自動駕駛與芯片的真相

劉小勇 張靜

汽車芯片荒缺的是微控制器MCU芯片，并非自動駕駛芯片。

與電動化相比，智能化給汽車產業帶來的變革有過之而無不及。尤其是高階的自動駕駛甚至是完全的無人駕駛不僅讓消費者無比神往，也讓投資者趨之若鶩，更讓產業人士當成徹底改變汽車生態的終極神器。

但實際上，大家對于自動駕駛的態度是矛盾的、對其認知也是模糊的：一方面，既認為有趣，又擔心不安全;另一方面，對其理解還存在諸多誤區，比如自動駕駛能夠實現零交通事故、完全的無人駕駛馬上就可以實現、自動駕駛最重要的就是芯片等等。

那么，問題來了：自動駕駛有多大的市場空間？芯片是自動駕駛最重要的嗎？芯片供應商又將如何與車企協作分工？帶著這些行業燒腦問題，《汽車觀察》對地平線聯合創始人&CTO黃暢博士進行專訪，聽其詳解智能駕駛與芯片的真相。

創立地平線前，黃暢曾擔任美國南加州大學和NEC美國研究院（世界上最早從事卷積神經網絡研發的五個實驗室之一）研究員;后又就職于百度美國研發中心，長期從事計算機視覺、機器學習、模式識別和信息檢索方面的研究;其開發的人臉檢測技術更是創造了世界上首次計算機視覺技術被大規模應用的成功范例，占領80%的數碼相機市場，并被蘋果iPhoto等諸多圖像管理軟件采用。

作為一名清華大學計算機系專業的“三清”畢業生（擁有清華大學計算機科學與技術學士、碩士及博士學位），黃暢起初并沒想到自己會從事汽車行業，但進入研究生階段后隨著對計算機視覺、人工智能、機器學等知識的掌握以及在尋找不同應用領域時發現，汽車智能化尤其是智能駕駛天生就是機器人的第一形態，所以后來也就很自然地進入到汽車行業。

“我是開車過來的，路上打了兩個電話、開了一個會，還啟動了一下輔助駕駛，這樣感覺會更安全些。”黃暢在采訪中開玩笑道，自己跟所有上班族一樣，也是過著“兩點一線”的生活，每天開車時間差不多兩個多小時，“一個人一天刨去睡眠時間差不多是16個小時，如果把開車這兩小時省下來，我的生命也許會延長1/7，而這就是自動駕駛存在的意義與價值。”

黃暢認為，在所有智能化應用中，最具穿透力、最能極大改變和影響人類生產與生活方式的就是自動駕駛。因為自動駕駛能夠把駕駛員用于駕駛的時間釋放出來，這在很大程度上既能拉動消費端，又能拉動與其并行的電動化進程，甚至能反作用于影響和推動整個汽車產業深刻變革，包括產業之上的商業模式變革。

“目前國內自動駕駛市場滲透率依然較低，但隨著自動駕駛等級和算力需求的不斷提升，電子電器在汽車中的占比將會越來越高，預計到2030年，將占整車的30%～40%。屆時，智能電動車將成為人類科技領域最大母生態，而自動駕駛芯片也將形成每年1 000億美元的市場規模，成為半導體行業最大單一品類。”黃暢對《汽車觀察》如是說。

零事故的悖論

自動駕駛雖然未來可期，但質疑聲也普遍存在，大家對其安全隱患、責任判定和法律法規等方面的討論從未停止過。當法律法規、復雜路況、交通事故、道德標準交織在一起時，就會產生這樣的疑問：真正的無人駕駛和零事故能否實現？

黃暢對此回答道：首先L5完全自動駕駛從技術角度上看是可以實現的，只是時間問題，但最重要的還是如何實現大規模的商業化運作，即如何將L5自動駕駛應用到量產車上。其次，任何領域、任何行業和任何產品都不可能做到零事故，零事故其實是一種不嚴謹的說法，只能說自動駕駛可以無限逼近零事故，大幅減小事故的發生概率，甚至遠超人類駕駛水平。

既然零事故無法實現，那么駕駛員到底還能不能相信自動駕駛？真的可以解放雙手把自己的安全托付給由算法、算力和數據共同構建的AI系統嗎？黃暢認為，首先要弄清楚自動駕駛的定義，從專業角度上看，自動駕駛反映的是駕駛過程中的自動化程度，即按人工需要介入多少去進行劃分，目前最權威的定義就是按照國際汽車工程師學會（SAE）對于自動駕駛等級的劃分。

具體來看，L0～L2是輔助系統，L3～L5是自動駕駛系統。其中，L3屬于人機共駕;L4雖是全自動的，但有其區域和范圍的設定，比如只能在高速路上或者只能在白天進行;而L5作為最高等級的自動駕駛，則可在所有場景中進行。

需要指出的是，輔助系統和自動駕駛系統的責任歸屬是不同的：在輔助系統中，車輛的控制權由駕駛員主導;但在自動駕駛系統中，車輛的控制權則由車輛主導。從現階段來看，絕大部分量產車型雖已初步具備了一些自動駕駛功能，但責任判定仍歸屬于駕駛員本人，所以從嚴格意義上講，這些自動駕駛功能仍屬于輔助系統。

而為實現L5完全自動駕駛，通常有兩種解決方案：一是單車智能，讓汽車變得更聰明;二是車路協同，讓駕駛環境變得更智能。黃暢的看法是，以單車智能為主、車路協同為輔的方式去推動自動駕駛的演進。

由于基礎設施建設速度將直接影響商業化運作速度，所以從長遠角度來看，單車智能可以在更大范圍內實現商業化運作，尤其是在乘用車領域，未來三至五年，全國范圍內是可以做到L3人機共駕模式的。

而車路協同聽上去好像很美好、技術上也可以實現，但要想實現大規模商業運作卻很艱難，會面臨責任歸屬、法律法規、道德維度、市場監管、成本分攤、價值分配、商業保險等諸多復雜因素，實際上已經超出了技術范疇。

汽車芯片誤區

經常有人會問黃暢，實現自動駕駛的最短捷徑是什么？他的答案是：要想實現最高等級自動駕駛恐怕沒有捷徑，次第修行才是難且正確的唯一道路，“既需要在大感知、大規控兩個技術領域實現可持續的、跨越式的突破，又需要自動駕駛解決方案及芯片公司、車企、圖商和保險公司等共同努力才可以達成。”

尤其是芯片，誰也沒有想到，一枚小小的芯片竟然成為影響全球汽車產業最大的“黑天鵝”事件，停產減產、囤積居奇、哄抬價格、延遲交付和減配交付……一時間，大家都認為芯片是汽車智能化發展最重要的因素，甚至還有人擔心芯片荒會影響汽車智能化及自動駕駛的發展進程，黃暢對此進行了一番“辟謠”。

首先要弄清楚汽車芯片荒缺的是什么芯，一輛傳統燃油車需要各類型芯片大概五六百顆，一輛30萬元級別的中高端智能電動車需要各類型芯片大概1 200～1 700顆，在這其中，功率芯片占一半，另一半是用于智能化的計算芯片，包括微控制器MCU和AI計算芯片等，而汽車行業所說的芯片荒是指微控制器MCU芯片，并非自動駕駛芯片。

其次對于自動駕駛而言，AI芯片雖然是基石，但在這個基石上所承載的算法與軟件同樣重要，如果說AI芯片是自動駕駛的大腦，那么算法就是自動駕駛的靈魂。所以不僅是芯片，芯片上所承載的智能化應用與服務，也將成為智能汽車非常重要的價值增長點。

“汽車智能化及自動駕駛的發展過程實際上也是整車電子電器架構集中化的過程，在此過程中，汽車芯片的品類和數目會持續降低，但作用和價值會越來越大、軟件占比也會不斷提升，所以汽車智能化反而更有利于解決芯片荒問題。”黃暢補充道。

那為何汽車行業的缺芯情況看起來要比其他行業嚴重？黃暢舉例道，一部手機因缺芯無法交付頂多也就是幾千元的損失，但如果一輛汽車因缺芯無法交付那就是幾十萬元的損失，幾塊錢的芯片能讓幾十萬元的汽車停止銷售，這種巨大的剪刀差瞬間讓大家產生錯覺以為芯片特別厲害，所以出現了幾十倍甚至上百倍的漲幅。

至于芯片供應商為何對汽車客戶積極性不高，黃暢認為主要是因為車規級芯片從設計到生產再到應用的周期較長，至少需要兩三年的時間，且投資大、風險高。

那么，未來車規級芯片供給應靠社會化共享資源還是靠汽車專用渠道？黃暢則從歷史角度解答了這個問題，汽車電子始終作為一個專門領域獨立存在，與消費電子、工業電子差別較大，無論是從定義、驗證、前端、后端還是從生產、售后上看，汽車芯片產業鏈都與其他行業明顯不同，所以由專業的車規級芯片供應商供給更為合適。

硬的軟件公司

近年來，更高算力芯片及智能化配置正在成為中高端車型的標配，這將給地平線帶來怎樣的發展機遇？“隨著人們對智能駕駛需求的提升，以及計算平臺中央化、集中化加速了軟件應用的開發，汽車電子在整車中的占比將越來越高，這些都將進一步增加地平線的機會。”黃暢如是說。

眼下，汽車智能化讓越來越多的科技公司進入到汽車行業，并成為其產業鏈上的一部分，但也帶來了一個新的問題——如何與主機廠分工協作？對于此，行業內也出現了不同聲音：有的認為越是核心的越要自己掌控，車企應該自研芯片;有的則認為汽車本身就是整合全球資源集成的產物，用不著什么都自己做。

黃暢覺得兩種說法都有道理，但更重要的是車企如何定位自己及合作伙伴，“傳統車企如何去定位地平線是我們初期無法改變的，但地平線始終抱著非常開放的心態去深刻理解客戶的真正所需，并充分配合車企進行差異化開發，我相信這是幫助客戶成功的最好方式，畢竟汽車智能化需要各式各樣的玩家共同創造，在與客戶合作碰撞過程中，我們也會慢慢找到自己最適合的定位。”

時至今日，地平線已構建起一支算法、軟件和芯片高效協同的產品研發團隊，并具備兩大獨特技術優勢：一是軟硬結合，用算法定義芯片并將芯片性能發揮到極致;二是以終為始，始終用整個自動駕駛的視角去審視其中每個模塊的設計與實現。這兩大優勢使地平線提供給客戶的不僅有自動駕駛芯片，還有更為開放式的算法與軟件支持服務。

最后，黃暢用一句話總結地平線：一家相當“硬”的軟件的公司。這句話似乎出乎很多人的意料，因為行業內習慣將地平線當做是一家自動駕駛芯片公司，但實際上他們的業務范圍遠不止于此，“做芯片是地平線一個很重要的基石，但不是全部，而軟硬結合才是我們最重要的事情。”

實際上，關于自動駕駛與芯片的討論話題還有很多，比如特斯拉是否是自動駕駛的天花板？“后芯片時代”會發生怎樣的顛覆性變革？作為時代的親歷者，地平線都將全情參與其中，推動老而彌新的汽車產業實現跨越式發展。