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AI汽车芯片第一家：换路奇袭记

晰数塔互联网快讯
2021-04-07 19:43

编者按：本文来自微信公众号“车云”（ID:cheyunwang），作者：杨璐，36氪经授权发布。

“今天所有AI领域故事的开端”——缘于一次竞拍收购。近日，一本名为《Genius Makers》的新书向世人揭示了一段AI往事。

2013年3月，当时Google花费4400万美元收购了多伦多大学的一家AI初创公司 DNNResearch。值得一提的是，这场收购以拍卖的形式进行，但出价最高的并不是Google，而是另一家中国公司百度，当时参与竞标的代表人是余凯。

两年后的2015年，余凯离开百度，成立了AI芯片公司——地平线。再到六年后的今天，地平线成为国内首家做到前装量产的自主AI芯片企业。

DNNResearch创始团队

回到当年那场收购，受限于DNNResearch创始人Hinton的身体状况等因素，Hinton选择了本土公司Google。百度虽没能赢得最后的竞标，但这段经历让百度也让余凯意识到了人工智能在未来几年的重要性，一场AI江湖的交手已不可避免。

早在2015年，车云菌曾与地平线创始人余凯进行过一次交流，当时地平线还在筹备中，余凯还在百度没办完离职手续，那时余凯称，“我要做的就是把深度神经网络放置在芯片中，也就是机器人的大脑芯片，实现从万物互联到万物智能。”

做芯片不是跟风

地平线的AI芯片在去年实现量产，恰逢自去年起，汽车缺芯事件愈演愈烈，从企业到行业再到国家政策层面，都对缺芯现象进行了发声。普遍观点认为，芯片缺芯是由于疫情导致上游代工厂对汽车芯片的出厂预期不足，这一现象今年就会得到缓解。另一方面，智能汽车的发展脚步加快，汽车芯片的数量需求急剧增加。

芯片市场供不应求，芯片企业迅速增多。企查查数据显示，目前我国芯片相关企业6.65万家，2020年新注册2.28万家，同比大涨195%。今年前两个月同比增长更是达到了378%。造芯企业一时间多了起来，尤其在自主研发能力着重强调的环境背景下，形成一片造芯热潮。

此时，地平线量产的声浪很高，融资的消息又不时传出，俨然像一只AI芯片赛道的网红选手，但余凯却否认了这一点。

至于为什么选择做汽车AI芯片，地平线称是源于对产业发展趋势的预判。

之所以选择汽车、做汽车AI芯片，是因为汽车将是最大最全面的智能终端。智能汽车将主动去感知自己所处的环境、人的状态，再在复杂的场景下，主动地去做交互、决策和控制。智能汽车的芯片相比传统汽车，数量将成倍增长，地平线预判到2030年，车载芯片的产能将超过智能手机。

余凯及整个团队认为，公司是选定了方向，而不是跟风造芯。余凯说，当初在2015年打算制造AI芯片的时候，还是一件很夸张的事。

起初，投资人并不看好地平线，融资对于当时的地平线很艰难。从2015年拿到天使轮投资，直到一年后才拿到pre-A轮融资。从目前全球半导体公司的发展情况来看，单独做汽车AI芯片的企业几乎没有，地平线自称第一家。

不做通用芯片，只做“智能机器人”

未来，智能汽车或许是最大的智能机器人，而智能芯片就是智能汽车的数字发动机。在这个过程中，地平线选择从软件切入，软件是硬件的计算架构，硬件中有核心的软件系统，这个核心系统慢慢会形成机器人时代的操作系统。

地平线智能驾驶产品矩阵

软件定义汽车的发展趋势，汽车业早有预见。余凯解释称，车载硬件的芯片架构发展路径是从分布式的上百个小的ECU到相对集中的域控计算再到中央计算。在中央计算平台上软件跟硬件可以通过操作系统实现分离，上面是应用软件，更底层是芯片，这样一来就可以通过更新软件来实现功能的更新。

这就意味着实现与软件的结合，就要把硬件推向中央计算。当初博世认为要到2025年才能实现中央计算架构，事实上，特斯拉在2019年4月已经实现，并且是通过搭载自研芯片的方式。

有特斯拉的案例在前，地平线认为AI芯片的突破口相比于算力的大小，更重要的还是落地的快慢，于是把关键点放在了快速商业化上，这也是地平线为何在短短6年就能实现AI汽车芯片的前装量产。

具体而言，当前智能汽车发展的核心瓶颈是算力不足，但受摩尔定律的功耗限制，追求纯算力突破并不可持续。余凯认为，算力也并不代表汽车智能芯片“真实性能”，芯片计算效率也同样需要关注。正如对于汽车来说，马力（单位: HP）不如百公里加速时间（单位：秒）更真实反映整车动力性能，算力（单位: TOPS）并不反映汽车智能芯片实际性能，而每秒准确识别帧率MAPS（单位: FPS）才是更真实的性能指标。

特斯拉的FSD曾与英伟达芯片进行过比对，从DrivePX2到FSD，算力是增加了3倍，而真实性能即FPS是增加了21倍。英伟达芯片在物理算力转化成FPS的效率较低，是因为英伟达的芯片是通用型，不仅仅做自动驾驶计算。但地平线声称，就是光做“四个轮子”上面所需要的计算，把算力向FPS的转化效率看作重要指标。

另一方面，从代工产能的角度看，算力的一味高度增长也不够现实。台积电声称，从7nm到5nm再到3nm，每提高一个制程，三年时间里大概要投入1000亿美元。而造车企业以蔚来举例，十年内预计投入是1000亿人民币，由此看出台积电生产新一代高端芯片的投资是巨大的，一度快速增长算力迭代产品令代工商举步维艰。

六年拿到一张入场券

与英伟达、高通等芯片供应商相比，地平线看起来太年轻。即便只专注于四个轮子上的AI计算，真正实现量产也有挑战。

首先，芯片的开发周期较长，从研发、测试验证、再到车型的定点导入最后产品上市时间整个周期要4~5年时间。芯片随着车型的开发进程走，在造车之前，芯片还要提前进行本身的开发，以及对未来的超配打好提前量。

其次，对于主机厂而言，并不是谁都敢第一个吃螃蟹。地平线这样的初创企业，要打败几十年的、技术经验比较成熟的芯片供应商，必须要过的难关就是得到车企的信任。

去年，地平线推出征程2、征程3，刚好赶上智能汽车的窗口期，拿到了一张入场券。征程2是中国首款车规级AI 芯片，已经搭载在长安UNIT、UNIK，奇瑞蚂蚁和上汽智己四款车型上。征程3的前装量产车型已定，将在今年年内公布。但余凯透露，国内10~20万、20~30万以及30万以上，自主品牌销量第一的车型已经搭载了地平线的AI芯片。另外，征程5也将在明年下半年量产，其面向高等级自动驾驶场景，单芯片达到96 TOPS的AI算力，支持16路摄像头，可支持L3-L4级自动驾驶，目前正在与上汽集团进行预研合作。

成立六年的地平线正好在智能汽车爆发的当口，上了车。从PC终端时代起，因特尔、微软占据了芯片计算与操作系统的垄断地位；智能手机时代，高通成为巨头。前两次终端浪潮，中国自主品牌没能分得一块蛋糕，到了智能汽车时代，情况或许发生转变。

余凯也直言，在智能汽车的战场开局的时刻，算是拿到了一张决赛入场券，但这场决赛非常亏，因为时间窗口太短，终端品牌的收敛速度不会非常快，但是底层的计算平台芯片跟操作系统的收敛速度非常快，就是一种赢者通吃效应。所以未来三年，地平线的目标是在AI汽车芯片市场中站稳脚跟，成为国内第一品牌，这对地平线也是巨大的考验。

换路捞金主

如果留给地平线的时间只有三年，那么合作路线决定生死。近来，地平线积极与主机厂达成战略合作，目前合作的车厂有奥迪、一汽红旗、上汽集团、广汽集团、长安汽车、比亚迪、理想汽车、长城汽车等。

地平线选择的合作路线有三条，一是将汽车产业链上游的合作伙伴纳入生态当中，让他们的先进技术如感知单元赋能汽车行业；二是帮助传统Tier 1供应商，实现软件化、智能化升级；三是优化车内应用生态，最终服务于车企。贯穿产业链上下游，把以前传统的交付模式变成与主机厂协同合作的模式，并逐步打破车企对于自主芯片的信任屏障。

不过，现在特斯拉已经率先自行研发AI芯片，蔚来等都声称将投入自研芯片，主机厂造芯片的课题摆在芯片企业面前。对此地平线称，这要看主机厂的选择，更多的车企还是会选择效率更高的路径。而车企选择地平线，其成本也是一大优势，本地协同效率相对更高，沟通成本更低。