*本文转载自 autocarweekly 公众号
作者：Karakush
产业变革来临的时候，你都不知道下一个要去蹲谁家的门口。
经过去年，很多车企想必都对此深有体会。芯片问题不得解，使得车企开始直接勾兑芯片厂，有的特设 「保供办」 去蹲，有的老总亲自上门蹲。原本中间隔着 Tier 1 或者好几层其他角色的总汇三明治关系，变成了酸瓜贴切片，背靠背脸对脸地亲密起来。
车家不幸 「链」 家幸。供应链安全没有那么安全，车企油然而生的危机感不仅针对眼下缺货正夯的老屁股，也延伸到对自动驾驶芯片的未来警惕。这为不少专精特新的芯片厂铺上致富之路。
前两天我们和一家本土的自动驾驶芯片公司黑芝麻智能聊了一聊，发现那些原本难以撼树的蚍蜉小司，等来了一个上车的机会。站在产业层面，不可再小瞧缘槐蚂蚁汁稀肉少，对待发展的事物必须用发展的眼光，你正在凝视的或将是指日可待的一个个明日帝国。
过去十年，中国汽车产业转型最成功的一笔，并不是比亚迪或蔚小理，而是跑出了宁德时代这样的万亿级供应链企业，其劲头压过任何一家新能源车企。随着智能驾驶走向商业化成熟，未来我们有没有机会再成长出更多的宁德，比如在芯片领域，也有一家或一群在全球具备代表性和领先性的企业呢？
今天这是可以大胆想象的事。
白嫖时代一张车票
外界对于黑芝麻智能最大的印象，如果有的话，大概是去年 9 月小米长江产业基金领投其 C 轮融资。黑芝麻成为小米造车粗粮宇宙的一个注脚。
实际上，彼时黑芝麻已经硕果颇丰，于 2020 年发布了 A1000 芯片，是国内最早的大算力芯片，单颗达到 58～116 TOPS，领先同行一年时间；去年又发布了 A1000Pro，单颗达到 106 TOPS（INT8）/196 TOPS（INT4），属于国产最强、国际一流的水平。
你或许在别处的通稿里也见过最早最大的提法。黑芝麻的衡量标准是流片（也就是试生产）成功，按车企可以拿到手的大算力自动驾驶芯片，「目前我们（黑芝麻）是唯一一家」。今年他们将逐步量产上车，具体车型信息需要等到合作车企官宣。
尽管如此，它的名气一如名字那么芝麻。成立五年，前三年都在专注自研芯片核心 IP。相比购买通用 IP，好处是性能提升，特别是一些与产品功能相关的定制开发，和下游产品生态能建立紧密耦合。
用人类的中文解释，目前两个核心 IP，一个是 ISP 数字图像处理单元，可以让传感器收集到的图像数据在不同的光照变化下也能取得比较均一的效果。比如车辆进出隧道时，会经历天亮到天黑、天黑到天亮的过程，阴影或眩光有时会闪花我们的钛合金人眼，芯片也会受到相同的影响，要通过 ISP 进行一些前端处理，后端算法就能发挥更好的效果。
另一个是 NPU 深度神经网络加速单元。汽车对于传感器收集来的车辆、行人、车道线、交通灯等等各种环境数据，需要进行识别分析，把环境抽象成地图和障碍物，才能理解这个世界，进一步做成自动驾驶功能。而 NPU 可以让工程师在研发环境下基于电脑做的模型，直接放到车上高效运行。
以上是为了说明，这是一家产品上、技术上都有两把刷子的公司。并且能做到符合车规 —— 在市面几千家芯片设计公司中，能做车规级的只占 1%。
然而在汽车产业，才华仅仅是通向成功的一个必要非充分要素。
过去，中国芯片设计公司大都绕开汽车。一是看不到回报，难度又大、周期又长，做一颗芯片，从开始定义到最终上车问世，需要 5 年，5 年内都不会产生收入；二是很难找到出口，一家野生的创业新公司几乎没可能进入传统车企相对封闭的供应商体系。
现在，新的转机和漫天星斗，正在缀满略略撩开的天空。
首先是汽车向电子产品转型。传统燃油车上大概四五百颗芯片，到这一代智能电动车普遍都有一千颗以上，高端车型甚至要三千颗。增量并不源自既有的几十种芯片暴力复制，而是出现很多新的芯片需求，为创业公司的新产品线提供机会。
其次供应链危机促使车企重视建立本土的供应商体系，更关注芯片的来源产地、供应质量、可维护性和可持续性，为新的供应商进入开门。
早三年，没有可能。自动驾驶在 2018 年经历一个行业波谷，到 2020 年下半年重新腾飞。彼时黑芝麻正好推出第一款大算力芯片，经过一年被车企接受，再经过一年准备量产，节奏踩点精准，今年推出具备时间优势。
晚三年，也没有可能。最好的时间窗口只有三到五年，之后逐渐关闭。无论技术如何迭代，汽车行业本身还是会保持相对保守的特性。这和消费电子不同，供应商一代没有赶上，八个月后下一代机会又来了。到 2025 年以后，车企新的供应商体系建立完整，不会留很多机会给后面的新公司。
「我们正处在做这件事能遇到的最好的时代。」
对于国内这批芯片公司而言，接下来他们都需要通过拿下更多车企、更多车型，迭代产品、成熟技术，迅速建立自己不可取代的位置。
现在业界自动驾驶芯片首要考虑还是英伟达、高通等外国厂商。尤其是英伟达，除了产品领先成熟，还反向为车企提供一种智能化的品牌背书，买一送一令同行望不及项背。
相比之下，国产芯片占有率极低，高情商的说法是，「未来国产头部增长空间巨大」—— 事实机会也确实有。自动驾驶芯片领域是一个深蓝海，市场空间充沛，由于门槛相对高，玩家可预见地少，而提供大算力芯片兼具服务精神的更是少之又少。
这成为国内创业公司的优势。
用便宜不挑活，感动中国
国内创业公司的态度大都比较端正，便宜不挑活，用官方话术就是 「具备灵活的商业模式」，足够柔软、足够努力。比如黑芝麻为了方便客户上手，除了芯片也提供全栈算法；如果客户有别的算法资源，也可以做嵌套融合。
事实上，从新产品定义的阶段，他们就会优先征求国内车企下一代功能点、性能点，以此去调整、定制芯片和系统，技术演进节奏贴着车企需求走，每一个晶元都在呐喊服务。
相比态度，真正的差异还在于合作模式。当国外芯片厂还在通过 Tier 1 接触车企，国内这批创业公司在尝试直接跟车企对接。贴身服务，不仅对需求和反馈的响应会更快，合作模式本身反映出在从传统汽车过渡到智能汽车的过程中，产业结构已经发生变化，芯片厂和车企的关系将更加纠缠，话语权和重要性也将逐渐吃重。
在传统的供应链结构中，芯片厂属于 Tier 2，车企一般只对接到 Tier 1，两者没什么关联。以中国自主车企来说，早期研发能力或者提需求的能力相对较弱，把需求提到 Tier 1，Tier 1 打包技术提供一个黑盒，车企出高一些的费用买下来。所以原本的格局下，车企把控产品，技术推动在 Tier 1。
到这一代智能汽车，越来越多车企开始承担引领技术走向的角色。无论是新势力，还是力图转型的传统车企，都在扩展智能化、电动化的能力，想要更多地参与到技术路线制定、掌握自己的技术点，以作出差异化，这必然带来对系统内部的深入研究，比如主动投入做一些前期 POC 和预研，去更上游进行快速学习。
其中当然包括自动驾驶芯片，很多时候，芯片不支持功能，终端就玩不出花样，车企非常重视这种决定未来走向的零部件。一些车企于是走到另一个极端 —— 自研芯片，尤其在前年某一个时间点达到峰值，多家车企相继被曝出自研计划。
苹果和特斯拉是牛 B 的范本，但是全栈封闭系统自研在每个行业都很难复制，这是由产业发展阶段决定的。无论苹果还是特斯拉，选择自研的时候都是早期得不到产业链支持。当他们成功定义技术方案，带动整个产业，后来者再想做类似的东西就不需要从头再发明一遍轮子。
现在芯片大厂和创业公司都投身自动驾驶芯片，相比车企，更专注领域，并且可以用更快的速度和更低成本来实现。从商业逻辑来说，芯片里头 60% 的东西是通用的，差异化就在 30～40%，所以最划算的方式还是找芯片公司定制。
当然这是芯片厂的企业级理解。现在仍旧有车企坚持单干，也会找黑芝麻作技术交流，对此黑芝麻表示，「客户希望，我们肯定都觉得好。」
至于未来芯片厂和车企的主流关系，有望从传统的 OEM-Tier 1-Tier 2，发展成 OEM-Tier 1.5。以前芯片厂是对 Tier 1 单一串联供货，现在则会跟车企逐个对接，看看到底需要什么，再联合 Tier 1 合作研发提供更完整的解决方案。
未来车企也会逐渐分化出多种形态。一类偏重客户需求和体验，做产品和品牌定义，技术方案更多依赖 Tier 1；也会有一类多迈出一步，承担起 Tier 0.5 的角色，和产业链一起打造拥有定制化特色的产品。
中国热土足以率先完成这样的转变。中国汽车市场智能化非常超前，只有中国车企热衷于装载 1000T，还能卷起来。其激进程度，对本土产业上游芯片能力提升也会起到拉动作用。
尽管这些 1000T 的现在还全部都是英伟达的客户。
如何让自主芯片强起来
未来，芯片厂最大的核心竞争力，还是会落到对车企和 Tier 1 的需求把握上。但是在放眼 100 之前，眼下 0-1 的市场竞争，仍是以硬件性能为导向，拿捏的艺术尚不足以彰显实力。
我们到底需要多少算力，什么样的硬件性能是宇宙的尽头？有两个观察维度。
从里往外看，算力作为一个卖点，起码旗舰车型或中高端车型需要标配甚至超配，它是吸引用户购买的重要原因，象征了汽车智能化的程度，即便两者不能说毫无关系，也谈不上一模一样。在现有消费认知阶段，算力越大越好。
从外往里看，现在汽车智能驾驶主要在 L2～L2+，算力要求不高，大几个 TOPS、最多 100TOPS 足够了。但是车厂需要为不断升级的软件、不断提升的体验作算力预埋，通过 OTA 累加功能，会用到更多算力。所以无论如何，大就是好。
对于任何电子产品，从 PC 到手机，在发展早期硬件性能先行都是一个必然规律，芯片性能先快速迭代提升，才能给软件和应用提供更强的功能支撑基础，才能发展软件和应用；提升到不会成为发展瓶颈的时候，卖点和创新点才会逐渐移动到软件和应用上。
汽车同理。人们高呼软件定义汽车的这些年，相较之下其实还是硬件取得了质的飞跃。芯片算力从六年前特斯拉用 Mobileye 仅 0.256 TOPS，一个现在看来属于智能地板的水平；到较为普及的骁龙 820 的 2.5 TOPS；到 2019 年特斯拉自研 HW3.0 提供 144 TOPS；到小鹏使用英伟达 Xavier 提供 30 TOPS；到今年英伟达 Orin 将在蔚来和智己上量产 1000+ TOPS。
软件体验远不及硬件数据增长得这么肉眼可见。这个过程汽车还没走完。
高性能的计算芯片，将成为未来电子电气架构的核心。现在大部分汽车还在采用分布式 ECU 架构，逐渐转向域控制架构，最终转向中央计算架构，越往后对芯片性能要求越高。在中央计算架构下，所有的计算会被归于一个芯片，随着技术、制程的提升，是有机会达到的，很多厂商都在提。
另一方面，算力竞备也不会无限制增长。有一种观点认为，1000～2000 TOPS 将是短期内算力增长的峰值，好比普通小汽车到四个轮子封顶，不会到五轮六轮，现在四颗芯片对能耗是很大的挑战。如何降低能耗、提升能效比、安全级别等等参数，会成为新的需求。
从现实出发，这些既是行业正在做的探索，也都是后话。如果把 0-1 的过程细分为芯片出样、客户定点、量产上车，所有国产大算力芯片处在二、三步之间。今年至关重要。
对于这些芯片厂来说，同行都不是对手。在一个增量市场，竞争激烈程度并不强，据说同行相见往往还坐下一道吃饭交流一下各自的进度。
更重要的是尽快证明自己，跑通规模，完成市场验证，体验良好，至少不崩。原本持币观望的车企，看看别家用得爽，是很容易跟进的，车企跟风起来，风都含泪直呼内行。先从本土企业开始提升份额；看上去激烈的主要是公关竞争。
只凭中国智能汽车产业，万山红遍，层林尽染，支持区区一二个世界级汽车芯片企业，还是有余的。
