I tre giganti dei chip sono entrati nel mercato della guida autonoma e i produttori cinesi come Huawei hanno fatto un'unica svolta e stanno affrontando la prova definitiva

Qualcomm, Intel e Nvidia, le tre grandi aziende produttrici di chip, stanno estendendo i confini della concorrenza alla guida autonoma.

La corsa agli armamenti per la guida autonoma dei giganti dei chip

All'inizio di questo mese, Qualcomm ha annunciato che avrebbe acquisito il fornitore svedese di tecnologia automobilistica Veoneer per 4,6 miliardi di dollari (circa 30 miliardi di RMB). Veoneer ha poi confermato che avrebbe avviato le trattative con Qualcomm. In precedenza, anche il fornitore canadese di livello 1 Magna aveva espresso un forte interesse nell'acquisizione di Veoneer e aveva avanzato un'offerta di 3,8 miliardi di dollari.

Tra le numerose tecnologie di Veoneer, quella di cui vanno più fieri è il sistema avanzato di assistenza alla guida (ADAS). Il sistema di telecamere stereoscopiche di quarta generazione di Veoneer utilizza un'architettura di apprendimento profondo, in grado di rilevare le condizioni stradali, identificare i bordi della strada e prevedere le azioni dei pedoni e dei veicoli circostanti. È stata questa tecnologia a spingere Qualcomm a offrire un prezzo migliore rispetto ai suoi concorrenti.

Qualcomm è sempre stata ampiamente nota per la sua attività nel campo delle comunicazioni mobili, ma ha sempre voluto espandere la propria influenza in altri settori. Qualcomm ha iniziato a prendere accordi nel settore automobilistico dal 2002. La sua piattaforma di cockpit digitale è stata adottata da molte case automobilistiche come Ideal Auto, Xpeng Auto e GAC, e le sue soluzioni automobilistiche coprono più di 100 milioni di veicoli in tutto il mondo.

Qualcomm è presente da molto tempo nel settore automobilistico, ma la sua presenza non sembra essere all'altezza dei suoi sforzi, il che si riflette intuitivamente anche nella quota di vendite: nel 2020, il business automobilistico di Qualcomm rappresentava solo il 3% delle vendite di chip. In assenza di una svolta, la divisione automotive di Qualcomm ha urgente bisogno di una spinta. Per questo motivo Qualcomm ha deciso di incrementare i propri investimenti nella guida autonoma.

Intel, leader nel settore dei chip per computer, è entrata nel campo della guida autonoma cinque anni fa.

Nel 2016, Intel ha acquisito Yogitech, uno strumento di sicurezza per auto a guida autonoma, Arynga, un'azienda di tecnologia OTA per computer di bordo, e Itseez e Movidus, una startup di chip di elaborazione visiva, e ha acquisito padronanza di una vasta gamma di tecnologie hardware.

Nel 2017, Intel ha speso 15,3 miliardi di dollari (circa 105,6 miliardi di RMB) per acquisire Mobileye, azienda israeliana specializzata in tecnologie di guida autonoma.

Mobileye è stata fondata nel 1999 e si occupa principalmente di ricerca nel campo della visione artificiale nel settore automobilistico. Il primo sistema avanzato di assistenza alla guida, Autopilot, di Tesla, utilizzava la soluzione di assistenza visiva fornita da Mobileye. Dopo il completamento di questa acquisizione, Intel ha creato una competitività hardware e software integrata unica nel campo della guida autonoma.

Rispetto a Qualcomm e Intel, NVIDIA ha senza dubbio creato un ecosistema più maturo nel campo della guida autonoma. Per il veicolo, il desktop e il cloud è stata sviluppata un'architettura hardware GPU unificata e un'architettura software CUDA, dotata inoltre di una sorprendente potenza di calcolo basata sull'intelligenza artificiale.

Vale la pena ricordare che NVIDIA è attualmente l'unico colosso dei chip in grado di fornire un'architettura unificata e un ambiente di sviluppo software unificato per desktop, cloud e auto.

Ad aprile di quest'anno, NVIDIA ha lanciato un nuovo SoC per la guida autonoma Atlan, con una potenza di calcolo singola di 1000TOPS, che supera la potenza di calcolo della maggior parte degli attuali veicoli a guida autonoma di livello 4. A giugno, NVIDIA ha acquisito DeppMap per rafforzare le sue capacità di ricerca e sviluppo di mappe ad alta precisione.

Nessuno può mettere in dubbio la competenza tecnica di Qualcomm, Intel e Nvidia nello sviluppo di chip; inoltre, la guida autonoma ha requisiti estremamente elevati in termini di potenza di calcolo dei chip, quindi si può affermare che si tratti di una scelta naturale per queste aziende.

Allo stesso tempo, nel campo della guida autonoma, i chip da soli sono ben lungi dall'essere sufficienti. Se non si riesce a formare un ecosistema completo di algoritmi e chip, sarà difficile ottenere un valore maggiore per ciascun veicolo.

Ecco perché i giganti hanno dimostrato le loro abilità uno dopo l'altro. Nvidia, entrata per prima sul mercato, è riuscita a sviluppare autonomamente la maggior parte delle tecnologie software e hardware e occupa una posizione di leadership. Nvidia e Qualcomm hanno scelto di compensare rapidamente le proprie carenze tecnologiche attraverso acquisizioni, sperando di superare gli altri in futuro.

Di fatto, questi tre giganti tradizionali dei chip hanno già creato un enorme vantaggio competitivo nel campo della guida autonoma.

Attualmente esiste ancora un grande divario tra il processo di produzione dei chip per la guida autonoma e quello dell'elettronica di consumo. Mentre i telefoni cellulari e i computer utilizzano chip con processo a 7 nm o addirittura 5 nm, i chip con processo a 28 nm sono ancora la scelta prevalente nel campo della guida autonoma.

Tuttavia, per migliorare la precisione e la sicurezza della guida autonoma, i requisiti relativi alla potenza di calcolo e al consumo energetico dei chip sono stati ulteriormente migliorati e anche i chip di processo più recenti hanno iniziato a entrare nel campo della guida autonoma. Attualmente, le aziende dotate di capacità indipendenti di ricerca e sviluppo di chip possono ridurre i costi sviluppando i propri chip.

Un altro fattore che non può essere ignorato nella guida autonoma è il software, e il termine "auto definite dal software" è ormai diventato un concetto condiviso nel settore.

Un insider del settore ha affermato, commentando l'acquisizione di Veoneer da parte di Qualcomm: "Per applicazioni di fascia alta come ADAS, lo sviluppo software è molto complesso. Se i chip sviluppati non sono dotati di software maturo, i clienti non saranno sostanzialmente in grado di utilizzarli". E tutti questi giganti dei chip dispongono di ecosistemi software completi: Intel ha un team di sviluppo software composto da 15.000 persone, mentre Nvidia e Qualcomm dispongono di piattaforme software e comunità di sviluppatori per diversi prodotti. Le aziende produttrici di chip possono utilizzare il proprio ecosistema software per creare sinergie tra software, chip e algoritmi di intelligenza artificiale.

Questi giganti internazionali dei chip hanno adottato una strategia di piattaforma nel campo della guida autonoma: basandosi su solide capacità di sviluppo dei chip e, su questa base, combinata con i loro vantaggi nel controllo dei costi e nell'ecologia del software, hanno aperto la filiera industriale della guida autonoma.

Negli ultimi due anni, i produttori nazionali di veicoli a guida autonoma sono spuntati come funghi dopo una pioggia. Ora che i giganti internazionali sono entrati collettivamente nel mercato, per loro si tratta senza dubbio di una grande prova.

I produttori nazionali di chip per la guida autonoma "sfondano" in un singolo punto

Attualmente, il tasso di penetrazione della guida autonoma di livello 2 nel mercato interno è balzato da circa il 3% nel 2018 a quasi il 18% nel primo trimestre di quest'anno. Fu in questo periodo che un gran numero di aziende nazionali entrarono in questo campo, tra cui nuove aziende specializzate nella guida autonoma come Horizon, nonché giganti della tecnologia a tutto tondo come Huawei.

L'azienda di chip AI Horizon Robotics è stata fondata nel 2015. Sebbene non abbia molto tempo, il suo obiettivo è molto ambizioso: integrare hardware e software e fornire ai clienti una soluzione completa di "chip + algoritmo IP + tool chain".

A luglio di quest'anno, Horizon Robotics ha lanciato gli ultimi chip della serie ZT-5. La potenza di calcolo AI di un singolo chip può raggiungere fino a 128 TOPS, classificandosi tra le migliori tra i chip nazionali. Si tratta anche del primo chip di elaborazione centrale intelligente per veicoli a scenario completo del settore che integra guida autonoma e interazione intelligente. Dopo il lancio di ZT 5, Horizon Robotics è diventato l'unico fornitore del settore in grado di coprire tutte le soluzioni di chip intelligenti per veicoli, da L2 a L4.

Ma il concetto di Horizon è più avvincente della sua tecnologia. Gli attuali produttori di sistemi di guida autonoma seguono generalmente la "strada Apple" e costruiscono il proprio ecosistema chiuso di software e hardware. Horizon Robotics è più simile alla "rotta Android". Il CEO Yu Kai ha affermato che Horizon Robotics non produrrà in serie hardware, pacchetti di software e soluzioni chiuse, ma rafforzerà l'industria delle auto intelligenti con una mentalità di "altruismo a 360 gradi".

Sulla base di questo concetto, Horizon ha rilasciato anche TogetherOS, il sistema operativo per veicoli che adotta un'architettura aperta e alla cui realizzazione possono partecipare partner di tutti gli ecosistemi del settore.

Nel campo della guida autonoma, le case automobilistiche e i produttori terzi spesso nutrono rancore tra loro, nonostante la loro cooperazione. La SAIC ha rifiutato di collaborare con Huawei perché non voleva cedere la sua "anima" ad altri. L'atteggiamento più aperto di Horizon può aiutarla ad attrarre più produttori. Anche i modelli di fascia medio-alta come Ideal ONE, venduto a più di 300.000 yuan, utilizzano i chip della serie Zhengtu.

Il layout di Huawei per la guida autonoma è iniziato nel 2019. In quell'anno, è stato istituito il dipartimento di soluzioni automobilistiche intelligenti di Huawei per sviluppare soluzioni full-stack per veicoli intelligenti, e il fulcro di questo è la "soluzione full-stack avanzata di guida autonoma ADS".

La soluzione full-stack di Huawei include componenti essenziali quali il radar a onde millimetriche, il radar laser a medio e lungo raggio a 96 linee sviluppato internamente da Huawei e utilizza un supercomputer supercentrale ADCSC appositamente personalizzato, con una potenza di calcolo iniziale minima di 400TOPS e una potenza di calcolo elevata di 800TOPS.

Per quanto riguarda il software, la soluzione ADS di Huawei è in grado di accumulare costantemente informazioni ambientali e abitudini di guida attraverso l'autoapprendimento automatico, nonché di iterare e ottimizzare scenari complessi. Allo stesso tempo, per raccogliere quanti più campioni possibili, Huawei ha anche formato un team con qualifiche di mappatura cartografica di Classe A per raccogliere una grande quantità di dati nelle città di primo livello.

Oltre alla soluzione full-stack, Huawei ha lanciato anche la soluzione MDC, che integra il chip CPU host, il chip AI, il chip ISP e il chip di controllo SSD sviluppati internamente da Huawei e presenta le caratteristiche di elevata efficienza energetica, elevate prestazioni, elevata sicurezza e bassa latenza. Inoltre, Huawei MDC presenta anche le caratteristiche di servizio dei componenti, standardizzazione dell'interfaccia e strumenti di sviluppo. Grazie a questa piattaforma, è possibile sviluppare, sottoporre a debug ed eseguire rapidamente algoritmi e funzioni di guida autonoma.

Huawei MDC ha attualmente rilasciato quattro prodotti con diversi livelli di potenza di calcolo: MDC210, MDC300, MDC610 e MDC810. Il modello più potente, l'MDC810, ha una potenza di calcolo fino a 400TOPS.

Attualmente è stata lanciata ufficialmente la versione Huawei HI del BAIC Arcfox Alpha S, dotata della soluzione full-stack ADS di Huawei, e l'MDC di Huawei ha anche condotto test di guida autonoma di livello L4 sull'Audi Q7.

Oltre a Horizon Robotics e Huawei, sono molti i produttori nazionali attivi nel campo della guida autonoma: la startup Black Sesame ha prodotto con successo in via sperimentale tre chip per la guida autonoma ad alta potenza di calcolo, tra cui "Huashan II A1000 Pro" con una potenza di calcolo INT8 di 106 TOPS, una potenza di calcolo INT4 di 196 TOPS e un consumo energetico tipico di 25 W, in grado di soddisfare i requisiti di sicurezza funzionale di livello D della norma ISO 26262 ASIL.

L'anno scorso, Leapmotor ha anche lanciato il suo primo chip per la guida autonoma, Lingxin 01. Questo chip è anche il primo chip per la guida autonoma in Cina con diritti di proprietà intellettuale completamente indipendenti. Le prestazioni di elaborazione del Lingxin 01 sono simili a quelle del miglior chip Mobileye sul mercato e la sua apertura complessiva è più forte. Può supportare sia l'elaborazione generica sia la logica di elaborazione specifica dell'intelligenza artificiale e presenta i vantaggi di un consumo energetico inferiore e di una maggiore sicurezza e affidabilità.

Si può notare che, sebbene i produttori nazionali di chip per la guida autonoma abbiano iniziato in ritardo, dopo diversi anni di rapido sviluppo hanno tutti fornito soluzioni uniche. Ciò dimostra anche che nel campo dei veicoli a nuova energia le aziende cinesi dovrebbero rompere il monopolio tecnologico delle aziende straniere e ottenere un vantaggio rispetto all'ultimo arrivato.

Naturalmente, non è ancora giunto il momento di celebrare la vittoria. Tra le aziende sopra menzionate, la soluzione ADS di Huawei non ha ancora trovato una seconda azienda automobilistica collaborativa e molti chip di Horizon, Black Sesame e Leapmotor non sono ancora stati "installati nei veicoli" su larga scala. Nei futuri combattimenti reali, le sfide saranno sicuramente dietro l'angolo.

Chi può superare Tesla?

Attualmente, l'azienda di maggior successo nel campo della guida autonoma è Tesla, un'azienda in grado di realizzare una vera e propria auto-ricerca full-stack. Inoltre, anche il software rappresenta una parte importante dei suoi ricavi. Il rapporto finanziario di Tesla mostra che la sua attività FSD ha portato all'azienda un fatturato di 1 miliardo di dollari nel 2020.

Tesla prevede che in futuro i ricavi di FSD supereranno le vendite di automobili.

I servizi software offrono maggiore flessibilità nei modelli aziendali e nello spazio di espansione futura. Prendendo come esempio l'FSD di Tesla, attualmente gli utenti possono scegliere un acquisto una tantum o un abbonamento mensile. Allo stesso tempo, Tesla può aggiungere nuove funzionalità in qualsiasi momento tramite aggiornamenti OTA.

Il successo di Tesla ha senza dubbio un significato di riferimento importante per le generazioni successive.

Secondo la società di ricerche di mercato globale Frost & Sullivan, si prevede che il mercato dei servizi di mobilità digitale nel settore automobilistico raggiungerà 1,9 trilioni di euro entro il 2025.

Ovviamente si tratta di una torta grande a cui nessuno rinuncerà. Pertanto, una volta che i giganti dei chip avranno completato il loro layout a livello hardware, la fase successiva della competizione continuerà molto probabilmente a ruotare attorno al software.

Per le aziende automobilistiche, la prima scelta è sicuramente quella di avviare un auto-sviluppo full-stack come Tesla e tenere il proprio destino saldamente nelle proprie mani. Purtroppo i requisiti tecnici sono troppo elevati e solo poche aziende riescono a soddisfarli. Fortunatamente, molte opzioni come NVIDIA, Intel, Huawei e Horizon sono state proposte alle case automobilistiche e una maggiore cooperazione sarà sicuramente la tendenza generale.

D'altro canto, però, la volontà delle case automobilistiche di differenziarsi non cambierà. Non è difficile dedurre che la personalizzazione del software e dell'hardware diventerà il tema principale della futura cooperazione tra produttori terzi e case automobilistiche.

Forse, nella prossima battaglia della guida autonoma, oltre alla competizione sulla potenza di calcolo, chiunque riesca a integrarsi veramente con le case automobilistiche potrà essere considerato colui che ha davvero trovato il codice della ricchezza del settore della guida autonoma.

Vincitore del Qingyun Plan di Toutiao e del Bai+ Plan di Baijiahao, del Baidu Digital Author of the Year 2019, del Baijiahao's Most Popular Author in the Technology Field, del Sogou Technology and Culture Author 2019 e del Baijiahao Quarterly Influential Creator 2021, ha vinto numerosi premi, tra cui il Sohu Best Industry Media Person 2013, il China New Media Entrepreneurship Competition Beijing 2015, il Guangmang Experience Award 2015, il China New Media Entrepreneurship Competition Finals 2015 e il Baidu Dynamic Annual Powerful Celebrity 2018.