智能汽车“眼”疾“脑”快，芯片功不可没

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智能汽车“眼”疾“脑”快，芯片功不可没

时间: 2021-08-13 21:35 来源: 金融界网作者: 开源证券研究所

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智能汽车时代，汽车行业供需两端的关注点逐步由传统性能指标转变至智能化体验，汽车创新的核心也开始聚焦于“计算引擎”——半导体，摩尔定律开始在汽车产业落地。

汽车“新四化”进程加速叠加“缺芯”影响，汽车芯片市场迎来量价齐升的高速增长阶段。计算、感知、通信、存储这四类芯片将迎来需求的持续高景气。目前，已有众多厂商加入这场芯片的快速迭代升级，未来哪些类型的企业能脱颖而出呢？

从燃油车到智能电动汽车，千亿车载半导体市场冉冉开启

随着特斯拉在电动化技术与自动驾驶技术领域的颠覆性变革，汽车电动化与智能化渐成主机厂共识，消费者购车时的考量也逐步从传统的性能指标，转向以智能车机、自动驾驶为代表的智能化体验视角。同时，当汽车行业供需两端的关注点逐步由性能转变至智能时，汽车创新的核心亦从“动力引擎”发动机转移到“计算引擎”半导体。

电动化方面，随着新能源汽车渗透率的快速提升，“三电系统”逐步取代传统的燃油动力系统，伴之而来的亦是整车中汽车电子成本占比的显著提升。我们认为在行业“缺芯”事件以及智能化升级的趋势下，进口替代趋势将加速，国内千亿车载半导体市场未来可期。

预计2030年国内车载半导体规模达到290亿美元

电动化趋势下，整车中汽车电子成本显著提升

中国预计在2030年占据全球汽车半导体近40％份额（单位：十亿美元）

按照国际通行的半导体产品标准方式划分：汽车半导体可以分为四类：集成电路（微控制器、模拟IC、逻辑IC、存储芯片），分立器件，传感器和执行器、光电子器件共四大类。

按照半导体在智能汽车上具体的应用领域划分：汽车半导体可分为与智能化相关的计算芯片、存储芯片、传感与执行器芯片、通信芯片，以及与电动化相关的能源供给芯片。同时，随着处理事件复杂性的日益提升，亦存在将几种不同类型的芯片集成在一起，形成系统级芯片（SoC）。

汽车半导体可分为集成电路、分立器件、光电子器件、传感器四大类

汽车半导体按功能分为计算、感知与执行、通信、存储、能源供应五大类

智能化：智能汽车“眼”疾“脑”快，芯片功不可没

1、计算能力：智能汽车之“脑”，算力军备竞赛开启千亿赛道

从CPU走向SoC，计算芯片为智能汽车之“脑”

从芯片类型上来看，传统用于中央计算的CPU已无法满足智能汽车的算力需求，集合AI加速器的系统级芯片（SoC）应运而生。在分布式架构时代，ECU是汽车功能系统的核心，其主控芯片为CPU，仅用于逻辑控制（是与非、加或减）。随着E/E架构由分布式向域控制器/中央计算升级的进程加快，域控制器（DCU）正取代ECU成为智能汽车的标配。在此升级过程中，仅依靠CPU的算力与功能早已无法满足汽车智能化所需，将CPU与GPU、FPGA、ASIC等通用/专用芯片异构融合的SoC方案被推至台前，成为各大AI芯片厂商算力军备竞赛的主赛道。

各类型处理器芯片对比：ASIC可实现性能和功耗最优，有望在自动驾驶算法中凸显价值

从应用场景来看，计算芯片可以划分为智能座舱芯片和自动驾驶芯片、车身控制芯片。

（1）智能座舱芯片：

芯片结构以“CPU+功能模块”的SoC异构融合方案为主。竞争格局上看，瑞萨、英伟达、高通、英特尔、三星等厂商凭借优越的芯片性能和供应链在中高端座舱芯片领域脱颖而出。其中，高通、三星、英伟达由于其在手机、消费电子等领域庞大的出货量及技术储备而大幅摊薄新一代架构的研发成本（7nm、5nm制程的研发费用高昂），因而可率先卡位智能座舱芯片赛道。

高通820A：CPU+GPU+DSP+LTE+ISP架构

主流智能座舱SoC方案对比：高通、英伟达、三星等消费芯片厂商迭代速度更快，率先采用先进制程

（2）自动驾驶芯片：

芯片结构以“CPU+GPU+NPU”的SoC异构方案为主。竞争格局上看，按照供应方式可以分为软硬一体式解决方案和开放式解决方案两大阵营。英特尔（Mobileye）和华为是国内外自动驾驶软硬一体式解决方案提供商的代表，即将传感器、芯片、算法绑定销售的全家桶式方案。我们认为在智能汽车行业发展初期，部分OEM厂商会综合考虑成本、开发周期、系统稳定性等因素而选择软硬件一体式解决方案；当行业迈向成熟阶段，头部OEM厂商已具备相当程度算法开发能力，将会倾向于选择更为开放的计算平台，在完善的开发工具链之上结合场景自研算法，以满足差异化需求。

NVIDIA Xavier：CPU+GPU+ASIC架构

主流玩家计算芯片解决方案对比：AI芯片厂商开启军备竞赛，多家厂商实现L2-L5级自动驾驶全覆盖

（3）车身控制芯片：

车身控制芯片对算力要求较低，芯片结构通常以8位或32位的MCU芯片为主。竞争格局上看，外资厂商高度垄断，行业“缺芯”事件背景下国内厂商正加速崛起。根据HIS数据统计，外资厂商凭借先发优势已高度垄断全球车规级MCU市场，具体包括恩智浦（14％）、英飞凌（11％）、瑞萨电子（10％）等。而在2020年末以来，汽车行业“缺芯”事件加剧，进口MCU存货紧俏且价格高企。在此背景下，国内车规级MCU市场正加速进口替代。目前，国内成熟的车规级MCU供应商包括比亚迪电子、杰发科技、芯旺微等。

车规级MCU以32位为主，预计到2025年全球市场规模达73.5亿美元

全球车规级MCU市场被外资厂商高度垄断

车企开启算力军备竞赛，千亿汽车AI SoC赛道正在崛起

车企预埋硬件开启算力军备竞赛，高算力自动驾驶计算芯片将率先受益。行业创新引领者特斯拉在其Autopoilt自动驾驶辅助系统设计之初便采用了“硬件先行+软件更新”的方案，即预埋高算力计算芯片，后续通过OTA进行软件升级。由此，该方案也相继得到造车新势力以及传统整车厂所追捧，蔚来、理想、小鹏、上汽等都在现阶段表现出对算力的强烈追求。我们认为随着造车新势力销量的不断爬坡及传统整车厂智能化品牌车型的相继发布，自动驾驶计算芯片作为智能汽车之“魂”将充分率先受益汽车智能化浪潮，开启规模化量产。

车企开启算力军备竞赛，预埋高算力硬件备战高阶自动驾驶

我们预计2025年国内车载AI SoC市场规模为55.2亿美元，2030将达到104.6亿美元。考虑到2016-2020年全球乘用车产量/国内乘用车产量均位于2.8-3.1区间，我们给与2.9倍乘数，预计2025年全球车载AI SoC市场规模为160.1亿美元，2030将达到303.4亿美元。

预计车载AI SoC芯片2030年全国/全球市场规模将达到104.6/303.4亿美元

2、感知能力：智能汽车感知先行，传感器为智能汽车之“眼”

车载传感器作为智能汽车之“眼”，是智能汽车时代最重要的增量汽车零部件之一。车载摄像头作为智能汽车内应用领域最为广泛的传感器，不但可以协助实现视觉方案下的自动驾驶技术，同时亦广泛应用于疲劳监控、面部视觉等多个座舱功能之中。可以看到，目前造车新势力及传统车企智能化品牌所推出的车型中，平均摄像头配置数量已经超过8个。而在摄像头之中，最为核心的芯片包括CMOS图像传感器（CIS）和图像信号处理芯片（ISP）。

车载摄像头系统构成：CIS和ISP是重要组成部分2

造车新势力及自主品牌最新车型感知层配置豪华，摄像头大都在8个以上

（注：SAE等级为结合驾驶芯片算力、驾驶功能等因素综合判定）

CIS芯片：车载摄像头中价值量最高环节，国内厂商有望实现进口替代

CIS是车载摄像头中价值量最高的部分，汽车将成为CIS增长最快的应用领域。CMOS传感器主要功能是将光信号转换成电信号，兼具模拟电路与数字电路，是车载摄像头价值量最高的部分，根据前瞻产业研究院数据，CIS价值量约占车载摄像头物料成本的50％。行业增速方面，未来5年汽车将成为CIS增长最快的应用领域，根据Frost&；Sullivan数据预计，应用于汽车领域的CIS芯片数额占比将由2019年的10％提升至2024年的14.1％。同时，根据IC Insights预测，2021-2025年车用CIS复合年增长率高达33.8％，2025年全球市场规模将达51亿美元。

预计2024年汽车CIS比重大幅攀升至14.1％

车规级CIS技术要求与消费级CIS不尽相同，国产厂商有望借此弯道超车。此前CIS芯片的主要应用领域为手机等消费电子市场，并且基本由外资企业垄断。根据Frost&；Sullivan数据统计，2020年全球CIS市场份额前三为索尼（39.10％）、三星（23.8％）、豪威科技（11.3％）、格科微（4.70％）、SK海力士（4.40％）。然而，相较于手机等消费用CIS，车规级CIS对于各项参数要求更高。

2020年全球CIS市场格局：索尼、三星、豪威位列前三

（数据按销售额口径）

ISP芯片：车载ISP市场欣欣向荣，国内厂商抢滩布局

图像信号处理器（ISP，Image Signal Processor）将CIS输出的Raw数据进行处理，使之成为符合人眼真实生理感受的信号并加以输出。ISP芯片根据摄像头传感器进行融合计算方式的不同，其放置位置也有所不同，分别来看：（1）前融合计算方式，ISP芯片位于摄像头模组端。（2）后融合计算方式，ISP芯片外挂至主控芯片端。

前融合：车载摄像头内置ISP芯片

后融合：特斯拉FSD主控芯片内置ISP芯片

多因素助推ISP芯片将在智能汽车时代大放异彩，但应用难点仍有待克服。根据Yole预测，2024年视觉处理芯片（ISP）市场规模将达到186亿美元，2018-2024年CAGR约为14％。同时，我们认为未来车载ISP芯片仍存在以下发展桎梏及机遇：（1）主机厂对图像处理具备差异化需求显著。（2）数据量指数级增长，预处理需求上升。（3）自动驾驶技术快速演进催生数据安全问题。

从手机、安防到汽车，车载ISP芯片市场欣欣向荣，国内厂商抢滩布局汽车ISP芯片市场。可以将国内布局车载ISP芯片的厂商分为以下几类：（1）CIS芯片供应商；（2）物联网安防摄像头供应商。（3）以手机为主的消费电子厂商。

激光雷达芯片：芯片化趋势加速，VCSEL和SPAD芯片被推至台前

成本高导致激光雷达量产上车难，芯片化可降本提效解决行业痛点。激光雷达集合光学、电子、机械等多种技术，其内部有数百个分立器件，这使得在生产工艺方面，物料成本和设备调试成本高企。而激光雷达的芯片化可采用成熟的半导体工艺（如CMOS工艺），并且兼具体积小、集成度高等优势，成为激光雷达大规模量产和降本的重要发展方向。

按激光雷达的结构来看，芯片化的发展方向主要有三方面：（1）发射端（激光器）。（2）接收端（探测器）。（3）数据处理端。激光雷达成本高居不下，极大程度地阻碍了激光雷达上车的速度，我们认为供应商有强烈意愿加速激光雷达芯片化进程，激光雷达芯片供应商价值将进一步凸显。

数字激光雷达采用高度集成芯片化技术大幅缩小尺寸与体积

3、通信能力：通信模组将为核心基础硬件

V2X通信：5G车联网落地可期，通信模组将为核心基础硬件

高阶自动驾驶的实现主要依赖单车智能+车联网两大领域的技术，而在推进过程中单车智能先行、车联网将后来居上。单车自动驾驶主要依靠车辆自身的视觉、毫米波雷达、激光雷达等传感器进行环境感知、计算决策和控制执行。而车联网旨在现有单自智能化的基础上，通过通信网络将“人-车-路-云”有机结合，拓展和助力单车智能自动驾驶在环境感知、计算决策和控制执行等方面的能力升级，进一步加速自动驾驶应用成熟。

车联网概念图

汽车无线通信模组是实现车联网（包括车与车、车与路、车与人）通信的核心零部件。分拆产业链来看，上游包括以高通、华为海思等为代表的基带芯片供应商、中游包括以移远通信、广和通、慧瀚微电子等为代表的通信模组集成厂商、下游则是具备4G/5G/WiFi/蓝牙通信需求的主机厂。

（1）上游：基带芯片为核心，海思芯片短缺背景下高通一家独大。（2）中游：国产厂商云集，合计市场份额超过90％。（3）下游：汽车网联化进程加速趋势明显，5G通信模组渗透率有望快速提升。

车载通信模组产业链：上游多被海外供应商垄断，国产供应商在中游模组占据绝对优势

车内通信：车内通信迎变革，以太网芯片重要性正在凸显

智能汽车时代电子电气架构和软件架构齐变革，车载以太网将成新一代主干网络。在智能汽车“新四化”趋势下，电子电气结构由分布式走向集中、软件架构由“面向信号”走向“面向服务”。而在软硬件的升级过程中均需要车载以太网作为技术支撑，用以高效的传递信息。我们认为随着智能汽车电子电气架构和软件架构发生重大变革，车载以太网将迎来黄金机遇，将成为新一代车载主干网络。

电子电气架构的变革需要车载以太网的技术支撑

4、存储能力：确定性受益于汽车智能化浪潮，存储IC有望量价齐升

智能化及电动化趋势驱动带宽及存储芯片容量持续升级，车载存储行业景气度上行。存储芯片在智能汽车中应用广泛，智能座舱、车联网、自动驾驶等功能均需要一定的存储空间来支持其正常运行。智能化方面，自动驾驶显著提振存储芯片市场，对于带宽和空间需求提出了更高的要求。此外，电动化也对汽车存储有升级需求，随着电动车续航能力、充电速度等不断提升，存储芯片的循环寿命、擦写速度以及功耗等存在较大升级需求。

汽车存储芯片广泛应用于座舱、BMS等领域

随自动驾驶等级提高，存储带宽要求显著提升

汽车“新四化”进程加速叠加“缺芯”影响，汽车存储芯片市场迎来量价齐升的高速增长阶段。据IHS数据统计，2019年车载存储芯片仅占汽车半导体市场8％，但随着汽车“新四化”进程加速趋势愈加清晰，车辆处理、存储数据量大幅提升，预计2025年这一数字将大幅提升至12％，全球市场规模将达到81.5亿美元。2021-2025年复合增长率超过17％，是汽车半导体行业中增速最快的品类之一。此外，根据财联社数据，2017年单车存储设备硬件成本仅20美元左右，待发展到自动驾驶L4/L5级别，成本预计可至300-500美元，汽车存储芯片市场有望迎来量价齐升的高速增长阶段。