车载Chiplet技术产业研究：智能汽车算力架构新范式

产业深度 2024.12.29 车载Chiplet：智能汽车算力架构新范式 摘要:智能汽车产业前瞻研究（8）——车载Chiplet技术产业研究 算力应用分化，推理能力带来新的商业模式——算力产业研究系列（🖂） 2024.11.29 光芯片迎来技术“窗口期”，政策驱动技术快速发展——算力产业研究报告系列（六） 2024.11.29 智能汽车：Robotaxi行业拐点将至，中美走在最前列——智能汽车产业研究系列（八） 2024.11.11 低空经济系列（四）：航电系统，价值、差距和机会 2024.10.13 算力产业中期关注当前AI架构上限——算力产业研究系列（二） 2024.09.19 往期回顾 Chiplet技术在满足车载高算力要求的同时，带来研发周期短和成本低、研发灵活性强等潜在优势。Chiplet技术将传统的系统级芯片划分为多个单功能或多功能组合的“芯粒”，在一个封装内通过基板互连成为一个完整的复杂功能芯片。运用Chiplet技术，芯粒可快速集成、提升性能的同时增加产品灵活度，提升新款车型、新智能功能上市速度，满足激烈竞争的智能汽车市场需求。Chiplet可将多颗成本更低的小die共同封装，在满足芯片整体算力性能的同时兼顾芯片整体成本。对于市场变化快、研发周期长的汽车产业而言，Chiplet技术在设计阶段便考虑不同的计算单元与功能单元将整块芯片分解后，每部分采用最适配的制程工艺进行加工处理，再利用先进封装技术将其合封在一起。将大块的SoC芯片按功能板块拆分成小芯粒，可减少重复的设计与验证环节，对芯片的部分单元进行选择性迭代，大幅降低研发设计的难度，缩短研发周期，提升产品的迭代速度，以帮助车企应对激烈的市场竞争。 汽车智能化发展浪潮下，车载算力需求显著提升。随着智能科技发展，消费者对于汽 车第三空间的需求、智能化体验要求提升。相较于传统燃油车，当前智能汽车的智能辅助驾驶水平高、智能座舱功能丰富，智能化程度大大提升。AI大模型加速智能驾驶的功能迭代，实现多模态交互、人机交互更逼真，个性化用户偏好等多方面性能为实现满足日益丰富的智能化功能，智能汽车所需的算力需求正大幅提升，相关计算芯片、储存芯片、通信芯片等全方位芯片需求均大幅提升，实现L3级别驾驶的电动智能汽车总芯片数相较传统燃油车提升了60%以上。 智能驾驶、座舱等多方面智能化引发算力需求爆发性增长，但当下车载算力芯片架构 存在潜在供给瓶颈。智能驾驶技术不断升级，自动驾驶、辅助驾驶等级提升带来的更 多传感器数据的融合等技术需要更高的算力支撑。同时，智能座舱功能的集成化、丰富性、应用场景的多样化以及娱乐类功能的需求都推动算力需求的爆发性增长。但当前采用微缩路线的车规算力芯片正受到摩尔定律放缓的影响，潜在性能提升空间和性价比正遭遇瓶颈，车规算力供给放缓与车规算力需求快速增长形成反差，产业亟需探索满足高算力与高性价比的芯片架构新方案。 Chiplet技术最终上车仍存一定难点和挑战。当前Chiplet技术应用于车载仍存在制造 成本、复用成本高，并还需解决高速互联等问题。同时，相较普通消费类电子芯片车规芯片的要求和标准相对较高，Chiplet芯片技术车规验证难度高，尚存在散热性能、牢固度等难点需突破。但从架构层面创新而言，车载Chiplet产业发展潜力巨大 风险提示：技术进步不及预期的风险、市场竞争加剧的风险、芯片微缩路线进步或其 他新技术架构竞争风险。 产业研究中心 朱峰(分析师) 021-38676284 zhufeng026011@gtjas.com 登记编号S0880522030002 鲍雁辛(分析师) 0755-23976830 baoyanxin@gtjas.com 登记编号S0880513070005 目录 1.汽车智能化飞速发展，车载算力需求不断增加3 1.1.智能汽车在电气架构上显著区别于传统燃油车3 1.1.1.从传统燃油车发展为智能汽车，控制系统逐渐从机械转变为电路控制3 1.1.2.智能汽车车载电子设备量显著提升4 1.1.3.智能汽车座舱智能化程度加深，算力需求增加5 1.2.汽车智能化发展进程，电气架构集成化发展已成趋势6 2.智能汽车芯片存在算力与性价比两难困境8 2.1.车载算力需求爆发与技术进步提升不匹配8 2.1.1.自动驾驶与辅助驾驶等智能驾驶领域升级带来算力需求增长8 2.1.2.智能座舱域算力需求加速提升11 2.1.3.车载娱乐需求推动算力要求上升13 2.1.4.车载算力技术进步和算力需求增长不匹配14 2.2.汽车市场竞争激烈，算力芯片技术需要降本增效的方案15 3.Chiplet智能汽车算力芯片发展新路径16 3.1.Chiplet车载领域具有高算力优势16 3.1.1.Chiplet集成技术提供芯片更高算力16 3.1.2.Chiplet解决先进制程性价比的问题17 3.2.Chiplet提供更灵活、研发周期更短和降本增效的算力解决方案19 3.2.1.Chiplet有助于降低芯片研发周期，研发更灵活19 3.2.2.Chiplet降低研发成本，实现降本增效20 4.车载Chiplet应用面临的难点和挑战21 4.1.车载Chiplet封装技术尚不成熟21 4.1.1.封装技术尚待成熟，短期Chiplet实际应用成本高21 4.1.2.封装技术难以满足车载恶劣的工况条件21 4.2.车载Chiplet链接技术尚不成熟22 4.2.1.D2D高速连接问题亟待解决22 4.2.2.车载Chiplet链接技术能耗过高23 4.2.3.Chiplet链接标准有待统一23 5.风险提示23 1.汽车智能化飞速发展，车载算力需求不断增加 智能汽车已成为四个轮子上的超级计算机。相较于传统燃油车，目前智能汽车的智能辅助驾驶水平高、智能座舱功能丰富，智能化程度大大提升。AI大模型加速智能驾驶的功能迭代，助力智能座舱的体验提升，实 现多模态交互、人机交互更逼真，个性化用户偏好。为实现以上智能化功能，智能汽车搭载的芯片数量已大幅增加。计算芯片、储存芯片、通信芯片等全方位芯片数量均有所提升，智能汽车总芯片数相较传统燃油车提升了60%以上。 算力是未来智能汽车发展的重要支撑。智能汽车中大量传感器数据和通信数据处理、辅助驾驶决策、画面渲染等智能功能需要海量的算力以支撑，带来车载算力的高速增长。以英伟达的车载芯片为例，2018年英伟 达推出的第一代自动驾驶芯片Parker算力仅为1TOPS，但其最新的第四代芯片THOR算力跃升至2000TOPS，算力较第一代增长2000%。在汽车智能化高速发展的背景下，车载算力需求将持续显著提升。 BEV+L3 +L1 图1：智能汽车相较燃油车对芯片需求量大幅增加图2：英伟达Thor芯片较初代算力提升2000% 数据来源：罗兰贝格，国泰君安证券研究数据来源：英伟达官网 1.1.智能汽车在电气架构上显著区别于传统燃油车 1.1.1.从传统燃油车发展为智能汽车，控制系统逐渐从机械转变为电路控制 随着汽车智能化发展，电气架构中ECU控制系统由机械控制转为电路控制。传统燃油车的三大主要部件为发动机、变速箱与底盘，控制系统 也多用于发动机控制、变速箱控制等机械设备的控制。而随着汽车智能化、网联化发展，整车控制器、电机控制器以及电池管理系统为智能汽车的核心技术，电路控制逐渐成为控制系统的核心部分。 在电动汽车中，整车控制器（VCU）为核心电路控制元件。整车控制器负责行车能量管理和制动能量回收，保障车辆的能量运用效率。除此之外，整车控制器负责关键的动力控制，保障电动车辆正常运行。通过识别加速踏板的位置、挡位等驾驶员操作和电机输出转矩，协调车内电动部件，维持电车正常运行。除了能量管理与车辆运行，VCU也可参与车身系统、安全舒适系统等多系统控制。 图3：整车控制器（VCU）是整车系统控制核心元件 数据来源：汽车大漫谈 1.1.2.智能汽车车载电子设备量显著提升 汽车电子行业市场规模稳步上升，车载电子行业占总市场份额超1/5，随之扩张。汽车电子可分为车体电子控制系统与车载电子控制装置两大类型。其中，车载电子控制装置主要为信息娱乐与导航系统，包含车载通讯系统、音响系统、数字视频系统、电子导航、GPS定位、自动辅助驾驶等。国内的汽车电子行业市场发展潜力巨大，增速高于全球市场近2倍。从2011-2019年，国内汽车电子行业几乎均保持10%以上增速，车载电子行业占整个汽车电子行业21.8%的比重，规模随之不断扩张。 图4：国内汽车电子市场增速高于全球市场近2倍图5：车载电子行业占整个汽车电子行业21.8% 2500 2000 1500 1000 500 0.2 2285 18.4% 2175 2070 1971 15.6% 1674 1786 1876 1557 13.8% 1450 13.5% 10.0%10.0%9.9%10.1% 7.4%7.5% 874 962 6.7% 579 657 723 795 372 430 509 5.0% 5.1%5.0%5.1% 5.1% 0.15 0.1 0.05 车载电子21.80% 车身电子 动力控制系统28.70% 00 201120122013201420152016201720182019 全球市场规模（亿美元）中国市场规模（亿美元） 全球规模同比增长（%，右轴）中国规模同比增长（%，右轴） 22.80%底盘与安全控制系统 26.70% 数据来源：艾瑞咨询，国泰君安证券研究数据来源：中商产业研究院，国泰君安证券研究 随着汽车“电动化、智能化、网联化、集成化”新四化的发展趋势，车载电子成本占比增加，设备量快速上升。近年来，受到国家政策的重点扶持，汽车智能化程度不断加深，汽车电子行业迎来全产业链系统的升级。汽车在智能化、网联化趋势下，车载娱乐信息系统、操作系统以及自动驾驶系统等智能化系统中电子元器件数量增加，车载传感器数量上升。预计到2030年，汽车电子成本占整车制造成本接近50%。未来，电子软件以及数字化内容将占据整车价值超过一半。 图6：未来电子软件以及数字化内容将占据整车价值超过一半 数据来源：摩根士丹利，艾瑞咨询，国泰君安证券研究 1.1.3.智能汽车座舱智能化程度加深，算力需求增加 相较于传统燃油车，智能汽车座舱功能大大丰富，中国市场智能座舱渗透率高。在传统车中，座舱仅设计为驾驶员与乘客用车乘坐的区域，更多以乘用功能为主，在此基础上进行座椅调节、加热等功能升级。当前智能汽车承载更多驾驶之外的功能，渐成为一种新的日常生活场景。座舱作为乘员体验的核心环境近年正在快速智能化：根据HIS，2021年中国市场智能座舱新车渗透率为50.6%，并预计在2025年超75%，渗透 率大幅超过全球水平。 图7：中国市场智能座舱渗透率超越全球 72.1%75.9% 59.8% 66.0% 53.3% 59.4% 48.8%55.1% 57.6% 38.4% 52.2% 45.0% 49.4% 35.3% 85% 70% 55% 40% 25% 201920202021E2022E2023E2024E2025E 全球市场智能座舱新车渗透率（%）中国市场智能座舱新车渗透率（%） 数据来源：IHS，国泰君安证券研究 座舱智能化场景下，SoC芯片需满足不同驾驶场景的需求，算力要求大幅提升。无论是大模型接入座舱、多模态座舱交互，还是车载大屏、车载连屏、车载KTV、车载VR等应用技术创新，智能座舱提供越来越丰富、舒适和娱乐性体验，多模态、多屏幕的信息交互，对智能座舱的芯片算力要求大大提升。如以下几个场景均体现智能座舱的算力要求上升： 摄像头数量：智能座舱下的精准分析驾驶员意图、与乘客的举动交 互等智能化场景势必增加车内摄像头数量，而正常情况下，摄像头数量越多，算力要求越大 麦克风数量：智能座舱功能下，更多音区的拾音，主动降噪的麦克 风，单独的通信降噪等功能，麦克风数量将带来算力要求提升 行为监测种类：与驾驶员、乘客的交互将涉及