一、電動化&智能化發展，驅動車規半導體應用邁入新時代

“電動化”+“智能化”浪潮下，汽車半導體應用邊界持續拓寬。汽車 半導體按功能可分為功率半導體（IGBT、MOSFET 等）、計算控制芯片 （MCU、SoC 等）、存儲芯片（DRAM、NAND、NOR 等）、傳感器芯 片（CMOS、雷達芯片、MEMS 等）、通信芯片（總線控制、射頻芯片） 等。2020 年汽車半導體產業中計算控制類芯片、功率半導體、傳感器芯 片、存儲芯片市場規模占比分別為 23%、22%、13%和 9%。從應用領 域看，傳統燃油車的半導體主要集中在車身、底盤安全等傳統汽車電子 領域，隨著汽車電動智能化不斷發展，動力總成、輔助駕駛、信息娛樂 等領域的半導體需求快速提升，2017-2022 年輔助駕駛、電動/混合動力 系統的半導體應用規模 CAGR 分別高達 23.6%和 21%。

電動化、智能化將驅動汽車半導體市場快速擴容，目前海外半導體廠商 占主導地位。2021 年全球汽車半導體市場規模達 467 億美元，同比+33%。 在電動化智能化大趨勢下，汽車半導體應用需求顯著上升，據 Omdia 預 測，2025 年全球汽車半導體市場規模將突破 800 億美元，2021-25 年CAGR 達 15%。根據我們對各細分市場規模的測算，電動化將驅動新能 源車 IGBT 芯片和 BMS 模塊中 AFE 芯片市場的增長，2021 年全球規模 分別為 20 和 6 億美元，2025 年將達 73 和 18 億美元，CAGR 分別為 39%和 34%；智能化則帶來車規 CIS、智能座艙 SoC、自動駕駛 SoC 以及車規 DRAM、NAND、NOR 三類車規存儲芯片市場顯著增量，2021 年全球規模分別為 39、25、15、12、10 和 5 億美元，對應 2025 年規 模預計分別為 76、42、67、22、28 和 9 億美元，CAGR 分別為 18%、 13%、45%、15%、28%和 13%。此外根據 IC Insights，全球車規 MCU 將從2021年的76億美元增長至2025年的120億美元，CAGR達12%。 全球汽車半導體市場中，海外半導體龍頭廠商占據主導地位，2021 年英 飛 凌 / 恩 智 浦 / 瑞 薩 / 德 州 儀 器 / 意 法 半 導 體 市 占 率 分 別 為 12.7%/11.8%/8.4%/8.1%/7.5%，CR5 接近 50%，行業集中度高。

汽車半導體可靠性要求高，天然存在認證壁壘。1）AEC-Q100 系列是 切入車企供應鏈前必須驗證的基礎標準，該系列標準按溫度范圍劃分為 5 個等級，0 級（-40°C to +150°C）為最高等級；2）ISO 26262 專 門針對汽車領域的功能安全，不是全球強制性標準，但該標準越來越受 車廠認可，該認證包括生產流程認證和產品功能認證，要求安全機制符 合 ASIL 各等級認證，從低到高分成 QM、A、B、C、D 五個等級，ASIL 等級越高，則認證流程更嚴苛、周期更長、技術要求和成本都更高；3） IATF 16949 側重汽車品質管理體現，涵蓋從設計到生產到封測全流程， 更強調產品零缺陷，其覆蓋的硬件范圍除芯片外還有汽車其他硬件。汽 車半導體產品進入車企供應鏈需要經過上述系列安全性認證，認證周期 至少 2 年，行業天然存在較高壁壘，同時車企考慮到產品穩定性和驗證 測試成本，一般不會隨意更換供應商，因此廠商進入供應鏈后往往能獲 得較長期穩定的訂單。

1、汽車電動化加速發展，半導體價值量顯著提升

滲透率迎來 10%拐點，汽車電動化進入加速發展階段。從全球市場看， 2021 年新能源車滲透率為 8%，2022 年 1-9 月全球新能源乘用車銷量 約 578 萬輛，滲透率達 13%，已突破 10%拐點，全球汽車電動化進入 加速發展階段。相比于全球市場，中國汽車電動化進程較快，滲透率已 由 2020 年的 5%提升至 2021 年的 13%，2022 年 1-9 月國內新能源車 銷量 456.7 萬輛，滲透率達 23.5%。

電動車單車半導體價值量顯著高于燃油車，功率半導體貢獻主要增量。 電動車成本結構與燃油車差距較大，三電系統占電動車整車成本高達 50%，包括電池、電驅和電控，三者對應整車成本占比分別為 38%、6.5% 和 5.5%。電動車以電力系統作為動力來源，汽車電子標識必須安裝嗎，對電力轉換和功率變換具備 更高要求，因此功率器件需求顯著提升。此外，電動化也將帶來 MCU 用量變化，一方面電動車新增的電池管理系統、整車控制器等將增加 MCU 的搭載量，另一方面又將減少發動機管理、變速箱控制器、燃油泵 控制器等 MCU 用量。根據英飛凌數據，傳統燃油車單車半導體價值量 338 美元，混合動力車和純電動車單車價值量提升至 710 美元和 704 美 元，其中功率半導體增量分別為 283 美元和 316 美元，占總增量比重分 別為 76%和 86%。

2、智能化帷幕已啟，汽車半導體迎來新增長點

汽車智能化包括智能駕駛、智能座艙和智能服務三大部分。智能駕駛的 實現需要對汽車的周圍環境進行感知、分析、判斷并進行有效的處理和 執行，以實現擬人化的動作執行，是汽車智能化的基石。智能座艙通過 圖像、語音、觸控、手勢等交互方式提高駕駛操控體驗和乘車娛樂性， 是人車交互的入口。智能服務將汽車與人及其社會生活相連接，是汽車 智能化的延伸和擴大，包括后市場服務、出行服務、社交及生活服務等。

ADAS 作為智能駕駛核心載體，未來十年將進入加速滲透階段。ADAS （advanced driver assistance system，高級駕駛輔助系統）是智能駕 駛的核心載體，包含感知、決策和執行三大層次。1）感知層：依靠多傳 感器對環境信息和車內信息進行采集和處理，攝像頭、毫米波雷達、激 光雷達等是重要傳感器；2）決策層：通過融合多傳感器的數據進行決策 判斷，制定控制策略；3）執行層：將系統決策反饋到底層模塊執行，實 現車輛縱向橫向的自動控制，相當于汽車的“四肢”。我們認為未來十年 ADAS 將進入加速滲透階段，預計 L2 及以上車型滲透率將從 2021 年的 18%提升至 2030 年的 86%，同時，2022 年是 L2 往 L3+跨越的窗口， L3+級智能車滲透率將由 2022 年的 1%上升至 2030 年的 56%。

感知層多傳感器融合，攝像頭和激光雷達芯片是重要增量。感知層傳感器主要包括車載攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達以及慣性 導航設備（GNSS and IMU）。不同傳感器在感知精度、感知范圍、抗環 境干擾及成本等方面各有優劣。由于當前自動駕駛廠商還無法通過深度 學習算法完全彌補硬件在環境感知方面的缺陷，因此采用多傳感器融合 方案收集海量信息用于決策分析是目前提高感知精度和可信度的主流方 案。ADAS 升級將帶來明顯的半導體增量，智能車單車半導體價值量將 由 L2 級的 160 美元上升至 L3 級的 630 美元以及 L4/5 級的 970 美元， 從傳感器來看，攝像頭模塊是 L2+級核心傳感器，L3 和 L4/5 則以激光 雷達模塊為重要增量，同時，ADAS 升級過程中傳感器融合也將貢獻較 大的半導體增量。

高級別自動駕駛催化算力、存儲新需求。決策規劃分為路徑規劃、行為 決策和運動規劃三個層次，每個環節功能的實現都建立在對應的算法上。 隨著自動駕駛級別的提高，芯片需要處理的環境復雜度和操作多樣性抬 高算力需求，L2 級別的算力需求在 10TOPS 以下，L3/L4/L5 級別則提 升至 30-60/100/1000TOPS，因此算力更高的自動駕駛 SoC 芯片需求廣 闊。同時，高級別自動駕駛的傳感器、操作系統、離線地圖等都將產生 大量數據，根據 Counterpoint 數據，2025 年 L4 級 ADAS 系統每小時至 少產生 1TB 數據量，對車規存儲芯片數量和性能提出更高要求。

二、功率半導體：電動化核心增量，高成長與國產替代共演繹

1、IGBT：受益電動化趨勢，高成長性+國產替代邏輯明確

電動化趨勢下汽車功率半導體用量顯著提升，為價值占比最大的汽車半 導體。傳統燃油汽車中，功率半導體分布在動力、車身、安全等部分， 主要應用于啟動、發電和安全領域；新能源車中，功率半導體是實現電 能轉換的核心組件，新增三電系統（電池、電驅和電控）以及 OBC（車 載充電機）、DC/DC、充電樁等需要用到大量的逆變器、變壓器和換流 器，IGBT、MOSFET 等功率器件用量大幅提升。電動化浪潮中，半導 體增量主要來自于功率半導體（圖 11），根據 Strategy Analytics，功率 半導體在汽車半導體中的占比從傳統燃油車的 21%提升至純電動車的 55%，躍升為占比最大的半導體器件。

配合大電流大功率，新能源車 IGBT 需求旺盛。燃油車中僅有少量的 IGBT 單管用于發動機點火器，隨著電車大功率大電流的技術演進，IGBT 模塊成為電控系統中逆變器的標配，將直流電轉換為交流電以驅動電機。 車載 OBC 中，IGBT 將輸入的交流電整流為直流電為新能源動力電池充 電，車載空調中則配備 IGBT 單管/模塊。從電控成本拆分來看，涉及的 電子零部件包括 IGBT 功率開關、DC/DC 變換器、電流傳感器、波紋電 容以及微控制器等，其中 IGBT 成本占比高達 44%。

新能源車 IGBT 市場規模測算：2021-25 年 CAGR 達 38.5%。新能源車 單車搭載約 30-48 顆 IGBT 芯片，根據產業信息，2021 年單片 8 寸晶圓 代工價格約 650 美元（產出約 120 顆 IGBT 芯片），推算出單顆 IGBT 芯片的晶圓價值約 5.4 美元。考慮封裝成本、毛利以及雙電機占比，我 們假設 2021 年平均單車 IGBT 成本為 300 美元，雙電機滲透率提升疊 加 IGBT 緊缺持續，單車價值量將進一步提升。綜上，我們測算出 2021 年全球新能源車 IGBT 市場規模約 19.8 億美元，2025 年將達到 73 億美 元，CAGR 達 38.5%。

英飛凌等海外廠商主導全球 IGBT 市場，國產替代空間仍較大。在 IGBT 器件和 IGBT 模塊市場，英飛凌均為全球第一，市占率分別為 29.3%、 36.5%，均為全球第一；在 IPM 模塊上的份額為 11.6%，居全球第三。 三大市場中，國內廠商市占率均較低，國產替代空間廣闊。IGBT 器件 市場中國本土廠商僅士蘭微一家，份額為 2.6%；IPM 則有士蘭微（1.6%）、 吉林華微兩家（0.9%）；IGBT 模塊市場，中國廠商斯達半導以 2.8%的 份額居全球第六。國產替代邏輯下，國內市場格局相對優于全球市場， 根據 NE 時代數據，22Q1 中國新能源車功率模塊市場中，斯達半導、 比亞迪半導體和中車時代分別占 16.4%、14.5%和 9%市場份額，分別 位居第二、三、五位。

缺芯格局+本土電動車品牌崛起加速 IGBT 國產替代進程。1）機遇一： 缺芯格局。IGBT 市場長期被英飛凌、富士、三菱等海外廠商壟斷，國 內自足率較低。近兩年電動車、儲能等下游需求高增，而供給端存在因 疫情/地緣沖突停產減產等擾動，IGBT 芯片供應持續緊缺。根據富昌電 子最新披露數據，英飛凌、意法半導體等廠商 IGBT 芯片交貨周期仍為 50 周左右，持續的長交貨周期為國產替代提供機遇。2）機遇二：本土 電動車品牌崛起。國產電動車品牌崛起也將推動產業鏈國產化進程， 2022 年 1-9 月，比亞迪新能源車市占率高于特斯拉 4%，穩居全球第一， TOP20 中有 11 家國內車企，國產新能源車市占率＞41%。在國產替代 機遇下，國內 IGBT 廠商發揮本土優勢加速追趕，斯達半導、時代電氣、 士蘭微、宏微科技等國內廠商逐漸切入車規級 IGBT 供應鏈，2021 年斯 達半導車規IGBT已批量供貨海外市場，多款產品獲得定點，第七代IGBT 預計將于 2022 年批量出貨。在汽車電動化加速擴空間+國產替代提份額 的雙重助力下，國內 IGBT 廠商將獲得跨越式的增長。

2、SiC：800V 平臺上車催生 SiC 需求高增

800V 快充成為多數車企布局方向。新能源車 “里程焦慮”解決方案包括 推廣換電模式、延長續航里程、發展快充技術等。其中，快充技術可以 在不依賴換電站的前提下有效提升補能效率，因此是多數車企布局方向。 快充技術主要包括大電流和大電壓兩大方案，大電流方案缺點在于：大 電流會導致發熱量高，會降低轉換效率，同時增加熱管理系統成本，目 前僅特斯拉、極氪等少數品牌選擇了大電流方案，多數車企則選擇了大 電壓方案。現階段主流新能源車高壓電氣系統電壓范圍一般在 230V-450V（即“400V 系統”），隨著高壓快充的推進，整車高壓電氣系 統電壓范圍達到 550-930V（即“800V 系統”）。2019 年保時捷推出全球 首款純電動 800V 車型 Taycan Turbo S，2021 年 11 月小鵬推出國內首 款 800V SiC 平臺車型小鵬 G9。此外，比亞迪、極氪、嵐圖、廣汽埃安、 極狐、長安、長城、理想等多家車企也已先后發布 800V 平臺架構或規 劃。2022 年 7 月極狐 αS HI 版已量產交付，小鵬 G9 預計 9 月交付，2022 年是我國 800V 高壓平臺車型量產的元年，但目前整體規模仍較小，據 緯湃科技預測，2025年800V系統在新能源車市場有望達到15%市占率。

800V 系統對電控提出更高要求，SiC 器件成為更優選擇。相比于傳統 硅基器件，采用 SiC 器件對 800V 系統的提升主要在性能、成本兩方面。 1）性能：a.更低的損耗。WLTC 工況下仿真數據顯示，“800V+1200V SiC 模塊”方案整車損耗較“400V+750V IGBT 模塊”降低了 7.6%。b.更長的續 航里程。根據博世數據，SiC 版本的電動車平均行駛距離較傳統電動車 增加 6%。 2）系統成本：SiC 器件在電控體積、重量、功率、效率方面較硅基均有 顯著提升，從系統成本角度考量，能節省在器件環節之外的其他散熱環 節、電池容量的成本。根據華爾街日報，SiC 相關技術可幫助單車節省 近 750 美元的電池成本。

2025 年 SiC 成本預計下降 20%+，2026 年新能源車 SiC 器件規模有望 達 46 億美元。目前 SiC MOSFET 的應用受到成本高昂限制，據中科院 數據，同一級別下 SiC MOSFET 的價格比 Si 基 IGBT 高 4 倍。碳化硅 器件降本主要通過三大途徑：1）降低襯底成本，主要通過 8 寸向 12 寸 升級、持續優化熱場設計來實現；2）在設計、器件制造、封裝各個環節 改進技術，具體涉及縮小元胞尺寸、改進柵氧淡化工藝等方向；3）設計 更小尺寸芯片，使得單位晶圓產出更高。根據 PGC，假設以 2021 年 6 寸 SiC MOSFET 1200V/100A 的成本為 1 個單位，則至 2025 年成本有 望降至 0.8 以下，而 8 寸的成本有望降至 0.68 附近。2021 年 SiC MOSFET 為 Si 器件成本的 3 倍，到 25 年有望降至 2.5 倍附近，而業界 通常認為 2-2.5 倍是碳化硅大規模滲透的成本臨界點，故當前及未來 2 年處于 SiC 爆發的前夜。據 Trendforce 預測，全球新能源車對 6 寸 SiC 晶圓需求將從 2021 年的 12 萬片提升至 2025 年的 169 萬片，據 Wolfspeed預測，2022年全球新能源車SiC器件市場規模達16億美元， 2026 年有望達到 46 億美元，CAGR 達 30.2%。

三、MCU：智能化大增量，本土廠商迎機遇

1、汽車是 MCU 第一大市場，智能駕駛帶來顯著增量

車規 MCU 評估指標嚴苛于消費類和工業級 MCU。車規 MCU 的評估指 標無論從工作環境、使用壽命還是交付良率等方面，都要嚴苛于消費類 與工業級的 MCU。比如汽車發動機艙 MCU 工作溫度區間為-40℃-150℃，車身控制部分為-40℃-125℃，而消費類產品只需要達到：0℃-70℃。其 它環境要求諸如濕度、發霉、粉塵、水、EMC，以及有害氣體侵蝕等等 也往往都高于消費電子產品要求。另外車規MCU的交付良率要求更高， 供貨時間、使用壽命都遠高于消費、工業產品要求，驗證標準多且復雜。 此外，車規 MCU 還需通過 AEC-Q100 等車規認證，認證流程通常需要 2 年左右時間，認證完成后通常能獲得較持續的車企訂單，行業進入壁 壘較高。

ECU 是汽車大腦， MCU 是其核心，起控制作用。ECU（Electronic Control Unit）即電子控制單元，又稱“行車電腦”、“車載電腦”，用于控 制汽車的一個或多個子系統。ECU 由微控制器（MCU）、存儲器（ROM、 RAM）、輸入/輸出接口（I/O）、模數轉換器（A/D）以及驅動等組成。 ECU 的作用是隨時監控著各種汽車運行數據（比如剎車、換擋、速度、 航向角、位臵等）和汽車運行的各種狀態（加速、打滑、油耗、前車距 離等），并根據預先設計的程序邏輯計算各種傳感器送來的信息，處理后 把各個參數發送給各相關的執行機構，執行各種預定的控制功能。

電動智能趨勢下，傳統的分布式 EE 架構 ECU 數量增多，系統龐雜，博 世的五大域劃分應運而生。汽車智能化和信息化發展，ECU 芯片使用量 越來越多，而傳統的汽車電子電氣架構都是分布式的，ECU 通過 CAN和 LIN 總線連接在一起，ECU 的增加使得汽車線束排線困難、軟件維護 與升級困難、模塊間信息溝通效率低，因此“域架構”概念隨之被提出， 如 Tier-1 廠商博世的經典五域：動力域（Power Train）、底盤域（Chassis）、 車身域（Body/Comfort）、座艙域（Cockpit/Infotainment）、自動駕駛域 （ADAS）。有的廠家則在五域集中式架構基礎上進一步融合，把原本的 動力域、底盤域和車身域融合為整車控制域，從而形成了三域集中式 EEA，包括整車控制（VDC，Vehicle Domain Controller）、智能駕駛（ADC， ADAS/AD Domain Controller）、智能座艙（CDC，Cockpit Domain Controller）三大部分。

短中期分布式架構仍為主流，ADAS 滲透帶動 MCU 用量提升。隨著汽 車電動智能化的推進，分布式的 ECU（電子控制單元）逐漸向域集中， 由 DCU（域控制器）集成多類 ECU 實現控制功能的集中，從而在減少 整車線束連接長度并降低成本的同時，減少電子電氣架構的空間、功耗 和復雜性。短中期來看，L1/L2 智能車仍占較大比重，由于缺乏路徑規 劃功能且傳感器數量有限，僅靠傳感器端的 MCU 便足已完成融合、決 策任務，分布式架構仍為主流，因此中低階 ADAS 加速滲透將推動 MCU 用量提升；而在 L2+及更高級別智能車中，SoC 芯片將逐漸替代 MCU， 但部分底盤交互高實時性任務仍需要 MCU 來完成，ADAS 域控制器仍 會搭載一顆 MCU，保障系統功能安全。

汽車 MCU 市場約 80 億美元，2022-2025 年 CAGR 為 11%，高于 MCU 行業平均水平，其中 32 位是主流，占比近 80%。 1）市場規模：隨著汽車智能化發展，ADAS、高精度導航、車身電子等 應用對 MCU 需求量大增，根據 IC Insights，2021 年全球車規 MCU 市 場規模約 76 億美元，2022 年預計達 87 億美元，2025 年有望增長至 120 億美元，2022-25 年 CAGR 為 11.3%，高于 MCU 整體市場規模 CAGR （5%）。根據 IC Insights，2021 年汽車信息娛樂應用預計占汽車 MCU 市場的 10%，較 2020 年增長 59%，其他領域占汽車 MCU 市場的 90%， 較 2020 年增長增長約 20%。 2）位數：從不同位數在汽車 MCU 市場的收入占比看，8/16/32 位分別 占 比 6%/18%/77% ； 從 出 貨 量 占 比 看 ， 8/16/32 位 分 別 占 比 23%/37%/40%。32 位收入占比 77%，出貨量占比 40%，由此推斷 32位 MCU 價值最高，在汽車 MCU 市場占比最大，市場規模達 58 億美金。

2、競爭格局：海外三巨頭主導車規 MCU 市場，大陸廠商積極布局

MCU 市場經過數輪大規模并購后，CR7>80%。總體看，國外前七大廠 商占據了全球超過 80%的市場份額，頭部效應顯著，其中瑞薩、恩智浦 > 微芯、意法 >其他三家。我們認為集中度較高的原因包括：1）為爭奪 市場份額及布局物聯網應用，MCU 主要廠商之間發生了數起大規模并購， 包括 NXP2015 年收購飛思卡爾，進軍汽車電子領域，市占率上升至 19%； Microchip 在 2016 年收購 Atmel，市場占有率上升至 14%；Cypress 在 2015 年收購 Spansion，市場占有率達到 4%；2020 年 Cypress 被 Infineon 所收購，合并后市占率達到 13%，躍升為排名第三的廠商。2） MCU 下游應用通常更新迭代較慢、使用周期較長，因此傾向于能提供穩 定解決方案的供應商，較少更換供應商。

汽車 MCU：競爭格局穩定，瑞薩、恩智浦、英飛凌三足鼎立。2021 年 瑞薩、恩智浦、英飛凌、德州儀器、微芯的市占率分別是 29%、25%、 22%、8%、7%，CR5 達 90%，CR3 達 76%，。2015-2020 年，三大廠 商市占率穩定在 65%-70%，自 2020 年英飛凌收購賽普拉斯后，三大廠 商市占率達 76%。

海外三巨頭產品覆蓋都較全面，但仍各有側重。1）英飛凌自研，主打 功率，擅長底盤、動力域等領域。主打的是功率器件（IGBT、碳化硅等）， 包括較完整的信號鏈產品。底盤安全、功能安全、底盤、動力控制、新 能源三件是英飛凌的的強項。2）恩智浦擁抱 ARM 架構，打造開放平臺， 適合中小客戶。恩智浦目前正由 Power 架構轉向 ARM 架構，打造開放 生態、學習成本更低，更適合中小客戶使用，向 S32 平臺傾斜，除了 ADAS 攝像頭外，應用覆蓋較全面。恩智浦在連接、網絡、傳感器等方 面優勢顯著。3）瑞薩背靠日本大車廠，產品覆蓋中高低端。瑞薩背靠日 本大車廠，涉及區域保護、本國利益。產品的性能可以覆蓋低端、中端、高端，應用覆蓋車身、底盤、動力、智能座艙等。4）ADAS 方面，瑞薩 更擅長攝像頭（R-CAR 系列），英飛凌擅長中央大腦的安全 MCU（Traveo， 收購賽普拉斯獲得），恩智浦擅長雷達（毫米波雷達是 S32R 系列，超聲 波雷達是 S12ZVL 系列）。

大陸廠商從中低端車規MCU切入，并考慮研發高算力產品。車規級MCU 由于認證周期長、可靠性要求高，是國產替代最難突破的陣地。近年來 部分大陸廠商已從與安全性能相關性較低的中低端車規 MCU 切入，如 雨刷、車窗、遙控器、環境光控制、動態流水燈等車身控制模塊，并逐 步開始研發未來汽車智能化所需的高端 MCU，如智能座艙、ADAS 等。 目前，兆易創新、芯海科技、國芯科技、BYD 半導等廠商均有通過車規 驗證的產品，中穎電子車規 MCU 已于今年 10 月流片。

兆易創新：車規 MCU 布局清晰，第一顆 M33 內核的 GD32A5 系列產 品量產在即。針對汽車 MCU 市場，公司規劃清晰，采取前裝/后裝同步 發展策略，所有產品均采用 eflash 技術。去年產品已進入后裝市場，覆 蓋車載影音、導航、OBD、EDR、新能源車身等應用；在前裝市場，第 一代車規 MCU GD32A5 將使用 M33 內核，通過 AEC-Q100 認證，定 位座艙、360 環視等入門的通用車身領域，該款產品預計 Q3 量產、貢 獻營收；第二代車規 MCU 計劃使用 M7 內核，功能安全等級 ASIL-D， 定位安全等級更高的安全氣囊、剎車等領域，預計 2023 年推出；第三 代車規 MCU 計劃使用 M7 內核，功能安全等級 ASIL-D，定位雙離合器 自動變速器等更高級領域，計劃 2025 年推出。

四、模擬芯片：遍布各域，預計 23 年 BMS 帶來 10 億美元新增量

1、遍布五域各角落，市場規模超百億美元

市場規模超過 100 億美元，電動化、智能化驅動汽車模擬芯片價值量增 長。模擬芯片可分為電源管理和信號鏈兩大類。汽車電動化帶來的高電 壓工作環境，用以實現電能分配與控制的電源管理芯片最先受益；信號 鏈芯片連接了現實與數字世界，是電子系統實現自動化、智能化的基礎。 根據我們統計，目前全球模擬芯片 500 多億美元市場中，約 25%用于汽 車，規模超過 100 億美元。

海外大廠主導市場，細分領域存在機遇。全球模擬芯片市場廠商林立， 僅 TI、ADI 兩家就占據全球半壁江山。由于模擬芯片重經驗、迭代慢、 研發久等特點，發展多年的國外廠商具有明顯優勢，以 TI、ADI 領銜的 “兩超多強“市場格局仍將保持。

應用涵蓋五域，用量需求巨大。模擬芯片起到橋梁和供電的輔助作用， 遍及汽車五域的各個角落。我們以五大域中的某些細分模塊為例，說明 模擬產品的用途。1）底盤域：以車身動態穩定模塊（即 ABS/VSC 模塊） 為例，其他需要用到的模擬芯片包括了驅動芯片、接口芯片等；2）車身 域：以車內燈模塊為例，其需要的模擬芯片包括了 LDO、接口芯片等； 3）動力域：以雙離合變速器為例，需要的模擬芯片包括了接口芯片、 PMIC 芯片、模擬開關等；4）ADAS 域：以遠程信息控制單元為例，5） 智能座艙域：以儀表盤為例，其用到的模擬器件包括 LDO、PMIC、接 口、浪涌保護等。

以 DC-DC 和柵驅動為例：1）DC-DC 應用部位遍及全車，增量主要來 自于信息娛樂域的低壓場景和動力域的高壓場景。2）柵驅動我們以車身 域為例，其涉及到電機的各類應用如座位位臵調節都需要柵驅動參與其 中起到驅動作用。

增量方面，一是汽車智能化將使得配套使用的信號鏈、電源管理芯片增 多；二是電動化下，BMS 模塊帶來 AFE 新需求。

2、BMS 模塊帶來 AFE 芯片新需求

AFE 用 來 采 集 電 池 信 息 ， 以 對 電 池 系 統 進 行 管 理 。 模 擬 前 端 （AFE-Analog Front End Front End）是包含傳感器接口、模擬信號調 理電路、模擬多路開關、采樣保持器、ADC、數據緩存以及控制邏輯等 部件的集成組件，其本質上是以 ADC 為核心的采樣芯片。AFE 通過內 臵傳感器感知電池組的電壓、溫度、電流等數據，并通過 ADC 將模擬 信號轉換為數字信號供后端 MCU 使用，MCU 負責接收 AFE 傳遞而來 的信息，并通過算法計算電池的 SOC、SOH 等數值從而管理電池系統，還可以與車上的其他控制單元進行信息交互(communication)。

AFE 的通道數量指的是其所監測的電池模塊串聯的單個電池數。主主流 的車用 AFE 的通道數有 6s、12s、18s 三種，通道數量越多，對 AFE 負壓要求越高。按照流車型電池包 400V、單節電池 3.6V 計算，需要總 電池的數量在 100 顆以上。因此廠商需要仔細選擇合適的通道數量進行 搭配，做到既不浪費也不勉強。

汽車 BMS 中 AFE 2021 年市場規模為接近 6 億美元。由于通道數量更 多的 AFE 承壓能力越強，因此價格也會更高，因此形成了承壓和價格的 正相關性（比如 ADI 的 LTC6810 是 6s，單價是 6.51 美元；而 LTC6804 是 12s，單價則翻了一倍在 12 美元左右）。根據我們測算，400V 的 AFE 單車價值，ADI 為 112 美元、TI 為 76 美元、ST 為 67 美元，我們取三 家平均值 85 美元作為單車價值，由此計算得到 2021 年市場規模接近 6 億美元，預計 2023 年市場規模可超過 10 億美元。

五、SoC 芯片：自動駕駛和智能座艙共催化

1、自動駕駛 SoC：智能駕駛核心賽道，國產廠商實力初顯

自動駕駛 SoC 芯片以 CPU+XPU 為基礎架構，以滿足算力要求。處理 器芯片可分為通用型和專用型，通用型包括 CPU、GPU、DSP 等，專 用型包括 FPGA、ASIC 等。CPU 作為 SoC 芯片的運算和控制核心單元， 調度、管理、協調能力強，但不擅長處理并行重復計算，難以滿足自動 駕駛 SoC 芯片的高算力要求，因此 SoC 芯片需要在 CPU 基礎上增加一 個或多個 XPU（GPU/FPGA/ASIC）來進行 AI 運算。

GPU、FPGA、ASIC 各有優劣，現階段三大架構共存。三類 XPU 各有 優劣：1）GPU：擅長圖像處理，支持大量數據并行計算，但管理控制 能力弱，功耗高；2）FPGA：屬于半定制化芯片，能效比優于 CPU 和 GPU，初期具備短周期、試錯成本低等優勢，但量產后不具備成本優勢； 3）ASIC：基于特定算法設計的專用芯片，算法迭代后需重新設計，可 能導致沉沒成本較高、開發周期較長，但算力和能效比高，且量產后成 本較 FPGA 低。具體架構主要分為三大流派：CPU+GPU+ASIC、 CPU+ASIC、CPU+FPGA。 1）CPU+GPU+ASIC 架構（英偉達、特斯拉、Mobileye）。1）英偉達： 近年產品 Xavier、Orin 以及 Atlan 都采用 CPU+GPU+ASIC 架構，以 Atlan 為例，芯片內臵 CPU、GPU、深度學習和計算機視覺加速器（ASIC） 以及 BlueField DPU。2）特斯拉：特斯拉 HW3.0 版的 FSD 芯片單顆算 力 72TOPS，包含 CPU、GPU 和 NPU（ASIC）三大處理單元，NPU 由特斯拉自主設計，負責深度學習和預測，是芯片中最核心的組件。3） Mobileye ：新推出的 EyeQ6、EyeQ Ultra 均在以往的 CPU+ASIC 架構 基礎上增加了 GPU 模塊。4）高通：Ride 高階產品最大算力達 700TOPS， 預計也將采用這一架構。

2）CPU+ASIC 架構（Mobileye、華為、地平線）。1）Mobileye：EyeQ3-5 系列均采用 CPU+ASIC 架構，EyeQ5 包含 4 個模塊：CPU 和 CVP、 DLA、MA 三大加速器（ASIC）。2）華為：2021 年推出 4 款 MDC 產品， 均為 CPU+ASIC 架構，自研的達芬奇架構 NPU 昇騰 310 芯片負責 AI 運算。3）地平線：征程 2 芯片集成了雙核 Arm Cortex A53（CPU）以 及自研雙核 BPU（ASIC）。 3）CPU+FPGA 架構（百度賽靈思、谷歌 Waymo）。1）百度賽靈思： Apollo 專屬車載平臺 ACU-Advance 使用單 Xilinx ZU5（FPGA）設計， AI 加速能力對標英偉達 Parker 芯片；2）谷歌 Waymo：采用英特爾 Xeon 處理器（CPU）和 Arria FPGA。

短期以 CPU+GPU+ASIC 架構為主，長期 CPU+ASIC 具備量產成本優 勢將成主流。現階段自動駕駛算法更新迭代快，對并行計算需求高，而 GPU 具備強大的并行計算能力，因此現階段自動駕駛 SoC 仍需 GPU， CPU+GPU+ASIC 為主流架構。但未來算法逐漸固化后，量產成本低且 能效比高的 ASIC 將替代 GPU，FPGA 由于不具備量產成本優勢，也將 向 ASIC 轉化。長期來看，自動駕駛 SoC 芯片架構將由現階段的三大流 派向 CPU+ASIC 主流架構發展。

自動駕駛 SoC 芯片市場規模測算：現階段約 15-25 億美元，2021-25 年 CAGR 達 45%。英偉達 Orin 芯片售價約 400 美元，Mobileye EyeQ3 售價約 100 美元，因此我們假設 L2/L2+和 L3 單車價值量分別為 100 美 元和 400 美元，2024 年開始年降 5%；而 L4/5 級至少需要兩顆英偉達 Orin 芯片，因此假設 L4/5 單車價值量為 800 美元，年降 5%。結合前文 ADAS 滲透率預測，我們測算出 2021 年全球自動駕駛 SoC 芯片市場規 模為 15 億美元，2025/2030 年市場規模將達 67/235 億美元，2021-30 年 CAGR 高達 45%。

自動駕駛 SoC 芯片玩家主要包括海外芯片廠、國內芯片廠和自研車企 三大類。海外芯片廠商主要包括英偉達、Mobileye 和高通，國內芯片廠 商主要包括華為、地平線和黑芝麻，而自研芯片的車企主要有特斯拉和 零跑，后續自研車企陣營可能會繼續擴充。恩智浦、瑞薩等部分傳統汽 車芯片廠商亦有所布局，但在高算力領域并無明顯優勢。

華為、地平線等國內廠商嶄露頭角。1）華為：基于昇騰 610 芯片的 MDC610 平臺已在多款新車上應用，單顆算力達 200TOPS，支持 L4 級 自動駕駛，目前搭載車型包括哪吒 S、極狐 αS、阿維塔 11、問界系列 等。“華為造車”產業鏈持續擴充，在智能化硬件和軟件領域均有充分布 局，未來有望憑借智能化全棧式服務獲得更多定點。2）地平線：征程 3 首次搭載在 2021 款理想 ONE 上，第三代產品征程 5 是業界首款實現 自動駕駛和智能交互集成的整車智能中央計算芯片，算力達 128TOPS， 將于 11 月量產交付的理想 L8 Pro 將成為征程 5 首款量產車。最新推出 的征程 6 芯片算力高達 400TOPS，預計 2024 年量產。地平線憑借具備 競爭力的芯片以及成熟完善的開放平臺，有望推動自動駕駛芯片國產化 進程。

2、智能座艙 SoC：市場持續擴容，高通領跑中高端市場

電子車證可以在公安局下屬的交警車管支隊辦理。下面是汽車電子標識的詳細介紹:防偽:每一個RFID標簽都有世界上唯一的ID號，不能修改，所以RFID技術具有無可比擬的防偽性能。在RFID標簽中，除了ID號之外，還有一部分數據區，如果。

智能座艙滲透率持續提升，市場空間廣闊。相比于智能駕駛，智能座艙 的安全要求、法律風險、技術門檻相對都更低，其成果也更容易被駕駛 員和乘客感知，因此是傳統車企和新勢力車企重點布局的領域，智能座 艙滲透率不斷攀升。根據 IHS 數據，2021 年全球市場智能座艙新車滲 透率為 49.4%，預計 2025 年將達到 59.4%，中國市場滲透率水平和增 長速度相對更高，預計將從 2021 年的 53.3%提升至 2025 年的 75.9%。 整體規模來看，2030 年預計全球智能座艙市場規模達 681 億美元， 2021-30 年 CAGR 為 4.9%，其中國內市場規模將超 1600 億元，2021-30 年 CAGR 達 9.9%，智能座艙市場空間廣闊。

智能座艙數據處理復雜程度高，SoC 芯片為核心運算單元。智能座艙涵 蓋車載信息娛樂系統、人機交互模塊、車聯網模塊、HUD 系統等多個部 分，發展核心在于集成座艙的軟硬件以及人機交互系統，持續優化駕乘 體驗，最終進化為“智能移動空間”。現階段多模態交互是智能座艙重要 發展趨勢，即在艙內艙外感知基礎上，通過多模態技術實現語音、情緒、 手勢、人臉識別、定位等功能的有效融合。在這一演進過程中，車內攝 像頭數量增加、分辨率提升、3D 信息引入、模型優化、運行幀率提高等 各類軟硬件和算法的升級使得數據處理復雜程度顯著上升，傳統單個 ECU 獨立運算已不適用，需要集成 CPU、GPU、NPU 等多個處理器的 系統 SoC 芯片進行數據處理運算。

功能需求升級驅動智能座艙 SoC 芯片算力提升，制程工藝向 5nm 邁進。 隨著智能座艙不斷升級，多攝像頭視頻接入、多顯示屏圖像處理、語音 識別、以太網數據交互持續推高主控 SoC 數據運算處理工作量，對 SoC 芯片算力和性能需求持續提升，同時，主機廠硬件冗余搭配 OTA 升級的 方式也推動座艙 SoC 芯片往更高算力、更先進制程迭代。 1）算力：根據 IHS 數據，2024 年智能座艙 SoC 芯片 CPU 算力和 NPU 算力需求分別為 89KDMIPS 和 136TOPS，是 2021 年的 3.6 倍和 9.7 倍。CPU 算力方面，高通第四代芯片 SA8295 達 200KDMIPS 以上，國 內芯馳科技 X9U和瑞芯微RK3588M均達到100KDMIPS，華為麒麟 990 CPU 算力超 75KDMIPS。AI 算力方面，高通 SA8295、三星 Exynos V9 芯片 NPU 算力均高達 30TOPS，在已發布智能座艙中 AI 算力最高。 2）制程：目前主流智能座艙 SoC 芯片已基本實現 10nm 以下制程，7nm 芯片包括高通 8155、華為麒麟 990A、芯擎科技 SE1000，8nm 芯片包 括三星 V9、瑞芯微 RK3588M 等。此外，高通第四代驍龍座艙芯片制程 已達到 5nm，預計 2023 年量產，三星 Exynos Auto V920 將采用 4nm 工藝，預計 2025 年量產。

智能座艙 SoC 芯片玩家主要分為三大陣營：消費級芯片廠商、傳統汽 車芯片廠商以及國內芯片廠商。 1）傳統汽車芯片廠商：瑞薩、恩智浦、德州儀器等，此前主導傳統汽 車 MCU、ECU 芯片市場，在車規級芯片方面擁有豐富經驗，但在高性 能智能座艙 SoC 領域創新乏力，產品迭代速度慢，主要應用于中低端車 型，由于現階段中低端車型占比仍較高，因此傳統汽車芯片廠商在智能 座艙 SoC 市場仍占據較大份額。 2）消費級芯片廠商：高通、三星、英特爾等，具備消費級芯片研發基 礎，因此在高算力、先進制程車規芯片領域有天然優勢，軟件服務生態 也更優秀，產品迭代速度快，在中高端車型中廣泛應用。同時，這類廠 商在手機、筆電等消費級芯片領域已具備規模效應，因此在車規芯片量 產上具備成本優勢。 3）國內芯片廠商：消費芯片廠商如華為、全志科技、瑞芯微、晶晨股 份等，初創汽車芯片企業如地平線、芯馳科技、芯擎科技等，華為在消 費級芯片有較深的積累，鴻蒙生態亦有加成，其他多數企業起步相對較 晚、規模較小，優勢在于新產品性能具備較好競爭力，且國產車品牌眾 多、市場空間大，為國產替代提供了機遇。

華為、瑞芯微、芯擎科技等國內芯片企業有望憑借產品優勢和本土優勢 從國產汽車品牌切入中高端市場。華為麒麟 990A 采用 7nm 制程，AI 算力為 35TOPS，目前已量產上車，搭載車型包括極狐 αS、阿維塔 11、 問界 M5/7 等多款“華為系列汽車”。2021 年 12 月 AIoT 處理器芯片企業 瑞芯微推出了車規級座艙 SoC 芯片 RK3358M、RK3568M、RK3588M， RK3588M 規格最高，采用 8nm 制程，8 核高性能 CPU 和 GPU，AI 算 力達 6TOPS，可實現一芯多屏等功能，支持 12 路攝像頭合 7 路 1080P 視頻輸出。吉利旗下汽車芯片公司芯擎科技也于同月發布了 SE1000 芯 片，采用 7nm 制程，AI 算力高達 8TOPS，可對標高通 SA8155P，預 計 2022 年 10 月量產。我們認為，國內芯片企業在中高端產品領域實力 初顯，有望憑借產品優勢和本土優勢從國產汽車品牌切入中高端市場。

六、CIS：受益車載攝像頭高成長確定性

1、車載 CIS 量價齊升，市場空間廣闊

你好，汽車電子標識是電子車牌，是汽車電子身份證、汽車數字化標準信源，將車牌號碼等信息存儲在射頻標簽中，能夠自動、非接觸、不停車地完成車輛的識別和監控，是基于物聯網無源射頻識別在智慧交通領域的延伸。【回答】

攝像頭按安裝位臵不同可分為前視、環視、側視、后視和內臵五大類。 前視攝像頭包括單目、雙目和多目類型，能夠實現 FCW、LDW、TSR 等功能；側視攝像頭又分為前臵和后臵兩種，其中前臵側視攝像頭能夠 參與識別交通標識（TSR）；環視攝像頭一般為 4 個，裝配于車輛四周， 能夠實現道路感知和全景泊車輔助（SVC）；后視攝像頭主要用于泊車輔 助（PA）；內臵攝像頭安裝于車內駕駛座位前方，實現 DMS、OMS 等 功能。

感知層方案分為視覺方案和多傳感融合方案，都將推升攝像頭用量。1） 視覺方案：以攝像頭為主導，高算法低感知要求。特斯拉是視覺方案的 主要代表，搭載 Autopilot 3.0 系統的全系列均未搭載激光雷達，共配臵 了 8 個攝像頭、1 個毫米波雷達和 12 個超聲波雷達，其中 8 個攝像頭包 括 3 個前視、4 個側視和 1 個后視，可在 250 米半徑內為汽車提供 360 度視角。Mobileye 在 2020 年 CES 發布會上演示了僅搭載 12 個車載攝 像頭的自動駕駛方案，沒有搭載毫米波雷達、激光雷達或其他傳感器， 車輛能在耶路撒冷的街道上自動行駛約 20 分鐘。2）多傳感融合方案： 低算法高感知，系統冗余性較高，攝像頭等硬件搭載量持續推高。智能 化程度較高的車型攝像頭搭載量基本在 10 個以上，像素配臵也更高， 例如蔚來 ET7 搭載 11 顆 800 萬像素高清攝像頭，吉利極氪 001 搭載的 14 個攝像頭中包括 7 個 800 萬像素高清攝像頭。

ADAS 滲透升級推動攝像頭量價齊升，車載攝像頭市場空間廣闊。1） 量增：L0 和 L1 攝像頭搭載量僅 1-2 顆；L2/L2+級開始搭載前視 ADAS 攝像頭和普通環視攝像頭，總攝像頭數達 8 個；L3 級增加前視、側視、 后視 ADAS 攝像頭，攝像頭總數高達 8-12 個；L4/L5 級由于對雷達依賴 程度更高，攝像頭搭載量并無明顯提升。結合 ADAS 滲透率預測（圖 9） 以及各等級車載攝像頭搭載情況，我們測算出全球平均單車搭載量將由 2021 年的 2.8 顆提升至 2025 年的 5.1 顆，2030 年有望達到 9.0 顆。2） 價漲：普通車載攝像頭模組價值量在 150-200 元，ADAS 車載攝像頭模 組價值量則在 300-500 元。隨著 ADAS 等級提升，前視、側視、后視攝 像頭將逐漸升級為 ADAS 攝像頭，帶動車載攝像頭模組平均單價持續提 升。3）車載攝像頭模組空間測算：結合量價分析，我們測算出 2021 年 車載攝像頭模組市場規模為 485 億元，2022 年預計約 629 億元， 2025/2030 年將分別達到 953/1636 億元，2021-30 年 CAGR 達 14.5%。

CIS 作為主流成像芯片，將受益車載攝像頭高成長確定性。車載攝像頭 主要的硬件結構包括光學鏡頭（包含光學鏡片、濾光片、保護膜等）、圖 像傳感器、圖像信號處理器 ISP、串行器、連接器等器件。從成本結構 看，圖像傳感器占比約 52%，是車載攝像頭模組最主要的組成部分，此 外鏡頭組和模組封裝占比分別為20%和19%。圖像傳感器主要分為CCD 和 CMOS 兩大類，目前 CIS（CMOS 圖像傳感器）占比已超 90%，是 車載攝像頭的主流成像芯片。通過價值占比測算，我們預計 2025 年全 球車載 CIS 市場規模將達到 496 億元，2021-2025 年 CAGR 達 18.4%， 2030 年有望達到 851 億元。

2、行業壁壘高，高像素升級趨勢明確

車載 CIS 要求苛刻，行業技術、認證壁壘較高。1）工作溫度范圍：一 般為-40℃至 105℃，規格較高的甚至可達 125℃。2）低照度敏感&近紅 外線敏感：在暗態下能有較高的分辨能力。3）高動態范圍（HDR）：高 動態范圍 CIS 能夠在高反差背光條件下同時捕捉高質量圖像，車載 CIS 一般在 120-140dB 之間。4）LED 燈閃爍抑制（LFM）：LED 指示牌和 交通燈一般以 90Hz 頻率閃爍，CIS 可能因頻率不同步而捕捉不到信號， 引起 AI 系統誤判，需要 LFM 技術來解決這一問題。5）車規認證：相比消費類而言，車規芯片安全可靠性要求高，需要通過 AEC-Q 系列和功 能安全標準 ISO 26262 認定才能進入供應鏈，時間周期為 2 年左右。

車載 CIS 高像素升級趨勢明確。1）環視：由過去的 VGA 往 1.3MP-3MP 升級；2）艙內：為實現駕駛員、乘客狀態、后排乘客狀態監測，對分辨 率提出更高要求，主流艙內攝像頭逐漸往 5MP 升級，豪威新品 OX05B1S 像素便升級至 5MP；3）ADAS：自動駕駛等級提升帶來功能升級，緊 急制動、高速公路駕駛等有限自動駕駛功能下，攝像頭像素逐步往 5MP 甚至 8MP 推動，安森美和豪威先后推出 8MP 產品并已實現量產出貨， 索尼車載 CIS 最高像素達 7.4MP。短中期來看，8MP 產品逐步滲透是 大趨勢，長期來看，未來自動駕駛速度、功能將對視覺感知提出更高要 求，CIS 有望往更高像素水平升級。

3、競爭格局：行業集中度高，豪威坐二爭一

汽車電子標識是實現高速運動狀態下對車輛身份的識別、動態的監測，附帶實現流量監測，助推城市交通智能化管理。汽車電子標識是電子車牌，是汽車電子身份證、汽車數字化標準信源，將車牌號碼等信息存儲在射頻標簽中，能夠自動、非接。

展望未來，豪威有望逐步搶占安森美份額。豪威艙內 CIS 產品線齊全， 市占率全球第一。在高像素 CIS 領域，安森美于 2017 年推出首顆 8MP CIS，豪威于 2019 年推出第二代 8MP 產品，并于 2021 年完成研發后 量產出貨，由于豪威推出時間較安森美晚，且車規芯片從定點到量產存 在 2-3 年時間差，因此現階段 8MP 車載 CIS 市場中安森美份額較高。 目前豪威正在研發第三代 8MP CIS，隨著定點產品逐步進入量產，豪威 在高像素領域市占率有望持續提升。整體來看，考慮到安森美 8MP 產品 升級滯緩，且短期難以解決產能短缺問題，我們認為豪威有望憑借技術、 產能優勢獲得更多新車型定點，在未來 2-3 年內逐步搶占安森美份額。

七、存儲芯片：智能網聯催生存儲芯片新需求，國產競爭格局有望逐步向好

車載存儲芯片分布廣泛，DRAM 和 NAND 為主流產品。車載存儲芯片 分布在汽車車身域、底盤域、座艙域、動力域、自動駕駛域五大域中， 支持 ADAS、IVI、儀表盤、互聯、黑匣子等應用的存儲功能。從應用形 態來看，存儲芯片除單獨搭載系統之外，還被封裝在各類主控芯片（MCU、 SoC）內部，用于緩存、讀取和處理信息，以提高數據處理的效率。汽 車存儲芯片分為易失型和非易失型，易失型包含 DRAM、SRAM 兩大類， 非易失型為 NAND、NOR、EEPROM 等。2021 年全球車載存儲芯片市 場規模約 31 億美元，其中，DRAM 和 NAND 合計占比超 70%。

智能化網聯化趨勢下，海量數據對車載存儲提出更高需求。在汽車智能 化、網聯化趨勢下，ADAS 系統、智能座艙、車聯網技術的應用都將產 生大量數據，對車載存儲提出更高需求。以 ADAS 系統為例，ADAS 平 臺研發需要在車輛行駛時收集大量路測數據，包括攝像頭、雷達、激光 雷達、GPS 等數據，將這些數據上傳到研發平臺后對其進行 AI 訓練， 并在 ADAS 平臺上驗證和仿真，整個過程會產生大量過程數據。L2 級 車路測一小時大概產生 2TB 數據，L4-L5 級每小時路測數據量則達到 16-20TB，單次路測將產生 8-60TB 的數據，整個研發周期產生的數據 將達到 EB 級別。海量數據的緩存、讀取和處理將對存儲系統的讀寫性 能、容量、可靠性等提出更高要求，車載存儲芯片需求因此快速提升。

1、DRAM：ADAS 和 IVI 系統帶來顯著增量

智能化提升車規 DRAM 容量、帶寬要求。車規 DRAM 主要用于存放運 行中的程序和數據，核心應用領域包括 IVI 車載信息娛樂系統、ADAS 系統、信息和儀表盤，這三大系統的升級都對 DRAM 的容量和帶寬有更 高的要求。容量方面，根據美光的數據，L1/2 級汽車單車 DRAM 容量 需求約 8GB，L3 級和 L5 級則分別提升至 16GB 和 74GB。ADAS 和 IVI 是車規 DRAM 主要增量來源，2020 年 DRAM 容量需求占比由高到低分 別是 IVI（52%）、ADAS（34%）和信息數字儀表盤（14%），ADAS 對 DRAM 的增量需求最為明顯，2023 年容量需求占比預計提升至 45%。 帶寬方面，L2 級 DRAM 帶寬一般為 25-50GB/s，L3 級時帶寬可達200GB/s，L4 級之后帶寬將提升至 1TB/s。產品方面，L2 級主要采用基 礎的 DDR2/DDR3，現階段 L2 開始往 L3 升級，DRAM 也將逐步往 DDR4 / LPDDR4/LPDDR5/GDDR5 切換。

DRAM 空間測算：2021 年 12 億美元規模，預計 2025 年突破 20 億美 元。根據美光數據，我們假設 L0、L1、L2、L3、L4/5 單車 DRAM 基礎 容量為 2、8、8、16、32GB，考慮到 L2 級以上車型智能座艙、車聯網 仍有升級空間，因此假設單車 DRAM 容量將繼續提升。根據阿里交易網 中美光和 ISSI 部分車規 DRAM 產品報價，我們假設 2021 年車規 DRAM 單價為 2.5 美元/GB，假設 2023 年開始單價存在 3%年降。結合各等級 汽車銷量預測，我們測算出 2021 年車規 DRAM 市場規模為 12 億美元， 預計 2025/2030 年將分別達到 22/49 億美元，2021-30 年 CAGR 達 16.5%。

2、NAND：行業具備彈性增長潛力，國內廠商逐步切入

ADAS 和智能座艙升級帶來 NAND 顯著增量需求。NAND 主要用于 ADAS 系統、IVI 系統、汽車中控等，主要作用在于存儲連續數據。ADAS 系統中 NAND 容量需求增長最為顯著，根據海力士數據，L2 級 ADAS 一般只需主流的 8GB e-MMC，L3 級則提升至 128/256GB，L5 級最高 可能超過 2TB。IVI 系統方面，傳統汽車娛樂系統一般只需 32GB 以下 的 NAND，而升級智能座艙后，64GB 成為了最低配臵，并隨著 IVI 系 統功能不斷升級，NAND 容量需求不斷攀升，預計2030年IVI系統NAND 需求最高將提升至 1TB。此外，隨著自動駕駛技術發展，未來將會形成 “端-邊-云”數據架構以確保行車安全性，為減小云端和汽車間數據的傳輸 延時，車載 NAND 需求將進一步提升。

高性能 UFS 替代 e-MMC 為確定性趨勢。車規 NAND 產品主要包括 e-MMC（嵌入式多媒體控制器）、UFS（通用閃存存儲）和 SSD（固態硬盤），現階段應用的產品主要是 e-MMC 和 UFS。e-MMC 是中低端車 載娛樂系統的標配產品，在 TBOX、網關和 ADAS 中亦有應用，此前是 車規 NAND 主流產品。相比于 e-MMC，UFS 在讀寫效率、延時、功耗、 容量等方面優勢顯著，近年滲透率不斷提升。三星新推出的 UFS4.0 寫 入速度高達 2800MB/s，是 UFS3.1 和 e-MMC5.1 的 2.3 倍和 15.6 倍， 最大容量達 1TB，e-MMC 5.1 最大容量僅 256GB，UFS 綜合性能更優 且仍在繼續升級，未來高性能 UFS 替代 e-MMC 是確定性趨勢。SSD 產品目前在乘用車領域基本還沒應用，主因產品技術不夠成熟且成本較 高；在商用車方面，自動駕駛卡車主要采用 1TB 或 2TB 以下 SSD，自 動駕駛出租車則主要配臵 4TB SSD，長期來看，若產品技術和成本問題 解決后，SSD 有望逐步滲透。

NAND 空間測算：2021 年規模為 10 億美元，預計 2021-30 年 CAGR 達 31%。我們假設 2021 年 L0、L1、L2、L3、L4/5 單車 NAND 容量為 4、8、18、64、128GB，L2 級以上車型 NAND 容量存在提升空間。根 據阿里交易網中美光和 ISSI 部分車規 NAND Flash 產品報價，我們假設 2021 年車規 NAND 單價為 1.5 美元/GB，2023 年開始單價存在 3%年 降。結合各 ADAS 等級汽車銷量預測，我們測算出 2021 年車規 NAND 市場規模為 10 億美元，預計 2025/2030 年將分別達到 28/119 億美元， 2021-30 年 CAGR 達 31%。

也叫汽車電子身份證、汽車數字化標準信源、俗稱“電子車牌”，將車牌號碼等信息存儲在射頻標簽中，能夠自動、非接觸、不停車地完成車輛的識別和監控。汽車電子標識由國家公安部制定并予以推廣，用于全國車輛真實身份識別的一套高。

競爭格局：車規市場主要由海外 NAND 龍頭主導。21Q4 全球 NAND 市 場三星、鎧俠、海力士、西部數據、美光市占率分別為 33.5%、19.8%、 14.7%、12.4%、10.5%，CR5 高達 91%，車規 NAND 市場也主要由這 幾大龍頭廠商主導。三星產品進度明顯領先于其他廠商，目前 UFS3.1 已量產出貨，5 月新推出 UFS4.0 未來也將應用于車載領域，鎧俠、海 力士、美光也已推出 UFS3.1 產品，但美光和鎧俠仍處于送樣檢測階段。 國內廠商主要布局相對小眾的利基市場，兆易創新 GD5F 全系列 SPI NAND Flash 通過 AEC-Q100 車規認證，東芯股份的車規級 PPI NAND 以及 SPI NAND 樣品于今年向客戶送樣。

3、NOR：智能化驅動發展，兆易創新份額有望持續提升

汽車智能化驅動 NOR Flash 用量提升，預計 2025 年全球規模達 8.8 億 美元。NOR Flash 主要作用為系統啟動代碼和特定只讀信息系的存儲， 車載應用方面，汽車儀表盤、車載攝像頭等需要在汽車發動時快速啟動， 因此對代碼讀取存在高要求，NOR Flash 在讀取速度方面優勢顯著，且 可避免車輛突然掉電數據丟失。在 ADAS 系統中，1 個攝像頭需要 1 顆 NOR Flash，平均容量為 4/8MB，未來有向 16/32MB 增加的趨勢。一 個儀表盤需要 1 顆 NOR Flash，容量一般在 128/256MB，少量 512MB。 2020 年車規 NOR Flash 市場為 4.23 億美元，其中在攝像頭和儀表盤市 場分別為 0.34 億美元和 2.17 億美元，在汽車智能化的趨勢下，我們預 計 2025 年 NOR Flash 在車載攝像頭、儀表盤市場分別增加至 0.94 億 美元、5.11 億美元。此外，汽車的中控屏、雷達、傳感器、安全氣囊等 也需要用到 NOR Flash，2020 年市場約為 1.72 億美金，我們假設其增 長驅動來自汽車電動化、智能化，每年增速為 10%。綜上，2025 年全 球車規 NOR 市場預計將達 8.8 億美元，2021-25 年 CAGR 為 16%。

競爭格局：市場高度集中，兆易創新車規 NOR 產品進展順利。2017 年 美光、英飛凌（賽普拉斯）逐步退出中低端 NOR Flash 市場，2019、 2020 年兆易創新市占率先后反超美光和賽普拉斯，根據 IC Insights 數 據，2021 年三大廠商華邦電子、旺宏、兆易創新 NOR Flash 市占率分 別為 25.8%、25.5%和 17.7%，CR3 約 62.5%。在車載 NOR Flash 領 域，2019 年兆易創新 GD25 全系列 SPI NOR Flash 便完成了 AEC-Q100 認證，覆蓋 2MB-2GB 容量，已向多家車企批量出貨。從制程來看，華 邦電子相對領先，目前大部分 NOR 產品均已過渡至 40nm，旺宏從 22Q2 開始向 45nm 過度，兆易創新 55nm 全系列產品均已量產，正在推進 45nm 制程工藝研發。

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4、EEPROM：市場規模相對較小，國產廠商加快布局

現階段汽車 EEPROM 市場約 2.6 億美金，電動化+智能化將帶動單車用 量提升。EEPROM 屬于非易失存儲器，可通過高于普通電壓的作用來 擦除和重寫，容量較小，因此主要用于存儲小規模、經常需要修改的數 據。消費、工業和汽車是 EEPROM 三大終端應用市場，IHS 預計 2022 年汽車 EEPROM 為 2.6 億美元。EEPROM 在 ADAS（車載攝像頭等）、 智能座艙（車載屏等）、智能網聯（藍牙天線等）以及三電系統、車身、 底盤均有應用，因此智能化帶來的攝像頭、屏幕、藍牙數量提升以及電 動化都將帶動單車 EEPROM 用量增加，一般而言，傳統燃油車單車用 量約 15-20 顆，智能電動車用量則達 30-40 顆，賽迪顧問預計 2023 年 汽車EEPROM需求量將達23.87億顆，推算平均單車用量約為26.7顆。

競爭格局：意法半導體等海外企業領先，國產廠商加快布局。從全球 EEPROM 整體市場來看，意法半導體和美光合計份額超 50%，2019 年 市占率分別為 31%和 22%，國內廠商聚辰股份自 2018 年至今始終位列 全球第三大 EEPROM 供應商。在汽車 EEPROM 領域，海外企業因布 局相對較早，已擁有較為成熟的產品體系和客戶體系，主要廠商意法半 導體、安森美等均已具備 A0 等級（-40~+145℃）技術水平。國內 EEPROM 廠商近年在車規領域亦有較大進展，聚辰股份目前已有 A1、 A2、A3 等級的全系列汽車 EEPROM 產品，并在完善 A0 級產品布局， 22H1 車規 EEPROM 已實現大批量出貨；普冉股份車規 EEPROM 已通 過 AEC-Q100 標準考核，已在車身攝像頭和車載中控領域向海內外客戶 批量出貨。

精選報告來源：【未來智庫】。