一面是多家主力車企因為芯片緊缺宣布減產停產，一面是消費電子企業(yè)、互聯網企業(yè)、傳統(tǒng)及智能整車企業(yè)跑步進入汽車“造芯”賽道，汽車芯片市場與產業(yè)的表現可謂“冰火兩重天”。近期，中星微電子集團宣布與一汽集團組建汽車芯片聯合實驗室。圍繞汽車行業(yè)受到“缺芯潮”的沖擊為何格外嚴重，如何看待各類企業(yè)下場造芯的市場邏輯，以及汽車芯片的升級方向等議題，記者專訪了中星微電子集團CTO張亦農。
三個原因導致汽車缺芯格外嚴重 國內產業(yè)應“危中尋機”
記者：目前全行業(yè)都受到“缺芯潮”的沖擊，但汽車行業(yè)受到的影響格外嚴重，通用、大眾、福特、豐田等多家車企都出現部分車型或工廠減產停產的情況。為什么“缺芯”對汽車行業(yè)的沖擊更加明顯?
張亦農：汽車行業(yè)受“缺芯”影響比其他行業(yè)嚴重，是汽車行業(yè)本身的特性決定的。
首先，設計、制造、封測等芯片產業(yè)鏈主要環(huán)節(jié)，對于汽車芯片的備貨和產能預留相對保守。
汽車芯片的種類雖多，但單一的汽車芯片和消費電子芯片相比，量還是很小，供應商很難將汽車芯片作為產能保障的優(yōu)先項。據統(tǒng)計，2020年全球汽車銷量約為7803萬輛，相比消費電子并不算是一個非常大的量。比如手機一年有十幾億部的銷量，每一部搭載至少十幾種芯片，包括毛利率最高的先進制程芯片。相比之下，汽車行業(yè)的芯片用量沒有那么大，晶圓和封測廠在預留產能的時候就比較保守。這是汽車相比其他行業(yè)缺芯更加嚴重的原因之一。
對于設計企業(yè)來說，汽車芯片門檻高，對故障率的要求是百萬分之一以下，運行周期在15年以上，遠遠超過一般消費領域的標準。廠商要制造合格的芯片，需要投入相當的資金和精力，且驗證周期漫長，成本上汽車芯片也無法在消費電子芯片復用。加上從2019年開始，汽車產業(yè)出現銷量上的萎縮，2020年新冠肺炎疫情導致整車企業(yè)在上半年進一步縮小訂單量，設計廠商下單的時候會以銷定產，偏于保守，為2020年下半年的“缺芯潮”埋下伏筆。
二是8英寸產線向國內遷移的過程，被地緣貿易摩擦阻斷。本次芯片緊缺主要集中在8英寸晶圓，這也是汽車芯片主要采用的晶圓。本來8英寸產線作為老舊工藝，正處在從國外向國內自然遷移的過程中。貿易摩擦導致8英寸產線的零部件和易耗品供應受阻，很多產線還沒有組裝完成就被“卡了脖子”。也因為8英寸晶圓短缺，造成了整個行業(yè)的報復性囤貨，導致惡性循環(huán)。
三是汽車芯片的戰(zhàn)線太長，“卡住”一個就卡住了整車的生產。汽車芯片涉及中央處理器、MCU、存儲單元、功率半導體等，顯示屏、CMOS攝像頭、LED燈等均由芯片控制。僅MCU就有面向變速箱、底盤、制動等系統(tǒng)的各種類別，一輛汽車里面有30多個MCU，有一款不能及時供貨，就會卡住整車的生產。
記者：您認為汽車行業(yè)應該如何應對缺芯困境?
張亦農：從認知角度和市場角度來看，“缺芯”也是一種機遇。
首先，“缺芯”可以帶來一個正常的市場認知。汽車芯片的研發(fā)成本不低。同等性能、同樣功能的前提下，本土企業(yè)芯片售價通常只有國際企業(yè)的60%—70%，甚至更低，把毛利空間壓縮得很小。這種先入為主的認知問題成了國內芯片突圍的阻礙。在芯片緊缺的情況下，車企被倒逼啟用國內芯片，車廠與芯片廠“坐下來”把芯片方面的各種問題解決掉，把芯片質量提升上去，對于國內產業(yè)整體提升大有益處，有技術積累的國內芯片企業(yè)也有機會脫穎而出。由短缺倒逼了選型，由選型修正了認知，由認知塑造了品牌，最終提升了業(yè)界對本地芯片設計公司的信心。逐漸抹去國內芯片就是中低端、只能搞低價競爭的思維定式。
同時，中國連續(xù)多年成為全球最大的汽車消費市場，可以通過市場牽引把傳統(tǒng)汽車芯片的短板補上來。在智能駕駛方面，中國無論是車廠還是芯片廠商，都與國際廠商站在同一條起跑線上。尤其中國是最先從新冠肺炎疫情中恢復生產生活秩序的國家，就算汽車芯片的底子差一點，那“笨鳥先飛”，可以利用這段時間飛得再遠一點。
“造芯”要掌握兩個平衡 市場終會選擇少數產品
記者：近年來，汽車芯片市場非常熱鬧。除了恩智浦、瑞薩、英飛凌等老牌廠商，地平線、黑芝麻等一批半導體新銳，高通、英偉達、華為等消費電子巨頭，比亞迪、吉利、北汽等整車企業(yè)紛紛入場造芯。您如何看待車用市場的“造芯熱”?
張亦農：“造芯熱”表明產業(yè)互聯網化已經慢慢從IT、消費電子、安防監(jiān)控等領域，延伸到汽車領域。這種垂直整合具有積極意義，而且每家公司都有自己的邏輯。
在整車企業(yè)看來，汽車是一個載體，芯片是一個個提供功能和控制的節(jié)點，把這些“點”放入載體，由點入面，就構成了一輛汽車。
互聯網企業(yè)覺得萬物皆為計算機，汽車只是一個殼子很大的外設。有了處理器和操作系統(tǒng)，把外設套上去，由里及表，也構成了一輛汽車。
既然每一家企業(yè)或者每一個領域的企業(yè)都有各自的邏輯。那么車廠、芯片企業(yè)都加入了造車熱潮，產生各種各樣的融合和創(chuàng)新，這本身是件好事，但是要注意兩個平衡。
一是要注意不計成本的投入和企業(yè)盈利能力之間的平衡。如今企業(yè)造芯，言必談L3、L4，動輒5納米、7納米，算力力爭100TOPS以上。那么投入會非常大，流片一次將耗費上千萬美金，需要上百人的團隊，購入多種EDA。這些投入攤銷到一顆芯片上，成本是非常高的。
如果汽車一年的銷量維持在七千萬輛左右，一個車企有500萬輛銷路，已經是一個超大型企業(yè)了。但是這個量級在芯片行業(yè)里面，不算一個很大的數字，這就意味著每一顆芯片均攤的固定成本都是驚人的。無論企業(yè)多么不計成本地投入，終歸要追求盈利。如果這個平衡把握的不好，可能變得“一地雞毛”。
另外要把握好概念創(chuàng)新和持久戰(zhàn)之間的平衡。L4以上的自動駕駛芯片還是一個未知領域，沒有5—10年的積累很難取得突破。很多面向消費領域的國產芯片，比如手機主芯片，從概念到成熟歷經了十幾年的積累，而汽車的造芯標準更加嚴苛。企業(yè)想要長久，必須腳踏實地、真刀真槍地進行研發(fā)和積累。
記者：未來各類企業(yè)造芯的差異化空間在哪兒?
張亦農：雖然下場造芯的企業(yè)很多，但大家對汽車的定義和發(fā)展邏輯是不一樣的。
BAT等互聯網企業(yè)的視角是提供一個OS，通過底層OS把所有的生態(tài)環(huán)境團結在一起。
家電企業(yè)也在造車，在他們看來，汽車是客廳的延伸，在家里面就可以監(jiān)控車艙的情況，他們打造客廳娛樂中心的經驗也可以帶到汽車空間里。
中星微電子集團過去10多年專注于安防監(jiān)控領域，在圖像視頻處理、安全、人工智能等有著長期的積累，我們可以從智能感知、公共安全入手，把成功經驗帶到汽車芯片行業(yè)。
因為從不同的角度入手，每個企業(yè)會關注提供不同的用戶體驗。這意味著，未來買車可能像買手機一樣，會有不同用戶群體關注打游戲的性能、拍照的美顏效果、屏幕的尺寸像素等各方面的體驗。而每一種功能、每一種體驗，都需要芯片作為底層支撐。在這種趨勢下，汽車芯片會形成一個相對健康，“幾花齊放”的競爭格局，但不會是百花齊放的局面?？梢哉f，每一種邏輯被真正證明之前，都可以去嘗試。但是市場可能僅僅認可1—2種產品邏輯，選擇1—2個贏家。
兩大升級方向帶來機遇 內功與標準引領創(chuàng)新
記者：下一階段汽車芯片技術和產品的升級方向是什么?“新四化(電動化、網聯化、智能化、共享化)”趨勢將為車載芯片帶來哪些機會和挑戰(zhàn)?
張亦農：升級的方向還是比較多樣的，有兩個大方向可以考慮。
一個是我們所謂的“喧賓奪主”，也就是原本作為錦上添花的屬性，通過“新四化”成為重要甚至主要屬性。
舉個例子，手機本來是打電話的，但是現在消費者購買手機，不會關注打電話的原生屬性，反而更關注屏幕分辨率、美顏效果、以及聯機玩游戲是否卡頓等附加屬性。
汽車行業(yè)也是一樣。它的原生屬性是把人從一個地點運輸到另一個地點?；ヂ摼W企業(yè)、芯片企業(yè)進入這個行業(yè)以后，將顛覆原先的認知，企業(yè)會認為在汽車把乘客送到其他地點的過程中，不僅讓他們坐在車上，還讓他們坐在一個特定的空間里。圍繞著實施自動駕駛后這個空間的第二屬性——比如能否車上辦公、能否車載娛樂、能否成為化妝間等，與汽車原生屬性沒有多大關系，卻有機會成為主流選車標準。
這種“喧賓奪主”，為芯片企業(yè)創(chuàng)造了大量機會。畢竟“新四化”的每一“化”都離不開芯片，芯片是畫龍點睛的那一“畫”。
第二個趨勢是汽車芯片架構從分立走向分域再走向集中控制?，F在的汽車芯片架構是分立式的，可能一輛汽車里面散落了100多個芯片，各司其職。在“新四化”的基礎上，汽車控制芯片分布正經歷著從分立向分域演進的過程，典型的架構依據汽車電子部件功能將整車劃分為動力總成、車輛安全、車身電子、智能座艙和智能駕駛等幾個域。再演化下去，未來的極致形態(tài)可能是從分域向集中演進，汽車芯片里也會誕生最強大腦，成為整個汽車的主芯片。
為什么最終走向集中控制?除了芯片本身按摩爾定律演進中，高門檻芯片不斷“吃”低門檻芯片的不可抗規(guī)律，還有其他推手。
首先，汽車要做容災備份。如果基于一顆芯片或者同一塊板子上的一組芯片進行集中控制，只要插一塊相同的板子就可以進行容災備份了。
其次，今后汽車作為一個超大的電子產品載體，每一顆控制芯片都有軟件程序。采用集中控制的芯片架構，修車只需要檢測中央控制的芯片或者芯片組就可以了。而分立式的架構中，每一塊芯片都要單獨做軟件的升級更新和維修檢測，這顯然是不現實的。把絕大部分功能集中到一顆或者有限的幾顆芯片，汽車的升級換代才是一個可控的過程。
從分立到分域再到集中控制，預計有一個20年的演進過程。需要廠商不斷去改良并豐富芯片功能，這個過程中也會誕生大量的機會。
記者：您認為國內企業(yè)該如何提升汽車芯片的基礎創(chuàng)新能力?
張亦農：打造汽車芯片的創(chuàng)新格局，可以用六個字總結：有序、內功、生態(tài)。
首先是有序。要避免重復投資和行業(yè)無序競爭，集中力量做大做強，而不是扎堆競爭，殺敵一千自損八百。如果企業(yè)一味殺價，得不到充足的利潤回報，是無法有足夠多的資金來支持持續(xù)創(chuàng)新的。做到有序、制定標準，是關鍵的一步，也就是我們所說的標準引領。“垂直域創(chuàng)新”的基礎是標準化的制定，追本溯源就是基礎技術的創(chuàng)新。以標準帶動應用，以應用催生市場，從市場創(chuàng)造需求，從需求挖掘規(guī)模，再由規(guī)模反哺創(chuàng)新域，形成一個良性循環(huán)， 是關鍵核心領域實現重大突破的必然途徑。
第二是內功。目前汽車技術創(chuàng)新集中在智能駕駛域和智能座艙域。但是，如同練武底盤要穩(wěn)一樣，做汽車芯片也要敢于攻克汽車底盤和動力控制系統(tǒng)等技術難度高、可靠性門檻高的內功型芯片。過去國外汽車芯片廠商在此有長期積累，也是他們的核心價值所在。本土芯片公司要緊密與汽車廠商銜接合作，根據下游需求錘煉內功，再有標準的引領，芯片創(chuàng)新才能夠得到保障。如果解決不了這類問題，一旦再發(fā)生全球性的芯片產能短缺，我們的車企還會被束縛。
第三是生態(tài)。芯片的創(chuàng)新要兼顧芯片和OS的深度綁定，這是一個全局的概念。在CPU芯片當道的PC時代，因為缺乏OS和應用的布局，國產CPU奮斗了二十多年，至今的投入和產出是不成比例的。在手機時代，國內廠商開始強調生態(tài)，自研OS，取得了長足的進展。但是，一旦貿易摩擦導致OS使用受限，我們依然感受到OS不是完全自主的短板。在智能汽車時代，創(chuàng)新需要在生態(tài)上更早布局，才能滿盤皆活。
記者：中星微電子集團在汽車芯片領域有哪些短期和長期目標?
張亦農：中星微在過去十多年，一直致力于安防監(jiān)控垂直領域的創(chuàng)新，構建了標準、芯片、平臺、集成、數據、服務一體的體系。我們將從三個維度切入汽車芯片布局。
一是結合中星微在圖像、視頻ISP、圖像編解碼、機器視覺方面的長期積累，移植安防監(jiān)控領域里的編解碼標準、采集標準、傳輸標準，由車載多路視頻監(jiān)控的角度切入。在汽車的感知系統(tǒng)中，前置攝像頭每小時產生70-300GB數據，ADAS每小時則生成1TB數據，liDAR 每小時生成36-252GB數據。這些數據很多需要做編解碼才能存儲。通過人工智能分析出的結構化數據，也需要做關聯存儲。由中星微主導并在芯片中支持的結構化的數據通道，可以有序支持這類結構化數據，讓檢索更方便。目前，中星微提供的車載智能監(jiān)控解決方案，是將安防領域的積累移植到汽車領域的一種自然衍生。
二是在國密和數據安全上發(fā)力。汽車中大量采集的數據，需要保證網絡安全、數據安全、人工智能安全和產業(yè)安全。前一陣，特斯拉因為數據安全的問題，又站到了輿論的浪尖上。中星微車載智能監(jiān)控解決方案是目前唯一能提供端、邊、云一體，符合國密要求的基于前端信源加密的融合解決方案。
三是在系統(tǒng)集成架構尚在演進，算法還不成熟的時候，中星微提供的人工智能算力作為協(xié)處理器更有靈活性。目前的自動駕駛，包含了數采集、數據格式整合、數據處理等多個流水線環(huán)節(jié)。光是電子控制，就包含發(fā)動機控制、動力總成控制、傳動系統(tǒng)控制、制動控制、等多個流水線或分立的處理環(huán)節(jié)，很多環(huán)節(jié)用到了汽車圖像識別人工機器視覺和駕駛決策AI處理器。除此之外，還包括ADAS涉及的自適應巡航控制、自動緊急制動、主動變道輔助等環(huán)節(jié)，車載信息娛樂涉及的語音識別、手勢控制、音頻視頻播放和存儲等環(huán)節(jié)。這些環(huán)節(jié)還遠遠未達到集中處理的階段，很多域控制處理都是分布處理算力的。未來十年，域控制單元占比將由2020年的29%提升至2030年的43%。在上面提到的眾多環(huán)節(jié)中，中星微已經能提供或計劃提供的幾T到幾十T算力的AI處理器，能基于中星微NPU智能平臺支持駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)、ADAS等輔助駕駛功能，并兼顧算力、連通性、功耗、成本、布板面積方面的需求。
未來，中星微將以上述幾個領域為抓手，繼續(xù)向其他車載芯片的種類擴展，深耕ECU領域。開發(fā)支持豐富人工智能模型的芯片，訓練數據并配合經典算法，走智能摩爾之路和XPU擴張之路，為中國汽車行業(yè)的騰飛賦能。(張心怡 中國電子報)
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