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2023年12月5日-6日，由中国汽车工业协会和中国电子科技集团有限公司共同主办的“2023全球汽车芯片创新大会暨第二届中国汽车芯片高峰论坛”在无锡滨湖举办。本届芯片大会以“共享中国机遇•共谋创新发展•共赢产业未来”为主题，设置了“1场高层峰会、1场主旨论坛、4场主题论坛”共6场会议。其中，在12月6日下午举办的“主题论坛四：汽车芯片标准化发展”上，中国汽车工程研究院股份有限公司信息智能事业部芯片高级主任工程师周昕发表精彩演讲。
以下内容为现场演讲实录：
非常感谢陈秘书长，刚刚各位嘉宾、专家的分享非常专业，也是非常深邃的。我今天的报告主要是针对新趋势新三化，智能化、网联化和电动化趋势下对于汽车芯片生态的一些思索和思考。主要也是针对标准、检测和生态一体化的考量。
我的报告主要从以下三个板块展开，第一个是智能网联新能源汽车发展趋势，第二个是新趋势带动下给汽车芯片带来新的发展探索机遇，第三个是汽车芯片一体化协同发展的前沿思考。我们知道1855年第一辆汽车的诞生，是为了代步出行，已经历经了百余年电气赋能汽车的时代。现如今智能网联和新能源技术进步，推动了我们整个汽车产业的变革，进入了软件定义汽车的时代。近期以电动化为抓手，长期来看还是以智能化为长久的驱动力。现在以软件定义已经成为新的范式，开始引领行业的发展。其中可以看到智能座舱，车控，驾驶给人类出行带来了全新的体验。
第二个趋势是底层电子电气新架构的演进，传统的CAN/LIN网络是分布式架构的基石，而车载以太网则是域控制器架构下汽车信息流动的“高速公路”，智能网联汽车安全信号、安全决策指令对时间非常敏感，基于以太网的时间敏感网络是新一代E/E架构的必由之路，软硬件标准化+E/E架构将构成未来汽车的核心技术。基于以太网时间敏感网络的趋势，其必然是新一代的电子信息架构趋势的必经之路。软件和硬件的标准化，还有新型的架构，未来会成为汽车的一个全新的核心技术。
随着感知系统、决策系统、智能座舱、线控底盘、智能车身五大系统，18种关键电子零部件技术越来越成熟，构建了智能化汽车硬件基础，加持汽车OTA，使智能驾驶越开越聪明，复杂场景训练迭代升级：更新车端算法，软件在沙盒或实际运行，触发场景和记录，数据传输，数据分析，算法重构重训；
集中式域控制器，软硬件解耦，分层式架构、车云一体化架构的驱动下，软件深度参与汽车的定义、开发、验证流程，实现了第三层超越“软件定义汽车”。
前面讲到集中式的域控和架构，还有车一体化的架构驱动下面，软件有了深度参与整车开发验证的机会。在新能源的驱动下，汽车芯片产业的发展面临着巨大的潜力，然而，这也带来了新的挑战。
根据世界贸易统计组织等行业机构公开发布的数据整理，随着前面新三化技术应用的深化，汽车芯片的数量未来可能会高达三千颗左右。芯片单片价值也是不断地增加，单车搭载芯片的平均价值超过两千五百美元，相比传统的燃油车增加了5到10倍。随着芯片市场不断地壮大，其中汽车芯片市场的规模已经达到了整个芯片市场规模的30%。
在供应链安全、降本压力和内卷的趋势下，各大车企已经逐渐走出舒适区，开始探索全新的模式，以取代传统的链式工艺链模式。我们知道传统的链式模式下面，芯片是属于二级以下的供应商形态，与整车企业和软件企业是有天然的隔阂的。新型供应链模式呈网状式，传统零部件的厂商，现在新引入的算法车联网通信的网络供应商，包括出行服务商，彼此之间进行交汇融合。从前面的分享可以看到新技术新体验新架构对于汽车整个感知决策执行提出了更高要求，也是需要研发端和应用端提供定制化，集中化和高性能的服务。针对电动化趋势下对于大功率的碳化硅和高端的驱动隔离芯片的需求，提出了高可靠，高效率，高集成度的要求。这包括高兼容性，高频率，高效率（就是高效的转化效率），还有模块化和集成化的需求。
智能化的趋势下面，包括一些大型的车载AI大算力的芯片，存算一体的芯片，还有新型的传感芯片（例如这个里面比较昂贵的激光雷达）。这些类型的芯片提出了高算力的要求。
现在高算力的芯片测评的方案，其实行业也在博弈。芯片企业和车企提出了多种应用类别和统一平台的评价的需求。
网联化讲到了高速的车载以太网芯片，导航芯片，通信芯片。通信芯片对网联化的要求，其实对功能安全，信息安全，通信安全方面提出了比较高的标准。同时还需满足低延时，快速恢复和兼容性的要求。
芯片作为合理能力和特殊生态的重要组成部分，是实现我们车企差异化定义，软硬件融合的关键。
第三个板块讲一下，我们对汽车芯片一体化的发展思考。我们可以看到图上左右两幅图分别是2023版智能网联汽车国家车联网产业标准体系建设指南里的智能网联汽车标准体系技术逻辑框架，框架中移动终端的车、出行服务的人、基础设施的路、智慧城市的云的关系构成了三横二纵的技术逻辑架构；
右边是今年3月28日，工信部正式公布国家汽车芯片标准体系建设指南（征求意见稿）里的汽车芯片标准体系技术结构，综合各类汽车芯片在汽车不同应用场景下的性能、功能要求和试验方法，将框架划分为基础、通用、产品与技术应用、匹配试验四类；汽车与芯片产业共生共荣的发展需要车端的需求分解和芯片端的技术匹配；
在充分分解和匹配的情况下，去全面覆盖不同应用场景下芯片从器件到模块到系统到整车的技术标准，完美匹配“三横二纵”的智能网联汽车标准体系技术架构，提升汽车芯片产品适用性、防止贸易壁垒、促进技术合作。
我国汽车芯片产业基础保障（国产化基本盘）：安全性、可靠性，稳定性，高阶保障（增长级增量盘）：智能化、电动化，先进性。
在基础能力保障端，有环境温度：芯片集成度增高，如算力芯片功耗大，导致芯片结温高；电磁兼容：器件数量激增，大尺寸辐射增强，电磁兼容环境复杂度增加；应力冲击：大尺寸大容量大重量电容电感引入，随机振动失效风险增加的问题。
在高阶能力需求方面，传统的汽车芯片设计是15年、1314小时、60万公里的生命周期，包含1.4年12000小时的行驶时间和13.6年119400小时的熄火（待机）时间，引入哨兵模式：器件工作时间重新定义=行驶时间+待机时间；自动启停：3万~5万次的开关次数，增加自动启停约30万次的开关次数；OTA、抗振动…：器件实际工作时间增加，器件寿命风险增加的问题。
那么我觉得从整车系统端需求任务分解：整车、零部件和系统的功能应力和环境应力包括功能需求下器件的寿命，功能安全需求下器件的失效率和温度的分级分解，识别芯片在不同封装、模组和板级对应的任务剖面，输出芯片承担应力、失效原理、加速寿命模型，寿命等关键参数的要求。
针对可靠性、安全性包括功能安全和信息安全的分解和模型，进行可靠性、安全性正向测试设计：生成可靠性和安全性测试用例，联合行业形成数据库不断丰富，优化矫正模型参数，制定一套具有行业共识的检测体系并推广遵循。
整车系统模组端需求任务分解，可靠性、安全性正向测试设计之后，最终还是落实到芯片本身测评的需求，芯片的测评保障主要分为功能安全和信息安全的安全性保障，可靠方面包括可靠性模型和失效分析，芯片要满足汽车全生命周期全应用场景下的安全需求包含了供应链安全、功能性能要求和没有自身系统故障、无外界安全风险侵入风险，从芯片角度满足汽车全生命周期、全应用场景安全可靠需求，聚焦安全增强与预测、功能安全测评、信息安全测评；
可靠性包括产品评估、实验计划、试验电路板制作、编程调试、试验标准的执行等，Final test之后再判断是否失效，进行再优化。
贯穿芯片的设计、制造、量产、应用、售后，开发测试包含逻辑功能、时序功能等原型验证，应用测试包含产品级的功能性能参数、晶圆/封装可靠性、失效分析等验证。
中国汽研具备完备的整车系统层级的网络架构、电磁兼容、通信、功能测试、功能安全、信息安全智能座舱等能力，也在积极联合行业上下游搭建包含芯片方向在内的性能评估测试、可靠性分级验证、功能安全、信息安全、故障物理分析的标准体系和试验平台，依托这个平台，建立健全汽车芯片测试评价产品，提供汽车芯片符合性测评、产品认证服务。
这个就是刚才讲的道路测评和仿真测评方面的能力，包含常规道路，城市道路，各种制定道路测试。通过全流程的测评，开展硬件软件等一系列的测试。这个场景的测试也是完美的匹配了智能网联汽车的标准体系架构，构建了空间，时间维度的人车路环境之间的复杂动态场景之下的测试，场景库的搭建和测试能力。
今年我们中国汽研也与长安汽车和中科芯集成电路有限公司重组了智能汽车安全技术全国重点实验室，承担了实验室任务3突破Chiplet芯片架构设计与3D封装关键技术，构建自主可控的汽车芯片供应链体系的技术攻关工作，主要解决两方面的问题，针对不同车规芯片的特点和应用场景，重点考虑芯片的可靠性、电磁兼容性、功能安全、信息安全等要素；针对国内车规芯片测评技术规范不统一问题，开展车规芯片安全设计与全栈测评技术研究；针对传统汽车芯片选型由各系统供应商自行选定，无法通用化、系列化、模块化，车规芯片及其 EDA 选型尚未建立统一选型目录，导致车规芯片存在相似规格并存、无价值增值性的重复设计，供应链繁杂，替代开发成本巨大的问题，开展车规芯片供应链国产化高效替代技术研究。主要凝练成了四方面的研究内容：车规芯片可靠性风险测评技术研究、芯片安全设计与加密技术研究、车规芯片信息安全测评技术研究、车规芯片功能安全测评技术研究。
今年9月4日，中国国际智能产业博览会上，中国汽研联合电子五所和长安汽车三方共建“集成电路测评创新中心”，创新中心将立足于国家战略和行业需求，瞄准未来车规级集成电路新技术、新趋势、新模式，聚焦“标准、测评、认证、数据”等领域，致力于打造车规级集成电路替代验证服务平台，形成车规级集成电路全生命周期解决方案，保障我国汽车及集成电路产业链安全，服务汽车产业转型升级和高质量发展。那么也希望产业界的朋友可以加入到创新中心的队伍中来，助力我国汽车芯片的生态一体化建设，以上就是我报告的全部内容，谢谢大家的聆听！
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