汽车半导体：需求爆发叠加国产加速，汽车芯片十年腾飞期开启-下

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汽车半导体：需求爆发叠加国产加速，汽车芯片十年腾飞期开启-下

2022-06-09 11:49:29

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3. 车用 MCU：缺芯加速国产验证

3.1. 车载 MCU 是汽车 ECU 核心，一辆车平均有 50-100 个

MCU 车载 MCU 是汽车 ECU 的运算大脑。MCU（Microcontroller Unit）即微控制器，也被称为单片机，是将计算机所包含的 CPU、存储器、I/O 端口、串行口、定时器、中断系统、特殊功能寄存器等集成在一颗芯片上，将其应用在不同产品里，从而实现对产品的运算和控制。

车载 MCU 是汽车电子控制单元（ECU）的核心部件，负责各种信息的运算处理，主要用于车身控制、驾驶控制、信息娱乐和驾驶辅助系统，具有提高车辆的动力性、安全性和经济性等作用。车规级 MCU 相较通用 MCU 芯片有更多技术要求。

根据芯海科技公告，车规 MCU 相比通用型多了如下技术要求：

（1）集成数据加密模块，并具有全局存储器保护功能；（2）专用的 PWM，比较捕获单元及定时器；（3）灵活的端口功能配置；（4）时钟控制电路的备份和鲁棒性，严谨的时序约束；（5）模拟模块的宽温度范围的指标控制，自校准技术指标的控制等。

一个汽车 ECU 中至少包含一颗 MCU。

通常汽车中一个 ECU 负责一个单独的功能，配备一颗 MCU，如恩智浦的 S12P MCU 在一个点火控制的 ECU 中；也会出现一个 ECU 配备两颗 MCU 的情况，如博世 MG 7.9.8 ECU，可能是基于安全性考虑的全冗余设计，当主 MCU 故障时另一颗可以用作故障诊断与纠错，或是早期的一个 ECU 为实现多功能如点火、变速配备多颗 MCU。

车载 MCU 可分为 8 位、16 位及 32 位。

车载 MCU 位数越多对应结构越复杂, 处理能力越强，可实现的功能越多。8 位 MCU 主要用于简单车身控制，如空调、雨刷、门窗、座椅、低端仪表盘等；16 位 MCU 主要用于中端的底盘和低端发动机控制，如制动、转向、悬架、剎车等；32 位 MCU 主要用于高端的发动机和车身控制，如高端仪表盘、高端发动机、多媒体信息系统、安全系统等。

一辆车平均有 50-100 个 MCU。现代的新车由于功能增加，平均包含 50-100 个 ECU/MCU，而且汽车中没有孤立的 ECU，不同位置的 ECU 需要长达一公里的电线将它们连接到多个不同的网络，才能实现 ECU 之间的通信。主要的汽车网络通信协议包括 CAN、LIN、FlexRay、MOST 和以太网 AVB。

汽车端是全球 MCU 最大的市场，而国内消费电子应用占比最大。

全球 MCU 主要应用在附加值较高的汽车电子和工控/医疗领域，根据 IC insights，两者占比分别为 33%/25%；反观国内，消费电子为 MCU 的主要市场，汽车电子、工业控制领域占比较低，根据 ASPENCORE/NETSOL，三者占比分别为 26%/16%/11%。

全球车载 MCU 规模高速增长，32 位 MCU 占据主要份额。

根据 IC insights 预计，2021 年车载 MCU 销售额同比飙升 23%，创 76 亿美元记录，之后依旧保持高增长，2022 年同比增长 14%，2023 年同比增长 16%。车载 32 位 MCU 市场表现强劲，2021 年规模预计达 58 亿美元，占比超 3/4，平均售价也上涨 13% 至 0.72 美元。

高算力与安全等级较高的车规 MCU 单价更高，电动车 MCU 平均单价高于燃油车。

根据芯海科技公告，恩智浦、英飞凌几款用于车身控制或安全等级较低的动力系统领域的 MCU 单价较低，而瑞萨、德州仪器用于安全等级较高的 BMS、EPS、车身稳定等领域的 MCU 单价较高，最高达到 35.6 美元。

由于电动车架构升级，新增的 BMS、EPS、电机控制等系统对安全等级要求较高，且电动车的智能化程度普遍更高，其 MCU 平均算力更高，因此我们估计电动车 MCU 平均单价要高于燃油车。

受益于新能源汽车带动，全球车载 MCU 将成为增量市场。

由于传统燃油车功能变化较少，搭载 MCU 数量较稳定；新能源汽车受益于电动化和智能化，叠加汽车架构转变进程缓慢，新能源汽车 MCU 数量高速增长。由于 2021 年汽车 MCU 缺货严重，价格飙升，预计 23 年之后会趋于稳定。基于以上假设，我们预测到 2025 年，全球车载 MCU 市场规模达到 112.57 亿美元，5 年 CAGR 为 11.34%；中国车载 MCU 市场规模达到 44.02 亿美元，5 年 CAGR 为 15.46%。

3.2. 车用 MCU 壁垒较高，市场份额集中于几大龙头厂商

相较于消费级和工业级 MCU，车规级 MCU 要求更高。与消费级和工业级芯片相比，车规级半导体对产品的环境要求、可靠性要求和供货周期要求较高，主要体现在：

（1）环境要求。汽车芯片的工作环境更复杂，有高振动、多粉尘、多电磁干扰、温度范围宽（-40~155℃）等特点；

（2）可靠性要求。汽车设计寿命一般在 15 年或 20 万公里，整车厂对车规级 MCU 的要求通常是零失效；

（3）供货周期要求。车规级 MCU 的供应周期需要覆盖整车的全生命周期，供货周期一般为15~20 年；

（4）重新认证要求。在工业 MCU 上执行很多微小的工艺变化都不需要客户或对 MCU 进行重新认证，但对于汽车 MCU 来说需要进行重新认证。

车规级 MCU 具有三大认证门槛，认证时间长、进入难度大。

车规级 MCU 企业在进入整车厂的供应链体系前，一般需符合三大车规标准和规范：在设计阶段要遵循的功能安全标准 ISO26262，在流片和封装阶段要遵循的 AEC-Q001~004 以及 IATF16949，以及在认证测试阶段要遵循的 AEC-Q100/Q104。

其中，AEC-Q100 分为四个可靠性等级，从低到高分别为 3、2、1、0；ISO26262 定义的 ASIL 有四个安全等级，从低到高分别为 A、B、C、D；AEC-Q100 系列认证一般至少需要 1-2 年的时间，而 ISO26262 的认证难度更高，周期更长。

在考虑到芯片上车后还需要认证的时间，整体上车规级芯片从流片到相关车型量产出货可能要 3- 5 年时间。

车用 MCU 具有客户认证壁垒，供应周期长，下游车厂完成认证后不会轻易更换供应商。

芯片经过车规级认证为先行条件，后续还需要被整车厂认可，经过上车认证合格后才能批量供货。同时一款车型的销售和售后周期较久，同一型号芯片可稳定供货 5 年甚至更久。长期以来，主流车厂的供应商资质被几大芯片龙头占据，他们的产品品质经过了长期的验证，因此整车厂一般不会轻易更换供应商。全球车用 MCU 市场由海外厂商垄断，IDM 厂商更具垂直整合优势。较高的行业壁垒使得车规级 MCU 市场具备很高的市场集中度。

2020 年，海外厂商瑞萨电子、恩智浦、英飞凌、赛普拉斯、德州仪器、微芯科技、意法半导体这 CR7 的市占率达到 98%。由于车规芯片对包括设计、制造、封测在内的全环节都有相应的要求，IDM 厂商在制造和封测工艺上有自己的技术和积累，因此更有优势。可以看到主流汽车 MCU 厂商均为 IDM 模式。

英飞凌收购 Cypress，补齐英飞凌汽车电子品类，全力发展汽车半导体领域。

根据 IHS 数据，2020 年在车规级 MCU 领域英飞凌的市占率为 23%，排名第三。英飞凌在收购了 Cypress 之后，补齐了汽车 NOR FLASH 等产品品类，已经形成了从连接通信芯片、新能源汽车的功率芯片到自动驾驶所需的传感器、控制器产品的全套解决方案。在 MCU 产品上英飞凌形成了针对汽车 OEM 制造商的全套解决方案平台 AURIX，进一步提升客户使用的便捷性。

瑞萨的车规级 MCU 2020 年市占率排名第一。

瑞萨的车规级 MCU 目前已推出了 RH850、RL78 等多个系列产品。2016 年瑞萨与台积电达成生产 28nm MCU 的合作，于 2018 年发布世界首款 28nm 制程的车规级 MCU RH850，与之前的 40nm 制程的 MCU 相比具有更强性能和更低功耗 RH850 基于 G3KH 双内核的 32 位 MCU，通过验证两颗内核的运算结果一致性，能够在故障发生时立即发现故障，从而提升安全性能。

3.3. 国内厂商受益于芯片缺货与国产供应链发展

国内车载 MCU 厂商仅少数实现量产出货。我们统计的国内十几家汽车 MCU 相关的厂商中，数家厂商已实现量产出货：杰发科技、比亚迪半导体、国芯科技、芯旺微、琪埔维、赛腾微；2 家厂商仅少量出货：芯海科技、北京君正；其他的均在研发/流片/认证/测试阶段：芯驰科技、中颖电子、兆易创新、紫光国微、中微半导体。

国内车载 MCU 厂商目前多用于简单的车身控制。目前国内厂商汽车 MCU 产品主要应用在汽车雨刷、车灯、车窗等低端应用场景，对电子助力转向系统、电子车身稳定系统、防抱死刹车系统、安全气囊系统、新能源车载逆变器、电池管理系统等高端应用场景的覆盖比较薄弱，仅国芯科技的 CCFC2003PT、CCFC2006PT可以实现发动机控制，仅芯旺微可以实现车联网、雷达控制。

仅有少量国产厂商通过 ISO 26262 认证。由于国内车载 MCU 厂商几乎都是 Fabless 模式，所以只适用于 AEC-Q 系列和 ISO26262 认证。大多量产公司已经通过 AEC-Q100 的认证，但是集中在 Garde1/3，国芯科技用于发动机的 MCU 也仅通过 Grade1；通过 ISO26262 认证的国产厂商更少，通过的厂商大多集中 ASILB，仅琪埔维通过 ASIL-C，ASIL-D 还没有厂商通过。

这意味着在高端的发动机、动力控制、BMS 控制、安全气囊领域国产厂商还未切入，芯海科技和紫光国微正在研发相关领域的 MCU。大多采用低性能 ARM 架构，MCU IP 易被“卡脖子”。

由于 ARM 自 2017 年 6 月宣布 Cortex-M0/M3 内核免收授权费用，版权费也很低，500 万出货量只收 20 万美元，因此国产汽车 MCU 大多采用 ARM Cortex-M3 以下的低性能架构，不仅性能不及国外的 M7 架构，在中美贸易摩擦的背景下存在授权被“禁用”的风险，仅芯旺微采用自研 KungFu 混合精简指令集。

2020 年起汽车 MCU 缺货严重，严重影响汽车供应。

自 2020 年起全球陷入 MCU 缺货危机，导致了部分车企出现停产的情况。目前各大厂商均出现交期严重延长的情况，部分达到了 40 周以上甚至无货。

同时各大半导体公司几乎全数发布涨价公告，普遍涨价 5%-15%，紧缺产品涨价幅度超 50%，部分产品涨价幅度甚至超过十倍。汽车芯片缺货影响了汽车的生产和供应。

根据伯恩斯坦咨询的预计， 2021 年全球范围内的汽车芯片短缺将造成 200 万至 450 万辆汽车产量的损失，相当于近十年以来全球汽车年产量的近 5%。还有部分厂商车型因为芯片紧缺，对汽车功能进行削减后出售，待芯片有货后再返厂加装部分功能模块。

半导体景气周期有望覆盖车规级认证周期，国产车规 MCU 芯片获良机。

尽管晶圆厂已经在 2020 年底开始陆续扩产，目前“缺芯”问题仍未缓解。由于晶圆厂通常投产期在 1-2 年，叠加设备交期被延长，预计此轮景气周期将至少持续到 2023 年。此轮景气周期将为车规 MCU 的国产厂商提供导入验证良机；由于 ISO26262 认证通常需要 2-3 年，且在设计时就开始进行，对于那些已经通过 AEC-Q100 认证并较早进行 ISO26262 认证的国产来说，此轮景气周期将为它们切入高端车规 MCU 领域提供充足的认证时间。

国内 8 英寸产能较为充足，保障国产 MCU 供给。

大部分车规级 MCU 产品使用的是 8 英寸晶圆产线，部分高端车规级 MCU 使用先进制程的 12 英寸晶圆，相当大一部分都由台积电代工，代工份额相对集中也是造成这一波高端 MCU 产能紧张的重要原因。全球 8 英寸晶圆产能扩产缓慢，而国内中芯国际等晶圆厂仍加码 8 英寸晶圆产能，为国内车规 MCU 厂商从车身控制等中低端 MCU 切入保证了一定的供给。车身控制 MCU 国产替代空间广阔，动力安全 MCU 存在国产自主可控需求。

由于一辆车无论燃油车还是电动车都需要 20 个左右的车身控制 MCU 且汽车销量稳定，全球车身控制 MCU 也已经进入存量市场，但是国产厂商占比极低，存在巨大的存量国产替代空间。

动力安全领域 MCU 由于认证时间较长，研发难度较大，国产厂商占比几乎为 0。由于国内电动车产业链各环节存在自主可控的需求，且动力电池、IGBT、整车等领域均存在行业巨头，动力安全领域的 MCU 自主可控需求迫切，叠加国内整车厂话语权变大，会和 tie1 厂商指定 MCU 供应商，倒逼国内厂商加速研发。（报告来源：远瞻智库）

4. Soc 芯片：基于智能座舱与自动驾驶芯片的算力需求

4.1. 智能座舱芯片：车载娱乐加速渗透，国产替代格局向好

智能座舱芯片须具备强大的车载娱乐和智能交互功能。智能座舱是相对传统汽车座舱的概念，一般认为，智能座舱应包含三大功能：

1）多彩中控屏。智能座舱芯片向“一芯多屏”、“一芯多系统”的方向发展，不仅对 SoC 芯片的音视频解码、图像处理能力有较高要求，还需要芯片从硬件层面能较好的支持 Hypervisor 或 Hardware Partition。

2）智能交互。除了传统的智能语音交互，手势交互、DMS、 OMS、HUD 等新的交互方式不断涌现，在增强客户体验的同时索取大量算力，对 SoC 芯片的音视频编码能力、AI 模块有更高的要求。

3）OTA。智能座舱通过持续升级，带来最新颖的功能，这要求 SoC 芯片搭载稳定的 5G/4G 模块以及 Wifi、蓝牙、GPS 模块。

“AP+CP”打造强大智能座舱芯片方案。SoC 芯片作为主处理器可以满足影音娱乐的需求，AI 模块负责语音交互功能的实现。

但随着手势交互，尤其是 DMS、 OMS 功能的出现，带来了大量 AI 运算需求，系统需处理座舱内 1-N 颗摄像头的图像信息。即使是高端智能座舱芯片高通 8155，若没有协处理器，AI 模块占用率也居高不下，带来卡顿、死机风险。因此还需要一颗 AI 专用协处理器，保证算力充足。

作为独立的智能终端，在“AP+CP”加持下，汽车座舱将兼具移动办公、移动家居、娱乐休闲、数字消费、公共服务等功能，空调、氛围灯、香氛、车窗等设施开关不再分立，消费者仅需要通过统一的 HMI 界面即可从容控制车内所有系统。

传统车厂商不甘落后，智能座舱加速渗透。

相比自动驾驶技术，智能座舱的技术难度较低，且容易被消费者直观感知，因此成为车厂率先发力的主战场。智能座舱作为汽车智能化进程中较为成熟的部分，已经在高端车型上率先普及，往中低端市场逐步渗透。根据亿欧智库，2021 年新发布（未大量交付）的车型中，配备智能座舱功能新车占比约 50.6%。

根据 OICA 数据，2021 年全球汽车销量 8268 万台，根据罗兰贝格预计，2030 年全球智能座舱在乘用车的渗透率最终将达到 87% 左右。根据产业链调研，单颗智能座舱芯片目前在 100-1500 元不等，且存在中端车型使用高端芯片的情况，以此测算整个智能座舱市场空间 2025 年达到 205 亿元，2030 年将超过 373 亿元。

消费电子巨头入局，高通市场份额领先。

燃油车时代，NXP、瑞萨、Ti 为中控芯片的主要厂商，产品因可靠稳定而被广泛采用。面对新能源汽车时代，智能座舱更高的影音及智能交互需求，传统厂商迭代慢、性能弱，产品略显乏力。2017 年高通发力智能座舱市场后，发布了 820A、高通 8155 等多款产品，目前高通 8155 已经成为了主流车企的首选，如同手机厂商争取高通芯片首发，车企开始争取高通 8155 首发权，并将其作为重要的宣传卖点。

作为消费电子巨头，高通在智能座舱领域具有较强优势：

1）性能突出。CPU、GPU 算力强，有专用 AI 模块；2）生态完善。消费领域经验丰富；3）品牌优势；4）服务能力。高通从通信领域起家，相对传统欧美厂商具备较强的服务能力。5）成本优势。

手机厂商的智能座舱芯片与对应的手机芯片本质相同，区别在于车规认证及相应调整，手机芯片销售前期分摊了研发成本，大量出货具备规模效应。华为、三星、MTK 同样积极布局智能座舱。

华为的麒麟 710A、990A 芯片覆盖中高端，在鸿蒙系统加持下，可以与手机、电脑、家居形成协同，具有强大的生态优势；三星以优质服务形成差异化，绑定奥迪大客户，发力高端市场。

整车厂商差异化需求高、智能座舱 SoC 难一家独大，国产替代机会多。

尽管高通在智能座舱领域攻城掠地，体量不断攀升，但我们认为最终不会形成某一家芯片厂商独大的格局：1）车企数量多。手机终端厂商少，而车企经过多年竞争淘汰，数量仍很多，差异化需求大；2）系统多样化选择。

除苹果外，手机操作系统仅有安卓，而车机有安卓、Linux、QNX 等多个系统选择，很难有一颗或一类芯片完美支持多个系统。多样化需求下，国产厂商有更多的生存空间和发展机会。国产 AIoT 领域 SoC 厂商具备研发基础、政策优势，竞相切入智能座舱赛道。

国内 Soc 设计厂商如全志科技、晶晨、瑞芯微等，产品被广泛用于消费电子、AIOT 领域，在超高清视频编解码、智能视频分析、高精度信号处理、高效 SoC 系统架构、数模混合设计、无线互联、语音识别、图像识别等多个技术领域积累了丰富的经验，相关的技术和算法已经较为成熟，具备设计智能座舱芯片的能力。

国家政策上，因中美贸易摩擦后带来的供应链安全问题，车企催生了本地化供应需求；汽车领域有大量国内品牌，会倾向于更多使用国产芯片。

芯片厂商技术支持的重要性提高，优质服务一定程度弥补产品差距。

考虑到芯片价值量的大幅上行及在未来自动驾驶场景中的重要支撑性地位，整车厂商开始有动机使 SoC 芯片定制化，来实现更有针对性的进行硬件层级的优化，再辅以先进的算法来获得更好的计算性能、功耗比及更低的单车成本。新的架构将打破汽车半导体的固有供应链，整车厂将直接与 soc 芯片厂商对接，以满足自身的定制化需要。矛盾点在于车厂缺少整体方案设计的软硬件能力，因此芯片原厂的技术服务重要性凸显。

英伟达、Mobileye 等欧美巨头专注于自身产品研发，客户支持较弱，而国产芯片厂商在产品设计交付、及时响应、软硬件支持上有天然优势，能提供优质服务，在这一过程中，国产 soc 厂商将获得新的认证机会、实现弯道超车。

4.2. 自动驾驶芯片：市场潜力巨大，国内厂商蓄势待发

4.2.1. 算力基础决定自动驾驶高度

自动驾驶芯片须具备强大的 AI 运算能力。目前自动驾驶功能的实现可分为 3 个层面：

1）感知层。以摄像头、毫米波雷达、激光雷达为主的各类传感器、高精地图、GPS 负责收集环境信息。

2）决策层。通过特定算法和高算力平台对环境信息进行处理，得出行动指令。

3）执行层。动力系统、转向系统执行决策层下达的指令，完成复杂驾驶场景的应对。自动驾驶芯片的算力需求主要在决策层面。

据 Counterpoint 测算，根据汽车类型（乘用车、商用车、Robotaxi）的不同，2025 年自动驾驶汽车每小时可产生 1-5TB 数据，摄像头生成的数据可能介于 70GB/小时和 300GB/小时之间，具体取决于其分辨率、色深、帧率和压缩级别。多帧图像处理极其考验芯片的并行计算能力。随着自动驾驶等级的提高，对算力的要求呈几何增长。

CPU+XPU 解决 AI 运算短板。

CPU 通常为 SoC 芯片上的控制中心，逻辑和数字运算能力强，缓存较大，可以高效、低延时地处理复杂的逻辑运算任务，其优点在于调度、管理、协调能力强。但 CPU 的计算单元较少，无法满足大量并行的简单运算任务。因此，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 来完成 AI 运算，XPU 可选择 GPU/FPGA/ASIC(NPU)等。

GPU、FPGA、ASIC 各有所长，ASIC 为未来芯片解决方案。

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，作为一种通用芯片，GPU 可适用于多种 AI 算法，具备强大的生态优势，在 AI 领域外也有广泛的用途。但是，当 GPU 芯片上车后，由于其通用性的设计，以及系统、算法差异，理论性能往往有一定程度的损耗。

2)FPGA 通过冗余晶体管和连线实现逻辑可编辑。本质上是无指令、无需共享内存，计算效率比 CPU、GPU 高，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。FPGA 是用硬件实现软件算法，因此在实现复杂算法方面有一定的难度。

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，弊端在于算法修改后，需要重新设计芯片。

NPU 作为 ASIC 的一种，在电路层模拟神经元，通过突触权重实现存储和计算一体化。一条指令即可完成 GPU 上百条指令的功能，提高运行效率。NPU 目前已经被多家厂商广泛采用，若未来自动驾驶算法实现统一，ASIC/NPU 有望成为最高效的自动驾驶芯片解决方案。

汽车供电能力有限，自动驾驶 AI 运算须具备高能效比。

传统 AI 运算在算力不足时，往往通过不断叠加芯片获取高算力，但与此同时，耗电量也成倍上升。据雷锋网新智驾了解，当前自动驾驶测试车搭载的芯片一般能耗高达 2500w，每小时消耗 2.5 度电，按目前新能源汽车行驶里程同比例折算，自动驾驶功能每开启 1 小时，对应减少约 15-25 公里续航里程。

因此，自动驾驶芯片对能效比提出了更高的要求。现阶段，主流产品的能效比已经由最初 0.8TOPS/W(EyeQ4)、 1TOPS/W(Xavier)，进化到了 4.44TOPS/W(英伟达 Orin)、4.8TOPS/W(地平线征程 5)，未来主流产品功耗至少在 3TOPS/W 以上。

4.2.2. 自动驾驶芯片市场潜力巨大，车厂差异化需求催生芯片厂商多元化商业模式

ADAS/自动驾驶芯片市场空间巨大。当前，自动驾驶最早期的一批玩家主要是在算法层面进行开发和改进，尤其聚焦以深度学习核心的人工智能技术发展。

我们合理假设到 2025 年全球 L1、L2 级自动驾驶功能渗透率将达到 89%，L3 级以上自动驾驶功能市场渗透率将达到 9%。ADAS 渗透率的提升，有望进一步带动 ADAS 芯片出货量的增加。我们测算出 2020 年全球 ADAS/自动驾驶芯片组市场规模约为 17 亿美元，预计到 2025 年将达到 103 亿美元，对应增速为 43.4%。

车厂自动驾驶需求差异化，催生芯片厂商多元化商业模式。

蔚小理等造车新势力希望通过自动驾驶实现弯道超车；苹果、小米、百度等科技巨头希望通过造车及自动驾驶拓展增量业务、强化生态壁垒；通用、大众等传统车厂不甘落后，依托自动驾驶稳固行业龙头地位。面对竞争激烈的市场，整车厂商出于各自的行业判断，选择了差异化自动驾驶路线，同时催生了芯片厂商多元化商业模式。

1）芯片厂商提供 turn key 方案。

车厂出于自身战略规划、研发周期过长、当地政策法规限制、自身实力等原因，决定由芯片厂商负责自动驾驶主体，自己专注造车。主要厂商包括：

a）英伟达。在 2022 财年 4 季度财务电话会议称，正在帮助捷豹和路虎开发自动驾驶系统，并分享自动驾驶软件销售收入，负责芯片设计、中间件、算法、OTA 方案；

b）Mobileye。Mobileye 的自动驾驶方案被业界称为“黑箱”，倡导软件和硬件高效结合，ASIC 方案将算法直接封装在芯片上，车厂对内部算法无干预能力；

c）华为。华为提供从智能驾驶、智能座舱甚至电气架构的全套解决方案，可以帮助车厂大幅缩短研发周期，提高研发效率。

2）芯片厂商提供硬件和开发工具，灵活提供算法支持。

出于供应链安全、或产品差异化考量，部分车厂，如蔚小理、上汽，选择将算法掌握在自己手中，保留随时替换芯片供应商的能力，提供该类服务的芯片供应商为：

a）英伟达。尽管英伟达有全栈式解决方案，但同样支持只提供硬件和开发工具，由车厂独立完成软件和算法工作；

b）高通。凭借在消费电子、通信领域的技术实力和品牌优势，高通在向智能座舱的拓展过程中市场份额节节攀升，已经成为了主流车企首选。高通 2020 年发布高通 Ride，进入自动驾驶领域，有望复制智能座舱领域的成功；

c）英飞凌、德州仪器、恩智浦、意法半导体、瑞萨等传统汽车芯片供应商。传统汽车芯片供应商在燃油车时代因产品稳定可靠而被广泛采用，随着智能汽车时代到来，对自动驾驶芯片算力、服务支持能力要求大幅提高，但凭借多年行业经验，传统芯片厂商仍旧不断向市场推出新品。

d）地平线、安霸、黑芝麻、芯驰科技等国内自动驾驶芯片“新势力”。凭借对市场需求的快速反应、优质的客户服务，国内芯片厂商不断通过车规认证，与越来越多的主机厂达成合作。

3）自主研发芯片及算法。

a）特斯拉 FSD。作为世界新能源汽车的领军者，特斯拉早在 2014 年便开始了自动驾驶布局，先后经历了 Mobileye 方案、英伟达 Xavier 方案，最后在 2019 年推出了自己的具有 144TOPS 算力的 FSD 芯片，相比英伟达的通用型 GPU，FSD 完全为特斯拉的自动驾驶方案而设计，在实际使用中可以得到更高的效率。

根据 Gartner 数据，2025 年 Top10 汽车 OEM 厂商中有一半将会设计自研芯片，这将成为车企提高市场反应速度、打造竞争壁垒、缩短研发周期的重要手段。

4.2.3. 英伟达、高通优势凸显，国内厂商华为等加大投入

极致算力、生态丰富，英伟达领跑自动驾驶芯片。

英伟达是 GPU 的发明者，在专业图形处理领域和人工智能领域，都有不可撼动的行业地位。

2015 年，英伟达进入车载 SoC 领域，为自动驾驶提供算力，目前已经推出了 5 代产品。其中，第 5 代产品 Atlan 的 CPU 使用了 ARM 针对服务器领域的 Zeus 架构，新增了 DPU 部分，凭借 CPU、DPU 和强大的存储，单片 Atlan 能够提供 1000TOPS 算力，是前代的 4 倍。

在算法开发层面，Atlan 与科技兼容上一代芯片组编写的软件堆栈（如 Orin 或 Xavier），这意味着车厂不需要重新设计软件，就能利用新 SoC 的性能提升。此外，基于 ampere 架构的第 4 代 Orin 处理器，已经被小鹏、蔚来、上汽等多家厂商使用，在未来几年，将成为自动驾驶领域的宠儿。

Orin、Atlan 作为通用 SoC，除了车载领域，在数据中心、人工智能也有广泛的用途，因此可以大幅分摊研发成本，如果竞争对手想仅凭借汽车市场超越英伟达的算力，将具有较高的成本压力。

凭借先进制程，高通推出 Ride 平台发力自动驾驶。

高通 2020 年初发布了基于 5nm 制程的自动驾驶平台 Snapdragon Ride，该平台包括安全系统级芯片 SoC(ADAS 应用处理器）、安全加速器（自动驾驶专用加速器）和自动驾驶软件栈，可根据厂商的不同要求，提供 10-700TOPS 的算力，支持 L1~L5 级别自动驾驶，安全等级为 ASIL-D 级；软件层面，Snapdragon Ride 提供开放的可编程架构，支持汽车制造商和一级供应商根据其对于摄像头感知、传感器融合、驾驶策略、自动泊车和驾驶员监测等方面的不同需求，对该平台进行定制。

高通宣布，将于 2022 年 CES 上发布基于 4nm 的 Snapdragon Ride 视觉系统。凭借行业最先进的制程优势以及高通在座舱领域的优质客户，高通有望复制其在智能座舱的成功。

依托母公司英特尔多线程技术，Mobileye 算力提升明显。

在高级别自动驾驶领域，mobileye 没有英伟达和高通受车厂青睐，但市场的主流仍是 L1-2 级别的自动驾驶，2021 年 Mobileye 出货量高达 2810 万颗，仍可谓是市场巨头，在新秀们的围剿下，Mobileye 不断推出芯片。

最新产品 Ultra EyeQ 具备 176TOPS 算力， CPU 方面采用 RISC-V 架构，12 核 24 线程，多线程在某些场合下可以实现超越单线程的性能。Mobieye 产品追求高效，即充分利用算力，而不是盲目追求高算力，Ultra EyeQ 在价格上有一定优势，有望发挥性价比抢占市场。

Mobileye 最大优点是产品成本低，开发周期很短，开发费用极低，绝大部分功能都经过验证，没有风险；系统封闭、迭代困难的缺点被厂商诟病多年，此前已有松动的迹象。

2018 年，Mobileye 提供了“开放版 EyeQ5”，允许厂商为传感器融合和驾驶策略编写自己的代码，但距离软硬件完全解耦，仍有一定距离。自动驾驶解决方案具备国产化需求，国内厂商未来可期。

1）国内高级自动驾驶进程将领先全球。

海外车厂必须满足多项安全规范，才可以进行自动驾驶路测、产品销售，较国内开发难度大、周期长；国内主要用 Linux 系统，相对 QNX 安全性较低，奔驰、丰田使用高安全性 QNX，开发缓慢。出于供应链完全考虑，国内车厂有动机使用国产芯片；

2）服务优势。

考虑到芯片价值量的大幅上行及在未来自动驾驶场景中的重要支撑性地位，整车厂商开始有动机使 SoC 芯片定制化，而车厂缺少整体方案设计的软硬件能力，因此芯片原厂的技术服务重要性凸显。

3）数据安全。

出于数据安全性等角度考虑，预计国内的自动驾驶解决方案将由国内厂商主导，非国内厂商的方案可能将面临较为严格的审查。

2020 年 9 月，国家科技部、工信部、新能源汽车技术创新中心作为国家共性技术创新平台，牵头 70 余家企事业单位成立“中国汽车芯片产业创新战略联盟”，旨在建立中国汽车芯片产业创新生态，补齐行业短板，实现我国汽车芯片产业的自主安全可控和全面快速发展。开放生态加优质服务，地平线强大性能更受市场认可。

在开启开放生态战略的同时，地平线重磅发布一系列突破性技术产品与解决方案，包括：面向全场景整车智能的中央计算芯片——地平线征程 5、以征程 5 为基础的高性能大算力整车智能计算平台、开源安全实时操作系统 TogetherOS、集成全场景自动驾驶和车内外联动体验于一体的 Horizon Matrix SuperDrive 整车智能解决方案。

征程 5 是继征程 2 和征程 3 中国车规级人工智能芯片量产先河之后的第三代车规级产品，兼具大算力和高性能，单颗芯片 AI 算力 128TOPS，支持 16 路摄像头感知计算，其功耗仅为 30W，功耗比达 4.3TOPS/W，高于特斯拉 FSD 的 1TOPS/W。

黑芝麻高能耗比方案具备显著优势。

黑芝麻研制的华山二号 A1000 系列单颗芯片算力最高可以达到 70TOPS，功耗小于 8W，单颗芯片能支持 L2+/L3 级自动驾驶系统。FAD 自动驾驶平台就是基于华山二号 A1000 芯片打造，单控制器最多可集成 4 颗华山二号 A1000 芯片，能够实现最大 280TOPS 的算力。拥有强大算力的同时，FAD 自动驾驶平台最高功耗仅几十瓦，能效比达到 6TOPS/W，而特斯拉最新的 HW3.0 自动驾驶电脑效能比仅有 2TOPS/W。

未来，车载芯片验证周期长，车厂导入阶段十分严谨，随着中国智能驾驶继续领跑全球，我们相信，地平线、黑芝麻、华为、芯驰、安霸等国产 SoC 厂商将广泛受益于市场爆发以及车厂差异化需求，市场将呈现百花齐放的局面。

5. 车用存储芯片：规模快速增长，具备国产自主可控需求

5.1. 智能化推动存储需求

自动驾驶、车机系统、互联通信系统等对 DRAM 的带宽和容量要求提高。自动驾驶以及智能座舱应用将产生大量的数据交互，对 DRAM 的带宽和容量的需求也相应提升。L4~L5 自动驾驶能力的视觉处理可以包含多达 12 个摄像头，分辨率高达800万像素，60帧/秒的刷新率和16位深度，需求数据流速率达到近10 GB/s。

而自动驾驶的边缘计算对带宽的要求更高，根据美光科技官网，L4 及更高级别的自动驾驶内存带宽要求可能超过 1TB/s。

根据集邦咨询，特斯拉 Model S/X 导入了当时频宽最高的 GDDR5 内存，DRAM 使用量为 8GB，而 Model 3 则上升至 14GB，预计下一代车型搭载的 DRAM 还将继续上升。出于功耗方面的要求，LPDDR 逐渐成为主流。

LPDDR 最初是出于低功耗的考虑为移动设备设计的。而随着汽车算力需求的增加与电动化，能耗问题同样成为汽车 DRAM 需要考虑的方面。数字中控、前后传感器和利用车内摄像头的驾驶员监控系统都可以使用 LPDDR DRAM 以满足功耗控制的要求。

自动驾驶产生大量实时数据，推动 NAND 需求指数级增长。自动驾驶产生大量的道路和环境数据，并根据安全和功能需要对数据进行处理和保存，从而产生了大容量 NAND 存储的需求。根据美光科技官网的数据，L1/L2 级别的自动驾驶需要 8GB 的 NAND 容量，而 L3 为 256GB，到 L5 的时候需要 1TB，自动驾驶技术升级对 NAND 需求的刺激呈现指数级的增长。

随着车载系统的信息处理能力增加，车载娱乐、ADAS、电子仪表盘和车载信息四大系统升级均要求使用更大容量 NAND。对于车载娱乐系统，以往通常以音视频播放等需求为主，未来可能会诞生游戏等娱乐需求，如特斯拉车机平台支持 3A 游戏，随各类运算需求的拓展，随之而来的是数据存储用量的提升。根据美光科技，从车载存储的技术来看，车载 Flash 存储器多为 eMMC，数据存储用量提升后，性能更好的 UFS 存储有望逐渐渗透。

预计到 2025 年全球汽车 DRAM 规模达 46 亿美元，中国达 13 亿美元。

根据美光科技在 2018 Analyst&Investor Day 上的介绍，L1 和 L2 智能车 DRAM 平均需要 8GB，L3 增加到 16GB，L5 增加到 74GB。我们假设各智能化级别汽车 DRAM 需求量随着系统迭代升级仍会略有提升，结合不同等级 ADAS/自动驾驶的渗透率假设，我们计算出全球平均单车 DRAM 需求量 2020 年到 2025 年有望从 4.6GB 增加到 10.2GB；DRAM 价格由于迭代升级平稳上涨，由此我们测算出 2025 年全球汽车 DRAM 的规模达到 46 亿美元，5 年 CAGR 为 29.6%；中国达到 13.07 亿美元，5 年 CAGR 为 35.4%。

预计到 2025 年全球汽车 NAND 规模达 98 亿美元，中国达 30 亿美元。

根据美光科技，L1和L2智能车NAND需求差别不大，平均需要8GB，L3增加到256GB， L5 增加到 1TB。我们假设 L0-L3 单车 NAND 需求量随着系统逐渐迭代升级略有提升，结合不同等级 ADAS/自动驾驶的渗透率假设，算出全球平均单车 NAND 需求量2020年到2025年有望从9.9GB增加到54.2GB，中国从9.0GB增加到51.8GB；假设 NAND 价格呈平稳下降趋势，我们测算出 2025 年全球汽车 NAND 的规模达到 97.8 亿美元，5 年 CAGR 为 38.1%；中国达到 30.6 亿美元，5 年 CAGR 为 42.8%。

5.2. 存储行业份额集中，国内厂商未来可期

车载 DRAM 为利基型市场，格局呈现寡头集中。

根据与非网，在车载领域，存储产品不具生产标准化特点，而且对成本敏感性较低，因此竞争格局有所不同，三大行业龙头中仅美光有所投入，因此美光近年来均位居车载易失性存储领域第一名，市场份额超过 40%，北京矽成位居行业第二名，市场份额约为 15%，南亚科技、三星电子、SK 海力士、赛普拉斯等位居其后。

美光科技以近五成的市占率作为该领域的龙头，因其具备地缘优势，且与欧美 Tier-one 车厂合作的时间较长，加上该公司产品也最齐全，从最传统的 DDR 到 DDR4、LPD2 到 LPD5 及 GDDR6，至 NAND、NOR Flash 皆有提供。

南亚科、华邦皆持续推出更多元的类别。南亚科除了拥有从 DDR 到 DDR4、LPSDR 到 LPDDR4X 完整的产品组合外，在制程节点上也已大量导入 20nm，且拥有成熟稳定的良率。

根据 TrendForce，利基 DRAM 占南亚科营收比重超过六成，其中又有近 15%来自于车用。华邦在车用领域深耕超过 10 年，具备的产品线优势，从 specialty DRAM、mobile DRAM、NOR Flash、SLC NAND、到组合式 MCP，产品组合相当完整。华邦车用相关业务已占存储器总营收 10%以上且持续成长。

车载存储更看重稳定性，一致性要求，对存储密度和制程的追求不及消费级。

车载存储同样要符合车规级的要求，根据 OFWeek 网，车规级芯片对产品的可靠性、一致性、外部环境兼容性等方面的均有更高的要求。

为追求稳定性，当前存储芯片仍以 2D 结构为主，反观消费级因为追求更高的存储密度和性价比，已经以 3D 结构作为 DRAM 与 NAND 的主流芯片架构。车载存储的客户认证壁垒较高。由于前期汽车存储的市场较小，行业头部的三星、海力士等均没有较大的投入，也不具备齐全的车规产品线。

而汽车存储产品的生命周期更长，技术和型号更新迭代节奏更为缓慢，一旦通过了客户认证，即可满足大部分需求。同时车规存储芯片的认证周期相对漫长，新产品往往 3-4 年之后才能在车上大规模量产。因此当前市场中与汽车厂商密切合作的客户享有较大的先入优势。

同时这些企业也能够更熟悉汽车对于存储产品的参数需求，从而做定制化的改进，进一步稳固自己的行业地位。存储芯片涉及到数据安全性问题，存在国产供应链自主可控需求。未来汽车的存储芯片上将存放大量的行车道路数据，切实关系到国家的数据安全。存储芯片作为这些数据的直接载体，对于安全性更为敏感。

在消费级存储领域，长江存储与合肥长鑫等企业已经有较好的积累和进展，为国产存储芯片自主可控奠定了很好的基础。在车规存储领域，兆易创新、北京君正（收购 ISSI）等也在相继发力，已经储备了自己的 DRAM 设计技术，通过寻求与晶圆厂紧密合作的方式，有望实现车规存储的自主可控需求。

6. 图像传感器：伴随车载摄像头市场高速增长

6.1. ADAS 渗透率提升驱动起量，高性能要求提升附加值

车载摄像头即安装在汽车上以实现各种功能的光学镜头，主要包括内视摄像头、后视摄像头、前视摄像头、侧视摄像头、环视摄像头等。

目前摄像头在车上主要应用于倒车影像（后视）和 360 度全景（环视），高端汽车的各种辅助设备配备的摄像头可以多达 8 个，用于辅助驾驶员泊车或触发紧急刹车。根据 ADAS 不同的功能需要以及安装位置，车载摄像头包括前视、环视、后视、侧视以及内置摄像头，不同位置的摄像头功能各异，是实现自动驾驶必不可少的构成部分。

车载摄像头产业链与手机类似，其中 CIS 价值量占比较大。

图像传感器处于摄像头产业链上游，其他摄像头零部件包括光学镜头、音圈马达、滤光片、棱镜等；产业链中游为摄像头模组封装；下游为视频监控摄像头、手机摄像头、车载摄像头等应用终端。

根据前瞻产业研究院，从摄像头的成本占比来看，图像传感器是成本占比最高的部分，占总成本超过 50%，镜头是成本占比第二高的部分，占比约 20%。另外，模组封装、马达、红外滤光片占比分别为 19%、 6%、3%。随着 ADAS 渗透率和自动驾驶等级的提升，未来单车车载摄像头用量将显著增加。我们认为该增量主要来自前视摄像头和环视摄像头用量的增加。

根据我们对当前主要厂商 ADAS 方案的整理，较传统 1 前视+1 后视方案，随着自动驾驶渗透率的提升，1 前视+1 后视+4 环视将成为标配。随着自动驾驶级别进一步提升（L2 及以上），前视、侧视、内置摄像头用量均将进一步增加，单车摄像头数量将达到 8 颗及以上。根据英飞凌，L2 级别需要 1 个以上光学摄像头模组，L2+/L3 级别需要 4 颗以上，而 L4/L5 则需要 8 颗以上。

我们整理了当前各个品牌车型的摄像头数据，出于未来性能升级和安全冗余的考虑，当前 L2 级别车型摄像头搭载量普遍在 5-8 颗，L2+及以上级别基本达到 8 颗以上。可以看到部分新推出或即将推出车型的摄像头搭载量达到了 11-13 颗，像素配置上也以 500-800 万高像素为主，车载光学市场正迎来加速放量阶段。

预计到 2025 年全球汽车 CIS 规模达 49 亿美元，中国达 14 亿美元。

基于以上统计，我们假设 23 年之后随着智能驾驶技术的成熟，各级别单车搭载的摄像头数量小幅提升，2020 年到 2025 年全球平均单车搭载摄像头数量从 2.9 颗增加到 6.7 颗，中国从 2.4 颗增加到 6 颗；假设 2M、5M、8M 像素的摄像头占比逐年提升，各像素摄像头单价最终回归稳定，2020-2025 年平均单价从 4.7 美元增长到 8.1 美元。

我们测算出 2025 年全球汽车 CIS 的规模达到 48.92 亿美元，5 年 CAGR 为 36.0%；中国达到 14.27 亿美元，5 年 CAGR 为 40.5%。

6.2. 算法、硬件升级赋能车载 CIS 像素提升

汽车 CIS 由于其应用场景和安全性能要求，面临更多苛刻条件。根据电子发烧友网，汽车 CIS 由于其应用场景和安全性能要求，有一些特殊的要求：

1）因为行车过程中会有光线明暗对比强烈的场景，汽车图像传感器的动态范围要求往往较高，通常在 120dB-140dB 之间；

2）温度范围要求较高，参照车规芯片的要求，需要能够达到零下 40℃-105℃也能正常工作；

3）对于低照度场景有比较高的要求，要求能够在夜间具有较好的分辨能力；

4）还需要解决交通信号灯、LED 路牌闪烁和伪影的问题。

车身不同部位摄像头分辨率要求不尽相同，前视场景对分辨率要求最高，侧视和后视要求次之，环视要求最低。前视需要解决的场景最多，目标识别任务最复杂，需要有较高的图像分辨率来进行远处物体的识别，同时也需要有一定范围的视场角保障视野，比如对其他车道的车辆和横行的行人等作出检测，目前主流的高分辨率前视使用 800 万像素。

而侧视和后视摄像头要求的检测距离不如前视，主要探测目标就是车身周围的移动目标，不需要识别红绿灯、路标等任务。

目前 200~500 万像素摄像头完全可满足侧/后视的应用需求；环视摄像头要求相对更低，主要是提供车身周围的图像供人察看，还可用于感知辅助，比如当前车道线的检测。当前应用的环视鱼眼摄像头分辨率主要分布在 100 万像素-200 万像素之间。

部分车型还配备有座舱内的摄像头，用于智能座舱的功能：如驾驶员疲劳检测、乘客行为感知等，一些汽车品牌为了提升其豪华和科技感，会在舱内配置高分辨率彩色的摄像头，用于满足娱乐和办公需求，比如自拍，开视频电话会议等。

高像素带来的优势有限，但像素逐渐升级仍然为大趋势。高分辨率摄像头具备更高的动态范围（HDR）和更优的 LED 频闪消除功能（LFM）。

但随着而来的是在夜间低照度条件下，感知效果会变差。我们认为随着算法和硬件的迭代升级，以及主机厂为未来升级留出的性能冗余的考虑，800 万像素在车中的应用占比会逐步增多，带动车载 CIS 平均单价提升。

6.3. 安森美为车载 CIS 龙头，国内厂商格局向好

安森美车载 CIS 份额领先，优势在于布局车载较早，积累了丰富客户资源。根据 Yole，在整个 CIS 市场前三名索尼、三星、豪威 2020 年合计占据了 74%的市场份额，在汽车市场份额领先的安森美在整个 CIS 市占率只有 4%。

根据 Forst&Sullivan，2020 年安森美在汽车 CIS 占比为 54%，市场份额全球领先。

安森美能够取得较高市场份额的原因主要在于原先车载 CIS 市场规模较小，头部玩家将精力主要集中于手机等应用，安森美通过较早的布局投入和收购，完成了客户积累，熟悉车载市场的发展趋势。汽车 CIS 同样面临较高的客户和验证壁垒，但面对汽车 CIS 未来广阔的市场前景，其他 CIS 巨头也相继选择发力汽车市场，该市场竞争将会更加激烈。

国内厂商技术成熟，已具备较强竞争力。

国内韦尔股份、思特威等企业已经有较好的汽车 CIS 上的技术积累，根据公司公告，韦尔股份在车用图像传感器领域有着近十六年的研发经验，客户覆盖了欧美主要的汽车品牌客户。

近年来，公司在原有的欧美系主流汽车品牌合作基础上，也大量的导入到了国内传统汽车品牌及造车新势力的方案中。思特威在 2020 年收购深圳安芯微电子，实现车载产品线的拓展，在后装市场大量出货，并凭借 SC100AS 及 SC1330AS 两颗产品打开前装夜视影像市场。

随着车载 CIS 市场快速成长，这一细分市场逐渐得到 CIS 头部玩家的重视，预计未来竞争格局可能发生变化，国产厂商料将占据可观的市场份额。

7. 相关标的

7.1. 韦尔股份

韦尔半导体是国内老牌的半导体分立器件和电源管理 IC 等半导体产品设计厂商，2019 年韦尔股份收购豪威集团和思比科，豪威科技是全球第三大的 CMOS 图像传感器厂商，思比科是国内领先的 CMOS 图像传感器厂商。

2020 年公司收购 Synaptics TDDI 和吉迪思等业务，至此，公司在手机业务形成了以 CIS 业务为核心的包括图像传感器解决方案、触控与显示解决方案和模拟解决方案等三大业务体系的布局。

21 年公司实现营收 241.04 亿元，同比增长 21.59%，归母净利润为 44.76 亿元，同比增长 65.41%。毛利率与净利率均实现稳步提升。

以 CIS 为核心多领域战略布局，持续赋能公司中长期快速发展。

在车载 CIS 领域，豪威市占率全球第二。公司在车载 CIS 芯片方面技术积累较久，有望进一步抢占安森美的市场空间，为公司带来新的增量。在医疗领域，公司研发的 CCC 技术产品可以提供图像传感、处理和单芯片输出的全部功能，在充分保障低光敏感度的同时，将晶圆级光学器件与 CMOS 图像传感器创新性结合，在内窥镜等医疗设备领域表现突出，有望充分受益于医疗器械国产化趋势所带来的国产医疗器械高速发展黄金时代。

在 AR/VRCIS 领域，公司前瞻布局，推出 OVM7251 和 OVM6211，采用 CCC 技术的微型定焦摄像模组产品竞争优势明显，有望深度受益 AR/VR 行业的发展。手机、汽车、安防、医疗多领域携手共进，助力公司实现中长期快速增长。

深度布局汽车半导体，与 CIS 形成协同效应。

公司充分完善全球战略性布局，凭借图像传感器解决方案、模拟半导体解决方案和触屏显示解决方案三大业务体系优势互补。除围绕豪威 CIS 业务和 LCOS、TDDI 等技术的深度布局，韦尔在 MCU、 PMIC 和 POWER 等通用芯片领域也有诸多技术和产品积累。目前公司已有 LDO 产品通过车规认证，MCU 产品有望在 2022 年 H1 完成送样。

7.2. 北京君正

北京君正 2005 年成立，2011 年在创业板上市，由国产微处理器的最早倡导者发起。公司两条核心产品线为微处理器芯片和智能视频芯片，聚焦物联网和消费电子领域。2020 年通过并购北京矽成，公司拥有了完整的存储器产品线、模拟芯片产品线，并积极进军汽车电子、工业电子市场。

2021 年，公司实现营收 52.74 亿元，同比增长 143.07%；归母净利润 9.26 亿元，同比增长 1165.27%；毛利率、净利率分别为 36.96%和 17.47%；公司业绩大幅增长主要得益于公司各产品线市场需求旺盛，对产业链积极管控，并拓展新客户。

车载存储龙头，车规 SRAM 市场全球第一。

北京矽成在存储器领域耕耘三十多年，形成了一套完整的技术体系和工程保障体系。根据 Omida 统计，2021 年度北京君正 DRAM、SRAM、Nor Flash 产品收入在全球市场中分别位居第七位、第二位、第六位，处于市场前列。

目前北京矽成在车规 SRAM、车规 DRAM 市场份额领先，提供有竞争性的车规存储产品，如 DDR4、LPDDR4，也向客户提供从 DDR 到 DDR3 非常丰富的产品服务，主要定位于差异化市场，具有很好的成长性。

多元化车规产品布局，拥有车规市场的成熟体系。自北京矽成逐步建设面向车规级的质量体系，如 ISO9001，ISO14001，IATF16949，AEC-Q100 和 ISO26262 等。

在车规市场的成熟体系下，公司不断丰富车规芯片的种类，从车规 SRAM、 DRAM 产品线，扩充到车规 Flash 产品线、车规模拟产品线，近几年又增加了面向汽车等行业市场的连接芯片，以及少批量的用于车内照明控制和触控的MCU芯片，为公司提供持续的发展动力。

7.3. 兆易创新

兆易创新 2005 年在北京成立，2016 年在上交所上市，是国内存储器和 MCU 双龙头。

公司核心产品线为存储器、32 位通用型 MCU 及智能人机交互传感器芯片及整体解决方案，为工业、汽车、计算、消费类电子、物联网、移动应用以及网络和电信行业的客户提供全方位服务。

2021 年，公司实现营收 85.10 亿元，同比增长 89.25%；归母净利润 23.37 亿元，同比增长 165.33%；毛利率、净利率分别为 46.54%和 27.42%，创 5 年来新高；公司业绩大幅增长主要得益于市场供需紧张带来的量价齐升。

NOR Flash+通用 32 位 MCU 双龙头。

据兆易创新官网，公司 NOR Flash 保持技术和市场的领先，国内市场占有率排名第一，同时也是全球排名前三的供应商之一，累计出货量近 160 亿颗，年出货量超 28 亿颗；公司是全球首个推出基于 RISC-V 内核的 32 位通用 MCU，力求打造“MCU 百货商店”，已成功量产 28 个通用 MCU 系列，并以累计超过 6 亿颗的出货数量，超过 2 万家客户数量，28 个系列 370 余款产品选择所提供的广阔应用覆盖率稳居中国本土首位。

车规级闪存全线量产，积极拓展车规级 MCU。公司 GD55 的 2G 大容量产品通过了车规 AECQ-100 认证，SPI NOR Flash 车规级产品 2Mb~2Gb 容量已全线铺齐。经过多年市场耕耘，公司 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。

公司 GD32 系列 MCU 已用于汽车后装市场，如汽车导航、T-BOX、汽车仪表、汽车娱乐系统等，目前公司第一颗车规级 MCU 产品已流片，主要面向通用车身市场，力争 2022 年中左右实现量产。

7.4. 国民技术

国民技术成立于 2000 年，源于国家“909”集成电路专项工程，2010 年在创业板上市，是国内安全芯片、通用 MCU 领军企业。

公司芯片产品覆盖网络安全认证、通用微处理器、可信计算、无线通信四大类。2018 年公司收购了斯诺实业 70% 股权，新增锂离子电池负极材料业务，发力新能源方向。2021 年，公司实现营收 10.18 亿元，同比增长 168%；归母净利润 2.19 亿元，同比增长 1849.09%；毛利率、净利率分别为 47.98%和 21.15%，盈利能力提升；公司业绩大幅增长主要得益于通用 MCU 和负极材料及加工业务销售收入增加。

依靠安全 SoC 技术积累，打造特色全面的 MCU 产品线。

公司目前已成为国内 USBKEY 芯片、蓝牙 KEY 芯片和智能卡芯片行业市场的主要供货商之一，也是国内最大的可信计算芯片厂商。

凭借 SoC 长期的技术积累，公司通用 MCU 产品内置嵌入式高速闪存、低功耗电源管理，集成数模混合电路，并内置硬件密码算法加速引擎以及安全单元，具有高集成度、高性能、低功耗、高可靠性等特色，已实现批量供货，通用MCU芯片产品已经形成相对丰富且具有市场竞争力的产品布局。安全芯片全面进入汽车领域，MCU 从后装向前装市场拓展。

目前国民技术系列安全芯片已经在 T-Box、ETC/OBU、OBD 等车载设备上获得大量应用，特别是 N32S032 安全芯片具备国密二级和全金融资质，并同时获得 EAL5+高级别安全认证和 AEC-Q100 Grade2 车规认证；公司 MCU 从后装市场切入，创新打造的 N32G 系列已经开始在车身控制、汽车照明、智能座舱、汽车电源等汽车电子后装市场进行导入并批量应用。公司在车载 MCU 前装市场也取得进展，目前已有 MCU 产品进行了车规认证。

7.5. 芯海科技

芯海科技成立于 2003 年，总部位于深圳，2020 年在科创板上市，是一家集感知、计算、控制、连接于一体的全信号链集成电路设计企业。产品方案广泛应用于智慧健康、智能手机、消费电子、可穿戴设备、智慧家居、工业控制、工业测量、汽车电子等领域。

2021 年，公司实现营收 6.59 亿元，同比增长 81.67%；归母净利润 0.96 亿元，同比增长 7.05%；毛利率、净利率分别为 52.18%和 14.51%，盈利能力提升；公司业绩大幅增长主要得益于行业景气度高、需求持续旺盛，叠加管理效率提升，各产品线均实现增长。

高精度 ADC 龙头，打破国外垄断。

国内在高精度 ADC 设计领域一直以来处于被外国垄断的局面，公司深耕模拟信号链芯片十年，2011 年公司推出了 24 位低速高精度 ADC 芯片 CS1232，在同类型芯片中达到行业较高水准，目前处于行业内领先水平；在低速高精度 ADC 芯片基础上，公司还成为了业内首家采用微压力应变技术并量产压力触控 SoC 芯片的企业，2017 年实现量产并产生收入。目前公司的压力触控已经被应用于手机、TWS 耳机、压力笔、智能音箱等众多应用场景。

募资汽车 MCU 芯片研发，全面进军汽车电子。

公司 CS32F 系列 MCU 已经进入汽车后装市场，适用于汽车中控屏等应用，首颗车规级信号链 MCU 已于去年底通过 AEC-Q100 认证并导入汽车前装企业的新产品设计。此外，公司已经与德国莱茵达成战略合作，希望通过与莱茵的合作从芯片设计到工艺、供应链、质量、体系建设等流程上保证芯片功能安全。2022 年，公司募资研发可应用于汽车动力总成、底盘安全、车身控制、信息娱乐系统等方面的 MCU 芯片，标志着公司全面进军汽车电子。

7.6. 晶晨股份

晶晨成立于 2003 年，公司致力于多媒体智能终端应用处理器芯片的研究开发，具体细分为智能机顶盒 SoC 芯片、智能电视 SoC 芯片、AI 音视频系统终端 SoC 芯片、WIFI 和蓝牙芯片以及汽车电子芯片。

目前，公司已经成为国内最大的智能机顶盒 SoC 芯片和全系统解决方案供应商之一，多年占据 OTT 智能机顶盒市场份额第一。2016-2021 年，晶晨营收从 11.5 亿增长至 44.77 亿，CAGR 为 31.2%。2021 年实现归母净利润 8.12 亿，2016-2021 年 CAGR 为 61.9%。公司毛利率与净利率整体稳步提升。

高端客户先行，自上而下开拓汽车市场。

汽车自动化、智能化、网联化的趋势带动了汽车电子芯片的市场需求，尤其是对于芯片计算和数据处理能力、图像和视频处理能力等需求提升，为汽车电子芯片市场带来新的发展契机。2021 年，公司在汽车电子芯片领域持续投入，V 系列汽车电子芯片销量稳步提升。

该类芯片目前主要应用于车载信息娱乐系统，产品采用业内领先 12 纳米制程工艺，内置神经网络处理器、支持图形、视频、影像处理和远场语音功能，支持 AV1 解码，符合车规级要求。搭载该芯片的林肯等高端品牌车型已在海外销售。在高端客户的认可下，公司有望加快推广车规级产品。

AloT 主控未来增长空间广阔，发力海外业务打造自身护城河。

AloT 设备在智能家居、教育、安防，商用等应用场景逐渐落地，对其中主控 SoC 的需求量显著提升，未来市场增长空间广阔。公司智能机顶盒和智能电视芯片业务持续发展，产品已通过海外知名客户和运营商验证，处于快速增长的阶段。

AI音视频终端SoC 产品与谷歌、亚马逊等品牌客户深度合作，构建强大的物联网生态。公司的海外业务布局拥有成本优势，凭借优质的客户群和 SoC 平台优势打造自身护城河。同时公司坚持先进技术研发，未来有望丰富产品线，进一步开拓高端市场。

7.7. 瑞芯微

瑞芯微自 2001 年成立以来，专注于大规模集成电路及应用方案的设计、开发与销售，在智能处理 SoC 芯片领域积累雄厚经验，现已成长为国内领先的 SoC 设计企业。目前，公司紧抓 AIoT 应用市场机遇，AI 芯片实力强劲，进入智能安防、教育、汽车电子、智能家居等领域，下游应用不断拓展。2016-2020 年，瑞芯微营收从 12.98 亿元增长至 18.63 亿元，CAGR 为 9.45%。归母净利润不断攀升， 2020 年实现归母净利润 3.20 亿元，2016-2020 年 CAGR 为 37.3%。

旗舰 AIoT 芯片后发制人，无缝切入智能座舱赛道。

2021 年 12 月，瑞芯微发布旗下8nm 旗舰芯片RK3588M，该芯片集成了四核Cortex-A76和四核CortexA55，CPU 运算能力达到 100K DMIPS，GPU 达到 512GFLOPS，NPU AI 算力达到 6TOPS，在计算、感知、显示、连接、多媒体、操作系统等方面具备强大性能。

随后，瑞芯微也发布了基于 RK3588M 的智能座舱方案，最高可支持多达 16 路 1080P 摄像头输入、7 个 1080P 屏输出，紧扣市场需求与发展趋势。凭借着制程优势带来的强大算力，瑞芯微在智能座舱市场极具竞争力。

ISP、AI 芯片技术实力强劲，有望在专业安防市场获得可观份额。

公司在 ISP 和 AI 等安防芯片需求的功能上都有相应的技术沉淀。ISP 方面，2019 年公司完成第二代图像信号处理器（ISP）技术的研发，该技术具有超高动态处理、低噪声夜视能力，达到专业安防产品的要求；2020 年底公司完成第三代 ISP 的研发，进一步优化图像性能，已在新款通用人工智能应用处理器中使用。

NVR 芯片的关键是多路视频编解码能力，RK3588 支持 32 路 1080P 解码，是国内海思高端安防芯片的少数替代方案，有望在专业安防市场获得可观的市场份额。凭借制程升级带来的性能提升，产品也可以向高端的应用领域拓展，如服务器、边缘计算等应用场景。

7.8. 全志科技

全志科技成立于 2007 年 9 月 19 日，2015 年于 A 股创业板上市。目前，公司的主营业务为智能应用处理器 SoC、高性能模拟器件和无线互联芯片的研发与设计，主要产品广泛适用于智能硬件、平板电脑、智能家电、车联网、机器人、虚拟现实、网络机顶盒等多个领域。2016-2020 年，全志科技营收从 12.5 亿元增长至 15.0 亿元，CAGR 为 4.66%。归母净利润整体波动向上，2020 年实现归母净利润 2.05 亿元，2016-2020 年 CAGR 为 8.3%。

前瞻布局智能车载芯片，享受先发优势。

公司多年前就将车载芯片作为战略发展方向，将公司在消费电子领域的设计能力移植到汽车平台，全志科技在后装市场已经成为主流方案，每年有几百万出货量。

在智能座舱前装市场被 NXP、Ti、高通等国外巨头瓜分时，2018 年，全志科技推出第一颗通过车规认证的国内自主平台型 SoC 芯片全志 T7，该芯片可以满足多个不同智能化系统的运行需求，让车企仅仅凭借一款芯片，就可以实现多种功能的开发，实现降本增效。

目前，客户包括有一汽、长安、上汽，每年出货量超百万台，全志已经完成了在汽车市场的精准卡位。在产品通过主流验证后，后续的升级迭代将会较为顺利，利用这车载平台全志不断推进工艺制程落地，下一步将研发 12-14nm 芯片，拓宽服务面服务更多的车厂和车型，满足现有客户的更新换代的需求。

工控芯片国产替代空间巨大；智能家电市场极具潜力。

市场研究机构 Gartner 的数据显示，全球工业芯片市场预计 2022 年达到 705 亿美元，2019-2022 年复合增长率在 13%左右。其中，中国大陆 2019 年工业芯片实现销售收入 33.61 亿美元，占比仅 7%，国产替代空间巨大。

通过车规芯片推进量产，全志积累了大量的品质、可靠性的经验，将车载领域技术转移到工控领域。且工控芯片与车载芯片有类似的壁垒，一旦完成导入便可以稳定供货且实现较高的毛利率。

智能家电业务方面，冰箱、空调、洗衣机年销量约 3.2 亿台，根据 Omdia 统计，大型家电智能化比例仅 8%，若未来智能化渗透率达到 25%或以上，则将打开约上亿颗智能家电 Soc 芯片市场。公司在车规芯片上积极投入，技术能力可以反哺工控、家电市场，利用消费类很大的基数来分摊工业、车规的研发费用，实现平稳运行。

8. 报告总结

综合比较汽车半导体的各个赛道来看，功率半导体下游需求确定性高，业绩弹性大，赛道较为优质。从半导体单车价值量的增量来看，短期内 igbt 为主的功率半导体增量最大，下游需求包括光伏、风电、工控等等，需求增长的确定性高，当前国内厂商进展顺利，产品性能向国际龙头看起，存在较好的国产替代基础。

汽车 MCU 和智能座舱的 Soc 芯片，当前处于放量的前期，未来市场空间可观，带来较好的业绩弹性，同时下游需求还包括工控、家电、AIOT 等等，相关厂商的成长性有充足保障，从 3-5 年维度来看会有较大的进展。自动驾驶相关芯片空间巨大，高级别自动驾驶技术壁垒高、难度大，还要考虑政策支持等因素，我们预计将在更长的时间维度落地和放量。

功率芯片：时代电气、斯达半导、士兰微、宏微科技、华润微等； MCU 设计厂商：兆易创新、中颖电子、芯海科技、纳思达、杰发科技（四维图新子公司）等；SoC 设计厂商：北京君正、晶晨股份、瑞芯微、全志科技等；CIS 板块：韦尔股份、格科微等。