国产车载芯片下一个黄金赛道

国产芯片的赛道还远未到拥挤的时候。2030年全球智能座舱市场规模预计将高达4860亿元，超过自动驾驶芯片的两倍。从智能座舱，到舱驾一体跨域融合，将是国产芯片超车的机会。

一场缺芯与国产替代的浪潮将地平线推到了国内车载芯片市场的中心。从征程2到征程5，地平线在智驾芯片的地位逐渐从替代方案成为绝对的核心。据相关人员表示，2022年，地平线在辅助驾驶和高阶智驾市场几乎拿下一半市场。作为首家实现量产落地的国产大算力芯片企业，凭借切中车企需求的产品与“保姆式”服务，地平线很大可能会占据半壁江山。对于后来者，要再抢夺市场并不容易。

但国产车载芯片，还远未到赛道拥挤的时候。

座舱芯片的现状便是国内尚没有一家企业能做到地平线在智驾这样的影响力和统治力。目前的智能座舱芯片市场，依然是高通8155以及最新一代8295的天下。

但从市场规模来看，2022年全球自动驾驶芯片市场规模为724亿元。2030年预计将超过2000亿元。而2030年全球智能座舱市场规模预计将高达4860亿元，超过自动驾驶芯片的两倍。其中仅国内市场就将超过1600亿元。

智能座舱，是一个比智能驾驶更为广阔的市场。

在5月29日举办的Computex上，英伟达与联发科宣布达成合作，共同开发车载SoC产品，首款产品为智能座舱芯片，预计2025年问世，英伟达开始背刺高通觊觎座舱芯片市场。

同样，对国产车载芯片企业来说，座舱芯片仍是机会。

而随着车辆电子电气架构向中央计算架构进化，跨域融合也成为趋势。舱驾一体，中央计算平台等成为芯片企业发展的方向。将当前多颗芯片的功能融合成单芯片，对车企来说无论在成本还是性能上都是更优的方案。

有能力切入这一赛道的企业，将有更大的机会在竞争中胜出。

4月上海车展期间，芯驰科技发布第二代中央计算架构SCCA 2.0。目前，包括宝马、大众、小鹏、理想等企业均已提出中央计算架构。芯驰科技CTO孙鸣乐的判断是，接下来几年中，大部分车企都会向中央计算架构转型。

避开大算力芯片的锋芒，从更为务实的座舱芯片切入，遵循行业发展的规律向舱驾一体、中央计算架构发展，将是国产芯片企业赢得下一个黄金赛道的契机。

01.

国产座舱芯片暗战开启

首先，我们来看目前国内座舱芯片的市场。

相较于智驾芯片，座舱芯片的国产赛道还没有那么拥挤。但竞争，已初露端倪。包括芯驰科技、华为、杰发科技、瑞芯微等企业均已推出座舱芯片。

其中，芯驰科技与杰发科技均已发布最新款产品，且上代产品已实现量产出货。

芯驰科技座舱芯片X9系列已规模化量产，有几十个定点车型。其中，上汽、奇瑞、长安等车企旗下搭载X9系列芯片的车型已量产上市。今年4月发布的X9系列最新产品X9SP，CPU和GPU算力分别达到100K DMIPS和220G FLOPS，同时集成全新NPU，AI算力达到8TOPS，可更好地支持DMS、OMS、APA等功能。据了解，X9SP与其上一代产品X9HP保持了硬件Pin-To-Pin兼容和软件兼容，可快速实现升级和量产，节约车企的研发迭代成本。

四维图新旗下杰发科技的首款入门型座舱芯片AC8015同样已实现量产。据官方数据，其出货已超百万。杰发科技的最新产品AC8025于2022年发布，采用28纳米制程，CPU算力60K DMIPS，GPU算力120G FLOPS，AI算力1.2 TOPS。

在车规认证方面，芯驰科技的X9系列和杰发科技的AC8025都获得了AEC-Q100可靠性认证和ISO 26262 ASIL-B功能安全认证。

芯擎科技龙鹰一号于2021年6月流片成功，官方表示2022年12月实现量产，2023年3月30日举办量产发布会。龙鹰一号采用7nm制程，CPU算力90K DMIPS，GPU算力900G Flops，AI算力8 TOPS。

综上，从量产经验和单芯片性能综合考虑来看，芯驰的座舱产品在国产芯片中具备优势比较明显。

同时，X9系列作为芯驰最早推出的产品之一，也是芯驰量产大军中绝对的主力。据芯驰科技副总裁陈蜀杰表示，X9系列是目前芯驰收入占比最大的产品。智能座舱市场对芯驰的重要性不言而喻。

02.

跨域融合的技术壁垒

智能驾驶与智能座舱域的融合已成为业界公认的发展方向，但目前，其发展进程仍停留在行泊一体，舱泊一体等相对简单的尝试阶段，智舱和智驾仍然属于两个单独的域控。

而行业普遍的认知是，以单芯片能力实现舱驾一体是融合的目标。目前已有英伟达、高通等头部企业推出算力高达2000 TOPS的舱驾一体芯片，但其量产还需时间。

座舱和智驾芯片的融合并不容易，为什么？

从底层逻辑来看，两种芯片之间存在差别，以智驾芯片或座舱芯片为主要产品的不同企业可能存在不同的短板，而要补上这块短板，并没有那么容易。

我们先来看智驾芯片与座舱芯片的区别。

首先，从异构架构来看，座舱芯片与智驾芯片有不同的侧重。智能驾驶强调感知、规划和决策，对NPU算力要求较高，而座舱芯片由于需要处理图像的3D渲染、图像拼接以及运行大型的3D 游戏等应用，对GPU能力有着更高的需求。

GPU拥有较强的浮点运算能力，NPU是神经网络算法的加速器，负责处理AI方面的计算需求。CPU则用于通用逻辑计算，例如系统调度、外部资源访问等，是智驾芯片和座舱芯片都需要的能力。

因此，从架构来看，座舱芯片更强调CPU和GPU能力，而智驾芯片则更强调CPU和NPU能力。

其次，座舱和智驾在接口定义上有明显的不同。

座舱面向的主要是舱内的人机交互能力，输出内容包括视频、声音，以及其它投影图像等，而输入内容则主要是车内人员的数据输入，包括DMS/OMS的视频输入，以及麦克风的声音输入。而智驾则主要是一些外设传感器的接口。

而从宏观角度来看，相较于智驾芯片，座舱芯片对功能安全的要求相对较低。智驾芯片通常需要达到功能安全ASIL-D级，而座舱芯片通常达到ASIL-B级即可满足要求。更有甚者，如高通、英特尔、联发科等以消费电子为主的芯片企业直接在消费级芯片的基础上调整后便将其用于座舱芯片。例如占据座舱芯片半壁江山的高通8155即是消费级芯片的“魔改”版本。

长远来看，车规级的安全认证会成为座舱芯片的一大壁垒。车规级座舱芯片要求ASIL-B级认证，认证需要从设计之初就按照车规要求去做，包括设计、流片、封测等都需要满足车规要求，并不是选择性能过关的产品就能达到要求。对消费级芯片企业来说，这将是一大挑战。

不同芯片需要不同的功能安全等级，在融合座舱和智驾芯片时，为满足智驾芯片更高的安全需求，就需要将产品做到功能安全等级ASIL-D，因而也形成了一定的门槛。

而为了使舱驾融合的芯片在架构上同时满足智能驾驶和座舱的需求，首先就需要在CPU，GPU和NPU各方面做到算力达标。

入局舱驾一体的企业各有所长，英伟达主要以大算力智能驾驶芯片为主，而高通则以座舱芯片为主。当需要调合两种芯片的能力时，一方面要做到算力的均衡布局，同时，也要考虑不同功能的协调性、能耗等方面的表现。

再者，在上车量产的过程中，由于牵涉到全车电子电气架构的设计，也需要与车企进行深入的沟通协调。这就需要芯片企业在智驾和座舱方面都有足够的技术积累。

跨域融合并不是单纯将几个方面的能力集成到一起，其增加的难度不是加法，而是乘法，这需要重新整合的能力。

总结来看，在进行舱驾融合设计时，在座舱和智驾芯片都有量产经验的企业显然更具优势。

03.

谁能领跑下一个黄金赛道？

目前来看，大部分国产车载芯片企业选择的道路或是以新锐的产品脱颖而出，同时收获声名与订单，或是以平替的产品默默做量产，虽然有一定出货量，却鲜有标签。前者如地平线，后者如杰发科技等。

而得益于在座舱、智驾、网关和高性能MCU等核心车载芯片上全面布局与量产经验，芯驰在跨域融合的发展上具备一定的优势。

芯驰的产品布局更像是传统半导体企业的打法。单独看，似乎不够惊艳，但每一款都实现了稳定的量产出货，并广泛进入了主流车企的供应链。2022年，其全系列产品已实现超百万片出货。在此基础上，芯驰在上海车展上发布了中央计算架构SCCA 2.0，利用其全系列产品组合打造了六个域控单元，实现智能座舱、智能驾驶和整车的车身控制，以及底盘域、动力域集成控制器和区域控制器。六个核心单元之间采用高性能车载以太网实现互联。

要实现中央计算架构，需要多种不同芯片的组合。目前来看，拥有全面产品布局的芯驰可能是国内最有能力提供实现中央计算架构所需全部芯片的企业。

而采用同源的芯片打造一套中央计算架构，无论在成本、性能，还是工程上都是更优的选择。同样，对芯驰来说，任何一款产品进入车企供应链都将有助其赢得更多市场信任，实现整套架构的布局。

写在最后：

融合无疑是趋势。作为中央计算架构发展最重要的一步，已经有多家公司开始布局舱驾一体，而芯片企业作为最终为域控提供支持的底层产品，开发具备舱驾一体能力的芯片显然也是其脱颖而出的下一个黄金赛道。

舱驾一体融合了智能驾驶与智能座舱的能力，无论从智驾芯片切入，还是座舱芯片切入，对企业的能力都是一次新的考验。