“蔚小理”、比亚迪纷纷下场造芯片背后，自动驾驶软硬一体已成趋势

在进入下半场的汽车智能化争夺后，自动驾驶成为了车企的“胜负手”。而在自动驾驶领域，特斯拉一直是标杆，早期采用了Mobileye的软硬一体解决方案，此后换成了英伟达的芯片+自研算法的软硬解耦方案，如今回到了基于自研芯片以及自研智驾算法的“重软硬一体”的策略。

这也带动软硬一体方案成为了自动驾驶行业的新趋势。近日，辰韬资本联合三方发布的2024年度《自动驾驶软硬一体演进趋势研究报告》（下称“研报”）显示，由于有特斯拉的成功案例，目前行业普遍的看法是，整车厂做“重软硬一体”的方案具备可行性。

“重软硬一体”指由同一个公司完成芯片、算法、操作系统/中间件的全栈开发，基于此衍生出生态合作模式，这种模式包括海外的Mobileye、特斯拉、英伟达（开发中） 以及国内的华为、地平线、Momenta（开发中）等。

在国内的整车企业方面，“蔚小理”、比亚迪、吉利也都在朝着软硬一体的方向努力，从前期的自研算法纷纷入场自研芯片。8月27日，小鹏汽车宣布，公司自研的图灵芯片流片成功；而在一月前，7月27日，蔚来发布自研5纳米智能驾驶芯片“神玑NX9031”；吉利系公司芯擎科技的新一代智驾芯片AD1000在今年初正式亮相。除此之外，有消息称，理想、比亚迪等均已组建团队进行自动驾驶芯片的研究。

除“重软硬一体”方案外，“轻软硬一体”的自动驾驶方案在当下也深受车企欢迎。“轻软硬一体”指自动驾驶解决方案公司采用第三方芯片，在某款特定芯片上具备优化能力和产品化交付经验，能够最大化发挥该款芯片的潜能，这方面的典型案例包括卓驭（大疆）、Momenta等。

上述研报称，软硬一体的自动驾驶方案能够成为趋势，一方面是因为能达到更高的性能、更低的功耗、更低的延迟和更加紧密的结合，更重要的是能给企业带来明显的成本优势。以特斯拉FSD 芯片为例，Chip 1（HW3）一次性流片成本预估为10美元，Chip 2（HW4）则为30美元，而英伟达Orin芯片对应的数值为30美元，Thor高达100美元。

但是，另一方面，车企自研芯片的投入非常大。投入产出比将是这些车企不得不面对的一个沉重话题。研报显示，以7nm制程、100+TOPS的高性能SoC 为例，研发成本高于1亿美元（包含人力成本、流片费用、封测费用、IP 授权费用等）。辰韬资本执行总经理刘煜冬公开表示，从车企的经济性考量来说，我们认为自研芯片出货量低于100万片，可能很难做到投入产出比的平衡。

天准科技域控产品负责人汪晓晖在2024自动驾驶软硬协同发展论坛上表示，车企不是短期把车卖好，就能够覆盖自研芯片的成本，只有长期在市场上占有一定份额，才能达到造芯片所要求的符合商业逻辑的投入产出比。未来，车企自己做软硬一体方案的这种模式可能会存在，但不会太多，顶多1~2家。

对于软硬一体未来的发展趋势，上述研报认为，总体来看，软硬一体与软硬解耦是一体两面，最终市场会形成两者并存的态势，但是短期内，采用软硬一体方案的公司在市场上体现出更强的竞争力。在自动驾驶行业，软硬一体的趋势会根据自动驾驶方案的高低阶而有所不同：对低阶智驾，车企往往会直接采用供应商的软硬一体方案，并向标准化的方向发展；对高阶智驾算法等关键能力，车企自研的比例会越来越高。

　　车企造芯片加码软硬一体方案，是福还是祸？

　　在进入下半场的汽车智能化争夺后，自动驾驶成为了车企的“胜负手”。而在自动驾驶领域，特斯拉一直是标杆，早期采用了Mobileye的软硬一体解决方案，此后换成了英伟达的芯片+自研算法的软硬解耦方案，如今回到了基于自研芯片以及自研智驾算法的“重软硬一体”的策略。

　　这也带动软硬一体方案成为了自动驾驶行业的新趋势。近日，辰韬资本联合三方发布的2024年度《自动驾驶软硬一体演进趋势研究报告》（下称“研报”）显示，由于有特斯拉的成功案例，目前行业普遍的看法是，整车厂做“重软硬一体”的方案具备可行性。

　　“重软硬一体”指由同一个公司完成芯片、算法、操作系统/中间件的全栈开发，基于此衍生出生态合作模式，这种模式包括海外的Mobileye、特斯拉、英伟达（开发中） 以及国内的华为、地平线、Momenta（开发中）等。

　　在国内的整车企业方面，“蔚小理”、比亚迪、吉利也都在朝着软硬一体的方向努力，从前期的自研算法纷纷入场自研芯片。8月27日，小鹏汽车宣布，公司自研的图灵芯片流片成功；而在一月前，7月27日，蔚来发布自研5纳米智能驾驶芯片“神玑NX9031”；吉利系公司芯擎科技的新一代智驾芯片AD1000在今年初正式亮相。除此之外，有消息称，理想、比亚迪等均已组建团队进行自动驾驶芯片的研究。

　　除“重软硬一体”方案外，“轻软硬一体”的自动驾驶方案在当下也深受车企欢迎。“轻软硬一体”指自动驾驶解决方案公司采用第三方芯片，在某款特定芯片上具备优化能力和产品化交付经验，能够最大化发挥该款芯片的潜能，这方面的典型案例包括卓驭（大疆）、Momenta等。

　　上述研报称，软硬一体的自动驾驶方案能够成为趋势，一方面是因为能达到更高的性能、更低的功耗、更低的延迟和更加紧密的结合，更重要的是能给企业带来明显的成本优势。以特斯拉FSD 芯片为例，Chip 1（HW3）一次性流片成本预估为10美元，Chip 2（HW4）则为30美元，而英伟达Orin芯片对应的数值为30美元，Thor高达100美元。

　　但是，另一方面，车企自研芯片的投入非常大。投入产出比将是这些车企不得不面对的一个沉重话题。研报显示，以7nm制程、100+TOPS的高性能SoC 为例，研发成本高于1亿美元（包含人力成本、流片费用、封测费用、IP 授权费用等）。辰韬资本执行总经理刘煜冬公开表示，从车企的经济性考量来说，我们认为自研芯片出货量低于100万片，可能很难做到投入产出比的平衡。

　　天准科技域控产品负责人汪晓晖在2024自动驾驶软硬协同发展论坛上表示，车企不是短期把车卖好，就能够覆盖自研芯片的成本，只有长期在市场上占有一定份额，才能达到造芯片所要求的符合商业逻辑的投入产出比。未来，车企自己做软硬一体方案的这种模式可能会存在，但不会太多，顶多1~2家。

　　对于软硬一体未来的发展趋势，上述研报认为，总体来看，软硬一体与软硬解耦是一体两面，最终市场会形成两者并存的态势，但是短期内，采用软硬一体方案的公司在市场上体现出更强的竞争力。在自动驾驶行业，软硬一体的趋势会根据自动驾驶方案的高低阶而有所不同：对低阶智驾，车企往往会直接采用供应商的软硬一体方案，并向标准化的方向发展；对高阶智驾算法等关键能力，车企自研的比例会越来越高。

责任编辑：李桐

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