自动驾驶绝对是近年的最热话题之一，并且热度有增无减，这从最近两周的几大科技峰会就能窥见一斑：9月14日，工信部赛迪研究院支持下的国内首次围绕车载AI处理器的行业会议“ADAS与自动驾驶处理器大会”在广州召开，来自政府、高校、整车企业、供应商、半导体企业的代表共同探讨车载AI处理器和计算平台的的开放生态和中国方案。同期同城，由中国电信和高通联合举办的第十届天翼智能生态博览会，高通CEO莫伦科夫的演讲主话题，除了5G，就是AI芯片加持的智能网联汽车。

　　几天后的云栖大会，互联网巨头阿里巴巴震撼业界宣布成立芯片公司“平头哥”，希望通过自研的强大的技术平台和生态系统整合能力，推动国产自主芯片的产业化落地，而首批芯片的主要应用场景之一同样是自动驾驶。

　　连场业界大事，除了印证自动驾驶的热度外，透露出的更多信息是，从传统的车厂、供应商、芯片商，到互联网巨头和新兴的科创企业，华洋混杂的各路英雄，都在激烈竞逐自动驾驶车载处理器这颗“皇冠上的明珠”。当然，我们更关心的是，在这个“全球芯片行业迎接新摩尔定律时代”，“中国芯”的胜算若干?

　　市场前景

　　和普通消费者更容易被自动驾驶的炫酷所吸引不同，工业、产业界更关注自动驾驶技术将带来的巨大经济和客户价值。譬如说，自动驾驶将提升个人安全系数，可减少90%以上的事故;自动驾驶平均每天可为司机节约50分钟的时间;自动驾驶可帮助不会驾驶的人(如残疾人及老年人等)实现自主出行。与租赁或购买汽车相比，自动驾驶带来的新出行模式可以降低每公里的成本，由于事故减少，堵车成本和医疗开支也相应降低，等等。

　　麦肯锡4月发布的一份报告预测，2025-2027年将是自动驾驶的拐点。基于对自动驾驶底层技术成本曲线的估算，此时将是自动驾驶与人力驾驶的经济平价点。换句话说，自动驾驶每公里的总成本将与司机驾驶传统汽车的成本大致持平。在此拐点之后，市场对自动驾驶的需求将稳步上升。到2030年，自动驾驶乘用车将达到约800万辆;到2040年，将达到约1350万辆。到2030年，自动驾驶汽车总销售额将达到约2300亿美元，到2040年将达到约3600亿美元。

　　自动驾驶的兴起对处理芯片的性能提出了更高要求。按照SAE(国际自动机工程师学会)定义的自动驾驶等级标准，目前已商用的自动驾驶芯片基本处于高级驾驶辅助系统(ADAS)阶段，可实现L1-L2等级的辅助驾驶和半自动驾驶(部分宣称可实现L3的功能);面向L4-L5超高度自动驾驶及全自动驾驶的AI芯片离规模化商用仍有距离。

　　与之伴随的是，高级别自动驾驶和ADAS未来几年的市场增长也将非常快。据中投顾问发布的一份2017-2021年中国ADAS市场调研及前景预测报告显示，ADAS年复合增长率将达到35%，到2020年中国市场可实现800亿的市场空间。在看到了汽车电子市场巨大的潜力之后，除了一直专注汽车电子的厂商，英伟达、英特尔、高通等厂商也纷纷积极研发和推出针对汽车自动驾驶的处理器。

　　AI芯片初创公司地平线创始人余凯日前表示，“我们正迎来一个属于大计算的时代。无论是从技术难度、经济规模，还是战略影响来看，自动驾驶处理器都是当前汽车电子技术的珠穆朗玛，全球芯片行业正在迎接新摩尔定律时代。”

　　竞争格局

　　据余凯向记者介绍，当前大概有三类企业在角逐面向汽车智能化的人工智能处理器市场：一类是传统的SOC(片上系统)芯片厂商，例如收购了飞思卡尔的恩智浦半导体，还有就日本芯片厂商瑞萨电子和美国的德州仪器，它们目前的优势主要是在车载娱乐系统的芯片域，弱势是在人工智能的积累相对比较薄弱;第二类企业就是相对来讲半导体企业里面工智能能力比较强的，主要是两家——英伟达和被英特尔收购的Mobileye。这两家企业有更多的AI积累，而且比别的芯片公司更加重视软件;第三类是像谷歌、地平线这样的以前纯做AI软件算法的去做芯片，更加强调软硬件结合，甚至用软件去定义芯片。

　　需要指出的是，别看现在每天的新闻及网络中都能看到关于自动驾驶的信息，其实离真正的自动驾驶市场化还有很长一段距离。

　　按照SAE的分级标准，L2级和L3级之间存在相当大的跨度。驾驶第1、2级技术水平的车辆时，驾驶员必须时刻关注路况并及时做出反应，现在常见的自动防碰撞、定速巡航、自动泊车等功能都是L2级以下的，特斯拉正在销售的Autopilot辅助驾驶技术也只属于L2技术。而在SAE定义的第3级技术标准中，监控路况的任务由自动驾驶系统来完成。技术人员也通常将这两级视作“辅助驾驶”和“自动驾驶”的分界线。

　　而从L3跨越到L4级，从芯片技术角度来看，又是一次巨大的飞跃。连目前垄断L4及以上自动驾驶测试芯片市场的英伟达工程师都表示，从L3到L4有50倍的计算量和数据量的提升，这基于现有的决策控制算法和学习技术是难以达到的。

　　截止目前，Mobileye依然是ADAS以及L1、L2市场的王者，汽车行业所有的Tier1(一级供应商)，除了博世和大陆，都是Mobileye的客户，L4及以上的市场基本上被英伟达垄断。普遍认为，L4级别的自动驾驶汽车若要量产，恐怕要到2023年，眼下最现实的是L2级别的自动驾驶市场。

　　除了这两家外，在汽车芯片上，瑞萨也有一款即将发布的“大杀器”R-CAR SoC，据说专为深度学习而生，预计2020年起搭载在L4自动驾驶汽车上。高通的新一代汽车系统芯片骁龙820A可为司机提供包括车道偏离警告、车辆前方碰撞探测警告、交通标志识别等功能，预计搭载这款处理器的大众汽车将于2019年面市。

　　中国优势

　　有传统车企负责人曾表示，传统的汽车厂商是做硬件的，主要依靠热力学和材料学组成的研发团队，但是在人工智能和电动化时代，需要具有电气化和人工智能及数据化能力，这对传统厂商来说比较难。在车辆的人工智能方面，互联网和零部件企业在感知层与执行层的能力是超过整车企业的，因此他相信“汽车产业将来会被重构”。

　　还有汽车业观察人士认为，自动驾驶对边缘计算的高要求，加上极其广阔的应用场景，决定了应用于自动驾驶的AI芯片，是初创芯片企业的极好突围点。

　　英特尔战略合作和创新业务部中国区总监张瑞向记者承认说，“其实(自动驾驶)每一个技术都挺难的，从感知、决策、传感器融合，现在没有哪一家能说没有任何问题”，是否可行，都要靠跟车厂多方配合来验证。而且，中国目前还没有出台自动驾驶方面的配套标准，所有解决方案都有不兼容的可能，“只有技术先出来才有标准，甚至很多标准都是逐步成熟和完善的”。

　　余凯相信，相比国外同行，中国芯片厂商有“得天独厚的资源优势”，“比如我们去年有2800万台汽车市场的容量，未来会增长到4200万台的市场，这让我们比国际同行更加了解中国消费者的需求，更加了解中国的路况，能更准确的预测行人过马路时的行为，因为能够采集更多数据。”

　　英特尔全球高级副总裁彭茂盛也在日前表示，中国在汽车电子产业有其优势，“有丰富的人才储备，也有一系列的专长、技术;而且有很好的教育体系，我们的领导有着明确的国家发展战略，这些都是中国未来成为世界引领者的重要优势”。

　　共识：自主可控

　　全球自动驾驶的浪潮是在2016年的8月才开启的，大部分自动驾驶初创团队2017年才成立。到目前为止，国内企业中地平线、寒武纪、四维图新、西井科技、森国科等均在2017年发布了自动驾驶芯片规划。

　　据记者掌握的最新消息，包括豪华车品牌奥迪、中国本土车企长安、全球最大的Tier1博世等主流企业都已与地平线达成了战略合作。中国另一知名AI初创企业商汤科技也在2017年底与本田签下为期5年的联合研发协议，双方将基于本田的车辆控制技术系统，融合商汤科技的视觉算法，联合研发更高层次的自动驾驶技术。不仅如此，商汤科技还将为本田提供用于自动驾驶的芯片和嵌入式系统。四维图新在2016年5月收购了联发科旗下的汽车半导体公司杰发科技后在去年7月正式发布了自家的ADAS芯片，并与蔚来、威马、爱驰亿维等新造车公司达成了合作。

　　而它们面对的外国对手，同样有自己的独特优势。像英特尔，张瑞称其最大优势在于“技术的累积和成熟度”，“Mobileye在车上的全球部署量已经超过2700万辆，而大部分初创公司更多还是停留在原型机甚至概念上。汽车和工业、消费类产品不一样，有极致的要求，所以要有一定的数字基础，从里面看失效率和技术的区别”。而英伟达则是自动驾驶运算中大量使用到的视频计算算力的王者，它们在此领域的优势已经让这家公司的市值三年间从100亿美元暴增至1500亿美元。

　　尽管如此，余凯认为，“中国芯”们依然有一定的时间窗口和机遇期，因为“无论任何巨头，要做满足车规的自动驾驶ASIC芯片，无论砸多少钱，怎么都需要3年时间”;另一方面，“从社会安全层面来讲(政府)最担心的是信息安全，首先车在路上跑的时候，它分析的所有数据是不是会上传到不可控的地方?黑客是不是可以破解你、操控你的汽车?这里面始终有一个共识，就是要掌握底层芯片的逻辑，才能真正确保是安全、可控的，所以只有自主的国产芯片厂商能保证这点。”

　　“做自动驾驶处理器、AI处理器这件事情是有可能孕育超越BAT的企业的。BAT三家企业本质上来讲是消费驱动的，是非常地域性的，基本上他们的产品跟服务到了国外没人用，但广东有一家企业是真正国际化的，海外营收超过国内营收，那就是华为。华为是掌握核心硬科技的企业，只有最底层科技的才是最容易超越国界的。我觉得，在这个时代，中国的自动驾驶处理器企业，很有机会诞生一家超越BAT的、真正全球化的高科技企业。”余凯说。