近年來，由于智能汽車和新能源汽車的流行，汽車產業產生了翻天覆地的變化。

一方面，因為網聯和新能源汽車的發展，汽車電子化程度的提升，增加了上游的需求，這讓各大相關供應商趨之若慕，引爆了汽車集成電路的需求；另一方面，因為自動駕駛等的引入，帶來了機器學習、高精度地圖等的需求。

在日前舉辦的“新能源與智能網聯汽車創新發展論壇”上，來自汽車產業各個領域的專家分享了他們對當下汽車產業現狀的看法。下面我們為大家總結一下半導體廠商眼中的汽車電子生意。

在開始介紹之前，我們先看一下汽車產業現狀。

來自意法半導體的DA ROCHA指出，現在電子系統將會占到整個車的成本的50%。隨著汽車互聯的進一步推進，會產生大量的數據，其驅動的后續服務于更是會帶來2160億美元的數據挖掘收入。

一、“無人駕駛也會為汽車半導體帶來更多的機會”，DA ROCHA強調。

如果我們看一下ADAS，從1級和2級來看車輛是由駕駛員來控制，那就一定有輔助的系統，這就需要如加速儀、陀螺儀，還有超聲波的傳感、前雷達、后雷達、后攝像頭等設備，這些都是讓駕駛員更好地來去理解周邊的信息；來到3、4和5級的話，那就是半自動甚至是全無人駕駛，這不僅僅是需要外圍的偵測和輔助系統，更需要內部的信息采集，包括你的面部識別，還有你的實時車內人員甄別情況等等。

這必然給半導體產業帶來了巨大的機遇。

二、新能源汽車帶來的功率半導體需求

作為一個以電驅動的產品形態，電機、電池和電控就成為了新能源汽車的三大核心，這就讓功率器件在其中的作用特別重要。無論是升壓、DC-DC或者DC-AD，功率器件都是不可或缺。而三菱電機則是這個市場的一個重要玩家。

三菱電機的高級經理何洪濤表示，三菱很早在燃油車時代，就已經投入到汽車功率的研發和應用上。而在新能源汽車上，他們也很早就投入了相關的研發。例如在主驅系統上，豐田1997年投放到市場的普銳斯使用的就是三菱的模塊。經過20多年的發展，三菱已經推出了多種類型的功率器件，為新能源汽車助力。

在IGBT模塊方面，三菱電機有J1系列的EVPM和EV T-PM；何洪濤指出，這種T-PM的模塊理念上來自于很多日本廠家專用客戶型模塊封裝的背景。因為三星覺得這種封裝有它的優勢，擁有可靠性很高，同時批量化生產又是比較容易自動化。這就是三菱電機在過去多年里投入在這個系列產品研發的原因。同時，三菱還投入到了SiC相關器件的研發。

“面對車載級的模塊以及其他助力方面的要求，三菱會陸續根據這些需求的變化推出相應合適的功率器件，包括IPM和碳化硅”，何洪濤說。

同樣來自日本的羅姆也瞄準汽車功率半導體祭出了他們的“武器”。

羅姆半導體上海有限公司高級工程師陸昀宏先生指出，SiC器件因為耐高壓、耐高溫、頻率高和關斷損耗有質得飛躍等特點，未來幾年在車載市場的應用會有爆發性的增長。而羅姆得益于其從2000年就開始的SiC相關研究，積累了在這方面的深厚經驗。在他看來，包括OBC和DC-DC在內的車載應用是SiC的主戰場，而在車之外充電樁也會對SiC的有較大的需求。而羅姆在其中也提供了包括SiC MOSFET和全SiC模塊等方案，提升了汽車的續航和體驗。

“目前來說SiC在新能源車里面，可以說是一個主流或者說趨勢，是一個更加契合新能源車市場的新材料，我們羅姆也會今后對這一塊做大力的研發和市場的支持，也希望大家今后在開發的時候多多考慮SiC”，陸昀宏補充說。

三、自動駕駛帶來的存儲和傳感器機會

無人駕駛的實現，需要龐大的運算能力和數據支持，這就就對存儲的帶寬、容量、速率、壽命提出了更高的需求，還得滿足車規格的各種嚴苛的可靠性和溫度驗證，這對做相關產品的公司來說無疑是一個巨大的挑戰。而美光挾二十多年的的汽車電子行業經驗積累，已經在這個領域跨出了重要的一步。

美光半導體的馬烈偉先生表示，他們已經開發出了一顆能滿足L3到L4中間層級數據傳輸的產品——GDDR 6。與LPDDR4產品相比，GDDR6的速度提升了3倍，那就意味這如果一個主芯片搭載4顆GDDR6的產品，你就可以達到224GB每秒的傳輸量，這足以完成L3到L4之間的數據傳輸，馬烈偉強調。

按照美光方面的說法，GDDR6是一項基礎技術，可提供推動人工智能計算引擎運行的重要存儲帶寬。該技術為自動駕駛汽車提供支持，使其能夠以可靠的方式行動，并確保安全性符合NHSTA規定的行業安全標準。

除了存儲，無人駕駛還帶來了傳感器方面的機會。這一方面體現在雷達等傳感器方面；另一方面則是與地圖相關的定位傳感器方面。

首先看雷達等傳感器方面；眾所周知，自動駕駛汽車能成為可能，包括毫米波雷達和激光雷達在當中扮演很重要的角色，且缺一不可。

以L4級別的的自動駕駛車載為例，這樣的車上至少要配備10個以上的毫米波雷達，來滿足不同距離的需求。這就對低成本和小型化的毫米波雷達提出了更大的需求。來自國內的初創公司加特蘭微電子則在相應的77Ghz毫米波雷達上做了布局。

按照加特蘭微電子科技上海有限公司的ASIC副總裁周文婷的說法，在將CMOS工藝被引入之后，毫米波雷達的制造成本大幅下滑。與之前主流的SiGe工藝相比，下降幅度高達40%，同時集成度也有了大的提升，這就在降低成本之余，大大降低了雷達模塊設計的復雜度。加速設計開發。

而加特蘭作為CMOS工藝毫米波雷達推動者，他們研發的基于40nm CMOS工藝打造的 77Ghz毫米波雷達擁有集成度高（整個芯片里面集成了2個發射通道、4個接收通道以及增益部分等）、功率高（最大功率可以達到12BBM）、RX噪聲系數表現優越（12db）、極高的掃屏速度（達到200MHz每微秒）和低功耗等特點。幫助他們在現在的智能駕駛和即將到來的無人駕駛時代開疆辟土。他們最新推出的、融合了前端射頻芯片、ADC、DAC、CPU、算法和各種模塊的ALPS芯片更是能給汽車產業提供更多的支持。

來自歐洲的艾邁斯半導體則把他們在光學傳感方面積累的優勢推向了汽車產業。例如面向倍受歡迎的固態激光雷達方面，他們提供了尋址的硬件VCSEL。按照該公司汽車相關業務相關負責人金安敏的說法，艾邁斯半導體提供的VCSEL可以做到上面有超過5萬個VCSEL的陣列上，能夠提供非常高的分辨度，且整個功率上也可以做到非常大，且擁有比較小的光速角度和比較低的成本。

艾邁斯半導體認為，未來的汽車里面應該是要有一個3D為基礎的駕駛員監控和認證的系統，能夠非常準確地知道駕駛員是誰、座艙坐的是誰、駕駛員現在到底在做什么、他的手勢動作是什么。通過了解這些信息來決定整個汽車的運行狀態，保證駕駛安全。這也是他們目前在手機等領域積累的3D光學傳感技術的下一個發力點。

其次，慣性傳感器也是自動駕駛領域不可或缺的一個重要組成。

我們知道，為了保證無人駕駛車輛的安全，知道它的準確位置尤其重要。雖然現有的高清地圖、雷達、微型導航都是確認位置的好方式，但在某些信號不好的地方，這些技術就有其局限性，為此慣性傳感器的存在就可以幫助解決相關問題。

村田制作所的高級經理Tommi Vilenius也指出，在看高速路上面的話，慣性傳感器很容易知道你的相對位置和定位。但如果是在低速情況下的話，你的朝向信息就是不是那么準確。一個角度的調整、車頭的轉向就可能導致突然間找不到地標，如果攝像頭沒辦法進行姿態識別的話，這個時候你也沒辦法知道你的位置所在，而且如果你在轉向過程當中也出現了偏差的話，這個時候可能就沒辦法知道它的定位了。

4、村田則通過IMU+GPS+輪速這樣的系統架構去優化我們整個定位的效果。

“我們的傳感器就要帶有一個電子穩定器、電子防抖系統，每秒鐘它會有一個高波頻段的信號捕獲，能夠對ESS的信號進行一個反映和應對，知道它到底是處在一個什么樣的狀態。在20到25公分的位置情況下，我們只要保持在車道位置當中，就可以實現非常不錯的精度控制”，Tommi Vileniu說。