本文来自微信公众号：AI芯天下（ID：World_2078），作者：方文三，题图：网络。
看起来要走向内卷的智能电动车战争方向，正从[三电]系统，转到了[算力]上，很可能会开启新造车的[升维]竞争。[马力+算力]或成定义高端智能电动汽车的新标准。
用算力解自动驾驶的难题
今年5月，特斯拉宣布北美市场的 Model 3/Y 将不会再配备毫米波雷达，原因是特斯拉采用摄像头来进行深度估算的精度已经超过了摄像头+毫米波雷达。马斯克信念坚定，即便事故每年都有，但就是认为L5级别的完全自动驾驶一定会到来。并且他始终坚持[纯视觉]路线，解决L5级自动驾驶的问题。当辅助驾驶能力逐渐成为新能源车的[标配]的时候，坚持[纯视觉]路线实现完全自动驾驶的特斯拉，并宣布自研计算芯片D1。
由于高带宽的特性和分布式的计算架构设计，3000块D1芯片组成的超级计算机集群Dojo Exa POD，算力将远超目前全球最快的超级计算机富岳。而在目前，激光雷达在中国市场具有高度确定性，比如蔚来、小鹏等新造车势力，以及传统车厂奥迪、宝马等都宣布应用激光雷达。
哪种技术路线都绕不开算力的提升
在2016年，新能源车企都在增加CPU/GPU的算力，没有人想过自研芯片来形成超越第三方算力的方向。
近两年产业关注重点从燃油车的核心零部件发电机与动力总成（两者成本在一辆燃油车里的成本占比大概是 15%-20%）转移到三电（电池、电控和电机）。但是，围绕算力而投入的巨大成本，如果不能根本性地超越其他技术路线，也会给特斯拉带来巨大的损失。很显然，如果特斯拉没有算力上的[破壁]，大家都用业界的普遍方案，最后算力上的差距不会太大。
即便国内使用激光雷达，但也需要视觉，更需要计算力的提升。对于这种算力基础设施的领先，当然是带来巨大竞争优势的。
特斯拉在充分利用自己目前的优势，想拉开和后来者的距离。
算力等硬件迭代频率成竞争点
传统的汽车的平台、例如底盘、动力总成、造型等等，如今其实还是在按照七年、五年的周期迭代。但如今汽车内的芯片、传感器、电子电气相关度越高的硬件，需要更快迭代节奏，这也就让汽车的迭代思维和以前大不相同。
在智能电动汽车之中平台的迭代已经出现了不同的频率。
回看新造车势力，小鹏是最先推出[第二代平台]（E平台）的车企。蔚来基于[第二代纯电平台 NP2]的轿车车型 ET7也许会在今年年底亮相。小鹏最新的[第二代汽车平台]更多的是在硬件基础上与一代平台不同，在电子电器架构层面，第一代平台也能不断迭代甚至超过[二代平台]。
对于平台化，在智能电动汽车领域，似乎传统车企强调的柔性化、模块化、轻量化不再是决胜关键而是基础能力。而其中的电子电器架构、传感器、算力等这些不断「迭代」的电子硬件似乎才是平台竞争的决胜点。
汽车算力时代呈现出广阔前景
长期以来，汽车一直是芯片的重要应用场景，大量芯片产品被广泛应用在发动机、变速器、底盘、动力电池、驱动电机，以及智能网联关键电子零部件等领域。
随着汽车产业电动化、智能化发展加速，汽车芯片在汽车产品中的重要性持续提升。据不完全统计，目前单车超过80个核心零部件需使用芯片，搭载芯片数量约600颗，价值量约4000元，L4级自动驾驶汽车单车芯片价值量更是达到11000元。
因此，除传统[三电]之外，搭载先进电子电气架构、高算力芯片、车载操作系统等相关核心技术和产品的下一代新能源汽车，将成为新阶段产业竞争的新高地。这将推动新能源汽车产品由单纯的交通工具向移动智能终端、储能单元和数字空间转变。
进而推动汽车产业生态由传统的以整车企业为主体的[链式关系]向以生态主导型企业为核心的[网状生态]转变，从而带来整个价值链、创新链的转移，持续为汽车产业转型升级赋能。
结尾：国内产业供应链仍存薄弱环节
国内车规级芯片、车载操作系统、高精度感知设备等存在较大差距，主要依靠外资进口，信息数据安全问题凸显，另外还存在芯片等关键零部件供应紧张、原材料价格波动过大等问题。
动力电池方面，我国在高比能量电池、高安全电池、长寿命电池方面仍需加大研发力度；电机系统方面，我国的高效高密度驱动电机系统等关键技术，相较国际先进水平仍有差距。
关键零部件方面，车用芯片、高速轴承、智能汽车所需的毫米波雷达等，我国目前与国际先进水平亦有差距。电机系统方面，我国的高效高密度驱动电机系统等关键技术，相较国际先进水平仍有差距。
车企也反映了同样的问题。
新能源汽车的高品质电机要求高效节能，目前电机效率达到97%的高品质电机，主要还是由欧美日的供应商提供，国内大多数主机厂无法生产。电控系统中硬件的控制器方面，中高端车型对算力和电子架构的要求比较高，中国车企的技术和国外仍有差距。
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