天风·智能汽车 | 电子：汽车芯片：电动化乘势而行，智能化浪潮之巅
【核心观点】
汽车电动化+智能化带动整体产业价值链构成的升级，汽车芯片含量+重要性成倍提升，将迎来价值向成长的重估机会。电动车半导体含量约为燃油车2倍，智能车为8-10倍。需求增量端2020年全球约需要439亿颗汽车芯片，2035年增长为1285亿颗。价值增量端，2020年汽车芯片价值量为339亿美元，2035年为893亿美元。可见芯片将成为汽车新利润增长点，有望成为引领半导体发展新驱动力。
看好汽车五大核心芯片板块主控、功率、模拟、传感、存储量价齐升
1.主控芯片：
算力随着智能化提升不断提升从L1<1TOPS到L5 1000+TOPS算力推动主控芯片高速增长。1）智能座舱芯片：智能座舱从电子座舱演进到第三生活空间带动SoC芯片渗透率不断提升，2030年接近9成。算力方面，预计2024年座舱NPU算力需求为2021年的10倍，同时座舱处理器支持接入更多显示屏和传感器，芯片需求及迭代进程不断加速。2）自动驾驶芯片：自动驾驶芯片一方面需要满足更高的安全等级，同时随着自动驾驶几倍的提升，需要更高的算力支持， 未来自动驾驶芯片会往集成“CPU+XPU”的异构式SoC（XPU包括GPU/FPGA/ASIC等）发展，晶晨股份、瑞芯微、富瀚微等加速布局汽车SoC芯片；
2.功率半导体：
价值量增加幅度最大，燃油车功率半导体单车价值量达87.6美元，新能源汽车458.7美元，实现四倍以上增长，1）IGBT：为新能源应用刚需芯片有望快速增长，A级价值最高达到3900人民币。2）SiC：1张6寸晶圆约满足7辆车的SiC需求，2025年对应六寸需求大于100万片。SiC价格与传统产品价差持续缩小，叠加物理性能优势及碳中和需求，预计SiC 2022年迎增长拐点, 2026年将全面铺开。我国闻泰科技、东微半导、士兰微、时代电气、斯达半导等积极布局；
3.模拟芯片：
覆盖各大核心板块，包括车身、仪表、底盘、动力总成及ADAS，汽车单机价值量月为200美金，为最高下游。1）电源管理：汽车为增速最高下游，CAGR达9%，其中车体跟底盘占比最高达4成。2）信号链：智能化产品基石，汽车四化推动加速成长。我国圣邦股份、思瑞浦等加速布局；
4.传感器：
L2级别汽车预计会携带6颗传感器价值量约为160美元，L5级别提升至32颗传感器价值量970美元（超声波雷达10颗+长短距离雷达传感器8颗+环视摄像头5个+长距离摄像头4个+立体摄像机2个+Ubolo 1个+激光雷达1颗+航位推算1个）。图像传感器+毫米波雷达+激光雷达融合方案成为主流，三者互为补偿和安全冗余，提高整体感知方案的精度及安全性，保障自动驾驶的安全。我国韦尔股份等新产品导入车用市场，禾赛、速腾、法雷奥等发布激光雷达新产品；
5.存储芯片：
电动化、信息化、智能化、网联化发展推动汽车存储革命，将由GB级走向TB级别。举例来看，L4级别传感器因数量及分辨率需求的提升每两小时就需要存储2TB场景记录数据，汽车将成为存储器步入千亿美金市场的核心因素。DRAM：一辆车预估需求150GB，价值量超130美金。NAND：五大域融合下，2025年需求将达2TB+。我国北京君正、兆易创新等产品导入车用市场。
看好我国核心汽车芯片公司在智能&电动化浪潮下的产业链重构+国产替代浪潮下的机遇。汽车芯片国产化率不足10%，头部厂商格局垄断同时与Tier1关系较为牢固。未来OEM+Tier1+Tier2原有金字塔格局有望被打破，向平台+生态模式跃迁，从“整车厂主导”，发展到“掌握核心技术关键环节企业（如芯片）为主导”，叠加汽车缺芯持续交货周期持续拉长加速国产替代，我国汽车芯片厂商迎来机遇。
投资建议：
主控芯片：晶晨股份、瑞芯微、富瀚微、兆易创新、中颖电子、全志科技、复旦微 电、紫光国微、安路科技等；功率半导体：闻泰科技、东微半导、斯达半导、士兰微、时代电气、华润微、宏微科技、新洁能、扬杰科技、中芯国际、华虹半导体 等；模拟芯片：圣邦股份、思瑞浦、纳芯微、艾为电子、上海贝岭、力芯微等；传感器：韦尔股份、格科微等；存储芯片：北京君正、兆易创新、复旦微电、普冉股份、聚辰股份等。
核心图表一览：
1. 汽车芯片：产业加速变革升级，智能化+电动化浪潮下芯机遇涌现
我们看好智能化浪潮&碳中和政策下，汽车行业将迎来价值向成长的重估机会，汽车芯片将在智能化赋能下重估，有望成为半导体行业的新推动力。
智能化驱动下汽车行业有望实现产业变革升级，加速步入万物互联+万物智联的新时代。目前消费电子已经先一步步入智能化时代，而汽车行业目前落后于消费电子（功能机到智能机）行业仍处在信息时代，未来面临着从信息时代到智能时代新的产业升级，整体过程可以类比功能机到智能机。
1.1. 增长动能：电动化+智能化加速，汽车芯片为增速最高下游
根据海思在2021中国汽车半导体产业大会发布的数据，汽车智能化+电动化时代开启，带动汽车芯片量价齐升，预计汽车电子占比汽车总成本在2030年会达到50%。电动化+智能化趋势下，带动主控芯片、存储芯片、功率芯片、通信与接口芯片、传感器等芯片快速发展，芯片单位价值不断提升，整车芯片总价值量不断攀升。
汽车智能终端将成为智能时代的神经末梢，汽车芯片是助力汽车步入智能时代的核心。从物理世界的感知到物理世界的表达，汽车智能终端将成为智能时代的神经末梢，需要具备四种基础能力：联接能力、感知能力、表达能力以及计算能力，这四种能力需要大量的芯片来支撑实现。
政策端受益碳中和推动，电动化浪潮迭起，看好新能源汽车快速起量。根据意法半导体在2021中国汽车半导体产业大会公布的全球禁售燃油车时间表，我国预计2040年将全面禁售汽油及燃油车。IEA预计到2050年电能将占据整体交通领域45%的份额，化石能源占比降低为10%。
电动化，在上半场完美地完成了自己的减碳任务的宣示，行业格局渐已成型。时间来到了下半场，众多新能源汽车玩家之间应该如何竞争呢？接力棒随即传到了“智能化”的手中，这是车企在下半场角逐的重中之重。不仅是新能源、“新势力”之争。
汽车智能化趋势明确，L2+/L3已经是消费者刚需。iResearch预计2025年中国智能驾驶汽车产销量超过2000万台，其中L2+/L3数量将超过半数, 自动驾驶不断迭代带动汽车芯片快速成长。
从L0-L5，需要越来越多的依赖于机器而非个人，也相应的对应传感器、主控芯片、存储芯片、功率半导体等越来越高。
汽车智能化+电动化带动汽车半导体含量持续提升，其中智能化带动更高的半导体含量提升。电动车半导体含量约为燃油车的两倍，智能车的半导体含量是传统汽车的N倍，看好新能源汽车开启半导体行业新一轮成长趋势。
以智能传感器为例，汽车智能化浪潮下半导体含量将从L2级别的160-180美金提升至L2+级别的280-350美金，到L4/L5级别的1150-1250美金以上。
历史来看，半导体行业的增长是由少数杀手级应用推动的，我们看好智能化+电动化时代背景下汽车半导体的需求快速增长，有望成为引领半导体发展的新驱动力。从过去几十年的半导体行业发展中可以看到2000以前半导体为专用领域主要受益于航天、军事等下游领域带动需求，2000-2010年间半导体主要受益于计算机及笔记本电脑带动起量，2010-2020年间手机、平板电脑等迭起带动半导体需求起量，2020-2030年间我们预判汽车可能成为引领半导体发展的新驱动力。
1.2. 价值测算：新四化发展明确，汽车芯片需求+价值量双翼齐飞
汽车新四化（“M.A.D.E”，即M-Mobility移动出行，A-Autonomous driving自动驾驶，D-Digitalization数字化，E-Electrification电气化）将带来整车电子电气相关价值的大幅提升。汽车电子电气相关的BOM（物料清单）价值（含电池与电机），将从2019年的~3,145美元（豪华品牌 L1级别ADAS汽油车）提升至2025年的~7,030美元（豪华品牌L3级别自动驾驶纯电车）。
根据ST在2021中国汽车半导体产业大会发布的数据：
与传统汽车相比，预测新能源汽车用到的各类芯片数量都会有显著的提升。以下为新能源汽车相较于传统汽车的半导体增量测算：
1）电源管理芯片：预计新能源汽车需要用到的电源管理芯片相较于传统汽车需要的芯片要增长将近20%的芯片达到50颗；
2）Gate driver：预计新能源汽车用到的Gate driver相较于传统汽车是全新的需求，每辆车需要30颗芯片；
3）CIS、ISP：预计新能源汽车用到的CIS、ISP增加50%的需求每辆车用到20颗；
4）Display：预计每辆新能源车需要8片;
5）MCU：新能源汽车用到MCU需要增加30%的需求量每辆车至少需要35片；
6）SiC：同样也是新能源车对于半导体的全新的需求
全球汽车销量变化对于半导体芯片的需求增量测算：
假设传统汽车需要的半导体芯片为500-600颗芯片/辆，新能源汽车需要的半导体芯片为1000-2000颗芯片/辆：
以2020年传统汽车销量7276万台测算，新能源汽车324万台测算，整体全球需要的汽车芯片为439亿颗每年。
预计2026年传统汽车销量6780万台测算，新能源汽车4420万台测算，整体全球需要的汽车芯片增加为903亿颗每年。
预计2035年传统汽车销量2400万台测算，新能源汽车9600万台测算，整体全球需要的汽车芯片增加为1285亿颗每年。
全球汽车销量变化对于半导体芯片的价值增量测算：
假设传统汽车需要的半导体芯片为397-462美元/辆，新能源汽车需要的半导体芯片为786-859美元/辆：
以2020年传统汽车销量7276万台测算，新能源汽车324万台测算，全年整体全球汽车芯片价值量为339亿美元。
预计2026年传统汽车销量6780万台测算，新能源汽车4420万台测算，全年整体全球汽车芯片价值量为655亿美元。
预计2035年传统汽车销量2400万台测算，新能源汽车9600万台测算，全年整体全球汽车芯片价值量为893亿美元。
全球汽车销量变化对于半导体晶圆需求增长预测：
12寸：2020年需求为198万片预计到2026年提升为404万片，CAGR 12.6%。
8寸：2020年需求为1121万片预计到2026年提升为2088万片，CAGR10.9%。
6寸：2020年需求为443万片预计到2026年提升为1306万片，CAGR19.7%。
4寸：2020年需求为252万片预计到2026年提升为845万片，CAGR22.3%。
汽车电子市场规模预测：
根据海思在2021中国汽车半导体产业大会发布的数据，2021全球汽车电子市场约为2700亿美元，预计到2027年，汽车电子部件的整体市场规模接近4000亿美金。汽车电子部件市场年复合增长率接近7%，电子部件增长速度超过汽车市场增速，电子化率持续增加。
汽车半导体市场规模预测：
根据海思在2021中国汽车半导体产业大会发布的数据，2021年全球汽车半导体市场约为505亿美元，预计2027年汽车半导体市场总额将接近1000亿美元，2022-2027年增速保持在30%以上。中国车载半导体市场稳步上升，2020年约1000亿人民币。
1.3. 缺芯分析：汽车缺芯或将持续全年，交货周期持续拉长
从2020年9月以来，因缺芯导致停工、停产问题异常突出，汽车芯片保供压力空前。2020年下半年以来，在疫情，需求等多重因素影响下，缺芯问题持续影响ECU正常供应和整车生产制造，部分领域芯片供应有恶化趋势。
汽车行业缺芯原因分析：
-汽车智能化与电动化趋势，推动全球车规级芯片的需求增加
-全球芯片产能投资相对保守，供需不平衡的问题一直存在
-5G与IoT快速发展，带动消费电子对于芯片的旺盛需求，进一步挤压汽车芯片产能
-全球疫情与各类突发事件叠加，使得部分芯片厂商减产或间断性停产，正常供给关系出现中断
-贸易战与“卡脖子”使得正常国际贸易关系紧张，市场情绪升温，出现非正常囤货与炒货
2022.3月，全球汽车芯片平均交付周期（芯片从订购到交付的周期）相较于2月增加了两天，达到26.6周，创自2021年3月以来的历史新高。
根据汽车行业数据预测公司AutoForecast Solutions（以下简称为AFS）的最新数据，截至4月10日，由于芯片短缺，今年全球汽车市场累计减产量约为143.78万辆。其中，中国汽车市场累计减产量继续保持7.09万辆不变，占全球汽车市场累计减产量的4.9%。
细分到汽车芯片来看，汽车缺芯的主要种类包括: 主控芯片MCU+功率类的电源芯片、驱动芯片，根据广汽研究院测算三者占中高风险缺芯的74%，其次是信号链芯片CAN/LIN等通信芯片。
从汽车芯片缺芯品牌分布可以看到，缺芯主要来自恩智浦、德州仪器、英飞凌、意法半导体等传统汽车芯片企业，整体来看75%的中高风险缺芯来自以上四家公司。
从缺芯的产地分布来看，77%的缺芯来自东南亚和美国，主要由于东南亚及美国的疫情较为严重，其他包括中国台湾、日本、欧洲都面临缺芯情况。
汽车芯片持续紧缺，“四化”加剧汽车短缺问题。我们认为，汽车芯片缺货主要原因为后疫情时代原有汽车市场需求快速回温叠加新能源汽车等新需求持续超预期，以及汽车新四化带动芯片量价齐升。整体来看，1）功率半导体：有望优先实现国产替代，MOS、IGBT今年恐难缓解，6、8寸尤为紧缺。2）MCU：结构性缓解持续，尤其是车规级MCU方面。3）传感器芯片：未来伴随着搭载数量增加，短缺问题会长期存在。4）SoC芯片高性能产品集中度较高，缺货风险持续存在。5）存储类芯片：占汽车半导体市场比重有望持续提升，缺货引发产品价格上浮。6）电源管理芯片：电源管理芯片供给仍然紧张，其中汽车相关应用最为紧俏。
1）功率半导体：有望优先实现国产替代，MOS、IGBT今年恐难缓解，6、8寸尤为紧缺。
MOS紧缺年内恐难缓解，6、8寸尤为紧张。MOS份额占上百亿规模的功率半导体市场四成左右，下游应用广泛，存量空间大，不同细分市场的景气度存在差异。新能源的半导体器件价值量约750-850美金，其中40%-45%属于功率半导体，后者半数左右是功率MOS、IGBT等，价值量约300-350美金。目前汽车不管高低压现在都非常紧缺，特别是新能源三电多用到的6寸、8寸高压器件产能极为紧缺，IGBT、超级MOS管等还没有转为12寸，今年或不能缓解。士兰微此前曾表示，高端Mos管供不应求，无法满足大客户需求。Mos降价主要集中在平面Mos和低压Mos，超结Mos价格依旧坚挺。
IGBT方面，车规级IGBT的需求进入持续放量阶段，单车价值量持续提升。IGBT及IGBT模块在新能源汽车成本结构中，占驱动系统的比重已达50%，占全车成本的比重也高达8-10%，是新能源汽车中，成本最高的单一元器件，单车价值量在持续提升，价值量占新增器件比重超过80%。根据Omdia 2020年报告显示，2019年中国车用IGBT市场规模为2.8亿美元。而随着新能源汽车产业超预期增长车规级IGBT的需求量持续攀升。据集微网消息，由于优质产能跟不上市场需求，预计今年下半年，车规级IGBT将持续紧缺，可能成为制约汽车生产的主要瓶颈，并延续至2023年。
IGBT功率器件国产率超三成，部分缓解市场增量需求。本土2019年比亚迪电机驱动控制器用IGBT模块全球排名第二，市场占有率18%。但车厂自有产能尚不足以解决产量不足问题，为此，比亚迪向士兰微、斯达半导、时代电气、华润微等具备车规级IGBT生产能力的本土企业下单，其中与士兰微签订的订单级别达亿元，保障激增的新能源汽车生产对IGBT的需求。东风汽车旗下智新半导体的IGBT生产线已完全进入自动化生产流程，一期年产能为30万只，二期建成后，年产能将达到120万只，产品已应用于东风风神、岚图等自主品牌车型。时代电气目前已在广汽、东风汽车、长安汽车、理想汽车、小鹏汽车等主机厂中得到装车使用，750V的IGBT模块获市场高认可度。
本土企业产能中低端占比大，高端产能仍受欧美厂商产能制约。高端产能掣肘于英飞凌、安森美等国际供应商，欧美企业扩产节奏与市场需求错频。目前，英飞凌采取优先满足头部客户的策略，以缓解IGBT模块供应短缺问题，而德国英飞凌和上汽英飞凌的产能均处于爬坡阶段，优质产能供应不足，高端产品短缺。安森IGBT模块产能超五十万，但产能利用率有待进一步提升，无法满足市场的快速增长需求。
2）MCU：结构性紧缺持续，尤其是车规级MCU方面
32位MCU、HPC控制体系将部分抵消电动化带来的MCU增量需求。一方面，未来传统8位MCU、16位MCU将通过迁移到32位MCU而从汽车中移除，集成度更高、功能更强大的32位MCU将成为主流。另一方面，未来大部分驾驶功能将由汽车HPC控制。现在，一辆车上有70到100个ECU，每个ECU（包括其中的MCU）控制一个特定的驾驶功能，而这种分布式计算体系结构将被更集中的HPC体系结构所取代。
但在一些工业领域尤其是车规级MCU方面，预计到今年下半年供应依然紧张，或有望年底实现供需平衡。考虑到全球汽车销量整体稳中有降的现状，我们预计单车MCU用量将在2025年达到峰值，随着汽车智能化、控制集中化发展，车规级MCU的用量将会开始逐步下降。Gartner数据显示，单辆车对MCU的需求量并不会随着汽车电动化、智能化的增加而出现明显增加。但由于单价更高的32位MCU应用比例继续提升，汽车MCU整体市场规模仍将处于持续增长趋势，车载传感器的增加和汽车销量的增加或将带来MCU需求量抬头。
车规级MCU国产替代将是未来发展主旋律。目前车规级MCU国产化率约为5%，随着本土企业的发力，国产化率有望在未来几年得到飞速提升。
3）传感器芯片：未来伴随着搭载数量增加，短缺问题会长期存在。
毫米波雷达方面，部分缺货或成常态。毫米波雷达的生产厂商主要是博世、英飞凌、恩智浦、安森美等企业，此前，博世毫米波雷达芯片组装厂受马来西亚疫情影响而减少供应。第五代毫米波雷达芯片的短缺共影响了11家车企，包括小鹏汽车、长城汽车、广汽埃安等。博世（中国）总裁陈玉东曾表示21Q4供货率会非常低，2022年会恢复到历史情况。缺货10%到20%将成为常态，市场需求不能全部得到满足。
小鹏和理想的毫米波雷达供应或将缓解。理想ONE和小鹏 P5交付方案中表明，后续毫米波雷达将分批补装，考虑到上游芯片厂商产能恢复的时滞，此举可能是传感器芯片供求紧张将有所缓解的一个信号。
4）SoC芯片：高性能产品集中度较高，未来存在缺货风险。
车规级AI芯片需求量逐级提升，算力突破要求指明未来缺货风险。根据麦肯锡预测，到2030年，全球车载AI SoC芯片的市场规模将达303.4亿美元，其中中国市场规模为104.6亿美元。不同的自动驾驶等级对AI SoC芯片的需求价值量不一样。至2025年，L1级单车AI SoC芯片价值量为69美元，L2级为190美元/辆，L3级为685.9美元/辆，L4/L5级为1487.9美元/辆。此外，华为指出，到2030年，车载算力将超过5000 TOPS，未来智能汽车对算力的需求量非常高，而本土车载AI芯片的算力仍普遍处于100 TOPS，未来企业算力提升的需求将使得车规级SoC芯片面临一定的缺货压力。
5）存储类芯片：占汽车半导体市场比重有望持续提升，缺货引发产品价格上浮
短期来看，NAND 各型号价格均有所上涨，创近年新高。NAND方面涨价明显，西部数据宣布部分3D NAND 生产线遭到污染，今年一季度产能受损不久，全部产品涨价。随后，美光也进一步跟进，宣布NAND产品合约价涨 17% 至 18%，现货价 上涨25% 以上。本轮涨价中，NAND 各型号价格均有所上涨，其中，64Gb 8Gx8 MLC 闪存合约涨幅最大，远高于 32Gb 4Gx8 MLC 闪存合约涨幅，而且价格已经创下三年来新高。
6）电源管理芯片：电源管理芯片供给仍然紧张，其中汽车相关应用最为紧俏。
受益于下游车用、服务器与固态硬盘等终端需求持续旺盛，以及国外IDM大厂转单影响，2022M03台系电源管理IC厂商业绩表现亮眼。矽力杰实现营收22.2亿台币，同比增长41%；致新实现营收9.4亿台币，同比增长24%。受供求紧缺影响，2021年电源管理IC平均销售单价上涨近10%。进入2022Q1，电源管理IC产能供给仍然紧张，但相较于2021年有所缓解，供应处于健康水平。
俄乌战争+我国疫情或将使汽车缺芯情况更为严峻：
从国际上来看，俄乌冲突升级，迅速发展为第二次世界大战以来欧洲最大规模战争；由于乌克兰是氖气（芯片原材料之一）的重要出口国，俄乌冲突也会对芯片和汽车产业链产生扰动。同时，美国举起“制裁之刃”对准俄罗斯，再次精准打击了全球半导体供应链。
展望2022年二季度供应链物流对半导体企业仍有一定的不确定性或影响，或将使汽车缺芯情况更为严峻。22年3月起上海市政府采取分区管控以来，人力与物流受到较大管制。据Trendforce消息，周边OEM、ODM厂仅能依赖厂内库存来低度满足产线需求，长短料问题进一步扩大。即使在周边地区封控解除后，可能会出现短期内物流量激增，造成海关闸口阻塞，交期延长的可能。封控期间供应链物流存在问题，具体而言，半导体制造厂的设备运输几乎停滞，由于公路作业受限，货物下船只能暂存码头；PCB厂商也将面临运输成本增加，部分产品出货延迟等状况；下游汽车产业所受影响较大，上海停摆对全国乃至全球的汽车产业链造成了连锁反应。
1.4. 竞争格局：美日欧三足鼎立，国产化浪潮及产业链重构带来新机遇
2020年汽车芯片主要厂商分布中美日欧三足鼎立，前五大厂商包括英飞凌、恩智、瑞萨、德州仪器、意法半导体，前25强中闻泰科技名列第19位，是中国唯一一家上榜的公司。
汽车芯片主要厂商分布及产品布局情况，按照2020年汽车半导体市场份额排序。
细分领域来看，我们在汽车计算、控制类芯片的自主率不到1%，传感器4%，功率半导体8%，通信3%，存储器8%，国产化浪潮下有望加速。
整体技术上，在计算，控制领域的计算、控制领域：MCU/GPU/FPGA等通用芯片高度垄断，前三大市场占率约七成，面向ADAS的ASIC技术路线尚不确定。
传感器：在车身感知领域，国外企业高度垄断，前三大市场占率七成以上，国内基础不足。在视觉、毫米波雷达等新型环境传感器具备基础。
功率半导体：IGBT/MOSFET领域与国外相差较大，国内在功率分立器件和模块领域更为擅长，化合物半导体领域国内正在布局。
通信：V2X属于增量市场，国内依靠5G布局有发展基础。
存储器：存储器属于车用半导体增量市场，主要被美光、三星等垄断，国内车用SRAM，立基型DRAM等环节有基础。
整体来看汽车传统汽车时代的汽车半导体市场存在三大竞争壁垒
业务稳定-整体市场份额稳定，市场规模稳步增加
格局垄断-市场日益形成垄断格局，外企通过并购巩固竞争优势
关系牢固-芯片-TIER1-车企已形成强绑定供应链，汽车对芯片性能/可靠性要求高，车规芯片需要长周期供货能力所以对于新进企业构成行业壁垒
汽车智能化+电动化推动产业链重构。汽车进入了电动化+智能网联的时代, 新时代给予追赶者机会，车联网/新能源/智能化/自动驾驶四个领域趋势带来新的半导体需求。新需求为国内新进芯片企业进入汽车带来全新的产业机遇。
OEM+Tier1+Tier2原有金字塔格局有望被打破，向平台+生态模式跃迁，我国汽车芯片厂商迎来入局机遇。对于未来规模化和个性化的挑战，智能车软件会逐步走向平台+生态模式，原来的开发模式都是塔状，有Tier-X供应商给OEM提供部件和服务，由主机厂去总成和验证。未来OEM除了跟传统部件合作之外，有些车企会考虑自建平台，比如说大众等企业宣称做自己的操作系统。这个平台车厂自建或和供应商厂商合建，除了平台车厂还需要和算法供应商，生态伙伴，投资伙伴等合作。所以我们认为未来合作模式是以车厂为中心的平台+生态的合作模式，逐步走向平台+开放带来更多的开放和创新。
未来汽车产业的生态圈将会从过去的“整车厂是主导”，发展到“掌握核心技术关键环节的企业是主导”，而且可能是一个圈和另外一个圈形成生态的竞争，从而组成一个更大的新一代汽车生态体系。
2. 品类分析：五大类汽车芯片皆具高成长动能，受益电动+智能化量价齐升
智能化驱动下汽车行业有望实现产业变革升级，加速步入万物互联+万物智联的新时代。当前消费电子已先一步步入智能时代，而汽车行业正面临着智能化产业升级，整体过程可以类比功能机到智能机。叠加政策端碳中和推动，电动化浪潮迭起，看好新能源汽车在智能化+电动化驱动下加速起量。
汽车芯片从应用环节可以分为5类：主控芯片、存储芯片、功率芯片、模拟芯片、传感器芯片等。2020年主控芯片占比23%，功率半导体占比22%，传感器占比13%，存储芯片占比9%，其他占比33%。
看好辅助驾驶+自动驾驶+汽车电动化持续提升带动汽车半导体量价齐升：
1）主控芯片：算力随着智能化提升不断提升从L1<1TOPS到L5 1000+TOPS算力推动主控芯片高速增长；
2）功率半导体：燃油车功率半导体单车价值量达87.6美元，新能源汽车458.7美元，实现四倍以上增长；
3）模拟芯片：以电源IC为例，车载领域增长最快，CAGR达9.0%。
4）传感器：L2级别汽车预计会携带6个传感器，L5级别携带32个传感器，汽车半导体占比提升显著；
5.）存储芯片：汽车存储系统随着智能化水平提升容量和性能快速增长，为存储器步入千亿美金市场核心。
汽车芯片从应用环节可以分为5大类：主控芯片、存储芯片、功率芯片、模拟芯片、传感器芯片等。
主控芯片：
主要用于计算分析和决策，主要分为功能芯片（MCU）和主控芯片（SOC）。MCU指的是芯片级芯片，一般只包含CPU一个处理单元（例：MCU=CPU+存储+接口单元）。而SOC指的是系统级芯片，一般包含多个处理单元（例：SOC=CPU+GPU+DSP+NPU+存储+接口单元）
1）计算芯片：包括SoC，CPU，MPU，GPU，NPU, FPGA等；
2）控制芯片：MCU等
模拟芯片：
信号与接口芯片+电源管理芯片
主要用于发送、接收以及传输通讯信号。
1）总线芯片CAN/LIN/USB/ETH等；
2）通信与射频芯片：基带、V2X、BT/WiFi等；
3) 信号变换：包括复用器、放大器、隔离器等；
4）专用功能芯片包括：苹果认证、安全加密芯片等
电源管理芯片：
1）DC/DC开关稳压器
2）DC/AC控制器和转换器
3）电源管理IC
4）线性/LDO稳压器
5）监控器和电压基准等
传感器芯片：
主要用于探测、感受外界信号、物理条件或化学组成，并将探知的信息转变为电信号或其他所需形式传递给其他设备
1）雷达传感器：超声波、毫米波、激光雷达等；
2）图像传感器：CMOS传感器等；
3）光电传感器：阳光/红外传感器、压力、流量传感器等；
4）生物传感器：气味传感器、氧气传感器等；
5）磁传感器（霍尔传感器等）
存储芯片：
主要用于数据存储功能
1）内存DRAM(DDR、LPDDR4(x)等)；
2）闪存FLASH（NAND FLASH、NOR FLASH）；
3）EEPROM等
功率芯片：
主要用于保证和调节能源传输
1）驱动芯片：高低边驱动、HBD等；
2）功率放大器：音频功放等；
3）功率模组：IGBT、组合MOS等；
4）其他：eFUSE、理想二极管控制器
2020年汽车半导体产品市场需求情况：主控芯片占比23%，功率半导体占比22%，传感器占比13%，存储芯片占比9%，其他占比33%。
智能化趋势下，我们认为L2+/L3已经是消费者刚需，整体渗透率将持续提升。同时，ADAS渗透率2025年有望达67%，带动汽车芯片快速增长。
汽车智能化趋势明确，L2+/L3已经是消费者刚需。根据iResearch预测，2025年中国智能驾驶汽车产销量将超过2000万台，其中L2+/L3数量将超过半数, 自动驾驶不断迭代带动汽车芯片快速成长。
ADAS:2025年渗透率有望达到67%，ADAS的渗透率提升带动汽车半导体量价齐升
HISilicon预计到2025年，全球新车销量预计为9600万辆，其中辅助驾驶+自动驾驶的装配车辆将达到6500万辆，渗透率预计为67%。2025年前全球车厂更多聚焦在L0-L2阶段，辅助驾驶的装配率将达到整体新车型的90%左右。随着整车厂、Tier1、以及算法公司在自动驾驶领域的技术突破，世界各国以及标准组织对自动驾驶的政策与立法的出台，以及在自动驾驶周边基础设施的投资和建设，L3-L5阶段的自动驾驶对器件工艺要求较高，或将在未来十年内优先在Robotaxi等专有场景落地；
2.1. 整车拆解：特斯拉汽车芯片拆解，五大类芯片重要性突显
我们将特斯拉汽车的关键部分进行拆解：
1、自动驾驶方案
复盘特斯拉自动驾驶芯片迭代之路：半集成模式 ➡整合模式 ➡核心自研模式
初期：采购 Mobileye EyeQ 3 芯片 摄像头 的半集成方案 【 原因：研发资金不足 需要快速量产 】
中期：采用 NVIDIA 芯片平台 第三方供应商摄像头 的整合方案 【 原因：Mobileye 算力不足 开发速度无法跟上特斯拉迭代需求 】
当前： 采用 FSD 芯片 自研 外采 Aptina 摄像头 的核心自研方案 【 原因：市面方案无法满足定制需求 资金及自研实力已到位 】
特斯拉FSD（全自动驾驶，Full Self-Driving）模块上包含了两个自研FSD芯片，其上广泛使用了主控（CPU、GPU、NPU、MCU）、存储（LPDDR、SRAM、FLASH）等芯片。作为定制设计的自动驾驶芯片，独享方案使得芯片需求复杂性降低，替代性神经处理器的大部分通用能力已经从FSD芯片中剥离出来，只留下所需的硬件设计，从而将设计重点移向对功耗、算力、传输时间、安全性的把控。现阶段，FSD是特斯拉最核心的应用软件，其软件收入也主要由FSD选装包贡献。消费者付费激活后，可以享受到包括自动泊车、自动辅助导航驾驶、智能召唤等在内的高级自动驾驶功能，而且后续可以通过OTA空中软件持续升级自动驾驶能力。2020年7月1号，其价格已经上涨至8000美元/套（国内64000元/套）。
2、仪表中控二合一屏
仪表中控二合一屏上的CID( Center Information Display，中央信息显示器)和IC（仪表显示器，Instrument Cluster）的主要运算能力均由NVidia VCM（可视计算模块）提供。VCM中使用了Nvidia Tegra片上系统（SoC），具有多核ARM处理器，GPU和其他各种音频和视频加速器，重要组件还包括有德州仪器生产的电源管理单元、海力士所生产的存储单元eMMC NAND和RAM，Spansion生产的NOR等重要组件。正是这些组件使得CID VCM为整个车机的主要算力单元，NVidia VCM作为运行Linux的基于ARM的计算机模块，从而使得操作系统可驱动Tesla的大多数可见动作。
3、ADAS
ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，特斯拉MODEL3使用的传感器类型有别于其他车型。自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种：一种是以特斯拉为代表的视觉主导的多传感器融合方案，特斯拉汽车感知方案曾包括一个前置77GHz毫米波雷达传感器、8个摄像头和12个超声传感器。另一种是以低成本激光雷达为主导，典型代表如谷歌Waymo。
继续加码纯视觉方案，打造“摄像头→自动驾驶芯片→DOJO超算训练→软件 OTA 更新”的自动驾驶闭环生态。在汽车行业疯狂加码多感知融合的大趋势下，特斯拉反而选择继续加码纯视觉方案，最新车型甚至已经走上了纯视觉FSD之路。近日，特斯拉官方确认，从2022年2月中旬起生产的高端车型Model S和Model X也将不再配备雷达，所有的驾驶辅助系统将完全依赖一套由8个摄像头组成的摄像头系统。此方案能更好的改善极端天气和怪异弯道下的自动驾驶安全性。与之呼应，特斯拉持续押宝人工智能，推出为超级计算机Dojo准备的人工智能芯片D1 ，完成了从芯片硬件到算法软件再到数据训练 Dojo 完整的自动驾驶生态闭环。
2.2. 架构革新：EEA从分离向域内集中发展，核心芯片数量加速增长
从功能手机到智能手机复杂的应用需求驱动手机硬件架构从分立走向集中。而智能化趋势亦对智能汽车的架构提出了新的要求，集中化的电子电气架构能够更好地满足计算集中的要求 。
从座舱智能化的技术演进来看，可以分为分离式、分域式和域集中式，域集中式的方案打破了原来分布架构式的限制，实现了软硬件的解耦，同时方便后续的OTA升级。
EEA（电子电气架构）的新阶段：
域集中式2021-2025：第一，DCU的出现使ECU（电子控制单元）标准化且数量大幅减少，并直接带来“降本”和“增效”。例如，若用一个集成中控、仪表、360环视及其他影音娱乐功能的DCU替代多个来自不同供应商的传统ECU方案，最大可为车企带来将近38%的BOM成本节降（尚未考虑成本年降）。第二，智能传感器/执行器数量增加。传统功能导向的ECU+传感器集成方案中的算力会被剥离并集中到DCU里，同时传感器本身也需具备基础算力，以便与DCU沟通，如通过CAN。第三，软件开始独立于硬件，但并未完全分离。一些独立的功能仍然依靠ECU实现，但抽象层（Abstraction Layer）的出现是未来实现硬软件完全分离以及域融合的重要基础。第四，中央网关与各个域之间可通过以太网通讯。
中央集中：一，软硬件完全分离，且所有的ECU/DCU共享同一套基础软件平台。二，相互独立的功能应用搭载在一套高算力的车载计算机上，且它的算力远超阶段二的DCU。三，基础软件平台+功能独立+HPC将带来规模化，即一套架构可以承载任何形式、数量的功能及服务。
从分离到域内集中的发展，芯片算力持续提升。智能汽车对迭代速度 、可扩展性 、大数据 、 功能安全 、数据安全 、冗余备份等要求较高且搭载代码量庞大需要极高算力支持 。分布式架构下 智能化升级依靠 ECU和传感器数量的叠加；而在集中式架构下可将多个 ECU 收集的数据在同一域控制器中统一处理域内主控芯片算力较强 。
据 ICVTank 数据 2019 年全球座舱域控制器出货量约为 40 万套 预计 2025 年将超过 1300 万套 2019-2025年 CAGR 为 79%。
整车含控制器数量约为40-80个，其中汽车的科技配置越高，则控制器数量越多，同等科技配置条件下，新能源汽车车型的控制器略多。
我们看好智能化+网联化时代下大型控制器数量增加，汽车控制器量价齐升。从汽车控制器来看，65%为智能网联、7%为新能源、8%为动力、12%为底盘、4%为集成安全、4%为车身。
我们看好电动化时代下，汽车从传统车型向新能源汽车转型带动控制器数量及芯片增加。根据广汽研究院预测，传统汽车控制器数量为40-70个，芯片数量为400-700个，预计新能源汽车控制器数量为45-80个，芯片数量为500-800个。
大型控制器芯片数量普遍超过40个，如广汽座舱域控制器芯片数量达66个：包括2个主控芯片、31个信号与接口芯片、30个功率类芯片、3个存储类芯片、1个传感器类芯片
中型控制器芯片数量一般在20-40个，如TBOX芯片数量达29个：包括1个主控芯片、14个信号与接口芯片、11个功率类芯片、2个存储类芯片、1个传感器类芯片
小型控制器芯片数量一般少于20个，如空调控制器芯片数量达13个：包括1个主控芯片、5个信号与接口芯片、7个功率类芯片、0个存储类芯片、0个传感器类芯片
2.3. 主控芯片： 智能座舱+自动驾驶双轮驱动，智能化时刻来临
随着汽车电子化程度的加速渗透，汽车ECU的数量提升，而ECU中均需要MCU芯片。汽车MCU占比MCU细分市场37%，智能化需求下未来32位处理器将成为主流。
一辆汽车中所使用的半导体器件数量中，MCU占比约30%，每辆车至少需要70颗以上的MCU芯片，随着汽车不断向智能化演进，MCU的需求增长也将越来越快。
32位MCU：主要应用于仪表板控制、车身控制、多媒体信息系统、引擎控制及智能驾驶安全系统及动力系统。其强调智能性、实时性和多样化，除处理复杂的运算及控制功能，32位MCU产品也将扮演车用电子系统中的主控处理中心角色，也就是将分散各处的中低阶电子控制单元集中管理。
16位MCU：主要应用于动力传动系统，如引擎控制、齿轮于离合器控制和电子式涡轮系统等，也适合用于底盘结构和电子泵、电子刹车等。
8位MCU：主要应用于车体的各个子系统，包括风扇控制、空调控制、车窗升降、低阶仪表板、集线盒、座椅控制、门控模块等控制功能。
全球MCU行业企业通过收购兼并方式提升市场份额。根据IHS数据，2020年，全球汽车电子用MCU龙头企业为瑞萨电子、恩智浦、英飞凌等，其中瑞萨电子市场份额大幅提升，达到30%。根据IC insights数据，2021年全球MCU市场规模196亿美元，预计2021-2026年CAGR为6.7％。
随着智能汽车的发展，特别是智能座舱和自动驾驶概念的兴起，主控芯片应运而生。
智能化演进，叠加高算力芯片的挑战，SoC异构集成扬帆起航。原来车里面ECU用的是8位、16位的MCU，现在主流32位的MCU，同时MCU也从单核走向多核。芯片的算力提升到几百T，甚至1000T的算力，这些芯片都是高算力的异构芯片，一个芯片内有CPU的核、加速器、AI核、ISP等，这些芯片上的软件靠传统MCU时代的嵌入式软件是支撑不了的，SoC异构集成扬帆起航。
SoC芯片主要分为智能座舱及自动驾驶芯片：
智能座舱SoC芯片渗透率不断提升，预计到2030年接近9成：智能座舱芯片相比于自动驾驶芯片对安全的要求相对更低，未来车内“一芯多屏”技术的发展将依赖于智能座舱SoC，芯片本身也将朝小型化、集成化、高性能化的方向发展。
2.3.1. 智能座舱芯片： 2017至2020年芯片复合增长率高达28%
据国际电子商情，预计全球智能座舱市场在2022年将达到438亿美元，年复合增长9%。整个供应链规模和增量都非常大。从华为、高通、NXP智能座舱解决方案，到大陆、博世、哈曼国际、电装，再到北汽、WEY、蔚来、小鹏、理想、吉利、领克、福特、凯迪拉克等车厂，整条产业链几乎处于ALL-IN的状态。
智能座舱定义：智能座舱被定义为主要涵盖座舱内饰和座舱电子领域的创新与联动，是拥抱汽车行业发展新兴技术趋势，从消费者应用场景角度出发而构建的人机交互(HMI)体系。
相对于自动驾驶，智能座舱芯片挑战相对较低，国产化落地有望加速。智能座舱功能的落地尽管要整合多个屏幕显示(中控、仪表、抬头等)、驾驶员监控、车联网、娱乐系统及部分辅助驾驶功能，但总体来说，由于不涉及底盘控制，安全压力小，技术实现难度低、成果易感知，有助于迅速提升产品差异化竞争力。因此国内OEM在等待自动驾驶关键技术成熟的档口，开始逐步将精力转移到智能座舱的落地。
智能座舱的演进：从电子座舱到第三生活空间
座舱技术链技术升级支撑“一芯多屏”趋势。
座舱芯片、域控制器及操作系统等软硬件技术的升级，为主机厂在多屏和联屏方向提供更多空间，座舱厂商纷纷发力“一芯多屏”的座舱方案，并且实现量产；其中自主品牌对座舱的联屏方案更加积极开放。
尺寸：从中短期趋势来看，多屏、大尺寸屏幕是打造智能座舱科技感的重要方案，15英寸以上的中控屏以及成为多家车企的选择
性能：高清晰度需求增长，对屏幕分辨率与性能的要求持续升级
新技术：OLED、曲面屏、可升降、3D裸眼技术、AR技术将被逐渐应用，高科技体验更加明显
造型多样：结合内饰的风格与特点，屏幕造型呈现多样性，包括切角、弧线、梯形、圆形等，以及联屏设计等进一步塑造科技感与特点
副驾屏幕：随车企对于智能座舱作为第三空间认可的加深，其服务对象也从驾驶员乃至后排的顾客进行拓展。服务属性在保障驾驶安全的基础上强调娱乐、社交等元素。
据盖世汽车，预计智能座舱的演进过程带动上游芯片快速发展，2030年有望达千亿规模，单车价值链将显著提升，成为5G、传感器、AI、高性能计算、服务、内容和系统面向驾乘人员集中呈现的窗口。未来的智能座舱可以形容为“your home away from home“，其应该有着更加多样化的人机交互HMI(语音、手势、AR抬头显示、融合导航指示），更大更高分辨率(12inch+,4K)的屏幕, 流畅的屏屏互动功能，多模态的舱内传感器(摄像头、毫米波雷达），更丰富的车机软件，同时能把座舱数据进行更好的整合以带来更便利的体验。
AR HUD走向量产，成为显示与交互的重要载体
AR HUD走向量产，成为显示与交互的重要载体。随着HUD 显示效果的提升，其重要性日益凸显。目前HUD前装量产以W HUD为主，AR HUD也开始规模化落地。部分车企的车型采用小尺寸仪表的+HUD，未来HUD或将进一步削弱作为主要显示屏业界的地位。
AR-HUD的软件比拼的是AI能力和导航能力。导航能力必不可少是因为它是一个基础功能， AI能力就是生态智能化以及交互智能化的智能体现。
AR-HUD、W-HUD及C-HUD对比情况，目前市场面已有的AR HUD其实只是对传统WHUD的小幅升级。实际上，AR HUD可以做得更好且提供更多的体验，为了实现这一目标，要超越简单的WHUD 2.0，AR HUD需要更多的信息处理能力，整合许多数据源，能够以低延迟进行实时计算，图形渲染和坐标矫正。总而言之，与普通WHUD相比，实现真正的AR HUD需要应用更多的技术。
据盖世汽车，预计座舱芯片算力需求及规模显著提升。
从BOM提升来看，电子电气架构改变带来的硬件与软件的价值提升（~510美元）将明显高于纯IVI（车载信息娱乐）系统和Connectivity（互联互通）系统（~230美元）。其中，座舱域控制器及基础软件（如OS）有望成为未来五年的价值高地。
顺应智能座舱多传感器融合、多模交互及多场景化模式发展的演进趋势，作为处理中枢的座舱SOC需要不断发展突破。下一代座舱SOC发展主要呈现以下几个趋势：
（1）CPU算力不断提高。如高通骁龙SA8155P芯片的算力约85KDMIPS，而SA8195P的CPU算力约150KDMIPS，芯驰科技最新推出的座舱芯片X9U的CPU性能达到100KDMIPS等。
（2）AI算力需求越来越强，以支持语音和图形甚至整车功能与驾驶者的交互。目前，已有部分量产的座舱SOC芯片中嵌入AI加速计算，其算力在1~5TOPS左右。如用于奔驰第一代MBUX的英伟达Parker的AI算力为1TOPS，三星已量产的Exynos Auto V910具备约1.9TOPS的AI算力，而三星规划2025年前后投放量产的Exynos Auto V920座舱芯片的NPU算力将达到约30TOPs。
（3）支持接入更多车载显示屏和传感器。如高通8155/8195最多支持8个传感器输出和5路显示屏；三星V910支持6路显示屏；2021年上海车展，芯驰科技最新发布的智能座舱芯片X9U，能够支持10个高清显示屏。
（4）芯片制程工艺越来越先进。目前，7nm及8nm制程座舱芯片已实现量产，如高通8155/高通8195，三星V910等。同时，高通发布的最新第四代骁龙汽车座舱芯片制程将达到5nm，并计划2022年开始量产。
（5）芯片迭代越来越快，新产品发布周期缩短。以前周期基本在3-5年左右，现在新品基本在1-2年，座舱芯片迭代速度加快。
（6）座舱SOC也在向模块化、可更换、可扩展的趋势发展。2021年4月，华为发布了麒麟车机模组9610，其内置车规芯片麒麟990A，该芯片模组采用的是可插拔式设计，可通过对中央处理单元更换的方式来进行更新，周期为三年一代，每一代的接口一样，可直接更换，时间跨度上可以覆盖到汽车使用的全生命周期。
（1）&（2）从算力需求来看，座舱芯片需要的算力逐年提升，据IHS Markit，预计2024年座舱NPU算路需求将是2021年的十倍，预计CPU算力需求是2021年的3.5倍。
（3）主要座舱处理器可支持接入更多显示屏和传感器
（4）&（5）芯片制程工艺越来越先进，迭代越来越快
从厂商来看，智能座舱SoC厂商可以分为：消费级芯片生产商、传统汽车芯片生产商、新兴芯片生产商
1）传统汽车芯片龙头： 产品线齐全，车规级芯片积累较多；与传统主机厂合作关系良好；目前在中低端车型应用较多
2）消费电子领域巨头： 资金雄厚，可支撑起对先进制程和高算力芯片的研发投入；软件生态好，研发成果可加以最大限度利用；目前在中高端车型和造车新势力广泛应用，在智能座舱及自动驾驶域均处于行业领先水平
3）国内科技公司：AI技术出众，通常可为客户提供“算法+芯片”的软硬件耦合的全栈式解决方案；
主要应用于国产车型
消费级芯片厂商： 高通 三星 华为降维切入座舱 SoC 快速渗透高端市场
在手机等消费电子领域的出货量可摊薄车载芯片研发成本先进制程研发费用高昂因此其迭代速度远超汽车芯片厂商掀起算力军备竞赛 。
高通：在全球高端车载信息娱乐系统方案领域排名第一
全球领先的无线技术支持 为将来车路协同提供坚实基础
高度集成的开发套件 为产品快速开发提供完整软硬件环境 加速创新
统一的软件框架 、 高度灵活性和可扩展性
高通在座舱领域布局了多款芯片产品，目前全球已有超过20加车企搭载了第三代骁龙数字座舱平台，技术与市场优势明显。
三星：收获奥迪全系列 MIB 3 TOP 和保时捷全系列座舱芯片订单
OS 自主：采用开源的汽车级 Linux AGL 系统 较高通采用安卓更自主
收购哈曼： 2016 年以 80 亿美元现金收购哈曼 哈曼汽车业务包括高端音响 、 IVI 、 车联网 、 导航系统 、 3 D 和 AR 、 第三方应用 、 多模人机界面等
华为：提供全套解决方案 减少客户开发成本
地平线： 国内首个软硬结合 并将前瞻人工智能算法内置到芯片中的企业 。
目前已面向市场推出征程 2 、 征程 3 、 征程 5 芯片 并且已经形成了 自动驾驶 智能座舱 以及车内外联动的完整产品布局 。
Horizon Matrix SuperDrive 全场景整车智能解决方案，且Horizon Halo 20以 2 个月为频次迭代算法的丰富度与精度并发布集成车载人机交互和车内外联动体验、自动驾驶于一体
黑芝麻：公司定位 Tier 2 并与车企和 Tier 1 供应商合作 如博世 、 上汽 、 一汽和通用汽车 。
获小米旗下长江产业基金领投
A 1000 芯片已经获得多家车厂量产定点机会
我国SoC厂商方面，全志科技、晶晨股份、瑞芯微、富瀚微、中兴通讯加速布局汽车芯片。
全志科技:
智能车载市场，公司重点专注于智能座舱类产品，涵盖智能车载信息娱乐系统、全数字仪表、流媒体、AR-HUD、智能激光大灯、智能辅助预警等产品。
公司T系列产品应用于智能座舱，辅助驾驶，智慧工业，行业智能，包括佛吉亚中控车机；长安汽车智能驾舱；一汽全景泊车，上汽荣威全景泊车等；南瑞继保电力二次保护设备，汇川工业人机交互/PLC等；
晶晨股份：
上汽集团入股晶晨，有助于晶晨在汽车领域的发展，晶晨芯片产品主要用于车载信息娱乐系统，当前已与海外高端高价值客户的合作取得了积极进展，并收到部分客户订单，销量稳步增长。瑞芯微PX系列产品已应用于部分汽车电子产品，2021年公司推出首颗通过AEC-Q100车用可靠性标准测试的芯片RK3358M，面向智慧汽车电子领域，后续将陆续推出针对汽车前装市场的智能座舱、娱乐中控、视觉处理等处理器芯片。
富瀚微:
重点布局车载视觉芯片，并已通过AECQ100 Grade2认证，进入汽车前装市场，根据公司《创业板向不特定对象发行可转换公司债券募集说明书》公告，车用图像信号处理及传输链路芯片组项目可以覆盖包括 ADAS、行车记录仪、倒车后视等车用电子产品多个领域。
中兴通讯:
已成立汽车电子产品线开发车规SOC芯片、车载操作系统及基础平台软件产品，与一汽集团、上汽集团达成战略合作并成立联合创新中心。
座舱芯片兼顾高安全性、高算力、低功耗等特点是未来发展趋势。高通布局多款芯片产品，技术与市场优势逐渐明显，传统汽车SoC芯片厂商的产品多用于中低端车型，市场份额被挤压，此外本土企业开启发力
供应商智能座舱平台：
多家供应商智能座舱平台在集成仪表中控、后座娱乐、HUD、语音等基本功能基础上，还进一步集成了环视、DMS、OMS以及部分ADAS功能等，以德赛西威为代表的国内智能座舱公司快速跟进，实现产量配套。
2.3.2 自动驾驶芯片：算力指数级提升，为自动驾驶演进基础
自动驾驶芯片：自动驾驶芯片一方面需要满足更高的安全等级，同时随着自动驾驶几倍的提升，需要更高的算力支持，未来自动驾驶芯片会往集成“CPU+XPU”的异构式SoC（XPU包括GPU/FPGA/ASIC等）方向发展。
算力随着智能化提升不断提升，L1需要<1TOPS算力，L2为10+TOPS算力，L3为100+TOPS算力, L4为500+TOPS算力，L5为1000+TOPS算力，高算力需求推动SOC芯片和AI计算平台迭起。
NPU算力快速提升，从2020年的0.5TOPS提升为2022年的6.2TOPS。其中4TOPS算力涵盖辅助驾驶（目标识别、交通标志检测、车道线识别、雨量识别）、2TOPS算力为驾驶员监控（人类识别、疲劳检测、分心检测、抽烟检测、打电话检测）、0.2TOPS为智能语音（语音识别、自然语音形成、语音合成）。
GPU算力从2020年的200GFLPOS提升为2022年的700GFLPOS。
CPU算力从2020年的40KDMIIPS提升为2022年的80KDMIIPS。
以Tesla为例来看车载芯片主控CPU算力需求分布，座舱仪表需要大约60.000DMIPS、车身电子大约10.000DMIPS、ePowerTrain大约15.000DMIPS、底盘大约15.000DMIPS、半自动驾驶大约35.000DMIPS、网联大约20.000DMIPS。
竞争格局：当前多家头部企业实现L2-L5全覆盖，英伟达在算力方面更加领先，超过1000tops。国内能耗比更好（地平线、黑芝麻等）
国内公司具备全生态定制+本土化服务优势，国产替代正在进行。青桐资本分析，相比国外公司具有2大显著优势：第一，开放性的软硬件平台，国内芯片厂商不仅提供芯片，还能与国内车企共同定制开发独有的生态系统；第二，本土化服务，一般国外厂商难以进行二次调试，但本土厂商可以提供。
黑芝麻并没有完全依赖于第三方的核心IP，而是拥有自己的核心算法和核心IP。目前已经打造了NeuralIQ ISP图像信号处理器和高性能深度神经网络算法平台DynamAI NN引擎两大核心算法IP。已经与一汽南京联合打造了包含域控制器硬件平台、软件平台、人工智能与视觉算法平台的红旗「芯算一体」自动驾驶平台，未来将服务红旗旗下的量产车型。
地平线第三代车规级产品征程5已于近期落地，搭载其的比亚迪车型计划2023年中上市。征程5面向L4自动驾驶，单颗算力高达128TOPS，是业界第一款集成自动驾驶和智能交互于一体的全场景整车智能中央计算芯片。
华为基于云边端领域全覆盖的技术实力跻身国际前列，AI芯片云边端领域全覆盖，基于其为北汽ARCFOX阿尔法Ｓ定制的MDC Pro 610平台打造出标准化产品MDC 810，算力达400+TOPS。
从国际公司看，Mobileye起步最早，市场占有率最高，但面临客户逐渐丢失的窘境；高通、英伟达分别在智能座舱、自动驾驶领域处于领先位置，英伟达自动驾驶产品Atlan算力已经可以达到1000TOPS；AMD从英特尔手中夺走特斯拉订单；三星仍旧在持续发力，补齐短板。功率半导体：新能源汽车核心器件，价值量实现四倍以上增长
1.Mobileye 为自动驾驶视觉领导者， ADAS 份额全球领先
创立于以色列，是自动驾驶视觉主导方案的坚定拥护者与全球领导者2017年被 Intel 以每股 63.54 美元现金收购。
提供传感器芯片算法绑定的一体式解决方案 【 黑盒模式 】
2.英伟达硬件优势显著， 具备“GPU+CPU+DPU”的“三芯”战略
全球领先的人工智能计算公司利用其先进的硬件芯片开发优势 以行业较领先的高性能安全芯片为核心 提供完整的 硬件平台和基础软件平台。
英伟达计算平台硬件： SoC 芯片 自动驾驶计算平台
Xavier 芯片小试牛刀 Orin 芯片有望卡位自动驾驶未来： 目前 Xavier 已在小鹏 P 5 、 P 7 等车型中量产上车 该芯片采用了六种不同类型的处理器 包括 CPU 、 GPU 、 深度学习加速器、 可编程视觉加速器 、 图像信号处理器 和立体光流加速器 。 下一代 Orin 芯片已发布但尚未量产 目前已被蔚来 ET 7 、 理想 X 01 、 智己 X 01 、 智己 L 7 、 上汽 R 汽车 ES 33 等多款车型提前预定 。
Drive AGX 计算平台开启算力军备竞赛： 基于 Xavier 芯片 NVIDIA 提供面向自动驾驶开发的 DRIVE AGX Xavier 算力达到 30TOPS 面向 L 2 和 L 3 级自动驾驶；提供 DRIVE AGX Pegasus 使用两块 Xavier 系统级芯片和两块 Turing GPU 总算力达到 320TOPS 面向 L 4 级和 L 5 级自动驾驶 。 此外 基于 Orin 芯片的 DRIVE AGX Orin 总算力超过 2000 TOPS 。
全球 GPU 领导者+独有 CUDA 架构+独有 TensorRT 加速包，构筑英伟达硬件平台核心竞争优势。英伟达是全球 GPU 领导者，在图形处理方面积累深厚；同时其独有的CUDA 架构和 TensorRT 加速包助力算法加速 为完善软件开发生态提供土壤。
3.华为软硬兼具，打造平台化、标准化智能驾驶生态
华为智能驾驶计算平台算力矩阵完备：华为 MDC 计算平台算力范围覆盖 48-400 +TOPS 适用车型包括乘用车、商用车、作业车等自动驾驶级别实现L1- L5全覆盖，其中 MDC 810 是已经量产的最大算力自动驾驶计算平台。
完善的软件生态与开发工具链：全栈自研 AOS 智能驾驶操作系统包括内核、中间件、 AI 计算框架 、工具链、云基础软件栈等。
打造平台化、标准化的智能驾驶产业生态
平台化：平台硬件、平台软件服务、功能软件平台、配套工具链及端云协同服务支持组件服务化、接口标准化、开发工具化 。
标准化：软硬件解耦、一套软件架构不同硬件配置支持从L 2 到 L 5 的平滑演进 。
硬件可替换、软件可升级、传感器即插即用
4.地平线自研“芯片 算法 工具链”，自主崛起时代大有可为
地平线：国内领先的边缘人工智能芯片及解决方案提供商。面向智能驾驶提供高性价比的边缘 AI 芯片、极致的功耗效率、开放的工具链、丰富的算法模型样例和全面的赋能服务 。
地平线自研芯片算法工具链完整解决方案，全维利他思维对标英伟达
2.4 功率半导体：新能源汽车核心器件，价值量实现四倍以上增长
汽车半导体绝对值在增长，从分类中功率半导体价值量增加幅度最大。新能源汽车相比传统燃油车，新能源车中的功率半导体价值量提升幅度较大。按照传统燃油车半导体价值量417美元计算，功率半导体单车价值量达到87.6美元，按照FHEV、PHEV、BEV单车半导体价值量834美元计算，功率半导体单车价值量达到458.7美元，价值量增加四倍多。
如下图所示，功率半导体（红色）为汽车半导体中成长最快的部分。
2.4.1 IGBT：决定电动车核心性能，乘新能源汽车之风扬帆起航
汽车电动化、网联化、智能化发展趋势中带动汽车半导体需求大幅度增长。IGBT应用于新能源的电压转换，例如：汽车动力系统、光伏逆变器等，IGBT功率模块均是逆变器的核心功率器件，在电动车动力系统半导体价值量中占比52%。IGBT透过控制开关控制改变电压具备耐压的特性被各类下游市场广泛使用，此外由于IGBT工艺与设计难度高，海外企业凭借多年的积累占据较大的市场份额；国内厂商近年来通过积极投入研发成功在国内新能源汽车用IGBT模块市场中占取到了一定份额，但仍有很大的替代空间。
IGBT不仅是国产功率半导体企业的布局重心，也是车厂与半导体大厂强强联手的破局点。华润微部分MOSFET和IGBT产品已进入整车应用，实现销售贡献，公司2021年IGBT业务增速超70%。广汽集团子公司与株洲中车时代合资设立青蓝半导体，围绕新能源汽车IGBT（绝缘栅双极型晶体管）领域开展自主技术研发和产业化应用。项目、投资总额4.63亿元人民币，一期规划产能年产30万只汽车IGBT模块，计划2023年投产；二期规划产能年产30万只汽车IGBT模块，计划2025年投产。项目全部建成后，可实现年产60万只汽车IGBT模块的总产能，利于打开双方在新能源汽车IGBT领域的发展局面。
IGBT被应用于汽车的多个零部件中，是核心器件之一。IGBT是决定电动车性能的核心器件之一，主要应用于电池管理系统、电动控制系统、空调控制系统、充电系统等，主要功能在于在逆变器中将高压电池的直流电转换为驱动三相电机的交流电；在车载充电机（OBC）中将交流电转换为直流并为高压电池充电；用于DC/DC转换器、温度PTC、水泵、油泵、空调压缩机等系统中。
车规级IGBT对产品性能要求要高于工控与消费类IGBT。作为汽车电气化变革的关键制程，IGBT产品在智能汽车中具有不可替代的作用。由于汽车电子本身使用环境较为复杂，一旦失效可能引发严重后果，所以市场对于车规级IGBT产品的要求要高于工控类与消费类IGBT产品。相比工控与消费类IGBT，车规级IGBT对于温度的覆盖要求更高、对出错率的容忍度更低、且要求使用时间也更长。
车规级IGBT在汽车产业链处于中游位置，车规认证是其壁垒之一。IGBT厂商在汽车产业链中处于中游位置，其上游包括材料供应商、设备供应商以及代工厂，例如日本信越、晶瑞股份、晶盛机电、日立科技、高塔、华虹等；其下游包括Tier 1厂商以及整车厂。在车载IGBT产业链中，认证壁垒是IGBT厂商进入车载市场的壁垒之一。IGBT厂商进入车载市场需要获得AEC-Q100等车规级认证，认证时长约为12~18个月，且在通过认证门槛后，IGBT厂商还需与汽车厂商或Tier 1供应商进行市场约2~3年的车型导入测试验证。在测试验证完成后，汽车厂商也往往不会立即切换，而是要求供应商以二供或者三供的身份供货，再逐步提高装机量。
IGBT组件数量随新能源汽车的动力性能提升而增加。IGBT约占电机驱动系统成本的一半，而电机驱动系统约占整车成本的15~20%，即是说，IGBT约占整车成本的7~10%。随着新能源汽车的动力性能增强，IGBT组件使用个数也在提升，例如MHEV 48V所需IGBT组件数量约为2~5个，但BEV A所需IGBT组件数量则为90~120个。随着新能源汽车的动力性能增强，IGBT组件数量也在提升，带动整体IGBT价值量提升。
根据不同车型，IGBT价值量也有所不同，A级车IGBT价值最高达到3900人民币。根据不同车型，汽车通常可分为物流车、大巴车、A00级、A级以上四个大类。不同类型的汽车所需要的IGBT价值量也有所不同。物流车通常使用1200V 450A模块，单车价值量为1000元；8米大巴IGBT单车价值量为3000元、10米大巴IGBT价值量为3600元；A00级汽车单车IGBT价值量约为600~900元；15万左右的A级车以上汽车单车IGBT价值量约为1000~2000元、20~30万左右的A级车以上汽车单车IGBT价值量约为2000~2600元；属高级车型的A级车以上汽车单车IGBT价值量则约3000~3900元。
充电桩中的IGBT模块是负责功率转换的核心器件。根据充电方式，充电桩可分为直流桩、交流桩、无线充电，其中以直流桩和交流桩为主。交流桩又叫慢充桩，只提供电力输出，无充电功能，需要通过车载充电机为电动车充电；而直流桩则叫快充桩，与交流电网连接，输出可调直流电，直接为电动汽车的动力电池充电，且充电速度较快。IGBT模块在充电桩中担当功率转换的角色，是充电桩的核心器件之一。
充电桩数量逐步提升，带动IGBT需求增长。随着新能源汽车的普及，充电桩市场也在不断扩大。2021年5月至2022年4月，我国公共充电桩保有量从88.4万台增长至133.2万台。根据中国充电联盟的数据，2022年，我国充电桩市场中，直流电桩约为57.7万台；交流桩约为75.5万台，虽然充电桩市场对于IGBT来说仍然较小，但由于充电桩的部署对于扩大新能源汽车来说至关重要，所以未来充电桩用IGBT市场有望快速增长。
英飞凌在车规级功率芯片市场处于领先。从市场容量看，我国车规级IGBT市场规模从2015年5.92亿元增长至2020年26.85亿元，2015-2020年均复合增速高达35.31%。截止2019年，英飞凌处于绝对领先位置，占49.2%；排在第二和第三位分别是比亚迪和斯达，份额分别为20.0%和16.6%。
2.4.2. SiC：物理性能优势+碳中和需求带动上车进程加速
SiC材料相比于Si材料有着显著的优势。目前车规级半导体主要采用硅基材料，但受自身性能极限限制，硅基器件的功率密度难以进一步提高，硅基材料在高开关频率及高压下损耗大幅提升。与硅基半导体材料相比，以碳化硅为代表的第三代半导体材料具有高击穿电场、高饱和电子漂移速度、高热导率、高抗辐射能力等特点。下表是三代半导体衬底材料的指标参数对比，可看出SiC材料具有Si材料不可比拟的优势，具体优势体现在：
（1）能量损耗低。SiC模块的开关损耗和导通损耗显著低于同等IGBT模块且随着开关频率的提高，与IGBT模块的损耗差越大，SiC模块在降低损耗的同时可以实现高速开关，有助于降低电池用量，提高续航里程，解决新能源汽车痛点。
（2）更小的封装尺寸。SiC器件具备更小的能量损耗，能够提供较高的电流密度。在相同功率等级下，碳化硅功率模块的体积显著小于硅基模块，有助于提升系统的功率密度。
（3）实现高频开关。SiC材料的电子饱和漂移速率是Si的2倍，有助于提升器件的工作频率；高临界击穿电场的特性使其能够将MOSFET带入高压领域，克服IGBT在开关过程中的拖尾电流问题，降低开关损耗和整车能耗，减少无源器件如电容、电感等的使用，从而减少系统体积和重量。
（4）耐高温、散热能力强。SiC的禁带宽度、热导率约是Si的3倍，可承受温度更高，高热导率也将带来功率密度的提升和热量的更易释放，冷却部件可小型化，有利于系统的小型化和轻量化。
新能源汽车需求高起带动第三代半导体在大功率电力电子器件领域起量。电动汽车和充电桩等都需要大功率、高效率的电力电子器件，基于SiC、GaN的电子电力器件因其物理性能优异在相关市场备受青睐。第三代半导体有望成为绿色经济的中流砥柱，助力新能源汽车电能高效转换，推动能源绿色低碳发展。举例来看，到2030年，如果有3500万电动车使用SiC，那么这一制造年生产出的新能源汽车总计在它们的使用期限中节约了的能源相当于节省1.92亿桶油/ 相当于节省82亿美元电力成本。
第三代半导体衬底成本相对较高，但综合成本优势大于传统硅基，与传统产品价差持续缩小。
SiC与传统产品价差持续缩小，预计SiC 2022年将迎来增长拐点, 2026年将全面铺开
SiC与传统Si基产品价差持续缩小。1) 上游衬底产能持续释放，供货能力提升，材料端衬底价格下降，器件制造成本降低; 2) 量产技术趋于稳定，良品率提升，叠加产能持续扩张，拉动市场价格下降; 3) 产线规格由 4英寸转向 6英寸, 成本大幅下降。未来SiC、GaN综合成本优势显著，可通过大幅提高器件能效+减小器件体积使其综合成本优势大于传统硅基材料，看好第三代半导体随着价格降低有望迎来大发展。
需求测算：
目前业界于电动车较积极导入SiC的主要装置和部件有主驱逆变器、车载充电器、车外充电器，SiC功率元件发挥如下优势：
1）极佳的内在特质：高效率，降低能量损耗；高转换频率，增加能量强度；可在更高的温度下运行，提升长期可靠性。
2）性能改进和小型化：从Si-IGBT 模组到SiC MOSFET 模组，体积缩小了50%，效率提升了2%，器件的使用寿命得到延长。
3）有助于降低电动车用户的使用成本：提升效率以达到节电目的，在相同输出功率下可增加续航里程、提升充电速度。
使用以上的主驱逆变器、车载充电器、车外充电器三者所需要的SiC的晶圆面积测算可得
纯电动汽车: 8寸晶圆可以满足13辆车的SiC需求; 6寸晶圆可以满足7辆车的SiC需求
8inch wafer= 324.29平方厘米，假设良率为50%，BEV各部件需要的SiC晶圆面积：1）逆变器=10平方厘米；2）OBC=1.8平方厘米；3）DC/DC=0.9平方厘米，那么1张8寸晶圆可以满足13辆车的SiC需求。6inch wafer= 176.7平方厘米, 假设良率为50%，那么1张6寸晶圆可以满足7辆车的SiC需求。
油电混合车: 8寸晶圆可以满足17辆车的SiC需求; 6寸晶圆可以满足9辆车的SiC需求
8inch wafer= 324.29平方厘米，假设良率为50%，BEV各部件需要的SiC晶圆面积：1）逆变器=8平方厘米；2）OBC=0.9平方厘米；3）DC/DC=0.5平方厘米，那么1张8寸晶圆可以满足17辆车的SiC需求。6inch wafer= 176.7平方厘米, 假设良率为50%，那么1张6寸晶圆可以满足9辆车的SiC需求。
我国新能源汽车SiC需求测算：
纯电动汽车占新能源汽车比重为81%，以此数据假设，我国2021-2025年新能源汽车相关8英寸SiC晶圆需求为27.1万片、34.2万片、43.3万片、54.7万片、69.2万片， 6英寸SiC晶圆需求我国为48.1万片、60.9万片、77.0万片、97.3万片、123.1万片。
上车情况：
高性能车电驱动参数对比，碳化硅物理性能优势凸显。
价格持续降低+物理性能优势+碳中和需求带动碳化硅加速上车，数家车企多车型争先尝鲜。三安光电副总经理陈东坡预计，在2023-2024年，长续航里程的车型基本上80-90%、甚至100%都会导入碳化硅（SiC）器件。2022年，随着800V高压平台的推进，未来将有更多的SiC器件在车上搭载。国内外产业链企业将在SiC赛道持续展开竞赛。
高电压高功率超级快充成为解决用户充电焦虑的行业通行方案，在超级快充方面多加主机厂和充电桩服务商均在布局120-480KW超级快充，在整车电压方面，800V整车电压成为下一代电动车重要选择，SiC强势入场。
据英飞凌最新的材料显示，我们看到英飞凌是现代EMP系列SiC的主要提供商；美国的车企中，根据当前的信息猜测，可能是第一个导入SiC的是通用汽车，因为之前有一则消息：Wolfspeed宣布，与通用汽车达成了一项战略供应协议，为通用汽车未来的电动汽车提供碳化硅；而下图中亚洲OEM可能是韩国车企；小鹏则是第一次明确800V的SiC平台。
我国情况：整车及零部件企业积极引入SiC,市场前景十分明确
国内新能源汽车企业首先在OBC和DC DC中应用SiC器件，然后逐步渗透到可靠性要求更高的电机控制器
多家零部件供应商发布了开发+量产SiC电驱系统的计划
整车厂加速布局超级快充，推动SiC需求持续发展。
竞争格局：
功率半导体方面，士兰微、时代电气、斯达半导、宏微科技、新洁能积极布局。士兰微自主研发的V代IGBT和FRD芯片的电动汽车主电机驱动模块在2021年上半年已在国内多家客户通过测试，并在部分客户开始批量供货。时代电气2020年乘用车IGBT已获得广汽、东风订单。斯达半导2021年上半年应用于主电机控制器的车规级IGBT模块持续放量，合计配套超过20万辆新能源汽车，同时基于第七代微沟槽Trench FieldStop技术的新一代车规级650V/750V IGBT芯片研发成功，预计今年开始批量供货。宏微科技车规级IGBT模块GV系列产品已实现对臻驱科技（上海）有限公司小批量供货，汇川技术、蜂巢电驱动科技河北有限公司（长城汽车子公司）和麦格米特正在对GV系列产品进行产品认证。新洁能募资14.5亿扩建SiC/GaN 项目，汽车用 1200V SiC MOS 和 650V E－Mode GaN HEMT 首次流片验证完成，产品部分性能达到国内先进水平。2021 年公司在汽车电子市场重点导入了比亚迪，目前已经实现十几款产品的大批量供应，产品进入了多个汽车品牌的整机配件厂，汽车电子产品的整体销售占比快速提升。
2.4.3. 价值量测算：车载IGBT及SiC发展势不可挡
关键假设：
1）汽车销量与渗透率：根据国务院发布的《新能源汽车产业发展规划》以及乘联会数据，我们预计新能源汽车行业将加速发展，对传统燃油车具有较强的渗透和替代能力，政策支持力度较大。我们预计2022年全国新能源汽车销售将持续放量，销量达445万辆，到2025年增加至900万辆，渗透率达30%；
2）车规级IGBT价值量：我们按照IGBT芯片使用数量估计，A00/A0级电动乘用车IGBT价值量平均为1000元，A级以上电动乘用车IGBT价值量平均为3000元，插电混动乘用车IGBT价值量平均为2100元，商用车IGBT价值量平均为1800元，传统燃油车IGBT价值量平均为700元；
3）A00/A0级电动车销量占比：我们预计新能源汽车的销售结构将会从“哑铃型”向“纺锤型”优化，A00和A0级车占比逐渐下降，预计将从2022年占比35%逐渐下降至2025年占比15%；
4）等效8寸晶圆数量(亿片)：我们按照英飞凌生产的FSxxR12KT4系列IGBT模块中IGBT芯片的平均面积90.17mm²进行估算，8寸晶圆大约可以切出301块IGBT芯片。晶圆数量需求量将从2021年156.54万片大幅增长至2025年363.61万片；
5）IGBT+SiC市场规模：我们按照各类型汽车销售量乘以各类型汽车中IGBT与SiC价值量，其中SiC的渗透率逐渐提高，成本大幅降低。
2.5. 模拟芯片：覆盖整车核心板块，汽车四化带动量价齐升
模拟集成电路作为半导体的重要分类之一，属于产生、放大和处理各种模拟信号的关键元件，承担着连接现实世界和数字世界的桥梁作用。模拟集成电路的发展趋势与半导体行业的景气度高度一致，市场规模同样拥有持续上涨的动能。根据WSTS，2021年全球模拟芯片的市场规模达728亿美元，相比于2020年的556.6亿美元强势增长30.8%，且其预计2022年模拟芯片的市场销售继续增长8.8%至792.5亿美元；IC insights则预测，全球模拟产品市场2021至2026年的年复合增长率预计在7.4%。
模拟芯片在汽车各个部分均有应用，包括车身、仪表、底盘、动力总成及ADAS，主要分为信号链芯片与电源管理芯片两大板块。
汽车电子增长迅猛，已经成为了模拟芯片第二大下游应用场景，预计2022年专用型模拟芯片市场份额占比达到16.6%，市场规模同比增长17%。
模拟芯片在不同下游产品的平均单机价值量，其中汽车占比最高。
新能源汽车在充电桩、电池管理、车载充电、动力系统等方面对模拟芯片均有新需求，带动市场对模拟芯片需求的提升。
车载模拟芯片市场规模测算：
关键假设：
1)汽车销量：根据中国汽车流通协会预测2020-2025中国乘用车销量CAGR为4.13%,2025-2035CAGR为2.92%我们预计2025/2030年乘用车销量分别为2448/2838万台。
2)智能汽车渗透率：根据麦肯锡预测2030年L0、L1、L2、L3、L4自动驾驶渗透率分别为12%、21%、57%、10%。考虑到我国《中国智能汽车发展路线图2.0》指出2030年搭载L2和L3自动驾驶功能的新车销量在2030年要达到70%，L4占比要达到20%。我们预计2030年L0、L1、L2、L3L4/L5自动驾驶渗透率分别0%、10%、57%、13%、20%。
3)汽车半导体：我们采用中国汽车工业协会副秘书长刘宏的预计，单一车辆中半导体的价值从2020年的475美元增长到2030年将达到600美元。
4)模拟芯片占比：模拟电路占比汽车芯片29%。模拟芯片中信号链占比53%，电源管理占比47%。
我们预计到2030年国内模拟芯片市场总规模有望达到332亿元。考虑到2016-2020年全球乘用车产量/国内乘用车产量均位于2.8-3.1之间，我们给予3倍乘数，预计2030年全球模拟芯片市场总规模达到996亿元。
2.5.1. 电源管理：汽车电源解决方案需求快速提升，涨幅创6年新高
从应用角度看，模拟芯片分为信号链路和电源管理两大类，据Oppenheimer统计，2020年全部模拟IC市场中，信号链产品占比约为47%，电源链产品占比达到53%。
电源IC增长最大的是车载领域，复合年增长率为9.0%。电动化和自动驾驶将成为驱动力，特别是电动汽车，Yole预计其到2026年将占汽车市场的30%，电源管理IC（PMIC）受其推动增长。此外Yole预计，到2026年，预计所有乘用车和80%的小型商用车至少配备Level1ADAS，这也增加了对多通道PMIC的需求。
电源管理芯片作为电动汽车推进的关键芯片，对汽车电动化进程至关重要。与传统汽车的相比，电动汽车有“三电”系统，即电机、电池和电控系统。其中电控系统由电池管理系统和控制系统构成，以管理电池组和控制电池的能量输出和调节电机的转速等，电源管理芯片对汽车电动化进程至关重要。目前74%的芯片短缺来自于汽车驱动芯片、汽车主控芯片以及电源芯片，剩余的则为信号链CAN/LIN等通信芯片。工业和信息化部辛国斌曾表明2021-2025年中国新能源汽车的市场渗透率每年的年复合增长率须达到30%以上，推进进程较快，对电源管理芯片需求将持续扩大。
无线充电是增长快速的电源芯片应用市场，汽车无线充电功能的渗透成为电源芯片需求的重要驱动因素。无线充电是在发射端（TX）和接收端（RX）分别连接电感线圈，在发射端驱动电感线圈产生交变磁场，在接收端通过电感线圈耦合该交变磁场产生交流电并且进行电力传输的技术。无线充电芯片主要包括接收端芯片和发射端芯片两个类别，是重要的电源管理芯片。2018年至2021年，合资品牌汽车无线充电功能渗透率由1.5%上升至15.2%；自主品牌汽车无线充电渗透率由3.1%上升至26.4%。
欧美厂商在电源管理芯片领域领先，国内企业竞争格局则相对分散，车载产品国产替代空间广阔。德州仪器、ADI、英飞凌和意法半导体市占率领先且均在车载领域有布局。国内电源管理IC市场份额较低，且集中度较低，根据前瞻产业研究院整理数据，国内十大电源管理芯片上市公司国内市占率仅6.83%，在国际上，根据中国经济网报道，欧美厂商占据80%以上的市场份额。大部分国内公司仍处在小批量供货和研发状态，雅创电子在电源管理IC设计领域较为领先。
2.5.2. 信号链：智能化产品基石，汽车四化推动加速成长
信号链是连接真实世界和数字世界的桥梁。一个完整信号链的工作原理为：从传感器探测到真实世界实际信号，如电磁波、声音、图像、温度、光信号等并将这些自然信号转化成模拟的电信号，通过放大器进行放大，然后通过ADC把模拟信号转化为数字信号，经过MCU或CPU或DSP等处理后，一方面，经由DAC还原为模拟信号，另一方面，通过各种连接芯片实现互联互通。可以说，信号链是电子设备实现感知和控制的基础，是电子产品智能化、智慧化的基础。
电池管理系统（BMS）是电动汽车最重要的核心技术也是信号链芯片增速较快的车载应用领域，电池管理芯片作为关键上游部件驱动信号链芯片需求。电池管理系统（BMS）是动力电池系统的重要组成部分，主要负责管理控制电池的状态，防止电池出现过充电和过放电的状况，以便延长电池使用寿命。BMS芯片并非特指一种芯片，而是AFE（电池采样芯片）、MCU（微控制处理单元）、ADC（模拟数字转换器）、数字隔离器等产品的统称。
BMS的应用领域包括新能源汽车、通信、可再生能源、UPS不间断电源等，其中新能源车是BMS最常见的应用领域。根据Frost&Sullivan统计，全球新能源汽车用BMS市场规模从2016年的4.5亿美元增长到2020年的14.2亿美元，复合年均增长率高达33.3%。在国内新能源汽车的快速发展带动下，国内BMS市场需求规模迅速增长，市场规模由2016年的12.9亿元增长至2020年的26.3亿元，复合增长率为19.5%。预计2020年至2025年将以16.6%的复合增速继续增长。
欧美公司占领信号链芯片主要市场，国产替代空间广阔。从国际格局看，各大厂商均基于电池管理芯片均推出了相应的电池管理系统（BMS）产品设计方案，电池管理芯片被国外厂商垄断。Skyworks基于其在射频前端的技术优势，拥有前端模组、开关、功率放大器、低噪声放大器完整车规级产品方案。
本土厂商方面，思瑞浦产品已导入车用市场，力芯微产品在研。
思瑞浦致力于成为一家模拟与嵌入式处理器芯片供应商，目前产品以信号链芯片为主。已建立完整的汽车电子质量管理体系并通过相关客户的认可，首颗汽车级高压精密放大器（TPA1882Q）已实现批量供货。
力芯微信号链芯片深入研发及产业化项目在研，主要面向车载高频或微弱信号等领域。
2.6. 传感器：多传感器融合成为必选，催生对芯片的刚需
汽车传感器是信息采集分析的前端系统，是将观察变量转换为可供测量信号的信号转换装备。从目前汽车传感器装备目的的不同，可分为提升单车信息化水平的传统微机电传感器（MEMS传感器）和为自动驾驶提供支持的智能传感器两大类。MEMS传感器用于获取车身信息，如胎压、油压、车速等，是维持汽车正常、稳定、安全行驶所必备的基础传感器。智能传感器主要用于探测和感知环境，可以搜集信息并把有价值的信息传输到终端。
MEMS传感器主要应用于动力总成系统、车身控制系统和底盘系统中，对汽车的速度、排放、动力总成、悬架、气候控制、环境控制等起着至关重要的作用。汽车MEMS传感器主要包括以下7个种类：
汽车智能传感器主要包括车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外传感器、超声波传感器等。车载摄像头是目前自动驾驶中应用最广泛的传感器，主要用于红绿灯检测、交通标准识别、场景理解和路面识别等功能。激光雷达通过发射激光束来对周围环境进行探测，不受光照条件和恶劣天气影响，能够较好地弥补车载摄像头测速测距不准的问题。毫米波雷达使用频率在10-200GHz的电磁波对周围环境进行探测，与车载摄像机相比测速测距更加准确，与激光雷达相比成本适中、体积较小，且能够处理烟雾天气。红外传感器利用观测主体与环境的温度差进行探测，不受可见光的影响，是可见度地视线受阻情况下解决驾驶安全问题的重要手段。超声波传感器主要利用发射超声波探测障碍物，常见的超声波雷达主要有安装在前后保险杠上的UPA和安装与汽车侧面的APA。
智能驾驶通过传感器获得大量数据，L2级别的汽车预计会携带6个传感器，L5级别的汽车预计会携带32个传感器（超声波雷达10个+长距离雷达传感器2个+短距离雷达传感器6个+环视摄像头5个+长距离摄像头4个+立体摄像机2个+Ubolo 1个+激光雷达1个+航位推算1个），较L2增速显著。可见模拟芯片是自动驾驶系统的必备零件。
随着汽车智能化程度提升，汽车传感器的价值量也将快速提升。根据英飞凌预测，L2车需要的传感器价值量为160美元，到L4、L5级别的汽车需要则提升为970美元。
传感器成本持续下降，预计L4、L5一行自动驾驶技术有望在2025年左右随着成本降低开始逐渐规模化推向市场。自动驾驶车辆硬件随着技术的发展规模化量产而逐渐降低，2018自动驾驶硬件成本在30万人民币/年，2025年有望降低至3万元
多传感器融合的特点和优势：
多传感器融合显著提高系统的冗余度和容错性，从而保证决策的速度和正确性
2020年国内多家车企推出L3级别的量产车型，采用的多传感器统合技术解决方案突出。特斯拉由于在芯片与算法方面的优势明显，因此在对象识别和使用场景方面相对更有优势。
以蔚来汽车的智能驾驶平台化迭代为例可以看到，二代的传感器数量显著超过1代的传感器数量，增加了800万像素高清摄、车路协同感知传感器、增强自驾感知传感器等等，提升驾驶体验。
2.6.1. CIS：后视+环视+流媒体需求扬帆起航，为汽车智能化核心
车载摄像头：识别、 定位、追踪车辆周围物体 收集车辆周围数据 为汽车自动驾驶系统提供可识别的数字图像信息 。
车载摄像头按照安装位置不同分为前视 、 侧试和后视摄像头；按照镜头个数分为单目 、 双目和多目摄像头 。
量增： 随自动驾驶级别提升 单车摄像头数量显著提升 如前视摄像头从最初一个单目逐渐升级到双目 、 三目以及多目 。 根据IHSMarkit数据，2020年平均单车传感器数量仅3.3个，预计2030年将超过11个。
规格提升：随自动驾驶级别提升及芯片算力升级 摄像头像素从最初30 万升级到 800 万 参照智能手机升级趋势仍有较大提升空间 。
在汽车智能化浪潮中，图像传感器扮演着重要的角色。汽车上摄像头的数量和像素级别随着自动驾驶等级的提升不断提升，以实现更加精准的路况判断、信号识别及紧急状况判断。汽车厂商对图像传感器的需求从传统的倒车雷达影像、行车记录仪扩展到电子后视镜、360度全景成像、高级驾驶辅助系统（ADAS）、驾驶员监控（DMS）等系统。随着自动驾驶技术和安全技术的发展，更多的摄像头方案成为汽车标配，车用图像传感器数量也将从传统的两颗左右提升至十余颗。同时，伴随着更复杂的应用场景对像素要求的提升，车用图像传感器的单颗价值量也将有一定幅度的上涨。
车载摄像头类别渗透率：根据Yole的报告显示，2021年全球车载摄像头销货量预计为1.72亿颗，到2026年销量将达到3.64亿颗，在这5倍的增长中，增速最快的将是内视摄像头，CAGR达到22.4%。
车载摄像头市场规模测算：
关键假设：
1) 汽车销量：根据中国汽车流通协会预测 2020-2025中国乘用车销量 CAGR 为 4.13%, 2025 -2035 CAGR 为 2.92% 我们预计2025/2030 年乘用车销量分别为 2448/2838 万台 。
2) 智能汽车渗透率：根据麦肯锡预测 2030 年 L0 、 L1 、 L2 、 L3 、 L4 自动驾驶渗透率分别为12%、21%、57%、10%。考虑到我国《中国智能汽车发展路线图 2.0 》 指出 2030 年搭载L 2 和 L 3 自动驾驶功能的新车销量在 2030 年要达到 70%,L 4占比要达到 20%。 我们预计 2030 年 L0 、L1 、L2 、L3 L4 /L5 自动驾驶渗透率分别 0%、 10%、57%、13%、20%。
3) 单车摄像头数量：我们预计 L1 、 L2 、L3 、L4 /L5 级自动驾驶汽车单车摄像头数量分别为 2 、4 、8 、12 个
4) 摄像头价格： 我们预计前视其他摄像头ASP 分别为 500/200 元 。考虑到产业链日趋成熟后 ASP 将不可避免的下降 我们假设前视 其他摄像头分别按-5%至-2% 的速度降价 。
5) 车载摄像头BOM拆解：摄像头模组（CCM）由三大核心部件组成：CIS、光学镜头和音圈马达。其中，CIS是摄像头产品价值量占比最大的关键零部件，据Yole统计，CIS在摄像模组中的价值占比已接近5成。我们以50%的成本占比进行计算。
我们预计到2030年国内摄像头市场总规模有望达到380亿元。考虑到2016-2020年全球乘用车产量/国内乘用车产量均位于2.8-3.1之间，我们给予3倍乘数预计，2030年全球摄像头市场总规模达到1141亿元，2021-2030年CAGR为17.5%。
竞争格局：
市场研究机构Counterpoint 最新报告预测，受智能手机、汽车、工业和其他应用需求增长推动，2022 年全球图像传感器（CIS）市场营收将达到 219 亿美元，同比增长 7%，其中手机 CIS 市场将贡献 71.4%的营收，前三大 CIS 供应商索尼、三星和豪威合计营收比例达到 77%。根据Frost&Sullivan统计，汽车市场将是增长最快的CMOS 图像传感器应用市场，至 2023 年将实现 29.7%的复合年增长率。
车载CIS竞争格局：2021年，产能短缺进一步推动车载CIS行业市场集中度上升，龙头安森美（45%）及豪威科技（29%）市场份额合计占比超74%。
2.6.2. 雷达：毫米波+激光雷达互为补偿和冗余，为驾驶安全保驾护航
图像传感器在检测距离、距离精度、速度检测精度、坏天气对应、夜间弱光环境等场景下存在一定劣势。毫米波雷达与摄像头组合基本可以覆盖绝大部分场景，但无任何冗余。图像传感器+毫米波雷达+激光雷达互为补偿和安全冗余，提高整体感知方案的精度及安全性，保障自动驾驶的安全。
根据NXP预测，雷达行业具备极高成长动能，将从2020年的平均每车1颗雷达提升到2025年的2颗雷达，到未来的5颗及以上雷达。同时雷达的性能有重大提升，从标准简单的目标探测雷达向更高分辨率的成像雷达发展，推动了半导体技术进入到车辆的雷达系统当中。
半导体技术促使雷达正在从目标探测雷达向更高分辨率的成像雷达发展。雷达从24GHz进入了77GHz，从高耗电变为极省电，从低分辨率到高分辨率系统，系统更小、更高效。雷达探测器可以捕获超高分辨率的环境情况，不仅可以进行目标检测，可能还可以进行目标分类，在技术成长方面，这无疑是一个巨大的飞跃。
传统的角雷达，含有收发器、雷达微处理器、线缆网络和电源管理装置，其中收发器负责雷达系统的发送和接收，全部装置须提供ASIL-D型系统，并保证电源管理功能安全。对于远程雷达而言，其拥有更大的天线群，不同的天线采用类似的半导体技术，不同的电路板上分布着网络、电源管理、微处理器和收发器。成像雷达有4-5个收发器，每个收发器都含有发射和接收天线，因此一个完整的天线阵列有多个通道，在成像雷达的反面有一个微处理器，负责处理所有数据，兼有网络和电源管理芯片。以上的雷达系统，共同推动了现今的汽车雷达系统发展。
2.6.2.1. 毫米波雷达：ADAS核心传感方式，4D成像雷达逐渐升温
由于毫米波雷达具有准确测量目标距离和速度的能力，可以不受雾、雨、雪和强光等环境条件的影响，目前已经成为支持高级辅助驾驶和自动驾驶的主要传感方式，被广泛应用于盲区检测(BSD)、变道辅助系统LCA)、自动紧急制动(AEB)、自适应巡航控制(ACC)、两侧来车警告系统(CTA)、后碰撞预警(RCW)、自动泊车(APA)与代客泊车(AVP)等多个领域中。在一些新兴应用中，例如幼儿遗忘检测系统、车内感应、脚踢开门、车门障碍物规避和自动泊车，毫米波雷达也正日益受到青睐。
Yole Développement数据显示，全球毫米波雷达市场规模预计将由2019年的205亿美元增长至2025年的280亿美元，年复合增长率为5%。其中，车载毫米波雷达市场规模预计将由2019年的55亿美元增长至2025年的105亿美元，年复合增长率达到11%。
从应用场景来看，L1级别目前需要实现ACC或者AEB功能，这样的系统通常搭载一颗前向长距离雷达与摄像头组合，后向功能中的BSD/LCA等功能则需要两颗后角雷达；到了L2级别，通常需要再额外多加装两颗前角雷达，以实现前向横穿预警、带转向的AEB、自动泊车等功能，并与数颗摄像头一起实现360度车辆环视。
由于能够以低于激光雷达6 - 1 0 倍的成本提供类似的性能，高分辨率毫米波雷达(“4D成像雷达”)得到了业界普遍关注。所谓“4D成像雷达”，通俗地讲，就是与现有的传统毫米波雷达相比，其在水平和俯仰方向上的分辨率得到了极大提高，可以在任何光照或天气条件下，将雷达的功能从测量距离、速度、水平方位角扩展到涵盖距离、方位、俯仰角和相对速度的测量，显著增强了雷达的性能。
通过多普勒效应，成像雷达可以直接进行高精度测速；4D成像雷达波长更长，穿云透雾甚至穿雨效果更好，也不受光线的影响，还能和其他传感器形成很好的互补；另外，4D雷达成本仅为激光雷达的1/10，具有普及推广的成本优势。据行业预测，至2023年，4D成像毫米波雷达的搭载量或突破100万颗。
4D毫米波雷达与传统的3D毫米波雷达相比，优势主要有3点：
① 可实现“高度”探测，如可实现立交桥与路面车辆的区分；
② 分辨率更高，在方位角和俯仰角上都能达到1度角分辨率(甚至在超分辨率算法下更低) ；
③ 可实现对静态障碍物进行分类，不过滤静态障碍物信息，可探测到路边的障碍物、较小的目标如矿泉水瓶、轮胎碎片。
Yole Développement预测称，4D成像雷达将首先出现在豪华轿车和自动驾驶出租车上，这会带来5.5亿美元以上的投资，并在2020年至2025年间以124%的复合年增长率(CAGR)增长。在CES 2022展会上，恩智浦就展示了由多颗级联TEF82xx雷达射频芯片，并结合S32R45或S32R41雷达处理器芯片所构建的4D成像雷达方案，可实现360度环绕感知，从而满足L2 +级至L 5级的自动驾驶需求。该方案最大的亮点在于率先提供了短距、中距、长距三合一的并发多模雷达感测，可实现对汽车周围宽广视场的同时感测。为了达到这个目标，恩智浦利用创新架构，通过配置低复杂度传感器实现了192个虚拟天线通道，来提高原始传感器硬件的性能。
目前雷达市场上，毫米波雷达技术从SiGe（锗硅）转型到RFCMOS（射频互补金属氧化半导体），并可将仿真模拟和数字功能集成到同一芯片上，体积更小、功耗更低、带宽更高、分辨率更好、探测距离更远，安放位置更灵活；而77 GHz毫米波雷达检测精度更高、体积更小巧、探测距离更远，正在逐步取代24GHz传感器。
除了头部的NXP、TI等公司外，博世等Tier1厂商也开始切入汽车毫米波雷达市场。
2.6.2.2. 激光雷达：L4/L5级别刚需，驱动自动驾驶技术向更深层次迈进
激光雷达与其他传感器互为补偿跟安全冗余，来提高整体感知方案的精度及安全性。激光雷达是一种光学设备，给光学和光子世界带来了巨大的推动力。激光雷达生成可进行物体分类的高清晰度点云图像，但是其缺陷在于其对雨水以及灰尘等极端天气会收到影响。
我们认为要真正实现L4、L5级别的自动驾驶，激光雷达、毫米波雷达和车载摄像头的组合是必不可少的。
随着自动驾驶技术向更深层次应用迈进，为了达到未来L4/L5车辆运行所需的10-9错误率，激光雷达正成为必不可少的工具。它可以生成数以千万计的数据点来形成点云，提供周围环境的3D地图。通过点云数据，激光雷达传感器可以帮助自动驾驶车辆的应用程序以更高效、更准确、更私密和更安全的方式对周围环境，包括目标物体和人员的位置，进行监测导航，以确保安全并防止发生事故。改善道路安全和保护环境是最能体现激光雷达优势的两个方面。激光雷达可以捕捉高清三维信息，通过为车辆展现更详细的周围环境，最大限度地提高道路安全，并能够更有效地保护道路上的行人，帮助实现安全出行。另一方面，由激光雷达支持的高级驾驶辅助系统和互联自动驾驶汽车可以带来强大的环境效益。例如，激光雷达可用于构建汽车的自动化行人制动系统，帮助自动驾驶汽车确保道路安全，改善交通拥堵。同时，还可以节省燃油，延长车辆的使用寿命。
Yole Développement预计，激光雷达应用是目前汽车行业增长最快的赛道之一。从出货量看，2025年全球激光雷达出货量约为470万个，2030年将达2390万个；从销售额看，2025年全球激光雷达销售额约61.9亿美元，2030年将达139.32亿美元。在2021年，小鹏P5、蔚来ET7、智己L7、WEY摩卡、极狐•阿尔法S、宝马iX等均宣布将在新车上搭载激光雷达。
在市场份额统计中，5家国内公司位居前列。速腾聚创以10%的市场份额排名全球第二，仅次于法国老牌激光雷达厂商法雷奥；大疆旗下的Livox以7%份额与Luminar、电装、老牌Tier1大陆、Cepton等并列排名全球第3；innovusion和华为、禾赛都分别占有3%的市场份额。
目前，华为、英伟达、禾赛科技、Ouster等激光雷达Tier1厂都在积极布局芯片业务，通过投资芯片厂商或自研芯片，打通激光雷达产业链。
Ouster：自研激光雷达芯片，2021年10月推出L2X芯片，使得公司的激光雷达性能成功翻倍。此外Ouster还于2021年10月收购了Sense Photonics，扩充了激光雷达芯片产品线。
华为：积极部署激光雷达产业链，通过旗下哈勃投资了纵慧芯光、南京芯视界等芯片企业，部署了VCSEL、SPAD等芯片技术。此外，华为分别于2012年、2013年收购了英国光子集成公司CIP、比利时硅光技术开发商Caliopa 两家公司，确保了其在光芯片领域的自研能力，提前进行了硅光芯片级FMCW技术布局。
车载激光雷达&毫米波雷达规模测算：
1、基数假设：
1) 汽车销量：根据中国汽车流通协会预测 2020-2025中国乘用车销量 CAGR 为 4.13%, 2025 -2035 CAGR 为 2.92% 我们预计2025/2030 年乘用车销量分别为 2448/2838 万台 。
2) 智能汽车渗透率：根据麦肯锡预测 2030 年 L0 、 L1 、 L2 、 L3 、 L4 自动驾驶渗透率分别为 12%、21%、57%、10%。考虑到我国《中国智能汽车发展路线图2.0 》指出2030 年搭载L 2 和L 3 自动驾驶功能的新车销量在 2030 年要达到70%，L 4占比要达到20% 。 我们预计2030年 L0 、L1 、L2 、L3 L4 /L5自动驾驶渗透率分别0%、10%、57%、13%、 20%。
2、车载激光雷达假设：
1）2021年为激光雷达量产元年。
2) 单车激光雷达搭载量：以ROBO-TAXI L4配置搭载4颗激光雷达为例，由于国内L4+配置在2024年及以后才开始小规模起量（2024年预期渗透率为4%），我们合理假设2024年及以后平均单车激光雷达搭载数量为3颗，2021-2023E递减分别为1.5、2、2.5颗。
3) 乘用车激光雷达出货量： 激光雷达将是L3及以上自动驾驶汽车的必备硬件。根据高工智能汽车研究院数据预测，随着2022-2023年国内新车搭载L2级比例继续保持快速增长，高阶智能驾驶搭载激光雷达进入第一轮增长周期，预计到2023年国内乘用车前装激光雷达规模将超过150万颗。以2023年国内150万颗出货量为基准，按单车搭载数量及L2及以上智能汽车渗透率推算其余年份出货量。
4) 激光雷达ASP：我们预计2021年激光雷达ASP为350美元 。考虑到产业链日趋成熟后ASP将不可避免的下降 我们假设按 20%- 10% 的速度降价 。
3、车载毫米波雷达假设：
1）综合来看，整车采用长+中短的毫米波雷达方案将长期存在。
2）单车毫米波雷达搭载量：L1/L2级别车辆中，单车毫米波雷达的搭载量一般为1-3颗，而随着L3及以上级别车辆的普及，毫米波雷达的单车搭载量将达到5颗以上。
3）乘用车毫米波雷达出货量：中国毫米波雷达行业出货量由2014年的56.8万颗增长至2018年的358.5万颗，年复合增长率为44.6％。
4）毫米波雷达ASP：单个毫米波雷达的价格从2020年的平均91美元降到2025年的平均42美元。（拆分来看，2021年77GHz的毫米波雷达系统单价在1000元左右，24GHz 毫米波雷达单价500 元左右。）2025年及以后我们以7%的增速逐年下降。
传感器厂商方面，韦尔股份等公司新产品均已导入车用市场。韦尔股份的CMOS图像传感器、LCOS、ASIC均可用于汽车领域；其中公司CMOS图像传感器为后视摄像头（RVC）、环景显示系统（SVS）和电子后视镜提供了更高性价比的高质量图像解决方案。
激光雷达方面，禾赛、速腾、法雷奥等发布新产品。禾赛科技推出搭载新一代自研芯片的车规级半固态激光雷达AT128，并发布了全新近距超广角激光雷达QT128。禾赛AT128点频超过每秒153万个点，具备200米@10%的超强测远能力，最远地面线可以达到70米，能够为量产车实现稳定可靠的L3+ADAS功能提供必要的感知能力。QT128则拥有105°超广垂直视场角，是一款为L4级robotaxi和robotruck等自动驾驶应用打造的补盲雷达。
速腾聚创发布的新一代RS-LiDAR-M1是全球唯一实现前装车规级量产交付的固态式激光雷达。M1结构极致精简，体积尺寸极小，为量产车型前装嵌入提供了极大便利，并实现了从堆叠式一维扫描到芯片式二维扫描的进化，独有智能“凝视”功能，可以动态智能切换远近场感知形态，提供更智能、安全的驾乘体验。
法雷奥发布的第三代SCALA 激光雷达将于2024年上市。凭借其所使用的激光系统，这款激光雷达可检测到200米开外肉眼、摄像头和雷达所看不到的物体，在高速公路上以高达130公里/小时的速度行驶，并使用算法来预测周围车辆的轨迹并相应地触发必要操作。
2.7. 存储芯片：从GB到TB，年复合增长率超10%
2022年全球汽车存储芯片市场规模约52亿美元，国内汽车存储芯片市场规模增长潜力大。目前车载市场中主要的存储应用包括DRAM（DDR、LPDDR）、和NAND（e.MMC和UFS等）。根据IHS数据，2019年，全球汽车存储芯片市场规模为36亿美元，其中LPDDR和NAND市场规模约为8亿美元和10亿美元。2020年全球汽车存储芯片市场规模为34亿美元左右，约占整个汽车半导体市场的9%，初步预测到2023年，全球汽车存储芯片市场规模为59亿美元。2020年中国汽车存储芯片市场规模达到了4.31亿美元，预计2026年可达到7.32亿美元。
电动化、信息化、智能化、网联化发展推动汽车存储革命，未来汽车存储将由GB级走向TB级别。从当前看，ADAS系统、新一代中控系统，为实现车联网引入5G连接技术、端边云和OTA等均为基础代码、数据与参数存储的载体。未来更丰富的娱乐系统，更强的中控电脑和数字驾驶舱，更完备事件记录系统，更多的传感器和辅助驾驶决策将对存储空间提出“TB级”需求。
各类车型的DRAM、NAND存储容量翻倍。根据Yole，轿车、货车和公共汽车的DRAM平均存储容量将以35%的复合增速增长（2020-2026），并在2026年达到平均每车约27GB，翻6倍；各车型NAND平均存储容量将以57%的复合增速增长（2020-2026），并在2026年超过500GB，翻15倍。
驱动因素一：智能驾驶等级渐升，传感器、ADAS平台研发要求存储器具备更大容量和更好性能
随着智能汽车自动化程度提高，数据生产量级呈指数级增长。从自动驾驶级别来看，目前所处的L1、L2级别的定速巡航不需要太多存储设备，只记录车速、发动机参数等。L4级别自动驾驶的算法准确性需要达到甚至超过人类的认知水平，需要人工智能和深度学习的参与，通过对大量的数据进行训练，不断优化，把所有的经验归纳为代码，才有可能实现不同驾驶场景的准确判断和科学决策，L4级别自动驾驶下一辆车一次路测就会产生约8-60TB的数据，整个研发周期内产生的数据会达到EB级别。L5级别完全不需要人的参与，数据采集、预存、反馈、匹配、科学依据和判断环节需要大量存储容量。
自动驾驶产生的海量数据将对存储的带宽和容量提出更高的要求，汽车存储芯片的价值量会随之提升。根据Semico Research，对L1和L2级而言，对于存储容量的需求差别不大，一般配置8GB DRAM 和8GB NAND，而L3及以上级自动驾驶的高精度地图、数据、算法都需要大容量存储来支持，一台L3级的自动驾驶汽车将需要16GB DRAM和256GB NAND,一台L5级的全自动驾驶汽车估计需要74GB DRAM和1TB NAND。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。
对于L3ADAS，选择LPDDR5将大大简化系统，需要9个DRAM即可提供224GB/s的带宽。而对于L4ADAS，带宽要求上升到300GB/s。在此级别，以6.4Gb/s的速度运行的LPDDR5接口将需要12个DRAM，可能会造成SoC布局出现问题，需要GDDR6进行设计。5个GDDR6DRAM以16Gb/S的速度运行，可提供超过300GB/s的带宽，8个GDRR6DRAM设备即可轻松满足L5ADAS所需的500GB/s的速度。
智能化下占据车辆车载存储数据的最大份额的是各类传感器的数据，传感器数据主要来自ADAS系统和V2X功能。其中包括：GPS接收器、激光雷达、超声波传感器、毫米波雷达、高清摄像头等。以汽车驾驶辅助系统ADAS为例，由于需要大容量存储和高效运算支撑系统的快速反映，特别是高清的图像传输，对于存储产品的容量、性能、可靠性也提出了越来越高的需求。在自动驾驶研发过程中，这些路测数据会被上传到研发平台，由平台对这些数据进行训练，并在ADAS平台上进行验证和仿真，在此过程中又会产生大量的过程数据，他们都以文件或对象的方式保存，供各个平台频繁读写。
随着自动驾驶等级由L1向L5不断渗透，传感器数量、采集到的数据量显著提升，对存储芯片的数量和容量需求也随之增加。自动驾驶应用中，每颗摄像头、雷达均需要一颗储存芯片与其配套使用，摄像头和雷达会将所感知到的路面信息写入储存芯片中，并通过专有算法对写入的数据进行运算、分析，快速做出紧急避让、制动等操作。以L4级别为例，自动驾驶私家车各个传感器一天数小时行驶中需要产生超过10GB的结构化数据，每2h需要存储2TB场景记录数据，营运车行驶10h将产生20TB数据，目前百度等自动驾驶方案车每天路测所积累的场景数据已经远超20TB。现有的流量成本和带宽很难支持将全部数据上传云端，大量数据需在车内进行存储和计算。
各类车载传感器中，ADAS摄像头的数据生产量级最大，对更高效的处理和存储方案提出要求。根据Yole，多作业目的的ADAS 摄像头每小时产生数据量达352GB，后续伴随主机厂对立体或三摄相机的应用，这一数据量将在此基础上再增加1-2倍；激光雷达同样产生了较大量级的数据。
驱动因素二：事件记录器（EDR）产生GB级存储需求
事件记录器是各国监管机构要求下的专门安全存储器，具有GB级的数据存储需求。法律法规保险及机构，需要事件记录器记录车辆事故前后数据，以判定自动驾驶车或外部的责任归属，目前欧盟中德国已经要求配备行车记录黑匣子，记录汽车行驶的每个动作和环境细节，以备作为法律责任归纳参考。中国目前1.0版本标准已经落地，即新能源车前端市场要配备行车记录仪。
相比传统的行车记录仪，事件记录器具有智能化感知功能、更全面的记录需求和存储空间需求。事件记录器有智能性，能根据速度、转弯、刹车等驾驶行为感知驾驶模式变化。其能够在事故发生的前三十秒开始详细记录车身运行变化，事故发生后5秒仍能对图像场景和运行情况做出详细记录，便于责任判定。传统行车记录仪数据记录量级仅为KB级，而L0级自动驾驶车的事件记录器就已达GB级。
驱动因素三：电动化下软件定义汽车、集中式电子电气架构及端边云协同进一步提升存储需求
软件定义更高级的智能电动汽车架构，进一步提高汽车存储需求。未来电动车将逐渐取代燃油车，有强大的算法和完善的周边感知能力，并且没有传统机械传动的负担，是一个由电池和管理系统组成的“巨形智能手机”，并逐渐融合更多功能、更省电、有更强的人机交互能力，需要开发和安装大量存储密集型应用以完善相关功能，对存储空间提出更高要求。
2030年自动驾驶汽车代码量约为当前智能手机的12倍。根据西部数据，智能手机和F16战斗机约为2500万行代码，WIN7和社交媒体软件为5000万行，目前自动驾驶汽车代码量为1亿行，据西部数据推算，到2030年常见型号的自动驾驶汽车将达到3亿行，软件对汽车工艺的推动作用较大。
软件定义汽车趋势推动科技公司、原始厂商跨领域合作和产业整合。电动化下每一项新技术和功能的实现都需要车企配合进行反复验证和训练，进而促进了产业链中不同商业模式的整合。2020年6月，汽车巨头梅赛德斯-奔驰与芯片巨头英伟达共同开启研发车载计算系统和人工智能AI计算基础架构。计划于2024年在奔驰的下一代车型中推出。
电动化驱使下汽车的电子电气架构（E/E）从最初的分布式向域融合和中央控制单元过渡，未来车规级存储趋势同样是以分布式为基础的中央控制架构。电车上很多模块如TBOX、辅助泊车、中控娱乐系统和EDR是分布式存储架构，每个模块都有自己的存储器，但目前还是很无序的分布式存储，每个模块只有单一功能。
现代汽车的引擎盖下是一个电子控制模块(ECMs)网络，具有许多不同功能。传感器连接到这些ECM上，ECM之间又相互连接。控制器区域网络(CAN)作为中心数据路径，其上会运行不同的应用协议。高级驾驶辅助系统(ADAS)依靠安装在车辆上的不同类型传感器来收集做出决策所需数据。
未来对汽车的定义将向5大域融合发展，按定义做集中分布，存储空间按定义共享。如信息终端和导航控制系统专门用来存储GPS导航数据和上下游云端通讯数据，将行车记录仪融合到自动驾驶功能中去，其存储空间将和自动驾驶存储空间合并，共享高速存储模块，这样的分布系统定义更清晰，功能完备。
2.7.1. DRAM：单车价值量超130美金，千亿市场规模渐行渐近
DRAM方面，我们引用Hynix对汽车DRAM需求量级判断，可以看到一辆车预估需求可达150GB DRAM，价值量可超130美金，现在全球每年大概生产0.8~1亿部车，如果乘以渗透率或者考虑用量进一步提升，整体DRAM需求量还将提升，长期来看将形成千亿级人民币的市场规模。
美光科技市占率近半地位稳固、技术领先，国内存储龙头北京君正DRAM市占率第二，三星、南亚科、华邦电紧随其后。从竞争格局来看，美光科技作为绝对龙头市占率达45%，2021年度进行了LPDDR5采样测试，为行业领先。北京君正收购北京矽成后进入车载存储芯片领域，已与博世汽车、大陆集团等下游车企达成紧密合作；汽车智能化程度的提高和相关技术的不断升级，也将带来除存储芯片之外的其他各类车载芯片的需求增长，北京矽成专注在汽车及工业领域的多年芯片研发经验将在智能驾驶时代迎来新的发展前景。
2.7.2. NAND：单车需求量提升至2TB，CAGR高达37%
新四化驱动NAND存储向大容量高可靠性进化，需求容量与价值同步提升。根据西部数据预测，2022年及2025年单车需要的NAND容量将从1TB上升至2TB。
中、美、日、韩竞争激烈，信息娱乐与ADAS系统推动了整个汽车行业对大容量、高性能NAND的需求。三星的256GB BGA SSD控制器和固件由三星自主研发，已完成客户评估，目前已进入量产阶段，能够实现每秒2,100 MB/s的顺序读取速度和300MB/s的顺序写入速度，分别是当前eMMC的七倍和两倍。国内龙头西部数据已经实现了UFS存储器在导航地图、IVI系统、远程通讯、ADAS和数据日志上的应用。
2.7.3. NOR FLASH：车载各系统需求迭起，中国公司占据70%市场
结构性增长驱动NOR Flash产品需求，其应用在汽车电子中极为多元。当前汽车存储行业存在以下结构性增长机会：一方面系统复杂性的提升提出更高的片外存储需求，另一方面越来越多的应用场景要基于高性能的处理单元，驱动了MCU、GPU、MPU、SoC对程序和参数的存储需求和FPGA对结构化数据的存储需求。从应用场景来看，汽车ADAS系统、仪表系统、巡航系统和SOTA的升级均需可靠的NOR Flash存储。
相较于DRAM和NAND Flash，NOR Flash体量较小，从竞争格局来看，中国旺宏、华邦电和兆易创新占领了绝大多数的市场份额，2016、2017年美光科技、赛普拉斯相继宣布退出部分NOR Flash市场竞争而渐渐淡出，NOR Flash芯片的市场份额逐渐把控在中国台湾旺宏、华邦电和中国大陆兆易创新三家企业中，2020年，华邦电、旺宏和兆易创新市占率排名前三，占比分别为25.4%、22.5%、15.6%。
兆易创新GD25 SPI NOR Flash 全面满足车规级AEC-Q100认证，GD25车规级存储全系列产品已在多家汽车企业批量采用，主要应用于车载辅助驾驶系统、车载通讯系统、车载信息及娱乐系统、电池管理系统等，为市场提供全国产化车规级闪存产品。
预计汽车存储系统随着智能化水平提升容量和性能将实现快速增长，汽车将成为存储器步入千亿美金市场的核心因素。20世纪70年代起，DRAM进入商用市场，并以其极高的读写速度成为存储领域最大分支市场；功能手机出现后，迎来NOR Flash市场的爆发；进入PC时代，人们对于存储容量的需求越来越大，低成本、高容量的NAND Flash成为最佳选择。智能化时代里，万物智联，存储行业市场空间将进一步加大，对数据存储在速度、功耗、容量、可靠性层面也将提出更高要求。而DRAM虽然速度快，但功耗大、容量低、成本高，且断电无法保存数据，使用场景受限；NOR Flash和NAND Flash读写速度低，存储密度受限于工艺制程。市场亟待能够满足汽车等新场景的存储器产品，性能有着突破性进展的新型存储器即将迎来快速增长期。
存储方面，我国北京君正、兆易创新产品均已导入车用市场。北京君正收购北京矽成后进入车载存储芯片领域，已于博世汽车、大陆集团等下游车企达成紧密合作；汽车智能化程度的提高和相关技术的不断升级，也将带来除存储芯片之外的其他各类车载芯片的需求增长，北京矽成专注在汽车及工业领域的多年芯片研发经验将在智能驾驶时代迎来新的发展前景。兆易创新GD25 SPI NOR Flash 全面满足车规级AEC-Q100认证，GD25车规级存储全系列产品已在多家汽车企业批量采用，主要应用于车载辅助驾驶系统、车载通讯系统、车载信息及娱乐系统、电池管理系统等，为市场提供全国产化车规级闪存产品。
3. 投资建议
汽车电子目前国产化率较低，头部厂商格局垄断同时与TIER1关系较为牢固，我国主要机遇在汽车智能+电动化浪潮下的产业链重构; 车规芯片对应的大都为不依赖摩尔定律的成熟制程的产品,同时这类芯片与下游的依存度高,产品需要下游共同定义,摩尔定律的速度减慢与中国新势力车的兴起给了中国产业更多换道追赶的机会; 而近年来我国的晶圆制造扩产大都是成熟制程环节上，叠加配套的设计和封测，由此判断从市场规模,产业链重构,成熟制程等因素推动了全球汽车半导体机会&产能有机会向中国转移。
投资建议：
我们看好智能化浪潮&碳中和政策下，汽车行业将迎来价值向成长的重估机会，汽车芯片将在智能化赋能下重估，有望成为半导体行业的新推动力。我国半导体公司将受益行业增涨及国产替代浪潮推动快速增长。
细分领域包括：
1）功率产能满载新能源需求续强
2）SoC新品迭代推动增长
3）MCU价格坚挺季度有望环比增长
4）模拟芯片结构性分化整体紧缺
5）存储维持稳定增长
6）代工厂产能持续满载
投资建议：
主控芯片：晶晨股份、瑞芯微、富瀚微、兆易创新、中颖电子、全志科技、复旦微电、紫光国微、安路科技等；
功率半导体：闻泰科技、东微半导、斯达半导、士兰微、时代电气、华润微、宏微科技、新洁能、扬杰科技、中芯国际、华虹半导体 等；
模拟芯片：圣邦股份、思瑞浦、纳芯微、艾为电子、上海贝岭、力芯微等；
传感器：韦尔股份、格科微等；
存储芯片：北京君正、兆易创新、复旦微电、普冉股份、聚辰股份等。
4. 风险提示
新冠疫情带来的产能紧缺：
新冠疫情所带来的不确定性影响到了一些特定汽车电子元件的芯片供应。由于疫情导致的“宅经济”，让居家办公成为大趋势，智能手机和个人电脑需求增加。半导体厂商在争夺产能的同时，导致了用于车辆控制系统的半导体产能紧缺，面向汽车零部件厂商的半导体供应陷入停滞。
新能源车渗透率不及预期：
我们对于新能源车销量、渗透率判断存在一定主观预测性，新能源车渗透率不及预期将影响汽车半导体产业链。
系统性风险：
半导体作为中美两国在科技行业的热门竞争领域，相关芯片企业未来经营情况可能受政治因素影响。
注：文中报告节选自天风证券研究所已公开发布研究报告，具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。
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