地平線余凱：芯片產(chǎn)能緊張問題今年年中可緩解

進入2021年，因芯片短缺帶來的挑戰(zhàn)正在汽車行業(yè)進一步顯現(xiàn)，目前大眾、福特、豐田、日產(chǎn)等多家車企因缺芯被迫減產(chǎn)。而汽車芯片供應(yīng)緊張問題同樣也對我國汽車產(chǎn)業(yè)帶來沖擊。今年1月，中國汽車工業(yè)協(xié)會副秘書長陳士華曾表示，芯片短缺從2020年12月份下旬開始，對2021年一季度的生產(chǎn)造成很大影響，還有可能會對二季度產(chǎn)生影響。

近日，就芯片短缺問題為何會出現(xiàn)，產(chǎn)能何時會緩解，計算平臺的算力和性能等問題，地平線創(chuàng)始人兼CEO余凱接受了新京報貝殼財經(jīng)等媒體的采訪。余凱表示，車載芯片的生產(chǎn)需提前12個月做規(guī)劃，但去年上半年許多半導(dǎo)體企業(yè)對汽車行業(yè)的芯片需求持較為悲觀的態(tài)度，所以做了比較保守的規(guī)劃，導(dǎo)致車載芯片高速增長的需求未能得到滿足。對于芯片供應(yīng)短缺問題何時能緩解，余凱認為，整個供應(yīng)鏈還是有對變化的適應(yīng)能力，預(yù)計到2021年年中產(chǎn)能就會緩解。

預(yù)計今年年中芯片產(chǎn)能緊張問題可緩解

Q：最近汽車芯片短缺問題備受關(guān)注，你怎么看這個問題?目前有些車企提出要自研芯片，對此你怎么看?

余凱：關(guān)于芯片短缺的問題，實際上主要原因還是供應(yīng)鏈的規(guī)劃沒有跟上需求的變化，并不存在其他的原因。核心來講，還是一些芯片廠商沒有預(yù)計到整個汽車行業(yè)智能化的推進對于車載芯片需求的爆發(fā)式增長。通常來講，車載芯片的產(chǎn)能需要提前12個月去規(guī)劃。但去年上半年，很多半導(dǎo)體企業(yè)對汽車行業(yè)芯片需求的預(yù)測是比較悲觀的，所以做了比較保守的規(guī)劃。

到今天為止，全球車企中真正自研芯片的車企只有特斯拉一家，其他車企或許有這樣的聲音，但并不是特別的確定。我相信就像在智能手機產(chǎn)業(yè)里面，真正自研芯片是很少的，絕大部分還是會走分工協(xié)作的道路，專業(yè)的分工才能帶來效率。在智能手機時代其實也有一些手機公司嘗試過研發(fā)芯片，但都不是很成功。最后它們都用的高通跟MTK(聯(lián)發(fā)科)的芯片。我想在產(chǎn)業(yè)鏈一開始分工不明確的時候，這個邊界是比較模糊的，到最后分工也會越來越明確，還是專業(yè)化的分工帶來效率，專業(yè)的人干專業(yè)的事。

Q：最近歐洲新能源汽車發(fā)展也非常迅猛，在你看來，2020年后這種局面是否會加劇全球汽車芯片緊張?

余凱：我覺得目前全球汽車芯片緊張加劇主要還是因為需求的增加，供應(yīng)鏈的規(guī)劃對未來的預(yù)判不足，但我覺得整個供應(yīng)鏈對變化是有適應(yīng)性的，大家不用太悲觀，據(jù)我了解到的各方面信息，到2021年年中產(chǎn)能就會緩解。

Q：目前很多非車規(guī)級芯片企業(yè)也開始進入這一領(lǐng)域，對此你怎么看?

余凱：從非車規(guī)的芯片要轉(zhuǎn)化成車規(guī)芯片，沒有三年以上的時間是不可能做得了的，因為這個需要有長期的技術(shù)準備，包括各種設(shè)計的技術(shù)、驗證的技術(shù)、封裝的技術(shù)等，所以這也是為什么在業(yè)界做車規(guī)芯片的企業(yè)總是很少。在中國，據(jù)我們了解，現(xiàn)在車載AI計算芯片過車規(guī)的只有我們一家，其實華為也沒有做到車規(guī)的量產(chǎn)，所以整個汽車級的芯片還是門檻非常高的一個領(lǐng)域。

算力并不真正反映自動駕駛計算平臺真實性能

Q：在前幾天的蔚來NIO Day上，李斌說“馬力加算力是定義高端智能電動汽車的新標準”,對此你怎么看?

余凱：我非常認可芯片、計算平臺在智能汽車中的重要地位，就像我之前一直在講的，汽車智能芯片是智能汽車的數(shù)字發(fā)動機。但是我要強調(diào)的是，在傳統(tǒng)汽車時代不應(yīng)該拼馬力，因為馬力并不反映用戶可感知到的汽車動力的性能;在智能汽車時代也不應(yīng)該拼算力，因為算力也不是我們用戶可感知到的智能駕駛的性能。所以無論是馬力還是算力，其實都不應(yīng)該拼。

現(xiàn)在大家各種狂飆指標和算力，但算力其實并不真正反映自動駕駛計算平臺真實的性能。就像特斯拉特別指出來，它的算力沒有增加太多，但是它的真實性能增加了有20倍，它里面應(yīng)用的指標是FPS，每秒鐘準確識別多少幀圖像。我打一個類比，在燃油車時代，馬力真正反映汽車的什么性能?它是間接反映，直接反映的是百公里加速多少秒。我覺得未來大家去狂飆算力多少T，其實是帶有一定的誤導(dǎo)性。應(yīng)該拼最終的性能，像特斯拉引用的FPS，就是一秒鐘準確能識別多少幀。相比于虛幻飄渺的馬力，其實用戶真正關(guān)心的是加速到底有多快。

Q：你預(yù)期整個行業(yè)還將推出什么樣高級別的自動駕駛功能?

余凱：其實到最后功能會越來越弱化，反而是講場景跟體驗。在以前L2的時代會講功能，那是比較傳統(tǒng)的做法。在L2+，再往后去發(fā)展的話，就不會拆解功能，更多的是場景。

Q：在你看來，從NOA 到全場景的時間跨度或者中間功能迭代需要多長時間?

余凱：我覺得全場景做好要到2025年-2030年。在此之前，典型的還是把一些場景做好。比如在2025年之前，能不能做到自動駕駛?cè)吭诟咚偕贤耆臒o人駕駛，包括上高速、下高速，以及在停車的一些場景里是不是完全的無人駕駛，這個是在2025年追求的目標。到2025年之前，在城市工況的道路上去做全自動駕駛，我認為可能性不是太大。

Q：此前地平線決定all in汽車是出于怎樣的考慮?未來地平線的戰(zhàn)略目標是怎樣的?

余凱：2015年6月在接受媒體采訪時，我們說要做深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，是為機器人去做大腦芯片的，要讓世界上每個車、每個電器都有環(huán)境感知、人機交互和決策規(guī)劃的能力。本質(zhì)上我們做機器人芯片的初心到今天也沒改過，只是現(xiàn)在分析來看，我覺得人類歷史上第一個機器人終端還是智能汽車。所以還是要把智能汽車這個領(lǐng)域擊穿，之后這個產(chǎn)業(yè)自然會拉動整個機器人產(chǎn)業(yè)，因為它把芯片、操作系統(tǒng)整個產(chǎn)業(yè)鏈上下游，包括傳感器，全部都拉到可以使用的量產(chǎn)的價格可接受的水平;并且把算力、軟件全部都開發(fā)起來了，而且它解決的這些問題是非常通用的，人機交互在特別復(fù)雜的場景下面怎么樣去決策，這些問題一樣可以用在通用機器人上面。我們現(xiàn)在意識到核心戰(zhàn)略是在2030年之前專注于做四個輪子上面的機器人，未來再把我們的芯片用在更廣的領(lǐng)域。