车身控制汽车芯片结构：车身控制高集成芯片对算力要求较低，通常以8位或32位的MCU芯片为主。车身控制域的本质是在传统车身控制器（BCM）的基础上，集成了无钥匙启动系统（PEPS）、纹波防夹、空调控制系统等功能。因而其中的主要芯片仍以车规级MCU为主。根据芯片数据吞吐量的不同，车规级MCU主要可分为8位、16位以及32位三种。其中，8位工作频率在16-50MHz之间，具有简单耐用、低价的优势，主要应用于车窗、车门、雨刮等车身控制领域；32位MCU工作频率比较高，处理能力、执行效能更好，应用也更，主要应用于动力域、座舱域等。同时，由于8位的MCU的效能持续提升，目前已满足为低阶的16位MCU的应用需求，叠加32位MCU成本的逐渐降低，双重因素作用下16位MCU的市场份额正逐步萎缩。根据HIS数据预计，2025年全球车规级MCU市场规模将达到，其中32位MCU占比将达到。腾云芯片公司承接车规级存储芯片委托开发。 南京ADB智能防眩目前照灯控制汽车芯片方案恩智浦车钥匙汽车芯片短缺与国产替代定制化开发。
基于纹波计数的无传感器方案 纹波计数的无传感器方案是利用转子转动过程中，电刷在电级间切换产生电流纹波，并对这种电流波动进行采样、分析和控制。 此方案首先通过采样电阻将电机电流信号转换为电压信号，并通过运放对电压信号进行滤波和放大，放大后的信号一路经过AD转换成数字信号给到MCU，作为防夹及堵转的判断依据，另一路通过滤波器和比较器得到方波信号，此方波的频率和电机的转速成正比。通过方波的个数和频率可以判断电机的位置和转速。电流检测放大 INA240-Q1是一个宽共模范围，高精度，双向电流检测放大器。该器件具有–4V至80V的共模范围，120dB的超大共模抑制比，能够提供准确，低噪声的测量结果。 应用中可以在INA240-Q1的输入端使用一个简单的RC输入滤波器，以减少高频电机电刷产生的噪声和潜在的PWM开关噪声。 带通滤波器 电流检测放大器的输出通过有源带通滤波器进行滤波，以消除额外的噪声和直流分量，从而得到电流纹波信号。 TLV2316-Q1是一款双通道，低压，轨至轨通用运算放大器。该器件具有单位增益稳定的集成RFI 和EMI 抑制滤波器，在过驱条件下不会出现反相，并且具有高静电放电(ESD) 保护(4kV HBM)。
2021年是国产替代大年，缺芯和国产替代，为国内半导体公司打入手机、家电、汽车、光伏等供应链创造巨大机遇。同时，国内半导体公司非常争气，产品线不断突破，在PMIC、SOC、MCU、IGBT、ADC、IPM都有长足的进步，抓住了非常难得的弯道超车机会，市场份额提高，销售爆发。2020年中国半导体自给率或在，其中汽车芯片自给率不足5%。其中各类芯片中MCU为紧缺，国内MCU控制芯片为薄弱。在“中国芯”亟待突破“卡脖子”难题的背景下，2021年中国在IC设计、晶圆制造、封装测试三个领域都加大投资力度，有35家相关公司IPO募集资金合计。热门赛道TOP5为射频、功率、第三代半导体、模拟IC以及EDA/IP。汽车芯片比如激光毫米波雷达也是今年投资的大热领域。 替代迈来芯MLX81325热管理汽车芯片委托腾云芯片公司定制化开发需求，汽车水泵阀门应用市场。
汽车芯片防夹功能原理就是加装一组电流感应器，由霍尔传感器时刻检测着电动机的转速，当电动车窗升起时，一旦电动马达转速减缓，当霍尔传感器检测到转速有变化时就会向ECU报告信息，ECU向继电器发出指令，电路会让电流反向，使电动机停转或反转（下降），于是车窗也就停止移动或下降，因此具有一定的防夹功能。防夹功能是通过一个已经安装在印刷电路板上的霍尔传感器来识别在玻璃升降是是否有外界干涉。 霍尔传感器是来判别电机轴的转速变化。在关闭玻璃时，霍尔传感器判断出转速的变化， 车门控制单元会意识到遇到一个干扰力，则改变电机运动的方向。 防夹功能一个升降行程内只有一次。 其后必须要初始化玻璃的上下位置才可再次实现防夹功能。智能电动座椅SOC汽车芯片产品定义Tier1主机厂商定制化开发需求，长安汽车，吉利汽车，比亚迪汽车厂。武汉毫米波雷达汽车芯片参考方案
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从汽车芯片类型上来看，传统用于**计算的CPU已无法满足智能汽车的算力需求，**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**，其主控芯片为CPU，*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/**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，*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/**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。SoC中各处理器芯片各司其职，其中CPU负责逻辑运算和任务调度；GPU作为通用加速器，可承担CNN等神经网络计算与机器学习任务，将在较长时间内承担主要计算工作；FPGA作为硬件加速器，具备可编程的优点，在RNN/LSTM/强化学习等顺序类机器学习中表现优异，在部分成熟算法领域发挥着突出作用；ASIC可实现性能和功耗比较好，作为全定制的方案将在自动驾驶算法中凸显其价值。长春扫地机器人集成芯片控制汽车芯片供货商
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