Was ist der Wert des ersten 4nm Automobil-Chips für intelligentes Fahrassistenzsystem von BYD?

Am Abend des 28. Mai 2026 veranstaltete BYD an seinem globalen Hauptquartier in Shenzhen die Strategiepräsentation für die Intelligenztechnologie mit dem Titel "Dare to Act" und stellte den selbstentwickelten Fahrerassistenzchip "Xuanji A3" vor. Dies ist der 567. Automobilchip von BYD, der mit einem 4-nm-Prozess hergestellt wird. BYD bezeichnet ihn als "den ersten chinesischen 4-nm-Fahrerassistenzchip".

"Im ersten Teil der Elektrifizierung geht es um die Batterie, im zweiten Teil der Intelligenztechnologie geht es um den Chip." So formulierte Wang Chuanfu, Vorsitzender von BYD, die Situation vor Ort auf der Präsentation. Nach Jahren mit dem "Batterie"-Etikett rückt dieser weltweit größte Hersteller von Elektrofahrzeugen erstmals den "Chip" in den Vordergrund der Intelligenzgeschichte.

Laut den von BYD bereitgestellten technischen Informationen verfügt der Xuanji A3 über einen eingebauten 3-Kern-NPU, der das Transformer-Großmodell unterstützen kann und nativ die L3- und L4-Fahrerassistenz unterstützt. Durch die Zusammenarbeit von drei Chips erreicht das Gesamtrechenvermögen des Fahrzeugs über 2.100 TOPS. Der Chip verwendet einen 16-Kern-CPU als logisches und entscheidendes Zentrum und einen selbstentwickelten Bus. Die DDR-Speicherbandbreite erreicht 273 GB/s, was die Entscheidungsverzögerung verringert. Er erfüllt die höchste Automobilfunktionssicherheitsstufe ASIL-D, und der Energieverbrauch pro Rechenleistung ist um etwa 20 % niedriger als bei gleichwertigen Produkten. BYD gibt an, dass nach einer tiefgehenden Optimierung mit dem selbstentwickelten Algorithmus die Rechenleistungseffizienz um 100 % gesteigert wird, und der Chip hat die Massenproduktion begonnen.

Wang Chuanfu betonte auf der Präsentation die Schwierigkeit der Entwicklung von Automobilchips: "Die Entwicklungs- und Herstellungsstandards für 4-nm-Automobilchips sind extrem streng. Die technische Schwierigkeit entspricht der eines 2-nm-Chips im Bereich der Konsumelektronik."

Abgesehen vom Chip kündigte BYD an diesem Abend auch eine Sicherungspolitik für die Stadtfahrerassistenz an. Ab sofort erhalten neue Kunden, die Fahrzeuge mit dem Tian Shen Zhi Yan A- oder Tian Shen Zhi Yan B-System kaufen, ab dem Tag der Fahrzeugübernahme einjährige Sicherung für die "Stadtnavigation". Alte Fahrzeughalter von Tian Shen Zhi Yan A/B genießen ebenfalls dieses Recht, nachdem sie auf das Tian Shen Zhi Yan 5.0-System per OTA aktualisiert haben. Nur das Yangwang U9 aufgrund des speziellen Fahrerassistenzkonzepts und das Fang Cheng Bao Leopard 8 aufgrund des Qian Kun Fahrerassistenzkonzepts genießen diese Sicherungspolitik nicht. Wenn ein Nutzer die Stadtnavigation in Übereinstimmung mit den Vorschriften nutzt und bei einem Verkehrsunfall mit Schuld verursacht, übernimmt BYD die direkten wirtschaftlichen Schäden des Fahrzeugs, einschließlich der Reparaturkosten des Fahrzeugs, des Sachschadens und des Personenschadens an Dritten.

Laut BYD ist diese Sicherungspolitik kostenfrei, hat keine Höchstsumme für die Entschädigung, wird nicht in das persönliche Kfz-Versicherungssystem einbezogen und hat keine Auswirkungen auf die Versicherungsprämien des nächsten Jahres. Dies ist die zweite Sicherungspolitik für die Fahrerassistenz von BYD, nachdem im Juli 2025 eine Sicherungspolitik für das automatische Einparken eingeführt wurde.

BYD gab auf der Präsentation auch drei "Erstleistungen chinesischer Automobilhersteller" bekannt: Die Anzahl der Fahrzeuge mit Fahrerassistenzsystemen übersteigt 3,15 Millionen, das Tian Shen Zhi Yan-System generiert täglich Daten über 200 Millionen Kilometer, und das Entwicklungsteam für Fahrerassistenzsysteme besteht aus über 5.000 Ingenieuren. Wang Chuanfu hat drei Ziele für die zweite Hälfte der Intelligenztechnologie festgelegt: Null Verkehrsunfälle, Superfahrer und Supersekretär, und er sagte, dass BYD weiterhin über 100 Milliarden Yuan in die Forschung und Entwicklung investieren wird.

BYDs gegenwärtiges Fahrerassistenz-Potential: Externe Beschaffung von Chips und Algorithmen

BYDs Chip-Strategie geht auf das Jahr 2002 zurück. Damals gründete BYD ein Chip-Team (IC-Design-Abteilung, die Vorstufe von BYD Semiconductor). Derzeit hat es ein Entwicklungs-Team von über 7.000 Personen, hat über 100 Milliarden Yuan in die Forschung und Entwicklung investiert, verfügt über 4 Forschungsstandorte und 5 Waferfabriken und hat insgesamt über 2.000 Chip-Produkte entwickelt. Die Automobilchips decken 13 Kategorien ab und werden von 46 Automarken verwendet. BYD bezeichnet sich selbst als "der einzige globale Automobilhersteller mit der Fähigkeit zur vollständigen Chip-Herstellung".

BYDs eigene Waferfabrik richtet sich jedoch hauptsächlich auf die Herstellung von Leistungshalbleitern und andere etablierte Prozesse. BYD hat den konkreten Auftragshersteller für 4-nm-Chips wie den Xuanji A3 nicht veröffentlicht. Die Branche vermutet allgemein, dass es immer noch Auftragshersteller wie TSMC und Samsung sind. "Vollständige Herstellungsfähigkeit" bezieht sich auf BYDs gesamtes Chip-System, nicht darauf, dass jeder Schritt bei der Herstellung dieses 4-nm-Chips in eigener Fabrik durchgeführt wird.

Um die Bedeutung des Xuanji A3 zu verstehen, muss man zuerst BYDs Fahrerassistenz-Potential kennen. Vor der Massenproduktion dieses selbstentwickelten Chips wurden fast alle Rechenchips des "Tian Shen Zhi Yan"-Systems von BYD extern beschafft.

Das "Tian Shen Zhi Yan"-System ist in drei Stufen nach Hardware und Rechenleistung unterteilt: Das Tian Shen Zhi Yan A verwendet zwei NVIDIA Orin X-Chips mit einer Rechenleistung von etwa 508 TOPS und drei Laserscanner und wird im Yangwang-Brand eingesetzt. Das Tian Shen Zhi Yan B verfügt über einen Orin X-Chip mit einer Rechenleistung von etwa 254 TOPS und ein bis zwei Laserscanner und wird in Denza und BYDs Mittel- und Obersegment-Fahrzeugen verwendet. Das einfache Tian Shen Zhi Yan C ist ein reines Visuelles System. Der Chip ist entweder ein NVIDIA Orin N-Chip mit einer Rechenleistung von etwa 84 TOPS oder ein Horizon Journey 6M-Chip mit einer Rechenleistung von etwa 128 TOPS und wird in Mainstream-Fahrzeugen wie dem Qin PLUS DM-i und dem Seagull eingesetzt.

Die Algorithmenebene ist noch komplexer. BYD gibt immer wieder an, dass das "Tian Shen Zhi Yan"-System "selbstentwickelt" sei. Laut Berichten mehrerer Medien wird jedoch das Fahrerassistenzalgorithmenkonzept der beiden höheren Versionen Tian Shen Zhi Yan A und B von dem Fahrerassistenzlieferanten Momenta unterstützt. BYD und Momenta haben eine Joint Venture namens DiPilot Intelligent Mobility gegründet, in der BYD 60 % und Momenta 40 % hält. Der englische Name DiPilot des Tian Shen Zhi Yan-Systems gehört dieser Firma.

Vor dem Xuanji A3 konzentrierte sich BYDs Selbstentwicklung auf die Elektronik- und Elektrische Architektur des Fahrzeugs, die Integration der Domänencontroller, einige Wahrnehmungs- und Steueralgorithmen sowie die Schließung der Daten-Schleife. Die beiden Kernpunkte - der hochwertige Fahrerassistenzalgorithmus und der Kernchip - waren zuvor von außen abhängig.

Die Bedeutung des Xuanji A3 liegt darin, die härteste Kernkomponente "Chip" auszufüllen. Zusammen mit dem von BYD wiederholt betonten selbstentwickelten Basisalgorithmus wechselt BYD von "gekaufter Chip + gemeinsame Algorithmenentwicklung" zu "selbstentwickelter Chip + selbstentwickelter Algorithmus" in einer Hardware-Software-Integration. Der vollständige Wechsel von der externen Beschaffung zu der Selbstentwicklung wird jedoch Zeit benötigen. BYD machte auf der Präsentation auch klar, dass die Xuanji-Architektur 2.0 sowohl den selbstentwickelten Xuanji A3 als auch Drittanbieter-Chips kompatibel ist, was bedeutet, dass die extern beschafften Lösungen von NVIDIA, Horizon und anderen Anbietern langfristig neben dem Xuanji A3 existieren werden.

Was macht Fahrerassistenzchips speziell und was macht sie schwierig?

Wenn Automobilhersteller Fahrerassistenzchips vorstellen, wird immer wieder die Rechenleistungseinheit "TOPS" erwähnt, als ob es bei den Chips nur um die Höhe der Rechenleistung ginge. Wenn man jedoch Automobil-Fahrerassistenzchips, AI-Chips für Rechenzentren und Chips für Mobiltelefone/Computer vergleicht, wird deutlich, dass diese drei Typen für völlig unterschiedliche Ziele entwickelt wurden.

Chips für Mobiltelefone und Computer streben nach Spitzenleistung, Energieeffizienz und Kosteneffektivität. Sie haben einen engen Arbeits-Temperaturbereich, eine erwartete Lebensdauer von zwei bis fünf Jahren, und gelegentliche Abstürze und Neustarts sind akzeptabel. Daher werden sie oft die ersten, die die neuesten Herstellungsprozesse nutzen.

AI-Chips für Rechenzentren (z. B. NVIDIA H100, B200) streben nach maximaler Durchsatzleistung. Der Energieverbrauch eines einzelnen Chips kann mehrere hundert Watt oder sogar über einen Kilowatt betragen und wird durch Flüssigkeitskühlung in Rechenzentren und redundante Stromversorgung unterstützt. Die Zuverlässigkeit wird hauptsächlich auf Systemebene durch Cluster-Redundanz erreicht.

Automobil-Fahrerassistenzchips sind anders. Sie streben nicht nach der höchsten Geschwindigkeit, sondern sollen in über zehn Jahren und über einer Million Kilometern fast fehlerfrei funktionieren. Sie müssen in einem sehr breiten Temperaturbereich von -40 °C bis 125 °C stabil arbeiten, Dauerschwingungen, elektromagnetische Störungen und Stromschwankungen standhalten und strenge Standards wie die Funktionssicherheit (ISO 26262/ASIL-D) und die Zuverlässigkeit (AEC-Q100) erfüllen. Dies ist der Grund für Wang Chuanfus Aussage, dass "die Schwierigkeit eines 4-nm-Automobilchips der eines 2-nm-Consumer-Chips entspricht". Die Schwierigkeit kommt nicht vom Herstellungsprozess, sondern von den viel höheren Sicherheits- und Zuverlässigkeitsanforderungen.

Die wirklichen Schwierigkeiten bei Automobil-Fahrerassistenzchips liegen auch außerhalb der Rechenleistungszahlen. Erstens die Funktionssicherheit. Wenn ein Fahrerassistenzchip ausfällt, kann dies das Leben gefährden. Die ASIL-D-Stufe erfordert, dass die Hardware die Fähigkeit zur Fehlererkennung, -isolation und -reduzierung aufweist, was eine große Menge an Design-Redundanz, Validierungszeit und Kosten für die Chip-Herstellung verbraucht.

Zweitens die lange Lebensdauer und hohe Zuverlässigkeit. Dies bedeutet eine konservativere Design-Redundanz, strengere Bauteilauswahl und lange Alterungstests. Die Entwicklungszeit ist viel länger als bei Consumer-Chips.

Drittens streben Fahrerassistenzchips nach "effektiver Rechenleistung" und nicht nach "angegebener Rechenleistung". Die Definition von TOPS variiert von Hersteller zu Hersteller. Der Unterschied zwischen dichten und dünnen Werten, INT8 und FP8/FP4, sowie zwischen angebener und effektiver Rechenleistung kann um ein Vielfaches betragen. Beispielsweise ist die angebliche Rechenleistung von 560 TOPS des Horizon Journey 6P ein 1/2-dünner äquivalenter Wert, während die dichte Rechenleistung 280 TOPS beträgt.

Viertens die Hardware-Software-Kooperation und die Toolchain. NVIDIA hat mit CUDA ein umfangreiches und etabliertes Ökosystem aufgebaut. Automobilhersteller, die NVIDIA-Chips verwenden, können auf diesem etablierten Ökosystem schnell entwickeln. Wenn ein selbstentwickelter Chip eine neue Architektur verwendet, muss eine große Menge an neuen Tools entwickelt werden. Beispielsweise kann das "Mach 100" von Li Auto nach der Verwendung einer Datenfluss-Architektur das CUDA-Ökosystem nicht wiederverwenden und muss fast den gesamten Compiler neu schreiben.

Fünftens die Kapazität und die geopolitischen Risiken bei der Herstellung mit fortschrittlichen Prozessen. Beispiele hierfür sind Black Sesame und Huawei. Der Huashan A2000 von Black Sesame musste nach der Herstellung etwa 11 Monate lang einer Prüfung unterzogen werden, da seine Leistung die US-Exportkontrollgrenze überschritt. Die Verzögerung führte zu einem großen Verlust an Geschäftschancen. Huawei's Ascend-Serie kann aufgrund der Sanktionen nur auf etablierte chinesische Herstellungsprozesse zurückgreifen.

Was entwickeln Automobilhersteller tatsächlich selbst?

Der Wert des Begriffs "Selbstentwicklung" variiert stark. Ein Fahrerassistenzchip besteht normalerweise aus CPU-Kernen, AI-Beschleunigungskernen (NPU/BPU), GPU, ISP, Speichercontroller und Sicherheitsinseln, sowie aus der physikalischen Rückendesign, der Auftragsherstellung, der Montage und Prüfung sowie dem oberen Compiler und der Software-Stack. Die Selbstentwicklung von Automobilherstellern kann grob in mehrere Ebenen unterteilt werden.

Fast die gesamte Branche verwendet Arm-Lizenz-IP für die CPU-Kerne. Bisher hat kein Automobilhersteller einen CPU-Kern von Grund auf neu entwickelt. Die allgemeine Vorgehensweise ist, Arm-IP zu kaufen und sie dann an die eigenen Bedürfnisse anzupassen. Das, was wirklich "Selbstentwicklung" darstellt, ist der AI-Beschleunigungskern (NPU/BPU). NIO's Shenji, XPeng's Turing, Li Auto's Mach und Horizon's Journey haben alle die Mikroarchitektur dieses speziellen Beschleunigers selbst entwickelt, um sie an ihre jeweiligen Algorithmen anzupassen. Auch BYD's Xuanji A3 betont die "tiefgehende Optimierung in Kombination mit dem selbstentwickelten Basisalgorithmus". Die physikalische Design und die Auftragsherstellung werden in der Regel extern durchgeführt.

Das Ausmaß der Selbstentwicklung der Software-Stacks und Toolchains bestimmt, ob der Chip tatsächlich eingesetzt werden kann. Dies ist auch der größte Unterschied zwischen Lieferanten und Automobilherstellern bei der Selbstentwicklung. Lieferanten wie Horizon, Black Sesame, NVIDIA und Qualcomm müssen eine vollständige und offene Toolchain bereitstellen, um verschiedenen Kunden bei der Entwicklung und Anpassung zu helfen. Automobilhersteller richten ihre Selbstentwicklung eher auf die Anpassung an ihre eigenen Algorithmen aus.

Deshalb sind die aktuellen "selbstentwickelten Fahrerassistenzchips" von Automobilherstellern genauer gesagt "selbstentwickelte Mikroarchitekturen und Software-Stacks für AI-Beschleunigungskerne, in die etablierte IP wie Arm integriert ist und die von TSMC, Samsung und anderen Auftragsherstellern hergestellt werden".

Bislang wurden 10 Fahrerassistenzchips auf dem Markt vorgestellt, und es gibt konkrete Pläne für die Installation in Fahrzeugen. Wir haben die genauen Informationen zu diesen 10 Chips zusammengefasst. Es ist besonders zu beachten, dass die Definitionen der Rechenleistung von Hersteller zu Hersteller variieren (dicht/dünn, INT8/FP8/FP4, angebene/effektive Rechenleistung), und sie können nicht direkt miteinander verglichen werden. Viele chinesische Hersteller haben den Auftragshersteller für fortschrittliche Prozesse nicht offiziell veröffentlicht. Alle Informationen mit "Vermutung/Unbekannt" basieren auf branchenweiten Urteilen in öffentlichen Berichten und nicht auf offiziellen Bestätigungen. Die "Anzahl der bestellten Fahrzeuge" und die