地平线起飞，芯驰坐稳

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作者：钟声编辑：Mark出品：红色星际（ID：redplanx）
头图：网络图片
地平线芯片的一个不足，反倒成就了另一家芯片初创企业芯驰科技，地平线和芯驰的芯片绑定组成的域控制器逐渐成为一种国产潮流。
芯驰的X9作为一个座舱芯片，被用在智驾上搭配地平线的征程芯片。在地平线的征程芯片大热，合作车型和出货量越来越多时，芯驰的产品也跟着走量。芯驰无心插柳柳成荫，搭上了地平线的快车。
智能驾驶行业充满了波谲云诡，有时候产品会被用到什么地方以及怎么用，超出企业自身的预料。
1. 征程芯片的不平衡
“市场上没有一颗相对完美的芯片，CPU、GPU、加速器等各方面都相对均衡的芯片，几乎没有，都是各有优劣。无论是大算力芯片，还是中小算力。”一位Tier 1人士说道，对于芯片产品的弱点，作为下游要用的话，要不然多个厂商芯片组合搭配着用，要不然用软件算法来补。
就拿今年大热的地平线的征程5来说，许多Tier 1都在基于征程5做大算力域控，在域控方案中都是需要另外搭配其他芯片。
征程5是一个优缺点非常明显的芯片，AI算力比较高，CPU算力部分比较弱，这就导致深度学习能力和逻辑运算能力不平衡。
一些Tier 1就选择用芯驰的X9来搭配征程5，芯驰X9作为座舱芯片，CPU算力比较高。许多基于征程5的域控方案，征程5主要做感知，用芯驰X9做规划控制。
芯驰X9作为座舱芯片，之所以被选中用在智驾上，主要有几个原因。国产供应商在技术支持和交付保证上做的比较好；芯驰X9在座舱领域有一定的出货量，有过量产的背书；算力和价格比较合适。
同时满足这几个条件的芯片很少，域控制器当中采用芯驰X9，可以实现完成智能驾驶定位、决策规划控制等功能。
当然，成本上不差钱的会采用征程5+TDA 4的组合，TDA 4用在泊车上效果更好。福瑞泰克的ADC30域控制器，12V5R3L传感器方案，采用了3颗地平线征程5芯片、2颗TDA4VH以及2颗英飞凌TC397。征程5主要做感知，跑BEV算法。轨迹预测、行为决策、路径规划和泊车由TDA4VH负责。
“多个厂商芯片组合肯定会增加技术的难度和成本，但这是无奈的折中选择。”上述Tier 1人士表示。一方面是价格的因素，一方面是软件运行的效率会降低，因为原来多芯片之间要交互，交互之间会有延迟，数据传输的延迟会让用户体验下降。
红色星际也很诧异，地平线为何设计出这么一款性能不平衡的芯片，给下游Tier 1应用带来问题和烦恼。其中原因和余凯、黄畅的技术背景有关系。
余凯和黄畅都是深度学习领域的大牛，认为未来芯片上要完成的计算内容，占比越来越大的是神经网络、基于数据驱动的大参数、大计算量的模型等。最佳计算架构是像地平线BPU这样的计算架构，而CPU所要完成的计算占比，会越来越小，相对来说越来越不受重视。
这种认知，使得地平线在做产品定义和规划的时候比较激进，偏重于追求AI算力的性能。这导致征程5相比一个平衡的智驾芯片而言，更像是一个视觉处理器。老牌车规芯片厂商则是另外一种做法，追求平衡稳定，比如TI，设计出来的TDA 4是一个各方面性能都比较平衡稳定的芯片。
黄畅曾提到过，地平线也纠结过，到底是学老牌芯片厂商追求“保守稳定”，还是作为新锐派追求“极致性能”。早期地平线曾经采取保守的产品策略，但是市场反馈效果比较一般，然后又变得激进。
在做征程5规划时，地平线经过权衡下注，决定赌下游会把对AI算力的需求放在首位。从目前来看，地平线是赌赢了需求的大方向，CPU性能弱没有耽误征程5拿下合作（截至当前征程5合作车型近20款），下游的主机厂和Tier 1为了AI算力，愿意承受其弱点，用其他芯片来补。
按理说，最好的方式是在“保守稳定”和“极致性能”之间寻找一个平衡点，但这样的既要又要对于芯片厂商来说不容易拿捏。尤其是地平线这样的初创企业，在摸索中研发产品，而且智驾芯片几乎没有标杆产品，兼顾性能和均衡两头，太难做到了。
2. 芯片企业的壁垒
“地平线正在成为新的Mobileye。”一位芯片人士感慨道，虽然两者的手段不同，一个是软硬解耦的开放，一个是软硬一体的黑盒，但结果本质上都是一样的，软硬件一体出货。地平线芯片出货量放大的同时，感知方案也被下游大量应用。
如地平线联合创始人黄畅所言，2022年地平线在标配 L2+ NOA 域控市场的市占率为 49%，几乎占到市场的一半了。这个市占率的背后，地平线的软件算法功不可没。
地平线做算法的本来用意，一是将软件算法的基础能力打牢夯实，能够对智驾的发展脉络有深刻的认知，这样地平线才可以更深入地认知芯片该如何去设计、如何去开发和使用；二是给主机厂和Tier 1展示的样板间，证明能够在地平线的芯片平台上开发出好的方案。
阴差阳错，本来属于参考性质的算法，被许多Tier 1直接拿来用了。一部分Tier 1感知算法能力比较弱，自己搞开发还不如直接用地平线的效果好；还有一部分能力强的Tier1，看到地平线自带的算法效果不错，自己投入人力去做适配，不如用地平线自带的节约开发成本。
地平线的算法能帮助Tier 1降低人力投入、缩短开发周期，这就对Tier1产生虹吸效应，别人用了自己不用成本就高。虽然地平线是软硬解耦的开放方式，对于软件算法，Tier 1能够选择性的可用可不用，但是商业利益吸引Tier 1使用。
曾经Mobileye主导的软硬一体模式被吐槽诟病，如今软硬一体又以一种新的方式回归了。
“做芯片如果没有打通上下游的生态，芯片就和一块砖没两样。”一位芯片创始人曾如此评价生态的重要性。甚至有些时候，生态能力的作用性高于产品的价值。
比如，在行泊一体领域，TDA 4是一颗更优秀的芯片。不仅AI算力、CPU、GPU等各方面性能均衡全面，而且在泊车方面的表现非常好。所以，在行泊一体刚热的时候，许多Tier 1都选择TDA 4。但是TDA 4的缺点也很明显，想用好的门槛很高，对Tier 1的软硬件工程能力要求高。
TDA4节点与节点之间通信时延开销比较大，需要在系统层面修改通信方式；在DSP上，TDA4需要Tier 1自己写DSP的加速引擎。另外，TDA 4的深度学习推理加速工具链 TIDL 的深度学习算子支持不足，仅支持20多种较为基本的算子，而且基本算子使用的限制也很大。
征程3在产品力上弱于TDA 4，但开发的易用性上胜出。除了自带算法，还有闻名业界的“保姆级”服务。地平线把基本的工程问题帮客户先搞定，使得客户开发的工作量大幅减少，把算法和软件的适配周期尽可能压低。所以，跟地平线合作，从开始做项目到SOP，在全行业里面是最快。
在开发能力上，地平线非常在意开发门槛是不是足够低，目标是行业平均能力值水平的开发者都能够快速上手。
Tier 1们对两家芯片的开发难易进行对比，慢慢的就开始转向难度更小、麻烦更少的地平线了。除了价格因素外，这是为什么地平线能够在行泊一体后来居上的一个原因。
一位芯片人士告诉红色星际，地平线的保姆级服务把客户的胃口养刁了，现在大家都觉得芯片厂商能做的越多越好，客户自己能够减少一批工程师的投入，都是一笔成本的节省。
“地平线的商业能力远高于产品能力”成为许多业界人士对地平线的评价。余凯懂国内Tier 1的生存现状，除了头部的大疆、Momenta、禾多，大多数技术能力一般，而且大多靠融资持续输血，还面临下游主机厂的压榨。余凯认为，为Tier 1客户提供更多价值帮助，更容易俘获人心。
这些做法对地平线拿下市场份额帮助很大。地平线未来极有可能吃下L2+大部分市场。L2+的行泊一体，软件算法比较成熟，功能差异化不大。对于差异化不大的市场，成本是最敏感的。Tier 1们在这块市场，疯狂的卷成本，比拼谁家成本低，地平线的价格和服务，正好迎合了这种需求。
地平线模式，对于Tier1来说到底是蜜糖还是砒霜呢？
如果Tier 1依赖地平线的软硬件，无疑将陷入同质化——同样的硬件、同样的算法、同样的性能。在主机厂面前，同质化的Tier 1们之间的竞争就是卷价格、成本。
另外，当软件算法的掌控权在上游芯片厂商手中时，上游芯片厂商的算法能力会不会像滚雪球一样，越滚越强，下游的Tier 1只会越滚越弱，最终沦为芯片厂商的下游组装集成的角色呢。
在中小算力领域，Tier 1对地平线的依赖初步形成。而在高阶智能驾驶的大算力领域，地平线也试图建立话语权。
在高阶智能驾驶时代，做芯片的坑更大了。智能驾驶的软硬件方案，几乎一两年就会变化。芯片的前瞻性设计，从研发到量产需要两三年的时间，这两三年时间如果下游的算法或者方案变了，芯片厂商就面临着没有主机厂会用的风险。
比如大热的BEV算法，一些芯片厂商的大算力芯片对其支持不够。在当初设计大算力芯片的时候，BEV还没有成为算法主流，芯片厂商对其应用潜力预判错误，就导致在底层硬件设计时，缺乏了支持BEV算子的能力。所以，一些厂商虽然发布了上百TOPS算力的芯片，但是一直都没能上车。
最令芯片厂商头疼的是下游算法的变化，而且还不是自己能够掌控的，能掌控的只有芯片的硬件架构和软件。如何做好对未来主流算法的预判和识别，如何让算法和软件更好地指导硬件，成了芯片设计最重要的课题之一。
英伟达、地平线对软件算法的投入已经不弱于头部Tier 1，尤其是地平线，想做的事情已经远远超出一颗芯片SOC的范围。地平线不仅向下游主机厂和Tier 1提供BEV算法，而且深入到高阶智能驾驶的整个开发的过程。
对Tier 1来说，高阶智能驾驶的痛点是深度定制，产品方案不像L2、L2+一样可以做出标准化。每个主机厂项目，都要从头到尾重复做一遍，这导致效率很低。地平线试图探索开发的过程能否标准化，设计标准化的流程、工具以及资源管理的方法论，提供给下游的Tier 1。
地平线在大算力是想复制中小算力的做法，为下游客户做更多的事情。
后记
地平线的战略打法在一家国内巨头大厂身上似曾相识，阿里也是崇尚“利他”主义，追求帮助客户、合作伙伴赚钱，结果成就客户的同时也使客户产生了离不开的依赖，最终长期存留在阿里的生态系统里，持续给阿里贡献收入。
余凯是深谙生态系统的玩法，余凯曾在2021年的一次演讲中表示，“生态应该道法自然，少一些刻意，多一些顺势而为。一个生态不是规划、计划出来的，而是演化出来的。”而演化的关键是提供足够的利益，用利益和上下游形成捆绑纽带，这可能是地平线战略的核心精要。

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