新車全面進入 Nvidia 時代,Mobileye:誰來陪我玩?

作者 | 發布日期 2023 年 04 月 19 日 8:00 | 分類 晶片 , 汽車科技 , 自駕車 line share follow us in feedly line share
新車全面進入 Nvidia 時代,Mobileye:誰來陪我玩?


2020 年英特爾得意宣布,憑旗下公司 Mobileye 輔助駕駛(ADAS)晶片的優勢,2019 年獲輔助駕駛 70% 全球市占後,突然傳統大車廠「BBA」、福斯或中國新車廠都變成 Mobileye 的客戶。

到了2023年,如果有關注上海車展的人會發現,中國新車廠新車型全面進入「Nvidia時代」 ,傳統勢力也逐漸拋棄Mobileye,就連首發搭載Mobileye EyeQ5的極氪,也改用Nvidia Thor晶片。現在只要對智慧駕駛有較高需求,Nvidia晶片幾乎是唯一選擇,ADAS晶片能短短幾年巨變,或許一開始就注定。不過ADAS晶片市場未來的路,也不會是Nvidia一家獨大。

成也黑盒,敗也黑盒

Mobileye一開始結局就注定了。輔助駕駛、車機、底盤等「黑盒模式」存在多年,這是指供應商不僅提供硬體,還會打包提供軟體等全套方案,且兩者不可分割,通常沒有只買硬體的選項。車廠無法調整軟體、演算法,Mobileye一直都採用這模式,提供軟硬體組合方案。

這優勢是軟硬體相容度非常高,車廠也能直接選用更成熟方案,比自己研發成本低多了。目前看搭載博世、Continental AG或Mobileye輔助駕駛方案的車型,AEB等傳統專案實際能力都未必輸給新勢力車型。高階輔助駕駛大爆發前期,車廠還拿不出像樣軟體,直接用Mobileye打包方案效果更好。無論中國新車廠還是特斯拉,都是前幾年Mobileye市占高的原因。

但黑盒模式劣勢也很快顯現。汽車網聯化發展快速,越來越多車有整車OTA升級功能。但黑盒模式時小調整車廠沒辦法直接動手,還需與供應商溝通與調整。蔚來曾透露有時為了調節底盤「黑盒」,需等上半年到一年之久。

此外,軟體重要性也不斷提升。中國上汽董事長陳虹曾提出「靈魂論」,雖然不一定對,但足以證明軟體定義汽車的時代,各家車廠都希望掌握主動權,特別電動化時代,汽車沒有拉開差距的「傳統三大件」後,智慧化核心技術的重要性不言而喻。是否用光達、感測器如何搭配、不同演算法等問題,各家車廠也對晶片有更多個人化需求。車廠選擇放棄Mobileye,改選提供單硬體方案的供應商更順理成章。

2022年7月Mobileye發表EyeQKit軟體開發工具包(SDK)允許車企自行現有硬體基礎上開發軟體系統,並支援第三方應用軟體嵌入,但還是來太晚了,Mobileye想翻盤難度越來越高。中國地平線創辦人余凱說技術變革時代,往往是快魚吃慢魚,而不是大魚吃小魚,曾經的大魚Mobileye現在還要面對地平線、黑芝麻、寒武紀等多家中國小魚公司追趕。

2022全年Mobileye出貨量約3,370萬套,連續四年增長,但Mobileye市值依然只有300多億美元,與巔峰時期500億美元估值有不小差距。憑積累客戶,Mobileye確實不會很快倒下,但從趨勢看,Mobileye前途並不明朗且還未能轉虧為盈。其他公司還在變革或發展,Nvidia已領先眾人幾個車位。

Nvidia背後:算力明星效應

三年前不少人還認為ADAS晶片算力需求沒那麼大,畢竟那時算力只有幾TOPS晶片也能滿足應用。2021款理想one兩顆地平線征程3晶片算力僅10TOPS,蔚來ES6搭載的Mobileye EyeQ4算力更只有2.5TOPS。不過輔助駕駛主要應用場景只限高速公路及城市快速道路,L2輔助駕駛需求從高速路擴大到城區後,光達等感測器相繼上車,車輛對晶片算力需求激增。

從2022年底到現在,小鵬、極狐、阿維塔、智己、飛凡等中國車廠都上線或計劃上線城區導航輔助駕駛,讓城市道路點到點輔助駕駛上路,需感測器與算力都提升一等,光達與高算力晶片上車也是必然結果。多車廠或自動駕駛公司也相繼公布「去高精地圖」計畫,以BEV+Transformer的技術路線看,更對算力有更高要求。

Nvidia成功預測未來,從Xavier 30TOPS算力再到Orin 254TOPS,算力一直成倍提升,甚至1,000TOPS的Atlan還沒量產上車,2,000TOPS的Thor就發表了,且自Orin開始,Nvidia晶片就具「艙駕融合」硬體能力與算力。

▲ Nvidia Thor晶片。

反觀Mobileye,176TOPS的EyeQ Ultra還要到2025年才推出,這也是黑盒模式給Mobileye的另一個負面影響。Mobileye採高精地圖與視覺感測方案,加上軟硬體配合度高,對算力要求確實不大,反而造成Mobileye晶片算力的落後。即便Mobileye願意軟硬體解耦,晶片算力也無法滿足高階輔助駕駛要求。

雖然「唯算力論」不可取,考量晶片綜合能力還需從架構、能耗比、成本等角度出發,但同等條件下,算力高的確能力更強。車生命週期很長,ADAS發展還有許多不確定性,車廠如果想發展智慧駕駛,必須提前預留足夠算力。所以即便2,000TOPS現在看來很誇張,但誰也預測不了未來需求多大。

Nvidia也根據市場預算需求推出各種晶片方案及一系列工具包,當然不代表車廠容許Nvidia一家獨大,對手不停湧上。

Nvidia也非「不敗之身」

更多車廠注重輔助駕駛後,大算力晶片需求也不斷提升。這階段能拿到更多定點尤其關鍵,因更換晶片對車廠來說,需調整與相容軟體,一旦體系定型,便少有車廠再大幅調整晶片。

不過還有很多傳統車廠並未發展輔助駕駛,因此對其他晶片廠便是巨大商機。福斯選擇與中國地平線成立合資公司,聯合開發輔助駕駛與自動駕駛解決方案;高通去年發表組合算力最高2,000TOPS超算SOC晶片Ride Flex系列,BMW已決定與高通合作。

(Source:羅蘭貝格)

此外,「艙駕融合」同樣引發晶片大戰。羅蘭貝格研究報告顯示,場域控制為智慧座艙發展關鍵,智慧座艙將與智慧駕駛結合,最後車載電腦將整合計算晶片。曾車內「互不干擾」的高通與Nvidia,同樣會成為競爭對手,兩者去年都發表算力達2,000TOPS的SOC晶片,讓人聞到一絲火藥味。

中國也有數家公司參與競爭。黑芝麻智慧近日推出跨域計算晶片C1200,地平線拿到70餘款車型前裝定點──算力大戰至中場,不少車廠終於開始重視成本,這給了其他很多方案商一些機會,從車廠角度看,並不會允許出現「唯一可行路徑」供應商,能與Nvidia比腕力的對手,或許幾年內就會嶄露頭角。

(本文由 品玩 授權轉載;首圖來源:Mobileye