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芯片半导体半岛彩票

发布时间:2023-07-26 23:24浏览次数: 来源于:网络

  半岛彩票部分组成,但是由于集成电路占了器件市场80%以上的份额,因此通常将半导体和集成电路等价;当然,半导体还包括电阻电容以及二极管等元器件。

  集成电路按照产品种类主要分为微处理器,存储器,逻辑器件,模拟器件四大类。在日常工作学习中,这些通常我们都统称为芯片。 从制作流程上来讲,一个集成电路从设计到流 片出来后就成了芯片,再对其进行封装,方便应用在各个行业中

  芯片,又称微电路、微芯片、集成电路, 是指内含集成电路的硅片,体积很小,常 常是计算机或其他电子设备的一部分。 芯片是半导体元件产品的统称,是集成电 路的载体,由晶圆分割而成。

  半导体,指常温下导电性能介于导 体与绝缘体之间的材料。如二极管 就是采用半导体制作的器件。半导 体是指一种导电性可受控制,范围 可从绝缘体至导体之间的材料。

  集成电路是一种微型电子器件或部件,是由半 导体材料制成的一个超大规模电路的一个集合, 让电容,晶体管,电阻等器件工作在硅片(或 者其他介质)上。它在电路中用字母“IC” (integrated circuit)表示。

  芯片的种类:芯片种类划分角度多种多样,可依据材料、 集成电路、芯片功能、芯片设计方式等角度 的不同进行分类。

  1、根据晶体管工作方式划分——数字芯片和模拟芯片 ◢ 数字芯片主要用于处理各种数字信号,用半导体来控制电 压高低用以代表1和0,并以此进行逻辑计算。 ◢ 模拟芯片主要用于模拟信号处理领域,比如处理声,光, 无线、按照芯片的功能划分——处理器芯片、记忆和存储芯片、 特定功能芯片 ◢ 处理器也就是所谓的CPU,是一个电子设备的心脏,承担 最重要的数据计算和处理功能,CPU主要存在于电脑,手机, 平板,电视,机顶盒等电子产品。 ◢ 记忆和储存芯片负责数据的保存和管理,常见的DRAM, NAND等等。 ◢ 特定功能芯片则是为了某些功能而开发的芯片,比如WiFI 芯片,Bluetooth芯片和电源管理芯片等等。

  汽车芯片的产业链中,上游一般为基础半导体材料(硅片、光刻胶、CMP抛光液等)、制造设备和晶圆制造流程(芯片 设计、晶圆代工和封装检测);中游一般指汽车芯片制造环节,包括智能驾驶芯片制造(GPU芯片、FPGA芯片、ASIC 芯片),辅助驾驶系统芯片制造(ADAS芯片)、车身控制芯片制造(MCU芯片)等;下游包含了汽车车载系统制造、车用 仪表制造以及整车制造环节。

  MCU(Microcontroller Unit)即微控制器,也被称为单片机,是将计算机所包含的CPU、存储器、I/O 端口、串 行口、定时器、中断系统、特殊功能寄存器等集成在一颗芯片上,将其应用在不同产品里,从而实现对产品的运算 和控制。车载MCU是汽车电子控制单元(ECU)的核心部件,负责各种信息的运算处理,主要用于车身控制、驾 驶控制、信息娱乐和驾驶辅助系统。 汽车电子化程度的加速驱动MCU市场需求的增长,汽车端成为全球MCU最大的应用市场。通常汽车中一个ECU负 责一个单独的功能,配备一颗MCU,也会出现一个ECU配备两颗MCU的情况,而与传统燃油车相比,新能源车丰 富功能提高,对MUC性能、功耗、数量的需求都有所提升。

  车载MCU分类及应用 车载MCU可分为8位、16位及32位。车载MCU位数越多对应结构越复杂,处理能力越强,可实现的功能越多。 从不同位数MCU规模占比来看,32位MCU凭借优异的性能及逐步降低的成本占据主导地位,销售额占比已经 从2010年的38.11%提升2021年的65.83%,未来随着汽车电子电控功能的日趋复杂,叠加电子电气架构集中 化的趋势,车载MCU中32位占比有望进一步提高,从而带动行业整体ASP提升。

  和中央集中式架构下的中央计算机需要SOC芯片。汽车电子功能依赖于车载芯片实现,随着ADAS的落地和L3及以上级别自动驾驶的成熟,传统中央计算CPU无法 满足智能汽车的算力需求,将CPU与GPU、FPGA、ASIC等通用/专用芯片异构融合、集合AI加速器的系统级芯片 (SoC)应运而生,主要分为智能座舱及自动驾驶芯片。 根据IHS数据,预计2025年全球汽车SoC市场规模将达到82亿美元,并且L3级别以上自动驾驶预计2025年之后开 始大规模进入市场,配套高算力、高性能SoC芯片将会带来极高附加值,有望带动主控芯片市场快速扩容。>

  据国际电子商情,预计全球智能座舱市场在2022年将达到438亿美元。随着智能座舱从电子座舱逐步演化为第三 生活空间,“一芯多屏”的座舱方案成为未来趋势。 顺应智能座舱多传感器融合、多模交互及多场景化模式发展的演进趋势,作为处理中枢的座舱SoC需要不断发展 突破。因此,座舱SoC的算力将不断提升,据IHS Markit,预计2024年座舱NPU算力需求将是2021年的十倍, CPU算力需求是2022年的3.5倍。同时,芯片本身也将朝小型化、集成化、高性能化的方向发展。

  自动驾驶芯片一方面需要满足更高的安全等级,另一方面随着自动驾驶等级的提升,对自动驾驶芯片运算能力的要 求也不断提升。只具备CPU处理器的芯片难以满足算力需要,自动驾驶芯片会往集成CPU+XPU的异构式SoC方向发 展,XPU包括GPU/FPGA/ASIC等。 GPU、FPGA、ASIC各有所长(ASIC是专用处理芯片,FPGA是半专用处理芯片),GPU适合数据密集型应用进行计算和处理,FPGA通过冗余晶体管和连线实现逻辑可编辑,而ASIC是面向特定用户的算法需求设计的专用芯片。 NPU作为ASIC的一种,在电路层模拟神经元,通过突触权重实现存储和计算一体化。一条指令即可完成GPU上百条 指令的功能,提高运行效率。NPU目前已经被多家厂商广泛采用,若未来自动驾驶算法实现统一,ASIC/NPU有望 成为最高效的自动驾驶芯片解决方案。

  IGBT是当前新能源车中应用最广的功率器件 当前MOSFET、IGBT已广泛应用于车上,SiC基MOS同样得到小规模应用。其中,IGBT适宜中高压领域,是 当前新能源车中应用最广的功率器件,预计到2025年全球新能源汽车IGBT规模接近40亿美元,中国达22亿 美元。 而SiC MOSFET高压下性能优越,未来随着SiC成本下降以及800v高压平台架构的应用,SiC MOSFET有望迎 来规模上车。根据Yole数据,预计到2025年新能源车将贡献15.53亿美元的SiC功率市场,年复合增长率达 38%

  按功能划分,模拟芯片分为电源管理芯片和信号链芯片。电源管理芯片是所有电子产品和设备的电能供应中枢和纽带。 信号链则是拥有对模拟信号进行收发、转换、放大、过滤等处理能力的集成电路。 模拟芯片在新能源汽车充电桩、电池管理、车载充电、动力系统等方面均有所应用,预计车载模拟芯片将成为模拟芯 片所有下游应用领域中增速最快的方向。根据IC Insights数据,2022年市场规模将达到137.75亿美元,占总体规模 的16.6%,同比增速达到17%。

  汽车模拟IC在工作温度、开发验证 周期、AEC-Q100认证等方面明显要 求更为严格,市场进入门槛较高。  国内公司与海外龙头在车规模拟芯片领域的市场份额和技术差距较 大。20-22年国内新能源车快速增长 的市场红利国内厂商受限于车规产 品认证进度并未享受到。  目前国内各模拟芯片公司开始在车 规模拟芯片发力,尤其是隔离驱动、电源链(LDO、LED驱动、马达驱动)、磁传感器等领域,大部分产品23年将通过车规认证,看好后 续国产替代机遇。

  汽车智能传感器主要包括车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外传感器、超声波传感器、MEMS、CIS等。车载摄像头是目前自 动驾驶中应用最广泛的传感器。 随着ADAS系统渗透率提升和自动驾驶技术的突破,车载摄像头市场将在未来保持快速增长态势。预计到2025年全球 车载摄像头市场将达1762.6亿元,其中中国市场237.2亿元。 而CIS作为车载摄像头的核心部件,将受益于汽车智能化下ADAS渗透率提升快速增长。据ICV Tank数据,2021年全 球车载CIS总收入38.1亿美元,预计2026年有望达90.7亿美元,CAGR为18.94%。

  存储芯片,又称半导体存储器,是指利用电能方式存储信息的半导体介质设备,其存储与读取过程体现为电子的存 储或释放。在车载市场中的应用主要包括DRAM(DDR、LPDDR)、和NAND(e.MMC和UFS等)。 在汽车电动化和智能化的趋势推动下,叠加上产业升级带来汽车格局重塑机遇,汽车存储芯片市场将成为一个高成 长的半导体细分赛道,根据IHS的数据,2020年全球汽车存储芯片市场规模约40亿美元,2025年预计达82亿美元。

  目前主流智能汽车的自动驾驶技术仍处于1/2级,预计在2030年自动驾驶将会发展至L4和L5等高等级。 中短期来看,在电动化取得实质性进步,和L4/L5获得实质性突破的前夜,ADAS升级和车内体验是汽车存储现阶段 增长核心。 长期来看,自动驾驶技术升级带来车规存储的带宽持续高增长是长期趋势,未来汽车存储将由GB级走向TB级别。以 美光预测的ADAS为例,Level 5与Level 1相比,带宽提高20倍,DRAM容量提高8倍,NAND容量提高125倍,达到 TB级别。

  芯片的成本包括硬件成本和设计成本。 ◢ 芯片硬件成本包括晶片成本+掩膜成本+测试成 本+封装成本四部分。 ◢ 此外,ARM阵营的IC设计公司要支付给ARM 设计研发费以如及每一片芯片的版税,而自主CPU 和Intel这样的巨头,则无购买IP的成本。 ◢ 除此之外,芯片的硬件成本还需要考虑到测试 封装可能会产生废片。

  芯片的硬件成本公式: 芯片硬件成本=(晶片成本+测试成本+封装成本+掩膜成本+IP购买成本*)/ 最终成品率

  晶片成本:从二氧化硅到市场上出售的芯片,要经 过制取工业硅、制取电子硅、再进行切割打磨制取晶圆。 晶圆是制造芯片的原材料,晶片成本可以理解为每一片 芯片所用的材料(硅片)的成本。一般情况下,特别是 产量足够大,而且拥有自主知识产权,以亿为单位量产 来计算的话,晶片成本占比最高。 ◢ 封装成本:即将基片、内核、散热片堆叠在一起, 就形成了大家日常见到的CPU,封装成本就是这个过程 所需要的资金。在产量巨大的一般情况下,封装成本一 般占硬件成本的5%-25%左右。 ◢ 测试成本:测试可以鉴别出每一颗处理器的关键特 性,比如最高频率、功耗、发热量等,并决定处理器的 等级,并依据等级制定不同的售价。如果芯片产量足够 大的话,测试成本可以忽略不计。 ◢ 掩膜成本:即采用不同的制程工艺所需要的成本。 不同工艺的掩膜成本不尽相同。

  硬件成本比较好明确,但设计成本就比较复杂。 这当中既包括工程师的工资、EDA等开发工具的费 用、设备费用、场地费用等。 另外,还有一大部分是IP费用——如果是自主CPU 不存在此费用,而如果是ARM阵营IC设计公司,需 要大量外购IP,这些IP价格昂贵。 ◢ 按国际通用的低盈利芯片设计公司的定价策略8: 20定价法,也就是硬件成本为8的情况下,定价为20。 以下是不同产量情况下,自主CPU-Y也采用8:20定 价法的售价对比: ► 在产量为10万片的情况下► ► ► 售价为305美元; ► 在产量为100万片的情况下► ► ► 售价为75美元; ► 在产量为1000万片的情况下► ► ► 售价为52.5美 元。 可以看出,要降低CPU的成本/售价,产量至关重要, 而这也是Intel、苹果能采用相对而昂贵的制程工艺, 又能攫取超额利润的关键

  TOPS是Tera Operations Per Second的缩写,1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次(10^12)操作。与此对应的还有GOPS(Giga Operations Per Second),MOPS(Million Operation Per Second)算力单位。1GOPS代表处理器每秒钟可进行十亿次(10^9)操作,1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次(10^6)操作。TOPS同GOPS与MOPS可以换算,都代表每秒钟能处理的次数,单位不同而已。在某些情况下,还使用 TOPS/W 来作为评价处理器运算能力的一个性能指标,TOPS/W 用于度量在1W功耗的情况下,处理器能进行多少万亿次操作。

  ,值越大说明一个时钟周期执行的指令数越多。目前高通系芯片都换算成DMIPS,如高通8155芯片算力为105K DMIPS。

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