理想汽车旗下芯片子公司上海马赫心科技有限公司近日完成首轮16.25亿元股权融资。除继续投入芯片和域控制器研发外，理想汽车明确提出将推动相关产品向外部客户供应。这一动作标志着车企自研芯片正从满足自身车型需求，转向参与外部市场竞争。
2026年以来，自研芯片成为车企智能化竞争的重要方向。蔚来推出神玑系列芯片，小鹏发布图灵AI芯片，理想则推出马赫M100，并陆续搭载于量产车型。部分企业的芯片业务已开始向外延伸，目标不再局限于内部配套。
车企跨入芯片设计领域的首要动因，来自智能汽车对计算能力需求的快速提升。随着智能驾驶从辅助驾驶向高阶自动驾驶演进，车辆需要处理更多摄像头、激光雷达等传感器数据，并运行规模更大的AI模型，对芯片算力、内存带宽和数据处理效率提出更高要求。直接采购通用芯片虽能满足一定计算需求，但这类产品需兼顾不同客户的应用场景，难以针对单一车企的算法进行深度优化。通过自主设计芯片，车企可以从自身算法和实际应用场景出发调整硬件架构，使芯片更好地适配软件系统。
软硬件协同是另一重要考量。智能驾驶涉及芯片、算法、操作系统和传感器等多个环节，若各部分分别由不同供应商提供，系统之间往往需要大量适配和优化工作。车企参与芯片设计后，可在芯片设计阶段就考虑模型运行、算子调度和数据传输等需求，减少软硬件之间的适配成本，提高计算资源利用效率。
成本因素同样关键。蔚来CEO李斌此前曾透露，蔚来在业务高峰期每年采购英伟达Orin X芯片的费用达到3亿美元。对于销量较大的车企而言，若通过自主研发满足自身车型需求，可将前期研发投入分摊至后续较大的装车规模中，降低长期芯片采购成本。此外，掌握关键芯片设计能力也关系到车企对供应链和技术迭代的主动权，使车企能够根据整车平台发展规划安排芯片迭代节奏。
不过，自研芯片需要承担较高的资金投入和较长的开发周期，设计完成后还涉及流片、验证、软件适配和量产等多个环节。目前汽车行业仍呈现自研与外部采购并行的格局，车企需结合自身销量规模、技术积累和实际应用需求进行综合考量。
从技术路线看，不同车企的布局方向各有侧重。智能驾驶计算芯片是当前较热门的自研方向。理想的马赫M100采用5nm车规级工艺，单芯片算力达1280 TOPS，采用自主研发的动态数据流架构，NPU包含56个计算单元，CPU部分采用24核Arm Cortex-A78AE架构，配备8通道LPDDR5X内存子系统，峰值带宽273GB/s。蔚来的神玑NX9031同样采用5nm车规级工艺，拥有超过500亿颗晶体管，采用32核CPU架构，集成高性能ISP，像素处理能力达6.5G Pixel/s，处理延迟小于5ms。小鹏的图灵AI芯片采用40核处理器架构，集成两颗自研NPU，引入专用领域架构DSA，面向大模型推理优化，定位为多端通用AI芯片，应用方向覆盖智能汽车、机器人和飞行汽车等领域。
比亚迪在智能驾驶计算和功率半导体两个方向均有布局。今年5月，比亚迪发布4nm车规级智能驾驶芯片璇玑A3，支持L3、L4级自动驾驶，内置三核NPU，三颗芯片协同工作时总算力超过2100 TOPS，单位算力功耗较同级方案降低20％。功率半导体方面，比亚迪自2005年开始布局IGBT研发，已推出多代自主研发产品，并较早推进碳化硅功率器件的研发与量产，其车规级SiC三相全桥功率模块已应用于比亚迪汉等车型的主驱电机控制器。
车企自研芯片向外供应，意味着其角色正从整车制造商向汽车半导体供应商延伸。这一趋势若持续演进，可能为汽车芯片市场引入新的供应力量，同时也将考验车企在芯片产品定义、客户拓展和质量体系方面的能力。
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