智能駕駛時代，汽車不再由發動機驅使，而是這些芯片

車輪上的計算機。這就是人們目前對汽車的看法。實際上，從打開車窗到計算當前扭矩需求下的最佳油氣混合物，汽車中發生的一切都由微控制器監控和驅動。但是，就計算能力進入汽車的程度而言，這只是剛剛觸及表面。


自動駕駛汽車L3和robotaxis的崛起

自動駕駛時代即將到來，汽車行業的計算需求也將隨之進入一個新時代。自動駕駛汽車需要大量傳感器來掃描環境，并為汽車提供模擬人類駕駛所需的數據。IDTechEx 的 "2024-2044 年自動駕駛汽車和機器人軸 "報告發現，領先的 SAE 4 級機器人軸擁有多達 40 個獨立傳感器。再加上汽車市場即將推出的自動駕駛技術，這將推動汽車傳感器市場實現 13% 的 10 年復合年增長率。然而，如果沒有高性能計算來處理傳感器的數據并構建環境的三維渲染圖，為車輛的程序化駕駛策略提供依據，那么傳感器本身幾乎毫無用處。

高性能計算（HPC）從傳感器陣列中獲取實時數據輸出，并執行若干重要流程。它所面臨的兩個關鍵挑戰是傳感器融合和物體分類，而對于完成這兩項工作的順序存在一些分歧。有些人認為早期融合是最好的，在這種情況下，所有傳感器數據都會被整合到場景的三維渲染中，然后由車輛的高性能計算單元運行人工智能算法，對檢測到的每個物體進行識別和標記。另一些人則認為，應從每個傳感器生成一個物體列表，然后將結果進行融合。這樣做的好處是可以交叉參考每個傳感器的檢測結果，并檢查是否一致。但這樣做的缺點是在處理來自不同傳感器的目標列表之間的差異時面臨挑戰。

無論采用后期融合還是早期融合，HPC 仍將以圖像處理的形式進行大量數據處理，并運行人工智能算法進行圖像分類和制定駕駛策略。處理這些任務的關鍵部件是圖形處理器（GPU）、計算處理器（CPU）和內存。通常情況下，這些都是獨立的分立組件；然而，自動駕駛汽車對 HPC 的特殊要求導致它們被組合到稱為 SOC 或片上系統的單芯片上。這些芯片將 GPU、CPU、RAM 等集成到一塊硅片上。理想的 SOC 可以接收來自車輛所有自動駕駛傳感器的數據，對其進行處理，對所有檢測到的物體進行識別和分類，并根據駕駛策略創建一套轉向、油門和制動操作。因此，SOC 負責整個自動駕駛系統。

要滿足自動駕駛的計算要求，關鍵在于將所有這些功能集成到一個芯片上。由于物理分隔幾乎為零，芯片的每個部分都能以接近零的延遲、幾乎無噪聲和巨大的帶寬交換數據。這與將分立元件分布在印刷電路板上的做法截然不同，更多的接口和更多的數據線會帶來噪音和延遲。

Mobileye 和 Nvidia 最近一直在提高計算能力，從幾 TOPS（每秒太赫茲運算）到幾十 TOPS，再到現在的幾百 TOPS，目標是幾千 TOPS。這些改進的主要途徑是臺積電和三星等領先代工廠采用越來越小的節點尺寸。它們一直在通過其支持的代工廠采用更小的節點技術來實現這些改進。


汽車芯片超先進制程邁進

日本芯片設計公司Socionext近期宣布，已開始研發3nm的ADAS（先進駕駛輔助系統）和自動駕駛定制化SoC，芯片將采用臺積電的最新"N3A"工藝，預計2026年進行量產（委托臺積電生產）。

長期以來，汽車芯片一直被認為是“工藝落后者”，但在汽車電動化、智能化、網聯化和共享化趨勢的推動下，28nm以下成熟工藝制程的車規級芯片已經跟不上產業的快速轉型。實際上，汽車芯片正在加速邁向先進制程——2019年高通推出7nm工藝驍龍8155車規級芯片；汽車行業在2022年開始使用5nm工藝；今年上半年，聯發科聲明，將于2024年發布首款3nm汽車芯片，并在2025年實現量產。

汽車芯片正由過去工藝制程相對落后、量大價低的行業洼地，搖身一變成為芯片行業高精尖技術的應用先鋒，芯片企業爭相搶占的技術制高點。

據悉，Socionext還將在最先進的2nm芯片的設計上和臺積電以及Arm進行合作，將利用臺積電的2nm制程技術，計劃2025年上半年開始向客戶出貨樣品，樣品將采用把功能各異的芯片進行組合的Chiplet技術。

值得注意的是，英偉達和聯發科也早在5月29日宣布達成合作：聯發科將開發集成英偉達 GPU 芯粒（chiplet）的汽車SoC，搭載英偉達AI和圖形計算IP。該芯粒支持互連技術，可實現芯粒間流暢且高速的互連互通。

隨著汽車“新四化”浪潮的推進，汽車電子架構從分布式向中央與集成轉變，衍生出跨域融合的新計算芯片需求。今天汽車芯片要解決的問題是怎樣在算力擴展的需求下，做到高性能低成本，同時還要安全可靠。

Chiplet可以大幅簡化汽車芯片迭代時的設計工作和車規流程，同時增加汽車芯片的可靠性，提供更好的靈活性，滿足車載市場碎片化、多元化的需求，具有獨到的技術優勢。

并且，在Chiplet的系統級架構設計下，通過2.5D/3D堆疊等先進封裝技術，使用10nm工藝制造出來的芯片可以達到7nm芯片的集成度，其研發投入和一次性生產投入則比7nm芯片的投入要少的多。

國產芯片加速替代

目前，國產汽車的“芯痛”問題不僅在于較低的自主可控率，還包括整車企業不敢用國產芯、前端芯片設計企業不愿進入汽車行業等。

對此，擁有汽車與集成電路兩張王牌的上海無法坐視。市經信委主任張英說，上海是汽車產業重鎮，已布局8家整車企業、600余家國內外核心零部件企業，今年前10月，僅新能源汽車產量就達103萬輛，占全國14%；上海集成電路產業同樣硬核，規模已超3800億元，約占全國25%。市經信委智能制造推進處處長韓大東還補充了一組人才數據。“上海汽車產業中高端人才占全國22%，上海集中了全國40%的集成電路人才。這兩大產業，上海在全國可謂集中度最高、產業鏈最完整、競爭力最強。因此我們推動汽車與芯片‘車芯聯動’，培育從芯片研發、設計、生產、封裝測試、驗證一直到整車應用的完整產業鏈群，也有信心為行業蹚出一條有效路徑。”

韓大東介紹，上海集成電路企業逾1300家，其中芯片企業約400家。“我們計劃第一步，三年內培育100家以上的新能源汽車芯片的研發設計企業、兩家IDM（半導體行業垂直整合制造）主導企業。這是我們的重中之重。”

為實現目標，市經信委和上海汽車芯片產業聯盟還安排了配套的絕招，包括揭牌上海汽車芯片工程中心，以及上海汽車芯片檢測認證公共實驗室。芯片企業流片費用較高，且必須依托晶圓制造廠，但晶圓廠因產能緊張，往往無暇顧及小訂單。上海汽車芯片工程中心可提供小批量試制線，幫助中小車規級芯片企業解決晶圓制造問題，計劃形成月產能5000片的制造能力。上海汽車芯片檢測認證公共實驗室則致力于為汽車芯片產業鏈上下游企業提供相關的檢測、資質認可服務。

據了解，上海汽車芯片產業聯盟于今年2月由上汽集團、聯合電子、華大半導體、華虹宏力等40多家企業共同發起成立。聯盟成立后，上汽集團即拿出49款急需聯合攻關的高算力、高規格汽車芯片，面向聯盟揭榜掛帥，征求國產化替代可行性。結果，被聯盟成員“一口回絕”的極少，大部分芯片都被歸為“可討論”范疇，這極大提振了業內信心。另外，自2021年起，上海市集成電路行業協會已連續三年編制“長三角汽車電子芯片手冊”，謀求區域抱團共進。據協會高級顧問徐秀法介紹，蘇浙皖滬三省一市參與該手冊征集的企業數，已從2021年的48家，增至去年69家，征集到的國產車規級芯片數從148種增加到215種。“通過生態搭建、上下游協同聯合攻關，再加上政策支持，3至5年后，國產化率一定會有顯著突破。”徐秀法說。