就自動駕駛SoC而言，目前業內主要有三大類架構，分別是：CPU+ASIC+GPU設計架構，代表企業是英偉達和特斯拉；CPU+ASIC架構，代表企業是英特爾旗下的Mobileye和中國的地平線機器人；CPU+FPGA架構，代表企業是Alphabet旗下的Waymo和百度的Apollo。總體來看，在這些廠商中，Mobileye目前在L1和L2級自動駕駛芯片市佔率超過70%，英偉達鎖定L3級以上自動駕駛SoC，而絕大部分中國廠商還無法量產自動駕駛單芯片，僅地平線量產少部分芯片切入中國本土電動車。

下面具體看一下以上提到的三大類架構，首先看英偉達和特斯拉。

英偉達的代表芯片是Xavier，它以GPU爲核心，主要有4個功能塊，分別是CPU，GPU，Deep Learning Accelerator（DLA，深度學習加速）和Programmable Vision Accelerator（PVA）。其中，GPU佔位面積最大，然後是CPU，輔以兩個ASIC，一個用於inference的DLA，另一個用於加速傳統CV的PVA。

特斯拉的代表芯片是FSD，它以NPU（Neural Processing Unit）爲計算核心，另外還有CPU和GPU。其中最重要也是面積最大的就是特斯拉自研的 NPU，主要用於運行深度神經網絡，GPU主要用於運行 deep neural network。

在FSD基礎上，特斯拉於前不久的8月推出了新的自研AI訓練芯片Dojo D1，它採用7nm製程，具有500億個晶體管，單片FP32算力可達22.6 TOPs，BF16算力爲362 TOPs。這使得Dojo D1幾乎成爲當今世界上最快的AI訓練芯片。該芯片的推出，也是特斯拉將自動駕駛芯片向高整合度的具備AI算力SoC演進的一個重要步驟。

再看一下Mobieye的CPU+ASIC架構，代表芯片是EyeQ5，它主要有4個模塊，分別是CPU，Computer Vision Processors（CVP），Deep Learning Accelerator（DLA），以及Multithreaded Accelerator（MA）。其中CVP 是針對很多傳統計算機視覺算法設計的ASIC，從成立之處開始，Mobileye就以其CV算法而聞名。

第三種架構CPU+FPGA，Waymo採用英特爾12核及以上CPU，搭配Altera的Arria系列FPGA，並採用英飛凌的Aurix系列MCU作爲CAN/FlexRay網絡的通信接口。

就發展眼光來看，以上提到的三種架構中，當下，CPU+GPU+ASIC架構仍是主流，這是在自動駕駛軟硬件技術和算法還未成熟的環境下形成的，待自動駕駛算法完全成熟後，低功耗、低成本的專用自動駕駛AI芯片將逐漸取代高功耗的GPU，CPU+ASIC架構將成爲主流。

車用MCU前景如何？

在傳統汽車中，MCU用量巨大，但隨着純電動汽車和自動駕駛的普及，MCU的日子似乎不像以前那麼好了。越來越多的SoC正在取代MCU，不過，短期內，大部分車用MCU還無法被取代，因爲汽車是複雜的系統，例如電動車底盤車身和動力系統依舊是以MCU爲主。

據中國臺灣資策會產業情報研究所（MIC）資深產業分析師何心宇分析，以特斯拉Model 3的底盤車身控制平臺爲例，相較於Model S的分佈式架構，Model 3底盤車身平臺採用區域式控制架構，MCU數量減少有限，且MCU可以整合相關功能。何心宇預期，電動車底盤車身用MCU需求數量仍會持穩，不過功能趨於弱化、以制動功能爲主；電動車和自動駕駛趨勢也不會明顯改變動力系統所需的MCU。

此外，電動車新增的電池管理系統（BMS）、整車控制器（VCU）和減速箱等，仍需要高階位的車用控制組件，因此，電動車所需高階位的主控制器價格反而會更高，動力系統區域的控制器則將呈現量價齊升的態勢。

新工藝芯片漸入佳境

隨着純電汽車的普及，SiC等第三代化合物半導體的應用優勢逐步凸顯出來。

SiC 是製作高溫、高頻、大功率、高壓器件的理想材料之一，令其成爲純電動汽車的理想選擇。與傳統解決方案相比，基於SiC的解決方案使系統效率更高、重量更輕，且結構更緊湊。

在電動汽車中，SiC功率半導體主要用於驅動和控制電機的逆變器、車載充電器和快速充電樁。對於逆變器而言，800V高壓運行架構下的SiC功率半導體比傳統硅器件的整體系統效率高8%。SiC功率半導體也使得散熱系統設計更簡單，機電結構的空間更小。對於車載充電和快速充電樁，SiC功率半導體與傳統硅器件相比，在充電過程中減少了能量損失，也減少了所需的電容和電感的數量。

SiC比硅更薄、更輕、更小巧，市場應用領域偏向1000V以上的中高壓範圍。車用半導體中，SiC是未來趨勢，目前，xEV車中的主驅逆變器仍以IGBT+硅FRD爲主，考慮到未來電動車需要更長的行駛裏程、更短的充電時間和更高的電池容量，SiC基MOSFET將是大勢所趨。SiC有望提高3%-5%的逆變器效率，從而降低電池成本。

目前來看，車用功率半導體器件中，仍以硅基IGBT爲主，而SiC基MOSFET代表着未來，因爲它性能更強，但目前推廣的最大障礙就是高成本。然而，隨着整車動力電池包越來越大、電機最大功率/峯值扭矩越來越高，SiC基MOSFET的優勢就越顯著。

要想充分發揮MOSFET的優勢，就需要控制承壓層深度和摻雜濃度等技術參數，以獲得更高的工作電壓、最大功率和綜合效率。目前，SiC基MOSFET系統的綜合效率（以逆變器效率計算）約爲98%，在應用層面，SiC基MOSFET相比於硅基IGBT具有本徵優勢。

SiC 應用到電動汽車的逆變器、OBC、DC/DC時，更低的阻抗可帶來更小的尺寸，更高的工作頻率可以有效降低電感、電容等元器件的尺寸，且更耐高溫，可以減小冷卻系統的尺寸，最終帶來的是系統級的體積縮小和成本的降低。

SiC用在車用逆變器上，能夠大幅度降低逆變器尺寸和重量，做到輕量化與節能。在相同功率等級下，全SiC模塊的封裝尺寸顯著小於硅模塊，同時也可以使開關損耗降低75％（芯片溫度爲150° C）。在相同封裝下，全SiC模塊具備更高的電流輸出能力，支持逆變器達到更高功率。

逆變器已經開始使用IGBT+SiC SBD的混合方案，預計全SiC的逆變器將從2023年開始在主流豪華車品牌中量產。

此外，車載OBC和DC/DC，已經開始採用SiC器件，比如PFC電路中二極管切換改爲了SiC SBD，或者將OBC的DC/DC原邊電路MOSFET管改爲SiC MOSFET。全SiC方案也有望從 2021年開始量產。

純電動車的功率控制單元（PCU）是汽車電驅系統的中樞神經，管理電池中的電能與電機之間的流向和傳遞速度，傳統PCU使用硅基材料製成，強電流與高壓電穿過硅制晶體管和二極管的時的電能損耗是混合動力車最主要的電能損耗來源，而使用SiC則可大大降低這一過程中的能量損失。

將傳統PCU配備的硅二極管換成SiC二極管，硅IGBT換成SiC MOSFET，就可以降低10%的總能量損耗，同時也可以大幅降低器件尺寸，使車輛更爲緊湊。

中國的機遇和表現

中國本土的芯片水平有限，在全球範圍內一直處於追趕狀態。而在全球車用芯片變革的當下，中國本土企業迎來了一波發展機遇，並開始做出一些成績。

在汽車核心控制芯片方面，中國本土的地平線機器人和黑芝麻科技很有特色，雖然這些初創企業與國際大廠相比還比較弱小，但在中國國內具有很好的發展前景。例如，地平線機器人已經與主要的一級供應商和一些OEM合作，包括奧迪。據說其Journey 2汽車AI處理器已經出貨了100,000臺，並且其具有3級功能的Journey 3將於2021年第三季度投入量產。該公司還爲其未來的SoC提供了明確的L5路線圖。

在全球功率電子半導體市場中，Nexperia原來是NXP的一個分公司，現在已由中國企業擁有，佔MOSFET市場的13％以上。在汽車級MOSFET方面，它在全球排名第二，僅次於英飛凌。另外，華爲投資了MOSFET IDM東方半導體，不過，迄今爲止，其市場份額很有限。

目前來看，Nexperia與TI，NXP，英飛凌，安森美和Rohm等業內知名的國際大廠有的一拼，其在電動汽車功率半導體方面可以爲中國本土產業發展貢獻不小的力量。

自動駕駛還推動了在汽車領域使用CMOS圖像傳感器（CIS）。自動駕駛汽車通常會配備激光雷達和CIS。車輛上需要越來越多的傳感器。2021年生產的汽車可能裝有8個圖像傳感器，而且這個數字還在不斷增加。

中國領先的圖像傳感器公司Omnivision，其2019年佔全球193億美元CMOS傳感器市場的10％。在汽車CIS方面，Omnivision的表現要好於索尼（10％）。它擁有約22％的市場份額，僅次於美國公司安森美的36％。

從技術上講，Omnivision的產品與安森美和索尼的在伯仲之間。這些公司都提供類似的8.3MP前視攝像頭CIS用於自動駕駛。Omnivision還爲歐洲汽車OEM供貨許多產品。

在車用芯片不斷髮展變化的當下，無論是芯片技術、架構，工藝，還是芯片企業市場地位、格局，都在發生着變化，另外，不同企業對新商業模式的轉變（如有越來越多的車廠開始自研芯片），也給產業帶來了更多變數。這也許只是開始，未來車用芯片市場的變革更值得期待。