購團隊也沒有放棄國際市場。他們與一些不受貿易限制政策影響的國家和地區的晶片供應商取得聯絡。經過艱難的談判，與一家歐洲的晶片製造商達成了短期供貨協議。雖然這家制造商的晶片價格較高，且產能有限，但在當前形勢下，解了公司的燃眉之急。

此外，採購團隊還關注到了二手晶片市場。他們透過專業的評估機構，對市場上的二手晶片進行篩選和檢測，挑選出部分符合公司產品要求的晶片，作為臨時補充。雖然二手晶片存在一定風險，但經過嚴格檢測和驗證後，能夠在一定程度上緩解晶片短缺的壓力。

自主研發晶片的艱難起步

在積極尋找外部晶片供應的同時，公司決定加大自主研發晶片的力度。秦宇親自掛帥，組建了一支由公司內部頂尖晶片設計專家、ai演算法工程師以及從外部高薪聘請的行業資深人士組成的研發團隊。

研發團隊首先對公司產品所需的晶片進行了詳細的需求分析。根據ai演算法的運算特點、新能源車各系統的功能需求以及未來的技術發展趨勢，確定了晶片的核心效能指標和架構設計方向。他們計劃研發一款專門針對ai與新能源車應用場景的高效能、低功耗晶片，集ai計算、車輛控制、資料處理等多種功能於一體，以滿足公司產品的個性化需求。

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然而，自主研發晶片並非易事。晶片設計是一個高度複雜且技術密集的領域，涉及到積體電路設計、半導體物理、電子工程等多個學科領域的知識。研發團隊面臨著諸多技術難題，比如如何在有限的晶片面積內整合更多的計算單元，以提高晶片的算力；如何最佳化晶片的功耗管理，確保在長時間執行過程中不會因過熱而影響效能；如何提高晶片的可靠性和穩定性，滿足新能源車在各種複雜環境下的使用要求。

為了解決這些問題，研發團隊日夜奮戰。他們查閱了大量的國內外文獻資料，參考了眾多先進的晶片設計案例，同時與高校和科研機構展開合作，共同攻克技術難關。在晶片架構設計階段，團隊成員們提出了多種方案，經過反覆論證和模擬測試，最終確定了一種基於異構計算的創新架構，該架構能夠有效提高晶片的計算效率和靈活性。

在工藝方面，研發團隊與國內的晶片製造廠商緊密合作。由於國內晶片製造工藝與國際先進水平仍存在一定差距，他們需要針對現有的製造工藝進行最佳化和調整，以確保設計的晶片能夠在國內的生產線順利生產。這需要雙方在技術上進行深度的溝通和協作，不斷嘗試新的材料和工藝引數，以提高晶片的製造良率。

最佳化產品降低晶片依賴

技術團隊在最佳化現有產品對晶片的依賴方面也取得了顯著進展。他們透過對ai演算法的深入研究和最佳化，採用了輕量化模型設計和演算法壓縮技術，在不影響ai效能的前提下，降低了演算法對晶片算力的需求。例如，在智慧駕駛輔助系統中，技術團隊對目標檢測和識別演算法進行了最佳化，透過改進神經網路結構和引數調整，使演算法的運算量減少了30，從而降低了對晶片計算資源的佔用。

在新能源車的電池管理系統中，技術團隊透過對電池資料的分析和建模，開發了一種自適應的晶片資源分配策略。根據電池在不同工況下的執行狀態，動態調整晶片的工作模式和資源分配，提高晶片的使用效率。例如，在電池充電過程中，晶片可以將更多的資源用於監測電池的充電狀態和安全保護，而在車輛行駛過程中，晶片則重點處理電池的放電管理和能量回收等任務。

此外，技術團隊還對產品的硬體架構進行了最佳化。他們透過採用模組化設計和介面標準化，使不同型別的晶片能夠更靈活地替換和升級。這不僅提高了產品的可維護性和可擴充套件性，還為在晶片供應緊張的情況