电动汽车行业ã崛起，正带来从芯片端到产જ业分工模ća;式的重新聚合和发展机会。
作Ǝ者：骆轶琪⊥&nbs¢p; 编辑：张伟贤
在消费电子行φ业处在低迷期的当下，汽车电动化和智能化发&展趋势正成为芯片应用的核心驱动力之一，成为其长期成长的动力来源。
天风证券就指出િ，汽车电动化+智能化带动整体产业价值链构成的升级，汽车芯片含量+重要性成倍提升，将迎Þe;来价值向成长的重估机会。
该机构分析，电动车半导体含量约为燃油车2倍，智能车为8-10倍。在需求增量端，2020年全球约需要439亿颗汽车芯片，2035年增长为1285亿颗。价值增量端，2020年汽车芯片价值量为339亿美元，2035年为893亿美元。可见汽车将成为芯片的新利润增长点ૄ，有望成为引领半导体发展¦新驱动力。
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⇓ 在这个被视为“最后一个万亿级”的市场，不仅意味着电动车对芯片的需è求有了大幅增加，也将在新的行业分工趋势下，带动整个汽车产业生态链的重新聚ⓘ合。
近日举行的第十二届松山湖中国IC创新高峰论坛期间对此进行了探讨。芯原股份创始人、董事长兼总裁戴伟民指出，目前芯片领域的存量市场出现发展瓶颈，但值得关注三个增量市场：新能源汽车和智慧出行，新能源和储能，工业元宇宙。尤其电动汽车行业的发展ૠ，有ણ望令中国在相关产业得到换道超车的发展机遇。
虽然目前行业基于视觉方Ê案、电气架构、底盘模式等都在积极尝试探索，尚未ⓥ有明确定论，但部分场景下，中国厂ß商已经具备了领先能力，产业角色的重新分工也正带来新的成长空间。
γ视觉方案的落−¢脚
谈到自动驾驶，目前备受关Ąe;注的就是视¡觉方案的演进和应用进展。
瑞芯微电子高级副总裁陈锋认为，特斯拉早前的Mભodel 2系♣列产品中，采用的是视觉+毫米波解决方案，但由于特斯拉想要更快迭代，若仅采用视觉方案可以实现这个目标。“等FSD（完全主动驾驶）方案演进后，我觉得特斯拉还是会把激光雷达加进去。”
活动现场与会人士ટ对视 觉方案的趋ਯ势判断
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· 图源：主办方提供
这一方面源于，在特定场景如途径转角时，激光雷达可以起到保护作用；另一方面激光雷达的方κ案成本也在快速降低。“我Í认为感知还是越全面越好，最主要是视觉，关键是成本。”他续称。
上海小橡投资管理有限公司创始合伙人石兴梅以具体场景指Ð出，在诸如扬尘环境中，激ß光雷达就起到类似算法“耳朵”的功能，当量产到一定程度后，视觉方案可能会回归到多角度状态ࢮ。
♦当然也有不同观点。北京翊辉科技有限公司CEO荣辉看来，在未来3-5年内，可以是摄像头+毫米波雷达+激光雷达方案ਭ，但如果是未来10年或终极方案，可能纯视觉就够了。
原因在于，理论上说，单纯靠眼睛就可以在绝大多数场景把车开好。“现在人工智能的深度学习技术，实际上在▣学习人的能力。但人的能力是有限的，我认为机器学习基本上最终可以赶上人的能力。”他同时指出，在未来的无人驾驶条件，会比今天简©单得多，综合这些内外因来看，纯视觉就可以是终极方案。
⌋ Φ 电气架构如何集◑成
当传统燃油车⇐转向电动化甚至智能化过ε程中，关于其架构如何集成，对未来产λ业链的融合和发展走向都会带来新定义。
武汉环宇智行科Ñ技有限公司CEO李明认为，在高算力芯片较为普遍的背景下，智驾域与座舱域Ã融合会较好。
相对来说，座驾域的特点在于高算力，在还没开启自动驾驶功能时，算力已经可以释放。只是再往下发展，由于底盘对可靠ો性要求极高，÷地面级标准需要万无一失，要做到这一级别难£度较大。
π 活动现场²与会人士对ƒ电气架构的趋势判断
图源ત：主Å办方σ提供
☏目前看到，部分整车厂在2024-2025年有对座舱域ö和自动驾驶域应用融合的相关规划，因为需要高算力、高GPU等特征，且功能需要丰富。而底盘域虽所需功能简单，但也因可靠性要求高，在与自动驾驶域融合时，还存在一定鸿沟。那么座舱域和自动驾驶域的融合，会性价比最优，对ઙ整车架构影响也较小。
荣辉有类似观点，据他观察，目前不同整车厂ª的定义和技术路线尚且有所不同。ⓕ如博世为代表，对域的分配是按照娱乐、座舱等功能划ઐ分；如特斯拉对域控制器的划分，则是按照前部、左面和右面这类方位区分。
“各有各的优å点，说不上谁更好，应该是见仁‚见智。”他分析，这就类似人体的大脑和小脑各有分工，综合考虑到底盘对可靠性、时延等要求极高，因此需❄要单独拿出来，但其他几大域集成在一起是有可能。
ćc;智驾域面临的π难题
在走向完全自ા⌈动驾驶的路途中，目前智驾域面临的问题ਫ਼在哪里？
李☼明所在公司是芯片应用方，他认为工®具非常重要，也即芯片；其次是算力实现；第三是车厂↵量产经验。
“首先要重视工℘具链和生态的成熟度。”他认为，举例来说，英伟达Orin芯片之所以受自动驾驶开发者欢迎，更重要的原因¸在于工具链完善，ⓡ可以支持多种算法运行。
基于此，也奠定了是否可以令算法快速δ升级，“必须快速迭代才能体验到互联网算力的优势，算力决定了相关功能是否可以实现。”李明表示，实现功能才能够推动生♬态形成。
活动ਜ现场与会人士对智驾域芯片的࠽趋势判Ǝ断
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∂图源：主办方提供⇑
最重要的是第三点，也即相关芯片是否有量产经验。“第一块芯片在第一个车型上非常难，但一旦量产就会成为事实标准。所以非常希望芯片业有志人士，尽快把芯片用到某款车型上去，用上去就是一个非常大的飞跃，可能是超越后来者重要的标准。”他强调，不能一味强调芯片的算力强大，实际上在某个功能上实现<量产，才是真正巨大的优势Ξ。
目前在自动驾驶领▣域，应用ો度最广的就是英伟达Orin芯片。随着Chiplet概♥念兴起，这是否会加速推动国内在相关领域的芯片落地进程？
对此，芯原σ股份高级副总裁汪洋认为，5年内国内将会Āf;出现可以对标OriΗn芯片的产品。
这可以通过两条路径实现ï，其一是做单一芯片，其二是采用Chiplet方式达成。汪洋表示，根据目前与产业链探讨ⓒ来看，从工艺、IP成熟度等方面，国内厂商已经有接近Orin的指标。而Chiplet由于可以采用异૨构集成的方式，那么可以快速得到支撑更多算力的方案。
根据戴伟民此前多次的分享，把计算和功能模块以Chiplet的方式单独做好车规验证工作，然后通过增加这些Chiplet来升级汽车芯片，可以大幅简化汽车芯片迭代时的设计工作和车规流程，同时增加汽车芯片的a1;可靠性——Γ因为几颗Chiplet同时失效的几率远远小于一颗👽汽车芯片失效的几率。
∧ â 低速载物♥潜行
对于自动驾驶的落地场景，行业观点普遍认为，低速载物b2;会是率先落地的场⊕景之一。
活动现场与会人૦士对无人驾驶落地场景ⓝ的≤趋势判断
ú图源'：主办će;方提供
对此，深圳一清创新科技有限公司CEO刘明指出，低速无人驾驶技术是可变现的未来。在此过程中不是替代司机ω的成本，而更重要是通过无人驾驶相关技术，令整个作业流程保证在安全可控环境中，在此基础上实现效率提升。
在该场景中的潜在风险因素在于，货车司机容易出现长时»间疲劳驾驶或−情绪问题导致的车辆运行不稳定，亦或是૪在对接装货过程中无法完全操作到位，但这都可以通过无人驾驶来保障和实现。
只是目前在落地过程中遇到的难点在于，眼下更多能力在于单机智能，但是如果要做到全流程自动化和数字化，其难度已经超过了单机无人驾驶本身。那么会令整体成本很难突破现有Ο工业物流体系对成ੑ本的接受度。
刘明认为，商业化的条件在于，ã为客户提φ供车控制器+传感器+必要的线路感知装置。目前提供给部分厂区的方案，已经可以将系统控制在5万元以内；对更广泛的客户群体来说，今天已经可以做到10万元的方§案。
活ⓗ动现场与会人士对∞无人驾驶成本接受度的ા判断
વⓝ 图源：主办ણ方提供
Āf;“૦底盘模式革命
在新的汽车革命中，无论是对芯片ⓐ的需求，还是整车架构和产 业链竞合都带来了新的发展思路。底盘模式也备Ý受关注。
荣辉就指出，绝大部分人关注到的是无人驾驶和激光雷达等方面的变化，但其实ψ没有被太大关注到的底盘，将为汽˜车行业带来巨变。
“底盘带来的变化，第一是车分家了，将来会有专业提供（通用）底盘的厂商，在上面扣什么☺壳子就是什么样的车；第二，采用同一个底盘，通用性增加了，整车成本就降低很多。”他进一步分析，传统的汽ਫ਼车底盘制造，涉及众多零部件、多条生产线和工艺的匹配，但如今采用一体式冲压底盘，可以很快完成。倘若按照特斯拉的一体式冲压底盘思路制造思路，底盘变成了三个零件，整体成本下降4∴0%、重量下降10%。因此随着新的如CTC电池技术出现后，电池头部厂商也有能力开始布局底盘业务。
底盘ã模式变化带来的坏消息是，传统汽车人会因技术迭代而失去竞争力；但好消息是，目前这些新技⇒术大多掌握在中国和美国手中，且中国的能力领先。这助推中国在汽车出口方面在持续加速度。“所以我们汽车人看到一个美好前景，是ਮ因为底盘变了。”荣辉续称。
活动现场与会人士对底盘ક竞争未来↔格局的趋→势判断
图源：主▦办方提供àΩ
∀ 基于这些新趋势来看，汽车产业链的传统发展逻辑改变，未来产业生态发×展和竞合态势都将可能发生变化。如因底盘专业化后带来的新分工格局，会降低传统整车厂的竞争力。某种程度上看，这也是整车厂对于部分合作模式或合作对象态度谨慎的原因。
“我觉得汽车电动化、智能化、网联化，和材料带来的轻量化等趋势。汽车新‘四化’∠带来的变化是，让我们这⇑一代看到朝气蓬勃、充满活力的万亿级市场。”石兴梅分析，在这期间，新一代创业者大有可为。举例来说，比如传统汽车芯片需求量从500颗到了如今电动汽车的5000颗，这是一个十倍级别的产业机遇，无论从传统车厂、新软件技术商、主芯片厂Β商等环节，都会有锦绣的未来。
è 编辑：卢ƿ陶∈然
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