随着全球消费电子市场饱和和增速放缓，芯片厂商之争已经从存量市场转到增量市场。不管是高通、英特尔还是英伟达、AMD和三星，都意识到了原先主打的市场已经不能够为其带来更大的利润，寻找下一个蓝海市场已经成为近年来业务扩展中的重点。
恰逢其时，在智能化、网联化等趋势的加持下，汽车俨然进化成了移动的智能终端，半导体在汽车中的比重正在迅速攀升。据Gartner数据显示，2022年全球汽车半导体市场规模有望达到651亿美元，占全球半导体市场规模的比例有望达到12%，并成为半导体细分领域中增速最快的部分。
随着汽车电子电气架构演进，车内电子设备增多，车载智能系统对计算和数据处理能力的需求爆发，随之而来的是对高性能、先进芯片工艺制程、更高速度联网的渴求。这些恰好都匹配了英特尔、英伟达、高通等计算芯片巨头的优势。
于是，2016年前后，混迹消费电子圈子的芯片厂商开始结伴杀入汽车芯片市场。在过去几年里，这些玩家的动作往往是雷声大雨点小，签约合作站台看上去不少，但实际落地的车型并不多。直至2020年以后，高通、英伟达等凭借出色的产品性能，才相继获得一些主机厂的采购和认可，搭载热门车型亮相，一时间成为行业热点。
经过多年的努力，以高通、英特尔、英伟达、AMD等为代表的消费电子芯片巨头，终于在汽车芯片这个极为封闭且壁垒极高的细分市场里，撕开了一个缺口。同时，三星也正在跑步入局...
一场由高通、英特尔、英伟达、AMD、三星等消费电子芯片巨头发起的自动汽车芯片大战，正在上演。
消费芯片巨头打响汽车芯片之战
高通：站稳座舱，低调突围
作为消费电子芯片巨头的代表，高通实际上进入汽车芯片领域已有多年。
据了解，高通公司从2004年左右就开始在汽车芯片领域摸爬滚打了。当时，通用汽车的OnStar服务开始布局汽车联网，高通公司就一直为通用汽车提供调制解调器芯片。
2014年的CES大会上，高通推出了旗下*面向汽车的SoC芯片骁龙602A，在当年的CES大会上还展示了搭载这块车机芯片的奥迪样车，打出了“全球*可用4G LTE网络的汽车”的口号。
再到高通发布第二款车机芯片骁龙820A，时间就来到了2016年，这块芯片和当年高通移动设备的旗舰芯片骁龙820的参数相差无几。除了820A整体的解决方案，高通还带来了单独的4G LTE调制解调器、Wi-Fi蓝牙芯片、动力电池无线充电以及Atlas信息娱乐SoC...
2016年CES大会被视为高通正式进入汽车芯片市场的时间。
但芯片上车仍旧是个漫长的过程，直到2018年CES，高通才宣布了一众达成共识的车企，包括捷豹路虎汽车、本田、比亚迪旗下的车辆都将搭载骁龙820A车机芯片。在此之前，拥抱高通的车企仅有奥迪一家。
在顺利拿下几家传统大厂之后，高通把目光转向了中国的造车新势力。2018-2019年，高通拿下了小鹏、理想、领克几个品牌，都搭载了骁龙820A车机芯片。
截至目前，全球已有超过20家主要汽车制造商采用了第3代高通骁龙汽车数字座舱平台。相比于智能座舱，高通在自动驾驶领域的动作可以用“低调”来形容。高通在完成智能座舱的*轮市场市场抢占后，开始强势入局辅助驾驶及自动驾驶市场。
2020年，高通推出了Snapdragon Ride自动驾驶解决方案，可提供不同等级的算力，包括以小于5瓦的功耗为智能ADAS摄像头提供10 TOPS的算力，到为全自动驾驶解决方案提供超过700 TOPS的算力，可为L1/L2、L2+/L3、L4等不同的自动驾驶系统提供不同的SoC。
目前，面向L2+到L4级别的基于Snapdragon Ride的SoC和加速器芯片已出样，并预计将搭载于2022年开始量产的车型之中，通用汽车、长城汽车是首批合作客户。
长城汽车计划将在2022年推出的高端车型上率先采用具备强大性能的SnapdragonRide平台。近日，通用汽车也发布声明，高通公司的三款芯片将于明年为豪华凯迪拉克轿车的“Ultra Cruise”驾驶辅助功能提供动力。
这些信号对高通来说是一个新的里程碑，高通主导着手机芯片，并一直在实现业务多元化。尽管高通与汽车制造商达成了多项协议，为信息娱乐中心和5G连接提供芯片，但长城汽车和通用汽车率先按下了高通“Snapdragon Ride”芯片实现自动驾驶功能的加速键。
除了高通之外，英伟达、英特尔、AMD和三星也作为汽车芯片领域的新玩家入局汽车芯片行业。不过，几家公司稍有不同，英伟达注重发展自动驾驶芯片，而英特尔一手抓自动驾驶，一手抓车机芯片，AMD和三星作为“后入局者”，正在加快追赶步伐。
英伟达：自动驾驶，先发制人
当前自动驾驶技术的研发，高度依赖AI技术，而GPU在AI计算领域有着无可比拟的优势，借着自动驾驶浪潮，英伟达不断在推出自动驾驶芯片产品。
英伟达入局汽车市场得追溯到7年前。2015年，希望为汽车的自动驾驶系统提供算力，英伟达发布了*代自动驾驶芯片Drive CX，不过并没有掀起什么波澜。从第二代Drive PX2被特斯拉采用开始，英伟达才开始在自动驾驶芯片市场上大放异彩。
2016年，英伟达推出了Drive PX2，深度学习计算能力可以达到每秒20万亿次（20DL TOPs），相当于当年150台苹果MacBook Pro的计算能力。这款芯片被特斯拉采用，特斯拉Model S、Model X等车型配备的自动驾驶电脑HW2和HW2.5都是采用的Drive PX2。
特斯拉基于英伟达的Drive PX芯片研发了自动驾驶域控制器，早期仍然选用Mobileye的感知系统，但同时额外安装了自己的摄像头来收集道路数据。实际工作中，Mobileye的视觉感知系统和毫米波雷达会将感知结果输出到特斯拉的域控制器中，域控制器对感知结果进行融合，同时进行计算，给出驾驶决策。
再往后，特斯拉有了足够多的数据后，开始放弃Mobileye等供应商的感知方案，自己采购摄像头和雷达，原始信息全部在域控制器内部进行处理，自己获得感知结果，然后自行进行融合和决策。特斯拉的这种做法是当时量产车中*进的自动驾驶系统架构，也是现在正在快速普及的域控制器架构。
这一架构的出现，对域控制器内最关键的计算芯片提出了更高的要求，也彻底改变了游戏规则。
正是看到了这一技术变革趋势，英伟达在2015年才会选择用消费电子领域流行的SoC芯片来打造自动驾驶芯片，并与特斯拉一起促进了L2级自动驾驶系统的变革。
当然，特斯拉在2019年的时候更是决定甩开英伟达，直接做了自己的自动驾驶芯片，来提供更高的算力，这都是后话了...
在高通收获车企订单的同时，2018年CES大会上，英伟达发布了搭载Xavier芯片的全新自动汽车系统，算力达到了30 TOPS，功耗仅有30W，但反响寥寥。
也是在被特斯拉“抛弃”的这一年，英伟达推出了Drive AGX Orin芯片，单芯片算力200TOPS，成为当时市面上最强的自动驾驶芯片。
能够发现，从Parker到Xavier，英伟达在前装市场并没有获得很大的市场。而从Orin开始，有多家车企在下一代高阶智能驾驶车型进行部署，从目前已经公布的品牌和车型来看，Orin芯片占据了不小的份额。
2021年上旬，英伟达更是发布了下一代芯片平台DRIVE Atlan，将应用于L4及L5级别自动驾驶，最快将于2023年开始提供样品，2025左右搭载上市车型。公同时布了一款最快将在2025年搭载量产车型的芯片，总算力高达1000TOPS。
Atlan还能与英伟达的前几代芯片（Orin和Xavier）兼容，这意味着汽车制造商和Tier1不需要重新设计软件，汽车制造商还可以用一个Atlan芯片组取代四个Orin芯片组，对车辆进行升级。
在CES 2022展会上，英伟达又正式发布了新一代自动驾驶汽车平台Drive Hyperion 8，搭载英伟达Drive Orin芯片，辅以12个环绕摄像头、9个雷达、12个超声波、1个前置激光雷达以及3个内部传感摄像头。英伟达副总裁阿里·坎尼提到，极星、小鹏、蔚来、理想等多家中国电动汽车制造商都成为英伟达的客户，将使用DRIVE技术作为新车计算机大脑的一部分。
按照英伟达披露的数据，自动驾驶芯片订单已经增长到数十亿美元，预计未来六年在汽车业务方面的收入将达到80亿美元，
从当前竞争格局来看，英伟达自动驾驶芯片*主要竞争对手2个代际，也就是差了差不多2年的周期。英伟达进入自动驾驶市场更早，进度上*主要竞争对手，因为对于主机厂来说，一旦选择了一家的平台，后续的迁移成本是相对比较高的，先发优势是英伟达的重要优势。
英特尔：从“得意”到“失意”
自动驾驶领域，英特尔在2017年以斥资153亿美元收购以色列自动驾驶公司Mobileye的方式切入市场，借助Mobileye的优势发展自动驾驶芯片业务，如今这家子公司已经成为英特尔近两年增速最快的业务板块。
被英特尔收购之后，Mobileye在自动驾驶芯片领域风生水起，2.5TOPS算力的EyeQ4芯片曾广泛用于L2级别辅助驾驶场景，而去年量产的25TOPS算力的EyeQ5芯片，已经开始涉足L3级别自动驾驶。特斯拉、宝马、大众汽车、奥迪、日产、凯迪拉克都曾使用Mobileye的自动驾驶芯片。
根据英特尔发布的数据，至今EyeQ自动驾驶芯片已经在全球范围内搭载了超过5000万辆智能汽车，EyeQ系统集成芯片的出货量已突破1亿片，俨然成为赛道中*潜力的选手之一。
2021年，在实现再次独立上市之后，Mobileye在英特尔体系内既要占住自动驾驶芯片这一赛道，也有更灵活的财务手段实现面向未来的布局。
近日，Mobileye面对英伟达、高通的竞争打响反击战，在2022 CES上打出了组合拳，推出了下一代 L4 级自动驾驶SoC，EyeQ Ultra，同时与大众、福特和中国的极氪汽车建立了战略合作。
此次Mobileye推出的EyeQ Ultra芯片算力达176 TOPS，成为当前仅次于OrinX的存在，它预计将于2023年底供货，并于2025年全面实现车规级量产。
2004年，EyeQ芯片问世，一举改变了ADAS市场。发展至今，在技术方面，Mobileye已经形成了体系化组合，包括传统的满足新车评级要求的L2级及以下ADAS系统（基于单目视觉+毫米波雷达融合），Mobileye SuperVision（基于360度视觉感知的解决方案）以及视觉感知、雷达和激光雷达感知并行冗余的Mobileye Drive（满足L4级Robotaxi场景要求）。
此外，英特尔还在计划帮助汽车供应商以及制造商打造自己的芯片“生产线”。为此，英特尔计划在未来10年斥资至多800亿欧元，在欧洲打造两家半导体代工厂。同时，还包括一个新的设计团队，并提供相应的IP支持，来满足全球汽车芯片的巨大增量需求。
然而，无论是新品的发布，与众多主流生产厂商的合作升级，还是新的算盘，都难以掩盖Mobileye在市场上的失意。近段时间来，各大汽车公司纷纷抛弃EyeQ芯片，蔚来、小鹏、威马和理想的下一代旗舰车型均采用英伟达DRIVE Orin芯片，宝马也在近期宣布与Mobileye分手，转投高通门下，极氪成为Mobileye在中国市场的为数不多的安慰。
为了继续“守住”ADAS市场的份额，与EyeQ Ultra同时推出的还有两款用于ADAS解决方案的全新EyeQ系统集成芯片——EyeQ 6L和EyeQ 6H。能够看到，Mobileye为此仍在努力。
Mobileye、高通和英伟达的客户重复度高，但合作领域差异较大，高通的重心为智能驾驶舱，英伟达在自动驾驶领域占据优势，Mobileye虽在辅助驾驶阶段占统治地位，但其商业模式和产品性能迭代能力，在自动驾驶和智能驾驶舱领域或将不再有强竞争力。
AMD：欲弯道超车
除了Mobileye的失意，英特尔在处理器领域也正在被AMD阻击。
素来与英伟达有A卡和N卡之争的AMD，也靠着AMD Ryzen锐龙处理器战胜英特尔，取代此前国产特斯拉Model 3和Model Y所搭载的英特尔A3950处理器，成为首批国产特斯拉Model Y Performance高性能版所搭载的芯片。
此外，2020年10月，AMD宣布收购赛灵思也为其进军汽车市场做下了铺垫。辅助驾驶阶段，Mobileye和赛灵思占据行业龙头位置，L1-L2级自动驾驶技术兴起之后，自动驾驶芯片市场长期被Mobileye和赛灵思两个玩家所掌控。
据统计，赛灵思在汽车电子领域的累计出货量已经超过2亿片，其中在ADAS领域的出货量也已经达到8000万片，产品线覆盖从ADAS、座舱到传感器以及自动驾驶等多个细分赛道。AMD除了看中赛灵思的FPGA架构之外，汽车业务也是合并后公司的重点业务之一。
从目前AMD的员工配置来看，过去几年时间，该公司从汽车制造商、汽车芯片厂商以及零部件制造商“招募”了大量的汽车功能安全工程师。同时，借助赛灵思此前在汽车行业的量产经验，AMD也可以加快导入速度。
三星：跑步入场
如今的新能源汽车，某种意义上越来越像手机了。商业逻辑上的相似，也让各大以手机业务为主的科技企业，开始挖掘起汽车芯片的行业潜力。
因此，在进军汽车芯片市场的队伍中，自然也少不了三星。2016年，三星携30亿人民币入股比亚迪，算是买到一张新能源汽车的门票，同时三星还通过投资新加坡自动驾驶初创公司nuTonomy，在另一个维度抢占位置。
笔者在此前一文中介绍过三星汽车市场的布局和扩张态势，在表现不温不火的汽车市场正在加速补齐短板。
前不久，三星新公布了三款全新的汽车芯片，分别是对应5G通信服务的Exynos Auto T5123、针对电源管理的S2VPS01，以及控制车载娱乐系统并即将搭载大众高性能车载应用服务器ICAS 3.1的Exynos Auto V7。
进入 2022 年，随着汽车变得越来越电气化和智能化，汽车级电子产品的创新将变得越来越必要。通过这三个版本，三星为业界提供了多种新的汽车子系统解决方案，这应该有助于延续这种汽车电气化的趋势。进入2022年，看看三星将创造什么产品将汽车系统推向新的水平。
汽车AI芯片的竞争格局上，Mobileye起步最早，市场占有率最高，但面临客户逐渐丢失的窘境；高通、英伟达分别在智能座舱、自动驾驶领域处于*位置，英伟达自动驾驶产品Atlan算力已经可以达到1000TOPS；AMD从英特尔手中夺走特斯拉订单；三星仍旧在持续发力，补齐短板。
至此，消费电子领域几大芯片巨头，全部进军到了自动驾驶和智能汽车领域，新一轮的汽车芯片算力之战打响。
传统汽车芯片厂商迎来冲击
此前几十年，汽车芯片市场基本都被恩智浦、瑞萨电子、德州仪器、英飞凌等传统汽车芯片巨头所垄断，外来者鲜有机会可以入局。但是随着ADAS、自动驾驶技术的兴起，智能汽车对于计算和数据处理能力的需求暴增，而对于海量数据的处理与计算能力正是英特尔、高通、英伟达等公司所擅长的领域，为这些消费电子芯片公司切入车用芯片市场提供了弯道超车的机会。
在传统的燃油汽车当中，主要采用的是功能芯片MCU，可以满足汽车对于发动机控制、制动力控制、转向控制等一系列简单功能的实现。根据民生证券的一份报告显示，汽车MCU微控制器的市场份额中，CR5就已经占据了超过70%的市场份额。
然而，随着汽车电子电气架构的持续发展，MCU难以满足智能驾驶的需求，AI芯片进入汽车市场。车规级AI芯片是未来智能化汽车的“大脑”。不同于以CPU运算为主的MCU，AI芯片一般是集成了CPU、图像处理GPU、音频处理DSP、深度学习加速单元NPU+内存+各种I/O接口的SoC芯片。自动驾驶对于芯片算力的要求有了质的飞跃，现阶段L2级别自动驾驶计算量已达10TOPS，L3级别需要60TOPS，L4级别算力将超过100TOPS。
目前，市场上主流的32位MCU的工作频率最高只达到350MHZ，拥有更高算力的64位MCU也无法满足自动驾驶汽车数亿行代码的运算需求。未来汽车数据处理芯片逐步向智能化AI方向发展，芯片构型由MCU向SoC异构芯片方向发展。
无论自动驾驶芯片还是车机芯片，几大新玩家的大举入侵可谓让老玩家的话语权不断下降。但它们并没有完全放弃自动驾驶，也采取了必要的应对措施，在车机和自动驾驶领域推出芯片。以在自动驾驶芯片方面走的比较快的瑞萨电子为例，其推出的针对ADAS和AD的ASIL-D级片上系统R-Car V3U算力已经能够达到60TOPS，和高通的Ride平台持平，但量产时间可能会滞后一些。
从行业整体来看，在汽车AI芯片方面，传统厂商目前处于落后身位，但就整个汽车半导体市场来说，“新玩家”接触到的芯片还只是冰山一角。德州仪器目前正在量产的汽车芯片就超过50款，涵盖车机芯片、网关和计算芯片以及ADAS功能的SoC；而恩智浦的产品线更加丰富，涵盖车机芯片、车内网络、媒体处理、电源管理、传感器等多个类别。
写在最后
以往的汽车生产中，传统车企需要的芯片或是电子元件主要跟相关领域的企业采购。在如今汽车逐渐网络化、电气化、智能化趋势推动下，汽车已然成为了“轮子上的数据中心”和“移动的智能终端”，汽车半导体用量和复杂程度迅速提升。
此外，一部分汽车制造商巨头，正在考虑类似特斯拉的芯片定制或自研计划，将衍生出更多的业务需求和业务模式。
当前，自动驾驶和智能汽车尚处于早期成长阶段，诸多企业的入局也势必将会加剧该行业的竞争激烈程度，任何一家在现有市场占据*地位的公司，都可能面临同行或新入局者的挤压。
目前来看，消费电子芯片巨头已经迈过了汽车芯片市场的一道关键门槛，但想要在汽车行业取得成果，除了受自身战略影响外，还会受到传统芯片厂商的竞争以及整车厂供应链调整等外部因素的影响。尤其是疫情不稳定、国际贸易纠纷、技术竞争激烈等态势，都会影响汽车产业供应链的格局变化。
经过多年的努力，以高通、英特尔、英伟达等为代表的消费电子芯片巨头在汽车芯片这个极为封闭且壁垒极高的细分市场里撕开了一个缺口。
接下来，我们好奇的是这个口子能开多大...
