面對如今汽車計算需求的急劇攀升，汽車廠商正積極應對，而汽車行業也隨之迎來翻天覆地的變革。如今的汽車不僅搭載先進駕駛輔助系統（ADAS）與復雜的車載信息娛樂系統（IVI），更配備了車載人工智能（AI），已然快速演變為“車輪上的數據中心”。

為交付這些先進系統、打造獨樹一幟的競爭優勢，汽車企業不僅需加快軟件開發步伐，更要深度參與到“選擇合適的芯片或自研芯片”環節中，由此推動汽車價值鏈發生深刻的結構性變革。

轉變中的汽車價值鏈

隨著汽車逐漸具備數據中心的屬性，為處理海量車載數據，對先進芯片的需求也隨之水漲船高。臺積公司等頭部半導體代工廠正積極推出車規級標準工藝節點，以應對需求增加的挑戰。與此同時，汽車制造商自身也在多元化發展，加大對自研芯片的投入，特斯拉的全自動駕駛（FSD）芯片與 Dojo 超級計算機芯片便是廣為人知的案例。這種做法不僅能優化成本、強化產品差異化，更能幫助企業構筑競爭優勢。

在此趨勢下，傳統汽車廠商愈發傾向于直接與芯片供應商、專用集成電路（ASIC）設計服務商及軟件廠商合作，牢牢把握供應鏈的直接掌控權，推動產品創新加快步伐。對眾多汽車廠商與供應商而言，這種模式與以往的常規業務模式大相徑庭，也正是這一轉變，推動著我們如今所見的汽車價值鏈發生脫胎換骨的變革。

提升自研芯片的競爭力

所有汽車廠商都必須思考一個關鍵問題：“企業自身需要具備何種程度的芯片技術能力？”這個問題的答案，將決定其在“芯片到系統”的價值鏈中能夠實現的垂直整合深度。對于目前尚未開展垂直整合的汽車廠商而言，需明確自身是逐步推進輕度或部分垂直整合，還是直接實現全面垂直整合。其中，全面垂直整合所需的非經常性工程（NRE）成本與投入最高，但也能為企業帶來最顯著的差異化競爭優勢。

要成功實現“芯片到系統”的垂直整合，企業需在四大核心領域構建技術能力。

硬件：涵蓋從電子電氣（E/E）架構、子系統設計，到芯片選型的全流程能力。

軟件：具備基礎軟件與應用層軟件的開發及驗證能力。

軟硬件協同設計：通過協同開發加快項目進程，同時實現成本與性能的雙重優化。

車載終端反饋閉環：通過對在用車隊的狀態監測，保障芯片元器件的可靠性、可用性與可服務性（RAS）。

作為半導體設計領域的先行者，新思科技長期助力汽車行業持續創新，能夠為汽車廠商提供專業咨詢，協助妥善管理“芯片到系統”價值鏈的各個環節。

軟硬件協同設計

傳統上，汽車廠商采用以硬件為核心的分立式設計模式開發車輛硬件與軟件。針對車輛的特定功能，企業會單獨開發電子控制單元（ECU），每個單元都包含專用硬件與嵌入式軟件。隨著電子化功能數量不斷增加，每輛車搭載的 ECU 數量也隨之攀升。如今，一輛車的 ECU 數量少則數十個，多則上百個，且這些 ECU 通常來自多家不同供應商。

這種模式不僅導致車輛架構復雜度居高不下，靈活性也受到嚴重限制。由于軟件與獨立硬件高度綁定，2 至 5 年的漫長設計周期逐漸成為行業常態。加之需在設計初期就明確界定需求，設計周期內幾乎沒有迭代優化或功能更新的空間。

軟硬件協同設計技術恰好能破解這些局限。通過同步規劃軟件與硬件需求，汽車廠商既能確保硬件設計更貼合軟件運行需求，也能讓軟件充分發揮硬件的性能潛力。

從“以硬件為核心的分立式設計”轉向“軟硬件協同設計”并非易事，汽車廠商需在多個領域應對挑戰：

選擇適合未來 E/E 架構的芯片

過去 30 余年里，多個行業都曾迎來關鍵轉折點：即便定制化芯片并非絕對必需，但其在價值鏈變革中的價值已變得至關重要，成為企業高度渴求的選擇。如今，在下一代 E/E 架構設計領域，汽車行業也正面臨類似的關鍵轉折點。

汽車廠商需決定：是選擇現成的（OTS）片上系統（SoC）還是自研定制化SoC，亦或是二者結合，為車輛提供算力支撐。這類決策需因地制宜，根據具體場景，審慎考量核心優先級、權衡利弊，并綜合評估各類變量后再決定。

對于決定自研定制化SoC的汽車廠商而言，信息安全、可靠性、質量、軟件安全及 PPA（功耗、性能、面積）指標，都將由汽車廠商自身全權負責。其中，PPA 尤為關鍵，特別是在電動汽車（EV）設計中，高功耗設備會直接影響續航里程，PPA 的優化更顯得重要。

選擇合適的 AI 解決方案

許多汽車廠商已著手評估適配車載需求的 AI 解決方案。多數汽車廠商都意識到，AI 是未來構建差異化優勢的核心一環，不少汽車廠商更是希望在決定“外購”或“自研”方案前，提前摸清當前可用的神經處理單元（NPU）類型、不同 NPU 的性能基準對比，做到心中有數。

為現有 E/E 架構優化軟件

盡管軟硬件協同設計的重心大多放在未來系統上，但傳統汽車廠商仍需為多款現有 E/E 架構提供支持，包括在現有架構算力有限的前提下，提升架構的功能性能，甚至新增功能。這一點有時可通過兩種方式來實現：一是將車輛內某一電子控制單元（ECU）的軟件工作任務（或部分工作任務）轉移至另一 ECU；二是將附屬子單元的運算任務遷移到算力更強的 ECU 中。

持續開發、集成與驗證

當前汽車行業仍以“集中式”集成模式為主導，要在物理原型車制造完成后，才會發現大部分軟件漏洞。這種傳統模式不僅會導致高昂的項目延期成本，研發開支也會變得難以承受。

在這個持續動態變化的時代，靜態開發模式已不再適用。未來的汽車行業，亟需“持續開發、集成與驗證”的全新模式。

從先進駕駛輔助系統（ADAS）、車載信息娛樂系統（IVI）到動力總成，各開發團隊都在探索提升開發效率的方法：既要更快進入驗證階段，同時對更多軟件變體進行并行驗證，還要保障更高的軟件質量。汽車廠商主要從以下幾個方面推進優化：

提前啟動軟件開發

過去，大量軟件開發工作依賴于物理硬件原型的可用性。而虛擬原型與虛擬驗證技術能降低對物理硬件的依賴，讓關鍵軟件開發工作得以提前啟動。借助合適的工具，團隊無需等待物理硬件或測試臺就緒，就能對電子元件與設計方案進行仿真，進而開展軟件測試，ECU 軟件與嵌入式控制系統的測試均可提前推進。

以軟件在環替代硬件在環

傳統上，汽車軟件測試多采用硬件在環（HiL）方式，即依賴真實的物理組件開展測試。但 HiL 測試臺成本高昂且時常供應短缺（尤其在開發關鍵階段），導致測試與驗證工作陷入瓶頸。而以軟件在環（SiL）系統替代 HiL 系統，能帶來顯著優勢：SiL 測試最大的價值在于可更早發現系統漏洞與錯誤，不僅能加快問題修復速度，還能縮短開發周期、降低開發成本。

借助云端SiL減少區域化原型需求

多數汽車廠商需開發大量區域化軟件變體，以滿足不同市場的法規要求與特定需求。傳統上，這些區域化變體的測試同樣依賴 HiL 系統。而通過“從 HiL 轉向 SiL，并將 SiL 測試遷移至云端”，各區域研發中心可并行開展開發與測試工作，既消除了流程瓶頸，也大幅降低了成本。

芯片生命周期管理

隨著汽車廠商對自身芯片需求的管控力度不斷加大，他們也需更加關注芯片的可靠性問題。如何確保已部署的芯片，能在實際環境中完全按照預期狀態運行？

這正是芯片生命周期管理（SLM）發揮作用的地方。SLM 可監控芯片在實際環境中的運行狀態，確保芯片按預期工況工作。借助 SLM，企業能夠識別芯片的細微問題并通過固件更新加以修復；同時，SLM 還為研發流程提供了反饋渠道，助力企業對下一代芯片進行設計調整與優化改進。

新思科技如何助力汽車廠商和供應商

新思科技服務汽車行業已逾 20 年，憑借在芯片設計領域積累的深厚專業技術，助力應對現代車輛的復雜性挑戰，如今已成為汽車廠商與供應商的重要合作伙伴。無論是芯片選型、芯片設計，還是（芯片到系統的）垂直整合，我們都能為關鍵決策提供支持；而在決策確定后，我們還將協助汽車廠商加快創新步伐、降低研發風險，確保汽車廠商信心十足地推進項目。

軟硬件選型

我們可協助汽車廠商評估并篩選最優的軟硬件方案，無論是現成的（OTS）解決方案或是定制化芯片方案，還是人工智能（AI）方案，均能滿足E/E架構及其他特定需求。同時，我們還能幫助汽車廠商提升芯片技術能力，并根據汽車廠商的目標，規劃適配的垂直整合深度。

軟件開發、測試與驗證

我們提供一應俱全的軟件開發、測試及驗證工具，可大幅降低對物理原型與硬件測試的依賴。這些工具不僅能加快軟件交付速度，還能有效提升軟件質量。

芯片生命周期管理

我們的集成式芯片生命周期管理（SLM）解決方案，可在芯片全生命周期的每個階段，優化芯片的運行健康狀態與核心性能指標。