從問界M7高階智能輔助駕駛爆火到小鵬與華為因AEB（自動緊急制動系統(tǒng)）隔空喊戰(zhàn)，到特斯拉完全自動駕駛（FSD）軟件上線在即以及智能駕駛算法的突破，再到最近廣州車展具備城市NOA能力的新車密集上市，各方勢力將自動駕駛從PPT層面推進(jìn)到現(xiàn)實，中國汽車產(chǎn)業(yè)正迎來技術(shù)變革、產(chǎn)業(yè)重構(gòu)的發(fā)展新階段。

近日，工業(yè)和信息化部等四部門在頂層設(shè)計上又為自動駕駛行業(yè)發(fā)展注入一針強(qiáng)心劑，《智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和上路通行試點實施指南（試行）》的發(fā)布，不僅正式對L3/L4自動駕駛的準(zhǔn)入規(guī)范進(jìn)行了具體要求，且完善了相關(guān)規(guī)則，意味著我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車的商業(yè)化運行又邁出了關(guān)鍵一步。

國產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)鏈的快速發(fā)展，讓汽車芯片國產(chǎn)化比率不斷提升，技術(shù)、政策、商業(yè)化的多頻共振讓智能駕駛奇點來臨。在汽車電動化+智慧化帶動整體產(chǎn)業(yè)價值鏈構(gòu)成升級下，芯片含量的成倍提升讓國產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)迎來價值重估機(jī)會。

“智駕”商業(yè)化落地在即

車規(guī)級芯片加速國產(chǎn)化

新能源汽車作為科技革命和能源革命交融的產(chǎn)物，近年來，從中央到地方都在持續(xù)加大對搭載自動駕駛功能的智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展的支持力度，僅今年以來各級政府發(fā)布的智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域相關(guān)政策就超過20條。

近日，工業(yè)和信息化部等四部門在頂層設(shè)計上為智能駕駛行業(yè)發(fā)展注入一針強(qiáng)心劑，聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和上路通行試點工作的通知》（以下簡稱《通知》）。 《通知》要求，在智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試與示范應(yīng)用工作基礎(chǔ)上，遴選具備量產(chǎn)條件的搭載自動駕駛功能的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品（以下簡稱“智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品”），開展準(zhǔn)入試點； 對取得準(zhǔn)入的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品，在限定區(qū)域內(nèi)開展上路通行試點，車輛用于運輸經(jīng)營的需滿足交通運輸主管部門運營資質(zhì)和運營管理要求。

“自動駕駛將從測試階段到大規(guī)模測試階段，智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品逐步走近大眾消費者。 ”全國乘用車市場信息聯(lián)席會秘書長崔東樹表示，多項政策的加持，將引導(dǎo)智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產(chǎn)企業(yè)和使用企業(yè)加強(qiáng)能力建設(shè)，在保證安全的情況下，確保智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品功能、性能和產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)能夠?qū)崿F(xiàn)迭代優(yōu)化，推動自動駕駛技術(shù)的高速發(fā)展。

經(jīng)濟(jì)學(xué)家余豐慧認(rèn)為，利好政策的不斷落地，將為智能駕駛的商業(yè)化應(yīng)用提供更好的環(huán)境和條件，從而推動智能駕駛在各個領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展，“未來智能駕駛領(lǐng)域?qū)⒊尸F(xiàn)出爆發(fā)式增長。 ”

目前來看，我國已建設(shè)完成17個國家級測試示范區(qū)、4個國家級車聯(lián)網(wǎng)先導(dǎo)區(qū)、16個智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施與智能網(wǎng)聯(lián)汽車試點城市，已有44個省和地級市發(fā)布了道路測試實施細(xì)則。 據(jù)2023年北京數(shù)字交通大會透露，目前我國超過3500公里公路完成智能化升級改造，京雄高速河北段、滬杭甬高速、杭州繞城復(fù)線、成宜高速等一批智慧公路已建成運行。

此外，智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品代表小鵬汽車、長城魏牌、蔚來、極狐以及智己和集度還發(fā)布了各自城市NOA（自動輔助導(dǎo)航駕駛）計劃，譬如： 理想汽車計劃到12月將NOA覆蓋全國100個城市，智己汽車計劃城市NOA方案將于2024年覆蓋全國100+城市……就落地情況看，小鵬P7、理想 ONE、特斯拉Model 3/Y、埃安LX等部分車型已經(jīng)實現(xiàn)高速NOA的應(yīng)用。

消費終端上，隨著L2級自動駕駛的滲透率不斷提升，智能駕駛在終端的消費者教育雛形已現(xiàn)，自動駕駛從早年間選車時的無足輕重，進(jìn)化為當(dāng)前消費者購買汽車時的重要參考條件。 以近期被高度關(guān)注的AITO問界新M7為例，其最大的賣點之一就是搭載了華為ADS2.0高階智能駕駛系統(tǒng)。 在9月17日至10月7日期間的訂購車型中，智駕方案選裝率提升至60%——70%。 此外，目前各大車企的最新銷售情況顯示，消費者對自動駕駛接受度明顯提升，進(jìn)而也帶動了很多車企智駕方案選裝率的提升。

技術(shù)、政策、商業(yè)化的多頻共振，不僅讓智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展步入快車道，且讓智能駕駛芯片行業(yè)進(jìn)入到“拼算力”的時代。 需要注意的是，作為智能駕駛核心中的核心，汽車高端芯片長期以來一直被海外寡頭壟斷，前幾年出現(xiàn)的汽車“缺芯”之痛讓人記憶猶新。 在智能駕駛被提升到國家政策層面、我國汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級進(jìn)入關(guān)鍵時刻，無論在國家頂層設(shè)計層面，還是商業(yè)層面，都需要將高端芯片特別是車規(guī)級芯片國產(chǎn)化發(fā)展問題置于很高地位。

弗若斯特沙利文大中華區(qū)執(zhí)行總監(jiān)向威力在接受相關(guān)媒體采訪時曾表示，為打破困局，國產(chǎn)車載芯片廠商需要把握國產(chǎn)替代機(jī)遇，積極進(jìn)入整車廠供應(yīng)鏈。 同時，國產(chǎn)廠商還應(yīng)以生態(tài)圈的形式加強(qiáng)與客戶的密切合作，加快提高車規(guī)技術(shù)、產(chǎn)品或解決方案的影響力。

汽車計算不斷增長：需求創(chuàng)造商機(jī)

越來越多的傳感器在范圍和分辨率方面具有更好的性能，直接影響乘用車對計算能力的需求?？傮w而言，ADAS和座艙處理器的計算收入正在快速增長，2022年至2028年的復(fù)合年增長率為13%，到2028年將達(dá)到127億美元。在這兩個類別中，ADAS是最大的細(xì)分市場， 2028 年的收入將占總收入的60%以上。

計算市場也發(fā)生了有趣的變化。Mobileye 長期主導(dǎo)汽車視覺處理器市場，2022 年占據(jù) 52% 的市場份額，其次是 AMD、Nvidia 或 Tesla 等廠商。

座艙處理器市場由高通主導(dǎo)，與競爭對手瑞薩或恩智浦相比，高通是一個新參與者。高通利用其在智能手機(jī)市場獲得的用戶體驗知識，通過駕駛艙進(jìn)入汽車市場。但高通的最終目標(biāo)并不是座艙市場，而是利潤更高的ADAS市場。我們預(yù)計高通將在 ADAS 領(lǐng)域迅速獲得一定的市場份額，并迅速成為與 Mobileye 競爭的重要參與者。

如今，地平線、黑芝麻、海思等中國公司正在贏得設(shè)計勝利，預(yù)計未來五年其市場份額將大幅增加。他們在 ADAS 和駕駛艙領(lǐng)域都非?；钴S。

2023年，我們看到中國整車廠發(fā)布的多款車型配備的傳感器數(shù)量遠(yuǎn)高于歐洲或美國整車廠發(fā)布的其他車型。但由于缺乏監(jiān)管，這些中國汽車仍然被歸為“不干涉”類別，就像特斯拉一樣進(jìn)行比較。如果法規(guī)發(fā)生變化，我們預(yù)計將通過 OTA 更新啟用更復(fù)雜的自動駕駛應(yīng)用程序，因為傳感器和計算硬件已經(jīng)就位。

關(guān)于閉眼應(yīng)用，中國沒有允許此類應(yīng)用的法規(guī)，但中國整車廠正在開發(fā) NOA（自動駕駛導(dǎo)航）系統(tǒng)。至于世界其他地區(qū)，日本、歐洲（德國）已經(jīng)實施了不加關(guān)注的監(jiān)管，英國和美國的一些州（例如加利福尼亞州和內(nèi)華達(dá)州）也正在加快步伐。


六類芯片將迎來增量事情

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(jī)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(jìn)行控制。目前，一輛汽車上的MCU用量可達(dá)50——100個。

傳統(tǒng)燃油車的動力系統(tǒng)主要包括發(fā)動機(jī)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(jī)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jī)交互等，為了實現(xiàn)這些先進(jìn)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(dá)、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。


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(jī)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(dá)）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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)進(jìn)氣管、機(jī)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(qiáng)，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(dá)、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(dá)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(dá)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(dá)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(dá)到8個，L3級則增加了前視、側(cè)視、后視ADAS攝像頭，總數(shù)達(dá)8-12個，未來的L4和L5級對雷達(dá)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(dá)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(dá)，采用了8個攝像頭、1個毫米波雷達(dá)和12個超聲波雷達(dá)，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(qiáng)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(jìn)發(fā)。而隨著雷達(dá)系統(tǒng)的普及，毫米波、超聲波、激光雷達(dá)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(dá)、GPS采集進(jìn)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(jìn)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(dá)到16-20TB，整個研發(fā)周期產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將達(dá)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。


總結(jié)

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%。