蔚来领衔“造芯潮”再起 头部车企争抢AI制高点

受蔚来开发的神玑NX9031汽车芯片流片成功影响，有关车企自研芯片的消息再度火热。无论是“蔚小理”等造车新势力，还是比亚迪、吉利等老牌车厂，打造自研智驾芯片的进程再度受到人们关注。

如果说以前车厂自研芯片的目标是降低采购成本，在供应链上获得更强的掌控力，随着人工智能向端侧发展，车厂越来越需要通过自研芯片，强化一体化的垂直整合能力，抢占技术制高点，自研芯片具有了更大的战略意义。

“蔚小理”成功流片

7月27日，在2024蔚来创新科技日上，蔚来汽车董事长李斌宣布，全球首颗车规级5nm高性能智驾芯片神玑NX9031流片成功。这款芯片采用32核心CPU架构，内置LPDDR5x8533Mbps速率RAM，可实现“高动态范围高性能ISP”，拥有6.5GPixel/s像素处理能力，处理延时小于5ms。实际上，去年9月蔚来就发布了该款芯片。在本次流片成功后，产品开始进行测试，预计明年第一季度其将被应用于蔚来的旗舰轿车ET9上。

本次创新科技日上，蔚来还发布了首个智能驾驶模型NWM（NIOWorldModel）。据了解，NWM可全量理解数据、具有长时序推演和决策能力，能在100毫秒内推演出216种可能发生的场景。作为生成式模型，还可将3秒钟的驾驶视频作为Prompt（提示词），生成长达120秒的视频。

相信蔚来会将自研芯片与AI做更紧密地结合，通过自研的芯片高效运行各类AI算法。李斌曾表示，他们的目标是用一颗自研芯片达到当前业界四颗旗舰智能驾驶芯片的性能。这也意味着蔚来的芯片需要与算力超过1000 Tops的芯片竞争。

小鹏也在加紧自研智驾芯片。据报道，小鹏自研的智驾芯片已经送去流片，预计可在8月回片，整体开发节奏与蔚来相差不多。小鹏从2020年开始搭建芯片团队。按照当时的报道，小鹏先是与芯片设计公司Marvell合作，后因种种原因合作伙伴变成索喜。有消息称，该芯片定位为一款“舱驾一体”芯片，可以同时满足座舱智能和智能驾驶的相关算力需求。有关参数报道不多，但参考蔚来神玑NX9031的性能，其工艺或同为5nm左右，拥有1000 Tops算力。

理想启动芯片自研进程相对较晚，但也在加大投入，团队人员约达200人。有消息称，理想的智驾芯片项目代号为“舒马赫”，预计同样在今年内完成流片。也有消息称，理想的这款智驾芯片为AI推理芯片，采用Chiplet技术，可提高芯片的运算效率。

老牌车企抢先布局

作为老牌车企，吉利对半导体领域有着长期布局，其中最为人们所熟知的是其投资的芯擎科技。2022年底，芯擎科技即推出量产的“龙鹰一号”。这是国内首颗7nm车规级芯片。

而以龙鹰一号为基础，芯擎科技持续推进自研芯片进程。近日有消息称，芯擎科技将于年底正式发布车规级7nm全场景高阶智驾芯片AD1000 ，CPU算力可达250 KDMIPS，NPU算力达256 TOPS（稠密），通过多芯协同可实现最高1024 TOPS算力，集成高性能VPA与ISP，内置安全岛，拥有丰富接口，满足L2++～L4级智能驾驶需求。

芯擎科技有限公司副总裁蒋汉平表示，公司主推7纳米车规工艺。除继续优化7纳米车规外，后期还会用Chiplet的方式让产品的迭代周期变短，良率变高，成本变低。同时，能够更加适应多种应用场景。

比亚迪同样长期投入自研芯片，只是领域不同。早在2011年比亚迪就启动了自研IGBT芯片的项目，并最终在2017年推出成品。作为电气系统中的重要组成，IGBT芯片的重要性不言而喻。比亚迪旗下子公司比亚迪微电子的产品线还涉及电池保护芯片、电源管理芯片CMOS图像传感器等。

不过有消息称，比亚迪已经启动自研智驾芯片的相关项目。只是该产品算力并非高达数百TOPS。其AI算力约为8TOPS，主要对标德州仪器TDA4VM等具备一定浮点算力的SoC，面向 ADAS、机器视觉和雷达等应用。

该类芯片最大优势是物美价廉，可以覆盖10万-20万元主流车型，再加上良好的开发生态和开发套件，意味着比亚迪以10万元-20万元为主的车型，将应用上自研芯片，可以帮助比亚迪快速推动智能化的普及。

造芯成头部车厂“必选题”

回顾上述头部车厂的一系列举动可以发现，尽管自研芯片挑战重重，但相关企业在这方面的努力并未放松。对此，Gartner研究副总裁盛陵海指出，车厂自研芯片的直接动力在于降低成本。当前车企智能驾驶多采用英伟达芯片，成本较高。通过自研，车企希望能够降低成本，以及增加自身议价的能力。另外，近年来新能源汽车概念热潮兴起，车企也希望通过自研芯片，增加自身价值，提高上市融资的机会。

不过，盛陵海也强调，车企自研芯片的挑战不少。首先，AI智算芯片的开发成本相当高。资料显示，28nm节点芯片的开发费用为5130万美元，16nm节点翻倍至1亿美元，7nm达到2.97亿美元，5nm直接飙升至5.4亿美元。蔚来神玑NX9031工艺已达5nm，尽管可以采用部分方式节约成本，但挑战依然存在。此外，芯片能不能用，好不好用，不仅取决于芯片设计本身，还取决于配套软件。这需要大量软件开发人员的投入，同样意味着大量的成本开销。另外，芯片的成本还与芯片产量息息相关。越来越多的车企正开始涉足智驾芯片领域，这势必会导致市场竞争更为激烈，也意味着需要持续投入大量的资金和资源。

但是，随着人工智能技术向端侧发展，对车厂来说，垂直整合变得越来越重要，“硬件”和“算法”开始变得不分家。只有基于高效的智驾芯片，车辆才能更好地处理信息、决策行动，才能实现更加顺畅的驾驶体验。

对于头部车企来说，自研芯片更像是一道“必选题”，在竞争越发激烈的当下，无论是出于提升驾驶体验还是改善成本的考虑，最终都要走上“垂直整合”的道路。这也意味着自研核心芯片十分必要。这是一场关乎“制高点”的比拼。