文｜Karakush

今天智慧汽車上

（最）

厲害的算力標配，是高通8195，加上英偉達Orin。

明後年或許是高通8295，加上英偉達Thor。

無通達不智慧，是一名智慧汽車消費者的零基礎常識。

而到2025年，我們可能會看到更多中國姓名。有地平線這樣奔向臺前的明星企業，征程5既定將搭載於迪王、紅旗、理想和蔚來的新品牌；也有黑芝麻智慧這樣悶聲定大點的獨角獸企業，據稱客戶超過10家，八成乘用、兩成商用；還有寒武紀、芯馳等等待爆企業。

業界預期，2025年將成為晶片國產化替代的關鍵節點。要麼上車，要麼不必再擠上車。

這個狹窄的門縫時間為中國晶片公司提供怎樣的機會？在全員大佬面前，中國晶片的優勢在哪裡？晶片企業如何看待越來越多中國車企自己造芯？

今年黑芝麻智慧技術開放日，一群技術猛男給我們展示了作為一家中國自動駕駛晶片公司的觀察與抱負。

你懷疑2025是湊數，可你沒有證據

在2020年以前，中國晶片的機會是很小的。局面的變化，當然可以歸納為“智慧汽車快速發展”，但是還是有幾項細分條件值得細品：

其一，是終端消費意願開啟，汽車智慧將從培育期進入爆發期。

無論你個人眼下多麼不在意智慧，趨勢是大多數人接受為它買單，智慧配置將迅速成為標配。據預測，到2025年國內66%的新車將預置L2以上功能，其中50%是L2～L3，即L2、L2+或L2。99等等。

車企加快商業化部署，就需要上游晶片公司緊密配合。過去產業規模小，汽車晶片可能只是大供應商產品線中的一個事業部；現在盤子大，預計2025年全球系統級晶片市場規模達到82億美元，可以生長出成功的汽車計算晶片公司。

其二，賽道方向變得更加明確。

2020年以前，業界對於自動駕駛是會快速增長還是漸進式增長，採用什麼技術路線，對算力有什麼要求，是三臉懵逼的。你或許還記得部分爭論：是從L2逐級上探，還是L4一步到位；是做車路協同，還是單車競備；是感知融合，還是做純視覺；是學馬斯克的，還是去他大爺的。

經過曲折的探索，現在產業形成基本共識。比如算力，L2的算力需求大概在10～20T，L2+大概在50～70T，L2。99則是100～200T。再比如方案，5V5R行泊一體正在成為主流，點到點的導航輔助還是需要鐳射雷達，而高精地圖或將逐步淡化。

方向拉齊，才能為晶片產品提供技術指引。

拿黑芝麻智慧已經量產的華山二號A1000平臺為例，支援L2/L3智慧駕駛以及行泊一體。這不只要求算力，到2021年其A1000Pro最高做到196T；同時晶片一定是高度異構性，就是把不同指令集、不同功能、不同製程的計算單元，混合到一個計算系統。

所以在A1000上，除了CPU和NPU

（神經網路加速器）

，還有大量DSP

（數字訊號處理單元）

做邏輯運算；有高效能ISP

（影象訊號處理單元）

做多路高畫質影象的實時處理；有處理CV

（計算機視覺）

的運算核；有GPU去做行泊一體的360環視畫面3D渲染；有介面可以接入攝像頭、鐳射雷達、毫米波雷達等等異構感測器。

儘管我們站在終端體驗尚屬差強人意，但是車端功能需求和實現路徑明確清晰，產業可以開始專注技術成熟和產業化落地。

其三，智慧駕駛深化將帶動產業鏈重構。

裡頭一方面是玩家重構。原來汽車供應鏈會有人掉隊，而跨界新玩家會進入賽道，替代補上。

比如英偉達，原來是遊戲大佬，到2011年才進入汽車市場，從智慧座艙晶片開始摸索車規級能力，到2015年推出自動駕駛晶片Tegra和NVIDIA Drive系列。如今已是智駕領域的明星標籤。

迅速上位不只是因為個企能力牛B，也是因為智駕正在改變汽車晶片賽道的遊戲規則，使計算能力成為一個核心競爭要素。

目前汽車半導體巨頭，從英飛凌、恩智浦、瑞薩、意法、到德州儀器，並不以此見長，而是以MCU

（微控制單元）

為主；趨勢則是像英偉達、Mobileye

（英特爾）

、甚至未來華為，以及等等掌握計算平臺的公司，更符合增長紅利。

另一方面是產業鏈分工合作的邊界也將重構。晶片公司原來作為Tier2對接感測器公司和Tier1，做成最終形態的產品賣給車企，和車企沒有交集；現在則和核心的Tier1、車企關係密切，充當Tier1。5的角色。

技術更新對於協同工作提出新的要求。在2020年拿出一個50T的晶片給到車企，甚至很少車企清楚用法，因為以前沒有用過，很多評估方式、測試方法都需要晶片公司和車企共同探索最佳化。現在晶片公司還會做一些晶片開發套件、軟硬體參考設計推給車企，讓後者快速上手做產品化落地。同時配套開發工具鏈和技術服務，方便開發者

（車企/Tier1/第三方）在

晶片上移植系統和演算法。

車企往上，從Tier1、演算法、中介軟體、作業系統、到晶片，智慧駕駛帶來諸多新的環節，都意味著新的商業模式和產業鏈機會。

中國公司有三寶，芯大活好捲到老

以上僅僅證明賽道很肥，具體到中國晶片公司如何分到豬肉，也是不乏刀法：

首先是紮根本土，更容易拿捏技術發展的方向，做出規劃和部署。

目前中國智慧汽車走在產業前面，擁有定義技術的主動權。這也利於帶動本土晶片公司佔得領先優勢。汽車晶片強弱和汽車地域市場強相關，如今MCU大廠幾乎都源自歐美日，也是得益於早年歐美日車企蓬勃帶動他們的本土供應鏈共同富裕。

而本輪中國晶片的先機在於，2021年起中國車企開始率先從傳統分散式架構轉向域控架構。從技術角度，電子電氣架構是汽車變得智慧的關鍵變化，由此成就第一波“使用者體驗”。其演進需要不同的底層技術，最核心的支撐就是晶片。

傳統汽車採用分散式架構，沒有什麼電子器件，控制器相互獨立，嵌入軟體，按照功能劃分，每個功能完成其最緊迫的需求，空調是空調、音響是音響、座椅是座椅。

到智慧汽車，相似而分散的功能被整合到一個域控制器。域架構解決資料量增大帶來的兩個問題：一是需要更寬、更多、更快的資料流動；二是需要更大的算力處理資料。也就意味著需要整合度更高、算力更大的晶片，比如黑芝麻A1000就是面向域架構規劃的產品。

但是域架構並不是盡頭。它增加了非常多的晶片、線材、和重量盒子。

所以未來5-10年，會進一步向集中化的架構和中央化的計算能力演進，現在幾個域解決的問題將逐漸整合到一個大系統裡去，實現多域融合。這樣的中央架構，推動力將不再是終端體驗，而是來自車企內部對最佳化成本的訴求。

中央架構不僅線上材或空間佈置方面能有極大節省，不同域的計算需求整合到更大算力的晶片，最佳化算力複用和算力單元的生命週期，此外還有提升迭代效率、靈活部署、程式碼高內聚低耦合等等療效，最終會體現在更好的整車價效比上。

中國車企佈局手速飛快。

比如小鵬今年在G9上最新採用的第三代架構EEA3。0，就已經進入中央超算+區域控制，在量產架構中非常領先。

長城今年原計劃落地第四代架構GEEP4。0，也是中央計算+區域控制，但是尚且沒有看到上車訊息；同步開發的第五代架構GEEP5。0，預計在2024年量產，更加激進地將整車軟體

（包括座艙和智駕）

集中到一箇中央大腦，這種one brain方案也是趨勢，但是對車企軟體能力要求很高，目前在特斯拉上倆模組也是分離的。

與長城GEEP4。0類似，還有廣汽今年釋出的星靈架構，計劃在2023年搭載到埃安全新車型，以及哪吒最新發布的浩智架構，要到2024年上車。

上汽正在開發的零束銀河全棧3。0架構，計劃2024年上車，騷氣在中央計算會有主從兩個高效能計算單元，slave單元負責備份，再加區域控制。相比已經應用到智己和飛凡上的1。0架構是長足的提升，眼下的中央計算更偏多域集中，同時保留了很多分散式模組。

還有蔚來，在今年一個技術論壇上透露下一代架構，計算平臺作為中央最高決策，區域控制根據物理位置劃分，充當閘道器分配資料和電力，不過並沒有公佈時間表。目前二代產品ET7、ET5和ES7仍舊基於跨域集中架構，按照功能劃分幾個大域。

而本土晶片公司也已經瞄準方向朝南牆衝去，預計到2025年車端第一批中央架構開始落地，頭部公司都可以拿出效能足秤的晶片。

比如黑芝麻智慧正在研發下一代A2000晶片，就是面向中央架構的中央計算晶片，7nm工藝、250T大算力，原來可能需要兩顆A1000去做L2。9，未來一顆A2000就可以做。

再比如地平線本屆征程5其實就是“整合自動駕駛和智慧互動的全場景整車智慧中央計算晶片”，儘管算力僅128T；而下屆征程6，算力將達到1000T，更符合中央計算的自我修養，預計2023年推出。據稱征程6是一個系列，會有多顆晶片去覆蓋不同價位高中低端車型。

據黑芝麻智慧的樂觀估計，在中國車企帶頭之下，中國晶片公司有機會跟全球龍頭在中國市場平分天下。

其次，基於敏銳預判，本土晶片公司更能踏準技術節奏。

中國車企的迭代速度飛快，需要上游供應鏈同步，而本土公司無論是戰略設計還是執行力，都能滿足中國車企迭代需求。

比如黑芝麻智慧，在2019-2020年不到一年釋出兩代產品，研發過程是有重疊的，而如果按照順序做完A500再做A1000，就會錯過視窗。

堅定提前佈局和資源投入非常關鍵。因為晶片有一段硬核時間成本，尤其是車規晶片。比如A1000是國內極少數

（如果不是唯一）

做到ISO 26262 ASIL D的晶片。這類大型自動駕駛晶片，從流片到完成所有測試，保證高可靠性，基本需要一年半到兩年時間。

黑芝麻智慧在2020年中一版流片成功，到今年上半年完成所有車規認證和測試，以及車企商業化落地需要的所有PPAP資訊和檔案，整體程序比行業同級晶片領先兩年。今年進入批次生產，才能保證在2025年L2+上量的視窗期，比較完美地跟上快速落地的節奏。

這其中不僅要求決策魄力，更要求定力。讓黑芝麻智慧團隊非常驕傲的是，作為創業公司，從2016年成立到現在，戰略方向沒做過調整。

其三，擅長靈活定位，抓住確定的市場。

短期內，軍備競賽一定還是市場主旋律。龍頭英偉達的算力已經做到2000T，但是大算力帶來成本以及可量產性都會成為挑戰。所以對於未來路徑，每家公司都有不同的思考。

黑芝麻智慧認為，算力仍將在合理範圍內進一步提高，比如他們的下一代晶片，仍是透過更先進的製程，在更大的晶片上整合更多不同域的功能。然而算力之外，也在研究如何透過結構創新解決其他痛點。

比如A1000Pro，是在16nm製程下做的超大規模深度學習引擎，透過先進封裝整合多核心，基於多核心建立高速通訊通路，大幅提高資料傳輸效率。

地平線也抱以相似觀點，當製程工藝逐漸逼近物理極限，摩爾效率放緩，架構創新成為必要的最佳化路徑。他們提出新的指標，“真實計算效能”。因為晶片的物理峰值算力，並不等於實際處理能力，後者才是使用者對晶片效能最直觀的感受，也是基礎算力下的計算效能。

比如征程5，就是地平線按照真實計算效能邏輯，透過最佳化軟硬體和演算法，做出的產品。征程5單顆算力128T，但是真實計算效能1531FPS。據稱這使其在執行典型分類模型和檢測模型時，在不同的模型上執行的效能並不遜色於英偉達Orin

（峰值算力254T）

。

這樣的晶片定位，從成熟度到時間視窗，都是精準踏在主流應用的時間視窗。比如A1000，主要針對三類，NOA

（支援上下匝道、點對點自動變道）

、行泊一體、和低速泊車。都是業內熱度高，更廣泛的車企提供大量專案，裝配率有望迅速提高的業務。車企訴求從高階精尖延展到便宜大碗。

拿行泊一體來說，以前行車和泊車是獨立的，可能還是找兩個供應商的兩個不同系統。現在L2行車和泊車裝配率趨同，就是把原來主動安全、單V功能和四個低速泊車攝像頭結合到一個晶片上。

最直接的好處就是降本增效。一方面原來兩個晶片甚至兩個盒子，結構件和儲存、電源、MCU等等都需要兩套，單晶片削減成本，同時降低系統功耗和空間需求；另一方面，多晶片系統，算力分佈在不同晶片上，沒辦法做到最大利用，整合到一個晶片則可以根據不同場景做靈活分配。

對於晶片公司，尤其創業公司，規模成型或許更為重要，能使得主營業務迴歸半導體的商業邏輯掙錢，就是成功的開始。

車企不造芯，也沒人會說你不努力

當然，國產晶片最根本的優勢還在於國產本身。

汽車行業自從被缺芯按在地上摩擦，車企都希望建立更安全的本土供應。最安全的供應莫過自研，垂直整合上下通吃，包括比吉長、長上廣、蔚小理都傳出自研晶片的相關佈局。

從晶片公司的視角來看，是大可不必的。

晶片自研之風緣起特斯拉，其動因在於當時市面上找不到一款通用晶片支撐它的系統和演算法，同時滿足馬斯克對於效能、進度、成本、功率的騷要求，所以在確定的應用場景和需求的框架下自研自足。

今天很多車企似乎處在相同的槓頭上，他們強調全棧自研，但是自研的演算法匹配現行的通用晶片，併發揮不出優勢，於是還是需要定製化晶片匹配。但是產業正在逐漸走向成熟，此時強行搶飯，挑戰較大。

一方面，要與專業的晶片公司比拼開發速度、能力、和資源，裡頭沒有太多捷徑。

光說時間，如上文提到的，車規晶片研發的各個節點都是必走之路，很難在某個流程做時間壓縮。

以A1000級別的晶片來講，如果在第0個月做好晶片定義，大概需要一年半，完成前端和後端的所有設計；在第18個月可以開始做流片，流片在臺積電製作光罩，接下來半年走生產製造流程。至此，僅僅是第一顆晶片流片完成，並且是前期準備好的情況。再往後需要一年半到兩年，針對晶片做軟硬體生態搭建，跟合作伙伴合作開發讓車企可以用起來的東西。然後提升良率、穩定性、可靠性，從樣品流程轉到生產流程，進行各種車規安全認證。

所以一顆全新晶片，出產需要三年；最後上車，客戶量產，時間會更長。

另一方面，單一車企很難形成出貨規模，沒有足夠的出貨量，降低成本甚至收回投入都非常困難。

這已經是一條可以實實在在獲得商業利益的賽道，邏輯扼要規模、降本、掙錢。比如黑芝麻智慧，目前在客戶選擇上也會優先把資源放在量大的車企，因為產品線豐富，可以給到很大的合作空間。

為了開啟更大的格局，中國晶片公司現在都在強調開放生態。

比如地平線多次大力呼籲，車企與供應鏈夥伴不僅僅是交付關係，更多的是協同關係，地平線要廣泛參與整個產業鏈，驅動智慧汽車的中國創新時代真正來臨。

相比之下，黑芝麻智慧的開放生態更針對演算法、感測器、作業系統等等作為主晶片的外延小生態。短期乃至中期，都不會考慮把資源散在大生態上，因為越是廣泛的生態，商業回報週期越長，對於尚處在草創階段的公司並不現實。

技術層面的開放，體現在比如把演算法和晶片解綁。黑芝麻智慧可以配套晶片提供相應的軟體，包括作業系統、系統驅動、自動駕駛框架、和部分視覺感知演算法，但是僅僅作為落地加速，並不繫結晶片。

如果車企有更好的選擇，無論是自研還是獨立第三方的作業系統、中介軟體、框架、或演算法，黑芝麻都可以幫助進行軟體移植。這是他們認為的開放，把所有鏈上夥伴團結起來，用技術實現生態拓展。

實際上，地平線也享有相似的底層邏輯。他們也是提供晶片+工具鏈的開放技術平臺，並且提供非常靈活的合作模式，可以給到BPU架構+晶片+作業系統套餐；或者BPU架構+晶片，開源DSP底軟；或者僅僅授權BPU架構，開放設計專用晶片，讓有條件的朋友做出水平、做出風格。

無論哪家，相比全球晶片名廠感知規控全棧黑盒交付的模式，都彰顯出中國晶片的開放特色，並且關照產業需求。

過去近五年，中國培養出了全世界最領先的新能源產業鏈，全球十大動力電池公司中有六家是中國公司，分別是寧德時代、比亞迪、中航鋰電、國軒高科、欣旺達、蜂巢能源，合計市佔56%；即便數到中國前十，未來5-10年仍然還有很多市場機會。

儘管不能完全對位，但是人們期待智慧汽車可以使得中國晶片飛昇到同樣的產業地位。

不過能夠晉級的名單，或許不長。不同於車企採購動力電池，建立二供三供非常正常；一個國產車規晶片量產上車，需要配套流程，再用另外一個國產晶片替代的意願會大大降低。

所以對於中國晶片公司來說，2025年能不能上車是個關鍵節點。有人跑出來，後面的人壓力就會很大，即便市場很大，大到贏家並不通吃，但是頭部效應其實非常明顯。意味著要和通達一戰，必須抓緊成為中國頭部。