半导体技术与市场杂谈

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算力话题

今年春节的时候，一直在上海。闲来无事，又在思考软硬件融合相关的各种弯弯绕绕。于是，春节期间写了《预见·第四代算力革命》系列四篇文章，洋洋洒洒3万字。

算力话题很热，也看了很多类似的文章或者一些落地的方案，发现很多文章或方案在考虑算力的时候，可能都主要关注某一个视角或领域，而并没有通盘的、本质的考虑整个问题。

算力是一个复杂的系统工程，按下葫芦浮起瓢，可能一个问题考虑清楚了，但实际上，整体的优化效果并不是很明显（阿姆达尔定律），甚至可能负优化。

于是，就有了接下来这篇文章，跟大家分享一下我们的看法。抛砖引玉，期待更多的讨论。

1 算力由性能、规模和利用率三部分组成

算力 = （单芯片）性能 x 规模（即数量） x 利用率。

算力是由性能、规模、利用率三部分共同组成的，相辅相成，缺一不可：

• 有的算力芯片，可能可以做到性能狂飙，但较少考虑芯片的通用性易用性，然后芯片销量不高落地规模小，那就无法做到宏观算力的真正提升。
• 有的算力提升方案，重在规模投入，摊大饼有一定作用，但不是解决未来算力需求数量级提升的根本。
• 有的解决方案，通过各种资源池化和跨不同的边界算力共享，来提升算力利用率，但改变不了目前算力芯片性能瓶颈的本质。

性能、规模、利用率，宏观微观，牵一发而动全身。管中窥豹终有偏，既要考虑多种因素协同设计，更要宏观的统筹算力问题。

2 最核心的，通过超异构实现芯片性能的数量级提升

 

 

 一方面，超异构可以通过集成更多的加速引擎来实现相比CPU、GPU的性能的数量级提升，但更多的计算是在DSA架构引擎完成的，从单位晶体管资源的性能效率视角看，是和DSA在一个量级的。

工艺进步、3D封装、Chiplet封装等各种创新，支持数量级提升的设计规模。但要想充分利用这些价值，就需要创新的系统架构。超异构计算，通过分布式系统设计，可以驾驭数量级提升的更大的设计规模。因此，可以做到相比传统DSA再继续10倍甚至100倍的性能提升。

3 在超异构的约束下，实现规模化落地

3.1 芯片要更好的支持规模化

从微服务的视角，云计算是由不同的服务组成的分层服务体系：每一层就是一个服务族，然后不同层次的服务族组成整个云计算服务体系，这就是我们所熟悉的云计算三层服务IaaS、PaaS和SaaS。

 

 

 更详细的软件堆栈如上图所示，从非云系统所有的“服务”堆栈都需要用户自己拥有并维护，经过IaaS、CaaS、PaaS、FaaS，再到最后的SaaS，一切都由供应商运营维护。从左到右的过程，就是“服务”堆栈的下层layer不断地由云运营商接管的过程。

这是一个鲜明的“二八定律”案例：80%的任务由云运营商负责，20%的任务由用户负责；站在用户的角度，20%自己负责的任务价值占到80%，而运营商负责的部分只占到到20%的价值。

 

 

 因此，基于二八定律，我们可以把整个系统分为三部分：

• 基础设施层。基础设施层的任务都相对确定，适合DSA和ASIC处理引擎处理。
• 应用层可加速部分任务。基础设施层是CSP使用，而应用层则是给到用户应用。用户的应用多种多样，因此应用层的加速也需要一定程度的弹性。这样，GPU和FPGA就相对比较合适。
• 应用层的不可加速部分。主要是一些通用的处理，如控制以及一些细粒度的计算。协处理器是CPU的一部分。因此，CPU适合各类通用任务处理，CPU负责兜底。

 

 

 如上图所示，整个系统的处理有点像塔防游戏：DSA负责干粗活累活，大量的计算任务在DSA中完成；GPU是性能和灵活性折中一些，负责一些弹性加速的计算任务；CPU啥都能干，但性能较差，因此负责兜底，也就是其他处理引擎都干不了的，都放在CPU。

这样，CPU+GPU+DSA+etc.的超异构计算架构就可以实现“包治百病”的、相对通用的计算架构和平台，就可以实现在云、网、边、端等大算力场景以及用户的绝大部分覆盖。

更多场景和更多用户的覆盖，这样才能真正实现芯片的规模化落地。芯片的大规模落地之后，又进一步摊薄一次性研发成本，进一步降低成本，形成良性循环。

3.2 宏观算力建设实现芯片规模化

 

 

 要想持续不断地增加算力，不可避免的就是建设更多的数据中心。2022年2月，国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。

“东数西算”通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。“东数西算”工程有三个总体思路：一是推动全国数据中心适度集聚、集约发展。通过在全国布局8个算力枢纽，引导大型、超大型数据中心向枢纽内集聚，形成数据中心集群。二是促进数据中心由东向西梯次布局、统筹发展。三是实现“东数西算”循序渐进、快速迭代。

除了大型云数据中心建设之外，也需要更多的边缘数据中心和服务器、更多的超高算力的智慧终端，以及更智慧的网络核心设备，来共同提升宏观总算力。

4 在超异构的约束下，提升算力利用率

4.1 提升算力利用率的手段

云计算出现之前，部署一套互联网系统，一般有两种方式：小规模的时候，自己购买物理的服务器，然后租用运营商的机房；超过一定规模的时候，就需要自己建机房，租用运营商的网络，自己运维数据中心的软件和硬件。这个时候的算力资源是一个个孤岛，整个业务的模式也非常之重，成本很高而且弹性不足。如果算力资源配置比较多，就意味着资源浪费和利用率低；如果算力资源配置比较少，就意味着无法支撑业务的发展，丢失关键的商业机会。

云计算通过互联网按需提供IT资源，并且采用按使用量付费的方式。用户可以根据需要从云服务商那里获得技术服务，例如计算能力、存储和数据库，而无需购买、拥有和维护物理数据中心及服务器。云服务使用多少支付多少，可以帮助用户降低运维成本，用户可以根据业务需求的变化快速调整服务的使用。

其他如基于分布式云的边缘计算、跨不同云厂家的MSP、算力网络以及云网边端融合等，都是尽可能的把算力资源整合成一个巨大的资源池，然后可以灵活的根据各种完全动态变化的需求来提供合适的算力。

我们分析一下，要想提升算力利用率，肯定不能是算力的孤岛：

• 第一个阶段，所有的设备是孤岛，各自要实现各自的所有功能。软件应用也是单机版，算力利用率很低，应用的规模受单个硬件规格的限制；
• 第二阶段，有了互联网。不同的设备可以进行协作。可以通过C/S架构实现跨设备的软件应用协作。这样，应用的规模就突破了单个设备的约束。
• 第三阶段，所有的算力资源形成一个整体。可以自动的、任意的切分算力资源。软件也升级成了MicroService架构。这样可以根据设备的规格大小，运行合适大小合适数量的微服务。只有资源形成巨大的资源池，然后通过各种运营管理，才能真正提高算力的利用率。

4.2 芯片视角看算力利用率

资源池化是提升算力利用率的根本途径，但资源要想池化，对硬件有很高的要求：

• 不同设备架构/接口一致。比如CPU等引擎架构一致（比如都是x86架构平台），那么软件可以运行在任何一个设备上，硬件也可以支持各种不同的软件运行。比如NVMe SSD，可以被不同的用户访问，也可以同时或分时地支持多种用户的工作。
• 支持虚拟化。一方面是资源粒度的问题，另一方面是资源自由和动态分配的问题，都可以通过虚拟化技术解决。虚拟化还可以实现不同架构/接口的抽象，屏蔽硬件差异。

 

 

 通常，算力的平台都是CPU，而且目前x86架构CPU占据了绝大部分市场份额，并且x86 CPU对虚拟化的支持也非常的好。CPU对资源池化的支持，或者说对算力更高利用率的支持，是相当的友好。

但是，随着性能需求越来越高，不得不通过超异构计算来数量级提升算力的时候，问题出现了。在超异构的架构下，如何实现更高的灵活性，如何实现更高的扩展性，如何实现各类资源的轻松便捷地池化和共享，则是一个全新的挑战：

• 处理引擎要支持虚拟化和高可扩展性；
• 软件可以跨不同厂家的、不同架构处理引擎；
• 软件可以跨跨CPU、GPU、DSA等不同类型处理引擎；
• 软件可以跨云网边端。

5 展望，云网边端大融合

 

 

 在虚拟化的加持下，软件可以实现完全高可用：软件可以脱离硬件实体，随意的寻找合适的平台运行，自适应的在云、网、边、端运行。

随着CPU的性能瓶颈，I/O虚拟化技术完全硬件化的情况下，硬件接口直接暴露给软件，这就需要云数据中心内部，以及跨云边端的硬件平台一致性。

要想实现跨云网边端、跨不同厂家的芯片平台、跨不同类型不同架构的处理引擎，就需要芯片、系统、框架和库、以及上层应用的多方协同，就需要开源开放的超异构计算生态。

万物互联，当所有的设备算力资源汇集成一个大的共享资源池，算力资源将取之不尽用之不竭。

韩国巨资投向半导体，防的是中国？

在首尔以南 40 公里的龙仁县元三乡镇，当地居民正在等待本月举行的半导体或芯片集群的奠基仪式后发生的巨大变化。

 

“从我记事起，这个地区就一直是农田，”一位年长的居民说。“他们为什么选择在这里建造这样的东西，我无法理解。但现在，一切都会改变。”

 

确实，变化即将到来。据韩国媒体报道，该集群的土地面积于 2019 年首次公布，将使其成为半导体历史上最大的单一项目。

 

该项目由 SK hynix（与三星电子一起是韩国两个令人垂涎的芯片制造冠军之一）承担，投资额约为 1000 亿美元。该集群每月将能够生产高达 800,000 片晶圆，面积将超过 400 万平方米。

 

大约 50 家材料、零件和设备供应商将搬入。龙仁工厂建成后，将专注于动态随机存取存储器 (DRAM) 芯片和其他下一代存储芯片。SK集团是SK海力士的核心组成部分，计划在未来五年内投资约1100亿美元。

 

它是世界上最令人印象深刻的工业带之一的又一补充：一条半导体超级走廊，从首尔南部延伸到以南 65 公里的黄海港口城市平泽。

韩国在其从零到英雄的工业化进程中，不知从何而来，在多个领域挑战并超越了强大的日本。现在是不是又面临另一个挑战者，用同样的策略攀登价值链，但拥有更大的国内市场，同样决心打赢芯片大战：中国。

 

与造船、电动汽车电池、电子设备等其他行业一样，问题是韩国能保持领先地位多久，甚至能否保持领先地位。

 

 

 韩国的半导体带从首尔以南延伸，经过水原和龙仁，到达平泽——所有这些都在不到 90 分钟的路程内。

 

新兴城市随时可用

 

龙仁是京畿道的市县之一，京畿道环绕着首都首尔。就在 1980 年代，该地区主要是农业地区。但在韩国进入高科技领域之后，该地区已成为全球芯片热潮的受益者。

 

首都周围的土地价格高昂，但由于韩国的两个芯片巨头争夺头把交椅并寻找人力资源，因此每一分钱都是值得的。

 

得益于首尔无与伦比的教育、文化、娱乐和卫生基础设施，该国的顶尖科技人才更喜欢在首尔或附近工作。随着国家科技产业的旗舰总部位于首尔南部豪华的江南区，与江南接壤的京畿道一半地区已转变为世界首屈一指的芯片制造集群——只有台湾才能与之匹敌。

 

在该地区的新兴城市，生意从未如此好过。虽然首尔都市区以外的省份都在为低出生率、关闭学校和年轻人外逃而苦苦挣扎，但京畿道的情况却大不相同。

 

在平泽市、华城市和水原市，以及龙仁县和利川县，新的学校、公寓和餐馆如雨后春笋般涌现。像东滩这样的新城市如雨后春笋般涌现，在最近的记忆中，这片土地上到处都是粪肥。

 

京畿道的人口在 2003 年超过了首尔的 1000 万，并且一路狂增。因公寓价格高昂而逃离首尔的年轻人已经找到了周边省份，那里拥有蓬勃发展的科技经济、闪亮的新基础设施和靠近首都的地方，这是一个受欢迎的选择。

 

韩国芯片走廊南至邻近忠北道的清州，东至利川，西南至平泽。它拥有一个几乎无与伦比的生态系统，包括研发中心、晶圆厂、设备供应商和无晶圆厂设计师，这些生态系统已经建立了三十多年。附近的首尔和大田的大学教育经营这些企业的人才。

 

这个集群有着不起眼的开端。1984 年，三星开始在其位于龙仁市器兴的第一家芯片工厂生产 256 KB 的 DRAM。仅仅几年时间，三星和现代电子——SK海力士的前身——就从日本同行手中夺取了内存王冠。

 

今天，韩国是世界领先的存储芯片供应商。

 

韩国公司不满足于自己的内存主导地位，现在将注意力转向非内存芯片——这是一个目前由台积电 (TSMC) 主导的高附加值领域。

 

为了挑战其台湾竞争对手，三星计划到 2030 年投资数千亿美元用于非存储半导体的代工服务。

 

韩国外国语大学电子工程系教授 Cho Kyeong-soon 表示：“虽然内存确实占据了韩国芯片行业的大部分份额，但韩国进入 [非内存] 半导体领域并不是什么新鲜事。”

 

“韩国从事 [非内存] 半导体业务已有数十年，只是韩国在该领域的努力不如他们在内存方面取得的成功。”

 

有两个竞争对手，尽管只有一个在制造业。

 

“美国在设计方面的领先地位，以及台湾在制造方面的领先地位，长期以来一直难以克服，”Cho 继续说道。“韩国要想在芯片领域保持优势，加强其高端非内存领域不是选择问题，而是必须”。

 

谈到芯片代工市场的企业排名——即非存储芯片的合同制造——韩国有一些积极的迹象。

 

根据研究机构集邦咨询（TrendForce）整理的2022年第一季度全球晶圆代工市场份额数据，领先的厂商是台积电，全球市场份额为53.6%。排名第二的是全国冠军三星，占比 16.6%。

 

排名第三的是另一家台湾公司联电，占 5.9%，其次是总部位于纽约的 Global Foundries，占 5.9%。中国大陆公司中芯国际以 5.6% 的市场份额跻身前五名。总而言之，中国大陆公司总共占据了世界市场份额的 10.2%。

 

虽然这些数据乍一看可能会让韩国明显领先于中国大陆玩家，但韩国一些人对此持负面看法，因为三星的市场地位从 2021 年第四季度的 18.3% 下降到 2022 年第一季度的 16.3%。

 

芯片脱颖而出

 

全球芯片行业一直处于流动状态，在整个行业的七十年历史中，不同国家和公司之间多次交换半导体王冠。

 

十多年来，韩国和台湾一直主导着晶圆生产。西方公司失去了在芯片制造领域的领导地位，转而专注于设计。

 

但即使是该行业的王者也没有多少喘息的空间来坐下来享受他们在顶端的位置。在资金密集型的芯片游戏中，他们必须继续大量投资研发和领先的新晶圆厂，以保持市场份额。

 

在快速数字化的世界中，随着脱钩的幽灵笼罩着全球经济，半导体已成为高度战略性的。

 

正因为如此，世界各地忧心忡忡的政府发誓要创建自己的境内芯片供应链，向潜在的合作芯片制造商提供数百亿美元的补贴，以在其境内建造新的晶圆厂。

 

但是，不能保证这些雄心壮志一定会实现。

 

价值数十亿美元的晶圆厂不能独善其身。要有效运作，必须有设备和材料供应商网络、高效的交通节点和可靠的水电供应。

 

此外，它的位置必须包括能够满足劳动力生活方式需求的高端住房和教育和娱乐设施。当然，熟练和知识渊博的劳动力也必须在现场。

 

如果这些多重条件不具备，一个崭新的、闪闪发光的晶圆厂最终可能会成为效率低下、缺乏竞争力的供应链中的一个生锈的齿轮——只有无休止的政府补贴才能支撑。

当前的冠军，崛起的挑战者

世界前两大芯片制造集群位于首尔以南和中国台湾西海岸。每一个都是数十年来通过政府、工业界和学术界之间谨慎、持续的合作建立起来的。这种高瞻远瞩、多方利益相关者的产业政策解释了各自集群的产业主导地位。

 

韩国和中国台湾以外的政府很少有政治洞察力、意愿和能力做出如此长达数十年的承诺。事实上，一旦大流行后的供应链重新正常化，假设它们已经恢复正常，北美和欧洲公众对芯片的关注就会消失，政客们自然会将他们的讨论转移到新的紧迫问题上。

除了首尔和台北之外，可能只有一个政府有能力在政治和经济上创造和维持领先的芯片集群：中国大陆。

 

尽管美国牵头对高科技芯片制造设备和软件实施制裁，但中国大陆政府凭借看似无限的资源和摆脱外国依赖的国家意志，决心实现其半导体主导地位的梦想。

 

这种上升的压力已经在中国台湾和韩国感受到。每家公司都见证了成千上万的芯片工程师被新兴的中国企业挖走。

 

现在正在进行的比赛是一场大比赛。中国半导体产业的崛起可能不仅会影响韩国和台湾的技术领先地位，还会影响它们对经济繁荣的共同掌控。

培养芯片领导力的策略包括通过建立大规模晶圆厂实现规模经济、最大限度地获得政府的慷慨支持和挖走外国人才。这些策略被日本用来从美国手中夺取半导体王冠，后来被韩国和台湾从日本手中夺取。

 

现在，中国正在部署这些战术——这一趋势令一些韩国专家感到担忧。

 

“就中国而言，他们在自己的半导体领域进行了大量投资，[并且在许多方面] 已经领先于韩国，”电子工程教授 Cho 说。“例如，在培训和采购所需劳动力方面，[中国]非常强大。”

 

此外，中国媒体官茶在最近一篇关于中韩竞争的文章中指出，2022年第一季度，一家中国公司首次进入全球前十大半导体设计公司名单，“而韩国公司甚至没有入围。”

 

在芯片中，大小很重要。规模不仅仅是晶圆的不断缩小的纳米尺寸——韩国和台湾是制造王者——而且还包括它们可以孵化的市场规模。

 

Cho 补充说，“虽然业界普遍认为中国在质量上的竞争力不如韩国，但有分析指出，中国的半导体产业在本国政府的大力支持和全面断层下，将快速发展——巨大的国内市场提供了宽容的机会。”

 

鉴于 1960 年代至 80 年代韩国在封闭的本土市场中精心培育自己的工业出口，这些话无疑让韩国半导体高管不寒而栗。

 

还有更多的力量在起作用——尽管是在西方，而不是在东方。

 

美国、欧盟和日本也渴望通过在该领域投入数百亿美元来重新获得自己的芯片制造基地。庞大的新资本池可能会稀释台积电和三星等公司的投资。

 

值得一战的战争

韩国是造船和电动汽车电池等行业的全球领导者，并因其流行文化而赢得全球赞誉。但这些行业都不像半导体行业那样有利可图或具有地缘政治意义。

 

面对人口减少和地缘政治不确定性，韩国经济要继续增长和繁荣，全力培育其芯片产业势在必行。

 

韩国不再因为只是记忆中的主导者而感到放心。它现在看起来成为整个芯片制造的主导力量，从合同制造到图像传感器再到汽车芯片。如果实现，这将意味着未来几十年的经济繁荣。

 

2021 年 5 月，韩国宣布了一项高达 4500 亿美元的芯片投资计划，被称为“K-Semiconductor Belt 战略”，旨在将国家芯片产业提升到一个新的水平。当然，行业参与者已经宣布了大部分资本支出。即便如此，范围仍然很大。

 

时任总统文在寅当时表示，韩国“将巩固其作为世界最大存储半导体生产国的地位，并在[非存储]半导体方面也处于全球领先地位，从而实现成为综合半导体的目标” 2030 年的强国。”

 

这种巨额支出将不得不继续下去。在韩国选择作为未来养家糊口的三个战略产业中——非存储半导体、未来移动性（各种车辆）和生物制药——似乎第一个将吸收该国的大部分投资资本和人才。

 

然而，有几个绊脚石。

 

最大的障碍可能是韩国的监管机构。地方和国家层面的官僚作风、日益严格的环境监管、当地居民的抵制和房地产投机主义都让在韩国开展业务变得困难——即使是全球领先的公司也是如此。

举个例子？三星宣布在全球最大的平泽新建芯片制造厂后，该公司花了近五年时间才开始建设。

与行业内的竞争国家相比，宣布和建设之间的时间差距可能只有几个月。

5 月上任的亲商尹锡悦政府决心通过减少繁文缛节来加快流程并鼓励投资。韩国的电池、显示器和生物产业也期待着类似的好处。

 

但也有商界人士会翻白眼，说他们以前听过很多次“削减繁文缛节”的口头禅。

 

很难说韩国能在芯片行业的顶峰地位保持多久。但随着国家经济的繁荣和声望，它将以前所未有的方式竞争——而京畿道将成为它的核心。

汽车芯

今年的半导体产业尤其是下游面临着新的低潮，消费端巨头采购额不甚乐观，依赖高精尖芯片的智能手机发展来到天花板，新的方向逐步明朗起来。

2014年左右，当电动汽车刚进入中国私家车市场时，只抵达少数相对富裕的人群，如今智能汽车接着政策的东风，以相当惊人的速度下沉至广泛的消费者群体。智能化、国产化势不可挡，车企从依赖Tier 1厂转变为找芯片厂采购芯片，整个汽车产业发生了天翻地覆的变化。汽车已经步入智能化高速发展，政策加持趋势，是半导体产业的机遇所在。

 

在目前的时间点，国内的智能汽车领域是一个多方混战的局面。比亚迪依靠过硬自主研发的和多元的价位成为国内销冠；传统车企与互联网技术绑定，纷纷冲击智能化和高端化。另一边，造车新势力重新洗牌，其中理想有望成为率先实现盈亏平衡的车企，近期理想推出的新车L9备受瞩目。

 

从热门车型理想L9看智能汽车，从驾驶的安全性和便捷性，用户体验和性价比，汽车独立性空间的延展来看，问题来了：

毫米波雷达与激光雷达的关系，未来到底需不需要激光雷达？

 

“现在除了2D的毫米波雷达，也有4D的毫米波雷达出现。如果有4D的雷达，可能就不需要激光雷达。不过还是比较希望有激光雷达能够把部分地图给标注出来，然后去做一些融合算法，需要看成本问题，不过摄像头加毫米波雷达的成本肯定是比激光雷达要便宜。

 

从特斯拉角度来看不需要，首先特斯拉的生产量足够大，而且还有成本以及缺乏可靠性的问题。而特斯拉通过50万台年销量、100万台用户基数的实验，已经证明靠图像算法基本上可以实现无线。而毫米波对他而言是一个重要的补充，而且不贵。”

 

“车规认证只是针对每一个单独半导体器件做的标准，而之前那些宣称自己达到车规级的器件其实主要做的是模块，而这些模块是有AEC标准的。确实车规级一方面认证标准非常严格，另一方面它的认证周期从设计到上线也是非常长的。”

 

国内在自动驾驶方面为什么没有显著的进步？

 

“因为在自动驾驶没有达到L5之前，就算给车加上再多的功能，都不算达到一个质变，无法让用户彻底感觉到安全，并去尝试。不过理想有一点做的很好的地方在于，他能把钱花在刀刃上。某些部分比如发动机，比如空气悬架，只要能达到性能要求就可以了，他不会去要求某个特定的品牌，这是和别的企业不一样的。”

 

理想的自我定位体现在哪里？

 

“理想把最核心的东西比如输出接口以及所有的协议抓在手里面，但是硬件设计，包括里面的软件包括底层软件、应用层软件，都是外包的。理想十分懂汽车这个产品，虽然他不能完全把产品全部设计出来，但他现在对于设计层面的工作划分，刚刚好掌握住重要的内容，其余周边的东西则是外发，这可能是他的理念。

同时他在价格上面关注的比较细致，他的议价能力强一方面是因为他高度关注降低成本这件事，另一方面是因为他有比较强的议价人才，会通过预约策略来让供货商主动降价。”

 

从产品的整体思路上来说，理想为什么能取得成绩？

 

“理想汽车在外形上没有任何特殊之处，把车内空间放在了第一位。这与他们早期的市场调研有关，和空间相比，驾驶体验、外形设计永远排在后面。近年来女性购车群体大大增加，她们往往不会优先判定底盘驾驶、机械感等等，这些都是理想汽车相对省略的内容。从这方面来说，日系车也是相同的减配思路。

 

事实上这是一种产品思路的成功，而不是汽车制造的成功。这点让其他厂商难以效仿。一开始理想汽车的市场是从同定位竞品中争夺来的，但随后它以产品营销的手段，抬出一个又一个相关概念或”故事“，强化一般消费者对于理想品牌的认知，而非切实地提升汽车本身的操作性能。”

理想的智能控制方面与手机产业相比，是否存在共性？

 

“理想和小米的思路在某种程度上是一致的。一般的思路都是出不同的产品用于覆盖市场，而小米模式则是出单一爆款。只跑单一产品的量，其库存管理、销售等环节效率会大幅提高。像雷军一样，李想也是类似于产品经理的立场，站在用户的角度，给产品做减法。

理想在芯片这块也是和手机一样，要求最好的。从市场销量来看，新能源涨幅超出预期，这样做非常合理。但是在供应链这块，要求掌握芯片的核心技术其实多少存在一些问题。”

如何看待汽车智能化进程中的芯片国产替代？

“汽车智能化需要的芯片越来越多，国产芯片应用在汽车上，如果没有做到差异化，没有快速达到一个规模，很难赚钱。除了少数高端MCU，国内的MCU其实很难，MCU长期缺少迭代，利润低，加上国内一大片同类厂商在内卷式竞争，很难看到希望。但做高端芯片有希望，新势力们在高端芯片的应用就跑得比较快，未来汽车行业玩芯片也是一个趋势。

虽然挑战很大，但中国市场一直是个提供试错机会的广阔试验田，芯片能够针对下游应用不断快速调整，相信很快能超越别人。”

国内功率器件面临哪些问题？

“在功率器件方面，我们确实是有迫切的需求。之前供应链出现短缺的时候，车厂的情况实际上非常严重。中国确实有一些厂商在做这方面的器件，但是仍有缺口。目前对于国内的功率器件的要求，比起质量和价格，能不能保证供应反而需要更优先考量。

工业机电也需要和具体工艺紧密结合起来，和传感器一样，功率器件生产面临的困境很大程度上也是一种工艺问题。这其中可能也有一部分环境改变致使设计环节遭到替代的原因。”

汽车以太网的前景是否值得期待？

“汽车以太网在目前来看仍具有相当的风险，除了特斯拉之外没有任何汽车企业使用。其需要域控和易受干扰的问题是不容忽视的，市场评估得出的结论是5到8年内以太网不太可能大规模切入汽车行业。

国内的芯片团队在算法开发这方面不甚理想，虽说确实有做得较好的算法，但要把以太网加入车载通信，从通讯协议上来看属于是遥遥无期了。必须要有顶尖的铁腕公司牵头才有可能最终实现。”

ROS框架中service的使用是否能实现无人驾驶的实用化发展？

“service在无人驾驶中能起到一定数据通讯的作用。现在大算力芯片的研发似乎成为行业中的潮流，但不可忽视的是，如果没有足够的通讯量支持，巨大的算力实际上是被浪费了。对于智能驾驶来说，通讯和算力需要达成一个平衡。

在L5的自动驾驶出现之前，很多东西都只存在于概念上。无人驾驶这件事本身就是伪命题。路况的复杂性是一个非常严峻的考验，即使在技术层面能完美解决，配套设施和相关法律现在也不可能放开。”

到2025年汽车行业有没有一个明确的发展方向？

“到2025年，自动驾驶很可能仍然只是个概念。汽车的提升可能会集中于现有的ADAS等驾驶体验的提升，应用场景会更加丰富，未来会衍生出一些汽车相关的服务，SOA架构可能进一步改变汽车行业的商业模式和盈利结构。可想而知，随着之后的发展，一些智能功能的实现会变得更为轻松，成本将大大地降低，中低端车型会逐渐普及。”

 

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