花幾十億造汽車晶片,到底有什麼用?

蔚來要造晶片了。

根據知情人士透露，蔚來正在計劃自研自動駕駛計算晶片。雖然該項目還處於早期並未通過董事會討論批准，但李斌對此倒是很有意向。而按照李斌目前在蔚來的威望，促成此項目似乎只是時間問題。 

與蔚來抱有同樣想法的還有零跑，但相比蔚來他們走的更早，也走的更遠。

幾周前，零跑發布了自己的首款自主化量產晶片——凌芯01。

按照他們的說法，凌芯01在硬體上已經有媲美主流晶片的實力，最高可實現接近L3級別的自動駕駛。創始人朱江明也在發布會上表示：「零跑後續將加大在軟體算法上的投入，未來在智能駕駛領域全面超越特斯拉。」

 

我們暫且不論零跑是否真有超越特斯拉的實力，可以預見的是，隨著自動駕駛技術的發展，自研晶片已不再是供應商的專屬，未來會有越來越多主機廠加入自研晶片的大軍。特斯拉不是第一個，零跑和蔚來也不是最後一個。

主機廠自研晶片的目的其實很簡單，一是不想受制於供應商，二是為了降低成本。

目前，自動駕駛晶片真正能夠大規模量產的無非三家，英偉達、Mobileye（現已被英特爾收購）、特斯拉。因此除了特斯拉自給自足之外，大多造車新勢力都只能選用英偉達、Mobileye提供的晶片。比如蔚來、理想用的是Mobileye EyeQ4，小鵬用的是英偉達Xavier。

 

但就如美國利用晶片制裁華為一樣，沒有掌握核心技術的車企始終是處於被動的。

舉個例子，Mobileye（該品牌目前市場佔有率在70%以上）與主機廠合作，提供的是將晶片和算法捆綁在一起的軟硬一體化方案。

這種方案對於不想投入過多成本研發AI的車企而言確實很好，因為不用操心算法。

可對於那些迭代迅速的造車新勢力而言卻很不友好。因為對已經安裝在量產車上的晶片，Mobileye是不會去專門做算法迭代的，車企自己也不能根據實際需求改寫算法。

當然，如果車企真有這方面的需求，也不是不行改，無非就是得加錢。

所以擺在主機廠面前的只有三條路，要麼忍氣吞聲；要麼就跟小鵬一樣選擇更為開放的供應商（費用會相對高些）；要麼就跟特斯拉一樣選擇自研。

至於自研可以降低成本這一塊，我給各位提供一個數據。

特斯拉在HW2.5上使用的是英偉達的晶片，在HW3.0上則使用了自主開發的ASIC晶片。成本價格從原來的280美元降到了190美元。

別小看這區區幾十美元，2019年，特斯拉共交付了約 36.75 萬輛。如果按照這個數據計算，特斯拉在晶片這塊其實就省了接近3000萬美元的生產成本。

面對這樣的誘惑，我想沒有什麼車企可以拒絕。

只是自研晶片並不是那麼的簡單，一方面投入的成本很高。

一般來講，自研晶片所需的資金根據研發程度的不同範圍在1.5億美元到10億美元不等。如果沒有一個穩定的現金流，只是很容易功虧一簣。畢竟每個車企都可以像特斯拉那樣有這麼好的銷量來支撐。

另一方面，自研晶片對於人才需求極大。

比如特斯拉之所以能夠自研成功，很關鍵的一個因素是他們挖來了兩位晶片設計的頂級大牛——Jim Keller、Peter Bannon（感興趣的可以百度下，這兩個是真大神），以及多位業內晶片人才。只是人才就那麼些，根本不夠這麼多車企分的。

所以看到零跑成功的自研了晶片，我個人還是很激動的，畢竟克服那麼多困難是真的挺不容易的。雖然零跑的晶片並不是那麼的頂尖，但有了它這個開頭，後續肯定會有車企跟上（比如蔚來），這樣的話，大家一起努力，或許真有一天，我們不需要再受制於國外企業，掌握屬於自己的話語權。