中国抓住汽车AI芯片发展机遇

2016年，AlphaGo计算机程序以4：1击败韩国围棋选手李世石，以人工智能（AI）的力量震惊世界。如今，人工智能已经渗透到日常生活和传统行业，影响着从语音助手和自动驾驶到通过人脸识别解锁智能手机的方方面面。

人工智能也已成为中国国家规划的中流砥柱。自从在中国政府年度政府工作报告中首次提到人工智能以来，人工智能就成为了年复一年被提及的关键词。

包括科技公司、互联网巨头和初创公司在内的众多中国公司都对人工智能进行了投资，这也吸引了大量资金涌入。然而，传统芯片已经无法满足当今人工智能行业的功能和计算需求。

为了满足未来人工智能的需求，企业必须找到一种方法来构建高性能的AI芯片，将芯片和人工智能技术有效地结合起来。

中国抓住AI芯片发展机遇

2006年，新一代人工智能在深度学习的突破下诞生。随着算法的发展，人工智能技术及其应用在图像、语音、自然语言等各个领域不断进步。这一轮AI产业的发展，与算力的提升密不可分——越来越复杂的深度神经网络，引发了AI计算从CPU向GPU的迁移。

此外，随着AI芯片的成熟，该行业将继续增长。根据 Tractica 的数据，到 2025 年，全球 AI 芯片市场预计将达到 726 亿美元，复合年增长率（CAGR）为 46.14%。

凭借如此良好的市场前景，包括英伟达、谷歌、英特尔和赛灵思在内的国际领先公司都在开发该领域的新产品。

除了自身的发展，领先的传统半导体制造商和科技巨头依靠自身的资本优势在海外进行并购（M&A）融资，并吸引优质资本和创新团队推动其在AI芯片行业的成长。例如，英特尔收购了 AI 芯片公司 Altera、Nervana、Movidius 和 Mobileye。

在中国企业方面，主要互联网和ICT公司都在争相进入AI芯片市场。中国三大互联网公司（腾讯、百度和阿里巴巴）正在开发自己的AI芯片。互联网初创公司美团和字节跳动也在进入市场。

在ICT企业中，2018年，华为发布了全球首个AI IP和芯片系列的Ascend系列AI处理器。此后，Ascend 310产品和云服务广泛应用于智慧园区、自动驾驶等应用领域。

随着市场的发展，中国涌现出越来越多拥有自主AI芯片的人工智能初创公司，包括寒武纪科技、烽火科技、天数智芯、地平线机器人和黑芝麻科技（BST）。

市场的火爆也吸引了大量资金。据EqualOcean (EO) Intelligence的数据显示，截至2022年1月，2021年中国AI芯片相关领域共发生92起融资事件，总额约300亿元人民币。

根据 Questel 的一份报告，中国的芯片专利在过去十年中增长迅速。事实上，中国已经成为专利申请最多的国家。

AI芯片为中国企业的发展提供了绝佳的机会。已经具备与国际公司竞争和合作的技术和知识产权（IP）基础的中国公司具有在AI芯片领域蓬勃发展的潜力。

自动驾驶是AI芯片的主要增长领域

1939 年，通用汽车 (GM) 在纽约世界博览会上利用其 Futurama 展览展示了其对自动驾驶汽车的愿景。直到 2015 年，汽车行业才实现了自动驾驶汽车的希望，开始探索自动驾驶技术的落地和产业化。

如今，业界已经达成共识，智能驾驶在于芯片和车辆的融合。

从最早的电子控制单元（ECU）开始，汽车电子行业得到了突飞猛进的发展。如今，汽车芯片大致可以分为三大类：AI芯片、微控制器单元（MCU）和IGBT功率元件。其中，AI芯片是传统汽车向智能汽车转变的关键——它们负责自动驾驶，以及人机交互的计算和处理。

汽车行业目前正在从机械定义的车辆向智能定义的车辆转变，而电动汽车（EV）需要比燃油汽车更多、更高质量的汽车芯片。此外，随着新能源汽车（NEV）渗透率的大幅提升和智能驾驶的临近，汽车AI芯片成为核心。

高级智能驾驶的出现意味着更智能的车辆需要处理更多的非结构化图像和视频数据。单靠传统的 MCU 芯片无法满足这些计算需求，但 AI 芯片可以实现快速、准确、智能的计算。

根据 Gartner 的数据，到 2025 年，全球汽车 AI 芯片市场预计将以 31% 的复合年增长率增长，达到 236 亿美元。中国汽车AI芯片市场预计到2025年将达到68亿美元，到2030年将增长到124亿美元，复合年增长率为28.14%。汽车行业有望成为AI芯片的主要增长领域。

集成更多的AI单元是智能芯片技术发展的一大趋势。目前，AI芯片的主要路径是GPU、CPU、ASIC、FPGA和NSoC。

CPU擅长逻辑控制和通用数据计算，不可替代。GPU擅长大规模并行计算。FPGA计算能力强，适合小规模定制开发和测试。ASIC 还具有高计算能力和高能效。NSoC是指集成了更多神经网络单元的芯片，可以实现快速卷积神经网络（CNN）计算；但是，它们只能支持少数算法。

目前，未来车载AI芯片使用通用GPU、FPGA、ASIC芯片方案仍存在不少争议。将神经网络单元添加到 AI 芯片将使它们能够更有效地执行 AI 计算。

新兴的NSoC虽然不是ASIC固定算法，但具有成本更低、功耗更低的优势；但是，它们对不同场景的适应能力还是比较弱的。在汽车领域，未来的性能和成本同样重要。

汽车AI芯片市场脱颖而出

2015年以来，大陆新能源汽车产销量连续七年位居世界第一。中国汽车工业协会（CAAM）数据显示，国产品牌乘用车市场份额达到44.4%，主要由新能源汽车品牌拉动。事实上，中国已成为全球汽车产业向纯电动汽车（BEV）转型的重要推动力。

中国汽车工业在汽车革命的前半程取得了不俗的成绩。随着汽车新四化（电动化、网联化、智能化、共享化）的发展，动力系统从内燃机转向纯电动；控制系统已经从分布式发展到集中式；汽车品牌已经从封闭系统转变为开放系统。这些百年一遇的变化现在正在进入下半场。

那么下半场比赛的核心是什么？汽车智能技术需要什么？核心竞争将在智能芯片，即智能汽车的“大脑”。

自 2020 年下半年以来，汽车芯片的短缺情况进一步恶化。许多新汽车制造商不得不推迟交付和推迟新车型的发布，这凸显了汽车 AI 芯片的重要性。

中国的汽车芯片，就像消费电子产品的芯片一样，严重依赖进口。中国汽车芯片产业创新战略联盟数据显示，2019年中国制造的汽车芯片仅占全球市场的4.5%，对海外汽车芯片的依存度高达90%。

外资芯片厂商凭借在传统MCU芯片领域的既定优势，主导着汽车芯片市场。芯片短缺进一步凸显了这个问题。

瑞萨电子、恩智浦半导体和德州仪器（TI）等传统汽车芯片公司是目前领先的大规模生产商，在汽车芯片设计方面拥有丰富的经验。嵌入式处理器领域与汽车软件和系统开发之间的深度联系可以更好地协调车辆控制和控制功能的安全要求。

此外，由于汽车智能化的快速发展，英伟达、高通、英特尔近年来都在大规模部署汽车核心控制芯片。他们现在位列全球汽车半导体前 25 名。

低级驾驶辅助部分 (L1-L2) 由 Mobileye和赛灵思主导。曾几何时，Mobileye 的市场份额超过 70%。2020 年，Mobileye 出货量近 2000 万台，而 Xilinx 出货量超过 700 万台。

Mobileye 的优势在于视觉技术，而 Xilinx 擅长感知计算。汽车制造商普遍使用 Mobileye 的视觉解决方案和赛灵思的毫米波 (mmWave) 雷达芯片进行 L2 级自动驾驶。

2017年3月，英特尔以153亿美元收购Mobileye。2022年2月，AMD以350亿美元完成了对Xilinx的收购。因此，未来英特尔和AMD有望成为低级驾驶辅助芯片领域的领导者。

英伟达和高通加入了高级别细分市场（L2+ 及以上），并采取了不同的策略。

高通专注于智能座舱，运用其在消费电子领域的经验和技术优势。目前主流智能座舱的大部分芯片都来自高通。

英伟达是该领域的后来者，依靠其技术优势。其Xavier、Orin、Atlan芯片系列，以及Hyperion和Drive AGX系统平台，可支持L2-L5级别的自动驾驶，助力英伟达在高级别自动驾驶领域处于领先地位。

自研芯片走“全链路”路线的特斯拉，是最成功的软硬件兼备的车企。其自主研发的全自动驾驶（FSD）芯片量产并应用于Model 3。特斯拉的FSD业务在2020年带来10亿美元的收入，未来FSD收入有望超过汽车销量。2021年8月，特斯拉宣布Dojo超级计算机，处理能力高达每秒362万亿次操作（TOPS），采用7nm工艺；预计2022年量产。

国外科技巨头在汽车AI芯片领域相互竞争，而中国汽车芯片开发仍处于起步阶段。然而，业内人士认为，中国的环境有利于汽车 AI 芯片，并指出自动驾驶的最大市场是中国。这对中国供应商来说是一个很好的机会，但他们现在必须在竞争刚刚开始的时候打好基础。

中国新兴汽车AI芯片设计公司

近年来，中国的智能汽车和自动驾驶行业越来越受欢迎。相关软硬件技术在这些领域变得越来越重要，专注于人工智能和芯片技术的公司在中国不断涌现。地平线机器人、黑芝麻 (BST) 和芯擎科技等公司已经脱颖而出。

地平线机器人

地平线机器人成立于2015年，专注于边缘AI芯片。地平线拥有领先的人工智能算法和芯片设计能力，开发包括自动驾驶芯片在内的汽车AI芯片。2019年，地平线推出国内首款车规级AI芯片征程2。到 2020 年 3 月，地平线已在国内量产预装征途 2。

在 2020 年 9 月的中国车展期间，地平线发布了其下一代汽车 AI 芯片旅程 3。Journey 3基于地平线自主研发的BPU 2.0架构，采用16nm工艺，可支持高级驾驶辅助、智能座舱、自动泊车辅助、高级自动驾驶和众包高清地图。

次年，地平线正式发布了业界首款支持L2-L4级自动驾驶的AI处理器——征程5。Journey 5 采用 16nm 工艺，单芯片处理能力高达每秒 128 万亿次操作（TOPS），可与英伟达的 Orin 和 Mobileye 的 EyeQ5 相媲美。Journey 5 计划于 2022 年下半年开始量产。

据报道，地平线的下一代 Journey 6 芯片已经在开发中。它将具有400 TOPS的处理能力，并使用汽车级7nm工艺。样品预计将于 2023 年准备好，并计划于 2024 年量产。

需要注意的是，车规级标准很难认证，代表了芯片行业的最高标准。与消费级和工业级芯片相比，车规级AI芯片对安全性、可靠性和稳定性的要求最高。它们还必须能够承受 -40°C到 125°C的温度，故障率为 0。由于对安全性和可靠性的高要求，从芯片设计到测试验证到实际量产需要四到五年的时间生产。

“芯片量产上车前需要进行大量的测试和验证。芯片必须能够稳定工作5到10年，才能量产并安装在车辆上。进入2022年，我们的测试将更加密集和彻底，”地平线联合创始人兼首席技术官黄常说。“从发布到量产安装的时间来看，地平线在业内被认为是非常快的。”

相比之下，英伟达在 2019 年发布了 Orin 芯片，高通在 2020 年发布了 Snapdragon Ride 自动驾驶平台；然而，两者的量产和安装直到 2022 年才发生。从 2021 年 5 月宣布地平线的征途 5 到成功量产和安装的时间预计不到两年。

地平线进入芯片量产的能力和速度是有据可查的。地平线于2019年8月宣布征途2。10个月内，也就是2020年6月，征途2为长安汽车UNI-T车型预装并量产。征途 3于 2020 年 9 月发布，8 个月后量产并搭载力翔 One 2021 车型上市。量产和安装的速度是由地平线在研发过程中进行的大量测试和验证工作推动的。

征途2和征途3已经搭载在长安UNI-T、奇瑞蚂蚁、IM汽车智机、2021款力翔一号等车型上。未来，下一代荣威RX5将率先搭载征途5。长城汽车、长安汽车、比亚迪汽车、江淮汽车、力翔汽车、合众汽车、远洋汽车也表达了意向与 地平线合作征途 5。

此外，地平线与上汽还将基于地平线未来高阶自动驾驶芯片组建联合团队，共同打造对标特斯拉FSD的基于视觉的自动驾驶系统解决方案。

地平线创始人兼首席科学家于凯透露，征途芯片的出货量已经超过100万颗，预装在40多款车型中，拥有100多家生态合作伙伴。

黑芝麻科技

黑芝麻科技 (BST) 成立于 2016 年，是人工智能技术在中国爆发的一年。创始人单记章在视觉和芯片技术方面拥有20多年的经验。联合创始人刘卫红曾担任博世亚太地区底盘制动系统负责人。

黑芝麻科技核心团队来自博世、豪威科技（OV）、英伟达、安霸、微软、高通、华为等行业领先企业，平均拥有15年的汽车和芯片行业经验。凭借这些资质，黑芝麻科技尽管技术门槛高、设计开发难度大，但在成立之初就能够自信地进入自动驾驶领域。

黑芝麻科技全面研发自动驾驶AI芯片和视觉感知核心技术与应用，2019年发布首款芯片华山一号A500。

2020年6月，处理能力为58-116 TOPS的华山2 A1000自动驾驶芯片成为国内首款支持L2+级自动驾驶的芯片。也是国内首个通过功能安全认证的自动驾驶芯片。紧接着，2020年8月，黑芝麻科技与一汽智能驾驶研究院签署技术合作协议，加快国产智能驾驶芯片产业化进程。

HuaShan-2 A1000 Pro 于 2021 年 4 月发布，并于 7 月成功流片。该芯片采用16nm工艺，处理能力达到106-196 TOPS，保持了国内算力最高的自动驾驶芯片的地位。这也让BST成为国内唯一拥有两款芯片满足ISO 26262汽车级功能安全标准的高算力自动驾驶芯片制造商。

目前市场上主要的自动驾驶芯片包括特斯拉的FSD、英伟达的Xavier，以及Mobileye的EyeQ4和EyeQ5。今年 3 月 22 日，英伟达透露其 Orin 自动驾驶芯片正式投产。单个 Orin-X 芯片可提供高达 254 TOPS。

单说，黑芝麻科技将在2022年推出A2000自动驾驶CPU芯片，这是国内首款超越英伟达Orin性能的芯片。A2000采用7nm工艺，将搭载于车辆。

“2022年是高计算汽车级芯片量产之年，”单记章说。“黑芝麻科技将于今年开始量产并搭载华山2A1000系列，成为国内最强大、性能最高的可量产自动驾驶芯片，同时也将成为首款量产车型。-生产符合汽车法规并支持单芯片停车域控制器的国产芯片平台，”他补充说。

黑芝麻目前与一汽集团、蔚来汽车、上汽集团等汽车企业合作；汽车零部件领导者博世；叫车平台滴滴出行科技和软件公司迅雷软件科技。黑芝麻与一汽集团的红旗密切合作，预计其芯片将配备在未来的红旗车型中。

黑芝麻以其技术吸引了大量投资。2021年9月，黑芝麻完成数亿美元战略轮和C轮融资。以近20亿美元的投后估值，黑芝麻正式进入独角兽行列。小米和博世的投资也表明，龙头企业看好BST的前景。

寒武纪科技

寒武纪科技被认为是中国国内AI芯片领域的先驱。寒武纪成立于2016年，2018年正式发布了国内首款AI芯片，理论峰值速度高达每秒128万亿次定点运算。同时，凭借领先的核心技术和灵活的竞争策略，寒武纪每年都会推出新产品，保持高水平的研发效率和迭代速度。

2020年7月，寒武纪成为首家登陆上交所科创板的AI芯片企业，受到资本市场的高度关注。上市首日，开盘价为250元/股。其市值峰值达到1124亿元人民币。但寒武纪上市后饱受争议，导致其股价下跌。截至2022年4月15日，寒武纪估值为225.5亿元人民币。

随着寒武纪股价暴跌、亏损扩大，资本市场对公司的分歧愈演愈烈。为打破目前的业务困境，寒武纪正在多元化业务，瞄准汽车智能芯片。

2021年1月，寒武纪成立全资子公司寒武纪星阁。该子公司专注于人工智能软件开发、基础资源和技术平台，是寒武纪涉足汽车智能芯片的主体。

不到一个月后，麦肯锡公司前合伙人兼大中华区汽车行业负责人王平加入寒武纪星阁。2021年7月16日，寒武纪兴格增资1.7亿元，增资扩股，注册资本增至2亿元。

增资扩股吸引了麒麟创投、蔚然投资等新投资者，并得到蔚来、上汽、宁德时代等知名品牌的支持。

寒武纪布局改变，进军汽车智能芯片领域，形成新的“云边车”布局。公司CEO陈天士曾表示，“智能驾驶是一个复杂的系统，对汽车芯片的算力、云训练、边缘推理等提出了更大的挑战。寒武纪现有的云协同、训练与推理结合、集成软件开发平台为应对自动驾驶挑战提供了良好的基础。”

业内人士表示，寒武纪“云边车”的优势在国内汽车智能芯片厂商中独树一帜。寒武纪星格CEO王平透露，他的公司将推出涵盖各种应用环境和自动驾驶级别的产品。

2022年和2023年，寒武纪星格将推出两类主打芯片：一类针对自动驾驶L4级市场，一类针对L2+市场。

据报道，面向L4市场的高端智能驾驶芯片将采用7nm工艺，AI计算能力超过400 TOPS，最大CPU计算能力超过30万DMIP，支持车端训练。L2+市场的入门级芯片，AI算力达到16 TOPS，低功耗；单个 SoC 即可实现 L2+ 自动泊车和驾驶能力。该芯片将有助于在 50,000-100,000 元人民币的入门级汽车中普及自动驾驶。

寒武纪星格还将与母公司寒武纪合作推出基于统一平台级基础软件和指令集架构的云车解决方案。

芯擎科技

许多中国领先的芯片制造商依靠他们的人工智能算法和芯片，以优势进入汽车AI芯片领域。汽车芯片的意外短缺只会加剧对国产芯片的需求，这导致一群汽车制造商开发自己的芯片。吉利就是这样一家公司。

2019年，由吉利控股集团支持的ECARX与Arm中国共同出资成立芯擎科技。2021年6月，公司流片成功，并于2021年12月推出首款国产车规级7nm智能座舱芯片——龙影一号。

此前，在智能吉利2025大会上，吉利宣布芯擎科技研发的SE1000智能座舱芯片采用7nm工艺，完成车规级认证后，将于2022年正式量产。

据报道，除了搭载在吉利汽车上外，几家中国汽车制造商和一级供应商也对该芯片表现出了兴趣。许多量产车型正处于系统设计过程的中间，预计该芯片将在 2022 年进行集成和车载测试。

芯擎科技 CEO王凯表示，龙鹰一号量产后，将首先专注于智能座舱，然后扩展到自动驾驶。

“一个芯片要实现全自动驾驶，就必须保证安全。这就是为什么在龙鹰一号之后，我们会继续推进龙鹰二号、龙鹰三号等。”王说。

目前，芯擎科技拥有智能座舱芯片、自动驾驶芯片、车载CPU芯片三大产品线。消息人士称，芯擎科技 已经开始开发其下一代产品，预计将于 2024 年上市。

汽车AI芯片是智能汽车转型的关键。特斯拉自研芯片、英特尔收购Mobileye、英伟达多方布局，无不彰显着汽车AI芯片的战略地位。

汽车AI芯片市场潜力巨大，但要分一杯羹并不容易。中国本土企业正面临着来自顶级竞争的压力，需要加倍努力，构建网络，提高生态系统的开放度，以迎接这些新机遇。

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