1．電動(dòng)化與智能化驅動(dòng)，汽車(chē)電子進(jìn)入創(chuàng )新成長(cháng)期

1.1 政策與成本驅動(dòng)，加速全球汽車(chē)電動(dòng)化發(fā)展進(jìn)程

全球碳中和與碳排政策影響，電動(dòng)汽車(chē)市場(chǎng)加速發(fā)展。2016 年，《巴黎協(xié) 定》簽約國承諾制定碳排放減排目標，在 2050-2100 年實(shí)現全球碳中和。2020 年，歐盟以立法形式明確到 2050 年歐洲實(shí)現碳中和。圍繞碳中 和目標，全球主要國家地區在交通領(lǐng)域制定了明確的碳排發(fā)展規劃，歐洲采取 最為嚴格的汽車(chē)碳排政策，以 NEDC 標準（新歐洲循環(huán)測試標準）到 2030 年乘 用車(chē)碳排目標達到 59 g/km。全球主要國家乘用車(chē)碳排政策與歐洲看齊，中國 2025 年乘用車(chē)碳排目標為 93.4g/km，美國 2026 年乘用車(chē)碳排目標 108g/km， 日本 2030 年乘用車(chē)碳排目標 73.5g/km。

電動(dòng)車(chē)加速推廣有助于碳排目標的最終實(shí)現。各類(lèi)型汽車(chē)車(chē)型中，ICE （傳統燃油車(chē)）碳排量為 120g/km，MHEV（輕度混動(dòng)電動(dòng)車(chē)）碳排量為 102g/km，FHEV（全混動(dòng)電動(dòng)車(chē)）碳排量為 84g/km，PHEV（插電混動(dòng)電動(dòng)車(chē)） 碳排量為 28g/km，BEV（純電動(dòng)汽車(chē)）碳排量 0g/km，輕混及以上電動(dòng)車(chē)全球 加速推廣將有助于全球碳中和與碳排目標的實(shí)現。

鋰電池組成本持續下降，電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展將從依靠政策推動(dòng)轉換為成本優(yōu)勢 推動(dòng)。鋰電池組價(jià)格在 2010 年超過(guò) 1100 美元/千瓦時(shí)，到 2020 年下降到 137 美元/千瓦時(shí)，十年時(shí)間降幅高達 89%。根據 BloombergNEF 預測，到 2023 年 鋰電池組價(jià)格有望降至 100 美元/千瓦時(shí)，屆時(shí)電動(dòng)車(chē)成本價(jià)格與同類(lèi)別燃油 車(chē)相同，汽車(chē)市場(chǎng)將發(fā)生顛覆性變化，鋰電成本優(yōu)勢成為推動(dòng)電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展的 主要因素，電動(dòng)汽車(chē)市場(chǎng)滲透率將加速擴大。

電動(dòng)汽車(chē)滲透率在 2027 年有望超過(guò) 50%。在碳中和碳排政策與電池組成本 下降驅動(dòng)下，電動(dòng)車(chē)滲透率有望快速提升。IHS Markit 預測，到 2023 年輕混 及以上電動(dòng)車(chē)滲透率有望超過(guò) 25%，到 2027 年輕混及以上電動(dòng)車(chē)滲透率有望 超過(guò) 50%，MHEV（輕混電動(dòng)車(chē)）和 BEV（純電動(dòng)汽車(chē)）增速最快，FHEV（全混 動(dòng)電動(dòng)車(chē)）和 PHEV（插電混動(dòng)電動(dòng)車(chē)）增速略低。部分國家地區積極部署本 國乘用電動(dòng)車(chē)市場(chǎng)滲透率目標，挪威有望在 2025 年實(shí)現全面電動(dòng)化目標。

1.2 智能化變革，自動(dòng)駕駛將改變出行市場(chǎng)格局

汽車(chē)智能化帶來(lái)出行成本降低，將激活汽車(chē)出行市場(chǎng)新需求。從交通出行 發(fā)展歷史來(lái)看，鐵路、輪船、汽車(chē)、飛機的創(chuàng )新實(shí)現了全球經(jīng)濟結構性變化， 叫車(chē)服務(wù)平臺（Uber、滴滴）已經(jīng)在初步改變汽車(chē)出行市場(chǎng)，自動(dòng)駕駛即將對 全球出行和經(jīng)濟社會(huì )產(chǎn)生深遠影響。自動(dòng)駕駛將汽車(chē)利用率提升十倍，可大幅 降低點(diǎn)到點(diǎn)出行成本，促使汽車(chē)消費行為的根本性轉變。對于非駕駛人群（殘 疾人、老人、青少年）和低消費人群將有機會(huì )獲得廉價(jià)、便捷的汽車(chē)出行服 務(wù)。根據 ARK 預計，汽車(chē)自動(dòng)駕駛帶動(dòng)出行里程數急劇增長(cháng)，到 2035 年全球 車(chē)輛行駛里程將增長(cháng) 3 倍，達到年出行 45 萬(wàn)億英里。自動(dòng)駕駛汽車(chē)將規劃更 好的行車(chē)路線(xiàn)，在現有的交通基礎設施上實(shí)現更高的車(chē)輛吞吐量，車(chē)輛利用率 的提升也有助于降低對停車(chē)基礎設施的需求，從而帶來(lái)道路利用率的提升。

汽車(chē)智能化改變出行市場(chǎng)格局，汽車(chē)出行服務(wù)將占據市場(chǎng)主導權。參考手 機市場(chǎng)的智能化發(fā)展歷程，智能化降低了硬件在手機產(chǎn)業(yè)鏈的價(jià)值量占比，軟 件及服務(wù)占據了手機產(chǎn)業(yè)鏈的重要位置。隨著(zhù)自動(dòng)駕駛技術(shù)的成熟，自動(dòng)駕駛 出租車(chē)的使用率遠高于私家車(chē)的利用率，汽車(chē)消費市場(chǎng)從個(gè)人擁有汽車(chē)轉變?yōu)?叫車(chē)服務(wù)，從而壓低全球未來(lái)幾十年的汽車(chē)銷(xiāo)量。自動(dòng)駕駛技術(shù)帶來(lái)汽車(chē)電子 和汽車(chē)軟件價(jià)值量大幅提升，自動(dòng)駕駛移動(dòng)出行服務(wù)（MaaS，Mobility As A Service）市場(chǎng)將高速增長(cháng)，根據 ARK 預計，到 2030 年自動(dòng)駕駛汽車(chē)銷(xiāo)售總額 將達到 9000 億美元，自動(dòng)駕駛出行服務(wù)市場(chǎng)規模將超過(guò) 10 萬(wàn)億美元。

隨著(zhù)汽車(chē)智能化的成熟，智能駕駛艙人機交互場(chǎng)景得到極大的拓展。乘客 在自動(dòng)駕駛車(chē)輛中擁有更多的空閑時(shí)間，智能駕駛艙將帶來(lái)新的服務(wù)場(chǎng)景，人 機交互的方式將會(huì )進(jìn)一步提升，車(chē)空間服務(wù)的內容發(fā)生根本性的變化，汽車(chē)從 單一的出行工具轉變?yōu)橹悄芤苿?dòng)空間，產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值從車(chē)輛自身價(jià)值轉變?yōu)橐杂?戶(hù)服務(wù)價(jià)值為中心，車(chē)輛辦公、娛樂(lè )、生活發(fā)生根本性變革。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)滲透率將持續快速提升。汽車(chē)智能化已成為全球汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā) 展戰略方向，根據 Strategy Analytics 預測，2020 年全球 L2 及以上智能汽 車(chē)滲透率 7%，到 2025 年達到 73%，L4 在 2030 年規模應用，L5 在 2035 年規模 應用。高工智能產(chǎn)業(yè)研究院預計中國市場(chǎng)發(fā)展更快，到 2025 年 L3 滲透率為 20%，L4 開(kāi)始進(jìn)入市場(chǎng)。ARK 認為中國基礎設施相對較新，政府推動(dòng)新技術(shù)應 用意愿更強，人口集中在城市地區，預計到 2030 年中國將成為自動(dòng)駕駛服務(wù) 的最大市場(chǎng)。

1.3 圍繞電動(dòng)化與智能化，汽車(chē)電子進(jìn)入創(chuàng )新成長(cháng)期

電動(dòng)化與智能化成為汽車(chē)行業(yè)變革的發(fā)展方向。汽車(chē)行業(yè)百年發(fā)展形成了 以燃油動(dòng)力和機械硬件為中心的產(chǎn)業(yè)鏈格局，目前正在經(jīng)歷電動(dòng)化和智能化變 革。電動(dòng)化與智能化推動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈重構，成為未來(lái)汽車(chē)行業(yè)發(fā)展變革的兩條 主線(xiàn)。電動(dòng)化路徑推動(dòng)燃油動(dòng)力向電力動(dòng)力轉變，車(chē)內系統的能源供應全面轉 換為電力能源。智能化路徑對機械硬件進(jìn)行顛覆性革命，轉變?yōu)橐约惺诫娮? 電氣架構、智能網(wǎng)聯(lián)和軟件 OTA（Over the Air，空中下載技術(shù)）的核心架 構，形成了以自動(dòng)駕駛和智能駕駛艙為核心的服務(wù)生態(tài)網(wǎng)絡(luò )。電動(dòng)化已形成成熟的技術(shù)路線(xiàn)和明晰的產(chǎn)業(yè)鏈競爭格局，智能化尚處于行業(yè)早期，在自動(dòng)駕駛 和智能駕駛艙具有較大的發(fā)展潛力和機遇。

汽車(chē)電子成為電動(dòng)化與智能化變革的核心要素。電動(dòng)化帶來(lái)汽車(chē)動(dòng)力系統 顛覆性變革，傳統燃油車(chē)發(fā)動(dòng)機所需的電子元器件需求下降，圍繞車(chē)載動(dòng)力電 池的控制管理，汽車(chē)電子成為電池動(dòng)力系統成功的關(guān)鍵，在電動(dòng)動(dòng)力總成和電 池管理系統控制方面發(fā)揮核心作用。智能化帶來(lái)汽車(chē)出行和車(chē)輛升級革命，依 靠汽車(chē)電子電氣架構升級，高性能傳感器和高性能計算廣泛應用，車(chē)輛由人類(lèi) 駕駛逐步進(jìn)入到自動(dòng)駕駛時(shí)代，數字化升級和智能網(wǎng)聯(lián)推動(dòng)駕駛艙智能化，軟 件 OTA 大幅降低汽車(chē)生產(chǎn)維護成本，汽車(chē)電子成為智能化時(shí)代軟件定義汽車(chē)的 硬件基礎。羅蘭貝格預測，2019 年-2025 年汽車(chē)電子相關(guān)的 BOM（物料清單） 價(jià)值量將從 3130 美元/車(chē)提升到 7030 美元/車(chē)，其中電動(dòng)化 BOM 價(jià)值量提升 2235 美元/車(chē)，智能化 BOM 價(jià)值量提升 1665 美元/車(chē)。

汽車(chē)電子進(jìn)入創(chuàng )新成長(cháng)周期，功率電子、高性能傳感器、高性能計算成為 成長(cháng)性最好的領(lǐng)域。電動(dòng)化智能化變革正在重塑傳統汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈格局，汽車(chē)電 子成為推動(dòng)變革的核心要素，功率電子、傳感器、計算芯片在電動(dòng)智能車(chē)各功 能模塊廣泛使用，汽車(chē)電子供應鏈價(jià)值量大幅增長(cháng)。麥肯錫預計，2020-2030 年汽車(chē)電子市場(chǎng)規模從 2380 億美元增長(cháng)到 4690 億美元，復合年均增長(cháng) 7%， 汽車(chē)電子在整車(chē)價(jià)值量占比從 8%提升到 13%。受益于電動(dòng)化，功率電子成為汽 車(chē)能源管理的核心元器件，預計到 2030 年汽車(chē)功率電子市場(chǎng)規模達 810 億美 元。受益于智能化自動(dòng)駕駛需求，高性能傳感器走向融合型解決方案，預計到 2030 年汽車(chē)傳感器市場(chǎng)規模達到 630 億美元。

2．電動(dòng)化浪潮，電動(dòng)動(dòng)力總成全面崛起

過(guò)去十年，全球汽車(chē)電動(dòng)化轉型取得了令人矚目的成就，電池技術(shù)的不斷 創(chuàng )新和電池成本的不斷下降帶動(dòng)全球電動(dòng)汽車(chē)滲透率快速提升。電動(dòng)汽車(chē)與燃 油車(chē)最大的區別在于動(dòng)力系統，燃油車(chē)采用發(fā)動(dòng)機和變速箱提供動(dòng)力，電動(dòng)車(chē) 采用電池、電機和電控系統提供動(dòng)力。電動(dòng)化時(shí)代，傳統燃油動(dòng)力總成系統被 淘汰，全新的電動(dòng)動(dòng)力總成系統相關(guān)的電子元器件需求大幅增長(cháng)。羅蘭貝格預 計，到 2025 年純電動(dòng)車(chē)對燃油動(dòng)力相關(guān)的電子元器件需求下降 395 美元/車(chē)， 電動(dòng)動(dòng)力總成相關(guān)的電子元器件需求增長(cháng) 1860 美元/車(chē)，電池管理相關(guān)的電子 元器件需求增長(cháng) 770 美元/車(chē)。

2.1 電動(dòng)動(dòng)力總成是電動(dòng)汽車(chē)成功的關(guān)鍵

與傳統汽車(chē)動(dòng)力總成系統相比，電動(dòng)動(dòng)力總成系統發(fā)生顛覆性的變化。電 動(dòng)動(dòng)力總成系統是電動(dòng)汽車(chē)的“心臟”，采用了電池管理系統（BMS）、逆變 器(Inverter)、直流/直流轉換器（DC-DC Converter）、車(chē)載充電器（OnBoard Charger）、電動(dòng)馬達（E-Motor）、動(dòng)力總成控制器等新型的功能部 件。電池管理系統是車(chē)載電池的“大腦”，負責管理電池的充電放電，監控電 池運行狀態(tài)。逆變器將車(chē)載電池的直流電轉換為交流電，用以驅動(dòng)控制電機的 運轉，功能類(lèi)似于傳統汽車(chē)變速箱，為車(chē)輛提供完美的動(dòng)力供給。直流/直流 轉換器將車(chē)載電池的電壓進(jìn)行升壓或降壓，從而為電動(dòng)汽車(chē)各類(lèi)系統提供適合 的工作電源。車(chē)載充電系統將外部電源的交流電轉換成直流電壓，具有充電率 監測和保護功能。

隨著(zhù)電動(dòng)汽車(chē)滲透率的提升，電動(dòng)動(dòng)力總成系統進(jìn)入快速成長(cháng)期。從無(wú)到 有，電池管理系統、逆變器、直流/直流轉換器、車(chē)載充電器成為成長(cháng)性最好 的細分領(lǐng)域。麥肯錫預計，2020-2030 年電動(dòng)動(dòng)力總成系統市場(chǎng)規模從 200 億 美元增長(cháng)到 810 億美元，復合年均增長(cháng)率 15％。其中，電池管理系統市場(chǎng)規 模從 10 億美元到 60 億美元，復合年均增長(cháng)率 21％；逆變器市場(chǎng)規模從 60 億 美元到 140 億美元，復合年均增長(cháng)率 9％；直流/直流轉換器市場(chǎng)規模從 10 億 美元到 80 億美元，復合年均增長(cháng)率 20％；車(chē)載充電器市場(chǎng)規模從 20 億美元 到 90 億美元，復合年均增長(cháng)率 16％。

逆變器是電動(dòng)動(dòng)力總成的“變速箱”，是動(dòng)力總成價(jià)值量最大的電氣組 件。逆變器用于直流電到交流電的轉換，常用于馬達、風(fēng)電、光伏、電動(dòng)車(chē)、 充電設施、鐵路等領(lǐng)域。電動(dòng)汽車(chē)逆變器實(shí)現智能調節幅值和頻率，通過(guò)頻率 控制電動(dòng)汽車(chē)的速度，通過(guò)幅值控制電動(dòng)汽車(chē)的動(dòng)力大小。電動(dòng)汽車(chē)逆變器工 作功率在 20-100KW 范圍，開(kāi)關(guān)電壓在 200-800V 范圍，電流在數百安培。逆變 器工作功率較高，對高端功率半導體元器件需求較大。根據 Yole 預計，2018- 2024 年逆變器市場(chǎng)規模從 530 億美元增長(cháng)到 720 億美元，復合年均增長(cháng)率 5.3%，車(chē)用逆變器增速遠高于逆變器行業(yè)平均增速。電動(dòng)汽車(chē)逆變器市場(chǎng)的主 要參與者包括大陸集團、博世、電裝、三菱電機、特斯拉、大眾、豐田、東 芝、日立等公司，中國公司主要有比亞迪和中國中車(chē)。

直流/直流轉換器為各系統提供電壓轉換，是增速最快的細分領(lǐng)域之一。 直流/直流轉換器包括降壓型（BUCK）、升壓型（BOOST）和升降壓型（BUCKBOOST）。降壓轉換器是電動(dòng)車(chē)應用最廣泛的轉換器，將 200-800V 高壓直流電 源轉換成低壓直流電源（48V 或 12V），為大燈、車(chē)內燈、雨刷、車(chē)窗電機、風(fēng)扇、泵等系統供電。升壓轉換器主要用于混動(dòng)汽車(chē)和燃料電池汽車(chē)的電壓升 壓。升壓和降壓通常是單向轉換，在混動(dòng)汽車(chē)等一些應用中也有雙向的升降壓 轉換器，可將電源從 12V 低壓提升到 48V 或更高電壓，從而幫助啟動(dòng)備用電 源。根據麥肯錫預計，2020-2030 年汽車(chē)直流/直流轉換器市場(chǎng)從 10 億美元增 長(cháng)到 80 億美元，復合年增長(cháng)率為 20％。直流/直流轉換器市場(chǎng)的主要參與者 包括 TDK、電裝、大陸集團、豐田、海拉、博世、德?tīng)柛５取?/p>

車(chē)載充電器用于交流充電樁的充電轉換。采用交流充電樁充電時(shí)，車(chē)載充 電器用于將外部交流電轉換成直流電，采用直流充電樁充電時(shí)則無(wú)需使用車(chē)載 充電器。車(chē)載充電器依據電池管理系統提供的電池傳感數據，動(dòng)態(tài)調節充電電 流或電壓參數，執行相應的充電動(dòng)作。車(chē)載充電器由電源功率組件和充電控制 主板兩部分組成：電源功率組件主要作用是接收交流輸入電源，通過(guò)整流器將 交流輸入電源轉換為高電壓直流；充電控制主板主要是對電源進(jìn)行控制、監 測、計算、修正、保護以及網(wǎng)絡(luò )通信等功能，是車(chē)載充電系統的控制大腦。聯(lián) 合市場(chǎng)研究（AMR）預計，2019-2027 年全球電動(dòng)車(chē)載充電器市場(chǎng)從 21.5 億美 元增長(cháng)到 108.2 億美元，復合年增長(cháng)率為 22.4％。車(chē)載充電器市場(chǎng)的主要參 與者包括比亞迪、特斯拉、英飛凌、松下、德?tīng)柛?、LG、豐田、意法半導體 等。

2.2 電池管理系統是電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力系統的“大腦”

動(dòng)力電池的性能直接影響電動(dòng)汽車(chē)的性能和成本，電池管理系統（BMS） 是動(dòng)力電池性能提升的重要系統，對電動(dòng)汽車(chē)的替代進(jìn)程具有重要的影響。電 池管理系統直接影響電動(dòng)汽車(chē)的續航里程、充電時(shí)長(cháng)和電池安全這些痛點(diǎn)問(wèn) 題。電池管理系統是電動(dòng)汽車(chē)電控的核心部件，用于動(dòng)力電池的實(shí)時(shí)監控和故 障診斷，主要功能包括電池控制管理、電池狀態(tài)實(shí)時(shí)監測、電池狀態(tài)分析、電池安全分析、電池信息管理等，確保電池組安全可靠的運行。電池控制管理包 括電池充電、放電和均衡控制管理，使電池組中各個(gè)電池都達到均衡一致的狀 態(tài)。

電池狀態(tài)實(shí)時(shí)監測包括電流、電壓和溫度檢測，通過(guò)實(shí)時(shí)采集動(dòng)力電池組 中電池的端電壓和溫度、充放電電流及電池包電壓，防止電池發(fā)生過(guò)充電或過(guò) 放電現象。電池狀態(tài)分析主要包括電池荷電狀態(tài)估算、電池健康狀態(tài)評估，通 過(guò)估測動(dòng)力電池組的荷電狀態(tài)，防止由于過(guò)充電或過(guò)放電對電池的損傷，從而 隨時(shí)預報混合動(dòng)力汽車(chē)儲能電池還剩余多少能量或者儲能電池的荷電狀態(tài)。電 池安全分析包括過(guò)熱、過(guò)壓、過(guò)流動(dòng)保護。電池信息管理包括電池信息顯示、 系統內外交互和歷史信息存儲。

隨著(zhù)電動(dòng)汽車(chē)滲透率提升，電池管理系統市場(chǎng)具有長(cháng)期增長(cháng)潛力。電池管 理系統通過(guò)一系列的傳感器、微控制器和功率電子實(shí)現對動(dòng)力電池的控制管 理。電池管理系統涵蓋多種類(lèi)型汽車(chē)電子芯片，包括多通道電池監控與平衡芯 片、無(wú)線(xiàn)控制芯片、電源管理芯片、總線(xiàn)收發(fā)器、微控制器、存儲器、功率 MOSFET、壓力傳感器、氣體傳感器、電流傳感器、安全芯片、電機控制芯片 等。根據 Infineon 測算，48V 電池管理系統的芯片 BOM 價(jià)值在 30-70 美元/ 車(chē)，高電壓電池管理系統的芯片 BOM 價(jià)值在 50-160 美元/車(chē)。根據 Yole 預 計，2019-2025 年全球電動(dòng)車(chē)電池管理系統市場(chǎng)規模從 20 億美元增長(cháng)到 110 億美元，復合年增長(cháng)率為 33％。

電池管理系統市場(chǎng)競爭日益激烈，上下游企業(yè)積極進(jìn)入電池管理系統市 場(chǎng)。電池管理系統主要供應商包括英飛凌、恩智浦、德州儀器、意法半導體、 瑞薩、均勝電子等。中國電動(dòng)汽車(chē)電池管理系統集成商主要有三類(lèi)：1、動(dòng)力 電池企業(yè)，國內動(dòng)力電池企業(yè)大多是“BMS+PACK”模式，掌握了電芯到電池包 的整套核心技術(shù)，具有較強的競爭實(shí)力，代表企業(yè)有寧德時(shí)代、比亞迪；2、整車(chē)企業(yè)，整車(chē)企業(yè)一般通過(guò)兼并購、戰略合作等方面進(jìn)入電池管理系統，比 如比亞迪、長(cháng)安汽車(chē)、北汽新能源等；3、專(zhuān)業(yè)第三方電池管理系統集成企 業(yè)，目前這類(lèi)企業(yè)參與者眾多，但技術(shù)相差較大，比如上海捷能、電裝電子、 均勝電子等。

3．智能化創(chuàng )新，自動(dòng)駕駛與智能駕駛艙迎來(lái)機遇

智能化帶來(lái)汽車(chē)出行顛覆性革命，汽車(chē)駕駛由輔助駕駛逐步進(jìn)入到自動(dòng)駕 駛時(shí)代，駕駛艙智能化實(shí)現交通工具場(chǎng)景向智能出行場(chǎng)景的轉變，出行服務(wù)將 占據汽車(chē)市場(chǎng)主導權。汽車(chē)智能化創(chuàng )新需要依托于電子電氣架構革命和智能網(wǎng) 聯(lián)升級，電子電氣架構從分布式、域集中式向車(chē)云集中式演進(jìn)，智能網(wǎng)聯(lián)實(shí)現 車(chē)輛內部交互、人車(chē)交互、車(chē)云交互方式的轉變。羅蘭貝格預計，到 2025 年 自動(dòng)駕駛相關(guān)的電子元器件增長(cháng) 850 美元/車(chē)，信息娛樂(lè )相關(guān)的電子元器件增 長(cháng) 140 美元/車(chē)，新型電子電氣架構相關(guān)的電子元器件增長(cháng) 510 美元/車(chē)，智能 網(wǎng)聯(lián)相關(guān)的電子元器件增長(cháng) 90 美元/車(chē)。

3.1 自動(dòng)駕駛帶來(lái)汽車(chē)出行顛覆性革命

自動(dòng)駕駛汽車(chē)是一種通過(guò)電腦系統實(shí)現無(wú)人駕駛的智能汽車(chē)。自動(dòng)駕駛依 靠人工智能、視覺(jué)計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協(xié)同合作，讓電腦可 以在沒(méi)有任何人類(lèi)主動(dòng)的操作下，自動(dòng)安全地操作機動(dòng)車(chē)輛。國際汽車(chē)工程師 學(xué)會(huì )（SAE International）是當今汽車(chē)行業(yè)的頂級標準制定組織，全球公認 的自動(dòng)駕駛分級標準由 SAE 制定。按照 SAE 的分級，自動(dòng)駕駛技術(shù)分為 L0-L5 共六個(gè)等級，L0 代表沒(méi)有自動(dòng)駕駛加入的傳統人類(lèi)駕駛，L1-L2 需要人類(lèi)駕駛 員監控駕駛環(huán)境，L3-L5 是真正意義的自動(dòng)駕駛系統監控駕駛環(huán)境。

其中，L1 級別由駕駛員駕駛車(chē)輛，出現了自適應巡航等輔助駕駛功能，駕駛員手不得離 開(kāi)方向盤(pán)，眼不得離開(kāi)周?chē)窙r。L2 級別由駕駛員駕駛車(chē)輛，系統可短暫接 管一些駕駛，駕駛員眼和手可短暫獲得休息，但是仍需隨時(shí)接管駕駛任務(wù)。 L0-L2 可以認為是高級輔助駕駛（ADAS），L3 可以認為是完全自動(dòng)駕駛（AD） 的開(kāi)端，系統完成全部的駕駛操作，駕駛員可以將手離開(kāi)方向盤(pán)，腳離開(kāi)踏 板，但是仍要隨時(shí)接管駕駛。L4 級別是真正意義上的自動(dòng)駕駛，不需要駕駛 員隨時(shí)接管和干預。L5 級別是自動(dòng)駕駛的終極目標。

全球主流車(chē)企均在加快整車(chē)自動(dòng)駕駛的普及速度。輔助駕駛是自動(dòng)駕駛的 初級階段，按照 SAE 標準處于 L1/L2 水平，目前銷(xiāo)售的商用車(chē)主要是 L1/L2 低 級自動(dòng)駕駛。進(jìn)入到 2020 年以來(lái)，自動(dòng)駕駛進(jìn)程加快，全球主要車(chē)企陸續推 出支持 L3 級別的產(chǎn)品，并推出各自 L4 級別技術(shù)路線(xiàn)圖，以特斯拉為代表的自 動(dòng)駕駛領(lǐng)先者率先進(jìn)入到 L4 級別，小鵬是國內領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛車(chē)企。隨著(zhù) L4/L5 自動(dòng)駕駛的普及，汽車(chē)的實(shí)用性和經(jīng)濟性方面發(fā)生了突破性的變化，汽 車(chē)銷(xiāo)售和服務(wù)市場(chǎng)發(fā)生根本性變化。隨著(zhù)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的共享程度提升，出租 車(chē)變得更便宜、更便捷，租車(chē)服務(wù)市場(chǎng)快速擴張，汽車(chē)銷(xiāo)售市場(chǎng)規模下降

自動(dòng)駕駛基于感知層、決策層、執行層三大系統構建。感知層負責采集車(chē) 輛信息和駕駛環(huán)境信息，感知層傳感器包括攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷 達、激光雷達、GNSS 芯片等。決策層負責對各類(lèi)車(chē)輛傳感器數據進(jìn)行分析， 結合導航儀地圖數據，利用相關(guān)算法進(jìn)行計算并決策，決策層主要包括自動(dòng)駕 駛算法和硬件算力，其中算法是實(shí)現自動(dòng)駕駛技術(shù)演進(jìn)的關(guān)鍵。目前，主流車(chē) 企自動(dòng)駕駛核心算法路線(xiàn)不同，有基于視覺(jué)的圖形識別技術(shù)路線(xiàn)（特斯拉）， 也有基于激光雷達技術(shù)路線(xiàn)，自動(dòng)駕駛硬件以高性能算力芯片為未來(lái)發(fā)展方 向。執行層主要負責將決策結果落實(shí)到驅動(dòng)、轉向、制動(dòng)等硬件的操作。

傳感器融合、超強算力、算法融合成為自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展的方向。未來(lái)具 有自動(dòng)駕駛功能的智能汽車(chē)主要遵循硬件優(yōu)先發(fā)展，軟件算法逐步升級的方 式，結合智能網(wǎng)聯(lián)最終實(shí)現車(chē)輛的無(wú)人駕駛。傳感器應用以早期的攝像頭、激 光雷達的性能提升和數量增長(cháng)向傳感器融合方向發(fā)展；自動(dòng)駕駛芯片由 GPU/FPGA 向 VPU 等更高性能算力發(fā)展；自動(dòng)駕駛算法由深度學(xué)習視覺(jué)算法、 增強型學(xué)習決策算法到算法融合發(fā)展。自動(dòng)駕駛技術(shù)最終向著(zhù)傳感器、算力、 算法的多融合方向發(fā)展。

3.2 智能駕駛艙實(shí)現交通工具向智能出行空間的場(chǎng)景轉變

在集中式電子電氣架構和智能網(wǎng)聯(lián)平臺上，智能駕駛艙可更加便捷的嘗試 構建各種出行場(chǎng)景服務(wù)。駕駛艙由簡(jiǎn)單的控制信息娛樂(lè )系統向數字智能駕駛艙 演進(jìn)，在集中式電子電氣架構和智能網(wǎng)聯(lián)平臺之上，融合了車(chē)載信息娛樂(lè )系 統、駕駛信息顯示系統、多屏互動(dòng)顯示終端、車(chē)身信息與控制等系統，打造以 人為中心的智能出行空間，提供智能、高效、安全的駕駛體驗。智能駕駛艙仍 處于早期階段，通過(guò)整合座艙電子功能，以用戶(hù)極致交互體驗為中心，實(shí)現更 好更快地響應各種車(chē)空間服務(wù)需求。

智能駕駛艙提供顯示、交互、空間等極致體驗。在數字化顯示方面，智能 駕駛艙將車(chē)輛狀態(tài)、行駛狀態(tài)、路況環(huán)境等重要行車(chē)信息以更直觀(guān)的方式呈現給駕駛員和成員。在人車(chē)交互方面，支持磁觸感旋鈕、手勢識別、主被動(dòng)力反 饋、手寫(xiě)輸入和聲音控制等多模式的人車(chē)交互方式，既能豐富駕乘體驗，又能 保障行車(chē)安全，交互變得更智能便捷。在智能空間方面，采用駕駛方向盤(pán)智能 伸縮，提供更大的休息和娛樂(lè )空間。在車(chē)載娛樂(lè )方面，結合車(chē)聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián) 網(wǎng)云端應用，提供多元化工作辦公、娛樂(lè )休閑、網(wǎng)絡(luò )購物等功能。

智能駕駛艙從覆蓋高端車(chē)型轉向所有車(chē)型標配。智能駕駛艙尚無(wú)統一行業(yè) 標準，技術(shù)架構和應用場(chǎng)景呈多樣化和差異化發(fā)展，仍處于早期發(fā)展狀態(tài)。目 前智能駕駛艙主要覆蓋高端車(chē)型，隨著(zhù)汽車(chē)數字化程度的提高，智能駕駛艙滲 透率將不斷提高，未來(lái)將成為所有汽車(chē)的標配解決方案。根據 ICVTank 預測， 2019-2022 年全球智能駕駛艙市場(chǎng)規模從 364 億美元增長(cháng)到 461 億美元，年均 復合增長(cháng)率 8%。預計到 2025 年，汽車(chē)中控屏、全液晶儀表、流媒體中央后視 鏡、HUD 抬頭顯示的滲透率將分別達到 100%、70%、30%和 30%。智能駕駛艙上 游芯片供應商主要包括英飛凌、恩智浦、瑞薩等，中游供應商主要包括大陸、 博世、偉世通、松下、三星等，國內主要供應商包括均勝電子、德賽西威。

3.3 適應智能化變革需求，電子電氣架構向集中式演進(jìn)

電子電氣架構是汽車(chē)電子電氣系統的頂層設計。隨著(zhù)汽車(chē)電子電氣系統變 得越來(lái)越復雜，電子電氣成本越來(lái)越高，電子電氣架構（EEA，Electronic & Electrical Architecture）概念應運而生，取代傳統的原始線(xiàn)束設計，采用 基于平臺化規劃，將硬件設備和軟件系統有機的集成一體化，對動(dòng)力系統、信 息娛樂(lè )、底盤(pán)車(chē)身等功能進(jìn)行系統設計并不斷優(yōu)化，得到最優(yōu)的電子電氣解決 方案。自從德?tīng)柛Ｊ状翁岢鲭娮与姎饧軜嫺拍钜詠?lái)，汽車(chē)電子電氣架構發(fā)展突 飛猛進(jìn)得到廣泛應用。

傳統電子電氣架構已無(wú)法滿(mǎn)足汽車(chē)智能化變革的需要。傳統電子電氣架構 采用分布式控制策略，可以最大程度地利用已有的軟硬件資源和成熟的技術(shù)方案，從而有效地降低研發(fā)成本，縮短開(kāi)發(fā)周期。隨著(zhù)智能化快速發(fā)展，新功能 需求激增，基于線(xiàn)束設計的傳統分布式電子電氣架構無(wú)法滿(mǎn)足智能化的需求： 1）新增功能帶來(lái)車(chē)身重量與成本快速上升。智能化需要添加新功能時(shí)，需要 添加對應的電子控制單元和線(xiàn)束布線(xiàn)，新功能的不斷增加帶來(lái)車(chē)身重量、空間 和功耗開(kāi)銷(xiāo)快速增加；2）算力分散和冗余不足。智能化增加的各功能模塊均 需配備算力資源，傳統分布式架構帶來(lái)算力分散和投入成本上升，而不同模塊 算力又無(wú)法冗余備份。3）維護成本高，無(wú)法實(shí)現 OTA。傳統分布式架構下功 能模塊繁多分散，難以滿(mǎn)足 OTA 硬軟件解耦要求，車(chē)輛故障排查難度高，維修 召回成本巨大。

新一代電子電氣架構構建底層硬件集中式平臺，以實(shí)現軟件 OTA 和智能化 應用為目標。智能化變革對電子電氣架構提出重大挑戰，三電系統增加了電子 電氣架構的復雜程度，自動(dòng)駕駛需要采集和處理大量的傳感器數據，軟件 OTA 需要實(shí)現數字化和智能網(wǎng)聯(lián)。特斯拉、大眾、奧迪、比亞迪等公司均提出新一 代向集中式發(fā)展的電子電氣架構，實(shí)現更大區域的底層硬件功能整合，以構建 整車(chē)計算平臺和通信架構。2017 年，博世提出了三個(gè)階段六個(gè)步驟的電子電 氣架構演進(jìn)路線(xiàn)圖：

階段一、分布式電子電氣架構。在模塊化階段，每個(gè)功能采用獨立的電子 控制單元（ECU）；在集成化階段，將多個(gè)功能集成到同一個(gè)電子控制單元。

階段二、域集中式電子電氣架構。在域集中階段，域內多個(gè)功能采用同一 個(gè)域控制單元（DCU）；在域融合階段，采用跨域控制器控制不同域的功能。

階段三、車(chē)輛集中式電子電氣架構。在車(chē)融合階段，采用車(chē)載電腦集中控 制功能；在車(chē)云計算階段，采用云端運行車(chē)輛功能模式。

從時(shí)間軸看，目前大部分車(chē)企仍處于第一階段分布式架構，2022 年開(kāi)始第 二階段域集中式架構將逐步成為主流選擇，預計到 2025 年第三階段車(chē)輛集中 式架構成為主流選擇。

根據電子電氣架構的進(jìn)展，將車(chē)企分為三個(gè)梯隊。第一梯隊以特斯拉為代 表，最接近終極架構，采用了區域集中理念，將整車(chē)控制根據區域分為三大板 塊，中央計算模塊（CCM）、左車(chē)身控制模塊（BCM LH）和右車(chē)身控制模塊 (BCM RH)。該架構將自動(dòng)駕駛及智能座艙功能合并管理，由 CCM 模塊進(jìn)行三大 板塊的最終決策，而且該方案采用位置就近原則統一管理線(xiàn)束，能夠大幅降低 成本并提升安全性。

第二梯隊是以大眾為代表，采用跨域集中式的 MEB 架構，整體處于功能域 階段。其中大眾 ID.3 是 MEB 平臺第一款產(chǎn)品，將整車(chē)控制劃分為車(chē)身控制域 （ICAS1）、智能駕駛域（ICAS2）和智能座艙域（ICAS3），將算力需求較低 的動(dòng)力、底盤(pán)、車(chē)身合并為車(chē)身控制域，單獨管理自動(dòng)駕駛及智能座艙功能。 該梯隊其他車(chē)企采用集成度更低的架構，劃分方法分為自動(dòng)駕駛域、動(dòng)力域、 底盤(pán)域、座艙域和車(chē)身域，新架構車(chē)型將在 2021 年實(shí)現量產(chǎn)。

第三梯隊由大部分傳統車(chē)企組成，初步實(shí)現部分電子電氣功能的集成，但 整體仍處于分布式架構階段。隨著(zhù)汽車(chē)行業(yè)智能化變革驅動(dòng)，該梯隊企業(yè)的電 子電氣架構升級已經(jīng)勢不可擋。

3.4 以太網(wǎng)通信成為發(fā)展方向，智能網(wǎng)聯(lián)實(shí)現車(chē)內外智能交互

智能化需求推動(dòng)車(chē)載通信網(wǎng)絡(luò )變革，以太網(wǎng)將成為汽車(chē)通信發(fā)展方向。車(chē) 載通信網(wǎng)絡(luò )負責車(chē)載電腦、傳感器、控制器、執行器之間的數據通信，智能化 對車(chē)載通信網(wǎng)絡(luò )的速率、時(shí)延、成本、擴展性等提出了更高的要求，傳統車(chē)載 通信技術(shù)方案 CAN（Controller area network，控制器局域網(wǎng)）、LIN （Local internet network，局域互聯(lián)網(wǎng)）、MOST（Media oriented systems transport，多媒體定向系統傳輸）等難以應對數字化轉型的新需求，以自動(dòng) 駕駛傳感器為例，傳感器數據量對帶寬的需求達到 10Gbps 以上。汽車(chē)以太網(wǎng) 具有高帶寬、成本低、軟硬件解耦、互聯(lián)協(xié)議兼容的優(yōu)勢，可以支持智能化通 信日益增長(cháng)的需求，更好地支持新型電子電氣架構的持續演進(jìn)。

基于車(chē)載以太網(wǎng)和車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，智能網(wǎng)聯(lián)實(shí)現車(chē)內外智能交互。智能網(wǎng)聯(lián) 通過(guò)車(chē)載以太網(wǎng)與車(chē)聯(lián)網(wǎng)有機結合，融合現代通信網(wǎng)絡(luò )技術(shù)，實(shí)現人車(chē)智能交 互、車(chē)內機器智能互聯(lián)、車(chē)外智慧城市信息互聯(lián)。人車(chē)智能交互從傳統手工操 控向 3D 感知和智能 AI 語(yǔ)音交互，車(chē)輛與用戶(hù)交互從被動(dòng)反饋模式逐步轉變?yōu)? 主動(dòng)交流模式。車(chē)內互聯(lián)通過(guò)以太網(wǎng)技術(shù)實(shí)現傳感器數據共享，用戶(hù)界面從單 一界面功能到多屏聯(lián)動(dòng)，實(shí)現功能互聯(lián)互動(dòng)。車(chē)外互聯(lián)采用 V2X 技術(shù)，實(shí)現車(chē) 輛與智慧城市信息互聯(lián)，將智慧城市商業(yè)服務(wù)集成到車(chē)空間，實(shí)現安全高效的 出行服務(wù)。

智能網(wǎng)聯(lián)市場(chǎng)具有長(cháng)期增長(cháng)潛力。隨著(zhù)汽車(chē)智能化的快速發(fā)展，智能網(wǎng)聯(lián) 成為未來(lái)汽車(chē)必備的基礎功能，智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)滲透率將不斷提升，具有廣闊的 市場(chǎng)發(fā)展空間。根據 MarketsandMarkets 預計，2017-2025 年全球智能網(wǎng)聯(lián)市 場(chǎng)規模從 58 億美元增長(cháng)到 199 億美元，復合年增長(cháng)率為 16.7％。智能網(wǎng)聯(lián)市 場(chǎng)參與者主要有 Bosch、Toshiba、TI、NXP、 Renesas 等，中國企業(yè)包括華 為、均勝電子等。

新一代通信技術(shù)的發(fā)展對智能網(wǎng)聯(lián)起到推動(dòng)作用。得益于完善的通信基礎 設施，2019 年中國車(chē)載網(wǎng)絡(luò )已全部升級到 4G 網(wǎng)絡(luò )，而全球其他發(fā)達市場(chǎng)仍然 有一定比例使用 3G 網(wǎng)絡(luò )。目前中國加速了 5G 網(wǎng)絡(luò )建設和 5G 應用推廣速度， 中國市場(chǎng)成為第一個(gè)將 5G 應用于智能網(wǎng)聯(lián)的地區。根據 IHS Markit 預計， 2020-2025 年全球市場(chǎng)搭載智能網(wǎng)聯(lián)功能新車(chē)的滲透率從 45%增長(cháng)到 60%，預 計到 2025 年中國智能網(wǎng)聯(lián)新車(chē)接近 2000 萬(wàn)輛，市場(chǎng)滲透率超過(guò) 75%，高于全 球市場(chǎng)的滲透率水平。

4．電動(dòng)化與智能化變革帶來(lái)汽車(chē)電子投資機遇

電動(dòng)化智能化變革重塑傳統汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈，汽車(chē)電子成為推動(dòng)變革成功的核 心要素。電動(dòng)化帶來(lái)整車(chē)動(dòng)力系統顛覆性革命，功率電子成為增速最高的細分 市場(chǎng)，高功率器件需求帶動(dòng)第三代半導體快速增長(cháng)。智能化帶來(lái)汽車(chē)電子電氣 架構革命，零部件智能化帶動(dòng)微控制芯片需求快速增長(cháng)，自動(dòng)駕駛相關(guān)的傳感 器和高性能計算芯片迎來(lái)創(chuàng )新發(fā)展機遇。

4.1 功率電子成為電動(dòng)化變革最受益的領(lǐng)域

功率電子在電動(dòng)汽車(chē)中發(fā)揮著(zhù)極其重要的作用。動(dòng)力總成系統包括電池管 理系統、逆變器、直流/直流轉換器、車(chē)載充電器等功能組件，這些功能組件 都是由三類(lèi)電子元器件構成：微控制器、功率電子和傳感器。微控制器是動(dòng)力 總成控制核心，傳感器用于動(dòng)力系統狀態(tài)監控，功率電子是動(dòng)力總成系統中電 能轉化和電路控制執行的核心。功率電子實(shí)現電壓、電流和頻率的轉換，在滿(mǎn) 足電動(dòng)車(chē)苛刻的功率密度要求方面中起著(zhù)至關(guān)重要的作用。

隨著(zhù)電動(dòng)化進(jìn)程加速，功率電子的需求大幅增長(cháng)。功率電子是電動(dòng)汽車(chē)和 傳統燃油車(chē)動(dòng)力系統差異的核心元器件，隨著(zhù)電動(dòng)化滲透率的提升，功率電子 需求急劇增長(cháng)。從各類(lèi)型電子元器件 BOM 價(jià)值量變化來(lái)看，功率電子增長(cháng)最 快，價(jià)值量遠超微控制器和傳感器。電動(dòng)化程度越高的電動(dòng)汽車(chē)對功率電子的 需求越大，根據 IHS Markit 統計，2019 年輕度混動(dòng)的功率器件價(jià)值量 90 美 元/車(chē)，全混動(dòng)/插電混動(dòng)的功率器件價(jià)值量 305 美元/車(chē)，純電動(dòng)車(chē)的功率器 件價(jià)值量 350 美元/車(chē)。

電動(dòng)汽車(chē)成為功率電子增長(cháng)的主要市場(chǎng)。功率電子在工業(yè)、消費電子、計 算機、網(wǎng)絡(luò )通信、汽車(chē)等領(lǐng)域廣泛使用，Yole 預計 2019-2025 年功率電子市 場(chǎng)規模從 175 億美元增長(cháng)到 225 億美元，復合年增長(cháng)率為 4.3％。隨著(zhù)汽車(chē)市 場(chǎng)電動(dòng)化加速，電動(dòng)車(chē)功率電子的需求量和價(jià)值量都大幅提升。根據 Yole 預 計，2020-2026 年電動(dòng)車(chē)功率電子市場(chǎng)規模從 14 億美元增長(cháng)到 56 億美元，復 合年增長(cháng)率為 25.7％。電動(dòng)車(chē)功率電子的主要供應商包括英飛凌、意法半導 體、日立、三菱電機、安森美半導體等。

工藝結構和材料創(chuàng )新兩條路徑推動(dòng)功率電子性能不斷提升。從工藝結構上 看，MOSFET 由平面型、溝槽型到超級結，從 LD MOSFET、VV MOSFET、VU MOSFET、VD MOSFET、SJ MOSFET 最終發(fā)展到 IGBT（MOSFET+BJT），工藝結構 的持續提升實(shí)現了產(chǎn)品性能的不斷突破。隨著(zhù)工藝創(chuàng )新接近極限，亟需半導體 材料的突破來(lái)進(jìn)一步提升產(chǎn)品性能，以碳化硅（SiC）、氮化鎵（GaN）為代表的第三代半導體材料，禁帶寬度是硅（Si）的 2.9 倍，擊穿電場(chǎng)是硅的 12 倍，熱導率是硅的 3.3 倍，工作結溫是硅的 1.3 倍，具有高結溫、高耐壓和高 頻率等性能優(yōu)勢，成為未來(lái)功率電子的發(fā)展方向。IGBT 和 SiC 將是汽車(chē)功率 電子市場(chǎng)未來(lái)最主要的細分領(lǐng)域，IGBT 具有較強成本優(yōu)勢，SiC 在高電壓領(lǐng)域 具有較強性能優(yōu)勢。

高功率器件需求將帶動(dòng) SiC 功率器件快速增長(cháng)。從車(chē)電動(dòng)汽車(chē)系統來(lái)說(shuō)， 應用 SiC 產(chǎn)品可以更有效的提升系統效率、提高功率密度和降低系統成本。在 相同功率或電流能力時(shí)，SiC 的芯片面積更小、損耗更低以及開(kāi)關(guān)速度更快。 現階段 SiC 存在成本較高的問(wèn)題，隨著(zhù)未來(lái)高功率需求的大規模應用，成本將 會(huì )不斷下降。根據 Yole 預計，2019-2025 年 SiC 市場(chǎng)規模從 5.4 億美元增長(cháng) 到 25.6 億美元，復合年增長(cháng)率為 30％。其中，電動(dòng)車(chē) SiC 市場(chǎng)規模從 2.2 億 美元增長(cháng)到 15.5 億美元，復合年增長(cháng)率為 38％。SiC 的主要供應商包括英飛 凌、科瑞（Cree）、IIVI、意法半導體等，中國主要供應商包括天科合達、山 東天岳。

4.2 零部件智能化帶動(dòng)微控制芯片需求穩定增長(cháng)

零部件智能化對電子控制單元需求快速增長(cháng)。隨著(zhù)汽車(chē)智能化加速，動(dòng)力 總成、自動(dòng)駕駛、智能駕駛艙、底盤(pán)、車(chē)身、信息娛樂(lè )等功能系統的零部件加 速實(shí)現智能化，電子控制單元需求大幅增加。在分布式電子電氣架構階段，主 要采用 ECU（電子控制單元）控制車(chē)輛內各類(lèi)子系統。在域集中式電子電氣架 構階段，DCU（域控制單元）將多個(gè) ECU 功能集成于一體，控制單元集中伴隨 著(zhù) DCU 計算算力的提升。在車(chē)輛集中式電子電氣架構階段，需要更強大的高性 能控制單元集中控制整車(chē)各功能模塊。根據麥肯錫預計，2020-2030 年電子控 制單元市場(chǎng)規模從 920 億美元增長(cháng)到 1560 億美元，復合年增長(cháng)率為 5％。

2020-2025 年 MCU（微控制器）是最受益的微控制芯片。預計 2025 年之 前，大部分車(chē)企處于域集中式架構階段，ECU/DCU 仍然占據主要的電子控制單 元市場(chǎng)份額。ECU/DCU 由 MCU、輸入輸出電路、電源、通訊電路等組成，MCU 是最核心的微控制芯片。隨著(zhù)汽車(chē)零部件智能化升級，MCU 將進(jìn)入高景氣周 期。IC Insights 預計，2020-2023 年全球 MCU 市場(chǎng)規模從 149 億美元增長(cháng)到 188 億美元，復合年增長(cháng)率為 8％。其中 2020 年汽車(chē) MCU 市場(chǎng)規模 60 億美 元，占 MCU 市場(chǎng)份額的 40％。汽車(chē) MCU 市場(chǎng)主要參與者包括恩智浦、瑞薩、 英飛凌、德州儀器、微芯等。

4.3 自動(dòng)駕駛感知需求帶動(dòng)傳感器技術(shù)創(chuàng )新發(fā)展

傳感器技術(shù)的加速進(jìn)步推動(dòng)了自動(dòng)駕駛的不斷發(fā)展。自動(dòng)駕駛的前提是基 于各類(lèi)傳感器提供車(chē)內外環(huán)境的感知數據，主要包括超聲波（Ultrasound）、 毫米波雷達（Radar）、激光雷達（LiDAR）、攝像機（Camera）四種傳感器， 每種傳感器在性能、成本、封裝、耐久性等方面都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)。毫米波雷 達、激光雷達和攝像機不斷采集大量實(shí)時(shí)數據并傳輸至自動(dòng)駕駛中央計算平 臺，由自動(dòng)駕駛算法進(jìn)行處理，最終形成車(chē)輛周?chē)乃矔r(shí)三維地圖，從而形成 車(chē)輛的運行決策。越來(lái)越多的汽車(chē)制造商自動(dòng)駕駛采用多種傳感器的組合方 案，也有特斯拉這種推動(dòng)攝像頭模擬人眼的純視覺(jué)解決方案，由于自動(dòng)駕駛技 術(shù)仍處于早期狀態(tài)，各類(lèi)傳感器技術(shù)的進(jìn)步最終將會(huì )決定未來(lái)自動(dòng)駕駛的終極 方案。

超聲波是最早期的輔助駕駛解決方案，未來(lái)將會(huì )被逐步替代。超聲波傳感 器利用反射的聲波來(lái)計算與物體的距離，有效工作范圍相對較短約 2 米，優(yōu)點(diǎn)是成本低、效益高、堅固可靠，缺點(diǎn)是覆蓋范圍短。汽車(chē)制造商正在放棄超聲 波傳感器，轉而使用短程毫米波雷達代替。

毫米波雷達是目前應用最廣泛的輔助駕駛傳感器。毫米波雷達通過(guò)測量發(fā) 射的無(wú)線(xiàn)電波從路徑上的任何物體反射回來(lái)所需的時(shí)間來(lái)探測物體，毫米波雷 達的優(yōu)勢是它能夠在雨、雪、霧等惡劣天氣和夜間有效地發(fā)揮作用，缺點(diǎn)是不 能提供足夠的分辨率來(lái)識別物體類(lèi)型，覆蓋范圍也較為有限。對于輔助駕駛應 用，毫米波雷達可分為短程雷達（SRR）、中程雷達（MRR）和長(cháng)程雷達 （LRR）三類(lèi)。

SRR 從 24GHz 到 77GHz、79GHz 毫米波發(fā)展，有效工作范圍約為 10 米-30 米，適用于盲點(diǎn)檢測、變道輔助、停車(chē)輔助和交叉交通監測系統。 MRR 已經(jīng)使用 77GHz 毫米波，該頻率在速度和距離測量方面具有更高的分辨率 和精確度，有效工作范圍在 30 米-80 米。LRR 使用 77GHz 頻率，有效工作范圍 可以延伸到 200 米，適用于自適應巡航控制、前方碰撞預警和自動(dòng)緊急制動(dòng) 等。LRR 的缺點(diǎn)是測量范圍會(huì )隨著(zhù)距離的增加而減小，因此一些場(chǎng)景（如自適 應巡航控制）將 SRR 和 LRR 傳感器結合應用。毫米波雷達市場(chǎng)的主要參與者包 括大陸、電裝、博世、海拉、維寧爾（VEONEER）。

基于激光雷達的自動(dòng)駕駛解決方案是最佳硬件解決方案。激光雷達的工作 原理與雷達基本相同，但將電磁波換成激光，測量反射激光以生成周?chē)h(huán)境的 高分辨率三維圖像。激光雷達優(yōu)勢具有三維高清分辨率，既可探測物體，又可 區分物體并準確跟蹤，缺點(diǎn)是價(jià)格及其昂貴。激光雷達有兩種基本類(lèi)型，第一 種采用脈沖激光發(fā)射到旋轉鏡上，旋轉鏡將激光束向多個(gè)方向輻射，有效工作 范圍可達 300 米或更遠，可提供 360°的清晰視野。第二種固態(tài)激光雷達，通 過(guò)光學(xué)相控陣發(fā)射激光，將光束引向多個(gè)方向來(lái)產(chǎn)生圖像。隨著(zhù)技術(shù)的成熟和 成本的下降，激光雷達在自動(dòng)駕駛中變得越來(lái)越普及。激光雷達市場(chǎng)的主要參 與者包括 Velodyne、Luminar、Innoviz、Aeva 和 Ouster，國內激光雷達創(chuàng )新公司也快速崛起，國內主要參與者包括華為、速騰聚創(chuàng )、禾賽科技、鐳神智 能。

基于攝像機的自動(dòng)駕駛解決方案是最佳機器視覺(jué)計算解決方案。攝像機傳 感器的優(yōu)點(diǎn)是具有極高的成本效益，是唯一能夠識別顏色和對比度信息的傳感 器，攝像機傳感器非常適合捕捉道路標志和道路標線(xiàn)信息，而且還提供了對行 人、騎車(chē)人和摩托車(chē)司機等物體進(jìn)行分類(lèi)的分辨率。攝像機傳感器的缺點(diǎn)是在 惡劣天氣和光線(xiàn)條件下，性能容易受到影響，攝像機傳感器需要與雷達相結 合，以便在能夠在更廣泛的條件下可靠工作。攝像機傳感器有單目、雙目和多 目應用。單目攝像機系統具有中遠距離功能，如車(chē)道保持輔助、交叉交通警報 和交通標志識別系統。雙目攝像機能夠呈現出三維圖像，提供計算復雜的深度 信息所需的信息（如與移動(dòng)物體的距離），使其適用于主動(dòng)巡航控制和前方碰 撞預警應用。熱成像攝像機非常適合檢測人類(lèi)和動(dòng)物，特別是在能見(jiàn)度低或夜 間的情況下，工作范圍可達 300 米。

隨著(zhù)自動(dòng)駕駛車(chē)輛滲透率和自動(dòng)駕駛級別的提升，自動(dòng)駕駛傳感器市場(chǎng)保 持快速增長(cháng)。根據 Strategy Analytics 預計，2030 年采用自動(dòng)駕駛的車(chē)輛占 比達到 87%，L2/L3 級別自動(dòng)駕駛已經(jīng)廣泛使用，L4/L5 完全自動(dòng)駕駛已經(jīng)進(jìn) 入市場(chǎng)。隨著(zhù)自動(dòng)駕駛級別的提升，車(chē)輛需要的毫米波雷達、激光雷達、攝像 機數量同步增長(cháng)，自動(dòng)駕駛傳感器市場(chǎng)將進(jìn)入成長(cháng)周期。根據麥肯錫預計， 2020-2030 年自動(dòng)駕駛傳感器市場(chǎng)規模從 130 億美元增長(cháng)到 430 億美元，復合 年增長(cháng)率為 13％。其中，激光雷達市場(chǎng)規模增速最快，2030 年達到 120 億美 元，復合年增長(cháng)率為 80％；毫米波雷達市場(chǎng)規模最大，從 40 億美元增長(cháng)到 140 億美元，復合年增長(cháng)率為 13％；攝像機市場(chǎng)從 40 億美元增長(cháng)到 80 億美 元，復合年增長(cháng)率為 7％。

自動(dòng)駕駛傳感器終極解決方案仍需較長(cháng)時(shí)間，傳感器市場(chǎng)格局具有不確定 性。各類(lèi)型傳感器具有不同的應用局限性，對于不同的駕駛任務(wù)需要不同的傳 感器類(lèi)型組合以實(shí)現最優(yōu)化配置。目前，車(chē)企的自動(dòng)駕駛傳感器方案主要有兩 種：第一種是視覺(jué)主導方案，采用“攝像頭（主導）＋毫米波雷達”配置，典 型代表是特斯拉，特斯拉正在走向取消毫米波雷達，采用攝像頭純視覺(jué)解決方 案；第二種是激光雷達主導方案，采用“激光雷達（主導）＋毫米波雷達＋超 聲波傳感器＋攝像頭”組合，典型的代表是 Google Waymo。由于技術(shù)路徑的 不確定性，自動(dòng)駕駛終極傳感器市場(chǎng)格局具有不確定性。

4.4 自動(dòng)駕駛算力需求驅動(dòng)高性能計算市場(chǎng)快速增長(cháng)

隨著(zhù)自動(dòng)駕駛級別的逐漸提升，高性能算力需求快速增長(cháng)。自動(dòng)駕駛通過(guò) 攝像機、激光雷達、毫米波雷達等傳感器來(lái)感知周?chē)h(huán)境，主芯片依據傳感器 所獲取的環(huán)境數據進(jìn)行決策分析，采用自動(dòng)駕駛算法預測車(chē)輛與周?chē)h(huán)境的運 動(dòng)狀態(tài)，進(jìn)行路徑規劃，并控制車(chē)輛行駛軌跡。車(chē)用主芯片涉及到傳感器數據 處理、高精地圖定位、網(wǎng)絡(luò )通信、深度學(xué)習算法計算、路徑?jīng)Q策與規劃等過(guò)程 的海量實(shí)時(shí)數據分析和多空間信息的整合處理，對算力要求非常高。一般認 為，L2 需要算力 10 TOPS（萬(wàn)億次/秒），L3 需要算力 30-60 TOPS，L4 需要 算力 100 TOPS，L5 需要算力 1000 TOPS，目前主流車(chē)用芯片平臺能滿(mǎn)足部分 L3/L4 級別的自動(dòng)駕駛需要。隨著(zhù)自動(dòng)駕駛技術(shù)路線(xiàn)的逐步清晰，主芯片進(jìn)入 標準化、規?；慨a(chǎn)，其與座艙主控芯片進(jìn)一步向中央計算芯片融合。

人工智能芯片可滿(mǎn)足車(chē)載中央計算芯片的算力需求。自動(dòng)駕駛提出了一系 列復雜計算需求，障礙物檢測、障礙物跟蹤、交通信號燈檢測、車(chē)道線(xiàn)檢測、可駕駛區域分割、特征跟蹤、行人行為預測都需要運行在基于人工智能芯片的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )上，傳統 PC/手機市場(chǎng)的 X86 和 ARM 芯片完全無(wú)法滿(mǎn)足機器視覺(jué)、深 度學(xué)習算力需求，數據中心使用的 GPU（圖形處理器）、FPGA（可編程邏輯陣 列）、TPU（張量處理單元）、NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理單元）等人工智能芯片能夠 提供強大的算力，可滿(mǎn)足車(chē)載中央計算芯片的深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算力需求。 隨著(zhù)攝像機和 LiDAR 數據輸出量越來(lái)越大，多個(gè) GPU 堆疊成本和功耗高企，需 要專(zhuān)用 VPU（視覺(jué)處理單元）針對視覺(jué)算法進(jìn)行部署。VPU 擁有神經(jīng)計算引 擎，專(zhuān)門(mén)針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、視覺(jué)加速器、成像加速器進(jìn)行了優(yōu)化，使其算力非常 強大和高效。

GPU/VPU 成為汽車(chē)主芯片市場(chǎng)的主要選擇。基于多種人工智能芯片的 SoC 將計算異構融合成為主流汽車(chē)芯片的解決方案，CPU 承擔邏輯操作和任務(wù)調 度，GPU 作為通用加速器承擔著(zhù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )計算和機器學(xué)習的任務(wù)，FPGA 作為硬 件加速器承擔順序機器學(xué)習（RNN/LSTM/增強學(xué)習）的任務(wù)，VPU 專(zhuān)為神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò )和圖像處理操作而設計。根據 Yole 預測，2019-2025 年汽車(chē)主芯片市場(chǎng)從 1.41 億美元增長(cháng)到 27.54 億美元，復合年均增長(cháng) 73%。其中自動(dòng)駕駛芯片從 0.53 億美元增長(cháng)到 24.71 億美元。Yole 預計到 2025 年，VPU 市場(chǎng)規模 18.5 億美元，占比 75%；GPU 市場(chǎng)規模 5.19 億美元，占比 21%。

自動(dòng)駕駛主芯片市場(chǎng)呈現群雄逐鹿的競爭格局。在競爭日益激烈的自動(dòng)駕 駛主芯片市場(chǎng)，形成了車(chē)企（特斯拉）、人工智能芯片供應商（Mobileye/英 偉達）、傳統汽車(chē)芯片供應商（恩智浦/瑞薩）、消費電子芯片巨頭（高通/華 為）的競爭格局。特斯拉在 2019 年量產(chǎn)的 FSD 芯片由特斯拉硬件團隊完全定 制設計的，FSD 芯片包含 1 個(gè) GPU 和 2 個(gè) NPU，算力高達 72 TOPS，可支持 L2- L3 級別。Mobileye 受益于 Intel 整合 CPU 和 FPGA 的技術(shù)資源，其算法解決方案由傳統的計算機視覺(jué)算法主導并由深度學(xué)習算法輔助，2020 年推出 EyeQ5 實(shí)現 24 TOPS 的算力。

英偉達專(zhuān)注于深度學(xué)習算法，推出 Drive AGX 汽車(chē)主芯 片路線(xiàn)圖，2020 年量產(chǎn) Xavier 系列算力達 30 TOPS，由 CPU、GPU、DLA（深 度學(xué)習加速器）和 PVA（計算機視覺(jué)加速器）四個(gè)模塊組成，未來(lái) Orin 系列 可滿(mǎn)足 L4 算力達 254 TOPS，Atlan 系列可滿(mǎn)足 L5 算力達 1000 TOPS。高通在 2020 推出了其自動(dòng)駕駛解決方案 Snapdragon Ride，可提供算力 700 TOPS， 但是其自動(dòng)駕駛市場(chǎng)開(kāi)發(fā)方面還處于早期階段。華為在 2021 年推出了 MDC 810 系列，算力高達 400 TOPS，但由于芯片代工問(wèn)題，未來(lái)產(chǎn)品升級迭代存在 不確定性。同時(shí)，中國國內也出現了零跑、地平線(xiàn)、黑芝麻智能等自動(dòng)駕駛芯 片初創(chuàng )公司。