#到底汽车芯片有什么用# 你知道吗，手机芯片与汽车芯片，哪个难度更大呢？
当提及“手机芯片”时，多数情况下都是指它的CPU(Central Processing Unit)或SoC(System on Chip)，例如高通888、苹果A14、Kirin 9000。而提及“汽车芯片”时，情况就比较复杂了 —— 是指传统整车域的MCU、自动驾驶域的AI芯片，还是座舱域的CPU呢？
这就涉及到汽车芯片的三大类：整车域的MCU、自动驾驶域的AI芯片、智能座舱域的CPU。
第一类：传统整车控制域的MCU
早期汽车是纯机械产品，那时的发动机并没有电子控制器、车窗也只有机械式控制，所以不需要任何芯片(废话！那时候芯片还没有被发明，想用也用不了啊！)
在近几十年中，机械式的汽车逐步电气化。注意，是逐步，一次新增一个功能，就需要配一个MCU(Micro Control Unit)。这种发展方式，也就构成了传统整车控制域的芯片应用基本特征：
分布式：单车平均50个MCU，遍布全车，自然而然就形成了分布式。
低性能：8位与16位MCU占80%以上，制程最高也就28nm，那性能能高哪去？
低成本：好在便宜，量大管饱，价格1-3美元之间。
当然，也不要小看MCU，这个领域支撑起来的半导体公司都是赫赫有名。如果对比的是汽车MCU芯片 —— 那的确，无论是性能上、制程上，手机芯片都要先进不少！
第二类，自动驾驶域的AI芯片
如果说MCU芯片的弱鸡性能让汽车的面子有点挂不住，那自动驾驶域的AI芯片可以说是扳回一城了。
随着自动驾驶由L2向L3、L4、L5迈进，汽车对自动驾驶芯片的算力需求呈指数级增长：从L2的30TOPS到L5的2000TOPS(Tera Operations Per Second, 每秒万亿次)。
自动驾驶域对芯片的需求是：超高算力、低延时、数据高度同质化。这种需求是比较特殊的，因而不适合与手机芯片、电脑芯片比性能。尽管如此，我们仍然可以强行对比一下，粗略感受一下自动驾驶AI芯片的强大：
CUBA单元：蔚来ET7搭载了四颗NVIDIA ORIN芯片(近1000TOPS)，其CUBA(Compute Unified Device Architecture)单元达8096，接近8704CUBA核心的RTX3080显卡。
晶体管数量：蔚来ET7搭载四颗NVIDIA ORIN芯片的晶体管数量为680亿，同期“秒天秒地秒一切”的苹果A14芯片的晶体管数量为118亿。
数据处理量：特斯拉FSD芯片内置图片处理器ISP，最高以25亿像素/秒的速度处理图像，大概是往21块1080P的高清屏幕上塞60帧画面。
高速缓存：特斯拉FSD芯片的神经处理单元NPU高速缓存32MB，与零售价16999元的英特尔酷睿i9-9980XE的33.75MB SRAM缓存总量相当。
自动驾驶AI芯片性能如此强悍，甚至产生了一些有趣的坊间戏言。例如“用蔚来ET7+免费换电来挖比特币是一个不错的主意”，再如“若明年自动驾驶芯片用量增长，恐怕3080的供货量将进一步缩减”等等。
如果对比的是自动驾驶AI芯片 —— 那无论是性能上还是可靠性上，手机芯片都很难说更先进。考虑到二者都是芯片行业的旗舰选手，姑且列为打成平手吧！
第三类：智能座舱域的CPU芯片
如果说与汽车MCU比是胜之不武，与自动驾驶AI芯片差别过大难以对比，那最适合对比的恐怕就是汽车智能座舱的CPU芯片了。原因有三：
功能相似：MCU仅是处理单元、自动驾驶AI芯片主要以大规模并行运算应对大量同质数据(类似GPU而不是CPU)，而智能座舱CPU芯片与手机芯片相似：均擅长逻辑控制与通用类型数据运算，均要自带图像处理单元、神经网络单元，均要承载导航、影音播放等软件生态。
均为SoC：与手机芯片[5]和电脑CPU[6]相似，座舱CPU其实也是系统级芯片SoC(System on Chip)，以高通骁龙820A为例具备4G LTE、Wifi5、蓝牙5.0、GPU等功能。
承载应用生态：汽车MCU执行固定软件功能，很少更新(像特斯拉OTA来提升续航等都属于新事物)；自动驾驶AI芯片的软件通常是由车企封闭开发(或直接采用单一供应商)；而智能座舱CPU通常要和手机一样，承载开放或半开放的应用生态。买手机要考虑2-3年用着不卡，而智能座舱CPU要考虑5-10年的全生命周期使用场景。
汽车智能座舱域的CPU芯片与手机芯片如此相似，以至于前几年经典的820A就是由手机芯片820魔改来的。
因此，如果非要对比汽车芯片与手机芯片的话，我认为拿传统整车控制域的MCU芯片、自动驾驶域的AI芯片来比都不太适合，而拿智能座舱域的CPU芯片来说有一定的对比意义。
目前传统车缺芯片，主要是第一种“看起来比较弱”的整车MCU芯片。 #微博新知博主#
当提及“手机芯片”时，多数情况下都是指它的CPU(Central Processing Unit)或SoC(System on Chip)，例如高通888、苹果A14、Kirin 9000。而提及“汽车芯片”时，情况就比较复杂了 —— 是指传统整车域的MCU、自动驾驶域的AI芯片，还是座舱域的CPU呢？
这就涉及到汽车芯片的三大类：整车域的MCU、自动驾驶域的AI芯片、智能座舱域的CPU。
第一类：传统整车控制域的MCU
早期汽车是纯机械产品，那时的发动机并没有电子控制器、车窗也只有机械式控制，所以不需要任何芯片(废话！那时候芯片还没有被发明，想用也用不了啊！)
在近几十年中，机械式的汽车逐步电气化。注意，是逐步，一次新增一个功能，就需要配一个MCU(Micro Control Unit)。这种发展方式，也就构成了传统整车控制域的芯片应用基本特征：
分布式：单车平均50个MCU，遍布全车，自然而然就形成了分布式。
低性能：8位与16位MCU占80%以上，制程最高也就28nm，那性能能高哪去？
低成本：好在便宜，量大管饱，价格1-3美元之间。
当然，也不要小看MCU，这个领域支撑起来的半导体公司都是赫赫有名。如果对比的是汽车MCU芯片 —— 那的确，无论是性能上、制程上，手机芯片都要先进不少！
第二类，自动驾驶域的AI芯片
如果说MCU芯片的弱鸡性能让汽车的面子有点挂不住，那自动驾驶域的AI芯片可以说是扳回一城了。
随着自动驾驶由L2向L3、L4、L5迈进，汽车对自动驾驶芯片的算力需求呈指数级增长：从L2的30TOPS到L5的2000TOPS(Tera Operations Per Second, 每秒万亿次)。
自动驾驶域对芯片的需求是：超高算力、低延时、数据高度同质化。这种需求是比较特殊的，因而不适合与手机芯片、电脑芯片比性能。尽管如此，我们仍然可以强行对比一下，粗略感受一下自动驾驶AI芯片的强大：
CUBA单元：蔚来ET7搭载了四颗NVIDIA ORIN芯片(近1000TOPS)，其CUBA(Compute Unified Device Architecture)单元达8096，接近8704CUBA核心的RTX3080显卡。
晶体管数量：蔚来ET7搭载四颗NVIDIA ORIN芯片的晶体管数量为680亿，同期“秒天秒地秒一切”的苹果A14芯片的晶体管数量为118亿。
数据处理量：特斯拉FSD芯片内置图片处理器ISP，最高以25亿像素/秒的速度处理图像，大概是往21块1080P的高清屏幕上塞60帧画面。
高速缓存：特斯拉FSD芯片的神经处理单元NPU高速缓存32MB，与零售价16999元的英特尔酷睿i9-9980XE的33.75MB SRAM缓存总量相当。
自动驾驶AI芯片性能如此强悍，甚至产生了一些有趣的坊间戏言。例如“用蔚来ET7+免费换电来挖比特币是一个不错的主意”，再如“若明年自动驾驶芯片用量增长，恐怕3080的供货量将进一步缩减”等等。
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第三类：智能座舱域的CPU芯片
如果说与汽车MCU比是胜之不武，与自动驾驶AI芯片差别过大难以对比，那最适合对比的恐怕就是汽车智能座舱的CPU芯片了。原因有三：
功能相似：MCU仅是处理单元、自动驾驶AI芯片主要以大规模并行运算应对大量同质数据(类似GPU而不是CPU)，而智能座舱CPU芯片与手机芯片相似：均擅长逻辑控制与通用类型数据运算，均要自带图像处理单元、神经网络单元，均要承载导航、影音播放等软件生态。
均为SoC：与手机芯片[5]和电脑CPU[6]相似，座舱CPU其实也是系统级芯片SoC(System on Chip)，以高通骁龙820A为例具备4G LTE、Wifi5、蓝牙5.0、GPU等功能。
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