汽车行业缺芯其实并不是新鲜事,半导体行业本身就是典型的周期性行业,周期一般是4-6年,每个周期都是从芯片短缺开始启动。
上一次比较大的缺货行情是在2008年次贷危机发生后,次年全世界汽车销量下降了13.5%,美国更是下降了34%,下游客户大举砍单,但到2010年,全球总产量迅速恢复,增长了26%。需求暴增导致了很明显的缺货,但那一次缺货恢复比较快,而且主要是在Tier1和芯片公司之间解决的,车企的体感不强。
这次缺货还叠加了汽车芯片需求的暴增,今天,一辆30万元价位的智能电动汽车对于芯片的需求约是同等价位的燃油车的2~3倍,达到1200至1700颗,折合下来相当于整整一个8寸晶圆,其中用于新能源的功率芯片占了大约一半,如IGBT等,另一半主要是用于智能化的数字芯片,包括MCU和AI计算芯片等。
智能电动汽车对于芯片的需求增量无疑是惊人的。扩大产能势在必行。因为下游芯片缺货带来的爆炸性需求,英特尔、台积电、中芯国际、三星都发布了规模空前的投资扩产计划,统计下来2030年前有超过4000亿美元的投资计划。
很不幸,连扩产能都变得比以前更慢了,在缺货的传导效应下,缺的不单是芯片,连半导体生产设备都缺了,设备的交货期从之前的只要半年,延长到现在的一年甚至一年半。近日半导体设备龙头ASML位于德国柏林的一家工厂发生火灾,更是给设备交付蒙上了一层阴影。
中芯国际的彭进表示,全球半导体市场出现不遵循市场需求的重复建设,推高了设备交货周期,这让晶圆厂的扩产更加慢,进一步影响了芯片供给。
从车用半导体的整体产能来看,根据台湾工研院的数据,2020年,代工厂的产能仅占31%,产能大头都在采用IDM模式的大厂手里,即自建工厂进行生产的公司。
对于这次缺货最严重的MCU芯片,行业三驾马车瑞萨、恩智浦和英飞凌都是采用IDM模式,扩产速度相比代工厂要更慢,也更谨慎。瑞萨目前的计划是到 2023 年才能将其车用 MCU 产量提高 50%。
对于这次缺货最严重的MCU芯片,行业三驾马车瑞萨、恩智浦和英飞凌都是采用IDM模式,扩产速度相比代工厂要更慢,也更谨慎。瑞萨目前的计划是到 2023 年才能将其车用 MCU 产量提高 50%。
总结来看,扩产能属于必要手段,但需要一些时间,更需要思考的是:单纯靠扩产能是否能完全解决问题?
相比于芯片需求数量的增长,汽车智能化的底层架构正在发生深刻变化,芯片的未来趋势也因此发生了质变。
传统汽车使用的分布式ECU计算架构需要大约50~150颗MCU,对应的芯片种类也特别多,而且大都是基于成熟工艺的芯片,没法充分的利用新的工艺制程带来的高阶产能。如果把主机厂所需要管理的所有芯片型号加起来,更是超过1000种,可以说,不改变汽车电子电气架构(EEA),芯片供应链的安全就很难以保证。
从技术上讲,靠增加ECU的数量来提升汽车的智能,已经难以为继。当前智能汽车正在掀起一场电子电气架构变革,从分布式计算架构往集中式的计算架构演进。当前的演进重点是域控制器架构,但从终局来看,集中式的计算架构打造的是一个高性能的中央计算平台。
正如生物的智力进化史一样,从低等生物到高等生物,对应的是神经元的持续集中化,并最终了进化出了大脑;计算集中化也让汽车的智能得到质的提升。
中央计算架构能够将芯片的用量和种类降低至少10倍以上,从而急剧降低供应链管理难度和风险。更重要的是:单颗芯片的功能集成度和性能比原来提高两个数量级以上,极大增强了芯片的通用性,允许下游客户建立通用芯片选型库,提升芯片复用率,对供应链的好处不言而喻。
这场技术变革也将使整个汽车芯片行业的竞争格局发生深刻的变化,带来行业新一轮的洗牌,也迎来了新的创新机遇。
还是以MCU芯片为例,当前汽车行业大规模使用的MCU性能并不强,32位的MCU虽然已经有不少新品,但8到16位的MCU依然是出货主力,其对应的制程也多在65nm以上。所以很多人认为汽车MCU在技术上并不先进,但行业前沿已然不是这样,今天先进的MCU相对于过去的8位MCU,性能至少提升了3个数量级,功能集中度也在飙升,多核CPU、网关都整合了进来,下一代MCU的制程更将提升到16nm。
可以说,最新的MCU可完全展现出以一挡十的威力,并能充分的利用代工厂的先进产能。
有人会问为什么缺芯这么严重?为什么到现在还是落后的芯片占主流,而不使用更先进的汽车MCU呢?
向集中式架构,即使是域控制器架构,都不是一个容易的过程。这涉及到大规模的软件开发,以及大量系统测试验证,开发周期往往需要两年以上。
如果不改变分布式ECU架构,仅针对单个ECU进行MCU芯片的替代,也并非高效的解决方案,替换芯片的开发周期起码需要一到两年,而更麻烦的问题就在于ECU的更新带来的测试验证工作,尤其是与安全相关的ECU,其测试验证周期非常长,而且耗资巨大。
这就带来一个风险:整车电子电气架构变革在加速推进,ECU更新完成后就已经落后,产品因为缺乏市场竞争力而卖不出去。
同时,超过七成的ECU是黑盒方案,替换芯片的更新工作需要依赖Tier1供应商,又需要一笔不菲的开发费用,而且也缺乏规模效应,主机厂买单意愿不强。
也正因为如此,汽车芯片行业的头部玩家在扩产能方面才表现谨慎,针对旧型号的产能一旦建起来,而技术变革又在往前走,市场需求一变,就很容易陷入踏空的危险。
AI计算芯片可能是这个趋势里最大的机遇,也是一个较新的市场,在中央计算平台时代,仅AI计算芯片的价值就可能达到每台车一千美元。
由于下游需求在持续飙升,智能汽车领域掀起了AI算力的竞赛,其背后的驱动力是海量的数据,数据量随着传感器的增加而飙升,在2到3年之后,高端汽车会标配12-13个摄像头,覆盖车外和车内,每个摄像头的分辨率正在从100~200万像素快速升级到800万。
从功能的角度来看,从L2到L4,每提升一级,AI计算的量都要提升一个数量级,其结果是:AI芯片将替代过去的CPU,成为中央计算平台的中心,结合高性能MCU组成中央计算加区域控制器的架构,将为软件定义汽车提供统一、强大的计算平台。
简而言之,这场变革依然需要一些时间,但趋势是确定的。三年前,我曾发表万字长文《向超级中央计算机迈进--智能汽车电子构架变革迎接数字化重塑》,论述由特斯拉引领的技术趋势,今天,计算集中化的进程正在加速,从目前的态势来看,域控制器将在未来两年内成为主流。乐观预计,到2025年,中央计算平台将成为高端车的标配。
从下游产商的角度来讲,芯片供给侧情况是共性因素,对谁家基本都一样,但如果在计算集中化应用方面获得一马当先的优势,将能带来的更强大和灵活的供应链管理能力,进而获得市场之间的竞争优势。这也从一个侧面解释了,为何主机厂在过去的一年掀起了一场算力平台的军备竞赛。
计算集中化在技术上对下游公司提出了两种能力有一定的要求:计算架构的定义能力和强大的软件能力,这样才可以对芯片选型有判断,才能在供应链管理方面获得主动权。
计算集中化在技术上对下游公司提出了两种能力有一定的要求:计算架构的定义能力和强大的软件能力,这样才可以对芯片选型有判断,才能在供应链管理方面获得主动权。
历史上,IBM之所以能成为PC产业的开创者,主要是因为他有强大的软硬件能力,这背后体现了技术变革期的底层逻辑:在产业高质量发展早期,软件和硬件都有多种技术路线,简单拼凑没办法发挥各自的优势,只有具备软硬结合的架构设计思想,深入掌握软硬件之间的协作关系,才能有效利用好芯片的算力,打造强大的整机系统。
从商业角度看,计算集中化将解锁新的盈利模式,中央计算平台可以打造一个稳固的底层软硬件平台,实现软硬解耦,从而使持续的软件服务成为可能。
但软硬解耦有一个前提:操作系统和芯片的深度结合,PC历史上,英特尔和微软通过紧密配合,为整个产业的软件繁荣奠定了基础,才最终在摩托罗拉、Zilog、IBM、SUN等一众竞争对手中杀出来,主导了整个PC产业。
在未来,整车将成为软件服务的流量入口,通过OTA持续提供新的功能和服务。基于软件服务的利润很可能超过整车硬件的利润。
PC行业的历史已经昭示了这一趋势:硬件可以创建一个新的市场,但到成熟期后,利润大头将被软件公司拿走。2003年,PC行业基本成熟,微软的利润已经是戴尔的3.5倍,而到了2011年,更是达到13.1倍。最后,计算集中化带来的改变并不是只是技术和商业,组织变革也势在必行。
过去,在分布式ECU时代,车企只需要做整车集成;到了域控制器时代,软件开始成为重点,但部门依然按照功能进行划分,典型的方式是划分为智能座舱、智能驾驶和智能车控三个部门;在中央计算平台时代,硬件完成大一统整合,完全实现软件定义汽车,开发团队的调整不可避免。
1967年,马尔文·康威提出著名的康威定律(Conway’s Law),指出:系统的架构等同于产生该设计的组织架构。这句话用在这里,就从另一方面代表着要实现中央计算平台和软件定义汽车,组织的设计也必须打破当前烟囱式的架构,按照集中式的架构来进行。
解决缺芯问题,短期靠抢货,但属于零和博弈;中期靠产能,属于行业共性因素;长期看技术,这是企业真正能建立竞争优势的地方。
在汽车智能化的浪潮下,如果不重视计算集中化的技术变革趋势,而单纯依靠扩产能来应对缺芯,就如同战争行将进入热兵器时代之时,却只希望扩大弓箭生产来备战。
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