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CMIC:构建驾驶生态 芯片巨头为何情系自动驾驶

发布时间:2021-08-30 16:37:13

来源:赛迪传媒

作者:张心怡

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  【CMIC讯】“车”与“芯”正在双向奔赴彼此。在车企纷纷入局造芯的同时,芯片厂商也在加紧构建驾驶生态。自动驾驶作为技术价值已经明确但技术路线仍未成型的新一代信息技术,正在成为“车”与“芯”的交织点和各方势力的角斗场。在英特尔豪掷153亿美元并购Mobileye之后,高通也拿出46亿美元(约合297亿元人民币)与麦格纳国际公司竞购自动驾驶企业维宁尔(Veoneer)。芯片企业为何对自动驾驶情有独钟?在车企、互联网企业纷纷进军自动驾驶的趋势下,芯片公司发展自动驾驶有何差异化优势?
  
  补强“平台化”策略
  
  平台化对解决方案整合能力和技术体系完善度的要求,也促使巨头企业采取“自研+收购”的布局手段。
  
  “平台化”是芯片企业及互联网科技巨头发展自动驾驶的关键策略。而平台化对解决方案整合能力和技术体系完善度的要求,也促使巨头企业采取“自研+收购”的布局手段。
  
  与英特尔收购Mobileye之前已经成立自动驾驶事业部类似,高通在高级辅助和自动驾驶领域进行了多年的研发投入,形成了平台化的计算架构和解决方案。高通技术公司高级副总裁兼汽车业务总经理Nakul Duggal曾在年初的“重新定义汽车”主题活动时表示,高通开发车规级芯片已经有大约7年时间,其SoC以及加速器架构目前最高可以支持超过700 TOPS的算力,搭载Snapdragon Ride平台的汽车预计2022年量产上路。据悉,目前高通公司汽车业务发展的订单总估值约为100亿美元。
  
  作为自动驾驶的技术提供商,维尔宁一方面能为高通提供ECU、LIDAR、传感器、控制器等硬件产品,另一方面也在安全、导航、感知、视觉等领域有系统化的解决方案。在今年年初,高通宣布了与维宁尔等企业的合作,将采用维宁尔Arriver视觉和驾驶策略软件栈,并集成在Snapdragon Ride平台上。
  
  高通表示,此项拟议收购符合高通公司的业务增长和多元化战略,强化了公司为汽车行业提供先进技术的承诺,是数字底盘解决方案的自然延伸。
  
  “随着汽车行业变革的不断深化,对汽车制造商而言,水平平台有助于推动创新并促进竞争。此项拟议收购旨在整合高通公司行业领先的汽车解决方案与维宁尔的辅助驾驶资源,使我们有能力以规模化的方式向汽车制造商和一级供应商提供具有竞争力的开放式先进驾驶辅助系统平台。”高通公司总裁兼首席执行官安蒙表示。
  
  新赛道诱惑多
  
  英特尔、高通、英伟达、赛灵思等企业,都在基于芯片技术,打造自动驾驶的通用技术平台。
  
  辅助驾驶技术正在从L2+向L3过渡,L4及以上的全自动驾驶还为时尚早。但是,自动驾驶已经成为芯片企业的新战场。英特尔、高通、英伟达、赛灵思等企业,都在基于芯片技术,打造自动驾驶的通用技术平台。
  
  对于芯片企业,自动驾驶是一门好生意吗?如果从变现的角度来看,自动驾驶是需要高投入且变现周期长的业务。在英特尔发布的今年第二季度财报中,自动驾驶系统公司Mobileye的季度营收为3.27亿美元,同比增长了128%。英伟达的Drive AGX系列覆盖了从L2~L5的算力需求,然而在英伟达2022财年第一季度财报中,汽车业务贡献的营收为1.54亿美元,营收贡献不足3%。
  
  Gartner发布的2019年度新科技的技术成熟度曲线显示,Level4自动驾驶已经进入泡沫化的底谷期,Level5自动驾驶进入期望膨胀期,距离Gartner定义的生产成熟期还有10年以上的时间。而自动驾驶芯片等车规半导体具有研发周期长且认证周期长的特点,芯片企业提前布局甚至逆周期投资,将更有机会占据先机。
  
  “要达到真正的自动驾驶愿景,动辄需要10年甚至是15年以上的时间,国际企业大多有早期投资经营的心态,若通过芯片助力发展实质上的自动驾驶,对于芯片业务上的发展,自然就有帮助,同时也能分担营运风险。” TrendForce集邦咨询分析师姚嘉洋向记者指出。
  
  随着PC、手机等消费电子难以再单纯依赖人口红利增长,芯片企业正在拓展数据中心、AI、AIoT等新赛道,自动驾驶一旦量产上路且得到消费市场认可,将打开新的蓝海市场。中国工程院院士李德毅指出,当前全球有70亿人口20亿辆车,中国的汽车保有量大概是2.8亿辆,年产新车1亿辆,一旦量产自动驾驶车上路,且占比越来越大,驾驶脑成为汽车必配,驾驶数据和智能越来越累积,驾驶脑越来越聪明,将真正改变人类的出行方式。麦肯锡报告显示,中国自动驾驶规模将突破万亿美元,有潜力成为世界上最大的自动驾驶汽车市场。
  
  “芯片龙头企业进军自动驾驶领域最主要的动机是看到了自动驾驶领域巨大的市场潜力。汽车‘新四化’的产业趋势成为芯片企业加强与汽车领域链接的催化剂,传统汽车ECU等组件中的微处理器模块难以满足日益增长的汽车智能化算力需求,自动驾驶企业甚至会主动寻求与英伟达等AI芯片公司建立合作,使得芯片龙头企业已经具备了一定的汽车领域知识积累。加上自动驾驶领域技术路线尚未固化,也没有出现垄断性企业,让芯片企业的进入成为可能。”赛迪顾问人工智能产业研究中心高级分析师杜欣泽向《中国电子报》记者指出。
  
  由于自动驾驶技术覆盖面广、涉及的芯片种类繁多,也能与各大芯片企业已有的产品进行融合或联动,找到新的增量市场。高通在5G调制解调器等通信产品的布局,可以用于自动驾驶的5G和蜂窝车联网技术。英伟达的GPU被滴滴用于自动驾驶的机器学习算法训练。而英特尔也希望能将CPU、FPGA、闪存产品整合到自动驾驶的技术栈中,以建立竞争优势。
  
  芯片巨头优势明显
  
  芯片企业进入自动驾驶领域主要有两方面独特的优势:成本优势和生态优势。
  
  虽然自动驾驶吸引了车企、互联网科技企业等各方势力涌入,且比亚迪、百度等企业也在造芯以提升产业链整合能力。但芯片企业在自动驾驶市场仍有固有的优势和壁垒。
  
  “芯片企业进入自动驾驶领域主要有两方面独特的优势:成本优势和生态优势。”杜欣泽指出,“智能芯片在自动驾驶和辅助驾驶产品中的成本比重较高,芯片企业在进入自动驾驶领域之后能够利用自研芯片的方式降低产品成本。同时,很多软件系统都是基于芯片企业的芯片架构,因而芯片领军企业拥有良好的开发生态,可以与人工智能算法形成协同效应。”杜欣泽表示。
  
  目前来看,由于自动驾驶芯片加入了追赶制程的第一阵营,芯片在自动驾驶的硬件占比会进一步提升,这也让芯片企业在成本控制上更具优势。在自动驾驶技术落实到芯片层面之前,车规芯片的制程演进很少追随消费电子的脚步。而自动驾驶平台需要同时处理十几个传感器的数据,并进行实时的处理和决策,算力和功耗要求越来越高,汽车芯片也用上了最新制程。Mobileye规划的Eye Q5芯片采用7nm制程,恩智浦将在下一代高性能汽车平台中采用台积电的5nm制程,高通第4代骁龙汽车数字座舱平台采用5nm制程工艺。
  
  虽然芯片只是自动驾驶的一个环节,但通用芯片企业在软硬件生态和开发者生态的构建上,有着自己的底蕴和优势。由于数据格式和应用场景的多元化,更加柔性灵活的计算架构正在成为刚需,芯片企业也越来越强调“软件基因”,以发挥硬件的全部潜能。英特尔打造了1.5万人的软件团队,英伟达、高通面向各类产品线打造了软件平台方案和开发者社区。面向客户对自动驾驶的定制化开发需求,英伟达推出了开源的自动驾驶开发和验证平台NVIDIA DRIVE,今年已经迭代到第八代版本。而维尔宁若收购成功,将进一步补强高通的自动驾驶软件开发能力。
  
  “随着汽车电气化趋势增长,汽车行业和自动驾驶在芯片系统和整体架构方面将会迎来重大的转变,越来越多的汽车制造商希望能够自主打造属于自己的软件和软件栈,这为创造全新汽车解决方案和汽车领域技术创新提供了机遇。基于此,高通正与众多汽车制造厂商和一级供应商展开合作,合力推动ADAS和自动驾驶向前迈进。”Nakul Duggal表示。
  
  在角逐单车智能的同时,自动驾驶的安全需要车路协同的保驾护航。由于通用芯片领军企业大多在云、边、端都有产品布局,如何打通“车-路-云”的计算生态,或将成为其发展自动驾驶的下一个角力点。
  
  “由于自动驾驶相关的每一项技术都是需要不断突破的困难环节,因此每个部分都自成一块研究领域,例如感测系统、自驾系统、定位系统、5G V2X等。而单靠车辆本身系统要达到高度自动驾驶,不仅难度高成本也高,‘车-路-云’协同是接下来能协助高度自动驾驶落地的重要阶段。”TrendForce集邦咨询分析师陈虹燕向记者表示。

责任编辑:言笑晏晏

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