一文看懂汽车芯片

全球汽车芯片企业主要分布在美国、欧洲、日本及中国，其中美国、欧洲和日本的汽车芯片企业已经形成了非常强的技术实力、比较完整的产业链条及可观的市场占有率。按功能分，汽车芯片可分为控制类（MCU和AI芯片）、功率类、传感器和其他（如存储器），市场基本被国际巨头所垄断。人们常说的汽车芯片是指汽车里的计算芯片，按集成规模可分为MCU芯片和AI芯片（SoC芯片）。而功率器件集成度较低，属于分立器件，主要包括电动车逆变器和变换器中的IGBT、MOSFET等。传感器则包括智能车上的雷达、摄像头等。

一、车规级MCU芯片

MCU芯片（Microcontroller Unit）属于控制类芯片，一般称作微控制单元，俗称单片机，是把CPU、内存（RAM+ROM）、多种I/O接口等整合到单一芯片上形成的芯片级计算机。广泛用于车内几十种次系统中，如悬挂、气囊、门控等，是汽车电子系统内部运算、处理的核心。MCU是汽车电子控制单元（ECU）的重要组成部分。ECU又称为汽车的“行车电脑”，主要通过车载传感器信息、总线数据的采集和交互来判断车辆状态，并结合驾驶员的意图，借助执行系统来操控汽车。MCU芯片按照CPU一次处理数据的位数分为8、16和32位MCU。

（1）8位MCU：8位工作频率在16-50MHz之间，具有简单耐用、低价的优势。提供低端控制功能，如风扇控制、空调控制、雨刷、天窗、车窗升降、低端仪表板、集线盒、座椅控制、门控模块等。

（2）16位MCU：提供终端控制功能，用于动力系统，如引擎控制、齿轮与离合器控制和电子式涡轮系统等；用于底盘，如悬吊系统、电子式动力方向盘、扭力分散控制和电子泵、电子刹车等。

（3）32位MCU：32位MCU工作频率最高，处理能力、执行效能更好，应用也更广泛，通过采用先进制程工艺，32位价格也在逐渐降低；提供高端控制功能，在实现L1 和L2 的自动驾驶功能中扮演重要角色。

据统计，每辆传统汽车平均用到70颗以上MCU，智能电动汽车则超300颗。不过随着整车电子架构的集中化趋势加速，单车MCU的用量和种类也将出现“缩减”。MCU的性能将进一步提升，高端MCU将“吃掉”过去很多低端MCU的用量。

二、AI芯片

AI芯片是未来智能化汽车的“大脑”。不同于以CPU运算为主的MCU，AI芯片一般是集成了CPU、图像处理GPU、音频处理DSP、深度学习加速单元NPU+内存+各种I/O接口的SOC芯片。在具体应用上，汽车中要用到SoC芯片的主要为智能座舱和自动驾驶两个方面。

未来智能座舱所代表的“车载信息娱乐系统＋流媒体后视镜＋抬头显示系统＋全液晶仪表＋车联网系统＋车内乘员监控系统”等融合体验，都将依赖于智能座舱SoC芯片。

自动驾驶芯片是指可实现高级别自动驾驶的SoC芯片，通常具有“CPU+XPU”的多核架构。L3+的车端中央计算平台需要达到500+TOPS的算力（TOPS就是处理器运算能力单位，Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次操作），只具备CPU处理器的芯片不能满足需求。自动驾驶SoC芯片上通常需要集成除CPU之外的一个或多个XPU来做AI运算。用来做AI运算的XPU可选择GPU/FPGA/ASIC等。GPU、FPGA、ASIC在自动驾驶AI运算领域各有所长：CPU通常为SoC芯片上的控制中心，其优点在于调度、管理、协调能力强，但CPU计算能力相对有限。而对于AI计算而言，人们通常用GPU/FPGA/ASIC来做加强：1)GPU适合数据密集型应用进行计算和处理，尤其擅长处理CNN/DNN等和顺序无关的图形类机器学习算法。2)FPGA则对于RNN/LSTM/强化学习等有关顺序类的机器学习算法具备明显优势。3)ASIC是面向特定用户的算法需求设计的专用芯片，因“量身定制”而具有体积更小、重量更轻、功耗更低、性能提高、保密性增强、成本降低等优点。

如地平线自主设计研发了AI专用的ASIC芯片：Brain Processing Unit(BPU)，可提供设备端上软硬结合的嵌入式人工智能解决方案。基于BPU的征程2芯片可提供超过 4TOPS 的等效算力，典型功耗仅 2 瓦，能够高效灵活地实现多类 AI 任务处理，对多类目标进行实时检测和精准识别。征程2充分体现了BPU架构强大的灵活性，全方位赋能汽车智能化。

三、功率器件

功率半导体器件是进行电力转换和控制的半导体器件，典型应用场景包括变频、变压、变流、功率放大和功率管理等，主要为IGBT和MOSFET两种。在具体应用上，燃油车一般使用低压MOSFET，衬底材料为Si；与燃油车相比，BEV的功率器件的性能要求更高，IGBT和高压MOSFET占据主流。

IGBT（Insulated Gate Bipolar Transistor，即绝缘栅双极型晶体管）是一种由双极性晶体管（BJT）和绝缘栅场效应管（MOS）组成的复合全控型电压驱动式功率半导体器件。IGBT是一种大功率的电力电子器件，是一个非通即断的开关，IGBT没有放大电压的功能，导通时可以看作导线，断开时当作开路。其特点是兼具了BJT的导通电压低、通态电流大、损耗小和MOS的开关速度高、输入阻抗高、控制功率小、驱动电路简单等优点。通常来讲，IGBT在电动汽车中的应用主要集中在三个部分：首先是电控系统中，IGBT模块将直流变交流后驱动汽车电机(电控模块)；其次是车载空调控制系统中，负责小功率直流/交流逆变，这个模块工作电压不高，单价相对也低一些；最后是充电桩中，IGBT模块被用作开关使用。

IGBT最常见的形式其实是模块，IGBT模块主要由IGBT芯片、FWD芯片、主端子、辅助端子、浇注封装材、绝缘基板、金属基、树脂外盖和树脂外壳等组成。多个芯片以绝缘方式组装到金属基板上；空心塑壳封装，与空气的隔绝材料是高压硅脂或者硅脂，以及其他可能的软性绝缘材料。从功能安全角度来看：（1）多个IGBT芯片并联，IGBT的电流规格更大。（2）多个IGBT芯片按照特定的电路形式组合，如半桥、全桥等，可以减少外部电路连接的复杂性。（3）多个IGBT芯片处于同一个金属基板上，等于是在独立的散热器与IGBT芯片之间增加了一块均热板，工作更可靠。（4）模块中多个IGBT芯片之间的连接与多个分立形式的单管进行外部连接相比，电路布局更好，引线电感更小。模块的外部引线端子更适合高压和大电流连接。

四、传感器类芯片

汽车传感器分为车辆感知和环境感知两大类，对应的芯片也可以据此分为两类。车辆感知传感器主要有速度/位置传感器、低/中压压力传感器、高压传感器、加速度传感器、角速度传感器、磁力计和温度传感器。环境感知传感器主要有氧、气体传感器、车载摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达。

以索尼IMX459的SPAD（单光子雪崩二极管）激光雷达传感器（激光接收芯片）为例。依托索尼的双层图像传感器堆叠技术，激光雷达企业可以基于IMX459造出等效线数上千的超高清雷达，让汽车看得更远、更清楚（300米的感知精度为15cm），并且还能以更快的速度计算出距离信息，生成3D点云图像。激光雷达行业技术革新很快、双棱镜、MEMS、OPA、Flash、FMCW等各种技术路线不断涌现，新产品层出不穷，但很多都还是围绕光路设计做优化——没有从本质上进行升级。索尼的IMX459显然就突破了现在的创新困境，从最底层的激光接收和信号处理层面进行彻底改变，为激光雷达行业发展提供了新的基础。

从结构上看，这颗激光雷达接收传感器共有两层，上层采用了SPAD（单光子雪崩二极管）技术，用于感知反射进传感器的激光；下层则是逻辑芯片，使用直接飞行时间（D-ToF）技术，就能实现测距。在性能上，索尼在1/2.9英寸的传感器面积下放进了11万个SPAD像素，其分辨率为189×600，呈现出一个矩形区域。而每一个SPAD像素的尺寸仅为10微米x10微米。

五、存储器

汽车传感器存储器分为闪存和内存，闪存分为NAND Flash 和NOR Flash，内存分为DRAM 和SRAM。汽车上产生数据的主要包括ADAS（自动驾驶）和信息娱乐系统两个板块，智能化带来的海量数据将增加汽车存储器的需求，根据Counterpoint Research 估计，未来十年，单车存储容量将达到2TB-11TB。

注：文章中引用数据和图片来源网络