2021年汽車半導(dǎo)體專題報告（附下載）

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1、2021年汽車半導(dǎo)體專題報告（附下載） 導(dǎo)語 電動智能化帶動汽車半導(dǎo)體需求提升。 報告摘要： 電動智能化帶動汽車半導(dǎo)體需求提升。汽車從最初的機械產(chǎn)品逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)?電子產(chǎn)品，自動駕駛對車輛的感知精度、控制精度和響應(yīng)速度提出了更高 的要求，這就需要更多的傳感器（激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等）、 更強大的處理器（自動駕駛主控芯片）、更精確的執(zhí)行機構(gòu)（線控系統(tǒng)）；智能座艙滿足了人機交互的需求，需要底層強有力的軟硬件支持（主控芯片、操作系統(tǒng)、中間件等）；三電系統(tǒng)控制要求較高，新增了功率控制器件 IGBT。 自動駕駛主控芯片：英偉達暫時領(lǐng)先，自主企業(yè)嶄露頭角。在智能化快速 發(fā)展之前，沒有

2、專門的自動駕駛芯片，相關(guān)的功能由 ABS、ESP 的 ECU 負(fù)責(zé)，或者由整車 VCU 進行決策。目前第三方自動駕駛芯片主要以英偉 達、mobileye 為主，國內(nèi)華為和地平線已嶄露頭角。 智能座艙主控芯片：高通領(lǐng)先，新老玩家共存。高通是目前智能座艙芯片 的主力軍，已與主要的整車廠建立了合作，同時與博世、大陸、電裝等 tier1 廠商成為合作伙伴。除高通外，華為和英偉達在過去幾年快速崛起。 功率半導(dǎo)體 IGBT：電動車的掌上明珠，跟隨行業(yè)快速增長。功率半導(dǎo)體 主要用于控制電路中電流的開閉、流向和大小，對新能源汽車尤為重要。目前英飛凌在 IGBT 芯片和模組的市占率最高，國內(nèi)企業(yè)也具有一定的

3、機 遇。MCU：汽車配置更豐富，MCU 需求量更大，但難度可能降低。汽車 電子控制器 ECU 是汽車各功能得以實現(xiàn)的重要控制器件。未來汽車配置 更加豐富，會增加對 MCU 的需求，MCU 將聚焦執(zhí)行相關(guān)的控制，壁壘有 所降低。傳感器：車輛狀態(tài)傳感器有替換和減少，環(huán)境感知類傳感器將爆 發(fā)。汽車傳感器可分為車輛狀態(tài)傳感器和環(huán)境感知類傳感器，環(huán)境感知類 傳感器是自動駕駛新增的傳感器，具有較大的增長空間。 車企加大汽車半導(dǎo)體的投入。特斯拉：芯片從采購到自研，感知器件或嘗 試激光雷達；比亞迪：自研自制 MCU 和 IGBT；大眾汽車：力求掌握芯片 技術(shù)和專利。理想汽車、長城汽車等主機廠也加大了自研的力

4、度，如理想 汽車通過與地平線合作，深入自動駕駛的研發(fā)，長城汽車設(shè)立子公司進行 市場化競爭。 一、 主控芯片是智能化的核心 自動駕駛芯片和智能座艙芯片是汽車智能化最核心的芯片，需具備強大的算力和低功耗，以滿足大 量數(shù)據(jù)的計算的同時，降低功耗以實現(xiàn)電動車較好的續(xù)航里程。外資巨頭如高通、英偉達正占據(jù)巨 大的份額，而國內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)也在快速成長，如華為、地平線等。 1.1 自動駕駛主控芯片：英偉達領(lǐng)跑，地平線追趕 隨著自動駕駛級別的提升，傳感器的數(shù)量、種類和性能均有大幅提升，尤其是 L4 和 L5，對芯片的 算力和功耗的要求極高，如 L4級自動駕駛的算力要求約為 300TOPS，而 L5

5、則需要 4000TOPS 左 右。 在智能化快速發(fā)展之前，沒有專門的自動駕駛芯片，相關(guān)的功能由 ABS、ESP 的 ECU 負(fù)責(zé)，或者由整車 VCU 進行決策。目前第三方自動駕駛芯片主要以英偉達、mobileye 為主，國內(nèi)華為和地平 線已嶄露頭角。 在芯片種類方面，主要包括通用芯片（如 CPU、DSP 和 GPU等）和專用芯片（如 FPGA 和 ASIC 等）。其中，通用芯片可進行多項不同類型的計算，適用于不同的算法或需要持續(xù)改進的自動駕駛算 法，因此在目前階段應(yīng)用較為廣泛；而 GPU與 CPU相比，具有更多的計算單元，更加適合于做簡 單的重復(fù)計算，因此做圖像處理時更具有優(yōu)勢。專

6、用芯片中，F(xiàn)PGA 屬于半定制化芯片，在邏輯計 算中更具有優(yōu)勢，同時具有低功耗的特點。 未來的趨勢有以下幾點：1）中短期看，GPU+FPGA 的方案更具有優(yōu)勢，長期看，如果自動駕駛算 法已經(jīng)比較固化，ASIC 芯片將具有更大的應(yīng)用；2）算法和芯片的高度融合與匹配：針對主機廠特 定的算法，選取最優(yōu)的芯片種類；3）低功耗、高算力、高效率。 英偉達是汽車自動駕駛芯片領(lǐng)域的龍頭，也是全球 GPU龍頭公司，英偉達從 2009年與奧迪合 作開始，在汽車智能座艙和自動駕駛領(lǐng)域具有強大的實力。英偉達與全球主要 OEM 具有合作，其中合作最為深入的包括大眾、奧迪、豐田、沃爾沃和奔馳等。其中 2018 年奧迪

7、 A8是全球首臺投產(chǎn)的 L3 自主駕駛汽車，采用了英偉達的技術(shù)。英偉達 Orin芯片計劃搭載在蔚來 ET7、智己 L7激光雷達版和理想 X01 車型，目標(biāo)上市時間為 2022 年。此外，沃爾沃和奔馳也與英偉達合作，將使用 Orin芯片。Orin芯片是針對 L3及以上的自動駕駛的，相比于目前已廣泛使用的針對 L2的 Xavier，算力從 30TOPS 提升至 200TOPS，而功耗僅從 30W 左右提高至 45W 左右，達到了汽車安全最高等級 ISO26262ASIL-D 標(biāo)準(zhǔn)。 此外，英偉達近期發(fā)布了無人駕駛芯片 DRIVEATLAN，目標(biāo)為 L4和 L5自動駕駛，具有 1000TOPS 的

8、算力，預(yù)計最快將于 2023年開始向客戶提供樣品，有望于 2024年或 2025年在量產(chǎn)車輛上應(yīng)用。Atlan芯片可與 Xavier 和 Orin 實現(xiàn)軟件兼容，整車廠可基于現(xiàn)有的芯片進行快速升級，如可以用一 個 Atlan 芯片組替代4 個 Orin 芯片。 Mobileye是基于圖像算法的自動駕駛技術(shù)方案的企業(yè)，據(jù)“人工智能商機”的數(shù)據(jù)，截至 2021 年 5 月 9 日，Mobileye 的 EyeQ 芯片搭載全球超過 6000 萬輛車輛中，被超過 25 家主機廠、 超過 300 個車型使用。 Mobileye成立至今僅 22年，2014 年 IPO上市時，市值 53億美元，

9、創(chuàng)以色列公司在美國 IPO最高 紀(jì)錄。在 2017年被 Intel以 150億美元收購，創(chuàng)下以色列歷史上最高價。2013年-2017 年是公司的 快速發(fā)展期，2017 年之后隨著競爭對手的崛起，Mobileye 的受到了較大的沖擊。Mobileye 的 eyeQ5 是基于圖像處理的最近一代芯片，將首先應(yīng)用在寶馬 iNEXT 車型上，此外也將 應(yīng)用于極氪 001上。此前，寶馬與英特爾和 mobileye已成立戰(zhàn)略聯(lián)盟。EyeQ5是 Mobileye第五代 產(chǎn)品，算力是 EyeQ4 的 10 倍。 Mobileye過去一直是提供的軟硬一體化解決方案，即將芯片和算法打包在一起，車企無法進行更改 和

10、重新編寫算法，優(yōu)化的算法只能在下一代產(chǎn)品中出現(xiàn)，如果需要更新算法進行 OTA，則會向整車 廠收費。這一模式使很多整車廠逐漸放棄與其的合作，因為未來的模式是主機廠希望將芯片和算法 解耦，可以在芯片進行算法的開發(fā)，在建立了自己的軟件團隊后，進行日常的 OTA 升級，因此對芯 片供應(yīng)商的需求是提供硬件和可調(diào)用的算法庫。從 EyeQ5開始，Mobileye提供了開放的合作方式， 即采用“芯片+算法”和“芯片 only”兩種模式。 地平線的芯片征程 2的算力 4TOPS，功耗 2W，已在長安 Uni-T和奇瑞螞蟻等應(yīng)用，也即將在嵐圖上搭載。此外，公司計劃于 2022 年和 2023 年分別推出征程 5

11、 和征程 6 芯片，單顆芯片的算力將達到 128TOPS 和 400+TOPS。 地平線作為國內(nèi)領(lǐng)先的自動駕駛芯片企業(yè)，具有獨特的優(yōu)勢：1）核心團隊具有多年機器學(xué)習(xí)的算法 研發(fā)經(jīng)驗，在此基礎(chǔ)之上進行芯片開發(fā)，具有更好的適配效果和更高的效率；2）提前布局 AI芯片， 具有先發(fā)優(yōu)勢，已在國內(nèi)多個車型中量產(chǎn)搭載；3）專注核心主業(yè)；4）與外資芯片商相比，地平線 在服務(wù)和成本上均具有優(yōu)勢。 黑芝麻發(fā)布了新一代高性能車規(guī)級自動駕駛計算芯片——華山二號 A1000Pro、山海人工智能 開發(fā)工具平臺以及面向車路協(xié)同的路側(cè)感知計算平臺 FADEdge。同時，與東風(fēng)設(shè)計研究院、東 風(fēng)悅享達成戰(zhàn)略合作。

12、華為智能駕駛平臺 MDC810 包括了自研的昇騰 310芯片，其平臺算力為 400TOPS，已在極狐 阿爾法 HI 車型上應(yīng)用。除了昇騰 310，華為自動駕駛芯片還有 AI芯片昇騰 910、CPU芯片鯤 鵬 920，華為 MDC智能駕駛計算平臺已經(jīng)簽下了超過 18家客戶，包括上汽、吉利、江淮、一 汽紅旗、東風(fēng)汽車、蘇州金龍、新石器、山東浩睿智能等。 高通自動駕駛芯片“驍龍 Ride”將于 2023年上市，面向 ASIL-D 及安全性的 SoC芯片，可支持從 L1至 L4的自動駕駛系統(tǒng)，算力覆蓋范圍為 10TOPS 至 700TOPS?！膀旪?Ride”是開放的可編程架構(gòu)，并提供針對視覺感知、

13、泊車和駕駛員監(jiān)測等場景的軟件棧，且可持續(xù)擴展其軟件生態(tài)。 1.2 智能座艙主控芯片：高通暫時一家獨大 高通是目前智能座艙芯片的主力軍，已與全球主要的整車廠建立了合作，同時與博世、大陸、電裝等 tier1廠商成為合作伙伴。除高通外，華為和英偉達在過去幾年快速崛起，對抗傳統(tǒng)座艙芯片企業(yè)， 如 NXP、瑞薩、TI 等。 高通智能座艙芯片有 8155、820A 和 602A，其中驍龍 8155芯片是高通第三代座艙芯片，采用 5nm 制程，支持 5G 通訊，算力 360 萬次/秒，與高通 820 芯片相比，具有體積小、帶寬大、 功耗低、性能強等特點。在威馬 W6、零跑 C11和 WEY 摩卡車型上

14、搭載，8155可更好地實現(xiàn) 座艙效果，如威馬 W6 的貫穿式雙 12.3 寸聯(lián)屏和一塊 i-Touch 屏幕的設(shè)計；摩卡的座艙實現(xiàn) 5G+V2X、AR-HUD、高精度地圖等功能和配置；零跑 C11具有 10.25英寸的儀表盤和副駕駛屏幕及 12.8 英寸的中控屏幕，和人臉 ID 啟動車輛和可打斷的語音交互等多項功能。 華為麒麟 990A 芯片已經(jīng)配備在極狐阿爾法 S 上，且支持 5G網(wǎng)絡(luò)連接。麒麟 990A 的 NPU算 力為 3.5TOPs，超過高通 8155 的 3TOPs。除北汽外，比亞迪與華為達成合作，將麒麟 710A應(yīng)用到比亞迪車型的智能座艙產(chǎn)品中，該芯片對標(biāo)高通驍龍 82

15、0A 芯片。此外華為也推出了 5G 車載通信芯片——巴龍 5000 和 MH5000。 英偉達 2018 年與大眾合作，使用 DriveIX 提供人臉識別、語音交互等功能，此外，英偉達為 2020 年新一代奔馳 S 級的座艙 MBUX提供主控芯片。智能座艙主控芯片為 Tegra 處理器，此 外英偉達計劃收購 ARM，若收購成功，有望成為智能汽車芯片領(lǐng)域的龍頭。特斯拉在ModelY的座艙中使用的是英特爾的 Atom3950芯片，在新一代ModelS上用的是AMD 的 NAVI23 芯片。 二、 功能芯片需求量大幅提升 本節(jié)主要介紹的功能芯片包括功率半導(dǎo)體、MCU和傳感器，這些芯片可更好地實

16、現(xiàn)汽車中特定的功能，在電動智能化趨勢下，不僅有新增部件（如 IGBT、激光雷達等），也有數(shù)量的提升（如 MCU 和毫米波雷達等），這些功能芯片均會為汽車帶來全新的功能和體驗。 2.1 功率半導(dǎo)體：電動車的心臟 功率半導(dǎo)體主要用于控制電路中電流的開閉、流向和大小，對新能源汽車尤為重要。新能源汽車中 的功率半導(dǎo)體包括電機逆變器、DC/DC、高壓輔助驅(qū)動和 OBC 充電器等。功率器件從 MOSFET 發(fā)展為 IGBT，未來的技術(shù)路線為 SIC-IGBT。IGBT是集成了 MOSFET和三極管的器件，具有二者各自的優(yōu)點，即具備高速開關(guān)的特點，同時通過降低通態(tài)電壓能夠?qū)﹄娐菲?到緩沖保護作用，具有損

17、耗小、通態(tài)壓降低、輸入阻抗高和驅(qū)動功率小等優(yōu)勢。IGBT的競爭格局，目前英飛凌在 IGBT芯片和模組的市占率最高，在 IPM 封裝領(lǐng)域，日本三菱的市 占率最高。國內(nèi)自主企業(yè)中，比亞迪具有較強的技術(shù)優(yōu)勢，有望成為行業(yè)的龍頭企業(yè)。 800V 高壓平臺將推動 SiC-IGBT發(fā)展?？煽s短充電時間的 800V 平臺的高壓電動車的落地節(jié)奏有望 加快，在全球市場，2019 年上市的保時捷 taycan 最前使用 800V 高壓平臺。北汽極狐阿爾法 SHI 版配備了華為的高壓三電平臺是國內(nèi)首個實現(xiàn) 800V 高壓的量產(chǎn)車型。此外，比亞迪、廣汽、奇瑞、 現(xiàn)代汽車等也將陸續(xù)推出 800V 技術(shù)。在 8

18、00V 技術(shù)平臺中，Si-IGBT器件的導(dǎo)通損耗上升，成本上 升但能效下降的潛在問題，而 SiC-IGBT 具有更好的阻抗性能和能耗，未來大規(guī)模生產(chǎn)后，成本效益更加明顯。 2.2 MCU：數(shù)量增加，功能聚焦 汽車電子控制器 ECU（Electronic Control Unit）是汽車各功能得以實現(xiàn)的重要控制器件，應(yīng)用廣泛， 如安全氣囊 ECU、車窗 ECU、變速箱 ECU、發(fā)動機 ECU、空調(diào) ECU、電動助力轉(zhuǎn)向（ESP）ECU、 防抱死系統(tǒng)（ABS）ECU 等。ECU 的核心部件之一是微控制器（MCU，Micro controller Unit）。MCU又稱單片機，主要部件包括 CP

19、U、存儲器、I/O端口等，是一種芯片級計算機，可實現(xiàn)終端控制的功能。平均每輛車上搭載超過 70 個 MCU。 MCU 最先由 Intel提出，歷經(jīng)了 4位、8位、16位、32位和 64位，目前汽車上應(yīng)用的是 8位、16 位和 32位，其中以 8位和 32位為主，其中 8位主要應(yīng)用在簡單和低速處理速度的 ECU中，而 32 位可處理需要大量信息的功能，此外，8位 MCU具有低成本和低功耗的優(yōu)點，因此目前市場份額仍 較高。16 位與 8 位和 32位相比，相對優(yōu)勢較弱，因此份額較低。 據(jù) IHS 數(shù)據(jù)統(tǒng)計，近五年中國 MCU 市場年平均復(fù)合增長率(CAGR)為 7.2%，是同期全球 M

20、CU 市場增長率的 4倍，2019年中國 MCU市場規(guī)模達到 256億元。據(jù) CSIA 數(shù)據(jù)，2019年國內(nèi) MCU市 場中，8 位 MCU 的市場份額為 40%，32 位的 45%的份額，占據(jù)了 MCU 市場的 85%，剩下的 16 位和 4 位 MCU 共占 15%的份額。 與消費級和工業(yè)級 MCU相比，車規(guī)級 MCU壁壘較高，主要體現(xiàn)在工作的環(huán)境溫度、良品率要求和工作壽命要求等方面。而 MCU 本身具有較大的技術(shù)壁壘、生產(chǎn)工藝壁壘和成本控制的壁壘，新進 入者具有較大的難度。汽車配置更加豐富，會增加對 MCU 的需求。如空氣懸架、線控制動和線控轉(zhuǎn)向等，新增的功能需要 MCU 進行

21、計算和執(zhí)行控制，但隨著域控制器的發(fā)展，MCU承擔(dān)的計算功能將有所減弱，將主要用于進行執(zhí)行相關(guān)的控制，因此，MCU 的需求量會有所提升，但壁壘有所降低。 2.3 傳感器：ADAS 傳感器快速爆發(fā) 汽車傳感器可分為車輛狀態(tài)傳感器和環(huán)境感知類傳感器。車輛狀傳感器是傳統(tǒng)的感知器件，應(yīng)用在 動力（發(fā)動機溫度傳感器、進氣傳感器、曲軸位置傳感器等）、底盤（TPMS 傳感器、ESP 加速度 傳感器等）和車身（雨量傳感器、溫度傳感器等）中；環(huán)境感知類傳感器是自動駕駛中新增的傳感 器，主要有激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等。 從傳感器的感知原理，車輛狀態(tài)傳感器可分為磁傳感器、MEMS 傳感器、化學(xué)類傳

22、感器和溫度傳感 器，其中磁傳感器和 MEMS 傳感器的應(yīng)用最為廣泛。在新能源汽車中，傳統(tǒng)動力傳動系統(tǒng)的傳感器數(shù)量減少，新增的主要為電流和溫度兩大類傳感器。 1）磁傳感器：發(fā)動機、變速器中的位移/轉(zhuǎn)速類傳感器基本不再需要，BEV 新增電流傳感器； 2）MEMS：發(fā)動機、變速器中壓力 MEMS 不再需要，底盤系統(tǒng)中真空助力泵壓力傳感器 BEV 也不 需，而加速度、角速度等慣性傳感器不受影響； 3）化學(xué)類：汽油發(fā)動機中氧傳感器、爆震傳感器、空氣/燃料流量傳感器等高價值量的化學(xué)類傳感 器不再需要； 4）溫度：發(fā)動機、變速器中 NTC 會轉(zhuǎn)變?yōu)殡姵毓芾硐到y(tǒng)和電機中的 NTC，而高溫鉑電阻傳感器不

23、 再需要。 智能化和自動駕駛對車輛類傳感器的影響不大。 環(huán)境感知類傳感器近些年發(fā)展迅猛，其中毫米波雷達、攝像頭和超聲波雷達均已發(fā)展成熟，激光雷 達處于大規(guī)模應(yīng)用的前期，2022 年將在量產(chǎn)車型上搭載。 毫米波雷達從 24GHz 發(fā)展到 77GHz，目前已具有 4D成像的高性能產(chǎn)品，其優(yōu)勢包括：實施障礙檢測、遠距離探測、路徑規(guī)劃、可形成 4D點云等。2021年華為發(fā)布了 4D成像雷達，具有高分辨率、 大視場、和 10X密度的點云。 激光雷達在汽車的應(yīng)用分為兩個領(lǐng)域：直接面向無人駕駛出租車的領(lǐng)域，主要使用機械式激光雷達， 對探測性能要求高，價格敏感性相對較低；另一個是面向乘用車的，

24、從 L3向 L4 過渡的領(lǐng)域，主要 使用固態(tài)或半固態(tài)激光雷達，對穩(wěn)定性要求高，價格敏感度較高。我們認(rèn)為，隨著技術(shù)的快速更迭、 產(chǎn)品性能的突破、整車廠搭載意愿的提升，激光雷達的成本有望進一步降低，將帶動行業(yè)的快速發(fā) 展。從 2021年開始，很多車企，如長城、蔚來、小鵬、上汽都發(fā)布并將量產(chǎn)帶有固態(tài)或半固態(tài)激光雷達的車型，我們認(rèn)為 2021 年是車載激光雷達的元年。 目前激光雷達行業(yè)處于發(fā)展初期，參與者主要分為兩類：第一類是早期生產(chǎn)機械式激光雷達，為 robotaxi 供貨，可獲得現(xiàn)金流收入，之后布局固態(tài)激光雷達，面向滿足車規(guī)級的前裝量產(chǎn)車型，主要企業(yè)包括禾賽科技、速騰聚創(chuàng)、Velodyne等；第

25、二類企業(yè)是直接瞄準(zhǔn) ADAS 車規(guī)級固態(tài)和半固態(tài)激光雷達，這類企業(yè)是研發(fā)能力和資金實力較強的新進入者，如華為和大疆等。 總體而言，行業(yè)在全球范圍充分競爭，由于處于技術(shù)迭代初期，同時各個技術(shù)路線之間的技術(shù)同源性低，目前尚沒有出現(xiàn)具備絕對領(lǐng)先優(yōu)勢的龍頭企業(yè)，國內(nèi)企業(yè)存在較大的機遇。 三、 主機廠加大布局汽車半導(dǎo)體 3.1 特斯拉：芯片從采購到自研，感知器件或嘗試激光雷達 特斯拉 2013年啟動 Autopilot 項目，2014年發(fā)布 AP HW1.0，使用了 1顆 Mobileye的芯片和 1顆 英偉達 Tegra芯片、1個 EQ3攝像頭、1個博世的毫米波雷達和 12個中程超聲波雷達。2

26、016年與 Mobileye結(jié)束合作，開始與英偉達展開合作，基于英偉達 Drive PX2 進行開發(fā)，搭載了 1顆 Tegra Parker芯片，于 2016年底推出了 AP HW2.0，使用了 8個攝像頭、1個毫米波雷達和 12個遠程超聲波雷達。2017年推出了 AP HW2.5，搭載了 2顆 Tegra Parker芯片，毫米波雷達供應(yīng)商從博世變 成了大陸。2019年推出了 AP HW3.0，搭載了 2顆自研的 FSD芯片。目前正在開發(fā)的 AP HW4.0 有望于 2022 年發(fā)布。 特斯拉是第一家自研自制芯片的整車廠，選擇自研的原因是供應(yīng)商無法滿足特斯拉對芯片的需求：1） 自研可以降低

27、成本，可更好地實現(xiàn)大規(guī)模銷售的目標(biāo)；2）采購?fù)獠抗?yīng)商的芯片具有一定的局限性， 如供應(yīng)商要滿足不同主機廠的開發(fā)要求，不會對單一客戶進行太多了服務(wù)；3）特斯拉將自動駕駛算 法和芯片全部掌握在自己手里，可以實現(xiàn)更好的軟硬件融合；4）特斯拉對功耗要求較高，當(dāng)時的芯片難以滿足。這一策略與蘋果公司做法類似，蘋果公司自研的 IOS 操作系統(tǒng)和芯片，使得其具有更好的用戶體驗。我們認(rèn)為未來研發(fā)實力強的整車廠也會選擇自研芯片，以獲得更好的自動駕駛技術(shù)。 在傳感器方面，特斯拉一直使用的視覺解決方案，沒有選擇激光雷達，一方面是激光雷達成本較高， 另一方面激光雷達需要與高精地圖配合，而高精地圖的繪制需要在全

28、球各地實時更新，較為復(fù)雜。目前除了特斯拉之外，其他主流整車廠幾乎全部使用了激光雷達的感知方案。 3.2 比亞迪：自研自制 MCU 和 IGBT 截至 2021年 5月底，比亞迪半導(dǎo)體車規(guī)級 MCU量產(chǎn)裝車突破 1000萬顆。2007年，比亞迪半導(dǎo)體 進入工業(yè) MCU領(lǐng)域；2018年推出第一代 8位車規(guī)級 MCU 芯片；2019 年推出第一代 32位車規(guī)級 MCU 芯片，并批量搭載在比亞迪全系列車型上。比亞迪半導(dǎo)體 MCU 擁有 300余人研發(fā)團隊，掌握 8051/32位 ARM 處理器設(shè)計與應(yīng)用、電容傳感器技術(shù)、數(shù)字/模擬信號處理技術(shù)，嚴(yán)格遵循 IATF16949 標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)管控流程。MCU

29、產(chǎn)品現(xiàn)已申請 328件國內(nèi)外專利、201件發(fā)明專利。未來，比亞迪半導(dǎo)體 預(yù)計將推出車規(guī)級 8位超低功耗系列 MCU，及高端32 位 M4F 內(nèi)核MCU 等產(chǎn)品。 2018 年，比亞迪發(fā)布了 IGBT4.0，比亞迪是中國第一家實現(xiàn)車規(guī)級 IGBT大規(guī)模量產(chǎn)、也是唯一一家擁有 IGBT 完整產(chǎn)業(yè)鏈的車企，通過精細(xì)化平面柵設(shè)計，在同等工況下，綜合損耗較市場主流的 IGBT降低了約 20%。截至 2020年底，以 IGBT為主的車規(guī)級功率器件累計裝車超過 100萬輛，單 車行駛里程超過 100萬公里。2021年，比亞迪已打磨出一款 IGBT6.0，并計劃于比亞迪半導(dǎo)體西安研發(fā)中心發(fā)布。 2

30、018 年，比亞迪宣布已經(jīng)成功研發(fā)了 SiC MOSFET（汽車功率半導(dǎo)體包括基于硅或碳化硅等材料打造的 IGBT或 MOSFET 等），預(yù)計到 2023 年，比亞迪將在旗下的電動車中，實現(xiàn) SiC 基車用功率半導(dǎo)體對硅基 IGBT的全面替代，將整車性能提升 10%。 3.3 大眾汽車：力求掌握芯片技術(shù)和專利 大眾集團計劃自主設(shè)計和開發(fā)高性能芯片及所需的軟件，生產(chǎn)芯片則尋求供應(yīng)商代工。大眾 2019 年籌建 5000 人團隊開始打造操作系統(tǒng)，然而遇到較多的困難，在第八代高爾夫和 ID3 上出現(xiàn)了較多的 bug。我們認(rèn)為在芯片和操作系統(tǒng)領(lǐng)域，傳統(tǒng)主機廠的優(yōu)勢并不明顯，短期內(nèi)很難補足，需要長期

31、大量的投入，同時汽車行業(yè)的開發(fā)和管理流程也應(yīng)該及時轉(zhuǎn)變，以應(yīng)對軟硬件技術(shù)融合的需求。 3.4 吉利汽車：SEA 架構(gòu)核心技術(shù)逐步自研 吉利汽車 2020年發(fā)布 SEA 浩瀚架構(gòu)，該架構(gòu)是吉利最新的智能網(wǎng)聯(lián)電動平臺，首款車型極氪 001 已經(jīng)上市。在該架構(gòu)中，吉利計劃逐步掌控核心技術(shù)，如在汽車大腦核心方面，公司要在中央計算平臺&芯片、L4 自動駕駛軟件、ADDIS 數(shù)據(jù)平臺和車聯(lián)網(wǎng)平臺&運營構(gòu)建核心技術(shù)實力。 在芯片領(lǐng)域，吉利的規(guī)劃是從座艙芯片入手，再拓展到自動駕駛芯片：2019年和 2020 年，公司量 推出的 E01和 E02芯片是高集成和高性能的信息娛樂 SOC芯片，計劃 2021年

32、推出全棧 AI語音芯 片 V01；2022年計劃推出全功能高性能數(shù)字座艙 SOC芯片 SE1000，可滿足 ISO 26262ASIL-D 安全標(biāo)準(zhǔn)；2023 年計劃推出 256TOPS 的自動駕駛 SOC 芯片 AD1000。 3.5 上汽集團：合作共建 IGBT 芯片能力 2018 年上汽集團與英飛凌成立合資公司——上汽英飛凌功率半導(dǎo)體（上海）有限公司，持股比例分別為 51%和 49%，一期項目投資超過1億歐元，預(yù)計可實現(xiàn) 100萬套的年產(chǎn)能。該合資公司主要產(chǎn)品為英飛凌2006 年推出的 Hybrid PACK家族中的第一代汽車框架式 IGBT模塊。 在自動駕駛芯片方面，上汽通過

33、入股地平線提升自主研發(fā)能力：2017 年，上汽與地平線展開合作， 在2019年對地平線進行了B輪融資，2020年雙方組建了“上汽集團與地平線人工智能聯(lián)合實驗室”。 四、 風(fēng)險提示 1）汽車電動化和智能化進度不及預(yù)期。如果受技術(shù)、成本、安全、法規(guī)和消費者接受度等因素影響，智能電動化發(fā)展較慢，則將直接影響汽車半導(dǎo)體的應(yīng)用規(guī)模； 2）國內(nèi)自主企業(yè)技術(shù)落地進度不及預(yù)期。華為和地平線等自主優(yōu)秀企業(yè)面臨英偉達和高通等外資巨頭的競爭，如果技術(shù)研發(fā)進度較慢，則可能會處于被動的局面； 3）整車廠技術(shù)進度不及預(yù)期。在智能電動化大背景下，整車廠是各項技術(shù)落地的載體，但如果多項 新技術(shù)進展較慢，則會阻礙電動智能的進程。 ——END——