智能汽车国产芯片能否打破技术壁垒

  （2）座舱 SOC：车内智能化感知、交互、场景应用升级，是驱动座舱芯片由“单芯单屏”向“一芯多屏”的核心因素。测算 2025 年国内座舱 SOC 市场规模将达到 112 亿元，CAGR 为24.5%。

  手机领域的蓬勃发展是过去十年半导体产业迅速增加的主要推动力，汽车电子化和智能化有望成为半导体行业新增长级，产业变革下一定会催生新的和行业主导者。未来汽车会和手机、电脑一样，成为整个半导体行业的主要增长推动力，主要系更高级的无人驾驶、智能座舱、车载以太网络以及车载信息系统等都会催生新的半导体需求。地平线 年全世界汽车领域芯片市场规模约为1000 亿美金，相比 2017 年全世界汽车芯片 375 亿美金市场同比增长 190%。

  新能源汽车搭载芯片数量约为传统燃油车的 1.5 倍，预计 2028 年单车半导体含量相比 2021 年翻一番。无人驾驶级别越高对传感器芯片数量要求越多，L3 级别无人驾驶平均搭载 8 个传感器芯片，而 L5 级别无人驾驶所需传感器芯片数量提升至 20 个。同样车辆所需处理与储存的信息量也与无人驾驶技术成熟度正相关，逐步提升了控制类芯片和储存类芯片的搭载量。据统计至 2022 年，新能源汽车车均芯片搭载量约 1459 个，而传统燃油车搭载芯片数量为 934 个。Strategy Analytics 预计每辆车的平均硅含量将从 2021 年 530 美元/车翻一番，到 2028 年超过 1000美元，而高端制造汽车的硅含量可能超过 3000 美元。

  主控芯片用来生成汽车主要控制信号的计算和生成功能。主控芯片通过接受各类传感器搜集到的信号，进行计算相对的处理解决措施，并将驱动信号发送给对应的控制模块。因此主控芯片相当于汽车的“大脑”。

  功率芯片是新能源汽车价值量提升最多的部分，需求端主要为IGBTMOSFET及多个 IGBT 集成的 IPM 模块等产品，核心用于大电流和大电压的环境。

  CMOS 芯片是将光子转换为电子进行数字处理，把图像信号转换为数字信号的芯片，包括微透镜、、处理芯片以及 IO接口，是摄像头的核心部件。随着无人驾驶等级提升，预计 L3 以上的辅助驾驶需要约 18 颗摄像头，主要用在倒车后视，环视，前视，转弯盲区等领域。

  是无线通讯的重要器件，射频芯片是指能够将射频信号与数字信号进行转换的芯片，它包括功率放大器PA、滤波器、低噪声放大器LNA、天线开关、双工器、调谐器等。未来，射频芯片将像汽车的耳朵一样将助力 C-V2X 技术发展，将“人-车-路-云”等交通参与要素有机联系在一起，弥补了单车智能的不足，推动协同式应用服务发展。

  超声波/毫米波/激光雷达是感知车身传感器，智能汽车通过传感器获得大量数据，L5 级别的汽车会携带传感器将达到 20 个以上。车载雷达最重要的包含超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达三种。其中，中国超声波雷达已发展的相对成熟，技术壁垒不高；毫米波雷达技术壁垒较高，且是智能汽车的重要传感器，目前处于加快速度进行发展的阶段；激光雷达技术壁垒高，是高级别无人驾驶的重要传感器，但目前成本昂贵、过车规难、落地难。

  存储芯片是智能汽车的“记忆“，无人驾驶技术升级带来车规存储的带宽持续高增长是长期趋势，未来汽车存储将由 GB 级走向 TB 级别。

  汽车面板呈多屏化趋势。汽车智能化、电动化提速将带动车均面板数量，车载面板也开始走向标准化。从需求上看，显示屏在汽车上的应用越来越广，需求数量强劲成长。车载显示最重要的包含中控显示屏、仪表显示屏、挡风玻璃复合抬头显示屏、虚拟电子后视镜显示屏、后座娱乐显示屏等。随着车联网、新能源车、无人驾驶等因素的推动，人们对具备导航、车辆状况、多媒体影音等功能的车载面板的需求将持续扩大。

  传统功能汽车采用分布式电子电气架构，离散化的 ECU 软硬件紧耦合且各 ECU 之间独立性较强，硬件资源无法共享且形成数据孤岛，对用户新需求反馈的整体周期长达 20 个月以上，难以形成持续快速迭代的软件开发模式。因此，软件定义汽车开发模式驱动整车电子电气架构由分布式向中央集中式演进，其核心是车载计算的集中化发展，高集成化的域控制器、车载中央计算平台是关键。

  目前MCU是汽车芯片中占比第一的细分品类。ICInsights 发布的多个方面数据显示，2021年全世界汽车芯片从细分产品占比来看，前三分别微处理器模拟芯片和传感器，所占比重分别为 30%、29%和17%。MCU 芯片全称为微控制单元，又称为单片微型计算机或者单片机。

  它是一个是把中央处理器的频率与规格做适当缩减，并将内存、计数器、USB、A/D 转换、UARTPLCDMA等周边接口，甚至 LCD驱动电路都整合在单一芯片上形成芯片级的计算机。通常MCU只能完成较少的任务，例如开启智能雨刷，或是下车后自动落锁等等。因此在豪车中可能拥有数百个MCU 来实现各种智能化功能。

  AI时代诞生系统级芯片（SOC）。在人工智能时代计算架构从单一芯片模式向融合异构多芯片模式发展，将CPUGPUFPGAASIC等通用/专用芯片异构融合、集合AI加速器的系统级芯片（SOC）应运而生。

  广义而言汽车领域算力稍强（2K DMIPS 以上）的 MCU 都可算是 SOC，Arteris 预测未来单车 SOC 数量为 23 个，而大算力 SOC 在车载端主要面向两个领域，分别是智能座舱和智能驾驶。

  汽车领域正在复刻手机领域从“功能手机→智能手机”的演变过程，SOC 在智能汽车时代扮演重要角色，其中实现AI算力的“xPU”至关重要：

  PC 领域：主要注重通用计算，因此芯片架构为“逻辑计算 CPU+GPU”；

  手机时代：最重要的应用是支付、玩游戏和拍照。因此芯片架构增加了 ISP，手机 SOC 芯片构成为“CPU+GPU+ISP（图像处理）”。

  智能汽车时代：芯片架构更加复杂化，座舱大屏很注重图形处理因此就需要GPU、摄像头作为实现无人驾驶的主传感器因此就需要 ISP、另外还需要类似大脑功能实现无人驾驶的神经网络NPU。因此汽车 SOC 芯片构成为“CPU+GPU+ISP+NPU”。

  CPU 负责逻辑运算和任务调度；GPU 作为通用加速器，可承担 CNN 等神经网络计算与机器学习任务，将在较长时间内承担主要计算工作；FPGA 作为硬件加速器，具备可编程的优点，在 RNN/LSTM/强化学习等顺序类机器学习中表现优异，在部分成熟算法领域发挥着突出作用；而 ASIC 能兼顾性能和功耗，作为全定制的方案将在无人驾驶算法成熟后成为最终选择。

  从芯片工艺制程来看，不一样的汽车芯片对工艺技术要求存在比较大差异。MCU 主要是依靠成熟制程，全球 70% MCU 生产来自台积电；而座舱、无人驾驶 SOC 及 AI 芯片等主控芯片持续追求 7nm 及以下先进制程。

  汽车 MCU 紧随汽车电子电气架构发展，SOC 芯片会集成部分低端 MCU 功能，因此未来 MCU 单车使用量将会下降，分布式向域控制发展使用量将从当前从 30-40 颗，逐步提升至 70-80 颗，但未来随着集中式架构落地，算力向整车计算平台集中，汽车 MCU 的使用量又将逐步降低至 50-60 颗左右。

  SOC芯片并不能替代所有MCU，一方面不是所有 MCU 都有必要接入 SOC 芯片，比如“让转向灯闪耀的控制方式”如果不用 MCU 方案，全部接入 SOC 芯片会形成一个星形网络，不仅导线数量会增加，管理难度也会剧增。另外一方面也需要一部分 MCU 作为 SOC 芯片安全冗余的备选方案。

  拆分无人驾驶 SOC 结构，包括 CPU、GPU 和别的类型的定制芯片(如 NPU、深度学习加速器(DLAs)和计算机视觉处理器(CVP))。除此之外，一个典型的无人驾驶SOC 结构还包括以下部分：

  至少一个微处理器(MPU)或数字信号处理器(DSP)，但也可以有多个处理器内核;存储器可以是RAMROM、EEPROM 和闪存中的一种或多种;

  不同标准的连线接口，如 USB、火线、以太网、通用异步收发和序列周边接口等;电压调理电路及稳压器。

  拆分座舱 SOC 架构，我们得知在多块高分辨率屏幕和流畅的系统背后，不仅仅比拼的是车机芯片的算力、视频解决能力，更加看重 AI 能力等性能指标。比如高通8155 芯片是高通第三代骁龙汽车数字座舱旗舰级平台，是一款异构架构的芯片，包含 CPU、GPU、DSP、ISP 以及 AI 引擎等：

  2015 年以前辅助驾驶功能主要为 L1/L0 级，L1 级可实现加减速或转向控制，驾驶员持续进行车辆横向和纵向的操作，代表功能为 LKA、AEB 等；

  2016 年进入 L2 级时代，可同时实现车速和转向自动化。驾驶必须从始至终保持掌控驾驶，在特定场景下系统来进行横向和纵向操作，代表功能为ACC、LKA、APA 等，部分 ECU 开始集成式发展，但仍未有域的划分，目前 L2 及以下整体单车配套价值在 1.5 万元左右。

  到 2020 年将郑重进入 L3 级导入期，为有条件无人驾驶，可解放双手。驾驶员不必一直监控系统，但必须要时刻保持警惕并在必要时进行干预，整车大约分为 5~6 个域，控制器算力指数级提升，以太网慢慢的出现，L3 及以下整体单车配套价值约为 2.5 万元。但是由于目前 L3 级别无人驾驶技术仍不完善、法规问题、责任认定、加之成本过高，短期内可以在一定程度上完成大规模量产的仍然以 L2级别的 ADAS 为主。

  未来，L2+辅助驾驶系统将快速普及并长期存在，另外在一些低速、封闭场景下比如矿山，港口中 L4 无人驾驶开始落地，而基于法律和法规和技术成熟度等问题，高速、开放场景下的 robotaxi/robotruck 落地要比较长时间，黑芝麻智能单记章指出，从 L2 线 级是一个漫长的过程，未来很长一段时间内智能网联汽车仍将处于人机共驾的状态，这其中涉及到软件、硬件、数据等技术的紧密配合和升级。尤其是大算力车规级芯片，将是高阶无人驾驶突破的核心关键。

  目前市面上主流的无人驾驶芯片SOC 架构方案分为三种：CPU+GPU+ASIC，CPU+ASIC 及 CPU+FPGA。从发展的新趋势来看，定制批量生产的低功耗、低成本的专用无人驾驶 AI 芯片（ASIC）将逐渐取代高功耗的 GPU。

  英伟达Xaiver 芯片主要有四个模块，其中 GPU 占的面积最大，其次是 CPU，辅以两个 ASIC。特斯拉SD芯片架构主要有三个模块，即 GPU、CPU 和NPU，其中 NPU 是架构重点。

  ISP（Image Signal Processing）指图像信号处理器，最大的作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理。简单来说 ISP 是摄像头的 Photo Shop，目的是提升图像质量。在传统的自动驾驶方案中，ISP 和摄像头是一对一的对应关系，也就是说只要有一颗摄像头，就要有一颗ISP。

  在车载端，SOC 内部集成 ISP 意味着无需再为每个摄像头传感器提供 ISP，从而大幅度降低感知硬件的成本。而在摄像头端，取消 ISP 既能解决高像素摄像头会带来严重的散热问题，也能够在一定程度上帮助车载摄像头如何进一步缩小电路板尺寸和降低功耗。

  英伟达的 Xavier 和黑芝麻智能 A1000 芯片中均集成了 ISP。根据英伟达官网，英伟达 Xavier 内置的 ISP 每秒可处理是 15 亿像素，黑芝麻智能也将 ISP 集成在了 A1000 芯片中，每秒能处理 12 亿像素。

  车载计算平台的算力上限决定车辆生命周期内可承载的软件服务升级上限，整车厂将通过向 C 端收取软件授权和 OTA 更新服务费以完成商业模式闭环。当前面向量产乘用车的智能驾驶系统整体处于 L3 及以下级别，但智能驾驶技术仍在持续迭代升级中，为保证车辆在全生命周期内的持续软件升级能力，主机厂在智能驾驶上采取“硬件预置，软件升级”的策略，通过预置大算力芯片，为后续软件与算法升级优化提供足够发展空间。

  高级别无人驾驶对摄像头像素要求提高，预计未来 800 万像素相机会取代 1-200 万像素相机的主流解决方案。假设一辆智能汽车配备 12 个 800 万像素的摄像头，每秒 60 帧(FPS)，隐含的数据输入速率可能达到 5.76 亿像素/秒。

  叠加激光雷达的点云算法，预计智能汽车的计算能力将从目前支持 L2+/3 级无人驾驶的神经网络处理器(NPU)的 100 多个 TOPS(每秒万亿次操作，计算能力的衡量标准)和支持 2+/3 级无人驾驶的 CPU 的 80K DMIPS(每秒 Dhrystone 百万指令，也是计算机性能的衡量标准)，分别提高到 2030 年的 1000 多个 TOPS 和 500KDMIPS。

  伴随着 ADAS 辅助驾驶功能在新车市场上渗透率的不断的提高，新势力与领先自主品牌车企在智能驾驶领域的厮杀日益激烈，智能驾驶传感器配置走向“内卷”，以蔚来、小鹏、极狐为代表的车型更是率先宣布激光雷达量产上车，叠加高级别无人驾驶对摄像头像素要求提高，对应无人驾驶芯片算力也持续提升。

  无人驾驶数据集对于训练深度学习模型和提升算法可靠性至关重要，SOC 厂商不但推出了自研的 AI 训练芯片，还有云端超算平台。特斯拉推出了 AI 训练芯片 D1和“Dojo”超算平台，将用于特斯拉无人驾驶神经网络的训练。不仅如此，训练算法模型产品也愈发重要，包括 2D 标注、3D 点云标注、2D/3D 融合标注、语义分割、目标跟踪等，如英伟达 DriveSim无人驾驶模拟平台、地平线“艾迪”数据闭环训练平台等。

  特斯拉推出了 Dojo 超算训练平台：采用特斯拉自研 7nm AI 训练芯片 D1，依托庞大客户群来收集自动驾驶数据，以此来实现对深度学习系统的模型训练。从官方公开信息来看，特斯拉 Dojo AI 系统采用分布式架构，每个 Dojo 节点都有自己的 CPU、内存和通信接口。而每个节点都有 1.25MB 的 SRAM（静态随机存取存储器），然后每个节点都连接到一个 2D 网格。

  当前特斯拉Autopilot 主要使用 2D 图像+标注的方式来进行训练和算法迭代，通过 Dojo 超算平台，可以使得 Autopilot 可以以 3D 图像+时间戳（4DAutopilot 系统）的方式来进行训练，4DAutopilot 系统将具备可预测性，标记道路物体的 3D 移动轨迹，以加强无人驾驶功能的可靠性；

  英伟达推出了无人驾驶模拟平台：DRIVE Sim 是一种基于 Omniverse 构建的仿真工具，它可通过平台的许多功能。DRIVE Sim 生成的数据用于训练构成无人驾驶汽车感知系统的深度神经网络。DRIVE Sim 的传感器功能包括路径追踪摄像头、雷达和激光雷达模型，可捕获现实世界的效果，如动态模糊、LED闪烁、滚动快门和多普勒效应。

  地平线艾迪平台：艾迪 AI 开发工具平台是一个高效的软件 2.0 训练、测试、管理的工具平台，包括半/全自动的标注工具，自动化模型训练，长尾场景管理、软件自动集成、自动化回归测试，最后这整套模型通过 OTA 升级部署到芯片上。

  华为八爪鱼无人驾驶开放平台：“八爪鱼”是一个按需获取的全栈云平台，服务覆盖无人驾驶数据、模型、训练、仿真、标注等全生命周期业务，向车企及开发者，提供了包括数据服务、训练服务、仿线）数据服务：处理车载硬件平台上输出的传感器数据，回放雷达、摄像头等不同格式的数据；支持 PB 级海量存储、交互式大数据查询和海量数据治理。

  （2）训练服务：管理和训练无人驾驶模型，不断在新的数据集和测试集上提升模型的准确度，持续提升无人驾驶安全系数。平台提供软硬件加速，能大幅度缩短训练时间，提升训练效率。

  （3）仿真服务：提供仿真、场景库管理、场景片段、评测系统等应用工具，确保无人驾驶模型合规、安全、可度量、质量达标，快速集成到版本中。全球领先的无人驾驶 AI 训练芯片包括：英特尔 Ponte Vecchio、英伟达 A100、特斯拉 D1 等。

  OTA 技术最早应用在 PC 机上，后来大范围的应用在移动手机行业，近几年才开始在汽车行业里大范围的应用。OTA 是空中

  下载技术，即利用互联网从远程服务器下载新的软件更新包对自身系统来进行升级，包含固件升级和应用升级，从而满足终端厂商的应用管理需求和运营商对入网终端的管理要求。

  通过 OTA 技术，车企能够直接进行车辆的远程诊断、大数据等应用，快速修复系统故障，并增加新的功能等，可以让汽车即便在已经离厂并且服役中的状态下，能透过互联网从远程进行系统升级，以达到“功能更新、亦或是漏洞补救”的目的。截止到 2021年6月，ADAS 算法中巡航类相关的升级内容最多，为 42 项，其升级最重要的包含 ACC/ATC、主动循环、车速辅助等；其次为预警功能新增或优化，包括碰撞预警、车门开门预警以及车道偏离预警等，共有 23 项，另外泊车系统优化或新增也有 23 项，目标

  检测与识别相关的有 17 项，最重要的包含对路面物体或动物识别优化、交通标志识别等，另外，环视系统优化升级和车道保持系统升级优化分别升级了 14 项和 12 项。

  OTA 升级改变整个汽车行业的商业模式，OEM 可以向 C 端客户发送“算法更新包”以此来实现汽车全生命周期收费，而不是传统汽车时代的“一锤子买卖”。过去传统汽车行业长期以来依赖新车制造和销售获取利润，现在智能汽车时代能够最终靠 OTA 按照“软件升级×汽车保有量”收费。▲部分 OEM 升级和收费情况

  随着汽车电动化、智能化的推进以及无人驾驶渗透率的提升，无人驾驶芯片行业将维持较高速的增长。预计

  中国自动驾驶芯片的市场规模将在 2025 年达到 138 亿元，到 2030 年达到 289 亿元，十年复合增长率预计可达 25.1%。

  智能座舱感知、交互、场景应用升级智能化慢慢的变成为消费者买车时更为关心的指标之一。

  汽车座舱的智能化发展由三部分推动，分别为车内/外环境感知，视觉、听觉等多模态人机交互方案以及统筹感知计算的车联网。汽车座舱智能化发展是通过配备智能化和网联化的车载产品来实现与人、路、车的智能交互，是人车关系从工具向伙伴演进的重要纽带和关键节点。

  语音识别、手势识别等。智能座舱目前处于智能助理的初级阶段，在硬件方面，座舱内部的实体按键被简化，大屏化、多屏化趋势显著；在软件方面，语音交互技术被大范围的应用，人脸识别技术和手势识别技术也被尝试，座舱所实现的功能趋于多样化。

  目前全球及中国智能座舱配置新车渗透率分别为 49.7%与 53.3%，当前中国汽车智能座舱普及度已经过半，预计未来中国智能座舱产品渗透率的增长将领先全球市场。目前中国智能座舱主要装备于中高端车型，低端车型装备率较低。

  与传统多芯多屏方案相比，大算力单芯片解决方案极大降低系统成本，并能提供多屏互动的智能互联体验，“一芯多屏”成为发展的新趋势，芯片本身也朝小型化，集成化、高性能方向发展。座舱 SOC

  芯片技术壁垒高，市场集中度高，在国产替代趋势下，国产座舱 SOC 厂商有望迎来发展机会。▲智能座舱硬件领域核心细分市场之间的竞争格局概览

  “分布式”→“域集中式”→“中央计算式”的方向演进。与汽车 E/E 架构同步，座舱芯片方案也将相应地经历“单芯单屏”→“单芯多屏”→“融合发展”三大阶段的演进：（1）分布式架构下不同座舱电子设备由不同控制器控制，表现为“单芯单屏”，但随着座舱功能的提升，“单芯单屏”形态的弊端逐渐显现：1）跨芯片信号传输存在延迟；2）成本压力开始上升。

  （2）集中域式方案即用一个系统级的主控芯片 SOC 来实现座舱内所有部件的控制，不仅在软件层面上实现了软硬分离，也在硬件方面实现了集中化，座舱智能化由“被动智能”迈向“主动智能”。随着座舱智能化提升，多屏人机交互，语音等 AI 功能需求多样化个性化，以及 OEM 一直更新的 OTA 需求，对底层硬件要求提升，在座舱内“单芯多屏”的 SOC 方案开始步入大众视野。

  目前座舱 SOC 以 CPU 为核心，CPU算力从过去的数 K DMIPS 提升到如今的 100 多 K DMIPS 仅用了不到 7 年的时间。座舱主控 SOC 不仅需要处理来自仪表、座舱屏、AR-HUD 等多屏场景需求，还需要执行语音识别、车辆控制等操作，因此座舱系统的响应速度、启动时间、连接速度等用户体验指标直接决定着汽车品牌的竞争力，智能汽车对座舱 SOC 的性能、算力需求持续攀升。目前高通骁龙 SA8155P 的 CPU 算力约 105K DMIPS，SA8195P 的 CPU 算力约 150K DMIPS，高通第四代座舱 SOC 芯片 SA8295 甚至达到 200K DMIPS 以上。国内厂商，华为麒麟 990 的 CPU 算力超过 75K DMIPS，芯驰科技

  三星已量产的 ExynosAutoV910 具备约 1.9TOPS 的 AI 算力，三星规划 2025 年前后投放量产的 ExynosAutoV920 座舱芯片的NPU 算力将达到约30TOPS；高通已量产的 SA8155P 芯片AI 算力约8TOPS，其第四代座舱 SOC 集成的 NPU 算力高达 30TOPS，是目前已发布的 AI 算力最高的座舱 SOC 产品，计划 2023 年投产。国产座舱 SOC 方面，芯驰科技的座舱产品从中级产品到至尊级产品均嵌入 AI 算力，其 X9U 产品 AI 算力达 1.2TOPS；瑞芯微最新发布的座舱 SOCRK3588M 其 AI 算力达到 6TOPS；吉利旗下芯擎科技的龍鹰一号 AI 算力达到约 8TOPS。从架构演进情况来看，

  过去座舱 SOC 芯片并没有单独的 NPU 单元，但随着 AI算力需求提升座舱 SOC 内慢慢的出现独立 NPU 单元。比如 8155 芯片并没有独立的 NPU 内核，AI 计算主要是通过 DSP、CPU 和 GPU 组成的 AI 引擎完成。其中，Hexagon690 拥有 7TOPS 的 AI 算力，加上 CPU、GPU 的 AI 算力之和为 8TOPS。高通 8295 芯片算力达到 30TOPS，其 AI 算力是高通 8155 的 7.5 倍，为两个六角张量 DSP。“软件定义汽车”的核心本质是算法和应用的开发同计算平台的解耦，

  软件不再是基于某一固定硬件开发，而是具备可移植、可迭代和可拓展的特性。随着人工智能的框架和工具链越来越成熟，算法的精准度、成熟度更多依赖于数据量和标注的质量，后期算法的迭代速度慢慢的变快，但是硬件迭代速度没那么快。因此软件定义汽车，更多是利用算法或者软件快速迭代的特点，销售之后通过 OTA 扩展汽车的功能、性能，提升驾驶的体验：在芯片平台的硬件基础上，装载 Hypervis

  在 AUTOSAR 框架下开发拓展各项功能软件，调用处理传感器、执行器数据，执行无人驾驶算法，实现感知融合、决策规划、控制执行、HMI 等各项应用功能。

  在基于 SOA 软件服务架构基础上，将车辆底层进行软硬解耦和复用，实现软件功能快速迭代，通过与车主的个性化OTA 交互，打造个性化和差异化的座舱产品体验。另外为了应对座舱软件需求迭代多变的特性，在 SOA 服务架构的设计中，还需强调重用性和扩展性。目前智能座舱软件平台如大陆 EB、中科创达、东软睿驰、华为、诚迈科技、斑马智行等多家科技公司有所布局。

  东软睿驰搭建起通用的标准化的软件架构和软件平台，可快速适配不同市场主流 SOC 的硬件平台，实现高、中、低端多平台的智能座舱量产落地，以满足多种车厂不同车型的定位和需求。

  目前座舱屏幕数量一般还都是一、两块，稍微多的一些车型会使用上三四块，但随着车辆屏幕数的增加，车内电子元器件（音响、监测等）的增加，单颗芯片对这些信息量的处理可能会变得吃力起来，此时有

  使用算力更高的芯片。但是这样的形式会导致采购和开发成本的提升，比如集度采用高通8295，所对应的芯片价值量也会更高；（2）

  采用多 SOC 模式，对芯片进行分工。虽然一芯多屏是能轻松实现的，但大量数据堆积在一起，需要配合较为复杂的算法。比如目前的理想 ONE 就是采用了这种多颗智能座舱芯片的方式，理想 ONE 搭载了一颗骁龙 820A 芯片+一颗德州仪器的 Jacinto6 芯片。其中骁龙 820A 芯片负责驱动 16.2 英寸的中央大屏和 12.3 英寸的副驾驶娱乐屏使用的AndroidAutomotive的底层系统，Jacinto6 芯片负责驱动液晶仪表盘和辅助驾驶显示服务使用的 Linux系统。

  差异化服务切入自主品牌大算力 SOC 芯片的设计和制造具备极高的门槛，要综合性能、功耗、成本、车规安全多方面因素。

  异构、多核 SOC 设计和优化能力直接决定了大算力芯片的性能、可靠性和安全性等。这里面有两大技术难题，一方面要了解客户的真实需求，即深入了解 AI 算法，尤其背后使用的神经网络。因此就需要前瞻性了解新的 AI 算法，否则等芯片研发出来后发现算法与硬件架构兼容性差将会使芯片效率大幅度的降低。无人驾驶是高阶的人工智能，与人脸、语音识别以及大数据分析等领域相比，对安全性和实时性要求更高，且由于驾驶是要和人类共同参与的，因此就需要更高的认知与推理能力。另外要足够了解供给，即 SOC芯片内部比如 CPU、ISP、DSP 等核心能够最终靠 IP 授权的形式获得，只有对各种 IP 深刻理解才能设计出好用的芯片。

  性能/功率比为评价 AI 芯片的关键指标，并且作为勇于探索商业模式的公司要有足够资金进行先进制程流片。各家新一代 SOC 中每瓦的峰值解决能力在慢慢地提高：英伟达的 Drive Orin 能达到 3.6TOPS/watt 的性能，较其老一代 Xavier的 1.1TOPS/watt 有显著改进。Mobileye 的 EyeQ4 也可以从 0.83TOPS/watt上升到 1.6TOPS/watt，并且在即将推出的 Ultra 版本中可能会超过1.76TOPS/watt。特斯拉已经在 2019 年的 HW3.0 中实现了 2.0TOPS/watt，并预计在下一代 HW4.0 平台中会有更实质性的改进。持续提高 AI 芯片性能的方法有：a.持续优化 SOC 架构。如引入更强大的 ASIC 芯片——神经网络加速器(N

  NAs)、NPU 或 DLAs；b.采用更先进的芯片制造技术能大大降低整体功耗。根据 IBS 的估计，开发一块芯片的成本，包括 IP 许可、EDA(电子设计自动化)软件、研发、tape out(最终设计过程)、包装和测试费用，对于 16nm 技术节点，总计流片费用为 1.06 亿美元；对于 7nm 技术节点，总计流片费用为 2.98 亿美元；而对于 5nm 技术节点，流片费用为 5.42 亿美元。因此是否有足够的资金进行先进制程流片以及能否拿到先进制程的产能也是最终能否大规模量产的重要的条件。（3）

  功能安全流程、车规可靠性认证、ASPICE 软件认证等一系列严苛车规认证需要逐一攻破。从芯片功能定义到流片/封装测试完成，大约需要 2 年时间，如果早期车规芯片不涉及功能安全，那么这样的一个过程能加速。但从芯片测试完成→量产，大约需要 1 年半~2 年时间，这个环节时间必不可少，因为涉及 AECQ100，ISO 26262 等功能安全认证，还有夏季冬季认证，一级软件认证等。SOC 芯片多为异构设计，包含 GPU、CPU、加速核、NPU、DPU、ISP 等不同的计算单元，一般来说芯片不能简单评估算力，还需兼顾芯片带宽、外设、内存，以及能效比、成本等。同时，在芯片设计中，异构 IP 的配置很重要，无人驾驶 SOC 芯片商均慢慢地增加核心 IP 研发以保持关键竞争力：

  经历了早期使用黑盒方案的 Mobileye EyeQ3，到较为开放的 Nvidia Drive平台，再到如今 NPU 芯片自研。特斯拉将芯片、算法紧耦合，尽管目前特斯拉芯片算力不是最高，但其软硬一体的融合度效率高于其他 OEM 方案。

  芯片算得快比算力大更有用。我们大家可以拿人和动物的神经元举例，比如大象有2570 亿个神经元，人脑只有 860 亿个神经元，但其智商上限却仅相当于人类四五岁的孩童。同样作为无人驾驶大脑的芯片，也绝不能只看硬件的堆砌，架构设计、

  FPS（每秒识别准确率）更能够反应 AI 芯片的真实计算性能，并且该指标慢慢的开始被头部无人驾驶厂商使用。马斯克在 2019 年提到，FSD 芯片算力是英伟达DrivePX2 算力 3 倍；在进行无人驾驶任务时，其 FPS 却为后者的 21 倍。而地平

  线 与英伟达 Orin 对比，虽然 128TOPS 的算力只有英伟达的一半，但是在进行无人驾驶任务时，其 FPS 却做到了更胜一筹。

  更高的 FPS 能做到更快速的感知，更低的延迟，这在某种程度上预示着更高的安全性和更快的使用效率。Mobileye 是过去 20 年汽车 ADAS 技术的主要奠基者和引领者。截止到 2021 年底，Mobileye 销售 2810 万枚 EYEQ 芯片（内含算法解决方案），在 L2+方案的市场占有率约为 70%。Mobileye 致力于用单目视觉来解决三维立体环境中的测距问题，自创立公司以来，Mobileye 获得了视觉辅助驾驶领域的多项第一并提供了包括行人检测、车道保持和自适应巡航等辅助驾驶技术。

  在过去 20 年里，Mobileye 以视觉感知技术为基础，推出了算法+EyeQ 系列芯片组成的一系列解决方案，能够在一定程度上帮助车企实现从 L0 级的碰撞预警，到 L1 级的 AEB 紧急制动、ACC 自适应巡航，再到 L2 级的自车道保持、自动刹车辅助和自动驻车等各种功能。

  但随着谷歌、苹果、百度、华为、滴滴、特斯拉等科技巨头，还有一众无人驾驶勇于探索商业模式的公司开始用深度学习算法开发新一代的L4 无人驾驶技术，

  量产车搭载的 L2 系统也慢慢变得向着 L4 无人驾驶的技术架构看齐。于是特斯拉用的 FSD 芯片取代了 Mobileye，理想从 EyeQ4 换装了地平线 年以及以后将上市的新款车型中，尤其是智能电动汽车，几乎清一色的选择了英伟达、高通和华为这种科技巨头的无人驾驶芯片。目前全球已知使用 Mobileye 最新一代 EyeQ5 芯片的车型，只有极氪 001 和宝马 iX 两款；并且宝马曾作为 Mobileye 最大的客户宣布未来其他车型无人驾驶 SOC 方案会选择高通。地平线把目前芯片厂商按照开放程度列出了一张表，开放度从低到高排序依次是 Mobileye、英伟达、地平线Together OS、BPU 授权这四种模式。地平线能够准确的通过下游客户的真实需求灵活选择后三种模式，以其开放的生态逐步扩大自己在无人驾驶领域的影响力：

  开放的生态是国内厂商追赶英伟达的第一步，但关键是要构建好用的软件体系、工具链、以及能支撑持续演进迭代的用户生态。

  工具链在自动驾驶软件生态中扮演主体地位，其成熟程度决定了总系统开发的效率。头部SOC芯片厂商通过与下游众多客户合作，逐步打磨、完善工具链，强化自身壁垒：地平线提供整车智能开发平台，不仅包含 AI 芯片，还包括了软件栈、天工开物 AI 工具链和艾迪 AI 开发平台。地平线提供端上的开发工具、以及在云端的训练，包括数据管理以及仿真平台等工具，与天工开物形成完整的开发平台，加速面向智能驾驶、智能交互、车内娱乐应用等各种各样的解决方案开发。华为智能驾驶计算平台 M

  集成了华为自研的 CPU、AI 芯片和其他控制芯片，并通过底层的软硬件一体化调优，使整体性能方面达到业界领先水平。此外，华为 MDC 也有完整的测试平台和工具链，为 MDC 的开发提供了全栈解决方案。2021 年以来，多重因素影响一方面带给国产汽车芯片供应商机遇，另外一方面也让主机厂开始重视汽车芯片在产业链中的地位。在过去产业链分工中，汽车芯片作为传统 Tier2 厂商不直接和 OEM 对接；但受缺芯影响以及在各大车企为了加快智能化转型，汽车芯片厂商开始直接和 OEM 合作进行配套研发，汽车芯片在产业链中话语权提升。服务态度指的是 Tier-1 在与车企达成合作后，会以怎样的方式去执行合作，比如是否会派遣一支工程团队驻场、是否有及时响应速度、能否提供差异化/定制化服务、是否有能力/有资源/去做售后等。

  原本处于 TIER2 环节的汽车芯片厂商，通过强化软硬件协同开发能力，实现芯片、系统软件、功能软件的全面整合，打造车载智能计算平台，兼容产业链上下游的多元需求，在智能网联时代将跃居产业核心地位。

  从各主流无人驾驶SOC厂商产品发布时间、制程演进、以及峰值算力来看，新发布的SOC芯片的峰值算力慢慢的升高，制程越来越先进。我们统计目前主流无人驾驶SOC芯片厂商，包括Mobileye、特斯拉、英伟达、高通、华为、地平线、黑芝麻，并将他们发布的各款芯片产品放到二维象限中（横轴为芯片制程和预计发布时间，纵轴为芯片峰值算力）。我们得知这些主流厂商未来发布SOC芯片逐步向先进制程迈进；Mobileye/地平线/黑芝麻单SOC芯片峰值算力基本在100~200TOPS左右，而英伟达/高通/华为/特斯拉可以把单SOC峰值算力做到200TOPS以上。

  、TI、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 级别无人驾驶，国内为华为 MDC600，国外为高通、英伟达和特斯拉。其中高通 Snapdragon Ride Flex 为 SOC 系列新产品家族，包含 Mid/High/Premium 三个级别，支持 L1~L4/L5；其中最高级 Ride Flex Premium SOC 再加上外挂的 AI 加速器（可能是 NPU）组合起来，就能轻松实现 2000TOPS 的综合 AI 算力。从各主流无人驾驶 SOC 厂商阵营来看，大致上可以分为“传统汽车芯片厂商”、“提供整套解决方案厂商”、“通用型、提供平台型硬件+软件工具链厂商”以及“全栈自研厂商”四大阵营

  对于像恩智浦、德州仪器或者瑞萨传统汽车芯片厂商来说，他们的无人驾驶 SOC 芯片产品主要优势为：1.产品落地经验比较丰富；2.供应链管理能力强，但缺点在于人工智能研发经验较少，因此主要面向 ADAS 等中低端市场。（2）提供整套解决方案厂商：

  主要代表厂商为 Mobileye。ADAS 时代的霸主，但因其黑箱子解决方案较为局限，以及本土化服务能力较弱，逐步被头部车企抛弃。Mobileye 系统最大优点是产品成本低，开发周期很短，开发费用极低，绝大部分功能都经过验证，风险较低。而缺点是系统封闭，车企无法搞差异化功能。迭代困难，出了问题较难改进或提升。对于传统车厂而言，Mobileye 基本是唯一选择，对于总想与众不同的造车新势力来说可能没办法适应。然而新兴造车企业毕竟还是极少数，预计 Mobileye 在 ADAS 领域霸主地位至少五年内仍会相当稳固。（3）通用型、提供平台型硬件+软件工具链厂商：

  主要包括高通、英伟达、华为、地平线）全栈自研厂商：特斯拉颠覆了整个汽车行业，从无人驾驶、智能座舱、域控架构、三电系统，甚至到车辆的制造与装配，发展出了一套全新的方案。从无人驾驶角度来看，特斯拉是目前唯一实现软硬件全自研的公司，且可能是唯一一个可以在一定程度上完成软硬件都自研的公司。

  （2）一体化带来更快迭代速度：由于无人驾驶是个全新的领域，需要芯片、算法和车辆相互配合，这些环节特斯拉均在企业内部流转，迭代速度高于合作模式。在汽车智能化时代下，OEM 希望与芯片厂商建立更直接、紧密的协作关系，以提升自身供应链的稳定可控程度，主机厂希望能够通过布局汽车芯片以掌握更多研发主导权，并通过提高软件与芯片结合效率，提高自身产品与技术优势。

  此前座舱芯片由传统汽车半导体公司主导，换代周期长达 5-6 年，并且通常情况下是一颗芯片带一块屏，而且由于屏幕分辨率很低，所以对座舱芯片的算力要求不高。在高通没有进入车规级芯片领域之前，车机芯片的销量冠军是日本瑞萨半导体。2022 年瑞萨彻底没落，旗舰车用芯片“H3”采用的还是 16nm 制程工艺，搭载的还是手机上 7、8 年前的ARMCortex-A57+A53 架构组合，甚至不少车机芯片还在使用更为老旧的 28nm 芯片以及 A55+A53 组合。

  汽车座舱市场过去由传统的汽车半导体供应商主导，以恩智浦、瑞萨、德州仪器等为代表的“传统汽车芯片”厂商，在传统汽车 MCU、ECU 芯片业务之外，顺应智能化趋势布局座舱芯片领域；而以高通、三星等为代表的“消费级芯片”厂商，也在切入汽车座舱 SOC 领域，复用其在消费电子领域深厚的技术积累。

  传统汽车芯片厂商占有份额仍然较大，主要是由“中低端车型销量占比较大”的汽车销售结构决定的。恩智浦、瑞萨、德州仪器三家传统汽车智能座舱芯片的主要供应商，在智能化转型中节奏偏慢，除满足车规级安全外，性能不及消费级芯片厂商，在销量占比仍然较大的中低端车型中部署广泛。瑞萨 RCARH3 采用 16nm 制程，而恩智浦 i.MX8 系列、德州仪器 Jacinto7 均基于28nm 制程设计，CPU 算力最高 40K DMIPS，逊色于消费级芯片厂商。

  （这主要得益于造车新势力如特斯拉、蔚小理车型对软件功能频繁升级），这一趋势有利于高通、

  、三星等领先的智能手机 SOC 企业切入汽车座舱 SOC 市场。步入智能座舱时代，智能驾舱芯片可大致分为低端、中端和高端，目前在高端市场高通一家独大，约占市场 80%的市场占有率，高通、三星最新款座舱芯片已采用 10nm 以下制程，且均计划在下一代芯片平台中采用 5nm 制程。在过去小尺寸液晶屏的电子座舱时代，对芯片算力要求不高国产芯片如全志的车机芯片 T7 曾经一度占到前装车机 40%以上；步入智能汽车时代，以地平线 的高算力芯片为起点计算至今亦仅两年有余，相较海外市场至少存在 5 年左右差距。从入局厂商看，国产智能座舱芯片积极跟进，并产生了两种模式：进入 2022 年智能座舱 SOC 的“升级战”正在愈演愈烈，传统的座舱市场芯片格局即将被打破，自主品牌车企已经逐渐开始接受国产芯片，但目前尚未出现市占率特别高的国产座舱芯片厂商，整体竞争格局尚未定型。目前仅几款芯片拿下车企定点，比如芯擎科技旗下首款 7nm 智能座舱芯片——“龙鹰一号”已经拿下了多款车型定点，预计在今年第四季度实现量产。2021 年 5 月芯驰科技发布 16nm 工艺的 X9 智能座舱芯片。2022 年 3 月宣布 X9 芯片已经获得百万片/年的订单，客户覆盖合资、自主品牌车企和 Tier1。地平线 已经在长安 UNI-K 中落地。瑞芯微最新发布的座舱 SOCRK3588M 其AI 算力达到 6TOPS，已获得众多合作伙伴的认可，将在未来上市的车型中得以广泛应用。

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