1、2022 年深度行业分析研究报告 2目录/ CONTENTS算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即01智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑02高通汽车战略发展之路坚定，自动驾驶发力03英伟达大算力芯片助推智能汽车产业发展04Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主05黑芝麻：国产自动驾驶芯片独角兽06地平线：AI芯片独角兽的自动驾驶“征程”07芯驰科技：国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化08 301算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即诚信 责任 亲和 专业 创新4数据来源：盖世汽车、焉知自动驾驶、佐思汽研等，国泰君安证券研究自动驾驶产业链：自动驾驶芯片是实现自

2、动驾驶的硬件支撑01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。算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即车载视觉系统（大立光、欧菲光、舜宇）毫米波雷达系统（大陆、博世、德赛西威、华域汽车）激光雷达系统（Ibeo、博世、Velodyne、禾赛科技、速腾聚创）超声波雷达系统（电装、松下、村田）环境信息车辆信

3、息MEMS传感器惯性导航（IMU）GNNS芯片数据服务商、地图商百度、高德、四维图新等决策层算法/软件供应商自动驾驶算法（英伟达、安波福、东软、中科创达）数据服务商、地图商CPU/GPU（英伟达、英特尔、高通、华为、地平线）计算平台车联网云服务平台（联通智网、中移智行、九五智驾）移动通讯感知层执行层控制方案整合大陆、安抚博、博世油门、制动、转向等零部件层 诚信 责任 亲和 专业 创新5数据来源：博世，国泰君安证券研究电子电气架构正从分布式向集中式演进01电子电气架构正从分布式向集中式演进 随着自动驾驶的推进和OTA升级成为趋势，电子电气架构正逐渐从分布式转为域集中式。SOC芯片逐渐成为实现域集

4、中式的重点，这种方案可以在一定程度上解决此前芯片数量多、占地大、功耗成本高等问题。算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即图1：分布式EEA在当下智能造车的环境下，暴露出很多缺点图2：电子电气架构从以前的分布式已逐渐向集中式演进 诚信 责任 亲和 专业 创新6我国自动驾驶芯片行业快速发展，有望在未来的竞争中占有一席之地01中国自动驾驶芯片产业处于发展初期，国内头部玩家持续追赶国际龙头未来2年，主流自动驾驶芯片将陆续量产交付；未来5年，市场份额的争夺将更为激烈，国内头部厂商有望突围算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产

5、在即pre202022012017 72012019 92012018 82020232320202222特斯拉Model3开产，标志自动驾驶芯片从追求单一功能向“大脑”功能转变，其需要接收不同传感器的数据进行判断和决策，随着自动驾驶发展，其与5G、车联网、高精地图等的协作越发重要，从而对芯片算力提升的要求越发迫切。至此，自动驾驶芯片进入“算力角逐”时代。之前，自动驾驶芯片以实现单一功能为主，比如底盘控制、发动机、刹车灯等。中国自动驾驶芯片行业起步地平线征程2量产，算力4TOPS，功耗2W英伟达Xavier量产，算力30TOPS，功耗60W特斯拉FSD量产，算力72TOP

6、S，功耗72WMobileye EyeQ4量产，算力2.5TOPS，功耗6W华为Ascend310量产，算力9-16TOPS，功耗8W地平线征程3样片，算力5TOPS，功耗2.5W黑芝麻华山2号A1000量产，算力5.8TOPS，功耗2W地平线征程5样片，算力96TOPS，功耗20WMobileye EyeQ5量产，算力24TOPS，功耗10W黑芝麻华山二号量产，算力70TOPS，功耗8W英伟达Orin量产，算力200TOPS，功耗65W黑芝麻华山三号样片，算力200TOPS瑞萨R-CAR V3U，算力60TOPS地平线征程6样片，400TOPSMobileye EyeQ6量产，算力128TO

7、PS，功耗40W数据来源：盖世汽车、焉知自动驾驶、佐思汽研等，国泰君安证券研究 诚信 责任 亲和 专业 创新7自动驾驶芯片的关键评估指标包括算力、能效比、车规认证等级等01可从多个维度对自动驾驶芯片的新能进行评估 自动驾驶芯片选择的关键指标包含：算法效率和算力、芯片适配性、开发便捷性、安全认证、解决方案能力、能效比等。算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力和效率深度学习算力和效率车芯片算力角逐逐渐凸显，以及实际运行中的算力有效性也是重要参考点芯片适配性视觉传感器、毫米波雷达、激光雷达等在逐步加入应用，因而芯片若能够适配更多种类的传感器将凸显优势。芯

8、片里嵌入的算法与操作系统之间的适配性也是重要考量指标。软件开发的便捷性自动驾驶的感知和决策算法，由于整体软件开发周期长，周期长将影响芯片量产时间。比如英伟达的CUDA开发软件，在产品量产后可便捷移植车规级安全认证ISO 26262 ASIL A/B/C/D解决方案的灵活性和全面性解决方案能力包含：整套的集成解决方案；开放的软硬一体解决方案，从而主机厂商和Tier1可以二次开发；感知、驾驶策略等解决方案能力。能效比高能效比代表完成相应计算所需能量更少，从而保证自动驾驶决策和行驶的稳定和及时。自动驾驶芯片关键评估指标芯片适配性开发的便捷性安全认证灵活性和全面性能效比数据来源：盖世汽车、焉知自动驾驶

9、、佐思汽研等，国泰君安证券研究 诚信 责任 亲和 专业 创新8数据来源：英伟达，高通官网，国泰君安证券研究“三域”芯片格局初现端倪01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。算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级

10、别自动驾驶芯片量产在即自动驾驶芯片：以英伟达的CPU+GPU+ASIC架构为例说明，CPU是基于ARM架构的，GPU基于NVIDIAVolta架构，ASIC涵盖了深度学习加速器和可编程视觉加速器，提升了CPU性能。图4：高通：CPU+GPU+DSP+LTE+ISP架构图3：英伟达：CPU+GPU+ASIC架构智能座舱芯片：以高通CPU+GPU+DSP+LTE+ISP架构为例，可实现QNX系统和Hypervisor启动时间低于3s，安卓系统启动时间低于18s。其CPU采用主频2.1GHz的四核处理器，实现针对硬件的交互；GPU支持4k超高清触屏，一芯多屏；DSP能够实现CPU负载一定的前提下，支

11、持多个摄像头同时输入；LTE，调制解调器模块，保证了行驶稳定的移动连接。自动驾驶芯片智能座舱芯片 诚信 责任 亲和 专业 创新9数据来源：各公司官网，国泰君安证券研究消费电子芯片巨头及人工智能创新芯片企业纷纷入局01传统汽车芯片龙头、消费电子巨头、人工智能企业竞争激烈进入自动驾驶时代，传统汽车芯片龙头受到一定的冲击，但也选择积极参与市场竞争。如瑞萨在2020年底发布的自动驾驶域主控SoC芯片R-Car V3U；瑞萨的智能座舱域主控SoC芯片R-Car H3目前也具有一定的市场影响力。算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即传统汽车芯片龙头消费电子巨头人工

12、智能新企业产品线齐全，与传统主机厂合作关系良好，车规级芯片安全性积累较多，目前在中低端车型应用较多资金雄厚，可支撑起对先进制程和高算力芯片的研发投入，软件生态好，目前在中高端车型和造车新势力广泛应用，在智能座舱及自动驾驶域均处于行业领先水平自动驾驶域主控芯片代表及其厂家恩智浦：基于S32芯片的BlueBox3平台瑞萨：R-Car V3U德州仪器：Jacinto 7架构的TDA4VM芯片英飞凌：AurixAI技术出众，通常可以为 客户提供“算法芯片”的软硬件耦合的全栈式解决方案，部分头部企业被消费电子巨头收购后仍保持活力，国内创新企业产品主要应用于国产车型竞争优势英伟达：ParkerXavier

13、OrinAtlan系列英特尔： Mobileye EyeQ 系列AMD： ZynqlVirtexlVersal AI系列高通： Snapdragon Ride华为：基于昇腾芯片的MDC平台特斯拉： HW3.0芯片地平线： J3、J5黑芝麻： A1000芯驰科技： V9图4：传统汽车芯片龙头、消费电子巨头、人工智能企业竞争激烈 诚信 责任 亲和 专业 创新10数据来源：罗兰贝格，国泰君安证券研究英伟达领跑自动驾驶芯片，高通、华为各有所长01自动驾驶技术的快速发展带来了对先进制程、高算力SoC芯片的强烈需求，新型参与者纷纷入局自动驾驶赛道自动驾驶技术的发展对研发投入的要求水涨船高，且对芯片的智能网

14、联、推理训练等能力以及软件应用生态提出了更高要求。而这些恰好是高通、英伟达、英特尔、华为、AMD这样的消费电子巨头所具备的优势。巨头常常通过并购的方式快速补足自身在自动驾驶芯片领域的能力建设，因而消费电子巨头目前成为了自动驾驶芯片的领军者。如高通目前在智能座舱域SoC主控芯片上处于绝对领先地位，英伟达和Mobileye目前分别在大算力方案和ADAS省心方案方面处于领先地位。以国内的黑芝麻、地平线等为代表的人工智能创新企业的AI研发技术出众，除特斯拉的芯片自用以外，其他厂商通常可以为客户提供“算法+芯片”的软硬件耦合的全栈式解决方案，也快速崛起为市场的重要参与者。算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片

15、量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即表1：消费电子巨头通过并购方式快速补足在自动驾驶芯片领域的能力建设巨头并购对象并购时间并购金额并购原因英特尔Altera2015年6月完成167亿美元Altera是全球第二大FPGA芯片厂商，市占率约35左右，其自动驾驶域控制芯片Cyclone VSoC应用在奥迪、Waymo等车型中AMD赛灵思2020年10月启350亿美元赛灵思是全球最大的FPGA芯片厂商，市占率约50左右，其芯片目前在L2级及以下的ADAS领域有广泛使用英伟达Arm2018年7月宣布400亿美元Arm架构CPU内核目前在移动智能终端、自动驾驶领域有广泛使用高通恩智浦2018年

16、7月宣布440亿美元恩智浦在汽车MCU芯片上市占率第一，且较早布局智能座舱主控芯片 诚信 责任 亲和 专业 创新11数据来源：广汽，国泰君安证券研究芯片厂商通过技术上的分立实现生态差异化01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。L3级别自动驾驶落地时点或在一定程度上影响驾驶域芯片生态的竞争格局这里的L3落地更多地指自动驾驶发展的

17、节奏以及对于算力的需求。由于目前英伟达自动驾驶芯片的成熟度和算力都明显领先，如果自动驾驶落地非常快，那么有利于其获取更大的份额；而如果自动驾驶落地较慢，则对包括高通和一众国产芯片厂商更为有利。算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即图5：自动驾驶功能模块看似种类禁多，但归根结底是同一类应用，涉及的范畴远远窄于智能手机 诚信 责任 亲和 专业 创新12数据来源：英伟达，特斯拉，Mobileye，华为，地平线，国泰君安证券研究自动驾驶芯片算力持续提升需求迫切01随着自动驾驶级别的不断上升，自动驾驶芯片公司的性能竞争也更加激烈 自动驾驶等级每增加一级，所需要的

18、芯片算力就会呈现一个数量级的上升。L2级自动驾驶的算力需求仅要求2-2.5TOPS，但是L3级自动驾驶算力需求就需要20-30TOPS,到L4级需要200TOPS以上，L5级别算力需求则超过2000TOPS。可以预见，随着自动驾驶级别的不断上升，大算力的自动驾驶芯片会成为行业必然趋势。算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即厂商芯片最大算力（TOPs）制程（nm）功耗（W）量产时间英伟达Orin2547452022特斯拉FSD7214722018MobileyeEyeQ512752020华为升腾919地平线征程51281630202

19、2表2：国内外众多厂商均推出了自己的自动驾驶芯片产品 诚信 责任 亲和 专业 创新13数据来源：罗兰贝格，国泰君安证券研究竞争格局：高级别与低级别自动驾驶市场各有钟爱01高级别自动驾驶钟爱英伟达，低级别自动驾驶用Mobileye英伟达是GPU大佬，盯上汽车领域后先后推出了Tegra、Xavier，现在Orin刚刚量产。英伟达的自动驾驶芯片优点是大算力以及好的软件栈和生态，方便客户个性化开发。市场现在普遍不看好Mobileye，因为芯片迭代速度慢，其次软件封闭是黑盒子，不方便车厂做个性化；但它优势在于低功耗和性价比（主要支持 L2 及以下的自动驾驶，市场占有率很高，有大量的配套量产车型， 如 Q

20、4、 Q5 芯片依然在蔚来车型上使用）算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即车企自动驾驶产品2002020224小鹏自动驾驶系统版本Xpilot2.0Xpilot2.5实现L2Xpilot3.0泊车、高速NGPXpilot3.5城区NGPXpilot4.0城市自动驾驶Xpilot5.0局部全自动驾驶配套车型G3P7配套自动驾驶芯片MobileyeEyeQ4英伟达Xavier后续预计Orin理想自动驾驶系统版本实现L2高精地图L4硬件L4级别自动驾驶理想ONE新理想ONEX01配套自动驾驶芯片MobileyeE

21、yeQ4地平线J3英伟达Orin蔚来自动驾驶系统版本NIOPilot 辅助驾驶NIOPilot 高速NOA、自动泊车NAD L4硬件逐步实现点到点自动驾驶体验配套车型ES8、ES6、EC6ET7配套自动驾驶芯片Mobileye EyeQ4英伟达Orin表3：造车新势力厂商积极采用英伟达自动驾驶芯片 诚信 责任 亲和 专业 创新14围数据来源：2021麦肯锡中国汽车消费者洞察、头豹研究院，国泰君安证券研究自动驾驶芯片市场空间前景广阔01算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即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，

22、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。 以芯片销售额为统计口径，预计自动驾驶芯片市场规模在2030年可达百亿元以上。5 9 14 21 31 46 59 71 82 93 104 -20%0%20%40%60%80%100%020406080100120自动驾驶芯片市场规模（亿元）同比增速（%）图6：自动驾

23、驶芯片市场规模（亿元，以芯片销售额为统计口径）图7：消费者认为自动驾驶相关功能价值最高，10%40%的消费者愿意为该功能买单 诚信 责任 亲和 专业 创新15数据来源：CSDN，国泰君安证券研究车规级芯片标准远高于消费级芯片01车规级芯片标准要求严格，技术门槛高，供货周期长车规级芯片的标准远高于消费级和工业级芯片。车规级芯片从研发、生产、制造等环节要求严格，以满足汽车对安全性和可靠性的要求。汽车芯片的寿命一般设计在15年左右，对零部件的可靠性和安全性要求更高。一款车规级芯片需要2-3年的时间完成车规级认证并进入主机厂供应链，进入后一般拥有5-10年的供货周期。发布于2016年的智能座舱车规级芯

24、片高通骁龙820A经历了多年的测试，一直到2019-2020年才开始广泛应用于奥迪、小鹏、理想等主机厂。算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即参数要求消费级工业级车规级温度零下0-40零下1070零下40155温度低根据使用环境而定0-100% 验证JESD47(Chips)ISO16750(Modules)JESD47(Chips)ISO16750(Modules)AEC-Q100(Chips)ISO16750(Modules) 出错率3%1%0%使用时间1-3年5-10年15年表4：车规级芯片标准远高于消费级芯片 诚信 责任 亲和 专业 创新16数

25、据来源：CSDN，特斯拉官网，国泰君安证券研究“CPU+GPU+XPU”异构主控SoC芯片渐成主流01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。算力角逐

26、时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即芯片类型CPUGPUFPGAASIC通用性高高半定制化全定制化灵活度高高较高低功耗高高较低低成本高高较高前期成本高，规模化量产后成成本较低优势复杂逻辑运算能力强，擅长逻辑控制数据并行计算能力强，浮点运算能力强可进行流水线并行和数据并行计算，可编程灵活度较高AI运算效率高，功耗低，体积小、可靠性高劣势不擅长处理并行重复运算，核数少管理控制能力弱，功耗最高开发周期较长，复杂算法开发难度大，价格较昂贵灵活性差，算法支持有限，算法迭代后需重新开发代表厂商英特尔、AMD、高通、华为英伟达、AMD赛灵思、Altera地平线BPU、华为

27、、特斯拉、Mobileye、黑芝麻表5： 四类车规级芯片各有优势芯片类型图8： 特斯拉FSDSOC芯片由了个ArmA72CPU、1个GPU、2个NPU及其他ISP、内存等功能模块组成 诚信 责任 亲和 专业 创新17围数据来源：安波福，国泰君安证券研究硬件预埋与冗余，后续软件升级充分发挥硬件性能01自动驾驶算力先行，“硬件预埋”需求下高算力的SoC芯片是自动驾驶技术演进的基础芯片算力的提升是产业发展的重要前提。只有硬件性能打好基础，才能为后续的软件和应用优化提供足够的空间，所以即使在“软件定义汽车”的技术路线逐渐成为共识的当下，提高芯片算力依旧是目前产业关注的焦点。随着自动驾驶时代软硬件的解耦

28、，对于用户来说，软件系统后续可以通过OTA方式升级，而硬件更新周期要明显更长，通常与整车生命周期相同，所以给主机厂商带来“硬件预埋”的需求，即先做好硬件冗余，后续通过软件升级的方式来逐步发挥硬件性能。这也带来对高算力SoC芯片的强烈需求，因此各头部汽车芯片供应商都在不断推出算力更高的SoC芯片，以满足主机厂客户未来数年的发展规划。算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即表6：高算力的SoC芯片是自动驾驶技术演进的基础级别L1L2L2+/L3L3+L4/L5时间20152030外围感知硬件超声波雷达6毫米波雷达1摄像头1超

29、声波雷达12毫米波雷达5摄像头5超声波雷达12毫米波雷达6摄像头8激光雷达1超声波雷达12毫米波雷达6摄像头10激光雷达3超声波雷达12毫米波雷达6摄像头12激光雷达5CPU算力要求5K+DMIPS20K+DMIPS80K+DMIPS200K+DMIPS500K+DMIPSAI算力要求1 TOPS10+TOPS100+TOPS500+TOPS1000+TOPS 诚信 责任 亲和 专业 创新18GPU与ASIC路线各有优势算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即01资料来源：国泰君安证券研究GPU的优点GPU软硬件体系一致，面向所有不同的场景，其软硬件体系

30、相同在新市场出现时，厂商倾向与用GPU验证，因为不需要改硬件，也不需要改软件，只需要写算法来做验证适合长尾应用ASIC独特优势第一，面积偏大，功耗偏高，成本偏高第二，算力的利用效率偏低，因为它要支持所有模型，意味着他没法对某一个模型做足够多的优化，这是做广和做专的相悖之处面向很多大量的长尾应用，GPU是最好的选择因为市场容量不够大，专门做ASIC得不偿失。但是面对相对大的赛道，虽 然 刚 开始 时大 家 用GPU验证，市场容量若足够大，在算技术账的同时要算经济账。市场每年出货量至少上亿片，客户后续会考虑整体性能、功耗、面积公司倾向于用更小的面积，更低的功耗，更小的成本来实现功能。随着技术的成熟

31、，从商业的角度，ASIC会具有其独特优势。1GPU与ASIC路线各有特点，ASIC符合商业逻辑GPU的缺点 诚信 责任 亲和 专业 创新19自动驾驶芯片与座舱芯片的商业模式存在一定差异01资料来源：国泰君安证券研究产品分层而非厂商分层在智能驾驶领域，一些传统的车规芯片厂商慢慢掉队国内头部企业有望率先推出对标Orin的芯片，从中国出发走向世界主机厂一旦选择某家SoC厂商，后续替换成本较高2智驾SoC替换成本高昂，2025年或是关键时点对于海外情况，调研结果显示，“生态站队”的表述并不十分确切3座舱域和驾驶域商业模式不同，软件占比提升是大势所趋座舱域和驾驶域软件价值量难以量化，软件部分占比变高是趋

32、势座舱域商业模式为“平台+定制服务”，驾驶域商业模式为”算法授权”从第三方公司的产业定位来看，一定会有软件Tier1出现未来智驾是同一套体系，座舱厂商与驾驶厂商殊途同归最终行业将面向中央计算算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即 诚信 责任 亲和 专业 创新20数据来源：罗兰贝格，国泰君安证券研究自动驾驶与座舱主控芯片向“中央计算平台”演进01中短期内自动驾驶汽车芯片形成智能座舱域主控芯片和自动驾驶域主控芯片的双脑结构，未来将向“中央计算平台”演进目前自动驾驶汽车的电子电气架构正在经历从分布式架构到基于域的集中式架构转型，在这一过程形成了车内的“智能座

33、舱域”和车外的“自动驾驶域”两大核心域，分别由独立的高算力SoC芯片负责运算。预计到2030年以后，随着自动驾驶技术路线的逐渐成熟，自动驾驶汽车的电子电气架构将发展至基于域融合的带状架构，智能座舱主控芯片和自动驾驶主控芯片也将逐步向中央计算芯片融合，通过提高芯片的集成度来进一步提高计算效率，同时降低制造成本。算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即算力角逐时代，高级别自动驾驶芯片量产在即图9：智能座舱城主控芯片目前正在独立发展，未来将逐步与自动驾驶域主控芯片融合发展，二者共同构成中央计算平台 21诚信 责任 亲和 专业 创新02智能座舱芯片：一芯多屏渐成主流，高通领跑 诚信 责任 亲和 专业

34、创新22智能座舱催生汽车产业链变革02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。 从产品线来看，国内供应商已逐渐形成自己完善的产品链。德赛西威作为传统的硬件集成商，中科创达作为软件供应商各司其职。现有智能座舱的潮流下，Tier1和Tier2的界限被逐渐模糊，供应商和主机厂之间的关系也不再是零和博弈。过去垂直化的汽车产业链复杂且冗长，层级关系明显，以链条式逐层生成价值向上输送，层级越高提供的价值越大。而智能

35、座舱打破了原有结构，主机厂和供应商产生更多元和开放的关系，供应商根据主机厂提供的客户需求研发相适配的软硬件，在Tier n中来回跳跃，与主机厂共同研发。从过去的产业链中的单一一环，变为上下通源的打通式服务，实现平台化的开放服务。智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑图10：智能座舱：产业链较长，涉及的领域较多数据来源：罗兰贝格，地平线，中科创达，国泰君安证券研究 诚信 责任 亲和 专业 创新23围数据来源：均联智行，国泰君安证券研究自动驾驶级别演进为座舱设计提供新思路02自动驾驶级别的演进逐步改变车内行为模式 伴随着自动驾驶技

36、术的发展，人在车里面的行为模式会发生极大的变化。驾驶员的精力将逐渐从驾驶本身中解放出来，从而能够去从事更多更有意义的活动。L0L1L2L3L4L5持续专注于横向纵向的车辆控制人工感知和判断人工执行动态驾驶任务系统辅助纵向的车辆控制系统辅助感知和判断系统辅助动态驾驶任务系统辅助感知和判断动态驾驶任务支援有限设计运行域动态驾驶任务支援有限设计运行域有限设计运行域Feet offHands offEyes offBrainoffFree style驾驶任务机器注意力非驾驶活动图11：随着自动驾驶定义级态的推进，人在车中的模式发生较大变化智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯

37、片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑 诚信 责任 亲和 专业 创新24数据来源：罗兰贝格，国泰君安证券研究图12：消费者对汽车的需求从出行工具逐步转变为生活“第三空间”自我实现尊重的需要情感和归属需求安全舒适需求生理需求个性化：车辆将更懂使用者，满足个性化需求，能体现使用者的自我意愿认同：希望通过车辆凸显社会定位，为身边人所认同社交：更亲密的社交关系将从手机延伸到车辆舒适：希望使用车辆更加舒适和便捷座椅、音响等安全：希望车辆装配更多的安全性配置和功能交互属性激增，“第三空间”属性凸显02消费者需求升级，座舱被赋予更强的交互属性 援引罗兰贝格的表述，“消费者对汽车的认知也逐渐从 单一的交通

38、工具向第三空间转变，而座舱则是实现空间塑造的核心载体”。随着消费者对于汽车需求的转变，座舱被赋予了更强的交互属性。智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑 诚信 责任 亲和 专业 创新25数据来源：罗兰贝格，国泰君安证券研究座舱芯片的算力将支撑需求向“主动智能，内容+服务”转变02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

39、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。智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑第一阶段：安全为主场景一：人机共驾第二阶段：被动职能+安全场景二：内外联合2000-2012借助电子类功能提升车辆安全性，例如车联网功能中的自动报警，以及一些早期预防语音控制，手势控制或其他交互技术为人机共驾场景下的用户提供智能交互方案，并基于

40、座舱软硬件一体化聚合体系的精细感知对交互需求进行智高效处理2013-2016通过电子化与智能化水平较低的被动智能配置提升座舱体验座舱的智能化水平较低，人机交互仍以被动式交互为主智能驾驶技术的发展打破单车座舱的孤岛效应，形成一个内外联合的智能场景软硬件或设备之间互联互通。内外环境感知实现无缝衔接核融合，形成数据交互，内外数据交互使得智能座舱得交互感知拓展到外部环境。第三阶段：主动智能，内容+服务2017在智能座舱中接受车机端主动提供的特定内容服务（音乐、电子书）与主动响应，提供更多主动交互场景。场景二：内外联合智能辅助驾驶技术的提升大幅减轻了用户的驾驶负荷，驾乘人员的碎片化娱乐习惯逐步迁移到行程

41、体验中，形成座舱空间的内容服务场景。图13： 智能座舱的用户需求逐渐向“主动智能，内容+服务”转变 诚信 责任 亲和 专业 创新26围数据来源：IHS Markit ，国泰君安证券研究国内外智能座舱市场规模快速增长02智能座舱的场规模快速扩张 根据IHS Markit预计，全球智能座舱市场规模从2019年的345亿美元增长到2020年的360亿美元，2030年预计将达到681亿美元,2021-2030年CAGR达4.9%。同时中国智能座舱市场蓬勃发展，预计市场规模增速明显高于全球平均水平，2021年预计达到99亿美元。2030年预计达到247亿美元，2021-2030年CAGR达9.9%。图1

42、4：全球智能座舱市场保持稳步增长智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑3453604204504905639660664005006007002019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030全球智能座舱市场（单位：亿美元）7988999024705003002019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 20

43、28 2029 2030中国智能座舱市场（单位：亿美元）图15：中国智能座舱市场增速明显高于全球 诚信 责任 亲和 专业 创新27围数据来源：IHS Markit，国泰君安证券研究图16：国内消费者购车决策中座舱智能科技因素占比达26.7%0%5%10%15%20%25%30%中国美国日本英国德国30%40%50%60%70%80%20022202320242025中国市场全球市场图17：国内市场智能座舱渗透率提升速度有望快于全球市场国内智能座舱渗透率逐年拔高02从卖方市场转向买方市场，行业演进的核心驱动因素由技术与产品转变为消费者需求。智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座

44、舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑 诚信 责任 亲和 专业 创新28围数据来源：汽车之家，国泰君安证券研究图19：中控屏在2021年1-11月发布的车型中装配率已超80%对座舱交互属性越来越高的要求直接反映为全液晶仪表盘与中控屏渗透率的快速提升2021年1-11月的车型中，配备全液晶仪表盘的车型占比达到41.2%，而2017年该数字仅为2.4%，渗透率平均每年上升9.7pct；而发展起步更早的中控屏在2021年1-11月的车型中已经几乎成为标配（81.6%），2017-2021年渗透率平均每年上升19.0pct。图18：全液晶仪表盘渗透率快速上升0%10%

45、20%30%40%50%60%70%80%90%100%2001920202021.1-115万以下5-10万10-15万15-20万20-25万25-30万30万以上整体0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2001920202021.1-115万以下5-10万10-15万15-20万20-25万25-30万30万以上整体交互属性激增，大屏化、多屏化趋势明显02智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑 诚信 责任 亲和 专业 创新29围图20：全液晶仪表盘

46、尺寸快速增加，大屏化趋势向中低端车型扩散图21：中控屏尺寸快速增加，大屏化趋势向中低端车型扩散数据来源：汽车之家，国泰君安证券研究02468720021.1-115万以下5-10万10-15万15-20万20-25万25-30万30万以上整体英寸02468720021.1-115万以下5-10万10-15万15-20万20-25万25-30万30万以上整体英寸交互属性激增，大屏化、多屏化趋势明显02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

47、.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。智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑 诚信 责任 亲和 专业 创新30围数据来源：理想汽车、佐思汽研、IHS Markit，国泰君安证券研究图22：中控多屏与座舱联屏方案已经出现0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%20022202320

48、242025202620272028202920303块屏幕及以上1-2块屏幕图23：至2030年将有19%的车型搭载3块或更多数量的屏幕交互属性激增，大屏化、多屏化趋势明显02渗透率上升的同时，液晶仪表盘和中控屏正呈现出大屏化、多屏化趋势从目前情况来看，中控多屏（搭载两块或更多中控屏）与座舱联屏（将车内屏幕并排连接布置，采用一体化或近似一体化设计）的方案逐渐增多，在2020-2021H1已有多款采用座舱联屏方案的车型陆续上市。从中长期来看，根据HIS的预测，至2025年将有4%的车型会搭载3块或更多数量的屏幕（不含仪表、HUD和后视镜），而到2030年这一比例有望上升至19%。智能座舱芯片：

49、“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑 诚信 责任 亲和 专业 创新31围数据来源：高通图24：相对于多芯多屏，一芯多屏在性能、经济性、安全性等方面具有明显优势，是未来发展趋势多屏化趋势下，一芯多屏渐成主流02相对于多芯多屏，一芯多屏在性能、经济性、安全性等方面具有明显优势从性能上看：在座舱交互需求越来越旺盛的今天，信号传输的实时性变得愈发重要。一芯多屏方案中信号的传输在芯片内部完成，相对于此前多个操作系统之间通过CAN总线、LIN总线传输信号的方式，大幅降低了通信时间，助打破多芯片方案由于信号传输延迟导致的性能局限。从成本上看：单芯片方案

50、的系统总成本低于多芯片方案。安全性上看：一芯多屏方案中芯片等电子元器件数量减少，系统复杂度降低，系统可靠性上升。多芯多屏方案则更像是从单芯单屏向一芯多屏过渡的状态，该方案被主机厂采用往往与后者因较为紧张的出货周期考量而倾向于选用成熟方案有关。智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑 诚信 责任 亲和 专业 创新32围应用应用应用应用应用应用Guest1 OSGuest2 OSGuest3 OS虚拟机监视器虚拟机监视器硬件硬件CPU1CPU2CPU3应用应用应用应用应用应用Guest1 OSGuest2 OSGuest3 OSCP

51、U1CPU2CPU3硬件硬件硬件硬件硬件硬件硬件隔离硬件隔离方案方案分离式方案分离式方案数据来源：航盛电子，国泰君安证券研究图25：Hypervisor方案目前已经成为一芯多屏的主流方案多屏化趋势下，一芯多屏渐成主流02Hypervisor方案目前已经成为一芯多屏的主流方案硬件隔离方案：通过分区的方式把SOC芯片的资源进行划分，各个分区间硬件资源独立使用，不能共享。这种方案下，硬件资源的分配和管理得到了简化，软件开发难度较低、周期较短，且可靠性、安全性较好，但硬件的资源无法进行动态调节。Hypervisor方案：Hypervisor作为运行在硬件设备与操作系统之间的中间软件层，可以对硬件资源进

52、行调度和分配，多个操作系统在Hypervisor的协调下实现硬件资源公用，而在软件层面则保持独立。Hypervisor方案可以分为两类，一类是Hypervisor 直接在硬件设备上运行，另一类是Hypervisor在操作系统上运行，目前第一类方案已逐渐成为一芯多屏的主流。智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑 诚信 责任 亲和 专业 创新33围数据来源：各企业官网，国泰君安证券研究智能座舱芯片竞争格局：高通处于领导者地位02智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领

53、跑高通在2021年初发布了第四代智能座舱主控芯片，将是全球第一款量产的5nm制程汽车芯片，图形图像、多媒体、计算机视觉和AI功能都将进一步强化，预计从2023年开始将有大量搭载第四代智能座舱芯片的新车上市。高通是目前最重视智能座舱主控芯片市场的厂商之一高通、英特尔、英伟达在中高端车型智能座舱主控芯片上竞争激烈，三星、华为异军突起，切入高端市场，AMD为特斯拉旗舰车型提供定制芯片，瑞萨、恩智浦等在中低端车型上应用较为广泛，地平线等国产创新厂商与国产车型展开合作。高通英特尔英特尔英伟达AMD三星华为瑞萨、德州仪器、恩智浦等英特尔A3900系列成为目前全球中高端车型应用最为广泛的智能座舱芯片之一英特

54、尔芯片的性能其实远低于其他主要竞争对手，产品长期未更新，但却拥有最广泛的客户群，宝马、现代起亚、通用、沃尔沃、Stellantis、斯巴鲁、捷豹路虎、凯迪拉克的多款主力中高端车型选择英特尔芯片英伟达智能座舱芯片业务迎来拐点，迎来头部客户回归英伟达在高等级自动驾驶域主控芯片上的越来越显著的领先优势强化了客户的信任和公司的市场形象，随着未来智能座舱域和自动驾驶域主控芯片逐渐向中央计算芯片融合，英伟达望提升其在智能座舱域的行业地位。三星智能座舱芯片业务异军突起，拿下高端客户奥迪三 星 智能 座 舱主 控芯 片主 要 有 Exynos 8890 及ExynosAuto V9 两款 ，三 星 V9整 体

55、性能 与高 通SA8155P基本能打平，弱于SA8195P，三星8890性能P。目前首款搭载麒麟990A芯片的车型为北汽极狐阿尔法华为HI版，搭配运行了鸿蒙OS系统及超长一体显示屏，未来麒麟芯片有望持续受益于鸿蒙OS的快速发展。华为麒麟芯片性能优异，受益于鸿蒙OS生态快速发展为特斯拉提供智能座舱SoC芯片也意味着AMD正式进入智能座舱行业的竞争，未来AMD有可能在其他高端车型上推广其智能座舱芯片。AMD从车载游戏场景出发，为特斯拉定制包含消费级游戏显卡的智能座舱SoC恩智浦由于高通未能成行的收购打乱了恩智浦的节奏，产品多次跳票。至今尚未有性价比高端新品问世，但是已经发布10年的i.mx6依旧是

56、中低端座舱领域的霸主瑞萨、德州仪器、恩智浦等传统汽车芯片巨头在市场份额不断下滑地平线能够为客户提供基于L2-L4级“智能驾驶+智能座舱”全场景芯片解决方案，其首款智能座舱芯片征程2发布于2019年，AI算力4TOPS，在智能座舱芯片中居，应用于长安UNI-T、2021款理想ONE等车型。地平线等国产创新厂商技术实力较强，与国产车型展开积极合作 诚信 责任 亲和 专业 创新34围瑞萨NXP德州仪器高通高通联发科英特尔三星型号R-CAR H3i.mx8QMJacinto7820ASA8155PMT2712A3960Exynos Auto 8890制造工艺16 纳米28 纳米16nm14nm7 纳米

57、28 纳米14 纳米14nm内核86648648CPU 算力/DMIPS40k26k22k45.2k85k22k42k未知GPU 频率600MHZ850MHZ750MHz624MHz700MHz900MHZ650MHz未知GPU 算力/GFLOPS288128166.45881142133216未知车规级AEC-Q100 ASIL-BAEC-Q100 ASIL-BAEC-Q100 ASIL-BAEC-Q100 AEC-Q100AEC-Q100AEC-Q100未知主要合作Tier 1伟世通、博世、大陆、电装、弗吉亚航盛、博世、博泰、华阳大陆、弗吉亚、现代摩比斯博世、大陆、电装、德赛西威、华阳、航

58、盛、LG、三菱电机、松下、伟世通、阿尔派三星哈曼、安波福、电装、博世、松下、三菱电机三星哈曼部分车型大众等广汽等福特等奥迪、本田等丰田低端车（待定）红旗、特斯拉奥迪等数据来源：高通、佐思产研，国泰君安证券研究表7：座舱芯片玩家包括传统电子厂商和消费电子厂商智能座舱芯片：高通处于领导者地位02座舱芯片玩家包括传统电子厂商和消费电子厂商传统电子厂商包括瑞萨/恩智浦/德州仪器/意法半导体等；消费电子厂商包括高通/英特尔/联发科/三星等。几类厂商在智能座舱主控芯片上形成差异化竞争，高通是座舱域的绝对领导者高通在座舱域有绝对优势。截至2020年底，25家顶级汽车制造商中已有20家选择高通骁龙汽车数字座舱

59、平台，搭载8155平台的车型2021年陆续量产，到2021年高通可能能占据70%-80%的份额；而英伟达在座舱领域只有奔驰、奥迪、韩国现代等少量客户。智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑 诚信 责任 亲和 专业 创新35围数据来源：高通、佐思产研，国泰君安证券研究智能座舱芯片：全栈式芯片供应能力的厂商将成为最终获胜者02智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑芯片厂商核心主机厂客户发展趋势预判高通理想、小鹏、威马、蔚来、大众高尔夫、丰田雅阁凭借高性能及应用生态

60、的优势不断提高在造车新势力及中高端车型中的市场份额英特尔宝马、通用、沃尔沃、Stellantis、斯巴鲁、捷豹路虎、凯迪拉克、红旗、长城智能座舱份额可能阶段性下滑，但最终凭借高性能的中央计算芯片重新拿到较高市场份额英伟达奔驰、现代集团凭借高性能的“自动驾驶智能座舱”全栈式解决方案，市场份额不断提升三星奥迪、大众凭借性能及应用生态优势提高整体市场份额华为北汽极狐、比亚迪凭借性能及应用生态优势提高在中国市场的份额AMD特斯拉通过为特斯拉的供货打开高端车型的市场瑞萨丰田、日产、本国、大众、长城、吉利在日系及德系车厂保持一定市场份额恩智浦长安、丰田、日产、PSA、福特中低端主要在中低端市场维持一定份额

61、德州仪器奥迪、大众少量车型市场份额逐渐萎缩地平线长安、理想在国产车型上得一定份额长期来看具备高等级“自动驾驶+智能座舱”全栈式芯片供应能力的厂商将成为最终获胜者中短期来看，高通、英伟达、三星在全球中高端车型的智能座舱份额将实现提升，英特尔可能出现阶段性下滑，AMD可能通过为特斯拉的供货打开高端车型市场，华为将成为中国中高端车型智能座舱的重要参与者，人工智能创新企业也将获得一定市场份额，同时六大消费电子巨头及创新企业也将逐步向中低端车型渗透，不断挤压传统汽车芯片巨头的市场空间，使得市场集中度不断提升。从长期来看，类似英伟达、英特尔这样同时具备出色的自动驾驶域和智能座舱域主控芯片生产能力的厂商能够

62、更早的顺应技术发展趋势推出高效率、高性能的“中央计算平台”，成为最终获胜者。表8：未来智能座舱芯片行业格局仍有变动可能 诚信 责任 亲和 专业 创新36围数据来源：HISMarkit，国泰君安证券研究智能座舱SoC芯片的算力需求快速上升02智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑图26 典型智能座舱对NPU算力需求快速提升随着自动驾驶技术的演进，典型智能座舱SoC芯片的算力需求将快速上升IHS Markit根据各个影响因素在不同年份的变化情况预估智能座舱SoC芯片的算力趋势，从2021到2024年间，不考虑“硬件预埋”的情况下，

63、只测算实时的算法需求，预计典型的智能座舱需要的NPU算力需求从14TOPS增加至136TOPS，年复合增速为113%，实现快速提升；CPU算力需求从25k DIMPS增长至89k DIMPS，年复合增速为53%，同样保持较快增长。图27 典型智能座舱对CPU算力需求持续增长 诚信 责任 亲和 专业 创新37围数据来源：HISMarkit，国泰君安证券研究智能座舱SoC芯片的算力需求快速上升02智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑图28 全球智能座舱域控制器出货量望快逮增长智能座舱域控制器出货量有望保持快速增长，带动SoC芯片

64、市场规模不断扩大随着智能座舱芯片算力的提升和用户消费习惯的不断培育，智能座舱域控制器的出货量有望实现较快增长。根据ICVTank数据，2019年全球智能座舱域控制器出货量约为40万套，预计2025年出货量将达到1300万套，年复合增速为77%；根据盖世汽车数据，2020年中国乘用车智能座舱域控制器出货量约为63万套，预计2025年出货量将达到528万套，年复合增速约为53%。智能座舱域控制器出货量的快速增加，以及搭载高算力SoC芯片的智能座舱域控制器出货占比的提高，将带动SoC芯片市场规模实现较快增长。图29 中国智能座舱域控制器出货量望较快增长 诚信 责任 亲和 专业 创新38围操作系统操作

65、系统简介简介优势优势劣势劣势合作主机厂合作主机厂/零部件供应商零部件供应商QNX属于黑莓公司，是全球第一款通过ISO26262 ASIL level D认证的车载操作系统安全性、稳定性极高，符 合车规级要求，可用于仪表盘需要授权费用，只应用在较高端车型上通用、克莱斯勒、凯迪拉克、雪佛兰、雷克萨斯、路虎、保时捷、奥迪、大众、别克、丰田、捷豹、宝马、现代、福特、日产、奔驰、哈曼、伟世通、大陆、博世等Linux基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统免费、灵活性、安全性高应用生态不完善，技术支持差丰田、日产、特斯拉等Android谷歌开发的基于Linux架构的系统，属

66、于“类Linux系统”开源，易于OEM自研、移动终端生态完善安全性稳定性较差，无法适配仪表盘等安全要求高的部件奥迪、通用、蔚来、小鹏、吉利、比亚迪、博泰、英伟达等WinCE微软发布的32位的多任务嵌入式操作系统，具有多任务抢占、硬实时等特点在当时实时性出色，windows应用开发便利现在开发者和应用已经非常少，即将退出历史舞台福特Sync 1、Sync 2等数据来源：盖世汽车，国泰君安证券研究表9：主流车载操作系统的特点和适用的典型应用场景各不相同不同功能模块有不同的功能安全等级和需求特点，导致一辆车上需要同时存在多个操作系统。所谓的车的操作系统其实是一个大包，座舱域、驾驶域与车身控制域都会需

67、要独特的操作系统来满足对安全等级和使用功能的不同需求，比如QNX的优势在于安全性、稳定性高，能够符合车规级的要求，所以被众多主机厂用于仪表盘；安卓类的系统开发者数量庞大，应用开发的生态比较完善，一般被用作娱乐系统。汽车作为终端的复杂性决定了操作系统会被激活，第三方软件服务商是有价值的。一辆车有很多操作系统就意味着下层需要动态的资源分配，这个时候会发现直接拿过来QNX的基线加上高通的基线根本没办法使用，这里面会需要一个定制和系统优化的工作，而这个工作往往需要第三方的服务商来完成。智能座舱软件：操作系统、中间件、设计工具链各环节均将受益05智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及S

68、oC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑 诚信 责任 亲和 专业 创新39围 车载视觉模块是重要的中间件 市场规模：2021年，国内乘用车舱内视觉模块(DMS、OMS、FACE ID等为主) 市场规模约为3亿元。粗略认为2021年汽车销量将保持在2500万辆左右，乘用车销量则在2000万辆左右；根据产业调研数据，国内市场新车型销量占比在15%左右，其中搭载舱内视觉相关功能的车型将在40%以上。目前舱内视觉应用算法(不含硬件)的版税费粗略按照250元/辆来算。根据上述假设，可以得出2021年国内乘用车舱内视觉应用市场规模约3亿元。 竞争格局：市场集中度较高，国内市场主要玩家包括虹软科技、

69、中科创达(目前与滴滴合作)、未动科技、商汤科技、地平线等公司。取得竞争优势的关键包括数据量和算法质量、工程落地能力、和海外Tier1的合作情况等。前向碰撞预警FCW车距检测预警HMW交通标志识别TSR智能驾驶辅助系统SMART DRIVETSMMS座舱视觉Cockpit Vision前向视觉Front VisionADAS环向视觉Around Vision 驾驶员状态检测DMS人脸识别Face ID 多模交互Multi-Mode行人检测预警PCW移动物体检测MOD 盲区检测BSDADAS环向视觉Around Vision 360环视AVM 数字后视镜CMS图30：中科创达智能驾驶产品涵盖DMS

70、/Face ID、ADAS、TAVM、CMS等模块数据来源：中科创达、未动科技，国泰君安证券研究智能座舱软件：操作系统、中间件、设计工具链各环节均将受益05智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑 诚信 责任 亲和 专业 创新40图31：UI设计在开发过程中相对靠前数据来源：中科创达、未动科技，国泰君安证券研究场景定义场景定义UE/UI设计设计平台搭建平台搭建软件开发软件开发系统测试系统测试部署部署维护维护智能座舱软件：操作系统、中间件、设计工具链各环节均将受益05UI设计工具链：背靠第三方服务商的厂商份额有望提升汽车HMI设计

71、主要研究人与汽车的人机交互界面，包含开关、按钮、大屏、语音等等。在这一过程中，需要用到设计集成软件。通过这类软件，设计师可以快速得到设计效果并评估可行性，实现设计方案的所见即所得。UI设计工具的主要玩家包括Rightware、Qt、Elektrobit、Altia、CRANK、Epic Games、Unity等。智能座舱芯片：“一芯多屏”及智能座舱芯片：“一芯多屏”及SoC芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑 41诚信 责任 亲和 专业 创新03发力自动驾驶，高通汽车战略清晰 诚信 责任 亲和 专业 创新42围聚焦四大领域，汽车版图不断扩大03高通创立于1985年，在汽车领域已有近20

72、年投入，目前已覆盖四大领域（数字座舱、车载网联以及C-V2X、ADAS与自动驾驶和云侧终端管理等四大领域） 2002年，在基于调制解调技术上与通用汽车联合推出了安吉星车载网联解决方案； 2017年，高通首次披露了其研发自动驾驶汽车芯片的计划，推出了9150 C-V2X芯片：允许汽车与汽车或信号灯等基础设施之间互相沟通，并能与5G和其他高级驾驶辅助系统（ADAS）传感器兼容； 2019年发布了全新的自动驾驶平台Snapdragon Ride，支持L1到L5级别的自动驾驶； 计划在2023年将其汽车芯片用于量产的自动驾驶汽车当中；数据来源：国泰君安证券研究图32 高通在汽车领域发展历史悠久自动驾驶

73、发力，高通汽车战略发展之路坚定 诚信 责任 亲和 专业 创新43围在数字座舱领域，高通已经推出了4代智能座舱平台 2014年1月，推出了第一代汽车数字座舱平台骁龙602A，集成Qualcomm Gobi 9x15 3G/4G LTE多模调制解调器、QCA6574Qualcomm VIVE 双流双频802.11ac Wi-Fi和蓝牙LE 4.0模块，为联网信息娱乐系统提供集成连接选择。 2016年1月，推出第二代汽车数字座舱平台骁龙820A，够通过软件更新的方式实现升级来支持信息娱乐系统营造沉浸式的车载体验。 2019年1月，推出第三代汽车数字座舱平台骁龙8155，集成多核人工智能引擎,为多层级

74、车型带来全新水平的计算和智能汽车解决方案。 2021年1月，发布第四代骁龙汽车AI助力的可扩展的数字座舱平台，着重提升了自动驾驶模块功能，平台自身感知能力提升，加速传统定义下真自动驾驶技术的落地。聚焦四大领域，汽车版图不断扩大03数据来源：高通官网，国泰君安证券研究图33： 高通目前已推出4代智能座舱平台自动驾驶发力，高通汽车战略发展之路坚定 诚信 责任 亲和 专业 创新44围聚焦四大领域，汽车版图不断扩大03数据来源：高通官网，国泰君安证券研究图34： 高通自动驾驶平台发展迅速自动驾驶发力，高通汽车战略发展之路坚定在数字座舱领域，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 ，

75、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。 诚信 责任 亲和 专业 创新45从收购历程看高通进军自动驾驶的野心03自

76、动驾驶技术已成为整个汽车产业的最新发展方向，为扩大自身的影响范围以及补齐部分短板，高通也在不断尝试收购生态内优质公司，从恩智浦的失败再到维宁尔的成功收购，都可以看出高通在自动驾驶领域的坚定决心和野心 2021年10月，高通成功以每股37美元的价格收购维宁尔公司，收购股权总价值为45亿美元；高通将把Arriver的计算机视觉、驾驶策略和驾驶辅助资产与其自有的Snapdragon Ride平台直接结合。这将增强高通为汽车制造商和Tier1以规模化方式提供具有竞争力的开放ADAS平台的能力。而高通作为汽车芯片领域的大厂，两者的强强联合将使得这一份技术成果直接领跑整个行业，进一步助力汽车数字化变革。

77、公司在2021年11月举办的投资者大会上宣布高通汽车业务营收将从2021财年的9.7亿美元，增长至5年后的35亿美元，以及10年后的80亿美元，10年复合增速达23.49%。数据来源：高通，国泰君安证券研究收购彰显自动驾驶战略野心自动驾驶发力，高通汽车战略发展之路坚定图35：Arriver是首批集成高通Snapdragon Ride平台的合作伙伴 诚信 责任 亲和 专业 创新46围高通预计，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%03从战略规划看高通进军汽车领域的信心资料来源：高通投资者大会 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

78、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%。图36： 高通汽车业务预期10年后将达80亿美元，复合增速23%自动驾驶发力，高通汽车战略发展之路坚定 诚信 责任 亲和 专业 创新47围重生态策略下高通的汽车客户版图也在不断扩大03资料来源：国泰君安证券研究图37： 高通汽车生态圈进一步扩大自动驾

79、驶发力，高通汽车战略发展之路坚定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 2021年11月10日，高通宣布骁龙汽车数字座舱平台、标致i-Cockpit，并支持全新标致308车型，目前已于法国上市，预计于2022年起将在更多国家/地区上市。 2021年11月19日，高通与小鹏汽车在第十九届广州国际汽车展览会上宣布达成战略合作关系并签署战略合作谅

80、解备忘录（MOU），双方决定将共同推动骁龙汽车数字座舱平台在小鹏汽车全系车型中的采用，共同为消费者带来更加智能、高效、安全和舒适的出行体验。高通着力于构建一个广泛的生态系统，从而让许多公司能够受益于技术创新，打造独特的产品从而为消费者带来全新体验 诚信 责任 亲和 专业 创新48从战略规划看高通进军汽车领域的信心03资料来源：高通投资者大会图38：全球众多汽车制造商采用高通汽车解决方案自动驾驶发力，高通汽车战略发展之路坚定自动驾驶虽起步较晚，但已与宝马展开合作，头部企业带动效应值得期待 高通已于2020年上半年将Snapdragon Ride交付汽车制造商和一级供应商进行前期开发。 围绕着高通

81、一系列新自动驾驶技术以及平台，目前已有黑莓QNX、通用汽车、安森美以及新思等多家品牌宣布加入高通自动驾驶生态系统。 此前高通预计搭载Snapdragon Ride的汽车将于2023年投入生产，但长城汽车已表示Snapdragon Ride将支持其在2022年量产的高端车型打造咖啡智驾系统，加速自动驾驶的实现，这是首个正式宣布采用此平台的车企，同时也将量产时间提前至2022年。 2021年11月，高通宣布与宝马在自动驾驶领域达成合作，宝马的下一代ADAS和自动驾驶系统将采用高通Snapdragon Ride平台，其中包括中央计算芯片（SoC）、计算机视觉SoC和高通Car-to-Cloud服务平

82、台，新款车型将在2025年量产。 诚信 责任 亲和 专业 创新49围高通携手集度首发8295，座舱价值量提升料将延续03数据来源：高通投资者大会，国泰君安证券研究自动驾驶发力，高通汽车战略发展之路坚定高通携手集度，8295芯片在国内首发 集度汽车的首款量产车型将在国内首发高通数字座舱平台8295，预计2023年量产上市。8295采用5nm制程工艺，算力达到30TOPS。主机厂对座舱芯片算力的需求激增，智能座舱软件单车价值量提升趋势料将延续 目前8195仅仅在凯迪拉克LYRIQ搭载，且预计在2022年会正式上市，可以说该芯片在国内仍没有量产案例；8295在国内的授权开发费用超过500万美元，对主

83、机厂来说是一笔不小的开支。在这种情况下，集度选择8295意味着其对座舱算力的需求预判非常乐观。 算力需求激增的背后是功能的快速增加。目前智能座舱渗透率较高的功能大多为液晶仪表或中控多媒体、基础语音交互、导航等基础性功能，高阶功能的渗透率仍有较大提升空间，智能座舱软件单车价值量提升趋势料将延续。座舱功能融合化趋势日益明显，对高通IP的knowhow将越发重要 算力的提升使8295能够支持更多的应用场景。从座舱功能来看，8295可以支持座舱屏幕、AR-HUD、后座显示屏、电子后视镜、DMS/OMS等多种场景的需求；从驾驶功能来看，AVP等低速自动驾驶模块的算力需求在10TOPS以上，8295算力完

84、全可以支持此类高阶低速自动驾驶模块的需求。 随着智能座舱芯片的算力快速上升，功能模块的融合将进一步提速。在这一过程中，由于高通在座舱域的绝对领先地位，对高通IP的know how将成为方案商和算法厂商的核心竞争力，高通现有合作伙伴优势明显，而一些提供分立式方案的厂商将逐渐在竞争中淡出，集中度将会快速上升。 50诚信 责任 亲和 专业 创新04英伟达大算力芯片助推智能汽车产业发展 诚信 责任 亲和 专业 创新51英伟达从图形处理器起家，借助人工智能行业发展的东风崛起 自英伟达从1999年提出GPU概念开始，就一直在这条路线上不断迭代演进。推出CUDA架构使GPU支持通用计算和人工智能行业的兴起是

85、英伟达发展历史上的两大转折点，使它从一个为游戏业服务，做显卡的公司一举腾飞成为人类人工智能和自动驾驶时代的奠基者。04历经坎坷，把握时代机遇资料来源：英伟达，国泰君安证券研究图39： GPU成为AI时代基础设施其发展史可以概括为：1993年4月，从集成电路生产商LSI Logic出来的黄仁勋，联合Sun公司两位年轻工程师共同创立了英伟达。1996年第一季度，英伟达停止销售NV1，并终止研发NV2，开始将重心转向图形处理器RIVA128。1999年，英伟达推出历史上首款GPU。2004-2007年，英伟达投入大量资源研发使GPU通用化的CUDA技术，并让每一个英伟达GPU都支持CUDA。2008

86、年，英伟达推出了Tegra移动处理器，其功耗比普通PC笔记本电脑低30倍，并提供优异的性能。2012年，深度神经网络技术（Deep Neural Network）在通用GPU的支持下实现重大突破。2021年，英伟达在GTC大会上宣布将推出自己的首款CPU（基于ARM架构）。图形处理器之王，积极布局智能驾驶业务 诚信 责任 亲和 专业 创新52围按照下游客户来分，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

87、汽车业务是英伟达未来的核心业务。 汽车业务略有下滑的原因是传统驾驶舱收入减少，以及汽车供应链受限，自动驾驶项目收入略有补偿。过去三年英伟达的收入和利润保持了高速增长，汽车业务收入占比不断提升，但仍然很低。04聚焦四大下游市场图40： 英伟达近年来收入和净利润高速增长数据来源：Wind，国泰君安证券研究109.18166.75269.1427.9643.3297.52-6.81%52.73%61.40%-32.48%54.94%125.12%-50%0%50%100%150%0500300201920202021营收（亿美元）净利润（亿美元）营收增速净利润增速109.181

88、66.75269.1475.665.366.41%3.39%1.99%0%2%4%6%8%0500300201920202021总营收（亿美元）汽车业务营收（亿美元）汽车业务收入占比图41：当前汽车业务收入占比并不高图形处理器之王，积极布局智能驾驶业务 诚信 责任 亲和 专业 创新53围目前GPU市场呈现寡头垄断格局，英特尔占据集成显卡大部分份额，英伟达在独立显卡市场占有超过八成份额。04GPU市场呈现寡头垄断格局资料来源：JPR，国泰君安证券研究图42：英特尔、英伟达、AMD瓜分GPU市场2021年第四季度PC使用的GPU出货量（包括集成和独立显卡）达到了1.1亿，环比

89、增长了0.8%，同比下降了15%。其中独立显卡的出货量约为1300万张，环比增长3%，同比增长18%。作为全球最大的CPU集显供应商，英特尔继续在GPU整体出货量上领先，占据着62%的市场份额。AMD和英伟达平分了剩余的市场，各占有19%的市场份额。台式机和笔记本电脑使用的独立显卡中，英伟达占据了81%的市场份额，AMD则拥有剩下19%的市场份额。虽然英特尔已推出了DG1系列独立显卡，不过并没有提供相关的出货统计数据。图形处理器之王，积极布局智能驾驶业务 诚信 责任 亲和 专业 创新54围2015年开始布局汽车业务04资料来源：英伟达，国泰君安证券研究 伴随着GPU架构演进，英伟达逐步进军智能

90、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。 Drive PX是英伟达第一款汽车芯片。 Drive PX2是英伟达最先被车企规模采用的芯片。2016年特斯拉跟Mobileye分道扬镳后即采用了英伟达的Drive PX2芯片，验证了大算力GPU芯片在智能汽车领域的竞争优势。 英伟达在2016年发布了Xavier平台，于2020年量产。 在 Xa

91、vier SoC基础上，英伟达发布了两个级别的车载计算平台产品：Drive AGX Xavier和 Drive AGXPegasus。图43：英伟达GPU架构不断演进汽车业务渐入佳境，从ADAS到L5全栈布局 诚信 责任 亲和 专业 创新55围2015年开始布局汽车业务04资料来源：英伟达 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

92、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。图44：Orin SoC芯片采用7nm工艺汽车业务渐入佳境，从ADAS到L5全栈布局 诚信 责任 亲和 专业 创新56围2015年开始布局

93、汽车业务04资料来源：英伟达，国泰君安证券研究 英伟达计划于2025年交付Atlan芯片，2026年交付Hyperion 9自动驾驶平台 在架构方面，Atlan芯片在现有Orin芯片基础上对整体芯片架构进行了大变革，将集成Grace-Next CPU、Ampere-Next GPU单元，并首次集成Bluefield 数据处理单元（DPU），起到协助AI运算、加强自动驾驶能力的作用。图45：英伟达自动驾驶芯片已经规划到2024年的第四代Atlan图46：英伟达自动驾驶芯片可以覆盖从ADAS到L5不同级别需求汽车业务渐入佳境，从ADAS到L5全栈布局 诚信 责任 亲和 专业 创新57围2015年开

94、始布局汽车业务04资料来源：英伟达，国泰君安证券研究 英伟达计划于2025年交付Atlan芯片，2026年交付Hyperion 9自动驾驶平台 在算力方面，单个Atlan芯片的目标算力是1000TOPS，而Orin芯片的算力水平是254TOPS。Atlan提升了3倍左右。在自动驾驶硬件层面可以链接14个摄像头、3个激光雷达、9个毫米波雷达和20个超声波雷达，除了摄像头保持不变外，其他三种传感器数量都有所增加，其中激光雷达数量从1个增加到了3个。表10：随着芯片迭代，算力不断提升产品产品Nvidia Drive PXNvidia Drive PX2Nvidia Drive XavierNvidi

95、a Drive PegasusNvidia Drive Orin发布时间发布时间200172019SoC芯片芯片Tegra XIParkerXavierXavierOrin工艺制程工艺制程20nm SoC16nm FinFET12nm FinFET12nm FinFET7nm FinFETSoc 晶体管数量晶体管数量2Billion (Tegra XI)No Data7Billion (Xavier)7Billion (Xavier)17Billion (Orin)加速器加速器-1DLA 1PVA2DLA 1PVA2DLA 2PVA芯片数量芯片数量2Tegra XI2Te

96、gra X2 2Pascal MWM GPUs1Volta2Volta 2Turing2Ampere算力算力No Data20DLTOPs30TOPs320TOPs400TOPs汽车业务渐入佳境，从ADAS到L5全栈布局 诚信 责任 亲和 专业 创新58围 随着新能源汽车渗透率不断提升，L2级别自动驾驶也在加速渗透，底层汽车芯片解决方案逐渐成为刚需 根据“车东西”数据，2019 年我国 L2 级自动驾驶渗透率仅有5.2%，而在2020 年，这一数字达到了 15%。2021Q1，L2 级自动驾驶渗透率达到了 17.5%。 国外以英伟达和Mobileye为首的自动驾驶芯片公司在推出时间上占有明显优

97、势。目前来看，英伟达Orin芯片在性能上处于领先。 随着自动驾驶级别的不断上升，自动驾驶芯片公司的性能竞争也会更加激烈 自动驾驶等级每增加一级，所需要的芯片算力就会呈现一个数量级的上升。04相比友商产品，英伟达汽车芯片目前具有性能优势资料来源：英伟达，特斯拉，Mobileye，华为，地平线，国泰君安证券研究表11：国内外众多厂商均推出了自己的自动驾驶芯片产品厂商芯片最大算力（TOPs）制程(nm)功耗(W)量产时间英伟达Orin2547452022特斯拉FSD7214722018MobileyeEyeQ512752020华为升腾919地平线征程5汽车

98、业务渐入佳境，从ADAS到L5全栈布局 诚信 责任 亲和 专业 创新59围英伟达汽车芯片将在车企不断落地04资料来源：英伟达 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。图47：众多车企成为英伟达合作伙伴 2022年3月23日，比亚迪宣布，与人工智

99、能计算制造商英伟达（NVIDIA）在智能驾驶技术方面达成合作。从2023年上半年起，比亚迪将在其部分新能源汽车上搭载英伟达DRIVE Hyperion平台，实现车辆智能驾驶和智能泊车。 文远知行表示，将通过DRIVE Hyperion 8打造新一代自动驾驶解决方案； 2021年11月刚刚成立的云骥智行也宣布，其最新L4级自动驾驶计算平台将搭载DRIVE Hyperion 8解决方案； 元戎启行则计划将Orin芯片引入其计算平台，为L4级自动驾驶前装量产打造车规级方案。汽车业务渐入佳境，从ADAS到L5全栈布局 诚信 责任 亲和 专业 创新60围越来越多的车型选择英伟达汽车芯片04资料来源：公司

100、官网，国泰君安证券研究 中国造车新势力厂商积极采用英伟达解决方案，打造个性化智能汽车。 小鹏P7是首款搭载英伟达DRIVE AGX Xavier计算平台的量产车型。小鹏的下一代智能纯电车型也将继续与英伟达合作。 理想汽车宣布将在2022年发布的新车型上首发英伟达Orin芯片。 在蔚来Nio Day上，蔚来汽车展示了由英伟达DRIVE Orin驱动的超级计算机NIO Adam将首次搭载于2022年上市的ET7轿车上。车企车企自动驾驶产品自动驾驶产品200202021E2022E2023E2024E小鹏小鹏自动驾驶系统版本Xpilot 2.0Xpiot2.5实现L2Xpiot

101、3.0泊车、高速NGPXpilot3.5城区NGPXpilot4.0城市自动驾驶Xpilot5.0局部全自动驾驶配套车型G3 P7配套自动驾驶芯片Mobileye EyeQ4 英伟达Xavier 后续预计Orin理想理想自动驾驶系统版本实现L2高精地图L4硬件L4级别自动驾驶配套车型理想ONE新理想 ONEX01配套自动驾驶芯片Mobileye EyeQ4地平线J3英伟达Orin蔚来蔚来自动驾驶系统版本NIO Pilot辅助驾驶NIO Pilot高速NOA、自动泊NAD L4硬件逐步实现点到点自动驾驶体验配套车型ES8、ES6、EC6 ET7配套自动驾驶芯片Mobileye EyeQ4英伟达O

102、rin表12：造车新势力厂商积极采用英伟达自动驾驶芯片汽车业务渐入佳境，从ADAS到L5全栈布局 61诚信 责任 亲和 专业 创新05Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主 诚信 责任 亲和 专业 创新6205Mobileye逐步成长为“自动驾驶”独角兽资料来源：Mobileye，国泰君安证券研究Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主从单目视觉系统出发，到ADAS结合AV，Mobileye创下一代辉煌Mobileye创立图48： Mobileye发展经历三个阶段720082000212022进军ADAS第一代芯片EyeQ1正

103、式上市推出EyeQ2系列产品发布EyeQ3系列产品在纽交所IPO上市，市值达到80亿美元；开始与特斯拉合作发布EyeQ4系列产品推出道路体验管理(REM)，迈向自动驾驶领域被英特尔以153亿美元收购，私有化退市发布EyeQ5系列产品实现累计EyeQ芯片出货1亿颗连发三款最新芯片第一阶段: 1999-2007年从单目视觉系统出发进军ADAS第二阶段: 2007-2016年领导ADAS革命，成为行业霸主第三阶段: 2016年以后ADAS与AV并驾齐驱 诚信 责任 亲和 专业 创新63围 2021年Mobileye交出了亮眼的成绩单： 公司推出的41项新设计赢得30多家OEM的青睐，将用于5000万

104、辆汽车的生产； 全年营收14亿美元，收入YoY为44.78%； EyeQ芯片出货量达2,810万个，同比增度达45.6%； 实现EyeQ芯片累计出货量1亿的历史性成就； 188个新车型配备有Mobileye； 携手本田推出行业首创的L3级汽车，与宝马共同发布拥有120度视角、800万像素的极高分辨率相机，与大众集团讨论以云增强、REM技术为支撑的高级辅助驾驶系统。05Mobileye逐步成长为“自动驾驶”独角兽资料来源：Mobileye年报，国泰君安证券研究图49： 收入同比增速超40%，为近三年最高Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主2.10 6.98 8.79 9.67 14.00 2

105、32.38%25.93%10.01%44.78%0.00%50.00%100.00%150.00%200.00%250.00%02468720021收入（亿美元）YoY 诚信 责任 亲和 专业 创新64 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05Mobileye携EyeQ系列领航ADAS Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主型号算力（

106、TOPS）功耗（W）制程发布时间量产时间适用于自动驾驶级别主要特点EyeQ10.00442.5180nm2004年2007年L1支持车道偏离预警（LDW）和自动紧急制动（AEB）EyeQ20.0262.590nm2008年2010年L1在EyeQ1的基础上加入前碰撞预警（FCW）功能EyeQ30.2562.540nm2013年2014年L2基于自主ASIC架构自行开发，使用4颗MIPS核心处理器、4颗VMP芯片EyeQ42.5328nm2015年2018年L35颗核心处理器（4颗MIPS i-class核心和1颗MIPS m-class核心）、6颗VMP芯片、2颗MPC核心和2颗PMA核心，可

107、同时处理8部摄像头的图像数据EyeQ524107nm2018年2021年L4采用了双路CPU，使用了8颗核心处理器、18核视觉处理器表13： 2004年至今EyeQ系列芯片已发布6代产品资料来源：Mobileye，国泰君安证券研究 诚信 责任 亲和 专业 创新65 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。05Mobileye携EyeQ系列领航ADAS Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主表1

108、4： 2004年至今EyeQ系列芯片已发布6代产品（续）资料来源：Mobileye，国泰君安证券研究型号算力（TOPS）功耗（W）制程发布时间量产时间适用于自动驾驶级别主要特点EyeQ6 Light537nm2022年2023年L1、L2-EyeQ6 High3412.57nm2024年L2+/L3拥有14颗核心处理器，搭载了图形处理器和图像信号处理应对视觉任务EyeQULTRA1761005nm2025年L4拥有64颗核心处理器、12个RISC-V CPU，搭载了图形处理器和图像信号处理应对视觉任务，能支持8-bit的深度学习操作 诚信 责任 亲和 专业 创新66 出色的性能，使得早期主流车

109、商纷纷选择EyeQ3及EyeQ4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。 在软硬件“内外兼修”的战略指引下，市占率达70%（此前高达90%以上） 特斯拉于2014年10月开始在Model S和HW1.0版本车上装配EyeQ3；2018年开始量产的EyeQ4曾搭载在宝马、福特、理想、蔚来、小鹏和上汽等旗下产品的车型中。2021年新推出的EyeQ5目前已被极氪001、宝马iX和吉利的ZERO Conce

110、pt等车型使用。同时，Mobileye与极氪共同宣布，将在2024年前携手打造具有L4能力的纯电新车。05Mobileye携EyeQ系列领航ADAS Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主图50： 多家知名车企选择装载EyeQ系列芯片资料来源：AI汽车人，Mobileye，国泰君安证券研究 诚信 责任 亲和 专业 创新6705Mobileye携EyeQ系列领航ADAS 资料来源：Mobileye，国泰君安证券研究Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主 前期先发优势使得公司积累了足够的数据优势，进而进一步迭代算法运算方面基础设施数据方面A AB B拥 有 基 于 现 场 实 例 50 万 峰

111、 值 CPU 核 （ 是Skyscanner的10倍以上）装配有EyeQ芯片的汽车每个月运行5000万次，即用每月50万小时驾驶时间来处理100PB的数据建立用于REM制图的众包机群，每日收集2500万公里的数据实现了40亿公里的数据获取拥有200PB的数据量，部分预置，部分在AWS上云储存现有的1.600万个芯片足以支持25年的驾驶图51： Mobileye积累了大量的数据 诚信 责任 亲和 专业 创新6805“黑盒模式”已出现水土不服资料来源：Mobileye，国泰君安证券研究Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主辉煌过后，Mobileye的增速出现了放缓，随之市场份额也在下降 虽然公司

112、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。0%20%40%60%80%05000200020增速万颗图52： EyeQ系列芯片销量增速大幅放缓 诚信 责任 亲和 专业 创新6905“黑盒模式”

113、已出现水土不服Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主 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。表15： 主机厂部分车型陆续与Mobileye停止合作资料来源：车东西，国泰君安证券研究车企部分车型停止合作时间涉及车型将用芯片特斯拉2016年7月全系车型自研F

114、SD芯片宝马2021年11月不详高通Ride奥迪2021年4月不详华为沃尔沃2021年4月下一代XC90英伟达Orin蔚来2021年1月ET7英伟达Orin小鹏2020年4月X01英伟达Orin理想2021年5月2021款理想One英伟达Orin长城2020年12月WEY沙龙机甲龙高通Ride/昇腾310 诚信 责任 亲和 专业 创新7005“黑盒模式”已出现水土不服Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主010203缺乏开放性算法迭代慢芯片性能不占优势Mobileye的系统相对封闭（大部分），车企无法看到算法的运作过程，也就无法拿到核心数据或者按照自身的特点做出修改，使得供应商的技术在一定程

115、度上成为了车厂技术的“天花板”。自动驾驶解决方案缺乏开放性Mobileye作为业内绝对霸主，在客户覆盖全球的同时无法响应全部中小主机厂的算法迭代要求。疫情背景下，跨地域的支持也变得更加困难，进一步放大了Mobileye的弱点。服务支持能力相对偏弱目前，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，这就使得算力成为了一个重要的考量因 素， 而Mobileye 在各 家 百花 齐 放的2018-2021年却出现了空白。算力内卷下EyeQ系列芯片性能不占优势Mobileye在交付模式和算力上掉队资料来源：国泰君安证券研究 智能化大背景下全栈自研成为趋势，Mobileye已经在交付模式

116、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。 诚信 责任 亲和 专业 创新7105面对困境，Mobileye已在改变面对主机厂的流失和英伟达、高通以及国内厂商的竞争，Mobileye也在寻求着多种改变，以期重新夺回自己在自动驾驶领域的霸主地位Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主2021年12月，英特尔宣布计划通过IPO的方式推动Mobileye于2022年年中在美国上市；2022年3月初，M

117、obileye已向SEC提交首次公开募股（IPO）申请。不论从英特尔还是Mobileye的角度来看，独立IPO或许都是最好的选择，一方面英特尔可以通过Mobileye实现自己的资产最大化，另一方面，独立IPO后的Mobileye将具有更大的灵活性，同时自身的核心团队均保留，有助于其梳理清晰自身的业务板块。变革一：寻求独立IPO变革二变革三变革四资料来源：国泰君安证券研究 诚信 责任 亲和 专业 创新7205面对困境，Mobileye已在改变面对主机厂的流失和英伟达、高通以及国内厂商的竞争，Mobileye也在寻求着多种改变，以期重新夺回自己在自动驾驶领域的霸主地位。Mobileye：起步最早的

118、自动驾驶霸主此前Mobileye最为市场诟病的就是其的封闭性，黑盒模式虽然有其独有的优势，但是在当前智能化的背景下变得越来越不适用，所以Mobileye也在做着改变。2022年的CES大会上，Mobileye就透露正与吉利汽车旗下的纯电动汽车品牌极氪（Zeekr）展开深入合作，将于2024年推出全球首辆具有L4级自动驾驶能力的汽车；同时，包括Mobileye和Intel共有数十人组成的团队也在配合极氪Super Vision开发，双方将在软件技术方面进行有效集成。变革一变革二：更加开放的合作变革三变革四资料来源：国泰君安证券研究 诚信 责任 亲和 专业 创新7305面对困境，Mobileye已

119、在改变面对主机厂的流失和英伟达、高通以及国内厂商的竞争，Mobileye也在寻求着多种改变，以期重新夺回自己在自动驾驶领域的霸主地位。Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主资料来源：Mobileye，国泰君安证券研究变革一变革二变革三：加速芯片的迭代变革四Mobileye在最好的时机自身的芯片迭代并没有跟上，留给了竞争对手赶超的可能。Mobileye也意识到了这点，从Eye Q4到Eye Q5再到Eye Q6，迭代的周期在明显缩短，Mobileye更是在2022年CES上共推出了三款高算力芯片，希望重新抢回算力高地。图53： 2022CES推出三款芯片 诚信 责任 亲和 专业 创新7405面

120、对困境，Mobileye已在改变面对主机厂的流失和英伟达、高通以及国内厂商的竞争，Mobileye也在寻求着多种改变，以期重新夺回自己在自动驾驶领域的霸主地位。Mobileye：起步最早的自动驾驶霸主资料来源：Mobileye，国泰君安证券研究变革一变革二变革三变革四：打造高精雷达Mobileye在两年前决定打造高精雷达，即“软件定义的雷达”，并与2021年推出4D成像雷达。在2022年的CES上，Mobileye宣布将打造一流的FMCW激光雷达，预期在2024年实现量产；同时也推出了基于毫米波雷达和激光雷达的端到端系统Mobileye Drive。成像雷达、激光雷达的自研和量产将帮助Mobi

121、leye届时实现消费级L4自动驾驶的真正量产。图55： Mobileye宣布打造FMCW激光雷达图54： Mobileye致力打造软件定义成像雷达 75诚信 责任 亲和 专业 创新06黑芝麻国产自动驾驶芯片独角兽 诚信 责任 亲和 专业 创新76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 I

122、nsights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。06加速技术革新，打造行业领先水准黑芝麻国产自动驾驶芯片独角兽资料来源：公司官网，零壹智库，国泰君安证券研究图56：公司自成立以来技术迭代较快，逐步孵化为行业独角兽表16：业务的快速发展也使得公司获得了资本的青睐披露日期披露日期技术先进性技术先进性金额金额主要投资者主要投资者2022-01-12战略投资未透露博原资本2021-09-22C未透露小米长江产业基金，闻泰科技，武岳峰资本，天际资本，元禾璞华，联想创投，临芯投资，中国汽车芯片产业创新战略联盟2021

123、-01-01战略投资未透露长江小米产业基金，富赛汽车2019-04-12B1 亿美元君联资本，北极光创投，尚颀资本，风和投资，达泰资本，上汽集团，SK 电讯创投(中国)，招商局创投2018-01-05A+1 亿元蔚来资本, 北极光创投, 芯动能投资2016-11-01A未透露北极光创投 诚信 责任 亲和 专业 创新77精细打磨自研产品，技术创新加速出圈黑芝麻智能基于自动驾驶所需的感知算法、核心IP、芯片系统架构、工具链、操作系统等技术生态圈，花了三年时间打磨其第一颗芯片华山一号A500，并于2019年发布。公司掌握了大算力、低功耗、高算力利用率及完整SOC设计能力等核心技术，其多芯片互联FAD

124、板卡算力高达160T。06精心打磨产品体系，建设安全开放生态黑芝麻国产自动驾驶芯片独角兽资料来源：国泰君安证券研究公司打造国内首款通过功能安全认证的自动驾驶芯片黑芝麻智能对华山二号A1000芯片进行了独立车规级安全岛设计，并且通过R-Lock双冗余互锁架构与多重可靠性设计，不仅可以提供全方位信息安全体系，还可以支持硬件加密。该芯片于2021年6月通过了ASIL-D级别认证。完善开发工具链，提升芯片易用性为了配合华山系列自动驾驶芯片，公司发布了山海人工智能开发平台，该平台有50多种AI参考模型库转换用例，能够有效降低客户的算法开发门槛，实现QAT和训练后量化的综合优化，使得算法模型精度得到保证，

125、支持动态异构多核任务分配，支持客户自定义算子开发。打造开放超算平台，助力优化产品体系公司打造的FAD作为高低速融合一体超算平台，具备高可靠、低时延、大带宽、双冗余和前融合等技术优势，同时具有开放性的特点。第三方公司开发的算法亦可搭载在黑芝麻智能芯片上，利用后者提供的神经网络开发工具直接进行原始网络的硬件合成或进行包括剪裁和再训练在内的网络的深度优化。 诚信 责任 亲和 专业 创新7806精心打磨产品体系，建设安全开放生态黑芝麻国产自动驾驶芯片独角兽资料来源：公司官网，国泰君安证券研究技术类别细分技术特征技术应用特征及场景黑芝麻自适应光控传感技术黑芝麻自适应光控传感技术多模和多维融合在不同外部环

126、境中，黑芝麻通过自适应光控传感技术测量和调整波阵面、光谱、偏振、相位、光强度、光场等方式，以获取最佳和高质量的计算机视觉成像。场景自适应实用的光学控制器、智能决策单元、清晰的多维度感知全球领先的图像处理能力（能够让摄像全球领先的图像处理能力（能够让摄像头在超低光头在超低光和大逆光场景下清晰成像，满足汽车在和大逆光场景下清晰成像，满足汽车在各种复杂环各种复杂环境下的感知需求，成像动态范围超过境下的感知需求，成像动态范围超过140dB）图像处理范例：低光、高动态140db、0.1lux（夜光）、1080p 2-3 EXP、LED闪调图像前处理ISP全自主的ISP算法及多平台实现特殊光环境雨夜反光、

127、大雾环境、逆光环境低功耗精准感知系统低功耗精准感知系统高性能深度神经高性能深度神经网络算法平台网络算法平台一体式集成神经网络自主开发能够将图像分类、空间分割、特定目标分析等功能集成到一个神经网络低功耗同时可以实现结构化剪裁、自主训练、可适应性量化，从而在保证算力的同时，极大地降低功耗，可低于4W完整的完整的SOC设计能力设计能力低功耗的神经网络设计神经网络架构基于一体式集成架构设计，可实现结构化剪裁，自主培训，可适应性量化安全的RISC-V自主RISCV内核和工具链设计、支持ASI扩展执行，支持安全设计超大规模低功耗SOC设计支持DVFS低功耗，5层高效总线设计、低功耗设计达到5TOPSWAI

128、表17：黑芝麻智能自主研发技术满足汽车在各种复杂环境下的感知需求 诚信 责任 亲和 专业 创新7906自研IP制胜，构筑核心竞争力黑芝麻国产自动驾驶芯片独角兽另辟蹊径，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。ISP的IPNPU的IP1自研的ISP，助力自动驾驶系统“

129、看得更清楚”。如A1000芯片的ISP每秒能够处理1.5亿像素，通过它对摄像头感知的信息进行处理后，后端计算可以更加均一化，不会因为光照、阴影等差异影响感知效果。23123ISP的作用在于随着自动驾驶的等级提升，传感器数量增加、像素增加，带来了需要处理的大量数据，这些数据的质量会直接决定后续认知的结果。汽车需要全天候在不同光线条件下都能正常工作，而且数据是动态而非静态，所以对ISP的性能要求非常高。自研的NPU让自动驾驶系统将看到的场景“理解清楚”。A1000芯片的NPU算力能够达到58TOPS（INT8），主要用于对传感器感知后的数据进行识别，并基于此对车辆、车道线以及其他交通参与者数据进行

130、分析。异构架构的NPU IP，同时具备一维、二维、三维网络的加速引擎，来处理不同规模的模型公司从2017、2018年开始大量引入transformer模型。资料来源：国泰君安证券研究 诚信 责任 亲和 专业 创新8006芯片性能极具竞争力，积极布局各级自动驾驶市场表18：黑芝麻智能自动驾驶芯片演化速度较快，覆盖多场景的能力显著提升资料来源：各企业官网，国泰君安证券研究自动驾驶芯片自动驾驶芯片发布日期发布日期算力算力场景场景华山一号华山一号A5002019-85-10TOPSL2/L2.5华山二号华山二号A10002020-658-116TOPSL2+华山二号华山二号A1000L2020-616

131、TOPSADAS 辅助驾驶华山二号华山二号A1000Pro2021-4106-196TOPSL3/L4华山华山 A20002022-4250TOPSL4/L5芯片企业芯片企业芯片型号芯片型号SOC算力（算力（TOPS）SOP时间时间英伟达英伟达Xavier302020OrinX2542022高通高通骁龙Ride602022E特斯拉特斯拉FSD722019华为华为昇腾6101602022E地平线地平线征程5962021征程65122023EMobileyeEyeQ5242021EyeQ6L482021EyeQ Ultra1762023E黑芝麻智能黑芝麻智能AA1001

132、Pro1062021表19：公司芯片已具备较强竞争力第一阶段第三阶段第二阶段2019年2020年2022年发布发布A500芯片芯片陆续发布陆续发布了华山二号了华山二号A1000和和A1000L预计将发布预计将发布下一代华山下一代华山三号三号A2000 黑芝麻华山系列感知芯片性能演化的路线分为三个阶段： 芯片性能快速升级，定位L3级以上市场黑芝麻国产自动驾驶芯片独角兽 诚信 责任 亲和 专业 创新8106芯片性能极具竞争力，积极布局各级自动驾驶市场资料来源：公司官网，国泰君安证券研究 华山系列芯片及平台布局各级市场A500SoC黑芝麻国产自动驾驶芯片独角兽 华山一号A500SoC是一款高性能、低

133、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。技术功能技术功能功能细节功能细节芯片上独立系统（芯片上独立系统（SoC）设计）设计台积电台积电16nm FFC+工艺工艺自动（汽车）自动（汽车）ISP流水线流水线6路高清摄像机输入计算机视觉处理硬件加速计算机视觉处理硬件加速高性能视觉DSP、CV硬件加速高性能、高能效的高性能、高能效的UltraDL NN引擎引擎性能可达5.8TOPS，卷基层的平均80%MAC阵列利用率其他其他1MB共享片上SRAM；AEC-Q100 Gr

134、ade2认证；用于4K视频处理的HEVC视频编码解码器；丰富外围接口；表20：华山一号A500SoC是实现高性能、低功耗优质特性的ASIC平台 诚信 责任 亲和 专业 创新82芯片性能极具竞争力，积极布局各级自动驾驶市场黑芝麻国产自动驾驶芯片独角兽06 华山系列芯片及平台布局各级市场A1000华山二号A1000自动驾驶芯片的算力达到58-116TOPS，能效比超过6 TOPS/W单颗A1000组成的控制器，可以支持L2+级自动驾驶2 颗 、 4 颗 A1000 并 联 ， 分 别 可 以 实 现140TOPS、 280TOPS的算力，用来支持L3，甚至是限定场景的简单的L4级自动驾驶系统控制器

135、算力、能效比业内领先兼顾安全性与经济性应用灵活广泛在安全性上，A1000内部专门部署一个安全核心，在其他核心失效时保证基础功能。实现L3或L4级自动驾驶过程中，多颗芯片互为冗余，从而满足ASIL-D功能安全等级在经济性上，相对于A1000选择16nm工艺，并通过设计将SoC封装尺寸成功缩小至90平方毫米A1000不仅支持毫米波雷达、超声波雷达等常见传感器，还可接入高等级自动驾驶常用的激光雷达、V2X等数据A1000芯片的AI加速引擎得益于高性能ISP，最多可接入12路高清摄像头的画面，加上高达30Gbps的高带宽，可以每秒处理12亿像素A1000还支持HDR处理，通过将长曝光和短曝光的图像进行

136、拟合，让汽车在逆光等不利环境下也能看的清楚控制器功耗略大，能效比更高多核心冗余，提升安全性能A1000功能覆盖多种极端场景 诚信 责任 亲和 专业 创新8306芯片性能极具竞争力，积极布局各级自动驾驶市场资料来源：公司官网，国泰君安证券研究 华山系列芯片及平台布局各级市场A1000 Pro黑芝麻国产自动驾驶芯片独角兽产品产品华山二号华山二号A1000华山二号华山二号A1000L华山二号华山二号A1000ProCPU核心核心数数8616核ARM v8车规等级车规等级AEC Q-100,ASIL B,ASIL-D 安全岛，系统ASIL DAEC Q-100,ASIL B芯片支持ASIL-B 级别功

137、能安全，内置ASIL-D级别安全岛CV算力算力DSP+HWDSP+HWNN算力算力58TOPS(INT8)-116TOPS(INT4)16TOPS106(INT8)-196(INT4)TOPS功耗功耗8W5W典型功耗25W功耗工艺制程工艺制程TSMC 16nm FinFETTSMC 16nm FinFET其他其他传感器输入：GPS,IMU,Camera 4K,1080P MMW Radar,USR,Lidar;以太网：Auto GigE传感器输入：GPS,IMU,Camera 4K,1080P MMW Radar,USR,Lidar;16路高清摄像头输入；支持高清级别自动驾驶功能；表21：黑芝

138、麻智能自动驾驶芯片部分参数 最新一代高性能车规级自动驾驶计算芯片A1000 Pro，其算力达到106-196TOPS，算力水平介于Mobileye与英伟达之间。从功耗上来看，该芯片功耗仅为25w，单颗 A1000Pro芯片可支持高等级自动驾驶功能。 华山二号A1000Pro基于两大自研核心IP车规级图像处理器NeuralIQ ISP以及DynamAI NN车规级低功耗神经网络加速引擎打造 华山二号A1000 Pro采用异构多核架构 “预埋”强大计算平台，支撑应用不断迭代采用先进封装工艺集成多个核心DynamAI NN大算力架构使得A1000 Pro 支持 INT8 稀疏加速高性能、低功耗、安全

139、可靠支持能够适配多种标准协议和操作系统的FAD Platform易开发、高可用、零拷贝FAD全自动驾驶计算平台基于华山二号芯片打造，满足从L2+到L4、L5自动驾驶多级系统的计算需求的全新产品 诚信 责任 亲和 专业 创新84例如，一汽集团不但参与了黑芝麻智能的融资，也与后者基于L3级自动驾驶展开深入合作。公司与一汽集团达成了从前沿技术研发、基础平台建设到量产项目的深度合作。06瞄准量产趋势，加速产业落地黑芝麻国产自动驾驶芯片独角兽资料来源：公司招股书，国泰君安证券研究从0到1迭代，需要摸索试错。芯片应用、软件算法部署，行泊一体的域控制器如何做，都是从0到1，周期也较长。对于功能安全要求较高，

140、自动驾驶芯片认证周期较长。公司近两年基本上把芯片能够拿到的所有认证都拿到了，所以2022年芯片会完全进入量产状态。过车规需要付出额外成本。团队要过车规的培训，带来培训的成本；所选用的IP都必须是过了车规的IP；要花更多的钱买支持车规芯片设计的EDA工具；流片必须选车规的产线，封测也是车规标准的封测。车载芯片从开始设计到最终上车的周期较长。根据估算，芯片从产品定义到芯片研发，大概需要4-5年时间。从芯片开始设计，大概需要42个月。1把握关键时机，加快量产落地2公司目前的目标市场是L2.5及其以上的自动驾驶3黑芝麻智能已经拥有一汽、上汽等强势的朋友圈生态 自动驾驶芯片量产面临多方面挑战目前，公司已

141、经与中国一汽、博世、蔚来、上汽、比亚迪、东风、中科创达、亚太、保隆、所托瑞安、纽劢科技、联友等自动驾驶产业链伙伴在L2+、L3级ADAS和自动驾驶感知系统解决方案上开展了一系列合作。市场破局的难点是车的周期与芯片落地量产的周期都很长，所以芯片设计和进入的时机使得行业先行者优势极为明显。因而，目前公司正与主机厂强强联合，以抱团发展的方式，实现生态共建，加速自动驾驶的技术普及和芯片量产装车 85诚信 责任 亲和 专业 创新07AI芯片独角兽的自动驾驶“征程” 诚信 责任 亲和 专业 创新867年成长，专注AI芯片AI芯片独角兽的自动驾驶“征程”07数据来源：地平线官网，国泰君安证券研究图57： 地

142、平线产品分为芯片、计算平台、开发平台地平线是专注于自动驾驶的AI芯片独角兽 2015年成立至今，从地平线7年的发展历程来看，其业务布局始终围绕着以人工智能芯片为核心，在智能驾驶领域快速商业落地的路径。 诚信 责任 亲和 专业 创新87数据来源：Bing 2015-2017，创业两年，初代芯片诞生07图58： 地平线创始人余凯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。 2013年，余凯在百度启动了自

143、动驾驶的项目。余凯感觉到在软件算法和整车之间缺一个东西，这个东西就是芯片，于是创立了地平线。地平线秉持着软硬结合的理念，率先提出了聚焦边缘人工智能芯片方向，开始进军智能驾驶以及更广泛的智能物联网领域。AI芯片独角兽的自动驾驶“征程” 诚信 责任 亲和 专业 创新882015-2017，创业两年，初代芯片诞生07资料来源：地平线官网征程1旭日1.0面向智能驾驶，能够同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等多类目标进行精准的实时监测与识别。满足车载严苛的环境要求以及不同环境下的视觉感知需求。面向智能摄像头，能够在本地进行大规模人脸抓拍与识别、视频结构化处理等，可广泛用于商业、安防

144、等多个实际应用场景。落地出货量就超过了10万片。图59： 征程1和旭日1.0于2017年发布AI芯片独角兽的自动驾驶“征程” 诚信 责任 亲和 专业 创新892019-2020，芯片上车07资料来源：地平线官网征程2旭日2.0可提供超过4TOPS的等效算力，典型功耗仅2瓦，能够高效灵活地实现多类AI任务处理，对多类目标进行实时检测和精准识别。充分体现BPU架构强大的灵活性，全方位赋能汽车智能化。采用BPU伯努利1.0架构，可提供4TOPS等效算力，能够高效灵活实现多类AI任务处理，对多类目标进行实时检测和精准识别。智能物联战略，即通过芯片架构创新重新定义效能比，打造一站式全场景解决方案，以底层

145、技术赋能构建开放生态，不做上层业务应用。图60： 征程2是国内首款车规级AI芯片图61： 旭日2是地平线第二代边缘计算芯片AI芯片独角兽的自动驾驶“征程” 诚信 责任 亲和 专业 创新902019-2020，芯片上车07数据来源：Bing 图62： Matrix 2灵活满足模块化需求2020年1月，地平线Matrix2自动驾驶计算平台在CES2020上正式发布 Matrix 2搭载征程2车规级芯片，可结合深度学习感知技术，在被动散热的硬件上实现强大的感知计算能力，为高级别自动驾驶提供稳定可靠的算力支持。 Matrix 2在性能方面装配有16TOPS的等效算力，而其功耗仅为原来的 2/3。在感知

146、层面，Matrix 2可支持包括摄像头、激光雷达等在内的多传感器感知和融合，低延时实现最多23类语义分割以及五大类目标检测。 此外，Matrix 2还能做到即装即用，内嵌算法在极端气候下也能稳定输出感知结果，非常适合自动驾驶公司快速装车，扩充车队规模。AI芯片独角兽的自动驾驶“征程” 诚信 责任 亲和 专业 创新912019-2020 ，芯片上车07图63： 征程3于2020年9月发布图64： 科沃斯的地宝X1家族数据来源：Bing，国泰君安证券研究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.26

147、4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。 2021 款理想ONE使用了两颗地平线征程3自动驾驶专用芯片，在原有的L2级辅助驾驶基础上，实现了NOA导航辅助驾驶的功能。 扫地机器人是AIoT领域落地最广的终端产品之一。科沃斯的新款扫拖机器人地宝X1家族采用了地平线的旭日3.0芯片，这是业内首款搭载了人工智能专用处理器的扫拖机器人。AI芯片独角兽的自动驾驶“征程” 诚信 责任 亲和 专业 创新922021至今，跻身头部公司07数据来源：地平线官网旭日3征程5集成了地平线最先进的伯努利2.0架构AI引擎(BPU)，可在仅需2.5W的功耗的情况下，提供5T

148、OPS的等效算力。新的BPU架构极大提升了对先进CNN网络架构的支持效果，以及极大降低了AI运算对DDR带宽的占用率，降低AI产品的落地成本。旭日3系列的算力利用率高达95%，达到了业界领先地位。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。外部接口丰富，可接入超过16路高清视频输入，依托强大异构计算资源，不仅适用于最先进图像感知算法加速，还可支持激光雷达、毫米波雷达等多传感器融合。支持预测规划以及H.265/JPEG实时编解码，是面向高级别自动驾驶及智能座舱量产的理想选择。2

149、020年9月，地平线推出全新一代AIoT边缘AI芯片旭日3。旭日3系列的算力利用率高达95%，达到了业界领先地位。2021年7月，地平线发布征程5.0AI芯片独角兽的自动驾驶“征程” 诚信 责任 亲和 专业 创新932021至今，跻身头部公司行列07数据来源：地平线官网，国泰君安证券研究图65： 征程5是目前地平线的旗舰芯片征程5是面向高级别自动驾驶及智能座舱量产的理想选择 征程5是地平线第三代车规级产品，也是国内首颗遵循ISO26262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

150、。 外部接口丰富，可接入超过16路高清视频输入，依托强大异构计算资源，不仅适用于最先进图像感知算法加速，还可支持激光雷达、毫米波雷达等多传感器融合。支持预测规划以及H.265/JPEG实时编解码，是面向高级别自动驾驶及智能座舱量产的理想选择。AI芯片独角兽的自动驾驶“征程” 诚信 责任 亲和 专业 创新942021至今，跻身头部公司行列07数据来源：地平线官网 Matrix5是业界领先的面向下一代软件定义汽车的中央AI计算平台 Matrix5将助力Tier1，ODM以及OEM客户完全释放AI潜能，打造出极具竞争力的解决方案，应对高阶自动驾驶以及智能座舱多模人机交互HMI的多样化需求。图66：M

151、atrix 5计算平台产品J1J2J3J5发布时间20021架构BPU1.0BPU2.0BPU2.0BPU3.0工艺28nm16nm16nm等效算力4TOPS5TOPS128TOPS典型功耗1.5W2W2.5W30W最大分辨率1080P4K4k车规级认证AEC-Q100AEC-Q100AEC-Q100表22：征程系列性能不断升级AI芯片独角兽的自动驾驶“征程” 诚信 责任 亲和 专业 创新95一级市场炙手可热的标的07数据来源：地平线官网，国泰君安证券研究时间融资历程融资金额（美元）参与机构6/10/2021C+15亿韦豪创芯、京东方5/1/2021C+超三亿黄埔江资本、

152、君联资本4/1/2021C+未披露未披露3/1/2021C+未披露众为资本、顺宇光学、中金佳成等2/9/2021C+3.5亿众为资本、顺宇光学、国投招商等1/7/2021C+4亿云锋基金、中信产业基金、宁德时代等12/22/2020C1.5亿今日资本、高瓴资本、KTB等9/26/2020战略投资未披露广汽资本2/27/2019B6亿云辉资本、海松资本、SK中国等10/20/2017A+近亿嘉实投资、建投华科、双湖资本等7/1/2016A未披露金沙江床头、祥峰投资、青云创投4/6/2016Pre-A数千万DST Global7/5/2015天使轮数百万红杉资本、高瓴资本 地平线集结了一支史上最强

153、的VC/PE和产业资本队伍 地平线以每月一次的密集节奏完成了7期合计超过27亿美元的C轮系列融资。梳理地平线大C轮融资，目前已公布的投资机构数量已经超35家。 尚未公布的投资方数量同样庞大，几乎囊括了市场上大部分活跃的专业机构和产业资本。C轮系列融资后，地平线集结了一支史上最强的VC/PE和产业资本队伍，估值高达50亿美元（约合人民币320亿元）。表23：地平线获得一级市场资本青睐AI芯片独角兽的自动驾驶“征程” 诚信 责任 亲和 专业 创新96主要产品已跻身行业前列，主打高计算效率07数据来源：各公司官网，国泰君安证券研究厂商产品制成AI算力/TOPS适用等级量产时间地平线征程216nm4L

154、1/L22019征程316nm5L1/L22020征程516nm128L42021征程67nm512+L4/L52023E英伟达Parker16nm1L2/L32018Xavier12nm30L4/L52020Orin7nm254L4/L52022Atlan5nm1000L4/L52024EMobileyeEyeQ428nm2.5L1/L22018EyeQ57nm24L2/L32021EyeQ6L7nm5L22023EEyeQ6H7nm50L22024EEyeQ Ultra5nm176L42025E黑芝麻A50028nm5.8L1/L22019A100016nm70L32021A1000L16

155、nm16L1/L22021A1000Pro16nm106L3/L42022特斯拉FSD14nm72L32019新FSD7nm200L4/L52024E高通Ride5nmOct-60L42022华为昇腾31012nm16L32018昇腾9107nm512L42022表24：目前地平线产品算力已位于市场前列 地平线目前芯片算力已跻身行业前列 以目前为节点，上市的主流芯片厂商产品中，地平线J5单颗算力已达到128TOPS，适用L4级别，同期单颗算力更高仅为英伟达的Orin。 随着自动驾驶向更高级别发展，且应用的范围也从特定场景延伸至一般场景，汽车需要感知、预测的环境复杂度快速提升。AI芯片独角兽的自

156、动驾驶“征程” 诚信 责任 亲和 专业 创新9707主要产品已跻身行业前列，主打高计算效率资料来源：地平线官网图67： BPU架构专为高等级自动驾驶而生 主打ASIC，相比英伟达的通用型架构功耗更低 作为GPU领域的王者，英伟达在汽车芯片领域沿用了这一架构。优势在软硬一体的通用型，在新的应用场景出现时有现成的软硬件可以使用，只需要写算法来做验证。 劣势是功耗大，面积高，算力利用率较低。针对长尾应用场景，通用化的做法或是最优解，但面对足够大的单一场景。AI芯片独角兽的自动驾驶“征程” 诚信 责任 亲和 专业 创新98主要产品已跻身行业前列，主打高计算效率07数据来源：地平线 专用芯片在实际处理效

157、率上优于通用芯片 J5通过自研的贝叶斯BPU计算架构，融合最新的神经网络算法，让128TOPS算力的芯片可以只用30瓦的计算功耗便能完成任务。 在整体性能上与Orin的256TOPS，55瓦功耗不相伯仲。但在自动驾驶高效率模型下，同精度下J5的性能为Orin的268%，能效为Orin的870%。图68 BPU架构专为高等级自动驾驶而生AI芯片独角兽的自动驾驶“征程” 诚信 责任 亲和 专业 创新99 为了能在与英伟达的比拼中获得优势地位，地平线加快了征程6.0的开发。征程6.0的算力将超过512TOPS，并预计在2023年推出，比之前规划快了近一年。开放生态，加速商业落地07数据来源：地平线图

158、69： 地平线加速征程6落地AI芯片独角兽的自动驾驶“征程” 诚信 责任 亲和 专业 创新100 开放的生态助力未来扩张 随着L3、L4的到来，主机厂对算法的参与程度明显提升，软件定义汽车使得全栈自研越来越成为趋势，算法的先进与否直接决定了市场份额。 地平线采用开放的交付模式，定位于Tier 2。还打造了开源的实时操作系统Together OS，并尝试向部分整车厂开放BPU IP授权。开放生态，加速商业落地07数据来源：地平线官网，国泰君安证券研究图70：开放的商业模式使得地平线的生态圈不断扩大AI芯片独角兽的自动驾驶“征程” 101诚信 责任 亲和 专业 创新08芯驰科技：国产车规芯片领航者

159、，四芯合一赋能汽车智能化 诚信 责任 亲和 专业 创新10208国产车规芯片领航者，助力车企智能化转型国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化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图71： 立足智能化汽车时代的芯驰科技资料来源：公司官网 诚信 责任 亲和 专业 创新20202021202208国产车规芯片领航者，助力车企智能化转型国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化资料来源：公司官网，国泰

160、君安证券研究不畏竞争，坚持推进汽车芯片国产化芯驰科技在2018年6月成立，公司成立之初就是要做可在全球一争的国产汽车芯片产品，目前已形成“四芯合一，赋车以魂”产品格局，客户覆盖主流车企及Tier1，成为了“平台化，全场景”车规芯片引领者。实力强劲备受资本青睐，成为汽车芯片独角兽。2018年公司拿到了华登国际领投天使轮1亿人民币；2019年公司获得经纬中国领投Pre-A轮数亿元人民币；2020年9月获和利资本领投A轮融资。公司在2021年普罗资本旗下国开装备基金与云晖资本联合领投B轮近10亿元融资结束后迈入百亿俱乐部，成为稀缺的国产汽车芯片的独角兽。资料来源：公司官网，国泰君安证券研究图72：

161、公司迅速成长，已成为国内汽车芯片独角兽6月公司成立8月华登国际零头天使轮1亿人民币1月Linux在FPGA原型验证平台bring up4月经纬中国零头Pre-A轮数亿元人民币7月TUV莱茵全球首张ISO26262:2018版证书1月9一列高性能汽车芯片顺利bring up5月9系列高性能大型域控制级别SoC正式发布9月与中汽创智签署战略合作协议、和利资本领投A轮12月9系列芯片通过AEC-Q100认证3月牵头智能网联汽车视觉感知计算芯片技术要求和测试方法标准4月联合一汽发布“龙驰”中央网关平台、发布四款新产品、生态联盟升级7月发布UniDrive自动驾驶技术平台、国开装备基金与云辉资本领投B轮

162、近10亿元融资9月X9/G9/V9芯片通过ISO26262ASIL B产品认证12月G94月高可靠MCU-E3控之芯发布 诚信 责任 亲和 专业 创新104 3年内芯驰成为了国内首个通过“四证合一”的车规芯片企业。08国产车规芯片领航者，助力车企智能化转型国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化资料来源：公司官网，国泰君安证券研究AEC-Q100可靠性认证芯驰9系列芯片一次性通过了AEC-Q100所有项目的测试，充分证明了领先的安全性与可靠性。ISO26262 ASIL D功能安全流程认证获颁TUV莱茵全球首张ISO 26262 ASIL D功能安全管理证书，标志着芯驰具备国际领先的产品开发

163、流程体系，覆盖包括产品定义、软硬件设计、生产等在内的整个生命周期。ISO26262 ASIL B功能安全产品认证国内首个完全满足ASIL B功能安全要求的车规处理器，从系统性失效和随机硬件失效方面完全符合ISO 26262 ASIL B级别的标准。国密信息安全认证国内首批获得国密认证的车规芯片企业，支持未来C-V2X出行场景下的系统级信息加密防护，保护用户的汽车信息安全。 诚信 责任 亲和 专业 创新105 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

164、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。目前芯驰已完成4个系列芯片的流片、最高规格车规认证及大规模量产上车，服务超过250家客户，覆盖了国内70%以上主机厂，其中包括一汽、东风、上汽、奇瑞等。08国产车规芯片领航者，助力车企智能化转型资料来源：公司官网，国泰君安证券研究图73 公司有4条不同芯片类型的产品线国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化 诚信 责任 亲和 专业 创新106 车企智能化浪潮下，汽车芯片的智

165、能化需求仍存缺口 如今车企对汽车智能化的需求愈发迫切，在这关键的窗口期，以高通、英伟达等为代表的国外芯片巨头凭借其性能上的优秀表现大规模抢占市场。但是很多厂商的芯片在高可靠、高安全方面，在面对多系统、多屏的环境中，仍然有短板。 芯驰厚积薄发轻装上阵，占据赛道优势 在汽车智能化时代背景下，很多玩家的历史产业反而有可能给其智能化转型带来局限。芯驰作为一家全新的创新型企业，在吸收国内外各类经验技术下轻装上阵更具有后发优势，反而能在竞争中占得先机。08国产车规芯片领航者，助力车企智能化转型国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化资料来源：公司官网，国泰君安证券研究公司使命成为最受信赖的汽车半导体公司

166、公司愿景价值观用“芯”定义未来 赋能智慧出行成就客户 担当 真诚互信 激情 诚信 责任 亲和 专业 创新107 芯驰科技布局智能座舱，自动驾驶，中央域控制器和微控制器四条赛道 芯驰在全场景赋能未来智能汽车的目标下，针对智能座舱、自动驾驶、中央域控制器、微控制器四条赛道分别打造了X9、V9、G9、E3四个系列产品。08打造“四芯合一”产品，赋能汽车智能化资料来源：公司官网，国泰君安证券研究表25： 公司分别打造了X9、V9、G9、E3四个系列产品产品赛道产品名称生产年份产品类别参数X9 E/M/H 2020 IVI/仪表仪表10K-50KDMIPS 2-4x 1080p显示显示智能座舱X9 HP

167、/U 2021 智能座舱智能座舱50K-100KDMIPS 300GFLOPSX9 S/SP/CC 2022 智能座舱智能座舱+ADAS 8-10 x 1080p显示显示 100K-200KDMIPS（下一代）智能座舱 中央计算单元2023 未来智能座舱未来智能座舱4-40TOPS NPU多路多路4K显示显示 200K-300KDMIPSV9 M 2020 环视+AEB 9x Cameras CV处理引擎自动驾驶V9 T 2021 L2 ADAS域控18x Cameras 多传感器融合V9 P/U 2022 L3/L4自动驾驶CV+AI加速20-200TOPS NPU（下一代）自动驾驶 中央计

168、算单元2023 L4/L5自动驾驶800万像素摄像头 500-1000TOPS NPUG9 S/X 2020 中央网关中央网关2x 千兆以太网千兆以太网 20下下CANFD 4x 性能提升性能提升中央域控制器G9 V/Q/H 2021 跨域网关跨域网关虚拟化支持虚拟化支持 网关网关+仪表融合仪表融合G9 P 2022 跨域网关跨域网关8TOPS NPU 多应用集成多应用集成车控+网关 中央计算单元2023 全车集中控制器全车集中控制器多路高速接口多路高速接口 高功能安全等级高功能安全等级E3 2022 动力/底盘/车身ASIL D 安全等级 AEC-Q100 Grade1微控制器跨域控制器多组

169、双核锁步CPU 高性能高集成度E3 2023 车身/底盘ASIL D 安全等级 AEC-Q100 Grade1BOM优化，功耗优化国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化 诚信 责任 亲和 专业 创新108 X9系列处理器是专为新一代汽车电子座舱设计的车规级汽车芯片 集成了高性能CPU、GPU、AI加速器以及视频处理器，能够满足新一代汽车电子座舱应用对强大的计算能力、丰富的多媒体性能等日益增长的需求。例如最新的X9U系列可以同时驱动包括前排屏、后排屏、中央扶手屏等在内的十个高清的显示屏，使得汽车的智能表面设计更加简化和高性能。08X9系列：集成度极高的量产座舱芯片资料来源：公司官网国产车规芯

170、片领航者，四芯合一赋能汽车智能化图74： X9系列处理器是专为新一代汽车电子座舱设计的车规级汽车芯片 诚信 责任 亲和 专业 创新109 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。08X9系列：集成度极高的量产座舱芯片资料来源：公司官网，国泰君安证券研究国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化图75： X

171、9系列不断发展完善图76： X9U系列是集成度最高的量产座舱芯片 诚信 责任 亲和 专业 创新110 公司围绕X9系列打造了多种智能座舱解决方案 目前芯驰有着多个围绕X9系列的解决方案：基于X9U的旗舰级智能座舱解决方案，基于X9H/HP的主流智能座舱解决方案，基于X9E/M的虚拟仪表及IVI解决方案。可以看到芯驰不再局限于产品，而是开始提供产品服务的全套解决方案。08X9系列：集成度极高的量产座舱芯片国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化资料来源：公司官网图77：公司围绕X9系列打造了多种智能座舱解决方案 诚信 责任 亲和 专业 创新11108V9系列：助力智能驾驶辅助系统转型国产车规芯

172、片领航者，四芯合一赋能汽车智能化资料来源：公司官网，国泰君安证券研究 V9系列处理器是专为新一代智能驾驶辅助系统设计的车规汽车芯片 其集成了高性能CPU、GPU、CV 引擎，能够满足新一代智能驾驶辅助系统应用对强大的计算能力日益增长的需求。此外，V9系列处理器集成了千兆以太网、CAN-FD, 能够以较低的成本与车载系统进行无缝衔接。该款处理器还支持MIPI-CSI的并口CSI, 能够支持摄像头输入，包括360环视、前视摄像、后视摄像和车内摄像系统。 芯驰的智能驾驶系统能包含感知-规控-执行在内的完整自动驾驶模块及参考设计。同时芯驰UniDrive平台也能灵活适配主机厂不同需求。例如让合作伙伴掌

173、握自动驾驶算法和数据的快速赋能，也可以高度灵活的进行改变以满足不同类型客户需求。图78： V9系列集成了高性能CPU、GPU、CV 引擎图79：V9系列处理器是专为新一代智能驾驶辅助系统设计的车规汽车芯片 诚信 责任 亲和 专业 创新11208G9系列：中央网关高性能芯片国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化资料来源：公司官网，国泰君安证券研究 G9系列是专为新一代车内中央网关设计的高性能车规级汽车芯片 G9采用双内核异构设计，包含高性能Cortex-A55 CPU内核及双核锁步的高可靠Cortex-R5内核，在承载未来网关丰富的应用同时，也能满足高功能安全级别和高可靠性的要求。图80：汽

174、车EE架构从分布式走向集中式 诚信 责任 亲和 专业 创新11308E3系列：填补国内高端高安全级别车规MCU空白国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化资料来源：公司官网 E3系列是针对汽车安全相关应用设计的新一代高性能微控制器产品 全系列产品集成了3对ARM Cortex R5双核锁步CPU和4MB片内SRAM以支撑汽车应用对于算力和内存日益增长的需求。 E3集成了丰富的通信外设模块，可以在汽车系统中以优秀的系统BOM成本实现无缝的系统集成。 内置的信息安全模块集成真随机数生成器、AES、RSA、ECC、SHA以及符合国密商密 2/3/4/9标准的硬件加速器。E3的显示产品特别集成了2D

175、 GPU、图形硬件加速引擎、RGB或LVDS视频输出、并行CSI视频输入等多媒体外设，适合于汽车2D仪表、HUD、电子后视镜等汽车显示类应用。其汽车功能安全认证可以达到ASIL D级别，安全性能国际领先。图81： E3系列在车规MCU脱颖而出 诚信 责任 亲和 专业 创新114 芯驰科技的合作伙伴主要分IP、EDA，供应链，生态合作三方面以及客户车厂。从设计到硬件供应再到软件技术和市场，芯驰与几十余家国内外知名的企业达成了良好的合作关系。 在IP、EDA领域多与国外知名企业合作。EDA和IP是信息产业科技进步的核心创新源泉。在该领域的实力很大程度上决定了公司产品的竞争力。芯驰在该领域的合作厂商

176、以ARM CHINA、新思等为代表，都是在芯片设计领域耕耘多年的巨头，这很大程度上保障了芯驰科技产品的技术和性能。08合作伙伴众多，携手开拓市场国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化资料来源：公司官网，国泰君安证券研究IP/EDAIP/EDA 诚信 责任 亲和 专业 创新115 与多个主流玩家合作，应对缺芯时代 受于缺芯的大背景限制，近些年半导体产业在供应链方面始终面对巨大挑战。芯驰在供应链上主要还是与台积电以及其旗下的日月光集团达成合作，一方面是考虑到台积电的强大生产能力和高品质，另一方面也是因为国内半导体生产技术受限。芯驰也早早就跟台积电下了大量的订单，保证了自己的芯片供应；同时芯驰也

177、与国内的通富微电，宜特检测等为代表的公司达成合作。08合作伙伴众多，携手开拓市场国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化资料来源：公司官网，国泰君安证券研究供应链供应链 诚信 责任 亲和 专业 创新116生态合作方向清晰，伙伴众多。芯驰在生态方向上的合作细分为了4个领域，分别为操作系统和基础软件类，工具、协议栈、安全类，应用、生态、视觉类和整体方案解决类。公司与多达200家的生态合作伙伴合作。其合作伙伴不仅有VECTOR这样的行业巨头，也有很多国内领军企业。方向清晰且合作伙伴众多能够保证芯驰生态合作上的强大生命力。公司已涵盖国内超70%主机厂，与多家公司开展相关合作。芯驰科技已经将服务和解决

178、方案提供给多家厂商，形成稳定而又庞大的客户群体，并积极开展合作。与东风汽车的合作便是基于G9的中央网关/中央计算平台，打造出了东风汽车的中央控制模块08合作伙伴众多，携手开拓市场国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化资料来源：公司官网，国泰君安证券研究东风汽车VCTORWNDRARUNITY艾拉比ETAS同行者 诚信 责任 亲和 专业 创新117 芯驰科技聚焦全场景，赋能未来汽车 汽车电子电气的演进推动了原有汽车功能的快速融合以及对核心主控芯片的需求，车辆的服务属性逐渐增加，智能座舱与智慧网关成为主旋律。 芯驰科技致力于提供基于未来智能汽车的全场景覆盖，全方位赋能未来汽车的主要应用需求，公

179、司产品和解决方案覆盖智能座舱、高级驾驶辅助/自动驾驶、中央网关和高可靠高性能MCU四大业务，面向未来智能汽车各项核心应用场景。08聚焦赋能未来汽车完整需求，破局“缺芯少魂”国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化资料来源：公司官网图82： 芯驰科技目标是全场景赋能未来汽车 诚信 责任 亲和 专业 创新118 专注赋能车企，平台化开发 芯驰科技四大系列产品均采用通用的底层架构。平台化的贯通设计不仅大大降低了研发成本和时间投入，更能迅速提升车厂的供应链弹性，缓解“缺芯”风险。 芯驰的系列产品高度的开放性和兼容性让车企可以建立独特的核心竞争力。与传统开发模式相比，平台化模式具有节约开发成本、分摊制造和采购成本、产品衍生能力强、新品开发时间短、质量更易保障等优势。08聚焦赋能未来汽车完整需求，破局“缺芯少魂”国产车规芯片领航者，四芯合一赋能汽车智能化资料来源：公司官网图83： 芯驰全新中央计算架构助力平台化开发