當(dāng)下，汽車芯片成為了業(yè)內(nèi)最熱的話題，無論是產(chǎn)能，還是芯片技術(shù)、功能，以及商業(yè)模式，都處于前所未有的發(fā)展階段與變化過程當(dāng)中。而自動駕駛的興起，又給這股熱潮添了一把火，使得汽車核心芯片——處理器——進(jìn)入了一個各大廠商各施所長，同時又隨著應(yīng)用的發(fā)展，不斷推陳出新的發(fā)展階段。
目前來看，純電動汽車和自動駕駛正在加速車用MCU向區(qū)域和集中控制應(yīng)用發(fā)展，這就對核心處理器的架構(gòu)整合水平和算力提出了更高的要求，從而帶動車用處理器向SoC轉(zhuǎn)型。特別是隨著自動駕駛等級的提升，例如將來的L4，車內(nèi)用到的傳統(tǒng)MCU數(shù)量將會大幅減少，而具備人工智能算力的SoC將會大量增加。目前來看，這種趨勢已經(jīng)在產(chǎn)業(yè)落地，如特斯拉將更多的資源投入到自主設(shè)計研發(fā)自動駕駛SoC，而BMW和奧迪等傳統(tǒng)車企也在自研符合自家需求和特點的自動駕駛芯片。
SoC架構(gòu)演進(jìn)
就自動駕駛SoC而言，目前業(yè)內(nèi)主要有三大類架構(gòu)，分別是：CPU+ASIC+GPU設(shè)計架構(gòu)，代表企業(yè)是英偉達(dá)和特斯拉；CPU+ASIC架構(gòu)，代表企業(yè)是英特爾旗下的Mobileye和中國的地平線機(jī)器人；CPU+FPGA架構(gòu)，代表企業(yè)是Alphabet旗下的Waymo和百度的Apollo。總體來看，在這些廠商中，Mobileye目前在L1和L2級自動駕駛芯片市占率超過70%，英偉達(dá)鎖定L3級以上自動駕駛SoC，而絕大部分中國廠商還無法量產(chǎn)自動駕駛單芯片，僅地平線量產(chǎn)少部分芯片切入中國本土電動車。
下面具體看一下以上提到的三大類架構(gòu)，首先看英偉達(dá)和特斯拉。
英偉達(dá)的代表芯片是Xavier，它以GPU為核心，主要有4個功能塊，分別是CPU，GPU，Deep Learning Accelerator（DLA，深度學(xué)習(xí)加速）和Programmable Vision Accelerator（PVA）。其中，GPU占位面積最大，然后是CPU，輔以兩個ASIC，一個用于inference的DLA，另一個用于加速傳統(tǒng)CV的PVA。
特斯拉的代表芯片是FSD，它以NPU（Neural Processing Unit）為計算核心，另外還有CPU和GPU。其中最重要也是面積最大的就是特斯拉自研的 NPU，主要用于運(yùn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，GPU主要用于運(yùn)行 deep neural network。
在FSD基礎(chǔ)上，特斯拉于前不久的8月推出了新的自研AI訓(xùn)練芯片Dojo D1，它采用7nm制程，具有500億個晶體管，單片F(xiàn)P32算力可達(dá)22.6 TOPs，BF16算力為362 TOPs。這使得Dojo D1幾乎成為當(dāng)今世界上最快的AI訓(xùn)練芯片。該芯片的推出，也是特斯拉將自動駕駛芯片向高整合度的具備AI算力SoC演進(jìn)的一個重要步驟。
再看一下Mobieye的CPU+ASIC架構(gòu)，代表芯片是EyeQ5，它主要有4個模塊，分別是CPU，Computer Vision Processors（CVP），Deep Learning Accelerator（DLA），以及Multithreaded Accelerator（MA）。其中CVP 是針對很多傳統(tǒng)計算機(jī)視覺算法設(shè)計的ASIC，從成立之處開始，Mobileye就以其CV算法而聞名。
第三種架構(gòu)CPU+FPGA，Waymo采用英特爾12核及以上CPU，搭配Altera的Arria系列FPGA，并采用英飛凌的Aurix系列MCU作為CAN/FlexRay網(wǎng)絡(luò)的通信接口。
就發(fā)展眼光來看，以上提到的三種架構(gòu)中，當(dāng)下，CPU+GPU+ASIC架構(gòu)仍是主流，這是在自動駕駛軟硬件技術(shù)和算法還未成熟的環(huán)境下形成的，待自動駕駛算法完全成熟后，低功耗、低成本的專用自動駕駛AI芯片將逐漸取代高功耗的GPU，CPU+ASIC架構(gòu)將成為主流。
車用MCU前景如何？
在傳統(tǒng)汽車中，MCU用量巨大，但隨著純電動汽車和自動駕駛的普及，MCU的日子似乎不像以前那么好了。越來越多的SoC正在取代MCU，不過，短期內(nèi)，大部分車用MCU還無法被取代，因為汽車是復(fù)雜的系統(tǒng)，例如電動車底盤車身和動力系統(tǒng)依舊是以MCU為主。
據(jù)中國臺灣資策會產(chǎn)業(yè)情報研究所（MIC）資深產(chǎn)業(yè)分析師何心宇分析，以特斯拉Model 3的底盤車身控制平臺為例，相較于Model S的分布式架構(gòu)，Model 3底盤車身平臺采用區(qū)域式控制架構(gòu)，MCU數(shù)量減少有限，且MCU可以整合相關(guān)功能。何心宇預(yù)期，電動車底盤車身用MCU需求數(shù)量仍會持穩(wěn)，不過功能趨于弱化、以制動功能為主；電動車和自動駕駛趨勢也不會明顯改變動力系統(tǒng)所需的MCU。
此外，電動車新增的電池管理系統(tǒng)（BMS）、整車控制器（VCU）和減速箱等，仍需要高階位的車用控制組件，因此，電動車所需高階位的主控制器價格反而會更高，動力系統(tǒng)區(qū)域的控制器則將呈現(xiàn)量價齊升的態(tài)勢。
新工藝芯片漸入佳境
隨著純電汽車的普及，SiC等第三代化合物半導(dǎo)體的應(yīng)用優(yōu)勢逐步凸顯出來。
SiC 是制作高溫、高頻、大功率、高壓器件的理想材料之一，令其成為純電動汽車的理想選擇。與傳統(tǒng)解決方案相比，基于SiC的解決方案使系統(tǒng)效率更高、重量更輕，且結(jié)構(gòu)更緊湊。
在電動汽車中，SiC功率半導(dǎo)體主要用于驅(qū)動和控制電機(jī)的逆變器、車載充電器和快速充電樁。對于逆變器而言，800V高壓運(yùn)行架構(gòu)下的SiC功率半導(dǎo)體比傳統(tǒng)硅器件的整體系統(tǒng)效率高8%。SiC功率半導(dǎo)體也使得散熱系統(tǒng)設(shè)計更簡單，機(jī)電結(jié)構(gòu)的空間更小。對于車載充電和快速充電樁，SiC功率半導(dǎo)體與傳統(tǒng)硅器件相比，在充電過程中減少了能量損失，也減少了所需的電容和電感的數(shù)量。
SiC比硅更薄、更輕、更小巧，市場應(yīng)用領(lǐng)域偏向1000V以上的中高壓范圍。車用半導(dǎo)體中，SiC是未來趨勢，目前，xEV車中的主驅(qū)逆變器仍以IGBT+硅FRD為主，考慮到未來電動車需要更長的行駛里程、更短的充電時間和更高的電池容量，SiC基MOSFET將是大勢所趨。SiC有望提高3%-5%的逆變器效率，從而降低電池成本。
目前來看，車用功率半導(dǎo)體器件中，仍以硅基IGBT為主，而SiC基MOSFET代表著未來，因為它性能更強(qiáng)，但目前推廣的最大障礙就是高成本。然而，隨著整車動力電池包越來越大、電機(jī)最大功率/峰值扭矩越來越高，SiC基MOSFET的優(yōu)勢就越顯著。
要想充分發(fā)揮MOSFET的優(yōu)勢，就需要控制承壓層深度和摻雜濃度等技術(shù)參數(shù)，以獲得更高的工作電壓、最大功率和綜合效率。目前，SiC基MOSFET系統(tǒng)的綜合效率（以逆變器效率計算）約為98%，在應(yīng)用層面，SiC基MOSFET相比于硅基IGBT具有本征優(yōu)勢。
SiC 應(yīng)用到電動汽車的逆變器、OBC、DC/DC時，更低的阻抗可帶來更小的尺寸，更高的工作頻率可以有效降低電感、電容等元器件的尺寸，且更耐高溫，可以減小冷卻系統(tǒng)的尺寸，最終帶來的是系統(tǒng)級的體積縮小和成本的降低。
SiC用在車用逆變器上，能夠大幅度降低逆變器尺寸和重量，做到輕量化與節(jié)能。在相同功率等級下，全SiC模塊的封裝尺寸顯著小于硅模塊，同時也可以使開關(guān)損耗降低75％（芯片溫度為150° C）。在相同封裝下，全SiC模塊具備更高的電流輸出能力，支持逆變器達(dá)到更高功率。
逆變器已經(jīng)開始使用IGBT+SiC SBD的混合方案，預(yù)計全SiC的逆變器將從2023年開始在主流豪華車品牌中量產(chǎn)。
此外，車載OBC和DC/DC，已經(jīng)開始采用SiC器件，比如PFC電路中二極管切換改為了SiC SBD，或者將OBC的DC/DC原邊電路MOSFET管改為SiC MOSFET。全SiC方案也有望從 2021年開始量產(chǎn)。
純電動車的功率控制單元（PCU）是汽車電驅(qū)系統(tǒng)的中樞神經(jīng)，管理電池中的電能與電機(jī)之間的流向和傳遞速度，傳統(tǒng)PCU使用硅基材料制成，強(qiáng)電流與高壓電穿過硅制晶體管和二極管的時的電能損耗是混合動力車最主要的電能損耗來源，而使用SiC則可大大降低這一過程中的能量損失。
將傳統(tǒng)PCU配備的硅二極管換成SiC二極管，硅IGBT換成SiC MOSFET，就可以降低10%的總能量損耗，同時也可以大幅降低器件尺寸，使車輛更為緊湊。
中國的機(jī)遇和表現(xiàn)
中國本土的芯片水平有限，在全球范圍內(nèi)一直處于追趕狀態(tài)。而在全球車用芯片變革的當(dāng)下，中國本土企業(yè)迎來了一波發(fā)展機(jī)遇，并開始做出一些成績。
在汽車核心控制芯片方面，中國本土的地平線機(jī)器人和黑芝麻科技很有特色，雖然這些初創(chuàng)企業(yè)與國際大廠相比還比較弱小，但在中國國內(nèi)具有很好的發(fā)展前景。例如，地平線機(jī)器人已經(jīng)與主要的一級供應(yīng)商和一些OEM合作，包括奧迪。據(jù)說其Journey 2汽車AI處理器已經(jīng)出貨了100,000臺，并且其具有3級功能的Journey 3將于2021年第三季度投入量產(chǎn)。該公司還為其未來的SoC提供了明確的L5路線圖。
在全球功率電子半導(dǎo)體市場中，Nexperia原來是NXP的一個分公司，現(xiàn)在已由中國企業(yè)擁有，占MOSFET市場的13％以上。在汽車級MOSFET方面，它在全球排名第二，僅次于英飛凌。另外，華為投資了MOSFET IDM東方半導(dǎo)體，不過，迄今為止，其市場份額很有限。
目前來看，Nexperia與TI，NXP，英飛凌，安森美和Rohm等業(yè)內(nèi)知名的國際大廠有的一拼，其在電動汽車功率半導(dǎo)體方面可以為中國本土產(chǎn)業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)不小的力量。
自動駕駛還推動了在汽車領(lǐng)域使用CMOS圖像傳感器（CIS）。自動駕駛汽車通常會配備激光雷達(dá)和CIS。車輛上需要越來越多的傳感器。2021年生產(chǎn)的汽車可能裝有8個圖像傳感器，而且這個數(shù)字還在不斷增加。
中國領(lǐng)先的圖像傳感器公司Omnivision，其2019年占全球193億美元CMOS傳感器市場的10％。在汽車CIS方面，Omnivision的表現(xiàn)要好于索尼（10％）。它擁有約22％的市場份額，僅次于美國公司安森美的36％。
從技術(shù)上講，Omnivision的產(chǎn)品與安森美和索尼的在伯仲之間。這些公司都提供類似的8.3MP前視攝像頭CIS用于自動駕駛。Omnivision還為歐洲汽車OEM供貨許多產(chǎn)品。
結(jié)語
在車用芯片不斷發(fā)展變化的當(dāng)下，無論是芯片技術(shù)、架構(gòu)，工藝，還是芯片企業(yè)市場地位、格局，都在發(fā)生著變化，另外，不同企業(yè)對新商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變（如有越來越多的車廠開始自研芯片），也給產(chǎn)業(yè)帶來了更多變數(shù)。這也許只是開始，未來車用芯片市場的變革更值得期待。
