Mobileye估值下调200亿,自动驾驶的灵魂不值钱了?
卡门精选2022-09-20
大公司自动驾驶行业
现阶段不管是“灵魂论”的主角华为,还是在智能汽车芯片领域大放异彩的高通、英伟达,都在思考如何给车企赋能,帮其构筑灵魂,而不是敢强势掠夺灵魂。车企已经迎来了自由掌握灵魂的最佳时代。

本文来自微信公众号“车市物语”(ID:autostinger),作者:火山,未来汽车日报经授权发布。

自去年上汽集团董事长陈虹抛出“灵魂论”后,关于谁是“灵魂”,谁是“躯壳”的讨论,在业界就从未停息过。但曾经以极为强势的姿态,在辅助驾驶领域推行软硬件捆绑销售黑盒模式的代表Mobileye,似乎已经受到反噬了。日前有媒体报道,英特尔已将旗下自动驾驶公司Mobileye的估值由原来的500多亿美元下调至300亿美元,其上市日期也推迟到明年。

“这是必然的事。在智能汽车时代,有野心的车企都想掌控自动驾驶核心算法,而软硬件捆绑的黑盒模式已经由以往的市占率利器,逐渐演变为Mobileye新时代发展的桎梏。”在电话中,自动驾驶行业从业者崔斌(化名)向车市物语表示。

在他看来,不管是“灵魂论”的主角华为,还是在智能汽车芯片领域大放异彩的高通、英伟达,都在思考如何给车企赋能,帮其构筑灵魂,而不是强势掠夺灵魂。车企已经迎来了自由掌握灵魂的最佳时代。

只不过掌握灵魂的前提是有实力、有野心。而随着美国芯片法案的到来,把控灵魂的前提又多了一项——有定力,不仅能挡住“萝卜”的诱惑,还得能抗住“大棒”的压力。在这种环境下,中国车企想掌控灵魂,难度似乎又变大了。 

想保住灵魂,先要经住诱惑

提到自动驾驶的“灵魂论”话题,人们首先会想到华为。但事实是,华为在汽车领域大放异彩之前,灵魂早就被一些芯片厂商钳制住了。比如ADAS时代的巨头,打造出大名鼎鼎的EyeQ系列芯片的Mobileye。 

EyeQ系列芯片出货量变化图片来源:Mobileye官网

数据显示,2020年全年,EyeQ系列芯片出货量达到1930万片,占其细分市场份额的7成。一方面,Mobileye为客户提供从芯片到算法的一揽子解决方案,在ADAS时代极具竞争力,使得其市场占有率步步攀升;而另一方面,极高的市场占有率让Mobileye更有底气,在与主机厂合作的过程中选择芯片+视觉感知算法捆绑销售的“黑盒”模式,按照“灵魂论”的逻辑看,ADAS时代的灵魂是被Mobileye这种企业牢牢把控的。为了打破“灵魂垄断”,当时甚至有主机厂在Mobileye的前视摄像头旁增设一个摄像头,只为收集数据。 

但随着自动驾驶技术的发展,以及更高级别智能驾驶技术的不断落地、普及,功能体验变得越来越重要,软件的占比变得更大。由于无法接触到用户,芯片厂商提供的算法未必符合用户需要的功能;在“全员自动驾驶时代”,上述千篇一律的黑盒模式也无法实现品牌差异化。再加上芯片领域的竞争加剧,跨界而来的巨头,新势力公司层出不穷,黑盒模式也被渐渐抛弃了。而新时代巨头所推崇的合作模式,则是更加开放的共创模式:不仅提供硬件,也提供相关算法的整合方案,还提供工具链平台,车企可基于该平台编译自动驾驶算法。

以高通为例,在汽车领域,高通原属于二级或三级供应商,用高通技术公司产品市场高级总监艾和志的话说就是:“以前我们把芯片卖给一级供应商或者模组厂商,他们再把芯片做成一个‘盒子’,最终卖给车企。”但在智能网联时代,供应链体系发生了极大转变,从原有的链状变为网状,各个供应商相互作用,然后给车企提供全面的、基于芯片平台的软硬件支持,车企再根据对芯片的平台的理解,来规划开发计划、产品迭代计划等。

首搭高通Snapdragon Ride自动驾驶平台的魏牌摩卡图片来源:网络

这种改变带来的结果就是,高通等企业仍把一级供应商、模组厂商当作重要合作伙伴,但其最终目的已经变成“如何把车企服务好,从而最终服务好消费者”。“传统汽车时代,车交付给用户后,销售行为就结束了,然而在智能网联时代,这只是个开始。车企必须与用户进行持续互动,收集用户需求进行持续优化。在这段过程中,车企需要知道芯片平台的软硬件特性,知道如何发挥它的特长与优势,并赋能消费者。在这期间,我们和车企之间的交流变得尤为重要。” 艾和志表示。 

此外,艾和志也强调,不管是提供硬件还是软件服务,高通的“赋能者”定位不会改变。“其实我们的目的就是为了打造一个更好、更全面的平台,来提供给车企,帮助他们发挥自己擅长的地方,然后构筑他们更加完美的灵魂。”

针对上述言论,在某智能电动车企负责自动驾驶工作的林涛(化名)给予了肯定。“以现在的形态,车企和科技公司、芯片公司可合选择的合作模式有很多。作为车企,只要你有实力、有野心、经得住诱惑,就不用担心自己失去灵魂。有些车企‘提华为色变’,其实华为也是为车企提供各种模式的服务,远不像以前Mobileye黑盒模式捆绑销售那么霸道。问题的关键在于,虽然没人逼车企出卖灵魂,但车企经得住诱惑吗?” 

EyeQ系列芯片图片来源:Mobileye官网

林涛所谓的诱惑就是,面对市面上各头部企业推出的成熟自动驾驶方案,只要愿意采购,旗下产品马上就能大放异彩。在这种前提下车企是否还愿意在自己最不擅长的领域投入大量人力、物力、财力? 

对此,魏牌副总经理乔心昱的理解是,如今汽车市场形势变幻太快,而自动驾驶又是一个需要长期布局的领域,主机厂若想把控全链条,可能需要付出双倍,甚至三倍的精力,这样无法做到高效地将产品交付给消费者。“所以主机厂在自动驾驶研发的过程中,更愿意把关键技术掌握在手里。但是面对整个产业链布局的时候,我们其实需要去找所有的伙伴。”

事实上,很多传统车企旗下的智能电动车品牌/产品,选用的都是供应商提供的自动驾驶算法,比如智己和比亚迪,就都采用了Momenta算法。而长城的做法是,魏牌等整车品牌负责用户运营,收集需求、数据,推广产品;而长城旗下的毫末智行负责搭建数据体系,处理数据,自研算法;高通则负责提供芯片硬件,以及基于硬件平台的软件服务,帮助毫末智行更好地迭代算法。

但相比于打出“中国自动驾驶量产第一”名号的毫末智行,很多车企在自动驾驶领域的能力较弱,或根本没有这方面的布局。“在这种前提下,很多车企会直接选用成熟方案,至于自研和灵魂,恐怕早就抛到脑后了,毕竟占领用户心智才是眼下第一要务。”林涛表示。 

降维打击下的灵魂危机

对于那些能经住诱惑,有能力、有野心、有定力的企业来说,原本的发展态势都是向好的,直到2022年9月1日。当天,芯片巨头英伟达发布公告,称已接到美国相关部门通知,在新的出口许可获批前,禁止对中国出售A100和H100这两款高端GPU芯片。该禁令不仅限制包含A100或H100集成电路和A100X的系统,还包含了未来该企业峰值性能和芯片到芯片 I/O性能等于或高于A100的所有产品。

图片来源:微信截图

消息一出,业界哗然。小鹏汽车董事长、CEO何小鹏立即朋友圈发文称“这会对所有自动驾驶云端训练带来挑战。” 

何为A100?这是英伟达于2年前发布的一款数据中心GPU加速器。百度、阿里云、腾讯等互联网巨头,就是基于该芯片打造AI云计算体系,而蔚来、理想、小鹏等自研自动驾驶算法的企业,也正是基于该芯片打造的自动驾驶训练中心。

一直以来,谈到自动驾驶能力,人们往往认为其下限是车辆上自动驾驶芯片来决定的,而最佳的量化手段就是算力。比如单片算力为254 TOPS英伟达Orin、单片算力128TOPS的地平线征程5等。阿维塔科技董事长兼首席执行官谭本宏甚至将其看作是定义智能电动车的唯一标准,因为只有大算力,车辆才有进一步进化和升级的可能性。 

毫末智行冲击数据驱动时代的倚仗——MANA图片来源:毫末智行

然而在毫末智行CEO顾维灏看来,大算力平台只能算是自动驾驶2.0时代的代表。而如今,自动驾驶头部企业都在抢先进入自动驾驶3.0时代——数据驱动时代。 

“数据驱动时代,是完全不一样的时代,是数据自己训练自己的时代,我们所做的一切,都是为了能够做出数据通道和计算中心,以便可以更高效地获取数据,并把数据转化为知识。在感知方向,是用多个传感器、不同模态传感器的原始数据联合输出感知结果;在认知方向,通过大量人驾数据抽取可解释的场景化驾驶常识,配以AI的实时计算,可以更加拟人化的融入社会交通流中;训练的方式也发生了很多变化,主要是从小模型少数据,转成大模型和真正的大数据。”而他口中的大数据,是辅助驾驶行驶1亿公里里程才能收集到的数据。

说罢,顾维灏用毫末旗下的自动驾驶数据智能体系MANA举例,这个诞生于2021年底的数据体系,如今的学习时长已经超过31万小时,虚拟驾龄达到4万年,已经成为绝对的“老司机”。而毫末智行所研发的自动驾驶算法,也正是在这套体系下得以不断进化、迭代。 

两年前英伟达创始人兼CEO黄仁勋在自家厨房发布了A100 图片来源:英伟达官方

与这家企业类似的,还有前文提到的蔚来、理想、小鹏,而他们自动驾驶云训练平台的核心,都是英伟达的A100芯片。此前面对媒体采访时,蔚来AI平台负责人白宇利甚至称这套解决方案是“蔚来在自动驾驶道路上的加速器”。其重要程度,由此可见一斑。 

“这么一来,中国自动驾驶企业的上限就真被限制住了。摆在大家面前的有四条路,第一,用落后的芯片,比如12nm制程的,Volta架构产品V100;第二,等国产替代方案;第三,学特斯拉自研芯片;第四,放弃灵魂。”林涛表示。

在他看来,选择第一条路,就得付出比国外竞争对手多数倍的时间、资金成本。从性能上看,相比于V100性能提升20倍。而H100则更为强悍,英伟达在这款芯片中专门针对了Transformer类预训练模型(特斯拉、毫末智行均采用此模型)进行了优化,可以将模型训练时间从以前的几周缩短到几天。“这样一来,用旧产品和国外竞争对手竞争,中国企业实在是太吃亏了。”

毫末智行MANA超算中心规划 图片来源:毫末智行

而在国产替代方案领域,确实有寒武纪、华为等企业正在加紧技术突破,但其产品要么没量产,要么无法达到现阶段英伟达的水平。学习特斯拉走自研芯片道路确实是个解决方案,但其难度同样很大。“一般来说,这类AI芯片研发周期长达18个月,生产百万颗以上才能平衡成本。这条路对于中国企业来说太难了。” 

剩下的,就只有出卖灵魂,采用国际自动驾驶企业的成熟方案了。林涛表示:“出卖灵魂的代价是什么,长期来看肯定很大,但不好衡量。如今最好衡量的就是利润。比如奔驰的自动驾驶系统DrivePilot采用的就是英伟达的解决方案,在欧洲,该系统的售价为5000-7430欧元,而每卖出一套系统,英伟达要抽成40%。奔驰的品牌溢价可以支撑这部分抽成,但中国车企呢?”

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