今天小編分享的汽車經驗：常凱：智能網聯汽車中的半導體芯片，歡迎閱讀。
智能網聯汽車產業創新發展論壇于 2023 年 5 月 28 日在安徽省黃山市休寧縣昌輝工業園舉行。本次論壇以" 汽車產業基礎再造 "為主題，由中國制造強國論壇組委會、中國國際經濟技術合作促進會主辦，全國工商聯高端裝備制造與儀器儀表委員會協辦，中制智庫與昌輝汽車電器 ( 黃山 ) 股份公司共同承辦。
本次論壇把握數字經濟發展的新機遇，產學研用各方共同創建深度融合、創新活躍、安全可信、競争力強的智能網聯汽車產業新生态，為推動行業高質量發展貢獻力量。
第十四屆全國政協常委、中國科學院院士常凱出席并發表主旨演講，演講主題為《智能網聯汽車中的半導體芯片》。
以下為演講全文：
首先很榮幸能參加本次智能網聯汽車產業創新發展論壇。我是做基礎研究的，今天只能從一個科學家的角度談談我對汽車產業中，尤其是芯片的一些看法。
在演講開始之前，首先感謝中制智庫理事長兼研究院院長新望院長的邀請。上午非常榮幸參觀了昌輝公司的研發和生產部，給我的印象十分深刻。我想，以昌輝公司為代表的民營企業發展奮鬥史，也是中國改革開放民營企業四十年奮鬥史的縮影。
下面我想談談汽車智能網聯產業中的芯片問題。
所謂的智能網聯汽車，說穿了就是在復雜交通環境下面的無人自動駕駛技術。作為電動汽車駕駛者，我的感受是它不僅限于如此，而更應該是一個智能化的終端。
汽車網聯新的趨勢，跨過了許多技術領網域，包括產業綜合性領網域，比如它需要體系精确的協同定位，快速感知周圍的環境，并且根據獲得的海量信息做出正确、快速的抉擇，這裡面還牽扯到不同的學科，最重要的是未來的人工智能發展。
目前我們接觸到的人工智能還是初級階段，需要大量的感知手段，如激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等來獲取信息，做出決策。人的大腦只有幾十克的重量，每天消耗的能量非常少，人類的腦科學現在知之甚少，在這個世紀，在網絡科學重大革命的前夜，一旦了解人腦怎麼獲取信息并決策，對于人工智能會是一個非常大的推進。目前人工智能是人工神經網絡訓練，要通過海量數據和樣本，通過訓練，得到優化。
智能網聯汽車呈現出所謂的 " 四化 " 形式，即電動化、智能化、網聯化、共享化。電動化已經是确定的趨勢，智能化是現在大家非常關心的新的增長點，值得大家投入和擁抱，它帶來的是汽車產業鏈的重構。過去在燃油車裡非常重要的有底盤、變速箱、轉向系統，在新的汽車系統裡它的比重在下降，同時在差異化和價值方面在降低。
新的增長點則是在汽車的智能駕駛、智能化座艙、電池、電動機方面，這些領網域蘊藏着很多發展機遇，科學院現在在納離子電池、永磁電機方面的進展，都會對汽車產業帶來深刻的變革。國際上也是這樣，在這方面投入了很多，尤其是高度智能化駕駛技術，目前我們的方案和特斯拉方案不太一樣，扔需要在算法、人工智能算法上從源頭進行創新。
所有的 " 四化 " 都離不開半導體芯片。從電動化開始到現在智能化、網聯化、共享化，都需要信息交換和通訊，都離不開半導體芯片。汽車半導體市場增長非常快，2020 年全球市場規模 380 億美元，今年将超過 600 億美元市場規模，中國市場規模大概占 1/3。
汽車半導體產業鏈環節眾多，主要包括主控芯片、功率器件，它們現在所占比例在逐年增長，還有傳感、存儲芯片。目前是獨立芯片，這些獨立芯片慢慢地會集成到控制芯片裡，形成感、存、算一體的新架構。
目前汽車產業芯片用到的芯片工藝大概是 28 納米以上，存儲芯片大概是 55 納米左右的技術，關于存儲芯片，中國目前還不是特别困難，我們有長江存儲、長鑫存儲，這兩家芯片做的還不錯。最主要的是 28 納米以上的工藝，目前國内水準能做到的是 90 納米，這裡一般指的是它的面積，即 90 × 90 面積。到下一代面積會減一半，它的下一半是 40 納米工藝，再到 28 納米工藝，一步一步往下迭代。
這裡跟大家分享一下晶體管的故事。
在今天超過萬億美元的芯片產業，究竟如何從一個科學家 0 到 1 的突破開始。二戰之後，貝爾實驗室領導很有遠見地提出應該用固體的材料替代在二戰中廣泛使用的真空電子管器件，他讓三位科學家做了幾年，終于在 1947 年做出來第一個固态晶體管，但是當時并沒有意識到它會成為今天的萬億美元產業。
晶體管發明十年之後，美國德州儀器公司的 Kilby 和仙童公司的 Noyce 兩位科學家，分别獨立提出來集成電路概念和發明。兩家是同時提的，通過幾年争吵，他們達成了妥協，共享了這個專利，這個專利對人類生活帶來了非常大的影響。二十世紀經濟領網域最有影響的人物，并列第一的有三位，即晶體管發明者肖克萊，還有兩位集成電路的發明人 Kilby 和 Noyce，這三位共享了第一的位置，後面才是羅斯福和迪斯尼，所以說晶體管對人類生活帶來了很多深刻的變化。
不僅如此，還帶來了企業家精神，這正是與以昌輝為代表的民營企業的創業精神有契合的地方。肖克萊在貝爾實驗室發明晶體管之後，工作八年，離開了實驗室，到了加州（矽谷）創立了第一家高科技公司，叫肖克萊實驗室，招募 8 位年輕人。肖克萊是非常聰明、成功的物理學家，不擅長管理，後續經營很糟糕，這 8 個人被稱為 " 矽谷八叛逆 "，分别創立了仙童公司，後來創立了英特爾公司、IMB 公司，都是現在世界上最著名的半導體公司。喬布斯對此有一段很好的總結，他說 " 仙童公司就像成熟的蒲公英，你一吹它，這種創業精神的種子就随風四處飄揚。" 這對今天的中國是非常重要的，要有創業的企業精神。
從汽車產業發展來看，不管是過去傳統的燃油車，還是今天的新能源汽車，汽車芯片比重都在逐年增加。傳統油車要 500-600 顆芯片，電動汽車幾乎要用 1000-2000 顆芯片，到 2025 年将增加為 900 億顆芯片，這是非常大的市場，是值得擁抱的領網域。
傳統燃油車的主控芯片 MCU 占主要部分，其次才是功率半導體，指在大功率下能夠工作的半導體，基本上指第三代半導體材料，如碳化矽、氮化镓器件、傳感器、分離器件。
電動車中 MCU 的比重下降了，上升的是功率半導體器件占比，這裡面需要用到電池、高壓打電流充電，需要用到更多的第三代半導體材料碳化矽，所以它的比例上升了。
汽車產業主要分為五類芯片，即主控芯片、存儲芯片、信号接口、傳感器、功率芯片，這五個領網域的主導公司基本是美國、歐洲、日本、韓國，需要國内企業能夠迎頭趕上。
從感知系統到決策系統、智能座艙，關鍵系統可以抽成上中下遊產業鏈，上遊是感知網域決策，中遊是智能座艙，下遊是出行服務。目前國内產業水準做的比較好的是在中遊和下遊，國内現在很多企業也在上遊部分迎頭趕上，華為、地平線、黑芝麻，以及民營企業正在迎頭趕上，占的比例越來越多，2019 年，我們的比例還非常小，全球 95% 的汽車半導體產業被美國、歐洲、日本拿在手裡，這幾年中國發展非常快，比例在迅速增加。
從分類來看，計算、控制類芯片（MCU）我們占的比例很少，不到 1%，傳感器、功率這一塊上升很快，尤其是碳化矽材料應用有長足進步。我更願意說其中存在的問題，像碳化矽這樣的材料、襯底基片基本要靠進口，國產基片的質量，位錯密度比美國進口的高出 5 倍，需要很多基礎研究方面的投入和改進。
自動駕駛芯片目前被美、歐、日壟斷，但是華為等其他民營企業都在迅速趕上，假以時日，我們也許能夠從 " 跟跑 " 變成 " 并跑 "，甚至最後變成 " 領跑 "，這都離不開芯片，牽扯到高新企業的最根本的是晶圓制造，也就是芯片，我們現在總短的板是芯片制造。剛才說了，我們能做到 90 納米。芯片集成度越高，它消耗的功率會下降，算力會增長，從汽車芯片來考慮，一定要攻克 28 納米這一關；從人工智能角度，需要攻克的最低是 12-14 納米工藝，現在能夠做到 12-14 納米工藝的只有中芯國際，但是他的設備還是進口的阿斯邁爾光刻機，目前國產替代已經開始，但還不能做到西方的良品率。
計算機全球市場規模增加非常快，2025 年會突破 800-900 億，按中國占 1/3，有将近 200 多億美元的市場。
目前自動駕駛芯片主要是英偉達、特斯拉，中國華為正在趕上，高通芯片現在占的比例也很高，目前情況不是特别的樂觀。剛才講過，中國汽車產業這幾年發展非常快，去年全世界是 8500 多輛汽車，中國生產了 2700 萬輛，絕對是世界第一；出口量去年世界第二，今年第一季度已經超過日本，今年肯定能夠成為世界第一。
即便是在當前非常好的形勢下，也一定要看到深層的高端制造方面存在的問題和可能出現的困境，尤其是在芯片方面。國内地平線芯片出貨量已破 10 萬片，黑芝麻芯片跟奇瑞、紅旗有深度合作，所以在核心競争力方面也期待有長足的進步。
國内智能駕駛芯片 SWOT 分析，中國最大的優勢存在在龐大的汽車消費市場。我們首先是世界汽車第一生產大國，在汽車芯片方面也占了将近 1/3 的市場，資本都是趨利的，有很多國外公司願意到中國來投資生產。目前的劣勢是算力和算法，算法包括軟體。我想提醒汽車產業的各位專家、從業者，要警惕對汽車產業的制裁。我國雖然是汽車大國，但利潤率并不高，比亞迪去年純利潤才 100 多個億，可豐田有 1800 億，大眾将近 200 億。這表明我們在自主創新、高端制造方面亟待取得突破。
我更願意說智能網聯汽車是一個新的賽道，而不是彎道超車 "。智能網聯汽車產業鏈重置和汽車產業的再造對中國來說是個 " 換道超車 " 的機會，可能存在着一些解決方案，主要以企業為主，以國家大基金、民營企業為主，結合科研部門來做。我們可以用一些替代方案，提高目前芯片算力不足的問題，可以用感 - 存 - 算集成在一塊芯片上來實現這樣的功能。
目前我們存在的問題相當嚴峻，比如通過芯片、衛星、無人機感知得到的信息，尤其是敏感地區的态勢，需要 10 個小時才能到頂層的決策機構，而美國只需要十幾分鍾。所以要不斷提高晶圓制造的能力，同時拓展一些新的架構，替代目前算力不足的問題。
在座有很多產業界的專家和企業家。希望在國家和企業結合之下，提升競争力，能跟得上芯片進步的速度。
當然了，芯片進步速度有極限，今天做到了 3 納米，下次可能做到 1 納米就會碰到瓶頸，這個瓶頸怎麼解決？學術界認為，發展就是在現在的基礎上再一層一層搭樓房，這個技術目前國際上還沒有掌握，所以對我們來說也是發展的機遇。
（本文根據嘉賓現場演講内容整理，内容僅代表嘉賓個人觀點。 )
