“AI汽车芯片第一家：换路奇袭记”

“当今所有ai行业故事的开始”——竞争收购。 最近，《genius makers》新书揭示了ai的过去。

年3月，当时谷歌以4400万美元收购了多伦多大学的ai初创企业dnnresearch。 顺便说一下，此次收购是以拍卖形式进行的，但投标额最高的不是谷歌，而是另一家中国企业百度，当时参与投标的代表是余凯。

两年后，余凯离开百度，创立了ai芯片企业——地平线。 再6年后的今天，地平线成为国内第一家实现预装批量生产的自主ai芯片公司。

dnn研究创立小组

回到当时的收购，受限于dnnresearch创始人hinton的身体状况等，hinton选择了国内企业google。 百度没能赢得最后的投标，但这一经历也让余凯意识到了人工智能未来几年的重要性，ai江湖的交锋是不可缺少的。

去年，车云菌与地平线创始人余凯交流过一次。 当时地平线还在准备中，余凯还没有在百度办完离职手续。 这时，余凯说:“我要做的就是把深层的神经互联网放在芯片里。 也就是机器人的大脑芯片。 实现万物到万物的智能。”

制作芯片不是追随

地平线的ai芯片去年批量生产，正好从去年开始，汽车核心短缺加剧，从公司到领域，乃至国家政策层面，都掀起了核心短缺的现象。 普遍认为，芯片核心不足是由于疫情导致上游工厂对汽车芯片出货预期不足，这一现象将于今年缓解。 另一方面，智能车发展迅速，汽车芯片的数量诉求急剧增加。

芯片市场供不应求，芯片公司迅速增长。 调查数据显示，目前中国芯片相关公司6万6500家，年新增注册数为2万2800家，比去年同期上升195%。 今年头两个月比去年同期达到378%。 造芯公司一时多了，特别是在自主研发能力凸显的环境背景下，形成了造芯热潮。

此时地平线量产呼声高涨，不时传出融资消息，就像ai芯片套餐的网红选手一样，但余凯对此予以否认。

至于为什么选择做汽车的ai芯片，据说地平线来源于对产业快速发展趋势的预测。

之所以选择汽车，制造汽车的ai芯片，是因为汽车将成为最大、最全面的智能终端。 智能车可以自己感知自己所处的环境、人的状态，甚至在很多复杂的场景中，自己进行对话、决定、控制。 智能车芯片数量比以前传来的汽车翻了一番，地平线预计到2030年车载芯片的生产将超过高端智能手机。

余凯和整个团队认为，企业没有跟风做芯，而是选择了方向。 余凯说，当初在年试图制造ai芯片时，还是夸张了点。

当初，投资者对地平线不看好，融资对当时的地平线来说很困难。 年得到了天使轮的投资后，一年后才得到了皇家队的融资。 从目前全球半导体企业的快速发展情况来看，很少有公司单独制造汽车的ai芯片，地平线自称为第一家。

不制作通用芯片，只制作“智能机器人”

未来，智能车可能是最大的智能机器人，但智能芯片将是智能车的数字引擎。 在这个过程中，地平线选择了从软件切入。 软件是硬件的计算体系结构，硬件有核心的软件系统。 这个核心系统逐渐形成机器人时代的操作系统。

水平线智能驾驶产品矩阵

软件定义了汽车的快速发展趋势，汽车行业早有预见。 余凯解释说，车载硬件芯片架构的快速发展路径从分散的数百个小ecu到比较集中的域控计算再到中央计算。 在中央计算平台上，软件和硬件可以通过操作系统分离，上面有APP软件，下面有芯片，可以通过更新软件来实现功能更新。

这意味着为了实现与软件的合作，要将硬件推入中央计算。 当初博世认为2025年之前无法实现中央计算架构，事实上，特斯拉于2019年4月实现，同时通过搭载自研芯片的方法实现。

在有特斯拉的例子之前，地平线认为ai芯片的突破口比起计算力的大小，落地的速度更重要，重点是快速商业化。 所以地平线只用了6年就可以实现ai汽车芯片的前装量产。

具体来说，目前智能车快速发展的核心瓶颈是计算力不足，但受摩尔定律功耗的限制，追求纯粹计算力的突破是不可持续的。 余凯认为，计算力也不代表汽车智能芯片的“真正性能”，芯片的计算效率也同样需要关注。 对汽车来说，马力(单位) hp )比百公里加速时间(单位)秒)更真实地反映整车的动力性能，计算力单位) tops )不反映汽车智能芯片的实际性能，每秒帧率maps )

特斯拉的fsd和NVIDIA芯片进行过比较，从drivepx2到fsd，计算力增加了3倍，真正的性能fps增加了2.1倍。 NVIDIA芯片通过物理计算力转换为fps的效率之所以低，是因为NVIDIA的芯片是通用型的，不仅仅是自动驾驶计算。 但是地平线主张，只在“四个车轮”上进行必要的计算，将计算力向fps的转换效率作为重要的指标。

另一方面，从代行生产能力的立场来看，光靠计算能力的高速增长是不现实的。 据台湾积体电路制造称，如果从7nm到5nm，再到3nm，每当工艺上升，3年内就会投入约1000亿美元。 汽车制造商以未来为例，预计10年内将投入1000亿元人民币，台湾积体电路制造生产新一代高端芯片的投资巨大，曾经快速增长的计算力迭代产品让代工商举步维艰。

每六年获得一张入场券

与NVIDIA、高通等芯片供应商相比，地平线看起来太年轻了。 即使只专注于四个车轮上的ai计算，实际上实现批量生产也存在挑战。

首先，芯片的开发周期长，从研发、测试验证以及在车型的指定点引进最终产品到销售需要4~5年的周期。 芯片随着车型的开发，在造车之前，芯片必须加快自身的开发，加快未来的超规格。

其次，对主机制造商来说，并不是每个人都是第一个吃螃蟹的。 像地平线这样的初创公司，要打败几十年技术经验比较成熟的芯片供应商，必须跨越的难关是取得车企的信任。

去年，地平线公布了征途2、征途3，正好赶上智能车的窗口期，拿到了入场券。 征兵2是中国首款车规级ai芯片，搭载在长安unit、unik、奇瑞蚂蚁、上汽智己4个车型上。 征兵3的前装量产车型已经确定，将于今年内发表。 不过，余凯表示，国内10~20万、20~30万、30万以上、自主企业品牌销量第一的车已经搭载了地平线的ai芯片。 另外，征兵5也将于明年下半年量产，面向高水平的自动驾驶场景，单芯片达到96 tops的ai计算力，支持16路摄像头，支持l3-l4水平的自动驾驶，目前正在与上汽集团进行预研合作。

创立6年的地平线正好在智能车爆发的时候坐了车。 从个人电脑终端时代开始，英特尔、微软就占据着芯片计算和操作系统的垄断地位； 在高端智能手机时代，高通成了巨头。 在上两次终端热中，中国自主企业品牌一块蛋糕也分不开，但到了智能车时代，情况可能有所不同。

余凯也坦白地说，智能车战场开始的时候，拿到了决赛的入场券，但是这场决赛非常吃亏。 虽然时间窗太短，终端企业品牌的收敛速度不是很快，但基础计算平台芯片和操作系统的收敛速度非常快，是获胜组的循环效应。 所以未来三年，地平线的目标是在ai汽车芯片市场站稳脚跟，成为国内第一企业品牌，这也是对地平线的巨大考验。

打捞金的主人

如果地平线上剩下的时间只有三年，合作路线将决定生死。 最近，地平线积极与主机厂达成战术合作，目前合作的车厂有奥迪、一汽红旗、上汽集团、广汽集团、长安汽车、比亚迪、理想汽车、长城汽车等。

地平线选择的合作途径有三条。 一是将汽车产业链上游的合作伙伴纳入生态之中，让他们的先进技术，如感知单元为汽车领域助力。 二是帮助以前传到第一级供应商的软件化、智能化升级；三是优化车内APP应用生态，最终为汽车企业服务。 勾结产业链上下游，将以前流传下来的交付模式转变为与主机厂合作的模式，逐渐打破了汽车企业对自主芯片的信任壁垒。

但是，特斯拉目前主张自行开发ai芯片，未来他们将自行研发芯片，主机制造商制作芯片的课题摆在芯片公司面前。 地平线表示，这取决于主机厂的选择，越来越多的汽车企业选择更高效的路径。 汽车企业选择地平线，其价格也是一大特点，当地协同效率相对较高，信息表现价格更低。

征兵2的单现在处理方案( adas ) ) )。

地平线已经与十多家汽车厂建立了联合实验室，在车型项目启动之初，就与主机厂合作，面向客户构建了智能车计算平台和管理技术。 在智能驾驶域的adas应用和智能座舱人机交互APP应用中，第一代车规级征兵2芯片已经获得了数十个量产车型的定点。

另外，天际线上有20多个硬件(域控制器)合作伙伴。 他说，在代工公司的协助下，地平线对车云菌的生产能力已经提前锁定，没有受到影响，而且几十万的出货量占代工厂商总产量的比重很小，目前台湾积体电路制造还在供应中。

车云的总结[/s2/]

ai芯片可以与智能汽车的数字引擎媲美，提供能源的是数据。 未来汽车作为智能终端，全球汽车市场保有量5~10亿辆，每辆有数千吨的计算能力，届时汽车将成为历史上最大的数据计算中心。

现在，这条航线的起点枪响起，可以看到前方的目标，地平线改道偷袭的方法能否行得通，取决于2025年市场的检验。 这三年间，就像余凯对地平线说的那样，“一定是夜继夜，夜不能寐的三年。”