近日，工信部裝備工業(yè)一司組織召開智能網聯汽車推進組（ICV-2035）工作會議。會議指出，2022年，智能網聯汽車推進組（ICV-2035）將把握產業(yè)發(fā)展的新形勢，聚焦重點突出問題，加強技術研發(fā)，統籌協調技術創(chuàng)新和產業(yè)化推進相關工作，推動智能網聯汽車產業(yè)發(fā)展取得新成效。

根據規(guī)劃，到2025年，PA、CA級智能網聯汽車滲透率達50%，2030年超70%，C-V2X終端的新車裝配率2025年達50%，2030年基本普及。可以說，智能網聯汽車發(fā)展大勢已成，汽車產業(yè)變革的下半場——智能化已來，與之緊密相關的域控制器未來將如何發(fā)展？發(fā)展中存在的瓶頸該如何突破？

趨勢：分布式向集成式過渡，功能域仍是主流

過去，豪華品牌的整車上有很多分布式的計算單元，如奧迪、寶馬高端車有上百個ECU（電子控制單元），使得主機廠面臨適配調試復雜、整車無線架構更復雜的問題。且ECU是嵌入式軟件產品，博世、大陸等Tier 1企業(yè)會把成熟軟件刷入ECU，使得主機廠不好對整車軟件進行調配。

因此，主機廠在從ECU向DCU（域控制器）遷移，以功能域的維度把原來的計算單元進行整合，使得DCU成為軟硬件結合、定義汽車的產物。業(yè)內人士指出，“在未來發(fā)展中，分布式將會往集中式發(fā)展，目前的車身域控制器、座艙域控制器、智能駕駛域控制器、底盤域控制器等功能域控制器將往中央計算平臺遷移。”

但目前功能域仍是車企主流的布置形式。其主要原因在于，一方面供應鏈管控容易，汽車Tier 1能提供成熟的功能域產品；另一方面，傳統Tier 1掌控力度較強，如底盤與動力域，車企還不能很好做到軟件定義。

而消費者更關注的是車的功能。其中兩個典型功能是自動泊車、自動巡航。首先它們分別代表了低速和高速自動駕駛；其次，這兩個功能對應從L1到L3算法有不斷升級，升級到EPA、AUP、停車場泊車，能讓消費者感受到自動駕駛能力的提升。

因此，從L1級別到L3+級別，自動駕駛DCU的需求將是整車域控制器中增長最快、域控化進度最快的。原因在于ADAS與座艙域兩個域是車企最為關注的，整車的定義空間較大，且消費者感知程度更強。其中自動駕駛域控又是兩者中最快的，因為其需要做的功能最多，包括環(huán)境感知、數據處理、路徑規(guī)劃等，對于域控的計算、通信、存儲能力要求高。

分化：低階品市場滲透加速，高階品落地尷尬

隨著智能化進程加速讓市場擴容，可以預見域控制器市場競爭者將會變多。從低端和高端來考慮，低端的自動駕駛解決方案規(guī)模增長非常快速。

業(yè)內人士指出，“目前一套解決方案價格控制在4、5千塊錢，可以非常快地鋪設到12-15萬左右的車型。這些車型是自主品牌過去的主戰(zhàn)場，未來的放量將很快速，我們估計到2025年滲透率可達40%甚至更高。”

而高階自動駕駛目前的主要問題在于成本。一整套解決方案車企能承擔的成本將近整車價格的10~15%，對應地只能在40萬左右的車上鋪設。而此類車型量產落地能力并未驗證能否與外資豪車競爭。如果一套解決方案未來能降價到2.5萬，對應配置20~25萬的車型，將打開空間、進入自主品牌的優(yōu)勢領域。

但降價需要解決方案提供商合作，如激光雷達廠商和域控制器廠商，他們的降價又取決于上游。市場增量的核心在于放量帶來的車型擴產。L2級別在2025年覆蓋率將達40%；L3+到L4級別預期則出現了很大分歧。

整體來看，域控制器在2022年之后會出現分水嶺。低階產品主要考慮成本管控與落地效率，而高階自動駕駛重在合作方落地以及合作開發(fā)能力。未來頭部的Tier 1廠商將同時兼?zhèn)涞碗A產品和高階產品。

破局：解決核“芯”問題，把功耗降下來

高階域控制器產品落地的尷尬要破局，需要從消費者視角來尋求答案。

從消費者角度來看，他們關注更多的是車的功能，從L1級別到L3級別或更高級的智能駕駛，對域控制器需求最大，主要是因為消費者更易感知ADAS與座艙域的提升。

自動駕駛域控需要做的功能最多，包括環(huán)境感知、數據處理、路徑規(guī)劃等，對于域控的計算、通信、存儲能力要求非常高。芯擎科技董事兼CEO汪凱博士指出，“域控制器的核心構成向外承擔多傳感器與數據匯集的角色，得到周圍環(huán)境的信息后需要進行大部分核心算法，需要計算單元CPU承擔。”

從全球芯片龍頭企業(yè)的策略來看，目前在計算單元的差異主要集中在AI計算單元，以英偉達為首主要以GPU作為核心計算單元，也包含ASIC；高通、華為、地平線主要以ASIC作為核心計算單元；而特斯拉以NPU（ASIC）作為主要計算單元。

在算法還不夠成熟的早期，性能更好、功能更高、環(huán)境開發(fā)能力更加開放的GPU成為市場主流。行業(yè)數據顯示，2022年落地的大部分車企主要是兩個平臺， 英偉達的Orin和華為的MDC。其中，英偉達的底層開發(fā)平臺的開放性使得車企以英偉達作為底層開發(fā)平臺的最優(yōu)選擇。但后期高通、華為都會以生態(tài)自研閉環(huán)的形式提供，通過上升算法的自研與收購強化ASIC的計算能力。ASIC在較成熟算法驅動與進化后可以呈現更好的功耗。

如今，自動駕駛的芯片對于低端與高端自動駕駛有了明確的區(qū)分。低端領域Mobileye成熟度非常高，是目前落地方案的最優(yōu)解，它的CPU+ASIC架構實現了低功耗比，在L2級別優(yōu)勢明顯。在高階，英偉達一家獨大，但從長期維度GPU有功耗問題，英偉達也將逐步以ASIC取代GPU。

此外，考慮到車用芯片的使用壽命長達5-10年甚至更久，因此，采用先進制程能保證提供更強大算力的同時還有功耗優(yōu)勢。汪凱告訴，“盡管車的面積比手機大很多，可以放更大的芯片進去，但是車里面的環(huán)境更差、工況更惡劣，對芯片的功耗管理要求很高。所以提升算力的同時要控制功耗，一定要用比較好的制程來做這件事。這也是我們選擇臺積電7nm工藝來做芯片的原因，在7nm的制程下，才有機會把芯片的功耗做好。”

不難看出，當汽車行業(yè)進入智能化后，汽車和半導體開始并賽道，除了要與牛頓力學做“對抗”，讓車更輕跑得更快，還要與摩爾定律的做“斗爭”，讓車機大腦用更低功耗算得更快。核心的芯片問題解決，高端域控制器的落地有望提速。（校對|日新）

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