《自动驾驶说》4：卡脖子的芯片，我们到底还差多少

芯片是科技领域中的尖端，是工业粮食，是电子设备的心脏。自动驾驶这种人工智能技术自然也离不开芯片，芯片如同大脑一样通过平台操控整个车辆运行。对于自动驾驶芯片，其意义和地位不言而喻。

l 算力比拼

算力成为衡量芯片质量的一大重要因素。算力很好理解，就是数据计算或处理能力。芯片的算力就是单位时间内的计算次数，是在单位时间内能完成多少次整数计算或者浮点数的计算。常用单位是TOPS，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次操作。

当一个芯片的算力越大，代表它可以处理的数据量可以更多更复杂。场景任务越是庞大繁琐，需要的算力就越高，所以自动驾驶等级越高，对算力的要求也越高。在业界人士看来，当前L2级别的自动驾驶，大致需要10TOPS计算能力，L3需要100TOPS以上的算力，到L3+的算力级别已经上升到1000TOPS以上。

无论是走下坡路的燃油车还是如火如荼的新能源车，在智能智驾上的比拼已经来到了“算力阶段”。魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版，搭载高通Snapdragon Ride芯片，平台综合算力达到1440TOPS；蔚来ET7和威马M7采用英伟达Orin-X芯片，车载系统最大算力达到1016TOPS。

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芯片公司也在“算力即正义”的理念中不停内卷，曾经的智能驾驶芯片大佬博世和Mobiley，在高通、英伟达、华为三家入局后难成气候，目前只能在L2及以下级别辅助驾驶中保持竞争力。去年英伟达推出算力达2000Tops的史诗级自动驾驶芯片THOR后，高通汽车紧跟脚步宣布应对方案，推出“业内首个集成式汽车超算SOC”——Snapdragon Ride Flex，最高级的Premium SoC再加上外挂的AI加速器组合起来，就也可以实现2000TOPS的综合AI算力。

不过对于车企而言，普遍都还徘徊在L2到L3之间，所以对算力的追求并未到达癫狂的地步，更多的是综合考虑自动驾驶芯片的算力、效率、适配性、软件开发难度、车规级安全认证等级、灵活性和能效比等指标，根据车型的价位选择最具性价比的芯片。

l 自动驾驶的芯片

对于芯片企业来讲，自动驾驶是个独特的行业。投资自动驾驶意味着变现慢，毕竟自动驾驶的实现还有这相当长的一段时间，而在此期间需要极高的投入，这风险毫无疑问，是巨大的。但自动驾驶已然成为未来的必然趋势，只有提前布局抢占先机，才能在未来吃到这块巨大的蛋糕。

对于中国自动驾驶芯片发展，目前劣势很大。首先不得不承认，即使近几年我国芯片行业无论是话题热度、投资程度、参与广度以及发展进度都有相当大的提升，但实力上和国外先进水平还完全不在一个层次，短时间内依旧无法扭转这个局面。

芯片产业链是美国一手缔造的产物，不仅精心布局，还早已将自身技术优势嵌入各个研发阶段，在中上游有着绝对的话语权。依靠技术封锁为武器，美国遏制着我国芯片行业的发展。全产业链的国产化才能解决“卡脖子”的问题，可难度之大显而易见。

越来越多的芯片相关国产厂商被纳入实体名单，中游制造商无法从上游购买到芯片的原材料与制造设备。即便自行设计出高端自动驾驶芯片，也面临无法生产的风险。另外，自动驾驶的发展需要产学研联动。而我国有大量理工科强校与科研院所被列入实体清单，技术人才的培养也面临同样的问题，从根源上减缓了我国自动驾驶芯片的发展速度。

中国在自动驾驶芯片上一旦体量上升，发展过快，就会引来美国的制裁，毕竟在芯片上，话语权在别人手里。想要在最终的自动驾驶领域获得话语权，就得在美国未在该领域形成垄断之前，冲出重围。所以芯片的发展明知艰难困苦，也必须迎难而上。我们拒绝垄断，但必须想方设法走到前列。当垄断打破的时候，当中国芯真正崛起的时候，不止自动驾驶，无数个行业将会迸发出前所未有的活力。

如果当前芯片的局势很不乐观，不如回头看看我国第一颗原子弹的研制，回想一下拿着算盘造出原子弹的年代。