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新能源汽车的下一个风口,超全面解析

2019-07-03来源: EEWORLD关键字:新能源汽车  FD-SOI  GaN  ST

新能源汽车,预计将是继家电、PC和手机之后又一次全产业链级别的大发展机遇,不同于其他产业,其构成产品附加值更高(高稳定/高速度/高精度/低功耗等);产业链协同效应更加明显(参与者贯通传统行业和IT行业);其增/存量市场更加广阔(第一次用工业类属性定义电子产品,传统车企和IT巨头纷纷介入);其战略意义更加凸显(产业逐渐成熟后门槛效应更加显著)。

 

本文将从新能源汽车发展趋势、半导体材料、产业链、半导体企业等方面,详述这次产业发展红利带来巨大且丰富的投资机遇,此文亦可作为科普类文章,让你全面了解新能源汽车发展的前前后后。

 

行业趋势—汽车电子:智能化、网联化、集成化势不可挡

 

汽车电子是汽车电子控制系统与车载电子电器系统的总称,其中汽车电子控制系统包括发动机电子系统、底盘电子系统、驾驶辅助系统系统与车身电子系统,车载电子电器系统包括安全舒适系统及信息娱乐与网联系统。在6大系统中以信息娱乐与网联系统、自动驾驶系统技术迭代最为迅速,汽车电子化已然现代汽车技术发展进程中的一次革命。而相继出台的汽车电子重磅政策不断催化行业发展,尤其是自动驾驶的发展有望在政策的保驾护航下迎来发展的新纪元。

 

1.汽车电子智能化

 

传感技术、计算机技术、网络技术的日益成熟以及在汽车上的广泛使用促使现代汽车技术更加智能化,“人、车、环境”之间的智能协调与互动愈发频繁。汽车控制系统智能化体现在能够主动协助驾驶员实时感知、判断决策、操控执行上,其中“感知能力”的获取依赖于传感器和互联网提供的驾驶环境信息,电控单元通过算法软件处理传感器信号,分析判断驾驶员的动作意图,分析车辆自身状态和驾驶环境,最终发出控制指令,执行层根据控制器的指令协助驾驶员操控汽车。

 

作为一个代步工具,汽车从功能性向智能化的发展过程,电子化程度会越来越高,是电子产业投资的下一个大金矿。传统燃油车因为内部传动设置太复杂,所以车身机械语言和车联网使用的IT语言无法兼容,即使在车身安装大屏幕也属于生硬移植,汽车电子化有利于将两种语言打通,让机械语言和电子信息语言成为一套统一的语言。

 

汽车电子近年强势增长,推动汽渗透率不断提升。根据德勤咨询,2016年全球汽车电子规模预计将达到2348亿美元,2012-2016年复合增长率达到9.8%。其中中国汽车电子市场规模预计740.6亿美元,同期复合增长率达到14.6%。汽车电子的强势增长推动汽车电子渗透率不断提升,预计到2020年汽车电子渗透率会从现阶段30%左右增长到50%以上。

 

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汽车电子的智能化,将促使其所需要的高精度、高可靠性、低成本的传感器种类、数量不断增加,并且在性能上要求其具备较强的抗外部电磁干扰能力,在严苛的使用条件下仍能保持高精度。这一趋势在自动驾驶系统中体现得尤为突出。

 

2.汽车电子网联化

 

越来越多的电子系统在汽车上不断应用促使汽车电子技术功能日益强大的同时,也导致了汽车电子系统的日益复杂化,车载电子设备之间的数据通信共享和各个系统间的功能协调变得愈发重要。利用总线技术将汽车中各种电控单元、智能传感器、智能仪表灯联接起来构成汽车内部局域网,各子处理机独立运行,控制改善汽车某一方面的性能,同时也为其他电子装臵提供数据服务,实现各系统之间的信息资源共享。

 

3.汽车电子集成化

 

单一的机电一体系统已满足不了汽车电子技术发展的需要,系统与系统之间的一体化集成就爱能够成为今后一大走势。而且,汽车电子集成化除了能加强系统性能,还能达到降低系统总成本的目的。以碰撞避免系统ACC为例,ACC基于ESC与EPS的集成,ACC系统集成影像系统技术识别行车道,通过雷达或其他类型的传感器以探测本身车辆与周边车辆或物体的距离,在紧急情况下能够发挥高强度的紧急制动能力防止碰撞。

 

除此之外,总线传输技术能够减少线束的数量和线束容积,采用通用传感器即可达到数据共享目的,通过系统软件便可实现系统功能的改变,诸多优势使其在汽车上的应用愈发成熟。随着自动驾驶系统、信息娱乐与网联系统部件在车型上不断渗透,汽车电子成本占总整车成本比例提升,分车型来看,新能源汽车引领传统燃油车,豪华车优先中低端车,根据盖世汽车统计,目前紧凑型车型、中高档车型、混合动力车型及纯电动车型汽车电子成本占比分别为15%、28%、47%、65%。

 

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4.电子化、传感识别与自动驾驶是智能汽车三大核心技术

 

随着科技的进步,汽车仅仅作为交通工具的时代逐渐远去,依托车联网平台与自动驾驶技术生态系统才是智能汽车产业下一个高地。而智能汽车的逻辑基点是自动驾驶解放驾驶员双手带来人类空间意义首次的无缝连接,其技术发展必然伴随汽车电子化以及传感器的大规模应用。因此,电子化、传感识别与自动驾驶是智能汽车的三大核心技术。

 

目前,一辆普通家用轿车上大约安装几十到近百只传感器,而豪华轿车上的传感器数量可多达二百余只其中,大约1/3的传感器采用的是MEMS传感器。随着汽车电子渗透率的提升以及自动驾驶时代的来临,未来车载传感器市场将会迎来爆发式增长,而MEMS传感器比例也会大幅提升。同时,随着自动驾驶时代的到来,汽车摄像头传感器将会爆发式增长。

 

其中MEMS传感器数量占比将会有显著提高。随着汽车电子渗透率的提升以及汽车智能化,单车传感器使用数量以及价值都会迅速上升。2013年每辆车传感器使用量预计达到190美元,预计2016年达到240美元,单车传感器使用量复合增长率8%。综合来自不同系统的各种传感器信号,以提供更多的功能。比如ADAS驾驶系统通过连接主动安全系统与被动安全系统实现更大的安全系数。

 

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在识别技术上,未来传感器+摄像头的传感器融合将成为主流解决方案。这主要是由于雷达技术在辨别金属障碍物方面准确率较高,但在辨别非金属障碍物如行人方面却无能为力,且无法准确辨识从侧面驶来的车辆,而且无法辨别车道,碎片或者道路坑槽。但摄像头的视觉处理技术可以更好地辨别道路上的标识,行人等信息,也可以通过算法计算行人与车辆的行动轨迹,相较雷达技术成本更低,功能更为全面,准确性也较高。但是考虑到摄像头的像素对图像识别技术的限制以及在雾天和雨天等极端情况下功能降低,传感器融合将成为主流。

 

5.自动驾驶的2种实现方式

 

自动驾驶带来人类空间意义的无缝连接,这可通过传感器(ADAS)与车联网实现现阶段传感器技术更成熟,基于传感器式的自动驾驶解决方案是将多种传感器,如摄像机、雷达、激光雷达搭载在汽车周身及内部,通过软件计算、判断汽车行驶环境,对汽车驱动器以及控制单元下达指令的技术,即我们经常听到的ADAS。ADAS系统不仅可以使车辆“了解”自己所处环境,同时可以将警报反馈到车身控制系统,在危险发生前让汽车做出反应,起到感知环境并控制车身的作用,从而ADAS是自动驾驶的技术基础。国际著名ADAS公司也纷纷公布自己的技术路线图,预计2020年之后自动驾驶汽车将会量产。而它的缺点就是一个字:贵!因为这种技术实现完全自动驾驶成本较高,通过传感器实现完全自动驾驶需要创建车辆环境的360度视图,必须配置更多的传感器组合。在谷歌汽车上使用的激光雷达系统(LIDAR)能提供360度成像,但其价格高达7万美元。

 

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车联网是第二种解决自动驾驶的方式。这种技术对道路基础设施要求极高,通过车联网DSRC技术实现车辆与车辆(V2V)、车辆与基础设施(V2I)的实时通信,这种方式部署快速,低延迟,可靠性较高。但该技术对基础设施及通讯水平要求较高,需要政府牵头进行大规模道路改造,信号一旦失效车辆行驶安全会受到威胁并且无法识别道路行人,动物,坑洞等信息。考虑到汽车对安全性的较高要求,未来两种解决方案会并存,互补。

 

6. 打通数据链,延伸产业链,下沉价值链 车联网必不可少

 

除ADAS以外,车联网是汽车智能化第二个关键节点。自动驾驶技术将汽车从交通工具角色中抽离,并解放驾驶员的双手,让汽车成为会议室、客厅、书房等“封闭的空间”。而车联网将“封闭空间”联通,起到智能汽车系统应用平台的作用,通过V2V、V2I、V2C为用户创造出真正的价值。自动驾驶、传感器与电子化影响的是传统汽车的产业链,车联网更多的是影响价值链。

 

V2V(V:Vechile)—通过DSRC技术实现车车互联,有效降低事故发生率

当汽车与汽车能够主动沟通的话,将能大大降低交通事故的发生几率。比如在十字路口或者弯道盲点区感应另一方向车辆行驶状况;雾天、雨天测量前车距离本车距离以及驾驶速度。

 

V2I—车车通讯提升的是安全性,而车路通讯则大大地改善交通拥堵状况。通过与道路和周边基础设施通信,可以有效帮助交通管理部门实现交通路况管理,侦测附近道路的拥堵情况,绕开拥堵路段。同时,如前文所述,V2I通信与传感器和地图的结合是实现自动驾驶的重要手段。

 

V2C(C:Cloud)—通过Telematics打开汽车后市场泛服务。Telematics一般使用3G/4G网络实现汽车(V)与网络(I)和云端(C)的互联互通,打开汽车后服务泛市场,将汽车产业链延伸并下沉。比如像安吉星、G-book、inkanet等汽车厂商的原厂Telematics系统以及腾讯路宝盒子以及百度CarNet系统等后起之秀。

 

7.5G+AI解锁ADAS关键所在

 

说到车联网就不得不提到如今火热的5G,未来汽车内的传感器,摄像头将会产生大量的数据,在巨大吞吐量以及数据边缘化的情况下,5G的发挥将是至关重要的。通过 V2X 网络,相当于自动驾驶打通外部“大脑”,提供了丰富、及时的“外部信息”输入,能够有效弥补单车智能的感知盲点。可以说,V2X是自动驾驶加速剂,能够有效补充单车智能 的技术、加速反应效率。5G 网络具备低时延、高吞吐、高可靠的特性,大大提升了V2X传 输信息的丰富性和及时性,也提高了 V2X传感器的技术价值。

 

 

此外,以深度学习为代表的 AI机器视觉崛起,将会让ADAS如虎添翼。我们知道,传统机器视觉最大的问题是,规则库是有限的,而汽车面对的环境是无限的。而在深度学习的框架引进并发扬光大后,AI处理图像分类任务的能力大幅提升,错误率直接下降。因此引入以强化学习为代表的 AI 技术,5G 打通外部“大脑”,助力L3- L4自动驾驶场景的实现乃大势所趋。

 

如今,中国成为首个发放5G牌照的国家,在政府的保驾护航下,国内有望拥有全球最领先的自动驾驶基础设施(5G+V2X)。

 

8.电动车将成为主导

 

中国电动汽车保有量最高,据国际能源署(IEA)最新发布的《2018全球电动汽车展望》报告显示,截止到2017年,全球道路上行驶的电动汽车总量(包括纯电动汽车和和插电式混合动力汽车)超过300万辆,比2016年增长了57%,创下历史记录。特别值得关注的是,中国也是电动汽车保有量增速最快的市场。近三年来,中国市场电动汽车保有量增速分别为282%、210%、190%,均超过美国、欧洲和其他地区。

 

 

据国际能源署预计,按目前政策趋势,2030年,全球电动汽车数量将达到1.25亿辆;如果政策持续利好,则预计可达到2.2亿辆。显然,中国将继续成为推动全球电动汽车市场增长的主要力量。但是,要成为未来真正的领头羊,我们不仅需要有最大规模的市场,还需要具备诸如整车平台、电机、电池等方面最核心的技术。

 

此外,未来的电动汽车还将与自动驾驶、智能互联技术紧密融合,也将与共享出行等新的商业模式紧密融合,每一家电动汽车厂商的成功其实也将是行业整体生态系统的成功。100年前,电动汽车的发展中心在欧洲与美国。但这一次,焦点将转向中国。

 

后续将着重介绍新能源汽车发展详情。

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