智能汽车芯片：引领未来汽车智能化变革的核心力量

　　NEPCON China 2025国际电子生产设备展近期在上海举行，开幕首日即吸引了全球电子制造产业链的专业观众。展会现场，表面贴装、半导体封测、汽车电子等八大主题展区同步开放，汇聚了来自海内外的超过200家企业。其中，汽车电子展区与半导体封测产线展区尤为引人注目。在汽车电子展区，极氪汽车展出的007GT实车成为了焦点。该车型搭载的激光雷达域控制器集成了高性能的汽车芯片，实现了对车辆周围环境的精准感知与快速响应，充分展示了汽车芯片在提升车辆智能化水平方面的关键作用。此外，华域汽车展示的基于AI视觉检测的电池管理系统封装方案，也体现了汽车芯片在提升新能源汽车安全性和智能化水平方面的重要贡献。

　　从行业趋势来看，随着新能源汽车市场的不断扩大，汽车芯片的需求也在持续增长。第三代半导体材料如SiC碳化硅的应用，为汽车芯片带来了更高的功率密度和更低的能耗，进一步推动了汽车电子化、智能化的发展。同时，AI算力芯片在汽车电子中的融合应用，也为自动驾驶、智能座舱等前沿领域提供了强大的技术支撑，预示着汽车芯片在未来汽车产业中的核心地位。为了深入了解智能智能汽车芯片的发展现状与趋势，我们采访了国内知名科技企业智能汽车芯片专家张璟。

　　作为一位具有跨领域技术背景的芯片专家，张璟在智能芯片领域积累了深厚的技术能力。他的职业轨迹横跨相机图像处理芯片与智能手机应用处理芯片两大关键技术领域，在行业技术迭代关键期均担任核心研发角色。并通过技术创新分别推动了对应行业的技术革新。这种多维度技术积淀，为其在智能汽车芯片领域构建了差异化的认知框架，使其能够从底层技术逻辑到系统集成需求形成完整认知闭环。当前，全球汽车产业正处于电动化、智能化、网联化技术融合的关键转型期，张璟表示，他正在深度参与这一技术革命浪潮，与全球产业同仁共同突破关键技术瓶颈，一起见证并推动汽车芯片从功能器件向智能计算平台的演进历程。

　　芯片选型，一场关乎数亿元盈亏的架构抉择

　　采访中张璟指出，智能汽车芯片与相机、手机芯片有许多共通之处，但作为当前前沿的电子应用领域，智能汽车芯片也面临着新的挑战。在功能方面，智能汽车芯片需要面对更加复杂多变的运行环境，以及更加严苛的安全和可靠性要求，这要求芯片必须具备高度的可靠性和安全性。

　　智能汽车芯片领域面临的技术挑战主要体现在以下几个方面。首先是芯片的性能与功耗平衡问题。随着自动驾驶等级的提升，芯片需要处理的数据量呈指数级增长，这对芯片的计算能力和能效比提出了更高要求。如何在保证性能的同时降低功耗，是当前芯片设计的一大难题。其次是芯片的可靠性与安全性问题。智能汽车芯片需要在各种极端环境下稳定工作，同时还要抵御网络攻击等安全威胁。这要求芯片设计必须具备高度的可靠性和安全性，以确保车辆和乘客的安全。最后，是芯片与整车的集成问题。智能汽车芯片需要与车辆的其他系统紧密集成，以实现高效的数据传输和控制。这要求芯片设计必须考虑整车的架构和需求，以确保芯片与整车的兼容性和协同性。

　　张璟在工作中主要负责的是智能自动驾驶芯片的选型与定义，他告诉记者芯片选型并非简单的“性能选优”或“供应商筛选”，而是一场对未来算法发展趋势、整车系统架构、热管理与成本效率之间复杂关系的系统性权衡。他透露，部分核心芯片一旦定型后便牵动上下游的大量软硬件接口，若在量产前临时调整，不仅技术风险高，而且每次重新适配的代价可能高达数亿元。“在我们项目中，某关键芯片一旦选错，预计可能带来高达3亿元的系统重构成本。这不是夸张，而是供应链变动、验证流程重走和算法重适配综合后的现实代价。”

　　在智能汽车芯片选型过程中，仅靠传统经验很难满足系统对AI处理效率、低功耗和架构灵活性的综合需求。相比于功能性芯片时代的“堆性能”思路，智能汽车芯片更强调软硬协同与前瞻架构。张璟在关键控制芯片的选型过程中，曾主张放弃业内惯用的一套主流国际平台，转而引入一款原本应用于移动终端的高集成度芯片架构。这一方案具备异构计算能力和对AI模块的更强适配性，能在有限功耗下支持更复杂的自动驾驶算法。

　　尽管这一决策初期在团队内部引发了不小争议，但在与算法团队的多轮协同调优之后，该芯片方案在实车测试中展现出更优的帧率处理能力和功耗控制性能。更重要的是，其架构为后续算法版本的快速迭代预留了充分空间，显著降低了芯片重构成本。

　　对此，张璟认为芯片选型的目标并非“选最强”，而是“选最适合”。关键在于匹配当下系统需求的同时，也具备面向未来两到三年技术演进的扩展能力。正是在这种架构思路下，芯片不仅不会成为系统性能的上限，反而能为整体创新提供新的技术支点。

　　消费电子芯片技术跃迁背后：芯片技术的主导者与见证者

　　张璟对芯片架构的理解，不仅来自他在智能汽车项目中的深入实践，也根植于他长期以来对计算平台演进趋势的系统性认知。早在相机图像处理和智能手机AI芯片尚处于发展初期阶段，张璟便多次参与核心芯片的定义与选型工作，在ISP(图像信号处理器)架构优化、AI模块集成效率提升等关键技术方向发挥了关键作用。他所推动的技术演进不仅优化了终端产品的性能边界，也在一定程度上引导了行业主流方案的更新路径，成为消费电子市场功能跃迁的重要驱动力之一。可以说，在过去十多年中芯片技术的进步几乎决定了消费电子的每一轮进化节奏。 据记者了解，张璟早年在一家国际领先的相机企业核心研发团队中，专注于图像精细处理技术的创新。他针对长期困扰行业的画面细节还原难题，提出并实现了一套基于色彩再平衡的算法，成功解决了高对比度场景下色彩失衡导致的视觉瑕疵问题。这项技术显著提升了图像细节的真实还原和整体视觉效果，强化了产品在专业及消费级市场的竞争力。此外，张璟还针对低光照环境下普遍存在的图像噪声难题，开发了先进的降噪算法，既有效抑制了噪点，又最大限度地保留了细节信息，显著提升了成像质量。这些技术成果被广泛应用于多代影像产品，体现了其在图像处理领域的深厚功底和持续创新能力。

　　后来，张璟进入手机芯片领域，继续推动行业技术的跨越式发展。他成功突破了多摄像头系统在芯片并行处理方面的瓶颈，设计实现了支持多摄像头的图像处理单元，大幅提升了智能手机在多镜头拍摄下的图像质量和功能丰富度。这一创新不仅推动了国产手机图像处理水平的提升，也在国际市场获得了广泛认可。随后，他主导了多个关键图像技术的创新升级，包括将摄像头像素大幅提升、增加摄像头数量，实现高倍率变焦功能，以及推动首创的基于人工智能的图像信号处理芯片设计，使得设备在复杂拍摄环境下，尤其是夜景与高速视频拍摄中表现出色。这些创新大幅提升了智能手机的摄影体验和全球市场竞争力。正是凭借在图像算法和芯片设计领域多年的积累与突破，张璟在智能驾驶芯片的选型定义中具备独特的技术优势。

　　对于AI算力芯片在智能汽车中的应用前景，张璟表示非常看好。他指出，随着自动驾驶技术的不断演进，车辆所需处理的数据量呈爆发式增长，对算力的需求也日益提升。AI算力芯片凭借其强大的并行计算能力和高效的能耗表现，正好满足了智能汽车在实时环境感知、决策判断和路径规划等关键环节中的计算需求。未来，随着AI技术的不断突破和应用场景的持续丰富，AI算力芯片将在智能汽车领域扮演越来越核心的角色，成为推动行业发展的重要动力。

　　谈及智能汽车芯片领域的商业模式，张璟认为其将走向多元化。一方面，传统芯片供应商依旧发挥基础且关键的作用，为整车制造商提供高性能、高可靠性的硬件产品。另一方面，随着智能汽车生态的日趋完善，产业链各方将探索更多创新合作形式。例如，芯片供应商与整车厂商之间的深度定制合作将更为普遍，以满足不同车型和应用场景的个性化需求。同时，围绕软件工具、云端服务等增值业务的商业模式也将不断涌现，拓宽产业价值链和盈利空间。

　　通过这次访谈，我们看到智能汽车领域正处于一个充满机遇与挑战的关键转折点。技术进步和市场规模的双重驱动，正在为行业注入强劲的增长动力。未来，随着人工智能技术的深度融合和不断创新，智能汽车芯片将在自动驾驶、智能座舱、车联网等关键领域发挥举足轻重的作用，成为推动汽车产业升级和智能化转型的核心引擎。作为国家新一代信息技术和智能制造的重要突破口，智能汽车芯片不仅关系到产业链的竞争力提升，更直接影响到国家在全球智能汽车产业格局中的地位和话语权。在政策支持和市场需求双轮驱动下，相信行业正迎来前所未有的发展机遇。(来源：千龙网 宋昊)