深途（shentucar）原創

作者 | 周繼鳳

編輯 | 黎明

2022年，國內的汽車行業掀起了一股自研晶片的狂潮。

一些晶片創業公司一躍成為資本寵兒，風光無限；無論傳統車企還是造車新勢力，紛紛斥巨資造芯；曾在手機等領域呼風喚雨的晶片商，也躍躍欲試把競爭之勢蔓延到汽車行業……

這股自研晶片的浪潮中，

大家的火力點集中到了自動駕駛晶片身上。

傳統汽車的晶片數量大約在500-600個左右，隨著自動駕駛功能的提升，這個數量已經上升到了1000多個。

在這幾百個上千個車規級晶片中，

自動駕駛晶片是食物鏈頂端的存在。

整個行業已經敏銳地意識到，不久即將到來的自動駕駛競速賽中，晶片是必爭之地。越來越多的公司加入到了這場突圍賽中，包括零跑、蔚來、小鵬等車企，黑芝麻、地平線、芯馳科技、寒武紀等國內初創晶片供應商，以及華為等科技巨頭。

很長一段時間，中國在車規級晶片的研發和製造上，都是瘸腿的，甚至可能連“腿”都沒有。

在自動駕駛領域，國產晶片的可見度更是極低。自動駕駛晶片供應商長期被海外品牌所壟斷，他們高豎圍牆，讓其他供應商無立錐之地。

國產晶片的崛起之旅，也變成了一場突圍賽。

裂縫

這堵牆的第一道裂縫，其實是從內部開始的。

Mobileye，這個來自以色列的公司，曾經是自動駕駛晶片領域絕對的王者。

截止到2020年，全球約70%量產車上安裝的都是來自Mobileye的自動駕駛晶片。

Mobileye能被擁上王座，確實是有兩把刷子。它的商業模式是，將晶片+攝像頭+演算法統一打包出售給車企。這樣打包出售的方式，能幫助車企以最快速度實現輔助駕駛功能上車。

2018年，蔚來的首款量產車ES8上市時，甚至以全球首款搭載EyeQ4（Mobileye旗下的一款自動駕駛晶片）晶片為最大賣點。

但Mobileye的模式也存在著巨大的弊病，它提供給車企的解決方案是一個封閉的黑盒。車企無法對內部演算法進行調整，也無法蒐集、分析利用每一輛車所產生的行駛資料。

不少車企為此吃盡了苦頭。2020款的理想ONE安裝的是Mobileye的EyeQ4晶片。但理想汽車又想訓練和最佳化自己的輔助駕駛系統，於是不得不在Mobileye的前視攝像頭旁再增設一個攝像頭，專門用於道路資訊的採集與收集。

而且Mobileye的迭代更新也非常緩慢，遠趕不上車企的需求，EyeQ3和EyeQ4的釋出時間橫跨4年。

天下苦Mobileye久矣。

最先打破Mobileye壟斷格局的是英偉達。英偉達除了擁有強大的技術實力外，它提供的解決方案還更靈活、更開放。車企可以自己選擇採購部分硬體，也可以直接讓英偉達為其設計一整套方案。

更開放的平臺、無需強捆綁的合作方式吸引了大批次的車企。他們選擇拋棄Mobileye，投入英偉達的懷抱。

儘管Mobileye、英偉達在自動駕駛晶片領域最先搶佔了市場，但他們無法完全滿足所有車企的胃口。

智慧電動車時代，汽車逐漸“由硬變軟”。大家比拼的不再是發動機、變速箱，而是智慧化。一輛車的自動駕駛水平主要依靠兩條腿，一條腿是軟體演算法，另一條腿便是作為硬體的晶片。

自動駕駛晶片某種程度上決定了一家車企自動駕駛能力的上限。

車企需要更高的算力支援，也需要更懂定製化服務的晶片商。這樣的變化，也給國內的晶片商帶來了突圍的機會。

一些國產晶片商精準地鑽入了這個真空期。

比如，地平線2019年與長安達成合作，向後者提供征程2晶片，自此在車企中建立了一定的口碑。隨後，越來越多的主機廠和供應商注意到了這家國產AI晶片公司。如今，這家公司已經成功與十幾家主機廠、Tier 1（一級供應商）展開合作，獲得了40多個車型的前裝定點。

灼識諮詢總監柴代旋對深途指出：“

相比海外核心廠商，國內自研SoC晶片的優勢在於定製和本土化服務。一般國外廠商難以進行二次除錯，但本土廠商可以提供

。”

有媒體曾爆料，因為理想要快速切換方案，時間緊任務重，地平線的工程師與理想的開發人員一起熬了不少通宵。

進入2021年，客觀環境發生的急劇變化也讓不少車企對國產晶片商投去了友善的目光。

2020年9月以來，全球遭遇數次汽車晶片危機。根據汽車行業資料預測公司 AutoForecast Solutions（以下簡稱為 AFS）資料，僅僅2021年這一年，因為汽車晶片短缺，全球汽車產業減產了810萬輛車，共帶來2100萬美元的損失，中國市場損失額預計約260億美元。

在國內，由於90%的車規級晶片被海外供應商掌控，中國車企被迫數次停工停產。汽車晶片急需國產化成為行業共識。

晶片從業者Lucy告訴深途：“

現在國產的晶片商能獲得車企青睞，一方面是他們的晶片更具價效比，另一方面是，主機廠們都有尋找國產替代方案的打算。多一個晶片供應商，多一個選擇，總沒壞處

。”

不少主機廠開始願意幫扶一些國產晶片廠，華為、地平線、黑芝麻等國內企業開始奮起直追，

國產替代方案終於有了上車量產落地的機會

。

車企為什麼要造芯？

一個值得關注的現象是，車企竟然也把手伸向晶片領域。

蔚來正在規劃自主研發自動駕駛計算晶片，主要由蔚來汽車董事長兼CEO李斌推動。去年，小鵬汽車就已經啟動了自研自動駕駛晶片專案，在中美兩地同步進行。

最近，有媒體爆料，理想汽車成立了一家新公司，業務範圍包含晶片設計。有媒體猜測，理想有可能親自下場自研自動駕駛晶片。至於零跑，它自主研發的AI智慧駕駛晶片——凌芯01，已經成功量產上車。

其實造芯的門檻沒有大家想象中的那麼高。

“半導體行業有一條分工非常明確的產業鏈，無論是製作、封裝還是代加工都有專門的公司負責。車企們所謂的自研其實就是設計晶片，相當於畫圖紙，然後交由下游的公司生產製造。”Lucy解釋道：“所以自研晶片，具備兩個條件就可以，一是擁有一定的財力，研發兩三塊晶片大概需要幾億元的研發經費，二是具備原創設計晶片的能力。”

“但選擇自研晶片並不一定和缺芯有強關聯。”柴代旋認為。車規級晶片研發週期長（一般驗證需2-3年），

如果車企從現在才開始自研晶片，並不能解決短期內的缺芯危機。

而且這些車企目前研發的大多是高階晶片，而當年行業中緊缺的是成本較低的MCU晶片。

造芯背後，暗藏著車企更大的野心。柴代旋指出：“如果擁有了晶片的自主智慧財產權，主機廠就可以整合開發和快速迭代。同時，現在很多車企強調全棧自研，但自研的演算法匹配現行市場的通用晶片，演算法的優勢發揮不出來，還是需要定製化自己的晶片來匹配自研演算法。”

特斯拉在自研這條道路上，已經率先趟出了一條成功的道路。

2016年，由於合作的Mobileye無法滿足特斯拉的需求，馬斯克最終走上了自研的道路。當時的晶片研發由半導體業界傳奇人物吉姆·凱勒（Jim Keller）、當時的半自動駕駛系統負責人皮特·班農（Pete Bannon）以及其他架構師牽頭。歷時三年多時間，在2019年，特斯拉成功迎來了屬於自己的自動駕駛晶片。

特斯拉也成為了第一個專門為自動駕駛開發晶片的整車廠。也正是因為自研晶片擁有相當大的優勢，特斯拉的自動駕駛能力在行業中一騎絕塵，不僅在業內率先實現了導航輔助駕駛、識別紅綠燈等功能，還取消了毫米波雷達，轉為純視覺感知。

遊戲規則變了

車企能下場造芯，某種程度上意味著，汽車行業裡的遊戲規則變了。

在傳統燃油車時代，汽車行業等級森嚴，分工明確。一片晶片的生產流程大致是這樣的，作為Tier 2（二級供應商）的晶片廠做好了晶片交給Tier 1（一級供應商，比如博世、大陸等）製做成ECU、DCU等控制器，再由Tier 1交給主機廠。

車企站在食物鏈頂端，負責產品的功能定義和技術整合。傳統的汽車晶片廠在整個汽車生產鏈條中，存在感很弱，也無法與主機廠直接溝通交流。

但這樣垂直的供應鏈模式，並不能適應現在大環境。

麥肯錫合夥人Ondrej Burkacky曾發表這樣的觀點：此前的供貨方式導致了透明度的缺乏，但當下由於缺芯持續的時間比預期長，車企正在不斷最佳化生產策略。對參與造芯的企業而言，他們能夠與晶片商建立更具協作性的關係，從而滿足長期持續的供應需求。

市場對於智慧駕駛的需求逐漸明確，汽車對半導體的需求發生了巨大的轉變，晶片尤其是大算力的自動駕駛晶片被放置在了更重要位置。整個汽車行業對晶片半導體的依賴增強。

不少主機廠開始選擇繞過Tier 1，直接去找晶片設計廠商，或者直接下場參與到晶片設計的研發流程。

現在零部件供應商、自動駕駛演算法供應商、晶片供應商、車企大家開始坐到了一個牌桌上。

舊的秩序被打破，新的格局開始建立。比如，黑芝麻已經和一汽、蔚來、上汽等車企，博世等汽車零部件巨頭，滴滴等網約車平臺，以及中科創達等軟體企業展開合作。

而比亞迪、自遊家、一汽紅旗也紛紛選擇和地平線深度繫結。

在自動駕駛晶片上，華為除了與北汽以及小康賽力斯深度合作外，還戰略聯盟了上汽、吉利、江淮、一汽紅旗、東風汽車等車企。

未來拼什麼？

儘管競爭激烈，參與這場晶片爭奪戰的玩家也很多。但真正能實現量產前裝的公司，其實並沒有幾家，在國外，只有英偉達、高通以及Mobileye，國內則只有地平線、華為，最近多了一個黑芝麻。

對於新入局的玩家來說，在實現量產裝車之前，需要跨越數座大山。

“製作出一個晶片不難，更關鍵的是，你造出來的晶片，有沒有人用，能不能滿足市場對於晶片的需求，這也是一個問題。”Lucy表示。

而對於已經量產前裝的國產晶片廠來說，挑戰依舊在眼前。儘管國內的一些晶片廠也在異軍突起，比如地平線、黑芝麻已經拿到了一些車企的訂單。但是他們距離行業龍頭英偉達、高通還存在不少的差距。

當前自動駕駛晶片市場中，面向L3級別及以上的車型大多采用的是英偉達的晶片。

在自動駕駛晶片領域，晶片算力是核心競爭力。自動駕駛級別越高，產生的資料就越多，對晶片的算力要求也就越高。L3級別自動駕駛產生的資料量是2。3GB/s，對算力要求在129TOPS（TOPS，即處理器運算能力單元）以上；L4 級別自動駕駛資料量達到8GB/s，對算力要求達到448TOPS以上，L5級需要超過1000TOPS。也正因為如此，晶片計算力成為各家晶片競爭比拼的核心砝碼。

目前，英偉達最新推出的自動駕駛晶片Atlan，單顆晶片的算力達到1000TOPS，預計2025 年大規模量產。高通推出的 “驍龍 Ride”， 算力覆蓋範圍為10TOPS至700TOPS，可支援從L1至L4的自動駕駛系統，將於2023年上市。

放眼國內，地平線推出的第三款車規級AI晶片征程5，單晶片算力為128TOPS，黑芝麻推出的新一代A1000pro算力為106TOPS。在算力上，國產芯遠遠比不上英偉達、高通研發的晶片。

如何讓更多的車企或自動駕駛企業選擇國產晶片，是擺在所有國產晶片商眼前的一道難題。“國產自動駕駛晶片在如何獲取更大的市場佔有率方面，仍需要算力的技術突破。”柴代旋說。

而在高級別自動駕駛晶片上，國產晶片商還有很長的一段路要走。“

事實上，高級別的自動駕駛晶片研發，還是非常難的。在半導體行業，合作交流是非常重要的，國內如果想研發出大算力的晶片，最好的辦法是多交流合作，向國外的晶片巨頭學習

。”Lucy總結道。

*題圖來源於unsplash。應受訪者要求，文中Lucy為化名。