“智能化”下半场激战正酣，车企也开始纷纷下场“造芯”。
11月6日，小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏在“小鹏AI科技日”上展示了公司自研的“图灵AI芯片”。这款芯片拥有40核处理器，专为AI大模型定制，具备在AI汽车、AI机器人、飞行汽车等多个领域的应用潜力。2023年9月，蔚来汽车也公布了其自研的智驾芯片“神玑NX9031”，并在2024年7月宣布流片成功。理想汽车也在推进自研芯片项目，并计划在年内实现流片。
除了这些新兴的造车势力，传统车企如比亚迪和东风汽车集团也在积极自研或投资芯片产业，他们的产品线覆盖了车身控制芯片、智能座舱芯片、自动驾驶芯片等多个领域。
尽管芯片行业需要长期且高额的投入，但国内车企却纷纷选择了自研芯片的道路。北方工业大学汽车产业创新研究中心主任、教授纪雪洪在接受采访时强调了智能化在汽车行业竞争中的核心地位，并认为领先企业必须在智能化领域拥有强大的技术实力。他认为，芯片是决定车企核心竞争力的关键因素。
“像英伟达这样的公司，其芯片利润毛利率高达90%，这意味着车企在采购时需要承担较高的成本。如果车企能够自主研发芯片，就能在一定程度上控制成本。”纪雪洪说。
新势力自研传统车企投资
汽车芯片主要指用于汽车电子控制及车载系统的半导体产品，涵盖主控芯片、MCU功能芯片、功率芯片、存储芯片、模拟芯片和传感器芯片等。目前，业内研发的智能驾驶芯片，通常指的是一个高度集成的系统级芯片SoC，由多种芯片模块组成，包括推理模型加速单元（NPU）、中央处理单元（CPU）等。
作为整车企业中自研芯片的先行者，特斯拉在2019年推出了基于2颗FSD芯片的Hardware 3.0，FSD芯片由特斯拉自研，采用14nm制程，单颗算力72 TOPS。据特斯拉公布的数据，与采用英伟达芯片的Hardware 2.5相比，Hardware 3.0的图像处理速度提升约21倍，单体成本降低20%，功耗仅为原来的1.26倍。目前，FSD芯片已在特斯拉全系车型上大规模搭载，累计出货量超过800万颗。
自2022年以来，智能驾驶技术经历了显著发展，特别是BEV（Bird‘s Eye View）+ Transformer+OCC（Occupancy Network）的技术路线受到了行业的广泛关注。随着无图化、端到端等技术的迭代更新，车辆的智能驾驶能力也得到了飞速提升。与此同时，车企对算力的需求也随之增加。在这一背景下，特斯拉自研芯片及其FSD能力的领先地位，促使越来越多的车企加入到自研芯片的行列中。目前，包括蔚来、小鹏、理想在内的造车新势力，都在按照特斯拉的思路，积极推进自研芯片的开发。
相较于新势力车企倾向于自研芯片，传统车企更偏好通过合资或战略投资的方式参与芯片产业。以吉利汽车为例，2016年，吉利控股集团董事长李书福与时任吉利汽车研究院副院长沈子瑜共同创立了亿咖通科技，该公司专注于智能网联汽车技术。2018年，亿咖通科技与安谋科技联合成立了芯擎科技，专注于智能座舱、自动驾驶、中央处理器等多种芯片的研发。目前，芯擎科技推出的国产7nm智能座舱芯片“龍鷹一号”已搭载在领克08车型上，正式量产上市。
与此同时，东风、上汽、一汽等传统车企通过战略投资入局芯片产业。上汽集团通过联合多方设立产业基金、投资芯片企业、与行业巨头成立合资公司等方式，加大在汽车芯片领域的布局。近年来，上汽集团投资了川土微电子、尚阳通、芯驰科技等芯片企业。
比亚迪则采取了“两手抓”的策略，一方面投资芯片半导体企业如地平线，另一方面在智能驾驶技术研发上加大自研力度。比亚迪董事长兼总裁王传福在2023年度股东大会上表示，未来比亚迪计划在智能驾驶领域投入1000亿元，聚焦包括生成式AI、大模型等在内的智能驾驶技术研发。
对于车企在芯片领域加码形式的差异化，纪雪洪认为，主要是出于风险规避的考虑。他解释说，由于芯片研发周期较长，短期内难以匹敌第三方供应商的能力，因此采购第三方芯片成为首选。同时，车企不能因芯片开发而延误车型的研发和上市进程。
自研能否降本各方看法不同
辰韬资本联合发布的《自动驾驶软硬一体演进趋势研究分析》显示，以7nm制程、100+TOPS的高性能SoC芯片为例，其研发成本高于1亿美元，其中包含人力成本、流片费用、封测费用、IP授权费用等。然而，即使造芯成本如此之高，车企依然要入局，其中一个重要原因是成本。
盖世汽车研究院的数据显示，2023年中国市场智驾域控芯片装机量排名中，排名第一位的是特斯拉的FSD芯片，出货量约120.8万颗，占比为37%；排名第二位的是英伟达的Orin-X芯片，出货量为109.5万颗，占比为33.5%。因为特斯拉FSD芯片是专供特斯拉使用，因此多数国内车企都以英伟达芯片为主。
以蔚来汽车为例，其所有产品均标配4颗英伟达Orin-X芯片。以蔚来2023年16万辆车的销量来看，2023年蔚来仅采购的Orin-X芯片数量就在64万颗。蔚来创始人、董事长、CEO李斌曾表示，公司在2023年共投入了3亿美元用于购买英伟达的自动驾驶芯片。按照这一支出和采购数量可以估算，单颗Orin-X芯片价格约在3000至6000元人民币之间。
根据李斌在2024年7月蔚来创新科技日上的介绍，神玑NX9031单芯片的性能可匹敌4颗行业旗舰芯片。若替代4颗Orin X芯片，即便每辆车使用2片，也能显著节省成本，且随着产量的增加，成本优势将更加显著。
然而，车企自研芯片是否真的能够降低成本，业界对此存在不同看法。零跑董事长、CEO朱江明曾表示，与出货量千万乃至亿级的电子消费品相比，汽车的销量太少，难以形成规模效应，而芯片研发投入太大，自制芯片并不划算。
李斌则表示，研发这条路径虽然见效慢，但肯定是毛利提升最重要的方向之一。但他同时也承认，仅在2023年，蔚来在研发上的投入就超过134亿元，每个季度要持续投入30亿元左右的研发费用，其中60%~70%用在基础研发方面。
除了降本外，自研芯片能达到更高的性能、更低的功耗、更低的延迟和更加紧密的结合。以特斯拉FSD为例，其自研搭载2颗FSD芯片的Hardware 3.0（HW3.0）智驾算力为144TOPS，英伟达的Orin X芯片单颗算力为250 TOPS，在当前多数车企单辆车普遍搭载2颗英伟达Orin X芯片的情况下，特斯拉基于这一硬件的FSD系统已能实现高速和城市NOA功能。
短期难见效，需长期投入
此外，辰韬资本的研报也表示，车企在低阶自动驾驶领域倾向于采用供应商的集成解决方案，而在高阶自动驾驶领域则更倾向于自主研发。对此，中国汽车工业协会副秘书长李邵华称，车企自研芯片主要是为了满足自身发展需求，构建专门的软硬件系统，以增强智能网联汽车产品的竞争力和生态。
尽管自研芯片带来了诸多潜在优势，也有业内人士对此持谨慎态度。有观点认为，虽然特斯拉等少数车企已经成功自研芯片并取得了显著成果，但并不意味着其他车企也能轻易复制其成功路径。
极越CEO夏一平表示，马斯克投资40亿美元购买10万张H100芯片构建新算力中心，这还不包括40亿美元的工程建设费用。“他计划明年将算力中心扩展至20万张芯片，其中包括许多H200芯片。纯视觉等技术再往后面走，各家之间竞争的就是算力了。”他强调。
此外，车企自研芯片虽然看似能够节省成本，但芯片行业需要高投入和长周期，涉及高昂的研发和流片费用，以及人才投入。辰韬资本执行总经理刘煜冬就公开表示，从经济性角度来看，车企自研芯片的出货量若低于100万片，可能难以实现投入产出比的平衡。
纪雪洪则坦言，目前车企的人才主要集中在汽车制造和研发领域，特别是电池、电机，以及智能驾驶系统的规划上。然而，芯片制造属于电子行业，这对车企来说是一个全新的领域，需要重新招募专业人才和打造团队。“在这个跨界的过程中，车企需要经历一个摸索阶段，包括人才的招募、团队的构建，以及与车企内部的组织整合和文化融合等多个方面的磨合。”纪雪洪表示。
