根據(jù) HIS 數(shù)據(jù)統(tǒng)計，預(yù)計 2025 年全球汽車半導(dǎo)體市場規(guī)模將達(dá)到682 億美元，其中模擬 IC 約 170 億美元、分立器件約 110 億美元、邏輯 IC 約 101億美元、存儲 IC 約 87 億美元、微控制器約 85 億美元、光學(xué)半導(dǎo)體約 66 億美元、傳感器與執(zhí)行器約 63 億美元。

　　按照半導(dǎo)體在智能汽車上具體的應(yīng)用領(lǐng)域劃分：汽車半導(dǎo)體可分為與智能化相關(guān)的計算芯片、存儲芯片、傳感與執(zhí)行器芯片、通信芯片，以及與電動化相關(guān)的能源供給芯片。同時，隨著處理事件復(fù)雜性的日益提升，亦存在將幾種不同類型的芯片集成在一起，形成系統(tǒng)級芯片(SoC)。通常，SoC 芯片中包含一個或多個處理器、存儲器、模擬電路模塊、數(shù)模混合信號模塊以及片上可編程邏輯，從而可以有效地降低電子/信息系統(tǒng)產(chǎn)品的開發(fā)成本，縮短開發(fā)周期，提高產(chǎn)品的競爭力。

　　計算及控制芯片：此類芯片以微控制器和邏輯 IC 為主，主要用作計算分析和決策。與人體大腦類似，可分為主控芯片和輔助芯片。其中，主控芯片包含MCU(微處理器)、CPU(中央處理單元)、FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列器件)、ASIC(專用芯片)等，輔助芯片則包含主管圖形圖像處理的 GPU 以及主打人工智能計算的 AI 芯片等。

　　存儲芯片：主要用于數(shù)據(jù)存儲功能，具體包含 DRAM(動態(tài)存儲器)、SRAM(靜態(tài)存儲器)、FLASH(閃存芯片)等。

　　傳感芯片：主要用于探測、感受外界的信號、物理條件(如光、熱、濕度)或化學(xué)組成(如煙霧)，并將探知的信息轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘柣蚱渌栊问絺鬟f給其他設(shè)備。具體包含 CIS(CMOS 圖像傳感器)、MEMS、電流傳感器、磁傳感器、陀螺儀、VCSEL 芯片和 SPAD 芯片(用于激光雷達(dá))。

　　通信芯片：主要用于發(fā)送、接收以及傳輸通信信號，具體包括基帶芯片、射頻芯片、信道芯片、電力線載波通信芯片、衛(wèi)星導(dǎo)航芯片等。

　　能源供給芯片：主要用于保證和調(diào)節(jié)能源傳輸，以分立器件為主。具體包括電源管理芯片(AC/DC、LED 驅(qū)動芯片等)、晶體管(IGBT、MOSFET 等)、二極管、晶閘管等。

　　從芯片類型上來看，傳統(tǒng)用于中央計算的 CPU 已無法滿足智能汽車的算力需求，集合 AI 加速器的系統(tǒng)級芯片(SoC)應(yīng)運(yùn)而生。在分布式架構(gòu)時代，ECU 是汽車功能系統(tǒng)的核心，其主控芯片為 CPU，僅用于邏輯控制(是與非、加或減)。隨著E/E 架構(gòu)由分布式向域控制器/中央計算升級的進(jìn)程加快，域控制器(DCU)正取代ECU 成為智能汽車的標(biāo)配。在此升級過程中，僅依靠 CPU 的算力與功能早已無法滿足汽車智能化所需，將 CPU 與 GPU、FPGA、ASIC 等通用/專用芯片異構(gòu)融合的SoC 方案被推至臺前，成為各大 AI 芯片廠商算力軍備競賽的主賽道。

　　SoC 中各處理器芯片各司其職，其中 CPU 負(fù)責(zé)邏輯運(yùn)算和任務(wù)調(diào)度;GPU 作為通用加速器，可承擔(dān) CNN 等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算與機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，將在較長時間內(nèi)承擔(dān)主要計算工作;FPGA 作為硬件加速器，具備可編程的優(yōu)點(diǎn)，在 RNN/LSTM/強(qiáng)化學(xué)習(xí)等順序類機(jī)器學(xué)習(xí)中表現(xiàn)優(yōu)異，在部分成熟算法領(lǐng)域發(fā)揮著突出作用;ASIC 可實(shí)現(xiàn)性能和功耗最優(yōu)，作為全定制的方案將在自動駕駛算法中凸顯其價值。

　　從應(yīng)用場景來看，計算芯片可以劃分為智能座艙芯片和自動駕駛芯片、車身控制芯片。

　　(1)智能座艙芯片

　　芯片結(jié)構(gòu)：以“CPU+功能模塊”的 SoC 異構(gòu)融合方案為主。以高通智能座艙主控計算芯片 820A 系列為例：高通 820A 芯片采用 14 納米工藝，從整體性能上來看，可以實(shí)現(xiàn) hypervisor 和 QNX 系統(tǒng)啟動時間小于 3 秒，Android 系統(tǒng)啟動時間小于 18 秒，倒車影像啟動小于 3 秒。進(jìn)一步拆解后可分為四大模塊：(1)CPU，采用主頻高達(dá) 2.1GHz 的 64 位四核處理器(Qualcomm? Kryo? CPU)，用于對所有硬件資源的調(diào)度與管理;(2)GPU，采用高通 Adreno530GPU，可支持多個 4K 超高清觸屏顯示，實(shí)現(xiàn)一芯多屏;(3)DSP，采用Qualcomm? Hexagon? 680 DSP，能夠在不增加 CPU 負(fù)載的情況下，支持 8 個攝像頭傳感器同時輸入;(4)LTE 調(diào)制解調(diào)器模塊，確保車輛在行駛過程中獲得持續(xù)的移動連接性。除此之外，該芯片可搭載高通深度學(xué)習(xí)軟件開發(fā)包(SDK)——Qualcomm 驍龍神經(jīng)處理引擎(NPE)，從而可集成基于機(jī)器學(xué)習(xí)的先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)。

　　競爭格局：瑞薩、英偉達(dá)、高通、英特爾、三星等廠商憑借優(yōu)越的芯片性能和供應(yīng)鏈在中高端座艙芯片領(lǐng)域脫穎而出。其中，高通、三星、英偉達(dá)由于其在手機(jī)、消費(fèi)電子等領(lǐng)域龐大的出貨量及技術(shù)儲備而大幅攤薄新一代架構(gòu)的研發(fā)成本(7nm、5nm 制程的研發(fā)費(fèi)用高昂)，因而可率先卡位智能座艙芯片賽道。目前，高通在國內(nèi)新興旗艦車型上近乎實(shí)現(xiàn)壟斷，其座艙產(chǎn)品迭代速度幾乎與手機(jī)產(chǎn)品同時更新(三星、聯(lián)發(fā)科座艙芯片至少落后手機(jī)一代)。根據(jù)高通數(shù)據(jù)顯示，其 2021 年汽車芯片在手訂單逾 80 億美元，主控芯片月出貨量高達(dá)數(shù)百萬顆。國產(chǎn)廠商方面，華為和地平線分別憑借麒麟 990A 和征程 2 快速出圈，華為與高通類似，擁有強(qiáng)大的研發(fā)、萬物互聯(lián)的鴻蒙生態(tài)以及不遜于高通的迭代能力，極狐阿爾法 S 是首款搭載麒麟 990A 的車型，單顆芯片可同時驅(qū)動12.3 英寸液晶儀表、20.3 春 4K 觸控屏以及 8 寸的 HUD，整體算力達(dá)到3.5TOPS(高通最新座艙芯片 SA8155P 為 3TOPS)。而地平線也因其開放的開發(fā)平臺和完備的工具鏈?zhǔn)艿街鳈C(jī)廠青睞，其征程 2 座艙芯片已獲得長安 UNI-T車型定點(diǎn)。

　　(2)自動駕駛芯片

　　芯片結(jié)構(gòu)：以“CPU+GPU+NPU”的 SoC 異構(gòu)方案為主。以英偉達(dá)自動駕駛主控計算芯片 Xavier 系列為例，該 SoC 芯片主要包含控制單元、計算單元、AI 加速單元三大模塊：(1)控制單元(CPU)：基于 ARM 架構(gòu)的 8 核 Carmel CPU;(2)計算單元(GPU)：基于 NVIDIA Volta 架構(gòu)，在 20W 功率下單精度浮點(diǎn)性能可達(dá)到 1.3TFLOPS，Tensor 核心性能為 20TOPS，當(dāng)功率提升到 30W時，算力可達(dá)到 30TOPS，性能強(qiáng)勁且具有可編程性;(3)ASIC(AI 加速單元)：包含深度學(xué)習(xí)加速器(DLA，Deep Learning Accelerator)和可編程視覺加速器(PVA，Programmable Vision Accelerator)兩個 ASIC 芯片，旨在提高CPU 性能(perf/watt)。

　　競爭格局：按照供應(yīng)方式可以分為軟硬一體式解決方案和開放式解決方案兩大陣營。其中，英特爾(Mobileye)和華為是國內(nèi)外自動駕駛軟硬一體式解決方案提供商的代表，即將傳感器、芯片、算法綁定銷售的全家桶式方案。該方案優(yōu)勢是能夠幫助自研能力不足的主機(jī)廠快速上車量產(chǎn)，其中 Mobileye 系列芯片截至 2019 年底出貨 5400 萬，全球 ADAS 市場占有率約為 70%(2019 年)，特斯拉早期便在 Autopilot HW1.0 中采用 Mobileye EyeQ3 作為自動駕駛主控芯片。

　　此外，華為也宣布提供全棧式解決方案，華為 MDC 計算平臺采用“統(tǒng)一硬件架構(gòu)，一套軟件平臺，系列化產(chǎn)品”，將在極狐阿爾法 S 上率先落地量產(chǎn)。英偉達(dá)和地平線是國內(nèi)外自動駕駛開放式解決方案供應(yīng)商的代表，二者均擁有完全開放的生態(tài)和完備易用的工具鏈，OEM 廠商可以在芯片、算法中的任意層次購買服務(wù)。目前，英偉達(dá)自動駕駛解決方案已被眾多新勢力廠商及自主品牌所采用，包括小鵬、理想、蔚來等新勢力品牌，以及上汽智己等自主品牌;地平線在自動駕駛落地方面也在持續(xù)推進(jìn)當(dāng)中，目前已宣布在理想 ONE 中取代Mobileye 成為新的自動駕駛主控芯片供應(yīng)商，將搭載兩顆征程 3 自動駕駛芯片。我們認(rèn)為在智能汽車行業(yè)發(fā)展初期，部分 OEM 廠商會綜合考慮成本、開發(fā)周期、系統(tǒng)穩(wěn)定性等因素而選擇軟硬件一體式解決方案;當(dāng)行業(yè)邁向成熟階段，頭部 OEM 廠商已具備相當(dāng)程度算法開發(fā)能力，將會傾向于選擇更為開放的計算平臺，在完善的開發(fā)工具鏈之上結(jié)合場景自研算法，以滿足差異化需求。

　　(3)車身控制芯片

　　芯片結(jié)構(gòu)：車身控制芯片對算力要求較低，通常以 8 位或 32 位的 MCU 芯片為主。車身控制域的本質(zhì)是在傳統(tǒng)車身控制器(BCM)的基礎(chǔ)上，集成了無鑰匙啟動系統(tǒng)(PEPS)、紋波防夾、空調(diào)控制系統(tǒng)等功能。因而其中的主要芯片仍以車規(guī)級 MCU 為主。根據(jù)芯片數(shù)據(jù)吞吐量的不同，車規(guī)級 MCU 主要可分為 8 位、16 位以及 32 位三種。其中，8 位工作頻率在 16-50MHz 之間，具有簡單耐用、低價的優(yōu)勢，主要應(yīng)用于車窗、車門、雨刮等車身控制領(lǐng)域;32 位MCU 工作頻率最高，處理能力、執(zhí)行效能更好，應(yīng)用也更廣泛，主要應(yīng)用于動力域、座艙域等。

　　同時，由于 8 位的 MCU 的效能持續(xù)提升，目前已滿足為低階的 16 位 MCU 的應(yīng)用需求，疊加 32 位 MCU 成本的逐漸降低，雙重因素作用下 16 位 MCU 的市場份額正逐步萎縮。根據(jù) HIS 數(shù)據(jù)預(yù)計，2025 年全球車規(guī)級 MCU 市場規(guī)模將達(dá)到 73.5 億美元，其中 32 位 MCU 占比將達(dá)到 76.6%。

　　競爭格局：外資廠商高度壟斷，行業(yè)“缺芯”事件背景下國內(nèi)廠商正加速崛起。根據(jù) HIS 數(shù)據(jù)統(tǒng)計，外資廠商憑借先發(fā)優(yōu)勢已高度壟斷全球車規(guī)級 MCU 市場，具體包括恩智浦(14%)、英飛凌(11%)、瑞薩電子(10%)等。而在 2020 年末以來，汽車行業(yè)“缺芯”事件加劇，進(jìn)口 MCU 存貨緊俏且價格高企。在此背景下，國內(nèi)車規(guī)級 MCU 市場正加速進(jìn)口替代。目前，國內(nèi)成熟的車規(guī)級MCU 供應(yīng)商包括比亞迪電子、杰發(fā)科技、芯旺微等。