去年末的汽車芯片短缺扼住了汽車行業的咽喉，這場行業性的供應短缺再次讓人們見識了汽車芯片的重要性，有關部門也對此高度重視。
春節前，工業和信息化部裝備工業一司、電子信息司與主要汽車芯片供應企業代表進行了座談交流。工信部裝備工業一司、電子信息司建議汽車芯片供應企業高度重視中國市場，加大產能調配力度，提升流通環節效率，與上下游企業加強協同，努力緩解汽車芯片供應緊張問題，為中國汽車產業平穩健康發展提供有力支撐。
相對于對消費級電子芯片的理解，人們似乎對汽車芯片的“殺傷力”存有疑惑。汽車芯片是車規級芯片的通俗叫法，在現代化的汽車產品上，汽車芯片相當于“大腦”。
“隨著傳統汽車向新能源汽車和智能網聯汽車的發展，所搭載的芯片越來越多，對智能性的要求也在提高，此前需靠駕駛員判斷的東西現在慢慢交給芯片，這樣汽車對芯片的使用量就會越來越多，并且對芯片的算力要求也會越來越高。”中國汽車工業協會副總工程師許海東表示。
等級僅次于軍工級，汽車芯片種類繁多
受制于去年末全球汽車芯片供應緊張，不少大牌車企不得已采取減少，甚至停產的措施來應對，包括大眾汽車、福特汽車、通用汽車、本田汽車、斯巴魯、日產汽車等在內的全球汽車廠商都出現了被迫減產的情況。市場機構IHS Markit預測，2021年第一季度，汽車產量將比最初預期的少約67.2萬輛；美國伯恩斯坦研究公司預測稱，由于2021年全球范圍內汽車芯片短缺，預計今年將造成多達450萬輛汽車產量的減少，相當于全球汽車產量的近5%。
很多人對芯片重要性的認識或來源于消費級電子產品，一枚小芯片就能實現強大的功能。如今的汽車功能越來越強大，越來越智能，都可以歸因于汽車芯片的應用。
從整個芯片行業的等級劃分來看，分別有軍工級、車規級、工業級和消費級，其中車規級芯片對于可靠性、一致性和穩定性要求更高，僅次于軍工級。
“車規級芯片與消費級芯片有很大不同，車規級芯片需要面臨更惡劣的環境，要求可靠性更高，車規級芯片的要求更為嚴格。”許海東表示，“因此對芯片廠家的汽車芯片生產線要求也更為嚴格，車規級芯片的生產線可以改造生產其他芯片，但生產其他芯片的生產線無法輕易改造生產車規級芯片。”
從分類上來看，汽車芯片大致分為以下幾類，一是負責算力的控制芯片，也就是處理器和控制器芯片，如發動機、底盤和車身控制，以及中控、輔助駕駛（ADAS）和自動駕駛系統等；二是負責功率轉換的IGBT功率芯片，一般應用于電動車的電源和接口；三是傳感器芯片，主要用于各種雷達、氣囊、胎壓監測。汽車芯片也可以分為主控芯片、功能芯片、功率芯片和傳感器芯片。
從車規級芯片的要求來看，需要適應-40℃到-150℃的極端溫度，高振動、多粉塵、有電磁干擾，濕度要適應0%-100%，一般車規級芯片的設計壽命為15年或20萬公里。從架構方面來看，車規級芯片需要有獨立的安全島設計，在關鍵模塊、計算模塊、總線、內存等，都有ECC、CRC的數據校對，為車規級芯片提供功能安全。
一般來看，一款車規級芯片需要2-3年的時間完成車規認證并進入整車廠供應鏈，一旦進入后，一般擁有5-10年的供貨周期。
汽車芯片相當于汽車大腦，高端車型要裝150多種芯片
從1908年第一輛福特T型車下線走出車間，人們形成了對傳統汽車的固有認知：“四把椅子+四個輪子+發動機”。這樣的認知一直持續到1977年。通用汽車在1977年首次在汽車上搭載電子控制單元（ECU），實現了速度、油箱、里程和發動機等信息的顯示。
隨后的時間里，車規級芯片在汽車中的重要性不斷提高，一輛車不僅可以更快地完成從始發地到目的地的駕駛，還具有娛樂、導航等輔助功能。而二十多年前，汽車開始進入電控時代，如今一輛普通汽車至少安裝40種芯片，高端車型則需安裝150種以上。據悉，上個世紀70年代，汽車電子元件的成本占比大約為5%左右，2005年汽車電子元件的成本比例大概增長至15%左右，而2019年一輛新車的芯片成本平均為329美元。
在電控汽車時代，芯片早已成為汽車的“決策大腦”以及“遍布全車的神經系統”。舉例來講 ，在純機械發動機時代，發動機的進排氣時機、氣門開閉時長完全由凸輪軸和凸輪決定，當發動機被制造出來，其進排氣也就固定了。而當發動機進入電控時代，通過電腦智能調節氣門開閉時機和時長，有意將進氣門延遲關閉，排氣門提前開啟，讓進排氣更加充分，提升性能；如果缺少芯片，最直觀的表現就是油耗和排放控制的缺失。
此次扼住車企咽喉的是應用于ESP（電子穩定控制系統）中的MCU（微控制單元）和ECU中的MCU，需要用8英寸晶圓打造。ESP是汽車主要安全系統的一部分，是ABS防抱死系統的延伸，上個世紀80年代，ABS還是豪華車的配置，而隨著ESP的量產推廣，它已成為汽車最基礎的安全配置；ECU則是涵蓋了諸如調整車窗、座椅、燈光等功能，在如今的中高端車型上，這兩類芯片必不可少。
實際上 ，在新能源汽車和自動駕駛的雙重驅動下，車規級芯片正在顛覆傳統產業，隨著ADAS、自動駕駛技術的成熟，需要大量的圖像數據、雷達數據處理，汽車廠商對芯片的算力要求也在提高。“隨著傳統汽車向新能源汽車和智能網聯汽車發展，所搭載的芯片越來越多，對智能性的要求也在提高，此前需靠駕駛員判斷的東西現在慢慢交給芯片，這樣汽車對芯片的使用量就會越來越多，并且對芯片的算力要求也會越來越高。”許海東表示。
實際上，在業內看來，當汽車進入電控時代以及向電氣化轉型，汽車與芯片就已經密不可分；而此次芯片危機的爆發，或也意味著行業革新正在進行。