與此同時，歐洲也着急了，其在2022年年初發布了《芯片法案》，法案中提及，歐盟擬動用超過430億歐元的公共和私有資金，用於支持芯片生產、試點項目和初創企業。
當鏡頭拉到中國來時，一場圍繞建立安全可控產業鏈的故事正在悄然發生，力度和範圍都比過去幾年更大，這個趨勢將會在2023年延續。
一位投資人向虎嗅講述了他所了解到的發生在整車廠的故事，在整車廠內部的KPI考核中，被增加了一個指標——在終端產品中使用一定比例以上的國產零部件。這是在過去幾年裡極少發生的情況，或許車廠也不會想到，有朝一日，選擇國內供應商會被作為一個考核指標確定下來。
國內的供應商自然也迫切希望抓住這個機會。開模費，對車廠來說一直是一個不小的成本。之前找國外供應商做開模，可能要賣到10萬台甚至以上的車，才能把開模費的成本攤回來。但現在，很多國內的創業公司可以免費開模。離客戶近，也是國內供應商所能夠利用的優勢。一款新車型在發布之前，需要經歷三年及以上的測試，零部件廠商就需要時刻與主機廠保持溝通。一些國產零部件廠商的工程師幾乎每天都和車廠泡在一起，調試產品。
有一點可以肯定，國產替代的需求正在越來越多，這種需求更多來自於對建立本土可控產業鏈的迫切，很多時候可能並非是全球化市場競爭的結果。需要承認的一點是，選擇國產供應商，或許意味着更長時間的驗證、試錯。這個過程很長，但也是必須要走的一條路。
根據中國海關總署的數據，2022年10月，中國進口的半導體設備較去年同期進口數量下降了39.8%，採購金額下降了23.1%，是兩年以來的最低水平。另一面，在工廠端，半導體設備的國產化率在提升，根據天風證券的統計，以2022年以來規模化公開招標的5家晶圓廠為樣本，2022年1-7月份5家晶圓廠（華虹無錫、積塔半導體、福建晉華、華力集成和華虹宏力）合計完成國產設備招標230台，國產化率約36%。
在供應鏈紛紛本土化的洪流下，智現未來正是一個外企本土化的樣本。這是一家做先進制程控制軟件的公司，主要方向是打造一個結合智能監控、智能分析、智能預測三大產品線的半導體工程智能平台。
智現未來的前身是韓國BISTel中國分公司，BISTel成立於2000年，在半導體智能製造系統和人工智能技術在半導體製造領域的應用中有20多年的積累。2021年，中國科技集團收購了BISTel的資產與團隊，重組為中國本土公司——這是一個外企本土化的樣本。
作為一家製造EDA和工程智能系統供應商，半導體代工廠，半導體IDM和液晶面板廠是智現未來的客戶。一直以來，半導體生產先進制程控制的軟件市場一直是歐美公司占據，頭部廠商就有Onto Innovation、應用材料、PDF Solutions這些公司。許偉，是智現未來的CEO，他形容，這是一家「既年輕又成熟」的公司。過去一年，他們完成了所有技術，甚至包括數據庫關聯上的脫美化的動作。相比於從零開始做一家本土工業軟件公司，智現未來的這條路顯然更高效。
許偉告訴虎嗅，智能工程領域的軟件最大的難點在於試錯成本太高。在半導體工廠，產線基本是精細化、自動化管理、無休運轉。因此，對於設備、測試、經營等數據的管理要求很高，一旦由於軟件原因產線停運，損失巨大。
一些國產設備公司或國內的代工廠在軟件的認識上並不到位，許偉坦言，這是他面臨的挑戰之一。例如，Interface-A 作為國際半導體製造協會SEMI的設備數據採集標準，為先進制程控制和設備診斷維護提供了完善的協議。但是至今國內的設備公司在提供Interface-A 能力上還有很長的路要走。
「我們看到國產設備公司與國外領先公司的差距在軟件上也很大，一方面需要投入更多研發，另一方面完全可以與我們這樣經過產業驗證過的軟件公司合作。」許偉說，目前來看，至少要讓他們開始重視這件事。作為一家全球先進制程控制領域排名前列的工業軟件公司在中國的二次創業，他們要講的，比起簡單的國產替代，更多是一個關於教育和引領生態的故事。
中國的半導體廠商需要重視這件事：建立本土產業鏈的背後，其實依然是全球化的競爭，國產替代並非一勞永逸的機會，只是一個時間窗口，這些中國公司仍然需要瞄準全球競爭，他們的征途應該是全球的商海。
建立本土產業鏈，還意味着一個更為核心的能力——在全球範圍內尋源的可控性，包括自己開發、掌握以及在全球尋求可獲得的供應鏈資源。這或許可以通過某些資本的運作，或是通過某種核心能力的交換。因為沒有一個國家和地區能夠單獨完成所有半導體生產的環節。
自動駕駛夢醒時分
與半導體行業一樣，2022年，對自動駕駛行業來說同樣沒有多少好消息。
裁員、高管離職、申請破產、估值暴跌，這些關鍵詞貫穿着今年自動駕駛行業的始末。先是背靠福特、大眾兩座大山的Argo AI宣布破產，然後是英特爾旗下的Moileye以估值縮水70%的代價完成「放血式上市」，最後，劍指L5級自動駕駛的蘋果也不得不在大裁員後規劃出一個「相對平穩」的技術路線。
儘管國內暫時沒有出現大範圍的行業危機，但資本市場對於自動駕駛產業已經不再如過去那般熱忱。
根據第三方數據機構IT桔子統計，2021年國內自動駕駛行業共發生144起投融資事件，融資規模為932億元。但截至2022年11月14日，自動駕駛行業投融資事件為92起，融資規模僅為240億元，這種斷崖式的下跌在2019年發生過一次，只不過這次市場已經給行業設定了「最後期限」。
數據來源：IT桔子
「2022年，（自動駕駛）量產為先。」 中國汽車百人會車百智庫研究院高級研究員張強認為，在今年，無論是開發輔助駕駛方案的廠商，還是高階自動駕駛方案的廠商都要儘快在量產車型上應用，即使無法實現盈利，但至少要逐步形成「自我造血」的能力。
張強所提到的自動駕駛與輔助駕駛是一個相對寬泛的定義。按照國際汽車工程學會發布的《標準道路機動車駕駛自動化系統分類與定義》：根據系統執行動態駕駛任務的多少，將自動駕駛分為L0-L5及六種不同級別。
其中，技術分水嶺在L3級別。理論上講，只有L3及以上才能稱之為自動駕駛，而之下被統稱為輔助駕駛，目前量產車上常見的如ACC（自適應巡航）、LDW（車道偏離預警）、BSD(盲區檢測)都可以被歸為這一範疇。
在2018年以前，行業內的投資幾乎全部圍繞自動駕駛展開，一位業內人士感慨，「那時候如果說自己做的是L2級輔助駕駛，投資人都懶得看你的PPT」。
雖然自動駕駛的願景很美好，但經歷過去幾年的大浪淘沙，純粹的L4級自動駕駛技術已經很難被相信在現階段具備量產化的商業價值。
「當下L4最大的問題是受法律法規限制，可場景局限性較強，主要在在港口、礦山、園區等封閉場景中使用」，張強表示。
這也導致了目前L4自動駕駛難以量產的問題，由於可靠性和安全性在現階段無法得到切實保障，大多能夠實現L4自動駕駛的汽車，當下能做的就是在示範區的路上採集數據以完善迭代算法。也有業內人士向虎嗅表示，如今在自動駕駛上，技術正走在立法的前面。
因此，部分過去主攻L4自動駕駛的廠商開始考慮起更實際的問題——同步向輔助駕駛領域降維。
最具代表性的公司是Monmenta和百度。前者在成立之初就制定下「量產自動駕駛與完全無人駕駛同步開發」的產品戰略，後者作為國內最早布局自動駕駛領域的互聯網大廠，在2021年x正式成立智能汽車事業部，開始布局L2+，並於今年再次強調了「L4/L2+」技術共生路線。
所謂L2+，就是自動駕駛公司在傳統L2功能的基礎上，通過傳感器等硬件補充和軟件定義，打造符合當前監管框架下可量產的導航輔助駕駛功能。L4自動駕駛廠商進軍L2+賽道，不僅能提升企業營收，提升估值，而且還可以藉助數量龐大的量產車輛中的實際行駛數據去迭代算法，比單純地推進L4效率高很多。
在這方面，數據顯然是最重要的一環，而在張強看來，大多數L4公司都具備互聯網基因，在數據和算法的處理上得心應手，這也是他們在「降維」後最大的優勢。
