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追隨特斯拉,車企押註造芯,備戰智能駕駛競爭「終局」

2024-09-29汽車

作者丨潘磊

編輯丨海腰

圖源丨Midjourney

「騰勢Z9GT首搭BYD9000客製芯片,采用4nm制程和Armv9架構,安兔兔跑分高達114.9萬」。

近日,騰勢釋出新車時,突然披露了有關比亞迪「造芯」的相關資訊。

幾乎與此同時,長城汽車董事長魏建軍也透過社交媒體表示,自主研發的「紫荊M100芯片」也成功點亮。

在這之前,蔚來和小鵬已經先後展示了研發的「神璣NX9031」和「圖靈」自動駕駛芯片。

另外,吉利芯擎科技也推出相關芯片。

但也有車企表達了不同觀點。

零跑創始人、董事長、CEO朱江明曾表示,零跑曾經做過算力約為4TOPS的淩芯01,不過很快意識到芯片是需要超大規模才能支撐的產業。

「規模不夠大導致投入產出比很低。現在有不少車企嘗試去做芯片,我認為這是不合適的,產業分工始終是必需的」。

根據辰韜資本釋出的【自動駕駛軟硬一體演進趨勢研究報告】,車企自研的芯片如果每年出貨量低於100萬片,則很難具備經濟性。

而且到目前為止,除了比亞迪、特斯拉、長城、吉利等巨頭級車企外,鮮少有新造車企業年度銷量能夠破百萬台。

至少兩位行業人士認為,這些車企造芯是為了在智駕方面推進「軟硬一體」,但具體效果還有待觀察。

「這涉及到巨額成本」。

「芯片的研發費用高,但只要量產了,單價就會便宜」。

這是蔚來創始人李斌,在7月底的「2024蔚來科技創新日(NIO IN)」上給出的看法。

在他看來,量產能實作規模效應,從而攤薄成本。

從蔚來自身角度看,造芯片可能的確比較花錢。

2023年,蔚來的研發投入達到了134億元,今年上半年是60.83億元。

這裏面有多少錢是花在了研發芯片上,外界不得而知。

但根據辰韜資本的【自動駕駛軟硬一體演進趨勢研究報告】,如果以7nm 制程、100+TOPS 的高效能 SoC 為例,其研發成本高於 1 億美元(包含人力成本、流片費用、封測費用、IP 授權費用等等),若以售價 100 美元、毛利率50% 計算,其盈虧平衡點為 200 萬片芯片出貨量。

在熟悉芯片研發的行業人士李明看來,研發芯片的實際成本還要更高,也許要砸下上百億元人民幣。

基於此,目前說自研芯片能夠降低成本還為時尚早。

而在所有芯片中,高端智駕芯片的研發成本相當高。

他介紹,此類芯片的研發成本包括團隊、營運、算力搭建等。

團隊方面,需要一個至少100人的硬件團隊,另有100-200人負責中介軟體和工具鏈,加起來大約就是300人的團隊,「這些人都非常貴,每個人按100萬一年不算多」。

人頭費用每年大約是2-3億,再加上同等的營運費用,整個算下來就是5-6億,「實際數碼可能還要更高一些」。

然後就是時間成本。

從這個芯片開始流片到產生效益,大概需要3年。

這3年光是人頭和營運費用就需要差不多20億。

這中間一次流片的費用大概是上千萬美元,再加上需要從Arm處購買類似於A72或者A78這樣的軟件IP授權,大概也需要1億美金左右。

「總體算下來,芯片投片大概需要1億美金」。

然後就是數據問題,「高階智駕是數據驅動的,所以你還得搭建一個算力中心」。

去年年終特斯拉CEO馬斯克就表示,要在2024年底前再往Dojo超算投資10億美元。

「到此為止,大幾十億人民幣已經花出去了」,李明表示,不過這個階段依然無法產生任何收益。

只有當基於這顆芯片,形成了消費者可以感知到的智駕能力,並為這款車買單,才算產生價值。

「只有當你的OTA像特斯拉那樣,每次更新都能給消費者帶來價值,消費者才願意花錢買單」。

所以對於車企來說,造芯的賬還是要細細算。

智駕芯片供應商「地平線」的財務狀況,也能在一定程度上驗證李明的說法。

根據地平線釋出的數據,2021年至2023年這三年間,分別虧損20.64億元、87.2億元和67.39億元,一共虧損超過175億元。

同期地平線的研發總投入也達到了53.9億元,在2066人的員工團隊中,有1478名員工為全職研發人員。

值得一提的是,地平線「征程系」智駕解決方案的出貨量已經超過600萬套。

「將來立誌在AI層面有所作為的公司,可能都會有非通用的芯片,也就是像小鵬圖靈芯片這樣的專有AI芯片」。

公開資訊顯示,小鵬汽車掌門人何小鵬近期表態,自研芯片跟小鵬想在AI有關。

蔚來創始人李斌也表示,自研芯片跟AI有關。

他強調,AI將成為智能電動汽車企業的核心基礎能力,所以蔚來搞了神璣NX9031芯片。

但他也表示,不能為了研發而研發。「要算總賬,肯定要有回報」。

總體而言,這些車企認為輝達或者地平線提供的「通用芯片」,無法滿足自己的需求。

對此,李明也有自己的看法。

他稱,現在很多車企都用輝達orin芯片做智駕方案,理想在用、小鵬在用,極氪、博世等等,也都在用同樣的芯片。

但同樣的芯片,各家車企的側重點並不一樣。

「比如極氪,現在大家普遍認為其智駕能力越來越好」,他認為,這就表明智駕方案的差異化,並不在於芯片本身,而是在於軟件。

他稱,高階智駕方案的差異化一般體現在三個方面,包括車企的軟件開發能力,數據管理能力,以及智駕方案的叠代閉環能力。

「如果你實作了有效的數據管理,那麽智駕效果就能體現出差異化」,他稱,這還包括數據閉環。

「車端數據能實作上傳,上傳以後能夠在雲端訓練,訓練完了又能夠形成新的演算法,同時實作下發,由此不斷促進智駕功能的叠代」,他表示,這些能力很強大,也很考驗車企的叠代迴圈能力。

至於李斌和何小鵬所言的自研芯片跟AI有關,李明認為合理的解釋在於,他們或許看到了AI套用的「終局」。

「比如AI的套用有VR,有具身智能等不同的套用領域,當然也需要不同的AI芯片」。

但他指出,到目前為止AI在套用層面並未「細化」到具體場景。

「你要做芯片,那就一定要跟套用場景做深度結合。因為場景會影響你的設計」,他稱,另外要和自己的演算法深度結合。

對於車企紛紛下場造芯,他認為原因在於特斯拉把這條路跑通了。

「但特斯拉跑通,不一定其他車企也能跑通」,他表示,這就像是跑馬拉松,有的人能跑,有的人不一定能跑。

「最終還是專業的人,做專業的事」。

辰韜資本執行總經理劉煜冬表示,車企跟風自研智駕芯片,肯定是從特斯拉處獲得了「靈感」。

但他強調,本質原因還是要去看為什麽特斯拉要這麽做。

他認為,新造車企業押註智駕芯片,首先肯定是希望實作最快的產品叠代,以及保證自己的智能駕駛產品有最好的效能表現。

「因為第三方芯片不可避免地會帶來很多浪費(比如算力),或者沒有辦法滿足你的一些客製化的需求。所以在芯片方面更深度的垂直整合是一個大趨勢」。

在這種情況下,尤其是「智駕成為競爭下半場核心能力」時,車企還是想要更多的掌控力,而且不斷向上遊去擴充套件這種掌控力。

「你要保證最好的產品體驗,你肯定要去掌控上遊芯片」。

他認為,車企會去強掌控的因素,一定是那些跟賣車或者是跟使用者體驗強相關的那些東西。

因為智能化已經成為車企產品定義的「錨點」。

第二個就是成本。

他透露,現在第三方提供的自動駕駛芯片,從bom成本的角度看利潤率還是蠻高的,毛利率基本上是在50%左右。

在車企看來,這部份價值可以透過自研芯片,在出貨量足夠大的情況下,把這部份價值拿在手裏。

「比如比亞迪,那麽大的銷量,自己做芯片理所應當」。

第三個原因,在於車企啟動造芯專案的時候,或多或少的會有一些供應鏈安全的考慮,因為前兩年汽車缺芯,很多車企都心有余悸。

「尤其是對國企而言,這個權重就會更大一些」。

當然可能還有一個原因,即這些車企造芯片,也可能跟市值管理有點關系。

但他也強調,不是所有車企都是特斯拉。

車企造芯,首先需要有自研演算法的能力,還有去自訂一顆芯片的能力,因為芯片是為軟件服務的。

「如果你如果不掌握軟件,你是沒有能力去自己做這顆芯片的」,他稱,只有自研軟件和資源演算法做的很好的公司,才有去自訂一顆芯片的能力。

另外,他也不認為這波車企造芯,會成為新一輪市場競爭的勝負手。

「目前市場上銷量最好的車型,可能基本上就沒啥智駕功能」。

至於車企自研智駕芯片是否會搶走第三方芯片供應商的生意,劉煜冬表示目前尚難判斷。

「畢竟車企造芯這件事情也沒有完全驗證成功」,他表示,盡管芯片流片了,但車企其實並沒有真正做出來。

「它的經濟性怎麽樣?到底能不能長期的持續下去?這些事情是沒有結論的,而且行業分工的格局也是處於動態變化中」。

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