在汽车“新四化”的浪潮下，新硬核芯片玩家——芯驰科技正在快速出击，助力车企更快抢占智能化赛道。

　　10 月 27-29 日，2020 中国汽车工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020）在上海汽车会展中心举办，芯驰科技现场展示了搭载芯驰科技 9 系列芯片的智能座舱、快速高效的 360 环视系统、内置 C-V2X 协议栈的网关芯片、单屏多系统等产品，全方位展示了其在智能座舱、中央网关、自动驾驶等方面所具备的领先实力。

　　与此同时，芯驰科技还参与了同期举办的 2020 C-V2X“新四跨”暨大规模先导应用示范活动。在大规模测试中快速通过了性能测试，作为唯一一家车规芯片企业通过完整性和兼容性测试，芯驰在国产汽车核心芯片市场的实力不容小觑。

　　不难看出，无论是产品布局规划还是市场导入的节奏，芯驰显然是有备而来。覆盖智能座舱、中央网关及自动驾驶的综合业务定位，以及快速响应市场，可扩展、易开发的产品设计，为抢滩国产汽车核心芯片市场打造了有利的开局。

　　车企的“芯”事

　　当前，全球汽车产业正处于深度变革的关键时期，芯片是智能网联汽车的重要核心部件，不少车企希望能够有芯片厂商提供易于开发、安全级别高且快速支持量产的车载芯片解决方案。这对芯片厂商而言注定是一场速度与技术实力的较量。

　　2020 年，全球汽车产业迎来了百年大变革时期，包括上汽、长安、长城等车企纷纷加快了电动智能化的转型步伐，纷纷想把自己变成数字化软件公司以及智能出行服务商。

　　然而，与之形成鲜明对比的是，虽然我国是汽车产销大国，但是我国汽车芯片产业起步较晚，导致我国车载芯片一直被国际巨头企业垄断。

　　不少国产车企人士担忧，在“新四化”的转型过程中，随着深度学习算法的引入，数据处理量不断增加，同时高端汽车芯片的使用也更加广泛，届时车企或出现芯片危机。

　　对此，不少车企人士表示，在智能网联汽车时代，如果车企的芯片产品仍然受制于国际厂商，等同于将命运握在别人手中。“我们一直在寻求国产优质的芯片厂商来进行合作。”

　　总体来看，如今智能网联汽车声势日隆，不少国产车企也有了更为强烈的芯片国产替代需求。

　　那么，车企对于智能网联汽车芯片产品究竟有哪些具体的要求？国产芯片能否迎合车厂的需求？

　　“软件定义汽车”最关键的还是芯片产品。不少车企在各大公开场合表态，希望芯片厂商能够提供更高算力、易于开发、更高安全级别的芯片应用解决方案，这个安全级别不仅仅是功能安全，还有数据安全。与此同时，在巨大的转型压力下，能够支持车厂快速实现量产落地的芯片产品成为重点考量的标准。

　　而中汽创智科技有限公司首席执行官李丰军介绍，在智能网联汽车时代，不仅对芯片的需求大幅提升，对芯片的算力等要求也更高。尤其是自动驾驶芯片，不能再基于传统的汽车芯片架构打造而成。与传统普通汽车的芯片相比，智能网联汽车芯片所需的算力和适配区间要比普通芯片更高，同时安全层面的要求也更为严格。

　　简单来说，常规芯片已经无法适用于未来智能电动汽车。

　　传统汽车卖出去功能就固定了，但是未来汽车是人们移动生活空间，智能化、网联化等功能不断增多，并且这些功能在汽车的全生命周期都是可升级的，还需要随时处于交互状态。

　　实现这一切的前提，需要有一个强大的计算平台作为支撑，否则便无法做到软件的不断升级迭代，以及整车 OTA 功能等等。

　　以特斯拉为例，特斯拉之所以能够成为全球智能驾驶领域的标杆企业，其 Autopilot 系统无论是在功能开放程度还是实际使用体验上都要优于其它传统车企的产品，很大程度离不开其自研的自动驾驶芯片以及软件能力。

　　特斯拉在产品迭代中积累了对自动驾驶算法和软件的深度理解，但逐渐意识到，供应商所提供的芯片算力、功耗、效能等已经无法满足对汽车功能的设计要求。于是，特斯拉决心自研芯片。

　　早在 2016 年，特斯拉就开始进行芯片研发，并且在 2019 年 4 月正式推出了 FSD 1.0 芯片，随即便搭载 Autopilot 3.0 系统实现了量产。据悉，Autopilot 3.0 系统搭载了两个特斯拉自研的 FSD 芯片，单颗算力 72TOPS，平台算力则达到了 144 TOPS。

　　车载芯片争夺战打响

　　当前，电动智能汽车正在加速驶来，关于自动驾驶、智能座舱等新一轮的车载芯片市场大战开始逐渐打响。

　　近期，有报道称，蔚来汽车已经成立独立的硬件开发团队，计划自研自动驾驶芯片。这是继特斯拉之后，又一家宣布要自研自动驾驶芯片的车企。

　　有相关数据显示，2020 年，汽车电子系统的成本将占整车成本的 50%，未来汽车电子所占的成本还将继续上升。

　　很显然，对于车企来说，通过自研或者合作牢牢掌握核心芯片，不仅可以保证供应链体系的安全，还可以有效控制整车的开发成本。

　　事实上，除了蔚来计划要自研芯片之外，包括北汽、上汽、吉利、比亚迪等车企更是通过合资、合作等方式，布局了车载芯片市场。例如，吉利旗下亿咖通科技，不仅与多家芯片企业达成了合作，还通过合资等方式布局智能汽车芯片市场。

　　总体来看，目前发力智能汽车芯片市场的新老玩家主要有四类企业：第一类是以恩智浦、瑞萨等为代表的传统汽车芯片厂商，加速转型发力智能汽车芯片市场；第二类是高通、英特尔等为代表的老牌消费类芯片公司，通过兼并购进军智能汽车芯片产业。

　　除此之外，智能汽车芯片市场还有另外两大类新入局者，分别是整车厂商以及一众初创公司。

　　与原本就从事芯片制造的企业相比，新入局者不仅要完整掌握整个芯片的开发流程，还需要熬过漫长的验证及导入周期，所面临的困难和挑战更多。

　　庆幸的是，以芯驰科技为代表的一批新硬核玩家正在加速崛起，并且在一些核心技术方面表现地非常出彩。据了解，芯驰科技的研发团队均来自长期专注于芯片行业的高科技人才，还有来自互联网和消费电子行业的人才，更有在车厂、Tier1 等长期专注于汽车生产制造的专业人才。

　　正是如此，芯驰科技在做芯片底层设计时，就充分考虑了最终的应用场景，并且将底层设计做到更加合理，以便后续智能网联汽车的软件运行及升级顺利进行。

　　目前，芯驰科技自主研发了 X9（智能座舱芯片）、G9（中央网关芯片）、V9（自动驾驶芯片）三大系列国产高端车载芯片，且都是域控制级别的大型 SoC 芯片，在算力、功耗、性能等方面都有超强的领先优势。

　　以 X9 系列智能座舱系列芯片为例，X9 系列芯片集成了高性能 CPU、GPU 和 AI 加速引擎，可以同时驱动多达 8 块全高清 1080P 屏幕以及多个操作系统的极速顺畅运行，同时还考虑了不同客户的使用需求。

　　整车厂采用 X9 系列芯片，只需要开发一次便可以完成低端、中端、高端车型的全覆盖，不仅帮助整车厂节约多次开发成本，还大大帮助整车厂缩短开发周期。

　　而此次新四跨大规模测试和示范活动中，芯驰针对全新整车电子电气架构设计的 G9X 核心网关芯片以其 20 路 CAN FD、16 路 LIN 和原生双千兆时间敏感以太网的连接能力以及独有的 SDPE 硬件包引擎吸引了众多处于架构变革中的主机厂，而在 C-V2X 测试中 SDPE 的国密和协议栈硬件加速能力，则让证书验签、数据通信加解密、协议栈和场景库运行速度得到了质的提升，无论是在核心网关设计还是 C-V2X 的 OBU/RSU 核心处理，芯驰 G9X 都营造了足够的期待。

　　谁能突围？

　　群雄逐鹿背后，对于汽车芯片新玩家来说，既是机遇也是挑战。

　　一方面，芯片产业的各个环节和技术都是叠加式发展的，需要沉下心做好技术和产品。

　　另一方面，一款芯片从设计到测试、到大规模应用，需要经过无数次的测试与验证。如果顺利进入主机厂供应链，仍然还需要诸多的磨合测试，这个周期至少需要 3-5 年，这对芯片企业的资金实力要求非常高。

　　毫不夸张的说，一款芯片从初始设计到量产落地，就是“十年磨一剑”。

　　例如，自动驾驶领头羊企业 Mobileye 用了整整 8 年才拿下第一张车企订单，而英伟达当前主力芯片 Xavier 的研发耗资也达到了 20 亿美元（约 133 亿元人民币）。

　　现阶段，大多数国产芯片初创公司主要集中在软件算法为主的 AI 芯片或者低价值的 MCU 领域进行 PK，而在更核心的大型车规处理器赛道却鲜有公司涉及。

　　这背后，与车规处理器的高技术、资金、市场等壁垒有直接的关系。

　　很显然，在群雄逐鹿的市场竞争下，谁能够更深刻地把握客户需求，为客户解决痛点，谁就能够实现突围。

　　据了解，在每款产品的设计之初，芯驰科技就会考虑产品是否符合客户生态发展趋势，以及如何缩短客户的研发周期、减少客户的研发投入等等因素。

　　此外，芯驰科技还同时布局了软硬件、算法及应用方案等，并且围绕芯片建设了产业生态圈，目前已经集结了 71 家合作伙伴，基于芯驰科技的芯片提供从操作系统、算法到应用端的一体化解决方案。

　　（芯驰部分合作伙伴）

　　芯驰科技 CEO 仇雨菁表示，“算法最终都需要芯片来实现，同时芯片也要和算法、系统紧密结合，才可以更好地服务于汽车的智能网联需求。”

　　如此，也成就了芯驰科技的产品，更加契合终端客户的需求。这也成为了芯驰科技的核心竞争力。

　　目前已经有多家车厂及 Tier1 企业对芯驰科技的产品、服务等给予了高度评价。有某芯片资深人士直言：“我们测试过芯驰科技的产品，实际测试指标远远超乎我们的预期，甚至在某些性能指标上还超过了国际大厂。”

　　在汽车新四化的转型路上，各大车企及 Tier1 厂商纷纷开始节衣缩食，以节约更多的成本投入到新技术的研发上面。

　　芯驰科技的产品，可以帮助客户大幅缩短研发周期、减少研发投入等，无疑是大大减轻了车企的转型压力。

　　接下来，芯驰科技将高效迅速赋能科技，加速项目的成功落地，助力车企更快抢占汽车智能化赛道。