今天百科互动给各位分享《国家汽车芯片标准体系建设指南》征求意见，2025年前将制定30项以上汽车芯片关键标准的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录：
聚焦新能源、供应链智能网联，2023全国两会汽车人划重点
过去的2022年，中国汽车行业饱经风霜，疫情反复导致经销商线下活动无法开展，供应链危机又使得车企被迫停产、减产。原材料价格上涨倒逼成本上涨，车企经营也受到一定程度的冲击。 一系列危机让行业大呼“太难了”！但在部分燃油车减征购置税、新能源车补贴以及各地方刺激汽车消费组合拳的助推下，市场也在逆境中复苏，产销量连续14年稳居全球第一。
进入2023年，身处十四五规划的第三年也是关键之年，社会经历发展重回正轨，汽车行业也正迎来新一轮颠覆性变革，新的发展主题也为行业提出了新的要求。在新形势下，汽车行业将如何发展？正在召开的全国两会上，代表委员们再划重点。
加速行业转型，新能源仍是重中之重
在“双碳”目标以及在产业加速向“新汽车”转型的大背景下，新能源、低碳等已成为两会代表委员们的关键词。
数据显示，2022年新能源汽车持续爆发式增长，产销完成705.8万辆和688.7万辆，同比增长96.9%和93.4%，连续8年位居全球第一。其中，新能源市占率达到25.6%，提前完成《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)》提出的2025年发展目标。
业内普遍认为，新能源市场已呈现出市场规模、发展质量双提升，行业进入全面市场驱动的新局面。在此背景下，持续助推新能源高质量发展也成为行业重中之重。
全国人大代表、长安汽车党委书记、董事长朱华荣在《关于保障新能源汽车健康协同发展的建议》中指出，中国新能源汽车进一由大做强仍面临较多挑战，包括充换电基础设施布局不均衡；电芯标准不统一、竞争加剧和缺芯贵电等导致新能源车企持续亏损，行业尚未找到可持续发展的盈利模式；市场结构不合理等驱动导致行业增长动能转弱；关键原材料高度依靠进口，车规级芯片等产品国产化亟待破局。
为此，朱华荣建议，加快充换电基础设施建设，缓解用户补能焦虑；推动动力电池标准化，加强下一代动力电池、芯片等技术攻关；政策聚焦中端市场持续发力，促进我国新能源汽车市场结构不断优化；内外同步，加快推动锂资源等矿产资源开发布局。
新晋全国人大代表、广汽集团党委副书记、总经理冯兴亚则指出，近年来我国新能源汽车爆发式增长，但受充电桩缺口大、充电时间长等因素影响，“补电难”的短板始终难以得到有效缓解，这也为新能源汽车产业的可持续增长埋下了隐患。
他认为，换电模式作为新能源汽车主要补能模式之一，具备非常明显的优势。但我国换电模式仍处于起步阶段，规划布局整体落后，换电车型研发投入较少、换电站建设成本高、电池标准规格不一、资源共享缺乏基础等问题尚待解决。
基于此，冯兴亚建议加快全国换电模式推广的整体布局，研究出台各类对换电模式支持的扶持政策，扶持奖励汽车企业推出换电车型、加大车电分离政策鼓励，在国家取消新能源汽车购置税免征政策后，针对换电车型免征电池部分的购置税。
同时，由政府牵头组织企业或行业协会加速统一电池标准，并同步开展公共领域车辆换电试点，在电池规格与换电站标准上统一先行先试，推动汽车电池全面标准化快速落地。
除此之外，全国政协委员、吉利控股集团董事长李书福则聚焦碳排放，他认为和欧盟碳市场相比，我国碳市场流动性不足，价格远低于欧盟，很难发挥市场对碳减排的促进作用，也难以引起企业对碳减排的足够重视和长远规划。
为此，他建议完善碳市场管理运行机制，激活碳市场交易，充分发挥市场对碳减排的促进作用；扩大全国碳市场参与企业的覆盖范围；全面普及碳标签及碳普惠制度，推动全社会自觉践行“双碳”责任。此外，他还建议加快制定、实施商用车碳积分管理办法。
供应链问题难解，车企拒绝“卡脖子”
在“新四化”的浪潮下，智能技术、信息技术与汽车产业深度融合，汽车产业结构发生着颠覆性的变化，软件定义汽车的新时代正在加速到来。在“新汽车”时代，芯片车规级芯片的应用需求也变得更加广泛。
众所周知，自2020年底汽车芯片爆出短缺后，缺芯危机仍在蔓延。根据AFS数据显示，截至1月29日，由于芯片短缺，今年全球汽车市场已减产约30.46万辆汽车。AFS预计，由于芯片供应不足，今年全球汽车市场累计减产量将攀升至279.89万辆。
在此背景下，多位代表也将目标瞄准这一领域，致力于缓解“卡脖子”的窘境。其中，冯兴亚建议大力提高国产芯片的应用率：一是从政策层面加快引导产业转型，推动“卡脖子”及高端芯片的研发及应用，并加大政策刺激力度，在芯片的研发端、应用端以及汽车消费端等多方面研究和出台针对国产芯片全产业链条的鼓励措施；二是加速完善汽车芯片的配套措施，健全汽车芯片应用保障机制、完善细分领域技术规范和测试标准。
朱华荣则建议，基于市场化机制，完善科研成果到商业化落地的全流程支持政策，激发创新主体活力，加速推动下一代电池和车规级芯片等核心技术发展。
不仅如此，在供应链端，原材料价格疯涨，也成为遏制汽车行业发展的另一大症结所在。
全国人大代表、中创新航科技集团股份有限公司党委书记、董事长刘静瑜提出，锂电池产业作为新能源领域核心产业，在绿色低碳发展过程中扮演了保障国家能源安全、推进国家能源战略的重要角色。目前，锂电池产业的发展主要受到上游资源不足、产业内无序竞争等方面的限制。
为此，刘静瑜希望国家相关部门对锂电池产业实行“全行业一盘棋”的引导与管理，加快构建我国锂电池产业有序高质量发展新格局，保持和提高我国在全球产业的竞争优势。
全国政协委员、宁德时代董事长曾毓群则建议，开展动力电池护照及配套政策研究，加强电池产品全生命周期管理。此外，他还提到，需加快推动电力核算规则与全球接轨。
聚焦数据安全，为智能汽车保驾护航
智能汽车产业的竞争中，上半场是电动化，下半场进入智能化阶段，已成为业内共识。有数据显示，2025年我国新能源汽车销量占比预计会超过30%，而智能网联汽车渗透率将达到50%。
在谈到下半场汽车行业如何发展时，全国政协委员、全国政协经济委员会副主任苗圩表示，“虽然智能网联汽车决定下半场胜负的判断已成为行业的共识，但如何为汽车行业加快发展提供更多的政策工具，如何培育更有利于公平竞争的市场环境，如何确定好技术路线，锚定目标，我们还需要继续努力。”
基于此，今年两会期间也有多位代表委员为智能汽车的发展建言献策。其中，全国人大代表、小鹏汽车董事长、CEO何小鹏表示，近年来国家及地方政府陆续出台相关法律法规，为智能网联汽车和自动驾驶发展提供了一定法律保障。但由于自动驾驶技术发展进程加快及其特殊性，相应法律法规仍需进一步完善，安全标准和技术规范亟待建立，形成具有中国特色的智能网联汽车法律体系，合力迈向中国自动驾驶“智高点”。
为此，何小鹏建议完善相应法律法规制定修订，加快相关标准、技术规范要求落地。此外，他还建议制定自动驾驶汽车保险纲领性规划；鼓励部分地区开展自动驾驶保险创新先行先试；鼓励自动驾驶汽车企业参与保险产品创新。
冯兴亚也认为，现阶段我国自动驾驶汽车商业化运营缺乏具体法律法规的支持与规范，建议将自动驾驶汽车立法纳入下一个五年立法规划，探索制定自动驾驶汽车商业化运营专项法律。
不仅如此，在智能汽车日益的普及的当下，如何保证数据安全以及消费者合法权益已成为当务之急。全国人大代表、小米集团创始人、董事长兼CEO雷军表示，目前国家已发布若干汽车相关的数据安全推荐性国家标准，规范了网约车服务及汽车数据采集等部分场景要求，尚无法覆盖到研产供销全业务领域。
为此，他建议由主管部门牵头，定义汽车数据分类分级规则，加快制定围绕汽车生命周期和数据生命周期两条主线的数据安全标准，指导产业发展。同时建立智能网联汽车数据安全认证制度、数据安全评级及公示制度，提升行业透明度与可信度。
全国人大代表、奇瑞控股集团党委书记、董事长尹同跃也认为，中国乘用车行业每年突破1000万辆，对车辆安全性能及用车安全等方面都提出了极大要求，建议工信部牵头完善车辆安全技术标准，制定出符合中国交通特点的评价体系，梳理汽车网络安全评价与验收标准。
推动车企走出去，稳定汽车消费
作为国民经济的支柱产业，汽车市场的蓬勃发展格外重要。进入2023年，受补贴退出、消费提前透支、春节假期等影响，汽车市场未迎来开门红，为了提振汽车销量，多地陆续推出促销政策，加大汽车消费潜力释放力度。
虽然行业内普遍认为，今年车市将延续去年下半年以来的良好走势，最终实现正增长，但稳定汽车消费仍然是现阶段的热门话题之一。
冯兴亚指出，进入2023年以来，我国汽车消费整体疲软，补贴及减税政策大面积退坡，消费者对大宗商品的消费欲望尚未恢复。我国汽车市场发展潜力巨大，但二手车流通和报废机动车回收的循环消费拉动不足，市场潜力有待激发。
为此，他建议，国补政策向需求侧战略转型，对新能源汽车消费实施持续补贴、直接将优惠补贴给消费者，并延续汽车购置税减免政策。同时，优化汽车限购措施，推动汽车消费由购买管理向使用管理转变，并加快推动二手车市场走向成熟，健全报废机动车回收利用体系，促进汽车循环流通。
朱华荣则在《关于我国主流燃油车消费税改革的建议》中表示，我国汽车消费税在对汽车产品征收增值税的基础上，再征收一道消费税，对促进我国节能环保、汽车产业结构调整、引导合理消费起到了积极作用。但随着汽车已从原来的奢侈品向大众消费品转变，汽车消费税的弊端也逐渐凸显。
他指出，包括我国主流燃油车消费税政策多年未变，与现实需求存在偏差；我国汽车税费较多，用户购车成本较高；消费税在调动地方政府积极性方面具有一定挑战。
为此，朱华荣建议将2.0L及以下排量的汽车消费税税率减半。与此同时，建议将车辆购置税、汽车消费税合并，保留一个税种，并增加地方财政留成比例。
尹同跃则将目光聚焦至出口领域。他指出，2022年中国成为仅次于日本的世界第二大汽车出口国，中国汽车产品性能和质量已逐步拉近与国际市场主要竞争对手的差距。但目前，日韩在中国汽车主要海外市场所在国家均签订了自由贸易协定，日韩企业也因此享受更多优惠政策，这就造成中国汽车品牌在国际市场竞争中处于不平等地位。
为此，尹同跃建议，国家税务总局、海关总署等单位研究进一步降低整车进口关税，以便争取更加互惠的贸易政策，降低关税壁垒；商务部等部委加速与中国汽车出口主要市场所在国和地区签订贸易协定或关税联盟，制定与汽车有关的关税政策。同时推进与已签订自贸协定国家的第二阶段谈判，将汽车纳入协定目录，加快汽车产品关税互减的进程。
总的来看，走过了不平凡的2022年，中国汽车行业逆流而上，走出震荡。进入2023年，市场环境逐步向好。在市场迎来平稳开局的当下，2023年全国两会期间，汽车人也携手为全年高质量发展指明方向。
【本文来自易车号作者买车网，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】
跨过L3/L4技术门槛，车企需要怎样的智能感知芯片？
如今《国家汽车芯片标准体系建设指南》征求意见，2025年前将制定30项以上汽车芯片关键标准，智能化程度越来越能够决定一台车的价格和热销程度，智能化已经是汽车行业的核心趋势。相关数据显示，2022年L2级智能驾驶渗透率已提升至38%，预计到2025年渗透率会超过60%，且随着利好政策的相继出台，以及主流车企的陆续发力，智能驾驶正由L2向L3甚至更高阶的L4跨越。
2022年11月2日，工信部会同公安部公开《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》征求意见稿，《通知》特别提到智能网联汽车搭载的自动驾驶功能是指国家标准《汽车驾驶自动化分级》（GB/T40429-2-21）定义的3级驾驶自动化（有条件自动驾驶）和4级驾驶自动化（高度自动驾驶）功能（也就是我们常说的L3与L4），《通知》将加速我国L3/L4自动驾驶的落地速度。
与此同时，国际车企也在争先恐后推进相关进程，德国奔驰今年2月在美国加州开《国家汽车芯片标准体系建设指南》征求意见，2025年前将制定30项以上汽车芯片关键标准了一场110分钟的发布会，主题便是“L4自动驾驶，2024年见《国家汽车芯片标准体系建设指南》征求意见，2025年前将制定30项以上汽车芯片关键标准！”
可以预见的是，自动驾驶即将加速向更高级别迈进。而聚焦当下，车企以及技术供应商们面临的更关键问题是，如何迈过L3/L4的相关技术门槛？
感知系统是关键一环，4D毫米波雷达备受青睐
在汽车智能化发展过程中，感知系统是至关重要的一环，自动驾驶系统需要全天候、全覆盖、全目标、全工况的感知。尤其L2及以上的智能驾驶，必须构建多个感知维度的目标及环境探测系统，有效融合各种传感器的优势，为车辆的规划控制提供准确有效的信息。
而在多传感器的感知维度里，视觉与毫米波雷达通常被认为是不可或缺的两种传感器，它们之间的感知优势互补性非常强，合理搭配“1+12”的效果非常明显。
要知道，即便是此前一直坚持纯视觉路线的特斯拉，也被爆在其最新的自动驾驶硬件HW4.0中加回了毫米波雷达，而且是高分辨率的4D毫米波雷达。
事实上，在此之前，4D毫米波雷达市场关注度便已不断上升。
究其原因，4D毫米波成像雷达，可检测物体的方位、距离、速度、高度等数据。同时，4D成像毫米波雷达具有像素级的角分辨率，可以分辨目标物体的轮廓，经过深度学习，4D雷达还可以区分行人、自行车、汽车、卡车等不同目标。4D成像雷达可以实现多传感器的前融合和点云融合，从而降低漏检率、误报率等。
而值得注意的是，随着毫米波雷达系统射频收发通道数的增多，传统的处理器无法满足毫米波雷达系统大吞吐量数据的计算需求，因此迫切需要设计符合大阵列大吞吐量的雷达专用处理器芯片，近年来海外多家公司都在设计相关的雷达专用处理器。
作为一家在上海张江“中国硅谷”成立的提供智能感知芯片及系统解决方案的半导体设计公司，上海昱感微电子科技有限公司（以下简称“昱感微”）也是该领域的重要玩家之一。
资料显示，昱感微的核心员工全部来自全球顶尖的半导体企业，公司成立不久就获得张江人才港“最具潜力的海归创业团队”大奖。该公司定位在“感知智能”领域，产品目标是帮助客户“多维度高效获取物理世界信息”，为客户提供全球领先的感知技术。
据悉，昱感微电子目前正在研发的4D成像毫米波雷达处理器芯片支持多片射频前端MMIC（四片级联: 16发16收信号通道）高性能4D毫米波感知，或分布式集总架构《国家汽车芯片标准体系建设指南》征求意见，2025年前将制定30项以上汽车芯片关键标准；其中完全自主知识产权雷达信号处理单元（硬件加速器）信号处理能力强，能耗比高，简化客户开发。
具体来看，其产品特点包括《国家汽车芯片标准体系建设指南》征求意见，2025年前将制定30项以上汽车芯片关键标准：模块化高度可扩展架构，高效L1/L2/DDR 数据流，兼容CPLX/REAL计算引擎；通用DDMA以及超分辨硬加速，支持检测/DOA交互式先进算法，32bit 高SNR FFT算子，软件定义LRR/MRR/SRR；独创的BIG.little多线程架构，支持实时低延迟感知。
按照昱感微的说法，其4D成像毫米波雷达处理器芯片，可以协助客户降低成本，降低功耗，同时产品的4D雷达点云密度更高，反应更快，探测距离更远。
还有非常重要的一点是：由于4D毫米波成像雷达目前发展非常快，各种先进的算法都正在引入4D成像雷达产品中，对于雷达处理器芯片而言，芯片的架构就必须要能够支持到客户软件差异化实现的需求。针对此，昱感微在其4D成像毫米波雷达处理器芯片的架构设计与实现上也是下足功夫，其雷达处理器芯片在硬件优化（硬件加速器／硬件算子）实现的同时还可保持软件与算法的高度可扩展性，能够支持客户各种先进的雷达算法在芯片内的高效实现。
传感器融合方式升级，智能感知芯片再进化
4D毫米波雷达的火热，也带出了“视觉＋毫米波雷达＂数据融合方式的新变化。正如前文所说，4D成像雷达可以实现多传感器的前融合。
据悉，特斯拉新发布的HW4.0，并非简单地把雷达传感器加了回来，特斯拉也同时改进了摄像头与毫米波雷达的数据融合方式，由以前发生问题的“传感器后融合”方式进化到“传感器混合式融合”架构。这个系统架构的改进也是特斯拉把毫米波雷达重新加回到系统的另一个原因。
而即便抛开特斯拉的方案不谈，此前业界对于多传感器融合的方式也已有预测：随着各种传感器感知性能的提升，多传感器融合的方式会从简单的结果比对“传感器后融合”方式向“传感器混合式融合”以及“传感器前融合”演进，最终都会进化到“传感器前融合”架构。
只不过，要实现这样的演进并不简单。据了解，“传感器前融合”的感知系统，系统不光要对不同传感器感知信号处理过程做交叉互动来提高有效信息的获取量以及提取质量，系统还要在各传感器捕获目标原始数据的过程就开始互动，系统需要准确地针对感知目标来获取对应的有效信息，这也是AI系统里常常提到的“智能感知“。
昱感微第一代芯片的第二款产品-多传感器多维像素融合感知芯片，就是针对多传感器前融合的客户需求而设计的，其芯片及系统的架构示意图如下：
据企业官方资料，这一多传感器多维像素融合感知芯片在4D成像毫米波雷达处理器芯片基础上又增加了以下部分：1）对来自摄像头的图像数据做处理的视觉处理子系统（包含支持摄像头传感器的特定曝光控制等功能）；2）对多种传感器的目标捕获信息做交互数据挖掘以提高目标探测精准度的交互数据处理系统；3）对多传感器感知数据做高效数据组合并输出的多维像素生成系统。
据称，昱感微的多传感器多维像素融合感知芯片可以帮助客户实现多传感器原始数据的融合（传感器前融合），对目标和环境的感知可以在传感器系统的边缘侧就能挖掘出更多的信息，数据维度更多，目标探测更精准。
目前行业通用的认知是，多种传感器做感知融合时至少包含有摄像头与毫米波雷达。而当其中一种或多种传感器探测到潜在目标时，昱感微的多传感器多维像素融合感知芯片可以实时地对部分或全部其余传感器的探测参数进行互动实时调整。
具体来看，其可对摄像头的像素级的探测参数进行互动实时调整，互动实时调整中的探测参数包括：曝光区域、曝光时间、对焦距离、图像传感器的信号增益、图像传感器的灵敏度、图像传感器的信噪比、色彩滤波阵列中的任意一种或多种；对雷达的发射和/或接收信号的探测参数或探测数据的筛选进行互动实时调整，互动实时调整中的探测参数包括：捕获视角、目标信号的检测提取参数、信号波形及调制方式、信号频率、信号强度、信号帧率、信号带宽、速度谱中的任意一种或多种，等等；然后芯片再将多种传感器探测到的数据处理好后同步实时输出。
举例来说，当雷达子系统探测到潜在目标时，芯片内运行的软件立刻实时地对摄像头的曝光控制区域进行调整，使其针对目标检测子区域（有运动目标的子区域）进行快速局部曝光，然后对同一时间段内采集的多幅目标检测子区域图像做图像叠加的宽动态处理，融合产生完整的超宽动态图像实时输出。这样，即使在车辆夜间行驶的过程中遇到对面相向而行的车辆开着远光灯干扰本车摄像头系统的挑战场景下，昱感微的多传感器多维像素融合感知芯片仍然可以引导本车的摄像头针对运动目标(可能是在当前图像严重欠曝区域内正在横穿马路的骑车人－非常危险的情况)做快速局部曝光来实时获取运动目标的分辨细节特征，这样的处理就可以防止自动驾驶控制系统出现漏检而撞击目标的情况发生。
昱感微的多传感器多维像素融合感知芯片将多传感器感知数据做高效数据组合并输出的多维像素的数据格式。
对传感器融合系统而言，各传感器感知数据的“坐标统一，时序对齐”是必须的，同时系统还要做到“数据同质”，并且能够突出“事件感知”（做好针对目标的探测而非笼统的背景探测，同时需要具备对事件是否会发生的预测数据 - 车辆自驾系统对道路上妨碍行驶的障碍物之相对距离与速度的精准探测）。
多传感器组合的探测域空间映射关系示意图
昱感微的多传感器融合处理器芯片把多传感器的目标探测数据用“多维度测量参数”矩阵数组（简称为“多维像素”）的形式组合在一起，建立以摄像头像素为颗粒度的立体多维深度感知；像素除了其原本包含的亮度与颜色信息，还增加了多个维度，如相对距离、相对运动速度、目标的雷达散射截面RCS数据以及目标的热辐射温度分布等数据，目标检测算法基于多维像素矩阵结构，可充分利用信息的融合做深度环境感知。
“多维度测量参数”矩阵数组结构示意图
多维像素这样的数据结构是非常高效的感知信息数据组合方式，不仅直接体现了：坐标统一，时序对齐，数据同质，由于多维像素包含了目标及环境的多个物理维度探测的实时信息（目标的距离、相对速度等信息）,它也能够很好地突出：“事件感知”的能力，包含能够预测事件发生的能力；同时，多维像素数据来自多种（不同种类的）传感器的感知数据组合，多维像素数据本身就包含了：异构冗余、多重校验，交互感知，超维耦合，感存一体。这些是都是我们对高效可靠的传感器感知系统的必须要求（满足高质量自动驾驶的必要条件）。
多传感器多维像素组合可以包含的目标与环境感知信息量非常大。举例来说，把视觉图像与毫米波无线检测信号直接对接组合，由于毫米波无线探测在毫米波（77Ghz对应4mm的无线电波波长），无线电波是有绕射及多径穿透能力的，这样的“图像＋毫米波”组合的多维像素，在前面有一辆车的探测场景下，在前车这个“多维像素宏块”上可以再包含前前车（被前面这辆车挡住摄像头视野的再前面的一辆车）的存在（有距离、相对速度、RCS）信息，以及可以感知前前一辆车的突发急刹车事件，系统可以预防这样的事故发生！
昱感微指出，多传感器多维像素的组合，就像是我们人对目标与环境的感知，我们以人眼视觉为主体，同时我们每个人都有天然的“脑机接口”，我们会在视觉的基础上把其它感觉（听觉，嗅觉…）都组合在视觉图像里，然后希望具备第六感（预感事件的发生）。昱感微电子的多传感器多维像素融合感知芯片也希望可以助力到AI感知系统相同的功能。
多维像素是在以图像像素为基础的模型上再增加了其它维度（目标的距离、速度等）感知信息，多维像素使得目前的AI处理器都可以复用已有的图像数据集，免除新产品的训练数据需要全部重新采集的困扰，对于目前流行的神经网络框架只需要做很小的修改就可直接适配昱感微电子的芯片输出的“多维像素”，而且神经网络的训练收敛效率以及目标识别准确率都会因为使用了多维像素而有效提升。多维像素的产品落地非常直接简单，不会是因为新的数据结构而给应用推广产品化带来困扰。
特斯拉目前在感知方面的一个重点技术是Occupancy Network (占据网络)。研究机器人技术的同学肯定对occupancy grid不会陌生，occupancy grid表示空间中每个3D体素（voxel）是否被占据，可以是0/1二元表示，也可以是[0, 1]之间的一个概率值。
为什么估计occupancy对自动驾驶感知很重要呢？因为在行驶中，除了常见障碍物如车辆、行人，我们可以通过3D物体检测的方式来估计他们的位置和大小，还有更多长尾的障碍物也会对行驶产生重要影响。例如：1.可变形的障碍物，如两节的挂车，不适合用3D bounding box来表示；2.异形障碍物，如翻倒的车辆，3D姿态估计会失效；3.不在已知类别中的障碍物，如路上的石子、垃圾等，无法进行分类。大家都希望能找到更好的表达来描述这些长尾障碍物，完整估计3D空间中每一个位置的占据情况（occupancy），还要包含语义（semantics）和运动状态（flow）信息。特斯拉希望利用基于“视觉”的占用网络算法, 将感知空间划分为一个个立体网格，通过检测网格是否被占用，实现对物体体积的测算-包括探测到让全世界智能驾驶团队头疼的各类异形物体。
在昱感微看来，真正的自动驾驶面临的道路状况千变万化，自动驾驶要求开发者回到智能的“第一性原理”——从感知和决策的角度先感知周围环境，再根据感知预测其他车辆的运行轨迹，作出自动驾驶车辆的行为规划和决策，完成系统级开发。
“如果自动驾驶系统的算法完全基于深度学习（Deep Learning），就无法解决这种深度神经网络可能带来的‘黑盒’问题：即无法确定系统是根据什么作出决策的－它自己也不知道，因此就无法实现人为预先干预；这样的自动驾驶系统是无法支撑L3及以上的自动驾驶要求的，一台车在地球上可能遭遇的驾驶场景永远会比一个系统接受训练时的数据更丰富，以深度学习为底层算法的系统如何应对复杂长尾场景是让人担心的。”
而昱感微的多传感器多维像素融合感知芯片的“多维像素”数据输出直接具备了目标与环境在3维立体空间所处的物理维度探测信息－感知周围环境与目标的各维度所需物理量，直接提供给系统做高效和精准的决策与执行，避免系统仍需借助大算力“推演”出目标感知数据再做决策执行的潜在问题。
总而言之，昱感微所研发的全新一代智能感知芯片将助力车企跨越L3/L4级智能驾驶感知技术门槛。
【本文来自易车号作者盖世汽车，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】
【汽车人】日本限制对华芯片设备出口，中国汽车业应对新挑战
中国芯片+工具链企业，在努力实现国产替代。日本的决定，对这一努力构成牵制，将拖慢中国产业的技术升级速度。
文 /《汽车人》黎野
3月31日，在中国外交部宣布日本外相林芳正访华（4月1日-2日）消息的同一天，日本政府宣布了将高端半导体制造设备等23品类加入到出口管制对象。
一般而言，首席外交阁僚出访前都要预热气氛，很少见过这种“预冷”手段。这预示着，日本外相时隔3年来华，不会有什么公开的访问成果。
商业双输决策
这项7月开始生效的清单，包括极紫外线(EUV)相关产品的制造设备，以及使存储元件立体堆叠的蚀刻设备、耗材等。这些产品不但集中于14纳米以下芯片所必需的设备，其实也扩展到16nm、28nm制程。
这项禁令将影响十几家日企的对华出口，包含两家核心设备制造商尼康（Nikon）、东京电子（TEL）。前者是DUV光刻机制造商，后者则控制了全球90%的涂胶显影设备。
在半导体制造业里面，日企是上游的霸主。芯片制造必备的26种设备中，日企在10种设备所占的市场份额超过50%。在电子束描画设备、涂布/显影设备、清洗设备、氧化炉、减压CVD设备等重要前端设备中，占有率都在90%以上。
后端设备领域，日本的划片机和成型器也是世界第一，此外日企还是三款检测设备的重要供应商。
而东京电子26%的设备需求，来自中国大陆。这也意味着损失1/4客户的东京电子，面临和美国同行，诸如美国应用材料公司（AMAT）、柯林研发（Lam）、科磊半导体（KLA）一样的境遇：营收缩水、股价下跌和裁员。
东京电子已将2023年度预期营收下调2500亿日元，看来有思想准备。
显然，这是一个商业上典型的双输决定。
日本根据“外为法”（外汇和外贸管理法），对两用技术出口进行管制范围的修订，其实是常规操作。出口禁令（42个友好国家之外都需要单独审批），不会提及“中国”，但实际上针对的对象非常明确。
这一次动静比较大，原因可能有两个：其一，管制的是业内关注比较多的芯片制造，这是当前中美博弈的一个重点环节；其二，日本此举系落实今年1月27日“美日荷”三国在华盛顿达成的”对华出口限制“共识。
日本选边站不意外，但是不打折扣地坚决从速落实，且以自家企业商业利益受损为代价，就有些看点。
起码，日本方面评估损益，不只着眼于眼前的商业利益，而更多从国家战略的角度出发，认为遵从美国的意志，遏制中国芯片制造国产化进程，符合其长远利益。
就算限制在商业层面，日本恐怕也评估过影响。日本经产省官员表示：“列入出口管制的对象并非市场规模大的领域，对企业业绩的影响有限。”
占1/4强的市场算不算“大规模市场”，见仁见智。但是日本必须自己重建部分下游需求，日企实际采取的对冲措施，也证明了日企并非不在意这部分需求的消失。
东京电子决定自2023年起，投资1万亿日元（约73亿美元）实施技术革新，目的是更多针对“视频、元宇宙等对数字通信量的需求”——东京电子总裁河合利树说。
他暗示：日企将更多在下游部署，贴近最终需求方，而非像现在这样固收上游。问题是，下游市场早在20年前就被竞争下去，如何重返是个问题。
禁令服从于美国战略利益
美国对华芯片出口限制，从限制华为需求入手，逐渐扩展到对全部的高制程需求，自然也包含汽车产业对相应芯片的需求。中国的应对措施，必然是强化本土化替代，自己发展芯片制造业，强化供应链安全。
而美国则针对中国的国产化替代进程，从上游供应下手，这次日本与荷兰的相关措施，本质上防止两国企业，成为中国芯片本土制造链条的一部分。这本身就是对中国组建芯片制造链的打击。美国自己对上游制造设备、耗材的掌握不全面，因此有必要要拉着日本、荷兰。
如今任何一个国家都无法单独制造芯片，必须依赖专业化的国际分工体系。美国实际上利用自身在安全和金融方面的话语权，试图将中国剥离出这个分工体系，这迫使中国自己打造一条本应由各国合作才能正常运转的芯片生产链条。
中国在安全和金融两方面无法平衡美国霸权的前提下，不可能从源头上反制美国，只能在业务层面上强化自身应对。即中国在战术层面上一直是被动的。
汽车芯片需求的变化
对于汽车业来说，日本的决定不会造成即刻的直接影响。但是，汽车电子的价值现在正在超过整车价值的一半，未来可能达到70%。价值的迁移，给了OEM商参与投资上游的动力。
大家都能理解，全球芯片分工体系遭到破坏以后，世界再也难以回到过去，中美和解将在遥不可及的未来。这几年全行业都看到，美国试图垄断芯片制造产业，芯片供应链安全早就摆在突出位置。
2020年的时候，中国汽车芯片使用量占全球1/3左右，比整车产销量稍高，但本土产量只有2.5%。
现在情况稍好一点，中国产芯片占有率达到了5%。虽然尚未产生质变，但韩国方面已经从对华出口数字上看到，中国进口的芯片总量和价值，都在往下走，主要原因在于中企存储芯片率先获得了产能和良率的突破。
而汽车用量上，功率芯片替代MCU（微控单元），逐渐占了上风。因此2022年行业龙头排行榜上，英飞凌汽车芯片类业务营收，以微弱优势超越了老牌汽车芯片供应商恩智浦，达到69.1亿美元。排在3-5名的则是ST（意法半导体）、TI（德仪）、Renesas（瑞萨）、ON（安森美），都是老面孔。
值得一提的是，英飞凌的汽车业务占比（46%）尚不及恩智浦（52%），能超越后者，与其说是IGBT（功率半导体）在新能源上用量激增有关，不如说MCU业务现在渐趋走弱。
而MCU的走弱，则应归因于算力越来越上收到核心算力平台，这一趋势，《汽车人》曾多次讨论过（《Mobileye估值缩水2/3，车企应否调低自动驾驶商业预期？》）。现在芯片公司的业务变化，明白地指出，这已经是现实，而非前景。
算力集中，就对大算力芯片需求提出了更多稳定性的要求。而这一领域没有太多玩家。高通、英伟达分别在智能座舱和自动驾驶处于领先位置。
中国芯片+工具链企业，在努力实现国产替代，而日本的决定，将对这一努力构成牵制。美国也希望通过这样的多国协调，拖慢中国产业的技术升级速度。
制造设备国产替代难度大
日本对华限制出口芯片制造设备，只会促使相关企业加大力度投入研发和产业融合，以求将供应链安全掌握在自己手里，这几乎成了生存本能。
目前，我们看到，芯片设计类企业、一级供应商和车企，越来越多结成联盟，实现产业内的垂直整合。
杰发科技、瑞芯微、芯驰和芯擎科技等国产IC设计公司有望凭借座舱芯片行业规模的快速增长，加上国内厂商的本土化竞争优势，在国内供应链中取得先机，获得长期成长机遇。
而地平线、寒武纪等芯片设计、制造及工具链一体化方案企业，也因此获得了此前很难遇到的大投资，这里面还包含了跨国车企，比如大众汽车。历史上，从没有一个大国是被禁运搞垮的。掌握多种资源和资金的大国，在制裁和禁运压力下，都做出了类似的回应。
2022年，晶晨股份、瑞芯微与寒武纪的汽车业务开始在本公司中占据绝对优势。但是，算力芯片制造的上游正是芯片制造设备和材料。这部分国产化替代进程是薄弱的，在整个芯片产业链当中，是木桶短板。日本针对的，就是这块短板。
这类事情发展的趋势，没有什么新鲜的。禁运生效后，一批新兴企业开始崛起，以往绝不可能获得订单，即便获得订单也不可能盈利的企业，将堂而皇之地登上供应商名录，以往这些客户都是“美日荷”企业盘子里的菜。
现在客户已经没有两难选择的纠结了，因为人家马上就开始不卖了。技术不行的企业，如今也会给机会，投资也会倾斜到初创公司。
国产化替代进程从来都是痛苦的，但知识产权这玩意，只要有长期稳定且量大的需求，没有搞不出来的，只是时间早晚的问题。这个过程中，要承担竞争力下降、供应链不稳、技术应用退化的代价。但没办法，这是被人强加的。
此前国内的芯片投资，集中于制造环节。新趋势是制造设备也要自己搞了，从商业角度当然费效比差，但“替代”本身，根本不遵从成本和质量原则。都到了解决“有无”即可的地步了，客户也就没资格挑拣了。这里面的客户，就是前面提到的芯片制造企业。
日本此举，固然拖慢了进程，但也同时放弃了中国市场。即便将来放开禁运、回归市场正常交易，这部分市场也不会回来了。到那时，外企的相关产品技术实力仍可能强于中企，奈何客户心有余悸。
这种现象，我们在光伏单晶硅、动力电池、无取向硅钢等领域，多次目睹类似的进程。芯片制造这块，中国面对的是国际上的联合绞杀。这局面，上了一点岁数的人很熟悉。天助自助者，仅此而已。【版权声明】本文系《汽车人》原创稿件，未经授权不得转载。
【本文来自易车号作者汽车人传媒，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】
《国家汽车芯片标准体系建设指南》征求意见，2025年前将制定30项以上汽车芯片关键标准的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、《国家汽车芯片标准体系建设指南》征求意见，2025年前将制定30项以上汽车芯片关键标准的信息别忘了在本站进行查找喔。
