华为昇腾算力
1. 华为造什么车
也就是说，华为MDC智能驾驶平台可针对不同级别的自动驾驶算法，用一套软件架构，不同硬件配置，就能够支持L2+~L4自动驾驶算法的平滑演进升级。
徐直军说，华为最大的优势就是AI与云的能力，以昇腾芯片＋智能操作系统为基础，打造MDC智能驾驶平台，华为还通过开放API(,应用程序接口)，希望跟广大的部件提供商、集成商、应用开发商等合作伙伴，共同打造三个生态——传感器生态、智能驾驶应用生态和执行部件生态，最终促进整个汽车产业走向智能驾驶，也就是华为所言的通过?“平台+生态”战略，使能智能驾驶进入快车道。
其一是传感器生态，包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头等等，让这些传感器方便与MDC连接在一起。徐直军表示，MDC智能驾驶平台必须构筑一个生态，因为它是大脑，所有传感器的东西都要连过来，要相互认识。
当然，作为选择之一，华为也会利用自己的5G技术来开发毫米波雷达，实现全天候的成像，同时我们也会充分利用全球领先的光电子技术，开发激光雷达，真正解决激光雷达面临的成本问题与性能问题。
目前，全球毫米波雷达领域大致形成了ABCD（奥托立夫Autoliv、博世Bosch、大陆Continental、德尔福Delphi）控场的局面，但即便是频率最高的77G毫米波雷达，分辨率仍然过低，不仅无法对行人和障碍物进行精准的建模，在传感器融合和同步、AI算法处理上，毫米波雷达的原始数据也不够友好。而激光雷达的高成本也让众多玩家苦恼不堪。华为如果在这两个方面有突破，对于智能驾驶的传感器领域可以说是重大突破。
其二是智能驾驶应用生态。华为的MDC智能驾驶平台，包括硬件平台（自研CPU/AI芯片）和自研车控操作系统。华为的自动驾驶操作系统是一个开放系统，就像智能手机的安卓或者类似于鸿蒙，要支持所有的车企、Tier1和应用开发商，让他们基于这个操作系统开发各种各样的智能驾驶算法、应用，支持汽车产业来不断提供智能驾驶创新功能和服务。
其三是执行部件生态。智能驾驶最重要是指挥，它是一个大脑，它要指挥最终执行部件怎么动，这里也要有接口，接入任何厂商的电驱、电动等各种执行部件。“我们把接口的标准打造好，让MDC跟所有的执行部件容易配合。”徐直军说，但华为还面临着一系列的法律、法规、政策、标准等问题和挑战，需要建立广泛的生态联盟，凝聚共识，来推动标准建立。
那么，华为的MDC智能驾驶平台在整个汽车业自动驾驶进程中，它占的分量到底有多重？到底它现在能够推进自动驾驶进程到什么地步？
徐直军这样回答汽车商业评论的提问：“为什么叫智能驾驶，没有讲自动驾驶呢？完全自动驾驶、无人驾驶是终极追求。自动驾驶是一个渐进的过程，终极目标是实现彻底的无人驾驶，但是走向这个终极目标过程中，它能够创造价值。特斯拉已经给大家创造了价值。”
比如特斯拉做了几个智能驾驶的功能，消费者很喜欢。他提出了中国道路交通情况下，三种功能大家都会喜欢，分别是自动泊车功能、车自己找停车位功能还有交通拥堵情况下的跟车功能。
目前，华为已把MDC智能驾驶平台开发版提供给了合作伙伴，合作伙伴在这个平台上做智能驾驶应用。
智能全场景出行体验
智能座舱不只是屏多屏少问题，华为CDC智能座舱平台怎么干？
关于智能座舱，最近两年来在汽车业界也是非常时髦的话题，但是要真正做好甚至谈好，很不容易，因为这也是一个不断演进中的汽车未来。
现在，汽车中的屏越来越大似乎是智能座舱的一个标志，但显然，大多数承载的生态和传统车没有太多区别，我们对华为CDC智能座舱到底有什么期盼？
汽车商业评论认为，智能座舱是由不同的座舱电子组合成完整的体系，不是简单地以液晶仪表、HUD、中控屏及中控车载信息终端、后座HMI娱乐屏、车内外后视镜等为载体，而是将人工智能、AR、ADAS、VR等技术融入未来的座舱布局之中，提升用户的用车体验，给之以传统汽车所没有的服务。
智能驾驶舱产业链，以中控平台为基础，逐渐向液晶仪表、抬头显示和后座娱乐延伸，实现多层次信息的处理操作和独特的人车交互。
车载信息娱乐系统(IVI)是智能驾驶舱信息交互的重要载体，IVI能够实现包括三维导航、实时路况、IPTV、辅助驾驶、故障检测、车辆信息、车身控制、移动办公、无线通信、基于在线的娱乐功能及TSP服务等一系列应用，极大地提升了车辆电子化、网络化和智能化水平。
驾驶舱升级路径可类比智能手机，相比ADAS，驾驶舱电子产品形态更加丰富，全球竞争格局较为分散，且一切都还在演变之中，并无真正的寡头。
回到华为的CDC智能座舱平台。所谓CDC，即CockpitDominController，座舱域控制器。它可实现智能汽车与智能手机在硬件、软件和应用生态等全产业链的无缝共享，建立起的以汽车场景为主的数据中心。
这种共享有三：其一，于智能手机Kirin芯片构建IVI模组，发挥产业链协同的规模效应，降低硬件成本；其二，基于鸿蒙OS，共享华为“1+8”生态，实现跨终端的全无感互联；其三，享智能手机丰富APP生态提升用车体验开放API，使能跨终端伙伴发展智能座舱应用。
这其中，与传统的多芯片方案相比，单芯片方案驱动智能座舱，类似于座舱域控制器的方案，可以精简座舱处理器布局，极大地降低系统成本，并能提供多屏互动等全方位的智能互联体验。
一芯多屏的智能座舱已经成为趋势。比如2018年8月7日安波福宣布将为长城汽车全新一代的哈弗和WEY品牌提供单芯片的智能座舱解决方案，可同时驱动全彩液晶仪表、抬头显示和中控娱乐等车载电子系统的所有功能。再比如，2019年初华阳集团推出了新一代车规级芯片i.MX8以及最新车载操作系统AndroidP信息娱乐方案。
与此同时，在智能座舱方面，车载硬件也向模块化方向发展，软件系统的比重不断增加。一些汽车厂商开始将IVI进行模块化布局，能够减少不同车型配置的复杂程度、加大单品模块的重复利用率。
但华为的CDC智能座舱平台看起来更胜一筹，按照徐直军的说法就是要把华为智能终端积累的硬件生态、软件生态、应用生态带入到智能座舱。除了提供娱乐服务，未来自动驾驶实现后，会有更多的乘客服务和安全服务。
他说：“我们在中国、在全球都拥有大量的智能手机用户，整个产业界建立了广泛的智能终端生态，真正实现了规模化、低成本。智能座舱是在车上，我们最大的优势就是智能终端和智能座舱平台共享一个生态。”
徐直军说，华为跟车企沟通CDC智能座舱想法，大家最欢迎把华为智能终端的生态搬到车上，共享智能手机生态。同时，开发API，使能跨终端伙伴发展智能座舱应用。
比如不光整个娱乐系统，未来仪表盘AR显示，以及判断驾驶员没有自动驾驶之前是不是睡觉、是不是分心，也就是驾驶员监控系统（DMS），等等，都可以通过智能座舱平台来解决。
华为希望通过芯片+OS+生态，使能数字座舱，构建智能全场景出行体验。这些体验包括智能护驾、信息娱乐/车家互控、全生命周期服务、智真办公和家庭影院。它提供的智能服务引擎包括座舱感知、决策和控制，多模态实时交互、人车家无感互联和服务找人。
华为最终构建起的智能座舱的生态，硬件是可以更换的，应用是不断更新的，软件也是可以不断升级的。独立的账号体系、云服务和整车OTA能力，成为汽车座舱智能化所趋的大势。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
2. 智能驾驶芯片争夺战
全球智能驾驶汽车市场正处在爆发的前夜。
根据艾瑞咨询的报告数据显示，到2023年，全球范围内具备智能驾驶功能的车辆将达到约6000万辆，L1/L2级自动驾驶功能的渗透率将接近50%，L3级自动驾驶功能的市场渗透率也会来到7%。
就从眼前来看，全球智能汽车的急先锋特斯拉，凭借着对车辆的智能化和自动化革命，其股价不断创造新高，总市值已突破2000亿美元。
这也体现了整个市场对于智能汽车的发展保持着超高的预期。
1、国内智能驾驶市场蓄势待发
我们将视角转到国内：经过这两年的快速发展，很多合资品牌、自主品牌、造车新势力们在ADAS功能与智能驾驶系统的量产上车上，呈现出你追我赶的态势。
据佐思产研统计，今年前4个月，国内市场的L2级自动驾驶系统的装配率已达10.6%。
其中，丰田、沃尔沃这样的传统品牌，以及吉利、领克、几何，还有长城魏派、奇瑞星途等新兴品牌装配率领先。
造车新势力更不用说，蔚来的NIOPilot、小鹏的XPilot、威马的LivingPilot以及理想的辅助驾驶系统都已经搭载上车并且在持续进化之中。
特别是理想汽车最近拿到美团的融资，未来将大力投入自动驾驶技术的开发和应用。
L3自动驾驶的市场也在不断扩大，自2017年奥迪推出新A8标榜量产全球首个L3自动驾驶系统以来，国内的品牌也纷纷上马L3级自动驾驶功能。
其中就包括了广汽新能源的AionLX/AionV、上汽荣威已上市的MarvelX和待上市的MarvelR，还有今年受到广泛关注的长安U-NIT和比亚迪汉。
不过受限于国内的法律法规还未明确，这些车型上所搭载的L3自动驾驶功能尚未开放，但后市可期。
而针对更高级别的L4自动驾驶，近期有两大比较重磅的行业动态：
其一是沃尔沃与Waymo牵手了，后续沃尔沃品牌、极星品牌以及领克品牌的车型将会集成Waymo的自动驾驶技术；
黑芝麻联合创始人兼CEO单记章（右）黑芝麻联合创始人兼COO刘卫红（左）
黑芝麻的联合创始人兼CEO单记章此前是图像芯片公司OmniVision（OV）的图像算法负责人，在视觉感知领域拥有100多项专利。
联合创始人兼COO刘卫红先后就职通用汽车、博世，曾出任博世底盘制动事业部亚太区总裁，在主机厂和Tier1都有深厚的任职经验。
一个出身自芯片行业，另一个来自汽车制造业，两者相辅相成，未来要在自动驾驶芯片领域创造出一番天地。
针对团队的构成，刘卫红曾经提到，「我们的基因是芯片，团队里有做过车规级芯片研发和车规级芯片验证的尖端人才，想做和做过是不一样的。同时我们还整合了既懂算法，又懂得计算架构的开发人员。」
目前黑芝麻在中美两地都有团队，全球拥有近300名员工，团队成员很多曾就职于OV、安霸、高通、英伟达等芯片公司，平均从业经验超过15年。
4、自动驾驶芯片量产急行军
自动驾驶芯片要实现量产落地，必须要迈过车规级的坎。
自动驾驶芯片的车规级，不但包含了芯片本身的可靠性、稳定性、耐久性等要求，还要满足与车辆系统整合后的系统功能安全。目前市面上很少有供应商能同时满足两方面的要求。
黑芝麻新近推出的A1000芯片，从设计之初就朝着车规级的目标迈进。
它符合芯片AEC-Q100可靠性和耐久性Grade2标准，芯片整体达到了ISO26262功能安全ASIL-B级别。
芯片内部还有满足ASIL-D级别的安全岛，整个芯片系统的功能安全等级为ASIL-D。
为此，A1000芯片采用的是ARM车规级的CPU和GPU。
在代工厂方面，黑芝麻也是按照车规级的要求选择了台积电的16nm产线。这一切的目标都是为了实现这款芯片的车规级设计目标。
此前的6月，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试，为最后的大规模量产做准备。
据悉，搭载这款芯片的首款车型将在2021年底量产。
另外，黑芝麻的华山一号A500芯片也已开启量产，其与国内头部车企针对L2+和L3级别自动驾驶的项目也正在展开。
相较于传统的汽车电子芯片厂商，黑芝麻的规划显然更加快速激进，他们需要更敏捷地把握住时间窗口。
这个时间窗口也就在这两年中，特别是今年，大部分的智能驾驶车型已经在进行芯片选型，而现在能够拿出这样的芯片产品的厂商，无疑将占得先机。
黑芝麻的A1000芯片已于今年6月发布，在量产进程中踏准了市场的节奏。
在全球智能驾驶汽车市场爆发的前夜，针对自动驾驶芯片的市场争夺也更加激烈。
头部是Mobileye、英伟达这样的巨头；还有从移动芯片市场杀出的华为海思和高通等厂商；老牌汽车半导体厂商们也在加快布局。
如黑芝麻一样的AI芯片公司将成为重要的后起之秀。
智能驾驶汽车将是一个拥有巨量增长潜力的市场。
在这样的市场机遇中，黑芝麻这样的国产自动驾驶芯片厂商正在产品层面上与Mobileye和英伟达这样的国际巨头展开角逐，未来就是吸纳客户、建立起生态，修建自己的护城河。
单记章曾在多个场合表露过同一个愿景：PC时代英特尔为代表的处理器企业；智能手机时代有ARM为代表的移动芯片公司；而黑芝麻则希望成为智能驾驶时代的英特尔和ARM。
智能汽车的大势已成，「Bigthingsstartsmall」。
巨大的产业机遇之下，今天的后起之秀能否成为未来的产业巨头？
我们且行且看。
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3. 【汽车人】国产芯片“上车”路线图
因此，在车载算力芯片领域，华为瞄准的是未来，而非眼下。而地平线、黑芝麻、寒武纪、深鉴科技、飞步科技等创业公司的产品，已经应用到自主整车产品当中。在车载算力领域，中企正取得局部突破。当然，博世等跨国一线Tier1，拥有完整的ADAS解决方案。从长远看，华为“全向”解决方案，可能更适应未来对车联网、车机、新能源和ADAS的综合要求。
传统力量
在算力芯片中的功能芯片，譬如MCU（微控单元，特别是燃油车动力系统控制），还有传感器芯片领域，传统巨头仍然牢牢把持，中企也有类似的产品，但参与度很低，大致只有4.5%左右。
这一块暂时还看不到突破迹象，只能是从小单做起、从备胎做起，磨练车规级稳定性水平，逐渐积累向巨头挑战的资本。不过，是否还要继续投资燃油车有关的功能MCU，中企其实左右为难。但有些技术储备在新能源时代，照样可以获得长远应用，譬如这次缺货的ESP（车身稳定控制）芯片。认为传统MCU芯片市场萎缩，看法未免过于粗糙。
从动态角度看，情况就不那么令人忧虑，因为现在芯片中企参与度正在提升。“新四化”浪潮对新玩家具备天生的友好度，中企不能浪费历史机遇。（文/《汽车人》黄耀鹏）【版权声明】本文系《汽车人》独家原创稿件，版权为《汽车人》所有。
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4. 自动驾驶的2019：创企关停/巨头受挫 除了满屏尴尬还有啥
2019年已经这么难了，2020年会更难吗？
2019年已然过去，回望这一年自动驾驶领域发生的几件大事，给人的感觉依然是：自动驾驶离我们还是那么近却又那么远！
这一年刚刚开始，Waymo就传出欲建厂大规模生产L4级自动驾驶汽车的消息，这让很多人一度以为L4无人车很快就要来了。然而等啊等，等啊等，最终Waymo的无人车没来，倒等来了网络的Robotaxi，并且一下子就是45辆，它们驶在长沙街头的样子可壮观了。看着这些拉风的无人车，连笔者都忍不住憧憬无人驾驶时代很快就要来了。
然而最近发生的另一件事又让笔者心里没了底——自动驾驶初创公司StarskyRobotics由于未能筹集到新资金以维持运营，欲“卖身”。联想到此前AI达人吴恩达旗下的自动驾驶公司Drive.ai因资金困境已被低价卖给苹果公司，另一家自动驾驶初创公司OryxVision则直接宣布关停，甚至连通用旗下自动驾驶公司Cruise都宣布推迟部署RoboTaxi，笔者又觉得自动驾驶目前所面临的形势或许并没有那么乐观，大规模商业化依旧任重道远！
下面让我们一起来回顾一下2019年自动驾驶领域发生的这些具有标志性意义的大事。
通用Cruise推迟自动驾驶出租车计划
2018年初，通用在发布第四代CruiseAV自动驾驶汽车的相关信息时，曾表示将于2019年将这款自动驾驶车辆安全地以共享模式投入商业化应用。然而在近一年半的准备后，2019年7月Cruise首席执行官DanAmmann突然宣布，Cruise将推迟原定于2019年正式执行的自动驾驶商业计划，并表示Cruise正在与监管机构进行探讨，如何去衡量其技术何时“对道路安全只产生积极影响”。
图片来源：Waymo官网
Waymo表示，新工厂将致力于大规模生产L4级自动驾驶汽车，以扩大其自动驾驶业务。Waymo在一份声明中表示:“随着我们的业务开始实现商业化，自动驾驶汽车供应数量也开始增长。我们需要一个可扩充的、强大的自动驾驶汽车组装计划。我们现在正在为之做准备，这将从密西根州开始。”不过，Waymo并不是独自运营该项目，而是通过与麦格纳的合作，在相关合作伙伴生产的汽车上安装其自动驾驶系统。Waymo的高管表示，该公司计划在2019年中进行这一计划，2024年将该项目投入运营。
当地时间4月23日，Waymo表示其已与美国轮轴制造公司达成协议，租赁后者位于底特律的一家旧工厂，进行自动驾驶汽车改造。据悉，该家工厂将成为密歇根州第二家专门生产L4自动驾驶汽车的工厂，此前自动驾驶接驳车制造商Navya也在密歇根州底特律西部Saline开设了一家组装厂。
网络自动驾驶长沙开跑
9月26日，网络在长沙宣布，正式开启自动驾驶出租车队Robotaxi试运营服务。此后普通长沙市民均可登录Apollo官网申请成为种子用户，并有机会试乘体验。
据悉，此次网络用于试运营的自动驾驶出租车是其与一汽红旗联合研发的”红旗EV”，首批共45辆，这些车辆基于Apollo自动驾驶技术，在自动驾驶软硬件、产线前装量产能力、车内人机交互、安全冗余保障以及云端车队管理等方面进行了全方位的升级优化。不仅如此，红旗EV还前装了Apollo定制版OBU，能够和智能网联路侧设备进行L4级车路协同感知驾驶，将当前路面上的行人、汽车等信息，还包括车内司机视角所看不到的盲区等反映到车内屏幕上，甚至提前预告红绿灯变化及等待时间，实现聪明的车与智能的路紧密结合。网络此举标志着国内自动驾驶技术真正开始从内部研发走入市场，进行规模化落地。
随后，网络Apollo进一步扩大Robotaxi载人测试范围，于11月初在沧州正式开启自动驾驶载人测试。12月30日，北京市自动驾驶测试管理联席工作小组颁发首批自动驾驶车辆道路载人测试通知书，网络Apollo一举拿下40张自动驾驶载人测试牌照，成为国内首批在北京市展开自动驾驶载人测试的企业。至此，网络Apollo自动驾驶载人测试牌照达120张，遥遥领先国内其他自动驾驶玩家。
伴随着网络Apollo自动驾驶载人测试工作的深入推进，其在自动驾驶领域的布局也在不断完善。12月18日，Apollo在长沙举办首届生态大会。除自动驾驶开放平台继续升级外，Apollo还全新发布了车路协同、智能车联两大开放平台。至此，Apollo形成了三大平台、三重开放的布局。
大会上，Apollo自动驾驶开放平台重磅发布Apollo5.5，核心亮点为开放“点到点城市自动驾驶”能力，这是全球范围内首次该能力的对外开放。除此之外，Apollo还发布了自动驾驶云、Apollo车路协同开放平台、智能车联开放平台、小度车载2020、车规级网络鸿鹄芯片等新品及解决方案，并公布了Apollo2019年成绩单——拥有自动驾驶路测牌照数150张、智能驾驶专利数1237件、测试里程超300万公里、23个城市展开路测、全球开发者36000名、生态合作伙伴177家、开源了56万行代码，在技术、生态等多个领域，全面引领中国自动驾驶前进步伐。
广州发布自动驾驶车抽检办法
继2018年国内多地宣布放开自动驾驶路测，2019年在自动驾驶测试方面，政策层面再度释放利好。
12月23日，广州发布《广州市智能网联汽车“三同”测试车辆管理办法（试行）》（下称《办法》），提出同一批次“三同”（同车型、同系统、同架构）测试车辆，原则上最多以5辆为一组，每组随机抽取一辆由运营中心组织封闭测试。
这意味着今后自动驾驶研发企业开展道路测试的成本将大大降低。此前，国内发放自动驾驶测试资质是以测试车辆为单位发放，一家企业想投放几辆自动驾驶测试车，就必须申请几张牌照。
不过，《办法》在为企业减负的同时，对测试车辆的要求也越来越高。例如《办法》规定，同一批次“三同”测试车辆实行连带责任制度。当出现以下情况时，同组所有测试车辆将被停止测试工作：同组内任一测试车辆一个记分周期内累计记满12分的；在测试过程中，出现故障灯亮、数据未同步至云端、30分钟内人工接管超过3次、车辆蛇形行驶的。这也从侧面表明，自动驾驶研发企业如果想获得相关政策方面的便利，必须提供性能更高、更稳定的自动驾驶汽车。
而除了发布“三同”测试车辆管理办法，在跨地域测试资质互认及自动驾驶载人载物测试等方面，监管也正在破冰。2019年9月，长三角地区三省一市的相关领导共同签订了《长江三角洲区域智能网联汽车道路测试互认合作协议》，以有效规范测试行为。随后在《上海市智能网联汽车道路测试和示范应用管理办法（试行）》中，相关条款明确指出对已获得江苏、浙江、安徽的省级或市级道路测试牌照的申请主体，在符合相应测试评价规程的条件下，可按适当的简易程序获得上海市智能网联汽车道路测试资格。
12月初，在广州市印发的《关于智能网联汽车道路测试有关工作的指导意见》中，也明确提出对于已在国内其他城市开展自动驾驶汽车道路测试，并达到一定技术水平的企业，在广州开展测试工作可适用简易程序。
同月，在北京市发布的《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》中，首次定义了三个阶段的载人载物标准：第一阶段，开展内部员工载人测试基准为超10万公里以上的安全测试；第二阶段，开展社会人员的载人测试基准为50万公里以上的安全测试；第三阶段，开展社会人员的载人测试基准为100万公里以上的安全测试，并且最少申请50辆测试车。由此可见，虽然政策层面进行了松绑，但要想在北京地区拿到自动驾驶载人测试牌照，并不是一件容易的事。
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5. 自动驾驶“芯”战争
今年，新冠疫情的爆发、经济的下滑、国际政治环境的恶化，让汽车产业充满了巨大的不确定。多家咨询机构预计，今年全球汽车销量将面临10%-20%的下滑。
然而，在不确定中，汽车行业对未来的方向又十分笃定。自动驾驶集中出现了几则大新闻——
6月23日，刚刚与宝马在自动驾驶领域宣布和平分手的奔驰，宣布与芯片供应商英伟达达成合作，将使用后者的Orin芯片，开发下一代车载计算系统，为奔驰量产车型2024年将全面搭载的L2-L3级自动驾驶功能，以及最高可达L4级的自动泊车功能提供算力支持。
6月25日，沃尔沃汽车集团宣布，沃尔沃将与谷歌旗下自动驾驶公司Waymo达成战略合作伙伴关系，在一个全新的电动汽车平台上，进行L4级自动驾驶技术的合作，探索自动驾驶网约车等商业场景。
6月26日，亚马逊正式收购美国自动驾驶公司Zoox，亚马逊为此付出超过12亿美元。
6月27日，滴滴自动驾驶网约车载人示范运营在上海正式启动，央视对其全过程进行了直播。从这一天开始，滴滴在上海嘉定的自动驾驶测试车将面向公众开放，滴滴在APP中上线了“未来出行”页面，供公众申请自动驾驶网约车试乘。
一时间，大公司近乎开启了一场自动驾驶军备竞赛。毫无疑问，参与其中的企业都意识到，未来的汽车，将是跑在轮子上的超级计算机。高性能的计算芯片，在这场军备竞赛中至关重要的地位，愈发凸显。
一、奔驰另结新欢，只是因为它？
6月23日，在与宝马的自动驾驶合作宣告暂停后4天，奔驰向芯片供应商英伟达投怀送抱，双方达成合作，为奔驰将在2024年量产的自动驾驶车型开发计算平台。
在几天前的公告中，双方还表示，“鉴于建立共享技术平台所需的费用，以及当前的商业和经济状况，现在并不是成功实施合作的一个合适的时机。”太烧钱，看起来是让双方决定暂停技术合作的关键原因。
不过，奔驰随后与英伟达光速结伴的举动，倒是指向了钱以外的因素。通常来说，车企与车企之间的合作，并不会对车企与供应商的合作产生影响，但奔驰与宝马之间的合作不同。在与奔驰达成合作之前，宝马已经与全球最大的ADAS系统供应商Mobileye组建了一个自动驾驶同盟，基于其EyeQ系列芯片研发自动驾驶。
与宝马的合作意味着，奔驰要选用Mobileye的芯片来构建关键的自动驾驶计算单元。而这或许是双方分歧中尤为重要的那一个。国外咨询机构Guidehouse首席分析师SamAbuelsamid称，“我怀疑这两家汽车制造商无法就使用的平台达成共识，现在，与英特尔/Mobileye的产品相比，Orin看起来是更强大的解决方案。”
从公开的信息来看，Sam的分析不无道理。Mobileye规划的下一代自动驾驶芯片EyeQ5，其算力为24TOPS（每秒运算24万亿次），而英伟达去年底发布的Orin，算力则高达200TOPS。此外，Mobileye过去在与车企的合作中一贯表现强势（尽管承诺EyeQ5将会更加开放），其提供的功能模块对主机厂常常是“黑箱”；而英伟达自动驾驶构建的DriveAGX软件平台一开始就走了一条开放的道路，可以支持车厂在其计算平台上自主进行算法开发。
其实在此之前，奔驰探索研发自动驾驶网约车时，因为该技术对芯片算力的高要求，奔驰就选用了来自英伟达的DrivePEGASUS车载电脑。6月23日官宣的信息，意味着奔驰在自动驾驶时代的芯片选择上，全面倒向英伟达，将双方的合作扩展到奔驰的量产车型中。
而与沃尔沃达成自动驾驶战略合作的Waymo，则是依托谷歌在AI领域的技术实力，使用自研的TPU。虽然Waymo用于车辆端的TPU算力并未公布，但据Waymo官方的透露，在使用TPU后，其自动驾驶系统的性能提升了15倍。
芯片在自动驾驶中的地位，可以用“隐形冠军”来形容。从车辆外观你看不见它的存在，但一台自动驾驶汽车能够顺利运行，它绝对是头号功臣。
二、自动驾驶竞赛，亦是一场芯片竞赛
无论是奔驰弃宝马牵手英伟达，还是沃尔沃与Waymo高达战略级别的联盟，又或者是滴滴的自动驾驶网约车发车，上周集中发生的大新闻说明，汽车公司与科技公司都将自动驾驶放在了至关重要的位置：从近期看，自动驾驶功能是汽车产品力的重要组成部分；从长远看，L4级自动驾驶投入大规模应用后，可能会彻底改变汽车行业的商业模式。
推动这一切变化的基础，是一枚小小的芯片。为了在自动驾驶能力上获取竞争优势，参与这场竞赛的企业或独立研发，或合纵连横，只为寻得一块高性能的自动驾驶芯片。行业内有个非常典型的例子：特斯拉。
作为智能电动汽车的领头羊，特斯拉和当前市场上的两家主流自动驾驶芯片厂商都有过合作经历。但是由于Mobileye的强势和封闭，英伟达降不下来的功耗和高昂的开发成本，合作都未能长远。特斯拉为了发挥软硬件一体在自动驾驶中的优势，率先在车企中独立研发了自动驾驶计算平台的FSD，其算力达到144TOPS。FSD对自动驾驶的算力支持主要来自两块AI芯片，其单芯片算力约72TOPS。
迄今为止，特斯拉的FSD仍然保持着量产车自动驾驶算力纪录。而特斯拉认为，FSD足以为其将推出的完全自动驾驶（FullSelf-Driving）功能提供支持。
毫无疑问，自动驾驶的竞赛，同样也是芯片的竞赛。整个汽车行业向自动驾驶的重视乃至全面转向，将创造巨大的自动驾驶芯片需求。如果哪家企业在自动驾驶芯片市场占据了可观的份额，那么对应的或许是千亿美元市值的想象空间。
当前，在巨大市场的吸引下，自动驾驶芯片领域已经出现了或新或老的四种势力：
第一类，是Mobileye等老牌的ADAS芯片/自动驾驶芯片供应商。
这一类企业，是汽车行业开始研发高级辅助驾驶系统（ADAS）时，就参与市场竞争的企业。这些企业面向自动驾驶的竞争策略是，通过在ADAS市场积累的技术以及客户资源，不断向上升级其既有产品，实现向自动驾驶的平滑过渡，典型的就是Mobileye对EyeQ系列芯片的不断迭代。
除了Mobileye，瑞萨、恩智浦、德州仪器、电装等老牌汽车半导体供应商，都有各自的自动驾驶芯片规划。
第二类，是看到自动驾驶芯片机遇，跨领域而来的半导体巨头。
比如上文提到的英伟达，此前其主力业务为属于消费电子的GPU，以及数据中心等，但英伟达洞察到自动驾驶对高性能芯片的需求后，迅速进入了这一市场，目前已经推出DrivePX、DriveAGXXavier、DriveOrin三代产品，并获得了不少车企的订单。
主力业务为通信，制霸基带芯片、手机SoC的高通，则在尝试收购恩智浦获得自动驾驶竞赛入场券的努力告吹后，于今年CES上推出了SnapdragonRide自动驾驶计算平台。根据高通官方的信息，这一基于高通芯片打造的计算平台最高算力可达700TOPS，可支持L4--L5级自动驾驶。
而在高通之前，主力业务同样为通信以及消费电子的华为，就已经发布了自动驾驶计算平台MDC600。这一计算平台由8颗昇腾310AI芯片整合而成，最高算力达到352TOPS。
第三类，是在新机遇下诞生的自动驾驶芯片初创企业。
在国内以地平线为典型代表。
本月，搭载地平线车规级AI芯片征程2的长安UNIT正式上市。借此，地平线实现了国产自动驾驶芯片的率先“上车”。另一方面，算力为4TOPS的征程2，也是中国首款车规级AI芯片。
而在今年晚些时候，地平线还将发布算力达到96TOPS、支持16路高清摄像头信号的征程5，这款芯片算力超越特斯拉的FSD，将面向高等级自动驾驶。
最后一类，则是特斯拉为代表的车企自研派。
由于车企基本没有半导体的制造经验，因此他们通常会向供应商采购芯片。而总部位于硅谷的特斯拉，则有着不同的基因、为了最大程度发挥软硬件一体化的优势，特斯拉依托硅谷的半导体人才资源，自行研发了FSD。
目前来看，车企自研自动驾驶芯片的模式难以复制，特斯拉很可能会是这条路径的独苗。
在国内，无论是传统车企还是造车新势力，目前都无自研自动驾驶芯片的计划。作为全球最大的单一汽车市场，中国顺理成章地成为自动驾驶芯片供应商的兵家必争之地。
三、中国能否催生自动驾驶芯片巨头？
如此多的参赛者，让自动驾驶芯片这个仍待开发的蓝海市场，看上去已经呈现出红海的竞争态势。近两年中美围绕芯片发生的一系列事件，让人们对中国芯片产业的的弱势心有戚戚。从年初国家11部位联合发布的《智能汽车创新发展战略》到“新基建”，都将车载芯片的研发作为战略重点，中国汽车行业都希望能有更多本土芯片企业强势崛起。
如今，在汽车行业进行智能化转型、创造大量自动驾驶芯片需求的态势下，中国芯片能否迎头赶上，培育出一家能够在市场上立足的中国本土自动驾驶芯片供应商？答案并不确定，但6月地平线征程2芯片搭载于长安UNIT的“上车”，至少已经开了一个好头。据了解，在ADAS芯片领域，征程2芯片所展现的感知计算性能已经在多个指标上超越了行业龙头Mobileye的芯片，特别是针对中国的特殊路况，并已经成功签下了来自中国各大汽车集团的十多款定点车型。
地平线创始人余凯在一次媒体采访中如此总结地平线的差异化优势：“在全球范围内，能提供这样功耗和算力水平、且开放赋能的芯片企业，我们是独一家。英伟达在辅助驾驶、智能座舱多模交互等方面完全没有产品，芯片功耗也比较高。我们的功耗和算力可以跟Mobileye正面PK，但Mobileye不开放，而我们能满足车企自主开发的需求”，并表示未来有信心拿到全球1/3的市场。
事实上，当自动驾驶潮流席卷而来，如地平线这样率先瞄准车载AI芯片市场，并已通过前装量产得到市场验证的中国芯片企业确实迎来了最好的时代。中国作为全球最大的汽车市场，再加上自动驾驶技术开发的一些典型特征与需求，为本土自动驾驶芯片企业创造了难得的机遇。
首先，自动驾驶技术有强地域性。
因为世界各地自然条件、交通场景、交通规则乃至是文化传统的差异，所以在一国一地开发的自动驾驶技术很难复用到其他地区。这种影响会直接传导到硬件层面——因为与具体数据、算法高度整合，自动驾驶芯片很难不受地域特征的支配。
在此情况下，一家拥有强大本土研发团队、对中国的数据与场景更加了解的企业，有更大的概率研发出更适合中国场景，且算法与硬件结合更加高效的自动驾驶芯片。
其次，当汽车被越来越多的人们看作电子产品时，人们对其功能迭代的频率与速度，都有了更高的期望，自动驾驶功能也不例外。
此前，主要由国外供应商占据市场主流的ADAS，在功能搭载上车后便永不更新。但当汽车变得智能化，车辆其实可以通过不断地OTA，实现功能的升级，甚至实现从ADAS到半自动驾驶、自动驾驶的跨越。比如特斯拉通过升级实现Model3的NOA（高速公路自动驾驶辅助）功能，就是典型的例子。
当然，特斯拉仅此一家。对于更多车企来说，要完成这样的任务，需要他们与自动驾驶芯片供应商保持高频、紧密的联系，由双方进行联合研发。
这一变化，更加考验供应商对车企需求的快速响应。换句话说，这需要自动驾驶芯片供应商建立一个成规模的现场支持团队，做到对车企需求的快速反馈、支援。显然，一个本土的、没有文化语言隔阂的团队，能够更好地胜任。
最后，车企在自动驾驶研发上有更多的功能差异化诉求。
当ADAS功能在汽车产品已经高度标准化或者雷同时，它很难再成为吸引消费者的亮点。对此，有远见、有能力的车企，纷纷选择基于场景去开发新的、有差异的自动驾驶功能（比如宝马的自动循迹倒车），从而获得新的竞争力。
这一趋势对自动驾驶芯片供应商提出的要求是，不能再单纯采用过往的“黑箱”模式，直接给车企一个完整但“知其然不知其所以然”的功能模块，而是要赋予车企进行二次开发、深度开发的权利。或者说，这要求自动驾驶芯片供应商转变思路，去赋能车企的自动驾驶开发。
具体而言，这要求芯片供应商转变思路，在战略上开放，为车企的自动驾驶开发赋能；在产品策略上则要为车企分忧解难，通过打造工具链，降低车企基于自动驾驶芯片进行差异化功能开发的难度与成本。
从上述三点特征来看，自动驾驶潮流的到来，将更加考验自动驾驶供应商的服务意识与快速开发能力。而国外芯片供应商，因为历史、成本、政治等因素，很少在国内搭建起成规模的研发与现场支持团队，过往的开放程度与开发速度也难以满足新的需求。而这，正是中国本土自动驾驶芯片供应商崛起的突破口。
最终，从形势上来说，国外芯片巨头产业先天更加成熟、进入汽车行业更早、各自拥有不同的壁垒。对中国本土自动驾驶芯片供应商来说，与他们同台竞技并最终突出重围，并不容易。
但如果本土自动驾驶芯片供应商在芯片算力、功耗等指标上的表现能迎头赶上，并发挥自己的核心优势，抓住车企智能化转型的时代机遇，那么，中国诞生一个本土自动驾驶芯片巨头或将是大概率事件。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
6. 华为不造整车，但愿共享智能汽车解决方案。
“造整车，华为差得还太远了”。日前，华为智能汽车解决方案BU总裁王军在接受盖世汽车等媒体采访时直言。
因被曝欲将汽车业务划归消费者业务，加之此前华为消费者业务CEO余承东频频为汽车业务“站台”，给华为汽车BU业务方向从toB转向toC增添了诸多想象空间，近日关于“华为造车”的言论再度甚嚣尘上。华为的否认也是一如既往地干脆。
王军认为，对于一辆整车，无论车辆的布置，还是制造以及工艺，都非常复杂，要造这样一辆车，华为的能力还远远不够。“所以我们的理想是：把数字世界带入每一辆车。”王军表示。更具体一点，就是通过刚刚于10月30日发布的智能汽车解决方案品牌HI，给予汽车行业全栈智能解决方案的加持，实现HuaweiInside。
像IntelInside一样，把Huawei装进每一辆车
IntelInside，指的是在计算机领域，Intel在消费者心中建立的一种品牌认知——一台好的电脑就应该用Intel公司所生产的处理器，以至于很多消费者在购买电脑时都倾向于含有Intel处理器的产品，许多电脑品牌则因为采用了英特尔的中央处理机而大受欢迎。
在汽车领域，华为也有这样一个“Inside梦”，即让HI品牌成为汽车行业“要素品牌”的代表，被各大车企广泛采用，车内用华为的技术，车身印上HI品牌的LOGO，给予车企品牌加持、背书。同时在HI品牌的赋能下，消费者也能够信赖华为的科技，信赖与华为合作的车企，信赖华为和车企共同“造”的车，以及共同“打造”的“品牌”。
华为智能驾驶解决方案，图片来源：华为
“整体来看，在自动驾驶领域我们希望基于单车智能路线，面向乘用车市场在可泛化的市区场景中解决广大用户每日通勤途中的连续性问题。”华为智能汽车解决方案BUADS智能驾驶产品线总裁和首席架构师苏箐表示。
在苏箐看来，目前自动驾驶领域虽然路线众多，但真正适合中国驾驶场景的却少之又少，即使是目前走在行业前列的特斯拉，考虑更多的其实也是高速场景，而在国内比较高频的城区通勤场景基本不能用。“更别说Waymo的Robotaxi，系统虽然比较高阶，但ODD却严重受损，所以这么多年一直待在凤凰城出不来”。
那么具体怎么做呢？苏箐认为如果想让自动驾驶发展更快，第一件事情就是要让技术等级和法规等级脱钩和解耦，至少未来五年内，自动驾驶的主要任务还是解决技术问题，而非做伦理选择，否则导致的后果是：在推一个更高等级的自动驾驶系统时，企业为了不承担法律风险，会刻意把系统的ODD限制在非常小的区域，这样的系统对用户是没有意义的。
“所以我比较推崇的一种技术路线是在功能上面尽量向L4靠拢，能够帮助解决每日通勤的问题，但在法规上面，就是一个L2的系统，很长时间需要驾驶员或者安全员承担这个法律责任，这样才可以让整个行业循环起来，不然没有人愿意买单。”苏箐表示。从这一点上来讲，如果有企业和华为在思维上有点像的话，苏箐指出肯定是特斯拉。
值得一提的是，此前在谈及华为的自动驾驶战略选择时，华为轮值董事长徐直军也明确指出华为不做低等级的智能驾驶，而是宁愿多加几个激光雷达，再配合毫米波雷达、视觉计算，融合起来走向自动驾驶，来解决中国路况场景的问题。这无疑是一个非常高的起点。
“所以这就要求企业在技术构建上必须足够扎实，从底层的计算系统到算法栈再到数据平台能够具备一个完整的端到端的全栈流程，甚至包括一部分地图系统，以保证系统快速迭代。并至少保持10倍投入的队伍来支撑未来15年持续迭代，只有这样才可能活下来，甚至脱颖而出。”苏箐表示。
在他看来，这也是华为无线和手机产品线成功的经验，自动驾驶也需要这样才能成功，一开始几百人，然后数千人，然后需要上万人，持续投入十几年。华为也确实是这样做的。据悉，今年华为的目标是在城市道路上做到1000公里无干预，目前研发团队正全力打造这样一个自动驾驶系统。最快2022年初，用户就可以在公开市场上买到搭载华为自动驾驶系统的汽车。
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