作者：钟声（实习）编辑：Mark出品：红色星际（ID：redplanx）头图：芯片图片面对英伟达Orin横扫汽车大算力芯片的凌厉攻势，地平线创始人余凯压力有点大，但是作为芯片行业的挑战者，余凯并不惧怕英伟达。英伟达凭借算力高达254 TOPS的Orin，签单签到手软。从国内的蔚小理、比亚迪、智己，到国外的奔驰、奥迪、沃尔沃、现代，把在智能驾驶上走的靠前的车企能签的都签了。余凯作为地平线的统帅，对于竞争对手在产品、市场上的动向早已知晓，但是看到竞争对手合作的车企“朋友圈”不断扩大时，仍然颇感沉重。英伟达Orin “绞杀式”的竞争，给地平线、高通、Mobileye等自动驾驶芯片企业，造成了空前的压力。所有的CEO都不得不思考一个问题，下一步怎么办？余凯也不得不思考这个问题。从产品上看，征程5和英伟达Orin，从算力上看，征程5是128 TOPS，Orin是254 TOPS；从量产时间上看，Orin在2022年年初就开始交付车企，征程5要在2022年下半年量产，正式上车要在2023年。小算力市场越来越红海，大算力才是未来。有大算力需求的车企都在追捧英伟达Orin ，尤其是车企里面智能化标杆的蔚小理，都选择了Orin ，给英伟达带来了巨大的“破圈效应”。但余凯并不害怕，没有经历过几次厮杀，是不可能成长为伟大公司的，地平线手握中国本土庞大的市场，而且目前中国已经成为了智能化的中心，余凯非常有信心在未来激烈竞争中占有一席之地。
1.征程5的得与失芯片的开发周期长，从立项到量产起码要两三年，芯片的设计规划，要精准的预判未来几年下游车企客户的需求，要分析预判芯片用于什么场景、跑什么算法、什么应用，算力大小需求。尤其是算力大小的预判，能不能跟上车企的需求，决定了产品能不能卖出去，如果发生预判失误，企业会面临灾难性的后果。余凯有着很强的“利他”主义的信念，坚持做AI时代底层赋能者的战略。余凯认为，作为芯片企业应该给客户提供尽可能小的成本更好性能的解决方案。这一理念渗透进地平线产品开发的战略，打造高经济适用性的芯片。余凯对外一直强调，地平线不拼硬件肌肉，更看重的是实实在在的AI性能。何谓“芯片的真实性能”？余凯的说法是，世界上最先进的网络算法在芯片上通过你的架构、通过你的边缘器、通过你的动态运行库，它能不能跑到足够的效率——每秒钟能准确识别多少帧？即针对应用场景的特点，在精度有保障的前提下，芯片对数据的平均处理速度。地平线的黄畅也表示，评估芯片AI性能，本质上应该关注做AI任务的速度和精度，即“多快”和“多准”。如何使芯片算得快和准，成为地平线开发征程5的重要设计理念。因此地平线总结出这样一个公式：真实AI效能=物理算力（即以TOPS表示的峰值算力）*计算资源的有效利用率*AI算法的效率。在实践中，地平线芯片的实际有效算力，平均利用率在80%以上，在一些神经网络算法上甚至能到90%以上。而市面上大部分的芯片列出来都是峰值算力，实际有效算力可能是峰值的几分之一。
（地平线创始人余凯图片）想要做到高利用率，就需要把软件跟硬件的协同做得更好，否则处理器的效率出不来。为了高利用率，地平线在开始做芯片设计的时候，设计理念会充分的去反映算法、软件思维。在征程5的开发策略上，地平线采用了新的第三代BPU的架构——贝叶斯，这种架构的特点是采用大规模的异构的进程计算。面对未来重要场景的关键算法，与处理器的架构设计和芯片的SOC（系统级芯片）实现充分结合到一起，再经过妥协与优化，从而大大降低计算的功耗和延迟，提升了计算效率。基于算的快、高利用率、低功耗的理念，地平线开发出征程5。在算力上，征程5虽然只有英伟达Orin的一半，但其FPS（frames per second，每秒传输帧数）却高达1283，Orin是1001FPS，地平线大幅领先。余凯在发布会上说，这是目前所有公开芯片所能够达到最强的计算性能。“顶级芯片公司一定不能够以多少TOPS 来简单地去讲这个故事，1000T 意味着什么？它不是你的效用、性能、不是用户价值，它是给车企的成本。”余凯不平地表示。而现实，车企却给出了完全相反的答案，算力越大越好！蔚来创始人李斌，喊出“拼马力更要拼算力”的口号。在新发布的车型 ET7 上直接装了4颗英伟达Orin芯片，总算力达到1000 +TOPS。同样搭载四颗Orin芯片的还有威马M7。地平线“亲密”的合作伙伴理想，在新一代车型理想L9上，搭载两颗英伟达Orin X芯片，算力达到500 +TOPS。小鹏G9同样是两颗Orin。基本上车企主流的算力配置，1000 +TOPS是顶配，500 +TOPS是标配。业界曾争议车企堆算力是为了营销的噱头，目前的智能驾驶根本用不到这么大算力，属于浪费。车企们给出的答案是“算力预埋”。路特斯智能驾驶业务负责人李博就算力预留的重要性表示，当下的手机能够满足当下功能需求，但很难满足一定时间之后的功能。可以预见的是，智能驾驶明显还有五年、十年甚至更长时间的发展，考虑到未来的智能驾驶汽车需要持续升级最新的功能，目前需要留足算力空间。随着车企做出买单的选择，关于算力需求大小的争议告一段落。毕竟，对算力最有发言权的是进行买单的车企。堆算力营销的噱头也好，算力预埋的需求也好，车企用真金白银做出了选择。意识到车企的真实需求行为之后的地平线，也跟着推出了“堆算力”的方案，四颗征程5级联成一块单块Matrix 5 ，算力达512 TOPS，还可以使用两块 Matrix 5进行拼接，以达到1024 TOPS的算力。从市场结果来看，对车企算力需求精准的预判，使英伟达成了这波大算力自动驾驶芯片的最大赢家。地平线的征程5虽然经济适用性不错，但是与车企的主流需求出现了偏差。导致这种结果的内中缘由有多种可能，可能是余凯对市场真实需求出现预判失误，也可能是7nm制程工艺技术的原因，甚至是资金的原因。为了应对英伟达的疯狂抢订单，地平线也加快了征程6的开发，征程6的算力将超过512 TOPS，预计2023年推出，比之前的规划整整快了1年。
2.算力“卷王”英伟达谈地平线，就不得不谈英伟达。英伟达和地平线在产品开发策略上分别代表了两种理念：地平线崇尚算力、成本、功耗的均衡；英伟达对算力有着狂热的偏执，算力越大越好，必须是行业标杆，处于领先地位。英伟达对算力领先的执念，源自于黄仁勋对英伟达沦落为“平庸”公司的担忧和焦虑。在黄仁勋的观念中，想成为优秀卓越的公司，必须绝对领先竞争对手，也就是要达到“吊打”、“碾压”对手的水平，如果和对手在伯仲之间，就是“平庸”的公司。
（英伟达CEO黄仁勋图片）所以，英伟达在算力上喜欢“卷”，“卷”完对手之后就“卷”自己。即使在游戏GPU和AI计算上领先对手之后，也不像英特尔一样“挤牙膏”，而是每一代的产品都要比自己上一代再提升几倍的性能。正是这种策略，使英伟达在游戏GPU和AI计算市场上赢得胜利，黄仁勋把这种策略复制到自动驾驶芯片领域。从对芯片的命名，可以看出英伟达对自动驾驶的抱负和野心，“Orin”是亚特兰蒂斯神话第一任国王统治者，黄仁勋想使英伟达成为自动驾驶芯片的绝对王者。英伟达上一代的自动驾驶芯片Xavier，是在2016年9月发布，当时公开信息中自动驾驶芯片算力最高的是 Mobileye 的EyeQ 5，算力达到12 TOPS，英伟达将Xavier的算力规划为20 TOPS，超过EyeQ 5，成为当时的算力第一。等到了2017年，英伟达得知 Mobileye 将推出一个24 TOPS版本的EyeQ 5，算力超过了Xavier，英伟达迅速地调整了Xavier的技术参数，将算力调高到30 TOPS，重新超过EyeQ 5。尽管英伟达的自动驾驶芯片一直追求性能领先，但是在Orin之前，市场状况并不好。从2015年到目前为止，英伟达一共开发了四代自动驾驶芯片，从Tegra X1，Tegra Parker，到Xavier和Orin。前三代的销售状况并不好，Tegra系列主要是特斯拉用在智能驾驶上，更多的是被车企用在座舱上，Xavier首批上车的只有小鹏和丰田。当时大多数车企们智能驾驶算法能力非常弱，更多的采用Mobileye软硬一体的黑盒方案，英伟达的处境非常尴尬。所以，虽然英伟达产品性能强大，但客户数量远不及Mobileye，Mobileye占据市场主导的地位，英伟达更多的是“陪跑打酱油”的市场角色。面对不利的市场形势，黄仁勋并没有气馁，继续向自动驾驶芯片加大投入，除了研发更大算力的芯片，针对车企算法、软件能力弱的现状，研发丰富的算法库、工具链。黄仁勋这么做的主要原因有两点。一是看好自动驾驶未来的市场前景，甚至提出未来整个市场规模能达到3000亿美金，未来英伟达自动驾驶业务营收会超过游戏GPU的营收。二是坚信未来会有更多的车企像特斯拉一样自研算法，提升算法能力，软硬件解耦是大趋势。转折点是2020年，越来越多的车企开始强调自研算法，尤其是中国造车新势力蔚小理。蔚小理们在2020年迎来销量大爆发后，度过了“活下来”的危机，将智能驾驶作为旗下车型的差异化卖点，提出了“全栈自研”的口号。这样激发了传统车企对“软硬件解耦”的强烈需求。有算法自研诉求的车企们对Mobileye的方案，从之前的“拥抱”开始转为不满。随着智能驾驶向高阶的城市领航功能的推进，开始搭载更多数量的传感器，因此催生了对芯片更大算力的需求，达到上百TOPS，市场迎来大算力芯片需求爆发的窗口期。这个窗口期对于自动驾驶芯片企业非常重要，谁能抢下窗口期，谁就能收获最多的车企客户。抢窗口期的关键除了算力性能，就是量产供货时间。英伟达为了抢这个窗口期，黄仁勋亲自拍板，将原定于2023年量产发售的Orin，提前到2022年年初。提前量产成为英伟达抢市场的关键。中国车企蔚小理、威马等搭载城市领航功能的车型都是在2022年上半年发布或者上市。在这个时间点，上百TOPS的大算力芯片只有英伟达、高通实现量产，国内的地平线的征程5要等到2022年下半年才能量产供货，Mobileye算力达176 TOPS的EyeQ Ultra预计2023年底才能供货。一位车企人士告诉红色星际，英伟达能签这么多客户，是因为在这个窗口，车企没有选择。只要在智能驾驶上搭载城市NOA功能，就必须用大算力芯片，能按量按质交货的只有英伟达。在Orin凭借算力优势大获成功，成为全球车企“收割机”之后，英伟达秉着算力领先的策略乘胜追击，发布了下一代算力怪兽Altan，Altan的算力高达1000 TOPS。这是黄仁勋的策略，产品要做到让竞争对手“望而生畏”。毕竟，黄仁勋享受被对手挑战的感觉，而不是去挑战对手。
3. 余凯的战略节奏按照余凯原先的设想，地平线现在应该是进入战略扩张期。余凯曾经把地平线的创业经历分为两个阶段，战略尝试期和战略扩张期。地平线的战略尝试期，又走过了两个阶段，从0到0.1的阶段，和从0.1到1的阶段。地平线从0到0.1，是一个试错、迭代找商业切口的阶段。考验的是创始人基于大的愿景规划的商业 idea 靠不靠谱，能不能落地。这个阶段，地平线走的比较艰难。余凯曾提到，这个阶段不同的公司运气不一样，有的公司可能一开始就从一个现实机会、眼前机会出发，从0到0.1的试错期会走得比较快。对于地平线来说，业务本身基于一个对未来的愿景，在眼前怎么挣钱，客户是谁，都不清楚。经过了5年的试错和迭代才从0走到0.1，中间有很多至暗时刻，像在一个黑暗的隧道里，一直走不到有光的地方。这个阶段对于创业公司来说并没有特别好的战略框架让做，靠的就是熬，把那个时间点给熬到，把业务切口找到，乱中取胜。
（地平线产品图片）伴随着征程2正式发布和量产，地平线走过了从0到0.1的阶段。余凯曾说到，当征程2有了第一个客户，有前装量产了，然后开始发现这个商业设计并不是一个偶然的生意，是有章可循的，然后有第二个、第三个客户，市场的需求清晰、普遍，被验证了，这时候地平线就走到了从0.1到1的过程。对于创业公司来说，从大海里漂流到成功洗脚上岸了。地平线在2020年、2021年这两年，随着征程2、征程3的成功前装量产，出货规模过百万片，走过了从0.1到1的阶段。随着征程5的发布，按余凯的设想，地平线来到了从1到10的阶段，战略扩张期。地平线的产品组合足够丰富，征程系列中，征程 2、征程 3 对标 L1—L2，征程 5 是专门针对高级别自动驾驶打造的 AI 芯片，补齐了地平线 L2-L4 的全场景整车智能解决方案。从外部市场来看，智能驾驶进入到一个重要窗口爆发期。越来越多车企转型智能化，芯片市场规模以每年45%的速度增长。另外，车企普遍在推高阶辅助驾驶功能，产生了对大算力芯片的刚性需求。地平线作为全球少数几家能量产大算力芯片的公司，拿到了分享这波市场红利的门票。从内部来看，地平线摸索出清晰的战略模式，组织团队对于大的战略也有共识，团队可以在一个战略框架下面不断去迭代共识并高效执行。余凯认为接下来3-5年是地平线的战略扩张期，要打造效率，去找到整个商业机器里面的杠杆、飞轮和关键点，能够以更高的效率，更快的速度扩张。然而现实与设想往往出现偏差，征程5的客户拓展并不如预期，远不如英伟达 Orin 火爆。在余凯原本的战略规划中，对征程5抱有非常高的期望，是地平线迄今为止最重要的产品，当作战略扩张的重要引爆点。如何找到快速扩张的关键点，支撑地平线从1走到10，成为余凯思考的重要课题。
4. 地平线越来越重的“赋能”地平线开始跨界推出了越来越多的 Tier 1 产品和业务。推出了包括 Mono 前视辅助驾驶、Pilot 领航辅助驾驶以及 Halo 座舱智能交互在内的三种解决方案。地平线的三种解决方案都是面向量产的，Mono是面向L2的ADAS量产方案，目前已搭载在长安UNI-V车型上，Pilot 3是面向L2+的高速NOA方案，据地平线介绍今年将在4款车型上量产，Halo 座舱方案达成50个量产车型的合作（包含预研、定点、量产）。一般自动驾驶芯片企业会基于自己的芯片推出软硬件一体的方案，但是这种方案更多的是“样板间”的性质，是给下游的车企、Tier 1做模范、参考的。自动驾驶芯片企业的方案和车企、Tier 1的方案之间的关系，就像地产商的“样板间”和装修队的施工方案一样。地平线把“样板间”拿出来推向市场，是要从芯片企业转型为Tier 1吗？答案当然是否定的，目的还是为了卖芯片。余凯对外一直在强调，地平线是一家定位 Tier2 的芯片厂商。做出这三套方案，更多的目的也是希望向车企表现基于地平线的芯片平台可以实现这些功能。余凯认识到，自动驾驶芯片市场越来越激烈的竞争，想赢得市场，仅靠造芯片是不行的，必须推软硬结合的开放式解决方案。当车企认同地平线的解决方案的时候，自然就会采用地平线的芯片。想使车企认同地平线解决方案，解决方案就必须具有满足车企需求的差异化特点。地平线给出的特点是性价比，智能驾驶解决方案成本可以做到市面上的方案成本的一半。基于芯片征程2的Mono方案，相比主流的硬件配置一颗摄像头和一颗毫米波雷达，采用单目摄像头来实现前视功能，虽然在极端天气和场景下，会出现感知的问题，但是结构更加简单，成本更低，适用对成本敏感的中低端车型。基于征程3的Pilot方案，地平线的NOA域控方案支持被动散热。不同于主流的液冷式散热，地平线通过搭载一块散热片冷却热量，被动式散热的成本，远低于液冷散热，也更利于燃油车搭载。Mono和Pilot分别是基于征程2和征程3，面向L2和L2+智能驾驶场景的，是小算力芯片解决方案。针对上百TOPS的大算力芯片，地平线基于征程5推出了SuperDrive方案，支持传感器数量达到47个，能够满足高速、城区、泊车以及智能人机交互等全场景整车智能需求。从征程5的签约客户类型来看，比亚迪、一汽红旗和自游家，分别是急需智能化转型的传统自主品牌和第二梯队新势力。这类车企的智能化能力弱于蔚小理，更需要软硬结合的解决方案。地平线既可以提供芯片，也可以提供算法，帮助客户实现智能驾驶量产。从上述的地平线一系列战略动作，可以看出余凯面对市场激烈竞争的破局办法。避开英伟达Orin的锋芒，选择智能化处于二线水平的车企去“赋能”，这就是余凯提出的“全维利他”的策略。地平线的“全维利他”开放策略，不仅包含基于征程芯片的智能驾驶解决方案，还有开源的操作系统TogetherOS，芯片架构IP 的授权。地平线这种“全维利他”的策略也面临一系列的问题。第一，“赋能”的服务对应着高昂的成本。无论是帮助车企做芯片上车的适配，还是做算法的量产落地，都意味着要派驻大量的工程师和车企协作。据说地平线为理想ONE做征程3的适配，派驻工程师规模达数百人，人力成本不菲。如果后续合作的车企增多，需要一个庞大的做适配的工程师队伍。这也是为什么地平线员工规模每年激增的原因，2021年一千多的员工规模，到了2022年接近两千人。高昂的人力成本，对于资金主要依靠融资的地平线，是个不小的压力。第二，“赋能”的服务能不能获得车企的认可，尚存疑问。向车企提供智能驾驶解决方案的不止地平线这样的芯片企业，还有众多做ADAS的Tier1们。这些Tier1能够提供基础的ADAS解决方案、以及高阶的NOA方案。面向车企客户，地平线和Tier1们的竞争，更像是做样板间的地产商与做施工的装修队之间的竞争。第三，和Tier1们的“竞合”关系存在利益冲突。地平线向Tier1们销售芯片，是合作关系。拓展车企客户时，是竞争关系。如果发生和自己的Tier1客户争夺同一家车企的状况时，地平线该如何平衡利益呢？面对市场新的需求变化，以及市场竞争格局的变化，余凯想到了破局的办法。但是如何平衡成本、收益，是余凯的下一个课题。谁没有青春年少的时候，对于芯片这样一个资金门槛高，周期要求长的高科技行业，7年的地平线还很年轻，也有无限可能。-END-
