讓利四成，汽車產業鏈廠商的盈利模式正在悄然生變

近日，英偉達宣布與奔馳達成合作，雙方將共同開發人工智能和自動駕駛汽車應用，并且基于英偉達自動駕駛芯片Orin的Drive Pilot自動駕駛系統，將優先提供給奔馳的下一代車型上。

汽車整車廠與上游電子元器件廠商合作其實并不是什么新鮮案例，基本上行業內每天都有這樣的事情在發生。之所以奔馳與英偉達的這次合作廣受行業關注，是因為其大比例的“銷售分成”合作模式。

據相關媒體透露， 英偉達利用其高性能自動駕駛芯片技術壟斷地位，與奔馳的合作使用了“整車銷售分成模式”。奔馳每銷售一次Drive Pilot，英偉達就能獲得其中四成的收入。

隨著“收入分成模式”開始進入汽車供應鏈體系，正在改變著汽車產業鏈各方參與者的盈利模式。

對以奔馳為代表的整車廠而言，在“軟件定義汽車”時代，向用戶出售軟件被認為是可以在整車銷售和售后服務之外，為車企賺取大量利潤的全新領域。但隨著英偉達等硬件廠商的崛起，對于包括奔馳在內的主機廠無疑是一個重創。不僅意味著以奔馳為代表的整車廠失去對“軟件供應商”的主導權和定價權，更意味著被整車廠們視為下一個盈利點的軟件服務盈利率將被刮走近一半。

而對以英偉達為代表的芯片廠商來說，目前汽車業務營收整體較少，大概僅有9億美元左右，占比也只有約3.35%左右。與奔馳等汽車終端大客戶進行深度綁定，未來很長一段時間內，將會給公司帶來可觀的增量收入。

根據德國汽車管理中心CAM的預估，目前大約近一半的S級以及EQS用戶將會為奔馳的Drive Pilot買單。若以Drive Pilot稅前5000歐元以及S級2021年全球8.7萬輛的銷量保守計算，英偉達一年就能從奔馳Drive Pilot身上拿走1.7億歐元的收入。如果考慮到奔馳未來將把Drive Pilot進一步鋪開至G級、E級等車型，英偉達汽車業務未來的收入將十分可觀，將加速公司實現“汽車業務6年110億美元營收”的小目標。

從這次合作來看，表面上奔馳是明顯“吃虧”的一方，那作為汽車頂級豪華品牌的奔馳，為什么要做出這一舉動呢?奔馳能獲得的利益是什么？

很明顯，答案是優先的使用權和領先的競爭力。

目前，雖然包括特斯拉和蔚小理這樣的新勢力在自動駕駛功能上非常激進，但是奔馳卻是全世界范圍內第一個將L3級別自動駕駛系統推向市場落地的車企，成為了傳統汽車制造商將L3級自動駕駛擺上銷售渠道的先行者。

按照奔馳的說法，在開啟了Drive Pilot之后，奔馳車主在60公里/小時的高速上解放雙手，并可以用來進行辦公或者娛樂。而且從價格上來說，德國的S級和EQS車主就能夠以5000歐元和7430歐元（不含稅）的價格遠程下載Drive Pilot，這個和FSD的7500歐元價格相比，無疑更加具有競爭力。

但是，Drive Pilot的L3級自動駕駛本質上仍是依靠堆砌傳感器以及高精地圖來實現的。下一步，奔馳要想實現L4級別自動駕駛，還差了不少火候。隨著奔馳和英偉達達成這樣一種全新的戰略協議，奔馳可優先于其他整車企業獲得英偉達Atlan芯片以及基于該芯片所搭建的自動駕駛平臺DRIVE Hyperion9。這將為奔馳在2025年上市的全新一代L4級別自動駕駛系統打下一個堅實的基礎。

自動駕駛芯片玩家眾多，但真正大規模批量出貨的企業仍寥寥無幾

汽車芯片潛力巨大。根據麥肯錫的預測，全球汽車芯片市場的規模將在2030年擴大三倍，達到1600億美元，年均增幅高達15%。

具體到自動駕駛芯片市場，根據wind的數據，2021年全球自動駕駛芯片市場規模約23億美元，其中中國市場約8億美元，預計2021-2025 年全球及中國市場年復合增速將超過30%。

作為自動駕駛的靈魂，自動駕駛芯片準入門檻高、驗證周期長，盡管目前很多企業都宣稱自己在做自動駕駛芯片，但真正能夠做到大規模批量出貨的企業仍然寥寥無幾。

從國外來看，目前自動駕駛芯片主要玩家除了英偉達外，還有高通、特斯拉、mobileye等企業。

（一） 英偉達

其中，英偉達憑借在AI訓練端的壟斷地位，在 2019年推出了DRIVE AGX Orin平臺，并于2022年3 月量產銷售。根據公開資料，Orin SoC采用7納米工藝， 由Ampere架構的GPU、ARM Hercules CPU、第二代深度學習加速器DLA、第二代視覺加速器PVA、視頻編解碼器、寬動態范圍的ISP組成，最高算力可達254 TOPS（即萬億次操作/秒）。此外，該芯片通過不同組合，可以滿足不同客戶對不同自動駕駛等級的需求。

目前，英偉達Orin芯片已經各大整車廠供貨，公司稱未來六年汽車訂單總收入已從 80 億美元增長至 110 億美元以上，覆蓋了整個自動駕駛汽車行業，其中大致分為以下四類：以奔馳、奧迪為代表的傳統車企；以蔚來、理想為代表的造車新勢力；以圖森未來為代表的商用車自動駕駛公司；以 AutoX為代表的自動駕駛出租車公司。

（二）高通

車載娛樂系統靠高通、自動駕駛靠英偉達的模式近年來不僅僅流行于造車新勢力，也被傳統車企視為追趕特斯拉的捷徑。

不過高通顯然并不滿足于此。去年9月23日，高通召開首屆汽車投資者大會，推出業內首款集成式超級計算機級別的汽車SoC Snapdragon Ride Flex，高通Flex包括Mid、High、Premium三個級別。根據高通技術路線圖，Flex結合高通此前發布的Vision系統，分別可以實現L2（100TOPS）、L2+（600TOPS）、L4/L5（2000TOPS）級別自動駕駛，其中最高算力2000TOPS需要在雙Flex芯片結合雙AI加速芯片下實現。

目前高通的合作車企主要有大眾、寶馬等。2022財年，高通的汽車業務收入增長至14億美元，同比增長了41%。雖然相比于高通的整體體量這筆收入雖然微不足道，但考慮到智能電動車行業未來無窮的潛力，汽車板塊也有望成為高通的業務支柱之一。按照高通透露的數據，未來高通汽車的目標市場規模將從現在的30億美元提升至2026年的150億美元，年復合增長率達到36%。

（三）Mobileye

Mobileye是以攝像頭為主的圖像識別技術龍頭，擁有較強的技術壁壘，在ADAS到L2+方案的市場滲透率約70%。

EyeQ系列芯片是Mobileye產品的核心。在EyeQ4實現量產的3年后，公司于2021年推出EyeQ5。它采用7nmFinFET工藝，具備多線程8核CPU和18核視覺處理器。算力大幅提升至24TOPS，功耗僅為10w，可以滿足L4高度自動化的駕駛需求。

目前，Mobileye EyeQ系列芯片全球出貨量累計超1億片。據公司官網信息， Mobileye的產品被近30家OEMs選中，搭載于超 300款車型上，包括大眾、通用、寶馬、福特、本 田和日產等。

（四）特斯拉

特斯拉在2016年前，采用的也是 Mobileye的EyeQ3方案，之后才自研芯片。經過多次迭代，目前特斯拉的自動駕駛芯片已經更新到FSD(HW4.0)版本。據公司介紹，該系列芯片采用7nm制程，最高算力為216 TOPS，已于2022年量產，主要供自家車型使用。

從國內來看，以華為、地平線、黑芝麻、芯馳科技為代表的新興芯片科技公司憑借著AI算法、高能效比等優勢切入這一藍海市場，并在高級別自動駕駛落地之前加速算力追趕。

資料來源：芯八哥整理

（五）地平線

隨著征程5的推出，地平線成為國內第一家覆蓋L2-L4的全場景整車智能芯片方案提供商，2023年將發布下一代車規級AI芯片征程6，算力有望超過1000TOPS。在芯片設計方面，地平線自研AI加速器BPU，利用“CPU+ASIC”架構帶來更高的效能和成長性，例如搭載貝葉斯架構的征程5在FPS指標上已超過Xavier和Orin，同時其目前的計算性能較發布時提升了20%。

2020年，地平線正式開啟中國汽車智能芯片的前裝量產元年，實現從0到1的突破，時至今日，地平線征程芯片累計出貨量已突破200萬片，與奧迪、比亞迪、長安汽車、長城汽車、東風汽車、吉利汽車等多家主機廠及德賽西威、東軟睿馳、大陸集團、Freetech、佛吉亞、華陽、亞太、英博超算等多家Tier1達成深度合作。

（六）黑芝麻

目前黑芝麻智能已發布兩代四款車規級自動駕駛芯片，其中A1000系列芯片有望在今年實現量產上車，公司還預計年內推出下一代芯片“華山三號”A2000（算力超250TOPS）。芯片設計方面，公司通過自研的車規級圖像處理ISP和車規級深度神經網絡加速器NPU實現了芯片的高性能。生態方面，公司通過山海人工智能開發平臺和瀚海自動駕駛中間件平臺賦能客戶。

（七）華為

經過智能汽車領域近10年的耕耘，華為已形成了七大智能汽車解決方案以及與車企的三種成熟的合作模式（零部件、HI與智選車）。基于自研的鯤鵬和升騰芯片打造的智能駕駛計算平臺MDC具有強大的異構算力，目前4款MDC產品已可實現L2-L5全場景覆蓋，合作車型為賽力斯、北汽藍谷阿爾法S、長安阿維塔等。華為堅持“平臺+生態”戰略，對外提供標準的開放API與SDK開發包，結合簡單易用的工具鏈，助力客戶或生態合作伙伴提升研發效率。

從當前市場情況來看，隨著新能源汽車智能化的不斷發展，進入到芯片領域的公司越來越多，競爭也越來越激烈。即使在AI芯片領域強如英偉達，未來也未必有必勝的把握，因此目前各大芯片廠商也是在加大與各終端車廠的合作，先把規模做大搶占市場再求最終勝出。

汽車芯片供不用求下，整個產業鏈合作模式有望進一步重塑

隨著汽車產業變革的加速，汽車的機械時代已一去不復返。

而當下，正處于汽車“功能機”向“智能機”變革的關鍵期，以奔馳為代表的傳統汽車廠商，如果不能搭上智能化發展的“快車”，很有可能出現類似諾基亞一樣被時代拋棄甚至淘汰的命運。

不同于以英偉達為代表的自動駕駛服務供應商既能提供芯片硬件、又掌握人工智能算法等軟件環節、甚至還捏住了訓練算法必需的大數據環節，奔馳自己并不具備類似英偉達這樣強大的技術能力，因此奔馳實際面臨的處境可以從“best or nothing”簡化為徹底放棄直接與頂級廠商英偉達合作。

不過，技術缺乏這個只是表象。從深層次原因來看，隨著新能源汽車時代到來，以往的“Tier2+ Tier1+ OEM”的汽車供應鏈模式由于分層明顯、靈活性不足導致效率低下，使得Tier1無法準確把握整車廠的需求，Tier2也不能做好產能規劃，這一模式正在逐步向平臺+生態模式躍遷，從整車廠主導發展到掌握核心技術關鍵環節企業為主導。

而在當下汽車芯片供不應求的情況下，這一模式變化所帶來的影響可能會更加深遠。一是在英偉達和奔馳銷售分成的示范作用下，未來其他 AI芯片企業比如華為、高通、地平線等也有望效仿，甚至這一模式會向整個汽車產業鏈拓展；二是終端車廠商為保供應鏈穩定，除了合作之外，部分廠商已經開始投資上游芯片廠商。比如比亞迪從2020年9月“缺芯”以來，以比亞迪為投資主體投資的半導體項目就高達14個，覆蓋了IP、材料、設備、設計等多個細分領域；三是終端廠商與上游芯片原廠直接合作，將對產業鏈中間環節的代理商造成一定的沖擊。

車規高算力自動駕駛芯片準入門檻高，研發周期長，推出一款芯片并不容易。

如果是全新地設計一款高算力的車規芯片，從產品定義到芯片流片大概要一年半左右的時間，加上六個月流片以及封裝測試，再經過一系列嚴苛的車規認證，最終芯片達到可量產狀態大概需要三年左右的時間。如果算上后面量產到客戶的車型上，這個時間會更長。

從某種程度上來說，未來智能電動車之爭，也是算力之爭，高算力芯片的重要意義不言而喻。像奔馳這樣的跨國車企巨頭“大出血”讓利，其實也是在智能時代發展潮流下的無奈之舉，先“活下來”然后才能擁有像特斯拉一樣的自研資本。