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新能源汽车市场正迸发出巨大的活力，传统主机厂和新势力都纷纷推出各种车型，打起了价格战，各种新技术让人眼花缭乱。当前，战场硝烟弥漫，新能源汽车公司犹如春秋时期的各诸侯国。车载芯片作为新能源汽车的关键组成部分，影响着整个汽车行业的格局。
01、电子电气架构
在汽车四化(电动化，网联化，智能化，共享化)的快速推动下，汽车的电子电气架构逐渐从分布式向域控制、集中式方向发展。这一演进促进了整车软硬件的集成和优化，也为智能出行和新能源汽车的发展奠定了基础。域控制器和集中控制器的功能集成度、算力需求、软硬件复杂度以及通信需求将呈指数级增长，对车载计算芯片的算力提出更高要求。
1.1 分布式电子电气架构
分布式电子电气架构（Distributed Electrical/Electronic Architecture，DEEA）是汽车电子电气架构的早期形态。在此架构下，汽车电子电气系统由多个独立的控制单元组成，每个控制单元控制着特定的汽车功能。例如，发动机电子控制单元（Elecmal Control Unit ，ECU）负责控制发动机的工作状态，制动控制单元负责控制制动系统的运作。控制单元之间通过控制总线进行数据交换。这种架构的优点在于可靠性高、安全性好、系统设计简单，但是随着汽车电子化和智能化的进一步发展，这种架构已经无法满足汽车系统集成和控制的需求。
图 1 分布式电子电气架构
1.2 域控制电子电气架构
域控制电子电气架构（Domain Control Electrical/Electronic Architecture，DCEA）是DEEA的升级版。在DCEA架构下，汽车电子电气系统被划分为不同的域，每个域负责控制汽车特定的功能。例如，车身控制域负责控制汽车的车身功能，驾驶员信息域负责控制汽车的信息显示系统。不同域之间通过域总线进行数据交换，各个域之间进行协同控制，形成一个相对独立的子系统。这种架构可以提高汽车电子电气系统的集成度和效率，减少控制单元的数量，简化系统设计和维护，提高系统可靠性。
图2 域控制电子电气架构
1.3 集中式电子电气架构
集中式电子电气架构（Centralized Electrical/Electronic Architecture，CEEA）是目前汽车电子电气架构的趋势。在这种架构下，汽车电子电气系统被集中在一起，由中央控制器负责控制和管理。中央控制器可以同时控制多个汽车功能，形成一个高度集成的系统。例如，一款车载多个传感器，中央控制器可以同时控制这些传感器的数据采集和处理，实现高效的数据共享和处理。此外，集中式电子电气架构还可以通过模块化设计，实现快速升级和维护，提高整车软硬件的可扩展性和可升级性。
图3 集中式电子电气架构
02、车载芯片的分类
用在汽车上的芯片都可以称为车载芯片。车载芯片一般包括计算控制类、功率类、传感器类和存储类芯片四大类，其中计算控制类芯片又包括MCU与SoC芯片。各类型芯片负责的功能、应用场景和当前的主要厂商如下表1所示。从厂商可以看出大多数芯片还是依赖于国外，国产比例很低。
车载计算控制芯片需要处理复杂的运算以及做出决策等，是智能汽车的核心大脑，广泛覆盖智能汽车的车身域、座舱域、底盘域、动力域以及智驾域五大经典域。
座舱域：主要包括全液晶仪表盘、触控/交互系统、车载信息娱乐系统以及座椅加热/按摩等功能。通过以太网/MOST/CAN，实现抬头显示、仪表盘、导航等部件的融合，不仅具有传统座舱电子部件，还进一步整合智能驾驶 ADAS 系统和车联网 V2X 系统，从而进一步优化智能驾驶、车载互联、信息娱乐等功能。
智驾域：主要包括车速控制、紧急制动、盲点监测、环视系统以及雷达系统等。使车辆具备多传感器融合、定位、路径规划、决策控制的能力，通常需要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备，完成的功能包含图像识别、数据处理等。需要匹配核心运算力强的芯片处理器，从而提供自动驾驶不同等级的计算能力的支持。
车身域：主要包括车身控制、前车灯/尾灯、雨刮洗涤、尾门锁以及无线充电等。
动力域：主要包括引擎管理、传动、主逆变器、微混系统、电池管理系统以及充电系统等。
底盘域：主要与汽车行驶相关，由传动系统、行驶系统、转向系统和制动系统共同构成。比如主动悬挂系统、防抱死系统、安全气囊以及胎压检测系统等。
座舱域和智驾域的车载计算芯片需要计算大量的数据，因此必须具有很强的运算能力(算力)，而且它也需要高速通讯接口与外部实现数据交互。车身域计算芯片对算力要求相对较低，主要是需要有较多的通讯接口与外部数据交互。动力域和底盘域计算芯片关系到人的生命财产安全，需要更高的稳定性和功能安全等级。
现在的汽车厂商主要在座舱域和智驾域上发力，这两个域也是实现智驾的关键，因此是未来车载计算芯片竞争最为激烈的关键方向。未来随着智能座舱与自动驾驶的进一步发展，车载计算芯片将需要进行更为复杂的计算和处理，如实时3D地图构建、复杂场景下的决策运算等，将对车载计算芯片的性能和可靠性提出更高要求。
03、国内外主流车载芯片
3.1 智能座舱
智能座舱是汽车座舱内饰与座舱电子领域的联动，需要处理的数据复杂度呈指数级上升，需要选择高度集成CPU、GPU、NPU等多个处理单元的系统级SoC芯片，来驱动多个系统和多块屏幕。
目前高通是全球智能座舱的领头羊，其余份额占比比较大的还有英特尔、瑞萨、三星和NXP等。除了英特尔，这些智能座舱芯片基本清一色采用Arm IP。如表2为国内外主流智能座舱芯片对比。
表2 国内外主流智能座舱芯片
MIPS是Million Instructions Per Second的缩写，字面理解为百万条指令/秒，即每秒执行百万级指令数。这是衡量CPU速度的一个指标。一个Intel 80386 电脑可以每秒处理3百万到5百万机器语言指令，我们可以说80386是3到5MIPS的CPU。MIPS是衡量CPU性能的指标。DMIPS(Dhrystone Million Instructions executed Per Second)：Dhrystone是测量处理器运算能力的最常见基准程序之一，常用于处理器的整型运算性能的测量。Dhrystone是一种整数运算测试程序。
TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。这个术语更常用于衡量AI和机器学习硬件的性能，因为这些任务通常包括大量的整数和固定点运算，而不是传统的浮点运算。TOPS特别适用于评估深度学习推理任务的性能。
FLOPS是Floating-point Operations Per Second的缩写，每秒所执行的浮点运算次数。1TFLOPS（Tera FLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算。这是衡量计算性能的传统方式，尤其用于需要大量浮点计算的任务，如图形处理和科学计算。
3.2 自动驾驶
自动驾驶芯片作为自动驾驶演进过程中最核心的领域，是成为整个自动驾驶行业发展的重中之重，市场对自动驾驶芯片的需求日益增加。主要芯片玩家有Mobileye、英伟达、特斯拉、地平线等。现在的L2+智能辅助驾驶逐步成为汽车标配，从泊车、座舱域控到更高集成度的行泊一体，自动驾驶芯片市场迎来爆发式的增长。大算力的AI芯片将成为自动驾驶芯片的主流发展方向。主流大算力自动驾驶芯片产品如下表3所示。终端侧AI将AI的处理和数据存储、计算等任务放在终端设备(如手机、电脑、汽车等)上执行。较生成式AI可以节约服务器成本、保护用户信息安全、提升实时性和实现个性化用户体验。
表3 国内外主流自动驾驶芯片
车载计算芯片如此重要，国内主机厂也逐渐入局造芯，其中有的是组建团队完全自行研发，有的是与芯片公司联合或投资芯片公司。自研芯片能够最大化发挥自家软件和算法的优势，提高软硬件协同效率，在成本上也可以降低车辆制造所需的芯片成本，在安全性上可以把芯片控制权放在自己手上，避免遭受缺芯断供等风险。目前蔚来、理想、小鹏和零跑等造车新势力都有组件自己芯片团队。上汽、北汽、广汽和吉利等传统主机厂主要是与其它芯片公司联合研发。目前国内的新能源汽车品牌有：上汽的荣威和飞凡、东风的岚图、北汽的极狐、广汽的埃安、吉利的几何和极氪、长城的欧拉、比亚迪、蔚来、小鹏、理想、哪吒、AITO、零跑以及小米汽车。当然还有很多其它新能源品牌，这里就不详细列举了。
04、结语
在智能机时代，高通芯片占据了全球大量的手机处理器份额。苹果和华为手机芯片主要是用于自身使用，国内其它手机厂商主要还是依赖国外处理器芯片，无法完全保障供应链安全。而在智能车时代，高通芯片仍然是智能车芯片的领头羊。特斯拉则有点像手机界的苹果。在汽车厂商中，有能力自建芯片团队的厂商不多，毕竟芯片研发是一项前期投入大，研发周期长的工程。而一辆智能车动不动就需要几千块芯片，对于那些暂时无法投入大量资金自研芯片的汽车厂商来说，购买其它芯片公司设计的芯片仍是最佳选择。就比如高通不制造手机和汽车，但它的芯片广泛用于手机和汽车中。作为全球智能车增长最迅速、新能源汽车厂商最多的国家，在芯片供应上仍有巨大的商机。期待我国能早点崛起几家强大的车载芯片公司，在智能座舱、自动驾驶等领域确保芯片供应的安全，这样汽车厂商们在谈判桌上的筹码也就更多些。
今天讲到这里，欢迎对市面上不同品牌不同型号的汽车芯片有研究或感兴趣的同仁评论区或微信交流~
最后预祝大家五一节快乐！
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