車身控制汽車芯片結構：車身控制高集成芯片對算力要求較低，通常以8位或32位的MCU芯片為主。車身控制域的本質是在傳統車身控制器（BCM）的基礎上，集成了無鑰匙啟動系統（PEPS）、紋波防夾、空調控制系統等功能。因而其中的主要芯片仍以車規級MCU為主。根據芯片數據吞吐量的不同，車規級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、低價的優勢，主要應用于車窗、車門、雨刮等車身控制領域；32位MCU工作頻率比較高，處理能力、執行效能更好，應用也更，主要應用于動力域、座艙域等。同時，由于8位的MCU的效能持續提升，目前已滿足為低階的16位MCU的應用需求，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HIS數據預計，2025年全球車規級MCU市場規模將達到，其中32位MCU占比將達到。騰云芯片公司承接車規級存儲芯片委托開發。
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中國自主品牌98%以上的汽車芯片來自于歐美供應商，在貨源受限的情況下，將進入無限期停產狀態。部分自主品牌不得不修改車載半導體的標準，改用1990-2000年代的淘汰產品。中國各大汽車制造商的產能規劃接近6000萬輛，占全球汽車總產量的比重超過60%，而以納米計算的芯片正決定著一切。
我國每年進口汽車芯片的金額超過千億元，如果芯片緊缺，甚至完全斷供，市場現存的芯片價格自然要大幅度上漲。舉個例子，如果芯片價格每提升10%，我國每年進口汽車芯片的金額就要多出約100億元。
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隨著汽車芯片國產替代的大勢愈發明顯，資本也在源源不斷地涌入汽車半導體領域。據云岫資本的統計數據，在2020年7月到2021年6月的近一年時間內，市場有534個半導體公司獲得融資，總金額達到1526億元人民幣。比如人工智能芯片公司地平線，在今年不到半年時間就融了三輪。目前，地平線已完成高達15億美元大C輪融資，投后估值高達50億美元。在一筆筆融資密集出爐下，大家在爭搶的門票。但不可避免的，就是市場亂象的出現。國家發改委新聞發言人孟瑋曾表示，國內投資集成電路產業的熱情不斷高漲，一些沒經驗、沒技術、沒人才的“三無”企業投身集成電路行業，個別地方對集成電路發展的規律認識不夠，盲目上項目，低水平重復建設風險顯現。資本爭先下注，帶來的是群雄逐鹿，還是過熱的泡沫？熱的時候，往往也是一把雙刃劍，壞處是容易造成惡性競爭，劣幣驅逐良幣，好處是可能會有更多的資本引入這個行業，強者能夠活下來——能夠聚集資源，成為更強的玩家。現在汽車芯片領域的情況是寧愿通脹也不要滯脹。因為全球的需求還有增長，就不會有問題，比如經濟大衰退到會影響穩定，各方面都有問題。
北極光創投合伙人楊磊、華創資本合伙人熊偉銘、祥峰投資執行合伙人夏志進、云岫資本合伙人兼CTO趙占祥、耀途資本投資總監于光五位汽車芯片領域的投資人，他們拋對行業內關注的五大問題總結出一些共同的結論：1、在“國產替代”的機遇下，中國汽車芯片正面臨“直道超車”或“換道超車”的機遇；2、大多數投資人在“術業有專攻”的考量下，并不看好整車廠自建芯片的趨勢；3、中國汽車芯片與世界水平的主要差距，主要在工藝制造和人才層面。不過由于智能汽車領域全球基本處于同一起跑線，中國在這方面與世界水平的差距比較小；4、中國汽車芯片一定程度上面臨著投資過熱的情況，但不必過度擔憂，熱總比冷強；5、未來在芯片半導體領域，更看重投資具有技術護城河、人才等維度的企業。
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硬件先行、軟件賦能，域控制器開啟汽車軟硬件軍備競賽
域控制器主控汽車芯片作為未來汽車運算決策的中心，其功能的實現依賴于主控芯片、軟件操作系統及中間件、應用算法等多層次軟硬件的有機結合。分別來看，主控芯片目 前多采用異構多核的 SoC 芯片，競爭的焦點主要在于 AI 單元的有效算力、算力能耗比、成本等。軟件操作系統及中間件主要負責對硬件資源進行合理調配，以 保證各項智能化功能的有序進行。其中，軟件操作系統競爭格局較為穩定，多以 QNX 和 Linux 及相關衍生版本為主。應用算法則是基于操作系統之上**開發 的軟件程序，是各汽車品牌差異化競爭的焦點之一。為實現智能汽車的持續進化， 整車廠往往會選擇“硬件超配、后續軟件迭代升級”的方式。因此，域控制器作 為未來智能汽車的“大腦”，以主控芯片為**的高性能硬件將率先量產上車， 而操作系統及應用軟件等則會隨著算法模型不斷迭代持續更新，逐步釋放預埋硬 件的利用率，從而實現軟件定義汽車。
域控制器汽車芯片——智能汽車的大腦。上海BDCU車身域控制汽車芯片參考方案
AFS/ADB車燈汽車芯片：電動智能座椅驅動芯片車燈驅動芯片技術升級定制開發。深圳汽車以太網汽車芯片設計方案
距離完全自動駕駛可能還有很長的距離，但關于算力的實力儲備已經迫在眉睫。算力的競賽有點像以前燃油車的發動機功率和扭矩的比拼——你可以不用，但不能沒有。原來傳統汽車的分布式架構，一般可實現低級別輔助駕駛，由于需要處理的傳感器信息相對較少，采用MCU芯片即可滿足運算要求。隨著高級別智能駕駛的到來，則需要處理更大量的圖片、視頻等非結構化數據，依靠傳統MCU芯片不能滿足指數級增長的運算需求。那么這個時候，AI芯片的搭載就可以實現算得快、準、巧。比如，L3級別自動駕駛產生的數據量是，對算力要求在129TOPS以上；L4級別自動駕駛數據量達到8GB/s，對算力要求達到448TOPS以上。而如果考慮功能安全的冗余備份，算力需求可能還要翻倍。蔚來新款旗艦車型ET7搭載了4顆英偉達Orin芯片，號稱算力可達1016TOPS。但其實，只有兩枚用于自動駕駛計算和決策，一枚做冗余，一枚用于訓練神經網絡模型，自動駕駛過程中實際使用算力在762TOPS。
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