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长春BMS电池管理系统汽车芯片方案开发

来源: 发布时间:2022年07月09日

由于汽车芯片供应短缺,已造成全球汽车减产1027.2万辆,预计全球2021年全年减产汽车1131万辆。其中中国市场累计减产198.2万辆;预计今年全年减产214.8万辆。
在今年大热的智能汽车领域,芯片的需求量直线上升。但是目前国内汽车芯片自给率不到5%。以汽车芯片为例,在智能座舱SOC、自动驾驶AI芯片、车载MCU、汽车功率半导体等较难的领域陆续有国内团队开始尝试。在这波国产替代的过程中,汽车主机厂也逐渐开始开放和国内芯片公司的合作。在今年国外芯片厂商整体产能紧缺的情况下,如果国产芯片公司能推出相应产品并且获得产能,与主机厂合作,优先测试等机会就更大,将给国产汽车芯片带来一个很好的导入主机厂的窗口期。
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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

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智能化及电动化趋势驱动带宽及存储芯片容量持续升级,车载存储行业景气度上行。汽车存储芯片在智能汽车中应用,智能座舱、车联网、自动驾驶等功能均需要一定的存储空间来支持其正常运行。智能化方面,自动驾驶提振存储芯片市场,随着自动驾驶等级提高,AI功能逐渐增加,车辆需要对传感器所捕获的大量资料进行实时处理,即具备整合信息并立刻做出判断的能力,这对于带宽和空间需求提出了更高的要求,根据美光科技及中国闪存预计,L2/L3级自动驾驶汽车对内存带宽要求约为100GB/s,对DRAM和NAND FLASH的平均容量需求约为8GB和25GB。当自动驾驶级别提高到L4/L5级,带宽及存储芯片容量需求倍速增长,其中L4/L5对内存带宽需求分别提高至300GB/s-1TB/s,对DRAM和NAND FLASH的平均容量需求分别提升至30GB和200GB左右。此外,电动化也对汽车存储有升级需求,如电动汽车的部件BMS(电池管理系统)需要实时记录和存储数据,涵盖汽车电压电流、电压、温度、电机转速等,这些数据需要以较高的频率进行实时且连续的擦写,因此随着电动车续航能力、充电速度等不断提升,存储芯片的循环寿命、擦写速度以及功耗等存在较大升级需求。腾云芯片公司承接车规级存储芯片委托开发。

    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。 国产替代委托腾云芯片公司定制化开发车规级汽车芯片。

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15.9%左右,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528.38亿元。热门赛道TOP 5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。
恩智浦车钥匙汽车芯片短缺与国产替代定制化开发,车身防盗系统方案。广州SCSS智能座舱感知系统汽车芯片研发

国产替代恩智浦汽车芯片委托腾云芯片公司定制化开发S912系列。长春BMS电池管理系统汽车芯片方案开发

    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。 长春BMS电池管理系统汽车芯片方案开发

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标签: 汽车芯片
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