一文读懂 | 2023中国车规级芯片产业创新研究报告

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近年，智能电动汽车销量一路迅速攀升，智能化深度发展致单车芯片搭载量持续增长，智能电动汽车领域对车规级芯片的需求越发旺盛。

而在如此旺盛的需求之下，中国车规级芯片发展却并非一帆风顺。海外核心技术垄断，美国出口限制，中国半导体行业起步晚进度慢，多种因素制约中国车规级芯片发展。如此内忧外患的紧迫局面，中国车规级芯片急需找到属于自己的创新之路。

本文以车规级芯片从研发设计到量产落地的全生命周期为脉络，将其拆分为芯片技术创新、产品应用创新与企业发展创新三大创新纬度，并基于此深入分析中国车规级芯片产业近年的创新举措与成果，由此探究中国车规级芯片产业未来发展方向，与国产化进程。

车规级芯片技术创新是中国车规级芯片发展的基础，创新半导体材料，创新架构设计，追求先进制程，三层创新推动中国芯片技术进步；

在软件定义汽车浪潮下，软硬协同能力成为核心，“芯片+软件算法+开发工具链”成为主流芯片产品方案；车规级芯片广泛应用于汽车各个领域，当前正从功能安全需求弱的低端场景向功能安全需求强的高端场景迈进；

芯片厂与主机厂的合作模式越来越开放透明，产业链结构正由传统链条式结构向更加扁平的网络状结构演进；

中国车规级芯片创新牵一发而动全身，产业链上下游需要深度协同，共同实现车规级芯片国产化。此过程欲速则不达，应由易至难循序渐进，借助国家扶持积极技术攻坚，以龙头企业为标杆集中式发展，贯彻“先强带动后强”理念继续前行。

车规级芯片主要包括计算控制芯片、功率芯片、传感器芯片。

根据功能划分，车规级芯片主要分为四类：计算控制芯片、功率芯片、传感器芯片及其他芯片。

计算控制芯片（MCU、SoC）属于集成电路，主要负责信息处理；功率芯片（MOSFET、IGBT等）属于分立器件，主要负责电能变换、控制电路；

传感器芯片主要负责感应汽车运行工况，并将信息转换为电信号。

车规级芯片是智能电动汽车产业发展的核心，当下广泛覆盖智能电动汽车多个领域，使用范围涵盖车身、仪表/信息娱乐系统、底盘/安全、动力总成和自动驾驶系统五大板块。传感器、微控制器、存储设备、功率半导体在各个板块都有需求， 而互联芯片主要用于车身及信息系统方面。

汽车电动化智能化深入发展，车规级芯片市场需求越发旺盛市场对新能源汽车需求持续上涨，智能电动汽车销量继续增长。

数据显示，2022年中国新能源汽车销量达688.7万辆，智能电动汽车销量达412.4万辆，智能电动汽车的新能源汽车渗透率达51.7%。

据预测，2025年中国新能源汽车销量将高达1524.1万辆，智能电动汽车销量将达1220.3万辆，渗透率将高达80.1%，智能电动汽车将成为新能源汽车销量增长的中流砥柱。

随着汽车电动化智能化发展，单车芯片用量持续上涨。据测算，到2025年，燃油车平均芯片搭载量将达1243颗，智能电动汽车的平均芯片搭载量则将高达2072颗。随智能电动汽车市场需求不断增强，智能化技术深化发展，自动驾驶阶段逐步演变推进，未来单车芯片用量将继续增长，汽车整体行业对车规级芯片的需求也将随之膨胀。

综合考虑整车项目开发流程与芯片设计开发流程，芯片从设计到量产上车需要3.5到5.5年时间，且芯片上车后需尽量满足汽车产品5到10年生命周期内的OTA升级迭代需求。主机厂与芯片厂商深度捆绑无可避免，通过深度合作共同提高产品定义与设计前瞻性已成主要发展点。

由于车载计算芯片仍在不断发展中，车载计算平台的异构芯片形态将长期存在。相较传统ECU，车载计算平台的复杂度呈数倍提升，面临功耗、散热、电磁、质量等多重挑战。此外，由于能效比、工艺制程以及芯片堆叠带来的功耗、散热与成本挑战，车载计算平台算力存在物理上限。

“缺芯”问题的主要原因为芯片生产难度大、需求增长较快、供需结构不平衡、上游企业产能不足、疫情影响、以及车企囤货情况严重等6个主要原因。除中国自主芯片企业大而不强等因素外，供应链结构恶性发展也在加剧芯片危机。多重“内忧”因素共同作用，层层加剧芯片危机。

中国车规级芯片自主率水平非常低，非常依赖进口。中国陷入核心技术研发与资源全面落后于发达国家的尴尬，目前正遭遇“内忧外患”的困境。

面对“内忧外患”严重、技术“卡脖子”形势严峻等诸多困境，中国车规级芯片企业创新破局成为必经之路。

中国汽车产业“缺芯少魂”问题致其在全球产业链中处于较低位置。建立产业生态是解决“卡脖子”问题的核心手段。从国民经济的高质量安全发展、汽车产业供应链的自主可控、汽车芯片产业的巨大市场机遇看，实现车规芯片的国产化和自主化，都具有十分重要的战略意义、现实意义和经济效益。

生态建设分为技术和产业两个方面，技术生态指芯片设计到应用整个链条，包括设计、制造、封装、测试、认证等。产业生态包括每个环节的企业或机构，芯片设计公司、给予技术协助的院校、零部件和封装厂商，以及为共性平台测试标准及认证提供技术支撑的机构。

车规级芯片产业创新维度聚焦芯片技术、产品应用和企业发展。

根据车规级芯片的生命周期划分创新维度，归纳总结出三个主要创新方向：芯片技术创新、产品及应用场景创新、企业发展创新。

芯片技术创新包含芯片材料创新、芯片设计创新及制造工艺创新三个维度；产品及应用场景创新包含产品方案创新、应用场景创新两个维度；企业发展创新包含合作模式创新、生态建设创新两个维度。

材料创新：SiC耐高压、耐高频、耐高温，成为电驱系统更优选择。

相较传统的Si（硅）而言，第三代宽禁带半导体材料SiC（碳化硅）和GaN（氮化镓）因其特性更适用于高压、高频环境。其中，SiC功率器件在新能源汽车领域中具有巨大潜力，主要应用于主驱逆变器、车载充电系统OBC、车载电源转换器DC/DC及非车载充电桩。

随未来800V高压平台成为主流方案，相比当前主流的Si-IGBT，耐高压性、耐高温性更强，开关频率、功率密度更高且损耗更低的SiC-MOSFET在高压领域中更具优势。尤其在主驱逆变器中，SiC-MOSFET方案能够显著减少导通损耗和开关损耗、节约芯片面积、节省成本。

中国SiC发展起步虽有落后，但当前已有明显成果。如比亚迪半导体不断迭代IGBT技术的同时还大力布局SiC功率器件，率先实现SiC功率模块量产落地，在迈入以SiC-MOSFET替代Si-IGBT阶段之后，进一步专为SiC定制功率模块以发挥SiC材料的显著优势。

材料创新：硅光芯片信号传输快、集成度高，助力FMCW激光雷达发展。

硅光技术是以光子和电子为信息载体的硅基光电子大规模集成技术，能够大幅提升集成芯片性能。硅光芯片是光子技术与微电子技术融合的结晶，取两家之长，既拥有光的高带宽、高速率、高抗干扰性，又具备微电子高集成、低能耗、低成本等优势。

激光雷达是硅光芯片重要应用领域。基于调频连续波相干探测（FMCW）路线的激光雷达兴起与硅光技术发展密不可分。早期FMCW激光雷达由各种分立器件堆叠起来，组件调试和器件成本都非常高，难以规模化商业落地。而硅光芯片能够集成光波导通路传输信号，且集成光路具备体积小、

成本低特征，准确切入FMCW激光雷达研发落地痛点，并让芯片级FMCW激光雷达方案成为可能。

目前中国已有数家企业基于硅光芯片研发FMCW激光雷达方案，其中洛微科技自研车规级硅光芯片并在其基础之上研发芯片级FMCW激光雷达。

设计创新：高性能与高安全目标驱动芯片设计演进，多核锁步应运而生。

芯片设计以性能与安全为核心目标和驱动力。面对越发庞大复杂的汽车数据，提升芯片计算性能迫在眉睫，诸多芯片厂通过多个集成高主频内核来

提升芯片整体计算效率。100MHz已不足为奇，更有芯片其主频已高达800MHz，高主频高性能芯片成为设计主流。

在智能网联趋势之下，网络信息安全日益重要，主机厂已普遍采用“安全芯片（SE）+硬件安全模块（HSM）”方案构建信息安全防护体系，芯片防护能力和信息安全设计成为新焦点，当前中国已有企业凭借多年安全芯片技术布局汽车电子，深入车规级芯片信息安全设计。

在功能安全设计方面，目前多核MCU主要采用锁步架构设计提升安全性；集成更多模块的SoC通常安全等级较低，需要外挂高安全MCU实现功能。

安全等级提升，同时还有芯片厂进一步提升SoC集成化程度，内置高安全MCU作为安全岛从而增强整个SoC的功能安全性。

设计创新：计算效率需求推动架构创新，存算一体开辟崭新技术路线。

提升计算芯片性能主要有两种方式：工艺提升和架构优化，在国内芯片不断向先进制程进军之时，后摩智能率先推出存算一体创新芯片架构，为芯片计算效率提升开辟崭新技术路径。存算一体创新架构将存储与计算完全融合，能够减少数据搬运降低能耗，实现计算能效巨幅提升。存算一体架构芯片较传统架构芯片具备低功耗、低延时、高算力三大优势，非常贴合智能驾驶场景需求。

工艺创新：为降本增效，芯片不断追求先进制程，探索摩尔定律极限

如今智能汽车搭载功能丰富多样，信息数据体量规模与日俱增，智能化升级对车载计算控制芯片的计算性能提出更高要求。同时，汽车销量逐日攀升、单车用芯量不断增长，加之规模化量产对降本增效需求持续增强，种种情况促使芯片厂不断追求更低制程以实现性能提升与成本降低。

不同计算控制芯片对制程工艺的需求所有不同：MCU对制程工艺的需求并不高，主要是依靠成熟制程（28nm以上）；而智能座舱、自动驾驶等场景所需要的主控SoC则持续追求先进制程（28nm以下）。中国车规级MCU集中采用40nm成熟制程，少数企业如芯驰科技采用先进制程，而海外芯片则早早迈入先进制程。在这方面中国与海外差距较大，但介于MCU低制程需求特性仍有缓冲余地。在SoC芯片方面，中国与海外芯片仍有差距，本土SoC已进展至7nm，地平线、黑芝麻智能、芯擎科技都发布了相关产品，而海外芯片厂更快一步，如英伟达Altan则已率先迈进至5nm。

产品定义：从跨域融合到Zonal架构，芯片随EEA集中式演进呈三层分布。

E/E架构演进路径是车规级芯片设计、定义、布局、规划的核心脉络。当前跨域融合趋势如火如荼，部分企业将目光放远至更加前沿的第三代Zonal架构。Zonal架构下，EEA从功能域跨入物理域，形成“中央+区域控制”架构，功能域进一步深度融合并升级成为中央计算平台，区域控制器（ZCU）应运而生并统筹管理细分区域各部件。

在Zonal架构物理分区基础之上，计算芯片根据“端侧——区域——中央”分布层级可归为三类：负责端侧部件智能化的轻量级AI计算芯片；负责区域就近计算、智能分配电、承载车辆骨干通信节点的区域处理器；负责大计算任务的中央计算芯片。目前国内已有部分企业开启大胆尝试，如欧冶半导体将Zonal架构作为芯片产品定义的向导和框架，以感知、计算、通信为基点，全方位布局汽车智能化芯片。

产品方案：软硬协同是重要指标，“芯片+软件算法+工具链”成主流。

在软件定义汽车浪潮下，底层芯片与上层软件算法的适配性成为新指标。而当前智能电动汽车行业仍处在发展初期，市场风云变幻，软件算法日新月异，部分芯片厂商开始积极向上布局，打造具备软硬协同能力的一体化芯片产品方案。

依赖AI处理器的SoC自带软硬协同基因，AI芯片企业逐渐形成“芯片+算法+工具链”产品方案，通过布局软件算法，掌握其发展方向，从而优化芯片架构设计，利用软件算法与芯片之间的高度适配而进一步提升芯片计算效率。同时，企业建立健全工具链和开发平台，构建开放的二次开发环境，便利客户进行定制化适配、优化，在客户端实现以芯片为基础的软硬配合与协同。

如今，与上层软件适配需求推动部分芯片企业更进一步，开始向操作系统、中间件等基础软件层布局，进一步拓宽软硬协同边界。

应用场景：低端场景国产替代成大势，高端动力安全域燃起星星之火。

中国芯片产业起步晚，车规级认证进程滞后。目前中国大部分芯片产品通过的认证都集中在Grade1/3和ASIL-B级，芯片厂商主要从功能安全需求较低的车身控制领域切入。现已有企业成功量产，初步实现中低端应用场景的芯片国产替代。

随技术进步与成熟，中国芯片正逐渐向座舱域控、智驾域控场景应用发展。同时企业纷纷抬头看向安全需求更高的汽车电子应用场景，举力研发面向BMS、动力、安全领域的高端芯片，如芯驰科技E3芯片通过ASIL-D级功能安全认证，现已正式交付客户。除了老玩家奋发图强，行业还涌入了瞄准高安全需求场景而入局的新鲜血液，如初创企业摩芯半导体致力于研发应用于动力安全域、符合ASIL-D级标准的高端MCU。

合作模式：开放模式下芯片厂与主机厂深度协同，缩短周期加速迭代。

IP核自主赋予芯片厂更强的持续创新能力，促使企业提升软件开发、工具链生态建设能力。目前中国已有芯片企业自研IP核，强化芯片设计能力，如地平线自研BPU架构、芯旺微自研Kungfu处理器内核，其中地平线已形成“IP核授权”新型开放式合作模式。

汽车智能化需求越发旺盛，为牢牢掌握产业链主动权，主机厂纷纷将目光放远至更加上游的AI芯片厂商，并根据自研情况对芯片供应提出更加多样、定制化的需求。与此同时，芯片厂向上渗透布局软件算法，强化芯片软硬协同能力，凭借全栈式布局能力为主机厂提供更加灵活开放的合作模式，从而满足主机厂的定制化和自研需求。

从黑盒模式到IP授权，芯片厂与主机厂之间实现更加透明、灵活、深度的合作与协同，为智能汽车创新迭代奠定坚实硬件基础。

生态建设：供应链逐渐走向网状结构，软件算法成为演变进程加速器。

车规级芯片供应链正从传统链条式结构向更加扁平的网状结构演变。传统车规级芯片供应链呈现出“主机厂→Tier1→芯片厂”固定链条式结构特征，由主机厂提出功能需求，由Tier1商采集零部件集成功能，由芯片厂提供芯片产品，每个参与者各司其职，角色固化，圈层分明。

在整车开发中，主机厂愈发倾向于前期与芯片厂沟通需求并共同研发。于是主机厂与芯片厂的联系逐渐密切，供应链突破传统圈层分明固定模式，形成更加扁平的网状结构。在网状结构中，芯片厂会同步触达主机厂和Tier1，从而拓宽合作渠道，构建更复杂的生态网络。

供应链网状化进程随芯片种类特征有所不同。对于SoC等软件算法关联性更强的芯片来说，主机厂更易产生定制化需求，芯片厂则以开放平台吸引主机厂，各方更易联结构成庞大网络；而对于功率芯片等芯片来说，传统结构供应链仍是主流，网状化演变进程较慢。

技术缺失问题严重，业内未能形成商业闭环，芯片发展之路荆棘满布。

中国车规级芯片行业起步较晚，行业基础比较薄弱，在许多应用场景中缺乏产品研发及量产经验。许多核心技术由海外厂商掌控，中国芯片行业受技术垄断影响严重，长久面临关键技术及专业人才缺失问题。目前业内未能构建起统一车规级认证标准，导致芯片质量管控非常不稳定。

芯片是注重技术成熟度和量产经验的行业，而中国主机厂对自主芯片信息了解不足、信任度不高、使用量较低，芯片供应商因此缺乏量产经验，难以快速迭代出高质量芯片（芯片设计-量产周期较长），两者相互作用形成恶性循环，导致中国车规级芯片未能形成成熟商业闭环。

技术展望：后摩尔时代架构创新正当时，高通用性芯片前景广阔。

芯片迭代路径总是一代架构优化，一代工艺提升，彼此交替进行。如今制程工艺已近物理极限，后摩尔时代到来，架构创新恰逢其时。

基于ASIC设计的AI芯片专用性更强，且更具规模化成本优势，但研发周期长、投入成本高；基于FPGA设计的AI芯片专用性相对较弱而通用性更强，可硬件编程性令其能更加灵活地匹配不同算法；基于存算一体架构设计的AI芯片依然具备高计算性能，且架构通用性强，算法配合非常灵活。

随AI大模型逐渐应用到自动驾驶领域中，自动驾驶算法模型更新迭代将更加迅速。且目前算法模型尚未收敛至终局，未来定有更优越的算法模型，在越发变幻莫测的环境中，行业将更加需要能够灵活移植、快捷匹配算法、落地上市速度更快的芯片，这一需求将为FPGA、存算一体芯片等具备高通用性架构设计的芯片带来广阔的应用前景。

产品展望：区域控制器将是近5年竞争热点，中央计算芯片将加速落地。

近年主机厂纷纷发布最新一代E/E架构规划，Zonal架构成为布局热点。在未来5-10年中，中国汽车将实现从跨域融合架构到Zonal架构的演变，并基于Zonal架构专注研发更高性能的区域控制器和区域处理器。而在2030年之后，Zonal架构将逐步向更集中式的One Brain车云计算架构发展，中央计算平台将成为唯一车载计算决策单元，区域控制器仅发挥网关作用，此时中央计算芯片将成为核心竞争点。

未来近五年里，区域控制器和区域处理器将是AI计算芯片领域的竞争热点，各大芯片厂将根据Zonal架构推出架构级芯片解决方案。

同时，中央计算芯片将成为芯片厂核心研发任务，芯片厂将与软件算法商深度合作，致力于推出基于大算力中央计算芯片且高度软硬协同的中央计算方案，为未来的One Brain车云计算架构做好技术储备。

生态展望：芯片创新牵一发而动全身，产业协同将是发展主旋律。

车规级芯片创新并非单点突破式创新，而是需要整条产业链各个环节充分沟通、相互配合，共同实现产业创新。

在COT（Customer Oriented Technology）模式下，主机厂作为供应链下游末端客户提出功能需求，芯片厂作为上游供应商解读需求提供方案。

未来双方将逐步构建长期战略合作关系，深度沟通协调功能需求与具体实现。

在车规级芯片产业链中，芯片厂将逐渐向上游IP库与EDA设计工具布局，掌握核心IP，实现芯片设计自主可控，同时与下游晶圆制造、芯片封测等环节沟通工艺节点，削弱短板效应，通力协作满足主机厂需求。而在具体芯片产品中，软硬协同将持续成为芯片产品方案核心点，芯片协同范围将拓展至主机厂应用层软件，打造更加贯通的软硬协同生态；在同一系统和场景中，不同芯片产品也将相互配合以更好地实现功能。

国产化展望：由易至难循序渐进，国家聚力扶持研究，头部企业负重前行。

智能电动汽车作为热门赛道，参与者越来越多，而芯片产业重技术积累、重量产经验的特性直接导致极高的技术壁垒。车规级芯片国产化进程无法一蹴而就，突破技术壁垒并非易事。中国车规级芯片企业将顺应从易到难趋势，逐步实现国产化，最后实现完全自主。

在AI技术深度应用的智驾、座舱SoC领域，中国市场目前总体是百家争鸣状态，越发激烈的竞争将逐渐催生出更具实力和竞争力的龙头企业；在MCU和功率器件领域，中国已有具有较强能力的大型企业，此类企业将继续发挥其在行业中的标杆作用和影响力，在率先打入国际市场的同时带领本土其他芯片企业进步，实现“先强带动后强”。

未来，中国车规级芯片产业将在国家的扶持下，以先进头部企业为标杆集中式发展。

中国半导体行业的发展劣势与诸多困境注定中国车规级芯片创新发展之路不会是一条坦途。疫情期间海外芯片缺供断供，为车规级芯片国产替代提供了绝佳窗口，而如今疫情影响已渐消弭，国产芯片是否能继续向上生长是行业内聚众瞩目的焦点。

在半导体材料、架构设计、制程工艺等技术领域，中国车规级芯片虽起步较晚，但依然取得显著成果，正奋力追赶国际技术水平。同时，中国车规级芯片企业顺应智能电动汽车发展趋势，耕耘芯片软硬协同能力，积极打造开发平台与主机厂构建更加紧密的合作关系，并进一步联合产业内多方玩家共同塑造产业协同生态。中国车规级芯片产业创新初见成效，产业发展向阳而生。

眼下中国车规级芯片发展依然面临诸多挑战，技术壁垒难以打破，行业应用经验匮乏，车规级统一标准和平台未能建立起来，芯片厂与主机厂之间未能形成良性循环导致商业闭环也迟迟未能形成。通往成功的道路总是漫长曲折的，中国车规级芯片产业创新道阻且长，芯片企业任重道远。

未来，蒲公英孵化器将持续密切关注车规级芯片产业发展，与行业创业者一起，共同助力中国智能汽车与车规级芯片产业的持续创新发展。