智能驾驶芯片快速发展中国厂商有望突围

1、2022年06月03日智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围行业专题智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围目录 / CONTENTS01020304算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑 高通汽车战略发展之路坚定，自动驾驶发力英伟达大算力芯片助推智能汽车产业发展Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主黑芝麻：国产自动驾驶芯片独角兽地平线：AI芯片独角兽的自动驾驶“征程”芯驰科技：国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化05060708诚信 责任 亲和 专业 创新请参阅附注免责声明2智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围01算力角逐时代

2、，高级别自动驾驶 芯片量产在即诚信 责任 亲和 专业 创新请参阅附注免责声明3请参阅附注免责声明4诚信 责任 亲和 专业 创新数据来源：盖世汽车、焉知自动驾驶、佐思汽研等，国泰君安证券研究智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围自动驾驶产业链：自动驾驶芯片是实现自动驾驶的硬件支撑01算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即车载视觉系统（大立光、欧菲光、舜宇）毫米波雷达系统（大陆、博世、德赛西威、华域汽 车）激光雷达系统（Ibeo、博世、Velodyne、禾赛科技、 速腾聚创）超声波雷达系统（电装、松下、村田）环境信息车辆信息MEMS传感器惯性导航（IMU）GNNS芯片数据服务商、地图商百度、高德

3、、四维图新等决策层算法/软件供应商自动驾驶算法（英伟达、安 波福、东软、中科创达）数据服务商、地图商CPU/GPU（英伟达、英特尔、高通、华为、地平线）计算平台车联网云服务平台（联通智网、中移智行、九五智驾）移动通讯感 知 层大陆、安抚博、博世油门、制动、转向等自动驾驶产业链包含了感知层、决策层和执行层根据技术层级，由激光雷达、地图、摄像头等组成的感知层通过搜集车身周边的环境信息，将其传导到决策层，根据算法和相应平台得出 驾驶决策，最终由制动系统等下达控制指令，完成智能驾驶的信息闭环。自动驾驶芯片是自动驾驶决策层的重要组成部分，是实现自动驾驶的硬件支撑。执行层控制方案整合零部件层诚信 责任 亲

4、和 专业 创新智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围请参阅附注免责声明5数据来源：博世，国泰君安证券研究电子电气架构正从分布式向集中式演进01电子电气架构正从分布式向集中式演进随着自动驾驶的推进和OTA升级成为趋势，电子电气架构正逐渐从分布式转为域集中式。SOC芯片逐渐成为实现域集中式的重点，这种方案可以在一定程度上解决此前芯片数量多、占地大、功耗成本高等问题。算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即图1：分布式EEA在当下智能造车的环境下，暴露出很多缺点图2：电子电气架构从以前的分布式已逐渐向集中式演进智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围我国自动驾驶芯片行业快速发展，有望在未来的竞争中占有

5、一席之地01中国自动驾驶芯片产业处于发展初期，国内头部玩家持续追赶国际龙头未来2年，主流自动驾驶芯片将陆续量产交付；未来5年，市场份额的争夺将更为激烈，国内头部厂商有望突围算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即pre2017201820192020202120222023特斯拉Model3开产，标志自动驾 驶芯片从追求单一功能向“大脑” 功能转变，其需要接收不同传感器 的数据进行判断和决策，随着自动 驾驶发展，其与5G、车联网、高 精地图等的协作越发重要，从而对 芯片算力提升的要求越发迫切。至此，自动驾驶芯片进入“算力角逐”时代。之前，自动驾驶芯片 以实现单一功能为主， 比如底盘控制、发动

6、机、刹车灯等。中国自动驾 驶芯片行业 起步地平线征程2量产，算力4TOPS，功耗2W英伟达Xavier量产，算力30TOPS，功耗60W特斯拉FSD量产，算力72TOPS，功耗72WMobileye EyeQ4量产， 算力2.5TOPS，功耗6W华为Ascend310量产，算力9-16TOPS，功耗8W地平线征程3样片，算力5TOPS，功耗2.5W黑芝麻华山2号A1000量产，算力5.8TOPS，功耗2W地平线征程5样片，算力96TOPS，功耗20WMobileye EyeQ5量产，算力24TOPS，功耗10W黑芝麻华山二号量产，算力70TOPS，功耗8W英伟达Orin量产，算力200TOPS

7、，功耗65W黑芝麻华山三号样片，算力200TOPS瑞萨R-CAR V3U，算力60TOPS地平线征程6样片，400TOPSMobileye EyeQ6量产，算力128TOPS，功耗40W请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新数据来源：盖世汽车、焉知自动驾驶、佐思汽研等，国泰君安证券研究6智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围自动驾驶芯片的关键评估指标包括算力、能效比、车规认证等级等01可从多个维度对自动驾驶芯片的新能进行评估自动驾驶芯片选择的关键指标包含：算法效率和算力、芯片适配性、开发便捷性、安全认证、解决方案能力、能效比等。算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力和效率深度学习

8、算力和效率车芯片算力角逐逐渐凸显，以及实际运 行中的算力有效性也是重要参考点芯片适配性视觉传感器、毫米波雷达、激光雷达等 在逐步加入应用，因而芯片若能够适配 更多种类的传感器将凸显优势。芯片里 嵌入的算法与操作系统之间的适配性也 是重要考量指标。请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新数据来源：盖世汽车、焉知自动驾驶、佐思汽研等，国泰君安证券研究7软件开发的便捷性自动驾驶的感知和决策算法，由于整体软件开发 周期长，周期长将影响芯片量产时间。比如英伟 达的CUDA开发软件，在产品量产后可便捷移植 到自动驾驶硬件系统中。车规级安全认证ISO 26262 ASIL A/B/C/D解决方案的灵活

9、性和全面性解决方案能力包含：整套的集成解决方 案；开放的软硬一体解决方案，从而主 机厂商和Tier1可以二次开发；感知、驾驶策略等解决方案能力。能效比高能效比代表完成相应计算所需能量更少，从而保证自动驾驶决策和行驶的稳定和及时。自动驾驶芯片关键 评估指标芯片适配性开发的便捷性安全认证灵活性和 全面性能效比智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围“三域”芯片格局初现端倪01算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即自动驾驶芯片：以英伟达的CPU+GPU+ASIC架构为例说明，CPU是基于ARM架 构的，GPU基于NVIDIAVolta架构，ASIC涵盖 了深度学习加速器和可 编程视觉加速器，提升了C

10、PU性能。图4：高通：CPU+GPU+DSP+LTE+ISP架构车载计算芯片包含自动驾驶芯片、智能座舱芯片和车身控制芯片等目前，车载芯片的演化主要体现在智能座舱、自动驾驶域。智能座舱芯片由中控屏芯片升级演化而来，主要参与者包括传统汽车芯片供应 商以及新入局的消费电子厂商，国产厂商正从后装切入前装；自动驾驶域控制器为电子电气架构变化下新产生的计算平台，处于领先地位 的包括英伟达、Mobileye，高通、华为也重点布局该领域，国内也有地平线、黑芝麻、芯驰科技等创业企业参与。图3 ：英伟达：CPU+GPU+ASIC架构智能座舱芯片：以高通CPU+GPU+DSP+LTE+ISP架构为例，可实现QNX系

11、统 和Hypervisor启动时间低于3s，安卓系统启动 时间低于18s。其CPU采 用主频2.1GHz的四核处理器，实现针对硬件的 交互；GPU支持4k超高清 触屏，一芯多屏；DSP能 够实现CPU负载一定的前 提下，支持多个摄像头 同时输入；LTE，调制解 调器模块，保证了行驶 稳定的移动连接。自动驾驶芯片智能座舱芯片请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新数据来源：英伟达，高通官网，国泰君安证券研究8智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围消费电子芯片巨头及人工智能创新芯片企业纷纷入局01算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即传统汽车芯片龙头消费电子巨头人工智能新企 业产品线齐全，

12、与传统主机厂合作关系良好，车规 级芯片安全性积累较多，目前在中低端车型应用 较多资金雄厚，可支撑起对先进制程和高算力芯片的 研发投入，软件生态好，目前在中高端车型和造 车新势力广泛应用，在智能座舱及自动驾驶域均 处于行业领先水平自动驾驶域主控芯片代表及其厂家恩智浦：基于S32芯片的BlueBox3平台 瑞萨：R-Car V3U德州仪器：Jacinto 7架构的TDA4VM芯片英飞凌：AurixAI技术出众，通常可以为 客户提供“算法芯片” 的软硬件耦合的全栈式解决方案，部分头部企业 被消费电子巨头收购后仍保持活力，国内创新企 业产品主要应用于国产车型竞争优势请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和

13、专业 创新9数据来源：各公司官网，国泰君安证券研究英伟达：ParkerXavierOrinAtlan系列 英特尔： Mobileye EyeQ 系列AMD： ZynqlVirtexlVersal AI系列高通： Snapdragon Ride华为：基于昇腾芯片的MDC平台特斯拉： HW3.0芯片地平线： J3、J5黑芝麻： A1000芯驰科技： V9传统汽车芯片龙头、消费电子巨头、人工智能企业竞争激烈进入自动驾驶时代，传统汽车芯片龙头受到一定的冲击，但也选择积极参与市场竞争。如瑞萨在2020年底发布的自动驾驶域主控SoC芯 片R-Car V3U；瑞萨的智能座舱域主控SoC芯片R-Car H3目

14、前也具有一定的市场影响力。图4：传统汽车芯片龙头、消费电子巨头、人工智能企业竞争激烈01请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新10数据来源：罗兰贝格，国泰君安证券研究智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围英伟达领跑自动驾驶芯片，高通、华为各有所长算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即自动驾驶技术的快速发展带来了对先进制程、高算力SoC芯片的强烈需求，新型参与者纷纷入局自动驾驶赛道自动驾驶技术的发展对研发投入的要求水涨船高，且对芯片的智能网联、推理训练等能力以及软件应用生态提出了更高要求。而这些恰好是高通、英伟达、英特尔、华为、AMD这样的消费电子巨头所具备的优势。巨头常常通过并购的方

15、式快速补足自身在自动驾驶芯片领域的能力建设，因而消费电子巨头目前成为了自动驾驶芯片的领军者。如高通目前在智能座舱域SoC主控芯片上处于绝对领先地位，英伟达和Mobileye目前分别在大算力方案和ADAS省心方案方面处于领先地位。以国内的黑芝麻、地平线等为代表的人工智能创新企业的AI研发技术出众，除特斯拉的芯片自用以外，其他厂商通常可以为客户提供“算法+芯片”的软硬件耦合的全栈式解决方案，也快速崛起为市场的重要参与者。表1：消费电子巨头通过并购方式快速补足在自动驾驶芯片领域的能力建设巨头并购对象并购时间并购金额并购原因英特尔Altera2015年6月完成167亿美元Altera是全球第二大FPG

16、A芯片厂商，市占率约35左右，其自动驾驶域控制芯片Cyclone VSoC应用在奥迪、Waymo等车型中AMD赛灵思2020年10月启350亿美元赛灵思是全球最大的FPGA芯片厂商，市占率约50左右，其芯片目前在L2级及以下的ADAS领域有广泛使用英伟达Arm2018年7月宣布400亿美元Arm架构CPU内核目前在移动智能终端、自动驾驶领域有广泛使用高通恩智浦2018年7月宣布440亿美元恩智浦在汽车MCU芯片上市占率第一，且较早布局智能座舱主控芯片智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围01自动驾驶域的应用层涉及的范畴较窄，会造成芯片 生态相对分立自动驾驶虽然有各种各样的应用场景，比如AVP、

17、TJP 、 HWP等等，但本质上都是同一类应用，即自动驾驶生态中 涉及的应用范畴远窄于手机。因而，如果核心算法开源， 就会失去差异化。在这种情况下，英伟达、高通等芯片厂 商具有通过技术上的分立实现生态差异化的动机。L3级别自动驾驶落地时点或在一定程度上影响驾驶 域芯片生态的竞争格局这里的L3落地更多地指自动驾驶发展的节奏以及对于算力的需求。由于目前英伟达自动驾驶芯片的成熟度和算力都明显领先，如果自动驾驶落地非常快，那么有利于其获取 更大的份额；而如果自动驾驶落地较慢，则对包括高通和 一众国产芯片厂商更为有利。芯片厂商通过技术上的分立实现生态差异化算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即图5：自

18、动驾驶功能模块看似种类禁多，但归根结底是同一类应用，涉及的范畴远远窄于智能手机请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新11数据来源：广汽，国泰君安证券研究智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围自动驾驶芯片算力持续提升需求迫切01请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新数据来源：英伟达，特斯拉，Mobileye，华为，地平线，国泰君安证券研究12算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即厂商芯片最大算力（TOPs）制程（nm）功耗（W）量产时间英伟达Orin2547452022特斯拉FSD7214722018MobileyeEyeQ512752020华为升腾91051273102019

19、地平线征程512816302022随着自动驾驶级别的不断上升，自动驾驶芯片公司的性能竞争也更加激烈自动驾驶等级每增加一级，所需要的芯片算力就会呈现一个数量级的上升。L2级自动驾驶的算力需求仅要求2-2.5TOPS，但是L3级自动驾 驶算力需求就需要20-30TOPS,到L4级需要200TOPS以上，L5级别算力需求则超过2000TOPS。可以预见，随着自动驾驶级别的不断上升， 大算力的自动驾驶芯片会成为行业必然趋势。表2：国内外众多厂商均推出了自己的自动驾驶芯片产品01请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新13数据来源：罗兰贝格，国泰君安证券研究高级别自动驾驶钟爱英伟达，低级 别自动驾

20、驶用Mobileye英伟达是GPU大佬，盯上汽车领域后先后 推出了Tegra、Xavier，现在Orin刚刚量 产。英伟达的自动驾驶芯片优点是大算力 以及好的软件栈和生态，方便客户个性化 开发。市场现在普遍不看好Mobileye，因为芯 片迭代速度慢，其次软件封闭是黑盒子， 不方便车厂做个性化；但它优势在于低功 耗和性价比（主要支持 L2 及以下的自动 驾驶，市场占有率很高，有大量的配套量 产车型， 如 Q4、 Q5 芯片依然在蔚来车 型上使用）智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围竞争格局：高级别与低级别自动驾驶市场各有钟爱算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即车 企自动驾驶产品20172

21、018201920202021202220232024小 鹏自动驾驶系统版本Xpilot2.0Xpilot2.5实现L2Xpilot3.0泊车、高速NGPXpilot3.5城区NGPXpilot4.0城市自动驾驶Xpilo t5.0局部 全自 动驾 驶配套车型G3P7配套自动驾驶芯片Mobileye EyeQ4英伟达Xavier后续预计Orin理想自动驾驶系统版本实现L2高精地图L4硬件L4级别自 动驾驶理想ONE新理想ONEX01配套自动驾驶芯片MobileyeEyeQ4地平线J3英伟达Orin蔚 来自动驾驶系统版本NIO Pilot 辅助驾驶NIO Pilot 高速NOA、自动泊车NAD

22、L4硬件逐步实现点到点自动驾驶体验配套车型ES8、ES6、EC6ET7配套自动驾驶芯片Mobileye EyeQ4英伟达Orin表3：造车新势力厂商积极采用英伟达自动驾驶芯片智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围自动驾驶芯片市场空间前景广阔01算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即自动驾驶相关模块渗透率有望快速提升消费者对辅助驾驶、自动驾驶功能的付费意愿较强，相关模块渗透率有望快速提升。罗兰贝格调研结果显示，认为辅助驾驶（L2）与自动 驾驶（L2.5/3）功能重要的消费者比例已经分别高达88%与80%，其中对于L2中单个功能愿意支付的费用为2200-4100元，对L2.5/3中单 个功能愿意

23、支付的费用则高达3800-4900元。消费者较强的付费意愿有望带动智能驾驶相关模块渗透率快速上升。以芯片销售额为统计口径，预计自动驾驶芯片市场规模在2030年可达百亿元以上。591421314659718293104100%80%60%40%20%0%-20%200401008060120自动驾驶芯片市场规模（亿元）同比增速（ ）请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新数据来源：2021麦肯锡中国汽车消费者洞察、头豹研究院，国泰君安证券研究14图6：自动驾驶芯片市场规模（亿元，以芯片销售额为统计口径）图7：消费者认为自动驾驶相关功能价值最高，10%40%的消费者愿意为该功能买单智能驾驶芯

24、片快速发展，中国厂商有望突围车规级芯片标准远高于消费级芯片01请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新15数据来源：CSDN，国泰君安证券研究算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即参数要求消费级工业级车规级温度零下0-40零下1070零下40155温度低根据使用环境而定0-100%验证JESD47(Chips) ISO16750(Modules)JESD47(Chips) ISO16750(Modules)AEC-Q100(Chips)ISO16750(Modules)出错率3%1%0%使用时间1-3年5-10年15年车规级芯片标准要求严格，技术门槛高，供货周期长车规级芯片的标准远高于

25、消费级和工业级芯片。车规级芯片从研发、生产、制造等环节要求严格，以满足汽车对安全性和可靠性的要求。汽车芯片的寿命一般设计在15年左右，对零部件的可靠性和安全性要求更高。一款车规级芯片需要2-3年的时间完成车规级认证并进入主机 厂供应链，进入后一般拥有5-10年的供货周期。发布于2016年的智能座舱车规级芯片高通骁龙820A经历了多年的测试，一直到2019-2020 年才开始广泛应用于奥迪、小鹏、理想等主机厂。表4：车规级芯片标准远高于消费级芯片智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围请参阅附注免责声明16数据来源：CSDN，特斯拉官网，国泰君安证券研究“CPU+GPU+XPU”异构主控SoC芯片

26、渐成主流芯片类型CPUGPUFPGAASIC通用性高高半定制化全定制化灵活度高高较高低功耗高高较低低成本高高较高前期成本高，规模化 量产后成成本较低优势复杂逻辑运算能力强， 擅长逻辑控制数据并行计算能力 强，浮点运算能力 强可进行流水线并行和 数据并行计算，可编 程灵活度较高AI运算效率高，功耗 低，体积小、可靠性 高劣势不擅长处理并行重复运算，核数少管理控制能力弱，功耗最高开发周期较长，复杂 算法开发难度大，价 格较昂贵灵活性差，算法支持 有限，算法迭代后需 重新开发代表厂商英特尔、AMD、高通、 华为英伟达、AMD赛灵思、Altera地平线BPU、华为、 特斯拉、Mobileye、 黑芝麻

27、诚信 责任 亲和 专业 创新01自动驾驶时代，“CPU+GPU+XPU”的异构主控SoC芯片逐渐成为主流目前自动驾驶汽车的芯片平台主要为异构分布硬件架构，由AI单元、计算单元和控制单元三部分组成，通常包含CPU、GPU、FPGA、ASIC 等几类芯片。以上几种芯片各有优势，因而由CPU+GPU+XPU+其他功能模块（如基带单元、图像信号处理单元、内存、音频处理器等）组 成的异构主控SOC芯片成为当前自动驾驶汽车的主流选择，单个SoC芯片是一个完整的计算单元，可以去独立负责智能座舱域、自动驾驶域 等智能汽车中较为复杂的领域。算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即表5： 四类车规级芯片各有优势芯

28、片类型图8： 特斯拉FSDSOC芯片由了个ArmA72CPU、1个GPU、2个 NPU及其他ISP、内存等功能模块组成诚信 责任 亲和 专业 创新智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围请参阅附注免责声明17数据来源：安波福，国泰君安证券研究硬件预埋与冗余，后续软件升级充分发挥硬件性能01算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即自动驾驶算力先行，“硬件预埋”需求下高算力的SoC芯片是自动驾驶技术演进的基础芯片算力的提升是产业发展的重要前提。只有硬件性能打好基础，才能为后续的软件和应用优化提供足够的空间，所以即使在“软件定义汽车”的技术路线逐渐成为共识的当下，提高芯片算力依旧是目前产业关注的焦点。

29、随着自动驾驶时代软硬件的解耦，对于用户来说，软件系统后续可以通过OTA方式升级，而硬件更新周期要明显更长，通常与整车生命周期 相同，所以给主机厂商带来“硬件预埋”的需求，即先做好硬件冗余，后续通过软件升级的方式来逐步发挥硬件性能。这也带来对高算力SoC芯片的强烈需求，因此各头部汽车芯片供应商都在不断推出算力更高的SoC芯片，以满足主机厂客户未来数年的发展规划。表6：高算力的SoC芯片是自动驾驶技术演进的基础级别L1L2L2+/L3L3+L4/L5时间201520202022-202320252030外围感知硬件超声波雷达6 毫米波雷达1 摄像头1超声波雷达12 毫米波雷达5 摄像头5超声波雷达

30、12 毫米波雷达6 摄像头8激光雷达1超声波雷达12 毫米波雷达6 摄像头10激光雷达3超声波雷达12 毫米波雷达6 摄像头12 激光雷达5CPU算力要求5K+DMIPS20K+DMIPS80K+DMIPS200K+DMIPS500K+DMIPSAI算力要求1 TOPS10+TOPS100+TOPS500+TOPS1000+TOPS智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围GPU与ASIC路线各有优势算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即01GPU的优点GPU 软硬件体系一致， 面向所有不同的场景， 其软硬件体系相同在新市场出现时，厂商倾 向与用GPU验证，因为不 需要改硬件，也不需要改 软件，

31、只需要写算法来做 验证适合长尾应用ASIC独特优势第一，面积偏大，功耗偏 高，成本偏高第二，算力的利用效率偏低，因为它要支持所有模 型，意味着他没法对某一 个模型做足够多的优化， 这是做广和做专的相悖之 处面向很多大量的长尾应 用，GPU是最好的选择 因为市场容量不够大， 专门做ASIC得不偿失。 但是面对相对大的赛道， 虽然刚开始时大家用 GPU验证，市场容量若 足够大，在算技术账的 同时要算经济账。市场每年出货量至少上 亿片，客户后续会考虑 整体性能、功耗、面积 公司倾向于用更小的面 积，更低的功耗，更小 的成本来实现功能。随 着技术的成熟，从商业 的角度，ASIC会具有其 独特优势。1请

32、参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新18资料来源：国泰君安证券研究GPU与ASIC路线各有特点，ASIC符合商业逻辑GPU的缺点01产品分层而非厂商分层在智能驾驶领域，一些传统的车规芯片厂商慢慢掉队国内头部企业有望率先推出对标Orin的芯片，从中国出发走向世界主机厂一旦选择某家SoC厂商，后续替换成本较高2智驾SoC替换成本高昂，2025年或是关键时点对于海外情况，调研结果显示，“生态站队”的表述并不十分确切3请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新19资料来源：国泰君安证券研究座舱域和驾驶域商业模式不同，软件占比提升是大势所趋座舱域和驾驶域软件价值量难以量化，软件部分占比变高是

33、趋势座舱域商业模式为“平台+定制服务”，驾驶域商业模式为”算法授权”从第三方公司的产业定位来看，一定会有软件Tier1出现未来智驾是同一套体系，座舱厂商与驾驶厂商殊途同归最终行业将面向中央计算智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围自动驾驶芯片与座舱芯片的商业模式存在一定差异算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即诚信 责任 亲和 专业 创新请参阅附注免责声明20数据来源：罗兰贝格，国泰君安证券研究01中短期内自动驾驶汽车芯片形成智能座舱域主控芯片和自 动驾驶域主控芯片的双脑结构，未来将向“中央计算平台” 演进目前自动驾驶汽车的电子电气架构正在经历从分布式架构到基于域 的集中式架构转型，在这一过

34、程形成了车内的“智能座舱域”和车 外的“自动驾驶域”两大核心域，分别由独立的高算力SoC芯片负 责运算。预计到2030年以后，随着自动驾驶技术路线的逐渐成熟， 自动驾驶汽车的电子电气架构将发展至基于域融合的带状架构，智 能座舱主控芯片和自动驾驶主控芯片也将逐步向中央计算芯片融合， 通过提高芯片的集成度来进一步提高计算效率，同时降低制造成本。智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围自动驾驶与座舱主控芯片向“中央计算平台”演进算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即图9：智能座舱城主控芯片目前正在独立发展， 未来将逐步与自动驾驶域主控芯片融合发展，二者共同构成中央计算平台诚信 责任 亲和 专业 创新

35、请参阅附注免责声明21智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围02智能座舱芯片：一芯多屏渐成主 流，高通领跑诚信 责任 亲和 专业 创新智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围请参阅附注免责声明2202之间的关系也不再是零和博弈。过去垂直化的汽车产业链复杂且冗长，智能座舱催生汽车产业链变革智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑智能座舱潮流变革汽车产业链结构智能座舱产业链清晰。上游产品为软硬件原材料、与底层软件。下游为主机厂，组装整车设备并交付消费者，拥有最终定价权。在电动化、图10：智能座舱：产业链较长，涉及的领域较多智能化、网联化、共享化的汽车“新四化”推动下，汽车产业供应链的

36、转型整合也在加速。从产品线来看，国内供应商已逐渐形成自己完善的产品链。德赛西威 作为传统的硬件集成商，中科创达作为软件供应商各司其职。现有智 能座舱的潮流下，Tier1和Tier2的界限被逐渐模糊，供应商和主机厂层级关系明显，以链条式逐层生成价值向上输送，层级越高提供的价 值越大。而智能座舱打破了原有结构，主机厂和供应商产生更多元和 开放的关系，供应商根据主机厂提供的客户需求研发相适配的软硬件 在Tier n中来回跳跃，与主机厂共同研发。从过去的产业链中的单一 一环，变为上下通源的打通式服务，实现平台化的开放服务。数据来源：罗兰贝格，地平线，中科创达，国泰君安证券研究智能驾驶芯片快速发展，中国

37、厂商有望突围诚信 责任 亲和 专业 创新数据来源：均联智行，国泰君安证券研究自动驾驶级别演进为座舱设计提供新思路02L0L1L2L3L4L5持续专注于横向纵向的车辆控制人工感知和判断人工执行动态驾驶任务系统辅助纵向的车辆控制系统辅助感知和判断系统辅助动态驾驶任务系统辅助感知和判断动态驾驶任务支援有限设计运行域动态驾驶任务支援有限设计运行域有限设计运行域Feet offHands offEyes offBrain offFree style机器注意力非驾 驶活动请参阅附注免责声明23自动驾驶级别的演进逐步改变车内行为模式伴随着自动驾驶技术的发展，人在车里面的行为模式会发生极大的变化。驾驶员的精力

38、将逐渐从驾驶本身中解放出来，从而能够去从事更多更有意义的活动。图11：随着自动驾驶定义级态的推进，人在车中的模式发生较大变化驾驶任务智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围自我实现尊重的需要情感和归属需求安全舒适需求生理需求个性化：车辆将更懂使用者，满足个性化需求，能 体现使用者的自我意愿认同：希望通过车辆凸显社会定位，为身边人所认同社交：更亲密的社交关系将从手机延伸到车辆舒适：希望使用车辆更加舒适和便捷座椅、音响等安全：希望车辆装配更多的安全性配置和功能交互属性激增，“第三空间”属性凸显02请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新2

39、4数据来源：罗兰贝格，国泰君安证券研究消费者需求升级，座舱被赋予更强的交互属性援引罗兰贝格的表述，“消费者对汽车的认知也逐渐从 单一的交通工具向第三空间转变，而座舱则是实现空间塑造的核心载体”。随着消费者对于汽车需求的转变，座舱被赋予了更强的交互属性。图12：消费者对汽车的需求从出行工具逐步转变为生活“第三空间”智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑02用户使用需求的转变提高对高算力智能座舱SoC芯片的需求进入智能驾驶时代，用户对汽车座舱功能的需求维度将不 再局限于传统的“安全+被动智能”，未来座舱芯片的算力 需要支撑用户需求向“主动智能，内容+服务”等多重需求 的转变，满足

40、用户人机共驾、内外联合与应用为王三大应 用场景的需求“一芯多屏”的发展趋势也对座舱芯片的性能、算力提出 都更高要求。从技术角度上看，影响座舱算力需求的因素 至少有22个，每一个因素都会对算法及上层应用产生不同 的影响，对于同样的算法，是多个影响因子共同起作用， 这将导致对算力的要求大幅提高。智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围座舱芯片的算力将支撑需求向“主动智能，内容+服务”转变智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑第二阶段：被动职能+安全2000-2012借助电子类功能提升车辆安全 性，例如车联网功能中的自动 报警，以及一些早期预防语音控制，手势控制或其他交 互技术为人机

41、共驾场景下的用 户提供智能交互方案，并基于 座舱软硬件一体化聚合体系的 精细感知对交互需求进行智高 效处理2013-2016通过电子化与智能化水平较低的被动智能配置提升座舱体验座舱的智能化水平较低，人机交互仍以被动式交互为主场景二：内外联合智能驾驶技术的发展打破单车 座舱的孤岛效应，形成一个内 外联合的智能场景软硬件或 设备之间互联互通。内外环境感知实现无缝衔接核 融合，形成数据交互，内外数 据交互使得智能座舱得交互感知拓展到外部环境。第三阶段：主动智能，内容+服务2017在智能座舱中接受车机端主动 提供的特定内容服务（音乐、 电子书）与主动响应，提供更 多主动交互场景。场景二：内外联合智能辅

42、助驾驶技术的提升大幅 减轻了用户的驾驶负荷，驾乘 人员的碎片化娱乐习惯逐步迁 移到行程体验中，形成座舱空 间的内容服务场景。图13： 智能座舱的用户需求逐渐向“主动智能，内容+服务”转变第一阶段：安全为主场景一：人机共驾请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新25数据来源：罗兰贝格，国泰君安证券研究智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围国内外智能座舱市场规模快速增长02智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑34536042045049051756659261063930020010004005006002019 2020 2021 2022 2023 2024 2025

43、 2026 2027 2028 2029 2030全球智能座舱市场（单位：亿美元）700660 66188请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新数据来源： IHS Markit ，国泰君安证券研究2699121138155169191209220 240 247500100791502002503002019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030中国智能座舱市场（单位：亿美元）智能座舱的场规模快速扩张根据IHS Markit预计，全球智能座舱市场规模从2019年的345亿美元增长到2020年的360亿美元，2030

44、年预计将达到681亿美元,2021- 2030年CAGR达4.9%。同时中国智能座舱市场蓬勃发展，预计市场规模增速明显高于全球平均水平，2021年预计达到99亿美元。2030年 预计达到247亿美元，2021-2030年CAGR达9.9%。图14：全球智能座舱市场保持稳步增长图15：中国智能座舱市场增速明显高于全球智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围图16：国内消费者购车决策中座舱智能科技因素占比达26.7%0%5%10%15%20%25%30%中国美国日本英国德国40%50%60%70%80%30%2019202020212022202320242025中国市场全球市场图17：国内市场智能

45、座舱渗透率提升速度有望快于全球市场02请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新数据来源： IHS Markit ，国泰君安证券研究27从卖方市场转向买方市场，行业演进的核心驱动因素由技术与产品转变为消费者需求。国内智能座舱渗透率逐年拔高智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围图19：中控屏在2021年1-11月发布的车型中装配率已超80%对座舱交互属性越来越高的要求直接反映为全液晶仪表盘与中控屏渗透率的快速提升2021年1-11月的车型中，配备全液晶仪表盘的车型占比达到41.2%，而2017年该数字仅为2.4%，渗透率平均每年上升9.

46、7pct；而发展起步更早的中控屏在2021年1-11月的车型中已经几乎成为标配（81.6%），2017-2021年渗透率平均每年上升19.0pct。图18：全液晶仪表盘渗透率快速上升100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%201620172018201920202021.1-115万以下20-25万5-10万25-30万10-15万30万以上15-20万整体100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%201620172018201920202021.1-115万以下20-25万5-10万25-30万10-15万30万以上15-20万整体交互属性激

47、增，大屏化、多屏化趋势明显02请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新数据来源：汽车之家，国泰君安证券研究28智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围1086420201620172018201920202021.1-1120-25万英寸12 5万以下1086420201620172018201920202021.1-1120-25万 5-10万 10-15万 15-20万25-30万30万以上整体英寸12 5-10万 10-15万 15-20万5万以下 25-30万 30万以上 整体 02请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创

48、新数据来源：汽车之家，国泰君安证券研究29渗透率上升的同时，液晶仪表盘和中控屏正呈现出大屏化、多屏化趋势截止2021年1-11月，液晶仪表盘平均尺寸为9.2英寸，其中售价在30万元以上的车型液晶仪表盘平均尺寸达到11.2英寸，而10万元以下 车型则往往在6.5英寸以下；中控屏平均尺寸为10.5英寸，其中售价在30万元以上的车型中控屏平均尺寸达11.0英寸，而10万元以下车型 则在9.5英寸左右。图20：全液晶仪表盘尺寸快速增加，大屏化趋势向中低端车型扩散图21：中控屏尺寸快速增加，大屏化趋势向中低端车型扩散交互属性激增，大屏化、多屏化趋势明显智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通

49、领跑智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 20303块屏幕及以上1-2块屏幕02请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新数据来源：理想汽车、佐思汽研、IHS Markit，国泰君安证券研究30渗透率上升的同时，液晶仪表盘和中控屏正呈现出大屏化、多屏化趋势从目前情况来看，中控多屏（搭载两块或更多中控屏）与座舱联屏（将车内屏幕并排连接布置，采用一体化或近似一体化设计）的方案逐渐增多，在2020-2021H1已有多款采用

50、座舱联屏方案的车型陆续上市。从中长期来看，根据HIS的预测，至2025年将有4%的车型会搭载3块或更多数量的屏幕（不含仪表、HUD和后视镜），而到2030年这一 比例有望上升至19%。图22：中控多屏与座舱联屏方案已经出现图23：至2030年将有19%的车型搭载3块或更多数量的屏幕交互属性激增，大屏化、多屏化趋势明显智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑诚信 责任 亲和 专业 创新智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围请参阅附注免责声明31数据来源：高通多屏化趋势下，一芯多屏渐成主流02相对于多芯多屏，一芯多屏在性能、经济性、安全性等方面具有明显优势从性能上看：在座舱交互需求

51、越来越旺盛的今天，信号传输的实时性变得愈发重要。一芯多屏方案中信号的传输在芯片内部完成，相对于此 前多个操作系统之间通过CAN总线、LIN总线传输信号的方式，大幅降低了通信时间，助打破多芯片方案由于信号传输延迟导致的性能局限。从成本上看：单芯片方案的系统总成本低于多芯片方案。安全性上看：一芯多屏方案中芯片等电子元器件数量减少，系统复杂度降低，系统可靠性上升。多芯多屏方案则更像是从单芯单屏向一芯多屏过渡的状态，该方案被主机厂采用往往与后者因较为紧张的出货周期考量而倾向于选用成熟方案有关。图24：相对于多芯多屏，一芯多屏在性能、经济性、安全性等方面具有明显优势，是未来发展趋势智能座舱芯片：“一芯多

52、屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围请参阅附注免责声明32应用应用应用Guest1 OSGuest2 OSGuest3 OS虚拟机监视器硬件CPU1CPU2CPU3Guest1 OSGuest2 OSGuest3 OSCPU3硬件硬件硬件CPU1CPU2诚信 责任 亲和 专业 创新数据来源：航盛电子，国泰君安证券研究图25：Hypervisor方案目前已经成为一芯多屏的主流方案应用应用应用多屏化趋势下，一芯多屏渐成主流02Hypervisor方案目前已经成为一芯多屏的主流方案硬件隔离方案：通过分区的方式把SOC芯片的资源进行划分，各个分区间硬件资源独立使用，

53、不能共享。这种方案下，硬件资源的分配和管 理得到了简化，软件开发难度较低、周期较短，且可靠性、安全性较好，但硬件的资源无法进行动态调节。Hypervisor方案：Hypervisor作为运行在硬件设备与操作系统之间的中间软件层，可以对硬件资源进行调度和分配，多个操作系统在 Hypervisor的协调下实现硬件资源公用，而在软件层面则保持独立。Hypervisor方案可以分为两类，一类是Hypervisor 直接在硬件设备上运 行，另一类是Hypervisor在操作系统上运行，目前第一类方案已逐渐成为一芯多屏的主流。智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑智能驾驶芯片快速发展，中

54、国厂商有望突围数据来源：各企业官网，国泰君安证券研究02智能座舱芯片竞争格局：高通处于领导者地位智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑高通、英特尔、英伟达在中高端车型智能座舱主控芯片上竞争激烈，三星、华为异军突起，切入高端市场，AMD为特斯拉旗舰车型 提供定制芯片，瑞萨、恩智浦等在中低端车型上应用较为广泛，地平线等国产创新厂商与国产车型展开合作。高通英特尔英特尔英伟达AMD三星华为瑞萨、德州仪 器、恩智浦等高通是目前最重视智能座舱主控芯片市场的厂商之一高通在2021年初发布了第四代智能座舱主控芯片，将是全球 第一款量产的5nm制程汽车芯片，图形图像、多媒体、计算机 视觉和AI

55、功能都将进一步强化，预计从2023年开始将有大量 搭载第四代智能座舱芯片的新车上市。英特尔A3900系列成为目前全球中高端车型应用最为 广泛的智能座舱芯片之一英特尔芯片的性能其实远低于其他主要竞争对手，产品 长期未更新，但却拥有最广泛的客户群，宝马、现代起 亚、通用、沃尔沃、Stellantis 、斯巴鲁、捷豹路虎、 凯迪拉克的多款主力中高端车型选择英特尔芯片英伟达智能座舱芯片业务迎来拐点，迎来头部客户回归英伟达在高等级自动驾驶域主控芯片上的越来越显著的 领先优势强化了客户的信任和公司的市场形象，随着未 来智能座舱域和自动驾驶域主控芯片逐渐向中央计算芯 片融合，英伟达望提升其在智能座舱域的行业

56、地位。 三星智能座舱芯片业务异军突起，拿下高端客户奥迪三 星 智能 座 舱主 控芯 片主 要 有Exynos 8890 及 ExynosAuto V9 两款 ， 三 星 V9 整 体性能 与高 通 SA8155P基本能打平，弱于SA8195P，三星8890性能 弱于高通SA8155P。诚信 责任 亲和 专业 创新华为HI版，搭配运行了鸿蒙OS系统及超长一体显示屏，未来麒麟芯片有望持续受益于鸿蒙OS的快速发展。华为麒麟芯片性能优异，受益于鸿蒙OS生态快速发展目前首款搭载麒麟990A芯片的车型为北汽极狐阿尔法AMD从车载游戏场景出发，为特斯拉定制包含消费级游戏显卡的智能座舱SoC为特斯拉提供智能座

57、舱SoC芯片也意味着AMD正式进 入智能座舱行业的竞争，未来AMD有可能在其他高端 车型上推广其智能座舱芯片。恩智浦由于高通未能成行的收购打乱了恩智浦的节奏，产品多次跳票。至今尚未有性价比高端新品问世，但是已经发布10年的i.mx6依旧是中低端座舱领域的霸主瑞萨、德州仪器、恩智浦等传统汽车芯片巨头在市场份额不断下滑中居，应用于长安UNI-T、2021款理想ONE等车型。请参阅附注免责声明33地平线等国产创新厂商技术实力较强，与国产车型展开积极合作地平线能够为客户提供基于L2-L4级“智能驾驶+智能 座舱”全场景芯片解决方案，其首款智能座舱芯片征 程2发布于2019年，AI算力4TOPS，在智能

58、座舱芯片智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围瑞萨NXP德州仪器高通高通联发科英特尔三星型号R-CAR H3i.mx8QMJacinto7820ASA8155PMT 2712A3960Exynos Auto 8890制造工艺16 纳米28 纳米16nm14nm7 纳米28 纳米14 纳米14nm内核86648648CPU 算力/DMIPS40k26k22k45.2k85k22k42k未知GPU 频率600MHZ850MHZ750MHz624MHz700MHz900MHZ650MHz未知GPU 算力/GFLOPS288128166.45881142133216未知车规级AEC-Q100 ASIL

59、-BAEC-Q100 ASIL-BAEC-Q100 ASIL-BAEC-Q100AEC-Q100AEC-Q100AEC-Q100未知主要合作Tier 1伟世通、博世、大 航盛、博世、博泰、 大陆、弗吉亚、现 陆、电装、弗吉亚华阳代摩比斯博世、大陆、电装、德赛西威、华阳、航盛、LG、三菱电机、松下、伟世通、阿尔派三星哈曼、安波福、电 装、博世、松下、三菱电 机三星哈曼部分车型大众等广汽等福特等奥迪、本田等丰田低端车（待定）红旗、特斯拉奥迪等智能座舱芯片：高通处于领导者地位02请参阅附注免责声明诚信 责任 亲和 专业 创新34数据来源：高通、佐思产研，国泰君安证券研究座舱芯片玩家包括传统电子厂商和

60、消费电子厂商传统电子厂商包括瑞萨/恩智浦/德州仪器/意法半导体等；消费电子厂商包括高通/英特尔/联发科/三星等。几类厂商在智能座舱主控芯片上形成差异化竞争，高通是座舱域的绝对领导者高通在座舱域有绝对优势。截至2020年底，25家顶级汽车制造商中已有20家选择高通骁龙汽车数字座舱平台，搭载8155平台的车型2021 年陆续量产，到2021年高通可能能占据70%-80%的份额；而英伟达在座舱领域只有奔驰、奥迪、韩国现代等少量客户。表7：座舱芯片玩家包括传统电子厂商和消费电子厂商智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑智能驾驶芯片快速发展，中国厂商有望突围02请参阅附注免责声明诚信