車載Chiplet 技術產業研究：車載Chiplet，智能汽車算力架構新范式.pdf

車載Chiplet 技術產業研究：車載Chiplet，智能汽車算力架構新范式。Chiplet技術在 滿足車載高算力要求的同時，帶來研發周期短和成本低、研發靈活性 強等潛在優勢。Chiplet 技術將傳統的系統級芯片劃分為多個單功能或多功能組合的 “芯粒”，在一個封裝內通過基板互連成為一個完整的復雜功能芯片。運用 Chiplet 技 術，芯粒可快速集成、提升性能的同時增加產品靈活度，提升新款車型、新智能功能 上市速度，滿足激烈競爭的智能汽車市場需求。Chiplet 可將多顆成本更低的小 die 共 同封裝，在滿足芯片整體算力性能的同時兼顧芯片整體成本。對于市場變化快、研發 周期長的汽車產業而言，Chiplet 技術在設計階段便考慮不同的計算單元與功能單元， 將整塊芯片分解后，每部分采用最適配的制程工藝進行加工處理，再利用先進封裝技 術將其合封在一起。將大塊的 SoC 芯片按功能板塊拆分成小芯粒，可減少重復的設 計與驗證環節，對芯片的部分單元進行選擇性迭代，大幅降低研發設計的難度，縮短 研發周期，提升產品的迭代速度，以幫助車企應對激烈的市場競爭。

汽車智能化發展浪潮下，車載算力需求顯著提升。隨著智能科技發展，消費者對于汽 車第三空間的需求、智能化體驗要求提升。相較于傳統燃油車，當前智能汽車的智能 輔助駕駛水平高、智能座艙功能豐富，智能化程度大大提升。AI 大模型加速智能駕 駛的功能迭代，實現多模態交互、人機交互更逼真，個性化用戶偏好等多方面性能。 為實現滿足日益豐富的智能化功能，智能汽車所需的算力需求正大幅提升，相關計算 芯片、儲存芯片、通信芯片等全方位芯片需求均大幅提升，實現 L3 級別駕駛的電動 智能汽車總芯片數相較傳統燃油車提升了 60%以上。

智能駕駛、座艙等多方面智能化引發算力需求爆發性增長，但當下車載算力芯片架構 存在潛在供給瓶頸。智能駕駛技術不斷升級，自動駕駛、輔助駕駛等級提升帶來的更 多傳感器數據的融合等技術需要更高的算力支撐。同時，智能座艙功能的集成化、豐 富性、應用場景的多樣化以及娛樂類功能的需求都推動算力需求的爆發性增長。但當 前采用微縮路線的車規算力芯片正受到摩爾定律放緩的影響，潛在性能提升空間和 性價比正遭遇瓶頸，車規算力供給放緩與車規算力需求快速增長形成反差，產業亟需 探索滿足高算力與高性價比的芯片架構新方案。

Chiplet 技術最終上車仍存一定難點和挑戰。當前 Chiplet 技術應用于車載仍存在制造 成本、復用成本高，并還需解決高速互聯等問題。同時，相較普通消費類電子芯片， 車規芯片的要求和標準相對較高，Chiplet 芯片技術車規驗證難度高，尚存在散熱性 能、牢固度等難點需突破。但從架構層面創新而言，車載 Chiplet 產業發展潛力巨大。