Mobileye在CES上發布了下一代芯片，在這之前還爆出來Intel想要把Mobileye推到市場上進行分拆、單獨上市。

個人覺得車載視覺的發展在經過了一個周期之后，接下來要進入一個新的階段，在這個層面上有很多新的東西出來，我們結合這個案例開始去看這個細分市場的技術和投資可能性。

備注：2021年出貨量2810萬，這個數據客觀展現了視覺在ADAS領域滲透率的快速提升。

圖1 Mobileye的1億交付量還是非常讓人震撼的

Part 1 感知的增強

我其實挺喜歡“自動駕駛是汽車企業的靈魂”這個金句的。智能駕駛技術的發展會改變人類駕駛車輛的行為習慣，將在交通安全、運輸成本、用車效率和空氣污染等方面推動整體社會的發展和進步，這是一場由工業領域和交通領域共同拉動的產業革命。

在自動駕駛這個賽道的投資，最主要是看到了空間的收益，對社會、對汽車企業來說，整個目標達成以后帶來的收益是完全顛覆傳統認知的。

備注：這個是算賬面大收益，因為這個市場過于巨大，每個人都看得到，這使得全球從VC到產業資本都在里面下注，但是產出是什么時候，這個短期內看不到答案。

圖2 自動駕駛時代的到來帶來的效益

從社會到企業，這塊高地在中國其實一直很受重視，尤其是在2021年，是有很大的突破的。比如，大部分汽車企業都在增加攝像頭上不遺余力。從目前的實際情況來看，視覺是最確定的感知賽道，幾乎所有的汽車企業都是圍繞視覺感知來做一套主要的演進規則。

圖3 圍繞攝像頭的感知系統

如圖4 所示，在大眾的MEB的平臺架構里面，是依賴于Mobileye的視覺芯片和算法，然后通過Renesas的芯片把感知解決發回ICAS（這個還沒部署）。

圖4 大眾的系統架構

這個在攝像頭層面就演變出來兩種本質的差異：一種是圍繞分布式攝像頭處理的模式——汽車企業關注于感知融合的算法。從本質來說，就是車企要不要在視覺處理中讓自己的算法工程師做整合的工作。

圖5 特斯拉的攝像頭和傳統的差異

另一種是特斯拉采取的模式，這種模式其實從核心領域來區分，邏輯特別簡單：特斯拉的采購負責找到全球性價比的技術技術供應商。舉例來說，在攝像頭領域特斯拉將導入LG Innotek，加上最早之前的三星電機，兩家韓系做Camera 模組的廠家輕易就拿下了 1 萬億韓元和4900億韓元的項目——如果考慮到這里沒有視覺處理芯片，這個數量是非常大的。

備注：這個是韓國媒體報道的，LG Innotek 的電動攝像頭將部署在面向北美和歐洲市場的特斯拉 Model Y 和 3 上和即將發布的電動卡車 semi 上。

圖6 這個差異決定了汽車攝像頭的本質差異，價值量下降巨大，特斯拉對供應商的掌控力太強了

Part 2 

視覺市場的下半場如何區分

從Mobileye公布的信息里，我們能看到很多的東西。在新一代的L3系統方面，傳統汽車也在發生著從分布式攝像頭到集中式處理的核心變化。

備注：Mobileye也在做4D毫米波芯片，這個是很有意思的變化

圖7 Mobileye的基本盤

圖8 Mobileye的新東西

2021年汽車企業更明確地采用集中式自動駕駛計算平臺架構來開發，這套系統主要包括“異構分布硬件架構”、“自動駕駛操作系統”。

●自動駕駛操作系統：基于異構分布硬件架構，包含系統軟件和功能軟件的整體基礎框架軟件。系統側重于可靠、運行實時、分布彈性、高算力特點，具備感知、規劃、控制、網聯、可擴展、云控等特點。

●異構分布硬件架構：是指面向L3級以上自動駕駛平臺需要兼容多類型、多數量傳感器，現有單一芯片無法滿足諸多接口核算力要求，常采用異構芯片的硬件方案，體現在單板卡集成多種架構芯片，也體現為單芯片集成多個架構單元。

經過系統性實踐，主要的汽車企業還是明確了方向，圍繞高算力的系統，一方面自己開發，一方面采用豪華高算力硬件套裝。

順著這個趨勢，Eye Q ULTRA也是打算從分布式到集中式的體系去做，我個人覺得這種思維比較契合當下傳統汽車企業圍繞成本的模式。

圖9 這顆ULTRA和Atlan比似乎沒辦法拼性能

圍繞把不同層級的自動駕駛當作服務去銷售，整個硬件成本其實并沒有受到部署的制約，所以這里就出現了很大的差異。而且高通的出現，也使得整個視覺處理主芯片的選擇開始增多。

圖9 2021年主流的車企都開始部署英偉達的產品

小結：視覺圍繞小算力和算法的積累的時代已經成了一種“傳統”，我們能看到汽車里面的技術演進的速度。比起在2017年看到的Mobileye的技術，現在的已經產生了巨大的差異，跟蹤Eye后面的一串企業的天花板就是因此被卡住的。

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