自动驾驶产业链包含了感知层、决策层和执行层。根据技术层级，由激光雷达、地图、摄像头等组成的感知层通过搜集车身周边的环境信息，将其传导到决策层，根据算法和相应平台得出 驾驶决策，最终由制动系统等下达控制指令，完成智能驾驶的信息闭环。自动驾驶芯片是自动驾驶决策层的重要组成部分，是实现自动驾驶的硬件支撑。

车载计算芯片包含自动驾驶芯片、智能座舱芯片和车身控制芯片等。目前，车载芯片的演化主要体现在智能座舱、自动驾驶域。智能座舱芯片由中控屏芯片升级演化而来，主要参与者包括传统汽车芯片供应 商以及新入局的消费电子厂商，国产厂商正从后装切入前装；自动驾驶域控制器为电子电气架构变化下新产生的计算平台，处于领先地位 的包括英伟达、MOBILEYE，高通、华为也重点布局该领域，国内也有地平线、黑芝麻、芯驰科技等创业企业参与。

自动驾驶域的应用层涉及的范畴较窄，会造成芯片 生态相对分立。自动驾驶虽然有各种各样的应用场景，比如AVP、TJP 、 HWP等等，但本质上都是同一类应用，即自动驾驶生态中 涉及的应用范畴远窄于手机。因而，如果核心算法开源， 就会失去差异化。在这种情况下，英伟达、高通等芯片厂 商具有通过技术上的分立实现生态差异化的动机。

自动驾驶相关模块渗透率有望快速提升。消费者对辅助驾驶、自动驾驶功能的付费意愿较强，相关模块渗透率有望快速提升。罗兰贝格调研结果显示，认为辅助驾驶（L2）与自动 驾驶（L2.5/3）功能重要的消费者比例已经分别高达88%与80%，其中对于L2中单个功能愿意支付的费用为2200-4100元，对L2.5/3中单 个功能愿意支付的费用则高达3800-4900元。消费者较强的付费意愿有望带动智能驾驶相关模块渗透率快速上升。

自动驾驶时代，“CPU+GPU+XPU”的异构主控SOC芯片逐渐成为主流。目前自动驾驶汽车的芯片平台主要为异构分布硬件架构，由AI单元、计算单元和控制单元三部分组成，通常包含CPU、GPU、FPGA、ASIC 等几类芯片。以上几种芯片各有优势，因而由CPU+GPU+XPU+其他功能模块（如基带单元、图像信号处理单元、内存、音频处理器等）组 成的异构主控SOC芯片成为当前自动驾驶汽车的主流选择，单个SOC芯片是一个完整的计算单元，可以去独立负责智能座舱域、自动驾驶域 等智能汽车中较为复杂的领域。

智能座舱潮流变革汽车产业链结构。智能座舱产业链清晰。上游产品为软硬件原材料、与底层软件。下游 为主机厂，组装整车设备并交付消费者，拥有最终定价权。在电动化、 智能化、网联化、共享化的汽车“新四化”推动下，汽车产业供应链 的转型整合也在加速。

用户使用需求的转变提高对高算力智能座舱SOC芯片 的需求。 进入智能驾驶时代，用户对汽车座舱功能的需求维度将不 再局限于传统的“安全+被动智能”，未来座舱芯片的算力 需要支撑用户需求向“主动智能，内容+服务”等多重需求 的转变，满足用户人机共驾、内外联合与应用为王三大应 用场景的需求 。

“一芯多屏”的发展趋势也对座舱芯片的性能、算力提出 都更高要求。从技术角度上看，影响座舱算力需求的因素 至少有22个，每一个因素都会对算法及上层应用产生不同 的影响，对于同样的算法，是多个影响因子共同起作用， 这将导致对算力的要求大幅提高。

渗透率上升的同时，液晶仪表盘和中控屏正呈现出大屏化、多屏化趋势。截止2021年1-11月，液晶仪表盘平均尺寸为9.2英寸，其中售价在30万元以上的车型液晶仪表盘平均尺寸达到11.2英寸，而10万元以下 车型则往往在6.5英寸以下；中控屏平均尺寸为10.5英寸，其中售价在30万元以上的车型中控屏平均尺寸达11.0英寸，而10万元以下车型 则在9.5英寸左右。

在数字座舱领域，高通已经推出了4代智能座舱平台 在车载网联和C-V2X领域 ，方案涵盖了众多产品的组合，其中全球首 款面向C-V2X的高通9150C-V2X芯片组，C-V2X参考平台将应用在未 来多家搭载骁龙平台的汽车厂家产品上，近期将会出现多个应用车型 在市场上。

在自动驾驶领域，早前推出的面向ADAS、AD的SNAPDRAGON RIDE平 台在2021年的1月得到了扩招支持，新的SOC加入后，将支持多层级的 ADAS/AD功能、有条件自动驾驶的主动安全（L2/L2+级别）、全自 动驾驶系统（L4级别）。

在云侧终端管理领域，提供集成式安全网联汽车服务套件和生命周期 管理OTA升级，为客户带来新服务和收益。

从战略规划看高通进军汽车领域的信心

高通预计，汽车业务目标市场规模5年翻5倍，汽车业务 营收10年CARG23.49%。2021年11月，高通公司认为，在市场规模方面，未来高通汽车的 目标市场规模将从现在的30亿美元提升至2026年的150亿美元，年 复合增长率达到36%；其中智能网联、智能座舱和自动驾驶将是增 长的主要趋势。营收方面，2021财年，高通汽车业务营收为9.7亿 美元（约合62亿元人民币），占高通总营收不到4%，但其增长速 度已经超越手机业务。高通预计，5年后的营收规模将达35亿美元， 10年后将达80亿美元，复合增速达23.49%。

重生态策略下高通的汽车客户版图也在不断扩大

智能座舱绝对龙头地位。在全球领先的25家汽车制造商中已有20家采用第三代骁龙汽车数字座舱平 台，超过1.5亿辆汽车采用高通汽车无线解决方案，市场份额高达80%，包 括阿尔卑斯阿尔派、博世、大陆集团、富士康、黑莓QNX等20多家汽车产 业链制造商将在2021年加速量产基于第三代骁龙汽车数字座舱平台的车辆。（报告来源：未来智库）

按照下游客户来分，英伟达的业务主要分为四部分。英伟达瞄准四个大的市场：游戏、数据中心、专业可视化和汽车。游 戏业务是英伟达的传统业务。数据中心业务是仅次于游戏业务的第二 大营收来源。专业可视化产品在设计制造、数字内容创造、企业图像 视觉领域发挥着重要作用。智能汽车业务是英伟达未来的核心业务。

伴随着GPU架构演进，英伟达逐步进军智能汽车领域。英伟达2015年推出NVIDIA DRIVE系列，其中DRIVE CX面向座舱，DRIVE PX面向自动驾驶。此后以一年一代产品的节奏，迭代出了 DRIVE PX、DRIVE PX2、DRIVE PX XAVIER、DRIVE PX PEGASUS、DRIVE AGX ORIN自动驾驶平台。

英伟达2019年推出了DRIVE AGX ORIN平台，并于2022年3 月量产销售。该平台由2颗ORIN SOC芯片和2颗 AMPERE架构的GPU组成，最 高算力达到2000TOPS，功耗800W。ORIN SOC采用7纳米工艺， 由AMPERE架构的GPU，ARM HERCULES CPU，第二代深度学习 加速器DLA、第二代视觉加速器PVA、视频编解码器、宽动态范 围的ISP组成，同时引入了车规级的安全岛SAFETY ISLAND设计。在 自动驾驶硬件层面可以链接14个摄像头、一个激光雷达、5个毫 米波雷达和12个超声波雷达，传感器的数据经过ORIN每秒最高 254万亿次的运算，可以为智能网联电动汽车提供决策依据，从 而实现高级别的自动驾驶功能。英伟达通过XAVIER和ORIN完成了 自动驾驶从ADAS到L5的全栈布局，通过不同组合，满足不同客 户对不同自动驾驶等级的需求。

自动驾驶进入算力角逐时代，越来越多的车企开始与英伟达合作。英伟达称未来六年汽车订单总收入已从 80 亿美元增长至 110 亿美元以上，覆盖了整个自动驾驶汽车行业，其中大致分为以下四类：以 梅赛德斯－奔驰为代表的传统车企；以蔚来为代表的造车新势力；以图森未来为代表的商用车自动驾驶公司；以 AUTOX为代表的自动驾 驶出租车公司。根据英伟达公布的数据，已有超过 25 家汽车制造商采用英伟达自动驾驶芯片。

EYEQ系列芯片是MOBILEYE产品的核心。在EYEQ4实现量产的3年后，公司于2021年推出EYEQ5。它采用7NMFINFET工艺，具备多线程8核CPU和18核视觉处理器。算力 大幅提升至24TOPS，功耗仅为10W，可以满足L4高度自动化的驾驶需求。

MOBILEYE2022年连发三款最新芯片，布局高阶自动驾驶。与此前产品相比，这三款芯片在控制能耗的前提下大幅提升性能，尤其是EYEQ ULTRA，拥有64颗核心处理器和12个RISC-V CPU， 每个核心24线程，能够实现高效率和精确计算。

出色的性能，使得早期主流车商纷纷选择EYE Q3及EYE Q4系列 。 MOBILEYE早期就开始将计算机视觉软件算法固化到芯片当中，封装了一 套计算机视觉算法、EYEQ SOC芯片与单目摄像系统结合的辅助驾驶方案， 实现性能、成本和功耗三者之间的平衡，成功占领前装市场，早些年间 公司在自动驾驶领域鲜有对手。

辉煌过后，MOBILEYE的增速出现了放缓，随之市场份额也在下降 。虽然公司的EYEQ系列芯片销量在2021年底突破1亿片，但与此同时却是销量增速的下降和份额的减少――2020年EYEQ芯片销量为1,930万颗， 同比增长10.3%，较2019年下滑30.8PCT，2021年增速有所好转（但对比竞争对手，增速也显得不及预期）。另一方面，据GARTNER数据， MOBILEYE的市场份额也从以往的90%下降至70%，英伟达、高通及国内自主厂商正在占据越来越多的份额。

份额下降的背后是主机厂的纷纷背离 。 2016年装载了EYE Q3的特斯拉AUTOPILOT系统发生故障，使得特斯拉在与MOBILEYE合作仅两年后就分道扬镳。2021年11月，高 通公司宣布与MOBILEYE的忠实客户宝马（此前合作长达十五年之久）达成合作。国内方面，“蔚小理”三家典型车企的初代车型 均采用的是MOBILEYE的EYEQ4芯片，但随后纷纷投向了英伟达、地平线等后起之秀。

智能化大背景下全栈自研成为趋势，MOBILEYE已经在交付模式和算力上掉队。虽说算力不是评判自动驾驶的唯一标准，但在当前市场尚未形成一致认知之前，车企为防止量产即落后局面纷纷采取“硬件预埋、 软件跟上”的策略，这就使算力成为了重要的考量因素，而MOBILEYE在各家百花齐放的2018-2021年却出现了空白。

黑芝麻智能科技是一家专注于视觉感知技术与自主IP芯片开发的企业。公司提供基于光控技术、图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知芯片计算平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的商业落地 方案。公司抓住了大算力芯片机遇，形成了两大核心IP及FAD自动驾驶计算平台的端到端、全栈式自动驾驶解决方案。2020年，黑芝麻 入榜“2020胡润中国瞪羚企业”和“CB INSIGHTS中国芯片设计企业65强”。2021年9月，在完成数亿美元战略轮及C轮融资后，公司 投后估值接近20亿美元，正式迈入独角兽行列。

另辟蹊径，先IP后芯片。与国内大多数芯片公司不同的是，公司并没有从一开始就进行芯片研发，而是从自研核心IP入手，旨在缩短芯片设计周期、节约设计成 本、降低芯片设计难度、提高产品的性能和可靠性。对公司而言，有两个IP异常重要，分别是高性能图像处理IP和低功耗神经网络IP， 这两个IP能帮助自动驾驶系统在复杂的光线环境下依然保持对于外部环境信息的准确感知，从而最大程度地发挥神经网络的算力。

华山系列芯片及平台布局各级市场――A500SOC。 华山一号A500SOC是一款高性能、低功耗应用于图像传感、实时计算机视觉和神经网络处理的ASIC平台，专为各种嵌入式应用而设计， 以基于摄像头的汽车传感和人工智能计算为核心，如LEVEL-2 ADAS或DMS系统。

2015年7月，余凯从百度离职创办地平线 。地平线创始人余凯有着德国慕尼黑大学计算机系博士 学位、西门子中央研究院高级研究科学家等学术科研 背景，并在2012年回国后就加入百度并创建了百度研 究院，带领团队搭建了百度的深度学习和自动驾驶等 突破性项目。

2020年9月，地平线正式推出征程3芯片，以全新数 字发动机助推汽车。征程3不仅支持基于深度学习的图像检测、分类、像素级分割等 功能；也支持对H.264和H.265视频格式的高效编码，是实现多 通道AI计算和多通道数字视频录像的理想平台。

征程5是面向高级别自动驾驶及智能座舱量产的理想。征程5是地平线第三代车规级产品，也是国内首颗遵循ISO 26262 功能安全认证流程开发，并通过ASIL-B认证的车规级AI芯片，基 于最新的地平线BPU贝叶斯架构设计，可提供高达128TOPS等效 算力，较上一代有极大幅度的提升。（报告来源：未来智库）

芯驰科技是一家专注提供高性能、高可靠车规芯片的半导体科技公司 。公司产品涉及智能座舱、自动驾驶、网关和MCU，涵盖了未来汽车电子电气架构最核心的芯片类别，它同时也是全球首家“全场景、平 台化”的芯片产品与技术解决方案提供者

技术先驱，潜力巨大，市场表现优异。 芯驰团队拥有近20年车规级量产经验，是国内为数不多的具有车规核 心芯片产品定义、技术研发及大规模量产落地能力的整建制团队。 芯驰在规划上启动包括智能座舱、网关芯片、MCU以及自动驾驶至少 4条不同芯片类型的产品线，加强对汽车处理器品类的覆盖度。这种规 划理念能够让工艺相同、架构相似的产品共用一个基础技术平台―― 不仅有助于提升涉及效率，亦能让芯片与芯片之间在系统和开发层互 相支撑，省钱省时。

X9系列芯片有着极高的集成度，可以实现一个芯片处理全局。 X9系列处理器还集成了PCIE3.0、USB3.0、千兆以太网、CAN-FD，能够以较小造价无缝衔接地应用于车载系统。该款处理器还采用了包 含COTEX-R5双核锁步模式的安全岛，能应用于对安全性能要求严苛的场景。这样高集成下高效处理全局的能力友商往往需要3-4个芯片才 可以完成。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）