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从MCU到SoC:繁荣和现实

2022-08-16 09:54
汽车公社
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导语

Introduction

MCU属通用型,而SoC偏重更具体的应用领域。

作者丨王小西

责编丨曹佳东

编辑丨朱锦斌

这篇,主要科普科普MCU和SoC的关系。

从2021年初开始的“缺芯”,到目前为止还没有完全缓解。而一辆传统汽车上少则有40多种芯片,多则达到150多种。此外,一辆新能源汽车上要超过300颗芯片。

那么,“缺芯”缺什么?恐怕很多人说不上来。

实际上,汽车上缺的主要是ECU,而从更基础、更微观的层面来说,缺的是MCU(Micro Control Unit,微控制单元),也就是所谓的单片机

简单来说,MCU就是在CPU(这个就不用解释了吧?)的基础上,增加了存储器RAM和ROM、计数器/定时器及I/O接口,将它们集成在一块,形成“芯片级别的芯片”。所以说,MCU是传统汽车最为常用的芯片。

而随着计算需求越来越专业化,将CPU、GPU、DSP、NPU等不同类型的芯片,外加上接口、储存等电子元件,就组成了俗称“片上系统”的SoC(System on Chip),形成“系统级别的芯片”。最典型的例子就是特斯拉的FSD,一颗CPU+GPU+2×NPU的多核SoC芯片

所以,SoC是MCU集成度更高的结果,功能更加复杂,资源利用效率更高。但是,我们要知道的是,SoC和MCU在发展趋势上是什么关系?未来SoC是不是会完全替代MCU呢?

MCU“开挂”

IC Insights最新的《麦克林报告》指出,2022年全球MCU的市场销售额将增长10%,市场规模有望达到215亿美元,再创历史新高。其中,今年汽车MCU的增长将超过其他大多数终端市场。

就像指数资本的调研指出的,从资本市场来看,MCU此前市场空间总计不过100亿人民币,但现在,仅一级市场Top6的MCU企业最新估值总和已超300亿人民币,玩家中更不乏大量切入MCU业务的上市公司。

此外,工业级MCU对无线连接、环境感知、精准控制、电源管理、人机交互等功能不断提出新需求,同时,物联网(IOT)也带来更多的MCU增量需求。换句话说,是全面开花的局面。

按照指数资本董事总经理王逸非的观点,2022年是第二轮产业周期的起始年,“资本的故事主线”是高度智能化、电气化的下一代汽车,以及全新电子电气架构下的增量功能、增量技术、增量市场。

其核心驱动因素有两个:第一,电气化底盘的普及将为下一代智能汽车奠定架构基础;第二,各大车厂基于全新一代电子电气架构推出的平台,将在2022年底~2024年有产品分批上市。

此外,2025年后市场在售车型很可能将全面铺开。这两大产业链增量红利均为万亿元的量级。如此让人眼红的蛋糕,其中,小小的MCU将起到很关键的作用。

赛迪顾问集成电路中心高级咨询顾问池宪念也很含蓄地向媒体表示,智能电动时代的趋势下,汽车电子电气架构重构,所需的MCU数量和单价均会提升,MCU需求也会随之发生变化。

同样,根据IC Insights的预测,2021~2026年期间,MCU的平均售价将不断上升,复合年增长率(CAGR)将达到3.5%。此外,这期间MCU总出货量将以3.0%的复合年增长率增长,预计到2026年MCU总出货量将达到358亿片。

当然,也不是所有的MCU都能享受这个红利。未来五年,32位MCU的销售预计将以9.4%的复合年增长率增长,到2026年将达到200亿美元。同时,4/8位MCU的销售额,以及现在正当时的16位MCU的销售额,都将失去增长的动力。

为什么呢?前面说了,车身架构集成拉高了车厂对MCU的需求,所以,8/16位中低端MCU不再有投资机会(比亚迪对此有何感想呢?),投资的重心基本都在32位MCU,以及还在研发阶段的64位MCU。

与MCU蓬勃发展同时的,是SoC芯片同样在日新月异地快速崛起。不过,大多数的文章没有说明的是,SoC芯片虽然是MCU的晋级版本,但是为什么SoC芯片大发展的同时,MCU芯片同样在上量?

这里面其实就涉及到“域控制器”的问题。

从MCU到SoC

因为,目前汽车的电子电气架构正在从大量ECU的分布式,向域控制器、中央计算单元的集中式架构转变,而从分布式转移到集中式,是一个革命性的变化。

换句话说,这也是车企拿回控制权的一场“内卷”。并且,受益于由分布走向集中的趋势,域控制器市场得以快速增长。

据盖世汽车研究院预测,2025年,自动驾驶域控制器出货量将超过400万台套,智能座舱域控制器出货量将超过500万台套,复合增长率预计在50%以上。

而域控制器目前大致可以分为底盘、动力、车身、座舱、自动驾驶(ADAS)五大域,或者整合成车控VDC、智能座舱CDC、智能驾驶ADC三大域。而负责自动驾驶的域控制器是核心,其本质是一块SoC级别的芯片。

不同于以CPU为主的MCU芯片,SoC芯片集成了CPU、AI芯片(GPU/FPGA/ASIC等结构,芯片算力的主要来源)、深度学习加速单元(NPU)等多个模块。

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