造车走向“新战场”:资本的“确定性”和造芯的“不确定性”

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文丨谈擎说 AI

据天眼查 APP,9 月 22 日,专注于视觉感知技术与自主 IP 的 AI 芯片开发企业黑芝麻智能(以下简称 " 黑芝麻 ")完成了数亿美元的 C 轮融资,本次融资由小米长江产业基金领投,闻泰科技、武岳峰资本、FutureX Capital 天际资本、元禾璞华、联想创投等跟投。

在 7 月 30 日黑芝麻的战略融资中,小米长江产业基金的身影就已经出现,值得注意的是,这是小米宣布造车以来,在自动驾驶芯片赛道的首次投资动作。

在 C 轮融资过后,黑芝麻的估值已经接近 20 亿美元,而赛道内的热度,并非聚集在了一家身上。专注智能化的半导体企业芯驰科技在今年 6 月和 7 月相继完成了 A+ 轮和近 10 亿人民币的 B 轮融资,据相关消息,宁德时代也通过晨道资本持续重仓加注。从 2020 年末到 2021 年 6 月,短短半年时间,汽车智能芯片创业公司地平线就完成了 7 次 C 轮融资,估值高达 50 亿美元。

" 一轮融 7 次,还能这么玩?",有网友如此感慨。不难发现,新造车的关注度已经被汽车芯片抢去了些许风头,不仅是正在发生的 " 芯片荒 ",黑芝麻、地平线、芯驰科技等一众汽车智能芯片独角兽也开始相继走到聚光灯下,引得无数资本尽跟投,而这究竟是一门什么样的生意?

资本盯上了新造车 " 缺芯 "?

自动驾驶芯片目前最大的确定性,在于资本市场的认可。新能源汽车对传统内燃机汽车颠覆的必然性,催生了车规级芯片更多元、复杂的需求,这是资本市场认可自动驾驶芯片赛道的一个基本前提。

与此同时,这也为未来的行业发展埋下了伏笔:汽车芯片需求的第二增长曲线已经出现,赛道迅速升温,诸如自动驾驶芯片的汽车芯片细分领域,为曾经的行业格局将带来了新的洗牌机遇。

汽车芯片的浪潮已经涌来,各路玩家们的问题早已不是造不造,而是造什么、怎么造。想要踏浪前行,不禁让人想到了当下行业内存在的一个不容忽视的机遇,即汽车芯片短缺的现状。资本真的盯上了新造车 " 缺芯 " 吗?在分析缺口下的机遇与挑战之前,我们需要先理清汽车芯片的实际情况。

首先,芯片是半导体元件产品的统称,当前的汽车芯片主要分为三大类:微控制器 MCU(Microcontroller Unit)、功率半导体、传感器。三类芯片为汽车正常运动、娱乐交互、安全保障、辅助驾驶等一系列基础与上层需求提供最底层的支持。

目前汽车芯片赛道马太效应明显,恩智浦、英飞凌、瑞萨电子、意法半导体、德州仪器、博世、安森美等主要厂商占据了全球超 60% 的汽车芯片市场。

随着自动驾驶逐渐成为一众车企的发力方向,自动驾驶芯片适时出现,虽然在技术层面自动驾驶芯片代表着当前汽车芯片的最前沿的科技与工艺,但是从本质上分类仍属于 MCU,囊括了激光雷达、ADAS、COMS 图像传感器等一系列产品。

值得一提的是,近年来出现的汽车 " 芯片荒 " 问题,主要芯片缺口依然是常规的汽车芯片,自动驾驶芯片并未受到冲击。原因主要在于:需求供给矛盾小。自动驾驶技术仍在商业化的初生期,目前市面上只有部分中高端车型搭载了辅助驾驶技术,市场规模注定了自动驾驶芯片需求较小。

由此看来,资本纷纷下注的自动驾驶芯片赛道并无 " 芯片荒 " 问题,这也就预示着初创企业想要围绕车企 " 缺芯 " 现状布局,可能会是一件 " 凶多吉少 " 的事情。事实上,在自动驾驶芯片上发力的黑芝麻、地平线、芯驰科技等初创玩家也都没有把精力放在一般车规级芯片上。

从行业角度出发,做一般车规级芯片,如今主流玩家壁垒坚固,汽车不同于 3C 类电子消费产品,安全方面的刚性需求给芯片研发与制造提出了更高的标准。据业内人士透露,汽车芯片的开发周期往往是五年起步,更不用提期间所需要的巨大财力人力。

对于初创型玩家而言,即便在充足的资金储备下用五年的时间让成果落地,一方面,芯片短缺的问题可能早已解决;另一方面,从通用性、安全性等角度出发,业已跑通多年的行业格局里,整车厂为何愿意在芯片供应正常的情况下,花费未知的试错成本去选择一家全新的汽车芯片企业合作?

反应到资本层面,就像新手村玩家入局直接单挑 Boss,虽然资本需要想象力,但汽车芯片初创企业直接针锋相对 " 硬刚 " 英飞凌、恩智浦,这件事所需要的想象力未免太过 " 离谱 "。

因此,资本纷纷涌入汽车芯片赛道,真正看中的并非芯片缺口造成的需求难满,而是在押注一股也许能够撼动赛道的 " 不确定性 " 力量。

ToB 的 " 确定性 " 与造芯的 " 不确定性 "

B 端生意的底层逻辑与 C 端生意相差甚大,汽车芯片赛道很好地体现出了主营 ToB 业务行业的特点:即 ToB 往往是一门慢生意,需要很多的积累,技术、产品、商务、市场,包括对客户的理解等等。换言之,头部玩家跑马圈地以后,其他公司可能更没有机会。

汽车芯片赛道同样拥有鲜明的链式效应,即某芯片供应商在特定领域的芯片一旦与某车企建立合作,便会迅速在同系车企中扩张。就比如成立于德国的英飞凌,与德系车企有着深度绑定,而瑞萨则与日系车企有着更多且稳定的合作。

而且这样的上下游 " 链 " 一旦形成,往往很难斩断重建。为了抢占新市场,主流玩家的打法往往倾向于通过收购来降低重建 " 链 " 的成本。就比如恩智浦为了巩固强化在汽车半导体领域的地位,曾在 2015 年收购了飞思卡尔,使其一度成为汽车芯片 MCU 领域的领导者;英飞凌也同样,在 2020 年通过收购赛普拉斯,成为当之无愧的全球第一车规级芯片供应商。

因此,新玩家想要在赛道中分得一杯羹,构建 " 链 " 的难度很大,但倘若能够巧妙地避其锋芒,从新视角切入,也许会是一个更好的方式。当前的汽车芯片赛道无异于两个风口:汽车芯片的缺口、自动驾驶的未来,这也是为何资本广泛看中的是后者。

如今的很多车规级芯片初创玩家,诸如黑芝麻、地平线、芯驰科技等都是瞄准了做自动驾驶芯片,原因就在于这是一件颇有想象力又不会过分 " 离谱 " 的事情,而且成果已经在不断出炉。

目前的自动驾驶计算层面,目前主要存在两大流派,即以 Mobileye 为代表的 " 算法优先派 " 和其他一众芯片企业支持的 " 算力优先派 "。

在算力方面,就比如今年 4 月,黑芝麻智能发布了芯片华山二号 A1000 Pro,算力最高可以达到 196TOPS;今年 5 月,地平线面向 L4 级自动驾驶的征程 5 系列芯片宣布流片成功,拥有 96TOPS 的高算力,同时支持 16 路摄像头感知计算。

而大洋彼岸的电动车 " 一哥 " 特斯拉,所使用的 FSD HW 3.0 计算平台最高算力为 144TOPS,单从算力方面来看,国内初创企业的实力已经可以与之媲美。虽然 " 黑芝麻们 " 发力自动驾驶芯片,在算力上迅速走入前沿,躲过了主流芯片巨头给出的压力,但困难也同样显而易见,就是尴尬的落地问题。

今年年初,蔚来发布了首款轿车 ET7,搭载四颗英伟达 NVIDIA DRIVE Orin 芯片,算力高达 1016TOPS,是特斯拉 FSD HW 3.0 计算平台的七倍,但这四颗英伟达芯片算力能否被充分使用?官方并未给出明确答案。

威马的新车型 W6 更是给出了有百万 TOPS 算力的数字,没错,特斯拉的七千倍左右,不难发现," 拼算力 " 似乎成为了一种对汽车智能化程度的量化方式。

然而从实际情况出发,目前已经问世的自动驾驶芯片,算力虽然足以满足 L4 甚至 L5 级别自动驾驶需求,但真正实现自动驾驶单靠算力远远不够,且不说 L4、L5 级别的自动驾驶,光是 L1、L2 级别的辅助驾驶,目前市面上搭载相应技术的成品车仍极为有限,落地存在一系列的技术协同问题。

可以看到,从自动驾驶芯片入手布局汽车芯片赛道,是一件颇有想象力的事情,但技术瓶颈上的难题,并不是可以用单一的算力数字来量化解决的。

在今年接受媒体采访时,百度 CEO 李彦宏表示," 百度仅去年一年就(在自动驾驶上)投入 200 亿,而这可能需要 10 年乃至 20 年的长期投入。"

面对自动驾驶所需要的巨大财力投入,如今 " 黑芝麻们 " 融资节奏密集,余粮尚存。但资本市场对这份 " 慢 " 的想象力,还能持续多久?这是当前自动驾驶芯片赛道上的初创型玩家所必须思考的问题。

写在最后:

一些学校有着两种分班模式,第一种是 " 平行模式 ",即整个年级每个班的平均成绩水平相近,教学秉承 " 不放弃每一个人 " 的信念;第二种则是 " 两极模式 ",即大力打造 " 尖子班 ",致力于养成 " 最拔尖的学生 ",但这就会造成 " 放牛班 " 出现的概率更大。

对于很多行业而言," 平行模式 " 往往是更适合于抗风险能力较差的初创企业的模式,规避了 " 放牛班 " 的潜在风险,先存活下来站稳脚跟,能够通过自身盈利造血再考虑下一步;" 两极模式 " 则适合于大企业,耗费一些精力和财力为代价,打造出更尖端的同行业竞争力,进一步巩固地位。

而对于 2B 的汽车芯片行业而言,初创企业的 " 平行模式 " 显然走不通,近期资本热捧自动驾驶芯片赛道,本质上是看到了汽车芯片行业固化格局有望被打破的可能性,这无疑是一场豪赌,而资本在这一场豪赌中,有着一个不容忽视的筹码:

毕竟,在真正的自动驾驶尚未到来之际,就自动驾驶芯片而言,无论是英飞凌、恩智浦,还是黑芝麻、地平线,所有人都是从同一条起跑线上出发。

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