百年汽车产业的格局正在加速重塑,以互联网企业、科技巨头为首的造车新势力进入汽车行业，汽车产业的发展迎来重大历史机遇。在智能化新时代，车灯作为汽车**重要的安全件、外观件之一，被赋予了更多的期待。相对于传统车企，造车新势力对新技术的应用更为激进，需求和接受度也更高，以期成为新车卖点，车灯当之无愧成为**受关注的部件之一，成为了新技术的突破点。同时，汽车消费市场的主流，消费者对于个性化、定制化、科技感的要求也更高。在这样的大环境下，车灯企业加大了对新技术研发的投入，车灯新技术的应用与推广进程**加快。新技术特别是矩阵式LED、DMD、OLED、MicroLED、MLA、miniLED等技术不断进步和成熟，高像素ADB、DLP投影灯、ISD信号灯等智能车灯技术层出不穷。深圳腾云芯片公司承接汽车车灯集成芯片定制化开发，AFS、ADB、车灯微步进电机。车灯控制器厂家：科博达，大陆，FORVIA（海拉与佛吉亚合并），AL，电装，德尔福，信耀电子；汽车芯片车灯芯片厂家：腾云芯片、英飞凌、恩智浦、德州仪器、盛路通信、地平线、联发科。模数混合SOC集成汽车芯片在防夹车窗微步进电机的应用案例的VR48。大连LIN BUS汽车芯片供货商
从汽车芯片类型上来看，传统用于**计算的CPU已无法满足智能汽车的算力需求，**AI加速器的系统级芯片（SoC）应运而生。在分布式架构时代，ECU是汽车功能系统的**，其主控芯片为CPU，*用于逻辑控制（是与非、加或减）。随着E/E架构由分布式向域控制器/**计算升级的进程加快，域控制器（DCU）正取代ECU成为智能汽车的标配。在此升级过程中，*依靠CPU的算力与功能早已无法满足汽车智能化所需，将CPU与GPU、FPGA、ASIC等通用/**芯片异构融合的SoC方案被推至台前，成为各大AI芯片厂商算力军备竞赛的主赛道。SoC中各处理器芯片各司其职，其中CPU负责逻辑运算和任务调度；GPU作为通用加速器，可承担CNN等神经网络计算与机器学习任务，将在较长时间内承担主要计算工作；FPGA作为硬件加速器，具备可编程的优点，在RNN/LSTM/强化学习等顺序类机器学习中表现优异，在部分成熟算法领域发挥着突出作用；ASIC可实现性能和功耗比较好，作为全定制的方案将在自动驾驶算法中凸显其价值。无锡自动车窗控制汽车芯片研发汽车存储的芯片、车联网芯片、以太网芯片委托定制化开发，车规级验证测试。
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，中国汽车芯片的正面临“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。
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。替代VR48纹波防夹车窗天窗操作器集成汽车芯片。
研究与场景驱动，围绕产业链深度布局，充分挖掘水面下项目是耀途资本差异化投资策略。第一步是看赛道，赛道规模决定了公司业务的天花板；在进行长期深度研究并buy-in赛道后，我们会挖掘关键技术，长期追踪技术发展趋势；同时会采用诸多方式减少技术路线判断的风险，通过调研汽车大厂获取真实需求。再比如对比海外企业，了解以色列、硅谷等技术高地的技术趋势，和全球科技巨头的收购动向。其次综合考量团队的完整性、技术路线、商业化、管理能力等。汽车芯片创业的团队很重要，如果团队本身有在外资企业做过芯片的经历，那肯定是的。一个完全没有做过汽车芯片的团队和一个有完整经验的团队，对造芯的理解完全不在一个量级上。同时，有经验的团队在积累等方面也有优势，将能更好地与整车厂展开合作与交流。替代迈来芯MLX81325的热管理汽车芯片委托腾云芯片公司定制化开发需求，汽车水泵阀门江苏三花。无锡自动车窗控制汽车芯片研发
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自动驾驶领域的域控制器能够使车辆具备多传感器融合、定位、路径规划、决策控制的能力，通常需要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备，完成的功能包含图像识别、数据处理等。不再需要搭载外设工控机、控制板等多种硬件，并需要匹配汽车芯片运算力强的处理器，从而提供自动驾驶不同等级的计算能力的支持，汽车芯片主要在于芯片的处理能力，终目标是能够满足自动驾驶的算力需求，简化设备，提高系统的集成度。算法实现上，自动驾驶汽车通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS、惯导等车载传感器来感知周围环境，通过传感器数据处理及多传感器信息融合，以及适当的工作模型制定相应的策略，进行决策与规划。在规划好路径之后，控制车辆沿着期望的轨迹行驶。域控制器的输入为各项传感器的数据，所进行的算法处理涵盖了感知、决策、控制三个层面，终将输出传送至执行机构，进行车辆的横纵向控制。由于要完成大量运算，域控制器一般都要匹配一个汽车芯片运算力强的处理器，能够提供自动驾驶不同级别算力的支持，目前业内有NVIDIA、华为、瑞萨、NXP、TI、Mobileye、赛灵思、地平线等多个方案。但中间也会有一些共性,比如在自动驾驶系统中。大连LIN BUS汽车芯片供货商
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