汽车AI芯片争夺战

市值观察

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· 2021.12.02

芯片战争烧到汽车领域。

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汽车AI芯片争夺战

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图片来源@视觉中国

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文 | 市值观察,作者 | 云潭,编辑 | 小市妹

2021年,缺芯潮席卷全球,汽车界也不例外。

许多造车新势力不得不延迟交付,甚至推迟新品发布。

汽车产业正经历从“机械定义汽车”到“智能定义汽车”的时代,而电动车无论是车载芯片的数量还是质量,都要显著高于燃油车。随着新能源车渗透率大幅度提升,智能驾驶渐行渐近,而汽车AI智能芯片正是其中的“核心支点”。

这场缺芯潮,让车载AI智能芯片的重要性愈发凸显。

黄金赛道

1939年,纽约世界博览会上,通用汽车公司(GM)用“Futurama”的模拟城市第一次向世人展示了自动驾驶的梦想。

直到2015年前后,汽车行业才看到了实现自动驾驶的希望,并开始探索自动驾驶技术的落地和产业化。如今,行业层面已形成共识:芯片和汽车的大融合,是智能驾驶的前提。

从最早ECU“行车电脑”,到如今各式各样的汽车芯片,汽车电子产业的发展突飞猛进。

时至今日,汽车上搭载的芯片可以大致分为三类:AI芯片、控制类MCU和IGBT功率器件。这其中,AI芯片是一辆汽车从“传统汽车”进化为“智能汽车”的关键,它负责着自动驾驶感知、人机交互的计算和处理。

资料来源:兴业证券,企业公告

和智能手机的升级换代一样,智能驾驶等级的逐步提升,对汽车芯片算力提出更高的要求。

传统的MCU难以满足智能驾驶的需求,AI芯片才能“挑起大梁”。现阶段L2级别自动驾驶计算量为10TOPS(1TOPS代表处理器每秒可进行一万亿次操作),L3级别需要60TOPS,更高级的L4算力将跃升至100TOPS,是L2级别的整整十倍。

相比MCU,AI芯片完全是“降维打击”,后者的算力得到了跃进式的提升,更能满足智能驾驶的算力需求。比如,英伟达祭出的Xiavier/Orin/Atlan芯片算力可以达到惊人的30/200/1000TOPS,堪称“性能怪兽”。

据研究机构预测,汽车MCU的市场空间未来十年翻倍,而汽车AI芯片在未来十年将拥有15倍的增长空间,年复合增长率高达近30%。

预计到2025年,中国汽车AI芯片的市场蛋糕将达到68亿美元,2030年为124亿美元,年复合增长率预计可达28.14%。

全球市场的增速更快,预计到2030年,全球汽车AI芯片市场将以31%的年复合增速飙升至236亿美元。

与此同时,政策面也有明确的时间表。此前颁布的《新能源汽车产业规划》中就提出,高度自动驾驶汽车先于2025年在限定区域和特定场景实现商业化;2035年,就要实现规模化应用。

技术迭代,叠加政策面的大力支持,汽车AI芯片成为新能源车下一个“黄金赛道”。

但令人担忧的是,即便智能驾驶已经提到了国家政策层面,更是我国汽车产业转型升级的关键。但和消费电子领域的芯片一样,我国在汽车芯片赛场上的“参与感”很低,严重依赖进口。

真实的数据更为残酷:2019年,我国自主汽车芯片规模仅占全球的4.5 %,汽车芯片对外依赖度高达90%。

就连非常基础的胎压监测芯片,直至去年才由四维图新(002405.SZ)旗下的杰发科技实现自主研发量产。

这背后,必须要弄清楚汽车芯片和消费级芯片的区别。

汽车芯片的标准高于民用芯片,仅次于军用芯片。由于使用场景更为复杂,汽车芯片必须耐高温、耐低温、防尘防水防颠,且生命周期要远远高于数码产品,可靠性和耐用性要远高于消费级芯片。

而且,汽车芯片要具备一定的技术性能,最重要的要满足车规级的要求,即行业有相关的标准ISO26262、AEC-Q100。

虽然总体而言,汽车芯片技术指标弱于手机芯片,制程工艺上,手机芯片已经向5nm进发,而汽车芯片目前普遍在7nm-180nm之间,但未来车载AI芯片的技术要求将进一步提升;另外,车规芯片的使用要求更加严苛,因此在汽车芯片领域,我国一直处于落后状态,国产化仍然道阻且长。

欧美垄断

目前汽车芯片基本被海外巨头“卡脖子”,缺芯潮又更加凸显了这种窘境。

知彼知己,百战不殆。先来看看国外巨头的市场格局和发展策略。

在L1-L2低级别辅助驾驶领域,英特尔Mobileye和赛灵思占据领先地位,Mobileye的市占率超70%。2020年,Mobileye年出货量接近2000万片,赛灵思则超过700万片。

Mobileye擅长视觉技术,赛灵思擅长感知计算。汽车厂商L2级自动驾驶普遍使用Mobileye的视觉方案+赛灵思的毫米波雷达芯片,这一市场基本被Mobileye和赛灵思“垄断”。

2017年3月,英特尔以153亿美元现金收购了Mobileye;去年10月,AMD宣布计划以350亿美元收购赛灵思,这笔收购有望在今年底完成。因此,未来在低级别驾驶辅助芯片领域,英特尔和AMD将有望成为两大巨头。

在高级别(L2+级以上)领域,英伟达和高通开始加入战团,并且采取不同的策略。

高通主攻智能驾驶舱领域,由于在消费电子领域的积累,高通可以将其技术优势进行平移,目前市面主流的智能驾驶舱车机芯片基本都出自于高通。

2014年,高通携602A芯片杀入车载市场,目前装车最多的要数高通骁龙820A,骁龙820是2016年高通推出的旗舰手机芯片,820A则是在此基础上进行车规级的改良。从手机到汽车,高通期望赢者通吃。

虽然当前的820在移动端上已经落伍,但820A依然是车机芯片中的顶级货,主流车型的首选。

时间来到今年6月,第3代高通骁龙汽车数字座舱平台,已经在吉利星越L上首次实现量产。该款车采用了高通8155车载芯片,采用7nm工艺,性能是820A的三倍,功耗却是其1/4。

黄仁勋领导的英伟达则是后发制上,依靠强大的技术实力,英伟达在高级别自动驾驶领域遥遥领先。

今年4月12日,在英伟达发布会上,黄仁勋拿出了全新的自动驾驶SoC Atlan芯片,单颗SoC的算力能够达到1000TOPS,战力爆表,相比上一代Orin芯片算力提升近4倍,比大多数L4级自动驾驶车辆整车的算力还要强。

基于此芯片,英伟达推出了目前世界上算力最强的自动驾驶芯片方案——Drive AGX Robotaxi。

当然,这样的算力无疑是过剩的。此前英伟达推出的Orin及Xavier是当下车企搭载的主流,7nm工艺的Orin芯片可实现200TOPS的运算性能,功耗仅为45W,采用12nm工艺的Xavier,算力为30TOPS,功耗仅为30W。

可见看出,英伟达拥有不断迭代的技术路线,产品序列囊括了Xavier、Orin、Atlan系列芯片,以及Hyperion、Drive AGX系统平台,可支持L2-L5级别的自动驾驶。

特斯拉则是采用自研芯片的“全链路”路线,也是软硬件结合最为成功的车企。自研的FSD芯片已经在Model 3量产,其FSD业务在2020年就进账10亿美元,特斯拉预计FSD未来的收入将会超过卖车。

今年8月,特斯拉发布超级计算机DOJO,算力可达362TOPS,使用7nm工艺,预计2022年量产。

可见,国外科技巨头在汽车AI芯片领域上演着你追我赶的“军备竞赛”,并为下一代技术做着充足的储备。

中国追赶

国外巨头已经扎好篱笆,先行出发,并建立起规模、技术、生态等优势。但靠着巨大的新能源车增量市场,中国企业正加速追赶。

首先是通过资本并购,韦尔股份(603501.SH)并购豪威科技,成为车载CIS(图像传感)芯片领头羊,全球范围内仅次于安森美半导体;

其次是依靠自有体系快速成长。典型的案例是比亚迪半导体,依靠比亚迪飙升的新能源车销量,比亚迪半导体快速成长为国内IGBT的领头羊,目前仅次于英飞凌,在国内IGBT市场占有率为19%,位居国内厂商第一名。

当然AI智能芯片的难度要远高于CIS和IGBT,不过,国内企业已经开始构建生态圈,仰仗庞大的新能源车市场,进行合力突围。比如华为+塞力斯、北汽极狐等;地平线+长安汽车等;零跑+阿里平头哥……

由于先进制程的5G芯片受限,而车规级芯片压力较小,华为开始在汽车芯片领域发力,智能汽车业务成为其突破之道。

汽车AI芯片必须和下游汽车厂商通力合作,才能真正实现产业化落地。华为和北汽的合作就十分紧密,11月19日,配置了麒麟990A座舱芯片、鸿蒙OS系统、华为高阶自动驾驶ADS系统的北汽极狐阿尔法S华为HI量产版正式亮相。

类似高通,华为将其在消费电子领域的技术积累迁移至汽车领域。而华为在座舱领域和自动驾驶领域都有布局,分别拿出了麒麟芯片和昇腾芯片。产品应用方面,除了绑定极狐Alpha S华为Hi版和小康塞力斯,联盟战友还包括:上汽、吉利、江淮、一汽红旗、东风汽车等车企。

最后,国内一些企业开始自我研发,蔚来成立了Smart HW项目,新兴企业黑芝麻、地平线等都在死磕自动驾驶芯片。

地平线推出的征程5算力达到96 TOPS,制程工艺提升至7nm,对标英伟达Orin、Mobileye EyeQ5。下一代芯片征程6也已投入研发,有望在2024年实现量产。

目前,多家车企已向征程芯片抛出橄榄枝,长安UNI-T、岚图FREE、奇瑞蚂蚁、上汽智己、传祺GS4 Plus等车型有望采用地平线的芯片。

资料来源:兴业证券,公开资料

成立于2016年的黑芝麻,是汽车自动驾驶芯片领域的新兵,但技术迭代飞速。

黑芝麻推出的基于A1000芯片的级联FAD方案,最高算力可以达到280TOPS,直接叫板特斯拉的FSD自动驾驶电脑。

今年4月,黑芝麻又拿出了新一代A1000pro,算力将达到106TOPS,刷新了国内自动驾驶计算芯片的算力记录。

目前,黑芝麻已经和一汽、蔚来、上汽等车企,博世等汽车零部件巨头,滴滴等网约车平台,以及中科创达等软件企业展开合作。其中,黑芝麻和一汽红旗深度绑定,未来有望在红旗的车型上,看到黑芝麻的产品。

重压之下,华为、地平线、黑芝麻等国内企业已经开始奋起直追,一些国产替代方案已经开始在国产车上量产落地。

冰河已经开始破裂,但胜利还远未到来,华为的ADS方案还没有找到第二个合作伙伴,地平线、黑芝麻、零跑等初创企业才开始发力。除了堆叠算力,软硬件的结合,商业模式的打造,还处于摸索阶段。

而芯片和驾驶体验的深度融合,甚至智能驾驶和整个智慧交通的同步发展,都将是AI芯片企业需要深度思考的问题。

 

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