最近，很多想買車的小伙伴都遇到了延遲交車的問題，4S店推遲新車交付時間主要是因為全球面臨汽車芯片短缺的問題。接下來，我們一起看看汽車芯片是怎么回事。
來源：瘋狂機(jī)械控和|搜狐汽車研究室 江蘇激光聯(lián)盟陳長軍轉(zhuǎn)載
芯片（又稱集成電路）是指內(nèi)含集成電路的硅片，體積很小。在電子學(xué)中是一種把電路（主要包括半導(dǎo)體設(shè)備，也包括被動組件等）小型化的方式，通常制造在半導(dǎo)體晶圓表面上。
從應(yīng)用的角度，汽車上小到胎壓監(jiān)測系統(tǒng)TMPS、攝像頭，大到整車控制器、自動駕駛域控制器，都離不開各式各樣的芯片?？梢哉f汽車的智能化就是芯片的智能化。
如果說手機(jī)芯片是手機(jī)的“大腦”，那么汽車芯片也就相當(dāng)于是汽車的大腦。其中汽車芯片主要可以分為“功能芯片”、“功率半導(dǎo)體”和“傳感器”這三大類。
功能芯片（MCU）也稱為“微控制單元”，汽車?yán)锩娴碾娮涌刂葡到y(tǒng)、信息娛樂系統(tǒng)、動力總成系統(tǒng)、車輛運動系統(tǒng)等各種系統(tǒng)功能想要正常運行的話，均需要用到這類型的功能芯片才能得以實現(xiàn)，目前最流行的“自動駕駛系統(tǒng)”也離不開功能芯片。
汽車功率半導(dǎo)體主要運用在汽車動力控制系統(tǒng)、照明系統(tǒng)、燃油噴射、底盤安全等系統(tǒng)當(dāng)中，其中傳統(tǒng)燃油車一般將它運用在啟動與發(fā)電、安全等領(lǐng)域；新能源汽車則需要大量功率半導(dǎo)體來實現(xiàn)車輛頻繁的電壓變換需求，此外，電動車的許多零部件中也少不了功率半導(dǎo)體的加持。
汽車傳感器是汽車計算機(jī)系統(tǒng)的輸入裝置，它的作用是把汽車運行中各種工況信息，如車速、各種介質(zhì)的溫度、發(fā)動機(jī)運轉(zhuǎn)工況等，轉(zhuǎn)化成電信號輸給計算機(jī)，以便汽車處于最佳工作狀態(tài)。例如氧傳感器、胎壓傳感器、水溫傳感器、電子油門踏板位置傳感器等等。
綜上所述，汽車芯片對于一輛車來說是非常重要的，在功能芯片、功率半導(dǎo)體和傳感器這三大類型中，傳感器是市場份額最小的，如果沒有傳感器汽車甚至連油門都踩不動，現(xiàn)在，相信大家理解為什么缺少芯片就造不出來汽車。
一輛汽車需要多少芯片？
以往制造一輛傳統(tǒng)汽車一般需要用到500-600顆左右的芯片，隨著汽車行業(yè)的不斷發(fā)展，如今的汽車逐漸由機(jī)械式轉(zhuǎn)向電子式的方向發(fā)展，汽車做得越來越智能，那么所需要的芯片數(shù)量自然就更多了。據(jù)了解，2021年平均每輛車所需芯片數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了1000顆以上。
除了傳統(tǒng)汽車以外，新能源汽車才是芯片“大戶”，這種車需要大量的DC-AC逆變器、變壓器、換流器等部件，而這些對IGBT、MOSFET、 二極管等半導(dǎo)體器件的需求量也有大幅增加，一臺好些的新能源汽車需要芯片可能達(dá)到2000顆左右，需求量十分驚人。
中國汽車工業(yè)協(xié)會副秘書長李邵華指出，目前全球半導(dǎo)體行業(yè)的芯片規(guī)模在3000億美元～4000億美元之間。其中，車用芯片大概為400億美元左右，占比不到10%，顯然會造成車企在排產(chǎn)或者爭搶訂單時的弱勢局面。
從技術(shù)要求上來看，車規(guī)級芯片著實令大多數(shù)芯片企業(yè)望而卻步。消費電子芯片技術(shù)迭代非?？欤囈?guī)級芯片幾乎都是十多年前的技術(shù)，可技術(shù)雖然“過時”，但門檻卻并沒有因此降低。相反，車規(guī)級芯片對于性能指標(biāo)、使用壽命、可靠性、安全性、質(zhì)量一致性的要求之高，是消費電子芯片難以匹敵的。
相比于消費芯片及一般工業(yè)芯片，汽車芯片的工作環(huán)境更為惡劣：溫度范圍可寬至-40℃~155℃、高振動、多粉塵、電磁干擾等。由于涉及人身安全問題，汽車芯片對于可靠性及安全性的要求也更高，一般設(shè)計壽命為15年或20萬公里?！败囈?guī)級”芯片需要經(jīng)過嚴(yán)苛的認(rèn)證流程，包括可靠性標(biāo)準(zhǔn) AEC-Q100、質(zhì)量管理標(biāo)準(zhǔn)ISO/TS 16949、功能安全標(biāo)準(zhǔn)ISO26262等。
車規(guī)級芯片的高標(biāo)準(zhǔn)、嚴(yán)要求、長周期，將入行門檻一再拔高，這也直接導(dǎo)致了只有綜合能力或垂直整合能力非常強(qiáng)，并有本事將規(guī)模優(yōu)勢發(fā)揮到極致的芯片企業(yè)，才能將車規(guī)級芯片納入生產(chǎn)清單。放眼全球，這樣的車規(guī)級芯片企業(yè)也就恩智浦、英飛凌、西門子等少數(shù)幾家，僧多粥少，這也是導(dǎo)致汽車芯片供不應(yīng)求的另一原因。
我國正在努力建立起一個完善的汽車芯片產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)，解決我國汽車行業(yè)接下來發(fā)展中的短板。國內(nèi)車企中的比亞迪、上汽以及不少半導(dǎo)體企業(yè)已先后入局車規(guī)級芯片領(lǐng)域。
摘要：
1. 芯片賦能汽車智能化的方方面面，ADAS滲透率不斷提升，加速汽車邁向智能化；
2. 功能芯片與主控芯片共筑汽車“MCU+車載SoC+車控SoC”的控制芯片格局；
3. 芯片的發(fā)展推動自動駕駛進(jìn)入縱深，促進(jìn)電子電氣架構(gòu)實現(xiàn)深刻變革；
4. 芯片平臺之上軟硬件解耦、軟件定義汽車成為現(xiàn)實，終將重塑汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局。
百年汽車工業(yè)發(fā)展是一段漫長的旅程，從鋼鐵機(jī)械到機(jī)電一體化，再到“新四化”，不斷演繹著科技發(fā)展給汽車帶來的全新定義。
如今的車，既是一輛車，也是一個智能終端，還有可能是一個基礎(chǔ)設(shè)施。因為汽車正在被賦予越來越多的能力，感知能力、計算能力、連接能力、交互能力...
功能愈加豐富，控制更加集中，軟件自由定義，開發(fā)實現(xiàn)解耦，芯片正在推動汽車技術(shù)變革，改變著汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局。
如何重新定義未來的汽車，應(yīng)由芯片先來回答。
針對汽車芯片的技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展，搜狐汽車研究室將進(jìn)行一系列的研究與分析，這是第一篇，重點關(guān)注汽車芯片如何在汽車智能化的進(jìn)程中發(fā)揮重要影響。第二篇我們將具體分析全球汽車芯片產(chǎn)業(yè)格局，以及我國汽車芯片企業(yè)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。
芯片賦能汽車智能化的方方面面
對于大多數(shù)人來說，可能從購買汽車到報廢，都沒有與車上的芯片打過照面，但它卻默默無聞的發(fā)揮著關(guān)鍵作用，在百舸爭流的汽車智能化浪潮中勇立潮頭。
什么是汽車芯片？
一般而言，只要是使用微細(xì)加工手段制造出來的半導(dǎo)體片子，都可以叫做芯片。IHS將汽車半導(dǎo)體分為模擬IC、邏輯IC、存儲IC、分離器件、微控制IC、光學(xué)半導(dǎo)體、傳感器和執(zhí)行器七大類。
據(jù)測算平均每輛車搭載半導(dǎo)體約為1600個，這些半導(dǎo)體器件分布于汽車的各個設(shè)備與系統(tǒng)，主導(dǎo)他們協(xié)同工作的正是汽車芯片，如邏輯計算芯片、存儲芯片、微控制器MCU等。
從應(yīng)用的角度，汽車上小到胎壓監(jiān)測系統(tǒng)TMPS、攝像頭，大到整車控制器、自動駕駛域控制器，都離不開各式各樣的芯片?？梢哉f汽車的智能化就是芯片的智能化。
環(huán)境感知方面，汽車的感知主要通過攝像頭、超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、IMU等傳感器來實現(xiàn)，根據(jù)不同的功能需求，這些傳感器的內(nèi)部集成著CMOS/CCD感光器件、ToF芯片、ISP、射頻芯片、毫米波雷達(dá)芯片、激光雷達(dá)芯片、定位芯片等多種芯片，將光線、距離、速度、方位等信息處理成實現(xiàn)計算機(jī)處理的數(shù)字信號。
決策控制方面，MCU負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)量較小的計算運算和控制工作，隨著車上數(shù)據(jù)的迅猛增長，CPU、GPU、NPU等通用計算芯片或AISC、FPGA等專用芯片接過大規(guī)模數(shù)據(jù)運算的重任，同時高速存儲和串口芯片亦必不可少，呈現(xiàn)即成為SoC的趨勢。
網(wǎng)絡(luò)/通信方面，傳統(tǒng)的CAN、LIN、MOST總線的傳輸控制，藍(lán)牙、WIFI、車載以太網(wǎng)的上車，都需要相應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸或信號收發(fā)芯片。蜂窩網(wǎng)絡(luò)和C-V2X車聯(lián)網(wǎng)通信的普及，給通信芯片、模組帶來了巨大的增長空間。
人機(jī)交互方面，語音識別、數(shù)字儀表、大屏交互、HUD等數(shù)字功能的背后是集成AI能力的系統(tǒng)級SoC在大顯身手。
電力電氣方面，MOSFET、IGBT等功率半導(dǎo)體芯片承擔(dān)著車上電能高效轉(zhuǎn)換的重任。
正是如此多芯片的應(yīng)用，體現(xiàn)在產(chǎn)品上，主動安全、自動駕駛、人機(jī)交互、車聯(lián)通信、車載信息娛樂等功能和應(yīng)用日益增多，ADAS和智能座艙實現(xiàn)快速發(fā)展。
以ADAS為例，當(dāng)前我國新車ADAS裝配率約為30%，從高端車型向中低端滲透趨勢明顯，10萬元以下車型也已配備ADAS功能。
根據(jù)《汽車產(chǎn)業(yè)中長期發(fā)展規(guī)劃》，到2025年，汽車DA(駕駛輔助)、PA(部分自動駕駛)、CA(有條件自動駕駛)系統(tǒng)新車裝配率超過80%，其中PA、CA級新車裝配率達(dá)25%，高度和完全自動駕駛汽車開始進(jìn)入市場。
量產(chǎn)背后，眾多車企加速更高級別智能汽車的研發(fā)與生產(chǎn)，從上汽、廣汽、北汽等國內(nèi)車企和奧迪、奔馳、寶馬等國外車企的計劃路線上看，當(dāng)前正處在L3級自動駕駛商用落地的關(guān)鍵時期，未來對汽車芯片的需求將快速增長。
運營方面，科技公司不斷探索芯片、傳感器、算法的最佳組合，爭先恐后將無人駕駛車輛推上街頭，網(wǎng)約車、公交、RoboTaxi出租、物流運輸、自動代客泊車等在多地開始先行先試。百度、文遠(yuǎn)知行、PONY.AI、滴滴等企業(yè)已在長沙、廣州、上海開展RoboTaxi的商業(yè)化試運營；深圳、天津等城市先后落地自動駕駛公交運營，洋山港、天津港實現(xiàn)集裝箱無人駕駛運輸；博世和戴姆勒合作研發(fā)的L4級自動代客泊車系統(tǒng)獲準(zhǔn)在德國試運行。
2019年4月，13家國內(nèi)車企聯(lián)合華為推出中國車企C-V2X商用路標(biāo)，在2020年下半年到2021上半年量產(chǎn)支持C-V2X的汽車。2020年7月3日，3GPP 宣布凍結(jié)5G R16標(biāo)準(zhǔn)，5G芯片上車應(yīng)用將進(jìn)一步提速。
可以說，芯片的應(yīng)用為汽車帶來了更多的功能和更好的性能，正在逐步滿足人們對智能汽車的美好向往。
功能芯片與主控芯片共筑車輛控制新格局
由于芯片的類型與構(gòu)造千差萬別，為了聚焦核心領(lǐng)域，我們選擇關(guān)注那些如同CPU、GPU等在手機(jī)、電腦中發(fā)揮重要作用的汽車計算/控制芯片。通常行業(yè)內(nèi)把車內(nèi)負(fù)責(zé)計算和控制的芯片劃分為功能芯片和主控芯片，當(dāng)前這類芯片在汽車半導(dǎo)體中的市場份額占比約為30%。
（一）功能芯片向高位寬演進(jìn)，持續(xù)鞏固汽車控制性能與安全
功能芯片指ECU(發(fā)動機(jī)控制器)、TCU(變速箱控制器)、VCU(整車控制器)等各功能部件控制器中負(fù)責(zé)具體控制功能的MCU（微處理器），承擔(dān)著設(shè)備內(nèi)多種數(shù)據(jù)的處理診斷和運算，通常有8位、16位、32位甚至64位等型號。
隨著汽車線控系統(tǒng)和舒適功能的普及，發(fā)動機(jī)、變速箱、EPS等設(shè)備的控制愈加精細(xì)化，電動座椅、智能燈光、遠(yuǎn)程車控等多元功能愈加集成，控制代碼行數(shù)增加的同時對MCU計算響應(yīng)速度的要求更高，促使汽車MCU的應(yīng)用從8位、16位芯片向32位演進(jìn)。
除了功能增加和處理性能提升，MCU處理器對安全和可拓展性的要求越來越高。硬件、軟件和開發(fā)工具的復(fù)用性變得更好，使得一級供應(yīng)商和主機(jī)廠用戶能夠縮短開發(fā)時間，加快新產(chǎn)品上市。當(dāng)前基于ARM Cortex的MCU方案是行業(yè)應(yīng)用的主流。
（二）自動駕駛和智能座艙催生主控芯片的應(yīng)用需求
主控芯片指在智能座艙控制器、自動駕駛控制器等關(guān)鍵控制器中承擔(dān)核心處理運算任務(wù)的SoC（系統(tǒng)級芯片），按應(yīng)用主要可分為車載SoC和車控SoC，內(nèi)部集成了CPU、GPU、NPU、ISP等一系列運算單元。
主控芯片在汽車計算中的核心地位和極高的技術(shù)水平要求使其成為汽車芯片的“價值皇冠”，受到傳統(tǒng)汽車芯片廠商和ICT領(lǐng)域廠商競相追捧，迎來技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的巨大風(fēng)口。
在主控芯片領(lǐng)域，不同廠商有著不同的技術(shù)路線，主流方案為不同芯片構(gòu)型的異構(gòu)融合。
CPU負(fù)責(zé)邏輯運算和任務(wù)調(diào)度；GPU作為通用加速器，可承擔(dān)CNN/DNNd等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算與機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，將在較長時間內(nèi)承擔(dān)主要計算工作；FPGA作為硬件加速器，具備可編程的優(yōu)點，在RNN/LSTM/強(qiáng)化學(xué)習(xí)等順序類機(jī)器學(xué)習(xí)中表現(xiàn)優(yōu)異，在部分成熟算法領(lǐng)域發(fā)揮著突出作用；ASIC可實現(xiàn)性能和功耗最優(yōu)，作為全定制的方案將在自動駕駛算法成熟后成為最終選擇。
從發(fā)展歷程來看，行業(yè)發(fā)展初期，各系統(tǒng)控制單元內(nèi)的MCU各司其職，通過CAN總線、LIN總線和網(wǎng)關(guān)進(jìn)行通訊交互，即可滿足整車上各系統(tǒng)和設(shè)備的控制任務(wù)。
隨著車身控制、車載信息娛樂需求的提升，車機(jī)算力不斷增長，座艙功能出現(xiàn)融合貫通，就需要專門的車機(jī)系統(tǒng)處理器，即車載SoC。
ADAS和自動駕駛的發(fā)展促使人們將車輛運動控制權(quán)部分或全部交給計算機(jī)，車控SoC發(fā)展起來，進(jìn)一步形成“MCU+車載SoC+車控SoC”的控制芯片格局。
引領(lǐng)底層技術(shù)變革，重塑產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局
（一）助力原始感知信息融合，芯片集成引領(lǐng)自動駕駛發(fā)展進(jìn)入縱深
自動駕駛發(fā)展初期，主要以視覺感知為主，攝像頭集成感知計算能力，如Mobileye的EyeQ1、EyeQ2芯片有效支撐基于視覺的ADAS功能開發(fā)，滿足了眾多主機(jī)廠對輔助駕駛的應(yīng)用需求。
隨著傳感器數(shù)量和種類逐漸增多，感知信息前端處理的計算方案已不符合信息融合需求和成本管控的愿望。于是，將不同功能的計算芯片集成到一塊板子上，對各傳感器的原始感知信息實行后端融合計算成為必然選擇，充分實現(xiàn)了感知資源的共享。
這種芯片選型靈活、配置可拓展、算力可堆砌的集中式計算受到眾多車企和自動駕駛科技公司青睞。例如，率先實現(xiàn)L3級自動駕駛量產(chǎn)的
奧迪A8(參數(shù)|圖片) zFAS域控制器集成了Mobieye EyeQ3、Cyclone V、英偉達(dá)K1、英飛凌Aurix TC297T四款芯片。
沒有這些不同功能特性芯片的支撐，自動駕駛就無從談起。為此，芯片公司專注于在各自領(lǐng)域開發(fā)高算力的芯片，以滿足海量計算需求，支撐自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級越來越高，算法越來越龐大。
英偉達(dá)DRIVE Orin、特斯拉FSD、華為昇騰等芯片已能在理論上支持L4級自動駕駛。真正單車無人駕駛的實現(xiàn)還有待自動駕駛芯片進(jìn)一步發(fā)展。
（二）功能集成促進(jìn)汽車電子電氣架構(gòu)發(fā)生變革
無論是自動駕駛還是智能座艙領(lǐng)域，功能集中已然成為行業(yè)發(fā)展趨勢，在部分量產(chǎn)車型和各車企的規(guī)劃中我們可以看到，汽車電子電氣架構(gòu)正在逐漸發(fā)生演變：ECU模塊逐漸集成合并，形成集中化、標(biāo)準(zhǔn)化的DCU，分管各大汽車子系統(tǒng)，DCUs進(jìn)一步融合，形成集中運算的車載計算平臺。
得益于自研芯片的強(qiáng)有力支撐，特斯拉在 
Model 3(參數(shù)|圖片)上采用了“中心域控制器 + 左車身控制器 + 右車身控制器”的電子電氣架構(gòu)，車上各功能模塊被劃分給了左右車身控制器進(jìn)行管理，然后通過總線接入到了中心控制域，中心控制域負(fù)責(zé)信息娛樂域和輔助駕駛域的運算和管理，以及車內(nèi)外的通信連接。
對于電子電氣架構(gòu)的最終形態(tài)，不同車企也有著不同的規(guī)劃。不論是高度集中式還是分域式控制，除了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膬?yōu)化，企業(yè)統(tǒng)一的需求都是配備高算力、低功耗的智能化芯片。計算、傳輸、通信芯片的發(fā)展程度影響著車企對于車型架構(gòu)的設(shè)計。
華為依托昇騰、麒麟等芯片將整車運算和控制集中成智能座艙、整車控制、智能駕駛?cè)齻€域控制器，通過分布式網(wǎng)關(guān)方案搭建起“計算+通信”的CC架構(gòu)，旨在賦能車企，幫助車企造好車。
（三）芯片之上，軟硬件解耦與軟件定義汽車成為必然趨勢
由于自動駕駛的技術(shù)方案和算法尚未定型，應(yīng)用于自動駕駛的芯片構(gòu)型也尚未固化，但汽車芯片作為汽車智能計算平臺的核心硬件已成為行業(yè)共識。
在芯片平臺的硬件基礎(chǔ)上，裝載Hypervisor、Linux等內(nèi)核系統(tǒng)，管理軟硬件資源、完成任務(wù)調(diào)度。在AUTOSAR框架下開發(fā)拓展各項功能軟件，調(diào)用處理傳感器、執(zhí)行器數(shù)據(jù)，執(zhí)行自動駕駛算法，實現(xiàn)感知融合、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行、HMI等各項應(yīng)用功能。
從英偉達(dá)、華為等ICT企業(yè)的芯片方案和各車企的應(yīng)用情況來看，軟件不再是基于某一固定硬件開發(fā)，而是具備可移植、可迭代和可拓展的特性。
當(dāng)軟硬件接口協(xié)議達(dá)成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，在高算力通用主控芯片的基礎(chǔ)上，傳感器、執(zhí)行器等外圍硬件和功能軟件的開發(fā)可實現(xiàn)充分解耦，大大增加了車型開發(fā)的靈活性。
當(dāng)芯片性能允許，利用OTA技術(shù)，軟件可以持續(xù)迭代，例如特斯拉通過軟件定義汽車的功能，已將Autopilot持續(xù)迭代到了V10版本，真正實現(xiàn)了軟硬件解耦，持續(xù)優(yōu)化車輛性能。
（四）芯片的發(fā)展終將改變汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局
從促進(jìn)汽車行業(yè)整體升級來看，通用芯片是一大發(fā)展趨勢，對于不具備芯片開發(fā)能力和適配能力的企業(yè)來說，大大節(jié)省芯片端的成本，車企和自動駕駛公司只需專注于面向用戶的功能和算法開發(fā)即可。
技術(shù)分工的變化將帶來產(chǎn)業(yè)格局的轉(zhuǎn)變。通過芯片或許能將汽車產(chǎn)業(yè)原本碎片化、具有高度壁壘的產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)進(jìn)行了重新洗牌，推動汽車供應(yīng)鏈走向通用化、標(biāo)準(zhǔn)化。
原本處于TIER 2環(huán)節(jié)的汽車芯片廠商，通過強(qiáng)化軟硬件協(xié)同開發(fā)能力，實現(xiàn)芯片、系統(tǒng)軟件、功能軟件的全面整合，打造車載智能計算平臺，兼容產(chǎn)業(yè)鏈上下游的多元需求，在智能網(wǎng)聯(lián)時代將躍居產(chǎn)業(yè)核心地位。
車載智能計算平臺的基礎(chǔ)上ICT企業(yè)進(jìn)一步整合出行服務(wù)、移動應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等應(yīng)用生態(tài)服務(wù)能力，或?qū)⒏膶懫嚠a(chǎn)業(yè)生態(tài)格局，如今已經(jīng)看到華為、騰訊、百度等越來越多的ICT企業(yè)融入汽車產(chǎn)業(yè)鏈。
這種趨勢下，短期內(nèi)整車企業(yè)將在零部件供應(yīng)鏈獲得更大的主動權(quán)，靈活比選零部件供應(yīng)商。但長遠(yuǎn)來看，缺乏創(chuàng)新能力的整車企業(yè)是否會在新的產(chǎn)業(yè)格局中喪失話語權(quán)，淪為代工廠，將有待時間去驗證。
于是，特斯拉這樣的領(lǐng)先企業(yè)帶頭做出改變。英偉達(dá)的通用芯片方案已經(jīng)不能滿足其自動駕駛技術(shù)進(jìn)步的需求，基于其對應(yīng)用場景的深刻理解，自研FSD芯片，實行軟硬一體化開發(fā)能夠使其長期保持行業(yè)領(lǐng)先地位。
結(jié) 語
汽車智能化的浪潮推動汽車芯片蓬勃發(fā)展，芯片的發(fā)展定義著汽車智能化形態(tài)。未來智能汽車產(chǎn)業(yè)的競爭格局如何演變存在諸多不確定性，但可以肯定的是只有掌握芯片等底層核心技術(shù)，才能更好的建設(shè)上層應(yīng)用，在激烈的市場競爭中脫穎而出。
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