Mobileye下落，“地平线”上升

文 | 零露

周天财经 原创出品

自动驾驶明星公司 Mobileye 这一年走得不算太顺。

当地时间 10 月 26 日早上 9 点 30 分，Mobileye 正式在纳斯达克开始交易，开盘报价 26.71 美元/股，较发行价 21 美元/股上涨 27%。截止到当地时间下午 4 时收盘，Mobileye 股价报 28.97 美元/股，较 21 美元/股的发行价大涨 38%，市值达到 230.7 亿美元。。

不过，这相比于英特尔一年前宣布的 Mobileye 上市计划，彼时其估值还有近 500 亿美元，如今缩水了一半。

就在去年，Mobileye 还站在自动驾驶芯片领域巅峰，市场占有率接近 80%，全年营收 14 亿美元，同比增长 43%。2017 年其被英特尔以 153 亿美元的高价收购，数据显示，2019-2021 三个财年里，Mobileye 的营收规模分别是 8.79. 9.67 和 13.86 亿美元，年复合增长率为 25.6%。而如今的 Mobileye 仿佛陷入时间循环，估值莫名又回到了 5 年前。开盘价相比收购价，5 年仅增长 10%，按理财产品来算，这支产品的回报并不理想。

其实，自动驾驶芯片市场风云变幻，Mobileye 已不再是一家独大。

就在数日前，大众集团宣布计划投资 24 亿欧元（约 173亿元人民币）与中国汽车智能芯片公司地平线携手打造智能驾驶软件，这意味着 Mobileye 在大众的份额将进一步降低。地平线虽然年轻，但凭借性能和成本优势，目前已同奥迪、比亚迪、理想等二十余家车企签下超 70 款车型的前装量产定点项目，此前这些车企几乎都是 Mobileye 的客户。

Mobileye IPO 不理想，地平线融资节节攀升。除大众「带资进组」外，一汽、奇瑞也在近期完成对地平线的战略投资。天眼查显示，地平线在 2021 年上半年，还创下连续 6 个月，每月一融资的记录，共计融到至少 10 亿美元。

Mobileye 下坠，地平线上升，英伟达局部紧逼，自动驾驶行业更激烈的比拼到来了。

01 芯片，以算力论英雄

在全球智能化浪潮中，汽车各品牌间的较量从性能转移到智能化程度上。而自动驾驶芯片作为决定汽车「智商」的关键因素，正成为各主机厂最愿意秀的「肌肉」。

在特斯拉始终没有新车发布的日子里，其自研的 FSD 芯片（Full Self-Driving 完全自动驾驶）承担起画饼重任。理想汽车最近在新车发布会上，特意强调将使用 NVIDIA Orin 系统级芯片（英伟达）；宝马也提前曝光「Neue Klasse」系列将搭载高通最新款车规级 AI 芯片。

在自动驾驶领域，传感器的数量与场景覆盖范围成正比，新款车型上的摄像头正从 100-200 万像素升级至 800 万像素，并且，毫米波雷达、激光雷达等传感器数量也在不断增加，此时感知数据量会呈现幂次增长。这就要求自动驾驶 AI 芯片既能加速算法，又能实时控制，还需具备更高的功能安全等级，这也是车厂对算力要求高的原因。

目前衡量芯片运算能力的指标主要有两个，一个是 TOPS（Tera Operation Per Second，每秒万亿次运算），一个是 DMIPS（Dhrystone Million Instructions Per Second，每秒处理的百万级的机器语言指令数）。DMIPS 描述的是 CPU 的运算能力，路径规划和决策算法都要依靠 DMIPS，但是自动驾驶公司目前最喜欢拿出来比拼的参数是 TOPS，它代表芯片 AI 运算方面的能力，简单点说就是自动驾驶深度学习的效率。TOPS 数值越大，芯片算力越高，也就能越快完成场景决策。

以理想汽车所使用的 NVIDIA Orin 系统级芯片为例，这款今年上半年出品的自动驾驶芯片目前拥有市场上最多的客户，可提供高达 230TOPS 的整数运算算力以及 4.1TFLOPS 的浮点数运算能力。

荣威、理想 L8 已确定搭载的地平线最新款 J5 AI 芯片，算力为 96 TOPS，若基于 J5 集成的智能驾驶计算平台，算力将提升至 200 Tops-1000 Tops。另一中国公司黑芝麻智能最新芯片的算力也达到了 106TOPS。而 Mobieye 最新款 EyeQ5 整体的算力设计只有 24TOPS，目前只有极氪为其站台。曾经的行业制高点，在最新款产品的参数比拼上，落于下风。

02 车厂拒绝「黑盒交付」

虽然芯片在一定程度上对汽车产业形成反制作用，但车企的想法，还是能够影响到下游芯片产业格局。

在主机厂自己的小九九中，希望能够在自动驾驶领域快人一步，这就需要一个拥有技术能力的智能芯片供应商来配合，同时这家供应商不能太强势，再不济甲乙双方也要是对等关系，毕竟车企也不想当「大冤种」。所以芯片制造商的「开放程度」成为算力之外决定市场份额的关键因素。

Mobileye 几乎自创立起就屹立于行业顶端，难免有些「傲慢」，选择了黑盒交付模式，对采购方来说，就像开盲盒一样，非头部主机厂几乎没有与之谈判的可能。上汽集团董事长陈虹针曾表示，Mobileye 这种封闭的商业模式，是将车企的灵魂掌握住了。如此情况下，市场话语权的失衡，导致车企无法实时优化自动驾驶算法，消除安全隐患。

比如，2021 年 8 月蔚来接连发生两起事故，涉及车辆自动驾驶功能。按照车企正常处理流程，会在第一起事故发生后，对感知系统进行排查。但车辆所搭载的 Mobileye eyeQ4 芯片是封闭算法，蔚来无权修改，需要反馈到以色列总部统一查看问题，就算问题接收及时，Mobileye 还要考虑全球路况和其他使用该芯片的车型系统架构，才能决定是否需要迭代算法。

所以当个例问题出现后，很难第一时间解决，以至于第二起事故几乎在相同的行驶状态下又发生了。尽管这不能说全部是感知系统的问题，毕竟在 L2 级别自动驾驶要求中，需要驾驶员随时准备接管车辆。蔚来也明确表示，「这是一起交通事故，在等交警部门调查」。但无论如何，事故在启用 NOP(自动驾驶领航功能) 后发生，蔚来被推向自动驾驶功能安全危机中。如今，蔚来在 ET7 等后续车型中开始使用英伟达产品，和 Mobileye 系统封闭、算法迭代时间长多少有点关系。

相比之下，同样是头部供应商的英伟达给到车企的权限更大一些，车企等相关方均可以在英伟达操作系统基础上，设计适合自己的自动驾驶软硬件系统。而中科创达、地平线、黑芝麻智能这些中国汽车智能芯片公司的服务更加全面。

周天财经了解到，中科创达在与某车企的合作中，直接派驻研发团队进行算法适配，如果在路试等长测过程中遇到任何相关问题，还会与主机厂的人一同进行实地探查，对系统架构进行实时调整。

车企除了看重服务，更需要开放的平台做差异化算法定义。像华为就提供智选、HI、Tier1 三种模式供车企选择。可以像赛力斯一样选择「以华为为主定义车」，华为从产品设计到销售渠道全流程一手包办。也可以选择华为提供的高阶智能驾驶解决方案（包括整套的计算平台、感知系统以及算法）。或者只要其智能驾驶计算平台 MDC 和相关算法的技术服务。这样一来，车企拥有更多选择，智能芯片公司也增加了被选中的几率。

在李想眼中，涉及联合研发，合资是一个好模式，这就不难理解为何大众集团旗下软件公司 CARIAD 豪掷 24 亿欧元（约合 173亿元人民币）与地平线组建合资公司，共同开发全栈式高级辅助系统和自动驾驶解决方案。但值得注意的是，CARIAD 在其中占多数股比，大众中国董事长贝瑞德表示，「这是我们进一步打造技术合作能力的基础」。这就像上汽和阿里合作的斑马智行一样，后者提供技术，前者建立起属于自己的自动驾驶方案，同时占据主导权，降低「反制」风险。

中国选手们的开放共创打法，也倒逼了Mobileye 的开放。其最近发布了首个面向 EyeQ 系统集成芯片的软件开发工具包（EyeQ Kit），可以让车企在 EyeQ 平台上部署差异化的代码和人机接口工具，此举为时未晚。在一场演讲中，地平线创始人余凯笑称「我觉得 Mobileye 现在开始变得开放了有我们的一份功劳。」

03 快鱼吃慢鱼

中国自动驾驶芯片厂商正不断放开更大权限给到车企，这不仅仅是因为「富贵险中求」，而是出于对技术发展的考量。

地平线创始人余凯表达了对于自动驾驶行业的看法，「技术变革时代，往往是快鱼吃慢鱼，而不是大鱼吃小鱼。」而开放是迅速迭代的前提。

比如地平线与理想汽车的合作仅用了 8 个月就完成从项目启动到量产的全流程，很大程度上源于地平线提出的 Together OS 模式，这也是吸引到大众的原因之一。把中间的底层软件通过开源 OS 开放的模式跟车企整车一起系统开发，能更高效地调用操作系统之下的各种资源，深入到操作系统的底层，缩短量产时间。

在今年 3 月举办的 2022 百人会论坛上，余凯又提出一个新的合作模式，BPU 授权。这意味整车开发可以从芯片端一直跟进到整个自动驾驶软硬件系统，整个过程高度协同，完全透明，简单点说就是车企可以按照这个流程造芯片。这已经不是帮你捕鱼了，而是「授人以渔」。余凯认为，这样做会对整车迭代速度产生质的飞跃，他以特斯拉为例，「特斯拉正在做的就是芯片和整车打通，这也是特斯拉迭代速度快的原因」。

毕竟芯片本身可以简单用算力来衡量性能，但是软件生态才是冰面下的竞争壁垒。从 Mobileye、英伟达、地平线、高通所规划的产品线来看，Mobileye 下一代产品 EyeQ Ultra 算力能够达到 176TOPS；高通计划的 L4/L5 自动驾驶芯片是 700+TOPS；地平线下一代芯片征程 6 能达到 512TOPS；而英伟达的 Thor 算力达到了惊人的 2000TOPS。

华丽的参数下，近几年国产芯片在算力上并不存在突出优势，但是如果没有全栈易用的工具链，强大的芯片也难有用武之地。一位做自动驾驶仿真开发的人士告诉数智前线，「没有成熟的工具链，即使它的芯片做得最稳定可靠，别人也没办法用起来。」而生态建设，又需要产业链上下游沉下心、通力合作，不断打磨。

时代站在地平线这边，据「天风证券」数据显示，2021 年，我国前装 ADAS 标配新车上险量为 807.89 万辆，渗透率 30.78％，这一渗透率在今年上半年已经攀升到超过 40%。

业界融合正不断出现在自动驾驶产业链。前华为高管、自动驾驶界风云人物苏箐，最近就加入地平线，担任某项技术负责人，而地平线创始人余凯本就出身于百度，百度在自动驾驶领域颇有一些雄心壮志。随着华为、小米、BAT、360 等科技企业入局愈深，产业开放融合的速度将越快。

互联网企业的优势在于软件的快速迭代，在智能汽车时代，整个用户的体验逻辑和以前传统燃油车时代迭代逻辑已经完全不同，它更类似于手机的功能迭代。

技术方面，百度、小马智行以及谷歌的 Waymo 自动驾驶算法已经达到了行业一线水平。百度开发 Apollo 平台，赋能多家汽车厂商自动驾驶技术。今年 6 月阿里也宣布获得 L4 级「主驾无人」自动驾驶卡车公开道路测试牌照。大疆开发的自动驾驶系统也搭载五菱 KiWi EV 量产，试图以此为样板拿下更多用户。有避障方案的跨界公司不止大疆，就连做扫地机器人的石头科技也想插一腿进来，毕竟扫地机器人的核心技术里也包含避障能力，听说石头创始人昌敬的心思都在造车上了，大家都在快速卡位。

04 结语

自动驾驶芯片所代表的不仅仅是芯片的设计制造能力，还有产业生态的建设。芯片看上去是硬件，其背后涉及大量软件，需要算子库、操作系统等一套成熟的工具链来支撑。

中国电动汽车百人会理事长陈清泰在一次论坛中提到：「在软件定义汽车的时代，厂商和用户将由一次性的买卖关系转化为全生命周期的合作关系，形成「用户不断提供数据、厂商不断扩展服务」的良性循环。也就是说，厂家的商业模式正在由「制造」转变为「制造 + 服务」，而服务的收益占比会逐步增长。」

今天的自动驾驶还在「百家争鸣」的初级阶段，今年 8 月交通运输部就《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》（征求意见稿）公开征求意见，旨在鼓励建立自动驾驶商业化运营的规则。

建立规则的过程也就是掌握话语权的时机，自动驾驶的终极目标是将服务接口统一化、标准化，使软硬件在一个规则下发展。这类似于 Android 平台，手机无论做成什么样，都逃不开平台的限制。一旦把车机系统和自动驾驶芯片绑定，硬件厂或许将再次沦为可替代的配角，市场上或许再次诞生无可替代的「intel+windows」组合，pc 时代的故事，会不会重新在汽车身上上演，或许值得我们拭目以待。