汽车电子EEPROM芯片芯片有哪些？有哪些芯片用于汽车自动驾驶？

辅助驾驶也好自动驾驶也罢，好不好用够不够牛×与芯片的算力有很大关系，下面就来个全球十大汽车芯片盘点，看看上榜的都是哪些产品吧!

NVIDIA DRIVE Orin

最大算力：254TOPS

NVIDIA DRIVE Orin SoC(系统级芯片)可提供每秒254万亿次运算(TOPS)，从而让搭载它的产品能够不断升级自动驾驶系统的等级。由于它的性能十分强大，因此车上的信息娱乐系统和交互系统也能由它驱动。

Mobileye EyeQ5

最大算力：24TOPS

EyeQ5是一款7纳米芯片，具备多线程8核CPU，外加创新一代18核Mobileye视觉处理器。EyeQ5由台积电负责生产，10纳米节点或以下FinFET技术设计帮助它大大降低了能耗，并且大幅提升性能。

黑芝麻华山二号A1000 Pro

最大算力：196TOPS

黑芝麻智能A1000 Pro基于上一代A1000的进化产品，在工艺上采用了业界创新先进的封装工艺，从而实现内部多核心建立高速通信通路，大幅提高数据传输效率。

地平线J5(征程5)

单芯片最高算力：128TOPS J5集成平台算力可达1000TOPS

作为国内的芯片公司，地平线的征程系列产品已经来到第三代，单片的算力提升至128TOPS，集成平台算力1000TOPS，使得它可以支持L4级自动驾驶。

骁龙Ride(2023年量产

集成平台算力：700TOPS

Snapdragon Ride更加准确来说是一个平台，由各种各样的骁龙汽车SoC和加速器组成，拓展性相当强，能够支持多核CPU以及GPU。基于不同的SoC和加速器的组合，平台能够根据自动驾驶的每个细分市场的需求进行匹配，并提供业界领先的散热效率。

芯驰V9S(2023年量产)

集成平台算力：1000TOPS

V9芯片上完整地实现了车规可靠性认证、功能安全流程认证和功能安全产品认证，也是国内首家达成这一目标的芯片企业。

华为昇腾910

最大算力：320TOPS

昇腾910是一款具有超高算力的AI处理器，其最大功耗为310W，作为一款高集成度的片上系统(SoC)，除了基于达芬奇架构的AI核外，昇腾910还集成了多个CPU、DVPP和任务调度器(Task Scheduler)，因而具有自我管理能力，可以充分发挥其高算力的优势。

汽车芯片按其功能可分为控制类(MCU和AI芯片)、功率类、传感器和其他(如存储器)四种类型。市场基本被国际巨头所垄断。人们常说的汽车芯片是指汽车里的计算芯片，按集成规模可分为MCU芯片和AI芯片(SoC芯片)。功率器件集成度较低，属于分立器件，主要包括电动车逆变器和变换器中的IGBT、MOSFET等。传感器则包括智能车上的雷达、摄像头等。

一、车规级MCU芯片

车规级MCU芯片是汽车电子控制单元(ECU)的重要组成部分，广泛用于车内几十种次系统中，如悬挂、气囊、门控等，是汽车电子系统内部运算、处理的核心。MCU芯片按照CPU一次处理数据的位数分为8、16和32位MCU。

(1)8位MCU：具有简单耐用、低价的优势，提供低端控制功能，如风扇控制、空调控制、雨刷、天窗、车窗升降、低端仪表板、集线盒、座椅控制、门控模块等。

(2)16位MCU：提供终端控制功能，用于动力系统和底盘控制系统，如引擎控制、齿轮与离合器控制和电子式涡轮系统、悬吊系统、电子式动力方向盘、扭力分散控制和电子泵、电子刹车等。

(3)32位MCU：工作频率最高，处理能力、执行效能更好，应用也更广泛，价格也在逐渐降低;提供高端控制功能，在实现L1和L2的自动驾驶功能中扮演重要角色。

据统计，每辆传统汽车平均用到70颗以上MCU，智能电动汽车则超300颗。不过随着整车电子架构的集中化趋势加速，单车MCU的用量和种类也将出现“缩减”。MCU的性能将进一步提升，高端MCU将逐渐替代部分低端MCU的需求。

二、AI芯片

AI芯片是未来智能化汽车的“大脑”。这类芯片一般是一种集成了CPU、图像处理GPU、音频处理DSP、深度学习加速单元NPU以及内存和各种I/O接口的SOC芯片，不同于以CPU运算为主的MCU。在汽车中，主要在智能座舱和自动驾驶两个方面使用SoC芯片。

未来智能座舱所代表的“车载信息娱乐系统+流媒体后视镜+抬头显示系统+全液晶仪表+车联网系统+车内乘员监控系统”等多重体验，都将依赖于智能座舱的SoC芯片。

自动驾驶芯片是指可实现高级别自动驾驶的SoC芯片，通常具有“CPU+XPU”的多核架构。L3及以上的车端中央计算平台需要达到500+TOPS的算力，仅具备CPU处理器的芯片无法满足这一需求。自动驾驶的SoC芯片上通常需要集成除CPU之外的一个或多个XPU来进行AI运算。用于AI运算的XPU可以选择GPU/FPGA/ASIC等。

GPU、FPGA和ASIC在自动驾驶AI运算领域各有优势：CPU通常是SoC芯片的控制中心，其优点在于调度、管理、协调能力强，但计算能力相对有限。而对于AI计算，人们通常使用GPU/FPGA/ASIC进行加强：1)GPU适合数据密集型应用进行计算和处理，尤其擅长处理CNN/DNN等图形类机器学习算法。2)FPGA对RNN/LSTM和强化学习等顺序类机器学习算法具有明显优势。3)ASIC是面向特定用户算法需求设计的专用芯片，具有体积更小、重量更轻、功耗更低、性能提高、保密性增强以及成本降低等优点。

三、功率器件

功率半导体器件是用于电力转换和控制的半导体器件。其典型应用场景包括变频、变压、变流、功率放大和功率管理等，主要类型为IGBT和MOSFET。在具体应用上，燃油车一般使用低压MOSFET，其衬底材料为Si。相比之下，BEV对功率器件的性能要求更高，IGBT和高压MOSFET更为主流。

IGBT(绝缘栅双极型晶体管)是一种全控型电压驱动的大功率电力电子器件，由双极性晶体管(BJT)和绝缘栅场效应管(MOS)组成。IGBT的特点是兼具了BJT的导通电压低、通态电流大、损耗小和MOS的开关速度高、输入阻抗高、控制功率小、驱动电路简单等优点。在电动汽车中，IGBT的应用主要集中在三个方面：首先，在电控系统中，IGBT模块将直流转换为交流，驱动汽车电机(电控模块);其次，在车载空调控制系统中，负责小功率直流/交流逆变，该模块的工作电压不高，单价相对也低一些;最后，在充电桩中，IGBT模块被用作开关使用。

IGBT最常见的形式是模块，主要由IGBT芯片、FWD芯片、主端子、辅助端子、浇注封装材、绝缘基板、金属基、树脂外盖和树脂外壳等组成。多个芯片以绝缘方式组装到金属基板上，采用空心塑壳封装，与空气的隔绝材料是高压硅脂或者硅脂，以及其他可能的软性绝缘材料。

汽车电动化和智能化趋势带来芯片增量需求。

相较于消费级芯片和工控级芯片，车规级芯片的使用工况更恶劣，各方面要求均更为严苛，开发、认证和导入周期长，市场壁垒较高，国产化率较低。

根据产科国际所预估，2020~2025年，汽车单车芯片价值量将从489美元增长到716美元，CAGR超过8%。两大因素叠加推动汽车芯片保持较快的增长速度。#汽车芯片#

尽管半导体处于下行周期，但是汽车芯片依然是其中景气度最高的子赛道之一。

其高景气度的本质是因为电动化和智能化属于创新性升级，这种升级是由刚性需求推动的，所以其可持续性较长。

从产业链角度来看，汽车芯片上游为半导体材料设备，中游为汽车芯片制造，下游为仪器和系统制造。当前汽车芯片主要包括智能座舱芯片、自动驾驶芯片、车身控制芯片及其他。其中，自动驾驶芯片是技术含量最高的芯片种类。汽车芯片的应用领域包括环境感知、决策控制、网络通信、人机交互、电力电气。

汽车芯片产品根据其功能可以分为五个大类，分别为：主控芯片、存储芯片、功率芯片、传感器芯片以及信号与接口芯片。

当前自动驾驶芯片作为智驾系统的底层基石，正伴随汽车智能化趋势的加速迎来行业爆发期。

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一、域控制器芯片(座舱域、驾驶域、车身域)

芯片具有最深壁垒，域控制器厂商承袭芯片厂商壁垒。

资料来源：搜狐网、腾讯网

从智能座舱域控制器所使用的的芯片方案来看，2022年1-11月，智能座舱域控制器芯片市场份额TOP5分别为英特尔(41.9%)、高通(31.7%)、瑞萨(15.2%)、三星(9.1%)、NXP(0.9%)。

2022年，智能座舱域控制器常用的主流芯片包括英特尔AtomA3950、高通8155、瑞萨H3、三星Exynos、高通820A等。

由于域控制器芯片市场仍处于行业萌芽期，目前国内搭载座舱域控制器芯片的车型绝大部分仍然采用的是德州仪器的Jacinto6和NXP的i.mx6等上一代产品。

主要自动驾驶主控芯片厂家及域控制器供应商：

二、MCU芯片

MCU主要作用于核心的安全与驾驶方面，包括智能驾驶辅助系统的控制、底盘安全、车身控制、动力控制、信息娱乐等，应用范围十分广泛。

按照用途可以分为通用型和专用型MCU，按照处理的数据位数可以分为8位、16位、32位、64位等，按照内嵌程序存储器类型可以分为ROM型、EPROM型、EEPROM型等。

MCU的位数是指每次CPU处理的二进制数的位数，位数越多，数据有效数越多，精确度越高，运算误差越小，在CPU运算速度一样的情况下，位数越多，处理速度越快，所以是衡量MCU性能的一个重要指标。

MCU在车内的应用：

MCU参与厂商众多，头部厂商包括兆易创新、中颖电子、中微半导、乐鑫科技、复旦微电、上海贝岭、芯海科技、紫光国微、北京君正、国民技术等。

三、存储芯片：DRAM/NAND/NorFlash

智能汽车对存储芯片的拉动主要来自车载信息娱乐系统(IVI)、高级驾驶辅助系统(ADAS)、车载信息系统、数位仪表板四大领域。

存储芯片可分为闪存和内存，闪存包括NAND FLASH和NOR FLASH，内存主要为DRAM。

DRAM和NAND汽车电动化与智能化中需求量最大的存储芯片，在汽车存储芯片领域，智能座舱和自动驾驶的应用导致汽车程序、数据量激增。

DRAM是存储器市场规模最大的芯片，根据Trend Force数据统计，2022年DRAM市场规模预计达到1055亿美元。

DRAM集成度高、价格便宜、功耗低、存取速度慢，其内存容量主要由芯片上集成的晶体管数额所决定，制程微缩成为现阶段提高DRAM 内存容量，降低制作成本的主要方式。