电动汽车产业的崛起，正在带来从芯片到产业分工的重新聚合和发展的机遇。

天风证券指出，汽车的电动化，智能化将推动整个产业价值链的升级，汽车芯片的含量和重要性将翻倍，将迎来价值增长的重估机会。

据机构分析，电动汽车的半导体含量约为燃油汽车的2倍，智能汽车的8—10倍在增量需求方面，2020年全球需要约439亿个汽车芯片，2035年将增长至1285亿个价值方面，2020年汽车芯片价值为339亿美元，2035年为893亿美元可见，芯片将成为汽车新的利润增长点，有望成为引领半导体发展的新动力

这个被视为最后万亿级的市场，不仅意味着电动汽车对芯片的需求大幅增长，也将在行业分工的新趋势下，带动整个汽车产业生态链的重新聚合。

这是在最近举行的第十二届松山湖中国集成电路创新峰会期间讨论的原芯股份创始人，董事长，总裁戴为民指出，目前芯片领域的存量市场存在瓶颈，但有三个增量市场值得关注:新能源汽车及智能出行，新能源及储能，工业元宇宙尤其是电动汽车产业的发展，有望让中国获得在相关产业变道超车的发展机遇

目前，虽然业界正在积极尝试探索基于视觉的解决方案，电气架构，机箱模式等，而且目前还没有明确的结论，在某些场景下，中国厂商已经具备了领先能力，产业角色的重新划分也在带来新的增长空间

视觉方案的立足点

谈到自动驾驶，目前，人们非常关注视觉解决方案的演变和应用进展。

睿微电子高级副总裁陈峰认为，特斯拉更早的Model 2系列产品采用的是视觉+毫米波方案，但既然特斯拉想要迭代更快，那么只要采用视觉方案就可以实现这个目标FSD方案演进后，我认为特斯拉还是会增加激光雷达

上海小橡树投资管理有限公司创始合伙人石星梅结合具体场景指出，在沙尘等环境中，激光雷达起到了类似算法的耳朵的作用当量产到一定程度，视觉方案可能会回到多角度状态

当然也有不同的看法据北京易慧科技有限公司CEO容晖介绍，未来3—5年，可以是摄像头+毫米波雷达+激光雷达的解决方案，但如果是未来10年或者终极解决方案，纯视觉可能就够了

原因是，理论上，在大多数场景下，仅仅靠眼睛就可以开得很好现在人工智能的深度学习技术其实是在学习人的能力但是人的能力是有限的我认为机器学习基本上能赶上人的能力同时，他指出，未来的无人驾驶条件将比今天简单得多考虑到这些内外因素，纯视觉可能是最终的解决方案

电气架构是如何集成的。

当传统燃油车转向电动化甚至智能化，如何整合其架构，将为未来产业链的整合和发展趋势带来新的定义。

武汉玉环智行科技有限公司CEO李铭认为，在高计算能力芯片的背景下，智能驾驶领域和驾驶舱领域的融合会更好。

相对来说，驾驶区的特点是计算能力高，可以在自动驾驶功能开启之前释放只是再往下，由于底盘的可靠性要求极高，地平标准需要做到万无一失，很难做到这个程度

目前部分主机厂有2024—2025年驾驶舱领域和自动驾驶领域应用集成的规划，因为需要高计算能力，高GPU，功能丰富等特性底盘领域虽然需要简单的功能，但由于可靠性要求较高，与自动驾驶领域融合时仍有一定差距那么，驾驶舱域和自动驾驶域的融合将会有最好的性价比，对整车架构的影响也更小

容晖也有类似的观点据他观察，不同主机厂的定义和技术路线还是不一样的比如以博世为代表，域分配以娱乐，驾驶舱等功能为主，比如特斯拉对域控制器的划分，就是按照前，左，右三个方向

各有各的优势我不能说谁更好应该是见仁见智吧他分析，这类似于人体大脑和小脑的分工考虑到机箱对可靠性和时延要求极高，需要单独拿出来，但也有可能将其他几个域整合在一起

智能驾驶领域面临的问题

在走向全自动驾驶的路上，智能驾驶领域目前面临的问题有哪些。

李明的公司是一家芯片应用公司他认为工具很重要，就是芯片其次，计算能力的实现，三是车厂的量产经验

首先要关注工具链和生态的成熟度他认为，比如英伟达Orin芯片之所以受自动驾驶开发者欢迎，更重要的原因是工具链完善，可以支持多种算法

基于此，也为算法能否快速升级奠定了基础你必须快速迭代才能体验到互联网计算能力的优势，而计算能力决定了相关功能能否实现李明说，功能的实现可以促进生态的形成

最重要的是第三点，即相关芯片是否有量产经验首款芯片在首款车型上难度很大，但一旦量产，就会成为事实上的标准所以我非常希望芯片行业的有志之士早日把芯片用在某个型号上用起来是非常大的飞跃，可能是超越后来者的重要标准他强调，我们不能只强调芯片强大的计算能力，而要在某个功能上真正实现量产，这真的是一个很大的优势

目前在自动驾驶领域，NVIDIA Orin芯片是应用最广泛的一款伴随着小芯片概念的兴起，这是否会加速国内相关领域的芯片落地进程

对此，新源股份高级副总裁汪洋认为，五年之内，国内将会出现可以对标Orin芯片的产品。

这可以通过两条路径实现，一是做单芯片，二是用小芯片汪洋表示，根据目前与产业链的讨论，国内厂商在技术和IP成熟度上已经有接近欧林的指标而且由于Chiplet可以采用异构集成，可以快速得到一个解决方案，支持更多的计算能力

根据戴伟民此前多次分享，计算和功能模块分别由小芯片验证，然后通过增加这些小芯片来升级汽车芯片，可以大大简化汽车芯片在迭代时的设计工作和汽车规则的过程，同时增加汽车芯片的可靠性——因为几个小芯片同时失效的概率远小于一个汽车芯片。

低速装载隐形

对于自动驾驶的落地场景，业界普遍认为低速装载会是最先落地的场景之一。

对此，深圳市一清创新科技有限公司CEO刘明指出，低速无人驾驶技术是一个可实现的未来在这个过程中，不是更换司机的成本，更重要的是通过无人驾驶相关技术，保证整个作业过程在安全可控的环境中进行，并在此基础上提高效率

这种场景的潜在风险因素是卡车司机容易出现长期疲劳驾驶或情绪问题导致车辆运行不稳定，或者在停靠和装载过程中无法完全操作到位，但这些都可以通过无人驾驶来保证和实现。

目前落地过程中遇到的困难是，目前更多的能力在于单机智能，但如果要全过程自动化，数字化，其难度已经超过单机无人驾驶本身会使整体成本难以突破现有工业物流体系的接受度

刘明认为，商业化的条件是为客户提供汽车控制器+传感器+必要的线路感应装置目前提供给部分工厂的方案已经可以将系统控制在5万元以内，针对更广泛的客户群体，今天可以做到10万元的方案

底盘模式变革

在新型汽车皮革中，无论是芯片的需求，还是整车架构和产业链的竞争，都带来了新的发展思路底盘模型也备受关注

容晖指出，大多数人关注的是无人驾驶和激光雷达的变化，但尚未受到太多关注的底盘将为汽车行业带来巨大变化。

底盘带来的改变，首先是车的分离以后会有厂家专业提供底盘，什么车扣在上面，其次，同样的底盘，增加了通用性，整车成本降低了很多他进一步分析说，传统的汽车底盘制造涉及到很多零部件，生产线，工艺的匹配，而现在整体冲压底盘可以很快完成按照特斯拉的一体冲压底盘制造思路，底盘变成三部分，整体成本下降40%，重量下降10%因此，伴随着CTC等电池新技术的出现，电池头厂商有能力开始布局机箱业务

底盘模式的改变带来的坏消息是，传统汽车人会因为技术迭代而失去竞争力，但好消息是，目前这些新技术大多掌握在中国和美国手中，中国的能力是领先的这推动了中国汽车出口的持续加速"所以我们汽车人看到了光明的未来，因为底盘已经改变了."荣继续说

基于这些新趋势，汽车产业链的传统发展逻辑发生了变化，未来的产业生态发展和竞争态势将可能发生变化比如机箱专业化带来的新分工格局，会降低传统主机厂的竞争力某种程度上，这也是主机厂对一些合作模式或合作伙伴持谨慎态度的原因

我认为材料带来的机动化，智能化，网络化，轻量化的趋势汽车新‘四化’带来的改变，就是让我们这一代人看到一个充满生机和活力的万亿美元市场据石兴美介绍，在这个时期，新一代的企业家大有可为举个例子，比如传统汽车芯片的需求从500个增加到今天的5000个电动车，这是十倍的产业机会无论从传统汽车厂商，还是新的软件技术厂商，以及主要的芯片厂商，都会有一个光明的未来