简析 | 新能源汽车芯片知识
贞光科技从车规微处理器mcu、功率器件、电源管理芯片、信号处理芯片、存储芯片、二、三极管、光耦、晶振、阻容感等汽车电子元器件为客户提供全产业链供应解决方案！
过年我们谈车时，似乎已人尽皆知行业缺芯是当前现车加价、订车难等、优惠降低、减配或分期交付、热门车型缺货等现象的幕后真因。返工后的第一天，我们就来了解一下汽车芯片。
根据autoforecast solutions的数据显示，2021年全球汽车市场因芯片短缺造成的累计减产量已达到了1020万辆（包括传统燃油车）。而对于新能源汽车来说，芯片无疑是最核心的零部件，每辆新能源汽车上的芯片总数约1000~1200颗，同时汽车应用对芯片制程的要求没有手机、电脑那么高，28nm这种已成熟量产12年的工艺依然能够满足需求。
工信部数据显示，2021年我国新能源汽车销量达352.1万辆，对应的芯片需求总量是35.21~42.252亿颗。预计2022年我国新能源汽车销量将超过500万辆，芯片需求总量则达到50~60亿颗。当前，全球主要芯片原厂已逐渐加大汽车芯片生产供应，新建产能将于2022年下半年陆续释放，缺芯有望在2022年末逐渐缓解。
智能化程度已经成为消费者心中评判新能源汽车吸引力的核心指标，随着电动化及智能化水平的进一步提高，芯片对于汽车的重要性不言而喻。在感知层面，车上多传感器融和，包括通过雷达系统（激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达）和视觉系统（摄像头）对周围环境进行数据采集。在决策层面，通过车载计算平台及合适的算法对数据进行处理，做出最优决策，最后执行模块将决策的信号转换为车辆的行为。在控制执行层面,主要包括车辆的运动控制及人机交互，决定每个执行器如电机、油门、刹车等控制信号。
图1 芯片在汽车上的主要应用（来源：德勤）
主控芯片是智能汽车的“大脑”。gpu、fpga、asic在自动驾驶ai运算领域各有所长。传统意义上的cpu/mcu通常为芯片上的控制中心，优点在于调度管理、协调能力强，但cpu/mcu计算能力相对有限。因此，对于ai高性能计算而言，人们通常用gpu/fpga/asic来做加强。
汽车核心功能模块所使用的mcu芯片，它的主要任务就是保证汽车核心功能稳定运行。包括了vcu（整车控制单元，协调整车三电系统），esp（车身稳定系统，防止侧翻侧滑），bms（电池管理系统，负责电池续航和安全）。目前一辆传统汽车平均用到70颗以上的mcu芯片，每辆智能汽车有望采用超过300颗mcu，是传统汽车的4倍还多。
mcu领域，nxp主要是动力传递领域，包括eps、esp、发动机管理、变速箱管理、车身、空调、车灯、钥匙和座椅领域。瑞萨主要是仪表、车机、发动机管理、电机控制和底盘，仪表和车机领域几乎处于垄断地位。英飞凌主要是adas、底盘、发动机控制、动力传递，在adas领域几乎处于垄断地位。德州仪器主要是车身、照明、动力传递领域。microchip主要是车身和adas领域。
另一类是与自动驾驶驾驶，车联网，智能座舱相关的soc芯片。这类芯片的算力极强，集成了cpu、ai芯片（gpu、fpga、asic）、深度学习加速单元（npu）等多个模块。图2 国内外头部自动驾驶芯片对比（来源：车东西）
功率芯片是智能汽车的“心脏”。无论是在引擎、驱动系统中的变速箱控制和制动、或者转向控制等都离不开功率芯片。
功率器件领域，英飞凌主要是igbt、mosfet、驱动ic。意法半导体主要是sic、mosfet和驱动ic。罗姆半导体主要是驱动ic、ldo。德州仪器主要是驱动ic和pmic。安森美主要是mosfet。国内原厂有比亚迪、士兰、时代电气、斯达半导、新洁能等。
摄像头cmos是智能汽车的“眼睛”。cmos图像传感器与ccd（电荷耦合组件）有着共同的历史渊源，但cmos比ccd的价格降低15%-25%，同时，cmos芯片可与其它硅基元器件集成利于系统成本的降低。在数量上，倒车后视，环视，前视，转弯盲区等l3以上的辅助驾驶需要约18颗摄像头。
图像传感器芯片原厂有安森美、豪威和索尼等。
射频接收器是智能汽车的“耳朵”。射频器件是无线通讯的重要器件。射频是可以辐射到空间的电磁频率，频率范围从300khz～300ghz之间。射频芯片是指能够将射频信号与数字信号进行转换的芯片，它包括功率放大器pa、滤波器、低噪声放大器lna、天线开关、双工器、调谐器等。未来，射频芯片将像汽车的耳朵一样将助力c-v2x技术发展，将“人-车-路-云”等交通参与要素有机联系在一起，弥补了单车智能的不足，推动协同式应用服务发展。
车联网芯片及模块厂商有高通、联发科、华为、紫光展锐、宸芯科技、龙尚、芯讯通、莱琳斯（ranix）等。超声波/毫米波雷达是智能汽车的“触角”。智能汽车通过传感器获得大量数据，l5级别的汽车会携带传感器将达到20个以上。车载雷达主要包括超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达三种。其中，中国超声波雷达已发展的相对成熟，技术壁垒不高；毫米波雷达技术壁垒较高，且是智能汽车的重要传感器，目前处于快速发展的阶段；激光雷达技术壁垒高，是高级别自动驾驶的重要传感器，但目前成本昂贵、过车规难、落地难。
传感器领域，博世第一，主要是加速度传感器、液位传感器、气压传感器、重力传感器和imu，基本上都是mems传感器。英飞凌主要是磁传感器、电流、压力、雷达传感器和mems麦克风。melexis主要是电流、速度、压力、磁、温度、速度、光学传感器。nxp主要是雷达传感器。
激光雷达厂商则有velodyne（vldr）、luminar（lazr）、innoviz（invz）、ibeo、valeo、quanergy、ouster、livox、innovusion、速腾聚创、禾赛科技、镭神智能、华为、aeva等；超声波雷达厂商有博世、同致电子、valeo等；毫米波雷达有松下、现代摩比斯、acconeer、傲酷（oculii）、海拉（hella）、法雷奥（valeo）、电装（denso）、veoneer（维宁尔）、安波福（aptiv）、采埃孚（zf）、大陆汽车（continental）、博世（bosch）、waymo、zendar、lunewave、straradian、arbe robotics、smartmicro、echodyne、metawave、辉创、清雷科技、闻颂智能、慧尔视、电目科技、雷博泰克、同致电子、珠海上富、大华股份、欧菲光、华为、德赛西威、华域汽车、苏州安智、安智杰、莫吉娜、楚航科技、智波科技、森思泰克、木牛科技、卓影科技（motoreye）、易来达、承泰科技（cheng-tech）、轩辕智驾、纳瓦电子（nova）、纳雷科技、保隆科技、莫之比、凌波微步、隼眼科技、行易道、理工雷科、川速微波等。图3 国内外头部激光雷达对比（来源：德邦研究所）
存储芯片是智能汽车的“记忆“。智能汽车产业对存储器的需求与日俱增，在后移动计算时代，车用存储将成为存储芯片中重要的新兴增长点和决定市场格局的力量。dram、flash、nand未来将被广泛地应用在智能汽车各个领域。此外，随着云和边缘计算将在智能汽车领域大放异彩，以及l4/l5级自动驾驶汽车发展出复杂网络数据及应用高级数据压缩技术，未来本地存储数量将趋于稳定，甚至可能出现下降。
存储芯片原厂有三星、sk海力士、英飞凌/赛普拉斯、意法半导体、兆易创新、君正、聚辰半导体等。图4 国内外存储芯片品牌（来源：方正证券研究所）
汽车面板呈多屏化趋势。目前车载显示设备主要包括中控显示屏和仪表显示屏，此外智能驾驶舱仪表显示屏、挡风玻璃复合抬头显示屏、虚拟电子后视镜显示屏、后座娱乐显示屏逐渐成为智能汽车发展的新需求方向。
汽车面板原厂有lg、jdi、友达光电、群创光电、夏普、瀚宇彩晶、京东方、天马、tcl华星等。
图5 国内外汽车面板品牌（来源：方正证券研究所）
led已经全面普及至智能汽车的照明领域。led在照明的亮度和照射距离上做到了过去卤素灯无法企及的高度，可以做到弯道辅助（随动转向）、随速调节、车距警示等功能。随着led体积、技术的发展，其智能化开始被大力开发，进而向着高亮、智能、酷炫的方向大步迈进。图6 汽车led车灯产业链（来源：方正证券研究所）
车规芯片业务收入从高到低的排名分别是英飞凌、恩智浦、意法半导体、瑞萨、德州仪器、村田、安森美、美光、英伟达、罗姆、微芯、亚德诺、英特尔、三星。
图7 车规芯片公司业务收入及占比（图源：旺财芯片）
在新能源汽车领域，连接器的主要应用场景包括汽车充电系统及整车系统。在整车系统中，目前主流的车载连接器种类有高压连接器、充/换电连接器、高速连接器、线对线/线对板连接器、板对板连接器、fpc/ffc连接器、母排等。
图8 新能源汽车的连接器（图源：电子智造业）
新能源汽车连接器厂商有te connectivity(泰科电子)、molex(莫仕)、amphenol(安费诺)、罗森伯格、安波福、鸿海精密、立讯精密、矢崎、jae、 jst、航空电子、中航光电、瑞可达、永贵电器、电连技术、意华股份、得润电子、徕木股份等。
深入解读人工智能概念，它将如何影响制造业/教育/医疗/金融业？
多模态中NLP与CV融合的方式有哪些？
异步电动机如何实现转速调节
先锋支付向合作商户发布：恢复时间另行通知
SAFEBURN 技术
简析 | 新能源汽车芯片知识
飞利浦TureForce HIL系列LED路灯光源取代传统路灯
国内手机市场离开苹果 还是会造成一定的影响
全新Qualcomm Quick Charge 4提升充电速度20%
滑动变阻器电流流向问题解析
发布全球首款LED全息屏，美矽微推动透明屏行业进入元宇宙时代
高压科学研究团队发现压力可抑制自陷态激子的非辐射复合速率
艾迈斯半导体基于AS7341L光谱传感器专门开发了一款传感器模块
ams电子推出高速CMOS影像感测器，可用于要求严苛的机器视觉应用
日本制造业的全球布局策略，主要表现在几个方面?
如何利用RFID技术来提高固定资产管理水平
人类生殖细胞的DNA编辑具有现实可能性
SiC FET实现更高水平的设计灵活性的解决方案
射频技术和无线电怎样联系起来？双射频接收器工作原理及设计方案
关于低成本入侵的原理分析和介绍
过年我们谈车时，似乎已人尽皆知行业缺芯是当前现车加价、订车难等、优惠降低、减配或分期交付、热门车型缺货等现象的幕后真因。返工后的第一天，我们就来了解一下汽车芯片。
根据autoforecast solutions的数据显示，2021年全球汽车市场因芯片短缺造成的累计减产量已达到了1020万辆（包括传统燃油车）。而对于新能源汽车来说，芯片无疑是最核心的零部件，每辆新能源汽车上的芯片总数约1000~1200颗，同时汽车应用对芯片制程的要求没有手机、电脑那么高，28nm这种已成熟量产12年的工艺依然能够满足需求。
工信部数据显示，2021年我国新能源汽车销量达352.1万辆，对应的芯片需求总量是35.21~42.252亿颗。预计2022年我国新能源汽车销量将超过500万辆，芯片需求总量则达到50~60亿颗。当前，全球主要芯片原厂已逐渐加大汽车芯片生产供应，新建产能将于2022年下半年陆续释放，缺芯有望在2022年末逐渐缓解。
智能化程度已经成为消费者心中评判新能源汽车吸引力的核心指标，随着电动化及智能化水平的进一步提高，芯片对于汽车的重要性不言而喻。在感知层面，车上多传感器融和，包括通过雷达系统（激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达）和视觉系统（摄像头）对周围环境进行数据采集。在决策层面，通过车载计算平台及合适的算法对数据进行处理，做出最优决策，最后执行模块将决策的信号转换为车辆的行为。在控制执行层面,主要包括车辆的运动控制及人机交互，决定每个执行器如电机、油门、刹车等控制信号。
图1 芯片在汽车上的主要应用（来源：德勤）
主控芯片是智能汽车的“大脑”。gpu、fpga、asic在自动驾驶ai运算领域各有所长。传统意义上的cpu/mcu通常为芯片上的控制中心，优点在于调度管理、协调能力强，但cpu/mcu计算能力相对有限。因此，对于ai高性能计算而言，人们通常用gpu/fpga/asic来做加强。
汽车核心功能模块所使用的mcu芯片，它的主要任务就是保证汽车核心功能稳定运行。包括了vcu（整车控制单元，协调整车三电系统），esp（车身稳定系统，防止侧翻侧滑），bms（电池管理系统，负责电池续航和安全）。目前一辆传统汽车平均用到70颗以上的mcu芯片，每辆智能汽车有望采用超过300颗mcu，是传统汽车的4倍还多。
mcu领域，nxp主要是动力传递领域，包括eps、esp、发动机管理、变速箱管理、车身、空调、车灯、钥匙和座椅领域。瑞萨主要是仪表、车机、发动机管理、电机控制和底盘，仪表和车机领域几乎处于垄断地位。英飞凌主要是adas、底盘、发动机控制、动力传递，在adas领域几乎处于垄断地位。德州仪器主要是车身、照明、动力传递领域。microchip主要是车身和adas领域。
另一类是与自动驾驶驾驶，车联网，智能座舱相关的soc芯片。这类芯片的算力极强，集成了cpu、ai芯片（gpu、fpga、asic）、深度学习加速单元（npu）等多个模块。图2 国内外头部自动驾驶芯片对比（来源：车东西）
功率芯片是智能汽车的“心脏”。无论是在引擎、驱动系统中的变速箱控制和制动、或者转向控制等都离不开功率芯片。
功率器件领域，英飞凌主要是igbt、mosfet、驱动ic。意法半导体主要是sic、mosfet和驱动ic。罗姆半导体主要是驱动ic、ldo。德州仪器主要是驱动ic和pmic。安森美主要是mosfet。国内原厂有比亚迪、士兰、时代电气、斯达半导、新洁能等。
摄像头cmos是智能汽车的“眼睛”。cmos图像传感器与ccd（电荷耦合组件）有着共同的历史渊源，但cmos比ccd的价格降低15%-25%，同时，cmos芯片可与其它硅基元器件集成利于系统成本的降低。在数量上，倒车后视，环视，前视，转弯盲区等l3以上的辅助驾驶需要约18颗摄像头。
图像传感器芯片原厂有安森美、豪威和索尼等。
射频接收器是智能汽车的“耳朵”。射频器件是无线通讯的重要器件。射频是可以辐射到空间的电磁频率，频率范围从300khz～300ghz之间。射频芯片是指能够将射频信号与数字信号进行转换的芯片，它包括功率放大器pa、滤波器、低噪声放大器lna、天线开关、双工器、调谐器等。未来，射频芯片将像汽车的耳朵一样将助力c-v2x技术发展，将“人-车-路-云”等交通参与要素有机联系在一起，弥补了单车智能的不足，推动协同式应用服务发展。
车联网芯片及模块厂商有高通、联发科、华为、紫光展锐、宸芯科技、龙尚、芯讯通、莱琳斯（ranix）等。超声波/毫米波雷达是智能汽车的“触角”。智能汽车通过传感器获得大量数据，l5级别的汽车会携带传感器将达到20个以上。车载雷达主要包括超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达三种。其中，中国超声波雷达已发展的相对成熟，技术壁垒不高；毫米波雷达技术壁垒较高，且是智能汽车的重要传感器，目前处于快速发展的阶段；激光雷达技术壁垒高，是高级别自动驾驶的重要传感器，但目前成本昂贵、过车规难、落地难。
传感器领域，博世第一，主要是加速度传感器、液位传感器、气压传感器、重力传感器和imu，基本上都是mems传感器。英飞凌主要是磁传感器、电流、压力、雷达传感器和mems麦克风。melexis主要是电流、速度、压力、磁、温度、速度、光学传感器。nxp主要是雷达传感器。
激光雷达厂商则有velodyne（vldr）、luminar（lazr）、innoviz（invz）、ibeo、valeo、quanergy、ouster、livox、innovusion、速腾聚创、禾赛科技、镭神智能、华为、aeva等；超声波雷达厂商有博世、同致电子、valeo等；毫米波雷达有松下、现代摩比斯、acconeer、傲酷（oculii）、海拉（hella）、法雷奥（valeo）、电装（denso）、veoneer（维宁尔）、安波福（aptiv）、采埃孚（zf）、大陆汽车（continental）、博世（bosch）、waymo、zendar、lunewave、straradian、arbe robotics、smartmicro、echodyne、metawave、辉创、清雷科技、闻颂智能、慧尔视、电目科技、雷博泰克、同致电子、珠海上富、大华股份、欧菲光、华为、德赛西威、华域汽车、苏州安智、安智杰、莫吉娜、楚航科技、智波科技、森思泰克、木牛科技、卓影科技（motoreye）、易来达、承泰科技（cheng-tech）、轩辕智驾、纳瓦电子（nova）、纳雷科技、保隆科技、莫之比、凌波微步、隼眼科技、行易道、理工雷科、川速微波等。图3 国内外头部激光雷达对比（来源：德邦研究所）
存储芯片是智能汽车的“记忆“。智能汽车产业对存储器的需求与日俱增，在后移动计算时代，车用存储将成为存储芯片中重要的新兴增长点和决定市场格局的力量。dram、flash、nand未来将被广泛地应用在智能汽车各个领域。此外，随着云和边缘计算将在智能汽车领域大放异彩，以及l4/l5级自动驾驶汽车发展出复杂网络数据及应用高级数据压缩技术，未来本地存储数量将趋于稳定，甚至可能出现下降。
存储芯片原厂有三星、sk海力士、英飞凌/赛普拉斯、意法半导体、兆易创新、君正、聚辰半导体等。图4 国内外存储芯片品牌（来源：方正证券研究所）
汽车面板呈多屏化趋势。目前车载显示设备主要包括中控显示屏和仪表显示屏，此外智能驾驶舱仪表显示屏、挡风玻璃复合抬头显示屏、虚拟电子后视镜显示屏、后座娱乐显示屏逐渐成为智能汽车发展的新需求方向。
汽车面板原厂有lg、jdi、友达光电、群创光电、夏普、瀚宇彩晶、京东方、天马、tcl华星等。
图5 国内外汽车面板品牌（来源：方正证券研究所）
led已经全面普及至智能汽车的照明领域。led在照明的亮度和照射距离上做到了过去卤素灯无法企及的高度，可以做到弯道辅助（随动转向）、随速调节、车距警示等功能。随着led体积、技术的发展，其智能化开始被大力开发，进而向着高亮、智能、酷炫的方向大步迈进。图6 汽车led车灯产业链（来源：方正证券研究所）
车规芯片业务收入从高到低的排名分别是英飞凌、恩智浦、意法半导体、瑞萨、德州仪器、村田、安森美、美光、英伟达、罗姆、微芯、亚德诺、英特尔、三星。
图7 车规芯片公司业务收入及占比（图源：旺财芯片）
在新能源汽车领域，连接器的主要应用场景包括汽车充电系统及整车系统。在整车系统中，目前主流的车载连接器种类有高压连接器、充/换电连接器、高速连接器、线对线/线对板连接器、板对板连接器、fpc/ffc连接器、母排等。
图8 新能源汽车的连接器（图源：电子智造业）
新能源汽车连接器厂商有te connectivity(泰科电子)、molex(莫仕)、amphenol(安费诺)、罗森伯格、安波福、鸿海精密、立讯精密、矢崎、jae、 jst、航空电子、中航光电、瑞可达、永贵电器、电连技术、意华股份、得润电子、徕木股份等。
深入解读人工智能概念，它将如何影响制造业/教育/医疗/金融业？
多模态中NLP与CV融合的方式有哪些？
异步电动机如何实现转速调节
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高压科学研究团队发现压力可抑制自陷态激子的非辐射复合速率
艾迈斯半导体基于AS7341L光谱传感器专门开发了一款传感器模块
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日本制造业的全球布局策略，主要表现在几个方面?
如何利用RFID技术来提高固定资产管理水平
人类生殖细胞的DNA编辑具有现实可能性
SiC FET实现更高水平的设计灵活性的解决方案
射频技术和无线电怎样联系起来？双射频接收器工作原理及设计方案
关于低成本入侵的原理分析和介绍