近日，蔚來汽車董事長兼CEO李斌在接受媒體采訪時稱，自研自動駕駛芯片并不難，比手機芯片容易。李斌的放話，讓蔚來可能造芯之說變得愈演愈烈。關于蔚來是否會做芯片，《中國電子報》記者向該公司進行了求證，蔚來給出的答案是“目前沒有可以披露的信息”。但從相關渠道獲悉，李斌造芯意向明確，只是尚未提交董事會討論，李斌正在思考相關架構。

如果蔚來造芯，那么它將是繼特斯拉、比亞迪之后，又一個自己造芯的汽車整機企業。汽車芯片到底怎么了？一方面全球各汽車巨頭都因缺“芯”而紛紛減產、停產，另一方面汽車整機廠紛紛出來造“芯”。今后，汽車的芯片江湖會怎么變？

車企為何造“芯”

關于特斯拉造芯、蔚來造芯，Mobileye是一個繞不開的名字。Mobileye是以色列一家提供視覺感知芯片和算法的公司，在全球汽車視覺芯片市場占比超過70%的份額，2017年被英特爾以153億美元收購成為旗下子公司。特斯拉在自己造芯之前，采用Mobileye的視覺感知芯片，其后被曝不和，特斯拉放棄Mobileye，轉頭英偉達，再之后特斯拉宣布自研芯片。

這次蔚來有可能“造芯”，坊間又傳言是與Mobileye合作不愉快有關。這究竟是真是假？

1月13日，英特爾公司副總裁、英特爾子公司Mobileye產品及戰略執行副總裁Erez Dagan回應《中國電子報》記者采訪時表示：“我們必須做出一個艱難的決定，選擇誰把Mobileye的解決方案引入中國市場。隨著更先進功能的引入，我們需要選擇比蔚來更強大、更有實力的OEM。所以在今年的CES上我們選擇與更大、更強的吉利汽車集團合作。”

這可以理解，如果必須“二選一”，無論是從公司體量上還是從出貨量上，目前吉利都比蔚來要合適。2020年吉利汽車出貨量是132萬臺，蔚來是5萬臺。或許正是因為Mobileye選擇吉利而放棄了蔚來，這成了坊間傳言不和的直接原因。不過Erez Dagan也進一步強調：“Mobileye與蔚來關系其實很好。僅去年，Mobileye就給蔚來提供了5萬套系統，并且延長了在出行即服務（MaaS）運營車隊供應以及三目攝像頭方案的合同。”

為什么整車廠紛紛要出來自研芯片？拋開與上游芯片供應商的“恩怨情仇”，其中一個原因是上游芯片企業并不能完全滿足這些下游廠商的需求。特斯拉自動駕駛部門抱怨說，他們在用 Mobileye 的芯片做測試時候發現，算法不能改，而且無法實現快速迭代。他們希望把芯片和算法剝離開，采用可編程的芯片，在這個芯片上進行算法研發，跟場景結合。從時間上判斷，這個抱怨時間是在2017年特斯拉與Mobileye分手之前，特斯拉不僅抱怨了Mobileye，同樣也抨擊過后來一起合作的英偉達。

另外一個原因是整機廠商希望建立自己的“護城河”。在汽車行業零部件領域有17年從業經歷的呂楠，曾做過傳統汽車的動力系統，也做過新能源汽車電池系統，現在做智慧城市，見證了汽車產業從“傳統”到“電動”再到“智能”的迭代。呂楠在接受《中國電子報》記者采訪時表示，隨著汽車產品越來越標準化，每一個廠商都希望建立自己的“護城河”。在新能源汽車領域，電池是第一大系統，而電控是第二大系統，電控系統里最關鍵的技術便是芯片。在智能汽車領域，汽車的功能和性能并沒有改變，而變量在于“智能”，智能的核心在于算力和AI芯片。

自動駕駛AI芯片公司黑芝麻智能科技創始人兼CEO單紀章在接受《中國電子報》記者采訪時表示：“自研芯片的好處在于車廠能夠基于自身的性能和功能的需求進行芯片的定制化開發，為后期的創新預留出技術通路。”

如今，汽車的智能化、電動化、網聯化變革，需要芯片產業與技術不斷進化。隨著汽車電動化進程加快、汽車互聯性增加、自動駕駛逐步落地，汽車半導體的版圖需要從原來的車用微控制器（MCU）、功率半導體器件（IGBT、MOSFET）、各種傳感器等傳統汽車半導體器件，加進包括ADAS先進駕駛輔助系統、COMS圖像傳感器、AI主控、激光雷達、MEMS等更多凸顯“智”的半導體芯片和器件。

國家新能源汽車技術創新中心總經理原誠寅曾透露：“一輛智能新能源汽車里有上百枚芯片。”與此同時，芯片在整車價值中占比也在持續走高。上世紀50年代，在汽車制造中所采用的半導體產品還不到制造總成本的1%，現今其成本已經多達總成本的35%，預計到2030年將增加至50%。市場研究機構Gartner預計，2022年全球汽車半導體市場規模有望達到650億美元，占全球半導體市場規模比例達到12%，成為半導體細分領域中增速最快的部分。

汽車芯片賽道加速

三年前，IC Insights曾預測，2021年汽車半導體將成為芯片行業中最強的終端市場。果不其然，從去年下半年開始，電動汽車市場異常火爆，到今年更是燃到了“沸點”。

諸多的原因驅動越來越多的企業進入汽車芯片市場，不僅包括既要加大研發又要守住陣地的恩智浦、英飛凌、瑞薩、德州儀器等傳統的汽車半導體巨頭。還包括英特爾、英偉達、高通、三星、賽靈思等計算與通信半導體企業。那么，本來就在汽車這灘“深水”里的汽車整車廠商們，又怎能看著這個冉冉升起的大市場而不管不顧呢？

特斯拉、蔚來是資本市場的新寵，它們在高光之下的一舉一動都備受關注，因此，造“芯”已然成焦點，與此同時，傳統整車企業同樣也已在造“芯”的路上。例如，豐田與電裝在2020年4月成立了合資公司MIRISE Technologies，研發電動汽車電源模塊以及自動駕駛車輛所使用的監測感應器等。寶馬在2018年12月投資了英國AI芯片公司Graphcore，該公司芯片主要用于智能駕駛和云服務。福特則以10億美元投資了視覺駕駛系統公司Argo AI，該公司主要研發傳感器、攝像頭、雷達、光檢測和測距雷達（LIDAR）以及軟件、計算平臺和高清晰地圖。

在國內車企中，比亞迪是造“芯”動作最大的企業，它在2003年3月成立比亞迪微電子，目前已經到了將半導體股份籌劃分拆謀求上市的進程中。在1月16日舉行的中國電動汽車百人會論壇上，比亞迪股份董事長王傳福表示：“2021年比亞迪將加快關鍵零部件向行業開放供應。”

除了比亞迪，國內其他整車企業以投資、入股等方式紛紛加“芯”。吉利戰略投資了億咖通科技公司，這是一家提供汽車芯片、智能座艙、智能駕駛、高精度地圖、大數據及車聯網云平臺等產品技術的創業公司。上汽則入股了晶晨半導體，這是一家車載娛樂信息系統芯片、輔助駕駛芯片公司。與此同時上汽集團還投資了汽車AI芯片創業公司地平線（Horizon），并在2019年4月又投資了黑芝麻智能科技有限公司，這又是一家汽車AI芯片創業公司。東風汽車在2018年2月投資了君芯科技，這是一家做IGBT、FRD等新型電力電子芯片的企業。

由此可見，每一個汽車整車企業都希望擁有自己充分掌控并按照自己節律跳動的“芯”。

汽車芯片未來怎么變

如果整車企業都紛紛自造芯片“城池”，那么，第三方汽車芯片廠商的“飯碗”該如何保住？汽車芯片的江湖又將會如何？

各個整車廠都擁有自己造“芯”的故事，Erez Dagan首先表示：“關于OEM（原始設備制造商）正開發自研感知系統集成芯片（SoC）的事情，除了特斯拉，我不知道還有誰在開發自己的SoC。”言下之意，這些整車廠除了特斯拉，真正能夠落地的目前并沒有幾個。“開發堆棧方案是一場高成本、高風險的游戲。任何試圖分解或從零開始組合的嘗試都會招致很多風險，包括安全、效率和經濟性。”Erez Dagan說。

賽迪顧問汽車產業研究中心總經理鹿文亮表達了與Erez Dagan相同的觀點，他認為，不僅造“芯”困難，從自研到給其他企業供貨，還有更大的難度：第一，技術層面。從設計能力、生產能力、測試能力到軟件開發能力，都面臨很大的挑戰。第二，產業生態方面。所造出來的芯片是否有廠商愿意使用，是否有人愿意在其上開發軟件，這比技術還重要且還困難。

“未來一定會有一些企業，像蘋果和特斯拉一樣，能夠從終端到軟件操作系統、芯片都進行自研。”汽車AI芯片公司地平線創始人兼CEO余凱認為，但這樣的企業一定會很少，絕大部分的企業還是會擁抱第三方芯片和操作系統。因為全程自研對核心能力的要求太高了。“誰都可以學習蘋果，但有多少公司能成為蘋果？”余凱說。

整車廠到底是采用第三方芯片還是自研芯片，單紀章認為，從技術角度看，芯片的研發難度很高，車廠過去的技術和經驗積累主要集中在系統和整車部分，芯片領域的技術積累比較有限，因此自研芯片對車廠來說挑戰很大。從商業邏輯來看，車廠更傾向于跟獨立的第三方和中立的供應商合作，導致車廠自研芯片再供給其他車廠的難度會比較大，而一家車廠的汽車出貨很難覆蓋單顆芯片研發和流片的成本。因此，第三方企業的機會和市場更加明顯。

“傳統整車廠投資或是入股汽車芯片企業進行試水，與真正自己組建團隊進行芯片自研，實現軟件、硬件、芯片垂直整合，類比特斯拉、蘋果，還是有一定差距的。”汽車行業資深人士分析。

那么，想從汽車市場分享更多新紅利的半導體產業又該如何把握機會呢？呂楠認為，電動與智能汽車芯片有兩個值得關注的焦點，其一，是需要突破極限值的“高功率芯片”。新能源汽車對芯片的要求非常之高，打破了整個汽車行業對芯片要求的極限。甚至這樣高電流要求的芯片在傳統汽車領域尚未出現，只有像ABB、三菱工業等企業才能提供這樣的超大功率的芯片。其二，是需要更強大算力、更實時通信的芯片。從自動駕駛與智能汽車的角度看，需要車與車、車與基礎設施、車與萬物實時交互，這必然要求車有極高通信和算力，甚至可以將汽車比喻為一個有四個輪子的計算機。

單紀章認為，未來汽車芯片的競爭主要集中在算力、功耗、能效比和配套的軟件和算法工具鏈這幾個維度。目前行業主要的技術挑戰在于：芯片研發企業是否有自研的核心IP，是否能達到車規級標準以及性能與功耗的平衡。

日本阿波羅株式會社人工智能首席科學家、南開大學特聘教授顧澤蒼對《中國電子報》記者表示，目前的AI芯片還不是算法芯片，充其量只是算力芯片，目前大家都在追求算力，以滿足深度學習的速度要求，算法芯片尚未出世，未來還是要看智慧能力與實時能力。激光雷達的數據處理量非常大，但是通過激光雷達產生高精度圖像這個維度的數據處理目前很少被關注。

余凱認為，當前智能汽車發展的核心瓶頸是算力不足，智能化競爭在提速，但受摩爾定律的功耗限制，追求純算力的突破已不可持續，同時算力也并不代表汽車智能芯片的“真實性能”，芯片計算效率也同樣需要關注。正如對于汽車來說，馬力不如百公里加速時間更真實地反映整車動力的性能，算力并不反映汽車智能芯片的實際性能，而每秒準確識別幀率MAPS才是更真實的性能指標。以特斯拉為例，得益于其軟件能力，FSD標稱算力只有Nvidia Drive PX2的3倍，但真實性能卻是PX2的21倍。因此，在算法驅動AI芯片設計的軟硬結合趨勢下，新一代汽車智能芯片領導者，將也會是世界級AI算法公司。

事實上，汽車半導體芯片在智能駕駛方面的競賽異常激烈。去年12月，華為推出了激光雷達解決方案，目標是把整個激光雷達的成本大幅度地降下來。在今年的CES上，Mobileye推出了激光雷達芯片與相關的解決方案，目標是實現軟件定義激光雷達，在大幅度提升普通雷達精度的同時降低成本，從而實現軟件定義雷達。在激光雷達芯片領域，像華為這樣新入局者，已經與“老江湖”Mobileye展開角逐。

很多創業公司都希望加入汽車芯片的競賽，但余凱表示：“大家都看到了今年以來新能源汽車的火爆場面，如果要進入‘決賽’圈，在2020年就必須已經達到芯片量產，否則就已經出局了。因為后面的開發節奏會非常緊密，到2023年‘比賽’就結束了。”

正如鹿文亮所言，芯片領域的趨勢是長期趨勢，需要提前布局，而非臨時抱佛腳。現在新能源汽車正處于火熱狀態，且智能化的大潮剛剛開啟，在智能芯片領域，或許現在正是賽點。
責任編輯:tzh