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一文读懂波澜壮阔的汽车芯片产业

近日,蔚来汽车董事长兼CEO李斌在接受媒体采访时称,自研自动驾驶芯片并不难,比手机芯片容易。李斌的放话,让蔚来可能造芯之说变得愈演愈烈。关于蔚来是否会做芯片,《中国电子报》记者向该公司进行了求证,蔚来给出的答案是“目前没有可以披露的信息”。但从相关渠道获悉,李斌造芯意向明确,只是尚未提交董事会讨论,李斌正在思考相关架构。

如果蔚来造芯,那么它将是继特斯拉比亚迪之后,又一个自己造芯的汽车整机企业。汽车芯片到底怎么了?一方面全球各汽车巨头都因缺“芯”而纷纷减产、停产,另一方面汽车整机厂纷纷出来造“芯”。今后,汽车的芯片江湖会怎么变?

车企为何造“芯”

关于特斯拉造芯、蔚来造芯,Mobileye是一个绕不开的名字。Mobileye是以色列一家提供视觉感知芯片和算法的公司,在全球汽车视觉芯片市场占比超过70%的份额,2017年被英特尔以153亿美元收购成为旗下子公司。特斯拉在自己造芯之前,采用Mobileye的视觉感知芯片,其后被曝不和,特斯拉放弃Mobileye,转头英伟达,再之后特斯拉宣布自研芯片。

这次蔚来有可能“造芯”,坊间又传言是与Mobileye合作不愉快有关。这究竟是真是假?

1月13日,英特尔公司副总裁、英特尔子公司Mobileye产品及战略执行副总裁Erez Dagan回应《中国电子报》记者采访时表示:“我们必须做出一个艰难的决定,选择谁把Mobileye的解决方案引入中国市场。随着更先进功能的引入,我们需要选择比蔚来更强大、更有实力的OEM。所以在今年的CES上我们选择与更大、更强的吉利汽车集团合作。”

这可以理解,如果必须“二选一”,无论是从公司体量上还是从出货量上,目前吉利都比蔚来要合适。2020年吉利汽车出货量是132万台,蔚来是5万台。或许正是因为Mobileye选择吉利而放弃了蔚来,这成了坊间传言不和的直接原因。不过Erez Dagan也进一步强调:“Mobileye与蔚来关系其实很好。仅去年,Mobileye就给蔚来提供了5万套系统,并且延长了在出行即服务(MaaS)运营车队供应以及三目摄像头方案的合同。”

为什么整车厂纷纷要出来自研芯片?抛开与上游芯片供应商的“恩怨情仇”,其中一个原因是上游芯片企业并不能完全满足这些下游厂商的需求。特斯拉自动驾驶部门抱怨说,他们在用 Mobileye 的芯片做测试时候发现,算法不能改,而且无法实现快速迭代。他们希望把芯片和算法剥离开,采用可编程的芯片,在这个芯片上进行算法研发,跟场景结合。从时间上判断,这个抱怨时间是在2017年特斯拉与Mobileye分手之前,特斯拉不仅抱怨了Mobileye,同样也抨击过后来一起合作的英伟达。

另外一个原因是整机厂商希望建立自己的“护城河”。在汽车行业零部件领域有17年从业经历的吕楠,曾做过传统汽车的动力系统,也做过新能源汽车电池系统,现在做智慧城市,见证了汽车产业从“传统”到“电动”再到“智能”的迭代。吕楠在接受《中国电子报》记者采访时表示,随着汽车产品越来越标准化,每一个厂商都希望建立自己的“护城河”。在新能源汽车领域,电池是第一大系统,而电控是第二大系统,电控系统里最关键的技术便是芯片。在智能汽车领域,汽车的功能和性能并没有改变,而变量在于“智能”,智能的核心在于算力和AI芯片。

自动驾驶AI芯片公司黑芝麻智能科技创始人兼CEO单纪章在接受《中国电子报》记者采访时表示:“自研芯片的好处在于车厂能够基于自身的性能和功能的需求进行芯片的定制化开发,为后期的创新预留出技术通路。”

如今,汽车的智能化、电动化、网联化变革,需要芯片产业与技术不断进化。随着汽车电动化进程加快、汽车互联性增加、自动驾驶逐步落地,汽车半导体的版图需要从原来的车用微控制器(MCU)、功率半导体器件(IGBT、MOSFET)、各种传感器等传统汽车半导体器件,加进包括ADAS先进驾驶辅助系统、COMS图像传感器、AI主控、激光雷达、MEMS等更多凸显“智”的半导体芯片和器件。

国家新能源汽车技术创新中心总经理原诚寅曾透露:“一辆智能新能源汽车里有上百枚芯片。”与此同时,芯片在整车价值中占比也在持续走高。上世纪50年代,在汽车制造中所采用的半导体产品还不到制造总成本的1%,现今其成本已经多达总成本的35%,预计到2030年将增加至50%。市场研究机构Gartner预计,2022年全球汽车半导体市场规模有望达到650亿美元,占全球半导体市场规模比例达到12%,成为半导体细分领域中增速最快的部分。

汽车芯片赛道加速

三年前,IC Insights曾预测,2021年汽车半导体将成为芯片行业中最强的终端市场。果不其然,从去年下半年开始,电动汽车市场异常火爆,到今年更是燃到了“沸点”。

诸多的原因驱动越来越多的企业进入汽车芯片市场,不仅包括既要加大研发又要守住阵地的恩智浦英飞凌、瑞萨、德州仪器等传统的汽车半导体巨头。还包括英特尔、英伟达、高通、三星、赛灵思等计算与通信半导体企业。那么,本来就在汽车这滩“深水”里的汽车整车厂商们,又怎能看着这个冉冉升起的大市场而不管不顾呢?

特斯拉、蔚来是资本市场的新宠,它们在高光之下的一举一动都备受关注,因此,造“芯”已然成焦点,与此同时,传统整车企业同样也已在造“芯”的路上。例如,丰田与电装在2020年4月成立了合资公司MIRISE Technologies,研发电动汽车电源模块以及自动驾驶车辆所使用的监测感应器等。宝马在2018年12月投资了英国AI芯片公司Graphcore,该公司芯片主要用于智能驾驶和云服务。福特则以10亿美元投资了视觉驾驶系统公司Argo AI,该公司主要研发传感器、摄像头、雷达、光检测和测距雷达(LIDAR)以及软件、计算平台和高清晰地图。

在国内车企中,比亚迪是造“芯”动作最大的企业,它在2003年3月成立比亚迪微电子,目前已经到了将半导体股份筹划分拆谋求上市的进程中。在1月16日举行的中国电动汽车百人会论坛上,比亚迪股份董事长王传福表示:“2021年比亚迪将加快关键零部件向行业开放供应。”

除了比亚迪,国内其他整车企业以投资、入股等方式纷纷加“芯”。吉利战略投资了亿咖通科技公司,这是一家提供汽车芯片、智能座舱、智能驾驶、高精度地图、大数据及车联网云平台等产品技术的创业公司。上汽则入股了晶晨半导体,这是一家车载娱乐信息系统芯片、辅助驾驶芯片公司。与此同时上汽集团还投资了汽车AI芯片创业公司地平线(Horizon),并在2019年4月又投资了黑芝麻智能科技有限公司,这又是一家汽车AI芯片创业公司。东风汽车在2018年2月投资了君芯科技,这是一家做IGBT、FRD等新型电力电子芯片的企业。

由此可见,每一个汽车整车企业都希望拥有自己充分掌控并按照自己节律跳动的“芯”。

汽车芯片未来怎么变

如果整车企业都纷纷自造芯片“城池”,那么,第三方汽车芯片厂商的“饭碗”该如何保住?汽车芯片的江湖又将会如何?

各个整车厂都拥有自己造“芯”的故事,Erez Dagan首先表示:“关于OEM(原始设备制造商)正开发自研感知系统集成芯片(SoC)的事情,除了特斯拉,我不知道还有谁在开发自己的SoC。”言下之意,这些整车厂除了特斯拉,真正能够落地的目前并没有几个。“开发堆栈方案是一场高成本、高风险的游戏。任何试图分解或从零开始组合的尝试都会招致很多风险,包括安全、效率和经济性。”Erez Dagan说。

赛迪顾问汽车产业研究中心总经理鹿文亮表达了与Erez Dagan相同的观点,他认为,不仅造“芯”困难,从自研到给其他企业供货,还有更大的难度:第一,技术层面。从设计能力、生产能力、测试能力到软件开发能力,都面临很大的挑战。第二,产业生态方面。所造出来的芯片是否有厂商愿意使用,是否有人愿意在其上开发软件,这比技术还重要且还困难。

“未来一定会有一些企业,像苹果和特斯拉一样,能够从终端到软件操作系统、芯片都进行自研。”汽车AI芯片公司地平线创始人兼CEO余凯认为,但这样的企业一定会很少,绝大部分的企业还是会拥抱第三方芯片和操作系统。因为全程自研对核心能力的要求太高了。“谁都可以学习苹果,但有多少公司能成为苹果?”余凯说。

整车厂到底是采用第三方芯片还是自研芯片,单纪章认为,从技术角度看,芯片的研发难度很高,车厂过去的技术和经验积累主要集中在系统和整车部分,芯片领域的技术积累比较有限,因此自研芯片对车厂来说挑战很大。从商业逻辑来看,车厂更倾向于跟独立的第三方和中立的供应商合作,导致车厂自研芯片再供给其他车厂的难度会比较大,而一家车厂的汽车出货很难覆盖单颗芯片研发和流片的成本。因此,第三方企业的机会和市场更加明显。

“传统整车厂投资或是入股汽车芯片企业进行试水,与真正自己组建团队进行芯片自研,实现软件、硬件、芯片垂直整合,类比特斯拉、苹果,还是有一定差距的。”汽车行业资深人士分析。

那么,想从汽车市场分享更多新红利的半导体产业又该如何把握机会呢?吕楠认为,电动与智能汽车芯片有两个值得关注的焦点,其一,是需要突破极限值的“高功率芯片”。新能源汽车对芯片的要求非常之高,打破了整个汽车行业对芯片要求的极限。甚至这样高电流要求的芯片在传统汽车领域尚未出现,只有像ABB、三菱工业等企业才能提供这样的超大功率的芯片。其二,是需要更强大算力、更实时通信的芯片。从自动驾驶与智能汽车的角度看,需要车与车、车与基础设施、车与万物实时交互,这必然要求车有极高通信和算力,甚至可以将汽车比喻为一个有四个轮子的计算机。

单纪章认为,未来汽车芯片的竞争主要集中在算力、功耗、能效比和配套的软件和算法工具链这几个维度。目前行业主要的技术挑战在于:芯片研发企业是否有自研的核心IP,是否能达到车规级标准以及性能与功耗的平衡。

日本阿波罗株式会社人工智能首席科学家、南开大学特聘教授顾泽苍对《中国电子报》记者表示,目前的AI芯片还不是算法芯片,充其量只是算力芯片,目前大家都在追求算力,以满足深度学习的速度要求,算法芯片尚未出世,未来还是要看智慧能力与实时能力。激光雷达的数据处理量非常大,但是通过激光雷达产生高精度图像这个维度的数据处理目前很少被关注。

余凯认为,当前智能汽车发展的核心瓶颈是算力不足,智能化竞争在提速,但受摩尔定律的功耗限制,追求纯算力的突破已不可持续,同时算力也并不代表汽车智能芯片的“真实性能”,芯片计算效率也同样需要关注。正如对于汽车来说,马力不如百公里加速时间更真实地反映整车动力的性能,算力并不反映汽车智能芯片的实际性能,而每秒准确识别帧率MAPS才是更真实的性能指标。以特斯拉为例,得益于其软件能力,FSD标称算力只有Nvidia Drive PX2的3倍,但真实性能却是PX2的21倍。因此,在算法驱动AI芯片设计的软硬结合趋势下,新一代汽车智能芯片领导者,将也会是世界级AI算法公司。

事实上,汽车半导体芯片在智能驾驶方面的竞赛异常激烈。去年12月,华为推出了激光雷达解决方案,目标是把整个激光雷达的成本大幅度地降下来。在今年的CES上,Mobileye推出了激光雷达芯片与相关的解决方案,目标是实现软件定义激光雷达,在大幅度提升普通雷达精度的同时降低成本,从而实现软件定义雷达。在激光雷达芯片领域,像华为这样新入局者,已经与“老江湖”Mobileye展开角逐。

很多创业公司都希望加入汽车芯片的竞赛,但余凯表示:“大家都看到了今年以来新能源汽车的火爆场面,如果要进入‘决赛’圈,在2020年就必须已经达到芯片量产,否则就已经出局了。因为后面的开发节奏会非常紧密,到2023年‘比赛’就结束了。”

正如鹿文亮所言,芯片领域的趋势是长期趋势,需要提前布局,而非临时抱佛脚。现在新能源汽车正处于火热状态,且智能化的大潮刚刚开启,在智能芯片领域,或许现在正是赛点。