自動駕駛芯片的成本構成是怎樣的?

自動駕駛芯片的成本主要由裸晶制造、封裝、流片、研發(含外購 IP)等構成。裸晶制造于晶圓代工廠生產芯片并測試,封裝是裸晶生產后送封裝廠測試封裝,這部分因車載芯片要通過嚴格測試,成本較高。流片是首次驗證性生產,費用一次性且失敗成本高。研發中外購 IP 占比較大。此外,芯片面積等因素也會影響成本 。

封測在自動駕駛芯片成本中占據重要比例。其中封裝成本約占芯片制造成本的40%,由于車載芯片需通過AEC - Q100等嚴格標準,功率越高成本越高。加上約10%的測試及物流費用,封測合計占芯片制造成本的一半。全球最大汽車芯片封裝廠家AMKOR,在2022年汽車領域就收獲了高達29億美元的收入。

芯片面積,也就是Die Size,與成本關聯緊密。Die Size越大,每片12英寸晶圓可切割的芯片數量就越少。一旦超過800平方毫米,不僅切割數量受限,良率也會下降,這無疑會進一步推高成本。

從整車和智能駕駛系統的角度來看,在L2級及以上智能駕駛系統里,計算平臺與芯片的成本占比約為25%-35%,是僅次于傳感器的第二大核心成本項。以整車視角,芯片占智能駕駛硬件成本的20%-30%,且隨著高階功能滲透率提升,這一比例還會持續上升。像中端車型支持L2+級智駕,芯片成本約2000 - 4000元;高端車型支持L3級及以上,芯片成本可達8000 - 1.5萬元。

總之,自動駕駛芯片成本構成復雜,涉及多個環節和多種因素。裸晶制造、封裝、流片、研發等直接成本,加上芯片面積等影響因素,共同決定了芯片成本。并且在智能駕駛發展進程中,芯片成本占比不斷變化。了解這些成本構成,有助于我們把握自動駕駛芯片行業的發展趨勢,推動汽車智能化的進步 。

特別聲明:本內容來自用戶發表,不代表太平洋汽車的觀點和立場。

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