原創｜枕頭 編輯｜Jaden
汽車智能化時代，芯片成爲了創新底座。在車企銷售端，越來越多品牌開始在宣傳文案中增加汽車芯片類型以及芯片算力等信息。
從車架材質到懸架構成，從智能座艙到智駕芯片，汽車的銷售正步入手機市場卷配置的後塵。
在很多人眼中，推導邏輯簡單且粗暴，更高的算力加更多的傳感器等于更智能、可靠的汽車。因此，堆算力成爲了産業鏈中顯而易見的加分項。
此前，國内智能駕駛芯片廠商地平線在廣州車展上超前亮相征程 6 芯片，其單顆最高算力 560 TOPS，被有些媒體冠名爲 " 最強國産車載芯片 "。算力競争似乎走向了另一個高潮。
征程 6 是啥水平？
目前，市場上主流智駕芯片的廠商有以高通、英偉達爲代表的國際芯片巨頭，還有以地平線、海思、黑芝麻智能、芯馳科技爲代表的本土自主芯片廠商。從技術水平上看，國産大部分汽車芯片的制程在 14nm 和 28nm 級别，而英偉達和高通在 7nm 及其以下制程。特斯拉的 FSD 芯片制程爲 14nm，FSD 二代芯片制程爲 7nm。
需要說明的是，制程并非代表一切，但是越先進的制程往往代表着更低的能耗和單位體積下更高的計算能力。
在算力層面，英偉達 Orin X 芯片單顆運算能力達到了 254 TOPS，是高端汽車高階自動駕駛中常用的芯片。有不少車企在進行汽車銷售時，也會将 Orin X 作爲一大賣點。
除了英偉達之外，作爲移動芯片的扛鼎者，高通也是汽車智能化芯片的重要玩家。高通選擇的路徑是艙駕一體芯片方案。目前，在智能座艙層面，高通被廣泛使用的是 8155 和 8295 芯片。其中，8155 是全球首個 7nm 制程以下的汽車芯片，已經被廣泛使用在中高端汽車的車機系統中，深受消費者認可；而 8295 的芯片制程已經下探到了 5nm，AI 算力達到了 30 TOPS，目前有很多中高端汽車品牌已經确定搭載。30 TOPS 的算力意味着可以無壓力玩轉車機系統，同時能夠提供 L2 級輔助駕駛所需要的基本算力。
針對于自動駕駛，高通還推出了 Snapdragon Ride Flex 系統級芯片，單顆 SoC 同時支持數字座艙、ADAS 和 AD 功能。Ride Flex Premium SoC 單顆芯片的最高 AI 算力爲 600 TOPS。
需要說明的是，目前主流車用 SoC 由 CPU、AI 芯片（GPU、FPGA、ASIC）、神經網絡處理器 NPU、張量處理器 TPU 等功能模塊構成。SoC 具備強大的集成計算能力，場景識别算力的主要承擔者爲 AI 芯片，除此之外，NPU 支持批量處理視頻、圖像類的海量多媒體數據，TPU 支持加速人工智能算法訓練。據悉，骁龍 Ride Flex 加上外挂 AI 加速器後，算力最高可以達到 2000 TOPS。
因特爾旗下公司 Mobileye 所面臨的處境則比較複雜。Mobileye 曾是低階量産自動駕駛芯片的主流選擇，後期因爲黑盒方案難以符合車廠 OTA 升級速度面臨用戶流失問題。2022 年，Mobileye 推出了 EyeQ Ultra 系統集成芯片，預計将在 2023 年提供樣品，2025 年實現量産上車。EyeQ Ultra 芯片算力爲 176 TOPS，旨在爲 L4 級自動駕駛汽車提供消費級解決方案。
國産智能芯片方面，地平線征程 5 是被廣泛使用且獲得用戶認可的産品，單顆算力爲 128 TOPS。黑芝麻智能華山二号 A1000 Pro 單顆芯片最高算力可達 106 TOPS。華爲擁有傳統芯片設計廠商優勢，旗下 MDC810 算力可達 400 TOPS。
顯然，地平線征程 6，單顆芯片算力 560 TOPS 值得期待，屆時，算力穩壓 Orin X 不再是幻想。
據悉，征程 6 将于 2024 年發布，并在當年第四季度量産交付。當然，英偉達也沒閑着，英偉達下一代芯片 DRIVE Thor，單顆算力高達 2000 TOPS，英偉達确認其将于 2025 年量産上車。
開卷算力是避不開的一道坎
有關算力這件事，不同的人在行業内的表述經常會有所差别。部分觀點認爲，智能汽車，算力是王道。然而，也有觀點認爲，智能汽車的算力并非越高越好。地平線副總裁兼軟件平台産品線總裁餘轶南就曾表示，地平線在設計芯片時不光是把算力考慮在内，同時更注重在最大算力的前提下，芯片的使用效率是不是可以做到非常高的水平。
除了算力之外，有很多廠商開始注意到幀率指标。包括特斯拉和地平線等都針對幀率進行過測試，并且在其各自推出的新産品中，幀率指标都出現了大幅度提升。餘轶南曾經打比方說："FPS 基本上可以類比于汽車的百公裏加速，都是在看單位距離 / 時間下能做多少事情 "。而 Mobileye 的 CEO 也曾強調，效率比算力更重要。
有媒體曾經對自動駕駛産業的一線人員進行過訪談，大多數從業者對于超高算力并沒有過分的追求。有從業者表示，" ‘算力越大越牛逼’，是一種思維上的懶惰 "。甚至有相關業務産品經理直接指出，堆砌傳感器、堆疊算力，這種硬件軍備競賽，PR 價值大于實際價值。
其實，不管是從業人員還是普通用戶，大家都清楚芯片算力和軟件搭配的重要性，也了解算力堆砌勢必會出現浪費的現象。 然而，無論怎樣科普，相較于看不見的軟件算法，實實在在的算力指标是可以輕而易舉判斷出來的。用戶對于硬件能力的追求在移動電子産品中被體現的淋漓盡緻。性能可以有富餘，但絕對不能不夠。
除此之外，市面上還有各種營銷話術。例如，有媒體将芯片的算力水平比喻成 " 得房率 "，利用稠密算力和稀疏算力的不同，計算出完全不一樣的算力結論。但是，無論怎樣進行定義的重新解釋，提出新的參考指标，卷算力都是邁不過去的一道坎。越來越多新亮相的智駕芯片也用實際行動證明了，提高算力是市場對于芯片評價中最易用的标準。
雖然對于自動駕駛來說，算力可能早已經過剩了。
根據不同信息來源，我們發現，L2 級别自動輔助駕駛隻需 10 TOPS 以下的算力，甚至有媒體報道稱 L2 級别的自動駕駛所需算力僅要求 2~2.5 TOPS。而 L4 級高階自動駕駛輔助系統，也僅需 100~200 TOPS，也許隻有 L5 級無人駕駛才需要 1000 TOPS 以上的超高算力。
目前，很多 30 萬級以上的新勢力 suv 算力都已經破百 TOPS，甚至有部分品牌汽車的算力已經破千 TOPS，算力富餘已經成爲既定事實。然而，除了出于成本考量之外，似乎并沒有什麽人會拒絕更高的算力。
卷完算力之後卷什麽？
有關于芯片算力的較量還在進行之中，但是擺在國産芯片面前的更大問題早已出現。随着芯片算力動辄突破 500 TOPS、1000 TOPS，芯片的其它指标勢必會引起大衆的注意。雖然對于車規級芯片而言，目前并沒有對制程的極緻追求，但在智能駕駛和智能座艙領域，芯片的制程顯然已經開始向 7nm 以下挺進。而與制程緊密相關的，就是芯片的生産。
一般來說，芯片的生産包括設計和代工生産兩大部分。在大多數情況下，大家提到的 XXX 品牌芯片，大部分都是由該品牌進行芯片設計（部分芯片還會出現貼牌的現象），然而真正的代工生産則另有其人。目前，智能駕駛領域的頂級芯片代工者仍然是三星和台積電。其中，除了英偉達 Orin X 是由台積電代工外，特斯拉、Mobileye、高通等均在兩家代工廠之間搖擺，部分産品分别由兩者其中之一的代工廠進行代工。
包括手機在内的移動電子設備，其芯片是公認設計和生産難度更高的産品，尤其是超高制程的頂級芯片，代工廠商一般都被台積電、三星所壟斷，而這也爲相關代工廠提供了先發優勢。十大芯片代工廠中，台積電和三星是真正的第一梯隊，芯片制程已經下探至 2nm。三星有意在 2027 年将 2nm 芯片用途擴至車用芯片。此外，台積電和三星的 1.4nm 工藝也正在路上。
隸屬于中國的中芯國際爲芯片代工的第二、第三梯隊，其在成熟制程上能力出衆，甚至有生産等效 7nm 制程芯片的能力。然而，在更先進制程方面，目前并未見到其有明顯的突破。雖然現階段仍能滿足國産智駕芯片的工藝要求，然而前景并不明朗。
國産芯片當自強
在市場層面，汽車芯片領域中，雖然英偉達、高通等廠商走在前列，然而國内廠商的爆發力也可圈可點，這裏面尤其以地平線、華爲、黑芝麻等廠商的成績較爲亮眼。這幾家國際、國内企業牢牢占據了市場份額的前幾名，成爲智駕芯片領域第一梯隊選手。其中，地平線旗下芯片的表現有直追英偉達的趨勢。
一方面，雖然高通和英偉達高端的印象已經在市場中先一步占領了用戶心智，然而部分國内芯片企業通過與自動駕駛軟件公司進行合作，正在走 " 農村包圍城市 " 的道路，越來越多品牌開始裝配 " 中國心 "，更多與之相關的人才梯隊也正在建立。另一方面，特斯拉、華爲等強科技屬性的品牌在自研芯片方面也開始發力，難以複制的全自研模式成爲汽車芯片領域的第二股力量。
我們能夠看到國産芯片在算力層面的大幅度進步，以及其在應用端的大範圍普及。然而，我們也不得不注意到，芯片代工生産的達摩克利斯之劍仍高懸于頭頂。當然，值得慶幸的是，目前汽車芯片領域，最緊缺的并不是高級的智駕類芯片，而是成本更低、功能更單一的高安全、高可靠性低制程 MCU 芯片。不過，有媒體指出，雖然一台汽車内部有上千塊芯片，然而目前其芯片的國産化率也僅僅隻在 10% 左右。
在新能源、智能化汽車領域，中國企業和中國技術越強勢，所面臨的圍堵風險也越大。而在終極的算力較量中，如何在取得突破的前提下進行企業的自我保護，是整個産業鏈都需要面臨的問題。
據說，征程 6 的芯片制程是 7nm，而這一制程已經是國内代工企業能力的極限。如果有一天，台積電不得不放棄對于國産智駕芯片的支持後，下一個征程會走向何方？
誰會是下一個 Mate 60 Pro ？
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