武汉自动车窗控制汽车芯片方案

车规级汽车芯片现状，国外巨头垄断。目前对于车企来说，供应链紧缺的是车规级MCU芯片。车规级芯片制程并不高，28nm甚至56nm就可以满足需求。国内相关企业不仅在设计方面，同时在制造层面都没有阻碍。但就是这个市场，被德州仪器、英飞凌、恩智浦、瑞萨电子、意法半导体等5家，占据了超过50%的市场份额，而更为值得国内车企关注的是，全球MCU的产能70%来自于台积电。车规级芯片对工艺要求比较高，不仅需要在10年左右的寿命之内确保没有问题，同时也要经历更加恶劣的工作环境，无论是温度、湿度，还是振动都会对芯片的使用构成比较大的挑战。而且更为关键的是，这些芯片企业往往在国外就已经和国外车企总部达成了协议，在相关车型被引入国内之前就已经决定了所使用芯片的型号，并编译好了相关的算法。国产替代车灯驱动汽车芯片氛围灯芯片车载氮化镓芯片定制开发。武汉自动车窗控制汽车芯片方案

自动驾驶汽车芯片结构：以“CPU+GPU+NPU”的SoC异构方案为主。以英伟达自动驾驶主控计算芯片Xavier系列为例，该SoC芯片主要包含控制单元、计算单元、AI加速单元三大模块：（1）控制单元（CPU）：基于ARM架构的8核CarmelCPU；（2）计算单元（GPU）：基于NVIDIAVolta架构，在20W功率下单精度浮点性能可达到1.3TFLOPS，Tensor**性能为20TOPS，当功率提升到30W时，算力可达到30TOPS，性能强劲且具有可编程性；（3）ASIC（AI加速单元）：包含深度学习加速器（DLA，DeepLearningAccelerator）和可编程视觉加速器（PVA，ProgrammableVisionAccelerator）两个ASIC芯片，旨在提高CPU性能（perf/watt）。重庆汽车水泵控制汽车芯片方案奥迪汽车钥匙汽车芯片委托定制的开发。

硬件先行、软件赋能，域控制器开启汽车软硬件军备竞赛域控制器主控汽车芯片作为未来汽车运算决策的中心，其功能的实现依赖于主控芯片、软件操作系统及中间件、应用算法等多层次软硬件的有机结合。分别来看，主控芯片目前多采用异构多核的SoC芯片，竞争的焦点主要在于AI单元的有效算力、算力能耗比、成本等。软件操作系统及中间件主要负责对硬件资源进行合理调配，以保证各项智能化功能的有序进行。其中，软件操作系统竞争格局较为稳定，多以QNX和Linux及相关衍生版本为主。应用算法则是基于操作系统之上**开发的软件程序，是各汽车品牌差异化竞争的焦点之一。为实现智能汽车的持续进化，整车厂往往会选择“硬件超配、后续软件迭代升级”的方式。因此，域控制器作为未来智能汽车的“大脑”，以主控芯片为**的高性能硬件将率先量产上车，而操作系统及应用软件等则会随着算法模型不断迭代持续更新，逐步释放预埋硬件的利用率，从而实现软件定义汽车。

车门控制模块连接器要求随着市场对车门控制模块(DCM)需求越来越多，DCM也向着体积小、轻量化、低功耗、低成本，更重要的是功能多可拓展方面发展，那么DCM对其使用的连接器提出了新的需求。首先，DCM功能的增加，不同车型配置采用一拖一、一拖二或一拖四的DCM解决方案，那这要求连接器的随着DCM不同的功能需求而具备拓展灵活性。由于DCM安装空间的局限性，要求连接器尽可能地做到高度更低，宽度更窄，同时还需要保证连接器操作的人机工程学要求，保证插入力和拔出力不能大于75N等。车门控制模块是车身电子中重要的组成部分，完成了门锁、后视镜、车窗升降器和辅助照明等主要的车门功能电动控制，其中影响DCM连接器引脚数量的主要因素是以下9个方面。方案配置灵活，驱动策略多样车门控制模块(DCM)驱动不同功率负载与传输信号,从数毫安的LED到30A左右的升窗电机，一个典型车门模块ECU控制下的不同负载需要不同的驱动策略。•DCM通常6~12个2.8mm端子用于控制电源、接地和I≤30A的窗机、电吸电开等大型负载；•DCM常选用4~12个1.2或1.5mm端子用于控制I≤10A的小型负载，如门锁电机、超级锁电机、后视镜折叠电机、外门把手伸缩电机及加热线圈等；氮化镓车载快充芯片内部集成MCU、升降压、功率器件，定制化开发充电桩集成芯片。

2021年是国产替代大年，缺芯和国产替代，为国内半导体公司打入手机、家电、汽车、光伏等供应链创造巨大机遇。同时，国内半导体公司非常争气，产品线不断突破，在PMIC、SOC、MCU、IGBT、ADC、IPM都有长足的进步，抓住了非常难得的弯道超车机会，市场份额提高，销售爆发。2020年中国半导体自给率或在15.9%左右，其中汽车芯片自给率不足5%。其中各类芯片中MCU为紧缺，国内MCU控制芯片为薄弱。在“中国芯”亟待突破“卡脖子”难题的背景下，2021年中国在IC设计、晶圆制造、封装测试三个领域都加大投资力度，有35家相关公司IPO募集资金合计528.38亿元。热门赛道TOP5为射频、功率、第三代半导体、模拟IC以及EDA/IP。汽车芯片比如激光毫米波雷达也是今年投资的大热领域。替代迈来芯MLX81325热管理汽车芯片委托腾云芯片公司的定制化开发需求，汽车水泵阀门江苏三花。大连汽车水泵控制汽车芯片供货商

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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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