汽车AI芯片行业深度研究报告

1、汽车AI芯片行业深度研究报告内容目录 HYPERLINK l _bookmark0 芯片是软件定义汽车生态发展的基石 5 HYPERLINK l _bookmark3 汽车处理芯片由U向I 芯片方向发展 7 HYPERLINK l _bookmark5 汽车数据处理芯片运算由控制指令向AI运算方向发展 7 HYPERLINK l _bookmark9 M 内核提供芯片控制指令运算能力 9 HYPERLINK l _bookmark11 AI处理器提供芯片智能运算能力 10 HYPERLINK l _bookmark14 车规级芯片条件苛刻 HYPERLINK l _bookmark17 U引领

2、汽车由机械化时代走向电气化时代 13 HYPERLINK l _bookmark18 CU承担汽车执行ECU的运算大脑 13 HYPERLINK l _bookmark23 预计2025 年我国汽车CU市场达32.9 亿美元，CR 7.7% 14 HYPERLINK l _bookmark27 汽车CU行业加快整合集中度提升 16 HYPERLINK l _bookmark31 软件定义汽车时代来临，域控制I 芯片是重要一环 18 HYPERLINK l _bookmark32 AI芯片是智能汽车时代实现域控制的核心 18 HYPERLINK l _bookmark34 预计2025 年我国汽

3、车AI芯片市场超91 亿美元，CR46.2% 19 HYPERLINK l _bookmark36 集成更多AI单元是智能芯片技术路径发展的大趋势 20 HYPERLINK l _bookmark42 域控制器I 芯片呈现三强多极竞争格局 23 HYPERLINK l _bookmark44 特斯拉：自研SD芯片，引领产业发展 25 HYPERLINK l _bookmark51 VDA：全球通用AI芯片龙头，构建生态王国 27 HYPERLINK l _bookmark59 ile：背靠英特尔，全球自动驾驶I芯片龙头 32 HYPERLINK l _bookmark67 华为：依托芯片，欲打

4、造最强生态体系 36 HYPERLINK l _bookmark72 地平线：标ilee，AI芯片率先搭载NT座舱域 39 HYPERLINK l _bookmark79 寒武纪：源于中科院，面向云边端全领域 42 HYPERLINK l _bookmark85 域控制器AI芯片潜在进入者 44 HYPERLINK l _bookmark88 受益标的 46 HYPERLINK l _bookmark89 风险提示 46图表目录 HYPERLINK l _bookmark1 图1：博世E/E 架构升级进程 5 HYPERLINK l _bookmark2 图2：由控制指令运算为主的分布式ECU

5、向AI运算的中央计算平台发展 6 HYPERLINK l _bookmark4 图3：汽车半导体分类 7 HYPERLINK l _bookmark6 图4：CU芯片结构 8 HYPERLINK l _bookmark7 图5：SC 芯片结构 8 HYPERLINK l _bookmark10 图6：MCortx 理器家族分为R/M三大系列 10 HYPERLINK l _bookmark12 图7：智能芯片分为云边端三大类 HYPERLINK l _bookmark13 图8：人工智能算法的概念分类 HYPERLINK l _bookmark19 图9：CU的工作过程 13 HYPERLIN

6、K l _bookmark20 图10：CH的ECU实物图 13 HYPERLINK l _bookmark21 图1：不同位数CU的应用类型 13 HYPERLINK l _bookmark22 图12：发动机管理系统ECU 功能应用逐渐复杂化 14 HYPERLINK l _bookmark24 图13：2018年传统汽车CU 单车价值78 美元 15 HYPERLINK l _bookmark25 图14：2018年纯电动汽车CU 单车价值77 美元 15 HYPERLINK l _bookmark28 图15：全球通用C（汽车、工业、消费电子等）竞争格局 16 HYPERLINK l

7、_bookmark30 图16：2017年全球汽车CU 市场份额 17 HYPERLINK l _bookmark33 图17：自动驾驶信息传递环节 18 HYPERLINK l _bookmark37 图18：CPU结构 20 HYPERLINK l _bookmark38 图19：U结构 20 HYPERLINK l _bookmark39 图20：PA结构 21 HYPERLINK l _bookmark40 图21：SC 结构华为达芬奇架构） 21 HYPERLINK l _bookmark45 图22：lot 硬件1.0 25 HYPERLINK l _bookmark46 图23：

8、lot 硬件2.0 25 HYPERLINK l _bookmark47 图24：lot 硬件2.5 26 HYPERLINK l _bookmark48 图25：lot 硬件3.0 26 HYPERLINK l _bookmark50 图26：特斯拉SD芯片结构 27 HYPERLINK l _bookmark52 图27：VDA 在U市场是AI芯片龙头 28 HYPERLINK l _bookmark54 图28：英伟达的1 芯片嵌入奥迪8 的zS 系统中 29 HYPERLINK l _bookmark55 图29：VDAP2 系列产品 30 HYPERLINK l _bookmark5

9、6 图30：VDA 系列产品 30 HYPERLINK l _bookmark60 图31：ilee是全球自动驾驶芯片龙头 33 HYPERLINK l _bookmark61 图32：2012019 年EQ芯片出货量CR 45% 33 HYPERLINK l _bookmark62 图33：2012019 年ilee 收入CAR43.7% 33 HYPERLINK l _bookmark64 图34：Ee3芯片 35 HYPERLINK l _bookmark65 图35：Ee4芯片 35 HYPERLINK l _bookmark66 图36：Ee5芯片 35 HYPERLINK l _b

10、ookmark68 图37：华为C 计算平台 37 HYPERLINK l _bookmark69 图38：达芬奇架构（单核） 38 HYPERLINK l _bookmark70 图39：0 计算平台 38 HYPERLINK l _bookmark71 图40：华八爪鱼自动驾驶云服务 39 HYPERLINK l _bookmark74 图41：地平线芯片的BPU架构 40 HYPERLINK l _bookmark75 图42：地平线的征程二代SC 芯片 40 HYPERLINK l _bookmark76 图43：地平线的trix1.0 计算平台 41 HYPERLINK l _boo

11、kmark78 图44：2020年征程二代芯片首次量产搭载在长安NT上 42 HYPERLINK l _bookmark81 图45：寒武纪M90 云端AI芯片 43 HYPERLINK l _bookmark82 图46：寒武纪基于M0 的AI加速卡 43 HYPERLINK l _bookmark83 图47：寒武纪M20 边缘端AI芯片 44 HYPERLINK l _bookmark84 图48：寒武纪基于M0 的AI加速卡 44 HYPERLINK l _bookmark8 表1：SOC 较MCU片功能更复杂 9 HYPERLINK l _bookmark15 表2：汽车芯片标准远高

12、于消费级 HYPERLINK l _bookmark16 表3：功能安全标准对故障等级要求苛刻 12 HYPERLINK l _bookmark26 表4：2030年我国汽车CU 市场规模达47.6 亿美元 15 HYPERLINK l _bookmark29 表5：全球主要汽车CU公司概况 17 HYPERLINK l _bookmark35 表6：2030年我国汽车AI芯片市场规模达177 亿美元，十年GR 28.1% 19 HYPERLINK l _bookmark41 表7：AI芯片的主要技术路径 21 HYPERLINK l _bookmark43 表8：汽车主要AI芯片对比 23

13、HYPERLINK l _bookmark49 表9：特斯拉自动驾驶系统方案 26 HYPERLINK l _bookmark53 表10：VDA 自动驾驶系列产品 29 HYPERLINK l _bookmark57 表1：VDA全球车企合作情况 31 HYPERLINK l _bookmark58 表12：VDA 全球共与六家一级供应商展开合作 32 HYPERLINK l _bookmark63 表13：ileeEeQ 系列芯片 34 HYPERLINK l _bookmark73 表14：地平线征程系列芯片 39 HYPERLINK l _bookmark77 表15：地平线计算平台系

14、列产品 41 HYPERLINK l _bookmark80 表16：寒武纪云/边缘/终端系列产品 42 HYPERLINK l _bookmark86 表17：边缘端芯片产品公司（均SOC 芯片） 44 HYPERLINK l _bookmark87 表18：云端芯片产品公司（除英伟达GPU 外，其余均SOC 芯片） 45芯片是软件定义汽车生态发展的基石在智网汽产大革背件义理念成共传车采用的分式E/E 构计能力讯宽便软升等能足现阶汽发的求E 架升已为能联汽发的键。汽车 EE 架构升级主要现在：）硬件架构升级由分式CU 向控中央集中构向在升力用少算设总统一互，实现车能短束降故率减质软件架构升过

15、uoSR等软架提标的口定模化计使软件耦软硬设计分CacAuR构逐向CacuoAR和dapeAuoR 式架方向发好在实软件件OA升架构软操系可移；采集据息功应有减硬需量正实软定汽通信架构升级。车网骨由NN 总向太方发展好在：足速传、高通、延等能求，时可少装测试本。从博世对 EE 架构定义，硬件架构的升级路表现为分布式（模块化集成化域集（域控集跨域融合中央集中（车载电脑车云计算即分布式E每功对一个EU逐模化集成域制一照动域、底盘、身、息乐和S 等后部域始域合展（底盘和动域能全信安全似并展合中央算即个脑后向云算车计中计算其车计算要于内的时处，而云算为端算补智汽提实时如舱分可允微秒级别延）数交和运处。

16、图：博世/E架构升级进程数据来源：博世，东吴证券研究所绘制硬件架构升级驱动片力需求呈现指数级升势统车能单外界交互为布式E要控指运约为万指每无AI运算能力存较小智联汽仅要人互需大与界境甚云数据中交来面海量非构数需处理中计平将要50+百万指令秒控指运算力30+P（为3001012 次秒的AI算力。图：由控制指令运算为主的分布式U向AI运算的中央计算平台发展数据来源：博世，佐思车研，东吴证券研究所智能网联汽车四大心术芯片操作系统算法数据共同形成生态环芯片是智能网联汽车态展的基石类比手机产链我们认为芯片操作系统或成为寡头垄断格局，而从当下行业发展看，芯片或格局相对较为稳定，且处在产业核心位置汽车处理芯

17、片由U向I芯片方向发展半导体可分为模拟片数字芯片D三大类模拟路指理拟号的电子电拟号有续性信传的息含在度频率相变化常应用放信信两方数电是理数信的子数字号以二进逻代为础实现单系可靠有算运和辑算功能OD包括电件传器分立件个分型。图：汽车半导体分类数据来源：东吴证券研究所绘制汽车数据处理芯片运算由控制指令向I 运算方向发展现阶段，汽车芯片市场上对汽车数据处理芯片分类有按三类：1）智能运算为主 AI芯片2算较主PU3力弱的C（可为P有按类： 1智运为的AI芯片2PU 算主的C了便理主PU和的主玩都同类而且PU与U本为控指运此们采第二种分方。汽车芯片由以控制令为主的CU 向智能算为主的AI 芯片方向展。）

18、控制指令运算执如待指停指作指中指等运算位为DS：即Dhone PS 测试，算力万条，般用片常其表示如统车的U ，表商英凌、萨恩浦。）AI 矩阵运算常对阵算的力应于视频非构数运算理的情况位耗更计速更快其单为PSTfop指每运算 1012 P指据型为数常驾领代产华腾系列芯平征系芯寒纪的U 系芯Tfop数型为精度浮整型精度用AI芯片用它用如验室算、分子力运等代产品英的U。在智能网联汽车领，8 数据类型精度即满现阶段 AI 运算要求。nt 8 和 P32 分定数浮小点位是定的则为点数的置是动的为点数n8 表8 字外有n4n16 字数高计算度会提占存增会低算度为保满数精和算速常用n8 数据型单为S即10

19、12次秒。汽车芯片结构形式由 U 向 C 异构芯片方发。汽数处芯按应用可为（控器Csem on Chp 系统芯U 简单可视为简版的，其将PU 的率规适减，将存计器、O 接、D 转换等构整到一芯成片的算机主用汽执端U 中进行制令算C 是一系级片由UDN+种外接口、储型电元组成现段要用座舱V、域制较的领。C 较CU 集成程度高常集成AI 处理单元，功能更复杂。OC 芯）硬件集成规模更为大提升资源利用效率外集音理P处理U/深度习速元U 等，颗片集更的配电，小面，提资源利用上联于成电之的速通联芯片上软件配套大提升处理效率C 片有富的件（具编译等升处率支持多任务的复杂统但并非所有的 SC 芯均为 I 芯

20、片，需集成定规模的时间网络单元才是I芯片如华昇芯平征片寒纪U 片斯拉SD 均此芯。图：MU芯片结构图：OC芯片结构数据来源：东吴证券研究所绘制数据来源：东吴证券研究所绘制表：SOC较MCU芯片功能更复杂MCUSC定义芯片级芯片，常用于执行端系统级芯片，常用于DS、座舱V、域控制等典型组成CPU存储（RM,ROM)+接口（IOPin)CP存储（RM、RM)较复杂的外设音频处理DP图像处理PU神经网络处理器NPU等带宽多为8b、6bi、3bit多为3bit6bit主频MHz 级别MH-HzRM(主存）MB级别M-额外存储-M（la，EPROM)M-B(SSD，Fla，单片成本价格便宜（.115美元

21、个）较贵（座舱VI0 美元左右，DS 域芯片超10美元）常见厂商瑞萨、意法半导体、爱特梅尔、英飞凌、美国微芯等英特尔、英伟达、特斯拉（）、华为、地平线、寒武纪、全志科技（座舱）等复杂度低高运行系统较简单，一般不支持运行多任务的复杂系统支持运行多任务的复杂系统（如iux等）数据来源：维基百科，东吴证券研究所整理M内核提供芯片控制指令运算能力CU 架构可分为86 为代表的复杂指令集构和 RM 为代表的精简令集架构汽车U架构主为RM架构在U和C中担任控制指算U架构可为C（杂集构和R精令集架复杂指指可变格，括8、6、64 位其点单功能大复，令行周长，可以接作的复指如8表业neAD精简指令集的特是指功简

22、执速快译高能接作存常见精简指令有R、PpenRC 及RCV 等代表业R。M 处理器内核广泛用于嵌入式统具有执行效率高，成等优点。RMorex系列主要为M三类oreA系列集于C中，面向性能密集型系统的应用处理器内核，带宽多为 6432 位，主频可达 Hz 级别（Gz=03当达到Hz时其核制指算千D（PS即为万指每用于车舱乐息统或AS 域）oeM 系列：常集于 U 中主要面向各类嵌入式应用的微控制器内核，主频为几十几z 级，单控令算为百DS多车行制领；CrexR系列向时应的性内，于A 与M之。图：M otex 处理器家族分为A/RM 三大系列数据来源：，东吴证券研究所绘制I 处理器提供芯片智能运算

23、能力AI 处理器可分为云端处、边缘端处理器终处理器。）云端 AI 处，支持 8 定点运算或F、F32 浮点运算，支深度学习推理训练要求，主要用于政业据心服务中如务融航航天气预报宇宙化模拟以抗分等域算。外来G ，更的车据传到车数据中心来练实软法优边缘端AI处理器n8 定运支持深学推要要应于控防像头机人等领由于所载备电资有限能比（耗，越越济接丰富是关键终端AI处理主要持度习理能要用手机动终如华为麟列片未边端理并竞关是未会一同发，云端练型现法件的化并供边缘终端行化AI运。车端AI 处理器现阶段要负深度学习的理。智算范由小依次为人智器度神网应用景对需的实的算法越越用专芯片可过简理软硬模处器算效能效比高

24、。图：智能芯片分为云边端三大类图：人工智能算法的概念分类数据来源：东吴证券研究所绘制数据来源：东吴证券研究所绘制车规级芯片条件苛刻车规级芯片标准远高于消费级，认证流程长。）工作环境更为恶劣相比消费芯片一工芯，车芯的作境度围宽（40 至155 摄度、高动、多粉多磁可靠性安全性要求高般的车计命在5年或0 万公里大消子产寿要在的可性求系成的件和环节组的的可性求越3车规级芯片认证流长一款片一般要2左时完车规认入企后般有510的货周。表：汽车芯片标准远高于消费级参数要求消费级工业级汽车级温度0-零下1零下45湿度低根据使用环境而定0-00%验证JESD4（hips)ISO170(Mdle)JESD4（h

25、ips)ISO170(Mdle)EC-Q100（hips)ISO170(Mdle)出错率3%1%0使用时间1-3年5-0年15年数据来源：NS，东吴证券研究所汽车标准需认证可性准 CQ 系列、质量理标准 49 其中之一，此外需要通过功能全准O2262LB。O 2662在21年1月15日正式发，要括个级，为LABC。O2662安是车子元稳定性劣评依之，能效高此需过零效供链量理准T1699O900国际证体系的车业支标准证另个是EQ 认证，克斯、用、特制定汽电元安性检标。表：功能安全标准对故障等级要求苛刻单点故障等级潜在故障等级SIL ASILB90%60%SILC97%80%SILD99%90%数

26、据来源：ISO2622 标准，东吴证券研究所U引领汽车由机械化时代走向电气化时代U 承担汽车执行U的运算大脑汽车发展初期，控制功能较少，一般新增一个功能便新增一个 U（Elcnc Conol Unt，即电子单，即典型分布电子电气构。因，般汽车中包括个U每个U 管不的能，而CU 芯嵌入在EU 为运大脑。U 工过传感输信，入理信进模转、放等处理后传给U 行算处后出理信号行率大数换等，使其动电阀电机、关被元工。U 要有8 位16 位、32 位，位数多复，理力越，实的能多。图：MU的工作过程图1：BOH的U实物图数据来源：汽车电子，东吴证券研究所绘制数据来源：博世，东吴证券研究所图：不同位数MU的应用

27、类型数据来源：汽车电子，东吴证券研究所整理U单车价值量提升的心逻辑在于芯片用量提升应用领域由传统盘延伸至整车随汽电化发U 渐领个汽从抱制统四驱动系统、电控自动变速器、主动悬架系统，到现在逐渐延伸到了车身各类安全、网络娱乐制统领芯片集成复杂化价升以动管系统为其心为车电发的期U最早应于动的制如车发动的气（传器（震感水传器核部才会置传感器数少后国三国标的升在油控号出制等面需要芯处的力强推动U 片成升品级来值升。图1：发动机管理系统U 功能应用逐渐复杂化数据来源：凌电变频，盖世汽车，东吴证券研究所绘制预计2025年我国汽车U市场达32.9 亿美元，R 7.7%2018 年汽车单车CU 价值量约为 78

28、 美元。参考aety Analtcs 数据分，现阶段论在油还纯电车车CU值量体018年燃油、纯电车车导价量分为38 元704元U 值占分为23、1即U单价分为78美元77 元主要于阶电车发刚起步多经型，新增电管系等 C，是减了发机管系统等 U随电、智网化程快论电系还信息乐系统、络统也要多的U，U 车值量持快提。图1：208年传统汽车U 单车价值8美元图1：208年纯电动汽车MU单车价值7美元78功率半导体MCU器其他49功率半导体MCU传感器数据来源：atetyaltics，东吴证券研究所数据来源：atetyaltics，东吴证券研究所假设：）汽车市场容量测根中协据，09 年我汽产量为252

29、万辆，鉴外达家展经，计0192030 国汽复增为2。数量预测着能进程速汽控功逐年多单平均U个数由208 的50个到2030年的2 类来看2018年U8 位16 位32位个分为0200现阶着智化力要增相的逐渐熟， 32 位U 量会提升而8位U 积小成低优单使用量仍将保稳而16位U 场逐被2 和8位U挤至030年8 位位、2 个分为214、2。单车价值预测车U价由08 的8元提至200 的19 元。我们点照P 场据U 价：8 位为1 元下，6 为13 美元，32 位为3 元上而着技逐成，16位与8 位单正逐下，2 位随着功能加富复化更多单的品在开发来计8 16位U均价由218 年的0.4 元1.8

30、 美分下至230 年的0.5 元、152 ，32 位U 价由2018的34 美提至230年的31 元。2025 年我国汽车U 市场规模达32.9 亿美元，来6 年AR 为7。经测算2019年国车U 场为211 亿2.7随汽能化速，更多功将被车载量行件要被U 控制到225年U 规达329 美R 为7.7，到030年达476 美。表：030年我国汽车MU 市场规模达476亿美元208209200E201E202E203E204E205E200E个数8位20020020020020020020020020016位20019519018518017517016514032位10011513014516

31、0175190205280合计5005105205305405505605706208位0.00.00.90.90.80.80.80.70.5单价16位1.01.61.31.91.61.31.11.91.232位3.03.73.43.13.83.53.33.14.1单车价值量（美元）78082186691396410.710.61.814.0MCU市场规模（亿美元217211227244263283306329476同比-2.7%7.6%7.6%7.6%7.6%7.9%7.8%数据来源：NP，中汽协，东吴证券研究所注：1）因集成化或导致芯片单价提升，个数减少，但整体单车价值仍提升；2）此外市场

32、部分观点把域控制器内部集成的PUMCU 称之为主芯片，本测算也包含在此MU 市场中。汽车U行业加快整合集中度提升全球MU 通用市场并加。我重参考U 用域汽、消费电子市U厂为争市份近生了起规并P 在015年以18亿元购卡尔完了在车领域布排也从第上升至第Cpes在2015以40美收购panocochp在016年对Ael的收，为球二大U 商我们判断，车U 市场也将随通市的加快整合，实现集中的升。图1：全球通用M（汽车、工业、消费电子等）竞争格局数据来源：I，东吴证券研究所绘制欧美日前五大汽车U供应商占据全球2.7场份额头部集中效应著根据aeyycs分析数据，全车U场前5占2.7的场额，五大 U 应分

33、为本萨电洲P英凌国州器微科技。全球前八大厂商也据我国汽车U93市场份额由欧日统汽车电子商据大分场份，们点考S 据析目中国U 场，前八大CU 厂的占有达到3国率不足5，代间国内业技术较为薄弱，企业规模与前八大厂商差距较大，现阶段主要为工业控制、仪器仪表消费联等领域着内技术渐内凭借格和服务势正步夺端U市，口趋势渐显但于规级准较高，术市发均于一工和费芯。表：全球主要汽车MU公司概况公司中文成立时间国家主营产品应用领域介绍恩智浦206荷兰8、1、2位MCU智能卡、汽车电子前身为飞利浦集团的半导体部门，于206年独立Ininon英飞凌199德国8、1、2位MCU汽车电子、工业控制前身为西门子集团的半导体

34、部门，于199年独立Rnss瑞萨电子203日本32位MCU汽车电子、通信设备由日立制作所半导体和三菱电机半导体部门合并设立ST意法半导体198瑞士32位MCU电机控制、物联网由意大利SS 半导体公司和法国汤姆逊半导体公司合并设立德州仪器197美国8、2位MCU工业控制、汽车电子最初为其母公司地球物理业务公司（SI）的晶体管部门tl安森美199美国/摩托罗拉半导体部门拆分为安森美和飞思卡尔，后者于215 年被恩智浦收购Microhp微芯199美国8、2位MCU工业控制、汽车电子oshiba东芝185日本/由东京电气株式会社和芝浦制作所合并而成数据来源：各公司官网，东吴证券研究所整理图1：207

35、年全球汽车U 市场份额31.2%9.4%RenesasNXPInp数据来源：atetyaltics，Iieo，东吴证券研究所软件定义汽车时代来临，域控制I芯片是重要一环I 芯片是智能汽车时代实现域控制的核心汽车由分布式架构向域控制中央集中式架构方向发展。传统分布式硬件架构面临 智能车代维求和量结化据的般新个应功，便新对的知感决策执层着能网汽时的来以特拉为 代表的汽车电子电气架构改革先锋率先采用中央集中式架构，即用一个电脑控制整车。全球围各主厂已认到件义车大趋纷升自电子气架 构，不主厂用个电控整的案同，架域制集方向同。域控器渐成期传感处据径划决等运算理器功能因对控器片算需大提。非结构化数据导致传

36、统 CU 不能满足需求，I 作为协处理器逐渐成智时代的核心随芯需理传器来大汽内外环信且处大量图片视等非构据向制指运的U 能足求AI处理作为智能时代的协处理器，成为智能汽车时代的核心。一般待处理数据信息会先传递给 PU同于UU发现大模非构数据自无处其传给 AI处理运而U暂停算待AI处运算束进下步操，所以AI处理是工时代协理,现智能车代算核。图1：自动驾驶信息传递环节数据来源：NP，东吴证券研究所绘制预计2025年我国汽车I 芯片市场超91 亿美元，R46.2%假设汽车市场容量测如文U 算一致我汽量202025年复增为2。各级别自动驾驶渗透预测。3、4 级分于020 、023年模每年并以34透提根

37、信发的汽中长发规出我国200年自驾渗率达0，2025 年透率达03 级于2020 开量并规投放市渗率速着4 级车于203 开始级渗陆续达渗透率值又慢降。各级别自动驾驶I芯片单车价值预测020年13 级AI芯片单车分别为50 美、10 元、0 美着术渐熟230 年降到1 元、1 美元15美们计到2023年4 级高自驶出AI芯片车约为500美元到030年降到31 元。2025年我国AI芯片市超1亿美元未来6年复合增速达464经算2020年我汽车AI 芯片场模为15 亿元同长59.4，着车E 构加升级，控器央算台被泛用到025 年AI 芯市规达1 亿美， CR为45.到200年达177亿元十复合速8

38、.。表：030年我国汽车AI芯片市场规模达77亿美元，十年R 28.1%209200E201E202E203E204E205E206E207E208E209E200E1/020%25%28%28%25%20%16%13%10%8%6%4%17%23%27%30%29%27%24%22%20%18%16%14%渗透率2%7%13%19%23%26%28%26%24%22%20%4/53%9%14%19%27%35%43%51%合37%50%62%71%76%79%80%82%83%85%87%89%1/0515049484746454443434241SP(美元)1551501461411371

39、331291251211181141115004754514294073873713573423293154/51501301221131061019809311/0334433221111市场规模（美元7911121110987765391623272931282523204/51335506488111132152I芯片亿美元9152331507491105125144161177332%594%544%353%586%492%225%156%193%151%122%100%域控制器亿美元1930466299148181209250287322355数据来源：中国汽车工业协会，东吴证券研究

40、所预测集成更多I单元是智能芯片技术路径发展的大趋势C又称中央处理器长逻辑控制和通用型据运算具有不可替代性有很强的通用性，可处理不同的数据类型，主要负责顺序控制、操作控制、时间控制数据工操因任何个脑嵌式计算有PU或裁版PU由控ConoCahDA和辑单A中控器和寄器比理数的辑元比因对专领据处能力较弱代厂为86处理的特和入处理的R。P又称图形处器俗称显卡擅长大模行计U有算元数量众多超的水的数类通为度一的相无赖省大量PU的不要制令算块，行算较U 强。着工能发PU 不断被应用于数值模拟、机器学习、视觉处理、语音识别等领域，厂商代表即为英伟达图1：PU结构图1：PU结构数据来源：，东吴证券研究所数据来源：

41、，东吴证券研究所FPA 全称是 Fid Poaabe ae Arra：称可编程逻辑门阵，力较高，适合小规模定制化开发测试。用户可通过烧配置文件来定义其内部结构的连线从而到制路目。PA 芯量成较高比差如AC 芯用科业发阶一方确成本势不突表厂：赛灵、尔拉被特尔购、鉴技。AC全称是caonfc egaed Ccu：是一种为专门目而计的集成电路，具有算最，效比优等特点。C 向定户需适合为单一的规应场行速在等件比A 快但架层对定智算法作化持指集单或令全化若景一发变，类I 芯片便不再适需跟换面对阶AI算法月年有量法被发出来，于动驶域用性强所现段没有正义的AC芯片。N（即添加神经网络单元的系统级芯片）是在芯

42、片中集成更多的神网络单元，以实现快速的（卷积神经网络）算NC 现段场名词主要系随着AI 芯片发传统义法不全用NOC 别于AC 的智算法被化但并是颗完通芯支少量算型代企业英特尔旗的obe华（达奇构Aed 武U 系列百昆仑云、里头、og（）图2：FPA 结构图2：N-OC结构华为达芬奇架构）数据来源：，东吴证券研究所数据来源：华为，东吴证券研究所由通用向专用排序次PPA数据处理成本经济由优至差PGPU 用力效最但了运算还括制令可被）PU为为通的力架构为开放，可许主厂基层硬件构开自己门算法但能比较；）FPA，算力根客用置件改片构的现制用实验室期批量AC为芯算高能优节不必要发源规量成本但持法够灵。表：

43、AI芯片的主要技术路径CPUPUFPAASIC定义中央处理器图像处理器现场可编程逻辑门阵列专用处理器70晶体管用来构建 Ch,还有部分控制晶体管大部分构建计算元，运算复杂度低，适可编程逻辑，计算效率晶体管根据算法定制，耗低、计算效能高、计架构区别元，计算单元少，适合运大规模并行计算。支持各高，更接近底层I，通效率高。为特定需求专门算复杂，逻辑复杂，但量过冗余晶体管和连线实现少的场景，具有不可替性种编程框架，较PA和SIC 更通用逻辑可编程定制的芯片，编程框架固定，更换算法需重新设计计算能力和效率算力最低，能效比差算力高，能效比中算力中，能效比优算力高，能效比优上市速度快，产品成熟快，产品成熟快

44、上市速度慢，开发周期长成本用于数据处理时，单价成本最高用于数据处理时，单价成本高较低的试错成本成本高，可复制，量产规模生产后成本可有效降低性能最通用（控制指令运算）数据处理通用性强数据处理能力较强，专用I 算力最强，最专用适用场景广泛应用于各种领域广泛应用于各种图形处理、数值模拟、机器学算法领域适用成本要求较低的场景，如军事、实验室、研等主要满足场景单一的消电子等高算力需求领域数据来源：SDN，东吴证券研究所整理AI 芯片通过添加神经单元实现I 运算的更。目市对来车AI 芯片采用PPAC 片案有大议们车据理芯不断异过断加经网单现AI运未来展主方除华为、地平武等AI芯不断加经络元而为用PU代供应

45、英伟达自驾系芯，也过加经络元，实对AI 处理来越。但总言PU 仍较高丰的用块实现各场的用，但带来了成过，耗高问而出的NOC 虽不是C 固算具有本/功耗低优但针各种景适性较在汽领未两未性能、成本方会相靠的趋。域控制器I芯片呈现三强多极竞争格局结论特斯拉D芯片自研自用引领产业发展属于独立一级全球U领域 AI 龙头英伟达和背靠英尔的汽车AI 芯片龙头 Meye 属于第一阵列；为技术强劲自建生态体系属于 1.5 阵列，有望快速突进第一阵列；国内智驾驶 AI 芯片锐地平线、云边端领覆盖I 新兴寒武纪等处第二阵列；传统汽电厂商及其他潜在进入者处于三列。表：汽车主要AI芯片对比特斯拉英伟Milye华为地平线

46、芯片名称FSDXierOrin(02量产）EQ5snd 30征程 2 代J5(23量产）功能安全/SI-D/SI-DSI-D/SILB(D)工艺14nm12nm7nm7nm12nm28nm7nmI 算力236OPS30OPS200PS212OPS16OPS4 OPS96OPS功耗36W30W75W25W8W2 W15W能效比2OPS/W1OPS/W约3OPS/W2.4PS/W2OPS/W2OPS/W6.4PS/W对应市场ModlSX3应用全球六家ier和小鹏等/绝大部分主机厂、ier 1供商适配中I-T座舱域，DS 适配中/总结专用化算力高，能耗低生态丰富;PU高功耗未来下降空间有限)2 及以

47、下市场;黑盒难定制开发国内优选；华为生态生态有待提升/数据来源：各公司官网，东吴证券研究所整理特斯拉自研 FD 方案属于另一极。主要优于研用根需研发专用芯少必的硬件块缩短研发期少发计作2提升能效比用户数据驱研发优化主劣势生态较为封闭部发和用无法立善生体若使用量有研发要入量软硬开发的成难通大模均成。Mobeye与英伟达属于第1 阵列在3 到以公产几不于正面竞，着动驶程加发，争逐加剧短来，bee 面向级以市，品加熟，更优。长来看英向3 以研市场在AI领域力厚发有，势更突。NA 属于第 1 阵列作为通用 I 芯片龙头占据 3 级及以上市场对外提供芯片级产品而非芯片算法的解决方是合品牌的优选要优中立三

48、方最丰富的生态体位er2芯供提芯或发台具备完善的软工链应生算力（但利用率有待提升aer 片的30S高于Ee Q4 的.POn 芯的20S高于e Q5 的4；）支持各类传感器数据融合供像+达各传器据融处提供云务望获取据现化主劣：要系U 通芯有量非要硬件块，成本价格较贵浪源续望模产实现速能效差后续产品发入的DA深度习速模，效比善。Mobeye 属于第1 阵列背靠英特尔，占据 2 及以下市场，芯片算法定的一体式解决方案要势经验丰富质量可靠产已有多车搭质量和配关客户资源最丰富内绝数主和e1级应均为客户价格较为合理主要劣势1算力提升明低于其他厂新Ee5 算峰值仅4P市为3 级算需求0PS以期芯仅升VP

49、等手段算提或以或因高定针对觉少要的硬件资源，算力不高但性能仍满足需求；2）黑盒子模式限制用户创新，算法和片捆绑销售或厂规较为客提定化在主厂件发力差的期阶段受泛随发能提一销灵活较客难出差性产品。据划Ee Q5 或开放合法但知法并提。华为属于第1.5阵列借强劲的技术实力望速进入第一阵主要对L2+及以上市场，模与NDA类似，现阶段对外平台类产品（发平台，而非解决方案是国产品牌优主优势算力高能效优计平可供430S，端端1P芯级2支持各传感器融合处理华整体技术雄厚生态体系有迅完善托为底片操系用G云计算服等速立富态体4提供云服务有望取据现主要劣势： 1）无量产车缺相经验累暂无据化软算，载产或到2021年底

50、右现阶段生体系仍弱于英伟达所目前交友靠众领域的优构庞生体；）客户对其“不造车尚持怀疑，或影响作。地平线属于强势第2 阵列，模式与 obeye 类似，对外主要提供解决产品（芯片算法，未捆绑售，AI 芯片于 220 年已搭载在长安 NIT 座舱自驾驶域芯片尚未载量产现阶段主要对 2 级及以下市场，外提供片+算法方案主要优势为立第三方和法分开售一式决案受户信任国产芯片国优主要劣势现阶段算力较低无丰富生创企等；尚未通过功能全认，无自动驾驶芯片产。寒武纪属于第 2 阵列，从车路协同、云服（据中心）等领域实快切入主要优势：1）云边端三类产品可从各种商业模式供应给智能车产业领域，端产品可供应企r1 据或提给

51、服供商边缘产供给府客户于车路协设使缘端产供给机等国产芯片国内优选中立第三方主要劣势与车合作较无丰富生态企等尚未通过功能全认证。特斯拉：自研SD芯片，引领产业发展总结：特斯拉自研 D 方案属于另一极。要势由研用据需求研发用片减不要的硬模缩短研发周期少发工作）提升能效比用户数驱动研发优化主要劣生态较为封闭部开和使用无建完的态体若使用量有芯研需投大资金软硬件开的本以过规模用摊本。Aot 1.0 系统因obeye Eye3 算力低、算法和芯片捆绑销售限创被弃用2014年斯布uopot1.视芯用eeEeQ3数融合片采用英达ega 。载1 个前摄头1 后倒车像不与助驶、1 个前置达12 超波感器特拉用要因

52、在EeQ3 算力仅0.56S，而且觉知法芯捆绑售影产创。Aot 2.0系统因NA P2方案能效比差成本较高被弃用。.0 较上一代升0 性系由1.0系的达导主转为摄头雷达为辅助硬方用VDA 的1 颗ega ker芯和1颗Pacal架片方；支持8 摄12个雷和1个置米雷2.5系是NVA 方案的延续特拉用VDA 方主原在：DA P2 方案PU 仍有多的软件源费能比（耗较，本较。特斯拉ot 3.0系自研FD算法。3.0系采用自的D 片案，2 颗D 片现余计共272PS72针对身用法场专门计 SD可少必的件模实资的化利uopot3.0实应相比25 本升1 功耗高5其本只有25 本的80颗芯将运算结互比若

53、正确执操若则返重而若芯片现故障，动驶统不影响。图2：toot 硬件 1.0图2：toot 硬件 2.0数据来源：，东吴证券研究所数据来源：，东吴证券研究所图2：toot 硬件 2.5图2：toot 硬件 3.0数据来源：，东吴证券研究所数据来源：，东吴证券研究所表：特斯拉自动驾驶系统方案方案推出时间自动驾驶等级工艺功耗（）算力传感器方案utopilot101er31Ey eQ3204 年 9 月至206 年10月，产车搭载/0.56PS1前置摄像头12*超声波传感器1*前置雷达1*后置倒车摄像头utopilot201era Prr1Psa l 架构PU206 年10月后产车搭载支 持3/416

54、nm57W24OPS8摄像头12超声波传感器1*前置雷达1*后置倒车摄像头utopilot252era Prr1Psal 架构207 年7 月后产车搭载支 持3/416nm257W48OPS同上2.0utopilot3.02FSD209 年3 月量产车搭载FSD芯片支 持3/4三星 nm72W272OPS(冗余设计）同上2.0数据来源：特斯拉，东吴证券研究所整理FD 芯片是一颗 U+PUP2NU 的异构片芯异化总展方向，专处单运对应操。1U是1个12核心RM 2架的64位处理器行为2.H2U能提供0.TLS 算力行为Gz； 32颗神网元运在2.Hz频能供236PS的能为了提神网处器内存取度提计

55、能力颗D 芯部还成了 32MB高缓。FD芯片针对自身需求门开是特斯拉芯片能和功耗优的重法Auopot 30 ，斯宣称SD 片为72P，统体力272S而 VDA Xaer 芯片仅为 21PS。尽管之后 VDA 公布 Xaer 理论计算能力为 30S但然及SD芯片而VDARVEXus计平于2Xaer和2enoCoe ，力到320S功为32高于Aupot 3.0 统的 72主系SD 芯为特拉用片较PU 通芯可少要的硬件模，现源最化利。图2：特斯拉FD 芯片结构数据来源：特斯拉，东吴证券研究所A：全球通用I 芯片龙头，构建生态王国结论NA属于第1阵列作为通用I芯片龙头占据L3级及以上市对外提供芯片级产

56、而芯片算法的解决方合资品牌的优主要势立第三方最丰富的生体系定位er2 片应商提芯或发台备最完善软工链应生算力（但利用仍有待提升Xaer 芯的30高于Ee Q4 的2.5SOn 片的200S 于Ee Q5 的2；）支持各类传感器数据融合摄像雷等类感数据合提供服务望获数实优主要劣势主系U 芯大的必硬件块， 1成本价格较贵浪源续望模产实现速能效差后续产品发入的DA深度习速模，效比善。NA凭借通用占领游戏数据心等I应用多项霸主发加快游戏行业3D 图的速度专芯，等三人于1993 联立VDA，于199 推世首款P（形理器为迅速占戏场为主打坚实基，年现收5 美，成功纳达克市在206 伟达出使 PU 通化的A

57、 ，推PU 为用的AI 硬件随深学和大数据技的速展VA 基于用A 的U逐延到觉、数中心智驾等，造完的AI生态，引领工能代发。在芯片场英达的AI 芯片在球占高达0。在工能代快演VDA 作人智引领值断得高，止超000美金。图2：A 在PU市场是AI芯片龙头数据来源：II，东吴证券研究所英伟达作为人工智时引领者近年来加角智能驾驶领域014年司正发布基于eper 架构的ga 1 移动处理，进军能驶域此陆续De 系列产品核心PU架也由epe-xelPake-oa 架不提升算力由2.Tops浮点算P32升了Xaer 芯的3（点算nt 8，约为 301012 次/秒，能效比（算力功耗）逐代优化。205 年发

58、布首款自动驾驶平台 DREPX算便到2Top便可支持2/3 级智能截目已布系产品算可持25 级自动驾领。由于NDA芯片从通领域跨入自动驾驶用域产品正不断进化浮点运（P3向定运（n浮运虽度更但用数样件下运速更能驶领为度习理域nt8 足需片异构化。 Xaer 系级片置图信号理视处单（编程视觉速D（学习速+A+实近40万运，仅深学就达30 亿。NDA 的销售模式采用芯片对应的软支持的模式其配套软主要负调用其芯片资而客可自行开发软件算以用ND芯片的算子库等，现度学习处理运算。表1：NA 自动驾驶系列产品发布CPU架构PU架构等级工艺功耗（）算力DriePX205年4*Cortex 574*Cortex

59、 532eraX1(Mll)2/328nm1502.3 Fop(P2)DriePX 2(utoCruis)206年4Dnvr28*Cortex 571eraX2 Prr)2/316nm1254 Flops(P2)DriePX 2(utoChufur)206年4Dnvr28*Cortex 572eraX2 Prr)2*Psl PU3/416nm2508Flops(P2)24OPSDrie AX Xier207年8*RM641era aier3/412nm3030OPSDrie AX Psus207年16*RM642era aier2uringPU12nm500320PSDRIVE X Orin2

60、09年2月rmHrules下一代PU架构或为7nm75200OPS数据来源：II，东吴证券研究所（注：发布时间不代表上车量产时间，由于需要适配测试，一般滞后23 年）2015 年英伟达的1 芯片嵌入于奥迪A8 的zAS 系统中。奥发中驾辅助系统制zA持3 级别要有4个核元英伟达的（采用eper架构约为35Gop负责员状检30全Mobeye（英特尔旗下的ye3负责通号别行检测碰报线和车线识别Aer（英特尔旗下的Ccone（PA责标别合图融，自动刹雷达感数处英飞凌的xC9T负责测系统运状，整系达到AD 的标准时还责阵灯。图2：英伟达的K1芯片嵌入奥迪A8的zS系统中数据来源：，东吴证券研究所201