在我國汽車 “新四化”主流發展趨勢、半導體行業整體供應趨勢以及復雜國際關系背景下,發展國產汽車芯片的重要性和緊迫性日益凸顯。我國政府主管部門出臺了一系列相關政策,也涌現出了一批國產汽車芯片 設計公司,比如地平線、黑芝麻、紫光國微,產品涉及了自動駕駛 Al、 MCU、功率器件、安全芯片等多個方向。

汽車芯片的產業鏈中，上游一般為基礎半導體材料(硅片、光刻膠、CMP拋光液等)、制造設備和晶圓制造流程(芯片設計、晶圓代工和封裝檢測);中游一般指汽車芯片制造環節，包括智能駕駛芯片制造(GPU芯片、FPGA芯片、ASIC芯片)，輔助駕駛系統芯片制造(ADAS芯片)、車身控制芯片制造(MCU芯片)等;下游包含了汽車車載系統制造、車用儀表制造以及整車制造環節。

汽車半導體是汽車的核心部件，持續的政策紅利推動行業快速發展。半導體廣泛分布于汽車的各個控制及電源管理系統，是整車機構部件的“大腦”，協調汽車的正常駕駛功能。為了促進汽車半導體產業的快速發展，彌補國內相關產業的不足，國家持續密集發布了一系列關于汽車半導體的政策法規，支持汽車半導體行業不斷完善產業鏈和持續實現技術突破，為產業的健康發展保駕護航。

汽車半導體按照在車身上的不同應用領域可以分為計算及控制芯片、存儲芯片、傳感器芯片、通信芯、功率芯片等。車內負責計算和控制的芯片主要分為功能芯片 (MCU) 和主控芯片 (SOC),由于在車中發揮著重要作用,是當下行業的重點關注方向,目前在整個汽車半導體中的市場占比約為 30%。MCU指的是芯片級芯片.一般只包含CPU 一個處理單元(例:MCU=CPU+ 存儲+接口單元),而OC 指的是系統級芯片,一般包含多個處理單元(例:SOC=CPU+GPU+DSP+NPU+ 存儲+接口單元)。在商業模式方面,汽車芯片廠家在傳統商業合作模式中一般面向 Tier1,提供基本的芯片硬件和驅動,不會直接面向主機廠,而在 SOA、新能源汽車、5G 等技術的蓬勃發展加持之下,傳統的汽車電子商業生態平衡正在被打破,產業鏈上掌握關鍵資源和核心技術的環節正在重塑全新的商業模式。

功率半導體，在傳統汽車中主要應用在啟動與發電、安全等領域，例如動力控制系統、照明系統、燃油噴射、底盤安全等系統中;它負責功率轉換，用于電源和接口、控制電路開斷、電壓升降、交流和直流電轉換等。功率半導體的成本，新能源汽車遠高于傳統燃油車。新能源汽車中為了提高效率，一般采用高電壓電路進行電機驅動，但也需要兼顧儀表盤、電動車窗等低壓用電需求，因此需要頻繁進行電壓變化。傳統燃油車半導體功率成本約是60美元，電動車采用的功率器件達350美元，特斯拉的功率器件更是高達650美元。

隨著汽車往智能化的發展,特別是智能座艙和自動駕駛概念的興起,對汽車的算力提出了更高的要求,傳統的功能芯片已無法滿足算力需求,主控芯片應運而生。隨著自動駕駛等創新應用基于海量數據分析發展而來,自動駕駛所需要的環境感知、物體識別等應用要求極快的計算響應,通常利用深度神經網絡算法。在保證性能快效率高的同時,功耗不能過高,不能對自動駕駛汽車的續航里程造成較大影響,對計算芯片的效率提出更高要求,計算芯片體系架構不斷發展,由通用計算向專用計算延伸。當前主流的自動駕駛計算芯片在處理深度學習 A 算法方面主要有可分為 GPU、 ASIC、FPGA、DSP 等幾類,選擇最佳解決方案通常與多種因素有關,例如應用場景、芯片規格(包括硬件接口、功耗等)、設計約束、軟件工具鏈以及上市時間節奏等。

智能汽車時代,Al 計算芯片就是數字發動機,提供智能汽車最重要的硬件基石則是算力。當前算力不足已經成為智能汽車發展的核心瓶頸,算力的持續提升是汽車智能化進步的標志,每增加一級自動駕等級,算力需求十倍上升,自動駕駛每往上走一級。所需要的芯片算力就要翻一個數量等級。

汽車芯片，充滿想象。位于兩大巨型工業行業的結合點，汽車電子芯片毫無疑問地擁有廣闊市場發展空間以及創新機遇。但這個領域的專業性要求較高，因此對任何一個汽車芯片的發展方向，我們依然任重道遠，需要細致深入探索。