一輛特斯拉Model3中使用的半導體產品價值大約1500美元。隨著智能手機對半導體市場拉動呈現疲態，車用半導體卻保持了持續高增長的勢頭。未來汽車有望取代智能手機成為半導體行業最強有力的應用市場。

　　半導體對于汽車工業發展至關重要

　　咨詢機構畢馬威（KPMG）撰文指出，一個世紀以來，內燃機一直是汽車工業價值和創新的源泉。然而今天人們正在進入一個新的汽車時代，汽車將因半導體和電子產品所提供的功能而有所不同。這種轉變將半導體（汽車“內部計算引擎”的基石）置于汽車創新的核心。

　　半導體對于汽車工業發展至關重要。意法半導體大中華、南亞及韓國區域汽車市場和應用負責人鄭明發也表示，傳統內燃汽車向新能源汽車的轉變意味著汽車的電氣化、電子化，而電氣電子模塊中最核心的就是半導體芯片。可以說芯片是新能源汽車的“大腦”。比如模擬前端芯片監控電池的狀態，主控芯片通過計算可以確定汽車剩余的續航里程，保證電池處在安全狀態，電機控制器將高壓電池包的直流電逆變成交流電，以驅動電機實現整車的前進、后退，在剎車時又能將能源回饋給電池。

　　現在汽車內置的芯片越來越多。按照種類汽車半導體大致可以分為主控芯片、MCU功能芯片、功率半導體、傳感器及其他芯片（如模擬IC、存儲芯片等）幾大類型，而且隨著應用的增多，無論是安裝的數量還是價值仍在不斷增長之中。意法半導體亞太區功率分立和模擬產品器件部區域市場和應用副總裁FrancescoMUGGERI表示：“據我們估計，新能源汽車和傳統燃油車相比較，每輛車會增加330美元的半導體需求，增加了接近一倍，所以隨著銷量的提升，半導體行業的需求會持續大幅提升。”

　　而根據畢馬威的測算，汽車半導體市場的規模將從2019年的400億美元持續增長，可能會在2040年達到2000億美元。更重要的是，這個數字還不包括用于汽車相關非車載應用的半導體，如電動汽車充電器或V2X基礎設施。如果加上基礎設施的建設，對半導體的拉動將更加巨大。

　　按中國電動汽車百人會之前預測，到2030年中國純電動車輛或達到6480萬輛。這意味著，如果按照車樁比1∶1的數據估算，從2021年到2030年的這10年間，需要新建充電樁數千萬臺。歐司朗汽車事業部中國區總經理吳君斐（AdamWu）指出，芯片也能幫助新能源車更好地實現網聯化與智能化。網聯化程度高了，對通信的要求也會相應提高，那么未來的5G、CartoX（汽車與汽車、行人、設備等的通信）及種種涉及“云”的場景都會逐步實現。

　　隨著市場日趨成熟，智能手機對半導體拉動已經出現疲態，而車用半導體卻保持了持續高增長的勢頭。未來汽車有望取代智能手機成為半導體的最強有力的應用市場。

　　自動駕駛車輛半導體含量是普通汽車的8倍

　　自動駕駛無疑是汽車產業中最引人矚目的一項變革。雖然一輛不需要駕駛員的全自動汽車距離實現落地仍然距離遙遠，但是在某些特殊環境下，自動駕駛車輛在無需駕駛員干預下正常行駛已經可以實現。

　　恩智浦資深副總裁兼首席技術官LarsReger指出，當前的自動駕駛技術大約處于L3+級別。他舉例說，目前L3+的車輛已經可以實現在高速公路上自動駕駛。從上高速起行車系統就可以接管汽車的管理權，駕駛員可以手腳放開，讓汽車自動行進，在下高速的時候，車輛又會給駕駛員發一個通知，要求駕駛員接管回來。

　　這樣的技術落實到汽車半導體層面就是ADAS、COMS圖像傳感器、AI主控、固態激光雷達等一系列熱點產品。畢馬威預測，到2030年，擁有4級或5級自動駕駛能力的汽車將占全球汽車總銷量的10%以上。這些車輛的半導體含量（按價值計算）將是沒有自動化的汽車的8～10倍。

　　以激光雷達為例，作為汽車自動駕駛得以落地的代表性產品之一，具有高分辨率、抗干擾能力強、獲取的信息量大等優點。然而，高昂的造價限制了此前機械式激光雷達的普及應用。不過隨著博世、安森美、英飛凌等半導體大廠大舉投入，以半導體技術為基礎的固態激光雷達正在走向成熟，開始取代傳統的機械式激光雷達。

　　今年的CES2020上，德國汽車零部件供應商博世就宣布，其首款車規級激光雷達芯片已經進入量產開發階段。博世希望通過規模化量產，降低激光雷達成本，促進市場推廣。安森美展示了固態激光雷達核心芯片，業內首款高分辨率、寬視野單光子雪崩二極管（SPAD）陣列探測器，將激光雷達的應用擴展到不同距離當中。中國公司也在激光雷達領域嶄露頭角。在CES2020上，由DJI大疆內部孵化的覽沃科技（Livox）發布了兩款激光雷達傳感器--Horizon和Tele-15，將激光雷達的價格拉到了萬元以下（Horizon的報價為6499元，Tele-15為9000元）。

　　六路大軍競逐汽車半導體主導權

　　如果說激光雷達等傳感器是自動駕駛汽車的眼睛，AI主控芯片則是自動駕駛汽車的大腦。據恩智浦統計，目前一輛高端汽車已經搭載超過1億行代碼，遠超飛機、手機、互聯網軟件等，未來，伴隨自動駕駛滲透率及級別提升，汽車搭載的代碼行數將呈指數級增長。自動駕駛軟件計算量已經達到10個TOPS（TeraOperationsPerSecond，萬億次操作每秒）量級。傳統汽車所搭載的處理器算力根本無法滿足自動駕駛汽車的計算需求，AI主控芯片已經成為自動駕駛汽車必須發展，也是最具潛力的產品之一。圍繞AI主控芯片吸引了越來越多重量級企業進入汽車半導體領域，正在改變著汽車半導體的產業格局。

　　恩智浦、瑞薩、TI等是傳統的汽車半導體大廠，在推進自動駕駛芯片方面具有得天獨厚的優勢，沿著逐步升級ADAS（高級駕駛輔助系統）處理芯片至高級自動駕駛級別的路徑，可以一路推進到AI主控芯片領域。比如恩智浦發布的S32ADAS產品系列，瑞薩開發的R-Car系列，德州儀器基于DSP推出的解決方案TDA2xSoC等，均可對L2至L3級自動駕駛進行處理。恩智浦半導體總裁KurtSievers在接受記者采訪時就表示：“我們對汽車行業的電子化包括自動駕駛領域非常看好，這是未來市場的長期增長機會。汽車的電子化（包括自動駕駛），將為汽車行業帶來根本性的改變。

　　這種轉變將在未來多年時間里持續下去。半導體行業也將受益于汽車行業的這一發展趨勢。”

　　消費電子、計算領域芯片巨頭英偉達、英特爾等，目前也在積極投入自動駕駛領域。英偉達憑借GPU在AI處理中的優越性能，不僅在數據中心AI加速領域一度占據壟斷優勢，在汽車主控領域也快速擴張。DrivePX是英偉達自動駕駛平臺，將深度學習、傳感器融合和環繞視覺相結合。2019年英偉達發布的最新一代自動駕駛平臺DRIVEAGXOrin，將于2022年正式量產。

　　英特爾長期占據世界最大的半導體制造商寶座，近年來通過大手筆的并購，強勢進入汽車半導體市場。2017年，英特爾以153億美元收購視覺ADAS主導廠商Mobileye。Mobileye掌握車載視覺ADAS市場80%份額，Mobileye的專有軟件算法和EyeQ芯片能對視覺信息進行詳細分析并預測與其他車輛、行人、自行車或其他障礙物的可能碰撞。2015年，英特爾以167億美元收購Altera公司。Altera擁有的FPGA產品不僅大量應用于數據中心與IoT業務當中，在自動駕駛AI主控芯片上也有巨大的應用潛力。

　　高通近年來憑借通信優勢，也在從車載信息娛樂積極向自動駕駛進軍。在收購恩智浦半導體無果后，高通將注意力放在自家車載平臺的打造上。在CES2020上，高通發布了SnapdragonRide平臺，包括異構多核CPU、AI與計算機視覺引擎、GPU、安全SoC等，可支持從L1/L2級別主動安全ADAS、到L2+級別“便利性”ADAS，再到L4/L5級別自動駕駛的需求。

　　特斯拉是第一個投入主控芯片開發的汽車品牌廠商。2015年，特斯拉推出自動駕駛Autopilot平臺，最初采用Mobileye的ASIC芯片，此后版本升級，改用英偉達GPU作為主控芯片。2019年4月，特斯拉推出自研版本的主控芯片FSD，可實現L4級自動駕駛。特斯拉表示，自動駕駛主控芯片擁有高達60億的晶體管，每秒可完成144萬億次的計算，能同時處理每秒2300幀的圖像。

　　AI設計公司也是進入車用芯片市場的一股重要力量。地平線2017年年底發布第一代“征程”1.0處理器，面向智能駕駛；2018年推出征程2.0，并發布了基于征程2.0處理器架構的自動駕駛計算平臺Matrix1.0。在CES2020上，Matrix2首次公開亮相。相比上一代，Matrix2在性能方面裝配有16TOPS的等效算力，而其功耗僅為原來的2/3。

　　互聯網巨頭對自動駕駛AI芯片市場也極為關注。Waymo是谷歌自動駕駛研究領域的子公司，Waymo除采用英特爾CPU+AlteraFPGA方案之外，亦基于其TPU打造的深度機器學習平臺，用于自動駕駛領域。百度開發的“昆侖”AI芯片，也可以適配于自動駕駛的Apollo系統。2019年12月舉行的Apollo生態大會上，百度還發布了一款車規級芯片鴻鵠，針對語音技術領域的AI芯片，用于處理車內語音功能，可提升車載系統的語音交互流暢性。

　　恩智浦、瑞薩、TI是傳統汽車電子廠商，英偉達、英特爾是消費電子、計算領域芯片廠商，高通是通信芯片公司，特斯拉是汽車品牌廠商，谷歌、百度為互聯網巨頭，再加上一眾AI獨角獸們，汽車半導體領域已經畢集了六路大軍。未來勢將上演一場群雄爭霸的戰局。能夠吸引如此之多的重量級廠商，也充分說明了汽車半導體市場的廣闊發展前景。

　　國內廠商要有從零開始的決心

　　2019年1月特斯拉上海工廠開工建設，今年1月首批國產Model3實現大批量交付，這是特斯拉在海外的第一座超級工廠。與此同時，有關特斯拉的國產供應鏈開始受到外界的廣泛關注。然而在這條供應鏈之中，涵蓋了大量動力電池、電驅系統、底盤、車身、中控系統廠商，但是國內汽車半導體公司卻很少得見。

　　“由于涉及人身安全問題，再加上汽車芯片的工作環境更為惡劣，因此汽車芯片對于可靠性及安全性的要求也更高。”Gartner公司副總裁盛陵海告訴記者。根據相關標準，相比于消費芯片與一般工業芯片，車規級芯片的工作環境更為惡劣：溫度范圍可寬至-40℃~155℃、高振動、多粉塵、電磁干擾等。由于涉及人身安全，汽車芯片對于可靠性及安全性的要求也更高，一般設計壽命為15年或20萬公里。車規級芯片需要經過嚴苛的認證流程，包括可靠性標準AEC-Q100、質量管理標準ISO/TS16949、功能安全標準ISO26262等。一款芯片一般需要2～3年時間才能完成車規認證并進入整車廠供應鏈。

　　有專家告訴記者，一款車規級芯片的認證往往需要數年時間，而且零部件需要長期備貨，有時甚至在十幾年之后還有少量需求。這種產業生態與行業慣例對于習慣了消費電子市場大批量、快節奏的中國IC廠商來說，并不適應。

　　傳統的國際汽車半導體大廠旗下大多保有晶圓廠，這對保障長期供貨、維持產品獨特性，以及質量的穩定性都有極大幫助。而中國IC設計公司多為Fabless模式，制造仰賴代工廠，在通過客戶認證時，這在一定程度上是不利的。

　　因此，中國芯片公司要想進入汽車半導體領域需要一個長期的過程與持續的努力。從策略上，國產半導體供應商應加強與汽車制造商和一級汽車行業供應商合作，嚴格質量、可靠性、成本、功率與安全標準，有從零開始，從“備胎”做起的決心。同時，可以重點關注自動駕駛主控芯片、固態激光雷達等新技術、新需求，尋找切入的機會。（記者 陳炳欣）

　　 轉自：中國電子報