北汽ARCFOX阿爾法Ｓ上搭載的智能駕駛計算平臺，是華為針對這款車定制開發的MDC Pro 610，算力高達400+ TOPS。而接下來，華為MDC將結合業界普遍的智能駕駛算力需求，基于MDC Pro 610的底層能力打造成面向所有車企客戶的平臺化標準化產品MDC 810。

實現L4級自動駕駛究竟需要多少算力？并沒有一個明確的答案，車企不太敢輕易下結論，而芯片廠商們的口徑則一直在變。

前幾年,有人說是300 TOPS；后來，有人說是500 TOPS；再后來，又有人說是1000 TOPS......從英偉達最近發布1000 TOPS算力的AI芯片Atlan來看，自動駕駛域控制器的算力應該很快就被“哄抬”到2000 TOPS以上。

而車企，無論自己在未來幾年的算法水平是否真的需要那么大的算力，也得或主動或被動地卷入這場“算力攀比賽”中，用某自動駕駛芯片公司銷售人員的話來說，這也是“內卷”。但沒辦法，在現在的大環境下，似乎只有大算力才能給車企足夠的“安全感”。

但在4月18日的MDC 810（算力400+ TOPS）發布會上，華為則強調，自動駕駛域控制器，不能光拼算力，還得看背后的工程能力。正是有了這種能力，華為才有底氣在發布會當日宣布“發布即量產”。

當前，200 TOPS以上高算力自動駕駛芯片的供應商只有英偉達、高通、華為，從目前已公開的信息來看，英偉達和高通最新款自動駕駛芯片的算力更高，并且，英偉達也拿下了最多的量產訂單，但這兩家公司的定位都是Tier 2，他們只賣芯片，卻缺乏系統集成經驗，而定位Tier 1的華為，則早已積累起了強大的整機工程能力。

固然，在軟硬件解耦的大趨勢下，會有越來越多的車企選擇繞開Tier 1直接跟芯片廠商談合作，但現階段，多數車企仍然不具備自己做自動駕駛域控制器的能力——即便有這個能力，在當前的機會成本也比較高，因此，他們仍然要委托一個Tier 1來負責集成工作。

因此，如果芯片廠商自己就可以提供域控制器，則車企的工作量便少了許多。

算力攀比與英偉達的“座次焦慮”

2016年9月29日，在GTC歐洲大會上，英偉達首次正式公布了下一代Tegra處理器，代號Xavier。按計劃，Xavier將基于臺積電16n制程生產，集成多達70億個晶體管，可在20 W的功耗下達到20 TOPS的算力。按英偉達最初的計劃，Xavier將于2017年底在臺積電流片。

在此之前，根據公開信息，正在規劃中的自動駕駛芯片中算力最高的是Mobileye的EyeQ 5——最高功耗5 W，算力12 TOPS。由此看，英偉達的Xavier是瞄著“第一”的位置而來的。

不過，到了2017年12月，已經被英特爾收購的Mobileye卻宣布EyeQ 5將推出12 TOPS和24 TOPS兩個版本。有了24 TOPS的EyeQ 5，20 TOPS的Xavier就很難保住“第一”的位子了。 

事實上，不服輸的英偉達早已經“先發制人”了——2017年10月11日，在德國慕尼黑舉行的GPU技術大會上,英偉達公布的Xavier參數已經升級至：12nm、90億個晶體管、30 TOPS了，相應地，功耗也升級至30 W。

在這次大會上，英偉達還推出了一款號稱“面向L4級自動駕駛”的計算平臺Drive PX Pegasus，Drvie PX Pegasus包括了兩顆Xavier SoC 和兩顆基于圖靈架構的 GPU,算力能高達 320TOPS。盡管這款功耗高達500W的計算平臺完全不適合量產，但由于在它在那個階段屬于“算力之王”，仍然引起很多公司的濃厚興趣。

不幸的是，不屑一切代價追求大算力的Pegasus并未能在“第一”的位子上呆多久——2018年10月份，在華為全聯接大會上，華為推出的MDC 600算力高達352 TOPS，而功耗（352 W）卻比Pegasus低。

尤其讓英偉達感到緊張的是，當年華為MDC 600（技術預研版）使用的主芯片昇騰310算力高達16 TOPS，而功耗卻僅有8 W，能效為2 TOPS/W,遠高于同樣基于12 nm制程的Xavier（能效1 TOPS/W ）。

在被華為搶走自動駕駛算力冠軍的同時，英偉達跟特斯拉的合作關系也開始走向終結。特斯拉在2017年底首次正式承認了正在自研自動駕駛芯片，而在2018年8月份，特斯拉稱，自研芯片即將完成。

在2019年4月22日的“自動駕駛日”上，特斯拉正式公布了自研的FSD芯片的參數：16nm,72 TOPS,36 W。無論算力還是能效，都比Xavier高出一大截。

誠然，考慮到ASIC的高能效是以犧牲了一定的靈活性為前提的，拿ASIC芯片的算力和能效跟GPU比，對基于GPU核的Xavier“并不公平”，但在算力攀比的大背景下，很少有客戶會理性地去看這個問題，甚至連英偉達自己也被綁架了。

于是，2019年9月，在Xavier僅拿下小鵬一個量產客戶的情況下，英偉達依然迫不及待地發布了算力高達200 TOPS的7 nm自動駕駛芯片Orin。 

按計劃，Orin要到2023年才能量產。有人猜測，英偉達這么著急地推出Orin，就是被華為的MDC 600（技術預研版）給“刺激到了”。

不過，Orin并未能坐穩算力排行榜上的第一把交椅——它很快就被高通“斬落馬下”。

在2020年1月份的CES上，高通也發布了自動駕駛計算平臺Snapdragon Ride，該平臺可在130 W的功耗下實現700 TOPS的算力，彼時，有消息稱，Cruise和Argo都在使用高通的自動駕駛芯片做測試。

CES之后，多家中國車企開始跟高通接觸。據知情者透露，高通的自動駕駛芯片有SA9000A和SA9000B兩款，算力分別為200 TOPS和300 TOPS，跟英偉達Orin一樣，SA9000也是基于7nm制程的，但能效卻高達5 TOPS/W（Orin最初的版本能效是3 TOPS/W）。

高通的芯片在手機市場上和智能座艙市場上都有極強的競爭力，但其在自動駕駛市場上完全是一個新手，之前積累的優勢也未必能發揮出來——高通的強項是CPU，但在GPU方面的能力積累不足，而在自動駕駛的計算中，GPU核占的權重比較大。

小鵬自動駕駛副總裁吳新宙在加入小鵬之前曾擔任高通自動駕駛負責人,據稱小鵬也曾跟高通有過談判，小鵬最終并沒有選擇高通的Snapdragon Ride或SA9000,而是選擇了英偉達的Orin。

2020年9月份以來，理想、小鵬、蔚來、上汽知己、上汽R品牌等在做“硬件預埋”方案時紛紛選擇了Orin。看上去，英偉達已取得了階段性勝利，但在硬件軍備競賽的大背景下，算力再多都是“不夠用”，因此，英偉達仍不能高枕無憂。

有幾則小插曲：

1.Orin原計劃是在2023年量產，但為了配合理想X01的上市節奏，黃仁勛親自拍板決定將量產時間提交前到2022年；

2.Orin的功耗，最初說是67 W，但在2020年9月份跟理想合作的發布會前后被后調整到45 W；

3.Orin的算力，從發布到跟理想合作時，對外說的都是200 TOPS，但到了2021年1月份蔚來ET 7發布會的時候，算力升級至254 TOPS。

本來，量產時間提前一年就已經很倉促了，而英偉達卻又先后來了一次降功耗與一次算力升級，這個就很令人好奇了——如果已經有樣品了，那功耗降低及算力升級就需要重新設計、重新流片（可能是重來了2次）；而如果還沒有樣品，則功耗降低及算力升級就應該只是在PPT上“降低”或“升級”。

此外，高通SA9000目前也停留在樣品階段。而2020年9月底的北京車展上，筆者在華為的展臺上了解到，其算力高達160 TOPS的MDC 610所用的芯片，在美國制裁之前已經有了備貨。

也是在那次北京車展期間，Momenta公司CEO曹旭東在一場演講中說，“MDC 610在已量產的自動駕駛計算平臺中是算力最高的”。

2021年4月12日，對“排座次”看得很重的英偉達又發布了全新的自動駕駛SoC Atlan，單顆SoC的算力能夠達到1000 TOPS，相比Orin SoC算力提升接近4倍。

不過，據佐思產研近日在《詳解英偉達最新自動駕駛芯片-Atlan》一文中的評論，Altan實如此大算力的前提是高算力是“不太考慮成本，不太考慮功耗”。

作者還指出，英偉達推出Atlan的一個用意是“拉上對手做算力軍備競賽，在宣傳上大造聲勢，壓迫對手必須跟進算力游戲，直到拖垮對手”“其他廠家恐怕不會跟進這種算力數字游戲，這脫離了實際需求。Orin恐怕將是英偉達未來數年的主力產品。”

此外，Altlan要到2023年才能向開發者提供樣品，至于量產裝車時間，則要等到2025年了。

算力再牛，如果一時半會兒還無法提供樣品，便不能為客戶創造任何價值。

也是在那那天，筆者無意間在華為MDC平臺負責市場營銷的一個朋友的朋友圈那里看到一句話“不比期貨吹牛逼，只拼現貨真實力”。而最近憑強大的自動駕駛能力屢屢登上熱搜的北汽ARCFOX阿爾法S上搭載的自動駕駛計算平臺，便是華為為這款車定制開發的“現貨”MDC Pro 610。

MDC Pro 610總算力高達400+ TOPS。看起來，算力比不上4顆英偉達的Orin，但勝在“有現貨”。

話說，近幾天，當華為跟北汽極狐合作的自動駕駛汽車在城區開放道路上跑的視頻火起來后，許多業內人士都非常震驚，有朋友來問我的看法，我的回答是：

“我絲毫不感到意外。這些年，自動駕駛圈有個風氣很不好，很多公司，還沒有想清楚要不要做一件事的時候就開始放出說‘我計劃做’，做到30分的時候，說‘馬上做好’，只做到60分的時候，開始強調自己‘已經是第一了’；

而我發現，華為的風格則是，如果他們說‘我打算做’，就已經做到30分了，如果說“正在做”，就已經做到60分了，等到搞發布會的時候，差不多已經做到80分了，甚至是已經有可交付的成熟產品了。

這是華為在長期做To B業務的過程中形成的一種習慣。他們這么搞，往往使競爭對手很難跟進。”

言歸正傳，華為對MDC 810做了大量備貨，卻一直秘而不宣，這也是跟其長期以來“少說多做”的文化一脈相承的。

接下來，華為MDC將堅持平臺化標準化的研發布局，結合業界普遍的智能駕駛算力需求，基于MDC Pro 610的底層能力打造成面向所有車企客戶的平臺化產品MDC 810。

英偉達和高通為什么只賣芯片，不賣“盒子”？

細心的朋友應該已經注意到了，華為MDC產品在市場推廣中很少提芯片的具體參數，而是直接講整個MDC平臺的總算力、整體功耗等。這是由華為自動駕駛業務的商業模式決定的——不單獨賣芯片，而是“賣盒子”。

所謂“賣盒子”，是指華為提供包括自動駕駛芯片、操作系統、算法、傳感器方案、開發工具鏈在內的全棧式解決方案（包括但又不局限于域控制器）。這套全棧式方案，已經過 ISO 26262 ASLD認證，并即將搭載在北汽、長安跟華為合作的量產車上。

當然，在提供盒子的同時，華為又保持足夠高的開放性，比如，客戶可以自己決定算法怎么寫、傳感器怎么搭配。此外，華為不會跟車企爭奪對數據的控制權。

相比之下，英偉達和高通主要是提供芯片和開發工具鏈，“盒子”主要由車企指定的Tier 1來完成。比如，在英偉達跟小鵬和理想的合作中，“盒子”的工作由德賽西威來承擔。

在軟硬件解耦的大趨勢下，有不少車企是希望自己寫算法、設計傳感器方案的，因此，他們也傾向于只從芯片廠商那里買芯片，然后再跟Tier 1合作做“盒子”；但還有不少車企，現在比較著急在量產車上搭載自動駕駛套件，而自研算法、自己設計合作卻又來不及，那么，對這些客戶，如果芯片廠商直接提供包括算法在內的“盒子”，反而是更好的選擇。

即便是那些具備自研算法能力、只從芯片廠商那里買芯片的車企，也應該很快會意識到，并非“只要有了芯片，搞個域控制器很容易”。事實上，“從算法到盒子”的過程，充滿了各種“坑爹”的工程挑戰。如果選擇的“盒子集成商”（Tier 1）不夠給力，車企的自動駕駛量產進度便會被拖延；或者是，盡管如期交付了，但效果跟預期有差距。

這個時候，如果芯片廠商有很強的系統集成能力，能把“盒子”做得很好，則車企便可選擇從芯片供應商這里這里買回整個盒子的硬件部分及操作系統、工具鏈，然后再注入自己寫的算法。

站在車企的角度看，與只賣芯片相比，芯片廠商“賣盒子”還有一個重大好處是:責任比較清晰，出了問題，他們只找盒子供應商就行了，而不是被芯片廠商、操作系統廠商及域控制器供應商互相“踢皮球”。

此外，即將成為潮流的“硬件升級”趨勢，客觀上也利好能提供“整個盒子的芯片廠商。

談“硬件升級”之前，需要先談談現在比較流行的“硬件預埋”。正如我們在本本文開頭所說，L4級自動駕駛究竟需要多少算力，誰也沒個準數；事實上，我們看到的是，這個“多少才算夠用”的標準，正在持續升級。

特斯拉在2016年下半年推出Autopilot 2.0的時候說是“可支持L4的硬件”，后來發現不夠，又在2017年夏天加了兩顆小芯片，升級至Autopilot 2.5；再后來，發現2.5也不夠用，于是又推出了Hardware3.0硬件。Hardware 3.0號稱能滿足L4的需求，但如今特斯拉又在搞4.0的硬件，新版硬件打算在2021年底之前量產， 這就等于承認了3.0硬件的算力是“不夠用的”。

此外，心細的朋友應該早就注意到了，英偉達的Xaiver，之前說是“L4芯片”，現在卻只敢在L2市場上玩了。Orin之前說是L4芯片，但也許等Atlan量產之后，Orin會被歸為“L2芯片”。

所以，我們需要設想一個問題：過幾年，若芯片廠商們紛紛推出了算力高達2000 TOPS的低功耗芯片/計算平臺，那些現在預埋了“可支持L4的硬件（算力1000 TOPS左右）”的車企們還能“坐得住”不？

由于芯片的迭代周期短于車的壽命周期，因此，特斯拉、理想、豐田等有前瞻性的車企在做“硬件預埋”的同時，還會為“硬件升級”做準備，即當預埋的硬件不能滿足更高等級自動駕駛功能對數據處理的需求時，可對硬件進行升級，這需要車輛設計之初便預留好相應的硬件接口。若不能直接升級，就需要在改款版本中采納新的硬件。

在應對“硬件升級”趨勢時，華為這種“賣盒子”的公司，顯然會比英偉達和高通這種只賣芯片的公司有更大的優勢。事實上，華為早就為此做好了準備。在去年9月份的北京車展上，華為展出的MDC 610與MDC 210的尺寸及接口完全一樣，就是為了保證日后做硬件升級時能“即插即用”。

相比之下，芯片廠商如果不做盒子，則在后續車企需要做“硬件升級”時，進度可能會被盒子集成商給拖累。

英偉達曾基于Xavier芯片做過DRIVE PX2 Parker 、DRIVE Xavier、DRIVE Pegasus等盒子，但都是定位于“開發板”（用于功能驗證與技術培訓之類的），而不適合量產，否則就不必讓德賽西威基于Xaiver芯片又專門做一個IPU03盒子了。

從理論上講，對英偉達和高通來說，在賣芯片之余再增加一個“賣盒子”的選項，是比只賣芯片更好的選擇。然而，他們為什么沒有這么做呢？

答案是：工程化能力不足。尤其是，高通從來就沒有做過整機產品。

工程技術能力，類似于日本的“工匠精神”，表面看起來“單調枯燥”，實則有很高的壁壘。

比如，你能不能搞定散熱問題？

算力比較小的“盒子”，因為功耗比較低，可以自然散熱，既不需要風扇也不需要液冷；但通常只有功耗在30W以下的產品才可以自然散熱，一旦功耗超過30W，便很難自然散熱，如果散熱問題處理不好，溫度會急劇上升、發燙，導致產品的壽命和穩定性都會受到影響。

并且，無論制程多高，算力的提升總會帶來功耗的上升，至于通過優化架構來降低芯片功耗，往往只能使功耗問題得以緩解，而不能根治，這意味著，算力的提升也必然會對系統的散熱能力提出很大的挑戰；而散熱問題如果處理不好，則會嚴重影響產品的可靠性。

比如，搭載在乘用車上的“盒子”主要靠液冷散熱，沒有風扇，即便氣密性做得很好，盒子里面還是會有少量空氣存在，如果外面的溫度變低而里面的溫度比高，當里面的水汽碰到“盒子”冰冷的殼，就很容易液化；

有時，底蓋下面結的露水，如果處理不好，就會滴到電路板上，導致電路板被燒毀。

需要再強調一下：做芯片時，實現低功耗是壁壘；但在芯片算力既定、做“盒子”的時候，如何處理高功耗下的散熱問題，則是個很高的壁壘。遺憾的是，在算力競賽的熱潮下，后一種壁壘往往被忽略了。

傳統汽車時代，由于電子元器件占比不高，并且ECU算力普遍比較小，功率也不太高，因此，中小型Tier 1們沒必要經常去處理散熱問題，也這導致他們在應對自動駕駛域控制器的散熱問題時經驗不足。

再比如，電路板上的線怎么排布？間距太大會占用板子面積，導致空間不夠用；間距太小，則信號干擾會比較嚴重，進而導致產品性能極不穩定。

再比如，電子元器件用的膠水能不能防浸水？有些經驗不足的Tier 1出于成本的考量選擇了價格比較低的膠水，結果，只能防潑水，卻不能防浸水。 

工廠技術能力方面的壁壘，往往是靠花足夠的時間來街壘的。而華為在做基站的過程中就已積累起了散熱及精密制造等工程技術能力。

大算力自動駕駛芯片的市場格局性對穩定

除英偉達、高通和華為外，大算力自動駕駛芯片市場也許還會有一個很容易被忽略的潛在玩家：Waymo。

因為“看不上”別的公司做的芯片，Waymo已經自研了自動駕駛芯片，該芯片將由三星代工。而自2019年下半年以來，Waymo開始探索在做Robtaxi運營商的同時也做Tier 1，為車企提供包括自動駕駛操作系統、算法、芯片、激光雷達、毫米波雷達在內的全棧式方案。

以Tier 1身份出現的Waymo，在商業模式上跟華為極為相似。但有個重大區別是：Waymo是個軟件出身的公司，完全沒有做硬件的基因，他們的，他們的“盒子”集成工作，會交給麥格納來完成。

理論上講，如果Waymo這一條路能走通，則英偉達、高通、華為在自動駕駛市場上的份額都會減少。但現實也許并不會朝著Waymo設計的劇本走。

華為跟北汽合作的車上，裝了3顆激光雷達+6顆毫米波雷達+13顆攝像頭，相比之下，Waymo的車上裝了5顆激光雷達，而攝像頭則多達29顆，這完全就沒有考慮到量產的可行性，沒有成本意識。

從John Krafcik的下課看，Waymo也許已經意識到直接做L4的路線走不通，接下來，他們計劃跟車企合作攻前裝量產（L2+）市場，傳感器方案也會“減配”。但是，對Waymo來說，做L2市場的Tier 1，也許比做Robotaxi運營商更難。

因為，在做Robotaxi業務的時候，Waymo自己就是甲方，可以自己定義需求，買車和元器件來集成就行了；但如果做Tier 1，他們還需要先搞定Tier 2甚至Tier 3，不僅確保各種零部件的質量沒問題，還要控制好成本，這似乎已經遠遠超出了Waymo的能力。

此外，Waymo原來L4的算法架構，都是基于5顆激光雷達做的，現在做L2+，傳感器已經減配了，你的算法架構能不調整嗎？

由儉入奢易，但由奢入儉難，在傳感器減配后，Waymo會經歷相當長一段“陣痛期”。

更糟糕的是，盡管Waymo終于放心身段給車企做“乙方”了，車企們也未必買賬。

Waymo在去年上半年的30億美元融資中，沒有一家整車企業參與投資；也就是說，暫時，還沒有一家車企跟Waymo這個潛在的“技術供應商”深度捆綁。

也許，以是否投資Waymo為標準，可以把汽車制造商們分兩種：有錢但不愿意投的；想投但沒錢的。

先看看那些“有錢的”頭部車企吧:

大眾-福特、豐田、通用-本田這些公司/聯盟，都已經為自研自動駕駛砸下了至少50億美元的資金；

寶馬已跟Mobileye深度結盟，戴姆勒的乘用車已跟英偉達深度結盟，只在卡車業務上跟Waymo合作（但仍未放棄自研自動駕駛卡車技術）。

現代已出資16億美元跟安波福成立了合資公司......

不排除這些車企會在局部市場上拿出幾百輛、甚至幾十輛車跟Waymo做一些探索性的合作，但也僅此而已。

實際上，肯做Waymo的客戶（搭載Waymo的自動駕駛技術去做運營）的，也僅限于一些比較弱勢的車企，至少是一些在自動駕駛領域存在感不強的車企。

但Waymo跟這些“弱勢車企”的關系并不牢固。

如Waymo的第一個車企客戶雷諾日產三菱。在戈恩事件后，雷諾日產三菱聯盟的關系能否持續，還存在很大疑問。假如聯盟解體，之前跟Waymo簽的協議能否照常履行？

FCA，雖然可能跟Waymo合作在意大利開展出行運營，但該公司早在2017年便加入了寶馬-英特爾-Mobileye-德爾福的聯盟，旗下瑪莎拉蒂也確實已打算使用該聯盟開發的自動駕駛技術。

目前給Waymo做供應商的捷豹路虎，好像并不打算再做Waymo的客戶了。因為，該公司在2020年初剛已美國第二大出行公司Lyft投入了2500萬美元，合作開發自動駕駛技術。

Waymo在2020年6月份跟沃爾沃達成了合作，但據沃沃爾一位曾參與過合作談判的人士透露，其實雙方合作的性質仍然是“沃爾沃賣車給Waymo”，而非“沃爾沃采用Waymo的自動駕駛技術”。

實際上，Waymo的技術授權模式喊了至少有兩年時間了，卻沒有什么斬獲。

因為車企不愿意做“富士康”，所以，Waymo覺得做運營商不容易；但技術授權這條路也不好走，因為，有進取心車企也不愿意做“惠普”“戴爾”或“安卓手機制造商”——即操作系統和芯片完全依賴供應商。

梳理后發現，車企中愿意做“惠普”“戴爾”的，應該主要是馬自達、斯巴魯、鈴木這種存在感更弱的中小車企了。

至于中國車企，鑒于中國市場上有那么多自動駕駛方案公司，而且頭部車企們自研自動駕駛技術的決心也很大，Waymo就別指望做他們的Tier 1了吧？

結合我們上面的種種分析來看，Waymo的技術授權模式，理想豐滿，但現實骨感，很有可能找不到客戶。因此，最終，Waymo將會“被迫造車”，從而實現“內循環”。但內循環之后的Waymo ，就不大可能跟英偉達、高通、華為會在芯片市場上競爭了吧？

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