去年11月，在一場高峰論壇上，人們見證了數十款國產化汽車芯片集中首發的盛況。在國際形勢、國家政策，市場需求的三重推動下，汽車芯片賽道上熱鬧非凡。在這其中，自動駕駛芯片更是有著代表性的意義。

目前，英偉達和Mobileye兩家國際廠商在自動駕駛SoC芯片市場占據主要席位。其中，英偉達是大算力芯片的「卷王」，自2015年進入自動駕駛領域以來，不斷刷新算力「天花板」；Mobileye則一直深耕于輔助駕駛領域，在L2級及以下自動駕駛領域長期擁有領先份額。


1、贏者通吃格局終將被打破

1月12日，工信部發文稱，2021年新能源汽車銷售352.1萬輛，其中搭載組合輔助駕駛系統的乘用車新車市場占比達到20%。

盡管市場規模穩居世界第一，背后的真相卻是國內汽車芯片自給率不足10%、國產化率不足5%。

智研咨詢發布的《2021-2027年中國芯片設計行業市場發展前景及競爭格局預測報告》顯示：2020年的全球半導體市場份額在IDM、無晶圓和IC總銷售額的區域市場占有率上美國公司依然遙遙領先。2020年美國公司占據全球IC市場總量的55%；韓國公司占21%；中國臺灣占據了IC銷售總額的7%；歐洲和日本公司各占8%；中國大陸企業只占5%。

芯片領域，歐美日等國外芯片廠商把持關鍵技術，國內車企常年面臨被“卡脖子”難題。甚至此前蔚小理等頭部車企的“大腦”都來自國外，MCU芯片也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。

據統計，2019年，全球汽車芯片市場規模約為350億美元，而中國自主汽車芯片產業規模不到150億人民幣，約占全球的4.5%。

造成這一現象的原因，國家新能源汽車技術創新中心副總經理鄒廣才在代表中國汽車芯片產業戰略聯盟演講時表示：由于車規芯片要求“高可靠性、高安全性、高穩定性”，需經過兩三年嚴苛認證才能進入汽車供應鏈，擁有5-10年供貨周期，在嚴格的技術標準和超長供應周期下，“芯片企業-汽車電子廠商-整車企業”形成強綁定供應鏈，行業壁壘高，因此形成了穩定的合作格局。

“盡管國外企業占領了技術高地，但并非沒有劣勢”，任職某頭部新能源車企的王先生告訴泰伯網：“以某國外知名廠商為例，他們在國內沒有研發團隊，只有銷售團隊，所以和他們溝通需要花更多的時間成本以及精力，與國外企業的配合度相對低于國內的芯片企業。”

“目前大算力芯片領域聚集的玩家較少，所以頭部玩家短期內會有一家獨大的市場份額。然而這個格局正在被逐漸打破，更多有實力的玩家參與進來，競爭會越來越越激烈，市場格局也會變為群雄逐鹿。”安霸中國市場營銷副總裁郄建軍說道。

隨著汽車電氣化、智能化、網聯化的變革，汽車主機廠也逐漸開始開放和國內芯片公司的合作，加之芯片荒遲遲難以解決，國內的芯片公司迎來一波國產替代浪潮。

此時的國產芯片廠商急需機會。


2、2025年或是芯片上車的關鍵節點

從市場份額來看，在自動駕駛芯片領域國際廠商仍然占據絕對優勢，英偉達、Mobileye、高通等的市占率超過90%，但是也有一批新興企業開始受到業界關注，逐漸發展起來。如日前比亞迪便與地平線達成定點合作，將在比亞迪部分車型上搭載征程5，打造行泊一體方案。黑芝麻智能亦與江淮汽車達成平臺級戰略合作，江汽旗下思皓品牌的多款量產車型將搭載黑芝麻智能華山二號A1000系列芯片。

對此，有專家指出，目前智能駕駛行業整體處于快速發展階段，這為汽車芯片行業創造了大量機遇，也是國內本土企業進入市場的良機。中金公司預計，到2025年，高級別自動駕駛滲透率達到65.5%，智能駕駛芯片市場需求近1400萬片。

2025年或將是一個關鍵性的時間節點，企業的產品能否在此之前量產上車十分關鍵。因為車規級芯片對可靠性、安全性、穩定性都有著嚴苛的要求，一款產品往往需要經過兩三年的認證才能進入汽車供應鏈，且一旦進入，芯片企業與整車企業之間又會形成強綁定的供應鏈關系。當前，智能駕駛正處于發展的初駛階段，車企與自動駕駛的供應鏈之間尚未形成強綁定關系。這是一個難得的時間窗口期。企業應該抓住這樣的機會。一旦錯過，被別的企業搶占先機，再想打入難度將會倍增。

企業在做產品時應當重視車規級的芯片開發與測試認證。大算力芯片的開發本就極為復雜，車規級芯片更是需要經過復雜的測試認證流程，關鍵技術涉及先進封裝、安全機制、核心IP、隔離技術、多芯片高速、低延時互聯架構技術等，實現大算力車規芯片的量產上車將是一個長期的過程。


3、國產芯片要「上位」先過這六關

據了解，國內芯片廠商中，目前2015年成立的地平線和2016年成立的黑芝麻均已推出可實現L2~L4級別自動駕駛的單芯片，芯馳也將在今年將其V9系列自動駕駛芯片產品的覆蓋范圍擴至L4/L5級。芯馳方面透露，L2級智能駕駛仍是目前車企和市場最關注、落地最多的功能。

對于高級別的智能駕駛系統而言，傳感器數量的增加及分辨率的提升，帶來海量數據的處理需求，算法模型的復雜程度亦大幅提升。在E/E架構集中化趨勢下，智能汽車的計算能力將主要由少數的幾個域控制器或是中央計算平臺來實現，這也對單顆車載芯片算力提出了更高的要求。

根據地平線數據披露，自動駕駛等級每增加一級，所需芯片算力就會呈現數十倍的上升。其中，L2級自動駕駛的算力需求為2-2.5TOPS，L3級自動駕駛算力則需達到20-30TOPS，到L4級需要200TOPS以上，L5級別算力需求更是超過2000TOPS。

不過，大算力也意味著更高的成本，因此，實際上中等算力的自動駕駛SoC芯片會更加受到車企的青睞，這也給正在起步發展的本土廠商提供了機會。

在芯片企業緊密推出的這些產品中，大家往往只關注算力數據。可事實上，在開發量產車型的過程中，除算力外，主機廠還會綜合考量自動駕駛芯片的能效比、算法效率、軟硬件適配性、處理器架構、IP配置和開發難度等方面，以對標車型的價格與定位。


4、“聰明車”與“智慧路”雙向發力

對車載計算芯片來說，算力固然極為重要，但衡量的因素還有很多，不能簡單地依此判斷優劣。芯馳科技副總裁徐超就指出，高可靠車規芯片至少有六個設計維度要考量，包括性能、功耗、價格、可靠、安全、長效。以功耗為例，在新能源車里面，功耗決定了汽車的續航里程，同時功耗也是汽車向智能網聯化演進的一個阻礙。如果功耗特別高，發電機是沒有辦法支撐的，很難進一步支撐汽車的智能化、網聯化發展。此外，高功耗還會帶來高散熱問題，復雜的散熱系統是阻礙汽車進一步發展的因素。

因此，要想從根本上突破單車算力的物理上限，實現算力供給彈性拓展，需要從“云-網-邊-端”融合計算的角度發力。東土科技高級副總經理薛百華表示，未來智能車的發展肯定是以軟件定義的架構出現，要解決算力問題，一是如何提供更好的硬件算力，一是如何提供更好的網絡帶寬，如何提供實時的通信。這是未來汽車發展需要面對的兩個必不可少問題。

當前AI、5G等技術的加速發展正在促進V2X的應用落地，隨著路側智能程度的提升，路側感知、計算的需求會快速爆發，車路協同是自動駕駛發展的必然趨勢。

也就是說，未來的智能汽車需要通過云端、通信網端、邊端、車端的連接融合來實現。芯片企業也不應僅從提升單車算力的角度考慮問題。提供端到端、全棧式的自動駕駛解決方案，打造“聰明車”與“智慧路”雙平臺，或將是我國本土自動駕駛芯片企業的一個重要發展路徑。