苏州SCSS智能座舱感知系统汽车芯片研发

智能座舱汽车芯片：芯片结构：以“CPU+功能模块”的SoC异构融合方案为主。以高通智能座舱主控计算芯片820A系列为例：高通820A芯片采用14纳米工艺，从整体性能上来看，可以实现hypervisor和QNX系统启动时间小于3秒，Android系统启动时间小于18秒，倒车影像启动小于3秒。进一步拆解后可分为四大模块：（1）CPU，采用主频高达2.1GHz的64位四核处理器（Qualcomm®Kryo™CPU），用于对所有硬件资源的调度与管理；（2）GPU，采用高通Adreno530GPU，可支持多个4K超高清触屏显示，实现一芯多屏；（3）DSP，采用Qualcomm®Hexagon™680DSP，能够在不增加CPU负载的情况下，支持8个摄像头传感器同时输入；（4）LTE调制解调器模块，确保车辆在行驶过程中获得持续的移动连接性。除此之外，该芯片可搭载高通深度学习软件开发包(SDK)——Qualcomm骁龙神经处理引擎(NPE)，从而可集成基于机器学习的先进驾驶辅助系统。替代迈来芯MLX81332热管理汽车芯片委托腾云芯片公司定制化开发需求，汽车水泵阀门应用市场。苏州SCSS智能座舱感知系统汽车芯片研发

2021年是国产替代大年，缺芯和国产替代，为国内半导体公司打入手机、家电、汽车、光伏等供应链创造巨大机遇。同时，国内半导体公司非常争气，产品线不断突破，在PMIC、SOC、MCU、IGBT、ADC、IPM都有长足的进步，抓住了非常难得的弯道超车机会，市场份额提高，销售爆发。2020年中国半导体自给率或在，其中汽车芯片自给率不足5%。其中各类芯片中MCU为紧缺，国内MCU控制芯片为薄弱。在“中国芯”亟待突破“卡脖子”难题的背景下，2021年中国在IC设计、晶圆制造、封装测试三个领域都加大投资力度，有35家相关公司IPO募集资金合计。热门赛道TOP5为射频、功率、第三代半导体、模拟IC以及EDA/IP。汽车芯片比如激光毫米波雷达也是今年投资的大热领域。长沙新能源车身控制系统汽车芯片研发替代VR48纹波防夹车窗天窗操作器集成汽车芯片。

汽车芯片防夹功能原理就是加装一组电流感应器，由霍尔传感器时刻检测着电动机的转速，当电动车窗升起时，一旦电动马达转速减缓，当霍尔传感器检测到转速有变化时就会向ECU报告信息，ECU向继电器发出指令，电路会让电流反向，使电动机停转或反转（下降），于是车窗也就停止移动或下降，因此具有一定的防夹功能。防夹功能是通过一个已经安装在印刷电路板上的霍尔传感器来识别在玻璃升降是是否有外界干涉。霍尔传感器是来判别电机轴的转速变化。在关闭玻璃时，霍尔传感器判断出转速的变化，车门控制单元会意识到遇到一个干扰力，则改变电机运动的方向。防夹功能一个升降行程内只有一次。其后必须要初始化玻璃的上下位置才可再次实现防夹功能。

北极光创投合伙人杨磊、华创资本合伙人熊伟铭、祥峰投资执行合伙人夏志进、云岫资本合伙人兼CTO赵占祥、耀途资本投资总监于光五位汽车芯片领域的投资人，他们抛对行业内关注的五大问题总结出一些共同的结论：1、在“国产替代”的机遇下，中国汽车芯片正面临“直道超车”或“换道超车”的机遇；2、大多数投资人在“术业有专攻”的考量下，并不看好整车厂自建芯片的趋势；3、中国汽车芯片与世界水平的主要差距，主要在工艺制造和人才层面。不过由于智能汽车领域全球基本处于同一起跑线，中国在这方面与世界水平的差距比较小；4、中国汽车芯片一定程度上面临着投资过热的情况，但不必过度担忧，热总比冷强；5、未来在芯片半导体领域，更看重投资具有技术护城河、人才等维度的企业。汽车的防夹电动车窗（包括防夹电动天窗）防夹功能的实现需要“触觉”腾云汽车芯片公司研发车窗控制器芯片.

随着汽车芯片市场的发展，除了国外的英伟达、英飞凌，国内的地平线、黑芝麻等第三方公司，主机厂自研芯片的趋势也越来越明显。例如北汽和吉利，前者与Imagination集团、翠微股份共同成立了北京核芯达科技有限公司，后者由控股的亿咖通科技与Arm中国达成合作，同时吉利自身也在布局自研芯片。造车新势力方面，零跑汽车在2020年还发布了全国产化、具有完全自主知识产权的车规级AI智能驾驶芯片——凌芯01芯片。小鹏、蔚来也准备进行自动驾驶计算芯片的自主研发。随着整车厂自研芯片的趋势愈发明显，车载AI芯片将来有望形成多强争霸局面？腾云芯片公司提供定制化车规芯片研发服务。汽车充电桩集成芯片定制开发中的技术壁垒。沈阳洗衣机集成芯片汽车芯片渠道代理

车灯汽车芯片：LED加速渗透，AFS/ADB电动智能驱动车灯技术升级定制开发。苏州SCSS智能座舱感知系统汽车芯片研发

距离完全自动驾驶可能还有很长的距离，但关于算力的实力储备已经迫在眉睫。算力的竞赛有点像以前燃油车的发动机功率和扭矩的比拼——你可以不用，但不能没有。原来传统汽车的分布式架构，一般可实现低级别辅助驾驶，由于需要处理的传感器信息相对较少，采用MCU芯片即可满足运算要求。随着高级别智能驾驶的到来，则需要处理更大量的图片、视频等非结构化数据，依靠传统MCU芯片不能满足指数级增长的运算需求。那么这个时候，AI芯片的搭载就可以实现算得快、准、巧。比如，L3级别自动驾驶产生的数据量是，对算力要求在129TOPS以上；L4级别自动驾驶数据量达到8GB/s，对算力要求达到448TOPS以上。而如果考虑功能安全的冗余备份，算力需求可能还要翻倍。蔚来新款旗舰车型ET7搭载了4颗英伟达Orin芯片，号称算力可达1016TOPS。但其实，只有两枚用于自动驾驶计算和决策，一枚做冗余，一枚用于训练神经网络模型，自动驾驶过程中实际使用算力在762TOPS。

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