半年前，要找車規(guī)5nm芯片只有恩智浦（NXP）曾宣布下一代汽車芯片選用臺(tái)積電5nm制程，預(yù)計(jì)2021年秋交付首批樣片;今天卻已不只一個(gè)，2018年7月高通收購NXP失敗，現(xiàn)在也挺進(jìn)了5nm車規(guī)芯片，產(chǎn)品有望最快在2023年底量產(chǎn)上市;特斯拉也在備戰(zhàn)“芯片升級(jí)”，與三星電子合作為全自動(dòng)駕駛開發(fā)5nm芯片。

剛剛，IT行業(yè)5nm芯片被曝集體翻車余音未了，車規(guī)5nm芯片又甚囂塵上了。汽車芯片真的進(jìn)入了5nm時(shí)代？我們來分析一下，這炙手可熱的車規(guī)5nm芯片究竟貨色如何？

5nm集體“發(fā)燒”為哪般？

和手機(jī)、電腦等設(shè)備相比，汽車運(yùn)行環(huán)境的惡劣程度不是一點(diǎn)半點(diǎn)，尤其是熱環(huán)境?，F(xiàn)實(shí)是，別說車規(guī)，就是消費(fèi)設(shè)備用的5nm也還存在問題。因?yàn)?0年前困擾臺(tái)積電和三星的問題又回來了。

5nm是目前EUV（極紫外線）光刻機(jī)能實(shí)現(xiàn)的最先進(jìn)芯片制程，也是手機(jī)廠商的重要賣點(diǎn)，2020年下半年，蘋果A14、麒麟9000、驍龍888等5nm制程芯片相繼面世。不過，公開信息顯示，上述芯片無一幸免被曝實(shí)際功耗不低，發(fā)熱未減：“一度達(dá)80℃”、“發(fā)熱降頻”、“變身火龍”、“高燒不退”。一時(shí)間，5nm芯片集體翻車成為熱議。

廠商一直在追隨甚至想超越摩爾定律，遇到的最大問題是芯片內(nèi)部的晶體管漏電。進(jìn)入深亞微米制造制程時(shí)代之前，動(dòng)態(tài)功耗一直是芯片設(shè)計(jì)的焦點(diǎn)，而在深亞微米制程，動(dòng)態(tài)功耗在總功耗中的比例越來越小，靜態(tài)功耗比例則越來越大;進(jìn)入納米時(shí)代，漏電流功耗對(duì)整個(gè)功耗的影響變得非常顯著。在90nm制程電路中，靜態(tài)功耗可以占到總功耗40%以上。

為什么呢？原來集成電路每一代制造制程的進(jìn)步都是由縮短CMOS晶體管的溝道長度實(shí)現(xiàn)的。不斷縮短溝道長度使電源電壓、閾值電壓、柵極氧化層厚度等制程參數(shù)隨之按比例縮小，而短溝道效應(yīng)（SCE）、柵極隧穿電流、結(jié)反偏隧穿電流等漏電流機(jī)制越來越顯著，引起芯片漏電流功耗的上升。另外，溝道長度越短，漏電流功耗增加越快。

在5nm制程之前，因?yàn)椴捎昧水?dāng)時(shí)創(chuàng)新的FinFET（鰭式場(chǎng)效應(yīng)晶體管）來替代傳統(tǒng)平面式晶體管，臺(tái)積電、三星和英特爾都成功抑制了漏電流功耗。

智能坐艙vs．自動(dòng)駕駛

2015年開始，高通切入智能座艙和自動(dòng)駕駛市場(chǎng)，近年來憑借其SoC芯片的強(qiáng)大算力，其14nm驍龍820A座艙SoC已經(jīng)拿下不少客戶，甚至成了2020年不少中高端車型的標(biāo)配。

2019 CES展上，高通發(fā)布基于臺(tái)積電第一代7nm制程的第一款車規(guī)級(jí)數(shù)字座艙SoC驍龍SA8155，入局車載市場(chǎng)。其強(qiáng)大之處在于優(yōu)秀的運(yùn)算能力和協(xié)同匹配能力，高通將其定義為“一機(jī)多屏多系統(tǒng)”的終極解決方案。今年伊始曝光諜照的長城WEY全新車型將是首款搭載8155的量產(chǎn)車型。

那么，智能座艙和自動(dòng)駕駛能否相提并論呢？答案是否定的，前者與后者高度相關(guān)，但不可等同。智能座艙主要包括高清顯示、儀表、主動(dòng)安全報(bào)警（駕駛員監(jiān)控）、實(shí)時(shí)導(dǎo)航、在線信息娛樂、緊急救援、車聯(lián)網(wǎng)以及人機(jī)交互系統(tǒng)（語音識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別）等。其主要作用在于通過改變?nèi)藱C(jī)交互方式，提升駕駛者和乘員體驗(yàn)，有助于將產(chǎn)品屬性升級(jí)為服務(wù)屬性。毫無疑問，人工智能（AI）將賦能人車交互的智能化升級(jí)。智能座艙在半導(dǎo)體技術(shù)的支持下還是比較容易一步步實(shí)現(xiàn)。

自動(dòng)駕駛呢？應(yīng)該沒有馬斯克說的那么容易在不久的將來就能實(shí)現(xiàn)。因?yàn)樗婕暗膯栴}實(shí)在是太多了。就說芯片的算力吧，不可與智能座艙同日耳語。據(jù)稱，高通8155芯片CPU處理器和GPU圖形處理器算力是同級(jí)產(chǎn)品的3-5倍。而CES 2020上發(fā)布基于5nm制程Snapdragon Ride自動(dòng)駕駛平臺(tái)核心SoC基礎(chǔ)算力為10TOPS，其中單顆SoC支持NCAP標(biāo)準(zhǔn)下的L1/L2級(jí)自動(dòng)駕駛，多顆SoC組合可以實(shí)現(xiàn)L4級(jí)自動(dòng)駕駛，最大算力可達(dá)700TOPS以上。

2020年11月，華為智能駕駛專家電話會(huì)議紀(jì)要中關(guān)于芯片的討論就很能說明問題：“自動(dòng)駕駛未來需要大算力芯片，市場(chǎng)一是自動(dòng)駕駛，二是智能座艙。智能座艙里也會(huì)有很多人工智能應(yīng)用，比如語音識(shí)別，以前用科大訊飛的方案是在云端做，體驗(yàn)感很差?，F(xiàn)在用智能座艙芯片，像高通或華為基本上都有七八個(gè)T算力，地平線也一樣，其征程二也有大概6個(gè)T算力（實(shí)際上是4TOPS）。大算力計(jì)算芯片一定是一個(gè)大趨勢(shì)，也是一個(gè)門檻……自動(dòng)駕駛有三個(gè)核心要素，第一是數(shù)據(jù)，第二是場(chǎng)景，第三是算力。特斯拉已經(jīng)遠(yuǎn)超國內(nèi)的自己在那里吹牛逼的公司了。”

算力vs．真實(shí)性能

汽車芯片市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈已是不爭(zhēng)的事實(shí)，英特爾（Mobileye）、英偉達(dá)（NVIDIA）、AMD三大巨頭都已入局，特斯拉更是先發(fā)制人開始自研自動(dòng)駕駛芯片。眼下，為了標(biāo)榜智能，汽車行業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)算力競(jìng)賽。比如，2019年4月特斯拉算力達(dá)到144TOPS，當(dāng)時(shí)已比Mobileye增加了幾十倍;最近，無論智己還是蔚來都宣稱已經(jīng)在用上千TOPS的芯片。

不同主機(jī)廠的算力比較

地平線創(chuàng)始人兼CEO余凱發(fā)問：“幾百T、上千T的算力增長可以持續(xù)嗎？”他認(rèn)為：“畢竟有摩爾定律的物理極限在，1000T、2000T到5000T，如果按照現(xiàn)在摩爾定律的功耗標(biāo)準(zhǔn)，超過了10000T，這個(gè)車就是一輛燃燒的汽車，所以在技術(shù)上沒有可持續(xù)性，而且在人工智能角度也不是那么有意義?！?/p>

應(yīng)該說，汽車行業(yè)已進(jìn)入“重新定義汽車”時(shí)代，不管是“軟件定義汽車”還是“芯片定義汽車”，說的都有道理，因?yàn)檐浖仨毥⒃陔娮与姎饧軜?gòu)核心的計(jì)算能力上，芯片硬件是運(yùn)行軟件的基礎(chǔ)。因此，芯片的算力支撐至關(guān)重要，但一味追求算力并無實(shí)際意義。

在拼馬力的傳統(tǒng)汽車時(shí)代，馬力并不反映用戶可感知到的汽車動(dòng)力性能，而是破百秒數(shù);在智能汽車時(shí)代拼算力，也不能代表用戶可感知到的智能駕駛性能。以特斯拉公布的數(shù)據(jù)為例，與上一代英偉達(dá)芯片比，其算力增加了3倍，但其真實(shí)計(jì)算性能提升了21倍，為什么？因?yàn)槠湔鎸?shí)計(jì)算性能是以每秒“準(zhǔn)確識(shí)別”了多少幀圖像來衡量的，與FPS（每秒“傳輸”幀數(shù)）還是有一些差別。

真實(shí)計(jì)算性能：每秒準(zhǔn)確識(shí)別幀數(shù)

5nm制程的挑戰(zhàn)

再看5nm制程技術(shù)本身的挑戰(zhàn)，不管是IT應(yīng)用還是更嚴(yán)苛的汽車， 7nm之時(shí)，F(xiàn)inFET技術(shù)已基本走到盡頭，下一步將由環(huán)繞柵極晶體管（GAAFET）接替。但由于技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和成本壓力，頭部代工廠在5nm時(shí)代仍不得不使用FinFET。結(jié)果就是芯片漏電流功耗暴增，幾乎抵消了制程進(jìn)步的紅利。

半導(dǎo)體制程的演變

據(jù)透露，英特爾已計(jì)劃在5nm（接近臺(tái)積電3nm制程）時(shí)切換到GAAFET，臺(tái)積電則計(jì)劃在3nm后再說，三星為了追上臺(tái)積電，決定在3nm時(shí)就采用GAAFET。不過在GAAFET正式啟用之前，芯片發(fā)熱仍然是一個(gè)問題。因此，不管是5nm和已規(guī)劃的3nm都存在新的可靠性挑戰(zhàn)，尤其是汽車應(yīng)用。

主機(jī)廠自研芯片雷聲大雨點(diǎn)小

主機(jī)廠自研芯片的目的無非是不想受制于供應(yīng)商，同時(shí)降低成本，但談何容易？幾十億的投入令大規(guī)模量產(chǎn)自動(dòng)駕駛芯片的廠商不過三家——英偉達(dá)、Mobileye（現(xiàn)已被英特爾收購）和特斯拉。除了特斯拉自給自足外，大多造車新勢(shì)力都只能選用另兩家的芯片。像蔚來、理想用的是Mobileye EyeQ4，小鵬用的是英偉達(dá)Xavier。

到目前為止，全球車企中真正自研芯片的只有特斯拉一家，其他的或許只是發(fā)聲而已。就像智能手機(jī)產(chǎn)業(yè)一樣，真正自研芯片的廠商鳳毛麟角，絕大部分還是走分工協(xié)作的道路，因?yàn)閷I(yè)的分工才能帶來效率，這或許就是生態(tài)合作的意義吧。

5nm之戰(zhàn)，商用為王

時(shí)至今日，2018年起沿用至今的座艙芯片還是英特爾14nm的Apollo Lake架構(gòu)處理器;無論是英偉達(dá)還是Mobileye，最新款自動(dòng)駕駛芯片的制程都是7nm;而自動(dòng)駕駛量產(chǎn)之王特斯拉搭載的自動(dòng)駕駛FSD電腦使用的第一代自研芯片HardWare 3還是基于三星14nm制程制造。當(dāng)然，三星電子正在加緊5nm車用芯片制程研發(fā)，預(yù)計(jì)有可能在今年四季度開始量產(chǎn)特斯拉的5nm芯片。

從制程成熟度來看，此前高通驍龍888 5G芯片就是三星5nm代工。不過有消息稱，三星曾面臨良品率低的問題，一直在進(jìn)行改善。三星在芯片設(shè)計(jì)方面有著行業(yè)頂尖實(shí)力，同時(shí)掌握了先進(jìn)芯片制造的主動(dòng)權(quán)，但如果三星無法順利提升5nm EUV產(chǎn)能，則上述高通5nm車規(guī)產(chǎn)品的量產(chǎn)也可能受到影響。

另外，值得一提的是，三星與特斯拉和高通的關(guān)系孰親孰疏也是左右誰先量產(chǎn)的重要因素，或許是現(xiàn)金為王吧。

表面上看，似乎5nm車規(guī)芯片將成為芯片廠商和主機(jī)廠爭(zhēng)奪智能汽車下一個(gè)技術(shù)制高點(diǎn)的利器，但歸根結(jié)底還要用商用量產(chǎn)的事實(shí)說話，另外，說何時(shí)量產(chǎn)上車也要眼見為實(shí)，在此前，發(fā)布的多少和預(yù)計(jì)量產(chǎn)都有可能只是過眼云煙。

結(jié)論是，5nm汽車時(shí)代到來就像實(shí)現(xiàn)真正自動(dòng)駕駛的時(shí)間，不是說出來的，而是看主機(jī)廠和半導(dǎo)體廠商如何共同解決遇到的各種問題，防止承受不起的翻車。

因此，5nm汽車才剛剛起步！

責(zé)任編輯：xj