汽車處理器行業(yè)市場分析報告2021年5月從分布到集中式架構(gòu)，車用處理器何去何從引言：ECU的前世今生與域概念的出現(xiàn)ECU，即車用電子控制單元，由核心MCU（車用處理器的最典型形式）、模/數(shù)轉(zhuǎn)換器、數(shù)字信號緩沖器、存儲器、電源電路、通信電路等部分組成。工作流程上，外部傳感器將溫度、電流等信號輸入，交由MCU運算處理，結(jié)果通過輸出回路等傳遞至執(zhí)行器，使車輛完成所需動作。早期ECU的誕生主要是被用于發(fā)動機控制，但隨著汽車電子技術(shù)的進步，ECU數(shù)量不斷增加，剎車、轉(zhuǎn)向、車門車窗、照明等各種功能都需要ECU的配合。目前經(jīng)濟型車大約需要20個ECU，高端車型ECU數(shù)目甚至達到100個上下，與之配合的不同規(guī)格的MCU數(shù)量也不斷增加，相關(guān)市場蓬勃發(fā)展。但是，我們認為，傳統(tǒng)汽車電子電氣（E/E）架構(gòu)下ECU各司其職，隨著功能的增加，傳統(tǒng)架構(gòu)的問題逐步凸顯：ECU結(jié)構(gòu)冗余，算力和功能存在重復(fù)。以動力ECU為例，發(fā)動機由一個核心ECU負責(zé)，而電機、電流、點火、驅(qū)動等模塊又各有一個ECU，盡管有安全冗余，但還是浪費了大量算力；排線難度與線束成本上升。ECU之間需要通信，不斷增加的ECU數(shù)量使得線束長度大幅增加，成本上升，復(fù)雜的線路需要分開排線，否則線束相互纏繞會產(chǎn)生發(fā)熱等安全隱患；不利于軟件維護與升級。分布式架構(gòu)下整車廠從不同Tier1廠商采購ECU，各廠商擁有不同的軟件架構(gòu)和接口標(biāo)準(zhǔn)。這使得汽車出廠后軟件維護和升級難度大幅上升。如果能夠采用集中式架構(gòu)，一次維護即可升級全車系統(tǒng)，將大幅提高效率；分布式ECU難以保證網(wǎng)絡(luò)安全。信息技術(shù)的進步使得車輛與互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系更加緊密，遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊的可能性也隨之提升，高性能處理器網(wǎng)絡(luò)防護能力強，而分布式ECU難以建立防火墻統(tǒng)一管理，存在安全隱患；高級別輔助駕駛需要ECU間高度融合，傳統(tǒng)架構(gòu)處理效率較低。實現(xiàn)自動駕駛需要視覺、雷達、高精度地圖以及網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的共同參與，實現(xiàn)汽車對環(huán)境的感知預(yù)測，并且需要快速控制車輛做出反應(yīng)。傳統(tǒng)架構(gòu)下多ECU協(xié)同能力有限，溝通效率較低，難以勝任高級自動駕駛?cè)蝿?wù)。圖表1: ECU工作原理圖傳感器信號

ECU 執(zhí)行控制電磁閥模擬信號輸輸入微處理器出電動機處處數(shù)字信號理理開關(guān)與指示電源電源電路通訊電路電源資料來源：市場研究部4為了解決分布式架構(gòu)問題，“域（domain）”的概念隨之出現(xiàn)。全球知名的Tier-1廠商博世提出，按照功能劃分，汽車電子電氣系統(tǒng)基本上可以被劃分為“五域”架構(gòu)：即動力域、底盤域、車身域、信息娛樂域、以及ADAS域?？紤]到未來車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，還可能會增加外網(wǎng)控制域。各個域之間通過千兆以太網(wǎng)連接，以此解決實時性問題與傳導(dǎo)問題，而每個域與自己分管的子系統(tǒng)之間通過CAN，CANFD以及百兆以太網(wǎng)連接通信。我們認為，未來汽車E/E架構(gòu)的發(fā)展趨勢先是從分布式ECU向5-7個域控制器集中，之后具有交叉功能的域控制器也可能發(fā)生融合，最終還可能統(tǒng)一受中央計算機調(diào)配。我們認為，三大趨勢將引領(lǐng)汽車處理器（MCU等）發(fā)送如下需求變化：第一，智能化方面，ADAS普及與功能升級是車用處理器市場增長的重要驅(qū)動力之一。隨著E/E架構(gòu)向集中式、向域架構(gòu)發(fā)展，我們認為其對硬件系統(tǒng)最大的改變在于MCU將被量少價高的AISoC替代；第二，電動化、網(wǎng)聯(lián)化方面，我們認為E/E架構(gòu)向“域控制”演進并不會直接帶來MCU需求量減少，BMS、車聯(lián)網(wǎng)等功能的引入反而會為MCU帶來增量市場空間；最后，看存量上，因車身、底盤等功能上要預(yù)留安全冗余，E/E架構(gòu)演進同樣不會帶來車用處理器需求量下降，但底層MCU功能將大大簡化，具體分析請見下文。圖表2：汽車電子電氣架構(gòu)不斷演進分布式域集中式Zonal式現(xiàn)有形式（2020）下一代形式（2021-2025）未來形式（2025-）獨特的硬件平臺有限的硬件抽象層DCU網(wǎng)關(guān)ECU技術(shù)·80-100個ECU ·4-5高性能DCU·多種CAN、LIN、以太網(wǎng)、FlexRay、 ·多種傳感器/制動器ECUMOST通信連接 ·每個域有一條CAN總線·1個以太網(wǎng)主干特點·分布式控制 ·專用域·多個節(jié)點 ·DCU的功能整合·通過中央網(wǎng)關(guān)進行內(nèi)部通信 ·DCUs之間的路由由高級網(wǎng)關(guān)處理資料來源：RolandBerger，市場研究部

單一的硬件平臺完整的硬件抽象層高性能計算機集群多種傳感器/制動器ECU每個域有一條CAN總線1個以太網(wǎng)主干在高性能計算機中執(zhí)行的虛擬功域依賴的傳感器/致動器ECU(域獨立，可擴展）路由復(fù)雜性由高級網(wǎng)關(guān)處理5圖表3:分布式ADAS架構(gòu)圖表4:ADAS域控制架構(gòu)ABS/ESP/線電子節(jié)氣門線控變速換EHPS/EPS/線ABS/ESP/線電子節(jié)氣門線控變速換EHPS/EPS/線控制動控制擋控轉(zhuǎn)向控制動控制擋控轉(zhuǎn)向被動安全性HMIAUDIzFASHMILDWS/TSR前方避撞泊車輔助視覺盲區(qū)監(jiān)ECU/PCSECUECU測ECU前擋風(fēng)玻璃泊車輔助超尾部盲區(qū)監(jiān)MobilEye環(huán)影攝像頭EyeQ3攝像頭聲雷達測雷達前向雷達前擋風(fēng)玻璃前向雷達掃描激光雷環(huán)影攝像頭泊車輔助超尾部盲區(qū)監(jiān)攝像頭達聲雷達測雷達資料來源：AutoIO，奧迪官網(wǎng)，市場研究部資料來源：AutoIO，奧迪官網(wǎng)，市場研究部6ADAS部分：L3或?qū)⒊蔀橛布軜?gòu)分水嶺，AISoC部署將對MCU需求形成替代ADAS的硬件系統(tǒng)一般由視覺感知模塊及雷達感知模塊組成。視覺感知模塊包含IFC（智能前視攝像頭模組）及AVS（全景環(huán)視系統(tǒng)），而雷達感知模塊包括FCR（前向毫米波雷達模組）、SRR（側(cè)后毫米波雷達模組）、UPA/APA（超聲波雷達模組）及LiDAR（車載激光雷達）。一切ADAS功能都將由一個或多個模塊組合實現(xiàn)（如圖4所示）。如果再深究其內(nèi)部結(jié)構(gòu)，我們認為分布式架構(gòu)下單個模塊均由1-2顆處理芯片（MCU/MPU）及多個傳感器（攝像頭/雷達）組成，而在集中式架構(gòu)下，模塊的概念依然存在，但模塊中僅保留傳感器，處理芯片將會集中至ADAS域控制器中。ADAS域控制器這一概念最早由博世、大陸等Tier1廠商提出，用于處理單個硬件模塊無法實現(xiàn)的系統(tǒng)級功能，如一些需要定位、視覺數(shù)據(jù)、雷達數(shù)據(jù)的相互配合的功能。域控制器在L3及以上場景中成為不可或缺的硬件配置，而在L2及以下十分罕見（詳見下文分析）。ADAS域控制器中一般包含一顆或多顆算力更高的AISoC芯片及一顆MCU芯片（安全冗余），SoC常由英偉達、Mobileye等廠商提供，MCU一般采用Infineon的Aurix系列。圖表5:ADAS分級及所需功能模塊一覽自動駕駛L0L1L2L3L4L5分級應(yīng)急輔助部分自動輔助組合駕駛輔助有條件自動駕駛高度自動駕駛完全自動駕駛TSR（標(biāo)示識別）ACC（自適應(yīng)巡航）車路協(xié)同BSD（盲點監(jiān)測）LCA（換道輔助）TJP（交通擁堵領(lǐng)航）ADAS功能AEB（緊急剎車）CP（城市領(lǐng)航）頗具想象HWP（高速公路領(lǐng)航）FCW（前碰撞預(yù)警）APA（自動泊車輔助）AVP（自動代客泊車）LDW（車道偏離預(yù)警）LKA（車道保持）攝像頭數(shù)量0-1顆1-3顆3-8顆8-12顆功能中文全稱LevelIFCFCRSRRAVSAPAADAS域處理器TSR標(biāo)識識別0XXBSD盲點監(jiān)測0XXXXFCW前碰撞預(yù)警0XXXXXLDW車道偏離預(yù)警0XACC自適應(yīng)巡航1XXXAEB緊急剎車1XXXXXLKA車道保持1XLCA變道輔助2XXAPA自動泊車輔助2XXXXTJP城市道路領(lǐng)航2XXXXXXHWP高速道路領(lǐng)航2XXXXXXTJP城市道路領(lǐng)航3XXXXXXHWP高速道路領(lǐng)航3XXXXXXVICS車路協(xié)同4XXXXXXCP城市領(lǐng)航4XXXXXXAVP自動代客泊車4XXXX資料來源：蓋世汽研，市場研究部7圖表6:ZF前置三攝方案（分布式）內(nèi)部主要包含CIS傳感 圖表7:大陸ARS4-B毫米波雷達方案（分布式）內(nèi)部主要包器、EyeQ3芯片、32位MCU及DRAM內(nèi)存 含32位MCU、MMIC雷達芯片、PMIC、ADC等芯片資料來源：Amkor，Omdia，市場研究部 資料來源：Systemplus，市場研究部圖表8:集中式架構(gòu)，IFC模塊中不再含有處理芯片資料來源：Systemplus，市場研究部圖表9:ADAS硬件系統(tǒng)所需處理器結(jié)構(gòu)ADASlevelL0L1L2L3L4L5處理器類型MCUSoCMCUSoCMCUSoCMCUSoCMCUSoCMCUSoCIFC1111AVS111111SRR1111LIDARFCR1111APA111ADAS域控制器1111*11*11*注：*代表集中式AISoC，算力及價格遠高于分布式產(chǎn)品資料來源：SystemPlus，市場研究部L0-L2：分布式架構(gòu)仍是主流，MCU/MPU數(shù)量隨ADAS滲透率上升而增長我們認為，由于L0-L2級別ADAS功能較為單一，涉及多傳感器融合少，因此多采用分布式傳統(tǒng)架構(gòu)，硬件模塊基本為Tier-1廠商的成熟解決方案，即傳統(tǒng)整車廠會直接采購Tier-1成套的模組（如圖10所示）。新能源車方面，Tesla第一代Autopilot平臺同樣采用分布式架構(gòu)，前置攝像頭的模組核心部分仍然采用了博世與Mobileye的方案（如圖11所示，Autopilot的主PCB板上外掛了攝像頭的解決方案及信息娛樂板）。8圖表10:G05平臺BMWX5直接采購ZF三攝模組 圖表11:TeslaAutopilot1.0仍然采用分布式架構(gòu)資料來源：Systemplus，寶馬官網(wǎng)，市場研究部 資料來源：GeekCar，市場研究部我們認為傳統(tǒng)車廠在向L2以上更高級別的ADAS功能迭代過程中，仍然多采用“疊羅漢”模式，即保留分布式架構(gòu)的冗余，額外追加域控制器或高算力模塊來實現(xiàn)L3及以上功能，帶來處理器需求的線性增長。舉例來看，在全球第一款實現(xiàn)L3功能的2017款A(yù)8轎車中，奧迪并沒有采用集中式架構(gòu)，而是在分布式架構(gòu)基礎(chǔ)上追加了一顆zFAS域控制器對超聲波雷達、環(huán)視攝像頭、激光雷達實況數(shù)據(jù)做統(tǒng)籌處理（圖13），其中包含了NvidiaTegraK1套件（處理器為一顆GPU）、MobilEyeEyeQ3、AlteraCycloneFPGA以及InfineonAurixMCU，直接將單車處理器用量提升4顆，價值量提升數(shù)倍。寶馬同樣通過增加額外的傳感器系統(tǒng)與高端微處理器來滿足自動駕駛性能要求提升；對Level3車型，寶馬選擇在平臺中整合兩顆MobileyeEyeQ5芯片，兩個IntelDenvertonCPU和一個額外的InfineonAurixMCU。圖表12:具備L3級功能的奧迪A8仍采用分布式架構(gòu) 圖表13:zFAS域控制器內(nèi)部結(jié)構(gòu)資料來源：Systemplus，寶馬官網(wǎng)，市場研究部 資料來源：Systemplus，市場研究部9圖表14:寶馬自動駕駛硬件架構(gòu)迭代圖資料來源：EETimes，寶馬官網(wǎng)，市場研究部L3及以上：集中式架構(gòu)將成為主流，AISoC部署將對MCU形成替代在上文中我們提到，L3及以上ADAS各個功能的實現(xiàn)會帶來單車感知模組數(shù)量大幅提升，對于芯片識別、預(yù)測及執(zhí)行的要求也更高。我們認為，分布式架構(gòu)下芯片冗余問題嚴重，排線過于復(fù)雜，難以實現(xiàn)更高級別的自動駕駛；而集中式架構(gòu)具有提升算力，減少排線等諸多優(yōu)點。因此，我們認為盡管目前傳統(tǒng)車廠大多數(shù)仍以硬件“疊羅漢”方式實現(xiàn)L3級ADAS功能，但這很難成為長期趨勢。新能源車企帶動ADAS硬件架構(gòu)革新，簡化MCU，增加配備高算力MPU（AISoC）的域控制器來實現(xiàn)多傳感器融合有望成為L3+ADAS硬件的主流結(jié)構(gòu)。以Tesla的自動駕駛平臺Autopilot為例，在2.0版本時代，Tesla便拋棄了分布式架構(gòu)，而演化到3.0版本時，我們看到1）中央超級計算機由ADAS板+信息娛樂板組成，在ADAS板上，Tesla采用了兩顆自研的SoC替代NvidiaGPU+SoC，并保留一顆冗余MCU。此外，在整個超級計算機中僅有信息娛樂板上使用了一顆MCU（NXP提供），相比第一代產(chǎn)品MCU數(shù)量減少，自研芯片占比大幅上升；2）在視覺和雷達模塊上，Tesla的三攝方案只保留了感知的基礎(chǔ)能力，邊緣MCU數(shù)量下降明顯。10圖表15:Tesla自動駕駛平臺迭代資料來源：Amkor，Omdia，特斯拉官網(wǎng)，市場研究部圖表16:前視攝像頭方案對比：Teslavs.ZFTesla三目前視攝像頭 ZFS-Cam4三目前視攝像頭產(chǎn)品結(jié)構(gòu)圖廣角攝像頭中距攝像頭遠距攝像頭CMOS圖像傳感器處理器MCU內(nèi)存成本估測產(chǎn)品差異

120°,60m,195ft150°50°,150m,490ft52°35°,250m,820ft28°,300mOnSemiAR0136AT*3Omnivision*3/MobileyeEyeQ4/英飛凌(32-bit)/美光*265美元165美元只采集圖像，所有CMOS傳感器嵌入在PCB中，無CMOS傳感器隔離在三個不同的PCB上，攝像頭包含需處理SoC，圖像處理部分交給Autopilot控制器完成完整的功能，需對接Mobileye完成部分測試工作注：成本估測采用Systemplus數(shù)據(jù)資料來源：Systemplus，市場研究部11量減但價增，我們測算中國2025年ADAS相關(guān)MCU+SoC市場規(guī)模有望達到44億美元關(guān)鍵假設(shè)思路：我們遵循各級別ADAS在新能源乘用車、燃油乘用車及商用車中滲透率不同的假設(shè)：1）新能源車追求科技屬性加成，ADAS滲透率高于燃油乘用車；2）2018年交通部在《營運貨車安全技術(shù)條件》中要求絕大部分上市商用車型必須配備L1級別ADAS系統(tǒng)，因此商用車L0-L1級別滲透率高于乘用車；3）售價較低的經(jīng)濟型乘用車仍然是中國汽車市場的主流車型，受到成本的制約，短時間內(nèi)不會安裝L2及以上級別的自動駕駛系統(tǒng)，因此L2以上級別ADAS滲透率增長較慢；量價趨勢上，我們認為隨著L3級別技術(shù)日趨成熟，ADAS系統(tǒng)將會從分布式向集中式轉(zhuǎn)換。如上文所述，L2及以下系統(tǒng)仍采用分布式架構(gòu)，因此L0->L2升級過程中MCU與分布式SoC數(shù)量線性增加。達到L3級后，我們認為集中式架構(gòu)普及，MCU數(shù)量大幅減少，被單顆價值量較大的集中式AISoC所替代。基于以上關(guān)鍵假設(shè)，我們首先預(yù)測了新能源乘用車、燃油乘用車以及商用車未來五年的出貨量，之后統(tǒng)計各級別ADAS所需要的每輛車MCU/MPU數(shù)量及單價，再分別預(yù)測L0-L4級別ADAS系統(tǒng)在新能源車、傳統(tǒng)燃油車及商用車中的滲透率。以新能源乘用車為例，2025年新能源乘用車L4級別滲透率為3%、L3及以上級別滲透率為20%、因此L3級別滲透率為17%，以此類推L0及以上級別新能源乘用車滲透率為88%，其中L0級別滲透率為48%，最后結(jié)合之前預(yù)測的汽車出貨量、MCU/MPU單價及數(shù)量來計算市場規(guī)模。圖表17:ADAS滲透率假設(shè)圖表18:不同級別ADAS對MCU/MPU需求量假設(shè)2020E2021E2022E2023E2024E2025E2020E2021E2022E2023E2024E2025EADAS滲透率假設(shè)（按ADAS級別）不同級別ADAS對MCU/MPU需求量預(yù)測（個）新能源乘用車MCUL022%28%42%60%76%88%L0222222L120%21%25%29%32%40%L1555555L220%20%21%22%23%35%L2666666L32%3%4%6%14%20%L3111111L40%0%0%1%2%3%L4111111燃油乘用車MPUL020%24%38%46%65%86%L0（分布式）111111L118%21%24%27%30%40%L1（分布式）222222L217%19%21%22%23%25%L2（分布式）444444L30%1%3%6%10%18%L3（集中式）111111L40%0%0%1%1%2%L4（集中式）111111商用車L020%35%55%70%85%90%L118%28%40%50%60%70%L217%19%21%22%23%25%L30%1%2%3%3%4%L40%0%0%0%0%0%資料來源：工信部官網(wǎng)，市場研究部資料來源：工信部官網(wǎng)，市場研究部12圖表19:整車出貨量及ADAS系統(tǒng)處理器單價假設(shè)2020E2021E2022E2023E2024E2025E整車出貨量假設(shè)（萬臺）乘用車2,0182,3612,4792,5532,6042,656新能源乘用車122182248319417531燃油乘用車1,8962,1792,2312,2342,1872,125商用車509458481495510525新能源商用車1420227197138燃油商用車495438459424413387ADAS系統(tǒng)MCU/MPU單價預(yù)測（美元）MCU4.374.374.23分布式MPU63.7063.7061.7959.9458.1456.39集中式MPU350.00350.00339.50332.71326.06319.53資料來源：貿(mào)澤電子，市場研究部圖表20:中國車用ADAS處理器市場規(guī)模測算2020E2021E2022E2023E2024E2025ECAGR(20'-25')ADAS對MCU/SoC總需求量預(yù)測（萬個）MCU數(shù)量2,8073,7195,0595,8046,8978,13824%新能源汽車1422253976358371,227燃油乘用車2,1002,7243,4923,6864,2224,823商用車5657691,1711,4831,8382,087MPU數(shù)量1,8262,3693,1033,5194,1204,88022%分布式SoC1,8232,3383,0303,3533,8304,373新能源乘用車95145240367467733燃油乘用車1,3621,7432,1532,2122,4282,592商用車3664496377759361,048集中式SoC33273166290507新能源汽車25101958106燃油乘用車12256134219382商用車057121318MCU/SoC市場空間測算（百萬美元）MCU規(guī)模12316221724428432822%YoY32.5%33.3%12.4%16.5%15.6%MPU規(guī)模1,1711,6002,1202,5613,1724,08628%YoY36.7%32.5%20.8%23.9%28.8%分布式SoC1,1611,4891,8732,0102,2272,466YoY28.2%25.8%7.3%10.8%10.7%集中式SoC101112485519451,620YoY1045.6%122.2%122.5%71.6%71.5%中國ADAS處理器芯片（MCU/SoC）市場規(guī)模合計1,2941,7632,3372,8043,4554,41428%YoY36.3%32.5%20.0%23.2%27.8%資料來源：市場研究部結(jié)論：我們測算，2020-2025年，中國ADAS相關(guān)MCU市場規(guī)模將從1.2億美元提升至3.3億美元，CAGR達到22%；而ADAS相關(guān)SoC市場規(guī)模有望從2020年的12億美元提升至2025年的億美元，CAGR達到28%。13車身及底盤部分：出于安全冗余考量，ECU融合并不會帶來MCU用量下降我們認為，TeslaModel3的車身電子方案簡潔，集中度高，是目前來講架構(gòu)最前沿、最具代表性的車型之一，代表了行業(yè)的發(fā)展方向。我們看到，Model3整車采用了3個車身控制器（前、左、右），均為典型的域控制器方案，也承擔(dān)著電動車中整車控制器的角色（其他車型可能有單獨的整車控制器，如比亞迪、蔚來等），具體來看：前車身控制器：主要負責(zé)電源分配，車輛狀態(tài)監(jiān)測，驅(qū)動控制功能，部分空調(diào)控制功能，有處理器芯片4顆（主MCU1顆，輔MCU3顆）；左車身控制器：融合了傳統(tǒng)車的車身控制器、門模塊、座椅控制器、方向盤電動調(diào)節(jié)控制器、電子駐車的功能，同時還外加了空調(diào)的鼓風(fēng)機控制，有處理器芯片4顆（主MCU2顆+輔MCU2顆）；右車身控制器：右車身控制器除了集成傳統(tǒng)的車身控制器、右前座椅控制器、右前門模塊、右后門模塊外，也負責(zé)空調(diào)控制及APA控制，有處理器芯片3顆（主MCU1顆+輔MCU2顆）。我們看到，實際上Model3車身控制器使用了“一板多芯”的解決方案，三個車身控制器整合了14個模塊的功能，包含11顆MCU芯片，僅發(fā)生了少量融合（我們認為主要是在車門等簡單控制），整體集中式架構(gòu)下MCU用量基本與分布式架構(gòu)相比未發(fā)生明顯改變。出于安全冗余的考慮，我們認為集中式架構(gòu)與ECU的融合并不會帶來車身及底盤MCU數(shù)量的降低，僅會將部分MCU的功能弱化，仍需保留執(zhí)行層面的功能（如圖22所示，有多顆小型MCU）。圖表21:TeslaModel3車身控制器呈現(xiàn)高度集中化資料來源：I，市場研究部14圖表22:TeslaModel3三個車身控制器電路板結(jié)構(gòu)（標(biāo)紅部分為MCU）資料來源：I，市場研究部動力部分：汽車電動化帶來MCU增量需求，BMS/VCU驅(qū)動車用處理器市場增長第一，從用量上來看，我們認為集中式電氣架構(gòu)本身并不會迎來汽車動力部分相關(guān)處理器硬件結(jié)構(gòu)變化，MCU的需求變化是驅(qū)動形式由燃油轉(zhuǎn)化為電機帶來。與燃油車相比，新能源車以電機代替了汽油發(fā)動機，且增加了動力電池，并主要帶來以下硬件架構(gòu)的差異：增加電池管理系統(tǒng)（BMS），MCU數(shù)量上升：動力電池是整車的核心部件之一，其充放電情況、溫度狀態(tài)、單體電池間的均衡均需要進行控制，因此電動車需額外配備一個電池管理系統(tǒng)（BMS）。我們認為未來主從式電池管理系統(tǒng)將會成為最常見的解決方案，每個電池管理系統(tǒng)中的主控制器需要附加一顆MCU，每個從控制板上也需要一顆MCU，但規(guī)格要求遜于主MCU；增加整車控制器（VCU），MCU數(shù)量上升：由于燃油車動力部分相對簡單，動力部分僅由發(fā)動機承擔(dān)任務(wù)，不需要協(xié)調(diào)動力電池等部件，因此引擎控制單元便能滿足要求。而對于純電動車、混合動力汽車，動力架構(gòu)復(fù)雜，單個控制器兼任能量管理更為困難，必須增加一個整車控制器（VCU）。整車控制器中也需要配備高性能的32-bitMCU芯片，數(shù)量根據(jù)不同車企方案不同而呈現(xiàn)差異；引擎控制器/變速箱控制器方面，MCU是存量替代邏輯：在電機控制器中，也需要一顆MCU控制逆變器的工作，但可以視作是對汽油車引擎控制器的存量替代。而變速箱方面，盡管電動車中不需要傳統(tǒng)燃油車中狹義的變速箱，但由于電機轉(zhuǎn)速高，需要經(jīng)過減速器（也可視為電動車的變速箱）減速才能正常推動車輛行駛，因此也會配備一顆MCU芯片來控制減速器工作。第二，從價值量來看，動力域?qū)CU性能要求較高，處理器單顆價值量大。BMS中MCU承擔(dān)著處理AFE（模擬前端芯片）采集的信息并計算SOC（荷電狀態(tài)，StateofCharge）的重要作用。我們認為，SOC是BMS系統(tǒng)中最重要的參數(shù)，其余一切參數(shù)均以SOC為基礎(chǔ)計算得來，對相關(guān)MCU的性能要求較高。整車廠既可以自己開發(fā)板級BMS系統(tǒng)，也可以直接采購芯片廠商的解決方案，但全球僅有少數(shù)企業(yè)可供應(yīng)BMSMCU（如恩智浦）。根據(jù)分銷商貿(mào)澤電子網(wǎng)站披露，BMS內(nèi)MCU單顆價格接近100元人民幣，甚至部分型號高達數(shù)百元人民幣，即便車廠采購可以獲得大量折扣，我們認為BMS用MCU價格仍然遠高于平均32-bit的MCU價格（6美元上下）。15圖表23:BMS架構(gòu)圖圖表24:整車控制器架構(gòu)圖BMU充電機（1MCU）充電CAN充電CAN標(biāo)定CANBMS系統(tǒng)儀表空調(diào)調(diào)試口整車CAN內(nèi)部CANVCUBCU（1MCU）BCUBCU（1MCU）（1MCU）（1MCU）內(nèi)部CAN電池模組電池模組電池模組驅(qū)動電機電助力空壓機DC/DC控制器控制器控制器資料來源：TI官網(wǎng)，市場研究部資料來源：市場研究部圖表25:BMS系統(tǒng)中主要芯片價格一覽供應(yīng)商名稱 產(chǎn)品型號TI TMS320TI TMS570NXP S32KNXP MPC57XXInfineon TC2XXInfineon TC3XXRenesas RH850資料來源：Mouser，市場研究部

產(chǎn)品類型32-bitMCU芯片32-bitMCU芯片32-bitMCU芯片32-bitMCU芯片32-bitMCU芯片32-bitMCU芯片32-bitMCU芯片

渠道參考價格（元/個）1186986250194428179電動車出貨量上升，動力相關(guān)MCU市場增長可期。對于動力部分的MCU市場需求，我們參照如下邏輯做測算：1）我們認為未來燃油車動力系統(tǒng)MCU種類和數(shù)量在集中式E/E架構(gòu)下沒有重大變化，仍然維持著1個發(fā)動機管理MCU、1個變速箱MCU以及一個車用發(fā)電機MCU的設(shè)計。2）電動車方面，MCU在動力部分的應(yīng)用場景主要包括BMS（我們以1主4從模式作為測算的假設(shè)，不同車型根據(jù)從板數(shù)量不同，MCU用量也呈現(xiàn)差異）、整車控制器（暫以1顆做假設(shè)，因車型而異）、電機控制（1顆）、變速箱（即減速器，1顆）?；谝陨霞僭O(shè)，再結(jié)合我們對未來五年整車出貨量、MCU單價走勢的預(yù)測來計算市場規(guī)模。我們測算，2020-2025年，中國車用動力系統(tǒng)相關(guān)MCU市場規(guī)模將從4.0億美元增長至7.5億美元，CAGR達到13%，其中電動車動力系統(tǒng)MCU市場規(guī)模將從0.6億美元提升至4.1億美元。16圖表26:動力部分MCU市場空間測算（單位均為百萬美元）2020A2021E2022E2023E2024E2025E燃油車動力系統(tǒng)MCU340388391378364343YoY13.9%0.9%-3.4%-3.7%-5.8%發(fā)動機管理MCU213242243235226213YoY13.4%0.7%-3.4%-3.7%-5.8%變速箱MCU667677747167YoY14.7%1.2%-3.3%-3.7%-5.8%車用發(fā)電機MCU617071696662YoY14.5%1.0%-3.2%-3.7%-5.8%電動車動力系統(tǒng)MCU5999151228311408YoY67.1%51.9%50.9%36.3%31.3%BMSMCU406699149203266YoY66.2%49.2%50.5%36.4%31.2%BMS主MCU24416294128170YoY69.3%51.7%50.4%36.9%32.1%BMS從MCU162537557597YoY61.3%45.0%50.7%35.5%29.6%電機控制MCU71116243242YoY59.7%42.9%47.2%33.8%30.7%變速箱MCU6913202735YoY58.8%42.2%51.1%34.6%29.7%整車控制器MCU71223354965YoY88.0%82.1%55.4%38.7%33.1%動力系統(tǒng)MCU市場規(guī)模合計（百萬美元）400487542606675751YoY21.8%11.3%11.8%11.4%11.3%資料來源：I，市場研究部17進口替代+新賽道新機遇，中國車用處理器迎來發(fā)展機會MCU芯片國產(chǎn)替代空間廣闊，但任重而道遠結(jié)合StrategyAnalytics數(shù)據(jù)，我們測算中國車用MCU市場規(guī)模有望由2020年的26.3億美元提升到2025年的41.5億美元，CAGR達到10%。如上文分析所述，按照標(biāo)準(zhǔn)六域劃分，我們認為ADAS域（主要受益于汽車智能化）及動力域（主要受益于汽車電動化）為中國車用處理器芯片市場增長最重要的兩個驅(qū)動力，2020-25年CAGR分別達到28%/14%，2025年市場規(guī)模占比分別將達到55%/16%。但事實來看，目前我國車用MCU自給能力依然較低。我們認為其主要原因是：1）從存量上來看，盡管動力、車身、底盤等高可靠性MCU均在130nm/90nm等成熟工藝節(jié)點上制造，但美日歐整車品牌全球市占率高，供應(yīng)鏈基本固化。海外Tier-1廠商僅采購IDM大廠的車用MCU，導(dǎo)致恩智浦（Freescale）、英飛凌、瑞薩等廠商壟斷汽車處理器芯片市場。除了車規(guī)級AEC-Q100認證1是門檻外，中國半導(dǎo)體企業(yè)起步晚，也難以切入現(xiàn)有生態(tài)圈；2）從近幾年增量上來看，其中ADAS域控制器依賴較高制程（英飛凌Aurix系列/RenesasR-CARV3等均基于40nm，甚至28mm以下工藝制造）及高性能處理器內(nèi)核（如ARMCortex-R），對制造工藝及設(shè)計能力要求非常高；而高端BMS用MCU芯片也需要大量經(jīng)驗積累，目前大量成熟解決方案被恩智浦壟斷，中國企業(yè)滲透進度較慢。圖表27:中國車用MCU市場規(guī)模2020A2021E2022E2023E2024E2025E出貨量按型號拆分（百萬個）8-bit5376617558719811100占MCU總出貨量比例50%51%52%53%55%57%YoY23.1%14.2%15.4%12.6%12.1%16-bit215233232230196174占MCU總出貨量比例20%18%16%14%11%9%YoY8.6%-0.4%-0.9%-14.7%-11.5%32-bit322402464542606675占MCU總出貨量比例20%18%16%14%11%9%YoY24.7%15.6%16.8%11.8%11.4%MCU單價（人民幣元）8-bit3.003.152.992.872.762.68YoY5.0%-5.0%-4.0%-4.0%-3.0%16-bit12.0012.3611.8711.3910.9410.50YoY3.0%-4.0%-4.0%-4.0%-4.0%32-bit40.0041.2039.5537.1834.5832.85YoY3.0%-4.0%-6.0%-7.0%-5.0%中國MCU車用市場規(guī)模合計（百萬美元）2,6263,3093,5973,8903,9724,146YoY26.0%8.7%8.1%2.1%4.4%資料來源：StrategyAnalytics，英飛凌官網(wǎng)，市場研究部/18圖表28:MCU市場按終端應(yīng)用拆分（2025E）圖表29:MCU市場增速按應(yīng)用拆分（20-25CAGR）10%ADAS4%POWERTRAINDRIVERINFO.7%CHASSISBODYSYSTEMSSAFETY8%BODYSYSTEMSSAFETY55%DRIVERINFO.CHASSISADASPOWERTRAIN(CAGR2020-2025)16%0%5%10%15%20%25%30%資料來源：StrategyAnalytics，市場研究部資料來源：StrategyAnalytics，市場研究部圖表30:2016年全球車用處理器（MCU/SoC/MCU/DSP）市場份額2%1%1%2%Renesas3%3%NXP5%TI31%6%Infineon9%MicrochipCypress10%ST27%ToshibaNvidia注：處理器類型包括MCU/SoC/MCU/DSP資料來源：StrategyAnalytics，市場研究部目前，中國本土已經(jīng)有多家MCU設(shè)計企業(yè)在車身、動力等部分應(yīng)用上取得車規(guī)級認證（如圖31所示），已經(jīng)實現(xiàn)了從零到一的突破。展望未來，我們認為國產(chǎn)車用MCU將遵從以下發(fā)展路徑：車身/底盤/動力部分：我們認為車身、底盤等基本控制系統(tǒng)仍然將遵循Tier-1廠商完成系統(tǒng)集成的商業(yè)模式，因此本土車用MCU的市占率增長將會受到國內(nèi)Tier-1廠商、本土車企市占率提升驅(qū)動（我們認為相同技術(shù)認證水平下，國內(nèi)廠商更有動力去配套國產(chǎn)芯片）。此外，我們認為高級運算功能在未來將會交由域控制器進行，僅用于執(zhí)行的MCU功能將會被大大簡化，將為國內(nèi)芯片廠商帶來更大的國產(chǎn)替代機會。目前比亞迪、芯旺、賽騰等企業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)前裝產(chǎn)品，但基本還停留在車窗、照明、冷卻系統(tǒng)等偏簡單的控制應(yīng)用上。動力部分來看，由于可靠性要求及功能復(fù)雜度更高，我們對短期內(nèi)中國企業(yè)進入燃油車引擎ECU、新能源車電控/BMS供應(yīng)鏈維持謹慎態(tài)度。ADAS部分：我們預(yù)計2025年中國L1+L2級ADAS總滲透率目標(biāo)為45%，中短期分布式傳統(tǒng)架構(gòu)ADAS仍然是主導(dǎo)，Tier-1廠商的話語權(quán)依然較大。在ADAS在執(zhí)行層方面來看（MCU多部署于執(zhí)行層），國內(nèi)Tier1仍然缺位，因此短期內(nèi)我們對國產(chǎn)MCU進入L1/L2級傳統(tǒng)ADAS架構(gòu)系統(tǒng)持謹慎態(tài)度。長期來看，L3級（含）以上ADAS硬件中AISoC會對MCU形成替代，ADAS硬件架構(gòu)將發(fā)生改變，我們更加看好國內(nèi)企業(yè)在新架構(gòu)中彎道超車機會，具體分析請見下文。19圖表31:中國車用MCU企業(yè)一覽MCU供應(yīng)商名稱比亞迪（比亞迪半導(dǎo)體）四維圖新（杰發(fā)科技）芯旺微電子（ChipON）賽騰微電子（SineMicroelectronics）國芯科技（NationalChip）Chipways（琪埔維）全志科技（Allwinner）兆易創(chuàng)新（Gigadevice）中穎電子（SinoWealth）智芯半導(dǎo)體資料來源：公司官網(wǎng)，市場研究部

芯片內(nèi)核ARMCortex?-M0/M4ARMCortex?-M0/M3;RISC-V自研8bit/32bitARMCortex?-M032-bitRISCARM?Cortex-M3ARM?Cortex-A7ARMCortex?-M4;RISC-V研發(fā)中研發(fā)中

芯片應(yīng)用領(lǐng)域功能描述車身系統(tǒng)車燈、車門、車窗、行車記錄儀車身/底盤/信息/ADAS系統(tǒng)車燈、車窗、胎壓檢測、汽車信息系統(tǒng)車身/信息系統(tǒng)車燈、車門、車窗、聲音、水泵、汽車信息系統(tǒng)車身系統(tǒng)車燈、車窗、車載電源等車身控制領(lǐng)域信息系統(tǒng)汽車信息系統(tǒng)（語音交互等）車身系統(tǒng)車門、車窗、空調(diào)及座椅控制ADAS及信息系統(tǒng)后視鏡攝像頭、行車記錄儀、中控顯示車身，動力及ADAS系統(tǒng)車門、車窗、ADAS（超聲波雷達配套）N/AN/AN/AN/A圖表32:中國Tier-1廠商一覽Tier-1廠商名稱耐世特（Nexteer）蕪湖伯特利（BTL-AUTO）上海匯眾鐵將軍（STEELMATE）延鋒電子（Yanfeng）德賽西威（DESAYSV）華陽通用（ADAYO）北京海納川（BHAP）五菱工業(yè)知行科技（iMotion）縱目科技（ZongMu）百度（Baidu）阿里（Alibaba）騰訊（Tencent）

業(yè)務(wù)電動助力轉(zhuǎn)向、液壓助力轉(zhuǎn)向、轉(zhuǎn)向管柱、傳動、轉(zhuǎn)向控制相關(guān)ADAS執(zhí)行功能制動器、氣壓ABS系統(tǒng)、車門、ADAS攝像頭模組車架、懸架、底盤電子模塊胎壓胎溫監(jiān)測、行車記錄儀、汽車防盜器、超聲波雷達、后視攝像頭等ADAS模塊座椅、儀表盤、音響娛樂、方向盤、安全氣囊儀表盤、中控、信息娛樂系統(tǒng)、V2X網(wǎng)聯(lián)服務(wù)視覺、雷達、橫縱向控制等ADAS模塊空調(diào)、儀表盤、后視鏡、網(wǎng)聯(lián)服務(wù)、音響娛樂系統(tǒng)、前視、環(huán)視攝像頭、超聲波雷達等ADAS服務(wù)車燈、車門、車窗等車身系統(tǒng)，剎車、轉(zhuǎn)向等底盤系統(tǒng)，變速、散熱、電機驅(qū)動等動力系統(tǒng)，千兆以太網(wǎng)等信息系統(tǒng)剎車制動、轉(zhuǎn)向、車架等底盤系統(tǒng)，發(fā)動機、驅(qū)動電機等動力系統(tǒng)，車燈、車窗、座椅、車門等車身系統(tǒng)前視、環(huán)視攝像頭、超聲波雷達等ADAS系統(tǒng)服務(wù)毫米波雷達、超聲波雷達、前視、環(huán)視攝像頭等ADAS功能高速、城市、泊車場景ADAS系統(tǒng)，高精度地圖低速貨運、高速、城市、泊車場景ADAS系統(tǒng)，高精度地圖高精度地圖

主要客戶寶馬、克萊斯勒、福特、通用、標(biāo)致、豐田、雷諾日產(chǎn)三菱、長安、鈴木、大眾等通用、福特、沃爾沃、標(biāo)致雪鐵龍、長安、吉利、北汽、比亞迪等52家車廠奧迪、寶駿、寶馬、別克、比亞迪、豐田、大眾、吉利、現(xiàn)代等23家車廠長城、博格華納、安道拓、松下等企業(yè)吉利、紅旗、北汽、長安、長城、廣汽、上汽、威馬、車和家、國機智駿華為（HUAWEI） 毫米波雷達、激光雷達、高精度地圖、高速、城市場景ADAS系統(tǒng)資料來源：各公司官網(wǎng)，市場研究部20圖表33:中國Tier-1來自于ADAS的相關(guān)收入比例仍低圖表34:中國Tier-1廠商在ADAS的執(zhí)行層仍然缺位Tier12019年ADAS收入收入詳細情況說明感知層決策層執(zhí)行層大陸約40億歐元20%來自控制單元ADCU，視覺RadarLIDAR地圖定位40%來自毫米波雷達博世XXXXXX法雷奧約36.5億歐元舒適及ADAS部門收入大陸XXXXXX包含ADAS硬件、電子電氣架構(gòu)、駕駛功能、法雷奧XXXXX博世20+億歐元安波福軟件系統(tǒng)、泊車功能與系統(tǒng)六大部分XXX采埃孚約18億歐元電子/ADAS業(yè)務(wù)收入采埃孚XXXXX安波福約13億歐元主動安全部門收入維尼爾XXXXMobileye約10億歐元主要來自軟件和芯片電裝XXXX維尼爾約7億美元主動安全業(yè)務(wù)收入摩比斯XXXX德賽西威2-3億人民幣偉世通X四維圖新約1億人民幣麥格納XXXX百度XX騰訊XX阿里XX華為XXXX東軟睿馳XX華陽XX德賽西威XXX四維圖新XX資料來源：佐思汽研，市場研究部資料來源：佐思汽研，市場研究部集中式架構(gòu)帶來汽車供應(yīng)鏈重塑，AISoC芯片廠商有彎道超車機會在ADAS域中，上文我們已經(jīng)討論到L3+功能實現(xiàn)需要價值量大幅提升的AISoC來配合?？紤]到芯片價值量的大幅上行及在未來自動駕駛場景中的重要支撐性地位，我們認為整車廠商開始有動機使SoC芯片定制化，來實現(xiàn)更有針對性的進行硬件層級的優(yōu)化，再輔以先進的算法來獲得更好的計算性能、功耗比、及更低的單車成本。我們看到，Tesla的Autopilot3.0硬件中便使用了兩顆自研FSD芯片來替代NvidiaXavierSoC，并大幅削減邊緣MCU數(shù)目，這不僅打破了汽車半導(dǎo)體的固有供應(yīng)鏈，使傳統(tǒng)Tier-1份額明顯下降，還表明了有實力的整車廠在未來將會像上游移動，直接采購芯片參與ADAS系統(tǒng)的設(shè)計集成；而對于自研芯片能力的較弱的、試圖轉(zhuǎn)型新能源賽道的傳統(tǒng)整車廠來說，我們認為其更有可能直接去與芯片設(shè)計及算法能力足夠強的AISoC供應(yīng)商合作，這就使SoC廠商擁有了繞過Tier-1進入車廠的寶貴機會。而最后，數(shù)據(jù)、算法能力突出的軟件大廠或科技企業(yè)也開始啟動造車計劃、自研ADAS芯片并直接成為Tier-1。我們認為，ADAS由分布轉(zhuǎn)向集中帶來車用半導(dǎo)體供應(yīng)鏈變革，車用AISoC有望成為國內(nèi)車用半導(dǎo)體行業(yè)的突破口。圖表35:車用AISoC芯片將成為實現(xiàn)高級別ADAS的重要支撐16BIT車用MCU32BIT車用MCU傳統(tǒng)產(chǎn)品—1990s第二代MCU—2000s（如STMicroST10系列）（如InfineonAurix）·單核CPU·多達6個三核CPU·180nm制造節(jié)點，8寸晶圓·90nm以下節(jié)點，12寸晶圓·144pinpackage·80-516pinpackage·小于十美元·十幾美元到幾十美元·單片-單任務(wù)應(yīng)用·廣泛的應(yīng)用范圍：域控制、底盤、安全、發(fā)動機、ADAS資料來源：RolandBerger，市場研究部

64BITAISoC芯片AI引擎—2019（如TeslaFSD芯片）12核CPU+2GPU+2NPU14nmFinFET工藝（或更先進）2116pinpackage成百上千美元L4/L5自動駕駛21圖表36:TeslaModel3中大面積使用自研控制器，傳統(tǒng)Tier-1占比大幅降低BorgwarnerTeslaGentax2%58%2%Hanon3%HarmanKardon其他3%78%Kostal3%Mando3%Valeo3%BoschOthers10%Alfmeier3%Conti5%5%OthersValeoMandoKostalHarmanKardonHanonGentaxBorgwarnerTeslaAlfmeierContiBoschModel3控制器供應(yīng)商控制器數(shù)量占比Tesla2258%Bosch410%Alfmeier25%Conti25%Others13%Valeo13%Mando13%Kostal13%HarmanKardon13%Hanon13%Gentax12%Borgwarner12%資料來源：O，市場研究部圖表37:未來汽車供應(yīng)鏈會發(fā)生改變，Tier-1廠商生存空間受到擠壓1 上游：電子元器件 2 中游：子系統(tǒng)/模組 3 下游：汽車制造商Tier1現(xiàn)在 OEM軟件公司軟件公司軟件公司未來半導(dǎo)體/元器件制造商Tier1OEM半導(dǎo)體及元器件制造商OEMOEM資料來源：RolandBerger，市場研究部22我們?yōu)槭裁纯春脟鴥?nèi)車用AISoC企業(yè)未來的發(fā)展？第一，我們認為目前海外Mobileye，Nvidia等大廠出于知識產(chǎn)權(quán)保護的原因，提供的解決方案相對封閉，國內(nèi)車企個性化需求難以被滿足；第二，從成本端來看，國外供應(yīng)商提供的解決方案普遍價格較高（舉例來看，小鵬P7中使用的單顆NvidiaXavierSoC價格就高達500美元以上，蔚來ET7中使用的Orin芯片價格更高），議價空間也十分有限，對于主打C級車（小鵬、未來、理想等）造車新勢力可能尚能承受，而對于主打性價比、利潤空間相對較小的車企來說是一大挑戰(zhàn)；第三，隨著華為等巨頭的入場，我們認為中國本土SoC企業(yè)與海外龍頭企業(yè)Mobileye，Nvidia的技術(shù)差距正在逐步縮小；第四，海外芯片企業(yè)在后期優(yōu)化時與國內(nèi)車廠、高精度地圖提供商等產(chǎn)業(yè)鏈其他環(huán)節(jié)溝通成本高，技術(shù)改善較緩慢。綜上，系統(tǒng)我們認為當(dāng)下本土車用AISoC芯片供應(yīng)商最有希望切入ADAS賽道，并有對海外企業(yè)的彎道超車機會。圖表38:目前ADAS較領(lǐng)先的解決方案基本基于Nvidia/Mobileye，而Tesla采用自研芯片自有平臺車型發(fā)布時間ADAS等級TESLAModel32017L2.5小鵬G32018L2蔚來ES62018L2蔚來ES82018L2小鵬P72020L2.5比亞迪漢2020L2小鵬P52021L2.5北汽arcfoxα-T2021L2蔚來ET72022L4資料來源：各公司官網(wǎng)，市場研究部

計算平臺（芯片）名稱Autopilot3.0（自研FSD）Mobileye平臺（EyeQ4）Mobileye平臺（EyeQ4）Mobileye平臺（EyeQ4）NvidiaXavier平臺(XavierSoC)賽靈思ZYNQ/未來用華為NvidiaXavier平臺(XavierSoC)華為MDC300（Ascend310）NvidiaOrin平臺(OrinSoC)圖表39:車用AISoC：海外企業(yè)vs.本土企業(yè)公司平臺名稱工藝CPUCPU算力GPU/AI處理器AI算力能效比成本預(yù)估(DMIPS)(TOPS@INT8)(TOPS/W)(USD)海外企業(yè)瑞薩R-CARV3U12nm8核A7696KPowerVRGE740060670-100MobileyeEyeQ428nm4核MIPSinterAptiv6.8K（估算）VMP2.50.8MobileyeEyeQ57nm8核MIPS1650028K(估算)CVP+DLA242.4MobileyeEyeQ65nm4核英特爾Tremont60K（估算）CVP+DLA671.9130-160英偉達Xavier12nm8核ARMCamelXavierVoltaiGPU301300英偉達Orin7nm12核A78238K（估算）AmpereiGPU2008300-400高通SnapdragonRide5nm單核X1，3核A78，4核A55100K（估算）S888262.6110-130特斯拉FSD14nm12核A7223K（估算）ISP+2NPU7211,200本土企業(yè)華為MDC21016nm/12nm鯤鵬91690KAscend310482華為MDC61016nm/7nm鯤鵬91690KAscend3101601.3華為MDC8007nmN/AAscend910N/AN/A地平線征程228nm2核ARMA533.14K（估算）2核Bernoulli架構(gòu)CPU42地平線征程328nm4核ARMA536.28K（估算）2核Bernoulli架構(gòu)CPU52地平線征程5966.4黑芝麻A50016nm5.82.9黑芝麻A100016nm8核708.8黑芝麻A1000L16nm6核163.2資料來源：各公司官網(wǎng)，市場研究部23建議關(guān)注公司兆易創(chuàng)新（603986.SH，跑贏行業(yè)）兆易創(chuàng)新于2005年成立于北京，是一家以中國為總部的全球化芯片設(shè)計公司，專注于存儲器、微控制器以及傳感器的設(shè)計研發(fā)該公司存儲器產(chǎn)品主要包括NORFlash、NANDFlash閃存芯片以及DRAM存取存儲器，其中NORFlash、DRAM可應(yīng)用于汽車電子領(lǐng)域。微控制器產(chǎn)品（MCU）主要是基于ARMCortex-M系列32bit通用MCU產(chǎn)品，以及基于RISC-V內(nèi)核的32bit通用MCU產(chǎn)品，可應(yīng)用于汽車人機界面、電機控制、電源管理等領(lǐng)域。傳感器業(yè)務(wù)致力于新一代智能終端生物出傳感技術(shù)，致力于人機交互芯片和解決方案的研制開發(fā)，適用于車載人機界面的解決方案。未來汽車電子成為MCU發(fā)展的加速器，公司積極設(shè)計研發(fā)相關(guān)MCU產(chǎn)品。汽車電子行業(yè)快速發(fā)展，同時系統(tǒng)復(fù)雜程度日益增加，車用MCU逐漸由8、16bit轉(zhuǎn)變成32bit。公司目前依靠精準(zhǔn)的市場地位，積極布局32bit中高端MCU市場，持續(xù)推出高性能、高級程度、高穩(wěn)定性、低功耗的產(chǎn)品，積極布局汽車電子、電源管理領(lǐng)域MCU產(chǎn)品，保證公司市場競爭力。GD32MCU系列產(chǎn)品具有高性能、高可靠性以及兼容性，其中包括車規(guī)級MCU產(chǎn)品，可應(yīng)用于車身控制系統(tǒng)以及輔助駕駛系統(tǒng)。兆易創(chuàng)新推出的GD32MCU系列芯片可用于車門、車床、座椅等車身控制，超聲波雷達和倒車算法等ADAS領(lǐng)域控制，以及供電、發(fā)動機控制、點火控制等領(lǐng)域的車載自動診斷系統(tǒng)。兆易創(chuàng)新已經(jīng)設(shè)計研發(fā)出基于GD32C103系列MCU的物聯(lián)網(wǎng)智能車載OBD盒子。OBD即車載自動診斷系統(tǒng)，可以記錄汽車水溫、油耗、發(fā)動機轉(zhuǎn)速以及車主駕駛習(xí)慣等各項數(shù)據(jù)。在本款OBD盒子中，GD32103系列MCU作為主控，搭載開源操作系統(tǒng)，可用于汽車診斷、遠程監(jiān)控、駕駛行為分析等場景。兆易創(chuàng)新已經(jīng)開發(fā)出基于GD32的停車位停車監(jiān)測雷達方案。該方案適用于室內(nèi)、路邊停車為的應(yīng)用場景，可用作監(jiān)測車位上是否有車輛停車，具有準(zhǔn)確率高、全天候、能測距等特點。具體方案來看，其采用了GD32F303作為主控，可通過雷達進行車位上的探測。四維圖新（002405.SZ，跑贏行業(yè)）四維圖新成立于2002年，總部位于北京，是中國領(lǐng)先的導(dǎo)航地圖和動態(tài)信息服務(wù)提供商之一，也是國家測繪局創(chuàng)立的唯一專業(yè)從事測繪的公司。主營業(yè)務(wù)有為主流汽車廠商、手機廠商、導(dǎo)航設(shè)備廠商以及移動通信服務(wù)提供商提供智能交通、導(dǎo)航電子地圖、互聯(lián)網(wǎng)地圖服務(wù)、航空航天遙感、地理信息系統(tǒng)等技術(shù)與產(chǎn)品，同時在汽車方面專注于車用電子芯片設(shè)計、核心算法研究以及系統(tǒng)軟硬件開發(fā)。2017年四維圖新收購杰發(fā)科技。杰發(fā)科技是中國汽車電子芯片行業(yè)主要代表之一，擁有四個系列的汽車MCU產(chǎn)品，可以用于車身、ADAS、信息系統(tǒng)以及胎壓監(jiān)測領(lǐng)域。2020年杰發(fā)科技生產(chǎn)的智能駕駛座艙芯片已經(jīng)獲得國內(nèi)知名Tier1廠商德賽西威訂單，并與其他公司也進行到designin階段。ADAS滲透率不斷提升，四維圖新在倒車輔助，高精度地圖等方面均有布局。未來5年L0-L2級別ADAS滲透率將會有較大增量，杰發(fā)科技研發(fā)的AC7801芯片可以應(yīng)用于超聲波雷達系統(tǒng)，提供L1-L2級別的APA、BSD等功能服務(wù)，同時L2級別以上自動駕駛離不開高精度地圖服務(wù)，四維圖新在軟件、硬件、算法上布局廣泛，產(chǎn)品具有廣闊應(yīng)用前景。杰發(fā)科技在車身控制及監(jiān)測類芯片領(lǐng)域擁有多種產(chǎn)品，技術(shù)成熟。目前杰發(fā)科技已經(jīng)擁有四個系列車規(guī)級芯片，分別是用于車門、車窗、空調(diào)、車燈、座椅等車身控制的AC781和AC7801芯片，用于汽車音頻控制的AC7315和AC7325芯片以及用于汽車胎壓監(jiān)測的AC5111芯片，同時其他領(lǐng)域的汽車芯片研發(fā)也在有序進行中。24地平線（未上市）地平線是國內(nèi)車規(guī)級人工智能芯片的領(lǐng)軍企業(yè)之一，業(yè)務(wù)范圍包括研發(fā)用于自動駕駛以及其他