理想汽车智能驾驶的机遇和挑战

作者：钟声（微信：zsheng518）

编辑：Mark

出品：红色星际（ID：redplanx）

头图：智能汽车图片

据业内人士向红色星际透露，理想自研的智能驾驶芯片取得进展，算力为数百TOPS，预计可能于明年进行流片。

主机厂自研智能驾驶芯片，本质上就是和芯片企业角力的过程。一方面有些主机厂被芯片商坑的很惨，整个使用过程就是配合芯片厂商改BUG，另一方面主机厂最熟悉自己需要什么样的芯片，自研自用效果更好。

英伟达和高通试图通过舱驾融合推高芯片研发的难度和门槛，让主机厂断了自研的梦。主机厂则是不“信邪”，追求实现全栈自研摆脱对芯片企业的依赖和束缚。

对于理想来说，在智能驾驶上是双线作战。一方面要自研芯片实现软硬一体，另一方面在城市NOA上要补课追赶。

1.芯片的挑战

“主机厂自研大算力芯片，仅流片出来还不够，关键是能不能上车。”一位芯片人士对红色星际表示，因为主机厂是自用，所以设计出一款芯片然后花钱完成流片并不难。算法能不能在芯片上跑通，跑的流不流畅，才是真正决定能不能上车使用的关键因素。

该人士评价道，不排除有些主机厂自研芯片的团队，搞出来的芯片是向上管理的结果。

自研大算力芯片，很大的一个难题是国内缺少车规级芯片技术大牛。整个国内都缺少有经验的人，花钱也难找到合适的人。

千军易得，一将难求。这导致一些主机厂只能用消费电子芯片背景的人。

理想的芯片负责人罗晏，是芯片企业新岸线出身。新岸线主要是做通信芯片的，应用在智能交通、智慧家居等多个行业领域，在业内属于一般水准的企业。

理想的前任芯片负责人骄旸，也是非车规级芯片背景。骄旸2018年1月加入阿里巴巴，担任阿里达摩院计算技术实验室研究员，重点研究方向为人工智能芯片，作为达摩院AI芯片研发负责人，主导了“含光800”芯片的研发。在加盟阿里巴巴之前，在华为参与创建美国和上海团队，进行GPU开发。

一位车规芯片的人士评价，使用非车规背景人才主导智能驾驶芯片容易出问题。

算力芯片的研发最难的是芯片定义，确定做什么，不做什么，做到什么规格。用非车规背景的人才来做，产品规划和定义能不能做对不好说，而且芯片设计和配套软件都是长研发周期，里面一大堆的坑。

用消费电子芯片的人打下手可以，做车规芯片的定义比较难。

另外，芯片SoC的定义的关键逻辑是取舍。这个事一般都是企业的一号位来拍板，拍板就意味着担责。

而主机厂和芯片企业不同，主机厂的一号位一般都是没有芯片基因的。一号位不懂芯片的状况下，就得找一个懂的人并且充分授权。但是真懂这个并且有魄力的人，机会多了去了，可以选择创业也可以选择去头部芯片企业。所以，主机厂自研芯片这个事就异常难。

虽然自研芯片面临种种问题，但是新势力还是往里冲。除了能讲全栈自研的“故事”之外，搞定算力芯片实现软硬一体真的是太香了。

特斯拉自研的芯片比市场上芯片厂商的通用芯片成本要低很多。李想曾公开说过，特斯拉FSD的硬件成本只有1500美金，而使用双Orin的智驾系统成本高达4000美金。如果具备了1500美金的成本能力，就会对4000美金成本的竞争对手来一个降维的打击。

再者，从市场竞争的角度来说，如果两个主机厂同价位的车型用的是同一款芯片，软件算法又是相似的，高度的同质化怎么竞争？怎么吸引用户选择自己？

所以，从蔚小理到头部的Tier 1都想自研芯片，都想拥有软硬一体的能力。如果具备了这种能力，就能对不具备这种能力的对手完成绝杀，建立起竞争壁垒。

软硬一体只是手段，终极目的是绝杀对手。

在内卷血拼价格战的汽车市场，成本能力和产品能力同样重要，两条腿缺一不可。拥有了成本能力就有了竞争优势，比如比亚迪，在今年挑头“掀桌子”打价格战的背景下，产品价格下降，毛利率却是上涨的。背后的原因就是比亚迪在电池上实现了自研自产。

另外，在第三方的芯片比如英伟达的Orin上踩的坑也比较多。主机厂的智驾负责人大多数熟悉算法和软件，对芯片的认知不够深，再加上前两年业内对芯片的算力比较饥渴。所以英伟达推出Orin的时候，都被两百多TOPS的算力给迷住了。真正在Orin上做开发的时候，才发现踩坑里了。

Orin的GPU芯片架构比较复杂，异构很严重，跟英伟达消费级的GPU差别很大。所以，几家量产Orin的主机厂和头部Tier 1没少做为芯片填坑的工作。

主机厂自己掌握了芯片，就能够摆脱对芯片企业的依赖和束缚。

2.智能驾驶的挑战

“华为和小鹏在城市NOA上的快速推进，打了我们一个措手不及。”一位理想的内部人士表示。

理想在智能驾驶上遇到了严峻的时刻，受到上下的“夹击”。

在城市NOA落地的节奏上，理想距离国内第一梯队的华为和小鹏差不多接近一年的时间差。而且华为和小鹏接近完成对C端用户的认知战，市场正形成一股买智能驾驶就买华为小鹏的舆论趋势。

大众用户对智能驾驶的认知和从业者完全不一样，不会考虑什么算法和技术架构之类的东西，就是一个固有印象。比如，运动就是宝马，豪华就是奔驰，安全就是沃尔沃。一旦固有印象形成，认知战就结束了。

面向to C的业务，这就是护城河。后来者想颠覆，成本要翻几番。取得领先的公司只要不犯错，就很难掉下去，因为后来者不太可能有翻几番的投入去实现超车。

擅长营销的李想非常清楚认知战的重要性，本身理想销量的爆发，就和占领了家庭用车的市场认知有关系。李想绝对不想在智能驾驶的认知战上，输给华为和小鹏。

另外，理想在智能驾驶上还面临着大疆从下往上的“挤压”。理想三十万价位的车，高配车型使用的是Orin和激光雷达，做出来的才是记忆行车的功能。大疆用TDA 4和便宜的传感器就能做出来记忆行车的功能。

理想认识到，如果明年给到用户的功能还是记忆行车，在市场舆论上就会非常被动。用几万块的硬件却只做出来大疆几千块的功能，用户会觉得是冤大头。

如果说华为和小鹏作为国内第一梯队，代表了上限，那么大疆就代表了下限。作为自研，必须高于大疆才行，如果连大疆都比不过，就会被贴上智驾拉垮的标签。包括像毫末智行这样推出极致性价比产品方案的公司，都会给主机厂自研带来很大的压力。

（毫末智行“极致性价比”硬件产品）

这种上下的“夹击”，是因为智能驾驶进入了用户可以对比产品的时代。当市场上有技术好的企业做出标杆产品的时候，用户就会对不同企业的产品进行对比，对比之下，是骡子是马就原形毕露了。

在智能驾驶上，理想还面临着巨大的时间压力。

业内第二梯队公布的城市NOA落地的时间表大部分规划为24年，理想也需要在24年完成。否则，就从第二梯队掉队了。满打满算，留给理想的时间也就是一年左右，并不充裕。

陷入目前严峻挑战的被动处境，和理想对智能驾驶技术的误判有关。

其实不止理想，业内大部分企业都误判了城市NOA的节奏，只有那些坚定一直投入的公司才占得了先机。

业界普遍预期在25年才能够正式把城市NOA做好，中短期还是把高速NOA的体验打磨好。所以，大家都是被动的追赶。如果过去两年能正确认知和预判城市NOA技术突破的路径和节点，大家就咬牙投入攻关了。

另外，除了误判，还和理想在研发投入上的策略有关。

许多业界人士对理想投入策略的评价是“能算计”。理想喜欢在中短期能影响销量的产品元素上进行投入，比如业界经常调侃的沙发冰箱大彩电，这些产品元素能够被用户直观显著感受到，能够影响购车决策，而且投入研发的成本还不高。而智能驾驶是需要长周期的研发投入，过去两年对购车决策影响也比较小，理想虽然也很重视，但不是优先级投入，力度就不如第一梯队的。

这种“能算计”的策略优缺点非常鲜明。作为新造车的创业企业，面临着资源有限的束缚，把有限的研发资源优先投入到促进销量的方面，可以帮助自己在市场上站稳活下来。缺陷的一面，像智能驾驶是一个“春耕秋收”的投入产出方式，缺少厚积薄发的过程，就容易陷入被动跟随的境遇。

理想今年意识到了投入策略的问题，开始进行修正。大举招兵买马对智能驾驶进行补课，试图缩短和第一梯队的差距。明年，理想能给市场交出一副什么样的答卷，我们拭目以待。

结束语

自研芯片这事，留给有“全栈自研”梦想的主机厂们时间并不多，时间窗口就是舱驾融合之前。

英伟达、高通都在推进舱驾融合，下一代的芯片具备舱驾一体的融合。舱驾一体芯片的技术难度非常大，连英伟达都缺乏攻克的信心，所以找了联发科进行技术合作，当作技术攻关的后手。

想自研芯片实现软硬一体，就需要在舱驾融合之前，先攻克智能驾驶的芯片。如果智能驾驶芯片都搞不定，技术门槛更高的舱驾一体芯片，就更难了。

如果在这个时间窗口之前搞不定，各主机厂的芯片团队的价值就存疑了。