盖斯特管理咨询何伟：智能网联汽车芯片发展战略思考

2021年6月17日至19日，由中国汽车工业协会主办的第十一届中国汽车论坛在嘉定区举行。站在新五年的起点上，本届论坛以“新起点、新战略格局——推动汽车产业高质量发展”为主题，设置“一次闭门峰会+一次会议论坛+两次中外论坛+12场主题论坛”，全方位汇聚政府领导、全球汽车企业领袖、汽车行业精英，共商汽车产业强市大计，落实国家提出的“二氧化碳排放峰值、碳中和”战略目标。其中，geist管理咨询公司副董事长何伟在6月19日下午举行的“汽车芯荒与中国对策”主题论坛上发表了主题演讲。以下为现场演讲:

尊敬的罗秘书长，尊敬的各位来宾，下午好！很高兴参加本次论坛，与大家分享我们的研究成果。芯片问题是近年来讨论最多、最热门的话题。今天论坛前半段大家都谈到，从芯片供应来看，芯片已经成为瓶颈问题，芯片短缺导致相关车企全部停产。为什么会出现芯片短缺？我想从另一个角度说一下。芯片对汽车行业意味着什么？如果不早点从战略的角度思考这些问题，从战略的角度思考解决方案，很有可能从心态上再次出现“芯片荒”。和在座的各位分享一下我们的研究方向和研究成果。我的演讲分为四个部分:首先，我想谈谈芯片对汽车产业未来发展的战略意义。二、智能网联汽车芯片的发展趋势，我们如何判断其未来的发展方向。第三，芯片原本属于汽车产业链中的T1(一级供应商)和T2(二级供应商)零部件。现在，芯片是如何成为汽车行业分工的关键要素的？第四，面对这种情况，我们对汽车制造商如何布局未来给出了一些建议。芯片对汽车产业发展的战略意义众所周知，现在智能汽车已经成为一个新物种。什么才是真正的智能汽车？智能汽车是由软件定义，由数据驱动的汽车，能给用户带来更好的体验。智能网联汽车与传统汽车的本质区别在于，智能汽车可以自我进化、改进和升级。数据是支撑智能汽车不断进化的核心，体验是智能汽车最重要的衡量标准。未来，智能汽车必须为不同的客户提供个性化服务。未来汽车也必须实现基于场景和数据的智能功能，其中数据决定产品功能。数据从哪里来？它是在软件定义汽车的背景下产生的，数据是由软件产生、处理、分析、加工的，芯片与软件密切相关。事实上，数据的产生、处理、存储和交互都依赖于芯片的功能和性能。

图1芯片在智能网联汽车中的关键作用从智能网联汽车需要具备的能力来看，智能网联汽车的通信能力、计算能力、存储能力、感知能力都依赖于芯片。另一方面，从智能汽车的软硬件架构来看，软件赋能硬件，让硬件的功能和性能最大化，体验由软件定义。所有的软件架构开发都是基于芯片的功能性，软件和芯片必须紧密结合，否则软件无法有效驱动芯片和硬件，软件架构也离不开芯片的支持。同时，芯片也是硬件架构平台各个关键节点的核心部件。芯片既是功能提供者，又是硬件控制器，承担着连接软硬件的关键任务。因此，芯片是汽车产品升级的关键支撑，在智能汽车发展中具有关键作用和战略意义。智能网联汽车芯片发展趋势智能网联汽车对芯片有不同的技术要求。芯片的分类方法有很多种。我们根据计算能力的性能和工艺水平将汽车芯片分为三个梯队。第一梯队是高性能高技术的芯片，属于技术梯度最高的芯片。典型代表就是各种AI芯片和主控芯片。智能网联汽车对这些芯片的性能和工艺要求非常高，而且随着智能网联汽车的发展，对这类芯片的需求会越来越重要。这些芯片的供应已经成为瓶颈问题，因为我们还没有自主控制它的技术能力。目前，几乎所有高性能汽车芯片都是由TSMC和三星制造的。第二梯队是普通芯片，也就是MCU微控制器。芯片的这一部分……由于中高计算能力和高工艺要求的特点。现在用的多了，断供的主要是这类芯片。考虑到成本，这些芯片有一小部分是汽车芯片企业内部做的，大部分是代工厂做的。目前有很多代工厂可以选择。第三梯队是电源芯片、通信芯片、传感器和执行器、存储芯片等。，属于计算能力低，工艺要求低的芯片。这些芯片大部分是由传统的汽车芯片在内部制造的。这些企业的内部产能和工艺水平将越来越无法满足汽车芯片的供应需求。我们来看三个梯队的筹码。他们不能简单地通过技术升级来提升级别，各个梯队之间都有“墙”。要跨过这道墙，需要从芯片制造的全产业链升级。如果很多传统芯片企业不能迅速自主掌握技术进行升级，就意味着汽车芯片行业会越来越依赖TSMC和三星代工厂，这也是第一梯队芯片的作用所决定的。智能网联汽车芯片开辟了一个新的技术领域。对于智能网联芯片、传统汽车芯片和消费电子芯片，我们从计算能力、制造工艺、软件开放性、可升级性、可靠性、长期有效性和安全性等方面进行比较，如图2所示。经过比较，可以得出结论，智能联网芯片是一种全新的芯片类型，具有独特的功能和性能要求。

图2智能网联汽车芯片有了全新的要求。一般来说，智能网联汽车芯片在工艺规范上更接近消费电子芯片，但保留了车辆法规的要求，有自己独特的要求。这三个需求大家一定深有体会。从这些独特的要求来看，汽车芯片有以下三个发展趋势。首先是定制，芯片要基于车载应用场景开发。智能网联汽车芯片一定和汽车场景有关，这个我后面会详细讨论。二是专业化，不同类型的芯片要异构集成，满足汽车不同的任务需求。第三是平台化，芯片可以扩展升级，必须支持个性化。下面详细分析这三种芯片的发展趋势。先看定制。传统的汽车芯片和消费电子芯片无法直接满足智能网联汽车的需求，因此需要定制开发智能网联汽车芯片。智能网联汽车芯片与汽车场景高度融合，无论是从自动驾驶还是智能驾驶舱方面。从自动驾驶的角度来看，多传感器融合、高效实时计算、冗余系统控制等要求，要求芯片不是传统ECU做的“加减法”，而是在保证安全性能的基础上，满足高性能和功能集成的要求。从智能座舱的角度来看，3D/AR/多屏、多模态交互、丰富应用生态等高级显示的诉求不是消费电子芯片可以直接满足的，需要在功能、性能、生态等各方面进行升级。因此，为智能网联汽车打造定制产品成为芯片创新的新路径。这方面有两种情况。一是消费芯片巨头强势进入汽车领域做定制。另一种是大量企业有针对性的选择车辆上的场景设计芯片。客观来说，消费电子芯片企业的进入，将有效推动智能网联汽车芯片技术的进步和创新。二是专业化。不同种类的芯片将走向异构集成。根据各种业务需求，每个业务都需要一个专用的芯片，那么这个场景下的解决方案是什么？比如一个通用处理器，由于半导体物理极限和工艺水平的限制，当达到一定程度时，效率提升就会遇到瓶颈；另一个解决方法是使用新设备和新模型来解决问题。新技术虽然有很大的发展潜力，但是还没有达到成熟的水平，还没有得到广泛的应用。所以技术何时落地还不确定，但可以判断短时间内很难大规模应用。目前，在未来5-10年内，提高芯片效率的最佳方式是专用处理器，这需要将不同类型的芯片考虑在内，针对不同场景的不同任务融合在一起，即异构融合，以支持智能网联汽车在各种场景下的需求。比如图像处理、模式处理、神经网络计算、视频处理等业务的异构融合。专业化开发不仅提供了更高效的资源利用，还赋予了汽车芯片更大的灵活性。最后是平台化。芯片硬件将成为上层软件的共享资源。对于传统汽车来说，一个ECU对应一套软件。对于智能网联汽车，计算平台支持丰富的上层软件生态系统。软件定义汽车的发展需求首先是软硬件解耦。软件不再嵌入硬件后，软硬件开发可以分开，单独升级。同时要实现软硬协同，也就是软件要有效控制和灵活调用硬件。同时也意味着必须在同一个平台才能实现调用。比如现在没有办法跨域调用，调用的目的是优化用户体验。平台化的目的是集中整车的计算能力，统一处理计算任务，然后抽象出硬件资源。从平台上看，不仅芯片的性能和功能被整合，汽车软硬件的关系也发生了颠覆性的变化。当我们在谈论智能网联汽车芯片的时候，一个不可回避的问题就是车路协调。中国选择的车路协同路线会对芯片产生什么影响？车路协调的本质是什么？我们认为，车路协同通过打通车内外的能力，给了汽车芯片“做减法”的机会。车路协同是通过高效的支持5G的V2X将云服务器和路边设备与汽车连接起来，可以将一些感知、计算和存储能力从汽车转移到外部，从而在三个方面影响整个芯片的未来发展。第一，通信芯片的性能要求提高。这个很好理解，因为车端和云/路端会有很多实时数据交互，要求传输速率高，传输量也增加。未来汽车的通信芯片可以理解为多源传感器，所以这部分的性能要逐步提高。第二，车的架构和云的架构必须采用协同设计。因为这两部分要衔接，所以要进行软件协同和硬件协同设计。软件协同设计应该有一个标准化的服务架构来完成车和云之间的任务分配，以及统一的服务和管理调度。硬件协同要明确车和云的硬件能力需求，协同设计两端的芯片，比如统一数据输入输出格式，统一规划芯片功能和性能配置等。第三，简化了传感器和计算力的配置。一些计算/传感/存储任务从车内移到云端，对车端芯片的需求会降低，传感器和计算平台的配置可以选择更简单的方案。车路协同并不要求所有的通信芯片、计算芯片、云服务器都由一家公司提供，但核心在于车企必须明确好车和云的需求，协调管理各方资源。芯片已经成为产业分工变革的关键要素。从智能网联汽车和芯片制造的发展需求来看，芯片已经成为汽车产业转型的关键要素……传统汽车企业作为整车集成商，通过传统汽车芯片企业T2和零部件企业T1提供的软硬件开发集成，提供ECU所需的芯片。但随着产业的升级，软硬件脱钩后，汽车行业的分工将发生三个根本性的变化。首先，汽车公司主导芯片设计。芯片与整车架构的关联度很高，车企必须定义芯片的使用场景和需求，主导架构的设计。具体案例是，特斯拉和蔚来汽车都开发了自动驾驶芯片。第二，芯片企业从T2升级到T1，芯片本身成为汽车单独的核心部件，芯片企业可以直接向整车企业供货。芯片公司和车企不是简单的供货关系，而是紧密的战略合作关系。类似的案例还有很多，比如SAIC和地平线达成全面战略合作。第三，软件必须参与整个芯片开发过程，而不是先开发芯片再开发软件。软件和硬件的深度集成可以最大限度地发挥芯片的性能，因此软件和芯片需要协同设计，一体化设计。比如，Mobileye正在建立一个算法和芯片生态系统。这就是我们对汽车产业分工三次变革的看法。智能网联汽车芯片作为关键要素，在参与主体、合作方式、供应模式等方面都发生了深刻的变化。车企参与车载计算平台和芯片设计的建议接下来，我们来看看车企是如何参与车载计算平台和芯片设计的。整车企业本身并不掌握芯片设计的核心能力。我觉得车企可以用这个能力，不太可能也没必要掌握相应的能力。车企比较擅长的是场景需求的挖掘和分析能力。这部分数据，连接的消费者和用户服务都在车企，车企要充分挖掘这部分能力。车企一定要定义好场景，因为未来的汽车功能一定是基于场景和数据来开发的。车企挖掘场景后，与芯片公司合作，形成优势互补，从而提升产品竞争力。我们将整个芯片开发分为七个步骤，分别是规格制定、功能单元划分、芯片设计语言描述、计算平台基础设计、单元电路设计、分层布线设计和芯片综合仿真。详情见图3。2021年6月17日至19日，由中国汽车工业协会主办的第十一届中国汽车论坛在嘉定区举行。站在新五年的起点上，本届论坛以“新起点、新战略格局——推动汽车产业高质量发展”为主题，设置“一次闭门峰会+一次会议论坛+两次中外论坛+12场主题论坛”，全方位汇聚政府领导、全球汽车企业领袖、汽车行业精英，共商汽车产业强市大计，落实国家提出的“二氧化碳排放峰值、碳中和”战略目标。其中，geist管理咨询公司副董事长何伟在6月19日下午举行的“汽车芯荒与中国对策”主题论坛上发表了主题演讲。以下为现场演讲:

尊敬的罗秘书长，尊敬的各位来宾，下午好！很高兴参加本次论坛，与大家分享我们的研究成果。芯片问题是近年来讨论最多、最热门的话题。今天论坛前半段大家都谈到，从芯片供应来看，芯片已经成为瓶颈问题，芯片短缺导致相关车企全部停产。为什么会出现芯片短缺？我想从另一个角度说一下。芯片对汽车行业意味着什么？如果不早点从战略的角度思考这些问题，从战略的角度思考解决方案，很有可能从心态上再次出现“芯片荒”。和在座的各位分享一下我们的研究方向和研究成果。我的演讲分为四个部分:首先，我想谈谈芯片对汽车产业未来发展的战略意义。二、智能网联汽车芯片的发展趋势，我们如何判断其未来的发展方向。第三，芯片原本属于汽车产业链中的T1(一级供应商)和T2(二级供应商)零部件。现在，芯片是如何成为汽车行业分工的关键要素的？第四，面对这种情况，我们对汽车制造商如何布局未来给出了一些建议。芯片对汽车产业发展的战略意义众所周知，现在智能汽车已经成为一个新物种。什么才是真正的智能汽车？智能汽车是由软件定义，由数据驱动的汽车，能给用户带来更好的体验。智能网联汽车与传统汽车的本质区别在于，智能汽车可以自我进化、改进和升级。数据是支撑智能汽车不断进化的核心，体验是智能汽车最重要的衡量标准。未来，智能汽车必须为不同的客户提供个性化服务。未来汽车也必须实现基于场景和数据的智能功能，其中数据决定产品功能。数据从哪里来？它是在软件定义汽车的背景下产生的，数据是由软件产生、处理、分析、加工的，芯片与软件密切相关。事实上，数据的产生、处理、存储和交互都依赖于芯片的功能和性能。

图1芯片在智能网联汽车中的关键作用从智能网联汽车需要具备的能力来看，智能网联汽车的通信能力、计算能力、存储能力、感知能力都依赖于芯片。另一方面，从智能汽车的软硬件架构来看，软件赋能硬件，让硬件的功能和性能最大化，体验由软件定义。所有的软件架构开发都是基于芯片的功能性，软件和芯片必须紧密结合，否则软件无法有效驱动芯片和硬件，软件架构也离不开芯片的支持。同时，芯片也是硬件架构平台各个关键节点的核心部件。芯片既是功能提供者，又是硬件控制器，承担着连接软硬件的关键任务。因此，芯片是汽车产品升级的关键支撑，在智能汽车发展中具有关键作用和战略意义。智能网联汽车芯片发展趋势智能网联汽车对芯片有不同的技术要求。芯片的分类方法有很多种。我们根据计算能力的性能和工艺水平将汽车芯片分为三个梯队。第一梯队是高性能高技术的芯片，属于技术梯度最高的芯片。典型代表就是各种AI芯片和主控芯片。智能网联汽车对这些芯片的性能和工艺要求非常高，而且随着智能网联汽车的发展，对这类芯片的需求会越来越重要。这些芯片的供应已经成为瓶颈问题，因为我们还没有自主控制它的技术能力。目前，几乎所有高性能汽车芯片都是由TSMC和三星制造的。第二梯队是普通芯片，也就是MCU微控制器。芯片的这一部分……由于中高计算能力和高工艺要求的特点。现在用的多了，断供的主要是这类芯片。考虑到成本，这些芯片有一小部分是汽车芯片企业内部做的，大部分是代工厂做的。目前有很多代工厂可以选择。第三梯队是电源芯片、通信芯片、传感器和执行器、存储芯片等。，属于计算能力低，工艺要求低的芯片。这些芯片大部分是由传统的汽车芯片在内部制造的。这些企业的内部产能和工艺水平将越来越无法满足汽车芯片的供应需求。我们来看三个梯队的筹码。他们不能简单地通过技术升级来提升级别，各个梯队之间都有“墙”。要跨过这道墙，需要从芯片制造的全产业链升级。如果很多传统芯片企业不能迅速自主掌握技术进行升级，就意味着汽车芯片行业会越来越依赖TSMC和三星代工厂，这也是第一梯队芯片的作用所决定的。智能网联汽车芯片开辟了一个新的技术领域。对于智能网联芯片、传统汽车芯片和消费电子芯片，我们从计算能力、制造工艺、软件开放性、可升级性、可靠性、长期有效性和安全性等方面进行比较，如图2所示。经过比较，可以得出结论，智能联网芯片是一种全新的芯片类型，具有独特的功能和性能要求。

图2智能网联汽车芯片有了全新的要求。一般来说，智能网联汽车芯片在工艺规范上更接近消费电子芯片，但保留了车辆法规的要求，有自己独特的要求。这三个需求大家一定深有体会。从这些独特的要求来看，汽车芯片有以下三个发展趋势。首先是定制，芯片要基于车载应用场景开发。智能网联汽车芯片一定和汽车场景有关，这个我后面会详细讨论。二是专业化，不同类型的芯片要异构集成，满足汽车不同的任务需求。第三是平台化，芯片可以扩展升级，必须支持个性化。下面详细分析这三种芯片的发展趋势。先看定制。传统的汽车芯片和消费电子芯片无法直接满足智能网联汽车的需求，因此需要定制开发智能网联汽车芯片。智能网联汽车芯片与汽车场景高度融合，无论是从自动驾驶还是智能驾驶舱方面。从自动驾驶的角度来看，多传感器融合、高效实时计算、冗余系统控制等要求，要求芯片不是传统ECU做的“加减法”，而是在保证安全性能的基础上，满足高性能和功能集成的要求。从智能座舱的角度来看，3D/AR/多屏、多模态交互、丰富应用生态等高级显示的诉求不是消费电子芯片可以直接满足的，需要在功能、性能、生态等各方面进行升级。因此，为智能网联汽车打造定制产品成为芯片创新的新路径。这方面有两种情况。一是消费芯片巨头强势进入汽车领域做定制。另一种是大量企业有针对性的选择车辆上的场景设计芯片。客观来说，消费电子芯片企业的进入，将有效推动智能网联汽车芯片技术的进步和创新。二是专业化。不同种类的芯片将走向异构集成。根据各种业务需求，每个业务都需要一个专用的芯片，那么这个场景下的解决方案是什么？比如一个通用处理器，由于半导体物理极限和工艺水平的限制，当达到一定程度时，效率提升就会遇到瓶颈；另一个解决方法是使用新设备和新模型来解决问题。新技术虽然有很大的发展潜力，但是还没有达到成熟的水平，还没有得到广泛的应用。所以技术何时落地还不确定，但可以判断短时间内很难大规模应用。目前，在未来5-10年内，提高芯片效率的最佳方式是专用处理器，这需要将不同类型的芯片考虑在内，针对不同场景的不同任务融合在一起，即异构融合，以支持智能网联汽车在各种场景下的需求。比如图像处理、模式处理、神经网络计算、视频处理等业务的异构融合。专业化开发不仅提供了更高效的资源利用，还赋予了汽车芯片更大的灵活性。最后是平台化。芯片硬件将成为上层软件的共享资源。对于传统汽车来说，一个ECU对应一套软件。对于智能网联汽车，计算平台支持丰富的上层软件生态系统。软件定义汽车的发展需求首先是软硬件解耦。软件不再嵌入硬件后，软硬件开发可以分开，单独升级。同时要实现软硬协同，也就是软件要有效控制和灵活调用硬件。同时也意味着必须在同一个平台才能实现调用。比如现在没有办法跨域调用，调用的目的是优化用户体验。平台化的目的是集中整车的计算能力，统一处理计算任务，然后抽象出硬件资源。从平台上看，不仅芯片的性能和功能被整合，汽车软硬件的关系也发生了颠覆性的变化。当我们在谈论智能网联汽车芯片的时候，一个不可回避的问题就是车路协调。中国选择的车路协同路线会对芯片产生什么影响？车路协调的本质是什么？我们认为，车路协同通过打通车内外的能力，给了汽车芯片“做减法”的机会。车路协同是通过高效的支持5G的V2X将云服务器和路边设备与汽车连接起来，可以将一些感知、计算和存储能力从汽车转移到外部，从而在三个方面影响整个芯片的未来发展。第一，通信芯片的性能要求提高。这个很好理解，因为车端和云/路端会有很多实时数据交互，要求传输速率高，传输量也增加。未来汽车的通信芯片可以理解为多源传感器，所以这部分的性能要逐步提高。第二，车的架构和云的架构必须采用协同设计。因为这两部分要衔接，所以要进行软件协同和硬件协同设计。软件协同设计应该有一个标准化的服务架构来完成车和云之间的任务分配，以及统一的服务和管理调度。硬件协同要定义车和云的硬件能力需求，协同设计两端的芯片，比如统一数据输入输出格式，统一规划芯片功能和性能配置。第三，简化了传感器和计算力的配置。一些计算/传感/存储任务从车内移到云端，对车端芯片的需求会降低，传感器和计算平台的配置可以选择更简单的方案。车路协同并不要求所有的通信芯片、计算芯片、云服务器都由一家公司提供，但核心在于车企必须明确好车和云的需求，协调管理各方资源。芯片已经成为产业分工变革的关键要素。从智能网联汽车和芯片制造的发展需求来看，芯片已经成为汽车产业转型的关键要素……传统汽车企业作为整车集成商，通过传统汽车芯片企业T2和零部件企业T1提供的软硬件开发集成，提供ECU所需的芯片。但随着产业的升级，软硬件脱钩后，汽车行业的分工将发生三个根本性的变化。首先，汽车公司主导芯片设计。芯片与整车架构的关联度很高，车企必须定义芯片的使用场景和需求，主导架构的设计。具体案例是，特斯拉和蔚来汽车都开发了自动驾驶芯片。第二，芯片企业从T2升级到T1，芯片本身成为汽车单独的核心部件，芯片企业可以直接向整车企业供货。芯片公司和车企不是简单的供货关系，而是紧密的战略合作关系。类似的案例还有很多，比如SAIC和地平线达成全面战略合作。第三，软件必须参与整个芯片开发过程，而不是先开发芯片再开发软件。软件和硬件的深度集成可以最大限度地发挥芯片的性能，因此软件和芯片需要协同设计，一体化设计。比如，Mobileye正在建立一个算法和芯片生态系统。这就是我们对汽车产业分工三次变革的看法。智能网联汽车芯片作为关键要素，在参与主体、合作方式、供应模式等方面都发生了深刻的变化。车企参与车载计算平台和芯片设计的建议接下来，我们来看看车企是如何参与车载计算平台和芯片设计的。整车企业本身并不掌握芯片设计的核心能力。我觉得车企可以用这个能力，不太可能也没必要掌握相应的能力。车企比较擅长的是场景需求的挖掘和分析能力。这部分数据，连接的消费者和用户服务都在车企，车企要充分挖掘这部分能力。车企一定要定义好场景，因为未来的汽车功能一定是基于场景和数据来开发的。车企挖掘场景后，与芯片公司合作，形成优势互补，从而提升产品竞争力。我们将整个芯片开发分为七个步骤，分别是规格制定、功能单元划分、芯片设计语言描述、计算平台基础设计、单元电路设计、分层布线设计和芯片综合仿真。详情见图3。

图3智能网联汽车芯片开发步骤从前三个方面来看，无论是规范制定、功能划分，还是芯片设计语言描述，都与终端消费者体验息息相关。如何参与整车企业，我们的建议如下。建议1:车企应基于车辆架构和对场景的理解，自主定义计算平台的需求。其中，要做好场景的解读，深入理解场景各种元素的需求，进而提出对平台各种规格、功能、设计语言的要求，实现平台与场景应用的结合。如果中间“翻译”了T1，在传输过程中描述可能会失真，所以车企要密切参与前三个开发步骤。建议二:车企在定义需求时，也要考虑后续芯片的迭代更新，合理划分功能单元，确定接口标准。因为智能网联汽车通过OTA不断在线升级，让车用得越多越好。车企必须考虑芯片在汽车全生命周期的计算能力支持。如果计算能力储备多，成本就高；预约少了，未来车辆升级计算能力不足，车企要考虑清楚这一点。相比手机只有三年的生命周期，汽车的生命周期却长达十年。如何判断汽车全生命周期芯片的迭代升级？这对汽车公司来说是一个巨大的挑战。所以车企有必要合理划分各功能单元，确定各接口标准。对于计算平台的基础设计和单元电路设计的设计功能，按理说属于芯片企业的强项。但我们判断，对于有实力的车企，在前三步的基础上，可以考虑针对这两个部分独立完成一些设计。如果车企实力弱，也应该和芯片公司合作开发。本次开发的目的是实现企业软硬件的协同设计，因为这部分设计要与硬件调用紧密结合。如果不能协调在一起，硬件调用的效果就要打折扣。这是对车辆制造商的第三个建议。建议四:至于分层布线和芯片综合仿真，是留给芯片公司的地方，这两个环节需要芯片公司有足够的技术和经验积累。这两个零件对车的差异化影响不大，更多的是通用零件。不建议车企参与。最后提醒一下，虽然整车企业在主导计算平台的设计上处于主导地位，但并不意味着车企要深度参与所有R&D环节，很多方面并不在车企领域，车企要自立门户。我的分享到此为止，谢谢！

图3智能网联汽车芯片开发步骤从前三个方面来看，无论是规范制定、功能划分，还是芯片设计语言描述，都与终端消费者体验息息相关。如何参与整车企业，我们的建议如下。建议1:车企应基于车辆架构和对场景的理解，自主定义计算平台的需求。其中，要做好场景的解读，深入理解场景各种元素的需求，进而提出对平台各种规格、功能、设计语言的要求，实现平台与场景应用的结合。如果中间“翻译”了T1，在传输过程中描述可能会失真，所以车企要密切参与前三个开发步骤。建议二:车企在定义需求时，也要考虑后续芯片的迭代更新，合理划分功能单元，确定接口标准。因为智能网联汽车通过OTA不断在线升级，让车用得越多越好。车企必须考虑芯片在汽车全生命周期的计算能力支持。如果计算能力储备多，成本就高；预约少了，未来车辆升级计算能力不足，车企要考虑清楚这一点。相比手机只有三年的生命周期，汽车的生命周期却长达十年。如何判断汽车全生命周期芯片的迭代升级？这对汽车公司来说是一个巨大的挑战。所以车企有必要合理划分各功能单元，确定各接口标准。对于计算平台的基础设计和单元电路设计的设计功能，按理说属于芯片企业的强项。但我们判断，对于有实力的车企，在前三步的基础上，可以考虑针对这两个部分独立完成一些设计。如果车企实力弱，也应该和芯片公司合作开发。本次开发的目的是实现企业软硬件的协同设计，因为这部分设计要与硬件调用紧密结合。如果不能协调在一起，硬件调用的效果就要打折扣。这是对车辆制造商的第三个建议。建议四:至于分层布线和芯片综合仿真，是留给芯片公司的地方，这两个环节需要芯片公司有足够的技术和经验积累。这两个零件对车的差异化影响不大，更多的是通用零件。不建议车企参与。最后提醒一下，虽然整车企业在主导计算平台的设计上处于主导地位，但并不意味着车企要深度参与所有R&D环节，很多方面并不在车企领域，车企要自立门户。我的分享到此为止，谢谢！

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