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英特尔长期占据世界  最  大的半导体制造商宝座，近年来通过大手笔的并购，强势进入汽车半导体市场。2017年，英特尔以153亿美元收购视觉ADAS主导厂商Mobileye。Mobileye掌握车载视觉ADAS市场80%份额，Mobileye的专有软件算法和EyeQ芯片能对视觉信息进行详细分析并预测与其他车辆、行人、自行车或其他障碍物的可能碰撞。2015年，英特尔以167亿美元收购Altera公司。Altera拥有的FPGA产品不仅大量应用于数据中心与IoT业务当中，在自动驾驶AI主控芯片上也有巨大的应用潜力。

高通近年来凭借通信优势，也在从车载信息娱乐积极向自动驾驶进军。在收购恩智浦半导体无果后，高通将注意力放在自家车载平台的打造上。在CES2020上，高通发布了SnapdragonRide平台，包括异构多核CPU、AI与计算机视觉引擎、GPU、安全SoC等，可支持从L1/L2级别主动安全ADAS、到L2+级别“便利性”ADAS，再到L4/L5级别自动驾驶的需求。

特斯拉是第一个投入主控芯片开发的汽车品牌厂商。2015年，特斯拉推出自动驾驶Autopilot平台，最  初采用Mobileye的ASIC芯片，此后版本升级，改用英伟达GPU作为主控芯片。2019年4月，特斯拉推出自研版本的主控芯片FSD，可实现L4级自动驾驶。特斯拉表示，自动驾驶主控芯片拥有高达60亿的晶体管，每秒可完成144万亿次的计算，能同时处理每秒2300帧的图像。

AI设计公司也是进入车用芯片市场的一股重要力量。地平线2017年年底发布第一代“征程”1.0处理器，面向智能驾驶；2018年推出征程2.0，并发布了基于征程2.0处理器架构的自动驾驶计算平台Matrix1.0。在CES2020上，Matrix2首  次公开亮相。相比上一代，Matrix2在性能方面装配有16TOPS的等效算力，而其功耗仅为原来的2/3。

互联网巨头对自动驾驶AI芯片市场也极为关注。Waymo是谷歌自动驾驶研究领域的子公司，Waymo除采用英特尔CPU+AlteraFPGA方案之外，亦基于其TPU打造的深度机器学习平台，用于自动驾驶领域。百度开发的“昆仑”AI芯片，也可以适配于自动驾驶的Apollo系统。2019年12月举行的Apollo生态大会上，百度还发布了一款车规级芯片鸿鹄，针对语音技术领域的AI芯片，用于处理车内语音功能，可提升车载系统的语音交互流畅性。

恩智浦、瑞萨、TI是传统汽车电子厂商，英伟达、英特尔是消费电子、计算领域芯片厂商，高通是通信芯片公司，特斯拉是汽车品牌厂商，谷歌、百度为互联网巨头，再加上一众AI独角兽们，汽车半导体领域已经毕集了六路大军。未来势将上演一场群雄争霸的战局。能够吸引如此之多的重量级厂商，也充分说明了汽车半导体市场的广阔发展前景。

国内厂商要有从零开始的决心

2019年1月特斯拉上海工厂开工建设，今年1月首  批国产Model3实现大批量交付，这是特斯拉在海外的第一座超级工厂。与此同时，有关特斯拉的国产供应链开始受到外界的广泛关注。然而在这条供应链之中，涵盖了大量动力电池、电驱系统、底盘、车身、中控系统厂商，但是国内汽车半导体公司却很少得见。

“由于涉及人身安全问题，再加上汽车芯片的工作环境更为恶劣，因此汽车芯片对于可靠性及安全性的要求也更高。”Gartner公司副总裁盛陵海告诉记者。根据相关标准，相比于消费芯片与一般工业芯片，车规级芯片的工作环境更为恶劣：温度范围可宽至-40℃~155℃、高振动、多粉尘、电磁干扰等。由于涉及人身安全，汽车芯片对于可靠性及安全性的要求也更高，一般设计寿命为15年或20万公里。车规级芯片需要经过严苛的认证流程，包括可靠性标准AEC-Q100、质量管理标准ISO/TS16949、功能安全标准ISO26262等。一款芯片一般需要2～3年时间才能完成车规认证并进入整车厂供应链。

有专家告诉记者，一款车规级芯片的认证往往需要数年时间，而且零部件需要长期备货，有时甚至在十几年之后还有少量需求。这种产业生态与行业惯例对于习惯了消费电子市场大批量、快节奏的中国IC厂商来说，并不适应。

传统的国际汽车半导体大厂旗下大多保有晶圆厂，这对保障长期供货、维持产品独特性，以及质量的稳定性都有极大帮助。而中国IC设计公司多为Fabless模式，制造仰赖代工厂，在通过客户认证时，这在一定程度上是不利的。

因此，中国芯片公司要想进入汽车半导体领域需要一个长期的过程与持续的努力。从策略上，国产半导体供应商应加强与汽车制造商和一级汽车行业供应商合作，严格质量、可靠性、成本、功率与安全标准，有从零开始，从“备胎”做起的决心。同时，可以重点关注自动驾驶主控芯片、固态激光雷达等新技术、新需求，寻找切入的机会。 (责任编辑：admin)