无锡SCSS智能座舱感知系统汽车芯片供货商

AEC-Q100：芯片前装上车的“基本门槛”AEC-Q系列是主要针对可靠性评估的规范，详细规定了一系列的汽车电子可靠性测试标准。其中，业内普遍熟知的AEC-Q100是基于失效机理的集成电路应力测试鉴定，是适用于车用芯片的综合可靠性测试，也是汽车行业零部件供应商生产的重要指南。通过AEC-Q100测试，能够保障芯片长期可靠能用，即不损坏。通过AEC-Q100可靠性认证试验条件，需要多轮验证且过程中更多侧重多方协作（晶圆厂、封测厂等产业链企业的配合），周期一般比较长。芯片设计厂商需要从产品设计阶段就将可靠性要求放在非常高的优先级，以确保产品满足环境应力加速验证、寿命加速模拟验证、封装验证等方面的严格要求，这也要求芯片厂商要有足够丰富的成功生产车规芯片的经验，才能在前期每个环节中做到位，保障在认证时满足所有标准和要求。车身稳定汽车芯片产品定义主机厂定制化需求，长安汽车。无锡SCSS智能座舱感知系统汽车芯片供货商

中国自主品牌98%以上的汽车芯片来自于欧美供应商，在货源受限的情况下，将进入无限期停产状态。部分自主品牌不得不修改车载半导体的标准，改用1990-2000年代的淘汰产品。中国各大汽车制造商的产能规划接近6000万辆，占全球汽车总产量的比重超过60%，而以纳米计算的芯片正决定着一切。我国每年进口汽车芯片的金额超过千亿元，如果芯片紧缺，甚至完全断供，市场现存的芯片价格自然要大幅度上涨。举个例子，如果芯片价格每提升10%，我国每年进口汽车芯片的金额就要多出约100亿元。

珠海APCU防夹控制器汽车芯片方案模数混合SOC集成汽车芯片在智能座舱微步进电机的应用的案例。

研究与场景驱动，围绕产业链深度布局，充分挖掘水面下项目是耀途资本差异化投资策略。第一步是看赛道，赛道规模决定了公司业务的天花板；在进行长期深度研究并buy-in赛道后，我们会挖掘关键技术，长期追踪技术发展趋势；同时会采用诸多方式减少技术路线判断的风险，通过调研汽车大厂获取真实需求。再比如对比海外企业，了解以色列、硅谷等技术高地的技术趋势，和全球科技巨头的收购动向。其次综合考量团队的完整性、技术路线、商业化、管理能力等。汽车芯片创业的团队很重要，如果团队本身有在外资企业做过芯片的经历，那肯定是的。一个完全没有做过汽车芯片的团队和一个有完整经验的团队，对造芯的理解完全不在一个量级上。同时，有经验的团队在积累等方面也有优势，将能更好地与整车厂展开合作与交流。

当前汽车集团先的有几条大的赛道需要去投资：芯片（先进工艺计算芯片、传统汽车芯片和功率芯片）、电池上游布局。我想比对一下当前国内主要的几个企业的投资和扶持路径，原则上只有这些企业同意Tier1使用国产芯片，才有让国产芯片导入国内汽车的可能性，为此国内的汽车还承担了质量风险。广汽主要投资粤芯半导体，作为12英寸芯片生产平台，后面还是很有想象空间的，从投资来看主要包括地平线、芯钛科技、瀚薪科技和瞻芯电子等。长城汽车主要包括地平线和同光半导体（碳化硅材料）。东风汽车投资地平线。吉利汽车投资功率半导体芯聚能。比亚迪汽车投资包括地平线、杰华特、华大北斗和纵慧芯光，由于通过比亚迪微电子本身具备半导体的开发能力，比亚迪这块的投资还是围绕补齐短板的作用。2501AFS/ADB车灯汽车芯片：电动智能座椅驱动芯片车灯驱动芯片技术升级定制的开发。

汽车芯片投资的逻辑，看势能，对于某一个领域要有结构性的变化，比如黑芝麻智能自研的高性能自动驾驶芯片，从汽车智能化角度来看，这是一个大的趋势。中国的客户现在都在选择中国的芯片公司合作。第二，要看我们的人才是否也到位了，汽车芯片非常复杂，对人才质和量的要求都高。第三是做时间的朋友，这和公司的运营方式有关，比如如何去打好基础，过去的经验、资源等等积累，带来哪些元器件的变化。团队方面，希望是一个balance的团队，比如说两人或者三个人过去合作过，也尤其关注他们的商业能力。希望去做一些前瞻性的科技方面的投资，这个领域里，大公司也没有特别强，小公司也有机会。半导体这领域也是遵循同样的逻辑，半导体领域的一些更长期的投资机会，比如曦智科技，是用光子计算的方法去做深度学习的加速，可能近两三年不会有商业化，但在5年以后可能产生一个很大的收益。腾云芯片专门做模数混合车规芯片研发。随着半导体产业链往上游去走，我们也会投一些材料公司，例如下一代半导体材料的氧化物。选择的芯片领域准入门槛一定要比较高，比如像汽车芯片，它需要很长的一个车规级认证；国产替代车灯驱动汽车芯片氛围灯芯片车载氮化镓芯片定制开发。北京DDCU车门域控制汽车芯片方案

腾云汽车芯片公司研发的防夹车窗控制器集成芯片的替代VR48。无锡SCSS智能座舱感知系统汽车芯片供货商

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。

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