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1、利用域控制器做L2+和L3級別輔助駕駛的發展狀況

域控制器最早出現，是在2017年奧迪發布的A8搭載的zFAS，這個域控制器的平臺當時使用的是mobileye的芯片，加上奧地利的TTTech的中間件，再加上資源算法，形成了所謂的域控制器的第一代雛形。

后來逐漸看到特斯拉、包括國內的這些基于英偉達芯片做了一些域控制器的一些方案，這些是第一代。到現在可以講第二代有一個比較大的提升。原來的ECU基本上從體積到成本，相對于域控來講還是小很多的。

現在國內的域控方案提供商，主要有第一類車廠自研域控，一部分是獨立的第三方的Tier1這種大型Tier1在提供，另外一部分是從2019年陸續在做的國內的一些創業公司。

EE架構發展趨勢

整個域控的上車周期比ECU要長很多。雖然說整個汽車的智能化的演進速度、迭代周期在加快，效率在提升。但域控本身的從產品設計到驗證到上車，基本上要經過一年半到兩年的時間周期。

拿典型的車廠的域控來講，一般是拿到一顆芯片，然后車廠去做打板，打完板之后它會把整個板子的一些端口點亮、通信調通，這是第一步。然后基于這個板子，經過a樣、b樣、c樣的測試，再去做面向量產的域控。

a樣測試會基于這個板子去做一些物理性能、電氣性能，包括一些車規穩定性、安全性最基礎的驗證，周期基本上經過4到6個月的時間。通過測試之后，開始啟動b樣，b樣主要是在這個平臺上把車廠自研的或第三方算法、公司的算法下載下來，放到這個平臺上去跑算法的性能，這個周期基本上也會是4-6個月。

然后開始轉向c樣，第一是為面向量產做準備，第二就是把b樣中的各種各樣的問題進行解決、算法優化、整個系統軟件的穩定性、效率以及整個成本的控制，都會在c樣里面去做優化、做選擇。最后，做完c樣，會聯系下游的生產供應商去做生產。

現在來看，國內大的Tier1，像德賽西威、經緯恒潤，東軟睿馳。這三家有突出代表性，從生產能力到工藝，再到整個交付的穩定性上來講，這三家做的應該是國內最好的。當然還有華為這樣的比較特殊的一個存在。

然后還有一些車廠自身的Tier1在做域控制器，包括一汽、長城、吉利，他們下面都有自己的Tier1在做相應的東西。但從體量、研發效率、生產能力來講，和剛才提到的三家其實還有一些差距。

還有一部分是創業公司，像宏景智駕、環宇智行，這些公司人數基本上都是在一兩百人，但是效率還是很高的，靈活性特別好，基本上你給他一個方案，可能兩個月就可以把這個模板做出來，然后再用四五個月的時間，就會把整個域控的原型交付客戶去用，這個周期其實比傳統Tier1要快很多。

現在整個域控的方案里面，主流的車廠當然是選擇大的Tier1作為主要供應商，國內或者國外的，國內的就是前面說的這三家。但有一些面向L2+和L3的新車型的測試方案，車廠也會去考慮用一些創業公司的方案去做對比方案，其實在車廠內部任何一個平臺都會去做，我們叫雙備份。

我們跟車廠的接觸下來發現，域控本身的復雜度，包括整個車廠下決心去做下一代域控的力度來講，其實都是很大的，國產替代是一個最核心的動力。

2、國內外自動駕駛Al芯片競爭格局

延伸到芯片這個維度。首先，對于整個域控來講，芯片是最核心的，然后是外圍的一些電子元器件，再到軟件。現在芯片的市場格局其實還相對來講比較清晰的。

我們從國內和國外，從芯片本身的架構去看。

國外基本上是mobileye、Tl、英偉達和高通這四家。國內像華為這種大廠，還有一些創業公司，包括地平線、黑芝麻、芯馳，甚至包括寒武紀都在做相應的研發。

從現在國內車廠去評價一顆芯片的維度來講，其實有這樣幾個指標：第一個是性能，即所謂的算力；第二個是成本；第三個是功耗；第四就是易用性，或者是叫易開發性；最后是同構性，就是芯片平臺對其他系統的兼容性。

從算力上來講，基本上現在（國內現在做域控的，做自動駕駛域控的就以L2+、L3為主）L2+的域控保守講基本上是30-50T的算力。當然，做L2+的現在其實是比mobileye的勢頭會更好一些。

對于整個Al芯片或者自動駕駛芯片各家的產品，它們的優勢和劣勢在哪，我們分開來說。mobileye是這個行業的標桿，它的主力芯片是EyeQ4，這個產品其實從zFAS到國內的三家新勢力，以及一汽、吉利、比亞迪這些車廠都在用。

但對它的詬病除了大家比較了解的不開放之外，還有就是整個的研發效率、研發時間上的問題。如果車廠把反饋意見提給mobileye，mobileye內部再去研發，整個周期基本上按年去計。所以市場對這個是既恨又愛，畢竟性能非常好，傳統視覺對芯片的利用率優化已經到了非常好的地步，神一樣的存在。

TI從19年下半年、20年開始逐漸推廣TDA4芯片，這是原來是給座艙用的芯片，逐漸在駕駛的域控開發里面應用，還有著非常好的效果。我了解到Tl芯片在國內主要是跟大疆有一些非常緊密的合作。

大疆拿這個芯片做了好幾個主流平臺的研發，現在是已經很成熟的一個平臺，包括成本。TDA4雖然算力只有10t左右，但是整個芯片的優化、成熟度與開發度還是非常好的。不過面對L2+和L3，算力相對來講還是有一些低。

那TI怎么去應對呢？第一，它會推薦雙芯片的方案；第二，它會加額外的處理單元來進行優化。但是對于Tl來講，我們看目前Tl本身內部，其實還沒有正式去要去大力宣傳它下一代的自動駕駛域控芯片的研發。

TDA4芯片對于這種大的芯片廠商做決策、做產品定義階段來說是非常謹慎的。廠商一旦把一顆芯片推出來了，而且還不錯的話，它會把這顆芯片的利用率壓的非常高，除非這顆芯片到最后真的趕不上行業需求了，它才會選擇推下個新品。

從市場戰略層來講，它一定會把TDA4芯片繼續再推1-2年時間，才會去換下一個品牌，不然的話它的研發成本其實很難靠住。目前我們國內的車廠選擇TDA4的品牌，粗略統計大概是40%-50%之間的覆蓋率。

英偉達19年推出的Xavier，也是現在國內做自動駕駛的一個非常主力的計算平臺。30T的Al算力加上一些其他的計算單元的能力，其實完全是可以實現L2+、L3的功能。它是現在給到車廠去用的成熟度最高的做L2+、L3的芯片。

國內德賽是和英偉達綁定非常深的一個Tier1，就是在推Xavier，去年發布的Orin也是陸續會在明年有新的車型的量產。就英偉達本身來講，它現在新的Design-in平臺占的比例還非常高。

就我們粗略地跟車廠交流拿到的一些信息來講，基本上除了一汽之外，別的市場基本上都是在使用和測試英偉達的平臺，mobileye市場份額的下滑還是非常明顯。從新的design in平臺來看，TDA4很成熟，但也只是在L2級別上去發揮作用。對于L2+、L3這個市場，基本上英偉達還處于一個壟斷地位。

高通的座艙芯片已經占有非常好的市場地位了，基本上80%左右的中高端車都是用它的芯片來做。高通做駕駛其實稍微晚了一些，從19年開始做，到20年CES期間也發布了一個芯片。我們現在也看到長城、理想都是在基于Ride平臺做一些測試研發，但是高通的整個駕駛芯片的成熟度其實比英偉達要低，目前看還是相對低一些的。

從長期看，我們比較看好高通。因為高通的芯片和mobileye，包括華為，包括國內這些創業公司都走的是ASIC路線。至于英偉達的GPU方案，其實行業內對其也有一些詬病，最核心的還是在功耗和利用率上。功耗基本上是比普通的ASIC芯片要高很多，3~5倍這樣。

英偉達GPU方案的Orin、Xavier的利用率基本上是30%，怎樣優化基本都是30%。ASIC芯片針對不同的神經網絡模型去優化，基本上可以做到60%~80%之間，好一點的可能會做到80%再高一些，但也不可能達到100%。

所以從利用率、功耗這些關鍵指標上來講，高通可能會在三年之后，2024年2025年這個期間搶走很大一個市場。我們還是比較看好高通，因為在手機領域，英偉達基本上敗給了高通，在PC領域，英偉達敗給了Intel。所以在專業芯片領域，英偉達其實并沒有太多的成功案例和經驗，其實本質上與它整個GPU的生態有關系。

當前來看，英偉達所有的開發工具，包括它的算子庫豐富程度，都是非常好的。客戶用英偉達的芯片，除了功耗和利用率之外，別的都特別順手。所以我們現在看到英偉達能夠如日中天的在整個行業里面存在，但是未來在市場中它肯定會往下降。

3、國內外自動駕駛Al芯片公司的對比

國外基本上都是一個非常大的芯片公司在做，國內其實主要是創業公司以及華為這樣的巨頭在做，當然也有一些聲音說是有車廠想做芯片，然后還有是一些互聯網大廠，也要做自動駕駛的芯片。有一家大廠評估下來做一顆車規級的AI芯片，就是L2+、L3的AI芯片大概成本在5億到7億美金之間，時間是在2~3年。所以，很多車廠或者是很多大廠選擇去投資一些行業內賽道上不錯的東西。行業內的一些有產品、有經過市場分析來做的這個研發周期，其實給了國內的這些芯片公司一個很好的成長機會。

我們看未來2~3年，國內和國外的芯片公司會有一個怎么樣的格局呢。國內公司一定是有存在空間的。短期來講，2023、2024年應該保守來講可以做到20～30%的市場份額。2025、2026年的時候基本上可以做到40～50%。

國產自主替代對于整個國內的創業公司，或者國內的整個域控產業鏈是一個非常好的助力。我們了解到一些大車企內部決策層明確說，從去年第四季度開始已經明確不用mobileye芯片，也不會去測英偉達這個平臺。新的design-in平臺基本上還是選國內的，包括華為、地平線、黑芝麻這樣的公司。

這個周期推的還是比較快，基本上在明年第四季度會有國產芯片的主流車型的量產。2023年是一個大年，國內芯片公司的量產基本上在2023年會看到一個非常好的成績。

基于整個芯片的格局，我們往下演進的是芯片配套的行業，如操作系統、算法等。國內包括芯片公司、Tier1、算法公司，其實它們的業務邊界一直在不斷的模糊化。

現在很多做感知、規劃、控制的算法公司在做Tier1，試圖去碰Tier1的業務，去做模組、板子、硬件，然后去給客戶去提供方案。同時，很多Tier1，現在也在大力招募算法公司的團隊，比如整個系統優化人員，軟件能力其實一直在往上走。

現在賣芯片跟原來賣芯片的一個很大區別在于，現在賣芯片基本上給客戶的時候都是搭載了非常好的調試完成的操作系統，再加上一些參考設計算法給到客戶去用，越來越結實，越來越與手機行業的芯片模式接近。原來手機芯片可能沒有這么好的成熟度。現在國內以及海外的芯片公司，在給到客戶芯片的時候，開發環境、工具和算子庫都會給客戶配套非常好。

從整個行業里面來看，不管是Tier1還是芯片公司，邊界逐漸模糊化。當然大家還是有主要聚焦的產品，只是從業務上來講邊界是越來越模糊，有的Tier1同時嘗試去做芯片，有的算法公司也會嘗試去做一些硬件，甚至會去做一些芯片，市場現在的格局還是比較散一些，都有機會。

單從芯片維度上來講，國內現在的第一梯隊基本上是華為、地平線、黑芝麻。第二梯隊是芯馳、寒武紀這些公司。但是對于寒武紀來講，它的戰略相對晚了一些。還有從芯片開發程度上來講的話，軟件現在也有很大一部分創業公司，包括大廠也在做操作系統、中間件相關的一些公司。

我們知道這個行業里面非常有名的一家公司是TTTech，2020年底它跟上汽合作的協議就到期了，所以創時智駕汽車（上汽與TTTech的合資公司）這里面有很多人員，其實是流出來了，到市面上來的很多。

至少從今年來看的話，有七八家公司都是聚焦在做整個智能駕駛相關的中央集成平臺。這個平臺原來沒有那么大重要性，其實是因為域控的復雜度、要求沒有這么高。

而現在整個行業對域控的要求非常高了，包括對系統的安全性、實時性要求非常高。這個時候像TTTech的公司，它的核心技術人員，相當于已經在行業內分散開了。

這個其實也是我們可以關注的一個點，作為一個核心的中間件公司，依托中間件能力去做成一個類似于QNX這樣一套操作系統，也是有這樣的機會，特別是在現在國內整個自主可控的大背景下，不管從資金還是政策支持角度看，都是非常好的機會。

另外從芯片到域控到整個自動駕駛方案上來講，其實整個行業都是處在一個變化特別快的階段。國內有國內的方案，國外有國外的方案。我們現在的大廠，像一汽、上汽這些公司，其實都是在賣力地做新一代的研發，成立獨立的品牌來拓展這一塊業務。 

這些頭部的主機廠，他們決策方向是能夠比較好地指引整個行業的發展的。芯片公司再厲害，也不會復制其在移動端的話語權。在這個行業里面，其實車廠還是話語權最大的玩家。所以，整個芯片公司，包括域控公司，如何去和車廠配套，做到比較到位的服務，是最核心的因素。

為什么英偉達他們推起來沒有那么快，就是因為它國內的地推團隊特別少，基本上就是三四十個人在做，這還是在德賽西威的支持下。國內這些芯片公司像華為基本上都是大幾百人的這些FAE團隊在支持，所以這也是國內芯片公司的一個機會。

問答環節

1、中科創達和高通，經緯恒潤和mobileye，以及德賽西威和英偉達他們之間的關系是否牢固？

英偉達跟德賽的合作其實是非常緊密的。我交代一下背景，我所在的一家芯片公司，跟國內的三大家——東軟睿馳、德賽西威和經緯恒潤都有緊密的合作。德賽這邊跟我們的合作相對來講是比較緊密的，我們也了解到德賽跟英偉達的這種合作關系還是更為牢固的。現在英偉達所有的國內芯片落地，基本上都是靠著德賽去做的。而且德賽的生產能力、研發能力，可能是目前國內Tier1里面最好的。

從短期來看，三年以內能夠最有競爭力的計算平臺還是英偉達的，雖然說它的整個功耗特別高，利用率也不高，但是它有非常好的算子庫。如果我們給它的算子庫打90分的話，國內基本上最好的也就是在60-70分之間，差距還是挺大的。

對于上層做AI算法開發的一些工程師來講，這個算子庫的豐富程度是非常有價值的。任何一個模型在不同的芯片和硬件平臺上跑，一定是需要做優化的，因為底層每一家芯片公司的架構都不一樣。所以算子庫豐富的話就能夠把你的模型更快、更高效地鏈接到這個計算平臺上。

從這個維度上講，盡管英偉達的平臺的授權費一年大概有大幾干萬人民幣，一兩干萬美金，它現在依然是全球方案里面最好的一個選擇。

德賽西威一定不會放棄這個機會，這個關系可能是越做越牢。但是我們也有一個擔憂或者說是機會，國內有些大的車廠會直接和英偉達去合作，這樣會相對減少對德賽西威的依賴，但現在其實還很少。比如蔚來，肯定也想自己做整個域控，整個方案越來越多地集中在自己手里，但這個比例其實還比較低。所以德賽業務的穩定性我覺得還是很不錯的。

創達跟高通的關系還是非常緊密的。不僅是座艙，下一代高通的Ride平臺，國內創達肯定是最主要的軟件合作伙伴了。硬件端國內現在高通也在去選合作伙伴，但我覺德賽肯定不會去選高通。高通會怎么選另外一家，它是選小米還是選別的合作伙伴也不太明確，這個信息還比較少。

mobileye跟經緯這邊，不是因為經緯的能力不行，經緯能力還是非常好的，只是因為mobileye的模式給它帶來了很大的挑戰。國內一汽明確表示新的平臺是不用mobileye的。mobileye每年都要收很高的費用，有任何的一個開發需求，還要給mobileye去做更新，這種是沒有辦法接受的。所以現在mobileye本身市場份額主要還是靠吉利的銷量在撐著。就未來來看，這塊業務應該也不是經緯恒潤最核心的一塊業務。雖然說現在還是有量，但未來經緯恒潤可能還是會選包括國內的芯片公司，以及類似于高通這樣的公司去做。

2、能否簡單評價一下東軟睿馳、德賽西威還有經緯恒潤這三家公司，您個人相對看好哪一家？

從現在的整個業務規模、研發能力和業務落地來講，德賽西威肯定是最好的，然后是經緯恒潤，后面就是東軟睿馳了。東軟睿馳是因為他們和芯片公司的合作，目前跟地平線合作比較緊密，跟大廠芯片的合作相對來講沒有那么突出。它沒有一個明確的站隊，更類似于一個中立的Tier1。它跟哪家芯片公司現在綁定得都不是那么緊。所以它在整個行業內被哪一款芯片優化的程度都不是那么突出，相對來講會有一些挑戰。

3、長城、吉利明確基本到2025年會走向中央集成化，那么現在做域控制器的公司的業務會不會是一個過渡性的業務？在2025年之后，它們的業務模式可能會有什么變化？中央集成這種架構會不會對現在的這種域控廠商有一些挑戰？

一定不會那么快的，不管大家從PPT上怎么說，不管是對算力還是對架構，其實更多是一個賣點。真正去量產一個車型的話，每一代研發車型都是會做得非常謹慎的，車規級的這些測試認證環節一個都少不了。舉一個我接觸到的一個例子，我們做域控做到b樣，基本上要10萬公里的路測和30萬公里的仿真測試，到c樣要做到30~50萬公里路測以及200萬公里的仿真測試。不管是域控還是所謂的中央計算機架構，去做這樣的一個控制器，肯定是免不了這個周期的。

從現在的國內車廠落地L2+，我們不提L3，其實L3能不能落地還不太清楚，真正L2+、L2.5這些泊車、高低速融合這些功能方案落地，也得等到明年的Q3、Q4，2023年可能才會有一些量產。所以，我只能說到2025年可能會有一些類似標桿車的車型出現，但一定不是大規模出現，不是大規模的批量生產。對于芯片公司來講，一般超過10萬片的芯片算是一個量產得還不錯的芯片。對域控來講也是這樣，能出10-15萬量級的域控制器還算是一個不錯的程度，但高端車一定賣不到這么高的量。可能就像對算力來講，我們覺得1000多T的確是以口號宣傳為主。所以我覺得2025年之前不用擔心這個問題，Tier1的生意還是很好的。原來車廠一直覺得軟硬分離，車廠自研各種各樣的東西。其實從今年車廠跟Tier1的合作來看，Tier1的話語權其實還是很好的，芯片公司跟著Tier1一塊去做生意，比芯片公司單獨和車廠去做要好很多。因為Tier1是非常了解車廠整個的研發邏輯以及整個供應鏈體系的。如果做芯片的公司沒有接觸Tier1，自己拿芯片給車廠去測，一定會因為不知道它內部流程是怎樣的而遇到各種問題。但是Tier1知道，Tier1對于大的芯片公司，以及創業芯片公司這些產品的出貨、拿到訂單有非常大的作用。我們還是看好Tier1，一定還是一個很中堅的力量。

4、目前一些龍頭車企比較焦慮地想在智能化核心技術方面布局。三五年之后，智能化供應鏈會形成一些新的格局，主機廠跟上游智能化供應商之間會是什么樣的關系？

直接一點說，原來Tier1做的部分，包括域控、芯片，車廠去碰這個的可能性應該還是比較小的，但車廠一定會在軟件里面下大功夫去做。所謂軟件不僅指算法，算法是一個非常核心的部分，但是從操作系統，包括一些系統框架，它都會去碰。這其實是能夠區分不同車廠間競爭能力的一個非常核心的表現。類似于手機行業，整個行業越成熟，芯片平臺的數量一定是越少的，手機行業基本上就是高通、MTK這幾家在做。在智能車領域也一定是這樣，兩三年之后，國內芯片公司的格局就會穩定，再到三五年之后，也就是2025年之后，全球的車載Al芯片的格局也會穩定下來。這個時候車廠更多的是專注于上層的應用，包括軟件的開發。舉個例子，因為我對TTTech比較熟，拿它來說，原來從TTTech的出來的很多人之后去了很多車廠。車廠會圍繞這些人去建一個部門，或者去建一個團隊來去做他們相關的研發，這也是車廠重視這塊的一個體現。

我們從兩方面：座艙和駕駛。座艙領域上基本是應用類的算法團隊，車廠現在配置的還不錯。現在國內做UI交互的這些創業公司活得都不是那么好，甚至包括一些內容運營都不是那么好，就是因為車廠在做這個東西。另一方面，駕駛領域，因為難度比坐艙要難很多，然后它需要用軟件平臺去做，整個復雜度、難度高，價值量比座艙要大3-5倍，所以這塊車廠做起來沒有那么的順手。應用這方面算法的創業公司，包括軟件公司活得還不錯，是因為他們有一些非常有獨到一些地方都會被車廠去用到。

所以總結來講，我覺得車廠在去碰硬件領域應該不是很多，或者是說邊界會越來越收縮，在試探完之后就會收縮。但是在軟件領域，車廠一定還是會加大人力、物力去投入的。

5、時間長一點來看，智能車有沒有可能復制智能手機發展的歷史。現在主機廠都強調軟件部分的自研，那么經過三五年的積累之后，主機廠能否可以讓消費者感知到軟件部分的能力？

首先，車廠一定不會讓消費者感知到它的Tier1的存在的，不管是硬件還是軟件Tier1的存在。比如說有一家非常好的算法公司，它的產品賣到車廠之后，消費者肯定不知道是誰家的算法。我們了解到，同樣一個平臺會配2-3家公司的算法，它不會只給一家去做。像華為這種打著Hicar打著Logo的，基本上在頭部的車上肯定不會出現，車廠肯定不會允許消費者感知到。消費者拿到的一定是車廠自己的Logo、自己口號的產品。當前來看，如果在2023年要量產一些非常好的算法應用，現在車廠還是沒有那么好的方案去做，基本上還是要依靠國內一些龍頭算法公司去做，但是消費者感知不到。至于到2025年車廠能不能完成自研的問題。我覺得是這樣，車廠最敏感的是成本。比如一個方案可以讓20萬的車省出1000塊錢，這個方案肯定會被選擇。把所有性能、功耗、穩定性、車規級方面的問題解決完了，真正到量產階段的時候關鍵就是成本。到這個階段車廠其實不是那么在乎是否是自研，是否是核心供應商提供。我們看到像上汽、通用投了Momenta很多的資金，這些主機廠是對Momenta的技術依賴度越來越高。國內一些新勢力車廠比較強調自研，因為這是他們區別于傳統車廠的一個核心所在。比如小鵬如果泊車方案做得沒有那么突出，沒有那么有個性，那么基本上很難去打差異化。然后我們看到理想把mobileye的芯片替換掉，下一代在用地平線，然后下下一代在用英偉達去做測試。從軟件層面來講的話，它也會找很多的算法供應商或者合作伙伴去做。

目前從芯片的合作伙伴來看的話，基本上同一個平臺都會配2-3個外部的算法公司合作。最后車廠選哪個去量產，或者選哪幾個去量產，其實我們現在也不太能夠明確去說。車廠一定會投入，投入具體多少，其實跟每一家車廠的定位是有關系的。我理解傳統車廠一定會投入，但投入到一定邊界之后，它們的投入就會下來。如果行業的成熟度非常高，大家都在規模化出貨一些L2+，L3車型的時候，對于自研還是外采，其實并沒有區別。但是對于新勢力，比如小米要出車的話，小米一定會強調自研的東西，而且它一定會這么做的，還是要看是傳統車廠還是新勢力車廠。

6、功耗和利用率之間的關系是怎樣的，是不是功耗越大，利用率就會越低？

不是這樣的。功耗和利用率是兩個概念，利用率是AI算法優化利用算力的能力。功耗是如何去平衡整個板載級、芯片級層面功耗。但是對于芯片公司來講，芯片的功耗不僅包括Al部分，因為目前很多芯片都是多核異構的，以英偉達的芯片為例，它的GPU的功耗當然是最高的了，但其實還有一些DSP，一些CPU，這些都會涉及到功耗。利用率其實跟每一家神經網絡的架構是有關系的，對于有的大通量、并行計算，它的利用率一定是有天花板的。但是在ASIC方案中，每一家的架構是不一樣的，雖然現在開發框架越來越成熟，越來越主流化，大廠的訓練框架其實是越來越成熟。即便在這種情況下，每一家算法公司的算法還是不一樣的。而且對于同一個算法在不同的芯片平臺上去跑，底層的ASIC架構，每一家都是不一樣的。這個時候就會涉及到算子庫的豐富程度，算子庫越豐富，算法跨平臺移植的效果就會越好。所以ASIC的利用率一定比GPU要高。而且現在整個訓練框架在越來越通用化，越來越成熟，整個Al越來越工程化。每一家芯片公司的核心技術競爭壁壘，就在于架構能不能實現，比如有一些做NPU加速架構的設計是三維的，有一些是兩維的。

全球最好的做NPU的團隊在北美，當初華為的芯片的團隊就是在硅谷，后來因為大家都知道的原因，全部被裁掉了。但是做NPU最好的團隊，是在硅谷。國內現在也有從海外回來的人開始去做，但從技術上來講，國內現在還是跟國外有一些差距。高通在這個行業里面是后發者，但它優勢很明顯就在于：第一，它的架構團隊是全球頂尖的。第二：來自移動端利潤的資金可以去支持它做芯片。對于創業公司，可能融資幾億美金就已經很了不起了，但是對于高通，它去用兩三億美金投一顆芯片還是非常容易的。總之算力利用率和功耗有關系，但它們是兩個維度的評價指標。