汽車芯片的發展趨勢！某知名汽車聯手三安布局碳化硅芯片研發！

汽車芯片是智能汽車大腦，隨著汽車越來越智能化，將會對汽車芯片有著極大的需求量，因此近十年將是智能汽車和汽車芯片的黃金賽道。當前主流廠商智能升級進入硬件預埋的裝備競賽階段，具備升級到 L4/L5能力的硬件系統在后續新車中加速裝車，特斯拉、新勢力、長城、吉利、長安、奔馳、寶馬等幾乎所有車企都已開啟 AI 芯片上車進程。那么今天就給大家介紹一下，汽車芯片究竟為何物？產品和政策方面，又有哪些發展趨勢呢？

什么是汽車芯片？

汽車芯片即車規級芯片，標準要高于工業級和民用級芯片，僅次于軍工級芯片。

芯片大概有以下四種級別，分別是軍工級、汽車級、工業級和民用/商業級。不同等級的芯片的標準不一，考慮到安全性、工作環境等一系列因素的影響，汽車級芯片的制作要求遠高于工業級芯片和民用級芯片，因此汽車級芯片的價格也明顯處于高位。

根據 SIA / WSTS 和 Semico Research Corp.的數據，2019Q1 汽車級 MCU的平均售價為 2.07 美元，而其他各類 MCU 的平均售價僅 0.062 美元，大約只有汽車級 MCU 的 3%。

按功能分，汽車芯片可分為控制類（MCU 和 AI 芯片）、功率類、模擬芯片、傳感器和其他（如存儲器）。按英飛凌的數據，從燃油車到電動車，單車半導體價值量將從 457 美元提升至 834 美元，車用半導體市場持續擴大，但是車規芯片市場基本被國際巨頭所壟斷。

傳統汽車的控制芯片主要為 MCU，其制程普遍在 40nm以下，不同 MCU 來自不同供應商，通常為代工模式，臺積電占所有汽車 MCU 晶圓代工約 70％的市場份額，智能汽車時代引入 AI 芯片；功率類芯片包括 MOSFET和 IGBT，制程在 90nm 以上，生產模式以 IDM（廠商自行設計、制造、封裝、測試）為主，部分產品逐步開始國產替代；模擬芯片主要包括電源管理芯片和信號鏈芯片，電源管理壁壘相對較低，國內布局廣泛，信號鏈芯片國內也有部分企業布局；傳感器芯片可以分為車輛感知（動力、底盤、車身、電子電器系統）和環境感知（車載攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達），智能化帶來傳感類芯片的高速增長。

行業集中度相對較高，MCU 芯片現階段市場空間最大，AI 芯片未來市場空間增速最快。目前各種類車規級芯片前五大廠商市占率之和均大于 60%，車規級芯片市場集中度相對較高。MCU 芯片、功率類芯片廠商中前五大均為海外企業，車規級芯片市場份額基本被國際巨頭壟斷。

根據中汽中心數據顯示，2020 年車規級MCU 芯片市場空間為 65 億美元，遠超其他車規級芯片，2026 年預計增長至 88億美元。車規級 AI 芯片 2019 年市場空間為 10 億美元，預計以 CAGR+35%的速度迅速擴張，到 2026 年 AI 芯片市場空間將達到 120 億美元，成為市場空間最大的車規級芯片。

芯片生產工序主要涉及芯片設計、晶圓加工、封裝和測試。芯片企業經營主要分為?IDM、Fabless 兩種模式，IDM 即芯片設計、生產、封裝、檢測自己完成；Fabless 廠商則專注于芯片的設計研發和銷售，將晶圓制造、封裝測試等外包給代工廠完成，代工廠也被稱為 Foundry。目前，只有英特爾、三星、德州儀器等少數企業采用 IDM 模式，大部分芯片企業都只從事芯片設計，例如華為、聯發科、高通，臺積電是全球最大的晶圓代工廠商。

產品趨勢：汽車架構從分布到集中，汽車芯片從 MCU 到 AI 芯片汽車電子電氣架構正從分布式走向集中式，產生算力更高的域控制器芯片需求。

在早期，汽車電子是以分布式 ECU 架構為主流，每個單獨的模塊都擁有自己的ECU，此時芯片的計算能力相對較弱。隨著汽車電子化程度的提高，復雜的功能推動傳統的分布式架構向中心化架構發展，對芯片算力的要求也隨之提高。

博世的電子電氣架構演進圖表明，汽車的電子電氣架構將經歷三大階段、六小階段的發展。三大階段分別是分布式結構、區域中心化結構、整車中心化結構，六小階段分別是模塊化階段、模塊整合階段、區域中心化階段、區域整合階段、整車整合階段和車載云計算階段。整車電子電氣從分布式走向中心化成為一種趨勢，當汽車電子電氣架構形成域的概念后，將產生算力更高的域控制器芯片的需求。

軟件重要性隨著自動駕駛等級提升而提升，對于芯片的要求也相應提升。根據智研咨詢發布的《2020-2026 年中國自動駕駛行業投資潛力分析及市場規模預測報告》預測，從 L1 到 L4，自動駕駛汽車中軟件的價值量將從 26%提高到 30%，而硬件的價值量將從 58%下降到 45%。軟件重要性的提高需要汽車芯片擁有更強的算力，因此，隨著智能駕駛等級的提升，對于芯片的要求將逐漸提升。

傳統汽車中的控制芯片為 MCU，主要有 8 位，16 位和 32 位三種型號。電子控制單元 ECU 是現代汽車電子的核心元件之一，泛指汽車上所有的電子控制系統，根據管理功能的不同可分為?EMS（發動機控制器）、TCU（變速箱控制器）、VCU（整車控制器）等，而 MCU 是在 ECU 當中負責數據處理和運算的芯片，是把 CPU、-內存?（RAM+ROM）、多種 I/O 接口等整合到單一芯片上形成的芯片級計算機。當前汽車級 MCU 主要有 8 位，16 位和 32 位三種型號。三種型號的 MCU 在汽車的應用場景上有所不同，隨著位數的增加，MCU 的運算能力逐漸增強，適用的場景也更加高端。

對芯片算力要求的提高推動 MCU 朝高位數方向發展。在傳統的燃油汽車當中主要采用的是功能芯片 MCU，可以滿足汽車對于發動機控制、制動力控制、轉向控制等一系列簡單功能的實現。隨著汽車電子電器的發展，32 位 MCU 開始扮演車用電子系統中的主控處理中心角色，即將分散各處的低階電子控制單元（ECU）集中管理。

MCU 難以滿足智能駕駛的需求，AI 芯片進入汽車市場。車規級 AI 芯片是未來智能化汽車的“大腦”。不同于以 CPU 運算為主的 MCU，AI 芯片一般是集成了CPU、圖像處理 GPU、音頻處理 DSP、深度學習加速單元 NPU+內存+各種 I/O 接口的 SOC 芯片。

自動駕駛對于芯片算力的要求有著質的飛躍，現階段 L2 級別自動駕駛計算量已達 10TOPS, L3 級別需要 60TOPS，L4 級別算力將超過 100TOPS。目前，市場上主流的 32 位 MCU 的工作頻率最高只達到 350MHZ，64 位 MCU 擁有更高的算力，但也無法滿足自動駕駛汽車數億行代碼的運算需求，這就需要算力遠高于 MCU 的 AI 芯片來滿足智能駕駛的算力需求。

車規級 AI 芯片擁有 TOPS級別（1TOPS=1 萬億次計算每秒）的運算能力，可以為自動駕駛提供保障，例如英偉達 Xiavier/Orin/Atlan 芯片分別可以達到 30/200/1000TOPS 的算力。

AI 芯片主要分為 GPU、FPGA、ASIC，當前主流的 AI 芯片是 GPU，未來可能被 ASIC 替代。三類 AI 芯片之間的區別在于適用范圍不同。GPU 屬于通用型芯片，ASIC 則屬于專用型芯片，而 FPGA 則是介于兩者之間的半定制化芯片。

三種AI 芯片各有優劣，但是由于當前用量有限，ASIC 難以形成規模，而 FPGA 的量產成本高，相比于 GPU 而言開發門檻又高，因此目前二者在 AI 芯片市場的占比均不高，GPU 由于運算速率快，且通用性強，開發難度又相對較低，因此在目前及未來一段時間都將占據主流地位。

但是隨著 AI 芯片市場規模的擴大，預計在未來某個時間點，高性能、功耗低，量產成本又低的 ASIC 將對功耗高、成本高的GPU 形成替代，成為主流的 AI 芯片。而 FPGA 由于功能可修改這一優勢，在算法不斷更新、迭代的環境下將有很強的競爭優勢，在需求量較小的專用領域將保持住一定的市場份額。

AI 芯片的算力遠高于 MCU 的原因在于二者的邏輯架構中，ALU 的比重不同。通過對比 AI 芯片和 MCU 的邏輯架構，我們可以解釋為什么 AI 芯片的算力遠高于 MCU。

由于 AI 芯片主要分為三類，因此我們可以選取當前市場上處于主流地位，同時性能又相對普通的 GPU 來作對比；由于 MCU 是在 CPU 的基礎上整合內存、計數器等其他模塊組成的芯片級計算機，它的算力與 CPU 處于同一量級，甚至略低于 CPU（MCU 中的 CPU 是經過適當縮減頻率和規格后才整合其他模塊的），因此我們可以用 CPU 代替 MCU 來作對比。通過對比 GPU 和 CPU 的邏輯架構，我們可以發現二者的 ALU（算術邏輯單元）的比重有很明顯的區別。在CPU 當中，ALU 的占比僅 5%，而在 GPU 當中，ALU 的占比卻有 40%，而這便是 GPU 的算力遠高于 CPU 的主要原因，同樣也是 AI 芯片的算力遠高于 MCU 的主要原因。

AI 芯片加速上車，今年上市新車型開始使用 AI 芯片。各大車企今年上市的新車型開啟了 AI 芯片上車的時代，其中英偉達、高通、Mobileye 的市場占有率較高：Mobileye 在智能駕駛領域起步早，高通、英偉達則分別在智能座艙、自動駕駛領域處于領先位置。同時，自主 AI 芯片廠商同樣具有較強競爭力，以地平線和華為為代表：極狐阿爾法 S 和賽力斯 SF5 搭載華為 AI 芯片和計算平臺，嵐圖 FREE和智己 L7 搭載地平線征程系列芯片。

汽車芯片的政策發展趨勢

政策趨勢：汽車缺芯問題引發思考，扶持國產芯片上升到國家戰略層面21 年缺芯問題全球化，多家車企減產或停產。

自 2020 年年末大眾因為大陸和博世的 ESP 芯片短缺停產開始，“缺芯片”問題陸續影響全球車企，大眾、沃爾沃、通用、福特、豐田、本田、日產等跨國車企陸續因半導體供應緊張而暫停部分工廠的生產計劃，其中涉及到多款熱銷車型。國內的一汽、長城、蔚來等也受到缺芯片影響而減產或推遲新車型的上市計劃。

車規芯片相對消費芯片具有更高的要求，國內參與者甚少，缺芯背景下缺乏自主可控供應鏈引起關注和重視。芯片設計業者，進入車用芯片供應鏈最基本的就是取得 AEC-Q100/101/200 認證，這是由北美汽車產業所推的針對集成電路應力測試認證的失效機理認證測試，其中 AEC-Q100 針對 IC 類產品、101 針對離散器件、200 針對被動零件。

除此之外，車規級芯片的生產流程需要符合零失效的供應鏈品質管理標準 ISO/TS 16949 規范要求，模塊的質量測試需要符合 ISO16750 標準中“道路車輛-環境條件以及電氣電子設備測試標準”的相關規定。

對于消費型產品的功能設計，國內芯片設計業者已駕輕就熟，但鑒于車規級芯片的更高要求和更大難度，以及需要投入的研發成本，目前國內企業涉及該領域的非常少。當前汽車缺芯背景下，國內企業受制于上游的國外廠商，缺乏國產替代產品，缺乏自主可控供應鏈問題引起關注和重視。

車規芯片已上升到國家戰略層面，芯片“國產化”成為新浪潮。2020 年 2 月 24日，國家發改委等 11 部委聯合發布《智能汽車創新發展戰略》，明確提出突破智能計算平臺以及車規級芯片等關鍵技術。

2020 年 8 月 5 日，國務院印發《新時期促進集成電路產業和軟件產業高質量發展的若干政策》，在研發政策上鼓勵高端芯片研發。缺芯問題發生后，芯片國產化引起廣泛關注。

2021 年 3 月 3 日兩會期間，陳虹提出了提高車規級芯片國產化率，建議制定車規級芯片“兩步走”的頂層設計路線，目的是為了實現車規級芯片企業從外部到內部的動力轉換。“兩步走”中的第一步由主機廠和系統供應商共同推動，扶持重點芯片企業，幫助芯片企業首 先解決技術門檻較低的車規級芯片國產化問題，提升其車規級國產化體系能力;第二步主要由芯片供應商推動，形成芯片供應商內生動力機制，解決技術門檻高的車規級芯片國產化問題。隨著支持車規芯片國產化的政策陸續推出，芯片“國產化”必然會成為新浪潮。

近日，有媒體稱：國家市場監督管理總局反壟斷司的經營者集中簡易案件公示顯示，北京車和家汽車科技有限公司（簡稱：車和家）與湖南三安半導體有限責任公司（簡稱：三安半導體）將成立合營企業。

針對反壟斷需求，公司備注稱，在新能源乘用車驅動電機控制器SiC（碳化硅）芯片研發市場中，兩方占比均小于5%。以此推測，兩者合資公司未來將主要從事新能源乘用車驅動電機控制器SiC芯片的研發。　

公示的交易概況顯示，車和家擬與三安半導體共同設立和經營一家合資公司，其中，車和家持有合資公司70%股權，三安半導體持有合資公司30%股權。雙方享有對合資公司的共同控制權。

三安半導體是三安光電股份有限公司（簡稱：三安光電）100%控股的子公司，后者已在國內主板上市，是國內LED芯片的行業龍頭。去年6月23日，總投資160億元的湖南三安半導體基地一期項目已正式投產，據稱這是國內首條、全球第三條碳化硅垂直整合生產線。據悉，該產線可月產3萬片6英寸碳化硅晶圓。根據規劃，湖南三安半導體基地全部建成達產后，預計可實現年銷售額120億元。

車和家與三安半導體成立合資公司，意味著理想汽車開始在碳化硅產業上提前布局。當前，特斯拉Model 3 和比亞迪漢已率先在電機控制器中應用了SiC模塊。

理想汽車與三安半導體的合作發生在當前汽車芯片持續短缺的背景下。理想汽車也曾飽受芯片短缺的困擾，并在去年率先推出激光雷達“先交付、候補裝”的方案。而隨著未來芯片材料可能由硅轉向碳化硅，通過與三安半導體成立合資公司，理想汽車或將對芯片供應掌握更多主動權。據悉，隨著三安半導體的投產，其正不斷收獲來自車載充電器領域頭部企業和主機廠訂單。