從2021年開始汽車缺芯持續(xù)了一年后，似乎依舊沒有改觀。

在整個(gè)芯片行業(yè)猜測(cè)缺芯和產(chǎn)能過剩的真實(shí)情況時(shí)，汽車芯片的供應(yīng)情況一直穩(wěn)定的缺,。在此趨勢(shì)下，“出貨”成為了汽車廠們的第一競(jìng)爭(zhēng)力,。

缺芯停產(chǎn)成為困擾國(guó)內(nèi)外汽車公司的共同難題,，6月初,，Stellantis的三家工廠就因?yàn)樾酒倘眴栴}停產(chǎn),，受影響的車型包括Jeep和菲亞特等,，豐田汽周二表示，由于半導(dǎo)體短缺,，6月份全球出貨量計(jì)劃削減約10萬輛至約85萬輛,。

國(guó)內(nèi)方面，4月蔚來稱受供應(yīng)鏈影響,，暫時(shí)停產(chǎn),；6月小鵬汽車董事長(zhǎng)也在微博上高調(diào)求芯。

困在缺芯泥淖之中,，各大車廠也似乎預(yù)計(jì)半導(dǎo)體短缺將延續(xù)到2022年年底,。在這樣的市場(chǎng)背景之下，持續(xù)深耕車載芯片的廠商們迎來一波業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng),。2021年全球MCU市場(chǎng)排名前五的企業(yè)均迎來了超過20％的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng),，這些廠商均表示車載電子市場(chǎng)對(duì)公司2021年的業(yè)績(jī)推動(dòng)作用很大。

車載MCU成為“香餑餑”的同時(shí),，越來越多的汽車半導(dǎo)體公司將AI技術(shù)結(jié)合在自己的MCU產(chǎn)品上,，這反映了什么趨勢(shì)？而在AI技術(shù)上并不落后的我國(guó),，在車載領(lǐng)域又有什么動(dòng)作呢？什么驅(qū)動(dòng)了汽車半導(dǎo)體巨頭在AI上動(dòng)作,？

汽車逐步向自動(dòng)駕駛發(fā)展的同時(shí),，汽車作為邊緣網(wǎng)絡(luò)的終端，其對(duì)處理數(shù)據(jù)的能力的需求將會(huì)不斷增加,，這是為何各MCU大廠都在加緊向AI產(chǎn)品布局的原因之一,。

多家汽車半導(dǎo)體MCU巨頭在AI領(lǐng)域都有動(dòng)作。

意法半導(dǎo)體推出了具備機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)核的慣性測(cè)量單元 （IMU） ,，該產(chǎn)品主要用于提高智能駕駛的自動(dòng)化程度,。ML內(nèi)核可實(shí)現(xiàn)快速實(shí)時(shí)響應(yīng)和復(fù)雜功能，且對(duì)系統(tǒng)功耗要求低,。同時(shí)意法半導(dǎo)體也提供了 NanoEdge AI Studio 為開發(fā)人員提供可編程的平臺(tái),。

英飛凌推出了AURIX? TC3x 系列微控制器,，采用了新一代TriCore? 1．8架構(gòu)，搭載了AURIX? 加速器套件,，具備更高的可擴(kuò)展性,。集成了全新的并行處理單元（PPU）和可滿足各種AI拓?fù)湟蟮腟IMD矢量數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）。適用于實(shí)時(shí)控制和雷達(dá)數(shù)據(jù)后處理等各種應(yīng)用,。

瑞薩電子最新宣布,，以全現(xiàn)金交易方式收購(gòu)Reality AI。該交易已獲得兩家公司董事會(huì)的一致批準(zhǔn),，在獲得股東和所需的監(jiān)管機(jī)構(gòu)批準(zhǔn)以及其他慣例成交條件后,，預(yù)計(jì)將于2022年年末前完成。此次收購(gòu)將顯著增強(qiáng)瑞薩電子在終端的人工智能的實(shí)力,，為系統(tǒng)開發(fā)人員提供更大的靈活性和效率,，幫助他們的產(chǎn)品更好的進(jìn)入 AIoT系統(tǒng)以更快進(jìn)入市場(chǎng)。

傳統(tǒng)汽車功能簡(jiǎn)單,，與外界交互較少,，常為分布式 ECU，主要為等待指令,、停機(jī)指令,、空操作指令、中斷指令等各類控制指令,，運(yùn)算速度較低,，其運(yùn)算單位為 DMIPS（百萬條指令／秒）、且存儲(chǔ)較小,。

而隨著智能駕駛的不斷進(jìn)步,，智能算法運(yùn)行的算法將越來越多，包括路徑規(guī)劃算法,、決策算法,、計(jì)算機(jī)視覺算法等，其中涉及車輛控制,、路線規(guī)劃,、信息收集處理等多種應(yīng)用。智能算法往往通過軟硬件一體的形式提供,，算法是智能化的核心,，硬件則是算法的載體。

同時(shí)智能網(wǎng)聯(lián)汽車,，不僅需要與人交互,，也需要大量與外界環(huán)境甚至云數(shù)據(jù)中心交互，將面臨巨大非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理需求,，車端中央計(jì)算平臺(tái)將需要 500＋ DMIPS的控制指令運(yùn)算能力,、300＋TOPS的 AI 算力,。智能化、數(shù)字化的驅(qū)動(dòng)之下,，融合人工智能算法的車載 AI 芯片應(yīng)運(yùn)而生,，同時(shí)這種趨勢(shì)還在促使汽車芯片結(jié)構(gòu)形式由 MCU 向 SOC 異構(gòu)芯片方向發(fā)展。

汽車芯片：AI與MCU分裂成長(zhǎng)

但中國(guó)的汽車芯片的現(xiàn)狀是AI芯片公司做汽車AI芯片,，一部分MCU芯片公司在做車規(guī)MCU,。這二者的割裂使需要兩種產(chǎn)品組合的國(guó)產(chǎn)替代很難徹底實(shí)現(xiàn)。

在汽車AI芯片領(lǐng)域,，已經(jīng)有多家公司推出產(chǎn)品,，包括黑芝麻智能科技的華山系列、華為昇騰系列芯片,、地平線征程系列芯片,、寒武紀(jì)的MLU系列芯片。黑芝麻智能研發(fā)的華山二號(hào)A1000自動(dòng)駕駛計(jì)算芯片已經(jīng)在功能安全,、信息安全,、可靠性方面完全成熟，預(yù)計(jì)年內(nèi)量產(chǎn),，實(shí)現(xiàn)L2－L3級(jí)別自動(dòng)駕駛功能,。征程2可提供超過 4TOPS 的等效算力，典型功耗僅 2 瓦,，能夠高效靈活地實(shí)現(xiàn)多類 AI 任務(wù)處理,，對(duì)多類目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和精準(zhǔn)識(shí)別。征程2充分體現(xiàn) BPU 架構(gòu)強(qiáng)大的靈活性,，全方位賦能汽車智能化,。

國(guó)內(nèi)車規(guī)MCU實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)的公司有復(fù)旦微、杰發(fā)科技,、賽騰微電子,、上海航芯、中微半導(dǎo)體,、極海半導(dǎo)體,、兆易創(chuàng)新、芯旺微等等,。

對(duì)于國(guó)內(nèi)車規(guī)MCU公司來說，發(fā)展AI的難度較大,，會(huì)分散相當(dāng)一部分研發(fā)精力,，投資性價(jià)比不高。另一方面是如果要發(fā)展AI,，將對(duì)芯片制程的要求提出更高要求,。恩智浦半導(dǎo)體（NXP）總裁兼首席執(zhí)行官Kurt Sievers表示,，NXP 與臺(tái)積電合作批量生產(chǎn)雷達(dá)和車載網(wǎng)絡(luò)處理器，需要采用臺(tái)積電的 16 nm FinFET 工藝技術(shù)制造,。NXP 的 S32G2 車輛網(wǎng)絡(luò)處理器可用作高級(jí)駕駛輔助和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的高性能 ASIL D 安全處理器,。16nm工藝中芯國(guó)際尚能滿足，但對(duì)制程要求更高的汽車處理器（需要5nm技術(shù)）,，國(guó)內(nèi)的代工廠就無法滿足了,。

所以即使國(guó)產(chǎn)車規(guī)MCU公司有精力設(shè)計(jì)具備AI能力的芯片，他們也未必能找到代工廠,。畢竟有限產(chǎn)能還需要留給自己一部分成熟的產(chǎn)品,，以維持公司營(yíng)收。因此讓國(guó)內(nèi)的車規(guī)MCU公司在現(xiàn)階段就邁向AI并不太現(xiàn)實(shí),。

這種情況意味著,，中國(guó)還沒有成熟的汽車芯片公司，仍處于各家專注于細(xì)分領(lǐng)域的階段,。這種背景下,，國(guó)內(nèi)汽車AI芯片公司與國(guó)產(chǎn)車規(guī)MCU公司之間合作并不深。例如地平線就推出了與NXP合作的行泊一體域控制器解決方案,?？梢钥吹剑m然中國(guó)擁有技術(shù)領(lǐng)先的汽車AI公司,，但他們對(duì)國(guó)產(chǎn)車規(guī)MCU的帶動(dòng)作用卻是有限的,。

國(guó)外巨頭在發(fā)展自己的AI 產(chǎn)品的同時(shí)，也在建立自己的AI體系,，這意味著開發(fā)者與這些公司的綁定會(huì)越來越密切,。而在使用相應(yīng)公司的AI平臺(tái)時(shí)，對(duì)相關(guān)品牌的MCU或其他產(chǎn)品的使用自然也會(huì)優(yōu)先于其他品牌,?？梢园l(fā)現(xiàn)，國(guó)外車用半導(dǎo)體巨頭除了在用AI保持競(jìng)爭(zhēng)力,，其發(fā)展的核心更是在用生態(tài)保持自己的競(jìng)爭(zhēng)力,。這其實(shí)是處于追趕階段的國(guó)產(chǎn)車規(guī)MCU面對(duì)的一大挑戰(zhàn)。

誰能“一統(tǒng)”中國(guó)汽車半導(dǎo)體江山,？

或許國(guó)產(chǎn)汽車廠可以成為這一問題的答案,。

汽車半導(dǎo)體的潛力讓許多汽車公司著手自研芯片，不過他們面臨著高成本,、高技術(shù)壁壘以及產(chǎn)能有限的挑戰(zhàn),。

成本方面，Semiconductor Engineering估計(jì)7nm和5nm芯片的開發(fā)成本分別為2．97億美元和5億美元以上,。技術(shù)方面,，由于自動(dòng)駕駛和智能座艙需要不同的設(shè)計(jì),。不同的汽車芯片的開發(fā)者需要了解不同的知識(shí)，需要巨大的工程師團(tuán)隊(duì),。產(chǎn)能方面,，由于汽車芯片賽道上的玩家越來越多，但是有能力提供5nm和7nm芯片的代工廠只有臺(tái)積電和三星,，同時(shí)成熟制程的產(chǎn)能也十分有限,，因此各類汽車芯片均呈現(xiàn)缺貨態(tài)勢(shì)。

但如果汽車廠串聯(lián)起自己的供應(yīng)鏈,，讓國(guó)產(chǎn)車規(guī)MCU廠商與AI芯片公司以及其他車規(guī)半導(dǎo)體公司進(jìn)行信息共享,，共同研發(fā)，這將大大有助于提高產(chǎn)業(yè)的效率并且打造出適合中國(guó)市場(chǎng),，中國(guó)用戶的國(guó)產(chǎn)車載電子系統(tǒng),。

相對(duì)于自研芯片來說，這不僅可以降低成本,，也可以相對(duì)而言更快速的解決中國(guó)車廠缺芯的難題,。

接過消費(fèi)電子接力棒的汽車半導(dǎo)體

2022 第一季度臺(tái)積電財(cái)報(bào)顯示臺(tái)積電汽車業(yè)務(wù)迎來了26％的漲幅，臺(tái)積電表示,，汽車制造商在短缺一年多后對(duì)汽車芯片的需求保持穩(wěn)定,。同時(shí)臺(tái)積電也相信，自動(dòng)駕駛汽車未來可能會(huì)成為臺(tái)積電收入的最大貢獻(xiàn)者之一,。

消費(fèi)電子下一個(gè)重要形態(tài)是智能汽車,，隨著芯片算力不斷提升以及成本功耗的不斷下降，行業(yè)業(yè)態(tài)不斷重塑,，產(chǎn)品迭代與創(chuàng)新持 續(xù)進(jìn)行,。隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，以及實(shí)現(xiàn)碳中和的目標(biāo)下,，在 2020－2030 的十年間,，智能汽車領(lǐng)域?qū)⑹窍M(fèi)電子下一重要戰(zhàn)場(chǎng)。以 Apple,、華為,、小米、OPPO 為代表的硬件公司正積極布局智能汽車行業(yè),，并對(duì)傳統(tǒng)廠商進(jìn)行沖擊,。

事實(shí)上，汽車產(chǎn)業(yè)會(huì)帶動(dòng)的半導(dǎo)體產(chǎn)品還有許多,，如功率半導(dǎo)體,、CMOS、車用內(nèi)存等等。在國(guó)外巨頭已經(jīng)站住腳的情況下,，國(guó)內(nèi)相關(guān)廠商的追趕還需“團(tuán)隊(duì)作戰(zhàn)”。

眾人拾柴火焰高,，汽車半導(dǎo)體這把火要靠整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈,。