新能源汽車近年來在國內市場的飛速發展大家有目共睹，截止2019年，中國新能源汽車的銷量已經占據了全球新能源汽車市場過半的份額。同時，寧德時代與全球汽車巨頭展開合作，戴姆勒入股孚能，大眾入股江淮、本田入股寧德時代，沒有了一直束縛自主品牌的發動機和變速箱方面的差距，中國在新能源領域取得的市場地位達到了燃油車時代未曾企及的高度。于是我們經常看到，說中國在新能源車領域進行著彎道超車的好戲。

不過，不容忽視的是特斯拉至今仍是全球純電動汽車領域的絕對霸主，Model3國產車型上市以來一直領跑新能源汽車銷量榜。除了早已建立起來的強大品牌優勢，特斯拉的強項不止在純電續航方面，智能座艙和強大的輔助駕駛乃至在自動駕駛領域的技術儲備都是其吸引消費者的重要原因。想要在新能源汽車領域彎道超車，拼的不只是電池，更需要在汽車智能化方面的實力。而智能汽車，離不開的便是芯片。

芯片是智能汽車的重要基石

在當下這個移動互聯時代，芯片已經充斥在外面身邊的幾乎每個角落。但如果不是中興、華為事件，我們甚至很少注意到這個無處不在，無比重要又十分微小的部件。在汽車領域，芯片是智能汽車離不開的重要基石。智能汽車包括智能座艙和智能駕駛兩個主要的方面，接下來外面著眼更為復雜一些的智能駕駛方向，聊聊汽車上的芯片那些事。

智能駕駛，也就是我們常說的自動駕駛，它的實現主要依托于遍布車身的傳感器、算法以及芯片。至于這三者誰更重要？這里不得不給出一個不痛不癢的回答——都很重要。做個比較直白的比喻，芯片相當于人的大腦，算法就相當于是人的思想，而傳感器就是眼睛、耳朵、鼻子、皮膚這些視覺、聽覺、嗅覺、觸覺機構。和人不一樣的是，人是先有大腦，后有思想，而對于自動駕駛，相當于“外部生命”把思想（算法）寫好裝進了大腦（芯片），算法和芯片并沒有先后的順序。

傳感器、算法以及芯片在功能上同等重要，缺一不可。不過傳感器的技術門檻相對不是那么高；算法我們與先進水平雖有一定差距，但目前整個行業尚處于發展初期，進步的空間還很大；而我們在芯片環節的薄弱，在美國動用國家機器打擊中興、華為的事件中可見一斑。

中國作為石油消耗大國，2019年進口大約2400億美元左右的石油，但我國同年進口芯片的總額去到了3000億美元左右，芯片已經成為我國最大宗的進口商品。可以看得出芯片市場規模和中國在半導體領域的短板有多龐大。芯片最基礎的材料是硅（Si），制造芯片所需的單晶硅來自于到處都是的沙子，可以說是取之不盡。但難就難在要在指甲蓋大小的硅片上刻上幾億乃至幾十億條電路，這種納米級的操作，需要用到一種叫做光刻機的設備。

單晶硅

芯片的制作首先要從沙子中高溫萃取單晶硅然后切成薄片，在薄片上涂一層光刻膠，光刻膠是一種在光的照射下能從不溶于水變成溶于水的感光材料。沖洗掉溶于水的部分，便可以通過蝕刻在單晶硅上留下密密麻麻的刻痕，里面可以注入金屬等制作成導線、電阻等器件。經過反復多次光刻和蝕刻就能制造出及其復雜的芯片，這就是芯片制造的基本原理。

但是以上操作都是在納米級的范圍內進行的，直白的說就是要有足夠細足夠強的光和可以在納米級精準移動的軸承，光刻機被認為是世界上最精密的機器之一。目前，荷蘭ASML公司占據了光刻機市場的80%，他的鏡片來自德國蔡司、軸承來自瑞典SKF，在光刻機技術上互相交叉持股牢牢綁定。除了ASML，日本佳能、尼康也制造光刻機，但在發展上已經被ASML遠遠的甩在了身后。而中國最強的上海微電子芯片公司目前只能制造出90nm水平的光刻機，僅相當于對手2000年的水平。中國臺灣的臺積電、韓國三星、美國英特爾等晶圓制造巨頭使用的都是ASML的光刻機，而其他主機廠則找這些企業代工生產芯片，例如華為之前主要找臺積電代工生產的芯片。

光刻機巨頭是荷蘭公司，合作的核心部件來自德國、瑞典等，光刻膠技術幾乎是日本一家獨大，晶圓制造也并非美國獨一家，為什么美國可以限制中國半導體的發展？1996年，美國牽頭組織了包括俄羅斯、德國、荷蘭等33個工業發達國家簽訂了一個流氓協議——《瓦森納協定》，將一些尖端技術對其他國家進行技術封鎖上。雖然成員國理論上可以自愿對出口進行限制，但美國會干涉所有違背其意志的交易。2018年，國內最大的晶圓制造商中芯國際曾向ASML訂購單機價值超過1.5億美元的7nm EUV光刻機，當時得到了荷蘭政府的許可。但在美國的干涉下，很快ASML單方面終止了合同。而在美國針對華為時，直接要求晶圓制造企業不得給華為代工芯片，臺積電隨即單方面取消了華為的芯片訂單。

《瓦森納協定》簽約國

目前，中芯國際剛剛能夠實現12nm工藝芯片的生產，而國際上當下主流的現金水平已經實現了7nm工藝。目前臺積電5nm芯片已進入風險試生產，3nm工藝據稱有望在2021年實現試產，2nm工藝研發也已經啟動。當然，中芯國際最先進的光刻機也是購買的ASML的設備，但最先進的設備卻無法采購。例如2015年，三星、臺積電等企業已經可以采購ASML品牌10nm工藝的光刻機，同年中芯國際卻只能買到ASML品牌32nm工藝的光刻機。2015年中芯國際的芯片工藝水平只能達到臺積電2011年的水平。而這五年間，市場經歷了2G到3G的轉折期和4G時代的到來。

美國硅谷企業分布

除了瓦森納協定，美國在上游材料、PVD、離子注入、檢測設備等方面也有著近乎壟斷的優勢，因而美國也可以通過專利技術切斷他國的芯片供應。除了芯片代工，美國還有另一個殺手锏，就是在芯片設計方面。一塊芯片的誕生，要經歷設計-晶圓制造-封測幾個大的環節。美國半導體產業起步早，技術先進，在硅谷積累了大量的芯片設計人才，同時在芯片設計所需的軟件領域更是呈壟斷態勢。芯片設計要在不到指甲蓋大小的平面上繪制幾億條線路，每一個細微的錯誤都可能導致幾十億投資的損失，這顯然不是可以手工繪制的項目。在芯片設計環節，需要用到EDA軟件。

放大后的芯片構造宛若城市

現如今全球最大，也是僅有的三家可以提供全套EDA服務的公司分別是Synopsys、Cadence、Mentor Graphics，三家公司總部全部設在美國。今年5月15日，美國再次對華為痛下殺手時，提出禁止華為使用美國的EDA軟件，與華為合作的公司隨即中斷了華為購買的EDA軟件的更新升級服務。華為本身具備了不錯的芯片設計能力，但沒有EDA軟件也是巧婦難為無米之炊。就好比你有很厲害的PS技巧，但突然有一天Adobe公司禁止你繼續使用Photoshop一樣尷尬。山寨軟件可行嗎？且不說是否真的能夠實現山寨，作為要在市面流通的命運產品，專利層面的合法性是無法避開的。

其實，中國在早年曾發展國自主的EDA軟件，例如1993年中國曾開發出首款國產EDA軟件熊貓系統，但美國隨即解除了對中國的EDA禁令。面對強大的國際巨頭的競爭，國產EDA軟件的發展立馬陷入了停滯，如今國內還有少數僅存的EDA企業，在少數特定性能上甚至有出眾的表現，但并不能形成規模化的全套服務，對于中興華為目前面臨的窘境也屬有心無力。

中興、華為的痛是否會在汽車圈重演？

不少人會好奇，中國有先進的導彈、雷達等武器系統，有先進的航天科技，北斗導航衛星已經組網成功，這些無一不需要先進的芯片支撐，為何小小的手機芯片會讓美國如此囂張？其實這涉及到了規模和性能取向的問題，軍事、航空等領域所采用的同樣需要很高的算力，但與消費級通用芯片在性能、功耗、成本等方面的追求不同，軍用級芯片更關注穩定，可靠，抗干擾性等方面的表現。目前很多軍用芯片很多還在90nm、65nm，28nm甚至14nm的軍用芯片已經屬于最頂尖的產品了。目前中芯國際已經可以量產14nm芯片，而90nm芯片甚至可以使用到我們自主的光刻機生產。軍用芯片大多是單一處理型芯片，不像消費級通用這種啥都干的全能型選手，因而極限要求反而更低。在軍事領域中國芯片能夠保證足夠的安全。

另外，軍事、航天等科技金字塔頂端的行業中，同一種芯片的需求量往往不過幾千甚至幾百，在巨額的研發費用面前，生產成本的影響微乎其微。而手機Soc、電腦CPU等通用消費級芯片市場的規模都在億單位級，研發的成本會被最大極限的攤平，單塊芯片的制造成本便也是重要的考量因素。也正因如此，芯片市場有個看起來很奇怪的現象，最尖端、最先進的芯片能夠迅速的占領市場，攤平研發等費用，因而最先進的芯片往往是最便宜的。除了市場規模較小的專用芯片，消費級芯片市場并不存在我們日常理解的“低端市場”，不能打開市場局面的低端芯片，價格反而會更高。

相比軍用芯片等，汽車仍然是一個規模龐大的民用市場，但智能汽車的市場規模與手機Soc、電腦CPU等通用消費級芯片又無法相提并論。2019年，全球汽車銷售總量約為9032萬臺，而同年僅華為一個品牌的手機出貨量就達到了2.385億部，位居全球第二，三星和蘋果手機出貨量分別達到了2.965億和1.962億部。即便未來智能汽車能夠絕大部分乃至全部汽車市場，其芯片的消費規模也無法與手機、電腦等相提并論。同時在汽車這個高附加值的產品中，芯片成本所占的比重也相對較低。

另外，由于使用環境的不同，汽車所搭載的芯片與消費級芯片的要求也會有所不同。打入汽車電子類產品供應鏈需要滿足AEC Q100/101/200可靠度標準和ISO/TS 16949零失效標準，在溫度、防水防塵、發霉、有害氣體侵蝕、沖擊、振動、可靠性、一致性方面都需要比消費級芯片達到更高的要求。例如在溫度方面，消費級芯片僅需滿足0~70℃的要求，汽車乘員艙芯片需要滿足-40~80℃要求，而燃油車發動機周邊的電子產品需要滿足-40~150℃的要求。另外，消費級電子產品的設計壽命往往只有數年，而汽車的設計壽命至少要達到15年或20萬公里，這就對車規芯片的耐久性有了更高的要求。

奧迪A7自動駕駛測試車前后對比

同時，自動駕駛所需的芯片也屬于專用芯片領域，與可以不計成本的軍用單一處理型芯片相比在性能和成本上要有更多的考量，但與消費級同樣芯片相比極限還是會更低一些，因而在工藝水平上的要求也會相對較低。目前14nm工藝水平的芯片基本可以滿足當下輔助駕駛/自動駕駛的設計要求，但是最頂尖的產品還是有用到7nm的工藝水平。在自動駕駛設計、測試階段，廠商經常將數塊GPU拼在一起”，放在車輛的后備箱中，體型龐大，能耗也相當之高。在量產中車規芯片對于能耗也需要有更高的要求，尤其對于續航本身就備受關注的純電動汽車而言。

以目前的技術水平和要求來看，自動駕駛所需的芯片在工藝和制造方面被美國等國家卡脖子的風險不算太高。從另一個角度來看，尚處于發展幼稚期的自動駕駛被當做中美大國博弈的籌碼的可能性也微乎其微。目前手機Soc、電腦CPU已經處于相對成熟的市場，已經基本形成更新迭代的市場規律，品牌之間的關系網也相對穩定。美國動用國家機器無理的打亂市場環境能夠立竿見影的起到威懾作用。

而自動駕駛目前還在摸索中前進，正處于逐步完善技術，確立行業標準的關鍵時期，美國憑借在半導體產業領域積累的優勢在自動駕駛芯片領域同樣處于領先地位，此時美國當然不會主動放棄領導地位。但作為國內企業，中興、華為的遭遇不得不作為警醒，而早年美國EDA軟件扼殺國產EDA熊貓系統的手段也會故技重施。對國內芯片企業對于產品保持一定的采購量，不僅是出于愛國的舉動，而是關乎企業未來安全的重要舉措。

國內自動駕駛芯片現狀

縱觀全球自動駕駛芯片領域，誕生自以色列耶路撒冷的Mobileye占據了全球ADAS市場60%的市場份額，包括寶馬、通用和沃爾沃等早期客戶在內，Mobileye已經擁有 20 余家穩定車企客戶。2014年，Mobileye在美國納斯達克上市，被認為是以色列有史以來最成功的IPO案例。2017年，Mobileye的潛力被芯片巨頭英特爾看中，以 153 億美元的價格收購。Mobileye EyeQ系列是典型ASIC芯片，量產了從EyeQ1至EyeQ4系列芯片，EyeQ4的算力為2.5 TOPS，功耗為3W，能效0.83 TOPS/W。不過隨著競爭的加劇，研發中的EyeQ5將從過去的一體式視覺芯片+算法供應商的“黑匣子”模式轉變為開放的系統。目前，小鵬XPilot、蔚來NIO Pilot、廣汽新能源Aion系列車型等均采用了Mobileye EyeQ4芯片。

相比Mobileye相對實用的路線以及早期捆綁算法的路線，英偉達更加注重超強的算力和開放的生態，也贏得了不少的市場份額。英偉達最新推出的Orin芯片算力可達200TPS，功耗45W，可以同時滿足AI訓練和推理的需求。疫情期間，英偉達發布了第八代架構安培（Ampere）、以及基于安培架構的第一款GPU A100。A100擁有 826 平方毫米的芯片面積、540億個晶體管、3D堆疊技術，同時支持TF32和BF16格式，擁有438個第三代Te那個nsor Core，支持虛擬成為 77 個 GPU 來執行不同的任務，是當前最強大的7nm芯片。

一直以來都在大力發展自動駕駛的特斯拉與Mobileye和英偉達都有著很深的淵源，Autopilot 1.0系統使用的便是Mobileye Q3芯片，從Autopilot 2.0開始，特斯拉轉投到了英偉達的懷抱。2019年4月，特斯拉發布了首款自動駕駛芯片FSD，并直接實現量產，英偉達與Mobileye也被拋棄。FSD芯片除了常規的CPU和GPU之外，還配備了2個神經網絡處理器，運行在2.2GHz頻率下能提供72TOPS的處理能力，可以說是當前最好的自動駕駛芯片。

而在國內，華為在2018年推出了分別對應L3和L4級自動駕駛的MDC300和MDC600兩個平臺以及全棧解決方案。其中MDC300由昇騰Ascend310芯片、華為鯤鵬芯片和Infineon的TC397三部分組成，而MDC600基于8顆昇騰310 AI芯片。華為昇騰310算力為16TOPS，功耗僅為8W，能效為2TOPS/W。除了華為昇騰，華為旗下還有大名鼎鼎的華為海思麒麟系列芯片。

除了力扛中國芯片行業大旗的華為，地平線、寒武紀等自動駕駛初創企業有都頗有建樹。地平線由前百度研究院副院長、百度深度學習實驗室主任余凱于2015年創辦，2017年底推出向智能駕駛的征程（Journey）1.0處理器和面向智能攝像頭的旭日（Sunrise）1.0 處理器。2019年，地平線發布了國內首款車規級芯片征程二代，擁有超過4TOPS的等效算力，典型功耗僅2W，采用臺積電28nm制程工藝。地平線還計劃在今年年底推出擁有96TOPS算力，15W功耗的征程5芯片。

寒武紀由中國科學院計算技術研究所下一個課題小組于2016年創辦，其研發重點在人工智能領域，目前已發布了多款7nm工藝的IP產品。其中主打的是智能駕駛領域Cambricon-1M處理器IP屬于第三代產品，提供了2TOPS、4TOPS、8TOPS三種尺寸的處理器內核。華為麒麟970芯片便是基于寒武紀的NPU架構打造。

另外，致力于打造阿波羅自動駕駛的百度在2018年發布了首款AI芯片——昆侖；南京芯馳半導體發布了X9、V9、G9三大汽車芯片產品；黑芝麻科在今年6月15日發布了研的車規級芯片——華山二號A1000和華山二號A1000L。而2015年創辦的西井科技則另辟蹊徑，將研發重心放在了類腦芯片上。與主流的馮?諾依曼結構處理器芯片不同，類腦芯片模仿的是大腦神經元的工作形式，其計算模塊和存儲單元是分離的。其發布的DeepWell峰值算力1.8TOPS，單核功耗500mW，雙核功耗1W。

寫在最后

由于半導體產業整體的落后，中國在車規級芯片的開發起步也并不早。不過近兩年來，中國在AI芯片領域的探索呈現爆發趨勢，自動駕駛芯片領域的頭部企業也逐步取得了一些實質性的成功。但是，芯片是一個需要長期巨額投入，見效很晚的產業，想要深耕半導體領域需要做好打持久戰的準備。

美國針對中興、華為突然的重拳出擊確實讓國內兩家巨頭企業措手不及，當下面臨著很大的困難和危機。不過對于中國半導體產業而言，這卻是一次難得的機遇。上世紀七、八十年代，日本半導體產業曾一度超越美國，但隨后迎來的便是美國的迎頭痛擊，至今尚未能恢復元氣。彼時的日本主權并不完整，而芯片的市場主要在美國，面對美國的打擊也只能選擇委曲求全。當下與美國的博弈中，我們有完整的主權，有全球最大的市場，在華為事件之前中國芯片市場基本被美國公司占據，而美國針對華為的陰謀無疑是主動退出了中國市場，這也正是中國芯片企業獲得市場的絕佳機會。

即便未來美國選擇重新擁抱中國企業，芯片危機仍然是懸在中國高科技企業頭頂的達摩克利斯之劍。我們清楚的知道，美國擁有毀滅我們的能力，也有毀滅我們的動機，而打破這一威脅的關鍵，不在于自我蒙蔽或寄希望于美國的自我頹廢，只能是奮發圖強在半導體產業領域趕上甚至超過世界先進水平。

對于芯片企業，客觀的差距無疑是巨大的鴻溝，選擇在細分的垂直領域各個攻克是當下最為穩妥的辦法。美國的巨頭企業也是在常年的兼并、整合中才逐步成為了擁有全套能力的霸主。同時，長期、巨額的投入也是不得不面對的巨大障礙。身在硅谷的特斯拉可以輕易的尋覓到最頂尖的芯片設計人才，從設計到代工制造都有完整的產業生態支撐，而我國的企業卻需要一步一步的從頭來過。而對于車企，選擇英特爾旗下的Mobileye或英偉達的芯片無疑是更加方便的選擇，甚至可以獲得額外的品牌溢價，但長期而言仍然需要保持與自主芯片企業的高效互動，在愛國之外，這也是關系到切身利益的選擇。

而對于我們普通消費者而言，高精尖的產業發展初期必然步履緩慢，甚至看不到其與我們實際生活有多少直接的交集。但對于中國芯片以及中國自動駕駛的理解和包容就是對他們最大的支持。技術的進步是推動人類發展的最核心動力，而掌握核心科技是我們維護主權、維護自身利益最終極的砝碼。在中國大力推進芯片產業發展的同時，我們在石墨烯芯片、量子芯片等技術藍海也在不斷摸索。過去，我們常調侃中國“摸著鷹醬過河”，而當我們逐漸與鷹醬齊頭并進甚至打入人類未曾探索的道路時，就是見證中國創造力的時候，也是最需要我們全民理解和支持的時候了。
責任編輯:pj