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AEC-Q100：芯片前装上车的“基本门槛”AEC-Q系列是主要针对可靠性评估的规范，详细规定了一系列的汽车电子可靠性测试标准。其中，业内普遍熟知的AEC-Q100是基于失效机理的集成电路应力测试鉴定，是适用于车用芯片的综合可靠性测试，也是汽车行业零部件供应商生产的重要指南。通过AEC-Q100测试，能够保障芯片长期可靠能用，即不损坏。通过AEC-Q100可靠性认证试验条件，需要多轮验证且过程中更多侧重多方协作（晶圆厂、封测厂等产业链企业的配合），周期一般比较长。芯片设计厂商需要从产品设计阶段就将可靠性要求放在非常高的优先级，以确保产品满足环境应力加速验证、寿命加速模拟验证、封装验证等方面的严格要求，这也要求芯片厂商要有足够丰富的成功生产车规芯片的经验，才能在前期每个环节中做到位，保障在认证时满足所有标准和要求。提供防侧撞后视镜汽车芯片委托定制开发，高度集成的SOC芯片方案。大连氮化镓充电桩快充汽车芯片渠道代理

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。天津PLGM电动尾门控制汽车芯片渠道代理集成MCU驱动LIN接口线性稳压器的纹波防夹天窗集成汽车的芯片。

2021年是国产替代大年，缺芯和国产替代，为国内半导体公司打入手机、家电、汽车、光伏等供应链创造巨大机遇。同时，国内半导体公司非常争气，产品线不断突破，在PMIC、SOC、MCU、IGBT、ADC、IPM都有长足的进步，抓住了非常难得的弯道超车机会，市场份额提高，销售爆发。2020年中国半导体自给率或在，其中汽车芯片自给率不足5%。其中各类芯片中MCU为紧缺，国内MCU控制芯片为薄弱。在“中国芯”亟待突破“卡脖子”难题的背景下，2021年中国在IC设计、晶圆制造、封装测试三个领域都加大投资力度，有35家相关公司IPO募集资金合计。热门赛道TOP5为射频、功率、第三代半导体、模拟IC以及EDA/IP。汽车芯片比如激光毫米波雷达也是今年投资的大热领域。

汽车芯片其实是个含混的概念，实际上包括了MCU、ASIC、算力Soc、功率半导体、传感器、存储等各类用处不同的芯片。但汽车芯片**短缺的就是MCU而这部分占到了总量的95%。从具体行业情况来看，早在2012年，瑞萨就裁员万人，90%的MCU外包；到2018年，英飞凌的数字芯片一半外包，且计划在5年内达到70%；NXP也不落后，大致有一半的芯片外包。这些外包业务中，70%的份额落入台积电手里，这又造成新的问题。MCU芯片的另一大特点就是芯片供应商和整车厂绑定，形成寡头市场，比如瑞萨与丰田联盟，英飞凌与德系车企联盟，通过这种联盟三大MCU巨头市占率达到了七成。在如今紧张局面下，供应商自然是优先保证巨头大客户，国内的整车厂只能排到相对靠后的位置。模数混合SOC集成汽车芯片微步进电机驱动芯片在车身电子应用案例。

ADAS是利用安装于车上的各式各样的传感器收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。ADAS采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量，通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。腾云芯片公司承接ADAS汽车芯片定制开发。早期的ADAS技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时，会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。对于的ADAS技术来说，主动式干预也很常见。ADAS系统主要有：APA（自动泊车系统）；ACC（自动巡航系统）；AEB(自动紧急刹车)；LDW（车道偏离预警系统）；LKA（车道保持系统）；FCW（前方碰撞预警）；PCW（行人碰撞预警）；TSR（交通标志识别）；HBA。模数混合集成SOC汽车芯片应用在防夹车窗天窗。天津防夹电动车门汽车芯片渠道代理

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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。大连氮化镓充电桩快充汽车芯片渠道代理

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