武汉汽车电源管理汽车芯片

智能化及电动化趋势驱动带宽及存储芯片容量持续升级，车载存储行业景气度上行。汽车存储芯片在智能汽车中应用，智能座舱、车联网、自动驾驶等功能均需要一定的存储空间来支持其正常运行。智能化方面，自动驾驶提振存储芯片市场，随着自动驾驶等级提高，AI功能逐渐增加，车辆需要对传感器所捕获的大量资料进行实时处理，即具备整合信息并立刻做出判断的能力，这对于带宽和空间需求提出了更高的要求，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。当自动驾驶级别提高到L4/L5级，带宽及存储芯片容量需求倍速增长，其中L4/L5对内存带宽需求分别提高至300GB/s-1TB/s，对DRAM和NANDFLASH的平均容量需求分别提升至30GB和200GB左右。此外，电动化也对汽车存储有升级需求，如电动汽车的部件BMS（电池管理系统）需要实时记录和存储数据，涵盖汽车电压电流、电压、温度、电机转速等，这些数据需要以较高的频率进行实时且连续的擦写，因此随着电动车续航能力、充电速度等不断提升，存储芯片的循环寿命、擦写速度以及功耗等存在较大升级需求。腾云芯片公司承接车规级存储芯片委托开发。车载快充氮化镓汽车芯片内部集成MCU、升降压、功率器件，定制化开发充电桩集成芯片。武汉汽车电源管理汽车芯片

中国的汽车芯片在Fabless模式上是没问题的，只是在工艺上卡脖子；同时，对芯片制造工艺的成本控制还不够成熟，比如同样是100块钱，国内企业只能做出一颗芯片，国外能做出100块芯片；还有一个是软的底层，中国没有IP（底层操作系统）。我们没有安卓、Linux、Windows这类的系统，中国的操作系统不那么成熟，不过在市场的支持下，我们底层操作系统的突破只是时间问题。高层次的人才是缺乏的。以前很多的国际的半导体公司的研发都是在美国，只有少量的公司在中国有完整的团队，但我们也看到很多人才从国外回国，在国内创业做高度集成模数混合型SOC汽车芯片公司很少，我觉得这也是弥补了国内的人才的不足。从数字芯片设计来看，中国比国外差距并不大，但在模拟芯片的设计方面，中国的落后的差距就会稍微大一点，在半导体的生产制造方面差距更大，比如国际上今年已经可以量产5nm的芯片，国内的中芯国际可能还是14nm，差距可能有2倍。光刻机等设备上，中国落后的可能要更多。在智能汽车领域，大家都是新的玩家，比如英伟达只是做芯片比较早，但做汽车芯片的时间和我们并没有差很多。总体来看，在其它芯片领域大概有十年的差距，但是在汽车芯片领域的时间差距两三年。北京SCSS智能座舱感知系统汽车芯片方案车载充电器汽车芯片，氮化镓车载快充芯片内部集成MCU、升降压、功率器件。

在全球汽车行业“缺芯”的背景下，国内半导体产业迎来新的发展机遇。政策角度，智能汽车、汽车芯片等成为政策制定的高频热词。行业角度，国内的汽车芯片企业具有天然的渠道优势和较高的性价比，更能契合本土车厂的需求。比如域驰智能方面就认为，这次芯片短缺对于国产芯片企业是一次很好的大练兵。国产芯片为什么一直没发展起来？因为无人敢用，没有应用场景，就没办法去发现问题、去改进。从某些技术领域来看，国产芯片厂商也已经足够与国外芯片巨头抗衡。比如对于地平线推出的车规级芯片征程5，开源证券就认为，这标志着地平线成为业界能实现L2-L4的全场景整车智能芯片方案提供商。黑芝麻智能的算力和功耗也已经可与英伟达匹敌，杨宇欣曾表示，英伟达目前在市场上能拿到的Xavier芯片算力是30TOPS，我们的算力是40TOPS。这是否意味着在“国产替代”加速的背景下，中国汽车芯片领域出现了“弯道超车”的机遇？

AEC-Q100：芯片前装上车的“基本门槛”AEC-Q系列是主要针对可靠性评估的规范，详细规定了一系列的汽车电子可靠性测试标准。其中，业内普遍熟知的AEC-Q100是基于失效机理的集成电路应力测试鉴定，是适用于车用芯片的综合可靠性测试，也是汽车行业零部件供应商生产的重要指南。通过AEC-Q100测试，能够保障芯片长期可靠能用，即不损坏。通过AEC-Q100可靠性认证试验条件，需要多轮验证且过程中更多侧重多方协作（晶圆厂、封测厂等产业链企业的配合），周期一般比较长。芯片设计厂商需要从产品设计阶段就将可靠性要求放在非常高的优先级，以确保产品满足环境应力加速验证、寿命加速模拟验证、封装验证等方面的严格要求，这也要求芯片厂商要有足够丰富的成功生产车规芯片的经验，才能在前期每个环节中做到位，保障在认证时满足所有标准和要求。奥迪汽车钥匙汽车芯片委托定制的开发。

BCM是由MCU、电源管理模块、输入／输出模块、驱动电路等组成。车身控制器的基本原理为通过外部I／O或CAN、LIN总线接口等，接收车内的一些开关信号、传感器信号以及其它控制器的数据信号，通过微处理器MCU实现控制逻辑，MCU通过控制驱动电路实现对外部负载的控制。BCM的电源主要用于汽车芯片及内部继电器供电，车窗防夹控制器芯片采用腾云芯片公司生产的TW13301集成MCU和LINBUS的汽车芯片，将12V转换为5V给芯片供电，其还具有电源分配、检测及电源管理功能，并集成LIN收发器，降低了BCM的成本。替代VR48纹波防夹车窗天窗操作器集成汽车的芯片。长沙汽车钥匙汽车芯片参考方案

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距离完全自动驾驶可能还有很长的距离，但关于算力的实力储备已经迫在眉睫。算力的竞赛有点像以前燃油车的发动机功率和扭矩的比拼——你可以不用，但不能没有。原来传统汽车的分布式架构，一般可实现低级别辅助驾驶，由于需要处理的传感器信息相对较少，采用MCU芯片即可满足运算要求。随着高级别智能驾驶的到来，则需要处理更大量的图片、视频等非结构化数据，依靠传统MCU芯片不能满足指数级增长的运算需求。那么这个时候，AI芯片的搭载就可以实现算得快、准、巧。比如，L3级别自动驾驶产生的数据量是，对算力要求在129TOPS以上；L4级别自动驾驶数据量达到8GB/s，对算力要求达到448TOPS以上。而如果考虑功能安全的冗余备份，算力需求可能还要翻倍。蔚来新款旗舰车型ET7搭载了4颗英伟达Orin芯片，号称算力可达1016TOPS。但其实，只有两枚用于自动驾驶计算和决策，一枚做冗余，一枚用于训练神经网络模型，自动驾驶过程中实际使用算力在762TOPS。

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