汽车半导体MCU巨头在AI各个领域都在行动

车载MCU成为“香饽饽”与此同时，越来越多的汽车半导体公司将AI自己的技术结合MCU在产品上，这反映了什么趋势？多家汽车半导体MCU巨头在AI各个领域都有行动。他们将面临巨大的非结构化数据处理需求，中央计算平台将需要500DMIPS300控制指令操作能力，TOPS的AI计算能力。

从2021年开始，汽车缺芯持续了一年，似乎还没有改变。

当整个芯片行业猜测到缺芯和产能过剩的真实情况时，汽车芯片的供应一直稳定。在这种趋势下，“出货”成为汽车工厂的第一竞争力。

缺芯停产已成为困扰国内外汽车企业的共同问题，6月初，Stellantis由于芯片短缺，三家工厂停产，受影响的车型包括Jeep丰田汽车周二表示，由于半导体短缺，6月份全球出货量计划减少约10万至85万辆。

在国内，4月份蔚来表示，受供应链影响，暂时停产；6月小鹏汽车董事长也在微博上高调求芯。

被困在缺芯的泥潭中，各大汽车厂商似乎也预计半导体短缺将持续到2022年底。在这样的市场背景下，继续深耕汽车芯片的厂商迎来了一波业绩增长。2021年全球MCU市场排名前五的企业都迎来了20%以上的业绩增长，这些厂商都表示，2021年车载电子市场对公司业绩的推动作用很大。

车载MCU成为“香饽饽”与此同时，越来越多的汽车半导体公司将AI自己的技术结合MCU在产品上，这反映了什么趋势？AI在技术上不落后的中国，在汽车领域有什么行动？是什么驱动了汽车半导体巨头AI上动作？

虽然汽车正在逐渐发展成为自动驾驶，但汽车作为边缘网络的终端，对数据处理能力的需求将继续增加，这就是为什么每个人MCU大厂都在加紧AI原因之一。

多家汽车半导体MCU巨头在AI各个领域都有行动

意法半导体以机器学习内核推出惯性测量单元（IMU），本产品主要用于提高智能驾驶的自动化程度。ML内核可以实现快速实时响应和复杂功能，对系统功耗要求低。同时，意法半导体也提供了NanoEdgeAIStudio为开发人员提供可编程平台。

英飞凌推出AURIX?TC3x采用新一代AD7893AR-2微控制器的系列微控制器TriCore?1.8架构，搭载AURIX?加速器套件具有更高的可扩展性。集成了一个新的并行处理单元（PPU）而且可以满足各种需求AI拓扑要求的SIMD矢量数字信号处理器（DSP）。适用于各种应用，如实时控制和雷达数据后处理。

瑞萨电子最近宣布通过全现金交易收购RealityAI。该交易已获得两家公司董事会的一致批准，预计将于2022年底在股东和所需的监管机构批准以及其他实际交易条件后完成。此次收购将显著增强瑞莎电子在终端的人工智能实力，为系统开发人员提供更大的灵活性和效率，帮助他们的产品更好地进入AIoT为了更快地进入市场，系统。

传统汽车功能简单，与外界交互较少，往往分布式ECU，主要有各种控制指令，如等待指令、停机指令、空操作指令、中断指令等各类控制指令，运算速度较低，其操作单位为DMIPS(百万指令/秒)，存储量小。

随着智能驾驶的不断进步，智能算法将运行越来越多的算法，包括路径规划算法、决策算法、计算机视觉算法等，涉及车辆控制、路线规划、信息收集和处理等应用。智能算法通常以软件和硬件的形式提供。算法是智能的核心，硬件是算法的载体。

同时，智能网络化汽车不仅需要与人互动，还需要与外部环境甚至云数据中心进行大量互动。他们将面临巨大的非结构化数据处理需求，中央计算平台将需要500+DMIPS300+控制指令操作能力，TOPS的AI计算能力。在智能和数字化的驱动下，集成了人工智能算法的车载AI芯片应运而生，这一趋势仍在推动汽车芯片结构从MCU向SOC发展异构芯片。

汽车芯片：AI与MCU分裂成长

但是中国汽车芯片的现状是AI制造汽车的芯片公司AI芯片，一部分MCU芯片公司正在制定汽车规则MCU。两者的分离使得需要两种产品组合的国内替代难以完全实现。

在汽车AI在芯片领域，很多公司都推出了产品，包括华山系列黑芝麻智能科技、华为升腾系列芯片、地平线之旅系列芯片、寒武纪MLU系列芯片。黑芝麻智能研发的华山二号自动驾驶计算芯片已经在功能安全、信息安全、可靠性方面完全成熟，预计年内量产，实现L2－L3级别自动驾驶功能。征程2可提供超过 4TOPS 的等效算力，典型功耗仅 2 瓦，能够高效灵活地实现多类 AI 任务处理，对多类目标进行实时检测和精准识别。旅程2充分体现BPU建筑灵活性强，全方位赋能汽车智能化。

国内车规MCU复旦微、杰发科技、赛腾微电子、上海航芯、中微半导体、极海半导体、兆益创新、核王微等都是实现量产的公司。

国内车规MCU公司，发展AI难度大，会分散相当一部分研发精力，投资性价比不高。另一方面，如果我们想发展，AI，将对芯片工艺提出更高的要求。恩智浦半导体（NXP）总裁兼首席执行官KurtSievers表示，NXP与台积电合作批量生产雷达和车载网络处理器，需要16台积电nmFinFET工艺制造。

所以即使国产车规定MCU公司有精力设计AI能力芯片，他们可能找不到OEM。毕竟，有限的生产能力仍然需要留下一些成熟的产品来维持公司的收入。因此，让国内的汽车法规MCU在这个阶段，公司正朝着这个方向发展AI不太现实。

这种情况意味着，中国尚未成熟的汽车芯片公司仍处于关注细分领域的阶段。在这种情况下，国内汽车AI芯片公司和国产车规MCU公司之间的合作并不深。例如，地平线已经启动并与NXP合作行泊一体化控制器解决方案。可以看出，尽管中国拥有领先的技术汽车AI公司，但他们对国产车的规定MCU驱动作用是有限的。

外国巨头正在发展自己AI同时，产品也在建立自己的AI系统，这意味着开发人员将越来越接近这些公司。在使用相应公司的同时AI平台时，对于相关品牌MCU或者其他产品的使用自然会优先于其他品牌。可以发现，国外的汽车半导体巨头除了在使用之外还在使用AI为了保持竞争力，其发展的核心是用生态来保持自身的竞争力。事实上，这是国内汽车法规的追赶阶段MCU一大挑战。

谁能“一统”中国汽车半导体江山？

也许国内的汽车厂可以成为这个问题的答案。

汽车半导体的潜力让许多汽车公司开始开发自己的芯片，但它们面临着成本高、技术壁垒高、产能有限的挑战。

成本方面，Semiconductor Engineering估计7nm和5nm芯片开发成本分别为2.97亿美元和5亿美元。在技术上，自动驾驶和智能驾驶舱需要不同的设计。不同的汽车芯片开发人员需要了解不同的知识，需要一个庞大的工程师团队。在容量方面，越来越多的玩家在汽车芯片轨道上，但他们有能力提供5nm和7nm芯片的代工厂只有台积电和三星，同时成熟工艺的生产能力也非常有限，所以各种汽车芯片都缺货。

但是，如果汽车厂串联自己的供应链，让国内的汽车法规让MCU厂商与AI芯片公司和其他汽车规则半导体公司共享信息，共同开发，这将极大地帮助提高行业效率，创造一个适合中国市场和中国用户的国内汽车电子系统。

与自研芯片相比，这不仅可以降低成本，而且可以相对较快地解决中国汽车厂缺芯的问题。

汽车半导体半导体接力棒

2022年第一季度，台积电的财务报告显示，台积电的汽车业务增长了26%。台积电表示，在一年多的短缺之后，汽车制造商对汽车芯片的需求保持稳定。同时，台积电也认为，自动驾驶汽车可能成为台积电未来收入的最大贡献者之一。

消费电子产品的下一个重要形式是智能汽车。随着芯片计算能力的不断提高和成本和功耗的不断下降，行业形式不断重塑，产品迭代和创新不断进行。随着技术的进一步发展和碳中和目标的实现，智能汽车领域将是2020-2030年消费电子产品的下一个重要战场。Apple、华为、小米、OPPO 以硬件公司为代表的是积极布局智能汽车行业，并对传统厂商产生影响。

事实上，汽车工业将推动许多半导体产品，如动力半导体，CMOS，汽车内存等。在外国巨头站稳脚跟的情况下，国内相关厂商仍需赶超“团队作战”。