汽車廠商的芯片佈局_風聞

來源：內容由公眾號半導體行業觀察（ID:icbank）原創，作者：邱麗婷，謝謝！

大眾、豐田等一眾老牌車廠怎麼也不會想到，成立不到20年的特斯拉在電子技術方面已經領先了他們6年。

2019年4月23日，特斯拉CEO伊隆·馬斯克在發佈了最新自動駕駛演示視頻，以向市場證明有足夠實力深入自動駕駛技術，並推出自研芯片，號稱是“世界上最好的”自動駕駛芯片。

為什麼特斯拉要自研芯片？參照最近不滿高通設計而選擇自行設計5G iPhone的天線模組的蘋果或許能夠揣摩出來，都是過不了自己這關。

在2015年，特斯拉曾與Mobileye合作，採用其芯片EyeQ3，但因雙方存在極大分歧最終分道揚鑣。之後，特斯拉找到了另一芯片製造巨頭—英偉達。但英偉達帶來的GPU依舊不盡如人意，該產品在滿足巨大算力的同時也產生了相當高的功耗，對於純電動車來説負擔不小。因此，特斯拉生出了自研芯片的心思，並於2016年年初從AMD挖來了吉姆·凱勒擔任芯片架構設計的副總裁。

當然，一個更為可信的解釋是，馬斯克認為自研芯片是一家成立時間較短的公司能夠在短時間內構建與傳統汽車製造商在自動駕駛時代競爭領先的武器，因為他曾表示，“如果我們有專門的人工智能硬件，我們就能更快地實現這一目標。”

特斯拉的“地表最強”芯片確實不負所望，經特斯拉的工程師們計算出，自研芯片將與現有產品的性能相當，耗電量僅為現有產品的十分之一，成本僅為十分之一。

傳統車廠的自救

汽車界自研芯片並不是特斯拉首發，六年前，豐田汽車就有消息傳出，藉助自主開發的芯片，可以將混合動力汽車的燃油效率提高至多10%，新的芯片只相當於傳統芯片的十分之一功耗，同時讓整個動力控制單元（PCU）體積縮小80%。在核心的半導體芯片方面，豐田歷來都是採取內部開發的策略，

這是所謂傳統汽車所使用的芯片，更確切的叫法是功能芯片，此類芯片僅適用於發動機控制、電池管理等局部功能。

近年來，隨着人工智能的發展，帶動了汽車智能化發展。過去以CPU為核心的處理器越來越難以滿足處理視頻、圖片等非結構化數據的需求，同時處理器也需要整合雷達、視頻等多路數據，這些都對車載處理器的並行計算效率提出更高要求。

巨大需求促使全球芯片廠商聞香而動，紛紛進軍汽車芯片產業。但事實上，汽車製造商和芯片廠商接近終極目標的路徑有着顯著的不同。汽車製造商及其1級和2級供應商要求進行硬數據檢查、物理檢查和測試。而領先的芯片公司和晶圓廠卻認為只進行模擬和統計分析就足夠了。如果車廠不進行自主研發，電子和汽車之間的一些差異可能需要數年的時間才能磨合和統一。

更為重要的是，傳統車廠看見年輕的特斯拉憑藉自動駕駛汽車進入了頭部車廠行列，並憑藉先進的電子技術形成了領先優勢，此前有外媒對特斯拉的技術先進性進行了報道，主要的判斷依據就是特斯拉自主研發的全自動駕駛芯片，傳統汽車製造商無法趕上特斯拉的速度。馬斯克非常肯定芯片的重要性，他曾表示，智慧、思考、判斷和識別的背後，芯片是至關重要的一環。

傳統車廠希望特斯拉的故事能夠重現在自己身上，於是一個接着一個，從點到面開始主動擁抱互聯網，這場擁抱背後，涉及電動化、智能化、網聯化，將促使汽車走進軟件與硬件結合的時代，擁有芯片研發定製能力將是實現一切的基礎。

這是傳統車廠的自救，目的是探索自己的未來。

前十大車廠的探索

在前十大車廠中，豐田率先反應了過來，根據2019年7月報道稱，豐田與電裝將於2020年4月正式成立一家合資公司“MIRISE Technologies”，專注於下一代車載半導體的研發，以及用到半導體技術的電子部件的研發，例如電動汽車所使用的電源模塊以及自動駕駛車輛所使用的監測感應器等。

全球市值排名前十的汽車公司（最新數據統計，單位：億美元）

目的是進一步加強與擁有豐富經驗和專業知識的半導體制造商合作，以開發自動駕駛和其他新領域的車輛控制系統。此前，豐田與電裝在內的4家公司共同組建了新公司J-QuAD DYNAMICS，主要研發用於自動駕駛、車輛運動控制以及其他相關功能的集成控制軟件。

豐田中央研發實驗室和電裝公司從1980年開始合作開發SiC半導體材料，2014年5月他們正式發佈了基於SiC半導體器件的零部件——應用於新能源汽車的功率控制單元（PCU）。

其次是寶馬，雖然沒有成立芯片公司，但寶馬在2018年12月投資了一家AI芯片公司Graphcore，這是一家英國人工智能芯片硬件設計初創公司，成立於 2016 年，總部位於英國布里斯托，Graphcore的主要業務是設計用於人工智能應用程序的處理器，為智能駕駛、雲服務等應用提供更靈活、更易用、更高技術水準的產品支持。

在AI芯片的研發進度上，其他大廠目前還沒有任何跡象。

排列第三的大眾汽車，認為AI和深度學習還有更廣泛的用途。因此與英偉達達成合作。雙方的合作將聚焦在深度學習領域，旨在提升大眾汽車“數據實驗室”的能力。大眾集團稱，到2022年底，大眾集團將投資340億歐元（約400億美元）用於電動汽車、自動駕駛以及新型移動出行服務。集團還表示，到2022年，在地產、工廠以及設備方面的集團總投資將達到720億歐元。不過很顯然，大眾目前還沒有進軍AI芯片領域的跡象。

在功率半導體方面，一是Cree，它成為了大眾汽車FAST（Future Automotive Supply Tracks，未來汽車供應鏈）項目SiC碳化硅的獨家合作伙伴。二是英飛凌，它成為大眾FAST項目戰略合作伙伴，合作點集中在大眾MEB電力驅動控制解決方案中的功率模塊。Cree本就是SiC材料和晶圓的國際大供應商，大眾此次的鎖定無疑為它打開了更為廣闊的市場。英飛凌在全球MOSFET和IGBT等汽車半導體市場中佔有率位居前三。

2018年12月13日，戴姆勒與半導體公司賽靈思（Xilinx）公佈兩家公司合作研發人工智能車載系統的詳細信息，而前者曾在今年6月宣佈將使用Xilinx芯片在即將推出的汽車中運行AI軟件。目前戴姆勒仍然依靠芯片廠商提供產品。

排名第六的通用汽車似乎還在狀況外 ，據外媒報道，LG化學正在推動與通用汽車成立新能源汽車動力電池的合資企業，除此之外，通用汽車還計劃在美國組建一個新的電池工廠。此前，通用汽車在與美國聯合汽車工會（UAW）的談判中，提出新建電池工廠來解決就業的問題。通用承諾在美國投資70億美元（約合496億人民幣），用於生產電動皮卡和建設電池廠。

位處第七的本田汽車仍然自2014年宣佈使用來自NVIDIA的Tegra芯片方案後，在芯片領域就沒有消息了。不過在功率半導體方面，本田汽車公司、日產汽車公司均和羅姆公司就HEV／EV應用SiC半導體技術進行了多年的合作研究。本田和羅姆公司共同開發出了使用SiC半導體器件的高功率電源模塊，將轉換器和逆變器的二極管和晶體管全部由硅器件改為SiC器件。

在第九位的福特在人工智能領域有些想法，此前花費10億美金投資Argo AI，Argo的任務是開發整個“視覺駕駛系統”，意味着公司需要開發所有的傳感器，比如攝像頭、雷達、光檢測和測距雷達（LIDAR）以及軟件和計算平台。同時Argo還要開發高清晰地圖，並保持“及時更新”。

2015年底，福特宣佈計劃為電動汽車項目投資45億美元。近年來福特公司就SiC／GaN器件在混合動力汽車上的應用進行了投資研究。

日產汽車在2012年宣佈將在其車載信息和娛樂系統中使用英特爾公司的微處理器之後，也沒了下文，在功率半導方面，仍有活動跡象。

國內車廠加速改革

而對於國內車廠來説，變革運動顯然已經不是新聞，2015年，受購置税減半政策刺激，中國汽車進入調整期前最後的狂歡階段。2020年，汽車行業轟轟烈烈的大變革走了5年。智能汽車，也該真正落地了。

2019年7月5日，ECARX（億咖通科技）公佈了新款E系列芯片並向全球展示吉利博越PRO車型，作為吉利投資的子公司，雙方一直開展面向汽車前裝市場的車規級AI芯片研發，據稱，吉利博越PRO是搭載GKUI 19吉利智能生態系統的吉利車型，內含首款吉利自主研發的量產級車機芯片。這款芯片由ECARX和聯發科共同定製研發，是一款專為智能網聯車定製的SOC。

作為三年前晉升中國自主品牌銷量老大的吉利，這是一條必走的路。正如浙江吉利控股集團董事長李書福在新年致辭中這樣寫道：在變化的市場中把握“不變”的本質。吉利“十年千億”的研發投入已見成效，最終目標是成為具有國際競爭力的全球創新型科技企業集團。

比亞迪在芯片半導體領域早有佈局，旗下子公司叫“比亞迪微電子”，比亞迪微電子成立於2003年3月，專注於半導體產品的研發和生產，其產品主要包括CMOS圖像傳感器和處理芯片、電源管理芯片、功率場效應管、IGBT芯片和模組、電流傳感器、音頻系列芯片、觸控芯片和觸摸板、瞬態電壓抑制二極管等。相關產品可廣泛應用於汽車、能源、工業、通訊和消費類電子領域。

2018年12月10日，比亞迪在寧波舉行車規級IGBT4.0技術解析會上宣佈：比亞迪已投入巨資佈局性能更加優異的第三代半導體材料SiC（碳化硅），有望於2019年推出搭載SiC電控模塊的電動車。按照計劃，到2023年，比亞迪旗下的電動車將全面搭載SiC電控模塊。

當然，還有更多國內汽車製造商，對芯片領域也起了心思。

上汽集團

上汽集團近年來在技術投入方面動作頻頻，先後與宣佈與Mobileye、英飛凌、中國移動、華為、英偉達、高通等國際企業開啓戰略合作，並在2018年3月與奧地利網絡與安全控制解決方案供應商TTTech成立合資公司。

2018年10月前，上汽集團旗下兩家公司投資晶晨半導體，一家是華域汽車，一家是上汽投資旗下私募股權投資平台尚頎資本所管理的基金。

截取部分圖片

自成立以來，晶晨半導體一直專注於多媒體智能終端SoC 芯片設計領域，目前在智能機頂盒芯片和智能電視芯片領域居於國內領先地位，在AI 音視頻系統終端芯片領域具有技術優勢在SoC芯片領域深耕多年，有非常深厚的技術積累，累計獲得集成電路布圖設計專有權39項、已授權國內專利14項、海外專利33項。

上汽集團入股晶晨半導體，有助於晶晨半導體在汽車領域的發展。晶晨半導體正積極佈局車載娛樂信息系統芯片、輔助駕駛芯片等汽車電子市場。與此同時，上汽集團也將持續轉型，深入探索新能源、人工智能、5G通訊等新興技術與汽車產業的深度融合，加快形成核心技術、打造差異化競爭優勢。

2019年2月27日，據知情人士透露，上汽集團投資AI芯片技術公司地平線(Horizon Robotics)，地平線作為AI芯片技術公司，專注於邊緣設備計算方面：2017年，發佈了中國首款邊緣人工智能處理器——專注於智能駕駛的地平線“征程”；2018年發佈了Matrix自動駕駛計算平台與和地平線XForce邊緣AI計算平台，其中前者已經開始大規模為自動駕駛廠商供貨。

2019年4月12日，上汽集團旗下投資管理公司尚頎資本投資黑芝麻智能科技有限公司，根據公開資料，黑芝麻智能科技有限公司是一家專注於數字影像核心技術開發與應用的高科技初創企業，公司核心業務為基於人工智能的圖像處理和計算圖像的解決方案以及基於控光技術、圖像處理和深度學習的嵌入式感知平台。公司致力於成為全球領先的嵌入式圖像、計算機視覺和人工智能科技公司。

目前，黑芝麻智能科技已經實現了第一款SOC華山A500的流片，並且根據黑芝麻智能科技創始人單記章此前透露，公司方面很快會宣佈一些定點，主要用於車前裝。

功率半導體方面，2018年3月2日，上汽集團和英飛凌科技股份公司（以下簡稱“英飛凌”）宣佈成立合資企業。上汽集團持股51%，英飛凌持股49%，合資公司命名為“上汽英飛凌汽車功率半導體（上海）有限公司”，總部設在上海，生產基地位於英飛凌無錫工廠擴建項目內，計劃在2018下半年開始批量生產。上汽英飛凌合資公司主要為中國市場生產汽車級框架式IGBT模塊 —— HybridPACKTM。

一汽集團

2019年8月8日，據天眼查顯示，一汽解放汽車有限公司（以下簡稱“一汽解放”）與蘇州智加科技有限公司（以下簡稱“智加科技”）、北京經緯恆潤科技有限公司、嘉興智泉投資合夥企業等合作伙伴共同組建了新合作合資公司“蘇州摯途有限公司”。

公開資料顯示，智加科技是從事人工智能芯片相關軟硬件、汽車零配件的研發及測試、物聯網技術服務等智能數據和技術的研發，同時也是業內具有代表性的L4級自動駕駛技術研發公司之一。

東風汽車集團

特蘭微電子科技是由美國硅谷海歸博士創立的無晶圓集成電路設計企業。公司專注於研發高級駕駛輔助系統及無人駕駛系統中的核心傳感器芯片，並立志成為行業內技術領先世界的中國企業，為大眾市場提供高性價比的主動安全核心技術。

根據天眼查顯示，其股東中包括中金佳泰貳期（天津）股權投資基金合夥企業以及陝西省新能源汽車高技術創業投資基金。中金佳泰貳期（天津）股權投資基金合夥企業屬於東風汽車集團旗下的東風資產管理有限公司。

陝西省新能源汽車高技術創業投資基金由陝西汽車控股集團有限公司控股，據中國汽車工業協會統計，2019年陝汽控股銷售各類重型貨車17.7萬輛，排名全國同類企業第四。

功率半導體方面，2018年2月7日，東風汽車集團投資君芯科技，據悉，君芯科技是一家專注於IGBT、FRD等新型電力電子芯片研發的中外合資高科技企業，公司推出的IGBT芯片、單管和模塊產品從600V至6500V，覆蓋了目前主要電壓段及電流段，已批量應用於感應加熱、逆變焊機、工業變頻、新能源等領域，並得到客户的廣泛認可。隸屬於江蘇中科君芯科技有限公司。

總結

對於傳統汽車行業來説，在過去百年的歷史中，供應鏈分工一直非常穩定。很大一部分原因是汽車產品的進化速度要慢於IC與電子電器的變化速度，但隨着現代化的發展與經濟的變化，人類對汽車產生了大量新的需求。

汽車不僅僅是代步工具，也可以是娛樂產品，辦公用品。這導致了汽車產品的進化速度要快於IC與電子電器的變化速度，而這些變化與新的需求集中體現在智能網聯與新能源領域。

正如前文所言，汽車製造商與芯片製造商存在一定摩擦，因此汽車製造商除了與芯片製造商一直磨合以外，另一條可選擇的路就是自研芯片。

一款芯片從IP購買、前端設計、後端設計、流片等費用合計起來價格非常高昂，對汽車這種大部件、低數量的行業來説，其實並不划算。

豐田此前的混動專利，逼得各大車廠不得不開發自己的混動路線，同樣，特斯拉自研芯片，也讓更多的同行走上自己設定的方向。畢竟，一流企業做標準。

現在越來越多的車企參與芯片研發，雖然短時間內可以取得核心競爭力，但還是要靠供應鏈的垂直整合保持成本優勢，靠****加快技術迭代提高自主掌控權，才能最終維持甚至提高市場份額。

對於汽車製造商來説，如何能夠讓汽車成為一台放大的“手機”，更加貼近消費者的需求成為需要着重思考的問題，自研芯片是否真能成為自救良藥，仍是未知數。