所谓“工欲善其事，必先利其器”。

20年前，芯片设计是中国IT产业的软肋，相关企业数量仅有百余家，可用的高端“国产芯”更是一颗难求；数十年筚路蓝缕，如今越来越多的本土芯片设计公司走进全球视野，以自动驾驶SoC为代表，向海外巨头发起挑战。

“未来几年，汽车产业链上游本土芯片企业有望和海外公司平分中国的市场。”

黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣指出，全球芯片市场的格局随着汽车产业、地域车市的发展规律变化而变化。比如，传统分布式电子电气架构中，MCU是最复杂的车载芯片之一，对应的供应商也基本以海外公司为主。

而眼下，汽车产业正在经历关于电动化和智能化的深刻变革，MCU、ECU等部件开始朝着域/区域控制器，甚至中央集成的方向发展。尤其自动驾驶技术的不断成熟，让功能更复杂、性能更强大的AI计算芯片成了兵家“要争之地”。 

这里面，有英伟达、Mobileye、高通等海外玩家，也有黑芝麻智能、地平线等国内IC独角兽。谁的赢面更大，眼下看来仍扑朔迷离。可以确信的是，在中国新能源汽车打响出海战的同时，本土自动驾驶芯片供应商也将正式从幕后走至台前。

从跟跑、并跑到领跑......

国内芯片行业起步较晚，自给率水平一直相对较低。也因为这个原因，“缺芯”一度是中国电子信息产业心头的一根刺。直到近些年，市场需求持续高涨，国家给予大力支持，芯片产业整体完成从0到1的过程。

“经过多年的努力，我国不仅在中低端芯片领域具备了较强的竞争力，在高端芯片领域也摆脱了全面依赖国外产品的被动局面。”中国半导体行业协会集成电路设计分会理事长魏少军在ICCAD 2021上如是说。

不仅如此，自动驾驶计算芯片已然被行业寄予“领跑”的厚望。 

图片来源：黑芝麻智能

以黑芝麻智能为例，该公司自主研发的华山二号A1000芯片已经完成所有车规级认证，并在今年实现量产上车。包括江汽集团旗下多款思皓品牌量产车型已宣布定点A1000芯片系列。据悉，公司到目前获得定点的车企数量超过10家，大部分是乘用车。

杨宇欣强调称，“黑芝麻智能希望成为汽车智能化发展的底座”。从2016年成立伊始，黑芝麻智能便聚焦于车规级芯片的研发工作。“2018年我们就意识到，芯片一定会成为推动汽车电子电气架构发展的关键力量，因而公司在2019年发布第一代芯片A500的同时，就提前启动了第二代芯片A1000的研发。”

时隔一年，这颗NPU算力达到58TOPS的芯片正式面世。“2020年那会，把一个50多T的芯片拿到车企面前，他们不知道怎么用，因为从来没用过。”据杨宇欣说，也因为这个原因，A1000的很多评估、测试方法都是黑芝麻智能和车企一点一点“磨”出来的。

彼时，“蔚小理”三家造车新势力中当属蔚来的年交付量最高，也不过四万多辆。毫不夸张地说，A1000踩准了新能源汽车产业革命爆发的前奏，这也让黑芝麻智能获益良多。今年8月份，该公司完成了总规模5亿美元的C轮和C+轮融资，估值接近20亿美元。

彭博新能源财经（BNEF）发布的最新报告显示，2025年搭载L2级辅助驾驶系统的汽车将占到全球乘用车总销量的50%以上。到2030年，全球L2和L3级别的高级驾驶辅助系统（ADAS）市场规模有望达到2200亿美元。作为全球最大的新能源汽车产销国，中国市场的渗透率大概率会超过上面的数字，这无疑将给本土自动驾驶芯片公司带来机会。

“算力”之外的衡量维度

算力，是自动驾驶AI芯片绕不开的一个关键词。

“数字越大越好”“越大越先进”诸如此类的言论在过去很长一段时间里层出不穷。算力不仅成为芯片设计公司的宣传重点，亦逐渐成了新车上市的核心卖点之一。要加快汽车架构升级转型以及发展更高级别的自动驾驶能力，毫无疑问要确保海量数据的高速流转，也就需要更高算力的处理芯片。

预计短期内，有关算力的军备竞赛将会持续。鉴于这一点，黑芝麻智能未来的产品规划将继续推进工艺节点、提升算力水平。在A1000基础上，仍处于研发中的A2000将采用台积电7nm工艺，NPU算力超过250TOPS。

“不过，当芯片算力越来越大的时候，对于芯片商来说，要付出的成本和代价都是挑战。”黑芝麻智能产品副总裁丁丁进一步指出。举个例子，在给定设计条件下，如何在芯片里放入更多的硬件加速单元，是比较考验芯片设计团队能力的问题。另外随着算力大幅提升，芯片最终能否量产也是一个未知数。

因而除了算力，黑芝麻智能也打算在芯片结构上寻求创新。比如，把更多的域功能集成到一颗SoC中，并增强功能安全等属性。值得一提的是，目前A1000系列最关键的两个核心组件NPU和ISP都是黑芝麻智能自主研发。不仅如此，围绕A1000的全国产化方案也在有条不紊地推进。

图片来源：黑芝麻智能 

如果芯片本身有一个固定的“IQ值”，那AI算法就是为了实现最大化利用这个IQ值。感知算法主要是处理车载传感器收集到的数据，并筛选出有用信息，生成感知结果，进而让自动驾驶车辆拥有更聪明的“大脑”。

感知作为自动驾驶系统的第一大子集，决定着后续决策规划和控制的实际效果。正如AI基石在于数学，核心在算法一样，越高级别的自动驾驶感知对于算法有着更严苛要求。正因如此，黑芝麻智能自主研发了前向感知算法，主要目标是对车辆、车道线、目标进行检测。

与此同时，黑芝麻智能也开发了适配华山系列芯片的AI工具链，便于开发者将感知算法部署到A1000系列芯片上。今年上半年，这家国产自动驾驶芯片供应商正式对外发布瀚海-ADSP自动驾驶中间件平台，到目前已经能够从芯片、算法、软件和工具链等全维度赋能主机厂。

实际上，黑芝麻智能还在思考一个可能要耗时更久的问题。“当芯片算力越来越大、复杂度越来越高时，车企要重新投入一个新的平台也会面临不小的挑战。如何让我们的芯片平台更久或者更好服务客户不同的应用需求，是我们接下来要考虑的重点。”丁丁说，这里面其实也包含了黑芝麻智能对于未来产品规划的思考。

合纵连横“1+1>2”

从“不可用”升级到“可用”，从“跟跑”走向“并跑”，代表了国产芯片的进阶之路。而在这场声势浩大并涉及汽车全产业链的转型浪潮中，国产自动驾驶SoC能否进一步实现直线或者弯道超车，充满悬念，但仍备受期待。

从汽车产业看，国内新能源汽车市场、自动驾驶市场都展现出了史无前例的活力。一批本土自动驾驶公司已经走在世界前列。同时根据IDC发布的最新数据，中国L2级自动驾驶技术在乘用车市场中的渗透率不断上升，今年第二季度达到26.6%。

在杨宇欣看来，自动驾驶目标的实现，一定不是车企单打独斗或者产业链某一环某一家公司单独作出的成果。相反，一定是产业链供应链合纵连横、共同创新的结果。 

实际上，本土供应链也能够更好支持国内新能源车企的发展。主要原因有三点：一是，产品更先进的公司往往能够自行定义技术的发展方向，同时在制定标准方面也拥有相对优势。对于一家芯片供应商来说，这更多体现在话语权上；

其次，市场普遍认为，新能源汽车的创新周期已经从传统燃油车的4年大幅缩短到2年。尤其中国车企的技术迭代已经走在世界前列，需要上游供应商跟紧甚至先于其步伐，及时响应市场新需求；最后，本土芯片供应商可以就近为车企提供解决方案，这也是海外芯片商加大对中国市场投入的一个重要原因。

正如美国半导体行业协会（SIA）在10月发布的报告所言，IC设计公司和汽车制造商共同定义并优化芯片，可以更有效地处理车载传感器采集到的数据，同时定制化的芯片还可以保证芯片关键的功能安全。或许未来，定制化的自动驾驶SoC可以成为车企寻求差异化打法的关键武器。

在那之前，国产芯片仍然需要不断升级打怪，突破和创新。

写在最后

SIA在上述报告中还指出，美国芯片设计行业正面临三大挑战：研发投入不断上升、设计人才供给减少，以及芯片交易受到关税和出口限制等因素影响。以前两点看，芯片功能越来越复杂，开发成本不断上升，尤其越是先进制程的芯片，烧钱程度更甚。

从 2006 年到 2020 年，从最初的65nm微缩到5nm，相应的芯片设计成本增长了18倍以上。入场券变得越来越昂贵，除了国家层面的税收优惠政策，获得更多投资已经成为芯片或者说更高阶自动驾驶SoC企业“活”下去的必要条件。

同时根据SIA的预测数据，到2030年美国IC设计人员数量将增加到6.6万人，年净增长率不足1%。要保证美国目前46%的芯片设计市场份额，大约需要8.8万名IC设计人才，而缺口可能超过2万人。除了提高生产力，产业亟需培养更多的设计人才。

以上三个挑战不限于美国，放到中国实际也面临着研发费用增加、人才供给不足的挑战。对于单个企业而言，投资、人才缺一不可；对于整个行业来说，这也是决定我们能否实现“领跑”的关键要素。

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