良药还是毒酒？车企自研芯片全解析：三大品类，四重挑战

来源：HiEV大蒜粒车研所
作者：Alex博士

科技浪潮风起云涌，小小的芯片从没有像今天这样得到如此的重视。

几乎所有的硬科技产品，都离不开优秀的芯片支撑。

纵观近年来的高端芯片发展，摩尔定律依然生效中，传统供应链模式也在经受诸多挑战和重构：

Apple MacBook换上自研的M系列芯片，产品力大大提升，软硬一体化的商业威力愈发显现；

华为因被制裁不仅无法获取外部先进制程能力，第三方高端芯片也被限制采购，CBG业务遭受重创。好在近期麒麟9000S横空出世，让我们看到了国产芯片供应链替代的一丝曙光；

自研的FSD芯片支撑特斯拉持续引领智能驾驶赛道，产品既叫好也叫座；

比亚迪早早在电池、MCU以及功率半导体领域布局自研，为其在中国乃至全球的新能源市场江湖地位奠定了重要的基础；

OPPO旗下哲库在重兵投入自研芯片近4年后官宣解散，折戟半途，令人唏嘘；

一直专注智驾算法开发的Momenta开始进入自研车载AI芯片赛道，跟进地平线「芯片+算法」的全栈模式。

种种行业实践，无不刺激着芯片使用量最大的终端用户——车企的神经，催逼着车企重新审视车载芯片战略和供应模式。

解决芯片「卡脖子」问题，对于中国汽车人，本身就隐含着一种英雄主义情结。

近年研发车载芯片的入局者可谓前仆后继，而疫情期间的缺芯教训进一步催化了这个趋势，车企有足够动机来加强对芯片供应的掌控。

目前中美竞争持续加剧，本土车企「买不如造」的思维正大行其道，布局芯片已经外溢到技术之外的层面，甚至成为了公司战略方向的重要支撑点。

1. 车企自研芯片的四大模式

汽车是芯片使用量最大的单一民用产品，涵盖的芯片类别十分丰富。

新能源智能汽车更是将含芯量推到了一个新的高度，从功率半导体到MCU芯片，从传感器芯片到座舱SoC，从存储芯片到通信芯片，从小算力ECU到大算力AI芯片等等，基本上所有类型的芯片都可以在汽车中找到身影。

目前车企纷纷布局车载芯片赛道，动作频频，尤其在新能源和智能驾驶浪潮推动下，车载芯片布局进程进入加速期。

各家车企布局芯片的方式并不完全相同，目前多种模式并存，车企在每种模式中发挥的角色和优势也各不相同：

第一种模式是在车企内部组建自研团队，亲自下场做芯片设计研发，投入较大，对人才密度要求非常高。

此模式的成功代表是比亚迪和特斯拉。

比亚迪自研芯片历史最悠久，涉足的芯片类别较多。

2004年比亚迪半导体的前身——比亚迪微电子公司就已经成立，从事功率半导体、智能控制MCU、智能传感器及光电半导体的研发生产，坚持IDM模式，特别在IGBT领域掌握核心技术，已成为中国最大的IGBT制造商。

特斯拉的自研策略与比亚迪不同，它选择从智驾域控AI芯片开始，特斯拉重金自研的FSD芯片是Autopilot的一块极其重要的拼图，规划极具前瞻性，2019年正式推出并随新车上市，通过OTA性能持续增强。

今年，第二代FSD芯片（HW4.0）也正式上市。

新势力代表蔚小理也在低调自研芯片，进度不一，从近期公开报道中可以发现一些端倪。

蔚来是新势力中投入力度最大的一家，早在2020年下半年就组建了自研芯片团队，目前有800人左右规模，主要从事智驾、传感器等芯片的研发。该团队隶属于智能硬件部门。

在不久前的蔚来创新科技日上，李斌介绍了第一款自研芯片产品——LiDAR主控芯片「杨戬」，具有集成度高、能耗低、性能强等特点，与图达通猎鹰LiDAR配合，替代原有的FPGA和ADC等价值不菲的第三方芯片，宣称将为蔚来每辆车节省几百元的BoM成本。

另有消息称，蔚来正在自研座舱芯片，采用7nm工艺，由三星代工，有理由相信新座舱芯片将与刚发布的蔚来手机有更多的创新联动。

小鹏从2020年开始在中美两地布局芯片自研，产品目标对标特斯拉FSD芯片，高峰时也曾达到了200人，但吴新宙的离开给自研芯片增添了变数，加上销量不及预期，今年团队也在缩编。

理想算是新势力中较为保守的一家，相对谨慎，芯片团队的搭建明显晚于蔚来和小鹏。目前理想自研芯片团队还不到百人，主要专注智驾芯片NPU架构设计。

传统自主品牌车企也在蠢蠢欲动，但主要从车载使用量较大、开发难度稍低的功率半导体入手。

长城汽车2022年成立芯动半导体，主要研发IGBT，也包括智能驾驶和智能座舱等领域芯片。

吉利汽车同年孵化成立了晶能微电子，打造车规级IGBT产品，2023年3月宣布已流片成功。

第二种是合资成立新公司，强强联合，优势互补。

该模式目前较受欢迎，有利于发挥主机厂雄厚资本和终端客户需求牵引的优势，合资方通常是芯片厂商。

大众是此类模式的最大玩家，2022年大众旗下CARIAD与地平线的合资新闻曾引爆智驾行业，大众投入24亿欧元，持有合资公司60%的股份，补齐智能化短板的决心可见一斑。

据36氪旗下PowerOn报道，地平线已经从内部软件算法团队抽调了上百人至新的合资公司，规模达300人。地平线联合创始人黄畅出任合资公司CTO，双方基因高度互补，能否产生神奇的化学反应让我们拭目以待。

与大众CARIAD - 地平线的合作模式类似，长安与地平线合资成立了长线智能，从事先进驾驶辅助系统（ADAS）业务，双方各占45%股份。

此外，长安旗下的深蓝汽车在今年6月与斯达半导体组建合资公司「重庆安达半导体有限公司」。

中国一汽在2021年与亿马半导体合资公司的SiC项目投产，年产30万个模块。

东风在2018年与株洲中车时代就IGBT功率模块展开合作，2019年与中车时代合资成立智新半导体公司，自主研发、制造和销售功率半导体模块，这也是目前国内能完成汽车功率半导体开发制造的仅有的三家单位之一。

上汽选择与英飞凌合资成立上汽英飞凌汽车功率半导体（上海）有限公司，从事车用IGBT模块研发和制造。广汽也与中车时代合资成立了青蓝半导体，目标也是IGBT。

理想则在今年与国内的三安半导体合作建立功率半导体产线，北京车和家占股70%，湖南三安半导体占比30%，通过合资布局SiC功率半导体。

吉利在2021年与芯聚能半导体、芯合科技等合资成立了广东芯粤能半导体有限公司，面向车规级和工控领域的SiC芯片制造和研发。

在车载智能芯片领域，吉利的关联公司亿咖通，2019年与安谋中国合资成立了芯擎科技，并于去年年底量产7nm车规级智能座舱芯片「龍鹰一号」，龍鹰一号9月份在刚刚上市的领克08上首发搭载。

2020年北汽集团旗下投资平台北汽产投公司与知名芯片IP公司Imagination发起设立了汽车无晶圆厂半导体公司核芯达，主营业务是车规级SoC芯片设计和相关软件开发，专注于自动驾驶应用处理器和智能座舱语音交互芯片。

第三种是主机厂与芯片厂商深度合作定制芯片，主机厂提供架构和需求，芯片厂商完成设计和开发，芯片仅面向主机厂销售。

2020年零跑汽车发布了一款与大华科技联合开发的车规级AI智能驾驶芯片凌芯01，开发历时3年，支持基础的ADAS应用，CPU为阿里旗下平头哥公司玄铁C860，AI核则为8核NPU。其中零跑提供了该芯片的架构和功能需求，大华负责具体的芯片设计和开发。

2021年上汽通用五菱公布了一款与芯旺微联合定制的车载MCU芯片，推测应用于T-BOX场景。

第四种模式是对外投资，参股芯片公司，达成战略合作，形成更紧密的协作模式，属于最轻度的模式，目前较为普遍，门槛也最低。

车载智驾AI芯片厂商，因其技术门槛高、研发投入大和智驾架构中核心角色，一度成为车企最为热门的投资标的之一。

比如比亚迪、长城、上汽、广汽、长安等投资了地平线，东风、上汽投资了黑芝麻智能。

另一个重要的标的是功率半导体，虽然不少车企通过自研或合资亲自下场开发，但是也不乏投资模式。

例如专注SiC芯片的瞻芯电子先后得到上汽、广汽、北汽、小鹏的多轮投资。海外车企也在积极布局功率半导体领域，今年上半年，大众、现代-起亚、宝马、福田、极氪均投资了安森美的SiC项目。

2. 车企为何高强度布局芯片？

为什么车企会在芯片侧做如此大范围和高强度的布局呢？尤其是2022年后芯片自研节奏明显加快了。

从以上四种布局模式可以看出，车企涉足的自研芯片主要分为智驾芯片、座舱芯片和功率半导体三大类。

随着汽车四化的持续演进，智能化（包括智能驾驶和智能座舱）和电动化已势不可挡，单车智能芯片和功率半导体的价值含量越来越高。

据ICV数据，2022年全球智驾AI芯片市场规模为33亿美元，年复合增长率为43%，智能座舱芯片的搭载率超过80%，预计到2030年全球座舱芯片市场规模将达到700亿美元。

功率半导体涉及电动汽车的驱动效率、充电速度以及续航里程等多方面性能，是三电的核心模块。

据Strategy Analytics统计，电动汽车的单车功率半导体价值量平均可达500美元，是传统燃油车的5倍。

功率半导体、座舱芯片和智驾芯片分别对应三电性能、座舱体验和智驾功能，同属于当前整车科技卖点的前列。主机厂通过芯片布局，不仅能满足技术自主可控需求，还能提升整车产品的差异化竞争优势。

以智能为例，智驾的竞争归根到底是AI能力的竞争，AI能力的竞争归根到底是芯片性能+算法架构+数据量的竞争，三者高度耦合。

通过自研智驾AI芯片，主机厂可以自己定义芯片规格需求，深度挖掘芯片潜力，基于算法架构来设计芯片架构，快速响应自家算法迭代需求，同时极大地降低因满足不同主机厂差异化需求所带来的设计冗余，芯片设计做到极简，进一步降低BOM。

目前智驾AI芯片的自研技术和资金门槛较高，除了特斯拉、蔚小理外，其他车企大都通过合资或投资的方式进行上游布局。

座舱芯片相比智驾芯片搭载率更高，需求量更大，理应吸引车企深度布局，但是现状却是自研座舱芯片的主机厂寥寥无几。

公开信息只有蔚来在自研，吉利的关联公司亿咖通，与安谋合作开发了龍鹰一号。连芯片能力独一档的特斯拉也依然选择AMD的座舱芯片，目前上市车型几乎都在使用高通系列芯片，8155一度成为了智能座舱的标杆，现象背后反映多重原因：

一是因为第三方座舱芯片性能和供应能力均能满足下游车企需求，二是芯片本身价值量并不高，远不及智驾芯片，三是座舱芯片竞争力与生态链完善度密不可分，重新更换新平台往往费时费力，从全生命周期来看并不划算。

功率半导体因价值量大且涉及三电核心性能，目前成为了国产厂商芯片布局的主攻方向，上述四种模式都有覆盖，其中传统主机厂既有自研动作也有对外合作，形式丰富，而新势力则倾向于对外合作，布局的赛道已经从IGBT往下一代SiC扩展。

车企芯片布局同时反映了一种多元化用芯策略，汽车本身是一个结构复杂且产业链很长的超级产品，经过大风大浪的车企很少将「核心芯片」放在一个篮子里，对外合作秉承多元模式原则乃为上策。

例如国内不少主机厂选择2-3家智驾芯片来量产适配，且大多是国产和海外供应商组合模式。

以理想为例，L系列车型高阶智驾采用英伟达Orin平台，而低配版则使用地平线J5平台，虽然两套系统的开发需要投入更多的人力物力，但是双供应商模式提升了理想作为客户的话语权，同时保证了供应链的稳定性。

比亚迪同样如此，在腾势N7上使用英伟达Orin芯片，而计划在汉车型的高阶版上使用地平线征程5芯片。

蔚来和小鹏虽然在智驾芯片平台上一直选择英伟达独家供应，但自研芯片布局也反映了重新塑造供应模式的底层诉求。

大众则把合作玩法推到极致，在经历疫情期间供应链风险后已经开始直接与半导体制造厂商合作，取代原来的一级供应商模式。通过与多家半导体厂商合作，直接进行谈判和采购，提高对半导体供应链的透明度和掌控度。

大众旗下CARIAD选择与地平线合资，基于对方芯片开发其智能驾驶系统，新公司并不研发新的芯片，而是通过战略合作深入构建一套适配大众中国乃至全球战略的高阶智驾系统，把伙伴能力嵌入到自己庞大的汽车版图中。

虽然大众在芯片领域布局频繁，但是始终没有触碰自研芯片这条线，欧美老牌车企深谙企业经营之道，崇尚合作分工。

从财务角度芯片自研从某种程度上并不是一笔划算的买卖，且自研风险高，管理基因并不匹配。基于第三方已有芯片的合资模式已然是其目前最深度的芯片布局策略。

3. 激进派代表：特斯拉FSD的思考

近年来车企造芯前仆后继，但绝大部分车企还在负重前行，收益仍不明朗，而阶段性成功的高光车企只有比亚迪和特斯拉这两家，其中代表智驾前进方向的FSD芯片至今仍为智驾行业津津乐道。

特斯拉虽为最激进的智能驾驶车企，一开始并没有自研域控AI芯片。

2014年到2016年期间，特斯拉是基于Mobileye的EyeQ3芯片打造的HW1.0计算平台，支持基础的ADAS功能，难说有特色，但是满足了特斯拉快速量产的需求，缺点是算力较低（不到1 TOPS），黑盒交付模式。

到了2016年，HW2.0计算平台切换成英伟达的DrivePX2，算力提升至24 TOPS，系统搭载8个摄像头、1个毫米波雷达和12个超声波雷达。

不论是Mobileye还是英伟达，都无法满足特斯拉对于性能、研发进度、成本、功耗等方面的要求，野心勃勃的马斯克最终选择了自研。

特斯拉2016年启动自研芯片，挖来了AMD首席架构师Jim Keller，担任Autopilot硬件工程总裁。历时3年，2019年第一款自研芯片——FSD正式发布，该芯片基于三星14 nm工艺，算力可达144 TOPS，支撑特斯拉在智能驾驶领域商业化进展遥遥领先于同行。

特斯拉自研芯片战略的成功得益于它清晰的战略思考：

第一，智驾芯片定位清晰。Autopilot是特斯拉电动车的核心卖点之一，智驾芯片又是Autopilot核心技术控制点，且价值含量高（支持城市NOA的大算力域控芯片成本普遍在700美元以上）。要想保持核心竞争力（性能&成本），就必须将核心技术掌握在自己手中。

第二，芯片需求清晰。在有了前两代第三方芯片使用经验后，特斯拉对自己芯片需求已了然于胸，借此裁剪掉无用多余的规格需求，将算法固化在芯片硬件设计中，实现最优的性能和功耗平衡。

第三，智驾架构稳定且演进方向清晰。特斯拉拥有极其稳定的智驾架构，很早就确立了纯视觉路线（虽然HW4.0考虑冗余校验加入4D radar，但依然可以认为视觉是它的第一性原理的底层逻辑，如最新的BEV+Transformer架构），芯片需求时就不会因为后期架构的调整而不断进行变更，同时也不会因为芯片架构的约束导致整车智驾的结构性落后。

第四，商业模式清晰。特斯拉采用硬件预埋策略，用户通过付费订阅来购买高阶智驾包，去年特斯拉全球共卖130万辆车，仅去年第四季度FSD就带来了3.24亿美元的收入，商业模式持续正向闭环。

4. 良药还是毒酒？车企自研芯片的四重挑战

自研芯片规划除了战略上的审时度势外，真正落地还需要克服很多实操层面的挑战。

以智驾域控芯片为例：

首先，得组建一个至少百人以上的芯片设计团队，负责芯片需求定义（性能、功耗和面积是三大核心指标），承担架构与算法设计、时序分析和仿真、门级网表文件生成、布局规划、物理验证等诸多高度复杂协作的任务。

管理一个芯片团队对于传统车企来说是相当大的挑战，首先需要招募外部高端芯片专家和专职管理者，这个团队还需要和车企内部其他部门密切协同，不仅在芯片定义阶段，还有后续的开发测试和上车过程，相应的团队管理策略也需要配套起来。

其次是确定芯片架构各模块的开发模式，一般智驾AI芯片分为CPU、GPU和NPU三大模块，CPU和GPU普遍外采成熟的IP，而NPU一般是采用自研模式，这里面最体现主机厂智驾算法的knowhow，然后所有模块会被集成到SoC中，SoC架构设计对芯片设计能力和经验要求很高。

据媒体报道，小鹏最初把自研智驾芯片的SoC设计外包给Marvell，但对方投入程度低导致进展缓慢，后来又转交给日本索喜来做，落地实操的复杂度可见一斑。

再者是至少10亿人民币的资金投入，百人高端芯片团队以及动辄几千万的单次流片成本，无不是重投入，而且还不能指望一次流片成功。据Semiengingeering数据显示，开发28nm节点芯片的投入约为5130万美元，7nm节点芯片更是达到了2.97亿美元。

最后是找到一个合适的代工厂，7nm车规工艺以下只能找台积电和三星这两家，但是如何让台积电和三星积极配合项目进度，也考验车企与上游Fab厂打交道的能力。然后坚持两到三年时间，确保芯片顺利量产，并达到车规等级，此时友商或供应商的下一代芯片可能已经上市，辛苦几年打磨出的芯片是否依然能打是一个重大考验。

虽然部分车企高举自研芯片战略大旗招兵买马，磨刀霍霍，大有替代上游芯片供应商之势，但部分芯片供应商并不以为然。

黑芝麻智能CMO杨宇欣和芯驰科技副总裁陈蜀杰在接受采访时表达了相似的观点，他们认为：

第一，每一款优秀芯片的研发费用高昂，需要大量落地应用才能平摊研发成本，车企自己做不划算；

第二，专业人做专业事，车企自己从零到一来做这件事，也并不是效率最高的选择；

第三，车企有差异化需求可以选择与芯片供应商深度合作。

但英伟达似乎有特别的担忧，中国市场对于英伟达有着特殊的意义，中国消耗了近一半的英伟达芯片，尤其是车载领域，几乎所有已上市的中国新势力高端车型都搭载了英伟达域控AI平台。

但中国车企正在基于地缘风险重新审视芯片供应方案，面对随时可能被断供的英伟达高端AI芯片，提前做好自研准备，不失为一种策略性的备份方案。无怪乎黄仁勋也开始担心，「如果中国不能从美国购买GPU芯片，他们就会自己制造」。

另外车企始终对芯片性能和价格有双重需求，不同车企的平衡点各不相同。何小鹏亲赴美国和英伟达谈芯片定制，定制点之一是将Thor算力从2000TOPS裁剪到750TOPS，以期降低芯片成本，反映了愈发强烈的芯片差异化诉求。

OPPO关闭哲库给整个科技行业发出了警示，车企也清醒地认识到跨界造芯不易，需要面对技术持续更新迭代带来的成本压力，能否持续投入将是一个巨大的挑战。

事实上现在真正下场亲自造芯的车企占比并不高，大多数车企仍然选择外购或深度合作策略。

芯片作为科技行业的战略制高点，对于当下普遍推崇技术情怀的中国车企来说是看起来是一剂良药，但喝下去可能是一杯毒酒。

归根到底，切忌盲从，一切要从商业本质出发，围绕公司战略目标，打磨好产品定义，发挥好生态效力，做好商业闭环。

毕竟当前缺芯之后的车企最大的挑战并不在芯片供应端，而是如何做好产品功能定义以及基于商业闭环的技术路线择优决策。