火星娱乐-提款要多久“电动化”+“智能化”浪潮下，汽车半导体应用边界持续拓宽。汽车 半导体按功能可分为功率半导体（IGBT、MOSFET 等）、计算控制芯片 （MCU、SoC 等）、存储芯片（DRAM、NAND、NOR 等）、传感器芯 片（CMOS、雷达芯片、MEMS 等）、通信芯片（总线控制、射频芯片） 等。2020 年汽车半导体产业中计算控制类芯片、功率半导体、传感器芯 片、存储芯片市场规模占比分别为 23%、22%、13%和 9%。从应用领 域看，传统燃油车的半导体主要集中在车身、底盘安全等传统汽车电子 领域，随着汽车电动智能化不断发展，动力总成、辅助驾驶、信息娱乐 等领域的半导体需求快速提升，2017-2022 年辅助驾驶、电动/混合动力 系统的半导体应用规模 CAGR 分别高达 23.6%和 21%。

　　电动化、智能化将驱动汽车半导体市场快速扩容，目前海外半导体厂商 占主导地位。2021 年全球汽车半导体市场规模达 467 亿美元，同比+33%。 在电动化智能化大趋势下，汽车半导体应用需求显著上升，据 Omdia 预 测，2025 年全球汽车半导体市场规模将突破 800 亿美元，2021-25 年CAGR 达 15%。根据我们对各细分市场规模的测算，电动化将驱动新能 源车 IGBT 芯片和 BMS 模块中 AFE 芯片市场的增长，2021 年全球规模 分别为 20 和 6 亿美元，2025 年将达 73 和 18 亿美元，CAGR 分别为 39%和 34%；智能化则带来车规 CIS、智能座舱 SoC、自动驾驶 SoC 以及车规 DRAM、NAND、NOR 三类车规存储芯片市场显著增量，2021 年全球规模分别为 39、25、15、12、10 和 5 亿美元，对应 2025 年规 模预计分别为 76、42、67、22、28 和 9 亿美元，CAGR 分别为 18%、 13%、45%、15%、28%和 13%。此外根据 IC Insights，全球车规 MCU 将从2021年的76亿美元增长至2025年的120亿美元，CAGR达12%。 全球汽车半导体市场中，海外半导体龙头厂商占据主导地位，2021 年英 飞 凌 / 恩 智 浦 / 瑞 萨 / 德 州 仪 器 / 意 法 半 导 体 市 占 率 分 别 为 12.7%/11.8%/8.4%/8.1%/7.5%，CR5 接近 50%，行业集中度高。

　　汽车半导体可靠性要求高，天然存在认证壁垒。1）AEC-Q100 系列是 切入车企供应链前必须验证的基础标准，该系列标准按温度范围划分为 5 个等级，0 级（-40°C to +150°C）为最高等级；2）ISO 26262 专 门针对汽车领域的功能安全，不是全球强制性标准，但该标准越来越受 车厂认可，该认证包括生产流程认证和产品功能认证，要求安全机制符 合 ASIL 各等级认证，从低到高分成 QM、A、B、C、D 五个等级，ASIL 等级越高，则认证流程更严苛、周期更长、技术要求和成本都更高；3） IATF 16949 侧重汽车品质管理体现，涵盖从设计到生产到封测全流程， 更强调产品零缺陷，其覆盖的硬件范围除芯片外还有汽车其他硬件。汽 车半导体产品进入车企供应链需要经过上述系列安全性认证，认证周期 至少 2 年，行业天然存在较高壁垒，同时车企考虑到产品稳定性和验证 测试成本，一般不会随意更换供应商，因此厂商进入供应链后往往能获 得较长期稳定的订单。

　　渗透率迎来 10%拐点，汽车电动化进入加速发展阶段。从全球市场看， 2021 年新能源车渗透率为 8%，2022 年 1-9 月全球新能源乘用车销量 约 578 万辆，渗透率达 13%，已突破 10%拐点，全球汽车电动化进入 加速发展阶段。相比于全球市场，中国汽车电动化进程较快，渗透率已 由 2020 年的 5%提升至 2021 年的 13%，2022 年 1-9 月国内新能源车 销量 456.7 万辆，渗透率达 23.5%。

　　电动车单车半导体价值量显著高于燃油车，功率半导体贡献主要增量。 电动车成本结构与燃油车差距较大，三电系统占电动车整车成本高达 50%，包括电池、电驱和电控，三者对应整车成本占比分别为 38%、6.5% 和 5.5%。电动车以电力系统作为动力来源，对电力转换和功率变换具备 更高要求，因此功率器件需求显著提升。此外，电动化也将带来 MCU 用量变化，一方面电动车新增的电池管理系统、整车控制器等将增加 MCU 的搭载量，另一方面又将减少发动机管理、变速箱控制器、燃油泵 控制器等 MCU 用量。根据英飞凌数据，传统燃油车单车半导体价值量 338 美元，混合动力车和纯电动车单车价值量提升至 710 美元和 704 美 元，其中功率半导体增量分别为 283 美元和 316 美元，占总增量比重分 别为 76%和 86%。

　　汽车智能化包括智能驾驶、智能座舱和智能服务三大部分。智能驾驶的 实现需要对汽车的周围环境进行感知、分析、判断并进行有效的处理和 执行，以实现拟人化的动作执行，是汽车智能化的基石。智能座舱通过 图像、语音、触控、手势等交互方式提高驾驶操控体验和乘车娱乐性， 是人车交互的入口。智能服务将汽车与人及其社会生活相连接，是汽车 智能化的延伸和扩大，包括后市场服务、出行服务、社交及生活服务等。

　　ADAS 作为智能驾驶核心载体，未来十年将进入加速渗透阶段。ADAS （advanced driver assistance system，高级驾驶辅助系统）是智能驾 驶的核心载体，包含感知、决策和执行三大层次。1）感知层：依靠多传 感器对环境信息和车内信息进行采集和处理，摄像头、毫米波雷达、激 光雷达等是重要传感器；2）决策层：通过融合多传感器的数据进行决策 判断，制定控制策略；3）执行层：将系统决策反馈到底层模块执行，实 现车辆纵向横向的自动控制，相当于汽车的“四肢”。我们认为未来十年 ADAS 将进入加速渗透阶段，预计 L2 及以上车型渗透率将从 2021 年的 18%提升至 2030 年的 86%，同时，2022 年是 L2 往 L3+跨越的窗口， L3+级智能车渗透率将由 2022 年的 1%上升至 2030 年的 56%。

　　感知层多传感器融合，摄像头和激光雷达芯片是重要增量。感知层传感器主要包括车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达以及惯性 导航设备（GNSS and IMU）。不同传感器在感知精度、感知范围、抗环 境干扰及成本等方面各有优劣。由于当前自动驾驶厂商还无法通过深度 学习算法完全弥补硬件在环境感知方面的缺陷，因此采用多传感器融合 方案收集海量信息用于决策分析是目前提高感知精度和可信度的主流方 案。ADAS 升级将带来明显的半导体增量，智能车单车半导体价值量将 由 L2 级的 160 美元上升至 L3 级的 630 美元以及 L4/5 级的 970 美元， 从传感器来看，摄像头模块是 L2+级核心传感器，L3 和 L4/5 则以激光 雷达模块为重要增量，同时，ADAS 升级过程中传感器融合也将贡献较 大的半导体增量。

　　高级别自动驾驶催化算力、存储新需求。决策规划分为路径规划、行为 决策和运动规划三个层次，每个环节功能的实现都建立在对应的算法上。 随着自动驾驶级别的提高，芯片需要处理的环境复杂度和操作多样性抬 高算力需求，L2 级别的算力需求在 10TOPS 以下，L3/L4/L5 级别则提 升至 30-60/100/1000TOPS，因此算力更高的自动驾驶 SoC 芯片需求广 阔。同时，高级别自动驾驶的传感器、操作系统、离线地图等都将产生 大量数据，根据 Counterpoint 数据，2025 年 L4 级 ADAS 系统每小时至 少产生 1TB 数据量，对车规存储芯片数量和性能提出更高要求。

　　电动化趋势下汽车功率半导体用量显著提升，为价值占比最大的汽车半 导体。传统燃油汽车中，功率半导体分布在动力、车身、安全等部分， 主要应用于启动、发电和安全领域；新能源车中，功率半导体是实现电 能转换的核心组件，新增三电系统（电池、电驱和电控）以及 OBC（车 载充电机）、DC/DC、充电桩等需要用到大量的逆变器、变压器和换流 器，IGBT、MOSFET 等功率器件用量大幅提升。电动化浪潮中，半导 体增量主要来自于功率半导体（图 11），根据 Strategy Analytics，功率 半导体在汽车半导体中的占比从传统燃油车的 21%提升至纯电动车的 55%，跃升为占比最大的半导体器件。

　　配合大电流大功率，新能源车 IGBT 需求旺盛。燃油车中仅有少量的 IGBT 单管用于发动机点火器，随着电车大功率大电流的技术演进，IGBT 模块成为电控系统中逆变器的标配，将直流电转换为交流电以驱动电机。 车载 OBC 中，IGBT 将输入的交流电整流为直流电为新能源动力电池充 电，车载空调中则配备 IGBT 单管/模块。从电控成本拆分来看，涉及的 电子零部件包括 IGBT 功率开关、DC/DC 变换器、电流传感器、波纹电 容以及微控制器等，其中 IGBT 成本占比高达 44%。

　　新能源车 IGBT 市场规模测算：2021-25 年 CAGR 达 38.5%。新能源车 单车搭载约 30-48 颗 IGBT 芯片，根据产业信息，2021 年单片 8 寸晶圆 代工价格约 650 美元（产出约 120 颗 IGBT 芯片），推算出单颗 IGBT 芯片的晶圆价值约 5.4 美元。考虑封装成本、毛利以及双电机占比，我 们假设 2021 年平均单车 IGBT 成本为 300 美元，双电机渗透率提升叠 加 IGBT 紧缺持续，单车价值量将进一步提升。综上，我们测算出 2021 年全球新能源车 IGBT 市场规模约 19.8 亿美元，2025 年将达到 73 亿美 元，CAGR 达 38.5%。

　　英飞凌等海外厂商主导全球 IGBT 市场，国产替代空间仍较大。在 IGBT 器件和 IGBT 模块市场，英飞凌均为全球第一，市占率分别为 29.3%、 36.5%，均为全球第一；在 IPM 模块上的份额为 11.6%，居全球第三。 三大市场中，国内厂商市占率均较低，国产替代空间广阔。IGBT 器件 市场中国本土厂商仅士兰微一家，份额为 2.6%；IPM 则有士兰微（1.6%）、 吉林华微两家（0.9%）；IGBT 模块市场，中国厂商斯达半导以 2.8%的 份额居全球第六。国产替代逻辑下，国内市场格局相对优于全球市场， 根据 NE 时代数据，22Q1 中国新能源车功率模块市场中，斯达半导、 比亚迪半导体和中车时代分别占 16.4%、14.5%和 9%市场份额，分别 位居第二、三、五位。

　　缺芯格局+本土电动车品牌崛起加速 IGBT 国产替代进程。1）机遇一： 缺芯格局。IGBT 市场长期被英飞凌、富士、三菱等海外厂商垄断，国 内自足率较低。近两年电动车、储能等下游需求高增，而供给端存在因 疫情/地缘冲突停产减产等扰动，IGBT 芯片供应持续紧缺。根据富昌电 子最新披露数据，英飞凌、意法半导体等厂商 IGBT 芯片交货周期仍为 50 周左右，持续的长交货周期为国产替代提供机遇。2）机遇二：本土 电动车品牌崛起。国产电动车品牌崛起也将推动产业链国产化进程， 2022 年 1-9 月，比亚迪新能源车市占率高于特斯拉 4%，稳居全球第一， TOP20 中有 11 家国内车企，国产新能源车市占率＞41%。在国产替代 机遇下，国内 IGBT 厂商发挥本土优势加速追赶，斯达半导、时代电气、 士兰微、宏微科技等国内厂商逐渐切入车规级 IGBT 供应链，2021 年斯 达半导车规IGBT已批量供货海外市场，多款产品获得定点，第七代IGBT 预计将于 2022 年批量出货。在汽车电动化加速扩空间+国产替代提份额 的双重助力下，国内 IGBT 厂商将获得跨越式的增长。

　　800V 快充成为多数车企布局方向。新能源车 “里程焦虑”解决方案包括 推广换电模式、延长续航里程、发展快充技术等。其中，快充技术可以 在不依赖换电站的前提下有效提升补能效率，因此是多数车企布局方向。 快充技术主要包括大电流和大电压两大方案，大电流方案缺点在于：大 电流会导致发热量高，会降低转换效率，同时增加热管理系统成本，目 前仅特斯拉、极氪等少数品牌选择了大电流方案，多数车企则选择了大 电压方案。现阶段主流新能源车高压电气系统电压范围一般在 230V-450V（即“400V 系统”），随着高压快充的推进，整车高压电气系 统电压范围达到 550-930V（即“800V 系统”）。2019 年保时捷推出全球 首款纯电动 800V 车型 Taycan Turbo S，2021 年 11 月小鹏推出国内首 款 800V SiC 平台车型小鹏 G9。此外，比亚迪、极氪、岚图、广汽埃安、 极狐、长安、长城、理想等多家车企也已先后发布 800V 平台架构或规 划。2022 年 7 月极狐 αS HI 版已量产交付，小鹏 G9 预计 9 月交付，2022 年是我国 800V 高压平台车型量产的元年，但目前整体规模仍较小，据 纬湃科技预测，2025年800V系统在新能源车市场有望达到15%市占率。

　　800V 系统对电控提出更高要求，SiC 器件成为更优选择。相比于传统 硅基器件，采用 SiC 器件对 800V 系统的提升主要在性能、成本两方面。 1）性能：a.更低的损耗。WLTC 工况下仿线V SiC 模块”方案整车损耗较“400V+750V IGBT 模块”降低了 7.6%。b.更长的续 航里程。根据博世数据，SiC 版本的电动车平均行驶距离较传统电动车 增加 6%。 2）系统成本：SiC 器件在电控体积、重量、功率、效率方面较硅基均有 显著提升，从系统成本角度考量，能节省在器件环节之外的其他散热环 节、电池容量的成本。根据华尔街日报，SiC 相关技术可帮助单车节省 近 750 美元的电池成本。

　　2025 年 SiC 成本预计下降 20%+，2026 年新能源车 SiC 器件规模有望 达 46 亿美元。目前 SiC MOSFET 的应用受到成本高昂限制，据中科院 数据，同一级别下 SiC MOSFET 的价格比 Si 基 IGBT 高 4 倍。碳化硅 器件降本主要通过三大途径：1）降低衬底成本，主要通过 8 寸向 12 寸 升级、持续优化热场设计来实现；2）在设计、器件制造、封装各个环节 改进技术，具体涉及缩小元胞尺寸、改进栅氧淡化工艺等方向；3）设计 更小尺寸芯片，使得单位晶圆产出更高。根据 PGC，假设以 2021 年 6 寸 SiC MOSFET 1200V/100A 的成本为 1 个单位，则至 2025 年成本有 望降至 0.8 以下，而 8 寸的成本有望降至 0.68 附近。2021 年 SiC MOSFET 为 Si 器件成本的 3 倍，到 25 年有望降至 2.5 倍附近，而业界 通常认为 2-2.5 倍是碳化硅大规模渗透的成本临界点，故当前及未来 2 年处于 SiC 爆发的前夜。据 Trendforce 预测，全球新能源车对 6 寸 SiC 晶圆需求将从 2021 年的 12 万片提升至 2025 年的 169 万片，据 Wolfspeed预测，2022年全球新能源车SiC器件市场规模达16亿美元， 2026 年有望达到 46 亿美元，CAGR 达 30.2%。

　　Wolfspeed 等海外 SiC 器件厂商在新能源车领域进展较快，国产厂商积 极布局，三安光电、斯达半导、时代电气、中瓷电子等相对突出。1） 海外厂商方面，Wolfspeed 作为全球 SiC 衬底龙头，至 2021 年底与意 法半导体有超过 8 亿美元 SiC 晶圆供货协议，与英飞凌、安森美分别有 近 1/0.85 亿美元的供货协议，且直接与通用汽车、Lucid、大众、宇通 客车等车厂合作，提供 SiC 产品。日本 SiC 龙头罗姆，与纬湃科技（大 陆旗下）、北汽新能源、臻驱科技、吉利、联合汽车电子等中国厂商合作广泛。安森美则在 2021 年通过收购衬底供应商 GTAT，具备了 SiC 衬 底制造能力，从而构建了完善的 SiC IDM 模式。2）国内厂商方面，三 安光电、斯达半导 SiC 产品“上车”进度国内领先，时代电气 2021 年 发布了自研 SiC 芯片新能源车电驱，士兰微、扬杰科技、宏微科技、新 洁能、华润微、安世半导体这些传统的硅基功率厂商，则在 2020-21 年 间发布 SiC 二极管、SiC MOS 等产品，布局相对前瞻。瀚薪科技、瞻芯 电子、派恩杰这类 SiC 器件设计公司，起点高，诞生之初即从事 SiC MOS 产品研制，瞄准新能源车、工业市场。

　　汽车是 MCU 第一大市场，单颗价值量最高。 1）市场规模占比：汽车是 MCU 第一大市场，2020 年汽车/工业/消费/ 通讯/电脑在 MCU 市场的占比为 38%/30%/18%/9%/4%，2010-2020 年 汽车在 MCU 占比稳定在 38%-40%，持续保持第一大应用的地位。 2）出货量占比：汽车是 MCU 第五大出货领域，2021 年，智能卡&安全 /个人信息处理终端/工业/消费电子/汽车在 MCU 出货量的占比为 42%/17%/15%/10%/7%。 3）ASP：汽车 MCU 的 ASP 显著高于其他应用，2021 年达 3.1 美元； 自 2020 年以来，因供应链不稳定，不同应用的 MCU 价格都有不同程度 地上升，2020 年汽车 MCU 价格上涨 16%，2021 年上涨 22%，在 MCU 中涨价幅度最大，Yole 预计汽车 MCU 的价格未来仍将处于高位。

　　车规 MCU 评估指标严苛于消费类和工业级 MCU。车规 MCU 的评估指 标无论从工作环境、使用寿命还是交付良率等方面，都要严苛于消费类 与工业级的 MCU。比如汽车发动机舱 MCU 工作温度区间为-40℃-150℃，车身控制部分为-40℃-125℃，而消费类产品只需要达到：0℃-70℃。其 它环境要求诸如湿度、发霉、粉尘、水、EMC，以及有害气体侵蚀等等 也往往都高于消费电子产品要求。另外车规MCU的交付良率要求更高， 供货时间、使用寿命都远高于消费、工业产品要求，验证标准多且复杂。 此外，车规 MCU 还需通过 AEC-Q100 等车规认证，认证流程通常需要 2 年左右时间，认证完成后通常能获得较持续的车企订单，行业进入壁 垒较高。

　　ECU 是汽车大脑， MCU 是其核心，起控制作用。ECU（Electronic Control Unit）即电子控制单元，又称“行车电脑”、“车载电脑”，用于控 制汽车的一个或多个子系统。ECU 由微控制器（MCU）、存储器（ROM、 RAM）、输入/输出接口（I/O）、模数转换器（A/D）以及驱动等组成。 ECU 的作用是随时监控着各种汽车运行数据（比如刹车、换挡、速度、 航向角、位臵等）和汽车运行的各种状态（加速、打滑、油耗、前车距 离等），并根据预先设计的程序逻辑计算各种传感器送来的信息，处理后 把各个参数发送给各相关的执行机构，执行各种预定的控制功能。

　　电动智能趋势下，传统的分布式 EE 架构 ECU 数量增多，系统庞杂，博 世的五大域划分应运而生。汽车智能化和信息化发展，ECU 芯片使用量 越来越多，而传统的汽车电子电气架构都是分布式的，ECU 通过 CAN和 LIN 总线连接在一起，ECU 的增加使得汽车线束排线困难、软件维护 与升级困难、模块间信息沟通效率低，因此“域架构”概念随之被提出， 如 Tier-1 厂商博世的经典五域：动力域（Power Train）、底盘域（Chassis）、 车身域（Body/Comfort）、座舱域（Cockpit/Infotainment）、自动驾驶域 （ADAS）。有的厂家则在五域集中式架构基础上进一步融合，把原本的 动力域、底盘域和车身域融合为整车控制域，从而形成了三域集中式 EEA，包括整车控制（VDC，Vehicle Domain Controller）、智能驾驶（ADC， ADAS/AD Domain Controller）、智能座舱（CDC，Cockpit Domain Controller）三大部分。

　　短中期分布式架构仍为主流，ADAS 渗透带动 MCU 用量提升。随着汽 车电动智能化的推进，分布式的 ECU（电子控制单元）逐渐向域集中， 由 DCU（域控制器）集成多类 ECU 实现控制功能的集中，从而在减少 整车线束连接长度并降低成本的同时，减少电子电气架构的空间、功耗 和复杂性。短中期来看，L1/L2 智能车仍占较大比重，由于缺乏路径规 划功能且传感器数量有限，仅靠传感器端的 MCU 便足已完成融合、决 策任务，分布式架构仍为主流，因此中低阶 ADAS 加速渗透将推动 MCU 用量提升；而在 L2+及更高级别智能车中，SoC 芯片将逐渐替代 MCU， 但部分底盘交互高实时性任务仍需要 MCU 来完成，ADAS 域控制器仍 会搭载一颗 MCU，保障系统功能安全。

　　MCU 市场经过数轮大规模并购后，CR780%。总体看，国外前七大厂 商占据了全球超过 80%的市场份额，头部效应显著，其中瑞萨、恩智浦 微芯、意法 其他三家。我们认为集中度较高的原因包括：1）为争夺 市场份额及布局物联网应用，MCU 主要厂商之间发生了数起大规模并购， 包括 NXP2015 年收购飞思卡尔，进军汽车电子领域，市占率上升至 19%； Microchip 在 2016 年收购 Atmel，市场占有率上升至 14%；Cypress 在 2015 年收购 Spansion，市场占有率达到 4%；2020 年 Cypress 被 Infineon 所收购，合并后市占率达到 13%，跃升为排名第三的厂商。2） MCU 下游应用通常更新迭代较慢、使用周期较长，因此倾向于能提供稳 定解决方案的供应商，较少更换供应商。

　　汽车 MCU：竞争格局稳定，瑞萨、恩智浦、英飞凌三足鼎立。2021 年 瑞萨、恩智浦、英飞凌、德州仪器、微芯的市占率分别是 29%、25%、 22%、8%、7%，CR5 达 90%，CR3 达 76%，。2015-2020 年，三大厂 商市占率稳定在 65%-70%，自 2020 年英飞凌收购赛普拉斯后，三大厂 商市占率达 76%。

　　海外三巨头产品覆盖都较全面，但仍各有侧重。1）英飞凌自研，主打 功率，擅长底盘、动力域等领域。主打的是功率器件（IGBT、碳化硅等）， 包括较完整的信号链产品。底盘安全、功能安全、底盘、动力控制、新 能源三件是英飞凌的的强项。2）恩智浦拥抱 ARM 架构，打造开放平台， 适合中小客户。恩智浦目前正由 Power 架构转向 ARM 架构，打造开放 生态、学习成本更低，更适合中小客户使用，向 S32 平台倾斜，除了 ADAS 摄像头外，应用覆盖较全面。恩智浦在连接、网络、传感器等方 面优势显著。3）瑞萨背靠日本大车厂，产品覆盖中高低端。瑞萨背靠日 本大车厂，涉及区域保护、本国利益。产品的性能可以覆盖低端、中端、高端，应用覆盖车身、底盘、动力、智能座舱等。4）ADAS 方面，瑞萨 更擅长摄像头（R-CAR 系列），英飞凌擅长中央大脑的安全 MCU（Traveo， 收购赛普拉斯获得），恩智浦擅长雷达（毫米波雷达是 S32R 系列，超声 波雷达是 S12ZVL 系列）。

　　大陆厂商从中低端车规MCU切入，并考虑研发高算力产品。车规级MCU 由于认证周期长、可靠性要求高，是国产替代最难突破的阵地。近年来 部分大陆厂商已从与安全性能相关性较低的中低端车规 MCU 切入，如 雨刷、车窗、遥控器、环境光控制、动态流水灯等车身控制模块，并逐 步开始研发未来汽车智能化所需的高端 MCU，如智能座舱、ADAS 等。 目前，兆易创新、芯海科技、国芯科技、BYD 半导等厂商均有通过车规 验证的产品，中颖电子车规 MCU 已于今年 10 月流片。

　　兆易创新：车规 MCU 布局清晰，第一颗 M33 内核的 GD32A5 系列产 品量产在即。针对汽车 MCU 市场，公司规划清晰，采取前装/后装同步 发展策略，所有产品均采用 eflash 技术。去年产品已进入后装市场，覆 盖车载影音、导航、OBD、EDR、新能源车身等应用；在前装市场，第 一代车规 MCU GD32A5 将使用 M33 内核，通过 AEC-Q100 认证，定 位座舱、360 环视等入门的通用车身领域，该款产品预计 Q3 量产、贡 献营收；第二代车规 MCU 计划使用 M7 内核，功能安全等级 ASIL-D， 定位安全等级更高的安全气囊、刹车等领域，预计 2023 年推出；第三 代车规 MCU 计划使用 M7 内核，功能安全等级 ASIL-D，定位双离合器 自动变速器等更高级领域，计划 2025 年推出。

　　市场规模超过 100 亿美元，电动化、智能化驱动汽车模拟芯片价值量增 长。模拟芯片可分为电源管理和信号链两大类。汽车电动化带来的高电 压工作环境，用以实现电能分配与控制的电源管理芯片最先受益；信号 链芯片连接了现实与数字世界，是电子系统实现自动化、智能化的基础。 根据我们统计，目前全球模拟芯片 500 多亿美元市场中，约 25%用于汽 车，规模超过 100 亿美元。

　　海外大厂主导市场，细分领域存在机遇。全球模拟芯片市场厂商林立， 仅 TI、ADI 两家就占据全球半壁江山。由于模拟芯片重经验、迭代慢、 研发久等特点，发展多年的国外厂商具有明显优势，以 TI、ADI 领衔的 “两超多强“市场格局仍将保持。

　　应用涵盖五域，用量需求巨大。模拟芯片起到桥梁和供电的辅助作用， 遍及汽车五域的各个角落。我们以五大域中的某些细分模块为例，说明 模拟产品的用途。1）底盘域：以车身动态稳定模块（即 ABS/VSC 模块） 为例，其他需要用到的模拟芯片包括了驱动芯片、接口芯片等；2）车身 域：以车内灯模块为例，其需要的模拟芯片包括了 LDO、接口芯片等； 3）动力域：以双离合变速器为例，需要的模拟芯片包括了接口芯片、 PMIC 芯片、模拟开关等；4）ADAS 域：以远程信息控制单元为例，5） 智能座舱域：以仪表盘为例，其用到的模拟器件包括 LDO、PMIC、接 口、浪涌保护等。

　　以 DC-DC 和栅驱动为例：1）DC-DC 应用部位遍及全车，增量主要来 自于信息娱乐域的低压场景和动力域的高压场景。2）栅驱动我们以车身 域为例，其涉及到电机的各类应用如座位位臵调节都需要栅驱动参与其 中起到驱动作用。

　　增量方面，一是汽车智能化将使得配套使用的信号链、电源管理芯片增 多；二是电动化下，BMS 模块带来 AFE 新需求。

　　AFE 用 来 采 集 电 池 信 息 ， 以 对 电 池 系 统 进 行 管 理 。 模 拟 前 端 （AFE-Analog Front End Front End）是包含传感器接口、模拟信号调 理电路、模拟多路开关、采样保持器、ADC、数据缓存以及控制逻辑等 部件的集成组件，其本质上是以 ADC 为核心的采样芯片。AFE 通过内 臵传感器感知电池组的电压、温度、电流等数据，并通过 ADC 将模拟 信号转换为数字信号供后端 MCU 使用，MCU 负责接收 AFE 传递而来 的信息，并通过算法计算电池的 SOC、SOH 等数值从而管理电池系统，还可以与车上的其他控制单元进行信息交互(communication)。

　　AFE 的通道数量指的是其所监测的电池模块串联的单个电池数。主主流 的车用 AFE 的通道数有 6s、12s、18s 三种，通道数量越多，对 AFE 负压要求越高。按照流车型电池包 400V、单节电池 3.6V 计算，需要总 电池的数量在 100 颗以上。因此厂商需要仔细选择合适的通道数量进行 搭配，做到既不浪费也不勉强。

　　汽车 BMS 中 AFE 2021 年市场规模为接近 6 亿美元。由于通道数量更 多的 AFE 承压能力越强，因此价格也会更高，因此形成了承压和价格的 正相关性（比如 ADI 的 LTC6810 是 6s，单价是 6.51 美元；而 LTC6804 是 12s，单价则翻了一倍在 12 美元左右）。根据我们测算，400V 的 AFE 单车价值，ADI 为 112 美元、TI 为 76 美元、ST 为 67 美元，我们取三 家平均值 85 美元作为单车价值，由此计算得到 2021 年市场规模接近 6 亿美元，预计 2023 年市场规模可超过 10 亿美元。

　　自动驾驶 SoC 芯片以 CPU+XPU 为基础架构，以满足算力要求。处理 器芯片可分为通用型和专用型，通用型包括 CPU、GPU、DSP 等，专 用型包括 FPGA、ASIC 等。CPU 作为 SoC 芯片的运算和控制核心单元， 调度、管理、协调能力强，但不擅长处理并行重复计算，难以满足自动 驾驶 SoC 芯片的高算力要求，因此 SoC 芯片需要在 CPU 基础上增加一 个或多个 XPU（GPU/FPGA/ASIC）来进行 AI 运算。

　　GPU、FPGA、ASIC 各有优劣，现阶段三大架构共存。三类 XPU 各有 优劣：1）GPU：擅长图像处理，支持大量数据并行计算，但管理控制 能力弱，功耗高；2）FPGA：属于半定制化芯片，能效比优于 CPU 和 GPU，初期具备短周期、试错成本低等优势，但量产后不具备成本优势； 3）ASIC：基于特定算法设计的专用芯片，算法迭代后需重新设计，可 能导致沉没成本较高、开发周期较长，但算力和能效比高，且量产后成 本较 FPGA 低。具体架构主要分为三大流派：CPU+GPU+ASIC、 CPU+ASIC、CPU+FPGA。 1）CPU+GPU+ASIC 架构（英伟达、特斯拉、Mobileye）。1）英伟达： 近年产品 Xavier、Orin 以及 Atlan 都采用 CPU+GPU+ASIC 架构，以 Atlan 为例，芯片内臵 CPU、GPU、深度学习和计算机视觉加速器（ASIC） 以及 BlueField DPU。2）特斯拉：特斯拉 HW3.0 版的 FSD 芯片单颗算 力 72TOPS，包含 CPU、GPU 和 NPU（ASIC）三大处理单元，NPU 由特斯拉自主设计，负责深度学习和预测，是芯片中最核心的组件。3） Mobileye ：新推出的 EyeQ6、EyeQ Ultra 均在以往的 CPU+ASIC 架构 基础上增加了 GPU 模块。4）高通：Ride 高阶产品最大算力达 700TOPS， 预计也将采用这一架构。

　　短期以 CPU+GPU+ASIC 架构为主，长期 CPU+ASIC 具备量产成本优 势将成主流。现阶段自动驾驶算法更新迭代快，对并行计算需求高，而 GPU 具备强大的并行计算能力，因此现阶段自动驾驶 SoC 仍需 GPU， CPU+GPU+ASIC 为主流架构。但未来算法逐渐固化后，量产成本低且 能效比高的 ASIC 将替代 GPU，FPGA 由于不具备量产成本优势，也将 向 ASIC 转化。长期来看，自动驾驶 SoC 芯片架构将由现阶段的三大流 派向 CPU+ASIC 主流架构发展。

　　自动驾驶 SoC 芯片算力、能效比、制程持续升级。 1）算力：自动驾驶软硬件解耦趋势下，主机厂往往通过硬件预埋+OTA 升级方式在后续实现更高级别自动驾驶功能，因此自动驾驶 SoC 芯片算 力一般都是冗余配臵，芯片厂商亦不断提升芯片算力强化竞争力。现阶 段已量产上车的芯片中算力最高达 254TOPS，为英伟达 Orin，2023 年 量产的高通 Ride 平台芯片算力达 700TOPS，英伟达两款新产品 Atlan 和Thor算力分别高达1000TOPS和2000TOPS，预计2024-26年量产。 2）能效比：能效比指芯片单位功耗所能提供的算力，能效比越高，则 相同算力下耗电越少，对整车续航能力存在正向影响，因此能效比亦是 芯片的核心参数，各厂商芯片能效比持续提升，以英伟达为例，能效比 从 Tegra Parker 的 0.3TOPS/W 提升至 Xavier 的 1TOPS/W，再到 Orin 的 3.9TOPS/W，预计新推出的 Atlan 能效比将继续提升。 3）制程工艺：此前初级自动驾驶芯片只需 28nm 或 16nm 制程，现阶 段主流芯片基本突破了 7nm 制程，包括英伟达 Orin、Mobileye EyeQ5/6、 华为昇腾 610、地平线 FSD 芯片，英伟达 Atlan 和高通 Ride 芯片甚至实现了 5nm 先进制程。

　　自动驾驶 SoC 芯片玩家主要包括海外芯片厂、国内芯片厂和自研车企 三大类。海外芯片厂商主要包括英伟达、Mobileye 和高通，国内芯片厂 商主要包括华为、地平线和黑芝麻，而自研芯片的车企主要有特斯拉和 零跑，后续自研车企阵营可能会继续扩充。恩智浦、瑞萨等部分传统汽 车芯片厂商亦有所布局，但在高算力领域并无明显优势。

　　龙头 Mobileye 逐渐掉队，英伟达中高端市场优势显著，高通入局。 1）Mobileye：Mobileye 在 ADAS 领域布局较早，2007 年 EyeQ1 在宝 马、通用和沃尔沃量产上车，特斯拉、蔚来和理想首款智能车也都采用 EyeQ 芯片，2020 年市场份额约 70%，龙头地位凸显。2021 年 Mobileye EyeQ 系列芯片出货量为 2810 万颗，累计出货量突破 1 亿颗。然而近年 在新车型方面表现乏力，蔚小理新车均开始采用英伟达 Orin 芯片，合作 多年的客户宝马则与高通达成新合作。Mobileye 表现乏力主要有两方面 原因：a.芯片性能明显落后：目前在产的 EyeQ5 最大算力仅 24TOPS， 2024 年量产的 EyeQ6H 亦只有 128TOPS 算力，远低于同期量产的英 伟达 Atlan、高通 Ride、地平线，能效比亦不占优。b.平台开放性 低：Mobileye 提供的是一体化黑盒，尽管后续推出了 EyeQ5 开放版本， 开放程度还是不及英伟达和高通等平台，车企自主功能定义和 OTA 升级 空间有限。现阶段 Mobileye 芯片较多应用于初级 ADAS 车型，考虑到 L1-2 级车仍占较大比重，我们认为短期内 Mobileye 出货量不会骤降， 但随着 ADAS 持续升级渗透，Mobileye 市占率可能逐步下降。 2）英伟达：英伟达芯片算力、制程持续领先行业，2022 年量产上车的 Orin 芯片算力达 254TOPS，搭载的新车型包括蔚来 ET5/ET7/ES7、小 鹏 G9、理想 L9、威马 M7、奔驰 S 等，国内元戎启行、悠跑科技、文远知行多家自动驾驶公司也选择了 Orin 芯片。预计 2024 年量产的 Atlan 采用 5nm 制程，算力高达 1000TOPS，是目前已发布芯片中算力最高 的芯片。车企智能化硬件预埋趋势下，高算力的英伟达芯片优势明显， 且英伟达软件开放程度高、开发环境也更成熟，预计未来在中高端 ADAS 领域市占率将持续提升。 3）高通：高通 Ride 平台芯片为 5nm 制程，最大算力 700TOPS，能效 比达 5.4TOPS/W，预计 2023 年实现量产，产品性能足以与英伟达相竞 争，目前已有长城、通用、宝马等客户。同时，高通作为消费级芯片厂 商具备成本优势和技术优势，未来智能座舱与智能驾驶平台也将相互协 同，高通作为自动驾驶 SoC 后入局者，在中高端领域仍具备较强竞争力。

　　华为、地平线 平台已在多款新车上应用，单颗算力达 200TOPS，支持 L4 级 自动驾驶，目前搭载车型包括哪吒 S、极狐 αS、阿维塔 11、问界系列 等。“华为造车”产业链持续扩充，在智能化硬件和软件领域均有充分布 局，未来有望凭借智能化全栈式服务获得更多定点。2）地平线 款理想 ONE 上，第三代产品征程 5 是业界首款实现 自动驾驶和智能交互集成的整车智能中央计算芯片，算力达 128TOPS， 将于 11 月量产交付的理想 L8 Pro 将成为征程 5 首款量产车。最新推出 的征程 6 芯片算力高达 400TOPS，预计 2024 年量产。地平线凭借具备 竞争力的芯片以及成熟完善的开放平台，有望推动自动驾驶芯片国产化 进程。

　　智能座舱渗透率持续提升，市场空间广阔。相比于智能驾驶，智能座舱 的安全要求、法律风险、技术门槛相对都更低，其成果也更容易被驾驶 员和乘客感知，因此是传统车企和新势力车企重点布局的领域，智能座 舱渗透率不断攀升。根据 IHS 数据，2021 年全球市场智能座舱新车渗 透率为 49.4%，预计 2025 年将达到 59.4%，中国市场渗透率水平和增 长速度相对更高，预计将从 2021 年的 53.3%提升至 2025 年的 75.9%。 整体规模来看，2030 年预计全球智能座舱市场规模达 681 亿美元， 2021-30 年 CAGR 为 4.9%，其中国内市场规模将超 1600 亿元，2021-30 年 CAGR 达 9.9%，智能座舱市场空间广阔。

　　智能座舱数据处理复杂程度高，SoC 芯片为核心运算单元。智能座舱涵 盖车载信息娱乐系统、人机交互模块、车联网模块、HUD 系统等多个部 分，发展核心在于集成座舱的软硬件以及人机交互系统，持续优化驾乘 体验，最终进化为“智能移动空间”。现阶段多模态交互是智能座舱重要 发展趋势，即在舱内舱外感知基础上，通过多模态技术实现语音、情绪、 手势、人脸识别、定位等功能的有效融合。在这一演进过程中，车内摄 像头数量增加、分辨率提升、3D 信息引入、模型优化、运行帧率提高等 各类软硬件和算法的升级使得数据处理复杂程度显著上升，传统单个 ECU 独立运算已不适用，需要集成 CPU、GPU、NPU 等多个处理器的 系统 SoC 芯片进行数据处理运算。

　　功能需求升级驱动智能座舱 SoC 芯片算力提升，制程工艺向 5nm 迈进。 随着智能座舱不断升级，多摄像头视频接入、多显示屏图像处理、语音 识别、以太网数据交互持续推高主控 SoC 数据运算处理工作量，对 SoC 芯片算力和性能需求持续提升，同时，主机厂硬件冗余搭配 OTA 升级的 方式也推动座舱 SoC 芯片往更高算力、更先进制程迭代。 1）算力：根据 IHS 数据，2024 年智能座舱 SoC 芯片 CPU 算力和 NPU 算力需求分别为 89KDMIPS 和 136TOPS，是 2021 年的 3.6 倍和 9.7 倍。CPU 算力方面，高通第四代芯片 SA8295 达 200KDMIPS 以上，国 内芯驰科技 X9U和瑞芯微RK3588M均达到100KDMIPS，华为麒麟 990 CPU 算力超 75KDMIPS。AI 算力方面，高通 SA8295、三星 Exynos V9 芯片 NPU 算力均高达 30TOPS，在已发布智能座舱中 AI 算力最高。 2）制程：目前主流智能座舱 SoC 芯片已基本实现 10nm 以下制程，7nm 芯片包括高通 8155、华为麒麟 990A、芯擎科技 SE1000，8nm 芯片包 括三星 V9、瑞芯微 RK3588M 等。此外，高通第四代骁龙座舱芯片制程 已达到 5nm，预计 2023 年量产，三星 Exynos Auto V920 将采用 4nm 工艺，预计 2025 年量产。

　　智能座舱 SoC 芯片市场规模测算：现阶段约 25-30 亿美元，2021-25 年 CAGR 达 13.3%。根据 IHS 和 Roland Berger 数据，假设 2025 年和 2030 年全球智能座舱渗透率将达到 59%和 87%，同时对高中低端智能 车比例进行合理假设。芯片售价方面，高通第二代芯片 820A 售价约 40 美元，第三代 SA8155 芯片约 200 美元，因此合理假设高/中/低端智能 座舱 SoC 芯片售价分别为 200/60/20 美元。考虑到高端 SoC 性能算力 提升将带动单价上升，我们假设 2022-26 年芯片单价存在 3%涨幅，同 时假设中端和低端 SoC 存在 3%年降。综上，我们测算出 2021 年智能 座舱 SoC 芯片市场规模约 25 亿美元，预计 2025/2030 年将达到 42/69 亿美元，2021-30 年 CAGR 达 11.8%。

　　智能座舱 SoC 芯片玩家主要分为三大阵营：消费级芯片厂商、传统汽 车芯片厂商以及国内芯片厂商。 1）传统汽车芯片厂商：瑞萨、恩智浦、德州仪器等，此前主导传统汽 车 MCU、ECU 芯片市场，在车规级芯片方面拥有丰富经验，但在高性 能智能座舱 SoC 领域创新乏力，产品迭代速度慢，主要应用于中低端车 型，由于现阶段中低端车型占比仍较高，因此传统汽车芯片厂商在智能 座舱 SoC 市场仍占据较大份额。 2）消费级芯片厂商：高通、三星、英特尔等，具备消费级芯片研发基 础，因此在高算力、先进制程车规芯片领域有天然优势，软件服务生态 也更优秀，产品迭代速度快，在中高端车型中广泛应用。同时，这类厂 商在手机、笔电等消费级芯片领域已具备规模效应，因此在车规芯片量 产上具备成本优势。 3）国内芯片厂商：消费芯片厂商如华为、全志科技、瑞芯微、晶晨股 份等，初创汽车芯片企业如地平线、芯驰科技、芯擎科技等，华为在消 费级芯片有较深的积累，鸿蒙生态亦有加成，其他多数企业起步相对较 晚、规模较小，优势在于新产品性能具备较好竞争力，且国产车品牌众 多、市场空间大，为国产替代提供了机遇。

　　高通强势领跑中高端市场。高通于 2014、2016 年先后推出 602A 和 820A， 2019 年推出的 SA8155P 为全球首颗 7nm 车规芯片，AI 算力在已量产 的座舱 SoC 中最高，SA8155P 采用“一芯多屏”方案，支持最多 5 块显 示屏 6 路摄像头，高算力芯片结合 AndroidOS 软件生态，SA8155P 成 为多数中高端车型的首选，合作车企超 20 家，蔚来 ES7、理想 L9、小 鹏 G9 等高端智能新车均搭载 SA8155 芯片。2021 年推出的第四代芯片 SA8295P 制程已达 5nm，AI 算力高达 30TOPS，量产时间为 2023 年， 比相等算力的三星 V920 提前 2 年。此外，高通基于座舱平台、驾驶平 台、智联平台和车对云平台打造的骁龙数字底盘提供了智能车全栈解决 方案，具备较强的开放性和拓展性，将进一步强化高通在中高端市场的 龙头地位。消费级芯片厂商除了高通之外，三星、英特尔、联发科亦有布局。

　　华为、瑞芯微、芯擎科技等国内芯片企业有望凭借产品优势和本土优势 从国产汽车品牌切入中高端市场。华为麒麟 990A 采用 7nm 制程，AI 算力为 35TOPS，目前已量产上车，搭载车型包括极狐 αS、阿维塔 11、 问界 M5/7 等多款“华为系列汽车”。2021 年 12 月 AIoT 处理器芯片企业 瑞芯微推出了车规级座舱 SoC 芯片 RK3358M、RK3568M、RK3588M， RK3588M 规格最高，采用 8nm 制程，8 核高性能 CPU 和 GPU，AI 算 力达 6TOPS，可实现一芯多屏等功能，支持 12 路摄像头合 7 路 1080P 视频输出。吉利旗下汽车芯片公司芯擎科技也于同月发布了 SE1000 芯 片，采用 7nm 制程，AI 算力高达 8TOPS，可对标高通 SA8155P，预 计 2022 年 10 月量产。我们认为，国内芯片企业在中高端产品领域实力 初显，有望凭借产品优势和本土优势从国产汽车品牌切入中高端市场。

　　摄像头按安装位臵不同可分为前视、环视、侧视、后视和内臵五大类。 前视摄像头包括单目、双目和多目类型，能够实现 FCW、LDW、TSR 等功能；侧视摄像头又分为前臵和后臵两种，其中前臵侧视摄像头能够 参与识别交通标识（TSR）；环视摄像头一般为 4 个，装配于车辆四周， 能够实现道路感知和全景泊车辅助（SVC）；后视摄像头主要用于泊车辅 助（PA）；内臵摄像头安装于车内驾驶座位前方，实现 DMS、OMS 等 功能。

　　感知层方案分为视觉方案和多传感融合方案，都将推升摄像头用量。1） 视觉方案：以摄像头为主导，高算法低感知要求。特斯拉是视觉方案的 主要代表，搭载 Autopilot 3.0 系统的全系列均未搭载激光雷达，共配臵 了 8 个摄像头、1 个毫米波雷达和 12 个超声波雷达，其中 8 个摄像头包 括 3 个前视、4 个侧视和 1 个后视，可在 250 米半径内为汽车提供 360 度视角。Mobileye 在 2020 年 CES 发布会上演示了仅搭载 12 个车载摄 像头的自动驾驶方案，没有搭载毫米波雷达、激光雷达或其他传感器， 车辆能在耶路撒冷的街道上自动行驶约 20 分钟。2）多传感融合方案： 低算法高感知，系统冗余性较高，摄像头等硬件搭载量持续推高。智能 化程度较高的车型摄像头搭载量基本在 10 个以上，像素配臵也更高， 例如蔚来 ET7 搭载 11 颗 800 万像素高清摄像头，吉利极氪 001 搭载的 14 个摄像头中包括 7 个 800 万像素高清摄像头。

　　ADAS 渗透升级推动摄像头量价齐升，车载摄像头市场空间广阔。1） 量增：L0 和 L1 摄像头搭载量仅 1-2 颗；L2/L2+级开始搭载前视 ADAS 摄像头和普通环视摄像头，总摄像头数达 8 个；L3 级增加前视、侧视、 后视 ADAS 摄像头，摄像头总数高达 8-12 个；L4/L5 级由于对雷达依赖 程度更高，摄像头搭载量并无明显提升。结合 ADAS 渗透率预测（图 9） 以及各等级车载摄像头搭载情况，我们测算出全球平均单车搭载量将由 2021 年的 2.8 颗提升至 2025 年的 5.1 颗，2030 年有望达到 9.0 颗。2） 价涨：普通车载摄像头模组价值量在 150-200 元，ADAS 车载摄像头模 组价值量则在 300-500 元。随着 ADAS 等级提升，前视、侧视、后视摄 像头将逐渐升级为 ADAS 摄像头，带动车载摄像头模组平均单价持续提 升。3）车载摄像头模组空间测算：结合量价分析，我们测算出 2021 年 车载摄像头模组市场规模为 485 亿元，2022 年预计约 629 亿元， 2025/2030 年将分别达到 953/1636 亿元，2021-30 年 CAGR 达 14.5%。

　　CIS 作为主流成像芯片，将受益车载摄像头高成长确定性。车载摄像头 主要的硬件结构包括光学镜头（包含光学镜片、滤光片、保护膜等）、图 像传感器、图像信号处理器 ISP、串行器、连接器等器件。从成本结构 看，图像传感器占比约 52%，是车载摄像头模组最主要的组成部分，此 外镜头组和模组封装占比分别为20%和19%。图像传感器主要分为CCD 和 CMOS 两大类，目前 CIS（CMOS 图像传感器）占比已超 90%，是 车载摄像头的主流成像芯片。通过价值占比测算，我们预计 2025 年全 球车载 CIS 市场规模将达到 496 亿元，2021-2025 年 CAGR 达 18.4%， 2030 年有望达到 851 亿元。

　　车载 CIS 要求苛刻，行业技术、认证壁垒较高。1）工作温度范围：一 般为-40℃至 105℃，规格较高的甚至可达 125℃。2）低照度敏感&近红 外线敏感：在暗态下能有较高的分辨能力。3）高动态范围（HDR）：高 动态范围 CIS 能够在高反差背光条件下同时捕捉高质量图像，车载 CIS 一般在 120-140dB 之间。4）LED 灯闪烁抑制（LFM）：LED 指示牌和 交通灯一般以 90Hz 频率闪烁，CIS 可能因频率不同步而捕捉不到信号， 引起 AI 系统误判，需要 LFM 技术来解决这一问题。5）车规认证：相比消费类而言，车规芯片安全可靠性要求高，需要通过 AEC-Q 系列和功 能安全标准 ISO 26262 认定才能进入供应链，时间周期为 2 年左右。

　　车载 CIS 高像素升级趋势明确。1）环视：由过去的 VGA 往 1.3MP-3MP 升级；2）舱内：为实现驾驶员、乘客状态、后排乘客状态监测，对分辨 率提出更高要求，主流舱内摄像头逐渐往 5MP 升级，豪威新品 OX05B1S 像素便升级至 5MP；3）ADAS：自动驾驶等级提升带来功能升级，紧 急制动、高速公路驾驶等有限自动驾驶功能下，摄像头像素逐步往 5MP 甚至 8MP 推动，安森美和豪威先后推出 8MP 产品并已实现量产出货， 索尼车载 CIS 最高像素达 7.4MP。短中期来看，8MP 产品逐步渗透是 大趋势，长期来看，未来自动驾驶速度、功能将对视觉感知提出更高要 求，CIS 有望往更高像素水平升级。

　　安森美为全球龙头，豪威位居第二，市占率远远领先索尼。根据 ICV Tank 数据，2021 年全球车载 CIS 市场中安森美和豪威市占率分别为 45%和 29%，第三名索尼市占率 6%，CR3 高达 80%，行业高度集中。1）安 森美：2014 年收购车载 CIS 专业厂商 Aptina，Aptina 在车载 CIS 领域 布局较早，拥有深厚的技术积累，加上安森美丰富的车载客户资源，安 森美车载 CIS 龙头地位较为稳固。2）豪威：2005 年开始布局车载 CIS， 拥有宝马、奥迪、奔驰、本田等知名车企客户，与英伟达、Mobileye、 地平线 年开始布局车载 CIS，客户以 日系车企为主。4）新进入玩家：三星、思特威先后于 2020、2021 年切 入车载 CIS 市场。

　　展望未来，豪威有望逐步抢占安森美份额。豪威舱内 CIS 产品线齐全， 市占率全球第一。在高像素 CIS 领域，安森美于 2017 年推出首颗 8MP CIS，豪威于 2019 年推出第二代 8MP 产品，并于 2021 年完成研发后 量产出货，由于豪威推出时间较安森美晚，且车规芯片从定点到量产存 在 2-3 年时间差，因此现阶段 8MP 车载 CIS 市场中安森美份额较高。 目前豪威正在研发第三代 8MP CIS，随着定点产品逐步进入量产，豪威 在高像素领域市占率有望持续提升。整体来看，考虑到安森美 8MP 产品 升级滞缓，且短期难以解决产能短缺问题，我们认为豪威有望凭借技术、 产能优势获得更多新车型定点，在未来 2-3 年内逐步抢占安森美份额。

　　车载存储芯片分布广泛，DRAM 和 NAND 为主流产品。车载存储芯片 分布在汽车车身域、底盘域、座舱域、动力域、自动驾驶域五大域中， 支持 ADAS、IVI、仪表盘、互联、黑匣子等应用的存储功能。从应用形 态来看，存储芯片除单独搭载系统之外，还被封装在各类主控芯片（MCU、 SoC）内部，用于缓存、读取和处理信息，以提高数据处理的效率。汽 车存储芯片分为易失型和非易失型，易失型包含 DRAM、SRAM 两大类， 非易失型为 NAND、NOR、EEPROM 等。2021 年全球车载存储芯片市 场规模约 31 亿美元，其中，DRAM 和 NAND 合计占比超 70%。

　　智能化网联化趋势下，海量数据对车载存储提出更高需求。在汽车智能 化、网联化趋势下，ADAS 系统、智能座舱、车联网技术的应用都将产 生大量数据，对车载存储提出更高需求。以 ADAS 系统为例，ADAS 平 台研发需要在车辆行驶时收集大量路测数据，包括摄像头、雷达、激光 雷达、GPS 等数据，将这些数据上传到研发平台后对其进行 AI 训练， 并在 ADAS 平台上验证和仿真，整个过程会产生大量过程数据。L2 级 车路测一小时大概产生 2TB 数据，L4-L5 级每小时路测数据量则达到 16-20TB，单次路测将产生 8-60TB 的数据，整个研发周期产生的数据 将达到 EB 级别。海量数据的缓存、读取和处理将对存储系统的读写性 能、容量、可靠性等提出更高要求，车载存储芯片需求因此快速提升。

　　智能化提升车规 DRAM 容量、带宽要求。车规 DRAM 主要用于存放运 行中的程序和数据，核心应用领域包括 IVI 车载信息娱乐系统、ADAS 系统、信息和仪表盘，这三大系统的升级都对 DRAM 的容量和带宽有更 高的要求。容量方面，根据美光的数据，L1/2 级汽车单车 DRAM 容量 需求约 8GB，L3 级和 L5 级则分别提升至 16GB 和 74GB。ADAS 和 IVI 是车规 DRAM 主要增量来源，2020 年 DRAM 容量需求占比由高到低分 别是 IVI（52%）、ADAS（34%）和信息数字仪表盘（14%），ADAS 对 DRAM 的增量需求最为明显，2023 年容量需求占比预计提升至 45%。 带宽方面，L2 级 DRAM 带宽一般为 25-50GB/s，L3 级时带宽可达200GB/s，L4 级之后带宽将提升至 1TB/s。产品方面，L2 级主要采用基 础的 DDR2/DDR3，现阶段 L2 开始往 L3 升级，DRAM 也将逐步往 DDR4 / LPDDR4/LPDDR5/GDDR5 切换。

　　DRAM 空间测算：2021 年 12 亿美元规模，预计 2025 年突破 20 亿美 元。根据美光数据，我们假设 L0、L1、L2、L3、L4/5 单车 DRAM 基础 容量为 2、8、8、16、32GB，考虑到 L2 级以上车型智能座舱、车联网 仍有升级空间，因此假设单车 DRAM 容量将继续提升。根据阿里交易网 中美光和 ISSI 部分车规 DRAM 产品报价，我们假设 2021 年车规 DRAM 单价为 2.5 美元/GB，假设 2023 年开始单价存在 3%年降。结合各等级 汽车销量预测，我们测算出 2021 年车规 DRAM 市场规模为 12 亿美元， 预计 2025/2030 年将分别达到 22/49 亿美元，2021-30 年 CAGR 达 16.5%。

　　竞争格局：美光龙头优势凸显，龙二北京君正产品持续升级。全球 DRAM 市场高度集中，2021 年三星、海力士、美光市占率分别为 43.6%、27.7% 和 22.8%，CR3 超过 95%。车规 DRAM 领域美光优势显著，市占率高 达 45%，北京君正收购北京矽成（ISSI）后切入车载存储芯片赛道，市 占率 15%位居第二，三星、南亚科、华邦电占比分别为 11%、10%和 8%。美光在车规 DRAM 领域布局较早，产品线较齐全，客户资源也更 丰富，龙头地位较稳固，目前 DDR2-DDR4 已量产，DDR5 处于送样检 测阶段，2021 年推出业界首款满足 ASIL D 等级的 LPDDR5，容量最高 达 128GB。北京君正（ISSI）目前车规 DRAM 产品中 DDR3 收入占比 最大，DDR4 和 LPDDR4 也是公司重点布局的市场，目前 8GB 和 16GB DDR4 已量产出货，8GB LPDDR4 也已开始向客户送样，产品持续升级， 同时与博世、大陆等知名客户均有密切合作。

　　ADAS 和智能座舱升级带来 NAND 显著增量需求。NAND 主要用于 ADAS 系统、IVI 系统、汽车中控等，主要作用在于存储连续数据。ADAS 系统中 NAND 容量需求增长最为显著，根据海力士数据，L2 级 ADAS 一般只需主流的 8GB e-MMC，L3 级则提升至 128/256GB，L5 级最高 可能超过 2TB。IVI 系统方面，传统汽车娱乐系统一般只需 32GB 以下 的 NAND，而升级智能座舱后，64GB 成为了最低配臵，并随着 IVI 系 统功能不断升级，NAND 容量需求不断攀升，预计2030年IVI系统NAND 需求最高将提升至 1TB。此外，随着自动驾驶技术发展，未来将会形成 “端-边-云”数据架构以确保行车安全性，为减小云端和汽车间数据的传输 延时，车载 NAND 需求将进一步提升。

　　高性能 UFS 替代 e-MMC 为确定性趋势。车规 NAND 产品主要包括 e-MMC（嵌入式多媒体控制器）、UFS（通用闪存存储）和 SSD（固态硬盘），现阶段应用的产品主要是 e-MMC 和 UFS。e-MMC 是中低端车 载娱乐系统的标配产品，在 TBOX、网关和 ADAS 中亦有应用，此前是 车规 NAND 主流产品。相比于 e-MMC，UFS 在读写效率、延时、功耗、 容量等方面优势显著，近年渗透率不断提升。三星新推出的 UFS4.0 写 入速度高达 2800MB/s，是 UFS3.1 和 e-MMC5.1 的 2.3 倍和 15.6 倍， 最大容量达 1TB，e-MMC 5.1 最大容量仅 256GB，UFS 综合性能更优 且仍在继续升级，未来高性能 UFS 替代 e-MMC 是确定性趋势。SSD 产品目前在乘用车领域基本还没应用，主因产品技术不够成熟且成本较 高；在商用车方面，自动驾驶卡车主要采用 1TB 或 2TB 以下 SSD，自 动驾驶出租车则主要配臵 4TB SSD，长期来看，若产品技术和成本问题 解决后，SSD 有望逐步渗透。

　　竞争格局：车规市场主要由海外 NAND 龙头主导。21Q4 全球 NAND 市 场三星、铠侠、海力士、西部数据、美光市占率分别为 33.5%、19.8%、 14.7%、12.4%、10.5%，CR5 高达 91%，车规 NAND 市场也主要由这 几大龙头厂商主导。三星产品进度明显领先于其他厂商，目前 UFS3.1 已量产出货，5 月新推出 UFS4.0 未来也将应用于车载领域，铠侠、海 力士、美光也已推出 UFS3.1 产品，但美光和铠侠仍处于送样检测阶段。 国内厂商主要布局相对小众的利基市场，兆易创新 GD5F 全系列 SPI NAND Flash 通过 AEC-Q100 车规认证，东芯股份的车规级 PPI NAND 以及 SPI NAND 样品于今年向客户送样。

　　汽车智能化驱动 NOR Flash 用量提升，预计 2025 年全球规模达 8.8 亿 美元。NOR Flash 主要作用为系统启动代码和特定只读信息系的存储， 车载应用方面，汽车仪表盘、车载摄像头等需要在汽车发动时快速启动， 因此对代码读取存在高要求，NOR Flash 在读取速度方面优势显著，且 可避免车辆突然掉电数据丢失。在 ADAS 系统中，1 个摄像头需要 1 颗 NOR Flash，平均容量为 4/8MB，未来有向 16/32MB 增加的趋势。一 个仪表盘需要 1 颗 NOR Flash，容量一般在 128/256MB，少量 512MB。 2020 年车规 NOR Flash 市场为 4.23 亿美元，其中在摄像头和仪表盘市 场分别为 0.34 亿美元和 2.17 亿美元，在汽车智能化的趋势下，我们预 计 2025 年 NOR Flash 在车载摄像头、仪表盘市场分别增加至 0.94 亿 美元、5.11 亿美元。此外，汽车的中控屏、雷达、传感器、安全气囊等 也需要用到 NOR Flash，2020 年市场约为 1.72 亿美金，我们假设其增 长驱动来自汽车电动化、智能化，每年增速为 10%。综上，2025 年全 球车规 NOR 市场预计将达 8.8 亿美元，2021-25 年 CAGR 为 16%。

　　竞争格局：市场高度集中，兆易创新车规 NOR 产品进展顺利。2017 年 美光、英飞凌（赛普拉斯）逐步退出中低端 NOR Flash 市场，2019、 2020 年兆易创新市占率先后反超美光和赛普拉斯，根据 IC Insights 数 据，2021 年三大厂商华邦电子、旺宏、兆易创新 NOR Flash 市占率分 别为 25.8%、25.5%和 17.7%，CR3 约 62.5%。在车载 NOR Flash 领 域，2019 年兆易创新 GD25 全系列 SPI NOR Flash 便完成了 AEC-Q100 认证，覆盖 2MB-2GB 容量，已向多家车企批量出货。从制程来看，华 邦电子相对领先，目前大部分 NOR 产品均已过渡至 40nm，旺宏从 22Q2 开始向 45nm 过度，兆易创新 55nm 全系列产品均已量产，正在推进 45nm 制程工艺研发。

　　现阶段汽车 EEPROM 市场约 2.6 亿美金，电动化+智能化将带动单车用 量提升。EEPROM 属于非易失存储器，可通过高于普通电压的作用来 擦除和重写，容量较小，因此主要用于存储小规模、经常需要修改的数 据。消费、工业和汽车是 EEPROM 三大终端应用市场，IHS 预计 2022 年汽车 EEPROM 为 2.6 亿美元。EEPROM 在 ADAS（车载摄像头等）、 智能座舱（车载屏等）、智能网联（蓝牙天线等）以及三电系统、车身、 底盘均有应用，因此智能化带来的摄像头、屏幕、蓝牙数量提升以及电 动化都将带动单车 EEPROM 用量增加，一般而言，传统燃油车单车用 量约 15-20 颗，智能电动车用量则达 30-40 颗，赛迪顾问预计 2023 年 汽车EEPROM需求量将达23.87亿颗，推算平均单车用量约为26.7颗。

　　竞争格局：意法半导体等海外企业领先，国产厂商加快布局。从全球 EEPROM 整体市场来看，意法半导体和美光合计份额超 50%，2019 年 市占率分别为 31%和 22%，国内厂商聚辰股份自 2018 年至今始终位列 全球第三大 EEPROM 供应商。在汽车 EEPROM 领域，海外企业因布 局相对较早，已拥有较为成熟的产品体系和客户体系，主要厂商意法半 导体、安森美等均已具备 A0 等级（-40~+145℃）技术水平。国内 EEPROM 厂商近年在车规领域亦有较大进展，聚辰股份目前已有 A1、 A2、A3 等级的全系列汽车 EEPROM 产品，并在完善 A0 级产品布局， 22H1 车规 EEPROM 已实现大批量出货；普冉股份车规 EEPROM 已通 过 AEC-Q100 标准考核，已在车身摄像头和车载中控领域向海内外客户 批量出货。