主攻性价比市场？高通发力高阶智驾，与英伟达错位抢客

高阶智驾的芯片霸主之争，悬念迭起。

本周，高通在中国市场正式官宣多项在智驾领域的合作，这家智能座舱计算平台方案的领跑企业，正在发起对英伟达的抢单大战。

4月23日，高通宣布与毫末智行合作，基于最新一代Snapdragon Ride 平台（SA8620P，36TOPS）的毫末HP370智驾解决方案，已有多家汽车制造商正在进行业务沟通和对接。

HP370，是毫末智行在去年推出的三款千元级无图NOH极致性价比产品的中间档方案，定位为5000元级的城市记忆行车和记忆泊车一体化的智驾产品。

在传感器方面，毫末HP370标配了1个前视+2个侧视+1后视+4鱼眼共8个摄像头，以及1个前毫米波雷达、2个后角毫米波雷达、12个超声波雷达，可选装一个小角度前视相机和2个前角毫米波雷达。

从硬件配置来看，这套方案介于纯视觉和11VxR之间，加上36TOPS的中低算力，从成本来看，的确具备一定的市场竞争力。

两家公司曾在2022年联合推出基于第一代高通8540+9000的智驾方案，并搭载于魏牌摩卡DHT PHEV激光雷达版车型。不过，这款车型最终并没有实质性交付。

去年，长城继续推出蓝山DHT-PHEV车型，原本计划上车配置激光雷达的城市NOH辅助驾驶功能。不过，到目前为止，也杳无音讯。

就在去年底《毫末正式迈入自动驾驶3.0时代》的内部信中，这样写道，「2024年毫末将有四场战役要打。首先是智驾生死战，要跨过关隘，打赢城市NOH落地这一硬仗。」

而这场生死战，首先在长城打响。

有意思的是，就在今年初，英伟达官宣，长城汽车成为Orin智驾计算平台的新客户；就在上周，长城汽车董事长魏建军首次通过直播，展示了长城汽车无高精地图全场景NOA。

公开信息显示，这套NOA正是基于英伟达Orin平台开发，算法供应商为元戎启行，而非毫末智行，后者此前是长城旗下多个品牌多款车型的L2+/L2++智驾方案提供商。

最新数据显示，截止到2024年2月，在长城，毫末智行乘用车智能驾驶产品HPilot搭载车辆超过20款，辅助驾驶行驶里程突破1.2亿公里。

此外，作为长城汽车的联营企业，财报数据显示，按照应分担该联营企业损失份额确认投资损失， 2023年度毫末智行未确认的损失为1.37亿元， 2023年末累计未确认的损失为2.26亿元。

不过，和毫末智行相比，高通的另外两家合作伙伴（Momenta、大疆），日子过得还算不错。其中，Momenta已经在上汽、比亚迪、广汽、通用等车企陆续拿到高阶智驾定点并开启交付。

4月22日，高通与Momenta正式官宣，基于SA8620P和SA8650P（100TOPS）的可扩展、高能效架构，布局高速领航辅助（HNP）到城市领航辅助（UNP）等多种场景。

这套的传感器配置部分，包括7V3R和7V1R两种选择，同样是市面上极具竞争力的高阶智驾解决方案。此外，双方还将计划开发基于SA8775P的舱驾融合架构上的高阶智驾解决方案。

按照计划，上述方案最快将于今年底量产交付。而在此之前，Momenta已经率先交付基于TDA4、英伟达两个计算平台的智驾方案。从目前项目进展来看，Momenta的高通平台，已知落地会在丰田、通用两家。

而此前，大疆与高通，曾在今年初的CES展上联合展示了一套全新的智能驾驶解决方案，基于高通骁龙Ride（SA8650P），不依赖高精地图和激光雷达，实现了城区道路点对点和快速路段的领航辅助驾驶、跨层记忆泊车。

相比于大疆此前已经量产交付的7V+32TOPS基础版，基于高通平台的升级版7V+100TOPS和高配版的10V+100TOPS，同样“无高精地图依赖、无激光雷达依赖”，成本在7000元上下。

按照官方的说法，高通100TOPS的城市领航方案将会在8-15万以及15-25万的高低配车型市场有较高的性价比优势（这也是为什么英伟达从去年开始强推80TOPS的Orin-N版本平台）。

从2022年开始，陆续实现在上汽通用五菱、奇瑞量产交付低成本高阶智驾系统，再到大众集团、比亚迪、一汽红旗等定点项目，大疆车载既保持高热度，又保持一些神秘感。

目前，从高阶智驾市场来看，具备自主研发能力的车企，更倾向于英伟达。而选择第三方算法供应商合作的，似乎对高通的性价比，情有独钟。

「让算力需求回归理性」，也在当下汽车产业降本增效的大背景下，显得更合时宜。过去，几百TOPS用于跑高速NOA，既有算法优化不到位的问题，也有预留升级城区NOA的考虑。

不过，按照传统汽车的开发模式，如果不考虑功能的深度迭代，几十TOPS的算力，也并非不能落地NOA。几年前，小鹏首发搭载的英伟达Xavier，算力也仅有30TOPS，就已经可以支持高速NGP。只是，如果需要迭代至城区NOA，算力的确有些捉襟见肘。

目前，从车企的配置策略来看，高速NOA和城区NOA大概率是采用两种不同的平台；前者解决性价比问题，在基础功能上，无论是安全性、可靠性都要高于C-NCAP的要求。

后者，则是解决城市复杂场景问题，实现多传感器冗余，要有足够的安全备份（尤其是L3/L4落地预期已经出现）。支持激光雷达的全感知融合，高算力平台仍是主旋律。

而两家公司的争夺战，并非仅仅于此。

比如，英伟达由于奔驰项目，寻求成为提供完整的端到端智能驾驶解决方案的公司。2022年，在参加一次公开场合活动时，英伟达CFO就表示，公司正在进入一个新阶段，正在考虑单独销售软件的商业模式。

几年前，英伟达与奔驰、捷豹路虎签署的合作协议，实际上已经把这家公司推上了Tier1甚至Tier0.5的角色。这种模式，首次采用分成机制，英伟达可以从新车销量中获取特定比例的收入。

去年开始，英伟达将核心资源聚焦智能驾驶，更是招募了原小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙，主导全栈自动驾驶软硬件系统的研发和量产。

而高通同样在几年前通过Veoneer的ADAS软件业务（子公司Arriver），寻求为部分车企提供完整的智驾交钥匙方案，首个合作伙伴就是宝马。

宝马对于高通来说，类似于奔驰和英伟达的关系，高通目标是参与部分软件的研发和交付。不过，知情人士透露，随着高通对Arriver的整合，公司高层发现，后者的能力似乎并没有达到公司的要求。

而对于智驾赛道后来者的高通来说，笼络一批头部智驾软件及Tier1合作伙伴，似乎更加贴合当下的实际需求。尽管，高通也在发力中国市场，并且布局本地化的智驾软件系统研发。

目前，在中国市场，高通8155/8295+英伟达Orin是主流旗舰智能车的标配；根据高工智能汽车研究院监测数据显示，2023年中国市场同时标配上述硬件的新车交付量接近50万辆，同比上年同期增长523.96%。

此外，跨域融合，也在加剧升级竞争。

“2024年，汽车行业即将迎来一场新的技术革命。”博世在今年初也率先发布基于单芯片平台的驾舱融合方案，这预示着，安全、娱乐和连接之间的传统供应商界限将变得模糊。

今年3月，在一年一度的GTC开发者大会上，英伟达官方宣布，比亚迪将采用下一代超大算力跨域计算方案Drive Thor，并于明年交付上车。

同时，英伟达首次披露，Drive Thor将搭载全新一代Blackwell GPU架构，将深度神经网络的推理性能提高数倍，应对未来车端对LLM（大语言模型）和生成式AI的负载要求。

和几年前英伟达推出Orin类似，中国车企尤其是新势力，几乎都成为了英伟达Drive Thor的「座上宾」。相比而言，高通的中央计算平台芯片Ride Flex（正式官宣的仅有大众），声量小了很多。

有意思的是，在上个月，高通、谷歌和英特尔等公司参与的UXL基金会宣布，正计划开发一套软件和工具，能够在任何架构的AI芯片和硬件上运行，从而打破英伟达所主导的AI生态。

众所周知，英伟达的成功，主要归功于其高性能AI GPU和软硬件协同系统CUDA。其中，CUDA提供的大量算子库，可以帮助客户加速自动驾驶软件的开发。

如今，随着汽车智能化渗透率接近新的临界点，对于客户的争夺，无疑将决定未来三年的市场格局。按照高工智能汽车研究院发布的数据，2024年中国乘用车市场将迎来NOA高阶智驾的增长拐点，预计渗透率将在8%-10%之间。

一旦突破10%，就意味着，规模化加速。而要第一时间获得市场红利，对于供应商尤其是芯片公司来说，就必须加快定点项目争夺（毕竟，爆款车型永远都是稀缺品）。