Narayen），都投资了大把的AI项目。纳德拉和山塔努还出自同一所中学，两人的名字都在印度海得拉巴公立学校的杰出校友名单上。海得拉巴公立学校去年8月，X账号“World

2023年的中国汽车芯片市场，一棵白菜真的可能换到一颗进口芯片。德州仪器明星产品TPS51200DRCR在两年前的缺芯潮中一度暴涨至70元，目前已经跌到了1元。意法半导体的L9369-TR，是用于电子稳定车身系统（ESP/ESC）的关键芯片，从巅峰期的1500元跌到了13元。两年前车企排队抢芯片的光景恍如隔世，海外芯片大厂破防之余，体验了一把中国震撼。2020年芯片供应短缺至今，中国汽车芯片的自给率从5%翻倍至10%[1]，蜂拥而至的本土厂商，颠覆了供应端被六大国际巨头把持的局面，价格也在顷刻间失控。去年5月，德州仪器一度全面下调中国市场芯片价格，且“没有幅度和底线限制”。然而，当TPS51200DRCR的国产替代芯片成交价来到7毛，六大汽车芯片巨头集体破了大防。按照《日本经济新闻》的报道，过去三年，国内汽车芯片的自给率从5%迅速提高到了10%。虽然看上去不高，但其重要性在于：这可能只是个开始。洗牌：5%艰难上车汽车芯片自给率提升的5%中，主要角色是三类芯片：功率半导体、MCU、传感器。功率半导体主要用于汽车的电能转换和电路控制，例如交流电转直流电、高压转低压、频率转换等等。这类芯片在电动车中尤为重要，是电流运转的中枢，也一直是国产替代程度最高的领域[3]。比较耳熟能详的功率半导体即IGBT，是国产突破的主要方向之一，比亚迪半导体、中车时代的等国产IGBT都已陆续上车。MCU即微控制单元，俗称单片机，可以理解为简易版CPU，在车内执行单一的任务或功能，比如智能雨刷、自动落锁。传感器则是汽车的“眼睛”，被汽车用于感知环境和自身状态。除了传统的图像传感器、车载摄像头外，高端产品还包括毫米波雷达、激光雷达等。国内公司的突破主要围绕着CMOS图像传感器，即数码圈俗称的“底”。这三种芯片最显著共同特点是，技术门槛不高，也不需要先进制程。纯电动汽车的芯片搭载量往往超过1000个，与燃油车的近500个相比成倍增加。其中最重要的是自动驾驶芯片和座舱芯片，也是Mobileye和英伟达力大砖飞的主场；剩下几百颗大大小小的芯片，就是大量MCU和功率半导体，市场份额长期由瑞萨、恩智浦、德州仪器等六大巨头主导。两者研发上的难度在于，前者更像高考数学最后一道大题，不会做光写个解也没用。后者类似高考语文作文，憋够了800字，多少都能拿点分。高通的座舱芯片SA8295P，已经用上了5nm工艺；相比之下，MCU最先进的产品尚在16/28nm的成熟制程序列，大量产品位于90nm以上，制造门槛不高。按照麦肯锡的测算，70%以上的汽车芯片都在用90nm以上的成熟制程，14nm以下的先进工艺占比只有6%。车用MCU使用90nm以下工艺的供应商屈指可数难度不大，但自给进度缓慢，主要还有几个问题：一是验证周期太长，认证关难过。汽车芯片把产品做出来只是第一步，要进入车企供应链需要动辄两三年的验证周期。一旦验证通过上车，车企就不会轻易更换供应商。海外巨头入局早，就掌握了先发优势，国内厂商作为后来者难以突破。二是对综合能力要求高。一辆汽车所需芯片多达几十种类型，每种类型多的几十颗，少的一两颗。因此，车企更倾向于一次性采购全家桶，降低供应链管理难度。海外大厂通过多次并购建立起了丰富的产品矩阵，国内厂商布局较晚，品类较少，相对吃亏。三是市场吸引力太小。与其他汽车零部件一样，大部分汽车芯片走的是薄利多销路线，而这个多销也很大概率比不过手机等消费电子。毕竟换车周期相比于后者更长，燃油车对芯片整体用量相对也更小。门槛不高，但跨过了也没赚多少，自然缺乏动力。直到一场史无前例的芯片短缺，将机会拱手奉上。机遇：史无前例的缺芯2020年疫情期间，市场对汽车销量预估低迷，车企也因为销量下滑减少了芯片订单，大量代工厂就把产线安排给了其他芯片。汽车芯片由于利润率较低，自建产能的芯片大厂也不愿扩产，芯片库存逐步逼近红线。但谁也没想到，新能源车却在疫情期间迎来爆发，消失的订单又回来了。电动车的芯片用量本身就高，自动驾驶级别达到L4的甚至高达3000颗/辆[4]，长期缺货又让车企对零库存产生怀疑，开始疯狂备货，造成了史无前例的产能挤兑。作为新能源车最大生产国和消费国，中国顺理成章成为汽车芯片紧缺的重灾区。这个上车的机会，国内汽车芯片公司抓住了，就没打算放手。长期以来，困扰国内汽车芯片的最大问题不是海外芯片太贵，而是太便宜。汽车芯片大多采用IDM垂直整合模式，设计制造封测一把抓，只有少数外溢订单会交由台积电这类代工厂。MCU的前六大玩家均为IDM模式；IGBT前十大厂家，除了麦格纳转型成fabless外，其他厂商均为IDM模式。在IDM模式下，假设A和B两家公司都生产同类芯片，A的产能是100万颗，B的产能是30万颗，那么B的利润非但不会有A的30%，很可能还会亏损。芯片必须要通过大规模的生产摊薄研发成本和厂房建设的资本开支，产能和销量就直接决定了芯片的成本。因此在存储、面板、汽车芯片这类标准化程度高的领域，率先发动价格战的往往不是新入局玩家，反而是富可敌国的老牌霸主。没有一定的市场份额，连打价格战的资格都没有。因此，相比高通和英伟达在12寸硅片上挑战物理学极限的艺术，汽车芯片的竞争格局相当朴实无华：控产。芯片的产能建设时间非常长，这个过程中市场供需会发生很大变化，规划产能过多，就会供过于求；规划产能太少，又把市场让给了同行。缺芯潮前，汽车芯片格局稳定，六大巨头各自有多少产能大致有数，就算芯片跌价也在预测范围内。即使供过于求超过预期，车企可供选择的供应商也有限。再不济厂房莫名失火，也不是不可以。这个过程中，六大巨头还会通过大量并购，扩充自己的产品组合，巩固份额优势。过去十年，日本汽车芯片大厂瑞萨接连收购美国公司英特矽尔（Intersil）、IDT，英国公司Dialog，补齐了电源管理芯片、无线网络和数据存储用芯片、无线通讯上的短板。在这样的竞争格局中，就能理解缺芯潮对中国汽车芯片公司的意义。由于此前市场对汽车销量的悲观预期，车企纷纷削减订单，恰逢德州仪器、英飞凌等厂商开始从8寸产线向12寸产线升级，关闭了老产线。结果新能源车市场爆发，芯片价格直接涨到了天上。只要有点产能，都成了稀缺标的，业绩一飞冲天。瑞萨净利润、营收接连创下历史新高，德州仪器连续七个季度营收两位数增长，IGBT大佬安森美营收破纪录。但“六大”可能也没想道，2020年到2023年短短三年内，中国汽车芯片供应商从几十家暴增到300多家[6]，大量新增产能被释放，价格战接踵而至。洗牌：置死地而后生对车企来说，在库存红线和高涨的芯片价格面前，车规验证、产品矩阵都是优先级靠后的小问题。为了保证汽车出货，车企不得不为国内汽车芯片大开绿灯，替代迟迟供不上货的海外产品。另一方面，国内新势力大多工程经验足，对自身电子电气架构相对熟悉，也更倾向于使用国产芯片。开头提到的意法半导体拳头产品L9369-TR，其客户大多是博世、采埃孚这类Tier

整个2023年，英伟达市值上涨了238%，并在2024年继续碾过血压升高的华尔街空头和怕高的苦命人，再度上涨近50%。但由于英伟达业绩过于骇人，导致股票估值反而越来越便宜。2016年黄仁勋上门配送显卡，马斯克亲自签收的名场面被视为英伟达押注AI的例证。但考虑到当时搞AGI约等于民科，很难说英伟达对AI有多上心。人工智能泰斗级学者杰夫·辛顿曾恳请英伟达赞助一块显卡用来搞研究，被一口回绝。马斯克作为OpenAI董事长签收DXG-1，2016年给OpenAI送显卡之前，黄总魂牵梦萦的新赛道只有两条：移动芯片和汽车芯片。2013年小米3发布，英文不好的雷军和中文不好的黄仁勋罕见同台，后者用蹩脚汉语猛吹了小米一圈彩虹屁。小米3的处理器采用高通骁龙800和英伟达的Tegra系列混搭，是英伟达切入手机市场，开辟显卡之外第二战线的绝佳机会。小米3发布会，2013年结果却不尽人意，Tegra芯片因为制程和外挂基带问题，能耗失控发热严重，字面意义上的为发烧而生。英伟达的移动芯片业务此后也未见起色，把市场拱手让与高通和联发科，Tegra系列只能在任天堂Switch上发挥余热。后来黄仁勋去台大演讲，称英伟达“主动放弃”了智能手机市场。和移动芯片同时起步的汽车芯片业务，长期收入贡献不高，远不及游戏和数据中心业务耀眼。但英伟达对汽车业务却关怀备至，由1999年加入公司的老将Gary

前几天，英伟达成为首家市值达到2万亿美金的芯片公司，创造了历史。同一时间，一家名为Groq的初创公司横空出世，扬言“三年之内赶超英伟达”。Groq狠话的底气，来源于它所开发的芯片——LPU。LPU的全称是Language

备受瞩目的小米汽车技术发布会结束，“联合研发”又成了社交媒体上的热词，有关讨论又被炒股软件的两张“小米汽车产业链”图表带上了高潮，搞得小米第一时间站出来辟谣，表示至少50%的内容完全错误。小米的技术是否自研暂且不论，图上的小米汽车产业链肯定是炒股软件自研的。不过小米耕耘制造业多年，不了解炒股圈的玩法，“深感不解”也在意料之中。近年来，“自研”逐渐从一个产业界术语变成了一个营销概念，期间衍生出了“全栈自研”、“全域自研”、“纯自研”、“深度自研”等多条分支，通货膨胀程度直逼炒股圈的“价值投资”。只要补了张“自研”的站票，说话的底气都硬了几分。把小米送上风口浪尖的词是“联合研发”，比如小米称自研的V8s电机，就逼的汇川技术专门发了个公告回应。更早前小米14搭载的小米自研“龙晶玻璃”，也引发过类似争议。罗永浩老师的“大家都是方案整合商”言犹在耳，跟供应商一起“联合研发”，到底是不是自研？有本事你拿货出来卖先放结论，说“联合研发”是“自研”，没什么问题。全世界最擅长联合研发的公司是苹果。2022年3月，苹果推出M1

2023年，德国人闯入半导体补贴大战。一家工厂补贴50亿欧元，终于换来了台积电与英特尔的回眸。然而，台积电并不看好这趟赴欧建厂之旅——因为德国没有配套的供应链。负责台积电化学品供应的李长荣化工，跑去德国的英飞凌工厂调研了一趟，发现别说供应了，德国人压根没见过最先进的化学品长啥样[2]。做个简单易懂的类比：这就相当于受邀去非洲搞移动互联网，然后发现当地人还在用功能机。英飞凌在德国的工厂豪掷千金换来一顿嫌弃，可见德国政府有多憋屈；但对德国乃至整个欧洲来说，这笔钱又省不得：过去几年，日益诡谲的地缘环境，推动欧洲踏上了“半导体自立”的道路，撸起袖子准备做大产能。然而，欧洲本土的半导体企业正值“中年危机”，难以挑起重担。别无选择的欧洲人，只能低头抱紧台积电与美国人的大腿。但在踏入“中年危机”之前，欧洲半导体产业也曾经历过一段意气风发的岁月。如果按照整体收入进行排名，在21世纪的头十年，来自欧洲的半导体企业几乎一直处于全球Top5。只是在互相搏命的半导体战争中，欧洲人最终还是败下阵来，沦为了东亚与美国的背景板。一个业务、一家公司的落后，可能是管理、技术和资金等问题造成的；然而，整个产业集体溃败的背后，显然有更复杂的成因。辉煌与倒退虽然各家机构的统计口径略有不同，但无可争议的是：欧洲半导体的爆发始于上世纪90年代。彼时，欧洲巨头在功能机、燃油车等终端市场一路攻城掠地，为其提供原材料的半导体产业也跟着吃香喝辣。在那个年代，芬兰诺基亚，瑞典爱立信，德国西门子，各个都是一手造手机，一手造芯片的全能冠军。以功能机为起点，欧洲半导体产业在此后20年迅速开枝散叶，覆盖了多条关键赛道。当时的盛况，完全可以用一个词来形容——满手好牌。例如在存储领域，欧洲的英飞凌就曾是一方霸主。2004年时，英飞凌的市场份额挤进全球前四，与今日垄断该市场三星、SK海力士、美光打得有来有回。同一时期，英飞凌为了和韩国人打擂，还准备投资建造全球第二座12英寸晶圆厂。英飞凌当时的内存工厂（红色部分）而英飞凌的另一个业务基带芯片，当时则包揽了初代iPhone到iPhone

Information爆料，微软正尝试将原本集成在Bing当中的OpenAI大模型，逐步替换成自研版本。11月的Ignite开发者大会上，微软宣布Bing

2014年Facebook（后改名为Meta）花20亿美元买下做VR头显的公司Oculus时，扎克伯格认为VR需要至少10年来普及。目前离2024年还剩不到两个月，这条赛道上的失意者名单却越拉越长，刚上名单的是中国公司Pico。Pico成立于2015年，并在2021年被字节跳动收购，一个重要背景是轰轰烈烈的元宇宙大跃进。字节对买来的Pico不可谓不尽心，不仅追加巨额投资，在内容建设上也倾斜了大量资源。按照一些媒体的估算，刨掉收购成本，字节在两年里对Pico的投入超过100亿人民币。虽然较之Meta在元宇宙业务3年血亏300亿美元有些相形见绌，但也超过大部分A股上市公司的营收了。促使Pico收缩的导火索可能是市场整体的衰退。2021年Pico被收购时，全球VR头显出货量从上一年的670万台猛增至1100万台。结果猛了一年后掉头向下，又跌到了2022年的1000万台以下，市场普遍预计今年的情况会更加惨淡。这不只是Pico面临的问题，Meta在去年就大刀阔斧优化了1.1万人，苹果的Vision

生成文字效果、重新上色等功能，之后又添加了生成式填充、文字生成视频和海报等功能。Firefly的生成质量相比同类产品其实并不算强，在社交媒体上的热度也远不如Midjourney、Stable

ExaPOD由120个训练模块组成，每一个训练模块包含25块特斯拉自研的D1芯片，总芯片数量达到了3000块，直接让Dojo以1.1

今年夏天，英伟达创始人黄仁勋专门腾出时间，拜访了一家名叫战略与国际研究中心(CSIS）的智库。在美国，智库的意见能在很大程度上左右华盛顿的政策走向，深处科技战前线的黄仁勋自然深知这一点。黄仁勋上来就是一顿彩虹屁，并明确表达了捐赠的意向。随后他话锋一转，表示有一位小同志严重拖累了智库队伍的整体水平，建议清除出去。这位小同志不是别人，正是CSIS高级研究中心主任Gregory

上个月，AI业界爆发了一场“动物战争”。一方是Meta推出的Llama（美洲驼），由于其开源的特性，历来深受开发者社区的欢迎。NEC（日本电气）在仔细钻研了Llama论文和源代码后，迅速“自主研发”出了日语版ChatGPT，帮日本解决了AI卡脖子难题。另一方则是一个名为Falcon（猎鹰）的大模型。今年5月，Falcon-40B问世，力压美洲驼登顶了“开源LLM（大语言模型）排行榜”。该榜单由开源模型社区Hugging

论骚操作，硅谷恐怕没有CEO能比得上黄仁勋。去年，黄仁勋向微软、谷歌和亚马逊这些云计算厂商提出了一个计划：这些厂商都有很多搭载了英伟达GPU的服务器，由英伟达租用这些服务器，然后让英伟达的工程师对其进行“优化”，再以英伟达的名义租给普通的AI企业，从中赚取差价。说简单点，以前微软会直接把云服务卖给中小公司，现在由英伟达进来当中间商。当然按照英伟达官方的说法，此举是为了“向云计算厂商展示在数据中心配置GPU的正确方法”[1]。服务器还是那个服务器，但经过英伟达“优化”后，客户就从微软优化到英伟达了。但就是这样一个匪夷所思的提议，除了亚马逊之外，各大云计算厂商居然都同意了。2023年3月，英伟达正式上线云计算服务DGX

近两年，储能行业的高景气度有目共睹，随着国内可再生能源装机量比例接近发电总装机量一半，硬性配置的大储市场持续扩张，大储之外，工商储与户储的需求逐渐从海外向国内渗透。需求倒推供给，储能产业进入一轮降价普及的周期。今年以来，碳酸锂价格的震荡下行给了储能厂商降价竞争的空间，中关村储能产业技术联盟（CNESA）数据显示，今年8月储能系统平均中标价格较年初已下滑28%。除了原材料降价，与车用动力电池类似，储能系统降价也来源于对结构的创新，例如大容量电芯的使用就大幅减少了结构件和连接件的数量。但成本和安全往往是一个“跷跷板”式的关系，结构的精简带来了成本下降，也带来了整个系统的重构，而新的系统对安全提出了更高的要求，这时候就需要一个“扫地僧”角色为整个系统的安全保驾护航。精细化竞争储能行业的发展与动力电池行业不能说一模一样，起码也是一个模子里刻出来的。先是先驱玩家探索市场，享受高溢价红利，然后当市场逻辑跑通，规模扩大，更多玩家入局，精细化竞争的时代就到来了。体现这点的一个重要特征是储能厂商已经将降本增效放在了第一位，今年8月，国内一家储能电池公司楚能新能源喊出今年年底储能锂电池“0.5元/Wh”（不含税）的价格，业内人士直呼震撼。公开信息显示，目前行业1MWh以上的电池采购价大约在0.62元/Wh，而楚能新能源同规模电芯的含税价大约为0.52元/Wh，别看中间只差1毛，但在动辄以GWh为单位配置的大储领域，成本的差距会被放大到千万级别。楚能新能源的情况虽然特殊，但也正说明降价是行业的大趋势，带来降价的原因主要有三点：1、碳酸锂降价；2、新技术的引入；3、市场竞争加剧。储能系统目前60%的成本集中在电池上，而电池的关键原材料碳酸锂在经历了去年60万元/吨的高峰后，今年一路震荡下跌，目前价格已经来到17万元/吨，原材料价格向下传导，今年上半年，中标均价1.33元/Wh，较去年全年均价下降14%。新技术的引入对降本的影响也颇为显著，目前行业普遍推出的280Ah以上的大电芯就是一种趋势，更有公司已经推出560Ah的储能电芯，目的是减少电池与电池之间的连接件与BMS管理的复杂度。除此之外，天合储能还提出了“无PACK、无空调”的解决方案，降低机械成本的同时进一步提升能量的转化效率。除了来自硬件和技术的降本，储能行业的市场机制也开始发挥作用，随着大量跨界企业涌入这一领域，今年的竞争烈度也再上一个台阶。成本的竞争将行业加速导向了更加精细化的阶段，过去储能拼的是电芯的性能、物理“三防”的安全性，主打一个硬件管够。而新的阶段则要求储能厂商能充分安全地发挥每一颗电芯的性能，需要的是更精确的数据监测和更可靠的BMS管理。这也是行业进化的必由之路。半导体赋能相比日新月异的电芯技术，BMS（电池管理系统）其实是困扰大多数储能厂商的难点。这一系统通过对每颗电芯电压、电流、温度的监测，推导出电池电量（SOC）、电池健康（SOH）等综合指标，旨在保护电池安全，提升电池系统性能。在日前举办的德州仪器可再生能源半导体技术创新峰会上，复旦大学教授孙耀杰表示：“因为磷酸铁锂电池的放电特点是在20%-80%电量的时候，电压曲线特别平缓，如果监测精度不够，很容易误判电池电量。”当复数的电芯出现电量测不准的情况，就很容易导致储能设施无法精准放出或吸纳电网的电量，孙耀杰表示：“目前行业研究允许的电量误差在5-7%，但行业整体离这一目标还有一定差距。”除了SOC测量的精确性，储能系统BMS的难点还有两个核心难点，一是大量电芯的通信难题，二是整个储能系统的长寿命。在过去的储能系统中，电芯之间串行通信，相当于挨家挨户查水表，全部查完再汇总情况，即使发现某个电芯参数不对，也很难满足实时反馈的需求。而电芯热失控的时间大约只有200秒，几秒钟的延误都可能带来巨额的损失。在寿命方面，和储能系统相比，车用动力电池8年15万公里的质保都属于小儿科，目前行业对储能系统提出的要求是光储同寿，而前者通常有15-25年的寿命，这也是不少储能电池产品循环次数12000次-15000次的原因。然而光有电芯层面的长寿命还不够，还需要BMS能控制复数电芯的SOC处在接近的水平，这样才能保证整个系统的长寿命。上述三点非常考验储能BMS的能力，阳光电源、海博思创等储能公司也在大会上与TI共同探讨了储能BMS的难点，说白了核心其实是传感器、隔离、通信等半导体器件的能力。以对电量SOC的监测为例，核心是通过对电流、电压监测，结合算法推算电量SOC。而磷酸铁锂电池放电的中段电压曲线十分平缓，如果传感器对电压的监控精度只能到10mV，那么对电压的监测结果很可能导致无法判断电池电量到底在70%还是40%。在这种情况下，行业就需要半导体企业赋能，德州仪器的BQ79718芯片对电压的监测可以在-20℃到65℃之间做到±1mV的精度，即使更严苛的温度环境也能保持±1.7mV的精度，能精确监测出磷酸铁锂电池放电过程中的电压变化，从而得出精准的SOC数据。在通信方面，德州仪器通过自研的菊花链方案实现了模拟前端芯片之间的链式通信，每十几个电池就用一个CMU来监测电压，CMU之间又利用菊花链通信，最后把数据汇总到上游的PCS系统，省去了中间大量数字处理和通信接口相关的芯片。这不仅是系统复杂度和成本的下降，也是通信速度的提升。更精确的监测精度，更快的通信速度，实际上也提升了整个系统的耐用性，电池系统的一大难点就是复数电芯的一致性很难保持一致，而系统的充放电深度都是由状态最差的那颗电芯决定，因此控制好每颗电芯的SOC和SOH就能提升整个储能系统的使用寿命。客观来说，虽然德州仪器提供的都是储能BMS各个环节相对基础的半导体器件，但并不意味着其身处边缘，在各家储能公司频频拿下大单，冲刺上市的路上，正是德州仪器这样的“扫地僧”角色打牢了行业的基础。作者：王磊视觉设计：疏睿责任编辑：王磊

“燃油车能否智能化”是一个老生常谈，但每次谈到必定会引发一场口水仗。四年前，一家垂直媒体旗帜鲜明地给出了否定答案[1]，并抛出了在当时看来十分大胆的观点：油车和电车是两个物种，双方之间的区别就像诺基亚和苹果一样，强行对油车进行智能化改造，就像往塞班系统里赢塞功能一样，最后的结果不是“拧巴”就是“崩溃”。不出所料，这篇把燃油车一棍子打死的文章招致不少工程师的不满，他们对其中的观点逐一反驳，并坚定认为“一辆车是否智能和驱动形式没有直接关系，而是取决于电子电气架构和软硬件水平[2]”。这样的争论过去几年无数次上演，并在一些大佬的摇旗呐喊中愈演愈烈，比如华为车BU负责人余承东就表示：“现在买燃油车就像在智能手机时代买功能机”，言外之意就是，智能化是电动车的专属，燃油车注定和智能无缘。鸿蒙系统也搭载在燃油车北汽魔方上但事实真的如此，燃油车就注定弱智吗？借用手机行业做对比，苹果重新定义了手机，这点毋庸置疑，但很难说特斯拉重新定义了汽车。功能机和智能机，除了都要用电池，其他一切都变了，包括屏幕、摄像头、芯片、操作系统和交互方式，而燃油车和电动车，除了驱动形式变了，产品形态和操作方式并没有发生根本性变化，都需要传动、转向和制动，也都可以支持大算力芯片。正是基于这点，不少传统车企的高管对于“燃油车=/≈功能机”的观点不屑一顾，比如负责奇瑞营销的李学用就说：“有人天天拿着话筒喊，以至于让大家觉得油车做不了智能化，实际上，这是一个伪命题”。为什么大家对于这个问题各执一词，本质上因为对于智能化的理解存在不小的差异，如果是把智能化狭义地理解成“语音+大屏”，那么电车的确没理由藐视油车，但如果把智能车看作是某种不断演进的生命体，那答案可能就不同了。01短板：电量少、响应慢每次有人diss燃油车的智能化，“燃油党”都会跳出来，并举出一些例子来回击，比如：中国第一辆互联网汽车——荣威RX5，世界上第一款搭载激光雷达的量产车——奥迪A8，世界上第一辆具有L3自动驾驶能力的量产车—奔驰S级，被无数Robotaxi公司买来作为路测的林肯MKZ，无一例外都是燃油车。此外，被外界视为智舱入门必备的8155芯片也并非电动车专属，事实上，全球首发8155芯片的也是一款燃油车——魏牌摩卡，如今，许多15万级别的燃油车也都用上了8155。但每到这时候，“智能电动党”就会指出燃油车的第一个死穴：小电瓶带电量太少，一般只有0.72kW（12Vx60Ah），难以满足智能设备增多之后越来越大的功耗需求，尤其在静态场景下，短板更是尽显无疑。比如，特斯拉开创的“哨兵模式”让一般的燃油车可望不可及，因为要让摄像头和芯片不间断工作，一晚上需要消耗2-3度电。国外一小偷发现特斯拉启动哨兵模式后停止了盗窃又比如，当你工作时想要午休，出门露营需要过夜或者是使用大功率电器时，电动车因为静谧性、安全性以及不断电的特性在体验上遥遥领先。要实现同样的静态场景，燃油车需要让发动机保持怠速状态，而这会产生噪音、油耗、废气以及积碳等问题，相比之下，电动车动辄几十度甚至一百多度的带电量是天然优势，只要高压系统不下电，就能通过DC-DC降压给小电瓶充电，车内的电器，比如彩电、冰箱和空调，就能正常运转。其次，第二个所谓的槽点在于油车的辅助驾驶能力上限不如电车，原因在于内燃机是由一套复杂精密的机械零件组成，控制精度和响应速度都不如电机。今年5月，蔚来能源副总裁沈斐在微博上分享过一个观点，他认为油车可以实现自动驾驶，但要解决时延问题，必须要投入更大的计算能力，相比之下，将内燃机换成电动机，开发智能驾驶的成本更低，是一条更可取的捷径。这条微博当时受到了不少网友的质疑，因为当下的高级辅助驾驶场景绝大部分都限于高速，有能力大规模实现城区NoA的企业屈指可数，而在高速NoA这件事上，油车和电车没什么本质区别。但站在更长的时间维度看，沈斐的观点其实是站得住脚的。一家线控底盘公司CTO告诉我们，自动驾驶需要实现底盘线控，电机确实是最好的载体，“举个例子，线控转向EPS、线控制动EHB或者EMB都是电机控制。在驱动方面，电机只需要控制电流和电压，物理量之间是有公式的，燃油就不是一个物理公式的问题了。”燃油车控制和输出之间的非线性关系就会导致一个问题，要做到精准控制，前期就需要做非常多的标定，而这无形中就会拉长产品的开发周期，提高开发成本，在“内卷”的市场中陷入被动。02平等：更先进的电子电气架构除了小电瓶和动力响应慢之外，燃油车经常被诟病的一点在于无法OTA。实际上，这跟驱动形式关系不大，而是跟电子电气架构密切相关，一个比较有说服力的例子是大纯电ID系列，本来大众去年计划通过OTA向用户推送3.0版本，但由于数据量大，耗时长（需要12个小时），车主需要去线下4S店进行升级，第一批大众ID.3交付前在线下进行有线OTA如果把汽车比做人，那么机械结构就相当于骨骼，动力、转向和制动就相当于人的四肢，电子电气架构就相当于遍布于车身的神经系统，负责信息交互和复杂操作。传统的EEA架构是分布式的，几十个ECU（电子控制单元）散落在车身各处，而这些ECU往往是来自不同的供应商，不同的硬件又有不同的嵌入式软件和底层代码，就像几十个诸侯各自为政，缺乏中央统一调度，而且随着智能化发展，ECU不断增多，集中管理的难度就更大。此外，传统ECU之间是通过CAN网络或者是LIN总线进行数据传输，但带宽比较有限（CAN的上限为10Mbps），同样，随着智能化发展，传感器越来越多，功能和场景越来越丰富，车辆对于数据传输和处理的要求越来越高，传统的通讯结构已经难堪重负。因此，在传统分布式架构下，OTA大多都是小打小闹，要做到整车级OTA非常困难，只有将ECU化零为整成域控或者是中央集中式，才更便于OTA，而域控，无论是油车还是电车，都是可以实现的。从这个角度来看，外界批评燃油车“弱智”本质上是将矛头对准了燃油车所采用的分布式EEA架构，而非它的驱动形式。一位主机厂工程师告诉远川，公众之所以出现这种认知偏差，一方面是因为新势力的有意引导，人为制造出一种“阶级优越感”，另一方面是大家的节奏不同，传统车企历史包袱比较重，要慢半拍。“当传统车企还在推油改电时，别人都在讲纯电或者是增程平台，而当电车开始讲智能化时，油车才刚开始调整EEA和平台，但我认为，油车+大电池+全新EEA架构，用户体验不会比电车差多少。”上述工程师表示。过去两年，“蔚小理”们的一举一动吸引了大部分目光，而燃油车仍是基本盘的传统车企备受冷落，但实际上，很多传统车企也推出了新一代的EEA架构，比如长城的GEEP3.0、上汽通用的VIP、吉利的GEEA2.0，这些架构都能为燃油车提供整车级OTA，不断拔高其智能化水平。前段时间，吉利喊出了一个口号，名叫“造每个人的智能精品车”，前面没有“电动”或者是“新能源”这样的前缀，这似乎也说明了一个问题或者说一种态度：中国虽然在电动化方面走在了全球最前列，新能源渗透率也达到30%左右，但不能否认，还是会有不少人因为各种原因继续选择购买或使用燃油车，但这不代表他们没法享受科技发展所赋予他们的时代红利，更不能因此被嘲笑。03尾声短期内，油车在智能化方面可以逐渐追上电车，但从长远来看，电车的上限确实要更高。一位资深电子电气架构专家告诉我们，如果把智车比作智人，那么它就必须进化出五官（感知）、大脑（算力）、小脑（统一的XYZ底盘运动三个方向），神经系统（先进的EE架构和高速通讯网络）和血液系统（智能低压管理）。在这些方面，燃油车的确存在一定的缺陷，比如人类的小脑是用来控制身体平衡的，而相比燃油车复杂的控制系统（发动机、变速箱、制动和转向），电动车的驱动相对简单，更容易实现统一。燃油车的血液系统本身存在发动机下电之后供电不足的问题（12V小电瓶的天然缺陷），因此静止状态下能满足的场景和功能就不如电动车，而电动车因为不缺电，可以实现的场景更多，解锁的功能也越多。说白了，智能化的底色是数字化，而这里的数字化不是指发动机ECU和变速箱TCU这些，而是指“永远在线”，这是纯油车没法做到的，从这个角度看，新能源就是未来。参考资料：[1]：燃油车可以实现智能化吗？建约车评[2]：驳斥建约车评《燃油车能够实现智能化吗？》能！公路飞行

Athlon系列处理器的研发，凭借一己之力把让AMD和英特尔平起平坐，一度使得英特尔放弃了4GHz奔腾4的开发计划。跳槽到苹果后（PA半导体，2008年被苹果收购），Jim

安迪·格鲁夫在《只有偏执狂才能生存》中写道[1]：战略转折点的“点”字是误用。它不是一个点，而是漫长的、艰辛的奋斗。这句话的背景是80年代，英特尔的DRAM业务在日本人的狂轰滥炸中节节败退，格鲁夫和戈登·摩尔主导了公司向微处理器的转型。格鲁夫是英特尔历史上多位传奇CEO之一，发明过一个“10倍速变化”经营理论，还创造了让大厂员工心情复杂的OKR。在这本书的中文译本问世20年后，英特尔再度迎来了“战略转折点”。英特尔的一系列麻烦事始于2020年夏天，首先是重要的7nm制程再度推迟，接着丢掉了大客户苹果的Mac订单。随后，上任不到两年的CEO罗伯特·斯旺黯然下台，资深芯片工程师Jim

风水轮流转，从2020年起经营业绩和股价都表现优异的新能源，在过去一年多，却对投资人似乎不太“友好”。电新（电力与新能源）被称为“电旧”，光伏被称为“光输”。起因当然是相关公司股价大涨后估值过高，而需要时间消化。但是，放眼来看，整个行业也并非同样“萧条”。万花丛中一点红，动人春色不须多。电池领域，一堆堆资金涌入，涌现出了一朵朵大小浪花。电池，真的就这么香？TOPCON：转型之王2021年，就在电动车行业也势头正旺时，海南钧达汽车饰件公司却准备转型。公司终止了2020年发起的扩大汽车产业园的增发方案，以14.6亿的价格收购了上饶捷泰新能源公司（前身为展宇新能源）51%股权，对应估值29亿元。随后又通过对汽车资产出售、捷泰后续股权收购，从而完成了“脱车向光”，成为单一主业的光伏电池厂。捷泰公司电池业务设立于2010年，在2018年时位列行业第三，更重要的是，公司在2021年率先发力TOPCon。彼时，PERC电池依然是行业主力占85%以上，而包括TOPCon的N型电池份额仅为

观察产业变化的视角有很多，而资本市场是非常有效的一个角度。半导体产业，依然是社会高度关注的。因此，新年伊始，我们从A股的视角来看看，半导体产业发生了什么变化？又会如何映射实业发展，甚至预测2023年的变迁。稀缺性降低2022年，半导体公司上市数量大幅增加，产业链有50家左右公司上市，这个数量远比2021年的20家左右要多不少，也高于2020年。而上市地点，大多数以科创板为主。供需定律决定了，上市公司数量增加，必然会降低稀缺性。比如在电源管理芯片领域，就有杰华特、帝奥微、必易微、希荻微、赛微微电等公司，业务相似、客户互争。而映射到投资上，大批量，会降低个股的估值中枢。这一点在2022年的股价向下的走势上，也得到了验证。然而，科创板相关公司的估值，依然不少是100倍、甚至200倍，而未来估值降低到底是由业绩增长来兑现，还是股价下降来拉低，是需要甄别考虑的。业务、团队等，有稀缺性，会更重要。行业出清更慢商业竞争要花钱，而资本市场则是相对便利的融资渠道，可以选择上市融资、定增、可转债、配售等等方式。手头有钱了，可以多熬一熬。这就会导致行业出清变得更慢，也使得行业并购变得更不容易。并购重要吗？至少在模拟电路领域，并购是做大做强的一个重要途径。当前的行业巨头德州仪器，全球市占率20%。公司产品覆盖8万多个型号，服务10万多客户。而从1996年起，公司披露的并购就多达30多次。行业前五的ADI也没有闲着，2021年还斥资210亿美元收购了Maxim，继续冲击行业第一。德州仪器收购史模拟半导体，下游比较分散，各种场景下需要的产品也有差别，属于“少吃多餐”风格。产品线、客户数量都是公司发展的核心。而通过一系列的并购，则正好可以解决产品线和客户关系。当然，产品力依然是核心，但并购可以做大体量。规模扩大，不仅会降低原材料、固定设备等成本；同时，也可以提高销售渠道的利用率，为客户实现一站式供应，继而提高客户粘性，打造护城河。因此，无论德州仪器、还是ADI，业务稳定增长的同时，也都享受到了“龙头溢价”，稳定地为股东创造了收益。德州仪器股价走势图我国模拟芯片领域最大的公司收入，也仅为德州仪器的2%-3%，力量差异显著。而即使关注国产状况，行业也比较分散。虽然人海战术有时候也能打赢对手，但当下状态，集中力量，也非常关键。当然，并不是否定竞争，也不是否认上市的意义，毕竟美国也很容易上市。但是，要实现卡脖子突围，就必须要有“研发-利润-研发-利润”正向循环来支撑，避免低状态下的内卷消耗。展望来看，规模，也许是行业未来几年重要的取胜要素。公司背景多样化在上市数量增加的同时，多样化也在增强。笼统地看，有五类。先看一个2022年比较有特色的类型，外资+国资，公司是“有研硅”，主要业务是硅片，目前以8英寸为主，12英寸技术还未突破。这家公司的前身是国企有研科技集团的控股公司，自上世纪50年代就开始半导体硅材料研究，是国内最早从事半导体硅材料研究的骨干单位。但如今，控股股东RS

Basic”的新战略，构成了阿里云的发展核心价值观。为什么在“为了无法计算的价值”回归，为什么要“Back

作者：周振兴/董指导编辑：董指导消费电子产业链，这几年很忙。眼看着手机终端渗透率高企、换机周期延长；眼瞅着VR/AR爆款产品迟迟未出、还要被分析师预测干扰股价；再瞧着新能源车产业如火如荼，于是，消费电子产业链公司们，纷纷忙碌起来，向车拓展。果链龙头富士康在2020年成立了电动汽车软硬件开放平台；果链代表“立讯精密”，年初和奇瑞集团签署了协议，准备和奇瑞新能源汽车股份有限公司共同组建合资公司，以拓展汽车电子业务。同样是精密部件业务的“长盈精密”，则在2016年通过收购切入了新能源车业务。而在手机时代摄像头业务发展一般的“联创电子”，通过车载镜头成为特斯拉摄像头的首选。车载摄像头的美好前景，也吸引了被苹果剔出供应链的“欧菲光”跑步加入。而随着内饰屏幕成为汽车卖点，手机玻璃龙头“蓝思科技”也在发力车载玻璃业务。手机代工业务为主的“闻泰科技”，不仅收购了汽车半导体公司，智能座舱产品也通过了客户审核。“东山精密”、“沪电股份”等PCB板类公司，也已经将汽车业务作为重中之中。诸如此类，不胜枚举。汽车零部件公司可能没有想到，挨了好几年燃油车下滑的打，好不容易等来新能源的肉，还没吃几口，就一批批对手踊跃而来。可以说，新能源车浪潮尤其是智能化趋势，是中国汽车人百年不遇的机会，也是消费电子产业链新的机遇，只是，也并非唾手可得。01机遇2015年马斯克说，在设计Model

上周，消费电子领域最值得关注的事件莫过于“郭老师一言百亿”，郭明錤对于VR硬件砍单的预测，导致歌尔股份股价大幅波动。结果不到一天，郭明錤就说这只是自己的预测，而且很快又调整了预测方向。预测的话收回来了，但歌尔跌的股价却还没收回来。那么，VR产业目前状况如何呢？哪些环节值得关注？来听一听行业资深从业者的观点，可能更为真实有效。为此，我们邀请了StepVR的创始人郭成博士，和大家一起聊聊这个话题。活动信息见海报。

上午9点30分，A股开盘。市值一千多亿的歌尔股份突然快速下跌，20分钟后股价钉在了跌停板上。而伴随股价下跌的，则是著名苹果产业链观察者郭明錤的一则消息：Meta（原

：国内的芯片设计业，存在不少一代拳王，许多公司在开发出少数成功的芯片产品后便归于沉寂不再增长，根本问题在于产品路线规划出了问题，那么，芯片公司应该如何做好产品规划？

：中科院计算所在上个世纪六七十年代时建立了一个完全自主的计算机体系，后面第二代创立了联想和中科曙光，怎么看龙芯与这两代之间的关系？

一个科技媒体的命运，既看自我的奋斗，也看历史的进程。最近，很多热情的读者找到我们交流，富有洞见的阐述他们在科技产业中的经历和形成的系统认知。本文作者是国内操作系统业界新生代的一位代表，他来远川交流的时候，专门带了一个制作精美而严谨的思维导图，向我们传递了真实的声音。我们将他的投稿放出来，以期引发更多讨论。也欢迎更多产业人士，和我们交流、投稿，一起见证甚至推动中国科技产业发展。联系方式见文末二维码。以下为正文：最近两年，由于众所周知的原因，操作系统、芯片等行业成为了各界人士竞相关注的热点，远川研究所科技组在去年年中分享了一篇生动详实的文章《大国隐痛：做一个操作系统有多难》，引发了圈内外的广泛关注。读罢这篇文章，我作成此文，希望可以抛砖引玉，分享作为操作系统从业者的一些思考。回顾操作系统的过往，有一个总是会引起业内外探讨的热点话题：为什么Win-tel联盟会取得成功？当我们从多个角度去观察，会有这样一些发现：对于行业发展趋势而言，经过以IBM为代表的大型机阶段、以DEC为代表的小型机阶段，解放个人用户的计算能力是当时的发展方向和趋势，需要出现新的产品形态和应用模式。Win-tel联盟应运而生，在当时是先进生产力的典型代表，满足了生产关系的发展需要。对于投资人或是合作伙伴而言，Win-tel联盟抓住了计算机微型化的趋势，定位于个人电脑，带动行业形成了一个让合作伙伴躺着也能赚钱的生态。对于微软自身而言，比尔·盖茨曾说过，让每个家庭的桌上都有一台电脑。无论当初这句话是梦想还是承诺，最终微软都做到了，这样的眼界和胸怀，也成就了后来Windows的辉煌。对于开发者而言，VB（Visual

而开局有多高光，结局就有多惨烈：装了国产CPU的电脑没人想用，方舟科技的老板贪了经费，盖了大楼，最后还说钱不够用。[3]这更加强化了大众已有的固执偏见：国产CPU非奸即盗，不如不干，还是英特尔最香。

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而且，不只是在逻辑芯片领域。存储、分立器件、传感器、光电器件等传统IDM的厂商，也从2008年起，就主动改变了。英飞凌、飞思卡尔、东芝等巨头纷纷关闭自家工厂，交由台积电、中芯国际代工。

历数全球，也只有荷兰一家叫做阿斯麦（ASML）的公司集全球高端制造业之大成，一年时间造的出二十台高端设备，台积电与三星每年为此抢破了头，中芯国际足足等了三年，也没能将中国的首台EUV光刻机迎娶进门。

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产业机遇足够多。2009年苹果入华后带动了成千上万个中国供应商的崛起。汽车是比手机更难的智能硬件，上下游纷繁复杂，这也意味着更多产业机遇。

习惯了满嘴商业模型，GMV、ROA/ROE背的滚瓜烂熟的分析师猿猴们几乎眼珠子都要蹬出来：vivo简直就是个远古生物。没有数字模型，没有方程式，一代宗师没有什么花拳绣腿，但一拳打出去就是致命一击。

作者：远川科技评论全员（新年书单福利：转发本文到朋友圈，并将朋友圈截图发送到公众号后台，即可获取远川科技团队的新年假期装逼推荐9本书单~）2019年的互联网，充满着突破与防守、新高与冰点、上市与倒闭、幸运与悲惨。我们选取了九家公司，分别坐落在“老巨头”、“旧储君”、“新势力”的九宫格里，我们通过梳理这些公司过去一年的行为，来探寻互联网的趋势、公司的未来。Part.1

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（产业链太长，文中不便展开，有需要的朋友们可以关注后在后台回复“特斯拉”获取相关产业链研报）