（報告出品方/作者：國泰君安證券，吳曉飛、趙水平）

智能汽車浪潮已來，功能高級化和電子架構變革是汽車改用智能芯片的 兩大推動力。寶馬、特斯拉和造車新勢力等智能化的領跑者已率先使用 智能芯片。隨著未來智能化滲透持續加深，汽車智能芯片需求將迎爆發 式增長。 2022 年 1 月，中國市場智能汽車銷量超 37 萬輛，智能化芯片已經深入 乘用車市場。寶馬、比亞迪和奔馳搭載智能芯片的車型單月銷量均超 3 萬，特斯拉、理想全部車型都已搭載智能芯片，單月銷量均破萬。

1.1. 芯片是智能汽車核心硬件，智能芯片采用 SoC

汽車電子功能依賴于車載芯片實現，功能復雜化正在提高對芯片性能的 需求。過去的汽車的電子功能主要是精密控制和安全保障，現在則更注 重提升綜合感受，智能汽車將搭載越來越多搭載自動化、智能化、交互 式的功能，許多 場合產生了對智能化芯片的需求。

初級階段的電子功能廣泛采用微控制器芯片（MCU，Micro Controller Unit），MCU 又稱單片機，內部一般包含 CPU、時鐘、存儲器等元件， 特點是通用性強，適用于對算力要求不高的場合?，F代主流智能芯片都 采用系統級芯片（SoC，System on a Chip）的設計，SoC 是將圖形處理 單元（GPU，Graphics Processing Unit）、數字信號處理器（DSP，Digital Signal Processing）和神經處理單元（NPU，Neural Processing Unit）等元 件集成到一起的產物，性能強大，適合運行高級操作系統，可以實現智 能化的功能。

1.2. 控制架構集中化，智駕和座艙域率先更“芯”換代

傳統汽車電子控制系統普遍采用 E/E 架構，這種架構是分布式的，大量 電子控制器（ECU，Electronic Control Unit）遍布在全車各個角落。

如果要在 E/E 架構下實現高級的智能化，整車電子系統會變得非常復雜。 傳統汽車每個電子控制功能都要配備一顆 ECU，每個 ECU 都需要一枚 MCU 芯片，增加功能往往需要增加芯片。 博世提出了按功能屬性劃分的方案，使用域控制器把多個 ECU 的功能 整合到一起。因為域控制器可以替代大量 ECU，集中處理 和運算多個傳感器傳來的數據，所以在這種架構下控制器的數量得以大 大減少，增加新的功能也無需增加額外的處理器芯片。

在域控制器架構下，自動駕駛和智能座域是采用大算力智能 SoC 的兩個 重點，作為新興域，算力需求增長最快，而且這兩個域未來還將有更多 新功能加入。 以特斯拉 Model 3 為例，該車采用了域控制器架構，特斯拉把駕駛輔助 系統和智能座艙的信息娛樂系統整合到了前車身域控制器上，該控制器 采用了智能化大算力的 SoC 芯片，其他域的主控芯片仍采用 MCU。

1.3. 智能化加速滲透，芯片需求將提前爆發

近年來，汽車智能科技迅速升級，智能汽車滲透率不斷提高，市場對智 能汽車認可程度亦在加深。2021 年智能汽車銷量超 270 萬輛，全年智能 化滲透率超 10%，2021 年 12 月智能汽車銷量超 40 萬輛，單月滲透率達 17.6%，智能芯片需求迅速增長。

未來智能汽車市場成長空間仍然龐大，根據 ICVtank 預測，到 2026 年， 全球自動駕駛市場規模將達 687 億美元，CAGR 達 25.4%，智能座艙市 場規模將達440億美元，CAGR約11.3%，中國市場年復合增速達11.6%， 領先全球增長。

現在車企實現智能化的普遍路徑是預埋硬件，而后再通過空中下載技術 （OTA）推送新功能，以軟件升級的模式不斷創造收益。這意味著新車 出廠時已經搭載了未來數年所需的算力，智能芯片需求高峰將提前到來。

車用智能芯片市場目前由少數幾家海外大廠主導，芯片研發需要大量資 金投入和長期積累，行業壁壘較高，新廠商進入難度大。ADAS 芯片市 場份額較大的供應商有 Mobileye、英偉達和特斯拉，智能座艙市場主要 有高通、瑞薩和恩智浦。

2.1. ADAS 芯片：Mobileye 和英偉達在不同級別自動駕駛各有優勢

Mobileye 和英偉達在不同級別自動駕駛下各有優勢。Mobileye 在 L2\L3 級別的自動駕駛芯片領域占據支配地位，核心優勢在視覺處理，市場份 額超過 70%，隨著更加開放性的 EyeQ5 芯片的推出，Mobileye 開始發力 高級別自動駕駛；英偉達在 L4 級別更具備優勢，適用于攝像頭、雷達等 不同類型傳感器的融合，更加滿足造車新勢力全棧自研的需求。

2.1.1. Mobileye 在 L2\L3 級自動駕駛芯片領域占據支配地位

Mobileye 在 ADAS 領域深耕了 20 多年，在 L2\L3 級別的自動駕駛芯片 領域占據支配地位，核心優勢在視覺處理。Mobileye2004 年推出第一代 自動駕駛芯片 EyeQ1 到 2018 年推出第四代產品 EyeQ4，在 L2-L3 級別 自動駕駛芯片市場占據主要市場份額。 2020 年 Mobileye 推出 EyeQ5 來滿足整車更加個性化需求，也更加適配更高級別自動駕駛。

從 2007 年開始，Mobileye 視覺系列芯片已經廣泛地裝配在寶馬、沃爾 沃、通用等 OEM 的多款量產車型上。2021 年，Mobileye 與大眾、福特 和吉利（極氪）達成了合作協議，年末在手項目覆蓋 30 家汽車制造商的 300 多款車型，5000 余萬輛新車。

盡管近兩年新競爭者確實對 Mobileye 的市場份額造成了一定沖擊，但其 業績增長速度并未放緩，市場競爭力依舊強大。根據英特爾財報披露， Mobileye 在 2018 至 2021 年期間，總營收由 6.98 億美元增長至 13.86 億 美元，芯片出貨量增長至 2810 萬片，成立以來總出貨量突破了 1 億。

技術方面，Mobileye 芯片采用 CPU+計算機視覺處理器的架構。從 EyeQ3、 EyeQ4 到 EyeQ5 均延續了此設計，三代產品的 AI 計算的核心均采用深 度學習專用處理器，該處理器專為計算機視覺算法（ Computer VisionAlgorithm，CVI）而設計，特點是并行數據運算能力強，且功耗極低。

此外，針對過去用戶提出的“黑盒”封閉性問題，Mobileye 從 EyeQ5 開 始提供更開放的“白盒”，OEM 既可以選擇全套解決方案，又可以在硬 件上自行研發軟件算法，多種需求均得到滿足。

2.1.2. 英偉達在 L4 級別更具備優勢，更適配多重傳感器融合

英偉達在 L4 級別更具備優勢，適用于攝像頭、雷達等不同類型傳感器 的融合。英偉達從車載娛樂等處理起家切入到汽車芯片領域，2015 年初 推出其第一代智能駕駛芯片 DrivePX 系列，隨后不斷升級，最新一代產 品 DriveXavier，可滿足 L3/L4 級別的自動駕駛計算需求。英偉達在自動 駕駛芯片領域的特點是支持能像頭輸入、激光定位、雷達和超聲波傳感 器等多種傳感器的融合，使其在更高級別的自動駕駛中更具備優勢。

英偉達 2016 年發布了 Drive PX2 芯片，在汽車領域展開其戰略布局。這 款芯片獲得了博世、大陸等頂級 Tier1 和特斯拉、戴姆勒、沃爾沃等 OEM 的合作，幫助英偉達在車用機器學習領域積累了大量相關知識。到 2019 年發布 Xavier 芯片時，英偉達已經提供了較為成熟的產品和配套算法， 2020 年小鵬汽車率先搭載 Xavier，實現了英偉達芯片的首次量產落地。

從 Xavier 的內部結構來看，GPU 面積最大，可編程性和兼容性高。該芯 片還內置了六種其他的處理器，能夠同時進行傳感器處理、測距定位、 視覺感知和路徑規劃計算，適合雷達+視覺的 ADAS 解決方案。Xavier 使用 12nm 的工藝，功耗大約 30W，單枚高配版算力可達 32 TOPS。

英偉達在 2022 年還計劃推出新一代 ADAS 芯片 Orin，新產品體積更小， 單片運算能力升級 200TOPS，還能支持多種操作系統，包括 Linux、QNX 和 Android。雖然 Orin 芯片還未量產上市，但已經提前受到大量關注，多家新勢力企業都宣布將在規劃車型上使用。

英偉達支持計算機視覺+雷達的 ADAS 方案，容錯率較高，且開發難度 整體低于純視覺。同時，英偉達還提供全套的 AI 開發工具和工作流程 指引，幫助 OEM 廠商自行開發自動駕駛算法軟件。對于希望全棧自研 的車企而言，不論是需要修復算法漏洞或是開發新的升級包，在英偉達 芯片上都會更容易實現。（報告來源：未來智庫）

2.1.3. 特斯拉自研芯片算力突出，自給自足

特斯拉自研的自動駕駛芯片 FSD（Full Self-Driving），是行業內算力最大 的智能芯片之一。由于是全棧式自主研發，FSD 芯片與特斯拉純視覺的 自動駕駛算法配套性較高，目前也僅供特斯拉自家車型使用。

FSD 芯片尺寸較大，達到 260mm2，其中最重要、面積最大的是特斯拉 自研的 NPU，主要用來運行深度神經網絡算法。此外，GPU 上 70%的算 力也都用來運行深度神經網絡的 post processing 部分。特斯拉現有車型 搭載了兩顆 FSD 芯片，能在單顆芯片故障情況下保障駕駛安全，并且在 深度神經網絡計算上最大可達 144TOPS 算力。

雖然 FSD 性能優異，但是目前也沒有特斯拉以外的 OEM 在使用。即使 未來特斯拉對外開放 FSD 授權，也很難吸引別的整車廠商，因為 OEM 更多采用雷達+視覺的混合方案，意味著要改變整車架構，或者全盤接受 特斯拉的設計才能使用 FSD。

2.2. 智能座艙芯片：市場顯著分流，高通算力行業領先

相比于 ADAS，座艙能給汽車消費者帶來更直接的智能體驗，客戶通常 要求屏幕清晰、多媒體交互流暢，因此座艙芯片的 CPU 和 GPU 算力是 衡量其性能的兩個重要維度。CPU算力的主要評價指標是整數運算效率， 單位是 DMIPS（百萬條指令/秒），GPU 算力的評價指標是浮點數運算效率，單位是 FLOPS（浮點運算次數/秒）。

目前高通是高端智能座艙芯片最重要的供應商，瑞薩、恩智浦、德州儀 器等廠商則主要面向中低端市場，配備的算力差異顯著。高通旗艦款芯 片的 CPU 算力超 100kDMIPS，GPU 算力超 1000FLOPS。瑞薩和德州儀 器座艙芯片 CPU 算力在 22-50kDMIPS 范圍，GPU 算力 100-300kDMIPS 范圍。

根據 IHS 測算，2021 年智能座艙對芯片 CPU 的算力需求平均 25kDMIPS 左右，未來將快速成長，到 2024 年上升至 89kDMIPS。

2.2.1. 高通性能優異，成為高端座艙首選

高通是當前座艙芯片領域最重要的供應商之一，其芯片在中高端車型中 的配備率也是最高的。根據高通官方披露，2021 年全球有 20 家 OEM 使 用了高通驍龍數字座艙平臺，訂單總估值超 80 億美元。 目前高通芯片已經開發到第四代，出眾的性能吸引了越來越多的訂單。 第一代是 2014 年發布的驍龍 602A，但落地車型較少。第二代是 2016 年 發布的驍龍 820A，單顆售價在 40 美元左右，在 2018 年開始廣泛應用于 奧迪、大眾、豐田、理想、蔚來和比亞迪等廠商的中高端車型之中，是 高通第一款獲得成功的智能座艙芯片。

高通芯片算力優勢顯著，2020 年初發布最新 SA8155P 芯片性能再度升 級，可以實現“一芯多屏”，包括超寬全景顯示器、3D 數字儀表盤、抬 頭顯示 (HUD) 和超高清媒體流。該芯片還嵌入了神經網絡計算模塊 （NPU），支持座艙內的 AI 交互，還可以定制個性化的多音頻區域、提 供更清晰的車內通信、主動降噪和回聲消除。 8155 芯片另一大亮點是將 5G 通訊模塊從外接改成內置，芯片整體體積 更小、發熱更低，同時最大帶寬比上一代芯片翻了 3 倍。這樣的設計使 得 OTA 過程的穩定性和速度都會有明顯改善，且擁有卓越的 AI、車聯 網功能的可拓展性。

盡管一顆 8155 芯片的出貨價格達到 250 美元以上，但是車企還是爭相 配置，國內自主品牌尤其熱衷于將配備高通芯片作為賣點，例如蔚來 ET7、 理想 L9、埃安新款 LX、吉利星越 L、長城 WEY 摩卡和威馬 W6 等。 2021 年末，高通公布了四代汽車智能芯片 SA8295P，預計在 2022 年底 量產。新款芯片的圖像處理、多媒體、計算機視覺和 AI 功能都將進一步 強化，并且已在嘗試 ADAS 和智能座艙域融合。

2.2.2. 瑞薩芯片深受日系車喜愛

瑞薩是 MCU 芯片時代的龍頭企業，通過不斷加強與日系車企的合作， 在智能座艙芯片市場亦找到了突圍點。日產汽車集團 Nissan Skyline 車 型較早搭載 R-Car 系列芯片并在 2019 年量產裝車，2021 年 10 月豐田宣 布將瑞薩 R-Car 芯片用于下一代車載多媒體系統，搭載 R-Car 芯片的雷 克薩斯新款車型也即將上市。

瑞薩 R-Car 系列是中低端智能座艙芯片代表，該芯片 CPU 算力約40kDMIPS，GPU 算力約 288GFLOPS，足以支持 2D/3D 的數字儀表盤， 還可以在中控屏播放歡迎動畫、顯示后視攝像頭和車身環視畫面。

相比高端座艙，中低端市場的芯片對“多屏”和 AI 互動的要求較低，許 多用戶是缺乏算法積累的傳統 OEM，所以該市場更注重算法開發的便 利性。 瑞薩作為 MCU 市場的領跑者，在推出智能化芯片時依舊延續了高用戶 友好性。R-Car 支持 Linux 和安卓操作系統，出廠時還配備了硬件設計 手冊和軟件開發指南，可有效幫助車企減少設計工作量、縮短開發時間 并且降低相應風險。

3.1. 地平線、杰發科技已量產，更多品牌即將上市

國內企業已開始進入車用智能芯片市場，在產品和商業模式上同時尋求 突破。一方面，地平線和杰發科技都已經實現量產前裝，黑芝麻、華為 和吉利的芯片也即將裝車。另一方面，芯片廠商正在與 Tier1、OEM 合 作開發，為客戶提供高度個性化的產品。

3.1.1. 地平線是國產 ADAS 芯片領跑者

國內企業地平線的智能駕駛芯片從 2019 年開始量產，搭載在廣汽、上汽 等自主品牌的多款車型上，造車新勢力車企也有裝配。截至 2021 年 12 月，地平線芯片已經擁有 40 多個前裝量產項目，出貨已超 40 萬片。

地平線征程 2 是首款通過 AEC-Q100 車規級認證的國產智能駕駛芯片， 可搭載自適應巡航（ACC）、自動緊急剎車（AEB）等功能，征程 3 實現 了自動泊車（APA）、自主變道（ALC）等高級別功能的落地。 技術方面，征程系列芯片采用了自主研發的 BPU（Brain Processor Unit）， 屬于邊緣 AI 計算的專用處理器，運算效率顯著優于 GPU。在 BPU 的支 持下，征程芯片能同時處理來自攝像頭、雷達、激光雷達等傳感器產生 的最多 8 路數據，可以支持多種 ADAS 解決方案。

2021 年的新產品征程 5 芯片格外突出了安全性，包括駕乘和汽車通信安 全兩方面。芯片上嵌入了安全島 MCU（包含 ARM Trustzone 和各類加密 硬件等），用于監測和保整車電子系統的安全和穩定運行。該芯片延續了 雙核 BPU 架構，同時新增了大并發數據橋，片上帶寬極大擴展，因此能 進行更高效的計算，AI 算力達 128TOPS。

安全升級、性能飛躍式提升，征程 5 已經受到多家 Tier1 關注，大陸集 團、東軟睿馳、立訊集團、聯成開拓計劃在 2022 年推出基于征程 5 芯片 的域控制器 ，出貨量有望迎來爆發式增長。

3.1.2. 黑芝麻大算力 ADAS 芯片即將量產

黑芝麻智能在 2019 年推出第一代芯片 A500，AI 算力約 5.8TOPS。2020 年黑芝麻發布第二代芯片 A1000 系列，算力達到 58-116TOPS，2021 年 發布了 A1000 Pro，算力達 196 TOPS，屬業內最高性能 ADAS 芯片之 一。

黑芝麻的這 4 款 ADAS 芯片已經流片成功，A1000 芯片首先將在商用車 后裝市場出貨。經歷了近 2 年的測試驗證，該芯片也有望在 2022/2023 年量產前裝。

3.1.3. 杰發科技智能座艙芯片已經上量

杰發科技（AutoChips）的智能座艙芯片 AC8015 已于 2021 年 3 月實現 前裝量產，在國內入門級智能座艙芯片市場的份額不斷成長，截至 2021 年底累計出貨已超 20 萬片。

杰發科技產品的特點是可靠性高、性價比高，開發應用生態完善。AC8015 芯片的 CPU 算力約 17kDMIPS，GPU 算力約 30GFLOPS，基本滿足入門 級智能座艙的需求，可以應用于屏幕控制（儀表+中控屏）、單液晶儀表 和信息娛樂系統。

2020 年 6 月，杰發科技獲得了 Tier 德賽西威的定點項目，2021 年 3 月 正式實現前裝量產。截至 2021 年底，基于 AC8015 芯片打造的智能座艙 域控制器已有 20 余款量產上市，覆蓋了廣汽傳祺、上汽名爵等廠商的多 個高性價比車型。

3.1.4. 華為正在基于手機技術研發車用座艙芯片

華為自主設計的芯片麒麟 990A 將是其首款車用智能化芯片，定位高級 智能座艙。目前已有北汽極狐阿爾法 S、北汽魔方等車型宣布使用該款 芯片，預計將在 2022 年底實現首次量產裝車。

麒麟 990A（Automobile）與手機版的 990 芯片有深刻的關聯， 990 采用 7nm 制程，AI 算力強大，擁有 5G 通訊和深度神經網絡計算模塊。盡管 麒麟芯片目前無法由TSMC或三星代工，但華為作為全球消費電子巨頭， 其自主設計研發能力仍處在行業領先地位。

3.1.5. 吉利自研 7nm 座艙芯片即將量產

吉利旗下芯擎科技是一家專研車用半導體的科技企業，在 2021 年末，其 自主研發的座艙芯片“龍鷹一號”設計已經通過驗證，符合車規級 AECQ100 Grade 3 標準?！褒堹椧惶枴痹谛阅芎凸に嚪矫娣浅＝咏咄?8155， 量產后將是國內首款 7nm 工藝制程的高端智能座艙芯片。

憑借“龍鷹一號”，芯擎科技與德賽西威、東軟集團、北斗智聯等 Tier1 已 經簽署戰略合作協議，將以該芯片為硬件基礎開發新一代智能座艙域控 制器，成套產品預計將于 2023 年實現量產裝車。

3.2. 與下游深度合作，借助國產汽車實現進口替代

3.2.1. 汽車芯片產業鏈合作加深

過去，車載半導體供應商將開發的半導體和子系統交付給 Tier1，業務就 暫告一段落，很少涉足應用軟件和算法的開發。OEM 車企則直接購買 Tier1 的全套解決方案，同樣較少涉足上游硬件或軟件的開發。

而現在國內芯片企業開始與 Tier1、OEM 深度合作，在硬件平臺上共同 開發軟件，形成定制化的解決方案。一方面合作開發有助于最大化利用 硬件性能，另一方面，對于 Tier1 和 OEM 而言，在需要硬件技術支持的 情況下，國產芯片廠商比海外供應商的響應速度更快，派遣團隊更便捷。

3.2.2. 與 Tier1 合作開發域控制器，充分利用硬件性能

由于智能汽車域控制器對軟硬件協同開發的要求較高，而芯片廠商缺乏 軟件算法開發能力，Tier1 又不熟悉芯片硬件設計技術，所以傳統模式很 難充分利用芯片的性能?，F在國產芯片供應商在更多地與 Tier1 合作開 發，這種商業模式有利于提升硬件性能利用率，進而向市場提供軟硬件協同度更高的域控制器產品。

例如地平線與福瑞泰克等 Tier1 合作開發了 Horizon Matrix 系列域控制 器，這已經是可以直接提供給車企的完整智能計算平臺，方案里既包含 有 AI 芯片，又搭載了車輛檢測、行人檢測等多種 AI 算法。此外，地平 線還提供了工具鏈和云服務，支持用戶進一步自行開發。

地平線開發 Matrix 域控制器的過程中充分借鑒了本土 Tier1 的經驗，產 品較多地考慮了中國的實際路況，可以識別三輪車、電瓶車等物。Matrix Mono 和 Matrix Pilot 已經實現量產，獲得了長安集團、奇瑞汽車、上汽 集團、智己汽車和廣汽集團等多家自主品牌 OEM 的訂單。（報告來源：未來智庫）

3.2.3. 直接與車企合作，成為新 Tier1

國內芯片企業和車企之間也開始密切合作，一方面是因為車企經歷了 2021 年缺芯的沖擊，希望降低對上游的核心技術依賴，另一方面是智能 汽車設計者也更加注重打造本品牌在科技方面獨特的用戶體驗，給本土 芯片供應商提供了進口替代的良機。

一種模式下，OEM 在合作中承擔了主要開發任務，從底層算法到應用方 案的全棧自研。例如，地平線和理想在 2021 年 4 月開始合作，同年 6 月 理想 ONE 搭載這款控制器在 2021 年 AEB（Autonomous Emergency Braking）自動緊急制動系統測試中獲得了第一名，是國內 OEM 采用國 產芯片完成全棧自研并且成功量產的首例。

另一種合作模式下芯片供應商承擔更多開發任務，代表是華為 Huawei Inside，這種模式下華為直接與車企溝通，根據對方需求進行個性化的軟 件定制開發，最后會提供包含智能駕駛應用軟件、計算平臺以及傳感器 在內的智能駕駛全棧解決方案。目前北汽極狐汽車已經采用了 Huawei Inside 模式與華為合作，相應車型稱為“HI”版。

這種模式其對車企的開發能力要求極低，同時車企的定制化訴求也能得 到很好的滿足，許多 OEM 企業原本不具有算法開發基礎，與華為這樣 的科技巨頭合作將有助于其快速推出智能化新車型。 將幾種對主流模式進行橫向比較，我們發現：地平線模式在現有供應鏈 基礎上深化合作，提高了軟硬件協同程度；理想“全棧自研”模式定制 化程度最高，對車企開發能力要求也是最高的；Huawei Inside 模式將開 發任務更多轉移到芯片供應方，最大化降低了 OEM 的開發難度。

（本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關信息，請參閱報告原文。）

精選報告來源：【未來智庫】。未來智庫 - 官方網站