加入星计划,您可以享受以下权益:

  • 创作内容快速变现
  • 行业影响力扩散
  • 作品版权保护
  • 300W+ 专业用户
  • 1.5W+ 优质创作者
  • 5000+ 长期合作伙伴
立即加入
  • 正文
    • 自动驾驶半导体增速最快
    • 自动驾驶汽车需要更多半导体
    • 传感器的三个趋势
    • 写在最后
  • 相关推荐
  • 电子产业图谱
申请入驻 产业图谱

未来十年汽车半导体发展重点在哪里?

2023/02/23
1875
阅读需 11 分钟
加入交流群
扫码加入
获取工程师必备礼包
参与热点资讯讨论

ADAS/AD是汽车中增长最快的半导体应用。

半导体技术是所有现代汽车的核心,这毋庸置疑。基于半导体技术的计算机在车辆中的使用可以追溯到20世纪60年代,当时它被部署在动力系统应用中,如燃油喷射、变速箱控制和早期驾驶员辅助(如防滑控制)等。早期的发展重点是发动机控制、改善排放以及牵引力控制、防抱死制动等驾驶员辅助功能。

在过去几十年中,特别是本世纪之交以来,微控制器MCU)在车辆中的应用和普及率与日俱增,现在几乎控制了车辆运行的方方面面。现在MCU用于处理大多数电子驱动系统,如车窗、电动调节后视镜、信息娱乐、音频系统、方向盘控制等,在整个汽车上传递输入、执行驱动和执行计算。这也使公众对汽车的认知转变为“车轮上的电脑”。

自动驾驶半导体增速最快

IDTechEx刚刚发布的“汽车半导体2023-2033”报告认为,汽车半导体市场的10年复合年增长率将达到9.4%,而用于ADAS和自动驾驶的半导体将以29%的10年复合年率增长。因此,自主将是汽车半导体行业的福音。相关应用包括汽车自动化、ADAS、连接、信息娱乐和电气化,不仅需要更多的MCU,更需要先进和密集处理的尖端半导体技术。

不同车辆应用的半导体晶圆价值

随着电动汽车在市场上站稳脚跟以及自动驾驶功能的出现,该行业正处于第二次汽车半导体应用热潮的开始。用于自主技术的传感器和高性能计算机需要由稀有材料制成的半导体,以及使用最先进处理技术的硅片;电气化也需要在功率电子和电池管理系统中消耗大量的半导体,前者将从硅过渡到性能更高的碳化硅SiC)和氮化镓GaN)技术。

汽车中的半导体分布,ADAS/AD是汽车中增长最快的半导体应用

来源:IDTechEx

一段时间以来,业界一直认为自动驾驶汽车即将到来,但在某些方面它已经出现。就在上个月,继2022年在德国获得认证后,梅赛德斯-奔驰S级在美国获得了SAE L3认证。其意义在于,S级往往是汽车行业的潮流引领者,在未来十年,L3技术的汽车价位将逐步下降。即使是L4车辆现在也在一些城市建立了存在。在美国亚利桑那州凤凰城,任何人都可以使用Waymo的完全无人驾驶自动出租车,前提是路线和最终目的地在选定的地理围栏区域内。

自动驾驶汽车需要更多半导体

ADAS和自动驾驶汽车有望以其所能提供的超人安全性彻底改变运输业,其能力源于依靠先进半导体技术提供最佳性能的传感器和计算机。因此,ADAS和自动驾驶汽车将成为汽车半导体市场增长的一大动力。三个因素将共同推动高增长率:L3和L4自动驾驶汽车的出现和采用以及所需的传感器;汽车传感器向更先进的半导体过渡;将高性能计算应用于车辆。

IDTechEx的研究表明,在ADAS采用方面,2021年全球售出的新车中,有39%在发货时配备了足够的ADAS功能,以符合L2标准。这些汽车至少配备了自适应巡航控制和车道保持辅助系统。2021发货的另外39%为L1,剩下的只有12%为L0或没有任何自动化技术。

ADAS功能的采用

L3车辆也已进入市场。2021年,本田传奇在日本被授予L3,出货100辆。2022年,梅赛德斯S级在德国获得了L3认证,年销量在10万辆左右。

自动驾驶系统中,半导体的作用更是当仁不让,从L3开始需要比ADAS系统更多的传感器。L4 Robotaxi将拥有更全面的传感器套件,以提供商用车辆所需的鲁棒性。L3及以上车辆极有可能至少使用一个激光雷达(LiDAR),这将推动高价值半导体的增长。由于计算负荷远高于ADAS车辆,L4乘用车和Robotaxi可能会使用重复的计算机系统实现冗余。此外,高度自动驾驶车辆的豪华特性将使整个车辆中MCU的使用量增加。

来看看ADAS系统中有哪些半导体。在更先进的车辆中,ADAS/AD处理器执行传感器融合、目标检测、路径规划和请求车辆行动等功能。这些功能使用非常高端和先进的单元,通常是3-7nm FinFET

摄像头MCU处理来自摄像头的数据,并执行一些ADAS功能,例如车道保持辅助和自动紧急制动。通常采用40nm CMOS或90nm SiGe BiCMOS,更先进的可能使用28nm Si CMOS FD SOI。摄像头图像传感器基于CMOS,采用大多数成熟节点,如65nm、90nm和130nm。

雷达MCU用于预处理来自收发器的数据,采用40nm以上工艺,未来趋势是集成到收发器中,需要40nm及以下工艺。雷达收发机(Si和SiGe)生成雷达信号并将回波转换回电子数据,通常使用90nm节点的SiGe BiCMOS制成。一些tier 2正在过渡到40-45nm Si CMOS,趋向于集成MCU的雷达SoC。未来的技术将使用28nm CMOS、22nm FD-SOI及更小的器件。

激光雷达MCU预处理数据并将数据中继到ADAS/AD域控制器。激光雷达的激光发生器、激光探测器和激光驱动器中使用多种半导体,包括Si、GaN、InP、GaAs、InGaAs、Ge等。

传感器的三个趋势

对于传感器,不仅是更多,而且还需要使用更昂贵、更先进的半导体技术来实现性能更高的传感器。例如,之前雷达已经使用了相当成熟的90nm SiGe BiCMOS技术,但对更好性能的需求意味着下一代4D成像雷达将采用40nm及以下节点的SiCMOS技术。随着节点尺寸的减小,这些雷达将获得性能,但也将增加成本。

最近,激光雷达价格一直在下降,其采用率也在不断提高。它是L3及以上级别车辆的关键传感器,但由于其带来的安全优势,它也将开始穿透L2及以下级别。近红外激光雷达目前部署最多,其探测器可以建在硅上,因此非常便宜。但激光雷达的趋势是短波红外,在提供性能优势的同时需要更昂贵的InGaAs探测器。因此,激光雷达将越来越多地采用并向更高价值的半导体类型过渡。

令人感兴趣的是激光雷达驱动的非硅基半导体需求的增长。如今,大多数激光雷达在近红外(NIR)区域工作,典型波长为905nm,这可以通过硅光电探测器实现。然而,未来的激光雷达很可能使用典型波长为1550nm的短波红外(SWIR)区域。1550nm激光雷达发布的压倒性优势显示了这一趋势。

按波长划分的激光雷达发布比例

虽然特斯拉一直在公开反对激光雷达,但自主领域的其他主要参与者Waymo、Cruise、戴姆勒和本田等都在其高度自动化的车辆上使用激光雷达。事实上,截至2022年底,道路上只有两辆经过SAE L3认证的车辆(在某些情况下不需要驾驶员监控):梅赛德斯S级和本田传奇。IDTechEx预计,在未来10年内,将有更多高端车辆效仿S级,广泛采用L3技术。当然,这将推动这些高度先进车辆所需的所有传感器类型和计算机的半导体需求。

传感器的趋势有三:一是随着自动化程度的提高,车辆周围的摄像头将变得越来越多,红外摄像头很可能加入其中;二是L3及以上车辆周围的激光雷达将增加;三是L3及以上车辆典型安装五个雷达,雷达本身将使用更先进的收发器芯片提供更高的性能。

自动驾驶车辆的传感器配置

写在最后

汽车行业面临着越来越大的通过电气化实现脱碳的压力,2022年电动汽车销量已增长至所有新车销量的10%左右,正走出早期采用阶段,走向更广泛的采用。电动汽车的功率电子产品和电池组带来了额外的需求,推动了半导体行业的增长。

主机厂一直在寻找通过提高车辆效率来扩大续航里程的方法,一个越来越受欢迎的途径是从硅逆变器转向碳化硅逆变器。有两个因素促使特斯拉、梅赛德斯、奥迪和福特、比亚迪、小鹏等电动汽车主机厂转向碳化硅。首先,一些主机厂正计划从400V架构过渡到800V架构。较高的电压降低了实现相同功率所需的电流量,减少了动力传动系统中的欧姆损耗,提高了效率。碳化硅更适合更高的电压,因此是比硅更明智的选择。采用碳化硅的第二个原因是,在400V时,碳化硅也比硅更高效,这就是为什么像特斯拉这样的玩家会感兴趣,尽管其现有的400V增压器网络很难过渡到800V。

总之,未来的汽车将更加先进,并要求半导体行业取得更多进步;自主性不仅仅是驱动一个产业,而是将带动整个汽车半导体行业的发展。

相关推荐

电子产业图谱