从燃油车到智能电动车，千亿车载半导体市场冉冉升起
汽车智能化升级趋势下，单车半导体价值量正显著提升。根据McKinsey数据预计，2030年国内仅L3及以上的高阶自动驾驶汽车的半导体规模即可达到130亿美元。根据半导体在智能汽车上应用领域的不同，我们将其分为计算及控制芯片（CPU/GPU等）、存储芯片（DRAM/FLASH等）、传感器芯片（ISP/CIS等）、通信芯片（PHY等）以及能源供给芯片（IGBT/MOSFET）。同时，当前车载半导体行业由外资厂商高度垄断，而在行业“缺芯”事件的催化下，进口替代趋势将加速，国内千亿车载半导体市场未来可期。本文将重点探讨前四类芯片，也即因汽车智能化升级所带来的汽车半导体产业链变革。
智能汽车之“脑”，计算芯片算力军备竞赛正当时
智能化背景下，汽车中传统用于中央计算的CPU已无法满足算力需求，集合AI加速器的系统级芯片（SoC）正应运而生。根据我们测算，预计2025/2030年我国车载AISoC芯片市场超55.2/104.6亿美元。同时，根据应用领域的不同，可进一步将其分为智能座舱芯片、自动驾驶芯片以及车身控制芯片。其中，智能座舱芯片目前由传统消费电子芯片龙头凭借此前的技术积累及供应链优势占据主导地位。自动驾驶芯片则主要由以英伟达为代表的开放式生态厂商和以华为为代表的全栈式解决方案供应商两大阵营构成。车身控制芯片则主要由瑞萨、英飞凌等传统汽车芯片供应商所垄断。目前国内以华为、地平线、黑芝麻为代表的AI芯片厂商正在快速发展逐步实现进口替代。
智能汽车之“眼”，传感器芯片将率先放量
车载摄像头和激光雷达是智能电动汽车时代最核心的增量传感器，将伴随高阶自动驾驶车型的落地率先放量。其中，CIS为车载摄像头中价值量最高的芯片，根据ICInsights预测，2025年全球市场规模将达51亿美元；而ISP芯片可利用算法对CIS所输出的原始数据进行融合计算，不同的算法亦是智能化时代下主机厂差异化竞争的焦点。VCSEL和SPAD则是激光雷达降本提效以及芯片化升级的关键。目前，众多科技公司及激光雷达供应商已通过参股投资方式加码该芯片研发（如华为已抢先入股纵慧芯光和长光华芯）。
伴随汽车智能化升级趋势，车载通信及存储芯片将实现量价齐升
随着智能汽车算力和传输数据量的不断提升，对存储芯片带宽和容量亦有更高的需求。根据美光科技及中国闪存预计，自动驾驶等级从L2/L3级至L4/L5级的过程中，对存储芯片带宽/容量以及数量的需求将分别增长数倍以上。同时，随着车联网通信的逐渐落地以及车内通信架构逐渐向以太网升级，汽车中用于V2X通信以及以太网通信的芯片需求量也正在快速提升。其中，车联网通信模组和以太网PHY芯片作为国内厂商重点参与的环节存在重大机遇。
风险提示：国内智能车销量不及预期。
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从燃油车到智能电动汽车，千亿车载半导体市场冉冉开启
按照国际通行的半导体产品标准方式划分：汽车半导体可以分为四类：集成电路（微控制器、模拟IC、逻辑IC、存储芯片），分立器件，传感器和执行器、光电子器件共四大类。根据HIS数据统计，预计2025年全球汽车半导体市场规模将达到682亿美元，其中模拟IC约170亿美元、分立器件约110亿美元、逻辑IC约101亿美元、存储IC约87亿美元、微控制器约85亿美元、光学半导体约66亿美元、传感器与执行器约63亿美元。
计算及控制芯片：此类芯片以微控制器和逻辑IC为主，主要用作计算分析和决策。与人体大脑类似，可分为主控芯片和辅助芯片。其中，主控芯片包含MCU（微处理器）、CPU（中央处理单元）、FPGA（现场可编程门阵列器件）、ASIC（专用芯片）等，辅助芯片则包含主管图形图像处理的GPU以及主打人工智能计算的AI芯片等。
存储芯片：主要用于数据存储功能，具体包含DRAM（动态存储器）、SRAM（静态存储器）、FLASH（闪存芯片）等。
传感芯片：主要用于探测、感受外界的信号、物理条件（如光、热、湿度）或化学组成（如烟雾），并将探知的信息转变为电信号或其他所需形式传递给其他设备。具体包含CIS（CMOS图像传感器）、MEMS、电流传感器、磁传感器、陀螺仪、VCSEL芯片和SPAD芯片（用于激光雷达）。
通信芯片：主要用于发送、接收以及传输通信信号，具体包括基带芯片、射频芯片、信道芯片、电力线载波通信芯片、卫星导航芯片等。
能源供给芯片：主要用于保证和调节能源传输，以分立器件为主。具体包括电源管理芯片（AC/DC、LED驱动芯片等）、晶体管（IGBT、MOSFET等）、二极管、晶闸管等
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智能化：智能汽车“眼”疾“脑”快，芯片功不可没
2.1、计算能力：智能汽车之“脑”，算力军备竞赛开启千亿赛道
2.1.1、从CPU走向SoC，计算芯片为智能汽车之“脑”
从应用场景来看，计算芯片可以划分为智能座舱芯片和自动驾驶芯片、车身控制芯片。
（1）智能座舱芯片：
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高端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是首款搭载麒麟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（高通最新座舱芯片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。
（2）自动驾驶芯片：
芯片结构：以“CPU+GPU+NPU”的SoC异构方案为主。以英伟达自动驾驶主控计算芯片Xavier系列为例，该SoC芯片主要包含控制单元、计算单元、AI加速单元三大模块：（1）控制单元（CPU）：基于ARM架构的8核CarmelCPU；（2）计算单元（GPU）：基于NVIDIAVolta架构，在20W功率下单精度浮点性能可达到1.3TFLOPS，Tensor核心性能为20TOPS，当功率提升到30W时，算力可达到30TOPS，性能强劲且具有可编程性；（3）ASIC（AI加速单元）：包含深度学习加速器（DLA，DeepLearningAccelerator）和可编程视觉加速器（PVA，ProgrammableVisionAccelerator）两个ASIC芯片，旨在提高CPU性能（perf/watt）。
（3）车身控制芯片：
芯片结构：车身控制芯片对算力要求较低，通常以8位或32位的MCU芯片为主。车身控制域的本质是在传统车身控制器（BCM）的基础上，集成了无钥匙启动系统（PEPS）、纹波防夹、空调控制系统等功能。因而其中的主要芯片仍以车规级MCU为主。根据芯片数据吞吐量的不同，车规级MCU主要可分为8位、16位以及32位三种。其中，8位工作频率在16-50MHz之间，具有简单耐用、低价的优势，主要应用于车窗、车门、雨刮等车身控制领域；32位MCU工作频率最高，处理能力、执行效能更好，应用也更广泛，主要应用于动力域、座舱域等。同时，由于8位的MCU的效能持续提升，目前已满足为低阶的16位MCU的应用需求，叠加32位MCU成本的逐渐降低，双重因素作用下16位MCU的市场份额正逐步萎缩。根据HIS数据预计，2025年全球车规级MCU市场规模将达到73.5亿美元，其中32位MCU占比将达到76.6%。
2.1.2、车企开启算力军备竞赛，千亿汽车AISoC赛道正在崛起
车企预埋硬件开启算力军备竞赛，高算力自动驾驶计算芯片将率先受益。行业创新引领者特斯拉在其Autopoilt自动驾驶辅助系统设计之初便采用了“硬件先行+软件更新”的方案，即预埋高算力计算芯片，后续通过OTA进行软件升级。由此，该方案也相继得到造车新势力以及传统整车厂所追捧，蔚来、理想、小鹏、上汽等都在现阶段表现出对算力的强烈追求。可以看到，2021年以来，传统整车厂加速智能化转型升级，相继推出上汽R汽车ES33、智己L7、极氪001等高算力智能化车型，不少车型未来计划可实现500-1000TOPS的总算力。因此，我们认为随着造车新势力销量的不断爬坡及传统整车厂智能化品牌车型的相继发布，自动驾驶计算芯片作为智能汽车之“魂”将充分率先受益汽车智能化浪潮，开启规模化量产。
我们预计2025/2030年我国车载AISoC芯片市场超55.2/104.6亿美元，具体测算过程如下：
假设：
乘用车产量：根据乘联会预测，随着“新四化”成为汽车产业发展的新机遇，2021年起中国汽车市场将呈现缓慢增长态势，未来五年汽车市场将会稳定增长，预计2021年汽车销量增长4%左右，乘用车销量增长7.5%，并预测到2025年，汽车销量有望达到3000万辆。基于此，我们预计2025/2030年乘用车产量有望达到2539/2803万辆。
自动驾驶渗透率预测：根据麦肯锡预测，到2030年全球将有95%车辆配备L2及以上的自动驾驶功能，具体来看：2025年L0/L1/L2/L3/L4及以上自动驾驶渗透率分别为15%/33%/46%/2%/1%，2030分别为12%/21%/57%/7%/3%。由于国内自动驾驶落地更为积极，我们认为L4及以上自动驾驶有望加速落地，基于此我们预测2030年L0/L1/L2（包括L2+）/L3/L4及以上自动驾驶渗透率分别为0%/15%/50%/23%/12%。
车载AISoC芯片单车价值量：我们将车载AISoC芯片单车价值量拆分为单车所需算力乘以单算力平均价格。单车算力方面，根据安波福数据，L0/L1/L2/L3/L4及以上自动驾驶所需算力分别为<1/10+/100+/500+/1000+TOPS；单算力平均价格方面，我们预计当算力小于3/3-10/10-100/100-500/大于500TOPS时，单算力平均价格分别为50/14/8/3/1.6美元。综合考虑单算力价格将随着技术进步呈下降以及单车算力将随智能化程度提高而显著增加的趋势，我们预测2025年L0/L1/L2/L3/L4及以上自动驾驶单车AISoC芯片价值量约为49.3/69.0/190.0/685.9/1487.9美元，2030年将下降至46.7/65.4/180.1/598.3/1131.7美元。
市场规模：我们预计2025年国内车载AISoC市场规模为55.2亿美元，2030将达到104.6亿美元。考虑到2016-2020年全球乘用车产量/国内乘用车产量均位于2.8-3.1区间，我们给与2.9倍乘数，预计2025年全球车载AISoC市场规模为160.1亿美元，2030将达到303.4亿美元。
2.2、感知能力：智能汽车感知先行，传感器为智能汽车之“眼”
车载传感器作为智能汽车之“眼”，是智能汽车时代最重要的增量汽车零部件之一。其细分品类众多，主要包括车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等4类主流产品。其中，车载摄像头作为智能汽车内应用领域最为广泛的传感器，不但可以协助实现视觉方案下的自动驾驶技术，同时亦广泛应用于疲劳监控、面部视觉等多个座舱功能之中。可以看到，目前造车新势力及传统车企智能化品牌所推出的车型中，平均摄像头配置数量已经超过8个。而在摄像头之中，最为核心的芯片包括CMOS图像传感器（CIS）和图像信号处理芯片（ISP）。整体工作原理可总结为当镜头采集到光影后，经CIS通过光电效应将光信号转换成每个像素的数字信号，输出拜尔阵列（bayerpattern），随之进入ISP进行图像处理（包括镜头阴影校正、黑电平校正、自动白平衡等），最终输出YUV/RGB格式的图像，再通过I/O接口传输到中央计算平台处理。根据GGAI统计，以国内的前装市场情况来看，预计2018年至2025年，前视ADAS摄像头的出货量将由330万颗上升至7500万颗，环视摄像头的出货量将由1500万颗增长至1.7亿颗，座舱内置摄像头出货量将由180万颗上升至4600万颗。
2.2.1、CIS芯片：车载摄像头中价值量最高环节，国内厂商有望实现进口替代
CIS是车载摄像头中价值量最高的部分，汽车将成为CIS增长最快的应用领域。CMOS传感器主要功能是将光信号转换成电信号，兼具模拟电路与数字电路，是车载摄像头价值量最高的部分，根据前瞻产业研究院数据，CIS价值量约占车载摄像头物料成本的50%。行业增速方面，未来5年汽车将成为CIS增长最快的应用领域，根据Frost&Sullivan数据预计，应用于汽车领域的CIS芯片数额占比将由2019年的10%提升至2024年的14.1%。同时，根据ICInsights预测，2021-2025年车用CIS复合年增长率高达33.8%，2025年全球市场规模将达51亿美元。
2.2.2、ISP芯片：车载ISP市场欣欣向荣，国内厂商抢滩布局
图像信号处理器（ISP，ImageSignalProcessor）将CIS输出的Raw数据进行处理，使之成为符合人眼真实生理感受的信号并加以输出。ISP芯片根据摄像头传感器进行融合计算方式的不同，其放置位置也有所不同，分别来看：（1）前融合计算方式，ISP芯片位于摄像头模组端。这种解决方案之下，每个摄像头将预先完成原始数据的处理，也即通过ISP芯片在前端将处理后的信号再传输至主控芯片。其优势在于对于距离主控芯片位置较远的摄像头（如倒车后视摄像头）可降低对传输线束的要求。同时，主控芯片直接接收ISP芯片传输过来的经过降噪处理的信号，具有抗干扰能力强的优点，缺点是摄像头体积会变大，且对散热要求较高。（2）后融合计算方式，ISP芯片外挂至主控芯片端。前端模组不放置ISP芯片，图像处理在内置ISP芯片的主控芯片端进行，可以有效解决散热与辐射问题。就演进趋势而言，前融合计算将是趋势，一方面可一定程度上降低系统延迟、提升感知信息的实时性；另一方面，前融合计算可结合其他传感器，充分利用各类路侧信息更好的完成SLAM建图。
多因素助推ISP芯片将在智能汽车时代大放异彩，但应用难点仍有待克服。根据Yole预测，2024年视觉处理芯片（ISP）市场规模将达到186亿美元，2018-2024年CAGR约为14%。同时，我们认为未来车载ISP芯片仍存在以下发展桎梏及机遇：（1）主机厂对图像处理具备差异化需求显著，ISP芯片可以通过算法满足主机厂差异化需求，如阿里达摩院自动驾驶实验室推出的自主研发的ISP处理器，能够将自动驾驶夜间视力提升10%。随着苹果、小米等消费电子巨头加入造车后，其在手机摄像头ISP芯片的算法积累有望迁移至车端，ISP芯片的差异化将成为重要看点。（2）数据量指数级增长，预处理需求上升，随着自动驾驶级别提升，数据量指数级增长，前端传感器在获取数据后进行预处理和优化将显得十分重要，避免给汽车主控芯片造车冗余负担。（3）自动驾驶技术快速演进催生数据安全问题，随着摄像头数量显著增加，现实中的各种场景将被上传至云端，ISP芯片可以在前端进行模糊处理，将涉及隐私的部分模糊化，其在车载摄像头中的生态地位将进一步提升。
2.2.3、激光雷达芯片：芯片化趋势加速，VCSEL和SPAD芯片被推至台前
成本高导致激光雷达量产上车难，芯片化可降本提效解决行业痛点。激光雷达集合光学、电子、机械等多种技术，其内部有数百个分立器件，这使得在生产工艺方面，物料成本和设备调试成本高企。而激光雷达的芯片化可采用成熟的半导体工艺（如CMOS工艺），并且兼具体积小、集成度高等优势，成为激光雷达大规模量产和降本的重要发展方向。
2.3、通信能力：通信模组将为核心基础硬件
2.3.1、V2X通信：5G车联网落地可期，通信模组将为核心基础硬件
（1）上游：基带芯片为核心，海思芯片短缺背景下高通一家独大。其中，芯片价值量最高，涵盖基带芯片、射频芯片、存储芯片以及GPS芯片。进一步来看，通信模组中基带芯片是核心。根据Counterpoint数据，2020年第一季度高通市场份额36.1%，受海思芯片限制影响，高通在2020年第四季度市占率进一步提升到47.20%。可以看到，高通已凭借在手机通信领域的技术积淀，前瞻布局车联网领域并稳居龙头地位。根据高通数据显示，如今全球超过1.5亿辆汽车采用了高通汽车无线通信解决方案。进一步来看，高通共有三套汽车通信平台：MDM9150芯片组，主要针对R14标准，以非网络的直接连接应用或低延迟通信应用为主；骁龙汽车4G平台，以MDM9250芯片组为核心，主要针对R15标准，以网络连接，提高交通效率应用为主。奔驰与宝马的下一代TCU已确定使用MDM9250芯片组；骁龙汽车5G平台，以SA2150P芯片组为核心，主要针对R16标准，从4G推进到5GNR领域，和前两代不同，SA2150P是应用处理器，专为V2X应用开发。
（3）下游：汽车网联化进程加速趋势明显，5G通信模组渗透率有望快速提升。根据高工智能汽车数据，2020年国内新车前装车联网搭载率已经达到47.42%，预计到2025年，国内新车车联网搭载率将超过90%。根据佐思汽车研究数据，预计2025年全球汽车通信模组装载量将达到2亿片，2020-2025年复合增长率为15%。目前车载通信模组仍以4G模组为主体，而随着5GC-V2X在2021年全面铺开，5G模组渗透率有望快速提升。
2.3.2、车内通信：车内通信迎变革，以太网芯片重要性正在凸显
智能汽车时代电子电气架构和软件架构齐变革，车载以太网将成新一代主干网络。在智能汽车“新四化”趋势下，电子电气结构由分布式走向集中、软件架构由“面向信号”走向“面向服务”。而在软硬件的升级过程中均需要车载以太网作为技术支撑，用以高效的传递信息。其中新一代电子电气架构以域控制器为核心，而核心域控制器之间需要高速以太网作为骨干网络进行域与域之间的连接；SOA软件架构的核心是客户端与服务端通信路由链路的建立支持动态配置，而车载以太网分层通信协议参考IT行业中间件的概念而设置通信中间件，定义客户端和服务端通信链路的动态映射机制（SOME/IPSD），实现应用程序和通信协议的解耦和透明传输以及动态的客户端和服务端的发现订阅机制。我们认为随着智能汽车电子电气架构和软件架构发生重大变革，车载以太网将迎来黄金机遇，将成为新一代车载主干网络。
以太网芯片是车载以太网的核心，PHY芯片重要性正在凸显。以太网电路接口主要由MAC控制器和物理层接口PHY芯片两大部分构成。其中，大部分处理器已包含MAC控制，而PHY作为独立的芯片用来提供以太网的接入通道，起到连接处理器与通信介质的作用。同时，PHY芯片的独立性亦使得OEM或者控制器供应商可自由选择供应商，由此也使得PHY芯片成为因车载以太网崛起所催生的全新汽车芯片赛道。
我们以座舱域控制器与液晶显示屏间的以太网通信应用为例，具体解释车载以太网信号传输路径：首先，外界信号经过差分线（一种信号传输技术）传输进入以太网PHY芯片（独立外接于域控制器，本例中芯片型号为博通89811）。随后，经PHY芯片将信号转成RGMII接口格式再送入座舱域控制器中的SOC芯片（型号高通8155芯片）进行处理。最后，将经过处理的视频信号传输至域控制器上的LVDS驱动芯片（专用于低压差分信号传输的芯片，本例中型号为美信MAX96751）转化成LVDS信号，输出至液晶显示屏侧的LVDS芯片，从而驱动液晶显示屏。
市场规模方面，智能汽车渗透率提升叠加汽车对网络速度要求倍数增长（百兆正在被千兆取代，而千兆将被2.5G/5G/10G取代），PHY芯片有望迎来量价齐升的局面，根据裕太微电子数据显示，L4级别智能汽车单车以太网端口超过100个，未来五年国内以太网芯片市场规模将突破100亿美元（全市场，含汽车）。竞争格局方面，PHY芯片技术门槛非常高，芯片设计时需要数模混合，既包含了高速ADC/DAC、高精度PLL等模拟设计，也需要滤波算法和信号恢复的DSP设计能力，目前全球仅NXP、博通、Marvell、瑞昱、Microchip、德州仪器六家供应商能够实现量产。国内方面，华为已率先投资国内为数不多致力于以太网芯片研发的企业裕太微电子，该公司选择汽车领域这一全新以太网PHY芯片应用场景作为着重发力点已初具成效，2020年车载100Base-T1PHY芯片在经过各项车载测试验证后，已成功导入到各大国内知名车厂平台，根据公司负责人欧阳飞宇指出，公司目前正大力研发下一代车载PHY芯片，其中1000Base-T1PHY预计将在2022年对接到下游厂商当中。
2.4、存储能力：确定性受益于汽车智能化浪潮，存储IC有望量价齐升
存储IC在汽车市场中广泛应用，DRAM和NANDFLASH占据存储市场绝大部分份额。存储芯片按照其断电后是否可持续保存数据可分为易失性和非易失性两种，其中易失性存储芯片可分为DRAM和SRAM，非易失性存储芯片可分为NANDFLASH和NORFLASH，目前存储市场以DRAM和NANDFLASH为主，根据Yole数据显示，2019年，中国DRAM/NANDFlash产品销售额占总市场规模比重约为55%/42%。
（1）易失性存储芯片：主要包含SRAM和DRAM。其中，SRAM单个存储单元所需晶体管数量较多、读写速度较快，但整体价格较贵且容量较小，因此只在要求较为苛刻的地方使用（CPU的一级缓存、二级缓存等）；相较之下，DRAM单个存储单元仅需一个晶体管和一个电容，整体集成度较高且容量较大，在价格上存在显著优势，是目前存储市场市占第一的品类，约占据53%的份额。就技术替代趋势而言，MRAM有望凭借更具持久性的优势逐步替代SRAM。而DDR系列有望凭借更高的传输速率逐步占据DRAM市场主流品类。同时，DDR芯片每一次迭代升级，其数据预读取的位宽便会增加一倍，从而有效提升内存的存取性能。目前，DRR2/DDR3/DDR4代已日趋成熟，DDR5也已在研发储备过程中。此外，LPDDR则相较于同代的DDR拥有更低的功耗与体积，常用于移动端设备。
（2）非易失性存储芯片：对比NAND和NOR来看，NOR可在芯片内执行，即应用程序可直接在FLASH之上运行，读取效率很高但性价比仅在小容量时（1~16MB）有所体现；相较之下，NAND存储容量较大、改写速度也优于NOR，在存储市场中占据42%的份额，稳居第二。就技术发展趋势而言，16nm制程以上的闪存多属于平面闪存，称之为“2DNAND”。而为进一步提升存储密度、降低单位存储成本，2DNAND芯片的制程正不断向15/16nm缩进；同时，行业内亦通过3D堆叠技术进一步加大单位面积内晶体管数量，也即目前市场上新兴的“3DNAND”。
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。存储芯片在智能汽车中应用广泛，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，自动驾驶显著提振存储芯片市场，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NANDFLASH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NANDFLASH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，如电动汽车的核心部件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。
汽车“新四化”进程加速叠加“缺芯”影响，汽车存储芯片市场迎来量价齐升的高速增长阶段。据IHS数据统计，2019年车载存储芯片仅占汽车半导体市场8%，但随着汽车“新四化”进程加速趋势愈加清晰，车辆处理、存储数据量大幅提升，预计2025年这一数字将大幅提升至12%，全球市场规模将达到81.5亿美元。2021-2025年复合增长率超过17%，是汽车半导体行业中增速最快的品类之一。此外，根据财联社数据，2017年单车存储设备硬件成本仅20美元左右，待发展到自动驾驶L4/L5级别，成本预计可至300-500美元，汽车存储芯片市场迎来量价齐升的高速增长阶段。
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受益标的
3.1、投资建议
3.2.1、北京君正：以车载存储芯片为基，平台型车规芯片供应商正成型
并购ISSI，公司“计算+存储+模拟”三大芯片业务布局成型。公司并购ISSI后，双主业发展格局已成型。传统微处理器及智能视频芯片业务方面，公司自主研发的视频编解码器已能够支持国际主流的多种视频格式，微处理器芯片亦广泛应用于智能家居和智能穿戴等物联网终端。在中美贸易摩擦背景下，行业竞争格局发生变化，公司积极把握历史性机遇，凭借在AI处理能力、高清性能、性价比及功耗等方面的优势将充分受益于行业的景气向上以及市场份额的提升。存储芯片业务方面，公司DRAM/SRAM/FLASH等产品可广泛应用于车载娱乐系统、动力系统、自动驾驶系统等多个领域。因此，随着智能驾驶的不断发展，对数据存储的容量及读写速度也将有更高的需求，车规级存储芯片的需求量将随之持续增长。此外，车规级半导体对温度、使用寿命、故障率等要求更高，供应商本身和其产品均需经过严格的认证和质量审核流程，具备较高的行业壁垒。
以车载存储芯片为基础，平台型车规级芯片供应商扬帆起航。公司目前面向车规级芯片领域的产品结构以存储芯片（DRAM/SRAM/FLASH）为主，已具备完整的车规级芯片实验室和流程，并且已经切入了全球主要车企的供应链体系。公司不仅持续拓展车载存储芯片市场，加快LPDDR4、DDR5等高端产品的研发推出，加速进口替代。同时，公司LEDDriver正在快速放量，G.vn网络传输接口芯片正在逐步推出，车载视频ISP芯片正研发储备，“计算+存储+模拟”三大芯片的业务布局已成型。随着新产品在车规市场的陆续导入，公司正迈向平台型的车规级芯片供应商。
3.2.2、美格智能：聚焦智能通信模组领域，切入智能驾驶赛道
战略聚焦无线通信模组，研发驱动型企业迈向完整解决方案供应商。近年来，公司战略聚焦于通信智能模组研发，同时不断丰富数据传输模组产品线，以自有品牌MeiGLink进行产品销售，并在无线通信模组技术的基础上提供多个下游领域的解决方案服务。从上游角度来看，公司背靠高通，早在2012年就与其签署了专利协议，通信模组产品多以高通的骁龙系列芯片为基础进行开发；同时，公司也与华为海思、紫光展锐等平台保持着密切的战略合作关系，陆续首发以国产芯片为中心的4GLTE、CAT1模组产品，并不断更新推进智能模组的开发。在不断完善产品序列的过程中，公司持续聚焦5G领域，积累了丰富的行业经验。一方面，推出了专为物联网和eMBB应用而设计的5GNRSub-6GHz数传模组，并在5G毫米波技术基础上研发了SRM825W系列产品；另一方面，作为行业内首家发布5G智能模组产品的公司，其最新发布的基于高通5GSoCQCM6490平台的5G产品SRM930系列，搭载了Android11操作系统，支持WIFI6E，且拥有超10Tops的算力。
乘智能汽车之东风，切入车载智能模组赛道。依托于在通信领域的深厚积淀，公司正快速切入智能汽车产业链，储备车载通信模组解决方案。2021年上海车展，美格智能发布5G高算力智能模组SRM930，采用高通Adreno635GPU，支持高性能低功耗图形图像、视频及显示处理单元，可渲染两个高分辨率显示屏，提供卓越的可视化图形图像，使驾乘者能够在不同显示屏上体验顶级娱乐内容。
3.2.3、经纬恒润（拟上市）：汽车电子核心标的，覆盖智能汽车全产业链
牵手Mobileye卡位视觉系统黄金赛道，智能汽车时代公司产品量价齐升。Mobileye是前视系统芯片领导者，经纬恒润牵手Mobileye成为国内乘用车前视系统十大供应商中唯一本土企业。根据佐思汽研数据，2020年Mobileye已占据中国乘用车前视芯片市场30%以上的份额，预计2025年将进一步提升至55%，经纬恒润与Mobileye深度合作多年，其前视系统绝大部分围绕Mobileye芯片开发，目前已在多家知名车企上搭载，2020年其前视系统出货量位列中国乘用车供应商第八、自主品牌乘用车供应商第二，是前十大供应商中唯一本土企业。此外，随着智能化水平提高，公司产品ASP连续三年呈上升趋势。乘“新四化”浪潮，汽车电子产品性能、技术含量、功能丰富度以及智能化水平等快速迭代升级，根据公司招股书数据，2018-2020年公司智能驾驶电子产品ASP分别为1011/1175/1310元，智能网联电子产品ASP分别为207/283/294元。
3.2.4、长光华芯（拟上市）：激光雷达芯片量产进行时，华为入股打开成长空间
3.2.5、炬光科技（拟上市）：高功率半导体激光器领军者，大力进军汽车激光市场
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风险提示
国内智能车销量不及预期
往期报告：
智能汽车系列（四）：智能汽车之“眼”—激光雷达，千亿级蓝海市场开启
智能汽车系列（三）：座舱交互新方式，AR-HUD乘风而来！
智能汽车系列（二）：软件篇——迈向SOA软件架构，软件定义汽车成为现实
【华为汽车故事】丨开源中小盘丨智能汽车系列深度（一）
【域控制器——智能汽车的“大脑”】开源中小盘｜主题研究丨特斯拉系列专题报告（五）
【颠覆性创新重塑汽车产业链，零部件厂商破壳重生】开源中小盘丨主题研究丨特斯拉系列专题报告（三）
【特斯拉有望重塑中国车市格局，看好从零到一的机会】开源中小盘丨主题研究特斯拉系列专题报告（一）
开源中小盘研究团队
开源中小盘团队由原新财富中小市值金牌团队组建打造，专注于新兴产业投资机会的挖掘，对中小市值个股、主题、增发并购、新股、科创板等多个领域有深入研究。新财富中小市值研究方向唯一连续八年上榜（2011-2018），2016年、2017年、2018年获新财富最佳分析师中小市值研究第一名，连续多年获水晶球、金牛奖、第一财经等中小市值研究评选第一名，2016年、2017年和2018年各大评选大满贯冠军。
团队成员
任浪
团队首席分析师，上海交通大学硕士，6年中小盘研究经验，新财富中小市值研究方向唯一连续八年上榜。
执业证书编号：S0790519100001
孙金鉅
开源证券总裁助理兼研究所所长，多年证券研究经验，新财富中小市值研究方向唯一连续八年上榜。
执业证书编号：S0790519110002
丁旺
复旦大学硕士，负责新股及中小盘消费方向研究。
执业证书编号：S0790120040007
李泽
量化金融硕士，负责定增并购、中小盘消费及智能驾驶方向研究。
执业证书编号：S0790120070082
毛玄
香港中文大学理学硕士，负责中小市值科技方向研究。
执业证书编号：S0790121010056
报告发布日期：2021年08月06日
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