定制还是自研？汽车芯片战略背后的逻辑分析

热门资讯 2025年07月07日 10:00 1 admin

芝能汽车出品

2024年以来，越来越多的整车企业启动或加速芯片自研计划，从特斯拉、比亚迪、蔚来、小鹏和理想，到吉利，到海外的车企的现代起亚、大众、Stellantis等，都不约而同地走上了定制和自研座舱SoC/智能驾驶芯片的道路。

这股浪潮的背后，是出于降本控险、掌握技术节奏、拓展软硬一体业务模式的多重考量。

但主机厂毕竟非芯片公司，芯片自研到底能否成功？核心壁垒在哪里？我们从小米在手机领域自研和汽车里面定制的两种做法开始讨论。

Part 1

自研潮的背景：

从缺芯、智能化到商业模式的转型

过去三年，汽车行业经历了前所未有的“缺芯”危机，这场危机直接暴露了产业链上游集中度高、主机厂对芯片商议价权薄弱的现实。几块钱的MCU，能导致整车停产，甚至影响一季报。

这是第一重诱因——控险。

智能辅助驾驶、中央计算、域控制器的兴起，整车对芯片性能的要求从“小而稳”转向“强而专”。车规芯片不再只是执行简单逻辑，而是承载多路传感器融合、AI计算、数据加密传输等高负载任务。

这是第二重诱因——技术核心抓手变了。

更深层的动力，则来自于主机厂商业逻辑的变化。智能汽车的核心价值日益集中于“软硬一体”的体验创新与后续服务变现。有自己的芯片让车企能够将“软硬件绑定”做得更彻底，比如特斯拉的HW3/HW4、小鹏的图灵芯片，都是为数据闭环、算法深度优化服务。

可以这么来理解，从长周期纬度，芯片领域是车企的核心竞争力，不是主机厂想做芯片，而是智能化倒逼它们不得不具备这项能力。

很多人把“芯片”一词一概而论，其实主机厂自研芯片的内容非常丰富，难度天差地别。

目前关注最多的是智能驾驶SoC（如特斯拉FSD芯片、蔚来NX9031、小鹏图灵芯片），需要支持AI推理、ISP图像处理、视频编解码等功能，工艺通常为7~16nm，研发周期很长，成本按照单个项目总投入可能是10亿为单位，门槛很高。

这里也有区分完全自研，拥有芯片架构设计、RTL开发、验证测试，也可以采用第三方IP（如Arm、Imagination、Cadence工具链），自己做部分模块开发、系统定义和验证；

当然也可以联合开发模式：与芯片公司（如地平线、黑芝麻）或OEM Design House进行“软硬协同定义”，强调系统级协同。

“自研”并不意味着从头到尾做全套，车企真正想掌握的，是芯片级别的系统定义权和适配软件的接口主导权。

在这里小米YU7采用的骁龙8 Gen3芯片导入了汽车级制造流程与车规认证（车规级封装工艺改进），以确保安全与可靠性。

YU7的车机的核心板通过了AEC-Q104车规级测试，行业标准2倍以上严苛测耐久测试，覆盖超17类环境、280项测试场景，验证等效10年以上使用周期，骁龙8 Gen3能让车机系统在处理复杂指令时反应更快。

另外，其集成Adreno 750 GPU，可为车机带来更精美的图形渲染效果，使3D导航界面显示更清晰、高清视频播放更流畅。这也是一种解决问题的办法，围绕模组级别去做。

Part 2

车企自研芯片是否可以持续

汽车企业的难点何在？芯片不是软件，SoC要经历“架构定义→RTL设计→前后端验证→DFT→流片→封测→车规认证→系统集成→软件适配”，对主机厂的组织能力提出巨大挑战：软件工程师、系统工程师、芯片设计工程师如何协同？IP授权、仿真验证、软硬联调的周期如何压缩？要具备完整的ASIL高功能安全的安全认证体系、功能安全模型、温湿振电等极端工况认证经验。

自研芯片想要量产，就必须从开始满足车规认证的最严苛条件，包括AEC-Q100/ISO 26262/Cybersecurity等。