中美AI芯片巅峰对决汽车行业成为主战场

　　2016 年谷歌 Alphago 击败韩国职业棋手，标志着 AI 取得里程碑式进步。现在，中国已经将 AI 提升到国家战略的层面。中美 AI 芯片对决，正在上演。

　　随着 AI 芯片的成熟，整个产业也在快速增长。据 Tractica 估计，2025 年之前全球 AI 芯片市场的规模将会达到 726 亿美元，年复合增长率 46。14%。

　　目前美国已经出现一批优秀的 AI 芯片公司，比如 Nvidia、谷歌、英特尔和 Xilinx。为了增强实力，传统半导体制造商和科技巨头展开疯狂收购。例如，英特尔收购了 Altera、Nervana、Movidius 和 Mobileye 等 AI 创业公司。

　　中国也不甘落后，腾讯、百度、阿里巴巴都开发了自己的 AI 芯片，美团、字节跳动也已进入该市场。ICT 企业当然也不会放弃，2018 年华为发布昇腾芯片，自那以后昇腾 310 产品和云服务在智能工业园、无人驾驶汽车中得到了广泛应用。此外，中国还冒出一些新的 AI 芯片企业，比如寒武纪、燧原科技、天数智芯、地平线机器人、黑芝麻智能科技公司。

　　2021 年中国 AI 芯片市场共发生 92 笔融资交易，总额约 300 亿元。过去 10 年，中国的芯片专利数一直在快速增加。

　　1939 年通用汽车首次展示无人驾驶汽车设计，现在有了 AI 芯片加成，无人驾驶似乎有可能实现。目前的汽车芯片大体分为三类：一是 AI 芯片，二是微控制单元（MCU），三是 IGBT 功率元件。要将传统汽车变成智能汽车，AI 芯片尤为重要。

　　目前汽车正在由 硬件定义汽车 向 智能定义汽车 演变，电动汽车需要大量芯片。传统 MCU 芯片是无法达到计算要求的，但 AI 芯片可以，它具备快速、精准、智能等优势。

　　Gartner 认为，全球汽车 AI 芯片市场规模至 2025 年将达到 236 亿美元，年复合增长率高达 31%。其中，中国 AI 芯片市场预计会在 2025 年达到 68 亿美元，2030 年增加到 124 亿美元，年复合增长率 28。14%。

　　当前 AI 芯片有几条发展路径可以选择，包括 GPU、CPU、ASIC、FPGA、NSoC。CPU 的长处在于逻辑控制、通用数据计算，具有不可替代性；GPU 擅长大规模并行计算；FPGA 具有强的计算力，适合小规模定制开发和测试；ASIC 芯片计算能力也很强，而且能耗低；NSoC 将芯片与更多神经网络单元集成，可以拥有超快的卷积神经网络计算力，不过只能支持少量算法。

　　未来的汽车芯片是用 GPU、FPGA 还是 ASIC，大家还有很多争论。将神经网络单元与 AI 芯片集成可以提高运算效率。NSoC 是新出现的技术，它可以降低成本和能耗，但是对多样化环境的适应能力要差一些。在汽车芯片领域，成本和性能都是很重要的，不能顾此失彼。

　　汽车正在经历革命，现在已经进入下半段。汽车要实现四化，也就是电动化、网络化、智能化、共享化。在转变过程中，内燃机变成电池，控制系统从分散到集中，汽车品牌从封闭走向开放。进入下半段之后，竞争的核心会是智能芯片，它相当于智能汽车的大脑。

　　目前中国汽车芯片还高度依赖进口。数据显示，2019 年中国汽车芯片只占全球份额的 4。5%，对外依存度高达 90%。

　　外国企业是传统 MCU 芯片的统治者，它们有先天优势。瑞萨、NXP、TI 都积累了丰富的汽车芯片设计经验。Nvidia、英特尔、高通也积极投资汽车核心控制芯片，它们是全球排名前 25 的汽车半导体供应商。

　　2017 年英特尔 153 亿美元收购 Mobileye，2022 年 AMD 350 亿美元收购 Xilinx，未来它极可能会成为低级驾驶辅助芯片的领导者。高通与 Nvidia 正在开发更高级的技术，也就是 L2+ 及更高的技术，它们的策略与英特尔 AMD 不太一样。

　　高通瞄准智能座舱，目前主流的智能座舱芯片主要来自高通。在汽车芯片市场 Nvidia 算是后来者，它的芯片支持 L2-L5 无人驾驶系统。

　　特斯拉自成一派，它开发的 FSD 芯片已经大规模量产，Model 3 搭载该芯片。2020 年 FSD 业务给特斯拉带来收入 10 亿美元，未来 FSD 收入可能会超过汽车收入。2021 年特斯拉展示 Dojo 超级计算机，它的处理能力达到 362TOPS，芯片用 7 纳米技术制造，预计 2022 年量产。

　　中国的汽车 AI 芯片还处在发展初期，不过行业对中国保持乐观，因为中国的环境对汽车 AI 芯片的发展极为有利，中国的无人驾驶汽车市场将是全球规模最大的。不过中国供应商还需继续努力，努力打好基础，因为竞争会变得更激烈。