特斯拉芯片稳了 背后这件事车企都想干

　　 芯片，这是一个在近一两年才真正触动国人神经的小小配件。当中兴被美国掐住脖子几近窒息的时候，人们才知道指甲盖大小的芯片竟然如此厉害。它是所有智能设备的“大脑”，尤其是自动驾驶汽车。不过，对于国内汽车产业来说，“国之重器”尚握在他人手中，但特斯拉却在近期发布了自己独立研发的AI芯片，这也拉开了车企争夺高端话语权的另一帷幕。

　　尽管一起自燃事件让舆论哗然，但似乎对特斯拉的新“核武器”没有一丁点影响，搭载了特斯拉自研芯片的全自动驾驶还是引起了广泛关注。特斯拉独自开启芯片研发自然有其道理，但“率性而为”的举动是否又能和当前汽车业态产生更多关联呢？

　　60秒快速阅读：　　1、特斯拉自研芯片能够使其在性能、功耗、成本等方面更加可控，同时在自动驾驶竞赛中也更具有优势。　　2、高端芯片主要掌握在老牌芯片厂商手中，多数车企都与英伟达、英特尔等形成了深度绑定的合作关系。　　3、特斯拉自研芯片其实体现出了软硬一体的理念，对于产业大融合的汽车领域，软硬协同的服务生态是车企所追求的。

　　● 特斯拉自研芯片为掌握更多主动权

　　Mobileye曾是特斯拉的芯片供应商，特斯拉在与Mobileye闹翻以后，英伟达开放式人工智能车辆计算平台Drive PX2成为了特斯拉Autopilot的“心脏”。不过，这种合作也随着特斯拉自研芯片的诞生而告终。

『NVIDIA DRIVE PX2自动驾驶开发平台』

　　其实，早在2015年特斯拉CEO马斯克就曾连发数条推特称要招人，Autopilot团队的目标就是要实现自动驾驶。不久后，曾在AMD供职过的芯片大神Jim Keller就加入了特斯拉，自此特斯拉开始了自己的芯片研发之路。到2017年，马斯克首次公开提及了自主研发自动驾驶芯片的项目。

　　当初与Mobileye分手时，双方也曾相互指责，Mobileye认为特斯拉超越了自动驾驶的安全底线，而特斯拉则认为Mobileye的技术不能满足其需求，可以说特斯拉对芯片性能有着很高的追求。特斯拉自研的芯片是基于14nm工艺制造，FSD计算机的整体计算能力达144TOPS，能够处理8个摄像头同时产生的每秒2300帧图像。

『特斯拉全自动驾驶计算机』

　　相比之下，英伟达Drive PX2所搭载的芯片则是基于16nm工艺，现款特斯拉车型上的Autopilot 2.5的硬件平台每秒只能处理110图像，即使比Drive PX2更高阶的计算平台Drive Xavier的计算能力也才为30TOPS。而Mobileye的EyeQ4的计算能力则更低，仅为2.5TOPS。算力是一方面，功耗似乎更加关键，虽然搭载特斯拉自研芯片的FSD计算机。并且，每辆车的硬件成本也降低了大约20%。

　　单从数据上来看，特斯拉自研的芯片在当前自动驾驶计算平台中还是有一些长处的。尽管，无论从性能、功耗还是成本角度来看，自研芯片都基本满足了企业当前的需求，但这并不全是特斯拉执著自研芯片的理由。

『特斯拉自研芯片』

　　特斯拉的自动驾驶技术在业界属于“另类”，并没有使用激光雷达，而是以摄像头为主，雷达等传感器为辅的视觉系，这与当前其他企业以激光雷达为核心的自动驾驶技术有很大的区别。因此，特斯拉更加依赖计算机视觉，也更加依赖AI技术。

　　大神Jim Keller曾给出了特斯拉自研芯片的解释，“在技术变革方面，我们正处于AI革命之中。AI的计算方式和经典的标量计算、矢量计算、图形计算都不一样，可以说差别巨大，应用非常广泛。每当有这样变革的时候，尤其是从硬件到顶层软件堆栈都在变革，就会有大量的人投身其中。”

　　对于特斯拉来说，计算机视觉+AI+海量真实数据，是AI技术在汽车业的最大想象空间，同时这也是最艰难的地方，需要从软件到硬件底层的全面设计。而由于没有专门的为神经网络构建的芯片，因此特斯拉就自己动手开始研发。

『特斯拉Model 3(参数|询价)』

　　用地平线智能驾驶研发负责人余轶南的话来说就是，“AI芯片是特斯拉十分重视的零部件，肯定希望自己来做。但凡对自己的算法和软件很在乎的公司，都希望承载的硬件平台能最大程度发挥软件算法的效力。”

　　● 高度整合的解决方案是车企的需求

　　新技术的飞速发展给传统汽车带来了颠覆性的效应，车联网、自动驾驶等等新兴的技术使汽车的边界不断地被拓展。而当前车企对于自动驾驶技术的研发主要是侧重于算法和道路测试等方面，对于芯片、云计算、5G技术等新的领域既无暇顾及也无力顾及，这也便给阿里、华为等企业带来了机会。就芯片而言，英伟达、英特尔，以及高通等老牌的公司几乎掌控了高端芯片市场。

　　从特斯拉自研芯片来看，也体现出了企业对于专用芯片的特殊要求。尤其是在AI时代，大客户就需要面对更多细分的领域，更加追求的是从硬件底层到软件上层的紧密融合。如何满足大客户对于个性化、定制化产品的需求，提供专业领域的专用芯片也是传统的通用芯片厂商所关注的。

　　除了特斯拉自研芯片之外，新创公司零跑汽车曾公开过自研自动驾驶芯片项目“凌芯”。零跑汽车本身就是大华股份的“亲儿子”，而大华股份与海康威视等在国际上也是知名的安防领域的供应商，而安防就涉及到人脸识别技术，所以大华股份本身对AI、大数据和芯片就有着经验积累。因此，零跑汽车与大华股份合作研发AI自动驾驶芯片也是基于“家长”在该领域的既有优势。

『零跑S01』

　　但大部分车企其实没有自动驾驶芯片技术的基础，也基本都是选择与专业公司合作，位于芯片金字塔顶层的半导体公司都与车企形成了结盟，比如英特尔与长安、宝马等，英伟达与奥迪、奔驰、沃尔沃等，以及威马与Mobileye等。不仅如此，甚至连博世、大陆等零部件公司也加入了不同的联盟阵营当中。

『宝马、英特尔及Mobileye组建自动驾驶联盟』

　　对于车企来说独自研发自动驾驶芯片首先意味着巨大的研发投入，并且也充满着不确定性，开发一款芯片通常都需要数年时间，这将对车企自动驾驶商用带来很大的挑战。而对于芯片公司而言，不与大客户深度绑定就没有“场景”，自动驾驶本身就需要海量的数据，未来的汽车也需要高度整合的芯片解决方案。

　　但是这种合作并不是说车企会深度参与芯片的研发，而是形成深度绑定的合作后能够最大化地推动自动驾驶的落地，合力打造最合适的解决方案，而不是单纯的技术拼接，毕竟各家车企的自动驾驶技术都有差异性。Mobileye在与威马签约的仪式上也提到，基于威马“车”的基础，在确保安全的基础上开放硬件平台，能够发现更多的价值，这也契合Mobileye数据共享的理念。

　　● 更多车企想做的是“苹果”

　　无论是特斯拉自研芯片，还是其他车企绑定芯片大佬，都是为了加强自己的软肋。然而当汽车产业边界被5G、AI等不断打破并成为“血脉”，成为“大脑”的时候，未来汽车企业的核心又在于哪里呢？

　　其实，当特斯拉自研芯片问世，单就自动驾驶技术而言所形成的能力就是“软硬一体”。此前，虽然芯片来自于英伟达，但特斯拉是在该计算平台上运行着自主开发的神经网络。有了软硬一体的能力后，也使特斯拉变得更加自主，在自动驾驶竞赛中更有优势。而这种软硬一体的能力，也是未来汽车企业将要构建的。

　　传统汽车企业的优势其实在于硬件制造，但当前行业逐步分化，未来有部分汽车企业可能会逐步走向单纯的硬件制造商，有的会走向服务型企业等等。为了摆脱沦为生产车间的命运，车企还需要在既有的硬件平台的基础上，实现软硬服务的生态协同。当前也可以看到车企正在向软性层面渗透，比如宝马&奔驰的出行服务、大众基于微软Azure云打造的车联网云平台，还包括各车企深度开发的智能汽车车载系统等等。

　　车企不可能对云计算这样的每个新领域都像特斯拉研发芯片一样形成独立自主的能力，当然也包括特斯拉自己。当前车企多是拉拢各领域合作伙伴，组成相关领域的专业团队，并且搭建起自己的生态圈。广汽集团董事长曾庆红就曾提到，“广汽正在推进互联网生态圈的建设，希望把销售、服务、金融、保险、零部件等等整合起来，为客户提供一个及时的服务平台。”

『广汽与腾讯合作打造智能网联云平台』

　　在这样一个软硬融合的、不断吸纳更多跨领域伙伴的过程中，对于车企业而言也许不在于谁走得更快，而是谁更有能力把软硬件资源整合得更好，硬件可能要向软件妥协，软件也会更加适应硬件，大多数车企其实都是希望能够做“苹果”。当然，这种整合也许没有自研芯片这种形式来得更加可控，站在车企的角度来看更重要的是未来如何主导其软硬协同的生态圈，能够掌控自己的圈子也才更加具备竞争优势，也才能继续掌握价值链的核心。

　　全文总结：

　　说特斯拉最终决定自研芯片是“被迫”的也好，说诸多车企联合更多合作伙伴是迫于形势也罢。在产业大融合的形势下，掌握高端话语权是车企不二诉求，而这种话语权的竞争将会在更多的层面体现。

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