當(dāng)內(nèi)存芯片開始出現(xiàn)“歷史性崩潰”，GPU、CPU跌價去庫存的時候，汽車芯片始終伴隨著結(jié)構(gòu)性短缺，關(guān)鍵汽車芯片供應(yīng)依然吃緊。據(jù)業(yè)內(nèi)人士透露，一些關(guān)鍵的汽車芯片，如智能座艙相關(guān)模塊、傳感器、高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）和功率半導(dǎo)體，仍然處于不足狀態(tài)。

　　隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車時代的開啟，自動駕駛技術(shù)成為業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點。而在自動駕駛技術(shù)中， 芯片擁有“中心樞紐”般的地位，其通過自動駕駛平臺操控著自動駕駛車輛的運行。

　　目前自動駕駛與智能座艙芯片一體化趨勢明顯，自動駕駛芯片具有高算力發(fā)展趨勢。市場容量未來5年將會高速增長自動駕駛芯片企業(yè)中英偉達依托自己的前期GPU積累和算力優(yōu)勢，CUDA生態(tài)占據(jù)市場領(lǐng)導(dǎo)地位。同時市場滲透率仍低同時還未固化，需求和技術(shù)路線仍在探索。國內(nèi)自動駕駛芯片企業(yè)有望依托國內(nèi)強勢新能源車企業(yè)獲得突破。

　　盡管整體供應(yīng)鏈的制約因素正在逐步緩解，但關(guān)鍵芯片和元器件的供應(yīng)仍然緊張。這也意味著即將到來的供應(yīng)鏈重組期將為汽車制造商和供應(yīng)商提供一個機會來檢查哪些芯片是實際需求的，從而使整個供應(yīng)鏈能夠擺脫長鞭效應(yīng)。這個過程中國產(chǎn)自動駕駛芯片的發(fā)展有哪些機遇和挑戰(zhàn)呢？

　　01

　　自動駕駛芯片現(xiàn)狀盤點

　　汽車芯片非常難做。首先是投入大，因為無論是IP、人才、研發(fā)成本，都要比消費級和工業(yè)級芯片高很多。第二周期長，芯片本身研發(fā)周期到客戶認證的周期，到客戶認證之后研發(fā)產(chǎn)品的周期都很長。需要企業(yè)有足夠多的資金儲備，以及足夠長的忍耐力，以及足夠強的戰(zhàn)略堅定性。

　　世界范圍內(nèi)，自動駕駛芯片的龍頭是英偉達、英特爾Mobileye和特斯拉，國內(nèi)知名廠商有地平線、華為、黑芝麻、芯馳科技、芯擎科技等。

　　英偉達將人工智能領(lǐng)域的優(yōu)勢拓展到智能駕駛領(lǐng)域并擁有近十年的探索經(jīng)驗。GPU的并行架構(gòu)適合人工智能領(lǐng)域的計算需求，英偉達敏銳的抓住這個特點，成為人工智能芯片及軟件工具鏈的主要供貨商。在進行人工智能領(lǐng)域探索時，英偉達開始涉足智能駕駛及機器人業(yè)務(wù)，并在該領(lǐng)域擁有近十年的開發(fā)經(jīng)驗。

　　英特爾Mobileye在2022年推出了新型EyeQ Ultra，它專為自動駕駛而生。據(jù)Mobileye稱，EyeQUltra采用5nm工藝，將10個EyeQ5的處理能力集成在一個封裝中。但是其芯片的計算能力似乎略遜色于英偉達，EyeQ Ultra芯片具有170TOPS，包括12個RISC內(nèi)核、256giga flops、許多GPU和加速器內(nèi)核等等，功耗不到100W，可以“處理4級（L4）自動駕駛的所有需求和應(yīng)用”，而無需將多個系統(tǒng)集成在一起的計算能力和成本，解決兩個行業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)。

　　2017年特斯拉開始啟動自研主控芯片，尤其是主控芯片中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和AI處理單元全部自己完成。2019年4月， AutoPilot HW3.0平臺搭載了Tesla FSD自研版本的主控芯片，這款自動駕駛主控芯片擁有高達60億的晶體管，每秒可完成144萬 億次的計算，能同時處理每秒2300幀的圖像。

　　特斯拉采用以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主的人工智能模型，再加上車端收集的大量數(shù)據(jù)，特拉斯ADAS水平迅速提升：基于全新深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺處理工具TeslaVision是Autopilot團隊拋開Mobileye、從零搭建的一套視覺處理工具，它的背后，是全新的底層軟件技術(shù)架構(gòu)和云端大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。TeslaVision能夠?qū)π熊嚟h(huán)境進行專業(yè)的解構(gòu)分析，相比傳統(tǒng)視覺處理技術(shù)可靠性更高；借助Tesla售出的車輛搜集的大量數(shù)據(jù)，反過來又可以對TeslaVision的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和改進，進一步優(yōu)化Autopilot。

　　部分國內(nèi)優(yōu)秀的自動駕駛芯片公司成績

　　國產(chǎn)替代進程進一步加快。2021年，理想ONE正式上市，輔助駕駛系統(tǒng)的軟硬件升級成為亮點。更最大的變化在于芯片，2021款理想ONE更換了輔助駕駛芯片，將原來的Mobileye Q4芯片變更為兩顆地平線級輔助駕駛基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了NOA導(dǎo)航輔助駕駛功能。資料顯示，征程3采用16nm工藝，基于地平線 TOPS，典型功耗為2.5W，支持高級別輔助駕駛、智能座艙、自動泊車輔助、高級別自動駕駛及眾包高精地圖定位等多種應(yīng)用場景。

　　事實上，相比算力的提升，理想之所以“拋棄”Mobileye，選擇地平線，更大原因是對芯片研發(fā)深度參與的強烈需求。

　　地平線創(chuàng)始人余凱在接受采訪時稱，相比mobileye Q4，地平線更強的點在于其更加通用和開放。一方面，這意味著征程3即可以用于智能交互，也可以用在智能駕駛；另一方面，相比mobileye封閉的打包方案，地平線的芯片允許客戶在上面編程。后者顯然是更打動理想的原因。

　　02

　　國產(chǎn)過幾關(guān)斬哪將

　　目前，我國汽車保有量及未來潛在需求量仍然巨大，勢必對芯片的需求量也潛力巨大。自動駕駛芯片成為大算力時代的兵家必爭之地，車芯競賽的“珠穆朗瑪峰”。我國汽車智能化的滲透率不斷提升，L3市場發(fā)展空間廣闊。

　　自動駕駛技術(shù)作為汽車行業(yè)重要的發(fā)展方向，國家和各級政府對此也非常重視，相繼出臺了一系列政策助推自動駕駛行業(yè)發(fā)展。2022年4月交通運輸部發(fā)布《“十四五”交通領(lǐng)域科技創(chuàng)新規(guī)劃》，推動智能汽車技術(shù)、智慧道路技術(shù)和車路協(xié)同技術(shù)融合發(fā)展，提升自動駕駛車輛運行與網(wǎng)絡(luò)安全保障能力，探索形成自動駕駛技術(shù)規(guī)?；瘧?yīng)用方案。2022年11月工信部印發(fā)《關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和上路通行試點工作的通知》，對準(zhǔn)入試點的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品，提出了一系列規(guī)劃和指導(dǎo)要求，進一步推進了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展進程。

　　僅看數(shù)量，中國公司在AI芯片領(lǐng)域已經(jīng)占據(jù)不少席位，但是如果想要達到世界領(lǐng)先水平，甚至趕超英偉達、特斯拉等還有很長的路要走。

　　單從算力來講，英偉達和特斯拉以及Mobileye的算力高于國內(nèi)芯片，算力可以是自動駕駛芯片最為重要的評判標(biāo)準(zhǔn)，國內(nèi)廠商仍在追趕。

　　起步晚、不成熟是我們發(fā)展的阻力之一。因為僅僅具有高算力仍然不夠，要收獲更多客戶的青睞，圍繞芯片而打造的開發(fā)生態(tài)也必須完善起來。以及車規(guī)芯片要求“高可靠性、高安全性、高穩(wěn)定性”，需要經(jīng)過兩三年嚴苛認證才能進入汽車供應(yīng)鏈。在嚴格的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和5-10年供應(yīng)周期下，芯片企業(yè)與整車企業(yè)才能形成強綁定的供應(yīng)鏈關(guān)系。

　　這就是中國在自動駕駛賽道上核心器件的車載芯片落后的原因。據(jù)統(tǒng)計，2019年，全球汽車芯片市場規(guī)模約為350億美元，而中國自主汽車芯片產(chǎn)業(yè)規(guī)模不到150億人民幣，約占全球的4.5%。國外英偉達、高通、Mobileye等芯片廠商把持關(guān)鍵技術(shù)，國內(nèi)車企常年面臨被“卡脖子”的難題，除了比亞迪外，中國廠商的市場份額幾乎為0。

　　這是一種惡性循環(huán)，國產(chǎn)的規(guī)模量產(chǎn)較難，因為汽車廠商更傾向于采用成熟芯片廠商的產(chǎn)品，不少汽車廠商就談到，擔(dān)心與新興廠商合作可能會出現(xiàn)延誤。對于汽車廠商來說，必須要考慮規(guī)?；⒊鲐浟康葐栴}，而生態(tài)系統(tǒng)更成熟，會有利于提升生產(chǎn)效率，擴大規(guī)模。這正是英偉達、Mobileye、高通等國外廠商的優(yōu)勢。

　　未來，自動駕駛芯片的發(fā)展將影響自動駕駛汽車技術(shù)的發(fā)展，國產(chǎn)芯片如何獲取更大的市場占有率，仍需技術(shù)突破、加強合作等多維度發(fā)展。

　　編輯：黃飛

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