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汽車電動化和智能化的雙重推進下,IGBT成汽車半導(dǎo)體硬核賽道?


汽車智能化下的半導(dǎo)體賦能:

“感知-決策-控制執(zhí)行”

汽車電動化對“輪子”進行了重構(gòu),而汽車智能化更加凸顯了“計算機”的特征。通過“感知-決策-控制執(zhí)行”的路徑,賦予汽車智能化的表現(xiàn)特征。通過多種傳感器對周圍環(huán)境進行數(shù)據(jù)采集,而后再通過電子控制器進行決策操作。

來源:長橋海豚投研

2.1 計算控制芯片-“決策大腦”

計算控制芯片是整個汽車智能化的決策大腦,就像是計算機里的主控芯片CPU。自動駕駛的深入及攝像頭等傳感器的增多,汽車將處理越來越多的數(shù)據(jù),那么對計算控制芯片的算力要求也更高。

計算控制芯片的發(fā)展同樣也隨著汽車電子電氣化(E/E)架構(gòu)的演變而變化。根據(jù)博世對電子電氣架構(gòu)的未來趨勢來看,E/E架構(gòu)正度過模塊化階段,向集成化轉(zhuǎn)變。而同樣的計算控制芯片也將從分散式的MCU主導(dǎo)轉(zhuǎn)向集成式的SoC芯片方向。

分布式E/E架構(gòu):MCU為主。專用傳感器及專用ECU,算法、算力不協(xié)同;

域集中式E/E架構(gòu):CPU+MCU。將分散的ECU集中到域控制器中,更容易OTA升級;

整車集中式E/E架構(gòu)及車云計算:GPU+CPU+MCU+NPU。中央計算平臺作為最高決策,其余區(qū)控制器充當網(wǎng)關(guān)角色。

來源:德勤,博世,長橋海豚投研

目前汽車的計算控制芯片市場仍以微處理器(MCU)為主,其主要作用在雨刷、車窗、座椅、車身控制、動力控制等多個分布式節(jié)點方面。而微處理器(MCU)其實是個小型的“主控芯片”,主要部件中有包括CPU、存儲器等,主要適用于較小型的場景中,通過對傳感器信號的處理以實現(xiàn)執(zhí)行控制的功能。

來源:比亞迪半導(dǎo)體,長橋海豚投研

隨著汽車自動駕駛等智能化的發(fā)展,E/E架構(gòu)從分布式邁向集中式。目前特斯拉已經(jīng)率先使用集中式E/E結(jié)構(gòu),而其他主流廠商主要使用域集中式。在邁向集中式E/E結(jié)構(gòu)時,原本的MCU已經(jīng)不能滿足中央控制需求,此時中央計算平臺需要功能更強大的主控SoC芯片(相比于MCU集合了更多的芯片模塊)。

而在智能化階段中,主控SoC芯片有望成為計算控制芯片市場的主要增長來源。根據(jù)IHS及搜狐汽車研究院的預(yù)測,整個計算決策芯片市場到2025年有望成長至160億美元以上,復(fù)合增速約10%左右,而其中車用SoC芯片市場到2025年將成長至80億美元以上,復(fù)合增速將達15%左右。

來源:IHS,搜狐汽車研究院,長橋海豚投研

2.2 傳感器-“感知之眼”

傳感器給汽車提供了“感知之眼”,主要多方面對周圍環(huán)境進行數(shù)據(jù)采集,給計算控制芯片提供決策依據(jù)。汽車智能化的過程中,主要增加了攝像頭傳感器、超聲波傳感器、毫米波傳感器和激光雷達等智能傳感器,這些傳感器也構(gòu)成了自動駕駛的核心。

來源:普華永道,長橋海豚投研

超聲波雷達主要用在泊車輔助預(yù)警以及汽車盲區(qū)碰撞預(yù)警功能。超聲波雷達成本低,短距離測量中具有優(yōu)勢,探測范圍在10米以內(nèi),而且精度較高,在泊車方面具有明顯優(yōu)勢;

攝像頭和毫米波雷達是ADAS系統(tǒng)中重要傳感器。攝像頭用以提供視覺,而毫米波雷達用以測距,在L1/L2自動駕駛中發(fā)揮重要作用;

激光雷達是L3-L5 階段中最為關(guān)鍵的傳感器,主要是由于其具有高精度、實時3D環(huán)境建模的特點。而激光雷達在之前主要用在航空航天、測繪等領(lǐng)域。

來源:長橋海豚投研整理

隨著自動駕駛級別的提升,汽車對智能傳感器的需求呈現(xiàn)明顯增長。在L3級別以下的場景下,智能傳感器的增加主要在攝像頭模塊和雷達模塊方面。而在L3階段以后的場景中,對3D環(huán)境建模等的需求,需要激光雷達模塊的加入,進一步帶來單車價值量的提升。根據(jù)英飛凌的報告,L2級別的自動駕駛智能傳感器的價值量在160美元左右,而當達到L4/L5級別時單車價值量將提升至915美元,單車價值量提升5倍以上。

來源:英飛凌,長橋海豚投研整理

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