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全球智能驾驶汽车市场正处在爆发的前夜。

根据艾瑞咨询的报告数据显示 ，到?2023?年
，全球范围内具备智能驾驶功能的车辆将达到约6000?万辆，L1/L2?级自动驾驶功能的渗透率将接近50% ，L3级自动驾驶功能的市场渗透率也会来到7% 。

就从眼前来看
，全球智能汽车的急先锋特斯拉，凭借着对车辆的智能化和自动化革命 ，其股价不断创造新高
，总市值已突破2000?亿美元
。

这也体现了整个市场对于智能汽车的发展保持着超高的预期。

1 、国内智能驾驶市场蓄势待发

我们将视角转到国内：经过这两年的快速发展，很多合资品牌
、自主品牌、造车新势力们在?ADAS?功能与智能驾驶系统的量产上车上 ，呈现出你追我赶的态势 。

据佐思产研统计，今年前?4?个月
，国内市场的?L2?级自动驾驶系统的装配率已达10.6%
。

其中，丰田 、沃尔沃这样的传统品牌 ，以及吉利
、领克、几何
，还有长城魏派 、奇瑞星途等新兴品牌装配率领先。

造车新势力更不用说，蔚来的?NIO?Pilot
、小鹏的?XPilot、威马的?Living?Pilot?以及理想的辅助驾驶系统都已经搭载上车并且在持续进化之中 。

特别是理想汽车最近拿到美团的融资 ，未来将大力投入自动驾驶技术的开发和应用。

L3?自动驾驶的市场也在不断扩大
，自?2017?年奥迪推出新?A8?标榜量产全球首个?L3?自动驾驶系统以来，国内的品牌也纷纷上马?L3?级自动驾驶功能
。

其中就包括了广汽新能源的?Aion?LX/Aion?V 、上汽荣威已上市的?Marvel?X?和待上市的?Marvel?R ，还有今年受到广泛关注的长安?U-NIT?和比亚迪汉。

不过受限于国内的法律法规还未明确
，这些车型上所搭载的?L3?自动驾驶功能尚未开放，但后市可期 。

而针对更高级别的?L4?自动驾驶 ，近期有两大比较重磅的行业动态：

其一是沃尔沃与?Waymo?牵手了
，后续沃尔沃品牌、极星品牌以及领克品牌的车型将会集成?Waymo?的自动驾驶技术；

其二则是滴滴自动驾驶终于宣告落地，在上海嘉定开启试运营
。

在这之前 ，包括百度
、Pony.ai、文远知行以及AutoX在内的诸多自动驾驶厂商都已经落地了?Robotaxi?服务，其规模还将持续扩大。

全球咨询管理公司麦肯锡在?2018?年曾发布过一份自动驾驶研究报告
，其指出中国未来很有可能成为全球最大的自动驾驶汽车市场 。

至?2030?年，中国自动驾驶相关的新车销售及出行服务创收将超过?5000?亿美元
。

从高级辅助驾驶功能到?L3?级自动驾驶乘用车再到?L4?级的?Robotaxi ，如此规模庞大的智能汽车增量市场
，给各类新兴的供应商培育出无限的产品落地机会。

无论是算法 、传感器，还是芯片等领域 ，势必有一批供应链新星强势崛起 。

2
、算法让位于芯片
，市场格局亟待突破

自动驾驶最早期的一批玩家主要是在算法层面进行开发和改进，特别是以深度学习为核心的人工智能技术的发展 ，加快了汽车自动化的进程
。

Waymo?之所以在自动驾驶领域走在全球最前列
，很大程度上得益于其自?Google?无人车创立以来多年的算法积累。

近?5?年内，国内也诞生了一大批自动驾驶算法公司 ，BAT、滴滴 、小马智行
、文远知行、Momenta?等等
，这些企业都开发出了自己的算法体系 。

即使起步稍晚，但这些公司正迎头赶上 ，尝试将以往与国外企业间的算法鸿沟逐渐填平
。

近?2?年内，很多国内的?OEM?也纷纷建立起创新中心 、人工智能技术中心
，不断从算法层攻克自动驾驶难题。

可以肯定的是，目前国内的自动驾驶算法实力已经处在全球领先的水平 ，算法已不再是制约自动驾驶技术发展的高墙 。

在算法之外
，则是自动驾驶的传感器配套。

面向低级别的自动驾驶，毫米波雷达+摄像头的组合已经足够支撑 ，这类传感器已有很多国际?Tier?1?和国内供应商保障供给
。

而应用于高级别自动驾驶的激光雷达
，这个市场也已经从几年前的一枝独秀发展至百花齐放，包括大疆?Livox
、禾赛科技以及速腾聚创等等。

各家的产品都已开始广泛部署在自动驾驶车型上 。

目前整体的传感器成本还有下降空间 ，但大规模量产已经指日可待
。

总体来看
，自动驾驶研发中来自传感器部分的短板正在逐步被修复。

这样，未来自动驾驶发展的重点还在于计算硬件上 ，也就是我们常说的自动驾驶芯片 。

自动驾驶车辆上有大量的传感器
，而算法精进正需要这些传感器不断收集外部数据，遍历各种极端情况 ，不断进化
。

自动驾驶系统除了需要解决大流量数据传输问题，还需要快速处理这些海量数据
，而强大的自动驾驶芯片正是那把钥匙。

业内一般认为，实现L2?自动驾驶需要的计算力在10?TOPS左右 ，L3需要的计算力为30?–?60?TOPS
，L4需要的计算力大于100?TOPS，L5需要的计算力至少为1000?TOPS 。足够高的算力只是对自动驾驶芯片的一部分要求 ，其在功耗表现以及安全性、稳定性方面还必须满足车载环境的需求
，这里涉及的内容很广，包括了温度 、湿度
、振动、粉尘以及电磁兼容性等等
。

大家都知道芯片设计的门槛颇高 ，现在广泛应用在消费电子设备中的芯片
，在全球也只有少数的企业能够设计并大规模制造，而车规级芯片的开发难度又远高于消费电子芯片。

更进一步看 ，应用于自动驾驶的感知芯片
，其设计难度又要比普通的车规芯片要高 。

毫不夸张地说，应用于自动驾驶的车规级感知芯片 ，可以称得上是芯片设计领域的「珠峰」
。

迄今为止，全球能够实现量产的具备大算力的自动驾驶芯片也就只有?Mobileye 、英伟达以及特斯拉等几家大厂。

根据?Mobileye?公布的最新数据
，其?EyeQ?芯片已经售出超过?5400?万片，被搭载在全球超?5000?万辆汽车上 ，其客户包含了?BBA?在内的顶级车企 。

特斯拉曾经很长一段时间采用的是?EyeQ?系列芯片来驱动?Autopilot?系统。

在国内
，蔚来?ES6/ES8、理想?One
、广汽新能源?Aion?LX?等车型也纷纷采用了?EyeQ4?作为其驾驶辅助系统的核心
。

Mobileye?这样的战绩在市面上基本难逢敌手，这也是英特尔为何要在?2017?年斥巨资收购这家公司的原因。

GPU?霸主英伟达这几年也凭借其推出的高性能计算平台收获诸多客户 ，国内包括滴滴、Pony.ai 、文远知行
、AutoX?在内的?Robotaxi?运营商都采用了英伟达的自动驾驶计算平台 。

最近上市的小鹏?P7?上还搭载了其与德赛西威联合开发的基于英伟达Xavier的自动驾驶域控制器?IPU?03
。

特斯拉自不必说
，正是认识到自动驾驶芯片本身的重要性，马斯克才狠下心来不惜投入重金研发出了?FSD。

可以肯定的是 ，FSD?不会对外供应
，毕竟?FSD?将是特斯拉未来的核心竞争力，而且特斯拉自己的需求就完全可以养活其芯片开发团队 。

在这样的市场格局之下 ，车企们都要认真思考未来如何构建自己的自动驾驶芯片供应链
。

目前看来
，Mobileye?的芯片和其算法是紧密耦合的，并且是打包出售 ，车企的自主权很小，若想用自行开发的算法几乎不太可能
，所以业内对?Mobileye?的评价就是过于封闭。

而车企们要使用英伟达的芯片，门槛也很高 ，高昂的入会费用和联合开发费用并非一般企业承受得了 。

据说小鹏汽车和和德赛西威为了开发?P7?上的自动驾驶域控制器
，向英伟达支付了近?8?位数美金的会员费
。

口口声声要在汽车智能化以及自动驾驶领域实现全球领先的中国汽车产业，如今在自动驾驶芯片上受制于人、仰人鼻息。

「国产自动驾驶芯片」需要加速走上舞台 ，成为真正的主角 。

好在
，国内企业中不乏这样的进取者
。

3 、国产自动驾驶芯片的突围

这些年，国内也涌现出了很多深耕自动驾驶芯片领域的优秀企业 ，他们都希望在中国这个庞大的智能汽车市场里分得一杯羹。

巨头之中
，华为已经确认将依托旗下海思半导体，进军智能驾驶计算芯片和平台领域 ，其推出的昇腾?AI?芯片以及?MDC?将担起国产智能驾驶芯片崛起的重责 。

而在诸多创新公司中
，黑芝麻智能科技也称得上是自动驾驶「国产芯」的典型代表。

黑芝麻相继在?2019?年?8?月和?2020?年?6?月推出了两代自动驾驶芯片「华山一号」和「华山二号」，而且在性能与能效比上已经可以与国外竞争对手抗衡
。

以今年?6?月黑芝麻最新推出的华山二号?A1000?芯片为例 ，其在算力上达到了?40?-?70?TOPS，相应的功耗为?8?W
，能效比超过?6?TOPS/W，这个数据指标目前在全球范围处于领先水平。

之所以能实现如此高的算力 ，离不开黑芝麻自研的核心?IP——DynamAI?NN引擎 。

这个引擎采用大算力的架构
，支持多形态
、多精度运算；具备可适配量化、结构化剪裁以及支持稀疏加速等优势，同时还配备了自动化开发工具
。

感知技术是黑芝麻引以为傲的核心优势 ，而A1000?是一款非常典型的感知芯片。

这颗芯片内置了?8?颗?CPU?核心
，包含?DSP?数字信号处理和硬件加速器，支持市面上主流的传感器接入 ，包括激光雷达 、毫米波雷达
、4K?摄像头、GPS?等等 。

非常值得一提的是
，A1000?因为集成了黑芝麻自研的?NeuralIQ?ISP?流水线，可支持多达?12?路高清摄像头接入
。

这对于严重依赖视觉感知的自动驾驶系统来说是非常大的助益。

在芯片架构层面 ，黑芝麻还打造了多层异构性?TOA?架构 。

这个架构将黑芝麻核心的光控技术 、图像传感技术
、图像视频压缩编码技术、计算机视觉处理技术以及深度学习技术有机地结合在了一起
。

TOA?架构具备可扩展性
，支持多芯片级联扩展，这也是为什么以华山二号芯片为基础打造的?黑芝麻?FAD?计算平台能够兼容从?L2?自动驾驶到?L4?级自动驾驶的原因。

目前 ，针对低级别?ADAS场景，客户可以基于低算力版本芯片?A1000L?搭建一个算力为?16?TOPS 、功耗为?5W?的计算平台 。

而针对高级别?L4?自动驾驶
，客户可以将?4?块?A1000?芯片并联起来，实现高达?280?TOPS?算力的计算平台
。

可扩展模式也是目前大多数主流自动驾驶芯片厂商所采用的策略 ，英伟达的?Drive?AGX?Pegasus、采埃孚的?Pro?AI?也都是采用这样的模式。

在华山二号之后
，黑芝麻还计划在?2021?年的某个时点推出华山三号，主要面向的是?L4/L5?级自动驾驶平台 ，其算力将超越?200?TOPS
，同时会采用更先进的?7nm?制程工艺 。200?TOPS?的算力水平将追平英伟达的?Orin?芯片。

而在软实力层面，相比于?Mobileye?的封闭以及英伟达高昂的入会门槛 ，黑芝麻的体系更加开放且更具性价比
。

这体现在：黑芝麻的华山芯片拥有完善的工具链
、开放的软硬件平台
，支持车企进行自主可控的创新。

这一点也许能让「苦?Mobileye?久矣」的?OEM?们看到曙光 。

整体来看，黑芝麻已经开发出了自动驾驶所需的感知算法、核心?IP 、芯片系统架构以及工具链等等 ，形成了成熟的产品体系
。

而这些产品背后的关键
，当然还是团队。

自动驾驶芯片产品涵盖的是两大重要产业：芯片产业和汽车产业 。

一个团队要打造出这样的尖端产品，少不了汽车背景和芯片背景两方面人才的加持 ，黑芝麻的团队正好形成了这样的良性互补
。

黑芝麻联合创始人兼?CEO?单记章（右）黑芝麻联合创始人兼?COO?刘卫红（左）

黑芝麻的联合创始人兼?CEO单记章此前是图像芯片公司?OmniVision（OV）的图像算法负责人，在视觉感知领域拥有?100?多项专利。

联合创始人兼?COO刘卫红先后就职通用汽车
、博世
，曾出任博世底盘制动事业部亚太区总裁，在主机厂和?Tier?1?都有深厚的任职经验 。

一个出身自芯片行业 ，另一个来自汽车制造业
，两者相辅相成，未来要在自动驾驶芯片领域创造出一番天地
。

针对团队的构成 ，刘卫红曾经提到
，「我们的基因是芯片，团队里有做过车规级芯片研发和车规级芯片验证的尖端人才 ，想做和做过是不一样的。同时我们还整合了既懂算法
，又懂得计算架构的开发人员 。」

目前黑芝麻在中美两地都有团队，全球拥有近?300?名员工 ，团队成员很多曾就职于?OV、安霸 、高通
、英伟达等芯片公司
，平均从业经验超过?15?年?
。

4、自动驾驶芯片量产急行军

自动驾驶芯片要实现量产落地，必须要迈过车规级的坎。

自动驾驶芯片的车规级 ，不但包含了芯片本身的可靠性 、稳定性
、耐久性等要求，还要满足与车辆系统整合后的系统功能安全 。目前市面上很少有供应商能同时满足两方面的要求。

黑芝麻新近推出的?A1000?芯片
，从设计之初就朝着车规级的目标迈进
。

它符合芯片?AEC-Q100?可靠性和耐久性?Grade?2?标准，芯片整体达到了?ISO?26262?功能安全?ASIL-B?级别。

芯片内部还有满足?ASIL-D?级别的安全岛 ，整个芯片系统的功能安全等级为?ASIL-D 。

为此
，A1000?芯片采用的是?ARM车规级的?CPU?和?GPU
。

在代工厂方面，黑芝麻也是按照车规级的要求选择了台积电的?16nm?产线。这一切的目标都是为了实现这款芯片的车规级设计目标 。

此前的?6?月 ，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试
，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试 ，为最后的大规模量产做准备
。

据悉
，搭载这款芯片的首款车型将在2021?年底量产。

另外，黑芝麻的华山一号?A500?芯片也已开启量产 ，其与国内头部车企针对?L2+?和?L3?级别自动驾驶的项目也正在展开 。

相较于传统的汽车电子芯片厂商
，黑芝麻的规划显然更加快速激进，他们需要更敏捷地把握住时间窗口
。

这个时间窗口也就在这两年中 ，特别是今年，大部分的智能驾驶车型已经在进行芯片选型
，而现在能够拿出这样的芯片产品的厂商，无疑将占得先机。

黑芝麻的?A1000?芯片已于今年?6?月发布 ，在量产进程中踏准了市场的节奏 。

在全球智能驾驶汽车市场爆发的前夜
，针对自动驾驶芯片的市场争夺也更加激烈
。

头部是?Mobileye、英伟达这样的巨头；还有从移动芯片市场杀出的华为海思和高通等厂商；老牌汽车半导体厂商们也在加快布局。

如黑芝麻一样的?AI?芯片公司将成为重要的后起之秀 。

智能驾驶汽车将是一个拥有巨量增长潜力的市场。

在这样的市场机遇中，黑芝麻这样的国产自动驾驶芯片厂商正在产品层面上与?Mobileye?和英伟达这样的国际巨头展开角逐 ，未来就是吸纳客户 、建立起生态
，修建自己的护城河
。

单记章曾在多个场合表露过同一个愿景：PC?时代英特尔为代表的处理器企业；智能手机时代有?ARM?为代表的移动芯片公司；而黑芝麻则希望成为智能驾驶时代的英特尔和?ARM。

智能汽车的大势已成，「Big?things?start?small」 。

巨大的产业机遇之下 ，今天的后起之秀能否成为未来的产业巨头？

我们且行且看
。

本文来源于汽车之家车家号作者
，不代表汽车之家的观点立场。

华为不造整车，但愿共享智能汽车解决方案 。

最近 ，有传言称华为有意入股长安蔚来这样一家成立仅两年
，目前还毫无产品的新能源汽车公司，知情人还说 ，华为不一定会出资，可能会通过旗下的基金进行投资
。对此
，华为回应说没听说此事，长安汽车则没有给出回应。

难道一直承诺“永不造车”的华为要开始造车了？

针对上述传言 ，一位接近华为的人士透露
，华为只投资技术，不会做股权生意 。他还强调 ，华为投资科技与技术公司是为了买技术
，所以入股长安蔚来基本没有可能
。

“好多车企都想拉华为成立合资公司，但华为从来没有同意过。 ”

如此看来 ，这种谣言大概率是车企的一厢情愿 。但事实真的如此吗？

现在的华为“不造车
”

关于华为是否要造车的问题
，业内的讨论由来已久
。为了顺利开展其智能汽车业务，华为从去年开始在多次公开场合中明确表示不会造车。而为了打消主机厂的疑虑 ，华为甚至将“不造车”写进企业的发展战略中 。

2019年上海车展期间
，在参加国际大型车展的处子秀上，华为公司轮值董事长徐直军在众多车企的众目睽睽下亲自宣布华为不会造车 ，他表示，华为要帮助车企"造好"车
、造"好车"。彼时
，华为才确立了自己在汽车产业链中的定位，就是做面向智能网联汽车的增量部件供应商
。

此后 ，从2019年4月到至今
，华为的高层总是在不同的场合上重点强调华为不造车的承诺。

2019年10月22日世界智能网联汽车大会上，华为轮值董事长徐直军再次强调 ，华为在汽车领域的战略是帮助车企"造好"车、造"好车" 。

2020年8月12第十二届汽车蓝皮书论坛上
，华为智能汽车解决方案BU总裁王军也说：“华为公司不造车，我们使命是帮助车企造好车
。 ”

在对外发布的新闻稿中 ，华为也多次强调“聚焦ICT技术
，帮助企业造好-车，造-好车”是自己的发展理念。

可以说 ，全公司上下
，都在坚定不移地贯彻华为不造车的承诺 。也是从宣布不造车开始，华为明确定位了自己的位置 ，并在从过去到现在的一年内发布了诸多成果
。

具体来说，华为的智能汽车业务有硬件和软件两大部分构成
，其中软件研发是核心。

硬件方面，华为有基于自动驾驶平台研发的MDC硬件 ，里面集成了华为自研的鲲鹏CPU与昇腾AI处理器
，并搭载了自研智能驾驶OS，是一个开放的 、标准化的、系列化的自动驾驶计算平台产品 。

目前华为MDC智能驾驶计算平台已携手合作伙伴 ，与18家主流车企及Tier1建立合作
，覆盖乘用车
、商用车、特种作业车等多种智能驾驶应用场景
。最典型的是华为与奥迪正在开展一系列的自动驾驶上路测试。

华为在硬件领域还有一大杀手锏是自研激光雷达 。据华为介绍，目前华为武汉研究所有一万人的团队在研究光电子领域的技术
。华为在这个团队中还成立了激光雷达的研究团队 ，华为的目标是在短时间内实现100线 、200线
，成本做到500美金甚至更低，支撑所有智能汽车都配上激光雷达。

软件方面 ，目前华为聚焦在电子电器层与基础软件平台层
，构建数字系统架构（电子电气架构），使能车企高效地开发智能汽车 。

针对座舱的使用场景 ，华为打造了鸿蒙座舱操作系统HOS，实现座舱软硬件解耦
，南北向开放。对语音交互
、视觉识别、音频优化等核心能力开发了基础服务，开放给上层应用 ，并支持与车企联合定义开放接口
。汽车不再需要人来开时
，车企的核心竞争力就从提供驾驶体验转向为提供用车体验。

针对汽车OS，华为开发了智能车控操作系统VOS ，使原来ECU系统代码的平滑迁移 、多ECU的集中开发变得简单高效 。华为VOS相比现有的操作
，将更加开放
、基础OS开源，帮助车厂实现自主可控
。

为了方便开发智能驾驶 ，华为又开发了智能驾驶操作系统AOS
，同时满足智能驾驶软件开发对生态、车规 、数据驱动开发等核心要求。目前已通过ASIL-D?&?EAL5+认证，支持丰富的AI原生开发库 ，让智能驾驶系统开发更高效 。

据悉
，华为针对车企研发的新架构有诸多好处
。比如，预计可以节省15%-20%的线束重量和长度 ，同时由于集中化的，可以减少ECU的数量；也能缩短车型上市时间
，车型的开发周期被缩短到6-8个月；在这个架构上，还可以实现从L0到L4架构的持续演进。

华为的这个架构显而易见的好处是帮助车厂提升开发速度
、降低开发成本 。

可以看出 ，华为已经深入到车企与Tier?1把守的战略高地——整车电子电气架构
。在软件定义汽车的时代
，电子电气架构架构无疑是车企的核心竞争力。华为帮助车企开发最核心的技术，是否也能说明在间接造车？

华为与长安合作紧密

长安蔚来一直被长安汽车视为突破高端瓶颈的基石 。这家公司于2018年10月由蔚来和长安共同成立 ，总部位于江苏南京
，起初的的股权构成是蔚来和长安各持股45%，剩下的10%由创始成员持有
。

最初的高层组成是董事长由蔚来汽车创始人、董事长兼CEO李斌担任 ，副董事长由长安汽车执行副总裁李伟担任
，CEO由来自长安的杨放担任。

长安汽车也不止一次在公开场合表示对长安汽车寄予厚望 。长安汽车执行副总裁谭本宏说：“长安汽车做中高端品牌，一定是通过与合作伙伴一起来打造。
”现任长安新能源总经理杨大勇曾经也表示 ，“长安中高端品牌由长安蔚来团队负责”
。

但过去两年以来
，长安蔚来其实没有实质性的进展，更没有相关的产品规划。长安与蔚来可能就长安蔚来的发展出现了分歧 。与长安蔚来同年诞生的广汽蔚来 ，目前虽有产品推出，但在广汽和蔚来的“上下夹击 ”之中
，其生存空间几乎所剩无几，产品几乎无人问津 ，在市场上几乎没有存在感
。

有了广汽蔚来的前车之鉴。长安蔚来显然已经不能再按照当初既定了战略方针往下执行了 。长安和蔚来也就此分道扬镳
。今年6月
，李斌卸任长安蔚来的董事长，原副董事长李伟也同时退出。新任董事长由长安汽车执行副总裁谭本宏担任 。同时 ，长安蔚来的注册资本由9800万元增长至1.88亿元
，增长幅度高达92%
。

蔚来撤出，长安开始全面掌控长安蔚来。长安蔚来的前途在哪里？长安心里或许早已规划好 。

长安汽车于2018年的北京车展发布第三次创业计划的前后 ，几乎与包括华为在内的国内顶级科技公司都达成了重磅合作
。

2016年4月
，长安与百度签署智慧汽车战略合作，百度的CarLife 、MyCar以及CoDriver三大核心应用平台将会搭载到长安汽车上；2017年7月 ，长安和百度的合作开始深化
，开始渗透到自动驾驶领域，长安汽车正式加入百度的阿波罗计划 ，与百度合作研发量产汽车。

2017年10月，长安汽车与阿里巴巴达成合作
，双方在智能车联网平台
、车联网服务以及企业社交领域三大方面展开战略合作 。此外，双方将建立联合实验室 ，进行人工智能、车载应用以及信息安全等相关领域的研究和开发工作。

2018年4月
，长安和腾讯复制了阿里巴巴与上汽的合作模式，双方成立了智能网联汽车的合资合作公司
。这个合资公司名叫梧桐车联 ，总部位于北京。按照计划
，梧桐车联研发的车联网产品主要搭载到长安汽车的最新产品上 。

2018年1月11日，长安汽车与华为 、中国移动通信、中移物联网有限公司在重庆签署了战略合作协议 ，全面开展LTE-V及5G车联网联合开发研究
。

2018年7月
，长安又宣布牵手华为共同成立了联合创新中心。双方将在车载移动通信系统
、多终端互联互通、车载操作系统开发 、车机芯片开发
、车联网评价体系标准建设及新能源技术探索合作 。实现车载操作系统和车机芯片在长安车型上量产搭载
。同时，双方还将持续在工业互联网、ICT基础设施领域展开合作。

2019年1月 ，长安与华为的合作结晶——联合创新中心正式揭牌 。长安和华为的合作进一步深化
。在智能化领域
，双方将更加全面深入地在L4级自动驾驶 、5G车联网
、C-V2X等10余项前瞻技术领域开展合作，为用户提供更加智能的体验；在新能源领域 ，共同打造国际一流、中国领先的智能电动汽车平台。

可以看出，华为在最近三年全面打通了与阿里巴巴 、腾讯
、百度、华为的伙伴关系 。但是在最终落地成果上
，却表现得有点雷声大雨点小
。携手百度，结果百度试运行的无人驾驶出租车难见长安的影子；与腾讯成立合资公司 ，结果车载微信同时在长安 、哈弗
、广汽传祺上实现装车；背靠阿里
，结果阿里看中的是整个市场，开始独立运营自己的车联网公司斑马网络。

从结果来看 ，百度、腾讯 、阿里这三家在和长安汽车处了一圈之后
，关系开始逐渐变淡 。目前没有深交的就剩下华为了，双方共同成立的联合创新中心如何运营让人期待。

此前 ，长安汽车原本计划在8月底举办的年度品牌日活动已经宣布后延了
。随着长安蔚来股权生变、长安和华为传出合作消息
，这个品牌发布日瞬间陡增悬念。

转机在哪？

华为其实也食言过 。

1995年，华为正处在1994~2010年发展期的开局阶段
。这一年 ，华为开始了无线领域的产品研发
，先期使用GSM协议。同年，华为研发团队开始申请研发GSM手机 ，但遭到任正非的反对 。当时为了让华为生产手机，原国家邮电部甚至主动请示华为自主研发和生产手机
，并向其发放手机生产销售牌照，后被任正非拒绝
。此后华为无线业务部多次提交了手机项目的报告 ，但均被否定。

当时
，任正非提出了“华为一辈子都不会做终端
”的决定，这也让华为错失了手机研发的黄金机会 。

转机在迈入新世纪后开始出现
。2000年 ，华为和摩托罗拉合作
，做后者的原始委托生产，但产品贴上摩托罗拉的商标出售。这使得华为迈出了独立生产手机的第一步 。

在2001年加入国际电信联盟后的同年 ，任正非开始反思对华为终端项目的固执
。终于在2001年10月举行的“华为2001~2002年公司管理十大要点”会议上
，任正非承认自己过去在三个项目上犯了决策失误，分别是CDMA
、PHS和手机终端 ，并向参会的高层干部道歉。

自此之后
，华为成立了独立运营的手机业务公司，也就是现在的华为终端公司 。经过十多年的发展 ，华为的手机业务站在了世界之巅。

2015年底，华为宣布其智能手机出货量突破1亿台
，是2010年的30倍，为首个智能手机出货量突破1亿台的中国大陆手机厂商 ，成为仅次于三星和苹果的全球第三大智能手机厂商
。

2019年
，华为手机全球出货量2.4亿部，超过苹果仅落后于三星 ，成为智能手机市场上的绝对强者。

曾经发誓不做手机的华为
，如今却成为世界手机市场的霸主；现在发誓不造车的华为，你真的信吗？

本文来源于汽车之家车家号作者 ，不代表汽车之家的观点立场 。

“造整车
，华为差得还太远了 ”
。日前，华为智能汽车解决方案BU总裁王军在接受盖世汽车等媒体采访时直言。

因被曝欲将汽车业务划归消费者业务 ，加之此前华为消费者业务CEO余承东频频为汽车业务“站台
”
，给华为汽车BU业务方向从to?B转向to?C增添了诸多想象空间，近日关于“华为造车”的言论再度甚嚣尘上 。华为的否认也是一如既往地干脆
。

王军认为 ，对于一辆整车，无论车辆的布置
，还是制造以及工艺，都非常复杂 ，要造这样一辆车
，华为的能力还远远不够。“所以我们的理想是：把数字世界带入每一辆车 。 ”王军表示
。更具体一点，就是通过刚刚于10月30日发布的智能汽车解决方案品牌HI ，给予汽车行业全栈智能解决方案的加持
，实现Huawei?Inside。

像Intel?Inside一样，把Huawei装进每一辆车

Intel?Inside ，指的是在计算机领域
，Intel在消费者心中建立的一种品牌认知——一台好的电脑就应该用Intel公司所生产的处理器，以至于很多消费者在购买电脑时都倾向于含有Intel处理器的产品 ，许多电脑品牌则因为采用了英特尔的中央处理机而大受欢迎 。

在汽车领域
，华为也有这样一个“Inside梦
”，即让HI品牌成为汽车行业“要素品牌”的代表 ，被各大车企广泛采用，车内用华为的技术
，车身印上HI品牌的LOGO，给予车企品牌加持、背书
。同时在HI品牌的赋能下 ，消费者也能够信赖华为的科技
，信赖与华为合作的车企，信赖华为和车企共同“造 ”的车 ，以及共同“打造
”的“品牌”。

HI全栈智能汽车解决方案
，来源：华为

为此，华为将过去数年在汽车领域积累的全栈智能解决方案悉数注入了HI品牌 ，包括1个全新的计算与通信架构
，5大智能系统——智能驾驶 、智能座舱
、智能电动、智能网联和智能车云，以及激光雷达 、AR-HUD等30+智能化部件 。同时 ，HI品牌还从算力和操作系统层面规划了智能驾驶
、智能座舱、智能车控三大计算平台
，以及AOS智能驾驶操作系统 、HOS智能座舱操作系统和VOS智能车控操作系统三大操作系统。涵盖了几乎一辆智能电动汽车的所有关键部件
。

“如果把这些技术放到一辆电动车上，我们所瞄准的增量部件大概会占整车成本的三分之一 ，另外三分之二则是电池，以及下车体
、上车身、座椅内饰等传统部件
，这些是我们不会涉及的。 ”谈及业务整合后HI品牌的发展方向，王军指出 。即便如此 ，这个市场的前景依旧十分诱人
。

在采访中
，王军给出了一组数据：当汽车智能化程度每提高1%，全球汽车零部件（除美国市场外）市场空间可能就会扩大33亿美元；如果智能化程度和电动化程度同时提高1% ，整个汽车零部件的空间就会扩大60多亿美元。“所以这个市场足够大
，从市场角度，我们看到的全是机会 。”王军表示
。

华为三大操作系统 ，?来源：华为

那么
，华为计划如何将这块“蛋糕
”吃进嘴里呢？据王军介绍主要商业模式有三种：第一种，做传统的Tier1 ，直接给车企提供激光雷达 、AR?HUD等智能化零部件；第二种
，基于智能驾驶
、智能座舱、智能车控三大计算平台以及AOS 、HOS、VOS三大操作系统，给OEM提供平台化业务 ，供OEM与第三方合作伙伴进行上层的应用开发；第三种，为客户提供全栈的HI品牌解决方案。模式十分多样化
，客户可以根据实际需求灵活选择 。

“其中，只有搭载华为全套HI解决方案的车型才会打上HI?品牌标识
。”王军指出。这意味着 ，HI?LOGO除了代表着华为在智能汽车领域的技术创新和商业模式创新
，其实也是华为全栈智能解决方案的象征，以及在品牌及技术方面的承诺 。

“最快明年的这个时候 ，我们基于HI模式和车厂合作的车就会陆续上市
，届时大家可以见到有HI?LOGO的车
。 ”?谈及目前HI模式的市场化进展，王军透露。“此外 ，我们的三电系统从今年开始也已经逐步上车了
，明年会有更多的零部件陆续上市，比如智能座舱
、智能车云服务还有传感器产品 ，都已经蓄势待发 。
”

立足软件、算法和生态
，构建HI技术底座

在汽车领域，把一个零部件供应商的品牌LOGO作为“核心要素”印上汽车 ，这在过去是很多企业想都不敢想的，但华为不仅想了
，而且还做了。不得不说华为虽然不造车，但其“野心 ”丝毫不亚于造车
。因此 ，很多人很好奇华为的信心底座究竟是什么。

对于这个问题
，在此次采访及同期举办的“汽车媒体走进华为
”活动中，华为通过对其智能汽车解决方案的全面展示 ，再一次做了诠释：核心还是华为过去在ICT领域的积累 。在华为看来
，智能汽车是ICT行业与汽车行业融合的产物，智能汽车解决方案每个业务的底层逻辑其实都与华为传统ICT业务相关 ，且随着汽车新四化的加速
，基于ICT的硬件和软件将在未来汽车行业中发挥更大价值，这正是华为进入智能汽车领域的根本原因
。

比如华为在智能电动领域的充电 、供电
、电控以及电池管理等解决方案 ，其实就是华为数字能源产品线（原华为网络能源产品线）在汽车领域的延伸。毫米波雷达源自无线产品线
，因为5G的毫米波和毫米波雷达技术同源 。智能座舱作为未来智能汽车主要的交互中心，未来的控制中心从某种程度上就是一个Pad ，这与华为在手机和电脑领域的积累也是完全吻合
。

华为智能汽车解决方案BU总裁王军（右）和ADS智能驾驶产品线总裁苏箐（左）

至于ICT的技术底座之上，王军认为华为的优势主要集中在三个方面：软件、算法和生态
，特别是软件，是华为现阶段投入的重点。因为在华为看来 ，未来的智能网联汽车就是一个平台
，只要硬件平台打造好之后，就能像智能手机一样通过软件快速迭代不断增加功能和特性 ，提供更好驾驶体验
，解决在开车过程中“不用动脑 、不用动手”的问题 。

“软件方面，目前我们团队规模已达四千人 ，这还不包括2012实验室里的软件人员
，在那里我们从事AOS
、VOS等研发的工作人员就有五六百人
。我们现阶段大部分的投入都在软件方面。 ”王军表示 。软件背后的算法领域，华为基于过去在无线领域以及人工智能领域积累 ，也积累了大量的人才
，包括融合算法、感知算法等多个类型，可以满足智能汽车的多样化需求
。而生态 ，更是华为的核心能力所在，在该领域目前华为已经为汽车行业开发了AOS 、?VOS
、HOS等多个操作系统
，其中HOS-A，据王军透露更是华为单独为车机开发的 ，旨在填补车机OS领域的空白。

不过
，如同优势明显，华为面临的挑战亦不容忽视 。特别是安全 ，由于华为此前并没有汽车行业的积累
，对于在安全方面如何构建能力，从而使产品真正达到车规级要求 ，王军坦言华为的经验还是十分欠缺的。据悉也正因为如此
，虽然华为智能汽车BU成立不过一年半，但走弯路却走了快两年 ，期间不乏车企的质疑
。

“还有盈利的问题
，特别是对于一个企业来说，赚钱不赚钱是最核心的。那么对于华为 ，按照汽车产业投资规律，我们预计华为新业务实现盈亏平衡平均周期需要八年 。
”王军表示
。这一过程无疑是漫长
，况且一旦将来市场成熟，华为如何实现从增量到增值的切换也是个问题。

不做低等级自动驾驶 ，以终为始推进技术落地

在华为的智能汽车解决方案中
，自动驾驶是十分关键的一环，目前围绕自动驾驶汽车的“大脑”和“眼睛 ” ，华为均已进行了相关的布局 。

其中在“大脑
”方面
，华为的主要产品是MDC智能驾驶平台，该平台整合了华为自研昇腾AI芯片、车控OS等核心产品 ，可通过裁剪软硬件功能
，支持自动驾驶从?L4?到?L2+的平滑演进
。为满足不同合作伙伴的研发需求，迄今为止华为共推出了四款MDC智能驾驶平台 ，分别是MDC?600 、MDC?300
、MDC210和MDC?610。

在“眼睛”方面
，对于当前行业主流的传感器解决方案，华为几乎都有涉及 ，比如在今年北京车展亮相的8M前视双目摄像头、超级鱼眼摄像头 、77GHz毫米波雷达，支持短距、中距和长距多种不同应用场景
、等效100线的激光雷达传感器
，以及4D成像毫米波雷达等，就是华为在该领域的最新研发成果 。

华为智能驾驶解决方案? ，来源：华为

“整体来看
，在自动驾驶领域我们希望基于单车智能路线，面向乘用车市场在可泛化的市区场景中解决广大用户每日通勤途中的连续性问题
。 ”?华为智能汽车解决方案BU?ADS智能驾驶产品线总裁和首席架构师苏箐表示。

在苏箐看来 ，目前自动驾驶领域虽然路线众多
，但真正适合中国驾驶场景的却少之又少，即使是目前走在行业前列的特斯拉 ，考虑更多的其实也是高速场景
，而在国内比较高频的城区通勤场景基本不能用 。“更别说Waymo的Robotaxi，系统虽然比较高阶 ，但ODD却严重受损
，所以这么多年一直待在凤凰城出不来”
。

那么具体怎么做呢？苏箐认为如果想让自动驾驶发展更快，第一件事情就是要让技术等级和法规等级脱钩和解耦 ，至少未来五年内，自动驾驶的主要任务还是解决技术问题
，而非做伦理选择，否则导致的后果是：在推一个更高等级的自动驾驶系统时 ，企业为了不承担法律风险
，会刻意把系统的ODD限制在非常小的区域，这样的系统对用户是没有意义的。

“所以我比较推崇的一种技术路线是在功能上面尽量向L4靠拢 ，能够帮助解决每日通勤的问题
，但在法规上面，就是一个L2的系统 ，很长时间需要驾驶员或者安全员承担这个法律责任
，这样才可以让整个行业循环起来，不然没有人愿意买单 。
”?苏箐表示。从这一点上来讲 ，如果有企业和华为在思维上有点像的话
，苏箐指出肯定是特斯拉
。

值得一提的是，此前在谈及华为的自动驾驶战略选择时 ，华为轮值董事长徐直军也明确指出华为不做低等级的智能驾驶，而是宁愿多加几个激光雷达
，再配合毫米波雷达、视觉计算，融合起来走向自动驾驶 ，来解决中国路况场景的问题。这无疑是一个非常高的起点 。

“所以这就要求企业在技术构建上必须足够扎实
，从底层的计算系统到算法栈再到数据平台能够具备一个完整的端到端的全栈流程，甚至包括一部分地图系统 ，以保证系统快速迭代
。并至少保持10倍投入的队伍来支撑未来15年持续迭代
，只有这样才可能活下来，甚至脱颖而出。”?苏箐表示 。

在他看来 ，这也是华为无线和手机产品线成功的经验
，自动驾驶也需要这样才能成功，一开始几百人 ，然后数千人
，然后需要上万人，持续投入十几年
。华为也确实是这样做的。据悉 ，今年华为的目标是在城市道路上做到1000公里无干预，目前研发团队正全力打造这样一个自动驾驶系统 。最快2022年初
，用户就可以在公开市场上买到搭载华为自动驾驶系统的汽车
。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

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