评级（增持）半导体汽车芯片：电动化乘势而行，智能化浪潮之巅
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报告名称 ：半导体汽车芯片：电动化乘势而行，智能化浪潮之巅
评级 ：增持
行业：
行业报告 | 行业深度研究
| 半导体 | 证券研究报告 2022 年 05 月 26 日 | |
| 汽车芯片：电动化乘势而行，智能化浪潮之巅 | 投资评级 | |
| 行业评级 | 强于大市(维持评级) | |
| 汽车电动化+智能化带动整体产业价值链构成的升级，汽车芯片含量+重要性成倍 | ||
| 上次评级 | 强于大市 | |
| 提升，将迎来价值向成长的重估机会。电动车半导体含量约为燃油车 2 倍，智能车 为 8-10 倍。需求增量端 2020 年全球约需要 439 亿颗汽车芯片，2035 年增长为 | 作者 | |
| 1285 亿颗。价值增量端，2020 年汽车芯片价值量为 339 亿美元，2035 年为 893 亿美元。可见芯片将成为汽车新利润增长点，有望成为引领半导体发展新驱动力。 | 潘暕 | 分析师 |
| SAC 执业证书编号：S1110517070005 | ||
看好汽车五大核心芯片板块主控、功率、模拟、传感、存储量价齐升
panjian@tfzq.com
| 1.主控芯片： | 行业走势图 | |||
| 算力随着智能化提升不断提升从 L1<1TOPS 到 L5 1000+TOPS 算力推动主控芯片高 速增长。1）智能座舱芯片：智能座舱从电子座舱演进到第三生活空间带动 SoC 芯 片渗透率不断提升，2030 年接近 9 成。算力方面，预计 2024 年座舱 NPU 算力需 求为 2021 年的 10 倍，同时座舱处理器支持接入更多显示屏和传感器，芯片需求 及迭代进程不断加速。2）自动驾驶芯片：自动驾驶芯片一方面需要满足更高的安 全等级，同时随着自动驾驶几倍的提升，需要更高的算力支持，未来自动驾驶芯 片会往集成“CPU+XPU”的异构式 SoC（XPU 包括 GPU/FPGA/ASIC 等）发展，晶 晨股份、瑞芯微、富瀚微等加速布局汽车 SoC 芯片； 2.功率半导体： 价值量增加幅度最大，燃油车功率半导体单车价值量达 87.6 美元，新能源汽车 458.7 美元，实现四倍以上增长，1）IGBT：为新能源应用刚需芯片有望快速增 长，A 级价值最高达到 3900 人民币。2）SiC：1 张 6 寸晶圆约满足 7 辆车的 SiC | 半导体 | 沪深300 | ||
| 48% 37% 26% 15% 4% -7% -18%-29% | ||||
| 2021-05 | 2021-09 | 2022-01 | ||
| 资料来源：聚源数据 | ||||
| 需求，2025 年对应六寸需求大于 100 万片。SiC 价格与传统产品价差持续缩小，叠 | 相关报告 | |||
| 加物理性能优势及碳中和需求，预计 SiC 2022 年迎增长拐点, 2026 年将全面铺开。 我国闻泰科技、东微半导、士兰微、时代电气、斯达半导等积极布局； 3.模拟芯片： 覆盖各大核心板块，包括车身、仪表、底盘、动力总成及 ADAS，汽车单机价值量 月为 200 美金，为最高下游。1）电源管理：汽车为增速最高下游，CAGR 达 9%，其中车体跟底盘占比最高达 4 成。2）信号链：智能化产品基石，汽车四化推动加 速成长。我国圣邦股份、思瑞浦等加速布局； 4.传感器： L2 级别汽车预计会携带 6 颗传感器价值量约为 160 美元，L5 级别提升至 32 颗传感 器价值量 970 美元（超声波雷达 10 颗+长短距离雷达传感器 8 颗+环视摄像头 5 个 +长距离摄像头 4 个+立体摄像机 2 个+Ubolo 1 个+激光雷达 1 颗+航位推算 1 个）。图像传感器+毫米波雷达+激光雷达融合方案成为主流，三者互为补偿和安全 冗余，提高整体感知方案的精度及安全性，保障自动驾驶的安全。我国韦尔股份等 新产品导入车用市场，禾赛、速腾、法雷奥等发布激光雷达新产品； | 1 《半导体-行业研究周报:半导体估值 性价比显现，聚焦 H2 边际向好机会》2022-05-22 2 《半导体-行业研究周报:一季度晶圆 代工营收再创新高，四月设备招中标 数据乐观成长趋势明确》 2022-05-15 3 《半导体-行业专题研究:一季报总 结：实属不易，充满希望》 2022-05-07 | |||
5.存储芯片：
电动化、信息化、智能化、网联化发展推动汽车存储革命，将由 GB 级走向 TB 级 别。举例来看，L4 级别传感器因数量及分辨率需求的提升每两小时就需要存储 2TB 场景记录数据，汽车将成为存储器步入千亿美金市场的核心因素。DRAM：一辆车 预估需求 150GB，价值量超 130 美金。NAND：五大域融合下，2025 年需求将达 2TB+。我国北京君正、兆易创新等产品导入车用市场。
看好我国核心汽车芯片公司在智能&电动化浪潮下的产业链重构+国产替代浪潮下 的机遇。汽车芯片国产化率不足 10%，头部厂商格局垄断同时与 Tier1 关系较为牢 固。未来 OEM+Tier1+Tier2 原有金字塔格局有望被打破，向平台+生态模式跃迁，从“整车厂主导”，发展到“掌握核心技术关键环节企业（如芯片）为主导”，叠加 汽车缺芯持续交货周期持续拉长加速国产替代，我国汽车芯片厂商迎来机遇。
投资建议：
主控芯片：晶晨股份、瑞芯微、富瀚微、兆易创新、中颖电子、全志科技、复旦微 电、紫光国微、安路科技等；功率半导体：闻泰科技、东微半导、斯达半导、士兰 微、时代电气、华润微、宏微科技、新洁能、扬杰科技、中芯国际、华虹半导体 等；模拟芯片：圣邦股份、思瑞浦、纳芯微、艾为电子、上海贝岭、力芯微等；传 感器：韦尔股份、格科微等；存储芯片：北京君正、兆易创新、复旦微电、普冉股 份、聚辰股份等。
风险提示：新冠疫情带来的产能紧缺；新能源车渗透率不及预期；系统性风险。
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内容目录
1. 汽车芯片：产业加速变革升级，智能化+电动化浪潮下芯机遇涌现 ................................ 14 1.1. 增长动能：电动化+智能化加速，汽车芯片为增速最高下游 ....................................... 14 1.2. 价值测算：新四化发展明确，汽车芯片需求+价值量双翼齐飞 .................................. 18 1.3. 缺芯分析：汽车缺芯或将持续全年，交货周期持续拉长 ............................................... 22 1.4. 竞争格局：美日欧三足鼎立，国产化浪潮及产业链重构带来新机遇 ........................ 28 2. 品类分析：五大类汽车芯片皆具高成长动能，受益电动+智能化量价齐升 .................... 31 2.1. 整车拆解：特斯拉汽车芯片拆解，五大类芯片重要性突显 .......................................... 35 2.2. 架构革新：EEA 从分离向域内集中发展，核心芯片数量加速增长 ............................. 39 2.3. 主控芯片：智能座舱+自动驾驶双轮驱动，智能化时刻来临 ...................................... 42 2.3.1. 智能座舱芯片： 2017 至 2020 年芯片复合增长率高达 28% .............................. 46 2.3.2. 自动驾驶芯片：算力指数级提升，为自动驾驶演进基础 ................................... 56 2.4. 功率半导体：新能源汽车核心器件，价值量实现四倍以上增长 ................................. 61 2.4.1. IGBT：决定电动车核心性能，乘新能源汽车之风扬帆起航 .............................. 62 2.4.2. SiC：物理性能优势+碳中和需求带动上车进程加速 ............................................ 67 2.4.3. 价值量测算：车载 IGBT 及 SiC 发展势不可挡 ........................................................ 77 2.5. 模拟芯片：覆盖整车核心板块，汽车四化带动量价齐升 ............................................... 77 2.5.1. 电源管理：汽车电源解决方案需求快速提升，涨幅创 6 年新高 ..................... 79 2.5.2. 信号链：智能化产品基石，汽车四化推动加速成长 ............................................ 82 2.6. 传感器：多传感器融合成为必选，催生对芯片的刚需 ................................................... 83 2.6.1. CIS：后视+环视+流媒体需求扬帆起航，为汽车智能化核心 ........................... 88 2.6.2. 雷达：毫米波+激光雷达互为补偿和冗余，为驾驶安全保驾护航 .................. 92 2.6.2.1 毫米波雷达：ADAS 核心传感方式，4D 成像雷达逐渐升温 ........................... 94 2.6.2.2 激光雷达：L4/L5 级别刚需，驱动自动驾驶技术向更深层次迈进 ................ 97 2.7. 存储芯片：从 GB 到 TB，年复合增长率超 10% ............................................................... 103 2.7.1. DRAM：单车价值量超 130 美金，千亿市场规模渐行渐近 ............................ 108 2.7.2. NAND：单车需求量提升至 2TB，CAGR 高达 37% ............................................. 109 2.7.3. NOR FLASH：车载各系统需求迭起，中国公司占据 70%市场 ....................... 110 3. 投资建议 ..................................................................................................................................... 111 3.1. 重点公司估值表........................................................................................................................... 113 3.2. 重点公司上车情况及最新产品动态 ..................................................................................... 114 4. 风险提示 ..................................................................................................................................... 121
图表目录
图 1：我国乘用车销量及自动驾驶级别渗透情况（万台，%） ...................................................... 9 图 2：全球各地区汽车芯片市场规模（百万美元） ............................................................................ 9 图 3：传统汽车及新能源汽车价值量差异及车规级芯片自主率情况（美元、%） .................. 9 图 4：中国汽车芯片细分市场规模 .......................................................................................................... 10 图 5：TESLA MODEL S 汽车芯片拆解..................................................................................................... 10
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图 6：汽车半导体应用和设备增长预测 ................................................................................................ 12 图 7：中国汽车芯片重点公司估值表，各公司详细汽车芯片产品进展见第三章（wind 一 致预期，截至 2022.5.25） .......................................................................................................................... 13 图 8：汽车目前仍处于信息化时代，未来面临着从信息时代到智能时代新的产业升级，整 体过程可以类比功能机到智能机 .............................................................................................................. 14 图 9：智能化时代来临，随着汽车电子占比持续提升，汽车半导体空间持续提升 .............. 14 图 10：全球禁售燃油车时间表 ................................................................................................................. 15 图 11：到 2050 年电能将占据整体交通领域 45%的份额。 ............................................................ 15 图 12：三电系统带来的汽车电子 BOM 增量 ....................................................................................... 15 图 13：全球智能驾驶市场渗透率预测 ................................................................................................... 16 图 14：智能化程度越高，对应相应芯片的依赖程度越高 .............................................................. 16 图 15：汽车电动化：三电系统 ................................................................................................................. 17 图 16：汽车智能化：智能座舱+智能驾驶 ........................................................................................... 17 图 17：以智能传感器为例，汽车智能化浪潮下半导体含量将从 L2 级别的 160-180 美金 提升至 L4/L5 级别的 1150 美金以上 ....................................................................................................... 17 图 18：亚洲半导体下游需求情况（十亿美元，%），汽车板块增速最快 CAGR 达 14.9% .... 18 图 19：半导体行业的增长是由少数杀手级应用推动的，新的十年汽车的需求增长有望成 为半导体行业新的推动力，推动汽车芯片行业发展的主要推动力为 1、自动驾驶、2、碳 中和、3、智能座舱 ....................................................................................................................................... 18 图 20 ： M.A.D.E( 即 M-Mobility 移 动 出 行 ， A-Autonomous driving 自 动 驾 驶 ， D-Digitalization 数字化，E-Electrification 电气化)趋势对汽车电子相关 BOM 的影响趋势 1) .................................................................................................................................... 18 图 21：全球汽车销量对于半导体芯片的需求增量测算 ................................................................... 19 图 22：全球汽车销量对于半导体芯片的价值增量测算 ................................................................... 20 图 23：全球汽车销量对于半导体晶圆需求增长预测 ....................................................................... 20 图 24：全球汽车市场恢复增长且汽车电子规模快速增加（亿美元） ....................................... 21 图 25：全球汽车半导体市场规模预测（亿美元） ............................................................................ 21 图 26：2022 年全球各地区汽车芯片交货周期情况（周） ............................................................ 22 图 27：2022 年全球各地区汽车累计减产量和预计减产量 ............................................................ 23 图 28：汽车芯片高风险缺芯种类分布情况梳理 ................................................................................. 23 图 29：汽车芯片缺芯原厂分布 ................................................................................................................. 23 图 30：汽车芯片缺芯产地分布 ................................................................................................................. 23 图 31：汽车缺芯的未来影响 ...................................................................................................................... 24 图 32：2022Q1 主要 MCU 厂商不同产品的货期与价格变化趋势 ............................................... 25 图 33：2022Q2 各类 NAND 及 DRAM 价格走势预测（下滑受手机及 PC 端影响，车载板 块持续强劲） ................................................................................................................................................... 27 图 34：2016-2021 年通用电源管理芯片 IC 平均售价（美元） ................................................... 27 图 35：俄乌战争对于汽车芯片产业的影响分析 ................................................................................. 27 图 36：2020 汽车芯片全球$380 亿 .......................................................................................................... 28 图 37：汽车芯片主要厂商分布及产品布局情况，按照 2020 年汽车半导体市场份额排序 ............................................................................................................................................................................... 29 图 38：中国与海外汽车芯片的代差 ........................................................................................................ 30 图 39：中国车规级芯片自主率情况 ........................................................................................................ 30 图 40：智能化浪潮下产业链重构带来汽车半导体的新机会 ......................................................... 30
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图 41：应对规模化和个性化挑战，智能车软件逐步走向：平台+生态模式 ......................... 31 图 42：汽车芯片从应用环节可以分为 5 大类：主控芯片、存储芯片、功率芯片、模拟芯 片、传感器芯片等.......................................................................................................................................... 33 图 43：2020 年汽车半导体产品市场需求情况（%） ........................................................................ 34 图 44：全球智能驾驶市场渗透率预测 ................................................................................................... 34 图 45：ADAS 渗透率情况............................................................................................................................ 35 图 46：特斯拉 MODEL S 芯片拆解 .......................................................................................................... 36 图 47：特斯拉 MODEL S 芯片拆解 .......................................................................................................... 36 图 48：Tesla 自动驾驶芯片迭代之路 ...................................................................................................... 38 图 49：从功能机到智能手机，硬件架构从分立走向集中 .............................................................. 39 图 50 ： 汽 车 控 制 器 领 域 演 进 ： EEA 的 发 展 整 体 会 经 历 三 大 阶 段 ⸺ 分 布 式 架 构（distributed）、基于域的集中式架构(DCU based centralized)和基于域融合的带状架构 (DCU fusionbased zonal) 。 ........................................................................................................................ 39 图 51：电子电气架构算力趋势 ................................................................................................................. 40 图 52：预计 2025 年全球座舱域控制器出货量超 1300 万套， 2019-2025 年 CAGR 为 79% ............................................................................................................................................................................... 40 图 53：汽车控制器领域分布 ...................................................................................................................... 41 图 54：油车案例：汽车需要的控制器及芯片数量案例 ................................................................... 42 图 55：新能源汽车案例：汽车需要的控制器及芯片数量案例 ..................................................... 42 图 56：汽车控制器芯片应用情况 ............................................................................................................ 42 图 57：汽车 MCU 占比 MCU 细分市场 37%（%） .............................................................................. 42 图 58：汽车 ECU 数量需求（单位：颗） ............................................................................................. 42 图 59：车用 MCU 市场应用分类及高宽位功能芯片 MCU 是未来主流的发展方向 .............. 43 图 60：2020-2025 全球及中国车用 MCU 规模（亿美元） ........................................................... 43 图 61：2020 年全球汽车 MCU 芯片市场竞争格局 ............................................................................ 44 图 62：汽车会从 ECU（以 MCU 为主）的传统汽车向智能车时代的 MCU+MPU+异构加速 器推演 ................................................................................................................................................................. 45 图 63：使用多核 SoC 芯片模组的智能座舱方案在新车销量中的渗透率（2020-2030, %） ............................................................................................................................................................................... 46 图 64：智能座舱演进过程 .......................................................................................................................... 46 图 65：智能座舱市场有望超过千亿规模，其中芯片复合增长率最高达 28%，2030 年有望 达千亿规模 ....................................................................................................................................................... 49 图 66：智能座舱相关电子元件 BOM 的变化–以豪华车型为例 ....................................... 49 图 67：座舱芯片需要的算力逐年提升 ................................................................................................... 50 图 68：主要座舱处理器可支持接入更多显示屏和传感器 .............................................................. 50 图 69：主要企业座舱 SOC 发展及规划 ................................................................................................. 51 图 70：座舱芯片相关公司 .......................................................................................................................... 52 图 71：华为座舱解决方案常见合作模式 .............................................................................................. 53 图 72：华为座舱解决方案常见合作模式 .............................................................................................. 53 图 73：晶晨车载应用 SoC .......................................................................................................................... 54 图 74：瑞芯微车载应用 SoC ...................................................................................................................... 54 图 75：富瀚微车载视频链路解决方案 ................................................................................................... 54 图 76：中国高阶自动驾驶（L3 、 L4 ）预计未来十年高速渗透 ................................................. 56
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图 77：L2+/L3 是车企中短期重点布局方向，技术成熟政策护航推动高阶自动驾驶加速量 产落地 ................................................................................................................................................................. 56 图 78：自动驾驶随着 L0-L5 升级需要的算力不断提升 ................................................................... 56 图 79：高算力 SOC 芯片和 AI 计算平台成为自动驾驶演进的基础 ............................................. 57 图 80：芯片算力分布.................................................................................................................................... 57 图 81：车载芯片主控 CPU 算力需求分布 ............................................................................................. 57 图 82：EyeQ 系列：产品覆盖 L1-L5 级别自动驾驶，目前已在全球 28 家主流车企、超过 300 款车型上搭载 .......................................................................................................................................... 59 图 83：EyeQ 系列芯片出货量 2014-2020 年复合增速为 38.8% ................................................... 59 图 84：英伟达主要自动驾驶 SoC 芯片 .................................................................................................. 60 图 85：英伟达自动驾驶计算平台 ............................................................................................................ 60 图 86：华为自动驾驶计算平台算力矩阵完备、适用车型广泛、各级别自动驾驶全覆盖 .. 60 图 87：华为自动驾驶方案具备完善的软件生态与开发工具链 ..................................................... 61 图 88：地平线征程系列芯片：单芯片算力覆盖 ................................................................................. 61 图 89：英伟达自动驾驶计算平台 ............................................................................................................ 61 图 90：功率占比大幅提升； ..................................................................................................................... 62 图 91：2019 年平均 XEV 半导体价值量情况，红色部分为功率半导体部分....................... 62 图 92：汽车中的半导体功率器件 ............................................................................................................ 63 图 93：车载 IGBT 产业链 ......................................................................................................................... 64 图 94：不同车级 IGBT 价值量（人民币） ......................................................................................... 65 图 95：IGBT 模块在直流充电桩中的运用 .......................................................................................... 65 图 96：中国公共充电桩保有量（万台） .............................................................................................. 65 图 97：2019 年中国汽车 IGBT 芯片市场竞争格局 ............................................................................. 66 图 98：部分本土企业 IGBT 业务近况（IGBT 技术以英飞凌 IGBT 产品技术为基准） .. 67 图 99：碳化硅综合优势比较 ..................................................................................................................... 67 图 100：SiC 在新能源汽车领域 2027 年带动 60 亿美元市场 ........................................................ 68 图 101：2017 年-2020 年 650V 的 SiC SBD 价格持续下降(元/A) ................................................ 68 图 102：2017 年-2020 年 1200V 的 SiC SBD 价格持续下降(元/A) ............................................. 68 图 103：预计碳化硅将受益于新能源汽车快速增长 2021 年前平缓增长，2022 年迎来增长 拐点、2024 年开启加速增长、2026 年开始全面使用 ..................................................................... 69 图 104：SiC 在新能源汽车中晶圆面积用量情况 ................................................................................ 69 图 105：SiC 器件在新能源汽车的优势 .................................................................................................. 70 图 106：我国新能源汽车销量测算（万辆） ....................................................................................... 71 图 107：国内新能源汽车 SiC 硅片需求量测算（片）...................................................................... 71 图 108：部分整车厂及 Tier1 引入 SiC 情况 .......................................................................................... 72 图 109：高电压快充与 800V 技术逐渐进入主流市场 ...................................................................... 72 图 110：Telsa SiC 合作情况 ........................................................................................................................ 73 图 111：主要汽车企业的 SiC 使用的速度情况 ................................................................................... 73 图 112：2020 年上半年全球 SiC 衬底市场竞争格局 .................................................................... 75 图 113：功率半导体（IGBT 及 SiC）在车内数量测算...................................................................... 77 图 114：模拟芯片用途 ................................................................................................................................. 77 图 115：模拟芯片在汽车各个部分均有应用 ....................................................................................... 78
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图 116：模拟芯片在不同下游产品的单机价值量（美元） ............................................................ 78 图 117：车载模拟芯片市场规模测算（注：与摘要市场规模差距主要为本测算仅包含电源 管理及信号链板块） ..................................................................................................................................... 79 图 118：2018-2021 年国内汽车无线充电功能渗透率 ..................................................................... 80 图 119：国内电源管理芯片公司车载布局情况 ................................................................................... 81 图 120：BMS 产业链 ..................................................................................................................................... 82 图 121：中国新能源汽车电池管理系统（BMS）市场规模（亿元） ......................................... 82 图 122：MEMS 传感器在汽车中的应用 ................................................................................................. 84 图 123：智能传感器在汽车中的应用 ..................................................................................................... 84 图 124：汽车 MEMS 传感器的分类和应用 ........................................................................................... 84 图 125：车载传统 MEMS 传感器情况 .................................................................................................... 84 图 126：车载智能传感器情况 ................................................................................................................... 85 图 127：我们看好汽车电动化、智能化推动下模拟芯片市场快速发展 .................................... 85 图 128：随着汽车智能化程度提升，汽车传感器的价值量也将快速提升 ................................ 86 图 129：多传感器融合方案可弥补纯视觉方案缺陷，获取距离、速度等多维数据 ............. 87 图 130：左图：车载摄像头按照安装位置不同分为前视、侧试和后视摄像头、右图：车载 摄像头按照安装位置不同分为前视、侧试和后视摄像头 ............................................................... 88 图 131：图像传感器需求 ............................................................................................................................ 89 图 132：部分车型车载摄像头需求量 ..................................................................................................... 89 图 133：2016-2026 车载摄像头类别渗透率 ........................................................................................ 90 图 134：车载摄像头 BOM 拆分，CIS 占比约 5 成，为最核心板块 ............................................ 90 图 135：车载摄像头及 CIS 市场规模测算 ............................................................................................. 91 图 136：摄像头市场竞争格局 ................................................................................................................... 91 图 137：2021 年车载 CIS 销售公司市场份额（%） ........................................................................... 91 图 138：雷达行业具备高成长动能 .......................................................................................................... 92 图 139：雷达行业具备高成长动能 .......................................................................................................... 93 图 140：成像雷达的优势 ............................................................................................................................ 93 图 141：角雷达，长距离雷达和成像雷达的技术对比 ..................................................................... 94 图 142：4G 成像雷达点云建图（提供了 Range（距离）、Velocity （速度）、Azimuth （水 平角度）、Elevation （俯仰角度）四个维度的直接和独立探测能力） ..................................... 95 图 143：全球部分企业 4D 毫米波雷达产品进展 .............................................................................. 95 图 144：4G 成像雷达与传统雷达对比 ................................................................................................... 96 图 145：4G 成像雷达 2021 年为其商用元年 ....................................................................................... 96 图 146：汽车雷达市场及对应芯片公司 2021 年份额 ....................................................................... 96 图 147：2019 年车载毫米波雷达市场份额 .......................................................................................... 97 图 148：各类传感器对比，多传感器融合，互为补偿是关键 ....................................................... 98 图 149：激光雷达技术结构 ........................................................................................................................ 98 图 150：汽车激光雷达市场情况，预计 2022 年起增长加速 ......................................................... 98 图 151：已经或即将量产的配置激光雷达车型供应商情况 ............................................................ 99 图 152：2026 年 Lidar 市场容量预计将达到 57 亿美元，车载激光雷达预计 2030 年市场超 过 500 亿美元 ............................................................................................................................................... 100 图 153：2021 年车载激光雷达市场份额 ............................................................................................ 100
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图 154：车载激光雷达&毫米波雷达市场规模测算 ........................................................................ 102 图 155：禾赛科技 AT128 分辨率情况 ................................................................................................. 102 图 156：速腾聚创 RS-LiDAR-M1 示意图 ........................................................................................... 102 图 157：中国汽车存储芯片细分市场规模（百万美元） ............................................................. 103 图 158：2019-2023 年全球汽车存储芯片市场规模（亿美元）................................................ 103 图 159：存储芯片在智能汽车上的应用 .............................................................................................. 103 图 160：2020-2026 车载 DRAM、NAND 存储容量翻倍 ............................................................. 104 图 161：车载存储带宽发展趋势............................................................................................................ 105 图 162：车载存储容量发展趋势............................................................................................................ 105 图 163：自动驾驶传感器产生大量路测数据 .................................................................................... 105 图 164：传感器对数据存储的需求最大 .............................................................................................. 105 图 165：自动驾驶传感器产生大量路测数据 .................................................................................... 105 图 166：自动驾驶每天产生结构化数据超过 10G ........................................................................... 105 图 167：事件记录器驱动汽车数据存储需求 .................................................................................... 106 图 168：电动汽车如“巨形智能手机”需要安装存储密集型应用 ........................................... 107 图 169：2023 年一般自动驾驶汽车代码量将达 3 亿行（百万行） ......................................... 107 图 170：五大域融合下，2025 年对 NAND 的需求将达 2TB+ ................................................... 108 图 171：全球汽车 DRAM 存储市场份额 ............................................................................................ 109 图 172：NAND 存储芯片受益于汽车电动化、智能化推动下增长 ........................................... 109 图 173：存储芯片数量将受益于汽车电动化、智能化推动下增长 ........................................... 111
表 1：汽车芯片主要厂商分布（%） ........................................................................................................ 28 表 2：2021 年全球自动辅助驾驶(ADAS)的应用车型举例 ............................................................... 35 表 3：传统及新能源汽车的控制器数量及芯片数量测算（个） ................................................... 41 表 4：汽车 MCU 头部公司情况 ................................................................................................................ 44 表 5：SoC 与 MCU 对比 .............................................................................................................................. 45 表 6： “多屏”“联屏”方案量产案例 ................................................................................................ 47 表 7：AR-HUD 的相关车型与范围 .......................................................................................................... 47 表 8：AR-HUD、W-HUD 及 C-HUD 对比情况 .................................................................................. 48 表 9：主流座舱芯片市场格局和产品量产情况对比 .......................................................................... 55 表 10：自动驾驶芯片对比 .......................................................................................................................... 58 表 11：英伟达“GPU+CPU+DPU”的“三芯”战略 ....................................................................... 59 表 12：车规级芯片与消费、工业级芯片要求对比 ........................................................................... 63 表 13：不同动力形式新能源汽车 IGBT 使用量 ................................................................................ 64 表 14：汽车 IGBT 龙头公司情况 ........................................................................................................... 66 表 15：高性能车电驱动参数对比 ............................................................................................................ 71 表 16：整车厂引入 SiC 应用及供应情况 .............................................................................................. 74 表 17：企业超级快充技术布局进展 ........................................................................................................ 74 表 18：OEM 厂商 SiC 上车规划 ................................................................................................................ 75 表 19：Tier1 企业- SiC 逆变器应用推进情况 ...................................................................................... 75 表 20：SiC 衬底龙头公司情况 ................................................................................................................... 76
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表 21：预计汽车专用型模拟芯片市场份额占比达到 16.6%，为第二大核心下游。 ............. 78 表 22：电源管理芯片分类及车载应用 ................................................................................................... 80 表 23：电源管理芯片头部公司 ................................................................................................................. 81 表 24：信号链龙头公司车载产品布局情况 .......................................................................................... 83 表 25：自动驾驶传感器硬件成本趋势，以 ROBO-TAXI 为例....................................................... 86 表 26：多家车企 L3 方案采用多传感器统合技术 .............................................................................. 87 表 27：蔚来汽车智能驾驶平台化迭代 ................................................................................................... 88 表 28：车载 CIS 头部公司情况.................................................................................................................. 92 表 29：毫米波雷达头部芯片公司基本情况 .......................................................................................... 97 表 30：激光雷达头部公司产品及应用情况 ....................................................................................... 100 表 31：当代汽车对存储的要求 .............................................................................................................. 104 表 32：各类传感器数据需求 ................................................................................................................... 106 表 33：中国逐渐落实 EDR 配备要求及标准 ...................................................................................... 106 表 34：单车 DRAM 需求量级及价值量 ............................................................................................... 108 表 35：全球车用 DRAM 龙头产品情况 ............................................................................................... 109 表 36：NAND Flash 龙头公司车规产品布局情况 ........................................................................... 110 表 37：NOR FLASH 龙头公司车规产品布局情况 ............................................................................ 110 表 38：重点跟踪公司估值信息（wind 一致预期，截至 2022.5.25） ..................................... 113 表 39：各类汽车芯片厂商产品动态情况 ........................................................................................... 114
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核心图表一览：
图 1：我国乘用车销量及自动驾驶级别渗透情况（万台，%）
资料来源：乘联会公众号，盖世汽车智能网联公众号、车东西公众号，高工智能汽车公众号，焉知新能源汽车公众号，北京半导体行业协会公众号，Yole，天 风证券研究所预测
图 2：全球各地区汽车芯片市场规模（百万美元）
资料来源：彭博、天风证券研究所
图 3：传统汽车及新能源汽车价值量差异及车规级芯片自主率情况（美元、%）
| 产品种类 | 单车价值（美元） | 主要差距与基础 | 自主率 | |
| 传统车 | 新能源车 | |||
| 计算、控制类芯 | 77 | 80 | MCU、GPU、FPGA等通用芯片领域高度垄断，前三大市占率约七成，面向 | ＜1% |
| ADAS的ASIC技术路线尚不确定，国内初创企业较多，晶晨股份、瑞芯微、富 | ||||
| 片 | ||||
| 瀚微等加速布局汽车SoC芯片 | ||||
在车身感知领域国外企业高度垄断，前三大市占率约占七成以上，国内基础不
| 传感器 | 44 | 49 | 足，在视觉、毫米波雷达等新兴环境传感器领域国内有一定基础，部分已实现 | 4% |
| 商用车、工程车等领域应用。我国韦尔股份等新产品导入车用市场，禾赛、速 |
腾、法雷奥等发布激光雷达新产品；
| 功率半导体 | 71 | 387 | IGBT，MOSFET领域与国外有一定差距，国内在功率分立器件和模块等领域更 | 8% |
| 为擅长，三代化合物半导休领域国内正在布局，我国闻泰科技、东微半导、士 |
| 通信 | 10 | 35 | 兰微、时代电气、斯达半导等积极布局； | ＜3% |
| V2X属于增量市场，国内依靠5G布局有一定发展其础 |
| 存储器 | 8 | 10 | 存储器属于车用半导体增量市场，主要被美光、三星等垄浙，国内在车用 | 8% |
| SRAM、利基型DRAM等环节有基础，我国北京君正、兆易创新等产品导入车 |
| 其他 | 126 | 153 | 用市场。 | - | ＜5% |
资料来源：北京半导体行业协会，盖世汽车研究院，天风证券研究所
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图 4：中国汽车芯片细分市场规模
| 单位（百万美元） | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022E | 2023E | 2024E | 2025E | 2026E | ||||||
| 模拟IC | 1356 | 1575 | 1588 | 1795 | 2534 | 3085 | 3545 | 3704 | 4104 | 4612 | ||||||
| CIS | - | 660 | 749 | 898 | 1298 | 1714 | 1988 | ||||||||
| yoy | 13% | 20% | 45% | 32% | 16% | |||||||||||
| 毫米波雷达 | - | 502 | 762 | 1263 | 1789 | 2365 | 2364 | |||||||||
| yoy | 52% | 66% | 42% | 32% | 0% | |||||||||||
| 激光雷达 | - | 63 | 130 | 336 | 582 | 935 | 1139 | |||||||||
| yoy | 108% | 158% | 73% | 61% | 22% | |||||||||||
| IGBT | - | 3104 | 3306 | 3504 | 3712 | 3945 | ||||||||||
| yoy | 7% | 6% | 6% | 6% | ||||||||||||
| SiC | - | 1380 | 2042 | 2628 | 3093 | 3381 | ||||||||||
| yoy | 48% | 29% | 18% | 9% | ||||||||||||
| yoy | 16% | 1% | 13% | 41% | 22% | 15% | 4% | 11% | 12% | |||||||
专用集成电路-通
离散传感器和促动器 专用标准产品- 专用标准产品-媒 专用标准产品-无 yoy yoy yoy | 195 | 189 | 177 | 173 | 199 | 208 | 229 | 224 | 224 | 224 | ||||||
| -3% | -6% | -2% | 15% | 5% | 10% | -2% | 0% | 0% | ||||||||
| 116 | 113 | 104 | 101 | 118 | 122 | 136 | 134 | 134 | 135 | |||||||
| -2% | -8% | -2% | 16% | 4% | 11% | -1% | 0% | 0% | ||||||||
| 242 | 283 | 300 | 398 | 518 | 564 | 600 | 610 | 566 | 568 | |||||||
| 17% | 6% | 33% | 30% | 9% | 7% | 2% | -7% | 0% | ||||||||
| 212 | 183 | 171 | 167 | 192 | 199 | 215 | 207 | 203 | 204 | |||||||
| -14% | -6% | -2% | 12% | 3% | 7% | -4% | -2% | 0% | ||||||||
| 686 | 721 | 742 | 780 | 993 | 1070 | 1157 | 1174 | 1226 | 1230 | |||||||
| 5% | 3% | 5% | 27% | 8% | 8% | 1% | 4% | 0% | ||||||||
| 352 | 370 | 357 | 362 | 461 | 485 | 490 | 487 | 501 | 503 | |||||||
| 5% | -4% | 2% | 27% | 5% | 1% | -1% | 3% | 0% | ||||||||
| 581 | 722 | 804 | 817 | 1101 | 1222 | 1337 | 1381 | 1462 | 1467 | |||||||
| 24% | 11% | 2% | 35% | 11% | 9% | 3% | 6% | 0% | ||||||||
| 991 | 841 | 776 | 979 | 1245 | 1357 | 1397 | 1408 | 1464 | 1469 | |||||||
| -15% | -8% | 26% | 27% | 9% | 3% | 1% | 4% | 0% | ||||||||
| 2594 | 2520 | 2361 | 2502 | 3432 | 3734 | 3510 | 3532 | 3634 | 3646 | |||||||
| yoy | -3% | -6% | 6% | 37% | 9% | -6% | 1% | 3% | 0% | |||||||
| 液晶驱动器 | 42 | 42 | 35 | 34 | 48 | 52 | 46 | 46 | 47 | 47 | |||||
| yoy | 1% | -18% | -4% | 42% | 9% | -11% | 0% | 2% | 0% | |||||||
| 标准逻辑IC | 105 | 98 | 75 | 69 | 86 | 92 | 88 | 87 | 87 | 88 | ||||||
| yoy | -7% | -24% | -8% | 25% | 7% | -4% | -1% | 1% | 0% | |||||||
| 动态随机存取存储器 | 179 | 284 | 186 | 204 | 299 | 431 | 380 | 359 | 367 | 410 | ||||||
| yoy | 58% | -35% | 10% | 47% | 44% | -12% | -6% | 2% | 12% | |||||||
| 闪存FLASH | 184 | 198 | 215 | 207 | 314 | 311 | 283 | 263 | 268 | 291 | ||||||
| yoy | 8% | 8% | -4% | 52% | -1% | -9% | -7% | 2% | 8% | |||||||
| 其他存储器 | 52 | 44 | 32 | 20 | 27 | 30 | 31 | 31 | 31 | 31 | ||||||
| yoy | -14% | -28% | -37% | 34% | 10% | 5% | -2% | 0% | 0% | |||||||
| 数字信号处理器DSP | 106 | 97 | 84 | 83 | 104 | 110 | 113 | 110 | 110 | 111 | ||||||
| yoy | -8% | -14% | 0% | 25% | 6% | 3% | -2% | 0% | 0% | |||||||
| 微型控制器 | 1783 | 1867 | 1556 | 1479 | 2117 | 2348 | 2400 | 2225 | 2141 | 2148 | ||||||
| yoy | 5% | -17% | -5% | 43% | 11% | 2% | -7% | -4% | 0% | |||||||
| 微型处理器 | 160 | 143 | 134 | 140 | 166 | 165 | 172 | 164 | 161 | 161 | ||||||
| yoy | -11% | -6% | 4% | 19% | -1% | 4% | -4% | -2% | 0% | |||||||
| 光电集成 | 817 | 853 | 759 | 763 | 1057 | 1161 | 1076 | 1096 | 1143 | 1147 | ||||||
| yoy | 4% | -11% | 1% | 39% | 10% | -7% | 2% | 4% | 0% | |||||||
资料来源：彭博，乘联会公众号，盖世汽车智能网联公众号、车东西公众号，高工智能汽车公众号，焉知新能源汽车公众号，北京半导体行业协会公众号，Yole，天风证券研究所
图 5：TESLA MODEL S 汽车芯片拆解
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资料来源：半导体行业观察， MC 评测室，电动星球 News，旺材电机与电控公众号，嘶吼专业版公众号，半导体投资联盟，电子发烧友，华一汽车，EV 世 纪，eetasia，佐思汽车研究，天风证券研究所，注：本表格及图片为天风证券测算，具体数据以特斯拉官方披露为准
图 6：汽车半导体应用和设备增长预测
资料来源：德勤《不确定下的曙光，亚太半导体腾飞》白皮书、天风证券研究所
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图 7：中国汽车芯片重点公司估值表，各公司详细汽车芯片产品进展见第三章（wind 一致预期，截至 2022.5.25）
| 公司/ | 值信息 | EPS | PE | ||||
| 2022E | 2023E | 2024E | 2022E | 2023E | 2024E | ||
| 主控 | 兆易创新 | 4.54 | 5.73 | 7.07 | 30.80 | 24.46 | 20.15 |
| 中颖电子 | 1.66 | 2.13 | 2.68 | 37.64 | 29.60 | 24.40 | |
| 全志科技 | 1.04 | 1.36 | 1.70 | 18.82 | 14.31 | 11.48 | |
| 复旦微电 | 0.91 | 1.19 | 1.49 | 59.04 | 46.55 | 36.20 | |
| 紫光国微 | 4.83 | 6.70 | 9.02 | 37.48 | 26.65 | 20.19 | |
| 晶晨股份 | 2.90 | 3.80 | 4.92 | 34.69 | 26.83 | 20.97 | |
| 富瀚微 | 2.39 | 3.00 | 3.82 | 26.16 | 20.62 | 16.50 | |
| 安路科技-U | 0.01 | 0.10 | 0.43 | 34,095.19 | 757.67 | 140.34 | |
| 恒玄科技 | 5.11 | 7.41 | 9.79 | 24.98 | 17.17 | 12.93 | |
| 功率 | 士兰微 | 1.04 | 1.34 | 1.74 | 42.77 | 32.63 | 25.65 |
| 扬杰科技 | 2.09 | 2.64 | 3.50 | 35.13 | 28.39 | 21.36 | |
| 时代电气 | 1.68 | 1.95 | 2.20 | 31.54 | 27.34 | 24.10 | |
| 闻泰科技 | 3.17 | 4.32 | 5.43 | 21.38 | 15.47 | 12.33 | |
| 华润微 | 2.00 | 2.28 | 2.59 | 25.33 | 22.31 | 19.12 | |
| 东微半导 | 3.58 | 5.02 | 6.67 | 66.15 | 47.26 | 35.26 | |
| 斯达半导 | 3.83 | 5.38 | 7.42 | 96.31 | 68.04 | 49.94 | |
| 宏微科技 | 1.00 | 1.54 | 2.35 | 78.49 | 52.50 | 33.74 | |
| 新洁能 | 2.63 | 3.31 | 4.23 | 41.32 | 33.27 | 26.36 | |
| 中芯国际 | 1.54 | 1.70 | 1.97 | 29.10 | 25.79 | 22.61 | |
| 华虹半导体 | 0.25 | 0.29 | 0.38 | 14.45 | 12.20 | 9.40 | |
| 模拟 | 圣邦股份 | 4.39 | 6.01 | 8.60 | 61.84 | 45.22 | 32.48 |
| 思瑞浦 | 6.72 | 11.03 | 15.34 | 79.33 | 49.58 | 36.45 | |
| 纳芯微 | 4.69 | 7.18 | 9.61 | 64.76 | 42.55 | 32.07 | |
| 艾为电子 | 2.59 | 3.87 | 5.47 | 52.41 | 35.26 | 26.05 | |
| 上海贝岭 | 0.86 | 1.08 | 1.35 | 19.95 | 15.94 | 12.96 | |
| 力芯微 | 4.13 | 5.37 | 7.08 | 33.64 | 25.45 | 19.14 | |
| 传感器 | 晶方科技 | 1.10 | 1.43 | 1.70 | 17.83 | 13.84 | 11.67 |
| 格科微 | 0.63 | 0.79 | 0.83 | 29.48 | 22.85 | 22.27 | |
| 韦尔股份 | 6.48 | 8.21 | 9.91 | 24.35 | 19.02 | 15.72 | |
| 存储 | 澜起科技 | 1.24 | 1.81 | 2.45 | 48.59 | 34.34 | 24.82 |
| 晶晨股份 | 2.90 | 3.80 | 4.92 | 34.69 | 26.83 | 20.97 | |
| 复旦微电 | 0.91 | 1.19 | 1.49 | 59.04 | 46.55 | 36.20 | |
| 北京君正 | 2.53 | 3.24 | 4.10 | 36.29 | 28.58 | 22.50 | |
| 普冉股份 | 6.91 | 8.96 | 12.96 | 22.44 | 16.03 | 11.85 |
资料来源：wind、天风证券研究所
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1.汽车芯片：产业加速变革升级，智能化+电动化浪潮下芯机遇 涌现
我们看好智能化浪潮&碳中和政策下，汽车行业将迎来价值向成长的重估机会，汽车芯 片将在智能化赋能下重估，有望成为半导体行业的新推动力。
智能化驱动下汽车行业有望实现产业变革升级，加速步入万物互联+万物智联的新时代。目前消费电子已经先一步步入智能化时代，而汽车行业目前落后于消费电子（功能机到 智能机）行业仍处在信息时代，未来面临着从信息时代到智能时代新的产业升级，整体 过程可以类比功能机到智能机。
图 8：汽车目前仍处于信息化时代，未来面临着从信息时代到智能时代新的产业升级，整体过程可以类比功能机到智能机
资料来源：中国汽车半导体产业大会，理想汽车，天风证券研究所
1.1.增长动能：电动化+智能化加速，汽车芯片为增速最高下游
根据海思在 2021 中国汽车半导体产业大会发布的数据，汽车智能化+电动化时代开启，带动汽车芯片量价齐升，预计汽车电子占比汽车总成本在 2030 年会达到 50%。电动化+ 智能化趋势下，带动主控芯片、存储芯片、功率芯片、通信与接口芯片、传感器等芯片 快速发展，芯片单位价值不断提升，整车芯片总价值量不断攀升。
图 9：智能化时代来临，随着汽车电子占比持续提升，汽车半导体空间持续提升
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| 行业报告 | 行业深度研究 |
资料来源：2021 中国汽车半导体产业大会，海思，天风证券研究所
汽车智能终端将成为智能时代的神经末梢，汽车芯片是助力汽车步入智能时代的核心。从物理世界的感知到物理世界的表达，汽车智能终端将成为智能时代的神经末梢，需要 具备四种基础能力：联接能力、感知能力、表达能力以及计算能力，这四种能力需要大 量的芯片来支撑实现。
政策端受益碳中和推动，电动化浪潮迭起，看好新能源汽车快速起量。根据意法半导体 在 2021 中国汽车半导体产业大会公布的全球禁售燃油车时间表，我国预计 2040 年将全 面禁售汽油及燃油车。IEA 预计到 2050 年电能将占据整体交通领域 45%的份额，化石能 源占比降低为 10%。
图 10：全球禁售燃油车时间表
资料来源：2021 中国汽车半导体产业大会，ST，天风证券研究所
图 12：三电系统带来的汽车电子 BOM 增量
图 11：到 2050 年电能将占据整体交通领域 45%的份额。
资料来源：2021 中国汽车半导体产业大会，IEA，ST，天风证券研究所
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资料来源：罗兰贝格《汽车电子革命系列白皮书》、天风证券研究所
电动化，在上半场完美地完成了自己的减碳任务的宣示，行业格局渐已成型。时间来到 了下半场，众多新能源汽车玩家之间应该如何竞争呢？接力棒随即传到了“智能化”的 手中，这是车企在下半场角逐的重中之重。不仅是新能源、“新势力”之争。
汽车智能化趋势明确，L2+/L3 已经是消费者刚需。iResearch 预计 2025 年中国智能驾驶 汽车产销量超过 2000 万台，其中 L2+/L3 数量将超过半数, 自动驾驶不断迭代带动汽车芯 片快速成长。
图 13：全球智能驾驶市场渗透率预测
资料来源：2021 中国汽车半导体产业大会，黑芝麻，天风证券研究所
从 L0-L5，需要越来越多的依赖于机器而非个人，也相应的对应传感器、主控芯片、存 储芯片、功率半导体等越来越高。
图 14：智能化程度越高，对应相应芯片的依赖程度越高
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资料来源：英飞凌公司官网、天风证券研究所
汽车智能化+电动化带动汽车半导体含量持续提升，其中智能化带动更高的半导体含量提 升。电动车半导体含量约为燃油车的两倍，智能车的半导体含量是传统汽车的 N 倍，看 好新能源汽车开启半导体行业新一轮成长趋势。
图 15：汽车电动化：三电系统
资料来源：汽车芯片应用牵引创新发展论坛，广汽研究院，天风证券研究 所
图 16：汽车智能化：智能座舱+智能驾驶
资料来源：汽车芯片应用牵引创新发展论坛，广汽研究院，天风证券研究所
以智能传感器为例，汽车智能化浪潮下半导体含量将从 L2 级别的 160-180 美金提升至 L2+ 级别的 280-350 美金，到 L4/L5 级别的 1150-1250 美金以上。
图 17：以智能传感器为例，汽车智能化浪潮下半导体含量将从 L2 级别的 160-180 美金提升至 L4/L5 级别的 1150 美金以上
资料来源：英飞凌公司官网、天风证券研究所
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历史来看，半导体行业的增长是由少数杀手级应用推动的，我们看好智能化+电动化时代 背景下汽车半导体的需求快速增长，有望成为引领半导体发展的新驱动力。从过去几十 年的半导体行业发展中可以看到 2000 以前半导体为专用领域主要受益于航天、军事等下 游领域带动需求，2000-2010 年间半导体主要受益于计算机及笔记本电脑带动起量，2010-2020 年间手机、平板电脑等迭起带动半导体需求起量，2020-2030 年间我们预判汽 车可能成为引领半导体发展的新驱动力。
图 18：亚洲半导体下游需求情况（十亿美元，%），汽车板块增速最快 CAGR 达 14.9%
资料来源：Bloomberg Intelligence，Gartner，彭博，天风证券研究所
图 19：半导体行业的增长是由少数杀手级应用推动的，新的十年汽车的需求增长有望成为半导体行业新的推动力，推动汽车芯片行业发展的主 要推动力为 1、自动驾驶、2、碳中和、3、智能座舱
资料来源：中国汽车半导体产业大会，海思，天风证券研究所
1.2.价值测算：新四化发展明确，汽车芯片需求+价值量双翼齐飞
汽车新四化（“M.A.D.E”，即 M-Mobility 移动出行，A-Autonomous driving 自动驾驶，D-Digitalization 数字化，E-Electrification 电气化）将带来整车电子电气相关价值的大幅 提升。汽车电子电气相关的 BOM（物料清单）价值（含电池与电机），将从 2019 年的 ~3,145 美元（豪华品牌 L1 级别 ADAS 汽油车）提升至 2025 年的~7,030 美元（豪华品牌 L3 级别自动驾驶纯电车）。
图 20：M.A.D.E(即 M-Mobility 移动出行，A-Autonomous driving 自动驾驶，D-Digitalization 数字化，E-Electrification 电气化)趋势对汽车 电子相关 BOM 的影响趋势 1)
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资料来源：罗兰贝格《汽车电子革命系列白皮书》，天风证券研究所
根据 ST 在 2021 中国汽车半导体产业大会发布的数据：
与传统汽车相比，预测新能源汽车用到的各类芯片数量都会有显著的提升。以下为新能 源汽车相较于传统汽车的半导体增量测算：
1）电源管理芯片：预计新能源汽车需要用到的电源管理芯片相较于传统汽车需要的芯片 要增长将近 20%的芯片达到 50 颗；
2）Gate driver：预计新能源汽车用到的 Gate driver 相较于传统汽车是全新的需求，每辆 车需要 30 颗芯片；
3）CIS、ISP：预计新能源汽车用到的 CIS、ISP 增加 50%的需求每辆车用到 20 颗；4）Display：预计每辆新能源车需要 8 片;
5）MCU：新能源汽车用到 MCU 需要增加 30%的需求量每辆车至少需要 35 片；
6）SiC：同样也是新能源车对于半导体的全新的需求
全球汽车销量变化对于半导体芯片的需求增量测算：
假设传统汽车需要的半导体芯片为 500-600 颗芯片/辆，新能源汽车需要的半导体芯片为 1000-2000 颗芯片/辆：
以 2020 年传统汽车销量 7276 万台测算，新能源汽车 324 万台测算，整体全球需要的汽 车芯片为 439 亿颗每年。
预计 2026 年传统汽车销量 6780 万台测算，新能源汽车 4420 万台测算，整体全球需要的 汽车芯片增加为 903 亿颗每年。
预计 2035 年传统汽车销量 2400 万台测算，新能源汽车 9600 万台测算，整体全球需要的 汽车芯片增加为 1285 亿颗每年。
图 21：全球汽车销量对于半导体芯片的需求增量测算
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资料来源：2021 中国汽车半导体产业大会，ST，天风证券研究所
全球汽车销量变化对于半导体芯片的价值增量测算：
假设传统汽车需要的半导体芯片为 397-462 美元/辆，新能源汽车需要的半导体芯片为 786-859 美元/辆：
以 2020 年传统汽车销量 7276 万台测算，新能源汽车 324 万台测算，全年整体全球汽车 芯片价值量为 339 亿美元。
预计 2026 年传统汽车销量 6780 万台测算，新能源汽车 4420 万台测算，全年整体全球汽 车芯片价值量为 655 亿美元。
预计 2035 年传统汽车销量 2400 万台测算，新能源汽车 9600 万台测算，全年整体全球汽 车芯片价值量为 893 亿美元。
图 22：全球汽车销量对于半导体芯片的价值增量测算
资料来源：2021 中国汽车半导体产业大会，ST，天风证券研究所
全球汽车销量变化对于半导体晶圆需求增长预测：
12 寸：2020 年需求为 198 万片预计到 2026 年提升为 404 万片，CAGR 12.6%。8 寸：2020 年需求为 1121 万片预计到 2026 年提升为 2088 万片，CAGR10.9%。6 寸：2020 年需求为 443 万片预计到 2026 年提升为 1306 万片，CAGR19.7%。
4 寸：2020 年需求为 252 万片预计到 2026 年提升为 845 万片，CAGR22.3%。
图 23：全球汽车销量对于半导体晶圆需求增长预测
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资料来源：2021 中国汽车半导体产业大会，ST，yole，天风证券研究所
汽车电子市场规模预测：
根据海思在 2021 中国汽车半导体产业大会发布的数据，2021 全球汽车电子市场约为 2700 亿美元，预计到 2027 年，汽车电子部件的整体市场规模接近 4000 亿美金。汽车电 子部件市场年复合增长率接近 7%，电子部件增长速度超过汽车市场增速，电子化率持续 增加。
图 24：全球汽车市场恢复增长且汽车电子规模快速增加（亿美元）
资料来源：2021 中国汽车半导体产业大会，海思，天风证券研究所
汽车半导体市场规模预测：
根据海思在 2021 中国汽车半导体产业大会发布的数据，2021 年全球汽车半导体市场约 为 505 亿美元，预计 2027 年汽车半导体市场总额将接近 1000 亿美元，2022-2027 年增 速保持在 30%以上。中国车载半导体市场稳步上升，2020 年约 1000 亿人民币。
图 25：全球汽车半导体市场规模预测（亿美元）
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资料来源：2021 中国汽车半导体产业大会，海思，天风证券研究所
1.3.缺芯分析：汽车缺芯或将持续全年，交货周期持续拉长
从 2020 年 9 月以来，因缺芯导致停工、停产问题异常突出，汽车芯片保供压力空前。2020 年下半年以来，在疫情，需求等多重因素影响下，缺芯问题持续影响 ECU 正常供应 和整车生产制造，部分领域芯片供应有恶化趋势。
汽车行业缺芯原因分析：
-汽车智能化与电动化趋势，推动全球车规级芯片的需求增加
-全球芯片产能投资相对保守，供需不平衡的问题一直存在
-5G 与 IoT 快速发展，带动消费电子对于芯片的旺盛需求，进一步挤压汽车芯片产能
-全球疫情与各类突发事件叠加，使得部分芯片厂商减产或间断性停产，正常供给关系出 现中断
-贸易战与“卡脖子”使得正常国际贸易关系紧张，市场情绪升温，出现非正常囤货与炒 货
2022.3 月，全球汽车芯片平均交付周期（芯片从订购到交付的周期）相较于 2 月增加了 两天，达到 26.6 周，创自 2021 年 3 月以来的历史新高。
图 26：2022 年全球各地区汽车芯片交货周期情况（周）
资料来源：Susquehanna Financial Group，盖世汽车，天风证券研究所
根据汽车行业数据预测公司 AutoForecast Solutions（以下简称为 AFS）的最新数据，截
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至 4 月 10 日，由于芯片短缺，今年全球汽车市场累计减产量约为 143.78 万辆。其中，中 国汽车市场累计减产量继续保持 7.09 万辆不变，占全球汽车市场累计减产量的 4.9%。
图 27：2022 年全球各地区汽车累计减产量和预计减产量
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资料来源：AUTOFORECAST，盖世汽车，天风证券研究所
细分到汽车芯片来看，汽车缺芯的主要种类包括: 主控芯片 MCU+功率类的电源芯片、驱 动芯片，根据广汽研究院测算三者占中高风险缺芯的 74%，其次是信号链芯片 CAN/LIN 等通信芯片。
图 28：汽车芯片高风险缺芯种类分布情况梳理
资料来源：汽车芯片应用牵引创新发展论坛，广汽研究院，天风证券研究所 从汽车芯片缺芯品牌分布可以看到，缺芯主要来自恩智浦、德州仪器、英飞凌、意法半 导体等传统汽车芯片企业，整体来看 75%的中高风险缺芯来自以上四家公司。 从缺芯的产地分布来看，77%的缺芯来自东南亚和美国，主要由于东南亚及美国的疫情较 为严重，其他包括中国台湾、日本、欧洲都面临缺芯情况。 | ||
| 图 29：汽车芯片缺芯原厂分布 | 图 30：汽车芯片缺芯产地分布 | |
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资料来源：汽车芯片应用牵引创新发展论坛，广汽研究院，天风证券研究 所
资料来源：汽车芯片应用牵引创新发展论坛，广汽研究院，天风证券研究所
汽车芯片持续紧缺，“四化”加剧汽车短缺问题。我们认为，汽车芯片缺货主要原因为后 疫情时代原有汽车市场需求快速回温叠加新能源汽车等新需求持续超预期，以及汽车新 四化带动芯片量价齐升。整体来看，1）功率半导体：有望优先实现国产替代，MOS、IGBT 今年恐难缓解，6、8 寸尤为紧缺。2）MCU：结构性缓解持续，尤其是车规级 MCU 方面。3）传感器芯片：未来伴随着搭载数量增加，短缺问题会长期存在。4）SoC 芯片 高性能产品集中度较高，缺货风险持续存在。5）存储类芯片：占汽车半导体市场比重有 望持续提升，缺货引发产品价格上浮。6）电源管理芯片：电源管理芯片供给仍然紧张，其中汽车相关应用最为紧俏。
图 31：汽车缺芯的未来影响
资料来源：盖世汽车研究院，天风证券研究所
1）功率半导体：有望优先实现国产替代，MOS、IGBT 今年恐难缓解，6、8 寸尤为紧缺。
MOS 紧缺年内恐难缓解，6、8 寸尤为紧张。MOS 份额占上百亿规模的功率半导体市场 四成左右，下游应用广泛，存量空间大，不同细分市场的景气度存在差异。新能源的半 导体器件价值量约 750-850 美金，其中 40%-45%属于功率半导体，后者半数左右是功率 MOS、IGBT 等，价值量约 300-350 美金。目前汽车不管高低压现在都非常紧缺，特别是 新能源三电多用到的 6 寸、8 寸高压器件产能极为紧缺，IGBT、超级 MOS 管等还没有转 为 12 寸，今年或不能缓解。士兰微此前曾表示，高端 Mos 管供不应求，无法满足大客户 需求。Mos 降价主要集中在平面 Mos 和低压 Mos，超结 Mos 价格依旧坚挺。
IGBT 方面，车规级 IGBT 的需求进入持续放量阶段，单车价值量持续提升。IGBT 及 IGBT 模块在新能源汽车成本结构中，占驱动系统的比重已达 50%，占全车成本的比重也高达
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8-10%，是新能源汽车中，成本最高的单一元器件，单车价值量在持续提升，价值量占新 增器件比重超过 80%。根据 Omdia 2020 年报告显示，2019 年中国车用 IGBT 市场规模为 2.8 亿美元。而随着新能源汽车产业超预期增长车规级 IGBT 的需求量持续攀升。据集微 网消息，由于优质产能跟不上市场需求，预计今年下半年，车规级 IGBT 将持续紧缺，可 能成为制约汽车生产的主要瓶颈，并延续至 2023 年。
IGBT 功率器件国产率超三成，部分缓解市场增量需求。本土 2019 年比亚迪电机驱动控 制器用 IGBT 模块全球排名第二，市场占有率 18%。但车厂自有产能尚不足以解决产量不 足问题，为此，比亚迪向士兰微、斯达半导、时代电气、华润微等具备车规级 IGBT 生产 能力的本土企业下单，其中与士兰微签订的订单级别达亿元，保障激增的新能源汽车生 产对 IGBT 的需求。东风汽车旗下智新半导体的 IGBT 生产线已完全进入自动化生产流程，一期年产能为 30 万只，二期建成后，年产能将达到 120 万只，产品已应用于东风风神、岚图等自主品牌车型。时代电气目前已在广汽、东风汽车、长安汽车、理想汽车、小鹏 汽车等主机厂中得到装车使用，750V 的 IGBT 模块获市场高认可度。
本土企业产能中低端占比大，高端产能仍受欧美厂商产能制约。高端产能掣肘于英飞凌、安森美等国际供应商，欧美企业扩产节奏与市场需求错频。目前，英飞凌采取优先满足 头部客户的策略，以缓解 IGBT 模块供应短缺问题，而德国英飞凌和上汽英飞凌的产能均 处于爬坡阶段，优质产能供应不足，高端产品短缺。安森 IGBT 模块产能超五十万，但产 能利用率有待进一步提升，无法满足市场的快速增长需求。
2）MCU：结构性紧缺持续，尤其是车规级 MCU 方面
32 位 MCU、HPC 控制体系将部分抵消电动化带来的 MCU 增量需求。一方面，未来传统 8 位 MCU、16 位 MCU 将通过迁移到 32 位 MCU 而从汽车中移除，集成度更高、功能更 强大的 32 位 MCU 将成为主流。另一方面，未来大部分驾驶功能将由汽车 HPC 控制。现 在，一辆车上有 70 到 100 个 ECU，每个 ECU（包括其中的 MCU）控制一个特定的驾驶 功能，而这种分布式计算体系结构将被更集中的 HPC 体系结构所取代。
但在一些工业领域尤其是车规级 MCU 方面，预计到今年下半年供应依然紧张，或有望年 底实现供需平衡。考虑到全球汽车销量整体稳中有降的现状，我们预计单车 MCU 用量将 在 2025 年达到峰值，随着汽车智能化、控制集中化发展，车规级 MCU 的用量将会开始 逐步下降。Gartner 数据显示，单辆车对 MCU 的需求量并不会随着汽车电动化、智能化 的增加而出现明显增加。但由于单价更高的 32 位 MCU 应用比例继续提升，汽车 MCU 整 体市场规模仍将处于持续增长趋势，车载传感器的增加和汽车销量的增加或将带来 MCU 需求量抬头。
车规级 MCU 国产替代将是未来发展主旋律。目前车规级 MCU 国产化率约为 5%，随着本 土企业的发力，国产化率有望在未来几年得到飞速提升。
图 32：2022Q1 主要 MCU 厂商不同产品的货期与价格变化趋势
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资料来源：富昌电子官网，天风证券研究所
3）传感器芯片：未来伴随着搭载数量增加，短缺问题会长期存在。
毫米波雷达方面，部分缺货或成常态。毫米波雷达的生产厂商主要是博世、英飞凌、恩 智浦、安森美等企业，此前，博世毫米波雷达芯片组装厂受马来西亚疫情影响而减少供 应。第五代毫米波雷达芯片的短缺共影响了 11 家车企，包括小鹏汽车、长城汽车、广汽 埃安等。博世（中国）总裁陈玉东曾表示 21Q4 供货率会非常低，2022 年会恢复到历史 情况。缺货 10%到 20%将成为常态，市场需求不能全部得到满足。
小鹏和理想的毫米波雷达供应或将缓解。理想 ONE 和小鹏 P5 交付方案中表明，后续毫 米波雷达将分批补装，考虑到上游芯片厂商产能恢复的时滞，此举可能是传感器芯片供 求紧张将有所缓解的一个信号。
4）SoC 芯片：高性能产品集中度较高，未来存在缺货风险。
车规级 AI 芯片需求量逐级提升，算力突破要求指明未来缺货风险。根据麦肯锡预测，到 2030 年，全球车载 AI SoC 芯片的市场规模将达 303.4 亿美元，其中中国市场规模为 104.6 亿美元。不同的自动驾驶等级对 AI SoC 芯片的需求价值量不一样。至 2025 年，L1 级单车 AI SoC 芯片价值量为 69 美元，L2 级为 190 美元/辆，L3 级为 685.9 美元/辆，L4/L5 级为 1487.9 美元/辆。此外，华为指出，到 2030 年，车载算力将超过 5000 TOPS，未来智能汽车对算力的需求量非常高，而本土车载 AI 芯片的算力仍普遍处于 100 TOPS，未来企业算力提升的需求将使得车规级 SoC 芯片面临一定的缺货压力。
5）存储类芯片：占汽车半导体市场比重有望持续提升，缺货引发产品价格上浮
短期来看，NAND 各型号价格均有所上涨，创近年新高。NAND 方面涨价明显，西部数 据宣布部分 3D NAND 生产线遭到污染，今年一季度产能受损不久，全部产品涨价。随后，美光也进一步跟进，宣布 NAND 产品合约价涨 17% 至 18%，现货价 上涨 25% 以上。
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本轮涨价中，NAND 各型号价格均有所上涨，其中，64Gb 8Gx8 MLC 闪存合约涨幅最大，远高于 32Gb 4Gx8 MLC 闪存合约涨幅，而且价格已经创下三年来新高。
图 33：2022Q2 各类 NAND 及 DRAM 价格走势预测（下滑受手机及 PC 端影响，车载板块持续强劲）
资料来源：TRENDFORCE，天风证券研究所
6）电源管理芯片：电源管理芯片供给仍然紧张，其中汽车相关应用最为紧俏。
受益于下游车用、服务器与固态硬盘等终端需求持续旺盛，以及国外 IDM 大厂转单影响，2022M03 台系电源管理 IC 厂商业绩表现亮眼。矽力杰实现营收 22.2 亿台币，同比增长 41%；致新实现营收 9.4 亿台币，同比增长 24%。受供求紧缺影响，2021 年电源管理 IC 平 均销售单价上涨近 10%。进入 2022Q1，电源管理 IC 产能供给仍然紧张，但相较于 2021 年有所缓解，供应处于健康水平。
图 34：2016-2021 年通用电源管理芯片 IC 平均售价（美元）
资料来源：TRENDFORCE，天风证券研究所
俄乌战争+我国疫情或将使汽车缺芯情况更为严峻：
从国际上来看，俄乌冲突升级，迅速发展为第二次世界大战以来欧洲最大规模战争；由 于乌克兰是氖气（芯片原材料之一）的重要出口国，俄乌冲突也会对芯片和汽车产业链 产生扰动。同时，美国举起“制裁之刃”对准俄罗斯，再次精准打击了全球半导体供应 链。
图 35：俄乌战争对于汽车芯片产业的影响分析
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资料来源：2022 中国车身大会，盖世汽车，天风证券研究所
展望 2022 年二季度供应链物流对半导体企业仍有一定的不确定性或影响，或将使汽车缺 芯情况更为严峻。22 年 3 月起上海市政府采取分区管控以来，人力与物流受到较大管制。
据 Trendforce 消息，周边 OEM、ODM 厂仅能依赖厂内库存来低度满足产线需求，长短 料问题进一步扩大。即使在周边地区封控解除后，可能会出现短期内物流量激增，造成 海关闸口阻塞，交期延长的可能。封控期间供应链物流存在问题，具体而言，半导体制 造厂的设备运输几乎停滞，由于公路作业受限，货物下船只能暂存码头；PCB 厂商也将 面临运输成本增加，部分产品出货延迟等状况；下游汽车产业所受影响较大，上海停摆 对全国乃至全球的汽车产业链造成了连锁反应。
1.4.竞争格局：美日欧三足鼎立，国产化浪潮及产业链重构带来新机遇
2020 年汽车芯片主要厂商分布中美日欧三足鼎立，前五大厂商包括英飞凌、恩智、瑞萨、德州仪器、意法半导体，前 25 强中闻泰科技名列第 19 位，是中国唯一一家上榜的公司。
图 36：2020 汽车芯片全球$380 亿
资料来源：2021 中国汽车半导体产业大会，海思，天风证券研究所
表 1：汽车芯片主要厂商分布（%）
| Rank | Company Name | Share of Market（2020） | Region | |
| 1 | Infineon Technologies | EU | ||
| 10.9% | ||||
| 2 | NXP | 9.9% | EU | |
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| 3 | Renesas Electronics | 7.5% | JP |
| 4 | Texas Instruments | 7.2% | US |
| 5 | STMicroelectronics | 6.4% | EU |
| 6 | Robert Bosch | 4.3% | EU |
| 7 | ON Semiconductor | 4.2% | US |
| 8 | DENSO | 3.2% | JP |
| 9 | Micron Technology | 2.7% | US |
| 10 | Intel | 2.5% | US |
| 11 | Rohm | 2.5% | JP |
| 12 | Analog Devices | 2.1% | US |
| 13 | Toshiba | 2.0% | JP |
| 14 | Microchip Technology | 1.9% | US |
| 15 | Qualcomm | 1.8% | US |
| 16 | Osram | 1.8% | EU |
| 17 | Sanken | 1.6% | JP |
| 18 | Maxim Integrated | 1.6% | US |
| 19 | Nexperia | 1.5% | CH |
| 20 | Melexis Microelectronic Systems | 1.4% | EU |
| 21 | NVIDIA | 1.2% | EU |
| 22 | Fuji Electric | 1.1% | JP |
| 23 | Mitsubishi Electric | 1.1% | JP |
| 24 | Sony | 1.1% | JP |
| 25 | Nichia | 0.9% | JP |
| Others | 17.6% | ||
| Total Market | 100.0% | ||
数据来源：Gartner，天风证券研究所
汽车芯片主要厂商分布及产品布局情况，按照 2020 年汽车半导体市场份额排序。
图 37：汽车芯片主要厂商分布及产品布局情况，按照 2020 年汽车半导体市场份额排序
资料来源：各公司官网，天风证券研究所梳理
细分领域来看，我们在汽车计算、控制类芯片的自主率不到 1%，传感器 4%，功率半导体 8%，通信 3%，存储器 8%，国产化浪潮下有望加速。
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整体技术上，在计算，控制领域的计算、控制领域：MCU/GPU/FPGA 等通用芯片高度垄 断，前三大市场占率约七成，面向 ADAS 的 ASIC 技术路线尚不确定。
传感器：在车身感知领域，国外企业高度垄断，前三大市场占率七成以上，国内基础不 足。在视觉、毫米波雷达等新型环境传感器具备基础。
功率半导体：IGBT/MOSFET 领域与国外相差较大，国内在功率分立器件和模块领域更为 擅长，化合物半导体领域国内正在布局。
通信：V2X 属于增量市场，国内依靠 5G 布局有发展基础。
存储器：存储器属于车用半导体增量市场，主要被美光、三星等垄断，国内车用 SRAM，立基型 DRAM 等环节有基础。
图 38：中国与海外汽车芯片的代差
资料来源：IC 制造生态发展论坛，天风证券研究所
图 39：中国车规级芯片自主率情况
资料来源：北京半导体行业协会，盖世汽车研究院，天风证券研究所
整体来看汽车传统汽车时代的汽车半导体市场存在三大竞争壁垒
业务稳定-整体市场份额稳定，市场规模稳步增加
格局垄断-市场日益形成垄断格局，外企通过并购巩固竞争优势
关系牢固-芯片-TIER1-车企已形成强绑定供应链，汽车对芯片性能/可靠性要求高，车规 芯片需要长周期供货能力所以对于新进企业构成行业壁垒
汽车智能化+电动化推动产业链重构。汽车进入了电动化+智能网联的时代, 新时代给予 追赶者机会，车联网/新能源/智能化/自动驾驶四个领域趋势带来新的半导体需求。新需 求为国内新进芯片企业进入汽车带来全新的产业机遇。
图 40：智能化浪潮下产业链重构带来汽车半导体的新机会
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资料来源：2021 中国汽车半导体产业大会，海思，天风证券研究所
OEM+Tier1+Tier2 原有金字塔格局有望被打破，向平台+生态模式跃迁，我国汽车芯片 厂商迎来入局机遇。对于未来规模化和个性化的挑战，智能车软件会逐步走向平台+生态 模式，原来的开发模式都是塔状，有 Tier-X 供应商给 OEM 提供部件和服务，由主机厂去 总成和验证。未来 OEM 除了跟传统部件合作之外，有些车企会考虑自建平台，比如说大 众等企业宣称做自己的操作系统。这个平台车厂自建或和供应商厂商合建，除了平台车 厂还需要和算法供应商，生态伙伴，投资伙伴等合作。所以我们认为未来合作模式是以 车厂为中心的平台+生态的合作模式，逐步走向平台+开放带来更多的开放和创新。
未来汽车产业的生态圈将会从过去的“整车厂是主导”，发展到“掌握核心技术关键环节 的企业是主导”，而且可能是一个圈和另外一个圈形成生态的竞争，从而组成一个更大的 新一代汽车生态体系
图 41：应对规模化和个性化挑战，智能车软件逐步走向：平台+生态模式
资料来源：盖世汽车，SDVF2021 第二届软件定义汽车高峰论坛，AUTOSAR 组织，天风证券研究所
2.品类分析：五大类汽车芯片皆具高成长动能，受益电动+智能 化量价齐升
智能化驱动下汽车行业有望实现产业变革升级，加速步入万物互联+万物智联的新时代。当前消费电子已先一步步入智能时代，而汽车行业正面临着智能化产业升级，整体过程 可以类比功能机到智能机。叠加政策端碳中和推动，电动化浪潮迭起，看好新能源汽车 在智能化+电动化驱动下加速起量。
汽车芯片从应用环节可以分为 5 类：主控芯片、存储芯片、功率芯片、模拟芯片、传感
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器芯片等。2020 年主控芯片占比 23%，功率半导体占比 22%，传感器占比 13%，存储芯 片占比 9%，其他占比 33%。
看好辅助驾驶+自动驾驶+汽车电动化持续提升带动汽车半导体量价齐升：
1）主控芯片：算力随着智能化提升不断提升从 L1<1TOPS 到 L5 1000+TOPS 算力推动主 控芯片高速增长；
2）功率半导体：燃油车功率半导体单车价值量达 87.6 美元，新能源汽车 458.7 美元，实 现四倍以上增长；
3）模拟芯片：以电源 IC 为例，车载领域增长最快，CAGR 达 9.0%。
4）传感器：L2 级别汽车预计会携带 6 个传感器，L5 级别携带 32 个传感器，汽车半导体 占比提升显著；
5.）存储芯片：汽车存储系统随着智能化水平提升容量和性能快速增长，为存储器步入千 亿美金市场核心。
汽车芯片从应用环节可以分为 5 大类：主控芯片、存储芯片、功率芯片、模拟芯片、传 感器芯片等。
主控芯片：
主要用于计算分析和决策，主要分为功能芯片（MCU）和主控芯片（SOC）。MCU 指的 是芯片级芯片，一般只包含 CPU 一个处理单元（例：MCU=CPU+存储+接口单元）。而 SOC 指的是系统级芯片，一般包含多个处理单元（例：SOC=CPU+GPU+DSP+NPU+存储 +接口单元）
1）计算芯片：包括 SoC，CPU，MPU，GPU，NPU, FPGA 等；
2）控制芯片：MCU 等
模拟芯片：
信号与接口芯片+电源管理芯片
主要用于发送、接收以及传输通讯信号。
1）总线芯片 CAN/LIN/USB/ETH 等；
2）通信与射频芯片：基带、V2X、BT/WiFi 等；
3) 信号变换：包括复用器、放大器、隔离器等；
4）专用功能芯片包括：苹果认证、安全加密芯片等
电源管理芯片
1）DC/DC 开关稳压器
2）DC/AC 控制器和转换器
3）电源管理 IC
4）线性/LDO 稳压器
5）监控器和电压基准等
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传感器芯片：
主要用于探测、感受外界信号、物理条件或化学组成，并将探知的信息转变为电信号或 其他所需形式传递给其他设备
1）雷达传感器：超声波、毫米波、激光雷达等；
2）图像传感器：CMOS 传感器等；
3）光电传感器：阳光/红外传感器、压力、流量传感器等；
4）生物传感器：气味传感器、氧气传感器等；
5）磁传感器（霍尔传感器等）
存储芯片：
主要用于数据存储功能
1）内存 DRAM(DDR、LPDDR4(x)等)；
2）闪存 FLASH（NAND FLASH、NOR FLASH）；
3）EEPROM 等
功率芯片：
主要用于保证和调节能源传输
1）驱动芯片：高低边驱动、HBD 等；
2）功率放大器：音频功放等；
3）功率模组：IGBT、组合 MOS 等；
4）其他：eFUSE、理想二极管控制器
图 42：汽车芯片从应用环节可以分为 5 大类：主控芯片、存储芯片、功率芯片、模拟芯片、传感器芯片等
资料来源：汽车芯片应用牵引创新发展论坛，广汽研究院，天风证券研究所
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2020 年汽车半导体产品市场需求情况：主控芯片占比 23%，功率半导体占比 22%，传感 器占比 13%，存储芯片占比 9%，其他占比 33%。
图 43：2020 年汽车半导体产品市场需求情况（%）
资料来源：汽车芯片应用牵引创新发展论坛，广汽研究院，天风证券研究所
智能化趋势下，我们认为 L2+/L3 已经是消费者刚需，整体渗透率将持续提升。同时，ADAS 渗透率 2025 年有望达 67%，带动汽车芯片快速增长。
汽车智能化趋势明确，L2+/L3 已经是消费者刚需。根据 iResearch 预测，2025 年中国智 能驾驶汽车产销量将超过 2000 万台，其中 L2+/L3 数量将超过半数, 自动驾驶不断迭代带 动汽车芯片快速成长。
图 44：全球智能驾驶市场渗透率预测
资料来源：2021 中国汽车半导体产业大会，黑芝麻，天风证券研究所
ADAS:2025 年渗透率有望达到 67%，ADAS 的渗透率提升带动汽车半导体量价齐升
HISilicon 预计到 2025 年，全球新车销量预计为 9600 万辆，其中辅助驾驶+自动驾驶的 装配车辆将达到 6500 万辆，渗透率预计为 67%。2025 年前全球车厂更多聚焦在 L0-L2 阶段，辅助驾驶的装配率将达到整体新车型的 90%左右。随着整车厂、Tier1、以及算法公 司在自动驾驶领域的技术突破，世界各国以及标准组织对自动驾驶的政策与立法的出台，以及在自动驾驶周边基础设施的投资和建设，L3-L5 阶段的自动驾驶对器件工艺要求较高，或将在未来十年内优先在 Robotaxi 等专有场景落地；
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图 45：ADAS 渗透率情况
资料来源：中国汽车半导体产业大会，天风证券研究所
表 2：2021 年全球自动辅助驾驶(ADAS)的应用车型举例
| SAE | NHTSA | SAE 定义 | 可实现功能 | 部分应用车型 |
| 分级 | 分级 | |||
| LO | LO | 无自动化，由人类驾驶 | 无自动 | 大部分传统汽车 |
者全权操作汽车，汽车
只执行命令不进行驾驶
干预。
| L1 | L1 | 驾驶支援，通过驾驶环 | ESP电子系统，ABS防 | 福特: Co-Pilot 360 安 |
| 境对方向盘和加减速中 | 抱死刹车系统，TRC循 | 全套件 | ||
| 的一项操作提供驾驶支 | 迹防滑、HAC上坡起 | |||
| 援，其他驾驶动作由人 | 步辅助。 |
| L2 | L2 | 类驾驶员操作。 | 预警提示类(车道偏离 | 福特: Co-Pilot 360 |
| 部分自动化，通过驾驶 | ||||
| 环境对方向盘和加减速 | 预警(LDW)，前撞预 | Assist+； | ||
| 中的多项操作提供驾驶 | 警(FCW)，盲点检测 | 通用:Super/Ultra | ||
| 支援，其他驾驶动作由 | (BSD等)；干预辅助(自 | Cruise； | ||
| 人类操作。 | 适应巡航(ACC)，车道 | 特斯拉: Autopilot； | ||
| 保持辅助(LKA)等)。 | 沃尔沃: Pilot Assist； |
理想 ONE；
小鹏 P7；
蔚来 ES6
| L3 | L3 | 有条件自动化，由自动 | 自动跟车、道路校 | 特斯拉: Autopilot； |
| 驾驶系统完成所有的驾 | 正、自动泊车、自适 | 奥迪:Traffic Jam | ||
| 驶操作，根据系统请求 | 应巡航等功能。 | Pilot； | ||
| 了人类驾驶者提供适当 | 梅赛德斯:Drive Pilot； | |||
| 的应答。 | 宝马: ADS inject； | |||
| L4 | L4 | 高度自动化，由自动驾 | 在限定道路和环境中 | 百度&一汽联: 红旗 EV |
| 驶系统完成所有的驾驶 | 具备所有自动驾驶功 | |||
| 操作，即使在限定道路 | 能。 |
和环境条件下，人类驾
驶者也不一定需要对所
有的系统请求作出应
答。
| L5 | L4 | 完全自动化，在所有的 | 可实现全天候全工况 | 技术实现预计至 |
| 道路和环境条件下，由 | 的自动驾驶功能。 | 2030E 年以后 |
| 自动驾驶系统完成所有 |
| 的驾驶操作，人类驾驶 |
| 者在某些情况下接管。 |
资料来源：国际电子商情、SAE、NHTSA，天风证券研究所
2.1.整车拆解：特斯拉汽车芯片拆解，五大类芯片重要性突显
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图 46：特斯拉 MODEL S 芯片拆解
资料来源：半导体行业观察， MC 评测室，电动星球 News，旺材电机与电控公众号，嘶吼专业版公众号，半导体投资联盟，电子发烧友，华一汽车，EV 世 纪，eetasia，佐思汽车研究，天风证券研究所，注：本表格及图片为天风证券测算，具体数据以特斯拉官方披露为准
图 47：特斯拉 MODEL S 芯片拆解
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资料来源：半导体行业观察，MC 评测室，电动星球 News，旺材电机与电控公众号，嘶吼专业版公众号，半导体投资联盟，电子发烧友，华一汽车，EV 世 纪，eetasia，佐思汽车研究，天风证券研究所，注：本表格及图片为天风证券测算，具体数据以特斯拉官方披露为准
我们将特斯拉汽车的关键部分进行拆解：
1/自动驾驶方案
复盘特斯拉自动驾驶芯片迭代之路：半集成模式➡整合模式➡核心自研模式
初期：采购 Mobileye EyeQ 3 芯片摄像头的半集成方案【原因：研发资金不足需要快 速量产】
中期：采用 NVIDIA 芯片平台第三方供应商摄像头的整合方案【原因： Mobileye 算力 不足开发速度无法跟上特斯拉迭代需求】
当前：采用 FSD 芯片自研外采 Aptina 摄像头的核心自研方案【原因：市面方案无法 满足定制需求资金及自研实力已到位】
特斯拉 FSD（全自动驾驶，Full Self-Driving）模块上包含了两个自研 FSD 芯片，其上广 泛使用了主控（CPU、GPU、NPU、MCU）、存储（LPDDR、SRAM、FLASH）等芯片。作为定制设计的自动驾驶芯片，独享方案使得芯片需求复杂性降低，替代性神经处理器
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的大部分通用能力已经从 FSD 芯片中剥离出来，只留下所需的硬件设计，从而将设计重 点移向对功耗、算力、传输时间、安全性的把控。现阶段，FSD 是特斯拉最核心的应用软 件，其软件收入也主要由 FSD 选装包贡献。消费者付费激活后，可以享受到包括自动泊 车、自动辅助导航驾驶、智能召唤等在内的高级自动驾驶功能，而且后续可以通过 OTA 空中软件持续升级自动驾驶能力。2020 年 7 月 1 号，其价格已经上涨至 8000 美元/套（国内 64000 元/套）。
图 48：Tesla 自动驾驶芯片迭代之路
资料来源：罗兰贝格《中国新能源汽车供应链白皮书》，天风证券研究所
2/ 仪表中控二合一屏
仪表中控二合一屏上的 CID( Center Information Display，中央信息显示器)和 IC（仪表 显示器，Instrument Cluster）的主要运算能力均由 NVidia VCM（可视计算模块）提供。
VCM 中使用了 Nvidia Tegra 片上系统（SoC），具有多核 ARM 处理器，GPU 和其他各种 音频和视频加速器，重要组件还包括有德州仪器生产的电源管理单元、海力士所生产的 存储单元 eMMC NAND 和 RAM，Spansion 生产的 NOR 等重要组件。正是这些组件使得 CID VCM 为整个车机的主要算力单元，NVidia VCM 作为运行 Linux 的基于 ARM 的计算 机模块，从而使得操作系统可驱动 Tesla 的大多数可见动作。
3/ADAS
ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，特斯拉 MODEL3 使用的传 感器类型有别于其他车型。自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种：一种是以特斯拉 为代表的视觉主导的多传感器融合方案，特斯拉汽车感知方案曾包括一个前置 77GHz 毫 米波雷达传感器、8 个摄像头和 12 个超声传感器。另一种是以低成本激光雷达为主导，典型代表如谷歌 Waymo。
继续加码纯视觉方案，打造“摄像头→自动驾驶芯片→DOJO 超算训练→软件 OTA 更新”的自动驾驶闭环生态。在汽车行业疯狂加码多感知融合的大趋势下，特斯拉反而选择继 续加码纯视觉方案，最新车型甚至已经走上了纯视觉 FSD 之路。近日，特斯拉官方确认，从 2022 年 2 月中旬起生产的高端车型 Model S 和 Model X 也将不再配备雷达，所有的驾 驶辅助系统将完全依赖一套由 8 个摄像头组成的摄像头系统。此方案能更好的改善极端 天气和怪异弯道下的自动驾驶安全性。与之呼应，特斯拉持续押宝人工智能，推出为超 级计算机 Dojo 准备的人工智能芯片 D1 ，完成了从芯片硬件到算法软件再到数据训练 Dojo 完整的自动驾驶生态闭环。
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2.2.架构革新：EEA 从分离向域内集中发展，核心芯片数量加速增长
从功能手机到智能手机复杂的应用需求驱动手机硬件架构从分立走向集中。而智能化趋 势亦对智能汽车的架构提出了新的要求，集中化的电子电气架构能够更好地满足计算集 中的要求。
图 49：从功能机到智能手机，硬件架构从分立走向集中
资料来源：艾瑞咨询，天风证券研究所
从座舱智能化的技术演进来看，可以分为分离式、分域式和域集中式，域集中式的方案 打破了原来分布架构式的限制，实现了软硬件的解耦，同时方便后续的 OTA 升级。
EEA（电子电气架构）的新阶段：
域集中式 2021-2025：第一，DCU 的出现使 ECU（电子控制单元）标准化且数量大幅减 少，并直接带来“降本”和“增效”。例如，若用一个集成中控、仪表、360 环视及其他 影音娱乐功能的 DCU 替代多个来自不同供应商的传统 ECU 方案，最大可为车企带来将近 38%的 BOM 成本节降（尚未考虑成本年降）。第二，智能传感器/执行器数量增加。传统 功能导向的 ECU+传感器集成方案中的算力会被剥离并集中到 DCU 里，同时传感器本身 也需具备基础算力，以便与 DCU 沟通，如通过 CAN。第三，软件开始独立于硬件，但并 未完全分离。一些独立的功能仍然依靠 ECU 实现，但抽象层（Abstraction Layer）的出现 是未来实现硬软件完全分离以及域融合的重要基础。第四，中央网关与各个域之间可通 过以太网通讯。
中央集中：一，软硬件完全分离，且所有的 ECU/DCU 共享同一套基础软件平台。二，相 互独立的功能应用搭载在一套高算力的车载计算机上，且它的算力远超阶段二的 DCU。三，基础软件平台+功能独立+HPC 将带来规模化，即一套架构可以承载任何形式、数量 的功能及服务。
图 50：汽车控制器领域演进：EEA 的发展整体会经历三大阶段⸺分布式架构（distributed）、基于域的集中 式架构(DCU based centralized)和基于域融合的带状架构(DCU fusionbased zonal) 。
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资料来源：罗兰贝格《汽车电子革命系列白皮书》，天风证券研究所
从分离到域内集中的发展，芯片算力持续提升。智能汽车对迭代速度、可扩展性、大数 据、功能安全、数据安全、冗余备份等要求较高且搭载代码量庞大需要极高算力支持。
分布式架构下智能化升级依靠 ECU 和传感器数量的叠加；而在集中式架构下可将多个 ECU 收集的数据在同一域控制器中统一处理域内主控芯片算力较强。
图 51：电子电气架构算力趋势
资料来源：2021 智能汽车域控制器创新峰会，芯擎科技，盖世汽车，天风证券研究所
据 ICVTank 数据 2019 年全球座舱域控制器出货量约为 40 万套预计 2025 年将超过 1300 万套 2019-2025 年 CAGR 为 79%。
图 52：预计 2025 年全球座舱域控制器出货量超 1300 万套， 2019-2025 年 CAGR 为 79%
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资料来源：ICVTank ，盖世汽车，天风证券研究所
整车含控制器数量约为 40-80 个，其中汽车的科技配置越高，则控制器数量越多，同等 科技配置条件下，新能源汽车车型的控制器略多。
我们看好智能化+网联化时代下大型控制器数量增加，汽车控制器量价齐升。从汽车控制 器来看，65%为智能网联、7%为新能源、8%为动力、12%为底盘、4%为集成安全、4%为车 身。
图 53：汽车控制器领域分布
资料来源：汽车芯片应用牵引创新发展论坛，广汽研究院，天风证券研究所
我们看好电动化时代下，汽车从传统车型向新能源汽车转型带动控制器数量及芯片增加。根据广汽研究院预测，传统汽车控制器数量为 40-70 个，芯片数量为 400-700 个，预计 新能源汽车控制器数量为 45-80 个，芯片数量为 500-800 个。
表 3：传统及新能源汽车的控制器数量及芯片数量测算（个）
| 传统车 | 新能源汽车 | |
| 控制器数量 | 40-70 | 45-80 |
| 芯片数量 | 400-700 | 500-800 |
数据来源：汽车芯片应用牵引创新发展论坛，广汽研究院，天风证券研究所
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图 54：油车案例：汽车需要的控制器及芯片数量案例
资料来源：汽车芯片应用牵引创新发展论坛，广汽研究院，天风证券研究 所
图 55：新能源汽车案例：汽车需要的控制器及芯片数量案例
资料来源：汽车芯片应用牵引创新发展论坛，广汽研究院，天风证券研究所
大型控制器芯片数量普遍超过 40 个，如广汽座舱域控制器芯片数量达 66 个：包括 2 个 主控芯片、31 个信号与接口芯片、30 个功率类芯片、3 个存储类芯片、1 个传感器类芯 片
中型控制器芯片数量一般在 20-40 个，如 TBOX 芯片数量达 29 个：包括 1 个主控芯片、14 个信号与接口芯片、11 个功率类芯片、2 个存储类芯片、1 个传感器类芯片
小型控制器芯片数量一般少于 20 个，如空调控制器芯片数量达 13 个：包括 1 个主控芯 片、5 个信号与接口芯片、7 个功率类芯片、0 个存储类芯片、0 个传感器类芯片
图 56：汽车控制器芯片应用情况
资料来源：汽车芯片应用牵引创新发展论坛，广汽研究院，天风证券研究所
2.3.主控芯片：智能座舱+自动驾驶双轮驱动，智能化时刻来临
随着汽车电子化程度的加速渗透，汽车 ECU 的数量提升，而 ECU 中均需要 MCU 芯片。汽车 MCU 占比 MCU 细分市场 37%，智能化需求下未来 32 位处理器将成为主流。
| 图 57：汽车 MCU 占比 MCU 细分市场 37%（%） | 图 58：汽车 ECU 数量需求（单位：颗） | |
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资料来源：中国汽车半导体产业大会，海思，天风证券研究所
资料来源：ICVTANK，盖世汽车研究所，天风证券研究所
一辆汽车中所使用的半导体器件数量中，MCU 占比约 30%，每辆车至少需要 70 颗以上 的 MCU 芯片，随着汽车不断向智能化演进，MCU 的需求增长也将越来越快。
32 位 MCU：主要应用于仪表板控制、车身控制、多媒体信息系统、引擎控制及智能驾驶 安全系统及动力系统。其强调智能性、实时性和多样化，除处理复杂的运算及控制功能，32 位 MCU 产品也将扮演车用电子系统中的主控处理中心角色，也就是将分散各处的中 低阶电子控制单元集中管理。
16 位 MCU：主要应用于动力传动系统，如引擎控制、齿轮于离合器控制和电子式涡轮系 统等，也适合用于底盘结构和电子泵、电子刹车等。
8 位 MCU：主要应用于车体的各个子系统，包括风扇控制、空调控制、车窗升降、低阶 仪表板、集线盒、座椅控制、门控模块等控制功能。
图 59：车用 MCU 市场应用分类及高宽位功能芯片 MCU 是未来主流的发展方向
资料来源：IHS，盖世汽车研究所，天风证券研究所
图 60：2020-2025 全球及中国车用 MCU 规模（亿美元）
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资料来源：IC Insights，电子工程专辑，天风证券研究所
全球 MCU 行业企业通过收购兼并方式提升市场份额。根据 IHS 数据，2020 年，全球汽 车电子用 MCU 龙头企业为瑞萨电子、恩智浦、英飞凌等，其中瑞萨电子市场份额大幅提 升，达到 30%。根据 IC insights 数据，2021 年全球 MCU 市场规模 196 亿美元，预计
2021-2026 年 CAGR 为 6.7％
图 61：2020 年全球汽车 MCU 芯片市场竞争格局
| 意法半导体 5% | 其他 2% | 瑞萨电子 30% |
| 微芯科技 7% |
德州仪器 7%
| 瑞萨电子 | 英飞凌+赛普拉 | 恩智浦 26% | 德州仪器 |
| 斯 23% | 英飞凌+赛普拉斯 | ||
| 恩智浦 | |||
| 微芯科技 | 意法半导体 | 其他 |
资料来源：Semicast Research，IHS，前瞻产业研究院，天风证券研究所
表 4：汽车 MCU 头部公司情况
| 排名 | 公司 | 国家 | 扩产计划 | 并购事件 |
| 1 | 瑞萨电子 | 日本 | 2 月宣布入股台积电、与电装合作密切，有意扩大外 | - |
包，台积电熊本厂量产有助提高瑞萨车用晶片供货能
力。在 2023 年前，将缺货严重的车用 MCU 供货量提
高 5 成，以 8 时晶圆换算，高阶 MCU 产能预计较
2021 年底增加 5 成。
| 2 | 恩智浦 | 荷兰 | - | 2015 年收购飞思卡尔，完善在汽 |
| 3 | 英飞凌 | 德国 | - | 车电子领域的布局 |
| 2019 年收购赛普拉斯，完善车载 |
MCU 和存储领域布局
| 4 | 德州仪器 | 美国 | 2025 年每年将支出约 35 亿美元用于芯片制造。将在 | 收购 32 位 MCU 供应商 Luminary |
| 谢尔曼扩大 4 家工厂的数量，2025 年第一家工厂投 | Micro |
| 产。第 3、4 家工厂在 2026 年至 2030 年间开始。全 |
| 5 | 微芯科技 | 美国 | 部完成后该公司将拥有八家工厂生产 300 毫米晶圆。 | 先后收购触摸屏控制器龙头公司 |
| 计划斥资 4000 万美元用新技术改造其科罗拉多斯替 | ||||
| 林斯半导体工厂，未来六个月增加 50-75 名员工，购 | Hampshire，单片机、模拟器件 | |||
| 置安装新设备，6 英寸转向 8 英寸生产，产能翻倍。 | 和闪存专利解决方案供应商 |
SMSC 和拥有触控传感器 IP、
MEMS 传感器接口与安全技术的
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Atmel
| 6 | 意法半导 | 意大利、 | 2021 年的资本支出预计达 21 亿美元，其中 14 亿美 | - |
| 体 | 法国 | 元将投入全球产能扩建，7 亿美元用于支持正在建的 |
| 300mm 新晶圆厂、Catania 的碳化硅工厂，以及 |
| Tours 的氮化镓工厂。计划在 2020 年至 2025 年期间 |
| 将欧洲工厂的整体产能提升一倍，主要为 300mm 产 |
| 能。 |
资料来源：半导体行业观察，芯智讯，前瞻产业研究院，天风证券研究所
随着智能汽车的发展，特别是智能座舱和自动驾驶概念的兴起，主控芯片应运而生。
图 62：汽车会从 ECU（以 MCU 为主）的传统汽车向智能车时代的 MCU+MPU+异构加速器推演
资料来源：华为、盖世汽车，天风证券研究所
智能化演进，叠加高算力芯片的挑战，SoC 异构集成扬帆起航。原来车里面 ECU 用的是
8 位、16 位的 MCU，现在主流 32 位的 MCU，同时 MCU 也从单核走向多核。芯片的算
力提升到几百 T，甚至 1000T 的算力，这些芯片都是高算力的异构芯片，一个芯片内有
CPU 的核、加速器、AI 核、ISP 等，这些芯片上的软件靠传统 MCU 时代的嵌入式软件是
支撑不了的，SoC 异构集成扬帆起航。
表 5：SoC 与 MCU 对比
| MCU | SOC | |
| 定义 | 芯片级芯片，常用于执行端 | 系统级芯片，常用于 ADAS、座舱 |
IVI、域控制等
| 典型组成 | CPU+存储（RAM,ROM）+接口 | CPU+存储（RAM,ROM）+较复杂的 |
| 外设+音频处理 DSP/图形处理 GPU/ |
| 带宽 | 多为 8bit、16bit、32bit | 神经网络处理 NPU 等 |
| 多为 32bit、64bit | ||
| 主频 | MHz 级别 | MHz-GHz 级别 |
| RAM（主存） | MB | MB-GB |
| 额外存储 | KB-MB(Flash，EEPROM) | MB-TB(Flash,SSD,HDD) |
| 单片成本价格 | 0.1-15 美金一个 | 座舱 10 美元，ADAS 超 100 美元 |
| 常见厂商 | 瑞萨、意法半导体、爱特梅尔、英飞凌、微芯 | 英特尔、英伟达、特斯拉（FSD）、华 |
| 为、地平线、寒武纪、全志科技（座 |
| 复杂度 | 低 | 舱）等 |
| 高 | ||
| 运行系统 | 较简单、一般不支持运行多任务的复杂系统 | 支持运行多任务的复杂系统 |
资料来源：盖世汽车研究所，天风证券研究所
SoC 芯片主要分为智能座舱及自动驾驶芯片：
智能座舱 SoC 芯片渗透率不断提升，预计到 2030 年接近 9 成：智能座舱芯片相比于自
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动驾驶芯片对安全的要求相对更低，未来车内“一芯多屏”技术的发展将依赖于智能座 舱 SoC，芯片本身也将朝小型化、集成化、高性能化的方向发展。
图 63：使用多核 SoC 芯片模组的智能座舱方案在新车销量中的渗透率（2020-2030, %）
资料来源：罗兰贝格《汽车电子革命系列白皮书》，天风证券研究所
2.3.1.智能座舱芯片： 2017 至 2020 年芯片复合增长率高达 28%
据国际电子商情，预计全球智能座舱市场在 2022 年将达到 438 亿美元，年复合增长 9%。整个供应链规模和增量都非常大。从华为、高通、NXP 智能座舱解决方案，到大陆、博 世、哈曼国际、电装，再到北汽、WEY、蔚来、小鹏、理想、吉利、领克、福特、凯迪 拉克等车厂，整条产业链几乎处于 ALL-IN 的状态。
智能座舱定义：智能座舱被定义为主要涵盖座舱内饰和座舱电子领域的创新与联动，是 拥抱汽车行业发展新兴技术趋势，从消费者应用场景角度出发而构建的人机交互(HMI)体 系。
相对于自动驾驶，智能座舱芯片挑战相对较低，国产化落地有望加速。智能座舱功能的 落地尽管要整合多个屏幕显示(中控、仪表、抬头等)、驾驶员监控、车联网、娱乐系统及 部分辅助驾驶功能，但总体来说，由于不涉及底盘控制，安全压力小，技术实现难度低、成果易感知，有助于迅速提升产品差异化竞争力。因此国内 OEM 在等待自动驾驶关键技 术成熟的档口，开始逐步将精力转移到智能座舱的落地。
智能座舱的演进：从电子座舱到第三生活空间
图 64：智能座舱演进过程
资料来源：罗兰贝格《汽车电子革命系列白皮书》，天风证券研究所
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座舱技术链技术升级支撑“一芯多屏”趋势。
座舱芯片、域控制器及操作系统等软硬件技术的升级，为主机厂在多屏和联屏方向提供更多空间，
座舱厂商纷纷发力“一芯多屏”的座舱方案，并且实现量产；其中自主品牌对座舱的联屏方案更加
积极开放。
尺寸：从中短期趋势来看，多屏、大尺寸屏幕是打造智能座舱科技感的重要方案，15 英寸以上的
中控屏以及成为多家车企的选择
性能：高清晰度需求增长，对屏幕分辨率与性能的要求持续升级
新技术：OLED、曲面屏、可升降、3D 裸眼技术、AR 技术将被逐渐应用，高科技体验更加明显
造型多样：结合内饰的风格与特点，屏幕造型呈现多样性，包括切角、弧线、梯形、圆形等，以及
联屏设计等进一步塑造科技感与特点
副驾屏幕：随车企对于智能座舱作为第三空间认可的加深，其服务对象也从驾驶员乃至后排的顾客
进行拓展。服务属性在保障驾驶安全的基础上强调娱乐、社交等元素。
表 6：“多屏”“联屏”方案量产案例
| 伟世通 | 哈曼 | 佛吉亚 | 德赛西威 | 东软 |
| 奇瑞瑞虎 8 PLUS | ||||
| 极狐阿尔法 S | 红旗 HS5 | |||
| 吉利星越 L | 红旗 E-HS9 | |||
| 一芯三屏双系统； | 一芯双屏双系统； | 一芯三屏双系统； | 一芯双屏双系统； | 一芯双屏双系统； |
| 双联屏：“中控+副驾 | 双联屏：仪表+中控 | 三联屏：仪表+中控+ | 双联屏：仪表+中控 | 双联屏：仪表+中控 |
副驾
| 系统：Linux(仪表） | 系统：QNX(仪 | 系统：QNX(仪 | 系统：QNX(仪 | 系统：Linux(仪表） |
| +Android（中控+副 | 表)+Android(中控)； | 表)+Android(中控+副 | 表)+Android(中控)； | +Android（中控）; |
| 驾）; | 域控制器：哈曼； | 驾)； | 域控制器：德赛西 | 域控制器：C4 Pro； |
| 域控制器： | 芯片：英特尔 | 域控制器：佛吉亚芯 | 威； | 芯片：Intel Apollo |
| SmartCore； | 片； | 芯片：瑞萨 R-Car | Lake | |
| 芯片：高通 8155A | 芯片：瑞萨 R-Car |
资料来源：盖世汽车研究院，天风证券研究所
据盖世汽车，预计智能座舱的演进过程带动上游芯片快速发展，2030 年有望达千亿规模，单车价值链将显著提升，成为 5G、传感器、AI、高性能计算、服务、内容和系统面向驾 乘人员集中呈现的窗口。未来的智能座舱可以形容为“your home away from home“，其应该有着更加多样化的人机交互 HMI(语音、手势、AR 抬头显示、融合导航指示），更 大更高分辨率(12inch+,4K)的屏幕, 流畅的屏屏互动功能，多模态的舱内传感器(摄像头、毫米波雷达），更丰富的车机软件，同时能把座舱数据进行更好的整合以带来更便利的体 验。
AR HUD 走向量产，成为显示与交互的重要载体
AR HUD 走向量产，成为显示与交互的重要载体。随着 HUD 显示效果的提升，其重要性 日益凸显。目前 HUD 前装量产以 W HUD 为主，AR HUD 也开始规模化落地。部分车企 的车型采用小尺寸仪表的+HUD，未来 HUD 或将进一步削弱作为主要显示屏业界的地位。
AR-HUD 的软件比拼的是 AI 能力和导航能力。导航能力必不可少是因为它是一个基础功 能， AI 能力就是生态智能化以及交互智能化的智能体现。
表 7：AR-HUD 的相关车型与范围
| 车型 | 图例 | 上市时间 | VID/m | 投影画面/英寸 | 成像方式 | 供应商 | |
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| 行业报告 | 行业深度研究 | ||||||
| 红旗 E-HS9 | 2020 年 12 月 | 7.5 | 44 | TFT | / | |
| 奔驰 S 级 | 2021 年 1 月 | 10 | 77 | DLP | 日本精机 | |
| （国内） | ||||||
| 大众 ID.4 | 2021 年 3 月 | 10 | 约 70 | TFT | LG | |
| （国内） | ||||||
| 长城 WEY 摩卡 | 2021 年 5 月 | 13 | 75 | TFT | MAXELL | |
| 奥迪 Q4 e-tron | 2021 年 6 月 | 10 | 约 70 | TFT | LG | |
| （欧洲） | ||||||
| 广汽传祺第二 代 GS8 | 2021 年 12 月 | 8 | 60 | DLP | 华阳多媒体 | |
| 北京魔方 | 预计 2022 年 4 | / | 60 | / | 疆程 | |
| 月 | ||||||
| 现代艾尼氪 5 | 预计 2022 年 5 | 7.5 | / | / | 现代摩比斯 | |
| 月上市 | ||||||
资料来源：艾邦智造、天风证券研究所
AR-HUD、W-HUD 及 C-HUD 对比情况，目前市场面已有的 AR HUD 其实只是对传统 WHUD 的小幅升级。实际上，AR HUD 可以做得更好且提供更多的体验，为了实现这一 目标，要超越简单的 WHUD 2.0，AR HUD 需要更多的信息处理能力，整合许多数据源，能够以低延迟进行实时计算，图形渲染和坐标矫正。总而言之，与普通 WHUD 相比，实 现真正的 AR HUD 需要应用更多的技术。
表 8：AR-HUD、W-HUD 及 C-HUD 对比情况
| HUD | AR-HUD | W-HUD | C-HUD |
| 图例 | |||
| 成像单元 | 3.1/4.1TFF、DLP3030 | 1.8/3.1/4.1 吋 TFT | 1.8/3.1 吋 TFT |
| 分辨率 | 854*480/1280*640 | 480*240/800*480/1280*640 | 480*240/800*480 |
| 成像距离 | 4.5~8 米 | 2.3~5 米 | 1.6~1.8 米 |
| 视场角 | 9°*3°/10°*°4 | 5°*2°/7°*3°/9°*3° | 5.54°*1.85°/8.7°*3.26° |
| 成像大小 | 29~60 吋 | 5~28 吋 | 6.6~12.3 吋 |
| 体积 | 8~12L | 5~8L | 3~5L |
| 产品趋势 | 最终发展方向 | 目前主流产品 | 阶段性产品 |
| 量产情况 | 奔驰的 S 级，大众、一汽、 | 高配向低配，选配走向标配 | / |
| 广汽和奇瑞，从 POC 走向量 |
| 产 |
资料来源：华阳多媒体官网、盖世汽车、贤集网、天风证券研究所
据盖世汽车，预计座舱芯片算力需求及规模显著提升。
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图 65：智能座舱市场有望超过千亿规模，其中芯片复合增长率最高达 28%，2030 年有望达千亿规模
资料来源：盖世汽车研究院，天风证券研究所
从 BOM 提升来看，电子电气架构改变带来的硬件与软件的价值提升（~510 美元）将明 显高于纯 IVI（车载信息娱乐）系统和 Connectivity（互联互通）系统（~230 美元）。其 中，座舱域控制器及基础软件（如 OS）有望成为未来五年的价值高地。
图 66：智能座舱相关电子元件 BOM 的变化–以豪华车型为例
资料来源：罗兰贝格《汽车电子革命系列白皮书》，天风证券研究所
顺应智能座舱多传感器融合、多模交互及多场景化模式发展的演进趋势，作为处理中枢的座舱 SOC 需要不断发展突破。下一代座舱 SOC 发展主要呈现以下几个趋势：
（1）CPU 算力不断提高。如高通骁龙 SA8155P 芯片的算力约 85KDMIPS，而 SA8195P 的 CPU 算 力约 150KDMIPS，芯驰科技最新推出的座舱芯片 X9U 的 CPU 性能达到 100KDMIPS 等。
（2）AI 算力需求越来越强，以支持语音和图形甚至整车功能与驾驶者的交互。目前，已有部分量 产的座舱 SOC 芯片中嵌入 AI 加速计算，其算力在 1~5TOPS 左右。如用于奔驰第一代 MBUX 的英 伟达 Parker 的 AI 算力为 1TOPS，三星已量产的 Exynos Auto V910 具备约 1.9TOPS 的 AI 算力，而 三星规划 2025 年前后投放量产的 Exynos Auto V920 座舱芯片的 NPU 算力将达到约 30TOPs。
（3）支持接入更多车载显示屏和传感器。如高通 8155/8195 最多支持 8 个传感器输出和 5 路显示
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屏；三星 V910 支持 6 路显示屏；2021 年上海车展，芯驰科技最新发布的智能座舱芯片 X9U，能够 支持 10 个高清显示屏。
（4）芯片制程工艺越来越先进。目前，7nm 及 8nm 制程座舱芯片已实现量产，如高通 8155/高通 8195，三星 V910 等。同时，高通发布的最新第四代骁龙汽车座舱芯片制程将达到 5nm，并计划 2022 年开始量产。
（5）芯片迭代越来越快，新产品发布周期缩短。以前周期基本在 3-5 年左右，现在新品基本在 1-2 年，座舱芯片迭代速度加快。
（6）座舱 SOC 也在向模块化、可更换、可扩展的趋势发展。2021 年 4 月，华为发布了麒麟车机 模组 9610，其内置车规芯片麒麟 990A，该芯片模组采用的是可插拔式设计，可通过对中央处理单 元更换的方式来进行更新，周期为三年一代，每一代的接口一样，可直接更换，时间跨度上可以覆 盖到汽车使用的全生命周期。
（1）&（2）从算力需求来看，座舱芯片需要的算力逐年提升，据 IHS Markit，预计 2024 年座舱 NPU 算路需求将是 2021 年的十倍，预计 CPU 算力需求是 2021 年的 3.5 倍。
图 67：座舱芯片需要的算力逐年提升
资料来源：IHS Markit ，天风证券研究所
（3）主要座舱处理器可支持接入更多显示屏和传感器
图 68：主要座舱处理器可支持接入更多显示屏和传感器
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资料来源：佐思汽车研究，天风证券研究所
（4）&（5）芯片制程工艺越来越先进，迭代越来越快
图 69：主要企业座舱 SOC 发展及规划
| 发布时间 | ~2013年 | 2014年 | 2015年 | 2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022年 | 2023年 |
| 年 | 年 | 年 |
第三代
| 高通 | 第一代： | 第二代： | SA6155/SA8 | 第四代 |
| 602A | 820A | 155/SA8195 | （5nm） |
(7nm)
| 三星 | Exynos | Exynos | 高端V920 | 中低端 | ||||||
| V520 | ||||||||||
| （~5nm） | ||||||||||
| 8890 | Auto | 、中端 | 或V320 | |||||||
| (14nm) | V910(8nm) | V720 | ||||||||
| 英特尔 | A3900 | A3920 | A3950/A39 | 下一代 | ||||||
| 60 | （~10nm） | |||||||||
| 英伟达 | Parker | Xavier | NVIDIA | Atlan(自动 | ||||||
| orin(自动驾 | ||||||||||
| 驾驶) | ||||||||||
| 驶)（7nm） | ||||||||||
| 瑞萨 | R-car H2 | R-Car | R-Car | R-Car | ||||||
| M2/R-Car | H3R-Car | |||||||||
| E2 | M3 | 下一代 | ||||||||
| NXP | i.MX6 | I.MX | I.mx8.5或 | |||||||
| 8M(28nm) | i.mx10x |
J6entryJ6/
| TI德州仪器 | Jacinto 6 | J6 echo/J6 | J7芯片（无座舱产品） |
plus
| Telechips | TCC803x | Dolphin3 | Dolphin5(N | |||
| （代号 | ||||||
| PU) | ||||||
| Dolphin+） | ||||||
| 华为 | 麒麟990A | |||||
| （28nm） | ||||||
| 地平线 | 征程2 | 征程3 | 征程5 | 征程5P | 征程6 | |
| （28nm） | （16nm） | |||||
| 联发科 | MT271 | (E03) | ||||
| （亿咖通） | (E01、E01) | (E03) | ||||
| 芯驰科技 | X9H/X9P(16nm) | X9U/G9V | ||||
| 杰发科技 | AC8015 | AC8025 | AC8035 | |||
| 紫光展锐 | A7862(12nm) | |||||
| 芯擎科技 | SE1000(7 | |||||
| nm) |
资料来源：佐思汽车研究，天风证券研究所
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从厂商来看，智能座舱 SoC 厂商可以分为：消费级芯片生产商、传统汽车芯片生产商、新兴芯片 生产商
1）传统汽车芯片龙头：产品线齐全，车规级芯片积累较多；与传统主机厂合作关系良好；目前在 中低端车型应用较多
2）消费电子领域巨头：资金雄厚，可支撑起对先进制程和高算力芯片的研发投入；软件生态好，研发成果可加以最大限度利用；目前在中高端车型和造车新势力广泛应用，在智能座舱及自动驾驶 域均处于行业领先水平
3）国内科技公司：AI 技术出众，通常可为客户提供“算法+芯片”的软硬件耦合的全栈式解决方 案；
主要应用于国产车型
图 70：座舱芯片相关公司
资料来源：智车科技公众号，天风证券研究所
消费级芯片厂商：高通三星华为降维切入座舱 SoC 快速渗透高端市场
在手机等消费电子领域的出货量可摊薄车载芯片研发成本先进制程研发费用高昂因此其 迭代速度远超汽车芯片厂商掀起算力军备竞赛。
高通：在全球高端车载信息娱乐系统方案领域排名第一
全球领先的无线技术支持为将来车路协同提供坚实基础
高度集成的开发套件为产品快速开发提供完整软硬件环境加速创新
统一的软件框架、高度灵活性和可扩展性
高通在座舱领域布局了多款芯片产品，目前全球已有超过 20 加车企搭载了第三代骁龙数 字座舱平台，技术与市场优势明显。
三星：收获奥迪全系列 MIB 3 TOP 和保时捷全系列座舱芯片订单
OS 自主：采用开源的汽车级 Linux AGL 系统较高通采用安卓更自主
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收购哈曼： 2016 年以 80 亿美元现金收购哈曼哈曼汽车业务包括高端音响、 IVI 、车联 网、导航系统、 3 D 和 AR 、第三方应用、多模人机界面等
华为：提供全套解决方案减少客户开发成本
图 71：华为座舱解决方案常见合作模式
资料来源：佐思汽车研究公众号，天风证券研究所
地平线：国内首个软硬结合并将前瞻人工智能算法内置到芯片中的企业。
目前已面向市场推出征程 2 、征程 3 、征程 5 芯片并且已经形成了自动驾驶智能座舱 以及车内外联动的完整产品布局。
Horizon Matrix SuperDrive 全场景整车智能解决方案，且 Horizon Halo 20 以 2 个月为频 次迭代算法的丰富度与精度并发布集成车载人机交互和车内外联动体验、自动驾驶于一 体
黑芝麻：公司定位 Tier 2 并与车企和 Tier 1 供应商合作如博世、上汽、一汽和通用汽车。
获小米旗下长江产业基金领投
A 1000 芯片已经获得多家车厂量产定点机会
图 72：华为座舱解决方案常见合作模式
资料来源：公司官网、焉知智能汽车，地平线官网、天风证券研究所
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我国 SoC 厂商方面，全志科技、晶晨股份、瑞芯微、富瀚微、中兴通讯加速布局汽车芯 片。
全志科技:
智能车载市场，公司重点专注于智能座舱类产品，涵盖智能车载信息娱乐系统、全数字 仪表、流媒体、AR-HUD、智能激光大灯、智能辅助预警等产品。
公司 T 系列产品应用于智能座舱，辅助驾驶，智慧工业，行业智能，包括佛吉亚中控车 机；长安汽车智能驾舱；一汽全景泊车，上汽荣威全景泊车等；南瑞继保电力二次保护 设备，汇川工业人机交互/PLC 等；
晶晨股份：
上汽集团入股晶晨，有助于晶晨在汽车领域的发展，晶晨芯片产品主要用于车载信息娱 乐系统，当前已与海外高端高价值客户的合作取得了积极进展，并收到部分客户订单，销量稳步增长。瑞芯微 PX 系列产品已应用于部分汽车电子产品，2021 年公司推出首颗 通过 AEC-Q100 车用可靠性标准测试的芯片 RK3358M，面向智慧汽车电子领域，后续将 陆续推出针对汽车前装市场的智能座舱、娱乐中控、视觉处理等处理器芯片。
富瀚微:
重点布局车载视觉芯片，并已通过 AECQ100 Grade2 认证，进入汽车前装市场，根据公 司《创业板向不特定对象发行可转换公司债券募集说明书》公告，车用图像信号处理及 传输链路芯片组项目可以覆盖包括 ADAS、行车记录仪、倒车后视等车用电子产品多个领 域。
中兴通讯:
已成立汽车电子产品线开发车规 SOC 芯片、车载操作系统及基础平台软件产品，与一汽 集团、上汽集团达成战略合作并成立联合创新中心。
| 图 73：晶晨车载应用 SoC | 图 74：瑞芯微车载应用 SoC |
| 资料来源：晶晨股份官网，天风证券研究所 | 资料来源：scensmart，瑞芯微，天风证券研究所 |
图 75：富瀚微车载视频链路解决方案
资料来源：富瀚微官网，天风证券研究所
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座舱芯片兼顾高安全性、高算力、低功耗等特点是未来发展趋势。高通布局多款芯片产品，技术与
市场优势逐渐明显，传统汽车 SoC 芯片厂商的产品多用于中低端车型，市场份额被挤压，此外本土
企业开启发力
供应商智能座舱平台：
多家供应商智能座舱平台在集成仪表中控、后座娱乐、HUD、语音等基本功能基础上，
还进一步集成了环视、DMS、OMS 以及部分 ADAS 功能等，以德赛西威为代表的国内智
能座舱公司快速跟进，实现产量配套。
表 9：主流座舱芯片市场格局和产品量产情况对比
| 供应商 | 座舱域控制器/ | 量产时间 | 应用车型 | 芯片供应商 | 技术特点 | 未来规划 |
| 平台名称 | 及产品 | |||||
| 伟世通 | SmartCore???????? | 2018 | 奔驰 A 级 | 高通 820A | 可支持多大 6-8 个显示 | 未来计划将 SmartCore 和 |
| 车、广汽 | 高通 8155 | 屏，整合多屏显示环境； | DriveCore 进行整合，将 | |||
| Aion LX、吉 | 整合数字仪表，信息娱乐 | 座舱与和自动驾驶域紧密 | ||||
| 利星越 L | 和车身控制； | 结合成智能座舱解决方案 |
实现面部识别、语音交
互、车内感知、AI 监测
驾驶员健康、360°环绕
视角等 AI 功能
| 佛吉亚 | 座舱智能化平 | 2020 | 红旗 Hg、E- | 瑞萨 R-Car | 提供可量产的车载信息娱 | 未来将集成 HUD 管理、 |
| 台 | HS9 车型 | H3 | 乐系统，通过前后排至多 | 舒适与健康管理、优质音 | ||
| “五屏联动”，简化对信 | 效、车内监测等系统 |
| 哈曼 | 智能座舱平台 | 2020 | 极狐阿尔法 | 高通 | 息和娱乐服务的管理 | 智能座舱包括软硬件全系 |
| 一机多屏解决方案； | ||||||
| T | 英特尔 | 集成自然语音交互，盲角 | 列产品和方案； | |||
| 阿尔法 S | ||||||
| 报警，手势交互，人脸识 | 未来集成 | |||||
| 别、自带设备互联、 | L1/L2/L2+ADAS 域集成 | |||||
| DMS/OMS，高清 360° | 作为自动驾驶域的 | |||||
| 环视、虚拟个人助理、 | fallback node |
3D AR 导航、增强夜视系
统等
| 德赛西 | 虚拟智能座舱 | 2019 | 奇瑞瑞虎 8 | 高通/ | 2020 年量产基于虚拟软 | 与主机厂合作，提前布 |
| 威 | 方案 | 2020 | Plus、捷途 | 德州仪器 | 件架构的新一代智能座 | 局，软硬分离 |
| X90 | 舱，支持一机多屏，座舱 | 将与华为合作，座舱搭载 | ||||
| 及广汽 | 域控制器采用 QNX | 华为 Hi-Car |
| Hypervisor，支持多个操 |
| 作系统安全并行，搭载公 |
| 诺博科 | IN7.0 | 2021 | 长城哈弗 | 高通 6155 | 司最新的 AR 导航功能 | 规划 2022-2023 年的 IN |
| 可支持多达 6 个显示屏； | ||||||
| 技 | IN9.0 | H6S | 高通 8155 | 集成多屏互动、360°环 | NEXT 与 2025 年将推出 | |
| 视、DMS、语音识别等 | IN Future 座舱域控制 | |||||
| 功能； | 器，采用多核 CPU、 | |||||
| 100/1000 兆以太网，内 | GPU、DSP、NPU 异构计 | |||||
| 置 AVM； | 算平台，能够支持高级人 | |||||
| 支持 FOTA | 机互动技术、高级音效、 |
集成 3D 全息影像等功能
| 博泰 | 智能座舱方案 | 2021 | 东风岚图 | 恩智浦 | 一机三屏（仪表、中控、 | 正在研发基于高通 8155 |
| FREE | NXP | 副驾），支持多屏交互； | 芯片的 QNX Hypervisor | |||
| i.MX8QM | ||||||
| 多模交互（手势+语 | 的智能座舱系统方案； | |||||
| 音）、声源定位与自然语 | 在软硬件系统方面先后与 | |||||
| 音多轮交互； | 一汽集团、中汽智创、地 | |||||
| 集成 AR 导航以及多种生 | 平线、常熟汽饰等企业联 | |||||
| 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 55 | |||||
| 行业报告 | 行业深度研究 | ||||||
| 华阳通 | 座舱域控制器/ | 态闭环服务 | 合研发 | |||
| 2021 | 江淮汽车思 | 恩智浦+地 | 一芯多操作系统，支持多 | 未来将开发具备更高性 | ||
| 用 | AAOP 开放平 | 皓 OX | 平线 | 屏互动互联； | 能、更高集成度和扩展性 | |
| 台 | 支持多 LCD、Camera、 | 的座舱域控制器，以更好 | ||||
| Audio 多模交互； | 地满足整车厂的多样化开 | |||||
| 集成 DMS、IMS、360° | 发需求 | |||||
环视等应用
资料来源：盖世汽车研究院，天风证券研究所
2.3.2.自动驾驶芯片：算力指数级提升，为自动驾驶演进基础
自动驾驶芯片：自动驾驶芯片一方面需要满足更高的安全等级，同时随着自动驾驶几倍
的提升，需要更高的算力支持，未来自动驾驶芯片会往集成“CPU+XPU”的异构式 SoC（XPU 包括 GPU/FPGA/ASIC 等）方向发展。
图 76：中国高阶自动驾驶（L3 、 L4 ）预计未来十年高速渗透
资料来源：IHS Markit ，天风证券研究所
图 77：L2+/L3 是车企中短期重点布局方向，技术成熟政策护航推动 高阶自动驾驶加速量产落地
资料来源：IHS Markit ，天风证券研究所
算力随着智能化提升不断提升，L1 需要<1TOPS 算力，L2 为 10+TOPS 算力，L3 为 100+TOPS 算力, L4 为 500+TOPS 算力，L5 为 1000+TOPS 算力，高算力需求推动 SOC 芯 片和 AI 计算平台迭起。
图 78：自动驾驶随着 L0-L5 升级需要的算力不断提升
资料来源：地平线，盖世汽车研究院，天风证券研究所
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| 行业报告 | 行业深度研究 |
图 79：高算力 SOC 芯片和 AI 计算平台成为自动驾驶演进的基础
资料来源：2021 中国汽车半导体产业大会，黑芝麻，天风证券研究所
NPU 算力快速提升，从 2020 年的 0.5TOPS 提升为 2022 年的 6.2TOPS。其中 4TOPS 算 力涵盖辅助驾驶（目标识别、交通标志检测、车道线识别、雨量识别）、2TOPS 算力为驾 驶员监控（人类识别、疲劳检测、分心检测、抽烟检测、打电话检测）、0.2TOPS 为智能 语音（语音识别、自然语音形成、语音合成）。
GPU 算力从 2020 年的 200GFLPOS 提升为 2022 年的 700GFLPOS。
CPU 算力从 2020 年的 40KDMIIPS 提升为 2022 年的 80KDMIIPS。
图 80：芯片算力分布
资料来源：2021 智能汽车域控制器创新峰会，芯擎科技，盖世汽车，天风证券研究所
以 Tesla 为例来看车载芯片主控 CPU 算力需求分布，座舱仪表需要大约 60.000DMIPS、车身电子大约 10.000DMIPS、ePowerTrain 大约 15.000DMIPS、底盘大约 15.000DMIPS、半自动驾驶大约 35.000DMIPS、网联大约 20.000DMIPS。
图 81：车载芯片主控 CPU 算力需求分布
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资料来源：2021 智能汽车域控制器创新峰会，芯擎科技，盖世汽车，天风证券研究所
竞争格局：当前多家头部企业实现 L2-L5 全覆盖，英伟达在算力方面更加领先，超过 1000tops。国内能耗比更好（地平线、黑芝麻等）
国内公司具备全生态定制+本土化服务优势，国产替代正在进行。青桐资本分析，相比国 外公司具有 2 大显著优势：第一，开放性的软硬件平台，国内芯片厂商不仅提供芯片，还能与国内车企共同定制开发独有的生态系统；第二，本土化服务，一般国外厂商难以 进行二次调试，但本土厂商可以提供。
黑芝麻并没有完全依赖于第三方的核心 IP，而是拥有自己的核心算法和核心 IP。目前已 经打造了 NeuralIQ ISP 图像信号处理器和高性能深度神经网络算法平台 DynamAI NN 引 擎两大核心算法 IP。已经与一汽南京联合打造了包含域控制器硬件平台、软件平台、人 工智能与视觉算法平台的红旗「芯算一体」自动驾驶平台，未来将服务红旗旗下的量产 车型。
地平线第三代车规级产品征程 5 已于近期落地，搭载其的比亚迪车型计划 2023 年中上市。征程 5 面向 L4 自动驾驶，单颗算力高达 128TOPS，是业界第一款集成自动驾驶和智能交 互于一体的全场景整车智能中央计算芯片。
华为基于云边端领域全覆盖的技术实力跻身国际前列，AI 芯片云边端领域全覆盖，基于 其为北汽 ARCFOX 阿尔法Ｓ定制的 MDC Pro 610 平台打造出标准化产品 MDC 810，算力 达 400+TOPS。
从国际公司看，Mobileye 起步最早，市场占有率最高，但面临客户逐渐丢失的窘境；高 通、英伟达分别在智能座舱、自动驾驶领域处于领先位置，英伟达自动驾驶产品 Atlan 算 力已经可以达到 1000TOPS；AMD 从英特尔手中夺走特斯拉订单；三星仍旧在持续发力，补齐短板。功率半导体：新能源汽车核心器件，价值量实现四倍以上增长
表 10：自动驾驶芯片对比
| 芯片 | 产品名称 | 应用 | 算力 | 功耗 | 能效比 | 晶体 | 制程 | 量产时间 | 主要搭载车型 |
| 厂商 | 场景 | （TOPS | (W) | （TOPS/W | 管数 | (nm) | |||
| ） | ） | 量 | |||||||
| 特斯 | FSD | L2 | 72 | 36 | 2 | 60 亿 | 14 | 2019 | Model 3/Y/S/X |
拉
| 零跑 | 凌芯 01 | L2 | 4.2 | 4 | 1.05 | - | 28 | 2021 | 零跑 C11 | |
| Mobi | EyeQ4 | L2 | 2.5 | 3 | 0.8 | - | 28 | 2018 | 蔚来 ES6 | |
| leye | EyeQ5 | L3 | 24 | 10 | 2.4 | - | 7 | 2021 | 宝马、吉利 | |
| EyeQ6L/H | L2 | -/50 | - | - | - | 7 | 2023/202 | - | ||
| EyeQ | L4 | 176 | - | - | - | 4 | - | |||
| 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 58 | |||||||||
| 行业报告 | 行业深度研究 | |||||||||
| Ultra | 2025 | ||||||||
| 英伟 | Xavier | L2 | 30 | 30 | 1 | 90 亿 | 12 | 2019 | 小鹏 P7 |
| 达 | Orin | L2- | 200 | 45 | 4.4 | 170 亿 | 7 | 2022 | 蔚来 ET7、奔驰、理想 |
| Atlan | L5 | 1000 | - | - | - | - | 2024 | - | |
| 华为 | 昇腾 310 | L5 | 16 | 8 | 2 | - | 12 | 2018 | - |
| L2 | |||||||||
| 昇腾 610 | L3 | 160 | 53 | 3 | - | - | 2022 | - | |
| 高通 | 骁龙 Ride | L4 | - | - | - | - | 5 | 2022 | 长城 |
| 地平 | J3 | L2 | 5 | 2.5 | 2 | - | 16 | 2021 | - |
| J5 | L2- | 96/128 | 20/35 | 4.8/3.7 | - | 7 | 2022 | - | |
| 线 |
L5
| 黑芝 | A1000L | L2 | 16 | 5 | 3.2 | - | 16 | 2021 | - |
| 麻 | A1000 | L2+ | 70 | 10 | 7 | - | 16 | 2021 | - |
资料来源：盖世汽车研究院，天风证券研究所
1.Mobileye 为自动驾驶视觉领导者， ADAS 份额全球领先
创立于以色列，是自动驾驶视觉主导方案的坚定拥护者与全球领导者 2017 年被 Intel 以
每股 63.54 美元现金收购。
提供传感器芯片算法绑定的一体式解决方案【黑盒模式】
图 82：EyeQ 系列：产品覆盖 L1-L5 级别自动驾驶，目前已在全球 28 家主流车企、超过 300 款车型上搭载
资料来源：公司官网，汽车之心公众号，Mobileye 公众号，中关村蓝 海军民融合产业促进会公众号，天风证券研究所天风证券研究所
图 83：EyeQ 系列芯片出货量 2014-2020 年复合增速为 38.8%
资料来源：CES 2021 Mobileye 发布会，天风证券研究所
2.英伟达硬件优势显著，具备“GPU+CPU+DPU”的“三芯”战略
表 11：英伟达“GPU+CPU+DPU”的“三芯”战略
| “三芯” | 英伟达优势 |
| 1 GPU 方面 | 英伟达在 GPU 以及由 GPU 衍生出来的在图像处理方面具有巨大优 势； |
| 2 DPU 方面 | 英伟达 70 亿美元收购了以色列芯片公司 Mellanox，并推出了 |
| 部件，具有中央处理单元(CPU)的通用性及可编程性，专用于处理 |
| Bluefield DPU 芯片，已演进至第三代。DPU 是一个可编程的电子 |
| 3 CPU 方面 | 网络数据包、存储请求或分析请求上高效运行； 英伟达发起了对 IP 厂商 ARM 的收购，也是英伟达“三芯”战略的 |
延伸，但最终未能如愿。不过英伟达依然推出了基于 ARM 架构的
Grace 芯片，面向数据中心大规模 AI 和高性能计算，英伟达下一
代 Atlan SoC 同样也应用了 ARM 架构。
资料来源：佐思汽车研究，天风证券研究所
全球领先的人工智能计算公司利用其先进的硬件芯片开发优势以行业较领先的高性能安 全芯片为核心提供完整的硬件平台和基础软件平台。
英伟达计算平台硬件： SoC 芯片自动驾驶计算平台
| 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 59 |
| 行业报告 | 行业深度研究 |
Xavier 芯片小试牛刀 Orin 芯片有望卡位自动驾驶未来：目前 Xavier 已在小鹏 P 5 、 P 7 等车型中量产上车该芯片采用了六种不同类型的处理器包括 CPU 、 GPU 、深度学习加 速器、可编程视觉加速器、图像信号处理器和立体光流加速器。下一代 Orin 芯片已 发布但尚未量产目前已被蔚来 ET 7 、理想 X 01 、智己 X 01 、智己 L 7 、上汽 R 汽车 ES 33 等多款车型提前预定。
Drive AGX 计算平台开启算力军备竞赛：基于 Xavier 芯片 NVIDIA 提供面向自动驾驶开 发的 DRIVE AGX Xavier 算力达到 30TOPS 面向 L 2 和 L 3 级自动驾驶；提供 DRIVE AGX Pegasus 使用两块 Xavier 系统级芯片和两块 Turing GPU 总算力达到 320TOPS 面向 L 4 级 和 L 5 级自动驾驶。此外基于 Orin 芯片的 DRIVE AGX Orin 总算力超过 2000 TOPS 。
全球 GPU 领导者+独有 CUDA 架构+独有 TensorRT 加速包，构筑英伟达硬件平台核心 竞争优势。英伟达是全球 GPU 领导者，在图形处理方面积累深厚；同时其独有的 CUDA 架构和 TensorRT 加速包助力算法加速为完善软件开发生态提供土壤。
图 84：英伟达主要自动驾驶 SoC 芯片
资料来源：快科技，佐思汽车研究公众号、理想汽车公众号、芯东西
图 85：英伟达自动驾驶计算平台
资料来源：半导体行业观察公众号、NVIDIA 英伟达企业解决方案、极客
等公众号，天风证券研究所 汽车等公众号，天风证券研究所
3.华为软硬兼具，打造平台化、标准化智能驾驶生态
华为智能驾驶计算平台算力矩阵完备：华为 MDC 计算平台算力范围覆盖 48-400 +TOPS 适用车型包括乘用车、商用车、作业车等自动驾驶级别实现 L1- L5 全覆盖，其 中 MDC 810 是已经量产的最大算力自动驾驶计算平台。
完善的软件生态与开发工具链：全栈自研 AOS 智能驾驶操作系统包括内核、中间件、 AI 计算框架 、工具链、云基础软件栈等。
打造平台化、标准化的智能驾驶产业生态
平台化：平台硬件、平台软件服务、功能软件平台、配套工具链及端云协同服务支持组 件服务化、接口标准化、开发工具化 。
标准化：软硬件解耦、一套软件架构不同硬件配置支持从 L 2 到 L 5 的平滑演进 。
硬件可替换、软件可升级、传感器即插即用 图 86：华为自动驾驶计算平台算力矩阵完备、适用车型广泛、各级别自动驾驶全覆盖
资料来源：华为 HI 发布会，天风证券研究所
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图 87：华为自动驾驶方案具备完善的软件生态与开发工具链
资料来源：华为 MDC 白皮书，天风证券研究所
4.地平线自研“芯片算法工具链”，自主崛起时代大有可为
地平线：国内领先的边缘人工智能芯片及解决方案提供商。面向智能驾驶提供高性价比 的边缘 AI 芯片、极致的功耗效率、开放的工具链、丰富的算法模型样例和全面的赋能服 务。
地平线自研芯片算法工具链完整解决方案，全维利他思维对标英伟达
图 88：地平线征程系列芯片：单芯片算力覆盖 4~400TOPS ，可满足 L1 L5 级自动驾驶
资料来源：地平线 HorizonRobotics 公众号，天风证券研究所
图 89：英伟达自动驾驶计算平台
资料来源：公司官网，新浪汽车，上海证券报，地平线 HorizonRobotics 公众号，威资顿资本，盖世汽车资讯，网易汽车，水滴汽车公众号，天风证 券研究所
2.4.功率半导体：新能源汽车核心器件，价值量实现四倍以上增长
汽车半导体绝对值在增长，从分类中功率半导体价值量增加幅度最大。新能源汽车相比 传统燃油车，新能源车中的功率半导体价值量提升幅度较大。按照传统燃油车半导体价 值量 417 美元计算，功率半导体单车价值量达到 87.6 美元，按照 FHEV、PHEV、
| 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 61 |
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BEV 单车半导体价值量 834 美元计算，功率半导体单车价值量达到 458.7 美元，价值 量增加四倍多。
图 90：功率占比大幅提升；
100%
60%
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资料来源：盖世汽车、Strategy Analytics，天风证券研究所
如下图所示，功率半导体（红色）为汽车半导体中成长最快的部分。
图 91：2019 年平均 XEV 半导体价值量情况，红色部分为功率半导体部分
| 资料来源：英飞凌公司官网，天风证券研究所 2.4.1.IGBT：决定电动车核心性能，乘新能源汽车之风扬帆起航 汽车电动化、网联化、智能化发展趋势中带动汽车 新能源的电压转换，例如：汽车动力系统、光伏逆 核心功率器件，在电动车动力系统半导体价值量中 变电压具备耐压的特性被各类下游市场广泛使用，此 外企业凭借多年的积累占据较大的市场份额；国内 国内新能源汽车用 IGBT 模块市场中占取到了一定份 IGBT 不仅是国产功率半导体企业的布局重心，也是 华润微部分 MOSFET 和 IGBT 产品已进入整车应用，务增速超 70%。广汽集团子公司与株洲中车时代合 IGBT（绝缘栅双极型晶体管）领域开展自主技术研 4.63 亿元人民币，一期规划产能年产 30 万只汽车 IG 划产能年产 30 万只汽车 IGBT 模块，计划 2025 年 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 风扬帆起航 半导体需求大幅度增长。IGBT 应用于 变器等，IGBT 功率模块均是逆变器的 占比 52%。IGBT 透过控制开关控制改 外由于 IGBT 工艺与设计难度高，海 厂商近年来通过积极投入研发成功在 额，但仍有很大的替代空间。 车厂与半导体大厂强强联手的破局点 实现销售贡献，公司 2021 年 IGBT 业 资设立青蓝半导体，围绕新能源汽车 发和产业化应用。项目、投资总额 BT 模块，计划 2023 年投产；二期规 投产。项目全部建成后，可实现年产 62 |
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60 万只汽车 IGBT 模块的总产能，利于打开双方在新能源汽车 IGBT 领域的发展局面。
IGBT 被应用于汽车的多个零部件中，是核心器件之一。IGBT 是决定电动车性能的核心 器件之一，主要应用于电池管理系统、电动控制系统、空调控制系统、充电系统等，主 要功能在于在逆变器中将高压电池的直流电转换为驱动三相电机的交流电；在车载充电 机（OBC）中将交流电转换为直流并为高压电池充电；用于 DC/DC 转换器、温度 PTC、水泵、油泵、空调压缩机等系统中。
图 92：汽车中的半导体功率器件
资料来源：电子说、半导体产业网、英飞凌汽车电子生态圈、英飞凌官网，天风证券研究所
车规级 IGBT 对产品性能要求要高于工控与消费类 IGBT。作为汽车电气化变革的关键制 程，IGBT 产品在智能汽车中具有不可替代的作用。由于汽车电子本身使用环境较为复杂，一旦失效可能引发严重后果，所以市场对于车规级 IGBT 产品的要求要高于工控类与消 费类 IGBT 产品。相比工控与消费类 IGBT，车规级 IGBT 对于温度的覆盖要求更高、对 出错率的容忍度更低、且要求使用时间也更长。
表 12：车规级芯片与消费、工业级芯片要求对比
| 消费级 | 工业级 | 车规级 | |
| 温度 | 0℃~40℃ | -10℃~70℃ | -40℃~155℃ |
| 湿度 | 低 | 根据使用环境而定 | 0%~100% |
| 验证 | JESD47（Chips） ISO16750（Modules） | JESD47（Chips） ISO16750（Modules） | AEC-Q100、ISO26262 ISO/TS 16949 |
| 出错率 | <3% | <1% | 0 |
| 使用时间 | 1~3 年 | 5~10 年 | 15 年 |
| 供货时间 | 2 年 | 5 年 | 30 年 |
资料来源：维科网、中国市场学会（汽车）营销专家委员会研究部，天风证券研究所
车规级 IGBT 在汽车产业链处于中游位置，车规认证是其壁垒之一。IGBT 厂商在汽车产 业链中处于中游位置，其上游包括材料供应商、设备供应商以及代工厂，例如日本信越、晶瑞股份、晶盛机电、日立科技、高塔、华虹等；其下游包括 Tier 1 厂商以及整车厂。在车载 IGBT 产业链中，认证壁垒是 IGBT 厂商进入车载市场的壁垒之一。IGBT 厂商进
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入车载市场需要获得 AEC-Q100 等车规级认证，认证时长约为 12~18 个月，且在通过 认证门槛后，IGBT 厂商还需与汽车厂商或 Tier 1 供应商进行市场约 2~3 年的车型导入 测试验证。在测试验证完成后，汽车厂商也往往不会立即切换，而是要求供应商以二供 或者三供的身份供货，再逐步提高装机量。
图 93：车载 IGBT 产业链
资料来源：前瞻产业研究院，天风证券研究所
IGBT 组件数量随新能源汽车的动力性能提升而增加。IGBT 约占电机驱动系统成本的一 半，而电机驱动系统约占整车成本的 15~20%，即是说，IGBT 约占整车成本的 7~10%。
随着新能源汽车的动力性能增强，IGBT 组件使用个数也在提升，例如 MHEV 48V 所需 IGBT 组件数量约为 2~5 个，但 BEV A 所需 IGBT 组件数量则为 90~120 个。随着新 能源汽车的动力性能增强，IGBT 组件数量也在提升，带动整体 IGBT 价值量提升。
表 13：不同动力形式新能源汽车 IGBT 使用量
| 功率半导体 使用电压（V） | 电动马达功率（kW） | IGBT 组件使用个数 | 电动马达输出比例 | |
| Micro Hybrid 12V | 75 | <5 | 2~3 | N/A |
| MHEV 48V | 75 | 5~13 | 2~5 | 20% |
| MHEV 中混 | 250 | 10~20 | 5~10 | 20~30% |
| HEV 全混 | 650 | 20~40 | 90~120 | 30~50% |
| PHEV FullPower | 650 | 50~90 / 60~120 | 90~120 | 50% |
| BEV A | 650 | 60~120 | 90~120 | 100% |
| BEV B | 650/1200 | 120~150 | 120~150 | 100% |
资料来源：盖世汽车，天风证券研究所
根据不同车型，IGBT 价值量也有所不同，A 级车 IGBT 价值最高达到 3900 人民币。根 据不同车型，汽车通常可分为物流车、大巴车、A00 级、A 级以上四个大类。不同类型 的汽车所需要的 IGBT 价值量也有所不同。物流车通常使用 1200V 450A 模块，单车价 值量为 1000 元；8 米大巴 IGBT 单车价值量为 3000 元、10 米大巴 IGBT 价值量为 3600 元；A00 级汽车单车 IGBT 价值量约为 600~900 元；15 万左右的 A 级车以上汽 车单车 IGBT 价值量约为 1000~2000 元、20~30 万左右的 A 级车以上汽车单车 IGBT
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价值量约为 2000~2600 元；属高级车型的 A 级车以上汽车单车 IGBT 价值量则约 3000~3900 元。
图 94：不同车级 IGBT 价值量（人民币）
资料来源：国际电子商情，天风证券研究所
充电桩中的 IGBT 模块是负责功率转换的核心器件。根据充电方式，充电桩可分为直流 桩、交流桩、无线充电，其中以直流桩和交流桩为主。交流桩又叫慢充桩，只提供电力 输出，无充电功能，需要通过车载充电机为电动车充电；而直流桩则叫快充桩，与交流 电网连接，输出可调直流电，直接为电动汽车的动力电池充电，且充电速度较快。IGBT 模块在充电桩中担当功率转换的角色，是充电桩的核心器件之一。
图 95：IGBT 模块在直流充电桩中的运用
资料来源：与非网，天风证券研究所
充电桩数量逐步提升，带动 IGBT 需求增长。随着新能源汽车的普及，充电桩市场也在 不断扩大。2021 年 5 月至 2022 年 4 月，我国公共充电桩保有量从 88.4 万台增长至 133.2 万台。根据中国充电联盟的数据，2022 年，我国充电桩市场中，直流电桩约为 57.7 万台；交流桩约为 75.5 万台，虽然充电桩市场对于 IGBT 来说仍然较小，但由于 充电桩的部署对于扩大新能源汽车来说至关重要，所以未来充电桩用 IGBT 市场有望快 速增长。
图 96：中国公共充电桩保有量（万台）
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| 4 | 瑞萨 | 日本 | 规格： | 瑞萨的 IGBT S 是合适的电机控制应用，设备短路能力是设计的关 |
| RJP1CS 系列;电压： | 键选择参数。配备 110μs 的额定短路耐受性，使其适合在通用汽 | |||
| 1250V | 车的第七代 IGBT 系列。 |
| 资料来源：盖世汽车，天风证券研究所 英飞凌在车规级功率芯片市场处于领先。从市场容量看，我国车规级 IGBT 市场规模从 2015 年 5.92 亿元增长至 2020 年 26.85 亿元，2015-2020 年均复合增速高达 35.31%。截 止 2019 年，英飞凌处于绝对领先位置，占 49.2%；排在第二和第三位分别是比亚迪和斯 达，份额分别为 20.0%和 16.6%。 图 97：2019 年中国汽车 IGBT 芯片市场竞争格局 比亚迪 20% 资料来源：佐思汽车研究公众号，天风证券研究所 表 14：汽车 IGBT 龙头公司情况 | |
| 的 SiC 功率半导体供应商 IGBT、1700V IGBT 芯 片 资料来源：芯智讯，零壹财经，佐思汽车研究公众号，亚洲新能源汽车网公众号，产通网，华强电子网，天风证券研究所 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 66 |
| 排名 | 公司 | 国家 | 产品 | 备注 |
| 1 | 英飞凌 | 德国 | Si IGBT-based | IDM 模式，2020 英飞凌和丹佛斯签订大批量多年合同，提供 IGBT |
| HybridPACK | ||||
| 和二极管芯片组，用于电动汽车逆变器的功率模块。公司是特斯拉 |
| 2 | 比亚迪 | 中国 | 基于高密度 TrenchFS | 是目前国内唯一一家拥有 IGBT 完整产业链的企业。在 1200V 等级 |
| IGBT5.0 技术芯片 | 的大功率 IGBT 器件领域，完成了设计、流片、封装的一体化发 |
| 3 | 嘉兴斯 | 中国 | 基于 Trench Field Stop | 6 英寸产线技术闭环。 |
| 模块产品超过 600 种，电压等级涵盖 100V～3300V，电流等级涵 | ||||
| 达 | 技术 650V/750V | 盖 10A～3600A。 |
| 展，比亚迪半导体目前冲刺上市。子公司宁波半导体已经实现了在 |
| 富士电机 2% 三菱电机 | 中车 1.10% | 其他 2.10% | |
| 电装 3.70% | 1.30% | 英飞凌 | |
| 瑞萨 3.90% | |||
| 嘉兴斯达 | |||
| 49.20% | |||
| 16.60% | |||
| 英飞凌 | 比亚迪 | 嘉兴斯达 | 瑞萨 | 电装 |
| 富士电机 | 三菱电机 | 中车 | 其他 |
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图 98：部分本土企业 IGBT 业务近况（IGBT 技术以英飞凌 IGBT 产品技术为基准）
资料来源：各公司公告，天风证券研究所
2.4.2.SiC：物理性能优势+碳中和需求带动上车进程加速
SiC 材料相比于 Si 材料有着显著的优势。目前车规级半导体主要采用硅基材料，但受自 身性能极限限制，硅基器件的功率密度难以进一步提高，硅基材料在高开关频率及高压 下损耗大幅提升。与硅基半导体材料相比，以碳化硅为代表的第三代半导体材料具有高 击穿电场、高饱和电子漂移速度、高热导率、高抗辐射能力等特点。下表是三代半导体 衬底材料的指标参数对比，可看出 SiC 材料具有 Si 材料不可比拟的优势，具体优势体现 在：
（1）能量损耗低。SiC 模块的开关损耗和导通损耗显著低于同等 IGBT 模块且随着开关频 率的提高，与 IGBT 模块的损耗差越大，SiC 模块在降低损耗的同时可以实现高速开 关，有助于降低电池用量，提高续航里程，解决新能源汽车痛点。
（2）更小的封装尺寸。SiC 器件具备更小的能量损耗，能够提供较高的电流密度。在相同 功率等级下，碳化硅功率模块的体积显著小于硅基模块，有助于提升系统的功率密 度。
（3）实现高频开关。SiC 材料的电子饱和漂移速率是 Si 的 2 倍，有助于提升器件的工作 频率；高临界击穿电场的特性使其能够将 MOSFET 带入高压领域，克服 IGBT 在开关 过程中的拖尾电流问题，降低开关损耗和整车能耗，减少无源器件如电容、电感等 的使用，从而减少系统体积和重量。
（4）耐高温、散热能力强。SiC 的禁带宽度、热导率约是 Si 的 3 倍，可承受温度更高，高热导率也将带来功率密度的提升和热量的更易释放，冷却部件可小型化，有利于 系统的小型化和轻量化。
图 99：碳化硅综合优势比较
| 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 67 |
| 行业报告 | 行业深度研究 |
资料来源：美股探路客、天风证券研究所
新能源汽车需求高起带动第三代半导体在大功率电力电子器件领域起量。电动汽车和充 电桩等都需要大功率、高效率的电力电子器件，基于 SiC、GaN 的电子电力器件因其物理 性能优异在相关市场备受青睐。第三代半导体有望成为绿色经济的中流砥柱，助力新能 源汽车电能高效转换，推动能源绿色低碳发展。举例来看，到 2030 年，如果有 3500 万 电动车使用 SiC，那么这一制造年生产出的新能源汽车总计在它们的使用期限中节约了的 能源相当于节省 1.92 亿桶油/ 相当于节省 82 亿美元电力成本。
图 100：SiC 在新能源汽车领域 2027 年带动 60 亿美元市场
资料来源：WOLFSPEED 投资者交流日报告、天风证券研究所
第三代半导体衬底成本相对较高，但综合成本优势大于传统硅基，与传统产品价差持续 缩小。
SiC 与传统产品价差持续缩小，预计 SiC 2022 年将迎来增长拐点, 2026 年将全面铺开
SiC 与传统 Si 基产品价差持续缩小。1) 上游衬底产能持续释放，供货能力提升，材料端衬 底价格下降，器件制造成本降低; 2) 量产技术趋于稳定，良品率提升，叠加产能持续扩张，拉动市场价格下降; 3) 产线规格由 4 英寸转向 6 英寸, 成本大幅下降。未来 SiC、GaN 综合 成本优势显著，可通过大幅提高器件能效+减小器件体积使其综合成本优势大于传统硅基 材料，看好第三代半导体随着价格降低有望迎来大发展。
图 101：2017 年-2020 年 650V 的 SiC SBD 价格持续下降(元/A)
图 102：2017 年-2020 年 1200V 的 SiC SBD 价格持续下降(元/A)
| 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 68 |
| 行业报告 | 行业深度研究 |
2.84
|
资料来源：CASA 第三代半导体产业发展报告、天风证券研究所
6.55
|
资料来源：CASA 第三代半导体产业发展报告、天风证券研究所
图 103：预计碳化硅将受益于新能源汽车快速增长 2021 年前平缓增长，2022 年迎来增长拐点、2024 年开启加速增长、2026 年开始全 面使用
资料来源：Wolfspeed 投资者交流日报告，天风证券研究所
需求测算：
图 104：SiC 在新能源汽车中晶圆面积用量情况
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| 行业报告 | 行业深度研究 |
资料来源：Soitec 公司官网，天风证券研究所
目前业界于电动车较积极导入 SiC 的主要装置和部件有主驱逆变器、车载充电器、车 外充电器，SiC 功率元件发挥如下优势：
1）极佳的内在特质：高效率，降低能量损耗；高转换频率，增加能量强度；可在更 高的温度下运行，提升长期可靠性。
2）性能改进和小型化：从 Si-IGBT 模组到 SiC MOSFET 模组，体积缩小了 50%，效率 提升了 2%，器件的使用寿命得到延长。
3）有助于降低电动车用户的使用成本：提升效率以达到节电目的，在相同输出功率 下可增加续航里程、提升充电速度。
图 105：SiC 器件在新能源汽车的优势
资料来源：Soitec 公司官网、天风证券研究所
使用以上的主驱逆变器、车载充电器、车外充电器三者所需要的 SiC 的晶圆面积测算 可得
纯电动汽车: 8 寸晶圆可以满足 13 辆车的 SiC 需求; 6 寸晶圆可以满足 7 辆车的 SiC 需求
8inch wafer= 324.29 平方厘米，假设良率为 50%，BEV 各部件需要的 SiC 晶圆面积：1）
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| 行业报告 | 行业深度研究 |
逆变器=10 平方厘米；2）OBC=1.8 平方厘米；3）DC/DC=0.9 平方厘米，那么 1 张 8 寸 晶圆可以满足 13 辆车的 SiC 需求。6inch wafer= 176.7 平方厘米, 假设良率为 50%，那么 1 张 6 寸晶圆可以满足 7 辆车的 SiC 需求。
油电混合车: 8 寸晶圆可以满足 17 辆车的 SiC 需求; 6 寸晶圆可以满足 9 辆车的 SiC 需求
8inch wafer= 324.29 平方厘米，假设良率为 50%，BEV 各部件需要的 SiC 晶圆面积：1）逆变器=8 平方厘米；2）OBC=0.9 平方厘米；3）DC/DC=0.5 平方厘米，那么 1 张 8 寸晶 圆可以满足 17 辆车的 SiC 需求。6inch wafer= 176.7 平方厘米, 假设良率为 50%，那么 1 张 6 寸晶圆可以满足 9 辆车的 SiC 需求。
我国新能源汽车 SiC 需求测算：
图 106：我国新能源汽车销量测算（万辆）
中国新能源汽车销量 |
资料来源：央广网、天风证券研究所
纯电动汽车占新能源汽车比重为 81%，以此数据假设，我国 2021-2025 年新能源汽车相 关 8 英寸 SiC 晶圆需求为 27.1 万片、34.2 万片、43.3 万片、54.7 万片、69.2 万片， 6 英 寸 SiC 晶圆需求我国为 48.1 万片、60.9 万片、77.0 万片、97.3 万片、123.1 万片。
图 107：国内新能源汽车 SiC 硅片需求量测算（片）
200,000 -
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资料来源：产业信息网，天风证券研究所
上车情况：
高性能车电驱动参数对比，碳化硅物理性能优势凸显。
表 15：高性能车电驱动参数对比
| 车型 | 电驱组合 | 电控核心 | 最大扭矩 | 系统最大功率 | 0-100km/h | |
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| 蔚来 ET7 | 前永磁后感应 | （N·m） | （kW） | （s） | |
| SiC 碳化硅 | 850 | 480 | 3.9 | ||
| 特斯拉 Model S | 前永磁后感应 | SiC 碳化硅 | 679 | 493 | 3.2 |
| 比亚迪汉 EV 四驱 | 前永磁后感应 | SiC 碳化硅 | 680 | 363 | 3.9 |
| 智己 L7 | 前永磁后感应 | 传统硅基 IGBT | 700 | 400 | 3.9 |
| 极氪 001 双电机 | 前永磁后感应 | 传统硅基 IGBT | 768 | 400 | 3.8 |
资料来源：聆英咨询，天风证券研究所
价格持续降低+物理性能优势+碳中和需求带动碳化硅加速上车，数家车企多车型争先尝 鲜。三安光电副总经理陈东坡预计，在 2023-2024 年，长续航里程的车型基本上 80-90%、甚至 100%都会导入碳化硅（SiC）器件。2022 年，随着 800V 高压平台的推进，未来将有 更多的 SiC 器件在车上搭载。国内外产业链企业将在 SiC 赛道持续展开竞赛。
图 108：部分整车厂及 Tier1 引入 SiC 情况
资料来源：CICD2021，Accopower, 天风证券研究所
高电压高功率超级快充成为解决用户充电焦虑的行业通行方案，在超级快充方面多加主 机厂和充电桩服务商均在布局 120-480KW 超级快充，在整车电压方面，800V 整车电压 成为下一代电动车重要选择，SiC 强势入场。
图 109：高电压快充与 800V 技术逐渐进入主流市场
| 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 72 |
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资料来源：2022 中国车身大会，盖世汽车，天风证券研究所
图 110：Telsa SiC 合作情况
| 资料来源：中关村天合宽禁带半导体技术创新联盟，天风证券研究所 据英飞凌最新的材料显示，我们看到英飞凌是现代 车企中，根据当前的信息猜测，可能是第一个导入 S 息：Wolfspeed 宣布，与通用汽车达成了一项战略供 提供碳化硅；而下图中亚洲 OEM 可能是韩国车企；台。 图 111：主要汽车企业的 SiC 使用的速度情况 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | EMP 系列 SiC 的主要提供商；美国的 iC 的是通用汽车，因为之前有一则消 应协议，为通用汽车未来的电动汽车 小鹏则是第一次明确 800V 的 SiC 平 73 |
| 行业报告 | 行业深度研究 |
资料来源：汽车电子设计，天风证券研究所
我国情况：整车及零部件企业积极引入 SiC,市场前景十分明确
国内新能源汽车企业首先在 OBC 和 DC DC 中应用 SiC 器件，然后逐步渗透到可靠性要求 更高的电机控制器
多家零部件供应商发布了开发+量产 SiC 电驱系统的计划
表 16：整车厂引入 SiC 应用及供应情况
| OBC 和 DC-DC | 电机驱动 | |||||||||||
| 已应用 特斯拉 比亚迪 北汽新能源 吉利汽车 大众 尼桑 雷诺 | 电驱已应用 特斯拉 比亚迪 吉利汽车 宇通集团 | 电驱计划中
| ||||||||||
资料来源：CICD2021，集微咨询，天风证券研究所
整车厂加速布局超级快充，推动 SiC 需求持续发展。
表 17：企业超级快充技术布局进展
| 企业 | 超充桩规格 | 大功率快充充电站/桩布局情况 | |
| 特斯拉 | 250kW | 在中国已开放超过 1000 座超充电站，共计 8000 根充电桩 | |
| 蔚来 | 180kW | 在全国 202 座城市已累计建成 438 座超充站（含 2604 跟超充桩） | |
| 小鹏 | 90-120kW（运营） | 小鹏已开放 1734 站 180kW 超充免费充电服务 | |
| 480（在研） | 2021.10.24 第三届科技日宣布计划到 2023 年实现 480kW 快充 | ||
| 大众 | 120/180/300kW | 与开迈斯合作，计划到 2025 年在中国设立 17000 根快速充电桩 | |
| 极氪 | 360kW | 2021 年完成 290 座充电站，2800 个充电桩（包含 360kW 快充） | |
| 2023 年完成不同功率等级充电站 2200 座，充电桩累计达 2 万跟 | |||
| 广汽埃安 | 480kW | 2021.8，首座快充站落地广州天河区东宏国际广场并投入运营，2025 年将在全国 300 | |
| 个城市建设 2000 座超充站。 | |||
| 北汽极狐 | 180（运营） | 2021.4，首座快充站在北京石窟中心投入运营，含 12 跟超充桩预计 2021 年下半年充 | |
| 360（规划中） | 电功率将提升至 360kW | ||
| 沙龙 | 480kW（在研） | 首款车型机甲龙快充系统为 800V/480kW，峰值电流达 600A | |
| 阿维塔 | 200kW | 首款车型支持 200kW 高压超级快充 | |
| 星星充电 | 360kW | 运营充电桩约 23.9 万跟（含快充桩） | |
| 星星充电与保时捷合作的 500kW 液冷大功率充电桩 2019 年量产 | |||
| 华为 | 200-600kW | 计划到 2021 年落地 750V、200kW 的 FC1 闪充方案，2023 年落地 1000V、400kW 的 | |
| 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 74 | ||
| 行业报告 | 行业深度研究 |
FC2 闪充方案，2025 年落地 1000V、600kW 的 FC3 闪充方案
资料来源：2022 中国车身大会，盖世汽车研究院，天风证券研究所
表 18：OEM 厂商 SiC 上车规划
| OEM 厂商 | 控制器供应商 | 模块供应商 | 上车规划 |
| 特斯拉 | 特斯拉 | 意法半导体 | 2018 年起应用于 Model3 全 |
车
| 比亚迪 | 比亚迪 | 比亚迪、Wolfspeed、罗姆 | 2018 年应用于 OBC 及 DC- |
| DC； |
| 2020 年应用于比亚迪汉逆变 |
| 器； |
| 2024 年应用于中型车逆变 |
| 器； |
| 北汽新能源 | 北汽新能源 | 英飞凌 | 2025 年应用于小型车逆变器 |
| 2018 年应用于 OBC 及 DC- |
DC；
2023 年应用于逆变器
| 吉利汽车 | 采埃孚 | 罗姆 | 2021 年成立广东芯粤能半导 |
| 体，未来采用 SIC 将整车电 |
| 江淮汽车 | 博世 | 博世 | 压平台提升至 800V |
| 与博世签订 SiC 逆变器战略 |
协议，争取 2021 年底实现
400V 系统小批量投放
| 蔚来 | 蔚然 | 安森美 | ET7 采用 SiC 逆变器；预计 |
| 小鹏 | 精进电动、汇川科技 | Wolfspeed、英飞凌 | 2022 年推出量产车型 |
| 2023 年左右推出搭建 SiC 产 |
品车型
| 上汽 | 浙江伊控 | Wolfspeed、英飞凌 | 与英飞凌建合资企业，保证 |
| SiC 供应 |
资料来源：CICD2021，集微咨询，天风证券研究所
表 19：Tier1 企业- SiC 逆变器应用推进情况
| Tier1 企业 | SiC 逆变器应用推进情况 |
| 博世 | 2020 年在德国生产应用于电动汽车的 SiC 芯片，应用于旗下 e-Axle 电驱系统 |
| 德尔福 | 2019 年研发 800VSIC 逆变器；与 Wolfspeed 合作开发应用与新能源汽车的 SIC 芯片 |
| 来埃孚 | 与 Wolfspeed 建立战略合作关系，计划 2022 年前将 SiC 电驱动系统推向市场 |
| 比亚迪 | 预计 2023 年，比亚迪将在旗下电动车中功率半导体对 Si 基片 IGBT 实现全 SiC 替代 |
| 纬湃科技 | 与罗姆建立合作，共同开发 SiC 在新能源汽车中的应用技术，计划于 2025 年开始生产 SiC 逆 |
变器
| 深圳大地和电气 | 计划 2021 年下半年装配英飞凌 SiC 模块的电机控制器，实现小批量投产 |
资料来源：CICD2021，集微咨询，有驾网，天风证券研究所
竞争格局：
图 112：2020 年上半年全球 SiC 衬底市场竞争格局
| 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 75 |
| 行业报告 | 行业深度研究 | 天岳先进 3% | 其他 6% |
天科合达 5%
昭和电工 8%
| II-VI 13% | CREE 45% |
罗姆 20%
| CREE | 罗姆 | II-VI | 昭和电工 | 天科合达 | 天岳先进 | 其他 |
资料来源：YOLE，电子发烧友网，核芯产业观察公众号，天风证券研究所
表 20：SiC 衬底龙头公司情况
| 排名 | 公司 | 国家 | 业务及产能 | 扩产及增资计划 |
| 1 | Wolfspeed | 美国 | 业务从材料涵盖到器件制造、封装，是目前行业 | 纽约的全球第一座 8 英寸 SiC 晶圆厂 |
| (CREE) | 中少数实现 SiC 完整垂直产业链布局的公司。SiC | 预计在 2022 年第三季度量产。 |
衬底预计 2022 年产能折合 6 英寸达到 85.2 万片/
年。产品包括 SiC MOS 和 SiC SBD。
| 2 | 罗姆 | 日本 | SiC 衬底业务来自于 2009 年收购德国 SiC 衬底和 | 计划到 2025 年投资 850 亿日元，使 |
| 外延片供应商 SiCrystal，实现了 SiC 从材料到封 | 产能提升 16 倍。2021.1，罗姆新厂 | |||
| 装的全产业链布局。在 2025 年扩产 SiC 衬底产 | 房竣工，可满足 SiC 功率元器件中长 | |||
| 能至 30-40 万片。 | 期增长需求，预计 2022 投产。 | |||
| 3 | II-VI | 美国 | 主要业务涉及光通信、光电元件、SiC 衬底材料 | 5 年内 6 英寸晶圆产能扩张 5-10 |
| 等，预计到 2027 年将达到折合每年 100 万片 6 | 倍，同时扩大运用差异化的材料技术 | |||
| 英寸衬底的产能，8 英寸衬底 2024 年量产。 | 的 8 寸晶圆产能。还在中国福州的亚 |
洲区总部建立了一条用于导电 SiC 衬
底的后端加工线，可进行边缘研磨抛
光等。
| 4 | 昭和电工 | 日本 | 具备 6 英寸 SiC 衬底和外延生产能力，与罗姆签 | 2021 年进行公募增资，第三者配额 |
| 订了长期 SiC 外延合同，与英飞凌签订了长期 | 增资筹措约 1100 亿日元资金，其中 | |||
| SiC 材料供货合同。 | 约 700 亿日元将用于扩增 SiC 晶圆等 |
| 5 | 天科合达 | 中国 | 是国内最早实现 SiC 衬底产业化的企业，率先在 | 半导体材料产能。 |
| 2021 年 6 月，深圳市重投天科半导 | ||||
| 国内研制出 6 英寸 SiC 衬底，以导电型 SiC 衬底 | 体公司（天科合达持有其 25%股权） | |||
| 为主。 | 将建设碳化硅单晶和外延生产线等， |
总投资约 22 亿元。
| 6 | 天岳先进 | 中国 | 国内 SiC 衬底龙头，掌握涵盖了设备设计、热场 | 其在上海建 SiC 半导体材料项目，计 |
| 设计、粉料合成、晶体生长、衬底加工等环节的 | 划于 2022 年试生产，2026 年 100% | |||
| 核心技术，具备不同尺寸半绝缘型及导电型碳化 | 达产。 |
| 硅衬底制备能力。计划 2026 年新增碳化硅衬底 |
| 材料产能约 30 万片/年。 |
资料来源：电子发烧友，电子工程世界，电子时代，集微网，半导体行业观察，全球半导体观察等，天风证券研究所
功率半导体方面，士兰微、时代电气、斯达半导、宏微科技、新洁能积极布局。士兰微 自主研发的 V 代 IGBT 和 FRD 芯片的电动汽车主电机驱动模块在 2021 年上半年已在国内 多家客户通过测试，并在部分客户开始批量供货。时代电气 2020 年乘用车 IGBT 已获得 广汽、东风订单。斯达半导 2021 年上半年应用于主电机控制器的车规级 IGBT 模块持续 放量，合计配套超过 20 万辆新能源汽车，同时基于第七代微沟槽 Trench FieldStop 技术 的新一代车规级 650V/750V IGBT 芯片研发成功，预计今年开始批量供货。宏微科技车规 级 IGBT 模块 GV 系列产品已实现对臻驱科技（上海）有限公司小批量供货，汇川技术、蜂巢电驱动科技河北有限公司（长城汽车子公司）和麦格米特正在对 GV 系列产品进行产
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| 行业报告 | 行业深度研究 |
品认证。新洁能募资 14.5 亿扩建 SiC/GaN 项目，汽车用 1200V SiC MOS 和 650V E－Mode GaN HEMT 首次流片验证完成，产品部分性能达到国内先进水平。2021 年公司在 汽车电子市场重点导入了比亚迪，目前已经实现十几款产品的大批量供应，产品进入了 多个汽车品牌的整机配件厂，汽车电子产品的整体销售占比快速提升。
2.4.3.价值量测算：车载 IGBT 及 SiC 发展势不可挡
关键假设：
1）汽车销量与渗透率：根据国务院发布的《新能源汽车产业发展规划》以及乘联会数据，我们预计新能源汽车行业将加速发展，对传统燃油车具有较强的渗透和替代能力，政策 支持力度较大。我们预计 2022 年全国新能源汽车销售将持续放量，销量达 445 万辆，到 2025 年增加至 900 万辆，渗透率达 30%；
2）车规级 IGBT 价值量：我们按照 IGBT 芯片使用数量估计，A00/A0 级电动乘用车 IGBT 价值量平均为 1000 元，A 级以上电动乘用车 IGBT 价值量平均为 3000 元，插电混动乘用 车 IGBT 价值量平均为 2100 元，商用车 IGBT 价值量平均为 1800 元，传统燃油车 IGBT 价 值量平均为 700 元；
3）A00/A0 级电动车销量占比：我们预计新能源汽车的销售结构将会从“哑铃型”向“纺锤型”优化，A00 和 A0 级车占比逐渐下降，预计将从 2022 年占比 35%逐渐下降至 2025 年占比 15%；
4）等效 8 寸晶圆数量(亿片)：我们按照英飞凌生产的 FSxxR12KT4 系列 IGBT 模块中 IGBT 芯片的平均面积 90.17mm²进行估算，8 寸晶圆大约可以切出 301 块 IGBT 芯片。晶圆数 量需求量将从 2021 年 156.54 万片大幅增长至 2025 年 363.61 万片；
5）IGBT+SiC 市场规模：我们按照各类型汽车销售量乘以各类型汽车中 IGBT 与 SiC 价值 量，其中 SiC 的渗透率逐渐提高，成本大幅降低。
图 113：功率半导体（IGBT 及 SiC）在车内数量测算
资料来源：乘联会、工信部、亿欧智库、《基于多目标优化的电动汽车变流器 IGBT 及开关频率的选择》作者罗旭等、材料深一度、yole、第一财经、半导体行业 观察，天风证券研究所整理绘制
2.5.模拟芯片：覆盖整车核心板块，汽车四化带动量价齐升
模拟集成电路作为半导体的重要分类之一，属于产生、放大和处理各种模拟信号的关键 元件，承担着连接现实世界和数字世界的桥梁作用。模拟集成电路的发展趋势与半导体 行业的景气度高度一致，市场规模同样拥有持续上涨的动能。根据 WSTS，2021 年全球 模拟芯片的市场规模达 728 亿美元，相比于 2020 年的 556.6 亿美元强势增长 30.8%，且 其预计 2022 年模拟芯片的市场销售继续增长 8.8%至 792.5 亿美元；IC insights 则预测，全球模拟产品市场 2021 至 2026 年的年复合增长率预计在 7.4%。
图 114：模拟芯片用途
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资料来源：思瑞浦 2021 年度报告，天风证券研究所
模拟芯片在汽车各个部分均有应用，包括车身、仪表、底盘、动力总成及 ADAS，主要 分为信号链芯片与电源管理芯片两大板块。
图 115：模拟芯片在汽车各个部分均有应用
资料来源：盖世汽车，天风证券研究所
汽车电子增长迅猛，已经成为了模拟芯片第二大下游应用场景，预计 2022 年专用型模拟 芯片市场份额占比达到 16.6%，市场规模同比增长 17%。
表 21：预计汽车专用型模拟芯片市场份额占比达到 16.6%，为第二大核心下游。
| 专用型芯片 | 2022E 市场规模 | 2022 占比 | YoY（%） |
| （百万美元） | （%） | ||
| 消费 | 3106 | 3.7% | 9% |
| 计算机 | 3048 | 3.7% | 9% |
| 通信 | 26233 | 31.5% | 14% |
| 汽车 | 13775 | 16.6% | 17% |
| 工业/其他 | 4135 | 5% | 9% |
| 专用型芯片合计 | 50296 | 60.4% | 13% |
| 模拟芯片合计 | 83213 | 100% | 12% |
资料来源：IC Insights，半导体行业观察，天风证券研究所
模拟芯片在不同下游产品的平均单机价值量，其中汽车占比最高。图 116：模拟芯片在不同下游产品的单机价值量（美元）
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| 行业报告 | 行业深度研究 |
250
150
0
|
资料来源：产业信息网，天风证券研究所
新能源汽车在充电桩、电池管理、车载充电、动力系统等方面对模拟芯片均有新需求，带动市场对模拟芯片需求的提升。
车载模拟芯片市场规模测算：
关键假设：
- 汽 车销 量： 根据中国汽车流通协会预 测 2020-2025 中国乘用车销 量 CAGR 为 4.13%,2025-2035CAGR 为 2.92%我们预计 2025/2030 年乘用车销量分别为 2448/2838 万台。
- 智能汽车渗透率：根据麦肯锡预测 2030 年 L0、L1、L2、L3、L4 自动驾驶渗透率分别 为 12%、21%、57%、10%。考虑到我国《中国智能汽车发展路线图 2.0》指出 2030 年搭载 L2 和 L3 自动驾驶功能的新车销量在 2030 年要达到 70%，L4 占比要达到 20%。我们预计 2030 年 L0、L1、L2、L3L4/L5 自动驾驶渗透率分别 0%、10%、57%、13%、20%。
- 汽车半导体：我们采用中国汽车工业协会副秘书长刘宏的预计，单一车辆中半导体的价 值从 2020 年的 475 美元增长到 2030 年将达到 600 美元。
- 模拟芯片占比：模拟电路占比汽车芯片 29%。模拟芯片中信号链占比 53%，电源管理占 比 47%。
我们预计到 2030 年国内模拟芯片市场总规模有望达到 332 亿元。考虑到 2016-2020 年 全球乘用车产量/国内乘用车产量均位于 2.8-3.1 之间，我们给予 3 倍乘数，预计 2030 年 全球模拟芯片市场总规模达到 996 亿元。
图 117：车载模拟芯片市场规模测算（注：与摘要市场规模差距主要为本测算仅包含电源管理及信号链板块）
| 资料来源：乘联会公众号，盖世汽车智能网联公众号、车东西公众号，高工智能汽车公众号，焉知新能源汽 车研究院，前瞻产业研究院，esmchina，天风证券研究所预测；注：采用人民币兑美元汇率 6.72 2.5.1.电源管理：汽车电源解决方案需求快速提升，涨幅创 6 年新高 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 车公众号，北京半导体行业协会公众号，Yole，盖世汽 涨幅创 6 年新高 79 |
| 行业报告 | 行业深度研究 |
从应用角度看，模拟芯片分为信号链路和电源管理两大类，据 Oppenheimer 统计，2020 年全部模拟 IC 市场中，信号链产品占比约为 47%，电源链产品占比达到 53%。
电源 IC 增长最大的是车载领域，复合年增长率为 9.0%。电动化和自动驾驶将成为驱动力，特别是电动汽车，Yole 预计其到 2026 年将占汽车市场的 30%，电源管理 IC（PMIC）受其 推动增长。此外 Yole 预计，到 2026 年，预计所有乘用车和 80%的小型商用车至少配备 Level1ADAS，这也增加了对多通道 PMIC 的需求。
电源管理芯片作为电动汽车推进的关键芯片，对汽车电动化进程至关重要。与传统汽车 的相比，电动汽车有“三电”系统，即电机、电池和电控系统。其中电控系统由电池管 理系统和控制系统构成，以管理电池组和控制电池的能量输出和调节电机的转速等，电 源管理芯片对汽车电动化进程至关重要。目前 74%的芯片短缺来自于汽车驱动芯片、汽车 主控芯片以及电源芯片，剩余的则为信号链 CAN/LIN 等通信芯片。工业和信息化部辛国 斌曾表明 2021-2025 年中国新能源汽车的市场渗透率每年的年复合增长率须达到 30%以 上，推进进程较快，对电源管理芯片需求将持续扩大。
表 22：电源管理芯片分类及车载应用
| 分类 | 芯片 | 细分类别 | 功能 | 车载应用 |
| 充电 | 无线充电 芯片 | Transmitter、Receiver | 无线充电发射和接收 | 车载无线充电 |
| 充电管理 芯片 | 线性充电 | 小电流充电 | 线性电源 | |
| 开关式充电 | 大电流充电 | 汽车音响、电机 控制器 | ||
| 电荷泵 | 基于电容的开关电源芯片，高压转 低压，与开关式充电联合使用 | 收发器供电 | ||
| 电源管理 （PMIC） | DC/DC 转 换器 | 电感式 DC/DC 转 换器 | 基于电感的开关电源芯片，包括升 压降压调节器，将原直流电通过调 整其 PWM 控制输出的有效电压大 小。 | 电动车电控系 统，管理电池组 和控制电池的能 量输出和调节电 机的转速等；满 足后视和全景环 视高清汽车摄像 头、驾驶员监控 摄像头、高清行 车记录、后座娱 乐和虚拟仪表板 的电源要求。 |
| 线性稳压器（LDO） | 直流降压，输入输出电压差不能太 大 | |||
| AC/DC 转换器 | 内含低电压控制电路及高压开关晶 体管，将交流变换为直流，主要用 于电源适配器 | |||
| 电池管理 | 充电保护 芯片 | Power Mosfet、OVP、OCP 等 | 防击穿、电压保护、电流保护 | |
| LED 驱动 | 驱动芯片 | LED 驱动、LCD 驱 动、扬声器/射频 模组/光电模块/动 力电机/伺服电机 等驱动 | 恒流驱动相关模块 | 车载照明系统、各类驱动器 |
资料来源：《35 家国产电源管理芯片厂商调研分析报告》作者顾正书，电子工程专辑，电子发烧友网，开关电源芯片公众号，天风证券研究所
无线充电是增长快速的电源芯片应用市场，汽车无线充电功能的渗透成为电源芯片需求 的重要驱动因素。无线充电是在发射端（TX）和接收端（RX）分别连接电感线圈，在发 射端驱动电感线圈产生交变磁场，在接收端通过电感线圈耦合该交变磁场产生交流电并 且进行电力传输的技术。无线充电芯片主要包括接收端芯片和发射端芯片两个类别，是 重要的电源管理芯片。2018 年至 2021 年，合资品牌汽车无线充电功能渗透率由 1.5%上 升至 15.2%；自主品牌汽车无线充电渗透率由 3.1%上升至 26.4%。
图 118：2018-2021 年国内汽车无线充电功能渗透率
| 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 80 |
| 行业报告 | 行业深度研究 |
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| 资料来源：智研咨询，天风证券研究所 欧美厂商在电源管理芯片领域领先，国内企业竞争格局则相对分散，车载产品国产替代 空间广阔。德州仪器、ADI、英飞凌和意法半导体市占率领先且均在车载领域有布局。国 内电源管理 IC 市场份额较低，且集中度较低，根据前瞻产业研究院整理数据，国内十大 电源管理芯片上市公司国内市占率仅 6.83%，在国际上，根据中国经济网报道，欧美厂商 占据 80%以上的市场份额。大部分国内公司仍处在小批量供货和研发状态，雅创电子在电 源管理 IC 设计领域较为领先。 表 23：电源管理芯片头部公司 | |
| Drivers 驱动器 及其配套的隔离式收发 器 L9963T 资料来源：Skyworks、英飞凌公司官网、电子发烧友，电子工 图 119：国内电源 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | crank 场景。 程世界，芯智讯，汽车与配件，天风证券研究所 管理芯片公司车载布局情况 81 |
| ADI 亚德 | 美国 | 逆变器、电机系统、车 | 2021 年 8 月 26 日，ADI 完成了对 Maxim 美信的收购。 |
| 诺、 | 灯电源控制、能源转换 | LED 背光驱动芯片片上集成升/降压转换器、升压转换器、栅极驱动电源和 | |
| Maxim 美 | 电源芯片、驱动芯片如 4 | 升压转换器；可产生－7V 至+18V 电压，4 个 LED 驱动电路为每串 LED 提 | |
| 信 | 通道车规级 LED 背光驱 | 供最高 150mA，具有 PWM 调光功能，最小脉宽可低至 500ns。应用于汽 | |
| 动芯片、数字隔离器 | 车 8 英寸及以上的高分辨率 LED 屏幕中，采用 TQFN 封装，尺寸减小 | ||
| iCoupler® | 1/3。 | ||
| Skyworks | 美国 | Si86xx 隔离器、Si88xx、 | 汽车级隔离产品桥接了高压和低压车辆系统，为整个车辆带来了智能通信 |
| Si827x Isolated Gate | 和控制。 |
| 英飞凌 | 德国 | OPTIREG™ PMIC 系列、 | 作为用于汽车应用的电力半导体解决方案的市场领导者，公司创建了 |
| EiceDRIVER™系列驱动器 | Optireg™电源 IC 组合系列产品，该 Optireg™家族是目前在市场上可用的汽 | ||
| 及模组 | 车应用程序的最广泛的专用电力系列产品。 | ||
| 意法半导 | 瑞士 | STWLC98 高集成度无线 | STWBC2-HP 集成一个 USB-PD 接口、数字降压/升压 DC/DC 转换器、全桥 |
| 体 | 充电接收器芯片、 | 逆变器、三个半桥驱动器，以及电压传感器、电流传感器和相位传感器。 | |
| STWBC2-HP 发射器芯 | 与 STWLC98 配套使用，整套系统可在保证高系统能效的同时在接收器端 | ||
| 片、电池管理 IC L9963 | 提供高达 70W 的电能输出。 |
| 公司 | 国家 | 车载产品 | 备注 |
| 德州仪器 | 美国 | TPS25850-Q1 车规级双 | TPS25850-Q1 兼容苹果、三星的快充模式，同时还支持 200kHz-2.2MHz |
| 口 USB 充电芯片、TI | 开关频率可调、充电限流点可调、基于外部 NTC 的热管理功能，性能超 | ||
| LP8866-Q1 LED 背光驱 | 越，优势显著。LP8866-Q1 支持超级大屏的外置 MOS 管背光驱动芯片， | ||
| 动器 | 配置 6*200mA 电流输出能力，同时输入电流可以低至 3V 以支撑 cold |
| 行业报告 | 行业深度研究 |
资料来源：各公司年报，前瞻产业研究院，天风证券研究所
2.5.2.信号链：智能化产品基石，汽车四化推动加速成长
信号链是连接真实世界和数字世界的桥梁。一个完整信号链的工作原理为：从传感器探 测到真实世界实际信号，如电磁波、声音、图像、温度、光信号等并将这些自然信号转 化成模拟的电信号，通过放大器进行放大，然后通过 ADC 把模拟信号转化为数字信号，经过 MCU 或 CPU 或 DSP 等处理后，一方面，经由 DAC 还原为模拟信号，另一方面，通 过各种连接芯片实现互联互通。可以说，信号链是电子设备实现感知和控制的基础，是 电子产品智能化、智慧化的基础。
电池管理系统（BMS）是电动汽车最重要的核心技术也是信号链芯片增速较快的车载应 用领域，电池管理芯片作为关键上游部件驱动信号链芯片需求。电池管理系统（BMS）是动力电池系统的重要组成部分，主要负责管理控制电池的状态，防止电池出现过充电 和过放电的状况，以便延长电池使用寿命。BMS 芯片并非特指一种芯片，而是 AFE（电 池采样芯片）、MCU（微控制处理单元）、ADC（模拟数字转换器）、数字隔离器等产品的 统称。
BMS 的应用领域包括新能源汽车、通信、可再生能源、UPS 不间断电源等，其中新能源 车是 BMS 最常见的应用领域。根据 Frost&Sullivan 统计，全球新能源汽车用 BMS 市场规 模从 2016 年的 4.5 亿美元增长到 2020 年的 14.2 亿美元，复合年均增长率高达 33.3%。在 国内新能源汽车的快速发展带动下，国内 BMS 市场需求规模迅速增长，市场规模由 2016 年的 12.9 亿元增长至 2020 年的 26.3 亿元，复合增长率为 19.5%。预计 2020 年至 2025 年将以 16.6%的复合增速继续增长。
| 图 120：BMS 产业链 | 图 121：中国新能源汽车电池管理系统（BMS）市场规模（亿元） | |||
| 60 50 40 30 20 | 24.81% 32.30% 26.330.7 16.73% 36.98% 11.73% 36.7 30.79% 48 56.6 17.92% 40% 30% 20% 10% 12.916.121.319.2 0% | |||
| 10 | -9.86% | -10% | ||
| 资料来源：中商情报网，天风证券研究所 | 0 | -20% | ||
| 收入 | yoy | |||
| 资料来源：Frost & Sullivan，电子工程专辑，天风证券研究所 | ||||
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欧美公司占领信号链芯片主要市场，国产替代空间广阔。从国际格局看，各大厂商均基
于电池管理芯片均推出了相应的电池管理系统（BMS）产品设计方案，电池管理芯片被国
外厂商垄断。Skyworks 基于其在射频前端的技术优势，拥有前端模组、开关、功率放大
器、低噪声放大器完整车规级产品方案。
表 24：信号链龙头公司车载产品布局情况
| 公司 | 国家 | 车载产品 | 备注 |
| 德州 | 美国 | BQ78PL116、 | 监控器采集重要电池参数，如电压、电流和温度，并将这些信息转发给微控制器。 |
| 仪器 | BQ779L900（BMS 解 | 电池保护器检测从简单（仅过压）到高级（检测更多故障）的多种故障条件，如过 | |
| 决方案） | 压、欠压、放电过流和短路。认证和识别 IC 提供针对电池组和配件的安全认证或 |
识别。电池外设 IC 可通过主动电池平衡等技术大幅扩充电池组的容量。
| ADI | 美国 | AD7280A（BMS 解 | ADI 的 AD7280A 内置对电动汽车所用叠层锂离子电池进行通用监控所需的全部功 |
| （收 | 决方案） | 能。该器件具有多路复用电池电压和辅助 ADC 测量通道，可用于最多 6 个电池的 | |
| 购 | |||
| 电池管理。同时提供±3ppm 内部基准电压，使电池电压精度可达±1.6 mV。ADC | |||
| Maxi | 分辨率为 12 位，转换 48 个单元只需 7 微秒时间。 |
| m） | 美国 | 前端模组、射频开 | 是射频前端市场的最大厂商 |
| Skyw | |||
| orks | 关、低噪声放大器、 | 前端模组 Front-end Modules：已通过 AEC-Q104 Grade 2 认证，初步应用于 V2X | |
| 功率放大器等 | 连接和蜂窝技术 | ||
| SKYA21043 | 低噪声放大器 Low Noise Amplifiers：200 to 3800 MHz，已能够应用于 V2X 连接， | ||
| SKYA21051 | 通过 AEC-Q100 认证 |
SKYA21050
| 英飞 | 德国 | 汽车 FlexRay™收发 | 为 FlexRay、CAN 和 LIN 等不同的车载总线细分市场提供广泛的汽车收发器产品系 |
| 凌 | 器 TLE922 系列、 | 列。具有广泛组合、较好的静电放电鲁棒性、超凡电磁兼容性和低静态电流。 | |
| CAN 收发器 TLE925 | 英飞凌 Battery Management ICs 符合最高质量标准,最终符合 AEC Q100 认证标准， | ||
| 系列、Battery | 支持 800V 以上电压。 |
| Management |
| ICsTLE9012DQU、 |
| 意法 | 瑞士 | TLE9015DQU 等 | 汽车级比较器、汽车运算放大器支持高达 150°C 的温度范围，提供了符合 AEC- |
| 汽车电压比较器 | |||
| 半导 | LM2901 等、汽车运 | Q100 和 Q101 的要求还进行了特殊筛选和测试，例如在后期（封装和测试）进行 | |
| 体 | 算放大器 | 了 100%热试（125°C）。 |
TSZ121 等
| 恩智 | 荷兰 | ISO26262（BMS 解 | 恩智浦在其将射频 RF 部门出售并与飞思卡尔合并后，专注于信号链产品线。根据 |
| 浦 | 决方案） | 其 2018 财年（最近可统计业务分类）数据，高性能混合信号产品贡献了近 96%的 |
| 营收；方案完整:包括模拟前端、微控制器 MCU、模拟前端电池控制器 IC、隔离网 |
| 络高速收发器、系统基础芯片 SBC 等。主控单元 MPC574xP 安全等级达到 ASIL- |
| D，模拟前端电池控制器 MC33771 安全等级达到 ASIL-C，SBC（System Basic |
| Chip）系统基础芯片 FS45/65 安全等级达到 ASIL-D。 |
资料来源：Skyworks、英飞凌、意法半导体公司官网，电子发烧友，汽车功能安全，天风证券研究所
本土厂商方面，思瑞浦产品已导入车用市场，力芯微产品在研。
思瑞浦致力于成为一家模拟与嵌入式处理器芯片供应商，目前产品以信号链芯片为主。
已建立完整的汽车电子质量管理体系并通过相关客户的认可，首颗汽车级高压精密放大
器（TPA1882Q）已实现批量供货。
力芯微信号链芯片深入研发及产业化项目在研，主要面向车载高频或微弱信号等领域。
2.6.传感器：多传感器融合成为必选，催生对芯片的刚需
汽车传感器是信息采集分析的前端系统，是将观察变量转换为可供测量信号的信号转换
装备。从目前汽车传感器装备目的的不同，可分为提升单车信息化水平的传统微机电传
感器（MEMS 传感器）和为自动驾驶提供支持的智能传感器两大类。MEMS 传感器用于
获取车身信息，如胎压、油压、车速等，是维持汽车正常、稳定、安全行驶所必备的基
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础传感器。智能传感器主要用于探测和感知环境，可以搜集信息并把有价值的信息传输 到终端。
图 122：MEMS 传感器在汽车中的应用
资料来源：炜盛科技、天风证券研究所
图 123：智能传感器在汽车中的应用
资料来源：MEMS 公众号、天风证券研究所
MEMS 传感器主要应用于动力总成系统、车身控制系统和底盘系统中，对汽车的速度、排放、动力总成、悬架、气候控制、环境控制等起着至关重要的作用。汽车 MEMS 传感 器主要包括以下 7 个种类：
图 124：汽车 MEMS 传感器的分类和应用
资料来源：《MEMS 传感器在汽车行业的应用现状综述》叶军红、天风证券研究所
图 125：车载传统 MEMS 传感器情况
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资料来源：EETIMES，纳芯微，天风证券研究所天风证券研究所
汽车智能传感器主要包括车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外传感器、超声波传 感器等。车载摄像头是目前自动驾驶中应用最广泛的传感器，主要用于红绿灯检测、交 通标准识别、场景理解和路面识别等功能。激光雷达通过发射激光束来对周围环境进行 探测，不受光照条件和恶劣天气影响，能够较好地弥补车载摄像头测速测距不准的问题。
毫米波雷达使用频率在 10-200GHz 的电磁波对周围环境进行探测，与车载摄像机相比测 速测距更加准确，与激光雷达相比成本适中、体积较小，且能够处理烟雾天气。红外传 感器利用观测主体与环境的温度差进行探测，不受可见光的影响，是可见度地视线受阻 情况下解决驾驶安全问题的重要手段。超声波传感器主要利用发射超声波探测障碍物，常见的超声波雷达主要有安装在前后保险杠上的 UPA 和安装与汽车侧面的 APA。
图 126：车载智能传感器情况
资料来源：智车科技，控安汽车研究院，天风证券研究所
智能驾驶通过传感器获得大量数据，L2 级别的汽车预计会携带 6 个传感器，L5 级别的汽 车预计会携带 32 个传感器（超声波雷达 10 个+长距离雷达传感器 2 个+短距离雷达传感 器 6 个+环视摄像头 5 个+长距离摄像头 4 个+立体摄像机 2 个+Ubolo 1 个+激光雷达 1 个+航位推算 1 个），较 L2 增速显著。可见模拟芯片是自动驾驶系统的必备零件。
图 127：我们看好汽车电动化、智能化推动下模拟芯片市场快速发展
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资料来源：汽车芯片应用牵引创新发展论坛，广汽研究院，天风证券研究所
随着汽车智能化程度提升，汽车传感器的价值量也将快速提升。根据英飞凌预测，L2 车 需要的传感器价值量为 160 美元，到 L4、L5 级别的汽车需要则提升为 970 美元。
图 128：随着汽车智能化程度提升，汽车传感器的价值量也将快速提升
资料来源：英飞凌公司官网，天风证券研究所
传感器成本持续下降，预计 L4、L5 一行自动驾驶技术有望在 2025 年左右随着成本降低 开始逐渐规模化推向市场。自动驾驶车辆硬件随着技术的发展规模化量产而逐渐降低，2018 自动驾驶硬件成本在 30 万人民币/年，2025 年有望降低至 3 万元
表 25：自动驾驶传感器硬件成本趋势，以 ROBO-TAXI 为例
| L4 配置 | 2018 | 2021E | 2025E | |
| 摄像头（元） | 8 | 700 | 420 | 245 |
| 毫米波雷达（元） | 2 | 770 | 630 | 490 |
| 超声波雷达（元） | 12 | 105 | 84 | 70 |
| 激光雷达（元） | 4 | 140000 | 21000 | 4200 |
| GPS&IMU（元） | 1 | 7000 | 4900 | 3500 |
| 计算平台（元） | 1 或 2 | 17500 | 10500 | 7000 |
| 总计成本（元） | 312900 | 105280 | 31080 |
资料来源：盖世汽车研究院，天风证券研究所
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多传感器融合的特点和优势：
图 129：多传感器融合方案可弥补纯视觉方案缺陷，获取距离、速度等多维数据
资料来源：智驾最前沿，天风证券研究所
多传感器融合显著提高系统的冗余度和容错性，从而保证决策的速度和正确性
2020 年国内多家车企推出 L3 级别的量产车型，采用的多传感器统合技术解决方案突出。特斯拉由于在芯片与算法方面的优势明显，因此在对象识别和使用场景方面相对更有优 势。
表 26：多家车企 L3 方案采用多传感器统合技术
| 企业 | 传统自主 | 外资 | 造车新势力 | ||||
| 自动驾驶辅助系统 | 广汽 | 长安自动驾 | Cadillac | 特斯拉 | 蔚来 NIO | 小鹏 XPilot | |
| Super Cruise | |||||||
| ADIGO3.0 | 驶辅助系统 | Autopilot 3.0 | Pilot | 3.0 | |||
| 自动驾驶级别 | L3 | L3 | L2+ | L3 | L2+ | L3 | |
| 传 感 器 方 案 | 激光雷达 | - | - | - | - | - | - |
| 前视摄像头 | 1 | 1 | 1 | 3 | 3 | 4 | |
| 环视摄像头 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 9 | |
| 角雷达 | 4 | 4 | 4 | - | 4 | 4 | |
| 前向毫米波 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |
雷达
| 超声波雷达 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | |
| 高精度地图 | √ | √ | √ | √ | - | √ | |
| 芯片 | Mobileye | 地平线 | Mobileye | FSD | Mobileye | NIVIDIA | |
| EyeQ4 | Journey 2.0 | EyeQ3 | EyeQ4 | Xavier | |||
| 识 别 | 限速牌识别 | √ | √ | √ | √ | √ | √ |
| 周围车辆识 | √ | √ | √ | √ | √ | √ |
| 别 | - | - | - | √(OTA) | - | √(OTA) | |
| 信号灯识别 | |||||||
| 自动变道 | √ | √ | - | √ | √ | √ | |
| 场 景 | 开放道路 | - | - | - | 部分可用 | - | 部分可用 |
| 封闭路段 | 高精地图路 | 40km/h 一下 | 高精地图路 | 高精地图路 | 高速、城市 | 高精地图路 | |
| 段 | 结构化道路 | 段 | 段 | 快速路 | 段 |
资料来源：盖世汽车研究院、天风证券研究所
以蔚来汽车的智能驾驶平台化迭代为例可以看到，二代的传感器数量显著超过 1 代的传 感器数量，增加了 800 万像素高清摄、车路协同感知传感器、增强自驾感知传感器等等，提升驾驶体验。
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表 27：蔚来汽车智能驾驶平台化迭代
| 智驾平台 | 第一代 | 第二代 |
| 产品 | NIO Pilot | NIO Autonomous Driving（NAD） |
| 传感器 | 3 个目前向摄像头 | 11 个 800 万像素高清摄 |
| 4 个环视摄像头 | 1 个超远距离高精度激光雷达 | |
| 5 个毫米波雷达 | 5 个毫米波雷达 | |
| 12 个超声波传感器 | 12 个超声波雷达 | |
| 1 个车内驾驶状态检测摄像头 | 2 个高精度定位单元 |
| 硬件 | Mobileye EyeQ4 自动驾驶芯片 | 1 个车路协同感知传器 1 个增强自驾感知传感器 |
| 4 颗英伟达 NVIDIA Drive Orin 芯片（1016 TOPS ) | ||
| 功能 | 自动辅助导航驾驶（NOP）和视觉融合全自动泊车 | 将逐步实现高速、城区停车加电等场景下的点到点自 |
| 系统（S–APA with Fusion) | 动驾驶 |
| 智能驾驶程度 | 等超过 20 项辅助 | 点到点自动驾驶 | |||
| 自动辅助驾驶 | |||||
| 代表车型 | |||||
资料来源：聆英咨询，蔚来汽车企业分析，天风证券研究所
2.6.1.CIS：后视+环视+流媒体需求扬帆起航，为汽车智能化核心
车载摄像头：识别、定位、追踪车辆周围物体收集车辆周围数据为汽车自动驾驶系统 提供可识别的数字图像信息。
车载摄像头按照安装位置不同分为前视、侧试和后视摄像头；按照镜头个数分为单目、双目和多目摄像头。
量增：随自动驾驶级别提升单车摄像头数量显著提升如前视摄像头从最初一个单目逐渐 升级到双目、三目以及多目。根据 IHSMarkit 数据，2020 年平均单车传感器数量仅 3.3 个，预计 2030 年将超过 11 个。
规格提升：随自动驾驶级别提升及芯片算力升级摄像头像素从最初 30 万升级到 800 万 参照智能手机升级趋势仍有较大提升空间。
图 130：左图：车载摄像头按照安装位置不同分为前视、侧试和后视摄像头、右图：车载摄像头按照安装位置不同分为前视、侧试和后视摄像 头
资料来源：汽车与材料工程，电子工程世界，天风证券研究所预测
在汽车智能化浪潮中，图像传感器扮演着重要的角色。汽车上摄像头的数量和像素级别 随着自动驾驶等级的提升不断提升，以实现更加精准的路况判断、信号识别及紧急状况 判断。汽车厂商对图像传感器的需求从传统的倒车雷达影像、行车记录仪扩展到电子后 视镜、360 度全景成像、高级驾驶辅助系统（ADAS）、驾驶员监控（DMS）等系统。随着 自动驾驶技术和安全技术的发展，更多的摄像头方案成为汽车标配，车用图像传感器数
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量也将从传统的两颗左右提升至十余颗。同时，伴随着更复杂的应用场景对像素要求的 提升，车用图像传感器的单颗价值量也将有一定幅度的上涨。
图 131：图像传感器需求
资料来源：2021 国际汽车电子创新发展论坛——智能驾驶论坛，韦尔股份年报，天风证券研究所
图 132：部分车型车载摄像头需求量
资料来源：佐思汽研《2022 年汽车传感器芯片产业研究报告》，天风证券研究所预测
车载摄像头类别渗透率：根据 Yole 的报告显示，2021 年全球车载摄像头销货量预计为
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1.72 亿颗，到 2026 年销量将达到 3.64 亿颗，在这 5 倍的增长中，增速最快的将是内视 摄像头，CAGR 达到 22.4%。
图 133：2016-2026 车载摄像头类别渗透率
资料来源： YOLE，电子工程世界，传感器专家网，天风证券研究所预测
车载摄像头市场规模测算：
关键假设：
- 汽车销量：根据中国汽车流通协会预测 2020-2025 中国乘用车销量 CAGR 为 4.13%, 2025 -2035 CAGR 为 2.92% 我们预计 2025/2030 年乘用车销量分别为 2448/2838 万台。
- 智能汽车渗透率：根据麦肯锡预测 2030 年 L0 、 L1 、 L2 、 L3 、 L4 自动驾驶渗透率 分别为 12%、21%、57%、10%。考虑到我国《中国智能汽车发展路线图 2.0 》指出 2030 年搭载 L 2 和 L 3 自动驾驶功能的新车销量在 2030 年要达到 70%,L 4 占比要达到 20%。我 们预计 2030 年 L0 、L1 、L2 、L3 L4 /L5 自动驾驶渗透率分别 0%、 10%、57%、13%、20%。
- 单车摄像头数量：我们预计 L1 、 L2 、L3 、L4 /L5 级自动驾驶汽车单车摄像头数量分 别为 2 、4 、8 、12 个
- 摄像头价格：我们预计前视其他摄像头 ASP 分别为 500/200 元。考虑到产业链日趋 成熟后 ASP 将不可避免的下降我们假设前视其他摄像头分别按-5%至-2% 的速度降价。
- 车载摄像头 BOM 拆解：摄像头模组（CCM）由三大核心部件组成：CIS、光学镜头和 音圈马达。其中，CIS 是摄像头产品价值量占比最大的关键零部件，据 Yole 统计，CIS 在 摄像模组中的价值占比已接近 5 成。我们以 50%的成本占比进行计算。
我们预计到 2030 年国内摄像头市场总规模有望达到 380 亿元。考虑到 2016-2020 年全 球乘用车产量/国内乘用车产量均位于 2.8-3.1 之间，我们给予 3 倍乘数预计，2030 年全 球摄像头市场总规模达到 1141 亿元，2021-2030 年 CAGR 为 17.5%。
图 134：车载摄像头 BOM 拆分，CIS 占比约 5 成，为最核心板块
资料来源：ittbank ，新材料在线，天风证券研究所
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图 135：车载摄像头及 CIS 市场规模测算
资料来源：乘联会公众号，盖世汽车，智能网联公众号、车东西公众号，高工智能汽车公众号，焉知新能源汽车公众号，北京半导体行业协会公众号，YOLE，天风 证券研究所预测
竞争格局：
市场研究机构 Counterpoint 最新报告预测，受智能手机、汽车、工业和其他应用需求增 长推动，2022 年全球图像传感器（CIS）市场营收将达到 219 亿美元，同比增长 7%，其 中手机 CIS 市场将贡献 71.4%的营收，前三大 CIS 供应商索尼、三星和豪威合计营收比例 达到 77%。根据 Frost&Sullivan 统计，汽车市场将是增长最快的 CMOS 图像传感器应用市 场，至 2023 年将实现 29.7%的复合年增长率。
图 136：摄像头市场竞争格局
资料来源：Counterpoint Research，韦尔股份，天风证券研究所预测
车载 CIS 竞争格局：2021 年，产能短缺进一步推动车载 CIS 行业市场集中度上升，龙头 安森美（45%）及豪威科技（29%）市场份额合计占比超 74%。
图 137：2021 年车载 CIS 销售公司市场份额（%）
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17%
| 3% | 6% | 45% |
29%
| Onsemi | OmniVision（豪威科技） | PixelPlus | Sony | 其他 |
资料来源：ICV TANK，天风证券研究所
表 28：车载 CIS 头部公司情况
| 排名 | 公司 | 国家 | 产品 | 备注 |
| 1 | 安森美 | 美国 | AR0820RGB-IR、 | 中国 L4 级无人驾驶出租车（RoboTaxi）的领跑者 AutoX 已 |
| AR0239AT | 经在其第 5 代 RoboTaxi 中采用了安森美的全局快门传感器 |
AR0820RGB-IR 传感器 AR0239AT，与其他传感器融合实现
高分辨率摄像头。
| 2 | 豪威（韦尔 | 中国 | OX08B40 CMOS | 可以提供 30 余款车载 CIS，包括前视、环视、后视、舱内、 |
| 股份） | ADAS 等，公司的汽车领域 CIS 经过多年的发展，车载摄像 |
| 头芯片广泛应用于欧美、亚太等汽车品牌。 |
| 2022 年国际消费电子展上，豪威科技首次演示了 800 万像 |
| 素汽车前视摄像头系统，系统采用新一代 OX08B40 CMOS |
| 图像传感器，由赛灵思 MPSoC 和 Motovis IP 协助打造，将 |
| 助力豪威科技冲击 800 万像素高端市场，与安森美展开竞 |
| 3 | 索尼 | 日本 | Pregius 全局快门传感 | 争。 |
| 在 2020 年 CES 上展示 Vision-s 概念车，搭载了自家的多种 | ||||
| 器 | CIS 方案，决心入场车用市场。 |
资料来源：佐思汽车研究院，与非网，电子发烧友网，天风证券研究所
2.6.2.雷达：毫米波+激光雷达互为补偿和冗余，为驾驶安全保驾护航
图像传感器在检测距离、距离精度、速度检测精度、坏天气对应、夜间弱光环境等场景
下存在一定劣势。毫米波雷达与摄像头组合基本可以覆盖绝大部分场景，但无任何冗余。
图像传感器+毫米波雷达+激光雷达互为补偿和安全冗余，提高整体感知方案的精度及安
全性，保障自动驾驶的安全。
图 138：雷达行业具备高成长动能
资料来源：NXP、天风证券研究所
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根据 NXP 预测，雷达行业具备极高成长动能，将从 2020 年的平均每车 1 颗雷达提升到 2025 年的 2 颗雷达，到未来的 5 颗及以上雷达。同时雷达的性能有重大提升，从标准简 单的目标探测雷达向更高分辨率的成像雷达发展，推动了半导体技术进入到车辆的雷达 系统当中。
图 139：雷达行业具备高成长动能
资料来源：NXP、YOLE、半导体行业观察、天风证券研究所
半导体技术促使雷达正在从目标探测雷达向更高分辨率的成像雷达发展。雷达从 24GHz 进入了 77GHz，从高耗电变为极省电，从低分辨率到高分辨率系统，系统更小、更高效。
雷达探测器可以捕获超高分辨率的环境情况，不仅可以进行目标检测，可能还可以进行 目标分类，在技术成长方面，这无疑是一个巨大的飞跃。
图 140：成像雷达的优势
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资料来源：NXP、天风证券研究所
传统的角雷达，含有收发器、雷达微处理器、线缆网络和电源管理装置，其中收发器负 责雷达系统的发送和接收，全部装置须提供 ASIL-D 型系统，并保证电源管理功能安全。
对于远程雷达而言，其拥有更大的天线群，不同的天线采用类似的半导体技术，不同的 电路板上分布着网络、电源管理、微处理器和收发器。成像雷达有 4-5 个收发器，每个 收发器都含有发射和接收天线，因此一个完整的天线阵列有多个通道，在成像雷达的反 面有一个微处理器，负责处理所有数据，兼有网络和电源管理芯片。以上的雷达系统，共同推动了现今的汽车雷达系统发展。
图 141：角雷达，长距离雷达和成像雷达的技术对比
资料来源：NXP、天风证券研究所
2.6.2.1 毫米波雷达：ADAS 核心传感方式，4D 成像雷达逐渐升温
由于毫米波雷达具有准确测量目标距离和速度的能力，可以不受雾、雨、雪和强光等环 境条件的影响，目前已经成为支持高级辅助驾驶和自动驾驶的主要传感方式，被广泛应 用于盲区检测(BSD)、变道辅助系统 LCA)、自动紧急制动(AEB)、自适应巡航控制(ACC)、两侧来车警告系统(CTA)、后碰撞预警(RCW)、自动泊车(APA)与代客泊车(AVP)等多个领域 中。在一些新兴应用中，例如幼儿遗忘检测系统、车内感应、脚踢开门、车门障碍物规 避和自动泊车，毫米波雷达也正日益受到青睐。
Yole Développement 数据显示，全球毫米波雷达市场规模预计将由 2019 年的 205 亿 美元增长至 2025 年的 280 亿美元，年复合增长率为 5%。其中，车载毫米波雷达市场规 模预计将由 2019 年的 55 亿美元增长至 2025 年的 105 亿美元，年复合增长率达到 11%。
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从应用场景来看，L1 级别目前需要实现 ACC 或者 AEB 功能，这样的系统通常搭载一颗前 向长距离雷达与摄像头组合，后向功能中的 BSD/LCA 等功能则需要两颗后角雷达；到了 L2 级别，通常需要再额外多加装两颗前角雷达，以实现前向横穿预警、带转向的 AEB、自动泊车等功能，并与数颗摄像头一起实现 360 度车辆环视。
由于能够以低于激光雷达 6 - 1 0 倍的成本提供类似的性能，高分辨率毫米波雷达(“4D 成像雷达”)得到了业界普遍关注。所谓“4D 成像雷达”，通俗地讲，就是与现有的传统 毫米波雷达相比，其在水平和俯仰方向上的分辨率得到了极大提高，可以在任何光照或 天气条件下，将雷达的功能从测量距离、速度、水平方位角扩展到涵盖距离、方位、俯 仰角和相对速度的测量，显著增强了雷达的性能。
图 142：4G 成像雷达点云建图（提供了 Range（距离）、Velocity （速度）、Azimuth （水平角度）、Elevation （俯仰角度）四个维度的直接和独立探测能力）
资料来源：eeworld，天风证券研究所
通过多普勒效应，成像雷达可以直接进行高精度测速；4D 成像雷达波长更长，穿云透雾 甚至穿雨效果更好，也不受光线的影响，还能和其他传感器形成很好的互补；另外，4D 雷达成本仅为激光雷达的 1/10，具有普及推广的成本优势。据行业预测，至 2023 年，4D 成像毫米波雷达的搭载量或突破 100 万颗。
图 143：全球部分企业 4D 毫米波雷达产品进展
资料来源：佐思汽研，天风证券研究所
4D 毫米波雷达与传统的 3D 毫米波雷达相比，优势主要有 3 点：
①可实现“高度”探测，如可实现立交桥与路面车辆的区分；
②分辨率更高，在方位角和俯仰角上都能达到 1 度角分辨率(甚至在超分辨率算法下更 低) ；
③可实现对静态障碍物进行分类，不过滤静态障碍物信息，可探测到路边的障碍物、较 小的目标如矿泉水瓶、轮胎碎片。
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图 144：4G 成像雷达与传统雷达对比
资料来源：eetchina，天风证券研究所
Yole Développement 预测称，4D 成像雷达将首先出现在豪华轿车和自动驾驶出租车上，这会带来 5.5 亿美元以上的投资，并在 2020 年至 2025 年间以 124%的复合年增长率 (CAGR)增长。在 CES 2022 展会上，恩智浦就展示了由多颗级联 TEF82xx 雷达射频芯片，并结合 S32R45 或 S32R41 雷达处理器芯片所构建的 4D 成像雷达方案，可实现 360 度环 绕感知，从而满足 L2 +级至 L 5 级的自动驾驶需求。该方案最大的亮点在于率先提供了短 距、中距、长距三合一的并发多模雷达感测，可实现对汽车周围宽广视场的同时感测。为了达到这个目标，恩智浦利用创新架构，通过配置低复杂度传感器实现了 192 个虚拟 天线通道，来提高原始传感器硬件的性能。
图 145：4G 成像雷达 2021 年为其商用元年
资料来源：2021 国际汽车电子创新发展论坛——智能驾驶论坛，赛灵思，yolr，半导体行业观察，天风证券研究所
目前雷达市场上，毫米波雷达技术从 SiGe（锗硅）转型到 RFCMOS（射频互补金属氧化 半导体），并可将仿真模拟和数字功能集成到同一芯片上，体积更小、功耗更低、带宽更 高、分辨率更好、探测距离更远，安放位置更灵活；而 77 GHz 毫米波雷达检测精度更高、体积更小巧、探测距离更远，正在逐步取代 24GHz 传感器。
图 146：汽车雷达市场及对应芯片公司 2021 年份额
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| 行业报告 | 行业深度研究 |
资料来源：eeworld，天风证券研究所
图 147：2019 年车载毫米波雷达市场份额
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| 博世 | NA | 器高约 33%，可在探测距离比之前远 40%的条件下感知迎面驶来的车辆。 |
| 2021 年与芯片晶圆代工厂 GlobalFoundries 达成合作，共同开发用于自动驾驶 |
| 资料来源：YOLE，2030 出行研究室，天风证券研究所 除了头部的 NXP、TI 等公司外，博世等 Tier1 厂商也开始切入汽车毫米波雷达市场。 表 29：毫米波雷达头部芯片公司基本情况 | |
| 资料来源：佐思汽车研究，天风证券研究所 2.6.2.2 激光雷达：L4/L5 激光雷达与其他传感器互 光雷达是一种光学设备，物体分类的高清晰度点云 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 产，S32R45 实现 64 倍标准处理器的计算性能，应用超分辨率雷达软件算法 实现小于 1 度的角度分辨率，同时应用高级 MIMO 波形设计支持多个天线通 道同时工作，从而实现雷达传感器性能的提升。 S32R45 雷达处理器是公司第 6 代汽车雷达芯片组系列中的旗舰产品，主要面 向高级别自动驾驶技术，与 TEF82xx 收发器组成 NXP 新一代成像雷达解决方 案。 的雷达芯片。博世会采用格芯的 22FDX 射频解决方案，工作频率更高，探测 目标更远，比目前主流的低频雷达芯片准确性更高。 级别刚需，驱动自动驾驶技术向更深层次迈进 为补偿跟安全冗余，来提高整体感知方案的精度及安全性。激 给光学和光子世界带来了巨大的推动力。激光雷达生成可进行 图像，但是其缺陷在于其对雨水以及灰尘等极端天气会收到影 97 |
| 的尺寸比现有的毫米波雷达传感器小约 30%，分辨率比现有的毫米波雷达传感 |
| 公司 | 产品 | 亮点 |
| 恩智浦 | S32R45 | 20 年发布的首款专用 16nm 的成像雷达处理器 S32R45 将于 2022 年上半年量 |
| 德州仪器 | AWR2944 | 2022 年 1 月推出的新产品 AWR2944 适用于角雷达和远距离雷达，AWR2944 |
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响。
图 148：各类传感器对比，多传感器融合，互为补偿是关键
资料来源：2021 中国商用车自动驾驶大会，天风证券研究所
图 149：激光雷达技术结构
资料来源：2022 第五届自动驾驶与人机共驾云论坛，图达通，天风证券研究所
我们认为要真正实现 L4、L5 级别的自动驾驶，激光雷达、毫米波雷达和车载摄像头的组 合是必不可少的。
图 150：汽车激光雷达市场情况，预计 2022 年起增长加速
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资料来源：ATC 汽车技术平台，天风证券研究所
随着自动驾驶技术向更深层次应用迈进，为了达到未来 L4/L5 车辆运行所需的 10-9 错误 率，激光雷达正成为必不可少的工具。它可以生成数以千万计的数据点来形成点云，提 供周围环境的 3D 地图。通过点云数据，激光雷达传感器可以帮助自动驾驶车辆的应用程 序以更高效、更准确、更私密和更安全的方式对周围环境，包括目标物体和人员的位置，进行监测导航，以确保安全并防止发生事故。改善道路安全和保护环境是最能体现激光 雷达优势的两个方面。激光雷达可以捕捉高清三维信息，通过为车辆展现更详细的周围 环境，最大限度地提高道路安全，并能够更有效地保护道路上的行人，帮助实现安全出 行。另一方面，由激光雷达支持的高级驾驶辅助系统和互联自动驾驶汽车可以带来强大 的环境效益。例如，激光雷达可用于构建汽车的自动化行人制动系统，帮助自动驾驶汽 车确保道路安全，改善交通拥堵。同时，还可以节省燃油，延长车辆的使用寿命。
图 151：已经或即将量产的配置激光雷达车型供应商情况
资料来源：艾邦智造，天风证券研究所
Yole Développement 预计，激光雷达应用是目前汽车行业增长最快的赛道之一。从出 货量看，2025 年全球激光雷达出货量约为 470 万个，2030 年将达 2390 万个；从销售额 看，2025 年全球激光雷达销售额约 61.9 亿美元，2030 年将达 139.32 亿美元。在 2021 年，小鹏 P5、蔚来 ET7、智己 L7、WEY 摩卡、极狐•阿尔法 S、宝马 iX 等均宣布将在新 车上搭载激光雷达。
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图 152：2026 年 Lidar 市场容量预计将达到 57 亿美元，车载激光雷达预计 2030 年市场超过 500 亿美元
资料来源：ATC 汽车技术平台，天风证券研究所
在市场份额统计中，5 家国内公司位居前列。速腾聚创以 10%的市场份额排名全球第二，仅次于法国老牌激光雷达厂商法雷奥；大疆旗下的 Livox 以 7%份额与 Luminar、电装、老 牌 Tier1 大陆、Cepton 等并列排名全球第 3；innovusion 和华为、禾赛都分别占有 3%的 市场份额。
图 153：2021 年车载激光雷达市场份额
| 禾赛 3% 威力登 3% 其他 7% 法雷奥 28% 华为 3% Innovusion 3% Ibeo 4% Innoviz 4% 大陆集团 7% 速腾聚创 10% Cepton 7% 电装 7% Luminar 7% 大疆Livox 7% 法雷奥速腾聚创大疆LivoxLuminar电装 Cepton大陆集团InnovizIbeoInnovusion 华为禾赛威力登其他 |
| 3 | Luminar | 美国 | IRIS、Hydra | 致力于实现高速公路场景下的无人驾驶，追求对极致性能， |
| 资料来源：YOLE，电子发烧友，天风证券研究所 表 30：激光雷达头部公司产品及应用情况 | ||||
| 3 | Cepton | 美国 | 区别于传统 MEMS、Flash | 借其所使用的激光系统，这款激光雷达可检测到 200 米开外 肉眼、摄像头和雷达所看不到的物体，在高速公路上以高达 130 公里/小时的速度行驶，并使用算法来预测周围车辆的 轨迹并相应地触发必要操作。 产的激光雷达，在视场角方面也具备横向 FOV 达到 120°的 能力。 Aeva 合作 FMCW 激光雷达。 与通用汽车达成生产供应协议以支持通用最新 Ultra Cruise（超级巡航）自动驾驶辅助技术，订单规模最大。而 MMT 技术雷达垂直方向分辨率可以达到市面上激光雷达的 4 到 5 |
| 和 OPA 技术的 MMT 激光 雷达 | ||||
| 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 100 | |||
| 3 | Livox | 中国 | 达 | 采用了独特的棱镜式扫描方案，能达到较高的点云密度，小 |
| Livox Hap 棱镜式扫描激光 | ||||
| 雷达 | 鹏汽车在 2021 年推出的全新量产车型上使用由双方合作生 |
| 3 | 电装 | 日本 | 3D 激光雷达 | 与沃尔沃合作开发，特斯拉搭载其产品。 |
| 是全球第二大汽车零部件供应商，丰田持股近 25%，计划与 |
| 排名 | 公司 | 地区 | 主要产品 | 备注 |
| 1 | 法雷奥 | 法国 | 第三代 SCALA 激光雷达 | 法雷奥发布的第三代 SCALA 激光雷达将于 2024 年上市。凭 |
| 2 | 速腾聚创 | 中国 | 16 线、32 线等高线数机械 | 截至 2021 年底共计获得 40 余款车型定点订单，是目前车载 |
| 式雷达、MEMS 固态激光雷 | 前装市场，数量最多的中国激光雷达企业。 |
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| 倍。 | ||||
| 3 | 大陆集团 | 德国 | HFL110 全固态激光雷达 | HFL110 专为短距离（<50 米）设计的高分辨率、坚固耐用 |
的固态相机。结合其他 ADAS 传感器，可以助力实现高度和
全自动驾驶功能。
| 8 | Innoviz | 以色列 | InnovizOne、twoMEMS 固 | InnovizOne 可为 L3 级到 L5 级自动驾驶提供 3D 感知能力， |
| 态激光雷达和配套感知软件 | InnovizTwo，瞄准 L2 及 L2+市场，与亮道智能、宝马有战 |
| 9 | Ibeo | 德国 | Flash 系固态激光雷达 | 略合作。 |
| 选择 Flash 的技术路线。能在 1 秒内向探测区发射 25.6 万个 | ||||
| IbeoNext | 点；同时得益于其全球最高的 0.05*0.07 分辨率，搭载它的 |
自动驾驶汽车可以在 130 米外，发现散落在地面上的轮胎。
| 10 | Innovusion | 美国 | 猎鹰 | 搭载蔚来汽车 ET5 ET7 车型，预计于 2022 年量产。 |
| 11 | 华为 | 中国 | 华为 96 线半固态激光雷达 | 绕开西方国家设置的“专利壁垒”，搭载长城机甲龙、北汽 |
极狐阿尔法 SHI 版，长安阿维塔 E11 和哪吒 S 车型，除北汽
外预计于 2022 年量产。
| 12 | 禾赛 | 中国 | AT128 | 搭载理想 X01，集度，高合 HiPhi Z 车型，计划于 2022、 |
| 2023 年实现量产 |
资料来源：智驾网，集微网，第一电动，智车网，汽车之心，维科网激光，法雷奥，九章智驾等，天风证券研究所
目前，华为、英伟达、禾赛科技、Ouster 等激光雷达 Tier1 厂都在积极布局芯片业务，通过投资芯片厂商或自研芯片，打通激光雷达产业链。
Ouster：自研激光雷达芯片，2021 年 10 月推出 L2X 芯片，使得公司的激光雷达性能成 功翻倍。此外 Ouster 还于 2021 年 10 月收购了 Sense Photonics，扩充了激光雷达芯片产 品线。
华为：积极部署激光雷达产业链，通过旗下哈勃投资了纵慧芯光、南京芯视界等芯片企 业，部署了 VCSEL、SPAD 等芯片技术。此外，华为分别于 2012 年、2013 年收购了英国 光子集成公司 CIP、比利时硅光技术开发商 Caliopa 两家公司，确保了其在光芯片领域的 自研能力，提前进行了硅光芯片级 FMCW 技术布局。
车载激光雷达&毫米波雷达规模测算：
1、基数假设：
- 汽车销量：根据中国汽车流通协会预测 2020-2025 中国乘用车销量 CAGR 为 4.13%, 2025 -2035 CAGR 为 2.92% 我们预计 2025/2030 年乘用车销量分别为 2448/2838 万台。
- 智能汽车渗透率：根据麦肯锡预测 2030 年 L0 、 L1 、 L2 、 L3 、 L4 自动驾驶渗透率 分别为 12%、21%、57%、10%。考虑到我国《中国智能汽车发展路线图 2.0 》指出 2030 年 搭载 L 2 和 L 3 自动驾驶功能的新车销量在 2030 年要达到 70%，L 4 占比要达到 20% 。我 们预计 2030 年 L0 、L1 、L2 、L3 L4 /L5 自动驾驶渗透率分别 0%、10%、57%、13%、 20%。
2、车载激光雷达假设：
1）2021 年为激光雷达量产元年。
2) 单车激光雷达搭载量：以 ROBO-TAXI L4 配置搭载 4 颗激光雷达为例，由于国内 L4+ 配置在 2024 年及以后才开始小规模起量（2024 年预期渗透率为 4%），我们合理假设 2024 年及以后平均单车激光雷达搭载数量为 3 颗，2021-2023E 递减分别为 1.5、2、2.5 颗。 - 乘用车激光雷达出货量：激光雷达将是 L3 及以上自动驾驶汽车的必备硬件。根据高 工智能汽车研究院数据预测，随着 2022-2023 年国内新车搭载 L2 级比例继续保持快速增 长，高阶智能驾驶搭载激光雷达进入第一轮增长周期，预计到 2023 年国内乘用车前装激 光雷达规模将超过 150 万颗。以 2023 年国内 150 万颗出货量为基准，按单车搭载数量及 L2 及以上智能汽车渗透率推算其余年份出货量。
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4) 激光雷达 ASP：我们预计 2021 年激光雷达 ASP 为 350 美元。考虑到产业链日趋成熟 后 ASP 将不可避免的下降我们假设按 20%- 10% 的速度降价。
3、车载毫米波雷达假设：
1）综合来看，整车采用长+中短的毫米波雷达方案将长期存在。
2）单车毫米波雷达搭载量：L1/L2 级别车辆中，单车毫米波雷达的搭载量一般为 1-3 颗，而随着 L3 及以上级别车辆的普及，毫米波雷达的单车搭载量将达到 5 颗以上。
3）乘用车毫米波雷达出货量：中国毫米波雷达行业出货量由 2014 年的 56.8 万颗增长至 2018 年的 358.5 万颗，年复合增长率为 44.6％。
4）毫米波雷达 ASP：单个毫米波雷达的价格从 2020 年的平均 91 美元降到 2025 年的平 均 42 美元。（拆分来看，2021 年 77GHz 的毫米波雷达系统单价在 1000 元左右，24GHz 毫米波雷达单价 500 元左右。）2025 年及以后我们以 7%的增速逐年下降。
图 154：车载激光雷达&毫米波雷达市场规模测算
资料来源：OFweek 维科网公众号、普华有策公众号、电子友烧友网公众号、乘联会公众号，盖世汽车智能网联公众号、车东西公众号，高工智能汽车公众号，焉知 新能源汽车公众号，北京半导体行业协会公众号，YOLE，天风证券研究所预测
传感器厂商方面，韦尔股份等公司新产品均已导入车用市场。韦尔股份的 CMOS 图像传 感器、LCOS、ASIC 均可用于汽车领域；其中公司 CMOS 图像传感器为后视摄像头（RVC）、环景显示系统（SVS）和电子后视镜提供了更高性价比的高质量图像解决方案。
激光雷达方面，禾赛、速腾、法雷奥等发布新产品。禾赛科技推出搭载新一代自研芯片 的车规级半固态激光雷达 AT128，并发布了全新近距超广角激光雷达 QT128。禾赛 AT128 点频超过每秒 153 万个点，具备 200 米@10%的超强测远能力，最远地面线可以达 到 70 米，能够为量产车实现稳定可靠的 L3+ADAS 功能提供必要的感知能力。QT128 则 拥有 105°超广垂直视场角，是一款为 L4 级 robotaxi 和 robotruck 等自动驾驶应用打造 的补盲雷达。
速腾聚创发布的新一代 RS-LiDAR-M1 是全球唯一实现前装车规级量产交付的固态式激 光雷达。M1 结构极致精简，体积尺寸极小，为量产车型前装嵌入提供了极大便利，并实 现了从堆叠式一维扫描到芯片式二维扫描的进化，独有智能“凝视”功能，可以动态智 能切换远近场感知形态，提供更智能、安全的驾乘体验。
| 图 155：禾赛科技 AT128 分辨率情况 | 图 156：速腾聚创 RS-LiDAR-M1 示意图 | |
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资料来源：快车网，天风证券研究所 资料来源：汽车之家，天风证券研究所
法雷奥发布的第三代 SCALA 激光雷达将于 2024 年上市。凭借其所使用的激光系统，这 款激光雷达可检测到 200 米开外肉眼、摄像头和雷达所看不到的物体，在高速公路上以 高达 130 公里/小时的速度行驶，并使用算法来预测周围车辆的轨迹并相应地触发必要操 作。
2.7.存储芯片：从 GB 到 TB，年复合增长率超 10%
2022 年全球汽车存储芯片市场规模约 52 亿美元，国内汽车存储芯片市场规模增长潜力 大。目前车载市场中主要的存储应用包括 DRAM（DDR、LPDDR）、和 NAND（e.MMC 和 UFS 等）。根据 IHS 数据，2019 年，全球汽车存储芯片市场规模为 36 亿美元，其中 LPDDR 和 NAND 市场规模约为 8 亿美元和 10 亿美元。2020 年全球汽车存储芯片市场规 模为 34 亿美元左右，约占整个汽车半导体市场的 9%，初步预测到 2023 年，全球汽车存 储芯片市场规模为 59 亿美元。2020 年中国汽车存储芯片市场规模达到了 4.31 亿美元，预计 2026 年可达到 7.32 亿美元。
图 157：中国汽车存储芯片细分市场规模（百万美元）
资料来源：彭博、天风证券研究所
电动化、信息化、智能化、网联化发展推动汽车存储革命，未来汽车存储将由 GB 级走向 TB 级别。从当前看，ADAS 系统、新一代中控系统，为实现车联网引入 5G 连接技术、端 边云和 OTA 等均为基础代码、数据与参数存储的载体。未来更丰富的娱乐系统，更强的 中控电脑和数字驾驶舱，更完备事件记录系统，更多的传感器和辅助驾驶决策将对存储 空间提出“TB 级”需求。
图 158：2019-2023 年全球汽车存储芯片市场规模（亿美元）
30 20 10
|
资料来源：IHS，中商情报网，天风证券研究所
图 159：存储芯片在智能汽车上的应用
资料来源：Micron，与非网，Car2Cloud 数据驱动智驾未来网络研讨会（西部 数据渠道俱乐部主办），天风证券研究所
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各类车型的 DRAM、NAND 存储容量翻倍。根据 Yole，轿车、货车和公共汽车的 DRAM 平均存储容量将以 35%的复合增速增长（2020-2026），并在 2026 年达到平均每车约 27GB，翻 6 倍；各车型 NAND 平均存储容量将以 57%的复合增速增长（2020-2026），并 在 2026 年超过 500GB，翻 15 倍。
图 160：2020-2026 车载 DRAM、NAND 存储容量翻倍
资料来源：Yole，天风证券研究所
驱动因素一：智能驾驶等级渐升，传感器、ADAS 平台研发要求存储器具备更大容量和 更好性能
随着智能汽车自动化程度提高，数据生产量级呈指数级增长。从自动驾驶级别来看，目 前所处的 L1、L2 级别的定速巡航不需要太多存储设备，只记录车速、发动机参数等。L4 级别自动驾驶的算法准确性需要达到甚至超过人类的认知水平，需要人工智能和深度学 习的参与，通过对大量的数据进行训练，不断优化，把所有的经验归纳为代码，才有可 能实现不同驾驶场景的准确判断和科学决策，L4 级别自动驾驶下一辆车一次路测就会产 生约 8-60TB 的数据，整个研发周期内产生的数据会达到 EB 级别。L5 级别完全不需要人 的参与，数据采集、预存、反馈、匹配、科学依据和判断环节需要大量存储容量。
自动驾驶产生的海量数据将对存储的带宽和容量提出更高的要求，汽车存储芯片的价值 量会随之提升。根据 Semico Research，对 L1 和 L2 级而言，对于存储容量的需求差别不 大，一般配置 8GB DRAM 和 8GB NAND，而 L3 及以上级自动驾驶的高精度地图、数据、算法都需要大容量存储来支持，一台 L3 级的自动驾驶汽车将需要 16GB DRAM 和 256GB NAND,一台 L5 级的全自动驾驶汽车估计需要 74GB DRAM 和 1TB NAND。根据美光科技 及中国闪存预计，L2/L3 级自动驾驶汽车对内存带宽要求约为 100GB/s，对 DRAM 和 NANDFLASH 的平均容量需求约为 8GB 和 25GB。
表 31：当代汽车对存储的要求
| 汽车中的存储应用 | DRAM | NAND |
| 车载信息娱乐系统和数字仪表盘 | 4-64GB | 64-512GB |
| 先进驾驶辅助系统/自动驾驶 | 4-64GB | 8-32GB |
| 连通性 | 0.5-2GB | 4032GB |
| 后座娱乐 | 4-16GB | 64-256GB |
| 高清地图 | 0.5-1GB | 8-512GB |
| 事故记录 | 1-4GB | 8-512GB |
资料来源：SK Hynix，与非网，天风证券研究所
对于 L3ADAS，选择 LPDDR5 将大大简化系统，需要 9 个 DRAM 即可提供 224GB/s 的带 宽。而对于 L4ADAS，带宽要求上升到 300GB/s。在此级别，以 6.4Gb/s 的速度运行的 LPDDR5 接口将需要 12 个 DRAM，可能会造成 SoC 布局出现问题，需要 GDDR6 进行设 计。5 个 GDDR6DRAM 以 16Gb/S 的速度运行，可提供超过 300GB/s 的带宽，8 个
| 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 104 |
| 行业报告 | 行业深度研究 |
GDRR6DRAM 设备即可轻松满足 L5ADAS 所需的 500GB/s 的速度。
图 161：车载存储带宽发展趋势
资料来源：Micron，与非网，天风证券研究所
图 162：车载存储容量发展趋势
资料来源：Micron，与非网，天风证券研究所
智能化下占据车辆车载存储数据的最大份额的是各类传感器的数据，传感器数据主要来 自 ADAS 系统和 V2X 功能。其中包括：GPS 接收器、激光雷达、超声波传感器、毫米波 雷达、高清摄像头等。以汽车驾驶辅助系统 ADAS 为例，由于需要大容量存储和高效运 算支撑系统的快速反映，特别是高清的图像传输，对于存储产品的容量、性能、可靠性 也提出了越来越高的需求。在自动驾驶研发过程中，这些路测数据会被上传到研发平台，由平台对这些数据进行训练，并在 ADAS 平台上进行验证和仿真，在此过程中又会产生 大量的过程数据，他们都以文件或对象的方式保存，供各个平台频繁读写。
图 163：自动驾驶传感器产生大量路测数据
资料来源：Car2Cloud 数据驱动智驾未来网络研讨会（西部数据渠道俱乐部
主办），天风证券研究所
图 164：传感器对数据存储的需求最大
资料来源：Counterpoint，天风证券研究所
随着自动驾驶等级由 L1 向 L5 不断渗透，传感器数量、采集到的数据量显著提升，对存 储芯片的数量和容量需求也随之增加。自动驾驶应用中，每颗摄像头、雷达均需要一颗 储存芯片与其配套使用，摄像头和雷达会将所感知到的路面信息写入储存芯片中，并通 过专有算法对写入的数据进行运算、分析，快速做出紧急避让、制动等操作。以 L4 级别 为例，自动驾驶私家车各个传感器一天数小时行驶中需要产生超过 10GB 的结构化数据，每 2h 需要存储 2TB 场景记录数据，营运车行驶 10h 将产生 20TB 数据，目前百度等自动 驾驶方案车每天路测所积累的场景数据已经远超 20TB。现有的流量成本和带宽很难支持 将全部数据上传云端，大量数据需在车内进行存储和计算。
| 图 165：自动驾驶传感器产生大量路测数据 | 图 166：自动驾驶每天产生结构化数据超过 10G | |
| 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 105 |
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资料来源：Car2Cloud 数据驱动智驾未来网络研讨会（西部数据渠道俱乐部 主办），天风证券研究所
资料来源：汽车行业数字化转型发展线上论坛，智协慧同，天风证券研究所
各类车载传感器中，ADAS 摄像头的数据生产量级最大，对更高效的处理和存储方案提 出要求。根据 Yole，多作业目的的 ADAS 摄像头每小时产生数据量达 352GB，后续伴随 主机厂对立体或三摄相机的应用，这一数据量将在此基础上再增加 1-2 倍；激光雷达同 样产生了较大量级的数据。
表 32：各类传感器数据需求
| 传感器 | 每秒产生数据量 | 每小时产生数据量 | 带宽 |
| 低 | 高 | 低 | 高 | 低 | 高 | |
| ADAS 摄像头 | 98MB/S | 98 MB/S | 352GB | 352 GB | 780Mbps | 780 Mbps |
| 视角摄像头 | 20MB/S | 40 MB/S | 72 GB | 144 GB | 160 Mbps | 320 Mbps |
| 雷达 | 10kB/s | 100 kB/s | 36 MB | 360 MB | 80 kbps | 800 kbps |
| 激光雷达 | 10MB/s | 70 MB/S | 36 GB | 252 GB | 80 Mbps | 560 Mbps |
| 美国声吶 | 10MB/s | 100 kB/s | 36 MB | 360 MB | 80 kbps | 800 kbps |
| GPS | 50kB/s | 50 kB/s | 180 MB | 180 MB | 400 kbps | 400 kbps |
| 合计（1h） | 460 GB | 748 GB | 1020 Mbps | 1660Mbps |
资料来源：Yole，天风证券研究所
驱动因素二：事件记录器（EDR）产生 GB 级存储需求
事件记录器是各国监管机构要求下的专门安全存储器，具有 GB 级的数据存储需求。法律 法规保险及机构，需要事件记录器记录车辆事故前后数据，以判定自动驾驶车或外部的 责任归属，目前欧盟中德国已经要求配备行车记录黑匣子，记录汽车行驶的每个动作和 环境细节，以备作为法律责任归纳参考。中国目前 1.0 版本标准已经落地，即新能源车前 端市场要配备行车记录仪。
表 33：中国逐渐落实 EDR 配备要求及标准
| 时间 | 国家 | 政策内容 |
| 2014.9 | 美国 | 要求境内所有销售的车辆都需要配备 EDR，至 2019 年，上市新车中 99%都有 EDR |
| 2015.12 | 韩国 | 强制要求境内存量及新售车辆安装 EDR |
| 2022.3 | 欧洲 | 要求于 2022 年 3 月新车强制安装，2024 年 3 月，存量车也要安装 |
| 2017.9 | 中国 | 乘用车应配备 EDR，配备合标的车载视频行驶记录装置，视为满足要求 |
| 2018.6 | 中国 | 工信部和汽标委公开征求对强制性国标《汽车时间数据记录系统（EDR）》的意见 |
| 2020.12 | 中国 | GB39732-2020《汽车时间数据记录系统（EDR）》发布，对其进行了说明 |
| 2021.2 | 中国 | 自 2022.1.1 始，新生产的乘用车要求配备 EDR 或符合规定的 DVR |
资料来源：财联社，中国市场监督报，天风证券研究所
相比传统的行车记录仪，事件记录器具有智能化感知功能、更全面的记录需求和存储空 间需求。事件记录器有智能性，能根据速度、转弯、刹车等驾驶行为感知驾驶模式变化。
其能够在事故发生的前三十秒开始详细记录车身运行变化，事故发生后 5 秒仍能对图像 场景和运行情况做出详细记录，便于责任判定。传统行车记录仪数据记录量级仅为 KB 级，而 L0 级自动驾驶车的事件记录器就已达 GB 级。
图 167：事件记录器驱动汽车数据存储需求
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资料来源：Car2Cloud 数据驱动智驾未来网络研讨会（西部数据渠道俱乐部主办），天风证券研究所
驱动因素三：电动化下软件定义汽车、集中式电子电气架构及端边云协同进一步提升存 储需求
软件定义更高级的智能电动汽车架构，进一步提高汽车存储需求。未来电动车将逐渐取 代燃油车，有强大的算法和完善的周边感知能力，并且没有传统机械传动的负担，是一 个由电池和管理系统组成的“巨形智能手机”，并逐渐融合更多功能、更省电、有更强的 人机交互能力，需要开发和安装大量存储密集型应用以完善相关功能，对存储空间提出 更高要求。
2030 年自动驾驶汽车代码量约为当前智能手机的 12 倍。根据西部数据，智能手机和 F16 战斗机约为 2500 万行代码，WIN7 和社交媒体软件为 5000 万行，目前自动驾驶汽车代码 量为 1 亿行，据西部数据推算，到 2030 年常见型号的自动驾驶汽车将达到 3 亿行，软件 对汽车工艺的推动作用较大。
软件定义汽车趋势推动科技公司、原始厂商跨领域合作和产业整合。电动化下每一项新 技术和功能的实现都需要车企配合进行反复验证和训练，进而促进了产业链中不同商业 模式的整合。2020 年 6 月，汽车巨头梅赛德斯-奔驰与芯片巨头英伟达共同开启研发车载 计算系统和人工智能 AI 计算基础架构。计划于 2024 年在奔驰的下一代车型中推出。
图 168：电动汽车如“巨形智能手机”需要安装存储密集型应用
资料来源：Car2Cloud 数据驱动智驾未来网络研讨会（西部数据渠道俱乐部
图 169：2023 年一般自动驾驶汽车代码量将达 3 亿行（百万行）
资料来源：Car2Cloud 数据驱动智驾未来网络研讨会（西部数据渠道俱乐部主
主办），天风证券研究所 办），西部数据预测，天风证券研究所；注：MY30 即 2030 年
电动化驱使下汽车的电子电气架构（E/E）从最初的分布式向域融合和中央控制单元过渡，
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未来车规级存储趋势同样是以分布式为基础的中央控制架构。电车上很多模块如 TBOX、辅助泊车、中控娱乐系统和 EDR 是分布式存储架构，每个模块都有自己的存储器，但目 前还是很无序的分布式存储，每个模块只有单一功能。
现代汽车的引擎盖下是一个电子控制模块(ECMs)网络，具有许多不同功能。传感器连接 到这些 ECM 上，ECM 之间又相互连接。控制器区域网络(CAN)作为中心数据路径，其上 会运行不同的应用协议。高级驾驶辅助系统(ADAS)依靠安装在车辆上的不同类型传感器 来收集做出决策所需数据。
未来对汽车的定义将向 5 大域融合发展，按定义做集中分布，存储空间按定义共享。如 信息终端和导航控制系统专门用来存储 GPS 导航数据和上下游云端通讯数据，将行车记 录仪融合到自动驾驶功能中去，其存储空间将和自动驾驶存储空间合并，共享高速存储 模块，这样的分布系统定义更清晰，功能完备。
图 170：五大域融合下，2025 年对 NAND 的需求将达 2TB+
资料来源：Car2Cloud 数据驱动智驾未来网络研讨会（西部数据渠道俱乐部主办），西部数据预测，天风证券研究所 2.7.1.DRAM：单车价值量超 130 美金，千亿市场规模渐行渐近
DRAM 方面，我们引用 Hynix 对汽车 DRAM 需求量级判断，可以看到一辆车预估需求可 达 150GB DRAM，价值量可超 130 美金，现在全球每年大概生产 0.8~1 亿部车，如果乘 以渗透率或者考虑用量进一步提升，整体 DRAM 需求量还将提升，长期来看将形成千亿 级人民币的市场规模。
表 34：单车 DRAM 需求量级及价值量
| DRAM 应用 | DRAM | 价值量 |
| 车载信息娱乐系统和数字仪表盘 | 4-64GB | 5-54$ |
| 先进驾驶辅助系统/自动驾驶 | 4-64GB | 5-54$ |
| 连通性 | 0.5-2GB | <2$ |
| 后座娱乐 | 4-16GB | 5-15$ |
| 高清地图 | 0.5-1GB | <1$ |
| 事故记录 | 1-4GB | <3$ |
| 总计 | 151GB | 130$ |
资料来源：Hy Nix 官网，天风证券研究所
美光科技市占率近半地位稳固、技术领先，国内存储龙头北京君正 DRAM 市占率第二，三星、南亚科、华邦电紧随其后。从竞争格局来看，美光科技作为绝对龙头市占率达 45%，2021 年度进行了 LPDDR5 采样测试，为行业领先。北京君正收购北京矽成后进入 车载存储芯片领域，已与博世汽车、大陆集团等下游车企达成紧密合作；汽车智能化程 度的提高和相关技术的不断升级，也将带来除存储芯片之外的其他各类车载芯片的需求 增长，北京矽成专注在汽车及工业领域的多年芯片研发经验将在智能驾驶时代迎来新的 发展前景。
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图 171：全球汽车 DRAM 存储市场份额
其他 11.20%
华邦电 8.50%
| 南亚科 9.50% | 美光科技 45% |
三星 10.80%
北京君正 15%
| 美光科技 | 北京君正 | 三星 | 南亚科 | 华邦电 | 其他 |
资料来源：半导体投资联盟，爱集微，天风证券研究所
表 35：全球车用 DRAM 龙头产品情况
| 排名 | 公司 | 国家或地区 | 车规产品 | 备注 |
| 1 | 美光 | 美国 | LPDDR4、DDR3、 | 2021 年开始进行行业首个汽车级 LPDDR5 采样测试，其符合最严 |
| 科技 | LPDDR2 | 格的汽车安全等级 ASIL D； | ||
| 2 | 北京 | 中国 | DDR4、LPDDR4 | 2021 年 DDR4、LPDDR4 产品积极送样，8Gb、16Gb DDR4 已实 |
| 君正 | 现量产销售，8Gb LPDDR4 产品预计 2022 年开始送样 | |||
| 3 | 三星 | 韩国 | 2GB GDDR6、2GB | 2GB DDR4 DRAM 产品适用于高性能车载信息娱乐系统，2GB |
| DDR4 | GDDR6 DRAM 适用于自动驾驶系统。 | |||
| 4 | 南亚 | 中国台湾 | 利基型 DRAM | 利基型 DRAM 的 IDM 厂商，LPDDR4X 4267Mbps 最高规格产品正 |
| 科 | 在认证中，目标市场为车用。 | |||
| 5 | 华邦 | 中国台湾 | 利基型 DRAM、行 | 是台湾唯一同时拥有 DRAM 和 FLASH 自有研发技术的厂商。利基 |
| 电 | 动型 DRAM | 型 DRAM 规格为 16Mb-4Gb、行动型 DRAM 规格为 128Mb- |
4Gb。
资料来源：公司年报，SoC 芯片，IT 频道，IT 之家，物联网世界，天风证券研究所
2.7.2.NAND：单车需求量提升至 2TB，CAGR 高达 37%
新四化驱动 NAND 存储向大容量高可靠性进化，需求容量与价值同步提升。根据西部数 据预测，2022 年及 2025 年单车需要的 NAND 容量将从 1TB 上升至 2TB。
图 172：NAND 存储芯片受益于汽车电动化、智能化推动下增长
资料来源：北京半导体行业协会，天风证券研究所
中、美、日、韩竞争激烈，信息娱乐与 ADAS 系统推动了整个汽车行业 对大容量、高性能 NAND 的需求。三星的 256GB BGA SSD 控制器和固件 由三星自主研发，已完成客户评估，目前已进入量产阶段，能够实现每
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秒 2,100 MB/s 的顺序读取速度和 300MB/s 的顺序写入速度，分别是当 前 eMMC 的七倍和两倍。国内龙头西部数据已经实现了 UFS 存储器在 导航地图、IVI 系统、远程通讯、ADAS 和数据日志上的应用。
表 36：NAND Flash 龙头公司车规产品布局情况
| 公司 | 国家 | 车规产品 | 备注 |
| 三星 | 韩国 | V-NAND、256G PCIe | 提供嵌入式通用存储，实现每秒 2,100 MB/s 的顺序读取速度和 |
| Gen3 NVMe BGA SSD、 | 300MB/s 的顺序写入速度, 128GB 通用闪存（UFS）用于自动驾驶 | ||
| 128GB UFS | 系统。 | ||
| 铠侠 | 日本 | UFS 3.1 | 2022.3 推出面向汽车应用的 UFS 3.1 嵌入式闪存，新产品线采用 |
| BiCS FLASH ™ 3D 闪存，容量 64GB-512GB，支持-40-105°C 的宽 |
| 西部 | 中国 | SD/microSD cards、 | 温，有助于加快系统启动速度和 OTA 更新速度。 |
| SD 应用于行车记录仪和导航地图，eMMC EFD 应用于导航地图、 | |||
| 数据 | eMMC EFD、UFS EFD | IVI 系统、远程通讯和 ADAS，UFS EFD 应用于导航地图、IVI 系 |
统、远程通讯、ADAS 和数据日志。
| 美光 | 美国 | e.MMC managed | 2021 年开始对 UFS 3.1 进行采样测试；供应汽车 ADAS、仪表盘、 |
| NAND、SSD | 信息娱乐系统需要的 eMMC5.0、SSD。 | ||
| SK 海 | 韩国 | eMMC 5.1 | eMMC 类型为 153FBGA，温度范围-40-105℃，容量 8-64GB，电 |
| 力士 | 压 3.3v/1.8V，已量产。2021 年底完成对英特尔 NAND 部门第一阶 |
段的收购。2021.11 公司获取功能安全国际标准 ISO 26262：2018
FSM 标准认证。
资料来源：美光科技 2021 年年报，海力士官网，盖世汽车资讯，闪德资讯，腾讯网，Car2Cloud 数据驱动智驾未来网络研讨会（西部数据渠道俱乐部主办），闪存
市场公众号，天风证券研究所
2.7.3.NOR FLASH：车载各系统需求迭起，中国公司占据 70%市场
结构性增长驱动 NOR Flash 产品需求，其应用在汽车电子中极为多元。当前汽车存储行 业存在以下结构性增长机会：一方面系统复杂性的提升提出更高的片外存储需求，另一 方面越来越多的应用场景要基于高性能的处理单元，驱动了 MCU、GPU、MPU、SoC 对 程序和参数的存储需求和 FPGA 对结构化数据的存储需求。从应用场景来看，汽车 ADAS 系统、仪表系统、巡航系统和 SOTA 的升级均需可靠的 NOR Flash 存储。
相较于 DRAM 和 NAND Flash，NOR Flash 体量较小，从竞争格局来看，中国旺宏、华邦 电和兆易创新占领了绝大多数的市场份额，2016、2017 年美光科技、赛普拉斯相继宣布 退出部分 NOR Flash 市场竞争而渐渐淡出，NOR Flash 芯片的市场份额逐渐把控在中国台 湾旺宏、华邦电和中国大陆兆易创新三家企业中，2020 年，华邦电、旺宏和兆易创新市 占率排名前三，占比分别为 25.4%、22.5%、15.6%。
兆易创新 GD25 SPI NOR Flash 全面满足车规级 AEC-Q100 认证，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，为市场提供全国产化车规级闪存产品。
表 37：NOR FLASH 龙头公司车规产品布局情况
| 排名 | 公司 | 国家或地区 | 车规产品 | 备注 |
| 1 | 华邦电 | 中国台湾 | W25X 系列 | NOR Flash 市占率第一（2020 年报），正在推行 NOR Flash 45nm 制程开 |
发。W25X 与 W25Q SpiFlash® Multi-I/O 记忆体支援通用的 SPI 介面，容 量从 512Kb 到 512Mb，具有小容量分割的可擦除区块与业界操作效能。
W25X 系列双线输出入模式，将原本标准 SPI 的操作频率变为两倍。
| 2 | 旺宏 | 中国台湾 | MX66U2G45G | MX66U2G45G 容量为 1MB-2G，支持温度-40℃to +105℃，频率 133(x1, |
| MX68GL1G0F | x2, x4)，电压 1.7V-2V，MX66UW2G345G 在研，支持温度-40℃ | |||
| H/L | to+125℃，电压 1.65V-2V；MX68GL1G0F H/L 容量为 4MB-1G。 | |||
| 3 | 兆易创新 | 中国 | SPI NOR | 根据公司在投资者互动平台回复，公司 SPI NOR Flash 车规级产品 |
| Flash、 | 2Mb~2Gb 容量已全线铺齐，为市场提供全国产化车规级闪存产品。 |
GD25LT256E
| 4 | 赛普拉斯 | 德国 | Semper Secure | Semper Secure NOR 基于 Semper NOR 闪存强大的智能存储架构，是首款 |
| （英飞凌） | NOR Flash | 能够在单个 NOR 闪存设备中兼顾信息安全和功能安全的存储解决方案。是 |
| 唯一能通过硬件信任根实现端到端保护的闪存解决方案，同时其开发套件 | |
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| 可以轻松实现系统集成，从而加快产品的上市速度并降低总体拥有成本。 | ||||
| 5 | 美光科技 | 美国 | N25Q | 采用 65nm NOR 技术制造的高性能多输入/输出串行闪存设备。它们具有芯 |
片内执行（XIP）功能，高级写保护机制以及高速 SPI 兼容总线接口。创新 的高性能双路和四路输入/输出指令使读取和编程操作的传输带宽达到两倍 或四倍。
资料来源：华邦 2020 年报，旺宏官网，世强硬创，CINNO Research，前瞻产业研究院整理，同花顺，大鑫浪，GRCC，天风证券研究所；注：首列排名仅为 NOR
整体而非车用市场排名
预计汽车存储系统随着智能化水平提升容量和性能将实现快速增长，汽车将成为存储器 步入千亿美金市场的核心因素。20 世纪 70 年代起，DRAM 进入商用市场，并以其极高的 读写速度成为存储领域最大分支市场；功能手机出现后，迎来 NOR Flash 市场的爆发；进入 PC 时代，人们对于存储容量的需求越来越大，低成本、高容量的 NAND Flash 成为 最佳选择。智能化时代里，万物智联，存储行业市场空间将进一步加大，对数据存储在 速度、功耗、容量、可靠性层面也将提出更高要求。而 DRAM 虽然速度快，但功耗大、容量低、成本高，且断电无法保存数据，使用场景受限；NOR Flash 和 NAND Flash 读写 速度低，存储密度受限于工艺制程。市场亟待能够满足汽车等新场景的存储器产品，性 能有着突破性进展的新型存储器即将迎来快速增长期。
图 173：存储芯片数量将受益于汽车电动化、智能化推动下增长
资料来源：云岫资本，天风证券研究所
存储方面，我国北京君正、兆易创新产品均已导入车用市场。北京君正收购北京矽成后 进入车载存储芯片领域，已于博世汽车、大陆集团等下游车企达成紧密合作；汽车智能 化程度的提高和相关技术的不断升级，也将带来除存储芯片之外的其他各类车载芯片的 需求增长，北京矽成专注在汽车及工业领域的多年芯片研发经验将在智能驾驶时代迎来 新的发展前景。兆易创新 GD25 SPI NOR Flash 全面满足车规级 AEC-Q100 认证，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，为市场提供全国产化车规级闪存 产品。
3.投资建议
汽车电子目前国产化率较低，头部厂商格局垄断同时与 TIER1 关系较为牢固，我国主要 机遇在汽车智能+电动化浪潮下的产业链重构; 车规芯片对应的大都为不依赖摩尔定律的 成熟制程的产品,同时这类芯片与下游的依存度高,产品需要下游共同定义,摩尔定律的速度 减慢与中国新势力车的兴起给了中国产业更多换道追赶的机会; 而近年来我国的晶圆制造 扩产大都是成熟制程环节上，叠加配套的设计和封测，由此判断从市场规模,产业链重构, 成熟制程等因素推动了全球汽车半导体机会&产能有机会向中国转移。
投资建议：
我们看好智能化浪潮&碳中和政策下，汽车行业将迎来价值向成长的重估机会，汽车芯片 将在智能化赋能下重估，有望成为半导体行业的新推动力。我国半导体公司将受益行业
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增涨及国产替代浪潮推动快速增长。
细分领域包括：
1）功率产能满载新能源需求续强
2）SoC 新品迭代推动增长
3）MCU 价格坚挺季度有望环比增长
4）模拟芯片结构性分化整体紧缺
5）存储维持稳定增长
6）代工厂产能持续满载
投资建议：
主控芯片：晶晨股份、瑞芯微、富瀚微、兆易创新、中颖电子、全志科技、复旦微电、紫光国微、安路科技等；
功率半导体：闻泰科技、东微半导、斯达半导、士兰微、时代电气、华润微、宏微科技、新洁能、扬杰科技、中芯国际、华虹半导体等；
模拟芯片：圣邦股份、思瑞浦、纳芯微、艾为电子、上海贝岭、力芯微等；
传感器：韦尔股份、格科微等；
存储芯片：北京君正、兆易创新、复旦微电、普冉股份、聚辰股份等
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3.1.重点公司估值表
表 38：重点跟踪公司估值信息（wind 一致预期，截至 2022.5.25）
| 公司/ | 值信息 | EPS | PE | ||||
| 2022E | 2023E | 2024E | 2022E | 2023E | 2024E | ||
| 主控 | 兆易创新 | 4.54 | 5.73 | 7.07 | 30.80 | 24.46 | 20.15 |
| 中颖电子 | 1.66 | 2.13 | 2.68 | 37.64 | 29.60 | 24.40 | |
| 全志科技 | 1.04 | 1.36 | 1.70 | 18.82 | 14.31 | 11.48 | |
| 复旦微电 | 0.91 | 1.19 | 1.49 | 59.04 | 46.55 | 36.20 | |
| 紫光国微 | 4.83 | 6.70 | 9.02 | 37.48 | 26.65 | 20.19 | |
| 晶晨股份 | 2.90 | 3.80 | 4.92 | 34.69 | 26.83 | 20.97 | |
| 富瀚微 | 2.39 | 3.00 | 3.82 | 26.16 | 20.62 | 16.50 | |
| 安路科技-U | 0.01 | 0.10 | 0.43 | 34,095.19 | 757.67 | 140.34 | |
| 恒玄科技 | 5.11 | 7.41 | 9.79 | 24.98 | 17.17 | 12.93 | |
| 功率 | 士兰微 | 1.04 | 1.34 | 1.74 | 42.77 | 32.63 | 25.65 |
| 扬杰科技 | 2.09 | 2.64 | 3.50 | 35.13 | 28.39 | 21.36 | |
| 时代电气 | 1.68 | 1.95 | 2.20 | 31.54 | 27.34 | 24.10 | |
| 闻泰科技 | 3.17 | 4.32 | 5.43 | 21.38 | 15.47 | 12.33 | |
| 华润微 | 2.00 | 2.28 | 2.59 | 25.33 | 22.31 | 19.12 | |
| 东微半导 | 3.58 | 5.02 | 6.67 | 66.15 | 47.26 | 35.26 | |
| 斯达半导 | 3.83 | 5.38 | 7.42 | 96.31 | 68.04 | 49.94 | |
| 宏微科技 | 1.00 | 1.54 | 2.35 | 78.49 | 52.50 | 33.74 | |
| 新洁能 | 2.63 | 3.31 | 4.23 | 41.32 | 33.27 | 26.36 | |
| 中芯国际 | 1.54 | 1.70 | 1.97 | 29.10 | 25.79 | 22.61 | |
| 华虹半导体 | 0.25 | 0.29 | 0.38 | 14.45 | 12.20 | 9.40 | |
| 模拟 | 圣邦股份 | 4.39 | 6.01 | 8.60 | 61.84 | 45.22 | 32.48 |
| 思瑞浦 | 6.72 | 11.03 | 15.34 | 79.33 | 49.58 | 36.45 | |
| 纳芯微 | 4.69 | 7.18 | 9.61 | 64.76 | 42.55 | 32.07 | |
| 艾为电子 | 2.59 | 3.87 | 5.47 | 52.41 | 35.26 | 26.05 | |
| 上海贝岭 | 0.86 | 1.08 | 1.35 | 19.95 | 15.94 | 12.96 | |
| 力芯微 | 4.13 | 5.37 | 7.08 | 33.64 | 25.45 | 19.14 | |
| 传感器 | 晶方科技 | 1.10 | 1.43 | 1.70 | 17.83 | 13.84 | 11.67 |
| 格科微 | 0.63 | 0.79 | 0.83 | 29.48 | 22.85 | 22.27 | |
| 韦尔股份 | 6.48 | 8.21 | 9.91 | 24.35 | 19.02 | 15.72 | |
| 存储 | 澜起科技 | 1.24 | 1.81 | 2.45 | 48.59 | 34.34 | 24.82 |
| 晶晨股份 | 2.90 | 3.80 | 4.92 | 34.69 | 26.83 | 20.97 | |
| 复旦微电 | 0.91 | 1.19 | 1.49 | 59.04 | 46.55 | 36.20 | |
| 北京君正 | 2.53 | 3.24 | 4.10 | 36.29 | 28.58 | 22.50 | |
| 普冉股份 | 6.91 | 8.96 | 12.96 | 22.44 | 16.03 | 11.85 |
资料来源：wind，天风证券研究所
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3.2.重点公司上车情况及最新产品动态
表 39：各类汽车芯片厂商产品动态情况
| 分类 | 公司 | 产品动态 |
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| MCU 芯片，批量装载在比亚迪全系列车型上。 | ||
| （2）比亚迪半导体在车规级芯片领域深耕十余年，在功能、安全、可靠性等方面要求 严苛，严格遵循 TS16949 标准生产管控流程。BS9000AMXX 系列 MCU 产品，同样达 到了 AEC-Q100 GRADE1 品质等级。 | ||
| （3）2022 年 3 月全新推出车规级 8 位 MCU BS9000AMXX 系列，客户端应用开发项 目已全面启动。 | ||
| （4）根据 Omdia 统计，公司车规级 MCU 芯片累计出货量在国内厂商中占据领先地 位，是中国最大的车规级 MCU 芯片厂商。公司于 2019 年实现了车规级 MCU 芯片从 8 位到 32 位的技术升级，32 位车规级 MCU 芯片获得“2020 全球电子成就奖之年度 杰出产品表现奖”。 | ||
| 赛腾微 | （1）2018 年以车规级 MCU 为主控，辅以配套高压 LDO 和 MOSFET，在吉利领克 03 转向流水灯项目上尝试，当年实现装车 5 万辆。随后又经过车载无线充、玻璃升降器 以及 PTC 辅助加热系统等多个项目，MCU+Power 的平台式套片与模组方案逐步成为 公司主要业务模式，截止 2022 年 1 月，批量出货的汽车主机厂包括上海通用、上汽通 用五菱、广州汽车、奇瑞汽车、吉利汽车、江淮汽车以及东风柳汽等。 | |
| （2）2020 年底开始与奇瑞在车灯控制领域进行深度合作，并于去年 6 月底完成了基 于自有 MCU 及其配套功率 IC 的前后转向流水灯电控模组开发与上车验证。 | ||
| （3）2021Q2 成功推出新能源汽车小电控专用 MCU——ASM31AK83X，预计 2022Q 2 实现量产，主要应用领域包括电子水泵、PTC 辅助加热器、电动空调等辅助电控系 统。ASM31AK83X 与 1200V IGBT 单管一起将组成赛腾微的一代电控核心芯片组。 | ||
| （4）截止到 2021 年底，赛腾微推出了 ASM87A 与 ASM3XA 两大系列、多款通过 AEC-Q100 认证的车规级 MCU 及其配套高压 LDO、LED 驱动以及 MOSFET/IGBT 等功 率器件，成功应用于新能源汽车电控系统、车身控制系统以及新型车载智能终端等汽 车零配件中，并批量供货给多家知名汽车厂商。 | ||
| （5）将于 2022H2 启动新能源汽车主电控 SoC 系列芯片开发，全面对标国内电动汽车 主电控系统最常用的德州仪器 C2000 系列的 DSP 芯片，计划 2024H1 量产。该系列芯 片将与 650V IGBT 模块将构成赛腾微的二代电控核心芯片组。 | ||
| 芯驰科技 | （1）目前芯驰科技车规级芯片服务的客户超过 250 家。此前已经针对智能座舱、自动 驾驶、中央网关发布了 X9、G9、V9 三款系统级芯片。在 AUTOSAR 基础软件上，芯 驰已经和 Vector、EB、普华、ETAS、东软睿驰、恒润等国内外主流的 AUTOSAR 厂商 完成了适配。 | |
| （2）2022 年 4 月发布车规级 MCU E3“控之芯”系列产品，产品具体分为五大系列，CPU 有单核、双核、四核和六核，主频从 300MHz-800MHz，同时支持 BGA 和 LQFP 封装。E3 全系列 MCU 采用台积电 22 纳米车规工艺，可应用于线控底盘、制动控制、BMS、ADAS 辅助驾驶/自动驾驶运动控制、液晶仪表、HUD、流媒体视觉系统 CMS 等 多个汽车应用领域。车规可靠性标准达到 AEC-Q100 Grade 1 级别，功能安全标准达 到 ISO 26262 ASIL D 级别。 | ||
| （3）在自动驾驶芯片领域，公司将在 2022H2 推出单片算力达 200TOPS 的自动驾驶 处理器。其智能座舱芯片 X9 也已获得几十个定点车型，覆盖本土、合资厂、造车新势 力车企。 | ||
| 杰发科技 | 公司以汽车电子芯片设计为核心业务，产品集中在座舱 IVI SOC、AMP 功率芯片、MCU 车身控制芯片、TPMS 胎压监测芯片等： | |
| 2018 年，车规级 MCU 芯片实现客户端量产，AC781X 成为国内首颗通过 AEC-Q100 Grade1 认证的 32 位车规 MCU。 | ||
| 2019 年，首颗车规级 TPMS 单芯片解决方案量产上市。 | ||
| 2020 年，座舱 IVI SOC 芯片累计出货超过 7000 万套, 车规 MCU 累计出货数百万颗，功率器件 AMP 芯片累计出货超过百万颗。 | ||
| 2021 年，公司 AutoChips 智能座舱 SOC 芯片 AC8015 实现正式装车量产，将进一步提 升国产汽车芯片在座舱芯片领域的市场份额。 | ||
| 华大半导体 | （1）华大半导体聚焦 ADC/DAC、安全与智能卡解决方案、功率器件半导体、SiC、MCU、特定应用产品等几大产品线，其 MCU 产品包括车规 MCU。 | |
| （2）公司早期布局的芯片已在汽车电子后装市场得到部分应用，包括车窗防夹的模 块、电子尾门的 ECU、新能源车的智能域控制器均使用到了公司 IC 芯片。 | ||
| （3）目前公司正以更标准化的模式进行开发汽车电子产品，不光以通过 AECQ100 这 |
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| 种认证和考核为目标，会在后续重要芯片设计中符合 ISO26262 标准的 ASIL 功能安全 保证级别，以及贯标生产质量管理标准 IATF16949 规范。利用正规化的作战方式去面 对整个汽车电子路线图的开发。后期会将很重要一部分设计团队和经历投入到汽车电 子商中，推出 m4 级的车规级芯片，还会有面向更高级域控制器的芯片和技术。 | ||
| （4）合作方面，奇瑞汽车已在使用华大半导体开发了智能域控制器，除此之外也和上 汽、五菱、陕西重汽等在进行并将有更深层次的战略合作。 | ||
| 地平线 | （1）2017 年 12 月正式发布面向智能驾驶和面向 AloT 的 AI 芯片。 | |
| （2）2019 年 8 月宣布量产中国首款车规级人工智能芯片征程 2，同时获得多个车企 前装定点。 | ||
| （3）2020 年 3 月征程 2 芯片（算力：4 TOPS）搭载在长安 UNI-T 上正式实现量产前 装。 | ||
| （4）2021 年 5 月基于征程 3 芯片打造辅助驾驶能力的新款理想 ONE 上市。 | ||
| （5）截止 2021 年 7 月，公司已交付 40 万片车规级芯片，获得数十个前装量产定点 项目，实现了覆盖智能座舱到 L2+ 级别自动驾驶的 AI 芯片量产。 | ||
| （6）2021 年 7 月推出性能全球前三，车规级 ADAS 专用量产芯片征程 5，首次推出 了高性能整车级自动驾驶计算平台，发布了基于安全微内核架构的实时车载操作系统 Together OS。 | ||
| 黑芝麻 | （1）成立五年，黑芝麻智能共开发了两代三颗芯片：2019 年 8 月，第一颗车规级智 能芯片华山一号 A500 正式发布；2020 年 6 月，华山二号 A1000 系列芯片正式发布。华山二号 A1000 系列芯片已处于量产状态，A1000 已经完成所有车规级认证，是算力 最大、性能最强的自动驾驶芯片，同时也将是首个量产的符合车规、单芯片支持行泊 一体域控制器的国产芯片平台。 | |
| （2）基于华山二号 A1000 芯片，黑芝麻智能打造了 FAD 全自动驾驶计算平台，单颗 A1000L 芯片适用于 ADAS 辅助驾驶、单颗 A1000 芯片适用于 L2+自动驾驶、双 A1000 芯片互联方式支持 L3 级自动驾驶（算力达 140TOPS）、四颗 A1000 芯片则可以支持 L4 甚至以上的自动驾驶需求。 | ||
| 功率半导体 | 士兰微 | （1）子公司士兰集科总计产出 12 吋超过 20 万片，截至 21 年 12 月月产能已超过 3.6 万片；二期项目建设进度加快，士兰集科 12 吋线工艺和产品平台还将进一步提升，公 司将持续推动满足车规要求的功率芯片和电路在 12 吋线上量，有望占据优势。 |
| （2）公司碳化硅功率器件的中试线已在 21 年上半年实现通线，目前公司已完成车规 级 SiC-MOSFET 器件的研发，处于送样开始量产的阶段。产能方面在士兰明镓建设一 条 6 吋 SiC 功率器件芯片生产线，预计于 22 年三季度实现通线。 | ||
| 扬杰科技 | （1）完成了对 MOSFET 产品的设计、制造工艺和质量系统的全面优化升级。从产品设 计、生产制造和品质管控等多方面向国际先进企业对齐，进一步满足车规级产品体系 的品质要求，为进一步扩大车规产品的开发和生产提供了可靠保证。这些优化和升级 得到了客户的积极肯定和认可。此外，公司也进一步加大对高压 SJ 产品的研发投入，初步完成了 600V，650V 和 700V 三个系列产品的设计开发和流片，650V 首颗 SJ 产品 已经完成 1000 小时可靠性验证，正进行应用考核验证。 | |
| （2）车规级产品的出货持续提升，销售情况良好。目前间接合作的车企有吉利、长 安、北汽等。扬杰科技表示，公司的 PB 系列整流桥、FRED 二极管，SiC 和 MOSFET 产品目前在充电桩领域运用广泛。 | ||
| （3）公司继续优化晶圆线产品结构，不断丰富产品线，拓展高可靠性产品规格和高能 效产品系列，持续向高端转型。PSBD 芯片、PMBD 芯片已成功应用于新能源汽车三电 领域，并持续增加新规格。 | ||
| 株洲中车时代 | （1）目前已实现 650V-6500V IGBT 全电压范围覆盖，并且自主设计、建造了全球首 条 8 英寸高压 IGBT 芯片专业生产线，攻克了高压 IGBT 制造关键技术和成套工艺，是 国内唯一自主掌握高铁动力 IGBT 芯片及模块技术的企业，相关产品批量应用于轨道交 通、输配电、新能源汽车等多个高端装备领域，市场优势地位明显。 | |
| （2）中车时代电气 8 英寸车规级 IGBT 芯片量产，将有利推动国产代替，进一步降低 新能源汽车的成本和提供续航能力。 | ||
| （3）中车时代电气积极布局第三代半导体材料 SiC，形成面向新能源汽车、轨道交通 方向的 SiC 芯片量产生产线，并进一步研发高性能的新产品，提升产业化水平，实现 国家第三代半导体关键芯片自主化，提升国际竞争力，保障第三代半导体产业的可持 续发展。 |
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| 闻泰科技 | （1）安世在汽车半导体板块积淀深厚，绑定头部客户。其分立器件，MOSFET 等大量 应用于汽车电子领域，拥有博世、德尔福等客户。安世半导体功率器件出货量规模在 2021 年稳居国内第一跃居全球第六。MOSFET 器件收入占比持续提升，随着电动汽车 渗透率快速提升，公司车规功率半导体业务有望进入中长期高速增长阶段。 | |
| （2）加快产能布局，12 寸功率级晶圆厂将在 2022 年 H2 投产。闻泰科技半导体业务 进一步加快产能投入，除进一步加大资本开支扩张现有两处欧洲晶圆厂的产能外，控 股股东已先行建设投资的上海临港 12 英寸车规级功率半导体晶圆厂，预计将于 2022 年下半年投产，同时控股股东及实际控制人已承诺公司后续可随时要求将该项目或相 关项目公司的股权转让给公司，该项目将有利于公司发挥车规级半导体的优势，抓住 汽车电动化时代的机遇。 | ||
| （3）积极布局第三代半导体，氮化镓已通过车规认证测试并实现量产。安世半导体在 行业推出领先性能的 GaN FET，特别是在插电式混合动力汽车或纯电动汽车中，氮化 镓技术是其使用的牵引逆变器的首选技术。目前公司的 650V 氮化镓（GaN）技术，已 经通过车规级测试，2021 年开始交付给汽车客户。SiC 产品目前已经交付了第一批晶 圆和样品。目前氮化镓已推出硅基氮化镓功率器件(GaN FET)，已通过车规认证测试并 实现量产，碳化硅技术研发也进展顺利，碳化硅二极管产品已经出样。 | ||
| （4）智能座舱方面：闻泰科技公布自研智能座舱及智能驾驶域控制器，2021.8 成功通 过客户审核，进入样机阶段。闻泰科技自研的车规级智能座舱域控制器对不同安全等 级零部件，可针对性使用 Linux、Android、QNX 适配，模块化开发效率高。该产品符 合车规级功能安全标准，整个系统达到 ASIL-B 等级。 | ||
| 华润微 | （1）2021 年度，IGBT 产品销售收入同比增长 57%。功率器件事业群加快 6 吋 IGBT 产 品升级以及 8 吋 IGBT 技术平台开发和产品系列化研发，充分发挥公司自有 IGBT 工艺 技术和产能资源优势，加大 IGBT 模块研发力度，积极拓展 UPS、太阳能逆变器、变频 器等工控领域、光伏领域和汽车电子领域等中高端市场的头部客户。功率器件事业群 以国际汽车大厂审核为契机，积极推进汽车电子体系建设，参照车业项目流程，进行 产品立项研发及 AEC-Q101 体系考核，完善车规级产品体系与供应能力。 | |
| （2）2021 年度，代工事业群的 0.18um BCD 工艺平台综合技术能力进一步提升，客 户推广成效显著，各门类产品量产能力快速提升，推出 0.18 um 中高压车规级 BCD 工 艺技术；自主研发的 600V 高压驱动 IC 工艺平台处于国内领先，国际先进地位，其具 有光刻层数少、性价比高、电学参数和成品率稳定等特点。该工艺得到了客户的高度 认可，多用于电机驱动、智能功率模块（IPM）、大功率电源等产品，终端应用广泛涉 及工业机电、家用电器、智能开关、汽车电子等领域。 | ||
| （3）2021 年度，封测事业群在工业与汽车电子应用领域取得突破，销售同比增长 42%，并保持了较好的发展势头。 | ||
| （4）2021 年 12 月，继 SiC 二极管产品上市后，又宣布推出 1200V SiC MOSFET 新 品，主要应用于新能源汽车 OBC、充电桩、工业电源、光伏逆变、风力发电等领域。自主研发量产的新品 SiC MOS 单管 CRXQ160M120G1，具有栅氧可靠性好、高电流密 度、高开关速度、工业级可靠性、Ron 随温度变化小等优势，产品性能对标国际一线 品牌，丰富的产品系列能够满足各类目标应用的需求。 | ||
| 东微半导 | （1）经过多年验证，2021 年公司产品开始批量进入比亚迪新能源车，成功进军车载 芯片市场。顺利打造出高性能的高压超级结 MOSFET，凭借着独创的 Tri-gate IGBT 技 术，进入车规级 IGBT 市场，并开发出第三代半导体芯片。 | |
| （2）募投项目助力公司纵向深耕超级结功率器件领域，总建设周期为 3 年。项目建成 之后预计进一步深化巩固公司超级结领域地位；有望实现车规级 IGBT 及 12 英寸先进 制程 IGBT 产品系列的研发和产业化，新一代超级硅产品的迭代及产业化。 | ||
| 斯达半导 | （1）2020 年公司应用于燃油车微混系统的 48V BSG 功率组件实现了大批量装车应 用，累计配套超过 10 万辆节能燃油汽车，同时，斯达半导应用于下一代 BSG 的车规 级功率组件也在顺利开发。基于第六代 Trench Field Stop 技术的 1200V IGBT 芯片也成 功在 12 寸产线上开发，并开始批量生产。而同年研发成功的车规级 SGT MOSFET 2021 年开始批量供货。 | |
| （2）市场化方面，2020 年斯达半导新增了多个国内外知名车型平台定点，基于第六 代 Trench Field Stop 技术的 650V/750V IGBT 芯片及配套的快恢复二极管芯片在新能源 汽车行业使用比率显著提高。应用于新能源汽车的车规级 SiC 模块 2020 年也获得了国 内外多家著名车企和 Tier1 客户的项目定点。生产的汽车级 IGBT 模块合计配套超过 20 |
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| 万辆新能源汽车，其在车用空调、充电桩、电子助力转向等新能源汽车半导体器件份 额均得到了进一步的提高。 | ||
| （3）2020 年 12 月公告拟总投资 2.29 亿元建设年产 8 万颗车规级全碳化硅功率模组 生产线和研发测试中心，建设周期约为 24 个月。 | ||
| （4）2021 年，公司生产的应用于主电机控制器的车规级 IGBT 模块持续放量，合计配 套超过 60 万辆新能源汽车，其中 A 级及以上车型配套超过 15 万辆，同时公司在车用 空调，充电桩，电子助力转向等新能源汽车半导体器件份额进一步提高。 | ||
| （5）2021 年，公司生产的应用于主电机控制器的车规级 IGBT 模块开始大批量配套海 外市场，预计 2022 年海外市场份额将会进一步提高。 | ||
| （6）2021 年，公司基于第六代 Trench Field Stop 技术的 650V/750V 车规级 IGBT 模 块新增多个双电控混动以及纯电动车型的主电机控制器平台定点，1200V 车规级 IGBT 模块新增多个 800V 系统纯电动车型的的主电机控制器项目定点，将对 2023 年-2029 年公司新能源汽车 IGBT 模块销售增长提供持续推动力。 | ||
| （7）2021 年，公司基于第七代微沟槽 Trench Field Stop 技术的新一代车规级 650V/750V/1200V IGBT 芯片研发成功，预计 2022 年开始批量供货。 | ||
| 基本半导体 | 2021 年推出汽车级全碳化硅功率模块、第三代碳化硅肖特基二极管、混合碳化硅分立 器件、SMBF 封装碳化硅肖特基二极管等。 | |
| 比亚迪半导体 | （1）在汽车领域，依托公司在车规级半导体研发应用的深厚积累，公司已量产 IGBT、SiC 器件、IPM、MCU、CMOS 图像传感器、电磁传感器、LED 光源及显示等产 品，应用于汽车的电机驱动控制系统、整车热管理系统、车身控制系统、电池管理系 统、车载影像系统、照明系统等重要领域。 | |
| （2）功率半导体方面，公司拥有从芯片设计、晶圆制造、模块封装与测试到系统级应 用测试的全产业链 IDM 模式，在 IGBT 领域，根据 Omdia 统计，以 2019 年 IGBT 模块 销售额计算，公司在中国新能源乘用车电机驱动控制器用 IGBT 模块全球厂商中排名第 二，仅次于英飞凌，市场占有率 19%，在国内厂商中排名第一，2020 年公司在该领域 保持全球厂商排名第二、国内厂商排名第一的领先地位。在 IPM 领域，根据 Omdia 最 新统计，以 2019 年 IPM 模块销售额计算，公司在国内厂商中排名第三，2020 年公司 IPM 模块销售额保持国内前三的领先地位。在 SiC 器件领域，公司已实现 SiC 模块在 新能源汽车高端车型电机驱动控制器中的规模化应用，也是全球首家、国内唯一实现 SiC 三相全桥模块在电机驱动控制器中大批量装车的功率半导体供应商。 | ||
| （3）公司是全球首家、国内唯一实现 SiC 三相全桥模块在新能源汽车电机驱动控制器 中大批量装车的功率半导体企业，突破了高温封装材料、高寿命互连设计、高散热设 计及车规级验证等技术难题，充分发挥了 SiC 功率器件的高效、高频、耐高温优势，已实现 SiC 模块在新能源汽车高端车型的规模化应用。公司的 SiC 单管主要应用于新 能源汽车的充电系统和 DC-DC 领域。 | ||
| 宏微科技 | （1）公司车规级 IGBT 模块 GV 系列已实现对臻驱科技（上海）有限公司小批量供 货，2019 年度、2020 年度分别实现销售收入 39.50 万元和 122.76 万元，部分客户汇 川技术、蜂巢电驱动科技河北有限公司（长城汽车子公司）和麦格米特尚在对 GV 系 列产品进行产品认证。 | |
| （2）2018-2020，我国 IGBT 行业自给率分别为 14.12%、16.32%和 18.36%，公司 IGBT 系列产品销量占我国 IGBT 行业产量分别为 10.12%、9.02%和 9.85%。 | ||
| 泰科天润 | 2020 年 6 月，泰科天润成为国内碳化硅功率器件率先由权威第三方检测机构测试并通 过 AEC-Q101 认证的制造商。泰科天润已于 2018 年获得 IATF16949：2016 证书，2020 年初获得了国际船标 DNV（含美国海岸警卫队 USCG）认证，随着这次 AEC-Q101 的验证通过，为其拓展车用市场铺平了道路。 | |
| 新洁能 | （1）第三代半导体功率器件平台：1200V 新能源汽车用 SiC MOS 平台开发进行顺 利，1200V SiC MOSFET 首次流片验证完成，产品部分性能达到国内先进水平，产品综 合特性及可靠性验证尚处于验证评估阶段；650V E-Mode GaN HEMT 首次流片验证完 成，产品部分性能达到国内先进水平，产品综合特性及可靠性尚处于验证评估中。 | |
| （2）2021 年，公司建立和完善了车规产品导入、过程管控、可靠性考核规范，积极 推进车规产品完整体系建设，现阶段多款车用功率器件产品进行基于 AEC-Q101 标准 的认证。 | ||
| （3）市场结构和客户结构方面：公司 2021 年度积极发展汽车电子（含燃油车和新能 源汽车）等中高端行业，2021 年公司在汽车电子市场重点导入了比亚迪，目前已经实 |
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| 现十几款产品的大批量供应，同时公司产品也进入了多个汽车品牌的整机配件厂，汽 车电子产品的整体销售占比得以快速提升。 | ||
| （4）公司全资子公司从设立之初注重车规级封测产线的建设与管理，并顺利通过 SGS IATF 16949 体系认证。目前电基集成已实现量产的 TOLL 封装形式，适用于高电流汽 车应用，包括电池管理、电子动力转向（EPS）、主动式交流发电机等系统，相比传统 封装形式，热阻减少了约 60%、寄生电感约为原来的 1/7，封装电阻约为原来的 1/6，能够降低系统成本并提供更高的系统可靠性。 | ||
| 华虹半导体 | 2021 年 6 月，华虹半导体与 IGBT 企业斯达半导举办“华虹半导体车规级 IGBT 暨 12 英寸 IGBT 规模量产仪式”，并签订战略合作协议。双方共同宣布，携手打造的高功率 车规级 IGBT（绝缘栅双极型晶体管）芯片，已通过终端车企产品验证，广泛进入了动 力单元等汽车应用市场。 | |
| 中芯国际 | 成熟工艺方面，公司在过去四年里精准切入电动增量市场。先进工艺方面，在持续耕 耘的多元化客户和多产品平台的双储备效应下，产出边际效益得到提升。通过汽车行 业质量管理体系认证 IATF16949，电信业质量管理体系认证 TL9000，有害物质过程管 理体系 QC080000，温室气体排放盘查认证 ISO14064，能源管理体系认证 ISO50001，道路车辆功能安全认证 ISO26262 等诸多认证。 | |
| 传感器 | 圣邦股份 | 目前已经开发出车规级 PMIC 芯片产品。 |
| 艾为电子 | （1）音频功放、电源管理、马达驱动、射频前端的芯片都能适用于汽车领域，目前已 经有部分芯片产品通过模组厂商进入汽车领域。例如，艾为射频产品线 GPS LNA 产品 及电源产品线性 Charger 应用于吉利汽车中控核心板模块。GPS LNA 产品的应用可增 强车内 GPS 定位系统定位的精准性；艾为线性 Charger 则适用于为车载 TBOX 电池充 电，为汽车长期稳定、安全可靠工作保驾护航；助力五菱宏光的产品是 LDO 产品及 LED 驱动； （2）艾为的“声、光、电、射、手”五大产品线还强力推出多款芯片产品，涵盖车载 音响、车载 TBOX、电源管理、汽车内饰触控、压感、蓝牙增强、导航定位等全方面的 解决方案。例如，艾为即将推出车载音效算法的产品。 | |
| 富满微 | 近两年已在布局车规级芯片研发。 | |
| 力芯微 | （1）2020 年公司电源管理 IC 中各有一款 DCDC 和 LDO 通过了车规级产品认证； | |
| （2）2021 年上半年，一款前期通过车规级产品认证的 LDO 产品开始小批量销售； | ||
| 致力于模拟芯片的研发与销售，在汽车电子领域有所布局，已有产品形成小批量销 售，后续会加大研发投入。 | ||
| 纳芯微 | 2022.5 公司推出业界领先车规级 NSR31/33/35 系列芯片，专为汽车电池为系统供电的 应用场景而设计。2021.11 推出了全新通用车规 LIN 收发器芯片---NCA1021，可广泛 适用于汽车电子子系统的总线接口设计，如电动门锁，电动窗，电动座椅，电动后视 镜，玻璃刮水器，座椅加热器等模块，具有线间干扰小，线束少，传输距离长，成本 低等优点。 | |
| 比亚迪半导体 | 智能传感器方面，在 CMOS 图像传感器领域，公司实现了汽车、消费电子、安防监控 的多领域覆盖及应用，根据 Omdia 统计，以 2019 年中国市场 CMOS 图像传感器销售 额计算，公司在国内厂商中排名第四。在嵌入式指纹传感器领域，公司拥有全面的尺 寸种类，在大尺寸嵌入式指纹芯片领域表现优异。 | |
| 晶方科技 | （1）公司 CSP 车规量产线获得车规认证后正逐步进入市场。 （2）积极布局车用半导体，晶方科技投资 GaN 器件设计公司 VisIC。公司与以色列 VisIC 洽谈股权合作，并由苏州晶方贰号集成电路产业基金合伙企业（有限合伙）（“晶 方贰号产业基金”）投资 2000 万美元，持有 VisIC 公司 13.7%的股权。目前投资交割的 相关手续已履行完毕。VisIC 为全球领先的第三代半导体 GaN（氮化镓）器件设计公 司，其设计的氮化镓功率器件可广泛应用于手机充电器、电动汽车、5G 基站、高功率 激光等应用领域。目前，VisIC 正积极与知名汽车厂商合作，开发 800V 及以上高功率 驱动逆变器用氮化镓器件和系统，可为电动汽车提供更高转换效率，更小模块体积和 更优性价比的器件产品。 | |
| 格科微 | CMOS 图像传感器产品汽车电子领域，公司产品主要用于行车记录仪、倒车影像、360 |
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| 环视、后视等方面； | ||
| 韦尔股份 | （1）OmniVision 作为汽车图像传感器市场的主要供应商已经超过 15 年，目前在路上 行驶的车辆中应用了超过 1.6 亿颗 OmniVision 的图像传感器，率先将 BSI 像素技术引 入了汽车领域。 | |
| （2）2020 年发布全球首款具备 140dB HDR 和优质 LED 闪烁抑制性能的汽车观测摄像 头图像传感器。 | ||
| 美新科技 | （1）美新半导体目前主要有两大产品线，一个是 MEMS 加速度计，一个是磁传感 器。美新半导体的产品以汽车和工业市场的可靠性要求作为设计标准，因此，产品广 泛应用于智能手机、消费电子、物联网设备、汽车安全系统和工业类产品等多个领 域。美新半导体的 MEMS 加速度计受到全球多家 Tier 1 汽车供应商青睐。 | |
| （2）MEMS 加速度计，汽车领域包括 MXS7205VW、MXR7305VF、MXP7205VF 等系 列产品，主要应用于安全气囊、电子稳定控制系统、电子驻车制动系统等；磁传感器 在汽车前装市场，代表产品包括 MMC5983MA 等系列。 | ||
| 灿瑞科技 | 开关型磁传感器芯片采用三重间隙式封闭环结构，HBM ESD 能力达到 8KV，抗浪涌能 力达到 100V，可应用于可靠性要求严苛的汽车电子中，已进入整车供应链。 | |
| 矽杰微 | （1）2018 年，上海矽杰微发布了两颗 24GHz 的毫米波雷达产品，面向汽车和物联网 应用两大领域。2019 年上半年，上海矽杰微又发布了一颗 77GHz 毫米波雷达产品，主要定位于汽车应用。此后，上海矽杰微进一步加快研发的脚步，并于 2020 年推出了 第一款 AIP 全集成毫米波雷达芯片 SRK1103M。 | |
| （2）在车用和物联网应用市场推进良好，2019 年完成 10 万级出货数量，2020 年已 完成百万级的出货量。 | ||
| （3）矽杰微目前拥有 24GHz，77GHz 和 60GHz 三个芯片产品线。产品已通过车规 AECQ 验证。 | ||
| 存储芯片 | 聚辰股份 | （1）2021H1，聚辰股份的车规级 EEPROM 取得关键进展。据聚辰股份中报披露，汽 车级 EEPROM 目前已取得第三方权威机构颁发的 IATF 16949:2016 汽车行业质量管理 体系的符合性证明。为助力汽车行业解决缺芯问题，聚辰股份积极推进车规级 EEPROM 的验证工作。部分 A1 等级的 EEPROM 产品在 2021Q4 完成 AEC-Q100 可靠 性标准认证。 |
| （2）整体来看，汽车级 EEPROM 的布局只是聚辰股份在国产存储领域的一个代表，在国产替代的机遇下，聚辰股份也在延伸 DDR5 中 EEPROM、NOR Flash 等领域的新 业务。 | ||
| 复旦微电 | （1）智能卡与安全芯片的 FM1280 芯片和智能设备芯片的 FM17 系列读写芯片产品都 成功获得 AEC-Q100 认证，在车用 TBOX 安全芯片和数字钥匙等领域取得突破。该产 品线重点新产品的研发拓展良好，超高频 RFID 芯片、超高频读写芯片、安全 SE 芯片 等开发持续推进中，有望陆续量产。 | |
| （2）2021 年非挥发存储器产品线持续在稳定供应链、先进制程和市场覆盖度维度拓 展市场份额。以大客户为重点导入方向，在稳定家电、仪表、手机模组、PC 周边等市 场份额基础上，相继导入网络通讯、IPC（网络摄像机）、可穿戴、WiFi6、显示屏等行 业龙头客户，在汽车电子领域也有多个项目成功进入量产。 | ||
| 普冉股份 | （1）车载 EEPROM 产品持续研发中，产品的终端应用范围有望进一步扩大。依托新 一代的 EEPROM 产品，公司的下游应用已经逐渐从消费电子领域拓展到工业控制和汽 车电子市场，部分车载产品完成了 AEC-Q100 标准的全面考核。 | |
| （2）对大容量 NOR Flash 覆盖不足，在汽车电子、工业等领域尚未形成具备竞争力的 NOR Flash 产品。伴随着公司募投项目的顺利展开，公司将会加速布局大容量 NOR Flash 产品，补齐 NOR Flash 产品线。2022 年，公司大容量 NOR Flash 产品将会实现 量产，推进 5G、工业控制等更多的应用领域，进一步提升公司在 NOR Flash 领域的行 业地位。 | ||
| 北京君正 | （1）北京君正收购北京矽成后进入车载存储芯片领域，已于博世汽车、大陆集团等下 游车企达成紧密合作；汽车智能化程度的提高和相关技术的不断升级，也将带来除存 储芯片之外的其他各类车载芯片的需求增长，北京矽成专注在汽车及工业领域的多年 芯片研发经验将在智能驾驶时代迎来新的发展前景。 | |
| （2）2021 年 DDR4、LPDDR4 产品积极送样，8Gb、16Gb DDR4 已实现量产销售，8Gb LPDDR4 产品预计 2022 年开始送样 | ||
| 兆易创新 | 车规产品方面，公司 GD25/55、GD5F 全系列产品通过 AEC-Q100 车规级认证，实现 |
| 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 | 120 |
| 行业报告 | 行业深度研究 |
| 了从 SPI NOR Flash 到 SPI NAND Flash 车规级产品的全面布局，为车载应用的国产化 提供丰富多样的选择。目前公司车规级 Flash 产品已在国内外多家知名汽车企业批量采 用，可为车载辅助驾驶系统、车载通讯系统、车载信息及娱乐系统、电池管理系统、DVR、智能驾舱、T-BOX 等应用提供大容量、高可靠性、性能优异的产品及解决方 案。公司丰富完善的 Flash 产品组合，可满足不同客户各种应用场景需求。 |
资料来源：各公司公告、株洲中车时代公司公告、集微网、天天 IC 公众号、北京半导体行业协会、半导体行业观察、佐思汽车研究、变频器世界等、天风证券研
究所
4.风险提示
新冠疫情带来的产能紧缺：
新冠疫情所带来的不确定性影响到了一些特定汽车电子元件的芯片供应。由于疫情导致 的“宅经济”，让居家办公成为大趋势，智能手机和个人电脑需求增加。半导体厂商在争 夺产能的同时，导致了用于车辆控制系统的半导体产能紧缺，面向汽车零部件厂商的半 导体供应陷入停滞。
新能源车渗透率不及预期：
我们对于新能源车销量、渗透率判断存在一定主观预测性，新能源车渗透率不及预期将 影响汽车半导体产业链。
系统性风险：
半导体作为中美两国在科技行业的热门竞争领域，相关芯片企业未来经营情况可能受政 治因素影响。
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分析师声明
本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，本报告所表述的 所有观点均准确地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法。我们所得报酬的任何部分不曾与，不与，也将不会与本报告中 的具体投资建议或观点有直接或间接联系。
一般声明
除非另有规定，本报告中的所有材料版权均属天风证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）及其附 属机构（以下统称“天风证券”）。未经天风证券事先书面授权，不得以任何方式修改、发送或者复制本报告及其所包含的材 料、内容。所有本报告中使用的商标、服务标识及标记均为天风证券的商标、服务标识及标记。
本报告是机密的，仅供我们的客户使用，天风证券不因收件人收到本报告而视其为天风证券的客户。本报告中的信息均来源于 我们认为可靠的已公开资料，但天风证券对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告中的信息、意见等均仅供客户参 考，不构成所述证券买卖的出价或征价邀请或要约。该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以 及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。客户应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自 的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专家的意见。对依据或者使用本报告所造成 的一切后果，天风证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。
本报告所载的意见、评估及预测仅为本报告出具日的观点和判断。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。过往的表现 亦不应作为日后表现的预示和担保。在不同时期，天风证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。天风证券的销售人员、交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报 告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。天风证券没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。天风证券的 资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。
特别声明
在法律许可的情况下，天风证券可能会持有本报告中提及公司所发行的证券并进行交易，也可能为这些公司提供或争取提供投 资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。因此，投资者应当考虑到天风证券及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客 观性的潜在利益冲突，投资者请勿将本报告视为投资或其他决定的唯一参考依据。
投资评级声明
| 类别 | 说明 | 评级 | 体系 |
| 股票投资评级 | 自报告日后的 6 个月内，相对同期沪 | 买入 | 预期股价相对收益 20%以上 |
| 增持 | 预期股价相对收益 10%-20% | ||
| 深 300 指数的涨跌幅 | 持有 | 预期股价相对收益-10%-10% | |
| 行业投资评级 | 自报告日后的 6 个月内，相对同期沪 | 卖出 | 预期股价相对收益-10%以下 |
| 强于大市 | 预期行业指数涨幅 5%以上 | ||
| 中性 | 预期行业指数涨幅-5%-5% | ||
| 深 300 指数的涨跌幅 | 弱于大市 | 预期行业指数涨幅-5%以下 |
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