从半导体产业的快速发展来说，是应对了信息产业快速发展的时代洪流，但是在技术红利的规模效应，并没有得到快速的提升，从集成电路以及半导体的发展技术路径来说，其关键的工艺制程，还是以成熟制程为主要的供货形态，从设计到制造封装以及测试，从更为垂直化分工的产业链里，不同的厂商和品牌，正在成为行业的统治地位，不仅仅限于移动通讯行业，更有影响还是 汽车 产业以及新能源行业。
从目前已知的数据来看， 汽车 产业从传统燃油车转化到新能源 汽车 ，其电动化和智能化程度的提升，对于微处理器以及功率半导体的需求正在几何倍的递增，重点是供给核心零部件厂商，重点是与电子电控领域强相关，如电子转向以及制动等，这是传统领域的燃油车很难绕开的基础配置，重点一级供应商不限于博世，大陆以及安波福等等，另外世界一流的 汽车 厂商和品牌都自身的核心零部件供应商，如日系，法系，美系等等，其相互制约的同时也在趋同技术设计，对于集成电路和半导体来说，也就是诞生了如意法半导体，瑞萨，英飞凌，恩智浦等等芯片供应链，另外更多的世界节半导体厂商也正在进入 汽车 产业。
如高通，三星，华为等等，还有不少垂直的智能AI芯片处理器，如英特尔，英伟达，AMD等等，都是强有力的供应链竞争者，但是回归到 汽车 产业的供货来说，短期内很难撼动传统芯片供应链的强势地位，这也到导致了产能排布的更加饱和以及交货周期的持续加长，以及不断攀升的价格趋势。
从市场占比来说，英飞凌在 汽车 以及新能源市场的优势地位，与其在 汽车 行业以及相关行业内的技术储备和优势有关系，诞生于西门子半导体部门的英飞凌，在信息产业和芯片处理器领域，有着长时间积淀，虽然在中国市场以及大中华市场的占比持续上升，但是在中国本地化的势头并没有爆发，这也导致了更多产业链需要进口来实现，从周期和成本上，对于零部件供应商来说，看环境变动性不强。
从制程领域来说，传统成熟制程的特别是用于 汽车 领域的晶圆制程的扩展饱和，已经投产的速度赶不上 汽车 产业需求的爆发速度，这也是芯片供给困难的直接要素，另外疫情环境以及 社会 环境的多变，也导致了产业看冲击力不够，从目前近52周的交货周期来看，微处理以及功率半导体的产业链，需要基数扩容。
国产化替代的技术方案，在目前市场容量和技术容差的限制下，其技术迭代和试错的成本高，也导致了 汽车 产业特别是新能源 汽车 在可选择的范围上，比较狭小。但是技术的快速变革以及新材料技术的逐步产业化，从硅材料半导体向碳半导体的逐步转变，特别是高压平台产业的逐步出现，也倒推着功率半导体的转变。
其中功率半导体的材料转变，也许是国产化实现超越的关键，不仅仅是制程装备的变革，也是市场主导权的变革，毕竟近9成左右的国外品牌，是国产化需要努力的方向。英飞凌tc1724芯片的接线步骤如下：
1 将芯片中的VDD和VSS引脚连接到正负极电源。
2 将芯片中的RESET引脚连接到复位电路或者外部复位信号。
3 将芯片中的XTAL1和XTAL2引脚连接到晶振的输出和输入端。
4 将芯片中的CAN_TX和CAN_RX引脚连接到CAN总线的传输和接收线上。
5 将芯片中的其他引脚按照实际需求连接到其他外部设备。
以上就是英飞凌tc1724芯片的接线步骤，需要注意的是，接线时应该按照芯片手册中的引脚定义进行连接。注意哦，这边提到的PAD不是大家平常使用的平板电脑，而是自动驾驶控制器。虽然小星也不知道PAD的具体含义，但是宝马却一连公布了Mid PAD、 High PAD和Ultra PAD三款自动驾驶控制器。而且都有英飞凌和英特尔的参与。随着小星一起来了解一下吧。
如果大家还记得小星关于进博会英飞凌展台的介绍，奥迪A8L作为首款配备L3级别自动驾驶辅助系统的量产车型就搭载了包含英飞凌方案的自动驾驶核心控制器zFAS。
↑奥迪A8L自动驾驶控制器zFAS（来自奥迪）
奥迪A8L自动驾驶的核心技术之一就是自动驾驶控制器zFAS。随着多代的演进，终于zFAS从巨大的原型机变成了小型化和适应 汽车 要求的模样。其核心处理器包括
-Tegra K1 来自 NVIDIA，用于人工智能机器学习
-Aurix 来自 Infineon，用于提供符合功能安全和信息安全的驾驶辅助管理
-Cyclon V 来自 Altera，用于基于FPGA技术高速处理信号融合
-EyeQ3来自Mobileye，，用于进行视觉信号处理
↑全新奥迪A8自动驾驶传感器架构图（来自奥迪）
AURIX系列的微控制器是确保可靠自动驾驶的zFAS的核心组件。AURIX确保与车辆数据总线的可靠连接。它对数据包进行评估和排序，并在尽可能最快的时间内启动它们的处理工作。譬如，它根据来自雷达及其他传感器系统的数据启动紧急制动。由于具备很强的处理能力和大量安全功能，AURIX系列微控制器特别适合实现自动驾驶的。
↑全新奥迪A8L自动驾驶控制器zFAS（低配版左，高配版右）
而在近期宝马介绍关于未来百年规划i-NEXT概念车自动驾驶的技术时，一连公布了Mid PAD、 High PAD和Ultra PAD三款自动驾驶控制器。分别面向自动驾驶的Level 3自动驾驶/Level 4高度自动驾驶/Level 5全自动驾驶。而其中英飞凌和英特尔都提供了核心方案。具体细节如下：
1 Ultra PAD
核心方案：Infineon Aurix + Intel Xeon/EyeQ5
计算能力：5000x Level2 ECU
功耗和冷却方式：600W 水冷
2 High PAD
核心方案：Infineon Aurix + Intel Denverton/EyeQ5
计算能力：1000x Level2 ECU
功耗和冷却方式：200W 水冷
3 Mid PAD
核心方案：Infineon Aurix + Intel Denverton
计算能力：10x Level2 ECU
功耗和冷却方式：25W 风冷
↑宝马公布自动驾驶控制器（从右至左Ultra PAD，High PAD，Mid PAD）和传感器
当然宝马也提到了目前相关自动驾驶模块还在开发当中，关案可能还有变动。但可以肯定的是宝马支持Level3自动驾驶的车型将在2021年伴相关控制器一起量产。这也和英特尔在CES2019上的演讲相互应证。2021年将是Level3自动驾驶技术的量产关键时刻。届时搭载英飞凌Aurix微处理器和英特尔旗下Mobileye公司的EyeQ5的 汽车 大脑--自动驾驶控制器将随宝马车型一起量产。
↑Level3自动驾驶控制器将随宝马车型一起量产
很多朋友很好奇Mobileye的EyeQ5是干什么的。实际上Mobileye是全球领先的摄像头图像处理芯片的供应商。而加入英特尔旗下后它进一步增强了其芯片的功能。比如加入地图数据众包采集concocting Crowd-Sourced Mapping Data技术和决策相关的人工智能AI技术。目前新上市的包括蔚来 汽车 和宝马X5等多款车型采用了最新的EyeQ4芯片。它能够通过三目摄像头产生3D感知，从而提供强大的Level2+的驾驶辅助功能。
↑全新宝马X5前向三目摄像头模组
三目摄像头在原来单目摄像头的基础上增加了一个远距离窄视角的摄像头用于长距离目标追踪和交通标志及地面障碍物的提前标识。同时还增加了一个近距离宽视角的摄像头用于探测周围的行人和 汽车 人。不仅通过不同视角给出更广泛的环境图像信息。而且通过强大的算法让摄像头具有了距离测量能力。类似人类双眼可以产生3D感知能力。而配合未来的EyeQ5芯片加更多的摄像头。全车将实现360度3D感知能力。可单单依靠摄像头技术实现完全的驾驶辅助以及配合雷达激光传感器实现自动驾驶需要的真传感器全冗余。
↑通过三目摄像头可产生不同视角和3D感知能力
如上介绍，不管是奥迪还是未来宝马的自动驾驶控制器，英飞凌的微处理器都作为核心部件提供了功能安全和信息安全的支持。随着技术的演进，更先进的摄像头图像处理正成为主流。比如三目摄像头产生3D感知和相应驾驶决策的人工智能。更多信息可以观看如下英特尔CES2019演讲视频。零跑汽车的下一步是制造全场景的AI智能电驱，这个在零跑汽车的官网的首页就有显示，它是这样描述的：在未来基于物联网多维感知技术和AI自学 习算法，零跑汽车将推出具有电驱机能AI自诊断、电驱寿命自预测的下一代全场景AI智能电驱。
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