前言

最近一段時間，大家一直在談論汽車行業缺”芯“、”芯“荒。因為汽車芯片缺貨，有的OEM甚至不得不短暫停產。

那么，到底什么是汽車芯片呢？是什么原因導致汽車芯片短缺？這里簡單梳理下。

什么是芯片

幾個概念

談論汽車芯片，我們先從芯片開始。提到芯片，離不開半導體、晶體管、集成電路等基本概念：

? ? -半導體，指常溫下導電性能介于導體與絕緣體之間的材料。

? ? -晶體管，半導體制成的器件，具有整流、放大、開關、穩壓等多種功能。

? ? -集成電路，通過半導體工藝，把一定數量晶體管、電阻、電容等集成具有特定功能的電路。

? ? -芯片，集成了電路的半導體元件統稱，通常是由硅半導體制作成硅片，再在其上集成電路而成。

芯片是集成電路載體，兩者表達意思上通常可互換。但芯片更強調集成電路實體，集成電路更強調電路本身。

幾個參數

芯片制造過程可簡述為：先把硅石提純，熔化提拉為單晶硅圓柱并切片為晶圓；再根據芯片設計電路，通過光刻、刻蝕、摻雜等在晶圓上集成電路；最后，芯片從晶圓上切下來，貼片、封裝并測試。

? ? -芯片制程：芯片晶體管柵極寬度的大小。數字越小，晶體管密度越大，芯片性能就越高。逐漸縮小的芯片制程數字，代表著芯片技術進步的方向。

? ? -晶圓尺寸：目前主要有6英寸、8英寸和12英寸。提升晶圓直徑是為了提升單晶硅的利用率從而降低成本，但越大的晶圓工藝一致性越差且越大的晶圓工藝設備成本越高。

? ? -芯片大小：越大的硅片遇到雜質的概率越大，所以芯片越大良品率越低。除此之外，大芯片的布線比小芯片更長，所以延時也更明顯，驅動電流也大很多，由此導致整體設計更臃腫，性能上還是會吃虧。

芯片加工過程

幾個縮寫

芯片按功能和實現架構，分為CPU、GPU、DSP、FPGA、ASIC等。按集成度，包括MCU和SoC等：

? ? -CPU，中央處理器：善于處理邏輯控制，調度、管理和協調能力強，計算能力位于其次；

? ? -GPU，圖像處理器：善于處理圖像信號，設計初衷是為了應對圖像處理中需要大規模的并行計算；

? ? -DSP，數字信號處理器：能夠實現數字信號處理技術的芯片，可以用來快速的實現各種數字信號處理算法；

? ? -FPGA，現場可編程邏輯陣列：為半定制芯片，具備硬件可編程能力，但開發難度大、價格昂貴；

? ? -ASIC，專業集成電路：為實現特定要求而定制的芯片，具有體積小、功耗低、成本低等優點，但靈活性不夠，一次性研發費高、周期長；

? ? -MCU，芯片級芯片，一般只含CPU這一個處理器單元，同時集成有存儲、接口單元等；

? ? -SoC，系統級芯片，一般含多個處理器單元，如CPU、GPU、DSP、NPU等，同時集成有存儲、接口單元等。

MCU和SoC芯片

什么是汽車芯片

車規級要求

芯片按應用場景可分為消費芯片、工業芯片、汽車芯片和軍工芯片等。汽車是芯片應用場景之一，汽車芯片需要具備車規級。

車規級芯片對加工工藝要求不高，但對質量要求高。需要經過的認證過程，包括質量管理標準ISO/TS 16949、可靠性標準 AEC-Q100、功能安全標準ISO26262等。

汽車內不同用途的芯片要求也不同，美國制定的汽車電子標準把其分為5級。汽車各系統對芯片要求由高到低依次是：動力安全系統 > 車身控制系統 > 行駛控制系統 > 通信系統 > 娛樂系統。

車規級芯片要求

汽車芯片等級

芯片種類

汽車芯片按功能，分為控制類芯片、功率類芯片、傳感器芯片和存儲芯片等：

? ? -控制類芯片：按集成度分，主要有單片機MCU和系統級芯片SoC；

? ? -功率類芯片：IGBT和MOSFET兩種結構為主流，燃油車一般使用低壓MOSFET，BEV車IGBT和高壓MOSFET占據主流；

? ? -傳感器類芯片，分為車輛感知和環境感知兩大類傳感器芯片；

? ? -存儲器芯片，分為內存RAM和閃存Flash，內存斷電丟失數據，閃存斷電不丟失數據。

汽車芯片在車上應用領域主要有：環境感知、決策控制、網絡/通信、人機交互、電力電氣等。

汽車芯片應用

發展趨勢

傳統汽車上，MCU芯片是占比最大的半導體器件。隨著汽車發展，有如下幾種趨勢：

? ? -汽車電子化，ECU數量持續增加，對MCU需求持續上升；

? ? -汽車智能化，推動著環境感知傳感器芯片需求增加；

? ? -智能座艙和自動駕駛發展，推動轉向算力更強的SoC芯片；

? ? -新能源汽車發展，對功率類芯片IGBT和MOSFET需求旺盛。

汽車芯片MCU到SoC發展

自動駕駛芯片

發展階段

自動駕駛發展三個階段，對應的自動駕駛芯片應用變化：

傳感器芯片階段：博世等Tier1將毫米波雷達搬到車上，實現ACC、AEB，一般是賽靈思芯片上處理數據。同時，Mobileye選用攝像頭，實現AEB、LKA，用其自研EyeQ系列芯片進行計算；各自發展一段時間后，將雷達和攝像頭結合，實現ICA，一般選用攝像頭為主傳感器；

向域控過渡階段：特斯拉為代表，基于英偉達的Drive PX芯片研發了域控制器做決策，早期仍選用Mobileye，但額外安裝了攝像頭來收集道路數據。特斯拉有了足夠多的數據后，傳感器原始信息開始在域控制器內部進行處理，然后自行進行融合和決策。

計算集中化階段：等傳感器原始信息全部在域控制器內部進行處理，就不再需要在攝像頭或者雷達系統內安裝賽靈思的計算芯片，同時傳感器的種類和數量也不斷增加，自動駕駛計算架構向著集中計算架構轉變，特斯拉等車企甚至自研自動駕駛芯片。

主流架構

目前三種主流的自動駕駛SoC芯片架構為：CPU+FPGA、CPU+GPU+ASIC、CPU+ASIC：

? ? -CPU+FPGA：如谷歌Waymo、百度Appllo；

????-CPU+GPU+ASIC：如英偉達Xavier=CPU+GPU+ASIC（DLA深度學習+PVA視覺加速器），特斯拉FSD=CPU+GPU+ASIC（NPU深度神經網絡）；

? ? -CPU+ASIC：如Mobieye EyeQ5=CPU+ASIC（CVP傳統視覺+DLA深度學習+MA多線程加速），地平線征程2=CPU+ASIC（BPU-AI任務處理）；

自動駕駛算法尚未成熟固定前，CPU+GPU+ASIC架構仍為主流；成熟后，定制批量生產的AI芯片（ASIC）將逐漸取代高功耗GPU，CPU+ASIC架構將成為主流。

專業AI芯片（ASIC）針對AI算法采取特殊設計，具有體積更小、功耗更低、可靠性更高、性能更高的優點，缺點是一次研發費高、周期長。

目前自動駕駛芯片主流架構

汽車芯片廠家

芯片廠家

汽車芯片市場，跨國公司占據市場主導，我國90%以上汽車芯片依賴進口。目前汽車上使用占比最大的MCU芯片，被恩智浦、德州儀器、瑞薩等壟斷，外來者鮮有機會入局。

隨著汽車智能化的發展，消費領域芯片巨頭紛紛進軍汽車芯片領域。目前智能座艙芯片被高通、英偉達、恩智浦等壟斷；英偉達、英特爾在自動駕駛芯片上占得先機，國內芯片廠家華為、地平線、黑芝麻等公司迎來機會。

消費芯片巨頭進軍汽車芯片

商業模式

傳統汽車芯片廠為Tier2，MCU交到Tier1做成ECU、DCU等控制器產品。但隨著汽車向車載計算平臺發展，具備提供軟硬件全棧能力SoC芯片供應商或成為新Tier1。如英偉達對接小鵬、地平線對接長安、Mobileye對接吉利等。

SoC芯片供應商或成為新Tier1

后記

汽車芯片出現短缺，直接原因是，疫情影響外加芯片廠家過度集中導致芯片產能不足的結果；根本原因是，汽車芯片廠家發展速度與汽車電子化、智能化和新能源汽車快速發展對汽車芯片的剛性需求的不匹配。

參考文獻：

中汽中心：芯片短缺對汽車行業影響分析

https://mp.weixin.qq.com/s/e5zONZSCB4VF478RRsWLzw

中金：汽車芯片：自動駕駛浪潮之巔

https://mp.weixin.qq.com/s/wplVNkD2wK1I2LB25SjcAg

車規級芯片IC等級及其特點

https://mp.weixin.qq.com/s/PEHpdPOb_C0Ya3MQ757emw

芯片巨頭的自動駕駛之戰

https://mp.weixin.qq.com/s/Oqjlnp8j88fcsvVy6zpJ5g