在国内，他们与几家新兴的芯片制造企业进行了深入沟通。这些企业虽然在技术实力和产能规模上与国际巨头相比还有一定差距，但具有较强的发展潜力和合作意愿。采购团队详细了解了这些企业的技术路线、生产工艺以及未来的产能规划，与其中两家达成了初步合作意向。这两家企业表示，将在技术研发和产能扩充上加大投入，争取尽快为华夏AI公司提供满足需求的芯片产品。

同时，采购团队也没有放弃国际市场。他们与一些不受贸易限制政策影响的国家和地区的芯片供应商取得联系。经过艰难的谈判，与一家欧洲的芯片制造商达成了短期供货协议。虽然这家制造商的芯片价格较高，且产能有限，但在当前形势下，解了公司的燃眉之急。

此外，采购团队还关注到了二手芯片市场。他们通过专业的评估机构，对市场上的二手芯片进行筛选和检测，挑选出部分符合公司产品要求的芯片，作为临时补充。虽然二手芯片存在一定风险，但经过严格检测和验证后，能够在一定程度上缓解芯片短缺的压力。

自主研发芯片的艰难起步

在积极寻找外部芯片供应的同时，公司决定加大自主研发芯片的力度。秦宇亲自挂帅，组建了一支由公司内部顶尖芯片设计专家、AI算法工程师以及从外部高薪聘请的行业资深人士组成的研发团队。

研发团队首先对公司产品所需的芯片进行了详细的需求分析。根据AI算法的运算特点、新能源车各系统的功能需求以及未来的技术发展趋势，确定了芯片的核心性能指标和架构设计方向。他们计划研发一款专门针对AI与新能源车应用场景的高性能、低功耗芯片，集AI计算、车辆控制、数据处理等多种功能于一体，以满足公司产品的个性化需求。

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然而，自主研发芯片并非易事。芯片设计是一个高度复杂且技术密集的领域，涉及到集成电路设计、半导体物理、电子工程等多个学科领域的知识。研发团队面临着诸多技术难题，比如如何在有限的芯片面积内集成更多的计算单元，以提高芯片的算力；如何优化芯片的功耗管理，确保在长时间运行过程中不会因过热而影响性能；如何提高芯片的可靠性和稳定性，满足新能源车在各种复杂环境下的使用要求。

为了解决这些问题，研发团队日夜奋战。他们查阅了大量的国内外文献资料，参考了众多先进的芯片设计案例，同时与高校和科研机构展开合作，共同攻克技术难关。在芯片架构设计阶段，团队成员们提出了多种方案，经过反复论证和模拟测试，最终确定了一种基于异构计算的创新架构，该架构能够有效提高芯片的计算效率和灵活性。

在工艺方面，研发团队与国内的芯片制造厂商紧密合作。由于国内芯片制造工艺与国际先进水平仍存在一定差距，他们需要针对现有的制造工艺进行优化和调整，以确保设计的芯片能够在国内的生产线顺利生产。这需要双方在技术上进行深度的沟通和协作，不断尝试新的材料和工艺参数，以提高芯片的制造良率。

优化产品降低芯片依赖

技术团队在优化现有产品对芯片的依赖方面也取得了显着进展。他们通过对AI算法的深入研究和优化，采用了轻量化模型设计和算法压缩技术，在不影响AI性能的前提下，降低了算法对芯片算力的需求。例如，在智能驾驶辅助系统中，技术团队对目标检测和识别算法进行了优化，通过改进神经网络结构和参数调整，使算法的运算量减少了30%，从而降低了对芯片计算资源的占用。