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IT新经济|软件定义汽车时代来临


【IT新经济|软件定义汽车时代来临】AI 芯片是智能汽车时代实现域控制的核心
汽车由分布式架构向域控制/中央集中式架构方向发展 。 传统分布式硬件架构面临智能汽车时代多维感知需求和海量非结构化数据处理的需求 ， 一般每新增一个应用功能 ， 便新增对应的感知传感器、决策、执行层 。
随着智能网联汽车时代的到来 ， 以特斯拉为代表的汽车电子电气架构改革先锋率先采用中央集中式架构 ， 即用一个电脑控制整车 。
全球范围内各大主机厂均已认识到软件定义汽车的大趋势 ， 纷纷升级自身的电子电气架构 ， 虽不同主机厂采用几个电脑控制整车的方案不同 ， 但架构域控制/集中化方向相同 。
域控制器逐渐集成前期的传感器处理器、数据融合、路径规划、决策等诸多运算处理器功能 ， 因此对域控制器芯片算力需求大幅提升 。
非结构化数据导致传统 MCU 不能满足需求 ， AI 作为协处理器逐渐成为智能时代的核心 。 随着芯片需要处理传感器传来的大量汽车内外部环境信息 ， 而且也要处理大量图片、视频等非结构化数据 ， 面向控制指令运算的 MCU 不能满足需求 。 AI 处理器作为智能时代的协处理器 ， 成为智能汽车时代的核心 。 一般待处理数据信息会先传递给CPU(等同于 MCU) ， CPU 发现有大规模的非结构化数据 ， 自身无法处理 ， 便将其传输给AI 处理器运算 ， 而 CPU 便暂停运算 ， 等待 AI 处理器运算结束后 ， 再进行下一步操作 ， 所以 AI 处理器是人工智能时代的协处理器,是现阶段智能汽车时代运算的核心 。

IT新经济|软件定义汽车时代来临
本文插图

预计 2025 年我国汽车 AI 芯片市场超 91 亿美元 ， CAGR46.2%
假设：
1）汽车市场容量预测 。 如前文 MCU 测算假设一致 ， 我国汽车产量 2019-2025
年复合增速为 2% 。
2）各级别自动驾驶渗透率预测 。 L3、L4 级分别于 2020 年、2023 年规模量产 ， 每年并以 3-4%渗透率提升 。 根据工信部发布的《汽车中长期发展规划》指出 ， 我国 2020年自动驾驶渗透率达 50% ， 2025 年渗透率达 80% 。 L3 级于 2020 年开始量产并规模投放市场 ， 渗透率快速提升 ， 随着 L4 级车于 2023 年开始量产 ， 低级别渗透率陆续到达渗透率峰值后又缓慢下降 。
3）各级别自动驾驶 AI 芯片单车价值预测 。 2020 年 L1-L3 级 AI 芯片单车价值分别为 50 美元、150 美元、500 美元 ， 随着技术逐渐成熟 ， 2030 年下降到 41 美元、111 美元、315 美元 。 我们预计到 2023 年 L4 级高级自动驾驶出现 ， AI 芯片单车价值约为 1500美元 ， 到 2030 年下降到 931 美元 。
2025 年我国 AI 芯片市场超 91 亿美元 ， 未来 6 年复合增速达 46.4% 。 经测算 ， 2020年我国汽车 AI 芯片市场规模为 15 亿美元 ， 同比增长 59.4% ， 随着汽车 EE 架构加速升级 ， 域控制器/中央计算平台被广泛使用 ， 到 2025 年 AI 芯片市场规模达 91 亿美元 ， CAGR 为 45.9% ， 到 2030 年将达 177 亿美元 ， 十年复合增速 28.1% 。
集成更多 AI 单元是智能芯片技术路径发展的大趋势
CPU ， 又称中央处理器 ， 擅长逻辑控制和通用类型数据运算 ， 具有不可替代性 。 CPU有很强的通用性 ， 可处理不同的数据类型 ， 主要负责顺序控制、操作控制、时间控制、数据加工等操作 ， 因此在任何一个电脑或嵌入式的计算中都有 CPU 或其裁剪版本 。 CPU由控制器（Control） ， 寄存器（Cache、DRAM）和逻辑单元（ALU）构成 ， 其中控制器和寄存器占比较大 ， 而处理数据的逻辑单元占比较小 ， 因此对于专用领域数据处理能力较弱 。 代表厂商即为 X86 处理器的英特尔和嵌入式处理器的 ARM 。
GPU ， 又称图形处理器 ， 俗称显卡 ， 擅长大规模并行计算 。 GPU 拥有计算单元数量众多和超长的流水线 ， 处理的数据类型通常为高度统一的、相互无依赖 ， 省去了大量 CPU的不必要控制指令计算模块 ， 并行计算能力较 CPU 强 。 随着人工智能的发展 ， GPU 不断被应用于数值模拟、机器学习、视觉处理、语音识别等领域 ， 厂商代表即为英伟达 。


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