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所以领先
关于国产辅助驾驶芯片研发、生产及市场核心应用发展的详细分析。
当前,中国汽车产业正经历一场深刻的智能化变革,其中智能驾驶是核心赛道之一。作为智能驾驶汽车的“大脑”,辅助驾驶(ADAS/AD)芯片的战略地位日益凸显,其国产化进程备受关注。中国芯片企业抓住机遇,在技术、产品和市场上都取得了显著突破。
国产辅助驾驶芯片领域已形成多强争霸的格局,主要玩家包括地平线、黑芝麻智能、华为海思、芯驰科技等。它们的技术路线和研发重点各有侧重。
1. 核心企业及技术特色:
地平线(Horizon Robotics):
技术路线: 专注于“算法+芯片”软硬协同的解决方案。其自研的BPU(Brain Processing Unit) 架构是其核心优势,历经征程、伯努利、贝叶斯几代迭代,能高效处理图像、激光雷达等传感器数据,专为自动驾驶场景优化。
代表产品: 征程(Journey)系列。征程3广泛应用于L2+级辅助驾驶;旗舰产品征程5是首款量产交付的百TOPS(算力单位)级国产大算力芯片,采用16nm工艺,算力达128 TOPS,性能对标英伟达Orin,已搭载于理想L8、比亚迪等众多车型。
研发重点: 持续优化BPU架构,提升计算效率和能效比,并构建开放的“天工开物”工具链,降低客户开发门槛。
黑芝麻智能(Black Sesame Technologies):
技术路线: 主打高算力和车规级可靠性。其自研的DynamAI NN神经网络加速器和Image Signal Processor (ISP) 技术突出,尤其在图像处理能力上有优势。
代表产品: 华山(A1000)系列。A1000芯片算力达58 TOPS(INT8),同样采用16nm工艺。其A1000L已于2023年率先在吉利旗下车型上实现量产上车。更强大的A2000(算力超过250 TOPS)也已发布,瞄准L4级市场。
研发重点: 推动大算力芯片量产,并提供完整的解决方案,与车企深度合作。
华为海思(HiSilicon):
技术路线: “芯片+算法+全栈解决方案” 的垂直整合模式。其芯片与自家的MDC智能驾驶计算平台、鸿蒙座舱系统深度绑定,提供强力的整体方案。
代表产品: 昇腾(Ascend)系列芯片。麒麟990A(用于座舱)和昇腾310/610等AI芯片为MDC平台提供算力基础。MDC 810平台算力高达400+ TOPS,已应用于极狐阿尔法S HI版、阿维塔等车型。
研发重点: 构建从芯片到硬件平台、操作系统、开发工具的完整生态链。
芯驰科技(SemiDrive):
技术路线: 提供“智能座舱+智能驾驶+中央网关” 的全品类车规芯片产品线,注重芯片的功能安全和可靠性。
代表产品: V9系列自动驾驶芯片。虽算力上暂未追求极致(V9P算力约为20 TOPS),但其优势在于高集成度和高功能安全等级(ASIL-D),适合对成本敏感且要求安全的L2/L2+级车型。
研发重点: 打造高性能、高可靠、全覆盖的车规芯片产品矩阵。
2. 研发共性挑战:
先进工艺依赖: 高端芯片(如7nm、5nm)的设计和制造仍严重依赖台积电等海外代工厂,存在地缘政治风险。
软件生态建设: 相比英伟达的CUDA生态,国产芯片的软件工具链、开发者社区和算法适配丰富度仍有差距,需要更多时间培育。
高端IP核: 部分核心IP(知识产权核)仍需外购。
芯片设计(Fabless): 上述中国企业均采用Fabless模式,即只负责芯片的设计和销售,将生产外包。这部分中国公司已具备国际领先的设计能力。
芯片制造(Foundry): 这是目前国产芯片产业链中最关键的瓶颈。目前量产的国产辅助驾驶芯片(如征程5、华山A1000)主要采用16nm、12nm等成熟制程,由台积电(TSMC) 代工。更先进的7nm/5nm制程几乎完全依赖台积电。
本土制造努力: 中芯国际(SMIC)等国内代工厂正在努力追赶,但在先进制程(14nm及以下)的产能、良率和性能上与国际顶尖水平仍有差距,短期内难以承担高端自动驾驶芯片的生产重任。车规级认证对产线的稳定性和一致性要求极高,这也是本土制造需要攻克的难关。
封装测试: 这部分国内技术相对成熟,长电科技等企业已具备先进封装能力,可以完成部分环节。
1. 市场格局:
目前形成了 “英伟达(NVIDIA)领先,国产三强(地平线、华为、黑芝麻)快速追赶,Mobileye转型” 的竞争格局。
在L2/L2+ 级市场,国产芯片凭借高性价比、本地化服务和支持响应快的优势,已经占据了相当大的市场份额,特别是10-30万价格区间的主力车型。
在L4级及以上高阶自动驾驶领域,英伟达Orin芯片目前仍是大多数车企的首选,但地平线征程5、华为MDC、黑芝麻A2000等已具备竞争资格,并拿到了多家头部车企的定点项目。
2. 核心应用发展:
乘用车ADAS量产上车: 这是当前最主要的应用市场。国产芯片已广泛应用于:
行泊一体: 利用一颗芯片同时实现行车中的自适应巡航(ACC)、车道保持(LKA)和泊车场景下的自动泊车(APA)、遥控泊车(RPA)等功能,极大地降低了系统成本。地平线征程3/5、黑芝麻A1000L等是此领域的主流选择。
高速领航辅助驾驶(NOA): 这是目前L2+级别的核心功能。从最初仅在高速路段使用,现已迅速向城市NOA拓展。国产芯片凭借其算力和算法的优化,正在支持小鹏、理想、长城、比亚迪等众多车企实现城市NOA功能的落地。
舱驾融合: 未来趋势是利用一颗高性能芯片同时驱动智能驾驶和智能座舱两大功能。芯驰科技、华为等公司在此领域布局较早。
商用车及特定场景: 在Robotaxi、Robobus、无人配送车、港口/矿区自动驾驶等特定场景中,国产芯片方案也因其定制化能力和成本优势,获得了越来越多的应用。
发展趋势:
算力竞赛趋缓,能效比成为新焦点: 单纯追求TOPS数字的时代即将过去,如何用更低的功耗实现更高的真实性能(FPS,帧每秒)是未来的竞争核心。
软硬协同与开放生态并重: 像地平线这样既提供强大硬件,又提供开放工具链的模式将成为主流,既保证效率,又给车企足够的自定义空间。
舱驾一体中央计算平台: 电子电气架构向中央集中式演进,将催生对更强大、更集成的“中央大脑”芯片的需求。
国产替代加速: 在政策支持和供应链安全需求下,车企会更有动力选择国产芯片方案,国产芯片的渗透率将持续提升。
主要挑战:
高端制造“卡脖子”风险: 这是最大的潜在风险,需要国内半导体产业链整体突破。
生态壁垒: 英伟达的CUDA生态护城河极深,国产芯片需要构建更有吸引力的软件开发生态。
激烈内卷与盈利压力: 国内芯片公司众多,竞争异常激烈,同时研发投入巨大,如何尽快实现规模化盈利是生存关键。
功能安全与预期功能安全(SOTIF): 面对更复杂的城市场景,如何从技术层面确保绝对安全,是所有芯片和算法公司需要共同面对的长期挑战。
国产辅助驾驶芯片产业在短短数年内实现了从无到有、从弱到强的跨越式发展。在研发端,多家企业已具备与国际巨头同台竞技的技术实力;在应用端,国产芯片已成为中国智能汽车量产浪潮的核心推动力之一,尤其在L2/L2+级市场占据了主导地位。
然而,行业依然面临高端制造依赖外部、软件生态有待完善等严峻挑战。未来,国产芯片厂商需要在政策引导下,持续加强核心技术攻关,协同产业链上下游共同突破制造瓶颈,并构建更加繁荣开放的软件生态,才能在全球智能汽车的竞争中赢得持久胜利。
辅助驾驶芯片清洗剂- 芯片封装前锡膏助焊剂清洗剂介绍:
水基清洗的工艺和设备配置选择对清洗精密器件尤其重要,一旦选定,就会作为一个长期的使用和运行方式。水基清洗剂必须满足清洗、漂洗、干燥的全工艺流程。
污染物有多种,可归纳为离子型和非离子型两大类。离子型污染物接触到环境中的湿气,通电后发生电化学迁移,形成树枝状结构体,造成低电阻通路,破坏了电路板功能。非离子型污染物可穿透PC B 的绝缘层,在PCB板表层下生长枝晶。除了离子型和非离子型污染物,还有粒状污染物,例如焊料球、焊料槽内的浮点、灰尘、尘埃等,这些污染物会导致焊点质量降低、焊接时焊点拉尖、产生气孔、短路等等多种不良现象。
这么多污染物,到底哪些才是最备受关注的呢?助焊剂或锡膏普遍应用于回流焊和波峰焊工艺中,它们主要由溶剂、润湿剂、树脂、缓蚀剂和活化剂等多种成分,焊后必然存在热改性生成物,这些物质在所有污染物中的占据主导,从产品失效情况来而言,焊后残余物是影响产品质量最主要的影响因素,离子型残留物易引起电迁移使绝缘电阻下降,松香树脂残留物易吸附灰尘或杂质引发接触电阻增大,严重者导致开路失效,因此焊后必须进行严格的清洗,才能保障电路板的质量。
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