智能汽車芯片專題研究：計(jì)算、感知、通信、存儲(chǔ)芯片

1、智能汽車芯片專題研究：計(jì)算、感知、通信、存儲(chǔ)芯片1、 從燃油車到智能電動(dòng)汽車，千億車載半導(dǎo)體市場冉冉開啟電動(dòng)化+智能化升級(jí)驅(qū)動(dòng)汽車單車含硅量顯著提升，千億車載半導(dǎo)體行業(yè)冉冉開啟。 自 1886 年戴姆勒首次將內(nèi)燃機(jī)應(yīng)用于汽車以來，汽車工業(yè)的創(chuàng)新一直圍繞內(nèi)燃機(jī) 展開，消費(fèi)者也以追求發(fā)動(dòng)機(jī)馬力等性能指標(biāo)為目標(biāo)。然而，隨著特斯拉在電動(dòng)化 技術(shù)與自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域的顛覆性變革，汽車電動(dòng)化與智能化漸成主機(jī)廠共識(shí)，消 費(fèi)者購車時(shí)的考量也逐步從傳統(tǒng)的性能指標(biāo)，轉(zhuǎn)向以智能車機(jī)、自動(dòng)駕駛為代表的 智能化體驗(yàn)視角。同時(shí)，當(dāng)汽車行業(yè)供需兩端的關(guān)注點(diǎn)逐步由性能轉(zhuǎn)變至智能時(shí)， 汽車創(chuàng)新的核心亦從“動(dòng)力引擎”發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)移到“

2、計(jì)算引擎”半導(dǎo)體。根據(jù) McKinsey 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，預(yù)計(jì) 2025 年國內(nèi)汽車半導(dǎo)體行業(yè)規(guī)模將達(dá)到 180 億美元；到 2030 年該市場規(guī)模將達(dá)到 290 億美元。其中，電動(dòng)智能汽車的加速滲透將成為車載 半導(dǎo)體行業(yè)快速增長的核心驅(qū)動(dòng)力。智能化方面，根據(jù) McKinsey 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，在國 內(nèi)汽車半導(dǎo)體行業(yè)中，L3 及以上的高階自動(dòng)駕駛汽車的車載半導(dǎo)體規(guī)模占比預(yù)計(jì)將 從 2025 年的 27.8%（50 億美元）提升至 2030 年的 44.8%（130 億美元）。電動(dòng)化方 面，隨著新能源汽車滲透率的快速提升，“三電系統(tǒng)”逐步取代傳統(tǒng)的燃油動(dòng)力系 統(tǒng)，伴之而來的亦是整車中汽車電子成本占比的顯著提

3、升。根據(jù) Gartner 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)， 2019 年純電動(dòng)型汽車的半導(dǎo)體成本（750 美元）要高于插電式混合動(dòng)力型（740 美 元）和輕度混合動(dòng)力型汽車（475 美元）。此外，根據(jù)麥肯錫數(shù)據(jù)，2019 年國內(nèi)汽 車半導(dǎo)體占據(jù)全球半導(dǎo)體市場份額的 27%（國內(nèi)/國外分別為 30/80 億美元），預(yù)計(jì) 2030 年將提升至 40%（國內(nèi)/國外分別為 110/170 億美元），2019-2030 年國內(nèi)外汽車 半導(dǎo)體復(fù)合增速分別為 13.8%、7.8%，國內(nèi)汽車半導(dǎo)體增速顯著高于國外。我們認(rèn) 為在行業(yè)“缺芯”事件以及智能化升級(jí)的趨勢下，進(jìn)口替代趨勢將加速，國內(nèi)千億 車載半導(dǎo)體市場未來可期。按照國際通行

4、的半導(dǎo)體產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)方式劃分：汽車半導(dǎo)體可以分為四類：集成電路 （微控制器、模擬 IC、邏輯 IC、存儲(chǔ)芯片），分立器件，傳感器和執(zhí)行器、光電子 器件共四大類。根據(jù) HIS 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，預(yù)計(jì) 2025 年全球汽車半導(dǎo)體市場規(guī)模將達(dá)到 682 億美元，其中模擬 IC 約 170 億美元、分立器件約 110 億美元、邏輯 IC 約 101 億美元、存儲(chǔ) IC 約 87 億美元、微控制器約 85 億美元、光學(xué)半導(dǎo)體約 66 億美元、 傳感器與執(zhí)行器約 63 億美元。按照半導(dǎo)體在智能汽車上具體的應(yīng)用領(lǐng)域劃分：汽車半導(dǎo)體可分為與智能化相關(guān)的 計(jì)算芯片、存儲(chǔ)芯片、傳感與執(zhí)行器芯片、通信芯片，以及與電動(dòng)化相關(guān)的能

5、源供 給芯片。同時(shí)，隨著處理事件復(fù)雜性的日益提升，亦存在將幾種不同類型的芯片集 成在一起，形成系統(tǒng)級(jí)芯片（SoC）。通常，SoC 芯片中包含一個(gè)或多個(gè)處理器、存 儲(chǔ)器、模擬電路模塊、數(shù)?；旌闲盘?hào)模塊以及片上可編程邏輯，從而可以有效地降 低電子/信息系統(tǒng)產(chǎn)品的開發(fā)成本，縮短開發(fā)周期，提高產(chǎn)品的競爭力。計(jì)算及控制芯片：此類芯片以微控制器和邏輯 IC 為主，主要用作計(jì)算分析和 決策。與人體大腦類似，可分為主控芯片和輔助芯片。其中，主控芯片包含 MCU（微處理器）、CPU（中央處理單元）、FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列器件）、 ASIC（專用芯片）等，輔助芯片則包含主管圖形圖像處理的 GPU 以及主打人

6、工智能計(jì)算的 AI 芯片等。存儲(chǔ)芯片：主要用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能，具體包含 DRAM（動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)器）、SRAM （靜態(tài)存儲(chǔ)器）、FLASH（閃存芯片）等。傳感芯片：主要用于探測、感受外界的信號(hào)、物理?xiàng)l件（如光、熱、濕度）或 化學(xué)組成（如煙霧），并將探知的信息轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào)或其他所需形式傳遞給其 他設(shè)備。具體包含 CIS（CMOS 圖像傳感器）、MEMS、電流傳感器、磁傳感器、 陀螺儀、VCSEL 芯片和 SPAD 芯片（用于激光雷達(dá)）。通信芯片：主要用于發(fā)送、接收以及傳輸通信信號(hào)，具體包括基帶芯片、射頻 芯片、信道芯片、電力線載波通信芯片、衛(wèi)星導(dǎo)航芯片等。能源供給芯片：主要用于保證和調(diào)節(jié)能源傳輸，以分立

7、器件為主。具體包括電 源管理芯片（AC/DC、LED 驅(qū)動(dòng)芯片等）、晶體管（IGBT、MOSFET 等）、二 極管、晶閘管等。2、 智能化：智能汽車“眼”疾“腦”快，芯片功不可沒2.1、 計(jì)算能力：智能汽車之“腦”，算力軍備競賽開啟千億賽道2.1.1、 從 CPU 走向 SoC，計(jì)算芯片為智能汽車之“腦”從芯片類型上來看，傳統(tǒng)用于中央計(jì)算的 CPU 已無法滿足智能汽車的算力需求， 集合 AI 加速器的系統(tǒng)級(jí)芯片（SoC）應(yīng)運(yùn)而生。在分布式架構(gòu)時(shí)代，ECU 是汽車 功能系統(tǒng)的核心，其主控芯片為 CPU，僅用于邏輯控制（是與非、加或減）。隨著 E/E 架構(gòu)由分布式向域控制器/中央計(jì)算升級(jí)的進(jìn)程加快

8、，域控制器（DCU）正取代 ECU 成為智能汽車的標(biāo)配。在此升級(jí)過程中，僅依靠 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/專用芯片異構(gòu)融合的 SoC 方案被推至臺(tái)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(fù)責(zé)邏輯運(yùn)算和任務(wù)調(diào)度；GPU 作為通用加速器， 可承擔(dān) CNN 等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，將在較長時(shí)間內(nèi)承擔(dān)主要計(jì)算工作； FPGA 作為硬件加速器，具備可編程的優(yōu)點(diǎn)，在 RNN/LSTM/強(qiáng)化學(xué)習(xí)等順序類機(jī)器 學(xué)習(xí)中表現(xiàn)優(yōu)異，在部分成熟算法領(lǐng)域發(fā)揮著突出作用；ASIC 可

9、實(shí)現(xiàn)性能和功耗 最優(yōu)，作為全定制的方案將在自動(dòng)駕駛算法中凸顯其價(jià)值。從應(yīng)用場景來看，計(jì)算芯片可以劃分為智能座艙芯片和自動(dòng)駕駛芯片、車身控制芯 片。（1）智能座艙芯片：芯片結(jié)構(gòu)：以“CPU+功能模塊”的 SoC 異構(gòu)融合方案為主。以高通智能座艙 主控計(jì)算芯片 820A 系列為例：高通 820A 芯片采用 14 納米工藝，從整體性能 上來看，可以實(shí)現(xiàn) hypervisor 和 QNX 系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)間小于 3 秒，Android 系統(tǒng)啟 動(dòng)時(shí)間小于 18 秒，倒車影像啟動(dòng)小于 3 秒。進(jìn)一步拆解后可分為四大模塊：（1）CPU，采用主頻高達(dá) 2.1GHz 的 64 位四核處理器（Qualcomm Kry

10、o CPU），用于對所有硬件資源的調(diào)度與管理；（2）GPU，采用高通 Adreno530 GPU，可支持多個(gè) 4K 超高清觸屏顯示，實(shí)現(xiàn)一芯多屏；（3）DSP，采用 Qualcomm Hexagon 680 DSP，能夠在不增加 CPU 負(fù)載的情況下，支持 8 個(gè) 攝像頭傳感器同時(shí)輸入；（4）LTE 調(diào)制解調(diào)器模塊，確保車輛在行駛過程中獲 得持續(xù)的移動(dòng)連接性。除此之外，該芯片可搭載高通深度學(xué)習(xí)軟件開發(fā)包(SDK) Qualcomm 驍龍神經(jīng)處理引擎(NPE)，從而可集成基于機(jī)器學(xué)習(xí)的先進(jìn)駕駛 輔助系統(tǒng)。競爭格局：瑞薩、英偉達(dá)、高通、英特爾、三星等廠商憑借優(yōu)越的芯片性能和 供應(yīng)鏈在中高端座艙芯片

11、領(lǐng)域脫穎而出。其中，高通、三星、英偉達(dá)由于其在 手機(jī)、消費(fèi)電子等領(lǐng)域龐大的出貨量及技術(shù)儲(chǔ)備而大幅攤薄新一代架構(gòu)的研發(fā) 成本（7nm、5nm 制程的研發(fā)費(fèi)用高昂），因而可率先卡位智能座艙芯片賽道。 目前，高通在國內(nèi)新興旗艦車型上近乎實(shí)現(xiàn)壟斷，其座艙產(chǎn)品迭代速度幾乎與 手機(jī)產(chǎn)品同時(shí)更新（三星、聯(lián)發(fā)科座艙芯片至少落后手機(jī)一代）。根據(jù)高通數(shù) 據(jù)顯示，其 2021 年汽車芯片在手訂單逾 80 億美元，主控芯片月出貨量高達(dá)數(shù) 百萬顆。國產(chǎn)廠商方面，華為和地平線分別憑借麒麟 990A 和征程 2 快速出圈， 華為與高通類似，擁有強(qiáng)大的研發(fā)、萬物互聯(lián)的鴻蒙生態(tài)以及不遜于高通的迭 代能力，極狐阿爾法 S 是首款

12、搭載麒麟 990A 的車型，單顆芯片可同時(shí)驅(qū)動(dòng) 12.3 英寸液晶儀表、20.3 寸 4K 觸控屏以及 8 寸的 HUD，整體算力達(dá)到 3.5TOPS（高通最新座艙芯片 SA8155P 為 3TOPS）。而地平線也因其開放的開 發(fā)平臺(tái)和完備的工具鏈?zhǔn)艿街鳈C(jī)廠青睞，其征程 2 座艙芯片已獲得長安 UNI-T 車型定點(diǎn)。（2）自動(dòng)駕駛芯片：芯片結(jié)構(gòu)：以“CPU+GPU+NPU”的 SoC 異構(gòu)方案為主。以英偉達(dá)自動(dòng)駕駛 主控計(jì)算芯片 Xavier 系列為例，該 SoC 芯片主要包含控制單元、計(jì)算單元、 AI 加速單元三大模塊：（1）控制單元（CPU）：基于 ARM 架構(gòu)的 8 核 Carmel C

13、PU；（2）計(jì)算單元（GPU）：基于 NVIDIA Volta 架構(gòu)，在 20W 功率下單精度 浮點(diǎn)性能可達(dá)到 1.3TFLOPS，Tensor 核心性能為 20TOPS，當(dāng)功率提升到 30W 時(shí)，算力可達(dá)到 30TOPS，性能強(qiáng)勁且具有可編程性；（3）ASIC（AI 加速單元）：包含深度學(xué)習(xí)加速器（DLA，Deep Learning Accelerator）和可編程視覺 加速器（PVA，Programmable Vision Accelerator）兩個(gè) ASIC 芯片，旨在提高 CPU 性能（perf/watt）。競爭格局：按照供應(yīng)方式可以分為軟硬一體式解決方案和開放式解決方案兩大 陣營。

14、其中，英特爾（Mobileye）和華為是國內(nèi)外自動(dòng)駕駛軟硬一體式解決方 案提供商的代表，即將傳感器、芯片、算法綁定銷售的全家桶式方案。該方案 優(yōu)勢是能夠幫助自研能力不足的主機(jī)廠快速上車量產(chǎn)，其中 Mobileye 系列芯片 截至 2019 年底出貨 5400 萬，全球 ADAS 市場占有率約為 70%（2019 年），特 斯拉早期便在 Autopilot HW1.0 中采用 Mobileye EyeQ3 作為自動(dòng)駕駛主控芯片。 此外，華為也宣布提供全棧式解決方案，華為 MDC 計(jì)算平臺(tái)采用“統(tǒng)一硬件 架構(gòu)，一套軟件平臺(tái)，系列化產(chǎn)品”，將在極狐阿爾法 S 上率先落地量產(chǎn)。目前，英偉達(dá)自動(dòng)駕駛解決

15、方案已被眾多新勢力廠商及自主品牌 所采用，包括小鵬、理想、蔚來等新勢力品牌，以及上汽智己等自主品牌；地 平線在自動(dòng)駕駛落地方面也在持續(xù)推進(jìn)當(dāng)中，目前已宣布在理想 ONE 中取代 Mobileye 成為新的自動(dòng)駕駛主控芯片供應(yīng)商，將搭載兩顆征程 3 自動(dòng)駕駛芯片。 我們認(rèn)為在智能汽車行業(yè)發(fā)展初期，部分 OEM 廠商會(huì)綜合考慮成本、開發(fā)周 期、系統(tǒng)穩(wěn)定性等因素而選擇軟硬件一體式解決方案；當(dāng)行業(yè)邁向成熟階段， 頭部 OEM 廠商已具備相當(dāng)程度算法開發(fā)能力，將會(huì)傾向于選擇更為開放的計(jì) 算平臺(tái)，在完善的開發(fā)工具鏈之上結(jié)合場景自研算法，以滿足差異化需求。（3）車身控制芯片：芯片結(jié)構(gòu)：車身控制芯片對算力要求

16、較低，通常以 8 位或 32 位的 MCU 芯片 為主。車身控制域的本質(zhì)是在傳統(tǒng)車身控制器（BCM）的基礎(chǔ)上，集成了無鑰 匙啟動(dòng)系統(tǒng)（PEPS）、紋波防夾、空調(diào)控制系統(tǒng)等功能。因而其中的主要芯片 仍以車規(guī)級(jí) MCU 為主。根據(jù)芯片數(shù)據(jù)吞吐量的不同，車規(guī)級(jí) MCU 主要可分 為 8 位、16 位以及 32 位三種。其中，8 位工作頻率在 16-50MHz 之間，具有簡 單耐用、低價(jià)的優(yōu)勢，主要應(yīng)用于車窗、車門、雨刮等車身控制領(lǐng)域；32 位 MCU 工作頻率最高，處理能力、執(zhí)行效能更好，應(yīng)用也更廣泛，主要應(yīng)用于 動(dòng)力域、座艙域等。同時(shí)，由于 8 位的 MCU 的效能持續(xù)提升，目前已滿足為 低階的

17、16 位 MCU 的應(yīng)用需求，疊加 32 位 MCU 成本的逐漸降低，雙重因素 作用下 16 位 MCU 的市場份額正逐步萎縮。競爭格局：外資廠商高度壟斷，行業(yè)“缺芯”事件背景下國內(nèi)廠商正加速崛起。 根據(jù) HIS 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，外資廠商憑借先發(fā)優(yōu)勢已高度壟斷全球車規(guī)級(jí) MCU 市場， 具體包括恩智浦（14%）、英飛凌（11%）、瑞薩電子（10%）等。而在 2020 年 末以來，汽車行業(yè)“缺芯”事件加劇，進(jìn)口 MCU 存貨緊俏且價(jià)格高企。在此 背景下，國內(nèi)車規(guī)級(jí) MCU 市場正加速進(jìn)口替代。目前，國內(nèi)成熟的車規(guī)級(jí) MCU 供應(yīng)商包括比亞迪電子、杰發(fā)科技、芯旺微等。2.1.2、 車企開啟算力軍備競賽，

18、千億汽車 AI SoC 賽道正在崛起車企預(yù)埋硬件開啟算力軍備競賽，高算力自動(dòng)駕駛計(jì)算芯片將率先受益。行業(yè)創(chuàng)新 引領(lǐng)者特斯拉在其 Autopoilt 自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)設(shè)計(jì)之初便采用了“硬件先行+軟件 更新”的方案，即預(yù)埋高算力計(jì)算芯片，后續(xù)通過 OTA 進(jìn)行軟件升級(jí)。由此，該 方案也相繼得到造車新勢力以及傳統(tǒng)整車廠所追捧，蔚來、理想、小鵬、上汽等都 在現(xiàn)階段表現(xiàn)出對算力的強(qiáng)烈追求?？梢钥吹剑?021 年以來，傳統(tǒng)整車廠加速智能 化轉(zhuǎn)型升級(jí)，相繼推出上汽 R 汽車 ES33、智己 L7、極氪 001 等高算力智能化車型， 不少車型未來計(jì)劃可實(shí)現(xiàn) 500-1000TOPS 的總算力。因此，我們認(rèn)為隨

19、著造車新勢 力銷量的不斷爬坡及傳統(tǒng)整車廠智能化品牌車型的相繼發(fā)布，自動(dòng)駕駛計(jì)算芯片作 為智能汽車之“魂”將充分率先受益汽車智能化浪潮，開啟規(guī)?；慨a(chǎn)。我們預(yù)計(jì) 2025/2030 年我國車載 AI SoC 芯片市場超 55.2/104.6 億美元，具體測算過 程如下： 假設(shè)：乘用車產(chǎn)量：根據(jù)乘聯(lián)會(huì)預(yù)測，隨著“新四化”成為汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新機(jī)遇，2021 年起中國汽車市場將呈現(xiàn)緩慢增長態(tài)勢，未來五年汽車市場將會(huì)穩(wěn)定增長，預(yù)計(jì) 2021 年汽車銷量增長 4%左右，乘用車銷量增長 7.5%，并預(yù)測到 2025 年，汽車銷 量有望達(dá)到 3000 萬輛。基于此，我們預(yù)計(jì) 2025/2030 年乘用車產(chǎn)量有

20、望達(dá)到 2539/2803 萬輛。自動(dòng)駕駛滲透率預(yù)測：根據(jù)麥肯錫預(yù)測，到 2030 年全球?qū)⒂?95%車輛配備 L2 及以 上的自動(dòng)駕駛功能，具體來看：2025 年 L0/L1/L2/L3/L4 及以上自動(dòng)駕駛滲透率分別 為 15%/33%/46%/2%/1%，2030 分別為 12%/21%/57%/7%/3%。由于國內(nèi)自動(dòng)駕駛落 地更為積極，我們認(rèn)為 L4 及以上自動(dòng)駕駛有望加速落地，基于此我們預(yù)測 2030 年 L0/L1/L2（包括 L2+）/L3/L4 及以上自動(dòng)駕駛滲透率分別為 0%/15%/50%/23%/12%。車載 AI SoC 芯片單車價(jià)值量：我們將車載 AI SoC 芯片

21、單車價(jià)值量拆分為單車所需 算力乘以單算力平均價(jià)格。單車算力方面，根據(jù)安波福數(shù)據(jù)，L0/L1/L2/L3/L4 及以 上自動(dòng)駕駛所需算力分別為1/10+/100+/500+/1000+TOPS；單算力平均價(jià)格方面， 我們預(yù)計(jì)當(dāng)算力小于 3/3-10/10-100/100-500/大于 500TOPS 時(shí)，單算力平均價(jià)格分別 為 50/14/8/3/1.6 美元。綜合考慮單算力價(jià)格將隨著技術(shù)進(jìn)步呈下降以及單車算力將 隨智能化程度提高而顯著增加的趨勢，我們預(yù)測 2025 年 L0/L1/L2/L3/L4 及以上自 動(dòng)駕駛單車 AI SoC 芯片價(jià)值量約為49.3/69.0/190.0/685.9/1

22、487.9 美元，2030 年將下 降至46.7/65.4/180.1/598.3/1131.7 美元。市場規(guī)模：我們預(yù)計(jì) 2025 年國內(nèi)車載 AI SoC 市場規(guī)模為 55.2 億美元，2030 將達(dá) 到 104.6 億美元?？紤]到 2016-2020 年全球乘用車產(chǎn)量/國內(nèi)乘用車產(chǎn)量均位于 2.8- 3.1 區(qū)間，我們給與 2.9 倍乘數(shù)，預(yù)計(jì) 2025 年全球車載 AI SoC 市場規(guī)模為 160.1 億 美元，2030 將達(dá)到 303.4 億美元。2.2、 感知能力：智能汽車感知先行，傳感器為智能汽車之“眼”車載傳感器作為智能汽車之“眼”，是智能汽車時(shí)代最重要的增量汽車零部件之一。

23、其細(xì)分品類眾多，主要包括車載攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)等 4 類主流產(chǎn)品。其中，車載攝像頭作為智能汽車內(nèi)應(yīng)用領(lǐng)域最為廣泛的傳感器，不但 可以協(xié)助實(shí)現(xiàn)視覺方案下的自動(dòng)駕駛技術(shù)，同時(shí)亦廣泛應(yīng)用于疲勞監(jiān)控、面部視覺 等多個(gè)座艙功能之中。可以看到，目前造車新勢力及傳統(tǒng)車企智能化品牌所推出的 車型中，平均攝像頭配置數(shù)量已經(jīng)超過 8 個(gè)。而在攝像頭之中，最為核心的芯片包 括 CMOS 圖像傳感器（CIS）和圖像信號(hào)處理芯片（ISP）。整體工作原理可總結(jié)為 當(dāng)鏡頭采集到光影后，經(jīng) CIS 通過光電效應(yīng)將光信號(hào)轉(zhuǎn)換成每個(gè)像素的數(shù)字信號(hào)， 輸出拜爾陣列（bayer pattern），隨之進(jìn)入 IS

24、P 進(jìn)行圖像處理（包括鏡頭陰影校正、 黑電平校正、自動(dòng)白平衡等），最終輸出 YUV/RGB 格式的圖像，再通過 I/O 接口傳 輸?shù)街醒胗?jì)算平臺(tái)處理。2.2.1、 CIS 芯片：車載攝像頭中價(jià)值量最高環(huán)節(jié)，國內(nèi)廠商有望實(shí)現(xiàn)進(jìn)口替代CIS 是車載攝像頭中價(jià)值量最高的部分，汽車將成為 CIS 增長最快的應(yīng)用領(lǐng)域。 CMOS 傳感器主要功能是將光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，兼具模擬電路與數(shù)字電路，是車 載攝像頭價(jià)值量最高的部分，根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，CIS 價(jià)值量約占車載攝像 頭物料成本的 50%。行業(yè)增速方面，未來 5 年汽車將成為 CIS 增長最快的應(yīng)用領(lǐng)域， 根據(jù) Frost&Sullivan 數(shù)據(jù)預(yù)

25、計(jì)，應(yīng)用于汽車領(lǐng)域的 CIS 芯片數(shù)額占比將由 2019 年的 10%提升至 2024 年的 14.1%。同時(shí)，根據(jù) IC Insights 預(yù)測，2021-2025 年車用 CIS 復(fù)合年增長率高達(dá) 33.8%，2025 年全球市場規(guī)模將達(dá) 51 億美元。車規(guī)級(jí) CIS 技術(shù)要求與消費(fèi)級(jí) CIS 不盡相同，國產(chǎn)廠商有望借此彎道超車。此前 CIS 芯片的主要應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)槭謾C(jī)等消費(fèi)電子市場，并且基本由外資企業(yè)壟斷。根據(jù) Frost&Sullivan 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2020 年全球 CIS 市場份額前三為索尼（39.10%）、三星 （23.8%）、豪威科技（11.3%）、格科微（4.70%）、SK 海力

26、士（4.40%）。然而，相 較于手機(jī)等消費(fèi)用 CIS，車規(guī)級(jí) CIS 對于各項(xiàng)參數(shù)要求更高。具體而言，車規(guī)級(jí) CIS 需要滿足以下條件：（1）高動(dòng)態(tài)范圍（HDR），車用 CIS 的 HDR 需要達(dá)到 120dB（HDR 指最高光強(qiáng)度和最低光強(qiáng)度的比值，高 HDR 可以將低照和高亮區(qū)域 都表現(xiàn)出來）；（2）極端工作環(huán)境正常工作，車用 CIS 需要在零下 40 攝氏度和 105 攝氏度之間正常工作；（3）低光照下正常運(yùn)轉(zhuǎn)，車用 CIS 需要在低光照及夜間獲取 清晰圖像，能夠在夜間街道上檢測到行人、周邊路況和環(huán)境；（4）LED 閃爍抑制， 實(shí)際道路場景中，經(jīng)常出現(xiàn) LED 大燈，其閃爍頻率人眼無法分

27、辨，但圖像傳感器 可以識(shí)別，為了保證圖像傳感器（CIS）輸出的圖像與人眼看到的圖像保持一致， 汽車 CIS 的曝光時(shí)間不能過短（LED 燈頻率約為 90Hz，一個(gè)亮暗周期約為 11 毫 秒），否則會(huì)導(dǎo)致輸出圖像信息缺失或錯(cuò)誤。因此，基于以上因素，我們認(rèn)為在以 手機(jī)為核心的智能終端時(shí)代，CIS 芯片競爭格局已趨于穩(wěn)定；但隨著智能汽車的興 起，國內(nèi)以豪威科技、格科微為代表的自主廠商有望在車規(guī)級(jí) CIS 領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)進(jìn)口替 代。根據(jù) Couetpoint 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2019 年全球車用 CIS 市場份額前三的廠商分別為安 森美（60%）、豪威科技（29%）、索尼（3%）。2.2.2、 ISP 芯片：車載

28、 ISP 市場欣欣向榮，國內(nèi)廠商搶灘布局圖像信號(hào)處理器（ISP，Image Signal Processor）將 CIS 輸出的 Raw 數(shù)據(jù)進(jìn)行處理， 使之成為符合人眼真實(shí)生理感受的信號(hào)并加以輸出。ISP 芯片根據(jù)攝像頭傳感器進(jìn) 行融合計(jì)算方式的不同，其放置位置也有所不同，分別來看：（1）前融合計(jì)算方式， ISP 芯片位于攝像頭模組端。這種解決方案之下，每個(gè)攝像頭將預(yù)先完成原始數(shù)據(jù) 的處理，也即通過 ISP 芯片在前端將處理后的信號(hào)再傳輸至主控芯片。其優(yōu)勢在于 對于距離主控芯片位置較遠(yuǎn)的攝像頭（如倒車后視攝像頭）可降低對傳輸線束的要 求。同時(shí)，主控芯片直接接收 ISP 芯片傳輸過來的經(jīng)過降噪

29、處理的信號(hào)，具有抗干 擾能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，缺點(diǎn)是攝像頭體積會(huì)變大，且對散熱要求較高。（2）后融合計(jì)算 方式，ISP 芯片外掛至主控芯片端。前端模組不放置 ISP 芯片，圖像處理在內(nèi)置 ISP 芯片的主控芯片端進(jìn)行，可以有效解決散熱與輻射問題。就演進(jìn)趨勢而言，前 融合計(jì)算將是趨勢，一方面可一定程度上降低系統(tǒng)延遲、提升感知信息的實(shí)時(shí)性； 另一方面，前融合計(jì)算可結(jié)合其他傳感器，充分利用各類路側(cè)信息更好的完成 SLAM 建圖。多因素助推 ISP 芯片將在智能汽車時(shí)代大放異彩，但應(yīng)用難點(diǎn)仍有待克服。根據(jù) Yole 預(yù)測，2024 年視覺處理芯片（ISP）市場規(guī)模將達(dá)到 186 億美元，2018-2024 年

30、 CAGR 約為 14%。同時(shí)，我們認(rèn)為未來車載 ISP 芯片仍存在以下發(fā)展桎梏及機(jī)遇：（1）主機(jī)廠對圖像處理具備差異化需求顯著，ISP 芯片可以通過算法滿足主機(jī)廠差異化需求，如阿里達(dá)摩院自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室推出的自主研發(fā)的 ISP 處理器，能夠?qū)⒆?動(dòng)駕駛夜間視力提升 10%。隨著蘋果、小米等消費(fèi)電子巨頭加入造車后，其在手機(jī) 攝像頭 ISP 芯片的算法積累有望遷移至車端，ISP 芯片的差異化將成為重要看點(diǎn)。（2）數(shù)據(jù)量指數(shù)級(jí)增長，預(yù)處理需求上升，隨著自動(dòng)駕駛級(jí)別提升，數(shù)據(jù)量指數(shù) 級(jí)增長，前端傳感器在獲取數(shù)據(jù)后進(jìn)行預(yù)處理和優(yōu)化將顯得十分重要，避免給汽車 主控芯片造車冗余負(fù)擔(dān)。（3）自動(dòng)駕駛技術(shù)快速演

31、進(jìn)催生數(shù)據(jù)安全問題，隨著攝像 頭數(shù)量顯著增加，現(xiàn)實(shí)中的各種場景將被上傳至云端，ISP 芯片可以在前端進(jìn)行模 糊處理，將涉及隱私的部分模糊化，其在車載攝像頭中的生態(tài)地位將進(jìn)一步提升。從手機(jī)、安防到汽車，車載 ISP 芯片市場欣欣向榮，國內(nèi)廠商搶灘布局汽車 ISP 芯 片市場?？梢詫鴥?nèi)布局車載 ISP 芯片的廠商分為以下幾類：（1）CIS 芯片供應(yīng)商， CIS 芯片廠商長期深耕視覺圖像領(lǐng)域，與 CIS 的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等共享資源、協(xié) 同發(fā)展。如車載 CIS 巨頭安森美和豪威科技均有布局車用 ISP 芯片；（2）物聯(lián)網(wǎng)安 防攝像頭供應(yīng)商，如北京君正擁有視頻圖像信號(hào)處理、視頻編解碼、圖像識(shí)別等技

32、術(shù)積累，其自主研發(fā)的 T21、T20 芯片具有夜視、專業(yè)級(jí)成像的 ISP 特性，公司公 告擬定增 14 億元，其中 2.37 億元用于車載 ISP 系列芯片的研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目；另 外一個(gè)深耕安防領(lǐng)域的芯片廠商富瀚微在 2018 年便發(fā)布首款車規(guī)級(jí)前裝 ISP 芯片， 能夠支持前視、環(huán)視和車內(nèi)攝像頭等不同應(yīng)用場景。（3）以手機(jī)為主的消費(fèi)電子廠 商，在智能手機(jī)時(shí)代擁有攝像頭 ISP 技術(shù)沉淀的高通、華為、蘋果等在汽車 ISP 這 一新興市場擁有較大優(yōu)勢。2.2.3、 激光雷達(dá)芯片：芯片化趨勢加速，VCSEL 和 SPAD 芯片被推至臺(tái)前成本高導(dǎo)致激光雷達(dá)量產(chǎn)上車難，芯片化可降本提效解決行業(yè)痛點(diǎn)。激

33、光雷達(dá)集合 光學(xué)、電子、機(jī)械等多種技術(shù)，其內(nèi)部有數(shù)百個(gè)分立器件，這使得在生產(chǎn)工藝方面， 物料成本和設(shè)備調(diào)試成本高企。而激光雷達(dá)的芯片化可采用成熟的半導(dǎo)體工藝（如 CMOS 工藝），并且兼具體積小、集成度高等優(yōu)勢，成為激光雷達(dá)大規(guī)模量產(chǎn)和降 本的重要發(fā)展方向。按激光雷達(dá)的結(jié)構(gòu)來看，芯片化的發(fā)展方向主要有三方面：（1）發(fā)射端（激光器）， 方案包括邊發(fā)射激光器(EEL)、垂直腔面發(fā)射激光器(VCSEL)、固態(tài)激光器以及光纖 激光器四種發(fā)射類型。其中，EEL 因其作為探測光源高發(fā)光功率密度的優(yōu)勢成為主 流方案，但其發(fā)光面位于半導(dǎo)體晶圓的側(cè)面，加工工藝極為復(fù)雜，高度依賴產(chǎn)線工 人手工裝調(diào)技術(shù)，生產(chǎn)成本高

34、且良率難以保證。而垂直腔面發(fā)射激光器（VCSEL）的發(fā)光面與半導(dǎo)體晶圓平行，可由半導(dǎo)體加工設(shè)備保障精度，在一定程度上解決激 光雷達(dá)量產(chǎn)問題，成為目前芯片廠商主推的激光器類型，如禾賽科技在其芯片化 V1.5 中將激光器由 EEL 升級(jí)為 VCSEL；（2）接收端（探測器），主要有 PD、APD、 SiPM、SPAD 等四種。其中，APD 在現(xiàn)有激光雷達(dá)產(chǎn)品中應(yīng)用廣泛，但 SiPM 單光 子探測器光電增益明顯提升，可有效降低電路噪聲對系統(tǒng)信噪比的影響，而 SPAD 陣列則將探測器和電路功能模塊在 CMOS 工藝下集成，可以測量單個(gè)光子的信號(hào)強(qiáng) 度，直接輸出原始的、更精確的 3D 數(shù)字信號(hào)（省略數(shù)模

35、轉(zhuǎn)換過程），與攝像頭輸出 的 2D 數(shù)據(jù)相對應(yīng)，節(jié)省數(shù)據(jù)標(biāo)注的時(shí)間，提高機(jī)器學(xué)習(xí)的效率。（3）數(shù)據(jù)處理端， 以往數(shù)據(jù)處理功能都集中在主控芯片 FPGA 上，但單光子接收端片上集成芯片 （SoC）出現(xiàn)后將逐步替代主控芯片功能，該 SoC 芯片片內(nèi)集成探測器、前端電路、 算法處理電路、激光脈沖控制等模塊，能夠直接輸出距離、反射率信息。目前， Mobileye 已經(jīng)給出基于硅光子學(xué)技術(shù)將激光器與芯片集成（SoC）的方案，禾賽科 技也將在面向芯片化 V2.0 的發(fā)展規(guī)劃中完成陣列式 SoC 芯片的演進(jìn)。激光雷達(dá)成 本高居不下，極大程度地阻礙了激光雷達(dá)上車的速度，我們認(rèn)為供應(yīng)商有強(qiáng)烈意愿 加速激光雷達(dá)芯

36、片化進(jìn)程，激光雷達(dá)芯片供應(yīng)商價(jià)值將進(jìn)一步凸顯。VCSEL 芯片和 SPAD 芯片快速發(fā)展，多家激光雷達(dá) Tier1 廠商率先卡位核心賽道。 車載激光雷達(dá)在快速迭代的過程中性能提升顯著，究其原因是 VCSEL 和 SPAD 芯 片的快速發(fā)展驅(qū)動(dòng)。從國內(nèi)車規(guī)激光雷達(dá)領(lǐng)先者華為在激光雷達(dá)芯片領(lǐng)域的布局來 看：在 VCSEL 芯片領(lǐng)域，華為已搶先投資縱慧芯光和長光華芯（擬 IPO），其中縱 慧芯光深耕 VCSEL 芯片多年，是中國第一家擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的 VCSEL 芯片公司， 公司在消費(fèi)電子領(lǐng)域已成為華為手機(jī) ToF 光源主供應(yīng)商，在車規(guī)領(lǐng)域，公司已于2020 年完成 AEC-Q102 車規(guī)認(rèn)證、I

37、STF16949 體系符合性認(rèn)證，且公司自有外延產(chǎn) 線，VCSEL 芯片產(chǎn)品研發(fā)迭代速度遠(yuǎn)快于其他 Fabless 廠商。在 SPAD 芯片領(lǐng)域，華為投資南京芯視界，其產(chǎn)品包括單光子雪崩二 極管 SPAD 芯片，公司 2019 年初聯(lián)合北汽新能源在硅谷成立自動(dòng)駕駛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室， 研發(fā)以固態(tài)激光雷達(dá)為核心的下一代多傳感器融合自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，并于 2020 年攜 解決方案亮相 CES 展會(huì)。除華為以外，英偉達(dá)、禾賽科技、Ouster 等激光雷達(dá) Tier1 廠商或選擇垂直整合方式投資獨(dú)立激光雷達(dá)芯片廠商，或選擇自研激光雷達(dá) 芯片，我們認(rèn)為激光雷達(dá)芯片化進(jìn)程正在加速，建議關(guān)注有相關(guān)技術(shù)儲(chǔ)備的廠商。2.3

38、、 通信能力：通信模組將為核心基礎(chǔ)硬件2.3.1、 V2X 通信：5G 車聯(lián)網(wǎng)落地可期，通信模組將為核心基礎(chǔ)硬件高階自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)主要依賴單車智能+車聯(lián)網(wǎng)兩大領(lǐng)域的技術(shù)，而在推進(jìn)過程中 單車智能先行、車聯(lián)網(wǎng)將后來居上。單車自動(dòng)駕駛主要依靠車輛自身的視覺、毫米 波雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器進(jìn)行環(huán)境感知、計(jì)算決策和控制執(zhí)行。而車聯(lián)網(wǎng)旨在現(xiàn) 有單自智能化的基礎(chǔ)上，通過通信網(wǎng)絡(luò)將“人-車-路-云”有機(jī)結(jié)合，拓展和助力單 車智能自動(dòng)駕駛在環(huán)境感知、計(jì)算決策和控制執(zhí)行等方面的能力升級(jí)，進(jìn)一步加速 自動(dòng)駕駛應(yīng)用成熟。具體可包括：（1）在感知層面，通過車路協(xié)同、車車協(xié)同等拓 展汽車感知范圍，不受遮擋限制，能夠提前

39、發(fā)現(xiàn)未知狀況，并應(yīng)對緊急情況。此外， 通過網(wǎng)聯(lián)化能夠直接給出關(guān)鍵結(jié)果狀態(tài)信息，如信號(hào)燈狀態(tài)、周邊車輛下一步動(dòng)作 意圖等，大幅減少基于傳感器信息的復(fù)雜計(jì)算處理過程；（2）在決策層面，云控平 臺(tái)可以直接給出感知的目標(biāo)結(jié)果以分擔(dān)單車算力消耗。此外，通過在路側(cè)安裝視覺 傳感器、激光雷達(dá)等傳感器將路側(cè)感知結(jié)果下發(fā)，可以引入路側(cè)算力；（3）在執(zhí)行 層面，通過網(wǎng)聯(lián)化能夠提供遠(yuǎn)程遙控駕駛、協(xié)同駕駛的應(yīng)用模式，將車輛的控制和 執(zhí)行從單車上分離，目前在無人礦山等非公共開放道路的特定場景下已經(jīng)應(yīng)用。短 期來看，由于法律法規(guī)以及芯片算力及算法的等因素，完全意義上 L3 級(jí)別的自動(dòng) 駕駛車型滲透水平仍處于較低水平。長期

40、來看，我們認(rèn)為隨著硬件算力及軟件算法 能力的進(jìn)一步優(yōu)化，部分整車廠將跨過責(zé)任邊界不清晰的 L3 級(jí)別，直接邁向 L4 級(jí)， 而屆時(shí)車聯(lián)網(wǎng)將為自動(dòng)駕駛大幅普及的重要一環(huán)。汽車無線通信模組是實(shí)現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)（包括車與車、車與路、車與人）通信的核心零部 件。分拆產(chǎn)業(yè)鏈來看，上游包括以高通、華為海思等為代表的基帶芯片供應(yīng)商、中 游包括以移遠(yuǎn)通信、廣和通、慧瀚微電子等為代表的通信模組集成廠商、下游則是 具備 4G/5G/WiFi/藍(lán)牙通信需求的主機(jī)廠。（1）上游：基帶芯片為核心，海思芯片短缺背景下高通一家獨(dú)大。其中，芯片價(jià) 值量最高，涵蓋基帶芯片、射頻芯片、存儲(chǔ)芯片以及 GPS 芯片。進(jìn)一步來看，通信 模組中

41、基帶芯片是核心。根據(jù) Counterpoint 數(shù)據(jù)，2020 年第一季度高通市場份額 36.1%，受海思芯片限制影響，高通在 2020 年第四季度市占率進(jìn)一步提升到 47.20%?？梢钥吹?，高通已憑借在手機(jī)通信領(lǐng)域的技術(shù)積淀，前瞻布局車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域 并穩(wěn)居龍頭地位。（2）中游：國產(chǎn)廠商云集，合計(jì)市場份額超過 90%。車規(guī)級(jí)通信模組對于實(shí)時(shí)傳 導(dǎo)、安全性、穩(wěn)定性有著極高的要求，需要通信技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)等作為底層技 術(shù)支撐，同時(shí)需要具備較強(qiáng)的底層協(xié)議、微操作系統(tǒng)、硬件緊耦合嵌入式軟件和信 息處理應(yīng)用平臺(tái)的開發(fā)能力，對模組廠商要求較高。近年來，中國無線通信模組企 業(yè)紛紛加碼車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，根據(jù)高工汽車研

42、究院數(shù)據(jù)，2020 年上半年，國產(chǎn)廠商在國 內(nèi)前裝通信模組市場份額超過 90%，其中移遠(yuǎn)通信（35.99%）、慧瀚微電子 （17.53%）、Sierra Wireless（17.04%，廣和通收購其車載模塊業(yè)務(wù)）位列前三。（3）下游：汽車網(wǎng)聯(lián)化進(jìn)程加速趨勢明顯，5G 通信模組滲透率有望快速提升。根 據(jù)高工智能汽車數(shù)據(jù)，2020 年國內(nèi)新車前裝車聯(lián)網(wǎng)搭載率已經(jīng)達(dá)到 47.42%，預(yù)計(jì) 到 2025 年，國內(nèi)新車車聯(lián)網(wǎng)搭載率將超過 90%。根據(jù)佐思汽車研究數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì) 2025 年全球汽車通信模組裝載量將達(dá)到 2 億片，2020-2025 年復(fù)合增長率為 15%。 目前車載通信模組仍以 4G 模組為

43、主體，而隨著 5G C-V2X 在 2021 年全面鋪開，5G 模組滲透率有望快速提升。2.3.2、 車內(nèi)通信：車內(nèi)通信迎變革，以太網(wǎng)芯片重要性正在凸顯智能汽車時(shí)代電子電氣架構(gòu)和軟件架構(gòu)齊變革，車載以太網(wǎng)將成新一代主干網(wǎng)絡(luò)。 在智能汽車“新四化”趨勢下，電子電氣結(jié)構(gòu)由分布式走向集中、軟件架構(gòu)由“面 向信號(hào)”走向“面向服務(wù)”。而在軟硬件的升級(jí)過程中均需要車載以太網(wǎng)作為技術(shù) 支撐，用以高效的傳遞信息。其中新一代電子電氣架構(gòu)以域控制器為核心，而核心 域控制器之間需要高速以太網(wǎng)作為骨干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行域與域之間的連接；SOA 軟件架構(gòu) 的核心是客戶端與服務(wù)端通信路由鏈路的建立支持動(dòng)態(tài)配置，而車載以太網(wǎng)分層通

44、信協(xié)議參考 IT 行業(yè)中間件的概念而設(shè)置通信中間件，定義客戶端和服務(wù)端通信鏈 路的動(dòng)態(tài)映射機(jī)制（SOME/IP SD），實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序和通信協(xié)議的解耦和透明傳輸以 及動(dòng)態(tài)的客戶端和服務(wù)端的發(fā)現(xiàn)訂閱機(jī)制。我們認(rèn)為隨著智能汽車電子電氣架構(gòu)和 軟件架構(gòu)發(fā)生重大變革，車載以太網(wǎng)將迎來黃金機(jī)遇，將成為新一代車載主干網(wǎng)絡(luò)。以太網(wǎng)芯片是車載以太網(wǎng)的核心，PHY 芯片重要性正在凸顯。以太網(wǎng)電路接口主 要由 MAC 控制器和物理層接口 PHY 芯片兩大部分構(gòu)成。其中，大部分處理器已包 含 MAC 控制，而 PHY 作為獨(dú)立的芯片用來提供以太網(wǎng)的接入通道，起到連接處理 器與通信介質(zhì)的作用。同時(shí)，PHY 芯片的獨(dú)立性

45、亦使得 OEM 或者控制器供應(yīng)商可 自由選擇供應(yīng)商，由此也使得 PHY 芯片成為因車載以太網(wǎng)崛起所催生的全新汽車芯片賽道。我們以座艙域控制器與液晶顯示屏間的以太網(wǎng)通信應(yīng)用為例，具體解釋車載以太網(wǎng) 信號(hào)傳輸路徑：首先，外界信號(hào)經(jīng)過差分線（一種信號(hào)傳輸技術(shù)）傳輸進(jìn)入以太網(wǎng) PHY 芯片（獨(dú)立外接于域控制器，本例中芯片型號(hào)為博通 89811）。隨后，經(jīng) PHY 芯片將信號(hào)轉(zhuǎn)成 RGMII 接口格式再送入座艙域控制器中的 SOC 芯片（型號(hào)高通 8155 芯片）進(jìn)行處理。最后，將經(jīng)過處理的視頻信號(hào)傳輸至域控制器上的 LVDS 驅(qū) 動(dòng)芯片（專用于低壓差分信號(hào)傳輸?shù)男酒纠行吞?hào)為美信 MAX96751

46、）轉(zhuǎn)化成 LVDS 信號(hào)，輸出至液晶顯示屏側(cè)的 LVDS 芯片，從而驅(qū)動(dòng)液晶顯示屏。市場規(guī)模方面，智能汽車滲透率提升疊加汽車對網(wǎng)絡(luò)速度要求倍數(shù)增長（百兆正在 被千兆取代，而千兆將被 2.5G/5G/10G 取代），PHY 芯片有望迎來量價(jià)齊升的局面， 根據(jù)裕太微電子數(shù)據(jù)顯示，L4 級(jí)別智能汽車單車以太網(wǎng)端口超過 100 個(gè)，未來五年 國內(nèi)以太網(wǎng)芯片市場規(guī)模將突破 100 億美元（全市場，含汽車）。競爭格局方面， PHY 芯片技術(shù)門檻非常高，芯片設(shè)計(jì)時(shí)需要數(shù)?；旌?，既包含了高速 ADC/DAC、 高精度 PLL 等模擬設(shè)計(jì)，也需要濾波算法和信號(hào)恢復(fù)的 DSP 設(shè)計(jì)能力，目前全球 僅 NXP、博通

47、、Marvell、瑞昱、Microchip、德州儀器六家供應(yīng)商能夠?qū)崿F(xiàn)量產(chǎn)。 國內(nèi)方面，華為已率先投資國內(nèi)為數(shù)不多致力于以太網(wǎng)芯片研發(fā)的企業(yè)裕太微電子， 該公司選擇汽車領(lǐng)域這一全新以太網(wǎng) PHY 芯片應(yīng)用場景作為著重發(fā)力點(diǎn)已初具成 效，2020 年車載 100Base-T1 PHY 芯片在經(jīng)過各項(xiàng)車載測試驗(yàn)證后，已成功導(dǎo)入到 各大國內(nèi)知名車廠平臺(tái)，根據(jù)公司負(fù)責(zé)人歐陽飛宇指出，公司目前正大力研發(fā)下一 代車載 PHY 芯片，其中 1000Base-T1 PHY 預(yù)計(jì)將在 2022 年對接到下游廠商當(dāng)中。2.4、 存儲(chǔ)能力：確定性受益于汽車智能化浪潮，存儲(chǔ) IC 有望量價(jià)齊升存儲(chǔ) IC 在汽車市場中

48、廣泛應(yīng)用，DRAM 和 NAND FLASH 占據(jù)存儲(chǔ)市場絕大部分 份額。存儲(chǔ)芯片按照其斷電后是否可持續(xù)保存數(shù)據(jù)可分為易失性和非易失性兩種， 其中易失性存儲(chǔ)芯片可分為 DRAM 和 SRAM，非易失性存儲(chǔ)芯片可分為 NAND FLASH 和 NOR FLASH，目前存儲(chǔ)市場以 DRAM 和 NAND FLASH 為主，根據(jù) Yole 數(shù)據(jù)顯示，2019 年，中國 DRAM/NAND Flash 產(chǎn)品銷售額占總市場規(guī)模比重約 為 55%/42%。（1） 易失性存儲(chǔ)芯片：主要包含 SRAM 和 DRAM。其中，SRAM 單個(gè)存儲(chǔ)單元 所需晶體管數(shù)量較多、讀寫速度較快，但整體價(jià)格較貴且容量較小，因此

49、 只在要求較為苛刻的地方使用（CPU 的一級(jí)緩存、二級(jí)緩存等）；相較之下， DRAM 單個(gè)存儲(chǔ)單元僅需一個(gè)晶體管和一個(gè)電容，整體集成度較高且容量 較大，在價(jià)格上存在顯著優(yōu)勢，是目前存儲(chǔ)市場市占第一的品類，約占據(jù) 53%的份額。就技術(shù)替代趨勢而言，MRAM 有望憑借更具持久性的優(yōu)勢逐 步替代 SRAM。而 DDR 系列有望憑借更高的傳輸速率逐步占據(jù) DRAM 市 場主流品類。同時(shí)，DDR 芯片每一次迭代升級(jí)，其數(shù)據(jù)預(yù)讀取的位寬便會(huì) 增加一倍，從而有效提升內(nèi)存的存取性能。目前，DRR2/DDR3/DDR4 代已 日趨成熟， DDR5 也已在研發(fā)儲(chǔ)備過程中。此外，LPDDR 則相較于同代的 DDR

50、擁有更低的功耗與體積，常用于移動(dòng)端設(shè)備。（2） 非易失性存儲(chǔ)芯片：對比 NAND 和 NOR 來看，NOR 可在芯片內(nèi)執(zhí)行，即 應(yīng)用程序可直接在 FLASH 之上運(yùn)行，讀取效率很高但性價(jià)比僅在小容量時(shí) （116MB）有所體現(xiàn)；相較之下，NAND 存儲(chǔ)容量較大、改寫速度也優(yōu)于 NOR，在存儲(chǔ)市場中占據(jù) 42%的份額，穩(wěn)居第二。就技術(shù)發(fā)展趨勢而言， 16nm 制程以上的閃存多屬于平面閃存，稱之為“2D NAND”。而為進(jìn)一步 提升存儲(chǔ)密度、降低單位存儲(chǔ)成本，2D NAND 芯片的制程正不斷向 15/16nm 縮進(jìn)；同時(shí)，行業(yè)內(nèi)亦通過 3D 堆疊技術(shù)進(jìn)一步加大單位面積內(nèi)晶 體管數(shù)量，也即目前市場上新

51、興的“3D NAND”。智能化及電動(dòng)化趨勢驅(qū)動(dòng)帶寬及存儲(chǔ)芯片容量持續(xù)升級(jí)，車載存儲(chǔ)行業(yè)景氣度上行。 存儲(chǔ)芯片在智能汽車中應(yīng)用廣泛，智能座艙、車聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛等功能均需要一定 的存儲(chǔ)空間來支持其正常運(yùn)行。智能化方面，自動(dòng)駕駛顯著提振存儲(chǔ)芯片市場，隨 著自動(dòng)駕駛等級(jí)提高，AI 功能逐漸增加，車輛需要對傳感器所捕獲的大量資料進(jìn)行 實(shí)時(shí)處理，即具備整合信息并立刻做出判斷的能力，這對于帶寬和空間需求提出了 更高的要求，根據(jù)美光科技及中國閃存預(yù)計(jì)，L2/L3 級(jí)自動(dòng)駕駛汽車對內(nèi)存帶寬要 求約為 100GB/s，對 DRAM 和 NAND FLASH 的平均容量需求約為 8GB 和 25GB。此外，電動(dòng)化也對汽車存儲(chǔ)有升級(jí)需求， 如電動(dòng)汽車的核心部件 BMS（電池管理系統(tǒng)）需要實(shí)時(shí)記錄和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，涵蓋汽 車電壓電流、電壓、溫度、電機(jī)轉(zhuǎn)速等，這些數(shù)據(jù)需要以較高的頻率進(jìn)行實(shí)時(shí)且連 續(xù)的擦寫，因此隨著電動(dòng)車?yán)m(xù)航能力、充電速度等不斷提升，