文章要点
1. 汽车行业对半导体芯片的需求巨大，中国是全球最大的汽车市场，在电动化及智能化的趋势下汽车芯片的应用规模将进一步迅速增长。
2. 新能源汽车使汽车半导体芯片的需求数量将提升一倍左右，而智能驾驶会提升人工智能芯片的市场份额。
3. 国内厂商在生产工艺、品控方面与国际厂商差距较大，在车身、娱乐等技术壁垒相对较低的领域实现国产替代的可能性更高。
4. 车用芯片研发周期较长，加之较长的稳定供货期，国产芯片厂商短期内或难以赶超国际厂商。
本文核心观点：
汽车行业对半导体芯片的需求巨大，中国是全球最大的汽车市场，在电动化及智能化的趋势下汽车芯片的应用规模将进一步迅速增长。
新能源汽车使汽车半导体芯片的需求数量将提升一倍左右，而智能驾驶会提升人工智能芯片的市场份额。
国内厂商在生产工艺、品控方面与国际厂商差距较大，在车身、娱乐等技术壁垒相对较低的领域实现国产替代的可能性更高。
车用芯片研发周期较长，加之较长的稳定供货期，国产芯片厂商短期内或难以赶超国际厂商。
一、汽车半导体芯片行业概况
据统计数据，2019年全球汽车芯片市场规模达465亿美元，同比增长11%。2019年中国汽车市场整体销量约占全球汽车市场整体销量的30%，中国汽车芯片市场具有巨大的市场空间，而在电动、智能、互联的趋势下，汽车芯片的应用规模还将进一步迅速增长。
半导体行业来自汽车领域的需求排第四位。半导体行业的下游应用领域中，前三名的领域为工业、消费（个人电脑等）、通信，来自汽车行业的应用排第四，以国际半导体巨头厂商2019年汽车行业半导体需求占比的数据为例，TI约为30-40%，ADI约为40-50%左右。车载的下游应用主要分为娱乐、车身底盘、动力、安全这四个领域。国内占比较少，车载半导体基本都是国外厂家，国内能达到量产的还很少。
汽车芯片和其它芯片的主要区别是可靠性。和消费电子芯片（如手机芯片、PC个人电脑芯片）、工业芯片（如生产线芯片）等相比，车用芯片的主要区别是可靠性。因为手机、电脑的芯片失效后，后果并不会很严重。而汽车的后果会很严重，需要较高的可靠性，而且能够检测出自己失效，对资质认证比较严格。这也是为何一些小的公司很难切入该行业，或许小规模，如几千片的交付可以，但如果量上来之后，可靠性就达不到要求。
半导体器件的分类中，功率价格最贵，MCU的技术难度最低。按照汽车半导体器件的传统分类方法，可分为MCU（Microcontroller Unit，车用微控制器，功能芯片）、功率半导体（IGBT、MOSFET等）、传感器这三类。价格方面，功率IGBT最贵，电源也较贵，MCU居中，传感的价格最低。难度方面，传感和功率的难度最大，MCU难度最低，其国产替代最快。功率方面，碳化硅和IGBT相比，各方面性能均更优，但成本较高。碳化硅的优势：耐高温、高压、高频、高效，各个方面相比IGBT都是碾压性优势，但成本比较高。做碳化硅的主要都是意欲弯道超车，如在IGBT领域感觉比较难以胜出，可能会在碳化硅领域发力。
二、电动化及智能化对汽车芯片市场的影响
新能源汽车对半导体芯片的需求大概是传统汽车的两倍左右。新能源汽车，动力的占比最大，传统车，主要是娱乐、安全、车身底盘。动力主要是IGBT，整个模组封装好之后大概在大几千块钱，电池管理大概几十美金左右，电控也大概几十美金左右，在能源这部分大概一万人民币左右。其余的娱乐、车身底盘、安全，加起来大概几千元钱。大概来讲，新能源车大概1万-2万。传统车，新能源部分的就没有了，因此基本也就几千块钱。此外，随着单车的带电量的提升，电池包的电压串数高，BMS的总价值量会提升，电控系统也会更复杂，因此电动车对半导体芯片的需求也会随之增加。而纯电和插混相比，区别主要就是在各自电池包的容量区别，导致电池管理的芯片需求的区别。
由于智能驾驶所需的半导体器件对运算能力的要求更强，因此AI主控芯片正在逐渐更多的应用到汽车上来。智能驾驶的需求，在半导体行业被划分在安全领域，主动安全包括视觉雷达、激光雷达、陀螺仪，被动安全包括气囊、ESP等。目前市场上还是以传统做车的芯片厂商为主，如瑞萨、TI等，AI主控芯片尽管目前规模较小，但未来会逐渐增加份额。相同的故事已经发生在车机上，例如之前主要是NXP、TI等，现在慢慢的很多都已转向了高通、英特尔，消费芯片在车机上具有很大优势。智能驾驶也一样，人工智能芯片当前的份额还比较小，未来其份额将逐渐增加。此外，前视方面，AI芯片需要配备自己的算法才能应用。前视的市场比较特殊，若使用了AI芯片，必须要有自己的算法，否则这款AI芯片没办法使用。比如采购了英伟达的GPU，其算力非常强，但英伟达不提供算法，需要自己有很强的算法团队开发出算法然后应用在上面，而软件对人力资源的消耗非常大，一般的车企或Tier 1没有这种能力，因此只能买一个带算法的AI芯片，而目前仅有mobile eye是带算法的AI芯片，所以其份额最大。除了mobile eye之外，如博世、大陆，他们有自己的算法团队，但也是出自于传统车企，所以还是采用了传统车企的芯片，如瑞萨等。所以市场的主流大概一半是mobile eye，一半是传统的车载芯片。新的例如英伟达、英特尔、高通的应用还是很少，因为没有能力用起来。
其它方面的需求差异：
中低端车型和高端车型在安全及娱乐领域差别很大。动力、车身底盘，这两个领域基本一样，但是安全、娱乐（座舱）两个领域的差别很大。低配车和高配车，在动力和底盘上是一样的，区别主要在座舱娱乐（如中控大屏等）、安全（如带自动驾驶包，前视的单目、双目等，如mobile eye 4批量大的话，大概大几十美金）。
商用车比乘用车的需求更高。商用车的单车量会更高，因为有些是强制装配，如前置雷达，内置监控等，但也不会增加很多，另外如果是商用的新能源车，由于其带电量比较高，对应的三电的部分的半导体用量也会提高。
三、国内外汽车芯片厂商对比
半导体国际巨头厂商各自的优势对比：ST在电驱和MCU具有优势，特斯拉的碳化硅采用的是ST的；英飞凌主要在功率方面比较强，另外在车载MCU、车载网关的芯片最强，毫米波雷达、电源芯片和MCU都做的很强，由于其IGBT已经很强，因此在碳化硅上虽然有布局但并没有很激进地推进。这两家是传统做汽车的厂商里面最强的。NXP主要是在总线节点、CAN芯片、车载通信比较强，其功率稍弱一些。瑞萨主要在MCU方面比较强，瑞萨没有功率和传感，所有领域都在计算，娱乐、仪表、车身都会用到瑞萨的处理器。TI在电源、MCU、毫米波雷达、传感、视觉处理器都进展非常迅猛。
中国厂商和国际巨头在研发方面的最大差距是传感。车载MCU的设计并不是很难，主要难在生产，国内MCU若通过中芯国际代工，而中芯国际并没有车规的产线，因此无法代工，故可生产性、品控是最大的门槛。功率方面：国外碳化硅也不成熟，国内在努力上产能，目前该市场还没起来，难以评价；而IGBT的市场更为成熟，设计上没有太大差距，主要就是管子的设计，差距主要在生产端的可靠性及耐高温，核心还是工艺问题。传感器具有较高的技术壁垒，例如CMOS传感器、毫米波雷达，国内有几家在做，但也很难和国际大厂抗衡，其它还包括很多传感器，如温度、压力、角度、转速、油量等，均属于模拟芯片，难度更大，差距比更大，需要积累。
最有可能国产替代的传感器包括霍尔、胎压和加速度传感器。目前国内产业链不完备，例如毫米波雷达，零部件厂商主要在国外。未来国产车用芯片在进口替代上，可能主要还是在技术门槛相对较低一些的车身、娱乐方面更容易突破。霍尔最简单，最有可能最早被替代掉；另外胎压和加速度传感器，国内已经有一些替代了；毫米波雷达，大的射频类，替代起来比较难一些。
四、车用芯片的研发与供应链
一款车用芯片的研发周期根据其复杂程度不同而不同，一般最少也在3年左右。TI的某一款毫米波雷达比较复杂的芯片，推出总共用了7年。一般的情况最少也要3年。环节和其他领域的芯片没有太大差异，市场调研、产品定义、给客户送样、小批量量产、大批量量产等。
需要和车型紧密结合的车用半导体芯片，其研发会和车型深度绑定。从整个汽车行业来看，零部件的核心研发在逐渐向零部件供应商转移，而零部件供应商在产品研发中也逐渐更早的切入车企的设计方案与车企进行共同研发。车用半导体芯片，有的要和车型紧密结合，如最典型的BMS、毫米波雷达等，每一代车型都会有专门匹配的芯片研发，芯片的研发会和车型深度绑定；而像IGBT、车身、娱乐方面，其产品迭代周期慢于车型，可能两到三代车型对应一代半导体产品。
车规级芯片完成车规认证并进入整车厂供应链的时间大概1年左右，进入供应链之后稳定供货期一般5-10年。目前认证较快的话，一般1年左右就可以进入。关于供货期：有的车厂分A、B供，这一代平台用A做一供，下一代平台用B做一供，会故意切换。而有的车厂的车型不进行切换。一代车型的生命周期大概五年左右，则半导体供应商的稳定供货期一般也同样是五年，如果下一代车型的供应商没有被切换，则可以又有五年的供货期。
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