2022年已經過去一個多月，車企缺核心的困境永遠不會消失。

這場長期困擾全球車市的危機何時才能徹底解決？

英飛凌德國汽車半導體業務部負責人表示，預計到 2022 年底不會恢復正常，缺口應在 2023 年解決。

同樣，在特斯拉第四季度財報發布后的電話會議上，馬斯克希望在 2022 年至 2023 年之間解決芯片短缺問題。 

2022也許仍會異常艱難，但至少，希望已在眼前。

業界普遍認為缺芯是由于疫情和供應鏈問題，以及半導體供應商無法提升產能導致。

但行業分析公司IC Insights認為，除了疫情與供應鏈問題，短缺的真正原因在于2021年汽車芯片的需求激增。

在產能端，根據IC Insights的數據，與2020年相比，2021年半導體供應商面向汽車行業的出貨量增加了30%，已遠高于去年全球半導體出貨總量22%的增幅。

這一方面源于2021年車市終于結束逆增長，銷量開始上揚。

另一方面則是由于當前汽車大部分創新基于微電子技術（半導體），尤其是電動化和自動駕駛前裝落地的加速，行業對芯片的需求量大大增加。

01車企最缺什么芯？

車載芯片種類繁多。那么，這兩年鬧得沸沸揚揚的缺芯浪潮中，車企最缺的到底是什么芯？

在回答這個問題之前，我們先認識一個新名詞：MCU。

MCU全稱Micro Control Unit，即微控制器，又名單片機。通俗來看即可以理解成一個微型計算機。

MCU是把中央處理器的頻率與規格做適當縮減，并將內存、運算器、計時器、接口等整合在單一芯片上，形成芯片級的計算機，為不同的應用場合做不同組合控制。

隨著汽車智能化加速，整車將會搭載更多功能，大量執行元件需要MCU來控制。

從防抱死制動系統、四輪驅動系統、電控自動變速器、主動懸架系統，到現在逐漸延伸到車身各類安全、網絡、 娛樂控制系統等領域。

如今，一輛傳統燃油車需要使用幾十至數百顆MCU，新能源汽車的使用量更是翻倍。

如此大用量的MCU芯片，便是這兩年車企缺芯的主角。

而且，對MCU的需求還在不斷增加。

據IC Insights預測，全球車規級MCU市場規模有望從2020年的65億美元增長至2023年的88億美元。

而從格局來看，車用MCU市場集中在幾家頭部企業中。

2020年全球車用MCU市場份額占比前五名分別為瑞薩、恩智浦（NXP）、英飛凌、德州儀器和微芯，占比合計達87%。

在延續兩年的缺芯危機面前，頭部企業們正迅速作出反應擴大產能。

英飛凌在2021年投資16億歐元建成的12英寸（300mm）晶圓廠已正式投入使用。

英飛凌目前擁有兩座用于生產功率半導體器件的大型300毫米薄晶圓工廠，分別位于德累斯頓和菲拉赫。

晶圓代工霸主臺積電則將營收的年復合增長率預期從10%至15%提高到15%至20%。

此外，臺積電還計劃在美國亞利桑那州（5nm）、日本（22/28nm）、臺灣高雄（7/28nm）和新竹（2nm）興建新晶圓廠，同時會將原有的南京工廠進行擴建，而位于德國和臺灣臺中（2nm）的新建計劃也正在評估中。

日本芯片制造商瑞薩電子也表示，到 2023 年將其汽車和電子產品關鍵部件的供應能力提高 50% 以上。

回到國內市場，中國MCU市場也是海外龍頭獨大。7大海外龍頭企業占據了約70%的市場份額，國產化率低。對本土企業來說，替代市場潛力巨大。

在市場大熱風口下，國內半導體企業紛紛入局汽車MCU。

其中風頭無兩的當屬今年1月27日剛剛在創業板完成IPO過會的比亞迪半導體。不出意外，比亞迪半導體將成為國內[敏感詞]車載芯片上市公司。

比亞迪半導體最初只是比亞迪集團內部的一個事業部，2004年成立比亞迪微電子。其在MCU領域已有多年建樹，從工業級MCU，一路發展到車規級8位MCU芯片、車規級32位MCU芯片等產品及業務。

2020年正式拆分出來，剛獨立便被100多家VC/PE爭搶，估值猛漲到300億元，僅用2年就即將實現IPO，這一速度堪稱神速。

四維圖新在MCU領域同樣有所布局。其旗下全資子公司杰發科技（Autochips）專注于汽車電子芯片，是國內[敏感詞]量產車規級MCU的制造商。

▲Autochips 32位車規級MCU-AC7801x

此外，芯旺微電子（ChipOn），琪埔維（Chipways）等公司也已推出車規級MCU產品，紫光國微、中穎電子、兆易創新、北京君正、凌鷗創芯（晶豐明源并購）、芯海科技等國內設計企業也正加碼車規級MCU的研發和認證。

傳統企業擴大產能，新玩家強勢入局。解決全球車企缺芯問題，這是牽動整個行業的命題。

02車載芯片到底有哪些？

從數據處理能力來看，除了本質為控制指令運算的MCU，車載芯片還包括算力相對較強的主CPU和以智能運算為主的AI芯片（也有將CPU歸于和MCU同類的，此處不作展開）。

AI芯片對算力的要求[敏感詞]。

廣義上講，能運算AI算法的芯片都叫AI芯片。但狹義上一般將AI芯片定義為“專門針對AI算法做了特殊加速設計的芯片”。

目前通用的CPU、GPU、FPGA等都能執行AI算法，只是執行效率差異較大。

FPGA意為現場可編程門陣列（Field Programmable Gate Array），是在可編程器件的基礎上進一步發展的半導體器件。與為特定設計任務定制制造的專用集成電路(ASIC, Application Specific Integrated Circuit) 相比，FPGA 可以在制造后重新編程以滿足所需的應用或功能要求。

同時，也有部分芯片企業開始設計專門用于AI算法的ASIC專用芯片，比如谷歌TPU、地平線BPU等。

在智能駕駛產業應用沒有大規模興起和批量投放之前，使用GPU、FPGA等已有的通用芯片可以避免專門研發定制芯片（ASIC）的高投入和高風險。

但由于這類通用芯片設計初衷并非專門針對深度學習，因而存在性能不足、功耗過高等方面的問題。

專門定制的ASIC可以有效解決這些問題，但因其成本與風險過高，目前市場還并不成熟。

自動駕駛芯片常被稱為AI芯片，算力以TOPS（每秒萬億次）為單位。而智能駕駛座艙芯片算力要求比自動駕駛芯片相對略低。

而從芯片結構形式上來看，隨著汽車智能化的不斷深入和自動駕駛級別的提升，傳統的CPU早已無法滿足智能汽車的算力需求。

集成了AI加速器的SoC異構芯片應運而生。

SoC（System on Chip）一般稱為系統級芯片，也稱為片上系統，即將能夠完成某項功能的一整個系統集成在一塊芯片上。SoC常由CPU+GPU+DSP+NPU+各種外設接口、存儲類型等電子元件組成。

自動駕駛芯片和智能座艙芯片一般均為SoC系統級芯片。

與MCU相比，SoC芯片系統復雜度更高，集成功能更豐富，支持運行多任務復雜系統。

MCU則是把CPU的頻率和規格做了縮減，復雜度較低。

MCU是芯片級，用于控制指令計算。SoC是系統級，用于智能運算。

03為整車提供大腦的自動駕駛AI芯片

隨著自動駕駛級別從L0到L5的提升，對為其提供大腦的芯片的算力要求也在不斷攀升。

實現L4及以上級別的自動駕駛到底需要多少算力？一般認為，L4需要的AI算力>100TOPS，L5需要的AI算力則高達500-1000TOPS。

但業界并沒有明確的定論。現有產品中，有Mobileye的176TOPS即可支持L4/L5級別自動駕駛，也有英偉達大手筆祭出1000TOPS算力冗余的方案。

而算力上的比拼，顯然已成為各家AI芯片廠商間無言的默契。

后來居上的英偉達依靠強大的技術實力，在高級別自動駕駛領域[敏感詞]，是目前當之無愧的自動駕駛芯片王者。

2021年4月12日，英偉達在GTC大會上推出面向自動駕駛汽車的新一代AI處理器NVIDIA DRIVE?Atlan，單顆SoC算力達到驚人的1000TOPS，比大多數L4級自動駕駛車輛整車的算力還要強，它將用于多家汽車制造商的2025年車型上。

▲ NVIDIA DRIVE?Atlan

英偉達此前的NVIDIA DRIVE Orin? SoC便可提供254 TOPS的算力，可完整覆蓋ADAS到L5級自動駕駛的需求。

NVIDIA DRIVE AGX Xavier則可為L2+級和L3級自動駕駛提供30 TOPS的運算。其核心是 NVIDIA首次生產的車規級Xavier系統級芯片。

Orin與Xavier是當下車企搭載的主流。

即將量產上市的蔚來ET7，智己L7，威馬M7，小鵬P5等車型均選擇了Orin X。

面對英偉達的壓力，Mobileye在2022 CES上推出三款全新芯片，分別為EyeQ 6L，EyeQ 6H和EyeQ Ultra。

EyeQ Ultra一共有64核的加速器，5納米制程工藝。同時支持176 TOPS的8 bit深度學習運算。跟競爭對手的數字相比，176并不大，但Mobileye CEO Shashua教授認為關鍵的不僅是算力，還有效率。

從Mobileye的產品數據來看，176TOPS大概是10顆EyeQ 5芯片算力的總和。而Mobileye有使用8顆EyeQ 5驅動的Robotaxi。

由此可知，相當于10顆EyeQ 5集成的單芯片EyeQ Ultra完全能夠支持RobotTaxi所需的算力。而其價格只需要幾百美金，且整個系統能耗非常低，不到10W。

EyeQ 6H和EyeQ 6L的算力大概分別為45TOPS和5TOPS，相比于前代產品在算力大幅提升的情況下功耗增加卻非常有限。

可以看出，Mobileye的亮點在于保證算力充分的前提下盡可能降低能耗與成本。

對于需要上車量產的芯片來說，能耗與成本也是算力之外非常重要的指標。

此外，除了英偉達與Mobileye，2022年初，自動駕駛芯片賽道又殺入新的重量級玩家。

同樣在2022 CES上，美國芯片公司安霸推出基于5納米制程的AI域控制器芯片CV3系列，其AI等效算力達到500eTOPS（eTOPS中的e就代表equivalent（等效）），可用于L2+至L4級自動駕駛。

相比上一代CV2，CV3的AI性能提升了42倍，增幅驚人。

電動卡車廠商Rivian、自動駕駛技術公司Motional和電動汽車制造商Arrival等均有采用基于安霸CV2的方案。

而采用“全鏈路”路線的特斯拉也自研了FSD（Full Self Driving）芯片。

FSD芯片的設計和規劃始于2016年，當時，特斯拉聲稱沒有找到適合他們的其他解決方案。FSD芯片目前已經應用于Model 3之上。

國內市場上，地平線、黑芝麻智能、芯馳科技等企業也紛紛推出了得到市場廣泛認可的自動駕駛芯片產品。

征程5是地平線第三代車規級產品，等效算力達128TOPS?？赏瑫r適用于高算力需求的自動駕駛和智能座艙平臺。

早在2017年，地平線便已經獲得了英特爾近億美元的投資。

華山二號A1000 Pro是黑芝麻智能旗下[敏感詞]一代大算力車規級自動駕駛計算芯片，2021年4月發布，并于同年7月流片成功，為目前性能最強的國產車規級自動駕駛芯片。

黑芝麻智能此前便已推出華山A1000，擁有8核CPU，算力從58TOPS（INT8）-116TOPS（INT4）。華山A1000L為其簡配版，6核CPU，算力16TOPS。

單顆A1000L適用于ADAS輔助駕駛，單顆A1000適用于L2+自動駕駛，四顆A1000則可支持L4及以上的自動駕駛需求。

而2018年才成立的芯馳科技則推出了V9系列自動駕駛芯片。

2021年4月的上海車展期間，芯馳科技推出[敏感詞]一代的V9T自動駕駛芯片，采用了兩組完全獨立的四核Cortex-A55應用處理器集群，既可以獨立運行來提供更高的性能，也可以互為冗余備份來提升安全性。

作為消費電子領域當之無愧的龍頭，華為決心要將其技術積累遷移至汽車領域，自然也不甘在自動駕駛上落后。

基于其為北汽ARCFOX阿爾法Ｓ定制的MDC Pro 610平臺，華為打造出[敏感詞]的面向所有車企客戶的平臺化標準化產品MDC 810，算力可達400+TOPS。

華為號稱其為已經量產的[敏感詞]算力智能駕駛平臺。據稱該平臺使用的是昇騰系列芯片昇騰610，但華為一直沒有正式公布。

零跑汽車則走了和特斯拉一樣的自研路線，與安全領域巨頭大華合作推出凌芯01。采用28nm制程工藝，運算能力4.2Tops，功耗4 W，搭載于零跑C11，已經量產上市。

零跑對凌芯01的定義是中國[敏感詞]擁有完全自主知識產權的車規級AI智能駕駛芯片。

2019年初創成立的超星未來也于2021年5月在國際智能網聯汽車技術年會上發布新一代高級別自動駕駛車載計算平臺NOVA30P，使用了高性能處理芯片和功能安全ASIL-D等級MCU的異構硬件方案。

此外，云端智能芯片生產商寒武紀日前也在投資者互動平臺表示，其子公司行歌科技正在設計、研發面向高等級智能駕駛應用場景的車載智能芯片。

隨著智能汽車的發展，AI芯片潛力巨大。

據東吳證券研究所測算，AI芯片單車價值將會從2019年的100美元提升到2025年的1000+美元。

我國汽車AI芯片市場規模也將從2019年的9億美元提升到2025年的91億美元，復合增速達46.4%；到2030年將達177億美元，十年復合增速28.1%。

04為車機提供大腦的智能座艙SoC

智能座艙芯片是車載芯片中另一類復雜度較高的SoC芯片。

智能座艙SoC主要負責座艙內海量數據的運算處理工作。

而隨著智能座艙快速發展，座艙SoC不僅需要處理來自儀表、座艙屏、AR-HUD 等多屏場景需求，還需要執行語音識別、車輛控制等操作，智能汽車對座艙SoC的性能、算力需求也在持續攀升。

高通是智能座艙芯片領域[敏感詞]的霸主，目前市面主流的智能駕駛艙車機芯片基本都出自于高通。

高通已量產的SA8155P芯片AI算力約8TOPS，其第四代座艙SoC集成的NPU算力高達30TOPS，是目前已發布的AI算力[敏感詞]的座艙SoC產品，計劃2023年投產。

WEY摩卡、小鵬p5、蔚來et7、威馬w6與零跑C11等車型都不約而同采用了高通[敏感詞]的8155處理器。

而一向不按常理出牌的特斯拉則從2021年11月開始將其性能版ModelY的座艙SoC從IntelA3950換成了AMD Ryzen。

據悉，相比于高通8155處理器，AMD Ryzen的CPU性能強2倍，GPU性能強大約1.5倍。

業界普遍期待，特斯拉的此次升級是否會改變智能座艙芯片一家獨大的局面，掀起智能座艙芯片新一輪的“軍備競賽”。

此外，三星、瑞薩、恩智浦、德州儀器等傳統車載SoC廠商也均有智能座艙SoC產品推出。

如2021年7月，瑞薩推出全新系列產品R-Car Gen3e，涵蓋六款新品，計劃2022年量產。

2021年11月，三星發布了全新面向中高端智能座艙系統的Exynos Auto V7，已應用于大眾汽車的車載電腦ICAS3.1上。

而國內市場上，華為海思基于手機處理器麒麟990開發的麒麟990A，采用8核CPU，具有3.5TOPS算力，并支持5G網絡。

芯馳科技的X9U智能座艙SoC，CPU總算力達到100KDMIPS，AI計算性能1.2TOPS。

X9U僅通過一顆芯片就能支持多達10個獨立全高清顯示屏，包含前排儀表、中控屏、HUD及多個娛樂屏，實現多屏共享和互動。

聯發科技的AutusI20（MT2712）是一種高性能六核信息娛樂解決方案，具有靈活的接口，支持多種顯示器，包含四顆ARM Cortex-A35處理器和兩顆Cortex-A72處理器。

此外，吉利旗下芯擎科技于2021年12月首度公開發布新一代7納米車規級智能座艙多媒體芯片“龍鷹一號”，其AI算力達到約8TOPS。

作為國內[敏感詞]由臺積電代工生產的7納米芯片，龍鷹一號是目前市面上極少數采用7納米制程的高端智能座艙芯片。

芯擎科技由億咖通與安謀中國合資成立。

除了以上談及的MCU芯片，自動駕駛AI芯片和智能座艙SoC，車載半導體還包括IGBT，MOSFET等功率半導體器件。

比亞迪半導體在IGBT模塊的表現尤為突出，2019年、2020年連續兩年中，比亞迪半導體在新能源乘用車電機驅動廠商中全球排名第二，國內廠商排名[敏感詞]，市場占有率達到19%，僅次于英飛凌。

05并購與投資，買買買完善業務

總體而言，目前車載芯片的市場仍處于被少數幾家巨頭壟斷的局面。但隨著行業的發展，多家新興企業正在崛起，資本與技術紛紛入局。

2021年多家初創企業獲得新一輪融資。而傳統芯片廠商在競爭壓力下也開始尋求鞏固自己的護城河。除了進一步開發新產品，通過并購完善技術與業務也是各大廠商普遍采用的模式。

比如沸沸揚揚延續了一年多的英偉達收購ARM案。

就在剛剛過去的2022年2月7日，英偉達正式宣布放棄收購ARM。

英偉達宣布要以400億美元的價格收購ARM還是2020年9月的事。

眾所周知，英偉達在GPU和AI芯片領域是王者一般的存在。而ARM是全球[敏感詞]的半導體知識產權（IP）提供商。兩者的結合勢必會影響整個產業鏈的格局。

因而，這場收購案一公布，便遭到各行業巨頭乃至各國監管機構的一致反對。

2021年12月2日，美國聯邦貿易委員會（FTC）發布聲明，表示將于2022年8月9日正式對英偉達收購ARM提起行政訴訟。

2月7日，英偉達正式宣布放棄收購ARM。為此，英偉達還將損失已預付給軟銀的12.5億美元。

無獨有偶，2018年，高通擬收購荷蘭芯片巨頭恩智浦，最終也以相似的理由不得不宣布放棄。

但失敗并沒有阻止巨頭們的并購之路。

就在1月28日，中國國家市場監督管理總局剛剛宣布，有條件地批準美國芯片企業AMD以350億美元收購FPGA制造商賽靈思 (Xilinx) 的計劃。

此前，該交易已獲得包括歐盟、英國、美國在內的諸多國家和經濟體市場監管機構的批準。

成立于1984年的賽靈思，和Altera并稱為FPGA雙雄，是FPGA、可編程SoC及ACAP的發明者。2015年，Altera已被AMD的老對手英特爾以167億美元收購。

此外，繼2021年年初傳出消息后，今年1月又有外媒報道，三星擬收購英飛凌或恩智浦。

三星電子目前是全球[敏感詞]的存儲芯片制造商，也是僅次于臺積電的全球第二大芯片代工商。外媒分析認為其會并購汽車半導體領域的公司，以增強在這一領域的實力。

 

半導體巨頭們砸錢買買買，初創企業則忙著吸引投資。

2021年6月，地平線完成C7輪融資，融資金額高達15億美元，投資機構包括韋豪創芯、京東方等，投后估值高達50億美元。

2021年7月，芯馳科技宣布完成近10億元B輪融資，除多家基金與投融資公司外，寧德時代也通過晨道資本重倉加注。

黑芝麻智能則在2021年9月完成由小米長江產業基金領投的數億美元戰略輪和C輪融資后，又于2022年1月完成C+輪融資，投資方為博世集團旗下博原資本。

車載芯片行業的2021年既是艱難的，又是充滿生機的。

缺芯的車企不得不停工、減產，而芯片廠商則卯足了勁擴大產能，新玩家也紛紛入局。

政策層面，2月8日，歐盟委員會官網正式發布《歐洲芯片法案》。根據法案，歐盟將投入超過430億歐元公共和私有資金，支持芯片生產、試點項目和初創企業。

同時，英特爾也于2月8日宣布，將設立一項 10 億美元新基金，用于扶持早期階段的初創公司和成熟公司，為代工生態系統構建顛覆性技術。

缺芯危機到底何時能夠過去？

行業內英飛凌、特斯拉等相對樂觀者認為，2022-2023年將得到解決。 不過，據美聯社報道，英特爾 CEO 日前表示，芯片供應將持續到 2023 年，供應只會在 2025-2030 年有所改善。

每當這場危機真正結束時，我們相信在市場需求的積極刺激下，行業發展最快，未來格局必將發生變化。

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