环球车谈 | “芯片＋算法”主导自动驾驶量产竞争

2022年，自动驾驶领域的竞争日趋白热化，造车新势力、传统主机厂、智能零部件供应商等在各自的赛道上努力向前。整车、芯片、传感器、算法等持续进化，与自动驾驶相关的电子电器架构、车身底盘等也在不断创新，有着200多年历史的汽车行业未来可期。自动驾驶高度依赖AI算法，传统CPU难以满足AI计算要求，自动驾驶系统迫切需要实现芯片和算法的协同设计，芯片设计要考虑算法需求，而算法设计也要考虑芯片架构，通过深度融合，才能更好地满 足自动驾驶汽车的计算需求。芯片＋算法或将主导自动驾驶量产竞争。

量产竞争已开启 

2021年7月，德国颁布《自动驾驶法》。根据该法律，德国联邦机动车管理局可以为具有自动驾驶功能的车辆颁发驾驶执照，同时允许L4级别的自动驾驶汽车在特定场景下，在公共道路的特定区域内行驶。

2021年底，奔驰获得了德国联邦机动车管理局颁发的第一张L3级自动驾驶系统上路许可，奔驰计划在2022年发布两款搭载自动驾驶系统的量产车型，在高速公路、60公里时速的设计运行条件下实现L3级自动驾驶。如果能够按计划顺利交付，德国将成为首个L3级自动驾驶汽车规模化量产并上路运行的国家。

2021年8月，《汽车驾驶自动化分级》国家标准正式出台，并将于2022年3月1日起实施。《汽车驾驶自动化分级》国家标准，将汽车驾驶自动化等级划分为应急辅助、部分驾驶辅助、组合驾驶辅助、有条件自动驾驶、高度自动驾驶到完全自动驾驶的6个级别。根据该标准，中国市场上现有的量产车型，包括特斯拉、蔚小理，都不属于“自动驾驶”，最高仅能达到驾驶辅助级别。

自动驾驶汽车量产竞争大幕已经拉开，高科技公司、传统车厂和造车新势力等正厉兵秣马、全力冲刺，头部车企如特斯拉、小鹏、奔驰等已处于“听枪起跑”状态。谁将拔得头筹，令人期待。

芯片+算法的竞争格局

个人计算机起步期，几乎由美国高科技公司主导，经过IBM、苹果、微软、英特尔等IT巨头的博弈，最终建立了“芯片（Intel）+操作系统（Windows）”的Wintel模式。直到近几年，ARM才逐步成为X86的竞争对手，进入个人计算机市场。智能手机起步期，乔布斯掌控“芯片（ARM）+操作系统（iOS）”，几乎以一己之力颠覆传统手机，重新定义了智能手机生态。面对苹果的先发优势，谷歌果断开源安卓系统，联合中国、韩国智能手机品牌，建立了全新“芯片（ARM）+ 操作系统（Android）”的AA模式，与苹果形成两强对立的局面。ARM的独特授权模式，为华为提供了自研芯片的机会，如果不是中美经贸摩擦，华为原本有机会依靠自主掌控的“芯片（麒麟）+ 操作系统（鸿蒙）”进一步抢占智能手机市场。

正处于起步期的自动驾驶汽车会不会像个人计算机、智能手机那样建立“芯片+操作系统”模式？这个模式是否还会由美 国高科技企业掌控？中国自主研发的技术能否获得一席之地？

由于不依赖人工智能算法实现基于机器的环境感知和规划决策，L1-L2级传统汽车不需要太大的车载算力，因此多采用小算力、微控制器的解决方案。从 L2 级开始，尤其是 L3 级以上的自动驾驶汽车需要装备大算力芯片支撑感知、决策算法的高效运行，无疑大算力的人工智能芯片将会在自动驾驶汽车中扮演重要角色。为了满足传统通用计算、人工智能计算的不同需求，主流的自动驾驶控制器通常还要配置多颗异构芯片。

而操作系统是不是自动驾驶汽车的关键技术控制点呢？传统汽车品牌通常选择符合AUTOSAR标准（由宝马、大众、 丰田、标致雪铁龙、福特、戴姆勒、通用、博世、大陆等 9 家企业在 2003 年共同建立的汽车开放系统架构标准）的操作系统解决方案，如 VECTOR 、 ETAS 等。 AUTOSAR 本应成为自动驾驶汽车操作系统的首选，但传统 AUTOSAR  标准无法满足自动驾驶系统大规模的人工智能计算需求。尽管 AUTOSAR 组织修订建立了 AUTOSAR ADAPTIVE 版本，但是尚未成为行业标准。

由于缺乏统一的操作系统标准，很多车厂基于定制操作系统开发自动驾驶的芯片和算法例如，特斯拉等车厂选择基于定制操作系统自研芯片和算法，百度等高科技公司同样基于定制操作系统自研自动驾驶算法。因此，算法第一次有机会替代操作系统，匹配合适的自动驾驶芯片，成为竞争焦点。这导致自动驾驶汽车呈现出“芯片+算法”的竞争格局。

芯片：自研还是合作？

回顾2021年，新冠肺炎疫情给智能汽车供应链带来了巨大的挑战，智能汽车（包含驾驶辅助、自动驾驶）对芯片的需求进一步放大了汽车“缺芯”的窘困。

在全球，英伟达、英特尔旗下Mobileye、高通等美国高科技公司凭借人工智能芯片技术，跨界进入自动驾驶领域，希望通过芯片+算法的软硬件协同设计，筑起全新的技术壁垒，重新定义汽车行业。在中国，除了华为在汽车领域的战略投入外，地平线、黑芝麻、芯驰科技等初创公司纷纷崛起，加入自动驾驶芯片研发行列，进一步加剧了市场竞争。

面对大算力芯片的需求，车厂如何应对？自研还是合作？

自研芯片，特斯拉是绕不开的头号玩家，从早期“Mobileye芯片 + 自研算法”“英伟达芯片+自研算法”，到最终选择“自研芯片（FSD+自研算法”，特斯拉已在自动驾驶领域复制了苹果在智能手机领域的成功故事。和特斯拉一样，华为同样具备“自研芯片（昇腾芯片）+自研算法”的能力，只是它尚未进入造车领域，也许在不远的将来，这个科技巨头可能亲自下场，直接挑战特斯拉。

合作芯片，是否采用“黑匣子”整体解决方案？无论是传统车厂，还是造车新势力，更愿意选择算法自研、芯片合作的技术路线。上汽集团董事长陈虹的表态清晰地反映了车厂掌控核心技术的雄心。在2021年上汽集团股东大会上，有投资者向陈虹提问，上汽是否会考虑在自动驾驶方面与华为等第三方公司合作。陈虹表示，如果车企应用第三方公司提供的整体解决方案，它（第三方公司）成了“灵魂”，上汽成了“躯体”。对于这样的结果，上汽是不能接受的，要把“灵魂”掌握在自己手中。

不过这条技术路线，对于高科技公司和车企都存在挑战。高科技公司需要开放技术栈，以灵活的合作方式应对不同车企的需求。2021年，地平线和理想的顺利合作，与双方的开放合作密不可分。另一方面，车企需要谨慎维护与高科技公司的合作关系，确保芯片+算法的协同设计和持续迭代。2021年，小鹏、上汽等多家车厂都受到英伟达OrinX芯片延期的影响。

2021年，理想ONE车型首次搭载国产自动驾驶芯片“地平线征程 3”，配合自研 NOA 导航辅助驾驶系统，打破传统芯片巨头对自动驾驶芯片前装市场的垄断局面，实现了国产自动驾驶芯片的首次前装量产上车，具有历史意义。目前地平线征程系列芯片已被广泛搭载于多个量产车型，出货量超过 80 万片。但英伟达仍然是目前许多车厂对于自动驾驶芯片的首选，蔚来ET7、小鹏G7、上汽智己L7等新车型将搭载英伟达的OrinX芯片。

算法：纯视觉还是激光雷达？

2021年7月10日，特斯拉正式推出FSD Beta Version 9.0，这是第一款没有安装雷达系统、仅仅依靠摄像头作为传感器的自动驾驶汽车。未来，特斯拉在北美市场交付的Model 3 和Model Y 车型将不再搭载毫米波雷达，特斯拉开始进入“纯视觉”时代。

特斯拉选择纯视觉传感器路线“押宝”机器视觉算法能够快速进化。2015年，为了打破被谷歌、脸书、亚马逊等公司控制的 AI基础框架，马斯克主导成立了非营利性人工智能研究公司OpenAI，希望彻底摆脱对科技大厂AI 技术的依赖。同时，特斯拉确实在不断演进甚至重写自动驾驶算法，从最早的2D视觉感知，到多摄像头融合感知的俯视图，再到3D环境建模和3D动静态目标检测，最近，马斯克又提出了“绕开”摄像头的图像信号处理器（ISP），感知算法直接处理摄像头原始数据的大胆构想……特斯拉在纯视觉感知的道路上“埋头狂奔”。

特斯拉之外的其他玩家基本都采用了多种传感器融合的方案。2021年广州车展上，国内造车新势力官宣的最新车型，如小鹏G9、蔚来ET7、理想X01等，全部搭载激光雷达，激光雷达仿佛已逐步成为新一代自动驾驶汽车的“标配”。根据对众多渠道的信息分析，尽管搭载激光雷达，国内造车新势力的核心算法还是以视觉感知为主，雷达感知为辅，部分团队提出了多传感器前融合的方案，但是仍然缺少量产车型。目前新势力造车搭载的多颗激光雷达，存在“堆料” 的嫌疑。

随着激光雷达的量产应用，2021年被定义为“激光雷达元年”。大量中国厂家如速腾聚创、大疆、华为、禾赛科技、图达通等的高强度投入，可能快速降低激光雷达的量产成本，在为整车厂提供低成本解决方案的同时，也给特斯拉的纯视觉方案带来巨大冲击。

由于不同的感知技术方案将导致自动驾驶算法的巨大差异，如果激光雷达未来成为高阶自动驾驶汽车的“标配”，特斯拉的感知算法需要进行巨大调整。这会不会影响特斯拉参与高阶自动驾驶的竞争，尚不得而知。（作者系深圳联友科技有限公司首席技术官，东风汽车集团有限公司信息技术专业总师）

来源：2022年2月23日出版的《环球》杂志 第4期