车载中央计算芯片的混战

以下文章来源于建约车评，作者陆三金

5月26日，高通汽车技术与合作峰会活动上，高通的合作伙伴们展示了骁龙第四代座舱平台的SA8295P、SA8255P产品，骁龙第二代Ride平台SA8650P，其合作伙伴畅行智驾在活动上表示，将在2023年四季度首发基于骁龙Ride Flex平台的舱驾融合域控解决方案，届时将可以对外展示A样。

Flex作为高通第一代中央计算SoC，初次亮相是在2022年9月的高通首届汽车投资者大会上，当时高通预计通过该SoC与视觉芯片、AI加速器灵活组合，提供16-2000TOPS算力，覆盖座舱与自动驾驶应用；如今，高通将系统的起步算力定在了36TOPS，同时，骁龙Ride SoC也首次出现在组合中，供客户灵活选择，产品组合更加清晰了。

几天后的5月29日，COMPUTEX（台北国际电脑展）2023盛大召开，英伟达CEO黄仁勋在上午的演讲中大肆推广了其GPU服务器产品，到了下午，黄仁勋前去联发科的活动上为其站台，双方达成了一项基于汽车SoC的合作。

联发科在活动上发布了全新的汽车SoC，该SoC上将集成英伟达GPU芯粒（Chiplet）。这颗SoC融合了联发科在手机芯片方面的能力与英伟达在ADAS和图形GPU方面的能力，集合了双方的优势，只是量产时间要到2026年。

去年的9月20日，英伟达推出了Thor芯片，这是一块拥有770亿颗晶体管的车载中央计算芯片，算力达到了2000TOPS，将同时可以兼容泊车、自动驾驶和主动安全、DMS/OMS、CMS、仪表、信息娱乐系统等计算。

国内厂商方面，黑芝麻、芯砺智能也计划向市场推出车载中央计算芯片。

市场看起来非常火热，然而也有地平线等厂商表示，先把自动驾驶芯片做好，不急于向中央计算方向拓展。同时，特斯拉HW4.0所采用的FSD Chip 2.0，这一被外界寄予厚望的产品，并没有采用中央计算架构，而是选择继续专注在自动驾驶方向上。

车载中央计算芯片，这一随着电子电气架构演变而诞生的概念，被行业公认为终极方向，但如何过度到这一阶段，以及谁将引领这一阶段的发展，还存在很多未知。

为什么要中央计算？

博世那张著名的电子电气架构演进图，几乎已经席卷了所有汽车人的大脑。

在博世的总结中，从分布式电子电气架构到域集中、域融合，再到中央计算，演进路线清晰而严格。

我们可以看到，在电子电气架构演变的背后，其实是一场算力升级的浩浩荡荡运动。

从最初分散在各ECU上的用于各种专用功能的零散小算力，到进行功能集中的稍高性能ECU；再到独立的域控制器，以及可以跨域融合的域控制器；最后是整车级的中央计算大脑。

在这一路升级中，关于算力，有三个趋势贯穿始终：

算力越来越集中；
算力越来越通用；
算力越来越高。

分布式ECU时代的汽车，就像是一堆家用电器组合，他们各自为政，相互之间是独立的，如果你要新增一类功能，那就需要新增一类设备。同时，这些硬件无法被编程，也无法升级，自出厂的那一天，就勤勤勉勉的在做一件事，这在信息时代显然是无法接受的。

到了域控制器时代，越来越多的算力和功能被收进域控制器里，同时，算力也变得更加通用，可以指挥更多的感知机构和执行机构，高通、英伟达等芯片厂商的加入也让汽车上的算力出现了跃升。这就是我们现在所处的阶段。

面向下一个时代，“中央大脑”成为各厂商探索的方向，即如何将CPU、GPU、AI等越来越多的异构算力集中起来，打造“轮子上的数据中心”。

除了算力方面的演进趋势，高集成度其实带来的是更低的成本，或者说更高的性价比。

如果你问中央计算最直接的好处是什么？几乎所有的供应商都会回答“降本”。

据畅行智驾在高通活动上表示，中端的中央计算平台预计可以降低30-70美元的成本，高端的平台预计可以降低50-100美元的成本。

不仅是系统硬件层面的降本，对于电动车来说，集中式的架构由于可以减少线束、减小系统复杂性，这样就降低整车重量，进而提升续航，这在一定程度上也可以节省电池的使用。

这是从产业角度来看，算力和架构的升级是正在发生的趋势。但背后还有一条线，就是消费者，如果终端消费者不买单，产业单方面升级是不奏效的。

技术和需求就像一棵双生树，只需要一个合适的时机，两者就会相互依靠，共同成长。

以现状来看，我们目前所处的域控制器阶段，独立的智能座舱域、智能驾驶域，支持了智能语音助手、高速/城区NoA的实现。一些在传统分布式ECU上无法做到的事，由于域集中、大算力芯片的上车，开始具备了可行性。

在这其中，既有守卫模式、任务大师这种微创新，也有城市NoA这种颠覆式创新，在这些创新背后，是消费者的付费意愿，这在中国的消费者中是尤为显著的。

消费者们付出了真金白银，OEM们在激烈的竞争环境中也不得不采用领先的芯片，并打造出优秀的功能，以增强产品竞争力。

这就是中国市场正在发生的情况，初步的商业闭环已经实现，并呈现加速之势。

中央计算的三个段位

尽管各家芯片厂商都在向中央计算的方向发展，但在进入中央计算之前，还有一个至关重要的过渡阶段——域融合。

根据均联智行首席架构师汪浩伟在高通活动上的介绍，目前主流的域包括驱动/底盘、座舱、ADAS/AD、车身、网联/网关等，在迈向中央计算的过程中，域融合几乎是必经阶段，很难绕过。

也就是说，需要先将不同的功能域进行合并。这里面又有多种组合，例如舱泊一体、中央控制域都是域融合的尝试。

而舱驾融合，则是一个既有挑战，又极具吸引力的概念，由于智能驾驶和座舱都是对算力需求较高的域，融合的潜在收益也较高，所以这也成为芯片厂商以及主机厂主攻的方向。

从集成度上来看，算力融合的方案又可以分为one-box、one-board、one-SoC。

1、one-box

特斯拉目前采用的是one-box方案，即将座舱的板卡、自动驾驶的板卡、网关的板卡放在了一个域控制器盒子里，组成了车载计算机。

这样做的好处是集成效率更高，在简化系统设计的同时，也具备了中央计算的雏形。

特斯拉的车载计算机（上为HW4.0主机，下为HW3.0主机）

这种形态在中国有一个变种，即均胜、德赛西威等供应商开发的插卡方案，类似于数据中心采用的刀片服务器，可以根据需求配置不同的插卡方案，丰俭由人，同时也可以像台式机独立显卡一样进行灵活升级。

德赛西威Aurora

在one-box方案下，虽然所有的芯片都被塞进了一个盒子里，但也仍有很大的进步空间。

特斯拉自从在座舱中采用AMD芯片以来，刚开始的时候显卡是独立的一块板，但是在新款的HW4.0中，AMD的APU和GPU是被集成在一块板子上的，按照特斯拉对高集成度的追求，未来也一定会推出集成度更高的方案。

而对于插卡方案来说，从德赛西威目前展示的方案来看，计算平台的重量、体积都还有很大的优化空间。同时，这里还有一个标准问题，行业如果不能对这条技术路线及其标准形成共识，其方案也难以大规模落地。

2、one board

one board，即将主要的算力集中在一张板卡上，目前并没有落地的方案，但已经有厂商在进行相应的设计。

这种方案有点类似于早期的集成显卡，在主板上集成了显卡、声卡、网卡。

3、one SoC

one SoC，即行业在追求的终极形态，不论是英伟达的Thor、高通的Flex SoC，还是英伟达、联发科合作打造的SoC，都是在追求单颗芯片搞定主要域。

单SoC的理念在手机上体现的淋漓尽致，尽管手机上有接近100颗各种类型的芯片，但已经是集成度最高的设备了，一颗手机SoC集成了CPU、GPU、NPU、VPU、ISP、DSP、DPU、I/O、5G modem各种异构的算力和资源，不仅极大的拓展了手机的能力边界，也在降尺寸、降功耗方面起到了关键作用。

如今，单SoC的理念不仅从手机端席卷了PC圈（如苹果的M系列芯片、各类基于Arm的PC芯片），还即将向汽车圈袭来。

高通、英伟达的打法

高通对于中央计算有着非常强烈的信心。

高通在汽车领域，起家于车载网联，壮大于智能座舱，并企图进攻智能驾驶和中央计算。

2021年以来，高通骁龙座舱第三代产品SA8155P凭借着较高的性价比，实实在在提升了智能座舱的表现，成为主流选择。

目前，高通第四代座舱产品中的旗舰SA8295P正在成为众多新势力旗舰车型的选择，SA8295P出身于高通PC平台8cx Gen3，具备强大的CPU、GPU能力，同时AI算力也达到30TOPS。

在这一代平台上，主机厂将可以进行一些舱驾融合的初步尝试，例如集度提出的8295为智能驾驶做冗余备份的方案。

智能驾驶方面，2021年，高通推出骁龙Ride平台，并推出第一代产品SA8540P，算力60TOPS；2022年，高通完成对Arriver业务的收购，并对外推出骁龙Ride视觉系统。

为了应对激烈的竞争，高通目前在智能驾驶方面主推第二代骁龙Ride SoC，包括高端版本SA8650P、入门版本SA8620P等，其中SA8650P算力可达100TOPS，高通的Tier 1合作伙伴们目前正在基于该平台打造域控制器。

据高通的合作伙伴介绍，SA8650P也可以做一些舱驾融合的功能探索。

Flex SoC，则是高通面向中央计算时代推出的核心产品，在高通去年9月和今年5月放出的路线图中，Flex SoC都占据C位。

通过下面两张图的对比，我们可以看出高通在中央计算平台打造思路上的变化。

先看高通去年9月的路线图，被命名为“完整且可拓展的汽车中央计算架构”。当时高通希望对外提供视觉芯片、Flex SoC、AI加速器三种类型的芯片，在自动驾驶方面的方案是按照L1、L2、L3、L4、L5来分级，在座舱分级方面是按照信息娱乐系统、驾驶舱、座舱来分。

而本次高通的路线图命名调整为了“骁龙Ride系统产品组合”，骁龙Ride之前是高通自动驾驶产品线的名称。同时，骁龙Ride SoC也在方案中占据重要的角色，而且高通在自动驾驶方面的分级也更加贴近市场（如高速NoA、城市NoA、Robotaxi等），这些调整都指向高通更加重视自动驾驶。

高通提高对智能驾驶的重视，这是一个重要的信号，代表着高通接下来在智能驾驶方面或许还将有进一步的动作。

按照高通合作伙伴的说法，高通第一代Flex SoC，代号8775，可以与8650搭配做中高阶方案，也可以直接只采用一颗Flex SoC，做成入门级的ADAS和驾舱方案。

目前来看，高通的主要打法是，快速补足其在智能驾驶领域的短板，并开始在各类芯片中试水舱驾融合，挟其座舱领域的优势，不断向智能驾驶、中央计算渗透。

高通在车载领域的重要竞争对手英伟达，则起家于智能驾驶，并在自动驾驶终端芯片和云端训练芯片两个领域占据优势。

英伟达Orin的量产、A100的商用，直接将汽车行业带入了城市导航辅助驾驶时代。

2023年是黄仁勋的AI之年，在英伟达的各种发布会中，AI是被提到最多的概念，但是汽车作为AI应用的细分领域，却不再是老黄的重点。

5月29日的COMPUTEX 2023上，黄仁勋在英伟达的发布会上对汽车业务只字不提，但却在发布会后赶赴联发科的场子，双方共同发布了采用3nm制程的天矶（Dimensity）Auto产品。

英伟达的GPU通过Chiplet的方式与联发科芯片绑在一起，双方联合向汽车市场提供产品。

Chiplet，相当于在单个芯片封装中对一组异构小芯粒进行乐高式组合，Chiplet的优势在于成本低，小芯粒可以采用不同的工艺节点来制造；对单价较高的芯片来说，相对于单SoC设计，小芯粒的良率更容易保证。总之，Chiplet可以实现几乎同等的性能，但成本更低，只是目前市场还不太成熟。

对于联发科来说，其主要市场在移动市场，自动驾驶芯片不在其能力圈，现在这个时间点，竞争如此激烈的情况下，再去开发自动驾驶芯片的意义已然不大，且其规模也远小于手机市场。

对于英伟达来说，首先这种合作方式可以帮助其卖更多的芯片；其次，过往英伟达在座舱领域的竞争力较差，也许是英伟达认识到其在座舱领域形单影只，想要拉个强力的竞争对手来一起对抗高通。

小结一下，在2022年的时候，高通和英伟达对中央计算芯片的概念都非常狂热，当时他们可能低估了这个事情的难度，认为直接推出一个中央计算芯片就完事了，但随着他们互相渗透到对方的领域，发现在对方的领域还有很多课要补，所以这才出现了一些稍显迂回的动作。

国产厂商的机会还是陷阱？

尽管中央计算芯片是大势所趋，是所有人都认可的趋势，但是也有一些冷静的声音出现。

地平线CEO余凯在2022年11月的第12届中国汽车论上曾表示，“我们认为到最后，一定是中央计算会把座舱跟智驾全部都统一，会统一在整个的中央计算芯片、中央计算机以及一个把智能座舱跟智能驾驶打通的完整的操作系统。”

而在2023年上海车展上，地平线CTO黄畅则唱了反调，“对于完全all in one芯片，我们是谨慎乐观的态度。当然我们也会在未来进行考虑，但是我们首先还是先聚焦把自动驾驶这件事情打穿，把它做得足够好。座舱是自成体系的，尤其是它在软件上的应用，与自动驾驶之间的差异，还是像两个世界一样。从这个角度上讲，其实放在一颗芯片上也不见得合理。”

这两个说法冲突吗？

其实不冲突，终点大家都看的到，也都认可，只是时机可能还没到。

笔者认为，在自动驾驶技术路线还没收敛的情况下，现在的AI芯片厂商不应该掉以轻心，而是要持续在自动驾驶上加注，这一点从高通的动作上我们也可以解读出来。

去年下半年以来，由于电动汽车行业的竞争加剧，智能驾驶的性价比正在面临着用户和行业的拷问。

主机厂们在形势不明朗的时候，在自动驾驶上高举高打，做硬件预埋，参加军备竞赛，看谁先实现城市NOA，但是到用户这里，成本已经付出，但承诺还是空头支票。

冷静下来之后，行业开始回归商业本质，降本、加速NOA开城计划，其实都是为了提升智能驾驶的性价比。

技术方面就更不用说了，目前已经落地BEV+Transformer的厂商都屈指可数，开发进度更是一拖再拖，这和芯片也有一定的关系，因为英伟达、地平线等厂商在开发这一代芯片的时候，并没有考虑Transformer，所以需要花费大量的时间去做优化。

随着预训练大模型对各个领域的冲击，算法层面的新想法也是层出不穷，并有可能会对自动驾驶的技术路线产生影响。

在这些市场和技术的不确定性中，由于芯片的研发设计周期又特别漫长，能够跟上甚至预测趋势就变得尤为重要，这就要求芯片厂商要极为专注。

对于英伟达、高通来说，他们是自动驾驶、智能座舱的引领者，他们在一个领域站稳的情况下，去逐鹿另外一个领域，定义行业标准，这是属于行业领导者的权利。

但是对于国产芯片厂商来说，大多数都还没有在自动驾驶或者智能座舱领域站稳脚跟，并不具备和英伟达、高通们执行一样战略的条件。

也许有的厂商会说，大势已来，再不入局，就会被淘汰。

其实也不尽然，还是要回归商业本质来看问题，地平线副总裁余轶南的说法值得参考。

他说，“我们其实从三年前就开始讨论、思考舱驾是否整合在一颗芯片上，我们认为基本上这个东西的出现是必然的，但是出现了以后，它能占有多大的市场份额，其实是一个巨大的问题。因为到今天为止，没有讲清楚的是，它到底带来什么样的附加值。过去是两个板子，两个盒子，现在我们都已经看到J5+IVI芯片，放到一个板子上，它也算一种中央计算平台。我们跟合作伙伴也在探索，除了成本以外，相比两个盒子，到底能够能带来什么样更进一步的用户价值。”

如果实在要开始布局，其实也有一种方案可以推荐，即联发科和英伟达所采用的Chiplet。

Chiplet方案的优势，除了降低成本之外，还可以体现专业分工的价值。

例如，英伟达的自动驾驶芯片是出了名的利用率低，核心原因在于英伟达为了兼顾大量的应用，所以有很多不同的模块，某些模块只对某一类应用效率高，对另一类应用却是低效的，这也就是业内常说的通用处理器的弊端。

通过做小芯片，聚焦在自己的核心应用场景上，再通过和其他厂商的小芯粒互联，也可以实现中央计算芯片的概念，这样既可以最大化发挥自己的优势，也同时吸收了别人的优势。