嵌入式BCM解决方案嵌入式软件日益重要的作用是定义汽车芯片开发的主要趋势之一。对复杂嵌入式汽车解决方案的需求主要来自这些系统的小尺寸。到2021年，嵌入式软件开发市场预计将达到2330亿美元。先进的嵌入式电子设备使汽车制造商能够在汽车中实施新的定位导航仪，诊断潜在故障的症状，并避免过早更换机械部件。到2021年，嵌入式软件开发市场预计将达到2330亿美元。嵌入式解决方案和物联网（IoT）也用于车身控制模块设计。如今，嵌入式软件用于开发BCM的两种主要架构：集中式和分布式。与分布式架构相比，集中式架构需要更少的具有高功能的模块，分布式架构使用更少数量的模块和更多通信接口构建。分布式BCM架构更加灵活，但不可能达到集中式结构的ECU优化级别。模数混合SOC集成汽车芯片在车灯微步进电机应用案例。成都汽车电源管理汽车芯片研发
在全球汽车行业“缺芯”的背景下，国内半导体产业迎来新的发展机遇。政策角度，智能汽车、汽车芯片等成为政策制定的高频热词。行业角度，国内的汽车芯片企业具有天然的渠道优势和较高的性价比，更能契合本土车厂的需求。比如域驰智能方面就认为，这次芯片短缺对于国产芯片企业是一次很好的大练兵。国产芯片为什么一直没发展起来？因为无人敢用，没有应用场景，就没办法去发现问题、去改进。从某些技术领域来看，国产芯片厂商也已经足够与国外芯片巨头抗衡。比如对于地平线推出的车规级芯片征程5，开源证券就认为，这标志着地平线成为业界能实现L2-L4的全场景整车智能芯片方案提供商。黑芝麻智能的算力和功耗也已经可与英伟达匹敌，杨宇欣曾表示，英伟达目前在市场上能拿到的Xavier芯片算力是30TOPS，我们的算力是40TOPS。这是否意味着在“国产替代”加速的背景下，中国汽车芯片领域出现了“弯道超车”的机遇？珠海毫米波雷达汽车芯片方案车身防盗汽车芯片产品定义Tier1主机厂商定制化需求，长安汽车，吉利汽车。
智能座舱汽车芯片竞争格局：瑞萨、英伟达、高通、英特尔、三星等厂商凭借优越的芯片性能和供应链在中座舱芯片领域脱颖而出。其中，高通、三星、英伟达由于其在手机、消费电子等领域庞大的出货量及技术储备而大幅摊薄新一代架构的研发成本（7nm、5nm制程的研发费用高昂），因而可率先卡位智能座舱芯片赛道。目前，高通在国内新兴旗舰车型上近乎实现垄断，其座舱产品迭代速度几乎与手机产品同时更新（三星、联发科座舱芯片至少落后手机一代）。根据高通数据显示，其2021年汽车芯片在手订单逾80亿美元，主控芯片月出货量高达数百万颗。国产厂商方面，华为和地平线分别凭借麒麟990A和征程2快速出圈，华为与高通类似，拥有强大的研发、万物互联的鸿蒙生态以及不逊于高通的迭代能力，极狐阿尔法S是搭载麒麟990A的车型，单颗芯片可同时驱动12.3英寸液晶仪表、20.3寸4K触控屏以及8寸的HUD，整体算力达到3.5TOPS（高通座舱芯片SA8155P为3TOPS）。而地平线也因其开放的开发平台和完备的工具链受到主机厂青睐，其征程2座舱芯片已获得长安UNI-T车型定点。
车规级汽车芯片，高可靠性、高性能、覆盖车身控制、汽车电源、汽车电机、汽车照明、车身防盗。32位车规级MCU广泛应用在车身控制BCM、智能座舱、仪表控制、车门车窗座椅控制器、整车VCU控制，新能源汽车BMS、车载T-BOX、汽车照明车灯控制器、空调控制、汽车座椅等应用场景，深圳腾云芯片公司具有汽车芯片高度集成的技术创新力和快速落地的研发实力，车身控制末端节点大部分采用微步进电机作为控制器，汽车风机、水泵等微步进电机应用控制、智能照明控制、座椅控制和车载空调压缩机控制。国产替代车的灯驱动汽车芯片氛围灯芯片车载氮化镓芯片定制开发。
车厂要看自研汽车芯片对企业的价值有多大。如果说非常关键，属于战略性级别，那即使花再多钱也得做。虽然按照单价来看，自研芯片不一定划算，但是不做的话，的东西就要依赖于别人，这个风险很大。另外，不做的话，又如何凸显出自己的优势？人无你有，你的产品就可以卖得更贵。对于造车新势力来讲，通过自研芯片可以把整车的自动驾驶体验做得比别人好，一段时间以后，也可以从整车上把芯片的成本赚回来。自研芯片有它的好处，因为整车厂对自己车的定义是了解的，车企自己的芯片团队能够在早期获得具体车型的需求规格，并基于此设计出匹配的芯片。另外在车企自己设计芯片的过程中，能够尽早考虑软硬件协同。如果软硬件协同做到，就像手机行业的苹果，用户体验才是的。特斯拉在美国人才较多的环境下，搭建一支比较强的芯片团队。但是在国内，特别是在如今芯片行业抢人大战的情况下，如何搭建一个成熟的且和车企基因匹配的国内团队是一项巨大挑战。模数混合集成SOC汽车芯片应用在防夹车窗的天窗。深圳自动雨刮控制汽车芯片方案
国产替代的恩智浦汽车芯片委托腾云芯片公司定制化开发S912系列。成都汽车电源管理汽车芯片研发
距离完全自动驾驶可能还有很长的距离，但关于算力的实力储备已经迫在眉睫。算力的竞赛有点像以前燃油车的发动机功率和扭矩的比拼——你可以不用，但不能没有。原来传统汽车的分布式架构，一般可实现低级别辅助驾驶，由于需要处理的传感器信息相对较少，采用MCU芯片即可满足运算要求。随着高级别智能驾驶的到来，则需要处理更大量的图片、视频等非结构化数据，依靠传统MCU芯片不能满足指数级增长的运算需求。那么这个时候，AI芯片的搭载就可以实现算得快、准、巧。比如，L3级别自动驾驶产生的数据量是，对算力要求在129TOPS以上；L4级别自动驾驶数据量达到8GB/s，对算力要求达到448TOPS以上。而如果考虑功能安全的冗余备份，算力需求可能还要翻倍。蔚来新款旗舰车型ET7搭载了4颗英伟达Orin芯片，号称算力可达1016TOPS。但其实，只有两枚用于自动驾驶计算和决策，一枚做冗余，一枚用于训练神经网络模型，自动驾驶过程中实际使用算力在762TOPS。成都汽车电源管理汽车芯片研发
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