周天財經 原創出品
自動駕駛明星公司 Mobileye 這一年走得不算太順。
當地時間 10 月 26 日早上 9 點 30 分，Mobileye 正式在納斯達克開始交易，開盤報價 26.71 美元/股，較發行價 21 美元/股上漲 27%。截止到當地時間下午 4 時收盤，Mobileye 股價報 28.97 美元/股，較 21 美元/股的發行價大漲 38%，市值達到 230.7 億美元。。
不過，這相比於英特爾一年前宣佈的 Mobileye 上市計劃，彼時其估值還有近 500 億美元，如今縮水了一半。
就在去年，Mobileye 還站在自動駕駛芯片領域巔峯，市場佔有率接近 80%，全年營收 14 億美元，同比增長 43%。2017 年其被英特爾以 153 億美元的高價收購，數據顯示，2019-2021 三個財年裏，Mobileye 的營收規模分別是 8.79. 9.67 和 13.86 億美元，年複合增長率為 25.6%。而如今的 Mobileye 彷彿陷入時間循環，估值莫名又回到了 5 年前。開盤價相比收購價，5 年僅增長 10%，按理財產品來算，這支產品的回報並不理想。
其實，自動駕駛芯片市場風雲變幻，Mobileye 已不再是一家獨大。
就在數日前，大眾集團宣佈計劃投資 24 億歐元（約 173億元人民幣）與中國汽車智能芯片公司地平線攜手打造智能駕駛軟件，這意味着 Mobileye 在大眾的份額將進一步降低。地平線雖然年輕，但憑藉性能和成本優勢，目前已同奧迪、比亞迪、理想等二十餘家車企簽下超 70 款車型的前裝量產定點項目，此前這些車企幾乎都是 Mobileye 的客户。
Mobileye IPO 不理想，地平線融資節節攀升。除大眾「帶資進組」外，一汽、奇瑞也在近期完成對地平線的戰略投資。天眼查顯示，地平線在 2021 年上半年，還創下連續 6 個月，每月一融資的記錄，共計融到至少 10 億美元。
Mobileye 下墜，地平線上升，英偉達局部緊逼，自動駕駛行業更激烈的比拼到來了。
01 芯片，以算力論英雄
在全球智能化浪潮中，汽車各品牌間的較量從性能轉移到智能化程度上。而自動駕駛芯片作為決定汽車「智商」的關鍵因素，正成為各主機廠最願意秀的「肌肉」。
在特斯拉始終沒有新車發佈的日子裏，其自研的 FSD 芯片（Full Self-Driving 完全自動駕駛）承擔起畫餅重任。理想汽車最近在新車發佈會上，特意強調將使用 NVIDIA Orin 系統級芯片（英偉達）；寶馬也提前曝光「Neue Klasse」系列將搭載高通最新款車規級 AI 芯片。
在自動駕駛領域，傳感器的數量與場景覆蓋範圍成正比，新款車型上的攝像頭正從 100-200 萬像素升級至 800 萬像素，並且，毫米波雷達、激光雷達等傳感器數量也在不斷增加，此時感知數據量會呈現冪次增長。這就要求自動駕駛 AI 芯片既能加速算法，又能實時控制，還需具備更高的功能安全等級，這也是車廠對算力要求高的原因。
目前衡量芯片運算能力的指標主要有兩個，一個是 TOPS（Tera Operation Per Second，每秒萬億次運算），一個是 DMIPS（Dhrystone Million Instructions Per Second，每秒處理的百萬級的機器語言指令數）。DMIPS 描述的是 CPU 的運算能力，路徑規劃和決策算法都要依靠 DMIPS，但是自動駕駛公司目前最喜歡拿出來比拼的參數是 TOPS，它代表芯片 AI 運算方面的能力，簡單點説就是自動駕駛深度學習的效率。TOPS 數值越大，芯片算力越高，也就能越快完成場景決策。
以理想汽車所使用的 NVIDIA Orin 系統級芯片為例，這款今年上半年出品的自動駕駛芯片目前擁有市場上最多的客户，可提供高達 230TOPS 的整數運算算力以及 4.1TFLOPS 的浮點數運算能力。
榮威、理想 L8 已確定搭載的地平線最新款 J5 AI 芯片，算力為 96 TOPS，若基於 J5 集成的智能駕駛計算平台，算力將提升至 200 Tops-1000 Tops。另一中國公司黑芝麻智能最新芯片的算力也達到了 106TOPS。而 Mobieye 最新款 EyeQ5 整體的算力設計只有 24TOPS，目前只有極氪為其站台。曾經的行業制高點，在最新款產品的參數比拼上，落於下風。
02 車廠拒絕「黑盒交付」
雖然芯片在一定程度上對汽車產業形成反制作用，但車企的想法，還是能夠影響到下游芯片產業格局。
在主機廠自己的小九九中，希望能夠在自動駕駛領域快人一步，這就需要一個擁有技術能力的智能芯片供應商來配合，同時這家供應商不能太強勢，再不濟甲乙雙方也要是對等關係，畢竟車企也不想當「大冤種」。所以芯片製造商的「開放程度」成為算力之外決定市場份額的關鍵因素。
Mobileye 幾乎自創立起就屹立於行業頂端，難免有些「傲慢」，選擇了黑盒交付模式，對採購方來説，就像開盲盒一樣，非頭部主機廠幾乎沒有與之談判的可能。上汽集團董事長陳虹針曾表示，Mobileye 這種封閉的商業模式，是將車企的靈魂掌握住了。如此情況下，市場話語權的失衡，導致車企無法實時優化自動駕駛算法，消除安全隱患。
比如，2021 年 8 月蔚來接連發生兩起事故，涉及車輛自動駕駛功能。按照車企正常處理流程，會在第一起事故發生後，對感知系統進行排查。但車輛所搭載的 Mobileye eyeQ4 芯片是封閉算法，蔚來無權修改，需要反饋到以色列總部統一查看問題，就算問題接收及時，Mobileye 還要考慮全球路況和其他使用該芯片的車型系統架構，才能決定是否需要迭代算法。
所以當個例問題出現後，很難第一時間解決，以至於第二起事故幾乎在相同的行駛狀態下又發生了。儘管這不能説全部是感知系統的問題，畢竟在 L2 級別自動駕駛要求中，需要駕駛員隨時準備接管車輛。蔚來也明確表示，「這是一起交通事故，在等交警部門調查」。但無論如何，事故在啓用 NOP(自動駕駛領航功能) 後發生，蔚來被推向自動駕駛功能安全危機中。如今，蔚來在 ET7 等後續車型中開始使用英偉達產品，和 Mobileye 系統封閉、算法迭代時間長多少有點關係。
相比之下，同樣是頭部供應商的英偉達給到車企的權限更大一些，車企等相關方均可以在英偉達操作系統基礎上，設計適合自己的自動駕駛軟硬件系統。而中科創達、地平線、黑芝麻智能這些中國汽車智能芯片公司的服務更加全面。
周天財經瞭解到，中科創達在與某車企的合作中，直接派駐研發團隊進行算法適配，如果在路試等長測過程中遇到任何相關問題，還會與主機廠的人一同進行實地探查，對系統架構進行實時調整。
車企除了看重服務，更需要開放的平台做差異化算法定義。像華為就提供智選、HI、Tier1 三種模式供車企選擇。可以像賽力斯一樣選擇「以華為為主定義車」，華為從產品設計到銷售渠道全流程一手包辦。也可以選擇華為提供的高階智能駕駛解決方案（包括整套的計算平台、感知系統以及算法）。或者只要其智能駕駛計算平台 MDC 和相關算法的技術服務。這樣一來，車企擁有更多選擇，智能芯片公司也增加了被選中的幾率。
在李想眼中，涉及聯合研發，合資是一個好模式，這就不難理解為何大眾集團旗下軟件公司 CARIAD 豪擲 24 億歐元（約合 173億元人民幣）與地平線組建合資公司，共同開發全棧式高級輔助系統和自動駕駛解決方案。但值得注意的是，CARIAD 在其中佔多數股比，大眾中國董事長貝瑞德表示，「這是我們進一步打造技術合作能力的基礎」。這就像上汽和阿里合作的斑馬智行一樣，後者提供技術，前者建立起屬於自己的自動駕駛方案，同時佔據主導權，降低「反制」風險。
中國選手們的開放共創打法，也倒逼了Mobileye 的開放。其最近發佈了首個面向 EyeQ 系統集成芯片的軟件開發工具包（EyeQ Kit），可以讓車企在 EyeQ 平台上部署差異化的代碼和人機接口工具，此舉為時未晚。在一場演講中，地平線創始人餘凱笑稱「我覺得 Mobileye 現在開始變得開放了有我們的一份功勞。」
03 快魚吃慢魚
中國自動駕駛芯片廠商正不斷放開更大權限給到車企，這不僅僅是因為「富貴險中求」，而是出於對技術發展的考量。
地平線創始人餘凱表達了對於自動駕駛行業的看法，「技術變革時代，往往是快魚吃慢魚，而不是大魚吃小魚。」而開放是迅速迭代的前提。
比如地平線與理想汽車的合作僅用了 8 個月就完成從項目啓動到量產的全流程，很大程度上源於地平線提出的 Together OS 模式，這也是吸引到大眾的原因之一。把中間的底層軟件通過開源 OS 開放的模式跟車企整車一起系統開發，能更高效地調用操作系統之下的各種資源，深入到操作系統的底層，縮短量產時間。
在今年 3 月舉辦的 2022 百人會論壇上，餘凱又提出一個新的合作模式，BPU 授權。這意味整車開發可以從芯片端一直跟進到整個自動駕駛軟硬件系統，整個過程高度協同，完全透明，簡單點説就是車企可以按照這個流程造芯片。這已經不是幫你捕魚了，而是「授人以漁」。餘凱認為，這樣做會對整車迭代速度產生質的飛躍，他以特斯拉為例，「特斯拉正在做的就是芯片和整車打通，這也是特斯拉迭代速度快的原因」。
畢竟芯片本身可以簡單用算力來衡量性能，但是軟件生態才是冰面下的競爭壁壘。從 Mobileye、英偉達、地平線、高通所規劃的產品線來看，Mobileye 下一代產品 EyeQ Ultra 算力能夠達到 176TOPS；高通計劃的 L4/L5 自動駕駛芯片是 700+TOPS；地平線下一代芯片征程 6 能達到 512TOPS；而英偉達的 Thor 算力達到了驚人的 2000TOPS。
華麗的參數下，近幾年國產芯片在算力上並不存在突出優勢，但是如果沒有全棧易用的工具鏈，強大的芯片也難有用武之地。一位做自動駕駛仿真開發的人士告訴數智前線，「沒有成熟的工具鏈，即使它的芯片做得最穩定可靠，別人也沒辦法用起來。」而生態建設，又需要產業鏈上下游沉下心、通力合作，不斷打磨。
時代站在地平線這邊，據「天風證券」數據顯示，2021 年，我國前裝 ADAS 標配新車上險量為 807.89 萬輛，滲透率 30.78％，這一滲透率在今年上半年已經攀升到超過 40%。
業界融合正不斷出現在自動駕駛產業鏈。前華為高管、自動駕駛界風雲人物蘇箐，最近就加入地平線，擔任某項技術負責人，而地平線創始人餘凱本就出身於百度，百度在自動駕駛領域頗有一些雄心壯志。隨着華為、小米、BAT、360 等科技企業入局愈深，產業開放融合的速度將越快。
互聯網企業的優勢在於軟件的快速迭代，在智能汽車時代，整個用户的體驗邏輯和以前傳統燃油車時代迭代邏輯已經完全不同，它更類似於手機的功能迭代。
技術方面，百度、小馬智行以及谷歌的 Waymo 自動駕駛算法已經達到了行業一線水平。百度開發 Apollo 平台，賦能多家汽車廠商自動駕駛技術。今年 6 月阿里也宣佈獲得 L4 級「主駕無人」自動駕駛卡車公開道路測試牌照。大疆開發的自動駕駛系統也搭載五菱 KiWi EV 量產，試圖以此為樣板拿下更多用户。有避障方案的跨界公司不止大疆，就連做掃地機器人的石頭科技也想插一腿進來，畢竟掃地機器人的核心技術裏也包含避障能力，聽説石頭創始人昌敬的心思都在造車上了，大家都在快速卡位。
04 結語
自動駕駛芯片所代表的不僅僅是芯片的設計製造能力，還有產業生態的建設。芯片看上去是硬件，其背後涉及大量軟件，需要算子庫、操作系統等一套成熟的工具鏈來支撐。
中國電動汽車百人會理事長陳清泰在一次論壇中提到：「在軟件定義汽車的時代，廠商和用户將由一次性的買賣關係轉化為全生命週期的合作關係，形成「用户不斷提供數據、廠商不斷擴展服務」的良性循環。也就是説，廠家的商業模式正在由「製造」轉變為「製造 + 服務」，而服務的收益佔比會逐步增長。」
今天的自動駕駛還在「百家爭鳴」的初級階段，今年 8 月交通運輸部就《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》（徵求意見稿）公開徵求意見，旨在鼓勵建立自動駕駛商業化運營的規則。
建立規則的過程也就是掌握話語權的時機，自動駕駛的終極目標是將服務接口統一化、標準化，使軟硬件在一個規則下發展。這類似於 Android 平台，手機無論做成什麼樣，都逃不開平台的限制。一旦把車機系統和自動駕駛芯片綁定，硬件廠或許將再次淪為可替代的配角，市場上或許再次誕生無可替代的「intel+windows」組合，pc 時代的故事，會不會重新在汽車身上上演，或許值得我們拭目以待。