电气化、智能化时代下，新能源汽车早已成为大势所趋。我们都知道，智能汽车区别于传统汽车的重要标志就是自动驾驶和智能座舱，这些功能的实现，其实都离不开芯片作为底层依托。新能源车对于汽车芯片的需求是1600颗/辆，是传统燃油车的三倍。为什么智能汽车需要使用如此多的芯片？芯片是越多越好吗？国产车规级芯片的“卡脖子”问题当下是否还存在？在未来，汽车会不会像电脑一样一个CPU解决一切？对消费者来说，汽车芯片技术的发展将为驾驶体验带来哪些革命性的变化？
带着这些问题，36氪《CEO锦囊》直播间硬科技系列专场邀请到了奕泰微电子创始人仲建锋和欧冶半导体联合创始人高峰来一起聊聊：未来智能汽车长什么样？
在这场直播中，两位嘉宾主要讨论了以下问题：
1.新能源车对于汽车芯片的需求是1600颗/辆，是传统汽燃油车的三倍，为什么智能汽车需要这么多芯片？
2.过去几年市场“缺芯”严重，但近年来中国芯片企业快速成长，涌现出了非常多优秀企业。国产的车规级芯片经历了哪些发展？目前属于什么样的阶段？
3.我们知道车规级芯片的种类非常多，具体到两位做的以太网芯片和 Soc 芯片，分别是控制汽车哪部分功能？
4.一个现象是，新能源车肯定是我们国家最强 ，但在智舱智驾领域大家耳熟能详的核心芯片基本还是在用国外的。国产车柜机芯片这个“卡脖子”的问题是不是还存在？
5.做为芯片厂商，拿到订单尤为重要。请问两位目前跟国内的哪些车企有合作？具体是怎么样的合作形式？
6.特斯拉发布的Robotaxi没有方向盘和油门刹车踏板，未来汽车是一个智能的载体，随着芯片技术的发展，未来智能汽车会长什么样？
7.中国车企在电动化、智能化上一骑绝尘，这对芯片的功能和性能提出了很多创新需求。在未来，智能汽车会不会像电脑一样通过一个CPU解决所有？
以下为两位嘉宾和36氪的对谈，部分内容经过整理编辑：
仲建锋：目前，传统燃油汽车的芯片数量大约在600到700颗之间。相比之下，电动汽车的芯片数量则显著增加，达到了1600颗，而高级别的智能汽车的芯片需求量甚至可能达到两三千颗每辆车。这种芯片数量的增长主要有两个原因：一是汽车电动化带来的增长，二是智能化带来的增长。智能化主要包括智能驾驶和智能座舱两大类，智能化技术的底层支撑都是通过芯片来实现的。汽车芯片可以被看作是汽车的“大脑”，其功能大致可以分为三类：控制、感知和执行。因此，汽车内芯片数量的增加主要是由于汽车功能的复杂度和智能化需求的增长。
从传统意义上讲，芯片数量的增加确实意味着汽车功能的增多。然而，随着芯片数量的增加，也带来了一些问题。例如，汽车内微控制器（MCU）的数量已经达到100颗以上，我们可以将MCU视为汽车的“小脑”。人类只有一个大脑，但汽车却需要这么多“小脑”，这是因为技术发展和成本考虑的限制。目前的趋势是逐步减少这些“小脑”，转而使用一个或几个更大型的“中脑”或“大脑”。
实现这些功能需要算力、传感器和执行机构，这些都是通过芯片来实现的。从技术层面来看，我们希望芯片越少越好，但最终目标是满足用户的需求。
高峰：我想从另一个角度来探讨这个问题，那就是单车的价值量。这个价值量是一个更本质的变化，它不仅限于芯片的数量，因为芯片的种类繁多，包括功率模拟、MCU、SoC等。
传统燃油车中，所有半导体的价值总和大约在300到400美金之间。但是随着汽车的电动化和智能化，这个价值量预计将达到千美元级别。最低的预测也在2000美金以上，而更高的预测可能达到4000多美金。这意味着，一片12英寸晶圆上制造的芯片价值，从300到400美金，增长到了2000到4000美金，这是一个数量级的提升。这个趋势比单纯看芯片数量更为重要。为什么会出现这样的趋势呢？正如仲总所说，汽车的计算需求上升了。芯片本质上是计算驱动的，而计算的增加也带动了被动元器件和存储等的需求。随着汽车计算的复杂性增加，它消耗的半导体也就越多，因为芯片本质上提供的是计算功能。
现在，智能化传感器越来越多。简单的车辆可能只配备一个摄像头和几个雷达，而高端车辆可能配备十几个摄像头和多个雷达，甚至还有更昂贵的激光雷达。这些传感器从感知到交互，如座舱，都需要大量的计算。以前的传统车辆主要是以发动机为主体的机械产品，所需的计算非常少，主要是机械控制。而智能化之后，为了提供更多的体验，包括自动驾驶，车辆需要自主地进行感知和计算，这使得计算量越来越大。
这是一个最本质的改变。汽车芯片在车辆中变得越来越重要，从一个相对附属的产品价值形态，转变为决定车辆特性甚至卖点的关键因素。
高峰：我们需要纠正一个误区，那就是所谓的“缺芯”问题。过去几年，汽车行业真正缺乏的并不是计算芯片，而是MCU（微控制器）和一些模拟器件。这种短缺主要是由于疫情影响，导致对库存水平的要求提高，以及疫情期间消费电子和个人电脑需求的突然增长，这些都导致了库存周期的变化。然而，对于面向未来的汽车智能化部分，实际上并不存在“缺芯”的状况。如果我们大致分类，与智能化相关的芯片可以分为两部分：一部分是存量特征的，主要是MCU这类市场；另一部分是增量市场，主要是以SoC（系统级芯片）为主的智能计算市场。
在智能化之前的时代，汽车大量需要的是MCU这类芯片。全球市场格局非常清晰和稳定，主要由欧洲的三家公司和美国、日本各一家组成，如恩智浦、ST、英飞凌、德州仪器和瑞萨。这些公司的供应链体系非常稳固，市场稳定后，它们进入了类似大宗商品的市场特征，这也是为什么会出现供应链冲击和“缺芯”问题。
另一方面，增量市场，即智能计算芯片市场，实际上是一个增量市场。汽车半导体的价值从三四百美金增长到两三千美金的过程中，大部分增量并不是来自传统MCU使用量的增加，而是来自新型承载车载计算的计算芯片需求的增加。因此，这一部分的瓶颈并不在于供应链问题，也不是我们所说的“缺芯”问题。包括刚才提到的某些公司自己的芯片，它们并不是为了解决所谓的“缺芯”问题，因为它们需要的那些芯片从来没有存在买不到的问题。
仲建锋：我这里再补充一下整个产业的实际情况。实际上，在传统芯片短缺的阶段，智能驾驶和智能座舱中的核心芯片并没有遇到“缺芯”的状态。
关于国产车规级芯片的发展阶段，我简单补充一下。我们观察到国产车规级芯片的发展可以分为三个阶段：
起步阶段：在这个阶段，国内许多芯片企业开始模仿国外的芯片，包括做一些平替产品。这在前几年芯片短缺较为严重时是一种常见的做法。
追赶阶段：随着技术积累和市场认知的提高，国内企业开始从模仿转向创造，推出性能、质量和推出时间点都能达到业界同类水平的芯片。
超越阶段：在这个阶段，国产车规级芯片将超过国际水平，领先行业发展，甚至在国际化方面取得突破。
车规级芯片的种类非常多，包括与电动化相关的、传感器、算力、模拟和数字芯片等。据统计，国内车载芯片行业中，SoC（类似于大脑的算力芯片）的国产化率在5%到8%，MCU（类似于小脑，技术算力不那么强大的芯片）的国产化率接近10%，而功率器件的国产化率则为35%。
具体到我们所做的车载以太网交换芯片领域，目前国产化率还是零。因此，在整个国产车规级芯片领域，不同类型的芯片所处的阶段差别较大，有的处于起步阶段，有的处于追赶阶段，也有的即将进入超越阶段。当然，更多的芯片可能还是处于起步阶段。
仲建锋：我们来谈谈用户对汽车智能驾驶的体验。用户能够感受到的是汽车从辅助驾驶到自动驾驶的转变，比如特斯拉最近发布的Robotaxi，它甚至没有方向盘和刹车，完全实现了无人驾驶。对于产品来说，我们做的车载以太网实际上是在汽车内部构建了一条信息高速公路，为汽车提供高速的数据传输。自动驾驶需要处理大量的数据，包括传感器信息的传输和计算结果的执行，这些都依赖于高速的信息公路。
我们可以将车载以太网芯片比作车内的信息高速公路。如果没有这样的信息高速公路，智能自动驾驶和智能座舱等应用就无法得到支撑。因此，我们实际上是在提供通信的基础。如果把辅助驾驶比作一个通道，如果没有这个通道，指令就无法及时接收，执行可能会延后，甚至可能接收不到完整的指令。
传统的汽车也有通信技术，但带宽较低，无法满足自动驾驶和智能座舱所需的大数据量。这就像我们现在使用的4G、5G网络，而传统汽车的通信技术可能还停留在2G时代，显然无法满足现代汽车的需求。现在，车载以太网技术使我们的汽车实现了类似4G甚至5G的通信水平，这是从2G时代到现代通信技术的巨大飞跃。
高峰：在解释SoC具体是什么之前，我想先提一个观点：我和仲总以前都是从事IT行业，这说明汽车智能化的本质是IT产业和汽车产业的融合。
以前，汽车有一套专有的通信协议和组件，以及独立的ECU硬件开发模式；而IT行业则专注于计算和通信。现在，汽车智能化就是将IT的通信协议和计算架构引入汽车产业。简单来说，汽车将变成一个带轮子的智能手机。当然，这个比喻并不完全准确，但在移动性和通信方面是准确的。汽车需要通信和计算来支撑智能化体验。从这个角度看，每个智能手机都需要一个SoC，无论是麒麟9000还是高通810，这些芯片决定了手机的智能化水平。汽车中也可能需要多个SoC来提供所需的各种计算能力，这是我们提供的算力基础。
SoC是异构计算的集合，意味着不同的计算任务需要不同类型的芯片架构来处理。例如，CPU是通用计算模式，但对特定任务可能效率不高。这就是为什么英伟达开发了GPU，最初用于图形处理，后来发现它适合AI和深度学习计算。GPU和CPU可以协同工作，各自分工，以提高计算效率。
SoC上有许多不同的计算核心，如CPU、NPU（用于AI计算的大规模并行计算）和GPU（用于图形处理）。这些核心被集成到一个芯片上，通过总线配置有效集成，形成一个系统级的芯片，即SoC（System on a Chip）。SoC就是一个芯片上的计算系统，能够针对特定场景执行最高效率的计算。
仲建锋：近年来，我们在许多领域都取得了显著的突破，特别是在汽车行业。与三年前相比，整车行业有了巨大的进步，新能源车的渗透率已经达到了50%，而三年前仅有百分之十几。这表明国内整车制造能力随着新能源汽车的兴起而得到了提升。
在芯片领域，这几年也取得了显著的进展。许多领域都实现了从无到有的转变，众多芯片厂商涌现，推出了许多产品。这在智能座舱和自动驾驶这两个主要领域尤为明显，一些车厂已经推出了商用的车规级芯片。例如，自动驾驶领域的地平线和黑芝麻，智能座舱领域的芯驰和华为，都取得了一定的突破。
尽管如此，仍然存在一些瓶颈问题，这与国内车规级芯片的整体发展阶段有关。由于芯片种类繁多，不同种类的芯片在市场上的竞争态势存在较大差异。一些领域已经不再存在瓶颈问题，但在某些领域，如高安全领域的动力控制，由于涉及安全问题，厂商在使用时会更加谨慎，需要长时间的积累，因此渗透率仍然较低。在通信领域，由于技术门槛较高，国外厂商较少，尽管新能源汽车、自动驾驶和智能座舱等领域发展迅速，但在车载以太网领域，目前使用的仍然是国外芯片。这表明在某些特定领域，我们仍然面临一定的瓶颈。
高峰：在汽车智能计算SoC这个新领域，我们首先要认识到汽车智能化还处于起步阶段，远未达到市场格局确定的时候。智能化才刚开始，尽管电动化的趋势已经相对明确，包括电机、电控和电池技术都在趋向标准化，中国供应商在这方面已经取得了很好的市场地位，如宁德时代和国轩高科。
然而，智能化领域才刚刚开始，我们称之为上半场电动化，下半场智能化。智能化的探索还在进行中，即使是像英伟达这样的公司，也没有确立明显的优势。英伟达去年在汽车领域的芯片销量只有100多万颗，占其总收入的3%不到，在全球汽车芯片市场的份额也非常小。全球每年生产8000万到1亿辆车，英伟达的销量相比之下还处于非常初期的阶段。而且，英伟达的汽车芯片更多是从数据中心共享架构转变而来，并不是专门为汽车设计的。高通的主要业务之前在手机领域，但随着手机市场的萎缩，高通正在大力进入汽车领域。在智能座舱方面，高通可能会有一些生态优势，但手机的计算形态并不一定最适合汽车座舱的计算需求。在自动驾驶领域，英伟达虽然有一定的影响力和应用，但远未达到垄断地位。高通在座舱领域的优势可能比英伟达在自动驾驶领域的优势更大，但座舱领域的计算形态也未确定。
因此，在智能化领域，目前还远远谈不上存在瓶颈问题。中国拥有庞大的应用市场，对制程的要求相对宽松，这为中国公司提供了与国外公司竞争的机会。当然，如果我们现在不发展，10年后可能会面临瓶颈。但如果现在就开始发展，那么在智能化领域，大家都处于同一起跑线，中国有很大的机会。
仲建锋：车规级芯片在整车中的应用周期较长，门槛也相对较高。国内车企在采用我们产品方面取得了突破，主要原因可以归结为三类：
智能化领先的企业：国内一些新兴车企在智能化方面做得非常好，具有全球竞争力。这些企业对我们这类用于智能化领域的芯片有很高的支持度和新需求。传统上，欧美整车厂的需求推动了车规级芯片的发展，但现在智能化最具竞争力的整车企业在国内，国外芯片厂商的需求来源主要还是欧美整车厂。如果我们能根据国内车企的新需求定义产品，将具有很大的差异化竞争优势。理想汽车就是我们合作的一个典范。
L4自动驾驶的企业：目前乘用车主要集中在L2+级别，但中低速无人车已经进入L4自动驾驶阶段。这些企业对外设要求非常高，国外芯片在这方面的支持不足。我们的产品，如车载以太网芯片，能够提供更多的快速路接入，更适合L4自动驾驶应用。我们与武汉一家L4自动驾驶企业形成了合作。
国产化要求的企业：一些车企受到政府政策的影响，对国产化有明确要求。我们需要深入了解客户的需求和痛点，这正是我们的机会所在。国外芯片厂商已将研发中心迁出中国，其市场营销人员在中国市场的影响力较弱，这为我们提供了机会。国内整车厂在智能化方面的全球领先地位使我们能够第一时间获得领先需求，从而开发出领先的产品。
总的来说，我们借助了国内新能源汽车的发展大势，并通过市场洞察找到了自己的核心竞争力。奕泰微已经推出了四款车规级芯片，这些芯片是全套产品，针对车载以太网在汽车应用领域的不同需求，形成了整套解决方案。就像高速公路有不同车道和速度要求一样，我们的产品也定位于不同的种类和速度，以满足不同客户的需求。
高峰：目前，我们与国内主要车企都有项目合作。在汽车智能化的背景下，供应链体系正在发生变化。传统汽车供应链链条较长，包括从二级供应商（TIER two）到一级供应商（TIER one）再到汽车主机厂。芯片通常作为二级供应商，通过一级供应商集成到产品和解决方案中，最终应用到汽车上，有时还存在三级供应商，芯片甚至不需要直接面向主机厂。
然而，在汽车智能化之后，主机厂对芯片，尤其是智能计算类芯片的参与程度显著增加。他们不仅参与芯片的选型，还对交付的具体要求有明确的需求。尽管主机厂通常不直接生产硬件，他们仍然需要一级供应商来完成最终交付。这使得供应链关系从线性转变为更为紧密的三角关系，这是最显著的变化。
在与车企做生意时，产品定义阶段至关重要。你需要明确你的产品是否符合产业趋势和客户需求。由于芯片开发周期至少为两年，从定义到流片，你需要预测两年后的需求，这本身就是一个挑战。当产品进入销售阶段，ToB销售的原则无论是针对车企还是运营商都是一样的。关键在于理解客户组织的战略需求，以及组织内部不同部门的诉求，并做出相应的回应。但最终，是否能够为客户创造价值才是决定性的因素。
高峰：这个问题我确实思考了很多。回想一下，当第一代iPhone发布时，乔布斯在演示中提到了三个产品：一部新电话、一个新iPod和一个新互联网浏览器，最后他揭示这三个产品实际上是一个，那就是iPhone。这在当时定义了iPhone的三个主要功能。
但我们现在还能用这三个功能来定义智能手机吗？显然不能。智能手机已经远远超出了最初设想的三个主要功能。智能手机与功能机最核心的区别在于它提供了一个移动计算平台，由芯片、触摸屏、摄像头、陀螺仪、GPS等传感器以及操作系统（OS）组成，支持了无数丰富应用的运行。乔布斯在发明iPhone时无法预见到微信、美团、Facebook等应用的出现，但他创造了一个平台，使得这些应用得以诞生。智能手机是一个平台，而不是被任何一个单一功能所定义。
对于未来智能汽车的样子，我也无法确切知道，但我相信定义智能汽车的不会是某一个特定的功能，如自动驾驶、智能座舱或智能大灯。智能汽车的定义将来自于它底层的电子电气架构的革新，以及由此带来的计算和通信平台。这个平台将有一个统一的操作系统，并支持开放的应用生态系统的繁荣。因此，智能汽车不会被任何一个单一的功能所定义，而是会被其作为一个整体的计算和通信平台的特性所定义。
仲建锋：智能汽车的未来形态是我们正在思考的问题。传统汽车聚焦于提升驾驶乐趣，包括动力等方面，因为那时汽车需要驾驶员操作。未来的汽车会是什么样子呢？它首先还是一种出行工具。主持人刚才提到，未来的汽车不一定只是在地上跑，也可能在天上飞。无论地上还是天上，只要能将用户从一点带到另一点，就能满足用户的基本需求，用户的根本需求是到达目的地。
随着AI技术的发展，未来的汽车将实现自动驾驶，甚至无人驾驶。特斯拉最近的发布表明，我们离无人驾驶的实现可能比预期更快。一旦汽车实现无人驾驶，汽车对我们来说就像坐公交车一样，我们只需要从一个地方到另一个地方。在这种情况下，我们在车上可以做什么？娱乐、看电影、玩微信、刷抖音等，这些活动会变得丰富多样。同时，汽车也可能成为移动办公室。
因此，未来的智能汽车将围绕用户的原始需求设计。当驾驶员的责任被解放后，汽车将为用户提供一个空间，就像我们现在乘坐地铁、高铁或公交车时一样，用户可以在这个空间里做各种事情。目前我们可能只能刷手机，但未来汽车提供的丰富内容将使消费者更愿意享受旅途。
综上所述，未来的汽车将是一种以用户需求为中心的形态，提供不仅仅是运输，还包括娱乐、工作和其他活动的综合体验空间。
仲建锋：业界并不期望用一颗芯片解决所有问题。尽管使用单颗芯片解决所有问题可能是大家最希望看到的，但如果这样做的成本没有优势，或者不能提升用户体验，那么厂商可能不会选择这样的方案。
实际上，汽车的电子电气架构正在发生重大变化，已经经历了三代的演进。目前主流应用的是第二代，即域控架构。而未来的第三代电子架构，包括聚焦的SoC算力芯片，将更多地满足用户需求，同时考虑成本因素以提升车辆的竞争力。我们可以简单地考虑人形机器人的比喻，汽车可以看作是“趴着”的人形机器人，它们都需要一个“大脑”来控制。汽车内部需要多个“大脑”，因为汽车的不同部分，如自动驾驶、智能座舱等，都有其特定的功能需求。未来，如果能够实现一个“大脑”控制所有功能，那将是最理想的状态。但最重要的是这种方式是否经济，是否能够为用户提供价值。随着汽车架构的变化，我们将看到更多关于如何实现这一目标的探索和创新。
高峰：这个问题非常专业，我们讨论得也比较多。我的答案很明确，不会只有一颗芯片来解决所有问题。虽然汽车未来的芯片数量会减少，但它们的综合价值量会大幅上升，这是我们一开始就提到的。
目前，手机基本上是由一颗SoC芯片控制的，虽然手机内不只一颗芯片，但主控芯片就是SoC。以前通信的基带芯片和应用处理器(AP)可能还是分开的，现在也合二为一了。但汽车的情况不一样，汽车是一个复杂系统，用一颗SoC去解决所有计算需求，在相当长的一段时间内，可能都不是最佳方案。目前最佳方案可能是第三代电子电气架构，但目前大多数车企还没有完全实现这一架构。特斯拉可能是实现得最好的，但其他企业仍需努力。我不认为在可预见的未来，汽车会只用一颗SoC来解决所有问题。第三代电子架构与此类似，它包括中央控制器、区域控制器和一些端侧执行器，形成了一个三级计算结构。
总结一下，我认为汽车不会只用一颗SoC解决所有问题，但芯片的总数会减少，随着向第三代架构的转变，整体芯片数量会减少，但它们的综合价值会大幅提升。
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