爭奪控制權：車規(guī)級芯片重構(gòu)汽車產(chǎn)業(yè)格局

在長期不確定性中，誰能夠在技術能力、成本結(jié)構(gòu)與迭代效率之間找到最優(yōu)解，誰就更有可能主導下一階段的產(chǎn)業(yè)格局。

文｜胡嘉琦

ID | BMR2004

過去，沒有人會在買車時問一句：這輛車用了什么芯片。但今天，這個問題正在變得越來越重要。

一輛智能汽車的背后，有上千顆芯片在協(xié)同工作，是一套“硬件+軟件+算力”的系統(tǒng)工程。

最直觀的變化來自芯片數(shù)量的躍遷：據(jù)麥肯錫與中國汽車工業(yè)協(xié)會測算，傳統(tǒng)燃油車單車芯片用量為300—500顆，新能源車已提升至1000顆以上，高階智能汽車甚至超過2000顆，未來完全自動駕駛車型可能突破3000顆。與此同時，單車芯片價格已從傳統(tǒng)燃油車的300—500美元，提升至新能源車的700美元以上，高端智能車型甚至超過1500美元。

比數(shù)量更重要的是結(jié)構(gòu)變化。汽車電子電氣架構(gòu)正在從分布式控制走向中央計算架構(gòu)。過去，每一個功能（發(fā)動機控制、車身控制、娛樂系統(tǒng)）都依賴獨立ECU（電子控制單元，即車載電腦，由微控制器和外圍電路組成），而現(xiàn)在，越來越多功能被整合進少數(shù)高算力芯片中，由中央計算平臺統(tǒng)一調(diào)度。

當芯片從“配角”變成“核心變量”，汽車的競爭方式也隨之改變：從整車制造能力，轉(zhuǎn)向算力定義能力。

對此，《商學院》記者采訪了特斯拉等企業(yè)和行業(yè)專家，來探討汽車作為高端智能硬件產(chǎn)品未來的發(fā)展路徑及行業(yè)前景。

01

車規(guī)級芯片的技術門檻

車規(guī)級芯片不是快生意，而是一門極度“慢變量”的工業(yè)生意。

如果說消費電子芯片追求性能與迭代，那么車規(guī)級芯片的核心目標只有一個：長期穩(wěn)定運行。

它并不是簡單的“更高級芯片”，而是一整套工程體系。其標準以AEC-Q100與ISO 26262為核心，前者定義可靠性，后者定義功能安全。車規(guī)級芯片必須在極端環(huán)境中工作：-40℃—125℃，同時承受振動、沖擊、電磁干擾等復雜工況。

更關鍵的是，它必須具備極低的失效率，達到ppm級（百萬分之一）。這意味著，一顆芯片在設計之初，就必須考慮“不會出錯”的問題。

因此，其開發(fā)流程遠比消費電子復雜：從架構(gòu)設計到流片，再到功能驗證、失效分析與認證，往往需要3—5年時間。任何一次設計變更，都可能引發(fā)全鏈路重新驗證。

這也解釋了一個關鍵事實：車規(guī)級芯片不是快生意，而是一門極度“慢變量”的工業(yè)生意。

這種慢，反而構(gòu)成了門檻。因為一旦芯片進入車廠供應鏈，就意味著深度綁定。一顆芯片的更換，不僅涉及軟件適配，還涉及整車安全驗證，因此替換成本極高。在這個體系中，芯片不只是器件，而是安全責任的一部分。

當芯片進入汽車核心系統(tǒng)，權力結(jié)構(gòu)也在發(fā)生變化。在智能汽車體系中，芯片正在成為“控制權”的載體。以特斯拉為例，其技術架構(gòu)采用“雙系統(tǒng)設計”：一部分是座艙系統(tǒng)，運行于AMD Ryzen等平臺，負責中控顯示、娛樂與交互；另一部分是自動駕駛系統(tǒng)，搭載自研FSD芯片（AI4），負責感知、決策與控制。

《商學院》記者從特斯拉相關負責人處了解到，自動駕駛芯片在特斯拉體系中的角色極其關鍵。它需要在毫秒級時間內(nèi)處理來自多路攝像頭的高頻數(shù)據(jù)，并完成神經(jīng)網(wǎng)絡推理，形成從感知到控制的閉環(huán)。為提升可靠性，特斯拉還采用雙芯片冗余設計，通過實時校驗確保系統(tǒng)安全。

中國汽車流通協(xié)會專家委員會專家鐘師指出，特斯拉選擇完全自研芯片，本質(zhì)是在“收回自動駕駛的控制權”。

在鐘師看來，特斯拉作為行業(yè)頭部企業(yè)，具備探索與引領技術路徑的能力，也能夠承擔高額研發(fā)投入與試錯風險；而多數(shù)車企則需要在投入、風險與回報之間做出權衡，選擇成熟的獨立供應商方案，往往是更現(xiàn)實的路徑。核心技術能力的獲取成本極高，并非所有車企都必須具備，關鍵在于形成相對競爭力。

對于頭部車企是否會全面轉(zhuǎn)向自研芯片的情況，鐘師認為，這一模式注定只屬于少數(shù)玩家。車規(guī)級芯片研發(fā)門檻高、周期長，只有極少數(shù)企業(yè)具備持續(xù)投入能力。只要第三方廠商能夠提供性能穩(wěn)定、價格合理的產(chǎn)品，就會獲得廣泛市場空間，并通過規(guī)模化形成競爭優(yōu)勢。汽車產(chǎn)業(yè)的競爭本身是多維度的，并不取決于單一技術能力。

02

自研與平臺并存

擁有芯片設計能力，往往被車企視為掌握核心技術的重要標志，有助于提升品牌技術形象與消費者信任。

自研路徑強調(diào)控制權與系統(tǒng)優(yōu)化，而平臺路徑強調(diào)生態(tài)擴展與規(guī)模效應。兩種模式正在并行發(fā)展，共同推動汽車從機械產(chǎn)品向計算平臺轉(zhuǎn)型。

北方工業(yè)大學汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究中心研究員張翔表示，從長期趨勢看，汽車芯片更可能由第三方廠商主導提供，而非車企全面自研。在他看來，車企在芯片研發(fā)上并不具備天然優(yōu)勢，自研不僅成本高、效率低，也難以實現(xiàn)規(guī)模效益最大化。

不過，近年來不少車企紛紛效仿特斯拉推動自研芯片，其背后更多是階段性現(xiàn)實因素。一方面，智能駕駛芯片價格較高，且在部分時期存在供不應求的問題，影響整車生產(chǎn)節(jié)奏；另一方面，車企通過參與芯片設計，可以在一定程度上增強供應鏈安全。同時，相比完整制造鏈條，自研芯片多集中在設計環(huán)節(jié)，生產(chǎn)仍依賴代工廠，整體投入仍在可承受范圍內(nèi)。

此外，自研芯片也具備明顯的“技術與營銷”雙重屬性。擁有芯片設計能力，往往被車企視為掌握核心技術的重要標志，有助于提升品牌技術形象與消費者信任，這也是當前小鵬、華為、蔚來等企業(yè)加碼布局的重要原因之一。

在技術路徑上，張翔提到，當前行業(yè)正從單一芯片提供，轉(zhuǎn)向“芯片+算法+系統(tǒng)”的一體化方案。以地平線為例，早期以芯片切入，如今正轉(zhuǎn)型為智能駕駛整體解決方案提供商，從二級供應商向一級供應商角色升級。這一變化也反映出產(chǎn)業(yè)鏈價值正在向系統(tǒng)能力集中。

從市場實踐來看，車企與第三方廠商的合作呈現(xiàn)出“并行探索”的特征。部分新車型會引入地平線等方案進行測試與導入，而在主力車型上，車企仍傾向采用更成熟的技術路徑。這種多方案并行，本質(zhì)上是一種風險對沖與技術驗證。

張翔強調(diào)，與第三方合作并不意味著放棄自研能力，而是在成本、風險與技術不確定性之間尋找平衡。智能駕駛?cè)蕴幱诳焖傺葸M階段，投入高、周期長，車企往往更傾向于引入合作伙伴共同分擔風險，而非完全依賴單一路徑。

鐘師判斷，行業(yè)將長期呈現(xiàn)“自研與平臺并存”的格局：一方面，少數(shù)具備規(guī)模與資金優(yōu)勢的車企堅持自研芯片；另一方面，若干大型獨立芯片供應商持續(xù)做大做強，服務更廣泛市場。當技術逐步收斂、產(chǎn)品趨于成熟后，成本與效率將成為決定勝負的關鍵變量。

03

產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)與市場躍遷

汽車芯片需求呈現(xiàn)“數(shù)量、價值、滲透率”的三重增長邏輯。

實際上，車規(guī)級芯片的產(chǎn)業(yè)鏈極其復雜，但其價值分布正在發(fā)生變化。

上游是設計與工具環(huán)節(jié)，依賴EDA工具（如Synopsys、Cadence）與IP核授權；中游是制造與封裝測試，包括晶圓代工與高可靠性封裝；下游則是整車廠與Tier1供應商，共同完成驗證與集成。

由于車規(guī)級芯片對穩(wěn)定性的要求，行業(yè)普遍采用成熟制程（如28nm、16nm），以換取更高良率與可靠性。

在應用層面，車規(guī)級芯片可以分為四大核心類別：計算芯片，決定自動駕駛與中央計算能力；控制芯片（MCU），承擔整車最廣泛的控制任務；感知芯片，處理視覺與環(huán)境數(shù)據(jù)；功率芯片（如SiC與GaN），決定能源效率與電動車性能。

從市場結(jié)構(gòu)看，在細分領域中，不同統(tǒng)計口徑下的數(shù)據(jù)存在一定差異。Global Market Insights 報告顯示，汽車存儲半導體市場規(guī)模已由2022年的118億美元增長至2024年約155億美元。根據(jù)行業(yè)增長趨勢推算，2026年有望進一步接近180億美元。

在信息安全芯片領域，相關市場規(guī)模在不同統(tǒng)計口徑下存在差異，整體處于數(shù)億美元至數(shù)十億美元區(qū)間，仍隨車載安全需求快速增長。

Canalys數(shù)據(jù)顯示，2025年中國市場L2級及以上自動駕駛功能滲透率預計將達到約 62%，自動駕駛芯片行業(yè)正加速邁向規(guī)模化落地階段。

這些趨勢疊加，使汽車芯片需求呈現(xiàn)“數(shù)量、價值、滲透率”的三重增長邏輯。

在競爭格局上，國際廠商仍占據(jù)高端市場，英偉達、高通與英飛凌在AI計算、座艙與功率領域占據(jù)優(yōu)勢；而中國廠商則在MCU與模擬芯片等領域快速崛起，并逐步進入車規(guī)供應鏈。

04

車規(guī)級芯片的三種路徑

三條路徑最終指向三個根本問題：誰嵌入系統(tǒng)，誰重構(gòu)系統(tǒng)，誰定義系統(tǒng)。

在這一輪汽車智能化重構(gòu)中，行業(yè)逐漸分化出三條典型路徑。

第一種是以地平線為代表的“嵌入式路徑”。通過“征程”系列芯片與算法方案進入車企體系，其角色更像是能力提供者，被整合進整車架構(gòu)之中，本質(zhì)是一種“融入系統(tǒng)”的策略。

第二種是以特斯拉所代表的“全棧路徑”。從自研芯片到算法，再到整車系統(tǒng)，特斯拉構(gòu)建了一套高度閉環(huán)的技術體系。在這一模式中，芯片不再只是硬件，而是算法能力的物理載體。

第三種是以英偉達所代表的“平臺路徑”。依托高性能算力與軟件生態(tài)，英偉達為車企提供統(tǒng)一的技術底座，使不同廠商可以在同一平臺上構(gòu)建差異化能力，本質(zhì)上是在“定義基礎設施”。

三條路徑最終指向三個根本問題：誰嵌入系統(tǒng)，誰重構(gòu)系統(tǒng)，誰定義系統(tǒng)。

路徑分化的背后，是對時間、技術路線與產(chǎn)業(yè)模式的不同判斷。

清華經(jīng)管創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與戰(zhàn)略系教授高旭東指出，當前圍繞自動駕駛與車規(guī)級芯片的分歧，首先體現(xiàn)為“時間變量”的差異：一部分觀點認為，隨著算法與大模型的持續(xù)演進，芯片架構(gòu)差異將被逐步弱化，甚至被重塑；而另一部分觀點則認為，這一過程需要足夠長的技術周期，在可預見階段內(nèi)難以發(fā)生根本性替代，行業(yè)仍將長期處于不確定狀態(tài)。

在技術認知層面，“算力決定上限”的傳統(tǒng)邏輯正在被松動。以特斯拉FSD體系為代表的路徑強調(diào)，系統(tǒng)能力取決于算力、數(shù)據(jù)與算法的協(xié)同，而非單一指標。這使得競爭焦點從“拼算力”轉(zhuǎn)向更復雜的系統(tǒng)能力比拼。在這一背景下，類似TOPS的指標，正在逐步失去對整體性能的解釋力。

產(chǎn)業(yè)模式上的分歧，則集中于“開放”與“封閉”的選擇。特斯拉采取高度垂直整合的封閉體系，而以地平線為代表的廠商更傾向于開放協(xié)作。但路徑本身并不直接決定勝負，關鍵仍在于系統(tǒng)效率與產(chǎn)品能力。

高旭東將這一格局類比為20世紀80年代的個人電腦產(chǎn)業(yè)：開放體系的成立前提，是自身具備足夠強的產(chǎn)品競爭力；而封閉體系則可能在協(xié)同效率上占優(yōu)。對于第三方芯片平臺而言，雖然難以實現(xiàn)整車級的全鏈路優(yōu)化，但可以通過規(guī)模化與生態(tài)聚合建立優(yōu)勢；而垂直整合模式，則只有在規(guī)模與成本同時成立時，才具備持續(xù)競爭力。

此外，隨著自動駕駛逐步走向成熟，責任歸屬開始成為新的變量。整車廠與全棧廠商需要承擔系統(tǒng)級責任，而第三方芯片廠商更多提供技術能力。這一差異本質(zhì)上是法律與制度問題，而非單純的技術問題，也意味著產(chǎn)業(yè)路徑不僅由技術演進決定，同樣受到監(jiān)管環(huán)境的深刻影響。

綜合來看，這些分歧最終匯聚為一個核心問題：在長期不確定性中，誰能夠在技術能力、成本結(jié)構(gòu)與迭代效率之間找到最優(yōu)解，誰就更有可能主導下一階段的產(chǎn)業(yè)格局。