2018年，全世界矚目的半導(dǎo)體行業(yè)大事件無疑是高通收購(gòu)恩智浦了。雖然，最終這筆收購(gòu)案以失敗結(jié)尾，但高通的收購(gòu)恩智浦的意圖就是出自于拓展汽車芯片市場(chǎng)。智能汽車芯片的重要性也得以突顯。

前不久，谷歌Waymo公司的CEO John Krafcik在一次大會(huì)上承認(rèn)自動(dòng)駕駛普及還需要很久的時(shí)間，因?yàn)橐谌魏翁鞖夂颓闆r條件下都能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，這種技術(shù)太難了。讓全世界自動(dòng)駕駛發(fā)展最快也相對(duì)最成熟的Waymo說出這樣的話，自動(dòng)駕駛的難度可見一斑。其中，首先要跨越的可能就是智能汽車芯片。

2017年3月份，英特爾斥資153億美元收購(gòu)Mobileye，揭示了其想在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域獲取先機(jī)的意圖。前英特爾CEO科再奇直言“希望英特爾在智能汽車上不要重蹈（移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的）覆轍”。足以見得英特爾對(duì)智能汽車芯片的重視。

英偉達(dá)則早就成為了特斯拉、沃爾沃、百度的供應(yīng)商。推出了Drive PX2、新一代人工智能超級(jí)計(jì)算機(jī)——Xavier等產(chǎn)品。

聯(lián)發(fā)科也并沒閑著，在去年11月底正式宣布了要進(jìn)入車用芯片市場(chǎng)，在今年5月將旗下的汽車芯片業(yè)務(wù)以6億美元的價(jià)格賣給了國(guó)內(nèi)的服務(wù)商四維圖新。轉(zhuǎn)賣之后又投資了一億美元給四維圖新留了一手。

與此同時(shí)，除了傳統(tǒng)的芯片巨頭之外，造車企業(yè)們也開始打上了智能汽車芯片的主意。特斯拉CEO馬斯克在今年8月份表示特斯拉自己研發(fā)的AI芯片已經(jīng)準(zhǔn)備就緒。百度也發(fā)布了云端全功能芯片“昆侖”。蘋果的自動(dòng)駕駛項(xiàng)目也有報(bào)道透露已經(jīng)有了實(shí)體電路板。

毫無疑問，芯片的市場(chǎng)已經(jīng)由PC、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代開始走向“智能汽車”時(shí)代。而在前兩個(gè)時(shí)代都毫無存在感的國(guó)內(nèi)，在智能汽車芯片時(shí)代又是否能迎來“春天”呢？

國(guó)內(nèi)智能汽車芯片現(xiàn)狀

據(jù)國(guó)內(nèi)商務(wù)車ADAS服務(wù)商清智科技研發(fā)部總監(jiān)潘智慧介紹，傳統(tǒng)的汽車電子芯片主要有這些類別，包括：微控制單元、信號(hào)傳輸類芯片、電源管理芯片、功率模塊芯片、專用功能性芯片、以及不同種類的傳感器芯片。

智能汽車芯片在這些基礎(chǔ)上進(jìn)行了拓展。比如，新能源汽車上的高壓電機(jī)控制芯片、IGBT芯片模塊、BMS電池管理系統(tǒng)芯片、DC-DC開關(guān)電源芯片模塊；自動(dòng)駕駛上的處理器、通訊芯片等。其中，智能汽車處理器是自動(dòng)駕駛汽車芯片中的核心。因?yàn)槠鋵?duì)算力的要求很高。

“此外，傳統(tǒng)汽車上的傳感器芯片在智能汽車芯片上也進(jìn)行了拓展，比如ADAS中用到的視覺傳感器，當(dāng)中的光學(xué)傳感器芯片，圖像傳感器的ISP處理芯片、視頻后處理芯片、毫米波雷達(dá)RF芯片、DSP數(shù)字信號(hào)處理芯片等?！迸酥腔壅f。

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)所做的智能汽車芯片主要集中在：自動(dòng)駕駛處理器、ADAS、機(jī)器視覺、傳感器芯片等方面。其中，又以地平線、寒武紀(jì)、四維圖新、加特蘭微等企業(yè)為代表。

地平線在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域涉及較廣。其產(chǎn)品包括自動(dòng)駕駛處理器征程、旭日、ADAS產(chǎn)品星云、Matrix視覺處理平臺(tái)等。ADAS產(chǎn)品星云支持L2級(jí)別的ADAS功能，即將量產(chǎn)；Matrix1.0則于今年4月底發(fā)布，基于其自主研發(fā)BPU架構(gòu)征程2.0面向L3/L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛應(yīng)用所打造的。目前，Matrix的板卡功率為31瓦，可以支撐4路720P 30FPS圖像的實(shí)時(shí)處理。

寒武紀(jì)涉及的自動(dòng)駕駛產(chǎn)品主要有兩個(gè)：寒武紀(jì)1M處理器和寒武紀(jì)MLU100。其中，寒武紀(jì)1M能夠當(dāng)做人工智能模型引擎使用，可直接支持終端訓(xùn)練。而寒武紀(jì)MLU100則是基于寒武紀(jì)最新的MLUv01架構(gòu)，主要可以用于自動(dòng)駕駛的開發(fā)驗(yàn)證領(lǐng)域，可提供較高性能、低功耗的算力支持。據(jù)悉海高汽車的智能駕駛運(yùn)算域控制單元搭載的就是寒武紀(jì)的MLU100芯片。

四維圖新則是在2016年全資收購(gòu)了杰發(fā)科技之后，從此將產(chǎn)業(yè)鏈延伸到了汽車芯片領(lǐng)域。此前，杰發(fā)科技主要是聯(lián)發(fā)科控股的子公司，產(chǎn)品為車載信息娛樂系統(tǒng)芯片和解決方案。如今，其車載信息娛樂系統(tǒng)芯片在國(guó)內(nèi)后裝市場(chǎng)份額達(dá)到了50%以上。與此同時(shí)，其也在繼續(xù)拓展其他汽車電子芯片方向，比如車身控制單元MCU和ADAS等產(chǎn)品線。

加特蘭微是專攻雷達(dá)芯片的企業(yè)。其在去年發(fā)布了首顆適用于車載的77GHzCMOS毫米波雷達(dá)芯片。該芯片是全亞太第一顆適用于車載雷達(dá)的77GHz收發(fā)芯片，并且已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了量產(chǎn)。雖然，當(dāng)前24GHz毫米波雷達(dá)芯片有不少市場(chǎng)需求，但根本原因在于并非不愿選擇77GHz的產(chǎn)品，而是77GHz在技術(shù)上更難攻克。77GHz產(chǎn)品在性能和體積上都比24GHz更具優(yōu)勢(shì)。未來智能汽車會(huì)裝在越來越多的毫米波雷達(dá)，因此體積是重要的因素，所以未來77GHz將取代24GHz產(chǎn)品。而這也預(yù)示加特蘭微的市場(chǎng)前景。

除此之外，還有百度、華為、阿里平頭哥等正在趕來的路上。

可以看到，國(guó)內(nèi)企業(yè)在智能汽車芯片市場(chǎng)基本都是近三、四年剛剛起步，有些是從原本其他的領(lǐng)域轉(zhuǎn)到了智能汽車芯片市場(chǎng)，產(chǎn)品和技術(shù)等都剛推出不久。有些還在完善，有些還未量產(chǎn)，有些即便量產(chǎn)但還未得到一定規(guī)模的實(shí)際應(yīng)用。相較于英偉達(dá)、英特爾等原本就是芯片領(lǐng)域的大佬，以及快速的應(yīng)用落地，國(guó)內(nèi)的智能汽車芯片市場(chǎng)無疑才剛剛起步。

智能汽車芯片的崛起

說到智能汽車芯片，就不得不提傳統(tǒng)汽車電子芯片。清智科技研發(fā)部總監(jiān)潘智慧告訴鎂客網(wǎng)，傳統(tǒng)汽車電子芯片市場(chǎng)其實(shí)是比較窄的，制造汽車電子芯片的公司只有幾家，如恩智浦、英飛凌、德州儀器、意法半導(dǎo)體這幾家。而像英特爾、英偉達(dá)、高通等這些芯片巨頭此前在傳統(tǒng)芯片市場(chǎng)看不到它們的身影。

但是，伴隨著自動(dòng)駕駛、新能源汽車的崛起，汽車芯片相較于以往發(fā)生了較大的改變，尤其是處理器之類的芯片。因此，MCU（微控制單元）類以及跟計(jì)算能力相關(guān)的芯片要求隨之發(fā)生了變化。核心在于自動(dòng)駕駛其實(shí)本質(zhì)上相當(dāng)于為汽車設(shè)置了一個(gè)虛擬駕駛員。這個(gè)虛擬駕駛員需要大量的信息和進(jìn)行處理。這些信息包括來自車路協(xié)同系統(tǒng)的信息、自車環(huán)境的識(shí)別信息等，處理則像3D建模、可行駛區(qū)域計(jì)算、路徑規(guī)劃算法、安全性評(píng)估等。其都是與自動(dòng)駕駛直接相關(guān)的需要模塊，對(duì)于芯片的算力要求比較高。于是，像在PC和移動(dòng)端芯片領(lǐng)域全球知名的英特爾、英偉達(dá)、高通、AMD等，原本在汽車市場(chǎng)幾乎沒有市場(chǎng)的企業(yè)在自動(dòng)駕駛改變興起之后迎來了新的、廣闊的市場(chǎng)。

這個(gè)市場(chǎng)究竟有多大呢？

截止2017年底，我國(guó)新能源汽車?yán)塾?jì)銷量達(dá)180萬輛，占比超過了全球累計(jì)銷量的50%。業(yè)內(nèi)統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，預(yù)計(jì)到2019年，全球自動(dòng)駕駛汽車市場(chǎng)價(jià)值將超過540億美元。英特爾則聯(lián)合知名市場(chǎng)調(diào)查機(jī)構(gòu)Strategy Analytics對(duì)外發(fā)布了一份無人駕駛汽車市場(chǎng)規(guī)模報(bào)告，報(bào)告顯示預(yù)計(jì)到2035年全球自動(dòng)駕駛汽車規(guī)模將達(dá)到8000億美元。

前面已經(jīng)提到傳統(tǒng)汽車電子芯片與自動(dòng)駕駛芯片的不同。那么，實(shí)際上我們到底需要什么的智能汽車芯片呢？

新能源汽車企業(yè)小鵬汽車AI產(chǎn)品部計(jì)算機(jī)視覺首席研究員郭彥東博士告訴鎂客網(wǎng)：“首先在前裝方案中，車載芯片一定要符合車規(guī)級(jí)別，比智能手機(jī)采用的芯片在溫度等方面要求高。另外，車載芯片由于承擔(dān)著安全相關(guān)功能，因此，對(duì)于芯片的可靠性、穩(wěn)定性、運(yùn)算能力要求也極高。特別是運(yùn)算能力，來自Intel/Nervana的Naveen Rao提出了Computational Capacity的概念，它同時(shí)考慮了：1）Memory Bandwidth（m）；2）Precision（量化的比特?cái)?shù) b）；3）Utilized OPs（每秒有效的操作 o）。此外，Roofline model也常常被用來評(píng)估設(shè)計(jì)效率?，F(xiàn)在比較新的英偉達(dá)的Xavier SOC，理論值已經(jīng)達(dá)到了30TOPS?！?/p>

郭彥東還指出：“作為車企而言，價(jià)格與生態(tài)對(duì)我們選擇芯片也非常重要。芯片方案的成熟度，配合周邊包括攝像頭方案、開發(fā)社區(qū)等都是車企考慮的因素?！?/p>

來自清智科技的潘智慧從供應(yīng)鏈和材料獲取難度、量產(chǎn)條件、品控等方面給出了他的答案。他認(rèn)為：“傳統(tǒng)汽車芯片獲得比較容易，雖然其中有些芯片很重要，但并不是急需的。而與算力相關(guān)的CPU、GPU、AI芯片等對(duì)于傳統(tǒng)的汽車電子工業(yè)稍微有所欠缺，只能依賴英特爾、英偉達(dá)等工業(yè)級(jí)芯片巨頭去努力研發(fā)。嘗試將其原有的芯片架構(gòu)按照車規(guī)的要求去做提升，達(dá)到汽車規(guī)范級(jí)別芯片?！?/p>

他表示，這一塊比較稀少，因?yàn)檐囈?guī)級(jí)有非常詳細(xì)的規(guī)定，比如制程、工藝、測(cè)試等，并非一般廠家能夠做出來。并且，還有時(shí)間周期的限制，可能企業(yè)最終的批量生產(chǎn)之時(shí)才會(huì)產(chǎn)生良品率等問題。這需要經(jīng)驗(yàn)豐富的芯片公司去做。

另外，潘智慧還提到了一個(gè)冷門的芯片——高帶寬的網(wǎng)關(guān)芯片。據(jù)其介紹，由于自動(dòng)駕駛需要進(jìn)行3D建模，各個(gè)傳感器的速率帶寬非常大、刷新速度也很高，比如視頻希望能夠達(dá)到30毫秒一副圖像分析完。這會(huì)造成數(shù)據(jù)量大、刷新速率高等問題，因此需要高帶寬的網(wǎng)關(guān)芯片將所有傳感器數(shù)據(jù)匯集在一起提供給高算力的智能芯片來處理。并且，高帶寬的網(wǎng)關(guān)芯片重要性還體現(xiàn)在，數(shù)據(jù)傳輸過程中，帶寬需求很高，可靠性需求也極高。

“這一塊高抗干擾性能且符合車規(guī)級(jí)別要求的網(wǎng)關(guān)芯片，可以選擇的余地不太多?！彼f。

最后一方面，潘智慧認(rèn)為傳感器所需的后處理芯片選擇的余地也不多，都是國(guó)外廠家。該芯片是中等算力的處理芯片，價(jià)格較高，這也導(dǎo)致智能駕駛汽車的電子成本比較高。

敢問國(guó)內(nèi)企業(yè)路在何方？

智能汽車芯片高可靠性、高安全性、低成本、以及量產(chǎn)等要求，導(dǎo)致了當(dāng)前智能汽車芯片市場(chǎng)中芯片的缺乏以及可獲得性不強(qiáng)。在潘智慧看來這樣的情況之下，給了國(guó)產(chǎn)品牌芯片進(jìn)入市場(chǎng)的機(jī)會(huì)。

由于蓬勃發(fā)展的自動(dòng)駕駛汽車想要落地，芯片供應(yīng)就必須足夠，車企不可能只做一個(gè)樣機(jī)。而在性能方面，也因?yàn)榭梢则?yàn)證，所以國(guó)產(chǎn)芯片可以入局。但關(guān)鍵問題在于，高可靠性和高安全的實(shí)現(xiàn)。一方面這需要整個(gè)生產(chǎn)設(shè)計(jì)過程中的品質(zhì)把控，國(guó)外芯片廠家具有豐富的經(jīng)驗(yàn)和雄厚的資本實(shí)力，只需收購(gòu)傳統(tǒng)汽車芯片企業(yè)，制作工藝就比較容易獲得。也因此能夠極大的縮短研發(fā)、設(shè)計(jì)、生產(chǎn)時(shí)間。而國(guó)內(nèi)的芯片基礎(chǔ)本來就比較薄弱，何況是剛興起的智能汽車芯片。這方面的設(shè)計(jì)生產(chǎn)工藝，可能會(huì)比較缺乏，也可能因此需要付出一定的市場(chǎng)代價(jià)去幫助其驗(yàn)證。

“我認(rèn)為在控制風(fēng)險(xiǎn)的前提條件下，適當(dāng)?shù)哪承┣闆r下，比如封閉環(huán)境下的自動(dòng)駕駛汽車芯片，國(guó)產(chǎn)芯片的市場(chǎng)是沒有任何問題的，芯片企業(yè)可以通過實(shí)際的應(yīng)用來控制芯片品質(zhì)如何。與此同時(shí)，大量的應(yīng)用也將快速推動(dòng)國(guó)產(chǎn)芯片企業(yè)芯片質(zhì)量的大幅度提升?！彼f。

2018年，芯片讓快速發(fā)展中的中國(guó)科技迎來了極其沉重的“一巴掌”，這也讓行業(yè)內(nèi)外的人都意識(shí)到自主研發(fā)芯片的重要性。格力董事長(zhǎng)董明珠擲地有聲地說將砸500個(gè)億做芯片，阿里巴巴也在其云棲大會(huì)上宣布成為獨(dú)立芯片公司平頭哥；百度推出了“昆侖”，華為推出了“全棧全場(chǎng)景的解決方案”以及昇騰910、310AI芯片；后起之秀地平線、寒武紀(jì)紛紛推出了自主研發(fā)的芯片、平臺(tái)產(chǎn)品......

芯片戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)于國(guó)內(nèi)來說才剛剛開始，而智能汽車芯片市場(chǎng)或許能讓國(guó)產(chǎn)芯片開始有立足之地。所謂，路在何方？

其實(shí)，路一直都在腳下。只要開始去做，一切都還不晚。