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目前，汽车芯片已经成为业界最热门的话题。无论是产能、芯片工艺、功能、商业模式，都处于前所未有的发展阶段和变革过程。自动驾驶的兴起给这股热潮加了一把火，使得汽车的核心芯片——处理器——进入了各大厂商各有优势的发展阶段，同时随着应用的发展，不断推陈出新。
目前，纯电动汽车和自动驾驶正在加速汽车MCU向区域化、集中控制应用发展，这对核心处理器的架构集成度和计算能力提出了更高的要求，从而推动汽车处理器向SoC转型。特别是随着自动驾驶水平的提高，比如未来的L4，汽车上使用的传统MCU数量会大大减少，而具有人工智能计算能力的SoC会大大增加。目前这种趋势已经在行业落地。例如，特斯拉在设计和开发自动驾驶SoC方面投入了更多的资源，而宝马、奥迪等传统车企也在开发符合自身需求和特点的自动驾驶芯片。
SoC架构演变
就自动驾驶SoC而言，目前业界主要有三大架构，分别是:CPU+ASIC+GPU设计架构，代表企业有英伟达和特斯拉；CPU+ASIC架构，以英特尔的Mobileye、中国的地平线机器人为代表；CPU+FPGA架构，代表企业有Alphabet旗下的Waymo和Apollo。总体而言，在这些厂商中，Mobileye目前在L1和L2自动驾驶芯片的市场份额超过70%，而Nvidia锁定在L3或以上自动驾驶SoC。然而，大多数中国制造商仍然无法量产自动驾驶芯片，只有少数芯片切入中国本土的电动汽车。
我们先来看看上面提到的三类架构，首先是英伟达和特斯拉。
Nvidia的代表芯片是Xavier，它以GPU为核心，主要有四个功能块，分别是CPU、GPU、深度学习加速器和可编程视觉加速器。其中，GPU占用面积最大，其次是CPU，辅以两个ASIC，一个用于Impact的DLA，另一个用于PVA加速传统CV。
特斯拉的代表芯片是FSD，以NPU为计算核心，还有CPU和GPU。最重要也是最大的一个是特斯拉自研的NPU，主要用来运行深度神经网络，GPU主要用来运行深度神经网络。
在FSD的基础上，特斯拉在不久前的8月份推出了全新的自研AI训练芯片Dojo D1。采用7nm工艺，拥有500亿个晶体管。单个FP32的计算能力可以达到22.6 TOPs，BF16可以达到362 TOPs。这使得Dojo D1几乎是当今世界上最快的人工智能训练芯片。这款芯片的推出也是特斯拉将自动驾驶芯片进化为具有AI计算能力的高度集成SoC的重要一步。
再看看Mobieye的CPU+ASIC架构。代表芯片是EyeQ5，它有四个主要模块，分别是CPU、计算机视觉处理器、深度学习加速器、多线程加速器。CVP是为很多传统计算机视觉算法设计的ASIC，Mobileye从成立之初就以CV算法著称。
第三种架构，CPU+FPGA，Waymo采用Intel 12核及以上CPU，搭配Altera的Arria系列FPGA，采用英飞凌的Aurix系列MCU作为CAN/FlexRay网络的通信接口。
从发展来看，上述三种架构中，目前，CPU+GPU+ASIC架构仍是主流，这是在自动驾驶软硬件技术和算法尚未成熟的环境下形成的。自动驾驶算法完全成熟后，低功耗、低成本的专用自动驾驶AI芯片将逐步取代高功耗GPU，CPU+ASIC架构将成为主流。
汽车MCU的未来如何？
在传统汽车中，MCU的量是巨大的，但是随着纯电动汽车和自动驾驶的普及，MCU的日子似乎不如从前了。越来越多的SOC正在替代MCU，然而，短期内，大部分汽车MCU是替代不了的，因为汽车是复杂的系统，比如电动车的底盘、车身、动力系统仍然以MCU为主。
中国台湾省产业情报研究所高级行业分析师何新宇表示，以特斯拉Model 3的底盘和车身控制平台为例，与Model S的分布式架构相比，Model 3的底盘和车身平台采用区域控制架构，MCU数量有限，MCU可以集成相关功能。何新宇预计，电动车底盘车身对MCU的需求数量将保持稳定，但功能趋于弱化，以制动功能为主；电动汽车和自动驾驶趋势不会明显改变电力系统所需的MCU。
此外，新的电池管理系统，车辆控制器，变速箱等。电动汽车的发展仍然需要高水平的车辆控制部件。所以电动汽车所需的高级主控制器价格会更高，电力系统领域的控制器会呈现量价齐升的趋势。
芯片新技术越来越好。
随着纯电动汽车的普及，SiC等第三代化合物半导体的应用优势逐渐凸显。
SiC是制作高温、高频、大功率、高压器件的理想材料之一，是纯电动汽车的理想选择。与传统解决方案相比，基于SiC的解决方案使系统效率更高、重量更轻、结构更紧凑。
在电动汽车中，SiC功率半导体主要用于驱动和控制电机的逆变器、车载充电器和快速充电桩。对于逆变器，SiC功率半导体在800V高压运行架构下的效率比传统硅器件高8%。SiC功率半导体还使得散热系统的设计更简单，机电结构的空更小。与传统的硅器件相比，SiC功率半导体减少了能量损失，减少了车辆充电和快速充电桩充电过程中所需的电容和电感数量。
与硅相比，SiC更薄、更轻、更小，市场应用倾向于1000V V以上的中高压范围，在汽车半导体中，SiC是未来的趋势。目前，IGBT+硅FRD仍然是xEV的主要驱动逆变器。考虑到未来电动汽车需要更长的续驶里程、更短的充电时间和更高的电池容量，基于SiC的MOSFET将是大势所趋。SiC有望提高逆变器效率3%-5%，从而降低电池成本。
目前，硅基IGBT仍然是主要的车载功率半导体器件，而SiC基MOSFET由于性能更强，代表了未来，但目前推广的最大障碍是成本高。但随着整车电池组越来越大，电机最大功率/峰值扭矩越来越高，SiC基MOSFET的优势也越来越明显。
为了充分发挥MOSFET的优势，需要控制压力层深度、掺杂浓度等技术参数，以获得更高的工作电压、最大功率和综合效率。目前，SiC基MOSFET系统的综合效率约为98%。在应用中，SiC基MOSFET比硅基IGBT具有固有的优势。
当SiC应用于电动汽车的逆变器、OBC、DC/DC时，更低的阻抗可以导致更小的尺寸，更高的工作频率可以有效减小电感、电容等元件的尺寸，更耐高温，可以减小冷却系统的尺寸，最终实现系统级的体积缩小和成本降低。
SiC用于汽车逆变器可以大大减小逆变器的体积和重量，实现轻量化和节能。在相同功率水平下，全碳化硅模块的封装尺寸明显小于硅模块，开关损耗可降低75%。在相同封装下，全SiC模块具有更高的电流输出能力，支持逆变器实现更高的功率。
逆变器已经开始使用IGBT+SiC SBD的混合方案。预计从2023年开始，所有SiC逆变器将在主流豪华车品牌中实现量产。
此外，车载OBC和DC/DC也采用了SiC器件，如将PFC电路中的二极管开关改为SiC SBD，或将OBC的DC/DC初级电路MOSFET管改为SiC MOSFET。全SiC解决方案也有望在2021年开始量产。
纯电动汽车的动力控制单元是汽车电驱动系统的中枢神经，它管理着电能在电池和电机之间的流向和传输速度。传统的PCU由硅基材料制成，大电流和高电压通过硅晶体管和二极管时的电能损耗是混合动力汽车电能损耗的主要来源，而使用SiC可以大大降低这一过程中的能量损耗。
将传统PCU配备的硅二极管换成SiC二极管，将硅IGBT换成SiC MOSFET，总能量损耗可以降低10%，同时可以大大减小器件尺寸，使车辆更加紧凑。
中国的机遇和表现
中国本土芯片水平有限，全球一直在追赶。在全球汽车芯片革命的时刻，中国本土企业迎来了一波发展机遇，并开始取得一些成绩。
在汽车核心控制芯片方面，中国本土的地平线机器人和黑芝麻技术非常有特色。虽然这些初创企业与国际厂商相比相对较弱，但在中国有很好的发展前景。比如地平线机器人就和各大一级供应商以及一些主机厂有合作，包括奥迪。据说其Journey 2车载AI处理器已经出货10万台，其具有level 3功能的Journey 3将于2021年第三季度投入量产。该公司还为其未来的SoC提供了清晰的路线图。
在全球电力电子半导体市场，Nexperia原本是恩智浦的一个分支，但现在被中国企业拥有，占据了MOSFET市场13%以上的份额。在汽车MOSFET方面，全球排名第二，仅次于英飞凌。另外，华为投资了MOSFET IDM东方半导体，但到目前为止，市场份额非常有限。
目前Nexperia在行业内与一些国际知名厂商竞争，如TI、恩智浦、英飞凌、安三美、罗门等，在电动汽车功率半导体方面可以为中国本土产业的发展贡献良多。
Autopilot还推动了CMOS图像传感器在汽车领域的应用。自动驾驶汽车通常配备激光雷达和CIS。车辆上需要越来越多的传感器。2021年生产的汽车可能会配备8个图像传感器，而且这个数字还在增加。
中国领先的图像传感器公司Omnivision在2019年占全球193亿美元CMOS传感器市场的10%。Omnivision在CIS方面的表现优于索尼。其市场份额约为22%，仅次于美国安森美容公司的36%。
在技术上，Omnivision的产品与安森美和索尼的产品相当。这些公司都为自动驾驶提供类似的8.3MP前视摄像头ci。Omnivision还为欧洲汽车原始设备制造商提供许多产品。
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随着汽车芯片的不断发展变化，芯片技术、架构和工艺，以及芯片企业的市场地位和格局都在发生变化。此外，不同企业转型新的商业模式也给行业带来了更多的变数。或许这只是一个开始，未来汽车芯片市场的变化值得期待。
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