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中国芯片企业距离大规模进入汽车供应链，还有很长的路要走。但从动态角度看，中企参与度正在提升，中企汽车芯片业务的比例，与整车业务拉平甚至反超，只是时间问题。

文/《汽车人》黄耀鹏

在消费市场上，汽车芯片的关注度不如其它汽车零配件，前者通常不在售后维保需要更换的范围内。但是南北大众“缺芯”这事，恰当地点燃了公众兴趣。千亿体量的企业，也会被芯片这类小玩意逼迫到停产。

华为被制裁之后，芯片再度走入公众视线之内。只不过这一次，只是芯片的一个局部应用。

已经落后

2019年，全球半导体业务规模约有5000亿美元，汽车芯片则有475亿美元，占比不到10%。但随着“新四化”成为确定的趋势，软件和芯片快速成为汽车价值的增值部分。2021年起，年增至少20%。

但是，中国汽车芯片产业规模不足150亿元人民币，占据全球份额的4.5%；而中国整车占据全球业务的30%。相比之下，汽车芯片从规模到技术、从品牌到品类，全面落后于整车业务。

总体而言，中国芯片企业距离大规模进入汽车供应链，还有很长的路要走。但是这里面的情况，又不尽相同。

如果粗略地划分一下，汽车芯片大致分为三类：第一类负责算力，具体为处理器和控制器芯片，比如中控、ADAS和自动驾驶系统，以及发动机、底盘和车身控制等；第二类负责功率转换，用于电源和接口，EV用的IGBT功率芯片，就属此列；第三类则是传感器，用于各种雷达、气囊、胎压检测之类。当然，还有些杂项，在此忽略。

从全球角度看，恩智浦、英飞凌、意法、博世4家欧企占据36.2%份额；美企中，德仪、安美森+ADI（前者收购了后者，目前算一家）占据15.7%；日系瑞萨、东芝占据14.3%。以上八大供应商占据了超过2/3份额。

现实当中，已经有一些中企摸索出进入供应链的方式。在广泛的社会共识和庞大的投资带动下，中企汽车芯片业务的比例，与整车业务拉平甚至反超，只是时间问题。

需求牵引

前文说到，中企进入供应链很困难。技术门槛并非孤立因素，因为车规级芯片对稳定性的变态要求（0PPM），让负责采购芯片的Tier1供应商不想让新玩家练手。如果不是老牌企业（其实芯片业崛起也就是上世纪80年代之后的事），就连当备胎的机会都没有。

问题是，不进来就没有可能迭代技术，没有可能跟上技术发展。愈是跟不上就愈是进不来，简直成了一个死循环。

如何破局？比亚迪提供了一个思路，那就是需求牵引。不是整车厂和Tier1供应商不让进吗？比亚迪自己就是整车厂商兼Tier1供应商，自己作客户给自己下单，需求问题不就解决了吗？

新能源成本构成中，第二高的就是IGBT。IGBT和别的芯片一样，也是从晶圆上切割蚀刻得到。比亚迪现有产能是5万/月，明年产能翻倍，可满足120万辆新能源车需求。比亚迪投资10亿元的长沙晶圆生产线已经动工，年产25万片8英寸晶圆。和电池一样，除了自产自销之外，比亚迪也企图做其它车企的供应商。

IGBT的大玩家是英飞凌、富士电机、安森美和三菱等。2019年，英飞凌在华供应62.8万套IGBT模块，市占率58%；比亚迪19.4万套，市占率18%。

比亚迪在秦、唐等多个车型上使用自主研发生产的IGBT，但直到2018年才外宣，截至2018年底，比亚迪在IGBT上专利达175件。

但是，在汽车600-1200V应用领域中，英飞凌占据压倒性优势；在日本，三菱和富士电机瓜分了市场，丰田混动所用的IGBT均在内部完成。

而中国的斯达半导体（上市公司），IGBT技术上更为先进，发展到第六代（比亚迪为第五代）。去年斯达供应了1.7万套，市占率1.6%，远不及比亚迪，可见主机厂的牵引作用。

从全球来看，IGBT发展到7.5代（三菱），中企差距很大，但这已经是中企做芯片业务比较成功的子领域。只要需求端持续存在，追及先进水平是早晚的事。

全新赛道

在汽车芯片中，计算芯片算是“新赛道”。随着智能汽车概念的兴起，对车载算力的需求猛增。新需求促进新投资，老革命遇到新问题。

汽车芯片的八大供应商在这个领域内，也没有突出优势。在这个子领域里，没有一手遮天的垄断品牌，所有厂家都处于试水阶段。三星、英伟达、英特尔、赛灵思、高通等芯片企业，纷纷涉足车载算力领域。

传统上，OEM商不直接抓芯片，但是算力芯片例外。特斯拉、蔚来、小鹏、优步（刚刚卖掉ADAS业务），都自行投资研发算力芯片业务。当然，它们最多是芯片设计方，必须另找代工厂。

即便如此，这也打破了主机厂商只提需求和任务书的窘境。通用化CPU控制芯片不能满足ADAS需求，促使主机厂（多数是新势力）设计自动驾驶专用芯片。

虽然主机厂自研芯片承担了风险，但投资者喜欢听到这类消息。而且OEM商不希望，将来很大一部分利润落入芯片供应商的腰包。

不过，类似的投资需要大规模使用才有望盈利。如果花1.5亿美元作为专用ASIC芯片设计费，年产量40万辆，4年内才能回收投资。眼下只有特斯拉有望达到这条及格线。

剩下的机会属于供应商。华为虽然一再重申不会造车，但不会让OEM商感到放心，因为它一直是一揽子方案的提供者：云、5G基础设施、物联网、车机操作系统、V2X通讯芯片，如果再加上算力芯片，华为将有足够的野心成为崭新的Tier1供应商。

早在2018年10月，华为就发布了支持L4级自动驾驶能力的计算平台MDC6000。该平台拥有华为推出的8颗AI芯片昇腾310，同时包含计算和图像处理模块。奥迪中国成为华为ADAS业务的第一个重要客户。

华为称，MDC6000的算力为352?Tops，功耗比为1?Tops/瓦，超过了英伟达。

需要澄清的是，支持L4级自动驾驶，不等于实现L4级自动驾驶。华为只是提供算力平台，软件实现则由客户或者指定第三方完成。而且，车规级认证也需要很长的时间。

特斯拉FSD算力为144?Tops，小鹏使用的英伟达算力为30?Tops，蔚来、理想搭载的Mobileye?Q4算力为2.5?Tops。这意味着，当前落地的L2级或者L2.5级自动驾驶的主机厂，有更现实的选择，而非采用华为如此奢侈的算力和功耗。只有当L4级自动驾驶有现实解决方案的时候，华为才能真正介入。

因此，在车载算力芯片领域，华为瞄准的是未来，而非眼下。而地平线、黑芝麻、寒武纪、深鉴科技、飞步科技等创业公司的产品，已经应用到自主整车产品当中。在车载算力领域，中企正取得局部突破。当然，博世等跨国一线Tier1，拥有完整的ADAS解决方案。从长远看，华为“全向”解决方案，可能更适应未来对车联网、车机、新能源和ADAS的综合要求。

传统力量

在算力芯片中的功能芯片，譬如MCU（微控单元，特别是燃油车动力系统控制），还有传感器芯片领域，传统巨头仍然牢牢把持，中企也有类似的产品，但参与度很低，大致只有4.5%左右。

这一块暂时还看不到突破迹象，只能是从小单做起、从备胎做起，磨练车规级稳定性水平，逐渐积累向巨头挑战的资本。不过，是否还要继续投资燃油车有关的功能MCU，中企其实左右为难。但有些技术储备在新能源时代，照样可以获得长远应用，譬如这次缺货的ESP（车身稳定控制）芯片。认为传统MCU芯片市场萎缩，看法未免过于粗糙。

从动态角度看，情况就不那么令人忧虑，因为现在芯片中企参与度正在提升。“新四化”浪潮对新玩家具备天生的友好度，中企不能浪费历史机遇。（文/《汽车人》黄耀鹏）版权声明本文系《汽车人》独家原创稿件，版权为《汽车人》所有。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

70-80万的成本降到不足1000元？华为又要颠覆汽车界！

么叫智能网联汽车增量部件供应商？它究竟提供什么？

“造好”车和造“好车”，这是华为轮值董事长徐直军10月22日在工信部与北京市政府联合主办的世界智能网联汽车大会演讲中提出的概念。第二天，他专门率领华为智能汽车解决方案BU总裁王军、副总裁何利扬和记者见面，进一步阐述这两个概念。

乍一看，以为有点故弄玄虚，这到底区别在哪里？但是如果理解华为对于正在到来的未来汽车的理解，就明白他实际讲了两层意思，一方面阐明了华为对智能网联汽车的理解，另一方面也表明了华为在这方面卓越的能力。

其一，“造好”车，表明车的内涵变了。汽车产业与ICT（信息通信技术）产业在融合，未来的车就是智能网联电动汽车。未来的车中，ICT重要性越来越高，机械的成分没有太多改变。也就是，要“造好”车，不能仅仅只是造机械的部分，那样的车是不完整的，不符合未来甚至当下需求的。

2018年10月前，华为消费者BG有着非常强烈的自己造车欲望。2018年10月，最终清晰了自己的战略选择：华为不造车，聚焦于自己占据优势的ICT技术，确定自己的定位是成为面向智能网联汽车的增量部件供应商。图为华为在东莞松山湖研发基地掠影?

徐直军认为，智能网联电动汽车将成为人类社会新的革命性发展引擎，其影响远远超过汽车和ICT两个行业本身，对人类社会、对汽车产业、对人的出行带来巨大的改变。

智能网联电动汽车将成为持续价值创造的平台。传统手机走向智能手机之后，智能手机已经成为整个产业界持续创造价值的平台。一旦汽车从传统汽车走向智能网联汽车之后，也将成为整个汽车生命周期内，为产业界持续创造价值、为消费者持续提升体验的平台。

智能网联电动汽车将使未来整个社会从拥有汽车变为拥有与出行服务相结合。

它也将使车内的娱乐系统一改几十年不变的传统，现在蓬勃发展的智能终端产业链和生态通过智能座舱系统，能够把手机的硬件生态与应用生态带入到汽车之中。

传统的汽车是基于EE架构（也就是总线+分散控制的架构）设计，智能网联电动汽车将是采用分布式网络+域控制器的架构，也就是华为所言的CC（计算+通信）架构。

因为智能网联让车不再是孤立的一个个机械物体，这个时候，汽车的安全观念已经从传统的安全（SAFETY）走向可信(TRUSTWORTHY)的方向。这样的汽车面临的安全问题更重要的是网络安全和信息安全的问题。?

其二，造“好车”，实际是表明华为的实力。华为不仅能帮助车企“造好”车，更能造“好车”。2019年4月的上海车展上，华为汽车业务首次公开亮相，徐直军当时主要谈的就是华为的使命是能帮助车企“造好”车，而这次论坛上，他具体解读的就是华为如何造“好车”。

先前，注意到ICT行业和汽车行业的融合趋势，华为在过去的四到五年里一直在探索，在汽车行业走向和ICT融合过程中，在自动驾驶、电动化助力汽车产业的过程中，怎么发挥自己在ICT行业的技术积累优势，以促进传统汽车产业走向智能网联电动汽车，一度萌发了自己造车的念头。

徐直军表示，2018年10月前，华为消费者BG有着非常强烈的自己造车欲望。“他们讲苹果在做车，我们为什么不能做车？”2018年10月，最终清晰了自己的战略选择：华为不造车，聚焦于自己占据优势的ICT技术，确定自己的定位是成为面向智能网联汽车的增量部件供应商，为广大的车企提供部件和解决方案，帮助车企“造好”车，造“好车”。

华为认为，中国汽车业经过多年的发展，质量基本提升上来了，制造能力也起来了。中国和全球不缺汽车制造商，缺的是能面向未来“四化”持续提供技术和部件的企业。这些部件和技术恰好多是华为已拥有的技术，这最符合华为的基因，也是这最终促使华为在汽车业务上下定决心。

2019年5月29日，任正非签发组织变动文件，同意华为成立智能汽车解决方案BU，隶属于ICT管理委员会管理。同时，任命此前华为无线网络业务部和日本运营商业务部总裁王军为智能汽车解决方案BU总裁。

两天后，华为智能汽车解决方案BU正式成立。在华为的组织架构当中，BU和BG是并列的一级部门，目前华为共有3个BG部门，2个BU部门，即运营商BG、企业BG和消费者BG，Cloud?BU和如今成立的智能汽车解决方案BU。

那么，华为作为智能网联电动汽车增量部件提供商，将到底如何给车企提供的产品和技术方案？这个问题在4月上海车展的时候还不是那么清晰，如今徐直军或者华为已经能够很清楚地对外传播了。

徐直军说：“传统机械部分不是华为的优势，你让我做底盘，我做不出来。你让我做发动机，我也做不出来。我们很清楚，华为就是做ICT技术，适应智能网联汽车的需求，匹配一下，能做什么，才做什么。”

他认为，未来走向完全自动驾驶、电动汽车以后，一个车的价值构成60%-70%和电子、计算、通信、软件相关，传统部件构成只占30%-40%。特斯拉本质上是把价值构筑在跟电子相关的硬件和软件上，硬件可以更换，软件可以升级。

“这也许有点危言耸听，但做我们这个行业的，肯定看到了这个趋势。”徐直军说，“车的价值未来更多地构筑在ICT技术范围内。”徐直军认为，这是传统汽车企业面临的挑战，当然作为集成商的整车厂，原有的品牌价值是存在的，这是他们相对于供应商的一个壁垒。

一个架构，就是前面所指的“计算＋通信”的CC架构；三个平台指的是MDC智能驾驶平台、CDC智能座舱平台和VDC智能电动平台；联接指的是华为智能网联解决方案，解决车内、车外网络高速连接问题；云服务则是基于云计算提供的服务，如在线车主服务、娱乐和OTA等等。

“现在华为智能汽车解决方案BU面对智能网联汽车的解决方案和产品，基本上涉足从传统汽车到电动汽车以及走向智能网联电动汽车增量部件，这体量得有多大？”徐直军如此感叹。

但他表示，华为对智能汽车解决方案BU还没有盈利预期，“我们的要求就是好好做产品，做出竞争力，产品有竞争力，市场规模逐步就出来了，自然而然就能挣钱。我们做5G也是这样的，原来在做产品阶段，也不知道哪一年才能挣钱。真正把产品做好了，发现挣钱的时间比原来预料的更早”。

是什么让华为如此自信？徐直军说：“外界拿我们跟博世比，实际上我们跟博世做的东西不一样。”

造车造的一定是一个平台?

全新CC架构给传统汽车业一个走向智能网联电动汽车的捷径

“如果有远见，造车造的一定是一个平台，而不是一个车。”徐直军认为，从传统车走向智能网联汽车，必须对传统电子电气架构进行改变。

纵观华为智能汽车解决方案，最核心的是它革新了传统汽车EE（电子电气）架构和计算架构，利用CC（计算与通信）架构，让汽车有了软件定义并持续创造价值的可能，这也可能真正让中国的智能网联汽车迎来黄金发展期。

汽车行业传统的EE架构，采用的是总线＋分布式功能单元的架构。它的设计思想是硬件定义规格，其特点是功能驱动的垂直设计，资源专用；同时，专用传感器、专用ECU和专用算法；还有开发周期长，不可扩展。

当然，这种架构对于传统汽车是可行的，因为ECU数量少——1993年，奥迪A8使用了5个ECU。但随着车辆电子化程度增加，或者传统车开始走向智能网联阶段，车内ECU数量迎来爆发式的增长，豪华车超过了100个，这个时候问题就出现了。

因为EE架构，不同的ECU由不同的供应商提供，导致算力不能协同、互相冗余；不同ECU不同的嵌入式OS和应用程序，导致无法统一维护和OTA升级，第三方应用开发者更无法与硬件进行便捷编程；ECU数量的急速增加，增加了内部通信需求导致线束成本和装配成本增加。

“CC架构和传统EE架构存在本质的不同，传统EE架构不可能走向智能网联汽车。”徐直军说。

比如智能驾驶，它涉及传感器环境感知、高精地图/GPS精准定位、V2X信息通信、多种数据融合、决策与规划算法运算、运算结果的电子控制与执行等过程，在此过程中需要一个强劲的“大脑”?（Mobile?Data?Center，MDC，即移动数据中心）来统一实时分析、处理海量的数据与进行复杂的逻辑运算，算力需求非常巨大。当真正走向自动驾驶的时候，感知、处理和决策的信息量更加巨大，决策内容还要保证准确，还要发指令，直接掌管四个轮子。而把这些巨量信息传送到MDC，就需要很大的网络带宽，用通信语言来说，就是要10Gbps接口，甚至25Gbps、100Gbps接口。

徐直军说：“走向自动驾驶，CC架构是必然的。全球交通事故90%是驾驶员误操作造成的，在真正走向自动驾驶以后，MDC是要取代人的，要做得比人更厉害，人为事故将基本消除。”?

CC架构的设计思想是软件定义功能，它包括分布式以太网络和三个域控制器。它能够实现资源与功能解耦，共享资源池，而且软件可升级、硬件可更换，传感器可扩展。

“我们未来希望把车上的上百个ECU和智能驾驶网联电动的能力，放到三个域控制器，然后通过以太网连起来，把所有的传感器连起来。”?徐直军说，“为什么搞分布式网络呢？因为，未来车需要不仅一个以太交换机，可以每个角放一个，每个角的毫米波雷达、激光雷达、摄像头都直接接到这里，从而把线束减少。”

华为提出CC架构属于水到渠成。它本身就做以太网络，现在只要研究以太交换机技术怎么满足车的场景需求。这个架构，除了一个域控制器控制智能驾驶外，还有两个域控制器分管智能座舱和整车控制，每个域控制器都有一个操作系统。

智能网联汽车未来要实现真正的自动驾驶，需要360度实时感知，激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器的数据要实时、高效地传到MDC，这就需要高速以太网络，用通信的语言来说，需要10Gbps接口，甚至25Gbps、100Gbps接口，传统EE架构不太可能实现的，需要走向计算＋通信的架构，也就是CC架构。

虽然很多人只知道特斯拉是电动汽车，但它却是率先走向智能网联汽车的造车新势力。汽车行业对智能网联汽车的理解，大多来自特斯拉MODEL?S以及后续车型。在特斯拉出现之前，汽车更新一个导航软件都需要回到4S店，当特斯拉通过OTA的方式，不断为旗下存量车提供更好的娱乐服务、增强Autopilot辅助驾驶能力，甚至是提高车辆性能（如加速更快、续航里程更长），为用户提供前所未有的科技体验的同时，也让整个汽车行业感到震惊。

再以?Model?3?搭载的特斯拉最新一代的电子电气架构为例，其中央计算模块（CCM）将智能驾驶域（ADAS）和信息娱乐域（IVI）整合在一起，加上左车身控制模块（BCM-LH）和右车身控制模块（BCM-RH），彻底取代了之前的上百个?ECU?控制器和线束组成的复杂架构。

除了特斯拉，德国大众集团也在进行大规模电气化变革，通过收购软件供应商和内部设立大规模的独立软件团队来实现电子电气架构大幅精简、软件定义汽车的目标。

徐直军告诉汽车商业评论，现在所有的车企都在研究新的架构，只是叫的名字不一样。华为叫CC架构，因为计算和通信是它的本行。“不同的车企叫的名字不一样，未来叫什么名字也不知道，可能CC架构叫多了，就叫CC架构了”。

不过，就整体而言，目前中国车企包括造车新势力，还难以找到一个类似特斯拉那样的产品，从底层架构到驾驶体验、娱乐体验和车身控制的整体解决方案。“现在真正像特斯拉这样的车企少，大量的车企是做机械出身，缺少电子硬件和计算机软件的能力，他们希望有合作伙伴。”徐直军说。

华为开发的全新CC架构给了中外传统车企包括中国造车新势力一个走向智能网联电动汽车的捷径。

基于CC架构，华为通过掌管驾驶、座舱和整车控制的三个域控制器，打造三大平台——MDC智能驾驶平台、CDC智能座舱平台和VDC智能电动平台，并通过提供芯片＋操作系统将每一个平台都打造成一个生态系统。

那么，CC以太网架构什么时候真正落地？

徐直军对汽车商业评论说：“至少我们跟大量合作伙伴合作过程，已经不是传统EE架构。未来的车是一个持续创造价值的平台。这个平台和产业结合起来，硬件可以更换，软件可以升级，消费者在车的生命周期内为相应体验升级付费，持续为产业链创造价值。”

已经有车厂在华为MDC智能驾驶平台开发板上做智能驾驶应用

2018年10月15日，在HUAWEI?CONNECT?2018大会上，华为发布了支撑其无人驾驶战略的重要载体——涵盖芯片、操作系统和开发框架的使能自动驾驶的移动数据中心（MDC，Mobile?Data?Center）平台。

当前华为已经推出了MDC智能驾驶平台?，支持L2+到L4级别自动驾驶。它基于华为核心主打AI算力需求的昇腾芯片和智能操作系统来实现。

昇腾310芯片使用了华为自研的高效灵活CISC指令集，每个AI核心可以在1个周期内完成4096次MAC计算，集成了张量、矢量、标量等多种运算单元，支持多种混合精度计算，支持训练及推理两种场景的数据精度运算。

作为嵌入式神经网络处理器（NPU），昇腾310芯片集成了FPGA和ASIC两款芯片的优点，包括ASIC的低功耗以及FPGA的可编程、灵活性高等特点，从而其统一架构可以适配多种场景，功耗范围从几十毫瓦到几百瓦，弹性多核堆叠，可在多种场景下提供最优能耗比。

英伟达使用的Xavier?算力为30?TOPS（TOPS：万亿次/秒），功耗则达30W，能效为1?TOPS/W。它的算力高但能耗也高。华为昇腾310?算力为16?TOPS，功耗仅为8W，能效为2?TOPS/W。

Mobileye?EyeQ4，算力为2.5?TOPS，功耗为3W，能效0.83?TOPS/W，据称EyeQ5算力是上代产品的10倍，但预计要在2021年铺货。相比之下，目前华为昇腾?310的优势也格外明显。?

基于此，不管是昇腾310最优的算力和功耗，还是其统一架构可以适配多种场景，都决定了其必然成为华为自动驾驶MDC智能驾驶平台的核心。

一般认为，L2需要的计算力<10TOPS，L3需要的计算力为30~60TOPS，L4需要的计算力>100TOPS，L5需要的计算力目前未有明确定义（有预测需要至少1000TOPS），目前的计算平台仅能满足部分L3、L4级别的自动驾驶所需。

华为能够支持L4级别的智能驾驶平台，基于8颗昇腾310?AI芯片，算力高达352TOPS，整体系统的功耗算力比是1?TOPS/W，可谓同行中的佼佼者。

同时，按照市场上对于自动驾驶实际应用场景的需求，华为通过增减昇腾310芯片的数量和激光雷达，开发出能够算力与之相匹配的MDC智能驾驶平台产品。

也就是说，华为MDC智能驾驶平台可针对不同级别的自动驾驶算法，用一套软件架构，不同硬件配置，就能够支持L2+~L4自动驾驶算法的平滑演进升级。

徐直军说，华为最大的优势就是AI与云的能力，以昇腾芯片＋智能操作系统为基础，打造MDC智能驾驶平台，华为还通过开放API(Application?Programming?Interface,应用程序接口)，希望跟广大的部件提供商、集成商、应用开发商等合作伙伴，共同打造三个生态——传感器生态、智能驾驶应用生态和执行部件生态，最终促进整个汽车产业走向智能驾驶，也就是华为所言的通过?“平台+生态”战略，使能智能驾驶进入快车道。

其一是传感器生态，包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头等等，让这些传感器方便与MDC连接在一起。徐直军表示，MDC智能驾驶平台必须构筑一个生态，因为它是大脑，所有传感器的东西都要连过来，要相互认识。

当然，作为选择之一，华为也会利用自己的?5G?技术来开发毫米波雷达，实现全天候的成像，同时我们也会充分利用全球领先的光电子技术，开发激光雷达，真正解决激光雷达面临的成本问题与性能问题。

目前，全球毫米波雷达领域大致形成了?ABCD?（奥托立夫?Autoliv、博世?Bosch、大陆?Continental、德尔福Delphi）控场的局面，但即便是频率最高的?77G?毫米波雷达，分辨率仍然过低，不仅无法对行人和障碍物进行精准的建模，在传感器融合和同步、AI?算法处理上，毫米波雷达的原始数据也不够友好。而激光雷达的高成本也让众多玩家苦恼不堪。华为如果在这两个方面有突破，对于智能驾驶的传感器领域可以说是重大突破。

其二是智能驾驶应用生态。华为的MDC智能驾驶平台，包括硬件平台（自研CPU/AI芯片）和自研车控操作系统。华为的自动驾驶操作系统是一个开放系统，就像智能手机的安卓或者类似于鸿蒙，要支持所有的车企、Tier1和应用开发商，让他们基于这个操作系统开发各种各样的智能驾驶算法、应用，支持汽车产业来不断提供智能驾驶创新功能和服务。

其三是执行部件生态。智能驾驶最重要是指挥，它是一个大脑，它要指挥最终执行部件怎么动，这里也要有接口，接入任何厂商的电驱、电动等各种执行部件。“我们把接口的标准打造好，让MDC跟所有的执行部件容易配合。”徐直军说，但华为还面临着一系列的法律、法规、政策、标准等问题和挑战，需要建立广泛的生态联盟，凝聚共识，来推动标准建立。

那么，华为的MDC智能驾驶平台在整个汽车业自动驾驶进程中，它占的分量到底有多重？到底它现在能够推进自动驾驶进程到什么地步？

徐直军这样回答汽车商业评论的提问：“为什么叫智能驾驶，没有讲自动驾驶呢？完全自动驾驶、无人驾驶是终极追求。自动驾驶是一个渐进的过程，终极目标是实现彻底的无人驾驶，但是走向这个终极目标过程中，它能够创造价值。特斯拉已经给大家创造了价值。”

比如特斯拉做了几个智能驾驶的功能，消费者很喜欢。他提出了中国道路交通情况下，三种功能大家都会喜欢，分别是自动泊车功能、车自己找停车位功能还有交通拥堵情况下的跟车功能。

目前，华为已把MDC智能驾驶平台开发版提供给了合作伙伴，合作伙伴在这个平台上做智能驾驶应用。

智能全场景出行体验

智能座舱不只是屏多屏少问题，华为CDC智能座舱平台怎么干？

关于智能座舱，最近两年来在汽车业界也是非常时髦的话题，但是要真正做好甚至谈好，很不容易，因为这也是一个不断演进中的汽车未来。

现在，汽车中的屏越来越大似乎是智能座舱的一个标志，但显然，大多数承载的生态和传统车没有太多区别，我们对华为CDC智能座舱到底有什么期盼？

汽车商业评论认为，智能座舱是由不同的座舱电子组合成完整的体系，不是简单地以液晶仪表、HUD、中控屏及中控车载信息终端、后座?HMI?娱乐屏、车内外后视镜等为载体，而是将人工智能、AR、ADAS、VR?等技术融入未来的座舱布局之中，提升用户的用车体验，给之以传统汽车所没有的服务。

智能驾驶舱产业链，以中控平台为基础，逐渐向液晶仪表、抬头显示和后座娱乐延伸，实现多层次信息的处理操作和独特的人车交互。

车载信息娱乐系统(IVI)是智能驾驶舱信息交互的重要载体，IVI?能够实现包括三维导航、实时路况、IPTV、辅助驾驶、故障检测、车辆信息、车身控制、移动办公、无线通信、基于在线的娱乐功能及?TSP?服务等一系列应用，极大地提升了车辆电子化、网络化和智能化水平。?

驾驶舱升级路径可类比智能手机，相比?ADAS，驾驶舱电子产品形态更加丰富，全球竞争格局较为分散，且一切都还在演变之中，并无真正的寡头。

回到华为的CDC智能座舱平台。所谓CDC，即?Cockpit?Domin?Controller，座舱域控制器。它可实现智能汽车与智能手机在硬件、软件和应用生态等全产业链的无缝共享，建立起的以汽车场景为主的数据中心。

这种共享有三：其一，于智能手机Kirin芯片构建IVI模组，发挥产业链协同的规模效应，降低硬件成本；其二，基于鸿蒙OS，共享华为“1+8”生态，实现跨终端的全无感互联；其三，享智能手机丰富APP生态提升用车体验开放API，使能跨终端伙伴发展智能座舱应用。

这其中，与传统的多芯片方案相比，单芯片方案驱动智能座舱，类似于座舱域控制器的方案，可以精简座舱处理器布局，极大地降低系统成本，并能提供多屏互动等全方位的智能互联体验。

一芯多屏的智能座舱已经成为趋势。比如2018?年?8?月?7日安波福宣布将为长城汽车全新一代的哈弗和?WEY?品牌提供单芯片的智能座舱解决方案，可同时驱动全彩液晶仪表、抬头显示和中控娱乐等车载电子系统的所有功能。再比如，2019?年初华阳集团推出了新一代车规级芯片?i.MX8?以及最新车载操作系统?AndroidP?信息娱乐方案。

与此同时，在智能座舱方面，车载硬件也向模块化方向发展，软件系统的比重不断增加。一些汽车厂商开始将IVI?进行模块化布局，能够减少不同车型配置的复杂程度、加大单品模块的重复利用率。?

但华为的CDC?智能座舱平台看起来更胜一筹，按照徐直军的说法就是要把华为智能终端积累的硬件生态、软件生态、应用生态带入到智能座舱。除了提供娱乐服务，未来自动驾驶实现后，会有更多的乘客服务和安全服务。

他说：“我们在中国、在全球都拥有大量的智能手机用户，整个产业界建立了广泛的智能终端生态，真正实现了规模化、低成本。智能座舱是在车上，我们最大的优势就是智能终端和智能座舱平台共享一个生态。”

徐直军说，华为跟车企沟通CDC智能座舱想法，大家最欢迎把华为智能终端的生态搬到车上，共享智能手机生态。同时，开发API，使能跨终端伙伴发展智能座舱应用。

比如不光整个娱乐系统，未来仪表盘AR显示，以及判断驾驶员没有自动驾驶之前是不是睡觉、是不是分心，也就是驾驶员监控系统（DMS），等等，都可以通过智能座舱平台来解决。

华为希望通过芯片+OS+生态，使能数字座舱，构建智能全场景出行体验。这些体验包括智能护驾、信息娱乐/车家互控、全生命周期服务、智真办公和家庭影院。它提供的智能服务引擎包括座舱感知、决策和控制，多模态实时交互、人车家无感互联和服务找人。

华为最终构建起的智能座舱的生态，硬件是可以更换的，应用是不断更新的，软件也是可以不断升级的。独立的账号体系、云服务和整车?OTA?能力，成为汽车座舱智能化所趋的大势。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

华为技术有限公司（华为投资控股有限公司的全资子公司）进行了工商登记信息变更，业务范围中增加了汽车零部件及智能系统的研发，这不禁让人浮想翩翩，华为这是要造车吗？在高制程芯片遭受暴击之后，华为一直在积极寻找出路。

华为从来不仅仅是手机这种不算太高端的下游企业，现在布局汽车零部件业务或许是个很好的出路。因为汽车智能芯片不需要太过注重能耗，不要高制程芯片，以目前华为掌握的芯片技术足够了。不做便算，做就做行业的颠覆者，华为是这么想的。

汽车零部件供应商有多赚钱？十大零部件供应商如博世、采埃孚等企业赚得钱一点也不比十大汽车品牌少，2019年博世集团总营收为779亿欧，无独有偶，现代汽车的营收同为779亿欧左右，且两者的利润都在30亿欧左右。

需要注意的是，博世的营收和前一年一致，但利润却减少了23亿欧。而现代汽车则是利润增长的状态下才能和博世取得几乎相同的利润，由此不难看出哪个比较赚钱。

零部件供应商跟车企是两个不同的方向，车企是整车制造，因而更加全面。零部件供应商是单一（多一）零部件供应，主要是做精。

一辆车有着成千上万个零部件，世界知名的零部件供应商不需要全部都做，它只要掌握核心专利就可以了，比如发动机、变速箱等相关专利。举个例子，国产某些CVT变速箱的传动钢带就是采用博世的专利，一年花不少钱。

零部件供应商掌握了核心，那么它制定价格也就更加有底气了，比如博世2019年销量不景气，依旧能通过比较大的让利获取市场份额。

市场不容许垄断的局面，不过各大零部件巨头都很有默契，吃亏的往往是国内车企。再比如某些品牌就曾因为变速箱断供导致无车可卖的境地，经销商、消费者纷纷维权，该车企损失的不仅仅是钱的问题了。

国产车企不断搞自主研发主要是因为零部件成本太高，而且核心技术掌握在别人手里风险太大了。有了华为这种科技型企业加入，在智能化、自动驾驶等方面的研究对于国产车企来说会是很大的助力。

现今，不管是车企还是零部件供应商都在谋求转型，传统的发动机、变速箱等技术已经很难再有所突破，新能源、5G、自动驾驶才是未来的方向，而相关的技术就成为了各家研发的目标。

早在2018年，华为就发布了自己的自动驾驶方案——MDC600，系统由?8?颗昇腾芯片提供算力支持，宣称的算力为?352TOPS（TOPS——处理器算力单位，1TOPS代表处理器每秒钟可进行1T（10^12）次操作）。

目前一般的L2级车型算力为2.5TOPS，特斯拉现阶段为144TPOS。

可以看出华为自动驾驶方案的超前性，虽然华为并不是独一家，比如英伟达最新一代产品自动驾驶平台Drive?PX?Pegasus的算力为320TOPS、特斯拉新一代自动驾驶系统算力也超过300TOPS，但是有了华为的入局，这趟水势必会更加浑浊。

以英伟达为例，Drive?PX?Pegasus的价格为15000美元（约合人民币10万元），如此高昂的价格注定只能搭载在一些高端车型上。假如没有供应商跟英伟达竞争（特斯拉自产自销），那么国产大部分车型注定无缘享受科技带来的红利。不过有了华为入局之后，有了竞争，一切又是另外的故事了。

2019年，华为联合上汽、广汽、比亚迪、长安等在内的18家车企发布成立了“5G汽车生态圈”，荣威R?MARVEL-R、北汽ARCFOX?α-T、广汽新能源埃安V、比亚迪汉这些车就搭载了华为的5G通信模组。

5G跟自动驾驶搭配相得益彰，现在华为的5G模组已经搭载在国产的车型上了，等到技术、法规允许了，自动驾驶模组的搭载也是迟早的事。

自动驾驶不仅仅需要高算力的系统，在外部也需要有激光雷达的支持，而对于激光雷达，华为也打算自己来搞。不久前，华为智能汽车解决方案BU总裁王军就曾透露，华为在武汉有一个光电技术研究中心，总计1万多人规模，目标是短期内迅速开发出100线的激光雷达。

100线的激光雷达是什么概念呢？目前能实现L3级自动驾驶辅助的奥迪A8采用的仅仅是个4线激光雷达，自动驾驶实验车上采用的?Velodyne?64线激光雷达，华为研发的无疑要更加高级。

既然要做颠覆者，价格上也要让人大吃一惊，Velodyne?64线激光雷达的价格在70-80万元之间，太高了，量产车根本无法接受。而华为的目标是未来将激光雷达的成本降低至200美元，甚至是100美元。这个未来并不会很长，教授相信华为有这个能力。

未来，汽车机械品质方面的竞争终将会过渡到智能科技方面的竞争，这对我国企业其实是有利的，因为我们有华为、阿里等超大型科技企业。

当未来的核心（如芯片）被我们掌控之后，中国汽车必定是光明的，我们也期待有更多的国产企业下场搏杀，在汽车行业中闯出一片天。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

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