2月8日，英伟达宣布，对软银旗下Arm的收购交易终止。至此，这场为时一年多的芯片行业规模最大收购案以失败告终。

  因为，这并不是一起英伟达和ARM达成一致协议就能完成买卖的收购案，涉及到的是整个行业竞争格局的变化，监督管理的机构、竞争对手都不愿看到这桩交易的达成。

  如果英伟达成功收购ARM，就会成为半导体行业中少有的全领域型半导体公司。除了在半导体领域的布局更完善，更重要的是，英伟达在移动出行领域的实力将会大增，这也刚好是ARM主攻的方向。

  过去，英伟达的移动处理器Tegra系列在图像处理方面的巨大优势，使其在游戏领域获得巨大成功，但在智能手机领域却没能形成潮流，错失了手机行业的红利。

  在手机行业风云参数图片）过后，汽车行业吹起“智能化”的风，这个古老且固化的市场开始孕育出新的增量价值和活力。英伟达不能再错过这个风口，它想成为智能汽车芯片领域新的王者。

  想当新的王者，绕不开的就是当前的王。在ADAS领域盘踞已久的Mobileye，并非等闲之辈。它创造了太多的第一，第一个车道偏离预警、第一个行人自动紧急制动、第一个前方碰撞预警、第一个自动巡航……

  神奇的是，达成这些第一，Mobileye就用了一颗摄像头和一块芯片，用极小成本实现了强大的功能。凭借摄像头+芯片+算法的一揽子方案，Mobileye为车企高效地实现了相关功能，使其几乎成为市面上主流中高端车型的唯一ADAS方案提供商。

  竞争还未开始，舆论早已喧嚣。风云际会，汽车行业智能化解决方案的市场，硝烟弥漫开来。

  Mobileye的EyeQ系列芯片及其相应的辅助驾驶解决方案，成为当下ADAS市场发展的绝对红利收割者。

  从2007年推出EyeQ1，到2014年推出EyeQ3之后一举成名，Mobileye在ADAS领域所向披靡……到2021年，Mobileye在全球拥有超过30家汽车厂商41款车型的全新ADAS项目订单。

  与此同时，虽然受近两年疫情及行业不景气的影响，Mobileye依旧实现了可观的增长。据英特尔公布的多个方面数据显示，自2017年私有化以来，Mobileye的营收已经实现了近3倍的增长。

  然而从另一个维度来看，的确也能看到一些危机。Mobileye的出货量狂增是从2012年开始的，到2017年开始增长率下滑。2018-2020年间，其年增长率从43%到41%，又到10%。

  从市占率方面来看，据Gartner研究机构副总裁盛陵海称，Mobileye在ADAS市场的市占率在2019年之前一度超过90%，此后一路下行，到2019年底已经跌至70%左右。

  “黑盒子”交付模式首当其冲。众所周知，软件定义汽车时代，软硬件解耦是当下行业的核心挑战课题，而“黑盒子”交付模式成为这一课题的最直接拦路虎。

  在过去的交付形式中，车企会将实际行驶中遇到的问题反馈给Mobileye，然后由其以色列总部决定是不是迭代算法。但这样的方式显然是不切实际的，全球不同路况，不一样的客户的需求，很难去一一满足，进行相对有效响应。因此，主机厂非常被动。

  算力也是被诟病的点。抛开当下市场应用最广泛的EyeQ4不说，Mobileye在2020年发布的EyeQ5算力只有24TOPS，在2021年四季度才首次搭载在吉利汽车旗下的极氪001车型上。事实上，Mobileye在2022CES上发布的下一代芯片EyeQ6，也被质疑算力不够大。

  与之相比，竞争对手的表现确是相当强劲。2019年，在GTC上英伟达发布了新一代无人驾驶芯片产品Orin，算力已经达254TOPS，量级是EyeQ5的10倍。三年过去了，一位无人驾驶大厂工程师感叹，在算力为王的L4领域，仍然是“英伟达与其它”。

  自动驾驶公司轻舟智航称，虽然Orin要在2022年才正式发行，但该公司已收到样片。来自工程师的反馈是：“处于金字塔尖水平。Orinx芯片能够直接进行海量数据的并发处理，且支持复杂深度神经网络。”

  在2021年广州车展上，蔚来、理想等新一代车型搭载的芯片几乎都被英伟达承包，宝马、奥迪等品牌则从Mobileye换成了高通、华为等供应商。

  毋庸置疑，Mobileye这家以单目视觉起家的供应商，在ADAS芯片领域积累的非常大的优势遭遇了巨大的挑战。

  很遗憾，恰好Mobileye在市场端开始走向辉煌时，新的技术变革正在爆发。2012年AlexNet神经网络在ImageNet竞赛中获得冠军，此后深度神经网络在图像处理中的应用开始普及、狂热。竞争对手绕开Mobileye的图像算法壁垒，采用深度学习迎头赶上。

  盖世汽车分析师王显斌称：“像Mobileye，如果一代的产品竞争力不足，那么在整个行业中就会失去优势和话语权，以至丢失客户。为了再次赢得优势只能等下一代产品出来，在这样的一个过程中行业却是加快速度进行发展的。”

  英伟达创始人黄仁勋曾在公开场合表示，在竞争对手中，他更担心华为这样的企业。甚至都没有把Mobileye放在眼里的意思。

  2021年6月，英伟达的一次专家电话会议中，在提到Mobileye时直称：“一个企业的基因很难改变，现在赚钱容易，远期要放开才能活下去。革自己的命蛮难的。”

  那么，英伟达真的因为“更开放”，已经以完全压倒性优势，赢得未来的竞争了吗？

  或许，言之过早。一位与双方都有过接触的国内造车新势力创始人曾说：“Mobileye越来越像英伟达，而英伟达则越来越像Mobileye。”

  毫无疑问，封闭的“黑盒子”交付模式势必会不断遭遇打算自研感知算法的主机厂客户的挑战。

  早在2016年，Mobileye就提到过EyeQ5将会被打造成开放平台，采用“芯片+算法”与“芯片only”两种方式销售，第二种方式能允许客户按照需求自己写算法。但那时除了特斯拉，行业对此感知并不强。

  2017年，英特尔完成对Mobileye的收购之后，派驻了200位专门负责打造EyeQ5开放架构的工程师，对当时提出的销售模式付诸行动。2018年初，在CES上，Mobileye CEO Dr.Amnon Shashua重申，EyeQ5可以允许客户基于软件开发套件写入算法。

  然而，有一个不能忽略的事实是，很大一部分主机厂其实并没有很强的软件能力。

  虽然EyeQ5一再强调对主机厂开放算法写入，但是一位知情人士称，EyeQ5的一个合作项目，在实践中感知算法和决策算法都是由Mobileye提供的，车企只写了控制算法。理由是项目进度太紧张，时间根本不允许定制化开发。

  Mobileye产品及策略执行副总裁Erez Dagan委婉地表示：“我们正真看到的行业趋势是，除了那些资金充足的公司能够承担风险和失败外，大部分公司已明白了开发整个堆栈的方案是一场高成本、高风险的游戏。”

  或许对很多企业来说，软硬件解耦不一定会是最优的解决方案，从实际应用来看，一个紧密结合的系统必然会更有效率，性能也会更好。

  从英伟达的无人驾驶芯片量产结果来看，第一款无人驾驶计算平台Drive PX 2量产的是特斯拉；第二代Xavier则是小鹏和丰田；第三代Orin目前首批客户是理想、小鹏、蔚来等中国造车新势力。

  每代产品的首批量产客户，相对市场来说，体量都是小的，仅仅局限在那些有能力、有信心自己搞定感知算法的车企。对于大部分车企来说，大批量的采购与合作就从另一方面代表着风险。

  一个很典型的案例：2018年7月公布的英伟达与博世、奔驰的三方合作。在合作过程中，主机厂和Tier 1博世，无法搞定感知算法。

  后来的结果是，2020年6月底，奔驰与英伟达达成战略合作，从2024年起奔驰全系车型将搭载英伟达的无人驾驶芯片，算法由双方联合开发。这也是英伟达首次以“无人驾驶算法供应商”的身份进入公众视野。

  从商业化角度来看，这大部分的客户，英伟达是一定不可以放弃的。于是，英伟达也走了Mobileye的路径，向车企提供芯片+算法的整体解决方案。

  最终，不管是英伟达，还是Mobileye，都走向了“算法+芯片”与“芯片only”两种销售模式。

  在市场端，我们大家可以看到英伟达和mobileye正在趋同，但是在市场之间的竞争的护城河构建上，却走了截然不同的两条路。这是无人驾驶产业链上Tier 2供应商的典型路径。

  开宗明义，早在2019年10月的Q3财报电话会议中，黄仁勋就宣布，英伟达慢慢的变成了一家软件公司。“在无人驾驶平台的迭代逻辑中，有一个关键点就是软件是核心资产、核心能力，一定要具有延续性，累计的算法也可以做更好的优化。”

  “你能想象成一个车变成一个人能自动开了，它的能力在哪里？是自己的思考能力、自己的决策能力，执行能力都已经很成熟了，自动、转向、油门几十年上百年的汽车行业都已经很成熟了。关键是软件能力，一个是感测环境、一个是判断环境、一个是规划。”

  英伟达一再强调，无人驾驶 AI 芯片的核心能力不在硬件而在软件。于是，英伟达多年来在软件层面下了非常多的苦功。

  地平线创始人余凯早前曾观察到一个趋势：半导体厂商不仅仅只做硬件，它们慢慢的变多地往上层走，去构建软件架构。

  英伟达经过Parker、Xavier、Orin三代产品迭代形成了完整的工具链，对开发者更为友好，非常有助于提升开发效率。

  现在我们再回过头来深究一下，大家都声称Mobileye太封闭，不够开放。那么这个开放究竟是开放什么？简单来说，就是是否有一个很友好的可编写平台。

  Mobileye不够开放的根本，在于相比英伟达没有更完整的开放软件工具链。工具链的优劣会直接影响芯片的使用体验感的好坏。而英伟达在这方面倾注了非常多的资源。

  从2017年CES上发布无人驾驶平台NVIDIA DRIVE以来，英伟达的软件生态和工具链在不断完善。

  通过以上过程，达到量产标准，在此过程中NVIDIA DRIVE平台还为开发者提供了丰富的软件开发者套件（SDK）。体贴程度堪比保姆级别。

  不得不承认，英伟达与竞争对手相比，在软件层面的优势多了不是一星半点。在桌面端、云端以及车端软件开发平台构建方面有着深厚的积累，开发的人能享受海量SDK加持，并且基于GPU进行开发，云端开发的软件可以高效无损地直接移植到车端。

  一位芯片专家直言，做一款好用的通用产品，对工具链的要求非常高，英伟达为Xavier投入的2000人中绝大多数都是做工具链的。

  这点在合作方理想汽车那儿得到印证。理想CTO王凯称，选择英伟达的一个关键原因，就是其稳定的工具链和丰富的软件生态。“成熟的工具链好处在于，如果出错可以很快界定到问题，到底出自哪儿。”

  早在2007年，英伟达推出的GPU统一计算架构平台Cuda，就把复杂的显卡包装成了一个简单的接口。

  Cuda的整套软件生态做得很完善，所以有非常多的使用者，早期很多厂家都用Cuda快速搭建神经网络加速软件框架。Cuda生态在经过多年艰苦经营之后，成为AI开发者的首选。

  在英伟达的规划中，在汽车无人驾驶领域的定位是做到30%市占率。彼时，汽车业务在公司三大板块（目前游戏CPU占约一半，数据中心服务器占约40%以上，汽车占5%）业务中，可占比30%以上。

  如果说，英伟达在成为一家软件公司的路上越走越远，那么Mobileye就向着另一个方向蒙眼狂奔，正在确立自己的硬件护城河。

  这家以色列公司，深信无人驾驶的性能释放效率最高的状态，就是软硬件有效结合达到的最佳平衡。

  在2022年的CES上，Mobileye展露的新技术，很具有代表性意义。

  过去，Mobileye的REM地图定位技术支撑的高清地图和视觉感知层面的深厚功底，都不可以小看。而在这一届的CES上，Mobileye在雷达方面有不少需要我们来关注的产品。

  其一，4D成像雷达。相比传统雷达，它能够得到更多的道路信息，甚至获得激光雷达类似的信息。从成像效果来看，物体感知已经有激光雷达的点云感，细节也很丰富。关键是成本还很低，是激光雷达的1/5～1/10。量产时间是在2021年～2025年期间。

  其二，FMCW激光雷达。过去，TOF激光雷达的方案无法获取目标物体的速度信息，在一辆快速对向驶来的车此类场景下，TOF方案下的激光雷达无法预测，要靠近才能够有效，此时就很难规避危险。另外，比如轮胎溅起来的水雾在激光雷达上形成的斑点，会让它将其判断成障碍物，造成决策困扰，导致误刹车。

  以上问题，FMCW激光雷达利用混频探测技术都可以规避。但这个方案的难点是制造FMCW芯片需要复杂的硅光子芯片制造工艺，此技术别人没有，刚好Mobileye的母公司英特尔有。这样的产品的量产时间在2025年。

  Shashua在CES上的演讲中说：“我们激光雷达的性能预计会超过市场上任何已知的解决方案，能够使激光雷达本身成为一个单一的、完整的、独立的感知系统。”

  在知乎上，有人问：继英伟达的GPU之后，下一个具有划时代意义的产品会是什么？一个比较另类的回答称，也许会是Mobileye的新一代FMCW激光雷达。

  可以说，Mobileye形成了真正的核心传感器全自研，这样的护城河好处在于可以绕过别的供应端拿到不失线CES上，面对无人驾驶芯片EyeQ Ultra算力不足的质疑，Shashua犀利地表示：“跟竞争对象的数字相比，176听上去是一个很小的数字，大概只有竞争对象号称的算力的1/5，但关键的不仅是算力，更重要的是效率。”

  他直接点出了芯片生产商，甚至是很多主机厂也感悟到的痛点。“只有深入认知和了解软硬件之间的相互作用是什么，才清楚到底用什么样的核支持什么样的算法。”

  蔚来创始人李斌也曾公开说过：“软硬件没明确界限，软件往往固化到硬件，这个趋势不可避免。”

  Mobileye在Robotaxi运行过程中的经验显示，176TOPS是相对来说平衡得较好的算力。Shashua认为，“通过一个单芯片的电子架构就可以驱动L4，而系统能耗不到10W，价格是几百美金。在成本和能效方面，这是一个重大进步。”

  此外，Mobileye从软硬件实践过程中还得出一个观点，不想跟随当下主流的摄像头与雷达多传感器做融合处理，而是认为L4级真正的冗余概念应该是摄像头、毫米波雷达和激光雷达作为相互完全独立的子系统。

  “如果做这样一个由两个子系统组成的冗余系统，不仅能提升鲁棒性和平均故障间隔时间，也更容易验证系统真实的效率。”Shashua表示。

  除了维持对辅助驾驶市场的把控，把系列新产品以及动作串起来，Mobileye还在不断验证，如何在大幅度降低传感器成本，和保持低功率与长寿命的前提下，实现高级别无人驾驶。 这是Mobileye在不断探索中找到的路径。

  2021年12月13日，Mobileye高调宣布EyeQ®系统集成芯片出货量突破1亿片。同月，外媒披露英特尔计划在2022年年中将旗下无人驾驶子公司Mobileye分拆上市，上市后将有利于调整和简化组织架构，加速跟进市场变革。

  一位供应链上的业内人士评价，英伟达势头虽猛，但并没有撼动Mobileye的市场地位。

  一位汽车芯片工程师则透露，虽然英伟达的产品的确很强，但是大多数车厂在测试过程中依然出现了各种各样的问题。“拥有软硬件协同与调优能力的工程师其实很少，车企在这方面就更弱了。”

  也就是说，车企短期内根本就没有足够的人才和能力，把芯片的性能全部释放出来。

  而当下，芯片行业的竞争也还没有到零和博弈阶段。除了一些选择自研芯片的车企，其他车企在选择合作伙伴过程中，往往频繁更换芯片供应商，甚至同时选择多家。比如，长城同时选择了华为与高通，不一样的产品用在不同的车型上。

  无论英伟达、Mobileye，还是其他参赛者，大家都在路上，接下来2～3年才是关键赛点。

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