英偉達向左，Mobileye向右 | 科普
撰文 | 鄭文 編輯｜周長賢
2月8日，英偉達宣佈，對軟銀旗下Arm的收購交易終止。至此，這場爲時一年多的芯片行業最大規模收購案以失敗告終。
結果並不出人意料。
因爲，這並不是一起英偉達和ARM達成一致協議就能完成買賣的收購案，涉及到的是整個行業競爭格局的變化，監管機構、競爭對手都不願看到這樁交易的達成。
如果英偉達成功收購ARM，就會成爲半導體行業中少有的全領域型半導體公司。除了在半導體領域的佈局更加完善，更重要的是，英偉達在移動出行領域的實力將會大增，這也剛好是ARM主攻的方向。
過去，英偉達的移動處理器Tegra系列在圖像處理方面的巨大優勢，使其在遊戲領域獲得巨大成功，但在智能手機領域卻沒能形成潮流，錯失了手機行業的紅利。
在手機行業風雲（參數丨圖片）過後，汽車行業吹起“智能化”的風，這個古老且固化的市場開始孕育出新的增量價值和活力。英偉達不能再錯過這個風口，它想成爲智能汽車芯片領域新的王者。
想當新的王者，繞不開的就是當前的王。在ADAS領域盤踞已久的Mobileye，並非等閒之輩。它創造了太多的第一，第一個車道偏離預警、第一個行人自動緊急制動、第一個前方碰撞預警、第一個自動巡航……
神奇的是，達成這些第一，Mobileye就用了一顆攝像頭和一塊芯片，用極小成本實現了強大的功能。憑藉攝像頭+芯片+算法的一攬子方案，Mobileye爲車企高效地實現了相關功能，使其幾乎成爲市面上主流中高端車型的唯一ADAS方案提供商。
競爭還未開始，輿論早已喧囂。風雲際會，汽車行業智能化解決方案的市場，硝煙瀰漫開來。
時代更替？
Mobileye的盛世，已經延續了很久。
Mobileye的EyeQ系列芯片及其相應的輔助駕駛解決方案，成爲當下ADAS市場發展的絕對紅利收割者。
從2007年推出EyeQ1，到2014年推出EyeQ3之後一舉成名，Mobileye在ADAS領域所向披靡……到2021年，Mobileye在全球擁有超過30家汽車廠商41款車型的全新ADAS項目訂單。
與此同時，雖然受近兩年疫情及行業不景氣的影響，Mobileye依舊實現了可觀的增長。據英特爾公佈的數據顯示，自2017年私有化以來，Mobileye的營收已經實現了近3倍的增長。
然而從另一個維度來看，的確也能看到一些危機。Mobileye的出貨量狂增是從2012年開始的，到2017年開始增長率下滑。2018-2020年間，其年增長率從43%到41%，又到10%。
從市佔率方面來看，據Gartner研究機構副總裁盛陵海稱，Mobileye在ADAS市場的市佔率在2019年之前一度超過90%，此後一路下行，到2019年底已經跌至70%左右。
Mobileye的問題，業內人所共知。
“黑盒子”交付模式首當其衝。衆所周知，軟件定義汽車時代，軟硬件解耦是當下行業的核心挑戰課題，而“黑盒子”交付模式成爲這一課題的最直接攔路虎。
在過去的交付形式中，車企會將實際行駛中遇到的問題反饋給Mobileye，然後由其以色列總部決定是否迭代算法。但這樣的方式顯然是不切實際的，全球不同路況，不同客戶的需求，很難去一一滿足，進行有效響應。因此，主機廠非常被動。
算力也是被詬病的點。拋開當下市場應用最廣泛的EyeQ4不說，Mobileye在2020年發佈的EyeQ5算力只有24TOPS，在2021年四季度才首次搭載在吉利汽車旗下的極氪001車型上。事實上，Mobileye在2022CES上發佈的下一代芯片EyeQ6，也被質疑算力不夠大。
與之相比，競爭對手的表現確是相當強勁。2019年，在GTC上英偉達發佈了新一代自動駕駛芯片產品Orin，算力已經達254TOPS，量級是EyeQ5的10倍。三年過去了，一位自動駕駛大廠工程師感嘆，在算力爲王的L4領域，仍然是“英偉達與其它”。
自動駕駛公司輕舟智航稱，雖然Orin要在2022年才正式發行，但該公司已經收到樣片。來自工程師的反饋是：“處於金字塔尖水平。Orinx芯片可以進行海量數據的併發處理，且支持複雜深度神經網絡。”
在2021年廣州車展上，蔚來、理想等新一代車型搭載的芯片幾乎都被英偉達承包，寶馬、奧迪等品牌則從Mobileye換成了高通、華爲等供應商。
毋庸置疑，Mobileye這家以單目視覺起家的供應商，在ADAS芯片領域積累的絕對優勢遭遇了巨大的挑戰。
很遺憾，恰好Mobileye在市場端開始走向輝煌時，新的技術變革正在爆發。2012年AlexNet神經網絡在ImageNet競賽中獲得冠軍，此後深度神經網絡在圖像處理中的應用開始普及、狂熱。競爭對手繞開Mobileye的圖像算法壁壘，採用深度學習迎頭趕上。
而Mobileye困在了舊的技術架構中，在溫牀裡失去了競爭優勢。
蓋世汽車分析師王顯斌稱：“像Mobileye，如果一代的產品競爭力不足，那麼在整個行業中就會失去優勢和話語權，以至丟失客戶。爲了再次贏得優勢只能等下一代產品出來，在這個過程中行業卻是快速發展的。”
活成了彼此的模樣
英偉達創始人黃仁勳曾在公開場合表示，在競爭對手中，他更擔心華爲這樣的企業。甚至都沒有把Mobileye放在眼裡的意思。
不把對手放在眼裡，纔是最大的蔑視。
2021年6月，英偉達的一次專家電話會議中，在提到Mobileye時直稱：“一個企業的基因很難改變，現在賺錢容易，遠期要放開才能活下去。革自己的命蠻難的。”
火藥味十足。
那麼，英偉達真的因爲“更開放”，已經以完全壓倒性優勢，贏得未來的競爭了嗎？
或許，言之過早。一位與雙方都有過接觸的國內造車新勢力創始人曾說：“Mobileye越來越像英偉達，而英偉達則越來越像Mobileye。”
言外之意，Mobileye變得越來越開放，而英偉達越來越封閉。
毫無疑問，封閉的“黑盒子”交付模式勢必會不斷遭遇打算自研感知算法的主機廠客戶的挑戰。
其實，Mobileye的心態不是沒有開放過。
早在2016年，Mobileye就提到過EyeQ5將會被打造成開放平臺，採用“芯片+算法”與“芯片only”兩種方式銷售，第二種方式可以允許客戶按照需求自己寫算法。但那時除了特斯拉，行業對此感知並不強。
2017年，英特爾完成對Mobileye的收購之後，派駐了200位專門負責打造EyeQ5開放架構的工程師，對當時提出的銷售模式付諸行動。2018年初，在CES上，Mobileye CEO Dr.Amnon Shashua重申，EyeQ5可以允許客戶基於軟件開發套件寫入算法。
然而，有一個不能忽略的事實是，很大一部分主機廠其實並沒有很強的軟件能力。
雖然EyeQ5一再強調對主機廠開放算法寫入，但是一位知情人士稱，EyeQ5的一個合作項目，在實踐中感知算法和決策算法都是由Mobileye提供的，車企只寫了控制算法。理由是項目進度太緊張，時間根本不允許定製化開發。
Mobileye產品及策略執行副總裁Erez Dagan委婉地表示：“我們看到的行業趨勢是，除了那些資金充足的公司能夠承擔風險和失敗外，大部分公司已經明白了開發整個堆棧的方案是一場高成本、高風險的遊戲。”
或許對很多企業來說，軟硬件解耦不一定會是最優的解決方案，從實際應用來看，一個緊密結合的系統必然會更有效率，性能也會更好。
在這件事上，開放的英偉達面臨的狀況是類似的。
從英偉達的自動駕駛芯片量產結果來看，第一款自動駕駛計算平臺Drive PX 2量產的是特斯拉；第二代Xavier則是小鵬和豐田；第三代Orin目前首批客戶是理想、小鵬、蔚來等中國造車新勢力。
每代產品的首批量產客戶，相對市場來說，體量都是小的，僅僅侷限在那些有能力、有信心自己搞定感知算法的車企。對於大部分車企來說，大批量的採購與合作就意味着風險。
一個很典型的案例：2018年7月公佈的英偉達與博世、奔馳的三方合作。在合作過程中，主機廠和Tier 1博世，無法搞定感知算法。
後來的結果是，2020年6月底，奔馳與英偉達達成戰略合作，從2024年起奔馳全系車型將搭載英偉達的自動駕駛芯片，算法由雙方聯合開發。這也是英偉達首次以“自動駕駛算法供應商”的身份進入公衆視野。
從商業化角度來看，這大部分的客戶，英偉達是絕對不能放棄的。於是，英偉達也走了Mobileye的路徑，向車企提供芯片+算法的整體解決方案。
最終，不管是英偉達，還是Mobileye，都走向了“算法+芯片”與“芯片only”兩種銷售模式。
英偉達向左
在市場端，我們可以看到英偉達和mobileye正在趨同，但是在市場競爭的護城河構建上，卻走了截然不同的兩條路。這是自動駕駛產業鏈上Tier 2供應商的典型路徑。
開宗明義，早在2019年10月的Q3財報電話會議中，黃仁勳就宣佈，英偉達已經成爲一家軟件公司。“在自動駕駛平臺的迭代邏輯中，有一個關鍵點就是軟件是核心資產、核心能力，一定要具有延續性，累計的算法也可以做更好的優化。”
“你可以想象成一個車變成一個人能夠自動開了，它的能力在哪裡？是自己的思考能力、自己的決策能力，執行能力都已經成熟了，自動、轉向、油門幾十年上百年的汽車行業都已經成熟了。關鍵是軟件能力，一個是感測環境、一個是判斷環境、一個是規劃。”
英偉達一再強調，自動駕駛 AI 芯片的核心能力不在硬件而在軟件。於是，英偉達多年來在軟件層面下了非常多的苦功。
地平線創始人餘凱早前曾觀察到一個趨勢：半導體廠商不僅僅只做硬件，它們越來越多地往上層走，去構建軟件架構。
英偉達經過Parker、Xavier、Orin三代產品迭代形成了完整的工具鏈，對開發者更爲友好，非常有助於提升開發效率。
現在我們再回過頭來深究一下，大家都聲稱Mobileye太封閉，不夠開放。那麼這個開放究竟是開放什麼？簡單來說，就是是否有一個很友好的可編寫平臺。
Mobileye不夠開放的根本，在於相比英偉達沒有更完整的開放軟件工具鏈。工具鏈的優劣會直接影響芯片的使用體驗感的好壞。而英偉達在這方面傾注了非常多的資源。
從2017年CES上發佈自動駕駛平臺NVIDIA DRIVE以來，英偉達的軟件生態和工具鏈在不斷完善。
NVIDIA DRIVE平臺支持以DRIVE AGX開發平臺爲起點，在DRIVE Constellation上驗證軟件算法，充分驗證並部署軟件後，再通過DRIVE Hyperion參考架構進行上路測試，最後用NVIDIA DGX進行人工智能DNN訓練。
通過以上過程，達到量產標準，在此過程中NVIDIA DRIVE平臺還爲開發者提供了豐富的軟件開發者套件（SDK）。體貼程度堪比保姆級別。
不得不承認，英偉達與競爭對手相比，在軟件層面的優勢多了不是一星半點。在桌面端、雲端以及車端軟件開發平臺構建方面有着深厚的積累，開發者可以享受海量SDK加持，並且基於GPU進行開發，雲端開發的軟件可以高效無損地直接移植到車端。
一位芯片專家直言，做一款好用的通用產品，對工具鏈的要求非常高，英偉達爲Xavier投入的2000人中絕大多數都是做工具鏈的。
這點在合作方理想汽車那兒得到印證。理想CTO王凱稱，選擇英偉達的一個關鍵原因，就是其穩定的工具鏈和豐富的軟件生態。“成熟的工具鏈好處在於，如果出錯可以很快界定到問題，到底出自哪兒。”
英偉達的軟件實力也不是一朝一夕就能達成的，這有賴於在過去長久的積累。
早在2007年，英偉達推出的GPU統一計算架構平臺Cuda，就把複雜的顯卡包裝成了一個簡單的接口。
Cuda的整套軟件生態做得非常完善，所以有非常多的使用者，早期很多廠家都用Cuda快速搭建神經網絡加速軟件框架。Cuda生態在經過多年艱苦經營之後，成爲人工智能開發者的首選。
在智能汽車領域，英偉達當然也想復刻這樣的歷史。
在英偉達的規劃中，在汽車自動駕駛領域的定位是做到30%市佔率。彼時，汽車業務在公司三大板塊（目前遊戲CPU佔約一半，數據中心服務器佔約40%以上，汽車佔5%）業務中，可佔比30%以上。
Mobileye向右
如果說，英偉達在成爲一家軟件公司的路上越走越遠，那麼Mobileye就向着另一個方向矇眼狂奔，正在確立自己的硬件護城河。
這家以色列公司，深信自動駕駛的性能釋放效率最高的狀態，就是軟硬件有效結合達到的最佳平衡。
在2022年的CES上，Mobileye展露的新技術，非常具有代表性意義。
過去，Mobileye的REM地圖定位技術支撐的高清地圖以及視覺感知層面的深厚功底，都不容小覷。而在這一屆的CES上，Mobileye在雷達方面有不少值得關注的產品。
其一，4D成像雷達。相比傳統雷達，它可以獲得更多的道路信息，甚至獲得激光雷達類似的信息。從成像效果來看，物體感知已經有激光雷達的點雲感，細節也很豐富。關鍵是成本還很低，是激光雷達的1/5～1/10。量產時間是在2021年～2025年期間。
其二，FMCW激光雷達。過去，TOF激光雷達的方案無法獲取目標物體的速度信息，在一輛快速對向駛來的車此類場景下，TOF方案下的激光雷達無法預測，要靠近纔能有效，此時就很難規避危險。另外，比如輪胎濺起來的水霧在激光雷達上形成的斑點，會讓它將其判斷成障礙物，造成決策困擾，導致誤剎車。
以上問題，FMCW激光雷達利用混頻探測技術都可以規避。但這個方案的難點是製造FMCW芯片需要複雜的硅光子芯片製造工藝，此技術別人沒有，剛好Mobileye的母公司英特爾有。這個產品的量產時間在2025年。
Shashua在CES上的演講中說：“我們激光雷達的性能預計會超過市場上任何已知的解決方案，能夠使激光雷達本身成爲一個單一的、完整的、獨立的感知系統。”
在知乎上，有人問：繼英偉達的GPU之後，下一個具有劃時代意義的產品會是什麼？一個比較另類的回答稱，也許會是Mobileye的新一代FMCW激光雷達。
可以說，Mobileye形成了真正的核心傳感器全自研，這樣的護城河好處在於可以繞過別的供應端拿到不失真的感知端數據。
在2022CES上，面對自動駕駛芯片EyeQ Ultra算力不足的質疑，Shashua犀利地表示：“跟競爭對手的數字相比，176聽上去是一個很小的數字，大概只有競爭對手號稱的算力的1/5，但關鍵的不僅是算力，更重要的是效率。”
相比大算力，Mobileye更在意的是，如何高效釋放產品性能。
他直接點出了芯片生產商，甚至是很多主機廠也感悟到的痛點。“只有深入認知和了解軟硬件之間的相互作用是什麼，才清楚到底用什麼樣的核支持什麼樣的算法。”
蔚來創始人李斌也曾公開說過：“軟硬件沒有明確界限，軟件往往固化到硬件，這個趨勢不可避免。”
Mobileye在Robotaxi運行過程中的經驗顯示，176TOPS是相對來說平衡得較好的算力。Shashua認爲，“通過一個單芯片的電子架構就可以驅動L4，而系統能耗不到10W，價格是幾百美金。在成本和能效方面，這是一個重大進步。”
成本、能效，剛好卡在主機廠最重要的考慮維度。
此外，Mobileye從軟硬件實踐過程中還得出一個觀點，不想跟隨當下主流的攝像頭與雷達多傳感器做融合處理，而是認爲L4級真正的冗餘概念應該是攝像頭、毫米波雷達和激光雷達作爲相互完全獨立的子系統。
“如果做這樣一個由兩個子系統組成的冗餘系統，不僅能提升魯棒性和平均故障間隔時間，也更容易驗證系統真實的效率。”Shashua表示。
除了維持對輔助駕駛市場的把控，把系列產品以及動作串起來，Mobileye還在不斷驗證，如何在大幅度降低傳感器成本，和保持低功率與長壽命的前提下，實現高級別自動駕駛。 這是Mobileye在不斷探索中找到的路徑。
2021年12月13日，Mobileye高調宣佈EyeQ®系統集成芯片出貨量突破1億片。同月，外媒披露英特爾計劃在2022年年中將旗下自動駕駛子公司Mobileye分拆上市，上市後將有助於調整和簡化組織架構，加速跟進市場變革。
寫在最後
一位供應鏈上的業內人士評價，英偉達勢頭雖猛，但並沒有撼動Mobileye的市場地位。
一位汽車芯片工程師則透露，雖然英偉達的產品的確很強，但是大多數車廠在測試過程中依然出現了各種各樣的問題。“擁有軟硬件協同與調優能力的工程師其實很少，車企在這方面就更弱了。”
也就是說，車企短期內根本沒有足夠的人才和能力，把芯片的性能全部釋放出來。
而當下，芯片行業的競爭也還沒有到零和博弈階段。除了一些選擇自研芯片的車企，其他車企在選擇合作伙伴過程中，往往頻繁更換芯片供應商，甚至同時選擇多家。比如，長城同時選擇了華爲與高通，不同產品用在不同的車型上。
無論英偉達、Mobileye，還是其他參賽者，大家都在路上，接下來2～3年纔是關鍵賽點。
參考資料：
—THE END—
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