日前，有论坛报道称，吉利汽车与视觉感知辅助驾驶开发公司Mobileye的合作终止。
事实上，与Mobileye的主要合作伙伴是吉利汽车旗下的吉氪汽车。对于传言，极氪向观察者网表示，“消息不实，合作进展正常。”
然而，Mobileye的全球市场很难扭转。包括蔚来、Ideal在内的新势力，以及宝马等传统主机厂的旗舰机型，都放弃了Mobileye的供货方案，转向英伟达、华为、地平线、黑芝麻等国内外芯片厂商。
主机出走的原因:一是Mobileye面对更高阶的ADS(自动驾驶系统)时，Mobileye提供的“黑匣子”集成解决方案缺乏开放性，难以满足车企的差异化需求；二是相比英伟达、地平线等厂商的迭代速度，Mobileye的算法更新周期较慢；第三，在全栈自研的背景下，Mobileye的性能和计算能力不再占优。
迅速崛起的国内芯片厂商Mobileye和英伟达、高通等国际芯片巨头谁能抢占失去的市场？双方将进行直接对话。
与此同时，Mobileye也在寻求改变。跟吉利学习L4级自动驾驶只是第一步。
黑盒包装的局限性
凭借低成本的解决方案，Mobileye一度成为ADAS中的佼佼者。一方面，其黑盒封装设计(芯片+视觉感知算法捆绑销售)降低了车企对ADAS的使用成本；另一方面，下游车企无法再进行自主研发的辅助驾驶。
没有参与感是主机厂给Mobileye最直观的感受。当企业现金流不足时，在RD领域的投入有限，现成的黑箱车是优势。但发展到一定阶段后，黑匣子设计也制约了车企的智能辅助驾驶布局，部分车企必然会选择放弃Mobileye的黑匣子解决方案。
典型的案例就是Ideal和Mobileye的“分手”。李的CEO李想在他的个人社交账户上解释说，该公司在成立初期融资能力很差。有限的资金只满足了产品研发、自建工厂和供应链建设的需要，没有支持公司自主研发的智能辅助驾驶。但2020年IPO后，有资金用于智能辅助驾驶的研发。"李不允许车内出现“黑匣子”. "
为什么Mobileye坚持芯片+视觉感知算法的黑盒设计，和公司的发展历史有一定的关系。1999年，丰田希望低成本实现ADAS(高级驾驶辅助系统)的部分功能。以色列计算机视觉科学教授Shashua受邀到丰田公司提供可行方案。Shashua的解决方案仅依靠单目摄像头实现行人检测、车道保持、自适应巡航等辅助驾驶功能。
当时业内普遍认为，ADAS功能的实现需要至少两个摄像头(双目)或昂贵的雷达传感器提供立体视觉，保证车辆对速度和距离物体的判断，实现车辆障碍物识别和碰撞预警。
依靠更低成本的解决方案，Shashua从丰田获得了数十万美元的研发资金，并创办了Mobileye。沙成立SoC(片上系统)团队，开始研发自己的单目视觉感知系统。2003年，Mobileye发布了第一代EyeQ芯片。为了进一步降低车企的使用成本，EyeQ还配备了图像识别算法，堪称“傻瓜相机”。
随着车企对高级辅助驾驶需求的多样化，Mobileye近年来一直在实施双系统解决方案，区别于其他厂商视觉感知和激光雷达的融合模式。Mobileye一条路线遵循纯视觉感知的识别算法，另一条路线是纯激光雷达的感知方案。激光雷达SoC和Shashua称之为“软件定义成像雷达”。它的优点是减少对芯片计算能力的依赖，用最小的计算能力检测最远的弱目标，原来需要10个。
所谓计算能力是指单位时间内执行的运算次数，而TOPS是衡量SOC计算能力的单位。1TOPS意味着每秒可以执行一万亿次运算(10的12次方)。
值得一提的是，Mobileye纯激光雷达路线中的FMCW(调频连续波)雷达供应商是其所有者Intel。2014年，Mobileye登陆纽交所，共融资8.9亿美元，创下以色列公司在美国IPO的最高纪录。2017年，英特尔有意布局自动驾驶产业，溢价30%，以153亿美元的总价收购Mobileye，创下芯片行业最高收购纪录。后者在私有化后被摘牌。
然而，英特尔的进入并没有带来太大的改变。Mobileye EyeQ芯片的迭代速度还是3-4年，而英伟达的产品更新周期是2年，高通是1年。在产品性能上，EyeQ5的单次计算能力为24TOPS，而国内芯片厂商Horizon“征途5”的最高计算能力为128TOPS，Nvidia Orin为254TOPS，均达到远超Mobileye的百万级计算能力水平。
对于计算能力指标的差异，Mobileye产品与战略执行副总裁Erez Dagan认为“仅用一个数字来衡量芯片是不可取的，SoC芯片的负载能力也很重要。TOPS与其说是真正的技术指标，不如说是制造营销噱头的单位。”
Erez Dagan还表示，2020年，EyeQ系列芯片的出货量将达到1930万片，约占全行业市场份额的70%。
目前高计算能力存在系统冗余，但随着算法模型的迭代，高阶算法对计算能力的要求更高。虽然Mobileye在全球市场保持着较高的市场份额，但老客户已经转投其他芯片厂商。2021年，Mobileye最大的客户宝马去年宣布与高通达成合作。下一代产品的ADAS和自动驾驶系统将使用高通骁龙Ride平台，而蔚来、小鹏和Ideality的旗舰车型将选择NVIDIA Orin芯片。
企业的出走，归根结底是Mobileye在自动驾驶性能和计算能力上“落后”。
国内替代凸显，掘金国内市场
在ADAS时代，Mobileye是王者。而在高阶辅助驾驶领域，“大算力上车”的呼声逐渐高涨，国内芯片厂商有机会抢占前装市场。
2021年5月，李发布了修改后的李one。这款车型的卖点之一就是升级了驾驶员辅助芯片，从Mobileye EyeQ4升级到Journey 3芯片。前者工艺28纳米，计算能力2.5TOPS；后一种工艺是12nm，计算能力是5TOPS。
“感谢地平线，中国有这样的芯片公司，未来充满希望。”李CEO李想在发布会上说。
李想的感谢也是基于地平线的技术支持。地平线甚至派出团队入驻理想协作，优化智能辅助驾驶功能。在地平线副总裁于一楠看来，“芯片+底层算法赋能是智能驾驶快速落地的关键。我们帮助客户上马，最终让马越跑越快。”
与Mobileye底层算法的封闭性不同，Horizon提供了一个开放的工具链算法。除了芯片硬件支持，还配备了软件栈工具，让车企参与其中。在更早理想使用EyeQ4的时候，由于Mobileye黑匣子的封闭性，在国内解决Mobileye黑匣子问题的时候，在Mobileye前视摄像头旁边增加一个摄像头，用于道路数据采集和辅助驾驶系统的算法训练和优化，是比较理想的。蔚来ES6、EC6等。同样使用EyeQ4的，在开发NIO Pilot导航辅助时不得不将自主开发的算法写入另一个芯片，因为Mobileye的包设计不支持车企自行修改算法，所以整车系统的运行逻辑更加复杂低效。
国产芯片厂商在开放和服务方面明显做得更好，但复杂场景下大计算力芯片的博弈才是预装市场的硬核实力。高级辅助驾驶的应用场景日益多样化，从相对简单的路况到复杂的城市道路。而国内城市道路仍然存在独特的场景(外卖配送、洒水车等异性车辆)，这也对芯片算法提出了更高的要求，需要更高计算能力的芯片支持。
同时，硬件冗余设计是智能汽车行业的共性，高级辅助驾驶发展快，需要芯片厂商提供2-3年的计算冗余设计。以蔚来ET7为例，搭载4颗Orin芯片协同工作，运算能力达到1000TOPS级别。芯片计算能力越高，意味着处理复杂场景的能力越强，车企在芯片计算能力领域也开始了新一轮的军备竞赛。现阶段单个芯片可以达到几百顶的量产芯片，一个是Nvidia，一个是Horizon。
在软件定义汽车的大背景下，算法的作用越来越重要，计算能力可以最大化算法的效率。根据Horizon提供的数据，NVIDIA Orin的计算能力高于Journey 5。但在实际测量中，Journey 5在同等精度下，平均帧率和能效更胜一筹。
同时，地平线在当地市场拥有RD团队，也是国内唯一实现车规人工智能芯片预产的芯片厂商。正如李想在Li one 2021发布会上提到的，地平线派出团队到理想工厂加班到半夜，以便地平线及时跟进辅助驾驶需求。这是远在以色列的Mobileye无法提供的技术支持。
在典型的Backbone1080P机型上，Journey 5的AI性能与Orin-X相当，但能效是Orin-X的330%；在优化后的高效模式下，软硬结合后，Journey 5的性能超过ORIN-X，能效高达Orin-X的870%。
征途5的良好表现也给地平线带来了不少订单。今年4月21日，比亚迪与地平线宣布合作，征途5将于明年量产并预装比亚迪车型。一周后，地平线与自动驾驶汽车达成定点合作，其首款车型也采用了Journey 5。今年5月，一汽红旗表示将采用Journey 5打造智能驾驶领域控制器。预计2023年将有很多车型采用征途5。
与此同时，华为的瑞星芯片收到了长城旗下品牌WEY和Mechanon以及部分奥迪车型的订单。越来越多的国内OEM厂商选择本土芯片供应商。
结论
过去ADAS芯片的领头羊Mobileye已经出现了疲态。数据显示，2017年至2020年，Mobileye芯片年出货量分别为870万、1240万、1750万、1930万，年增长率分别为45%、43%、41%、10%。
芯片出货量增速放缓，Mobileye也在积极求变。在今年的国际消费电子展上，Mobileye一口气发布了三款自动驾驶芯片，其中一款是面向L4自动驾驶的EyeQ Ultra，另外两款是基于L2自动驾驶的迭代芯片EyeQ6L和EyeQ6H。
据悉，EyeQ Ultra的制造工艺为5nm，计算能力为176TOPS。预计2023年提供样片，2025年量产前安装。
与消费电子芯片不同，汽车仪表芯片对使用寿命、安全性、可靠性和质量一致性要求更高。汽车级芯片的工作温度范围为-40℃~155℃，一般设计寿命为15年或20万公里。其百万级芯片的容许误差概率应该是无限接近于零。
汽车级芯片从设计到量产需要一个漫长的过程。预计需要18-24个月完成处理器芯片的设计，12-18个月完成车辆规格认证系统的方案开发，12 -24个月完成车型介绍的测试验证，最后可以量产预装。整个过程大概需要三到五年。
值得注意的是，在百top芯片市场，Mobileye失去了先发优势，国产车级芯片终于有能力与国际芯片巨头直接对话。
