當(dāng)前，在電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化和共享化等“新四化”趨勢推動下，汽車已經(jīng)成為“輪子上的數(shù)據(jù)中心”，汽車半導(dǎo)體用量迅速提升。預(yù)計到2030年，高端汽車物料清單中，芯片比重將從當(dāng)前的4%左右提升至20%以上。

　　隨著汽車電動化和智能化進程的加快，汽車對新一代芯片的要求也在不斷提升。

　　過去一個普通的單片機就可以應(yīng)付整車的電子控制系統(tǒng)，而如今隨著輔助駕駛、語音識別、多媒體、車聯(lián)網(wǎng)...等新興場景的快速崛起，對芯片計算性能提出了更高的要求。

　　汽車芯片從原來通用型、分散化的單一功能芯片快速轉(zhuǎn)向集成化的多功能SoC芯片。比如，在智能座艙領(lǐng)域，CPU算力用于提高任務(wù)處理能力，還需要GPU算力來處理視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，高效的AI算力來滿足智能化交互體驗要求，以提升人機交互體驗。

　　這些不同的IP核組成了性能強大的SoC。而在SoC的背后，不同的制程工藝在一定程度上決定了硬件性能的上限。

　　尤其是在“軟件定義汽車”的趨勢下，芯片硬件作為運行軟件的基礎(chǔ)，需要為未來OTA等迭代升級預(yù)留空間。

　　因此，汽車芯片的制程工藝變得至關(guān)重要。

　　為滿足這些要求，業(yè)內(nèi)正在加速研發(fā)性能更強的芯片，先進制程越來越多地成為滿足汽車芯片應(yīng)用的重要籌碼之一。

　　今年7月，臺積電歐洲總經(jīng)理Paul de Bot在第27屆汽車電子大會上表示，汽車行業(yè)的芯片和采購芯片的方式都變得越來越復(fù)雜。

　　長期以來，汽車行業(yè)一直被認為是技術(shù)落后者，只注重落后工藝，但實際上，汽車行業(yè)在2022年開始使用5nm工藝—— 距離5nm進入量產(chǎn)僅兩年。

　　臺積電強調(diào)：“不可能為汽車行業(yè)預(yù)留閑置產(chǎn)能，建議汽車制造商盡快開始計劃轉(zhuǎn)向先進節(jié)點。”

　　汽車芯片，邁向先進制程

　　在傳統(tǒng)車用半導(dǎo)體制備中，由于汽車本身空間較大，對集成度的需求沒有手機等消費電子緊迫。加上半導(dǎo)體元器件主要集中在發(fā)電機、底盤、安全、車燈控制等領(lǐng)域，對算力沒有太高的要求。以往，汽車芯片大多采用40nm及以上的成熟工藝制程，跟消費電子芯片在工藝上差了不止一個量級。

　　但在汽車智能化的革命浪潮之下，隨著智能座艙、自動駕駛水平的提升，都依賴大算力、低功耗芯片的支持，24nm乃至48nm制程工藝的車規(guī)級芯片顯然已經(jīng)跟不上產(chǎn)業(yè)的快速轉(zhuǎn)型。

　　汽車芯片正由過去工藝制程相對落后、量大價低的行業(yè)洼地，搖身一變成為芯片行業(yè)高精尖技術(shù)的應(yīng)用先鋒，芯片企業(yè)爭相搶占的技術(shù)制高點。

　　這意味著，汽車芯片將不再與成熟工藝制程綁定，先進工藝制程將成為芯片行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的制高點。

　　車規(guī)級芯片根據(jù)功能分為計算控制芯片、存儲芯片、功率半導(dǎo)體、傳感器芯片等幾大類。從芯片工藝制程來看，不同汽車芯片對工藝要求存在較大差異。MCU主要是依靠成熟制程，全球約70%的MCU生產(chǎn)來自臺積電;而智能座艙、自動駕駛及AI芯片等主控芯片出于性能和功耗考慮，持續(xù)追求先進制程，高級別自動駕駛正在推動汽車算力平臺制程向7nm及以下延伸。

　　在此趨勢下，催生了高通、英偉達、英特爾、聯(lián)發(fā)科等高性能計算玩家進入車用市場，推動汽車算力平臺制程向7nm及以下延伸。

　　從趨勢上看，智能座艙和自動駕駛被視為未來的“機會風(fēng)口”之一，也是制程工藝競爭最為激烈的領(lǐng)域。

　　目前，智能座艙的明星產(chǎn)品是2019年高通發(fā)布的驍龍8155芯片，是全球*采用7nm工藝的汽車芯片。

　　高通8155座艙平臺一經(jīng)問世便被稱為“車規(guī)級芯片天花板”，也成為衡量一款智能車科技水平高低的標尺。在當(dāng)今智能汽車市場，如果沒有8155的支持，座艙系統(tǒng)將極大減少對潛在車主的吸引力。而車企“言必稱8155”的景象，也像極了智能手機時代爭搶高通芯片首發(fā)機會的舊事。

　　2021年底，高通再次發(fā)布了全球*5nm汽車芯片——驍龍8295，相比8155的8TOPS算力，8255芯片AI算力達到30TOPS、GPU性能提升2倍、3D渲染能力提升3倍，增加了集成電子后視鏡、機器學(xué)習(xí)視覺、乘客監(jiān)測以及信息安全等功能，一顆芯片可帶11塊屏。

　　目前來看，高通智能座艙芯片沿襲智能手機芯片的優(yōu)勢。從2014年推出*代驍龍620A以來，高通已發(fā)布四代智能座艙芯片，芯片制程由28nm升級至5nm。

　　高通如此迅速的將目前*進的5nm制程工藝芯片完成車規(guī)級驗證引進到汽車領(lǐng)域，掀起了智能汽車時代高端芯片新的較量，*進制程的芯片將不再只是消費級電子產(chǎn)品的專屬。

　　除了座艙芯片外，高通的Snapdragon Ride自動駕駛平臺的核心SoC也基于5nm制程打造，并集成了高性能CPU、GPU和AI引擎等核心組件，最高算力可達700TOPS。

　　在自動駕駛時代，“CPU+GPU+XPU”的異構(gòu)主控SoC芯片將逐漸成為主流，算力正在快速攀升。

　　在自動駕駛芯片領(lǐng)域，英偉達、Mobileye最新的自動駕駛芯片均采用7nm制程工藝，而特斯拉自研的自動駕駛芯片采用了三星14nm制程。前不久，供應(yīng)鏈傳出特斯拉HW4.0芯片將轉(zhuǎn)投臺積電制造，采用4nm/5nm工藝打造。

　　以Mobileye EyeQ5芯片為例，該芯片采用了7nm FinFET工藝，單顆算力為24TOPS。而同樣是7nm制程的英偉達Orin芯片，單顆的算力達到了256TOPS，幾乎達到了前者的10倍。

　　CES2022器件，Mobileye發(fā)布了三顆自動駕駛芯片，其一是面向L4級自動駕駛的芯片EyeQ Ultra，另外兩顆是面向L2級自動駕駛的芯片EyeQ6L和EyeQ6H。

　　EyeQ Ultra是一顆更高算力的自動駕駛芯片，基于5nm制程打造，具備12核、24線程CPU，同時還有兩個通用計算加速器和兩個CNN加速器，其AI性能能夠達到176TOPS。EyeQ Ultra預(yù)計將在2025年實現(xiàn)量產(chǎn)上車。EyeQ6系列兩款芯片都將基于7nm制程打造，在算力性能和尺寸等方面進行了提升，預(yù)計2024年實現(xiàn)量產(chǎn)。

　　另一邊，英偉達在SoC芯片方面，從Parker、Xavier、Orin到還未量產(chǎn)的Thor，在算力、功耗、工藝先進性上不斷提升，持續(xù)*高階自動駕駛。

　　英偉達的Orin，是7nm高算力芯片的代表，于今年3月官宣量產(chǎn)，該芯片一經(jīng)推出就獲得了比亞迪、理想、蔚來、奔馳、沃爾沃、現(xiàn)代、奧迪等大批主機廠選用。

　　而英偉達下一代 SoC芯片——Thor，集成了770億晶體管，單片算力能夠達到2000TOPS的性能怪獸，算力達到了現(xiàn)款產(chǎn)品Orin的近8倍，預(yù)計將在2025年左右量產(chǎn)。制程工藝暫時還未透露，不過根據(jù)推測大概將采用臺積電的4nm工藝。

　　由于性能的強大，Thor可同時為自動泊車、智能駕駛、車機、儀表盤、駕駛員監(jiān)測等多個系統(tǒng)提供算力，將自動駕駛、信息娛樂等功能劃分成不同的任務(wù)區(qū)間，同時運行，互不干擾。

　　將芯片算力從幾百TOPS一下子“卷”到2000TOPS級的雷神Thor，明確傳達出英偉達不會被限定在自動駕駛，還會覆蓋智能座艙領(lǐng)域，實現(xiàn)汽車智能化技術(shù)的“大一統(tǒng)”。事實上，這也符合汽車電子電氣架構(gòu)從分布式向集約式，中央集中架構(gòu)發(fā)展的技術(shù)趨勢。

　　此外，安霸最新AI域控制器芯片CV3系列，恩智浦新一代 S32 系列車用處理器，三星最近同意供應(yīng)現(xiàn)代汽車Exynos Auto V920娛樂芯片等，也將采用臺積電5nm工藝。

　　而聯(lián)發(fā)科更是“一鳴驚人”，計劃推出采用3nm制程的“天璣車載平臺”。據(jù)了解，“天璣車載平臺”將采用3nm制程打造，包含了用于驅(qū)動8K、120Hz HDR屏幕的MiraVision顯示技術(shù)，能夠兼容“多個原生HDR攝像頭”的圖像信號處理單元，可以通過聯(lián)發(fā)科的APU技術(shù)為汽車提供一定程度的ADAS輔助駕駛功能，此外還能外掛聯(lián)網(wǎng)模塊，從而實現(xiàn)WiFi7、5G網(wǎng)絡(luò)、GPS，甚至是衛(wèi)星聯(lián)網(wǎng)能力。

　　除了行業(yè)大廠之外，本土SoC已進展至7nm，地平線、黑藝麻智能、芯馳科技、芯警科技都發(fā)布了相關(guān)產(chǎn)品。其中，芯擎科技自研的“龍鷹一號”作為國內(nèi)*車規(guī)級7nm芯片近日宣布首發(fā)上車，該芯片擁有8核CPU、14核GPU，以及8 TOPS AI算力的獨立NPU，最多可支持7屏高清畫面輸出和12路視頻信號接入，并在行業(yè)內(nèi)率先配備雙HiFi 5 DSP處理器。

　　今年4月，黑芝麻智能推出*自研的7nm芯片武當(dāng)C1200，基于行業(yè)先進工藝，確保算力、功耗、成本能夠更好平衡。

　　地平線CTO黃暢在2022全球AI芯片峰會的演講中透露，征程6芯片將采用7nm工藝，到征程7或征程8時，地平線的工藝制程將走在行業(yè)前列。

　　縱覽汽車芯片產(chǎn)業(yè)格局，過往把持車用半導(dǎo)體市場的主要為恩智浦、英飛凌、意法半導(dǎo)體、瑞薩電子等傳統(tǒng)汽車芯片大廠。但隨著ADAS、自動駕駛技術(shù)的興起，智能汽車對于計算和數(shù)據(jù)處理能力的需求暴增，讓本來就對這塊市場有興趣的科技公司又有了進擊的理由。

　　傳統(tǒng)車用芯片雖然標榜高可靠度與穩(wěn)定性，但考慮到自動駕駛的長期發(fā)展，汽車處理器芯片所需要的運算效能一定要提升，先進制程成為不可或缺的關(guān)鍵。

　　綜合來看，目前采用7nm制程的汽車芯片中，已經(jīng)有不少的產(chǎn)品已經(jīng)進入量產(chǎn)，主要是智能座艙或自動駕駛芯片，比如英偉達Orin、特斯拉第二代FSD芯片、驍龍8155、芯擎科技“龍鷹一號”等。目前的一些5nm制程汽車芯片大部分仍處于研發(fā)當(dāng)中，或逐漸進入量產(chǎn)階段，比如高通第四代座艙芯片驍龍8295、高通驍龍Ride自動駕駛平臺的核心SoC、安霸最新AI域控制器芯片CV3系列等等。

　　此外，為支持汽車芯片廠商，臺積電在2022年三季度就推出了針對ADAS和智能數(shù)字駕駛艙的汽車芯片的5nm工藝平臺“N5A”，符合AEC-Q100、ISO26262、IATF16949等汽車工藝標準。

　　臺積電還計劃在2024年推出業(yè)界*款基于3nm的汽車芯片平臺“N3AE”，計劃在2025年量產(chǎn)3nm汽車芯片。

　　行業(yè)廠商的一系列產(chǎn)品動態(tài)和規(guī)劃都在標明，先進制程汽車芯片開始快速迭代，并進入量產(chǎn)加速期。

　　Chiplet，備受汽車行業(yè)矚目

　　然而，隨著先進制程迭代到5nm、3nm，摩爾定律逐漸趨緩，先進制程的開發(fā)成本及難度日益提升。

　　同時，也并不是所有的芯片廠商都可以像英偉達、高通那樣通過多個規(guī)�；�的��(yīng)用市場來平攤高昂的先進制程工藝芯片的研發(fā)成本。

　　對此，包含汽車芯片在內(nèi)的半導(dǎo)體行業(yè)開始拓展新的技術(shù)路線試圖延續(xù)摩爾定律，而如今被視為“救命稻草”的Chiplet概念也由此提出。

　　Chiplet也稱作“芯粒”或“小芯片”，它是將原本一塊復(fù)雜的SoC芯片，從設(shè)計時就按照不同的功能單元進行分解，然后每個單元選擇最適合的制程工藝進行制造，再通過先進封裝技術(shù)將各個單元彼此互聯(lián)，就像“樂高積木”一樣封裝為一個SoC芯片。

　　簡而言之，Chiplet旨在將芯片性能與芯片工藝解耦，從而解決芯片設(shè)計中面臨的復(fù)雜度大幅提升問題，以及先進制程中面臨的高成本、低良率問題。

　　在Chiplet的系統(tǒng)級架構(gòu)設(shè)計下，通過2.5D/3D堆疊等先進封裝技術(shù)，使用10nm工藝制造出來的芯片可以達到7nm芯片的集成度，其研發(fā)投入和一次性生產(chǎn)投入則比7nm芯片的投入要少的多。

　　此外，模塊化的芯�？梢詼p少重復(fù)設(shè)計和驗證環(huán)節(jié)，降低芯片的設(shè)計復(fù)雜度和研發(fā)成本，加快產(chǎn)品的迭代速度。同時，降低對先進工藝制程的依賴，對于車載應(yīng)用市場來說，本身也是一種降本策略。

　　目前汽車電子是Chiplet技術(shù)的主流應(yīng)用方向之一。

　　智能汽車電子電氣架構(gòu)從分布式ECU到集中式多域控制器，再到未來的中央計算平臺演進，Chiplet技術(shù)具備獨特的優(yōu)勢。

　　上文提到，隨著汽車產(chǎn)業(yè)智能化和網(wǎng)聯(lián)化程度的不斷提高，汽車自動駕駛和智能座艙采用了復(fù)雜的SoC芯片，計算/感知/執(zhí)行都需要更快的數(shù)據(jù)傳輸能力給予支撐，而Chiplet可以大幅簡化汽車芯片迭代時的設(shè)計工作和車規(guī)流程，同時增加汽車芯片的可靠性。

　　從需求端來看，有行業(yè)人士指出，由于不同車企的產(chǎn)品定位差異，實際上對于芯片的性能要求并不相同。

　　但現(xiàn)實情況是，市面上能拿到的芯片，都是標準化產(chǎn)品。車企只能在功能定義、軟件算法層面進行差異化的開發(fā)。同時，產(chǎn)品路線圖必須與芯片廠商保持一致。此外，為了拿到最新一代產(chǎn)品的首發(fā)，車企往往還需要支付不菲的費用。

　　尤其是隨著中央計算架構(gòu)的逐漸到來，平臺要實現(xiàn)的功能非常復(fù)雜，集成度持續(xù)處于不斷提升的特點，這意味著通用芯片不足以承載不同車企的需求定義。

　　因此，對于汽車行業(yè)來說，Chiplet是定制汽車SoC的一種新方式。最重要的是，這種方式可以讓車企重新獲得架構(gòu)控制權(quán)，并決定計算平臺需要如何擴展。

　　在成本方面，相比于直接生產(chǎn)SoC，使用小芯片生產(chǎn)有助于提升晶圓面積利用率，且小芯片可以重復(fù)利用，從而降低產(chǎn)品總設(shè)計、驗證和制造成本。此外，采用Chiplet技術(shù)后，各大廠商可以專注于自己的芯粒和IP，省去多余的IP費用。

　　以AMD為例，通過Chiplet的設(shè)計思路，除了能夠降低40%的制造成本，還可以更加靈活地銷售服務(wù)器芯片，根據(jù)需要添加和移除小芯片，并能針對不同的功能選項制定不同芯片的價格區(qū)間。

　　眾所周知，特斯拉在全球率先啟用AMD的座艙計算平臺方案(Ryzen APU和基于RDNA 2架構(gòu)的GPU)，后者便是Chiplet技術(shù)應(yīng)用的排頭兵，從2015年就開始布局相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品落地。

　　去年，AMD正式發(fā)布了采用RDNA 3架構(gòu)的新一代旗艦GPU，這是該公司首度在GPU產(chǎn)品中采用Chiplet技術(shù)，擁有多達580億個晶體管，每瓦特性能提升了54%，并且提供高達61TFLOP的算力。

　　而這只是*步。按照計劃，AMD將尋求在芯片設(shè)計方面更符合客戶喜好的產(chǎn)品，比如，基于Chiplet技術(shù)，客戶可以靈活配置第三方IP，尤其是汽車智能化的需求不斷釋放，未來異構(gòu)集成的模式，或許會成為市場主流。

　　看到這個機會的，還有英偉達。英偉達此前推出的NVIDIA NVLink-C2C，這是一種超高速的芯片到芯片、裸片到裸片的互連技術(shù)，支持定制裸片與NVIDIA GPU、CPU、DPU、NIC和SoC之間實現(xiàn)一致的互連。

　　借助先進封裝技術(shù)，NVLink-C2C互連鏈路的能效最多可比PCIe Gen 5高出25倍，面積效率高出90倍，可實現(xiàn)每秒900GB乃至更高的一致互聯(lián)帶寬。

　　“為應(yīng)對摩爾定律發(fā)展趨緩的局面，必須開發(fā)小芯片和異構(gòu)計算。“站在英偉達的角度，這家已經(jīng)在自動駕駛賽道占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢的芯片巨頭，同樣覬覦市場規(guī)模巨大的跨域市場。

　　比如，英偉達去年亮相的“超級汽車芯片Thor”，單顆芯片算力達到2000TFLOPS，并通過多顆芯片的NVLink-C2C互連來支持多域計算，以分離自動駕駛等關(guān)鍵安全功能和信息娛樂等功能的處理。

　　而英偉達與聯(lián)發(fā)科的聯(lián)姻，更是將Chiplet進一步推向舞臺中央。

　　今年5月，英偉達與聯(lián)發(fā)科宣布，雙方將共同為新一代智能汽車提供解決方案，合作的*芯片鎖定智能座艙，預(yù)計2025年問世，并在2026年至2027年投入量產(chǎn)。

　　在這款芯片設(shè)計上，聯(lián)發(fā)科將開發(fā)集成英偉達GPU芯粒的SoC，搭載NVIDIA AI和圖形計算IP，基于Chiplet實現(xiàn)主芯片與GPU芯粒間高速互連。

　　能看到，Chiplet技術(shù)的出現(xiàn)，也意味著汽車芯片除了聚焦先進制程外，通過架構(gòu)創(chuàng)新實現(xiàn)算力跨越也已成為可能。

　　汽車行業(yè)的各方似乎都在為Chiplet造勢。Tier1和OEM正在寄希望于Chiplet可以實現(xiàn)下一代具有差異化的車輛平臺。在產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的共同推動下，Chiplet正在不斷擴大其商業(yè)應(yīng)用版圖。

　　寫在最后

　　過去幾年， 汽車芯片從通用型、分散化的單一功能芯片快速轉(zhuǎn)向集成化的多功能SoC芯片，SoC幾乎成了智能汽車行業(yè)皇冠上的明珠。

　　在這個趨勢下，汽車芯片也“精益求精”，一方面在先進工藝制程上大有追平消費芯片之勢;另一方面，瞄準Chiplet技術(shù)尋求“另辟蹊徑”。

　　對于汽車芯片供應(yīng)商來說，繼續(xù)選擇單芯片、更先進制程工藝，還是選擇Chiplet方案，是一個戰(zhàn)略抉擇。而如何選對方向則考驗著企業(yè)的判斷力。