自动驾驶领域的域控制器能够使车辆具备多传感器融合、定位、路径规划、决策控制的能力，通常需要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备，完成的功能包含图像识别、数据处理等。不再需要搭载外设工控机、控制板等多种硬件，并需要匹配汽车芯片运算力强的处理器，从而提供自动驾驶不同等级的计算能力的支持，汽车芯片主要在于芯片的处理能力，终目标是能够满足自动驾驶的算力需求，简化设备，提高系统的集成度。算法实现上，自动驾驶汽车通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS、惯导等车载传感器来感知周围环境，通过传感器数据处理及多传感器信息融合，以及适当的工作模型制定相应的策略，进行决策与规划。在规划好路径之后，控制车辆沿着期望的轨迹行驶。域控制器的输入为各项传感器的数据，所进行的算法处理涵盖了感知、决策、控制三个层面，终将输出传送至执行机构，进行车辆的横纵向控制。由于要完成大量运算，域控制器一般都要匹配一个汽车芯片运算力强的处理器，能够提供自动驾驶不同级别算力的支持，目前业内有NVIDIA、华为、瑞萨、NXP、TI、Mobileye、赛灵思、地平线等多个方案。但中间也会有一些共性,比如在自动驾驶系统中。替代VR48纹波防夹车窗天窗操作器集成汽车的芯片。广州纹波防夹电动车窗汽车芯片研发
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。武汉BMS电池管理系统汽车芯片方案开发车身防盗汽车芯片产品定义Tier1主机厂商定制化开发需求，长安汽车，吉利汽车。
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。
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。替代迈来芯MLX81332热管理汽车芯片委托腾云芯片公司定制化开发需求，汽车水泵阀门应用的市场。
由于汽车芯片供应短缺，已造成全球汽车减产1027.2万辆，预计全球2021年全年减产汽车1131万辆。其中中国市场累计减产198.2万辆；预计今年全年减产214.8万辆。在今年大热的智能汽车领域，芯片的需求量直线上升。但是目前国内汽车芯片自给率不到5%。以汽车芯片为例，在智能座舱SOC、自动驾驶AI芯片、车载MCU、汽车功率半导体等较难的领域陆续有国内团队开始尝试。在这波国产替代的过程中，汽车主机厂也逐渐开始开放和国内芯片公司的合作。在今年国外芯片厂商整体产能紧缺的情况下，如果国产芯片公司能推出相应产品并且获得产能，与主机厂合作，优先测试等机会就更大，将给国产汽车芯片带来一个很好的导入主机厂的窗口期。汽车热管理的汽车芯片产品定义委托腾云芯片公司定制化开发需求，长安汽车，吉利汽车，比亚迪汽车厂。武汉BMS电池管理系统汽车芯片方案开发
小米、上汽集团开始投资模数混合集成SOC汽车芯片设计。广州纹波防夹电动车窗汽车芯片研发
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。广州纹波防夹电动车窗汽车芯片研发
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