“缺芯状况下国产汽车芯片公司怎么突围？”

现在芯片供应越来越紧，汽车领域也受到了影响。 目前，全球大众、福特、戴姆勒、丰田等20多家汽车企业受到各种影响，部分汽车企业相继停产或减产。 其中，大众表示，疫情可能影响全球汽车电子零部件所需芯片供应，导致中国整体汽车生产面临中断威胁。 特别是中国市场的全面复苏，有可能使“核心不足”的状况更为严重。 从危机中可以看出，将汽车芯片的核心技术掌握在自主产业链的手中，满足现有诉求和未来汽车的快速发展趋势是当务之急，特别是在汽车电动化、智能化、互联网化、共享化成为世界汽车产业快速发展的战术方向的今天， 中国汽车芯片产业如何挖掘这次汽车产业百年不遇的变革机会，培育中国本土汽车芯片领军公司是当务之急。

海外汽车芯片公司的成长过程

我们曾考虑过中国汽车芯片产业的快速发展过程，但必然要回顾世界汽车芯片领军公司的成长过程。 相对于其他汽车零部件，汽车半导体公司的市场竞争结构相对稳定，每年市场份额排名变化不大。 欧美和日本的制造商高度垄断着汽车芯片市场，年前10家公司约占62.2%的市场份额，新进入的供应商很少，不太可能超越。

▲图表根据公开新闻进行整理

恩浦、英飞凌、意大利半导体、瑞萨、德州仪器等一直以来流传的汽车芯片供应商牢牢控制着汽车芯片市场，从这些全球汽车芯片公司的成长历程来看，它们与当地或地区内的汽车制造商密切合作，同步快速发展。

一、汽车芯片产业的下游客户是整车制造商。 在汽车芯片产品的定义阶段，只有与下游整车制造商密切合作，深入了解其系统结构和技术规划，才能设计和交付有竞争力、满足诉求的芯片产品。 这些欧美汽车芯片巨头在汽车产业快速发展的几十年中，与当地汽车厂紧密合作，不仅提高了整车厂的产品竞争力，还匹配了自己的汽车芯片产品计划和下游顾客的诉求，确保了产品投入的回报。

二、汽车芯片设计难度大、投入大，下游整车制造商与使用工业电子不同，整车设计周期长。 这对汽车芯片公司来说，需要与汽车整车制造商建立长期稳定的合作关系，了解后续的产品规划和技术方案，也需要事先对自己的芯片产品进行技术积累和资源储备； 满足下游整车制造商的技术诉求，并不断提升自身芯片产品。

三、要求汽车芯片质量要求高，供货周期长。 质量的高低不仅取决于芯片级( aec-q100及asil )，而且与车载系统、板卡的测试相比也有具体的规定和要求； 作为汽车芯片公司，不仅需要芯片级的安全性、可靠性的积累，还需要对整车、系统级的安全性、可靠性有深刻的认知和理解，这些认知和理解在与汽车整车制造商多年的合作中共同开发、积累、沉淀。

由此可见，国外汽车芯片公司的起步、快速发展离不开与下游整车制造商的紧密合作与合作，其快速发展的历史也与下游制造商一起成长。

国内汽车芯片公司的状况

中国汽车产业的快速发展也是最先从合资引进开始的，国内整车在设计选型阶段必须在一定程度上挪用国外芯片。 随着近年来自主企业品牌的崛起和市场占有率的提高，更多的自主企业品牌与自己的技术和产品进行了比较提出了新的需求和计划。 这些新计划大多与国外的汽车工厂不同，有许多独特的创新和突破。 对汽车芯片公司也提出了新的诉求，配合整车厂的计划和下一代的框架，推出了满足其中长时间计划的芯片。

目前，国内自主企业品牌汽车市场占有率不断上升，自主企业品牌整车制造商在芯片选型方面的自主权也越来越大，成为国产汽车芯片公司突破市场的好伙伴。 年1-12月，中国自主企业品牌轿车累计销量前三位的汽车企业品牌分别为吉利汽车、上汽通用五菱、长安汽车。 销量分别为132万0千台、109万6千台、99万2千台。

▲年1-12月中国企业品牌轿车销量排行榜前15位(单位:万辆，% )，来源:中汽协

一、国产汽车芯片市场占有率低。 全球车载芯片前6大供应商约占全球汽车芯片50%的市场份额，国产汽车芯片国产化率仅为4.5%，国产芯片公司有较大的增长空之间。 国产自主产品多集中在中低端，目前智能座舱、底盘控制系统、adas (高级驾驶辅助系统)、自动驾驶系统等主要系统芯片均被国外垄断，大量出货的中国自主车管制级芯片为车身电子等 例如，在智能客舱行业基本上完全被海外芯片供应商，特别是中高端市场垄断。 目前，在中国的汽车客舱市场中，高通几乎垄断了自主企业品牌的中高级智能客舱系统市场。 高通的成功也得益于与汽车整车制造商的紧密合作，了解整车制造商的中长期诉求，规划自身产品的快速发展，从而满足市场诉求，推出有竞争力的产品。 的全球汽车芯片市场也呈现两极化趋势，年全球前10大汽车制造商中，9家以前只传到了汽车芯片制造商，其中只有2家略有增长，但高通每年q4汽车业务收入达到2.12亿美元，同比增长44%。

二、区域墙高。 车规级芯片领域准入门槛高、产品认证周期长、领域壁垒大，欧美目前已形成稳定紧密的供应链结构。 中国公司起步较晚，目前已有车规级芯片设计公司，但作为产业后来者面临较大的切入压力，要真正进入车企供应链体系并不容易。 这需要国产自主企业品牌整车企业密切支持国产汽车芯片公司，携手跨越领域壁垒，实现跨越式进步和快速发展，赶超国外汽车芯片公司。

三、目前，汽车产业正在经历全球化的大变革，以前流传下来的汽车供应链体系重构，汽车芯片公司在新的智能汽车供应链体系中参与度越来越高。 由于adas、自动驾驶技术的兴起，对计算和数据解决能力的诉求急剧增加，三星、英特尔、高通、NVIDIA、塞尚等早先流传下来的汽车芯片公司也加入了汽车芯片的行列。 也给国产芯片公司带来了难得的快速发展机遇和新方向。 今年，国内也出现了adas、自动驾驶行业的国产芯片公司。 这样的高计算力数字芯片往往进行了巨大的投资，智能车市场变化很快，不同整车厂的技术诉求存在差异化，顾客定点周期较长。 为了确保产品的成功和落地，芯片公司和下游车厂往往需要紧密合作。 不仅要比较目前的诉求，也要深入了解整车制造商的后续和未来的规划诉求，做好芯片产品的规划，使自身的产品规划与整车制造商的规划一致，实现产品的热启动和快速上升量，兼顾短期的落地诉求和长期的产品规划 例如，在国内市场率先落地的智能座舱的应用，现阶段座舱电子的快速发展以中控平台为基础，扩展到液晶仪表、平视显示器以及后座娱乐系统。 中控屏、液晶仪表板、平视显示器、流媒体后视镜、语音控制等智能座舱产品率先落地，逐渐成为汽车标配。 随着汽车电子化程度的提高，集成了中控屏、液晶仪表、座舱ai、驾驶员监控系统、平视显示器和后座娱乐的多画面融合智能座舱打破了不同系统之间的技术壁垒，实现了产品融合、多画面交流和新闻交流， 从更长远的角度来看，单芯多画面、多画面融合、ai智能控制(语音、触摸、手势)也将成为主流APP应用。 这些诉求的不断升级和演变，迅速推动了智能座舱芯片在过去几年中不断更新迭代，提高性能。 核心发动机企业是国内首款使用7nm工艺的智能座舱芯片，产品在性能和计算力上标志着国外芯片制造商的最新一代产品，定位于新一代智能座舱的相关APP应用，涵盖了当前和未来智能座舱的全面要求

目前国内汽车芯片公司的模式

目前，国内汽车芯片公司的模式基本上有三种。

(1)汽车芯片设计企业从独立自主以前就传了过来

)2)汽车制造商的自我钻研芯片

(3)汽车制造商和芯片制造商建立更深的合作关系，参与芯片设计研发的过程，充分利用双方的特点，制造适合全球市场的产品

从国外汽车芯片公司的成长历程和国内芯片设计头部公司海斯的成长经验来看，随着被下游系统应用客户全力支持和拥抱合作的中国汽车产业在新能源、智能化汽车行业不断突破，国产汽车芯片公司面临巨大机遇，下游厂商

一、培育上下游产业共生体系

通过下游整车公司对上游汽车半导体公司持股、投资等模式构建产业共生体系。 日本丰田和电装分别拥有汽车芯片制造商瑞萨半导体，这种下游整车公司对上游芯片公司的深度合作模式保障了汽车半导体公司资金充足、客户稳定，保障了整车公司半导体供应体系稳定，形成了共同成长、共同繁荣的产业命运共同体。

二、关注产品落地，加速

上游汽车芯片公司与下游整车制造商密切合作，共享产品规划，缩短产品落地周期，提高双方竞争力，战胜全球化汽车产业大变革。

三、建立综合性的研发队伍

现在的汽车芯片公司，不仅需要以前流传下来的汽车芯片安全、可靠、经验丰富的研发人员，同样需要拥有高计算力、先进工艺芯片实际开发经验的技术团队更好地满足整车制造商的新诉求。 并且，熟悉整车电气结构的整车厂规划、研发人员也要越来越多的参与芯片的定义和研发，以确保产品的应用性能和中长期竞争力。 整个核心工程技术研发团队具备高计算力、7nm、10nm先进工艺节点芯片的实际经验和车规级芯片的可靠性、安全性以及汽车安全结构方面的积累，研发团队也曾被汽车半导体制造商飞思卡尔( nxp收购， 及来自高计算力服务器芯片制造商华芯通、amd、intel等公司，具有开发智能车可靠性高的高计算力芯片的经验和背景

核心技术由吉利控股集团战术投资的智能技术企业浙江亿咖啡通技术有限企业和安谋中国等共同出资设立，集中于智能座舱、自动驾驶行业可靠性高、计算能力强的汽车电子芯片。 企业拥有国内唯一的且高端的服务器芯片和汽车一直以来传达芯片开发经验和成功案例的团队； 从以前流传下来的汽车电子架构到下一代的ICV电子架构，所有的高端芯片都可以完整地提供； 具有自主开发的多核异构低功耗soc架构设计、功能安全和新闻安全引擎设计； 7掌握纳米车管控流程技术，构建最完整的设计流程，实现芯片高性能、低功耗、高灵活性、高安全性和多种杂算模型。

今年，核心发动机企业向市场推出的新一代车载SOC——se 1000，是国内首款采用7nm工艺的车载芯片，定位于新一代智能座舱的相关APP应用，性能瞄准全球领先的公司。 se1000采用行业先进的cpu体系结构，集成专用显示解决方案单元、专用深度学习ai解决方案，通过强大的整数和浮点计算性能，提高了“机器学习APP应用”的综合性能，实现了高端智能