隨著自動(dòng)駕駛、電氣化、智能網(wǎng)聯(lián)的發(fā)展，汽車行業(yè)的電子技術(shù)不斷更迭?！皩淼碾妱?dòng)車?yán)锟赡軙?huì)配有1000美元的半導(dǎo)體產(chǎn)品?！?a class="innerlink" href="http://ihrv.cn/tags/恩智浦" title="恩智浦" target="_blank">恩智浦半導(dǎo)體全球銷售與營銷執(zhí)行副總裁Steve Owen在恩智浦的一場峰會(huì)上說道。
而2017年每臺(tái)車所含的半導(dǎo)體價(jià)值為380美元，這意味著未來還有2-3倍的價(jià)值空間。雖然汽車半導(dǎo)體在芯片行業(yè)中占比約10％，但是增長迅速，因此車用半導(dǎo)體廠商們也展開錯(cuò)位競爭。
其中，恩智浦（NXP）的強(qiáng)項(xiàng)在于汽車半導(dǎo)體領(lǐng)域，特別是汽車半導(dǎo)體中的傳感芯片、汽車微控制器等方面。恩智浦目前在車用半導(dǎo)體領(lǐng)域中市場份額達(dá)到14%，位居全球首位。和來自德國的英飛凌、日本瑞薩電子、瑞士的意法半導(dǎo)體等企業(yè)爭奪車用半導(dǎo)體的市場頭部位置。半導(dǎo)體市場被歐美日韓瓜分的格局在車載半導(dǎo)體領(lǐng)域也可見一斑。
在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，除了上述傳統(tǒng)的汽車半導(dǎo)體廠商外，英偉達(dá)、英特爾等公司也加入了戰(zhàn)場，在中央處理器、傳感的細(xì)分領(lǐng)域上提前布局。在不少業(yè)內(nèi)人士看來，2020年會(huì)是接近L3級(jí)別的高級(jí)輔助駕駛車量產(chǎn)的時(shí)機(jī)，屆時(shí)圍繞著L3及以上車型的市場競爭將更加激烈。
收購與擴(kuò)張
和其他行業(yè)相比，收購案件在半導(dǎo)體領(lǐng)域是家常便飯。主要的原因在于半導(dǎo)體領(lǐng)域技術(shù)門檻極高，專利的門道極深，這樣導(dǎo)致即便部分企業(yè)的市場份額不高，但其他半導(dǎo)體巨頭想要進(jìn)入對(duì)方的市場，也會(huì)因?yàn)榫唧w市場的細(xì)分程度太高，無法承受自主研發(fā)的成本和時(shí)間，不得不采用收購的方式。
另外，半導(dǎo)體領(lǐng)域一方面利潤率高，但同時(shí)伴隨著巨額研發(fā)投入，特別是這些年半導(dǎo)體的集成化程度大幅提高，商業(yè)應(yīng)用場景的復(fù)雜度也不斷加劇，導(dǎo)致需要更大的前期投入才能適應(yīng)市場需求。
在車用半導(dǎo)體領(lǐng)域亦是如此。2015年，恩智浦以約118億美元的價(jià)格收購了飛思卡爾后，才成為行業(yè)第一；2016年，英飛凌以8.5億美元收購Cree旗下Wolfspeed功率和射頻業(yè)務(wù)部，加強(qiáng)了在電動(dòng)交通、可再生能源以及新一代蜂窩基礎(chǔ)設(shè)施等市場上的地位；2017年，瑞薩以32億美元收購了美國公司Intersil，以此加強(qiáng)具有調(diào)整電力功能的芯片業(yè)務(wù)，布局自動(dòng)駕駛芯片市場。
但是目前車用半導(dǎo)體前三名玩家的份額相差不大，并未出現(xiàn)寡頭現(xiàn)象。2018年以來，廠商們收購的意愿沒有減少，但是交易成功率卻變得不確定。
今年鬧得沸沸揚(yáng)揚(yáng)的高通收購恩智浦案，讓恩智浦進(jìn)入中國輿論的視野。恩智浦脫胎于荷蘭科技巨頭飛利浦，目前是全球前十五的半導(dǎo)體巨頭，市值達(dá)320億美元。當(dāng)初高通看中恩智浦的一大原因就在于恩智浦在車載半導(dǎo)體特別是近幾年自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的技術(shù)成果。畢竟高通的野心遠(yuǎn)不止移動(dòng)端，還希望進(jìn)入汽車領(lǐng)域，特別是在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域和英偉達(dá)正面對(duì)抗。畢竟5G和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，汽車半導(dǎo)體將會(huì)是新的藍(lán)海。
不過，此次收購并未成功。恩智浦半導(dǎo)體資深副總裁兼汽車電子事業(yè)部首席技術(shù)官Lars Reger告訴記者：“未來一兩年還會(huì)持續(xù)有一些并購項(xiàng)目，但我覺得會(huì)是規(guī)模比較小的并購。對(duì)于大型的并購，外部的環(huán)境不是公司可以控制的，而且并購的交易過程非常燒錢。恩智浦在今后幾年會(huì)在并購上有一個(gè)休整，專注內(nèi)務(wù)?！?/p>
再看對(duì)手英飛凌，今年8月，彭博社報(bào)道稱，英飛凌在2017年就已經(jīng)開始嘗試收購意法半導(dǎo)體，并進(jìn)行了會(huì)談。如果收購成功，那么英飛凌將躍居成為行業(yè)首位。近日瑞薩則發(fā)布公告稱，有意向收購美國芯片商IDT，因?yàn)镮DT與瑞薩的核心產(chǎn)品【包括微控制器（MCU）和片上系統(tǒng)（SoC）】相互補(bǔ)充，外界預(yù)估該收購額將達(dá)60億美元。
從當(dāng)前各家在擴(kuò)張后的特色來看，恩智浦的產(chǎn)品線最齊全，從汽車模擬/RF/DSP、汽車微控制器市場、商用汽車MEMS傳感器，到應(yīng)用領(lǐng)域的車載信息娛樂、汽車安全門禁、車身與車載網(wǎng)絡(luò)、安全、動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)等，均有產(chǎn)品組合。
同時(shí)，恩智浦在各細(xì)分領(lǐng)域都面臨著競爭對(duì)手。集邦拓璞產(chǎn)業(yè)研究院分析師姚嘉洋向記者分析道：“比如恩智浦的競爭對(duì)手就包括TI（德州儀器）、瑞薩，他們都已經(jīng)進(jìn)入雷達(dá)市場，未來的車用市場中雷達(dá)是非常重要的傳感器；再比如802.11p（車用無線通信標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)）的部分，其實(shí)高通、ST（意法半導(dǎo)體）也有解決方案；藍(lán)牙的部分，進(jìn)入門檻更低，而投入這部分的半導(dǎo)體供應(yīng)商會(huì)更多?！?/p>
搶占自動(dòng)駕駛賽道
在擴(kuò)張地盤的同時(shí)，這些傳統(tǒng)車用半導(dǎo)體廠商也在加速研發(fā)自動(dòng)駕駛的解決方案。同時(shí)，他們還面臨著來勢洶洶的英偉達(dá)、英特爾等芯片大廠的競爭。
具體來看，英飛凌的自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)主要包括了雷達(dá)、微處理器、數(shù)據(jù)傳輸以及電源管理等部分，即集中在傳感方面。意法半導(dǎo)體的STM系列微處理器、邏輯IC，以及信息娛樂處理單元頗為出名，在自動(dòng)駕駛方面，意法半導(dǎo)體已經(jīng)和英特爾收購的Mobileye共同研發(fā)生產(chǎn)ADAS(高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng))芯片，一大優(yōu)勢在于視覺處理能力。
和英偉達(dá)一開始就做高大上的自動(dòng)駕駛芯片不同，恩智浦推出全球首個(gè)完全可擴(kuò)展計(jì)算架構(gòu)S32，主要面向OEM和Tier 1供應(yīng)商。S32目前主要是針對(duì)汽車控制器系統(tǒng)，在這個(gè)平臺(tái)上低端芯片去執(zhí)行自動(dòng)剎車這樣低智能化的操作，高端芯片可以分析來自傳感器的大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。
英偉達(dá)則走了一條不同的路。英偉達(dá)的新平臺(tái)Pegasus就是針對(duì)自動(dòng)駕駛汽車?？梢哉f恩智浦、英飛凌等做的是手腳和觸覺，英偉達(dá)做的是視覺和大腦。英偉達(dá)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域主要發(fā)揚(yáng)了自己電腦GPU時(shí)代的技術(shù)強(qiáng)項(xiàng)，即強(qiáng)大的圖片處理能力，來處理L3級(jí)別以上自動(dòng)駕駛所需要的圖像處理算力。
姚嘉洋告訴記者：“英偉達(dá)主要針對(duì)L3到L5級(jí)別的智能車，但是L3級(jí)別的車到2020年才有可能量產(chǎn)，現(xiàn)在非常少，所以英偉達(dá)是提前布局卡位。但是L1、L2、L2 plus，直到L3級(jí)別的智能車，是目前傳統(tǒng)車用半導(dǎo)體廠商集中的領(lǐng)域，這個(gè)部分量最大，所以恩智浦和英偉達(dá)在市場區(qū)隔上會(huì)有不同?！?/p>
同時(shí)，他也指出，恩智浦的自動(dòng)駕駛路線也已經(jīng)規(guī)劃到了L5。而英偉達(dá)只做汽車中央的控制部分，但是雷達(dá)、攝像頭的部分并沒有著墨，在這方面，傳統(tǒng)車用半導(dǎo)體廠商的布局更加完善。
在恩智浦看來，要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，僅靠一個(gè)強(qiáng)大的CPU支撐并不足夠，還需要利用邊緣計(jì)算來配合汽車“大腦”運(yùn)作。
Lars Reger就談道：“未來造車和人類生物學(xué)原理相通，比如車上有很多傳感器，當(dāng)行駛過程中出現(xiàn)路障，雷達(dá)會(huì)進(jìn)行報(bào)告，然后讓緊急制動(dòng)系統(tǒng)來制動(dòng)。這個(gè)過程類似于人體的條件反射，不用等到大腦告訴你停車，雷達(dá)可以憑借之前的信息來做出判斷。等車停下來后，大腦主機(jī)再進(jìn)行判斷?！?/p>
“比如我們和百度Apollo就有類似的合作。最重要的是，這是建造自動(dòng)駕駛汽車成本最低的一種方式，否則一個(gè)強(qiáng)大的CPU就會(huì)導(dǎo)致到處都是寬帶，并且使用SOD通信，會(huì)占據(jù)很大的空間，我們的路徑是確保有額外的空間來接受額外的信息?！?Lars Reger進(jìn)一步闡述道。
而對(duì)于自動(dòng)駕駛商用面臨的挑戰(zhàn)，Lars Reger認(rèn)為主要有三方面，其一是傳感難題，這也是恩智浦正在解決的部分；其二是很難探究AI學(xué)習(xí)系統(tǒng)在具體情境中，是如何做出反應(yīng)的。譬如很難去跟蹤識(shí)別學(xué)習(xí)系統(tǒng)為什么判斷這個(gè)是小狗，另一個(gè)是花草，因此很多廠商正考慮在學(xué)習(xí)系統(tǒng)上加一個(gè)監(jiān)測系統(tǒng)；其三是人工智能系統(tǒng)安全性的問題，即在多大的程度上能受到保護(hù)，在黑客入侵的情況下，系統(tǒng)又會(huì)是什么樣的反應(yīng)。