需不需要|车企需不需要自研芯片？ mobileye|车企|英伟达|特斯拉|芯

车企到底需不需要自研芯片？这是一个非常值得讨论的话题。
在最近这段时间里，我们其实看过了不少宣布要自研芯片的新闻亦或者是传闻，似乎自研芯片又要成为新的热潮。
但是，车企，真的需要去自研芯片吗？这是这篇文章想要讨论的问题。
先从自研芯片的好处讲起。
打破垄断封锁
在半导体领域，美国处于绝对是霸主地位，也正是因为美国的制裁，华为发布的 Mate 40 系列手机，成为麒麟芯片的「绝唱」。
在中国信息化百人会 2020 上，华为消费者业务 CEO 余承东坦言：「互联网时代，中国终端产业的核心技术和美国差距很大。」在芯片、核心器件领域同样如是。

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如果说这件事给中国最大的启示是什么，那应该就是要打造我们自己的「芯」生态。
放在汽车领域，未来对于算力的要求只会越来越高，息息相关的芯片需求不会低。
软件定义汽车已经成为共识，现在电子电气架构已经在向域集中式架构走（特斯拉更快一步，已经完成了跨域融合），未来，会实现最终一个中央域控制器的架构模式，在这个过程中，随着信息的处理被集中化，对于算力的要求也会越来越高，此外，越来越高阶的自动驾驶实现也需要高算力去支撑。
虽然，我们可以选择采用国外芯片厂商的现成产品，但还是有被国外卡脖子的风险。刚刚说的华为就是一个非常典型的例子，自研芯片是关系到国家产业安全的重大战略项目。
定制化需求
再者，芯片本身就是一个极其暴利的行业。就拿汽车半导体供应商恩智浦为例，第三季度 GAAP 毛利率达到 48.1％，这个数字让这些吭哧吭哧搞汽车的人羡慕不已。如果能把这一块把握在自己手上，对于车厂们来说，可以增加对于成本的控制。另一方面，可以进一步增加产品竞争力，也是与竞争对手拉开差距的手段。特斯拉在采用自研平台之后，成本上较英伟达的自动驾驶平台降低了 20%，而这些最终都会在毛利上体现。
当然，成本是一方面，更关键的还是出于协同开发的需求。

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特斯拉为什么要自研？这里马斯克的一段话可以作为参考：「Neither MobilEye nor Nvidia, which are certainly good companies, could meet any of our capability, schedule, cost or power requirements.（因为不管是 Mobileye 还是 Nvidia，都无法满足我们的任何能力、研发进度、成本或者功率方面的要求）」
这句话里包含的信息其实已经足够丰富，可以解决我们很多疑问。成本上的问题我想不必再多说。接着往下看。
特斯拉自动驾驶走的是视觉主导的路线，对于算力，有更庞大的需求，而英伟达毕竟客户众多，设计的芯片自然是通用芯片，无法单独去满足特斯拉在某些方面的特定需求。
不过，即便如此，特斯拉还是使用了两代英伟达自动驾驶平台（Drive PX2 以及 Drive PX2 ），我想，或许特斯拉也想等一等英伟达最牛逼的 Orin 芯片，但是这个时间跨度还是太久（2022 年才能量产）所以决定自己搞，于是有了现在的自研芯片，甚至于下一代自研芯片也将在明年第四季度和我们见面，进度还要快于英伟达的 Orin。
所以，对于车企来说，自研芯片意味着拥有更多的自定义权（比如算力、成本），可以更好的去做协同开发，对于产品拥有更大的自主权，并在未来与同行的竞争中拉开差距（参考现在的特斯拉）。
传统车厂：多条腿走路
具体到不同厂商的车企，自然也有不同的策略。
传统车厂方面，自然是希望多条腿走路。以吉利为例。
【 需不需要|车企需不需要自研芯片？】一方面，吉利与 Mobileye 达成合作，旗下品牌领克自动驾驶辅助系统 CoPilot 就是由 Mobileye SuperVision 系统提供环绕式视觉驾驶辅助技术支持，同时，吉利汽车集团的多个子品牌产品将配备由 Mobileye 提供支持的包括紧急自动刹车（AEB）和车道保持系统（LKA）等在内的 ADAS 功能。另一方面其也在积极布局自研芯片的事情。于是有了亿咖通和 Arm 中国合资成立芯擎科技，进行芯片自研。从长期来看，吉利想要做的是构筑自己的芯片产业链。

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由此来看，传统车厂还是有其底蕴在，所以拥有更多的选择权，同时也有更长的时间窗口来筹谋这件事。
新势力没有选择
「如果不是电动化、智能化，作为造车新势力并没什么优势。」