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出品：電動星球 News

作者：毓肥

到今天，2021 廣州車展正式結束。

上周末的廣州，讓我們感受到了目前最震撼的新能源浪潮。幾乎每一家主流車企的展臺，都有純電車型發布。

當純電已經成為下意識，我們發現「電動車」大勢背后，另一股暗流開始從潛藏慢慢涌向臺前。而這股暗流，才是電動化的真正目的，以及終局。

如何小鵬上周所說，智能汽車 1.0 時代終于來了。

而新的時代，會出現新的名字、新的實力。本屆廣州車展，我們已經見證了車企與科技企業之間的朋友圈，正在慢慢組建，比如英偉達、華為、高通。

而一些曾經在輔助駕駛領域執牛耳的名字，真正進入智能汽車時代，卻似乎慢了下來，比如 Mobileye。

當「智能」超越「電動」，誰會是汽車終局形態的主導者？也許這屆廣州車展能給我們一些參考。

一、滿城盡帶英偉達

如果不是親眼所見，你很難相信廣州車展，某種意義上會變成英偉達車展。

我們統計了一下，車展上官宣使用英偉達智能駕駛方案，或者即將采用英偉達方案的車企，包括了蔚來、小鵬、理想、智己、飛凡、威馬、奔馳、沃爾沃、極星，等等——換句話說，除了特斯拉，電動汽車大半壁江山都在這了。

車企們對英偉達前所未有的友好程度，也凸顯了智能汽車時代的首要特點：軍備競賽。

我們來總結下明年即將登場的，使用英偉達 Orin X 方案的智能電動汽車：

蔚來 ET7/ET5/新款 SUV：四芯片 Orin X，1016TOPS 算力；

威馬 M7：四芯片 Orin X，1016TOPS 算力；

智己 L7：四芯片 Orin X，1016TOPS 算力；

飛凡汽車 R7：雙芯/四芯Orin X，508/1016TOPS 算力；

小鵬 G9：雙芯 Orin X，508TOPS 算力；

理想/沃爾沃：確定使用 Orin，但未知芯片數量。

被 Orin X 轟炸得有點審美疲勞的我們，似乎夢回手機界，每年都會有無數場發布會，但旗艦手機卻大多用的高通驍龍。

吐槽歸吐槽，Orin X 芯片的問世，事實上降低了高等級輔助駕駛的「上車」門檻。而為了實現如今廣結良緣的局面，英偉達已經努力了很久。

英偉達是第一家推出純粹的智能駕駛計算芯片的廠商，也就是沒有與攝像頭/雷達做好前融合，直接給你賣芯片的類 Tier 2 行為。這在 2016 年的汽車界，大概就相當于米其林向車企直接賣橡膠。

但當時所有車企，包括英偉達自己都沒有想到，這是考驗智能汽車垂直整合能力的第一個契機。而抓住這個契機的，只有特斯拉。

于是從 NVIDIA Drive PX 到 PX2 再到 PX2.5，沒有任何一家傳統車企和老黃交朋友。但特斯拉卻靠著市面上唯一只賣芯片不賣方案的老黃，打磨出如今智能車企必備的訓練、融合、模擬能力，然后將 NVIDIA Drive 替換成 FSD 芯片。

到了后來，英偉達也想通了，想要打進車企的圈子，光賣芯片是不夠的。

于是從 Drive Xavier 開始，英偉達開始在芯片以外，做更多類似 Tier 1 的事情。到了 Orin，英偉達已經形成了足夠成熟的工具鏈。

舉個例子，NVIDIA DRIVE Infrastructure。

簡單總結下，DRIVE Infrastructure 就是幫助車企調教、訓練智能駕駛系統的電腦，以及配套的軟件，因此被命名為智能駕駛的「基建」。

成熟的軟硬件配套，加上相比前代暴漲 7 倍（四芯就是超過 30 倍）的算力，Orin 成為了車企掌握高階輔助駕駛能力目前最快的捷徑之一。

甚至于，英偉達還推出了自己的全家桶。

今年 GTC 計算大會上，英偉達帶來了 Hyperion 8 輔助駕駛系統。這套系統甚至包含了攝像頭等傳感器，連位置都幫你選好了。首次吃上全家桶的，則會是 2024 年的奔馳。

不是傳統車企想開了，只是英偉達長大了，汽車圈終究不是消費電子。

不過，無論是車企主動掌握智能駕駛能力，還是英偉達復制智能駕駛能力。廣州車展開得漫山遍野的 Orin，已經正式宣告了 2022 年，就將是高算力智能汽車元年。

而且，伴隨著算力大突破，一些具備深度自研能力、算力利用率也很高的車企，也許會帶給我們「公版」之外的驚喜。

比如，用 2.5TOPS 算力做出高速領航的蔚來 NOP，進化成 400 倍算力的 NAD 之后，會有什么蛻變？用 30TOPS 算力做出城市 NGP 的英偉達「老朋友」小鵬，會用 17 倍算力的 XP4.0 實現什么新功能？

二、堅韌的華為

如果沒有眾所周知的原因，如今華為大概率也會加入 1000TOPS 競爭者行列。

廣州車展前夕，HUAWEI Inside 計劃的第二家合作車企長安阿維塔，正式推出了基于華為 MDC 自動駕駛計算平臺打造的阿維塔 11。

根據長安汽車的發布會，阿維塔 11 最高將支持 400TOPS 算力的華為 MDC方 案。而它對應著的，則是華為今年上海車展發布的 MDC810，也是 MDC 家族的旗艦。

MDC 早在 2018 年的 HUAWEI CONNECT 2018 大會上已經發布，官方定義是「使能自動駕駛的移動數據中心」。

盡管發布了三年，MDC 卻依然能打。

目前 MDC 全系分為 210/300F/610/810 等產品，分別對應著 16TOPS、48TOPS、120TOPS 以及 400TOPS 的算力。以 MDC810 為例，它最高可以支持 16 個攝像頭，以及多個激光雷達。

至于內在結構，所有華為 MDC 方案，都由不同數量和型號的鯤鵬 SOC 和昇騰 AI 處理器組成。

雖然是技術向文章，但為了保證閱讀量和懸念，我們還是不要繼續分析了，直接聊結論吧。

除了阿維塔，已經官宣會使用華為 MDC 方案的，還有北汽極狐、長城沙龍，以及華為智選賽力斯。華為的朋友圈并不比英偉達小太多，不過目前還局限在國內汽車廠商。

在可以預見的未來，華為 MDC 會憑著足夠高的算力，以及華為自身強大的配套能力，幫助一部分車企迅速掌握高階輔助駕駛能力。

但我們略感擔憂的是，MDC 可能會面臨后繼缺芯的局面。

目前華為的自研鯤鵬系列和昇騰系列芯片，都已經停產，而 MDC 已經是 2018 年的產品了。

MDC 使用的鯤鵬和昇騰芯片，擁有同等工藝下拔尖的功耗控制——因此發布之時，MDC 系列可以實現 1TOPS 每瓦的系統性能，能耗表現超越當時的英偉達。

到了 2022 年，英偉達雙芯 Orin 的功耗已經可以做到低至 130W，也就是接近 2TOPS 每瓦的能效比，更何況還有一個呼之欲出的大 BOSS——特斯拉二代 FSD 芯片。

不過我們并不認為，這代表著華為競爭力不夠。相反，2018 年發布的產品到了 2022 依然是絕對的第一梯隊，這本身就能說明很多問題。如果可以用上最先進的車規級半導體工藝，華為的競爭力肯定不止 400TOPS。

然而時代巨輪不會給我們遺憾的時間，希望華為加電。

三、等待突破的高通

高通目前處于甜蜜的煩惱期。

甜蜜，指的是驍龍 8155 已經成了高端智能座艙的硬指標。在 Android 車機娛樂領域，2021-2022 的高通，滋潤得像如今的英偉達。甚至高通已經發布的下一代 5 納米座艙芯片，可預見的未來里依然看不到對手。

而煩惱，則來自 Snapdragon Ride。

2020 年 CES 大會上，高通正式發布了旗下自動駕駛品牌 Snapdragon Ride，號稱從 L2 級輔助駕駛到 L5 級自動駕駛均可提供方案，其中 L4 級別算力可以超過 700TOPS。

然而接近兩年之后，我們依然沒有等來高通的上車作品。

當然，和高通合作的首批車企已經亮相。其中長城汽車以及旗下自動駕駛技術企業毫末智行，就將是國內首發 Snapdragon Ride 方案的公司。

也是在毫末智行的發布會上，我們才正式確認，驍龍品牌的自動駕駛芯片是一對「組合」——驍龍 8540+9000。

根據我們此前通過業內相關人士的調查，驍龍 8540 類似于驍龍 8155，或者華為 MDC 里面的鯤鵬，主要負責綜合任務，而驍龍 9000 則是深度學習神經網絡芯片。

毫末智行公開信息則顯示，驍龍 8540+9000 的單板組合可以在 65W 低功耗下提供目前業內最高的 360TOPS 算力，能耗比甚至超過了英偉達 Orin。同時高通也提供了四芯片方案，最高算力 1440TOPS，同樣是目前頂級。

同時，驍龍 8540+9000 還同時支持 14 個 800 萬像素攝像頭——優秀的視頻處理能力，也是高通傳統強項了。

聊到高通，我們可以進入一個新的議題：未來汽車會不會只需要一個大腦？

高通和英偉達，是這個議題的兩端：英偉達表示從 Orin 開始，會開始尋求車載計算芯片的一體化；而高通則是從智能座艙向自動駕駛出發，但尚未公布計劃。

特斯拉雖然沒有自研座艙芯片，但已經實現了 Autopilot 硬件、娛樂座艙芯片，甚至是獨立游戲 GPU 三大板塊的高度集成：

至于擁有自研 SOC+自動駕駛芯片能力的企業：高通、英偉達，甚至華為，誰將率先邁出大一統的腳步？

四、沉默的 Mobileye

除了長城，還有一家車企前兩周官宣成為高通的自動駕駛深度合作伙伴——寶馬。

之所以要到 Mobileye 的章節聊寶馬和高通，是因為寶馬曾經想做 Mobileye EyeQ5 芯片的全球首發，但最后徹底跳票了。

有意思的是，進入 2021 年，Mobileye 的聲量明顯弱了下來。而 2019-2020 年，Mobileye 憑借著 EyeQ4 芯片穩定的發揮，一直是高階輔助駕駛的標桿級玩家。

核心原因主要有兩個：EyeQ5 的遲到，以及 Mobileye 幾乎徹底錯過了深度學習浪潮。

EyeQ5 的遲到很好理解，直到今年年底，它才搭載在極氪 001 車型開始交付——這對于一款單芯 24TOPS 算力的產品來說，實在太慢，即使它標稱功耗極低。

至于 Mobileye 的「錯過」，那就是個大話題了。

我們來看看 EyeQ4 芯片的架構圖，的確挺復雜，但里面少了一個東西：NPU，或者 GPU，總的來說就是負責「深度學習」的模塊。

甚至于，EyeQ4 長得很像手機 SOC：有 ARM 架構的 CPU，還有專業的圖像/視頻處理器。事實上 EyeQ4 的 2.5TOPS 標稱算力，很大一部分就來自 6 個矢量微碼處理器 VMP，以及 2 個可編程微陣列 PMA。

到了 EyeQ5，Mobileye 依然沒有引入專門的神經網絡芯片，而是使用了 18 個 Computer Vision Processors 計算機視覺處理器，然后將 CPU 部分升級到 8 核心 16 線程。

這意味著 EyeQ5 很像一個現代版的英特爾 CPU，而不太像主流的自動駕駛芯片。

另一方面，車企正從「交鑰匙」時代，向主動接手開發轉變（交鑰匙，指的是 Tier 1 廠商賣的產品即插即用，無需主機廠開發）。而交鑰匙方案中的佼佼者 Mobileye，可能尚未適應這股浪潮。

不過作為輔助駕駛方案的開創者之一，Mobileye 也在奮起直追。號稱是前代 6 倍性能的 EyeQ6 已經在路上，希望以色列巨人不要真的掉隊了。

智能車已立

回到 10 年前，智能手機曾經出現過「買按鍵機還是買觸屏機」的爭論。按鍵黨懷念機械結構的力回饋，觸屏黨則追捧手指與玻璃的視覺交互。

如今已經沒有「觸屏機」的說法，只剩「智能機」。因為觸屏只決定了產品形態，而并沒有為手機下定義。

同樣地，我們相信汽油車和電動車，只會是一段時間內的過渡競爭。它們決定了汽車的驅動形式，但沒有為人類未來的交通工具下定義。

到了今年廣州車展，我們覺得，智能汽車終于迎來了超越油電之爭的契機。

也許明年，很多朋友買車還會糾結「油車還是電車」。但相信終有一天，「你買了哪個牌子的智能車」，會成為日常聊天的話題之一。

（完）

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