作者：鐘聲（微信：zsheng518）

編輯：Mark

出品：紅色星際（ID：redplanx）

頭圖：智能汽車圖片

據業內人士向紅色星際透露，理想自研的智能駕駛芯片取得進展，算力為數百TOPS，預計可能于明年進行流片。

主機廠自研智能駕駛芯片，本質上就是和芯片企業角力的過程。一方面有些主機廠被芯片商坑的很慘，整個使用過程就是配合芯片廠商改BUG，另一方面主機廠最熟悉自己需要什么樣的芯片，自研自用效果更好。

英偉達和高通試圖通過艙駕融合推高芯片研發的難度和門檻，讓主機廠斷了自研的夢。主機廠則是不“信邪”，追求實現全棧自研擺脫對芯片企業的依賴和束縛。

對于理想來說，在智能駕駛上是雙線作戰。一方面要自研芯片實現軟硬一體，另一方面在城市NOA上要補課追趕。

1.芯片的挑戰

“主機廠自研大算力芯片，僅流片出來還不夠，關鍵是能不能上車。”一位芯片人士對紅色星際表示，因為主機廠是自用，所以設計出一款芯片然后花錢完成流片并不難。算法能不能在芯片上跑通，跑的流不流暢，才是真正決定能不能上車使用的關鍵因素。

該人士評價道，不排除有些主機廠自研芯片的團隊，搞出來的芯片是向上管理的結果。

自研大算力芯片，很大的一個難題是國內缺少車規級芯片技術大牛。整個國內都缺少有經驗的人，花錢也難找到合適的人。

千軍易得，一將難求。這導致一些主機廠只能用消費電子芯片背景的人。

理想的芯片負責人羅晏，是芯片企業新岸線出身。新岸線主要是做通信芯片的，應用在智能交通、智慧家居等多個行業領域，在業內屬于一般水準的企業。

理想的前任芯片負責人驕旸，也是非車規級芯片背景。驕旸2018年1月加入阿里巴巴，擔任阿里達摩院計算技術實驗室研究員，重點研究方向為人工智能芯片，作為達摩院AI芯片研發負責人，主導了“含光800”芯片的研發。在加盟阿里巴巴之前，在華為參與創建美國和上海團隊，進行GPU開發。

一位車規芯片的人士評價，使用非車規背景人才主導智能駕駛芯片容易出問題。

算力芯片的研發最難的是芯片定義，確定做什么，不做什么，做到什么規格。用非車規背景的人才來做，產品規劃和定義能不能做對不好說，而且芯片設計和配套軟件都是長研發周期，里面一大堆的坑。

用消費電子芯片的人打下手可以，做車規芯片的定義比較難。

另外，芯片SoC的定義的關鍵邏輯是取舍。這個事一般都是企業的一號位來拍板，拍板就意味著擔責。

而主機廠和芯片企業不同，主機廠的一號位一般都是沒有芯片基因的。一號位不懂芯片的狀況下，就得找一個懂的人并且充分授權。但是真懂這個并且有魄力的人，機會多了去了，可以選擇創業也可以選擇去頭部芯片企業。所以，主機廠自研芯片這個事就異常難。

雖然自研芯片面臨種種問題，但是新勢力還是往里沖。除了能講全棧自研的“故事”之外，搞定算力芯片實現軟硬一體真的是太香了。

特斯拉自研的芯片比市場上芯片廠商的通用芯片成本要低很多。李想曾公開說過，特斯拉FSD的硬件成本只有1500美金，而使用雙Orin的智駕系統成本高達4000美金。如果具備了1500美金的成本能力，就會對4000美金成本的競爭對手來一個降維的打擊。

再者，從市場競爭的角度來說，如果兩個主機廠同價位的車型用的是同一款芯片，軟件算法又是相似的，高度的同質化怎么競爭？怎么吸引用戶選擇自己？

所以，從蔚小理到頭部的Tier 1都想自研芯片，都想擁有軟硬一體的能力。如果具備了這種能力，就能對不具備這種能力的對手完成絕殺，建立起競爭壁壘。

軟硬一體只是手段，終極目的是絕殺對手。

在內卷血拼價格戰的汽車市場，成本能力和產品能力同樣重要，兩條腿缺一不可。擁有了成本能力就有了競爭優勢，比如比亞迪，在今年挑頭“掀桌子”打價格戰的背景下，產品價格下降，毛利率卻是上漲的。背后的原因就是比亞迪在電池上實現了自研自產。

另外，在第三方的芯片比如英偉達的Orin上踩的坑也比較多。主機廠的智駕負責人大多數熟悉算法和軟件，對芯片的認知不夠深，再加上前兩年業內對芯片的算力比較饑渴。所以英偉達推出Orin的時候，都被兩百多TOPS的算力給迷住了。真正在Orin上做開發的時候，才發現踩坑里了。

Orin的GPU芯片架構比較復雜，異構很嚴重，跟英偉達消費級的GPU差別很大。所以，幾家量產Orin的主機廠和頭部Tier 1沒少做為芯片填坑的工作。

主機廠自己掌握了芯片，就能夠擺脫對芯片企業的依賴和束縛。

2.智能駕駛的挑戰

“華為和小鵬在城市NOA上的快速推進，打了我們一個措手不及。”一位理想的內部人士表示。

理想在智能駕駛上遇到了嚴峻的時刻，受到上下的“夾擊”。

在城市NOA落地的節奏上，理想距離國內第一梯隊的華為和小鵬差不多接近一年的時間差。而且華為和小鵬接近完成對C端用戶的認知戰，市場正形成一股買智能駕駛就買華為小鵬的輿論趨勢。

大眾用戶對智能駕駛的認知和從業者完全不一樣，不會考慮什么算法和技術架構之類的東西，就是一個固有印象。比如，運動就是寶馬，豪華就是奔馳，安全就是沃爾沃。一旦固有印象形成，認知戰就結束了。

面向to C的業務，這就是護城河。后來者想顛覆，成本要翻幾番。取得領先的公司只要不犯錯，就很難掉下去，因為后來者不太可能有翻幾番的投入去實現超車。

擅長營銷的李想非常清楚認知戰的重要性，本身理想銷量的爆發，就和占領了家庭用車的市場認知有關系。李想絕對不想在智能駕駛的認知戰上，輸給華為和小鵬。

另外，理想在智能駕駛上還面臨著大疆從下往上的“擠壓”。理想三十萬價位的車，高配車型使用的是Orin和激光雷達，做出來的才是記憶行車的功能。大疆用TDA 4和便宜的傳感器就能做出來記憶行車的功能。

理想認識到，如果明年給到用戶的功能還是記憶行車，在市場輿論上就會非常被動。用幾萬塊的硬件卻只做出來大疆幾千塊的功能，用戶會覺得是冤大頭。

如果說華為和小鵬作為國內第一梯隊，代表了上限，那么大疆就代表了下限。作為自研，必須高于大疆才行，如果連大疆都比不過，就會被貼上智駕拉垮的標簽。包括像毫末智行這樣推出極致性價比產品方案的公司，都會給主機廠自研帶來很大的壓力。

（毫末智行“極致性價比”硬件產品）

這種上下的“夾擊”，是因為智能駕駛進入了用戶可以對比產品的時代。當市場上有技術好的企業做出標桿產品的時候，用戶就會對不同企業的產品進行對比，對比之下，是騾子是馬就原形畢露了。

在智能駕駛上，理想還面臨著巨大的時間壓力。

業內第二梯隊公布的城市NOA落地的時間表大部分規劃為24年，理想也需要在24年完成。否則，就從第二梯隊掉隊了。滿打滿算，留給理想的時間也就是一年左右，并不充裕。

陷入目前嚴峻挑戰的被動處境，和理想對智能駕駛技術的誤判有關。

其實不止理想，業內大部分企業都誤判了城市NOA的節奏，只有那些堅定一直投入的公司才占得了先機。

業界普遍預期在25年才能夠正式把城市NOA做好，中短期還是把高速NOA的體驗打磨好。所以，大家都是被動的追趕。如果過去兩年能正確認知和預判城市NOA技術突破的路徑和節點，大家就咬牙投入攻關了。

另外，除了誤判，還和理想在研發投入上的策略有關。

許多業界人士對理想投入策略的評價是“能算計”。理想喜歡在中短期能影響銷量的產品元素上進行投入，比如業界經常調侃的沙發冰箱大彩電，這些產品元素能夠被用戶直觀顯著感受到，能夠影響購車決策，而且投入研發的成本還不高。而智能駕駛是需要長周期的研發投入，過去兩年對購車決策影響也比較小，理想雖然也很重視，但不是優先級投入，力度就不如第一梯隊的。

這種“能算計”的策略優缺點非常鮮明。作為新造車的創業企業，面臨著資源有限的束縛，把有限的研發資源優先投入到促進銷量的方面，可以幫助自己在市場上站穩活下來。缺陷的一面，像智能駕駛是一個“春耕秋收”的投入產出方式，缺少厚積薄發的過程，就容易陷入被動跟隨的境遇。

理想今年意識到了投入策略的問題，開始進行修正。大舉招兵買馬對智能駕駛進行補課，試圖縮短和第一梯隊的差距。明年，理想能給市場交出一副什么樣的答卷，我們拭目以待。

結束語

自研芯片這事，留給有“全棧自研”夢想的主機廠們時間并不多，時間窗口就是艙駕融合之前。

英偉達、高通都在推進艙駕融合，下一代的芯片具備艙駕一體的融合。艙駕一體芯片的技術難度非常大，連英偉達都缺乏攻克的信心，所以找了聯發科進行技術合作，當作技術攻關的后手。

想自研芯片實現軟硬一體，就需要在艙駕融合之前，先攻克智能駕駛的芯片。如果智能駕駛芯片都搞不定，技術門檻更高的艙駕一體芯片，就更難了。

如果在這個時間窗口之前搞不定，各主機廠的芯片團隊的價值就存疑了。