常規(guī)芯片已經(jīng)無法適用于未來汽車。簡單來理解，在汽車電子發(fā)展初期，常采用分布式 ECU（電子控制單元），芯片與傳感器是逐一對應的關(guān)系，無需太強大的運算和儲存能力。普通功能芯片僅適用于發(fā)動機控制、電池管理、娛樂控制等局部功能。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車則需要隨時處于交互狀態(tài)，無論是與駕乘人員交互，還是與外界環(huán)境，乃至云端數(shù)據(jù)中心交互，都需要進行大量的數(shù)據(jù)運算與處理，這些海量的數(shù)據(jù)還是圖片、視頻非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此，具備強大計算能力的AI芯片需求也與日俱增。

那對車載AI芯片的要求是什么？

上汽集團原總工程師程驚雷說：“汽車是物聯(lián)網(wǎng)綜合組成體，對功耗、算力、安全、成本比對消費芯片的要求更高，‘車規(guī)級芯片’是芯片行業(yè)的珠穆朗瑪峰?！?/p>

張玉峰進一步分析，可靠性、穩(wěn)定性、一致性對車規(guī)級芯片來說非常關(guān)鍵，車規(guī)級芯片標準遠高于消費級芯片，15年或20萬公里左右壽命要求，也遠遠大于消費電子產(chǎn)品，“即使面臨120℃以上高溫或者超低溫，都不允許車輛停機，所以車規(guī)級芯片的設計以及生產(chǎn)制造，都會有很高的要求?！?/p>

從汽車電子架構(gòu)方面來看，汽車會從分布式架構(gòu)向域控制/中央集中式架構(gòu)發(fā)展。

當汽車加入的傳感器越來越多，線路也會越來越復雜，整車也會劃分為動力總成、車輛安全、車身電子、智能座艙和智能駕駛等多個域，利用多核CPU（中央處理器）/GPU（圖形處理器）芯片集中控制每個域。

而隨著自動駕駛到來，車輛各種數(shù)據(jù)聚集、融合處理，汽車電子架構(gòu)會更為集中，比如攝像頭、毫米波雷達、激光雷達乃至GPS和輪速傳感器的數(shù)據(jù)，都在同一個計算中心內(nèi)進行處理，從而保證處理后的數(shù)據(jù)對整車自動駕駛最優(yōu)。

博世提出，電子電氣架構(gòu)升級路徑表現(xiàn)為分布式（模塊化→集成化）、域集中（域控制集中→跨域融合）、中央集中式（車載電腦→車-云計算）。

這也意味著，車載AI芯片將會是一個大市場。

中信證券研究部分析發(fā)現(xiàn)，全球芯片巨頭紛紛進軍汽車產(chǎn)業(yè)，并推出具備AI計算能力的主控芯片。伴隨智能駕駛滲透率提升，主控芯片市場規(guī)模有望在傳統(tǒng)功能芯片之外快速增長，2020年可達40億美元。

東吳證券研究所則測算，AI芯片單車價值將會從2019年的100美元提升到2025年的1000+美元；我國汽車AI芯片市場規(guī)模將從2019年的9億美元提升到2025年的91億美元，未來6年復合增速達46.4%；到2030年將達177億美元，十年復合增速28.1%。

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