汽车视点 | 布局全栈“芯”方案，直击汽车、机器人核心需求——访芯驰科技副总裁张曦桐

来源：新华财经

汽车视点 | 布局全栈“芯”方案，直击汽车、机器人核心需求——访芯驰科技副总裁张曦桐

当前，汽车与机器人行业正加速融合，共享同一技术底座。芯驰科技副总裁张曦桐将其概括为“技术同源、需求复用”。在汽车侧，芯驰押注智能座舱SOC、高性能车控MCU，而非重复挤入智驾大算力赛道；在机器人侧，则用“大脑SoC+小脑运控SoC+关节MCU”的全栈布局，将车规级可靠性、功能安全与系统集成能力平移过去。

新华财经上海11月2日电（李一帆）整车智能化的推进改变了芯片在车里的角色，也为本土芯片厂商打开了更大的市场空间。与此同时，机器人 产业的起步又让汽车芯片企业有了新的用武之地——它们在车规级可靠性、功能安全、实时控制上积累的能力，被复用到一个新的领域。

芯驰科技副总裁张曦桐把这条路径概括为“技术同源、需求复用”。在汽车侧，芯驰押注智能座舱SoC（系统级芯片）、高性能车控MCU（微控制单元），而非重复挤入智驾大算力赛道；在机器人 侧，则用“大脑SoC+小脑运控SoC+关节MCU”的全栈布局，将车规级可靠性、功能安全与系统集成能力平移过去。

近日，围绕汽车芯片的市场格局、具身智能的芯片需求以及行业供应链的应对策略，新华财经采访了芯驰科技副总裁张曦桐。

不追算力堆料，锚定整车高价值车控

在张曦桐看来，当前是国产汽车芯片发展最好的时间窗口。电子电气架构正加速向智能化、电动化迭代，对国产芯片厂商来说，这既是国产替代的机遇，更是潜力巨大的增量市场。

“过去一辆车分布着几百个ECU（控制各类系统的电子模块），如今功能向上集成，区域控制、中央计算逐步成为主流。对MCU而言，单车用的颗数可能减少，但单颗芯片的价值量、集成度、性能、安全与可靠性要求显著提升。”张曦桐认为，“未来整车最核心的高价值MCU大概会集中到8至10颗，分布在区域控制器、动力多合一、线控底盘、智能驾驶和智能座舱的安全冗余等关键场景。”

在她看来，芯片规模大了、集成度高了，对性能的要求也变了。“它的工艺会从28纳米、22纳米，走向16纳米甚至更先进节点，但对性能尤其是安全的要求，基本都是最高档。”

这正是芯驰选择“有所为有所不为”的原因。当行业热衷押注高阶智驾大算力芯片时，芯驰把资源集中在座舱SoC与高性能车规MCU，前者主导智能化体验，后者主导车辆基础能力。

“智能化弱一点，车至少还能开；但动力、底盘、电子电气架构如果没有核心芯片支撑，车的基础能力就没法解决。”张曦桐说，“整车进步是一个系统性工程，所有短板都要补齐。”

例如，在座舱领域，芯驰最新一代X10系列采用4纳米车规工艺，以高效芯片架构和高带宽存储，支持整车厂在端侧部署充足的AI智能体。张曦桐强调，AI“上车”之后，智能座舱对端侧大模型的需求正在快速上升，但车规级可靠性依然是底线。

“芯驰科技把资源集中在自己最擅长的地方，去攻克那些产业亟需解决、又长期‘卡脖子’、还少有核心玩家参与的问题，而不是在热门赛道上重复造轮子。”张曦桐称。目前，芯驰科技的智能座舱SoC与高端车规MCU国内市占率均位居第一。

车规能力外溢，具身智能三层全栈布局

近两年，随着具身智能市场快速发展，芯驰科技也将业务拓展到了机器人 行业。张曦桐认为，芯驰进入机器人 赛道，逻辑不是“跨界找新故事”，而是汽车芯片能力自然溢出。

从架构看，汽车与机器人 都是三层控制体系：“大脑”负责智能决策，“小脑”负责运动控制与平衡，“关节”执行实时电机控制。从需求看，“大脑”需要模型算力，“小脑”需要实时性、低延迟与高可靠，“关节”需要小型化、低功耗与高安全，“这几乎和汽车电子电气架构中的域控与区域控制一一对应。”

同时，张曦桐提出一个行业里尚未被充分意识到的判断：“机器人 ‘小脑’对高可靠车规级芯片的要求是远远超过‘大脑’的，甚至可以说是刚需。”

“大脑”出问题，可能只是智能行为降级；而“小脑”出问题，机器人 会直接摔倒，甚至对周围人造成物理伤害。因此“小脑”不只需要算力，更要求故障率低、抗震动、耐宽温、安全冗余等，而车规级芯片天然满足这些要求。

对应到产品，芯驰科技在三层架构上做了全栈落子。

张曦桐介绍，目前芯驰科技在“大脑”侧有R1系列芯片，计划明年一二季度送样，可跑大语言模型和智能化模型，主要负责环境理解、任务规划与决策，也就是机器人 “脑子”里最重的AI负载。

“小脑”侧有D9系列，是原生定义给“小脑”场景的专用芯片，而非通用架构。其采用双组算力硬隔离设计，一组专跑高性能运动控制算法，另一组承担人机交互和语音功能，互不干扰，确保运控的低延迟和高稳定。同时针对小脑场景配备大量灵活的运控算法硬件加速，并集成多组MCU，更贴合机器人 场景的需求。集成度上，“一颗顶五颗”，单颗芯片可实现“两组应用处理器+AI处理器+运控算法专用硬件加速+三组锁步运行MCU”。“D9系列目前在银河通用等头部机器人 厂商已经实现规模化量产。”

“关节”执行控制侧则是专为机器人 优化的MCU，市面同等性能下尺寸最小，以适配关节模组极其有限的布板面积；功耗严格受控，应对关节密封空间的散热限制；通信层面支持EtherCAT（以太网控制自动化技术）、以太网+TSN（时效性网络）、CAN（控制器局域网）等多种机器人 常用通信协议。张曦桐透露目前已有头部客户在关节模组使用这颗芯片。

“我们基本上有百分之七八十的技术能力都可以从汽车复用过来。”张曦桐说，“两者核心技术共同点很多：芯片底层架构、软件系统、、先进工艺、功能安全、可靠性等，包括生态的积累等，都可以平移到机器人 市场。不同的是机器人 有一些差异化需求，比如机器人 的自由度更多，导致运动控制的算法复杂度比汽车高出不少；机器人 的关节尺寸还需要极致压缩，因此不能直接把一颗通用的芯片挪过来用，需要针对机器人 场景做更深度的产品定义的打磨。目前，我们是国内少有能一站式提供大脑SoC、小脑SoC和全身关节电机控制MCU的厂商。”

张曦桐认为，机器人 行业目前仍处在从0到1阶段，很多“本体厂”目前的要求是“先做出来再优化”，尚未系统考虑效率与成本，但当行业走向商业化闭环，一定会从通用芯片转向场景定义芯片，“最终大家比的是用最高效、最具经济效益的手段解决需求”。

拒绝内耗式创新，以系统降本穿越周期

不过，近一年来芯片行业正同时面对两重压力，其一是算力军备竞赛带来的参数泡沫，其二是供应链价格波动与车企降本诉求。

张曦桐对“堆算力越高越好”明确持保留态度。“产品规格不是越高越好，而是要从第一性原理出发，先看客户的系统中到底遇到什么问题，再用最高效的技术去解决。”她认为，堆料式创新短期内“好看”，但长期不可持续，车企真正要比的，是“同样的功能，能够普及和覆盖到更多车型，平台化和普及率非常重要”。

张曦桐判断，接下来一两年车企的核心动作是围绕技术创新和研发方案进行系统降本。上游原材料涨价，芯片厂商、车企和Tier 1（一级供应商）共同承担压力，但很难把成本压力直接转嫁给消费者。

“选择技术创新降本，选择最精准匹配需求的芯片、最高效的方案设计去实现同样的功能和效果。同时芯片厂商和车企／Tier 1密切配合完全发挥芯片的底层能力，榨干硅片极限，让方案代价更小，这一点在接下来几年至关重要。”

芯驰的做法是多管齐下实现系统级“降本”。一是专为场景定义芯片，把契合度拉到最高。张曦桐以新一代区域控制器（Zonal）场景举例称，芯驰的E3650通过高集成度，把以前需要外扩的大量IO（通用输入／输出口）扩展芯片省掉，解决了区域控制和车身域控最令车企头痛的复杂IO扩展问题。同时芯片内部集成了支持TSN的多个以太网口，环网架构下可以省掉外挂的Switch（以太网交换芯片）。这种架构整合让整车厂用一颗性价比更合适的芯片，实现以前需要多颗器件才能完成的任务。座舱侧同样如此，X10用一颗芯片替代“座舱SoC+外挂AI BOX”的组合，可以省下几千元成本。

二是平台化复用。更多让一套芯片架构覆盖多车型、多场景，通过软件与硬件多复用形成规模效应。

三是产业链协同。“我们不会简单转嫁成本，而是和车企、Tier 1在研发早期共同定义方案。”张曦桐强调，“同时，预判能力比应急能力更重要。很多问题等到发生时再去做，其实是来不及的，这就非常考验芯片厂商对行业形势的理解，对战略性采购的规划。”

不过，张曦桐也表示，从另一方面看，这一轮波动也是国产半导体原材料的成长窗口，“大家的物理距离更近，国产厂商的响应速度更快、合作意愿也更强，会有一批国产玩家在这一轮波动里长出来。”

汽车与机器人 ，两个行业正加速融合，共享同一个技术底座。车规级芯片多年来积累的技术能力，也是机器人 从实验室走进真实世界时绕不开的基础条件。当具身智能开始大规模落地，芯片厂商要做的，是提前把这条路走通，从需求出发定义产品，用高效技术解决真实问题。谁能把这些能力沉淀得足够深、复用得足够顺，谁就能在新一轮智能化进程中占据一席之地。

编辑：林郑宏