汽车行业智联汽车系列深度之40：智驾芯片新范式DSA与驾舱融合与RISC-V

证券研究报

告智驾芯片新范式：DSA+驾舱融合+RISC-V智联汽车系列深度之403投资案件（1/2）

投资分析意见：建议关注AD/ADAS

芯片国产化：芯片+工具链+算法全栈能力：地平线机器人、黑芝麻智能ADAS

IP/ASIC设计服务：芯原股份主机厂+智能化：阿尔法：比亚迪、吉利汽车、长安汽车智能化先锋：小米集团、极氪、小鹏汽车、理想汽车智能化核心供应商：大客户禀赋：比亚迪电子、知行汽车科技/福瑞泰克/亿咖通（吉利系）算法领军：文远知行、Momenta（赴美IPO已备案）软硬件集成：华测导航、德赛西威、经纬恒润、虹软科技、中科创达

风险提示◼

汽车智能化不及预期、国际贸易摩擦风险主要内容智驾平权下的算力新范式国产替代、软硬一体竞合并行公司分析：逐项补全算力+工具链+算法投资分析意见与风险提示451.1

2025

年高阶智驾普惠化【供给端】智驾软硬件技术日趋成熟，质价比提升高阶芯片国产化：地平线征程6、黑芝麻华山A1000/2000、新势力自研陆续上车算法方案成熟：Momenta、大疆卓驭、华为、地平线方案引领落地【需求端】智驾平权策略下，传统主机厂带动价格带下沉配置下放：乘用车

10-20万

以下价位智驾渗透率仍然较低，NOA

功能有望成为标配25Q1

OEM

动作频繁：比亚迪“天神之眼”、长安“北斗天枢2.0”、吉利“千里浩瀚”、奇瑞

3

月份智能化发布会2024年国内乘用车

NOA渗透率仅约

10% 10-20

万价位的智驾渗透率仍有较大提升空间资料来源：

NE时代61.2

新范式：DSA异构集成

+驾舱融合

+RISC-V①

算法收敛为

“Transformer

+E2E

+VLM/VLA“

架构，底层硬件有修缮空间增加专用加速引擎DSA：对矩阵乘加、并行、多模态等计算负载进行针对性优化晶圆层级，采用

Chiplet（芯粒组合）：灵活

+

成本效益

+

可扩展

+可定制英伟达

Thor

揭示三大趋势：增加算力+

Transformer引擎

+

驾舱融合瑞萨推出R-Car

X5H

SoC，支持基于

Chiplet扩展的智驾

+

座舱

+

网关单芯片集成资料来源：

英伟达，芝能智芯，瑞萨官网71.2

新范式：DSA异构集成

+驾舱融合

+RISC-V资料来源：

佐思汽车研究Super

BrainAntora100056T B

功能安全；150Gb/s

BW方案Skyland One

chip2025黑芝麻

A1000

*158T行泊一体

支持1R7V；支持无图高速

NOA、通勤

NOA、HPA

记忆泊车；满足

ASIL

-B功能安全AD1000域控One

chip2025芯擎

AD1000

*1256T行泊一体

端到端大模型智驾，支持无图、Occupancy

Network；已成功流片，相关的联合开发工作已开始；200Gb/s

BW德赛西威IPU14One

chip2025英伟达

Thor2000T驾舱一体

实现

L4

功能；单芯片同时运行

Linux、QNX

和安卓版本不同操作系统ICPS01EOne

chip2025高通

SA8775最高

72T舱行泊一体

德赛西威与奇瑞合作开发

“8775

舱驾一体中央计算平台”，奇瑞提供了整车资源，德赛西威承担具体产品开发任务AD1

域控制器One

chip2025英伟达

Thor2000T针对

L4

级自动驾驶商业应用场景的需求而规划设计；Transformer

模型的推舱行泊一体

理速度提高了

5

倍；联想自研

AI

中间件

Ultra

Boost

也在

AD1

上适配，从模型加速、算子增强和任务调度等方面进一步提升平台运算效率，满足大算力需求企业②

E/E

架构集中化

+

成本效益驱动下，智驾域+座舱域逐渐融合系统层级：multi

box->

one

box->

onechip主要

Tier

1

跨域融合中央计算方案车机方案 类型 量产时间 主控SOC 算力 跨域功能集成特点亿咖通Skylad

ProOneboard已在领克

08

EM-P以及领克

07

EM-P车型上大规模量产，并已在全国绝大2023 黑芝麻A1000

*2 116T 行泊一体

部分高速及高架路段开通了高速

NOA

领航辅助驾驶功能；支持城市

NOA、跨层

HPA

记忆泊车等高阶

ADAS

功能开发Super

BrainOneboard/芯擎

SE1000

*1黑芝麻

A1000

*166T132K

900G

舱行泊一体

单板双芯舱行泊一体解决方案Super

BrainAntora1000ProOneboard/芯擎

SE1000

*2200K

1800G 单板双芯舱行泊一体完整解决方案：高阶座舱、L2

ADAS、泊车；满足

ASIL16T 舱行泊一体

-D功能安全；58Gb/s

BWSuper

BrainAntora1000One

chip2025芯擎

SE1000

*1100K

900G

舱行泊一体

单芯片舱行泊一体完整解决方案：座舱、L2

ADAS、泊车；满足ASIL-B功8T 能安全；51Gb/s

BWOne

chip2025芯擎SE1000Pro

*1

150K

900G

舱行泊一体

单芯片舱行泊一体完整解决方案：座舱、高速NOA、记忆泊车；满足

ASIL-联想AH1

域控制器

One

chip2025英伟达

Thor730T专为

L2++

级别的高级驾驶辅助系统设计；AH1

具有

MIG

系统，其故障隔离机制能够保证智能驾驶的安全应用；采用全新设计的

Transformer

引擎架舱行泊一体

构，助力端侧大模型，并引入

FP8

和

FP4

数据类型，在保证推理精度的同时大幅提升效能；可实现全场景城市

NOA、高速

NOA、代客泊车辅助

VPA

等零束银河舱驾融合计算平台

ZXDOneboard地平线

J+

高通最新芯片最高

T行泊一体功能采用

One

Box

软硬一体化设计，计算平台重量减少

40%，体积减少

30%，算力存储效率提升

30%，数据通信带宽提升

30

倍，整车

OTA

升级时间缩短驾舱控一体

至

分钟以内；基于跨域融合的SOA

软件平台及智能座舱、智能驾驶、智能车控的原子化服务能力；可实现高速

NOA、城区

NOA、智能泊车等全场景覆盖的舱驾融合体验81.2

新范式：DSA异构集成

+驾舱融合

+RISC-V③RISC-V

架构契合自主可控

+成本降低

+

模块化定制需求RISC-V

为开源指令集架构，无须支付授权或版税费用；灵活定制，允许裁剪指令集Omdia

预测：2024-2030年期间，RISC-V

处理器出货量

CAGR

增速约

50%，到

2030

年出货量将达到

170

亿颗。最大的增长来自汽车领域，CAGR

增速约

66%Mobileye

EyeQ

Ultra具有

12

个

RISC-V

内核，算力高达

176

TOPSMobileyeEyeQ

Ultra采用

RISC-V

内核资料来源：Omdia，各公司官网，百人会车百智库研究院，Electronic

DesignRT-645ASIL-D安全协处理器晶心科技高性能

MCU

IPN25F-SEASIL

B通用

MCUNS600\300

系列ASIL-D安全协处理器芯来科技 安全

CPU

IP、车规

CPU

IP，计划推 NA900\300

系列ASIL-D高性能

MCUUX1000\2000

系列开发中高性能处理器瑞萨汽车

MCURH850/U2BASIL-D高性能

MCUMobileye汽车智驾芯片EyeQ

UltraASIL-D自动驾驶

SoC先楫半导体汽车级高性能

MCUHPM64A0ASIL-D通用

MCU泰凌微电子汽车通信芯片TLSR8系列ACQ100通信芯片TLSR9系列认证中通信芯片方寸微电子安全

MPUTIH64Vx690认证中安全协处理器奕斯伟计算车载

MCUEAMAEC-Q通用

MCU二进制半导体高端车规

MCU伏羲

2360认证中高性能

MCU厂商主要RISC-V

车规级IP及芯片产品产品类型 产品系列认证定位SiFive中高性能

MCU

IP通用

MCUE6-A

系列 ASILB,

DS7-AD

系列 ASILD高性能

MCU高性能、AI

加速Codasip、IAR汽车通用

MCU

IPX200-A

系列 ASILB,D及

B/DCodasip

L31 ISO

26262通用

MCURAMBUS安全

IPRT640/641 ASIL-B安全协处理器出高性能

CPU

IP主要内容智驾平权下的算力新范式国产替代、软硬一体竞合并行公司分析：逐项补全算力+工具链+算法投资分析意见与风险提示9102.1

主流

AD/ADAS

芯片梳理特斯拉HW3.0201914144

(72*2) 自产自用HW4.020237较前代3-5倍提升自产自用华为MDC61020207200华为Hi/鸿蒙智行厂商型号量产时间制程(nm)算力

@INT8 量产情况(TOPS)Thor2025E42000 主打舱驾一体，预计极氪、小米、理想、比亚迪搭载英伟达Orin-X20227128 搭载车型包括蔚来

ET5/ET7、理想

L7/L8/L9Max

版、小鹏

G6/G9/X9/P7i、智己

LS7、小米

SU7

Pilot

Max

版等Orin-N2023784 腾势

N7、小米

SU7

Pilot

ProMDC81020197400 华为Hi/鸿蒙智行地平线征程22019284前视一体机，搭载长安UNI-T、奇瑞蚂蚁征程32020165前视一体机，搭载理想One、荣威RX5征程5202116128理想L7/L8/L9

Air版和Pro版，汉EV荣耀版征程6B/L2025710+前视一体机或行泊一体域控，已定点多家国内外Tier1征程6E/M2025780/128高速NOA，已定点多家Tier1/OEM征程6P20257560城市NOA/全场景智驾黑芝麻华山A1000系列20201616/58/116领克07/08、东风奕派007/008、合创V09，一汽定点华山A2000系列2026E7250+合作开发过程中EyeQ42018282.5主要应用在前视一体机。蔚来

ES8/ES6/EC6、小鹏

G3、理想

One等EyeQ5H2021724极氪

001/009、宝马

iX

等Mobileye EyeQ6L202475广泛车企合作意向EyeQ6H2025E745极氪EyeQ

Ultra2025E5175暂无SA8775P2024472第一代Ride

Flex

驾舱融合平台TITDA4VM2020168行泊一体域控方案，搭载奇瑞星途揽月、吉利博越

L、领克

09EM-P

领航版、岚图追光等TDA4VH20231032大疆

7V

纯视觉方案，搭载宝骏云朵灵犀版、宝骏悦也

Plus

和奇瑞

iCAR03

等蔚来神玑NX90312025E5约等于4颗Orin-X

旗舰轿车ET9搭载小鹏图灵AI芯片2025E5约等于3颗Orin-X

可用于AI汽车、机器人、飞行汽车理想舒马赫吉利芯擎科技AD10002025E7256 单芯片舱行泊一体解决方案高通SA86502024450/72/106第二代Ride平台。Momenta、均联智行、毫末智行、中科创达、畅行智驾、纵目科技、诺博科技、德赛西威和卓驭资料来源：

NE时代，天天智驾，晶上世界，各公司官网112.2

国产替代已有优质供给，乃至技术出海中高阶（NOA）：英伟达、特斯拉强势，国产供给初具规模Tier2芯片供应商地平线、黑芝麻；Tier0.5

华为Hi/鸿蒙智行已经脱颖而出原因：开放性、算法优化、服务及响应度、综合性价比低阶（L2/L2+）：外资强势，国内技术有望出海外资份额仍强势：Mobileye（24年

41%）、瑞萨（24年

36%）国内空间受挤压：相对高阶的

NOA功能下沉挤压低阶

L2/L2+国内技术结合海外渠道：海外智驾普及滞后；地平线与博世、电装等欧日

Tier1

达成合作2024年，国内乘用车L2级智驾硬件方案占比：高阶配置倾向于使用功能集中化的域控方案前视一体机芯片域控制器芯片排行供应商出货量(万颗)出货量份额供应商出货量(万颗)出货量份额1Mobileye41941.1%英伟达22742.2%2瑞萨36235.6%特斯拉13224.6%3地平线15315.0%地平线5410.0%4赛灵思525.1%华为529.7%5安霸101.0%Mobileye305.6%6爱芯元智60.6%德州仪器224.2%7东芝50.5%高通122.3%8德州仪器40.4%黑芝麻61.0%9其他80.8%其他20.5%合计,合计2024年，国内乘用车前视一体机及域控芯片装机量：国产供应商初具规模，且替代空间仍较大资料来源：

NE时代122.3

软硬一体趋势下，各环节发生竞合交集◼

领先新势力开始补芯片，传统主机厂自研+合作并举，芯片和算法供应商开始互补车厂先自研算法，后自研芯片芯片厂须提供完善的工具链，逐渐强化算法领先算法供应商开始自研芯片华为的能力全面性较为独特资料来源：佐思汽车研究，NE时代，芯流，36氪，晚点，各公司官网0.5供应商特斯拉OEM算法自研FSD算法工具链功能中间件OS/底软域控制器代工芯片自研FSD芯片蔚来自研NOP代工自研神玑/Orin理想AD

Max自研AD

Pro轻舟智航德赛西威/立讯精密自研舒马赫/Orin/地平线小鹏自研XNGP代工自研图灵/Orin比亚迪主要比亚迪电子Orin/地平线吉利自研中低阶/Momenta/华为等自研高阶/德赛西威/福瑞泰克/MBLY等德赛西威/福瑞泰克/知行科技等Orin/地平线/黑芝麻华为引望ADS乾崑智驾 MDC

Core AOS/VOS MDC德赛西威正在自研/Orin强自主性半自主/外协可解耦MobileyeEyeQ

Kit英伟达加强研发DriveWorksDriveOS生态伙伴地平线研发高阶算法/低阶依赖生态伙伴天工开物TogetheROS生态伙伴黑芝麻加强研发BST-DAL

山海开发工具链瀚海-ADSP软件中间件生态伙伴Momenta基于芯片生态伙伴正在自研/Orin大疆卓驭基于芯片生态伙伴德州仪器/高通元戎启行基于芯片生态伙伴Orin/高通132.4

自研竞赛的经济账：差异化要素要求竞争性投入环节条件设定年投入资金假设算法参照某些纯自研的车企，1500

人团队是自研自动驾驶城市

NOA的基本门槛8亿元◼

智能驾驶全栈自研年化成本约

20

亿元，其中【SoC】和【算法】为主要构成智能驾驶全栈自研经济成本测算中间件参照某头部智驾供应商，130

人的团队投入两年时间尚未将

AutoSar

AP

研发到较好的成熟度；假设车企需要

200

人以上的团队持续研发与维护1

亿元OS

内核参照部分布局

OS

内核的供应商，人力成本约为

70

万元

/

年，组建团队约

100

人；假设车企需要150

人以上的团队1

亿元SoC参照

IBS

数据，以

5nm

芯片为例，包括

IP

许可、电子设计自动化软件、研发、最终设计过程、包装和测试等在内的总计流片费用为5.4亿美元；假设车企单个芯片型号研发周期为五年，并持续投入新芯片的研发与流片8

亿元域控制器假设车企自研域控制器的电路及结构设计、芯片选型、测试软件开发等，生产制造委外代工，团队规模几十人0.3

亿元数据闭环工具链参考部分供应商，仿真工具及其他数据工具链各需要上亿投入，假设车企需要持续性研发与维护，平摊至每年数千万0.7

亿元总计-约

20

亿元主流主机厂、智能化供应商

2023

年营收及研发费用数据（人民币）资料来源：

IBS国际商业策略，九章智驾，iFind主要内容智驾平权下的算力新范式国产替代、软硬一体竞合并行公司分析：逐项补全算力+工具链+算法投资分析意见与风险提示14153.1

英伟达：硬件性能+开发生态领先，欲补强算法能力Orin/Thor

平台算力持续领先基于

CPU+

GPU

+ASIC（DLA/PVA/ISP）异构集成，Orin

算力达

254

TOPS

@INT8下一代驾舱融合平台

Thor预计

2025

年量产，算力高达

2000

TOPS@FP8CPUCPU架构8*ARM

Carmel12*ARM

Cortex-A78AECPU算力137K

DIMPS240K

DIMPSGPUGPU架构Volta512CUDA

cores+64Tensor

coresAmpere

2048CUDA

cores+64Tensor

coresASICISP图像信号处理器有1.85

千兆像素/sDLA深度学习加速器102*DLATOPS

@INT82*DLAv287TOPS

@INT8PVA可编程视觉加速器2*PVAPVAv2GPU+DLA合计算力32TOPS

@INT8254TOPS

@INT8安全岛ARM

Cortex-R5（仅工业级）ARM

Cortex-R52存储容量LPDDR4X

16GBLPDDR5X

32GB存储带宽137

GB/s205

GB/s晶体管数量90

亿170

亿制造工艺12nm7nm英伟达自动驾驶芯片技术参数Jetson

Xavier Drive

Orin量产时间 2020 2022GPU算力22TOPS

@INT8167TOPS

@INT8

TDP功率 30W 50W 资料来源：汽车人参考，佐思汽车研究，英伟达官网，盖世汽车资讯，爱集微英伟达

Jetson

Orin

异构计算架构163.1

英伟达：硬件性能+开发生态领先，欲补强算法能力英伟达在硬件+软开环节占据领先优势，但算法解决方案能力不足DriveWorks、DriveOS

等开放软件堆栈帮助下游快速部署，但价值攫取能力无法延伸英伟达

23H2招聘吴新宙，旨在从“芯片供应商”向“智驾解决方案商”转型吴新宙在小鹏期间成功主导

HNGP/CNGP/XNGP

的交付操作系统DriveOSCUDA 并行计算平台和编程模型，用于

GPU

上的加速计算TensorRT

高性能深度学习推理框架；在

NVIDIA

DRIVE

AGX

上，TensorRT

针对

Xavier

SoC

上的专用深度学习加速器

(DLA)NvMedia

一组高度优化的

API，可直接访问硬件加速的计算引擎和传感器，包括编码器/解码器、传感器输入处理、图像处理等NVStreams

一种高效的

API，可提供对高速数据传输的访问，从而实现自动驾驶车辆所需的复杂处理工作流硬件层

DriveAGXSoC 异构算力

CPU

+

GPU+DLA

+PVA英伟达提供功能较为齐全的智驾开发工具链与加速框架架构层级 架构模块 主要功能功能中间件DriveWorks传感器抽象层传感数据综合管理图像/激光

提供一系列优化的低级图像和激光点云处理模块，用于支持更点云处理 高级的感知、地图构建和规划算法VehicleIO支持多个产品级线控后端，可向车辆发送指令、以及接收车辆发出的状态信息DNN

框架

用来加载和推理经过独立训练的

TensorRT

模型资料来源：英伟达官网，盖世汽车研究院，彭博，高工智能汽车传感器记录仪记录传感器历史数据，可用作优质的同步数据源，用于训练和其他开发工作传感器校正

校正与传感器抽象层兼容的传感器自运动估计

跟踪和预测车辆姿态英伟达自动驾驶业务收入（亿美元）英伟达

Orin-X

国内出货量及份额173.2

华为：MDC

生态完备，商业模式灵活MDC

610 MDC

810硬件架构昇腾610

+英飞凌TC397昇腾610*2

+英飞凌TC397CPU

算力(DMIPS)200K400KAI算力@INT8稠密(TOPS)200 400散热 液冷/风冷 液冷/风冷资料来源：佐思汽车研究，汽车之心，华为MDC白皮书，电子工程世界MDC

610

硬件架构操作系统VOS基于Classic

AUTOSAR标准，满足AUTOSARCP4.4规范，提供完整的CAN/ETH协议栈、诊断、VOS NM、标定、存储等功能和服务，提供高功能安全的运行环境，支持客户开发/部署ASIL-D级别的业务硬件层MDC

平台 异构算力

CPU+NPU+GPU+MCUMDC（Mobile

Data

Center）异构算力平台由鲲鹏

CPU+昇腾

NPU

构成MDC

平台基于华为统一的软件架构，支持应用的快速开发和系列化共享遵循平台化与标准化原则，包括平台硬件、平台软件服务、功能软件平台、配套工具链及端云协同服务，支持组件服务化、接口标准化、开发工具化；软硬件解耦，一套软件架构，不同硬件配置，支持L2+~L5的平滑演进华为智驾

MDC

平台 华为

MDC

提供齐全的功能软件中间件、开发工具链架构层级 架构模块 主要功能工具链Mind

Studio 用于开发阶段，支持AI算子开发、模型转换MDC

ManifestConfigurator用于开发阶段，基于AUTOSAR规范的ARXML配置工具MDC

DevelopmentStudio用于开发阶段，集成开发环境Measure

CalibrationDiagnosis

Tool用于测试阶段，基于AUTOSAR的诊断调测工具MDC

ApplicationVisualizer用于测试阶段，基于AUTOSAR的可视化调试工具中间件MDC

Core对外开放100+API，支持Classic/AdaptiveAUTOSAR、安全、OTA及AI框架，覆盖智驾全流程AOSAOS为华为自研的实时操作系统，兼容Linux接口，具有确定性调度，低延迟，功能安全和Security特性，并且兼容Linux驱动框架和三方库；183.2

华为：MDC

生态完备，商业模式灵活华为车

BU

拟独立为深圳引望，阿维塔、赛力斯参股商业模式：销售智能驾驶、座舱、车控、车云、车载光解决方案软硬一体：硬件组件和系统、OS、中间件等基础软件、AI算法软件、应用软件和云服务等；在智驾领域，向终端消费者销售智能驾驶高级软件包和订阅服务等深圳引望在

2024

年

H1

扭亏为盈收入

104.4

亿元、净利润

22.3

亿元深圳引望主要客户销售情况（亿元）深圳引望营收结构（亿元）深圳引望营收及净利润（亿元）资料来源：赛力斯《重大资产购买报告书》193.2

华为：MDC

生态完备，商业模式灵活华为智驾解决方案零部件

2023-2024

年高速增长智驾域控2024

年装机量

508,722

套，以

15.7%

的市场份额位列第三（德赛西威第1，和硕/广达第2）◼

昇腾6102024

年出货量

500,492

颗，以9.5%

的市场份额位列第三（Orin-X

第1，特斯拉FSD第2）华为智能汽车业务商业模式零部件模式Tier1HI模式（Huawei

Inside）Tier0.5鸿蒙智行模式Tier0商业模式定位提供标准化智能零部件（如算法软件、传感器、三电等），车企自主整合技术提供全栈智能解决方案（智驾、座舱、车控等），车企保留品牌和整车控制权深度参与产品定义、设计、销售，车型进入华为渠道，技术整合度最高合作品牌/车型上汽飞凡R7：AR-HUD广汽埃安AION

LX

Plus：搭载华为MDC长安阿维塔、北汽极狐阿尔法S

HI版、岚图梦 问界(赛力斯)M5/M7/M9；智界(奇想家、东风奕派 瑞)S7/R7；享界(北汽)S9；尊界(江淮)S800资料来源：各公司官网，电子工程专辑，盖世汽车研究院华为智驾域控及芯片国内出货量203.3

地平线：软硬一体的智驾解决方案国产领军

全栈的能力：专用处理架构

BPU+SoC

+中间件

+工具链

+算法

+部署

可解耦销售：开放、灵活、利他的乙方思维可扩展的业务合作模式，丰俭由人授权及服务收入（License

&

Service）已超产品解决方案（Turnkey）地平线收入结构：软件&服务收入已经过半（亿元）资料来源：地平线机器人招股书，

iFind地平线提供全栈智驾解决方案213.3

地平线：软硬一体的智驾解决方案国产领军征程

6H-- 城区领航智驾进阶选择征程6P算进行优化BPU：4核，560TOPS（在1/2稀疏网络下）；CPU：18*ARMCortex-A78AE410K

DIMPS；GPU：200GFLOPS，支持3D图像渲染；MCU：安全岛，10K

DMIPS；ISP：图像处理带宽5.3Gpixel/s；DRAM：带宽205GB/s-旗舰型号，面向全场景智能驾驶征程

3

伯努利2.0适用物体检测、语义分割；支CPU：采用4个Arm

Cortex

A53内核，最大工作频率为1.2GHz，支持动态频率缩放（DFS）2020

年 BPU：由双核伯努利架构组成，算力为5TOPS，最9

月 大工作频率为950MHz，支持动态频率缩放（DFS）DRAM：支持x32片外DDR4/LPDDR4/LPDDR4XDRAM，最大支持4GB容量，速度可达3200

MT/s16nm

主要用于一体机；理想One、荣威RX5等车型搭载持MobileNet、EfficientNet；针对Depthwise/GroupConvolution进行优化征程伯努利.年月CPU：*ARM

Cortex-ABPU：伯努利

.

BPU

架构，

TOPSnm主要用于一体机；长安UNI系列、奇蚂蚁、上汽智己、广汽埃安等车型搭载名称◼

征程

6

系列算力覆盖

10-560TOPS，分层满足差异化需求地平线征程系列芯片性能情况BPU架构 发布时间 性能参数制程搭载平台/车型征程

6B纳什适用环境时序预测、复杂环境交互式规则；支持大规模Transformer&GPT/蒙特卡洛树搜；针对DataTransformer/紧耦合异构计BPU：10+TOPS；CPU：20K+

DIMPS- 性价比主动安全一体机方案；征程

6L-- 行泊一体征程

6E2024

年 BPU：80TOPS；CPU：100K

DIMPS4

月- 面向高速NOA场景征程

6MBPU：128TOPS；CPU：137K

DIMPS- 支持轻量级城区NOA与记忆行车适用2.5D/3D视觉算法、物体跟踪、轨迹预测；支持征程

5 贝叶斯

LSTM/BEV/Transformer；针对Warping/Vector/Softmax进行优化CPU：八核Cortex-A55DSP：2个可编程Vision

P6

DSP，频率最高为2021

年 650MHz，总算力为0.67TOPS7

月 BPU：双核贝叶斯架构设计，算力为128TOPSISP：每个ISP模块可支持2x4k/8M@30fps图像处理具备HDR、多帧曝光、图像降噪等功能主要用于智能驾驶域控制器；理想

L16nm

系列-Pro

及

Air、比亚迪汉EV荣耀版一汽红旗等车系搭载资料来源：地平线机器人官网，芝能智芯，佐思汽车研究223.4

黑芝麻：自研

NPU/ISP

IP，推出跨域融合方案功耗WWW-制程16nm16nm16nm7nmA1000L A1000 A1000Pro A2000推出时间 2020年6月 2020年6月 2021年4月 2024年12月CPU

架构6*ARMCortex-A558*ARMCortex-A5532K

DIMPS16*ARMCortex-A5560K

DIMPS16*ARMCortex-A78E图像信号处理器NeuralIQ

ISP8路摄像头16路摄像头20路摄像头>24路摄像头深度神经网络加速器DynamAINN

NPU16

TOPS58

TOPS106

TOPS九韶大核架构计算机视觉处理加速器CV

DSP3核心5核心10核心-自主核心

IP：自研

NPU

及

ISP图像处理核心

NeuralIQ

ISP：支持高速多模式处理和高质量图像处理，全自主ISP算法神经网络加速引擎

DynamAI

NN

NPU：支持包括

INT8

/

FP8

/

FP16

在内的混合精度，集成针对高精度精细量化和

Transformer

的硬加速跨域融合：推出武当

C1200

系列驾舱融合计算平台量产进度：华山A1000芯片已在领克08EM-P、合创V09、东风奕派eπ007、领克07EM-P、东风奕派eπ008等车型上实现量产落地黑芝麻华山系列智驾芯片参数与规格 黑芝麻SoC架构：CPU+ISP+DSP+NPU资料来源：黑芝麻智能官网233.4

黑芝麻：自研

NPU/ISP

IP，推出跨域融合方案Drive

BrainDriveTuring超高性能中央计算解决方案，支持高阶智驾与其他域控融合BST-DAL

山海开发工具链模型拥有50多种算法参考模型库及转换用例，能够显著降低客户的算法开发门槛框架支持Tensorflow、Pytorch、ONNX等主流训练框架和模型格式，可扩展性强；支持动态异构多核任务分配，提供适配芯片架构的算法编译器的自动优化，能够充分发挥硬件资源的潜力，提升计算效率工具及优化 完善的SDK和应用程序，可以满足开发者在模型量化、优化、编译、仿真、部署、调试等各个开发环节的需要；支持训练后量化及训练中量化，以确保算法模型的精准度部署支持基于Docker镜像的灵活部署，方便开发者在不同环境中进行开发和测试瀚海ADSP

软件中间件：多场景适用，快速部署基于华山系列自动驾驶计算芯片所推出的一款智能驾驶平台SDK

开发包，

包含Target(SoC)SDK、X86(Host主机)端SDK、Target(MCU)端SDK，可以支持车端、路端及各种智能驾驶和车路协同场景开发山海开发工具链：可扩展、高精准、完整、灵活覆盖模型训练、量化、编译、部署等关键环节，旨在提升开发效率并降低技术门槛黑芝麻智能提供

SoC

+

中间件

+

工具链+算法全栈解决方案架构层级 架构模块 功能说明BESTDRIVE

解决方案Drive

Eye前视一体机解决方案Drive

Sensing行泊一体域控解决方案，基于华山A1000L/A1000多传感器融合高级自动驾驶域控解决方案，基于华山A1000瀚海-ADSP软件中间件Target(SoC)SDK提供在SOC上的运行时环境和主机端的编译环境，实现了异构计算单元实时任务调度器、传感器接入与管理服务SensorManager、高精度时间同步服务、多传感器融合服务和ADS诊断服务。BST

ADS-Platform所有服务和任务节点的通信都基于BST

ADS-COM通信中间件，可以在进程内/进程间/异构计算单元间/跨主机间实现高性能DDS通信，同时可以兼容CyberRT、ROS等中间件生态；X86(Host主机)端SDK包含用于车路协同路侧场景的多传感器标定工具，用于数据录制、回放、可视化、实时分析的数据编排工具，任务调度、资源监控与可视化的流程编排工具、用于多传感器融合算法调试、验证和可视化的传感器融合集成开发平台。为了与SOC端进行DDS通信互联，X86

SDK中提供了DDS环境与二次开发接口，保障SoC端进行的DDS通信互联Target(MCU)端SDK面向ASIL-D

MCU计算平台，提供MCU端的二次开发SDK包，支持SOME/IP、PTP时间同步（IEEE

1588v2）、UDS

on

CAN诊断协议和日志系统。此外，Target端SDK中提供了轻量级DDS框架XRCE-DDS，可与X和BST

SOC实现DDS通信华山/武当自动驾驶

SoC ARMCPU

+

GPU

+NeuralIQ

ISP

+

DynamAI

NN

NPU

+

CV

DSP异构算力资料来源：黑芝麻智能官网243.5

特斯拉：2025

年

AI5

预计有重大升级◼

HW3.0(2019)

和

HW4.0(2023)

中的

NNA

单元为自研均为双冗余设计，CPU

+

GPU

+

NNA

+

ISP

异构集成下一代硬件平台

AI5：基于三星4nm工艺，算力是

HW4.0的10倍，功耗提升

4-5

倍；预计

2025

年下半年推出可能用于

Robotaxi、人形机器人

Optimus预计采用多芯片互联，内存规格大幅提升资料来源：智能车参考，佐思汽车研究，芝能汽车，ADS智库，AutoPilot

ReviewCPU频率2.2GHz2.35GHzGPU架构MaliG71MP12MaliG71MP12频率1.0GHz未知架构2*NNA加速单元3*NNA加速单元NPU频率2.0GHz2.2GHz平台算力144TOPS（2*72）300-500TOPS（推测）ISP架构有有容量LPDDR4

8GBGDDR6

16GB带宽68.3

GB/s224GB/s特斯拉自研智驾芯片参数硬件平台HW3.0HW4.0主控芯片双FSD1

SoC双FSD2

SoC量产时间20192023架构12*ARM

Cortex-A7220*ARM

Cortex-A72存储晶体管数量未知制程单SoC

亿颗三星14nm三星7nm（推测）特斯拉HW3.0

FSD

SoC

架构拆解253.6

主机厂自研智驾芯片风靡，2025

年陆续上车蔚来小鹏理想吉利系-芯擎科技芯片名称神玑NX9031图灵AI芯片代号“舒马赫”星辰一号启动时间2020H220202022年5月2018流片时间2024年7月2024年8月2024年底(预计)2024年10月量产时间25Q1(蔚来ET9)25Q2(预计)-2025(预计)CPU架构算力32核大小核615K

DIMPS24核大核----250K

DMIPS算力NPU：1000+TOPS（约合4颗Orin-X)2*NPU：750+TOPS（约合3颗Orin-X或2颗FSD)-NPU：512

TOPSDSA性能Transformer

类算法性能

6.5xLiDAR类算法性能4xBEV

类算法性能

4.3x(对比Orin-X)针对神经网络优化的DSA；最高可运行大模型参数规模30B-原生支持Transformer；可编程DSP支持算子迭代ISP处理能力6.5G

Pixel/sA