在智能汽车领域，一场围绕自研芯片的变革正在悄然上演。特斯拉，作为这一领域的先行者，早在六年前便决定摆脱对外部供应商的依赖，走上了自研汽车芯片的道路。2019年和2023年，特斯拉相继推出了两代FSD芯片，不仅掌握了从芯片设计到软件开发的全栈技术，更引领了行业高阶智能驾驶的发展潮流。
如今，这股自研芯片的风潮已经席卷国内汽车市场。蔚来、小鹏、理想、比亚迪、吉利等主机厂纷纷跟进，开始探索“先算法后芯片”的研发路径。蔚来的“神玑NX9031”芯片已经搭载于ET9车型上，小鹏和吉利也成功完成了芯片的流片测试，而理想和比亚迪的自研智能驾驶芯片项目也正在紧锣密鼓地推进中。
与此同时，智能驾驶供应商们也在积极寻求软硬一体的解决方案。芯片厂商地平线、英伟达开始寻求算法上的突破，而算法厂商Momenta则开始涉足芯片制造领域。这一趋势使得那些仅擅长某一领域的厂商面临着越来越小的生存空间。
软硬一体的重要性日益凸显，这背后是算法作为平台的核心地位。特斯拉在智能驾驶领域的领先地位已经证明，算法是连接传感器、数据、功能、应用及底层芯片的纽带。将算法视为平台并提供相应的迭代机制，可以实现各个环节之间的有机连接，从而提升智能驾驶的整体性能。
面对这一趋势，即使是英伟达这样的芯片巨头也不得不做出调整。英伟达在2023年8月招募了小鹏汽车的自动驾驶灵魂人物吴新宙，旨在推动英伟达智能驾驶业务向软件领域拓展，打造软硬结合的解决方案。目前，吴新宙带领的团队已经在全球范围内拥有约3000人，直接向英伟达创始人兼CEO黄仁勋汇报。
国内芯片厂商地平线也意识到了软硬一体的重要性。在征程5（J5）时期，地平线曾选择软硬解耦的策略，但由于芯片规划与市场技术路线的断层，导致J5的实际能力有限。为了改变这一局面，地平线在征程6（J6）的产品设计上打破了硬件独立开发的传统模式，而是基于对算法及趋势的理解来倒推硬件架构，从软件的思路和需求出发做硬件。
地平线的这一转变取得了显著成效。其高阶智能驾驶方案Superdrive已经在上海开启了百人团试驾活动，采用双J6M的硬件方案，城区NOA智能驾驶表现令人瞩目。然而，基于J6P的方案还需等到今年一季度回片成功之后才能上车部署，一切仍具有不确定性。
除了地平线之外，其他厂商也在积极寻求软硬一体的解决方案。Momenta作为智能驾驶算法起家的厂商，也开始涉足芯片制造领域。其芯片公司新芯航途在2024年4-5月时团队规模已经达到100人左右，据悉首代智能驾驶芯片已经流片待返回。然而，算法厂商在涉足芯片领域时面临着诸多挑战，如何取得主机厂客户对其自研芯片的信任就是其中之一。
随着智能驾驶技术的普及和竞争的加剧，那些仅擅长某一领域的厂商将面临着越来越大的压力。算法厂商的市场空间正在被多方挤压，一边是不断扩展上下环节的芯片公司，一边是需求收缩的主机厂客户。同时，主机厂也在加大智能驾驶自研的力度，对供应商保持开放的同时又极具进攻性。这使得纯软件算法的市场竞争变得更加残酷。
在这场智能驾驶的淘汰赛中，那些能够成功实现软硬一体的厂商将拥有更大的竞争优势。他们不仅能够提供高性能的芯片和算法解决方案，还能够根据客户的需求进行定制化开发，从而满足市场的多样化需求。而那些无法跟上这一趋势的厂商，则可能面临着被淘汰的风险。
