按照汽车芯片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）。通常，SoC芯片中包含一个或多个处理器、存储器、模拟电路模块、数模混合信号模块以及片上可编程逻辑，从而可以有效地降低电子/信息系统产品的开发成本，缩短开发周期，提高产品的竞争力。国产替代恩智浦智能座舱汽车芯片委托腾云芯片公司定制化开发。深圳智能驾驶域控制器汽车芯片研发
距离完全自动驾驶可能还有很长的距离，但关于算力的实力储备已经迫在眉睫。算力的竞赛有点像以前燃油车的发动机功率和扭矩的比拼——你可以不用，但不能没有。原来传统汽车的分布式架构，一般可实现低级别辅助驾驶，由于需要处理的传感器信息相对较少，采用MCU芯片即可满足运算要求。随着高级别智能驾驶的到来，则需要处理更大量的图片、视频等非结构化数据，依靠传统MCU芯片不能满足指数级增长的运算需求。那么这个时候，AI芯片的搭载就可以实现算得快、准、巧。比如，L3级别自动驾驶产生的数据量是，对算力要求在129TOPS以上；L4级别自动驾驶数据量达到8GB/s，对算力要求达到448TOPS以上。而如果考虑功能安全的冗余备份，算力需求可能还要翻倍。蔚来新款旗舰车型ET7搭载了4颗英伟达Orin芯片，号称算力可达1016TOPS。但其实，只有两枚用于自动驾驶计算和决策，一枚做冗余，一枚用于训练神经网络模型，自动驾驶过程中实际使用算力在762TOPS。 深圳智能驾驶域控制器汽车芯片研发模数混合集成SOC汽车芯片应用在智能座舱，汽车座椅，自动雨刮应用案例。
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。车身稳定汽车芯片产品定义主机厂定制化开发需求，长安汽车。
模数混合SOC集成汽车芯片在车灯微步进电机的应用案例。深圳智能驾驶域控制器汽车芯片研发
国内汽车芯片行业将充分受益于汽车智能化升级趋势，未来将存在近千亿级别的市场规模空间。同时，由于海外厂商起步较早，在各个领域均具备不同程度的优势。然而，随着单车含硅量的不断提升以及行业“缺芯”事件的催化，车载半导体进口替代正在加速。（1）在计算及控制芯片领域，国内新兴AI芯片供应商地平线、黑芝麻、芯驰科技等有望受益；车规级微控制器受益标的为腾云芯片、深圳和而泰、极海、比亚迪半导体等。（2）在感知芯片领域，CIS芯片受益标的为韦尔股份等；ISP芯片可重点关注北京君正，此外，富瀚微等标的有望受益；激光雷达相关芯片受益标的为长光华芯（拟上市）、炬光科技（拟上市）等。（3）在通信芯片领域，上游芯片基本由高通、华为、博通等企业垄断，且新兴厂商替代难度较大。因此，我们认为广和通、美格智能等通信模组供应商有望受益，此类厂商此前下游应用多聚焦于物联网领域，汽车智能化升级趋势下可凭借自身优势切入智能汽车供应链。（4）在存储芯片领域，此前国内存储芯片供应商多聚焦于消费电子领域，北京君正因并购ISSI成为国内车载存储芯片领域的稀缺标的。同时，兆易创新、聚辰股份等存储芯片供应商也在加快车载领域的开拓进程，有望受益。深圳智能驾驶域控制器汽车芯片研发
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