门槛大幅降低！自动驾驶来到“手机千元机”时代，人手一辆不远了？( 二 ) 作者｜董楠邮箱

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图源：易航智能官网在陈禹行看来，现在大算力的平台，包括一些高精度的感知设备这些手段其实也能实现高级别的自动驾驶或者是NOA的体验，但是它肯定会带来成本的极大提升，不利于自动驾驶的普及。另一个层面，以大算力自动驾驶芯片为核心能力的黑芝麻智能，也在试图打开自动驾驶量产前装市场。对于高算力芯片+平台+算法的“组合拳” ，一直以来都是以英伟达、高通为代表的国际巨头更有影响力，但是这两年，中国芯片企业开始成为更多主机厂的新选择。之所以会发生这样的变化，在单记章看来，是因为本土的供应链体系是支撑中国自主品牌车企快速技术迭代的关键。某种程度上说，对于控制整个自动驾驶方案的成本，自动驾驶车载芯片企业更有发言权。因为最核心也是成本占比最高的芯片掌握在他们手中。黑芝麻智能一方面基于自研核心IP开发自动驾驶大算力芯片——单颗芯片算力达到58-116TOPS的华山二号A1000 ，同时也即将量产符合车规、单芯片支持行泊一体域控制器的国产芯片平台，提供给整车厂包括芯片、算法、数据、软件和工具，形成深度合作模式。其实一直以来，作为Tier2的芯片厂商，都在进行产业合作模式的转变，除了与车企合作，还会通过与Tier1供应商合作研发，提供完整的解决方案，而不止是单纯的提供芯片等硬件。据了解，华山二号A1000芯片搭载在江汽集团旗下思皓品牌的多款量产车型，黑芝麻智能还宣布和江汽集团双方打造行泊一体式智能驾驶平台，该平台后续将基于黑芝麻智能下一代大算力芯片平台进行性能升级迭代。随着华山二号A1000芯片带来的大算力，也意味着与黑芝麻智能展开深度捆绑的江汽集团，开始为L2、L3级别的自动驾驶功能落地进行准备。国产替代的趋势悄悄来临无论是自动驾驶公司，还是自动驾驶芯片公司，他们所提供的灵活合作模式，以及更具性价比的成本优势，也掀起了自动驾驶方案的国产替代趋势。以16TOPS解决NOA行泊一体方案的易航智能为例，它的核心能力是从感知算法到决策、规划控制，包括软件、硬件的全栈自研，算法层面通过算法优化和算力优化两个层面来解决算法能力问题。也就是通过对大模型进行压缩和不断学习来提升精度，硬件方面的自研主要是域控制器和自动驾驶摄像头，以此来实现软硬件高度解耦，并实现成本控制。换句话说，易航智能走的是在低算力平台上实现算力效率最大化的路子。相对而言，芯片厂商可以将大算力掌握在自己手里，并且能提供完整的工具链，帮助车企及Tier1降低算法开发门槛，提升开发效率，从而缩短开发周期。黑芝麻智能早在开发第一款芯片时，就曾与特斯拉从功耗、性能、成本等方面进行对标，黑芝麻自主研发的基于华山二号的FAD解决方案，成本只有特斯拉FSD的三分之一。国产芯片厂商在与客户合作方式上也更加灵活，这些都更利于双方控制成本。因为涉及到更高级别的NOA行泊一体方案，也意味着能够提供自动驾驶方案的供应商们对于数据回传的要求也会更高。所以，快速实现量产前装并与整车厂进行深度绑定，也是实现大量数据回传的关键。当然，不可忽视的一点是，无论是自动驾驶公司还是芯片公司，之所以能够将自动驾驶方案覆盖到更多15万级车型的原因，也来自于国内成熟供应链的支持，比如激光雷达等感知硬件，在国内市场都已经有很多选择。据了解，这两年，来自更多中国自动驾驶企业的NOA行泊一体自动驾驶方案都将陆续落地，覆盖高速、城区、泊车的全场景智能驾驶方案也将陆续量产并上车，无论是专注于决策、执行算法的公司，还是国产大算力芯片的助力，都推动了智能驾驶方案正在向更多国产车型覆盖。还是回到手机的例子，对于目前国内整个智能驾驶生态，陈禹行有一个类比：有的手机完全是封闭的，软件、硬件、操作系统、APPStore都是自己做；有的可能是分开的，自己做硬件，系统用安卓，但是可能有自己的APPStore或者自己的生态；还有一些手机厂商，只专注于做硬件， APPStore、生态都不管，系统也不开发，专注于把手机做到极致性价比。这种在手机领域多种模式并存的状态，在汽车领域同样适用。随着更多NOA的国产落地，才代表着我国自动驾驶领域的发展真正进入了新阶段。