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汽車(chē)自動(dòng)駕駛芯片的需求出現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)

發(fā)布時(shí)間:2022-08-11作者來(lái)源:薩科微瀏覽:3463

隨著汽車(chē)智能化的快速發(fā)展,各大車(chē)企也開(kāi)始重視芯片研發(fā),為自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)機(jī)遇。 當(dāng)今市場(chǎng)上的大多數(shù)電動(dòng)汽車(chē)已經(jīng)具備一定程度的自動(dòng)駕駛能力。 不過(guò),雖然大部分汽車(chē)還處于自動(dòng)駕駛的L1-L2級(jí)別,但仍屬于駕駛輔助階段,很難做到真正的L3-L4級(jí)別的高級(jí)駕駛。 自動(dòng)駕駛服務(wù)已經(jīng)進(jìn)入商業(yè)化試點(diǎn)階段,離L3-L4級(jí)自動(dòng)駕駛大規(guī)模商業(yè)化的終點(diǎn)越來(lái)越近。


 高通入局,

自動(dòng)駕駛芯片有望加速變革 



在過(guò)去,由于自動(dòng)駕駛軟件及算法開(kāi)發(fā)難度及測(cè)試難度較大,同時(shí)相關(guān)政策法規(guī)不完善,因此自動(dòng)駕駛的整體的市場(chǎng)成熟度不高。而在整車(chē)智能化轉(zhuǎn)型時(shí)代,智能座艙能集成更多的信息和功能,給用戶(hù)帶來(lái)更直觀(guān)、更個(gè)性化的體驗(yàn),因此成為整車(chē)智能化的先行者。自2020年開(kāi)始,各國(guó)相繼出臺(tái)了自動(dòng)駕駛相關(guān)的政策或者高級(jí)別自動(dòng)駕駛運(yùn)營(yíng)許可:

1、美國(guó):2020 年 2 月,美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局(NHTSA)批準(zhǔn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)初創(chuàng)企業(yè)NURO 生產(chǎn)投放無(wú)人電動(dòng)送貨車(chē)。

2、日本:2021 年 3 月,日本政府批準(zhǔn)本田 L3 級(jí)別自動(dòng)駕駛 Legend 在日本本土上市。

3、德國(guó):2021 年 12 月,德國(guó)奔馳 L3 級(jí)自動(dòng)駕駛汽車(chē) EV EQS 獲得了德國(guó)聯(lián)邦汽車(chē)運(yùn)輸管理局的許可,可以在部分路段替代人類(lèi)駕駛員控制車(chē)輛狀態(tài)。

4、中國(guó):2021 年 9 月,市場(chǎng)監(jiān)管總局(標(biāo)準(zhǔn)委)正式出臺(tái)了《汽車(chē)駕駛自動(dòng)化分級(jí)》國(guó)家推薦標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 40429-2021)。根據(jù)該國(guó)標(biāo),從 3 級(jí)自動(dòng)駕駛開(kāi)始,目標(biāo)和事件探測(cè)和響應(yīng)的對(duì)象從駕駛員變?yōu)榱讼到y(tǒng),動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)后援也從駕駛員變?yōu)榱藙?dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)后援用戶(hù)。這意味著,在有條件自動(dòng)駕駛情況下,已允許駕駛員脫手,只需要在必要時(shí)接管駕駛。該國(guó)標(biāo)已于今年 3 月 1 日正式實(shí)施,將對(duì)促進(jìn)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展以及后續(xù)相關(guān)法規(guī)的制定起到積極作用。今年 4 月,小馬智行獲得中國(guó)[敏感詞]張面向自動(dòng)駕駛公司的出租車(chē)運(yùn)營(yíng)許可。6 月 14 日,工信部副部長(zhǎng)辛國(guó)斌表示,工信部將出臺(tái)自動(dòng)駕駛、信息安全等標(biāo)準(zhǔn),適時(shí)開(kāi)展準(zhǔn)入試點(diǎn)。




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各大廠(chǎng)商積極布局,未來(lái)自動(dòng)駕駛行業(yè)空間巨大。目前,L3 及以上級(jí)別的自動(dòng)駕駛有望在封閉、半封閉和低速場(chǎng)景下率先應(yīng)用,自主泊車(chē)作為自動(dòng)駕駛的低速?gòu)?fù)雜場(chǎng)景,將為自動(dòng)駕駛技術(shù)演進(jìn)提供低速域的數(shù)據(jù)訓(xùn)練和積累。盡管自動(dòng)駕駛高速場(chǎng)景的商業(yè)化落地還有一定距離,但特斯拉、谷歌、英偉達(dá)、高通等廠(chǎng)商依舊把目光放在了高級(jí)別的自動(dòng)駕駛上,為的就是在行業(yè)拐點(diǎn)來(lái)臨之前占得先機(jī)。根據(jù) IHS 的預(yù)測(cè),自動(dòng)駕駛汽車(chē)將在 2025 年前后開(kāi)始一輪爆發(fā)式增長(zhǎng)。到 2035 年,道路行駛車(chē)輛將有一半實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,屆時(shí)自動(dòng)駕駛整車(chē)及相關(guān)設(shè)備、應(yīng)用的收入規(guī)模總計(jì)將超過(guò)五千億美元。根據(jù) CIC 預(yù)測(cè),預(yù)計(jì)到 2025 年我國(guó)自動(dòng)駕駛市場(chǎng)空間接近 4000 億元,2020-2025 年 CAGR 接近 107%,遠(yuǎn)快于全球市場(chǎng)增速。

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在汽車(chē) E/E 架構(gòu)由分布式架構(gòu)向集中式架構(gòu)方向發(fā)展的過(guò)程中,自動(dòng)駕駛芯片作為計(jì)算的載體逐漸成為智能汽車(chē)時(shí)代的核心。在“軟件定義汽車(chē)”趨勢(shì)下,芯片、操作系統(tǒng)、算法、數(shù)據(jù)共同組成了智能駕駛汽車(chē)的計(jì)算生態(tài)閉環(huán),其中芯片是智能駕駛汽車(chē)生態(tài)發(fā)展的核心。以特斯拉為代表的汽車(chē)電子電氣架構(gòu)改革先鋒率先采用中央集中式架構(gòu),即用一個(gè)電腦控制整車(chē),域控制器逐漸集成前期的傳感器、數(shù)據(jù)融合、路徑規(guī)劃、決策等運(yùn)算處理器功能。隨著自動(dòng)駕駛級(jí)別的提升以及功能應(yīng)用的豐富,汽車(chē)對(duì)芯片算力的需求也越來(lái)越大。

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算力需求升級(jí)驅(qū)動(dòng)車(chē)載芯片市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)。2020 年,汽車(chē)領(lǐng)域芯片需求量已占全球芯片市場(chǎng)11.4%,持續(xù)上漲的算力需求將驅(qū)動(dòng)車(chē)載計(jì)算芯片市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng),車(chē)載計(jì)算芯片市場(chǎng)將迎來(lái)高速發(fā)展期。根據(jù)億歐智庫(kù),2021 年中國(guó)車(chē)載計(jì)算芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá) 15.1 億美元,2025 年市場(chǎng)規(guī)模將迅速增長(zhǎng)至 89.8 億美元。

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對(duì)于車(chē)企而言,算力和功耗是其選擇車(chē)載芯片/計(jì)算平臺(tái)的兩大主要因素:

1、算力:對(duì)于高級(jí)別的智能駕駛系統(tǒng)而言,傳感器數(shù)量的增加及分辨率的提升帶來(lái)海量數(shù)據(jù)處理需求,算法模型的復(fù)雜程度亦大幅提升。隨著汽車(chē) E/E 架構(gòu)逐步集中化,智能汽車(chē)的計(jì)算能力將主要由少數(shù)的幾個(gè)域控制器或是中央計(jì)算平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn),這也對(duì)單顆車(chē)載芯片算力提出了更高的要求。根據(jù)億歐智庫(kù),自動(dòng)駕駛等級(jí)每增加一級(jí),所需要的芯片算力就會(huì)呈現(xiàn)十倍以上的上升,其中 L4 級(jí)別需要的 AI 算力接近 400TOPS,L5 需要的算力達(dá)到了 4000+TOPS。

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“硬件預(yù)埋,軟件升級(jí)”成為車(chē)企主流策略,智能化頭部車(chē)企在新一代車(chē)型中預(yù)置大算力芯片。汽車(chē)產(chǎn)品具備較長(zhǎng)的生命周期,一般為 5-10 年,車(chē)載計(jì)算平臺(tái)的算力上限決定車(chē)輛生命周期內(nèi)可承載的軟件服務(wù)升級(jí)上限。相較而言軟件迭代更快,因此智能駕駛軟件迭代周期與硬件更換周期存在錯(cuò)位。為保證車(chē)輛在全生命周期內(nèi)的持續(xù)軟件升級(jí)能力,主機(jī)廠(chǎng)在智能駕駛上采取“硬件預(yù)置,軟件升級(jí)”的策略,通過(guò)預(yù)置大算力芯片,為后續(xù)軟件與算法升級(jí)優(yōu)化提供足夠發(fā)展空間。以蔚來(lái)、智己、威馬、小鵬為代表的主機(jī)廠(chǎng)在新一代車(chē)型中均將智能駕駛算力提升至 500-1000Tops 級(jí)別。

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2、功耗:為支持并兼容 L3 及以上智能駕駛系統(tǒng)數(shù)量與類(lèi)型繁多的傳感器與執(zhí)行器需求,車(chē)載計(jì)算平臺(tái)多采用異構(gòu)芯片硬件方案,以滿(mǎn)足系統(tǒng)接口與算力需求。相較傳統(tǒng) ECU,車(chē)載計(jì)算平臺(tái)的復(fù)雜度呈數(shù)倍提升,面臨功耗、散熱、電磁、質(zhì)量等多重挑戰(zhàn),存在著物理上限。因此,盡管當(dāng)前行業(yè)普遍以“TOPS” 為單位來(lái)評(píng)估自動(dòng)駕駛芯片的理論峰值算力,各大芯片廠(chǎng)商也不斷刷新算力峰值,但在實(shí)際場(chǎng)景下的算力有效利用率卻不高,自動(dòng)駕駛芯片理論峰值算力并不一定能在實(shí)際運(yùn)行中完全釋放,主要是受到了功耗、環(huán)境等因素的限制。

芯片的[敏感詞]算力高低固然重要,但對(duì)于主機(jī)廠(chǎng)開(kāi)發(fā)量產(chǎn)車(chē)型而言,芯片選擇需兼顧算力、功耗、成本、易用性、同構(gòu)性等多重因素。因此,如何在有限算力下幫助客戶(hù)算法軟件[敏感詞]效地運(yùn)行是衡量芯片廠(chǎng)商競(jìng)爭(zhēng)力的核心標(biāo)準(zhǔn)。


從發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看,自動(dòng)駕駛 SoC 芯片將向“CPU+XPU”的異構(gòu)式架構(gòu)發(fā)展,長(zhǎng)期來(lái)看CPU+ASIC 方案將是未來(lái)主流。SoC 是系統(tǒng)級(jí)別的芯片,相比 MCU 在架構(gòu)上增加了音頻處理DSP、圖像處理 GPU、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器 NPU 等計(jì)算單元,常用于 ADAS、座艙 IVI、域控制等功能較復(fù)雜的領(lǐng)域。隨著智能汽車(chē)的發(fā)展,汽車(chē)芯片結(jié)構(gòu)形式也由 MCU 進(jìn)化至 SoC。目前市面上主流的自動(dòng)駕駛芯片 SoC 架構(gòu)方案分為三種:(1)CPU+GPU+ASIC,(2)CPU+ASIC,(3)CPU+FPGA。長(zhǎng)期來(lái)看,定制批量生產(chǎn)的低功耗、低成本的專(zhuān)用自動(dòng)駕駛 AI 芯片(ASIC)將逐漸取代高功耗的 GPU,CPU+ASIC 方案將是未來(lái)主流架構(gòu)。


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消費(fèi)電子芯片巨頭入局,積極挖掘智能汽車(chē)市場(chǎng)機(jī)遇。隨著滲透率趨于飽和,智能手機(jī)市場(chǎng)進(jìn)入瓶頸期,過(guò)去智能手機(jī)芯片市場(chǎng)帶來(lái)的高增速與高利潤(rùn)難以持續(xù),因此消費(fèi)電子芯片巨頭亟需尋找新的市場(chǎng)機(jī)會(huì)點(diǎn)以拓展利潤(rùn)空間。自2014年,高通、英偉達(dá)兩大消費(fèi)電子芯片巨頭率先布局智能汽車(chē)計(jì)算芯片,以?shī)Z得市場(chǎng)先機(jī)。芯片是一個(gè)依賴(lài)高研發(fā)投入,通過(guò)大規(guī)模生產(chǎn)以實(shí)現(xiàn)規(guī)模效應(yīng),攤平成本的產(chǎn)業(yè),因此在市場(chǎng)初期掌握更多競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的廠(chǎng)商在實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)上車(chē)后將通過(guò)規(guī)模效應(yīng)獲得成本優(yōu)勢(shì)。由于消費(fèi)電子芯片巨頭具備充足的資金優(yōu)勢(shì),可通過(guò)并購(gòu)優(yōu)秀的初創(chuàng)公司,持續(xù)提升 AI 計(jì)算芯片優(yōu)勢(shì),快速補(bǔ)全汽車(chē)領(lǐng)域芯片能力與資源,以搶占市場(chǎng)獲得規(guī)模優(yōu)勢(shì)。

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從車(chē)載計(jì)算芯片的競(jìng)爭(zhēng)格局來(lái)看,英偉達(dá)、Mobileye、高通等廠(chǎng)商具備較為明顯的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)汽車(chē)芯片市場(chǎng)長(zhǎng)期由 TI、恩智浦、瑞薩等傳統(tǒng)芯片廠(chǎng)商所占據(jù),而汽車(chē)智能化發(fā)展帶來(lái)的車(chē)載計(jì)算芯片藍(lán)海市場(chǎng)吸引多方入場(chǎng),形成消費(fèi)電子芯片巨頭、新興芯片科技公司、傳統(tǒng)汽車(chē)芯片廠(chǎng)商、主機(jī)廠(chǎng)自研/合資芯片廠(chǎng)商四大陣營(yíng),汽車(chē)芯片市場(chǎng)格局正逐漸被重塑:

(1)在自動(dòng)駕駛計(jì)算芯片領(lǐng)域:英偉達(dá)以及背靠英特爾的 Mobileye 處于[敏感詞]梯隊(duì),高通、華為海思、地平線(xiàn)處于第二梯隊(duì),展現(xiàn)出了強(qiáng)勁的上升趨勢(shì)。
(2)在智能座艙芯片領(lǐng)域:高通在產(chǎn)品力與高端市場(chǎng)占有率上具備[敏感詞]領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),英特爾、瑞薩、三星等廠(chǎng)商緊隨其后,中低端車(chē)型市場(chǎng)上則以恩智浦、TI 為主。
(3)在中國(guó)市場(chǎng):以華為海思、地平線(xiàn)、芯馳科技等為代表的國(guó)產(chǎn)化新興芯片科技公司也展現(xiàn)出了較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。

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英偉達(dá)、Mobileye、高通在自動(dòng)駕駛 SoC 領(lǐng)域各有優(yōu)勢(shì):

1、英偉達(dá):L3 級(jí)別及以上的自動(dòng)駕駛對(duì)算力提出了更高的要求,英偉達(dá)則是大算力芯片的王者,自 2015 年進(jìn)入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域以來(lái)一直引領(lǐng)著車(chē)載芯片的算力變革。

2015 年,英偉達(dá)推出基于 Tegra X1 SoC 的 DRIVE PX,正式進(jìn)軍自動(dòng)駕駛領(lǐng)域;2016 年,推出 DRIVE PX2 自動(dòng)駕駛平臺(tái),上車(chē)特斯拉 ModelS 與 ModelX;2018 年,發(fā)布自動(dòng)駕駛 SoC 芯片 DRIVE Xavier,單芯片算力達(dá) 30TOPS,2021 年已上車(chē)小鵬 P7、P5、智己 L7 等多款車(chē)型;2019 年,發(fā)布自動(dòng)駕駛系統(tǒng)級(jí)芯片 DRIVE Orin,單芯片算力達(dá) 254TOPS,今年已實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)上車(chē),蔚來(lái)、小鵬、威馬等[敏感詞]車(chē)型均搭載 Orin;2021 年 4 月,發(fā)布業(yè)內(nèi)[敏感詞] 1000TOPS 算力的系統(tǒng)級(jí)芯片 DRIVE Altan,相比上一代 Orin SoC 算力提升接近 4 倍,比如今大多數(shù) L4 級(jí)自動(dòng)駕駛車(chē)輛整車(chē)的算力還要強(qiáng),預(yù)計(jì)于 2025 年量產(chǎn)上車(chē);在今年 3 月的 GTC 大會(huì)上,英偉達(dá)推出了基于 Atlan 芯片的新一代自動(dòng)駕駛平臺(tái) DRIVE Hyperion 9,并計(jì)劃于 2026 年量產(chǎn)。

英偉達(dá)自 1999 年提出 GPU 的概念以來(lái)一直不斷迭代相關(guān)技術(shù),而自動(dòng)駕駛正是需要大面積的圖像處理,因此英偉達(dá)也在當(dāng)下以“CPU+GPU+ASIC”SoC 方案為主流的時(shí)代領(lǐng)跑行業(yè)。英偉達(dá)通過(guò) Xavier 和 Orin 兩代 SoC 建立起了良好的客戶(hù)基礎(chǔ),而對(duì)大算力芯片/平臺(tái)的布局也使英偉達(dá)建立起了代差優(yōu)勢(shì),目前在 L3 級(jí)別及以上的自動(dòng)駕駛方面優(yōu)勢(shì)明顯。

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2、Mobileye:L2 級(jí)及以下的自動(dòng)駕駛所需處理的數(shù)據(jù)量小且算法簡(jiǎn)單,Mobileye 則是輔助駕駛領(lǐng)域的龍頭,可以說(shuō)是過(guò)去二十年間的汽車(chē) ADAS 技術(shù)的主要奠基者和引領(lǐng)者。

Mobileye于 1999 年成立,成立以來(lái)公司以視覺(jué)感知技術(shù)為基礎(chǔ),推出了算法+EyeQ 系列芯片組成的一系列解決方案,可以幫助車(chē)企實(shí)現(xiàn)從 L0 級(jí)的碰撞預(yù)警,到 L1 級(jí)的 AEB 緊急制動(dòng)、ACC自適應(yīng)巡航,再到 L2 級(jí)的 ICC 集成式巡航等各種功能。

盡管在 L3/L4 市場(chǎng)被英偉達(dá)和高通壓制,但 Mobileye 在 L2 市場(chǎng)占有率依舊在 75%以上,具備[敏感詞]優(yōu)勢(shì)。2021 年,MobileyeEyeQ 芯片出貨量高達(dá) 2810 萬(wàn),截至 2021 年底 EyeQ 系列芯片累計(jì)出貨量破億。但是,隨著自動(dòng)駕駛逐步向高級(jí)別演進(jìn),Mobileye 的產(chǎn)品及方案逐漸失去優(yōu)勢(shì),這其中包括兩大原因:

(1)在算力競(jìng)爭(zhēng)中 Mobileye 落于下風(fēng)。在 CES 2022,Mobileye 發(fā)布 EyeQ6H、EyeQ6L、EyeQ Ultra 三款芯片產(chǎn)品,算力分別為 34、5、176TOPS。在過(guò)去,Mobileye 的一代至五代EyeQ 芯片中,算力[敏感詞]的也是 24TOPS(EyeQ5),即使 Mobileye 在今年發(fā)布的 EyeQUltra 已經(jīng)相較過(guò)去大幅提高了算力,但距離英偉達(dá)、高通還有較大的距離;

(2)Mobileye在過(guò)去以黑盒交付為主,封閉性太強(qiáng)。Mobileye 給車(chē)企提供的自動(dòng)駕駛解決方案是芯片加感知算法的打包方案,EyeQ 芯片內(nèi)部寫(xiě)好了 Mobileye 的感知算法,工作時(shí) EyeQ 會(huì)直接輸出對(duì)外部車(chē)道線(xiàn)和車(chē)輛等目標(biāo)的感知結(jié)果,然后車(chē)企的算法基于這些結(jié)果做出駕駛決策。這樣做的好處是可以滿(mǎn)足尋求智能化轉(zhuǎn)型的主機(jī)廠(chǎng)快速量產(chǎn)的需求,但從長(zhǎng)期來(lái)看,這樣做算力升級(jí)較為保守、迭代速度慢,并且難以滿(mǎn)足主機(jī)廠(chǎng)的定制化的需求,這對(duì)于高速發(fā)展和變化的自動(dòng)駕駛行業(yè)來(lái)說(shuō)是不能被市場(chǎng)接受的。盡管從 EyeQ5 開(kāi)始 Mobileye 已經(jīng)開(kāi)始嘗試與合作伙伴實(shí)現(xiàn)開(kāi)源協(xié)作,但和開(kāi)放生態(tài)的英偉達(dá)和高通來(lái)比還是有較大差距。因此,Mobileye在過(guò)去 5-10 年丟失了部分重要客戶(hù)。




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3、高通:瞄準(zhǔn)中高端自動(dòng)駕駛市場(chǎng),智能座艙領(lǐng)域王者向駕駛域進(jìn)軍。

高通 2020 年推出的自動(dòng)駕駛芯片平臺(tái) Snapdragon Ride 算力覆蓋 10-700TOPS,支持 L1-L5 全場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛,盡管從算力層面上不及英偉達(dá) Atlan 芯片,但也已大幅領(lǐng)先 EyeQ 等其余自動(dòng)駕駛 SoC。

其次,Ride 是高性能、低功耗的自動(dòng)駕駛解決方案,例如 Ride 平臺(tái)為 L4/L5 級(jí)別駕駛所需的700 TOPS 算力,同時(shí)平臺(tái)上多個(gè) SoC、加速器軟硬件解決方案共同消耗的[敏感詞]功率也只有130 瓦,效率達(dá)到 5.4TOPS/W,性能效率高,而且支持被動(dòng)或風(fēng)冷的散熱設(shè)計(jì),而不需要液冷裝置,這樣不僅極具經(jīng)濟(jì)效益,也具備更高的可靠性。

由于現(xiàn)在 L3 自動(dòng)駕駛正逐步落地,距離 L4-L5 級(jí)別還有一定距離,對(duì)算力的要求沒(méi)有那么苛刻,因此高通憑借著 Ride 平臺(tái)得以順利地切入市場(chǎng),也拿下了長(zhǎng)城、通用、寶馬、大眾等重要客戶(hù)的定點(diǎn)。另一方面,由于高通在座艙領(lǐng)域是[敏感詞]龍頭,到目前已經(jīng)打造了龐大的汽車(chē)生態(tài),通過(guò)與主機(jī)廠(chǎng)在座艙域建立的合作關(guān)系,高通可以更便利地推廣自己的駕駛域產(chǎn)品。同時(shí)在兩域融合的趨勢(shì)下,車(chē)廠(chǎng)若選擇和座艙產(chǎn)品相同的供應(yīng)商將會(huì)有更低的學(xué)習(xí)成本和維護(hù)成本,這也有利于高通拓展自己在駕駛域的產(chǎn)品。
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汽車(chē)電子電氣架構(gòu)持續(xù)演進(jìn),

軟件廠(chǎng)商獲得新機(jī)遇 




汽車(chē)電子電氣架構(gòu)逐漸集中化,多域融合是大趨勢(shì)。隨著汽車(chē)不斷向智能化、網(wǎng)聯(lián)化方向發(fā)展,以單片機(jī)為核心的傳統(tǒng)分布式電子電氣架構(gòu)已經(jīng)很難滿(mǎn)足未來(lái)智能汽車(chē)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)需求。因此,汽車(chē)電子電氣架構(gòu)從傳統(tǒng)分布式架構(gòu)正在朝向域架構(gòu)、中央計(jì)算架構(gòu)轉(zhuǎn)變,而集中化的 EE 架構(gòu)也是實(shí)現(xiàn)軟件定義汽車(chē)重要的硬件基礎(chǔ)。從車(chē)內(nèi)數(shù)個(gè)域控制器并存再到高性能計(jì)算機(jī) HPC 的演進(jìn)過(guò)程中,多個(gè)域控制器的融合、駕駛域與座艙域的融合成為了必要的趨勢(shì),最終具備強(qiáng)大的中央化算力的中央計(jì)算平臺(tái)將統(tǒng)籌汽車(chē)智能座艙和自動(dòng)駕駛的功能實(shí)現(xiàn)。



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集中化的 E/E 架構(gòu)對(duì)汽車(chē)軟件架構(gòu)也提出了新的需求。隨著汽車(chē) EE 架構(gòu)逐步趨于集中化,域控制器或中央計(jì)算平臺(tái)以分層式或面向服務(wù)的架構(gòu)部署,ECU 數(shù)量大幅減少,汽車(chē)底層硬件平臺(tái)需要提供更為強(qiáng)大的算力支持,軟件也不再是基于某一固定硬件開(kāi)發(fā),而是要具備可移植、可迭代和可拓展等特性。因此在軟件架構(gòu)層面上,汽車(chē)軟件架構(gòu)也逐步由面向信號(hào)的架構(gòu)(Signal Oriented Architecture)向面向服務(wù)的軟件架構(gòu)(Service-Oriented Architecture,SOA)升級(jí),以更好實(shí)現(xiàn)軟硬件解耦與軟件快速迭代。

除了更高的靈活性,汽車(chē)軟件架構(gòu)還需要兼顧座艙域與駕駛域的需求,在多域融合的趨勢(shì)下,既能滿(mǎn)足駕駛域?qū)δ馨踩囊笥帜軡M(mǎn)足座艙域?qū)δ茇S富度的需求。

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相較過(guò)去,汽車(chē)軟件的復(fù)雜度有明顯提升。根據(jù)我們之前發(fā)布的報(bào)告《智能汽車(chē)深度系列之一:汽車(chē)軟件的星辰大?!?,目前汽車(chē)軟件在智能汽車(chē)軟硬件架構(gòu)中自下而上可分為系統(tǒng)軟件、功能軟件、應(yīng)用軟件三類(lèi):

(1)系統(tǒng)軟件:由硬件抽象層、OS 內(nèi)核(狹義上的操作系統(tǒng))和中間件組件構(gòu)成,是廣義操作系統(tǒng)的核心部分;
(2)功能軟件:主要為自動(dòng)駕駛的核心共性功能模塊,包括自動(dòng)駕駛通用框架、AI 和視覺(jué)模塊、傳感器模塊等庫(kù)組件以及相關(guān)中間件。系統(tǒng)軟件與功能軟件構(gòu)成了廣義上的操作系統(tǒng);
(3)應(yīng)用軟件:主要包括場(chǎng)景算法和應(yīng)用,是智能座艙(HMI、應(yīng)用軟件等)以及自動(dòng)駕駛(感知融合、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行等)形成差異化的核心。
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在新型的架構(gòu)下,軟件廠(chǎng)商所參加的開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)增加,軟件開(kāi)發(fā)難度也大幅提升,對(duì)汽車(chē)軟件有深刻 Know-How 積累以及具備全棧能力(底層開(kāi)發(fā)能力-中間件-上層應(yīng)用)的廠(chǎng)商有望受益。具體來(lái)看:

1.座艙域與駕駛域的融合需要 Hypervisor 技術(shù)的支持

在汽車(chē)電子電氣系統(tǒng)中,不同的 ECU 提供不同的服務(wù),同時(shí)對(duì)底層操作系統(tǒng)的要求也不同。根據(jù) ISO 26262 標(biāo)準(zhǔn),汽車(chē)儀表系統(tǒng)與娛樂(lè)信息系統(tǒng)屬于不同的安全等級(jí),具有不同的處理優(yōu)先級(jí)。汽車(chē)儀表系統(tǒng)與動(dòng)力系統(tǒng)密切相關(guān),要求具有高實(shí)時(shí)性、高可靠性和強(qiáng)安全性,以 QNX操作系統(tǒng)為主;而信息娛樂(lè)系統(tǒng)主要為車(chē)內(nèi)人機(jī)交互提供控制平臺(tái),追求多樣化的應(yīng)用與服務(wù),主要以L(fǎng)inux 和 Android 為主。
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在 EE 架構(gòu)趨于集中化后,虛擬化(Hypervisor)技術(shù)的出現(xiàn)讓“多系統(tǒng)”成為現(xiàn)實(shí)。在電子電氣系統(tǒng)架構(gòu)從分布式向域集中式演進(jìn)的大背景下,各種功能模塊都集中到少數(shù)幾個(gè)計(jì)算能力強(qiáng)大的域控制器中。此時(shí),不同安全等級(jí)的應(yīng)用需要共用相同的計(jì)算平臺(tái),傳統(tǒng)的物理安全隔離被打破。

虛擬化(Hypervisor)技術(shù)可以模擬出一個(gè)具有完整硬件系統(tǒng)功能、運(yùn)行在一個(gè)完全隔離環(huán)境中的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),此時(shí)供應(yīng)商不再需要設(shè)計(jì)多個(gè)硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)不同的功能需求,而只需要在車(chē)載主芯片上進(jìn)行虛擬化的軟件配置,形成多個(gè)虛擬機(jī),在每個(gè)虛擬機(jī)上運(yùn)行相應(yīng)的軟件即可滿(mǎn)足需求。Hypervisor 提供了在同一硬件平臺(tái)上承載異構(gòu)操作系統(tǒng)的靈活性,同時(shí)實(shí)現(xiàn)了良好的高可靠性和故障控制機(jī)制,以保證關(guān)鍵任務(wù)、硬實(shí)時(shí)應(yīng)用程序和一般用途、不受信任的應(yīng)用程序之間的安全隔離,實(shí)現(xiàn)了車(chē)載計(jì)算單元整合與算力共享。

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2.車(chē)載中間件的重要性提升

軟件定義汽車(chē)時(shí)代下,中間件的作用愈發(fā)重要。隨著 EE 架構(gòu)逐漸趨于集中化,汽車(chē)軟件系統(tǒng)出現(xiàn)了多種操作系統(tǒng)并存的局面,這也導(dǎo)致系統(tǒng)的復(fù)雜性和開(kāi)發(fā)成本的劇增。為了提高軟件的管理性、移植性、裁剪性和質(zhì)量,需要定義一套架構(gòu)(Architecture)、方法學(xué)(Methodology)和應(yīng)用接口(Application Interface),從而實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的接口、高質(zhì)量的無(wú)縫集成、高效的開(kāi)發(fā)以及通過(guò)新的模型來(lái)管理復(fù)雜的系統(tǒng),這就是我們所說(shuō)的“中間件”。

汽車(chē)行業(yè)中有眾多的整車(chē)廠(chǎng)和供應(yīng)商,每家 OEM 會(huì)有不同的供應(yīng)商以及車(chē)型,每個(gè)供應(yīng)商也不止向一家 OEM 供貨,中間件的存在盡可能地讓相同產(chǎn)品在不同車(chē)型可重復(fù)利用或是讓不同供應(yīng)商的產(chǎn)品相互兼容,這樣就能大幅減少開(kāi)發(fā)成本。因此,可以說(shuō)中間件在汽車(chē)軟硬件解耦的趨勢(shì)中發(fā)揮了關(guān)鍵的作用。
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車(chē)企自研中間件難度較大,由軟件供應(yīng)商提供中間件方案或與供應(yīng)商共同開(kāi)發(fā)中間件更具性?xún)r(jià)比。中間件技術(shù)更加偏底層,目的是幫助主機(jī)廠(chǎng)降低上層軟件的開(kāi)發(fā)難度,提高開(kāi)發(fā)效率。但終端用戶(hù)并不關(guān)注自動(dòng)駕駛的底層技術(shù),他們更多地關(guān)注的是應(yīng)用層,因此主機(jī)廠(chǎng)應(yīng)該把更多的精力聚焦在那些可以向消費(fèi)者展示競(jìng)爭(zhēng)力的地方。

此外,隨著中間件越來(lái)越成熟,最終有望形成一套被廣泛應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化軟件,對(duì)于主機(jī)廠(chǎng)而言沒(méi)必要投入大量人力、物力去自研中間件,由中間件供應(yīng)商提供更具性?xún)r(jià)比。

當(dāng)然也有主機(jī)廠(chǎng)認(rèn)為,中間件的功能對(duì)于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛有重要意義,例如數(shù)據(jù)通信、資源管理、任務(wù)調(diào)度等,同時(shí)中間件對(duì)應(yīng)用功能的實(shí)現(xiàn)也會(huì)有影響,因此中間件還是需要存在差異性的,此時(shí)部分主機(jī)廠(chǎng)會(huì)選擇自研中間件。百度、蔚來(lái)、小鵬等廠(chǎng)商的自研自動(dòng)駕駛 OS,都是在基礎(chǔ)內(nèi)核之上進(jìn)行中間件和應(yīng)用軟件自研(ROM 型操作系統(tǒng))。但對(duì)于主機(jī)廠(chǎng)而言,對(duì)軟件及中間件 Know-How 積累較淺,也沒(méi)有太多成功的案例,即使通過(guò)大規(guī)模地招聘,若沒(méi)有軟件公司的思維也難以協(xié)調(diào)好眾多的軟件人才。對(duì)于軟件/中間件供應(yīng)商而言,他們更加容易與多家主機(jī)廠(chǎng)達(dá)成合作,從而擴(kuò)大軟件和中間件應(yīng)用的范圍和場(chǎng)景,對(duì) Know-how 的積累是顯著優(yōu)于主機(jī)廠(chǎng)的。因此對(duì)于主機(jī)廠(chǎng)而言,更可行的道路還是跟專(zhuān)業(yè)的中間件廠(chǎng)商合作,以此保證自己開(kāi)發(fā)的個(gè)性化軟件可以順利地與通用化軟件組合起來(lái),而供應(yīng)商也可以在提供標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品的基礎(chǔ)上再為主機(jī)廠(chǎng)提供半定制化的服務(wù)。
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3.座艙 OS 向整車(chē) OS 演進(jìn)

車(chē)載操作系統(tǒng)將逐步由座艙 OS 向整車(chē) OS 演進(jìn)。很多汽車(chē) OS 廠(chǎng)商是從車(chē)機(jī) OS 入局的,如蘋(píng)果 CarPlay、百度 CarLife、華為 Hicar 等,過(guò)去手機(jī)芯片、OS 和應(yīng)用生態(tài)均優(yōu)于汽車(chē),因此將手機(jī)功能映射到汽車(chē)中控可以滿(mǎn)足車(chē)主對(duì)娛樂(lè)的需求。

隨著汽車(chē)芯片以及軟件生態(tài)的發(fā)展,當(dāng)前汽車(chē)操作系統(tǒng)已步入座艙 OS 階段,未來(lái)隨著座艙域與自動(dòng)駕駛域的融合,座艙 OS 將進(jìn)一步向整車(chē)OS 邁進(jìn)。在 2020 年初,斑馬智行提出了 AliOS 操作系統(tǒng)演進(jìn)三部曲戰(zhàn)略,即智能車(chē)機(jī)操作系統(tǒng)、智能座艙操作系統(tǒng)、智能整車(chē)操作系統(tǒng)。如今斑馬智行已經(jīng)進(jìn)入到了座艙 OS 階段,下一階段將重點(diǎn)布局智能整車(chē) OS,以“OS+AI+芯片”為智能汽車(chē)決策核心,在操作系統(tǒng)層面推進(jìn)汽車(chē)分布式智能向整車(chē)智能逐漸邁進(jìn)。根據(jù)佐思汽研預(yù)測(cè),2024 年以后將邁向整車(chē) OS 階段,屆時(shí)軟件廠(chǎng)商的競(jìng)爭(zhēng)力在于是否具備座艙域(HMI、APP 開(kāi)發(fā)優(yōu)化等)與駕駛域(AI、視覺(jué)能力等)的全棧能力。

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我們認(rèn)為,在自動(dòng)駕駛技術(shù)與汽車(chē)電子電氣架構(gòu)快速演進(jìn)的時(shí)代,汽車(chē)軟件廠(chǎng)商的機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。首先,汽車(chē)軟件廠(chǎng)商在產(chǎn)業(yè)鏈中的地位較原來(lái)有所上升,此外也將受益于軟件價(jià)值的持續(xù)提升,但與此同時(shí),也需要持續(xù)豐富自身的產(chǎn)品矩陣并提升硬件能力,以提供軟硬件的全棧解決方案:

1、軟件供應(yīng)商一躍成為 Tier1 供應(yīng)商。由于汽車(chē)軟件開(kāi)發(fā)難度提升,傳統(tǒng)的汽車(chē)零部件供應(yīng)商研發(fā)能力難以滿(mǎn)足需求,此時(shí)車(chē)廠(chǎng)開(kāi)始繞過(guò)傳統(tǒng)一級(jí)供應(yīng)商,直接與原有的二級(jí)供應(yīng)商(芯片、軟件算法等廠(chǎng)商)合作。在軟件定義汽車(chē)時(shí)代,軟件重要性不言而喻,整車(chē)廠(chǎng)為了掌握主導(dǎo)權(quán)并降低高昂的研發(fā)成本,往往會(huì)選擇直接與具備較強(qiáng)的獨(dú)立算法研發(fā)能力的軟件供應(yīng)商合作,因此這些軟件供應(yīng)商一躍成為了 Tier1 廠(chǎng)商。

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2、隨著智能汽車(chē)功能復(fù)雜度的不斷提升,單車(chē)軟件授權(quán)費(fèi)價(jià)值有望持續(xù)提升。智能汽車(chē)軟件的商業(yè)模式是“IP+解決方案+服務(wù)”的模式,Tier1 軟件供應(yīng)商的收費(fèi)模式包括:一次性研發(fā)費(fèi)用投入,購(gòu)買(mǎi)軟件包,比如 ADAS/AD 算法包;單車(chē)的軟件授權(quán)費(fèi)用(License),Royalty 收費(fèi)(按汽車(chē)出貨量和單價(jià)一定比例分成);一次性研發(fā)費(fèi)用和單車(chē) License 打包。若不考慮復(fù)雜度極高的自動(dòng)駕駛軟件,目前單車(chē)軟件 IP 授權(quán)價(jià)值量大致在 2-3 千元左右。未來(lái)隨著智能汽車(chē)功能以及操作系統(tǒng)的復(fù)雜度不斷提升,單車(chē)軟件授權(quán)費(fèi)價(jià)值有望持續(xù)攀升,這也為 Tier1 軟件供應(yīng)商帶來(lái)了機(jī)遇。
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3、軟件供應(yīng)商需要不斷豐富產(chǎn)品矩陣,并逐步提升硬件能力。隨著 OEM 主機(jī)廠(chǎng)自主權(quán)和軟件自研能力的不斷加強(qiáng),OEM 主機(jī)廠(chǎng)開(kāi)始尋求與軟件供應(yīng)商的直接合作。比如 OEM 廠(chǎng)商將首先尋求將座艙 HMI 交互系統(tǒng)功能收回,UI/UX 設(shè)計(jì)工具、語(yǔ)音識(shí)別模塊、音效模塊、人臉識(shí)別模塊等應(yīng)用軟件則直接向軟件供應(yīng)商購(gòu)買(mǎi)軟件授權(quán),從而繞過(guò)了傳統(tǒng) Tier1,實(shí)現(xiàn)自主開(kāi)發(fā)。對(duì)于軟件供應(yīng)商來(lái)說(shuō),能提供越多的軟件 IP 產(chǎn)品組合,就可能獲取更高的單車(chē)價(jià)值。同時(shí),軟件供應(yīng)商也正尋求進(jìn)入傳統(tǒng) Tier1 把持的硬件設(shè)計(jì)、制造環(huán)節(jié),比如域控制器、TBOX等,以提供多樣化的解決方案。



自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈硬件廠(chǎng)商有望受益



車(chē)載攝像頭量?jī)r(jià)齊升,迎來(lái)向上加速拐點(diǎn)

高階自動(dòng)駕駛呼之欲出,單車(chē)攝像頭用量逐級(jí)提升。在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中,車(chē)載攝像頭是實(shí)現(xiàn)眾多預(yù)警、識(shí)別類(lèi)功能的基礎(chǔ),超過(guò) 80%的自動(dòng)駕駛技術(shù)都會(huì)運(yùn)用到攝像頭。目前 L2 級(jí)別攝像頭搭載量在 5-8 顆,L3 級(jí)別能到 8 顆以上,蔚來(lái) ET7、極氪 001、小鵬 P5、極狐 Hi 版車(chē)身攝像頭搭載量分別為 11、12、13、13 顆,且像素以 500-800 萬(wàn)高像素為主,到 L4/L5 階段則有望達(dá)到 10顆甚至 15 顆以上,相比 L1 級(jí)別 1 顆的用量,車(chē)載攝像頭搭載量將顯著提升,車(chē)載光學(xué)市場(chǎng)正迎來(lái)加速放量階段。

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技術(shù)升級(jí)助推 CIS 單價(jià)提升,圖像傳感器廠(chǎng)商有望受益。車(chē)載攝像頭需要應(yīng)對(duì)多路況環(huán)境等, 其核心部件 CIS(CMOS Image Sensor)需要解決包括 HDR、LFM、低照等關(guān)鍵技術(shù)難題以匹配車(chē)載攝像頭高像素、高性能、高穩(wěn)定性的趨勢(shì),新工藝的升級(jí)將推升 CIS 的單位價(jià)值。CIS 約占攝像頭總成本 50%,是解決包括 HDR、LFM、低照等關(guān)鍵技術(shù)的核心部分。據(jù) EEWorld, 1-2MP 汽車(chē) CIS 單價(jià)為 3-8 美金,8MP 汽車(chē) CIS 單價(jià)為 10 美金以上。隨著汽車(chē)單車(chē)攝像頭用量提升及像素升級(jí),我們測(cè)算 2020 年全球汽車(chē) CIS 市場(chǎng)規(guī)模約 10 億美元,2025 年有望達(dá)到 50 億美元,長(zhǎng)期有望達(dá)到 100 億美元以上。國(guó)內(nèi) CIS 廠(chǎng)商如韋爾股份、思特威持續(xù)受益。
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車(chē)載光學(xué)起量帶動(dòng) ISP 持續(xù)增長(zhǎng)。車(chē)載攝像頭用量的提升將助推圖像信號(hào)處理器 ISP (Image Signal Processor)市場(chǎng)空間的增長(zhǎng),ISP 主要作用是對(duì)前端圖像傳感器輸出的信號(hào)進(jìn)行運(yùn)算處理。據(jù) Yole 預(yù)測(cè),視覺(jué)處理芯片規(guī)模有望從 2018 年的 95 億美元增長(zhǎng)到 2024 年的 186 億美元,18-24 年 CAGR 為 14%,其中 2018 年 ISP 占比約 37%。車(chē)載攝像頭起量帶動(dòng) ISP 市場(chǎng)增長(zhǎng)也為國(guó)內(nèi)廠(chǎng)商提供了良好的發(fā)展機(jī)遇。國(guó)內(nèi) CMOS 傳感器廠(chǎng)商積極參與 ISP 的開(kāi)發(fā)生產(chǎn):(1)思特威購(gòu)買(mǎi)深圳安芯微專(zhuān)利及技術(shù)人員,加速和輔助推動(dòng)公司部分具備 ISP 二合一功能的圖像傳感器的開(kāi)發(fā)進(jìn)度;(2)韋爾股份子公司豪威科技提供多款內(nèi)置 ISP 芯片的汽車(chē) CIS 圖像傳感器之余,還提供獨(dú)立的 ISP 芯片產(chǎn)品。芯片廠(chǎng)商正加速布局車(chē)用 ISP:

(1)國(guó)內(nèi)專(zhuān)注安防領(lǐng)域富瀚微在 2018 年 8月宣布推出百萬(wàn)像素以上的車(chē)規(guī)級(jí) ISP 芯片 FH8310,且與國(guó)內(nèi)[敏感詞]車(chē)廠(chǎng) BYD 合作并快速量產(chǎn);
(2)北京君正收購(gòu)北京矽成后,車(chē)載 ISP 研發(fā)也在加速進(jìn)行中。

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自動(dòng)駕駛向高級(jí)別進(jìn)階,激光雷達(dá)裝車(chē)小[敏感詞]來(lái)臨

多傳感器融合大勢(shì)所趨,激光雷達(dá)必不可少。作為自動(dòng)駕駛的傳感器之一,激光雷達(dá)以激光作為載波,波長(zhǎng)比毫米波更短,探測(cè)精度高、距離遠(yuǎn)。不過(guò)受限于技術(shù)難度大、成本高,目前還未實(shí)現(xiàn)大規(guī)模裝車(chē)。為了實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛功能性與安全性的全面覆蓋,傳感器的融合與冗余將成為未來(lái)的主旋律,激光雷達(dá)作為探測(cè)精度、分辨率更高的關(guān)鍵一環(huán),伴隨其工藝的不斷成熟,成本的逐漸下探,其將在 L3 及以上車(chē)型實(shí)現(xiàn)規(guī)?;b車(chē)應(yīng)用。另一方面隨著 Robotaxi/Robotruck 的商業(yè)化落地,未來(lái)該領(lǐng)域的車(chē)隊(duì)規(guī)模將加速擴(kuò)大。沙利文研究預(yù)計(jì),至2025年新落地車(chē)隊(duì)規(guī)模將突破60 萬(wàn)輛,給激光雷達(dá)的應(yīng)用帶來(lái)廣闊下游空間,二者將共同驅(qū)動(dòng)激光雷達(dá)市場(chǎng)迎來(lái)繁榮。沙利文研究預(yù)計(jì),至 25 年全球激光雷達(dá)市場(chǎng)規(guī)模為 135 億美元,19-25E CAGR 65%;其中無(wú)人駕駛和ADAS 領(lǐng)域市場(chǎng)規(guī)模將分別增至 35/46 億美元,19-25E CAGR 為 81%/84%,將占激光雷達(dá)總規(guī)模的約 6 成。

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高功率半導(dǎo)體激光器層面,VCSEL 未來(lái)將有望逐漸取代 EEL,國(guó)內(nèi) VCSEL 廠(chǎng)商有望受益。EEL發(fā)光面位于晶圓側(cè)面,需要進(jìn)行切割、翻轉(zhuǎn)、鍍膜、再切割,且每顆激光器需用分立光學(xué)器件進(jìn)行光束發(fā)散角的壓縮和手工裝調(diào),極大依賴(lài)工人的手工裝調(diào)技術(shù),生產(chǎn)成本高且一致性難以保障。而 VCSEL 發(fā)光面與半導(dǎo)體晶圓平行,其所形成的激光器陣列易于與平面化的電路芯片鍵合,無(wú)需再進(jìn)行每個(gè)激光器的單獨(dú)裝調(diào),具有效率高、光束質(zhì)量好、精度高、功耗低、小型化、高可靠、調(diào)制速率快、可大量生產(chǎn)、制造成本低等優(yōu)勢(shì),伴隨智能駕駛的發(fā)展未來(lái)有望逐漸取代 EEL。國(guó)內(nèi) VCSEL 廠(chǎng)商長(zhǎng)光華芯、炬光科技有望深度受益:長(zhǎng)光華芯自成立以來(lái)始終專(zhuān)注高功率半導(dǎo)體激光芯片的研發(fā)生產(chǎn),建立了國(guó)內(nèi)全制程 6 吋 VCSEL 產(chǎn)線(xiàn),目前商業(yè)化單管芯片輸出功率達(dá)到30W,巴條芯片連續(xù)輸出功率達(dá)到 250W(CW),準(zhǔn)連續(xù)輸出 1000W(QCW),VCSEL 芯片的[敏感詞]轉(zhuǎn)換效率 60%以上,產(chǎn)品性能指標(biāo)與國(guó)外先進(jìn)水平同步。炬光科技生產(chǎn)基于 VCSEL 激光器的激光雷達(dá)面光源、線(xiàn)光源及光源光學(xué)組件等,截至 20 年 9 月末,公司已與北美、歐洲、亞洲多家知名企業(yè)達(dá)成合作,包括 Velodyne、Luminar、福特旗下知名無(wú)人駕駛公司 Argo AI、德國(guó)大陸集團(tuán)等。

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智能座艙芯片算力需求上升, 車(chē)載觸控顯示空間廣闊

智能座艙算力需求快速上升,國(guó)內(nèi)廠(chǎng)商享本土化優(yōu)勢(shì)。智能座艙是人車(chē)交互入口,顯示屏數(shù)量的增加以及軟件應(yīng)用等配套將帶動(dòng)座艙數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。據(jù) IHS Markit,24年智能座艙 NPU算力將達(dá)到 136TOPS,近 21 年 10 倍,CPU 算力也將是 21 年的 3 倍之上。伴隨傳統(tǒng)垂直化供應(yīng)鏈逐漸被打破,座艙 SoC 作為核心硬件之一,未來(lái)將得到車(chē)企的大力重視。智能座艙芯片供應(yīng)商晶晨股份等國(guó)內(nèi)公司有望充分享受智能座艙快速增長(zhǎng)以及供應(yīng)鏈本土化機(jī)遇。

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車(chē)載顯示方興未艾,用量、尺寸、技術(shù)同步進(jìn)階升級(jí)。車(chē)載顯示作為智能座艙終端系統(tǒng),幫助實(shí)現(xiàn)人車(chē)交互智能體驗(yàn),隨著自動(dòng)駕駛不斷深入,傳統(tǒng)儀表盤(pán)、中控屏等面臨著升級(jí)和集成,催生車(chē)載顯示[敏感詞]屏化、多屏化、聯(lián)屏化趨勢(shì)。車(chē)載觸控顯示供應(yīng)商長(zhǎng)信科技有望持續(xù)受益。





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