作 者丨駱轶琪
編 輯丨駱一帆
圖 源丨圖蟲
汽車芯片市場的頭部半導體玩家集體遭遇難題。
近日，德州儀器（TI）、意法半導體（ST）、瑞薩（Renesas）等巨頭先後發布财報，其中涉及汽車細分市場的表述都不甚樂觀；更早發布一季度财報的台積電（TSMC）也在業績會上指出，汽車芯片市場需求複蘇不及預期。
但從應用端來看，電動化和智能化浪潮下，理論上汽車市場對芯片的需求将持續上漲。爲何近期出現頹勢，且連續兩個季度不如預期？
Counterpoint Research 副總監 Brady Wang 對 21 世紀經濟報道記者分析，目前階段是電動汽車的需求有所放緩，銷量不如預期，造成了當前汽車芯片市場出現庫存積壓情況。
" 我們觀察到，大約從 2023 年第三和第四季度開始，幾類指标性市場出現供給過剩。比如電源管理芯片（PMIC），主要集中在較爲低階的工藝制程，随着大量中國代工廠切入該市場參與競争，出現供過于求；此外 MCU 相對低階的産品也出現類似情況。" 他續稱，芯片巨頭 TI 也加入了供給競賽，導緻整個市場供給增加。
當然，新能源汽車智能化浪潮仍在進階。在特斯拉率先提出 BEV+Transformer 架構後，2023 年被稱爲 " 城市 NOA" 元年。這将爲汽車芯片接下來的競争帶來新看點。
低于預期
不同于整車銷售看起來仍在增長區間，汽車芯片市場大約在 2023 年下半年開始，陸續進入庫存積壓階段。
由于旗下具備極爲豐富的産品體系，德州儀器的市場表現基本被看作一定程度代表了汽車和工業市場行情趨勢。
财報顯示，TI 在 2023 年總營收的 75% 來自工業和汽車行業，自 2013 年至今的年複合增速爲 10%。研發方面也投入頗多，2023 年按照研發占收入比重來看，TI 在工業市場研發投入占比 40%、汽車市場占比 34%，遠超其他業務。
在 2024 年一季度，德州儀器營業收入爲 36.61 億美元，同比下滑 16.4%；淨利潤 11.05 億美元，同比下滑 35.3%。
按照終端市場看，受下遊客戶去庫存影響，所有終端市場收入環比均在下降。工業領域同比下降 25%；汽車市場同比下降低個位數；個人電子産品同比個位數增長；通信設備同比下降約 50%。
意法半導體财報顯示，2024 年一季度實現營業收入 34.7 億美元，同比下滑 18.4%；毛利率 41.7%，同比下降 8 個百分點；淨利潤 5.13 億美元，降幅 50.9%。
公司總裁、首席執行官 Jean-Marc Chery 表示，受汽車和工業産品營收下降的影響，第一季度淨營收和毛利率均低于業務展望的中位數，而個人電子産品營收增長抵消了總營收的部分下降空間。" 本季度，汽車半導體需求增長放緩，低于我們的預期，進入減速階段，而目前的工業市場調整進入加速期。"
（意法半導體主要業務部門一季度營收表現，圖源：公司财報）
在業績說明會上，公司高管表示，預計 2024 年上半年整體毛利率将低于 41%，主要受到大量産能利用率不足帶來的費用影響。
其中關于汽車行業市場表現，公司方面認爲，看到汽車行業進入減速階段，主要表現在部分客戶庫存調整，以及對電動車生産提出下降的預測等。不過預計汽車相關業務将在 2024 年下半年出現增長。
按照終端領域來看，工業領域環比下降 28%、個人電子産品下降 21%、汽車下降 14%。數字 IC 與 RF 射頻器件的降幅中，主要影響來自 ADAS 産品的下降，這大大抵消了 RF 領域的收入增長。
風向标台積電也有類似預計，4 月初的法說會上，高管團隊認爲，上一個财報季公司認爲汽車市場在今年将能增長，但目前看預計可能會下滑。
群智咨詢（Sigmaintell）半導體事業部分析師陶揚對 21 世紀經濟報道記者分析，目前，汽車芯片供需呈兩極分化态勢，主要源于結構性過剩。其中大部分通用型汽車芯片在上遊廠商完成擴産及産能轉移後已不再缺貨，甚至車企過分囤貨導緻需求過剩，如 MCU、PMIC 等；但功率芯片、存儲芯片等需求仍然較爲緊俏。
他補充道，在相對緊俏的汽車電子芯片方面，汽車存儲芯片受 2023 年存儲廠商減産去庫存的影響，目前庫存水位較爲穩定，而新能源電動汽車市場仍處于上升階段，對于大容量存儲芯片的需求仍在增加。功率器件方面，SiC（碳化矽）和 IGBT 模塊作爲目前的主流方案，産能擴張短期難以跟上汽車電動化的滲透速度，部分産品供應仍相對緊張。
何時回溫
有市場觀點認爲，庫存積壓某種程度上與整車廠此前遭遇芯片緊俏後，對庫存提出新需求有關。
不過 Brady 對記者分析，根源更多還是來自全球市場對電動車的需求放緩。這與當前電動汽車市場應用端依然面臨一定難題有關。例如雖然在國内市場價格尚可，但放眼全球市場，其價格相比一般燃油車偏高；充電樁等基礎設施限制了便利性；冬季低氣溫将較多影響裏程數等。" 所以目前全球市場相對偏向于購買油電混合型電動車。"
陶揚持類似觀點，他告訴記者，根據群智咨詢統計預測，2023 年全球汽車銷量接近 8900 萬台，相比 2022 年有明顯增長，且預計 2024 年仍然會有小幅增長，其中增長主要源于中國大陸地區新能源汽車的高速發展，而海外汽車整體銷量相對穩定、并未出現大幅增減。"此次汽車芯片積壓更多是全行業面臨的階段性問題，海外新能源車增速下降對此造成的影響較小。"
（汽車芯片大廠恩智浦在今年一季度汽車終端市場同比環比收入均在下滑，圖源：公司财報）
具體到芯片層面，陶揚認爲，汽車芯片的需求增長主要源于汽車電動化及智能化快速滲透，但經過多年高速增長後，2023-2024 年期間，全球新能源汽車銷量增速相比預期明顯放緩，主要由于部分歐美車企電動化進程不如預期，在此影響下，此前一度因爲芯片緊俏而加大芯片囤貨的下遊供應商及車企，出現了芯片庫存持續積壓狀況。
" 由于前兩年受全球汽車芯片緊俏及新能源汽車市場爆發所影響，國内外車企對于未來芯片供應有所擔憂，紛紛提前對芯片進行備貨，這一動作進一步刺激了上遊芯片廠投資擴産和晶圓産能轉移的節奏，而大部分新産線直到 2023 上半年才開始釋放産能。" 他續稱，在目前大多數汽車芯片因産能提升供應充足的情況下，下遊供應商和車企的囤積庫存也處于高位，芯片廠訂單仍在發貨、庫存難以消化，因此正式開始造成部分汽車芯片庫存積壓。
汽車芯片市場在此前的半導體行業下行周期，曾一度逆風而行，是穩固半導體大廠業績的基本盤。但如今出現變盤，正顯著影響到半導體巨頭的盈利表現，後市汽車芯片将走向何方？
Brady 對 21 世紀經濟報道記者表示，目前預估，今年電動汽車市場整體表現不會特别正面，這一環境下，可能會引發全球電動車品牌之間的洗牌。至于何時走向庫存和需求回溫，他認爲至少要到 2025 年。" 目前整車廠正出現降價競争情況，也影響到上遊元器件供應商不會有很好的業績表現。" 他補充道。
此前還有市場消息顯示，TI 也在積極參與中國汽車芯片市場的價格競争。" 目前 MCU、功率器件這些芯片的價格不會再往下競争了，因爲價格已經到了足夠低點。"Brady 如此分析。
另根據群智咨詢分析，目前歐美車企的智能化及電動化滲透率相比預期仍然較低，汽車芯片仍然有較大增長空間。
" 按照計劃，歐美車企将在 2026 年左右會有大批新車開始采用電氣化架構及智能化相關的配置升級，這對于汽車芯片的需求将大幅增加，因此預計全球汽車芯片的結構化過剩狀況，将可能在 2025 年後得到一定緩解。" 陶揚如此告訴記者。
捕捉機遇
除了在相對成熟的市場叠代和競争，面向智能駕駛領域，各方玩家都在積極競速，且這一戰場似乎具備更大成長空間。尤其是在特斯拉率先提出 BEV+Transformer 架構後，相關智能化探索似乎在加速。
陶揚告訴 21 世紀經濟報道記者，群智咨詢預測 2025 年後，新能源汽車行業的競争主場将從 " 電動化 " 升級到 " 智能化 "，在智能化的帶動下，汽車芯片尤其是 ADAS、智能座艙 SoC、車載 CIS、激光雷達 sensor 等的需求仍然高漲。
Brady 也對記者分析，智能駕駛相關芯片目前多處在 5-7nm 制程，均爲先進工藝，其供給方主要來自台積電和三星，供給量有限，因此市場行情表現較好。
"ADAS 是成長型市場。不同于低端汽車芯片會受制于整體市場趨勢影響，高端芯片會更有競争優勢。" 他續稱，在從目前的 L2+ 向更高智能駕駛技術層級邁進過程中，就需要更高制程、更高算力、攝像頭或雷達反應速度要足夠快等特征制程，這都需要高端芯片來完成，火熱發展的碳化矽領域也屬于此類市場。相反，MCU、PMIC 等市場的門檻和單價偏低、對工藝制程要求不高，因此不會是穩定發展的市場。
從具體場景來看，數字化背後需要大量具備高速傳輸和邊緣計算能力的傳感器支撐，對産業鏈也提出新要求。
TE Connectivity 汽車事業部中國區高速高頻産品線産品經理方思萦認爲，座艙智能化和自動駕駛以及汽車 E/E 架構的持續進化，對數據連接的需求在不斷演進，要求連接器不僅要支持更大的數據量和更快的傳輸速率，還要實現小型化和集成化。同時，供應鏈成員需要具備深入的行業洞察力和快速響應能力，以支持這一變革。
比如在輔助自動駕駛 ADAS 領域，車載攝像頭搭載數量在快速提升，那麽從攝像頭連接、到控制域的整條鏈路高速高頻連接器，在數量和傳輸數據量上就有更高要求。
整車 E/E 架構的演變則會給連接器帶來兩個主要變化：汽車主幹網絡協議變化，集成化和小型化。" 比如在主幹網絡協議方面，随着主幹網絡協議從傳統的 CAN 或 LIN 向高速的車載以太網轉變，需要可以提供用于車載以太網的連接器，可以安全可靠地傳輸車載以太網信号，用于整車車身架構新的布置。" 方思萦續稱。
總體來說，陶揚對記者分析，BEV+Transformer 的推出，将使 SoC 芯片到傳感器、軟件算法等甚至整個智能駕駛體系都将發生一定變化。
" 首先，爲了确保視覺感知重疊，對汽車攝像頭 ( CIS ) 數量的要求會有所提升，而激光雷達的數量以及在感知中的作用會減少，即純視覺技術路線更受重視。其次，Transformer 神經網絡模型體運算需要消耗大量的存儲及帶寬，對 ADAS 芯片來說，除了需要進行相應算力适配以及底層軟件優化外，在 SoC 層面還需要增加緩存和帶寬要求。" 他進一步指出，因此 BEV+Transformer 的發展将助力車載 CIS、大算力 SoC 以及高帶寬存儲 HBM 等進入需求高峰期。
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本期編輯 江佩佩 實習生 蘇錦宜
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