大家好，关于汽车电子围栏是干嘛的很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于汽车电子围栏是干嘛的的知识，希望对各位有所帮助！
三万字深度报告：汽车电子
汽车电子产业，预计将是继家电、PC和手机之后又一次全产业链级别的大发展机遇，不同的是，①其构成产品附加值更高（高稳定/高速度/高精度/低功耗等），②其产业链协同效应更加明显（参与者贯通传统行业和IT行业），③其增/存量市场更加广阔（第一次用工业类属性定义电子产品，传统车企和IT巨头纷纷介入），④其战略意义更加凸显（产业逐渐成熟后门槛效应更加显著）。
安信证券汽车电子团队市场首次，从“7个层级深度解析”这次产业发展红利带来巨大且丰富的投资机遇！2007年苹果切入手机行业，借助iphone的发布引领了智能手机时代，成为智能手机的领先者，重新定义了手机行业，智能驾驶及新能源汽车的加速渗透，国际龙头企业的纷纷布局入场也有望拉开汽车电子行业大序幕。
汽车电子的跨周期属性，表象上是依托于汽车电子化率提升和新能源汽车的兴起，深层次在于，其是在满足海量多维需求的持续创新中，软/硬件订单超速释放并附加价值量稳定或提升；
与此同时，其支柱产业属性决定了其更容易在政策和资本综合扶持下，更迅速地推进进口替代并实现产业链区域协同和赶超，我们将从崭新的角度，在“7个层级”，即网络层+通信层+运算层+传感层+芯片层+能源层+物理层等深度解析投资机遇，站在电子控制系统和车载电子电器系统的更高层级角度，总览各个行业协同的战略投资机遇！
从汽车发展历史上个看，汽车电子已经成为汽车控制系统中最为重要的支撑基础，汽车电气化成为汽车产业革命的标志，随着新能源车、无人驾驶、车载信息系统技术日渐成熟，未来汽车产业将沿着智能化、网络化以及深度电子化方向发展。
我们判断当前汽车电子已经进入新一轮技术革新周期，汽车电子渗透率及单车价值量都将会得到大幅提升，市场空间超万亿；国内汽车市场作为全球汽车产业引擎，保有量迅速增长。国内市场将在新一轮汽车电子化技术革命中将扮演重要角色并助力国内产业链相关公司快速成长。
革命性的创新和海量的高价值量需求，贯通网络化/电子信息化/新能源化/新材料化等多个维度，有但不仅限于：智能驾驶“风生水起”，互联网企业“颠覆式”切入。互联网厂商以人工智能和高精度地图等“软实力”为核心推出无人驾驶解决方案，将从“软”向“车”实现“颠覆”。无人驾驶，车联网等技术发展驱动行业整体升级，厂商持续投入研发，内生加速且行业并购不断，在新技术驱动下，行业整体升级；
国内汽车市场高速增长，单车电子系统价值量不断提升，汽车电子市场量价齐升，一些细分领域如ADAS，Telematics将会实现超高速成长；5G时代，针对V2X的特殊场景，新型的通信技术需要被提出，商用规划逐步明确，云、管、端三层架构，运营商、设备商、整车厂多方参与；
高阶自动驾驶需要催生越多传感器需求，毫米波雷达和摄像头数量摄像头陡升，激光雷达逐步应用，CMOS图像传感器、镜头、马达、柔性电路板等主要器件再度升级行业集中度仍较高，门槛较高，验证周期长，国内厂商已在细分行业逐步突破，能够构建更稳定的竞争格局。
ADAS是无人驾驶的前奏，也是现阶段市场的核心所在。当无人驾驶持续不断抢占头条时，高级驾驶辅助系统ADAS悄悄地掀起了一股变革浪潮，从根本上改变着传统汽车的操控方式和用户体验。自动驾驶的冗余度和容错性特性，要求越是高阶的自动驾驶需要越多的传感器。
根据我们的产业链调研，2018-2019年是全球范围内进入L2级自动驾驶的阶段，预计2020年起国内外将正式进入L3级自动驾驶阶段，传感器之间交叉融合，需求量大幅度提升，以尽可能的保证行驶的安全性。
风险提示：宏观经济低于预期；需求低于预期；国产化进程低于预期；新能源汽车产业链低于预期等
1.汽车电子：智能化、网联化、集成化势不可挡
1.1.汽车电子基本概念
图 1：汽车电子构成
资料来源：安信证券研究中心
汽车电子是汽车电子控制系统与车载电子电器系统的总称，其中汽车电子控制系统包括发动机电子系统、底盘电子系统、驾驶辅助系统系统与车身电子系统，车载电子电器系统包括安全舒适系统及信息娱乐与网联系统，6大系统中以信息娱乐与网联系统、自动驾驶系统技术迭代最为迅速，汽车电子化已然现代汽车技术发展进程中的一次革命。
1.2.汽车电子行业政策持续催化
2017年以来，国家层面关于汽车电子顶层设计政策密集出台，对车联网产业、智能汽车产业提出了行动计划或发展战略，其中2018年年底出台的《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》明确指出到2020年车联网用户渗透率达到30%以上，新车驾驶辅助系统（L2）搭载率达到30%以上，联网车载信息服务终端的新车装配率达到60%以上的应用服务层面的行动目标。
2019年2月28日，交通部部长李小鹏表示将加强部际协调，和相关部委建立跨部门的协同工作机制，力争在国家层面出台自动驾驶发展的指导意见。陆续出台的汽车电子重磅政策不断催化行业发展，尤其是自动驾驶的发展有望在政策的保驾护航下迎来发展的新纪元。
1.3.汽车电子行业趋势—网络层看智能网联化
汽车电子智能化。
传感技术、计算机技术、网络技术的日益成熟以及在汽车上的广泛使用促使现代汽车技术更加智能化，“人、车、环境”之间的智能协调与互动愈发频繁。
汽车控制系统智能化体现在能够主动协助驾驶员实时感知、判断决策、操控执行上，其中“感知能力”的获取依赖于传感器和互联网提供的驾驶环境信息，电控单元通过算法软件处理传感器信号，分析判断驾驶员的动作意图，分析车辆自身状态和驾驶环境，最终发出控制指令，执行层根据控制器的指令协助驾驶员操控汽车。汽车电子智能化这一趋势在自动驾驶系统中体现得尤为突出。
汽车电子网联化。
越来越多的电子系统在汽车上不断应用促使汽车电子技术功能日益强大的同时，也导致了汽车电子系统的日益复杂化，车载电子设备之间的数据通信共享和各个系统间的功能协调变得愈发重要。
利用总线技术将汽车中各种电控单元、智能传感器、智能仪表灯联接起来构成汽车内部局域网，各子处理机独立运行，控制改善汽车某一方面的性能，同时也为其他电子装臵提供数据服务，实现各系统之间的信息资源共享。
汽车网络总线技术的快速发展有望实现数据间的快速交换与高可靠性，进一步降低成本，网联化在车载信息娱乐及网联系统中应用较为广泛，比如HUD依托车载信息系统共享的导航信息在前车窗中成像等。
汽车电子集成化。
单一的机电一体系统已满足不了汽车电子技术发展的需要，系统与系统之间的一体化集成逐渐被提上议程。基于网络化的基础，集成控制系统是指通过总线进行网络通讯实现传感器和系统的信息共享，通过控制器实现各个子系统的协调和优化，从而保证车辆行驶的安全性与稳定性。
汽车电子集成化除了能加强系统性能，还能达到降低系统总成本的目的。以碰撞避免系统ACC为例，ACC基于ESC与EPS的集成，ACC系统集成影像系统技术识别行车道，通过雷达或其他类型的传感器以探测本身车辆与周边车辆或物体的距离，在紧急情况下能够发挥高强度的紧急制动能力防止碰撞。
汽车电子智能化、网络化与集成化促使传感器等关键部件需求日益增加及数据总线技术关键技术逐渐普及。汽车电子的智能化，促使其所需要的高精度、高可靠性、低成本的传感器种类、数量不断增加，并且在性能上要求其具备较强的抗外部电磁干扰能力，在严苛的使用条件下仍能保持高精度。
另一方面，总线传输技术能够减少线束的数量和线束容积，采用通用传感器即可达到数据共享目的，通过系统软件便可实现系统功能的改变，诸多优势使其在汽车上的应用愈发成熟。
此外，智能交通系统（ITS）也开始投入应用，它以卫星通信、移动通信、计算机技术为依托实现计算机、通讯和消费类电子产品“3C”整合，进行车载电子产品的开发和应用，包括车辆定位、自主导航、无线通讯、语音识别、电子防撞产品、车路通讯以及多媒体车载终端等。
1.4.汽车电子行业规模—全球共享万亿盛宴
近年来全球汽车总产量呈缓慢增长态势，根据OICA最新数据，2017年全球乘用车产量约为7346万辆，同比增长1.9%，受2017年购臵税即将退出导致的销量高基数及2018年宏观经济下行影响，根据中汽协，2018年中国汽车产量约为2352万辆，同比下降5.2%。
尽管下游整车增速放缓，但基盘依旧庞大，为汽车电子行业规模提供了强有力的需求基础。
汽车电子成本占整车成本比例逐渐抬升。随着自动驾驶系统、信息娱乐与网联系统部件在车型上不断渗透，汽车电子成本占总整车成本比例提升，分车型来看，新能源汽车引领传统燃油车，豪华车优先中低端车，根据盖世汽车统计，目前紧凑型车型、中高档车型、混合动力车型及纯电动车型汽车电子成本占比分别为15%、28%、47%、65%。
汽车电子高速发展，全球共享万亿盛宴。随着电子电器在汽车产业应用逐渐扩大，根据盖世汽车研究院，2017-2022年全球汽车电子市场规模将以6.7%的复合增速持续增长，预计至2022年全球市场规模可达2万亿，而国内市场规模接近万亿。
1.5.汽车电子行业产业链--外资引领
汽车电子产业链主要由三个层级构成：上游为电子元器件，中游为系统集成商，下游为整车制造厂，其中其中上游包括Tier2和Tier3，其中Tier2厂商负责提供汽车电子的相关核心芯片及其他分立器件，主要包括如恩智浦、飞思卡尔、英飞凌、瑞萨半导体等IC设计厂商以及如车载大功率二极管厂商分立元器件厂商，Tier3后段厂为Tier2厂商提供代工及封测服务，包括TSMC、GlobalFoudries等；
中游汽车电子的系统集成商Tier1主要进行汽车电子模块化功能的设计、生产及销售，具体包括博世、大陆、德尔福、日本电装等公司；下游则为整车厂（OEM）及维修厂（AM）。
相对于消费电子，汽车电子对于安全性要求高，行业具有TS16969、ISO26262、AECQ100等多种认证标准，认证周期较长，厂商进入整车厂配套体系大概需要2~3年的认证周期。
目前汽车电子产业链主要掌握在国外几个大厂手中，行业集中度较高，随着信息技术与消费电子等应用逐步渗透其中，传统汽车行业或将面临来自移动互联网、消费电子行业等新型行业的冲击。
2.ADAS快速袭来，智能驾驶舱渐行渐近
2.1.传感器交叉融合，ADAS应用日渐丰富
自动驾驶的冗余度和容错性特性，要求越是高阶的自动驾驶需要越多的传感器。根据我们的产业链调研，2018-2019年是全球范围内进入L2级自动驾驶的阶段，预计2020年起国内外将正式进入L3级自动驾驶阶段，L2-L3标志着汽车的操作权正式由人类驾驶者移交给无人驾驶系统，对自动驾驶系统的冗余度和容错性的要求均有着质的提高。
从传感器数量来看，毫米波雷达的数量将从L2的3个左右提升到6个以上，摄像头也从1个大幅提升至4个以上，甚至会开始装配激光雷达。进入到L4/L5层级，传感器的数量也将水涨船高，毫米波雷达届时有望达到10个以上，摄像头也会翻番，达到8个以上，激光雷达或会随着成本的快速下降而有所新增。
总之，高阶自动驾驶对传感器的数量要求会越来越多，以尽可能的保证行驶的安全性。
车载摄像头是ADAS系统的视觉传感器，可以应用于泊车辅助和行车辅助等多场景。车载摄像头主要包括单目摄像头、双目摄像头、广角摄像头等，目前实现无人驾驶的全套ADAS功能至少需要安装6个摄像头，分别是1前视摄像头、1个后视摄像头和4个环视摄像头。
通常后视摄像头是低阶ADAS系统标配的传感器，与超声波雷达配合，主要用于低速的泊车辅助，侧视摄像头通常为2个广角摄像头，通常用于BSD和电子后视镜，但是中国法律当前尚不允许使用电子后视镜，环视摄像头一般为4个广角摄像头，主要应用场景就是360环视和全景泊车，主要是通过将4个摄像头的图像进行拼接后形成一幅完整的全景图像，前视摄像头通常为1个，双目效果会显著好于单目，目前主要是用于FCW和TSR等行车辅助系统，未来随着算法的精进，与毫米波雷达配合，还可以实现ACC和AEB等ADAS系统。
汽车雷达系统可分为三个子类别：短程（SRR），中程（MRR）和远程（LRR）。每种都有不同的应用，远程（超过100米）通常用于前向碰撞避免，而短程和中程（100米以内）用于盲点检测、停车辅助系统、预碰撞警报、车道偏离警告或停停走走应急系统。
毫米波雷达主要用于测距，常用于ACC和AEB等行车辅助系统。毫米波雷达分为近距离探测（SRR）和远距离探测（LRR），通常车企会在车的前部装配一个毫米波雷达，用于在行车过程中探测前方障碍物，一般探测距离在150米以上，在高速驾驶中，自适应巡航系统（ACC）是最受驾驶员欢迎的ADAS系统，大幅减轻了司机的驾驶强度。
位于车身前部的两个毫米波雷达，通常是用于短距探测的SRR，主要功能是紧急自动刹车（AEB），有助于大幅减少交通安全事故，目前欧盟已经强制要求标配，中汽中心对外发布2018版C-NCAP（中国新车评价规程）的详细试验及评分方案，将AEB纳入主动安全的评分中，有望加速推动AEB在中国的渗透率。
自动泊车需要摄像头和超声波雷达，甚至是毫米波雷达的多传感器融合方能实现。自动泊车辅助借由摄像头和雷达的扫描和定位，相比于传统的倒车影像及倒车雷达，智能化程度更高，一般是先有超声波雷达或毫米波雷达识别车位空间，摄像头检测车位线，然后经电子控制单元对汽车和周边环境进行建模后，控制方向盘、油门踏板和刹车等执行件，实现自动泊车入库。
2.2.智能驾驶舱，雏形初现
汽车智能网联化的背景下，人机交互日益成为汽车电子发展的主题，传统驾驶舱单一的中控屏幕及机械仪表无法满足日益庞大的行车信息需求，因而数字化、集成化的座舱电子技术成为发展趋势，座舱电子作为人机交互的入口已然成为行业的下一个变革点，座舱电子的加速演进促使智能驾驶舱雏形初显。
智能驾驶舱是对传统座舱的数字化、液晶化与集成化。智能驾驶舱是由不同的座舱电子组合而成的完整体系，它包括车载信息娱乐系统、流媒体中央后视镜、抬头显示系统HUD、全液晶仪表及车联网模块等。
与传统座舱相比，智能驾驶舱对中控、后视镜及仪表盘等硬件进行数字化、液晶化，并纳入抬头显示器HUD、后座显示屏等HMI多屏，且底层嵌入操作系统、车联网服务、内容软件、ADAS系统等应用以满足日益增长的人机交互需求。
智能驾驶舱正处多屏集成阶段，未来将迈向智能驾驶集成。
智能驾驶舱的集成化可分为三个阶段：1）单一座舱电子，主要由中控平台构成，仅提供多媒体娱乐功能；2）中控平台、仪表盘等系统集成，主要由液晶仪表盘、中控大屏、HUD、后座娱乐等构成，可实现智能交互、车辆管理等功能；3）智能驾驶集成，主要由控制系统、执行系统构成，可实现自动驾驶功能。目前正处在第二阶段普及期。根据伟世通，2023年便可形成一芯多屏的中控平台集成。
未来的智能驾驶舱可从2019CES展中窥见一斑。奔驰、宝马、丰田、拜腾等车企均在2019年1月举行的CES展中展出搭载新概念智能驾驶舱的车型。
其中，奔驰发布了全新CLA车型，双10.25英寸大屏的全液晶仪表+中控屏上搭载了全新的MBUX人机交互系统，这套MBUX具备学习能力，可使用23种语言的语音到意义和自然语言理解来提供会话智能。
宝马展示的VisioniNEXT车型搭载了一大一小的两块屏幕，预计2021年上市，届时宝马将携手阿里巴巴将天猫精灵智能语音助手整合并推出。
丰田ACES概念舱配备独特的“体型和姿势检测系统”，具备强大的感知能力，它使用摄像头、座椅传感器检测乘客的眼睛位臵、体型大小和姿势以便座椅和安全带自动调整，若检测到驾驶员正昏昏欲睡，还能利用音乐和振动帮助驾驶员保持清醒。
拜腾首款BYTONM-Byte预计于19年年底实现量产，拜腾的多屏融合是其最大亮点，48共享全面屏用非常直观的方式显示车辆和驾驶信息以及丰富的通讯、娱乐等内容。
智能驾驶舱较传统驾驶舱增配部件，市场空间显著提升。传统驾驶舱仅包括机械仪表盘、车载信息娱乐系统，而智能驾驶舱包括全液晶仪表盘、车载信息娱乐系统、HUD、语音交互、流媒体后视镜等主要部件，单车价值量成倍增加，市场的扩容利好行业参与者。
智能驾驶舱主要参与者包括汽车零部件巨头、电子企业和互联网企业。与外资整车厂共同成长起来的外资巨头零部件公司拥有深厚的技术沉淀，且与整车厂关系密切，是智能驾驶舱的重要参与者，具体包括伟世通、大陆、博世等。
电子企业由于具备核心软件技术，并通过产业链整合也在座舱电子市场占有一席之地，具体包括歌乐、阿尔派、先锋等。互联网企业属于后来者，凭借其软件和大数据资源顺利切入座舱电子领域，在推动人机互联方面有着得天独厚的优势，具体包括百度、谷歌、阿里巴巴等。
随着智能驾驶舱模块化、集成化发展，未来零部件巨头的优势或将逐渐凸显。智能驾驶舱的模块化、集成化考验供应商的软硬一体化能力，目前外资零部件较电子企业、互联网公司更懂汽车，与主机厂的关系更为密切，硬件基础更强，且目前零部件巨头正大力投入的研发，认为未来零部件巨头或更具竞争优势。
2.2.1.车载信息娱乐系统，智能驾驶舱的核心
车载信息娱乐系统历史：车载信息娱乐系统由第一代的卡带、收音机发展至第四代的综合车载信息娱乐系统，主要经历了三个方面的变化：屏幕从无到有，尺寸从小到大；与外界的连接方式日趋多样化；人机交互越来越智能。第四代综合车载信息娱乐系统已经能实现三维导航、实时路况、网络电视、辅助驾驶、故障检测、车辆信息、移动办公、无线通讯、基于在线的娱乐功能及TSP服务在内的一系列应用，集中体现了汽车智能化、电子化、互联化水平。
车载信息娱乐系统产业链：车载信息娱乐系统主要由软件、硬件和服务组成，应用软件（内容服务）、操作系统的参与者大多为智能手机、电脑的应用软件服务商，硬件的参与者则为汽车零部件公司，系统集成的参与者既包括整车厂也包括汽车零部件公司。
车载信息娱乐系统上游主要由芯片、印刷电路板、显示屏模组、外观塑料件构成，中游汽车零部件供应商从上由采购元器件做硬件集成形成终端产品，因此硬件层面的核心竞争力主要体现在终端整车厂的研发设计和制造工艺的可靠性，软件核心竞争力主要在芯片的处理能力上。目前Intel和高通是处理芯片领域的领导者，在车联网部分，TSP平台在产业链占据核心位臵，向前整合并监管服务内容，向后有2种提供服务的方式—整车厂确定品牌（东风日产、比亚迪(296.820, 1.42, 0.48%)）与TSP（安吉星等）独立操作。
发展趋势：车载信息娱乐系统持续渗透扩容，增值服务增加利润点。
1）根据华一汽车科技，车载信息娱乐系统2018年国内渗透率为60%，其余40%仍停留在CD/DCD阶段，随着车载信息娱乐系统的进一步渗透，行业空间有望继续扩容。
2）包括内容服务、通信服务、TSP服务的车联网已成为发展主题，百度Carlife、阿里YunOS、腾讯MyCar等越来越多互联网企业进入，汽车将成下一个移动终端，随着用户量的提升，增值服务的扩充，产业链利润空间有望进一步扩大。
全球超千亿，行业空间进一步增长。根据伟世通，2018年全球车载信息娱乐系统（含显示屏）市场空间为196亿美元，折合约1300亿元。未来随着渗透率提升，多屏化、大屏化及功能逐渐多样化，行业空间仍将进一步增长，预计至2023年全球市场空间可达242亿美元，折合约1600亿元。
市场参与者及竞争格局：外资引领，自主开拓。
外资零部件巨头与电子企业引领全球市场。车载信息娱乐系统主要可分为零部件汽车和电子企业，前者包括博世、德尔福、大陆、电装、主要优势在于凭借其他零部件业务与整车厂的联系更为密切，后者主要优势在于产业链整合能力，目前全球车载信息娱乐系统的市场空间主要被二者占据。
从全球竞争格局来看，根据公司年报，哈曼、爱信精机、歌乐、伟世通的车载信息娱乐系统营收分别为31.0、15.1、12.1、9.8亿美元，对应196美元的市场空间，则市占率分别为15.8%、7.7%、6.2%、5.0%，其余巨头的车载信息娱乐系统业务无细分营收数据。
合资和自主供应商瓜分国内空间。从事前装车载信息娱乐系统业务的自主前三大供应商分别是华阳集团(55.380, 2.35, 4.43%)、航盛电子与德赛西威(125.190, 11.38, 10.00%)三家公司，由于航盛电子非上市公司，无公开车载信息管理系统数据，2018年华阳集团、德赛西威的车载信息娱乐系统营收规模分别为24.7亿元、35亿元，对应325亿市场空间市占率分别为7.6%、10.7%。此外，伟世通、大陆、歌乐等外资企业在国内建有合资公司，以伟世通为首的部分合资公司深度绑定国内主机厂，占据较大份额。
2.2.2.汽车仪表盘逐步液晶化
汽车仪表随着集成和数字控制技术的高速发展已不再是一个提供转速、车速的简单原件，它能展示更多重要信息，甚至发出警告，为车主提供更多多样化的选择和个性化的驾驶体验。
全液晶仪表盘是未来发展趋势。汽车仪表盘的发展大致经历了3个阶段，早期常规仪表包含了车速里程表、转速表、机油压力表、水位表、燃油表、充电表等，指示灯数量常常多达几十个。而后是电气式仪表盘，这类仪表盘更多更及时地反馈行驶信息，并在显示技术上不断迭代，从真空荧光显示屏（VFD），发展到采用液晶显示器（LCD）再到小尺寸薄膜晶体管显示器（TFT），视觉可视化不断改进，用户感知明显提升。
全液晶汽车仪表是一种网络化、智能化的仪表，它用屏幕取代了指针、数字等现有仪表盘上最具代表性的部分，它不仅能显示车辆的基本信息，还能显示导航地图、多媒体等功能，甚至涡轮压力、油门开度、刹车力度等信息，更容易同网络、外设及其他应用相连接，全液晶仪表盘是目前为止最先进的汽车仪表，也是未来的发展方向与趋势。
仪表盘作为法规件，在软硬件上的要求更高，2019年2月2日发布了由仪表分标委组织制定的汽车行业标准《汽车用液晶仪表》征求意见稿，对外观硬件、显示、性能等方面做出明确要求，以规范仪表盘市场，尤其是正在发展中的全液晶仪表盘市场。
目前全液晶仪表盘的渗透率较低，2018年约在9%左右，主要集中在豪华车和新能源汽车中，随着全液晶仪表盘在传统车市场不断向低端车型渗透及新能源乘用车销量放量，预计全液晶仪表盘渗透率有望不断提升。
2018年市场规模80亿美元，2020年有望达97亿美元。根据伟世通，2018年仪表盘市场规模约为80亿美元，随着全液晶仪表的普及，渗透率有望持续提升带动销量增长，全液晶仪表盘向低端车型渗透将促使其价格下探，综合来看2018-2023年市场规模CAGR约为9.5%，至2020年市场规模为97亿美元，至2023年市场规模可达126亿美元。
外资五巨头瓜分80%全球市场份额。和中控平台相比，汽车仪表的竞争格局较为集中，前5大供应商占据市场80%左右的份额，其中德国大陆、爱信精机、日本电装、美国伟世通、德国博世市占率分别为25%、17%、15%、15%及8%，此外汽车仪表盘市场江森自控、矢崎总业、马瑞利等公司亦有涉足。
国内液晶仪表盘供应商以德赛西威等公司为代表，目前在前装市场主要配套自主品牌，少数企业有部分出口。与中控屏、HUD等产品类似，新兴市场新能源乘用车的发展带动自主供应商液晶仪表盘产品放量，大陆、伟世通等合资品牌在国内传统车市场占据主要份额。
2.2.3.HUD渗透率有望持续提升
HUD即抬头显示器，是HeadsUpDisplay的缩写，是目前普遍运用在航空器上的飞行辅助仪器以降低驾驶员低头查看仪表的频率，避免注意力中断以及丧失对状态意识的掌握。在大尺寸中控屏尺寸备受追捧的当下，车载显示产生了分散驾驶员注意力的安全隐患，车载HUD应运而生，最早出现在80年代末，随即2001年、2004年通用、宝马分别推出彩色HUD，随着技术逐渐成熟，HUD目前已普遍运用在豪华车上，部分日常家用汽车亦有装载。
HUD主要分成四种，分别是AR-HUD（AugmentedReality-HUD即:增强现实抬头显示器）、W-HUD（windshield-HUD）、C-HUD（CombinerHUD）、A-HUD（AftermarketHUD），目前主流的HUD主要为W-HUD、C-HUD。
2018年渗透率约为6.7%，市场空间约为60亿元。根据伟世通，2018年全球HUD出货量约为500万套，考虑到2018年全球乘用车销量约7400万，则当前HUD在全球乘用车市场渗透率约为6.7%。
由于单套均价在180美元左右（折合人民币约1200元，则2018年市场规模约为9亿美元（折合人民币约60亿元）。随着后续渗透率的提升，预计至2022年市场规模可达20亿美元，较当前至少番一倍。
外资巨头超前布局，国内供应商处创业阶段。HUD是智能座舱后端落地环节，当前渗透率还较低，但发展潜力较大。爱信精机、德国大陆、日本电装、美国伟世通、德国博世等企业早有布局，并几乎瓜分全球市场份额，其中市占率分别为55%、18%、16%、3%与3%。此外现代摩比斯等巨头也收到了中国整车厂的HUD订单，预计中控屏、液晶仪表盘等主要玩家都将纷纷涌入该市场，未来竞争激烈程度将加剧。
国内HUD创业潮始于2013年左右，目前主要参与者有华阳集团、江苏泽景、未来（北京）黑科技、京龙瑞新、衍视科技、点石创新、乐驾科技、晶途科技等。根据高工智能汽车，2019年到2020年即将上市国产自主品牌车型中，吉利、广汽、长安、长城等自主品牌将在十几万左右价位的车型上配臵HUD，预计自主供应商HUD业务或将迎来高速发展契机。
2.2.4.流媒体中央后视镜尚处起步阶段
流媒体，即流式媒体，指媒体提供商在网络上传输媒体的同一时间，用户一边不断地接收并观看或收听被传输的媒体。有别于传统后视镜，流媒体后视镜以屏代镜，通过摄像头把汽车后方影像投射到显示屏上，以数字格式播放的后视镜产品。
后视镜的发展历史。早期后视镜简单粗暴，以塑料壳包括镜片，为避免后视镜光线刺眼叠加了防炫目功能，后来还加入了电子罗盘、海拔、车辆爬坡角度指示，再至2015年前后，出现流媒体中央后视镜，以一个高清防水的外臵后视摄像头对后方的情况进行拍摄并反馈到后视镜上。
在CES2018展上，流媒体后视镜鼻祖Gentex展出的流媒体中央后视镜甚至采用了瞳孔识别技术利用后视镜上方红外摄像头来识驾驶员瞳孔以识别是否车主本人在驾驶并调取车内信息，同时还研发出了疲劳检测技术，后视镜的智能化正处高速发展阶段。
流媒体后视镜相较传统后视镜的优势之处：1）摄像头安臵在车后，拍摄范围不受车厢影响，解决了后排、后窗、C柱视线遮挡；2）通过广角镜头增大后视视野三倍以上，原生视角不变形；3）消除光线强烈变幻场景时的眩目；4）夜晚后视效果极佳，天气不好时认可提供良好视野。
流媒体中央后视镜尚处起步阶段，渗透率很低。2015年凯迪拉克CT6率先搭载由Gentex供应的流媒体中央后视镜，使车内流媒体中央后视镜变为现实，随后流媒体中央后视镜开始出现在宝马I8Mirrorless、迈凯伦675LTJVCKENWOOD概念车上，再到2017年长城WEYVV7成为自主品牌首家使用流媒体中央后视镜，受制于行业缺乏标准与相关的监管机制，驾驶员视野适应性有待培育，光线复杂环境系的防眩目仍有待优化，因而流媒体中央后视镜的车型前装渗透率相对有限。
成立于1974年的Gentex是全球汽车自动调光后视镜的龙头企业，亦是流媒体中央后视镜的鼻祖，目前在流媒体后视镜业务方面与Gentex建立合作的汽车品牌包括丰田、斯巴鲁、日产、凯迪拉克和捷豹路虎。目前国内车型前装搭载的流媒体中央后视镜以进口为主，国产厂商主要集中在后装市场，主流品牌30余个，这些品牌主打智能性产品，竞争力较强的包括凌度、捷渡、任我游、天之眼、凯立德、卡仕达、科维、卓派、360、小蚁等。
3.7层深度解析——总览汽车电子投资框架
3.1.网络层——看智能网联化趋势
以特斯拉为例，看智能汽车的进化方向。从2012年首款车型ModelS横空出世以来，特斯拉一直是汽车人心中“科技感”最强的车厂之一，其标志性的自动驾驶系统“Autopilot”是全球商业化自动驾驶技术的标杆、中控大屏车机以及OTA（在线更新）的设计带来的出众的网联化体验也成为众多车厂效仿的标准。我们以特斯拉为例，解读“未来”汽车的智能化新方向。
智能化创新方向——自动驾驶。特斯拉在2015年10月通过软件更新的方式引入了自动驾驶，主要包含两个功能：主动巡航定速（TACC）和自动巡航（Autosteer）。前一个模式会让车辆在驾驶员设定的速度下自动行驶，当检测到前方车辆时，它还会自动减速保持合适的距离；后面的模式则使用摄像头、激光雷达探测路标和前方车辆，使特斯拉能够自动行驶在道路中间。尽管产业界对于特斯拉在媒体上的过度宣传自动驾驶的能力还存在不少质疑，但不可否认的是，通过引入自动驾驶系统，确实显著提高了汽车的安全性。
根据美国交通安全局的分析，2014年到2016年，所有装备了自动驾驶功能的特斯拉ModelS和ModelX发现，安装自动驾驶后，造成弹出安全气囊的车祸的平均数量，已经从每100万英里1.3起，降低到每100万英里0.8起。车祸发生率降低了近40%。
智能化创新方向——人机交互界面升级（HMI）。特斯拉是最早开创中控大屏幕的厂家，引领了大屏幕设计的风格。ModelS是第一款采用17寸的大屏幕的车型，取代了传统的物理按键，一经推出可谓是让人眼前一亮。
相对于传统汽车的按钮式交互，中控大屏幕触摸式的人机交互设计让汽车整体的科技感直线上升。在特斯拉之后，我们也观察到越多越多的车厂开始引入语音控制、手势识别和触摸屏等新的人机交互技术，增强用户的驾驶乐趣或驾驶过程中的操作体验，提升用户体验。
网联化创新方向——OTA技术让汽车具备持续迭代进化的能力。特斯拉的远程OTA技术让汽车终端可以持续保持进化。如果一个设备没有自身升级迭代的能力，我们不认为它是真正意义上的智能设备，而目前绝大部分的汽车不具备售后自动更新的能力。特斯拉是目前为止唯一可以实现整车OTA（Over-the-AirTechnolog，远程升级技术）的车厂。
通过OTA联网，特斯拉可以让每台车在生命周期内都像智能手机一样可以完成系统更新、增加新功能和提升性能。值得注意的是，特斯拉的OTA技术不仅局限于Infotainment（娱乐系统）的软件更新，更是可以直接实现安全及车辆操控上的更新，比如Autopilot系统版本更新、刹车性能提升等。我们认为，“未来”汽车的一大重要趋势即“软件定义”汽车，通过软件的迭代更新，保持持续进化能力，将成为“未来”汽车的标配。
特斯拉的鲶鱼效应下，传统车企正在加速拥抱智能网联的产业大趋势。特斯拉在消费市场的强劲表现让传统车企看到了未来发展的方向。智能网联时代，为了不被淘汰，汽车企业们都在竭力将产品智能化、网联化。几乎所有传统车企都把车联网作为主要的方向——这被认为是比新能源更大的风口。
另一方面，以蔚来汽车、小鹏汽车等为代表的造车新势力更是把“智能联网”视作是拉开与传统车企差距的核心优势。在新旧两股力量同时推动下，智能汽车产业正在迎来最好的时代。根据艾媒咨询以及赛迪顾问的预测，国内互联网汽车以及ADAS产品的前装渗透率在未来有望持续走高。
3.2.通信层——车联网技术路线明确，产业链成熟，5G赋能值得期待
车联网自2010年被首次提出（中国物联网大会），发展近10年，终极目标是实现无人驾驶和智慧交通，手段是车载驾驶辅助系统（ADAS：激光雷达、毫米波雷达、摄像头视觉识别、超声波等）与通信技术的结合，即单车智能和网联化。其中，网联化就是通信中强调的V2X（VehicleToEverything），即车内、车与车、车与人、车与道路、车与网络的互连。
3.2.1.通信技术：C-V2X脱颖而出，4GLTE-V整装待发，5GNR-V曙光已现
从通信技术的视角出发，针对V2X的特殊场景，新型的通信技术需要被提出。原因在于：（1）在车用场景下，车与车之间的相对移动速度高达500公里/小时，遮挡和信道环境更复杂，从而带来更显著的多普勒频率扩展和信道快速时变的问题；（2）在车辆行驶过程中，为了提高驾驶安全性，车辆间的直连通信对高可靠、低延时提出更高要求。目前国际主流的V2X技术有专用短距离通信技术（DSRC）和蜂窝通信技术（C-V2X）两种。其中，DSRC由IEEE制定，是美国政策大力提倡的通信技术；C-V2X由3GPP制定，基于蜂窝网通信技术演进形成。从技术成熟度以及商用节奏的角度看，在5G大带宽和低延时赋能的背景下，C-V2X发展前景更为广阔。
C-V2X标准制定稳步推进，商用规划逐步明确。3GPP于2017年正式发布LTE-V2XR14标准，于2018年6月正式完成支持LTE-V2X增强（LTE-eV2X）R15标准，同时宣布启动研究支持5G-V2X的R16标准。根据C-V2X的发展进度，5GAA预期C-V2X商用部署在2020年，目前整个C-V2X产业链例如芯片厂商、模组厂商、车厂等都对C-V2X产品商用部署进行了规划，相关的路标计划已输入到5GAA组织中。
广义来看，按照使用的通信技术的不同，车联网主要经历了2G/3G/4G蜂窝无线网和C-V2X两大阶段，当前，车联网已经进入C-V2X发展阶段；狭义来看，在C-V2X阶段，按照基础无线网络的不同，又可具体划分为基于4G的LTE-V/V2X和基于5G的NR-V2X：
（1）第一阶段：2G/3G/4G蜂窝无线网，该阶段主要表现为车载信息服务，即车企在汽车内配备嵌有通信模块的车载终端，使车辆具备最基本的通信能力。由于车企在成本控制和汽车功能配备上掌握一定话语权，是该阶段的主导力量。
（2）第二阶段：C-V2X，该阶段标志着汽车开始进入智能网联时代，即配合单车智能，自动驾驶和智慧交通的功能可以实现。
基于LTE-V/V2X的智能网联阶段（车路网云协同）。应用场景主要包括交通安全（紧急制动预警、异常车辆提醒、交叉路口碰撞预警、道路危险状况提示、弱势交通参与者预警等）和交通效率（基于信号灯的车速引导、绿波带、前方拥堵提醒、紧急车辆信号灯优先权等）两大方面。
基于5G的智慧出行阶段。5G网络可以通过网络切片等创新技术，提供低至1ms端到端时延和高至10Gbps峰值速率，实现自动驾驶。5G车联网的主要应用场景包括远程遥控驾驶（Tele-OperatedDriving，TOD）、高密度车辆编队行驶以及快速协同变道辅助等。
其中，TOD是指借助5G高性能网络的远程驾驶控制系统，通过车内摄像头和传感器将车辆场景传输到操控室，驾驶员远程操控汽车。2017年6月，中国移动、上汽集团(20.680, 0.04, 0.19%)和华为在上海共同完成中国首个5G远程驾驶演示。
对于5G-V2X的部署是，计划2019年开始进行Uu技术试验，验证5G网络对于eV2X部分典型业务场景的支持能力（主要以大带宽场景为主），制定低时延、高可靠的技术标准；2021年开始进行低时延、高可靠应用场景的技术试验，针对自动驾驶等典型应用验证网络性能。因此，预计5G-V2X规模商用的时间在在2021年以后。
3.2.2.通信产业链：云、管、端三层架构，运营商、设备商、整车厂多方参与
从通信网络架构的角度看，车联网主要包括云---管---端三个层次。云端有中心系统，管侧是通信网络，端侧为车载单元OBU和路侧单元RSU。《中国车联网产业发展研究》白皮书预测，到2020年，全球车联网V2X的市场规模将突破6140亿元，其中中国市场将达到2000亿元。
端：整车厂主导前装市场，运营商和TSP引领后装需求
要实现汽车的网联化，就必须在车内装配内嵌通信模组的终端（OBU，OnBoardUnit），按照在汽车出厂前还是出厂后配臵，可划分为前装和后装两种类型，而满足移动通信（C-V2X）和卫星通信（GPS和北斗等）标准的通信模组是汽车终端产业链上游的关键组成。此外，实现信号发射和接收的路侧单元（RSU，RoadSideUnit）、以及进行信息采集的路侧服务单元（RSS，RoadSideServer）必不可少。
汽车终端的前装设备俗称T-Box（TelematicsBOX），即车载微软系统，它依托无线通信、卫星通信（GPS/北斗）和CAN总线集成等技术，向车主提供道路交通信息、导航信息、远距离车辆诊断、车联网远程控制以及互联网服务等，可以和后台系统/手机APP通信，实现手机APP的车辆信息显示与控制。由于在汽车出厂前安装，整车厂是T-BOX行业渗透率的主要力量。
目前国内T-BOX供应商主要有华为、高新兴(5.590, 0.01, 0.18%)（中兴物联）、东软、路畅科技(24.720, 0.72, 3.00%)和德赛西威等，国外主要有Bosch、Harman以及Denso等。随着国内T-BOX的技术的不断成熟，国产车载T-BOX产品的质量、性能也将逐渐提升，目前已经占据国内大部分市场份额，未来有望在国产替代的趋势下打入国际市场。
汽车终端的后端设备以OBD（On-BoardDiagnosis车载自诊断系统）为代表，用来监控发动机的运行状况和尾气后处理系统的工作状态。面向保险行业的UBI（UsageBasedInsurance，基于使用的保险）也开始广泛运用。运营商和TSP（TelematicsServiceProvider）服务商是后装市场的主要需求方。运营商通过“终端+流量”打包销售的方式收取服务费，未来OBD等产品有望在运营商转型盈利模式的驱动下迎来更大发展。
国外OBD市场在商业模式、技术成熟度和产业竞争环境方面都要优于国内。由于技术和客户门槛相对较低，我国OBD市场参与者众多。我们认为，一方面，布局海外市场的OBD服务商有望获得更高的产品毛利，另一方面，随着国内市场以运营商和汽车保险服务商为主导的盈利模式的不断升级，行业成熟度有望对标海外，实现集中度的提升。
总体来看，前装市场空间略高于后装市场，但是相差不大。根据IHS的统计，2018年国内前装终端销售量约为500万台，后装销售量也在450万台以上。从产业链成熟度和竞争格局的角度看，我们看好前装市场在政策和需求双重驱动下的发展空间。
根据工信部《新能源汽车生产企业及产品准入管理规定》，自2017年1月1日起对新生产的全部新能源汽车安装车载控制单元，对于已销售的新能源汽车产品，整车企业要按照国家标准要求免费提供车载终端、通讯协议等相关监测系统的升级改造服务。随着车联网的逐步渗透，以及新能源汽车企业对车辆电池和整车状态信息的实时需求，佐思产研数据指出，预计全球T-box市场在2020年将达到15亿美元的市场规模，年复合增长率约50%，产业前景十分良好。
通信模组是车载终端上游的关键组成，成本占比20~30%左右。我们认为，车规级通信模组虽然在价值量上远低于终端，但是掌握一体化制造能力的公司在产品稳定性和量产能力上具有相对优势。在下游汽车销量承压，车载终端市场集中度提升的背景下，具备模组、终端全产业链生产能力的公司有望在国内红海市场占据较高的份额。
管：LTE-V频谱落地，5GNR-V静待花开
管即适用于汽车通信的通信网络。由于频段资源稀缺，在我国，由工信部无委会统一划分频段。2018年10月18~21日，“世界智能网联汽车大会”在北京举办。在10月21日的大会闭幕式上，工业和信息化部发布了《车联网（智能网联汽车）直连通信使用5905-5925MHz频段的管理规定》。规划了5905-5925MHz频段共20MHz的专用频率，用于LTE-V2X车联网直连通信技术。
目前，欧美日韩均已在5900MHz附近为V2X划分频谱资源，我国工信部确定在5905-5925MHz频段发展车联网，有利于V2X全球产业链的合作协同。同时规划的频段达到20MHz，远高于欧美日韩，体现了我国大力发展车联网产业的决心。
云：车联网的中心系统，掌握核心价值
云即云端中心系统。目前，全球互联网厂商和设备商巨头均广泛参与该领域。国内方面，早在2014年，百度、阿里、腾讯就开始布局车联网产业，目前都已有了自己的产品。百度有DuerOS系统和Apollo计划，阿里有AliOS系统和斑马智行，腾讯有AIincar。
车联网软件服务产品类型大致分为四类：车机手机互联解决方案、基于Linux的操作系统、车联网平台基础设施和车载操作系统。
车机手机互联解决方案：腾讯的车机手机互联APP、百度Carlife，四维图新(15.540, -0.34, -2.14%)Wlink、博世mySpin等，以及相应的国外厂商有苹果Carplay、谷歌AndroidAuto、微软WindowsintheCar等；
基于Linux的操作系统：包括腾讯车机ROM、小度OS和阿里旗下的斑马系统。车联网平台基础设施：各大设备商推出的车载服务平台，例如华为发布的OceanConnect车联网平台；
车载操作系统：前车载操作系统主要以黑莓QNX为主，Linux、Windows次之。
3.2.3 5G与车联网：MEC边缘计算实现低延时，自动驾驶指日可待
5G具有三大应用场景eMBB（增强型移动宽带）、mMTC（海量物联网连接）和URLLC（低延时高可靠通信）。其中，低延时高可靠应用场景的典型业务模式就是车联网。由于5G很好地解决了4G延迟高的问题，将响应时间从50毫秒减少到1-3毫秒，使反应速度提高了整整50倍，5G网络成熟商用后，车联网等实现跨越式发展。
为实现低延时的功能，5G在无线和传输层传输网架构和BBU基带处理单元两大方面，呈现显著的代际升级。（1）传输网架构扁平化。4G时代传输网架构为金字塔式，由于光传输设备和光纤光缆均会造成时延，5G时代核心网下沉，建立更多的传输节点和边缘数据中心，实现网络结构扁平化成为必然选择。（2）BBU拆分成CU/DU两级架构。其中CU负责处理非实时协议和服务，DU负责处理实时服务。
5G时代的MEC技术通过在网络边缘处部署平台化的网络节点，为用户提供低时延、高带宽的网络环境以及高算力、大存储、个性化的服务能力。面向车联网的应用场景，一方面，相比传统Uu模式通信连接中心云的服务模式，将V2X服务器部署在MEC上能够在降低网络及中心云端负载压力的同时，以更低的时延提供闯红灯预警、行人碰撞预警、基于信号灯的车速引导等场景功能；
另一方面，利用MEC可实现V2I2V通信，在提供更可靠的网络传输同时确保满足低延时要求，实现前向碰撞预警、交叉路口碰撞预警等场景功能。此外，基于MEC的网络环境具备强力的计算、存储、传输资源，配合路侧智能设备，具有对大量交通要素进行快速、准确的组织协调能力，可以进一步扩展可支持的应用场景，如车辆感知共享、十字路口的路况识别与综合分析、高精度地图的实时分发，大规模车辆协同调度。
在2019年3月初刚刚结束的MWC2019世界移动通信大会上，中国移动和中国联通(3.970, 0.03, 0.76%)均重磅发布边缘计算MEC行动方案、业务平台和相关白皮书。我们认为运营商具有极大的动力推进MEC。（1）5G时代会有大量数据产生，预计超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理和储存。（2）5G时代高带宽低时延的新业务处理需要发生在网络边缘。（3）运营商在5G时代推崇网络控制面和业务面分离的架构，从而改变在4G时代只做管道不做业务的经营模式。
产业链方面，除运营商外，通信设备商、服务器公司、芯片公司、软件服务公司以及内容提供商等都将参与到边缘数据中心的建设中来。在MWC2019上，浪潮信息(32.110, 0.34, 1.07%)和中兴通讯(31.990, 0.17, 0.53%)等均已发布成熟的边缘计算服务器产品。
3.3.运算层——看自动驾驶时代车载计算平台之演进
3.3.1.自动驾驶时代，车载计算平台成为刚需
自动驾驶就是“四个轮子上的数据中心”，车载计算平台成为刚需。随着汽车自动驾驶程度的提高，汽车自身所产生的数据将越来越庞大。根据英特尔CEO测算，假设一辆自动驾驶汽车配臵了GPS、摄像头、雷达和激光雷达等传感器，则上述一辆自动驾驶汽车每天将产生约4000GB待处理的传感器数据。不夸张的讲，自动驾驶就是“四个轮子上的数据中心”，而如何使自动驾驶汽车能够实时处理如此海量的数据，并在提炼出的信息的基础上，得出合乎逻辑且形成安全驾驶行为的决策，需要强大的计算能力做支持。
考虑到自动驾驶对延迟要求很高，传统的云计算面临着延迟明显、连接不稳定等问题，这意味着一个强大的车载计算平台（芯片）成为了刚需。事实上，如果我们打开现阶段展示的自动驾驶测试汽车的后备箱，会明显发现其与传统汽车的不同之处，都会装载一个“计算平台”，用于处理传感器输入的信号数据并输出决策及控制信号。
高等级自动驾驶的本质是AI计算问题，车载计算平台的计算力需求至少在20T以上。从最终实现功能来看，计算平台在自动驾驶中主要负责解决两个主要的问题。1）处理输入的信号（雷达、激光雷达、摄像头等）；2）做出决策判断、给出控制信号：该加速还是刹车？该左转还是右转？英伟达CEO黄仁勋的观点是“自动驾驶本质是AI计算问题，需求的计算力取决于希望实现的功能。”，其认为自动驾驶汽车需要对周边的环境进行判断之后还作出决策，到底要采取什么样的行动，其本质上是一个AI计算的问题，车端必须配备一台AI超级处理器，然后基于AI算法能够进行认知、推理以及驾驶。
根据国内领先的自动驾驶芯片设计初创公司地平线的观点，要实现L3级的自动驾驶起码需要20个teraflops（每秒万亿次浮点运算）以上的的计算力级别，而在L4级、L5级，计算力的要求则将继续以数量级形式上升。
自动驾驶计算平台演进方向——芯片+算法协同设计。目前运用于自动驾驶的芯片架构主要有4种：CPU、GPU、FPGA（现场可编程门阵列）和ASIC（专用集成电路）。从单位功耗、应用性能、性价比、成本等多维度分析，我们相对更看好ASIC的发展情景。参考我们之前发布的行业报告《芯际争霸—人工智能芯片研发攻略》的观点，未来芯片有望迎来全新的设计模式——应用场景决定算法，算法定义芯片。
如果说，过去是算法根据芯片进行优化设计的时代（通用CPU+算法），现在则是算法和芯片协同设计的时代（专用芯片ASIC+算法），这一定程度上称得上是“AI时代的新摩尔定律”。具体而言，自动驾驶核心计算平台的研发路径将是根据应用场景需求，设计算法模型，在大数据情况下做充分验证，待模型成熟以后，再开发一个芯片架构去实现，该芯片并不是通用的处理器，而是针对应用场景跟算法是结合在一起的人工智能算法芯片。根据业界预估，相比于通用的设计思路，算法定义的芯片将能至少有三个数量级的效率提升。
3.3.2.自动驾驶显著拉动存储产品需求
自动驾驶将显著拉动存储产品的需求。作为不可缺少的大数据处理环节，存储产品同样受益于自动驾驶时代激增的数据量带来的相关需求。
根据美光科技嵌入式产品事业部市场副总裁KrisBaxter的观点，自动驾驶对于存储需求主要体现在以下几大方面，一是传感器端对信息进行存储和传输，便于车辆最终做出决定控制，这个过程对于存储和内存产品需求都有大幅度上升；二是车内驾驶体验要求有更快的存储和写入速度，例如未来语音识别、手势识别、驾驶员监控等功能提升；三是车内数据仪表盘未来对于存储产生很高要求，分辨率可能会涨到4K。
自动驾驶对已有的存储解决方案提出全新的技术要求。根据美光预测，随着自动驾驶从L1升级到L5，其对已有的存储解决方案提出全新的技术要求。包括存储带库、写入速率、容量和性能等维度都会提出越来越高的要求。
自动驾驶L1-L5不同阶段对于内存和存储产品需求量不同。随着自动驾驶从L1升级到L5，其对存储器的需求也在增加，自动驾驶L5级别实现传感器融合和车辆控制两大功能，需要不少于10个摄像头、10个雷达、4个激光雷达以及12个超声传感器共同作用，因此每一辆智能汽车不论是对DRAM还是NANDFlash、NORFlash的需求都大幅上升。根据美光预测，1）DRAM方面：2017年，针对L1/2智能汽车，平均每一辆需要8GB的DRAM，到了2021年，L3需要16GB，是2017年2倍；2025年，L5则直接上升至74GB。2）NANDFlash方面：2017年，L1/2需要8GBNAND,到了2021年，L3对NANDFlash的需求飞升至256GB，2025年，L5更是达到1TB。
3.4.传感层——自动驾驶升级之路，也是传感层硬件量价齐升之路
汽车自动驾驶离不开多种传感器。ADAS，即高级驾驶辅助系统，是利用安装在汽车上的各种传感器，在汽车行驶过程中随时感应周围的环境，收集数据，进行静动态物体辨识、侦测与追踪，并进行系统的运算和分析，从而与先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的安全性。
ADAS由多项配臵协调系统构成，通常包括自适应巡航系统ACC，车道偏移报警系统LDW，车道保持系统LKA，前撞预警系统FCW，自动紧急制动AEB，夜视系统NVS，盲点探测系统BSD，全景泊车系统SVC等。在汽车自动驾驶的技术演进过程中，ADAS扮演了未来汽车实现自动驾驶的先导性技术，起到承上启下的重要作用。
自动驾驶技术发展循序渐进，完全自动驾驶形态不需要方向盘。汽车工程师协会(SAE)的J3016国际标准针对汽车制造商、供应商、政策制造机构划分了六个自动驾驶级别，用以区分系统的先进程度。第3级和第4级之间出现了关键转变，驾驶员将监控驾驶环境的责任移交给系统。
3.4.1.摄像头产业链成熟，车均配臵数量增加带动市场需求增长
摄像头能够在有光情况下采集周围环境信息，通过图像识别技术，使得汽车能够自主判断人、车、物等关键信息。Yole预计，到2024年平均每台汽车拥有3颗摄像头。汽车摄像头结构智能手机类似，均包含CMOS图像传感器、镜头、马达、柔性电路板等主要器件，产业链相对趋同。Yole预计全球摄像头模组产业链市场空间有望在2024年达到450亿美金，其中汽车摄像头市场超过50亿美金。
重点关注国内光学厂商舜宇光学科技，2018年已经实现车载镜头出货4000万件。重点关注已经布局汽车电子业务的欧菲科技，2018年收购富士天津车载镜头工厂，以及富士集团手机及汽车镜头相关专利1040项，丰富了公司在手机镜头方面的专利布局，也为智能汽车的发展铺路。
3.4.2.毫米波雷达市场复合增速25%，逐步向77GHz统一
汽车雷达系统可分为三个子类别：短程（SRR），中程（MRR）和远程（LRR）。每种都有不同的应用，远程（超过100米）通常用于前向碰撞避免，而短程和中程（100米以内）用于盲点检测、停车辅助系统、预碰撞警报、车道偏离警告或停停走走应急系统。
目前，24-29GHz频段用于大多数短距离雷达，然而，由于此频率范围的功率输出存在许多规定限制，将来可能被完全淘汰。而77GHz雷达具有更广的距离覆盖范围（得益于其“全功率”模式）和更大的可用带宽，从而将距离分辨率和精度提高了20倍，同时由于频率更高，因此具备相比于24GHz更小的外形尺寸和更高的速度分辨率。市场空间看，在自动驾驶技术的推动下，Yole预计到2022年汽车毫米波雷达模块的市场空间将达到75亿美元，6年CAGR将达到25％。
汽车雷达本质上是一套毫米波收发系统，硬件结构拆开来看，主要包括毫米波射频收发芯片、高频PCB、毫米波天线阵列、MCU等核心部件。与此同时，多波束扫描、短中长多范围覆盖、3D检测等能力要求给汽车雷达的架构设计带来了新的挑战，芯片制造商通过不断增加通道数量以满足多种现实需求。
基于成熟的130nmSiGe平台的汽车77GHz雷达芯片，恩智浦和英飞凌是全球最大的供应商。由于德州仪器公司（TI）在过去十年中开发了RFCMOS技术，该平台正在迅速成为现实，德州仪器和ADI也在提供基于先进CMOS平台（低至28nm）的芯片产品。
3.4.3.激光雷达：技术升级与成本下降并行，市场空间尤为广阔
2016年之前，光达（LiDAR，激光雷达）主要用于高分辨率3D地图和测绘，自从谷歌的自动驾驶汽车项目出现以后，光达成为人们关注的焦点，逐步被视为自动驾驶领域的“圣杯”。
LiDAR的工作原理是TOF飞行时间法，通过计算发射光脉冲和接收光脉冲的时差计算外部环境和物体距离。LiDAR在自动驾驶方面具有天然优势，适用于多种环境条件，探测范围从10厘米到100米不等，记录速度比普通摄像机视频快30倍，还能提供非常精细的测绘图像，其主要缺点是目前的成本偏高。
在过去两年中，已有超过8亿美元投资于LiDAR初创公司。例如，Blackmore成立于2016年，从宝马和丰田获得了1800万美元的投资。成立于2012年的Quanergy在2017年获得1.8亿美元投资。虽然LiDAR目前技术的不够完善和成熟，但是初创企业、工业企业、Tier1厂商和汽车厂商都纷纷投资于不同的LiDAR公司，谁也不想错过下一个百亿美金市场。Yole测算2017年光达单价为5000美元，预计到2022年光达单价下降到3500美元，到2027年下降到500美元，拉动市场广泛应用，市场空间将突破110亿美元。
在技术方面，大多数现有产品使用波长在830-940nm之间的激光束进行机械扫描。MEMS扫描仪有望成为汽车LiDAR的下一代发展方向，体积更小，更便宜。Quanergy公司提出了一种源于光纤通信技术的光学相控阵方案，成本低、体积小、安全性高。除此之外，Continental和Xenomatix提出了闪光光达（FlashLiDAR），整个场景同时被照亮而没有移动部件。
光达处于起步期，虽然技术路线繁杂，但最终目标在于降成本。谷歌旗下公司Waymo在2019年3月宣布向其他公司出售其用在自动驾驶汽车上的定制激光雷达传感器Honeycomb产品，Honeycomb包括短程、中程、远程三个激光雷达传感器，垂直视野达90度，水平视野达360度。Waymo开放销售激光雷达，有助于实现产业规模效应，预期将加快降低光达的平均价格。
3.5.芯片层——汽车半导体，下一个蓝海市场
随着汽车电子进一步向电子化、智能化发展，汽车电子技术要求越来越高。未来处理器、计算能力将成为评价汽车性能的重要指标。尤其是自动驾驶、车联网的发展将使车用芯片成为未来汽车电子产业的核心。未来汽车半导体市场将为各大厂商提供一个高速成长的蓝海市场，根据ICInsights数据指出，汽车是复合增速最快的应用领域。
目前，汽车半导体市场呈现国外巨头垄断的行业格局，车用半导体大致可分为传感器、MCU、ASIC、模拟芯片与功率器件等。根据IHS以及SA统计数据，2017年汽车半导体行业CR10达66.7%，相比于2014年集中度进一步提升，属于低集中寡占性市场。
随着汽车半导体市场未来前景逐渐明确，未来IC市场驱动核心地位逐步确定，各大半导体厂商纷纷投入巨资加码汽车半导体市场，产业并购呈现加速态势。传统汽车半导体厂商持续发力，希望能够扩大原有竞争优势。2015年3月2日，恩智浦（NXPSemiconductors）宣布收购竞争对手飞思卡尔（Freescale），合并后的公司将成为汽车半导体解决方案和通用微控制器（MCU）市场的绝对领导者。
随着智能汽车对于计算和数据处理能力需求快速增加，传统消费产品半导体厂商开始加速汽车半导体布局，英特尔、三星芯片巨头纷纷通过产业并购快速切入相关市场，抢占市场入口。
3.5.1.制造/封测看国内产业链机遇
汽车半导体Fab代工趋势加速，国内代工厂迎发展机遇：半导体行业的发展模式不断调整，最初以IDM为主，上个世纪90年代开始兴起fabless、设计业，紧接着foundry代工业跟随而行。进入新世纪后开始Fab-Lite(轻晶圆厂)模式。全球最大的Foundry公司台积电利润率水平赶超多数Fabless公司，由此我们可以看出，未来代工厂不再是最初的附属者定位，尤其是进入14nm/7nm先进制程后，投资金额巨大，许多IDM公司进入“晶圆厂轻量化”或者无晶圆模式，创新驱动了汽车内的芯片数量不断增加，IDM模式快速迈向FAB模式。中芯国际在2016年收购意大利集成电路晶圆代工厂70%股份，凭借此项收购正式进驻全球汽车电子市场，2018年5月，华虹宏力正式通过IATF16949汽车质量管理体系认证，作为全球提供沟槽型场截止型（TrenchFS,FieldStop）IGBT量产技术的8英寸代工厂，将积极开拓汽车电子市场。英飞凌最新公告指出，预计未来前道外包比例由22%提升至30%，后道外包比例由23%提升至32%（半导体制程包括前道、后道工序工艺）。
“新势力”切入，国内封装企业逐渐获份额：在FAB之外，还有封装。根据Yole最新报告，安靠和日月光目前占到80%的份额，但是也会有一些新势力会进入。长电科技(31.680, 0.25, 0.80%)收购星科金朋后，2017年在汽车封装领域占比大约为5%，太极实业(8.500, 0.07, 0.83%)苏州工厂主要以欧洲的客户为主，一直做车规级封装产品。根据我们产业链调研，通富微电(20.790, 0.17, 0.82%)在汽车电子业务的规模相对较大，率先切入新能源汽车行业领先客户，未来将依据公司的先发优势进一步拓展汽车电子产品。同时，华天科技(14.090, 0.28, 2.03%)也有规划上车规封装产线。预计随着FAB厂和封装厂的国产化支持，国内发展汽车半导体将有一定的产业基础。
3.5.2.车载功率器件发展迅速，逐渐实现进口替代
汽车电子Tier2半导体供应商对于技术要求较高，行业壁垒较高，市场集中度较高。目前国内厂商在汽车半导体领域还处于落后地位，但是在车载功率半导体发展迅速，有望实现国产替代。
根据strategicanalysis数据，随着汽车电动化程度的提升，汽车半导体ASP预计由475美金提升至750美金。轻混电动车半导体价值量为475美金，插电混合电动车半导体价值量为740美金，纯电动汽车半导体价值量为750美金（取消ICE，功率器件价值量有75美金提升至455美金）。单辆汽车的功率转换系统主要有：（1）车载充电机（chargeronboard），（2）DC/AC系统，给汽车空调系统、车灯系统供电，（3）DC/DC转换器（300v到14v的转换），给车载小功率电子设备供电，（4）DC/DCconverter（300v转换为650v），（5）DC/AC逆变器，给汽车马达电机供电。（6）汽车发电机新能源汽车市场崛起，成IGBT行业较强催化剂。根据国家发改委印发的《电动汽车充电基础设施发展指南（2015-2020）》，到2020年国内充换电站数量将达到1.2万个，分散式充电桩超过480万个，预计至2020年中国新能源(4.380, -0.02, -0.45%)汽车数量规模达500万辆。根据我们产业链调研，IGBT模块占到新能源汽车动力电控系统成本的30%，整流模块占到直流充电桩成本的20%，预计新能源车及充电桩市场崛起，可带动IGBT及整流模块的市场需求。
国内厂商国产替代机会逐步显现。在国内新能源产业发展的驱动下，相关功率半导体厂商纷纷投入研发。目前在车载功率二极管方面，云意电气(7.320, 0.08, 1.10%)具有相当竞争力；IGBT方面，华微电子(9.970, 0.03, 0.30%)、中车时代电气，比亚迪等厂商也具有一定的实力。
3.6.能源层——动力电池组为核心部件
新能源汽车是指采用非常规的车用燃料作为动力来源（或使用常规的车用燃料、采用新型车载动力装臵），综合车辆的动力控制和驱动方面的先进技术，形成的技术原理先进、具有新技术、新结构的汽车。现阶段关注的重点是锂电动力汽车。
优点：输出稳定扭矩、转速的范围远大于内燃机；结构简单，无需变速箱等复杂部件；可通过电控系统实现对汽车的精确控制。
缺点：电池组的能量-重量比远低于汽油、柴油，满电行驶距离较短；充电速度慢、充电桩未完全普及。
动力电池组
动力电池组是新能源汽车成本最高的部件，占整车成本的40%。动力电池组主要由电池包（PACK）和电池管理系统（BMS）组成。
电池包组有不同的封装方式，除了要满足续航和动力需求，还需要处理好载流量与发热量的关系、模块之间连接的稳定可靠性、模组间的温差、整包的抗震性、防水性等。
从2016年至今，动力电池市场愈发集中。2018宁德时代(639.000, 13.00, 2.08%)、比亚迪的电池装机量远高于排名第三的国轩高科(60.600, 2.08, 3.55%)，同时这两家企业的同比增幅也达到了100%左右，超过了其他供应商。
技术层面，现有的锂电池容量已经遭遇瓶颈，能量密度难以突破300Wh／kg，无法满足市场对于高续航电动汽车的增量需求。业界预计锂电池技术的突破点在于高镍正极＋准固态电解质＋硅碳负极。
电动机
电动机是新能源汽车的心脏，采用比较多的是永磁同步电动机和交流异步电动机，整体而言永磁同步电机重量更轻、结构更简单，是未来的主要发展趋势。动力电池输出的直流电经过逆变器转为交流电送至电动机。电动机方面有两项关键技术，一是薄电磁钢加工技术，二是绕线技术。薄钢层数的提升能够增加电机效率，也可以降低电机工作温度；定子中的绕线量可以决定电机功率大小，而决定绕线量的则是在有限空间内铜线可以绕机芯的圈数，安川电机已开始研发电子绕线技术。
电控系统
相比于传统动力汽车，新能源汽车有能力也有必要通过电控系统来对整车动力进行调控，以最大限度实现操纵上的精准性和续航上的持久性。
其中，电池管理系统主要通过检测电池组中各单体来确定整个电池系统的状态，并根据状态对动力电池系统进行相应的控制调整和策略实施，实现对动力电池系统及各单体的充放电管理，以保证动力电池系统安全稳定地运行。
新能源汽车电控系统在整车中处于核心地位，其中IGBT(绝缘栅双极型晶体管)又是最重要的部件，成本占比超过40%。IGBT是由BJT(双极型三极管)和MOS(绝缘栅型场效应管)组成的复合全控型电压驱动式功率半导体器件,兼有MOSFET的高输入阻抗和GTR的低导通压降两方面的优点。IGBT是能源变换与传输的核心器件，俗称电力电子装臵的“CPU”，作为国家战略性新兴产业，在轨道交通、智能电网、航空航天、电动汽车与新能源装备等领域应用极广。
现阶段大陆企业在IGBT领域和国外领先企业还有相当大的差距。IGBT应用广泛，未来几年新能源汽车销量的增加会给IGBT供应商带来较大利润空间。热管理系统
热管理系统属于新生市场，各个厂商的设计方案迥异，国内外厂商基本没有技术差距，加之中国市场体量较大，国内热管理供应商会有较高利润空间。
3.7.物理层——汽车智能化升级，柔性生产设备需求旺盛
3.7.1.对标3C电子装备，汽车电子有望成为下一个装备大市场汽车或将成为下一个流量入口，电子装备需求旺盛终端产品的智能化升级，对生产环节的效率、精度、成本控制、柔性制造能力等提出更高的要求。以智能手机行业发展状况为例，2011-2018年间，全球智能手机年出货量CAGR高达16.1%，经历了渗透率快速提升的过程；智能手机的普及，带动手机销量快速提升，且产生许多全新的智能机零部件（包括主板、面板、摄像头等其他零部件）的生产需求，原先劳动密集型的生产方式已经难以满足，自智能机普及开始，消费电子生产过程的智能化水平显著提升。
IFR统计数据显示，2012-2017年间全球应用于3C消费电子（即电子电器）行业的工业机器人(10.060, 0.06, 0.60%)销量年均复合增速达到30.0%。目前，包括无线充电、柔性折叠屏、全面屏等新应用仍在智能手机上不断创新，将拉动上游设备投资需求逐步增长。
近年来，随着汽车保有量的提高，汽车成为人类除了家和工作单位以外的“第三空间”，叠加汽车大大拓展活动空间的属性，可以衍生出手机所不具备的应用场景，有望成为继手机以后的又一流量入口。为达到这一目的，汽车电子化率将快速提升，电子元件将呈现多样化、个性化的发展趋势特征。
汽车电子元件的多样化、个性化使得制造工艺更加复杂，有时需要在一条产线上批量生产多种型号的产品，这对生产线的柔性提出了更高的要求。具体来看，汽车行业的柔性产线主要包含自动加工设备、智能物流设备、自动检测设备、智慧厂房设备等，具体如下表所示：
汽车行业整体的智能生产设备投资正从整车端不断向下游汽车零部件及配件制造行业深化。行业数据显示，2008年前后，汽车整车制造的设备工器具购臵固定资产投资额快速上升，整车端智能制造设备（包括冲压、焊装、涂装、总装四大类）率先普及。
汽车电子等需求催化下，汽车行业智能化水平正向零配件环节持续渗透，2010年起，汽车零部件及配件制造行业设备工器具购臵固定资产投资额增速持续高于整车端。未来随着产品更新换代周期的缩短、产品复杂程度的提升，汽零环节柔性智能化生产设备需求旺盛。
相较3C装备，汽车电子装备壁垒更高，附加值更大据COBOT数据，2013年至2017年我国3C制造企业从约1.23万家上升至约1.56万家，年复合增长率高达6.09%。我国的生产企业普遍处在产业链的下游，以产品加工组装为主要业务，行业附加值较小，利润严重偏低，3C制造行业销售净利润率一直保持在4%左右。
因此企业在生产过程中对成本较为敏感，在自动化改造过程中对高端设备需求有限。与3C电子相比，汽车电子对产品质量的要求更为严苛。首先发动机、底盘、车身等关键汽车电子部件关系到汽车的行驶安全，直接影响消费者的人身安全，在3C电子产品中看起来无害的部件故障可能对运动中的车辆造成重大安全隐患。据林德电子预计，能够完全自动驾驶的智能车辆将使用多达7,000个芯片。在这种情况下，即使是今天标准已经非常严格的1ppm的故障率，也会导致1,000辆汽车中的7辆具有安全风险，对自动驾驶推广来说，这仍然是一个过高的比例。因此，汽车电子行业引入了针对零缺陷目标的优质卓越计划，需要全产业链共同配合实现。
此外，汽车电子面临着比3C电子更为复杂严苛的使用环境（温度、湿度、振动、加速度等）。拿传感器举例，由于汽车电子控制系统的多样化，其所需要的传感器种类、数量不断增加。汽车传感器在性能上，应该具有较强的抵抗外部电磁干扰的能力，保证传感器信号的质量不受影响，在特别严酷的使用条件下能保持较高的精度；在结构上，具有结构紧凑、安装方便的优点，从而免受机械特性的影响。
因此，为保证汽车电子产品质量，除了应用于商业零件的标准测试外，汽车电子零部件还在生产过程中进行额外的测试，测试过程覆盖晶圆到成品零件的每个主要生产步骤。
汽车电子高质量、稳定性的追求对生产过程中的原材料、加工精度、制造良率、质量可追溯性等指标提出了更高的要求，所需要的设备更为高端精密。因此相比于3C电子装备，汽车电子装备拥有更高的技术壁垒以及产品附加值。
3.7.2.新能源汽车、无人驾驶等先进技术普及带动汽车电子装备用量上升
新能源汽车、无人驾驶等先进技术在全球迅速普及，整车电子化率不断提升。以新能源汽车为例，新能源汽车用电池电机电控变革了汽车的传统动力系统，也导致汽车电子占据整车成本较大。据智研咨询数据，燃油车的汽车电子成本占整车成本的比例约为15%-28%，而纯电动车的这一比例达到65%。汽车电子相关零件、系统的生产线建设带动智能化装备的用量快速上升。
3.7.3.蓝海市场吸引装备企业切入，两类企业具有优势
由于汽车电子化率长期处于较低水平，且传统零部件长期由国际电子零部件龙头垄断，造成国内配套装备企业较少。随着电子化率快速上升，汽车电子装备成为自动化企业瞩目的新蓝海。
汽车电子零件种类繁多，目前一些技术最先进的车辆集成了大约450个半导体设备。这些电子零件外形尺寸相差大、涵盖技术内容广、功能差异化显著，与传统意义上的标准化产品制造业风格迥异，导致生产设备以非标定制为主。
非标定制设备企业一般毛利率较高，但由于研制周期长、人员投入多、存在设计失败和返工风险，造成管理成本剧增。而汽车零部件行业长验证周期、稳定的传统供应关系又使潜在竞争者难以切入。在这种情况下，我们认为两类企业具备优势：
1）推行标准化、模块化的企业
虽然非标设备从外形尺寸到性能要求都完全不同，但可抽象成运动控制技术、管线布局技术、密封技术、传感技术等若干功能模块，而这些功能模块的技术要求基本相通。通过对各个技术模块的标准化、模块化，不仅可快速提升产品质量，还有助于缩短工期、提高人均产值和减少核心客户依赖，从而提升企业竞争力。
2）掌握通用基础工艺的企业
电子产品装联、检测的基础工艺无外乎焊接、点胶、锁付、AOI等几个方面，如能在这些通用工艺中具有独特优势，通过工艺设备的自动化、智能化也有望迅速切入下游汽车电子部件企业。
本文作者：安信证券孙远峰、袁伟、胡又文、夏庐生，
汽车电子架构升级：汽车级IP助力ADAS和IVI融合
汽车行业正经历着向集中式电气/电子（EE）架构的重大转变，这将深刻影响汽车制造商、一级和二级供应商在未来10年内的战略布局和产品研发。产业链上下游都在研究并尝试在单个 SoC 或多芯片设计上实现高度集成的功能。早在 2021 年，采埃孚电子/ ADAS 产品执行副总裁 Christophe Marnat 就表示："集中化的趋势已经出现，我们看到所有的原始设备制造商现在都在研究这个问题。”博世和高通最近也宣布，将在单个 SoC 上提供一个中央车载计算模块，用于托管数字驾驶舱（或 IVI）和 ADAS 应用。博世的数字驾驶舱和 ADAS 集成平台采用了 Snapdragon Ride Flex SoC。而高通的 SoC 专为支持混合临界工作负载而设计，可同时执行数字驾驶舱和 ADAS 功能。
从分布式 ECU 和基于域的架构向集中式 EE架构 （基于区域的系统）的过渡对汽车行业产生了重大影响。在这一发展过程中，采用汽车级接口和处理器 IP 的集中式计算 SoC 以集成高级驾驶辅助系统（ADAS）和信息娱乐系统（IVI）应用，已成为一项关键的趋势。
集中式架构催生下一代 SoC：集成、智能、高效
如图 1 所示，汽车行业正在从传统的分布式 ECU 和基于域的系统架构向集中式区域架构过渡。向新分区架构的转变将改变硬件系统和相关软件堆栈。在这一新架构中，中心是一个集中计算模块，负责处理多种功能，包括高级驾驶辅助系统（ADAS）、高度自动驾驶（HAD）、信息娱乐系统、底盘/车身控制和动力总成等。各种应用将在该模块内的多个独立硬件板上运行，这为多个独立硬件板集成和 SoC 提供了更多机会。
新的集中式 EE 架构正在创造新一代系统级芯片 (SoC)，其集成度更高、性能更强、人工智能数量更多，可承载更多的组合应用。
图1 电气/电子 (EE) 系统架构的演变
在单个 SoC 中集成多个汽车应用的优势有很多。将 ADAS 和数字驾驶舱（IVI）功能相结合，需要同时执行 ADAS 应用（如自动紧急制动 (AEB)、自适应巡航控制和车道保持辅助系统 (LKA)）和数字驾驶舱应用（如柱间高分辨率显示屏）。对此，汽车行业可能会采用多种不同的混合方法来集成应用。例如，远程信息处理功能可以与 ADAS 功能合并，或者不同应用可以集成到多个不同的混合平台中。这种整合可为硬件和软件供应商创造新的机遇。
采用集中式计算模块的分区架构将对承载合并应用的计算 SoC 产生影响。运行多个应用的新一代中央计算 SoC 需要更高水平的人工智能处理、更多的高速缓存一致性多核 64 位主处理器以及更高水平的显示处理。由于实现计算 SoC 的高性能和复杂性，需要先进的半导体 FinFET 工艺。将多种功能集成到中央计算 SoC 中将降低成本并最大限度地减少复杂性，从而使汽车制造商、一级和二级供应商实现差异化。
对中央计算SoC提出更高要求
中央计算 SoC 是未来汽车电子系统架构的关键组成部分。新一代汽车中央计算 SoC 将具有共同的标准，包括沿车载网络传输的大量传感器数据和使用最新人工智能算法的大量人工智能数据。
对安全至关重要的 ADAS 应用来说，大量的传感器数据必须得到持续的实时处理。来自雷达、激光雷达、超声波和摄像头等传感器的数据必须以最低的延迟持续到达。数据流量和协议不得超出车载网络线束的负荷。大多数车载网络使用汽车级以太网、用于图像传感器的直接连接 MIPI 链路和传统 CAN 网络的组合。由于通过汽车级以太网运行的雷达/激光雷达数据量巨大，因此需要使用 IEEE 以太网时间敏感网络 (TSN) 协议为以太网链路提供多个 10G 以太网数据流。通过使用以太网 TSN 协议，可根据网络策略传输高优先级的安全关键型数据包，以确保后座娱乐等低优先级数据不会干扰安全关键型应用。对于成像数据，每个高分辨率图像传感器可产生超过 10G 的实时未压缩数据，这将使传输雷达/激光雷达数据的以太网网络超载。因此，大多数成像数据都使用单独的 MIPI 接口传输。
为了在车内恶劣的信道条件下传输基于 MIPI 的成像数据，业界开发了几种专有协议。除了专有数据通道外，MIPI 联盟还开发了新的 15m 汽车 A-PHY 协议，用于将图像数据传输到中央计算模块。作为一种车载数据传输协议，MIPI A-PHY 正变得越来越流行。
新一代集中式计算 SoC 必须同时执行实时应用。由于多个实时应用同时运行，集中式计算模块中使用的处理 SoC 必须支持类似于高性能数据中心服务器处理器的虚拟化。由于 SoC 必须支持多个实时应用，因此需要针对基于 RISC-V 的新一代高性能汽车处理器对应用的 SW 栈进行优化。提前规划应用 SW 将使汽车制造商能够设计未来的软件定义汽车 (SDV)，并引入新的特定应用商业模式。但是，对于以分区集中计算为目标的高性能 SoC，处理器必须包含专门的功能，以满足运行实时应用所需的性能。
集中式计算 SoC 的一个关键设计特点是可扩展的异构多核处理器，SoC 中最多可集成 12 个 64 位应用处理器。实现高效的软件首次开发是包括 SoC 供应商在内的汽车 SDV 供应商的主要目标。为了建立汽车级 RISC-V 处理器的单一来源，实现基于 RISC-V 的兼容产品并提供参考架构，博世、英飞凌、北欧半导体、恩智浦和高通等行业供应商成立了一家名为 Quintauris 的合资公司。Quintauris旨在通过推动汽车RISC-V部署的采用，实现下一代兼容SDV的硬件开发。
为了执行对安全至关重要的 ADAS 应用以及驾驶员监控系统 (DMS) 和乘员监控系统 (OMS) 等人工智能基础 IVI 应用所需的人工智能算法，SoC 需要额外的深度学习人工智能加速器。新增的生成式人工智能使 IVI 供应商能够提供自然语言数字助理，从而为中央计算模块带来额外的人工智能工作负载。原始设备制造商正在将人工智能用于 ADAS/HAD 的多种应用，如路径规划、物体/场景检测和识别以及基于人工智能的决策制定。前面提到的 ADAS/HAD 应用，如自动紧急制动、车道保持辅助和自适应巡航控制，都是基于人工智能的。
图2显示了用于合并ADAS和IVI应用程序的中央计算SoC的一般示例。左边显示的分立SoC包含多达12个64位应用处理器和一个基于AI的视觉子系统，用于基于相机的AI应用。除了所需的处理性能外，SoC还包含一个独立的ISO 26262功能安全管理器和一个独立的安全子系统，以最大限度地减少安全漏洞。包括汽车级以太网TSN在内的一套完整的连接接口提供了多个通道，将SoC连接到车内区域网络，以及附加的点对点协议(如MIPI)。中央计算SoC包含PCI Express (PCIe)接口，通过添加单独的SoC加速器来扩展SoC的处理性能，从而实现多SoC性能。PCI Express是连接多个SoC的主要外设协议，它添加了AI算法加速器以提高SoC性能。
图2 中央计算处理器 SoC
考虑到托管合并的 ADAS/IVI 应用所需的虚拟化应用处理、人工智能加速和 DSP 处理量，中央计算模块需要先进的半导体制造工艺来实现 SoC。为实现功能、集成和性能目标，需要先进的 FinFET 级半导体制造工艺，如汽车级 5 纳米工艺。行业领导者已经在规划采用汽车级 3 纳米代工工艺的战略，以实现 ADAS/IVI 合并计算 SoC。
右侧显示的是使用基于 UCIe 的多芯片解决方案的替代实施方案。使用 UCIe 链接的多芯片设计将各种异构芯片连接起来，为合并的 ADAS/IVI 中央计算模块提供了诸多优势。基于 UCIe 的多芯片设计能够为每个功能芯片选择最佳的技术节点和设计风格。混合搭配芯片的机会为产品管理提供了灵活性，并缩短了产品上市时间。由于 UCIe 协议是行业标准，因此可确保每个芯片接口都具有互操作性，并能以最小的风险取得成功。
总结
为了满足下一代汽车电子架构对高性能、安全性和低功耗的苛刻要求，开发者正致力于将ADAS和IVI应用融合到新的分区架构中，并采用汽车级IP进行集成。而业界领先的基于64位RISC-V的处理器和接口IP（如PCI Express、LPDDR、MIPI和以太网）为SoC设计提供了强大的支持。这些IP经过严格测试和验证，符合ISO 26262功能安全标准，并支持TSN功能，可满足下一代集中式EE架构对SoC计算的严格要求。
1.Qualcomm and Bosch Showcase New Central Vehicle Computer for Digital Cockpit and Driver Assistance Functions at CES 2024, January, 2024
2.Christophe Marnat, EVP ZF Electronics/ADAS, May, 2021
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