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?，雖然中國(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。