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翻了一下 $蔚来(NIO)$ 2022 年的年度财报，里面提到一个说法：已开始自主研发自动驾驶芯片，以最大限度地提高自动驾驶算法的效率。

这个说法其实反映了目前自动驾驶的一些现状：

一是自动驾驶不是唯算力论。

算力有多高其实更多是一种宣传口径。自动驾驶芯片在实际运行的过程中，芯片的理论峰值算力不大可能 100% 被完全释放，因为算力的有效利用率还会受到芯片功耗表现和能效比控制的影响。

二是算法效率的快慢。

芯片峰值算力高，就一定能真正提升自动驾驶系统的整体处理能力吗？——不一定。

如果芯片架构与算法的匹配度不够，会导致自动驾驶算法的运行效率极低，实际处理能力也并不是最佳。

地平线有一个说法：算力与算法效率应当相匹配发展，提供算法刚好吃掉的算力即可。

那自研芯片有哪些好处？

参照 $特斯拉(TSLA)$ 自研的 FSD 芯片来看，这些好处包括：

1）芯片效率更高：从算法出发设计芯片架构，芯片的能耗比更优；
2）可以更激进地尝试新方案：不需要通过第三方的车规级认证等复杂流程，只需要最终在车端对消费者负责，不需要在芯片端负责；
3）软硬一体化带来更快迭代速度；

自研芯片的投入要多大？

来自半导体技术研究机构 Semiengingeering 的数据：开发 7nm 芯片需要投入约为 2.97 亿美元。

拿 7nm 工艺的 $英伟达(NVDA)$ Orin 芯片举例，要摊平这个研发费用，至少需要销售 928125 颗芯片。以目前主流方案每辆车搭载两颗 Orin 计算，则需要卖出近 47 万辆新车才能回本。所以，蔚来得笃定自己未来一定卖得好。

另外，芯片从设计到量产上车通常需要 3.5-5.5 年时间，芯片上车后需满足汽车产品 5-10 年生命周期内的 OTA 升级迭代需求。

放长期来看，自研芯片肯定是提升竞争壁垒重要的手段。

来源：微博—汽车之心