天津汽车充电桩汽车芯片研发

硬件先行、软件赋能，域控制器开启汽车软硬件军备竞赛域控制器主控汽车芯片作为未来汽车运算决策的中心，其功能的实现依赖于主控芯片、软件操作系统及中间件、应用算法等多层次软硬件的有机结合。分别来看，主控芯片目前多采用异构多核的SoC芯片，竞争的焦点主要在于AI单元的有效算力、算力能耗比、成本等。软件操作系统及中间件主要负责对硬件资源进行合理调配，以保证各项智能化功能的有序进行。其中，软件操作系统竞争格局较为稳定，多以QNX和Linux及相关衍生版本为主。应用算法则是基于操作系统之上**开发的软件程序，是各汽车品牌差异化竞争的焦点之一。为实现智能汽车的持续进化，整车厂往往会选择“硬件超配、后续软件迭代升级”的方式。因此，域控制器作为未来智能汽车的“大脑”，以主控芯片为**的高性能硬件将率先量产上车，而操作系统及应用软件等则会随着算法模型不断迭代持续更新，逐步释放预埋硬件的利用率，从而实现软件定义汽车。智能座舱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。天津汽车充电桩汽车芯片研发

AEC-Q100：芯片前装上车的“基本门槛”AEC-Q系列是主要针对可靠性评估的规范，详细规定了一系列的汽车电子可靠性测试标准。其中，业内普遍熟知的AEC-Q100是基于失效机理的集成电路应力测试鉴定，是适用于车用芯片的综合可靠性测试，也是汽车行业零部件供应商生产的重要指南。通过AEC-Q100测试，能够保障芯片长期可靠能用，即不损坏。通过AEC-Q100可靠性认证试验条件，需要多轮验证且过程中更多侧重多方协作（晶圆厂、封测厂等产业链企业的配合），周期一般比较长。芯片设计厂商需要从产品设计阶段就将可靠性要求放在非常高的优先级，以确保产品满足环境应力加速验证、寿命加速模拟验证、封装验证等方面的严格要求，这也要求芯片厂商要有足够丰富的成功生产车规芯片的经验，才能在前期每个环节中做到位，保障在认证时满足所有标准和要求。天津氮化镓快充汽车芯片供货商模数混合集成SOC汽车芯片应用在防夹车窗天窗。

汽车芯片其实是个含混的概念，实际上包括了MCU、ASIC、算力Soc、功率半导体、传感器、存储等各类用处不同的芯片。但汽车芯片**短缺的就是MCU而这部分占到了总量的95%。从具体行业情况来看，早在2012年，瑞萨就裁员万人，90%的MCU外包；到2018年，英飞凌的数字芯片一半外包，且计划在5年内达到70%；NXP也不落后，大致有一半的芯片外包。这些外包业务中，70%的份额落入台积电手里，这又造成新的问题。MCU芯片的另一大特点就是芯片供应商和整车厂绑定，形成寡头市场，比如瑞萨与丰田联盟，英飞凌与德系车企联盟，通过这种联盟三大MCU巨头市占率达到了七成。在如今紧张局面下，供应商自然是优先保证巨头大客户，国内的整车厂只能排到相对靠后的位置。

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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车规级汽车芯片现状，国外巨头垄断。目前对于车企来说，供应链紧缺的是车规级MCU芯片。车规级芯片制程并不高，28nm甚至56nm就可以满足需求。国内相关企业不仅在设计方面，同时在制造层面都没有阻碍。但就是这个市场，被德州仪器、英飞凌、恩智浦、瑞萨电子、意法半导体等5家，占据了超过50%的市场份额，而更为值得国内车企关注的是，全球MCU的产能70%来自于台积电。车规级芯片对工艺要求比较高，不仅需要在10年左右的寿命之内确保没有问题，同时也要经历更加恶劣的工作环境，无论是温度、湿度，还是振动都会对芯片的使用构成比较大的挑战。而且更为关键的是，这些芯片企业往往在国外就已经和国外车企总部达成了协议，在相关车型被引入国内之前就已经决定了所使用芯片的型号，并编译好了相关的算法。汽车热管理汽车芯片产品定义Tier1主机厂商定制化开发需求，长安汽车，吉利汽车，比亚迪汽车的厂。长沙吸尘器集成芯片汽车芯片参考方案

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