跟上特斯拉，一直游到海水變藍
撰文 / 塗彥平
編輯 / 黃大路
設計 / 師 超
2016年7月的一天，Mobileye創始人Shashua宣佈：“EyeQ3芯片將會是Mobileye和特斯拉公司的最後一次合作。”
隨後，特斯拉CEO馬斯克作出迴應：合作的中止不會影響特斯拉自動駕駛技術的進程。
馬斯克之所以雲淡風輕，是因爲彼時特斯拉已經與英偉達暗通款曲。
2016年年初，英偉達發佈了被創始人黃仁勳稱爲“世界上第一個面向自動駕駛汽車的超級計算機”的Drive PX2。
這一年10月，特斯拉基於英偉達Drive PX2開發出全新的駕駛輔助硬件，MCU芯片採用英飛凌TriCore系列產品。這意味着特斯拉找到了能滿足它自研算法需求的算力芯片。
當然，自動駕駛的旗手絕不會止步於此。
2019年4月，特斯拉的硬件升級到3.0版本，採用了第一代自主研發的FSD1.0芯片，甩開了英偉達和英飛凌。
就這樣，特斯拉走通了從依賴供應商芯片和算法到自研算法和芯片的全過程，成爲軟硬一體策略執行得最爲成功的整車廠。
隨着智能駕駛技術繼續向深處開掘，自動駕駛行業軟硬一體的趨勢更加明顯。軟硬一體化系統的大規模量產能力逐漸成爲高階智駕競爭的勝負手，越來越多的車企想追上特斯拉的腳步。
何爲軟硬一體？
從本質上來說，軟硬一體其實是一種產品設計模式，它將軟件和硬件系統集成在一起，以提高系統效率和性能。
拿手機領域來說，無論是蘋果以一己之力完成從芯片到操作系統及其他核心軟件的研發，還是安卓（操作系統廠商）+ARM（芯片廠商）深度綁定，都屬於軟硬一體。
手機產業有軟硬一體，汽車產業也有軟硬一體。
9月5日，辰韜資本等在上海舉辦2024自動駕駛軟硬協同發展論壇，併發布了2024年度《自動駕駛軟硬一體演進趨勢研究報告》。
《報告》給“軟硬一體”下了一個定義。
軟硬一體中的“軟件”，主要指的是智能駕駛系統的軟件和算法，其中可能包括應用層、中間件、操作系統等；
軟硬一體範疇中的“硬件”，包括各類傳感器、高性能計算芯片、域控制器以及圍繞核心計算芯片的其他芯片和電子元器件，但主要討論的是對象是高性能計算芯片。
而軟硬一體描述的是自動駕駛公司、要做自動駕駛的芯片廠商和主機廠具備的軟硬件協同的研發能力和開發模式。基於軟硬一體的能力和開發模式，公司可以提供軟硬一體的產品。
三種模式
基於這個概念的界定，《報告》將軟硬一體不同的開發模式分爲三種：
其一，“重軟硬一體”模式，由同一個公司完成芯片、算法、操作系統/ 中間件的全棧開發。典型例子包括海外的Mobileye、特斯拉、英偉達（開發中）以及國內的華爲、地平線、Momenta（開發中）等。
其二，“輕軟硬一體”模式，部分自動駕駛解決方案公司雖然採用第三方芯片，但具備極致的優化能力和豐富的產品化交付經驗，能夠最大化發揮該款芯片的潛能。典型案例包括卓馭（大疆）、Momenta等。
此外，還有一種情況是從“重軟硬一體”模式衍生出更加輕量化的模式，將軟硬耦合程度最深的AI算法和SoC芯片做深度綁定，作爲標品向客戶提供。同時，其他軟件模塊和硬件模塊由生態合作伙伴來提供。
儘管有這幾種模式的劃分，但一家公司採用的是軟硬一體還是軟硬解耦戰略，是要具體情況具體分析的。
比如，英偉達爲自己的芯片開發算法，這是軟硬一體；而某個算法公司一直基於英偉達芯片提供解決方案，基於英偉達芯片進行深度適配，這也是軟硬一體。只不過，前者是“重軟硬一體”，後者是“輕軟硬一體”。從另一角度看，英偉達的芯片可以跟多家的算法適配，這就屬於軟硬解耦策略。
再比如，一家主機廠或算法公司從供應商的芯片切換到自研芯片的過程，也屬於軟硬解耦；但切換完成後，則又是“重軟硬一體”。
軟硬一體方案爲何成爲行業的主流選擇？《報告》認爲，成本驅動是主要因素。
比如，特斯拉自研的FSD芯片儘管在工藝上跟英偉達orin具有一代的差距，芯片的代工成本上僅爲後者的三分之一，但是在整體功能實現效果上卻表現更優。
整車廠的選擇
特斯拉的自動駕駛方案經歷了三個階段：從供應商“重軟硬一體”方案（早期跟Mobileye合作階段），到自研算法配合第三方芯片“輕軟硬一體”方案（跟英偉達合作階段），再到近年來自研芯片走上“重軟硬一體”之路。
在這個過程中，無論算法還是芯片特斯拉都有了自己的心得。
在算法上，特斯拉採用的BEV+Transformer的感知+融合+預測方案，以及從FSD12.3起開始推送的模塊化端到端方案，引領了行業智駕算法的發展。
在芯片上，特斯拉前期使用Mobileye EyeQ3、英偉達Drive PX2，後期選擇自研的FSD芯片。自研的一代芯片2019年流片，採用14nm工藝；二代芯片2023年發佈，採用7nm 工藝。
算法的持續突破爲特斯拉帶來了軟件優勢，而自研芯片和工具鏈又讓他們可以把這些軟件優勢快速轉化爲產品力，最終表現爲車輛自動駕駛系統的領先。
特斯拉珠玉在前，蔚小理等中國車企也在相似的道路上摸索前行。
以理想爲例，早期跟特斯拉一樣使用Mobileye提供的“重軟硬一體”方案，2020年之後開始使用地平線的芯片，並在地平線的幫助下開始自研算法，走向了“輕軟硬一體”。此後，理想又基於英偉達的Orin自研高階智駕的算法，仍然堅持“輕軟硬一體”戰略。
在自研算法之外，據報道，理想也已經啓動智駕芯片的研究，預計今年年內完成流片。
蔚來早期同樣使用Mobielye提供的“重軟硬一體”方案；後面連續幾年基於英偉達Orin自研算法，走上“輕軟硬一體”。
今年7月蔚來科技日上，創始人李斌宣佈蔚來神璣NX9031流片成功。這是全球首顆5nm 智能駕駛芯片，無論是芯片還是底層軟件均已實現自主設計。後續如果該芯片能夠量產可用，蔚來也將走上“重軟硬一體”模式。
目前，小鵬已經擁有Xpliot/XNGP/XNGP+全系列自動駕駛/輔助駕駛架構，全部由小鵬自研，並基於英偉達芯片實現。《報告》指出，小鵬目前屬於行業內對“輕軟硬一體”路線執行得最堅決的造車新勢力。
今年8月小鵬MONA M03上市發佈會上，小鵬汽車董事長、CEO何小鵬宣佈宣佈小鵬自研的圖靈芯片已經在8月23日成功流片。該芯片是專爲L4級自動駕駛設計，併爲AI大模型量身定製。這也預示着小鵬可能從“輕軟硬一體”逐步邁向“重軟硬一體”。
《報告》認爲：總體的趨勢是，“輕軟硬一體”基本上都會轉向“重軟硬一體”。“輕軟硬一體”基本上只是個過渡形態，而從“輕軟硬一體”切換到“重軟硬一體”的過程，則是軟硬解耦。
輕舟智航生態市場負責人高建雄認爲：“軟硬一體和軟硬解耦可能會長期共存，針對於不同產品或者不同選擇，有一些選擇讓供應商解耦合作，有一些會選擇自研，並不是非此即彼的東西。”
三類不同公司的軟硬一體策略
從軟硬一體策略上來講，整車廠的選擇針對不同的配置有差異化。
通常，針對低階智駕配置更傾向於採用供應商軟硬一體方案。而高階自駕配置會傾向於採用自研算法+平臺型第三方芯片“輕軟硬一體”策略，或者更進一步自研芯片做“重軟硬一體”方案。
對於整車廠來說，如果自研芯片能夠實現比較好的投入產出比，整車廠也會有比較強的動力和技術實力做自研芯片。
《報告》對芯片研發的盈虧平衡點做了一個粗略估算：“以7nm製程、100+TOPS 的高性能SoC爲例，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，其盈虧平衡點爲200萬片芯片出貨量。”
因爲芯片研發的盈虧平衡點還受制程、售價、研發投入等多方面影響，所以，《報告》表示目前行業普遍看法是：自研芯片出貨量低於100萬片，很難投入產出比平衡。
基於此，天準科技域控產品負責人汪曉暉認爲，“只有長期在市場上佔有一定的比例，才能夠符合商業邏輯的投入產出比。主機廠自己做軟硬一體這種模式可能會存在，但不會太多，頂多1-2家。”
辰韜資本執行總經理劉煜冬總結了芯片公司和軟件公司的軟硬一體策略：對於芯片公司來說，需要持續不斷做更多軟件方面的投入來構建護城河；對於軟件公司來說，更好的策略是更多深度適配更多的芯片。
《報告》總結了採用軟硬一體策略的三個判定標準：技術成熟度（算法技術框架已經收斂）；技術平權度（有很多公司掌握了芯片設計技術/方案）；總收益（市場回報能夠覆蓋軟硬一體的成本）。
“三個標準，滿足其中一條時公司就具備考慮軟硬一體的條件，滿足其中兩條時公司就會具有推動軟硬一體的動力，如果三條全部滿足則軟硬一體就是公司在當前的最優選擇策略。”