汽车芯片投资的逻辑，看势能，对于某一个领域要有结构性的变化，比如黑芝麻智能自研的高性能自动驾驶芯片，从汽车智能化角度来看，这是一个大的趋势。中国的客户现在都在选择中国的芯片公司合作。第二，要看我们的人才是否也到位了，汽车芯片非常复杂，对人才质和量的要求都高。第三是做时间的朋友，这和公司的运营方式有关，比如如何去打好基础，过去的经验、资源等等积累，带来哪些元器件的变化。团队方面，希望是一个balance的团队，比如说两人或者三个人过去合作过，也尤其关注他们的商业能力。希望去做一些前瞻性的科技方面的投资，这个领域里，大公司也没有特别强，小公司也有机会。半导体这领域也是遵循同样的逻辑，半导体领域的一些更长期的投资机会，比如曦智科技，是用光子计算的方法去做深度学习的加速，可能近两三年不会有商业化，但在5年以后可能产生一个很大的收益。腾云芯片专门做模数混合车规芯片研发。随着半导体产业链往上游去走，我们也会投一些材料公司，例如下一代半导体材料的氧化物。选择的芯片领域准入门槛一定要比较高，比如像汽车芯片，它需要很长的一个车规级认证；国产替代AFS自适应车灯汽车芯片委托腾云芯片公司定制化开发。深圳电动车门控制器汽车芯片研发
汽车芯片防夹车窗应用客户需求多样，DCM功能配置可拓展经济型、舒适型、豪华型等不同级别车型根据功能选择一拖一、一拖二或一拖四等解决方案。•DCM电路中引脚一般保持在40~80位之间；在经济型与舒适性的车型中的DCM根据需求常配置40~60位引脚之间一拖四方案，其中控制四个车窗、中控门锁、两个后视镜等基本功能，其它舒适性与安全性功能会根据车型需求进行相应的增减；在豪华车型中的DCM根据需求常配置60~80位引脚之间的一拖一方案，除了控制门锁、后视镜、车窗升降器和辅助照明外，还会有转向灯/闪光灯、车门外部灯、除霜器、甚至电动防眩目等功能；•DCM设计时预留合理范围内的冗余，建议10%左右，有利于未来的功能拓展；苏州吸尘器集成芯片汽车芯片代理商模数混合SOC集成汽车芯片在智能座椅微步进电机的应用案例。
域控制器解决汽车软硬件升级桎梏，开启智能驾驶新时代传统汽车芯片E/E架构采用分布式，功能系统的**是ECU，智能功能的升级依赖于ECU和传感器数量的累加。随着单车智能化升级的加速，原有智能化升级的方式面临着研发和生产成本剧增、安全性降低、算力不足等问题。面对种种智能化升级的桎梏，特斯拉Model3的推出**了汽车E/E架构集中化的趋势，将原本相互孤立的ECU相互融合，域控制器也由此应运而生。在以域控制器为功能中心的集中化E/E架构下，芯片算力和软件算法的提升将成为汽车智能化升级的**。域控制器架构下，汽车智能化升级的研发边际成本将***降低，并且智能化升级的边际成本将逐步递减，从而推动汽车智能驾驶的加速渗透。
自动驾驶汽车芯片结构：以“CPU+GPU+NPU”的SoC异构方案为主。以英伟达自动驾驶主控计算芯片Xavier系列为例，该SoC芯片主要包含控制单元、计算单元、AI加速单元三大模块：（1）控制单元（CPU）：基于ARM架构的8核CarmelCPU；（2）计算单元（GPU）：基于NVIDIAVolta架构，在20W功率下单精度浮点性能可达到1.3TFLOPS，Tensor**性能为20TOPS，当功率提升到30W时，算力可达到30TOPS，性能强劲且具有可编程性；（3）ASIC（AI加速单元）：包含深度学习加速器（DLA，DeepLearningAccelerator）和可编程视觉加速器（PVA，ProgrammableVisionAccelerator）两个ASIC芯片，旨在提高CPU性能（perf/watt）。氮化镓车载快充芯片内部集成了MCU、升降压、功率器件，定制化开发充电桩集成芯片。
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。汽车存储芯片在智能汽车中应用，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，自动驾驶提振存储芯片市场，随着自动驾驶等级提高，AI功能逐渐增加，车辆需要对传感器所捕获的大量资料进行实时处理，即具备整合信息并立刻做出判断的能力，这对于带宽和空间需求提出了更高的要求，根据美光科技及中国闪存预计，L2/L3级自动驾驶汽车对内存带宽要求约为100GB/s，对DRAM和NANDFLASH的平均容量需求约为8GB和25GB。当自动驾驶级别提高到L4/L5级，带宽及存储芯片容量需求倍速增长，其中L4/L5对内存带宽需求分别提高至300GB/s-1TB/s，对DRAM和NANDFLASH的平均容量需求分别提升至30GB和200GB左右。此外，电动化也对汽车存储有升级需求，如电动汽车的部件BMS（电池管理系统）需要实时记录和存储数据，涵盖汽车电压电流、电压、温度、电机转速等，这些数据需要以较高的频率进行实时且连续的擦写，因此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。腾云芯片公司承接车规级存储芯片委托开发。集成MCU驱动LIN接口线性稳压器的纹波防夹车窗汽车芯片。大连氮化镓充电桩快充汽车芯片设计方案
恩智浦车钥匙汽车芯片短缺与国产替代定制化开发，车身防盗系统方案。深圳电动车门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。
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