1、2022年Soc行業(yè)細(xì)分產(chǎn)業(yè)及競爭格局分析1.Soc：基于智能座艙與自動駕駛芯片的算力需求智能座艙芯片：車載娛樂加速滲透，國產(chǎn)替代格局向好智能座艙芯片須具備強(qiáng)大的車載娛樂和智能交互功能。智能座艙是相對傳統(tǒng) 汽車座艙的概念，一般認(rèn)為，智能座艙應(yīng)包含三大功能：1）多彩中控屏。智能座 艙芯片向“一芯多屏”、“一芯多系統(tǒng)”的方向發(fā)展，不僅對 SoC 芯片的音視頻 解碼、圖像處理能力有較高要求，還需要芯片從硬件層面能較好的支持 Hypervisor 或 Hardware Partition。2）智能交互。除了傳統(tǒng)的智能語音交互，手勢交互、DMS、 OMS、HUD 等新的交互方式不斷涌現(xiàn)，在增強(qiáng)客戶體驗(yàn)的

2、同時(shí)索取大量算力，對 SoC 芯片的音視頻編碼能力、AI 模塊有更高的要求。3）OTA。智能座艙通過持 續(xù)升級，帶來最新穎的功能，這要求 SoC 芯片搭載穩(wěn)定的 5G/4G 模塊以及 Wifi、 藍(lán)牙、GPS 模塊。“AP+CP”打造強(qiáng)大智能座艙芯片方案。SoC 芯片作為主處理器可以滿足影 音娛樂的需求，AI 模塊負(fù)責(zé)語音交互功能的實(shí)現(xiàn)。但隨著手勢交互，尤其是 DMS、 OMS 功能的出現(xiàn)，帶來了大量 AI 運(yùn)算需求，系統(tǒng)需處理座艙內(nèi) 1-N 顆攝像頭的 圖像信息。即使是高端智能座艙芯片高通 8155，若沒有協(xié)處理器，AI 模塊占用率 也居高不下，帶來卡頓、死機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。因此還需要一顆 AI 專用

3、協(xié)處理器，保證算力 充足。作為獨(dú)立的智能終端，在“AP+CP”加持下，汽車座艙將兼具移動辦公、 移動家居、娛樂休閑、數(shù)字消費(fèi)、公共服務(wù)等功能，空調(diào)、氛圍燈、香氛、車窗等 設(shè)施開關(guān)不再分立，消費(fèi)者僅需要通過統(tǒng)一的 HMI 界面即可從容控制車內(nèi)所有系 統(tǒng)。傳統(tǒng)車廠商不甘落后，智能座艙加速滲透。相比自動駕駛技術(shù)，智能座艙的 技術(shù)難度較低，且容易被消費(fèi)者直觀感知，因此成為車廠率先發(fā)力的主戰(zhàn)場。智 能座艙作為汽車智能化進(jìn)程中較為成熟的部分，已經(jīng)在高端車型上率先普及，往中低端市場逐步滲透。2021 年新發(fā)布（未大量交付）的車型中， 配備智能座艙功能新車占比約 50.6%。2021 年全球汽車銷量 8268

4、 萬臺，2030 年全球智能座艙在乘用車的滲透率最終將達(dá)到 87% 左右。根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈調(diào)研，單顆智能座艙芯片目前在 100-1500 元不等，且存在中端 車型使用高端芯片的情況，以此測算整個(gè)智能座艙市場空間 2025 年達(dá)到 205 億 元，2030 年將超過 373 億元。消費(fèi)電子巨頭入局，高通市場份額領(lǐng)先。燃油車時(shí)代，NXP、瑞薩、Ti 為中控 芯片的主要廠商，產(chǎn)品因可靠穩(wěn)定而被廣泛采用。面對新能源汽車時(shí)代，智能座 艙更高的影音及智能交互需求，傳統(tǒng)廠商迭代慢、性能弱，產(chǎn)品略顯乏力。2017 年高通發(fā)力智能座艙市場后，發(fā)布了 820A、高通 8155 等多款產(chǎn)品，目前高通 8155 已經(jīng)成為了

5、主流車企的首選，如同手機(jī)廠商爭取高通芯片首發(fā)，車企開始爭取高 通 8155 首發(fā)權(quán)，并將其作為重要的宣傳賣點(diǎn)。作為消費(fèi)電子巨頭，高通在智能座 艙領(lǐng)域具有較強(qiáng)優(yōu)勢：1）性能突出。CPU、GPU 算力強(qiáng)，有專用 AI 模塊；2）生態(tài) 完善。消費(fèi)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)豐富；3）品牌優(yōu)勢；4）服務(wù)能力。高通從通信領(lǐng)域起家，相 對傳統(tǒng)歐美廠商具備較強(qiáng)的服務(wù)能力。5）成本優(yōu)勢。手機(jī)廠商的智能座艙芯片與 對應(yīng)的手機(jī)芯片本質(zhì)相同，區(qū)別在于車規(guī)認(rèn)證及相應(yīng)調(diào)整，手機(jī)芯片銷售前期分 攤了研發(fā)成本，大量出貨具備規(guī)模效應(yīng)。華為、三星、MTK 同樣積極布局智能座艙。 華為的麒麟 710A、990A 芯片覆蓋中高端，在鴻蒙系統(tǒng)加持下，可

6、以與手機(jī)、電腦、 家居形成協(xié)同，具有強(qiáng)大的生態(tài)優(yōu)勢；三星以優(yōu)質(zhì)服務(wù)形成差異化，綁定奧迪大 客戶，發(fā)力高端市場。整車廠商差異化需求高、智能座艙 SoC 難一家獨(dú)大，國產(chǎn)替代機(jī)會多。盡管 高通在智能座艙領(lǐng)域攻城掠地，體量不斷攀升，但我們認(rèn)為最終不會形成某一家 芯片廠商獨(dú)大的格局：1）車企數(shù)量多。手機(jī)終端廠商少，而車企經(jīng)過多年競爭淘 汰，數(shù)量仍很多，差異化需求大；2）系統(tǒng)多樣化選擇。除蘋果外，手機(jī)操作系統(tǒng) 僅有安卓，而車機(jī)有安卓、Linux、QNX 等多個(gè)系統(tǒng)選擇，很難有一顆或一類芯片 完美支持多個(gè)系統(tǒng)。多樣化需求下，國產(chǎn)廠商有更多的生存空間和發(fā)展機(jī)會。國產(chǎn) AIoT 領(lǐng)域 SoC 廠商具備研發(fā)基礎(chǔ)

7、、政策優(yōu)勢，競相切入智能座艙賽道。 國內(nèi) Soc 設(shè)計(jì)廠商如全志科技、晶晨、瑞芯微等，產(chǎn)品被廣泛用于消費(fèi)電子、AIOT 領(lǐng)域，在超高清視頻編解碼、智能視頻分析、高精度信號處理、高效 SoC 系統(tǒng)架 構(gòu)、數(shù)模混合設(shè)計(jì)、無線互聯(lián)、語音識別、圖像識別等多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域積累了豐富的 經(jīng)驗(yàn)，相關(guān)的技術(shù)和算法已經(jīng)較為成熟，具備設(shè)計(jì)智能座艙芯片的能力。國家政 策上，因中美貿(mào)易摩擦后帶來的供應(yīng)鏈安全問題，車企催生了本地化供應(yīng)需求； 汽車領(lǐng)域有大量國內(nèi)品牌，會傾向于更多使用國產(chǎn)芯片。芯片廠商技術(shù)支持的重要性提高，優(yōu)質(zhì)服務(wù)一定程度彌補(bǔ)產(chǎn)品差距?？紤]到 芯片價(jià)值量的大幅上行及在未來自動駕駛場景中的重要支撐性地位，整車廠

8、商開 始有動機(jī)使 SoC 芯片定制化，來實(shí)現(xiàn)更有針對性的進(jìn)行硬件層級的優(yōu)化，再輔以 先進(jìn)的算法來獲得更好的計(jì)算性能、功耗比及更低的單車成本。新的架構(gòu)將打破 汽車半導(dǎo)體的固有供應(yīng)鏈，整車廠將直接與 soc 芯片廠商對接，以滿足自身的定 制化需要。矛盾點(diǎn)在于車廠缺少整體方案設(shè)計(jì)的軟硬件能力，因此芯片原廠的技 術(shù)服務(wù)重要性凸顯。英偉達(dá)、Mobileye 等歐美巨頭專注于自身產(chǎn)品研發(fā)，客戶支 持較弱，而國產(chǎn)芯片廠商在產(chǎn)品設(shè)計(jì)交付、及時(shí)響應(yīng)、軟硬件支持上有天然優(yōu)勢， 能提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，在這一過程中，國產(chǎn) soc 廠商將獲得新的認(rèn)證機(jī)會、實(shí)現(xiàn)彎道 超車。自動駕駛芯片：市場潛力巨大，國內(nèi)廠商蓄勢待發(fā)算力基礎(chǔ)決

9、定自動駕駛高度自動駕駛芯片須具備強(qiáng)大的 AI 運(yùn)算能力。目前自動駕駛功能的實(shí)現(xiàn)可分為 3 個(gè)層面：1）感知層。以攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)為主的各類傳感器、高精 地圖、GPS 負(fù)責(zé)收集環(huán)境信息。2）決策層。通過特定算法和高算力平臺對環(huán)境信 息進(jìn)行處理，得出行動指令。3）執(zhí)行層。動力系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)執(zhí)行決策層下達(dá)的 指令，完成復(fù)雜駕駛場景的應(yīng)對。自動駕駛芯片的算力需求主要在決策層面。根據(jù)汽車類型（乘用車、商用車、Robotaxi）的不同，2025 年自動駕駛汽車每小時(shí)可產(chǎn)生 1-5TB 數(shù)據(jù)，攝像頭生成的數(shù)據(jù)可能介于 70GB/小 時(shí)和 300GB/小時(shí)之間，具體取決于其分辨率、色深、幀率和壓縮

10、級別。多幀圖像 處理極其考驗(yàn)芯片的并行計(jì)算能力。隨著自動駕駛等級的提高，對算力的要求呈 幾何增長。CPU+XPU 解決 AI 運(yùn)算短板。CPU 通常為 SoC 芯片上的控制中心，邏輯和 數(shù)字運(yùn)算能力強(qiáng)，緩存較大，可以高效、低延時(shí)地處理復(fù)雜的邏輯運(yùn)算任務(wù)，其優(yōu) 點(diǎn)在于調(diào)度、管理、協(xié)調(diào)能力強(qiáng)。但 CPU 的計(jì)算單元較少，無法滿足大量并行的 簡單運(yùn)算任務(wù)。因此，自動駕駛 SoC 芯片上通常需要集成除 CPU 之外的一個(gè)或 多個(gè) XPU 來完成 AI 運(yùn)算，XPU 可選擇 GPU/FPGA/ASIC(NPU)等。GPU、FPGA、ASIC 各有所長，ASIC 為未來芯片解決方案。1)GPU 適合數(shù) 據(jù)

11、密集型應(yīng)用進(jìn)行計(jì)算和處理，尤其擅長處理 CNN/DNN 等和順序無關(guān)的圖形類 機(jī)器學(xué)習(xí)算法，作為一種通用芯片，GPU 可適用于多種 AI 算法，具備強(qiáng)大的生 態(tài)優(yōu)勢，在 AI 領(lǐng)域外也有廣泛的用途。但是，當(dāng) GPU 芯片上車后，由于其通用 性的設(shè)計(jì)，以及系統(tǒng)、算法差異，理論性能往往有一定程度的損耗。2)FPGA 通過 冗余晶體管和連線實(shí)現(xiàn)邏輯可編輯。本質(zhì)上是無指令、無需共享內(nèi)存，計(jì)算效率 比 CPU、GPU 高，對于 RNN/LSTM/強(qiáng)化學(xué)習(xí)等有關(guān)順序類的機(jī)器學(xué)習(xí)算法具備 明顯優(yōu)勢。FPGA 是用硬件實(shí)現(xiàn)軟件算法，因此在實(shí)現(xiàn)復(fù)雜算法方面有一定的難 度。3)ASIC 是面向特定用戶的算法需求設(shè)

12、計(jì)的專用芯片，因“量身定制”而具有 體積更小、重量更輕、功耗更低、性能提高、保密性增強(qiáng)、成本降低等優(yōu)點(diǎn)，弊端 在于算法修改后，需要重新設(shè)計(jì)芯片。NPU 作為 ASIC 的一種，在電路層模擬神 經(jīng)元，通過突觸權(quán)重實(shí)現(xiàn)存儲和計(jì)算一體化。一條指令即可完成 GPU 上百條指令 的功能，提高運(yùn)行效率。NPU 目前已經(jīng)被多家廠商廣泛采用，若未來自動駕駛算 法實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一，ASIC/NPU 有望成為最高效的自動駕駛芯片解決方案。汽車供電能力有限，自動駕駛 AI 運(yùn)算須具備高能效比。傳統(tǒng) AI 運(yùn)算在算力 不足時(shí)，往往通過不斷疊加芯片獲取高算力，但與此同時(shí)，耗電量也成倍上升。據(jù) 雷鋒網(wǎng)新智駕了解，當(dāng)前自動駕駛測試

13、車搭載的芯片一般能耗高達(dá) 2500w，每小 時(shí)消耗 2.5 度電，按目前新能源汽車行駛里程同比例折算，自動駕駛功能每開啟 1 小時(shí)，對應(yīng)減少約 15-25 公里續(xù)航里程。因此，自動駕駛芯片對能效比提出了 更高的要求?，F(xiàn)階段，主流產(chǎn)品的能效比已經(jīng)由最初 0.8TOPS/W(EyeQ4)、 1TOPS/W(Xavier)，進(jìn)化到了 4.44TOPS/W(英偉達(dá) Orin)、4.8TOPS/W(地平線征 程 5)，未來主流產(chǎn)品功耗至少在 3TOPS/W 以上。自動駕駛芯片市場潛力巨大，車廠差異化需求催生芯片廠商多元化商業(yè)模式ADAS/自動駕駛芯片市場空間巨大。當(dāng)前，自動駕駛最早期的一批玩家主要 是在

14、算法層面進(jìn)行開發(fā)和改進(jìn)，尤其聚焦以深度學(xué)習(xí)核心的人工智能技術(shù)發(fā)展。 我們合理假設(shè)到 2025 年全球 L1、L2 級自動駕駛功能滲透率將達(dá)到 89%，L3 級 以上自動駕駛功能市場滲透率將達(dá)到 9%。ADAS 滲透率的提升，有望進(jìn)一步帶動 ADAS 芯片出貨量的增加。我們測算出 2020 年全球 ADAS/自動駕駛芯片組市場 規(guī)模約為 17 億美元，預(yù)計(jì)到 2025 年將達(dá)到 103 億美元，對應(yīng)增速為 43.4%。車廠自動駕駛需求差異化，催生芯片廠商多元化商業(yè)模式。蔚小理等造車新 勢力希望通過自動駕駛實(shí)現(xiàn)彎道超車；蘋果、小米、百度等科技巨頭希望通過造 車及自動駕駛拓展增量業(yè)務(wù)、強(qiáng)化生態(tài)壁壘；

15、通用、大眾等傳統(tǒng)車廠不甘落后，依 托自動駕駛穩(wěn)固行業(yè)龍頭地位。面對競爭激烈的市場，整車廠商出于各自的行業(yè) 判斷，選擇了差異化自動駕駛路線，同時(shí)催生了芯片廠商多元化商業(yè)模式。1）芯片廠商提供 turn key 方案。車廠出于自身戰(zhàn)略規(guī)劃、研發(fā)周期過長、 當(dāng)?shù)卣叻ㄒ?guī)限制、自身實(shí)力等原因，決定由芯片廠商負(fù)責(zé)自動駕駛主體，自己 專注造車。主要廠商包括：a）英偉達(dá)。在 2022 財(cái)年 4 季度財(cái)務(wù)電話會議稱，正 在幫助捷豹和路虎開發(fā)自動駕駛系統(tǒng)，并分享自動駕駛軟件銷售收入，負(fù)責(zé)芯片 設(shè)計(jì)、中間件、算法、OTA 方案；b）Mobileye。Mobileye 的自動駕駛方案被業(yè) 界稱為“黑箱”，倡導(dǎo)軟件和

16、硬件高效結(jié)合，ASIC 方案將算法直接封裝在芯片上， 車廠對內(nèi)部算法無干預(yù)能力；3）華為。華為提供從智能駕駛、智能座艙甚至電氣 架構(gòu)的全套解決方案，可以幫助車廠大幅縮短研發(fā)周期，提高研發(fā)效率。2）芯片廠商提供硬件和開發(fā)工具，靈活提供算法支持。出于供應(yīng)鏈安全、或 產(chǎn)品差異化考量，部分車廠，如蔚小理、上汽，選擇將算法掌握在自己手中，保留 隨時(shí)替換芯片供應(yīng)商的能力，提供該類服務(wù)的芯片供應(yīng)商為：a）英偉達(dá)。盡管英 偉達(dá)有全棧式解決方案，但同樣支持只提供硬件和開發(fā)工具，由車廠獨(dú)立完成軟 件和算法工作；b）高通。憑借在消費(fèi)電子、通信領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)力和品牌優(yōu)勢，高 通在向智能座艙的拓展過程中市場份額節(jié)節(jié)攀升，

17、已經(jīng)成為了主流車企首選。高 通 2020 年發(fā)布高通 Ride，進(jìn)入自動駕駛領(lǐng)域，有望復(fù)制智能座艙領(lǐng)域的成功； c）英飛凌、德州儀器、恩智浦、意法半導(dǎo)體、瑞薩等傳統(tǒng)汽車芯片供應(yīng)商。傳統(tǒng) 汽車芯片供應(yīng)商在燃油車時(shí)代因產(chǎn)品穩(wěn)定可靠而被廣泛采用，隨著智能汽車時(shí)代 到來，對自動駕駛芯片算力、服務(wù)支持能力要求大幅提高，但憑借多年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)， 傳統(tǒng)芯片廠商仍舊不斷向市場推出新品。d）地平線、安霸、黑芝麻、芯馳科技等 國內(nèi)自動駕駛芯片“新勢力”。憑借對市場需求的快速反應(yīng)、優(yōu)質(zhì)的客戶服務(wù)， 國內(nèi)芯片廠商不斷通過車規(guī)認(rèn)證，與越來越多的主機(jī)廠達(dá)成合作。3）自主研發(fā)芯片及算法。a）特斯拉 FSD。作為世界新能源汽車的

18、領(lǐng)軍者， 特斯拉早在 2014 年便開始了自動駕駛布局，先后經(jīng)歷了 Mobileye 方案、英偉達(dá) Xavier 方案，最后在 2019 年推出了自己的具有 144TOPS 算力的 FSD 芯片，相 比英偉達(dá)的通用型 GPU，F(xiàn)SD 完全為特斯拉的自動駕駛方案而設(shè)計(jì)，在實(shí)際使用 中可以得到更高的效率。2025 年 Top10 汽車 OEM 廠商中有 一半將會設(shè)計(jì)自研芯片，這將成為車企提高市場反應(yīng)速度、打造競爭壁壘、縮短 研發(fā)周期的重要手段。2.英偉達(dá)、高通優(yōu)勢凸顯，國內(nèi)廠商華為等加大投入極致算力、生態(tài)豐富，英偉達(dá)領(lǐng)跑自動駕駛芯片。英偉達(dá)是 GPU 的發(fā)明者， 在專業(yè)圖形處理領(lǐng)域和人工智能領(lǐng)域，

19、都有不可撼動的行業(yè)地位。2015 年，英偉 達(dá)進(jìn)入車載 SoC 領(lǐng)域，為自動駕駛提供算力，目前已經(jīng)推出了 5 代產(chǎn)品。其中， 第 5 代產(chǎn)品 Atlan 的 CPU 使用了 ARM 針對服務(wù)器領(lǐng)域的 Zeus 架構(gòu)，新增了 DPU 部分，憑借 CPU、DPU 和強(qiáng)大的存儲，單片 Atlan 能夠提供 1000TOPS 算 力，是前代的 4 倍。在算法開發(fā)層面，Atlan 與科技兼容上一代芯片組編寫的軟件 堆棧（如 Orin 或 Xavier），這意味著車廠不需要重新設(shè)計(jì)軟件，就能利用新 SoC 的性能提升。此外，基于 ampere 架構(gòu)的第 4 代 Orin 處理器，已經(jīng)被小鵬、蔚來、 上汽等

20、多家廠商使用，在未來幾年，將成為自動駕駛領(lǐng)域的寵兒。Orin、Atlan 作 為通用 SoC，除了車載領(lǐng)域，在數(shù)據(jù)中心、人工智能也有廣泛的用途，因此可以 大幅分?jǐn)傃邪l(fā)成本，如果競爭對手想僅憑借汽車市場超越英偉達(dá)的算力，將具有 較高的成本壓力。憑借先進(jìn)制程，高通推出 Ride 平臺發(fā)力自動駕駛。高通 2020 年初發(fā)布了基 于 5nm 制程的自動駕駛平臺 Snapdragon Ride，該平臺包括安全系統(tǒng)級芯片 SoC(ADAS 應(yīng)用處理器）、安全加速器（自動駕駛專用加速器）和自動駕駛軟件 棧，可根據(jù)廠商的不同要求，提供 10-700TOPS 的算力，支持 L1L5 級別自動駕 駛，安全等級為

21、ASIL-D 級；軟件層面，Snapdragon Ride 提供開放的可編程架 構(gòu)，支持汽車制造商和一級供應(yīng)商根據(jù)其對于攝像頭感知、傳感器融合、駕駛策 略、自動泊車和駕駛員監(jiān)測等方面的不同需求，對該平臺進(jìn)行定制。高通宣布，將 于 2022 年 CES 上發(fā)布基于 4nm 的 Snapdragon Ride 視覺系統(tǒng)。憑借行業(yè)最先 進(jìn)的制程優(yōu)勢以及高通在座艙領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)客戶，高通有望復(fù)制其在智能座艙的成 功。依托母公司英特爾多線程技術(shù)，Mobileye 算力提升明顯。在高級別自動駕駛 領(lǐng)域，mobileye 沒有英偉達(dá)和高通受車廠青睞，但市場的主流仍是 L1-2 級別的自 動駕駛，2021 年 M

22、obileye 出貨量高達(dá) 2810 萬顆，仍可謂是市場巨頭，在新秀們 的圍剿下，Mobileye 不斷推出芯片。最新產(chǎn)品 Ultra EyeQ 具備 176TOPS 算力， CPU 方面采用 RISC-V 架構(gòu)，12 核 24 線程，多線程在某些場合下可以實(shí)現(xiàn)超越 單線程的性能。Mobieye 產(chǎn)品追求高效，即充分利用算力，而不是盲目追求高算 力，Ultra EyeQ 在價(jià)格上有一定優(yōu)勢，有望發(fā)揮性價(jià)比搶占市場。Mobileye 最大 優(yōu)點(diǎn)是產(chǎn)品成本低，開發(fā)周期很短，開發(fā)費(fèi)用極低，絕大部分功能都經(jīng)過驗(yàn)證，沒有風(fēng)險(xiǎn)；系統(tǒng)封閉、迭代困難的缺點(diǎn)被廠商詬病多年，此前已有松動的跡象。2018 年，Mo

23、bileye 提供了“開放版 EyeQ5”，允許廠商為傳感器融合和駕駛策略編寫 自己的代碼，但距離軟硬件完全解耦，仍有一定距離。自動駕駛解決方案具備國產(chǎn)化需求，國內(nèi)廠商未來可期。1）國內(nèi)高級自動駕 駛進(jìn)程將領(lǐng)先全球。海外車廠必須滿足多項(xiàng)安全規(guī)范，才可以進(jìn)行自動駕駛路測、 產(chǎn)品銷售，較國內(nèi)開發(fā)難度大、周期長；國內(nèi)主要用 Linux 系統(tǒng)，相對 QNX 安全 性較低，奔馳、豐田使用高安全性 QNX，開發(fā)緩慢。出于供應(yīng)鏈完全考慮，國內(nèi) 車廠有動機(jī)使用國產(chǎn)芯片；2）服務(wù)優(yōu)勢?？紤]到芯片價(jià)值量的大幅上行及在未來 自動駕駛場景中的重要支撐性地位，整車廠商開始有動機(jī)使 SoC 芯片定制化，而 車廠缺少整體方案設(shè)計(jì)的軟硬件能力，因此芯片原廠的技術(shù)服務(wù)重要性凸顯。英 偉達(dá)、Mobileye 等歐美巨頭專注于自身產(chǎn)品研發(fā)，客戶支持較弱，而國產(chǎn)芯片廠 商在產(chǎn)品設(shè)計(jì)交付、及時(shí)響應(yīng)、軟硬件支持上有天然優(yōu)勢，能提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，在這 一過程中，國產(chǎn) soc 廠商將獲得新的認(rèn)證機(jī)會、實(shí)現(xiàn)彎道超車。3）數(shù)據(jù)安全。出 于數(shù)據(jù)安全性等角度考慮，預(yù)計(jì)國內(nèi)的自動駕駛解決方案將由國內(nèi)廠商主導(dǎo)，非 國內(nèi)廠商的方案可能將面臨較為嚴(yán)格的審查。2020 年 9 月，國家科技部、工信