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出品：電動星球 News

作者：毓肥、蟹老闆本人

今天關於蔚來最勁爆的消息來自 36kr，說蔚來正在計劃自研自動駕駛芯片，同時內部已經成立了代號爲 Smart HW （Hardware）的硬件團隊。

消息出來後，我們打聽了一番，蔚來計劃自研芯片這個事，的確如 36 kr 所言處於推動環節，甚至可以說是「八字沒一撇」，但想法、計劃肯定是有的。

36 kr 文章的關鍵點也正如其所言是「向公司高管和股東們吹吹風，提前做一些溝通。」

至於 Smart HW 這個團隊，我們得到的消息不多，但未收到否認的表態。

很多人對於蔚來的期望，其實不僅僅是一家生產高端智能電動汽車的中國汽車公司，或者新造車公司。更多還是希望它能成爲一家佈局廣泛、覆蓋智能、軟硬件、具備更多可能性的科技公司。

有關科技公司這個事，我們曾問過李斌。李斌說，蔚來原本就是一家科技公司。

因而，雖然現在「八字沒一撇」，但我們還是期待蔚來真的能向這個方向發展。

剩下的問題有兩個。

第一，按照 36 kr 的報道，蔚來年底會做年度預算，自研芯片的投入資金較大，需要上會，「以李斌現在的聲望，這個項目敲定的難度不會太大。」

第二、項目敲定了，但芯片自研，蔚來能做成嗎？能有像特斯拉 FSD 芯片一樣的蔚來芯片嗎？

前一個問題，我們無法解答。今天主要來談談第二問題，自研芯片的難度在哪裏？自研又指的是什麼？蔚來需要客服什麼困難？

下面開始。

蔚來造芯，需要爬什麼坑？

一個前提是：硅芯片行業的准入門檻（說白了就是錢）在不斷提高，而且終有一天會高到無法承受。

但想要把賬算清楚，我們首先要知道製造芯片需要經歷怎樣的步驟，哪些部分特別燒錢，以及預測一下蔚來會選擇怎樣的芯片工藝（不同工藝成本也不一樣）。

想要把芯片造出來不難，找臺積電/三星/格羅方德這樣的代工廠生產，有錢就能搞定。真正需要花心思，並且能體現蔚來自研能力的，是芯片設計。

芯片設計分爲兩大步，前端設計（也叫邏輯設計）和後端設計（也叫物理設計）。區分前後端的標誌，是前端設計最終得到芯片電路圖，而後端設計則主要包括大量驗證和佈局分析。

其中前端設計主要分爲規格制定 Formulation→規格設計 Specificcation→HDL 硬件編碼→功能驗證 Function verification→邏輯綜合 Logic Synthesis→形式驗證 Verification。

後端設計則包括可測性設計 Design For Test→佈局規劃 FloorPlan→生成版圖數據 Layout GDSII→版圖物理驗證 Layout Physical Verification 等主要步驟。

做完以上所有，芯片的設計就算完成了。問題是，設計芯片要多久？

舉個例子，下面是 2019 年 9 月，AMD 發佈的自家 CPU 芯片規劃圖：

可以看到 ZEN 3 架構的芯片在當時屬於「Design Complete 設計完成」階段，而 ZEN 3 在今年 10 月中剛剛發佈，預計 11 月開售。ZEN 4 當時處於「in Design 設計中」階段，預計 2021 年底發佈。

也就是說，假設蔚來的自動駕駛芯片已經處於設計階段，那麼我們最早也要2022 年底才能迎來發布。因爲芯片設計完成之後，還需要流片（相當於小規模樣品）和最終的成品驗證環節，這部分也會消耗大量時間。

設計講清楚了，接下來要討論的，是如果蔚來要做自動駕駛芯片，會選擇怎樣的工藝。

其實答案已經呼之欲出——7 納米。

目前主流的自動駕駛芯片均使用了 14 納米世代工藝，像是特斯拉的 FSD 芯片用的是三星 14 納米、英偉達 Xavier 用的是臺積電 12 納米（優化版 14 納米），華爲 MDC 搭載的昇騰 Ascend 310 也是用的臺積電 12 納米。

但如果蔚來真的劍指 2023，7 納米纔是必由之路。

8 月份，臺積電就已經宣佈，特斯拉的下一代自動駕駛芯片將由博通聯合設計，使用臺積電的 7 納米工藝製造。被英特爾收入麾下的Mobileye，也宣佈其 EyeQ5 芯片會使用7納米工藝打造。

至於已經開完發佈會的英偉達，Drive Orin 大概率也使用了 7 納米工藝（未經官方確定），最終實現增加一半功耗，提升 6 倍性能。

換而言之，如果蔚來想做一枚跟上時代潮流的自動駕駛芯片，7 納米工藝再難也要攻克——但到底有多難呢？

我們開始算賬。

根據 extremetech.com 的估算數據，7 納米工藝芯片的設計成本高達2.97 億美元（19.7 億元），這還最樂觀的，初次流片即成功的成本。

流片 tapeout，指的是在設計完成之後，正式量產之前，芯片設計公司和代工廠之間預產一部分樣品，用於最終驗證的小批量生產環節。根據工藝不一樣，流片的報價也不一樣。

代工廠的流片成本，是世界上被保護得最好的商業機密之一，即使是已經沿用了多年的 14 納米，我們也找不到一份精確的報價。

我們能找到且確定真實的，只有「老掉牙」的，10 年前的臺積電 28 納米工藝流片報價——按照芯片表面積算錢，1.3 萬美元每 mm 每次，是兩個節點之前 65 納米工藝流片單價的近 3 倍。

如果按照每個節點漲一倍估算，28→20→14→10→7 這樣下來，7 納米流片成本就會達到每 mm 21 萬美元。此前有傳言說華爲的麒麟 990（113.31mm）每次流片成本高達 3000 萬美元（2 億元），單價甚至略高於估算值。

也就是說，蔚來想要自己造性能足夠強悍的自動駕駛芯片，可能要付出 20 億左右的前期成本，加上每次接近 2 億的試錯成本，以及起碼兩年，甚至 3 年的時間成本。更不要說到了下一代 5 納米工藝時，研發成本預計會達到 5.7 億美元起（約 40 億元）。

何況以上計算，還沒考慮另一個關鍵因素——人。

特斯拉憑藉着馬斯克的個人魅力和不像車企的激進思維，招募來了可能是地球最傑出的芯片架構師 Jim Keller，爲 FSD 打下基礎。如今蘋果 A5-A9 芯片的負責人之一 Pete Bannon 還在特斯拉把持大局。英特爾和英偉達則是最近 20 年 CPU 和 GPU 的代名詞，他們都有變態級別的人才儲備。

Jim Keller

錢、人、時間缺一不可，這就是蔚來自研芯片需要過的三道關卡。

智能電動時代，自研是車企必修課嗎？

昨天，何小鵬在 P7 第一萬輛下線活動中表示，「未來幾年是科技和裝備的競爭，如果你自己沒有全研發能力，很難在這個領域裏面贏。不光要能想到，還要能夠做到。」

「自研」，這兩年越來越成爲車企喜歡掛在嘴邊的詞彙。

就連和 Tier1 穿慣了同一條褲子的傳統車企，也都在試圖擺脫供應鏈的帽子，轉而強調「深度合作」、「共同研發」。比如豐田聯合英偉達、寶馬找上 Mobileye。

到底怎樣才叫「自研」？

自動駕駛領域的「自研」定義其實挺廣泛的。自研傳感器（毫米波雷達、攝像頭）、自研算法、自研芯片...做到任意一個，其實都能算「自研」。

其中最核心的、自上而下的，一定是自研芯片。完全的硬件支配權同時可以帶來完全的軟件自由度。而要想達到何小鵬所說的「全研發」，自研芯片是更關鍵的助力。

然而，即使蔚來真的邁出自研芯片這一步，長時間持續且越來越高的芯片研發投入、芯片製造成本如何攤平、怎麼從 Mobileye 時代順利過渡、老車型要不要做兼容...等等，都是必須考慮，且非常重要的問題。

當然，誠如我們打探到的「八字還沒一撇」，也許這個 Smart HW 項目還只是在討論階段，甚至不一定會上馬。

但誰能抵擋「垂直整合」的誘惑呢？

（完）

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