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，
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。
“
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 ”。
智能汽车里高等级「功能安全」芯片为何还未普及？
汽车行业正快速朝着智能化的方向发展。汽车的智能化将驱动汽车架构转向中央计算架构。
中央计算能在降低成本的同时提高通信效率，还可以实现远程升级（OTA），让智能汽车也能像智能手机一样持续升级，拥有更好的智能化体验。既然是中央计算，芯片的安全性和性能都尤为重要。
“随着自动驾驶接管车辆的时间越来越长，汽车芯片的功能安全将无法忽视。” Imagination Technologies车载GPU产品线的产品总监章政指出，“在车上用消费级芯片只是短期过渡。”
目前大量的智能汽车虽符合国家的法规要求，但考虑成本等多方面的因素，满足的是系统级安全，整车符合汽车安全要求，但使用了一些消费级芯片，而非高等级的功能安全芯片，这是为什么？
最核心的原因还是因为成本，传统方式要实现功能安全，会带来成倍的成本增加，阻碍了高功能安全等级的汽车芯片普及。
近期Imagination发布了业界高等级功能安全和最高性能的汽车GPU IP DXS。
通过创新的分布式安全机制，Imagination DXS GPU对性能的影响几乎为零，芯片面积的代价估计仅为10%，实现了ASIL-B功能安全等级。
并且Imagination DXS GPU IP，峰值性能比Imagination上一代汽车GPU提高了50%，可扩展至192 GPixel/s、6 TFLOPS和 24 TOPS，AI性能更是有高达10倍的提升。
Imagination的全新产品无疑将推动高功能安全等级车载芯片在智能汽车中的普及。
用10%的芯片面积代价，实现高等级功能安全
所谓功能安全，指的是确保芯片按照设计的功能运行。如果芯片不能按照汽车设计的功能执行，可能会威胁到驾驶员、乘客、路人的安全。
要达到功能安全，就要付出一定的成本，比如招聘有经验的设计人员，执行严格的功能安全研发流程，进行安全认证等。
对于芯片来说，实现功能安全最重要的成本来自增加的芯片面积，因为所有新功能的实现，都需要增加芯片面积。
实现汽车芯片功能安全有两种常见的方式，一种双核锁步法，另一种是工作负载重复法。
双核锁步法用两个相同的逻辑单元实现同一个功能，同时执行任务比较结果是否一致，如果一致说明逻辑运行正确。通过双核锁步法实现功能安全的代价是多一倍的芯片面积。
工作负载重复法，就是把同一个工作执行两次，对比两次的结果是否一致，这种方法可以避免随机错误，但难以避免长期错误，并且因为要进行两次重复的工作，相当于性能降低为二分之一。
无论是双核锁步法增加一倍的芯片面积，还是工作负载重复法相同的芯片面积性能降低一半，实现功能安全的代价都是十分高昂，自然难以普及。
自动驾驶逐步普及之后，汽车芯片的功能安全就难以被忽略。如何才能用最小成本实现高等级功能安全？
Imagination DXS开创性地实现了仅增加10%的芯片面积，对GPU的性能几乎零影响，通过分布式安全机制实现了ASIL-B功能安全。
根据ISO 26262汽车安全完整性等级（ASIL）体系，ASIL-A等级的要求最低，ASIL-D等级的要求最全面。
“今天我们可以轻松达到ASIL-B，这个等级基本可以满足L2级自动驾驶的需求。 如果需要更高功能安全等级，可以通过2个ASIL-B系统交叉确认实现。未来我们会进一步提高安全等级。”章政告诉雷峰网。
Imagination DXS能够以足够小的代价，实现足够高的功能安全等级的核心是利用了处理器固有的并行性，以及任何线程都不会被完全利用的事实。
也就是说，DXS会利用一个GPU线程等待的时间，插入安全测试，使用相同的安全测试在另一个线程等待时插入，执行完成后对比结果是否一致。
这是DXS实现高等级功能安全逻辑模块的功能安全，也是实现整个功能安全的难点所在，需要能够迅速在模块中定位错误，这只是实现功能安全的其中一半。
DXS另一半的功能安全是内存，包括Cache或SRAM。章政介绍Imagination会通过ECC、parity或者CRC校验，保证内存的功能正确。
Imagination通过独特的分布式安全机制（DMS），利用空闲时不停发送很小的测试向量，在ASIL标准设定的时间范围内识别故障，实现高等级功能安全。
DXS在执行安全相关的任务时，效率是同级别竞品的2倍，再借助分布式功能安全机制，DXS的优势还能翻倍。
Imagination已经为这个机制申请了专利。章政说，“DSM机制不仅可以用于车载电子，对于功能安全要求高的其它的领域，比如航空、医疗和工业，也都适用。”
AI性能的数量级提升
对于自动驾驶汽车芯片，与功能安全同样重要的是高性能。因为自动驾驶仍在不断发展，智能化功能在不断扩展，高性能和可扩展性都非常重要。
得益于增加了一个新的SPU单元，使用5nm节点，算力可从单核0.25 TFLOPS的配置，扩展到1.5 TFLOPS的处理能力，DXS的性能相比上一代XS整体提升了50%。
Imagination为SPU做了很多优化工作，比如增加了2D双速纹理处理（2D dual-rate texturing），更新了固件处理器（firmware processor），新增了可变分辨率渲染（fragment shading rate）。
整体而言，对于渲染类任务，DXS单位面积的性能高出竞品2倍。对于以计算为中心的图形处理任务，DXS单位面积性能高出竞品28%左右。
自动驾驶芯片的AI性能也值得单独关注，这是实现更高级别自动驾驶的关键所在。
4核配置的DXS，用于FP16半精度浮点计算时，DXS能提供12 TFLOPS的性能；用于int8计算时，DXS能提供254TOPS。
“这是运行在1GHz主频上的数据，如果芯片设计公司后端能力够强，DXS可以运行在1.2GHz甚至1.5GHz的主频，其性能将更高。”章政表示，“我们研究发现，大部分AI负载FP16的精度就足够满足要求， FP32确实有更高精度，但带宽会增加一倍，系统可能没办法提供这么高的带宽。当然我们的DXS也支持FP32。”
带宽也是限制汽车ADAS实现的重要原因， Imagination DXS增加了片上存储，尽量把所有计算都控制在一个GPU内，大幅降低系统的带宽需求。
不过对于发挥芯片的AI性能，上层的软件同样关键。
由于GPU的人才相对匮乏，为了让开发者充分利用GPU的性能，Imagination开发了一系列库，比如几何库、BLAS库（imgBLAS），专门的CNN 库（imgNN），还有专门处理车载工作的库，如处理雷达数据需要的FFT库（imgFFT）。
Imagination的目标是帮助软件开发人员实现高达80%的GPU利用率。
这些库与新的参考工具包oneAPI和TVM相结合，构成了一个基于开放标准的实用软件栈，软件开发人员可以利用该软件栈轻松地将其计算应用移植到基于Imagination IP的硬件上，并最大限度地提高其性能。
DXS AI性能的提升相比上一代高达近10倍。 其中，硬件性能大概提升了50%，所以更大的的提升来自软件的支持和协同。
“计算库提升了2-4倍的性能，采用双速率FP16带来了3倍提升，所以DXS在典型工作负载上带来了6-12倍的性能提升。 ”章政表示，“DXS大模型、路况视觉观察、驾驶员行为监测、激光雷达系统数据处理等方面已经具备了商用能力。DXS覆盖从座舱到L2/L3自动驾驶的需求，DXS 8-256 MC1主要用于低成本的HMI应用，最高端的IMG DXS-48-1536 MC4满足ADAS的这个需求。”
不同的公司可以根据产品定位，灵活选择合适的配置，甚至可以在下一代产品更新时增加一个新的GPU模块。
这就离不开DXS硬件和软件的灵活性。
为了应对高端制程大芯片良率越来越低的挑战，DXS原生支持小芯片（Chiplet）封装， 这得益于Imagination内核之间的低带宽总线和对隔离的支持。
软件层面，基于硬件的虚拟化技术使Imagination GPU能够同时运行8个操作系统 ，并通过完全的内存隔离，实现完全安全的GPU多任务处理。
目前Imagination的汽车GPU支持OpenGL ES、Vulkan、OpenGL和OpenCL。它们可运行流行的汽车操作系统，如QNX和Green Hills软件公司的INTEGRITY RTOS，以及Linux和Android。
随着高安全等级且高性能DXS的发布，高功能安全的汽车芯片的普及将扫清障碍。
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