中国芯片发展路径：大厂平替还是差异化？

电动汽车市场快速扩张以及智能汽车的快速发展，汽车芯片需求也迎来飞速增长。

从数量上看，原先的单车500-600颗将会增长到1000-2000颗，甚至部分车辆有可能达到3000颗/辆的需求。有机构预计，到2030年我国汽车芯片市场年需求量将超过450亿颗，汽车芯片行业正迎来巨大的机遇。

不过，近期由于地缘政治问题的影响，国内企业应用国际先进技术出现困难；此外，由于中国在电动化和智能化方面的领先，其在应用端也无成熟经验可以借鉴。如今汽车芯片发展面临诸多挑战。

本文就从接地气的角度，来聊下中国芯片初创企业在国际大厂压力下到底要如何破局？在应用过程中要解决的问题又有哪些？

01.

海外封锁：亟需更高制程、自主IP和工具链

由于国内芯片公司起步晚，技术积累时间不长，车企一直以来倾向选择国际芯片大厂采购，国内芯片公司渗透难度大，过去一直被压制发展，导致整体车规级芯片国产化率较低。

如今，在美国芯片禁令下，中国从外部获得最先进的芯片几乎不可能，尤其在智能化发展上遇到了极大挑战。

黑芝麻智能产品副总裁丁丁坦言，以计算类芯片为例，国内车规7nm上还是可以进行设计、量产的，如果要进一步发展更高制程，就会遇到极大挑战。

算力方面看，美国的禁令限制在600T从需求的角度一定是远超600T的。

美国2022年10月份的政策限制是互联带宽超过600G，算力超过600T的产品不能使用台积电的先进代工工艺。国内的产品不能超过A100的规格，否则不能使用7nm或者5nm的生产工艺。

当然，为了突破这个限制，国内也有很多企业在想办法，例如很多企业利用第三方的IP进行乐高式的搭建。但是丁丁认为，无论是从长远角度还是从产品性能来看，这个都不是真正的解决方案。

丁丁希望国内的企业能够利用中国市场优势，将算法的加速部分做的效率更高，只有提高效率，实际上的体验性能才有可能满足智能化和自动驾驶的发展。

丁丁还提到工具链的完善程度仍然与国际供应商存在差距，这也是客观存在的现状，需要平衡商业和发展，只能慢慢解决。

对于地缘政治带来的压力，做通信芯片的仁芯科技产品副总裁金栎也深有体会。金栎表示，他们做小芯片，之前只需要选择一个地方流片，现在不得不选择两个，海外一条产线，国内一条线，来做备份。制程方面，国内外企业都可以支撑，但国内车规级还是稍弱一些，国外企业的整体良率和车规支持都会好一些。

金栎坦言，在IP方面，他们也不可能做到所有都自研，周期会比较长。

在具体谈到车规级要求时，金栎表示，在整体生产达不到车规级的要求时，企业只能通过筛片的方式解决。

当然，上述专家也都清楚，这些都是应对短期发展的权宜之计。

长久看，自主可控才是关键。

02.

大厂封锁：产品差异化破解

除了技术，目前企业发展最大的难点，其实在商业问题。“主机厂和Tier1企业对初创企业的要求是要比国际大厂的产品更便宜。”在金栎看来， 这其实是个悖论，初创企业芯片起量要有过程，他们的晶圆成本、制造成本、封测成本都比国际大厂高，除非是示范项目，否则怎么可能做到比国际大厂便宜？

如何解决这个问题？

金栎给出的解决方案，有两个维度，一是提高制程，相比国际大厂40和55nm的制程，他们将产品制程提升到22nm，这样可以覆盖掉一部分成本；二是从系统层面解决问题，单芯片虽然做不到价格更低，但是可以通过集成，提供更多性能，来解决一部分这个问题。

长城汽车股份有限公司EE架构总工程师曹常锋也认可差异化的路径。曹常锋认为，做平替这个角度是很难的，平替面临着非常大的价格压力和技术压力，对初创企业来说不是好的切入点。当然，基于平替基础做一些改进，他认为也是有机会的。

在差异化方面，曹常锋以紫荆M100为例，例如，该芯片不仅满足功能安全ASIL-B等级要求，更支持国密，并符合ISO21434网络信息安全标准。尤其后两点是国外芯片没有的。

长城去年的芯片国产化率达到了17%。，曹常锋也坦言，在采用国产芯片时，确实遇到了很多问题，最突出的是两个，一是，大部分的国产芯片工具链和软件不统一，“用一个芯片，企业就要再去适配一套，工具链、软件，这对于车企来说意味着非常高的设备成本”；二是，选择创业公司来做，它的生存时间也是一个问题，能不能存在10年以上，以后出现问题还能不能找到这个企业？

这或许也是车企自研芯片的重要原因。

让企业得以长久生存的方式，就是不要竭泽而渔，为企业创造一个可长期发展的环境。

金栎认为，有必要建立一个行业的联盟来规范行业行为，例如根据芯片的需求量不同，形成阶梯价格，这对行业发展和主机厂来说都是比较好的事情。

03.

测试不完备：标准摸索中

曹常锋还提到了芯片的测试问题。他表示，芯片企业拿来的AEC-Q100芯片报告，很多项目都是自声明的，报告的完整性上是不够的。他希望测试更加规范完整。

对此，工信部电子第五研究所重点实验室检测技术研究副主任王之哲解释说，确实AEC-Q100它是个自发性的测试，不要求一定是第三方机构测试，车厂自己开展测试，这个标准是认可的。因为国内引入这个标准相对较晚，所以大家对标准的理解并不深刻。“我们收上来的AEC-Q的报告确实是存在很多缺项，包括不给实验前后结果的的情况。”

曹常锋还提到了计算类芯片的测试问题。“国内是有检测机构的，例如中汽中心有相应的测试报告的，但是它和我们具体的算法结合，它就有很大的差异，例如测出的算力是500TOPS或者是1000TOPS，结合车企本身的算法之后，芯片的算法利用率就会小很多。结合主机厂自己的算法在一起，它实际能跑到一个效率多少，这个对我才是非常关键的。”曹常锋说道。

当然，解决这个问题最好的办法是车企自定义大算力芯片，但是这个成本非常高。曹常锋坦言，如果整车都不盈利的话，是没有利润拿出来去定义一颗芯片的。

丁丁也提到，他不认为大芯片、AI芯片，拿去公网的模型测是有意义的，甚至可以说是浪费时间、浪费精力，AI方面测试确实要结合实际。AEC-Q100这种可以把控质量可靠性的测试，是可以量化且很清晰的。

此外，金栎还提到了零部件和整车测试的衔接问题。例如，芯片去做AEC-Q100的测试，整车企业也会做DVPV(设计验证测试Design-Verification Testing, 简称DV;生产确认测试Production-Validation Testing, 简称PV）。他比较困扰的是，芯片的测试和整车的零部件测试是怎样关联起来的？他举例说，芯片会做ESD（静电放电测试），整车也做ESD，两者测试方法论是不一样的，指标也是不一样的，这两者目前来说现在是没有任何关系。“芯片ESD做到2000V或者是4000V，在整车上芯片这个零部件能够起到什么样的帮助？”

金栎提到，这里有个难度，整车企业更加关注功能本身，很多时候是不会将需求分解到芯片的。

对此，王之哲表示，AEC-Q100是面向整车厂的任务坡面，因此需要整个行业一起来讨论来将其细化。“因为整车企业知道车辆每天工作的时间温湿度条件，然后把它相应的这个工作条件可以换算到芯片的可靠性的试验要求。”

除了面向任务坡面以外，AEC-Q100还是基于失效机理的应力试验考核，这块就需要包括整车企业、芯片企业检测机构联盟共同来推动，“因为实际的失效，还是从整车应用中来收集的，然后去定位，然后再看有没有必要增加新的实验条件。”

王之哲坦承，随着新技术的发展，AEC-Q100在一些细节上确实需要进一步完善。

可以看到，在新能源和智能化领域，中国已经从追赶者变为了领先者，继续沿用海外经验和标准的老路子显然已经走不通了。如今中国企业需要尝试着自己摸索出适合新能源和智能化发展的经验。