文 | 魏啟揚
來源 | 智能相對論(ID:aixdlun)
如果自動駕駛的研發(fā)和落地看成一場通向星辰大海的征程,其中遇到的每一顆星星就代表著攻克一道難題,那么自動駕駛芯片無疑是最難的一道題,其所代表的星星也是最亮的一顆。
在中美貿(mào)易戰(zhàn)的普及下,讓普通民眾認識到,芯片不是一般人可以玩得起的,注定是巨頭之間的游戲,在此背景下,不禁為地平線這類初創(chuàng)公司深深的捏了一把汗,如何在巨頭環(huán)伺的市場環(huán)境中開拓出屬于自己的一片天地?如何在自動駕駛賽道最具挑戰(zhàn)的選擇中,順利摘下那顆最亮的“芯”?
自動駕駛芯片賽道的典型玩家
目前自動駕駛芯片賽道的玩家眾多,已成百舸爭流之勢,其中根據(jù)代表性玩家的產(chǎn)品特點和戰(zhàn)略方向,智能相對論認為大致可以分為以下幾類。
1、通用芯片生產(chǎn)商
代表企業(yè):英偉達
在目前,英偉達是自動駕駛芯片賽道當之無愧的老大,其在2018CES展上發(fā)布的Xavier系列芯片被稱為現(xiàn)階段“最強大”的自動駕駛芯片。為了推進自動駕駛芯片應用生態(tài)的形成,英偉達還先后推出了DRIVE Pegasus和DRIVE Constellation兩個平臺,前者支持L4和L5級自動駕駛能力,后者允許開發(fā)人員在虛擬世界測試他們的程序。
雖然當前車載芯片都是以GPU為核心的智能輔助駕駛芯片,英偉達在GPU方面也一直處于主導地位,但英偉達推出的通用芯片還是面臨著功耗和成本等方面的挑戰(zhàn),已經(jīng)有相當數(shù)量的廠商采用定制或者半定制芯片來實現(xiàn)自動駕駛。
2、自產(chǎn)自銷定制商
代表企業(yè):特斯拉
特斯拉是自動駕駛賽道中少有的既做整車制造,也自研自動駕駛芯片的公司。
在特斯拉自研芯片之前,曾先后與Mobileye和英偉達兩大巨頭合作過,其Autopilot 1.0使用的是Mobileye的視覺方案,一個前置攝像頭、一個毫米波雷達和12個超聲波雷達組成感知系統(tǒng),內(nèi)置的芯片是來自Mobileye的EyeQ3;Autopilot 2.0采用的是英偉達的芯片平臺。
然而這兩次合作的“體驗”都不是很好。Autopilot 1.0時期,特斯拉經(jīng)歷了一系列的車禍事故,Mobileye認為是特斯拉的功能超越了安全底線,特斯拉認為Mobileye的方案沒有滿足需求;Autopilot 2.0時期,英偉達Drive PX Pegasus平臺的500W的功耗一直是特斯拉整車性能的短板,相對于運行兩小時,芯片就要用去1度電。
于是馬斯克堅定了自研芯片的方向。今年推出的Autopilot 3.0上就搭載了特斯拉的自研芯片F(xiàn)SD,這款芯片除了常規(guī)的CPU和GPU之外,多配備了兩個神經(jīng)網(wǎng)絡處理器(NNP)。
在馬斯克看來,與依賴現(xiàn)成的技術相比,設計制造自己的AI硬件可以給特斯拉帶來更高的競爭優(yōu)勢,如同蘋果一樣,能夠同時掌握軟硬件設計和制造,除了能將核心技術和數(shù)據(jù)掌握在自己手上之外,在使用體驗上必定能形成更優(yōu)的匹配和閉環(huán)。
3、專業(yè)芯片及通用解決方案提供商
代表企業(yè):Mobileye、地平線
由于自動駕駛所面臨的場景非常復雜,每個研發(fā)公司或者主機廠的需求也不盡相同,因此很難用一個通用的算法或芯片解決所有問題,而這也一眾初創(chuàng)型公司提供了發(fā)展的機會和空間。
我們可以將英偉達的通用芯片視為一個參考平臺,而非面向終端市場的完整產(chǎn)品,那么第三類玩家的主要方向為,針對自動駕駛的某項功能推出與之匹配的專業(yè)芯片,與芯片配套的還有通用解決方案,就像“交鑰匙”工程一樣,省去了自動駕駛研發(fā)企業(yè)或者主機廠在某些具體功能或者問題上的二次研發(fā)投入。
像Mobileye的EyeQ系列芯片(ASIC)主要負責視覺數(shù)據(jù)的處理。
初創(chuàng)公司地平線也在不久前量產(chǎn)了中國的首款車規(guī)級AI芯片——征程二代。這款新品可以對多類目標進行實時檢測和識別,可滿足自動駕駛視覺感知、視覺建圖定位、視覺ADAS等智能駕駛場景的需求,以及語音識別,眼球跟蹤,手勢識別等智能人機交互的功能需求。
為支持自動駕駛產(chǎn)品快速落地,地平線還推出了與征程二代芯片相匹配的AI芯片工具鏈Horizon OpenExplorer(地平線“天工開物”),其中包含面向?qū)嶋H場景進行AI算法和應用開發(fā)的全套工具:模型訓練工具、檢查驗證工具、編譯器、模擬器、嵌入式開發(fā)包等。
能在巨頭環(huán)伺中跑出,初創(chuàng)公司的機會在哪里?
從上文的分析中可以看出,自動駕駛芯片的參與者每個都有自己的“獨門秘籍”,每個都是在行業(yè)摸爬滾打很長時間的老手,其中有個意外,2015年才成立的初創(chuàng)企業(yè)地平線也在這個頗具門檻的賽道中闖出了一塊屬于自己的地盤,很多人心中難免會有些好奇,地平線是如何突圍的?
首先,目前自動駕駛芯片賽道看似是英偉達的一枝獨秀,但在芯片大賽道英特爾與英偉達的角力一刻也沒停止,只是在自動駕駛芯片上,英特爾沒有親自下場,而是通過投資打“代理人”牌。
英特爾2017年完成了有關自動駕駛芯片布局的兩筆重大投資。一項是以153億美元的天價收購了Mobileye,Mobileye與英特爾的自動駕駛事業(yè)部(ADG)合并,以英特爾子公司的形式存在;另一項是領投了地平線的A+輪融資,憑借著在CPU、FPGA、5G等方面的經(jīng)驗和資源,對地平線在嵌入式人工智能硬件架構方面的研發(fā)提供幫助。
加上此前167億美元收購的FPGA巨頭Altera,以及收購Here地圖15%的股份,英特爾在自動駕駛賽道完成了CPU+FGPA+EyeQ+5G的技術布局,獲得的不光光是這些獨角獸們的市場份額和客戶資源,更重要的是形成了組合合力,在自動駕駛芯片賽道的綜合實力大幅提升,相當于用資本換取了研發(fā)和市場開拓的時間。
地平線作為英特爾的重要“棋子”,在以攝像頭為主的感知技術、駕駛策略、RSS(Responsibility Sensitive Safety)模型等方面具有優(yōu)勢,再加上地平線正努力從后裝市場向前裝市場的開拓之中,對英特爾在中國市場及自動駕駛生態(tài)布局都是非常有益的補充。
其次,在與最主要的對手英偉達的競爭中,地平線采取了一條與客戶連接更為緊密的芯片+算法+云的超常規(guī)打法。
以英偉達為代表的傳統(tǒng)芯片商業(yè)模式中,芯片廠商賣出產(chǎn)品后就與用戶失去了聯(lián)系,然而自動駕駛芯片(AI芯片)必須在應用場景下有相應的算法與之配合,根據(jù)場景進行感知分析,這個過程是不斷升級迭代的,因而要求用戶與廠家始終保持著緊密的聯(lián)系。
地平線作為初創(chuàng)公司的優(yōu)勢在于,可以放下身段,靈活決策,深入了解用戶的場景需求后,通過算法去解決場景中可能遇到的問題,將處理器進行深度優(yōu)化,形成了一套基于場景理解的軟硬件結合的一站式解決方案,從而大大加快形成定制化產(chǎn)品的時間和推出速度。
在“征程二代”發(fā)布時,地平線就表示已經(jīng)在高級別自動駕駛、輔助駕駛(ADAS)、多模交互等方向斬獲多達5個國家的客戶的前裝定點,并有望于明年上半年獲得雙位數(shù)的前裝車型定點。
很顯然,隨著自動駕駛研發(fā)公司以及主機廠對應用落地的需求越來越強烈,由于更容易形成產(chǎn)品形態(tài),包含在定制解決方案中的專業(yè)芯片的市場正在逐漸開放,這也是地平線能夠與巨頭“較勁”的倚仗所在。
有了英特爾這座“靠山”,地平線就能高枕無憂了嗎?
擠進了英特爾的生態(tài)圈,又有自己的獨特打法,地平線就能如履平地般的一直這么“順利”下去嗎?除了要應對英偉達為代表的通用芯片巨頭的狙擊外,還有哪些玩家會對地平線形成挑戰(zhàn)呢?
智能相對論認為,自動駕駛芯片賽道在地平線之外,還有*未來或?qū)ΜF(xiàn)有市場格局產(chǎn)生影響。
第一股勢力是算法公司。
從地平線的商業(yè)模式中可以看出,在其由通用解決方案構成的“產(chǎn)品”中,芯片只是其中的硬件一部分,另外一部分是軟件層面的算法。因而,當算法公司決定入局芯片賽道,或者與一些芯片巨頭合作,進入到芯片巨頭的生態(tài)中,就能馬上形成對現(xiàn)有格局的沖擊。
國內(nèi)的商湯科技在計算機視覺領域算法層面有著非常深厚的實踐,計算機視覺技術也是實現(xiàn)自動駕駛的核心能力之一,如此看來,以商湯為代表的算法公司會是一個不小的不確定因素。
第二股勢力是阿里系的芯片企業(yè)。
自動駕駛芯片市場是一座潛力巨大的金礦。根據(jù)Gartner公司的數(shù)據(jù),到2021年,全球自動駕駛汽車芯片行業(yè)的年營收將增長超過一倍,至50億美元。在中國,根據(jù)相關規(guī)劃,將在10年內(nèi)部署3000萬輛自動駕駛汽車,并使用自主芯片。目前政府已經(jīng)設立2000億元人民幣的基金,來投資本土芯片廠商。這對國內(nèi)開發(fā)車載AI芯片的初創(chuàng)公司來說,無疑是一塊巨大的蛋糕。
實際上,國內(nèi)的科技巨頭中,阿里在AI芯片上的布局頗多,目前已經(jīng)投資了寒武紀、深鑒科技、曠視等,這些獨角獸在各自的領域也都形成了自己的競爭壁壘,在阿里的支持下,這些企業(yè)隨時可以進入自動駕駛賽道,屆時也將成為一股不可小覷的力量。
第*是華為。
在自動駕駛上,華為是非常重要的參與者,早在去年的全聯(lián)接大會上,華為就發(fā)布了支持L4級別自動駕駛的計算平臺MDC 600,基于8顆昇騰310 AI芯片,同時還整合了CPU和相應的ISP模塊。
華為的可怕之處不在于其芯片性能有多厲害,而在于其在硬件、5G通訊、云平臺、車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)等方面都有布局,雖然“不造車”,但圍繞著自動駕駛,華為已經(jīng)形成了生態(tài)閉環(huán),很容易以“全家桶”的形式完成對OEM的市場鋪排,這套打法不光對自動駕駛芯片企業(yè)有影響,對整個自動駕駛賽道都頗具“殺傷力”。
總結: 芯片是一個極易形成贏家通吃、高度壟斷的行業(yè),英偉達雖然以絕對出貨量是目前自動駕駛芯片賽道無人可敵的“霸主”,但隨著自動駕駛研發(fā)的深入,行業(yè)對芯片的需求也開始出現(xiàn)多元化,這也是地平線的機會,在諸多挑戰(zhàn)面前,地平線勝出的唯一方法就是通過快速落地進行市場覆蓋,在市場的驗證中完成升級迭代,周而復始循環(huán)中,在自動駕駛實現(xiàn)之前始終保持著足夠的競爭力,這樣才能在市場格局成型之前形成自己的競爭壁壘。
【完】
智能相對論(id:aixdlun)
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•著有《人工智能 十萬個為什么》
•【重點關注領域】智能駕駛、AI+醫(yī)療、機器人、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機交互等。
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