『 汽車廠商真正采取行動的沒有，隻會光叫喚』
2022中國電動汽車百人會論壇上，全國政協經濟委員會副主任、前工信部部長苗圩，在談及芯片供應問題時，言辭激烈。
不僅直言中國汽車行業缺芯少魂，更是對國內車企把車規級芯片、操作系統等卡脖子技術扔給一級配套商的『不作為』，表達了不滿。
平心而論，像特斯拉那樣，為了自動駕駛自研FSD芯片的車企並不多。
然而能夠讓苗主任說出『光叫喚』這樣的虎狼之詞，可見汽車圈在半導體芯片供應短缺問題的處理方式上，屬實存在一些不足之處。
就現在的情況來看，中國的新能源汽車行業，也許說得上走在了時代的前列。
可距離真正的『彎道超車』，依舊存在許多關鍵環節並未打通，就比如車企們大張旗鼓主推的汽車智能化功能。
綜合來講，智能駕駛、智能座艙、智能網聯等AI+功能，都屬於汽車智能化的范疇。
但現在的情況是，這一系列的智能化功能，終究離不開高級AI芯片的加持，進而也就引發了卡脖子問題的出現。
苗主任言之切切，其實想要說明的就一個問題：國內的汽車半導體供應鏈，僅僅寄希望於Tier 1，將砝碼全部壓在英偉達、高通這樣的國際巨頭身上，並不明智。
而且值得注意的是，英偉達對中國自動駕駛的『綁架』，已經到了十分深刻的程度。
封閉or開放，芯片的王者之爭
毫不吝惜的講，英偉達就是一個時刻站在時代潮流風口上的龐然大物。
上到超級計算機、數據中心的並行計算，下到個人PC顯卡、數字貨幣『挖礦』等，各種場景，都能看到英偉達發揮作用的身影。
而且另一方面，英偉達在AI領域的支柱作用，已然成長到無人可以撼動的地步。
2012年，深度學習『巨佬』Geoffrey Hinton及其學生Alex，在ImageNet競賽中，借助GPU來加速訓練深度神經網絡，奪得了競賽的冠軍。
而本次競賽的影響力，從學術界直接穿透到產業界，不僅推動了第三次人工智能浪潮的到來，更是幫助英偉達的GPU開拓了新的增量市場。
再往下細分，作為AI領域最明確的方向之一，一片藍海的自動駕駛市場，也自然而然的成為了英偉達的囊中之物。
然而，行業市場的格局變換，並不會因為一次『學術界的契機』，就簡單的三下五除二地完成。
就市場規則而言，英偉達想要進來當『王者』，就需要搬掉舊勢力設下的攔路石。
於是，屬於英偉達和Mobileye之間的自動駕駛芯片的王者之爭，一觸即發。
回顧那些日子，其實很長一段時間裡，『封裝』就已經成為汽車行業的基本協調方式。
Tier 2、Tier 1、車企共同組合成了金字塔式的產業鏈。
車企在頂端負責產品的功能定義和技術集成；Tier 2負責最基本的元件生產，就比如芯片的設計制造封裝等；Tier 1則負責將掌握的技術打包，『封裝』成一個車企隻需少量開發、測試、驗證即可拿來使用的模塊。
顯而易見，Mobileye就是這種模式下的集大成者。
然而也正是因為這個原因，其獨步天下、屢試不爽的『密閉封裝』，也就成為了Mobileye現在最堅硬的天花板。
特斯拉就是一個很好的例子，盡管特斯拉與Mobileye『分手』的原因錯綜復雜，但Mobileye的技術過於封閉，讓激進的特斯拉十分掣肘。
而且這一缺點，在現在的市場環境中，正不斷地放大。
事實上，也正是因為足夠『開放』，英偉達才得以一步步強大。
而且除了不限制車企自行開發自動駕駛軟件算法，並為之盡力打造相應工具鏈之外，英偉達還具備『算力即正義』的優勢。
來自算力的降維打擊，無異於一場『陽謀』。
據了解，英偉達的自動駕駛芯片，從2018年的Parker到現如今的Orin，已經實現254倍的算力增長；最新的Atlan，算力更是達到了1000TOPS，『卷』得整個行業都毫無招架之力。
盡管人們總說，芯片並不應該『唯算力論』；但另一角度，如果沒有算力做敲門磚，卻是可能連談的資格都沒有。
後來者，向前行
於是，憑借著『軟硬結合』，以及算力方面的雙重優勢，英偉達收獲了一大波擁護者。
無論是通用Cruise、亞馬遜 Zoox、AutoX、小馬智行這樣的Robotaxi公司，還是賓士、捷豹路虎、沃爾沃這樣的全球知名車企，都已經和英偉達建立了合作。
而且值得一提的是，那些炙手可熱的中國『新勢力』們，也都不約而同的選擇了英偉達。
不久前，2022年英偉達GTC大會上，『黃教主』官宣了與比亞迪的合作關系。
按照規劃，從2023年上半年起，比亞迪就將在部分車型上搭載英偉達的Orin芯片，以及相配套的的軟硬件系統。
無獨有偶，蔚來、小鵬、理想三家強勢新勢力今年的新款車型，都搭載了英偉達的自動駕駛芯片。
像高合、智己L7《參數丨圖片》、集度等逐漸開始顯露頭角的玩家，也不約而同的被英偉達『俘虜』。
難道，真•外來的和尚會念經？恐怕也不盡然。
一方面是因為英偉達的產品得到了市場檢驗，技術成熟，質量上有所保證。
另一方面便是，車企選擇英偉達的芯片，可以大大縮短磨合的周期，直截了當且見效甚快。
就目前的情況來看，大多數新能源汽車新勢力們，已經是將自動駕駛的賭註壓在了英偉達的身上。
而這種中國自動駕駛追逐英偉達芯片的趨勢，其背後卻還隱藏著諸多其它的原因。
一方面，現在的主流自動駕駛技術是深度學習。
借助大數據的投喂，AI神經網絡模型會得到進一步訓練和構建，直到整車上路的時候，被逐漸完善的模型，才能在大算力芯片的加持下，實現對車輛的準確、絲滑控制。
另一方面，國內的自動駕駛芯片供應商還較為『年輕』，技術也不夠完善。
如此一來，『快節奏』的新能源汽車戰事，並不會留給車企們太多的時間。
換句話說，車企們選擇英偉達，雖然不一定能夠幫助自己在自動駕駛功能上，跑贏其他友商；但是這種算力『堆料』的方法，卻意味著不會在競賽中落後太多。
好消息是，國內的智能芯片廠商也並非沒有絲毫的還手之力。
比如獲得理想汽車青睞的地平線，2021新款理想ONE上已經配置上了征程3芯片；智能駕駛、中央網關、智能座艙全方位佈局的芯馳科技，產品已經覆蓋國內超70%的車廠。
另再，像黑芝麻智能、寒武紀行歌、華為等芯片廠商，這些後來者們，都將會成為取代英偉達自動駕駛芯片的潛在力量。
盡管那一天比較遙遠，但可以看到的是，現在國內的新能源汽車市場，正在為車芯的供應鏈重構、國產化替代等創造契機。
中國車芯，去虛向實
資本的簇擁而上，為車芯廠商的發展打開一扇門。
但同時也必須明確，這扇門的背後並不一定就是花團錦簇、步步高升，更多的可能還是黑暗、孤獨。
事實上，面對國際環境的動蕩、技術的封禁、疫情的反復，以及原材料上漲等一系列不確定因素的接踵而至，中國車芯迫切地需要『去虛向實』，而不是自我標榜、放嘴炮、出風頭。
什麼是虛？
近年來，國家高度重視半導體產業發展，出臺了一系列政策措施，這樣的政策背景下，各地紛紛開展芯片項目。
原本的意願是『集中力量辦大事』，卻不曾想『虛火太旺』，出現了一大批像武漢弘芯這種『高調建廠，後續乏力』的案例。
其次，資本的一擁而上，營造出一片欣欣向榮的景象，但潮水是否會突然褪去，沒有人可以保證。
事實上，當相關產品得不到市場檢驗，隻是在大呼『吊打』英偉達，堆一些拗口的專業參數以堵悠悠眾口之時，不就是所謂的面子工程？
不難發現，半導體行業長周期、低回報的特性，已經令不少希望看到『快錢』的資本，痛哭流涕；而曾經熱火朝天的融資潮，也在慢慢『退燒』。
以車芯為例，整個設計制造流程，不僅需要車規級的認證，還需要半導體技術的積累，以及整個車芯產業鏈的互相支撐。
哪怕芯片廠商設計生產出了產品，Tier 1們不采用，供應鏈被切斷，也很難被整車配置，進行市場檢驗、技術迭代。
毋庸置疑的是，現在的汽車產業就是一個高度分工、層層分裝的行當。
車企們對技術的掌握，往往集中在他們認為最關鍵的部分，如發動機、變速箱、底盤。
隻不過，伴隨著新能源汽車的強勢崛起，車企們也不得不開始對算法、智能芯片、動力電池等『新零部件』，愈加重視。
實際上，為了不失去靈魂和心臟，已經有不少車企，開始通過投資、內部孵化的方式，以提高自己的話語權、開發自由度等。
比亞迪半導體、長城蜂巢能源，吉利芯擎科技等，都可以當做最直接的證明。
隻不過，現在的問題是：車企們究竟是在『花錢賺吆喝』，圖名？還是真正想要從根本上解決『綁架』問題，以削減成本，圖利呢？
留給中國車芯的時間不多了。