芯片|汽车AI芯片争夺战 ceo|facebook|脸书|Facebook|CEO|cto|转

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图片来源@视觉中国
文 | 市值观察，作者 | 云潭，编辑 | 小市妹
2021年，缺芯潮席卷全球，汽车界也不例外。
许多造车新势力不得不延迟交付，甚至推迟新品发布。
汽车产业正经历从“机械定义汽车”到“智能定义汽车”的时代，而电动车无论是车载芯片的数量还是质量，都要显著高于燃油车。随着新能源车渗透率大幅度提升，智能驾驶渐行渐近，而汽车AI智能芯片正是其中的“核心支点”。
这场缺芯潮，让车载AI智能芯片的重要性愈发凸显。
黄金赛道1939年，纽约世界博览会上，通用汽车公司（GM）用“Futurama”的模拟城市第一次向世人展示了自动驾驶的梦想。
直到2015年前后，汽车行业才看到了实现自动驾驶的希望，并开始探索自动驾驶技术的落地和产业化。如今，行业层面已形成共识：芯片和汽车的大融合，是智能驾驶的前提。
从最早ECU“行车电脑”，到如今各式各样的汽车芯片，汽车电子产业的发展突飞猛进。
时至今日，汽车上搭载的芯片可以大致分为三类：AI芯片、控制类MCU和IGBT功率器件。这其中，AI芯片是一辆汽车从“传统汽车”进化为“智能汽车”的关键，它负责着自动驾驶感知、人机交互的计算和处理。

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资料来源：兴业证券，企业公告
和智能手机的升级换代一样，智能驾驶等级的逐步提升，对汽车芯片算力提出更高的要求。
传统的MCU难以满足智能驾驶的需求，AI芯片才能“挑起大梁”。现阶段L2级别自动驾驶计算量为10TOPS（1TOPS代表处理器每秒可进行一万亿次操作），L3级别需要60TOPS，更高级的L4算力将跃升至100TOPS，是L2级别的整整十倍。
相比MCU，AI芯片完全是“降维打击”，后者的算力得到了跃进式的提升，更能满足智能驾驶的算力需求。比如，英伟达祭出的Xiavier/Orin/Atlan芯片算力可以达到惊人的30/200/1000TOPS，堪称“性能怪兽”。
据研究机构预测，汽车MCU的市场空间未来十年翻倍，而汽车AI芯片在未来十年将拥有15倍的增长空间，年复合增长率高达近30%。
预计到2025年，中国汽车AI芯片的市场蛋糕将达到68亿美元，2030年为124亿美元，年复合增长率预计可达28.14%。
全球市场的增速更快，预计到2030年，全球汽车AI芯片市场将以31%的年复合增速飙升至236亿美元。
与此同时，政策面也有明确的时间表。此前颁布的《新能源汽车产业规划》中就提出，高度自动驾驶汽车先于2025年在限定区域和特定场景实现商业化；2035年，就要实现规模化应用。
技术迭代，叠加政策面的大力支持，汽车AI芯片成为新能源车下一个“黄金赛道”。
但令人担忧的是，即便智能驾驶已经提到了国家政策层面，更是我国汽车产业转型升级的关键。但和消费电子领域的芯片一样，我国在汽车芯片赛场上的“参与感”很低，严重依赖进口。
真实的数据更为残酷：2019年，我国自主汽车芯片规模仅占全球的4.5 %，汽车芯片对外依赖度高达90%。
就连非常基础的胎压监测芯片，直至去年才由四维图新（002405.SZ）旗下的杰发科技实现自主研发量产。
这背后，必须要弄清楚汽车芯片和消费级芯片的区别。
汽车芯片的标准高于民用芯片，仅次于军用芯片。由于使用场景更为复杂，汽车芯片必须耐高温、耐低温、防尘防水防颠，且生命周期要远远高于数码产品，可靠性和耐用性要远高于消费级芯片。

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而且，汽车芯片要具备一定的技术性能，最重要的要满足车规级的要求，即行业有相关的标准ISO26262、AEC-Q100。
虽然总体而言，汽车芯片技术指标弱于手机芯片，制程工艺上，手机芯片已经向5nm进发，而汽车芯片目前普遍在7nm-180nm之间，但未来车载AI芯片的技术要求将进一步提升；另外，车规芯片的使用要求更加严苛，因此在汽车芯片领域，我国一直处于落后状态，国产化仍然道阻且长。
欧美垄断目前汽车芯片基本被海外巨头“卡脖子”，缺芯潮又更加凸显了这种窘境。
知彼知己，百战不殆。先来看看国外巨头的市场格局和发展策略。
在L1-L2低级别辅助驾驶领域，英特尔Mobileye和赛灵思占据领先地位，Mobileye的市占率超70%。2020年，Mobileye年出货量接近2000万片，赛灵思则超过700万片。
Mobileye擅长视觉技术，赛灵思擅长感知计算。汽车厂商L2级自动驾驶普遍使用Mobileye的视觉方案+赛灵思的毫米波雷达芯片，这一市场基本被Mobileye和赛灵思“垄断”。