当辰星科技还沉浸在市值突破 800 亿、跻身科技百强的喜悦中时，一场突如其来的供应链危机正悄然逼近。2023 年四季度，全球芯片短缺问题再度加剧，尤其是工业级 MCU 芯片（微控制单元）、FPGA 芯片（现场可编程门阵列）供应紧张，交货周期从正常的 8-12 周延长至 24-30 周，部分型号芯片价格甚至暴涨 5 倍。这场危机很快波及辰星 —— 其智慧城市项目所需的智能控制器、工业 AI 设备，以及绿能科技固态电池生产线的检测设备，均依赖这类芯片，设备生产随即陷入停滞。
“林总，智慧路灯控制器的核心 MCU 芯片库存只剩 3000 片，按当前项目需求，最多支撑半个月；工业 AI 检测设备的 FPGA 芯片更是断供，比亚迪西安工厂的订单已经延迟交付，客户那边多次发来催货函。” 采购总监张敏拿着供应链报告，焦急地走进林辰办公室。报告显示，辰星当前有 12 个智慧城市项目因芯片短缺被迫放缓进度，绿能科技的第三条固态电池生产线也因检测设备缺芯无法按期投产，预计每月将造成超 2 亿元的营收损失。
林辰看着报告上的 “缺货清单”，眉头紧锁。此前，辰星的芯片采购主要依赖国外厂商，虽然价格较高，但供应稳定。此次全球短缺暴露了供应链的脆弱性 —— 一旦国外厂商断供或延迟交货，整个生产链都会受到影响。“不能再被动等待，必须启动芯片自主替代计划，把核心部件的主动权掌握在自己手里。” 林辰当机立断，召集技术、采购、研发部门负责人召开紧急会议，确定了 “短期替代、长期自研” 的双线策略。
短期替代方面，团队迅速梳理现有设备的芯片需求，筛选出国内厂商可替代的型号。例如，智慧路灯控制器所用的国外 MCU 芯片，被替换为国内某厂商的同性能产品；工业 AI 设备的部分辅助芯片，改用深圳某芯片企业的替代型号。为确保替代芯片的兼容性，技术团队连续一周进行测试 —— 在实验室里，工程师们将替代芯片植入设备，模拟高温、低温、高湿度等极端环境，验证设备的稳定性。经过反复调试，最终确定 15 种芯片可实现 “即插即用”，缓解了部分项目的燃眉之急。
但长期来看，核心芯片的自主研发才是根本解决方案。林辰很快联系了国内芯片领域的龙头企业 —— 中芯国际、紫光展锐、华大九天，提出联合研发 “辰星定制化工业级芯片” 的合作意向。让他意外的是，这些企业早已关注到工业芯片的国产替代需求，双方一拍即合，迅速成立联合研发小组。
首个研发目标锁定在 “智慧城市专用 MCU 芯片”。这类芯片需要具备低功耗、高稳定性、抗干扰能力强的特点，同时要兼容辰星自主研发的智慧管理系统。联合研发小组由辰星的硬件工程师、中芯国际的芯片设计专家、华大九天的 EDA 工具团队组成，分三个阶段推进：第一阶段完成芯片架构设计，确定核心参数；第二阶段进行流片测试，优化芯片性能；第三阶段实现量产，导入辰星设备生产线。
研发过程并非一帆风顺。在芯片架构设计阶段，团队就遇到了 “低功耗与高性能平衡” 的难题 —— 智慧城市设备多为户外运行，依赖电池供电，需要芯片功耗极低，但同时又要满足数据实时处理的需求。辰星的硬件工程师提出 “动态功耗调节” 方案：芯片在闲置时自动切换至低功耗模式，仅保留核心功能；当需要处理数据时，快速切换至高性能模式。这一方案虽增加了设计复杂度，但经过仿真测试，可将芯片功耗降低 30%，同时保证数据处理速度不受影响。
流片阶段更是充满挑战。中芯国际的研发团队在首次流片时，发现芯片的抗干扰能力未达预期 —— 在模拟强电磁环境下，芯片会出现数据传输错误。团队连夜排查问题，最终发现是芯片的电源管理模块设计存在缺陷。经过两周的优化，重新流片后的芯片抗干扰能力达到预期，在强电磁环境下的稳定运行时间超过 72 小时，完全满足户外使用需求。
与此同时，另一支联合研发团队正在推进 “工业 AI 检测设备专用 FPGA 芯片” 的研发。这类芯片需要具备高速并行计算能力，以满足工业场景下的实时图像识别、数据处理需求。紫光展锐的团队借鉴了辰星工业 AI 算法的特点，在芯片中加入 “AI 加速模块”，可将图像识别速度提升 40%，同时降低 25% 的能耗。为确保芯片与辰星的 AI 算法适配，研发团队还专门开发了 “算法 - 芯片接口适配工具”，让算法工程师无需修改代码，即可直接调用芯片的加速功能。
经过四个月的攻坚，首批 “辰星定制化 MCU 芯片” 成功量产，产能达到每月 50 万片。当这批芯片被运送到辰星的设备生产车间时，林辰亲自到场见证 —— 工程师将芯片植入智慧路灯控制器，通电测试后，控制器成功接入辰星的智慧管理平台，数据传输稳定，功耗符合预期。“从今天起，我们的智慧路灯项目，再也不用受制于国外芯片的供应了！” 林辰的话语中满是激动。
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