高度定制化给到芯片厂商的压力 , 以及 ASIC 技术路线的实际需求都迫使芯片厂商不得不想方设法靠近算法企业 。
地平线之所以率先投资算法企业 , 表现得如此积极 , 主要在于条件相比其他同类企业较为成熟 。
- 在产品上 , 其大算力芯片征程 5 获得超过 10 个定点项目 , 正在密集上车;
- 在资金上 , 过去两年 , 地平线各类金主爸爸融资不断 , 一边拿钱 , 一边开合资公司 , 已经有了充足的现金去进行投资和扩张;
- 最后是合作主机厂越来越多 , 使其合作压力骤增 , 加速了地平线绑定算法公司的决心 。
如此看来 , 地平线投资算法公司不是意外 , 不投才是意外 。
未来芯片公司与算法公司越靠越近将是一大趋势 。
03、寻找共性 , 才是自动驾驶芯片终局
消费者多元、车企寻找高度定制化自动驾驶方案是情理之中 。
甚至于前些年许多车企有了自研芯片的消息 , 不过结果显然易见 , 至今坚持算法自研的车企也仅有几家头部新势力 , 自研芯片的车企早早已放弃 。
放弃的原因有人说是成本 , 但其实是意识到卷错了重点 。
英伟达 CEO 黄仁勋曾言「到 2025 年 , 许多汽车企业很有可能以接近成本价的价格销售汽车 , 并主要通过软件为用户提供价值 。 」
在软件定义汽车的时代 , 自研芯片、自研传感器等硬件的思路押错了题眼 。 真正的题眼是在自动驾驶各类软件、及自动驾驶量产上持续突破 。
卷量产 , 比的是上车速度 。
2022 年国内搭载辅助驾驶的新车上险量超过 860 万辆 , 渗透率接近 50% 。
自动驾驶已悄然进入量产大考 , 此时是否具备量产能力以及量产多少已经成为行业比拼的重点 , 速度就变得重要起来 。
卷软件 , 比的就是自动驾驶系统的多元化、差异性 , 支撑这一点的就包括软件算法的水准 。
高度定制化的自动驾驶方案通常意味着会花费更多的时间和成本 , 自动驾驶量产上车的时间也被拉长 。
本质上 , 快速量产和差异化软件生态是一对反义词 。
自动驾驶系统量产上车首先流程复杂 , 假设车企选中地平线做全套的自动驾驶解决方案 , 那就涉及设计系统运行域、要根据运行场景设计系统功能 , 再以此选择传感器、芯片等硬件配置、开发相关决策与感知相关算法 。
其次目前每一个主机厂对不同定点项目的要求和标准都不尽相同 , 主要以主机厂的意志为转移 , 因此有业内人士形容「每做一个项目都像是全新的 , 难以规模化复制」 。
对于芯片厂商 , 问题也是类似的 , 持续性的非标状态并不可取 。
从产业链的角度而言 , 芯片—操作系统—人机交互—智能汽车各类软硬件应用 , 是从下到上的关系 , 越往上差异性越大、越往下研发成本就更大 。
【家电业|估值超500亿,这家自动驾驶芯片独角兽学腾讯做投资】芯片作为底层设施 , 共性应大于差异性 。 芯片厂商应该寻找共性 , 而车企应该在更加上层的领域塑造差异性 。
地平线对众多算法公司的投资布局其实为芯片厂商提供了一个新思路 。 一方面是分工 , 把上层定制化属性更强的相关算法和软件工作对接给强关联的算法公司来做 。
其实这样的分工在自动驾驶域控领域十分常见 , 既可以是主机厂设计域控制器交给代工厂商生产 , 又可以由 Tier1 负责域控设计生产 , 在此基础之上延伸出更为细致的分工 。
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