AEC-Q100：芯片前装上车的“基本门槛”AEC-Q系列是主要针对可靠性评估的规范，详细规定了一系列的汽车电子可靠性测试标准。其中，业内普遍熟知的AEC-Q100是基于失效机理的集成电路应力测试鉴定，是适用于车用芯片的综合可靠性测试，也是汽车行业零部件供应商生产的重要指南。通过AEC-Q100测试，能够保障芯片长期可靠能用，即不损坏。通过AEC-Q100可靠性认证试验条件，需要多轮验证且过程中更多侧重多方协作（晶圆厂、封测厂等产业链企业的配合），周期一般比较长。芯片设计厂商需要从产品设计阶段就将可靠性要求放在非常高的优先级，以确保产品满足环境应力加速验证、寿命加速模拟验证、封装验证等方面的严格要求，这也要求芯片厂商要有足够丰富的成功生产车规芯片的经验，才能在前期每个环节中做到位，保障在认证时满足所有标准和要求。恩智浦车钥匙汽车芯片短缺与国产替代定制化开发。深圳吸尘器集成芯片汽车芯片方案开发
2021年开始国产MCU芯片火了。2021年至今不到18个月里，MCU领域投融资事件共24起，*去年一年的融资就达到15起，与2015年~2020年六年内融资数量总和持平。具体到车规MCU，2020年7月成立的云途半导体，至今已经完成五轮融资；芯驰科技和芯旺微在融资阶段均受到了资本市场的热切追捧，两年里芯旺微完成了四轮融资，而芯驰科技在天使轮的融资金额即过亿；成立于2014年的芯路CHIPWAYS、航顺、腾云芯片等公司，自2020年开始也有两轮融资；其他一些公司如芯钛、曦华科技、澎湃微等，**近一年在融资与产品发布时也均受到了不少关注。长沙汽车阀门控制汽车芯片参考方案替代迈来芯MLX81325热管理汽车芯片委托腾云芯片公司定制化开发需求，汽车水泵阀门江苏三花。
BCM是由MCU、电源管理模块、输入／输出模块、驱动电路等组成。车身控制器的基本原理为通过外部I／O或CAN、LIN总线接口等，接收车内的一些开关信号、传感器信号以及其它控制器的数据信号，通过微处理器MCU实现控制逻辑，MCU通过控制驱动电路实现对外部负载的控制。BCM的电源主要用于汽车芯片及内部继电器供电，车窗防夹控制器芯片采用腾云芯片公司生产的TW13301集成MCU和LINBUS的汽车芯片，将12V转换为5V给芯片供电，其还具有电源分配、检测及电源管理功能，并集成LIN收发器，降低了BCM的成本。
2021年是国产替代大年，缺芯和国产替代，为国内半导体公司打入手机、家电、汽车、光伏等供应链创造巨大机遇。同时，国内半导体公司非常争气，产品线不断突破，在PMIC、SOC、MCU、IGBT、ADC、IPM都有长足的进步，抓住了非常难得的弯道超车机会，市场份额提高，销售爆发。2020年中国半导体自给率或在，其中汽车芯片自给率不足5%。其中各类芯片中MCU为紧缺，国内MCU控制芯片为薄弱。在“中国芯”亟待突破“卡脖子”难题的背景下，2021年中国在IC设计、晶圆制造、封装测试三个领域都加大投资力度，有35家相关公司IPO募集资金合计。热门赛道TOP5为射频、功率、第三代半导体、模拟IC以及EDA/IP。汽车芯片比如激光毫米波雷达也是今年投资的大热领域。域控制器汽车芯片——智能汽车的大脑。
基于纹波计数的无传感器方案纹波计数的无传感器方案是利用转子转动过程中，电刷在电级间切换产生电流纹波，并对这种电流波动进行采样、分析和控制。此方案首先通过采样电阻将电机电流信号转换为电压信号，并通过运放对电压信号进行滤波和放大，放大后的信号一路经过AD转换成数字信号给到MCU，作为防夹及堵转的判断依据，另一路通过滤波器和比较器得到方波信号，此方波的频率和电机的转速成正比。通过方波的个数和频率可以判断电机的位置和转速。电流检测放大INA240-Q1是一个宽共模范围，高精度，双向电流检测放大器。该器件具有–4V至80V的共模范围，120dB的超大共模抑制比，能够提供准确，低噪声的测量结果。应用中可以在INA240-Q1的输入端使用一个简单的RC输入滤波器，以减少高频电机电刷产生的噪声和潜在的PWM开关噪声。带通滤波器电流检测放大器的输出通过有源带通滤波器进行滤波，以消除额外的噪声和直流分量，从而得到电流纹波信号。TLV2316-Q1是一款双通道，低压，轨至轨通用运算放大器。该器件具有单位增益稳定的集成RFI和EMI抑制滤波器，在过驱条件下不会出现反相，并且具有高静电放电(ESD)保护(4kVHBM)。AFS/ADB车灯汽车芯片：LED加速渗透，电动智能驱动车灯技术升级定制开发。大连吸尘器集成芯片汽车芯片参考方案
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从汽车芯片类型上来看，传统用于**计算的CPU已无法满足智能汽车的算力需求，**AI加速器的系统级芯片（SoC）应运而生。在分布式架构时代，ECU是汽车功能系统的**，其主控芯片为CPU，*用于逻辑控制（是与非、加或减）。随着E/E架构由分布式向域控制器/**计算升级的进程加快，域控制器（DCU）正取代ECU成为智能汽车的标配。在此升级过程中，*依靠CPU的算力与功能早已无法满足汽车智能化所需，将CPU与GPU、FPGA、ASIC等通用/**芯片异构融合的SoC方案被推至台前，成为各大AI芯片厂商算力军备竞赛的主赛道。SoC中各处理器芯片各司其职，其中CPU负责逻辑运算和任务调度；GPU作为通用加速器，可承担CNN等神经网络计算与机器学习任务，将在较长时间内承担主要计算工作；FPGA作为硬件加速器，具备可编程的优点，在RNN/LSTM/强化学习等顺序类机器学习中表现优异，在部分成熟算法领域发挥着突出作用；ASIC可实现性能和功耗比较好，作为全定制的方案将在自动驾驶算法中凸显其价值。深圳吸尘器集成芯片汽车芯片方案开发
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