【国君汽车 行业专题】汽车智能芯片迎来爆发，自动驾驶+智能座舱双驱动

本报告导读

汽车智能化拉动了车用智能芯片的需求。尽管全球市场目前以国外巨头为主导，中国企业也在发力，地平线、杰发科技等企业的车用智能化芯片已量产前装。

摘要

智能化浪潮之下，车用智能芯片市场将爆发。智能汽车功能不断拓展，传统MCU难以满足智能化需求，新架构中域控制器整合了大量原本分布在各处的功能，汽车主控芯片将换用算力更强大的智能芯片。ADAS和智能座舱域的功能创新速度快、算力要求高，将是全车中运用智能芯片的两个重点。

Mobileye和英伟达在不同级别自动驾驶下各有优势。Mobileye在L2\L3级别的自动驾驶芯片领域占据支配地位，核心优势在视觉处理，市场份额超过70%，随着更加开放性的EyeQ5芯片的推出，Mobileye开始发力高级别自动驾驶；英伟达在L4级别更具备优势，适用于摄像头、雷达等不同类型传感器的融合，更加满足造车新势力全栈自研的需求。

智能座舱芯片存在高低端分流现象，高端市场主要供应商是高通。高端座舱以“一芯多屏”或“多屏融合”为特征，并加入AI互动功能，因此对芯片性能要求较高。高通芯片CPU、GPU算力较高，同时还内置了AI计算和5G通讯模块，在高端座舱芯片市场的份额较大。瑞萨与多家日系车企合作，产品特点是性价比高、容易开发，已成为中低端座舱芯片市场的主要供应商。

国产芯片也在起步，地平线、杰发科技已经实现量产前装，黑芝麻、华为和吉利也即将量产。地平线主攻ADAS芯片，现拥有40多个前装量产项目，出货已超40万片。杰发科技的智能座舱芯片于2021年实现量产前装，累计出货已超20万片。从商业模式上看，与自主品牌合作是国产芯片的重要突破点，芯片厂商正在与Tier1和OEM车企深度合作开发智能化解决方案，进口替代逐渐起步。

风险提示：汽车芯片测试验证周期长，量产进度不及预期。芯片代工受贸易制裁影响，高端芯片生产渠道阻断。

正文要点

1. 行业变革拉动汽车智能芯片需求

智能汽车浪潮已来，功能高级化和电子架构变革是汽车改用智能芯片的两大推动力。宝马、特斯拉和造车新势力等智能化的领跑者已率先使用智能芯片。随着未来智能化渗透持续加深，汽车智能芯片需求将迎爆发式增长。

2022年1月，中国市场智能汽车销量超37万辆，智能化芯片已经深入乘用车市场。宝马、比亚迪和奔驰搭载智能芯片的车型单月销量均超3万，特斯拉、理想全部车型都已搭载智能芯片，单月销量均破万。

1.1. 芯片是智能汽车核心硬件，智能芯片采用SoC

汽车电子功能依赖于车载芯片实现，功能复杂化正在提高对芯片性能的需求。过去的汽车的电子功能主要是精密控制和安全保障，现在则更注重提升综合感受，智能汽车将搭载越来越多搭载自动化、智能化、交互式的功能，许多场合产生了对智能化芯片的需求。

初级阶段的电子功能广泛采用微控制器芯片（MCU，Micro Controller Unit），MCU又称单片机，内部一般包含CPU、时钟、存储器等元件，特点是通用性强，适用于对算力要求不高的场合。现代主流智能芯片都采用系统级芯片（SoC，System on a Chip）的设计，SoC是将图形处理单元（GPU，Graphics Processing Unit）、数字信号处理器（DSP，Digital Signal Processing）和神经处理单元（NPU，Neural Processing Unit）等元件集成到一起的产物，性能强大，适合运行高级操作系统，可以实现智能化的功能。

1.2. 控制架构集中化，智驾和座舱域率先更“芯”换代

传统汽车电子控制系统普遍采用E/E架构，这种架构是分布式的，大量电子控制器（ECU，Electronic Control Unit）遍布在全车各个角落。

如果要在E/E架构下实现高级的智能化，整车电子系统会变得非常复杂。传统汽车每个电子控制功能都要配备一颗ECU，每个ECU都需要一枚MCU芯片，增加功能往往需要增加芯片。

博世提出了按功能属性划分的方案，使用域控制器把多个ECU的功能整合到一起，如下图所示。因为域控制器可以替代大量ECU，集中处理和运算多个传感器传来的数据，所以在这种架构下控制器的数量得以大大减少，增加新的功能也无需增加额外的处理器芯片。

在域控制器架构下，自动驾驶和智能座域是采用大算力智能SoC的两个重点，作为新兴域，算力需求增长最快，而且这两个域未来还将有更多新功能加入。

以特斯拉Model 3为例，该车采用了域控制器架构，特斯拉把驾驶辅助系统和智能座舱的信息娱乐系统整合到了前车身域控制器上，该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. 智能化加速渗透，芯片需求将提前爆发

近年来，汽车智能科技迅速升级，智能汽车渗透率不断提高，市场对智能汽车认可程度亦在加深。2021年智能汽车销量超270万辆，全年智能化渗透率超10%，2021年12月智能汽车销量超40万辆，单月渗透率达17.6%，智能芯片需求迅速增长。

未来智能汽车市场成长空间仍然庞大，根据ICVtank预测，到2026年，全球自动驾驶市场规模将达687亿美元，CAGR达25.4%，智能座舱市场规模将达440亿美元，CAGR约11.3%，中国市场年复合增速达11.6%，领先全球增长。

现在车企实现智能化的普遍路径是预埋硬件，而后再通过空中下载技术（OTA）推送新功能，以软件升级的模式不断创造收益。这意味着新车出厂时已经搭载了未来数年所需的算力，智能芯片需求高峰将提前到来。

2. 全球车用智能芯片市场呈寡头垄断格局 

车用智能芯片市场目前由少数几家海外大厂主导，芯片研发需要大量资金投入和长期积累，行业壁垒较高，新厂商进入难度大。ADAS芯片市场份额较大的供应商有Mobileye、英伟达和特斯拉，智能座舱市场主要有高通、瑞萨和恩智浦。

2.1. ADAS芯片：Mobileye和英伟达在不同级别自动驾驶各有优势

Mobileye和英伟达在不同级别自动驾驶下各有优势。Mobileye在L2\L3级别的自动驾驶芯片领域占据支配地位，核心优势在视觉处理，市场份额超过70%，随着更加开放性的EyeQ5芯片的推出，Mobileye开始发力高级别自动驾驶；英伟达在L4级别更具备优势，适用于摄像头、雷达等不同类型传感器的融合，更加满足造车新势力全栈自研的需求。

2.1.1 Mobileye在L2\L3级自动驾驶芯片领域占据支配地位

Mobileye在ADAS领域深耕了20多年，在L2\L3级别的自动驾驶芯片领域占据支配地位，核心优势在视觉处理。Mobileye2004年推出第一代自动驾驶芯片EyeQ1到2018年推出第四代产品EyeQ4，在L2-L3级别自动驾驶芯片市场占据主要市场份额。2020年Mobileye推出EyeQ5来满足整车更加个性化需求，也更加适配更高级别自动驾驶。

从2007年开始，Mobileye视觉系列芯片已经广泛地装配在宝马、沃尔沃、通用等OEM的多款量产车型上。2021年，Mobileye与大众、福特和吉利（极氪）达成了合作协议，年末在手项目覆盖30家汽车制造商的300多款车型，5000余万辆新车。

尽管近两年新竞争者确实对Mobileye的市场份额造成了一定冲击，但其业绩增长速度并未放缓，市场竞争力依旧强大。根据英特尔财报披露，Mobileye在2018至2021年期间，总营收由6.98亿美元增长至13.86亿美元，芯片出货量增长至2810万片，成立以来总出货量突破了1亿。

技术方面，Mobileye芯片采用CPU+计算机视觉处理器的架构。从EyeQ3、EyeQ4到EyeQ5均延续了此设计，三代产品的AI计算的核心均采用深度学习专用处理器，该处理器专为计算机视觉算法（Computer Vision Algorithm，CVI）而设计，特点是并行数据运算能力强，且功耗极低。

此外，针对过去用户提出的“黑盒”封闭性问题，Mobileye从EyeQ5开始提供更开放的“白盒”，OEM既可以选择全套解决方案，又可以在硬件上自行研发软件算法，多种需求均得到满足。

2.1.2. 英伟达在L4级别更具备优势，更适配多重传感器融合

英伟达在L4级别更具备优势，适用于摄像头、雷达等不同类型传感器的融合。英伟达从车载娱乐等处理起家切入到汽车芯片领域，2015年初推出其第一代智能驾驶芯片DrivePX系列，随后不断升级，最新一代产品DriveXavier，可满足L3/L4级别的自动驾驶计算需求。英伟达在自动驾驶芯片领域的特点是支持能像头输入、激光定位、雷达和超声波传感器等多种传感器的融合，使其在更高级别的自动驾驶中更具备优势。

英伟达2016年发布了Drive PX2芯片，在汽车领域展开其战略布局。这款芯片获得了博世、大陆等顶级Tier1和特斯拉、戴姆勒、沃尔沃等OEM的合作，帮助英伟达在车用机器学习领域积累了大量相关知识。到2019年发布Xavier芯片时，英伟达已经提供了较为成熟的产品和配套算法，2020年小鹏汽车率先搭载Xavier，实现了英伟达芯片的首次量产落地。

从Xavier的内部结构来看，GPU面积最大，可编程性和兼容性高。该芯片还内置了六种其他的处理器，能够同时进行传感器处理、测距定位、视觉感知和路径规划计算，适合雷达+视觉的ADAS解决方案。Xavier使用12nm的工艺，功耗大约30W，单枚高配版算力可达32 TOPS。

英伟达在2022年还计划推出新一代ADAS芯片Orin，新产品体积更小，单片运算能力升级200TOPS，还能支持多种操作系统，包括Linux、QNX和Android。虽然Orin芯片还未量产上市，但已经提前受到大量关注，多家新势力企业都宣布将在规划车型上使用。

英伟达支持计算机视觉+雷达的ADAS方案，容错率较高，且开发难度整体低于纯视觉。同时，英伟达还提供全套的AI开发工具和工作流程指引，帮助OEM厂商自行开发自动驾驶算法软件。对于希望全栈自研的车企而言，不论是需要修复算法漏洞或是开发新的升级包，在英伟达芯片上都会更容易实现。

2.1.3. 特斯拉自研芯片算力突出，自给自足

特斯拉自研的自动驾驶芯片FSD（Full Self-Driving），是行业内算力最大的智能芯片之一。由于是全栈式自主研发，FSD芯片与特斯拉纯视觉的自动驾驶算法配套性较高，目前也仅供特斯拉自家车型使用。

FSD芯片尺寸较大，其中最重要、面积最大的是特斯拉自研的NPU，主要用来运行深度神经网络算法。此外，GPU上70%的算力也都用来运行深度神经网络的post processing部分。特斯拉现有车型搭载了两颗FSD芯片，能在单颗芯片故障情况下保障驾驶安全，并且在深度神经网络计算上最大可达144TOPS算力。

虽然FSD性能优异，但是目前也没有特斯拉以外的OEM在使用。即使未来特斯拉对外开放FSD授权，也很难吸引别的整车厂商，因为OEM更多采用雷达+视觉的混合方案，意味着要改变整车架构，或者全盘接受特斯拉的设计才能使用FSD。

2.2. 智能座舱芯片：市场显著分流，高通算力行业领先

相比于ADAS，座舱能给汽车消费者带来更直接的智能体验，客户通常要求屏幕清晰、多媒体交互流畅，因此座舱芯片的CPU和GPU算力是衡量其性能的两个重要维度。CPU算力的主要评价指标是整数运算效率，单位是DMIPS（百万条指令/秒），GPU算力的评价指标是浮点数运算效率，单位是FLOPS（浮点运算次数/秒）。

目前高通是高端智能座舱芯片最重要的供应商，瑞萨、恩智浦、德州仪器等厂商则主要面向中低端市场，配备的算力差异显著。高通旗舰款芯片的CPU算力超100kDMIPS，GPU算力超1000FLOPS。瑞萨和德州仪器座舱芯片CPU算力在22-50kDMIPS范围，GPU算力100-300kDMIPS范围。

根据IHS测算，2021年智能座舱对芯片CPU的算力需求平均25kDMIPS左右，未来将快速成长，到2024年上升至89kDMIPS。

2.2.1. 高通性能优异，成为高端座舱首选

高通是当前座舱芯片领域最重要的供应商之一，其芯片在中高端车型中的配备率也是最高的。根据高通官方披露，2021年全球有20家OEM使用了高通骁龙数字座舱平台，订单总估值超80亿美元。

目前高通芯片已经开发到第四代，出众的性能吸引了越来越多的订单。第一代是2014年发布的骁龙602A，但落地车型较少。第二代是2016年发布的骁龙820A，单颗售价在40美元左右，在2018年开始广泛应用于奥迪、大众、丰田、理想、蔚来和比亚迪等厂商的中高端车型之中，是高通第一款获得成功的智能座舱芯片。

高通芯片算力优势显著，2020年初发布最新SA8155P芯片性能再度升级，可以实现“一芯多屏”，包括超宽全景显示器、3D数字仪表盘、抬头显示 (HUD) 和超高清媒体流。该芯片还嵌入了神经网络计算模块（NPU），支持座舱内的AI交互，还可以定制个性化的多音频区域、提供更清晰的车内通信、主动降噪和回声消除。

8155芯片另一大亮点是将5G通讯模块从外接改成内置，芯片整体体积更小、发热更低，同时最大带宽比上一代芯片翻了3倍。这样的设计使得OTA过程的稳定性和速度都会有明显改善，且拥有卓越的AI、车联网功能的可拓展性。

尽管一颗8155芯片的出货价格达到250美元以上，但是车企还是争相配置，国内自主品牌尤其热衷于将配备高通芯片作为卖点，例如蔚来ET7、理想L9、埃安新款LX、吉利星越L、长城WEY摩卡和威马W6等。

2021年末，高通公布了四代汽车智能芯片SA8295P，预计在2022年底量产。新款芯片的图像处理、多媒体、计算机视觉和AI功能都将进一步强化，并且已在尝试ADAS和智能座舱域融合。

2.2.2. 瑞萨芯片深受日系车喜爱

瑞萨是MCU芯片时代的龙头企业，通过不断加强与日系车企的合作，在智能座舱芯片市场亦找到了突围点。日产汽车集团Nissan Skyline车型较早搭载R-Car系列芯片并在2019年量产装车，2021年10月丰田宣布将瑞萨R-Car芯片用于下一代车载多媒体系统，搭载R-Car芯片的雷克萨斯新款车型也即将上市。

瑞萨R-Car系列是中低端智能座舱芯片代表，该芯片CPU算力约40kDMIPS，GPU算力约288GFLOPS，足以支持2D/3D的数字仪表盘，还可以在中控屏播放欢迎动画、显示后视摄像头和车身环视画面。

相比高端座舱，中低端市场的芯片对“多屏”和AI互动的要求较低，许多用户是缺乏算法积累的传统OEM，所以该市场更注重算法开发的便利性。

瑞萨作为MCU市场的领跑者，在推出智能化芯片时依旧延续了高用户友好性。R-Car支持Linux和安卓操作系统，出厂时还配备了硬件设计手册和软件开发指南，可有效帮助车企减少设计工作量、缩短开发时间并且降低相应风险。

3. 国产芯片逐渐起步，与客户深度合作

3.1.地平线、杰发科技已量产，更多品牌即将上市

国内企业已开始进入车用智能芯片市场，在产品和商业模式上同时寻求突破。一方面，地平线和杰发科技都已经实现量产前装，黑芝麻、华为和吉利的芯片也即将装车。另一方面，芯片厂商正在与Tier1、OEM合作开发，为客户提供高度个性化的产品。

3.1.1. 地平线是国产ADAS芯片领跑者

国内企业地平线的智能驾驶芯片从2019年开始量产，搭载在广汽、上汽等自主品牌的多款车型上，造车新势力车企也有装配。截至2021年12月，地平线芯片已经拥有40多个前装量产项目，出货已超40万片。

地平线征程2是首款通过AEC-Q100车规级认证的国产智能驾驶芯片，可搭载自适应巡航（ACC）、自动紧急刹车（AEB）等功能，征程3实现了自动泊车（APA）、自主变道（ALC）等高级别功能的落地。

技术方面，征程系列芯片采用了自主研发的BPU（Brain Processor Unit），属于边缘AI计算的专用处理器，运算效率显著优于GPU。在BPU的支持下，征程芯片能同时处理来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器产生的最多8路数据，可以支持多种ADAS解决方案。

2021年的新产品征程5芯片格外突出了安全性，包括驾乘和汽车通信安全两方面。芯片上嵌入了安全岛MCU（包含ARM Trustzone和各类加密硬件等），用于监测和保整车电子系统的安全和稳定运行。该芯片延续了双核BPU架构，同时新增了大并发数据桥，片上带宽极大扩展，因此能进行更高效的计算，AI算力达128TOPS。

安全升级、性能飞跃式提升，征程5已经受到多家Tier1关注，大陆集团、东软睿驰、立讯集团、联成开拓计划在2022年推出基于征程5芯片的域控制器，出货量有望迎来爆发式增长。

3.1.2. 黑芝麻大算力ADAS芯片即将量产

黑芝麻智能在2019年推出第一代芯片A500，AI算力约5.8TOPS。2020年黑芝麻发布第二代芯片A1000系列，算力达到58-116TOPS，2021年发布了A1000 Pro，算力达196 TOPS，属业内最高性能ADAS芯片之一。

黑芝麻的这4款ADAS芯片已经流片成功，A1000芯片首先将在商用车后装市场出货。经历了近2年的测试验证，该芯片也有望在2022/2023年量产前装。

3.1.3. 杰发科技智能座舱芯片已经上量

杰发科技（AutoChips）的智能座舱芯片AC8015已于2021年3月实现前装量产，在国内入门级智能座舱芯片市场的份额不断成长，截至2021年底累计出货已超20万片。

杰发科技产品的特点是可靠性高、性价比高，开发应用生态完善。AC8015芯片的CPU算力约17kDMIPS，GPU算力约30GFLOPS，基本满足入门级智能座舱的需求，可以应用于屏幕控制（仪表+中控屏）、单液晶仪表和信息娱乐系统。

2020年6月，杰发科技获得了Tier德赛西威的定点项目，2021年3月正式实现前装量产。截至2021年底，基于AC8015芯片打造的智能座舱域控制器已有20余款量产上市，覆盖了广汽传祺、上汽名爵等厂商的多个高性价比车型。

3.1.4. 华为正在基于手机技术研发车用座舱芯片

华为自主设计的芯片麒麟990A将是其首款车用智能化芯片，定位高级智能座舱。目前已有北汽极狐阿尔法S、北汽魔方等车型宣布使用该款芯片，预计将在2022年底实现首次量产装车。

麒麟990A（Automobile）与手机版的990芯片有深刻的关联， 990采用7nm制程，AI算力强大，拥有5G通讯和深度神经网络计算模块。尽管麒麟芯片目前无法由TSMC或三星代工，但华为作为全球消费电子巨头，其自主设计研发能力仍处在行业领先地位。

3.1.5. 吉利自研7nm座舱芯片即将量产

吉利旗下芯擎科技是一家专研车用半导体的科技企业，在2021年末，其自主研发的座舱芯片“龍鹰一号”设计已经通过验证，符合车规级AEC-Q100 Grade 3标准。“龍鹰一号”在性能和工艺方面非常接近高通8155，量产后将是国内首款7nm工艺制程的高端智能座舱芯片。

凭借“龍鹰一号”，芯擎科技与德赛西威、东软集团、北斗智联等Tier1已经签署战略合作协议，将以该芯片为硬件基础开发新一代智能座舱域控制器，成套产品预计将于2023年实现量产装车。

3.2. 与下游深度合作，借助国产汽车实现进口替代 

3.2.1. 汽车芯片产业链合作加深

过去，车载半导体供应商将开发的半导体和子系统交付给 Tier1，业务就暂告一段落，很少涉足应用软件和算法的开发。OEM车企则直接购买Tier1的全套解决方案，同样较少涉足上游硬件或软件的开发。

而现在国内芯片企业开始与Tier1、OEM深度合作，在硬件平台上共同开发软件，形成定制化的解决方案。一方面合作开发有助于最大化利用硬件性能，另一方面，对于Tier1和OEM而言，在需要硬件技术支持的情况下，国产芯片厂商比海外供应商的响应速度更快，派遣团队更便捷。

3.2.2. 与Tier1合作开发域控制器，充分利用硬件性能

由于智能汽车域控制器对软硬件协同开发的要求较高，而芯片厂商缺乏软件算法开发能力，Tier1又不熟悉芯片硬件设计技术，所以传统模式很难充分利用芯片的性能。现在国产芯片供应商在更多地与Tier1合作开发，这种商业模式有利于提升硬件性能利用率，进而向市场提供软硬件协同度更高的域控制器产品。

例如地平线与福瑞泰克等Tier1合作开发了Horizon Matrix系列域控制器，这已经是可以直接提供给车企的完整智能计算平台，方案里既包含有AI芯片，又搭载了车辆检测、行人检测等多种AI算法。此外，地平线还提供了工具链和云服务，支持用户进一步自行开发。

地平线开发Matrix域控制器的过程中充分借鉴了本土Tier1的经验，产品较多地考虑了中国的实际路况，可以识别三轮车、电瓶车等物。Matrix Mono和Matrix Pilot已经实现量产，获得了长安集团、奇瑞汽车、上汽集团、智己汽车和广汽集团等多家自主品牌OEM的订单。

3.2.3. 直接与车企合作，成为新Tier1

国内芯片企业和车企之间也开始密切合作，一方面是因为车企经历了2021年缺芯的冲击，希望降低对上游的核心技术依赖，另一方面是智能汽车设计者也更加注重打造本品牌在科技方面独特的用户体验，给本土芯片供应商提供了进口替代的良机。

一种模式下，OEM在合作中承担了主要开发任务，从底层算法到应用方案的全栈自研。例如，地平线和理想在2021年4月开始合作，同年6月理想ONE搭载这款控制器在2021年AEB（Autonomous Emergency Braking）自动紧急制动系统测试中获得了第一名，是国内OEM采用国产芯片完成全栈自研并且成功量产的首例。

另一种合作模式下芯片供应商承担更多开发任务，代表是华为Huawei Inside，这种模式下华为直接与车企沟通，根据对方需求进行个性化的软件定制开发，最后会提供包含智能驾驶应用软件、计算平台以及传感器在内的智能驾驶全栈解决方案。目前北汽极狐汽车已经采用了Huawei Inside模式与华为合作，相应车型称为“HI”版。

这种模式其对车企的开发能力要求极低，同时车企的定制化诉求也能得到很好的满足，许多OEM企业原本不具有算法开发基础，与华为这样的科技巨头合作将有助于其快速推出智能化新车型。

将几种对主流模式进行横向比较，我们发现：地平线模式在现有供应链基础上深化合作，提高了软硬件协同程度；理想“全栈自研”模式定制化程度最高，对车企开发能力要求也是最高的；Huawei Inside模式将开发任务更多转移到芯片供应方，最大化降低了OEM的开发难度。

4. 风险提示

车用芯片验证测试周期长，量产进度不及预期。汽车半导体运行环境更严苛，关系着汽车与人身安全，对可靠性要求高，车规级智能芯片从流片成功到量产前装一般需要2至3年的验证时间，智能芯片可能影响整车量产交付进度。

芯片代工受贸易规则影响，高端芯片生产渠道阻断。美国颁布禁令后，台积电、三星无法为华为代工，华为自研的芯片面临生产难题，而国内暂时无法生产14nm以下制程的芯片。

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