皇室甜心这一年，谷歌自动驾驶部门以Waymo为名正式独立，小马智行在美国硅谷成立。同年，英伟达在CES展上发布了Drive PX2车载计算平台，并与特斯拉、百度、沃尔沃等多家汽车厂商达成合作。

　　也是在大洋彼岸，刘卫红辞去了博世底盘制动事业部亚太区总裁职位，与多年老友单记章一同成立了自动驾驶芯片公司黑芝麻智能。

　　自动驾驶从投资热潮走向冷静，在漫长的技术迭代演进后，业内更加务实。自动驾驶企业变得多元和细分，每一个领域都有诸多企业激烈角逐。

　　风口下催生了一批国产自动驾驶芯片厂商，今年各家铆足劲，发展步伐明显提速。7月初，黑芝麻智能正式向港交所递交招股书，谋求上市。

　　而英伟达通过GPU实现基于深度学习的计算机视觉，几乎垄断了高算力自动驾驶芯片的市场。2022年，据弗若斯特沙利文数据，以出货量计，英伟达占到全球高算力自动驾驶芯片市场份额为82.5%，地平线日，在特斯拉第二季度业绩电话会上，特斯拉CEO马斯克称，在今年年底前，FSD（完全自动驾驶）的表现将优于人类驾驶员，更加安全可靠。FSD在特定的情况下，价格有可能进一步降低。

　　Counterpoint分析师Mohit Sharma向21世纪经济报道记者表示，近年马斯克多次预测FSD将达到4/5级自动驾驶能力，而目前FSD主要应用于美国，也有报道称它不能准确识别“停止”的标志。

　　目前入局自动驾驶芯片的企业大致有三类：一是芯片巨头，相关芯片的研发能力得以迁移；二是初创企业，团队从大厂出来，并与车企建立合作；三是整车厂下场造芯，或是与设计公司合资成立芯片公司。

　　第一类企业中，英伟达拥有绝对的话语权，其在车规级高算力自动驾驶芯片拥有超过80%的市场份额。

　　在自动驾驶领域中，英伟达依然是性能怪兽，并不断自我迭代。2022年量产的英伟达Orin芯片，算力高达254TOPS，合作的企业包括文远知行、元戎启行、Lucid等，定位于L3及以上的智能驾驶，2024年比亚迪也将应用Orin芯片，据悉将在比亚迪新一代王朝和海洋系列的部分车型中搭载。

　　2021年，英伟达曾发布Atlan芯片，目标算力将达到1000TOPS，计划2025年量产，而Atlan还未上市，英伟达又在2022年发布了新一代的Thor，这颗SoC芯片内部拥有770亿个晶体管，可实现2000 TOPS的AI算力，计划2025年投入生产。

　　从一开始，英伟达的DRIVE系列芯片平台就要做汽车的最强大脑，相比而言，通信厂商们则优先从座舱开始。爱芯元智创始人、董事长兼首席执行官仇肖莘向21世纪经济报道记者表示：“座舱的芯片，我认为最合适的是从手机公司转驾舱。因为它就是人机交互，另外一个重要功能就是控多屏、多媒体的能力，和手机的需求非常像。”

　　比如巨头高通就是智能座舱的领军者，而它切入自动驾驶芯片相对较晚。国内仅有长城汽车一款摩卡车型搭载第一代Ride芯片。今年5月，高通公布了面向自动驾驶的骁龙Ride系列将包含四类芯片，其中包含自动驾驶芯片Ride SoC，舱驾一体芯片Ride FlexSoC，算力水平延伸至最高的2000TOPS。

　　同样在5月，英伟达与联发科也攻入高通腹地。他们共同宣布合作，将为新一代智能汽车提供解决方案，首款芯片就是面向智能座舱，预计2025年面世，并在2026年至2027年投入量产。在座舱和自动驾驶的双赛道上，巨头们都欲抢夺更多市场份额。

　　另一方面，特斯拉则是整车厂下场造芯的代表企业，特斯拉主导的BEV、Transformer、自动标注等技术，现如今已经成为行业普遍延用的技术路线。

　　进入2023年，各大芯片创业公司明显加快了落地步伐。第三类企业以地平线、黑芝麻智能、爱芯元智、芯驰科技等为代表，突围自动驾驶芯片市场。

　　截至2022年底，黑芝麻智能华山A1000系列芯片实现了2.5万片的出货量。同时，黑芝麻智能预计今年将实现10万片的年出货量目标。

　　爱芯元智在智慧城市积累了经验和技术，近两年也开始“车”的布局。仇肖莘告诉21世纪经济报道记者：“首款车规芯片于2022年7月通过认证，目前已经量产。这颗SoC芯片主要应用于前视一体机，定位为L2辅助驾驶，这颗芯片已经在两款车型上量产，同时我们也在积极地和其他OEM定点。”

　　事实上，针对不同价格车型，车企的选择各有侧重，厂商们也在探索自身定位进行角逐。公开信息显示，地平线两代自动驾驶芯片市场迅速占领中低端市场，根据高工智能汽车数据，地平线%，位列行业第一。

　　处于20万-30万的车型，将与特斯拉Model 3/Y直接竞争，位于中算力芯片市场，所需算力需求或在30-80TOPS，目前仍然以英伟达Xavier为主，黑芝麻A1000已瞄准该市场开始出击。

　　而在大算力芯片市场，30万以上高端车型，算力需求或超过200TOPS，英伟达和高通走在前列，地平线量产进度领跑国内市场，华为MDC（移动数据中心）或涅槃归来。

　　与此同时，自动驾驶芯片在上车的过程中仍面临不小挑战，一方面考验着芯片厂商在性能、安全、供应链等全方位的能力。

　　在IDC亚太区研究总监郭俊丽看来，首先是人才短缺的挑战。驾驶芯片的研发急需既懂芯片又懂汽车的复合型团队，而中国芯片产业发展时间短，经验少，相对应的人才始终处于短缺状态。其次，智能驾驶芯片的落地复杂度高，个性化服务带来客户的定制化要求，需要芯片平台更加开放。单从算力来讲，英伟达和特斯拉以及Mobileye的算力仍高于国内芯片，另外国内先进制程芯片代工也需倚仗台积电或三星。

　　尽管挑战重重，眼下，包括芯片厂商在内的自动驾驶企业们仍在进行大规模投入。现在的角逐场上，已没有过热的概念化炒作，而是进入了一场漫长的中场战事。