隨著全球消費電子市場飽和和增速放緩，芯片廠商之爭已經從存量市場轉到增量市場。不管是高通、英特爾還是英偉達、AMD和三星，都意識到了原先主打的市場已經不能夠為其帶來更大的利潤，尋找下一個藍海市場已經成為近年來業務擴展中的重點。

恰逢其時，在智能化、網聯化等趨勢的加持下，汽車儼然進化成了移動的智能終端，半導體在汽車中的比重正在迅速攀升。據Gartner數據顯示，2022年全球汽車半導體市場規模有望達到651億美元，占全球半導體市場規模的比例有望達到12%，并成為半導體細分領域中增速最快的部分。
      隨著汽車電子電氣架構演進，車內電子設備增多，車載智能系統對計算和數據處理能力的需求爆發，隨之而來的是對高性能、先進芯片工藝制程、更高速度聯網的渴求。這些恰好都匹配了英特爾、英偉達、高通等計算芯片巨頭的優勢。
      于是，2016年前后，混跡消費電子圈子的芯片廠商開始結伴殺入汽車芯片市場。在過去幾年里，這些玩家的動作往往是雷聲大雨點小，簽約合作站臺看上去不少，但實際落地的車型并不多。直至2020年以后，高通、英偉達等憑借出色的產品性能，才相繼獲得一些主機廠的采購和認可，搭載熱門車型亮相，一時間成為行業熱點。

       經過多年的努力，以高通、英特爾、英偉達、AMD等為代表的消費電子芯片巨頭，終于在汽車芯片這個極為封閉且壁壘極高的細分市場里，撕開了一個缺口。同時，三星也正在跑步入局...
       一場由高通、英特爾、英偉達、AMD、三星等消費電子芯片巨頭發起的自動汽車芯片大戰，正在上演。

消費芯片巨頭打響汽車芯片之戰

高通：站穩座艙，低調突圍
      作為消費電子芯片巨頭的代表，高通實際上進入汽車芯片領域已有多年。
據了解，高通公司從2004年左右就開始在汽車芯片領域摸爬滾打了。當時，通用汽車的OnStar服務開始布局汽車聯網，高通公司就一直為通用汽車提供調制解調器芯片。
2014年的CES大會上，高通推出了旗下首款面向汽車的SoC芯片驍龍602A，在當年的CES大會上還展示了搭載這塊車機芯片的奧迪樣車，打出了“全球首款可用4G LTE網絡的汽車”的口號。
再到高通發布第二款車機芯片驍龍820A，時間就來到了2016年，這塊芯片和當年高通移動設備的旗艦芯片驍龍820的參數相差無幾。除了820A整體的解決方案，高通還帶來了單獨的4G LTE調制解調器、Wi-Fi藍牙芯片、動力電池無線充電以及Atlas信息娛樂SoC...
2016年CES大會被視為高通正式進入汽車芯片市場的時間。
但芯片上車仍舊是個漫長的過程，直到2018年CES，高通才宣布了一眾達成共識的車企，包括捷豹路虎汽車、本田、比亞迪旗下的車輛都將搭載驍龍820A車機芯片。在此之前，擁抱高通的車企僅有奧迪一家。
在順利拿下幾家傳統大廠之后，高通把目光轉向了中國的造車新勢力。2018-2019年，高通拿下了小鵬、理想、領克幾個品牌，都搭載了驍龍820A車機芯片。
截至目前，全球已有超過20家主要汽車制造商采用了第3代高通驍龍汽車數字座艙平臺。相比于智能座艙，高通在自動駕駛領域的動作可以用“低調”來形容。高通在完成智能座艙的第一輪市場市場搶占后，開始強勢入局輔助駕駛及自動駕駛市場。
2020年，高通推出了Snapdragon Ride自動駕駛解決方案，可提供不同等級的算力，包括以小于5瓦的功耗為智能ADAS攝像頭提供10 TOPS的算力，到為全自動駕駛解決方案提供超過700 TOPS的算力，可為L1/L2、L2+/L3、L4等不同的自動駕駛系統提供不同的SoC。

目前，面向L2+到L4級別的基于Snapdragon Ride的SoC和加速器芯片已出樣，并預計將搭載于2022年開始量產的車型之中，通用汽車、長城汽車是首批合作客戶。
長城汽車計劃將在2022年推出的高端車型上率先采用具備強大性能的SnapdragonRide平臺。近日，通用汽車也發布聲明，高通公司的三款芯片將于明年為豪華凱迪拉克轎車的“Ultra Cruise”駕駛輔助功能提供動力。
這些信號對高通來說是一個新的里程碑，高通主導著手機芯片，并一直在實現業務多元化。盡管高通與汽車制造商達成了多項協議，為信息娛樂中心和5G連接提供芯片，但長城汽車和通用汽車率先按下了高通“Snapdragon Ride”芯片實現自動駕駛功能的加速鍵。
除了高通之外，英偉達、英特爾、AMD和三星也作為汽車芯片領域的新玩家入局汽車芯片行業。不過，幾家公司稍有不同，英偉達注重發展自動駕駛芯片，而英特爾一手抓自動駕駛，一手抓車機芯片，AMD和三星作為“后入局者”，正在加快追趕步伐。
英偉達：自動駕駛，先發制人
當前自動駕駛技術的研發，高度依賴AI技術，而GPU在AI計算領域有著無可比擬的優勢，借著自動駕駛浪潮，英偉達不斷在推出自動駕駛芯片產品。
英偉達入局汽車市場得追溯到7年前。2015年，希望為汽車的自動駕駛系統提供算力，英偉達發布了第一代自動駕駛芯片Drive CX，不過并沒有掀起什么波瀾。從第二代Drive PX2被特斯拉采用開始，英偉達才開始在自動駕駛芯片市場上大放異彩。
2016年，英偉達推出了Drive PX2，深度學習計算能力可以達到每秒20萬億次（20DL TOPs），相當于當年150臺蘋果MacBook Pro的計算能力。這款芯片被特斯拉采用，特斯拉Model S、Model X等車型配備的自動駕駛電腦HW2和HW2.5都是采用的Drive PX2。
特斯拉基于英偉達的Drive PX芯片研發了自動駕駛域控制器，早期仍然選用Mobileye的感知系統，但同時額外安裝了自己的攝像頭來收集道路數據。實際工作中，Mobileye的視覺感知系統和毫米波雷達會將感知結果輸出到特斯拉的域控制器中，域控制器對感知結果進行融合，同時進行計算，給出駕駛決策。
再往后，特斯拉有了足夠多的數據后，開始放棄Mobileye等供應商的感知方案，自己采購攝像頭和雷達，原始信息全部在域控制器內部進行處理，自己獲得感知結果，然后自行進行融合和決策。特斯拉的這種做法是當時量產車中最先進的自動駕駛系統架構，也是現在正在快速普及的域控制器架構。
這一架構的出現，對域控制器內最關鍵的計算芯片提出了更高的要求，也徹底改變了游戲規則。
正是看到了這一技術變革趨勢，英偉達在2015年才會選擇用消費電子領域流行的SoC芯片來打造自動駕駛芯片，并與特斯拉一起促進了L2級自動駕駛系統的變革。
當然，特斯拉在2019年的時候更是決定甩開英偉達，直接做了自己的自動駕駛芯片，來提供更高的算力，這都是后話了...
在高通收獲車企訂單的同時，2018年CES大會上，英偉達發布了搭載Xavier芯片的全新自動汽車系統，算力達到了30 TOPS，功耗僅有30W，但反響寥寥。
也是在被特斯拉“拋棄”的這一年，英偉達推出了Drive AGX Orin芯片，單芯片算力200TOPS，成為當時市面上最強的自動駕駛芯片。

能夠發現，從Parker到Xavier，英偉達在前裝市場并沒有獲得很大的市場。而從Orin開始，有多家車企在下一代高階智能駕駛車型進行部署，從目前已經公布的品牌和車型來看，Orin芯片占據了不小的份額。
2021年上旬，英偉達更是發布了下一代芯片平臺DRIVE Atlan，將應用于L4及L5級別自動駕駛，最快將于2023年開始提供樣品，2025左右搭載上市車型。公同時布了一款最快將在2025年搭載量產車型的芯片，總算力高達1000TOPS。
Atlan還能與英偉達的前幾代芯片（Orin和Xavier）兼容，這意味著汽車制造商和Tier1不需要重新設計軟件，汽車制造商還可以用一個Atlan芯片組取代四個Orin芯片組，對車輛進行升級。
在CES 2022展會上，英偉達又正式發布了新一代自動駕駛汽車平臺Drive Hyperion 8，搭載英偉達Drive Orin芯片，輔以12個環繞攝像頭、9個雷達、12個超聲波、1個前置激光雷達以及3個內部傳感攝像頭。英偉達副總裁阿里·坎尼提到，極星、小鵬、蔚來、理想等多家中國電動汽車制造商都成為英偉達的客戶，將使用DRIVE技術作為新車計算機大腦的一部分。
按照英偉達披露的數據，自動駕駛芯片訂單已經增長到數十億美元，預計未來六年在汽車業務方面的收入將達到80億美元，
從當前競爭格局來看，英偉達自動駕駛芯片領先主要競爭對手2個代際，也就是差了差不多2年的周期。英偉達進入自動駕駛市場更早，進度上領先主要競爭對手，因為對于主機廠來說，一旦選擇了一家的平臺，后續的遷移成本是相對比較高的，先發優勢是英偉達的重要優勢。
英特爾：從“得意”到“失意”
自動駕駛領域，英特爾在2017年以斥資153億美元收購以色列自動駕駛公司Mobileye的方式切入市場，借助Mobileye的優勢發展自動駕駛芯片業務，如今這家子公司已經成為英特爾近兩年增速最快的業務板塊。
被英特爾收購之后，Mobileye在自動駕駛芯片領域風生水起，2.5TOPS算力的EyeQ4芯片曾廣泛用于L2級別輔助駕駛場景，而去年量產的25TOPS算力的EyeQ5芯片，已經開始涉足L3級別自動駕駛。特斯拉、寶馬、大眾汽車、奧迪、日產、凱迪拉克都曾使用Mobileye的自動駕駛芯片。

根據英特爾發布的數據，至今EyeQ自動駕駛芯片已經在全球范圍內搭載了超過5000萬輛智能汽車，EyeQ系統集成芯片的出貨量已突破1億片，儼然成為賽道中極具潛力的選手之一。
2021年，在實現再次獨立上市之后，Mobileye在英特爾體系內既要占住自動駕駛芯片這一賽道，也有更靈活的財務手段實現面向未來的布局。
近日，Mobileye面對英偉達、高通的競爭打響反擊戰，在2022 CES上打出了組合拳，推出了下一代 L4 級自動駕駛SoC，EyeQ Ultra，同時與大眾、福特和中國的極氪汽車建立了戰略合作。
此次Mobileye推出的EyeQ Ultra芯片算力達176 TOPS，成為當前僅次于OrinX的存在，它預計將于2023年底供貨，并于2025年全面實現車規級量產。
2004年，EyeQ芯片問世，一舉改變了ADAS市場。發展至今，在技術方面，Mobileye已經形成了體系化組合，包括傳統的滿足新車評級要求的L2級及以下ADAS系統（基于單目視覺+毫米波雷達融合），Mobileye SuperVision（基于360度視覺感知的解決方案）以及視覺感知、雷達和激光雷達感知并行冗余的Mobileye Drive（滿足L4級Robotaxi場景要求）。
此外，英特爾還在計劃幫助汽車供應商以及制造商打造自己的芯片“生產線”。為此，英特爾計劃在未來10年斥資至多800億歐元，在歐洲打造兩家半導體代工廠。同時，還包括一個新的設計團隊，并提供相應的IP支持，來滿足全球汽車芯片的巨大增量需求。
然而，無論是新品的發布，與眾多主流生產廠商的合作升級，還是新的算盤，都難以掩蓋Mobileye在市場上的失意。近段時間來，各大汽車公司紛紛拋棄EyeQ芯片，蔚來、小鵬、威馬和理想的下一代旗艦車型均采用英偉達DRIVE Orin芯片，寶馬也在近期宣布與Mobileye分手，轉投高通門下，極氪成為Mobileye在中國市場的為數不多的安慰。
為了繼續“守住”ADAS市場的份額，與EyeQ Ultra同時推出的還有兩款用于ADAS解決方案的全新EyeQ系統集成芯片——EyeQ 6L和EyeQ 6H。能夠看到，Mobileye為此仍在努力。
Mobileye、高通和英偉達的客戶重復度高，但合作領域差異較大，高通的重心為智能駕駛艙，英偉達在自動駕駛領域占據優勢，Mobileye雖在輔助駕駛階段占統治地位，但其商業模式和產品性能迭代能力，在自動駕駛和智能駕駛艙領域或將不再有強競爭力。
AMD：欲彎道超車
除了Mobileye的失意，英特爾在處理器領域也正在被AMD阻擊。
素來與英偉達有A卡和N卡之爭的AMD，也靠著AMD Ryzen銳龍處理器戰勝英特爾，取代此前國產特斯拉Model 3和Model Y所搭載的英特爾A3950處理器，成為首批國產特斯拉Model Y Performance高性能版所搭載的芯片。

此外，2020年10月，AMD宣布收購賽靈思也為其進軍汽車市場做下了鋪墊。輔助駕駛階段，Mobileye和賽靈思占據行業龍頭位置，L1-L2級自動駕駛技術興起之后，自動駕駛芯片市場長期被Mobileye和賽靈思兩個玩家所掌控。
據統計，賽靈思在汽車電子領域的累計出貨量已經超過2億片，其中在ADAS領域的出貨量也已經達到8000萬片，產品線覆蓋從ADAS、座艙到傳感器以及自動駕駛等多個細分賽道。AMD除了看中賽靈思的FPGA架構之外，汽車業務也是合并后公司的重點業務之一。
從目前AMD的員工配置來看，過去幾年時間，該公司從汽車制造商、汽車芯片廠商以及零部件制造商“招募”了大量的汽車功能安全工程師。同時，借助賽靈思此前在汽車行業的量產經驗，AMD也可以加快導入速度。
三星：跑步入場
如今的新能源汽車，某種意義上越來越像手機了。商業邏輯上的相似，也讓各大以手機業務為主的科技企業，開始挖掘起汽車芯片的行業潛力。
因此，在進軍汽車芯片市場的隊伍中，自然也少不了三星。2016年，三星攜30億人民幣入股比亞迪，算是買到一張新能源汽車的門票，同時三星還通過投資新加坡自動駕駛初創公司nuTonomy，在另一個維度搶占位置。
筆者在此前《手機芯片廠蓄力“新賽道”》一文中介紹過三星汽車市場的布局和擴張態勢，在表現不溫不火的汽車市場正在加速補齊短板。
前不久，三星新公布了三款全新的汽車芯片，分別是對應5G通信服務的Exynos Auto T5123、針對電源管理的S2VPS01，以及控制車載娛樂系統并即將搭載大眾高性能車載應用服務器ICAS 3.1的Exynos Auto V7。
進入 2022 年，隨著汽車變得越來越電氣化和智能化，汽車級電子產品的創新將變得越來越必要。通過這三個版本，三星為業界提供了多種新的汽車子系統解決方案，這應該有助于延續這種汽車電氣化的趨勢。進入2022年，看看三星將創造什么產品將汽車系統推向新的水平。
汽車AI芯片的競爭格局上，Mobileye起步最早，市場占有率最高，但面臨客戶逐漸丟失的窘境；高通、英偉達分別在智能座艙、自動駕駛領域處于領先位置，英偉達自動駕駛產品Atlan算力已經可以達到1000TOPS；AMD從英特爾手中奪走特斯拉訂單；三星仍舊在持續發力，補齊短板。
至此，消費電子領域幾大芯片巨頭，全部進軍到了自動駕駛和智能汽車領域，新一輪的汽車芯片算力之戰打響。

傳統汽車芯片廠商迎來沖擊

此前幾十年，汽車芯片市場基本都被恩智浦、瑞薩電子、德州儀器、英飛凌等傳統汽車芯片巨頭所壟斷，外來者鮮有機會可以入局。但是隨著ADAS、自動駕駛技術的興起，智能汽車對于計算和數據處理能力的需求暴增，而對于海量數據的處理與計算能力正是英特爾、高通、英偉達等公司所擅長的領域，為這些消費電子芯片公司切入車用芯片市場提供了彎道超車的機會。

在傳統的燃油汽車當中，主要采用的是功能芯片MCU，可以滿足汽車對于發動機控制、制動力控制、轉向控制等一系列簡單功能的實現。根據民生證券的一份報告顯示，汽車MCU微控制器的市場份額中，CR5就已經占據了超過70%的市場份額。
然而，隨著汽車電子電氣架構的持續發展，MCU難以滿足智能駕駛的需求，AI芯片進入汽車市場。車規級AI芯片是未來智能化汽車的“大腦”。不同于以CPU運算為主的MCU，AI芯片一般是集成了CPU、圖像處理GPU、音頻處理DSP、深度學習加速單元NPU+內存+各種I/O接口的SoC芯片。自動駕駛對于芯片算力的要求有了質的飛躍，現階段L2級別自動駕駛計算量已達10TOPS，L3級別需要60TOPS，L4級別算力將超過100TOPS。
目前，市場上主流的32位MCU的工作頻率最高只達到350MHZ，擁有更高算力的64位MCU也無法滿足自動駕駛汽車數億行代碼的運算需求。未來汽車數據處理芯片逐步向智能化AI方向發展，芯片構型由MCU向SoC異構芯片方向發展。
無論自動駕駛芯片還是車機芯片，幾大新玩家的大舉入侵可謂讓老玩家的話語權不斷下降。但它們并沒有完全放棄自動駕駛，也采取了必要的應對措施，在車機和自動駕駛領域推出芯片。以在自動駕駛芯片方面走的比較快的瑞薩電子為例，其推出的針對ADAS和AD的ASIL-D級片上系統R-Car V3U算力已經能夠達到60TOPS，和高通的Ride平臺持平，但量產時間可能會滯后一些。
從行業整體來看，在汽車AI芯片方面，傳統廠商目前處于落后身位，但就整個汽車半導體市場來說，“新玩家”接觸到的芯片還只是冰山一角。德州儀器目前正在量產的汽車芯片就超過50款，涵蓋車機芯片、網關和計算芯片以及ADAS功能的SoC；而恩智浦的產品線更加豐富，涵蓋車機芯片、車內網絡、媒體處理、電源管理、傳感器等多個類別。

寫在最后

以往的汽車生產中，傳統車企需要的芯片或是電子元件主要跟相關領域的企業采購。在如今汽車逐漸網絡化、電氣化、智能化趨勢推動下，汽車已然成為了“輪子上的數據中心”和“移動的智能終端”，汽車半導體用量和復雜程度迅速提升。

此外，一部分汽車制造商巨頭，正在考慮類似特斯拉的芯片定制或自研計劃，將衍生出更多的業務需求和業務模式。
當前，自動駕駛和智能汽車尚處于早期成長階段，諸多企業的入局也勢必將會加劇該行業的競爭激烈程度，任何一家在現有市場占據領先地位的公司，都可能面臨同行或新入局者的擠壓。
目前來看，消費電子芯片巨頭已經邁過了汽車芯片市場的一道關鍵門檻，但想要在汽車行業取得成果，除了受自身戰略影響外，還會受到傳統芯片廠商的競爭以及整車廠供應鏈調整等外部因素的影響。尤其是疫情不穩定、國際貿易糾紛、技術競爭激烈等態勢，都會影響汽車產業供應鏈的格局變化。
經過多年的努力，以高通、英特爾、英偉達等為代表的消費電子芯片巨頭在汽車芯片這個極為封閉且壁壘極高的細分市場里撕開了一個缺口。
接下來，我們好奇的是這個口子能開多大...