汽車芯片完全自主化難實現(xiàn)，從周邊蠶食是突破口

　　增量市場、AI領域是國產(chǎn)芯片機會點

　　隨著汽車智能化、車聯(lián)網(wǎng)和自動駕駛時代的到來，汽車芯片的使用將更加廣泛，越來越多的傳感器以及集成了神經(jīng)元網(wǎng)絡、深度學習等AI功能的智能化芯片都將在汽車中得到應用。對國內(nèi)汽車電子相關(guān)廠商來說，無疑是機不可失的機遇。因為在這些新興領域，我們不必殫心竭慮的“師夷長技以制夷”，而是可以大家都在同一起跑線，從無到有，從有到強。

　　小米產(chǎn)業(yè)投資部合伙人孫昌旭就指出，“我們沒必要總想著把別人很強的東西搶過來，這個是不可能的，人家已經(jīng)比我們強很多了，想在主控上超過別人，這是十年二十甚至五十年都不可能發(fā)生的事情。人家CPU主控已經(jīng)做了幾十年了，要超越很難，除非政府強制下命令要求國產(chǎn)化，不允許進口，否則沒有用戶愿意去做，也沒有必要去做，這個是資源浪費。本來技術(shù)就是不分國界的。我們更應該想人類還需要什么，有什么還沒有做的，我們需要把沒有做的事情去做了。所以我們要做的是差異化，腳踏實地的在一些新增量市場、新增業(yè)務和技術(shù)方向去努力。我們?nèi)硕唷⑶趭^，國家還支持，在這些領域我們是有可能贏過別人、超越別人的?！?/p>

　　以5G為例，目前國內(nèi)外技術(shù)基本上處在同樣的起跑線，華為等國內(nèi)企業(yè)更是走到前面引領著這個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。華為終端有限公司終端芯片平臺規(guī)劃首席專家王利強對上述看法非常認同：“在新興領域做增量，對在位者或是新進入者來說門檻是一樣的，或者說相差沒那么大，這個對新進入者是有機會的，這個增量也可以是比較高端的產(chǎn)品。比如以前車是不聯(lián)網(wǎng)的，現(xiàn)在海思的4G模塊已經(jīng)做進了歐系車廠中。”

　　自動駕駛領域?qū)χ袊鴱S商亦是一個非常好的彎道超車的機會。陳潛表示，現(xiàn)在我們處在駕駛領域非常革命性的階段，如果我們的目標只瞄著主控，那么五年之后就可能完全落后了。因此要從整體的系統(tǒng)去看這個問題，例如除了娛樂系統(tǒng)，還有車聯(lián)網(wǎng)，包括車與車之間的互聯(lián)，車與設備之間的互聯(lián)等等，這是自動駕駛中非常重要的組成部分?！坝辛藗鞲衅鳌z像頭、激光雷達等還不能滿足自動駕駛的需求，汽車和周邊環(huán)境之間一定會有一個互動，包括車和車之間也會有互動，這里涉及到5G的應用，還有連接接口，這都需要把他們放一塊去做一個整體的考量，只盯著一個MCU是不行的。將傳感器融合、自動駕駛?cè)诤掀饋恚覀兊腎C還是很有機會的。”

　　“在汽車領域，做增量市場機會還是非常多的，不只是芯片。奧迪曾在去年的ARM合作伙伴大會上表示，車不再是發(fā)動機的生意，甚至不是電子產(chǎn)品的生意，而是軟件和服務的生意。這些都是國內(nèi)廠商的機會點?！蓖趵麖娬f道。

　　“在AI、ADAS領域，我們的起跑線是一致的。AI的特點是數(shù)據(jù)，誰有數(shù)據(jù)誰就掌握了話語權(quán)，中國人最多、數(shù)據(jù)最多這正是我們優(yōu)勢之處。”孫昌旭補充道：“AI訓練需要數(shù)據(jù)，很可能五年十年后，國外的AI情商智商都沒有我們的高，我們可以做得比他們好?！?/p>

　　計算能力/GPU的提升、訓練數(shù)據(jù)越來越多、DNN架構(gòu)的演講和深度算法的改進，這三個方面的發(fā)展促使AI目前到了一個噴發(fā)的階段，國內(nèi)廠商的技術(shù)在某些應用領域例如人臉識別已經(jīng)到了可以商用化的階段，因此陳潛指出，“我們不用聚焦在GPU，可以去聚焦在數(shù)據(jù)的應用。因為我們在算法上人才并不比美國差很多，AI算法是非常重要的部分，這塊中國企業(yè)還是有機會的。”

　　雖然對汽車芯片國產(chǎn)化表示謹慎和悲觀態(tài)度，但是管震也認為，和人工智能結(jié)合起來的芯片或應用場景是我們的強項，是我們不用彎道超車，甚至已經(jīng)是大步在前的地方。