高芯圈 芯片半导体资讯网 汽车供应链重塑,国产芯片厂商迎机遇?

汽车供应链重塑,国产芯片厂商迎机遇?

作者:匿名    来源:半导体行业观察   
浏览:564    发布:2021-12-22 10:53:25

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在“新四化”浪潮推动下,加速了汽车行业的转型升级,汽车本身的角色已经从单纯的机械产品,逐渐向前沿电子智能终端方向发展,智能汽车的设计架构也在发生重大变化,从传统分布式ECU架构向域控制器的集中式架构演进。


在此趋势下,智能汽车的创新开始围绕着芯片、AI、电子架构等方面展开。芯片算力平台成为变革的关键因素之一,芯片集成化程度越来越高,算力越来越大,成为智能汽车向集中式架构发展的基础。单车算力也从几年前的几T算力,跃升到千T的量级,通过算力的提升推进自动驾驶的发展已经成为行业“公认”的方式,自动驾驶进入算力角逐时代。


在近日黑芝麻智能召开的媒体沟通会上,黑芝麻智能CMO杨宇欣介绍了在当前汽车市场的机遇和发展趋势下,汽车核心芯片算力和硬件角逐的现状和重要性。


汽车供应链重塑,国产芯片厂商迎机遇?


杨宇欣表示:“随着汽车电子电气架构的演进和智能汽车的向前发展,需要大算力核心芯片的支撑。行业厂商能否掌握核心的大算力计算芯片平台是抢夺下一代智能汽车发展高地的关键因素。”


但这绝对不是简单的芯片累加和TOPS算力的比拼。杨宇欣强调,自动驾驶从芯片性能来看,不能简单地从TOPS的数值来看,而应该是一种综合计算能力。自动驾驶是一个综合算力支撑的平衡系统,支持不同传感器需要更完整的算力,包括CPU、GPU、NPU、DSP等等各部分的综合计算能力。因此,芯片如何让系统计算能力更加平衡,如何让芯片和软件更加紧密地结合起来,才是当前赛道更重要的竞争焦点。


成立于2016年的黑芝麻智能,从图像处理开始,做人工智能、视觉、自动驾驶、大规模集成电路,至今已取得了一系列成果。截止目前,公司打造了两大核心IP(车规级图像处理器NeuralIQ ISP、车规级低功耗神经网络加速引擎DynamAI NN)、推出了华山系列2代4颗高性能智能驾驶计算芯片(
A500/A1000/A1000L/A1000Pro)、定义了山海人工智能开发平台,同时也是国内首家集齐了功能安全专家认证、功能安全流程认证、产品符合性认证的AI芯片公司。


产品与生态


杨宇欣介绍道,A1000 Pro芯片在算力上已经达到了106TOPS(INT8),支持16路高清摄像头输入,具有高性能、低功耗、安全可靠的特点,能够支持L3/L4高级别自动驾驶功能,为目前性能最强的国产车规级自动驾驶芯片。


芯片性能表现如此强大的背后,是其在自研核心IP方面优势的凸显。黑芝麻智能应用工程副总裁邓堃博士表示,一个是自研的神经网络处理器NPU,该芯片具有58TOPS(INT8)算力,单芯片可以处理大概10路以上的摄像头数据,使得车辆能够同时处理前视、环视,包括侧视的多摄像头输入信息,可以更好的帮助汽车来监测、识别物体或者车道线、车辆、红绿灯等信息,可以实现比较好的全功能的自动驾驶场景的识别和落地;另一个是ISP,即数字图像处理器,图像的信息通过视觉传感器加持到智能驾驶车辆之后,通过数字图像处理,可以使得噪声降得更低,动态平衡更好,使得车辆在视觉方面看得更清楚。


汽车供应链重塑,国产芯片厂商迎机遇?


两大自研核心IP加筑了黑芝麻智能在芯片设计中的优势和竞争力。


此外,除了有完整的产品体系包括面向车端、路端,面向不同的从L2到L2+到L3、L4级别的不同解决方案,黑芝麻智能还一直在致力于打造开放的生态。杨宇欣表示,自动驾驶芯片相对来讲作为一个大芯片,要跑操作系统、各种各样的应用和算法,这决定了其需要有一个开放的生态属性来进行上下游客户的连结。


邓堃表示,硬件开发的周期和速度是慢于软件的,算法迭代的频率可能是以周或者月计,软件迭代的频率可能是以月或者季度计,但是硬件控制器或者硬件设备、芯片的迭代周期则是以季度或者年计。所以,当前主机厂希望能够更快地满足客户的需求,但是就会存在其硬件开发速度远远跟不上软件或者算法的开发速度。


对此,当前业内常用的一种软硬解耦的方式。邓堃表示,黑芝麻智能真正做到了软硬件的解耦,提出了一个软硬解耦的全面开放体系,提供不同层级的工具链,协助客户来做算法和模型的移植。这一方式也很好的顺应了“软件定义汽车”的趋势,当前研发硬件通常是采用硬件预埋、算力预埋的形式达到比较高的算力,因为一个全功能的产品可能是一年或者两年计的控制器,但是它的软件算法可以利用软硬件解偶的方式来独立于硬件开发,可以继续采用快速可持续迭代开发的形式,来持续根据客户的需求来调整软件和算法,实现更多的功能。


综合来看,黑芝麻智能不仅具有完整的全产品链的芯片就是从低配、中配到高配的芯片能力,同时也具有全栈的算法能力,相当于在提供芯片的同时,也能够提供自动驾驶的算法和智能网联的相关算法,来帮助客户能够快速落地,构建其数据和生态闭环。


据邓堃透露,公司现在已经在国内有了大量的生态合作伙伴,包含有算法、软件、地图、定位领域的生态伙伴,还有一些硬件的合作伙伴,同时在国内已与多家主机厂展开量产化地合作,也有相关的量产项目以及前端量产项目已经签约,预计会在明年到后年有大批量的出货。


团队跨界融合


取得优异成果的背后,自然绕不开团队的优势。


杨宇欣表示,我们是一个在这个领域能够完整地集结有20年以上汽车行业的从业经验和20年以上芯片行业从业经验的团队。大家知道现在的创新、创业很多都是在跨界融合,但实际上跨界团队的融合其实非常难。


黑芝麻智能是很好地结合了这两点,2016年成立的核心团队包括有来自Arm、高通、Marvell等领先的芯片企业,也有福特、博世、通用等汽车行业的团队背景,这也构成了我们能在这个领域有自己的独特优势,既懂汽车也懂芯片。因为无论是汽车还是芯片行业,都需要非常长时间的积累,不是短时间内就可以有机会把这个事做成。


拥有跨界和专业的团队优势外,从创业之初就坚定不移的朝着认准的方向发展也不无关系。杨宇欣向媒体表示,公司在创业之初就决定以人工智能感知技术为基础,去赋能未来的自动驾驶领域,从2016年开始就沿着这个向一直做到现在,大的战略方向没有做过大的调整,而且从算法、IP、芯片,甚至包括跟车厂的合作进展等在内的时间节点都把握的较为清晰。


可谓,言必行,行必果。


汽车供应链的变与不变


从智能汽车的BOM成本和整个产业链条来看,芯片占汽车BOM成本的约40%-50%,且这一比例还在呈上升趋势。再结合当前全球缺芯的趋势,很多整车厂开始逐渐向芯片企业靠拢,甚至开始自研核心芯片,想要进一步掌握核心技术和软件的话语权和主导权。


对此,邓堃认为,在汽车行业发展趋势和大环境的影响下,主机厂现在的确是对于未来的软件硬件的集成具有自己的想法和思路,对于芯片公司来说是希望配合主机厂研发的角度,把更多的技术以前由芯片企业单一供给Tier1厂商支持主机厂开发的模式,逐渐的变成芯片厂商和一级供应商合作的形式,大家更多的都朝1.5级供应商的形式发展。


可以理解为,一级供应商和二级供应商各自把自己最有优势的一部分拿出来,同时去配合主机厂的研发进程。这与原来的合作模式产生的较大差异,以域控制器为例,早期主机厂开发模式是指定一个一级供应商来开发域控制器,主机厂只负责整个汽车的功能需求,包括项目节点而不考虑具体的软硬件实现。而现在我们看到国内大部分主机厂开发的模式不单单指定一个一级供应商,更多地会指定软件供应商、硬件供应商、算法供应商、芯片供应商包括系统集成供应商,由四到五个供应商来联合完成一个项目的研发。二级供应商由以前不直面主机厂的角色,现在已经变成一个芯片供应商的角色来逐渐地面对主机厂,来加入其中一起来讨论功能需求。


这一趋势对芯片厂商来讲或是一个比较好的契机,使其能够有更多的表现力,以及更多能理解主机厂需求和趋势的机会。


另一方面,对于主机厂自研芯片的现象,邓堃认为,主机厂是有很多自研芯片的想法包括规划,但是通过和主机厂交流也发现,主机厂自己的人才储备、技术储备包括行业储备可能并不能够完整地支持从头到尾落地一款芯片,而更多地是主机厂会把这个需求提得比较明确,更多的是会选择和芯片公司针对现在已经成熟的技术、成熟的IP来定制化芯片。


不难看到,上述行业动态和趋势正在推动汽车供应链生态的重构。这个过程中,芯片厂商看上去迎来了更多的发展机遇和角色选择的机会。“我们的核心定位仍然是Tier2,而当前汽车产业链的重构来自于分工的界限,但其本质还是会遵循商业的逻辑,短期来看车厂不会大规模直接向芯片公司采购芯片,但这种边界和角色的重新界定才刚刚开始。”


黑芝麻智能希望能够成为自动驾驶计算芯片的引领者,和车厂共享发展机遇,并通过自身的技术优势、产品体系、开放的生态还有灵活的商业模式赋能车厂打造差异化产品,助力自动驾驶的发展。


写在最后


过去一年,是全球汽车业“缺芯”的一年,危中有机,为车厂提供了供应链再造的机会。在国内车厂的本土供应链体系中,国产供应商正发挥越来越重要的作用。


杨宇欣认为,在这次机会下,中国的汽车产业链给国内的车规芯片厂商开了一个口子,但这个窗口周期不会太长,大概3-5年的时间,我们要抓住这三五年的时间周期把我们的产品做进去,努力形成国产的供应链体系,一旦新的供应链体系成熟了,这个替代窗口就会关闭。


谈到黑芝麻智能下一个五年的战略目标和市场机会,杨宇欣认为,未来汽车芯片厂商的机会来自于汽车本身电子电气架构的改变带来的大量新型芯片的需求。对于黑芝麻而言,接下来五年的发展很重要的一个策略就是,要根据汽车智能化功能性提升的需求来快速扩充产品线,不断提高单车的价值量。黑芝麻智能的目标是在这一波汽车智能化浪潮下,致力于打造核心技术和产品,真正推动自动驾驶的快速商业化,引领行业发展。


来源:半导体行业观察

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