理想汽車:芯片荒持續(xù)!自研芯片能自救嗎

時間:2022-06-08

來源:互聯(lián)網(wǎng)

導(dǎo)語:與手機芯片不同,研發(fā)制造車規(guī)級芯片的點,不在于制程的比拼,而更多在于其他方面?!啊囈?guī)級’芯片的制程一般在65nm左右,最好的也基本是28nm,因此并不是最頂尖,但十分看重可靠性、安全性和長效性。”

       面對持續(xù)性的芯片荒,理想汽車終于是坐不住了。理想汽車曾因疫情影響,遭遇毫米波雷達(dá)芯片供應(yīng)短缺危機,新車不得不減配交付,產(chǎn)品終端銷量因此受到影響,所以理想汽車對于自研芯片有著更加深切的訴求。

  隨著汽車智能化程度的提高,制造一輛車所需的芯片數(shù)量也是逐步上漲,據(jù)悉,一輛傳統(tǒng)燃油車適用芯片數(shù)量為40-150種不等,當(dāng)下熱門的新能源車對芯片的需求量是傳統(tǒng)燃油車的4-5倍,整個汽車市場對芯片的依賴程度非常高。但由于新冠疫情在全球范圍內(nèi)的蔓延,導(dǎo)致持續(xù)性的芯片荒。其次,手機等消費電子的高端芯片壓制了汽車芯片的產(chǎn)能,畢竟消費級芯片相比汽車芯片要求低、利潤高,芯片代工廠因此更愿意投入生產(chǎn)線生產(chǎn)消費級芯片,所以汽車芯片便出現(xiàn)了供需不平衡的情況。

  但有資金并不代表自研芯片這事就能一蹴而就,在汽車芯片中,最短缺的是 MCU 芯片,這一類芯片幾乎被外國芯片廠商壟斷,除比亞迪外,中國廠商的市場份額幾乎為 0。比如蔚來汽車在2020年就成立了Smart Hardware硬件團隊,宣布開始自研自動駕駛芯片;小鵬汽車在2021年4月傳出在中美兩地同時開啟了自動駕駛芯片項目。不過從目前情況看,其自動駕駛芯片項目目前尚未對外公布進(jìn)展,不難看出,對車企來說,自研芯片確實面臨著不小的困難。

  與手機芯片不同,研發(fā)制造車規(guī)級芯片的點,不在于制程的比拼,而更多在于其他方面。“‘車規(guī)級’芯片的制程一般在65nm左右,最好的也基本是28nm,因此并不是最頂尖,但十分看重可靠性、安全性和長效性。”CHIP全球測試中心中國實驗室主任羅國昭向表示,10~15年是“車規(guī)級”芯片普遍的使用壽命要求,研發(fā)周期也比較長,同時利潤也不如消費級芯片高,因此早年沒有太多國產(chǎn)廠商愿意做。此外,研發(fā)工藝與標(biāo)準(zhǔn)也是國產(chǎn)“車規(guī)級”芯片較難涉足的一大原因。據(jù)了解,常用芯片分為軍工級、汽車級、工業(yè)級和消費級四大類,其中“車規(guī)級”芯片標(biāo)準(zhǔn)僅次于軍工級,但高于工業(yè)級和消費級?!斑@要求企業(yè)在技術(shù)積累上具備豐富經(jīng)驗。” 隨著“車規(guī)級”芯片的重要性日益提升,國產(chǎn)率不足的問題已受到產(chǎn)業(yè)上層及國家層面的高度重視。注意到,從今年初以來,補足“車規(guī)級”芯片的國產(chǎn)化短板已頻繁見諸公共輿論場。

  5月6日,德州儀器前員工在網(wǎng)上爆料,德州儀器將上海研發(fā)中心的MCU(微控制單元)產(chǎn)品線搬至印度,引發(fā)了市場對我國芯片行業(yè)的擔(dān)憂。實際上,德州儀器的MCU產(chǎn)品并非特別復(fù)雜的芯片。近幾年在國內(nèi)芯片企業(yè)奮起直追下,2021年德州儀器MCU全球市場份額只剩下7.3%,在中國市場2019年時已經(jīng)不足3%。國產(chǎn)芯片一般從低端芯片入手,利用價格優(yōu)勢切入市場,而且往往奏效。作為芯片消耗大國,今年1-4月,我國芯片進(jìn)口量大幅減少,進(jìn)口1860億片,同比減少了11.4%,平均每個月減少60億顆。

  消費電子疲弱,芯片廠很有可能改變戰(zhàn)略供應(yīng)汽車芯片。而為了滿足不斷增長的汽車、工業(yè)控制和網(wǎng)絡(luò)芯片需求,英飛凌、意法半導(dǎo)體等主要汽車芯片生產(chǎn)廠商,將訂單外包給臺積電。與此同時,車企對自動駕駛、人工智能芯片的要求增多,臺積電受益于先進(jìn)制程,吸引了英偉達(dá)、高通、英特爾和特斯拉等客戶的訂單涌入。

  豐田汽車宣布今年6月份全球產(chǎn)量預(yù)估為85萬輛左右(其中日本國內(nèi)約25萬輛、海外約60萬輛),因受芯片短缺影響,較年初時告知供應(yīng)商的產(chǎn)量計劃值(約95萬輛)相比,下砍約10萬輛(減產(chǎn)約一成)。芯片對汽車行業(yè)帶來的影響或許要比想象更長,預(yù)計將持續(xù)到今年年底甚至明年,車企通過長期戰(zhàn)略合作可以解決一部分芯片問題,最重要的還是建立起強大的自研能力。

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