1、芯片是算力军备竞赛的核心，英伟达凭借“高算力+完善的工具链+丰富的量产经验” 优势显著。芯片受到其较高的研发和生产壁垒影响，玩家较少，仅有英伟达、高通、地平线、黑芝麻、华为、Mobileye 等数家厂商。服务层面，以英伟达、高通等为代表的开放式芯片供应已经成为大势所趋。目前市场中智能驾驶芯片厂商主要分为两类：一类以 Mobileye、华为为代表，将芯片、算法绑定在一起成为整体解决方案提供给主机厂;另一类以英伟达为代表，提供开放的芯片平台和工具链，主机厂可以在芯片、算法的任意层次购买服务，也可以通过英伟达提供的工具链开发自己的算法。早期 Mobileye 凭借其优秀的软硬一体的解决方案能力，让主

2、机厂可以简单快速的拥有智能驾驶能力，高峰时期拥有 70%的市场份额。但智能驾驶时代，智能驾驶算法和数据日益成为主机厂关注的核心，在 Mobileye 提供的软硬一体黑盒模式下，主机厂对整车的智能驾驶能力无法掌控，因此具备较强研发实力的整车厂纷纷抛弃Mobileye 转向开放式的芯片平台提供者。产品层面，英伟达具有高算力，完善的工具链和丰富的量产经验，领先优势显著。2022 年即将发布的英伟达 Orin X 芯片中集成了 12 个64 位 ARM A78 CPU 核、全新的深度学习加速器(DLA)和计算机视觉加速器(PVA)，单颗SOC 可提供 228K DMIPS CPU 算力和254TOPS

3、 AI 算力，在同期所有智能驾驶芯片中遥遥领先。软件方面英伟达提供全套的底层软件和智能驾驶算法框架，从底层的实时操作系统、CUDA 库(将 GPU 用于 AI 并行计算的工具)，到感知、地图、道路规划算法，再到数据采集、模型训练、仿真模拟，英伟达均可以提供相应的软件服务。成熟的工具链体系可以帮助系统最大程度发挥芯片算力，同时降低整车厂智能驾驶算法的开发难度，在这方面其他的竞争对手难以望其项背。高通在推出自己的智能驾驶算力平台 Snapdragon Ride 后，于2021 年8 月宣布竞购高级辅助驾驶系统厂商维宁儿正是为了丰富其在智能驾驶软件和工具链领域的布局。除此之外，从奥迪A8 采用英伟达

4、K1、到特斯拉的AP HW2.0 系统采用英伟达DRIVE PX2 系统，再到小鹏 P7 采用英伟达DRIVE AGX Xavier 平台。在与汽车厂商合作过程中英伟达已经积累了丰富的量产经验，产品成熟度、稳定性均与竞争对手拉开差距。我们认为，凭借上述优势，英伟达在未来一段时期内将持续成为 OEM 整车厂L3 级及以上自动驾驶芯片的首选。能够与英伟达形成深度合作关系的厂商，有望享受英伟达芯片需求快速增长的红利。芯片迅速迭代，积累先发优势对域控制器厂商尤为重要。域控制器的开发包含硬件的电路设计、结构安装设计、热设计等环节，软件则包含基础软件如底层的操作系统、板级支持包、中间件等的剪裁和开发，传感

5、器、执行部件的适配等。自动驾驶芯片和算法以及工具链深度耦合，芯片的实际效能和理论性能存在差异，如何进行硬件设计并利用工具链软件做好适配和优化进而发挥硬件平台的最大的效能是域控制器厂商的重要工作之一。而类似 CUDA 库等模块是英伟达特有并在每一代芯片上深度应用，因此适配经验一定程度上可以在新老产品之间复用，具有上一代产品开发经验的厂商在新版本芯片发布之时，能够以相对较快的速度和较低的成本完成开发工作，同时具有较高的可靠性，更容易得到整车厂的认可。域控制器与芯片适配的周期至少半年以上，新入者通常需要 1-2 年时间，当前芯片快速迭代，英伟达几乎每 2 年就会发布一款新产品，留给供应商配套开发域控

6、制器的时间并不充裕，提前布局的公司领先优势显著。软件适配能力决定公司是否能够承接好各方需求。域控制器是链接传感器、转向，动力，刹车等执行机构和自动驾驶芯片的桥梁，开发过程中需要将执行端的制动、转向等车辆控制相关的服务抽象化，形成可被系统调取的服务。汽车的零部件体系复杂，供应商众多，且均为面向机器的实时系统，适配的工作量巨大，需要对汽车零部件、Autosar 软件标准等具有深度的理解和丰富的积累，传统的汽车零部件供应商在此领域具有一定的优势。因此自动驾驶域控制器厂商需要同时兼具对自动驾驶芯片和 AI 计算的理解以及对执行端零部件控制的积累，对软件适配能力要求高。车规零部件的量产能力，最终决定是否能够成为合格的供应商。域控制器的复杂性带来功能安全的需求，要在芯片、软件、硬件生产层面满足车规级需求，考验集成商的能力。新车型一旦迎合市场需求，销量会快速释放，小鹏P7 一经发布获得了市场的追捧，截至 2021 年9 月累计销量已经超过 5 万台。对于整车厂来说，域控制器的生产不能成为汽车销量的瓶颈，因此域控制器厂商对供应链的把控，产能的灵活调配，也决定着自身的竞争力。