Mobileye在中國丟失市場，國產芯片廠商能否啃下？

日前，某論壇有消息稱，吉利汽車和視覺感知輔助駕駛開發公司Mobileye合作終止。

事實上，和Mobileye的合作主體是吉利汽車子公司極氪汽車。對於坊間傳言，極氪汽車告訴觀察者網，“消息不實，合作正常推進中。”

不過，Mobileye在全球的市場難扭頹勢，包括蔚來、理想在內的新勢力，以及寶馬等傳統主機廠旗艦車型紛紛放棄Mobileye的供應方案，轉向英偉達、華爲、地平線、黑芝麻等國內外芯片廠商。

主機廠的背離，究其原因，一是Mobileye在面對更高階的ADS（自動駕駛系統）時，提供的“黑盒式”的一體化解決方案缺乏開放性，已很難滿足車企差異化需求；二是相較於英偉達、地平線等廠商的迭代速度，Mobileye的算法更新週期緩慢；三是車企在全棧自研背景下，Mobileye性能和算力已不佔優勢。

誰能搶佔Mobileye丟失的市場，是迅速崛起的國產芯片廠商，還是英偉達、高通等國際芯片巨頭，雙方將開展直接對話。

同時，Mobileye也在尋求改變，和吉利共研L4級別自動駕駛只是第一步。

黑盒封裝的侷限

憑藉低成本解決方案，Mobileye一度成爲ADAS領域領頭羊。其黑盒封裝設計（芯片+視覺感知算法捆綁銷售）一方面降低車企對ADAS的使用成本，另一方面，下游車企也無法再進行自研輔助駕駛。

沒有參與感是主機廠對Mobileye最直觀的感受。車企現金流不充足時，研發領域投入有限，黑盒裝車即用是一種優勢，但發展到一定階段後，黑箱設計也制約車企在智能輔助的駕駛佈局，部分車企難免會選擇放棄Mobileye的黑盒解決方案。

典型案例是理想和Mobileye的“分手”，理想汽車CEO李想在個人社交賬號上解釋稱，公司創立初期融資能力差，有限的資金僅僅滿足產品研發、自建工廠、供應鏈的建設，不支持公司自研智能輔助駕駛，但2020年IPO後，有資金滿足智能輔助駕駛的研發。“理想汽車不允許一個‘黑盒子’出現在車上。”

爲何Mobileye堅持芯片+視覺感知算法的黑盒設計，和公司發展歷程有一定關係。1999年，豐田希望低成本的形式實現ADAS（高級駕駛輔助系統）部分功能，以色列計算機視覺科學教授Shashua受邀前往豐田提供可行性方案。Shashua提供的方案僅依靠單目攝像頭實現行人檢測、車道保持和自適應巡航等輔助駕駛功能。

彼時，業內普遍認爲，ADAS功能實現至少需要兩個攝像頭（雙目）或者需要價格不菲的雷達傳感器才能提供立體視覺，保證車輛對速度以及物體距離的判斷，實現車輛障礙物識別以及碰撞預警。

依靠更低成本的解決方案，Shashua拿到豐田數十萬美元研發資助並創立Mobileye。Shashua組建SoC（系統級芯片）團隊，開始自研單目視覺感知系統。2003年，Mobileye發佈第一代EyeQ 芯片。爲了進一步降低車企使用成本，EyeQ還搭載圖像識別算法，可以稱得上“傻瓜相機”。

隨着車企對高級別輔助駕駛需求多元化，Mobileye近幾年也在推行雙系統解決方案，不同於其他廠商視覺感知和激光雷達融合的模式，Mobileye一條路線是沿用純視覺感知的識別算法，另一條路線是純激光雷達的傳感方案，激光雷達SoC，Shashua稱其爲“軟件定義的成像雷達”，其優勢是降低對芯片算力依賴，用最小的算力檢測最遠的弱目標，原本需要100TOPS計算量減少到10TOPS。

所謂算力，是指在單位時間內進行的運算的次數，而TOPS是衡量SOC運算能力的單位，1TOPS表示每秒鐘可進行一萬億次（10的12次方）運算。

值得一提的是，Mobileye純激光雷達路線中的FMCW（調頻連續波）雷達供應商正是其東家英特爾。2014年，Mobileye登陸紐交所，共募集8.9億美元，創下以色列公司在美IPO最高記錄。2017年，英特爾有意佈局自動駕駛行業，溢價3成，以總價153億美元的價格收購Mobileye，創下芯片行業最高收購記錄，後者完成私有化後退市。

不過，英特爾的入場並未帶來太多改變，Mobileye EyeQ芯片迭代速度仍是3-4年，而英偉達產品更新週期爲2年，高通爲1年。在產品性能上，EyeQ5單顆算力爲24TOPS，而同時期國產芯片廠商地平線“征程5”單顆最高算力達到128TOPS，英偉達Orin單顆算力達到254TOPS，二者均達到遠超Mobileye 的百萬級算力水平。

對於算力指標上的差異，Mobileye產品及策略執行副總裁Erez Dagan辯稱，“僅用一個數字來衡量芯片的做法不可取，SoC 芯片的負載能力也很重要。與其說 TOPS 是一個真正意義上的技術指標，不如說它是一個用於製造營銷噱頭的單位。”

Erez Dagan還表示，2020年EyeQ系列芯片出貨量達1930萬片，約佔全行業市場份額的7成。

現階段，高算力存在系統冗餘，但隨着算法模型的迭代，更高階的算法對算力要求也更高。儘管Mobileye在全球市場保持較高的市場份額，但老客戶老客戶紛紛轉投其他芯片廠商。2021年，Mobileye最大客戶寶馬去年宣佈和高通達成合作，下一代產品的ADAS和自動駕駛系統將使用高通Snapdragon Ride平臺，蔚來、小鵬、理想新一代旗艦車型則選擇英偉達Orin芯片。

車企的背離，歸根究底還是Mobileye在自動駕駛性能和算力上“掉隊”了。

國產替代凸顯，掘金國內市場

在ADAS時代，Mobileye稱得上王者。但進入更高階的輔助駕駛領域，“大算力上車”呼聲漸起，國產芯片廠商有了搶佔前裝市場的契機。

2021年5月，理想汽車發佈改款理想one，該車型一大賣點是對輔助駕駛芯片進行升級，由Mobileye EyeQ4改爲征程3芯片，前者製程爲28納米，算力爲2.5TOPS；後者製程爲12納米，算力爲5TOPS。

“感謝地平線，中國有這樣的芯片企業，未來充滿希望。”理想汽車CEO李想在發佈會如是說。

李想的感謝也是基於地平線的技術支持，地平線甚至派團隊入駐理想協作優化智能輔助駕駛功能。按照地平線副總裁餘軼南的說法，“芯片+底層算法賦能是智能駕駛快速落地的關鍵，我們把客戶扶上馬，最後讓馬跑得越來越快。”

不同於Mobileye底層算法的封閉性，地平線提供開放性工具鏈算法，除了提供芯片硬件支持，也配有軟件堆棧工具，讓車企有參與度。早前理想使用EyeQ4時，由於Mobileye黑盒子的封閉性，在解決Mobileye黑盒子中國道路問題時，理想只能自行在Mobileye前視攝像頭旁增設一個攝像頭，用於道路數據採集，對輔助駕駛系統的算法訓練和優化。同樣使用EyeQ4的蔚來ES6、EC6等車型，在開發NIO Pilot領航輔助時，也因爲Mobileye封裝設計不支持車企自行修改算法，不得不將自研的算法寫進另一枚芯片中，整車系統運行邏輯更復雜也更低效。

國產芯片廠商在開放性和服務方面顯然做得更好，但複雜場景下大算力芯片的博弈纔是搶灘前裝市場的硬核實力。高級別輔助駕駛應用場景日趨多元化，從路況相對單一的高速發展至複雜的城市道路，而中國城市道路還存在特有的場景（外賣配送、灑水車等異性車輛）也對芯片算法提出更高的要求，需要更高算力的芯片支持。

同時，硬件冗餘設計是智能汽車產業的共性，高級別輔助駕駛發展迭代速度快，需要芯片廠商提供2-3年的算力冗餘設計。以蔚來ET7爲例，共配有4枚Orin芯片共同工作，算力達到1000TOPS級別。芯片算力越高意味着處理複雜場景能力越強，車企在芯片算力領域也開啓新一輪軍備競賽。現階段，單顆芯片算力達到百TOPS的量產芯片，一家是英偉達，另一家是地平線。

軟件定義汽車大背景下，算法扮演的角色愈發重要，算力則能最大程度發揮算法效能。根據地平線方面提供的數據顯示，英偉達Orin算力高於征程5。但在實測中，征程5在平均幀率、同精度能效上的表現更勝一籌。

與此同時，地平線在本土市場具有研發團隊，也是國內唯一實現車規級人工智能芯片量產前裝的芯片廠商。正如李想在理想one 2021款發佈會上所提到的，地平線派團隊入駐理想工廠，一同加班到半夜，關於輔助駕駛的需求地平線方面能及時跟進。這是遠在以色列的Mobileye無法提供的技術支持。

在典型Backbone1080P模型上，征程5的AI性能和Orin-X不相伯仲，但能效是Orin-X的330%；在優選高效模型下，軟硬結合後征程5性能超過Orin-X，能效高達Orin-X的870%。

征程5的良好表現也爲地平線帶來大量訂單。今年4月21日，比亞迪和地平線宣佈合作，征程5芯片將於明年在比亞迪車型上量產前裝。時隔一週，地平線又和自遊家汽車達成定點合作，其首款車型也採用征程5芯片。今年5月，一汽紅旗表示將採用征程5打造智能駕駛域控制器，預計2023年多款車型採用征程5。

與此同時，華爲昇騰芯片則是拿到長城旗下品牌WEY和機甲龍的訂單，以及部分奧迪車型的訂單。越來越多的國內主機廠選擇本土芯片供應商。

結語

昔日ADAS芯片龍頭Mobileye已顯疲態，資料顯示，2017年至2020年，Mobileye芯片年出貨量分別爲870萬顆、1240萬顆、1750萬顆和1930萬顆，年增長率分別爲45%、43%、41%、10%。

芯片出貨量增速放緩，Mobileye也在積極求變。今年國際消費電子展，Mobileye一口氣發佈了三顆自動駕駛芯片，其中一顆面向L4級自動駕駛的芯片EyeQ Ultra，另外兩顆基於L2級自動駕駛的迭代芯片EyeQ6L、EyeQ6H。

據悉，EyeQ Ultra製程爲5納米，算力達到176TOPS，預計2023年提供樣品，2025年量產前裝。

不同於消費電子芯片，車規級芯片對使用壽命、安全性、可靠性、質量一致性要求更高。車規級芯片的工作溫度範圍爲-40℃~155℃，一般設計壽命爲15年或20萬公里，其百萬規模芯片中允許出錯概率要無限接近於0。

車規級芯片從設計到量產要經歷一個漫長的過程。處理器設計流片預計耗時18-24個月的時間，車規級認證系統方案開發再需要12-18個月，再到車型導入測試驗證同樣需要12個月-24個月，最後才能量產前裝，整個過程大概需要三到五年。

值得注意的是，在百TOPS級芯片市場，Mobileye失去先發優勢，而國產車規級芯片終於具備和國際芯片巨頭直接對話的能力。