文|上海汽车报

汽车业芯片"断供"前，智能汽车企业们已经陆续加入"造芯"大军。继特斯拉之后，蔚来也组建团队、研发芯片。

这些车企为什么会自研芯片，是因为早已预见到芯片会断供？还是另有原因？

便宜、好用

特斯拉是最早自研芯片的车企，也是最早在量产车上搭载自研芯片的车企。2019年4月，特斯拉发布了自家研发的FSD 芯片方案，推出了这一基础上的"具备完全自动驾驶能力"的Hardware 3.0自动驾驶硬件系统。当年，齐齐地搭载在量产Model3上。特斯拉创始人马斯克说，"Neither MobilEye nor Nvidia, which are certainly good companies, could meet any of our capability, schedule, cost or power requirements（无论 Mobileye 还是 Nvidia，都无法满足我们对于性能、研发进度、成本或者功率方面的要求）。"

特斯拉解脱了， 但其他车企们仍在苦海中。他们多数抱怨芯片供应商：价格高；要改动点什么，就得加钱。但由于车企们不掌握芯片技术，只能无可奈何地接受。

上海汽车报多方调查发现，在算力、成本上，特斯拉自研的芯片比目前主流车企采用的自动驾驶芯片更有优势。以特斯拉为例，在HW2.5上采用了英伟达的芯片，在HW3.0上用上了自主开发的ASIC芯片，成本一下子从280美元降到了190美元。一位车企高层表示，成本下降或源于专供。特斯拉自动驾驶走的是视觉主导的路线，对算力的要求更高更多。而英伟达作为大型芯片供应商，需要满足各个行业的客户需求，所以设计出来的是通用芯片。

反观特斯拉自主研发的FSD芯片算力达到2*72TOPS，远 超英伟达的Drive Xavier的理论性能值30TOPS，现在每秒可以处理 2300 帧（Hardware 2.0 和 2.5 都是 110 帧） 图像。2021年特斯拉将量产下一代FSD芯片，性能大幅提升，满足L5级别的自动驾驶所需的算力要求。

目前主流车企自动驾驶芯片对比

从五次迭代，看特斯拉变"芯"

特斯拉也是从苦海中走出来的。时至今日， 特斯拉的Auopilot功能(自动辅助驾驶系统)已历经多次大迭代——1.0、2.0、2.5、3.0、4.0。前三次都是外购芯片。

特斯拉最先采用的是Mobileye的芯片EyeQ3（2015年，特斯拉向车主推送7.0固件版本的同时推出了autopilot 1.0）。但特斯拉一直不满意，因为Mobileye算力低（只有0.256tops），且不接受自研算法。而特斯拉一直希望能迭代，将芯片和算法剥离开，在可编程的芯片上进行算法研发，从而做到和应用场景的有效结合。

2016年全球第一起因自动驾驶引起的死亡事故，让特斯拉、Mobileye彻底分手。2016年5月，一辆特斯拉Model S在 Autopilot 模式下发生致命车祸。 Mobileye认为是特斯拉的责任，认为特斯拉的自动驾驶功能超越了安全底线。特斯拉却认为是Mobileye的技术不行，无法满足自身需求。

几个月后，特斯拉迅速换芯，采用了英伟达的PX2芯片，将 AP从1.0升级至 2.0，性能提长了40倍。英伟达算力更强，且支持客户自行开发软件算法（英伟达是GPU的发明者，GPU可以让大量处理器并行运算，是机器深度学习的头号牌子。看到自动驾驶热潮后，英伟达推出了多款专用平台，包括2016年推出的DRIVE PX2。）

一边换芯，特斯拉一边开始自研芯片。2016年，特斯拉从AMD挖来了吉姆•凯勒担任芯片架构设计的副总裁。在悄悄地研发几年后，2019年特斯拉高调宣布了用自研芯片。特斯拉的理由是，英伟达芯片的能耗太高了。要满足巨大算力，支持L5自动驾驶的Drive PX Pegasus平台，GPU运行功耗达到了500W，相当于平均运行2小时就要用1度电，这严重影响了纯电动车的续航里程来。特斯拉找到了专用人工智能芯片ASIC这条路，采用固定算法最优化设计从而达到最高的能耗比。虽然ASIC的研发成本和首次"开模"的成本较高，但可以迭代，且后期量产成本低，特别适用于强调智能驾驶的这样单一的应用场景。

今年，蔚来汽车也加入了自研芯片的行列。和特斯拉当年一样，蔚来汽车挖来了视觉感知业、芯片业的专业人才。比如，原 Momenta 研发总监任少卿和前小米芯片/前瞻研究部门总经理白剑。

在自动驾驶大潮下，会不会有更多车企开始自研芯片？