ADAS与自动驾驶的芯片竞争异常激烈。

英伟达、Mobileye已经在L2、L3级自动驾驶上占据先发优势。恩智浦（NXP）、瑞萨尽管在传统汽车芯片上市场份额领先、经验丰富，但当比较性能数据时，竞争变得非常残酷。

随着电子电气架构系统(E/E)的简化和重构，以及对更高数据处理能力的要求，域控制器架构的引入，让这个汽车芯片市场格局面临不少变数。

时间追溯到2016年，当特斯拉决定采用英伟达的那一刻起，自动驾驶芯片运算力大战开始打响。

彼时，英伟达推出的Parker处理器性能比同行高出50%-100%，两个Parker处理器加上两个PASCAL图形处理单元（GPU）组成的Drive PX2成为市场标杆。

而Parker处理器还具备高度可扩展性，比如在信息娱乐、数字仪表集群等方面。这在一定程度上直接影响了NXP、瑞萨等在优势市场的份额。

2016年，NXP还占据着全球汽车芯片市场14.2%份额，英飞凌、瑞萨、ST、TI、博世、On、东芝等都在10%以下，这些市场分布在座舱、ADAS等等领域近300亿美金的产值。这其中，Mobileye占据着前向ADAS市场的主要份额。

没有绝对的市场老大、极其分散的长尾市场，也意味着英伟达的进入带来洗牌的机会。尤其是未来域控制架构的引入，对于高性能芯片的用量正在增加，而减少过去分布式架构下芯片的用量。

此外，传统ECU正在受到高度集成化趋势的影响，导致ECU价格下降压力以及新的市场需求的出现。

正如瑞萨电子CEO在去年接受采访时指出，这一波智能化、网联化的汽车工业新浪潮将会打破过去零散的汽车芯片市场格局，并出现整合趋势从而形成几家巨头主导市场的局面。

在传统通用芯片巨头英特尔（收购Mobileye）、英伟达、高通大肆进军汽车行业时，汽车芯片领域的“守门者”感受到了危机。

没能和高通“挤到”一条船上的NXP，显然压力最大。

在收购飞思卡尔之后，NXP成为了全球最大的MCU厂商。尽管对于整车来说，MCU的用量还在增加，但对于未来整车电子电气架构来说，已经到了解决臃肿的软件、集成度低的控制布局的时候了。

去年10月，NXP宣布推出面向下一代汽车芯片处理平台产品S32，最大限度的帮助汽车制造商和一级零部件厂商可以缩短硬件和软件开发时间，重复利用昂贵的研发工作，可在不同域之间共享开发成果，并消除多个软件模块的重复部分。

S32平台将支持针对ADAS应用的一系列AI加速器。这些加速器能加速算法，以支持视觉、雷达和传感器融合领域的对象检测和分类等功能。

在此之前，NXP发布了一款名为BlueBox的计算平台，主要用于帮助OEM主机厂生产、测试无人驾驶汽车。

BlueBox是一台中央计算机，它能够同时处理来自无人驾驶汽车上安装的雷达、摄像头、激光雷达、视觉传感以及车载V2X系统采集到的所有数据。

一系列的举动，是NXP应对ADAS市场快速成长的战略性布局，尽管此前在360环视、信息娱乐系统方面，NXP占据绝对的市场份额。

但很快Mobileye开始反击。BlueBox发布后不久，Mobileye与ST便宣布推出新一代SoC视觉处理芯片EyeQ5，官方称之为：“自动驾驶汽车传感器融合的中央计算器”。

Mobileye的信心来自于在前向ADAS市场的先发优势。“全球汽车工业的三分之一制造商已经在使用EyeQ芯片。丰田（瑞萨）和戴姆勒（英伟达）是唯一两个不使用的汽车制造商。”Mobileye首席执行官Amnon Shashua表示。

有汽车行业人士表示，目前的市场格局，英伟达占据高端市场，尤其是对深度学习处理能力极高的客户。NXP则依靠过去积累的汽车行业经验和优势，占据着高性价比的，符合目前市场需求的产品。而Mobileye则处于两者中间，并在ADAS市场具备很高的客户信任度。

目前，Mobileye已经和全世界50%的车企有合作，EyeQ系列芯片和ADAS系统已经安装到了2700万台车上。

相比其他公司，Mobileye的成熟经验是很大优势。Mobileye自称，目前现有产品十分成熟，不存在bug和可能会出现的不安全问题。

赛灵思是NXP在低成本、高性价比领域的又一大竞争对手。

这家创立于1984年的美国半导体公司，凭借FPGA低功耗、低时延、高灵活度的特性，已经在过去的十多年中广泛的应用于汽车零部件中。

在ADAS方面，FPGA可利用其DSP与平行架构，提供极其适合神经网路加速的运算能力。大多数公司选择该方案，就是因为其具有高计算性能，更适合深度学习；同时也是车规级已量产的芯片，研发更加成熟，成本具有竞争力，功耗也能大幅降低。

2018年3月，赛灵思宣布推出新一代自适应加速平台（ACAP），它将超越CPU和GPU的性能，应用于L3及以上自动驾驶。

ACAP是赛灵思推出的新一代器件门类，它可实现对工作负载的加速，具有硬件/软件可编程引擎、IP子系统和片上网络、高度集成的可编程I/O。支持最高800万像素摄像头，以及L３级的自动驾驶水平，能够胜任城市与高速路路况。

赛灵思的FPGA自动驾驶解决方案，已经被国内多家初创ADAS及自动驾驶公司使用，包括Minieye、魔视智能、自行科技、中科慧眼、元橡科技、极目科技、海康威视、驭势科技、易成等。

赛灵思的方案还广泛应用于其它领域，如激光雷达、毫米波雷达，国内使用其方案的公司就有镭神智能、禾赛、承泰科技、安智杰。从传感器、ACU、ECU到域控制器都有涵盖。

除了自动驾驶，在面向未来智能座舱的计算平台，高通骄龙820A极具挑战力，这对NXP旗下的iMX系列造成不小冲击。

2016年的CES展，高通带来了骁龙820A车载芯片，可以支持接入更多数据，比如摄像头数据、传感器数据，还支持多屏显示，包括数字仪表盘、中控屏，以及后排乘客娱乐系统，甚至支持4k分辨率。

由于骁龙820A采用了模块化设计，意味着升级车载系统硬件的便利性。同时，支持高通Zeroth机器学习平台。

随后，捷豹路虎、本田、比亚迪、吉利等多家主机厂相继宣布与高通合作，使用高通骁龙820A平台为汽车上的车载信息处理、电子仪表，及后座娱乐等方面提供支持。

截止目前，骁龙820A平台已经与全球近30家汽车厂商有了合作关系，为下一代智能座舱提供核心芯片处理平台。

除了这些新进入者，NXP还要面临来自瑞萨等传统竞争对手的挑战。

一方面，瑞萨在进攻NXP传统优势的360环视市场，今年5月瑞萨宣布与麦格纳合作推出专为入门级到中级车辆设计、新型高性价比3D环视解决方案。

另一方面，瑞萨在面向ADAS和自动驾驶领域，希望成为核心参与者。2017年4月，其宣布将发布瑞萨自主平台（Renesas autonomy），搭载经优化的R-Car V3M高性能图像识别系统芯片（SoC）。

此外，R-Car H3是瑞萨为自动驾驶市场开发的车用计算平台，同时还能用在车载信息娱乐系统中。

同时，瑞萨还将在2019年推出专为深度学习研发的全新R-Car SoC（官方宣称其计算性能可达5万亿次每秒（5 TOPS），功耗却只有1瓦。），预计 2020年开始搭载在L4级自动驾驶汽车上。

而在去年收购了Intersil之后，瑞萨开始明确在汽车行业的市场机会。为了扩大在车用芯片的全球布局，近日有消息称公司有意60亿美元并购美国芯片大厂IDT。

IDT专注于半导体的设计与开发。具有优势的通信用半导体可高速处理自动驾驶等所需的能力。这可以帮助瑞萨提高开发数据通信芯片的能力，这对自动驾驶汽车的大数据处理至关重要。

这样局面还发生在NXP传统优势的毫米波雷达芯片领域。

德州仪器(TI)今年宣布，其高集成度超宽带AWR1642 及IWR1642 毫米波传感器实现批量生产。按照目前的前装量产车时间点，搭载上述芯片方案的毫米波雷达的新车将在今年年底到2019年中期批量上市。

按照TI相关人士的信息，TI是目前唯一一家提供将收发前端、DSP和MCU集成到单个芯片上的雷达解决方案。

77Ghz雷达的主流市场此大多是采用多芯片的方案、开发难度、测试设备等都需要长时间线的验证。TI的单芯片解决方案的量产改变了这种过去由NXP和英飞凌主导的市场格局。

对于NXP来说，前有猛虎（英伟达、Mobileye）,后有追兵（瑞萨、高通、TI、Xilinx），处于多面受敌的境地。

当然，自动驾驶芯片平台战才刚刚开始。“谁赢谁输，还有变数。”

正如恩智浦半导体资深副总裁兼汽车电子事业部首席技术官Lars Reger近日针对媒体说的那样：“目前我们在汽车半导体市场居于首位，未来也会争取保持这个优势。但同时，在每个细分领域都存在竞争对手，这也是恩智浦面临的挑战之一。”

恩智浦希望用一系列的举动来重新在竞争赛道布置“防御工事”。

● 正式发布了新一代汽车雷达解决方案，在新的参考平台上将S32R处理器、射频收发器和天线设计组合在一起，从而扩展了恩智浦的雷达生态系统。

● 对外宣布收购汽车以太网子系统技术提供商OmniPHY。通过将OmniPHY的高速传输技术与恩智浦在车载网络领域的产品组合，提供新一代数据传输解决方案。

● 与阿里巴巴AliOS合作，搭载恩智浦最新的I.MX 8车载计算平台的车机产品即将在本月的云栖大会上正式发布。