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文｜HiEV 大蒜粒車研所，作者 | Alex 博士，編輯 | 德新
科技浪潮風起雲湧，小小的芯片從沒有像今天這樣得到如此的重視。
幾乎所有的硬科技産品，都離不開優秀的芯片支撐。
縱觀近年來的高端芯片發展，摩爾定律依然生效中，傳統供應鏈模式也在經受諸多挑戰和重構：
Apple MacBook 換上自研的 M 系列芯片，産品力大大提升，軟硬一體化的商業威力愈發顯現； 華爲因被制裁不僅無法獲取外部先進制程能力，第三方高端芯片也被限制采購，CBG 業務遭受重創。好在近期麒麟 9000S 橫空出世，讓我們看到了國産芯片供應鏈替代的一絲曙光； 自研的 FSD 芯片支撐特斯拉持續引領智能駕駛賽道，産品既叫好也叫座； 比亞迪早早在電池、MCU 以及功率半導體領域布局自研，爲其在中國乃至全球的新能源市場江湖地位奠定了重要的基礎； OPPO 旗下哲庫在重兵投入自研芯片近 4 年後官宣解散，折戟半途，令人唏噓； 一直專注智駕算法開發的 Momenta 開始進入自研車載 AI 芯片賽道，跟進地平線「芯片 + 算法」的全棧模式。
種種行業實踐，無不刺激着芯片使用量最大的終端用戶—— 車企的神經，催逼着車企重新審視車載芯片戰略和供應模式。
解決芯片「卡脖子 」問題，對于中國汽車人，本身就隐含着一種英雄主義情結。
近年研發車載芯片的入局者可謂前仆後繼，而疫情期間的缺芯教訓進一步催化了這個趨勢，車企有足夠動機來加強對芯片供應的掌控。
目前中美競争持續加劇，本土車企「買不如造」的思維正大行其道，布局芯片已經外溢到技術之外的層面，甚至成爲了公司戰略方向的重要支撐點。
車企自研芯片的四大模式
汽車是芯片使用量最大的單一民用産品，涵蓋的芯片類别十分豐富。
新能源智能汽車更是将含芯量推到了一個新的高度，從功率半導體到 MCU 芯片，從傳感器芯片到座艙 SoC，從存儲芯片到通信芯片，從小算力 ECU 到大算力 AI 芯片等等，基本上所有類型的芯片都可以在汽車中找到身影。
目前車企紛紛布局車載芯片賽道，動作頻頻，尤其在新能源和智能駕駛浪潮推動下，車載芯片布局進程進入加速期。
各家車企布局芯片的方式并不完全相同，目前多種模式并存，車企在每種模式中發揮的角色和優勢也各不相同：
第一種模式是在車企内部組建自研團隊，親自下場做芯片設計研發，投入較大，對人才密度要求非常高。
此模式的成功代表是比亞迪和特斯拉。
比亞迪自研芯片曆史最悠久，涉足的芯片類别較多。
2004 年比亞迪半導體的前身——比亞迪微電子公司就已經成立，從事功率半導體、智能控制 MCU、智能傳感器及光電半導體的研發生産，堅持 IDM 模式，特别在 IGBT 領域掌握核心技術，已成爲中國最大的 IGBT 制造商。
特斯拉的自研策略與比亞迪不同，它選擇從智駕域控 AI 芯片開始，特斯拉重金自研的 FSD 芯片是 Autopilot 的一塊極其重要的拼圖，規劃極具前瞻性，2019 年正式推出并随新車上市，通過 OTA 性能持續增強。
今年，第二代 FSD 芯片（HW4.0）也正式上市。
新勢力代表蔚小理也在低調自研芯片，進度不一，從近期公開報道中可以發現一些端倪。
蔚來是新勢力中投入力度最大的一家，早在 2020 年下半年就組建了自研芯片團隊，目前有 800 人左右規模，主要從事智駕、傳感器等芯片的研發。該團隊隸屬于智能硬件部門。
在不久前的蔚來創新科技日上，李斌介紹了第一款自研芯片産品—— LiDAR 主控芯片「楊戬 」，具有集成度高、能耗低、性能強等特點，與圖達通獵鷹 LiDAR 配合，替代原有的 FPGA 和 ADC 等價值不菲的第三方芯片，宣稱将爲蔚來每輛車節省幾百元的 BoM 成本。
另有消息稱，蔚來正在自研座艙芯片，采用 7nm 工藝，由三星代工，有理由相信新座艙芯片将與剛發布的蔚來手機有更多的創新聯動。
小鵬從 2020 年開始在中美兩地布局芯片自研，産品目标對标特斯拉 FSD 芯片，高峰時也曾達到了 200 人，但吳新宙的離開給自研芯片增添了變數，加上銷量不及預期，今年團隊也在縮編。
理想算是新勢力中較爲保守的一家，相對謹慎，芯片團隊的搭建明顯晚于蔚來和小鵬。目前理想自研芯片團隊還不到百人，主要專注智駕芯片 NPU 架構設計。
傳統自主品牌車企也在蠢蠢欲動，但主要從車載使用量較大、開發難度稍低的功率半導體入手。
長城汽車 2022 年成立芯動半導體，主要研發 IGBT，也包括智能駕駛和智能座艙等領域芯片。
吉利汽車同年孵化成立了晶能微電子，打造車規級 IGBT 産品，2023 年 3 月宣布已流片成功。
第二種是合資成立新公司，強強聯合，優勢互補。
該模式目前較受歡迎，有利于發揮主機廠雄厚資本和終端客戶需求牽引的優勢，合資方通常是芯片廠商。
大衆是此類模式的最大玩家，2022 年大衆旗下 CARIAD 與地平線的合資新聞曾引爆智駕行業，大衆投入 24 億歐元，持有合資公司 60% 的股份，補齊智能化短闆的決心可見一斑。
據 36 氪旗下 PowerOn 報道，地平線已經從内部軟件算法團隊抽調了上百人至新的合資公司， 規模達 300 人。地平線聯合創始人黃暢出任合資公司 CTO，雙方基因高度互補，能否産生神奇的化學反應讓我們拭目以待。
與大衆 CARIAD - 地平線的合作模式類似，長安與地平線合資成立了長線智能，從事先進駕駛輔助系統（ADAS）業務，雙方各占 45% 股份。
此外，長安旗下的深藍汽車在今年 6 月與斯達半導體組建合資公司「重慶安達半導體有限公司」。
中國一汽在 2021 年與億馬半導體合資公司的 SiC 項目投産，年産 30 萬個模塊。
東風在 2018 年與株洲中車時代就 IGBT 功率模塊展開合作，2019 年與中車時代合資成立智新半導體公司，自主研發、制造和銷售功率半導體模塊，這也是目前國内能完成 汽車功率半導體開發制造的僅有的三家單位之一。
上汽選擇與英飛淩合資成立上汽英飛淩汽車功率半導體（上海）有限公司，從事車用 IGBT 模塊研發和制造。廣汽也與中車時代合資成立了青藍半導體，目标也是 IGBT。
理想則在今年與國内的三安半導體合作建立功率半導體産線，北京車和家占股 70%，湖南三安半導體占比 30%，通過合資布局 SiC 功率半導體。
吉利在 2021 年與芯聚能半導體、芯合科技等合資成立了廣東芯粵能半導體有限公司，面向車規級和工控領域的 SiC 芯片制造和研發。
在車載智能芯片領域，吉利的關聯公司億咖通，2019 年與安謀中國合資成立了芯擎科技，并于去年年底量産 7nm 車規級智能座艙芯片「龍鷹一号」， 龍鷹一号 9 月份在剛剛上市的領克 08 上首發搭載。
2020 年北汽集團旗下投資平台北汽産投公司與知名芯片 IP 公司 Imagination 發起設立了汽車無晶圓廠半導體公司核芯達，主營業務是車規級 SoC 芯片設計和相關軟件開發，專注于自動駕駛應用處理器和智能座艙語音交互芯片。
第三種是主機廠與芯片廠商深度合作定制芯片，主機廠提供架構和需求，芯片廠商完成設計和開發，芯片僅面向主機廠銷售。
2020 年零跑汽車發布了一款與大華科技聯合開發的車規級 AI 智能駕駛芯片淩芯 01，開發曆時 3 年，支持基礎的 ADAS 應用，CPU 爲阿裏旗下平頭哥公司玄鐵 C860，AI 核則爲 8 核 NPU。其中零跑提供了該芯片的架構和功能需求，大華負責具體的芯片設計和開發。
2021 年上汽通用五菱公布了一款與芯旺微聯合定制的車載 MCU 芯片，推測應用于 T-BOX 場景。
第四種模式是對外投資，參股芯片公司，達成戰略合作，形成更緊密的協作模式，屬于最輕度的模式，目前較爲普遍，門檻也最低。
車載智駕 AI 芯片廠商，因其技術門檻高、研發投入大和智駕架構中核心角色，一度成爲車企最爲熱門的投資标的之一。
比如比亞迪、長城、上汽、廣汽、長安等投資了地平線，東風、上汽投資了黑芝麻智能。
另一個重要的标的是功率半導體，雖然不少車企通過自研或合資親自下場開發，但是也不乏投資模式。
例如專注 SiC 芯片的瞻芯電子先後得到上汽、廣汽、北汽、小鵬的多輪投資。海外車企也在積極布局功率半導體領域，今年上半年，大衆、現代 - 起亞、寶馬、福田、極氪均投資了安森美的 SiC 項目。
車企爲何高強度布局芯片？
爲什麽車企會在芯片側做如此大範圍和高強度的布局呢？尤其是 2022 年後芯片自研節奏明顯加快了。
從以上四種布局模式可以看出，車企涉足的自研芯片主要分爲智駕芯片、座艙芯片和功率半導體三大類。
随着汽車四化的持續演進，智能化（包括智能駕駛和智能座艙）和電動化已勢不可擋，單車智能芯片和功率半導體的價值含量越來越高。
據 ICV 數據，2022 年全球智駕 AI 芯片市場規模爲 33 億美元，年複合增長率爲 43%，智能座艙芯片的搭載率超過 80%，預計到 2030 年全球座艙芯片市場規模将達到 700 億美元。
功率半導體涉及電動汽車的驅動效率、充電速度以及續航裏程等多方面性能，是三電的 核心模塊。
據 Strategy Analytics 統計，電動汽車的單車功率半導體價值量平均可達 500 美元，是傳統燃油車的 5 倍。
功率半導體、座艙芯片和智駕芯片分别對應三電性能、座艙體驗和智駕功能，同屬于當前整車科技賣點的前列。主機廠通過芯片布局，不僅能滿足技術自主可控需求，還能提升整車産品的差異化競争優勢。
以智能爲例，智駕的競争歸根到底是 AI 能力的競争，AI 能力的競争歸根到底是芯片性能 + 算法架構 + 數據量的競争，三者高度耦合。
通過自研智駕 AI 芯片，主機廠可以自己定義芯片規格需求，深度挖掘芯片潛力，基于算法架構來設計芯片架構，快速響應自家算法叠代需求，同時極大地降低因滿足不同主機廠差異化需求所帶來的設計冗餘，芯片設計做到極簡，進一步降低 BOM。
目前智駕 AI 芯片的自研技術和資金門檻較高，除了特斯拉、蔚小理外，其他車企大都通過合資或投資的方式進行上遊布局。
座艙芯片相比智駕芯片搭載率更高，需求量更大，理應吸引車企深度布局，但是現狀卻是自研座艙芯片的主機廠寥寥無幾。
公開信息隻有蔚來在自研，吉利的關聯公司億咖通，與安謀合作開發了龍鷹一号。連芯片能力獨一檔的特斯拉也依然選擇 AMD 的座艙芯片，目前上市車型幾乎都在使用高通系列芯片，8155 一度成爲了智能座艙的标杆，現象背後反映多重原因：
一是因爲第三方座艙芯片性能和供應能力均能滿足下遊車企需求，二是芯片本身價值量并不高，遠不及智駕芯片，三是座艙芯片競争力與生态鏈完善度密不可分，重新更換新平台往往費時費力，從全生命周期來看并不劃算。
功率半導體因價值量大且涉及三電核心性能，目前成爲了國産廠商芯片布局的主攻方向，上述四種模式都有覆蓋，其中傳統主機廠既有自研動作也有對外合作，形式豐富，而新勢力則傾向于對外合作，布局的賽道已經從 IGBT 往下一代 SiC 擴展。
車企芯片布局同時反映了一種多元化用芯策略，汽車本身是一個結構複雜且産業鏈很長的超級産品，經過大風大浪的車企很少将「核心芯片」放在一個籃子裏，對外合作秉承多元模式原則乃爲上策。
例如國内不少主機廠選擇 2-3 家智駕芯片來量産适配，且大多是國産和海外供應商組合模式。
以理想爲例，L 系列車型高階智駕采用英偉達 Orin 平台，而低配版則使用地平線 J5 平台，雖然兩套系統的開發需要投入更多的人力物力，但是雙供應商模式提升了理想作爲客戶的話語權，同時保證了供應鏈的穩定性。
比亞迪同樣如此，在騰勢 N7 上使用英偉達 Orin 芯片，而計劃在漢車型的高階版上使用地平線征程 5 芯片。
蔚來和小鵬雖然在智駕芯片平台上一直選擇英偉達獨家供應，但自研芯片布局也反映了重新塑造供應模式的底層訴求。
大衆則把合作玩法推到極緻，在經曆疫情期間供應鏈風險後已經開始直接與半導體制造廠商合作，取代原來的一級供應商模式。通過與多家半導體廠商合作，直接進行談判和采購，提高對半導體供應鏈的透明度和掌控度。
大衆旗下 CARIAD 選擇與地平線合資，基于對方芯片開發其智能駕駛系統，新公司并不研發新的芯片，而是通過戰略合作深入構建一套适配大衆中國乃至全球戰略的高階智駕系統，把夥伴能力嵌入到自己龐大的汽車版圖中。
雖然大衆在芯片領域布局頻繁，但是始終沒有觸碰自研芯片這條線，歐美老牌車企深谙企業經營之道，崇尚合作分工。
從财務角度芯片自研從某種程度上并不是一筆劃算的買賣，且自研風險高，管理基因并不匹配。基于第三方已有芯片的合資模式已然是其目前最深度的芯片布局策略。
激進派代表：特斯拉 FSD 的思考
近年來車企造芯前仆後繼，但絕大部分車企還在負重前行，收益仍不明朗，而階段性成功的高光車企隻有比亞迪和特斯拉這兩家，其中代表智駕前進方向的 FSD 芯片至今仍爲智駕行業津津樂道。
特斯拉雖爲最激進的智能駕駛車企，一開始并沒有自研域控 AI 芯片。
2014 年到 2016 年期間，特斯拉是基于 Mobileye 的 EyeQ3 芯片打造的 HW1.0 計算平台，支持基礎的 ADAS 功能，難說有特色，但是滿足了特斯拉快速量産的需求，缺點是算力較低（不到 1 TOPS），黑盒交付模式。
到了 2016 年，HW2.0 計算平台切換成英偉達的 DrivePX2，算力提升至 24 TOPS，系統搭載 8 個攝像頭、1 個毫米波雷達和 12 個超聲波雷達。
不論是 Mobileye 還是英偉達，都無法滿足特斯拉對于性能、研發進度、成本、功耗等方面的要求，野心勃勃的馬斯克最終選擇了自研。
特斯拉 2016 年啓動自研芯片，挖來了 AMD 首席架構師 Jim Keller，擔任 Autopilot 硬件工程總裁。曆時 3 年，2019 年第一款自研芯片—— FSD 正式發布，該芯片基于三星 14 nm 工藝，算力可達 144 TOPS，支撐特斯拉在智能駕駛領域商業化進展遙遙領先于同行。
特斯拉自研芯片戰略的成功得益于它清晰的戰略思考：
第一，智駕芯片定位清晰。Autopilot 是特斯拉電動車的核心賣點之一，智駕芯片又是 Autopilot 核心技術控制點，且價值含量高（支持城市 NOA 的大算力域控芯片成本普遍在 700 美元以上）。要想保持核心競争力（性能 & 成本），就必須将核心技術掌握在自己手中。 第二，芯片需求清晰。在有了前兩代第三方芯片使用經驗後，特斯拉對自己芯片需求已了然于胸，借此裁剪掉無用多餘的規格需求，将算法固化在芯片硬件設計中，實現最優的性能和功耗平衡。 第三，智駕架構穩定且演進方向清晰。特斯拉擁有極其穩定的智駕架構，很早就确立了純視覺路線（雖然 HW4.0 考慮冗餘校驗加入 4D radar，但依然可以認爲視覺是它的第一性原理的底層邏輯，如最新的 BEV+Transformer 架構），芯片需求時就不會因爲後期架構的調整而不斷進行變更，同時也不會因爲芯片架構的約束導緻整車智駕的結構性落後。 第四，商業模式清晰。特斯拉采用硬件預埋策略，用戶通過付費訂閱來購買高階智駕包，去年特斯拉全球共賣 130 萬輛車，僅去年第四季度 FSD 就帶來了 3.24 億美元的收入，商業模式持續正向閉環。 良藥還是毒酒？車企自研芯片的四重挑戰
自研芯片規劃除了戰略上的審時度勢外，真正落地還需要克服很多實操層面的挑戰。
以智駕域控芯片爲例：
首先，得組建一個至少百人以上的芯片設計團隊，負責芯片需求定義（性能、功耗和面積是三大核心指标），承擔架構與算法設計、時序分析和仿真、門級網表文件生成、布局規劃、物理驗證等諸多高度複雜協作的任務。
管理一個芯片團隊對于傳統車企來說是相當大的挑戰，首先需要招募外部高端芯片專家和專職管理者，這個團隊還需要和車企内部其他部門密切協同，不僅在芯片定義階段，還有後續的開發測試和上車過程，相應的團隊管理策略也需要配套起來。
其次是确定芯片架構各模塊的開發模式，一般智駕 AI 芯片分爲 CPU、GPU 和 NPU 三大模塊，CPU 和 GPU 普遍外采成熟的 IP，而 NPU 一般是采用自研模式，這裏面最體現主機廠智駕算法的 knowhow，然後所有模塊會被集成到 SoC 中，SoC 架構設計對芯片設計能力和經驗要求很高。
據媒體報道，小鵬最初把自研智駕芯片的 SoC 設計外包給 Marvell，但對方投入程度低導緻進展緩慢，後來又轉交給日本索喜來做，落地實操的複雜度可見一斑。
再者是至少 10 億人民币的資金投入，百人高端芯片團隊以及動辄幾千萬的單次流片成本，無不是重投入，而且還不能指望一次流片成功。據 Semiengingeering 數據顯示，開發 28nm 節點芯片的投入約爲 5130 萬美元，7nm 節點芯片更是達到了 2.97 億美元。
最後是找到一個合适的代工廠，7nm 車規工藝以下隻能找台積電和三星這兩家，但是如何讓台積電和三星積極配合項目進度，也考驗車企與上遊 Fab 廠打交道的能力。然後堅持兩到三年時間，确保芯片順利量産，并達到車規等級，此時友商或供應商的下一代芯片可能已經上市，辛苦幾年打磨出的芯片是否依然能打是一個重大考驗。
雖然部分車企高舉自研芯片戰略大旗招兵買馬，磨刀霍霍，大有替代上遊芯片供應商之勢，但部分芯片供應商并不以爲然。
黑芝麻智能 CMO 楊宇欣和芯馳科技副總裁陳蜀傑在接受采訪時表達了相似的觀點，他們認爲：
第一，每一款優秀芯片的研發費用高昂，需要大量落地應用才能平攤研發成本，車企自己做不劃算； 第二，專業人做專業事，車企自己從零到一來做這件事，也并不是效率最高的選擇； 第三，車企有差異化需求可以選擇與芯片供應商深度合作。
但英偉達似乎有特别的擔憂，中國市場對于英偉達有着特殊的意義，中國消耗了近一半的英偉達芯片，尤其是車載領域，幾乎所有已上市的中國新勢力高端車型都搭載了英偉達域控 AI 平台。
但中國車企正在基于地緣風險重新審視芯片供應方案，面對随時可能被斷供的英偉達高端 AI 芯片，提前做好自研準備，不失爲一種策略性的備份方案。無怪乎黃仁勳也開始擔心，「如果中國不能從美國購買 GPU 芯片，他們就會自己制造」。
另外車企始終對芯片性能和價格有雙重需求，不同車企的平衡點各不相同。何小鵬親赴美國和英偉達談芯片定制，定制點之一是将 Thor 算力從 2000TOPS 裁剪到 750TOPS，以期降低芯片成本，反映了愈發強烈的芯片差異化訴求。
OPPO 關閉哲庫給整個科技行業發出了警示，車企也清醒地認識到跨界造芯不易，需要面對技術持續更新叠代帶來的成本壓力，能否持續投入将是一個巨大的挑戰。
事實上現在真正下場親自造芯的車企占比并不高，大多數車企仍然選擇外購或深度合作策略。
芯片作爲科技行業的戰略制高點，對于當下普遍推崇技術情懷的中國車企來說是看起來是一劑良藥，但喝下去可能是一杯毒酒。
歸根到底，切忌盲從，一切要從商業本質出發，圍繞公司戰略目标，打磨好産品定義，發揮好生态效力，做好商業閉環。
畢竟當前缺芯之後的車企最大的挑戰并不在芯片供應端，而是如何做好産品功能定義以及基于商業閉環的技術路線擇優決策。
