Mobileye創(chuàng)始人Amnon Shashua則相信，背靠英特爾，一家以色列公司將更有能力改變整個世界。路透社在報道的標(biāo)題中稱，收購“震撼了自動駕駛行業(yè)”。

　　五年后，在自動駕駛競爭如火如荼之際，英特爾今年3月適時放聲，拆分Mobileye獨立上市正在進(jìn)行。雖然傳聞市場給了500億美元的估值，但關(guān)于Mobileye的評論并不怎么給面子，有聲音稱之為“高位套現(xiàn)”。

　　英特爾與Mobileye想象中的“強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，捍衛(wèi)王座”局面并未出現(xiàn)。

　　收購發(fā)生時，Mobileye是自動駕駛芯片當(dāng)之無愧的一號位。以色列希伯來大學(xué)的計算機(jī)科學(xué)院長Shashua，將他掌握的計算機(jī)視覺軟件算法固化到芯片當(dāng)中，封裝了一套輔助駕駛方案，以較低的成本和開發(fā)資源，幫助車企實現(xiàn)了輔助駕駛功能上車。當(dāng)行業(yè)目標(biāo)從輔助駕駛邁向自動駕駛，Mobileye榮升自動駕駛芯片龍頭。

　　巔峰之時，Mobileye的市場占有率超過70%，汽車行業(yè)稱之“流水的主機(jī)廠，鐵打的Mobileye”。

　　近年，英特爾和Mobileye的競爭對手相繼走向臺前，不僅有同樣發(fā)源美國的芯片企業(yè)英偉達(dá)、高通，也有在大洋彼岸承壓崛起的新生力量華為、地平線、黑芝麻。并起的群雄以不同方式?jīng)_擊著Mobileye的地位，有的以產(chǎn)品性能見長，有的以熱情服務(wù)攬客。

　　不斷有車企從Mobileye的陣營中“叛逃”。去年，Mobileye的種子客戶、與其合作十五年之久的寶馬也選擇“出逃”。

　　自動駕駛芯片龍頭正在遭逢一場“巔峰危局”：舊時的統(tǒng)治地位為Mobileye帶來了如今的高估值，但面向未來它的地位卻在不斷瓦解。

　　合久必分并不構(gòu)成Mobileye境遇的充分解釋，如今一切的伏筆，早在2016年乃至更早的年月里就被埋下。

　　反封裝：打開自動駕駛芯片的黑箱

　　2016年4月，一輛特斯拉Model S在美國撞上了一輛橫亙在道路中間的卡車，駕駛員當(dāng)場身亡。這輛特斯拉當(dāng)時開啟了輔助駕駛功能Autopilot，而后者感知系統(tǒng)核心中的核心，是一枚Mobileye的EyeQ3芯片。

　　Shashua事故后公開指責(zé)特斯拉過于激進(jìn)，“挑戰(zhàn)安全極限”，“將損害公司利益甚至貽害行業(yè)”?？紤]到汽車行業(yè)供應(yīng)商不說車企客戶壞話的行規(guī)，Shashua的表態(tài)反映了一個事實：雙方積怨已深。

　　實際上，Shashua怒懟特斯拉不僅是因為鬧出了人命，還因為特斯拉早就在謀劃著一場背叛：自己掌握自動駕駛的核心科技，準(zhǔn)備時機(jī)成熟時踢開Mobileye。Mobileye曾以漲價威脅特斯拉，但馬斯克早已想明白，“我們的決裂不可避免[1]”。

　　2016年馬斯克為特斯拉制定了宏偉藍(lán)圖2.0.其中有一個關(guān)鍵KPI，“開發(fā)出比人類手動駕駛安全10倍的自動駕駛技術(shù)”。問題隨之暴露：跨越式發(fā)展的需求下，Mobileye所擅長的適用于汽車產(chǎn)業(yè)傳統(tǒng)的封裝模式逐漸失靈。

　　在很長一段時間里，封裝是汽車行業(yè)的基本組織方式。Tier-2、Tier-1、車企結(jié)成金字塔式的產(chǎn)業(yè)鏈，車企在頂端負(fù)責(zé)產(chǎn)品的功能定義和技術(shù)集成，Tier-2與Tier-1則將他們掌握的技術(shù)打包，封裝成一個車企只需少量開發(fā)、測試、驗證即可拿來就用的模塊。

　　在一個高度分工、處處封裝的汽車產(chǎn)業(yè)中，車企對技術(shù)的掌握往往集中在他們認(rèn)為最關(guān)鍵的部分：如發(fā)動機(jī)、變速箱、底盤(實際上，傳統(tǒng)汽車三大件也有數(shù)不清的、車企可以拿來即用的封裝方案)，大量的研發(fā)工作實際上下放到了供應(yīng)商手中。

　　這種極致的分工帶來了效率的優(yōu)化，成本的降低以及產(chǎn)量的增加，再借全球化的東風(fēng)，全球汽車的銷量從2000年的5800萬輛增長到2016年的近9500萬輛。同樣，借Mobileye封裝好的EyeQ芯片，汽車行業(yè)實現(xiàn)了輔助駕駛的初步普及。

　　然而，封裝并非沒有代價。

　　供應(yīng)商“出于好意”為下游客戶提供了一個封裝好的解決方案，意味著車企面對的常常是一個知其然而不知其所以然的黑箱，只能調(diào)用無法參透，進(jìn)而失去對底層技術(shù)的控制。

　　供應(yīng)商不僅常常成為新技術(shù)的策源地，同時也還會是天花板。

　　Mobileye的EyeQ3.已經(jīng)是特斯拉當(dāng)時能找到的最先進(jìn)、可靠的芯片，但自動駕駛的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過它的能力上限。并且，為了保衛(wèi)自己的知識產(chǎn)權(quán)和商業(yè)模式，Mobileye“婉拒”了特斯拉在其芯片和算法上自行開發(fā)自動駕駛技術(shù)的請求。

　　如此一個巨大的、攔住去路的黑箱，徹底惹惱了尊崇第一性原理的馬斯克。2016年，馬斯克建立了特斯拉的機(jī)器視覺團(tuán)隊，從頭開始研發(fā)感知算法;又從AMD挖來了“硅仙人”吉姆·凱勒，自研芯片，兵分兩路突破自動駕駛的瓶頸[1]。

　　特斯拉的做法，在隨后幾年里如漣漪一般相繼輻射了造車新勢力、自主車企、外資車企。回過頭看，2016年4月這場致命車禍，實則是一股車企自動駕駛反封裝浪潮的導(dǎo)火索。

　　不過，當(dāng)時規(guī)模袖珍的特斯拉給出的訂單極為有限，Mobileye也完全不認(rèn)為“自己多做、客戶少做”的模式有何不妥，畢竟不是每家車企都是特斯拉，都有自研自動駕駛芯片和算法的實力和魄力。

　　業(yè)績似乎也證明了這一點：2016-2020年，Mobileye的芯片年出貨量從600萬片翻了三倍多增長到1930萬片。

　　然而，以色列人Shashua大概沒有聽過一句東方俗語：星星之火，可以燎原。

　　軟硬解耦：從獨立王國到開放平臺

　　2021年1月，上汽旗下高端品牌智己新車剛剛亮相，就在PPT上寫出了重要的自動駕駛芯片合作伙伴，英偉達(dá)。不那么為人們所知的是，上汽本是Mobileye在中國的重點合作伙伴，2016年就推出了搭載EyeQ的車型，2020年雙方還在探討加強(qiáng)自動駕駛合作。

　　才1年時間上汽為何就移情別戀?按行業(yè)流行的說法，與Mobileye的結(jié)合“沒有靈魂”。

　　車企并不是純粹的組裝廠，只是會有選擇地將主要研發(fā)資源投入到“靈魂領(lǐng)域”，而車企的靈魂在“從硬變軟”。將汽車硬件做到極致的大眾CEO迪斯在2019年公開宣稱，汽車未來90%的創(chuàng)新在軟件[2]。

　　如果說燃油車時代車企的靈魂是發(fā)動機(jī)、變速箱、底盤的制造/調(diào)教經(jīng)驗，那么對三電系統(tǒng)、自動駕駛、智能座艙的軟件算法的掌握，就是智能電動汽車車企的靈魂。

　　事實確實如此：一輛車的自動駕駛能力主要由作為硬件的芯片和作為軟件的算法決定。芯片迭代慢、壁壘高，車企自研意愿小;軟件算法迭代快、消費者能直接感知，車企為了差異化競爭力普遍將研發(fā)重心投向軟件。

　　為了捍衛(wèi)新的靈魂，過去五年中，從小鵬、蔚來、理想這樣的造車新勢力，到上汽這樣的傳統(tǒng)車企，繼而到歷史更悠久的寶馬、奧迪，一支支自動駕駛軟件的算法團(tuán)隊被組建起來。這些團(tuán)隊與特斯拉一樣，都反對封裝，只不過他們的訴求不是自研一切，而是軟硬解耦。

　　打個比方，原來主流的自動駕駛芯片是硬件與軟件算法高度協(xié)同，更像是一個排他的，一旦上車車企就無權(quán)干涉的獨立王國;而軟硬解耦的芯片，就必須是一個硬件通用化、軟件支持下游二次開發(fā)的編程平臺。

　　然而，Mobileye賴以成名的優(yōu)勢正是“軟硬件一體”，其開發(fā)生態(tài)以封閉著稱，車企想用自研的自動駕駛感知算法去替代既有算法，一方面在技術(shù)上并不容易，另一方面也會遭到Mobileye的阻礙。

　　2019年，搭載了Mobileye EyeQ4芯片的理想One上市，EyeQ4成了車上的一塊“飛地”，其采集到的數(shù)據(jù)并不分享給理想。無奈的理想在車上自行安裝一枚數(shù)據(jù)采集攝像頭。同樣使用EyeQ4芯片的蔚來ES6、EC6等車型，在開發(fā)NIO Pilot領(lǐng)航輔助時，則因為Mobileye的芯片不支持車企自行修改算法，不得不將自研的算法寫進(jìn)另一枚芯片中，系統(tǒng)運行更復(fù)雜也更低效。

　　“天下苦Mobileye久矣”。Mobileye的競爭對手紛紛揭竿而起 ，除了傳統(tǒng)的汽車半導(dǎo)體供應(yīng)商瑞薩、德儀，還有設(shè)計GPU的英偉達(dá)、做手機(jī)SoC的高通，國內(nèi)的創(chuàng)業(yè)公司地平線、黑芝麻亦相繼崛起。

　　他們的自動駕駛芯片算法積累、量產(chǎn)經(jīng)驗雖然不如Mobileye深厚，但高度尊重了車企軟硬解耦的需求——不僅不限制車企自行開發(fā)自動駕駛軟件算法，而且還盡力打造工具鏈，盡可能地為車企開發(fā)、移植、更新算法提供便利。

　　英偉達(dá)依靠CUDA開發(fā)平臺建立起來的AI開發(fā)者生態(tài)，使車企在其芯片上應(yīng)用人工智能技術(shù)難度大減，因而從Mobileye手中搶過蔚來、上汽、沃爾沃等新車自動駕駛計算平臺的訂單。地平線則在2021年獲得新款理想One和更多本土車企的青睞，靠的是發(fā)揮國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司快速響應(yīng)、貼身服務(wù)的本土優(yōu)勢。

　　這種“貼身”常常是物理意義上的——理想汽車自動駕駛研發(fā)的高層透露過一個消息，因為理想要快速切換方案，時間緊任務(wù)重，地平線的工程師與理想的開發(fā)人員一起熬了不少通宵。相比之下，Mobileye在國內(nèi)只有一個銷售團(tuán)隊。

　　并且最近進(jìn)化到知識產(chǎn)權(quán)上：不久前，地平線宣布開放其自動駕駛芯片的IP，幫助車企自研芯片。狠起來連自己的命都革。

　　過去數(shù)年，盡管Mobileye的芯片出貨量依靠累積的訂單仍在增長，但卻一直處在客戶流失的過程中。待Mobileye意識到自己從車企的小甜甜變成牛夫人，推出支持軟硬解耦的EyeQ5芯片，時間已經(jīng)來到2021年。

　　而它要補(bǔ)的課，也遠(yuǎn)不止軟硬解耦一項。

　　算力奪權(quán)：高T（ops）即正義

　　在Mobileye被車企背叛的過程中，做顯卡出身的英偉達(dá)從其手中搶到了最多的客戶，包括但不限于蔚來、理想、威馬、上汽等。英偉達(dá)能夠不斷搶單，一方面得益于其完善的開發(fā)生態(tài)，更重要的原因是：在自動駕駛感知技術(shù)轉(zhuǎn)向AI的年代，英偉達(dá)率先展示了算力霸權(quán)。

　　2016年以來，汽車自動駕駛感知算法經(jīng)歷了一次全行業(yè)變革：從前流行的是傳統(tǒng)機(jī)器視覺算法，算法基于人工設(shè)定的規(guī)則，更像是一個專家進(jìn)行邏輯推演;如今的主流則是深度學(xué)習(xí)算法，使用多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取圖像特征進(jìn)行識別，依靠大數(shù)據(jù)量的并行計算，形式上類似于將一道難題分解為100個簡單問題，找100個小學(xué)生演算，簡單粗暴但有效。

　　Mobileye一直以來的強(qiáng)項是傳統(tǒng)機(jī)器視覺算法，并對此自主設(shè)計了芯片架構(gòu)，走的是高效能比的路線，對堆算力并不十分看重;而英偉達(dá)原本的游戲顯卡最重要的就是并行計算能力，與深度學(xué)習(xí)算法的需求不謀而合。

　　2018年，英偉達(dá)為自動駕駛推出的芯片Paker算力尚且只有1Tops(tera operations，每秒1千億次運算)，而2022年將搭載在蔚來ET7上的Orin，算力暴漲2500%，突破250T。相比之下，Mobileye去年上車的EyeQ5不到25T，一片頂十片。

　　兩者選擇的路線在實際應(yīng)用中并沒有10倍差距，但問題在于，如同智能手機(jī)早年盛行的跑分一樣，算力成為了消費者衡量一輛智能汽車自動駕駛能力最直觀的數(shù)據(jù)，“算力越大越?！钡母行哉J(rèn)識，讓車企從拼馬力的時代進(jìn)入了拼算力的時代。

　　另一邊，行業(yè)對自動駕駛究竟需要多少算力也并無統(tǒng)一認(rèn)知，而智能電動汽車上的自動駕駛功能又要不斷升級更新，為了避免“量產(chǎn)即落后”的尷尬局面，車企普遍采用“硬件預(yù)埋、軟件跟上”的策略。

　　比如蔚來ET7直接一步到位，設(shè)置了1000T算力，需要4枚Orin芯片在一塊龐大的板卡上共同工作。而如果換成EyEQ5.可能需要的就是一個能塞滿后備箱的機(jī)柜了，同時系統(tǒng)變得過于復(fù)雜，可靠性會經(jīng)受巨大的挑戰(zhàn)。

　　在這種面向未來的軍備競賽中，芯片算力越高則潛力越大。即使這在理論上并不是最優(yōu)選擇，但行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入了一場算力內(nèi)卷，算力即正義，高算力才能兜底。

　　Mobileye曾經(jīng)對此嗤之以鼻，并將EyeQ的芯片計算效率與英偉達(dá)芯片進(jìn)行公開對比，宣布能效吊打英偉達(dá)，但最終，Mobileye在算力競賽下不得不低頭，2022年初發(fā)布了EyeQ Ultra，算力176T，仍被壓了一頭[3]。

　　更重要的是，這款芯片2-3年后才能量產(chǎn)上車，而英偉達(dá)的Orin今年就將量產(chǎn)上車，Mobileye面向高等級自動駕駛的高算力芯片進(jìn)度落后。而在此之前兩個月，高通已經(jīng)用高算力自動駕駛芯片平臺，從Mobileye手中搶走了最大客戶寶馬。

　　尾聲

　　在那個埋下自動駕駛芯片轉(zhuǎn)向伏筆的2016年后，汽車行業(yè)經(jīng)歷了前所未有的動蕩，技術(shù)的翻篇、終端市場的興替已經(jīng)見證了一批供應(yīng)鏈巨頭的浮浮沉沉。近兩年，缺芯、鋰瘋、乃至戰(zhàn)爭，讓企業(yè)要考慮的遠(yuǎn)不僅僅是技術(shù)的風(fēng)向和消費者的偏好。

　　在一個黑天鵝事件頻發(fā)，供應(yīng)鏈不知什么時候就會遭到重創(chuàng)的世界里，車企評判供應(yīng)商的標(biāo)準(zhǔn)也發(fā)生了改變，更開放透明的程度或者更低卡脖子的風(fēng)險，取代了成本和由長期合作建立的默契。

　　Chaos is a ladder，有人借機(jī)向上攀登，就有人因勢滑落王座。