高端芯片就可以解决智能驾驶的问题吗
相信经过这几个月的“熏陶”，大家都对半导体紧缺的事实有了充分的认识，自2020年12月起，汽车行业缺乏芯片面临停产的问题就开始困扰无数车企，最先放出口风的是奥迪、大众、福特、戴姆勒、丰田、菲亚特克莱斯勒等知名汽车厂商，先是减产、推迟部分产品线，部分工厂甚至出现了停工的状况。甚至有预测称缺芯会导致2021第一季度全球减产100万辆轻型车辆。
随着人工智能算法不断完善，智能化应用逐渐落地，汽车电子架构的发展也在朝着更复杂的方向演进，但出乎意料的是，和宣传视频形成鲜明对比的，正是难以支撑复杂操作的车载系统，也正是前阵子芯片短缺的新闻，才让很多人意识到了车载芯片原来这么落后。
和电脑爱好者关注的重点差不多，车载系统芯片的算力很大程度上决定了系统的性能，然而直到去年，大部分量产车使用的还是骁龙820a，没错，它就是2016年旗舰手机芯片骁龙820的车规版，也是工业领域中出现的首个集成了x12 lte modem的车规级soc，但制程是14nm。
从整个芯片行业的等级划分来看，分别有军工级、车规级、工业级和消费级，其中车规级芯片对于可靠性、一致性和稳定性要求更高，仅次于军工级，与消费级芯片有很大不同，车规级芯片需要面临更恶劣的环境，要求可靠性更高，车规级芯片的要求更为严格，因此对芯片厂家的汽车芯片生产线要求也更为严格，车规级芯片的生产线可以改造生产其他芯片，但生产其他芯片的生产线无法轻易改造生产车规级芯片，这在一定程度上造成了开发下一代的迟缓。
从分类上来看，汽车芯片大致分为以下几类，一是负责算力的控制芯片，也就是处理器和控制器芯片，如发动机、底盘和车身控制，以及中控、辅助驾驶(adas)和自动驾驶系统等;二是负责功率转换的igbt功率芯片，一般应用于电动车的电源和接口;三是传感器芯片，主要用于各种雷达、气囊、胎压监测。汽车芯片也可以分为主控芯片、功能芯片、功率芯片和传感器芯片。
从架构方面来看，车规级芯片需要有独立的安全岛设计，在关键模块、计算模块、总线、内存等，都有ecc、crc的数据校对，为车规级芯片提供功能安全。由于要求繁多且规格复杂，一般来说一款车规级芯片需要2-3年的时间完成车规认证并进入整车厂供应链，一旦进入后，一般拥有5-10年的供货周期。这也导致了虽然手机电脑的芯片工艺制程在不断突破，然而车载芯片仍然停留在多年前的工艺水平。
除此之外，车上算力利用的效率也是问题重要的一部分，在汽车液晶仪表盘上，行业的普遍逻辑是两个 gpu 和两个 cpu 锁定在一起，这种设置叫做锁步：它们在执行任务的时候会互相验证计算结果的正确性，这就导致了50%起步的算力损耗。传统汽车行业在软件开发过程中，基于安全因素的考虑非常多，车企希望打造一个不容易出错的系统，这在一定程度上会拖慢进展。
在电控汽车时代，芯片早已成为汽车的大脑。当发动机进入电控时代，通过电脑智能调节气门开闭时机和时长，有意将进气门延迟关闭，排气门提前开启，让进排气更加充分，提升性能;如果缺少芯片，最直观的表现就是油耗和排放控制的缺失。如今进入智能时代，随着adas、自动驾驶技术的成熟，需要大量的图像数据、雷达数据处理，汽车厂商对芯片的算力要求也在提高，此前需靠驾驶员判断的东西现在慢慢交给芯片，这样汽车对芯片的使用量就会越来越多，并且对芯片的算力要求也会越来越高。
最生动的解释就是自动驾驶，不管是激光雷达系统还是图像识别系统，由于汽车实时的速度很快，但数据分析的要求不能降低，在车上加装一个芯片是可行的，装一个电脑机箱问题也不大，但总不能把服务器塞进去吧?所以这样海量的数据计算只能放在云端，让云端的服务器集群来计算，然而这就又引申出了另一个问题：数据计算都在云端，大家下载云端的数据就会有延迟，万一延迟高，1s后才收到1s前的数据，车都不知道开哪儿去了，所以这也就是5g发展建设起来后自动驾驶才有望普及的重要原因。
就目前的情况来看，老老实实等车规级芯片更新和5g落地，显然只会拖累智能驾驶的发展进程，一小部分厂商也开始探索使用非车规级芯片甚至智能设备代替中控台，但都或多或少遇到了麻烦。
当汽车进入电控时代以及向电气化转型，汽车与芯片就已经密不可分，下一代智能车，真的能实现智能驾驶，车联互动等未来技术吗?这个问题暂时没有答案，但这次芯片危机的爆发，也意味着行业革新正在进行。
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和电脑爱好者关注的重点差不多，车载系统芯片的算力很大程度上决定了系统的性能，然而直到去年，大部分量产车使用的还是骁龙820a，没错，它就是2016年旗舰手机芯片骁龙820的车规版，也是工业领域中出现的首个集成了x12 lte modem的车规级soc，但制程是14nm。
从整个芯片行业的等级划分来看，分别有军工级、车规级、工业级和消费级，其中车规级芯片对于可靠性、一致性和稳定性要求更高，仅次于军工级，与消费级芯片有很大不同，车规级芯片需要面临更恶劣的环境，要求可靠性更高，车规级芯片的要求更为严格，因此对芯片厂家的汽车芯片生产线要求也更为严格，车规级芯片的生产线可以改造生产其他芯片，但生产其他芯片的生产线无法轻易改造生产车规级芯片，这在一定程度上造成了开发下一代的迟缓。
从分类上来看，汽车芯片大致分为以下几类，一是负责算力的控制芯片，也就是处理器和控制器芯片，如发动机、底盘和车身控制，以及中控、辅助驾驶(adas)和自动驾驶系统等;二是负责功率转换的igbt功率芯片，一般应用于电动车的电源和接口;三是传感器芯片，主要用于各种雷达、气囊、胎压监测。汽车芯片也可以分为主控芯片、功能芯片、功率芯片和传感器芯片。
从架构方面来看，车规级芯片需要有独立的安全岛设计，在关键模块、计算模块、总线、内存等，都有ecc、crc的数据校对，为车规级芯片提供功能安全。由于要求繁多且规格复杂，一般来说一款车规级芯片需要2-3年的时间完成车规认证并进入整车厂供应链，一旦进入后，一般拥有5-10年的供货周期。这也导致了虽然手机电脑的芯片工艺制程在不断突破，然而车载芯片仍然停留在多年前的工艺水平。
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最生动的解释就是自动驾驶，不管是激光雷达系统还是图像识别系统，由于汽车实时的速度很快，但数据分析的要求不能降低，在车上加装一个芯片是可行的，装一个电脑机箱问题也不大，但总不能把服务器塞进去吧?所以这样海量的数据计算只能放在云端，让云端的服务器集群来计算，然而这就又引申出了另一个问题：数据计算都在云端，大家下载云端的数据就会有延迟，万一延迟高，1s后才收到1s前的数据，车都不知道开哪儿去了，所以这也就是5g发展建设起来后自动驾驶才有望普及的重要原因。
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