跟上特斯拉，一直游到海水变蓝

发文 / 涂彦平

编辑 / 黄大路

设计 / 师 超

2016 年 7 月的一天，Mobileye 创始人 Shashua 宣布：" EyeQ3 芯片将会是 Mobileye 最后一次与特斯拉公司合作。

接着，特斯拉 CEO 马斯克的回应：暂停合作不会影响特斯拉自动驾驶技术的进程。

马斯克之所以轻盈，是因为当时特斯拉已经和英伟达进行了暗通曲。

2016 年初，英伟达发布了“世界上第一台面向自动驾驶汽车的超级计算机”，被创始人黄仁勋称为“ Drive PX2。

这一年 10 月亮，特斯拉是基于英伟达到的 Drive PX2 开发了全新的驾驶辅助硬件，MCU 选择英飞凌作为芯片 TriCore 系列产品。也就是说，特斯拉找到了能够满足其自主研发算法需求的算率芯片。

自动驾驶的旗手当然永远不会止步于此。

2019 年 4 月份，特斯拉的硬件升级为 3.0 使用第一代自主研发的版本 FSD1.0 芯片，甩开英伟达和英飞凌。

就这样，特斯拉通过了从依靠供应商芯片和算法到自主研发算法和芯片的全过程，成为最成功的软硬一体化战略的汽车制造商。

随着智能驾驶技术的不断深入挖掘，自动驾驶行业软硬一体化的趋势更加明显。软硬一体化系统的大规模量产能力逐渐成为高级智能驾驶竞争的赢家，越来越多的汽车公司想要赶上特斯拉。

什么是软硬一体？

从本质上讲，软硬一体实际上是一种产品设计方法，它将软硬件系统集成在一起，以提高系统的效率和性能。

就手机领域而言，无论是苹果自己研发芯片到操作系统等核心软件，还是安卓(操作系统制造商)， ARM(芯片制造商)深度绑定，全部属于软硬一体。

移动电话行业有软硬一体，汽车行业也有软硬一体。

9 月 5 日日，辰韬资本在上海举行。 2024 自动化驾驶软硬协同发展论坛发布 2024 年度《自动驾驶软硬综合演进趋势研究报告》。

《报告》对“软硬一体”进行了定义。

软件和硬件一体化中的“软件”，主要是指智能驾驶系统的软件和算法，包括网络层、中间件、操作系统等；

软硬一体化范围内的“硬件”包括围绕核心计算芯片的各种传感器、高性能计算芯片、域控制器和其他芯片和电子元件，但主要讨论的对象是高性能计算芯片。

软硬一体化描述了自动驾驶公司的R&D能力和开发模式，芯片制造商和主机制造商想要自动驾驶。基于软硬一体化的能力和开发模式，公司可以提供软硬一体化的产品。

三种模式

基于这一概念的定义，《报告》将软硬一体的不同开发方法分为三种：

第一，同一公司完成芯片、算法、操作系统的“重软硬一体”方法。 / 全栈开发中间件。一个典型的例子包括海外。 Mobileye、特斯拉、英伟达(开发中)以及国内华为、地平线、Momenta(开发中)等等。

第二，一些自动驾驶处理方案公司采用“轻软硬一体”的方式，虽然选择了第三方芯片，但具有极致的优化能力和丰富的产品交付经验，可以最大限度地发挥这款芯片的潜力。经典案例包括卓控(DJI)、Momenta 等。

另外，还有一种情况是从“重软硬一体”的方式衍生出更轻量化的方式，使软硬耦合程度最深。 AI 算法和 SoC 对芯片进行深度绑定，作为标准产品提供给客户。与此同时，生态合作伙伴提供了其它软件模块和硬件模块。

虽然有这些模式的划分，但是一个公司使用的是软硬一体还是软硬解耦战略，都是要具体分析的。

比如英伟达为自己的芯片开发算法，软硬兼施；一家算法公司一直基于英伟达芯片提供解决方案，基于英伟达芯片进行深度适应，这也是软硬兼施。但前者“重软硬兼施”，后者“轻软硬兼施”。从另一个角度来看，英伟达的芯片可以适应很多算法，属于软硬解耦策略。

再比如，一个原始设备制造商或算法公司从供应商的芯片转变为自研芯片的过程，也属于软硬解耦；但转换后，又是“重软硬一体”。

为什么软硬一体计划成为行业的主流选择？报告认为，成本驱动是主要因素。

举例来说，特斯拉是自己研究的 FSD 尽管芯片在工艺上与英伟达达 orin 与一代人的差距，芯片代工成本仅为后者的三分之一，但在实现整体功能方面表现更好。

整车厂的选择

特斯拉的自动驾驶计划经历了三个阶段:从供应商“重软硬一体”计划(初始阶段和初始阶段 Mobileye 合作阶段)，从自主研发算法到第三方芯片的“轻软硬一体化”方案(与英伟达的合作阶段)，再到近年来自主研发芯片的“重软硬一体化”之路。

无论是算法还是芯片特斯拉，在这一过程中都有自己的经验。

特斯拉所采用的算法 BEV Transformer 的感知 结合 预测方案，以及从 FSD12.3 模块化端到端方案开始推送，引领了行业智驾算法的发展。

特斯拉在芯片上的早期使用 Mobileye EyeQ3、英伟达 Drive 后期选择自研的PX2。 FSD 芯片。一代自研芯片。 2019 选择年流片 14nm 工艺；二代芯片 2023 年度发布，选择 7nm 工艺。

算法的不断突破给特斯拉带来了软件优势，自主研发的芯片和工具链让他们能够快速将这些软件优势转化为产品实力，最终表现出领先的车辆自动驾驶系统。

前面是特斯拉珠玉，蔚小理等中国汽车公司也在类似的道路上摸索前进。

以理想为例，早期和特斯拉一样使用。 Mobileye 2020年提供“重软硬一体”方案 2000年后，我们开始使用地平线芯片，借助地平线开始自主研发算法，走向“轻软硬一体”。从那以后，理想是基于英伟达的 Orin 自主研究高级智驾算法，仍坚持“轻软硬一体”战略。

除了自我研究算法之外，据报道，理想也开始了智能驾驶芯片的研究，预计今年流片将完成。

蔚来早期同样使用 Mobielye 提供的“重软硬一体”方案；基于英伟达连续几年 Orin 自我研究算法，走向“轻软硬一体”。

今年 7 月蔚来科技日上，创始人李斌宣布蔚来神玑 NX9031 成功的流片。它是世界上第一个。 5nm 智能驾驶芯片，无论是芯片还是底层软件，都已经实现了自我设计。如果后续芯片可以量产可用，蔚来也将走上“重软硬一体”的道路。

现在，小鹏已经拥有了 Xpliot/XNGP/XNGP 全系列自动驾驶 / 辅助驾驶架构都是小鹏自己开发的，是基于英伟达芯片实现的。报告指出，小鹏是行业内实施“轻软硬一体”路线最坚决的造车新势力。

今年 8 月小鹏 MONA M03 发布会上，小鹏汽车董事长，CEO 何小鹏宣布，小鹏自主研发的图灵芯片已在 8 月 23 日间成功流片。这个芯片是专门为 L4 级别自动驾驶设计， AI 大型量身定做。这样也预示着小鹏可能会从“轻软硬一体”逐步走向“重软硬一体”。

报告认为，整体趋势是“轻软硬一体化”基本上会转化为“重软硬一体化”。“轻软硬一体化”基本上只是一种过渡形式，从“轻软硬一体化”到“重软硬一体化”的过程就是软硬解耦。

轻舟智航生态市场负责人高建雄认为:“软硬一体化和软硬解耦可能会长期共存。对于不同的产品或不同的选择，有一些选择可以让供应商解耦合作，也有一些选择可以选择自主研究，而不是一件事。”

三类不同公司的软硬一体化战略

就软硬一体化战略而言，整车厂的选择对于不同的配置是多样化的。

一般来说，低级智能驾驶设备更倾向于选择供应商的软硬一体化方案。高级自动驾驶设备倾向于选择自主研究算法 平台型第三方芯片“轻软硬一体”战略，或者进一步自研芯片制定“重软硬一体”计划。

对整车厂而言，若自研芯片能达到较好的投入产出率，整车厂也将具有较强的动力和技术水平作为自研芯片。

报告对芯片研发的盈亏平衡点进行了粗略的估计：“ 7nm 制程、100 TOPS 的高性能 SoC 举例来说，它的研发成本高于 1 1亿美元(包括人工成本、流片成本、封测成本、IP 授权费等)，如果以售价等) 100 美元，毛利率 50% 计算时，其盈亏平衡点为 200 万片芯片出货量。”

由于芯片研发的盈亏平衡还受到工艺、售价、R&D投资等诸多方面的影响。，报告显示，目前业界普遍认为，自研芯片的出货量低于 100 万片，难以投入平衡产出率。

基于此，天准科技域控产品负责人汪晓晖认为，“只有在市场上长期占有一定比例，才能满足商业逻辑的投入产出率。原始设备制造商可能会有自己的软硬模式，但不会太多，最多。 1-2 家。"

陈韬资本执行总经理刘煜冬总结了芯片公司和软件公司的软硬一体化策略:对于芯片公司来说，需要不断投入更多的软件来构建一条环城河；对于软件公司来说，更好的策略是更深层次地适应更多的芯片。

报告总结了选择软硬一体化战略的三个判断标准：技术成熟度(算法技术框架已收敛)；技术平权(很多公司都掌握了ic设计技术 / 方案）；总收益(市场收益可以覆盖软硬一体的成本)。

“三个标准，当其中一个符合要求时，公司将具备考虑软硬一体化的条件。当其中两个符合要求时，公司将有动力推动软硬一体化。如果三个标准都满足了，那么软硬一体化就是目前公司最好的选择策略。”

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