每經記者 劉曦    每經編輯 孫磊    

“智能化”下半場激戰(zhàn)正酣，車企也開始紛紛下場“造芯”。

11月6日，小鵬汽車董事長兼CEO何小鵬在“小鵬AI科技日”上展示了公司自研的“圖靈AI芯片”。這款芯片擁有40核處理器，專為AI大模型定制，具備在AI汽車、AI機器人、飛行汽車等多個領域的應用潛力。去年9月，蔚來汽車也公布了其自研的智駕芯片“神璣NX9031”，并在今年7月宣布流片成功。理想汽車也在推進自研芯片項目，并計劃在年內實現(xiàn)流片。

除了這些新興的造車勢力，傳統(tǒng)車企如比亞迪和東風汽車集團也在積極自研或投資芯片產業(yè)，他們的產品線覆蓋了車身控制芯片、智能座艙芯片、自動駕駛芯片等多個領域。

盡管芯片行業(yè)需要長期且高額的投入，但國內車企卻紛紛選擇了自研芯片的道路。北方工業(yè)大學汽車產業(yè)創(chuàng)新研究中心主任、教授紀雪洪在接受《每日經濟新聞》記者采訪時強調了智能化在汽車行業(yè)競爭中的核心地位，并認為領先企業(yè)必須在智能化領域擁有強大的技術實力。他認為，芯片是決定車企核心競爭力的關鍵因素。

“像英偉達這樣的公司，其芯片利潤毛利率高達90%，這意味著車企在采購時需要承擔較高的成本。如果車企能夠自主研發(fā)芯片，就能在一定程度上控制成本。”紀雪洪說。

新勢力自研 傳統(tǒng)車企投資

根據華經產研的報告，汽車芯片主要指用于汽車電子控制及車載系統(tǒng)的半導體產品，涵蓋主控芯片、MCU功能芯片、功率芯片、存儲芯片、模擬芯片和傳感器芯片等。目前，業(yè)內研發(fā)的智能駕駛芯片，通常指的是一個高度集成的系統(tǒng)級芯片SoC，由多種芯片模塊組成，包括推理模型加速單元（NPU）、中央處理單元（CPU）等。

作為整車企業(yè)中自研芯片的先行者，特斯拉在2019年推出了基于2顆FSD芯片的Hardware 3.0，F(xiàn)SD芯片由特斯拉自研，采用14nm制程，單顆算力72 TOPS。據特斯拉公布的數據，與采用英偉達芯片的Hardware 2.5相比，Hardware 3.0的圖像處理速度提升約21倍，單體成本降低20%，功耗僅為原來的1.26倍。目前，F(xiàn)SD芯片已在特斯拉全系車型上大規(guī)模搭載，累計出貨量超過800萬顆。

自2022年以來，智能駕駛技術經歷了顯著發(fā)展，特別是BEV（Bird's Eye View）+ Transformer+OCC（Occupancy Network）的技術路線受到了行業(yè)的廣泛關注。隨著無圖化、端到端等技術的迭代更新，車輛的智能駕駛能力也得到了飛速提升。與此同時，車企對算力的需求也隨之增加。在這一背景下，特斯拉自研芯片及其FSD能力的領先地位，促使越來越多的車企加入到自研芯片的行列中。目前，包括蔚來、小鵬、理想在內的造車新勢力，都在按照特斯拉的思路，積極推進自研芯片的開發(fā)。

相較于新勢力車企傾向于自研芯片，傳統(tǒng)車企更偏好通過合資或戰(zhàn)略投資的方式參與芯片產業(yè)。以吉利汽車為例，2016年，吉利控股集團董事長李書福與時任吉利汽車研究院副院長沈子瑜共同創(chuàng)立了億咖通科技，該公司專注于智能網聯(lián)汽車技術。2018年，億咖通科技與安謀科技聯(lián)合成立了芯擎科技，專注于智能座艙、自動駕駛、中央處理器等多種芯片的研發(fā)。目前，芯擎科技推出的國產7nm智能座艙芯片“龍鷹一號”已搭載在領克08車型上，正式量產上市。

與此同時，東風、上汽、一汽等傳統(tǒng)車企通過戰(zhàn)略投資入局芯片產業(yè)。上汽集團通過聯(lián)合多方設立產業(yè)基金、投資芯片企業(yè)、與行業(yè)巨頭成立合資公司等方式，加大在汽車芯片領域的布局。近年來，上汽集團投資了川土微電子、尚陽通、芯馳科技等芯片企業(yè)。

比亞迪則采取了“兩手抓”的策略，一方面投資芯片半導體企業(yè)如地平線，另一方面在智能駕駛技術研發(fā)上加大自研力度。比亞迪董事長兼總裁王傳福在2023年度股東大會上表示，未來比亞迪計劃在智能駕駛領域投入1000億元，聚焦包括生成式AI、大模型等在內的智能駕駛技術研發(fā)。

對于車企在芯片領域加碼形式的差異化，紀雪洪認為，主要是出于風險規(guī)避的考慮。他解釋說，由于芯片研發(fā)周期較長，短期內難以匹敵第三方供應商的能力，因此采購第三方芯片成為首選。同時，車企不能因芯片開發(fā)而延誤車型的研發(fā)和上市進程。

自研能否降本 各方看法不同

辰韜資本聯(lián)合發(fā)布的《自動駕駛軟硬一體演進趨勢研究報告》（以下簡稱辰韜資本研報）顯示，以7nm制程、100+TOPS的高性能SoC芯片為例，其研發(fā)成本高于1億美元，其中包含人力成本、流片費用、封測費用、IP授權費用等。然而，即使造芯成本如此之高，車企依然要入局，其中一個重要原因是成本。

蓋世汽車研究院的數據顯示，2023年中國市場智駕域控芯片裝機量排名中，排名第一位的是特斯拉的FSD芯片，出貨量約120.8萬顆，占比為37%；排名第二位的是英偉達的Orin-X芯片，出貨量為109.5萬顆，占比為33.5%。因為特斯拉FSD芯片是專供特斯拉使用，因此多數國內車企都以英偉達芯片為主。

以蔚來汽車為例，其所有產品均標配4顆英偉達Orin-X芯片。以蔚來2023年16萬輛車的銷量來看，去年蔚來僅采購的Orin-X芯片數量就在64萬顆。蔚來創(chuàng)始人、董事長、CEO李斌曾表示，公司在2023年共投入了3億美元用于購買英偉達的自動駕駛芯片。按照這一支出和采購數量可以估算，單顆Orin-X芯片價格約在3000至6000元人民幣之間。

根據李斌在2024年7月蔚來創(chuàng)新科技日上的介紹，神璣NX9031單芯片的性能可匹敵4顆行業(yè)旗艦芯片。若替代4顆Orin X芯片，即便每輛車使用2片，也能顯著節(jié)省成本，且隨著產量的增加，成本優(yōu)勢將更加顯著。

然而，車企自研芯片是否真的能夠降低成本，業(yè)界對此存在不同看法。零跑董事長、CEO朱江明曾表示，與出貨量千萬乃至億級的電子消費品相比，汽車的銷量太少，難以形成規(guī)模效應，而芯片研發(fā)投入太大，自制芯片并不劃算。

李斌則表示，研發(fā)這條路徑雖然見效慢，但肯定是毛利提升最重要的方向之一。但他同時也承認，僅在2023年，蔚來在研發(fā)上的投入就超過134億元，每個季度要持續(xù)投入30億元左右的研發(fā)費用，其中60%~70%用在基礎研發(fā)方面。

除了降本外，自研芯片能達到更高的性能、更低的功耗、更低的延遲和更加緊密的結合。以特斯拉FSD為例，其自研搭載2顆FSD芯片的Hardware 3.0（HW3.0）智駕算力為144TOPS，英偉達的Orin X芯片單顆算力為250 TOPS，在當前多數車企單輛車普遍搭載2顆英偉達Orin X芯片的情況下，特斯拉基于這一硬件的FSD系統(tǒng)已能實現(xiàn)高速和城市NOA功能。

短期難見效，需長期投入

此外，辰韜資本的研報也表示，車企在低階自動駕駛領域傾向于采用供應商的集成解決方案，而在高階自動駕駛領域則更傾向于自主研發(fā)。對此，中國汽車工業(yè)協(xié)會副秘書長李邵華稱，車企自研芯片主要是為了滿足自身發(fā)展需求，構建專門的軟硬件系統(tǒng)，以增強智能網聯(lián)汽車產品的競爭力和生態(tài)。

盡管自研芯片帶來了諸多潛在優(yōu)勢，也有業(yè)內人士對此持謹慎態(tài)度。有觀點認為，雖然特斯拉等少數車企已經成功自研芯片并取得了顯著成果，但并不意味著其他車企也能輕易復制其成功路徑。

極越CEO夏一平對記者表示，馬斯克投資40億美元購買10萬張H100芯片構建新算力中心，這還不包括40億美元的工程建設費用。“他計劃明年將算力中心擴展至20萬張芯片，其中包括許多H200芯片。純視覺等技術再往后面走，各家之間競爭的就是算力了。”他強調。

此外，車企自研芯片雖然看似能夠節(jié)省成本，但芯片行業(yè)需要高投入和長周期，涉及高昂的研發(fā)和流片費用，以及人才投入。辰韜資本執(zhí)行總經理劉煜冬就公開表示，從經濟性角度來看，車企自研芯片的出貨量若低于100萬片，可能難以實現(xiàn)投入產出比的平衡。

紀雪洪則對記者坦言，目前車企的人才主要集中在汽車制造和研發(fā)領域，特別是電池、電機，以及智能駕駛系統(tǒng)的規(guī)劃上。然而，芯片制造屬于電子行業(yè)，這對車企來說是一個全新的領域，需要重新招募專業(yè)人才和打造團隊。“在這個跨界的過程中，車企需要經歷一個摸索階段，包括人才的招募、團隊的構建，以及與車企內部的組織整合和文化融合等多個方面的磨合。”紀雪洪表示。