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文檔簡介

MMI構建供應鏈的必要性多年來,開發先進、安全、可靠的汽車的競爭已經持續多年,但在2024年及以后,這種競爭將愈演愈烈。隨著中國新興企業的崛起,在消費者對智能網聯功能的需求以及對多樣化動力總成戰略的需求的推動下,全球各家車企之間的競爭更加激烈。此外,新的行業法規和向軟件定義汽車(SDV)的轉變也吸引了新的競爭者進入汽車市場。在這種環境下,主機廠與其供應商之間的密切合作變得越來越重要。這種合作必須貫穿整個汽車生命周期,以管理日益復雜的電子電氣E/E架構、車載SoC芯片、不斷變化的網絡安全威脅以及更短的開發周期。汽車行業在這些供應鏈中的迭代和創新能力將是保持競爭優勢的關鍵。汽車半導體市場增長顯著,預計2023年市場規模約為740億美元,比2022年增長了14%。這一增長主要得益于中國市場汽車產量的大幅增長以及全球對先進汽車技術的持續采用。與其他細分市場不同,汽車半導體市場是唯一一個連續多年增長的行業,這促使半導體供應商戰略性地將其重點放在這一領域。英飛凌(Infineon)和恩智浦(NXP)等傳統巨頭正在通過創新和并購實現產品組合的多樣化。與此同時,高級駕駛輔助系統(ADAS)和車載信息娛樂系統(IVI)的發展也為英偉達和AMD等供應商創造了新的機遇。2023年,全球汽車產量達到了9080萬輛,比2022年大幅增長10%,因此對半導體的需求,尤其是對混合動力和電動車的需求,預計將繼續上升。這一意外增長主要受中國市場的推動,在2023年下半年,在華車企為燃油車(ICEV)提供了大幅折扣和低價選項。值得注意的是,這是自2019年以來,汽車產量首次超過疫情之前的水平。一個顯著的區別是混合動力和電動車的比例大幅增加,從2019年的7%上升到2023年的29%。盡管2024年初受季節性趨勢和中國市場銷售疲軟導致新能源汽車銷售放緩的擔憂,但汽車半導體市場預計仍將保持韌性。雖然2023年底汽車產量的增加可能會導致整個2024年的庫存平衡,但對半導體市場的影響預計將較小。插電混動和其他混合動力汽車的需求日益增長,從而維持了對先進半導體組件和處理器的需求。在經歷了與疫情相關的供應鏈中斷導致的價格飆升之后,半導體組件價格于2023年開始趨于穩定,預計這一趨勢將持續到2024年。汽車動力系統與電子汽車向電動化的轉變極大地拓展了功率半導體市場,尤其是碳化硅(SiC)和氮化鎵(GaN)等寬帶隙(WBG)產品。包括安森美onsemi、羅姆ROHM和安世Nexperia在內的領先供應商已在這些技術領域投入巨資,并進行了重大收購,如英飛凌于2023年收購了GaNSystems。2023年,全球汽車功率半導體市場將突破200億美元大關,比上年增長30%。功率半導體目前占汽車半導體市場的27%,其中包括寬帶隙(WBG)技術等新興領域。預計到2028年,快速的技術突破和創新將大幅擴展這些較小的細分市場,重塑整個行業的未來。碳化硅(SiC)半導體越來越多地用于提高車輛的續航里程和性能,這一趨勢由特斯拉率先發起,現在已被其他主要制造商采用以保持競爭力。需求激增最初造成了嚴重的供應短缺,芯片生產商爭相提高產量。不過,該行業正在不斷創新,以更具競爭力的價格提供更高質量的設備。隨著電動汽車市場的增長,預計對碳化硅的需求將保持強勁,這對半導體供應商來說既是機遇也是挑戰。隨著新能源汽車的開發,主機廠正在考慮如何重新利用那些生產傳統內燃機的工廠和勞動力。因此,他們在管理動力總成供應鏈方面扮演了更積極的角色,通過直接與芯片和模塊制造商合作,幫助他們生產自己的逆變器。在某些情況下,主機廠甚至直接從芯片制造商處購買裸芯片,并自行組裝模塊。.汽車行業正在經歷一場深刻的變革,從硬件定義汽車轉向軟件定義汽車 (SDV)。這一轉變的驅動力來自于對敏捷開發的需求,以便技術進步,同時伴隨著云連接和數據驅動服務的興起。然而,該行業面臨著重大挑戰,包括傳統的供應零部件總成、整車軟件平臺的分層核心技術轉型和單體式應用程序組件。為了應對這些挑戰,主機廠必須采用全面的視角,整合從邊緣計算到云基礎設施的整個技術生態系統。隨著SDV的普及,整個行業的標準化和協作將變得至關重要。根據WardsIntelligence的軟件定義汽車調查,預計到2030年,域化E/E架構將成為標準,69%的受訪者認為這將在量產車輛中廣泛應用。然而,主機廠仍在評估在其車輛平臺中分配區域和計算資源的最佳方法。(WardsIntelligence:SDVsurvey-StateoftheIndustryH22024)雖然E/E整合已被廣泛接受并已在整個行業中實施,但重大挑戰仍然存在。該行業在執行頻繁的無縫更新和增強車輛生產后(SOP)功能方面仍面臨困難。在處理器余量分配方面,研究結果表明,成本敏感性仍將是入門級車輛的一個問題,而中高端車型則更有可能增加硬件投資。值得注意的是,WardsIntelligence調查研究發現,歐洲的受訪者在這一方面比總體平均水平更為保守。(WardsIntelligence:SDVsurvey-StateoftheIndustryH22024)標準化將為軟件定義汽車鋪平道路向軟件定義汽車(SDV)過渡將從根本上改變車輛的開發和管理方式。車輛將不再依賴額外的硬件組件,而是將演變為軟件平臺,通過軟件更新增加新功能。業內專家估計,80%以上的車輛功能將由軟件驅動或實現。這意味著車輛將依靠相對通用的硬件,新功能(如半自動泊車)將通過軟件下載添加。然而,構建這些車輛的任務過于復雜,任何一家企業都無法單獨完成。即使每家主機廠都開發自己的解決方案,實現所需的軟件可移植性和可擴展性也極為困難。因此,大多數行業參與者都認為,軟件定義汽車的轉型需要協作和標準化,必須在架構、接口、軟件參數和硬件方面達成一定程度的共識。然而,標準化通常伴隨著商品化的風險。在WardsIntelligence的調查中,49.7%的受訪者認為這是不可避免的,其中61%的Tier1和Tier2供應商以及39%的主機廠受訪者預計車輛差異化將減少。雖然標準化可能會導致廉價車型的毛利率縮小,價格成為主要區分因素,但售后軟件收入的潛力巨大。通用、Stellantis和福特等車企預計到2030年將獲得可觀的軟件和服務收入。另一方面,高端車型仍將憑借先進的傳感器、AI和軟件體驗脫穎而出,推動脫手自動駕駛等創新。在中國,商品化已經非常明顯,差異化基于提前接觸功能、芯片組以及可定制的車內體驗。為了保持競爭力,企業需要在研發和尖端技術上進行大量投資,同時努力將其核心品牌價值和獨特的價值主張轉化為以軟件為驅動的未來。OmdiaOmdia和WardsIntelligence的主要建議:1.跨生態系統協作:向軟件定義汽車(SDV)的轉變和不斷發展的汽車行業格局需要企業間廣泛的生態系統協作。合作伙伴關系對于獲取新技術、推動數字化轉型以及將創新快速推向市場至關重要。2.優先考慮標準化和開放平臺:加快采用開源軟件和標準化平臺至關重要。雖然許多主機廠正朝著開放標準的方向邁進,并加入協作計劃和成立聯盟,但實際部署仍然有限,導致資源浪費。通過對軟件定義汽車的無差異化層進行標準化,主機廠可以可以減少冗余、優化投資,使其更專注于為客戶提供價值并充分利用更廣泛的軟件定義技術。3.適應新的商業模式:軟件定義汽車的興起正在從根本上改變傳統的汽車商業模式。主機廠和供應商必須將重點從最大限度地降低生產成本轉移到優化上市時間和超額供應上,以在車輛生命周期內最大化收入。這包括適應不斷擴大的汽車供應鏈,目前包括電池所需的礦物和金屬,還包括軟件和智能網聯等。隨著汽車壽命的延長,長達15年的OTA更新需求使得采購耐用且長期支持功能的組件至關重要。解決集成復雜性:隨著車輛從獨立單元過渡到更廣泛網絡中的連接節點,管理車輛內部以及與外部系統的復雜軟件集成至關重要。主機廠必須采用整合邊緣計算、云基礎設施和數字孿生等技術的完整解決方案,確保車輛在這個互聯生態系統中能夠最佳運作。特斯拉和Rivian等早期顛覆者出于必要而采用了垂直整合,但此后汽車供應鏈不斷擴展,提供了一個強大的軟件定義技術生態系統。如今的主機廠可以外包無差異化的零部件,但必須謹慎防止再次讓供應商對車輛內容擁有過多的控制權。成功的關鍵在于強有力的領導力和內部整合部門,確保快速響應并保持與創新公司合作的能力。總之,汽車行業的未來將取決于那些能夠有效駕馭這些挑戰、擁抱合作并抓住供應鏈擴張、半導體進步以及向軟件定義汽車過渡等機遇的企業。FurtherReadingWhatLiesAheadforAutoIndustryin2024NewSemiconductorTechnologiesCouldHelpPowerAI2024Automakers’ElectrificationScorecardManufacturingTechnologyTrendstoWatch2024ANewEraofSoftware-basedControl1.ArtificialIntelligenceApplicationsIntelligenceService2.AutomotiveDisplayIntelligenceService3.AutomotiveSemiconductorMarketTracker4.IndustrialRoboticsandAutomationIntelligenceService5.WardsIntelligenceOmdiaOmdia與WardsIntelligence合作,了解一系列技術市場的現狀和前景。本電子書通過直接互動、行業活動和市場調研收集的研究成果。如果您想了解更多趨勢和觀察結果、具體報告和獨家內容,或想討論您希望定制或從現有研究產品中獲取的行業洞察,請聯系我們。分析師EdwardWilford,SeniorResearchDirector,WardsIntelligenceCallumMiddleto

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