2022 年过去一半，算力迷信还没有消停的迹象。

　　有媒体梳理了 2022 年新车算力排行榜，把各家新车算力拉到台面上比拼，拼算力就像硬碰硬拼刺刀，简单粗暴，却不是特别可靠。

　　该自动驾驶综合算力排行榜前十名，200TopS起步，最高达到1440TopS。排除一些甲方干扰因素，60%选择了英伟达 Orin X ，还有 30% 选择了 MDC 610。

　　自动驾驶算力，有多大程度代表智能驾驶潜力呢？

　　地平线创始人 CEO 余凯的看法是并没有太大关系。7 月 21 日，余凯在朋友圈转发该排行榜为「雾里看花」，并称明年要搞一个量产车自动驾驶大测评。「到时候就会发现，100TOPS 到 1000TOPS 之间，自动驾驶性能和算力没有太大关系。」余凯如是说。

　　「没有关系」的背景是「摩尔定律」失效的问题。

　　半导体领域的摩尔定律曾被奉为铁律，但在芯片纳米接近原子量级之际，摩尔定律已经逐渐失效。目前，智能汽车自动驾驶芯片的「算力」的爬升已经相对缓慢。这意味着，依靠硬件设计提升算力的方法已经失灵，取而代之的是软件升级带来的自动驾驶水平提升。

　　以此，智能汽车的算力刺刀战，也将宣告终结。

　　那么智能汽车不看算力看什么？是否又会有新秩序代替旧世界？地平线为代表的一种国产本土芯片力量的崛起，或许能为我们提供一些有趣的思考和故事。

　　01、摩尔定律下的「智能汽车不适应症」

　　主导半导体行业趋势的摩尔定律并不是物理概念，而是工程概念。

　　1965 年，英特尔创始人戈登·摩尔依靠 5 年的集成电路所能集成最低成本晶体管数量，描绘增长曲线，以此提出了摩尔定律——集成电路上可容纳的晶体管数量，约每隔 18 个月便会增加一倍。

　　当时，一块芯片上集成的晶体管数量仅为数千个，到了现在一块 GPU 里可以装下亿级数量晶体管。比如，苹果 2020 年推出的 M1 芯片，晶体管数量已经达到560 亿。

　　摩尔定律带来的芯片科技革命，不仅压低芯片制造成本，而且产品迭代，造就了学术界到行业的繁荣生态，成就了台积电、三星等芯片巨擎。

　　但即使铸造了辉煌，摩尔定律也不可避免地走向终结。就像余凯所说「摩尔定律已经到了物理的极限。芯片面积现在已经是5 纳米、3 纳米已经逼近原子的尺度了。」

　　首当其冲是资金代价，研究先进制程所花费的成本日渐高昂，更高机率无法收回成本。国际商业战略公司首席执行官 Handel Jones 曾表示「设计 28nm 芯片的平均成本为4000 万美元，而到了 7mn、5nm 的成本分别达到了 2.17 亿美元、4.16 亿美元」。

　　数据显示，全球前十大晶圆代工者的资本支出在 2021 年已经超过500 亿美元。而芯片是复杂设计，先进制程的技术难度更大，在流片环节也有更高风险，一旦流片失败，数百万便烟消云散，并要在原有芯片上再修改优化。

　　其次，从消费者的角度来说，摩尔定律推动硬件升级，但安迪-比尔定律却揭示了软件吃掉硬件性能的规律。

　　在这条定律中，安迪指英特尔前 CEO 安迪·格鲁夫，比尔指微软前任 CEO 比尔·盖茨，安迪给予什么，比尔就拿走什么，指代大量软件消耗硬件性能的关系。

　　换一个更易理解的说法，耐用电子产品变成消耗型电子产品。

　　失效的摩尔定律、占比越来越多的软件，都是电子产品乃至智能汽车身上已发生的命题。

　　智能汽车需要的芯片量是传统汽车2-3倍，大小芯片加起来接近4000块。其中以自动驾驶芯片最为核心，需要的芯片设计、工艺要求也最为严格。

　　仅从芯片的使用环境来讲，车规级工业芯片不仅需要跟着车扛冻、扛热、扛粉尘，同时芯片设计寿命也要 15 年起步，保证汽车安全驾驶。

　　因此，芯片产业遇到的问题，在汽车芯片产业更加明显，比如摩尔定律放缓、原材料价格上涨等因素，使得智能汽车得了「不适应症」，汽车芯片这几年长期面临芯片荒问题。

　　芯片荒体现在两个不同层级，一方面是技术水平低的汽车专有芯片找不到，小鹏汽车创始人何小鹏就曾在微博发过可达鸭「求芯」视频。另一方面是高级别自动驾驶芯片升级缓慢，被英伟达 Orin X 包揽了大多数合作项目。

　　前者是因为芯片上游原材料价格暴涨，而后者则是摩尔定律失效的具体表现——迭代慢，自动驾驶芯片算力逐渐趋于同一水平竞争线。

　　在此背景下，中国本土芯片厂商以后摩尔时代的特点为切入点，除芯片设计之外，更多关注到软件、算法层面，实现汽车芯片界的「异军突起」。

　　比如，先从明确算力的实际概念开始。

　　目前，市面上所主导的自动驾驶性能标准其实是英伟达为首主导的算力标准，但自动驾驶水平是否看算力并没有明确的答案，之前就有投资人表示，看算力是现阶段没有更明确的标准，不得已而为之的办法。

　　中国本土芯片厂商正在解决这一问题，拿回定义自动驾驶性能的「定义权」。

　　华为 MDC 出现了「稠密算力」，这种「稠密算力」账面上虽然比「稀疏算力」少一倍算力数值，但实际上算力两者相当，且性价比更高。

　　无独有偶，地平线提出了 FPS，以单位内处理图像的速度作为衡量自动驾驶芯片真实效能的标准。

　　在摩尔定律的倒塌中，自动驾驶芯片的新秩序似乎正在颠覆旧世界的霸主。

　　02、新秩序的建立：何为新摩尔定律？

　　改写智能汽车的算力规则并非一朝一夕。

　　2016 年国内地平线往池子里扔下了「新摩尔定律」这颗石头，然而彼时石头只是石头，而非一颗炸弹。

　　当时，地平线意识到智能驾驶的核心并非晶体管的集成密集度，而在于数据的处理量。据余凯今年 7 月在中国汽车蓝皮书论坛的发言：「最重要的是单位成本下，芯片能处理多少个摄像头的多少个像素」。

　　延伸来看，智能汽车的自动驾驶芯片更在于观察得精确、传输得迅速、反应得敏捷，而非瞬时处理数据量是否足够庞大。

　　所以在后摩尔时代，在芯片设计、工艺的硬件层面都接近饱和状态时，地平线从操作系统、编译器等软件层面找出了更多的「增量空间」。

　　地平线把软硬结合的这套模式称为「新摩尔定律」，将FPS作为衡量自动驾驶芯片真实效能的标准。

　　FPS 原指图像概念，应用到自动驾驶领域则代表单位内处理图像的速度，FPS 值越高，自动驾驶性能越高。这背后有一个计算公式，真实 AI 效能（FPS）=理论峰值计算效能x有效利用率xAI 算法效率。

　　以此来看，新摩尔定律并非全然否定摩尔定律，而是将唯算法论，变成了更综合考量纬度，把芯片 SoC、架构以及软件研究都揉进了考验芯片性能的标准，从而加快智能汽车产业升级。

　　新摩尔定律这颗石头如何变成炸弹，必须从产品说起，比如征程 5。

　　征程 5 是地平线最新一代的车规级自动驾驶芯片，从性能上来看，是目前国内为数不多可以与英伟达 Orin X 掰手腕的产品之一。

　　征程 5 单颗芯片算力128Tops，比 Orin X 的 256Tops 还差一倍，这怎么比？

　　就像实际续航之于新能源车，FPS 之于芯片来说就是实际性能。据悉，征程 5 的 FPS 达到了1531。

　　虽然 Orin X 尚未透露 FPS 数据，但根据测试，征程 5 在处理单帧输入的百万像素大图时，是 Xavier 的六倍，是 Orin X 的3.3 倍。

　　其中，专业化架构和软件增量起到了关键作用。英伟达芯片业务主战场并不在于汽车，汽车仅占其芯片业务量一小部分，其底层芯片的核心架构为 Ampere, 主要是商业服务器而生。

　　因此，基于 Ampere 开发的 Orin X 算力很高，但却有大量多余的算力空间并不为自动驾驶服务，产生了算力浪费。而地平线的征程系列芯片则基于为高等级自动驾驶而生的贝叶斯 BPU 计算架构，以专有平台提高数据并行运算的效率。

　　此前，有工程师就对汽车之心提出了公摊面积和得房率的比喻。他认为芯片要考虑实际算力运行的标准。

　　如果说英伟达为首的芯片是公摊面积大，得房面积小，那么像地平线、华为 MDC，这些设有专门开发平台的芯片则公摊面积更小，得房率更高，最终实际算力水平也要更高。

　　此外，软硬结合也使得 FPS 在芯片硬件架构恒定的基础上，有了增量的空间。去年征程 5 芯片 FPS 为1283，到了今年 7 月地平线通过升级软件架构，将 FPS 提升到了 1531。

　　其中就包括对地平线编译器的自动优化。据汽车之心向地平线了解到的信息，通过优化编译器，原来每一秒钟可以处理 9 桢的图像，现在可以提升到每秒钟24 桢，计算资源的利用率从 30% 多提升到85%。

　　也就是说，即使摩尔定律彻底失效，真实算力仍有持续提升的空间。而以新摩尔定律为背景，专业化架构+软硬结合的新规则，似乎正在得到中国智能汽车的认可与接纳。

　　目前，地平线征程 5 已经公开官宣合作了红旗、比亚迪、自游家、上汽 4 家车企。余凯更是表示接下来地平线将保持每个月官宣一家量产定点的速度，推进征程 5 量产进程。「最快 10 月份就会有第一个量产车型」余凯曾公开介绍道。

　　03、芯片厂商的自觉：从自身的开放到行业的开放

　　智能汽车芯片正在迎来一个大洗牌时代。

　　「洗牌」要分两方面来看，一方面，智能汽车芯片市场量级将会变得前所未有得大，据中金公司预计，到 2025 年，高级别自动驾驶渗透率达到65.5%，智能驾驶芯片市场需求近1400 万片。

　　另一方面，牌桌上的玩家正在挪换位置。

　　需要揭示的一个刻板印象是，对芯片行业来说，牌桌上的 Mobileye、英伟达是老玩家，但对于智能汽车行业来说，这些老玩家仍是切入车规级芯片赛道不久的「新手」。

　　所以，这对于中国本土芯片厂商并不会形成先发优势，同时，中国本土芯片厂商由于距离整车企业、产业链、终端消费者更近，更具主场优势。

　　国产玩家的实力同样不容小觑。除了地平线继征程 2、征程 3 之后推出了征程 5，成立于 2016 年的黑芝麻也日趋成熟，今年其大算力自动驾驶计算芯片华山二号 A1000 系列芯片，已经开始与江汽集团合作，开始在思皓品牌量产车型上车。

　　华为 MDC 也凭借着过硬的 ICT 能力，在自动驾驶平台深耕。

　　华为 MDC 的算力同样很能打，其 MDC810 的稠密算力已达400Tops。

　　汽车之心曾做过关于 MDC 的统计，据悉，目前华为 MDC 计算平台已知公开合作车型超过 8 家。

　　如果说地平线的新摩尔定律解决的算力浪费的问题，那么当国产实力玩家凑成一桌时，解决的则是行业生态缺失的问题。

　　汽车之心曾在文章中指出，以地平线为代表的芯片玩家正在以更开放的形态拥抱合作车企。

　　以前或许是 Mobileye 黑盒模式占主导地位，但随着主机厂对软硬件协同需求的增加，汽车芯片行业正在形成「朋友圈式」的生态环境。

　　地平线主导的生态模式就是从自身的开放，走向行业的开放。

　　2021 年地平线提出了以开源为核心的实时操作系统Together OS，支持不同的基础 OS 中间件、功能软件、应用软件。

　　比如征程 5 既可以支持 Linux、也能支持鸿蒙、安卓、阿里 OS 等操作系统。

　　余凯曾透露，地平线和理想 One 合作时，从达成合作到量产只用 7 个月的原因，正是采用了此类模式，中间派驻了一支队伍提供服务。

　　再纵深一些，地平线还对外提供BPU授权模式，开放地平线 BPU 软件支持包、参考设计，以及各种技术支持，以此满足研发能力强的车企对研发创新的追求。

　　从行业开放而言，地平线以「白盒」交付，使主机厂掌握关键技术的网状结构朋友圈模式。

　　在这个模式下，主机厂与 Tier1、Tier2 都在同一个圈层中。地平线在和主机厂合作，提供灵活的自动驾驶解决方案的同时，也加强了和 Tier1 的合作。

　　上个月，地平线和大陆集团合作成立了合资公司大陆芯智驾，Tier1+Tier2 的组局可以看做技术优势+市场资源的再分配。效果自然也非常明显，据汽车之心了解，大陆芯智驾已经拿到了一家国内造车新势力的订单，而这一家很可能是外界颇为期待的小米汽车。

　　讲求开放、共生的系统已经对封闭性的玩家作出排异反应，Mobileye 的市场份额呈缩减态势。

　　这就像当年，微软与英特尔，软硬组合强强联手诞生了「Wintel」联盟，推动 Windows 系统在基于 Intel CUP 的 PC 上运行，吸金能力强悍。当时甚至流传着「卖一台 PC100 元, 英特尔赚 70 元，微软赚 30 元」的说法。

　　紧密合作让 Wintel 在 PC 市场形成垄断格局，但面对平板电脑、智能手机的冲击，Wintel 的封闭性也展现出来，走向溃败。

　　如今芯片产业的开放共生、深度合作，为我们留下了一个设问：如果本着合作、开放的基调，汽车芯片行业形成更多「Wintel」深度组合拳后，是否将会改写后摩尔时代的中国汽车芯片历史？

　　答案是肯定的，后摩尔时代，汽车芯片将会越来越注重软硬结合，在这一层面上主机厂、一级供应商的加入，可能将从用户需求为导向向汽车芯片注入活力。以此来看，地平线已经开了好头。

　　造车的要去火星，做自动驾驶的要登月，而造芯片的正在「攀珠峰」，在中国自动驾驶群雄逐鹿的时代里，取各家之长，再来做高难度的事情，或许能把「难而正确」的事变得「简单而正确」。