智能网联汽车芯片江湖近日又起波澜。将自动驾驶SoC算力“卷”到2000TOPS的英伟达与联发科达成合作，为软件定义汽车提供人工智能座舱方案；用“连接”赋能智能座舱平台的高通与中科创达成立智能网联车联合创新中心，为国内合作伙伴提供底层软硬件支持；通过收购Mobileye加强自动驾驶实力的英特尔对外展示与联想合作的重庆车联网项目，展现了英特尔硬件产品及软件开发套具的能力。
历史上，韩、赵、魏“三家分晋”被视为春秋终、战国始的分水岭。如今，在汽车行业新风口下，英伟达、高通和英特尔似乎正上演智能网联汽车领域“三家分晋”大戏，加速汽车从制造属性过渡到“消费+科技”属性。
抢占高地的“利剑”
每一个在智能网联汽车领域叱咤风云的芯片厂商，都携带一把抢占高地的“利剑”。
来源：公开信息整理
吃到AI算力红利的英伟达，几天前登上万亿美元市值之巅。凭借算力优势，英伟达在智能网联汽车芯片算力竞赛中做到了业界“顶配”：英伟达发布的智能汽车芯片——NVIDIA DRIVE Thor（雷神索尔）单颗芯片算力达到2000TOPS，性能约是目前主流英伟达Orin芯片的8倍。
但算力之王英伟达也曾失意于智能手机时代。2008年，已在GPU领域耕耘深厚的英伟达推出了基于Arm和Geforce架构的移动处理器Tegra，迅速占领对图像处理要求较高的游戏机和平板市场。但在智能手机领域，由于没有把握住3G和4G时代处理器与基带整合的机遇，英伟达第三代和第四代Tegra处理器因功耗较高等因素，在手机领域稍显落寞。
折戟智能手机让英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋孤注一掷。在2015年英伟达新品发布会上，黄仁勋先是发布Tegra X1 处理器，接着又抛出一颗重磅炸弹——DRIVE PX，这是基于Tegra X1打造的全新智能汽车处理平台。据悉，Tegra系列在移动平台上的性能和开发经验能够支持导航、仪表和车载娱乐等相关应用，特斯拉早在Model S上就使用了 Tegra 3 处理器来支持中央大尺寸触摸屏。之后，英伟达又与奥迪等车企相继展开合作。彼时，自动驾驶领域晨光微露，行业标准还是一片空白。率先走向智能汽车的英伟达凭借GPU在大规模并行运算上的先天优势，在自动驾驶技术和机器学习领域占得先机，成为第一家能够提供超级汽车处理器的芯片厂商。
与折戟手机芯片的英伟达不同，高通将无线连接能力从手机延伸到汽车，将其作为攻占智能座舱芯片高地的“利剑”。20年前，高通在美国打造了通用汽车安吉星CDMA 1x车载网联解决方案。从那时开始，高通意识到每辆车都需要连接功能。在2013年到2014年期间，高通开始提供车载信息娱乐产品，并收到了来自奥迪的橄榄枝，将骁龙平台带到奥迪的汽车中。
总体来看，高通承袭射频、毫米波、MIMO（多进多出）等深厚手机通信技术，在CUP、GPU、NPU等方面具备很强的综合能力。高通还利用智能手机庞大出货量摊薄研发和生产成本。比如，被奔驰、奥迪、本田、吉利、长城、比亚迪等车企追捧的骁龙8155，其基础设计是搭载于小米9 Pro、三星Galaxy Note10等旗舰手机的骁龙855芯片。
“手机芯片与智能座舱芯片的相同点在于对通信、娱乐、高清显示需求高度一致。”赛迪顾问集成电路中心首席一级研究员、高级工程师池宪念对《中国电子报》记者表示，高通承袭智能手机芯片竞争优势，降维切入智能座舱芯片市场，形成较大的竞争优势。
对于希望在辅助和自动驾驶领域有所作为的英特尔来说，牵手占据70%以上辅助驾驶系统级芯片市场份额的Mobileye，是入局的极佳切入点。2017年，英特尔溢价收购Mobileye，将算法和芯片进行协同设计，补齐了自身战略拼图中缺失的一块：算法及对应专用算法处理器IP设计经验。通过“1+1”，英特尔实现了自动驾驶产品的性能提升、功耗下降和成本下降，缩短客户导入时间，获得了商业竞争优势。
频频出招高筑技术护城河 竞争对手强悍，就必须高筑技术护城河。在略显拥挤的智能网联汽车芯片“角斗场”，英伟达、高通与英特尔近期频频出招，进一步巩固自身优势。
不满足于提升单颗芯片的算力与性能，英伟达出招的关键在于将算力优势进一步扩大，覆盖互联车载信息娱乐、座舱便捷功能和座舱安全功能等更多领域。
近日，英伟达选择与联发科合作，为软件定义汽车提供完整AI智能座舱方案。据悉，英伟达目前不仅为笔记本电脑、台式电脑、工作站和服务器提供GPU，同时也为汽车和机器人应用提供SoC。凭借全新GPU芯粒（Chiplet），英伟达将其在GPU和加速计算领域的领先优势扩展到更大市场。
英伟达方面对《中国电子报》记者表示，此次合作为汽车制造商带来了更多支持英伟达DRIVE平台的车载信息娱乐平台选项。英伟达GPU芯粒被集成到车规级SoC设计架构中，芯粒之间通过超快速芯粒互连技术连接。英伟达DRIVE OS、DRIVE IX、CUDA和TensorRT软件技术将在全新车规级SoC上运行，以实现互联车载信息娱乐、座舱便捷功能和座舱安全功能。
“AI和加速计算正在推动整个汽车行业的转型。”黄仁勋说。联发科领先的SoC与英伟达GPU、AI软件技术相结合后，将为从入门级到豪华级的汽车细分市场带来更高安全性和创新互联服务。
高通则进一步通过移动连接，满足智能化带来的高算力需求。在5月底举办的2023高通汽车技术与合作峰会上，高通展示了旗下很多款座舱芯片相关重磅产品。据悉，其中，骁龙8295采用与旗舰手机芯片平台骁龙888和888+同步的5nm制程，AI算力达到30TOPS。相比采用7nm制程的前代产品骁龙8155 ，骁龙8295的GPU整体性能提升2倍，3D渲染性能提升3倍，还增加了集成电子后视镜、机器学习视觉（后置、环视）、乘客监测及信息安全等功能。
记者从高通方面了解到，高通目前在车载网联和汽车无线连接领域排名第一。在中国，超过50款搭载骁龙汽车5G平台的汽车在短短几年内陆续面市。
“感知”是英特尔发力智能网联汽车的关键词。近期，英特尔携手联想首次对外展示两个在渝车联网项目。
“车路协同、智能交通对交通路侧感知和计算提出更高要求。”英特尔技术专家对《中国电子报》记者表示，车路协同和智能交通对信息采集和处理的实时性、准确性及高可靠性要求非常高。由于信息处理的负载主要在芯片上进行，所以对芯片处理的准确性、实时性和高可靠性要求明显比高速公路高出很多。在这方面，英特尔以感知融合技术为核心提供解决方案。
Mobileye还在被誉为“车辆之眼”的激光雷达领域造诣深厚，因此与Mobileye的紧密合作同样是英特尔在自动驾驶领域实现发展的关键之一。Mobileye相关负责人对《中国电子报》记者表示，英特尔硅光子技术能够助力Mobileye开发激光雷达系统，以满足消费者自动驾驶汽车部署的性能和成本要求。在此方面，英特尔具有强大优势，可以将有源和无源激光元件集成在芯片上。
伯仲难分竞争将更激烈 无论是算力底座、无线连接，还是智能座舱、自动驾驶与车路协同，智能网联汽车芯片的竞争维度正变得愈发多元。未来，英伟达、高通、英特尔围绕智能网联汽车芯片的竞争将更加激烈。如果说PC时代成就了英特尔，智能手机时代成就了高通，那么谁都希望在汽车产业的大变局中成为新的王者。
英伟达在单颗芯片算力指标上一骑绝尘，但这并不意味着英伟达在智能网联汽车芯片领域就没有对手。事实上，当前智能网联汽车算力之争的主流模式仍然是多个域控制器并行，采用多颗芯片堆叠保证算力。黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣在谈及芯片算力时对《中国电子报》记者表示，要实现规模化、性价比高的自动驾驶量产，高算力的单颗芯片并不是唯一的路径。
换句话说，即使单颗算力不够，采用两颗三颗堆叠组成解决方案照样可以达到相同效果。比如，高通的Snapdragon Ride自动驾驶解决方案就能够提供从16TOPS到2000TOPS的算力；与英特尔紧密合作的 Mobileye研发的EyeQ Ultra算力达到176TOPS，预计于2023年底供货，2025年全面实现车规级量产。在算法驱动AI芯片设计的软硬结合趋势下，高通与英特尔并不示弱。
尽管高通在智能座舱领域凭借手机芯片领域的优势打牢了基础，但高通的汽车业务从来都不局限于智能座舱。与智能座舱芯片高度依附于智能手机芯片进行开发不同，智能驾驶芯片是针对汽车进行定制化开发的专属产品。放眼目前竞争激烈的ADAS和自动驾驶芯片市场，英特尔和英伟达已经建立了生态优势，而高通还在追赶的路上。由于在生态积累方面起步较晚，高通在ADAS等领域的补课将是一个漫长而复杂的过程。
“高通十分重视ADAS领域，我们正在不断拓展从车网联到ADAS的产品路线图，并且我们十分关注软件栈开发。可以看到，这是一个非常漫长的过程，并且复杂性非常高。”高通技术公司高级副总裁兼汽车业务总经理Nakul Duggal如是说。
英特尔自动驾驶部门也面临着不小的挑战。Mobileye自加入英特尔之后，虽然业绩不断增长，但增速远未达到原有预期。在各家都在转型汽车智能芯片的背景下，Mobileye并没有体现出具有统治性的实力，正面临英特尔、高通在汽车芯片业务方面的挑战。比如，Mobileye交付的自动驾驶芯片EyeQ5的算力仅达到24TOPS，相比之下英伟达的Orin芯片算力已达到254TOPS，几乎是Mobileye的10倍。
唯有抓住市场增长点才能维持业绩增长，脱离英特尔独立上市的Mobileye亟待提升抗压能力。日前，Mobileye下调了2023年全年营收预期，随后股价出现了较大跌幅。6月6日消息，英特尔将出售3500万股Mobileye公司A类（Class A）股票，总价值约为15亿美元。抛售之后，英特尔在Mobileye公司持有的股份占比从99.3%降至98.7%。这桩抛售是否将进一步优化英特尔业务结构，还有待观察。
总之，在“三家分晋”格局中，英伟达、高通和英特尔都各有优势，也都面临挑战。汽车产业“分水岭”才刚刚开始。
