发布时间:2026-04-17 15:58来源:中国网 阅读量:5685
在行业加快迈向智能化下半场的背景下,车载芯片赛道也从单纯比拼技术参数,转向更强调商业闭环、规模落地与生态协同的新阶段。
在日前举行的智能电动汽车发展高层论坛上,爱芯元智半导体股份有限公司(以下简称“爱芯元智”)创始人、董事长仇肖莘在接受《证券日报》记者采访时表示,随着AI计算持续从云端向边缘侧、端侧转移,智能汽车正成为边缘计算落地的重要场景,未来三年将进入智能驾驶加速普及阶段。
AI算力加速下沉
作为一家成立于2019年的AI推理系统芯片供应商,爱芯元智专注于边缘侧、端侧AI推理芯片研发,并持续向智能汽车赛道深入布局。今年2月10日,该公司成功登陆港交所。从资本市场动作到产品量产推进,再到海外项目突破,这家边端侧AI芯片企业正加快在汽车智能化浪潮中寻找自己的落点。
在仇肖莘看来,过去AI计算更多发生在云端,但近两三年,随着算法不断成熟,算力正持续向边缘侧和端侧下沉,智能汽车正是这一趋势最具代表性的落地场景之一。
“边缘侧、端侧AI应用最典型的场景就是智能汽车,它对算力、延迟的要求极高,这种强实时性、高安全性的需求,显然无法依靠云端计算来满足,这也让智能汽车成为边缘计算落地最明确的场景。”仇肖莘表示,这一判断背后,不仅是AI技术路径的迁移,更折射出当前汽车智能化正从表层向纵深加速推进。
随着端侧AI Agent不断打开新空间,智能汽车也将逐步从“单点智能”向“系统智能”跨越。“当前的智能汽车也可以看作是AI Agent在车辆上的一个应用,现阶段车上的智能座舱、智能驾驶等系统仍处于相对分立的状态,但未来,车内一定会出现一个Agent主体,统筹控制驾驶舱及各类车内智能化需求。”仇肖莘强调,这意味着未来汽车产业的竞争,将不再是单一功能的较量,而是整车智能化协同能力的全面比拼。
结合当前智驾市场的发展态势,仇肖莘将其概括为两大并行发展的细分赛道:一端是法规驱动的L2普惠市场,核心诉求是标配化、普及化,在满足法规要求、安全标准和成本约束的前提下,加快技术落地速度;另一端是持续向上突破的高阶智驾市场,聚焦更高的用户体验和更强的技术能力,对芯片算力、带宽以及平台适配能力提出了更高要求。
针对行业热议的舱驾一体趋势,仇肖莘给出了审慎观点。她认为,舱驾一体的核心难点并非芯片本身,而是车企组织架构、软硬件解耦程度以及资源分配复杂性。“座舱与智驾在软件诉求、安全等级、带宽分配以及NPU资源优先级上存在显著差异,这些差异使得舱驾一体方案的大规模量产落地仍面临不小挑战。”
在此基础上,仇肖莘表示,看好现阶段“同版不同芯片”的推进模式。这种模式既能在外围元器件层面实现一定程度的集成与成本优化,又能有效缩短Go-to-market的周期,为车企新产品导入争取更多主动权。尤其在高端市场,座舱芯片与智驾芯片保持相对独立,更有利于实现技术的快速迭代升级。
回归商业本质
与技术路线同样受关注的,是车载芯片赛道商业逻辑变化。仇肖莘认为,随着电动汽车渗透率的快速提升,汽车产品的迭代速度不断加快,技术演进节奏也显著提速。在此背景下,芯片行业高投入、长周期的产业特征愈发突出,若没有足够规模的出货量作为支撑,企业很难形成可持续的商业闭环。
对于外界热议的“芯片归一化”话题,仇肖莘明确表示认同。“保持独立性,芯片才能进入更多客户体系,进而快速扩大出货规模。这样企业既能在产品快速迭代中更快收回前期投入,也能持续投入下一代产品研发。”她表示,独立芯片公司的核心价值,就在于以中立身份服务更广泛的客户群体,在规模放量中构建商业闭环、提升持续创新能力。
围绕汽车智能化供应链格局,仇肖莘将当前市场中的商业模式总结为三类:车企垂直自研、供应商软硬一体,以及更开放的专业分工协作。“爱芯元智的定位非常清晰,即做Tier 2芯片供应商,以统一技术底座支撑不同边缘计算和端侧计算需求,把更多选择权留给车企和Tier 1合作伙伴。”
这一定位,也在很大程度上推动了爱芯元智在车载赛道的推进速度。据仇肖莘介绍,公司从2021年启动第一颗L2级车载芯片的研发,2023年6月份实现上车量产,截至去年底,该芯片实车上险量已突破百万颗。“这一成绩的取得,主要源于两个方面:一是公司在其他产品线已完成核心技术验证,转入车载场景后大幅降低了试错成本;二是作为行业后来者,我们对法规驱动下L2市场的性能、成本和量产要求,形成了更清晰、更精准的判断。”仇肖莘表示。
对于市场普遍关心的国产车载芯片突破进程,仇肖莘表示,当前中国智能驾驶芯片的整体市场占比仍“不足50%”,海外厂商在存量市场中仍占据较高份额,但在新车型的搭载率上,国产芯片的采用率正快速提升。“未来两三年内,法规驱动型智驾芯片的国产化率有望快速攀升至80%、90%的水平。与此同时,在高阶智驾市场,国内外芯片企业仍将长期处于并行竞争状态。”
而对于行业更为关注的L3、L4级智能驾驶发展进度,仇肖莘也给出了时间预判:三年之内,将看到智能驾驶的加速普及。“尽管当前智能驾驶的用户体验已经相当出色,但真正实现无人驾驶,仍需要持续的技术优化与演进。不过可以肯定的是,真正的无人驾驶并不遥远。”仇肖莘表示。
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