芯片的王者之争:英伟达“绑架”中国自动驾驶

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作者丨张之栋

责编丨崔力文

编辑丨别   致

留给中国车芯的时间不多了。

“ 汽车厂商真正采取行动的没有,只会光叫唤。”

2022中国电动汽车百人会论坛上,全国政协经济委员会副主任、前工信部部长苗圩,在谈及芯片供应问题时,言辞激烈。

不仅直言中国汽车行业缺芯少魂,更是对国内车企把车规级芯片、操作系统等卡脖子技术扔给一级配套商的“不作为”,表达了不满。

平心而论,像特斯拉那样,为了自动驾驶自研FSD芯片的车企并不多。然而能够让苗主任说出“光叫唤”这样的虎狼之词,可见汽车圈在半导体芯片供应短缺问题的处理方式上,属实存在一些不足之处。

就现在的情况来看,中国的新能源汽车行业,也许说得上走在了时代的前列。

可距离真正的“弯道超车”,依旧存在许多关键环节并未打通,就比如车企们大张旗鼓主推的汽车智能化功能。

综合来讲,智能驾驶、智能座舱、智能网联等AI+功能,都属于汽车智能化的范畴。

但现在的情况是,这一系列的智能化功能,终究离不开高级AI芯片的加持,进而也就引发了卡脖子问题的出现。

苗主任言之切切,其实想要说明的就一个问题:国内的汽车半导体供应链,仅仅寄希望于Tier 1,将砝码全部压在英伟达、高通这样的国际巨头身上,并不明智。

而且值得注意的是,英伟达对中国自动驾驶的“绑架”,已经到了十分深刻的程度。

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封闭or开放,芯片的王者之争

毫不吝惜的讲,英伟达就是一个时刻站在时代潮流风口上的庞然大物。

上到超级计算机、数据中心的并行计算,下到个人PC显卡、数字货币“挖矿”等,各种场景,都能看到英伟达发挥作用的身影。而且另一方面,英伟达在AI领域的支柱作用,已然成长到无人可以撼动的地步。

2012年,深度学习“巨佬”Geoffrey Hinton及其学生Alex,在ImageNet竞赛中,借助GPU来加速训练深度神经网络,夺得了竞赛的冠军。

而本次竞赛的影响力,从学术界直接穿透到产业界,不仅推动了第三次人工智能浪潮的到来,更是帮助英伟达的GPU开拓了新的增量市场。

再往下细分,作为AI领域最明确的方向之一,一片蓝海的自动驾驶市场,也自然而然的成为了英伟达的囊中之物。

然而,行业市场的格局变换,并不会因为一次“学术界的契机”,就简单的三下五除二地完成。就市场规则而言,英伟达想要进来当“王者”,就需要搬掉旧势力设下的拦路石。

于是,属于英伟达和Mobileye之间的自动驾驶芯片的王者之争,一触即发。

回顾那些日子,其实很长一段时间里,“封装”就已经成为汽车行业的基本协调方式。Tier 2、Tier 1、车企共同组合成了金字塔式的产业链。

车企在顶端负责产品的功能定义和技术集成;Tier 2负责最基本的元件生产,就比如芯片的设计制造封装等;Tier 1则负责将掌握的技术打包,“封装”成一个车企只需少量开发、测试、验证即可拿来使用的模块。

显而易见,Mobileye就是这种模式下的集大成者。然而也正是因为这个原因,其独步天下、屡试不爽的“密闭封装”,也就成为了Mobileye现在最坚硬的天花板。

特斯拉就是一个很好的例子,尽管特斯拉与Mobileye“分手”的原因错综复杂,但Mobileye的技术过于封闭,让激进的特斯拉十分掣肘。而且这一缺点,在现在的市场环境中,正不断地放大。

事实上,也正是因为足够“开放”,英伟达才得以一步步强大。而且除了不限制车企自行开发自动驾驶软件算法,并为之尽力打造相应工具链之外,英伟达还具备“算力即正义”的优势。来自算力的降维打击,无异于一场“阳谋”。

据了解,英伟达的自动驾驶芯片,从2018年的Parker到现如今的Orin,已经实现254倍的算力增长;最新的Atlan,算力更是达到了1000TOPS,“卷”得整个行业都毫无招架之力。

尽管人们总说,芯片并不应该“唯算力论”;但另一角度,如果没有算力做敲门砖,却是可能连谈的资格都没有。

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