Mobileye在中国丢失市场，国产芯片厂商能否啃下？

日前，某论坛有消息称，吉利汽车和视觉感知辅助驾驶开发公司Mobileye合作终止。

事实上，和Mobileye的合作主体是吉利汽车子公司极氪汽车。对于坊间传言，极氪汽车告诉观察者网，“消息不实，合作正常推进中。”

不过，Mobileye在全球的市场难扭颓势，包括蔚来、理想在内的新势力，以及宝马等传统主机厂旗舰车型纷纷放弃Mobileye的供应方案，转向英伟达、华为、地平线、黑芝麻等国内外芯片厂商。

主机厂的背离，究其原因，一是Mobileye在面对更高阶的ADS（自动驾驶系统）时，提供的“黑盒式”的一体化解决方案缺乏开放性，已很难满足车企差异化需求；二是相较于英伟达、地平线等厂商的迭代速度，Mobileye的算法更新周期缓慢；三是车企在全栈自研背景下，Mobileye性能和算力已不占优势。

谁能抢占Mobileye丢失的市场，是迅速崛起的国产芯片厂商，还是英伟达、高通等国际芯片巨头，双方将开展直接对话。

同时，Mobileye也在寻求改变，和吉利共研L4级别自动驾驶只是第一步。

黑盒封装的局限

凭借低成本解决方案，Mobileye一度成为ADAS领域领头羊。其黑盒封装设计（芯片+视觉感知算法捆绑销售）一方面降低车企对ADAS的使用成本，另一方面，下游车企也无法再进行自研辅助驾驶。

没有参与感是主机厂对Mobileye最直观的感受。车企现金流不充足时，研发领域投入有限，黑盒装车即用是一种优势，但发展到一定阶段后，黑箱设计也制约车企在智能辅助的驾驶布局，部分车企难免会选择放弃Mobileye的黑盒解决方案。

典型案例是理想和Mobileye的“分手”，理想汽车CEO李想在个人社交账号上解释称，公司创立初期融资能力差，有限的资金仅仅满足产品研发、自建工厂、供应链的建设，不支持公司自研智能辅助驾驶，但2020年IPO后，有资金满足智能辅助驾驶的研发。“理想汽车不允许一个‘黑盒子’出现在车上。”

为何Mobileye坚持芯片+视觉感知算法的黑盒设计，和公司发展历程有一定关系。1999年，丰田希望低成本的形式实现ADAS（高级驾驶辅助系统）部分功能，以色列计算机视觉科学教授Shashua受邀前往丰田提供可行性方案。Shashua提供的方案仅依靠单目摄像头实现行人检测、车道保持和自适应巡航等辅助驾驶功能。

彼时，业内普遍认为，ADAS功能实现至少需要两个摄像头（双目）或者需要价格不菲的雷达传感器才能提供立体视觉，保证车辆对速度以及物体距离的判断，实现车辆障碍物识别以及碰撞预警。

依靠更低成本的解决方案，Shashua拿到丰田数十万美元研发资助并创立Mobileye。Shashua组建SoC（系统级芯片）团队，开始自研单目视觉感知系统。2003年，Mobileye发布第一代EyeQ 芯片。为了进一步降低车企使用成本，EyeQ还搭载图像识别算法，可以称得上“傻瓜相机”。

随着车企对高级别辅助驾驶需求多元化，Mobileye近几年也在推行双系统解决方案，不同于其他厂商视觉感知和激光雷达融合的模式，Mobileye一条路线是沿用纯视觉感知的识别算法，另一条路线是纯激光雷达的传感方案，激光雷达SoC，Shashua称其为“软件定义的成像雷达”，其优势是降低对芯片算力依赖，用最小的算力检测最远的弱目标，原本需要100TOPS计算量减少到10TOPS。

所谓算力，是指在单位时间内进行的运算的次数，而TOPS是衡量SOC运算能力的单位，1TOPS表示每秒钟可进行一万亿次（10的12次方）运算。

值得一提的是，Mobileye纯激光雷达路线中的FMCW（调频连续波）雷达供应商正是其东家英特尔。2014年，Mobileye登陆纽交所，共募集8.9亿美元，创下以色列公司在美IPO最高记录。2017年，英特尔有意布局自动驾驶行业，溢价3成，以总价153亿美元的价格收购Mobileye，创下芯片行业最高收购记录，后者完成私有化后退市。

不过，英特尔的入场并未带来太多改变，Mobileye EyeQ芯片迭代速度仍是3-4年，而英伟达产品更新周期为2年，高通为1年。在产品性能上，EyeQ5单颗算力为24TOPS，而同时期国产芯片厂商地平线“征程5”单颗最高算力达到128TOPS，英伟达Orin单颗算力达到254TOPS，二者均达到远超Mobileye 的百万级算力水平。

对于算力指标上的差异，Mobileye产品及策略执行副总裁Erez Dagan辩称，“仅用一个数字来衡量芯片的做法不可取，SoC 芯片的负载能力也很重要。与其说 TOPS 是一个真正意义上的技术指标，不如说它是一个用于制造营销噱头的单位。”

Erez Dagan还表示，2020年EyeQ系列芯片出货量达1930万片，约占全行业市场份额的7成。

现阶段，高算力存在系统冗余，但随着算法模型的迭代，更高阶的算法对算力要求也更高。尽管Mobileye在全球市场保持较高的市场份额，但老客户老客户纷纷转投其他芯片厂商。2021年，Mobileye最大客户宝马去年宣布和高通达成合作，下一代产品的ADAS和自动驾驶系统将使用高通Snapdragon Ride平台，蔚来、小鹏、理想新一代旗舰车型则选择英伟达Orin芯片。

车企的背离，归根究底还是Mobileye在自动驾驶性能和算力上“掉队”了。

国产替代凸显，掘金国内市场

在ADAS时代，Mobileye称得上王者。但进入更高阶的辅助驾驶领域，“大算力上车”呼声渐起，国产芯片厂商有了抢占前装市场的契机。

2021年5月，理想汽车发布改款理想one，该车型一大卖点是对辅助驾驶芯片进行升级，由Mobileye EyeQ4改为征程3芯片，前者制程为28纳米，算力为2.5TOPS；后者制程为12纳米，算力为5TOPS。

“感谢地平线，中国有这样的芯片企业，未来充满希望。”理想汽车CEO李想在发布会如是说。

李想的感谢也是基于地平线的技术支持，地平线甚至派团队入驻理想协作优化智能辅助驾驶功能。按照地平线副总裁余轶南的说法，“芯片+底层算法赋能是智能驾驶快速落地的关键，我们把客户扶上马，最后让马跑得越来越快。”

不同于Mobileye底层算法的封闭性，地平线提供开放性工具链算法，除了提供芯片硬件支持，也配有软件堆栈工具，让车企有参与度。早前理想使用EyeQ4时，由于Mobileye黑盒子的封闭性，在解决Mobileye黑盒子中国道路问题时，理想只能自行在Mobileye前视摄像头旁增设一个摄像头，用于道路数据采集，对辅助驾驶系统的算法训练和优化。同样使用EyeQ4的蔚来ES6、EC6等车型，在开发NIO Pilot领航辅助时，也因为Mobileye封装设计不支持车企自行修改算法，不得不将自研的算法写进另一枚芯片中，整车系统运行逻辑更复杂也更低效。

国产芯片厂商在开放性和服务方面显然做得更好，但复杂场景下大算力芯片的博弈才是抢滩前装市场的硬核实力。高级别辅助驾驶应用场景日趋多元化，从路况相对单一的高速发展至复杂的城市道路，而中国城市道路还存在特有的场景（外卖配送、洒水车等异性车辆）也对芯片算法提出更高的要求，需要更高算力的芯片支持。

同时，硬件冗余设计是智能汽车产业的共性，高级别辅助驾驶发展迭代速度快，需要芯片厂商提供2-3年的算力冗余设计。以蔚来ET7为例，共配有4枚Orin芯片共同工作，算力达到1000TOPS级别。芯片算力越高意味着处理复杂场景能力越强，车企在芯片算力领域也开启新一轮军备竞赛。现阶段，单颗芯片算力达到百TOPS的量产芯片，一家是英伟达，另一家是地平线。

软件定义汽车大背景下，算法扮演的角色愈发重要，算力则能最大程度发挥算法效能。根据地平线方面提供的数据显示，英伟达Orin算力高于征程5。但在实测中，征程5在平均帧率、同精度能效上的表现更胜一筹。

与此同时，地平线在本土市场具有研发团队，也是国内唯一实现车规级人工智能芯片量产前装的芯片厂商。正如李想在理想one 2021款发布会上所提到的，地平线派团队入驻理想工厂，一同加班到半夜，关于辅助驾驶的需求地平线方面能及时跟进。这是远在以色列的Mobileye无法提供的技术支持。

在典型Backbone1080P模型上，征程5的AI性能和Orin-X不相伯仲，但能效是Orin-X的330%；在优选高效模型下，软硬结合后征程5性能超过Orin-X，能效高达Orin-X的870%。

征程5的良好表现也为地平线带来大量订单。今年4月21日，比亚迪和地平线宣布合作，征程5芯片将于明年在比亚迪车型上量产前装。时隔一周，地平线又和自游家汽车达成定点合作，其首款车型也采用征程5芯片。今年5月，一汽红旗表示将采用征程5打造智能驾驶域控制器，预计2023年多款车型采用征程5。

与此同时，华为昇腾芯片则是拿到长城旗下品牌WEY和机甲龙的订单，以及部分奥迪车型的订单。越来越多的国内主机厂选择本土芯片供应商。

结语

昔日ADAS芯片龙头Mobileye已显疲态，资料显示，2017年至2020年，Mobileye芯片年出货量分别为870万颗、1240万颗、1750万颗和1930万颗，年增长率分别为45%、43%、41%、10%。

芯片出货量增速放缓，Mobileye也在积极求变。今年国际消费电子展，Mobileye一口气发布了三颗自动驾驶芯片，其中一颗面向L4级自动驾驶的芯片EyeQ Ultra，另外两颗基于L2级自动驾驶的迭代芯片EyeQ6L、EyeQ6H。

据悉，EyeQ Ultra制程为5纳米，算力达到176TOPS，预计2023年提供样品，2025年量产前装。

不同于消费电子芯片，车规级芯片对使用寿命、安全性、可靠性、质量一致性要求更高。车规级芯片的工作温度范围为-40℃~155℃，一般设计寿命为15年或20万公里，其百万规模芯片中允许出错概率要无限接近于0。

车规级芯片从设计到量产要经历一个漫长的过程。处理器设计流片预计耗时18-24个月的时间，车规级认证系统方案开发再需要12-18个月，再到车型导入测试验证同样需要12个月-24个月，最后才能量产前装，整个过程大概需要三到五年。

值得注意的是，在百TOPS级芯片市场，Mobileye失去先发优势，而国产车规级芯片终于具备和国际芯片巨头直接对话的能力。