目前，半导体技术已成为现代汽车的核心。在过去几十年里，其存在和流行的形式是微控制器（MCU），现在MCU几乎控制着车辆运行的所有方面，包括信息输入、计算和执行动作。因此，公众对车辆的认知也转变为“车轮上的电脑”。不管怎样，MCU仍是车内产生半导体价值的主要组件。

当今和未来10年汽车中半导体的价值对比

除了MCU，电动化和自动驾驶汽车（AV）等行业大趋势也在为其他半导体器件带来新的增长和机遇，包括：电池管理系统（BMS）、片上系统（SoC）、激光雷达、雷达和5G连接。

ADAS和自动驾驶首当其冲

MCU也被称为单片微型计算机——单片机，其在车辆中的使用可以追溯到20世纪60年代，当时它主要被部署在动力系统中，实现燃油喷射、变速箱控制和早期驾驶员辅助（如防滑控制）等功能。早期的发展重点是发动机控制、改善排放以及牵引力控制、防抱死制动等辅助功能。

世纪之交以来，MCU在整个车辆中的使用迅速增加，现已用于大多数电子驱动系统，如车窗、电动调节后视镜、信息娱乐、音频系统、方向盘控制等，完成车上的信息输入、计算并执行驱动。

IDTechEx高级技术分析师James Jeffs博士指出：“汽车中MCU的价值将继续增长，复合年增长率为9.4%，但大部分增长将由ADAS、AV和车辆电气化领域不断增长的半导体需求推动。”这些新部件不仅需要额外的MCU，而且自动驾驶中的先进和密集处理正在让前沿半导体技术进入汽车。例如，自动驾驶使用的激光雷达，需要使用磷化铟（InP）激光发射器等新型半导体器件。

汽车中的半导体分布

IDTechEx《2023-2033年自动驾驶和电动汽车用半导体》报告显示，从现在到2033年，ADAS和自动驾驶汽车（AV）应用的晶圆收入复合年增长率为29%。

ADAS和AV之所以有望实现快速增长，是因为它们能够以安全性彻底改变交通行业。提供这些能力的传感器和计算机基于先进半导体技术来发挥最佳性能。有三个因素将共同推动未来10年的高速增长：一是L3级和L4级自动驾驶汽车的出现和采用需要更多的传感器；二是汽车传感器向更先进的半导体过渡；三是高性能计算进入汽车领域。

特别引人注目的是激光雷达推动的非硅基半导体需求的增长。如今，大多数激光雷达工作的典型波长为905nm近红外（NIR）区域，这可以用硅光电探测器实现。不过，未来激光雷达可能会使用典型波长为1550nm的短波红外（SWIR）区域，其众所周知的压倒性优势证明了这一趋势。

按波长划分的激光雷达发布比例

尽管特斯拉一直公开反对激光雷达，但Waymo、Cruise、戴姆勒和本田等自动驾驶领域的其他主要公司都在其车辆上使用了激光雷达。事实上，截至2022年底，道路上只有两款车——梅赛德斯S级和本田传奇获得了L3级使用认证（在某些情况下不需要驾驶员留意）。

IDTechEx预计，在未来10年内，将有更多高端汽车效仿S级广泛使用L3技术。当然，这将推动这些高度先进的车辆所需的所有传感器类型和计算机的半导体需求。

车上使用了哪些半导体？

随着电动汽车在市场上站稳脚跟以及自动驾驶功能的出现，汽车行业正处于半导体应用第二次热潮的起点。用于自动驾驶技术的传感器和高性能计算机需要由稀有材料制成的半导体，同时使用最先进工艺技术的硅片。

调查表明，汽车半导体的主要参与者收入约为400亿美元。由于一些半导体设计厂商将部分生产外包给台积电和格芯等公司，会有一些重复计算，使这一估计过高。

半导体公司的汽车业务收入和市场份额

在ADAS采用方面，IDTechEx的研究表明，2021年全球销售的新车中，39%具有足够的ADAS功能，符合L2级标准。这些汽车至少配备了自适应巡航控制和车道保持辅助系统。L3也已进入市场，本田传奇在2021年售出了100辆符合L3级标准的车辆。2022年，梅赛德斯S级在德国获得了L3认证，该车型年销量约在10万辆左右。

ADAS功能的采用

ADAS的采用和更高级别自动驾驶的乘用车推动了对于半导体的需求，特别是支持这些先进汽车所需的传感器和计算机。

从L3级开始，自动驾驶系统需要比ADAS系统多得多的传感器；L4级将使用更全面的传感器套件，以提供商用车所需的鲁棒性。L3级及以上车辆极有可能使用至少一种激光雷达，这将推动稀有和高价值半导体的增长。

L4级乘用车和无人驾驶出租车的计算负载高于ADAS车辆，需要使用双重的计算机冗余系统。此外，高度自动驾驶汽车的豪华特性也意味着整个汽车中MCU使用量将增加。

自动驾驶系统中的半导体

L4级车辆自动化所需的额外部件以及电气化都严重依赖于半导体技术。这些趋势带来了更稀有、更高价值半导体的采用，如激光雷达中的InGaAs和用于电气化的功率电子的SiC，有助于进一步提高每辆车的半导体价值。

不同车辆中的半导体晶圆价值

我们来看看ADAS系统中都使用了哪些半导体器件？ADAS/AD处理器：在先进车辆中执行传感器融合、物体检测、路径规划并执行车辆行动。这些通常是非常高端和先进的单元，采用典型3-7nm硅FinFET工艺。

摄像头MCU：处理来自摄像头的数据，并执行一些ADAS功能，如车道保持辅助和自动紧急制动。通常采用硅CMOS 40nm或SiGe BiCMOS 90nm工艺，更先进的产品可能使用硅28nm CMOS FD-SOI工艺。

雷达/激光雷达MCU：预处理来自收发器的数据并将数据中继到ADAS/AD域控制器，通常采用40nm及以上工艺；未来的趋势是将MCU集成到收发器中，采用40nm及以下工艺。

摄像头图像传感器：利用光电转换将光像转换为与光像成相应比例关系的电信号，基于CMOS工艺，使用大多数成熟节点，如65nm、90nm和130nm。

雷达收发器：生成雷达信号并将回波转换为电子数据，通常使用90nm节点SiGe BiCMOS工艺。一些Tier 2正在向40-45nm硅CMOS过渡，未来将使用28nm CMOS、22nm FD-SOI及以下工艺。

激光雷达：以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。激光发生器、激光探测器和激光驱动器中使用各种半导体，包括GaN、Si、InP、GaAs、InGaAs和Ge等。

另外，2024年起所有销往欧盟的新车都需要安装车内监控系统，以发现驾驶员因电话、嗜睡或其他原因分心，并提示他们参与驾驶、休息或采取其他适当措施，以提高驾驶安全性。因此，客舱监控已成为自动驾驶的必要条件之一，也需要使用更多的传感器。

汽车电气化的半导体需求

汽车行业面临着越来越大的脱碳压力，这只能通过电气化来实现。2022年，电动汽车销量约占所有新车销量的10%，正处在早期普及阶段。电动化为功率电子产品和电池组带来了额外的需求，推动了半导体行业的更多增长。

一直以来，主机厂都在寻找通过提高功率效率来扩大续航里程的方法，而越来越受欢迎的一个途径是从基于硅的逆变器转向基于碳化硅的逆变器。有两个因素推动特斯拉、梅赛德斯、奥迪和福特，以及国内的电动汽车主机厂转向碳化硅。

首先，一些主机厂正计划从400V架构过渡到800V架构。更高的电压将减少实现相同功率所需的电流量，这意味着减少了动力系统中欧姆损耗造成的功耗，提高了效率。碳化硅更适合更高的电压，因此是比硅更明智的选择。第二个原因是碳化硅在400V时也比硅更高效，尽管像特斯拉这样的玩家很难用现有的400V增压器网络过渡到800V。

电气化需要在功率电子和电池管理系统中大量使用半导体，从硅过渡到性能更高的碳化硅和氮化镓技术也是如此。

其他新兴趋势

随着智能汽车逐渐迈向软件定义汽车开发模式，整车电子电气架构将由分布式向中央集中式演进。但特斯拉却在通过分区架构的方法，让每个传感器通过以太网等高效通信协议与中央计算机短距离通信，而不是直接连接到中央处理器，以降低车辆内布线的复杂性。这是一种从集中式控制架构转向本地控制架构的模式。

在集中式控制架构中，一个或一小群控制器需要与车辆周围的设备通信，设备越多，电缆就越长，一小群设备通常需要20根电线和近百米电缆。而采用本地化架构只有很小部分设备需要连接，可以用较小的控制器充当这些设备的中心，因此可以将电缆长度减少一半。这种实施方式可以显著降低劳动密集型的组装部件——线束的复杂性，同时减轻约20-30公斤重量。

用分区架构在边缘控制设备

另一个趋势是新兴互联应用，利用高速移动互联网为车主提供新的服务。研究表明，汽车行业对4G通信的采用率正在上升。5G技术的快速发展，也为汽车行业带来了更多创新应用。借助5G服务和边缘计算技术，国内很多科技公司和主机厂正在测试新的智能联网汽车，旨在开发一款现代化汽车，既能充当个性化智能助理、播报实时交通和天气预报，又能在紧急情况下安全地传输数据。

V2X（车联万物）也是目前最重要的创新之一，可以实现车辆与周围环境及其他车辆的直接通信。采用5G技术传输的传感器可以嵌入汽车和路侧，实现安全无缝的导航，同时保护车主的隐私信息。

总之，伴随汽车自动化和电气化的进程，车端加上路端，汽车中半导体的价值并不只是翻倍那么简单。