#半导体行业观察#3所用半导体产品图谱，一文读懂特斯拉Model( 二 )
汽车互联 ， Intel估计一辆联网的汽车每天至少可以产生4tb的数据 ， 包括导航、导航、信息娱乐和其他类型的信息 。 这些数据必须以最大的可靠性进行存储、保护、传输和分析 ， 以指导安全的车辆行动 。 所有这些功能都驱动着半导体需求 。
主控芯片：科技巨头齐聚
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当前人工智能及智能驾驶算法尚未定型 ， GPU作为通用加速器 ， 预计仍将在相当长一段时间内保持其汽车主控芯片的主流地位；FPGA作为硬件加速器 ， 料将成为GPU的有效补充；将来如果全部或部分智能驾驶算法得以固化 ， ASIC将成为最优性价比的终极选择 。 在汽车主控芯片领域 ， GPU仍将保持通用汽车主控芯片的主流地位 ， FPGA作为有效补充 ， ASIC将成终极方向 。
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英伟达：
英伟达是GPU领域龙头 ， 常年保持超70%市占率 ， 依托在GPU的优势向汽车半导体领域拓展 。 DrivePX是英伟达自动驾驶平台 ， 将深度学习、传感器融合和环绕视觉相结合 。 DRIVEAGXOrin是2019年英伟达发布的最新一代自动驾驶平台 ， 将于2022年正式量产 ， 支持L5级自动驾驶 。
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英特尔：
近年来 ， 英特尔通过收购积极布局自动驾驶等新兴领域 ， 力图实现从CPU供应商向多元解决方案提供商转型 。 英特尔以153亿美元收购Mobileye 。 Mobileye是全球视觉ADAS市场领导者之一 ， 掌握ADAS市场80%份额 。 新一代汽车视觉芯片EyeQ6将于2023年面世 。
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高通：
凭借通信优势 ， 从车载信息娱乐向自动驾驶进军 。 在CES2020上 ， 高通发布SnapdragonRide平台 ， 包括异构多核CPU、AI与计算机视觉引擎、GPU、安全SoC等 ， 可支持从L1/L2级别主动安全ADAS、到L2+级别“便利性”ADAS ， 再到L4/L5级别完全自动驾驶的需求 。
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特斯拉：
特斯拉是第一个投入主控芯片开发的汽车品牌厂商 。 其自动驾驶Autopilot平台从采用MobileyeASIC到英伟达GPU ， 再到自主开发自动驾驶主控芯片FSD ， 可实现L4级自动驾驶 。 特斯拉表示 ， 自动驾驶主控芯片拥有高达60亿的晶体管 ， 每秒可完成144万亿次的计算 ， 能同时处理每秒2300帧的图像 。
功能芯片：格局稳中有变
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MCU功能芯片市场较为成熟、格局较为稳定 。 恩智浦、英飞凌、瑞萨电子、意法半导体德州仪器长期占据全球汽车MCU市场TOP5的位置 。 MCU功能芯片市场格局稳定中也存在变化：一是传统MCU功能芯片厂商在保持原有市场的同时 ， 也在积极拓展主控芯片市场 ， 如恩智浦发布Bluebox、英飞凌推出Aurix、瑞萨推出R-Car等；二是MCU功能芯片厂商之间通过兼并收购整合优势 ， 如恩智浦收购飞思卡尔、英飞凌意图收购意法半导体等；三是主控芯片厂商希望通过收购功能芯片厂商获取车载技术及渠道经验 ， 如英特尔收购Mobileye ， 高通曾意图收购恩智浦等 。
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恩智浦：
恩智浦汽车半导体产品覆盖MCU和MPU、车载网络、媒体和音频处理、智能电源驱动器、能源与电源管理、传感器、系统基础芯片、驾驶员辅助收发器、汽车安全等 。 BlueBox是恩智浦推出的自动驾驶开发平台 ， 集成S32汽车视觉和传感器融合处理器 ， 支持L4级自动驾驶 。
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