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智能家居：智能座舱时代，国产MCU如何走向“前装”市场？( 二 )


因智能座舱所采用的大量的传感器、AI算法、云端交互都需要MCU来支撑 ， 这倒逼MCU算力不断升级 ， 全球芯片巨头也纷纷推出具备AI算力的MCU 。
“为满足更高级别智能座舱的应用 ， 算力达标非常关键 ， ”深圳市航顺芯片技术研发有限公司(以下简称“航顺”)生产运营部总经理刘涛表示 ， 这需要多路CAN总线有更多与其他系统交互的接口 ， 要求MCU将深度学习、传感器和环绕视觉相结合 ， 以此改变驾驶体验 。
雅特力市场经理林金海同样表示 ， 为满足智能汽车更快的响应速度和更复杂的算法 ， MCU正加速迈向更先进的工艺及更高计算力的CPU内核 。
雅特力提供AT32系列55nm先进工艺的高可靠和高性能240MHz Cortex-M4 MCU ， 可满足智能座舱所需边缘计算对算力的需求 。 雅特力MCU与国内算法公司合作开发的语音识别模块 ， 充分发挥了Cortex-M4 MCU的“大内存、高速度、内建DSP及硬件浮点”等优异性能 ， 可用于智能座舱的语音控制 ， 或实现对智能家居的远程控制 。
除了对MCU算力和工艺制程的高要求外 ， 智能座舱对MCU的用量也有大的提升 。 在传统燃油汽车应用中 ， MCU的价值量其实很小 。 赛腾黄继颇认为 ， 传统汽车的MCU(功能芯片)仅适用于发动机控制、电池管理、娱乐控制等局部功能 ， 但随着汽车“新四化”的发展 ， 汽车领域MCU的应用范围越来越广 ， 从车载信息娱乐产品 ， 进入到雨刷、车窗、电动座椅等车身控制 。
据统计 ， 在单辆车装备的所有半导体器件中 ， MCU大概占比三成 ， 平均下来每辆车要使用70颗以上的MCU芯片 ， 这一数字在高端豪华车上还要高出一倍多 。
刘涛表示赞同：“传统燃油汽车用的MCU价值量高达23% ， 但却无法满足高数据量的智能座舱相关运算 ， 纯电动汽车MCU的用量占比约11% ， 仅次于功率器件 。 ”
据《国际电子商情》了解 ， 航顺HK32F103家族、HK32F030家族MCU已经批量用于导航车机、OBD汽车诊断、智能雨刮、智能车窗升降等汽车前装和后装市场 ， 月销售额约达到200万人民币 。
可见 ， 智能座舱对MCU的需求主要有两点 ， 一是使用量的提升 ， 二是算力和工艺制程的提升 。 对后者来说 ， 推出具备AI计算能力的MCU ， 是当前国产MCU厂商共同努力的方向 。
仅次于“军工”级的设计门槛众所周知 ， 车规级芯片因“研发周期长、设计门槛高、资金投入大”等高门槛特性 ， 致使国内厂商对车规级MCU望而却步 。
据了解 ， 车规级MCU对“功能、可靠性、工作温度”等指标的要求非常严苛 ， 仅次于航空航天、兵器、军用特种车辆、舰船领域的军工级芯片 ， 超高的技术门槛使得起步较晚的国产MCU芯片大幅落后于国外大厂 。
赛腾微电子黄继颇和航顺刘涛都强调 ， 要进入汽车市场 ， AEC-Q100和ISO16949这两大认证就是必过的坎!而且验证与测试周期很长、很复杂 ， 比如AEC-Q100 Grade1等级 ， 在满足-40℃~125℃工作温度范围的同时 ， 还要具备高可靠性、强抗干扰能力 ， 以及可抵抗各式噪声干扰 ， 如电源噪声、RF干扰、电源波动等 。
“即便是一些通用的技术要求 ， 也很考验芯片的设计技术、芯片生产管控、封装测试管控及所使用的材料 。 只有通过大规模的量产验证 ， 才能保证每颗芯片有很好的一致性和几乎0ppm的失效率 。 ”黄继颇说 。
据了解 ， 一款车用MCU芯片从设计、投片生产、封装测试到方案开发、调试、再到上车调试、认证要耗费三年左右的时间 ， 其中为满足汽车级应用所做的各项可靠性测试(老化测试、EMC测试以及带电温循测试等)就长达近一年时间 。
杰发科技、芯旺微电子等国内车载MCU厂商代表都认为其“可靠性”排在第一位 。 杰发科技MCU是国内第一颗也是目前唯一一颗32位车规级MCU ， 相比8位车规 MCU 复杂度更高、挑战更大 。 “要提升‘可靠性’ ， 需要厂商在芯片设计、生产制造、封装测试等环节拥有强大的研发能力和长时间的经验积累 。 ”杰发科技童强华说 。


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