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追随特斯拉,車企押注造芯,備戰智能駕駛競争“終局”

追随特斯拉,車企押注造芯,備戰智能駕駛競争“終局”

作者丨潘磊

編輯丨海腰

圖源丨Midjourney

“騰勢Z9GT首搭BYD9000定制晶片,采用4nm制程和Armv9架構,安兔兔跑分高達114.9萬”。

近日,騰勢釋出新車時,突然披露了有關比亞迪“造芯”的相關資訊。

幾乎與此同時,長城汽車董事長魏建軍也通過社交媒體表示,自主研發的“紫荊M100晶片”也成功點亮。

在這之前,蔚來和小鵬已經先後展示了研發的“神玑NX9031”和“圖靈”自動駕駛晶片。

另外,吉利芯擎科技也推出相關晶片。

但也有車企表達了不同觀點。

零跑創始人、董事長、CEO朱江明曾表示,零跑曾經做過算力約為4TOPS的淩芯01,不過很快意識到晶片是需要超大規模才能支撐的産業。

“規模不夠大導緻投入産出比很低。現在有不少車企嘗試去做晶片,我認為這是不合适的,産業分工始終是必需的”。

根據辰韬資本釋出的《自動駕駛軟硬一體演進趨勢研究報告》,車企自研的晶片如果每年出貨量低于100萬片,則很難具備經濟性。

而且到目前為止,除了比亞迪、特斯拉、長城、吉利等巨頭級車企外,鮮少有新造車企業年度銷量能夠破百萬台。

至少兩位行業人士認為,這些車企造芯是為了在智駕方面推進“軟硬一體”,但具體效果還有待觀察。

“這涉及到巨額成本”。

投入近百億,或許無法産生任何效益

“晶片的研發費用高,但隻要量産了,單價就會便宜”。

這是蔚來創始人李斌,在7月底的“2024蔚來科技創新日(NIO IN)”上給出的看法。

在他看來,量産能實作規模效應,進而攤薄成本。

從蔚來自身角度看,造晶片可能的确比較花錢。

2023年,蔚來的研發投入達到了134億元,今年上半年是60.83億元。

這裡面有多少錢是花在了研發晶片上,外界不得而知。

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但根據辰韬資本的《自動駕駛軟硬一體演進趨勢研究報告》,如果以7nm 制程、100+TOPS 的高性能 SoC 為例,其研發成本高于 1 億美元(包含人力成本、流片費用、封測費用、IP 授權費用等等),若以售價 100 美元、毛利率50% 計算,其盈虧平衡點為 200 萬片晶片出貨量。

在熟悉晶片研發的行業人士李明看來,研發晶片的實際成本還要更高,也許要砸下上百億元人民币。

基于此,目前說自研晶片能夠降低成本還為時尚早。

而在所有晶片中,高端智駕晶片的研發成本相當高。

他介紹,此類晶片的研發成本包括團隊、營運、算力搭建等。

團隊方面,需要一個至少100人的硬體團隊,另有100-200人負責中間件和工具鍊,加起來大約就是300人的團隊,“這些人都非常貴,每個人按100萬一年不算多”。

人頭費用每年大約是2-3億,再加上同等的營運費用,整個算下來就是5-6億,“實際數字可能還要更高一些”。

然後就是時間成本。

從這個晶片開始流片到産生效益,大概需要3年。

這3年光是人頭和營運費用就需要差不多20億。

這中間一次流片的費用大概是上千萬美元,再加上需要從Arm處購買類似于A72或者A78這樣的軟體IP授權,大概也需要1億美金左右。

“總體算下來,晶片投片大概需要1億美金”。

然後就是資料問題,“高階智駕是資料驅動的,是以你還得搭建一個算力中心”。

去年年終特斯拉CEO馬斯克就表示,要在2024年底前再往Dojo超算投資10億美元。

“到此為止,大幾十億人民币已經花出去了”,李明表示,不過這個階段依然無法産生任何收益。

隻有當基于這顆晶片,形成了消費者可以感覺到的智駕能力,并為這款車買單,才算産生價值。

“隻有當你的OTA像特斯拉那樣,每次更新都能給消費者帶來價值,消費者才願意花錢買單”。

是以對于車企來說,造芯的賬還是要細細算。

智駕晶片供應商“地平線”的财務狀況,也能在一定程度上驗證李明的說法。

根據地平線釋出的資料,2021年至2023年這三年間,分别虧損20.64億元、87.2億元和67.39億元,一共虧損超過175億元。

同期地平線的研發總投入也達到了53.9億元,在2066人的員工團隊中,有1478名員工為全職研發人員。

值得一提的是,地平線“征程系”智駕解決方案的出貨量已經超過600萬套。

最終還是專業的人做專業的事

“将來立志在AI層面有所作為的公司,可能都會有非通用的晶片,也就是像小鵬圖靈晶片這樣的專有AI晶片”。

公開資訊顯示,小鵬汽車掌門人何小鵬近期表态,自研晶片跟小鵬想在AI有關。

蔚來創始人李斌也表示,自研晶片跟AI有關。

他強調,AI将成為智能電動汽車企業的核心基礎能力,是以蔚來搞了神玑NX9031晶片。

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但他也表示,不能為了研發而研發。“要算總賬,肯定要有回報”。

總體而言,這些車企認為英偉達或者地平線提供的“通用晶片”,無法滿足自己的需求。

對此,李明也有自己的看法。

他稱,現在很多車企都用英偉達orin晶片做智駕方案,理想在用、小鵬在用,極氪、博世等等,也都在用同樣的晶片。

但同樣的晶片,各家車企的側重點并不一樣。

“比如極氪,現在大家普遍認為其智駕能力越來越好”,他認為,這就表明智駕方案的差異化,并不在于晶片本身,而是在于軟體。

他稱,高階智駕方案的差異化一般展現在三個方面,包括車企的軟體開發能力,資料管理能力,以及智駕方案的疊代閉環能力。

“如果你實作了有效的資料管理,那麼智駕效果就能展現出差異化”,他稱,這還包括資料閉環。

“車端資料能實作上傳,上傳以後能夠在雲端訓練,訓練完了又能夠形成新的算法,同時實作下發,由此不斷促進智駕功能的疊代”,他表示,這些能力很強大,也很考驗車企的疊代循環能力。

至于李斌和何小鵬所言的自研晶片跟AI有關,李明認為合理的解釋在于,他們或許看到了AI應用的“終局”。

“比如AI的應用有VR,有具身智能等不同的應用領域,當然也需要不同的AI晶片”。

但他指出,到目前為止AI在應用層面并未“細化”到具體場景。

“你要做晶片,那就一定要跟應用場景做深度結合。因為場景會影響你的設計”,他稱,另外要和自己的算法深度結合。

對于車企紛紛下場造芯,他認為原因在于特斯拉把這條路跑通了。

“但特斯拉跑通,不一定其他車企也能跑通”,他表示,這就像是跑馬拉松,有的人能跑,有的人不一定能跑。

“最終還是專業的人,做專業的事”。

造芯靈感來自特斯拉,但并非都能成為特斯拉

辰韬資本執行總經理劉煜冬表示,車企跟風自研智駕晶片,肯定是從特斯拉處獲得了“靈感”。

但他強調,本質原因還是要去看為什麼特斯拉要這麼做。

他認為,新造車企業押注智駕晶片,首先肯定是希望實作最快的産品疊代,以及保證自己的智能駕駛産品有最好的性能表現。

“因為第三方晶片不可避免地會帶來很多浪費(比如算力),或者沒有辦法滿足你的一些定制化的需求。是以在晶片方面更深度的垂直整合是一個大趨勢”。

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在這種情況下,尤其是“智駕成為競争下半場核心能力”時,車企還是想要更多的掌控力,而且不斷向上遊去擴充這種掌控力。

“你要保證最好的産品體驗,你肯定要去掌控上遊晶片”。

他認為,車企會去強掌控的因素,一定是那些跟賣車或者是跟使用者體驗強相關的那些東西。

因為智能化已經成為車企産品定義的“錨點”。

第二個就是成本。

他透露,現在第三方提供的自動駕駛晶片,從bom成本的角度看利潤率還是蠻高的,毛利率基本上是在50%左右。

在車企看來,這部分價值可以通過自研晶片,在出貨量足夠大的情況下,把這部分價值拿在手裡。

“比如比亞迪,那麼大的銷量,自己做晶片理所應當”。

第三個原因,在于車企啟動造芯項目的時候,或多或少的會有一些供應鍊安全的考慮,因為前兩年汽車缺芯,很多車企都心有餘悸。

“尤其是對國企而言,這個權重就會更大一些”。

當然可能還有一個原因,即這些車企造晶片,也可能跟市值管理有點關系。

但他也強調,不是所有車企都是特斯拉。

車企造芯,首先需要有自研算法的能力,還有去自定義一顆晶片的能力,因為晶片是為軟體服務的。

“如果你如果不掌握軟體,你是沒有能力去自己做這顆晶片的”,他稱,隻有自研軟體和資源算法做的很好的公司,才有去自定義一顆晶片的能力。

另外,他也不認為這波車企造芯,會成為新一輪市場競争的勝負手。

“目前市場上銷量最好的車型,可能基本上就沒啥智駕功能”。

至于車企自研智駕晶片是否會搶走第三方晶片供應商的生意,劉煜冬表示目前尚難判斷。

“畢竟車企造芯這件事情也沒有完全驗證成功”,他表示,盡管晶片流片了,但車企其實并沒有真正做出來。

“它的經濟性怎麼樣?到底能不能長期的持續下去?這些事情是沒有結論的,而且行業分工的格局也是處于動态變化中”。

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