汽車芯片應(yīng)用將迎來爆點，6類產(chǎn)品開始沖刺

當(dāng)今的汽車，與 20 年前相比，已經(jīng)出現(xiàn)了很多變化，特別是隨著電動化和智能化的發(fā)展和普及，傳統(tǒng)汽車的兩大件（發(fā)動機和變速箱）越來越多地被新兩大件（電機和電控系統(tǒng)）所取代。而且，智能化的提升，使傳統(tǒng)汽車內(nèi)沒有的自動駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）越來越重要，在此基礎(chǔ)上，安全保障系統(tǒng)功能在新型汽車中不斷增加、升級。再有，傳統(tǒng)汽車的信息娛樂系統(tǒng)功能較為單一和分散，而新型汽車中的智能座艙系統(tǒng)將車內(nèi)的聲、光、影音、觸控操作等功能逐漸集成在一起，實現(xiàn)了更加智能化的管理和操作。

雖然變化很多，但傳統(tǒng)汽車積累了幾十年、甚至上百年的底盤系統(tǒng)調(diào)校技術(shù)則不會過時，它也是新型汽車不斷學(xué)習(xí)的目標(biāo)。

下面，我們就綜合傳統(tǒng)燃油車和新型電動化、智能化汽車的各個功能塊，看看各種芯片元器件是如何在汽車當(dāng)中發(fā)揮作用的。

整個汽車可以被分為 6 大系統(tǒng)，分別是：動力系統(tǒng)，車身，座艙，控制和通信系統(tǒng)，底盤和安全，ADAS，如下圖所示。

一輛汽車中會用到各種各樣的芯片，大致可以分為以下 6 大類：計算&控制，通信，功率，模擬（電源，驅(qū)動等），傳感器，以及存儲芯片。

計算&控制類芯片以各種處理器為主，包括 MCU、CPU、GPU、FPGA，以及相應(yīng)的 SoC。其中，CPU、GPU 等高性能計算 SoC 主要用于 ADAS、信息娛樂系統(tǒng)、智能座艙，而 MCU 幾乎遍布全車的各個功能部分，特別是傳統(tǒng)燃油車。

功率器件主要用在動力系統(tǒng)和底盤，模擬芯片也是遍布全車各個部分，存儲芯片主要用于 ADAS 和座艙，傳感器包括壓力、流量、慣性、濕度、紅外線、CIS 圖像傳感器，以及各種類型的雷達，不同的傳感器遍布全車。

下面，分別看一下以上提到的 6 大類芯片元器件在汽車上的應(yīng)用情況。

計算&控制芯片

在電動化、智能化普及之前，汽車的各個功能塊由 ECU（Electronic Control Unit）控制，MCU 則是 ECU 的核心，它監(jiān)控著各種汽車運行數(shù)據(jù)（速度、換擋、剎車、航向等），以及汽車運行的各種狀態(tài)（油耗、加速、前車距離等），并根據(jù)預(yù)先設(shè)計的程序邏輯計算各種傳感器送來的信息，處理后把各個參數(shù)發(fā)送給相關(guān)的執(zhí)行模塊，執(zhí)行各種預(yù)定的控制功能。這種架構(gòu)一般稱為分布式。

無論是傳統(tǒng)燃油車，還是新型的電動和智能化汽車，MCU 用量都很大，車身控制、儀表盤、影音娛樂、電機驅(qū)動控制、高級安全系統(tǒng)、雨刮、車窗、電動座椅等，都需要 MCU 進行控制。目前，一輛汽車上的 MCU 用量可達 50~100 個。

傳統(tǒng)燃油車的動力系統(tǒng)主要包括發(fā)動機和變速箱，這兩個部件各有一個主控 MCU，電動汽車動力系統(tǒng)包括整車控制模塊，電機控制器模塊，電池管理模塊三個部分，動力域控制器集中控制上述三個部分，這個系統(tǒng)需要更多的 MCU，估計每輛車會比傳統(tǒng)燃油車多用至少 5 個。

車身控制系統(tǒng)所用的 MCU 數(shù)量相對穩(wěn)定，變化不大，原因在于車身域技術(shù)較為成熟且使用生命周期長，實現(xiàn)這些功能對芯片算力的要求較低，所用的 MCU 價格也較低。

傳統(tǒng) MCU 大廠，如恩智浦、意法半導(dǎo)體、瑞薩電子和德州儀器等，一直把持著汽車 MCU 市場的主導(dǎo)權(quán)。近些年，中國本土相關(guān)企業(yè)也在努力追趕，涌現(xiàn)出了多家比較有特色的企業(yè)，復(fù)旦微電子就是其中之一，該公司的車規(guī)級 MCU FM33LG0xxA 系列可用于雨刮器、車窗、座椅、照明控制等。目前，復(fù)旦微電子正在進行新一代車規(guī)級 MCU 的開發(fā)。

隨著智能化、網(wǎng)聯(lián)化、電氣化在汽車應(yīng)用的深入和普及，汽車電子電氣架構(gòu)逐漸從分布式走向集中，以減少車輛線束，提高內(nèi)部信息流轉(zhuǎn)效率，此時，算力也趨向于集中，僅依靠 MCU 已難以滿足計算需求。目前，ADAS 和智能座艙芯片以 CPU、GPU 和 NPU 為主，并集成在域控制器中。域是將傳統(tǒng) ECU 控制進一步集中，形成幾大功能塊，可概括為整車控制域（VDC），智能駕駛域（ADC），智能座艙域（CDC）。未來，在基于域的集中式架構(gòu)基礎(chǔ)上，還將向域融合（中央集成）架構(gòu)方向發(fā)展，它進一步簡化了架構(gòu)，功能更加集中。在分布式 ECU 逐漸向域集中的過程當(dāng)中，由 DCU（域控制器）集成多類 ECU 實現(xiàn)控制功能的集中。

從目前的情況來看，汽車中的 MCU 有減少之勢，特別是座艙越來越智能化，要實現(xiàn)的功能繁多，包括信息娛樂、人機交互等，為了實現(xiàn)這些先進功能，需要更高性能的芯片，使得 MCU 地位呈下降趨勢。以儀表盤為例，該部分性能提升使 MCU 的主控地位被高算力處理器取代。

總體來看，MCU 在傳統(tǒng)功能的控制應(yīng)用上仍有一席之地，而在座艙和 ADAS 的用量會明顯減少。不過，在可預(yù)見的未來，汽車用 MCU 的市場總量依然很大。

隨著自動駕駛級別逐步提升，應(yīng)用功能越來越豐富，汽車對芯片算力的要求越來越高。特別是在安全性和實時性方面，ADAS 的要求很高，需要系統(tǒng)具備更高的認(rèn)知與推理能力。

目前，以 Mobileye、英偉達、特斯拉為代表的廠商在 ADAS 計算芯片方面走在了市場前列，相關(guān)產(chǎn)品已在中高端和新勢力車型中廣泛應(yīng)用。

Mobileye 是 L2 及以下級別輔助駕駛的龍頭，也是汽車 ADAS 技術(shù)的奠基者和引領(lǐng)者，在英偉達、高通和特斯拉崛起之前，Mobileye 一直是 ADAS 行業(yè)的龍頭。不過，由于短板明顯（采用不向主機廠開放數(shù)據(jù)權(quán)限的「黑盒」模式，以及軟硬件必須捆綁銷售），從 2020 年開始，Mobileye 的拳頭產(chǎn)品 EyeQ 芯片出貨量增速明顯下滑，特別是在智能化水平很高的電動車領(lǐng)域，Mobileye 的競爭力越來越弱。

近些年，英偉達在自動駕駛領(lǐng)域崛起，成為了當(dāng)今的行業(yè)老大。英偉達的初代自動駕駛處理器是 Drive 系列，隨著車載系統(tǒng)需求的發(fā)展，Drive 系統(tǒng)也在不斷升級，例如，Drive PX Xavier 配備了一塊 Xavier 芯片，適用于 L2 級輔助駕駛，對于更高級別應(yīng)用，可以采用兩個 Xavier 加上兩個圖靈架構(gòu)的 GPU。后來，英偉達推出了具備更高性能的 Orin 芯片，不久前，該公司新推出了算力達到 2000 TOPS 的 Thor。強大算力的芯片組合，使得客戶可以根據(jù)不同使用場景選擇適合的芯片，幫助英偉達較為迅速地打開了市場局面。

除了算力，英偉達還在軟件工具開發(fā)上花費了大量資金，先后推出了 DRIVE OS、DRIVEWORKS、DRIVE AV、DRIVE IX。英偉達軟件的凸出特點是開放性高，應(yīng)用靈活，適配性好。這些對用戶都是很友好的，很受歡迎。

近幾年，特斯拉也在自研自動駕駛處理器，名為 FSD，放棄了原來用的 EyeQ3 和 Drive 平臺。FSD 從算法需求出發(fā)，采用了全新的芯片架構(gòu)設(shè)計，其核心是兩個 NPU 組成的 NNA（Neural Network Accelerator，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速單元）。從算法出發(fā)設(shè)計芯片架構(gòu)，使其能耗比更優(yōu)；可以更激進地嘗試新方案，不需要通過第三方車規(guī)級認(rèn)證等復(fù)雜流程。另外，軟硬件都通過自研完成，可以加快整車研發(fā)迭代速度，效率高于外購芯片模式。

目前，中國相關(guān)廠商也在加大 ADAS 處理器研發(fā)投入，代表企業(yè)是地平線和華為。地平線的拳頭產(chǎn)品是征程系列，已經(jīng)迭代到征程 6，并擁有超過 20 個合作車企。華為的 MDC810 平臺也將軟硬件整合在了一起，已經(jīng)用在北汽極狐αS Hi 版和阿維塔 11 上。

除了 ADAS，智能座艙對芯片算力的要求也在提升，而高通是目前該領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，中國本土企業(yè)也在發(fā)力，通過合作和自研等多種方式，緊跟座艙芯片發(fā)展。以廣通遠馳為例，該公司基于高通 QCM6125 平臺，研發(fā)出了 AL656S 座艙 SoC 模組，支持高分辨率中控大屏，提供 AI 語音操控、在線實時導(dǎo)航、360 環(huán)視、快速倒車影像等功能，已經(jīng)應(yīng)用在廣汽傳祺和廣汽埃安等多款量產(chǎn)車上。

車載通信

汽車中使用的電子控制和通信系統(tǒng)越來越多，如發(fā)動機電控、自動變速器控制、車載多媒體和自動巡航系統(tǒng)（ACC）。這些系統(tǒng)之間、系統(tǒng)和汽車顯示儀表之間需要進行大量的數(shù)據(jù)交換，此時，常規(guī)點對點的導(dǎo)線連接和信息傳輸方式是不適用的，因為這樣裝配出的系統(tǒng)太復(fù)雜了，且故障率會很高。這時，就需要用到汽車總線。

傳統(tǒng)汽車使用的總線（CAN、LIN、FlexRay、MOST）在成本、性能上越來越難以滿足網(wǎng)聯(lián)化、智能化汽車的需求，而以太網(wǎng)在汽車應(yīng)用中的優(yōu)勢逐漸凸顯出來。

車載以太網(wǎng)在傳統(tǒng)以太網(wǎng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行了一系列優(yōu)化和改良，針對車內(nèi)通信需求研發(fā)出了一種用以太網(wǎng)連接車內(nèi)電子單元的新型局域網(wǎng)技術(shù)，它有諸多優(yōu)點，如數(shù)據(jù)傳輸帶寬高，系統(tǒng)簡潔。車載以太網(wǎng)使用單對非屏蔽雙絞線及更小型的連接器，與傳統(tǒng)總線相比可減少 80% 的線束成本和 30% 的布線重量。它可通過使用回聲抵消技術(shù)在單線對上實現(xiàn)雙向通信，以滿足智能化對高帶寬的需求。

目前，博世、采埃孚、特斯拉等都提出了新一代汽車網(wǎng)絡(luò)通信架構(gòu)。

據(jù)以太網(wǎng)聯(lián)盟預(yù)測，未來智能汽車單車以太網(wǎng)端口將超過 100 個，這為車載以太網(wǎng)芯片提供了巨大的發(fā)展空間。在具備先進 ADAS 功能和以太網(wǎng)總線的汽車中，每一個傳感器（攝像頭、各種雷達）都需要部署一個 PHY 芯片以連接到 ADAS 域，每個交換節(jié)點也需要配置若干個 PHY 芯片。

除了有線通信（以太網(wǎng)），車聯(lián)網(wǎng)普及對車上的無線通信能力和可靠性的要求也越來越高，這方面，高通處于優(yōu)勢地位。

功率器件

與傳統(tǒng)燃油車相比，電動車對功率器件的工作電流和電壓有更高要求，是電機驅(qū)動控制、整車熱管理、充電逆變等系統(tǒng)的核心元器件，尤其是 MOSFET 和 IGBT，而 SiC MOSFET 憑借其耐高壓、耐高溫等特性，在汽車電控系統(tǒng)應(yīng)用中如魚得水。

在電動汽車中，SiC MOSFET 主要用于驅(qū)動和控制電機的逆變器、DC/DC 轉(zhuǎn)換、車載充電器 OBC，以及充電樁。與硅基 IGBT 相比，SiC MOSFET 產(chǎn)品尺寸小、能耗低，可以有效提升汽車電池的電能轉(zhuǎn)化效率，提高續(xù)航能力，同時還可以優(yōu)化電機控制器的結(jié)構(gòu)，節(jié)省成本，實現(xiàn)小型化、輕量化設(shè)計。

2018 年，特斯拉率先在其 Model 3 中搭載了采用 24 個 650V、100A 的 SiC MOSFET 模塊的主逆變器，電能轉(zhuǎn)換效率的提升使續(xù)航里程提升了 5%~10%，同時，車身重量比 Model S 減輕了 20%。博世等多家 Tier1 制造商，以及比亞迪、蔚來、小鵬等車企都已在部分產(chǎn)品中采用了 SiC MOSFET 方案。2022 年，由于電動車普及率和 SiC MOSFET 模塊用量雙提升，使得 SiC 器件和模塊在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展速度超過了市場預(yù)期。

模擬芯片

無論是傳統(tǒng)燃油車，還是電動汽車，都會用到大量的模擬芯片，涉及發(fā)動機進氣管、機油、剎車、空調(diào)壓力、動力總成、汽油尾氣檢測、車載電池管理等系統(tǒng)。在電動車中，模擬芯片的重要性更強，隨著汽車電動化、智能化的快速普及，車用模擬芯片的市場規(guī)模呈現(xiàn)逐年增長態(tài)勢。

隨著 ADAS 的普及，安全的重要性越來越凸出，這就要求電子系統(tǒng)與電源做到有效的安全隔離，此時，模擬隔離芯片起到了關(guān)鍵作用。此外，ADAS 系統(tǒng)需要極高性能和可靠性的毫米波雷達、監(jiān)控攝像系統(tǒng)、車聯(lián)控制模塊、電源輔助模塊等，這些都離不開高性能模擬芯片，如放大器、接口、電源管理芯片等。

智能化的普及，使得車內(nèi)顯示面板的使用量顯著增加，尺寸也越來越大。目前，平均每輛車有不少于兩塊面板的使用率，到 2025 年會達到 3 塊以上。同時，汽車市場對高亮度、高對比度面板的需求也在提升，MiniLED、AMOLED 的普及率也越來越高。所有這些，對相關(guān)驅(qū)動 IC、TDDI 的數(shù)量和質(zhì)量要求也在提升。

傳感器

汽車需要用到的傳感器種類很多，包括壓力、流量、慣性、溫度、紅外線、CIS，毫米波和激光雷達等。

由于 ADAS 興起，使得與之緊密相關(guān)的傳感器的重要性和市場地位明顯高于傳統(tǒng)且已經(jīng)非常成熟的壓力、溫度等傳感器。

用于 ADAS 的傳感器（包括 CIS，超聲波和熱傳感器，激光雷達等）負(fù)責(zé)收集周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)。一種類型的傳感器是不夠的，因為每種傳感器都有其局限性，ADAS 系統(tǒng)將多種傳感器結(jié)合在一起，以實現(xiàn)最大化的安全目標(biāo)。

在 L1 級 ADAS 中，需要 1-2 個攝像頭，L2 和 L2+級需要搭載前視 ADAS 攝像頭和普通環(huán)視攝像頭，總數(shù)達到 8 個，L3 級則增加了前視、側(cè)視、后視 ADAS 攝像頭，總數(shù)達 8-12 個，未來的 L4 和 L5 級對雷達依賴程度很高，攝像頭用量無明顯提升。結(jié)合各等級 ADAS 車載攝像頭使用情況，可測算出全球平均單車用量將由 2021 年的 2.8 個提升至 2025 年的 5.1 個，2030 年有望達到 9.0 個。

就目前的車載攝像頭方案來說，主要分為視覺和多傳感融合方案。

視覺方案以攝像頭為主導(dǎo)，它對算法要求很高，典型代表是特斯拉，搭載 Autopilot 3.0 系統(tǒng)的全系車型都未使用激光雷達，采用了 8 個攝像頭、1 個毫米波雷達和 12 個超聲波雷達，其中，8 個攝像頭包括 3 個前視、4 個側(cè)視和 1 個后視，可在 250 米半徑內(nèi)為汽車提供 360 度視角。

多傳感融合方案更強調(diào)硬件系統(tǒng)的重要性，對算法要求相對較低。這類方案的傳感器用量不斷提升，智能化程度較高的車型攝像頭用量都在 10 個以上，CIS 分辨率也很高，例如，蔚來 ET7 使用 11 個 800 萬像素高清攝像頭，極氪 001 使用了 14 個攝像頭，包括 7 個 800 萬像素高清攝像頭。

所有這些，都將推動 CIS 圖像傳感器市場向更大規(guī)模和體量進發(fā)。而隨著雷達系統(tǒng)的普及，毫米波、超聲波、激光雷達傳感器的用量也將大幅提升。

存儲芯片

隨著智能化水平的提升，存儲芯片在汽車中的用量也在提升，特別是 ADAS 和智能座艙，對車規(guī)級存儲芯片的需求量和性能要求越來越高。

以 ADAS 為例，在汽車行駛過程中，該系統(tǒng)要收集大量道路數(shù)據(jù)，包括攝像頭、雷達、GPS 采集進來的信息，系統(tǒng)將這些數(shù)據(jù)上傳到車企數(shù)據(jù)中心后對其進行 AI 訓(xùn)練，并在 ADAS 平臺上驗證和仿真，整個過程需要存儲大量數(shù)據(jù)。

汽車在路測時，L2 級測試在一小時內(nèi)會產(chǎn)生 2TB 的數(shù)據(jù)，L4-L5 級路測每小時的數(shù)據(jù)量則達到 16-20TB，整個研發(fā)周期產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將達到 EB 級。海量數(shù)據(jù)的緩存、讀取和處理將對存儲系統(tǒng)的讀寫性能、容量、可靠性提出更高要求。這樣看來，車載存儲芯片（DRAM，SRAM，NAND Flash，NOR Flash，EEPROM）的市場潛力也是很可觀的。

結(jié)語

2023 年即將過去，從目前的情況來看，汽車應(yīng)用似乎是 2023 全年芯片市場的唯一亮點。

汽車芯片的長期發(fā)展前景也很樂觀，未來幾年，每輛車的半導(dǎo)體含量將穩(wěn)步增長。S&P AutoTechInsight 在 2023 年 1 月預(yù)測，未來 7 年，每輛車的平均半導(dǎo)體含量將增長 80%。

在這樣的增長預(yù)期下，汽車各個功能部分對相關(guān)芯片的需求量將持續(xù)提升，而且，隨著新一輪車規(guī)級認(rèn)證的展開和確定，車用 6 大類芯片有望迎來更高層級的市場需求和認(rèn)可，這對產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)環(huán)節(jié)（芯片設(shè)計、制造、封測）的技術(shù)、工藝進步和產(chǎn)能擴充都是利好。