中国汽车芯片到底差在哪里？

文 | 赛博汽车

在汽车不断朝着智能化方向发展的今天，芯片价值越发显现。根据麦肯锡数据预计，2030年国内仅L3及以上的高阶自动驾驶汽车的半导体规模即可达到130亿美元。

但根据中国汽车技术研究中心数据，我国自主汽车芯片规模仅占全球的4.5%，汽车芯片对外依赖度高达90% 。

从整车角度，汽车芯片大致可分为十个类别，包括控制芯片、计算芯片、传感芯片、存储芯片、通信芯片、安全芯片、功率芯片、驱动芯片、电源芯片和模拟芯片等。

“我们对汽车芯片进行梳理，如果不算二极管、三极管，纯电动车芯片平均是437颗，混合动力车是511颗 。”8月底，中国汽车芯片产业创新战略联盟副秘书长邹广才在第二十届中国汽车产业发展（泰达）国际论坛上表示，我们国家在电源模拟类芯片方面基础最好。这些芯片在汽车上应用量很大，但因为非常便宜，有些甚至低至几毛钱，所以价值占比不是很高 。

从全球角度看，汽车芯片市场份额主要由头部几家厂商占据，排名前十家占比超过全球的70%，主要为发达国家企业。他们除了占比高，每家企业都也会涉足多个类别的汽车芯片产品开发。

“这给我们一个启示，我们国家要出现汽车芯片龙头，只专注于某一类芯片是很难在国际上生存下去，肯定要进行相应的品类拓展 ”。

安全芯片占比最高，我国芯片面临“卡脖子”

此前，邹广才刚刚对我国芯片情况进行了一轮调研。

市场份额上，控制芯片高安全性能的MCU国产化比例比较少，但是其他领域MCU已有很多国产替代，整体上车比例达到10% 。

计算芯片方面，我国有一些中低算力产品上车，但高算力产品还比较空白，应用比例整体达到20%以上。

英伟达智驾芯片算力不断提升

存储芯片领域由于此前基础不错，整体比例达到25%。

通信芯片包括4G和5G通信、导航芯片、CAN /LIN/TSN等，比例在5%-10%之间；

功率器件国内布局得比较早，整体量产比例15%。他表示，我国IGBT产品比较成熟，建议大家下一步更多关注碳化硅 。

电源芯片有很多产品在供给，占比10%；驱动芯片比电源芯片差一点，因为驱动芯片目前能够替代国外产品的相对少一点。

传感器芯片占比比较多，15%到20%；信息安全芯片则是量最大的，可以达到50% 。

“我们国家有一个特点，头部车企都在广泛地布局汽车芯片的产业，方式各种各样。有的是自研，有的是投资，有的是合资”。邹广才称，总体来讲，大家都对控制、计算、功率这三个赛道非常关注 。

针对广泛关注的赛道，邹广才进一步进行分析。

数据来源：IDC

他指出，MCU方面，目前还是国际巨头垄断的局面，特别是英飞凌。国内中低端芯片在车身、座舱领域MCU已经大量上车了，但是在动力底盘、智驾这些领域，国内量产过程中车企比较犹豫，尽管做了大量测试和验证，不过距离国外还有差距 。

SOC分成两类，一类是智驾用的，特斯拉和英伟达比较领先，后者被广泛应用；另一类是智舱用的，高通比较领先。我国虽然有很多中低算力产品，但高算力产品比较缺失，这是下一步发展方向。

通信芯片方面，TSN（时间敏感网络）芯片已经逐步上车在使用了，我国很多车企投资TSN芯片企业；SerDes比TSN相对进展更快，国内SerDes企业技术指标已经与国外直接对标。“这两类产品在国内发展非常快，大家可以关注”。

碳化硅也是备受关注的领域。“大家总是说碳化硅成本太高，良率上不去”。邹广才称，我国已经进入到碳化硅成本降低周期，只是这个周期相对摩尔定律来讲慢了一点，主要问题集中在外延片上，外延片决定了大部分成本，同时对它的良率有影响 。

在邹广才看来，IDM企业，既能够自行设计、也能够自行生产的芯片厂商，在产业中肯定是有非常大的优势 。

整体来看，国内汽车芯片方面，大部分通用IC和元器件供应商广泛，资源相对充足，且易于替代，周期较短，代价相对较小；然而MCU、智能功率器件、电源管理芯片等高端芯片国外厂商占据主导地位，仍具有“卡脖子”风险。

探索新技术，芯片产业也想“换道超车”

面对汽车芯片整体占比不佳的现状，我国也在探索如何追赶。

“汽车芯片摆脱不了集成电路产业基础的影响，我国集成电路产业基础是在先进制程芯片的流片方面比较薄弱。”因此，邹广才指出，大家都在探讨如何用Chiplet（芯粒）这种方式满足未来智驾高算力芯片的要求 。

Chiplet俗称芯粒，也叫小芯片，它是将一类满足特定功能的die（裸片），通过die-to-die内部互联技术实现多个模块芯片与底层基础芯片封装在一起，形成一个系统芯片，以实现一种新形式的IP复用。可以理解为将每个小的芯片用“胶水”粘在一起，形成一个性能更强的大芯片 。

D2D分层架构

Chiplet的特点是能把一些功能独立包装成单独模块，减少单颗SOC的面积，再选择相对成熟的工艺进行组合封装。这种方式可以代替产品创新、性能提升，同时可以在一定程度上控制周期和成本。不过，邹广才也指出，Chiplet是一个方向，但是它有本身的问题，即接口协议和可靠性方面，目前还没有得到车规验证 。

开源架构芯片，也是结合我国产业特点在主推的技术方向和领域。

CPU是汽车产业发展的关键技术之一，其架构是芯片产业链和芯片生态的融合，长期以来，占据世界芯片主要市场份额的CPU，只有X86和ARM两种架构。

开源架构被认为是有望打破“双寡头垄断格局”的指令集，它具有开放特点，它特别适合物联网的应用，我们国家将其结合到智能网联汽车的开发上 。

去年泰达论坛上，中国工程院院士倪光南曾表示，新型的开源精简指令的架构“RISC-V”架构，为我国掌握芯片产业发展主动权提供了机遇。

RISC-V，中文名称是第五代精简指令集(Reduced Instruction Set Computing)，是一种基于精简指令集原则的开源指令集架构。

所谓指令，顾名思义，就是给芯片下任务 。处理器是一块芯片，而芯片并不会自己工作，需要有人告诉它该做什么操作。例如“告诉芯片下个操作做乘法”，即一条指令，而一个芯片指令的合集就叫指令集。

作为较新的指令集，RISC-V的架构具备一定的优势。比如，有更先进的架构、有更广阔的应用、有更经济的成本、有更强的生命力。

在倪光南看来，我国发展RISC-V具有三大独特优势。

首先是符合国家科技自立自强发展战略，又推动全球科技创新。历史上一直是X86和ARM两种架构垄断CPU市场的红利，整个芯片产业一直处于高垄断态势，开源RISC-V的出现打破了垄断，为全球芯片产业发展提供强大的推动力，相关生态环境也正在迅速发展完善 。

第二，中国超大规模市场是培育未来新一代信息技术的沃土。此外，中国是世界最大工程师培育摇篮，人才优势为技术发展创新提供了必要条件。

但邹广才也表示，“RSIC-V在开发过程中有碎片化特点，最近RSIC-V汽车芯片产品已经出来了，但上车验证还需要一个过程 ”。

芯片企业要做好长期战斗的准备

尽管面临诸多不确定性，但邹广才认为，我国汽车芯片产业长期向好，不过正如新能源产业发展一样，中间难免会有制约的短板和形势的起伏。

比如，在产品开发水平、IP/EDA、车规流片工艺（良率+先进制程），以及高安全场景应用方面还有短板。同时，我国汽车芯片企业非常多，市场容量很难保证这些企业都能良性发展，未来3年会有一个优胜劣汰的过程，坚持10年以上应该是每个企业做汽车芯片必须要有的决心 。

2023年EDA领域各企业市占率情况

同时，邹广才指出，汽车和芯片融合趋势是越来越明显了，特别是在打破了传统的分工。汽车行业传统的分工是车管整车、Tier1管控制器、芯片管好自己。但是现在有很多车厂自研芯片，或者是指定Tier1选择一些芯片，这会打破分工，这带来最直接的影响是压缩了Tier1的生存空间，主要是开发权，特别是成本控制。未来新机制如何捋清，有待于产业上下游合作回答 。

邹广才强调，要看到我国汽车芯片产业链的基础环节还是相对比较薄弱，它跟集成电路产业基础是息息相关的。可以理解为，我国目前在产品的设计开发、集成，包括测试方面，发展比较快。但是IP/EDA、车规级工艺这些方面与国外还有比较大的差距。

“最近国内已经有很多流片厂上马，很多流片厂在它的规划中都有汽车芯片的产业规划，但是大部分在二期、三期才会进行建设。因为很多企业先考虑经营，先用消费电子把经营盘活再考虑汽车芯片的问题”。在邹广才看来，企业从建设到真正能够拿出来产品服务行业，估计得有四、五年时间。“所以我们可能还得熬一段时间。但我相信四、五年之后，我们汽车芯片流片产能会上来的 ”。

针对上述情况，他对行业提出了一些建议。

首先，要明确未来我们国家汽车芯片产业发展愿景。我们认为在未来5年到15年，我们国产的芯片产品一定会形成系列化，面向中高端有不同的应用和布局 。高端产品的水平一定要达到世界先进水平，中低端融入国际大循环，争取好的发展生态。

在邹广才看来，我们汽车芯片产业不可能完全封闭，一定要跟国际上产业链上融通合作的环节，形成部分汽车芯片产品的成本和产业链优势，也要得到国际上的认可和应用。这意味着从产业链、产业格局、生态系统和融合发展方面都有很多工作要做。

其次，回到产业发展本身以产品为核心。车厂在应用芯片的时候，首先考虑“价格、性能、可靠性”，这是产品的核心竞争力，而不是最先进的技术，同时看重质量稳定和供给稳定，这是芯片企业的核心竞争力 。

他希望芯片企业尽量避免同质化竞争，尽管这很难，但希望大家找到自己的路，芯片企业多联合车企开展产品定义研究，多关注高端、特色、创新产品的开发，建立长期的竞争力。

最后，他建议建立一个完整的生态，这是解决良性可持续发展的基础。“国产芯片上车绝对不是一个简单的技术问题，它是一个产业问题，特别是生态的挑战。从设计、制造、封测、标准、测试认证、电子控制器开发、整车认证，这些方面都需要我们上下游共同协作，共担风险，共享收益 ”。

有望不再建议往披萨里加胶水？谷歌降低Reddit对AI搜索结果的影响

有望不再建议往披萨里加胶水？谷歌降低Reddit对AI搜索结果的影响

人工智能热潮下的谷歌困境

在人工智能技术飞速发展的当下,搜索引擎巨头谷歌也在尝试利用这一前沿技术来优化和改善用户的搜索体验。然而,在今年的谷歌I/O大会上推出的"AI摘要"功能却引发了一系列问题和质疑。从一些奇怪的搜索结果,到Reddit内容成为信息来源的争议,都让谷歌陷入了新的困境。

开创新技术的同时,谷歌也面临着如何权衡准确性和用户体验的难题。大型语言模型作为"AI摘要"的核心技术虽然强大,却也存在着"固有缺陷",很容易产生一些离奇、不实的内容。这不仅影响了搜索结果的可靠性,也引发了人们对于AI技术的担忧。

随着时间的推移,谷歌似乎正在逐步调整战略,降低Reddit等第三方平台在搜索结果中的影响力。但这只是治标不治本,根本问题还在于如何在保证准确性的同时,让用户获得满意的搜索体验。要解决这一困境,谷歌不仅需要在技术层面不断优化,同时还要在内容筛选和结果呈现等方面做出创新尝试。

AI时代的搜索格局正在悄然变化,谷歌是否能够走出困境,保持行业领先地位,值得密切关注。这不仅关系到公司自身的发展,也关系到整个搜索生态的健康稳定。

新科技时代,搜索体验备受关注

毫无疑问,搜索引擎是互联网时代最为重要的入口之一。对于普通用户来说,通过搜索引擎快速获取所需信息已经成为日常生活的一部分。与此同时,搜索引擎的表现也代表着科技发展的水平,成为人们评判一家公司科技实力的重要标准。

当前,以谷歌为代表的主流搜索引擎正面临着来自多方面的挑战。一方面,传统的关键词匹配搜索已经越来越无法满足用户日益多样化的需求,人们更希望获得更加个性化、智能化的搜索体验。另一方面,新兴的搜索平台,如抖音等短视频应用,正在分流越来越多的流量,对传统搜索引擎造成冲击。

在这样的大背景下,人工智能技术的迅速发展为搜索引擎的升级换代带来了新的可能。利用自然语言处理、机器学习等技术,搜索引擎可以更好地理解用户的查询意图,提供更加精准和智能化的结果。这不仅能提升用户体验,也有望增强搜索引擎的竞争力。

谷歌作为全球最大的搜索引擎,自然也在积极探索如何利用人工智能技术来优化和改善自己的产品。在今年的谷歌I/O开发者大会上,该公司就推出了一项名为"AI摘要"的新功能,旨在利用大型语言模型技术为用户提供更加简洁直观的搜索结果。

然而,在这一功能上线之后,却很快引发了众多争议和质疑。一些奇怪的搜索结果,以及被质疑的信息来源,都让用户对于谷歌的搜索能力产生了担忧。这不禁让人思考,人工智能技术究竟能为搜索引擎带来怎样的未来?

大型语言模型:强大但存在缺陷

作为"AI摘要"功能的核心技术,大型语言模型(LLM)无疑是近年来人工智能领域最为引人瞩目的发展方向之一。这种基于深度学习的模型,能够通过大规模的训练数据,学习掌握自然语言的复杂规律,在语义理解、生成等方面展现出惊人的能力。

ChatGPT、GPT-3等项目的巨大成功,进一步推动了大型语言模型在各个领域的广泛应用。在搜索领域,这一技术也被视为突破传统关键词匹配的关键,能够更好地理解用户的查询意图,为其提供更加智能、个性化的结果。

然而,正如谷歌CEO桑达尔·皮查伊所承认的那样,大型语言模型也存在着"固有缺陷"。这种缺陷往往体现在模型生成内容的准确性和可靠性上,很容易产生一些离奇、不实的信息,就像谷歌"AI摘要"功能曾经出现的"往披萨里加胶水"等奇怪建议一样。

究其原因,主要有以下几点:

训练数据的问题。大型语言模型是通过对海量网络文本进行训练而形成的,但这些数据往往存在着各种偏差和不确定性,很容易导致模型学习到一些离经叛道的知识。

上下文理解能力有限。尽管大型语言模型在语义理解方面有了长足进步,但仍然无法完全替代人类对于复杂上下文的理解和判断。这往往会导致模型生成一些缺乏内在逻辑关联的内容。

缺乏对事实的验证。大型语言模型擅长根据输入内容进行快速生成,但很难主动对所生成的信息进行深入的真实性验证,容易产生一些缺乏根据的内容。

这些问题在搜索领域尤为突出。在用户寄予厚望的搜索引擎上出现一些离奇、不实的内容,不仅会严重影响用户体验,也可能损害搜索引擎的公信力。对于谷歌这样的行业巨头来说,这无疑是一个棘手的挑战。

Reddit内容引发争议

除了大型语言模型自身的问题,在谷歌"AI摘要"功能推出后,另一个引发争议的因素就是其信息来源。

据悉,一些奇怪的搜索结果,例如往披萨里加胶水的建议,实际上是源自11年前的一条Reddit帖子。这引发了人们对于Reddit等第三方平台内容进入搜索结果的质疑。

一方面,Reddit是一个开放性很强的社区论坛,上面存在着

接着上文继续讲,我们还需要关注一些其他值得关注的问题。

Reddit作为一个开放性社区,虽然积聚了大量有价值的内容,但同时也包含了许多不确定性因素。很多帖子都带有强烈的主观色彩,甚至含有一些不实信息或偏激观点。如果这些内容直接进入搜索结果,势必会影响到搜索质量和用户体验。

另一方面,第三方平台内容进入主流搜索结果还可能带来版权问题。即便是11年前的Reddit帖子,其中涉及的相关知识产权也需要得到合法授权。如果搜索引擎擅自引用使用,也很可能会陷入版权纠纷。

对此,谷歌似乎正在采取一些措施来调整策略。根据报道,在最近的中,Reddit在搜索结果中的占比已有所下降,远低于一些更具权威性的平台,如Runners World、Healthline等。这表明谷歌正在尝试降低来自Reddit等第三方平台内容的影响。

但这显然只是治标不治本的做法。因为即便将Reddit等内容剔除,大型语言模型自身的问题仍然存在,很难从根本上解决那些离奇、不实的搜索结果。

要彻底摆脱困境,谷歌还需要在技术和内容两个层面持续优化和创新。

在技术层面,需要进一步提升大型语言模型的准确性和可靠性。这不仅需要优化模型本身,还要加强对训练数据的管控,确保模型学习到的知识更加可靠和有价值。同时,还要提升模型对上下文的理解能力,减少一些逻辑性偏差。

在内容层面,谷歌还需要更精细地选择和呈现搜索结果。不能简单地将第三方内容直接引入,而是要对其进行更严格的内容审核和质量把关。同时,还可以探索利用知识图谱等技术,为用户提供更加可靠、全面的信息。

总的来说,面对人工智能时代的新变革,谷歌无疑正处在一个十字路口。如何在保持技术领先优势的同时,也能提供更加优质的搜索体验,将是谷歌必须认真思考和解决的关键问题。只有顺应时代趋势,持续创新,谷歌才能确保搜索业务的长期竞争力,为用户带来更好的服务。

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