從依賴到自主：中國智駕芯片的崛起與未來_風聞

國產智駕芯片，真的要站起來了？

最近這兩個月，在智駕芯片領域，國產車企可謂“大事頻發”，7月底，在“NIO IN 2024蔚來創新科技日”上，蔚來宣佈首個車規級5nm智能駕駛芯片“神璣NX9031”成功流片。

按照蔚來對外宣佈的參數，神璣NX9031擁有超過500億顆晶體管。算力據稱達到了4顆英偉達Orin X芯片（每顆254 Tops），也就是1000 Tops左右。

同樣地，8月27日晚間，小鵬汽車董事長、CEO何小鵬宣佈，小鵬自主設計的智駕芯片圖靈芯片於8月23日流片成功，圖靈芯片可以用於L4級自動駕駛。

根據小鵬公佈的信息，這款圖靈芯片擁有40個核心CPU，兩個NPU，以及兩個獨立圖像ISP。同時還可支持300億參數的大模型在端側運行。   

何小鵬聲稱，在應用在L4自動駕駛汽車時，一顆圖靈芯片可媲美當前3顆主流智能駕駛芯片。

除此之外，還有消息稱，理想也開始在自研智駕芯片方面發力，其自研智駕芯片項目代號為“舒馬赫”，將在年內完成流片。

那麼，如此“多強湧現”的局面，有讀者問星海老局：這是否意味着，國產車企真的要在智駕領域，顛覆傳統霸主的江山了？

今天這篇文章老局就和大家聊聊智駕芯片領域的國產替代。

智駕芯片的蛋糕

在智駕芯片這個圈子裏，英偉達絕對是老大。

根據蓋世汽車研究院的數據，2023年中國市場智駕芯片的裝機量排名中，特斯拉的FSD芯片排第一，賣了大概120.8萬顆，佔了37%的市場份額；英偉達的Orin-X芯片緊隨其後，賣了109.5萬顆，佔了33.5%；

而國產的地平線征程5芯片排第三，賣了20萬顆，市場份額是6.1%。

這説明，從巨頭桌上搶蛋糕，確實不是件容易的事兒。

憑藉着Orin-X單顆254TOPS的超強算力，在很長一段時間裏，英偉達在智駕芯片領域都難逢敵手。

這樣的格局，讓任何想要進入智駕領域的車企，都得看英偉達的臉色。

比如説，高工智能汽車研究院的數據顯示，2023年光是蔚來、小鵬和理想這三家，就貢獻了英偉達Orin芯片在中國市場前裝份額的近90%。

那麼問題來了，為啥英偉達在智駕芯片領域這麼牛？

在老局看來，除了它有超強的算力作為硬實力之外，它的最大優勢，就是不斷更新的產品和完整的軟硬件生態系統。

説得具體點，英偉達不只是賣芯片，還提供了一整套自動駕駛解決方案——Drive AGX平台，這裏麪包含了硬件、軟件、算法和開發工具等各種東西。Drive AGX平台裏還有Drive OS操作系統、CUDA和TensorRT等開發框架。

這樣一來，車企和開發者們就可以很方便地構建和優化智駕算法，縮短開發週期。

簡單説，就是用英偉達的芯片，方便又靈活。

這種,軟硬件一條龍服務，從芯片到開發平台都給你包圓了。英偉達直接給車企一套“傻瓜版”工具，照着用就完事了。開發週期？蹭地一下就縮短了。

更牛的是這個模塊化設計。L2、L3級別的，一片搞定；想上L4、L5，也能通過雙芯片或多芯片解決，這意味着車企可以用同一個硬件平台，整出不同級別的自動駕駛系統。低配高配，想怎麼玩就怎麼玩。

蔚來ES6-NIO，就搭載了帶4枚 Orin-X芯片

更重要的是，這種雙芯片、多芯片的配置，不僅是簡單的硬件堆疊，而是通過軟件來智能管理，和調度多芯片之間的任務分配和數據通信。

用一句話總結就是：英偉達的強大，不僅在於其硬件，而是通過完整的生態，將車企在智駕方面要走的路，要過的坎，都給提前一一踏平了。

這樣的體驗和效果，讓一眾車企無不覺得十分順暢。

在智駕領域，特斯拉和國產新勢力一開始首選的芯片供應商是入局更早的Mobileye，但由於其生態與英偉達相比較封閉，且在靈活性和整體性能擴展性上不如英偉達，並在後來走起了傳統供應商的“黑盒模式”，也就是盒子裏面啥樣、工作原理如何都是商業機密。

這對於一些大型車企來説，無疑有些難以接受。

因此，即使在算力相近的情況下，很多高階智駕的車型，仍會選擇英偉達做供應商。

既然用得好好的，國內車企何苦一定要啃這個硬骨頭，追求自研呢？

自研的必要性

英偉達的芯片，在智駕領域確實好使，市場滲透率也高，但是這價格，嘖嘖嘖，簡直讓人肉疼。

2022年，英偉達Orin芯片上市，價格定價在400-500美元之間（約3000元人民幣）。如果一台車採用兩顆英偉達Orin-X芯片，其智駕系統的主算芯片成本就將達到6000元以上。

更肉疼的是，那些車企，**每多用一片Orin-X,賣給消費者的價格就得多2萬！**國內的車企，以及咱消費者，被英偉達薅得那叫一個慘！

況且，現在新能源車這行業，那叫一個內卷！車企要求L2+的自動駕駛方案未來要進一步降價，芯片企業的成本控制能力要更強。

另一方面，自動駕駛算法的複雜化又會要求芯片算力持續攀升。綜合之下，一款既能支持Transformer高效率運行，價格又有優勢的芯片，那才叫真本事！

並且，更關鍵的是，如果車企沒有軟硬件層面的自研能力，意味着車企的“產品定義權”依然掌握在芯片供應商手裏。

而這樣的“定義權”，很大程度上取決於車企是否具有一種深度定製化與完全自主可控的能力。

在智駕芯片這條賽道上，現在那些已經實現自研的玩家，比如特斯拉和華為，無不在軟件、算法和硬件層面上下了大功夫，形成了自己獨特的優勢。

雖然英偉達的NVIDIA DRIVE平台提供了開放的軟件生態，但説到底，它還是個相對通用的解決方案。

拿特斯拉來説，它的FSD自動駕駛軟件已經是業內的佼佼者了，但如果沒做到從硬件到軟件的垂直整合，FSD裏的那些特定算法需求，比如端到端的神經網絡推理，就沒辦法根據自家的工作負載來量身定做，也就談不上優化性能和能效了。

同樣的道理，華為的MDC平台不只是一個自動駕駛解決方案那麼簡單，它還整合了華為在通信、雲計算、車路協同（V2X）和操作系統（比如HarmonyOS）等方面的技術優勢，這樣才真正形成了全方位的競爭壁壘。

這種軟硬件的高度整合、一體化的特點，很大程度上定義並區別了二者在當今眾多車企中的品牌地位。

更重要的是，雖然自研芯片這種事，表面上看是在“重複造輪子”，但當今的自動駕駛是一項多學科交叉、複雜度極高的技術，沒有一種單一的解決方案能夠完全適應所有的情況，

例如特斯拉的FSD，就是主攻純視覺的感知系統，其AI算法依賴於大量攝像頭數據的處理和融合。因此，其FSD芯片也必然是朝着優化數據傳輸和處理路徑的方向發展，以便降低延遲。

而華為的MDC平台，則是主打多傳感器融合方案，通過攝像頭、雷達、激光雷達（LiDAR）、高精度地圖和V2X（車路協同）等多種感知手段，來實現更高等級的自動駕駛。這樣的方案，就需要芯片支持更復雜的傳感器接口、數據處理管線和融合算法。

不同的智駕方案，決定了不同的算法，不同的算法，又造就了不同的芯片。

各車企通過自研芯片，能夠探索不同的技術路線和架構，並在市場競爭和實際應用中不斷驗證和優化，從而讓最優的方案和標準逐漸浮現出來。

逆襲者的機會

既然自研芯片這麼重要，那國產廠商目前在這方面的處境怎樣？

就現階段來説，中國已經出現了諸如黑芝麻、地平線這樣較有代表性的智駕芯片企業，且各路新勢力，例如蔚小理等，也開始入局自研芯片這條賽道，但在自研這條路上，國內廠商仍有兩大難關要闖：

其一是，智駕芯片的研發，**是一個需要大量跨領域知識與人才，和長期的、高成本的投入的工程，**其中涉及到了計算機架構、AI算法、汽車電子等，若非體量龐大，且業務佈局頗廣的“複合型”企業，想憑一己之力搞定這麼多領域，並且還能頂住前期的高投入與長期虧損，這本就是一件極不容易的事。

看看現在市場上那些自研智駕芯片，還能站住腳的大玩家，特斯拉、英偉達、華為這些，哪個不是多棲發展的“複合帝國”？他們都不是單純搞汽車、半導體或者AI的，每個領域都玩得轉，這才是人家能撐住的底氣。

這種“複合帝國”的優勢就在於，在集各類技術的優勢（半導體、汽車、AI）於一身的同時，還通過龐大的版圖，分散了芯片領域高投入的風險，這是營收結構單一，出貨量有限的智駕芯片企業、傳統車企可望而不可及的。

舉例來説，英偉達在 2023 年第四季度，總體營收達 221 億美元，利潤率高達 76.7%；但同時，來自汽車業務的營收僅為 2.81 億美元，總體佔比非常低（小於 1.5%）。

相較之下，2023年，黑芝麻智華山A1000系列SoC出貨量在12.7萬片左右。而整個2023年，黑芝麻智能經營虧損為16.97億，粗算下來，平均每賣出一塊芯片，黑芝麻智能就要虧損約1.34萬元。

除了跨領域、高投入的挑戰外，智駕芯片的另一大難關，就是算法優化與車輛的軟硬件協同能力。

這一點，是極考驗芯片廠商或車企“內功”的地方。

因為單從純粹的算力指標來看，超越英偉達的Orin-X芯片，並不是什麼難於登天的事，實際上，已經有國產廠商做到了這點。

比方説，地平線去年整出來的那個征程6系列，最牛的那款J6P，算力能達到560 TOPS。這數字一出來，英偉達最強的Orin-X芯片，254 TOPS的算力，瞬間就顯得不夠看了。

可是，在智能駕駛這個領域，光是算力高還不行，你得想辦法把這股子勁兒用到刀刃上，這考驗的就是軟硬件配合的功夫。

軟件上的優化，決定了芯片能不能根據自家車型的特點和駕駛場景來深度定製算法，這樣才能最大化芯片性能，確保芯片和車載系統的無縫對接。

這方面，英偉達可是老江湖了。

比如它的自動駕駛軟件棧——裏面有感知、地圖構建、路徑規劃、控制，啥都有。不光能把各種傳感器的數據揉在一起，還自帶了一堆高級駕駛輔助和自動駕駛的花活兒。

這種模塊化的設計，給了車企很大的靈活性，想根據自家硬件改點兒啥，那叫一個得心應手。

用一個比喻來形容，智駕芯片本身，相當於廚房裏的各種高端廚具（如多功能烤箱、感應爐），而軟件生態和算法優化，則相當於一套豐富的食譜。

但幸運的是，即使在這樣一個極考驗“內功”的領域，國產廠商也取得了突破。

國產自研的崛起

在7月底，蔚來宣佈其自研的5nm智能駕駛芯片“神璣NX9031”成功流片後，很多人都將焦點放在了其芯片的各種硬性參數上。

然而，在此之前，第二屆NIO IN 上，李斌宣佈蔚來歷時4年研發、投入超過23,000人月、面向 AI打造的汽車智能化底座——整車全域操作系統SkyOS·天樞全量發佈。

SkyOS·天樞旨在智能地分配和管理算力資源，同時管理車輛的所有子系統,例如動力系統、智能駕駛、車載娛樂等。從而提高系統間的協同效率。

如果説，自研芯片的發佈，只是讓其成為了一個破局者，那麼這種整車全域操作系統，則讓其成為了智駕領域的標準制定者。

“神璣NX9031”芯片與“SkyOS·天樞”操作系統的推出，意味着蔚來掌握了從硬件到軟件的完整技術堆棧。如果“芯片+系統”的構想逐步上車，那麼蔚來將成為繼特斯拉之後第二個跑通“軟件定義汽車”的車企。

如果用一個比喻來形容，英偉達的軟硬件協同方案（例如DRIVE SDK）就像是安卓系統。它是一個開放的平台，任何車企都可以用它，然後根據自己的需求進行定製。類似於小米的MIUI、華為的EMUI，它們都是基於安卓系統，但每家都有自己的特色。

相比之下，特斯拉和蔚來的做法更像是蘋果的iOS系統。它們從頭開始打造自己的系統，完全控制硬件和軟件。這種策略的核心，在於對整個技術堆棧的完全掌控。

某種程度上，這才是真正撬動英偉達護城河的地方。

這種軟硬件一條龍的玩法，雖然最有突破性，但也最折磨人。因為研發、驗證到量產的過程特別長，通常意味着長時間的投資甚至虧損。

就拿特斯拉來説吧，2017年他們那個FSD芯片就搞出來了，馬斯克那個急性子，恨不得馬上就能量產。可惜，特斯拉很快就掉進了自己挖的坑裏，用馬斯克話來説，那是“產能地獄”。

先説錢吧，光是研發這個芯片就砸進去1.5個億美金，再加上要擴大生產線，特斯拉差點就揭不開鍋了。馬斯克後來透露，那會兒公司天天都在破產邊緣蹦迪，每週都得東拼西湊籌錢保命，有時候還得厚着臉皮找供應商借錢。

這麼折騰，投資人哪能不慌？於是其股價從2017年的385美元一路跌到2019年初的294美元，差點兒就被整退市了。

直到2019年3月，FSD芯片才最終實現穩定量產。

然而，越是難的路，才越有闖的價值。

結語

根據行業分析報告，截至2024年，新能源汽車中的半導體組件成本已經佔到了整車成本的近20%，僅次於電池組的成本支出，成為整車中最昂貴的組成部分之一。

這意味着啥？

在老局看來，這意味着誰掌握了這芯片、操作系統這些在智駕時代真正能賺大錢的地方，誰就掌握了產業鏈的高端定價權。

拿特斯拉來説，人家生產網絡鋪得到處都是，全球開花，尤其是在中國的超級工廠，那規模大得不得了。但別看工廠遍地建，但最核心的東西，比如自動駕駛的軟件開發、電機和電控系統這些關鍵環節，全都牢牢抓在美國本土的研發中心手裏。

據特斯拉2024年的年度報告顯示，其在美國的研發投入超過了100億美元。

人家就是這麼精明，絕對不把最值錢的家底兒往外拿。

這幾十年，中國汽車工業真是從低到高一路摸爬滾打，搞出了一套完整的產業鏈，還培養出了一支世界上數一數二的高素質產業工人大軍，這底子可算是打得相當牢了。

但問題來了，要是拿不下那些最能賺錢的高附加值環節，**搞不定產品的定義權，在這智能化時代的全球分工體系裏，中國車企還是隻能幹點苦活累活，甭想跳出現在這條食物鏈。**話糙理不糙，這就是現實。

可喜的是，在智駕芯片領域，中國已經逐漸崛起了一批又自研能力的車企。

除了前面提到的蔚來外，小鵬汽車自研的智能駕駛芯片也已經成功流片。該芯片採用40核心處理器、集成2xNPU自研神經網絡處理大腦，面向L4自動駕駛設計，計算能力是現有芯片的三倍。

此外，該芯片還設有獨立安全島，可實現全車實時無盲點監測。內置2個獨立圖像ISP，黑夜、下雨天、逆光都清晰。

同樣地，身為新勢力三大車企之一的理想，在芯片自研方面，也在加大投入。理想目前已在新加坡組建團隊，同時在研發用於智能駕駛場景的 AI 推理芯片，和用於驅動電機控制器的 SiC 功率芯片。

根據國內媒體《晚點Auto》的報道，用於智能駕駛的 AI 推理芯片是理想目前的研發重點。理想研發整個 SoC（System on a Chip，系統級芯片），其中最關鍵的環節是推理模型加速單元 NPU 的前端設計。

儘管從當下來看，由於芯片技術投資週期很長，沉沒成本巨大，前期需要長時間的輸血，但唯有咬牙堅持下來，中國的車企，才能真正擺脱對英偉達昂貴芯片的依賴，同時真正地取得高端市場的產品定價權。

正所謂：“寶劍鋒從磨礪出，梅花香自苦寒來。”

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