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高通自动驾驶专家交流纪要
2022-07-03 10:24:15
核心观点嘉宾:关总(资深自动驾驶芯片专家)
Q:自动驾驶产业链中,芯片厂商的角色以及议价能力如何?
A:以往车企与供应商合作,一般是主机厂提芯片、软件或集成的需求,比如很多ECU,有供应商或者Tier1去做,芯片来自不同芯片厂商,博世、大陆作为集成商去做Tier。现在的供应链是类似的,硬件来看,一是域控制器,可以理解为计算平台,二是传感器,三是执行器,包括刹车等,比较成熟,可以很好解耦。
传感器方面:雷达一般是软硬一体的。1)一是毫米波雷达,博世、大陆、海拉还有一些国内初创公司做得比较好,有一定技术门槛,博世、大陆等市占率比较高。2)二是视觉(摄像头),特斯拉也在做,主要是神经网络发展以后,图像识别能力提升,成为自动驾驶主要的传感器,目前已经开发10余年了,16、17年加速,到21、22年已经进入L2元年。视觉硬件比较成熟,手机摄像头像素可以达到几千万,目前对自动驾驶来说是足够的,这两年量产热度比较高的,大概在100-200万像素,由模组去组成硬件,很多国内国外厂商都可以做,比如博世、大陆、安波福,还有很多国内公司。视觉软件方面,中国在图像研究上全球领先,人脸识别延伸到车舱内有很多机会。很多供应商以视觉为基础进行竞争,能在汽车上实现量产级应用。3)三是激光雷达,激光雷达具有精确的速度、方位角、高程上的分辨率,但因为价格成本原因,前几年很难做到量产,现在已经降到可接受范围,部分车上开始安装激光雷达。激光雷达包括硬件、对象识别、决策规划等。4)四是超声波雷达,比较成熟,较少作为自动驾驶去讨论。
 域控制器方面:国内有很多供应商在做,有一定能力,德赛、恒润都有一定量产经验。本身技术难度不高,但需要量产经验。做域控制器需要处理底层软件构建或组装。
 
Q:自动驾驶芯片有哪些参与者?
A:主要参与者有英伟达、高通、Mobileye、地平线、华为、黑芝麻,后三个是国内的。特斯拉自研芯片不外供,不在讨论范围。
Mobile自研芯片,供应了十几年,全球市占率相当高,主要以EyeQ系为主,目前已经发布EyeQ6。英伟达差不多时间起步,从小鹏X2到今年Orin可能大规模量产,到24、25年Atlan下一代芯片。高通做芯片比较久,做自动驾驶芯片也就这两年,今年长城会量产高通8540+9000的车型,爆发期会在23年,24年开始会拿到很多项目,25年开始出量产车。国内地平线已经有很多量产项目,布局比较广泛,很有潜力。黑芝麻也有一些量产,但一般在地平线之后,芯驰、芯擎等也有大企业支持,零跑自己也生产芯片凌芯,是内控芯片。中低端的,还有TI、瑞萨、英飞凌,也是以往域控制器领域重要的参与者。
 
Q:高通在自动驾驶方案的规划?差异化在哪?
A:高通去年10月正式收购威宁尔的软件部门Arriver,是规划之一。高通原来芯片优势很强,从智能座舱转到智能驾驶有背书,软件这块有弱点,收购软件公司后补足了这块。威宁尔在主动安全领域四大公司之一(其他三家:博世、大陆、安波福),在视觉这块排名前二或第一,前身是奥托立夫的电子电器事业部,奥托立夫是被动安全的老大,主动安全也做了几十年。威宁尔2018年建立,以前是沃尔沃主动安全ACC、EMA都用到了威宁尔的软件,沃尔沃和威宁尔还合资成立了Zenuity软件公司,做自动驾驶软件,后面延承到Arriver,独立成部门,软件的鲁棒性非常高,国内也供应了比亚迪、吉利等,国际山供应奔驰、沃尔沃、丰田等。高通收购Arriver,是全球主动安全领域非常好的标的,价格没有那么高,而且核心任务也是做自动驾驶。Arriver已经得到很多客户的信任和认可,高通收购的是一个有很多量产经验的公司,能满足各种自动驾驶法规的。这次收购是非常好的规划,未来在芯片架构上会基于软件去做,如果客户需要,高通可以提供一整套芯片加从低到高的自动驾驶软件配置,从L0到L2,鲁棒性、安全性非常高,或者是L3,未来都会是基本配置。高通未来的规划可以做纯芯片,也可以做纯芯片+感知的商业案例,也可以做从感知加规控整套体系。宝马项目上用了高通芯片加软件,软件也和宝马共同去合作开发,目前体系已经相当完善,甚至比英伟达更有优势。高通在未来还会推出完全适应自动驾驶的芯片,软硬能力都是顶尖。
 
Q:高通的主打市场是什么?产品价格的定位?
A:市场定位是全面的,10W到100W的车都可以做。10W的车,比如单视觉方案,Mobileye的EyeQ4在供,高通也有芯片可以供。L2级别30-60 TOPS的芯片,是包括高通在内的芯片公司最大的目标市场,会在15-30W的车。这个价位车型消费在中国占比是相当大的,至少前二,而且L2的配置率很高,高通在这块有很强的芯片规划。更高端的,比如新势力或少部分传统主机厂的子品牌,但这块实际上量不会很大,市场占比可能不超过5个点,这块芯片利润高一点,竞争少一点,高通也是有规划,未来可以支持上千TOPS。高通在低端、中端L2与L2+、L3(100-200TOPS去做)、未来针对更多摄像头和雷达的L4,都有布局相应能力的芯片,甚至马上可以量产,或者已经有量产,比如9000、8540等。
 
Q:高通进入L2以下,是怎么和Mobileye竞争的?
A:要从主机厂角度考虑。1)高通提供的芯片能力没有问题,在手机、智能座舱方面产品、客户知名度、大厂背书等都很好,这块对整机厂而言甚至比Mobileye更有优势,大厂背书情况来讲,高通和英伟达是一个级别的。2)要看主机厂需求什么,有的主机厂认为软件是灵魂,Mobileye往往是黑盒的,响应比较慢,卖东西主要以自己的方案做一些修改,主机厂参与度比较低。前几年在全球,自动驾驶是全新的,芯片+软件提供的供应商会被接受,Mobileye起步早、产品好、竞争者也比较少,主机厂也刚开始去介入。能否打败Mobileye,主要还是得看主机厂需求。高通有自己的开放平台,愿意合作一起开发,高通拿到宝马项目其中一个原因就是比较开放,在这块优于Mobileye。3)主机厂的定价和采购策略,不能绑定一家去做,需要有不同的供应商,不同的产线,可以有不同的平台,未来在议价方面也有空间。高通有Arriver的量产经验、大厂背书,大众宝马都是高通的客户,芯片毋庸置疑,加上消费电子和车载芯片的支持,客户关系等,主机厂没有什么可担心的。Mobileye最近几年在中国新项目进展不乐观,竞争不过英伟达,没有几百TOPS的高端芯片,要到24年才能有。
 
Q:高通在自动驾驶哪一块阻力比较大?
A:1)可能的阻力是政策,但目前还没有限制。2)技术问题的反映上差不多,高通在国内也有技术团队,主要是语言交流上国内供应商会顺畅一些。3)国内供应商姿态也会低一点,国内部分自主品牌的主机厂控制欲比较强。4)很多主机厂和国内芯片供应商有直接关系,比如吉利自己也研发芯片,有些主机厂也会通过战略合作或者资本入股,比如地平线就有很多主机厂做投资,本土供应商还会有一些优势。5)成本方面,本土供应商成长比较快,在中低端这块高通会有一些阻力。
 
Q:客户对高通自动驾驶方案的反馈怎么样?
A:反馈非常好。高通目前已经击败英伟达,获得了大众全球品牌的定点,未来在上汽和一汽大众都会用高通芯片。大众的机会比宝马好,因为量更大,大众是全球前二车企。长城用的是高通目前的一些芯片,不是完全做自动驾驶的芯片,高通把长城作为试点,其他消费级芯片匹配到车型,算力是足够了。专注自动驾驶的芯片在23、24年会出来,会得到更多厂商的青睐。高通是面向全球的,目前各个车厂都在谈,国内也面向吉利、比亚迪、广汽等,大概1-2年内会获得国内的一些定点。
 
Q:高通拓展自动驾驶客户时,中科创达的角色是什么?
A:自动驾驶来讲,之前的量产没有非常强的合作。智能座舱已经做了很多,包括OS、生态等,创达做了接口的整合,因此自动驾驶这块,中科创达以后会有一定的合作优势。创达未来也会打算做一个智能驾驶域控制器的硬件,难度上不是很大,国内也有几家公司在做了,但实际上还是处于起步阶段,自动驾驶整体架构路线还没有定下来,创达有高通的资源,有一些先天优势,也会有机会。
 
Q:新势力主机厂开放诉求强,和芯片公司或Tier 1合资成立子公司,是未来的主流吗?
A:短期看是一个趋势,长安、吉利、小鹏、理想都在做。长期看不会,要从经济规律看,主机厂投入的精力和成本会非常高,现在去做主要是为了做卡位,最后标准统一,会由Tier 1厂商去做。目前自动驾驶功能,还没有定论,所以才会有个性化,但自动驾驶实际上是比较固定的,比如AEB,功能、评价标准、法规都比较固定,没有必要自己再去开发。软件开发商会有存在的必要,但会优胜劣汰,只剩下几家。当然也可以像高通一样,把功能集中到一个SoC,Tier 1把芯片集成到硬件上,过程中也会有一些软件,硬件的技术含量会高于软件,主机厂自己做一些功能软件,比如感知软件。传统主机厂比较难做这一块,因为很多东西固定下来以后,会形成模块,如果类似高通这样的厂商可以提供,对主机厂而言也不会有太大差异性了,所以也不会主动去做了。供应商永远有存在的意义,可以把模块独立出来,分散生产,进而降低主机厂的成本和风险。
 
Q:传感器变化时,原来的数据在迭代时能否重复使用?自动驾驶的算法需要做适配吗?
A:数据可以复用,尤其在中国对数据上传有严格约束,所以都是通过原先采集好的数据去做模型训练,并给予上千万、上亿参数的固定权重配置,原则上可以使用到任何产品。但在实际使用过程中需要做适配,首先新数据进来以后需要重新做训练,数据多对训练有利,其次用新的硬件采集数据去做,第三算法的接口需要重新做调整,不同传感器需要有不同的接口。在中国,因为法律对数据上传的限制,更多还是采用算法OTA的做法,采的过程中就会对配置做调整。
 
Q:算法对不同车型适配时工作量会很大吗?
A:做适配时需要明确用什么样的传感器。如果传感器类型有变化,训练量会比较大,如果只是像素方面有差异,算法一般可以继续复用,用原来核心的算法重新做训练。
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中科创达
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