從汽車芯片類型上來看，傳統(tǒng)用于**計算的CPU已無法滿足智能汽車的算力需求，**AI加速器的系統(tǒng)級芯片（SoC）應運而生。在分布式架構時代，ECU是汽車功能系統(tǒng)的**，其主控芯片為CPU，*用于邏輯控制（是與非、加或減）。隨著E/E架構由分布式向域控制器/**計算升級的進程加快，域控制器（DCU）正取代ECU成為智能汽車的標配。在此升級過程中，*依靠CPU的算力與功能早已無法滿足汽車智能化所需，將CPU與GPU、FPGA、ASIC等通用/**芯片異構融合的SoC方案被推至臺前，成為各大AI芯片廠商算力軍備競賽的主賽道。SoC中各處理器芯片各司其職，其中CPU負責邏輯運算和任務調度；GPU作為通用加速器，可承擔CNN等神經(jīng)網(wǎng)絡計算與機器學習任務，將在較長時間內承擔主要計算工作；FPGA作為硬件加速器，具備可編程的優(yōu)點，在RNN/LSTM/強化學習等順序類機器學習中表現(xiàn)優(yōu)異，在部分成熟算法領域發(fā)揮著突出作用；ASIC可實現(xiàn)性能和功耗比較好，作為全定制的方案將在自動駕駛算法中凸顯其價值。汽車存儲芯片、車聯(lián)網(wǎng)芯片、以太網(wǎng)芯片委托定制化開發(fā)，車規(guī)級驗證測試。深圳汽車微步進電機控制汽車芯片供貨商
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(jīng)迫在眉睫。算力的競賽有點像以前燃油車的發(fā)動機功率和扭矩的比拼——你可以不用，但不能沒有。原來傳統(tǒng)汽車的分布式架構，一般可實現(xiàn)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(shù)據(jù)，依靠傳統(tǒng)MCU芯片不能滿足指數(shù)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(xiàn)算得快、準、巧。比如，L3級別自動駕駛產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是，對算力要求在129TOPS以上；L4級別自動駕駛數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡模型，自動駕駛過程中實際使用算力在762TOPS。 國產(chǎn)替代安森美汽車芯片委托騰云芯片公司定制化開發(fā)。珠海掃地機器人集成芯片控制汽車芯片方案
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(fā)充電樁集成芯片。深圳汽車微步進電機控制汽車芯片供貨商
國內汽車芯片行業(yè)將充分受益于汽車智能化升級趨勢，未來將存在近千億級別的市場規(guī)模空間。同時，由于海外廠商起步較早，在各個領域均具備不同程度的優(yōu)勢。然而，隨著單車含硅量的不斷提升以及行業(yè)“缺芯”事件的催化，車載半導體進口替代正在加速。（1）在計算及控制芯片領域，國內新興AI芯片供應商地平線、黑芝麻、芯馳科技等有望受益；車規(guī)級微控制器受益標的為騰云芯片、深圳和而泰、極海、比亞迪半導體等。（2）在感知芯片領域，CIS芯片受益標的為韋爾股份等；ISP芯片可重點關注北京君正，此外，富瀚微等標的有望受益；激光雷達相關芯片受益標的為長光華芯（擬上市）、炬光科技（擬上市）等。（3）在通信芯片領域，上游芯片基本由高通、華為、博通等企業(yè)壟斷，且新興廠商替代難度較大。因此，我們認為廣和通、美格智能等通信模組供應商有望受益，此類廠商此前下游應用多聚焦于物聯(lián)網(wǎng)領域，汽車智能化升級趨勢下可憑借自身優(yōu)勢切入智能汽車供應鏈。（4）在存儲芯片領域，此前國內存儲芯片供應商多聚焦于消費電子領域，北京君正因并購ISSI成為國內車載存儲芯片領域的稀缺標的。同時，兆易創(chuàng)新、聚辰股份等存儲芯片供應商也在加快車載領域的開拓進程，有望受益。深圳汽車微步進電機控制汽車芯片供貨商
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