致同咨询行业洞察半导体行业研究 车规级芯片2024年1月发布点击下方图标，了解相关详情车规级芯片财务关注点车规级芯片主要企业分析车规级芯片行业概览附件半导体行业研究 车规级芯片 1车规级芯片行业概览半导体行业研究 车规级芯片 2车规级芯片分类车规级芯片特点车规级芯片认证标准车规级芯片市场规模增长情况车规级芯片功能举例全球车规级芯片2022-2024供应情况车规级芯片“上车”流程车规级芯片对晶圆制程的需求车规级芯片分类根据功能划分，车规级芯片主要分为四类：计算及控制芯片、功率芯片、传感器芯片及其他芯片。计算及控制芯片以微控制器和逻辑IC为主，主要用于计算分析及决策；功率芯片主要对电能进行转换，对电路进行控制；传感器芯片主要负责感应汽车运行工况，将非电学量信息转换为电学量输出单片机、通常包括一个处理器单元系统级芯片，包括多个处理器单元芯片类别芯片构成芯片用途芯片价值SoCMCU主要负责信息处理电能变换、控制电路感应汽车运行中的工况，并将信息转换为电信号功率芯片MOSFET、IGBT计算及控制芯片其他芯片导航定位芯片、存储芯片、通信芯片传感器芯片车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达智能传感器压力、温度、位置传统传感器MCU=CPU 存储 接口单元SoC=CPU GPU DSP ASIC 存储 接口单元CPUEEPROM 串行接口TimersI/O RAMROMEEPROM 串行接口TimersI/O RAMROMCPUDSPGPUASIC 8位MCU的单价小于1美元 16位MCU的单价在1-5美元之间 32位MCU价格在5-10美元之间 部分高端产品在10美元以上 毫米波雷达单价在200-400元人民币不等 传统温度、压力等传感器单价在10-100元人民币不等 自动驾驶芯片在几十美元至上百美元不等 IGBT模块均价400 元人民币半导体行业研究 车规级芯片 3车规级芯片特点车规级芯片是指相较于消费级、工业级芯片，具有高可靠性、高安全性、高稳定性特点，要求零缺陷且可长期供货（一般10-15年供货周期），并且达到AEC（Automotive Electronics Council，汽车电子委员会）规范要求的车规级芯片车规级消费级工业级军工级应用汽车电子手机、PC等工业控制军工应用温度-40150070-4085-55150湿度0-100%低根据环境0-100%振动、冲击高低较高最高寿命15年1-3年5-10年15年可靠性高低较高最高出错率0%3%1%0%测试标准AEC-Q100IATF 16949ISO 26262JESD47等JESD47等MIL-STD-883等系统成本高低较高最高特殊要求增强封装、耐冲击、耐高低温和散热防水防水、防潮、防腐等增强封装、耐冲击、耐高低温和散热半导体行业研究 车规级芯片 4车规级芯片认证标准车规级芯片需通过AEC-Q测试，根据不同的半导体器件通过不同的测试类型，且不同的用途需通过不同等级的测试AEC-Q测试类型名称测试项目AEC-Q100车载应用的集成电路产品应力测试标准AEC-Q101汽车级半导体分立器件应力测试标准AEC-Q102车用离散光电组件产品市场进入标准AEC-Q103汽车MEMS传感器的测试标准AEC-Q104车用多芯片模块可靠性测试标准AEC-Q200汽车上应用的被动元器件的产品标准AEC-Q测试等级等级系统用途验证标准Grade-0动力、安全系统发动机管理、动力转向、刹车、安全气囊等-40 150Grade-1车身控制系统防盗、灯光、雨刷、门锁等-40 125Grade-2行驶控制系统仪表盘、座椅、空调、倒车雷达、车窗等-40 105Grade-3通信系统GPS导航、移动通讯、FM等-40 85车规级芯片认证标准设计阶段提高产品的可靠性 在产品设计阶段，车规级芯片产品需要遵循与一般芯片产品不同的设计路径，汽车的安全性需求对车规级芯片的可靠性、稳定性以及一致性提出了更高的要求。由于汽车内的芯片需要在宽温度范围（-40 150）、高振动、多粉尘、电磁干扰、油气污染等恶劣的环境中运行，为保证在上述恶劣环境下运行的可靠性，公司车规级芯片一般使用成熟可靠的车规晶圆制造工艺。相比更加精细的晶圆制程，成熟可靠的晶圆制造工艺能够耐受汽车实际使用中的过流、过压、高温度、高湿度等恶劣环境因素 为提高车规级芯片的可靠性，产品特殊设计包括：i）考虑汽车运行时的环境因素对芯片的影响，公司在性能指标上会留有一定余量。仿真测试时，未达到预计富余余量的电路需要重新设计；ii）针对常见的失效模式，公司在设计阶段就会加入诊断和报警的电路；iii）针对车内复杂的电子环境，如电磁干扰、电流电压冲击等，公司通过在芯片的关键组件外部设计屏蔽结构、保护电路等方式实现抗干扰代工阶段保证产品品质的稳定性 针对车规级芯片的高稳定性的要求，对于车规级芯片的委外加工，要求晶圆厂和封测厂取得IATF16949认证。同时按照德国汽车工业质量标准VDA6.3过程审核标准、PPAP生产件批准程序对委外加工厂商的车规级产线进行审核，以此保证工艺的稳定性、流程的合规性和产品的高品质验证阶段谨慎评估不同批次产品的可靠性 车规级产品属于管控等级最高的A级，该类产品的研发流程也在基本流程的基础上进行了特殊的规定。车规级芯片产品在量产前需完成可靠性试验，严格按照AEC-Q的测试程序和标准对三个批次产品进行验证，保证车规级芯片产出的质量稳定性。三次验证均通过后形成AEC-Q的测试报告，视为该产品符合AEC-Q可靠性测试标准半导体行业研究 车规级芯片 5车规级芯片市场规模增长情况车规级芯片市场规模提升，主要得益于新能源汽车市场渗透率提高推动车规芯片汽车总需求量增长，且汽车智能化推动单车芯片需求数量增长2015-2025年中国、全球车规级芯片市场规模2018-2025年中国新能源汽车销量2018-2025年中国单车搭载芯片平均数量 中国 全球 新能源汽车销量 传统燃油车 智能电动汽车车规级芯片市场情况 2022年全球车规级芯片市场规模561亿美元，相较2021年同比增长10.4%。据市场研究机构Omdia预测，2025年全年车规级芯片市场需求将达到804亿美元 2022年我国新能源汽车销量跃升至688.7万辆，同比增长96%，全年渗透率提升至 25.6%，已提前达成2025年渗透率20%的规划目标。市场研究机构IDC认为，2025年中国新能源汽车市场规模有望达到1524.1万辆，新能源汽车渗透率达43%。新能源汽车渗透率的不断提高，促使车规级芯片市场规模持续扩大 根据易车数据，2022年传统燃油车单车搭载芯片平均数量为934颗，智能电动汽车为1,459颗，预计2025年传统燃油车单车搭载芯片平均数量为1,243颗，智能电动汽车为2,072颗 根据英飞凌2021年末披露，一辆燃油车平均半导体含量为490美元，插电式混动及纯电动汽车平均半导体含量为950美元，接近燃油车的2倍单位：亿美元单位：万辆单位：颗20322802042320225611582023E6411772024E7211982025E804206001,0002018125.62019120.62020136.72021352.12022688.72023E998.42024E1259.62025E1524.105001,0001,5002,00020191,02770220201,,29884920221,4599342023E1,6401,0272024E1,8431,1302025E2,0721,24305001,0002,0001,5002,5002018914638数据来源：易车、亿欧智库数据来源：Omdia、比亚迪半导体招股书、东莞证券研究所数据来源：易车、亿欧智库半导体行业研究 车规级芯片 6车规级芯片功能举例新能源电机、电池、电控“三电系统”所需车规级芯片为新能源汽车特有需求，其他娱乐、车身系统、信息网联等功能在传统燃油车和新能源汽车均存在需求；智能驾驶功能为近年发展较快的汽车应用，因此相较于过往传统燃油车，新能源“三电系统”和智能驾驶功能对车规芯片需求较大智能驾驶系统 摄像头 毫米波雷达 激光雷达 先进辅助驾驶系统 智能驾驶域控制器 高性能计算平台 驾驶员监控系统 高精定位模块 自动泊车辅助系统新能源三电系统 电池管理系统 充电转换模块 驱动电机连接器 无刷电机连接器 车载充电机发动机控制系统 发动机管理ECU 变速传动系统 点火系统 电子增压器娱乐系统 车载信息娱乐系统 中控显示屏 车载音响信息网联系统 远程通讯控制系统 网关 蓝牙 射频车身及舒适域系统 防夹控制器 无钥匙进入及启动系统 车身域控制器 车门控制系统 顶灯控制器 自适应前照灯系统控制器 氛围灯控制器 LED矩阵大灯控制系统 座椅控制器 空调系统 安全气囊控制单元底盘控制系统 电动助力转向系统 电子驻车系统 线控制动系统 悬架系统 电子减震器 底盘域控制器以车规级传感器为例不同自动驾驶级别的传感器最低需求级别特点超声波传感器长距离雷达传感器短距离雷达传感器环视摄像头长距离摄像头立体摄像头Ubolo激光雷达航位推算合计传感器数量L1主动巡航控制、车道偏离警告系统-L2停车辅助、车道维持辅助41-1-6L3自动紧急制动、驾驶员监控、交通堵塞辅助4144-13L4多传感器融合高速无人驾驶辅助9L5随时随地高速无人驾驶黄助2数据来源：三星、平安证券、ittbank、致同咨询半导体行业研究 车规级芯片 7全球车规级芯片2022-2024供应情况2020年起受产需错配、消费电子需求挤占产能等因素影响，车规级芯片产能逐渐紧张，产品平均交货周期由6-9周拉长至26周左右；2023年车规级芯片供应逐渐有所恢复，且2023年下半年存在车规级芯片库存偏高、客户对芯片采购订单下单收紧情形；但在需求结构上，高端MCU、IGBT依然处于供不应求情形车规级芯片市场供给情况 车规级芯片占全球半导体市场总销售额比例在10%左右，由于车规级新增产能较少，而车规级芯片具有认证周期较长的特点，新建产能无法快速释放，同时叠加汽车智能化超预期、消费电子需求加大等多方面影响，导致2020年起车规级芯片供不应求，截至2023年末随新建产能陆续投入，车规级芯片供应得到明显缓解 2020年以前，汽车市场低迷，新能源汽车渗透速度较慢，汽车整车厂和Tier1供应商对车规级芯片需求预期较低，2019年芯片正常交货期平均为6-9周 2020年以来车规级芯片持续短缺，2021年平均交期达到15周，2022年平均交期达到26周，其中MCU缺货最为严重，交期被拉长至2430周；缺芯问题爆发后，整车企业大量囤货，将安全库存线提升到3-6个月，由此导致长鞭效应下过量下单，进一步抬高了需求 2023年随新建产能持续投入，平均周期有所缩短，产能紧张得到缓解；根据财新报道，中芯国际联合首席执行官赵海军在2023年三季度财报电话会上称车规级芯片库存开始偏高，引起主要客户对市场修正的警觉，下单收紧；在2023年11月1日举行的全球新能源与智能汽车供应链创新大会上，清华大学计算机科学与技术系教授李兆麟指出，由于全球芯片供应大厂扩产，汽车“缺芯”情况已得到大幅缓解，但MCU、IGBT尚不充裕类型1Q222Q223Q224Q221Q232Q233Q234Q23高压功率元件MCUDDI/TDDI中低压功率元件PMICeMMICCIS短缺平衡充裕半导体行业研究 车规级芯片 8车规级芯片“上车”流程一般来讲，车规芯片从设计到量产上车约需3.5-5.5年的时间，上车后预计持续批量供应5-10年整车项目开发流程与芯片设计开发周期数据来源：亿欧智库三大车规级芯片认证标准整车开发流程芯片公司进入整车项目开发流程芯片设计流程车规认证标准ISO26262IATF16949AECQ100认证事项功能安全标准质量管理体系可靠性认证发生阶段设计阶段流片与封装认证测试等级A、B、C、D逐渐升高/3、2、1、0逐渐升高认证周期2-3年/1-2年芯片设计车规级芯片上车时间及要求 综合考虑整车项目开发流程与芯片设计开发流程，芯片从设计到量产上车需要3.5年到5.5年时间，芯片上车后需尽量满足汽车产品5到10年生命周期内的OTA（汽车远程升级技术）迭代需求 进入Tier1或主机厂认证工作主要包括：1）认证AEC-Q100、2）符合零失效的供应链品质管理标准IATF16949立项研究项目启动项目批准（定点）产品验证试生产正式生产产品规划芯片设计与流片概念开发芯片公司与OEM探讨使用可能性，做一些简单测试，收取NRE费用（一次性工程费用）OEM对Tier1报价，确认芯片公司进入整体方案，预估量产数量芯片公司与Tier1进行联合开发与测试，对Tier1收取NRE费用Tier1向芯片公司小批量采购芯片，用作测试主机厂备货芯片等零部件，进入量产待命芯片等零部件进入完全量产，按出货量计算收入芯片公司持续供货510年车规级认证车型导入测试验证，进入量产上车状态设计开发设置实验与验证生产准备量试与投产第1-10个月第11-15个月第16-20个月需18-24个月需12-18个月需12-24个月第21-26个月第27-39个月半导体行业研究 车规级芯片 9车规级芯片对晶圆制程的需求国内车规级芯片中，MCU、CIS、显示驱动IC、MEMS传感器等主要选用成熟制程（28nm以上），与消费电子等产品选用的工艺制程重叠度较高；AI芯片、SoC、GPU主要选用先进制程（28nm以下）器件类型主要系统主要子系统主要晶圆尺寸主要制程工艺节点（nm）AI芯片、SoC、GPUADAS、信息娱乐高性能FV摄像头、ADAS域控制器、音响主机、驾驶舱域控制器、仪表盘、车辆域控制器12英寸16、14、7、5MCU全部每个ECU都有MCU8英寸、12英寸16-40存储ADAS、信息娱乐信息娱乐主机、仪表盘、ADAS、前视摄像头、ADAS域控制器12英寸10-18CIS全部摄像头8英寸、12英寸5-65显示驱动IC信息娱乐数字仪表盘、音响主机、其他显示器8英寸、12英寸55-180模拟/混合信号、电源管理IC、RF组件全部每个SoC和调制解器都需要特定的电源管理IC；所有域中每个ECU中的模拟 ASIC/ASSP；用于远程通信和控制的射频器件8英寸55-180功率分立器件xEV（HEV、PHEV等多种电力驱动系统）、底盘用于xEV、底盘的电力电子设备8英寸90-110MEMS传感器全部压力、流量、惯性、湿度、红外线8英寸180半导体行业研究 车规级芯片 10车规级芯片主要企业分析半导体行业研究 车规级芯片 11车规级芯片产业示意图车规级MCU芯片主要供应商为国外厂商，国产厂商已实现批量出货车规级SoC芯片中智能座舱芯片已有国产厂商供应，但主要供应商仍为国外厂商，尤其在单价40万元以上车型市场中，英伟达、英特尔、高通占有较大份额车规级SoC自动驾驶芯片领域，国产厂商已实现一定销售，但英伟达仍占有80%以上的市场份额车规级传感器芯片中，国产厂商主要集中在湿度、温度、光敏、压力等车身传感器市场，雷达传感器仍以国外厂商为主车规级功率芯片国内企业已实现批量供货车规级芯片国产化已取得突破，尤其在功率半导体、计算芯片、控制芯片领域已有一定市场份额车规级芯片产业示意图IP车规级芯片主机厂EDA工具芯片设计工具与芯片制造芯片设计应用场景芯片制作工具晶圆/芯片制造芯片封装测试计算控制芯片传统主机厂造车新势力商用车企业车规级芯片应用场景自动驾驶智能座舱动力安全车身控制网关通信传感器芯片计算控制芯片功率芯片MCUSoC数据来源：亿欧智库半导体行业研究 车规级芯片 12车规级芯片国产化已取得突破，尤其在功率半导体、计算芯片、控制芯片领域已有一定市场份额类型产品要求国产化性能水平国产品牌国内市占率主要面临挑战主要国内厂商计算芯片ASIL B/C/DAEC-Q100 Grade2100TOPS以上大算力芯片国产实现突破，1-100TOPS中低算力芯片国内企业具备较强实力5%工具链及软件生态不足，制造依赖台积电，EDA和IP被“卡脖子”;高端座舱算力芯片被高通垄断华为、地平线、黑芝麻、芯擎科技、爱芯元智、寒武纪、后摩智能、芯驰科技、杰发科技等控制芯片ASIL B/DAEC-Q100 Grade1/2/3动力域、智驾域国产化率低，车身域部分实现国产5%关键IP和制造工艺能力严重不足，制造工艺落后，产能不足，由于投资回报低，国内产线开发积极性低芯驰科技、兆易创新、杰发科技、芯旺微、华大半导体等电源芯片ASIL B/DAEC-Q100 Grade0/1电源芯片需要90nm以上制程，国内具备一定制造能力，除高频PMIC、模拟前端(AFE)、DC-DC等国产化面临痛点外，大部分可实现国产不适用具备功能安全要求的电源芯片开发经验不足，特殊工艺制延能力不足，如高压BCD工艺矽力杰、晶丰、士兰微、东科、比亚迪、纳芯微等驱动芯片ASIL B/DAEC-Q100 Grade0/1功能安全要求不高的驱动类芯片具备国产化能力，如LED驱动、马达驱动、功率驱动、音频驱动不适用功能安全要求高的主电机驱动、显示驱动等国产化能力不足车规级工艺不成熟，产品丰富度和制造经验不足华大半导体、纳芯微、思瑞浦、集创北方、奕斯伟英迪芯等存储芯片ASIL B/DAEC-Q100 Grade1/2/3国内企业在车规级SRAM、DRAM、NOR FLASH等领域实现突破10%车规级EEPROM处于起步阶段，大容量车规NAND FLASH性能偏低，容量偏小，制造设备受美国制裁影响较大长江存储、合肥长鑫、兆易创新、北京君正、复旦微、华大半导体等传感芯片ASIL B/DAEC-Q100 Grade0/1/2国内具备一定设计、制造能力，图像、电流、温湿度、压力等传统传感器可实现国产4%产业链产品定义不足，功能安全产品有待提升，毫米波雷达、激光雷达芯片等依赖国外豪威科技、纳芯微、加特兰等通信芯片ASIL BAEC-Q100 Grade2国内在车载4G/5G通信、导航芯片领城有成熟产品，且备一定制造能力3%国产CAN、LIN、以太网、直连、高速串口芯片实现技术突破，但不成熟紫光展锐、中兴微电子、联发科，卓胜微、华为海思、芯力特、北京君正等功率半导体AEC-Q101(晶圆)AQG324(模块)采用90nm以上成熟工艺，中低端具备国产能力，高端依赖进口15%-20%性能、封装技术、生产设备、设计工具存在差距比亚迪半导体、中车时代、斯达半导、士兰微等安全芯片ASIL BAEC-Q100 Grade1/2基本达到国外厂商水平5%芯片企业与供应商应用适配及验证不足紫光同芯、芯钛、天津国芯、信大捷安、华大电子、国民技术等数据来源：盖世汽车研究院半导体行业研究 车规级芯片 13车规级MCU芯片主要供应商为国外厂商，国产厂商已实现批量出货根据Omdia数据，2022年我国MCU市场规模约为83.4亿美元，其中复杂指令集MCU的市场规模约为20亿美元；国内厂商主要包括芯旺微、BYD半导体、杰发科技等，国外竞争对手主要包括瑞萨、恩智浦、英飞凌等车规级MCU芯片 车规级MCU相比工业级MCU和消费级MCU在使用环境、可靠性、安全性、一致性、使用寿命等指标要求上更高，其技术壁垒也相对更高，国外MCU厂商凭借其先发优势占据全球汽车MCU市场主要份额。根据IHS数据，2022年瑞萨、恩智浦、英飞凌、德州仪器、微芯及意法半导体在全球汽车MCU市场合计市占率约为98%，行业集中度较高 国外MCU厂商在车规级MCU领域市场占有率较高与其背后日系、欧系、美系汽车品牌厂商在全球汽车产业链中的重要地位密切相关。随着国内汽车品牌厂商，特别是新能源汽车品牌厂商的逐步崛起，将为国内车规级MCU厂商发展带来支撑 近年来，不少中国厂商已从与安全性能相关性不大的中低端车规MCU切入，比如雨刷、车窗、遥控器、环境光控制、动态流水灯等车身控制模块，逐步开始研发未来汽车智能化所需的高端MCU，如智能座舱、ADAS等。目前，行业内推进较为快速的厂商包括杰发科技、BYD半导体、国芯科技等。国内MCU厂商针对汽车市场的产品几乎都集中在32位，目前已经进入汽车前装市场的有芯旺微、杰发科技和小华半导体等，车规级MCU从研发到商用上车需要3-5年时间。据了解，在未来更高阶自动驾驶等级的汽车中，及以多传感器融合的大趋势下，总线宽度32位乃至64位高算力车规级MCU将成为主流产品2022年全球汽车MCU厂商市占率车规级MCU量产的国产厂商 瑞萨 恩智浦 英飞凌 德州仪器 微芯 意法半导体 其他5%2%7%70&#%名称应用领域首款通过时间杰发科技ABS、BMS、车身控制等2018年BYD半导体车规级触控MCU、通用MCU及电池管理MCU2018年国芯科技车载T-BOX安全单元、车载诊断系统安全单元、车联网C-V2X通信安全应用2019年芯海科技车身电子、智能座舱2020年芯旺微汽车照明、车窗控制、空调面板2019年赛腾微电子汽车尾灯、无线充电、车窗控制等2019年琪埔微车身控制、车内空调控制、BLDC电机控制2019年芯驰科技汽车显示应用2019年小华半导体车身控制、定位防盗2021年前云途半导体车身控制2021年数据来源：IHS半导体行业研究 车规级芯片 14车规级SoC芯片中智能座舱芯片已有国产厂商供应，但主要供应商仍为国外厂商，尤其在单价40万元以上车型市场中，英伟达、英特尔、高通占有较大份额车规级SoC芯片-智能座舱芯片各价位汽车智能座舱芯片主要厂商 车规级SoC：在人工智能时代计算架构从单一芯片模式向融合异构多芯片模式发展，将CPU与GPU、FPGA、ASIC等通用/专用芯片异构融合、集合AI加速器的系统级芯片（SOC）产生，其主要应用于智能驾驶和智能座舱领域。智能座舱芯片发展趋势：燃油车时代，恩智浦、瑞萨、德州仪器（TI）为中控芯片的主要厂商，产品因可靠稳定而被广泛采用；面对新能源汽车时代，智能座舱更高的影音及智能交互需求，传统厂商迭代慢、性能弱，产品略显乏力。2017年高通发力智能座舱市场后，发布了高通820A、8155等多款产品，目前高通8155已经成为了主流车企的首选，如同手机厂商争取高通芯片首发，车企开始争取高通8155首发权，并将其作为重要的宣传卖点。作为消费电子巨头，高通在智能座舱领域具有较强优势：1）性能突出：CPU、GPU算力强，有专用AI模块；2）生态完善：消费领域经验丰富；3）品牌优势；4）服务能力：高通从通信领域起家，相对传统欧美厂商具备较强的服务能力；5）成本优势：智能座舱芯片与对应的手机芯片本质相同，区别在于车规认证及相应调整，手机芯片销售前期分摊了研发成本，大量出货具备规模效应。华为、三星、MTK 同样积极布局智能座舱。华为的麒麟710A、990A芯片覆盖中高端，在鸿蒙系统加持下，可以与手机、电脑、家居形成协同，具有强大的生态优势；三星以优质服务形成差异化，绑定奥迪发力高端市场。0 0Pp0%整体15-20万小于10万20-30万40-50万10-15万30-40万50万以上24%9%1%4%3I%4%5%7%60$%3%6%4%2%0$%3%24$%6%2#1%9%5%403%1%63%恩智浦 瑞萨 高通 TI 英特尔 英伟达 亿咖通 地平线 其他数据来源：IHS半导体行业研究 车规级芯片 15车规级SoC自动驾驶芯片领域，国产厂商已实现一定销售，但英伟达仍占有80%以上的市场份额2022年中国及全球高算力自动驾驶SoC出货量（按颗计）的排名排名企业FY22在中国市场的份额FY22在全球的市场份额1英伟达81.6.5%2地平线6.7%6.2%3黑芝麻智能5.2%4.8%4华为海思0.7%0.7%5高通0.4%0.5%合计94.6.7%车规级SoC芯片-自动驾驶芯片 自动驾驶芯片：自动驾驶是比智能座舱规模更大且增长更快的应用市场，根据ICV的数据，2022年全球ADAS SoC市场规模为32.95亿美元，2024年有望赶在智能座舱SoC市场规模突破100亿美元；2022年在全球高算力（算力大于50Tops）自动驾驶SoC芯片领域，英伟达、地平线、黑芝麻智能、华为海思、高通这几家巨头占据全球94.7%的市场份额；2022年英伟达在中国及全球高算力自动驾驶SoC市场均位列第一，分别拿下中国81.6%的市场份额、全球82.5%的市场份额。英伟达占据的市场份额是排名第二地平线的12倍，基本垄断全球及中国自动驾驶SoC市场，尤其是L4级别以上的高端市场。地平线联合创始人兼CTO黄畅在此前的采访中表示：地平线征程系列芯片整体出货量达280万片，产品已获得20多个车企的定点合作，120个车型的前装定点、50多个已量产车型；包括长安UNI-T和UNI-K、奇瑞蚂蚁、智己L7、广汽埃安Y、广汽传祺GS4 Plus、岚图FREE、理想ONE、上汽大通MAXUS MIFA概念车、上汽荣威RX5、哪吒U智、比亚迪、自游家等车型。半导体行业研究 车规级芯片 16车规级传感器芯片中，国产厂商主要集中在湿度、温度、光敏、压力等车身传感器市场，雷达传感器仍以国外厂商为主车规级传感器芯片车规级传感器芯片 车载CIS领域，2022年安森美和豪威市占率分别为44%和30%，前两名占比高达74%，行业高度集中 在高像素CIS领域，安森美于2017年推出首颗8MP CIS，豪威于2019年推出第二代8MP产品，并于2021年完成研发后量产出货，由于豪威推出时间晚于安森美，且车规芯片从定点到量产存在2-3年时间差，因此现阶段8MP车载CIS市场中安森美份额较高。目前豪威正在研发第三代8MP CIS，随着定点产品逐步进入量产，豪威在高像素领域市占率有望持续提升 思特威在2020年收购深圳安芯微电子，实现车载产品线的拓展，在后装市场大量出货，并凭借SC100AS及SC1330AS两颗产品打开前装夜视影像市场。随着车载CIS市场快速成长，这一细分市场逐渐得到CIS头部玩家的重视，预计未来竞争格局可能发生变化 从市场格局看，目前国内汽车传感器行业依然由外资主导，博世、森萨塔为行业龙头，法雷奥、电装、恩智浦、英飞凌等也具有较强综合竞争力。国内企业因起步较晚，主要集中在湿度、温度、光敏、压力等车身传感器市场，发展较为成熟的企业包括：保隆科技、华工科技、苏奥传感、日盈电子、腾龙股份等。在智能环境传感器领域，一些企业如经纬恒润、速腾聚创、华为、禾赛科技等在智能驾驶所需的摄像头/雷达方面也取得较大进展 车载激光雷达：根据ICV发布的车载激光雷达市场，2022年车载激光雷达全球市场的市场规模为3.63亿美元，预计在2025年将突破60亿，在2027年达到110.11亿美元，6年期的CAGR高达76.6%。按照车载激光雷达相关的收入计量市场份额，禾赛科技以48%的市场份额位居全球第一。紧随其后的是市场份额为25%的法雷奥，排名第三的是速腾聚创，2022年速腾聚创的市场份额约为15.42 22年全球车载激光厂商市占率2022年全球车载CIS市场份额 禾赛科技 法雷奥 速腾聚创 其他 安森美 豪威 其他数据来源：ICV数据来源：IC Insights48%D0&%半导体行业研究 车规级芯片 17车规级功率芯片国内企业已实现批量供货我国在车规级功率芯片已实现批量供货，主要企业包括斯达半导体、时代电气、BYD半导体、士兰微等国内重点IGBT厂商情况概览公司IGBT业务概况产品匹配下游领过商业模式2022年营收斯达半导根据Omdia最新报告，公司2020年度IGBT模块的全球市场份额占有率国际排名第6位，在中国企业中排名第1位，是国内IGBT行业的领军企业工控为主，另外包括电动车、变频家电、新能源发电Fabless27时代电气全系列高可靠性IGBT产品打破轨道交通核心器件和特高压输电工程关键器件由国外企业举断的局面；在其新兴装备业务板块中，针对新能源汽车行业已面向市场推出多个平台的电驱系统产品，应用于纯电动、混合动力乘用车，同时已与一汽集团、长安汽车等国内一流汽车制造商开展深入项目合作，实现批量产品交付业绩轨交为主，还包括新能源发电和电动车等IDM180BYD半导在中国新能源乘用车电机驱动控制器用IGBT模块全球厂商中排名第二，仅次于英飞凌，市场占有率19%，在国内厂商中排名第一；2020年在该领或保持全球厂商排名第二、国内厂商排名第一的领先地位电动车为主，还包括工控等IDM80宏微科技根据IHS Markit数据推算，2019年公司IGBT系列产品占全球市场份额的比例约为0.45%；根据Yole数据测算，2018-2020年公司IGBT系列产品销售数量占国内市场需求总数量比例分别为1.43%、1.47%和 1.81%工控为主（安频器、电悍机、UPS 电源等），还包括新能源发电（光伏逆变器）、新能源汽车（新能源大巴汽车空调、新能源汽车电控系统、新能源汽车充电桩）、家用电器等Fabless9士兰微2021年，公司IPM模块的营业收入突破8.6亿元人民币，较上年增长100%以上。目前，公司IPM模块已广泛应用到下游家电及工业客户的变频产品上，包括空调、冰箱、洗衣机、油烟机、吊扇、家用风扇、工业风扇、水泵、电梯门机、缝纫机、电动工具、工业变频器等。基于公司自主研发的V代IGBT和FRD芯片的电动汽车主电机驱动模块，已在国内多家客户通过测试，并已在部分客户批量供货变频白电、工控为主，加快进入新能源汽车、光伏等市场IDM83华润微IGBT技术从6英寸升级到8英寸，自主研发的8英寸1200V、650V IGBT工艺平台已建立完成；2020年IGBT销售额超过1亿元，同比增长75%工控为主，拓展汽车电子产品IDM101单位:亿元数据来源：各公司公告，德邦研究所半导体行业研究 车规级芯片 18车规级芯片财务关注点半导体行业研究 车规级芯片 19车规级芯片企业IPO问题方向车规级芯片企业财务尽调关注点-销售相关车规级芯片企业财务尽调关注点-采购相关车规级芯片企业财务尽调关注点-研发投入与营运资金相关车规级芯片企业财务尽调关注点-关联交易相关车规级芯片企业IPO问题方向以下为根据BYD半导体、经纬恒润、纳芯微、赛卓电子和斯达半导5家车规级芯片企业IPO时被问询问题进行的方向总结，可见主要问题集中于业务与技术、财务分析、股权结构、独立性风险车规级芯片公司IPO问询方向业务与技术17财务会计处理与分析11损益情况8独立性7规范性及处罚6主要财务指标分析4募集资金情况1股东及股权结构7资产负债表问题7重大事项4董监高等2历史沿革6信息披露相关3公司治理4现金流情况01418 平均问题数量20半导体行业研究 车规级芯片 20车规级芯片企业财务尽调关注点(4-1)销售相关关注点问题及影响分析内容结合车规级芯片在下游客户定点情况分析公司收入增长及后续增长趋势 在汽车电子领域，通过AEC-Q可靠性测试标准是芯片等元器件进入汽车前装市场的必要条件，除此之外，车规级元器件在装车前需要通过汽车一级供应商或者其他次级供应商的定点验证，通过认证后生产出的产品仍需要通过整车厂要求的路测、老化测试等验证。因此，车规级产品装车前的验证周期较长（通常为2-3年），且通过验证后到批量装车尚需要一定周期；量产后根据主机厂对定点车型的生产排期供货 关注企业通过AEC-Q测试的数量以及定点情况 关注公司通过AEC-Q测试的产品数量 分析车规级芯片在汽车领域所处的具体阶段，如是否已通过一级汽车供应商或其他次级供应商、整车厂商验证，是否已实现批量装车；拆分公司细分产品的车规级和非车规级产品收入情况 了解各产品车规验证通过情况，以及在各主机厂和车型定点情况 部分车规级芯片可同时应用于传统燃油汽车和新能源汽车，结合细分场景分析；如按照传统燃油汽车和新能源汽车，对细分产品的应用场景的收入占比、趋势变动分析 分析收入存在明显季节性的合理性收入增长受定点车型数量和相应车型销量情况影响较大 由于定点车型的实际销售可能不及预期，因此芯片设计公司需有多款定点车型均衡方能稳定收入增长 车规级产品分析通过车规验证标准的背景及产品等级、各期车规级芯片销售收入及销量、对应客户、供货期限 根据汽车市场的销售规律，通常乘用车的整车生命周期一般是3-5年，商用车的整车生命周期一般是7-15年，需结合细分产品获得认证时间、使用场景及收入金额进行分析分析企业的销售渠道，了解公司与终端用户的合作黏性 下游客户包括主机厂或Tier1，主机厂和Tier1厂商均有明显的头部效应，因此会呈现明显的客户集中结果 部分芯片设计公司采用经销的销售模式，可能存在部分经销商配合企业在年末提前采购提货 关注行业标杆客户认可的是公司的产品还是下游客户的产品，是否存在指定选用公司产品情况，以及相应的文件 公司产品通过一级汽车供应商或其他层级供应商、整车厂商验证的认证程序、周期及认证情况，实现批量装车销售情况 分析公司选用的销售模式，如公司选用经销模式，需重点关注是否存在经销商提前提货情况 分析采取经销商的原因、标准、定价机制、经销模式的收入确认方式、经销直销模式的信用政策对比 关注客户合作稳定性，对于客户新增或退出的原因分析 分析客户采购公司产品与其主营业务、与其资产及业务规模匹配度，主要客户与公司、实控人及其关联方、董监高、关键岗位人员是否存在关联关系或其他利益关系 半导体行业研究 车规级芯片 21车规级芯片企业财务尽调关注点(4-2)采购相关分析问题问题及影响分析内容汽车领域对供应商有持续降本需求，且成本竞争为主要竞争方式之一 主机厂每年存在成本降低需求，同时由于整车利润空间变动，主机厂存在压缩供应商利润的倾向，因此芯片设计公司降本能力对公司整体盈利稳定较为重要 通过产品设计成本降低：通过修改芯片设计结构实现同样的功能，如减少合封的元器件数量等实现降本 通过供应链成本降低：通过加大采购量等方式向上游供应链议价等方式降低成本 结合不同元器件价格进行分析降本可能性，结合采购分析，分析采购单价变动趋势车规级芯片供应商选择除需考虑工艺、价格等相关信息外，供应商是否具备车规级芯片代工能力至关重要 关注工艺、制程和下游晶圆厂产能等因素对晶圆采购价格的影响和采购价格变动原因，下游车规级晶圆产能紧张对目标公司生产经营的影响 车规级芯片应用定制化水平较高，结合不同场景可能选用不同的封装方式，而不同的封装方式选择价格差异较大；主要关注细分产品所采用的封装方式及价格的变动 采购数量为销售能力支撑，因此通过进行采购分析可以对销售收入准确性进行辅助分析 取得公司报告期内晶圆采购入库明细，并访谈公司运营部门负责人，了解公司不同产品对应的晶圆工艺、晶圆制程、光罩层数及晶圆厂产能等情况，分析该等因素对晶圆采购价格波动的影响 关注晶圆中测和封装测试采购价格变动的原因、不同封测类型的采购价格及其变动原因 关注各期目标公司各类产品的生产入库、销售和库存量与晶圆等原材料采购、封装测试量的匹配关系，分析采购额变动与销售收入是否匹配 查看合同、对主要供应商执行访谈程序，了解供应商与公司之间的合作背景、交易模式、定价方式、结算周期以及是否与公司存在关联关系等存货期末跌价风险 公司产成品与量产车型直接挂钩，如公司为某款车型备货较多，且该车型销售情况不佳，且预期不会有较大好转；如公司备货超过过去几年销售量，则可能存在存货跌价风险 结合量产车型销售情况和存货余额，分析公司存货余额是否存在跌价风险半导体行业研究 车规级芯片 22车规级芯片企业财务尽调关注点(4-3)研发投入与营运资金相关分析问题问题及影响分析内容芯片研发周期长，投入较高 由于应用于车规的特殊场景，芯片设计要求更高，因此投入更大，周期更长，需关注其研发有效性 结合分项目的研发投入情况，分析其商业化的情况合作研发知识产权问题 公司研发过程中，部分研发工作会与高校、科研院所或其他企业合作研发，形成的知识产权归属，以及相应知识产权形成收益分配可能对公司发展存在影响 关注合作研发项目的费用分摊和支出安排 关注合作研发形成的知识产权归属，是否存在共有知识产权、或需经其他方授权后使用、共有知识产权方是否可以商业化该知识产权 关注相应知识产权所形成的收益，是否需要分享给知识产权共有方营运资金占用风险 据了解，主机厂在采购结算和存货储备管理较为严格，作为主机厂的直接供应商将存在一定的资金压力 应收账款：据了解主机厂的采购结算账期通常为月结3-6个月，账期到期时通过6个月的承兑汇票进行结算 存货：据了解主机厂采用零库存的管理模式，因此部分情景下需要供应商为其备货 结合销售模式、销售结算模式对销售回款时间、回款方式进行分析，计算应收账款周转天数 结合采购模式、采购结算模式对采购账期、付款方式进行分析，计算应付账款周转天数 结合供货周期，采购周期对存货备货进行分析，计算存货周转天数 综合销售、采购、存货综合对营运资金占用情况进行分析半导体行业研究 车规级芯片 23车规级芯片企业财务尽调关注点(4-4)关联交易相关分析问题问题及影响分析内容关联交易商业合理性和定价合理性 如果公司为集团下属子公司，集团内关联公司处于产业链上下游，可能存在虚构业务的风险 公司为提升自身盈利能力，可能存在向关联公司高价销售产品的情况 公司产品主要销售给集团下属子公司，可能存在第三方客户拓展能力不足产生的独立性和客户依赖风险 关注各类车规级产品获得其他终端汽车品牌具体车型的认证情况、实现批量销售的预计时间及预计销售规模，车规级产品向第三方批量销售是否存在障碍 关注关联方向公司采购的审核标准是否与外部采购一致 关注公司同一细分类型产品是否同时向关联方和外部市场销售 关注同一细分类型产品向关联方与非关联方的销售单价、毛利率的差异原因关联交易公允性与独立性问题 若公司为集团下属子公司，其业务开展、财务工作可能由控股股东主导，从而影响企业自身独立性 关注关联方与非关联方经常性销售或采购的内控制度、决策机制、合同约定、定价标准情况是否存在差异、销售、采购业务是否主要由控股股东统筹主导 关注为关联方提供受托加工、受托研发服务的经营模式与会计处理方式 关注是否存在与关联方资金拆借，对关联方拆入资金是否存在依赖，影响标的公司独立性 关注是否存在与控股股东共用财务核算系统等影响财务独立性情形半导体行业研究 车规级芯片 24附件半导体行业研究 车规级芯片 25A.附件一专业术语MCUMicrocontroller Unit，微控制单元SoCSystem on Chip，系统级芯片MOSFETMetal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor，金氧半场效晶体管IGBTInsulated Gate Bipolar Transistor，绝缘栅双极晶体管CISCMOS image sensor，CMOS图像传感器AECAutomotive Electronics Council，汽车电子委员会ASILAutomotive Safety Integrity Leve，汽车安全完整性等级A.附件一半导体行业研究 车规级芯片 26行业领导合伙人刘波电话 86 10 8566 5618邮箱 2024 致同会计师事务所（特殊普通合伙）。版权所有。“Grant Thornton（致同）”是指Grant Thornton 成员所在提供审计、税务和咨询服务时所使用的品牌，并按语境的要求可指一家或多家成员所。致同会计师事务所（特殊普通合伙）是Grant Thornton International Ltd（GTIL，致同国际）的成员所。GTIL（致同国际）与各成员所并非全球合伙关系。GTIL（致同国际）和各成员所是独立的法律实体。服务由各成员所提供。GTIL（致同国际）不向客户提供服务。GTIL（致同国际）与各成员所并非彼此的代理，彼此间不存在任何义务，也不为彼此的行为或疏漏承担任何责任。本出版物所含信息仅作参考之用。致同（Grant Thornton）不对任何依据本出版物内容所采取或不采取行动而导致的直接、间接或意外损失承担责任。致同咨询半导体行业小组冯维祺 合伙人 电话 86 10 8566 5686邮箱 梁伟 合伙人电话 86 10 8566 5862邮箱 胡灿 总监电话 86 10 8566 5775邮箱 罗云周 高级经理电话 86 10 8566 5313邮箱 赵鹏 高级经理电话 86 10 8566 5065邮箱 小组成员

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 半导体/行业专题报告/2023.12.29 请阅读最后一页的重要声明！汽车驱动芯片：国产企业进入加速放量期 证券研究报告 投资评级投资评级:看好看好(维持维持)最近 12 月市场表现 分析师分析师 . 

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2023 年深度行业分析研究报告 目 录 1 算力芯片壁垒高、发展必要性强.5 1.1 不同算力芯片的特点与区别.5 1.2 CPU 广泛应用于服务器、工作站、个人计算机等.7 1.3 GPU 等 A.

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ELECTRA 配电系统能力中心、施耐德（中国）行业应用与开发团队配电专家，目前主要负责在电子和医疗保健两个行业的配电架构、解决方案及相关配电产品的技术工作。2003 年加入施耐德电气公司，从事过业务拓展、投标报价、项目管理、工程设计、解决方案开发及其团队管理工作。加入施耐德电气之前，在国内顶级大型设计院和国际知名工程公司有过近20 年的配电设计和项目管理工作经历。02了解半导体业务的背景和特征是供配电架构设计的第一步。半导体芯片制造是一项非常成熟的业务，主要体现在 24/7 全天候运行模式，而这种运行模式已经有几十年的历史。对于一个新建芯片制造工厂，每个企业都会根据工厂所在国家和地区的相关规范和规定以及企业自身的运行习惯和关注点，最终确定工厂的供配电架构。因此很多半导体制造企业也逐步形成了各自的“标准供配电架构”，咨询公司或 EPC 承包商将会参照企业的“标准配电架构”并结合企业的需求设计供配电架构并编写项目招标文件中，从而确定最终的合格配电产品及其供应商。1 概述1.1 半导体芯片制造背景企业的关注点是供配电架构设计的重要因素之一。每个半导体企业的关注点不尽相同，从施耐德电气在半导体行业的经验以及与一些国际知名半导体企业的研讨中得知，企业的关注点和发展趋势主要集中在以下几个方面，针对这些关注点施耐德电气制订了相应的解决方案。总体拥有成本（TCO）建厂时的配电设施资本支出（CAPEX）只占整个工厂的很小部分，而大部分分配给了生产过程所需要的基础设施和工艺机台设备。但生产运行时的用电费用占整个运营成本（OPEX）的 15%至 30%。为了降低每个芯片的能耗成本，就需要提高工艺生产和公用工程的能源效率。施耐德电气可通过提供最优的配电系统架构、选择配电设备适合参数范围来实现最佳能源效率。如通过改变变压器的额定容量、阻抗及短路电流值来实现这一目标。1.2 半导体芯片制造企业的关注点03 电力可用性和电能质量芯片制造工厂是 24/7 全天候运行的，因此需要一直保持电力的供应。电能质量也很重要，因为一些半导体机台设备特别容易受到电压暂降的影响，可能会导致停机。电力可用性与电能质量构成了电力可靠性，但也要避免“过度设计”。施耐德电气是按照安全可靠电源结合“刚好够用”原则，为芯片制造工厂提高最佳配电架构设计。可扩展性、可维护性、占地优化随着半导体技术的不断提升，机台设备和基础设施需要相应改变或扩大以适应新技术发展的要求。施耐德电气结合芯片制造行业特点开发了集成配电产品（如 TPC、IPC）很好的体现了其柔性特色来应对可扩展、可维护的需求并减少占地。快速交付和运营一个超大型半导体工厂通常要在 12 个月之内建成并投入运营。施耐德电气拥有全系列配电产品以及超高效的全球供应链和积极主动的工作作风来配合快速交付和运营的需求。安全和环境影响芯片生产过程中会产生一些有毒有害物，在保证人员安全的同时还要尽量减少对环境的影响并限制到相关规定的允许值。施耐德电气 EcoStruxure 解决方案通过集成相应的传感器等方法来满足安全的生产的需求。资产保护保护高价值设备免受供电电源和配电设备故障或火灾带来的危害。施耐德电气应用可靠性研究来识别出潜在风险。芯片制造属高耗能工业，随着半导体行业的发展，负荷容量增大的趋势更为明显，通常会在 100MVA 以上甚至高达 600MVA，因此需要由高压（或超高压）电网供电。高压（或超高压）电网可提供稳定、可靠的电能从而避免长时间停电的发生，但仍然不能解决由于天气或其它原因带来的电压波动问题（如电压暂降 Sag 或电压骤升 Swells）以及其它电能质量方面的问题，这些问题都有待解决。芯片生产过程中某些特殊生产环节对于供电连续性要求非常高，发生停电可能会导致机台设备损坏，而恢复生产又需要很长时间，还会造成巨大的经济损失。而由电子元件控制的机台设备对于电能质量更为敏感，因此这部分机台设备需要由 UPS 供电。机台设备内部有大量的电子器件如晶闸管，它们不仅对谐波电压和电压波动非常敏感，承受较差电能质量的能力不是很高，同时也是主要的谐波源。由于以上原因，备用电源采用柴油发动机 并配置 UPS 的方式对于某些机台设备变为了强制性的要求。2 芯片制造工厂电源2.1 芯片制造电能应用发展趋势下图描述了芯片制造过程与能源之间的关系：2.2 芯片制造过程中对能源的需求04供水公司供应商化学品气电水空气处理排气废水废水处理CV/PVAMHSMEP制冷供电公司工艺生产洁净厂房UPWFMCS消防PCW电能的消耗可分为两大类，即“工艺生产”与“公用工程”。工艺生产由数百个生产工序步骤，这些生产步骤直接影响产品的产出，如蚀刻、光刻、化学气相沉积、清洗、离子注入等，而公用工程是支持工艺生产而不可缺少的设施，如产生超纯水（UPW）的水处理、N2 气生产、冷冻水、HVAC 等。公用工程还可以细分为两类，将直接在工艺生产中使用的（如超纯水、工艺冷却水、氮气等）称为“工艺生产公用工程“或”直接公用工程”，而间接参与工艺生产的（如用于建筑物冷却的冷冻水、清洁干燥空气等）被称为“基础设施公用工程“或”间接公用工程“。“基础设施公用工程“或”间接公用工程“在国内芯片制造企业更喜欢直观的将其称为“动力站”或“厂务”等，还有些企业把“工艺生产公用工程“或”直接公用工程”归到“工艺生产“中。下图表示了工艺生产与公用工程的生产关系及电力供应关系：每个芯片制造工厂工艺生产用电量与公用工程用电量比例不尽相同，通常工艺生产比公用工程用电量略低，但大致可以认为比例为 1：1 的关系，即各占全厂总负荷的 50%。植入、光刻、蚀刻生产过程中的机台设备、泵、高温炉及其它一些机械设备是工艺生产过程中的主要用电设备，而公用工程直接05直接电能消耗间接电能消耗参与工艺生产的超纯水、工艺生产的冷却水、氮气及间接参与生产的建筑冷却的冷冻水、清洁干燥的空气是主要的用电大户。下图为主要系统或设备的用电量示意图06芯片制造工厂电源可分为三类即：公共电网电源、柴油发电机备用电源和 UPS 电源。国内企业通常会分别简称为：市电、E 电和 U 电。关于 UPS 电源，除了集中式大容量 UPS 电源外，还会有供机台设备的IT 和控制用的 UPS，这种 UPS 通常为小容量分布式 UPS。工艺生产负荷按其对于电源可靠性要求的重要性可分为 3 个等级，1 级关键负荷、2 级关键负荷及 3 级关键负荷，重要性是逐步升高的。但该文中负荷等级划分与国家标准（GB）供配电系统设计规范 中负荷分级定义没有直接等同关系。2.3 供电电源管理2%4%6%8%工艺制造用电量，约占总用电量电 50%干法刻蚀扩散CVDPVD湿式台探针台其它2%4%6%8%公用工程用电量，约占总用电量电 50%MV 冷冻机冷冻机其它MV 压缩机LV 压缩机UPWPCW其它下图表示供电电源与用电负荷之间时间关系：在正常运行中，芯片制造工厂由公共电网供电。为了保障电力可用性和电能质量，3 级关键负荷和一些重要机台设备的 IT 和用于控制的负荷需要由UPS 永久供电。在公共电网停电的情况下，备用柴油发电机组逐步启动，全部启动的时间（T1）通常在 90 秒以内。07T1T2T3T1=90 秒T2=3 分钟T3=10 分钟HV 高压电网电源柴油发电机备用电源工艺机台 UPS 电源1 级关键负荷2 级关键负荷3 级关键负荷冷冻机负荷其他公用工程负荷电网电源恢复时刻由 SCADA 停机负荷工艺技台IT及控制UPS电源工艺负荷供电电源公用工程负荷3 芯片工厂配电架构3.1 典型配电架构3 级关键负荷（如光刻和扩散）的电力可用性是由 UPS 电源系统确保的。1 级关键负荷可以立即停机，而有些 2 级关键负荷（如 CAD、PAD 的控制部分）需要由 UPS 作为备用电源，但又不需要像 3 级关键负荷那样永久保持UPS 供电，后备时间一般约 3 分钟（T2），目的是确保正在生产中的批次产品顺利完成。另外还有一些负荷，依生产状态阶段性需由 UPS 作为备用电源（如湿式工作台和 CMP）并根据特定的时间和程序（工艺 SCADA）关闭，通常在 10 分钟（T3）以内。由于备用柴油发电机装机容量不能完全覆盖工厂全部负荷，为确保冷冻机在断电后重新启动并满负荷运行，有些用电负荷必须停止投运。083.2 配电架构案例分析半导体芯片工厂典型配电架构可以把配电架构分为 7 个层级：第 1 层级：公用电网层级：高压（HV）、高压/中压（HV/MV）变压器，2N 冗余设计，HV/MV 变压器容量和台数需根据芯片工厂的负荷、主中压开关柜的电压、额定电流、短路电流等参数的目标设计值确定。变压器二次侧配电标称电压需根据所在国家的电压等级确定（如在中国，通常为 35kV、20kV 和 10kV）。第 2 层级：工厂侧中压（MV）层级：按 2N 冗余设计。中压配电可分主MV 开关柜（全厂级）和二次 MV 开关柜（车间级）。主 MV 开关柜采用较高电气参数开关柜（称为一次柜，如施耐德 40.5kV 气体绝缘柜 WSG 或 24kV 空气绝缘的 PIX），车间级的 MV 开关柜可采用一次开关柜（如施耐德 PIX 柜）也可以采用二次开关柜（如施耐德 GMA、Premset 等)。第 3 层级：备用柴油发电机，可选用中压柴油发电机也可选用低压柴油发电机。第 4 层级：中压/低压（MV/LV）变压器，按 2N 或 N 1 冗余设计（大多采用 2N 冗余）,单台变压器的容量根据二次侧配电标称电压（400V、480V或 690V）的不同选择，通常在 4MVA 到 6MVA。中压/低压变电站整体解决方案概念是将中压柜、低压柜、变压器及控制系统打包。第 5 层级：低压（LV）主开关柜，母线额定电流 5000A 到 6000A，通过母线断路器实现冗余。第 6 层级：关键电源，用于关键工艺机台设备的 UPS 电源。第 7 层 级：终 端 配 电 屏，终 端 配 电用于工艺 机台 设 备 额 定电 压 为：400V、480V 和 208V（带变压器或不带变压器），用于公用工程设备额定电压为：690V、480V 和 400V。每个半导体芯片工厂的配电架构之间差异较大，国际知名大企业通常都有各自公司的规定而对供电电源的冗余、中压配电为集中式或分布式、关键电源采用静态 UPS 还是动态 UPS 等都有强制要求。这里给出了 2 个配电架构09案例，需要说明的是该配电架构并非芯片工厂真实案例，为了分析不同配电架构结合了多家配电架构的特点绘制的。案例 1 主要特点：采用 2N 冗余，中压集中配电方式，根据负载的额定电压设置各个不同电压等级低压变电所，如 380V、480V、208V（当需要UPS 关键电源时，设置 20/0.4kV 和 400/208V 变压器）。低压配电系统设置应急母线，当公共电网退出供电时，起动备用柴油发电机并通过 ATS 切换到应急母线保证关键负荷和消防等重要负荷的供电需求，该配电架构被国内芯片工厂采用较多。配电架构图 1案例 2 主要特点：采用 2N 冗余，中、低压分布式配电方式，低压主配电电压只设有一个电压等级如 480V，负荷端配置带有隔离变压器的配电柜（IPC 柜或 TPC 柜），隔离变压器二次侧电压与用电设备额定电压相匹配，如机台设备用电电压为 208V 时，隔离变压器电压为 480/208V，容量通常为300kVA 或 450kVA。分布式配电可能前期投入成本较大但后期运行线路损耗较少。10配电架构图 211优化总体拥有成本（TCO）除了降低建厂初期的投资成本（CAPEX）还要考虑后期工厂运行成本。芯片制造工厂属高耗能企业，供配电架构优化和ECO 的高效节能配电设备是提高总体拥有成本的关键。例如，20MVA 变压器 20 年后的损耗成本可能是变压器初期成本（CAPEX）的 3 倍。4 配电优化建议4.1 优化供配电架构降低总体拥有成本（TCO）IPC 柜12TPC 柜变压器额定容量和短路阻抗对下游中压开关柜的成本有重大影响，适当提高变压器的短路阻抗可以有效的限制短路电流，从而降低下游中压断路器和电缆的相关电流值。IEC 60076-5 根据变压器额定功率定义了变压器最小短路阻抗，阻抗最小值适当增加并将下游短路电流限制在 25 kA 以下，而不会显著影响变压器成本，同时中压断路器额定值限制在不超过 2500 A 时，这时的中压开关柜成本是最低的。选择变压器时除了采用高效节能变压器外还可以在配电架构上进行优化设计。变压器的负载率在 50%时效率是最高的，可能初期投资成本会提高，4.2 高压/中压变压器和中压开关柜优化1325Pu%初期成本变压器损耗成本总成本额定容量(kVA)25 至 630631 至 63006301 至 25 00025 001 至 40 00040 001 至 63 00063 001 至 100 00100 000 以上478101112.512.5最小短路阻抗（%）但还是推荐采用 ECO 设计来降低运行时的损耗，根据改变变压器的容量和负荷分配达到最优运行方式，而终端配电采用集成配电柜。柴油发电机额定容量超过 2MVA 时，从占地面积和成本的角度出发，选择中压柴油发电机更为适合。但如果考虑到交货期、零部件可用性、维修技能要求等方面，低压发电机组往往作为首选。芯片制造工厂低压配电需根据具体场景设计，在可能的情况下将低压配电母线的额定电流限制在 4000 A 成本是最优的，但用电可用性又是客户最优先考虑的。配电系统优化需从多方考虑而确定最终方案。4.3 柴油发电机与低压配电结语通过对国外知名芯片企业配电架构的了解和分析并结合施耐德电气在电子行业配电架构方面的应用，供配电系统的可靠性（可用性 电能质量）应是最优考虑的，在保证供配电可靠性的前提下，通过优化配电架构及合理选择施耐德电气针对电子行业的配电设备和产品，可以满足客户的各种不同需求。14本手册采用生态纸印刷客户关爱中心热线：400 810 1315施耐德电气（中国）有限公司Schneider Electric(China)Co.,Ltd北京朝阳区望京东路6号施耐德电气大厦邮编：100102电话：(010)8434 6699传真：(010)8450 1130Schneider Electric Building,No.6,East Wangjing Rd.,Chaoyang DistrictBeijing 100102 P.R.C.Tel:(010)8434 6699Fax：(010)8450 1130www.schneider-由于标准和材料的变更，文中所属性和本资料中的图像只有经过我们的业务部门确认以后，才对我们有约束ECATA10682019 11

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 1/30 2023年年 11月月 27 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 HBM行业深度：驱动因素、行业深度：驱动因素、市场现状市场现状、产业、产业链及相关公司.

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版权归属 上海嘉世营销咨询有限公司AI芯片行业简析报告商业合作/内容转载/更多报告01.AI芯片：人工智能的基石数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络自2018年GPT-1.0模型首次发布以来，OpenAI不断迭代模型，今年发布的GPT-4.0模型，它拥有更大的参数量、更长的迭代时间和更高的准确性。随着数据不断增长和算法复杂度提高，人工智能对计算力提出了更高的要求。算力是实现人工智能产业化的核心力量，其发展对人工智能技术的进步和行业应用起着决定性作用。释放算力的价值对国家整体经济发展将发挥推动作用。计算力指数每提高1点，数字经济和GDP将分别增长 3.5和1.8。可见，国家计算力指数越高，对经济的拉动作用越强。2021-2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%，同期通用算力规模年复合增长率为18.5%。中国智能算力规模及预测全球AI支出、数字化转型支出及 GDP 增长趋势预测-5%0%5 %05 20202120222023E2024EAI支出增幅DX支出增幅GDP增幅0.0200.0400.0600.0800.01000.01200.01400.0200222023E2024E2025E2026E百亿亿次浮点运算/秒（EFLDPS）02.AI芯片算力发展的三个阶段数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫做AI芯片。但是通常意义上的AI芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。第一阶段：因为芯片算力不足，所以神经网络没有受到重视。第二阶段：通用芯片CPU的算力大幅提升，但仍然无法满足神经网络的需求。第三阶段：GPU和和新架构的AI芯片推进人工智能落地。AI芯片算力发展阶段起步发展期反思发展期发展应用期低迷发展期稳步发展期蓬勃发展期人工智能诞生机器定理证明智能跳棋程序 任务失败目标落空机器翻译笑话百出定理证明发展乏力 专家系统遍地开花人工智能转向实用医疗专家系统化学专家系统低质专家系统 多项研究发展缓慢专家系统发展乏力神经网络研究受阻 互联网推动人工智能不断创新和实用深蓝战胜国际象棋冠军IBM提出智慧地球我国提出感知中国 深度学习和大数据兴起带来了人工智能的爆发物联网云计算大数据 初春初冬初秋寒冬复苏爆发第一阶段第二阶段第三阶段002010时间03.国内外AI芯片差距较大数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络在AI芯片领域，国外芯片巨头占据了大部分市场份额。全球范围内主要布局人工智能芯片的厂商有Intel、NVIDIA、Qualcomm、Google等。美国的巨头企业，凭借着多年在芯片领域的领先地位，迅速切入AI领域并积极布局，目前已经成为该产业的引领者。我国AI芯片产业起步较晚，技术上与世界先进水平也还存在着较大的差距。国内AI芯片市场也较为分散，集中度低。随着数字经济的兴起，人工智能已经深入渗透到各个行业，特别是在互联网等科技公司中更为普及。这些公司对于计算机软件技术和存储设备的要求极高，因此对于底层技术的布局和提升更为重视，尤其是在人工智能芯片领域。AI芯片产业图谱芯片设计芯片制造芯片封测GPUASICFPGA存算一体芯片04.全球人工智能芯片市场高速增长数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络IDC预计，到2025年人工智能芯片市场规模将达726亿美元。人工智能芯片搭载率将持续增高，目前每台人工智能服务器上普遍多配置2个GPU，未来18个月，GPU、ASIC和FPGA的搭载率均会上升。2022年加速服务器市场规模达到67亿美元，同比增长24%。其中GPU服务器依然是主导地位，占据89%的市场份额，达到60亿美元。同时NPU、ASIC和FPGA等非GPU加速服务器以同比12%的增速占有了11%的市场份额，达到7亿美元。全球人工智能服务器 GPU、ASIC 和 FPGA芯片搭载率2%2%3%7%8%1%3%5%9%7%2%未知8876543210GPU当前GPU未来18个月GPU2%2%5%7%9%3%3%4%8%6%3%未知8876543210ASIC当前ASIC未来18个月ASIC2%2%6%3%3%7%6%3%未知8876543210FPGA当前FPGA未来18个月FPGA05.中国AI芯片市场呈现出显著的增长趋势数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络根据市场规模分析，随着越来越多企业将人工智能应用于终端产品，人工智能芯片的需求快速增长。AI芯片广泛应用于云计算、数据中心、边缘计算、消费电子、智能制造、智能驾驶、智能金融及智能教育等领域。近年来，我国的AI芯片行业备受关注，不断涌现出新的生产设计商，市场规模也不断扩大。数据显示，2021年我国AI芯片市场规模达到427亿元，同比增长124%。预计到2023年，市场规模将进一步扩大至1206亿元。2017-2023年中国AI芯片市场规模预测趋势图（亿元）中国人工智能芯片市场规模占比0.0.0 .00.0.0P.0.0p.0.0.00.0%GPUNPUASICFPGA0.0200.0400.0600.0800.01000.01200.01400.020020202120222023E06.深度学习模型复杂度对芯片算力需求激增数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络AI运算指以“深度学习”为代表的神经网络算法，需要系统能够高效处理大量非结构化数据（文本、视频、图像、语音等）。需要硬件具有高效的线性代数运算能力，计算任务具有：单位计算任务简单，逻辑控制难度要求低，但并行运算量大、参数多的特点。对于芯片的多核并行运算、片上存储、带宽、低延时的访存等提出了较高的需求。自2012年以来，人工智能训练任务所需求的算力每3.43个月就会翻倍，大大超越了芯片产业长期存在的摩尔定律（每18个月芯片的性能翻一倍）。针对不同应用场景，AI芯片还应满足：对主流AI算法框架兼容、可编程、可拓展、低功耗、体积及价格等需求。从AlexNet到GPT-3，算力增长迅速10,000,000,0001,000,000,000100,000,00010,000,0001,000,000100,00010,0001,0001002012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022AlexNetTransormer：275x/2yrsAll AI Models:25x/2yrsMoores Law:2x/2yrsVGG-19ResnetSeq2SeqInceptionV3XceptionResNeXtDenseNet201ELMoMoCo ResNet50Wav2Vec 2.0TransFormerGPT-1BERT LargeXLNetMegatronMicrosoft T-NLGGPT-3Megatron-Turing NLG 530B07.AI服务器有68%价值量来自GPU数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络AI算力芯片产业链可分为：最上游的EDA 软件和IP核研发；中游的芯片，包括GPU、NPU、ASIC、FPGA 等架构；下游的AI服务器及智算中心。AI 芯片产业链人工智能算法芯片设计芯片制造人工智能芯片人工智能应用视觉算法语音处理算法自然语言处理算法机器学习芯片设计工具EDA软件IP模块硬件仿真设备晶圆代工封装测试云端边缘端终端云计算与数据中心边缘计算消费类电子智能制造智能驾驶其他08.GPU是较为成熟的通用型人工智能芯片数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络从技术架构来看，AI芯片主要分为图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、类脑芯片四大类。其中，GPU是较为成熟的通用型人工智能芯片，FPGA和ASIC则是针对人工智能需求特征的半定制和全定制芯片，类脑芯片颠覆传统冯诺依曼架构，是一种模拟人脑神经元结构的芯片，类脑芯片的发展尚处于起步阶段。三种技术架构AI芯片类型比较GPUFPGA(半定制化)ASIC(全定制化)定制化程度通用性半定制化定制化灵活度好好不好成本高较高低编程语言/架构CUDA、OpenCL等Verilog/NHDL等硬件描述语言,OpenCL、HLS/功耗大较大小主要优点峰值计算能力强、产品成熟平均性能较高、功耗较低、灵活性强平均性能很强、功耗很低、体积小主要缺点效率不高、不可编辑、功耗高量产单价高、峰值计算能力较低、编程语言难度大前期投入成本高、不可编辑、研发成本长、技术风险大主要应用场景云端训练、云端推断云端推断、终端推断云端训练、云端推断、终端推断代表企业芯片英伟达Tesla、高通Adreno等赛灵思Versal、英特尔Arria、百度XPU等谷歌TPU、寒武纪Cambricon09.AI芯片三剑客将互补共享市场数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络AI芯片（GPU/FPGA/ASIC）在云端同时承担人工智能“训练”和“推断”过程，在终端主要承担“推断”过程，从性能与成本来看ASIC最优；ASIC作为专用芯片，算力与功耗在通用芯片GPU具有绝对优势，但开发周期较长，落地较慢，需一定规模后才能体现成本优势；FPGA可以看做从GPU到ASIC重点过渡方案。相对于GPU可深入到硬件级优化，相比ASIC在算法不断迭代演进情况下更具灵活性，且开发时间更短。中国云端推断芯片市场结构（亿元）及增长率中国云端训练芯片市场结构（亿元）及增长率中国终端推断芯片市场结构（亿元）及增长率7.211.720.214.122.134.111.317.927.9201920202021ASICGPUFPGA72.80 x.60.509.60.40B.40c.30T.80W.00 1920202021ASICGPUFPGA8.314.827.239.355.178.513.921.533.7201920202021ASICGPUFPGA73.30.60s.10X.40Y.40T.50H.20V.60U.30 1920202021ASICGPUFPGA12.420.634.98.415.825.98.414.223.3201920202021ASICGPUFPGA69.50g.80d.20Y.30f.30c.90P.20r.00i.60 1920202021ASICGPUFPGA10.全球GPU领域处于寡头垄断的局面数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络近年来GPU市场由英特尔、英伟达和AMD三分天下，其中英特尔的市场占比份额在60%以上，其次是英伟达和AMD。英特尔的身位领先主要得益于在家用机的集成GPU芯片市场的绝对主导地位，而在AI及高性能计算方面，则英伟达凭借其自身CUDA生态占据绝对主导地位。从细分市场来看，在独显市场中，Nvidia与AMD双雄垄断市场，其2022年Q2市占率分别约为80%和20%，可以看到近年来Nvidia不断巩固自己的优势，其独立显卡市占率整体呈现上升趋势。2022Q2独显GPU市场份额PC端 GPU 三大厂商市场份额变化67.0c.0b.0i.0h.0h.0b.0b.0.0b.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0 .0.0.0.0.0.0.0 .0.0!.0.0 Q120Q220Q320Q421Q121Q221Q321Q422Q122Q2Intel市占率AMD市占率Nvidia市占率80 %NvidiaAMD11.AI芯片国产化有望加速数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络美国陆续收紧中国获得国际先进芯片的能力，不仅限制中国进口尖端芯片，还限制中国获得最新的芯片生产工具。中国在FPGA、GPU领域缺乏有竞争力的原创产品，只是基于FPGA/GPU做进一步开发，这主要与我国在芯片领域一直缺乏关键核心自主技术有关，FPGA/GPU 的技术壁垒已很高，很难有所突破。为了打破以美国为首的国家的技术封锁和制裁，中国对AI芯片领域的资源投入不断走高。当前，中国数字化的变革方向驱动了底层技术的逐渐提升，国际影响力也在逐年上涨，同时，在大数据、芯片设计及应用落地方面，逐步建立起了优势地位，产业发展也吸引更多海外人才回国创业、就业。中国人工智能技术方向岗位供需情况AI 相关论文发表和海外人才回国情况2021年人工智能领域领先国家与地区论文发表中国美国欧盟AI期刊出版文献占全球份额18.3%8.6%人工智能期刊引用比例20.7.8.0 20-2021年海归投递行业分布27!%9%9%7%6%文娱/服务业等其他行业IT/通信/电子/互联网生产/加工/制造商贸/零售金融商业服务房地产/建筑业能源/环保0.00.51.01.52.02.53.03.54.04.55.0产品经理高级管理岗高端技术岗人工智能芯片机器学习自然语言处理应用开发算法研发计算机视觉智能语音12.资本持续进入AI芯片市场数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络2021年中国人工智能芯片相关领域融资事件共计92起，总金额约300亿人民币。企业方面，中国的科技巨头如百度、阿里巴巴、华为等都在人工智能芯片领域进行了大量的投资。此外，还涌现出了许多专注于人工智能芯片研发的创业公司，如寒武纪、Horizon Robotics、Cambricon 等。这些创业公司大多得到了风险投资机构的支持，如IDG、高瓴资本、启明创投等。中国的人工智能芯片市场投资情况非常活跃，政府、企业和风投机构都在加大对人工智能芯片领域的投入。这也进一步促进了中国人工智能产业的发展和创新。中国人工智能芯片行业投融资轮次情况中国人工智能芯片行业融资整体情况02040608000020202120222023.1-2融资金额（亿元）融资事件数（起）051015202530种子轮天使轮Pre-A轮A轮A 轮Pre-B轮B轮B 轮C轮C 轮D轮战略投资2000222023.1-213.平台生态之争决定未来AI芯片的市场表现数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络广义上AI开源平台定义为一个深度学习的工具箱，用户可以通过开放平台，基于底层计算芯片运行算法系统。因此AI芯片厂商只有具备支持主流开源平台，才能形成稳定客户群。两大开源平台Tensorflow与Caffe，Caffe2 和mxet也逐步兴起，AI开源平台众多。广义AI硬件开发环境是专门针对AI硬件推出的适应于硬件计算的开发环境，用户能利用C、C 等软件语言更方便的基于AI芯片进行顶层应用开发，同时可以起到硬件加速的效果。目前比较流行的AI开发环境是Nvidia的CUDA，Xilinx推出了SDAccel开发环境，Altera推出了OpenCL SDK 开发环境。主流AI开源平台简介部分AI硬件平台开源生态支持情况公司/高校时间名称简介Stanford2013.10Caffe自2013年底以来第一款主流的工业级深度学习工具包,计算机视觉界最流行的工具包之一DMLC2015.09mxnetMxNet是-一个提供多种API的机器学习框架，主要面向RPython和Julia等语言,目前已被亚马逊云服务采用。Google2015.11Tensorflow谷歌第二二代联机版人工智能深度学习系统,能同时支持多台服务器。Facebook2015.12Torch深度学习函式库Torch的框架,旨在鼓励程序代码再利用及模块化编程。Microsoft2016.01CNTKCNTK支持RNN和CNN类型的各类网络模型。Facebook2017.04Caffe2Caffe2延续了Caffe对视觉类问题的支持，且增加了对RNN和LSTM支持，功能更加完善公司平台名称类别支持的开源生态平台NVIDIATesla V100GPUCaffe,Cff2,TensorFlow.Torch,CNTK等XilinxreVISIONFPGACaffeGoogleTPU2ASICTensorFlowQualcommNPESDKASICTensorFlow、Caffe、Caffe2华为麒麟970ASICTensorlow、Cffe Caffe214.AI芯片行业发展遭遇的挑战数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络市场议价能力低01目前中国AI芯片行业面对的消费者主要包括互联网、智能手机和自动驾驶等行业，这些行业对AI芯片的市场需求量相对较大，市场依赖程度高。在当前数字化经济不断发展的背景下，这将会在一定程度上提高AI芯片行业的需求量。缺乏核心自主技术02与国外主流企业相比，目前我国在AI芯片开发领域仍然缺乏具有竞争力的产品，缺乏关键的核心自主技术。这将会导致关键设备落后于国际一流水平，难以突破行业发展瓶颈。商用前景广阔，但落地困难03AI芯片商用前景广阔，但落地困难的局面导致行业并未形成稳定的市场格局。需要突破存储瓶颈04在以传统冯诺依曼架构方式为主的AI芯片市场中，当运算能力发展到一定程度，存储部件就决定了AI芯片的性能上限。同等条件下，“存算一体”架构能够有效降低AI芯片能耗和成本，突破“存储墙”难题，是AI芯片未来发展主流方向。15.AI芯片行业发展关注三大趋势数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络01AI场景和算法推动AI芯片走向专业化GPU在处理大量并行计算任务中表现出色，且可通过加速设计更好地发挥AI潜能，但也存在功耗高、成本高等缺点。目前，GPU仍然是AI训练所需算力的主要硬件选择。FPGA具有较强的计算能力、较低的试错成本和足够的灵活性，但其缺点在于价格较高、编程复杂，因此在半定制化AI场景中具备优势。ASIC具有更高的处理速度和更低的能耗，并且可针对特定AI任务进行优化设计，从而在性能和能耗方面具备更好的综合素质，这使其在全定制化AI场景中表现优异。02类脑、量子技术推动AI芯片走向多样化随着拟态神经元、量子等前沿技术的发展，AI芯片逐渐发展出类脑、量子等多样化技术路径的新型芯片，类脑芯片更是开始走向商用化。类脑芯片拥有大规模并行计算、超低功耗和超低延迟等技术潜力，这些优势使其在未来AI应用场景中扮演重要的角色。类脑芯片和量子芯片作为新型芯片技术，拥有巨大的潜力，将在未来的AI和计算领域发挥重要作用，为我们带来更高效、更强大的计算能力。03AI芯片应用领域不断拓展随着人们对生活品质要求的提高，AI芯片已应用于众多前沿及快速发展的下游领域，AI芯片应用的不断拓展。随着数字化时代的到来，我国产业也纷纷开始数字化转型，带动AI芯片需求的增长，以支持高效处理海量数据，从而推动AI芯片行业的快速发展和持续创新。可以预计，在未来我国数字化转型持续推进的背景下，AI芯片将存在广阔的应用市场，需求不断增加，推动行业快速发展阶段。本报告为简版报告，内容均从嘉世咨询原有完整报告中精炼提取，如需了解详细内容，请联系：.本报告中的所有内容，包括但不限于文字报道、照片、影像、插图、图表等素材，均受中华人民共和国著作权法、中华人民共和国著作权法实施细则及国际著作权公约的保护。本报告的著作权属于上海嘉世营销咨询有限公司所有，如需转发、转载、引用必须在显著位置标注出处，并且不得对转载内容进行任何更改。本报告是免费报告，任何机构和个人不得将本报告用于收费为目的经营活动。版权说明版权归属 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集成芯片前沿技术科学基础专家组中国计算机学会集成电路专业委员会中国计算机学会容错计算专业委员会2023 年 10 月2023集成芯片与芯粒技术白皮书在本白皮书的编写过程中，国内多位集成芯片和芯粒领域专. 

42人已浏览 2023-10-16 22页 5星级

1|请务必仔细阅读报告尾部的投资评级说明和声明 行业专题报告行业专题报告|光学光电子光学光电子 存量竞争格局难改，兆驰一家独盈 LED 芯片专题报告 核心结论核心结论 行业评级行业评级 中配中配 前.

19人已浏览 2023-10-11 18页 5星级

智能驾驶研究框架（二）智驾芯片及域控制器证券研究报告分析师 杨 烨SAC证书编号：S01联系人 王妍丹2023年10月1日 2智能驾驶研究框架：（二）智驾芯片及域控制器 智能驾驶.

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  证证券研究券研究报报告告本报告仅供华金证券客户中的专业投资者参考本报告仅供华金证券客户中的专业投资者参考请请仔仔细细阅阅读读在在本本报报告告尾部尾部的的重重要要法法律律声声明明显示驱动芯片显示驱动芯片.

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2 0 2 3 年深度行业分析研究报告目录目录1.光芯片原理阐述及产业链环节2.光芯片市场空间及竞争格局3.光芯片技术发展路线及新兴赛道拓展4.相关标的1.光芯片原理阐述及产业链环节2.光芯片市场空间.

84人已浏览 2023-09-21 28页 5星级

 芯片行业及其人才与人力资源服务需求分析 2022-2023 十大行业洞察序言芯片行业为何受到关注，行业人才与人力资源发展状况如何：芯片行业是数字化经济发展核心基础行业。行业的发展涉及国家安全和战略部署.

188人已浏览 2023-09-17 89页 5星级

王鹏鹏中国移动动研究院 项项目经经理1.DPU技术现状及挑战2.DPU硬件标准化思考3.DPU硬件标准化探索4.中国移动DPU标准及生态建设 DPU是继CPU、GPU之后的数据中心第三颗大芯片，本质是.

50人已浏览 2023-08-30 11页 5星级

2 0 2 3 年深度行业分析研究报告目 录 1 光芯片AI浪潮下算力基座 2 国产替代空间广阔，下游应用多点开花 1.1 光芯片基本概念 1.2 光芯片技术原理 1.3 光芯片原材料 1.4 光芯片. 

106人已浏览 2023-08-30 53页 5星级

201硅光技术硅光技术利用半导体工艺、利用半导体工艺、集合光子与电子技术的优点，集合光子与电子技术的优点，开启光通信更高速率、更高集成度时代开启光通信更高速率、更高集成度时代硅光技术核心理念是“芯片.

41人已浏览 2023-08-29 50页 5星级

 光芯片：速率升级和份额提升驱动产业加速成长光芯片：速率升级和份额提升驱动产业加速成长光模块系列报告之三光模块系列报告之三长城证券产业金融研究院分析师侯宾执业证书编号：S01证券研.

36人已浏览 2023-08-18 36页 5星级

1/24 2023 年年 8 月月 4 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 光芯片行业深度：光芯片行业深度：驱动因素、市场前景、产驱动因素、市场前景、产业链及业链.

43人已浏览 2023-08-09 24页 5星级

施耐德电气商业价值研究院与德勤、SEMI联合出品“绿”动“芯”篇章 电子行业低碳转型洞察 施耐德电气商业价值研究院介绍施耐德电气商业价值研究院成立于2021年5月。遵循严格的方法和为社会做贡献的使命，.

123人已浏览 2023-08-04 47页 5星级

 电子电子|证券研究报告证券研究报告 行业深度行业深度 2023 年年 8 月月 2 日日 强于大市强于大市 公司名称公司名称 股票代码股票代码 股价股价 评级评级 晶合集成 688249.SH 人民.

41人已浏览 2023-08-03 75页 5星级