2021年最缺的是什么？对汽车而言一定是芯片。
最近一次集中式芯片大秀在2022年CES展上，三大芯片公司——英特尔旗下的Mobileye、高通和英伟达成为锁定未来十年自动驾驶汽车大脑的领导者。
智能汽车给AI芯片的机会只有2~3年，国产芯片突围的时间并不多。
芯片还是要抱车企大腿
自动驾驶芯片已经上车，在不久前车云菌统计的新车算力对比中，英伟达OrinX、高通骁龙Ride、华为MDC占据先手，打开AI芯片的量产局面。
如今，随着自动驾驶的感知精度、控制精度和响应速度要求在不断提高，大算力主控芯片需求将大幅上涨，车企对芯片的投资变大，与科技公司的关系愈加紧密而微妙。
英伟达（Nvidia）的汽车业务副总裁丹尼·夏皮罗（Danny Shapiro）表示，“那些已经不是先驱者的汽车制造商终于意识到，如果不改变自己的思路，他们将被永远地甩在身后。”
英伟达在2022年CES展上宣布将为几家中国电动汽车初创公司提供未来汽车的电子大脑，同时还将与其他汽车制造商开展合作，包括梅赛德斯-奔驰、现代汽车、沃尔沃和奥迪。
英伟达合作初创车企
英伟达是当前汽车自动驾驶界的宠儿，OrinX芯片将出现在蔚来ET7、小鹏G7、智己L7等新车型上。此外，集度、威马、飞凡等汽车也会选择用OrinX打造智能的电动汽车。OrinX的单枚芯片算力可达254TOPS，每秒可计算254万亿次。
同时，高通也用数量展示了与车企合作的能力，今年将与37家车企展开新的合作。
高通合作车企
但即使汽车价值链条似乎正在向科技公司倾斜，为了赢得合作，芯片公司不得不同意让汽车制造商控制智能汽车的关键部分。
比如，高通公司在去年斥资45亿美元收购了Veoneer公司，完善其自动驾驶芯片所需的所有软件。但是在本届CES展上宣布拿下与通用汽车的第一份大型自动驾驶芯片供应合同后，这些软件资产并不包括在内，因为通用汽车会自己开发软件。
通用和高通合作开发的自动驾驶平台
“我们的软件堆栈都是内部开发的，所以不会使用他们的部分，”通用汽车即将推出的“Ultra Cruise”脱手驾驶产品的首席工程师杰森·迪特曼（Jason Ditman）说。
但对于其他汽车制造商来说，高通公司需要准备好自动驾驶系统的所有部分，该芯片公司高级副总裁兼汽车总经理纳库尔·达格尔（Nakul Duggal）表示。
“不同的汽车制造商发现自己处于不同的准备阶段，”他说，“对于汽车制造商而言，关键是他们必须能够与试图获得的客户建立关系。”
2021年地平线“征程3”芯片能够搭上理想ONE的快车，其高效低价的沟通成本功不可没。该项目启动到量产车型短短7个月左右，缩短反馈时间，降低沟通成本，这将是未来国产芯片在合作方面的一个巨大优势。
自动驾驶的实现需要大量的技术。其中包括——帮助摄像头识别行人的计算机视觉算法、不断扩展的世界道路高精地图，以及“驾驶策略”软件，用于在遇到意外情况时对汽车的行为做出毫秒级的决定。
对芯片制造商来说，这意味着他们需要准备好技术的方方面面，但是同时还要乐意让客户进行挑选。
技术与数据是敏感地带
芯片算力是智能汽车的基座，算法是真实性能的体现。
无论是通用、福特、沃尔沃等传统汽车制造商，还是蔚来、小鹏、理想等新能源势力，都在关键技术上加深与合作伙伴的联系，并强调要自己掌握核心数据的钥匙。
尤其在智能电动化方面，特斯拉和苹果进行芯片及核心技术全栈自研。“对于造车新势力也是如此，它们一定是要掌握自己的命运，主动去跟用户不断地迭代数据。”地平线创始人余凯表示。
这种情况下，汽车制造商和科技公司的技术归属问题变得复杂。
丹尼·夏皮罗（Danny Shapiro）说，技术和数据的控制权是汽车制造商和科技公司之间的敏感地带。“不论是通用化方案还是定制化方案，数据要掌握在谁的手里？”
事实上，特斯拉在自研之前与Mobileye有过一段亲密关系，Mobileye也是最早在自动驾驶上进行芯片开发的。然而，Mobileye过去将其视觉传感器、芯片和自动驾驶软件打包成一体化方案提供给合作方，这种黑盒方案逐渐偏离了车企轨道，最终被弃用。
李想曾表示，“我们原来用的是Mobileye黑盒子的算法，碰不到核心算法，那里是供应商不开放的领域。”
近期，Mobileye改变了打法，开始分离其打包方案的部分功能，并允许福特在这些功能之上构建自己的技术。这种变化体现在与福特的合作上。
“我们向福特提供所有输出，他们将在我们的输出之上运行自己的算法，”Mobileye首席执行官阿姆农·沙舒亚（Amnon Shashua）对路透社说道。
看来，在这场敏感地带的试探中，供应商要做出一些让步。
“芯片公司选择的余地很小，只能变得更加灵活，因为他们还要面对来自同行的重要竞争对手。”IHS Markit 的高级首席分析师菲尔·阿姆斯鲁德（Phil Amsrud）表示。
在控制发动机等更简单的半导体方面，汽车制造商过去只依赖3家主要的供应商——英飞凌、瑞萨和恩智浦。但为汽车制造商提供高性能计算的芯片公司市场相对拥挤，包括华为和安霸半导体等公司也相继进入汽车行业，以及为AI汽车芯片而生的地平线、黑芝麻智能等新贵。
黑芝麻智能在最新的发言中提到，“我们一直打造开放的生态系统，因为芯片的核心商业的逻辑就是规模，如何提高量，就需要去真正做到开放系统，能够去支持不同的客户推向不同的场景。”
华山二号A1000 Pro
今年，黑芝麻智能的大算力芯片将要真正量产上车。华山二号A1000 Pro单颗最大算力可达106TOPS，在硬件基础上实现软硬件完全结耦，核心的部件和软件模块都可以根据客户的需求进行定制和替换。“大家发现发展到现在这个阶段，车厂越来越多地在技术上承担引领未来走向的角色。”黑芝麻智能CMO杨宇欣说。
谁会被“剩”下来？
“我们正处在有太多供应商的阶段”，阿姆斯鲁德说，“如果从传统的眼光看待汽车行业，未来就会剩下少数几家供应商。”
尽管传统汽车芯片市场中，国产芯片的份额不到3%，且多处于中低端。但是智能时代给了国产芯片发起挑战的机会，但这个窗口期却容不得本土企业有一丝松懈。
余凯曾说过，未来三年，是最关键的时间窗口，如果中国品牌在芯片跟操作系统不能够拿到中国智能汽车市场的前两名，基本上就已经出局了。到2023年,大局初定,基于国外芯片的软件生态一旦形成,就很难扳回来。
在这短暂的三年时间左右，本土出现了华为、地平线、黑芝麻智能、芯驰科技等开发的智能驾驶产品。
最早上车的本土芯片企业地平线占据了先发优势，在去年更是与上汽、比亚迪、哪吒等多家主机厂签约合作，蓄势待发冲击智能芯片全球市场。
黑芝麻智能量产晚一步，但大算力与完整工具链的能力是亮点。国信证券指出，高阶自动驾驶对算力的需求呈指数级上升。L2级的自动驾驶需要>10TOPS的算力，L3级需要100~200TOPS的算力，L4级需要400~600TOPS的算力，L5级至少需要>3000TOPS的算力。
华为自动驾驶计算平台MDC810已在北汽极狐上装车应用，算力可达400+TOPS。王军表示，智能汽车的核心是算力，华为的优势在于对大规模的集成化的软件项目的掌控力，软件的人才和能力的累积会在汽车身上发挥作用。
车云小结
智能车规级芯片的上车节奏已在加速，在新的机遇面前，中国新能源汽车市场具备催生出巨头级本土芯片企业的能力，国产芯片的窗口期只有短暂的两三年，成败在此一举。
1999年，曾经的科技部部长徐冠华提出中国信息产业“缺芯少魂”的局面有望在二十年后彻底扭转。
（王瑞昊的编译对本文亦有贡献）