特斯拉、蔚小理在生活周邊越來越多地出現(xiàn)，新能源車的快速滲透直接帶來了寧德時代等電池行業(yè)的崛起。而本輪新能源車的發(fā)展，帶來的不僅是動力方式的轉變，還有自動駕駛、智能座艙等智能化的趨勢。電動化用電力資源取代了石油資源成了汽車動力的新血液，而智能化更是賦予了汽車更多感知(傳感器)、決策(主控芯片)等的擬人化感官特征。

攝像頭、大屏幕、主控芯片、存儲芯片都是計算機的重要組成部分，而這些部件也同樣在新能源車中越來越多地出現(xiàn)，新能源車越來越像是一臺“帶輪子的計算機”。那么，在新能源汽車中增加了哪些半導體呢?

汽車電動化：由于動力來源從石油資源轉換成電力資源，原本的核心部件內燃機也由三電系統(tǒng)取代。其中IGBT等功率半導體是新能源車三電系統(tǒng)的重要組成部分;

汽車智能化：通過對汽車的智能化提升，賦予汽車擬人化的感官特征，從而實現(xiàn)自動駕駛、智能座艙等功能。傳感器用于感知、存儲用于記憶、計算控制芯片用于運算控制等，智能化全面提升了新能源車對半導體的需求。

汽車電動化和智能化的雙重推進下，直接提升了汽車半導體的市場空間，而在這么多汽車半導體賽道中，哪個是相對優(yōu)選的賽道呢?

長橋海豚君本篇從市場空間和賽道增速角度比較各賽道的情況：

1)市場空間：2025年IGBT/車用SoC芯片/存儲芯片/MCU>雷達模塊>攝像頭模塊>激光雷達;

2)市場復合增速：未來五年IGBT具有40%以上的復合增速，大幅領先其他領域。攝像頭模塊/存儲芯片/車用SoC芯片/雷達模塊增長幅度都處于15-20%區(qū)間，MCU在集成化的轉變中增速受到抑制，激光雷達隨著L3級自動駕駛有望起量。

本篇主要對汽車半導體各主要賽道的市場空間和賽道增速進行梳理，從中看出車用IGBT在汽車半導體中具有空間大，成長快的特點，同時也是電動化趨勢上必然成長的一環(huán)。長橋海豚君下篇將測算整個IGBT全行業(yè)的需求空間和個股研究。

一

汽車電動化下的半導體賦能：

動力控制之核IGBT

如果把電比作是血液，那么電機/電控就好比是電動汽車的心臟。而功率半導體是其中電能轉換和控制的核心，主要用于改變電壓和頻率。

電動汽車直接帶來了汽車核心三大件的變化，由“電池、電機和電控”構成的新三大件替代了原來燃油車的“油箱、發(fā)動機和變速箱”。而電控作為電動汽車“三大件”之一，直接決定了電動汽車的爬坡、加速、最高速度等主要性能指標。

電控系統(tǒng)主要由逆變器、驅動器、電源模塊、控制器等零部件組成，其中，逆變器、驅動器與控制器為電控系統(tǒng)的核心部件。

電控系統(tǒng)的三種核心部件工作原理：

逆變器(主要部件IGBT功率模塊)：主要起到直流電轉交流電的功能。在實際工作中，逆變器接收電池輸送的直流電電能，并將其逆變?yōu)槿�相交流電給汽車驅動電機提供電源;

驅動器：將微控制器對電機的控制信號轉換為驅動功率逆變器的驅動信號，并實現(xiàn)功率信號和控制信號的隔離。在實際工作中，當出現(xiàn)加速或制動行為指令時，控制器通過控制驅動器，實現(xiàn)變頻器頻率的升降;

控制器：主要包括微處理器及其系統(tǒng)，是對電機電流、電壓等狀態(tài)的監(jiān)測電路、保護電路及控制器等外部控制單元數(shù)據(jù)交互的通信電路。在實際工作中，主要以接受監(jiān)測信號反饋并發(fā)出控制信號。

IGBT功率模塊作為逆變器的核心組件，同時也是電控系統(tǒng)的重要組成部分，一般占整個電控系統(tǒng)成本的40%左右。由于IGBT在電控中起關鍵作用，隨著電動汽車的普及，直接帶動了IGBT在新能源汽車市場的放量。

那么，新能源汽車的發(fā)展給IGBT帶來多大的市場空間呢?

汽車電動化帶來的IGBT市場空間測算：

1)價：IGBT的單車價值量：

二

汽車智能化下的半導體賦能：

“感知-決策-控制執(zhí)行”

汽車電動化對“輪子”進行了重構，而汽車智能化更加凸顯了“計算機”的特征。通過“感知-決策-控制執(zhí)行”的路徑，賦予汽車智能化的表現(xiàn)特征。通過多種傳感器對周圍環(huán)境進行數(shù)據(jù)采集，而后再通過電子控制器進行決策操作。

由于各級車型對功率要求不同，各車型的IGBT單車價值量也各有不同。一般A00級車的單車價值量相對較低，約800-1000元，A級電動車和插混單車價值量比較接近，約3000元左右;而豪華電動車單車價值量大多在4000元以上。

模型中假設A00級及其他車型單車價值量900元，A級以上及插混車型價值量3000元。

2)量：各種車型的銷量情況：

新能源車銷量：假設全球新能源汽車滲透2025年達到22%，預測至2025年全球新能源車銷量有望增長至1866萬輛;

車型的銷量：假設A00級占比從20%下降至2025年的10%，預測至2025年A00級銷量達到187萬輛，而A級及以上車型銷量達到1680萬輛。

3)測算新能源車帶來的IGBT空間：

長橋海豚君預測2025年IGBT市場空間有望成長至521億元，5年間的復合增速達45.11%。

2.1 計算控制芯片-“決策大腦”

計算控制芯片是整個汽車智能化的決策大腦，就像是計算機里的主控芯片CPU。自動駕駛的深入及攝像頭等傳感器的增多，汽車將處理越來越多的數(shù)據(jù)，那么對計算控制芯片的算力要求也更高。

計算控制芯片的發(fā)展同樣也隨著汽車電子電氣化(E/E)架構的演變而變化。根據(jù)博世對電子電氣架構的未來趨勢來看，E/E架構正度過模塊化階段，向集成化轉變。而同樣的計算控制芯片也將從分散式的MCU主導轉向集成式的SoC芯片方向。

分布式E/E架構：MCU為主。專用傳感器及專用ECU，算法、算力不協(xié)同;

域集中式E/E架構：CPU+MCU。將分散的ECU集中到域控制器中，更容易OTA升級;

整車集中式E/E架構及車云計算：GPU+CPU+MCU+NPU。中央計算平臺作為最高決策，其余區(qū)控制器充當網(wǎng)關角色。

目前汽車的計算控制芯片市場仍以微處理器(MCU)為主，其主要作用在雨刷、車窗、座椅、車身控制、動力控制等多個分布式節(jié)點方面。而微處理器(MCU)其實是個小型的“主控芯片”，主要部件中有包括CPU、存儲器等，主要適用于較小型的場景中，通過對傳感器信號的處理以實現(xiàn)執(zhí)行控制的功能。

隨著汽車自動駕駛等智能化的發(fā)展，E/E架構從分布式邁向集中式。目前特斯拉已經(jīng)率先使用集中式E/E結構，而其他主流廠商主要使用域集中式。在邁向集中式E/E結構時，原本的MCU已經(jīng)不能滿足中央控制需求，此時中央計算平臺需要功能更強大的主控SoC芯片(相比于MCU集合了更多的芯片模塊)。

而在智能化階段中，主控SoC芯片有望成為計算控制芯片市場的主要增長來源。根據(jù)IHS及搜狐汽車研究院的預測，整個計算決策芯片市場到2025年有望成長至160億美元以上，復合增速約10%左右，而其中車用SoC芯片市場到2025年將成長至80億美元以上，復合增速將達15%左右。

2.2 傳感器-“感知之眼”

傳感器給汽車提供了“感知之眼”，主要多方面對周圍環(huán)境進行數(shù)據(jù)采集，給計算控制芯片提供決策依據(jù)。汽車智能化的過程中，主要增加了攝像頭傳感器、超聲波傳感器、毫米波傳感器和激光雷達等智能傳感器，這些傳感器也構成了自動駕駛的核心。

超聲波雷達主要用在泊車輔助預警以及汽車盲區(qū)碰撞預警功能。超聲波雷達成本低，短距離測量中具有優(yōu)勢，探測范圍在10米以內，而且精度較高，在泊車方面具有明顯優(yōu)勢;

攝像頭和毫米波雷達是ADAS系統(tǒng)中重要傳感器。攝像頭用以提供視覺，而毫米波雷達用以測距，在L1/L2自動駕駛中發(fā)揮重要作用;

激光雷達是L3-L5 階段中最為關鍵的傳感器，主要是由于其具有高精度、實時3D環(huán)境建模的特點。而激光雷達在之前主要用在航空航天、測繪等領域。

隨著自動駕駛級別的提升，汽車對智能傳感器的需求呈現(xiàn)明顯增長。在L3級別以下的場景下，智能傳感器的增加主要在攝像頭模塊和雷達模塊方面。而在L3階段以后的場景中，對3D環(huán)境建模等的需求，需要激光雷達模塊的加入，進一步帶來單車價值量的提升。根據(jù)英飛凌的報告，L2級別的自動駕駛智能傳感器的價值量在160美元左右，而當達到L4/L5級別時單車價值量將提升至915美元，單車價值量提升5倍以上。

對智能傳感器的市場空間測算：

智能傳感器的市場空間=攝像頭模塊+雷達模塊+激光雷達模塊+傳感器融合

各部分市場空間的測算主要利用量價關系，比如“攝像頭模塊的市場空間=Σ(攝像頭模塊單車價值量*對應車型的出貨量)”。

1)價格方面：“各自動駕駛級別車型的傳感器單車價值量”;

2)出貨量方面：結合IHS和IDC對自動駕駛汽車滲透率的預測情況，非智能車占比逐漸減小， L2級別車輛將逐漸成為市場主流，預測在2025年L0-L5級別的全球汽車滲透率分別為31.4%/23.5%/35.1%/8.5%/1.5%。

3)長橋海豚君測算各部分市場空間，至2025年攝像頭模塊/雷達模塊/激光雷達模塊/傳感器融合市場空間分別為35.4/62.7/6.7/33.8億美元，其中攝像頭模塊/雷達模塊和傳感器融合的市場有望維持15%以上的復合增速，同時激光雷達模塊將隨著自動駕駛的升級開辟新的市場空間。在汽車智能化下，整個傳感器市場空間有望從目前的50億美元左右，成長至2025年的138億美元，復合增速達到19.2%。

2.3 存儲芯片-“數(shù)據(jù)之庫”

汽車智能化下，更多的傳感器和海量的數(shù)據(jù)，對存儲芯片有了更高的要求。就像在智能手機的發(fā)展中，曾經(jīng)“512M+8G”的iPhone 4已經(jīng)不能滿足現(xiàn)在的需求，而發(fā)展至當下 “8G+256G”等帶有更高存儲的mate 40們。

自動駕駛技術的發(fā)展，需要對更多的數(shù)據(jù)進行存儲和處理，從而要求存儲芯片有更大的容量和更快讀取速度，主要對存儲芯片的帶寬和容量有了更高的要求。

1)存儲芯片帶寬方面：在L1/L2階段，LPDDR4類型存儲基本能應對場景，而當進入L4及以上場景時，帶寬要求需要提升至總線寬度128位以上的GDDR6;

2)存儲芯片容量方面：在L1/L2階段，e.MMC類型存儲基本能應對場景，而當進入L4場景時也將難以適用，更需要能連續(xù)讀取1600MB/s以上的UFS 3.0和PCle。

更高級別的自動駕駛帶有更多的傳感器，多種傳感器產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)對應更高的存儲要求。特別是在L3自動駕駛之后，更需要大容量和快速讀取的能力，以滿足高精度地圖、數(shù)據(jù)、算法等需求。

根據(jù)預期，隨著自動駕駛的深入，車用存儲有望迎來翻倍的增長。2020年車用存儲市場約為39億美元，到2025年整個市場空間有望成長至80億美元左右，年復合增長率約為16%。

三

總結

通過對汽車半導體各賽道的測算，車用IGBT具有空間大、增速快和確定性高的顯著特性。車用IGBT賽道具有40%以上的復合增速，在各賽道比較中尤其突出。長橋海豚君下篇將測算整個IGBT賽道空間和個股研究。

(關鍵字：半導體)