Die drei Chip-Giganten sind in den Markt für autonomes Fahren eingestiegen, und chinesische Hersteller wie Huawei haben einen einzigen Durchbruch erzielt und stehen vor dem ultimativen Test

Qualcomm, Intel und Nvidia, die drei riesigen Chiphersteller, erweitern die Grenzen des Wettbewerbs auf autonomes Fahren.

Wettrüsten der Chip-Giganten im autonomen Fahren

Anfang des Monats gab Qualcomm bekannt, dass es den schwedischen Automobiltechnologiezulieferer Veoneer für 4,6 Milliarden US-Dollar (ca. 30 Milliarden RMB) übernehmen werde. Veoneer bestätigte später, dass es Verhandlungen mit Qualcomm aufnehmen würde. Zuvor hatte auch der kanadische Tier-1-Zulieferer Magna großes Interesse an der Übernahme von Veoneer bekundet und ein Angebot in Höhe von 3,8 Milliarden US-Dollar abgegeben.

Unter den vielen Technologien von Veoneer ist das Advanced Driver Assistance System (ADAS) das, worauf das Unternehmen am meisten stolz ist. Das Stereovision-Kamerasystem der vierten Generation von Veoneer verwendet eine Deep-Learning-Architektur, die Straßenbedingungen erkennen, Straßenränder identifizieren und das Verhalten von Fußgängern und Fahrzeugen in der Umgebung vorhersagen kann. Aufgrund dieser Technologie war Qualcomm entschlossen, einen besseren Preis als die Konkurrenz anzubieten.

Qualcomm war schon immer für sein Geschäft im Bereich der Mobilkommunikation bekannt, wollte seinen Einfluss jedoch schon immer auf andere Bereiche ausweiten. Qualcomm ist seit 2002 im Automobilbereich aktiv. Seine digitale Cockpit-Plattform wird von vielen Automobilherstellern wie Ideal Auto, Xpeng Auto und GAC übernommen und seine Automobillösungen decken mehr als 100 Millionen Fahrzeuge weltweit ab.

Qualcomm ist schon lange in der Automobilindustrie tätig, doch die Präsenz scheint nicht mit den Bemühungen des Unternehmens Schritt zu halten, was sich auch intuitiv im Umsatzanteil widerspiegelt: Im Jahr 2020 machte das Automobilgeschäft von Qualcomm lediglich 3 % des Chipumsatzes aus. Da kein Durchbruch in Sicht ist, benötigt Qualcomms Automobilgeschäft dringend einen Schub. Aus diesem Grund hat sich Qualcomm dazu entschieden, seine Investitionen in das autonome Fahren zu erhöhen.

Intel, der führende Hersteller von Computerchips, ist vor fünf Jahren in das Feld des autonomen Fahrens eingestiegen.

Im Jahr 2016 übernahm Intel Yogitech, ein Sicherheitstool für selbstfahrende Autos, Arynga, ein Unternehmen für OTA-Technologie für Bordcomputer, sowie Itseez und Movidus, ein Startup für visuelle Verarbeitungschips, und beherrschte einen großen Teil der Hardwaretechnologie.

Im Jahr 2017 gab Intel 15,3 Milliarden US-Dollar (ca. 105,6 Milliarden RMB) für die Übernahme des israelischen Unternehmens für autonome Fahrtechnologie Mobileye aus.

Mobileye wurde 1999 gegründet und beschäftigt sich hauptsächlich mit der Forschung im Bereich der Computer Vision im Automobilbereich. Teslas früher fortschrittlicher Fahrerassistenz-Autopilot nutzte die visuelle Assistenzlösung von Mobileye. Nach Abschluss dieser Übernahme verfügt Intel über eine einzigartige integrierte Hard- und Software-Wettbewerbsfähigkeit im Bereich des autonomen Fahrens.

Im Vergleich zu Qualcomm und Intel hat NVIDIA im Bereich des autonomen Fahrens zweifellos ein ausgereifteres Ökosystem aufgebaut. Eine einheitliche GPU-Hardwarearchitektur und CUDA-Softwarearchitektur wurden rund um das Fahrzeug, den Desktop und die Cloud entwickelt und verfügen außerdem über eine erstaunlich leistungsstarke KI-Rechenleistung.

Es ist erwähnenswert, dass NVIDIA derzeit der einzige Chip-Riese ist, der eine einheitliche Architektur und eine einheitliche Softwareentwicklungsumgebung für Desktop, Cloud und Auto bereitstellen kann.

Im April dieses Jahres brachte NVIDIA den neuen SoC Atlan für autonomes Fahren auf den Markt, der über eine Einzelrechenleistung von 1000 TOPS verfügt und damit die Rechenleistung der meisten heutigen autonom fahrenden Fahrzeuge der Stufe 4 übertrifft. Im Juni hat NVIDIA DeppMap übernommen, um seine Forschungs- und Entwicklungskapazitäten für hochpräzise Karten zu stärken.

Niemand kann die technische Tiefe von Qualcomm, Intel und Nvidia in der Chipentwicklung in Frage stellen, und autonomes Fahren stellt extrem hohe Anforderungen an die Rechenleistung der Chips, sodass man sagen kann, dass es für diese Unternehmen wie geschaffen ist.

Gleichzeitig reichen Chips allein im Bereich des autonomen Fahrens bei weitem nicht aus. Wenn kein vollständiges Algorithmus- und Chip-Ökosystem aufgebaut werden kann, wird es schwierig sein, für jedes Fahrzeug einen höheren Wert zu erzielen.

Daher haben die Giganten nacheinander ihr Können unter Beweis gestellt. Nvidia, das früher in den Markt eingetreten ist, konnte die meisten Software- und Hardwaretechnologien unabhängig entwickeln und nimmt eine führende Position ein. Nvidia und Qualcomm haben sich dafür entschieden, ihre eigenen technologischen Defizite durch Übernahmen schnell auszugleichen, in der Hoffnung, andere in Zukunft zu überholen.

Tatsächlich haben sich diese drei traditionellen Chip-Giganten bereits einen enormen Vorsprung im Bereich des autonomen Fahrens erarbeitet.

Derzeit besteht noch eine große Lücke zwischen dem Herstellungsprozess von Chips für autonomes Fahren und dem von Unterhaltungselektronik. Während Mobiltelefone und Computer 7-nm- oder sogar 5-nm-Prozesschips verwenden, sind 28-nm-Prozesschips im Bereich des autonomen Fahrens immer noch der Mainstream.

Um jedoch die Genauigkeit und Sicherheit des autonomen Fahrens zu verbessern, wurden die Anforderungen an die Rechenleistung und den Stromverbrauch der Chips weiter verbessert, und auch die neuesten Prozesschips halten Einzug im Bereich des autonomen Fahrens. Derzeit können diese Unternehmen mit unabhängigen Chip-Forschungs- und Entwicklungskapazitäten Kosten senken, indem sie ihre eigenen Chips entwickeln.

Ein weiterer Faktor, der beim autonomen Fahren nicht ignoriert werden kann, ist die Software, und „softwaredefinierte Autos“ sind in der Branche zu einem Konsens geworden.

Ein Brancheninsider kommentierte die Übernahme von Veoneer durch Qualcomm wie folgt: „Für High-End-Anwendungen wie ADAS ist die Softwareentwicklung sehr komplex. Wenn die entwickelten Chips nicht mit ausgereifter Software ausgestattet sind, können Kunden sie grundsätzlich nicht nutzen.“ Und diese Chipgiganten verfügen alle über komplette Software-Ökosysteme: Intel hat ein Softwareentwicklungsteam von 15.000 Mitarbeitern und Nvidia und Qualcomm haben Softwareplattformen und Entwickler-Communitys für verschiedene Produkte. Chipunternehmen können ihr eigenes Software-Ökosystem nutzen, um Synergien zwischen Software, Chips und Algorithmen der künstlichen Intelligenz zu schaffen.

Diese internationalen Chipgiganten verfolgen im Bereich des autonomen Fahrens eine Plattformstrategie: Basierend auf starken Chipentwicklungskapazitäten und auf dieser Grundlage, kombiniert mit ihren Vorteilen bei der Kostenkontrolle und Softwareökologie, haben sie die Industriekette für das autonome Fahren erschlossen.

In den letzten zwei Jahren sind inländische Hersteller autonom fahrender Fahrzeuge wie Pilze aus dem Boden geschossen. Der gemeinsame Markteintritt internationaler Giganten stellt für sie zweifellos eine große Herausforderung dar.

Inländische Hersteller von Chips für autonomes Fahren „durchbrechen“ an einem einzigen Punkt

Derzeit ist die Durchdringungsrate des autonomen Fahrens der Stufe 2 auf dem heimischen Markt von etwa 3 % im Jahr 2018 auf fast 18 % im ersten Quartal dieses Jahres gestiegen. In dieser Zeit stiegen zahlreiche inländische Unternehmen in diesen Bereich ein, darunter neue, auf autonomes Fahren spezialisierte Unternehmen wie Horizon sowie Allround-Technologiegiganten wie Huawei.

Das KI-Chip-Unternehmen Horizon Robotics wurde 2015 gegründet. Obwohl es noch nicht lange besteht, hat es sich ein sehr ehrgeiziges Ziel gesetzt: Hardware und Software zu integrieren und Kunden eine Komplettlösung aus „Chip + Algorithmus-IP + Toolchain“ zu bieten.

Im Juli dieses Jahres hat Horizon Robotics die neuesten Chips der ZT-5-Serie herausgebracht. Die KI-Rechenleistung eines einzelnen Chips kann bis zu 128 TOPS erreichen und gehört damit zu den besten unter den inländischen Chips. Dies ist außerdem der erste intelligente zentrale Computerchip der Branche für Fahrzeuge mit vollem Funktionsumfang, der autonomes Fahren und intelligente Interaktion integriert. Nach der Veröffentlichung von ZT 5 ist Horizon Robotics der einzige Anbieter in der Branche, der alle intelligenten Chiplösungen für Fahrzeuge von L2 bis L4 abdecken kann.

Doch das Konzept von Horizon ist überzeugender als seine Technologie. Aktuelle Hersteller autonom fahrender Fahrzeuge folgen im Allgemeinen dem „Apple-Weg“ und bauen ihr eigenes geschlossenes Software- und Hardware-Ökosystem auf. Horizon Robotics entspricht eher der „Android-Route“. CEO Yu Kai sagte, dass Horizon Robotics keine Massenproduktion von Hardware, Software-Bündeln und geschlossenen Lösungen anstrebe, sondern die Smart-Car-Industrie mit einer Mentalität des „alldimensionalen Altruismus“ stärken werde.

Basierend auf diesem Konzept hat Horizon auch das Fahrzeugbetriebssystem TogetherOS herausgebracht, das eine offene Architektur verwendet und an dessen Entwicklung sich Partner aus allen Branchenökosystemen beteiligen können.

Im Bereich des autonomen Fahrens hegen Autokonzerne und Dritthersteller trotz ihrer Zusammenarbeit oft Groll gegeneinander. SAIC lehnte eine Zusammenarbeit mit Huawei ab, weil das Unternehmen seine „Seele“ nicht an andere übergeben wollte. Die offenere Haltung von Horizon kann dazu beitragen, mehr Hersteller anzuziehen. Sogar Mittel- bis High-End-Modelle wie Ideal ONE, das für mehr als 300.000 Yuan verkauft wird, verwenden Chips der Zhengtu-Serie.

Huaweis Konzept für autonomes Fahren begann im Jahr 2019. In diesem Jahr wurde Huaweis Abteilung für intelligente Automobillösungen gegründet, um Komplettlösungen für intelligente Fahrzeuge zu entwickeln. Der Kern davon ist die „ADS Advanced Autonomous Driving Full-Stack Solution“.

Die Full-Stack-Lösung von Huawei umfasst Kernkomponenten wie Millimeterwellenradar, Huaweis selbst entwickeltes 96-Zeilen-Laserradar für mittlere und lange Reichweite und verwendet einen speziell angepassten Super-Zentral-Supercomputer ADCSC mit einer minimalen Startrechenleistung von 400 TOPS und einer High-End-Rechenleistung von 800 TOPS.

In Bezug auf die Software kann die ADS-Lösung von Huawei durch maschinelles Selbstlernen kontinuierlich Umgebungsinformationen und Fahrgewohnheiten sammeln und für komplexe Szenarien iterieren und optimieren. Um möglichst viele Proben zu sammeln, hat Huawei gleichzeitig auch ein Team mit Kartenqualifikationen der Klasse A zusammengestellt, um in Städten der ersten Kategorie eine große Menge Daten zu sammeln.

Zusätzlich zur Full-Stack-Lösung hat Huawei auch die MDC-Lösung auf den Markt gebracht, die Huaweis selbst entwickelten Host-CPU-Chip, KI-Chip, ISP-Chip und SSD-Steuerchip integriert und sich durch hohe Energieeffizienz, hohe Leistung, hohe Sicherheit und geringe Latenz auszeichnet. Darüber hinaus verfügt Huawei MDC auch über die Merkmale Komponentenservice, Schnittstellenstandardisierung und Entwicklungstoolisierung. Auf Basis dieser Plattform können Algorithmen und Funktionen für das autonome Fahren schnell entwickelt, debuggt und ausgeführt werden.

Huawei MDC hat derzeit vier Produkte mit unterschiedlicher Rechenleistung herausgebracht: MDC210, MDC300, MDC610 und MDC810. Der leistungsstärkste MDC810 verfügt über eine Rechenleistung von bis zu 400TOPS.

Derzeit wurde die Huawei HI-Version des BAIC Arcfox Alpha S, ausgestattet mit der ADS-Full-Stack-Lösung von Huawei, offiziell eingeführt, und das MDC von Huawei hat außerdem autonome Fahrtests auf Stufe L4 mit dem Audi Q7 durchgeführt.

Neben Horizon Robotics und Huawei sind viele inländische Hersteller im Bereich des autonomen Fahrens aktiv: Das Startup-Unternehmen Black Sesame hat erfolgreich drei Chips für autonomes Fahren mit hoher Rechenleistung probeweise hergestellt, darunter den „Huashan II A1000 Pro“, der über eine INT8-Rechenleistung von 106 TOPS, eine INT4-Rechenleistung von 196 TOPS und einen typischen Stromverbrauch von 25 W verfügt und die funktionalen Sicherheitsanforderungen der ISO 26262 ASIL D-Stufe erfüllen kann.

Letztes Jahr brachte Leapmotor außerdem seinen ersten Chip für autonomes Fahren auf den Markt, Lingxin 01. Dieser Chip ist zudem der erste Chip für autonomes Fahren in China mit völlig unabhängigen Rechten am geistigen Eigentum. Die Verarbeitungsleistung von Lingxin 01 kommt der des besten Mobileye-Chips auf dem Markt nahe und seine allgemeine Offenheit ist stärker. Es unterstützt sowohl allgemeines Computing als auch spezifische KI-Computing-Logik und bietet die Vorteile eines geringeren Energieverbrauchs sowie einer höheren Sicherheit und Zuverlässigkeit.

Es ist ersichtlich, dass die inländischen Hersteller von Chips für autonomes Fahren zwar im Allgemeinen spät angefangen haben, nach mehreren Jahren rasanter Entwicklung jedoch alle einzigartige Lösungen geliefert haben. Dies zeigt auch, dass chinesische Unternehmen im Bereich der Fahrzeuge mit alternativer Antriebstechnologie voraussichtlich das technologische Monopol ausländischer Unternehmen brechen und sich einen Nachzüglervorteil verschaffen werden.

Natürlich ist es noch lange nicht an der Zeit, den Sieg zu feiern. Unter den oben genannten Unternehmen hat die ADS-Lösung von Huawei noch kein zweites kooperatives Automobilunternehmen gefunden, und viele Chips von Horizon, Black Sesame und Leapmotor wurden noch nicht im großen Stil „in Fahrzeugen eingebaut“. In zukünftigen tatsächlichen Kämpfen werden sicherlich Herausforderungen folgen.

Wer kann Tesla übertreffen?

Das derzeit erfolgreichste Unternehmen im Bereich des autonomen Fahrens ist Tesla, ein Unternehmen, das eine echte Full-Stack-Selbstforschung erreichen kann. Darüber hinaus stellt auch Software einen wichtigen Teil des Umsatzes dar. Aus dem Finanzbericht von Tesla geht hervor, dass das FSD-Geschäft dem Unternehmen im Jahr 2020 einen Umsatz von 1 Milliarde US-Dollar einbrachte.

Tesla geht davon aus, dass der Umsatz von FSD künftig den Autoabsatz übersteigen wird.

Softwaredienste bieten eine größere Flexibilität bei den Geschäftsmodellen und Spielraum für zukünftige Erweiterungen. Am Beispiel des FSD von Tesla können Benutzer derzeit zwischen einem einmaligen Kauf und einem monatlichen Abonnement wählen. Gleichzeitig kann Tesla durch OTA-Upgrades jederzeit neue Funktionen hinzufügen.

Der Erfolg von Tesla hat zweifellos eine wichtige Referenzbedeutung für spätere Generationen.

Laut dem globalen Marktforschungsunternehmen Frost & Sullivan wird das Marktvolumen digitaler Mobilitätsdienste im Automobilsektor bis 2025 voraussichtlich 1,9 Billionen Euro erreichen.

Offensichtlich handelt es sich hierbei um einen großen Kuchen, auf den niemand verzichten wird. Nachdem die Chipgiganten ihr Layout auf Hardwareebene fertiggestellt haben, wird sich die nächste Phase des Wettbewerbs daher höchstwahrscheinlich weiterhin um die Software drehen.

Für Automobilunternehmen besteht die erste Wahl definitiv darin, wie Tesla eine vollständige Eigenentwicklung durchzuführen und ihr Schicksal fest in den eigenen Händen zu behalten. Leider sind die technischen Anforderungen zu hoch und nur wenige Unternehmen können diese erfüllen. Glücklicherweise stehen den Automobilherstellern viele Optionen zur Verfügung, beispielsweise mit NVIDIA, Intel, Huawei und Horizon, und der allgemeine Trend wird definitiv zu mehr Kooperation führen.

Der Wunsch der Automobilhersteller, sich von der Konkurrenz abzuheben, wird sich jedoch nicht ändern. Es lässt sich leicht schlussfolgern, dass die individuelle Anpassung von Software und Hardware das Hauptthema der zukünftigen Zusammenarbeit zwischen Drittherstellern und Automobilunternehmen sein wird.

Vielleicht gilt im bevorstehenden Kampf um das autonome Fahren, neben dem Wettbewerb um die Rechenleistung, dass derjenige, der sich wirklich mit den Automobilherstellern integrieren kann, den wahren Schlüssel zum Erfolg der Branche des autonomen Fahrens gefunden hat.

Als Gewinner des Qingyun-Plans von Toutiao und des Bai+-Plans von Baijiahao, des Baidu-Digitalautors des Jahres 2019, des beliebtesten Autors von Baijiahao im Technologiebereich, des Sogou-Autors für Technologie und Kultur 2019 und des einflussreichsten Schöpfers des Baijiahao-Vierteljahrs 2021 hat er viele Auszeichnungen gewonnen, darunter den Sohu Best Industry Media Person 2013, den dritten Platz beim China New Media Entrepreneurship Competition Beijing 2015, den Guangmang Experience Award 2015, den dritten Platz im Finale des China New Media Entrepreneurship Competition 2015 und den Baidu Dynamic Annual Powerful Celebrity 2018.