大连车载无线快充汽车芯片

更新时间：2025-10-03 点击次数：3

汽车芯片其实是个含混的概念，实际上包括了MCU、ASIC、算力Soc、功率半导体、传感器、存储等各类用处不同的芯片。但汽车芯片**短缺的就是MCU而这部分占到了总量的95%。从具体行业情况来看，早在2012年，瑞萨就裁员万人，90%的MCU外包；到2018年，英飞凌的数字芯片一半外包，且计划在5年内达到70%；NXP也不落后，大致有一半的芯片外包。这些外包业务中，70%的份额落入台积电手里，这又造成新的问题。MCU芯片的另一大特点就是芯片供应商和整车厂绑定，形成寡头市场，比如瑞萨与丰田联盟，英飞凌与德系车企联盟，通过这种联盟三大MCU巨头市占率达到了七成。在如今紧张局面下，供应商自然是优先保证巨头大客户，国内的整车厂只能排到相对靠后的位置。奥迪汽车钥匙汽车芯片委托定制开发。大连车载无线快充汽车芯片

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。大连车载无线快充汽车芯片车载充电器汽车芯片，氮化镓车载快充芯片内部集成了MCU、升降压、功率器件，定制化开发充电桩集成芯片。

智能座舱汽车芯片：芯片结构：以“CPU+功能模块”的SoC异构融合方案为主。以高通智能座舱主控计算芯片820A系列为例：高通820A芯片采用14纳米工艺，从整体性能上来看，可以实现hypervisor和QNX系统启动时间小于3秒，Android系统启动时间小于18秒，倒车影像启动小于3秒。进一步拆解后可分为四大模块：（1）CPU，采用主频高达2.1GHz的64位四核处理器（Qualcomm® Kryo™ CPU），用于对所有硬件资源的调度与管理；（2）GPU，采用高通Adreno530 GPU，可支持多个4K超高清触屏显示，实现一芯多屏；（3）DSP，采用Qualcomm® Hexagon™ 680 DSP，能够在不增加CPU负载的情况下，支持8个摄像头传感器同时输入；（4）LTE调制解调器模块，确保车辆在行驶过程中获得持续的移动连接性。除此之外，该芯片可搭载高通深度学习软件开发包(SDK)——Qualcomm 骁龙神经处理引擎(NPE)，从而可集成基于机器学习的先进驾驶辅助系统。

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LIN BUS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。小米、上汽集团开始投资模数混合集成SOC汽车芯片设计。

智能座舱SoC、自动驾驶AI芯片、车载模数混合集成芯片、汽车功率半导体等较难的领域陆续有国内团队开始尝试。在这波国产替代的过程中，汽车主机厂也逐渐开始开放和国内芯片公司的合作。在今年国外芯片厂商整体产能紧缺的情况下，如果国产芯片公司能推出相应产品并且获得产能，与主机厂合作、优先测试等机会就会更大，将给国产芯片厂商带来一个很好的导入主机厂的窗口期。但是这轮芯片产业面临的是全球性的芯片产能紧缺，国内的汽车芯片设计公司比较依赖于具备车规级能力的fab厂，例如台积电等。所以缺产能的情况对国内设计公司同样充满巨大挑战。

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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。

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