现如今，智能化汽车时期的到来，促使包含ST、NXP、英飞凌和瑞萨以内的诸多车截MCU厂商，逐渐发力自动驾驶这类的计划方案。近日，恩智浦半导体材料和tsmc公布合作合同，恩智浦将在下一代性能高汽车服务平台中选用tsmc的5nm制造。AI芯片的本地化翻译产品研发自主创新、汽车生产商对芯片的高度重视、市场前景的多元等许多要素，促使汽车这一跑道各界群英相聚，有intel、英伟达显卡和高通那样的跨界营销新入巨头，也是有黑芝麻粉、芯驰高新科技、黎明时分等主要表，如北汽汽车和大家也来看热闹，全部这种姿势让传统式汽车芯片巨头是多少有一些“费劲”。毫无疑问，汽车芯片行业已经开拓一个多元化的、充斥着试炼的新竞技场！
汽车芯片布局被摆脱
几十年来，汽车芯片销售市场一直被恩智浦、德州仪器、瑞萨半导体等汽车芯片巨头所垄断性，外来者很少有机遇可以进入。但伴随着汽车领域加快进到智能化系统时期，封尘数十年的汽车芯片销售市场布局已经被摆脱。尤其是特斯拉汽车FSD芯片的发布，一场紧紧围绕高级别自动驾驶的商业服务对决早已拉响。intel、英伟达显卡、高通等新进到者首先占领新周期时间主动权。
汽车芯片销售市场关键参加者 来源于：中信证券
intel于2017年回收了非洲企业Mobileye，现如今，凭着Mobileye的EyeQ自动驾驶芯片，intel早已赚得盆满钵盈。2021年4月，intel表露，EyeQ自动驾驶芯片早已售出5400万枚，被配备在全世界超出5000万台汽车上。2019年，自动驾驶芯片变成intel较大提高的业务流程版块，营业收入同比增加26%至近10亿美金，并让intel获得了全世界70%的辅助驾驶（ADAS）市场占有率。
Mobileye在L2 级自动驾驶（辅助驾驶）行业长期性独霸。现如今，Mobileye的EyeQ技术路线图已到了第五代。
从2016年的Drive PX2 Auto Chauffer，到2017年的Drive PX Pegasus，再到现今的Drive AGX Orin，英伟达显卡早已持续3次喊出了“适用L5等级自动驾驶”的宣传口号。2021年GTC 2020交流会上，英伟达显卡公布了第八代核弹头级Ampere（皮安）构架，根据7nm制造的GPU，将AI练习和逻辑推理特性提升20倍。伴随着NVIDIA Ampere构架的发布，NVIDIA DRIVE服务平台也完全完成了从新手入门ADAS解决方法到L5级自动驾驶的士（Robotaxi）系统软件的多方位性能增加。
在自动驾驶行业，高通也不可以落下来，近些年，眼见智能机销售市场“触顶”数据信号愈发显著，高通看好了自动驾驶的宽阔销售市场。大家都知晓那笔芯片有史以来较大的收购案，2016年，高通拟以440亿美金高恩智浦（NXP），最后因反垄断法未取得成功，但仍未阻拦高通入驻自动驾驶的信心。在2021年CES 上，高通产生了骁龙处理器Ride平台，检测标准做到最大ASIL-D级，可完成L1-L4等级自动驾驶，立即进入ADAS销售市场，将来根据提升算率，高通也可以进入全自动驾驶。
那样来看，巨头们陆续进入自动驾驶，汽车芯片行业终将风云变幻。intel携给力干将Mobileye一路乘势而上，英伟达显卡有GPU为其自动驾驶服务保障，高通在基带芯片上的优点使其有着更强的竖直融合工作能力。自然巨头进入将有益于自动驾驶汽车更快能够更好地落地式，并且可以促进技术性迅速地往前推动。
汽车芯片厂商向先进工艺迈进，中国厂商机遇到来
在加工工艺上，传统式汽车芯片与消费性电子器件对比要落伍第几代，瑞萨全新的汽车微处理器系列产品RH850选用瑞萨40nm加工工艺生产制造；ST全新的性能高32位汽车微处理器系列产品Stellar选用的是ST 28nm FD-SOI技术性。往日这种传统式芯片厂商都选用自己的加工工艺，但伴随着半导体技术性的发展，AI/ML的测算要求都必须10/7/5nm的芯片制造适用，因而流行的汽车芯片厂商逐渐向7nm及下列加工工艺挺入，因此逐渐相拥tsmc。
NXP本次与tsmc协作，一举超越到5nm对全部汽车芯片领域而言是一个质的飞跃。并且关键点相对性靠前，NXP预估2021年发布根据5nm加工工艺的下一代汽车级芯片。对NXP而言，这将是一次再次站到汽车芯片领域“主阵地”的绝好机遇。
NXP汽车生产加工实行副首席战略官经理Henri Ardevol表明，伴随着“规模性并行处理自主创新”在汽车工业生产中产生，汽车OEM厂商务必解决其汽车构架中“爆发式的APP、极为价格昂贵的材质和优化的安全系数”。汽车厂商必须简单化各操纵模块间高級功能性的融洽，灵便、无缝拼接地精准定位并变换运用，及其在重要安全性自然环境中实行。
依靠tsmc5 nm技术性的增强版N5P的新汽车解决服务平台，恩智浦期待将OEM的“逐一探讨”的话题讨论迁移到“白车身”的探讨中。恩智浦期待这将使OEM有着更有意义的路线地图，使我们可以简单化开发软件和安全性设计方案。与前一代7nm制造相较，N5P制造其速率提高约20%，功能损耗减少约40%，与此同时有着业内全方位的设计方案生态体系的适用。
Tirias Research总裁投资分析师Kevin Krewell觉得，恩智浦“肯定必须提高其构架商品，才可以与Mobileye，高通，Nvidia，瑞萨等市场竞争。”
拿Mobileye而言，现阶段其已经开发的第五代SoC EyeQ5，做为视觉效果中间电子计算机实行感应器结合的彻底自行安全驾驶车子(规定leve5)，将在2020年上道。为了更好地达到功能损耗和特性总体目标，EyeQ SoCs选用最现代化的VLSI生产工艺连接点设计方案——在第5代选用的是7nm FinFET制造。
英特尔计划将EyeQ5与AtomCPU结合在一起，开发设计用以自动驾驶的人工智能技术测算服务平台。EyeQ5还能够开展感应器结合，解决来源于各种各样感应器的数据信息。Mobileye觉得，2个EyeQ5 soc和一个intelAtomCPU就足够完成5级自动驾驶。
次之是英伟达显卡公布的下一代自动驾驶汽车服务平台DRIVE AGX Orin，这是一个用以自动驾驶车子和智能机器人的相对高度优秀的软件定义服务平台。它给予200个TOPS的特性，是前一代Xavier的7倍。Orin致力于解决自动驾驶车子和智能机器人中与此同时运作的许多应用软件和深度神经网络，与此同时做到系统优化规范，比如ISO 26262 ASIL-D。DRIVE AGX Orin预估将于2022年在三星的8nm LPP加工工艺上逐渐大规模生产。
伴随着传统式汽车芯片巨头逐渐相拥代工生产厂商，加工工艺慢慢趋向统一化，再再加上海外厂商如I ** gination和索喜（Socionext）等企业为中国企业给予支撑和协助，也在加快国产汽车规级芯片的落地式。中国的芯驰高新科技在近日公布的智能座舱芯片X9中便选用了I ** gination的PowerVR Series9XM图像处理器（GPU），现阶段该芯片顺利完成流片并取得成功运行。
除，对造芯的激情也很高，先前，大家CEO公布了一项开疆辟土的对策，表明将把集团旗下每台汽车的电子器件操纵模块(ECU)从如今一辆车约70个的总数降低到仅有3个，并且要自身开发设计几乎全部需要的APP。假如这一举动取得成功，那麼终将促使其汽车供应链管理中很多阶段越来越不必要。承担此车厂数据科研开发之大众汽车集团管理委员会组员Christian Senger在这个夏天举行的一场主题活动中，对集团旗下供应商表明：“我实际上只必须你们当中的一半。”
2021年5月，北汽汽车携手并肩I ** gination创立北京，将致力于朝向自动驾驶的运用CPU和朝向智能座舱的语音交互芯片产品研发，为以北京汽车集团为象征的国产汽车企业在汽车芯片行业给予优秀解决方法。这也是有很有可能发展与国际性芯片巨头跨界营销的新现代性，有希望打造出车规芯片堡垒，加快车截芯片发展。
在GPU行业，自2006年至今，I ** gination一直是优秀汽车商品的重要引领者。I ** gination在5月20日公布，企业取得成功根据HORIBA MIRA对其作用安全管理系统开展的核查以后，已得到ISO 26262步骤一致性验证。据统计，其图像处理器（GPU）早已许可给好几家领跑的汽车运用CPU经销商，包含电装（DENSO）、瑞萨（Renesas）、索喜（Socionext）、德州仪器（TI）等。目前为止，这种企业早已交货数百万颗芯片，使I ** gination在汽车运用CPU方面的市场占有率超出了50％。
索喜(自富士通时期起)在汽车电子设计层面有着长达十五年的工作经验累积，能为销售市场给予车规芯片设计方案、检测、批量生产及稳定性提高把控等服务项目。在车截订制SoC行业，Socionext有着充足的商品工作经验，并运用于外置监控摄像头、ADAS感应器、环顾监控、HUD抬头显示器、后排座游戏娱乐和泊车配套等。
中国厂商2021年在车规芯片上小有所成
自动驾驶车子所获取的海量信息，必须有一个“人脑”去解决计算，车规芯片在这里起了主导作用。殊不知一直以来，车规芯片销售市场一直被海外巨头垄断性。但智能时期，无论是芯片巨，几乎立在同一条起跑线上。在现阶段的大环境下，中国出现了一批出色车截芯片厂商，包含黎明时分、芯驰高新科技、黑芝麻粉、裕太车通这些。更令人振奋的是，一个又一个的国产汽车规级芯片在2021年相继落地式，不断秀出国内整体实力。
在2021年的CES上，黎明时分宣布推送了其Matrix2自动驾驶测算服务平台。伴随着 Matrix 2发售，黎明时分在自动驾驶方位的商业化的经营规模有希望得到进一步提高。2019年8月，黎明时分公布了我国第一款车规AI芯片——新征程二代Journey 2，选用tsmc 28nm 制造加工工艺，每TOPS算率可达同样算率GPU的10倍以上，视觉效果认知可以完成鉴别精密度>99%，延迟时间<100 ms。新征程二代关键朝向ADAS销售市场认知计划方案，这也是一款早已踏入产品化环节的完善芯片。
根据自研测算服务平台与产品矩阵，现阶段黎明时分已适用 L2、L3、L4 等不一样等级自动驾驶的解决方法。在无人驾驶行业，黎明时分同全世界四大汽车销售市场（英国、法国、日本和我国）的业务洽谈不断加重，现阶段已颠覆式创新合作方包含奥迪车、博世、北京长安、比亚迪汽车、上汽汽车 、广汽等世界各国的顶尖 Tier1s，OEMs厂商。
5月28日，芯驰高新科技对外开放公布三款车规芯片——X9、V9、G9，给予对于汽车的协作一体化解决方法，包含智能座舱、无人驾驶、中间 ** 三大运用。芯驰高新科技称，她们早已与好几家OEM和Tier1开展战略合作，今年下半年完成小批量生产检测，来年商品可以宣布进入车内。
据统计，芯驰高新科技早已进行ISO9000的有关验证，是我国不可多得根据ISO 26262 功能安全管理体系认证的半导体，也是国内第一家得到TÜV莱因授予的ISO 26262:2018版作用安全管理体。
2020年6月15日晚，阔别不上一年，继黑芝麻粉高新科技华山一号公布之后，黑芝麻粉又公布了2款华山二号商品，分别是华山二号A1000和华山二号A1000L。二颗芯片都选用tsmc16nm制造生产制造，适用车规AEC-Q100规范和适用多种感应器。
华山二号A1000对比特斯拉汽车，具备8个CPU核，单颗可给予40 TOPS的算率，能效等级超过5 TOPS/W，黑芝麻粉信息科技创办人兼CEO单记章表明，这也是全世界顶级的包括功能安全的高性能车规级SOC芯片，是我国第一颗也是到今日唯一的会批量生产的，达到自动驾驶L3/L4等级规定车规芯片。现阶段L3等级以上的自动驾驶芯片可以真真正正推迟的仅有Tesla（特斯拉汽车），华山二号A1000真真正正完成了在L3等级上对比Tesla。不仅如此，其功能损耗仅有Tesla全自驾游芯片的四分之一，总面积仅有三分之一，成本费也仅有四分之一，是一款性价比高落地式商品。
创始人兼 COO 刘卫红在见面会上提及，到2021年底，配备黑芝麻粉华山二号芯片的车系或将宣布批量生产。
除开自动驾驶车规芯片，2021年4月份，项目投资的裕太车通YT8010A以太网接口mac层芯片根据AEC-Q100 Grade 1车规验证。YT8010A 车规百兆以太网接口PHY芯片，是合乎IEEE100BaseT1规范的车载以太网mac层芯片, 本次取得成功根据AEC-Q100 Grade 1 车规验证，是中国当今最大水准的车截芯片之一。
此外，上年的全连接层交流会上，在自动驾驶行业，轮换制CEO徐直军提到，为了更好地达到自动驾驶车规要求，2021年会公布MDC 610，后面还会继续有620、630。
针对中国一众车规芯片而言，批量生产发售，将是最终一道关。
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Arm｜台积电｜CMOS｜晶圆｜AI｜FPGA｜Matlab｜封装｜射频 如今，智能汽车时代的来临，使得包括ST、NXP、英飞凌和瑞萨在内的众多车载MCU厂商，开始发力自动驾驶之类的方案。近日，恩智浦半导体和台积电宣布合作协议，恩智浦将在下一代高性能汽车平台中采用台积电的5nm制程。AI芯片的本地化研发创新、汽车制造商对芯片的重视、市场需求的多元化等诸多因素，使得汽车这个赛道各路群雄相会，有英特尔、英伟达和高通这样的跨界新进巨头，也有黑芝麻、芯驰科技、地平线等表现不俗的初创企业，整车企业如北汽和大众也来凑热闹，所有这些动作让传统汽车芯片巨头多少有些“吃力”。无疑，汽车芯片领域正在开辟一个多样化的、充满挑战的新战场！汽车芯片格局被打破
几十年来，汽车芯片市场一直被恩智浦、德州仪器、瑞萨半导体等汽车芯片巨头所垄断，外来者鲜有机会可以入局。但随着汽车行业加速进入智能化时代，尘封数十年的汽车芯片市场格局正在被打破。尤其是特斯拉FSD芯片的推出，一场围绕高级别自动驾驶的商业大战已经打响。英特尔、英伟达、高通等新进入者率先抢占新周期先机。汽车芯片市场主要参与者 来源：中信证券英特尔于2017年Mobileye，如今，凭借Mobileye的EyeQ自动驾驶芯片，英特尔已经赚得盆满钵满。今年4月，英特尔透露，EyeQ自动驾驶芯片已经卖出5400万枚，被搭载在全球超过5000万辆汽车上。2019年，自动驾驶芯片成为英特尔最大增长的业务板块，营收同比增长26%至近10亿美元，并让英特尔收获了全球70%的辅助驾驶（ADAS）市场份额。Mobileye在L2+级自动驾驶（辅助驾驶）领域长期称霸。如今，Mobileye的EyeQ技术路线图已到了第五代。从2016年的Drive PX2 Auto Chauffer，到2017年的Drive PX Pegasus，再到如今的Drive AGX Orin，英伟达已经连续3次喊出了“支持L5级别自动驾驶”的口号。今年GTC 2020大会上，英伟达发布了第八代核弹级Ampere（安培）架构，基于7nm制程的GPU，将AI训练和推理性能提高20倍。随着NVIDIA Ampere架构的推出，NVIDIA DRIVE平台也彻底实现了从入门级ADAS解决方案到L5级自动驾驶出租车（Robotaxi）系统的全方位性能提升。在自动驾驶领域，高通也不能落下，近几年，眼看智能手机市场“触顶”信号越发明显，高通看中了自动驾驶的广阔市场。我们都知道那笔芯片史上最大的并购案，2016年，高通拟以440亿美元天恩智浦（NXP），最终因反垄断未成功，但并未阻止高通进驻自动驾驶的决心。在今年CES 上，高通带来了骁龙Ride平台，安全标准达到最高ASIL-D级，可实现L1-L4级别自动驾驶，直接切入ADAS市场，未来通过增加算力，高通也能切入全自动驾驶。这样看来，巨头们纷纷入局自动驾驶，汽车芯片领域必将风起云涌。英特尔携得力干将Mobileye一路高歌猛进，英伟达有GPU为其自动驾驶保驾护航，高通在基带上的优势使其拥有更强的垂直整合能力。当然巨头入局将有利于自动驾驶汽车更快更好地落地，而且能够推动技术更快地向前推进。汽车芯片厂商向先进工艺迈进，国内厂商机会来临
在工艺上，传统汽车芯片与消费类电子相比要落后几代，瑞萨最新的汽车微控制器系列RH850采用瑞萨40nm工艺制造；ST最新的高性能32位汽车微控制器系列Stellar采用的是ST 28nm FD-SOI技术。过往这些传统芯片厂商都采用自家的工艺，但随着半导体制造技术的进步，AI/ML的计算需求往往需要10/7/5nm的芯片制程支持，因此主流的汽车芯片厂商开始向7nm及以下工艺挺进，所以开始拥抱台积电。NXP此次与台积电合作，一举跨越到5nm对整个汽车芯片行业来说都是一个质的飞跃。而且时间节点相对靠前，NXP预计2021年推出基于5nm工艺的下一代汽车级芯片。对NXP来说，这将是一次重新站到汽车芯片行业“制高点”的绝佳机会。NXP汽车加工执行副总裁兼总经理Henri Ardevol表示，随着“大规模并行创新”在汽车工业中发生，汽车OEM厂商必须应对其汽车架构中“爆炸式的软件、极其昂贵的材料和改进的安全性”。汽车厂商需要简化各控制单元间高级功能的协调，灵活、无缝地定位并转换应用，以及在关键安全环境中执行。借助台积电5 nm技术的增强版N5P的新汽车处理平台，恩智浦希望将OEM的“逐个讨论”的话题转移到“整车”的讨论中。恩智浦希望这将使OEM拥有有意义的路线图，使他们能够简化软件开发和安全设计。与前一代7nm制程相较，N5P制程其速度提升约20%，功耗降低约40%，同时拥有业界全面的设计生态系统的支持。Tirias Research首席分析师Kevin Krewell认为，恩智浦“绝对需要增强其架构产品，才能与Mobileye，高通，Nvidia，瑞萨等竞争。”拿Mobileye来说，目前其正在研发的第五代SoC EyeQ5，作为视觉中央计算机执行传感器融合的完全自主驾驶车辆(要求leve5)，将在2020年上路。为了满足功耗和性能目标，EyeQ SoCs采用最先进的VLSI工艺技术节点设计——在第5代采用的是7nm FinFET制程。英特尔计划将EyeQ5与Atom处理器结合起来，开发用于自动驾驶的人工智能计算平台。EyeQ5还可以进行传感器融合，处理来自各种传感器的数据。Mobileye认为，两个EyeQ5 soc和一个英特尔Atom处理器就足以实现5级自动驾驶。其次是英伟达发布的下一代自动驾驶汽车平台DRIVE AGX Orin，这是一个用于自动驾驶车辆和机器人的高度先进的软件定义平台。它提供200个TOPS的性能，是前一代Xavier的7倍。Orin旨在处理自动驾驶车辆和机器人中同时运行的大量应用程序和深度神经网络，同时达到系统安全标准，例如ISO 26262 ASIL-D。DRIVE AGX Orin预计将于2022年在三星的8nm LPP工艺上开始大规模生产。随着传统汽车芯片巨头开始拥抱代工厂商，工艺逐渐趋于统一化，再加上国外厂商如I ** gination和索喜（Socionext）提供支持和帮助，也在加速国产车规级芯片的落地。国内的芯驰科技在近日发布的智能座舱芯片X9中便采用了I ** gination的PowerVR Series9XM图形处理器（GPU），目前该芯片已完成流片并成功启动。除了初创芯片企业，整车企业对造芯的热情也很高，此前，大众CEO宣布了一项雄心勃勃的策略，表示将把旗下每辆汽车的电子控制单元(ECU)从现在一辆车约70个的数量减少到只有3个，而且要自己开发几乎所有所需的软件。如果此举成功，那么必将使得其汽车供应链中许多环节变得多余。负责该车厂数字技术开发之大众集团管理委员会成员Christian Senger在今年夏天举办的一场活动中，对旗下供货商表示：“我其实只需要你们之中的一半。”今年5月，北汽携手I ** gination成立北，将专注于面向自动驾驶的应用处理器和面向智能座舱的语音交互芯片研发，为以北汽集团为代表的国内车企在汽车芯片领域提供先进解决方案。这也有可能开拓整车企业与国际芯片巨头跨界合作的新范式，有望打造车规级芯片高地，加速车载芯片进步。在GPU领域，自2006年以来，I ** gination一直是先进汽车产品的关键推动者。I ** gination在5月20日宣布，公司成功通过HORIBA MIRA对其功能安全管理系统进行的审查之后，已获得ISO 26262流程一致性认证。据了解，其图形处理器（GPU）已经授权给多家领先的汽车应用处理器供应商，包括电装（DENSO）、瑞萨（Renesas）、索喜（Socionext）、德州仪器（TI）等。截至目前，已经出货数千万颗芯片，使I ** gination在汽车应用处理器领域的市场份额超过了50％。索喜(自富士通时代起)在汽车电子设计方面拥有长达十五年的经验积累，可为市场提供车规级芯片设计、测试、量产及可靠性提升把控等服务。在车载定制SoC领域，Socionext拥有丰富的产品经验，并广泛应用于前置摄像机、ADAS传感器、环视监控器、HUD抬头显示器、后座娱乐和停车辅助等。国内厂商今年在车规级芯片上小有成就
自动驾驶车辆所收集的海量数据，需要有一个“大脑”去处理运算，车规级芯片在此起了关键作用。然而长久以来，车规级芯片市场一直被国外巨头垄断。但人工智能时代，不管是芯片，几乎站在同一条起跑线上。在当前的大背景下，国内涌现了一批优秀车载芯片厂商，包括地平线、芯驰科技、黑芝麻、裕太车通等等。更振奋人心的是，一个又一个的国产车规级芯片在今年陆续落地，不断地秀出国产实力。在今年的CES上，地平线正式发布了其Matrix2自动驾驶计算平台。随着 Matrix 2上市，地平线在自动驾驶方向的商业化规模有望获得进一步增长。2019年8月，地平线发布了中国首款车规级AI芯片——征程二代Journey 2，采用台积电 28nm 制程工艺，每TOPS算力可达同等算力GPU的10倍以上，视觉感知可以实现识别精度>99%，延迟<100 毫秒。征程二代主要面向ADAS市场感知方案，这是一款已经步入商业化阶段的成熟芯片。基于自研计算平台与产品矩阵，目前地平线已支持 L2、L3、L4 等不同级别自动驾驶的解决方案。在智能驾驶领域，地平线同全球四大汽车市场（美国、德国、日本和中国）的业务联系不断加深，目前已赋能合作伙伴包括奥迪、博世、长安、比亚迪、上汽 、广汽等国内外的顶级 Tier1s，OEMs厂商。5月28日，芯驰科技对外发布三款车规级芯片——X9、V9、G9，提供针对汽车的协同一体化解决方案，包括智能座舱、智能驾驶、中央 ** 三大应用。芯驰科技称，他们已经与多家OEM和Tier1进行战略合作，今年下半年实现小批量测试，明年产品可以正式上车。据了解，芯驰科技已经完成ISO9000的相关认证，是中国为数不多通过ISO 26262 功能安全管理体系认证的半导体设计企业，也是中国第一家获得TÜV莱茵颁发的ISO 26262:2018版功能安全管理体系证书的企业。2020年6月15日晚，时隔不到一年，继黑芝麻科技华山一号发布以后，黑芝麻又发布了两款华山二号产品，分别是华山二号A1000和华山二号A1000L。两颗芯片都采用台积电16nm制程制造，支持车规级AEC-Q100标准和支持多项传感器。华山二号A1000对标特斯拉，具有8个CPU核，单颗可提供40 TOPS的算力，能效比大于5 TOPS/W，黑芝麻智能科技创始人兼CEO单记章表示，这是全球顶尖的包含功能安全的高性能车规级SOC芯片，是中国第一颗也是到今天唯一的能够量产的，满足自动驾驶L3/L4级别要求车规级芯片。目前L3级别以上的自动驾驶芯片能够真正量产的只有Tesla（特斯拉），华山二号A1000真正实现了在L3级别上对标Tesla。不仅如此，其功耗仅有Tesla全自驾芯片的四分之一，面积只有三分之一，成本也只有四分之一，是一款高性价比落地产品。联合创始人兼 COO 刘卫红在发布会上提到，到2021年底，搭载黑芝麻华山二号芯片的车型或将正式量产。除了自动驾驶车规级芯片，今年4月份，华为投资的裕太车通YT8010A以太网物理层芯片通过AEC-Q100 Grade 1车规认证。YT8010A 车规级百兆以太网PHY芯片，是符合IEEE100BaseT1标准的车载以太网物理层芯片, 此次成功通过AEC-Q100 Grade 1 车规认证，是国内当前最高水平的车载芯片之一。另外，去年的华为全连接大会上，在自动驾驶领域，华为轮值CEO徐直军谈到，为了满足自动驾驶车规级需求，华为今年会发布MDC 610，后续还会有620、630。对于国内一众车规级芯片来说，量产上市，将是最后一道关。*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。
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