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近日， Mobileye在美国正式提交IPO文件，计划在纳斯达克上市。作为自动驾驶领域的一哥，Mobileye的上市消息却没得到应有的关注度，其母公司英特尔的股价也表现的波澜不惊。
原因对业内人士来说不言自明，虽然Mobileye在L2级别及以下自动驾驶和辅助驾驶市场占有率依旧遥遥领先，具备绝对优势。但是，随着自动驾驶逐步向高级别演进，Mobileye的产品及方案正逐渐失去优势。今年1月Mobileye发布了三颗自动驾驶芯片，包括面向L4级自动驾驶的芯片EyeQ Ultra，算力能够达到176TOPS。但按照Mobileye官方说法，EyeQ Ultra预计在2023年提供样品，2025年实现量产上车，这个时间相较其他几家大算力芯片供应商已经明显落后了不少。
正如我们经常用智能手机来对照未来的智能驾驶和智能汽车产品，从目前智能汽车从ECU到域控制再到中央控制ZONE的技术路径演进来看，未来这两大产业无论在产品还是产业链形态上都将存在极大相似性。而相对智能手机已经较为成熟的产品和产业结构，汽车产业因为电气化、智能化进程尚在动态发展阶段，存在更多可能性和想象空间，因此也成为很多新入者眼中的机会点，不管是Tier2的芯片和其他零部件供应商，还是Tier1方案商，以及主机厂，都大有新玩家重塑竞争格局之势。趁着产业变革期，加之国际地缘政治紧张局势的助力，一大波本土芯片厂商更是加紧上车。
但不管各大研究机构预测的未来的智能汽车市场这块蛋糕有多大，对照智能手机市场，智能汽车市场最终也会经过一个集中化的过程。正如业内人士普遍认为的，这个上车的机会转瞬即逝，窗口期也就在未来的3-5年，对几家AI芯片玩家也一样，尤其是本土几家想挤进第一阵营的厂商。
目前几家本土主要的AI芯片厂商包括地平线、黑芝麻、华为等，其产品基本都已实现量产，但相较英伟达、高通的第一梯队还是在第二阵营，寒武纪的行歌虽然瞄准自动驾驶，也与一汽达成合作，但是量产乐观估计要到年底，可以说目前其产品还没有经过市场验证，起步已经晚了。下一步L3级自动驾驶汽车上路的节点，也到了AI芯片拼量产和市占的时候，几家本土厂商想在这一赛程脱颖而出，考验的关键点包括：
过硬的产品和技术是根本
按照英伟达最新发布的Thor（雷神索尔）SoC，算力达到2000 TFLOPS，预计在2024年量产。而其此前于2021年4月发布的SoC DRIVE Atlan，单颗芯片的算力也能够达到1000TOPS，预计2023年提供样品。对比英伟达目前已经量产的DRIVE Orin单芯片算力254TOPS，下一代产品在算力上可以说是一次跃升。这无疑给其他竞争对手莫大的压力。
其他已经量产的车用AI芯片中，高通的自动驾驶芯片平台 Snapdragon Ride 算力覆盖 10-700TOPS；华为MDC810智能驾驶计算平台算力达400+TOPS；黑芝麻的A1000系列芯片算力为58TOPS（INT8）-116TOPS（INT4），预计年底量产；地平线征程5单颗芯片AI算力达128TOPS，已经在9月30日发售的理想L8 Pro和L7 Pro上实现量产。
这里的算力是对一款AI芯片的性能的最直观的评判参数，从上面数据来看，目前几家本土厂商的AI芯片在算力上与第一梯队还有一定差距。但在近日与媒体的一次深度沟通会上，地平线联合创始人兼CTO黄畅强调，“实际上，算力如果仅仅是讲所谓物理的峰值算力，其实并不等同于实际处理能力。”同时物理算力越高，也意味着芯片中集成的晶体管数量更多，芯片面积、成本以及功耗都会相应提高。“算力光是大没用，更要算得快。峰值算力相当于成本，类比于马力；但是用户真正在意的是AI处理能力，对应的是百公里加速度。”
而反映AI芯片计算速度的参数为每秒准确识别帧率MAPS。据国际权威的深度学习图像数据集MS CoCo上的跑分，地平线征程5芯片MAPS高达1283FPS，高于英伟达Orin的1001FPS，可以说是为地平线在产品性能上扳回一城。过去一年里，地平线又通过编译器、调度、软件架构上的演进，在不改变芯片架构和算法的前提下，使征程5芯片的MAPS从1283FPS提升20%到了1531FPS。
相较于算力，可以说MAPS性能的提升更加考验一家芯片厂商的综合实力，因为它的决定要素包括：
1. 上面提到的理论峰值算力。反映的是芯片企业的硬件设计能力，在一定程度上也受限于摩尔定律即工艺制程的发展；
2. 算力的有效利用率。即通过编译器把AI算法尽可能地进行拆解优化，高效布局在目标硬件上，考验的是软件优化和软件架构的设计水平；
3. AI算法效率。考验的则是算法架构的设计能力。
除了过硬的产品性能，几家AI芯片厂商的产品迭代速度也在加快，比拼的是长期的技术投入和路径规划。除了上面提到的英伟达接连推出Atlan和最新的Thor芯片。高通也在9月的首届汽车投资者大会上宣布即将推出集成式超级计算级别的汽车SoC--Snapdragon RideFlex SoC，配合AI加速芯片，最高可实现2000TOPS算力。这几个平台都是能作为未来智能汽车计算中枢的存在，已经瞄准了智能汽车的下一代电气架构变革，也就是中央控制ZONE。
本土厂商中，地平线表示，预计于2023年推出的征程6，算力达到1000TOPS，也将具备成为车载中央计算平台的潜力。黑芝麻智能近日也宣称将在明年发布性能超过英伟达Orin芯片，集成度更高的产品。目前这两家都还没透露更多的关于下一代产品架构和量产时间表的详细信息。
要在下一轮竞速中跟紧国际大厂的步伐，从勉力跟随，到真正进入第一阵营，本土AI芯片厂商在技术上还有更多的功课要做，而这里涉及核心技术人才尤其是高端人才的储备，以及企业是否有足够雄厚的持续的研发投入。后者考验的也是几家本土厂商的融资能力，从地平线近两年来密集的融资节奏就可以看出，相较于英伟达、高通和英特尔的财大气粗，汽车业务只是其重点关注的业务板块之一，本土几家厂商则是孤注一掷在汽车AI芯片上，且都在烧钱的投入期，尤其到了量产阶段，对企业的资金周转压力更大。
而谈到融资，也关联到我们接下来要聊的话题，考验汽车AI芯片厂商的另一个关键点。
生态和落地
我们说下一阶段到了几家AI芯片厂商拼量产和市占的关键节点，考验的是厂商的生态打造能力和市场战略。而在这个阶段，各家之间竞争差距的拉大可能比我们想象的还要快。一方面量产的进程由各家的产品技术实力决定，同时AI芯片需要应用场景下的大量真实数据的积累才能完成算法的学习和智能迭代，这是个正向循环，所以量产速度也加速着几家厂商在未来的竞争差距，可以说失之毫厘谬以千里。
从目前几家厂商的量产进程来看，近两年来英伟达在中高端自动驾驶芯片市场地位非常强势，像蔚来、理想、小鹏、智己等中高端车型基本都选择了英伟达的Orin自动驾驶芯片。最新Thor芯片一经发布，已有主机厂量产订单在手，极氪将在2025年开始为汽车下一代车型平台搭载Thor；高通则是在智能座舱领域的优势较为明显，长城、吉利、广汽、上汽以及小鹏、蔚来、零跑、理想、威马等各大品牌均已采用。
本土几家芯片厂商中，地平线的量产进程相对乐观，包括征程2、3、5系列在内的产品已经在长安、广汽、江淮、长城、哪吒、理想等多款车型上量产。据地平线给出的官方数据，目前已实现包括20+车企定点合作，70+车型前装定点，150万+芯片出货，100+生态合作伙伴的规模。
而就在本文发稿的前一天也就是10月13日，地平线最新消息，与大众汽车集团旗下软件公司CARIAD成立合资公司，致力于加速自动驾驶软硬件技术在中国汽车市场的开发和商业化，标志两家公司未来将展开深度合作。这也是对大家一直以来对地平线只能打入本土车企，很难进入国际品牌的关切，作出的最有力的回应。
联系到上面提到的本土厂商近年来的融资状况，包括地平线、黑芝麻智能等都通过引入投资的方式跟多家本土车企形成了不同程度的绑定关系。从芯片厂商的角度，这种合作一方面解决了其紧要的资金问题，另一方面和下游应用端建立深度连接，也确保了产品未来的应用落地和可能的市场空间。而从车企的角度，投资归根结底是要考虑投资回报率的，是出于看好一家企业未来前景的理性判断，但相信这背后也是充分考虑了国际国内的政治环境后，为保证弹性、稳定的供应链的刚需。
归结起来，智能汽车作为未来电子应用领域的黄金赛道，为一些玩家提供了一个机会点，本土汽车AI芯片厂商想要在这场变革中成为掌握最终话语权的赢家，战略和战术的谋划同样重要，而任何时候良性的市场竞争的底层逻辑看的其实都是一家公司的长期战略。
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