警惕“黑洞效应”？汽车芯片的“扩张”和主机厂的“枷锁”

　　经济学中的黑洞效应，是指企业的一种自我强化效应，像一个黑洞一样产生非常强的吞噬和自我复制能力，把它势力所及的大量资源吸引过去，而这些资源使得企业更加强大。

　　随着芯片短缺潮的持续，汽车制造商通过“端到端”的方式解决未来供应链安全问题变得更加紧迫。实际上，从去年开始，一些主机厂已经开始与芯片厂，甚至是上游的晶圆代工厂进行直接对接。

　　而供应链透明度的提升，也意味着无论是芯片厂商还是主机厂，都对后续的量产级方案有更多的“介入”空间。从完整计算及域控制器参考设计平台，到配套软件、功能安全测试验证等环节，这些过去大多数是通过一级供应商来完成的工作。

　　首先是，多（芯片）平台的适配、统一的算法和应用开发框架，甚至是灵活自定义的应用开发流程；其次，部分芯片厂商更是直接提供“开箱即用”的交钥匙软硬件整体解决方案。

　　就在近日，继奔驰之后，英伟达又与捷豹路虎达成战略合作协议，基于系统级芯片（比如，DRIVE Orin）在NVIDIA DRIVE™ 软件定义平台打造全方位的智能驾驶及座舱的全栈解决方案，以及车辆全生命周期内提供最新的功能和服务。

　　重构汽车硬件及应用软件开发体系，也被汽车芯片厂商视为未来市场竞争的焦点。功能安全、嵌入式低功耗、算法优化等等环节都与芯片紧密相关。

　　在当下变革周期，芯片厂商的确掌握主动权。尤其是对于汽车智能化底层能力的布局，具备天然的先天优势。

　　比如，英伟达推出的NVIDIA DRIVE™ 开源软件堆栈，可以帮助开发者高效构建和部署各种应用程序，包括感知、定位和映射、计划和控制、驾驶员监控和自然语言处理。

　　此外，英伟达还提供了相应的模块化配置，包括用于传感器输入处理的NvMedia、用于实现高效并行计算的NVIDIA CUDA® 库、用于实时AI推理的NVIDIA TensorRT™，以及可访问硬件引擎的其他开发者工具和模块。

　　而地平线推出的天工开物™，则是基于自研AI芯片打造的AI全生命周期开发平台，包括模型仓库、AI芯片工具链和AI应用开发中间件三大功能模块，为芯片合作伙伴提供丰富的算法资源、灵活高效的开发工具和简单易用的开发框架。

　　“在产品定义阶段就采用联合开发的模式，”两年前，地平线与广汽研究院签署战略合作协议，联合发布广汽版征程3。但，地平线不是采用传统的“针对每个主机厂做差异化”的模式，而是赋能主机厂完成自身的差异化。

　　比如，针对主机厂的深度学习网络进行深度软硬件联合优化（包括类似定制版的编译器），并针对量产车型的功能开发需求进行功能模块调优，从而最大化优化芯片性能和成本。

　　此外，地平线的工具平台还提供从数据采集标注、模型训练优化、仿真评测，到模型OTA部署，端到端的数据迭代闭环。所有这些的目标，就是帮助不同客户快速构建场景应用。

　　“我们需要进一步简化客户的硬件设计工作，减少功能安全验证要求，并降低应用程序的功耗。”瑞萨电子数字产品营销事业部副总裁吉田直树表示。

　　去年，瑞萨电子也宣布推出R-Car软件开发工具包（SDK），作为一款采用单个软件包的完整软件平台，能够更快、更轻松地为乘用车、商用车和越野车中使用的智能摄像头与自动驾驶应用进行软件开发及验证。

　　就在近日，瑞萨电子宣布与AVL（汽车行业开发、仿真和测试方案供应商）达成合作，为符合ISO 26262汽车功能安全标准的电子控制单元（包括越来越多的域控制器）开发提供客户支持。

　　在传统的供应链体系中，芯片厂商只需要负责芯片级的功能安全，Tier1则通过自身能力或者外部供应商来实现系统级的功能安全。如今，客户尤其是汽车制造商可以直接从瑞萨获得完整组件级的功能安全支持，从而缩短ECU及域控制器（如果全部采用瑞萨的不同芯片）的开发时间。

　　在AVL功能安全和网络安全主管Dirk Geyer看来，“随着ADAS/AD的普及，需要支持功能安全的ECU的数量只会增加。AVL可以为各种级别的安全提供硬件和软件支持，包括定制的FMEDA和特定产品的故障率分析等。”

　　这些企业的布局，初衷也很简单：帮助客户降本。而早在几年前，Arm就牵头成立了自动驾驶车辆计算联盟，首批成员企业包括通用汽车、英伟达、电装、丰田、博世、大陆集团和恩智浦等数家产业链上下游玩家。

　　在Arm汽车与嵌入式产品高级副总裁Dipti Vachani看来，通过横纵向协作，我们可以开始解决一些行业关键共性问题。原因是，过去的传统平台开发方式，成本太高。

　　比如，自动驾驶是一个软件/硬件的组合。软件驱动着硬件需要做的事情，从软件开发中我们知道，如果可以优化这些指令，我们将得到更低的功耗和成本。特斯拉就是一个典型案例。

　　去年，Arm还与大众集团旗下软件子公司Cariad、丰田旗下软件子公司Woven Planet等企业合作，发布了新的软件架构和参考实现，嵌入式边缘可扩展开放架构（SOAFEE）以及两个新的参考硬件平台。

　　如果站在“后缺芯时代”来看，汽车制造商需要更多的芯片，需要更好的芯片。这背后，不仅仅是短缺的后遗症，而是汽车行业的供应链关系、业务开拓模式，正在发生剧变。

　　比如，汽车制造商开始绕过传统Tier1，直接与芯片厂商进行战略合作，一方面是为了建立未来的稳定供应链关系；另一方面，是希望深化合作，从需求出发，进行芯片的定制开发，满足整车电子架构不断升级背景下的软硬件高效协同。

　　这其中，非常关键的变化是，车辆的电子架构正在改变，产品需求也从基于规则的算法转变为基于人工智能、数据迭代的算法演进。

　　比如，大众在几年前提出大幅提升软件自研的比重，但同时，该公司今年还宣布与博世在软件开发层面达成深度合作。原因是，软件人才的稀缺和开发进度的压力。

　　一方面，大众在着手培养人才。比如，Faculty 73软件学院是大众集团斥资数十亿欧元进军软件赛道的关键一环，并计划到2024年培训约600名IT专家，其中大部分是希望内部转岗的员工，其中很大一部分来自装配生产线。

　　而软件的最大依附，来自芯片。原因是硬件技术的进步，才是软件迭代开发的基石。“为了弥补硬件的局限性，您的软件需要变得更好。但，再聪明的软件也无法在旧硬件上正常发挥。”这是特斯拉CEO马斯克的逻辑。

　　“为了应对未来智能汽车的高要求下达到最佳性能，软件和硬件必须同时兼顾。”大众集团CEO迪斯表示，我们未来将负责设计芯片，然后将生产外包给现有的供应商，就像特斯拉将芯片生产外包给三星、台积电这些晶圆代工厂一样。

　　以高通为例，一方面还在不断的充实自己的软件生态，比如，支持法雷奥最新一代Park4U（跨级泊车方案），与Seeing Machines合作提供嵌入式DMS方案；同时，通过收购Veoneer的软件资产，扩展全栈式解决方案。

　　高通表示，Snapdragon Ride平台不仅包括硬件，还将为芯片提供“安全中间件、操作系统和驱动程序”。此外，高通还将提供定位、感知和行为预测软件，这是任何自动驾驶系统的三个关键部分。

　　“对于一部分汽车制造商来说，如果软件开发能力较弱，并且第三方传统Tier1供应商开发成本过高，我们可以直接提供完整的ADAS交钥匙方案。”高通公司发言人表示。

　　一些行业人士认为，芯片公司不太会成为线，但汽车供应链关系的扁平化，意味着芯片公司有机会扩大自己的业务边界。“实际上，这就是一个价值链重新分配的过程。”

　　这意味着，过去单打独斗的竞争模式正在被逐步打破。不管是瑞萨和AVL的合作给客户提供“一站式”解决方案，还是通过收购来补齐能力，都是行业参与者重新思考在未来新供应链中的角色。

　　当然，另一种声音则是车企需要尽快将软件和硬件解耦，以防止未来再次出现芯片供应短缺。比如，与不同硬件“适配”更高灵活度的可重用软件，从而实现快速的即插即用。

　　而不管是博世、采埃孚、大陆集团还是类似东软睿驰、映驰科技这样的软件平台方案商，都把目光瞄准了中间件赛道，控制着由ECU、域控制器和中央计算单元执行的基本任务。

　　去年底，博世开始整合旗下ETAS基础软件业务（这是一家过去相对独立运营的子公司），重点瞄准基础软件、中间件、云服务和通用应用的开发工具，从而增强整体软件业务的丰富度。

　　对于博世来说，ETAS的基础软件、中间件及工具平台的另一个重要性则是为后续与其他供应商（车企指定的硬件或者软件）进行开发协同。“兼容更多第三方应用软件代码，这是帮助车企实现多赢的最佳策略。”

　　在高工智能汽车研究院看来，未来几年时间，围绕芯片、软件的供应链关系重构还需要很多考验，“大家都在尝试变革，但谁也不知道未来会走向何方。”但明确的是，车企有自己的一本内部账，供应商要做的就是如何帮助车企“降本增效”。