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汽车“缺芯潮”如星星之火,华为能否自保?

文|智能相对论(aixdlun)

作者|蒋思憬





自2020年下半年以来,一场全球性的芯片短缺危机最先在芯片制造、封测和设计等下游厂商中酝酿,随后蔓延至汽车、手机、家电等下游厂商,并最终深入影响到理想世界。
在“软件定义汽车”的时代,电动车无论是车载芯片的数量还是质量,都要分明高于燃油车,席卷全球的“缺芯潮”对于汽车行业的冲击可想而知。
往年3月,由于相关芯片短缺,蔚来汽车“江淮蔚来”合肥制造工厂宣布自3月29日起停产5个工作日;5月据德国《商报》报道,由于芯片短缺,奥迪被迫停产,导致1万名工人被迫采用非全日制工作制。
据伯恩斯坦研讨公司预测,由于全球范围内汽车芯片短缺,估计往年汽车产量将减少450万辆,相当于全球汽车产量的近5%,包括福特、戴勒姆(奔驰)、FCA(克莱斯勒)等均传出复工和减产。
作为自动驾驶方案提供商的华为,在此次缺芯潮下也难免遭到波及。极狐华为HI版在4月正式发布,作为初次搭载华为全体自动驾驶处理方案的车型,遭到市场和行业的广泛关注。此轮「缺芯潮」,对于华为智能汽车业务的影响终究几何呢?
缺芯的「应战」
缺芯已成为汽车行业普遍困境之下,给车企的量产和交付带来不小的压力。而形成此轮「缺芯潮」背后的缘由却是错综交错。
首先,供应商对于汽车产业疾速复苏的芯片需求后期预估不足。按照目前汽车行业的发展态势,各级别汽车功能芯片搭载数量都呈现出逐年递增的态势。据Strategy Analytics数据统计,目前汽车平均约采用25个功能芯片,一些高端车型已打破100个,而在2020年下半年,以中国为代表的汽车市场疾速复苏,超出了供应链对芯片需求量的预判。
其次,2020年终以来全球消费电子产品的需求大幅度添加,导致的结果是对于芯片的需求也同时大增,而由于消费电子类芯片的利润率要分明高于车载芯片,因此各芯片供应商有倾向性地将产能留给电子消费类产品。
而脱离“缺芯”这一既定理想,一辆普通燃油车汽车所用的车载芯片数量高达上百个,而一辆EV的半导体运用量是一辆汽油车的两倍。在这场「缺芯大潮」中,车企们所缺的终究是哪种类型的芯片呢?




按照功能划分,汽车芯片大致可以分为三类:第一类是担任算力和处理,比如用于自动驾驶感知和交融的AI芯片,用于发动机/底盘/车身控制的传统MCU;第二类是担任功率转换,如IGBT等功率器件;第三类是传感类芯片,用于自动驾驶各种雷达,以及气囊、胎压检测等等。
此轮“缺芯潮”最为或缺的是MCU,MCU为汽车的微控制单元,也可了解为控制汽车各个部分的“中枢神经”,用以承载并完成不同的功能。例如,不同的MCU会分别管控空调、雨刷、动力等不同的车身部分。
而触及到诸如激光雷达等传感器芯片,在紧缺程度上或许还不敌MCU,这是由于MCU不只搭载于电动车,也运用于燃油车,市场需求量远远大于自动驾驶传感类芯片。此外,目前曾经完成商用的自动驾驶芯片基本处于L1-L2级辅助驾驶,面向L4-L5级完全自动驾驶及全自动驾驶芯片离规模化商用仍有不小间隔。
立足于为车企提供增量部件的华为,在手机等消费级芯片面临较大压力的场面下,智能汽车业务成为华为的打破之道。次要作为芯片设计厂的华为,受制于下游组装、封测工厂因疫情等外部要素导致的产能下降,短期来看华为车规级芯片的消费效率也将遭到不小的影响。
长期来看,华为的车规级芯片并不在制裁之列,再加之下文将展开阐述的汽车芯片与电子消费级芯片在制程工艺层面的区别,华为的汽车芯片在远期来看存在产能不足的隐患还是较小的。面对此轮「缺芯潮」,华为也在积极展开举动。
华为「上车」之路
面对汽车行业普遍存在的缺芯现状,华为开启了对外合作之路。
华为与长安早在去年11月就展开了智能汽车合作计划,合作范畴包含汽车半导体的设计和开发,华为目前正在扩展与长安的合作伙伴关系,据业内音讯人士称,二者能够会在不久后合作成立一家芯片开发公司。
2020年6月音讯,华为海思已与比亚迪签署合作协议,首款产品是运用在汽车智能座舱范畴的麒麟710A车机芯片;此外,比亚迪曾泄漏,与华为在汽车业务上的合作也曾经在多个业务线上展开。
「智能相对论」以为,华为在汽车芯片上积极展开与外部的合作,或许是基于以下考量。其一,华为的汽车芯片需求“实验田”,相较于手机级芯片,华为汽车芯片此前的实践运用较少,在汽车业务成为重点发展对象后,车规级芯片的研发和实践落地成为了紧迫的日程,搭载华为全套自动驾驶处理方案的极狐或许是一个好的末尾。




其二,车规级芯片与消费电子新芯片相比,对于先进制程的要求相对较低,往往优先思索制程工艺的成熟性。对于车规级芯片来说,安全性和波动性压倒一切,汽车发动机舱的温度范围为-40°C~150°C,而消费电子芯片只需满足0°C~70°C工作环境;此外汽车行进过程中产生的震动和冲击,以及环境湿度、粉尘、腐蚀等外部要素导致车规级芯片对于工艺制程成熟度的要求较高。
由于车规级芯片对于安全、波动性的要求高,对于工艺制程先进性的要求相对较低,因此对于华为的车规级芯片消费来说受外部政策环境影响较小,现阶段对华为的芯片封锁仅限于先进制程的5G芯片,这也意味着华为在车规级芯片上所遭到限制是较小的。
在前段工夫惹起热议的极狐华为HI版上,搭载了麒麟990A座舱芯片,采用华为自研的达芬奇架构,定位为车规级A芯片,将来也是华为车载系统的主机芯片。据悉这颗芯片的AI算力达到了3.5TOPS,约为特斯拉HW 3.0的3.5倍。




而围绕智能驾驶,华为曾经构成了一套车规级芯片生态。从华为的官网上可以看到,华为自动驾驶计算平台MDC中包含了AI芯片昇腾、CPU鲲鹏、智能座舱5G通讯芯片巴龙5000。
其中,昇腾系列智能芯片为AI运用提供算力支持,华为于2018年首发昇腾310推理芯片,并将其嵌入MDC平台中;而鲲鹏芯片则次要运用于通用计算范畴,鲲鹏920也被以为是业界基于ARM架构的最高算力芯片;巴龙芯片则次要运用于通讯,也是曾经完成商用的5G基带终端芯片。
可以说,不论是单芯片的算力,还是智能驾驶全体的车规级芯片生态,华为都不弱。但异样值得留意的是,其他汽车企业的自动驾驶技术并不会由于算力落后就会在自动驾驶技术方面落后,毕竟汽车芯片的采用需求综合思索众多要素,其他汽车企业不会与华为纠葛这一点。
华为「车芯」的应战
在当下的车规级芯片市场,华为的对手可不少。
几十年来,汽车芯片市场不断被恩智浦、德州仪器、瑞萨半导体等汽车芯片巨头所垄断,外来者鲜无机会可以入局。但随着汽车行业加速进入智能化时代,尘封数十载的汽车芯片市场格局正在被打破。
在当下的车规级芯片上有两大巨头,其一是英特尔子公司Mobileye,截至往年4月英特尔自动驾驶芯片曾经卖出5400万枚,被搭载在全球超过5000万辆汽车上;2019年,自动驾驶芯片成为英特尔最大增长的业务板块,并让英特尔播种了全球70%的辅助驾驶(ADAS)市场份额,成为蔚来、理想、宝马、长城等车企的芯片供应商。
其二是英伟达,2015年英伟达推出了基于Tegra X1 SoC的DRIVE PX自动驾驶平台,正式进军自动驾驶芯片,2016年将硬件晋级为PX2自动驾驶平台(Pascal构架GPU),在特斯拉Model S和Model X卸车,2019年建立起了自动驾驶一致构架Drive,发布专门为汽车量产设计的Orin计算平台。英伟达目前曾经是小鹏、大众、丰田、戴姆勒等厂商的Tier。




从英伟达和英特尔合作的车企名单来看,二者在汽车芯片市场几乎占据垄断地位,Mobileye次要垄断了L2级自动驾驶市场,而英伟达则在专攻L4及以下级别的自动驾驶芯片市场。对于后来者华为来说,若想打入主流车企自动驾驶芯片供应商之列,难度颇高。而除了要面对劲敌,华为也要面临汽车行业长久构成的“产线认定”。
何为“产线认定”?
以丰田汽车为例,2011年日本大地震时,汽车芯片制造商瑞萨位于那珂的工厂因地震而遭到损坏,大批消费设备遭到毁坏,直接导致那珂工厂无法再为丰田消费ECU,而丰田为其最大的客户之一。
当时,丰田的ECU在瑞萨那珂工厂的8英寸产线上由0.18um工艺消费,而除了那珂工厂,瑞萨的西条工厂、滋贺工厂、川尻工厂、新加坡工厂等都有0.18um的8英寸产线,都可以代替那珂工厂消费。




但瑞萨和丰田都未运用其他代工厂停止消费,而是坚持复原受毁坏的那珂工厂。缘由在于假如在那珂工厂以外的其他工厂为丰田消费ECU,需求再次停止“产线认定”,又要花费半年-—一年的工夫。因此,修复那珂工厂受灾的产线比新的“产线认定”花费的工夫更短。
传统车企的“产线认定”导致新供应商难以进入产业链,但电动车的到来也在一定程度上打破该场面。一方面在于电动车车载芯片的数量和种类相较于燃油车均大幅添加,也意味着汽车芯片的市场需求将更为细化。
另一方面,持续不断的造车新入局者,尤其是小米、OPPO这样没有先验阅历的玩家,也急需建立起本身汽车业务的产业链,对于华为来说,如何抓紧机遇尽快打入目前新玩家的车规级芯片供应商名单,将是非常紧迫的事情。
将视野扩展至整个汽车芯片产业,长期来看,「缺芯潮」的处理要依赖上下游全产业链发展,与手机、电脑等所需的消费类芯片相比,汽车芯片的技术要求和功能标准更高,开发周期更长,最少需求5年工夫。中国车载半导体起步较晚,再思索政治要素,国内市场能够要受困于芯片5-10年。
「智能相对论」以为,这波缺货或许也会使得国内车企由此更为警醒,国外头部半导体厂商主导汽车芯片消费的场面将来几年或许还将继续持续,但留一手培育一个芯片类核心部件的国产供应商,将是对冲风险的一个重要举措,华为还是无机会的。
*本文图片均来源于网络
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智能相对论(微信ID:aixdlun):
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•著有《人工智能 十万个为什么》
•【重点关注范畴】智能家电(含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备)、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。

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