2017年3月，英特尔以153亿美元收购以色列自动驾驶芯片公司Mobileye，时任英特尔CEO科再奇对这笔收购寄予厚望，称之“自动驾驶汽车大脑和眼睛的连系”。Mobileye首创人Amnon Shashua则信托，背靠英特尔，一家以色列公司将更有能力改变整个天下。路透社在报道的题目中称，收购“震撼了自动驾驶行业”。

五年后，在自动驾驶竞争如火如荼之际，英特尔今年3月适时放声，拆分Mobileye自力上市正在举行。虽然听说市场给了500亿美元的估值，但关于Mobileye的谈论并不怎么给体面，有声音称之为“高位套现”。

英特尔与Mobileye想象中的“强强团结，捍卫王座”事态并未泛起。

收购发生时，Mobileye是自动驾驶芯片当之无愧的一号位。以色列希伯来大学的盘算机科学院长Shashua，将他掌握的盘算机视觉软件算法固化到芯片当中，封装了一套辅助驾驶方案，以较低的成本和开发资源，辅助车企实现了辅助驾驶功效上车。当行业目的从辅助驾驶迈向自动驾驶，Mobileye荣升自动驾驶芯片龙头。

巅峰之时，Mobileye的市场占有率跨越70%，汽车行业称之“流水的主机厂，铁打的Mobileye”。

近年，英特尔和Mobileye的竞争对手相继走向台前，不仅有同样起源美国的芯片企业英伟达、高通，也有在大洋彼岸承压崛起的新生气力华为、地平线、黑芝麻。并起的群雄以差异方式袭击着Mobileye的职位，有的以产物性能见长，有的以热情服务揽客。

不停有车企从Mobileye的阵营中“潜逃”。去年，Mobileye的种子客户、与其互助十五年之久的宝马也选择“出逃”。

自动驾驶芯片龙头正在遭逢一场“巅峰危局”：旧时的统治职位为Mobileye带来了现在的高估值，但面向未来它的职位却在不停瓦解。

合久必分并不组成Mobileye境遇的充实注释，现在一切的伏笔，早在2016年甚至更早的年月里就被埋下。

01

反封装：打开自动驾驶芯片的黑箱

2016年4月，一辆特斯拉Model S在美国撞上了一辆横亘在蹊径中央的卡车，驾驶员就地身亡。这辆特斯拉那时开启了辅助驾驶功效Autopilot，尔后者感知系统焦点中的焦点，是一枚Mobileye的EyeQ3芯片。

Shashua事故后公然指责特斯拉过于激进，“挑战平安极限”，“将损害公司利益甚至贻害行业”。思量到汽车行业供应商不说车企客户坏话的行规，Shashua的亮相反映了一个事实：双方积怨已深。

现实上，Shashua怒怼特斯拉不仅是由于闹出了性命，还由于特斯拉早就在谋划着一场倒戈：自己掌握自动驾驶的焦点科技，准备时机成熟时踢开Mobileye。Mobileye曾以涨价威胁特斯拉，但马斯克早已想明了，“我们的决裂不能阻止[1]”。

2016年马斯克为特斯拉制订了雄伟蓝图2.0，其中有一个要害KPI，“开发出比人类手动驾驶平安10倍的自动驾驶手艺”。问题随之露出：跨越式生长的需求下，Mobileye所善于的适用于汽车产业传统的封装模式逐渐失灵。

在很长一段时间里，封装是汽车行业的基本组织方式。Tier-2、Tier-1、车企结成金字塔式的产业链，车企在顶端认真产物的功效界说和手艺集成，Tier-2与Tier-1则将他们掌握的手艺打包，封装成一个车企只需少量开发、测试、验证即可拿来就用的模块。

在一个高度分工、四处封装的汽车产业中，车企对手艺的掌握往往集中在他们以为最要害的部门：如发念头、变速箱、底盘（现实上，传统汽车三大件也有数不清的、车企可以拿来即用的封装方案），大量的研发事情现实上下放到了供应商手中。

这种极致的分工带来了效率的优化，成本的降低以及产量的增添，再借全球化的东风，全球汽车的销量从2000年的5800万辆增进到2016年的近9500万辆。同样，借Mobileye封装好的EyeQ芯片，汽车行业实现了辅助驾驶的开端普及。

然而，封装并非没有价值。

供应商“出于美意”为下游客户提供了一个封装好的解决方案，意味着车企面临的经常是一个知其然而不知其以是然的黑箱，只能挪用无法参透，进而失去对底层手艺的控制。

供应商不仅经常成为新手艺的策源地，同时也还会是天花板。

Mobileye的EyeQ3，已经是特斯拉那时能找到的最先进、可靠的芯片，但自动驾驶的需求远远跨越它的能力上限。而且，为了守护自己的知识产权和商业模式，Mobileye“婉拒”了特斯拉在其芯片和算法上自行开发自动驾驶手艺的请求。

云云一个伟大的、拦住去路的黑箱，彻底惹恼了尊崇第一性原理的马斯克。2016年，马斯克确立了特斯拉的机械视觉团队，重新最先研发感知算法；又从AMD挖来了“硅仙人”吉姆·凯勒，自研芯片，兵分两路突破自动驾驶的瓶颈[1]。

特斯拉的做法，在随后几年里如涟漪一样平常相继辐射了造车新势力、自主车企、外资车企。回过头看，2016年4月这场致命车祸，实则是一股车企自动驾驶反封装浪潮的导火索。

不外，那时规模袖珍的特斯拉给出的订单极为有限，Mobileye也完全不以为“自己多做、客户少做”的模式有何不妥，事实不是每家车企都是特斯拉，都有自研自动驾驶芯片和算法的实力和气概气派。

业绩似乎也证实晰这一点：2016-2020年，Mobileye的芯片年出货量从600万片翻了三倍多增进到1930万片。

然而，以色列人Shashua也许没有听过一句东方俗语：星星之火，可以燎原。

02

软硬解耦：从自力王国到开放平台

2021年1月，上汽旗下高端品牌智己新车刚刚亮相，就在PPT上写出了主要的自动驾驶芯片互助同伴，英伟达。不那么为人们所知的是，上汽本是Mobileye在中国的重点互助同伴，2016年就推出了搭载EyeQ的车型，2020年双方还在探讨增强自动驾驶互助。

才1年时间上汽为何就移情别恋？按行业盛行的说法，与Mobileye的连系“没有灵魂”。

车企并不是纯粹的组装厂，只是会有选择地将主要研发资源投入到“灵魂领域”，而车企的灵魂在“从硬变软”。将汽车硬件做到极致的民众CEO迪斯在2019年公然宣称，汽车未来90%的创新在软件[2]。

若是说燃油车时代车企的灵魂是发念头、变速箱、底盘的制造/调教履历，那么对三电系统、自动驾驶、智能座舱的软件算法的掌握，就是智能电动汽车车企的灵魂。

事实确实云云：一辆车的自动驾驶能力主要由作为硬件的芯片和作为软件的算法决议。芯片迭代慢、壁垒高，车企自研意愿小；软件算法迭代快、消费者能直接感知，车企为了差异化竞争力普遍将研发重心投向软件。

为了捍卫新的灵魂，已往五年中，从小鹏、蔚来、理想这样的造车新势力，到上汽这样的传统车企，继而到历史更悠久的宝马、奥迪，一支支自动驾驶软件的算法团队被组建起来。这些团队与特斯拉一样，都否决封装，只不外他们的诉求不是自研一切，而是软硬解耦。

打个譬喻，原来主流的自动驾驶芯片是硬件与软件算法高度协同，更像是一个排他的，一旦上车车企就无权过问的自力王国；而软硬解耦的芯片，就必须是一个硬件通用化、软件支持下游二次开发的编程平台。

然而，Mobileye赖以成名的优势正是“软硬件一体”，其开发生态以封锁著称，车企想用自研的自动驾驶感知算法去替换既有算法，一方面在手艺上并不容易，另一方面也会遭到Mobileye的阻碍。

2019年，搭载了Mobileye EyeQ4芯片的理想One上市，EyeQ4成了车上的一块“飞地”，其采集到的数据并不分享给理想。无奈的理想在车上自行安装一枚数据采集摄像头。同样使用EyeQ4芯片的蔚来ES6、EC6等车型，在开发NIO Pilot领航辅助时，则由于Mobileye的芯片不支持车企自行修改算法，不得不将自研的算法写进另一枚芯片中，系统运行更庞大也更低效。

三年之前的EyeQ4照样蔚来彰显产物力的小甜甜

“天下苦Mobileye久矣”。Mobileye的竞争对手纷纷揭竿而起 ，除了传统的汽车半导体供应商瑞萨、德仪，另有设计GPU的英伟达、做手机SoC的高通，海内的创业公司地平线、黑芝麻亦相继崛起。

他们的自动驾驶芯片算法积累、量产履历虽然不如Mobileye深挚，但高度尊重了车企软硬解耦的需求——不仅不限制车企自行开发自动驾驶软件算法，而且还全力打造工具链，尽可能地为车企开发、移植、更新算法提供便利。

英伟达依赖CUDA开发平台确立起来的AI开发者生态，使车企在其芯片上应用人工智能手艺难度大减，因而从Mobileye手中抢过蔚来、上汽、沃尔沃等新车自动驾驶盘算平台的订单。地平线则在2021年获得新款理想One和更多本土车企的青睐，靠的是开放天真的商业模式，以及海内创业公司快速响应、贴身服务的本土优势。

这种“贴身”经常是物理意义上的——理想汽车自动驾驶研发的高层透露过一个新闻，由于理想要快速切换方案，时间紧义务重，地平线的工程师与理想的开发职员一起熬了不少通宵。相比之下，Mobileye在海内只有一个销售团队。

而且最近进化到知识产权上：不久前，地平线宣布开放其自动驾驶芯片的IP，辅助车企自研芯片。狠起来连自己的命都革。

已往数年，只管Mobileye的芯片出货量依赖累积的订单仍在增进，但却一直处在客户流失的历程中。待Mobileye意识到自己从车企的小甜甜酿成牛夫人，量产支持软硬解耦的EyeQ5芯片，时间已经来到2021年。

而它要补的课，也远不止软硬解耦一项。

03

算力夺权：高T（ops）即正义

在Mobileye被车企倒戈的历程中，做显卡身世的英伟达从其手中抢到了最多的客户，包罗但不限于蔚来、理想、威马、上汽等。英伟达能够不停抢单，一方面得益于其完善的开发生态，更主要的缘故原由是：在自动驾驶感知手艺转向AI的年月，英伟达率先展示了算力霸权。

2016年以来，汽车自动驾驶感知算法履历了一次全行业变化：早年盛行的是传统机械视觉算法，算法基于人工设定的规则，更像是一个专家举行逻辑推演；现在的主流则是深度学习算法，使用多层的神经网络抽取图像特征举行识别，依赖大数据量的并行盘算，形式上类似于将一道难题剖析为100个简朴问题，找100个小学生演算，简朴粗暴但有用。

Mobileye一直以来的强项是传统机械视觉算法，并对此自主设计了芯片架构，走的是高效能比的蹊径，对堆算力并不十分看重；而英伟达原本的游戏显卡最主要的就是并行盘算能力，与深度学习算法的需求不约而同。

2018年，英伟达为自动驾驶推出的芯片Paker算力尚且只有1Tops（tera operations，每秒1千亿次运算），而2022年将搭载在蔚来ET7上的Orin，算力暴涨25000%，突破250T。相比之下，Mobileye去年上车的EyeQ5不到25T，一片顶十片。

两者选择的蹊径在现实应用中并没有10倍差距，但问题在于，犹如智能手机早年盛行的跑分一样，算力成为了消费者权衡一辆智能汽车自动驾驶能力最直观的数据，“算力越大越牛”的感性熟悉，让车企从拼马力的时代进入了拼算力的时代。

另一边，行业对自动驾驶事实需要若干算力也并无统一认知，而智能电动汽车上的自动驾驶功效又要不停升级更新，为了阻止“量产即落伍”的尴尬事态，车企普遍接纳“硬件预埋、软件跟上”的战略。

好比蔚来ET7直接一步到位，设置了1000T 算力，需要4枚Orin芯片在一块重大的板卡上配合事情。而若是换成EyeQ5，可能需要的就是一个能塞满后备箱的机柜了，同时系统变得过于庞大，可靠性会经受伟大的挑战。

在这种面向未来的军备竞赛中，芯片算力越高则潜力越大。纵然这在理论上并不是最优选择，但行业已经进入了一场算力内卷，算力即正义，高算力才气兜底。

Mobileye曾经对此嗤之以鼻，并将EyeQ的芯片盘算效率与英伟达芯片举行公然对比，宣布能效吊打英伟达，但最终，Mobileye在算力竞赛下不得不低头，2022年头宣布了EyeQ Ultra，算力176T，仍被压了一头[3]。

更主要的是，这款芯片2-3年后才气量产上车，而英伟达的Orin今年就将量产上车，Mobileye面向高品级自动驾驶的高算力芯片进度落伍。而在此之前两个月，高通已经用高算力自动驾驶芯片平台，从Mobileye手中抢走了最大客户宝马。

04

尾声

在谁人埋下自动驾驶芯片转向伏笔的2016年后，汽车行业履历了亘古未有的动荡，手艺的翻篇、终端市场的兴替已经见证了一批供应链巨头的浮浮沉沉。近两年，缺芯、锂疯、甚至战争，让企业要思量的远不仅仅是手艺的风向和消费者的偏好。

在一个黑天鹅事宜频发，供应链不知什么时刻就会遭到重创的天下里，车企评判供应商的尺度也发生了改变，更开放透明的水平或者更低卡脖子的风险，取代了成本和由耐久互助确立的默契。

Chaos is a ladder，有人借机向上攀缘，就有人因势滑落王座。