当今世界存在两大文明：以人为主体的碳基文明、以芯片为核心的硅基文明，碳基文明进入青铜时代花了100万年，硅基文明进入太空时代只用了不到50年。
AI 、物联网、新能源汽车“眼”疾“脑”快，最终将在芯片行业会师对决。欧美重点布局半导体，中国也卯足全力，28纳米以下十年免税。汽车行业缺芯涨价持续发酵了一年，主角MCU芯片价格翻10倍都拿不到货，2021年全球汽车将减少 390 万辆：损失高达 1100 亿美元，并且可能持续至2023年甚至更长。这既有天灾，也有人祸，半导体周期喋喋不休，汽车界的一剂药方或许不只因芯片。芯片对汽车究竟有多重要？为何如此稀缺？缺芯时代，谁披荆斩棘，逆流而上，谁又困境中节节退败？汽车缺“芯”何时了？如何“补芯”，如何把握“芯”生机？
一、硅基文明芯片分类
电子设备就像人体：思考的大脑是主控芯片（CPU/SoC/MCU)和辅助芯片（GPU等AI加速芯片）。存储的脑皮层是Nand Flash/ SD/MMC。供能的心脏（电源芯片=电源管理芯片=电压转换芯片=功率芯片）是DC-DC和LDO。传递信息的神经包括无线（WiFi、蓝牙、NB-IOT）和有线（LAN）。感知的五官包括各种传感器，控制和驱动肢体的则是各种外设（USB、有线的以太网、HDMI接口）。
图源：智能音箱天猫精灵方糖拆解报告和BOM
从产业链角度，半导体又分为集成电路和OSD(分立器件、光电子器件和传感器)。其中，集成电路按处理信号种类的不同分为模拟IC（占市场85%）和数字IC（占市场15%）。
模拟电路处理连续的模拟信号（用波形表示），我们感官接触的、自然界声光电都是模拟信号。经过模拟芯片的变换才能交由计算机处理。模拟芯片制成较低，但设计难度并不低，因为设计元件较多，应用场景复杂，其中53%是电源管理芯片，47%是信号链芯片。
数字电路处理离散的数字信号（用0、1表示），设计简单，但制程先进，具有算数运算和逻辑运算的功能。主要包括存储芯片和数据处理芯片，比如存储器（RAM、Flash等）、逻辑电路（PLDs、门阵列等）、微型元件（MCU、SoC等）。
二、CPU、AI、MCU和SOC（通用型芯片VS专用型芯片）
数字电路也有两大阵营：通用芯片（CPU, GPU, DSP等）和专用芯片（FPGA, ASIC等）。通用芯片好比为灵活性存在的“人”，专用芯片好比为效率存在的“机器”，分处不同维度。
“通用”需要能够处理各种千奇百怪的指令和外部设备请求，随时转向其他运算，完成后又能从中断点继续当前运算。
CPU、GPU、DSP、MPU都属于通用芯片：①CPU是中央处理器，由运算器、控制器和寄存器及实现它们之间联系的数据、控制及状态的总线构成。功能是解释计算机的指令和处理软件中的数据。擅长处理逻辑控制，可处理不同的数据类型，因此内部结构复杂，任何一个电脑或嵌入式的计算都有 CPU 或其裁剪版本（代表厂商X86 处理器的英特尔和嵌入式处理器的 ARM）。对CPU进行优化调整，发展出②增强版CPU的MPU（多个CPU集成并行处理数据）、③善于处理CNN/DNN等和顺序无关的图像信号的GPU（代表厂商英伟达）、④善于处理数字信号的DSP。
专用芯片省去通用芯片中断等大量灵活性设计，操作流程像机器固定，主要是FPGA和ASIC两大方向，核心区别就是固化程度。
ASIC是“量身定制”的专用处理器芯片。FPGA是“半专用”处理器芯片，又称现场可编程门阵列，像乐高一样可编辑，可实现DSP、GPU甚至CPU的功能，代表厂商：赛灵思、阿尔特拉（被英特尔收购）、深鉴科技。
FPGA常用于ASIC开发的预研（低产量系统或原型系统），但芯片数量进入爆发阶段，ASIC的规模经济效应就优势明显。ASIC也可是个大概念，包含FPGA属类，代表对性价比的极致需求：体积更小、重量更轻、功耗更低、性能提高、保密性增强、成本降低等。
什么是AI芯片
目前AI芯片并无明确统一的定义，包括但不限于GPU/FPGA/ASIC/DSP等。广义上讲，过去两三年诞生了全世界超过90%的海量数据，基于传统CPU的计算结构处理数据捉襟见肘，需要抽离出简单重复的运算，通过CPU AI加速器，即用GPU/FPGA/ASIC做加强，专用性依次越来越强，每瓦功耗越来越低。
同时，需要更好的数据分析和处理方法，AI算法和模型范围由大至小：人工智能、机器学习、深度学习、神经网络。应用场景越少，算法越少，越适用于专用芯片。
各式各样的AI芯片由此产生，比如寒武纪NPU，地平线BPU，天数GPGPU等。
芯片上的集成明珠
AI芯片让物联网从万物互联走向万物智联。麦肯锡预测，全球AIoT（人工智能物联网）2025年市场规模或达11.2万亿美元，这属于CPU、GPU、ASIC还是FPGA？未来竞争边界模糊，各有存在的必要，又有你我共生的新架构在萌发。如果非要选个赢家，那就是混合架构的SoC。
CPU、GPU、FPGA、ASIC等本身只是处理器（Processing Unit），需要搭配存储、接口等才能构成完整的计算机。搭配的集成单元不同，构成的芯片也不同，随着AloT设备灵活性要求日益提高，芯片向低功耗、高性能方向发展，MCU和SoC脱颖而出。
MCU和SoC不是芯片类型，更像是集成方式，区别是集成程度不同。MCU是芯片级芯片，一般只包含CPU一个处理器单元；MCU=CPU 存储 接口单元；SoC是系统级芯片，一般包含多个处理器单元；SoC=CPU GPU DSP NPU 存储 接口单元，集成功能比MCU更丰富，可应用于功能较复杂的嵌入式电子设备。
三年前，IC Insights曾预测，2021年汽车半导体将成为芯片行业中最强的AloT终端市场。现在，汽车芯片正从微控制单元（MCU芯片），进化至系统级芯片（SoC芯片）。
资料来源：中金公司
三、MCU市场的领头羊：引领汽车由机械化时代走向电气化时代
车规级芯片，现代汽车的神经元
“软件定义汽车”，新能源汽车市场占比明显增加，芯片、操作系统、算法、数据共同构建智能汽车计算生态闭环，核心就是芯片，车用芯片量是传统燃油车的 4 倍。2020 年，全球汽车芯片搭载量已达 25 亿颗。芯片成本预计会从目前约4500元/车上升至2025年8000元/车，2030年约15000元/车。各种功能芯片似神经系统遍布控制汽车全身，且以 IGBT、MCU、主控 SoC等三类高新技术芯片为主，其中汽车数字芯片可分为两类。1）AI智能运算为主的 Soc 芯片（智能座舱、自动驾驶芯片）；2）CPU 控制指令运算为主的 MCU（车身控制芯片）。
MCU（Micro controller Unit），又称微控制器或单片机，98%的电子产品都有MCU，主要功能是控制。一般包括删减版CPU 外设，外设也不需要复杂的输入输出设备。麻雀虽小但包含嵌入式系统四大部分：处理器、存储器(RAM、ROM)、计数器(Timer)、通信端口（USB、A/D转换、UART、PLC、DMA等）。
MCU制程成熟，分为4/8/16/32/64位，应用于汽车电子33%、工控/医疗25%、计算机网络23%、消费电子11%、其他8%。32位是主流，应用于物联网、汽车电子、指纹识别、安防监控，下个时代是64位的机器视觉、高效能影像处理系统等。根据IC Insights，32位是今年销量增长最快的十大IC之一，预计2021年全球MCU 市场规模有望达223亿美元，出货量从2015年220亿颗增长至2020年360亿，平均单价从2015年0.72美元提升至2020年0.78美元。
汽车是全球 MCU 第一大应用市场，平均每辆汽车高达上百颗。汽车发展初期是典型分布式电子电气架构，包括多个 ECU（Electronic Control Unit，电子控制单元），管理不同功能，每个ECU都要嵌入 MCU 芯片，运算简单逻辑指令，因此传统汽车芯片其实是实现某个功能的功能芯片（MCU）。
随着全球汽车消费升级，ECU数量持续增加，应用领域由传统底盘延伸至整车。功能增加，处理数据复杂化，驱动 MCU 单车价值、用量稳步提升，短中期出现短缺。
并不「高精尖」的汽车芯片MCU，为何缺货？
与手机5nm 芯片技术突破相比，MCU 芯片制程 90nm~0.13um，8 英寸晶圆原材料成熟。缺货并不是技术问题，那究竟是什么？
①新冠疫情 日本火灾地震 欧洲罢工 德州暴风雪 中国台湾缺水。②车规级MCU代工集中度较高，由台积电生产全球70%，但2020年收入仅占其3%。MCU 20-45nm制成成熟，8英寸晶圆有被性价比更高的 12 英寸取代的趋势，代工利润低，无扩产能动力。③上游设备商也因利润较低较少生产成熟制成的生产设备。④疫情期间消费电子销售爆发挤压产能。⑤临时建厂周期长难度大。⑥缺货风波引发囤货、加塞、漫天要价。⑦大宗产品芯片制造成本上涨。⑧美国对华为制裁的蝴蝶效应。
缺芯暴露什么问题？
缺芯原因多样，但本质都是供应链安全问题。汽车芯片产业全球化，各国企业分工明确，还没有哪个国家凭一己之力扛起整个供应链，上游蝴蝶效应，很快波及十万八千里，尤其是中国汽车制造完全被芯片 “绑定”，要解决问题：一是核心技术自我可控，二是良好的供应链管理机制。
车用半导体供应链一般有两种价格体系，一是大客户体系，按照年度采购议价（每年9-11），确定次年需求量和价格，所以大Tier 1和Tier 2不会中途涨价。二是非大客户体系，才是网上缺芯涨价的重灾区。
MCU虽然不是高端芯片，但没有自己的“鸡肋”，中国“芯”始终存在断供风险。MCU 市场高度集中，海外七巨头全球市场份额超过 80%，瑞萨、恩智浦 (高端汽车、工控)> 微芯、意法（中端工控、消费电子） >其他三家（英飞凌2020年收购赛普拉斯、德州仪器深耕工控和通信）。国内方面，根据IC insights，2020年中国芯片市场以逻辑器件、MPU和DRAM为主，MCU占比不足5%。因为国内汽车半导体都存在供应安全问题，汽车级MCU品质严苛，认证过程复杂，投入大，短期难盈利。芯片缺货虽是全球性的，但也带给国内半导体企业警示和机遇。目前国内汽车级MCU量产的有：比亚迪、杰发科技（四维图新子公司）、上海芯旺微电子、赛腾微电子、中微半导体等。国内供应商正加速进口替代：兆易创新（32 位大陆龙头、Flash 无需外购）、中颖电子（大陆 8 位龙头，家电 MCU 龙头）。
图源：IHS、开源证券研究所
四、软件定义汽车时代，“补芯”需长远布局：AI集成SoC芯片推动汽车域控制/中央集中化、重塑Tier1供应链关系，自研 IP竞争格局比MCU更开放。
“补芯”需长远布局
市场逻辑从缺货涨价，转移到高端芯片突破和国产替代，才能摆脱周期的限制，但从周期股真正转成成长股，将推动汽车“芯”快速转向搭载算力更强的SoC芯片。
AI 芯片是智能汽车时代关键变量
新能源汽车颠覆了传统燃油车的定价策略，百公里加速失去溢价能力，未来车辆如何溢价---智能网联自动驾驶，核心技术便是AI 芯片。汽车从“两张沙发四个轮子一个车壳”变成“四个轮子上的超级计算机”，需要与人、外界环境甚至云数据中心大量交互，处理大量非结构化数据。自动驾驶 L1 至 L5 级别，L3 级别更是算力需求的分水岭，AI 计算力需达到 20TOPS（ 20*1012次操作每秒），L4接近 400TOPS，L5 甚至高达L4的十倍（4000 TOPS），智能座舱、自动驾驶等智能化趋势每提高一级，汽车智能架构的算法和算力就要增长一个数量级。
传统汽车功能简单与外界交互较少，常用E/E架构通过ECU一对一控制汽车各系统各功能，弊端逐渐显露：1）只能处理指定传感器数据，算力不能共享；2）通信总线增加装配难度和车身质量；3）不同供应商的ECU无法统一编程和软件升级。
结果，每新增一个功能，MCU使用数量也要增加，Alix Partners数据显示，2008年MCU芯片使用量约为100个/辆，2020年增至250个/辆。更糟糕的是，每辆车包含近十亿行代码，坦率的说质量还不高，这对于整体系统开发，尤其是软件工程是个灾难。
“软件定义汽车”时代，汽车E/E架构正由传统分布式逐步向域控制/中央集中式演进。
E/E 电子电气架构升级包括硬件、软件、通信三大部分。其中，博世将硬件架构从简单到复杂分为3大阶段6 小阶段：分布式（模块化→集成化）、域集中（域控制集中→跨域融合）、中央集中式（车载电脑→车-云计算）。模块化大部分车企已经实现，“域控制”架构整合多个ECU，单个域控制器承担特定功能，如 Tier-1 博世的经典五域：动力域、底盘域、车身域、信息娱乐域，ADAS 域。随着集成度进一步升高，将进入“中央化架构”，大众、奥迪、通用、丰田等车企加快部署全新 E/E 架构以进入域集中式阶段，预计 2021-2025年实现量产，而特斯拉最为领先新一代 E/E 架构达到了中央集中式，即用一个电脑控制整车，底层采用统一芯片驱动是大势所趋。
过去，统一芯片驱动的主要阻碍是算力不足，只具备 CPU 处理器的芯片不能满足需求。集合AI加速器的系统级芯片（SoC）是汽车芯片未来发展趋势。
SOC(System on Chip)：片上系统，代表一种技术，通常具有“CPU XPU”的 AI 运算多核架构，包含CPU、GPU、RAM、ADC/DAC、Modem、高速DSP等各种芯片。MCU只是芯片级芯片，SOC是系统级芯片，一块单芯片就能实现完整电子系统，运行操作系统，协调组件之间所有通信，并协调不同实时任务的资源分配。各微处理器MCU处理单一数据转变成统一CPU/AI芯片处理不同传感器发送的数据（待处理数据信息先传递给CPU，CPU 发现大规模非结构化数据，自身无法处理，便传输给AI 加速卡运算），同时具备性能功耗优势，简化整个系统，只需每个域有个中央计算器SoC，MCU 用量大大减少，编程开发更加友好。SoC是半导体、IC产业未来发展方向，Market Research Future预计，全球SoC市场规模将从2017年1318.3亿美元增长到2023年2072.1亿美元，复合年增长率8.3%。
软件定义汽车时代，带动供应链关系重塑，SoC芯片将是主要增量市场
上期投资观察《比亚迪半导体要A股上市了》介绍过汽车电子产业链三个层级：上游电子元器件、中游系统集成商Tier1和下游整车制造厂OEM及维修厂AM。传统汽车供应链体系中，软件能力通常不由汽车主机厂直接控制，而由 TIER1 厂商掌控。
“软件定义汽车”的游戏规则下，汽车产业从注重销量转变为注重用户运营和软件收入，相关部件在汽车中的价值量不断提升。IBM预测，2030 年软件将占开发成本 90%。二级供应商（芯片、传感器、软件算法等）绕过传统一级零部件供应商Tier1，直接与主机厂合作，攫取更高利润更高行业话语权，不再罕见。例如英伟达直接对接小鹏，地平线直接对接长安。
供应链势必发生改变，传统博世等Tier1不具备基于SoC芯片的软件能力，SoC芯片厂提供软硬件全栈能力或成新Tier1。
SoC 自研 IP 与渠道构筑行业壁垒。SoC 公司通常根据下游具体应用场景，自研音视频编解码、影像视觉、系统设计、电源管理技术等IP 模块（CPU、GPU 等 IP 模块通常外购），构成行业壁垒。研发资金人才大量投入，后进入者短时间很难积累足够技术并快速产业化，构成技术壁垒。国内 SoC芯片设计行业集中度较高。
车规级 SoC 芯片作为增量赛道，竞争格局比传统 MCU更开放
汽车SoC芯片是整车核心，主要包括智能座舱芯片和自动驾驶芯片。智能座舱芯片以“CPU 功能模块”的SoC异构融合方案为主（瑞萨、英伟达、高通、英特尔、三星等）。自动驾驶芯片以“CPU GPU NPU”的SoC异构方案为主（特斯拉FSD芯片、英伟达、英特尔Mobileye及华为等）。自动驾驶竞按供应方式又分为软硬一体式（英特尔Mobileye和华为）和开放式解决方案（英伟达和地平线）两大阵营。
未来大范围普及需兼具成本低廉 生态开放。目前实现车规级量产前装的并不多，海外主要有英特尔（Mobileye）、英伟达和特斯拉，居全球第一梯队，中国主要有地平线和华为。英伟达龙头显现，高通等手机 SoC 芯片厂商进入汽车领域具备爆发潜力。MCU功能芯片与SoC芯片设计与工艺差异较大，以功能芯片见长的瑞萨、NXP、TI等传统汽车芯片厂无论算力还是更新速度都难以追赶消费类芯片厂。
国内厂商与国际领先企业差距较大：代表厂商华为和地平线。华为硬件实力不弱于高通和英伟达，软件稍弱。地平线、黑芝麻也有亮点，地平线在 Waymo 举办的 5 项挑战中获得 4项全球第一,一战成名。征程 5 算力高达 128TOPS，多颗征程 5 芯片打造的自动驾驶域控制器最高算力达1024TOPS，能支持 L4 级自动驾驶。黑芝麻芯片算力接近特斯拉，功耗却减少一半有余。
图源：兴业证券
车规级 SoC 芯片作为增量赛道，竞争格局比传统 MCU更开放，国内企业有望凭借性价比更高（本土工程师红利与供应链优势）、本土化服务更好（海外企业很难为国内车企提供即时定制软硬件服务）与开放平台（与国内车企共同定制开发生态系统）抢占市场份额。国产芯片加速，看好自主崛起。
结语
汽车芯片荒会持续多久？恐怕没人能给出确定答案。但是，“碳中和”催化国内新能源汽车快速放量，美国对芯片“卡脖子”行为，“芯片荒”等加速国产替代势在必行。
汽车MCU芯片市场一直被恩智浦、德州仪器、瑞萨等汽车芯片巨头垄断，外来者鲜有机会入局。但随着汽车行业智能化加速，MCU车身域增量国产替代空间大，高级别智能驾驶SoC芯片为核心的商业大战已经打响，英特尔、高通、华为等消费电子巨头纷纷登场，地平线黑芝麻等初创公司也迎来机会，弯道超车共助汽车大国走向汽车强国。
项目资本更关注3点：团队技术和渠道能力、车规级认证流片前装量产能力、供应链产能。流片后整个融资节奏会转向“产业投资人为主，财务投资人跟投”。
芯片趋势长期，需要提前布局，非临时抱佛脚。伴随汽车架构重塑、产业链向上整合，智能化技术快速迭代。或许，现在正是赛点，正是国内半导体企业迎头赶上的黄金时代。
