蔚来、小鹏、理想之后比亚迪也加入了自研芯片行列，小米比这四家自研芯片要更轻松，玄戒直接拿来做座舱芯片也问题不大，相信小米很快也会自研智能驾驶芯片，吉利通过亿咖通投资的芯擎有龍鹰一号座舱芯片，舱驾一体的龍鹰二号计划在2027年第一季度发布。即将上市的智能驾驶集成商Momenta也有一颗平替高通SA8650的芯片即将发布，Momenta客户覆盖面宽广，包括三大豪车BBA、奇瑞和广汽、广汽丰田、宝骏、一汽红旗、长城哈弗。海外宝马和本田也在自研芯片中。
Arteris是一家SoC芯片NoC（片上网络）IP供应商，其客户肯定在研发芯片，从Arteris的客户名单可以看出车厂自研芯片已是大势所趋。
图片来源：Arteris
其汽车领域知名客户有芯驰、地平线、芯擎、黑芝麻智能、Mobileye、本田、宝马，还有8个不愿透露名字的车厂，1个不愿透露名字的无人驾驶出租车厂商。
这8家车厂中就包括了理想汽车，5月中期Arteris大方公布与理想汽车的合作。蔚来、小鹏、比亚迪估计也是其客户。
为何越来越多的车厂自研芯片，首先是目前智能芯片门槛很低，基本上只有资金门槛。其次是智能驾驶技术路线迭代很快，外销型芯片公司无法快速迭代，车厂必须自研，也有对标特斯拉的意味。再次是智能驾驶路线对芯片需求差异较大，车厂找不到合适的芯片，只能自研。计算机图形学先锋Alan Kay 1970 代的名言（People who're serious about software should make their own hardware.），被乔布斯在 2007 年第一代 iPhone 的发布会上发扬光大了，苹果始终坚持造芯，这也是苹果成功的关键，时至今日，苹果芯片的性能也是业内第一，特别是存储带宽，远在英伟达、英特尔和AMD之上。通用硬件往往会限制软件潜力的发挥。通过软硬件协同设计才能榨干硬件的性能。
早期的计算机科学家，对于底层硬件的物理（电学）工作特性和工作原理，都是非常了解的；由于编程语言向高级化发展，后来的程序设计人员才变得渐渐远离了底层硬件——这事实上会受到「工具（编程语言／开发环境）」的限制——如果希望彻底摆脱这类限制去做更深入的创造，就需要从对底层硬件的了解、甚至改造去出发。
智能驾驶芯片的技术门槛可以说是零，关键的性能优良的IP都可以买到，可以像搭积木一样造芯。再有就是智能驾驶系统是完全封闭系统，不像座舱芯片需要考虑生态系统适配问题，这也是英伟达始终无法进入舱驾一体市场的主要原因，它在座舱领域缺乏完善的生态系统适配。
智能驾驶芯片IP一览
图片来源：新思科技
新思科技提供的智能驾驶芯片IP一览（见上图），深紫色部分是新思科技可以提供的，灰色部分是无法提供的，CAN/CAN FD/MOST/FlexRay这些NXP可以提供，CPU和GPU都可以由ARM提供。GPU的门槛很高，优秀的GPU IP都在高通和英伟达手中，不可能外卖，好在智能驾驶芯片对GPU的需求度很低，大部分工况都不需要强大的GPU。车载以太网和Chiplet则是Cadence的专长，Cadence还有个座舱音响用的HIFI DSP IP。
至于大部分以为最重要的AI运算或NPU部分门槛最低，特别是脉动阵列（也可以叫数据流或者更宽泛的DSA）。1978年H.T.Kung的Systolic Array For (VLSI)论文为脉动阵列提供了稳固的基础，后面作者1982年又写了Why Systolic Architectures这篇文章来补充介绍，一口气提出了多达7种脉动阵列。数据流技术没有专利也没有技术门槛。
图片来源：论文《Why Systolic Architectures？》
今天基本沿用了40多年前的基调，特别是PE这个名字，至今仍是NPU的核心元素称谓。
图片来源：论文《Why Systolic Architectures？》
上图可见今天用的比较多的设计F，单独的加法器设计。
实在太懒的话可以直接买NPU的IP。
图片来源：新思科技
上图是Synopsys推出的一款IP，最高支持8个NPU，达到3500TOPS的算力，单个NPU也可达到440TOPS的算力，且这个算力是不参杂任何水分的，不是所谓等效算力，完全靠MAC数量获得，如果以等效算力做宣传口径，差不多是700TOPS。并且这是2022年的IP。尽管是2022年的IP，但新思科技添加了矢量DSP，可以完美支持Transformer架构，放到今天也完全不落伍。
图片来源：Arteris
将各个模块连起来则有Arteris的NoC IP。
图片来源：Arteris
Arteris有针对AI加速器内核连接IP。
Mesh网络的AI Tile连接IP
图片来源：Arteris
图片来源：Arteris
对AI芯片，NoC是非常重要的IP。
外购IP缩短开发周期，降低开发风险，即使英伟达这些巨头某些非关键IP也是对外采购的。
除了前段可以靠EDA和第三方IP厂家解决问题，后段则由索喜这样的厂家协助车厂完成，特别是车规，无论是AEC-Q100还是ASIL，索喜都经验丰富。索喜成立于2015年，是由富士通和松下的芯片业务合并而来。索喜汽车领域典型客户有小鹏。
图片来源：索喜
后段主要包括DFT、物理设计、验证、晶圆代工、封测，随着芯片的制程越来小(5nm), 芯片的规模越来越大，对芯片的测试也就变得越来越困难。而测试作为芯片尤为重要的一个环节，是不能忽略的。DFT（Design for Test，可测性设计）也是随着测试应运而生的一个概念，目前在芯片设计中都离不开DFT。DFT是芯片设计中的关键技术。在芯片原始设计中阶段即插入各种用于提高芯片可测试性（包括可控制性和可观测性）的硬件逻辑，通过这部分逻辑，生成测试向量，达到测试大规模芯片的目的。验证（Verification）的目的是检查设计中的错误，确保设计符合其设计规范和所期望的功能；而测试（Testing）则是检查芯片的加工制造过程中所产生的缺陷和故障。
验证包括物理验证、光刻验证、功率消耗分析、门极仿真、串扰噪音分析、电源轨分析、变异时序分析，其中车规芯片对电源轨和串扰噪音要求很高，电源轨分析（Power Rail Analysis）是验证电子电路（特别是集成电路SoC和PCB）电源完整性（PI）和电磁兼容性的关键步骤。其核心目标是确保电源网络（PDN）能够稳定、高效地向所有组件输送电力，消除压降（IR Drop）并抑制噪声。串扰噪声分析（Crosstalk Noise Analysis） 是数字电路设计（特别是深亚微米阶段）中评估信号完整性的关键环节。它用于验证当相邻信号线（Aggressor）发生电平翻转时，受害线（Victim）是否会因电容和电感耦合产生异常毛刺或导致电路逻辑错误。
2023-2026财年每季度索喜收入下游分布，汽车业务快速增长
图片来源：索喜
2023-2026财年索喜收入地域分布，中国是索喜主要收入来源。
图片来源：索喜
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