汽車智能化通常是指單一車輛的智能化，主要呈現(xiàn)在感知、決策和控制執(zhí)行三個(gè)層面。在感知層面，車上多傳感器融和，通過(guò)雷達(dá)系統(tǒng)（激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)）和視覺(jué)系統(tǒng)（攝像頭）對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；在決策層面，通過(guò)車載計(jì)算平臺(tái)及合適的算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，作出最優(yōu)決策，最后執(zhí)行模塊將決策的信號(hào)轉(zhuǎn)換為車輛的行為；在控制執(zhí)行層面, 主要包括車輛的運(yùn)動(dòng)控制及人機(jī)交互，決定每個(gè)執(zhí)行器如電機(jī)、油門、剎車等控制信號(hào)。

智能汽車“眼”急“腦”快，芯片功不可沒(méi)

• 芯片是智能汽車的“大腦”。GPU、FPGA、ASIC 在自動(dòng)駕駛AI運(yùn)算領(lǐng)域各有所長(zhǎng)：CPU 通常為芯片上的控制中心，優(yōu)點(diǎn)在于調(diào)度管理、協(xié)調(diào)能力強(qiáng)，但? CPU 計(jì)算能力相對(duì)有限。而對(duì)于 AI 計(jì)算 而言，通常采用 GPU/FPGA/ASIC 來(lái)加強(qiáng)。

• 功率半導(dǎo)體是智能汽車的“心臟”。無(wú)論是在引擎、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中的變速箱控制和制動(dòng)、或者轉(zhuǎn)向控制等都離不開功率半導(dǎo)體。

• 攝像頭CMOS是智能汽車的“眼睛”。?CMOS 圖像傳感器與 CCD (電荷耦合組件) 有著共同的歷史淵源，但 CMOS 比 CCD 的價(jià)格降低 15%-25%，同時(shí)， CMOS 芯片可與其它硅基元器件集成，利于系統(tǒng)成本的降低。在數(shù)量上，倒車后視，環(huán)視，前視，轉(zhuǎn)彎盲區(qū)等 Level3 以上的輔助駕駛需要 18 顆攝像頭。

• 射頻接收器是智能汽車的“耳朵”。射頻器件是無(wú)線通訊的重要器件。射頻是可以輻射到空間的電磁頻率, 頻率范圍從 300KHz～300GHz 之間。射頻芯片是指能夠?qū)⑸漕l信號(hào)與數(shù)字信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換的芯片，它包括功率放大器 PA、濾波器、低噪聲放大器 LNA、天線開關(guān)、雙工器、調(diào)諧器等。未來(lái)，射頻芯片將像汽車的耳朵一樣將助力 C-V2X 技術(shù)發(fā)展，將“ 人-車-路-云”等交通參與要素有機(jī)聯(lián)系在一起，彌補(bǔ)單車智能的不足，推動(dòng)協(xié)同式應(yīng)用服務(wù)發(fā)展。

• 超聲波/毫米波雷達(dá)是智能汽車的“手杖”。智能汽車通過(guò)傳感器獲得大量數(shù)據(jù)， L5 級(jí)別的汽車會(huì)攜帶傳感器將達(dá)到 32個(gè)。車載雷達(dá)主要包括超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)三種。其中，我國(guó)超聲波雷達(dá)已發(fā)展的相對(duì)成熟，技術(shù)壁壘不高；毫米波雷達(dá)技術(shù)壁壘較高，且是智能汽車的重要傳感器，處于快速發(fā)展的階段；激光雷達(dá)技術(shù)壁壘高，是高級(jí)別自動(dòng)駕駛的重要傳感器，但目前成本昂貴、過(guò)車規(guī)難、落地難。

• 存儲(chǔ)芯片是智能汽車的"記憶"。智能汽車產(chǎn)業(yè)對(duì)存儲(chǔ)器的需求與日俱增，在后移動(dòng)計(jì)算時(shí)代，車用存儲(chǔ)將成為存儲(chǔ)芯片中重要的新興增長(zhǎng)點(diǎn)和決定市場(chǎng)格局的力量。DRAM、FLASH、NAND 未來(lái)將被廣泛地應(yīng)用在智能汽車各個(gè)領(lǐng)域。此外，隨著云和邊緣計(jì)算將在智能汽車領(lǐng)域大放異彩，以及 L4/L5 級(jí)自動(dòng)駕駛汽車發(fā)展出復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)及應(yīng)用高級(jí)數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，未來(lái)本地存儲(chǔ)量隨自動(dòng)駕駛級(jí)別的提升激增后，將趨于穩(wěn)定。

• 汽車面板呈多屏化趨勢(shì)。目前車載顯示設(shè)備主要包括中控顯示屏和儀表顯示屏，此外智能駕駛艙儀表顯示屏、擋風(fēng)玻璃復(fù)合抬頭顯示屏、虛擬電子后視鏡顯示屏、后座娛樂(lè)顯示屏逐漸成為智能汽車發(fā)展的新需求方向。

• LED是主要的智能汽車用"燈"。LED 在照明的亮度和照射距離上做到了過(guò)去鹵素?zé)魺o(wú)法企及的高度，可以做到彎道輔助（隨動(dòng)轉(zhuǎn)向）、隨速調(diào)節(jié)、車距警示等功能。隨著 LED 體積、技術(shù)的發(fā)展其智能化逐步被大力開發(fā)，將朝著高亮、智能、酷炫的方向大步邁進(jìn)。

計(jì)算能力：智能汽車之“腦”，算力軍備競(jìng)賽開啟超大量級(jí)賽道

從芯片類型上來(lái)看，用于中央計(jì)算的傳統(tǒng)? CPU ?已無(wú)法滿足智能汽車的算力需求，集合 AI 加速器的系統(tǒng)級(jí)芯片（SoC）應(yīng)運(yùn)而生。在分布式架構(gòu)時(shí)代，ECU 是汽車功能系統(tǒng)的核心，其主控芯片為 CPU，僅用于邏輯控制（是與非、加或減）。

隨著 E/E 架構(gòu)由分布式向域控制器/中央計(jì)算升級(jí)的進(jìn)程加快，域控制器（DCU）正取代 ECU 成為智能汽車的標(biāo)配。在此升級(jí)過(guò)程中，僅依靠 CPU 的算力與功能早已無(wú)法滿足汽車智能化所需，將 CPU 與 GPU、FPGA、ASIC 等通用/專用芯片異構(gòu)融合的 SoC 方案被推至臺(tái)前，成為各大 AI 芯片廠商算力軍備競(jìng)賽的主賽道。SoC 中各處理器芯片各司其職，其中 CPU 負(fù)責(zé)邏輯運(yùn)算和任務(wù)調(diào)度；GPU 作為通用加速器，可承擔(dān) CNN 等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，將在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)承擔(dān)主要計(jì)算工作；FPGA 作為硬件加速器，具備可編程的優(yōu)點(diǎn)，在 RNN/LSTM/強(qiáng)化學(xué)習(xí)等順序類機(jī)器學(xué)習(xí)中表現(xiàn)優(yōu)異，在部分成熟算法領(lǐng)域發(fā)揮著突出作用；ASIC 可實(shí)現(xiàn)性能和功耗最優(yōu)，作為全定制的方案將在自動(dòng)駕駛算法中凸顯其價(jià)值。

從應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，計(jì)算芯片可以劃分為智能座艙芯片和自動(dòng)駕駛芯片、車身控制芯片。

1、智能座艙芯片的結(jié)構(gòu)通常以“CPU+功能模塊”的 SoC 異構(gòu)融合方案為主。以高通智能座艙主控計(jì)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(lái)看，可以實(shí)現(xiàn) hypervisor 和 QNX 系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)間小于 3 秒，Android 系統(tǒng)啟 動(dòng)時(shí)間小于 18 秒，倒車影像啟動(dòng)小于 3 秒，性能非常強(qiáng)悍。

瑞薩、英偉達(dá)、高通、英特爾、三星等廠商憑借優(yōu)越的芯片性能和供應(yīng)鏈在中高端座艙芯片領(lǐng)域脫穎而出。目前，高通在國(guó)內(nèi)新興旗艦車型上近乎實(shí)現(xiàn)壟斷，其座艙產(chǎn)品迭代速度幾乎與手機(jī)產(chǎn)品同時(shí)更新。國(guó)產(chǎn)廠商方面，華為和地平線分別憑借麒麟 990A 和征程 2 快速出圈，華為憑借強(qiáng)大的研發(fā)、萬(wàn)物互聯(lián)的鴻蒙生態(tài)，迭代能力不遜于高通。地平線也因其開放的開發(fā)平臺(tái)和完備的工具鏈?zhǔn)艿街鳈C(jī)廠青睞。

2、自動(dòng)駕駛芯片的結(jié)構(gòu)以 “CPU+GPU+NPU” 的 SoC 異構(gòu)方案為主。以英偉達(dá)自動(dòng)駕駛主控計(jì)算芯片 Xavier 系列為例，該 SoC 芯片主要包含控制單元、計(jì)算單元、AI 加速單元三大模塊。

自動(dòng)駕駛芯片廠商可分為軟硬一體式解決方案和開放式解決方案兩大陣營(yíng)。英特爾（Mobileye）和華為是國(guó)內(nèi)外自動(dòng)駕駛軟硬一體式解決方案提供商的代表，即將傳感器、芯片、算法綁定銷售的全家桶式方案。軟硬一體式解決方案的優(yōu)勢(shì)在于能夠幫助自研能力不足的主機(jī)廠快速上車量產(chǎn)。英偉達(dá)和地平線是國(guó)內(nèi)外自動(dòng)駕駛開放式解決方案供應(yīng)商的代表，二者均擁有完全開放的生態(tài)和完備易用的工具鏈，OEM 廠商可以在芯片、算法中的任意層次購(gòu)買服務(wù)。在智能汽車行業(yè)發(fā)展初期，部分 OEM 廠商會(huì)綜合考慮成本、開發(fā)周期、系統(tǒng)穩(wěn)定性等因素而選擇軟硬件一體式解決方案；當(dāng)行業(yè)邁向成熟階段，頭部 OEM 廠商已具備相當(dāng)程度算法開發(fā)能力，將會(huì)傾向于選擇更為開放的計(jì)算平臺(tái)，在完善的開發(fā)工具鏈之上結(jié)合場(chǎng)景自研算法，以滿足差異化需求。

3、車身控制芯片對(duì)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(zhì)是在傳統(tǒng)車身控制器（BCM）的基礎(chǔ)上，集成了無(wú)鑰匙啟動(dòng)系統(tǒng)（PEPS）、紋波防夾、空調(diào)控制系統(tǒng)等功能。因而其中的主要芯片仍以車規(guī)級(jí) MCU 為主。車規(guī)級(jí) MCU 主要可分為 8 位、16 位以及 32 位，其中8位和32位市場(chǎng)應(yīng)用范圍最廣。8 位MCU工作頻率在 16-50MHz 之間，具有簡(jiǎn)單耐用、性價(jià)比高的優(yōu)勢(shì)，主要應(yīng)用于車窗、車門、雨刮等車身控制領(lǐng)域；32 位 MCU 工作頻率最高，處理能力、執(zhí)行效能更好，應(yīng)用也更廣泛，主要應(yīng)用于動(dòng)力域、座艙域等。根據(jù) IHS 數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)，2025 年全球車規(guī)級(jí) MCU 市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 73.5 億美元，其中 32 位 MCU 占比將達(dá)到 76.6%。

以恩智浦（14%）、英飛凌（11%）、瑞薩電子（10%）等為代表的外資廠商憑借先發(fā)優(yōu)勢(shì)高度壟斷全球車規(guī)級(jí) MCU 市場(chǎng)，但行業(yè)“缺芯”事件背景下國(guó)內(nèi)廠商正加速崛起，國(guó)內(nèi)成熟的車規(guī)級(jí) MCU 供應(yīng)商包括比亞迪電子、杰發(fā)科技、芯旺微等。

感知能力：智能汽車感知先行，傳感器為智能汽車之“眼”

車載傳感器作為智能汽車之“眼”，是智能汽車時(shí)代最重要的增量汽車零部件之一。其細(xì)分品類眾多，主要包括車載攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)等 4 類主流產(chǎn)品。其中，車載攝像頭作為智能汽車內(nèi)應(yīng)用領(lǐng)域最為廣泛的傳感器，不但可以協(xié)助實(shí)現(xiàn)視覺(jué)方案下的自動(dòng)駕駛技術(shù)，同時(shí)亦廣泛應(yīng)用于疲勞監(jiān)控、面部視覺(jué)等多個(gè)座艙功能之中。可以預(yù)見(jiàn)，新上市智能汽車車型中，平均攝像頭配置數(shù)量已經(jīng)超過(guò) 8 個(gè)。而在攝像頭之中，最為核心的芯片包括 CMOS 圖像傳感器（CIS）和圖像信號(hào)處理芯片（ISP）。

整體工作原理可總結(jié)為當(dāng)鏡頭采集到光影后，經(jīng) CIS 通過(guò)光電效應(yīng)將光信號(hào)轉(zhuǎn)換成每個(gè)像素的數(shù)字信號(hào)， 輸出拜爾陣列（bayer pattern），隨之進(jìn)入 ISP 進(jìn)行圖像處理（包括鏡頭陰影校正、 黑電平校正、自動(dòng)白平衡等），最終輸出 YUV/RGB 格式的圖像，再通過(guò) I/O 接口傳 輸?shù)街醒胗?jì)算平臺(tái)處理。

CIS 芯片（CMOS 傳感器）是車載攝像頭中價(jià)值量最高環(huán)節(jié)，主要功能是將光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，兼具模擬電路與數(shù)字電路。根據(jù) IC Insights 預(yù)測(cè)，2021-2025 年車用 CIS 復(fù)合年增長(zhǎng)率高達(dá) 33.8%，2025 年全球市場(chǎng)規(guī)模將達(dá) 51 億美元。

ISP 芯片即圖像信號(hào)處理器（ISP，Image Signal Processor），將 CIS 輸出的 Raw 數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使之成為符合人眼真實(shí)生理感受的信號(hào)并加以輸出。ISP 芯片根據(jù)攝像頭傳感器進(jìn)行融合計(jì)算方式、放置位置可區(qū)分為前融合計(jì)算方式和后融合計(jì)算方式。根據(jù) Yole 預(yù)測(cè)，2024 年圖像處理芯片（ISP）市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 186 億美元，2018-2024 年 CAGR 約為 14%。

激光雷達(dá)芯片化趨勢(shì)加速。激光雷達(dá)集合光學(xué)、電子、機(jī)械等多種技術(shù)，其內(nèi)部有數(shù)百個(gè)分立器件，因而在生產(chǎn)工藝方面，物料成本和設(shè)備調(diào)試成本高起，導(dǎo)致量產(chǎn)困難。芯片化可降本提效解決行業(yè)痛點(diǎn)，可采用成熟的半導(dǎo)體工藝（如 CMOS 工藝），兼具體積小、集成度高等優(yōu)勢(shì)，VCSEL 和 SPAD 芯片被推至臺(tái)前。

發(fā)射端的 VCSEL（垂直腔面發(fā)射激光器），其發(fā)光面與半導(dǎo)體晶圓平行，可由半導(dǎo)體加工設(shè)備保障精度，在一定程度上解決激 光雷達(dá)量產(chǎn)問(wèn)題，成為目前芯片廠商主推的激光器類型。接收端（探測(cè)器）的 SPAD 陣列則將探測(cè)器和電路功能模塊在 CMOS 工藝下集成，可以測(cè)量單個(gè)光子的信號(hào)強(qiáng)度，直接輸出原始的、更精確的 3D 數(shù)字信號(hào)（省略數(shù)模轉(zhuǎn)換過(guò)程），與攝像頭輸出 的 2D 數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)，節(jié)省數(shù)據(jù)標(biāo)注的時(shí)間，提高機(jī)器學(xué)習(xí)的效率。

存儲(chǔ)能力：受益于汽車智能化浪潮，存儲(chǔ) IC 有望量?jī)r(jià)齊升

存儲(chǔ)芯片在智能汽車中應(yīng)用廣泛，DRAM 和 NAND FLASH 占據(jù)存儲(chǔ)市場(chǎng)絕大部分份額。智能化及電動(dòng)化趨勢(shì)驅(qū)動(dòng)帶寬及存儲(chǔ)芯片容量持續(xù)升級(jí)，如智能座艙、車聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛等功能均需要一定的存儲(chǔ)空間來(lái)支持其正常運(yùn)行。智能化方面，自動(dòng)駕駛顯著提振存儲(chǔ)芯片市場(chǎng)，隨著自動(dòng)駕駛等級(jí)提高，AI 功能逐漸增加，車輛需要對(duì)傳感器所捕獲的大量資料進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，即具備整合信息并立刻做出判斷的能力，這對(duì)于帶寬和空間需求提出更高要求；電動(dòng)化也對(duì)汽車存儲(chǔ)有升級(jí)需求，如電動(dòng)汽車的核心部件 BMS（電池管理系統(tǒng)）需要實(shí)時(shí)記錄和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，涵蓋汽車電壓電流、電壓、溫度、電機(jī)轉(zhuǎn)速等，這些數(shù)據(jù)需要以較高的頻率進(jìn)行實(shí)時(shí)且連續(xù)的擦寫，因此隨著電動(dòng)車?yán)m(xù)航能力、充電速度等不斷提升，存儲(chǔ)芯片的循環(huán)壽命、擦寫速度以及功耗等存在較大升級(jí)需求。

下周文章：網(wǎng)聯(lián)化是自動(dòng)駕駛的必經(jīng)之路，將著重介紹智能駕駛的通信能力。