Mobileye：性价比筑基迈向高阶智能驾驶

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MobileyeGlobal纳斯达克综指相关研究报告MobileyeMobileye报告驾驶领域积累薄弱，鲜明的特点就是自研失败后再转向Mobileye。我们预计，在L4突破仍遥遥无期和车企大打价格战的环境，Mobileye无疑是稳妥过渡的最佳选择。三家车企只是一个缩影，在行业回归理性的当下，会有更多车企调整战略，采用SuperVision方案。Mobileye在2020收购了出行服务公司Moovit，开启了AMaaS行业的布局。Moovit为Mobileye提供宝贵的交通数据和用户基础，助力其在RoboTaxi市场的竞争优势。Mobileye通过自身自动驾驶系统、高精地图等一体化解决方案，奠定了MaaS业务的底层基础。Mobileye在全球范围内积极开展无人驾驶车辆的测试和试运营，并与合作伙伴密切合作推进AMaaS产品解决方案。我们认为，AMaaS行业特点与Mobileye的竞争优势高度匹配，AMaaS需要规模化来降低成本跑通商业模式，与Mobileye低廉稳定的解决方案相辅相成，预计在AMaaS发展过程中，Mobileye此类“铲子型”公司空间广阔。风险提示：(1)经济衰退风险：中国、美国、欧洲等主要的市场明年或将面临经济衰退的风险，Mobileye明年或面临需求不足风险；(2)业务开展不及预期风险：SuperVision发展不及预期；EyeQ芯片出货不及预期；EyeQ芯片性能表现不及预期；(3)竞争加剧风险：行业竞争加剧，英伟达、高通等优势不断扩大；主机厂更多选择自研芯片及算法；客户集中风险；国产地平线、黑芝麻、华为等芯片发展迅速，存在一定程度的国产替代，对Mobileye在华业务造成冲击；(4)行业发展风险：智能驾驶L2+进程不及预期；智能驾驶行业政策风险；中美博弈加剧，Mobileye在华业务受到限制；下游主机厂价格战进一步升级，智驾发展遇冷，盈利进一步下压。 S 图27:2019-2023H1营收及同比(单位：M$,%) 31图28:2019-2023H1毛利润及毛利率(单位：M$,%) 31图29:2019-2023H1净利润及净利率(单位：M$,%) 31 图33:EyeQSoc季度出货量及平均售价(单位：$) 324:EyeQSoc年度出货量及平均成本(单位：M) 32 表9:Mobileye盈利预测(百万美元) 34MobileyeMobileye报告1一、Mobileye：辅助驾驶领域龙头，全球领先ADAS芯片供应商Mobileye是一家以色列科技公司，成立于1999年，专注于开发和生产先进的驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶解决方案。Mobileye以其先进的视觉处理芯片EyeQ系列而闻名，该芯片集成了摄像头、传感器和算法，可以实时捕获并分析道路上的图像数据，为驾驶员提供准确而全面的环境感知能力。基于这些数据，Mobileye的系统可以实现车道保持、前向碰撞预警、行人检测等功能，并提供实时警告和辅助。除了为个人汽车提供ADAS解决方案外，Mobileye还与全球多家汽车制造商合作，在他们的汽车中集成其技术，并致力于推动高级别自动驾驶解决方案。公司于2014年完成了首次公开募股，并在纽约证券交易所上市，是以色列历史上最大的IPO。2017年3月，公司被英特尔以153亿美元收购，之后在2022年10月于纳斯达克交易所重新上市。e1991999-2004•Mobileye成立•第一款EyeQ系列SOC发布202120232014-20152018-2019•Mobileye202120232014-20152018-2019•Mobileye以53亿美元的市值在纽约证券交易所上市•Mobileye产品搭载在25家车企的160款车型上•Mobileye与WNC在成像雷达技术领域展开合作•Mobileye与保时捷就SuperVision系统进行合作•Mobileye开始搜集众包地图•Mobileye与蔚来达成战略合作，将共同开发L4自动驾驶车型•自动驾驶技术在三个大洲启动测试•EyeQ系列SOC出货量超1亿•量产行业首个800万像素120°摄像头•第一款EyeQ系列SOC大规模量产•全球首款纯视觉前向碰撞预警系统量产•EyeQ系列SOC出货超100万片22007-2012•超过300种车型，1500万辆车搭载其系统•REM众包地图发布•2017年，被英特尔以153亿美元收购22016-2017•EyeQ系列SOC累计00万片•MobileyeSuperVision系统量产•云端增强ADAS量产20202020•英特尔将Mobileye分拆在纳斯达克再次上市•Mobileye与大众和极氪就ADAS和AV技术展开新合作20222022券团队成员主要来源于希伯来大学，在人工智能&计算机视觉领域有较多积累。从公司的管理层团队来看，公司CEO、CTO以及研发执行副总裁均毕业于耶路撒冷希伯来大学，在人工智能&计算机视觉领域有较多的积累。此外，英特尔现任CEOPatrickP.Gelsinger担任公司董事会主席。公司股权集中，在2022年于纳斯达克二次上市后，英特尔仍拥有对Mobileye的控制权，拥有98.7%的投票权。每一股ClassA股票对应一票投票权，每一股ClassB股票对应十票投票权。英特尔拥有100%的ClassB股份，ClassA则由各个机构分散持有。ennisonAssociatesLLC央银行GeneralAtlantic,L.P.融集团73BaillieGifford&Co.内部人(12人)资料来源：Bloomberg，中信建投证券21.2五大技术构建自动驾驶各阶段解决方案Mobileye的五大技术及其解决方案，均为达成自动驾驶的最终目标而研发升级。Soc系列芯片是自动驾驶汽车的心脏，为自动驾驶解决方案提供动力；而其它四项技术在自动驾驶系统的五个功能层中分布应用。摄像头加上雷达及激光雷达对车体周身环境的检测处在自动驾驶车辆的感应层。这其中，Mobileye的雷达设计在降低成本的同时更是提升了车辆感应的精准性。这些传感器信息的输入汇集便处在自动驾驶汽车的感知层，也正是从感知层起，Mobileye的软件真正冗余(TrueRedundancy)展现了其对自动驾驶系统稳健性和安全性的增强。不同于传统系统，它不是在感知层就将摄像头和雷达采集的信息汇聚到定位层制作环境模型，而是让摄像头和雷达分别将其收集的信息和定位层的路网管理系统(RoadExperienceManagement)提供的动态地图结合，从而进行汽车周身环境地图的绘制。随后，系统将其环境模型给各自处在规划层的责任敏感安全模型 (Responsibility-SensitiveSafety)进行规划，最终汇总入控制层由车辆计算机进行车辆控制。这五种技术的不同组合构成了Mobileye多样化的解决方案。此外，客户还可以使用解决方案EyeQKit进行更多自动驾驶软件的开发，从而满足个性化的需求。EyeQ系列SoC提供动力——EyeQ是一款专为移动解决方案而设计的汽车级SoC，它是唯一能够满足驾驶员辅助和自动驾驶市场需求的可扩展解决方案。这个SoC系列支持各种移动解决方案，从安装在挡风玻璃上的低压前置摄像头驾驶员辅助系统，到环绕视觉高级驾驶员辅助解决方案，再到处理多个传感器的全自动驾驶系统，其中包括高分辨率摄像头、雷达和激光雷达等。ileyeEyeQidghidghghltra间8048811345L/L4LLL/L4AI(TOPS)4265SSSDSOIDSOIETETETETETnm08877775EyeQUltraMobileyeSoCEyeQ10倍的芯片性能。EyeQUltra利用先进的5纳米工艺技术，可以满足Level4(L4)自动驾驶的所有需求和应用，所以无需将多个芯片集成在一起进而带来额外的功耗和成本问题。与以往的EyeQ系列一样，EyeQUltra采用了Mobileye软件进行工程设计，实现了极高的功耗效率同时不损失性能。同时，EyeQUltra采用了四类专有加速器阵列，并与额外的CPU核心、ISP和GPU配对使用。这种高效解决方案可以处理来自两个感知子系统(一个是仅摄像头系统，另一个是雷达和激光雷达组合系统)，以及车辆的中央计算系统、高清地图和驾驶策略软件的输入。尽管只有176TOPS的计算能力，但EyeQUltra比其他AV解决方案更加高效，提供了消费级AV所需的必要性能和价格点。EyeQUltra还借鉴了Mobileye的REM制图技术，通过收集来自装备了Mobileye设备的数百万辆车的数据，创建了MobileyeRoadbookTM，并通过云端实时提供关于前方可行驶路径的最新信息。这使得EyeQUltra能够填补消费者AV市场上之前存在的空白，并为更广泛的消费者提供更易获得的自动驾驶体验。MobileyeMobileye报告3Mobileye还推出了两款用于ADAS的EyeQSoC(EyeQ6L和EyeQ6H)。其中，EyeQ6H是一款支持高级ADAS或部分AV功能，且具备全景环绕视觉的解决方案。在计算能力方面，它相当于三个EyeQ5SoC，并且在处理重负载的人工智能任务时表现更出色，同时支持可视化功能。这种集中式解决方案将提供所有ADASL2+功能，多摄像头处理(包括停车摄像头)，并托管第三方应用程序，如停车可视化和驾驶员监控。作为EyeQ系列中最先进的ADASSoC，EyeQ6H将于今年开始进行抽样测试，并计划在2024年底开始量产生产。另外一款是定位入门级的EyeQ6L芯片，它基于7nm制程打造，并作为EyeQ4M芯片的继任产品推向市场。该芯片具有双核8线程的CPU，相较于EyeQ6H芯片，它减少了GPU和ISP单元，并分别减少了通用计算加速单元和CNN加速单元，并且规格有所降低。这颗芯片将采用与EyeQ4相似的打包方案，直接安装在车辆挡风玻璃内侧。EyeQ6L芯片已经在去年提供给客户样品，并计划从2023年中开始量产。TOPSEyeQHEyeQM风玻璃方案，并且它们的自动驾驶登记均为L2+。而EyeQ5H的自动驾驶等级最高可达到L4，该芯片可运用到MobileyeDrive及MobileyeSuperVision的解决方案中。券雷达设计提升车辆感知——Mobileye计划推出的下一代成像雷达设计，是针对减少多个激光雷达传感器需求而开发的解决方案，在未来冗余传感器配置中只使用单个面向前方的激光雷达传感器，车周则由毫米波雷达以及摄像头覆盖，以实现该公司构建经济高效完全自主驾驶系统的目标。与传统的毫米波雷达相比，4D可成像毫米波雷达能够在距离、速度和方位的三维信息上增加高度信息，通过点云成像技术对道路上的行人、机动车、非机动车等典型目标进行更准确的识别。此外，Mobileye与母公司Intel合作，利用Intel在硅光子技术方面的积累，共同研发了采用调频连续波(FMCW)技术的激光雷达。它相对于传统的time-of-flight(ToF)激光雷达系统具有许多优势。在激光雷达通常可以采集距离、高度和方位(或相对轨迹)的能力上，FMCW还增加了速度信息，将最先进的自动驾驶汽车传感器从3D提升到4D。这使得它能够快速识别更远距离上的小型和快速目标(如摩托车)，更可靠地测量检测到的物体的航向，并为AI算法提供更多的速度信息。另外，FMCW激光雷达相比于其它激光雷达单元，在面对阳光、反射和其他干扰时更不容易受到影响。它通过发送连续的光波而不是短脉冲，能够以更低且更安全的功率水平工作的同时，实现更高的探测和有效动态范围，并减少来自反射体(如交通标志和车牌)的干扰。这种技术可以最大程度地减少不希望出现的伪影干扰，而这款激光雷达预计将于2025年开始量产。MobileyeMobileye报告4券路网信息管理(RoadExperienceManagement)提供精准定位——在自动驾驶系统中，定位是一个基本层，用于准确确定车辆相对于周围环境的位置。这个过程对于确保车辆做出明智的驾驶决策和规划行车路线至关重要。定位将由两个重要部分组成，一个是由惯性传感器、摄像头、雷达和激光雷达提供的更精确的位置信息，一个是高精地图。后者便由REM所提供，其作为一个基于云的系统，利用配备EyeQ4Mid及以上SoC的车辆以及仅提取相关信息的特殊处理软件来构建MobileyeRoadbook。通过数百万辆车上传的小数据包，Mobileye收集道路段数据，并在云端自动创建和更新详细准确的道路模型。与传统静态地图不同，该系统可以生成厘米级高精度AV地图，并将其传送到车辆端，为车辆提供实时情报和预见能力。表3:传统静态地图与Mobileye动态地图对比——HD地图Mobileye方案——AV地图，依赖于昂贵传感器(激光雷达、摄像头、惯性导航系统)的专用地图车队车辆以小数据包(10kb/公里)的形式将数据发送到云端半自动测绘地图地图间隔长，无法反映实时情况实时更新，由数以百万计的拥有测算法的制图代理商做技术支持全球坐标系中的几何精度的地域性精度力5CameraRadarLiDARWorldModelCombinedWorldModelWorldModelRSSRSSPolicyVehicleCameraRadarLiDARWorldModelCombinedWorldModelWorldModelRSSRSSPolicyVehicleControl责任敏感安全模型(Responsibility-SensitiveSafety)保障行驶安全——当车辆获得了定位，其需要根据该环境模型做出决策，由此进入规划层。Mobileye在规划层中使用责任敏感安全模型(RSS)来提供额外的安全保护。RSS是一种正式的、明确的、可解释的模型，用于管理自动驾驶解决方案中驾驶策略的安全性。它通过阐明一组关于其他道路使用者行为的最坏情况假设，实现类似人类的自信驾驶，并严格遵守安全驾驶决策与危险决策之间的界限，从而为安全驾驶决策提供了确定性模型。因此，RSS提供了一个标准化的自动驾驶决策安全框架，适用于监管机构和行业参与者。它是确保自动驾驶汽车安全的开放的数学模型，也是驾驶策略的基础。安全距离安全距离路权驶汽车注意：其他车辆可能不会在应该让路的情况下让路限不行动碰撞碰撞，就必须不引发另一次碰撞真正冗余(TrueRedundancy)高效信息融合——真正冗余作为Mobileye独特的架构设计，进一步增强了我们自动驾驶系统的稳健性和安全性。它将由两个独立的感知子系统构成，一个子系统仅由摄像头供电，另一个子系统由有源传感器(雷达和激光雷达)供电。两个独立的“感知状态”的融合是在高水平上进行的，具有用于安全操作的简单决策机制和用于类似人类驾驶的更复杂的“舒适”操作。值得注意的是，汇集来自所有传感器(摄像头、雷达和激光雷达)的输入，并创建世界环境图像的过程称为“传感器融合”。而传感器融合分为两类，一种是前传感器融合，原始数据融合先于目标物检测算法；一种是后传感器融合，会先对数据应用目标物检测算法，而后再进行数据融合。Mobileye的自动驾驶系统采取的是后传感器融合，而不是在创建世界的“环境模型”之前融合所有不同的传感器模式，这也意味着我们上文提到的几个技术将分别在子系统里独立运行之后再进行汇总融合从而实现车辆控制。此外，该系统还有一个优势，当一个子系统发生故障后，另一个子系统仍可以提供驾驶汽车所需的感知信息备份。图4:Mobileye方案(TR)仅根据雷达或者摄像头即可构建完成世界CameraRadar/LiDARFusedWorldModelPolicyVehicleControl数据来源：公司官网、中信建投证券6EyeQKit为车厂提供更灵活的技术开发平台——EyeQKit基于标准API，如OpenCL和TensorFlow，以及X86开发平台，并利用强大而高效能的EyeQ6High和EyeQUltra处理器架构，使车企能够充分利用Mobileye已验证的核心技术，并在EyeQ平台上部署个性化的代码和人机接口工具。换句话说，有了这个工具包，车企可以在现有系统基础上进行开发，根据不同需求进行相应迭代，不再受限于“Mobileye给什么就只能用什么”的问题。EyeQKit是一个既能让客户受益于Mobileye核心技术经验，又能让他们从自身专业知识中获益的解决方案。随着汽车核心功能日益软件化，客户将需要更高灵活性和空间来定义品牌并实现差异化。it.exeCustomerApplication.soOpenCLRuntimeProtocolsshared memoryTensorsOpenCLBufers.exeMobileyeApplication.soTensorFlowRuntimeSafetyCriticalLinuxOS.MIPSeQAcceleratorsnCL数据来源：公司官网、中信建投证券自动驾驶方案，依托五大技术，打造自动驾驶各阶段综合解决方案：BaseDriver-Assist：凭借专门设计并搭载在车前挡风玻璃的EyeQ芯片设备和计算机领域的专业知识，为数百万辆汽车提供核心高级驾驶辅助系统(ADAS)解决方案。这些解决方案能够为汽车制造商提供一系列经济高效的功能，从而使他们的车辆更加安全。Cloud-EnhancedDriver-Assist：Mobileye通过REM地图技术，定义了一种新的ADAS类别，即Cloud-EnhancedDriver-Assist。该技术利用来自Mobileye车群的数据，每天有150万辆车发送数据，实时提供关于行车场景的信息，包括车道标记、道路优先级、交通信号灯等等。随着基本的ADAS功能变得更加标准化，基于云端的信息成为提供增强功能和推动ADAS性能跨越式发展的关键途径。MobileyeSuperVision：作为下一代驾驶辅助技术，它实现了无需手动操作但需要保持目光集中的功能。该技术源自Mobileye在自动驾驶领域的研发成果，利用周围视觉等先进技术为人工驾驶车辆提供自主驾驶能力。此外，通过空中升级功能，最新的舒适性和安全性功能可以通过按一个按钮即可传达给消费者。MobileyeChauffeur：作为一个全面的自动驾驶系统，利用Mobileye在消费车辆嵌入式技术和自动驾驶系统方面的核心专长，它旨在将普通消费车辆转变为无需目光和手动操作的系统。MobileyeChauffeur融合了Mobileye独特的周围视觉技术、雷达和激光雷达覆盖，成为一个完整解决方案。Mobileye的目标是到2025年将其成本控制在6000美元以下。7MobileyeDrive：Mobileye提供一套全面的自动驾驶解决方案，可以将几乎任何服务或车辆转变为自主驾驶。这些解决方案已经在全球各行业中被应用于自动公共交通、自动货物配送和自动出行服务等领域。通过在MobileyeDrive基础上整合Moovit的移动智能，Mobileye还可以推出完整的无人出租车解决方案。AV各阶段aseDriverAssistdEnhancedDriverAssistMobileyeSuperVisionMobileyeChauffeurbileyeDriveEyeQEyeQ4Mid,oryeQLiteSoCEyeQHighorEyeQ6LiteSoCxEyeQ5Highor2xEyeQHighSoCxEyeQHor4xQHEyeQHorxQHrontCamerarontCameraCameraCameraCamera✕✕✕imagingradarsntLidarimagingradarsntLidarM✕✓✓✓✓S✕✕✓✓✓安全可靠自动驾驶技术正处于快速发展的阶段，Mobileye能够在芯片和算法之间实现紧密的协同，使得系统可以更容易地集成新的感知技术和决策算法，从而保持技术领先地位。不同的硬件和软件之间的兼容性和一致性问题可能导致集成困难，而Mobileye的一体化设计可以消除这些问题，从而简化了开发和部署过程。同时，软硬一体化策略使得Mobileye能够针对不同的自动驾驶等级提供定制化的解决方案。从辅助驾驶到高级自动驾驶，Mobileye的芯片和算法都能够适应不同的需求，从而满足市场上不同等级的自动驾驶车辆的要求。现如今，行业中不少OEM都希望对算法有掌控权获得更多的个性化定制，进而只从第三方处采购芯片，再由企业自己独立研究算法。在这个软硬分离的趋势中，不少Mobileye昔日的合作伙伴与其分道扬镳。在这种行业背景下，Mobileye也作出让步逐渐解绑软硬一体，推出了EyeQKit的软件开发工具版。EyeQ系列Soc芯片在芯片竞争中，其算力优势式微，但是算力只是一个理论上限，最终芯片能发挥出多少效率，还取决于软件算法配合等多方面的因素。在整车生命周期和产品售卖过程中，芯片算力往往都不能完全发挥，甚至可能连一半都发挥不了。Mobileye在芯片开发成本、处理器架构、算法结构都有显著优势。并且这种优势在全自动驾驶领域及辅助驾驶领域里都有显现。首先是整个行业乃至市场都重点关注的自动驾驶领域，过去两年间，数个OEM取消与Mobileye的合作，它们的芯片订单纷纷转投到高通，英伟达等芯片巨头，因为这些公司所能提供的算力更高，其中被诸多OEM订购的英伟达Orin芯片的算力更是高达200TOPS。Mobileye于2022年紧随其后，发布了EyeQUltra。UltraEyeQ采用台积电5纳米工艺制造，具备AI算力176TOPS，FP32算力4.2TFLOPS，ISP带宽2.4GPxl/s，功耗低于100瓦。从指标上看，UltraEyeQ在性能方面MobileyeMobileye报告8并不突出，唯一超过英伟达Orin的地方是FP32算力或者说GPU算力，稍高于Orin的4.1TFLOPS。如果GPU也用于AI加速，则AI算力为192.4TOPS，与高通的AI加速器相当。Mobileye的CPU方案非常特殊，行业上一般采用ARM架构，但UltraEyeQ采用RISC-V架构，并且是较少见的多线程CPU，具有12核24线程。在ARM架构中，只有很少人听说过A65AE采用了多线程设计，大部分x86的CPU都采用多线程设计。而Mobileye作为英特尔旗下公司，在多线程设计方面毫无压力。多线程在某些场景下通过良好的任务分割和完善的软件可以实现超越单线程的性能表现；然而，在单线程任务时性能可能会有所降低。自动驾驶感知阶段需要处理较多的多线程任务，而决策阶段则较少。因基于对多线程的解释，Mobileye有着其对于资源高效利用的优势，这对于成本敏感型的消费级自动驾驶汽车无疑是一大亮点。在多线程任务上UltraEyeQ有可能超越英伟达的Orin，同时它也应该注重性价比。预计价格在100美元左右，甚至更低。此外，EyeQUltraCPU中的RISC-V指令集是基于精简指令集计算(RISC)原理建立的开放指令集架构(ISA)。RISC-V是在不断发展和成熟的指令集基础上建立的全新指令集。它完全开源，设计简单，易于移植Unix系统，并采用模块化设计和完整工具链。其由MISP开发，名为eVocoreP8700多处理器IP内核。它是第一个支持乱序处理和一致的多线程、多核、多集群可拓展性的RISC-VIP内核，旨在提供合作方更高水平性能，并在此基础上进一步加以创新。该产品可扩展至64个集群、512个内核和1024个线程(harts/threads)，单线程性能优于当前可用的所有RISC-VCPUIP，且适用于各种应用程序中的计算密集型任务，场景涵盖汽车、数据中心、另一方面，RISC-V是最适合软硬一体任务的指令集架构，特别适用于AI/ML/HPC/云或EDGE服务器领域。在无人驾驶领域中，RISC-V也非常接近这些应用场景，这也是Mobileye采用RISC-V的原因之一。除此之外，RISC-V架构提供了一种名为"E"的嵌入式架构，主要用于追求深度嵌入式场景中的极低面积和功耗。与普通的非嵌入式架构需要支持32个通用整数寄存器不同，该嵌入式架构只需要支持16个通用整数寄存器。根据不同的算法，可以选择不同的指令集模块。其中最基本的整数指令子集(以"I"表示)支持加法、减法、移位、按位逻辑操作和比较操作等运算。通过组合这些基本的运算操作或者使用函数库，可以实现更多复杂的操作，例如乘除法和浮点操作。因此，使用这些基本运算操作和相关函数库，能够完成大多数软件操作，这也意味着，Mobileye采用RISC-V架构不光符合他们软硬一体策略的初心，也在当前软硬分离的趋势下能拥有一席之地，更重要的是在保持高性能的同时还控制了成本。在GPU方面，EyeQUltra应该采用的是英特尔Xe系列显卡，该系列显卡处理单元具有可配置性，最高可配置为15360个ALU，算力达到42TFLOPS。相比之下，英伟达Orin拥有2048个CUDA核，数量比英特尔的少。而Orin的GPU频率为1000MHz，比英特尔的低。需要注意的是，英伟达的GPU设计偏向大型核心，所占面积较大且成本较高，而英特尔则在成本上更具竞争力。在辅助驾驶L2+领域，Mobileye的市场占有率高达75%处在绝对的霸主地位，2022年的出货量更是高达3370万片。Mobileye在2022年更是带来了两款适用于L2+等级的芯片，EyeQ6H和EyeQ6L。EyeQ6系列得益于Mobileye在过去数十年间积累的专业知识。这些经验和专有技术被封装在这款新芯片中，这两种版本分别针对不同类型的ADAS应用而设计，且每个版本的性能和效率都高于EyeQ之前的任何一次迭代。实现了最先进的计算机视觉性能，同时只需相对较少的TOPS，低功耗，从而获得优异的成本/性能比。EyeQ6H是用于高级驾驶辅助和部分自动驾驶的终极计算平台，可以支持L2+及以上的系统。EyeQ6H芯片相比之前的EyeQ5H芯片，计算能力提升了3倍，但功耗仅增加了25%。由于性能功耗比的大幅提升，最新的PremiumADAS芯片可以支持更先进的驾驶辅助功能。具体来讲，EyeQ6H芯片与之前的Mobileye芯片相比最MobileyeMobileye报告950M9M6.4M50M9M6.4M40.7M1MM33.1M7.8MM大的不同之一是加入了两个GPU。其中一个是ARMMALIGPU，算力为64GFLOPS，预计用于ADAS的AR图像叠加输出。另一个GPU厂商不明，可能是英国芯片设计公司Imagination的BXS1024MC-2，算力为1000GFLOPS，主要用于处理OCL(OpenCL)计算任务。OpenCL是GPGPU的API，类似于OpenGL和OpenAL这两个开放的工业标准，但扩展了GPU图形生成之外的能力。EyeQ6H还采用了MIPS架构的CPU，与EyeQ5相同采用了多线程设计，具有8核32线程的性能。在GPU方面，EyeQ6H的GPU性能为1000GFLOPS。Mobileye可能会考虑采用Imagination公司的产品。Imagination推出了一系列针对车载领域的GPU，即IMG-B系列，该系列于2020年10月发布。IMG-B系列由B系列中，IMGBXT/BXS-32-1024MC2GPU似乎比较符合车载GPU的需求。通常情况下，车载GPU的运行频率不会很高，大约在450-650MHz之间。在500MHz频率下，IMGBXT/BXS-32-1024MC2GPU的性能为2048FP32FLOPs/Clock，即每个时钟周期可以执行2048个单精度浮点运算(FLOPs)，其性能可达到1024GFLOPS。然而，并没有看到Imagination公布与Mobileye合作的消息，所以也不排除Mobileye会采用英特尔自己的GPU架构。这种可能性也是基于EyeQ6H被囊括在SuperVision方案中，同时官方宣称其性能可达到L4自动驾驶等级的情况下，而且如今自动驾驶领域竞争如火如荼，Mobileye未必不会选用英特尔的GPU增加其核心竞争力。EyeQ6系列的另一款芯片是EyeQ6L，它是Mobileye公司针对L1-L2级驾驶辅助系统开发的一款SoC (System-on-Chip)产品。它具备高性能、低功耗和成本效益的特点，被设计为一体式前挡风玻璃解决方案。EyeQ6Lite相比于之前的EyeQ4Mid，也采用7纳米设计，提供了4.5倍的计算能力，该芯片5TOPS的算力用在L2+CPUOCLGFLOPSEyeQ当，但面积小了45%，这也意味着硬件成本减少了近45%，其价格可以低于30美元。此外，从EyeQ6L在2022年发布后的订单数量可以看出其该芯片在ADAS领域的热度，在6.36亿的订单中，其占比18.7%，迅速拿下1.75亿的订单。订单量仍呈现上升趋势，也说明了Mobileye在ADAS领域拥有无人能撼动的地位。EyeQvolumepipelineofEQ3EQ4EQ5EQ6LEQ6Hprogramswonin202263.6M5M2019202020212022MobileyeMobileye报告前文提到部分OEM与Mobileye解除合作关系，主要是因为其软硬一体化，芯片的算力不足只是其中一个原因。需了解，Mobileye的一体化方案(芯片+算法+摄像头)在早期使用时很方便，但随着路况和场景的不断扩展，这种黑盒模型难以适应车企的个性化要求，限制了车企的自主性。此外，算法更新周期长且受限于封闭性，全球所有汽车都需要由以色列总部进行统一迭代，导致更新速度缓慢。同时，数据监管问题也存在，在需要更新系统时需要传输数据，但各国对境外数据传输有限制，促使更多车企选择自主研发或采用本土供应商。对此，Mobileye跟紧时代对公司产品进行调整，推出了EyeQKit使得OEM可以对EyeQUltra和EyeQ6H进行自主算法编辑。EyeQKit使汽车制造商能够受益于Mobileye的EyeQ架构和相关技术。该套件包括行业领先的计算机视觉能力、REM™众包地图技术和基于RSS的驾驶策略。通过使用EyeQKit，汽车制造商可以利用Mobileye系统集成芯片(SoC)的功能，以满足他们的需求，并将精力集中在优先事项上，例如采用最新的技术功能来提升驾驶体验，打造独特的产品功能界面和体验。这些功能包括高级驾驶辅助功能，如自适应巡航控制、交通拥堵辅助/领航、高速公路辅助/领航、全域车道辅助等。除了驾驶辅助功能外，EyeQKit还支持在EyeQSoC上开发各种可视化和驾驶员监控应用程序。通过直接集成这些受欢迎的功能到EyeQ上，无需额外的安全相关ECU和附属集成，从而节约成本并减少复杂性。此外，EyeQKit还可以实现其他功能，如自动泊车、增强和虚拟现实显示以及人机交互。另一方面，EyeQKit基于标准API，如OpenCL、TensorFlow和X86开发平台，使用通用语言帮助汽车制造商便捷高效地开发自有应用程序，无需专门技能或特定的硬件供应商。这种设计使得开发成本降低、上市时间加快，并赋予硬件供应商在整个开发周期中(从功能打造、部署到性能调优)更大的灵活性。MobileyeMobileye报告二、智能驾驶行业：渗透率加速提升，性价比愈受重视ADAS(AdvancedDriverAssistanceSystem)系统可以辅助驾驶员执行驾驶任务或者避免/减轻碰撞危害，整体围绕感知、决策、执行三大环节构成软硬件系统，感知层主要包含了摄像头、雷达等传感器在内的车载感知系统和高精地图、卫星定位等路侧辅助系统，决策层负责收集分析数据、定义规划路线以及预判控制车辆，执行层负责车辆的驱动、转向和制动。摄像头车载计算平台超神波雷达毫米波雷达激摄像头车载计算平台超神波雷达毫米波雷达激光雷达算法+芯片红外传感器车载感知系统路车载感知系统高高精地图卫星定位卫星定位惯惯性导航VV2X技术……决策规划决策规划层控制执行控制执行层车辆控制导航定位决策+规划全路径规划、行为决策、运动规划根据市场监督管理总局发布的相关文件定义，ADAS可分成信息辅助类与控制辅助类两大类别，前者主要是预警类功能，不参与车辆的控制(如交通标志识别、前后/向碰撞预警、车道偏离预警等)，后者可以实现主动的车辆控制(如自动紧急制动、车道居中控制、自适应巡航控制等)。数据来源：arvix，中信建投证券RCTA(倒车侧向警告)：监测前方车辆，判断本车和前车间距、相对速度和位置，并及时给与驾驶员警告FCTA(前横穿侧向警告)：感知车道线，判断车辆与车道线间的位置，及时在出现偏离时给与驾驶员RCTA(倒车侧向警告)：监测前方车辆，判断本车和前车间距、相对速度和位置，并及时给与驾驶员警告FCTA(前横穿侧向警告)：感知车道线，判断车辆与车道线间的位置，及时在出现偏离时给与驾驶员警告ACC(自适应巡航)：通过车辆传感器识别前方目标车辆，根据设定的目标车速以及车间时距实现巡航控制，若前方无车实现定速巡航AEB(自动紧急制动)：车辆突发危险情况或与前车距离小于安全距离时主动进行刹车，避安全性ALC(自动并线)：通过车辆传感器融合处理，综合判断前方车辆、目标车道后方车辆，在通过转向开关或自动触发变道之后控制车辆进行变道操作LDP〈车道偏离干预)：利用前向擤像头探测持车辆在本车道中央LKA车道保持辅助)：识别车辆相对于车道中央的位置，如驾驶员偏离车道(非目的性变道)，则向驾驶员发出警告或通过转向干预使车辆重新回到车道中央APA(自动泊车辅助)：利用车载传感元控制车辆进行泊车APO(自动驶出)：针对APA泊车入库的情形，可以选择APO自动驶出，解决狭小车位的泊车便利性RPA(远程泊车辅助)：在APA基础上支持用户不在车内的自动泊车入库TJA(交通拥堵辅助)：交通拥堵辅助系统(低速)结合了自适应巡航控制系统与自动跟车系统，以及车道保持辅助系统HWA(高速驾驶辅助)：高速驾驶辅助系统(高速)结合了自适应巡航控制系统与自动跟车系统，以及车道保持辅助统HWA基础上增加高速导航，自动并道，自动上下匝道TJP(交通拥堵领航)：在TJA基础上增加导航、自动并道(待确定)NOAHighway(领航驾驶辅助)：高速公路按导航自动驾驶，点到点行驶NOACity(城区领航驾驶辅点到点行驶AVP(自动代客泊车)：停车场或者其他限定区域内，基于L4自动驾驶技术实现最后几百米的慢速无人泊车功能HDA(高速驾驶自动化)：典型场景如城市自动驾驶出租车(待确定)4级高度自动驶部分驾驶助级有条件组合驾驶助完全自动驶应急辅助有条件完全自动驶L2+/L2.5/L2.9/…具有宣传属性部分自动驶驾驶员助高度自动驶人工辅助ADAS是实现自动驾驶的基础，汽车智能化推动ADAS的迅速发展。根据国标和SAE的分级标准，自动驾驶主要分为L0-L5六个级别，行业把L0-L2级划分为辅助驾驶(ADAS)范畴。两份标准对比来看，在部分字段的定义上存在微小差异。当前行业正处于L2向L3过渡阶段，L3阶段的代表功能如高速/城市领航已开始逐步落地，当前由于相关法律法规的缺失(出现交通事故后，权责定义不清)，领航功能还是属于L2范围。驶自动化分级国汽车程师学会自动驾驶分级各级别智能驾驶典型功能Mobileye从消费者出发，而不是工程技术角度，重新定义了自动驾驶等级，参考标准是不是可以脱手，是不是可以脱眼等。自动驾驶水平主要通过SAE的自动驾驶分级标准(亦称J3016)来反映。Mobileye发现有两个问题需要解决：第一个问题是从终端用户的角度来看，定义模糊不清。第二个问题，L3和L4之间不必要的区分。根据J3016标准，L3和L4在最小风险策略(MRM)要求和人类驾驶员的警惕性水平方面有所不同。这可能导致自动驾驶系统的“设计失败”。券对不同的自动驾驶等级，Mobileye给出了不同的智驾解决方案。譬如对于注视前方/可脱手等级，给出解决方案是SuperVision;对于脱手脱眼等级，对应的解决方案是MobileyeChauffeur;对于无驾驶员等级，给出的解决方案是MobileyeDrive。数据来源：公司官网、中信建投证券2.2ADAS景气度与规模预测：立法与场景双突破，渗透率稳健提升低级别法规强制部署，高级别逐步规范美国NHTSA/FMCSA的联邦机动车安全标准(FMVSS)并没有强制的联邦法规专门针对ADAS/AV系统的安全性。但是，美国交通部推荐了一套自愿指南，其中NHTSA和FMCSA有权执行行动，如果某个ADAS/AV系统构成安全风险。这反过来进一步复杂化了新技术的合法部署过程，但随着这些系统在行业中变得越来越普及，监管机构面临越来越大的压力，要求为这些系统制定标准要求，以确保技术的更为平稳、安全的推出。第一阶段开始实施。该法规要求所有在欧盟销售的商用车(以客车、卡车、厢式货车为主)新车型都必须配置：盲区行人穿行探测系统(MOIS)、盲区探测系统(BSIS)、智能车速辅助系统(ISA)。自2024年7月6日起，所有在欧洲销售的新商用车都需配置以上相应功能。而其他法规则限制了更高级功能的合法部署。中国规范AV功能方面走得更远，L3及以上级别自动驾驶制度环境逐步完善。2022年8月正式施行的《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》是国内首部智能网联车管理法规，首次明确了交通违法及交通事故的责任划分，推动国内L3级别自动驾驶车辆发展步入正轨。11月，工信部、公安部发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知(征求意见稿)》，拟遴选L3、L4级别自动驾驶车辆开展准入试点，旨在完善高等级自动驾驶车辆生产准入管理体系与道路交通安全管理体系。2023年6月，工信部表示，将从三个方面推进汽车行业的智能化、网联化发展进程:1)支持关键技术攻关:加快关键芯片、高精度传感器、操作系统等新技术新产品的研发和推广应用；2)进一步完善网联基础设施:加快C-V2X、路侧感知边缘计算等基础设施建设，建立三级架构的云控基础平台，形成统一的接口、数据和通信标准；3)深化测试示范应用:启动智能网联汽车准入和上路通行试点，组织开展城市级“车路云一体化”示范应用，支持L3及以上级别的自动驾驶功能商业化应用。法规颁布方时间主要内容《自动车道保持系统(ALKS)》联合国旨在制定关于自动车道保持系统车辆认证的统一规定,是首部针对L3级别自动驾驶的国际法规动驾驶法》允许L4级智能汽车在德国公共道路指定区域常态化运营《道路交通法》修正案预计2023年拟増加L4级别自动驾驶运行许可制度《智能网朕汽车道路测试与示范应用管理规范(试行)》《新能源汽车产业发展规划(2021-2035)》《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》《做好智能网联汽车高精度地图应用试点有关工作》《自动驾驶汽车运输安全服务指南(试行)》(征求意见稿)《开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作》(征求意见稿)工信部、公安部、交通运输部展和改革委员会深圳经济特区交通运输部部工信部、公安部2021年7月2021年11月2022年8月2022年8月2022年8月2022年10月2022年11月确定了智能网联汽车道路测试和示范应用的管理规范鼓励L4发展，提出到2025年L4汽车实现限定区域和特定场景商业化应用，到2035年L4汽车实现规模化应用场准入等在北京、上海、广州、深圳、杭州、重庆六个城市开展智能网联汽车高精度地图应用试点市客运、岀租客运、普通货物运输等经营活动对智能网联汽车网络安全、数据安全等方面提岀要求试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点数据来源：相关部门官网，中信建投证券总的来说，随着ADAS渗透率的快速提升，基础ADAS功能对于行车安全的作用逐渐凸显，各国积极立法推进基础的ADAS功能(L1和L2)在新车的部署，但高级功能(L2+)受到严格限制。此外，中国对于数据监管趋严，Mobileye在中国不被允许收集高清地图数据，并被迫与当地公司合作存储敏感数据。随着汽车行业变革，ADAS渗透率正在加速上升。过往只在高端车型搭载的ADAS功能，已逐步下沉配置到越来越多普通级别的车型。主机厂基本布局L2+车型，L2+ADAS有望全面推广。L2+ADAS是在L2自动驾驶法律框架内实现的更高级别自动驾驶功能。从佐思汽研对主机厂ADAS落地规划的梳理来看，2020年以来各主机厂陆续推出L2+车型，至2022年基本完成布局。根据佐思汽研，9M22L2+ADAS累计渗透率达5.1%，自2021年以来呈缓慢提升态势。我们认为当前高等级自动驾驶相关法律制度尚不完善且技术难度较高，使得L2+ADAS搭载量仍然较少，多搭载于高档车型。以L2+ADAS典型功能NOA(Navigateonautopilot，导航辅助驾驶系统)为例，NOA可实现高速公路、城市等场景下的自动跟车、变道，技术难度较L2级别功能更高。根据高工智能汽车，11M22国内乘用车标配NOA累计搭载量仅18.4万辆，渗透率为1.1%，近90%搭载于价格区间在30万元及以上的车型上。2022年10月吉利博越L正式上市，可选装NOA功能，售价区间在10-15万元(选装之后也在20万元以下)，使我们看到了高级别自动驾驶功能向低价车型下沉的趋势。主流车企逐步量产落地L2+级别车型，L3级以上车型加速渗透开启广阔市场。智能驾驶自2020年开始发展迅速，国内主流车企多数车型配套量产L2级别ADAS，陆续推出具备L3及L3以上级别自动驾驶功能的车型，应用场景加速从高速向城市路况拓展。在汽车智能化推进加速的背景下，行业渗透率不断提升，借助L3自动驾驶的红利，自动驾驶市场空间巨大。2122232425主L4级自动驾驶线控平台项目预计2025年实现量产2023年，计划量产L4级商品车:2025年推出L5级自动驾驶商品车2022年初，实现L2+级别的自动驾驶2030年，实现全工况、全天候的自动驾驶2021年，在结构道路实现高度自动驾驶:2023年之前，在开放道路实现高度自动驾驶2022年，实现L4车型率先量产:2023年，实现L4级别自动驾驶的区域示范运营2022年，实现L3/L4级别车型的测试、示范和量产现已实现L2+配套量产，将于2023-2025年推出L3、I4级别自动驾驶功能车型2025年计划实现L4级别的自动驾驶在“十四五”期间，将实现L4级智能网联汽车规模化示范应用，并掌握L5级智能网联汽车关键核心技术新2022年初具备L3级别自动驾驶车型ET7，实现从辅助驾驶到自动驾驶的飞跃2022年正式标配单片Orin，实现L3，到2025年实现L42024年，或2025年，研发出L4级别的车型拉拉L4级别的车型预计最快2023年上市数据来源：各公司官网、各公司官方公众号、中信建投证券城市NOA技术成熟加速落地。领航辅助根据场景可进一步分为高速领航和城区领航。高速领航普遍限制在特定高速公路和城区高架路开启，城区领航则针对复杂城区道路场景进行升级，新增信号灯识别、自动变道、自动避障等功能。高速NOA场景相对简单，路况、标志和标记的图像相对标准。在部分高速公路或高架等封闭路段行驶时，结合车载导航路线让车辆实现自动变道、自动进入和驶出匝道口的技术功能，应用相对广泛。城市NOA加速落地，覆盖主要行车使用场景，为用户提供从高速到城市的全场景可持续的自动驾驶功能。早期城市NOA功能普遍使用高精地图，提供更精确的定位服务，但高精地图采集成本高、覆盖率较低、更新慢，难以满足城市NOA快速大规模的上车需求。随着车端算力及传感器功能迭代升级，单车感知水平不断提升，大部分厂商通过“轻地图”+单车感知方案，即仅在匝道口等导航地图难以精确处理的部分做数据强化，实现城市NOA功能。随着城市NOA技术路线逐渐成熟，大量中高端车型逐渐开始配置，相关产业链有望迅速发展。2023年L2整体渗透率仍将保持稳健增长。目前智能驾驶行业正处于由组合驾驶辅助L2向有条件自动驾驶L3的过渡阶段。我们认为，一方面，技术的成熟有望推动L2ADAS的普及和下沉，2022年市场环境的压力测试已足够彰显汽车智能化趋势的韧性，2023年L2ADAS渗透率提升的逻辑没有发生大的变化。另一方面，随着L2.5、L2.9车型的销量爬坡，我们预计L2+ADAS有望成为推动L2整体渗透率增长的新支点。LLG驶保持旺盛需求，我们预计2025、2030年L2级自动驾驶渗透率分别为50%、52%；随着自动驾驶技术的进步、相关零部件的成本的下降与法律法规的逐步放宽，我们预计2025年L3及以上级别自动驾驶渗透率为20%；随后L4开始出现，并将于2030年LL提升至40%、8%。MobileyeMobileye报告%%%%%100%2%8%8%24%20%33%35%80%60%2%30%35%60%74%40%55%8%66%40%20%EADAS2017201820192020202120222023E2025E2030E31%25%31%7%6%7%6%10%5%11%0%10万以下10-15万15-20万20-25万25-35万35万以上数据来源：易车，Thinkercar，中信建投证券数据来源：易车，Thinkercar，中信建投证券1223E24E25E26E27E28E29E30E车销量预测量(万辆)Y00%00%、自动驾驶渗透率假设L0透率(%)8%%L1透率(%)%%L2渗透率(%)%5%L2+渗透率(%)L3渗透率(%)%0%L4渗透率(%)%%三、单车需求量假设LL单车需求量L+/L3单车需求量L单车需求量0000000000测算LL芯片需求量3858761702993L+/L3芯片需求量3895L芯片需求量00000总需求量(万颗)21Y%%LASP颗)998877665LASP/颗)0L4ASP(美元/颗)800784768753738723709695681667MobileyeMobileye报告六、自动驾驶芯片市场规模测算L1/2市场规模(亿美元)L2+/3市场规模(亿美元)718L4市场规模(亿美元)00000总市场规模(亿美元)2Yzszgtyptzszgtypt＠stockezszgtypt＠stockezszgtypt＠stocke产业链转向网状结构，去黑盒大势所趋软件定义汽车成共识，产业价值链重构的动力是主机厂希望通过自研算法掌握核心竞争力，但受到成本和效率的制约动态平衡。在传统供应链体系中，芯片厂商只需要负责芯片级的功能安全，Tier1则负责计算及域控制器参考设计平台，到配套软件、功能安全测试验证等环节，因此随着汽车零部件供应商的不断深化，博世、大陆、采埃孚、电装等企业垄断某领域零部件的生产，从而向多家整车制造商供货。Tier1在汽车产业链拥有着绝对的话语权和定价权，甚至其开发进度直接决定了车型的研发周期。而最新一代的新能源汽车制造商则在自动驾驶技术发展上采取更激进的态度，其会自研自动驾驶系统，绕过Tier1直接与芯片厂商沟通，将创新融入自己的供应商群，并通过OTA(供应商上游全套解决方案供应商中游主机厂下游平台用户一级供应商博世团德赛西威电装科技公司AutoXMomenta轻舟智航传统主机厂AutoXMomenta轻舟智航造车新势力高合汽车理想百度Apollo滴滴出行享道出行楚航科技科技Innoviz森泰思克速腾聚创Velodyne地平线Mobileye英飞凌英特尔英伟达梅赛德斯-奔驰上汽用高德地图图四维图新维智科技阿里巴巴腾讯小米驭势科技技中科慧拓车G7滴帮集团小马智行赢彻科技互联网巨头高精地图货运平台哪吒汽车蔚来传感器大众丰田吉利芯片威马小鹏数据来源：毕马威，中信建投证券MobileyeMobileye报告由于SoC芯片硬件的功能实现仍需配套算法、操作系统等软件协同，芯片厂商有时候不仅需提供差异化的硬件设备，还同时提供相应的软件解决方案，衍生出软硬件紧耦合和松耦合两种商业模式：软硬件紧耦合：芯片内置软件功能，成本低，适合迅速量产。代表是Mobileye提供“芯片+算法”捆绑方案，整合芯片、操作系统和感知算法，受到市场欢迎。但缺点是软硬件紧耦合有“黑盒”模式，下游客户修改能力受限。软硬件松耦产业链转向网状结构，去黑盒大势所趋。智能驾驶产业链链状边界逐渐模糊，趋于类网状结构发展，TierX.5与“灰盒”模式出现。我们认为，智能汽车的供应链格局正在重塑，主机厂对供应链深度绑定的诉求加强，催生多种供应模式以及TierX.5的出现：如主机厂在开发初期与供应商深度合作并掌握所有核心技术的“白盒”模式、以及部分技术互通的“灰盒”模式等，主机厂与供应商的耦合程度不断加深，传统产业链的链状边界正逐渐模糊，向类网状产业链生态演变。对于高级别智能驾驶，我们认为“灰盒”、“白盒”交付模式更贴合主机厂技术可控诉求，去“黑盒”化为大势所趋。传传统的主机厂-Tier1-芯片厂商链状合作模式主机厂Tier11在新型合作关系中，芯片厂商与主机厂建立更加紧密的协作关系，主机厂在产品定义与设计环节产业生态中地位提升，议价能力增强。新型Tier1商业模式为主机厂提供硬件平台、基础软件以及工具链等开发支持服务；对Tier2的采购决策权降低，物料成本对主机厂的透明度提升，利润回归至一般供应商水平。1主机厂负责整车架构与定义，并主导除了基础计算平台和基础软件以外的大部分应用层算法与软件的开发与集成工作；直接参与到如计算芯片、基础软件、功能应用等部件的选择与采购工作1主机厂通过面向服务的SOA架构，要求Tier1开放产品的底层代码和数据算法，对车内各域进行统一部署，Tier1逐渐被“削弱”，Tier1负责向主机厂件平台、基础软件以及工具链等开发支持服务。传统Tier1商业模式负责软硬件的集成，以黑匣子形式向主机厂交付软件，对Tier2的采购具有较高的决策权，物料成本表对主机厂呈低透明度，具有高于一般供应商的利润水平1芯片厂商在汽车供应链中一般处于Tier2甚至更靠后的位置，较少直接与主机厂进行合作，一般面向上游Tier1提供芯片硬件与相关开发软件服务支持。1Tier1根据车企需求，定制生产含传统传感器、ECU器等零部件，依靠强大的整合能力、标准化产品生产能力，具有很强话语权、定价权。1主机厂负责整车架构与产品定义以及来自Tier件耦合的零部件系统集成、应用工作，对最终整车产品负责；不与芯片厂商直接沟通。新型的主机厂-Tier1-芯片厂商网状合作模式Tier1主机厂券Mobileye；国内L3领域主要厂商是华为MDC300(华为不卖单颗芯片，故取整个计算平台解决方案作对比)、黑芝麻和地平线；国外为特斯拉、英伟达、高通；面向L4/L5级别自动驾驶，国内为华为MDC600，国外为高通、英伟达和特斯拉。其中高通SnapdragonRideFlex为SOC系列产品家族，包含Mid/High/Premium三个级别，支持L1~L4/L5；其中最高级RideFlexPremiumSOC再加上外挂的AI加速器(可能是NPU)地平线是在自动驾驶芯片领域实现大规模上车的唯一中国厂商。地平线成立于2015年，主要从事边缘人工智能芯片的研发，具有领先的人工智能算法和芯片设计能力，致力于通过底层技术赋能，推动汽车产业的创新发展。公司自成立以来，地平线已获得上汽集团、广汽资本、长城汽车、东风资产、比亚迪、一汽集团等众多车企资本，以及Intel、SKHynix、宁德时代、立讯精密、星宇股份、韦尔股份、舜宇光学等多家产业链上下游企业的战略投资。地平线核心产品为“芯片+算法+供应链+服务”，公司到目前为止已经发布了三款芯片，征程2、征程3、征程5，其中征程2、3已经得到大量的应用，征程5已经落地。黑芝麻智能科技有限公司成立于2016年，是行业内领先的车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业，专注于大算力芯片与平台等技术领域的高科技研发。黑芝麻智能能够提供完整的自动驾驶、车路协同解决方案，包括车规级设计，学习型图像处理，低功耗精准感知的自动驾驶计算芯片和自动驾驶计算平台，支撑自动驾驶产业链相关产品的快速产业化落地。公司至今已推出华山A500，以及华山二号A1000、A1000L和A1000Pro四款自动驾驶芯片产品。其中，华山A500是继华为昇腾310、地平线征程2芯片量产后，我国第三款实现量产的自动驾驶芯片产品。另外黑芝麻智能在2020年发布的华山二号A1000芯片，则采用16nm工艺制程，INT8精度下单颗芯片算力达58TOPS，并已完成所有车规级认证。2020年从各主流自动驾驶SOC厂商阵营来看，主要分为“传统汽车芯片厂商”、“提供整套解决方案厂商”、“通MobileyeMobileye报告线/合作商INT力(TOPS)(美元)(W)(nm)汽车V3HV3U4/2.5960///148器zszgtypt＠zszgtypt＠sto0案奥迪A8/沃尔沃/卡迪04蔚来/理想/大众/宝马bileyeIC/福特/日产/广汽/长2.5301.288在售车型4/71链Xavier3010010P7&G9/比亚迪沃尔anRES33/奔驰/集度/理25472zszgtypt＠stocke1000/zszgtypt＠stockeE25E0180425EondeUASIC)/52/上汽通用五菱40.125895300.5072/16/0.58/9zszgtypt＠stocke.zszgtypt＠stocke.ICA1000Pro一汽红旗(E)/上汽(E)zszgtypt＠stoczszgtypt＠stoc/0东风(E)/2PUASICModelS/X/Y/19ModelS/X/Y210///23E券MobileyeMobileye报告国外厂商2021.9特斯拉更新新FSD2021.4黑芝麻推出A1000/A1000L2020英伟达已量产Xavier2020.9地平线发布征程32019.8黑芝麻推出A5002019.4特斯拉推出自研FSD2019.8地平线已量产征程22019年初高通推出SnapdragonRide平台华为推出昇腾3102021.7地平线发布征程5国内厂商空白期2018.102014-2018年，Mobileye独步天下。Mobileye凭借“芯片+算法+摄像头”一揽子解决方案，在成本、性能、功耗实现平衡，同时便捷的部署方案快速占领了市场，一度市占率达到90%。特斯拉于2014年10月开始在ModelS和HW1.0版本车上装配EyeQ3，2016年由于安全事件和Mobileye终止合作，开始自研芯片。2018年开始量产的EyeQ4曾搭载在宝马、福特、理想、蔚