联发科亡羊补牢，汽车电子前装市场还容得下它吗？.doc

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1、联发科亡羊补牢，汽车电子前装市场还容得下它吗？　　今年6月，联发科宣布将其主攻车载、车控类汽车电子芯片的子公司杰发科技将以6亿美元卖给四维图新，当业界对联发科未来在汽车电子领域的发展充满猜测和疑虑时，在11月29日的联发科媒体日上，联发科却正式宣布进军前装汽车电子市场，在前装汽车电子市场，前有瑞萨、东芝、飞思卡尔、ST、英飞凌、NXP等巨头耕耘多年，现有英特尔、高通、Nvidia等新贵虎视眈眈，联发科为什么选择在这个当口杀入？　　　　现在是好时机吗？　　很多人听到这个消息闪过的第一个念头是“现在是好时机吗？是不是有点晚？”　　“实际上，国际汽车供应链TIer1和TIer2厂家对于我们的进入表示

2、了非常的欢迎，现在的时机很好。”联发科技副总经理暨新事业发展部总经理徐敬全在接受电子创新网等媒体专访时表示，“我们看到，由于目前市场上未有芯片供货商可以提供产品布局完整且高度整合的解决方案，导致汽车厂商只能同时与多个供货商合作，从而导致需要耗费额外资源解决不同产品或系统之间的沟通与整合。”　　举个例子说，仅以汽车音响为例，TIer1厂商需要好几家厂商的合作才能提供完整的方案，而徐敬全表示联发科在高集成方案方面有多年的积累，可以给厂家提供高集成的方案。　　“未来高科技汽车的复杂系统将需要高度整合的芯片解决方案、创新的电源管理技术及各种先进的功能，以实现最高的安全需求和最佳的驾驶体验。联发科技将为

3、未来的汽车提供高度整合的全套解决方案，填补目前车用芯片市场在此领域的空白。”徐敬全补充。　　他表示联发科技进入汽车电子芯片领域看重四个领域，分别是以影像为基础的先进驾驶辅助系统（Vision-basedADAS）、高精准度毫米波雷达（（MillimeterWave，简称mmWave）、车载信息娱乐系统（In-VehicleInfotainment）、车载通讯系统（TelemaTIcs）。“我们将向全球汽车厂商提供产品线完整且高度整合的系统解决方案，助力实现车联网与自动驾驶的未来。”徐敬全表示，“2017年1Q我们将推出一款高集成的方案。”　　　　弯道超车的好机会？　　虽然很多半导体巨头耕耘汽车

4、电子领域数十载，但是随着汽车智能化、联网化、无人驾驶化的发展，汽车领域正在发生一场深刻的变革、计算能力、联网能力、人工智能正在超越发送机、变速箱等核心地位！这些机械部件正从主角转向配角！因此，在这个变革时刻市场需要新的玩家！这也是英特尔、高通、Nvidia等纷纷进入这个领域的原因。　　　　相关调查显示，2013年，有18%的消费者表示希望购买无人驾驶汽车，2014年，有50%的消费者表示希望购买人驾驶汽车，到现在已有超过三分之一消费者认为无人驾驶汽车将是“驾驶的未来”。同时，无人驾驶市场也在快速增长之中。预计到2025年，全球无人驾驶汽车市场规模将达到420亿美元；到2030年将有1.2亿辆无

5、人驾驶汽车上路，到2035年，无人驾驶汽车将占全球汽车销量的四分之一！　　所以，此时联发科选择杀入应该是不错的时机。甚至有可能实现弯道超车。遥想当年联发科选择进入功能机领域时，很多国际巨头如TI、ADI、Agere、ST、博通等都布局手机多年，但是联发科嗅到了GSM手机孕育的巨大商机，以高集成方案杀入，不但成就了在智能手机领域的辉煌，更帮助到很多本土手机。　　现在，联发科又来了，这次选择的是汽车电子。　　　　“汽车电子领域不像消费电子，对供应链和芯片认证有严格的流程，因此进入的门槛相对较高，但是我们在这个领域严格按照流程，我们的芯片都通过ACQ100认证。”徐敬全表示：“车联网和自动驾驶汽车需

6、要一套独特的技术组合。联发科技的核心竞争力让我们有能力跨足到车用芯片设计领域。过去12年，我们投入超过100亿美金的研发经费，累积有完整且领先的技术实力，包括调制解调器/射频（Modem/RF）相关技术、计算机运算、无线连接及智能算法。基于这些技术基础，我们具备了开发更多符合未来驾驶需求产品的实力，我们将带给车载信息娱乐系统、车载通讯系统与安全性先进驾驶辅助系统等核心领域不同以往的解决方案，并朝向自动驾驶的未来迈进。”　　　　联发科的优势在哪里？　　中国有句古话说：“没有金刚钻别揽瓷器活！”联发科既然选择前装汽车电子市场，一定有自己的绝活儿。“一年约有15亿台内建联发科技芯片解决方案的联网设备

7、在全球各地上市。这种支持大规模产品开发和生产的能力，将使汽车制造商和其供货商从中获益。”徐敬全表示。“我们的强项在于完整强大的工艺技术、领先全球调制解调和RF技术、先进的高集成SoC设计经验和在多媒体领域的多年积累。”　　　　基于这些优势，联发科选定了四大核心领域提供系统级解决方案。　　在以影像为基础的先进驾驶辅助系统（Vision-basedADAS），徐敬全表示联发科定义了一种独特的分布式视觉