一辆特斯拉Model3中使用的半导体产品价值大约1500美元。随着智能手机对半导体市场拉动呈现疲态，车用半导体却保持了持续高增长的势头。未来汽车有望取代智能手机成为半导体行业最强有力的应用市场。

半导体对于汽车工业发展至关重要

咨询机构撰文指出，一个世纪以来，内燃机一直是汽车工业价值和创新的源泉。然而今天人们正在进入一个新的汽车时代，汽车将因半导体和电子产品所提供的功能而有所不同。这种转变将半导体（汽车“内部计算引擎”的基石）置于汽车创新的核心。

半导体对于汽车工业发展至关重要。意法半导体大中华、南亚及韩国区域汽车市场和应用负责人郑明发也表示，传统内燃汽车向新能源汽车的转变意味着汽车的电气化、电子化，而电气电子模块中最核心的就是半导体芯片。可以说芯片是新能源汽车的“大脑”。比如模拟前端芯片监控电池的状态，主控芯片通过计算可以确定汽车剩余的续航里程，保证电池处在安全状态，电机控制器将高压电池包的直流电逆变成交流电，以驱动电机实现整车的前进、后退，在刹车时又能将能源回馈给电池。

现在汽车内置的芯片越来越多。按照种类汽车半导体大致可以分为主控芯片、MCU功能芯片、功率半导体、传感器及其他芯片（如模拟IC、存储芯片等）几大类型，而且随着应用的增多，无论是安装的数量还是价值仍在不断增长之中。意法半导体亚太区功率分立和模拟产品器件部区域市场和应用副总裁Francesco MUGGERI表示：“据我们估计，新能源汽车和传统燃油车相比较，每辆车会增加330美元的半导体需求，增加了接近一倍，所以随着销量的提升，半导体行业的需求会持续大幅提升。”

而根据研究机构测算，汽车半导体市场的规模将从2019年的400亿美元持续增长，可能会在2040年达到2000亿美元。更重要的是，这个数字还不包括用于汽车相关非车载应用的半导体，如电动汽车充电器或V2X基础设施。如果加上基础设施的建设，对半导体的拉动将更加巨大。

按中国电动汽车百人会之前预测，到2030年中国纯电动车辆或达到6480万辆。这意味着，如果按照车桩比1∶1的数据估算，从2021年到2030年的这10年间，需要新建充电桩数千万台。欧司朗汽车事业部中国区总经理吴君斐（Adam Wu）指出，芯片也能帮助新能源车更好地实现网联化与智能化。网联化程度高了，对通信的要求也会相应提高，那么未来的5G、Car to X（汽车与汽车、行人、设备等的通信）及种种涉及“云”的场景都会逐步实现。

随着市场日趋成熟，智能手机对半导体拉动已经出现疲态，而车用半导体却保持了持续高增长的势头。未来汽车有望取代智能手机成为半导体的最强有力的应用市场。

自动驾驶车辆半导体含量是普通汽车的8倍

自动驾驶无疑是汽车产业中最引人瞩目的一项变革。虽然一辆不需要驾驶员的全自动汽车距离实现落地仍然距离遥远，但是在某些特殊环境下，自动驾驶车辆在无需驾驶员干预下正常行驶已经可以实现。

恩智浦资深副总裁兼首席技术官Lars Reger指出，当前的自动驾驶技术大约处于L3+级别。他举例说，目前L3+的车辆已经可以实现在高速公路上自动驾驶。从上高速起行车系统就可以接管汽车的管理权，驾驶员可以手脚放开，让汽车自动行进，在下高速的时候，车辆又会给驾驶员发一个通知，要求驾驶员接管回来。

这样的技术落实到汽车半导体层面就是ADAS、COMS图像传感器、AI主控、固态激光雷达等一系列热点产品。研究机构预测，到2030年，拥有4级或5级自动驾驶能力的汽车将占全球汽车总销量的10%以上。这些车辆的半导体含量（按价值计算）将是没有自动化的汽车的8～10倍。

以激光雷达为例，作为汽车自动驾驶得以落地的代表性产品之一，具有高分辨率、抗干扰能力强、获取的信息量大等优点。然而，高昂的造价限制了此前机械式激光雷达的普及应用。不过随着博世、安森美、英飞凌等半导体大厂大举投入，以半导体技术为基础的固态激光雷达正在走向成熟，开始取代传统的机械式激光雷达。

今年的CES2020上，德国汽车零部件供应商博世就宣布，其首款车规级激光雷达芯片已经进入量产开发阶段。博世希望通过规模化量产，降低激光雷达成本，促进市场推广。安森美展示了固态激光雷达核心芯片，业内首款高分辨率、宽视野单光子雪崩二极管（SPAD）阵列探测器，将激光雷达的应用扩展到不同距离当中。中国公司也在激光雷达领域崭露头角。在CES2020上，由DJI大疆内部孵化的览沃科技（Livox）发布了两款激光雷达传感器——Horizon和Tele-15，将激光雷达的价格拉到了万元以下（Horizon 的报价为6499元，Tele-15为9000元）。

六路大军竞逐汽车半导体主导权

如果说激光雷达等传感器是自动驾驶汽车的眼睛，AI主控芯片则是自动驾驶汽车的大脑。据恩智浦统计，目前一辆高端汽车已经搭载超过1亿行代码，远超飞机、手机、互联网软件等，未来，伴随自动驾驶渗透率及级别提升，汽车搭载的代码行数将呈指数级增长。自动驾驶软件计算量已经达到10个TOPS（Tera Operations Per Second，万亿次操作每秒）量级。传统汽车所搭载的处理器算力根本无法满足自动驾驶汽车的计算需求，AI主控芯片已经成为自动驾驶汽车必须发展，也是最具潜力的产品之一。围绕AI主控芯片吸引了越来越多重量级企业进入汽车半导体领域，正在改变着汽车半导体的产业格局。

恩智浦、瑞萨、TI等是传统的汽车半导体大厂，在推进自动驾驶芯片方面具有得天独厚的优势，沿着逐步升级ADAS（高级驾驶辅助系统）处理芯片至高级自动驾驶级别的路径，可以一路推进到AI主控芯片领域。比如恩智浦发布的S32 ADAS产品系列，瑞萨开发的R-Car系列，德州仪器基于DSP推出的解决方案TDA2x SoC等，均可对L2至L3级自动驾驶进行处理。恩智浦半导体总裁Kurt Sievers在接受记者采访时就表示：“我们对汽车行业的电子化包括自动驾驶领域非常看好，这是未来市场的长期增长机会。汽车的电子化（包括自动驾驶），将为汽车行业带来根本性的改变。这种转变将在未来多年时间里持续下去。半导体行业也将受益于汽车行业的这一发展趋势。”

消费电子、计算领域芯片巨头英伟达、英特尔等，目前也在积极投入自动驾驶领域。英伟达凭借GPU在AI处理中的优越性能，不仅在数据中心AI加速领域一度占据垄断优势，在汽车主控领域也快速扩张。Drive PX是英伟达自动驾驶平台，将深度学习、传感器融合和环绕视觉相结合。2019年英伟达发布的最新一代自动驾驶平台DRIVE AGX Orin，将于2022年正式量产。

英特尔长期占据世界最大的半导体制造商宝座，近年来通过大手笔的并购，强势进入汽车半导体市场。2017年，英特尔以153亿美元收购视觉ADAS主导厂商Mobileye。Mobileye掌握车载视觉ADAS市场80%份额，Mobileye的专有软件算法和EyeQ芯片能对视觉信息进行详细分析并预测与其他车辆、行人、自行车或其他障碍物的可能碰撞。2015年，英特尔以167亿美元收购Altera公司。Altera拥有的FPGA产品不仅大量应用于数据中心与IoT业务当中，在自动驾驶AI主控芯片上也有巨大的应用潜力。

高通近年来凭借通信优势，也在从车载信息娱乐积极向自动驾驶进军。在收购恩智浦半导体无果后，高通将注意力放在自家车载平台的打造上。在CES 2020上，高通发布了Snapdragon Ride平台，包括异构多核CPU、AI与计算机视觉引擎、GPU、安全SoC等，可支持从L1/L2级别主动安全ADAS、到L2+级别“便利性”ADAS，再到L4/L5级别自动驾驶的需求。

特斯拉是第一个投入主控芯片开发的汽车品牌厂商。2015年，特斯拉推出自动驾驶Autopilot平台，最初采用Mobileye 的ASIC芯片，此后版本升级，改用英伟达GPU作为主控芯片。2019年4月，特斯拉推出自研版本的主控芯片FSD，可实现L4级自动驾驶。特斯拉表示，自动驾驶主控芯片拥有高达60亿的晶体管，每秒可完成144万亿次的计算，能同时处理每秒2300帧的图像。

AI设计公司也是进入车用芯片市场的一股重要力量。地平线2017年年底发布第一代“征程”1.0处理器，面向智能驾驶；2018年推出征程2.0，并发布了基于征程2.0处理器架构的自动驾驶计算平台Matrix1.0。在CES2020上，Matrix 2首次公开亮相。相比上一代，Matrix 2在性能方面装配有16TOPS的等效算力，而其功耗仅为原来的2/3。

互联网巨头对自动驾驶AI芯片市场也极为关注。Waymo是谷歌自动驾驶研究领域的子公司，Waymo除采用英特尔CPU+Altera FPGA方案之外，亦基于其TPU打造的深度机器学习平台，用于自动驾驶领域。百度开发的“昆仑”AI芯片，也可以适配于自动驾驶的Apollo系统。2019年12月举行的Apollo生态大会上，百度还发布了一款车规级芯片鸿鹄，针对语音技术领域的AI芯片，用于处理车内语音功能，可提升车载系统的语音交互流畅性。

恩智浦、瑞萨、TI是传统汽车电子厂商，英伟达、英特尔是消费电子、计算领域芯片厂商，高通是通信芯片公司，特斯拉是汽车品牌厂商，谷歌、百度为互联网巨头，再加上一众AI独角兽们，汽车半导体领域已经毕集了六路大军。未来势将上演一场群雄争霸的战局。能够吸引如此之多的重量级厂商，也充分说明了汽车半导体市场的广阔发展前景。

国内厂商要有从零开始的决心

2019年1月特斯拉上海工厂开工建设，今年1月首批国产Model 3实现大批量交付，这是特斯拉在海外的第一座超级工厂。与此同时，有关特斯拉的国产供应链开始受到外界的广泛关注。然而在这条供应链之中，涵盖了大量动力电池、电驱系统、底盘、车身、中控系统厂商，但是国内汽车半导体公司却很少得见。

“由于涉及人身安全问题，再加上汽车芯片的工作环境更为恶劣，因此汽车芯片对于可靠性及安全性的要求也更高。”Gartner公司副总裁盛陵海告诉记者。根据相关标准，相比于消费芯片与一般工业芯片，车规级芯片的工作环境更为恶劣：温度范围可宽至-40℃~155℃、高振动、多粉尘、电磁干扰等。由于涉及人身安全，汽车芯片对于可靠性及安全性的要求也更高，一般设计寿命为15年或20万公里。车规级芯片需要经过严苛的认证流程，包括可靠性标准AEC-Q100、质量管理标准ISO/TS 16949、功能安全标准ISO26262等。一款芯片一般需要2～3年时间才能完成车规认证并进入整车厂供应链。

有专家告诉记者，一款车规级芯片的认证往往需要数年时间，而且零部件需要长期备货，有时甚至在十几年之后还有少量需求。这种产业生态与行业惯例对于习惯了消费电子市场大批量、快节奏的中国IC厂商来说，并不适应。

传统的国际汽车半导体大厂旗下大多保有晶圆厂，这对保障长期供货、维持产品独特性，以及质量的稳定性都有极大帮助。而中国IC设计公司多为Fabless模式，制造仰赖代工厂，在通过客户认证时，这在一定程度上是不利的。

因此，中国芯片公司要想进入汽车半导体领域需要一个长期的过程与持续的努力。从策略上，国产半导体供应商应加强与汽车制造商和一级汽车行业供应商合作，严格质量、可靠性、成本、功率与安全标准，有从零开始，从“备胎”做起的决心。同时，可以重点关注自动驾驶主控芯片、固态激光雷达等新技术、新需求，寻找切入的机会。

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