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资讯 当前，车规芯片产业已深度支撑汽车向电动化、智能化、网联化转型升级，成为智能汽车产业竞争的核心底层基座。随着产业迭代不断提速，我国汽车芯片发展进入从“可用”向“好用”进阶的关键攻坚期。
当前，全球汽车产业正全面迈向电动化、智能化、网联化深度融合的新阶段，整车架构、功能形态与竞争逻辑发生根本性重塑。车规芯片作为智能汽车的核心底层硬件与战略底座，已经成为决定其性能体验、安全等级与产业核心竞争力的关键要素，是支撑我国汽车产业转型升级发展的战略基石。
在此背景下，“汽车芯片发展论坛”作为2026中国汽车供应链大会的主题会议之一，于10月21日上午在河南省开封市举办。针对产业当前堵点、难点、痛点，本次论坛汇聚整车企业、芯片设计、晶圆制造、检测认证机构等全产业链上下游专家学者与行业代表，聚焦产业核心关键问题，围绕车芯深度协同发展、高端芯片技术瓶颈突破、制造工艺与良率提升、检测认证周期优化提速等议题开展深度交流。
汽车芯片发展趋势、机遇及挑战
伴随汽车产业与芯片产业的深度融合，车规芯片已经成为决定汽车智能化、网联化水平的关键要素。面对全球产业格局变化与转型发展的多重挑战，只有破除产业壁垒、深化全链条协同，才能破解单点技术瓶颈；只有坚持技术创新、共建产业生态，才能推动国产芯片从单点技术突破走向系统性产业突围。
中国汽车工业协会副秘书长李邵华认为，汽车芯片是汽车产业的“工业粮食”，直接关系整车安全、智能驾驶与电控系统稳定运行。过去一年，国内车规芯片市场需求持续扩张，国产芯片企业在车规认证、复杂工艺、产品可靠性等领域持续攻关，产业化应用进程明显加快。但与此同时，行业竞争加剧、技术迭代提速、供应链安全等现实挑战依旧存在。
中国汽车工业协会副秘书长李邵华（主持人）
当前行业正处于“十五五”规划推进的关键时期，政策红利、新能源汽车转型、整车“出海”等多重引擎共同推动产业生态变革。如何把握政策窗口期，打通芯片设计、制造、封测、整车验证协同链条，建设安全、韧性、自主可控的汽车芯片供应链，是产业链上下游需要共同破解的时代命题。
在汽车、AI、通信与城市发展深度融合的大背景下，车载芯片产业在迎来新机遇的同时，也直面多重挑战。中国第一汽车股份有限公司研发总院高级主任王强认为，汽车芯片产业只有突破核心技术瓶颈，才能牢牢把握产业发展主动权。他以SoC芯片为切入点，梳理出行业三大发展趋势：
中国第一汽车股份有限公司
研发总院高级主任王强
一是异构架构成为SoC主流方案，芯片核心能力集中在逻辑算力、图形处理、AI处理三大板块；内存带宽是关键指标，直接决定智能驾驶算法落地效果。
二是RISC-V指令集架构受到广泛关注，有望推动车载芯片实现更深层次的自主可控。
三是行业思路逐步转变，不再单一追逐先进制程。Rate Control等技术路径提供了新方向，可从电路、模块、系统层面优化时延、提升性能；加之先进工艺迭代本身存在技术门槛与成本约束，多维度优化方案具备更高现实价值。
与此同时，王强也坦言，当前高端车载芯片落地仍存在三大突出痛点：一是高算力往往伴随高功耗、高成本；二是出于功能安全和算法不确定性考量，芯片普遍预留算力冗余；三是部分高端芯片对外依存度较高，供应链风险不容忽视。
AI的深度渗透，也正在重构汽车与芯片之间的关系：二者不再是简单的供需匹配，而是走向深度融合。汽车持续从传统机电产品，向物理AI载体，即具身智能终端演进，既具备感知、理解、语义生成能力，也可依托执行机构完成车辆物理动作。沿着感知AI、生成式AI、智能体AI到物理AI的演进路线，车载芯片的核心需求可以归纳为硬件性能与场景适配两大维度。
在硬件性能维度，大模型持续迭代、参数规模迈向百亿级，行业逐步形成“车端轻量化实时计算+云端重度复杂运算+车云协同调度”的计算架构，对芯片算力、互联带宽提出更高标准，驱动车载核心芯片持续升级。
在场景适配维度，跨场景聚合智能生态成为探索方向。智能汽车、人形机器人、低空飞行器底层架构逻辑相近，都具备大脑、小脑、执行本体的结构特征，是具身智能的不同落地形态，芯片与算法资源可大量复用。在芯片定义阶段统筹多类应用场景，能够摊薄研发成本，优化项目投入产出效率。
整车企业自主研发芯片的样本探索
当前行业算力需求快速扩张，现有商用芯片迭代速度难以匹配模型增长节奏，部分整车企业只能通过多芯片堆叠方式提升总算力，但该模式会带来成本急剧上升。若无法解决算力成本问题，高阶智驾技术将难以实现大规模普惠。
基于上述判断，理想汽车选择了自研高算力智驾芯片，其自主研发的马赫M100芯片目前已成功搭载于全新一代理想L9 Livis车型。据北京理想汽车有限公司算力平台首席架构师祖翔宇介绍，理想汽车自研芯片的核心目标，就是打造低成本、高效率的车载算力底座，支撑智能化技术规模化落地。
北京理想汽车有限公司
算力平台首席架构师祖翔宇
在智驾SoC芯片技术路线选择上，行业主要有两种方案：通用GPU方案与车端专属计算方案。通用GPU架构面向云端、消费电子、汽车等多通用场景设计，技术生态成熟，但存在两大结构性短板。一是算力有效利用率偏低，通用架构难以匹配车载AI模型算子、数据流以及实时性需求，硬件资源存在大量浪费；二是开发与问题闭环周期长，软件开发高度依赖外部芯片厂商工具链，问题定位、底层能力调整需要跨多方供应链协同，迭代效率受限。
作为整车企业，理想汽车具备全栈自研的基础，已经完成智驾算法、控制器、车载操作系统的能力建设，掌握真实整车应用场景与模型迭代路线。因此选择走车端专属软硬件一体化路线，不再基于通用架构做二次适配，而是立足车载真实业务负载，重新定义计算架构，实现芯片、编译器、操作系统、AI模型、控制器联合演进。
理想汽车自研的马赫M100采用数据流驱动计算架构，区别于传统GPU指令驱动模式。通用GPU依靠指令调度触发计算单元工作，存在数据调度、传输和同步带来的性能损耗；而数据流架构下，计算图直接映射至硬件，数据抵达即可启动运算，减少数据反复搬运与调度开销，把更多芯片峰值算力转化为实际可用算力。
祖翔宇认为，实现高阶智能驾驶不能依靠单一企业闭门发展。基于此，理想汽车坚持开放共建的思路，推动自研技术向外赋能行业，不仅推进星环OS操作系统开源，开放基础软件能力，联合行业开发者完善车端智能软件生态；还推动马赫M100数据流架构与量产研发成果对外输出，通过产品与技术合作，服务更多行业企业。以软件开源、硬件共享为路径，汇聚产业链力量，共同构筑自主、开放、可持续演进的中国智能汽车技术底座。
芯片企业质量管控的多元实践路径
随着AI技术加速“上车”，整车产品发生深刻变革，也对控制器提出全新要求；电动化持续深化，对芯片功率等级、隔离性能、抗干扰能力提出更高标准；域控化架构普及，要求大算力SoC与高可靠MCU协同工作，系统复杂度显著提升；软硬件解耦需要芯片适配OTA升级，满足车辆长周期可维护要求。
面对整车端层层传导而来的严苛技术诉求，北京经纬恒润科技股份有限公司集成电路研究所所长王会苹认为，功能安全与信息安全已经成为硬性约束，AI技术的融入进一步抬高技术门槛：需要实现软硬件与AI协同下的全生命周期可信运行；芯片预留性能容量，支撑未来数年AI模型迭代与移植；同时完成全场景验证。安全边界也从传统的功能安全、信息安全，延伸至AI模型安全层面。整车控制器的各项技术要求，最终都会传导为对汽车芯片的具体需求。
北京经纬恒润科技股份有限公司
集成电路研究所所长王会苹
作为芯片供应商，为保障芯片长期稳定耐用，除满足AEC-Q车规、功能安全相关标准外，还需要依托完善的质量管理体系，实现长周期、稳定、一致性供货。据王会苹介绍，经纬恒润作为一家拥有100余款电子控制器产品及600余种各类芯片产品的供应商，在准入环节执行严格的准入管控，完成技术、器件多维度测试评估与供应商审核后，方可纳入企业物料体系。
王会苹认为，高质量的芯片应用，是实现“强芯”目标不可或缺的一环。从“用芯”走向“强芯”可以分为四层：第一为基础层，即“合规之用”，搭建严谨的选型评估导入体系，落地AEC-Q、功能安全、供应链合规相关标准；第二为“系统之用”，在整车真实耦合工况下挖掘实验室未覆盖的性能边界，实现从器件合格到整车场景可用；第三为“闭环之用”，剥离产线、实车失效问题，将真实工况问题反馈芯片供应商，以实际应用反哺研发迭代；第四为“生态之用”，从单一项目合作升级为双方能力共建。
同为芯片供应商，据爱芯元智半导体股份有限公司车载解决方案经理张英泽介绍，爱芯元智坚持技术通用、芯片专用的研发理念，研发体系沉淀AI-ISP图像计算、自研NPU计算单元以及底层软件工具链等通用核心技术，技术成果可复用于汽车、边缘计算、终端计算等多个领域，依靠跨领域规模化实现技术迭代加速与研发成本分摊。
爱芯元智半导体股份有限公司
车载解决方案经理张英泽
面对行业普遍存在的供应链波动挑战，依托全品类芯片年出货9000万片的规模优势，爱芯元智与晶圆、封测、测试上游供应链建立深度合作，在产能保障、成本管控层面形成竞争优势，进而实现芯片系统综合成本优化。
鸿翼芯则重点围绕动力域、底盘域、EPS、悬挂、制动等场景，联动客户开展联合产品定义与协同研发。据广东鸿翼芯汽车电子科技有限公司联合创始人、副总经理王敏介绍，经过多年建设，鸿翼芯已完成质量体系、功能安全体系搭建，产品布局覆盖动力域、底盘域以及智能车身领域，同时联合国内MCU厂商，形成多套动力、底盘域整体解决方案。
广东鸿翼芯汽车电子科技有限公司
联合创始人、副总经理王敏
在质量管控方面，鸿翼芯坚持从设计源头保障产品可靠性与性能。在芯片设计阶段充分考量可测性、可靠性、可制造性，构建“设计预防—测试拦截—可靠性验证”的完整质量链条，满足车规长周期工况与功能安全要求。在可靠性验证环节，开展高温、低温、高湿、偏压等多维度环境应力筛选，管控批次产品波动；采用高端车规测试平台完成成品筛选，提前识别潜在失效风险，保障产品满足15年车用工况使用要求。
纳芯微是一家专注高性能、高可靠性模拟及数模混合信号芯片的企业。据苏州纳芯微电子股份有限公司主机厂销售负责人叶舟介绍，纳芯微的发展思路是以“三电”芯片方案夯实市场优势，再拓展智能座舱、智能驾驶、车身、智能照明赛道，实现电动化与智能化双线并行。
苏州纳芯微电子股份有限公司
主机厂销售负责人叶舟
可靠性测评筑牢车规芯片质量底座
目前，芯片已经深度嵌入动力、智驾、座舱、通信、车身控制等整车关键系统。电动化带来高压、大电流、高热电应力工况；智能化推动高算力、多传感融合、高集成芯片大规模应用；网联化不断拓展安全边界，OTA、数据安全、可信执行成为硬性要求；国产化进程则从样品导入转向批量装车，对产品一致性、全链路可追溯提出更高要求。
基于此，中国汽车工程研究院信息智能事业部芯片测评研究中心主任周昕认为，可靠性是车规芯片实现从“样品可用”走向“批量可信”的第一道门槛。实验室针对碳化硅等新型功率器件开展大量长期可靠性试验，提取实车工况参数开展加速验证，完成寿命仿真评估，为功率模块批量上车提供数据支撑。
中国汽车工程研究院信息智能事业部
芯片测评研究中心主任周昕
可靠性侧重芯片器件自身的稳定性，而安全性则聚焦故障发生之后的系统传导效应，二者相辅相成。安全评价分为功能安全与信息安全两大板块。其中，功能安全评价的核心是将芯片失效模式和整车风险场景建立关联，梳理“芯片失效模式—控制器异常—系统功能退化—整车风险场景”完整传播链条，验证芯片故障检测、故障诊断、故障隔离、安全降级等整套安全机制，确保故障在传播链路中被逐级拦截，将整车风险控制在可接受范围。
信息安全评价旨在构建“芯片可信层—控制器安全层—整车系统可信层”三层安全架构。芯片层面重点验证可信启动、密钥保护、安全通信、升级防护等基础能力；向上支撑控制器、整车网络安全。评价路径包含安全能力核查、攻击面分析、测试验证、风险闭环。
周昕同时也强调，芯片级测试仅能够证明器件规格达标，不等于整车场景可用。后续还必须通过板级、控制器、台架到整车的多层级系统验证，完成多物理因素耦合条件下的考核，实现从器件合格向整车应用可信转化。
按照应用领域划分，系统验证覆盖四大场景：智能驾驶芯片、电驱功率芯片、车身底盘控制MCU、网联通信芯片。将芯片类型、控制器功能、负载环境、安全风险进行映射，形成面向整车的场景化验证要求，做到问题精准分层，避免将系统集成问题误判为芯片器件缺陷。
目前，车规芯片评价体系正在发生三大转变，一是由单项测试评价转向多维度证据链体系评价；二是由单纯满足标准条文转向面向真实整车场景适配；三是从事后失效复盘，转向全生命周期风险预警。
针对这些新变化，周昕建议，行业可以探索建立芯片数字护照，依托芯片唯一ID，串联设计、制造、测试、装车、售后全链条数据，把一次性测试报告升级为贯穿全生命周期的质量追溯与风险预警体系，以此适配L3级及以上高级别自动驾驶的质量管控需求。
据周昕介绍，中国汽研芯片测评研究中心围绕系统级验证、芯片安全、电性测评、可靠性评价、失效分析、前瞻技术研究六大业务方向，搭建车规芯片全生命周期质量管理体系，为国产芯片上车、国产替代提供技术服务支撑。
据国家新能源汽车技术创新中心技术标准化部部长吴倩介绍，全球汽车芯片技术标准需求日益迫切，然而目前仅ISO、IEC发布了4项汽车芯片国际标准。今年IEEE成立了唯一汽车芯片技术标准化组织IEEE SA AASE IC。该组织由国创中心担任主席，汇聚多国龙头企业，开展全球汽车芯片技术标准化研究，推动国际标准制定，促进全球产业协同发展。
国家新能源汽车技术创新中心
技术标准化部部长吴倩
总体来看，从整车企业自研芯片的样本探索，到芯片企业的质量管控实践，再到检测认证机构覆盖全生命周期的评价体系，产业链各方的实践充分印证，车规芯片的破局，既需要单点技术攻坚，更离不开设计、制造、封测、整车验证与测评认证的全链条协同。立足“十五五”发展新起点，唯有持续破除产业壁垒，共建产业创新生态，方能构筑安全韧性、自主可控的汽车芯片供应链，为我国智能汽车产业高质量发展筑牢坚实的“中国芯”底座。
（来源：中汽协会会员服务部）
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