蔚小理造芯，市场还能容纳一个特斯拉？

在智能汽车时代，传统汽车产业分工明细的上下游供应链迎来了重建。

最明显的表现就是智能驾驶跑道。这条赛道上有几座山，包括上游芯片制造商，作为特尼斯。 存在，有中游软件供应商，使用Tier 1身份存在，下游汽车公司，以客户身份直接面对客户。

但是我们现在看到的是，一些原本链条分工明确的玩家，正在建立自己从软到硬的全栈研发能力。

汽车公司，如蔚小理和一些头部传统原始设备制造商，以及Momenta等算法供应商，都有自己的芯片R&D团队，最近流片消息传来；芯片制造商的自动驾驶算法也如火如荼，如英伟达、地平线等。

这个垂直产业链可行吗？

曾经的智能手机行业给出了一些例子，比如苹果，一个成功打造自己软硬融合的厂商，但毕竟是少数，更多的是基于高通和安卓的集成商。

智能驾驶跑道未来会如何发展？不久前，许多行业专家在陈韬资本在上海举行的“自动驾驶软硬协同发展论坛暨行业研究报告发布会”上给出了参考答案。

首先，毫无疑问，目前从软到硬的全栈自主研发是合理的，因为整个行业都处于Know-How时期，芯片供应商应该从对软件的认知上设计芯片；算法供应商需要对芯片有更深入的了解，然后更好地在不同的平台上部署软件。

对于汽车公司来说，就像智能手机行业一样，在出货量足够大的前提下，从软到硬构建闭环链是一个非常经济和环城河的游戏，特斯拉已经给出了一些答案。

只有一个苹果，特斯拉也许还有但不会太多，大多数产业链玩家，应该怎么玩？

软硬结合，逐渐成为一种趋势

我们需要简单地解释所谓的软硬，然后才能回答上述问题。

在智能驾驶或自动驾驶的整个上下游产业链中，可以简单地分为几个部分:上层应用算法、中间链接软件算法和计算芯片的中间部件、操作系统、开发工具链等。下层是计算平台，核心是SoC计算芯片。

与传统汽车产业的分工相比，从OEM到Tier 再次到达Tier 2.整个产业链的分工水平界限相对清晰，但在智能驾驶赛道上，最近一个非常明显的趋势是，越来越多的玩家开始玩从软到硬的垂直研发。

具体而言，有几种代表玩家，并在软硬一体的深度布局过程中，演变成几种固定的范式。

汽车制造商方面，主要是以造车新势力为主。，比如小鹏、蔚来、理想等。，自动驾驶能力在成立之初就被视为不同于传统汽车公司的竞争力之一，因此在自动驾驶算法方面领先于自主开发和行业领先。

发布自研芯片“图灵”的小鹏

但在芯片方面，以蔚小理为代表，芯片自主研发早就开始纳入计划，今年成果密集出来。比如在最近的发布会上，小鹏拿出了“小鹏图灵”芯片；蔚来的天玑NX9031计算芯片也将于2025年安装在ET9上；理想的自主研发芯片还在进行中，相信很快就会有好消息。

此外，比亚迪、吉利等传统汽车公司也将自研计算芯片纳入计划。

这种以汽车公司为主的软硬一体化趋势，可以参考特斯拉进化到最后的模板，从算法、中间件和底部软件，计算芯片的垂直闭环，这就是“重软硬一体化”的方式。

这一模式在智能手机时代，可以找到的参考就是苹果。

第二类玩家主要是算法供应商。，这类玩家的主流做法更倾向于在软件层面完成不同计算平台的算法高效转移和定制设计，基于对芯片的理解，满足不同汽车公司客户的需求。

这是一种“轻软硬一体”的方式。算法公司将某些芯片平台深度绑定进行R&D量产，最大限度地发挥芯片性能，代表DJI、Momenta等玩家。

然而，Momenta在去年7月被曝进入造芯阶段。如果这条路顺利，最终的方向将是一种更深层次的软硬一体化交付方式。

最后，以芯片供应商为代表，由硬和软覆盖。除了最早的Mobileye，包括英伟达和地平线，它们都在自动驾驶算法上下了很大功夫。

在辰韬资本研究报告中，这种模式被定义为一种由“重软硬一体”衍生的中间状态。，也就是说，芯片制造商提供从芯片到部分感知算法的阶段(例如，地平线征程5与感知算法相匹配)，交付给客户后，生态合作伙伴或汽车制造商自行定义规控决策阶段。

基于征程6P的地平线发布SuperDrive方案

但目前芯片厂商在软件方面并不局限于参考感知方案。比如基于最新征程6P的地平线，开发了SuperDrive(商业名称为HSD)的高级智能驾驶方案，已经在车企定点，预计明年第三季度量产。

英伟达招揽吴新宙这一行为本身，也就是要建立自己的算法团队和能力。

换言之，从汽车公司到算法供应商，再到本应使用Tier。 2角色出现的芯片解决方案提供商，整个行业的代表玩家都在建立自己的垂直智能驾驶产业链。

这一软硬一体的趋势在今天，正由轻到重加速演变。

但实际上，这与行业长期推广的软硬解耦和汽车行业分工明确的成熟模式相悖(类似的可以参考智能手机行业，除了苹果和华为，小米等大部分都是基于高通和安卓的分工合作)。

重软硬一体，动机与机遇

从辰韬资本的角度来看，重软硬一体背后的动机，总结起来有两点可说。

一方面是成本驱动，另一方面算法公司开发定制芯片或深度绑定芯片，可以最大限度地发挥芯片能力，防止平台ic设计造成的浪费；另一方面，自研芯片可以在满足足够出货量的前提下，显著降低单芯片的成本，降低整体成本。

与特斯拉自研芯片成本相比，英伟达

其次，从软件到芯片协同的角度来看，开发效率需要软件供应商和硬件供应商紧密合作，但通用平台芯片(如英伟达)可能需要考虑更多的需求，无法快速满足下游厂商的需求。

相比之下，软硬全栈可控的优势不言而喻。

此外，无论是原始设备制造商还是芯片制造商，还是中间的软件Tier 一是要对软件和硬件有足够的全栈理解，才能在产品层面有更好的呈现。

特别是智能驾驶开始深入错综复杂的城市场景，以及突破L3自动驾驶的关键时期，这一点更为重要。比如地平线副总裁吕鹏说，智能驾驶SoC芯片并不比电源芯片或功率芯片好，其设计的复杂性需要强大的软件Know-How来设计。

吕鹏(右一)地平线副总裁

有动力也需要机会。毕竟中间学科和业务的差距从软到硬或者从硬到软都不小。目前业内玩家有三个机会走向深层软硬一体。

第一，软件技术规范阶段性收敛，无论是前几年的BEV？ Transformer方案，或者最近的端到端架构，几乎所有行业都在短时间内达成共识；

第二，ic设计的难度，得益于半导体产业的完善设计，IP、在完善的生态阶段，如工具链，ic设计本身的难度正在下降；

最后是投入产出率，如上所述，芯片自主研发在单个芯片的成本上低于采购，但这个前提是单个芯片。如果出货量达不到临界点，就无法覆盖之前的R&D投资，对企业本身来说压力会很大。

对这一临界点来说，业界较为共识的信息之一是100万条出货量。

无论是现在进入造芯的汽车公司还是软件Tier 这种出货量的压力并不小。

辰韬资本认为，以上三个标准或机遇，符合其中一家公司考虑软硬一体化规划的条件，符合其中两家公司将有动力推进软硬一体化规划，

满足三个条件，是一个企业最好的选择策略。

HW 3.0后特斯拉选择全栈自研软硬件

毫无疑问，特斯拉已经满足了这三个标准，并且已经在这条路上取得了成绩，并且给了公众一个答案，严重的软硬件一体化布局，确实可以使方案的天花板更高，并且在成本控制方面表现出巨大的优势。

下一个特斯拉将会再次出现？

这也是基于我们上面提到的三个机会(或标准)。对于大多数玩家来说，算法收敛和ic设计难度降低是已经实现的客观条件。

这也可以解释，无论是汽车公司、芯片公司还是软件解决方案公司，行业都在垂直研发，寻求自身软硬一体化全栈能力的大趋势。

但能否诞生下一个特斯拉，目前似乎还不清楚。

在众多玩家面前，一个重要的因素就是体量问题。

汪晓晖天准科技域控负责人

天准科技域控负责人汪晓晖表示，比如蔚小理造芯，面临的一个问题是市场的长期份额。只有长期占据市场的一定比例，才能满足商业逻辑的投入产出率。

所以他认为，主机厂自己做全栈软硬一体的方法可能会存在但不会太多，最多1-2个。

足下科技合作伙伴于晨笛认为，参照PC行业和智能手机行业，垂直分工解决了有无问题，水平分工解决了普及问题。

足下科技合伙人于晨笛

进入智能驾驶本身，高速NOA已经到了普及的阶段，所以我们可以看到这个功能有更多的分工模式或者轻软硬一体模式。城市NOA的体验还没有达到质变的阶段。在这个过渡阶段，有些人会尝试将整个栈的硬度和硬度进行整合。

然而，最终，行业的趋势将是一种水平分工的方式。参考汽车行业的发展轨迹，整车厂一开始什么都做，后来又拆分了博世、大陆这样的推特。 1巨头。

因此，这里大概有两个共识：

首先，在高级智能驾驶甚至自动驾驶的Know-How阶段，全栈的软硬一体化趋势确实会提供高天花板，在这个过程中，特斯拉、苹果等生态封闭巨头诞生；

其次，对于行业内大部分玩家来说，基于技术的成熟和收敛，在成本的考虑下，具体到智能驾驶，也就是软硬解耦的开发模式。

当然，这需要满足一个条件。吕鹏认为，随着芯片计算率的增加，软硬解耦会变得更容易，远远超出软件开发的需求。

就像智能手机时代一样，也是高通骁龙Cpu和安卓生态创造的条件。只有这样，小米才能通过这个生态进行个性化开发，最终抢占市场，与苹果分享蛋糕。

本文来自微信微信官方账号“赛博汽车”（ID：Cyber-car），作家：楚万博，编辑：章波澜，36氪经授权发布。

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