由于汽車芯片供應短缺，已造成全球汽車減產1027.2萬輛，預計全球2021年全年減產汽車1131萬輛。其中中國市場累計減產198.2萬輛；預計今年全年減產214.8萬輛。在今年大熱的智能汽車領域，芯片的需求量直線上升。但是目前國內汽車芯片自給率不到5%。以汽車芯片為例，在智能座艙SOC、自動駕駛AI芯片、車載MCU、汽車功率半導體等較難的領域陸續有國內團隊開始嘗試。在這波國產替代的過程中，汽車主機廠也逐漸開始開放和國內芯片公司的合作。在今年國外芯片廠商整體產能緊缺的情況下，如果國產芯片公司能推出相應產品并且獲得產能，與主機廠合作，優先測試等機會就更大，將給國產汽車芯片帶來一個很好的導入主機廠的窗口期。車聯網汽車芯片產品定義Tier1主機廠商定制化開發需求，長安汽車，吉利汽車。廣州BMS電池管理系統汽車芯片渠道代理

百年汽車產業的格局正在加速重塑,以互聯網企業、科技巨頭為首的造車新勢力進入汽車行業，汽車產業的發展迎來重大歷史機遇。在智能化新時代，車燈作為汽車**重要的安全件、外觀件之一，被賦予了更多的期待。相對于傳統車企，造車新勢力對新技術的應用更為激進，需求和接受度也更高，以期成為新車賣點，車燈當之無愧成為**受關注的部件之一，成為了新技術的突破點。同時，汽車消費市場的主流，消費者對于個性化、定制化、科技感的要求也更高。在這樣的大環境下，車燈企業加大了對新技術研發的投入，車燈新技術的應用與推廣進程**加快。新技術特別是矩陣式LED、DMD、OLED、MicroLED、MLA、miniLED等技術不斷進步和成熟，高像素ADB、DLP投影燈、ISD信號燈等智能車燈技術層出不窮。深圳騰云芯片公司承接汽車車燈集成芯片定制化開發，AFS、ADB、車燈微步進電機。車燈控制器廠家：科博達，大陸，FORVIA（海拉與佛吉亞合并），AL，電裝，德爾福，信耀電子；汽車芯片車燈芯片廠家：騰云芯片、英飛凌、恩智浦、德州儀器、盛路通信、地平線、聯發科長沙掃地機器人集成芯片控制汽車芯片國產替代AFS/ADB自適應車燈汽車芯片委托騰云芯片公司定制化開發。

2021年是國產替代大年，缺芯和國產替代，為國內半導體公司打入手機、家電、汽車、光伏等供應鏈創造巨大機遇。同時，國內半導體公司非常爭氣，產品線不斷突破，在PMIC、SOC、MCU、IGBT、ADC、IPM都有長足的進步，抓住了非常難得的彎道超車機會，市場份額提高，銷售爆發。2020年中國半導體自給率或在，其中汽車芯片自給率不足5%。其中各類芯片中MCU為緊缺，國內MCU控制芯片為薄弱。在“中國芯”亟待突破“卡脖子”難題的背景下，2021年中國在IC設計、晶圓制造、封裝測試三個領域都加大投資力度，有35家相關公司IPO募集資金合計。熱門賽道TOP5為射頻、功率、第三代半導體、模擬IC以及EDA/IP。汽車芯片比如激光毫米波雷達也是今年投資的大熱領域。

BCM是由MCU、電源管理模塊、輸入／輸出模塊、驅動電路等組成。車身控制器的基本原理為通過外部I／O或CAN、LIN總線接口等，接收車內的一些開關信號、傳感器信號以及其它控制器的數據信號，通過微處理器MCU實現控制邏輯，MCU通過控制驅動電路實現對外部負載的控制。BCM的電源主要用于汽車芯片及內部繼電器供電，車窗防夾控制器芯片采用騰云芯片公司生產的TW13301集成MCU和LINBUS的汽車芯片，將12V轉換為5V給芯片供電，其還具有電源分配、檢測及電源管理功能，并集成LIN收發器，降低了BCM的成本。車燈汽車芯片：LED加速滲透，AFS/ADB電動智能驅動車燈技術升級定制開發。

智能座艙汽車芯片：芯片結構：以“CPU+功能模塊”的SoC異構融合方案為主。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，可以實現hypervisor和QNX系統啟動時間小于3秒，Android系統啟動時間小于18秒，倒車影像啟動小于3秒。進一步拆解后可分為四大模塊：（1）CPU，采用主頻高達2.1GHz的64位四核處理器（Qualcomm®Kryo?CPU），用于對所有硬件資源的調度與管理；（2）GPU，采用高通Adreno530GPU，可支持多個4K超高清觸屏顯示，實現一芯多屏；（3）DSP，采用Qualcomm®Hexagon?680DSP，能夠在不增加CPU負載的情況下，支持8個攝像頭傳感器同時輸入；（4）LTE調制解調器模塊，確保車輛在行駛過程中獲得持續的移動連接性。除此之外，該芯片可搭載高通深度學習軟件開發包(SDK)——Qualcomm驍龍神經處理引擎(NPE)，從而可集成基于機器學習的先進駕駛輔助系統。車身電子領域出現了如后視鏡控制器、電動門窗控制器、燈光控制器、采用國產汽車芯片。廣州汽車充電樁汽車芯片供貨商

氮化鎵車載快充芯片內部集成了MCU、升降壓、功率器件，定制化開發充電樁集成芯片。廣州BMS電池管理系統汽車芯片渠道代理

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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