搭新能源快车，IGBT 成汽车半导体硬核赛道？
特斯拉、蔚小理在生活周边越来越多地出现，新能源车的快速渗透直接带来了宁德时代等电池行业的崛起。而本轮新能源车的发展，带来的不仅是动力方式的转变，还有自动驾驶、智能座舱等智能化的趋势。电动化用电力资源取代了石油资源成了汽车动力的新血液，而智能化更是赋予了汽车更多感知（传感器）、决策（主控芯片）等的拟人化感官特征。
摄像头、大屏幕、主控芯片、存储芯片都是计算机的重要组成部分，而这些部件也同样在新能源车中越来越多地出现，新能源车越来越像是一台 “带轮子的计算机”。那么，在新能源汽车中增加了哪些半导体呢？
汽车电动化：由于动力来源从石油资源转换成电力资源，原本的核心部件内燃机也由三电系统取代。其中 IGBT 等功率半导体是新能源车三电系统的重要组成部分；
汽车智能化：通过对汽车的智能化提升，赋予汽车拟人化的感官特征，从而实现自动驾驶、智能座舱等功能。传感器用于感知、存储用于记忆、计算控制芯片用于运算控制等，智能化全面提升了新能源车对半导体的需求。
来源：海豚君
汽车电动化和智能化的双重推进下，直接提升了汽车半导体的市场空间，而在这么多汽车半导体赛道中，哪个是相对优选的赛道呢？
海豚君本篇从市场空间和赛道增速角度比较各赛道的情况：
1）市场空间：2025 年 IGBT/车用 SoC 芯片/存储芯片/MCU>雷达模块>摄像头模块>激光雷达；
2）市场复合增速：未来五年 IGBT 具有 40% 以上的复合增速，大幅领先其他领域。摄像头模块/存储芯片/车用 SoC 芯片/雷达模块增长幅度都处于 15-20% 区间，MCU 在集成化的转变中增速受到抑制，激光雷达随着 L3 级自动驾驶有望起量。
来源：海豚君
本篇主要对汽车半导体各主要赛道的市场空间和赛道增速进行梳理，从中看出车用 IGBT 在汽车半导体中具有空间大，成长快的特点，同时也是电动化趋势上必然成长的一环。海豚君下篇将测算整个 IGBT 全行业的需求空间和个股研究。
一、汽车电动化下的半导体赋能：动力控制之核 IGBT
如果把电比作是血液，那么电机/电控就好比是电动汽车的心脏。而功率半导体是其中电能转换和控制的核心，主要用于改变电压和频率。
电动汽车直接带来了汽车核心三大件的变化，由“电池、电机和电控”构成的新三大件替代了原来燃油车的“油箱、发动机和变速箱”。而电控作为电动汽车 “三大件” 之一，直接决定了电动汽车的爬坡、加速、最高速度等主要性能指标。
来源：海豚君
电控系统主要由逆变器、驱动器、电源模块、控制器等零部件组成，其中，逆变器、驱动器与控制器为电控系统的核心部件。
电控系统的三种核心部件工作原理：
逆变器（主要部件 IGBT 功率模块）：主要起到直流电转交流电的功能。在实际工作中，逆变器接收电池输送的直流电电能，并将其逆变为三相交流电给汽车驱动电机提供电源；
驱动器：将微控制器对电机的控制信号转换为驱动功率逆变器的驱动信号，并实现功率信号和控制信号的隔离。在实际工作中，当出现加速或制动行为指令时，控制器通过控制驱动器，实现变频器频率的升降；
控制器：主要包括微处理器及其系统，是对电机电流、电压等状态的监测电路、保护电路及控制器等外部控制单元数据交互的通信电路。在实际工作中，主要以接受监测信号反馈并发出控制信号。
来源：电子工程世界，海豚君
IGBT 功率模块作为逆变器的核心组件，同时也是电控系统的重要组成部分，一般占整个电控系统成本的 40% 左右。由于 IGBT 在电控中起关键作用，随着电动汽车的普及，直接带动了 IGBT 在新能源汽车市场的放量。
来源：盖世汽车，海豚君
那么，新能源汽车的发展给 IGBT 带来多大的市场空间呢？
汽车电动化带来的 IGBT 市场空间测算：
1）价：IGBT 的单车价值量：
由于各级车型对功率要求不同，各车型的 IGBT 单车价值量也各有不同。一般 A00 级车的单车价值量相对较低，约 800-1000 元，A 级电动车和插混单车价值量比较接近，约 3000 元左右；而豪华电动车单车价值量大多在 4000 元以上。
模型中假设 A00 级及其他车型单车价值量 900 元，A 级以上及插混车型价值量 3000 元。
来源：海豚君整理
2）量：各种车型的销量情况：
新能源车销量：假设全球新能源汽车渗透 2025 年达到 22%，预测至 2025 年全球新能源车销量有望增长至 1866 万辆；
车型的销量：假设 A00 级占比从 20% 下降至 2025 年的 10%，预测至 2025 年 A00 级销量达到 187 万辆，而 A 级及以上车型销量达到 1680 万辆。
3）测算新能源车带来的 IGBT 空间：
海豚君预测 2025 年 IGBT 市场空间有望成长至 521 亿元，5 年间的复合增速达 45.11%。
来源：乘联会，海豚君整理
二、汽车智能化下的半导体赋能：“感知 - 决策 - 控制执行”
汽车电动化对 “轮子” 进行了重构，而汽车智能化更加凸显了 “计算机” 的特征。通过 “感知 - 决策 - 控制执行” 的路径，赋予汽车智能化的表现特征。通过多种传感器对周围环境进行数据采集，而后再通过电子控制器进行决策操作。
来源：海豚君
2.1 计算控制芯片 - “决策大脑”
计算控制芯片是整个汽车智能化的决策大脑，就像是计算机里的主控芯片 CPU。自动驾驶的深入及摄像头等传感器的增多，汽车将处理越来越多的数据，那么对计算控制芯片的算力要求也更高。
计算控制芯片的发展同样也随着汽车电子电气化（E/E）架构的演变而变化。根据博世对电子电气架构的未来趋势来看，E/E 架构正度过模块化阶段，向集成化转变。而同样的计算控制芯片也将从分散式的 MCU 主导转向集成式的 SoC 芯片方向。
分布式 E/E 架构：MCU 为主。专用传感器及专用 ECU，算法、算力不协同；
域集中式 E/E 架构：CPU+MCU。将分散的 ECU 集中到域控制器中，更容易 OTA 升级；
整车集中式 E/E 架构及车云计算：GPU+CPU+MCU+NPU。中央计算平台作为最高决策，其余区控制器充当网关角色。
来源：德勤，博世，海豚君
目前汽车的计算控制芯片市场仍以微处理器（MCU）为主，其主要作用在雨刷、车窗、座椅、车身控制、动力控制等多个分布式节点方面。而微处理器（MCU）其实是个小型的 “主控芯片”，主要部件中有包括 CPU、存储器等，主要适用于较小型的场景中，通过对传感器信号的处理以实现执行控制的功能。
来源：比亚迪半导体，海豚君
随着汽车自动驾驶等智能化的发展，E/E 架构从分布式迈向集中式。目前特斯拉已经率先使用集中式 E/E 结构，而其他主流厂商主要使用域集中式。在迈向集中式 E/E 结构时，原本的 MCU 已经不能满足中央控制需求，此时中央计算平台需要功能更强大的主控 SoC 芯片（相比于 MCU 集合了更多的芯片模块）。
而在智能化阶段中，主控 SoC 芯片有望成为计算控制芯片市场的主要增长来源。根据 IHS 及搜狐汽车研究院的预测，整个计算决策芯片市场到 2025 年有望成长至 160 亿美元以上，复合增速约 10% 左右，而其中车用 SoC 芯片市场到 2025 年将成长至 80 亿美元以上，复合增速将达 15% 左右。
来源：IHS，搜狐汽车研究院，海豚君
2.2 传感器 - “感知之眼”
传感器给汽车提供了 “感知之眼”，主要多方面对周围环境进行数据采集，给计算控制芯片提供决策依据。汽车智能化的过程中，主要增加了摄像头传感器、超声波传感器、毫米波传感器和激光雷达等智能传感器，这些传感器也构成了自动驾驶的核心。
来源：普华永道，海豚君
超声波雷达主要用在泊车辅助预警以及汽车盲区碰撞预警功能。超声波雷达成本低，短距离测量中具有优势，探测范围在 10 米以内，而且精度较高，在泊车方面具有明显优势；
摄像头和毫米波雷达是 ADAS 系统中重要传感器。摄像头用以提供视觉，而毫米波雷达用以测距，在 L1/L2 自动驾驶中发挥重要作用；
激光雷达是 L3-L5 阶段中最为关键的传感器，主要是由于其具有高精度、实时 3D 环境建模的特点。而激光雷达在之前主要用在航空航天、测绘等领域。
来源：海豚君整理
随着自动驾驶级别的提升，汽车对智能传感器的需求呈现明显增长。在 L3 级别以下的场景下，智能传感器的增加主要在摄像头模块和雷达模块方面。而在 L3 阶段以后的场景中，对 3D 环境建模等的需求，需要激光雷达模块的加入，进一步带来单车价值量的提升。根据英飞凌的报告，L2 级别的自动驾驶智能传感器的价值量在 160 美元左右，而当达到 L4/L5 级别时单车价值量将提升至 915 美元，单车价值量提升 5 倍以上。
来源：英飞凌，海豚君整理
对智能传感器的市场空间测算：
智能传感器的市场空间=摄像头模块 + 雷达模块 + 激光雷达模块 + 传感器融合
各部分市场空间的测算主要利用量价关系，比如“摄像头模块的市场空间=Σ（摄像头模块单车价值量 * 对应车型的出货量）”。
1）价格方面：参考上图中 “各自动驾驶级别车型的传感器单车价值量”；
2）出货量方面：结合 IHS 和 IDC 对自动驾驶汽车渗透率的预测情况，非智能车占比逐渐减小， L2 级别车辆将逐渐成为市场主流，预测在 2025 年 L0-L5 级别的全球汽车渗透率分别为 31.4%/23.5%/35.1%/8.5%/1.5%。
来源：IDC，IHS，乘联会，海豚君整理
3）海豚君测算各部分市场空间，至 2025 年摄像头模块/雷达模块/激光雷达模块/传感器融合市场空间分别为 35.4/62.7/6.7/33.8 亿美元，其中摄像头模块/雷达模块和传感器融合的市场有望维持 15% 以上的复合增速，同时激光雷达模块将随着自动驾驶的升级开辟新的市场空间。在汽车智能化下，整个传感器市场空间有望从目前的 50 亿美元左右，成长至 2025 年的 138 亿美元，复合增速达到 19.2%。
来源：海豚君
2.3 存储芯片 - “数据之库”
汽车智能化下，更多的传感器和海量的数据，对存储芯片有了更高的要求。就像在智能手机的发展中，曾经 “512M+8G” 的 iPhone 4 已经不能满足现在的需求，而发展至当下 “8G+256G” 等带有更高存储的 mate 40 们。
自动驾驶技术的发展，需要对更多的数据进行存储和处理，从而要求存储芯片有更大的容量和更快读取速度，主要对存储芯片的带宽和容量有了更高的要求。
1）存储芯片带宽方面：在 L1/L2 阶段，LPDDR4 类型存储基本能应对场景，而当进入 L4 及以上场景时，带宽要求需要提升至总线宽度 128 位以上的 GDDR6；
2）存储芯片容量方面：在 L1/L2 阶段，e.MMC 类型存储基本能应对场景，而当进入 L4 场景时也将难以适用，更需要能连续读取 1600MB/s 以上的 UFS 3.0 和 PCle。
更高级别的自动驾驶带有更多的传感器，多种传感器产生的海量数据对应更高的存储要求。特别是在 L3 自动驾驶之后，更需要大容量和快速读取的能力，以满足高精度地图、数据、算法等需求。
来源：美光，海豚君
根据 IHS 的预期，随着自动驾驶的深入，车用存储有望迎来翻倍的增长。2020 年车用存储市场约为 39 亿美元，到 2025 年整个市场空间有望成长至 80 亿美元左右，年复合增长率约为 16%。
来源：IHS，海豚君
三、总结
通过对汽车半导体各赛道的测算，车用 IGBT 具有空间大、增速快和确定性高的显著特性。车用 IGBT 赛道具有 40% 以上的复合增速，在各赛道比较中尤其突出。海豚君下篇将测算整个 IGBT 赛道空间和个股研究。
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