从芯片到软件，从车端到云端，从推理到训练，这是唯一一个真正能够对得住“全栈自研”口号的本土企业了。

  在CPU市场拳打英特尔、GPU市场脚踢英伟达的AMD创始人曾经说过一句话：真男人，要有自己的晶圆厂！

  随着时代的风云变幻，真男人的标准也在发生转变，对应到无人驾驶这个赛道上，真男人，必须要有自己的芯片。

  说到做芯片，可能有的人不服气，CPU、GPU、ISP、NPU、机器视觉、JPEG解码.....

  各个都有现成的IP核，攒出一个芯片来有什么难的呢？新势力车企里面，蔚来、小鹏和理想不也都在做自己的智能驾驶芯片吗？

  理论上来讲，做出一颗芯片来似乎真的并不难，攒电脑也不难嘛。但是，你们可以反思一个思细极恐的问题。

  中国智能手机行业发展了那么多年，除了小米在收购马上就要做出芯片来的大唐电信团队之后，推出了第一颗“自主研发”的手机芯片澎湃S1之后，为什么整整10年的时间过去了，至今拿不出第2颗芯片来呢？

  CPU内核IP不说了，大家都在用ARM，GPU内核IP也不说了，包括华为在内的几乎所有本土芯片厂商也都在用ARM，不过，在对无人驾驶更重要也是成本大头的NPU上，得有自己的知识产权。

  NPU对无人驾驶的重要性不言而喻，毕竟大家在宣传自家智驾系统的能力时最津津乐道的指标就是NPU的算力。

  它的主要任务是矢量计算和张量计算，华为自研了达芬奇架构NPU，将NPU的IP牢牢地抓在了自己的手里，保证了自研芯片的成本竞争力。

  至于所有IP都要外采的车企为何反智能手机厂商之道而行之，不计成本地自研无人驾驶芯片，或许是为维护市值的需要？

  人在家中坐，祸从天上来。人生在世，总会莫名其妙地遭受一些无妄之灾，做人如此，做企业也如是。

  在华为刚刚被制裁的那一年，小米OV无辜躺枪，迎来了舆论场上的一波暴击：这帮将中国智能手机行业置于“缺芯少魂”尴尬境地的企业，用高通芯片还则罢了，但为什么不能同仇敌忾地支持华为的鸿蒙系统，反而要坚守安卓阵营呢？

  个中缘由很复杂，单单只考虑技术因素的话，小米OV们转投华为的鸿蒙阵营也无异于商业自杀。

  因为，人们买手机不是为了买板砖，为的是使用那些丰富的应用软件，而这些应用软件（APP）的底层是操作系统、中间件这些基础软件。

  APP厂商可以为苹果的系统开发软件，可以为安卓系统开发软件，它们没有精力也没有冒“血本无归”风险的勇气为鸿蒙开发软件，APP厂商不支持，手机生产厂商能有什么脾气呢？

  之所以拿这个公案来举例，是为帮助大家意识到一个问题：车企和方案供应商们做无人驾驶算法，在本质上类似于在智能手机行业里做APP。

  他们的研发停留在功能软件和场景应用软件的层面，在其“全栈自研”的军功章上，还有操作系统厂商和中间件厂商的一大半。

  华为智驾硬核的地方就在这里。它不仅有自己的芯片晟腾系列，有自己的域控制器MDC610/810，做上层的无人驾驶算法，它还做底层的操作系统、中间层的中间件。

  反观友商，在操作系统上依赖芯片厂商，比如英伟达提供DriveOS，在中间件上，依靠国内一众优秀厂商，比如华为、国汽智控、中科创达、经纬恒润、东软。

  很多人不理解华为的智驾团队为何人员规模高达5000人，有大量的人都在做操作系统和中间件这些“灵魂”呢！

  我不了解这一个世界是不是真的存在平行宇宙，但是，在技术的世界里，确实存在着彼此交织而互有不同的阵营。

  智能手机行业有苹果、安卓和鸿蒙，在无人驾驶领域，同样存在英伟达、特斯拉（可以认为是车圈的苹果）和华为三种开发体系。

  在人工智能时代，无人驾驶的开发范式是构建数据闭环和开发闭环，以数据驱动的方式闭环长尾场景，加速模型的训练和迭代。

  展开来说，就是车端采集数据，满足触发条件后上传云端，在云端进行数据的清洗、标注，加入训练数据集，进行模型训练，再通过重建和生成的场景进行仿真和评估。

  最后将在云端训练的参数量比较大的模型通过蒸馏、量化的方式压缩，部署到车端的推理芯片上。

  在云端基础设施层，要支持主流AI框架，方便模型的训练，要提供经过适配优化的自动驾驶模型库、完善的开发工具链和支持体系，帮助车企提高研发效率；

  从数据采集到数据标注，从模型开发到模型仿真，英伟达提供了形形的自动化工具，几乎把所有任务都包圆了。

  如果不考虑脱钩和断供，那真的是你好我好大家好，就算车企号称“全栈自研”了数据闭环，闷声发大财的英伟达也不会出来抢功劳。

  华为的晟腾AI算力集群和八爪鱼云服务，便是华为给自己也给本土车企提供的智驾开发体系的第二种选择。

  虽然由于起步较晚，在整个开发体系的能力上逊色于英伟达，但好在“可持续获取”，算力真的有保障！

  在这套自主可控的开发体系上，华为拿出了本土最强的智驾系统乾崑ADS，去年下半年，华为和小鹏汽车还在打本土智驾的天王山之战。