汽车的「芯片荒」，还要持续多久？
在刚过去的一年，「 芯片」 绝对是一个曝光率很高的词。先是华为由于芯片断供可能导致手机停产的消息甚嚣尘上，到了年末，芯片短缺波及到了汽车行业。2020 年 12 月，大众率先公开表示，由于半导体芯片短缺，大众将调整在中国 、北美、欧洲的汽车产量；随后，福特、丰田、福特等车企，也相继宣布因为芯片短缺而减产甚至停产；1 月上旬，15 家重点车企量产同比下降了 27.4%，预计到 6 月，全球汽车厂商减产规模将达到 150 万辆。 与此同时，汽车芯片供应商恩智浦、英飞凌等也传出了上调产品价格的消息，涨幅达 10~20%。 这不仅让人好奇： 芯片究竟对汽车有多重要？为什么如此稀缺? 车规级芯片，现代汽车的神经元 芯片这个高度集成化的电路板，虽然只有指甲盖大小，在汽车中的作用却至关重要。汽车上使用的芯片被称为「 车规级芯片」，它几乎推动着现代汽车技术的变革。2019 年的 CES 上，博世就曾形容汽车行业对芯片的需求是「 数以亿计」，2020 年，全球汽车上的芯片搭载量已达到了 25 亿颗。（遍布汽车全身的半导体元件）如今，每辆车上仅 ADAS 系统和导航系统，就需要 50~150 个芯片和传感器。各种功能的芯片几乎遍布汽车全身，像神经系统一样，控制着汽车的功能。自动驾驶系统、底盘和车身控制系统等处理器和控制器中（比如 ESP 和 ECU），有负责算力的 MCU（微控制单元）；车载电源和电机系统中，有负责功率转换的 IGBT（绝缘栅双极型晶体管）与 MOSFET（金属-氧化物半导体场效应晶体管）；气囊、胎压检测系统和车身的雷达上，有传感器中的芯片…… 这次汽车芯片缺货的主角，正是用于 ESP 和 ECU 系统中负责计算的芯片（MCU)。 并不「 高精尖」 的汽车芯片，为何缺了货？ 在这次芯片荒中，最先站出来的大众，就是由于供应商大陆和博世缺少芯片，而无法提供 ECU 和 ESP 模块。那 ECU 和 ESP 中的芯片，究竟是「 何方神圣」？ 与手机领域频频传出启用 5nm 芯片的技术突破相比，这次缺货的 MCU 芯片，显得没有那么「 高精尖」，芯片制程为 90nm~0.13um，采用的原材料也是已经成熟的 8 英寸晶圆。 显然，导致汽车芯片缺货并不是技术问题，那究竟是什么原因呢？ 前期订货不足，车企和供应商措手不及 面对去年初突然开始疫情，不少企业选择了降低产能或者关停工厂，以「 休养生息」 来应对疫情的威胁，汽车行业和芯片行业也不例外。普遍习惯「just-in-time」 模式的汽车制造商也因此减少了零部件的订单。根据台积电给出的数据，2020 年前三季度，汽车客户的芯片订单需求一直在减少，在第四季度突然迎来订单的恢复。而第四季度正好也是汽车行业复苏的时间点。 芯片长周期的制造过程，势必无法满足突然爆发的汽车需求。更何况当时对芯片需求火热的不仅是汽车行业。 2020 年作为 5G 商业元年，正是不少电子产品更新换代的时间节点，疫情催生的「 线上文化」 更是带来了电子产品的销量上涨。当汽车芯片的需求撞上更早爆发手机、电脑芯片的需求，唯一的解决办法只能是「 等」。难怪芯片的交货时间从疫情前的 8~10 周，上升到了 6 个月，时间延长了不止一倍。 芯片短缺背后，是原材料的短缺 这次短缺的汽车芯片——MCU 芯片的原材料，是 8 英寸晶圆。8 英寸晶圆面世至今已有近 30 年，技术成熟、物美价廉，但技术已经相对「 落后」，有被制造芯片成本更低、性能更高的 12 英寸晶圆取代的趋势。正因如此，自从 2007 年全球 8 英寸晶圆生产线数量达到顶峰之后，8 英寸晶圆生产线少有增加，原有生产线还面临老化停用的风险。这导致现在代工厂想增加产能，也没有多余的生产线可开。正如行业分析公司 VLSlresearch 总裁里斯托·普哈卡说，「 在整个半导体行业，现在几乎没有什么备用产能」。 临时建厂，周期长，难度大 为了应对汽车芯片的短缺，最近不少半导体企业都传出了扩建生产线的消息。 根据国际半导体产业协会的预测报告，已经多年停滞增长的 8 英寸晶圆生产线，将在 2021 年底增加至 202 条，超出历史最高值；英飞凌公司正在扩大芯片生产线的投资；台积电已经在美国投建 5nm 芯片产线；三星也正在考虑扩建韩国或美国奥斯丁的芯片工厂…… 但远水解不了近火，不论是晶圆厂还是芯片厂，从厂房扩建、设备采购、工艺调试，到真正生产晶圆、芯片，都需要漫长的时间。毕竟芯片对集成度和精度的要求极高，就算是同一批生产的设备，不同生产线造出的芯片都无法完全一样，做不到「 只要买了设备、排列好，按下按钮，人人都可以生产半导体」。 也正因如此，有不少人觉得「 芯片荒」 将持续到 2022 年。 缺货风波引发囤货情绪 面对当前芯片的紧缺，不少客户选择大量囤货，提高芯片库存，来抵御未来的瓶颈。比如，通用汽车在去年 12 月底就要求供应商储备一年的芯片；某些国内汽车企业，也专门派人去芯片生产厂「 蹲点」，来探一探芯片库存的底；美国汽车制造商甚至通过官方渠道，向台积电和其他芯片企业施压，以优先满足重要芯片的供应。这种囤货情绪之下，不仅芯片订单爆满，「 加塞」 情况也频发。供需不平衡，也难怪汽车芯片价格上调了。 芯片缺货，是危机，也是机遇 2019 年全球汽车芯片市场规模约为 475 亿美元，其中恩智浦和英飞凌两家，就占了四分之一的份额，相对应的，国内自产芯片只占全球产能的不到 5%，这次汽车芯片缺货的主角——MCU，更是有 80%~90%进口。这次芯片的缺货虽然是全球性的，但也给国内的半导体企业们带来了警示和机遇。 目前，国内已有越来越多的企业布局汽车芯片领域。比亚迪的 IGBT 模块在 2019 年抢占了国内电动汽车市场 18%的份额，更是传出将半导体业务单独拆分上市的消息；中车时代的车规级 IGBT 芯片产量已经达到 2 万片/月；四维图新的车规级芯片已累计出货 6000 万颗；闻泰科技收购了安世半导体，12 英寸车规级晶圆厂已经在建；北京君正收购 ISSI 芯片公司，将目标瞄准车规级存储芯片…… … 继续阅读
我们采访了几位员工，想弄清拜腾为什么不行了
拜腾失败的根源，在于一个「慢」字。 6 月 30 日，2020 年上半年的最后一天，拜腾为自己的造车故事画上了句号。他们宣布，从 7 月 1 日（也就是今天）开始，拜腾中国区停工停产，以推进战略重组，预计时间为 6 个月。 对于此前闹的沸沸扬扬员工欠款事件，拜腾表示将会积极赔付。 此前很长一段时间里，拜腾都被认为是造车新势力第二梯队中，最有希望跑出来的一家。 所以，他们何以至此？ 谈及原因，大家提到最多的字眼就是「 钱」。众所周知，作为造车新势力，初期阶段依然要靠外部输血，但是今年的经济环境注定了融资的艰难。蔚来董事长李斌曾说的「200 亿造车」 成为衡量各新造车新势力的一道槛。前几天的央视点名视频显示，拜腾已经烧了 84 亿人民币，但最终车还是没有造出来。 但是， 真的只是因为缺钱吗？ 关于公司：外企作风，适合养老，人员素质良莠不齐 带着这个疑问，我们采访了来自拜腾的三位员工张默、高哲和徐然（均为化名），试图揭开隐藏在背后的真相。 在徐然看来，戴雷是想好好造车的，一直在外边忙着找融资，但是他对于整车研发这一块没有什么经验，找的 CTO 也不是很专业，对于整车开发技术路线没有一个清晰的认识。 高哲所在岗位与三电相关，对于这一点有更深的体会。在他看来，拜腾电动车项目把控有点问题，缺少一个能 hold 住的牛人。 此前，一位员工在接受媒体采访的时候，曾这样形容戴雷：「 戴雷不适合做重大决策，他不具备这个能力。而且他也不懂怎么造车，他没有做过企业，没有汽车制造经验。」「 他优柔寡断的性格也让拜腾错失了很多机遇。」 对于这个观点，张默表示认同。他告诉我，公司的问题是长期存在的，并且戴雷也知道。「 根据我之前的工作经验，公司在电子电气架构方面存在不合理之处。像换挡模块，与动力相关或者和底盘相关，应该放在这两个地方，但是实际上却放在了热管理系统上。」 虽然拜腾对外宣传研发总部在南京，但实际上决策权都在美国圣克拉拉。「 我们这边根本没有话语权，可能只是一个执行，或者说是一个提建议的。」 「 我对美国同事的工作能力非常质疑。」 张默给我举了一个例子，他们的大灯调试工作花了一个月的时间，方案还不是很完美，「 这个东西怎么说，在一个传统的主机厂来说，我觉得这个是无法想象的。」 同时拜腾人员结构冗余，比如电子电气方面。张默告诉我，本来可能几个科室一个部长就够了，但是拜腾是每个科室配一个部长。「 在看到人员架构之后， 我感觉美国的员工至少可以裁一半 。我当时的意思就是说，很多工作国内的工程师都可以做，并且做得更好。」 徐然也表达了类似的观点：「 招人方面，美国那边也包括中国这边有一小部分人的能力与岗位不匹配。」。 而 最新消息是，拜腾将裁掉一部分在美国的员工，仅保留研发相关的知识产权和运营岗位员工。 高哲给我举了一组数据：中国生产和研发大概在 1000 人左右，北美大概是中国的 1/3（峰值的时候），每个月发放工资需要 6000 万人民币，但是国内在人数更多的情况下，人员支出 3000 万人民币。 高哲表示，外国人水平并不高，但是级别很高，很多人都是「 在其位不谋其政，每天在这里打打酱油」，「 拜腾内部存在的一个现象就是，当一个高管来了，他做 director 或者高级经理，那么他会把他之前的人攒过来一起干，但是你没法保证这一波人质量怎么样。」 即便有相应的绩效考核，但从他个人感知来看，绩效在工作中的作用没有体现出来。「 公司氛围还可以，但是管理比较松散，考勤什么的没有人管」，「 有些人好像也经常不来上班，之前差旅什么的也会管的比较松，比较粗放」，至于现在的状态，高哲用了一个词来形容：「 放羊」。 张默告诉我，其也向上级反映过相关问题，但还是刚刚说的，拜腾团队比较复杂，其直属领导是中国人，往上是韩国人，再往上是美国人……最后不了了之。 显然，这个曾经国际化的标签，现在反而拖了拜腾的后腿。 「 我和其他同事都给戴雷博士写过相关邮件，但是反馈也没有什么用，后来直接就是他们说什么，我们做什么」，「 待的时间长了，包括融资不到位，大家对于公司的信任，或者说对未来的希望逐渐磨灭了。」 关于产品：经验欠缺、前期挖坑，后期填不了 关于拜腾来说，除了资金，最关键的还是产品。 对于现阶段的新势力们来说，大家心里都很清楚， 如果到现在都没能做到量产阶段，那么能够继续在这场绝地求生的游戏中活下去的概率就很小了。 拜腾目前有两款产品：纯电 SUV BYTON M-Byte 和纯电轿车概念车 BYTON K-Byte Concept，二者均定位高端豪华。 很明显，拜腾的主要精力是放在了 M-Byte 身上。2018 年 8 月，拜腾首台可驾驶工程样车开跑；2019 年 4 月，工程样车在内蒙古牙克石完成了首次冬季高寒测试；同年 10 月下线了首辆「 工装件试制车」，并预计于 2020 年中量产（注：此前预计时间是 2019 年年底）；2020 年 5 月，拜腾正式拿到了生产资质，也意味着所有准备工作均已就绪。 似乎，按照这个节奏，拜腾的造车梦可以实现，但是事实并非如此。 虽然造电动车相比造燃油车的门槛要低得多，但并不意味着没有门槛。这仍然是一个需要技术积累的事业，如果不具备这种能力，或许能把车造出来，但一定会存在很多问题。 「 公司一些高层决策的问题，大部分高管都是外国人，其中很大一部分人没有责任心，不具有决策能力，技术上又不怎么懂，导致项目滞后，一些错误决策挖了很大坑，后边没办法填。」 在三电方面，拜腾采用的是博世的方案。一般来说，主机厂都会有二供甚至三供，即便一供出了问题，后续还有备选方案，但是拜腾当时并没有选择二供，这也为后续拜腾的研发埋下了祸根。 主要表现为，由于工作习惯的不同（外国人节奏相对较慢），导致研发进度比较慢。同时，因为是初次研发，导致电池相关的研发工作存在一定问题；此外，开发费用高，到了后期，拜腾资金逐渐捉襟见肘，与博世在电机上的合作被搁置。 换句话说， 拜腾的电机其实并没有达到量产的状态。 等到拜腾后来意识到这个问题，想要开二供的时候，「 结果就是下面人提，但是高层就是拖拖拉拉，一直没有一个明确的态度到底做不做。」 这导致了时间被大量浪费。等到再去找二供的时候，其他供应商表示时间已经来不及了，而且开发费动辄几百万上千万，拜腾也已是有心无力了。 张默告诉我，今年 4 月，智能网联车机开发方面的核心员工就已经离职了，至于自动驾驶，去年 7 月的时候已经把 L3、L4 项目组裁掉了。而在整车架构上，原先一汽打算共用拜腾的电动平台造车，但是后来可能发现没有想象中那么好，想要撇清这层关系。 「 一汽在拜腾是设有办公室的，关于拜腾的情况也比较清楚」，「 之前量产车的车标都已经做出来了，准备写成一汽拜腾，但是后来都没有往上贴。」 这里再补充一个细节：此前在宣布的 5 亿美元左右 C 轮融资中，一汽的投资金额大概在 1.5 亿美金，早在 2019 年 9 月已经完成签署了投资协议，按理来说，这笔钱应该很早就应该到账了，但是并没有，在今年 6 月 23 日的员工讨薪大会上，戴雷表示「 今年 3 月原定要到账的 1.5 亿美元因为疫情的原因没有到账，这才造成现在一个非常困难的局面。」 对于拜腾来说，最开始产品亮相的时候，车上主打的很多概念和亮点都比较新颖，比如灯语表情、超大尺寸共享全面屏。但是随着市场的发展，很多新的东西都被其他车厂借鉴走了，如今还没有实现量产的拜腾，竞争力已所剩无几了。 今年 4 月，补贴新政落地，更是对新能源补贴画了一条红线：30 万。30 万以上的车子无法享受补贴，而 M-Byte 刚好卡在这条红线上。 「 这就像是，你本来就在泥潭里，又往下给你按了一把」，徐然这样说道。「 即便现在资金特别充裕，要把这些有问题的全部去给替换掉，然后让车达到能真正能上市能量产，我觉得也还要将近一年」。 M-Byte，胎死腹中。 … 继续阅读
Waymo 再获巨额融资背后的逻辑
今年 3 月，自动驾驶行业领军企业 Waymo 宣布获得 22.5 亿美元的融资，彼时我曾说：「 这是今年开年以来自动驾驶行业最大的一笔融资，不出意外的话，应该也是今年最大的一笔。」 然而 Waymo 的融资脚步仍在继续。 美国时间 5 月 12 日，Waymo 宣布再获 7.5 亿美元融资。新加入的投资者包括投资公司 T.Rowe Price、Perry Creek Capital 以及 Fidelity 管理与研究公司，至此，Waymo 首轮外部融资总额达到 30 亿美元 ，这个数字在今年应该不会再看到了。 短短两个多月的时间，Waymo 连获两笔巨额融资，这个速度令人咋舌。 Waymo 表示，这笔钱将用于对员工、技术以及 Waymo One 和 Waymo Via 业务的投资。 为什么能够再获巨额融资？ 首先，自然是因为疫情的原因，自动驾驶让广大投资人看到了其应用价值以及落地场景的可能性。 比如，今年 4 月，国内自动驾驶初创企业小马智行（Pony.ai）宣布与北美最大的亚洲商品购物平台亚米网（Yamibuy.com）达成合作，为加州尔湾市（Irvine）市民提供自动化、无接触的「 最后一英里」 货物运输服务，以帮助亚米网完成疫情期间的订单运送。 在国内，各种无人车冲上前线，从事末端运输以及防疫工作，比如美团、京东、苏宁等都投放小车用于室外物资配送；百度 Apollo 赋能的智行者、新石器等公司的小车被用于无人消毒；无人驾驶初创公司驭势科技投放小车到配送以及物流运输服务上。 在这次融资后，Waymo CEO John Krafcik 这样说道：「 疫情反而凸显了自动驾驶的重要性，可以提供更安全和卫生的个人出行和运输服务（COVID-19 has underscored how fully self-driving technology can provide safe and hygienic personal mobility and delivery services）。」 其次，Waymo 在技术过硬的同时有明确的商业落地模式。Waymo 有很强大的垂直整合能力，为了更好的研发自动驾驶技术，自己造过车（后面放弃了），同时研发自动驾驶传感器，这也意味着，相较其他公司，Waymo 在自动驾驶的软硬件耦合上有更深的理解；其二，Waymo 的实际路测数据已经突破 2000 万英里，模拟测试数据超过 100 亿英里。对于自动驾驶来说，庞大数据量是进行自动驾驶能力提升必不可少的养分。 当然，商业模式也起到很关键的作用。Waymo 目前的商业模式主要有三种：无人物流（Waymo Via）、无人出租（Waymo One）、技术授权。 无人出租：Waymo 已经迈过「 封闭测试-上路测试-载人测试」 三个阶段，进入到规模运营阶段（有安全员），并在美国凤凰城市郊近 100 平方英里的范围内提供自动驾驶网约车服务，接下来要攻克的难题就是将车上的安全员拿掉；此外，与打车巨头 lyft 达成合作，尝试先投放 10 台自动驾驶车进行运营；同时与雷诺日产联盟达成独家战略合作，将在法国和日本探索落地无人驾驶服务。 无人物流： 城际物流方面，Waymo 从 2017 年开始就在美国亚特兰大进行货运测试，今年 1 月，把足迹扩展到德克萨斯州和新墨西哥州，并选取了最有希望实现商业化的线路进行测试；本地货运方面，今年 1 月，Waymo 与全球最大的物流公司 UPS 达成战略合作，而在更早之前的 2018 年，其就与包括沃尔玛、Autonation 和安飞士等五家公司达成了合作，为他们提供自动驾驶租车以及货运服务。 技术授权：Waymo 的客车和卡车采用的是同类型的定制传感器以及相同的软件，也就是说技术有一定的共同性。后续在技术成熟后，Waymo 可以拿过来做软硬件授权，赚取利润。 基于上面的这几条路径，摩根士丹利将 Waymo 估值给到 1050 亿美元（此前最高时达到 1750 亿美元），离钱近是 Waymo 能够获得巨额融资的理由之一。 所以， 一个稳健的、能够看到 qian 景的商业模式至关重要。 前两天，自动驾驶初创公司 Zoox 发布声明称，正在寻求潜在的投资者和潜在买家。要知道，在今年加州车辆管理局（DMV）的自动驾驶脱手率报告中，Zoox 排名第 7，实力并不弱，那何以至此？ 究其原因，还是商业模式上出了问题。目前绝大多数自动驾驶初创企业选择对车辆进行改装来进行自动驾驶技术的研发，Zoox 选择从头开始自行设计无人车，但是不出售技术，自建无人驾驶出租车队（有点 Waymo 的感觉）。 嗯，很有想法也很有野心，但是这种重资产的发展模式也意味着巨额的投入，对于一家初创公司来说，还是有点太难了。 … 继续阅读
来自 Bosch 等全球顶级 Tier1 的激光雷达博士团队加入 RoboSense
导语： 继 Leilei Shinohara 博士 (全球首款车规级激光雷达 Scala 的项目核心团队成员) 后，RoboSense 国际化队伍再添四名来自顶级 Tire1 的激光雷达专家 – 前 Bosch 激光雷达团队核心成员 Alexander Greiner 博士、Siegwart Bogatscher 博士、Nico Heußner 博士与前 Harman 首席系统工程师 Andre Malz 博士。 2020 年 3 月 27 日，智能激光雷达系统供应商 RoboSense 宣布，迎来前 Bosch(博世) 等全球顶级 Tier 1 公司的资深激光雷达技术专家团队的加入，加快在智能激光雷达系统的车规研发与量产进程。 四位专家均是光学工程或物理学博士，拥有平均 10 年以上在全球顶级 Tier 1 公司负责激光雷达与 AD/ADAS 高级研发与团队管理的经验，他们分别是： Alexander Greiner 博士担任 RoboSense 首席产品系统架构师和高级系统工程专家 Siegwart Bogatscher 博士担任 RoboSense 首席产品架构师和高级系统工程专家 Nico Heußner 博士担任 RoboSense 研究与创新总监和首席光学架构师 Andre Malz 博士担任 RoboSense EMEA 商务拓展总监 四位专家常驻德国斯图加特，负责车规级激光雷达的研发、量产与欧洲市场拓展。 从左到右：Alexander Greiner 博士，Siegwart Bogatscher 博士，Nico Heußner 博士，Andre Malz 博士 Alexander Greiner 博士 曾担任 Bosch 和 Faro 的激光雷达关键系统工程师和架构师，负责多个计划和项目，包括汽车以及地面激光雷达系统的开发，设计，优化和实施。他是全球最早的激光雷达系统开发和研究人员之一，有超过 10 年的激光雷达系统开发经验。 他率先将 Agile 项目管理流程引入激光雷达领域，极大地提高了激光雷达项目透明度和效率，并为控制项目方向提供了灵活性。Alexander Greiner 博士持有 40 多项已提交或被接受的专利和发明，并拥有斯图加特大学颁发的物理学博士学位。 从技术到量产，从 Faro 到 Bosch，Alexander Greiner 博士兼具车规级激光雷达领域的项目全局技术经验和才华。 Siegwart Bogatscher 博士 在激光雷达系统开发方面拥有 10 多年的经验，曾在 Bosch 激光扫描开发团队担任重要职位 5 年以上，主要负责车规级激光雷达系统架构设计，拥有 30 多项已提交或已接受的专利/发明。2018 年，Siegwart Bogatscher 博士被任命为 Bosch 激光雷达系统工程团队负责人。 2014 年，Siegwart Bogatscher 在德国卡尔斯鲁厄理工学院 (KIT) 获得电气与光学工程博士学位，在读期间通过与 ELOVIS GmbH 的合作，他实现了一种基于 MEMS … 继续阅读
地平线的新征程：推出国内首款车规级 AI 芯片
8 月 30 日，在世界人工智能大会期间，边缘人工智能芯片企业地平线宣布量产中国首款车规级 AI 芯片——征程二代。 时间回溯到 2015 年 7 月，地平线率先提出了 AI 芯片理念；2017 年 6 月，付诸产业验证，成为台积电 AI 芯片全球第一个客户；同年 12 月，推出第一款边缘人工智能芯片；2019 年 8 月，推出了中国第一款车规级 AI 芯片，并获得多个前装定点和批量部署项目。 在地平线创始人&CEO 余凯看来，这是地平线在成立四年以来，最让他和很多同事觉得激动的里程碑事件。 话不多说，直接进入正题。「征程二代」是什么？ 「 征程二代」，这就是地平线这次推出的车规级 AI 芯片的名字。关于这款芯片，这里有几个关键词。「车规级」对于一款真正可用的车载芯片来说，车规级是必须要迈过的一道坎。 余凯告诉我们，一款车规级人工智能处理器从研发到产品导入需要一个很长的周期：需要 18-24 个月进行处理器设计流片；12-18 个月的车规级认证系统方案开发，要进行系统软件开发，同时需要满足车规级的 AEC-Q100 的认证，保证功能安全；然后需要进行车型导入、测试验证，这个时间需要 24-36 个月，这些流程都走完之后，才能真正进行量产部署、迭代提升。 谈到这里，余凯不无感慨的说道：「 真的需要超强的耐力、耐得寂寞才能把这件事情做好。」 征程二代于 2019 年初流片成功，正式量产前，地平线已完成芯片功能性和稳定性测试、系统软件开发和稳定性调试，并和合作伙伴一起基于征程二代的相关方案进行了多番打磨。目前， 征程二代芯片开发套件已完全就绪，可支持客户直接进行产品设计。 这个速度，真的很快。 超 4TOPS 的等效算力，典型功耗 2 瓦 征程二代搭载地平线自主创新研发的高性能计算架构 BPU2.0（Brain Processing Unit）, 可提供超过 4 TOPS 的等效算力，典型功耗仅 2 瓦。按照官方说法，征程二代能够高效灵活地实现多类 AI 任务处理，对多类目标进行实时检测和精准识别，可全面满足自动驾驶视觉感知、视觉建图定位、视觉 ADAS 等智能驾驶场景的需求，以及语音识别，眼球跟踪，手势识别等智能人机交互的功能需求，全方位赋能汽车智能化。而且征程二代拥有极高的算力利用率，典型算法模型的算力利用率超过 90%，识别精度大于 99%，延迟小于 100 毫秒。 开放 余凯介绍，征程二代芯片具有极高的算力利用率，每 TOPS AI 能力输出可达同等算力 GPU 的 10 倍以上。与此同时，征程二代还可提供高精度且低延迟的感知输出，满足典型场景对语义分割、目标检测、目标识别的类别和数量的需求。开放也是这款芯片的一大特点，这款芯片全面开发，提供从参考解决方案，到开放的感知结果，再到芯片及工具链的基础开发环境，并可依据客户的不同需求提供不同层次的产品交付和服务。 提到工具链，这里再多说两句。「 天工开物」，这是地平线 AI 芯片工具链 Horizon OpenExplorer 的名字。按照官方说法，软件为天，芯片为地，天工开物，地造未来，以「Open」 命名展示了地平线全面开放赋能的特点。 该工具链包含面向实际场景进行 AI 算法和应用开发的全套工具，包括模型训练工具、检查验证工具、编译器、模拟器、嵌入式开发包等工具，工具链中还有参考模型样例、参考整体软件方案支持客户快速产品落地。 Matrix 二代自动驾驶计算平台及视觉感知方案 除了这款芯片，在现场地平线推出了面向 ADAS 市场的征程二代视觉感知方案，同时发布了将于 明年正式上市 的性能更强大、可覆盖不同等级自动驾驶需求的全新 Matrix 自动驾驶计算平台。 地平线告诉 GeekCar，主打 ADAS 市场的地平线征程二代视觉感知解决方案，可在低于 100 毫秒的延迟下实现多达 24 大类的物体检测以及上百种的物体识别，每帧高达 60 个目标及其特征的准确感知与输出，车辆及行人测距测速误差均优于国际同等主流方案。不仅如此，针对国内市场的特点，该解决方案还专门针对中国道路和场景进行了优化，如特殊车道线、红绿灯倒计时检测、车辆突然斜向插入等。 2018 年，地平线推出了自动驾驶计算平台 Matrix 1.0。在这次发布会上，地平线发布了 Matrix 二代，算力提升高达 16 倍的同时，功耗仅为原来的 2/3，同时可支持高达 800 万像素的视频输入，行人检测距离高达 100 米，并满足多个国家、不同场景下自动驾驶运营车队以及无人低速小车的感知计算需求。 征程三代对标特斯拉自研芯片 在发布会现场，地平线还发布了其在智能驾驶领域的战略布局。 地平线上海芯片研发中心总经理吴征告诉 GeekCar，搭载地平线高性能计算架构 BPU3.0 的征程三代芯片，符合 AEC-Q100 和 ISO … 继续阅读
大众福特相互「充值」，自动驾驶格局再生变数？
时间先回到今年 2 月，华尔街日报的一篇报道称，大众将向福特旗下自动驾驶公司 Argo AI 进行投资，彼时我们也进行过报道，同时指出：双方关于共同生产车辆的合作的谈判历经 7 个月才正式落地，可想而知，一次关乎未来命运的谈判，用时也不会短。 在经过近 5 个月的谈判后，这个合作终于落地了，而且成效还可以。 大众福特相互充值 具体来看，双方的合作主要是两方面：其一是电动汽车，其二是自动驾驶。 电动汽车领域 福特将使用大众的电动汽车架构和模块化电动平台 MEB 进行电动车开发，并计划在德国科隆麦肯尼希设计一款全新的电动车型，于 2023 年上市。作为双方合作的一部分，大众将为其提供 MEB 的零部件支持。 在未来六年中，福特将向欧洲市场交付超过 60 万辆使用 MEB 架构的汽车，其中包括第二款专为欧洲消费者打造的全新福特车型。 自动驾驶 大众将向福特旗下自动驾驶公司 Argo AI 投资 26 亿美元，其中包括 10 亿美元的投资，以及估值为 16 亿美元的子公司自动智能驾驶公司（AID）。 以上这句来自福特的官方说法。 AID 公司的员工人数为 200 人，主要是为大众汽车集团研发自动驾驶技术。该公司的员工也将加入到 Argo AI 的开发团队中去。 今后三年，大众将向福特购买价值 5 亿美元的 Argo AI 股份，福特也将继续履行此前对 Argo AI 承诺 10 亿美元现金投资中剩余的 6 亿美元。至此，Argo AI 估值总额超过 70 亿美元。 位于德国慕尼黑的 AID 公司将作为 Argo AI 新的欧洲总部，由 AID 现任 CEO Karlheinz Wurm 领导。随着 AID 员工的加入，Argo AI 的全球员工总数将从 500 名增加到 700 多名。 除位于宾夕法尼亚州匹兹堡的全球总部外，新的慕尼黑欧洲总部同时将作为 Argo AI 在欧洲的首个工程研发中心，这也是其在密歇根州迪尔伯恩、新泽西州克兰伯里、加利福尼亚帕罗奥图等地之外的全球第五个工程研发中心。通过与福特汽车公司的合作，Argo AI 也在迈阿密和华盛顿测试其技术，并在这两地开展商业服务的部署计划。 需要注意的是，除共同投资 Argo AI 之外，福特与大众的合作还涉及到其他领域，但是两家公司 不会交互持股 ，且双方在其它领域的合作与对 Argo AI 的投资也是相互独立。 话说回来，双方达成这样的合作，并不意外。 2019 年 3 月，在日内瓦车展上，大众宣布开放自家纯电动平台 MEB，邀请其他车厂共用该平台进行纯电动车的开发。 早在 2018 年 6 月，大众就与福特签署谅解备忘录，双方在探索多个领域的合作——包括共同开发一系列商用车辆以更好的满足客户需求。2019 年的 1 月份双方宣布结成战略联盟，共同制造商用货车和中型皮卡。目前双方的中型皮卡车型的合作项目正在稳步推进中，并计划于 2022 年在全球市场上市，下一步双方将合作开发商用车型。 至此，通过这样的深层次的绑定，双方真正成为一个利益共同体。 合作的最终目的就是大众汽车集团 CEO Herbert Diess 所说的：「 战略联盟将显著提高两家公司的资本利用效率和市场竞争力，帮助双方进一步提升和巩固行业地位。」 而在福特大众会谈的这几月里，外面的世界同样发生了很大的变化。 这几个月发生了什么？ 宝马戴姆勒自动驾驶牵手 今年 7 月，宝马宣布与戴姆勒就自动驾驶研发达成长期战略合作。具体来看： 双方将联合开发下一代辅助驾驶系统、高速路况自动驾驶以及自动泊车（L4 级自动驾驶）；除此之外，双方计划进一步谈判，将高级别自动驾驶的合作扩展到郊区和市中心； 该平台是一个可扩展的自动驾驶平台，该项合作并非排他性的，可以通过授权的方式向其他 OEM 厂商和技术合作伙伴进行开放； … 继续阅读
地平线：做边缘 AI 计算行业领军者之一
地平线，国内一家人工智能初创企业，想要做 AI 时代的赋能者。在 2019 第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）上，我们采访到了地平线的地平线联合创始人兼副总裁黄畅，看看他对于 AI 以及自动驾驶的一些思考。 初创公司要有边界感 这一点是在采访中黄畅提的比较多的内容。何以谓「 边界感」？即了解自身的核心竞争力在哪里，知道自己能力外延极限在哪里。 黄畅告诉 GeekCar，初创公司还是要尽快找到自己的定位，要有一个（产品）全链条的判断，并做好拿捏，知道哪些技术是自己擅长的并可以进行整合的，同时了解到需要自身整合能力的边界在哪里，然后将技术下放到行业内，满足行业需求，与别人成为利益共同体。 此前地平线创始人兼 CEO 余凯的一段话也可以很好的解释这一点：「 如果你又做平台，又在每个领域做垂直整合，AI 芯片上面有软件、方案商、产品商、集成商，你的业务就变成『 九宫格』 了——你在每个格子上投入的兵力一定不够，不足以在那个格子里成为市场最好的。」 如果做的过广，反而会过于分散，无法形成核心竞争力。 黄畅坦言，地平线过去也曾经在某些单点上困惑过，是自己多做一点，还是让上游 or 下游的客户做多一点。但是在不断的动态调整中，通过观察自身、观察周围，逐渐找到了自己的「 特征性」 定位：不做垂直整合，要做平台赋能。 不做垂直整合，要做平台赋能 AI on Horizon，这是地平线的发展战略。地平线要做的是通过底层的人工智能处理器进行开放的赋能，提供丰富的工具链，使其合作伙伴可以在其芯片上构建自己的产品、应用及服务。「 地平线提供的就是这样一个极致性价比、能效比的 AI 计算平台，尤其是边缘侧和嵌入式侧（云端目前不在考虑范围之内）。」 黄畅这样说道。 在这样的观念指引之下，地平线将其自己定位为自动驾驶的 Tier 2，为 Tier 1 以及 OEM「 赋能」。黄畅告诉 GeekCar：「 相比于绝大多数厂商，我们要更开放，并努力打造一个开放的、赋能式的平台」。 这一点其实我们也能看得到。（地平线 Matrix 1.7 自动驾驶计算平台）基于其人工智能专用处理器架构 BPU（Brain Processing Unit），地平线于 2017 年 12 月发布了可用于 L2 自动驾驶的第一代自动驾驶处理器– 征程 1.0；2018 年 4 月，地平线推出了其 Matrix 自动驾驶计算平台。 基于现有自主研发的芯片、工具链以及典型算法样例，地平线形成” 综合环境感知” 和” 多模人车交互” 车内车外智能化的综合能力，基于此，地平线与合作伙伴共同推出多类别环境感知、众包高精建图与定位等方案。（智能后视镜）（网约车智能终端）（小米小爱触屏音箱）依托这些能力，地平线还打造了 DMS、AR HUD、Face ID 等基于视觉感知与语音技术的多种智能人机交互方案。 做边缘 AI 计算行业领军者之一 「 地平线的目标是未来 5-10 年在全球范围内做到边缘 AI 计算的行业领军者之一。这可能需要 2-3 代的芯片的迭代。」 这是地平线给自己未来的展望。虽然行业内将地平线定义为一家 AI 芯片公司，但是黄畅更愿意将之定位为 AI 计算平台解决方案公司。 黄畅表示：「 与行业内的英伟达、恩智浦等厂商相比，他们积累相对比较深厚，这一点无法回避，但是需要看到的是，我们正在非常快速的弥补相对劣势。」 今年 2 月，地平线获得由 SK 中国、SK Hynix 以及数家中国一线汽车集团（与旗下基金）联合领投的 6 亿美元 B 轮融资，估值达到 30 亿美元，这也是继 2017 年下半年获得由 Intel 领投的超过 1 亿美金的 A+轮融资之后，成立仅三年多的地平线再次获得重量级投资。可见资本市场对其的认可。 目前，地平线的合作伙伴包括合作伙伴包括奥迪、博世、长安、比亚迪、上汽、广汽等，此外与禾赛科技和首汽约车达成战略合作。 2019 CES Asia 期间，地平线与理想汽车在车内智能交互达成合作，宣布将为理想 ONE 增程式智能电动车配备「车载多音区交互技术」。按照余凯的说法，「 这意味着地平线的 AI 方案率先进入前装量产」。这也是地平线为合作伙伴赋能的成果之一。 接下来地平线将会有怎样的新动作，GeekCar 也将持续关注。
副驾娱乐屏是鸡肋么？
上个月逛上海车展的时候，我发现了一个比较有意思的现象，副驾娱乐屏出现的频率开始增加。 其实早在 2016 年的 CES 上，博世就展出过一套多屏的概念座舱，探索过过副驾娱乐屏的可能性。 而我第一次见到类似设计出现在量产车里，印象里是前年的北汽 Lite。这款小车搭载了三连横屏的设计，但是由于做工缝隙、UI 非常粗躁，反而给我留下了很差的观感。 到了今年车展，新造车领域的理想 ONE 和天际 ME7 都在副驾增加了娱乐屏的设计。供应商的展台上，类似佛吉亚这样的座舱供应商，也大量展示了拥有副驾娱乐屏的座舱产品。 而在前几天，保时捷 Tycan 内饰曝光也确认副驾位置也有一块独立屏幕。 另外在某种程度上，拜腾的大屏也可以看作副驾屏的另一种形式。不过由于屏幕之间不存在物理的隔绝，因此在软硬件、交互技术需要更高的设计要求。当然，仅仅从视觉上来说，拜腾的设计一定有不小优势的。 总之，以上的种种现象都说明，未来一定会出现越来越多拥有副驾娱乐屏的车型。 另外，还有一些车型在副驾装上了小型液晶屏幕来控制和显示车辆的部分信息（包括空调、多媒体音量等），不属于本文讨论范围之内。 为什么现在才出现？ 在副驾单独做一个屏幕这件事，之前更多出现在后装市场。用户为了满足副驾乘客的娱乐需求，会考虑加装一块屏幕。 主机厂过去不做这件事的原因不难分析。 在车里增加一块屏幕，需要重新设计内饰风格。车规级的大屏要兼顾娱乐性能、安全稳定等，贸贸然加入一块符合车规的屏幕，主机厂显然需要付出不小的成本。 另外，副驾娱乐屏的主要功能集中在影音娱乐（更主要是视频），其余类似音乐播放、电台等娱乐功能完全可以通过中控屏幕来完成，单独做一个屏幕的成本过高。 在 4G 网络普及之前，车机大屏很难通过在线服务的方式为用户提供视频内容（网速、流量都是问题），而让用户通过插拔 U 盘等方式播放视频，使用频次肯定不会高。 所以在过去的很长一段时间，前装的副驾娱乐屏完全是没必要的。 差异化是原因 当时间来到 2019 年，情况就有了变化。 不论是通过利用不同的芯片来驱动不同功能屏幕（类似理想 ONE，驾驶和娱乐大屏使用不同芯片），或者说利用一块芯片，在系统中使用 supersivor 来驱动多块屏幕及系统。总之，软硬件技术的发展使得副驾增加一块娱乐屏的难度和成本降低了。 另外，网络传输速度的提升和流量费用的降低，使得主机厂为用户提供视频服务的成本也到了可接受的范围（5G 应用之后这个效应会更明显）。再加上第三方 CPSP 和车联网服务结合的越来越紧密，类似爱奇艺、QQ 音乐这样的内容服务商都可以轻松的接入到车机系统内。 汽车的 IVI 系统也是由于这些因素，在最近一两年时间迎来了大爆发。几乎所有主机厂（特别是自主品牌和新造车）都在快速迭代车机娱乐系统。目前为止，一些头部车企的车机系统在导航、娱乐这类基础功能上，都已经做的比较好用。 从驾驶者的人车交互体验来看，目前的技术条件下很难在短时间内产生巨大提升。因此在这样的大前提下，差异化就成了车企宣传的诉求之一。于是一些车企开始把视线转向副驾，这或许是现阶段会开始出现副驾娱乐屏的主要原因。 难度在哪？ 当然，副驾娱乐屏也不是简单的加一块屏幕。 从视觉角度分析，车里增加屏幕容易影响内饰的整体性。特别是由于屏幕的尺寸和角度需要考虑到用户的最佳观看视角，容易导致内饰设计中副驾区域的同质化。而对于这块屏幕的内容、视觉和交互，既需要符合整车系统的调性，还需要考虑到用户是否操作便捷。总之，如何完美的在车里加上一块屏幕，很考验设计师的功力。 其次，增加一块屏幕背后是引导副驾用户更多的和车辆进行交互。无论是娱乐，或者是跟车辆控制相关的功能，这块屏幕的功能边界也需要在设计时着重考虑。交互方式也需要重新定义，如果和主驾驶产生矛盾（比如语音操控），还需要区分不同音源来进行反馈，对整车交互体系都有很高的要求。 另外，当副驾屏幕开始跟车辆控制关联起来，那么对于系统稳定性、网络安全等可能影响驾驶安全等情况，就需要系统有足够的安全冗余。 虽然副驾驶和驾驶安全相关性较小，但也需要注意使用娱乐功能时，一定不能对驾驶者造成干扰（理想 ONE 的副驾独立蓝牙音源就是典型的例子）。当发生意外时，对于包括气囊弹出以及屏幕碎片飞溅等可能存在的危险，都需要进行严谨的测试。 所以要做好副驾娱乐屏，要求真不低。 最后再补充点零碎的想法。 在现阶段，或者说以后的很长一段时间里，副驾娱乐屏都很难成为决定用户购买的决策性因素。特别是有很多人的驾驶场景里，副驾多数都是没有乘客。如果要让这部分用户为了这些功能额外付出金钱成本，显然不合适。 因此，当我们讨论副驾娱乐屏的时候，需要结合特定的使用场景来看。 很明显，副驾娱乐屏适合经常多人出行的需求，特别是现在的二胎家庭越来越多。在这一点上，理想 ONE 的车型定位（面向奶爸奶妈）和功能定义就做的比较匹配，值得给个好评。另外，专车服务等场景也可能是副驾以及后排娱乐系统应用的场景。 总之，副驾娱乐屏目前来看只能算是锦上添花，至于是不是鸡肋，就得看用户的口味了。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
不再扔自动驾驶「核弹」的英伟达，开始用软件「定义」硬件
3 月 19 日，北京时间凌晨 5 点，美国圣何塞大学，英伟达的 GTC 大会正式拉开帷幕。 台上还是黄教主，还是那身标志性黑色皮衣： 在今年的 GTC 大会上，英伟达依然在自己擅长的 GPU 领域继续发力。主要集中在深度学习、图像处理、高性能计算等方面，而我们主要关注的是其在自动驾驶领域的新举动。 发布会上，老黄并没有再提「 摩尔定律已经失效」，但是一直强调的一点是：「the future of autonomous vehicles has to be software-defined」（未来自动驾驶汽车是由软件定义的）。 DRIVE AP2X RELEASE 9.0 在今年 1 月份的 CES 2019 上，英伟达发布了 L2+自动驾驶解决方案：DRIVE Autopilot，而今天，他们则发布了 DRIVE AP2X RELEASE 9.0，公布了目前 L2+可实现的更为细致的功能： 上坡下坡； 自动变道的环境感知； 高精地图定位； 实时摄像头、雷达地图绘制； …… 驾驶决策算法 SFF 这是英伟达在自动驾驶中新加入的算法。特性在于，路径规划+预测+保证驾驶舒适性以及安全性。 官方是这么解释的： SFF 通过接收传感器数据以及明确一组可以保护车辆和其他道路使用者的操作，来分析和预测周围环境的动态。SFF 框架使得这些操作不会制造、升级或助长不安全情况，同时包含可以减轻潜在危险的必要操作。 NVIDIA 的这套算法让我想起其竞争对手 Mobileye，此前为了使自动驾驶变得更安全可靠，Mobileye 开发出了一套 RSS（Responsibility Sensitive Safety 责任敏感安全模型）模型，将人类对于安全的理念转换为一套数学公式，作为车子安全行驶决策判定的准则。 虽然老黄没有详细解释其背后的原理，但是二者遵循的原则一致，即保证 Safety（安全）。 DRIVE Constellation 模拟器上线 在去年 GTC 大会上发布的 DRIVE Constellation 模拟器，今天终于上线了。 这里简单解释一下什么是 DRIVE Constellation： DRIVE Constellation 模拟仿真平台基于两个不同服务器实现，第一台服务器运行 DRIVE Sim 软件，用于模拟自动驾驶各种传感器，比如毫米波雷达、激光雷达等，第二台服务器搭载 DRIVE Pegasus™ AI 计算平台，可运行完整的自动驾驶软件堆栈，并可进行模拟数据处理。 简单来说就是，NVIDIA 在自家的 AI 计算平台上搭建了一个虚拟的驾驶模拟空间，可以创建各种测试环境和场景，同时可以对环境中的元素比如说天气、光线以及车辆传感器等进行调节控制。 使用仿真平台进行模拟可以尽可能多的获得测试数据，完成对算法的验证，也可以用于对无人车进行训练。 按照官方说法，DRIVE Constellation 是一个开放平台，供全球开发者进行开发测试，生态合作伙伴也可以将自家的各类测试模型整合在平台之上，来定制生成满足其需求的测试环境。 这一点对于有自动驾驶开发需求的企业来看还是很有吸引力，也有利于提高用户粘性，吸引新的用户加入进来。 One more thing 除了推出模拟平台以及 SFF 算法之外，英伟达在现场还宣布和丰田高级开发研究院（简称 TRI-AD）合作开发、培训和验证自动驾驶汽车。 具体来说，双方将基于英伟达的 DRIVE AGX Xavier 以及 DRIVE AGX Pegasus™开发可扩展到多种不同车型的产品架构，加快推进研发以及落地时间表，同时在复杂环境下进行数十亿英里的模拟仿真测试。 「 用于软件验证和测试的模拟器对自动驾驶技术的实现很重要。」TRI-AD 的 CEO James Kuffner 如是说道。 至此，丰田也正式加入到英伟达的朋友圈。 除了丰田，中国无人驾驶初创公司文远知行（原景驰）也在今天宣布，其下一代的自动驾驶车队将结合 NVIDIA DRIVE Pegasus™ 平台进行开发。此外，刚刚履新的小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙表示，小鹏汽车下一款新车 E28 将搭载 NVIDIA DRIVE Xavier 芯片。 英伟达新思路：用软件定义硬件 这次，英伟达并没有带来什么炸裂的自动驾驶消息，更没有所谓的「核弹」。但是从黄教主的分享里，我们还是能提取到一些有意思的信息。 看看今天发布的内容：DRIVE AP2X … 继续阅读