悄悄潛伏進超5000萬輛智能汽車的芯片巨頭英特爾，靠EyeQ自動駕駛芯片賺得盆滿缽滿。

4月9日，英特爾在2020年中國年度戰(zhàn)略線上媒體交流會上宣布，Mobileye的EyeQ芯片已經(jīng)賣出5400萬枚，被搭載在全球超過5000萬輛汽車上，高精地圖覆蓋全球3億多公里道路。2019年，自動駕駛芯片成為英特爾最大增長的業(yè)務板塊，營收同比增長26%至近10億美元，并讓英特爾收獲了全球70%的輔助駕駛（ADAS）市場份額。

錯失移動互聯(lián)網(wǎng)江山的PC巨頭英特爾，將汽車視作收復失地、一雪前恥的戰(zhàn)場。

在超萬億美元的未來出行藍海中，占領技術高地的汽車“大腦”無疑是條熱門賽道。與英特爾同臺競爭不僅有消費芯片領域的老對手英偉達、高通、聯(lián)發(fā)科，還有虎視眈眈的跨界互聯(lián)網(wǎng)巨頭，以及不甘將主導權拱手讓人的整車廠商。

在老牌車企的鼎力支持下，飛速擴張的Mobileye能否成為汽車業(yè)對抗谷歌的秘密武器？

將芯片裝進5000萬輛汽車

2017年，英特爾斥資153億美元，以溢價近50倍的價格收購了以色列自動駕駛公司Mobileye。與153億美元“聘禮”同時抵達Mobileye的，還有300名精心挑選出來的英特爾工程師。

令人咋舌的大手筆投入和傾囊以授的技術協(xié)助背后，是英特爾在移動互聯(lián)網(wǎng)份額幾乎為零、在智能可穿戴設備領域同樣表現(xiàn)平平的焦慮，以及誓在智能汽車時代逆風翻盤的決心。

財報數(shù)據(jù)顯示，2018-2019年，英特爾以數(shù)據(jù)為中心的業(yè)務后來居上，占總收入的48%，與以PC為中心的業(yè)務收入比重基本持平。2019年，英特爾下決心轉型為數(shù)據(jù)公司。不難理解，為什么自動駕駛汽車對英特爾的未來如此重要。

英特爾認為，2020年，一輛自動駕駛汽車每運行8小時可產(chǎn)生4TB數(shù)據(jù)。2025-2035年，預計自動駕駛汽車出貨量年復合增長率達47.5%。到2050年，“乘客經(jīng)濟”（無人駕駛帶來的社會和經(jīng)濟價值）規(guī)?？蛇_7萬億美元，其中消費類出行服務市場規(guī)模約3.7萬億美元。

到2050年“乘客經(jīng)濟”規(guī)模將達7萬億美元 來源：英特爾研究報告

“10年內(nèi)無人出租車的市場規(guī)模將達到1600億美元，我們的目標是占領大部分份額?！盡obileye首席執(zhí)行官Ammon Shashua近期接受鳳凰衛(wèi)視采訪時表示，到2030年，預計將有10%的私家車搭載L4級及以上自動駕駛系統(tǒng)，芯片供應商將成為汽車產(chǎn)業(yè)鏈中難以替代的核心環(huán)節(jié)。

Ammon Shashua的自信，來自Mobileye在L2+級自動駕駛（輔助駕駛）領域的長期稱霸。

截至2019年底，Mobileye占領全球輔助駕駛芯片市場70%的份額，服務對象包括寶馬、日產(chǎn)、大眾、通用、福特等頭部整車廠。目前，L4級以上自動駕駛系統(tǒng)的成本約1.5萬美元，Mobileye將在2025年將這一數(shù)字降至5000美元以下。

Ammon Shashua透露，Mobileye在輔助駕駛領域有很強的盈利能力，凈利潤率高達30%，完全有能力自行承擔研發(fā)費用等支出，“并不需要英特爾資助”。

要實現(xiàn)自動駕駛的終極目標，高精度地圖是必須跨過的一道門檻。

目前，谷歌通過強大的測繪能力細致記錄，拍攝圖像已覆蓋世界上98%的人類居住地。谷歌自動駕駛汽車行駛時，會用激光雷達對行駛路線進行詳細掃描，并與繪制完成的3D地圖進行比對。

但由于激光雷達價格昂貴，且掃描會占據(jù)大量帶寬，這種投入巨大的方式難以大規(guī)模應用，也沒有獲得業(yè)內(nèi)普遍認可。德意志銀行分析師羅德·拉奇（Rod Lache）認為，“收集1小時3D數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量相當于一部智能手機使用20年”，即使把公路都掃描下來了，如何讓地圖始終處于最新狀態(tài)也是一個難題。

Mobileye則利用在數(shù)百萬輛汽車上安裝的鏈接車身攝像頭的芯片，創(chuàng)建3D地圖。據(jù)美國福布斯雜志報道，其道路管理軟件只需要較低的帶寬（每公里約10KB），就能識別地面標記和其他經(jīng)過挑選的道路信息，雖然不如谷歌3D地圖精確，但已足夠自動駕駛使用。

Ammon Shashua預計，到2025年，該公司將擁有全域的地圖。

芯片巨頭攻入汽車市場

芯片巨頭的重要性，從無人駕駛頭部企業(yè)及知名整車廠的SoC（集成）芯片架構中，不難一窺究竟。

據(jù)中信證券統(tǒng)計，谷歌旗下自動駕駛公司W(wǎng)aymo與英特爾合作，特斯拉主控芯片采用英偉達，Mobileye也曾是其視覺芯片供應商，奧迪使用英特爾、英偉達、英飛凌等多家公司的多芯片集成方案。百度無人車Apollo開源項目及Apollo Pilot的商用項目，則使用了Mobileye的RSS安全駕駛模型及EyeQ芯片。

汽車芯片市場主要參與者 來源：中信證券

智能駕駛要求汽車能夠獨立判斷決策，自動駕駛軟件的計算量達到10個TOPS（每秒萬億次操作）量級，傳統(tǒng)汽車MCU（單片機芯片）的算力已無法滿足自動駕駛汽車的計算要求。

借此機會，AI芯片巨頭試圖蠶食汽車芯片市場。

英特爾此前專注于PC業(yè)務，設計研制的消費級芯片與汽車級芯片在制造工藝、集成方式上均有不同。從2015年開始，英特爾以收購等方式補足自身的汽車專業(yè)短板。收購Mobileye，正是其穩(wěn)固在自動駕駛車載芯片行業(yè)地位的重要一步。

目前，在中國市場，與Mobileye有直接、間接合作的車企有十余家，包括一汽、上汽、東風、長城、蔚來、威馬等。英特爾與東軟集團、一汽紅旗聯(lián)合發(fā)布了“智能駕駛艙平臺”，Mobileye與蔚來合作車型將在2022年量產(chǎn)，上汽也將采用Mobileye的REM（道路體驗管理）技術，推進L2+級別ADAS系統(tǒng)落地。

英特爾最大的競爭對手之一高通，起初也希望通過收購切入汽車領域。

2016年，高通擬以440億美元天價收購半導體公司恩智浦（NXP），并申請9個國家的反壟斷批準。但因未獲得中國地區(qū)的反壟斷批準，這場芯片史上最大的并購案以高通向恩智浦賠付20億美元解約費告終。

收購計劃落空，意味著高通在自動駕駛芯片領域少了籌碼。

不過，高通在智能手機時代SoC（集成芯片）市場占有率常年高居第一，憑借通信優(yōu)勢，高通將在信息娛樂的長處擴大至車聯(lián)網(wǎng)，主打車載信息娛樂系統(tǒng)。奧迪、吉利、標致雪鐵龍、大眾、捷豹路虎、豐田、比亞迪、小鵬汽車等主機廠，均計劃采用高通的驍龍信息娛樂系統(tǒng)。

與英特爾、高通并列為全球三大芯片巨頭的英偉達，則是顯示芯片（GPU）的發(fā)明者，在汽車主控芯片的GPU市場處于壟斷地位，常年保持70%的市場占有率。目前，英偉達已與特斯拉、奧迪、奔馳、寶馬、沃爾沃、豐田、大眾、蔚來等超過370家整車廠商達成合作。

2016年-2019年英特爾、英偉達、高通收購情況 來源：crunchbase 制圖：未來汽車日報

三大芯片巨頭自成一派，各有所長，牢牢霸占著智能汽車芯片的龍頭地位。三足鼎立的局面已初步形成，看似穩(wěn)固，但來自傳統(tǒng)主機廠和互聯(lián)網(wǎng)巨頭的變數(shù)已然不可忽視。

畢竟，誰也不想讓汽車“大腦”的控制權旁落，被他人扼住喉嚨。

“做芯片九死一生”

在AI芯片領域第一個吃螃蟹的車企，是以科技感和未來感著稱的特斯拉。

特斯拉硬件工程副總裁皮特·巴農(nóng)（Pete Bannon）去年9月透露，特斯拉完全自動駕駛（FDS）系統(tǒng)的Autopilot芯片組，未來速度將是目前英偉達芯片的21倍，成本只有后者的80%。

特斯拉之所以堅持自主研發(fā)芯片，原因之一是其對純視覺方案的堅持。業(yè)內(nèi)普遍認為，L4級及以上級別自動駕駛的實現(xiàn)起碼要配置一顆激光雷達，但特斯拉認為，“你會開車是因為眼睛看到了路況，而不是眼睛發(fā)射出激光”，因此堅持不使用激光雷達和高精度地圖。

同樣是在去年9月，吉利汽車發(fā)布搭載GKUI19智能車機系統(tǒng)的新車型，所用芯片是吉利子公司ECARX和聯(lián)發(fā)科共同定制研發(fā)的芯片E01。

比亞迪旗下全資子公司比亞迪半導體于近日完成了內(nèi)部重組，重組后業(yè)務范圍擴大，覆蓋智能控制IC芯片及光電半導體等。該公司的IGBT模塊（電力半導體）在國內(nèi)居龍頭地位。

國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭也試圖分一杯羹。

基于華為昇騰系列AI芯片的華為MDC智能駕駛平臺已通過ISO 26262功能安全認證。2018百度AI開發(fā)者大會上，百度CEO李彥宏發(fā)布了云端AI芯片“昆侖”。騰訊投資的燧原科技發(fā)布了AI訓練芯片“邃思”，阿里在2019年云棲大會推出AI推理芯片“含光800”，谷歌自研的TPU比GPU更適合進行云端的AI計算和處理。

但芯片這種技術密集型產(chǎn)品，自研成本十分高昂。

以手機行業(yè)為例，華為fellow（華為院士級別）艾維曾向媒體透露，華為手機AI芯片麒麟980研發(fā)耗時36個月，投入超過3億美元（約合人民幣21億元），未來預計還將跳漲至7億美元（約合人民幣50億元）。從時間成本上來看，華為海思用了10年的時間，才在2014年推出跨過設計門檻的麒麟920，開始正常迭代。

小米的澎湃芯片不斷跳票，至今進展仍藏在水下。小米CEO雷軍曾在2017年的發(fā)布會上公開承認，“做芯片九死一生”。

小米澎湃S1芯片發(fā)布 來源：小米

智能汽車的車規(guī)級要求，讓芯片的研制難度又上了一個臺階。 

詩航智能CTO劉振宇在接受億歐汽車采訪時表示，在（車規(guī)級芯片）初始研發(fā)過程中，千萬級美元資金的投入是必須的，整個過程需要儲備億級美元的資金。特斯拉AI部門高級主管Andrej Karpathy曾在論壇上表示，如果用一組8個GPU去訓練Autopilot的深度運算網(wǎng)絡，得花一年時間。

據(jù)美國調(diào)查公司Gartner報道，一輛無人駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車一年的數(shù)據(jù)流量超過280拍字節(jié)（Petabyte），相當于每秒流量高達8.8GB。

這也意味著，在英特爾、英偉達、高通這三大芯片巨頭的絕對優(yōu)勢面前，落下的研發(fā)進度需以年為單位計算。挑戰(zhàn)者要想趕超，仍有很長的路要走。

這條趕超之路，注定漫長而又寂寞。正如英特爾前CEO安迪·格魯夫在《唯有偏執(zhí)狂才能生存》一書中所寫：“在這段孤獨的旅程里，如果你不是特別偏執(zhí)或格格不入的人，往往最后很難活著走完。”

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