台积电在目前的汽车领域占了非常重要的作用，围绕“AI 时代的汽车芯片演进”做出重磅趋势研判：预计至 2030 年，汽车半导体市场将达 1500 亿美元，成为 AI 下一个关键增长极。
为了支撑辅助驾驶、电气化与智能座舱的发展，台积电不仅推出专为车用设计的 3 纳米 Auto Early（N3AE）工艺，还积极推动 Chiplet 架构与先进封装技术（InFO-oS、CoWoS）上车，致力于在性能、能效与集成度上达成平衡。
我们将从两个层面展开深度分析：
◎ 为何 AI 将重塑汽车芯片需求；
◎ 台积电如何通过 Chiplet 和 CoWoS 对汽车智能计算平台进行工艺层面的支持。
Part 1.AI 重塑汽车芯片需求：从辅助驾驶到全域智驾的变革逻辑
台积电在演讲中给出一个极具说服力的数据：未来五年，AI 将推动整个半导体产业规模迈向 1 万亿美元，其中约 15%——也就是 1500 亿美元——将来自汽车芯片。
这不再是简单的“量的扩展”，而是“质的飞跃”：从传统 MCU 到集成 AI 加速器的复杂系统芯片，自动驾驶、智能座舱和车载互联的演进都需要全新的芯片架构。
随着 ADAS/AD 普及率预计到 2030 年突破 90%，AI 的作用已从图像识别等局部功能向整车级认知与决策推进。
未来 L3-L5 级别的自动驾驶不仅要处理高速行驶中的目标识别、路径规划，还需应对城市路况的复杂决策，甚至实现 Robotaxi 无人出行。
对芯片而言，这意味着：
◎ 实时多传感器融合：摄像头、雷达、激光雷达等数据需在毫秒级完成融合计算。
◎ 大规模推理任务：例如 3D 点云语义分割、BEV 感知、端侧模型运行等。
◎ 语音与自然交互：Chatbot Assistant 等功能对 NPU/TPU 提出需求。
AI 应用的深度介入，倒逼汽车计算平台完成从“分布式”向“集中式”的彻底转型：
◎ 第一阶段：域控制器架构，每个功能域（如 ADAS、座舱）配备独立 AI 引擎，但冗余与成本高。
◎ 第二阶段：中央计算平台，统一多域功能，强调多核与 AI 协同处理。
◎ 第三阶段：Chiplet 架构系统，多个异构功能块通过高带宽连接集成，提升系统灵活性与可扩展性。
Chiplet 结构非常适合车规芯片的“低产量+高定制+高复杂度”特性，既可复用成熟模块降低成本，又能灵活组合应对差异化市场。车端芯片与数据中心最大不同在于功耗容忍度低，尤其对电动车平台至关重要。
台积电将 ADAS 芯片能效分为三档：
◎ 初级 MCU：≥1 TOPS/W，适配 L1-L2 辅助驾驶；
◎ 中级 FPGA/VPU：5~10 TOPS/W，用于 L2+/L3 场景；
◎ 高级 AI 加速器：≥10 TOPS/W，支撑 L4-L5 智能驾驶。
因此，芯片设计必须在性能与能耗之间找到新的平衡点，这就为先进工艺与封装技术的导入创造了条件。
Part 2.从 N3AE 到 CoWoS：台积电如何为智能汽车打造芯片“终极形态”？
在整个汽车工艺里面，具有下面的工艺特点
◎ 计算：应用处理器（N3A/N5A 工艺节点 ）；
◎ 连接性：基带（N2/N3 工艺节点 ），射频（N4/N7 工艺节点 ）， 串行器 / 解串器（N16 工艺节点 ）；
◎ 控制器：微控制单元（N12/22 工艺节点，磁性随机存取存储器 / 电阻式随机存取存储器 ）；
◎ 传感器：图像传感器（N22/N45 工艺节点 ），雷达射频（N16 工艺节点 ），微机电系统；
◎ 电源：高压（0.13 微米工艺 ），氮化镓。
在满足复杂 AI 场景与低功耗双重需求的路径中，N3AE 制程与先进封装技术构成了双轮驱动。
N3AE （3nm Auto Early） 是首款专为车规市场打造的先进制程节点，具备 ISO 26262、AEC-Q100 等认证支持，提供更优的功耗、性能与面积表现 （PPA） ，适用于高复杂度 SoC 与 AI 加速单元。
随着电动化与智能驾驶的发展，N3AE 正从手机和数据中心走向汽车领域，未来将成为高端车载芯片的重要标配。
Chiplet 架构虽非新概念，但台积电为其赋予了车规应用的新价值。
通过模块化设计，可将 AI 核心、ISP、MCU、CAN 控制、Sensor Hub 等功能分别制造并组合封装，既提升灵活性与定制性，又缩短开发周期，同时降低良率风险与生产成本。
鉴于车企和 Tier-1 对 AI 性能、传感器类型及接口协议的多样化需求，Chiplet 架构特别适用于车用芯片，助力实现快速定制与高效量产。
先进封装技术是 Chiplet 架构落地的核心支撑，台积电为此为汽车 AI 提供了三大封装方案：
◎FcBGA 目前为主流，适用于传统 SoC 但整合度有限；
◎InFO-oS 支持多个逻辑芯片整合，带来更高带宽；
◎ 而 CoWoS 则实现 SoC 与 HBM 的高密度集成，具备超强的 AI 推理与内存访问能力。
CoWoS 目前主要用于数据中心 GPU 如 A100/H100，但台积电正积极推动其在智能驾驶领域的应用。
尽管面临功耗、散热及车规环境下震动与热冲击等挑战，一旦成功“上车”，将为 L4-L5 级自动驾驶芯片带来性能飞跃，开启辅助驾驶新纪元。当然车迭代结束以后，继续往人形机器人发展了。
小结
在智能汽车从“功能集成”转向“架构再造”的进程中，Chiplet + 高带宽封装是未来终点。而谁能率先提供可靠、低功耗、高集成度的 Auto Chiplet 平台，谁就能引领下一轮“汽车 AI 芯片革命”。
END
作者：芝能芯芯
文章来源：芝能智芯
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