自動駕駛浪潮下的芯片：冰火兩重天_風聞

近日，特斯拉的降價通知又在智能汽車領域掀起了一層巨浪，作為自去年7月以來的首次降價，本輪特斯拉最高降幅可達3.7萬元、平均降幅超2萬元。2022年以來，由於動力電池、芯片等上游原材料價格成本的普漲，特斯拉曾一度迎來了“六連漲”，當然不止特斯拉，包括小鵬、比亞迪、理想在內，眾多智能汽車企業紛紛上調價格，然而,就在一片喜氣洋洋、爭相上漲的氛圍中，盈利能力最強的特斯拉卻突然逆勢降價，選擇了以價換量的銷售策略，毫無疑問，特斯拉的此次降價必將給整個新能源汽車市場帶來震動。

圖源：特斯拉微博

近年來，智能汽車產業可以説是風光無限，帶動着自動駕駛芯片、激光雷達、4D雷達等也一路水漲船高，然而進入2022年後，尤其是下半年以來，一向火熱的市場也似乎出現了一絲雜音。

“冰火交織”的自動駕駛芯片

對於智能汽車來説，自動駕駛芯片堪比“大腦”，是自動駕駛決策層的重要組成部分，同時也是實現自動駕駛的硬件支撐。在汽車電子電氣架構由分佈式架構向集中式架構方向發展的過程中，自動駕駛芯片作為計算的載體逐漸成為智能汽車時代的核心。目前，在這個領域，主要由高通、英偉達與Mobileye三分天下。

對於Mobileye，相信大家並不陌生，最近大幅縮水的IPO估值，再次將其置於風口浪尖之上。據路透社、CNBC等外媒報導，Mobileye 10月18日提交的IPO文件顯示，Mobileye最高估值不超過160億美元，要知道，在英特爾去年12月宣佈計劃推動Mobileye在2022年年中在美上市的時候，路透社曾報道稱IPO對Mobileye的估值可能超過500億美元。

從500億美元到160億美元，一年不到的時間，Mobileye的估值就跌去了三分之二，這對於整個自動駕駛芯片領域來説，着實不是一個好消息。Mobileye曾是全球自動駕駛芯片領域的絕對霸主，早在2007年就推出了第一代自動駕駛芯片EyeQ1，在2016年底更是拿下了全球汽車安全駕駛系統70%以上的市場份額，2017年被英特爾以153億美元收購更是創造了以色列的收購神話。

其實，從整體上來看，Mobileye此次估值大縮水的主要原因還是在於低迷的全球經濟。由於通脹和利率不斷上升、對美國經濟的擔憂以及美股波動，美國IPO發行受到了沉重打擊，尤其是對Mobileye這類科技公司而言。根據Refinitiv調查，今年以來美國科技業IPO籌集約5.07億美元，創下2000年以來新低，數家原定於2022年在美國上市的公司都將公開發行推遲到明年。

Manhattan Venture Partners常務合夥人Jared Carmel表示：“IPO市場已死，要讓它起死回生，你需要一個臉書（Facebook）、優步（Uber）或DraftKings之類的時刻，來將其他人帶回市場，大部分公司沒有勇氣在市場如此震盪之際去當個開路先鋒。”雖然不知道Mobileye是否能成為這個先鋒，但可以肯定的是，儘管估值大幅縮水，Mobileye仍料將成為今年以來華爾街規模最大的科技上市案之一。

當Mobileye處於水深火熱中時，另一邊的英偉達和高通卻在算力方面廝殺出了新高度。9月底，英偉達推出最新一代自動駕駛芯片Thor芯片，算力高達2000TOPS，是目前Orin 的近8倍，並預計在2025年全球首發于吉利旗下的高端電動汽車品牌極氪。除了強悍的算力，Thor還集成了包括智能駕駛、主動安全、智能座艙、自動泊車、車載操作系統、信息娛樂等在內，所有智能汽車領域的AI計算需求，用户可以根據需求將龐大的算力調用到不同的任務上。

圖源：英偉達

就在英偉達推出Thor芯片後不久，高通也推出業內首款集成式超級計算機級別的汽車SoC Snapdragon Ride Flex，可以實現2000 TOPS的綜合AI算力，而其最大的目標也與Thor一致，那就是實現車內的中央計算——即同時為智能駕駛、智能座艙、通信等能力提供計算支持。

與Mobileye相比，英偉達和高通在自動駕駛芯片領域都可以算是後進者，但卻憑藉着強大的性能優勢，在短短几年間就成為了這個領域數一數二的龍頭企業。雖然從財報數據來看，汽車業務都僅佔據了兩家較小的份額，但他們對於前景卻十分看好。英偉達認為汽車業務將成為其未來的增長動力之一，並預計未來六年在汽車業務的營收將高達110億美元以上。而高通截至今年三季度，汽車業務訂單估值在過去十個月裏實現翻倍，高通首席財務官Akash Palkhiwala宣佈到2030年高通汽車業務的潛在市場總規模將增至1000億美元，其中ADAS/AD約為590億美元。

當然，除了上述三大自動駕駛芯片設計廠商外，還有一大派別就是車企自研，代表企業自然就是特斯拉。特斯拉的Full Self-Driving芯片（FSD芯片）最早在2019年3月和4月分別在Model S & X以及Model 3上批量交付。作為一款專為特斯拉服務的自動駕駛產品，FSD芯片不是最領先的自動駕駛芯片，但卻無疑是最適合特斯拉。從2019年至今，FSD芯片已經超長待機三年之久，在最近的財報電話會議上，特斯拉 CEO馬斯克表示將加倍關注下一個 FSD 的改進，目前FSD Beta 10.69.3版本預計本週發佈。

而就在近日，長城汽車也確認了將自研芯片。10月21日晚間，長城汽車公告，擬使用自有資金與魏建軍、穩晟科技共同出資設立芯動半導體科技有限公司，據科創板日報報道，有熟悉長城汽車的業內人士透露，長城汽車自研芯片領域涉及IGBT、自動駕駛和智能座艙等。

大眾汽車則在10月16日發佈官方聲明稱，大眾汽車旗下軟件公司 CARIAD 將與本土自動駕駛芯片廠商地平線成立合資企業並控股，大眾汽車集團計劃為本次合作投資約 24 億歐元，該交易預計在 2023 年上半年完成，據36 氪報道，前華為智能駕駛負責人蘇箐也將加盟。

雖然傳統汽車芯片供應商主要集中在歐、美、日，但在智能駕駛階段，本土大算力芯片廠商也在快速成長，《中國汽車芯片，迎激變大時代》一文顯示，截至今年9月底，已有寒武紀行歌、黑芝麻智能、芯擎科技、芯礪智能、地平線、芯馳科技6家大算力汽車芯片廠商完成了10輪融資，而就在近日，又有一家自動駕駛芯片公司奕行智能完成超3億元融資，資本的青睞足以證明了市場前景的可觀，目前國產自動駕駛芯片已經贏得了理想、紅旗、比亞迪、上汽、江汽等不少主機廠的訂單。

“困”於成本的激光雷達

車企對於激光雷達的評價呈現強烈的兩極分化，一方面是馬斯克對於激光雷達的極度嫌棄，“傻瓜才用激光雷達”，另一方面是大量車企加碼佈局，集中量產上市。雖然特斯拉通過50萬台年銷量、100萬台用户基數的實驗，證明了不需要激光雷達，靠圖像算法基本上可以實現無線，但對於其他智能汽車企業來説，憑藉着激光雷達高測量分辨率、遠探測距離、大探測角度、強大的夜間工作能力等優勢，再融合部分算法，進而完成精準標註地圖也是實現自動駕駛的重要方式之一，而這其中，最重要的當屬激光雷達的成本問題。

從目前海外上市的激光雷達企業來看，難以獲得盈利的財報便是他們的痛點之一。截至2022年6月30日，Velodyne激光雷達的淨利潤率為-384.36%；Ouster第二季度的淨虧損總額為 2800 萬美元，低於今年第一季度的3200萬美元；Aeva的2022年第一季度收入為110萬美元，GAAP運營虧損3410萬美元…

2020年6月30日-2022年7月1日 Velodyne情況圖

圖源：macrotrends

除此之外，他們還需要面對跳水式暴跌的市值。追蹤初創企業估值和投資的 Crunchbase在其市場報告中統計了14 家自動駕駛技術的相關公司，其中包括Luminar、Velodyne Lidar、Aeva、AEye、Innoviz、Ouster、Cepton、Quanergy Systems等在內，數家激光雷達廠商的市值可以用慘烈來形容。Quanergy Systems跌幅達到99%、Velodyne Lidar 跌幅達95%、Ouster跌幅達到92%、AEye也有91%，相比下Innoviz跌幅最低，為53%，但與IPO時相比，市值也已腰斬。據瞭解，為了降低退市風險，Quanery今年完成了反向股票拆分，估值進一步下跌。

圖源：Crunchbase

這邊激光雷達上市企業在退市邊緣徘徊，另一邊，激光雷達鼻祖德國Ibeo已經申請破產。9月30日，德國激光雷達公司Ibeo Automotive Systems GmbH因無法獲得進一步的融資，正式對外宣佈申請破產，當地法院已批准自行管理破產程序。

Ibeo早在1998年就已成立，曾與奧迪合作打造出全球第一款L3級別自動駕駛量產車，2021年Ibeo在全球激光雷達市場上佔有率排名第四。而就是這樣一家激光雷達的元老企業，倒在了黎明前夜，究其破產的主要原因就是缺錢，也就是成本問題。

成本向來是激光雷達的劣勢，雖然Ibeo主打的全固態激光雷達技術路線，從長遠來看能夠滿足車載對小型化、易集成的需求，更有可能成為激光雷達的主流，但目前技術尚未成熟，很難大規模推廣普及。對於激光雷達來説，大規模量產是決定其成本的重要因素之一，因此全固態激光雷達技術路線整體成本還是居高不下。

與國際市場上激光雷達賽道遭遇寒冬相反，本土激光雷達市場依舊熱火朝天，Yole Intelligence 近期發佈的《2022年汽車與工業領域激光雷達報告》顯示，中國在全球汽車激光雷達市場中處於領先地位，2018年到2022年，中國的激光雷達供應商佔據前裝定點份額的50%，大幅領先於美國、法國、德國、日本、以色列等擁有激光雷達企業的地區市場。

接連入局的本土廠商以研發成本更低的激光雷達為目標，比如華為和賽瞳科技就計劃推出成本低於200美元和100美元的車載激光雷達。與此同時，中國市場激光雷達裝配量也在快速上升。根據高工和佐思汽研數據，2021/2022H1國內乘用車激光雷達裝配量約為0.8/2.47萬台，7月起國內新車型密集交付將推動裝配加速，預計全年裝配量超10萬台。樂觀假設下，2023年國內乘用車激光雷達裝配量有望衝擊50萬台。

火熱市場之下，本土激光雷達廠商也迎來了一波又一波的融資熱。據不完全統計，今年以來，包括速騰聚創、一徑科技、鐳神智能在內，已有14家激光雷達企業完成了新一輪融資。據Yole預計，在渴望集成創新性激光雷達技術的中國“玩家”的大力推動下，激光雷達汽車行業的市場價值在2027年將達到20億美元。

4D雷達, 取代激光雷達?

在上述Crunchbase表單中，相較於激光雷達廠商，身為4D毫米波雷達廠商的Arbe市值變動最小，降幅僅為50%。從理論上來講，4D毫米波雷達在傳統3D的基礎上增加了“探測物體高度”第四個指標，可以對靜態障礙物進行分類以及不過濾靜態障礙物，避免因簡單過濾靜止信號而造成的安全隱患。

其實傳統的毫米波雷達已經是一項非常成熟的技術了，之所以沒有激光雷達這麼火熱，很重要的原因就是毫米波雷達缺少高度這個維度的感知，存在無法高密度點雲成像，不能有效地解析目標的輪廓與類別、水平角分辨率低、難以檢測橫穿目標以及難以檢測靜止目標等技術侷限。特斯拉之所以使用毫米波雷達，是因為毫米波對其而言只是一個重要且價格便宜的傳感器補充，主要依靠的還是圖像算法，即便如此，特斯拉依舊發生了因為毫米波雷達誤判而導致的交通事故，例如2016年發生的那場車禍，就是因為毫米波雷達作為備用傳感器，沒有識別出前方障礙物併發出預警。

圖像算法強大如特斯拉都會如此，其餘汽車廠商依靠毫米波雷達顯然更不可能實現理想中的自動駕駛，然而4D雷達的出現打破了毫米波雷達上車的尷尬期，最先進的 4D 雷達系統可以確定物體在距離、方位角、仰角和相對速度方面的位置，提供更詳細的信息，還能夠提供更加真實的路徑規劃、可通行空間檢測功能。甚至在各種惡劣天氣和環境條件下，4D雷達也可以判斷車輛的移動時間和速度，從這方面來看，它比攝像頭和激光雷達都更為有優勢，更符合自動駕駛車輛的安全要求。因為攝像頭在遭遇強烈的陽光時可能會損壞，並且可能會出現深度和對比度問題，而激光雷達則對雨、雪、霧等惡劣天氣的適應性相對較差。

此外，4D雷達還有一個明顯的優勢就是成本，4D成像毫米波雷達價格在100~150美元之間，僅為激光雷達的十分之一，中短期內量產成本遠低於激光雷達。基於上述優點，4D雷達隱隱有了取代激光雷達之勢，Mobileye 首席執行官Amnon Shashua 在今年CES演講中對4D成像毫米波雷達表示，“到2025年，除了正面，我們只想要毫米波雷達，不想要激光雷達。”

雖然沒有成本上擔憂，但4D雷達卻面臨着技術上的挑戰。傳統雷達系統通常具有3個發射器/4個接收器的天線架構，但4D雷達的天線通道比傳統系統多得多，比如恩智浦成像雷達芯片組解決方案就採用旗艦級S32R45雷達MPU和第二代高性能 RFCMOS 雷達收發器 TEF82XX，用於12個發射和16個接收77 GHz 天線通道， 雖然提高了性能，但卻讓收發器體積大幾倍。因此如何在一個比較小的封裝體積裏面放下如此多的收發天線就成為了4D雷達的技術難點。

目前，國內外都已將4D雷達視為自動駕駛新的發力點，其中，全球第一梯隊廠商包括Arbe、Zadar Labs、Smartmicro和Bosch；第二梯隊廠商則有Continental、Denso、Veoneer和Hella等；此外華為、納瓦電子、森思泰克、安智傑、幾何夥伴等本土廠商也已加入了這場戰局。

4D成像雷達市場標誌性事件時間軸

圖源：中金基金

寫在最後

儘管當前與自動駕駛技術相關的海外上市企業都面臨着估值暴跌的風險，但自動駕駛成為未來的發展趨勢是無疑的，眾多自動駕駛芯片廠商誰將主導未來智駕產業？激光雷達和4D雷達，又將如何一決雌雄？這些問題雖然目前無法給出答案，不過好在，無論哪個領域，本土廠商似乎都已準備就緒，迎接未來所需要面對的算力、成本等挑戰。