2017年全球汽車銷量9680萬輛(+3%);汽車半導體市場規模288億美元(+26%)，增速遠超整車。汽車半導體按種類可分為功能芯片MCU(MicrocontrollerUnit)、功率半導體(IGBT、MOSFET等)、傳感器及其他。

根據StrategyAnalytics，在傳統燃油汽車中，MCU價值量占比最高，為23%;在純電動車中，MCU占比僅次于功率半導體，為11%。

DIGITIMES預測，功能芯片MCU市場規模有望從2017年66億美元穩步提升至2020年72億美元。

無人駕駛提升算力需求，主控芯片成為新增市場

傳統汽車的功能芯片僅適用于發動機控制、電池管理、娛樂控制等局部功能，尚無法滿足高數據量的智能駕駛相關運算。

近年來，伴隨智能駕駛滲透率提升，全球芯片巨頭紛紛進軍汽車產業，推出具備AI計算能力的主控芯片，擔當自動駕駛汽車的“大腦”功能。

我們認為，主控芯片市場規模有望快速成長，IHS預測2020年可達40億美元。

主控芯片巨頭具有較強的AI計算優勢，功能芯片廠商具有豐富的汽車產業鏈經驗，兩大陣營之間兼并收購及聯盟合作頻發。

截至目前，英偉達已與全球370+整車廠、一級供應商達成合作;英特爾收購Mobileye切入汽車產業;高通曾意圖收購恩智浦等。

主控芯片:算力接近PC/智能手機，半導體巨頭三足鼎立

智能駕駛涉及人機交互、視覺處理、智能決策等，AI算法和芯片是核心。

據恩智浦統計，目前一輛高端汽車已經搭載超過1億行代碼，遠超飛機、手機、互聯網軟件等，未來伴隨自動駕駛的滲透率及級別提升，汽車搭載的代碼行數將呈現指數級增長。

自動駕駛軟件計算量已經達到10個TOPS(TeraOperationsPerSecond，萬億次操作每秒)量級。

傳統汽車MCU的算力難以滿足自動駕駛汽車的計算要求，GPU、FPGA、ASIC等AI芯片進入汽車市場。

全球無人駕駛領導者包括谷歌、百度、特斯拉、奧迪等，從這些廠商的自動駕駛主控模塊的SoC芯片架構或可一窺汽車芯片發展方向。

谷歌Waymo:采用英特爾CPU+AlteraFPGA方案，英飛凌MCU作為通信接口。

谷歌Waymo的計算平臺采用英特爾Xeon12核以上CPU，搭配Altera的Arria系列FPGA，并采用英飛凌的Aurix系列MCU作為CAN或FlexRay網絡的通信接口。

百度Apollo:恩智浦/英飛凌/瑞薩MCU+賽靈思FPGA/英偉達GPU。

百度無人駕駛樣車采用IPC(IndustrialPersonalComputer，工控機)方案，但工控機的體積和功耗難以滿足量產化要求，因而百度也推出了適合于量產的域控制器嵌入式方案。

將各個傳感器的原始數據接入到SensorBox中，在SensorBox中完成數據的融合，再將融合后的數據傳輸到計算平臺上進行自動駕駛算法處理。

百度自動駕駛專用計算平臺ACU(ApolloComputingUnit)定義了三個系列產品:MLOC(高精定位，MCU)、MLOP(高精定位+環境感知，MCU+FPGA)、MLOP2(高精定位+環境感知+決策規劃，MCU+GPU)。

特斯拉:從MobileyeASIC到英偉達GPU。

2014年特斯拉發布Autopilot1.0，搭載1個前置攝像頭、1個后置倒車攝像頭(不參與輔助駕駛)、1個前置雷達、12個超聲波傳感器，視覺芯片采用MobileyeEyeQ3，主控芯片采用NVIDIATegra3。

2016年底特斯拉發布Autopilot2.0，搭載3個前置攝像頭(不同視角廣角、長焦、中等)、4個側邊攝像頭(左前、右前、左后、右后)、1個后置攝像頭、1個前置雷達(增強版)、12個超聲波傳感器(傳感距離增加一倍)，主控芯片采用NVIDIADrivePX2，處理速度為Autopilot1.0的40倍。

奧迪:MobileyeASIC+英偉達GPU+AlteraFPGA+英飛凌MCU的多芯片集成方案。

全新奧迪A8公開了自己的zFAS控制器方案。zFAS共有四塊高性能的處理器:

1) Mobileye的EyeQ3負責視覺信息處理，包括交通標志識別、行人識別、碰撞提醒、車道線檢測等;

2) 英偉達的TegraK1SoC負責360°環視影像;3)Altera的Cyclone5FPGA負責傳感器融合、地圖融合、輔助泊車等;4)英飛凌的Aurix系列MCU用于交通擁堵控制、輔助駕駛等。

我們判斷，在汽車主控芯片領域，GPU仍將保持通用汽車主控芯片的主流地位，FPGA作為有效補充，ASIC將成終極方向。

當前人工智能及智能駕駛算法尚未定型，GPU作為通用加速器，預計仍將在相當長一段時間內保持其汽車主控芯片的主流地位;FPGA作為硬件加速器，料將成為GPU的有效補充;

將來如果全部或部分智能駕駛算法得以固化，ASIC將成為最優性價比的終極選擇。

英偉達:GPU壟斷優勢，從智能座艙到自動駕駛

英偉達收入凈利潤快速增長，汽車為長期動力。英偉達是GPU領域龍頭，常年保持超70%市占率。英偉達2018財年(對應2017自然年)收入97.1億美元，同比+40.6%;凈利潤30.5億美元，同比+82.9%。

按照應用類別拆分，英偉達的業務包括游戲、數據中心、專業視覺化、OEM&IP、汽車業務五類。其中游戲為主要收入來源，2018財年收入占比57%。

數據中心業務占比快速提升，從2014財年5%提升至2018財年20%。汽車業務雖然占比較低，2018財年6%，但同比增速較高。

英偉達自動駕駛汽車平臺DrivePX:將深度學習、傳感器融合和環繞視覺相結合，力求改變駕駛體驗。

DrivePX的主要功能包括:

1)傳感器融合，可以融合來自12個攝像頭、激光雷達、毫米波雷達和超聲波傳感器的數據;

2)計算機視覺和深度神經網絡，適用于運行DNN(DeepNeuralNetwork，深度神經網絡)模型，可實現智能檢測和跟蹤;

3)端到端高清制圖，可快速創建并不斷更新高清地圖;4)軟件開發工具包DriveWorks，包含了可供參考的應用程序、工具和庫模塊。

英偉達與超過370家廠商開展自動駕駛相關合作。

截至目前，英偉達已經與眾多國際主流整車廠就DRIVECX娛樂系統、DRIVEPX自動駕駛系統、Xavier超級計算機等達成合作，包括特斯拉、奧迪、奔馳、寶馬、沃爾沃、豐田、大眾、蔚來等。

英偉達還與傳統優勢一級供應商如博世、采埃孚等達成合作，英偉達提供自動駕駛計算機平臺，傳統一級供應商負責整合多傳感器方案和自動駕駛系統。

此外，在高精度地圖領域，英偉達還和百度、TomTom、Zenrin、Here等達成合作。

英特爾:積極兼并收購，進軍自動駕駛專用芯片

英特爾傳統業務增長乏力，進軍汽車領域創造業績新增長點。英特爾曾經是世界上最大的半導體芯片制造商。

據PassMark統計，2017Q1英特爾占據全球CPU行業的市場份額為80%。近年隨著智能手機的興起與個人電腦市場的景氣降低，芯片主業收入增速明顯下降，公司營業收入被三星電子超越。公司曾嘗試生產了手機處理器但最后表現失利，并不得不解散了負責該業務的部門。

近年來，英特爾通過大量收購積極布局無人駕駛、物聯網、人工智能、VR等新興領域，創造業績的新增長點，力圖實現從傳統芯片制造商向多元解決方案提供商轉型。

英特爾收購Mobileye:全球視覺ADAS領導者。

Mobileye是全球視覺ADAS市場領導者之一，掌握ADAS市場80%份額，擁有豐富的視覺ADAS產品。

Mobileye的專有軟件算法和EyeQ芯片能對視覺信息進行詳細分析并預測與其他車輛、行人、自行車或其他障礙物的可能碰撞，還能夠檢測道路標記、交通標志和交通信號燈。

截至2017年底，Mobileye的產品已經被用于27個整車廠的313款車型，當年出貨量870萬顆。

2017年3月英特爾以153億美元收購Mobileye，打造英特爾車隊。車隊將包括各種汽車品牌和車型，以展示其多功能性和適應性。L4級車輛將被部署在美國、以色列和歐洲進行測試。

英特爾收購Altera:自動駕駛FPGA芯片已經量產。目前全球FPGA市場主要被Xilinx和Altera瓜分，合計占有近90%的市場份額，合計專利達到6000多項。

Altera的FPGA產品共有四大系列，分別是頂配的Stratix系列(近萬美元)、成本與性能平衡的Arria系列(2000~5000美元)、廉價的Cyclone系列(10~20美元)、以及MAX系列CPLD。

英特爾2015年宣布完成對Altera的收購，幫助高速增長的數據中心與IoT業務。

高通:憑借通信優勢，從信息娛樂到車聯網

高通傳統業務收入下滑，積極進行新興產業布局。

高通為全球智能手機SoC龍頭。據CounterPoint統計，2017Q3高通在全球智能手機SoC市場中占有率42%，遠超第二名蘋果20%。

高通的營業收入主要來自設備及服務、授權費。

近年來，公司營業收入及凈利潤均明顯下跌。在傳統智能手機SoC之外，公司開始積極進行新興產業布局，包括5G、千兆級LTE、汽車、人工智能等。

在汽車領域，高通提供的解決方案包括:

1) 車載資訊系統，為汽車優化制定的蜂窩網解決方案;

2) 駕駛數據平臺，智能收集和分析來自不同汽車傳感器的數據，使汽車實現精準定位，監控和學習駕駛模式，感知周圍環境，已經準確與外界共享此平臺的信息;

3) 資訊娛樂，提供3D導航、在線媒體播放和駐車輔助支持，以及語音、人臉和終端識別等功能;

4) 電動汽車無線充電，推出QualcommHaloWEVC無線充電解決方案。

高通推出車載信息娛樂系統解決方案。

驍龍汽車平臺信息娛樂系統現分為極簡(Select)、高端(High)和頂級(Premium)方案

極簡方案可以支持3個顯示屏，包括信息娛樂系統、儀表和抬頭顯示(HUD);

高端層級可以支持多達4個顯示屏，副駕駛或后座娛樂可以擁有單獨的屏幕，同時還支持頂級音頻、低時延無線傳輸高清視頻、環視處理，深度學習與計算機視覺處理可分辨附近的障礙物和行人;

頂級方案可以支持多達6個顯示屏，包括儀表、信息娛樂系統、HUD、副駕駛、后座(兩個不同的屏幕)。

2017年CES展上，參展的瑪莎拉蒂硬件上搭載定制的驍龍汽車解決方案，包括驍龍汽車級處理器、Gobi3G/4GLTE無線調制解調器、Wi-Fi和藍牙模塊等。

另一輛參展車克萊斯勒Portal，安裝了松下車載娛樂概念系統，此系統將以最新版本的安卓汽車以及高通公司驍龍芯片為工作基礎。

高通推出驍龍602A/820A，支持車載信息娛樂系統。

2014年1月發布驍龍602A處理器，集車用解決方案和多種功能于一身，支持無線通信、定位、語音和多媒體處理功能。

2016年1月發布驍龍820A處理器，作為首款商用發布的汽車級處理器，支持600Mbps下行鏈路Cat12速度，支持GNSS、Wi-Fi和藍牙通信，并預集成對QNX、Linux和Android操作系統的支持，能同時為多個設備提供高清電影流媒體及Wi-Fi熱點等連接。

驍龍820A可支持多達8個攝像頭傳感器同時輸入，使用智能后視攝像頭和停車輔助功能為駕駛員提供重要的提醒和信息，確保駕駛員的安全。

奧迪、吉利、標致雪鐵龍、大眾、捷豹路虎、豐田、比亞迪等車廠均將采用驍龍信息娛樂系統。

高通車聯網系統最早2019年量產。

高通汽車遠程信息處理解決方案，支持豐富的車載互聯體驗，將車輛、行人、道路基礎設施和云連接。

1) 高通車聯網系統最早2019年量產。汽車到汽車(V2V)通信，通過專用短距離通信(DSRC)，支持自動駕駛、避免碰撞;

2) 汽車到基礎設施(V2I)通信，通過短程通信(DSRC)或遠程通信(蜂窩技術)，提供安全信息、路況信息;

3) 汽車到行人(V2P)通信，行人可收到智能手機應用程序或聯網可穿戴設備的提醒，避免碰撞;4)汽車到云端(V2C)通信，基于云端提供安全、信息、娛樂與互聯汽車服務等功能。

高通推出車聯網芯片組，支持LTE及DSRC車聯網驍。

驍龍X5LTE支持LTE車聯網，速度可達4類，下行速率為150Mbps，上行速度為50Mbps。驍龍X12LTE支持速度高達10類，支持下行速率高達60MHz3xCA(450Mbps)到網絡上行鏈路中的40MHz2xCA(100Mbps)。

驍龍X16LTE調制解調器支持高達1Gbps的峰值下載速度，有助于滿足下一代智能網聯汽車的連接需求和使用案例，包括高清地圖更新、實時交通和路況信息的連接導航、軟件升級、Wi-Fi熱點和多媒體流。

此外，高通于2017年9月推出了基于第三代合作伙伴計劃(3GPP)版本14規范的全球首款蜂窩車到車(C-V2X)商用解決方案，高通9150C-V2X芯片組。

該芯片組包括運行智能交通系統(ITS)V2X堆棧的應用處理器以及硬件安全模塊(HSM)，預計在2018年下半年上市，最早于2019年實現量產并向車廠供貨。

C-V2X同時支持DSRC和LTE通信，為車輛提供周圍環境信息、非視距(NLOS)場景下的信息。

功能芯片:技術較為成熟，格局穩中有變

功能芯片市場較為成熟、格局較為穩定。據StrategyAnalytics統計，2016年全球車載MCU安裝量超25億，平均每輛汽車安裝25~30個MCU。

2016年全球汽車MCU市場TOP5分別為恩智浦(14%)、英飛凌(11%)、瑞薩電子(10%)、意法半導體(8%)、德州儀器(7%)。

相比于消費芯片及一般工業芯片，汽車芯片的工作環境更為惡劣:溫度范圍可寬至-40~155°C、高振動、多粉塵、電磁干擾等。由于涉及人身安全問題，汽車芯片對于可靠性及安全性的要求也更高，一般設計壽命為15年或20萬公里。“車規級”芯片需要經過嚴苛

的認證流程，包括可靠性標準AEC-Q100、質量管理標準ISO/TS16949、功能安全標準ISO26262等。

一款芯片一般需要2~3年時間完成車規認證并進入整車廠供應鏈;而一旦進入之后，一般也能擁有長達5-10年的供貨周期。高安全與高可靠性標準、長供貨周期、與中下游零部件廠商和整車廠長久的合作關系是目前汽車芯片格局穩定的主要原因。

功能芯片市場格局亦存變數:

1) 傳統功能芯片廠商在保持原有份額的基礎上，積極拓展主控芯片，如恩智浦Bluebox、英飛凌Aurix、瑞薩R-Car等;

2) 功能芯片廠商之間通過兼并收購整合優勢，如恩智浦收購飛思卡爾、英飛凌意圖收購意法半導體等;

3) 半導體巨頭亦希望通過收購功能芯片廠商獲取車載技術及渠道經驗，如英特爾收購Mobileye，高通曾意圖收購恩智浦等。

恩智浦:提供完整汽車半導體解決方案，Bluebox平臺支持L4級自動駕駛。

英飛凌:覆蓋集成電路與功率半導體，視覺及雷達芯片支持ADAS功能。

汽車電子布局:英飛凌汽車半導體產品覆蓋車身半導體、汽車安全、底盤總成、動力總成、混合動力汽車和電動車、有源天線等。

自動駕駛平臺:英飛凌推出Aurix自動駕駛域控制器，可完成傳感器信號融合(雷達、攝像頭、超聲波和激光雷達)、計算最佳駕駛策略，并觸發汽車中的執行器，支持增強型ADAS功能，如交通輔助、自主避障等。

視覺芯片:可實現車道偏離預警、前向碰撞預警、交通標志識別、行人識別等ADAS功能。

雷達芯片:1)77GHz遠程雷達系統，采用SiGe(硅鍺)技術保證高頻功能和耐用性，可用于避撞系統;2)24GHz近/中程雷達系統，同樣采用SiGe(硅鍺)技術，可用于盲點監測系統。

車內3D攝像頭芯片:英飛凌推出3D圖像傳感器芯片Real3系列產品，采用飛行時間(ToF)相機測量3D環境，可識別駕駛員行為并將此信息傳遞給ADAS，還可以提升HMI體驗如手勢識別等。

瑞薩:多品類車載MCU和SoC，R-Car平臺支持L4級自動駕駛。

汽車電子布局:瑞薩汽車半導體產品覆蓋片上系統(SoC)、電源管理、電池管理、功率器件、通信器件、視頻和顯示等。

自動駕駛平臺:瑞薩推出自動駕駛SoCR-Car，采用ARMCPU和PowerVRGPU，可擴展的硬件平臺可覆蓋入門級(R-CarE系列)、中級(R-CarM系列)及高級(R-CarH系列)，支持多種開源軟件(安卓、QNX、Linux、Windows、Genivi等)。

此外，還有車外攝像頭芯片(R-CarV系列)、車內攝像頭芯片(R-CarT系列)、智能座艙芯片(R-CarD系列)、車聯網芯片(R-CarW系列)等。

意法半導體:安全主導的半導體制造商，ADAS產品覆蓋視覺、雷達、車聯網。

汽車電子布局:

意法半導體的汽車半導體產品覆蓋高級輔助駕駛系統ADAS、車身舒適系統、底盤和安全系統、新能源汽車、娛樂系統、移動服務、動力系統、通信和網絡等。

視覺芯片:

可用于前視、后視、側視、以及車內攝像頭的信號處理。此外，意法半導體與Mobileye合作開發EyeQ系列芯片，負責芯片制造技術、專用存儲器、高速接口電路和系統封裝設計，以及總體安全架構設計。

雷達芯片:

1) 77GHz遠程雷達系統，STRADA770單芯片收發器，可覆蓋76-81GHz，可用于自適應巡航ACC、自動制動AEB、碰撞預警FCW、換道輔助LCA、行人檢測PD等功能;

2) 24GHz短程雷達系統，STRADA431芯片，包含一個發射器和三個接收器，適用于盲區檢測BSD、換道輔助LCA、泊車輔助PA、倒車側方檢測RCTA、碰撞緩解制動CMB等。

車聯網芯片:

基于DSRC的V2X解決方案，意法半導體和以色列V2X廠商Autotalks于2014年開始合作研發V2X芯片組。在2018CES上展出的V2X解決方案整合了意法半導體的Telemaco3車載信息服務平臺和Autotalks的CRATON2芯片組。

德州儀器:提供開放式ADASSoC解決方案。

汽車電子布局:

德州儀器的汽車半導體產品覆蓋高級輔助駕駛系統ADAS、信息娛樂系統與儀表組、車身電子裝置與照明、HEV/EV和動力系統等。

自動駕駛平臺:

德州儀器ADAS主要產品是TDAx系列，包括TDA2x、TDA3x、TDA2Eco三款SoC，基于異構硬件和通用軟件架構，可提供可擴展的開放式ADAS解決方案。

TDA2x于2013年10月發布，主要面向中到中高級市場，配置了2顆ARMCortex-A15內核與4顆Cortex-M4內核、2顆TI定浮點C66xDSP內核、4顆EVE視覺加速器核心，以及ImaginationSGX544GPU，主要應用于前置攝像頭信息處理，包括車道報警、防撞檢測、自適應巡航以及自動泊車系統等。

TDA3x于2014年10月發布，主要面向中到中低級市場，其縮減了包括雙核A15及SGX544GPU，主要應用在后置攝像頭、2D或2.5D環視等，可支持車道線輔助、自適應巡航控制、交通標志識別、行人與物體檢測、前方防碰撞預警和倒車防碰撞預警等多種ADAS算法。

傳感器芯片:

包括攝像頭芯片(前視、后視、側視、環視)、雷達芯片(遠程、短程、多模式)、掃描激光雷達芯片、超聲波芯片，以及傳感器融合芯片等。

估值:芯片行業具備強周期性，業績兌現與估值下行可能同時出現

芯片對于下游產業依賴性較強，具備較強周期性。從歷史來看，PC及智能手機的興起成就了英特爾、高通兩大芯片巨頭。

二者均在2000年前后達到市值及市盈率的最高點，隨后在長達十數年的業績兌現期中，估值持續下行。

伴隨AI及智能駕駛的預期提升，英偉達、英特爾、高通均有不同程度的市值上漲，其中英偉達市值2年10倍漲幅驚人。伴隨盈利增速波動(向上或向下)，芯片公司估值或將相應變化。