【fsd在电器中代表什么意思】篮子技术共享：阅读汽车规格芯片的文本

芯片是什么？

说到汽车芯片，我们从芯片开始。提到芯片，就离不开半导体、晶体管、集成电路等基本概念。

——半导体是指常温下导电性介于导体和绝缘体之间的材料。

——晶体管，半导体制成的部件，具有整流、放大、开关、稳压等多种功能。

3354集成电路，通过半导体工艺将特定数量的晶体管、电阻、电容器等集成到具有特定功能的电路中。

——芯片，集成电路的半导体部件统称为硅半导体，然后在上面收集电路制成。(莎士比亚，半导体，半导体，半导体，半导体，半导体，半导体，半导体，半导体，半导体)

芯片是集成电路载体，两种表达的意义通常可以互换。但是芯片强调集成电路实体，集成电路强调电路本身。

一些参数

芯片制造过程可以简单解释为：首先提纯硅，熔化后切片成单晶硅圆柱体，再切片成晶圆。(威廉莎士比亚、硅、硅、硅、硅、硅、硅、硅)根据芯片设计电路，通过光刻、蚀刻、掺杂等方式将电路集成到晶片中。最后，芯片从晶片上切割出来，贴片、包装和测试。

——芯片工艺：芯片晶体管栅极宽度的大小。数字越小，晶体管密度越高，芯片性能越高。逐渐减少的芯片制造工艺数据表明了芯片技术进步的方向。

——晶圆尺寸：目前主要是6英寸、8英寸和12英寸。提高晶圆直径是为了提高单晶硅的利用率，从而降低成本，但晶圆工艺一致性越高，晶圆工艺设备成本越高。

——芯片大小：硅遇到杂质的概率越高，芯片越大，良品率越低。此外，由于大芯片的布线比小芯片长，因此延迟也变得更加明显，驱动电流也变得更大，整体设计会更加臃肿，性能上也会受到损失。

芯片加工工艺

几个缩写

芯片根据功能和实现体系结构分为CPU、GPU、DSP、FPGA、ASIC等。

——CPU，中央处理单元：逻辑控制处理、调度、管理和协调能力，计算能力其次。

——GPU、图像处理器：能够处理图像信号，旨在处理图像需要大规模并行计算。

——DSP，数字信号处理器：是实现数字信号处理技术的芯片，可用于快速实现多种数字信号处理算法。

——FPGA，现场可编程逻辑阵列：这是一款具有硬件可编程功能的半定制芯片，但开发难度大，成本高。

——ASIC，专业集成电路：旨在满足具有体积小、功耗低、成本低优势的特定需求的定制芯片，但缺乏灵活性，一次性开发成本高，周期长。

根据整合程度(包括MCU、SoC等):

——MCU、芯片级芯片，通常只包含称为CPU的处理器设备，集成了存储、接口设备等。

——SoC、系统级芯片、通常包含多个处理器设备，如CPU、GPU、DSP、NPU等，并集成了存储、接口设备等。

MCU和SoC芯片

什么是汽车芯片？

(网上拍的照片)

汽车规定级要求

芯片可以根据应用场景分为消费芯片、工业芯片、汽车芯片、军工芯片等。汽车是芯片应用场景之一，汽车芯片必须具备汽车规格级。

汽车规格级芯片对加工工艺的要求不高，但对质量的要求很高。需要认证流程，包括质量管理标准ISO/TS 16949、可靠性标准AEC-Q100、功能安全标准ISO26262等。

汽车内用途不同的芯片要求也不同。美国制定的汽车电子标准将其分为5级。汽车各系统对芯片要求从高到低：动力安全系统车身控制系统行驶控制系统通信系统娱乐系统。

汽车仪表盘芯片要求

汽车芯片等级

芯片种类

汽车芯片按功能，分为控制类芯片、功率类芯片、传感器芯片和存储芯片等：

——控制类芯片：按集成度分，主要有单片机MCU和系统级芯片SoC；

——功率类芯片：IGBT和MOSFET两种结构为主流，燃油车一般使用低压MOSFET，BEV车IGBT和高压MOSFET占据主流；

——传感器类芯片，分为车辆感知和环境感知两大类传感器芯片；

——存储器芯片，分为内存RAM和闪存Flash，内存断电丢失数据，闪存断电不丢失数据。

汽车芯片在车上应用领域主要有：环境感知、决策控制、网络/通信、人机交互、电力电气等。

汽车芯片应用

发展趋势

传统汽车上，MCU芯片是占比最大的半导体器件。随着汽车发展，有如下几种趋势：

——汽车电子化，ECU数量持续增加，对MCU需求持续上升；

——汽车智能化，推动着环境感知传感器芯片需求增加；

——智能座舱和自动驾驶发展，推动转向算力更强的SoC芯片；

——新能源汽车发展，对功率类芯片IGBT和MOSFET需求旺盛。

汽车芯片MCU到SoC发展

自动驾驶芯片

发展阶段

自动驾驶发展三个阶段，对应的自动驾驶芯片应用变化：

传感器芯片阶段：博世等Tier1将毫米波雷达搬到车上，实现ACC、AEB，一般是赛灵思芯片上处理数据。同时，Mobileye选用摄像头，实现AEB、LKA，用其自研EyeQ系列芯片进行计算；各自发展一段时间后，将雷达和摄像头结合，实现ICA，一般选用摄像头为主传感器；

向域控过渡阶段：特斯拉为代表，基于英伟达的Drive PX芯片研发了域控制器做决策，早期仍选用Mobileye，但额外安装了摄像头来收集道路数据。特斯拉有了足够多的数据后，传感器原始信息开始在域控制器内部进行处理，然后自行进行融合和决策。

计算集中化阶段：等传感器原始信息全部在域控制器内部进行处理，就不再需要在摄像头或者雷达系统内安装赛灵思的计算芯片，同时传感器的种类和数量也不断增加，自动驾驶计算架构向着集中计算架构转变，特斯拉等车企甚至自研自动驾驶芯片。

主流架构

目前三种主流的自动驾驶SoC芯片架构为：CPU+FPGA、CPU+GPU+ASIC、CPU+ASIC：

——CPU+FPGA：如谷歌Waymo、百度Appllo；

——CPU+GPU+ASIC：如英伟达Xavier=CPU+GPU+ASIC（DLA深度学习+PVA视觉加速器），特斯拉FSD=CPU+GPU+ASIC（NPU深度神经网络）；

——CPU+ASIC：如Mobieye EyeQ5=CPU+ASIC（CVP传统视觉+DLA深度学习+MA多线程加速），地平线征程2=CPU+ASIC（BPU-AI任务处理）；

自动驾驶算法尚未成熟固定前，CPU+GPU+ASIC架构仍为主流；成熟后，定制批量生产的AI芯片（ASIC）将逐渐取代高功耗GPU，CPU+ASIC架构将成为主流。

专业AI芯片（ASIC）针对AI算法采取特殊设计，具有体积更小、功耗更低、可靠性更高、性能更高的优点，缺点是一次研发费高、周期长。

目前自动驾驶芯片主流架构

商业模式

传统汽车芯片厂为Tier2，MCU交到Tier1做成ECU、DCU等控制器产品。但随着汽车向车载计算平台发展，具备提供软硬件全栈能力SoC芯片供应商或成为新Tier1。如英伟达对接小鹏、地平线对接长安、Mobileye对接吉利等。

SoC芯片供应商或成为新Tier1

汽车芯片短缺

汽车芯片出现短缺，直接原因是，疫情影响外加芯片厂家过度集中导致芯片产能不足的结果；根本原因是，汽车芯片厂家发展速度与汽车电子化、智能化和新能源汽车快速发展对汽车芯片的刚性需求的不匹配。

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