高通、英伟达围猎中央计算芯片

9月20日，英伟达率先开了第一枪，英伟达取消了之前的Atlan，转而开发全新的Thor芯片，这是一颗拥有770亿晶体管的车载中央计算芯片，算力达到了2000TOPS，将原来智舱和智驾散落的算力进行整合，同时可以兼容泊车、自动驾驶和主动安全、DMS/OMS、CMS、仪表、信息娱乐系统等计算。

9月22日，高通在其首届汽车投资者大会上宣布，将推出集成式超级计算级别的汽车SoC，代号为Flex，全称Snapdragon Ride Flex SoC。

高通、英伟达，一个主要业务在手机SoC领域，一个主要业务在显卡、高性能计算领域，以往两者在汽车领域也有着相互的分工，竞争并不显著，如今在汽车业务上激烈碰撞，试图竞争汽车在“一个大脑”时代的主导权。

一

高通认为，在这一趋势下，汽车传统供应链金字塔的结构将被打破，新型的环状供应链将逐渐成型，主机厂、Tier 1和芯片厂商将互相之间的联系将会更加紧密。

高通目前在汽车业务上的现状是两强一弱，智能网联+智能座舱是其强势业务，智能驾驶是相对（英伟达）较弱势的业务。

智能网联方面，目前全球世界有超过2.5亿辆车搭载了高通的蜂窝网络连接技术（包含5G），除了移动通信技术，高通在智能网联领域的业务还覆盖了Wi-Fi/蓝牙等。

高通在智能座舱领域的探索则始于2014年，在当年的CES上高通发布了第一代座舱平台，代表产品602A，当时的高通芯片只能为信息娱乐系统提供支持；

到了2016年CES，高通发布了第二代座舱平台，主力产品则是为外界所熟知的820A，高通这次把仪表也涵盖了进来，新势力的第一代车型，例如理想ONE、小鹏P7等都搭载了该芯片，820A的首次量产时间是2018年；

2019年CES上，高通发布了第三代座舱平台，包括SA6155/SA8155/SA8195系列芯片，这一次高通则将驾驶员监控、多屏、AR显示等功能也纳入进来，这是目前高通最成功的座舱产品，全球至少20家主要汽车制造商都搭载了第3代高通骁龙汽车数字座舱平台，主力产品8155的首次量产时间是2021年；

2021年CES上，高通发布了第4代骁龙汽车数字座舱平台，SA8295则是其中的旗舰产品，集度汽车首搭，预计量产时间将在2023年。

根据高通的惯例，本次预告的Flex SoC预计于2023年1月的CES上正式发布，量产时间则很有可能要到2025年。

在智能驾驶方面，高通的进度则要稍微慢一点，2019年，高通发布了第一代的自动驾驶芯片和加速芯片，其中代表性的方案就是8540+9000的组合。

以通用汽车的方案为例，其Ultra Cruise计算平台采用了两颗SA8540P SoC、一颗SA9000P、一颗英飞凌TC397，将在2023年推出的凯迪拉克CELESTIQ等车型上搭载。

在2021年，高通的自动驾驶业务开始有了一些显著的进展，一大标志是，高通斥资45亿美元从SSW Partners手中收走了维宁尔的Arriver业务，Arriver主要的能力包括自动驾驶视觉感知、驾驶策略以及其他驾驶辅助系统软件。高通希望通过该收购，进一步补足其自动驾驶软件能力。

另外，高通在自动驾驶方面也先后收获了通用、长城、宝马、大众汽车等客户。

目前，高通在自动驾驶业务方面主要有三种模式：

一种是高通提供SoC+AI加速芯片的芯片组，车企或Tier 1根据自身情况，选取不同性能的芯片组合以满足自身需求，高通在这种模式下只提供最基础的安全OS、虚拟化、中间件、开发工具、库等，例如通用汽车、长城汽车都在采用该种模式；

第二种模式是，高通和Arriver联合打造的视觉系统方案，高通对车企或者Tier 1提供视觉芯片（Vision SoC）以及前视和周视算法，高通称，目前，沃尔沃、梅赛德斯、吉利、比亚迪等厂商都在基于Vision SoC开发自动驾驶系统；

第三种模式是，高通、Arriver、宝马达成的合作模式，高通可以提供整个自动驾驶技术栈，除了第一种合作模式的芯片和基础工具外，还可以为客户提供驾驶决策、地图、泊车、驾驶员监控等。

现在，高通希望将其智能座舱业务线和智能驾驶业务线合并到一张图上，客户可以根据自身需要选取不同能力组合的解决方案，分别为：

• Vision方案入门版，仅支持L1；

• 中配Vision方案+低配Flex SoC，支持中配智能座舱+L2；

• 高配Vision+高配Flex SoC，支持高配智能座舱+L2/L3/L4；

• 高配Flex SoC+AI加速芯片，支持豪华智能座舱+L4/L5，最高2000TOPS。

有了该芯片的支持，高通的汽车业务演进路线愈发清晰，同时对未来的预期也更加激进。

在本次活动上，高通同时宣布了其汽车业务订单总估值达300亿美元，而就在7月27日，高通发布的2022财年第三财季（实际日期为2022年Q2）季报显示，截至当季末，高通的汽车行业在手订单（Design-win）为190亿美元。

这意味着在不到3个月的时间内，高通的在手订单估值实现了超过100亿美元的增长。

高通也发布了对其汽车业务规模的预测，2022财年的汽车业务预期收入为13亿美元，2026财年的预期收入将超过40亿美元，2031财年的预期收入将超过90亿美元。

小结一下，要理解高通这家公司，需要注意到高通的业务核心是连接和计算，不论是在手机、IoT、XR，还是智能汽车，高通的业务都是围绕这两点展开，如果再加个限定条件，则是发挥自身在高性能低功耗计算方面的优势，在合适的场景内推出合适的产品。

汽车毫无疑问是高通看好的下一个重要领域，高通的优势在于其在激烈竞争的手机市场得到了足够的锤炼，截至2020年，高通在移动领域的研发投入已经达到了660亿美元，从调制解调器到RF系统再到AI，从图像处理到多媒体技术，高通的布局比较完善。

二

黄仁勋认为，两种算力驱使着汽车行业，一个是位于数据中心的AI工厂，主要用于数据处理、训练AI模型、数字孪生以及绘制地图；一个是车载芯片，用于自动驾驶推理、车内AI应用等，即英伟达本周发布的Thor。

Thor的算力是英伟达2021年4月发布的Altan芯片算力的2倍，约是其2019年12月发布的自动驾驶芯片Orin X算力的8倍。英伟达希望用一颗Thor同时为自动泊车、智能驾驶、车机、仪表盘、驾驶员监测、信息娱乐等多个系统提供算力，成为真正的整车级SoC。

从进军汽车市场到推出Thor，英伟达花费了7年多的时间，其在车端芯片的历程，也可称得上坎坷。

英伟达曾经有一颗角逐手机芯片市场的心，在早期的手机市场中，英伟达从2008年开始发布过Tegra系列5代产品，但由于在手机市场不敌高通，英伟达被迫转战汽车市场。

2015年CES，英伟达发布Tegra X1，实质性放弃移动端的竞争，开始战略性转向汽车市场，这时的英伟达就开始规划了第一代的PX平台和CX平台，分别用于自动驾驶和座舱。

2016年，英伟达发布了Tegra Parker，同时，英伟达还推出了PX 2平台，引入了独立GPU，英伟达称可以支持多系统，如IVI、仪表和ADAS系统，特斯拉是这一平台的客户。

尽管一开始英伟达希望同时抓住智能座舱、智能驾驶，但其汽车业务刚开始并不成功。

到了2018年，英伟达发布Xavier，引入DLA（深度学习加速器），英伟达终于在汽车市场找到感觉，开始在自动驾驶领域披荆斩棘。

2019年，Orin的发布，则直接奠定了英伟达在自动驾驶量产领域头号玩家的地位，主流汽车制造商纷纷从Mobileye叛逃至英伟达阵营。

Orin的正式量产时间是在2022年，由于提供了充沛的算力，英伟达的这一产品也开启了车企们在城市NoA（导航辅助驾驶）上的角逐之路。

尽管在智能驾驶上风生水起，但英伟达在智能座舱上却鲜有建树，曾经的合作伙伴奔驰尽管在EQS上搭载了Xavier，但随着今天和高通座舱合作的官宣，未来这一合作或将受到影响。

Thor的出现或许是英伟达解决这一问题的实际方案，同时搭载了Ada GPU（图形GPU）、Hopper GPU（GPGPU，通用GPU）和Grace CPU，英伟达拿出了自己目前在显卡、AI、高性能计算等领域最先进的技术。

英伟达直接采用了硬件隔离，使得单芯片允许并发的、对时间敏感的多进程无中断运行，同时运行Linux、QNX和Android。

同时，英伟达的布局有着很强的延续性，尽管在座舱业务上表现一般，但是英伟达每一代计算平台都在考虑兼容座舱，这一次则是直接从芯片层面实现兼容。

英伟达曾经表示，从Xavier开始，Orin和Atlan在外形尺寸上、计算平台上，与Xavier都是兼容的，尽管Atlan已经取消，但按照英伟达的习惯，Thor很有可能延续了Orin的尺寸结构等。

展望汽车产品未来的发展，我们会发现，借助于Ada GPU（图形GPU）、Hopper GPU（GPGPU）的支持，Thor的上限非常高。

Ada GPU自不必讲，英伟达多年在显卡市场的积累使得其在图形领域一骑绝尘，光线追踪以及DLSS 3.0技术，在释放了CPU压力的同时，还大幅提升了画面的逼真程度。

同时，Ada GPU还支持 RacerX(基于物理定律的仿真)，不论你想在汽车上实现自动驾驶，还是元宇宙，这都将是非常大的助力。

Hopper GPU架构最大的亮点则是引入了Transformer引擎，这或许将对接下来的自动驾驶和智能座舱AI应用起到很好的支撑作用。

英伟达一直是AI计算和算法的前沿跟踪者，英伟达从2012年开始注意深度学习，2016年开始针对性地为深度学习设计芯片架构，英伟达几乎每隔两年迭代一次GPU架构，并引入最新的技术，以适应最前沿的加速计算应用。

自从2017年Transformer横空出世，开始在自然语言领域大放异彩，再到2020年推出的ViT(Vision Transformer)碾压了各路ConvNet的性能表现，掀起了行业对Transformer的研究热潮。不论是在借鉴Transformer核心思想去提升计算机视觉的能力，还是通过一个模型去统一语音和视觉的跨模态学习，这些都被英伟达看在眼里。

智能化的代际也逐渐清晰，在高通8155、英伟达Orin分别收获了丰厚的订单之后，下一步的算力正在呈你中有我、我中有你之势。

自动驾驶方面，下一步主要的任务是要尽快让城市导航辅助驾驶大规模落地，进而开始推进全场景导航辅助驾驶，小鹏汽车已经给出了时间表，特斯拉预计也将在即将到来的AI Day上给出时间表。

这里主要的算力需求是AI算力，喂饱AI算法，使得自动驾驶系统在感知、决策等任务上大幅前进。

智能座舱方面，由于目前的座舱上延续了手机的生态，而高通8155作为目前算力的上限，则直接锁死了这一领域的可能性，导致大家在座舱方面陷入内卷，难以做出有效的差异化。下一步演进的方向则可能是AI、GPU（图形）能力的引入，为这一领域带来空间交互、新应用生态等变数。

整体来看，汽车对AI、GPU算力的需求将持续处于饥渴状态，而将座舱芯片、自动驾驶芯片在这方面的算力化零为整，并形成明显的代际关系，将有利于智能汽车的快速发展。

英伟达、高通在这一周的两场发布，将行业共识转化成了落地的产品，并为行业指明了清晰的时间节点。

2025年，将成为智能汽车历史上最重要的一年，智能汽车产品将进入新的代际，而这一切都源于本周的两场发布会。

本周将是智能汽车发展史上关键的一周。周末愉快！