曾经的「ADAS 之王」,被中国车企卷麻了

· Aug 27, 2024

「卷不赢中国市场,就打不赢全球市场。」

一年前,Mobileye 的 CEO Amnon Shashua 教授中国之行时,曾说过这样的话。他的本意是想形容中国汽车在高阶智驾上落地速度之快,技术路线之激进,不过如今看来,这句话好像是在预告 Mobileye 自己的境遇。

8 月 13 日,极氪发布了 2025 款极氪 001 和 007,除了入门版 001WE 后驱版延续了 Mobileye 方案外,其余版本搭载了英伟达 OrinX 平台。作为 Mobileye 高阶智驾产品线 SuperVision 的全球首发,极氪 001 在过去三年里帮 Mobileye 贡献了 20 多万台的出货量,绝对算 Mobileye 在高阶智驾领域的主力车型。然而,随着极氪 001 转向英伟达阵营,国内留给 Mobileye 的市场空间又少了一块儿。

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作为曾经的行业大哥,Mobileye 在中国市场的日子似乎越来越不好过了。

高阶智驾,难扛预期

最近,Mobileye 的事情有点儿多。前有极氪 001 改换英伟达平台,后有第二季度财报一出,股价当天下跌 22.5%。

老实说,如果单从财报数据来看,Mobileye 在第二季度的表现只能算微降,营收 4.39 亿美元,同比下降 3%;毛利率 48%,同比下降 1.73%;出货量环比增长 110%。但是,Mobileye 下半年预期下调,特别是自动驾驶产品线 Super Vision 系统的出货量降低,直接导致了股价下跌。

几个月前,Mobileye 副总裁及中国区董事总经理 Elie Luskin 曾在北京车展的采访中透露,ADAS 业务走势良好,「合同订单数量非常饱和,未来几年 ADAS 芯片出货量会是 3 亿个,持续到 2032 年左右」; 相比于 ADAS 芯片,自动驾驶(AV)产品线就没那么乐观了。

目前,Mobileye 的 ADAS 产品单车平均收入是 60-100 美元;自动驾驶(AV)产品的每台收入在 1000-50000 美金。因此,在 2023 年仅贡献了 10%营收的 AV 产品线,代表了更高的单价,更可观的利润,以及 Mobileye 发展的未来。

目前,Mobileye 在中国市场的问题,就是 AV 产品线疲软。根据 2023 年年报显示,中国市场贡献了 Mobileye 30%的业务,是全球第二大市场;其中, AV 产品线以吉利系车型为主。

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现阶段 Mobileye 高阶智驾产品线(AV 领域)主要有三条线:

  • SuperVision 系列,以摄像头为核心,客户可以自行备选是否要加装雷达,支持 L3 级别的自动驾驶。搭载车型有极氪 001、009、Smart 精灵 1,从 2021 年至今出货量超过 20 万辆;
  • Chauffeur 系列,在 SuperVision 的基础上,提供更高水平的自动化,有两套独立的感知系统,提供 L2+和 L3 级别功能。目前搭载车型有极星 4。
  • Drive 系列,主要是针对 Robotaxi,就是无人驾驶出租车业务。

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随着极氪 001 转向自研路线,Smart 也在上半年的北京车展上宣布 Smart 5 将采用英伟达 OrinX 平台,目前 Mobileye 高阶智驾产品线的国内车型还剩极氪 001 WE 后驱版、极氪 009、极星 4 等。从这几款车型的市场表现来看,想实现去年年出货量超过 10 万台的目标,显然不太容易。

可以说在如今国内高阶智驾越来越热的市场环境下,Mobileye 的高阶智驾却走向了越来越冷的方向,为什么呢?

精打细算平衡派 VS 智驾冗余激进派

提到如今 Mobileye 在国内市场的境遇,能看到很多角度的原因:算力、黑盒、产品的迭代周期等等。本质上,是双方对高阶智驾理念的分歧。这种技术理念的「分岔路」,在算力上,开发模式上,技术路线上。

比如,算力。

Mobileye 可以说是行业里坚定的「不堆算力派」。Mobileye CEO Amnon Shashua 教授不止一次在公开场合说:「几十 TOPS 算力,物尽其用的话,也够用」。按照 Mobileye 的理念,物尽其用,按照功能的需求设计芯片架构和算力,能做到成本和性能的最佳平衡。

但如今国内的车企们,显然不太认同这个理念。智能驾驶技术的快速迭代,让大家有点儿「算力不足恐惧症」:就算如今的算力够用,那未来技术迭代后还够不够用?这种担忧,反映到如今的智能汽车上,变成两个字「冗余」:算力冗余、感知冗余、配置冗余。

结果就是,在 Mobileye EyeQ5 算力 24TOPS,英伟达 Orin X 算力 254TOPS,地平线征程 6 算力 560TOPS 的竞争局面下,更多车企选择了算力更大的后两者。

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当然,新一代 Mobileye 芯片也增加了算力,比如 EyeQ6H 45TOPs;EyeQ Ultra 达到了 176TOPS 的算力。不过,这辆款芯片全面量产要到 2025 年。而即将在 2025 年亮相的英伟达 Thor,算力达到了 2000TOPS,更大的算力又来了。

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又比如,开发模式。

过去几年里,国内汽车圈最流行的词之一就是「自研」,特别是在智能驾驶和智能座舱领域。有野心的玩家们希望把产品开发的「灵魂」掌握在自己手里。相比之下,Mobileye 以交钥匙模式为主,用 Mobileye 自己的话说「简洁高效,上车就用」,但留给自研的空间并不高。

为此,Mobileye 曾在 2022 年发布过 EyeQ®系统集成芯片的软件开发工具包(SDK)EyeQ Kit,可以利用工具包在 EyeQ 平台上部署差异化的算法和人机接口工具,支持自主研发应用算法和第三方应用软件。在今年年底前,Mobileye 还将发布一款生成式 AI 应用 Brain6,可以模块化、可定制、可拓展信息娱乐系统,还有专门的深度学习加速器。

这些系统都在一定程度上打破了「黑盒模式」,给车企提供了可以「自研」的工具包。不过,也都需要时间等待: 不论是 EyeQ Kit 还是 Brain6,都要在 2026 年才大规模上车。按照国内如今智能驾驶「迭代」的速度,有多少车企能耐心等到 26 年呢?

类似的分歧,还体现在技术路线的选择上,比如如今自动驾驶行业内火热的「端到端技术」。

一年前, Shai Shalev-Shwartz 教授及 Amnon Shashua 教授曾专门用一篇文章阐述了「端到端」不是最优解(《自动驾驶是否即将进入「ChatGPT 时代」?》)。「端到端是非常耗费资源的,需要的数据量将呈指数级增长。」「端到端可以作为系统当中的一个重要组件,但我们并不认为单一方案就能解决所有问题。」

这个逻辑跟 Mobileye 对算力的「克制」类似,都是要资源利用率最大化、想找一个能兼顾性能、资源与成本平衡的最优解。

但是在一年后的今天,端到端成了头部智驾企业们追逐的趋势。尽管很多车企公开表示过:端到端不一定是自动驾驶的终局,尽管端到端需要消耗大量的资源,但面对端到端提供了一条新的可能性,现阶段的头部智驾玩家们愿意冒险尝试这种可能性。

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无论是算力、黑盒开发模式,还是对端到端技术的态度,Mobileye 一直以来的形象像一个精打细算的平衡派, 追求成本和性能的最佳平衡、性能与安全的最佳平衡。 精打细算之下,刚好够用的传感器、刚好够用的算力、最优化的技术路线, 对于一项技术成熟的领域来说,这是商业化最佳的方案 。在过去二十年里,Mobileye 靠这条路线当上了全球 ADAS 霸主。

但是,对于现阶段的自动驾驶和高阶智能驾驶来说,远不到精打细算地平衡性能、成本、安全的时候。 对于国内车企们来说,在考虑成本、性能、安全时,性能的优先级往往放到了更高的位置,因为它不仅意味着未来可以升级、优化的空间,也意味着当下竞争时宣传的底牌。

这种精打细算平衡派 VS 智驾冗余激进派的分歧,导致如今 Mobileye 与国内车企们渐行渐远。

最后

过去二十年里,Mobileye 一度是全球 ADAS 领域的霸主;但是如今,国内车企在智能驾驶领域的步伐,似乎比 Mobileye 更快更激进。相比之下,Mobileye 成了「保守派」,有点儿跟不上国内内卷的步伐。

不过,对于 Mobileye 来说也许还有另一条路可走。

8 月初,Mobileye 与极氪的合作声明中特别提到 「全球市场」。海外市场对于智驾的接受度没有国内那么激进,对于智能驾驶法规的要求也更严格,这也许给 Mobileye 留了一个机会:帮助中国电动车出海。

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不知道这条路线,能否撑得起 Mobileye 的野心的?

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