智能网联汽车芯片产业发展研究报告2022

www.gast-auto.com 智能网联汽车芯片产业发展研究 盖斯特管理咨询有限责任公司 2021年7月01日 gast@gast-group.com 传统汽车芯片与消费电子芯片对比 芯片在汽车与消费电子产品（手机、电脑等）中的应用场景存在明显区别 汽车要求芯片能够长期在恶劣工作环境（振动/ 粉尘/温度）下稳定地工作（涉及人身安全） VS 消费电子追求以最小的体积、最低的功耗提供最强的算力，而工作环境良好，产品迭代快 汽车芯片与消费芯片除了供应链最上游基本相同，中下游均存在较大差异 传统汽车芯片消费电子芯片 EDA工具、芯片架构、原材料供应两者几乎完全一致 •车内空间较富余→大多采用20nm以上的成熟工艺 •相较于算力更看重可靠性、安全性和长效性 •不仅是芯片和软件，还涉及大量机械硬件 •测试奉行车规级“零失效”标准→形成行业壁垒 设计•市场更大，成本被摊销，避免了车规认证成本 制造•追求芯片面积尽可能小→采用先进光刻机与制造工艺 封测•测试标准相对较低，通过应用场景检验即可 集成•只需要集成芯片和对应软件 由于车规芯片在设计与封测上存在独特需求，而制造工艺要求相对较低，因 此传统汽车芯片企业大多采用IDM运作模式 芯片在智能网联汽车中起到关键作用 通讯→数据交互 智能网联汽车所需能力 计算→数据处理 高性能的计算需求 存储→数据存储 感知→数据产生 精准的人-车-路数据采集 海量数据的复杂存储 大宽带、低延时、多连接 通讯模组 软件架构 软件基于芯片进行开发，同时负责驱动芯片 互相协同 芯片 组成 硬件平台 芯片既是功能提供者， 又是硬件的控制者 计算单元 智能网联汽车需要数字化→数据的产生、处理、存储、交互均依赖于芯片的功能与性能→芯片在汽车上的重要性愈发提高 存储单元 传感器 芯片既是智能网联汽车硬件架构中各关键节点的核心组成部件，又承担着打 通软件和硬件的关键任务→智能网联汽车产品升级的关键支撑 智能网联汽车对于芯片存在不同技术水平的需求 根据算力性能和工艺水平可将汽车芯片分为三级 –典型芯片：主控芯片（SoC、CPU等）、AI芯片（GPU、FPGA等） –20nm以下工艺全球只有台积电、三星和英特尔（产能主要供内部使 随着智能网联汽车 技术的发展，对第 用）→几乎所有高性能汽车芯片均由台积电和三星代工 –典型芯片：MCU微控制器 –出于成本考量，少部分由汽车芯片企业内部制造，大部 分由代工厂制造（有多家代工厂可供选择） 第一梯队 高性能、高工艺 第二梯队 中高算力，工艺一般在20~50nm 一梯队芯片的需求将越来越大 –典型芯片：功率芯片、通讯芯片、传感器与执行器、显示屏、存储芯片等 –大部分都由传统汽车芯片企业内部制造 第三梯队 低算力，采用工艺要求较低的50nm以上的成熟工艺 传统汽车芯片企业内部产能/工艺水平将越来越无法满足汽车芯片供应需求， 汽车芯片产业对于台积电、三星等代工厂的依赖性将越来越强 智能网联汽车芯片开辟全新技术领域 智能网联汽车芯片是全新的芯片类型，具有独特的功能、性能需求 主要指标传统汽车芯片需求智能网联汽车芯片需求消费电子芯片需求 算力性能中低算力高算力高算力 制造工艺中低制程高制程高制程 软件开放性软硬件强绑定丰富的软件生态丰富的软件生态可升级性售出后不升级售出后可升级售出后不升级 高要求 可靠性&长效性高要求高要求中低要求 安全性 高要求 中高要求 ③平台化 芯片可拓展、可升级，支持个性化 ②专用化 不同类型的芯片进行异构融合 ①定制化 芯片基于车载应用场景进行开发 智能网联汽车芯片在工艺规格上更接近消费电子，又保留车规级要求，同时还有其独特需求 智能网联汽车芯片需要在吸收传统汽车芯片和消费电子芯片优点的基础上， 针对智能网联汽车产品特征进行适应性创新 发展趋势1：定制化→芯片与车载场景深度融合 在智能网联汽车的典型应用场景中，传统汽车芯片与消费电子芯片都不能直接满足需求→智能网联汽车芯片需要定制化开发 •多源感知融合：对芯片提出全新的设计需求 •高效实时计算：工艺、性能向消费电子芯片看齐 •冗余系统控制：芯片仍需满足车规级安全要求 ↓ 自动驾驶芯片绝非是对传统ECU“做加法”，而是在 确保安全的基础上满足高性能、功能融合的需求 •先进显示：3D/AR/多屏→消费电子也未大范围应用 •多模态交互：触觉/听觉/视觉→多类电子产品集成 •丰富应用生态：需要与消费电子生态打通、融合 ↓ 消费电子芯片不能直接满足智能座舱的需求，需要在 功能、性能、生态等方面进行全方位升级 消费芯片巨头强势进入汽车领域，比如英特尔收购ADAS芯片企业Mobileye，AMD收购汽车芯片企业赛灵思等 大量企业选择针对特定车载场景设计芯片，比如高通推出第4代高通骁龙汽车数字座舱平台，采用5nm制程工艺 为智能网联汽车打造定制化产品成为芯片创新新路径 智能座舱 自动驾驶 消费电子芯片企业的入局将有效促进智能网联汽车芯片技术的进步与创新 专用化不仅提供了更高效的资源利用率，还赋予了汽车芯片更多的灵活性 发展趋势2：专用化→不同种类芯片走向异构融合 基于消费电子积累，汽车场景下的主要计算任务均有适应的专用芯片 通用芯片所需的控制指令浪费大量处理和存储资源→相较于专用芯片，利用效率低  方法三：专用化处理器 方法一：通用处理器 多核CPU并行处理 方法二：新器件+新模型 存算一体、量子计算、光计算 通用处理器：由于受到半导体物理极限的限制以及工艺水平的限制→效率提高遭遇瓶颈 效率 新器件：虽然新型技术很有发展潜力，但是不确定技术落地具体的时间节点→短时间内难以大规模应用 专用化处理器：目前来看是提高芯片效率最有前景的方式→不同类芯片进行异构融合→支撑各类场景 智能网联汽车需要不同的专用芯片支撑不同的计算任务→异构集成 技术发展时间 ISP具有最高效的处理效率 图像信号处理 GPU可内置个性化处理逻辑 图形计算 NPU是专用特殊计算硬件 神经网络计算 VPU可有效地减少带宽负载 视频处理 发展趋势3：平台化→芯片硬件成为上层软件的共享资源 传统汽车：一个ECU对应一套软件→智能网联汽车：一个计算平台支撑丰富的上层软件生态 软件定义汽车发展需求 软硬解耦软件不再嵌入硬件→软硬开发分离，可以分别升级 软硬协同软件能对硬件实现有效控制与灵活调用→优化体验 平台化→整车算力集中，统一处理计算任务，硬件资源抽象化 •芯片设计：全面考虑整车计算需求→设计全新集中式计算架构 ↓ •芯片制造：采用更先进工艺确保芯片效率→提供高性能算力 ↓ •系统集成：基于芯片类型与交互需求开发虚拟化软件和中间层 软件→屏蔽底层硬件差异、抽象硬件能力 个 —应用1应用2应用3…… HYPERVISOR（虚拟化软件） OS3 OS2 OS1 中间件+SOA服务框架 …… 异构融合的计算平台 MCU 多核CPU AI计算单元 平台支撑丰富软件生态 平台化不只是芯片功能、性能的集成，更使汽车软硬件关系发生颠覆性变化 关键问题：车路协同会给汽车芯片需求带来什么影响？ 车路协同通过打通车内与车外的能力，赋予汽车芯片“做减法”的机会 车路协同通讯芯片性能需求提高 •车端与云端/路侧将进行大量的实时数据交互→通讯芯片的 宽带与时延需求大幅提高→必须依赖5G技术的支撑 （未来汽车的通讯芯片可以理解为一个多源传感器，集成至SoC/单独模 部分感知、计算和存储能力从车内转移至车外 云端/路侧 云服务器+路侧设备 5G-V2X 通信 块并不影响其功能本质，只在效率/成本上略有差别） 传感器与算力配置得以简化 •部分计算/感知任务分配至车外→车端芯片性能需求降低→ 传感器/计算平台配置可选择更简单的方案 车端架构与云端架构采用协同设计 •软件协同：利用中间件和标准化服务架构来完成车端和云端的任务分配以及服务统一管理调度 •硬件协同：明确车端和云端的硬件能力需求，协同设计两端 芯片，比如统一数据的I/O格式、芯片功能和性能配置等 智能网联汽车 感知+决策+执行 车路协同并不要求通讯芯片、计算芯片和云端服务器必须由一家公司提供， 核心在于OEM能够明确定义车端和云端的需求，并协调管理好多方资源 芯片成为汽车产业分工变革的关键要素 智能网联汽车发展的需要+芯片自身技术的发展→产业分工变革 传统汽车 智能网联汽车 芯片企业：T2 提供ECU所需芯片 零部件企业：T1 软硬件开发与集成 OEM 软件 ECU 硬件 分层应用驱动 应用软件软件中间层操作系统 域控制器/计算平台 标准化功能硬件 功能生态T1OEM+软件供应商 OEM 软件供应商/强势OEM垂 OEM+芯片供应商+直软件供应商整合 功能生态T1 •芯片与整车架构高度相关→OEM必须定义芯片使用场景与需求，主导架构设计 •案例：特斯拉、蔚来自研自动驾驶芯片 OEM主导芯片设计 •软件与硬件深度融合使芯片性能最大化发挥→软件与芯片需要协同一体化设计 •案例：Mobileye打造算法+芯片生态 软件介入芯片开发 •芯片本身成为汽车上单独且核心的部件 →芯片企业可以直接向OEM供应产品 •案例：上汽与地平线达成全面战略合作 芯片企业从T2→T1 整车零部件集成软硬件强绑定的零部件 智能网联汽车芯片产业分工从参与者到合作、供应模式均发生深度变化 汽车产业芯片短缺原因及车企应对措施 新冠疫情只是个放大器，“缺芯”本质还是汽车芯片供需的失衡 芯片供给影响因素 技术 物流 国际贸易（政治） 产能 市场需求 产业现状 没有发生太大变化 •中美贸易摩擦影响芯片产业的国际分工合作与贸易 •疫情不仅导致产能受损，还使得汽车芯片产能被消费电子挤占 •汽车产品升级对芯片需求越来越大•供应链预测失误，管理与规划不足 产业大环境短期内难以改善+调整供给需要时间→“缺芯”预计最早也要今年底才会开始好转 车企应对芯片短缺建议 供应关系改变：调整OEM和芯片厂商从层级供应变为直接对话+OEM要开始自主掌握核心技术 产品降级：尽可能不降低性能情况下 ，修改设计，可使用上一代芯片产品 供应链规划：合理预估市场需求，做好存货管理 短期 紧急采购：适当向供应商索赔施压降低损失+寻找备用供应商 平衡产能：做好产品排产计划，使自身利益最大化 中期长期 芯片短缺已不仅仅局限于汽车产业，影响将贯穿2021全年，车企短期内应与供应商保持密切沟通，做好芯片供应管理以及相关风险预案 中国汽车芯片产业抗风险能力相对较弱 制造工艺 缺芯问题表面看是全球性且突发的，但与国内芯片产业发展缓慢高度相关 中国芯片产业现状 关键环节能力水平 现状分析 原材料供应 ★★ 日企占据大部分市场份额 生产设备 ★★ 先进光刻机由荷兰垄断 设计工具 ★ EDA被美、德垄断 关键IP ★★★ 大量采用国外IP 设计能力 ★★★★ 虽起步较晚，但发展迅速 ★★★ 高端工艺存在5年差距 封装测试 ★★★★★ 位于国际第一梯队 汽车关键芯片产品性能比较 类别 瑞萨R-CARV3U MobileyeEyeQ6 英伟达Orin 高通SnapdragonRide 华为MDC 工艺 12纳米 5纳米 7纳米 5纳米 16纳米 算力 60TOPS 67TOPS 200TOPS 26TOPS 160TOPS 功耗 8-10瓦 35瓦 25瓦 10瓦 120瓦 车规 ASIL-D 无 ASIL-D 无 ASIL-D 成本 70-100美元 130-160美元 300-400美元 110-130美元 —— 芯片产业发展的不完善导致中国汽车产业在面对“缺芯”问题时更加无力 中国汽车芯片产业发展机遇 中国企业在中低端汽车芯片上目前已基本实现自主设计、生产 “缺芯”有可能促进国产汽车芯片自主替代，使产业进入发展快车道 功能芯片 主控芯片 存储芯片 车规级M