汽车产业与技术链分析

汽车产业与技术链分析
参考文献链接
https://mp.weixin.qq.com/s/8No0u5yYSfDZ46zFEIdpQg
https://mp.weixin.qq.com/s/q4cXewR2lzOg-Eo4bMntyA
https://mp.weixin.qq.com/s/tzyq3tpiSOWTL_k0XI0hPw
https://mp.weixin.qq.com/s/NgrrCWnZxFlNTgVk7PKkcQ谁在br> https://mp.weixin.qq.com/s/7DBRyslROM3KEOT-KNTUkA在看啊我
400V00V电压平台技术解析
全面系统地介绍了纯电动汽车技术，包括纯电动汽车的基本知识，如纯电动汽车的定义、组成、工作原理、驱动形式、特点、典型实例，以及纯电动汽车的动力蓄电池系统、电驱动系统、整车控制器和纯电动汽车的性能与仿真等。该书以工程应用为背景，通过大量图片及具体实例进行讲解，帮助读者掌握纯电动汽车初步设计所需的理论知识。

800V电压平台搭配350kW超级充电桩所能实现的充电速度，不仅比目前常见的120kW直流快充桩要快上很多，更逐步接近传统燃油车在加油站加油的使用体验了，尤其对于没有家用充电桩安装条件、充电依赖公共充电设施的用户来说是一大利好。而根据业内人士分析，在超级充电桩落地后，充电桩的最大充电功率有望达到600kW以上，“充电五分钟、续航200公里”也将从一句玩笑变成现实。到那时，还会担心电动车的充电问题吗br> 　　与此同时，在用电功率相同的前提下，电压等级的提高还将减小高压线束上传输的电流，这将缩减高压线束的截面积，达到降低线束重量、节省安装空间的效果。

目前主流的动力电池包，已经能够支持2C充电倍率（充电倍率是充电快慢的一种量度，充电倍率=充电电流/电池额定容量），通过电解液添加剂、各向同性石墨、石墨烯等材料的使用，可以一定程度上提升电池材料的电导率，改善高电压下三元材料的稳定性。但这些方案并不能从根本上避免副反应的发生，如果想要实现4C甚至6C充电倍率的超快充，还需要在电池材料、高控制精度的BMS（电池管理系统）等方面实现突破。

只是由于目前在产能和成本方面仍无法与IGBT相媲美，碳化硅器件的普及还需要时间，业内对2025年碳化硅MOSFET的渗透率预期普遍在20%左右，未来几年内IGBT仍将是电驱动系统最主流的功率半导体器件。
在空调压缩机、PTC、DCDC、车载充电机等部件方面，面向高电压平台的开发也在进行中。根据业界人士的分析，相关的量产工作均有望于今年年内完成，一旦产业链趋于成熟，可以快速拉低整个制造成本。

保时捷Taycan有些高不可攀，别急，高电压平台技术也在覆盖更多平民车型。现代汽车就在其E-GMP平台上使用了800V电压平台，基于此平台开发的IONIQ（艾尼氪）5已经完成亮相。

奔驰的EVA平台、通用的第三代纯电动平台、捷豹路虎的电气化平台，也都纷纷选择了800V作为车辆的运行电压。此外，虽然MEB平台的车型才上市不久，但大众也迫不及待地提出了Trinity项目，预计将于2026年应用800V超充技术。
比亚迪是较早布局相关技术的厂商。借助高压IGBT方案，比亚迪将e平台旗下车型的电压提升至了600V以上，唐新能源更是达到了700V。

此前专注于增程式方案的理想汽车，也计划在高压纯电动平台上推出多款纯电动车型，通过对400kW充电桩的支持，实现10分钟提升300-500km续航的补能速度。可以说，厂商在高电压平台方向上的开发工作也并不落后。
前景很美好但距离很遥远
虽然高电压平台+超级充电桩技术的发展，为电动车描绘出了一个美好的未来，但在落地推广的层面，还是陷入了“先有鸡还是先有蛋”的争执中。
对于整车厂来说，在没有基础设施配套的前提下，推出一款高电压平台的产品仍将使用户面临充电困难的问题。对此，北汽蓝谷、岚图汽车的相关人士均表示，虽然一直在关注高电压平台和超级充电桩技术的发展，但尚未有推出相关车型的打算。

无论是“车等桩”还是“桩等车”，整车厂和充电服务商的顾虑都是可以理解的，还需要在充电基础设施建设和电动车开发方向上，加以引导和推动。
编辑点评：
虽然电压平台的升高，意味着电动车诸多零部件的重新开发设计，以及高压充电网络从无到有的布局建设，让距离产品的普及还有很长一段距离要走。但就像快充技术改变了大家使用智能手机的习惯，电动车高电压平台技术的落地也会对电动车产品的技术走向和使用体验产生巨大的影响。当基于电压平台升高的量变，使电动车的便利性达到了媲美燃油车的质变，那么取代燃油车的那一天还会远吗br> 自动驾驶芯片
智能芯片领域的独角兽——地平线，再度传出融资方面的信息。据相关报道，地平线计划融资1亿至2亿美元。至于IPO上市，地平线目前正在等待比较合适的时机，即等到市场有合理甚至高估值的时候，再寻求在香港进行IPO。

而和Mobileye形成鲜明对比的是英伟达。其把GPU架构开发成芯片，然后包上自己的操作系统 CUDA。对于车企或者自动驾驶技术公司来说，可以基于英伟达的方案来设计自动驾驶软硬件，也就是说，在这种模式下，自动驾驶软硬件的开发和整车开发流程整合在了一起。一方面，车企有了更大的自主权，另外一方面，相关的开发周期能够被大大缩短。对于车企和自动驾驶技术公司来说，这种模式显然比Mobileye的模式更加先进和高效，而这也是导致英伟达如今在汽车自动驾驶领域比Mobileye更受欢迎的主要理由。

芯片，依然是资本眼中的香饽饽
不得不说，芯片半导体依然是资本最为青睐的领域。
除地平线之外，仅在今年上半年，芯驰科技完成了B+轮融资；芯擎科技得到了近10亿元A轮融资；至于黑芝麻智能则推进到了C+轮融资。无论是政策，还是投入的资源，现在的自上而下都会优先确保芯片所需的各种资源。根据公开数据显示，在过去的两年里，芯片半导体领域的年均融资规模都超过了2000亿元，而2022年上半年也有超过800亿元的融资额。像地平线、黑芝麻智能这样的公司，已经被视为英伟达、Mobileye这样深耕自动驾驶芯片公司的技术方案。

▲无剑600平台设计图
借助该平台，开发者和企业能够快速开发性能更高、主频更高、内存更大、边缘AI计算能力更强的SoC芯片。无剑600的默认处理器是玄铁C910，即平头哥在2019年发布的主频2.5GHz的高性能RISC-V核。这将RISC-V的商用性能，从1GHz推向2GHz。有何意义建熠打个比方，假如将RISC-V比作跳高运动，原来只能跳1米高度，现在能稳定跳2米以上，突破了RISC-V性能的极限。在AI加速方面，无剑600平台中，最新版的玄铁C910集成了矢量Vector处理器，支持FP16等新型数据类型，并可提供高达4TOPs的Int8 AI算力，方便AI加速类应用的开发。无剑600平台还重点实现了CPU+XPU异构架构设计，从运行功耗、内存带宽和软件栈方面都进行了优化，并支持适配GPU、NPU、VPU、DSP、ASIC等多种不同功能的第三方IP。也就是说，半导体IP公司可以用无剑600来打造RISC-V整体生态上的能力，下游厂商进入了系统级、体系化的框架，可更高效地开发芯片。平头哥基于无剑600平台成功“打样”——SoC原型曳影1520。

▲基于龙蜥Linux OS的软硬件全栈平台
这进一步拓展了RISC-V生态想象力。龙蜥操作系统（Anolis OS）是一款基于Linux的主流开源云计算操作系统，定位于服务器端，支持多种主流芯片架构和计算场景。因其丰富、复杂的软件栈，龙蜥对芯片的要求非常高，此前在x86、Arm架构上都经过了全面验证。这一次，龙蜥首次对RISC-V提供全面支持。曳影1520帮助RISC-V架构搭载更重的操作系统和应用，完成了3000多个基础组件的适配，并首次运行FireFox浏览器、LibreOffice等大型桌面级软件，以及Hexo和Open Rocket等基于NodeJS和JAVA的应用，这为更大型应用程序的适配奠定了基础。

▲平头哥在MLPerf Tiny V0.7测试拿下4个第一
平头哥近两年也在力推为RISC-V准备的AI部署工具HHB，支持各种类型的模型和算法，通过更好地实现AI算子与硬件的适配，帮助开发者完成AI模型的高效编译及部署。据孟建熠观察，对于1TOPs以下的端侧AI算力需求，平头哥现有的RISC-V处理器足以胜任，不需要再额外加专用加速器；对于超过1TOPs的算力需求，平头哥既提供基于RISC-V的扩展，也支持用户自定义的第三方AI加速IP。例如在过去两年，平头哥与Imagination在GPU和AI方面进行深度合作，已经能提供硬件IP到优化的软硬件异构计算方案。这也是RISC-V领域最成熟的可量产的方案。
04.推动生态形成合力，三分天下有其一
孟建熠分享说，未来RISC-V将向3个必然趋势演进：高性能、软硬件全栈、更广的生态合作。如何构建更加繁荣的生态然是当前RISC-V领域最核心的议题。“统一形成好的生态是大家做RISC-V的共识。”孟建熠谈道，RISC-V不是其它架构的革命者，当务之急是证明自己能够成长起来，发展出自己的特色，真正成为“三分天下有其一”的架构。RISC-V处理器的作战阵地，正从中低端IoT市场，扩展对高性能、可靠性有更高要求的云计算、边缘计算、车载智能计算等应用场景。过去一年，全球RISC-V生态进展飞速，并出现很多标志性事件：在IoT（物联网）领域的应用规模超过100亿颗，公司的出货量占到50%；SPECint性能首次超过10分，进入高性能计算的行列。平头哥也收获了显赫的战绩：玄铁处理器已成为RISC-V领域影响力和市占率最大的处理器，广泛应用于MCU、蓝牙、无线、语音、视觉等30多类场景，授权数以每年50%的数量增长。但相比Arm逾2000亿颗芯片的出货量、几乎圈入全球主流科技公司的成熟生态，RISC-V在应用规模、行业渗透率、生态多样性上，都还有很长的路要走。在平头哥生态副总裁杨静看来，应用和软件，对于整个RISC-V生态的发展至为关键。这也是平头哥打造无剑600平台的用意所在，通过打牢软硬件全栈地桩和联通更多的第三方IP，让企业能基于RISC-V开发出满足其特定应用需求的高性能稳定可靠的SoC芯片产品。平头哥已实现RISC-V与Anolis、AliOSThings、FreeRTOS、RT-Thread、Linux、安卓等操作系统的适配，并在商业量产芯片中得到了应用。今年4月，平头哥玄铁C910处理器成功运行TensorFlow Lite，首次实现了RISC-V在安卓12新系统上的AI支持。孟建熠认为，尽管RISC-V的应用市场会呈现碎片化特征，但是RISC-V生态仍然是标准化和统一的。今天，RISC-V基金会正在制定统一标准，来推动生态形成合力。平头哥也在积极参与其中，已在RISC-V基金会中参与了29个技术方向的标准制定，主导负责了10个技术小组，过去一年向基金会贡献8篇技术文章。再往前走，关键问题是如何将RISC-V架构的可扩展性很好发挥出来，这要求有一个标准化的高性能RISC-V芯片平台，能够承载更加厚重的软件栈，而平头哥正致力于此。
05.结语：RISC-V仍在生态繁荣的前夜
在孟建熠看来，如果将目标定为渗透到桌面级或云端，那么RISC-V依然处于生态繁荣的前夜，要把开发者生态培育起来，路还很长，需要全球软硬件RISC-V开发者的共同努力。可以看到，平头哥打造无剑600平台的目标，不是售卖自己的芯片，也不是授权几乎单一的标准化处理器IP，而是纵向上面向通用计算和特定领域做软硬件全栈的适配和优化，横向上扩展对第三方IP的支持，由此降低RISC-V芯片的开发门槛，来吸引更多的生态合作伙伴。这样的策略，将在帮助RISC-V架构进入高性能应用的同时，助力芯片产品及应用走出多样性，共同推动RISC-V生态繁荣。
汽车赔本赚吆喝br> 烧钱、抢占市场是现阶段小鹏汽车的重点，因此“卖得越多，亏得越惨”成为了小鹏汽车的真实写照。不过，投资者似乎对此已经失去耐心，2022年半年报发出后，小鹏汽车股价创下历史新低。
8月24日，小鹏汽车迎来股价历史新低，导火索是2022年半年报的发布，不出意外的继续亏损，且亏损幅度仍让人吃惊。
2022年上半年，小鹏汽车净亏损为44.02亿元，同比下滑122.28%；二季度净亏损达27.01亿元，同比下滑126%，去年同期为11.95亿元，亏损持续扩大。
另外，在二季报发布会上，小鹏汽车董事长何小鹏，一个自信到用自己名字做品牌的“狂人”，却对三季度销量给出了一个保守的期望。
何小鹏表示，小鹏汽车预计交付量将在2.9万辆至3.1万辆之间。考虑到小鹏汽车7月份销量为1.15万辆，意味着8、9月各月平均交付量低于1万辆。
投资者的失望以及对未来的担忧，马上体现在了股价上。8月24日港股开盘，小鹏汽车大幅低开，盘中跌至71.25港元，跌幅14.1%。这已经创造了小鹏汽车股价的历史低点，跌破3月15日创下的纪录。截至收盘，小鹏汽车股价72.85港元，跌幅12.18%。
面对“寒气扑鼻”的未来，小鹏汽车还有什么牌可以打br> 卖得越多，亏得越惨
2021年下半年，何小鹏将汽车市场比作春秋，将三五年后比作战国。“如果三五年后从春秋到战国的时候，做不到战国的前三前五，会非常有挑战，认为在那个时候毛利应该高、那时候规模应该更大。今天更重要的是要解决在那个时候不光要活，还要活得更强的问题。”
在何小鹏看来，现阶段毛利率不会是小鹏汽车的重点，销量更重要。
小鹏汽车2022年的半年报，就是对上述言论的具体体现。2022年上半年，小鹏汽车总收入为148.91亿元，同比增长121.9%；其中，汽车销售收入为139.37亿元，同比增长118%。
亮点来自于销量。

虽然销售费用占收入比重逐年下降，但小鹏汽车主销车型所在价格区间竞争激烈，需要大量的市场营销费用、门店与销售人员的支撑。
这些费用，最终导致小鹏汽车亏损。上半年，小鹏汽车净亏损为44.02亿元，同比下滑122.28%；二季度净亏损27.01亿元，同比下滑126%，去年同期为11.95亿元，亏损持续扩大。
销量成为小鹏汽车半年报中最大亮点，但“卖得越多，亏得越惨”，是不得不面临的现状。
“令人意外”的低预期
在小鹏汽车第二季度电话会上，除了业绩外，对未来的展望也备受关注。
何小鹏表示，小鹏汽车预计交付量将在2.9万辆至3.1万辆之间。“三季度交付指引数据已经把调价、促销等因素考虑进去，总体上促销力度小于提价的上升，预计第三季度的毛利率会回到第一季度的水平。”
面对小鹏的中报，摩根士丹利发表报告表示，该公司预期第三季度汽车交付量按季度环比跌10%至16%，有关跌势令人意外。该机构认为，考虑到小鹏汽车7月份销量为1.15万辆，意味着8、9月各月平均交付量低于1万辆，相关指引属保守。
对冲三季度保守预期的影响，小鹏汽车也透露出关于新车的消息。
财报电话会议上，小鹏汽车表示，B级车将在明年上半年推出，与Model Y形成竞争。C级车在明年下半年推出，定位高端，是小鹏此前未涉及的全新细分市场。

存算一体，金字塔从头建起
为了解决“存储墙”问题，当前业内主要有三种方案：用GDDR 或HBM来解决存储墙问题的冯·诺依曼架构策略；算法和芯片高度绑定在一起的DSA方案；以及存算一体的方案。HBM是目前业内超大算力芯片常用的方案之一，其优势在于能够暂时缓解“存储墙”的困扰，但其性能天花板明显，并且成本较高。DSA方案以牺牲灵活性换取效率提升，算法和硬件高度耦合，适用于已经成熟的AI算法，但并不适用于正处于快速迭代的自动驾驶AI算法中。最后是存算一体方案，这是一项诞生于实验室的新兴技术，其创新性在于打破了传统·冯诺伊曼架构局限性，实现了计算与存储模块一体化的整合创新，解决了传统芯片架构中计算与存储模块间巨大的数据传输延迟、能量损耗痛点，既增加了数据处理速度，又大大降低了数据传输的功耗，从而使芯片能效比（即每瓦能提供的算力）得到2-3个数量级（>100倍）的提升。达摩院计算技术实验室科学家郑宏忠曾讲过：“存算一体是颠覆性的芯片技术，天然拥有高性能、高带宽和高能效的优势，可以从底层架构上解决后摩尔定律时代芯片的性能和能耗问题。”因此，存算一体架构可以把算力做的更大，其芯片算力天花板比传统冯·诺依曼架构更高；同时，大幅降低了数据传输的能量损耗，提升了能效比；另外，还能得到更低的延时，存储和计算单元之间数据搬运的减少，大幅缩短了系统响应时间。更重要的是，用存算一体架构做大算力AI芯片另一大优势在于成本控制。不依赖于GDDR 或HBM,存算一体芯片的成本能够相应的降低50%～70%。换句话说，真正创新架构的AI芯片是将上文中提到的算力、功耗、成本三角形结构从原来的位置往上挪了三个档位。不仅可以提高算力，还可以达到降低功耗、控制成本的效果。
摘取「高挂的果实」
最近几年，在缺芯的时代背景下，随着政策支持的不断加码，看到半导体产业迎来了发展的良机。芯片已经在很多细分领域取得了进展，深受资本市场青睐。但是资本市场也有越来越多的人意识到，热门芯片赛道的创业项目已经日趋饱和。一部分嗅觉敏锐的投资人开始关注后摩尔时代的“创新架构”，认为要想在纯市场化竞争中挑战英伟达等芯片巨头，必须另辟蹊径。于是差异化的技术创新成为芯片投资中的重要策略。HBM、DSA、存算一体都属于芯片行业当前的技术创新路径，三者对比来看，存算一体可以算作是一条难度最大、颠覆性最强、风险最高，但差异化和创新性也最显著的路径。近年来，涌现出不少专注于存算一体芯片的新兴创企，巨头们纷纷加快了产业布局，资本也对其青睐有加。最近一笔相关融资来自今年4月，存算一体明星创企「后摩智能」宣布获得数亿人民币Pre-A+轮融资。不过，一直以来，传统的存算一体研究大多集中在低功耗、低算力的「小」芯片场景中，比如语音、AIoT、安防等边缘领域。能够应用在车载AI的存算一体「大」算力芯片，即便在学术界也是一大难题，产业界敢于迎战者更是屈指可数。想要将二者融合，既需要存储单元阵列、AI core、工具链等各个方面都需要有深厚积累的团队，又需要进行整体的协同优化设计，才能最终实现一款高效的基于存算一体的大算力AI芯片。所幸，这一创新性技术已经让市场看到了落地可能性。5月23日，后摩智能首款基于SRAM的存算一体大算力AI芯片已成功点亮，并跑通智能驾驶算法模型。首次在存内计算架构上跑通了智能驾驶场景下多场景、多任务算法模型，为高级别智能驾驶提供了一条全新的技术路径。 存算一体很难，存算一体大芯片更难。但在产业巨头林立，市场秩序森严的芯片产业，新兴创企若是只愿意选择容易走的路、采摘「低垂的果实」，是难以取得成功的。在保证存算一体带来的高能效比、高性价比的前提下，又能将其成功扩展到满足自动驾驶「大」算力需求的级别，属于产业中「高挂的果实」。从成立之初就聚焦于存算一体大算力芯片的后摩智能，正是瞄准了这一道路。以团队组成来说，后摩智能的核心创始团队既有来自普林斯顿大学、UCSB, Penn State大学等海内外知名高校的学术人才，又有在AMD、Nvidia、华为海思、地平线等一线芯片企业中拥有丰富大芯片设计与实战经验的产业专家。今年5月大算力存算一体芯片宣布点亮，对于后摩智能来说，离摘取「高挂的果实」已经越来越近了。传统高算力芯片山头林立，后来者想要在现有赛道上实现超越，确实是充满挑战的。但随着HBM等昂贵方案的不断的提出，冯·诺伊曼架构的最后一丝红利已经被榨干，市场迫切地需要新架构、新出路。
在AI算法快速迭代，摩尔定律逐渐失效的当下，期待看到越来越多像后摩智能这样愿意投身于基础创新的芯片创企，不断推进产业走向下一个时代。

参考文献链接
https://mp.weixin.qq.com/s/8No0u5yYSfDZ46zFEIdpQg
https://mp.weixin.qq.com/s/q4cXewR2lzOg-Eo4bMntyA
https://mp.weixin.qq.com/s/tzyq3tpiSOWTL_k0XI0hPw
https://mp.weixin.qq.com/s/NgrrCWnZxFlNTgVk7PKkcQ
https://mp.weixin.qq.com/s/7DBRyslROM3KEOT-KNTUkA

文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识Python入门技能树人工智能机器学习工具包Scikit-learn212084 人正在系统学习中

来源：普通网友