【前言】为什么要写公司深度文章，因为我们面对的投资噪音太多，经常只见树木不见森林，无法了解生意的本来面貌。我们立足于公开信息，客观理性分析，提出深度观点，还原生意本质。
汽车和医疗市场规模、主要应用场景及未来增长驱动力
FPGA 下游市场还包括汽车、多媒体&广播、消费电子、医疗市场等，占比均在 5%-10%左右，在剩下领域中，汽车市场未来增速较快，或在未来几年增速达 14%；医疗、消费电子等将保持 11% 左右的增长速度。
汽车领域：
FPGA 在汽车领域主要用于 ADAS 和车身，未来汽车低时延和高灵活的处理需求正在不断提升对 FPGA 的需求。在 ADAS 场景，FPGA 普遍应用在传感器融合领域，比如多路高清摄像头和激光雷达等传感器的融合；除了传感器融合之外，激光雷达自身的高速信号处理也广泛运用到 Xilinx 的 SoC FPGA 方案，而座舱内驾驶员状态监测系统也用到 FPGA 的方案。在座舱域中控屏，FPGA 主要负责 SoC 和显示屏之间信号的桥接、图像分割、升降帧、缩放、旋转的功能。除了 ADAS 系统外，FPGA 在新能源车的动力总成系统有愈发广泛的使用，其高并行的特性可以完成更好的电机控制。
FPGA 是激光雷达厂商的主流处理器方案。激光雷达往往涉及大量的信号处理，需要并行能力强的处理器，同时，激光雷达算法也正在不断迭代升级，加上汽车对功耗预算的约束，在这些限制下，FPGA 成为激光雷达最佳也是事实上最主流的选择。目前，包括速腾聚创、禾赛、Ouster 等主流的激光雷达厂商均采用了 Xilinx 的 SoC FPGA Zynq 系列作为其激光雷达产品的处理器。
总结来看：
FPGA 在汽车领域主要应用场景及其原因如下：
低时延的处理能力（ADAS、控制）；
高度灵活的可编程性（EV 电力系统）
另外其增长驱动力在于：
没有单一传感器能在所有场景工作→安全考虑 ADAS 需要多传感器冗余度→需要做多传感器融合→需要并行的低时延处理、多协议的支持→FPGA渗透率&价值量提升；
EV 复杂的电源管理系统→需要更低时延电机驱动→FPGA渗透率&价值量提升；
电动车的功耗约束→汽车电子系统需要更好的性能功耗比→FPGA渗透率&价值量提升。
医疗领域：
医疗影像的高清化是 FPGA 在医疗领域增长的驱动力。FPGA 在医疗领域常用于医疗影像的实时处理，例如超声、CT、MR 等设备的实时高清成像，由于医疗领域的算法复杂多变且不断更新，FPGA 的方案可以帮助行业客户快速迭代。此外，在便携的医疗影像设备中，SoC FPGA 可以提供高集成度、低功耗、小尺寸的方案。
总结来看：
FPGA 在医疗领域主要应用场景及其原因如下：
高并行低时延处理（医疗影像、医疗机器人）；
高灵活、高并行、低功耗的方案（便携式医疗设备）。
另外其增长驱动力在于：
医疗诊断和外科手术复杂化→更高清画质、更低时延的图像处理→FPGA 价值量提升；
医疗影像成像模式多、算法复杂多变且在不断更新→需要可编程性强的方案→FPGA 价值量提升；
FPGA 便携医疗诊断设备功耗和尺寸预算紧→需要高集成度、低功耗、小尺寸方案→FPGA 价值量提升。
复旦微电FPGA产品应用于汽车和医疗领域情况
公司 1xnm FinFET 十亿门级 FPGA 芯片适用于智能座舱、医学影像等应用。
另外公司在研的1xnm FinFET JFM9-1 系列面向低功耗及成本敏感性市场，如医学成像、车用毫米波/激光雷达等领域，JFM9-3 系列面向车用雷达/报警系统等领域；PSoC 针对图像和视频处理、智能座舱等领域。
公司目前拥有相关领域客户较少，在募投新一代 FPGA 和 SoC 项目后，拟新增拓展汽车电子等领域客户。
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$复旦微电(SH688385)$
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