地平线余凯：关于智能汽车芯片，我的最新思考

人类历史上第一个机器人终端是智能汽车，把这个领域击穿后，自然会拉动整个机器人产业。

当前智能化大潮席卷而来，任何一个事物都可能被时代选中，成为下一个赋能对象。

企业如何在瞬息万变的科技变革中，洞察其中机遇并押中一条新赛道，成为其是否能在新牌局中成为头部玩家的重要因素。

在发展浪潮中，智能汽车正是当下科技赋能的新对象。

在近日召开的中国电动汽车百人会上，地平线创始人兼CEO余凯带来了一些关于智能汽车芯片的最新思考。

算力并非芯片真实性能

智能汽车正经历一个历史性的变革。从过去的上百个ECU分布式的计算，发展到更集中的域控制器，到现在的中央计算架构。软硬件正在逐渐剥离，芯片的算力极致增长也成为众主机厂的目标。

2019年4月，特斯拉已达到144TOPS算力，对比同期的Mobieye已完成几十倍的算力增长。仅一年多的时间，智己汽车和蔚来汽车的最新算力已分别达到1000TOPS和1016TOPS。

在各家智能汽车厂商正以超高算力作为标榜实力的要素之一时，余凯提出了自己的质疑。他说道：

因为摩尔定律依然存在的物理极限，几百T、上千T的算力增长在技术上是不可持续的，且在人工智能角度也没有意义。

特斯拉的算力没有增加太多，但是它的真实性能增加了有20倍。特斯拉应用的指标是FPS，每秒钟可准确识别多少帧图像。

余凯认为，在智能汽车时代，相比用户无法感知的算力，最终应该拼性能。“我觉得未来大家去狂飙算力多少T，其实是带有一定的误导性。”

例如，英伟达Drive PX2的算力为24TOPS，而特斯拉FSD的算力是其3倍，达72TOPS。而在真实性能方面（MAPS），英伟达Drive PX2的FPS（每秒准确识别多少帧）为110，特斯拉FSD则为2300，是其约21倍。

芯片是智能汽车数字发动机

智能汽车的出现，无异于计算机的诞生。计算机开创信息化时代，智能汽车启动万物主动感知的纪元。

尽管出现过智能手机，但由于需要人工输入信息，智能手机才能被动决策、处理，因此只能将智能手机看做可移动的小型计算机。

然而，智能汽车拥有真正的自主行为，可自行感知、决策、路径规划和人机交互。智能汽车将成为人类历史上第一个真正的人工智能终端。 

一旦智能汽车突破，形成产业规模化，那么人工智能终端也将出现在家庭服务、农业、工业等场景，一个跨时代，多行业的创新也将到来。

在智能汽车中，最重要的无疑是智能汽车芯片。

智能汽车芯片，可形成从感知、推理、预测、人机交互、到决策的人工智能计算闭环，相当于智能汽车的数字发动机。

在燃油车时代，整车架构动力是通过发动机把是有能源转化为物理动力。而智能汽车时代的能源则是大数据，大数据通过智能汽车芯片的计算，转化成车对决策控制、对道理、世界环境的建模。

车载芯片毫无疑问就是汽车上面的数字发动机，我们说在智能座舱的人机交互、在自动驾驶的环境感知到决策控制，都是靠智能芯片完成数字发动机的计算。

芯片市场竞赛开始

在PC、智能手机的国际市场上，中美品牌相互较量，占据了全球市场的大量份额。然而在操作系统和底层芯片上，却没有中国的身影。

其中，操作系统和底层芯片在市场份额上，通常只有2位赢家，并且前者占据的市场份额远大于后者。例如安卓与IOS在去年10月分别在全球拿下74%和25%的市场份额。

终端品牌之间的竞争是长久的，而操作系统和底层芯片厂商在很短时间内占山为王。

据余凯判断，未来三年是争夺智能汽车芯片关键的时间窗口。

智能汽车芯片从半导体垂直领域看，目前智能汽车芯片发展仍停留在初期，几乎等同于PC最初级的80286芯片阶段。

另一方面，智能汽车芯片研发周期长、资金投入大，决定了是一个长赛道。

余凯认为，中国品牌在PC、智能手机高速发展时期，在操作系统和芯片没有话语权。但在智能汽车发展时期，中国品牌必须占有一席之地。

“如果中国品牌在芯片跟操作系统不能够拿到中国智能汽车市场的前两名,我认为我们就基本上出局了。”

那么，怎样才能在中国市场上占据前两名呢？余凯给出了他的解释。

首先，如果成为一家世界级的AI算法公司，需要深刻理解人工智能软件算法，以及发展演进的脉络。只有深刻理解，才能推出符合未来市场需求的软件算法。

其次，还需具有帮助客户开发软件算法的能力，其深层能力是软件与硬件双轮驱动。

只有结合以上，才能成为新一代的汽车芯片领导者。

新智驾总结

在一个新的变革时代，巨头一落千丈和新人异军突起是狭窄赛道中的常事。

此前，由于汽车芯片短缺，众多主机厂包括蔚来、零跑等宣布自研芯片，新玩家的涌入也给汽车芯片发展带来更多可能性。

智能汽车进化提速，随之对上下游企业提出更高的要求。企业在追求更高的产品参数和变革速度时，如何给用户带来显而易见的性能提升也是考验汽车厂商的问题。

在智能汽车芯片还未定下最终局面时，这条赛道仍然充满变数。

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