智能駕駛行業(yè)研究分析師：劉樂執(zhí)業(yè)證書編號：S0020524070001郵箱：liule@

證券研究報告智能汽車引領進化，SOC智能汽車引領進化，SOC芯片加速國產化——車載SOC芯片深度報告分析師：陳燁堯執(zhí)業(yè)證書編號：S0020524080001郵箱：chenyeyao@2請務必閱讀正文之后的免責條款部分2請務必閱讀正文之后的免責條款部分目錄分布式到域控制再到中央控制，ECU向SOC芯片發(fā)展進化發(fā)展SOCSoC主要車企芯片布局智艙、智駕、自動駕駛引領汽車進化，SOC芯片需求爆發(fā)SOC芯CNN向TRANSFORMER+BEV再向端到端進化，算力要求快速提升

SOCSOC無人配送、礦卡快速爆發(fā)，高級別自動駕駛和ROBOTAXI持續(xù)發(fā)展芯片需求高SOC集成化+AI大模型接入，座艙SOC向高算力、大帶地平線：“智駕平權”國產領先者，機器人業(yè)務持續(xù)向前機遇愛芯元智：從安防到智駕，一體機領先企業(yè)加速拓展中高算力AI發(fā)力投資建議 風險提示33請務必閱讀正文之后的免責條款部分 請務必閱讀正文之后的免責條款部分1車載計算芯片進化從ECU到SOC芯片，1車載計算芯片進化1.1汽車智能化發(fā)展，計算芯片進化1.1汽車智能化發(fā)展，計算芯片進化PAGE4PAGE4請務必閱讀正文之后的免責條款部分1.1.1智能演進，電子電氣架構復雜化在智能化逐步深入的推動下，大量零部件電子化，智能座艙、智能駕駛等普遍投入應用，“軟件定義汽車”成為趨勢，上世紀80年代以來，逐步上車的分布式電子控制電源（ECU）逐漸難以滿足智能汽車發(fā)展需求，汽車電子電氣（EE）架構升級呼之欲出汽車電子電氣架構演進，主要廠商規(guī)劃有細節(jié)差異，但整體趨勢呈現(xiàn)由分布式向域控制進化，再向域融合及中央控制，最終走向云控結合的發(fā)展態(tài)勢圖：從分布式到集中式+信息化的汽車EEA發(fā)展路線資料來源：全國汽車標準化技術委員會（2022）,電動汽車產業(yè)技術創(chuàng)新聯(lián)盟，中國智能網聯(lián)汽車產業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟，國元證券研究所圖：從分布式到集中式+信息化的汽車EEA發(fā)展路線資料來源：全國汽車標準化技術委員會（2022）,電動汽車產業(yè)技術創(chuàng)新聯(lián)盟，中國智能網聯(lián)汽車產業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟，國元證券研究所圖：博世EEA發(fā)展六階段資料來源：BOSCH，電動汽車產業(yè)技術創(chuàng)新聯(lián)盟，中國智能網聯(lián)汽車產業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟，國元證券研究所1.1.2分布式到域控制再到中央控制，ECU向SOC芯片發(fā)展進化從EEA2025年424從不同企業(yè)的技術情況來看，特斯拉MODEL3使用中央電腦和區(qū)域控制器結合的方案（左L,右R，前F），而其他國內外主要車企仍然基于功無論中央控制、區(qū)域控制抑或域控制，控制器的集成性、復雜性都顯著增加，傳統(tǒng)ECU（電子控制單元）已經無法滿足車載需求，SOC芯片成為發(fā)展智能車的重要基礎d

圖：極汽車電氣架示意圖 圖：各電子架構特征資料來源：電動汽車產業(yè)技術創(chuàng)新聯(lián)盟，中國智能網聯(lián)汽車產業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟,國元證券研究所 資料來源：CSDN,國元證券研究所1.1.3智能座艙與智能駕駛雙域帶動車載SOC發(fā)展（EMS）（TCM），（VCU）、電機控制器（MCU）（BMS），ASIL-D級的32位MCU（）芯片S-等級為主近/）（/）（PEPS）要求接口較多，基礎要求ASIL-B等級，部分達到ASIL-D（集成VCU時）等級，主控芯片MCU為主芯片的核心戰(zhàn)場。SOCSOC表：域架構下汽車五域技術解析域名稱核心功能技術突破代表技術/系統(tǒng)典型應用案例芯片要求芯片競爭格局動力域動力分配、能耗優(yōu)化、電驅控制域控制器集成、800V高壓架構VCU、BMS、碳化硅MCU蔚來ET7寧德麒麟電池主控芯片一般采用ASIL-D級別的32位MCU芯片，配置一顆符合功能安全的電源，同時配置一顆簡單的安全監(jiān)控MCU。動力域MCU主要強調低功耗設計、控制實時性以及ASIL-D等級的功能安全等特性與控制相關的核心車規(guī)級MCU英飛凌等海外芯片巨頭為主，國內芯片廠商在動力域市場的應用集中在電機控制、發(fā)動機控制、BMS等動力域的基礎應用底盤域動態(tài)控制、安全冗余、線控執(zhí)行線控轉向(SBW)、CDC電磁懸架博世CubE平臺、云輦-A系統(tǒng)保時捷Taycan、吉利SEA架構ASIL-D等級車規(guī)級MCU主要供貨商為英飛凌、恩智浦、瑞薩、Microchip、TI和ST座艙域人機交互、信息娛樂、舒適控制虛擬化技術、多屏交互、AI大模型華為鴻蒙OS、高通8155芯片特斯拉Model3、小鵬XNGPSOC+強實時性MCUSOC芯片高通、瑞薩、AMD等廠商仍然占據主導地位，芯馳科技、華為海思、芯擎科技等快速突破，國產化率已超過10%，面向AI的SOC加速發(fā)展自動駕駛域環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、決策執(zhí)行BEV感知網絡、端到端AI模型英偉達Orin、華為MDC激光雷達華為ADS2.0、蔚來NOP+SOC+ASIL-D級冗余安全MCUSOC芯片國際龍頭主導，國產替代加速，車企自研趨勢明顯車身域電子系統(tǒng)管理、功能協(xié)同區(qū)域控制器、智能負載控制AUTOSAR架構、PEPS無鑰匙系統(tǒng)特斯拉中央控制模塊、吉利星越LASIL-B等級（部分達到D等級）車規(guī)級MCUMCU的主要供貨商為仍然為英飛凌、恩智浦、瑞薩、Microchip、ST等國際芯片廠商；但壁壘低于其他幾域，國產替代取得較大突破資料來源：CSDN，佐思汽研，電子工程世界，水清木華研究中心，搜狐，匯睿咨詢，國元證券研究所1.2SoC1.2SoC芯片崛起，開啟智能系統(tǒng)集成新時代PAGEPAGE8請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分1.2.1系統(tǒng)級芯片集成，助力智能汽車縱深發(fā)展S芯片（tmnh）傳統(tǒng)MCU則被稱為“單片機”，是一種集成了處理器核心（通常為微型處理器）、內存（如閃存和RAM）以及輸入/輸出（I/O）接口的單片集成電路。相比MCU，Soc芯片內部集成更多異構處理單元，結構設計更復雜，處理和計算能力更強。其高性能、低功耗、小尺寸和高可靠性的特點使其適用于多任務處理以及計算任務更復雜的應用場景，如高級駕駛輔助系統(tǒng)、自動駕駛、車載信息娛樂系統(tǒng)等。從通俗角度理解，OC的設計理念為“l(fā)linoe”,是系統(tǒng)集成的超級平臺，具有多核異構計算、大容量存儲支持、復雜功能模塊的特征；而MCUCPUMCU用于執(zhí)SOC與MCUMCU如發(fā)動機控制、轉向控制、制動控制等，同時管理車內通信；而SOC則用于支持并行計算和復雜算法，處理多傳感器感知數(shù)據，進行運動控制等。同時由于復雜性高，常常需要額外機制來保證安全性。因此智駕域控制器中也常有負責安全冗余的MCU存在。66olino資料來源：地平線官網，國元證券研究所表：MCU與SOC主要特征比較可比特征MCUSoC主頻范圍16MHz-300MHz1GHz-3GHz+典型功耗微瓦級（電池供電數(shù)月）瓦級（需主動散熱）內存容量<10MB>1GB典型操作系統(tǒng)FreeRTOSLinux、Android、Windows實時性高低處理能力專一化、適合簡單控制（如開關燈）多核CPU、GPU和專用加速器，支持復雜計算安全性與可靠性設計用于在嚴苛的環(huán)境中長期穩(wěn)定運行由于集成度高，設計和驗證更為復雜，需要額外的安全機制來確保系統(tǒng)的可靠運行成本便宜較高典型應用場景需求明確且固定；成本敏感項目；超低功耗要求等多任務并發(fā)處理；高性能計算需求；復雜協(xié)議支持等資料來源：CSDN，國元證券研究所1.2.2SOC芯片基本構成和性能指標從內部結構看，MCU內部集成有處理器、存儲器、輸入/輸出接口和其他外設；SoC芯片為系統(tǒng)級芯片，相比MCU，內部集成更多的異構處理單元，結構設計更為復雜，處理和計算能力也更強。從硬件結構看，車載SoC芯片內部通常也是處理器、存儲器、外設I/O等幾個部分，但較更加復雜處理器是SoC芯片的大腦，它包括通用邏輯運算單元（CPU）、AI加速單元（NPU/BPU/TPU等）、圖像/視頻處理單元（DSP/ISP等）、硬件安全模塊HSM和SafetyMCU。其中，通用邏輯運算單元通?；贑PU實現(xiàn)，負責管理軟硬件資源和執(zhí)行系統(tǒng)層面的功能邏輯。AI/DSP、ISP、GPU等，負責圖像信號調校、3D渲染和視頻處理。硬件安全模塊HSM和SafetyMCU，儲存器SRAM和DRAM，用于存儲臨時數(shù)據和正在執(zhí)行的程序；非易失性存儲器如NANDFlash和NorFlash，則用于存儲固件程序和固定數(shù)據。外部/O主要是各類接口：包括通用數(shù)據接口（Ce、VS、SB、STA、CAN/CAN-FD）（MIPI-CSI-2、GMSL、FPDLink等）（I2S、、SPDIP）（DP、HDMI等）等

圖：MCU與SoC內部結構對比示意圖CPU CPU 圖：SoC芯片架構圖：SoC芯片架構 資料來源：芯語，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分表：、G、P、A對比架構優(yōu)勢劣勢CPU數(shù)據讀取、文件管理等管理調度能力強架構弱勢，數(shù)據處理能力相對較弱GPU并行運算執(zhí)行效率高，數(shù)據吞吐量大，線程間通訊速度快功耗極大，散熱要求高FPGA存儲器帶寬需求低，流水處理響應迅速，設計靈活多變一次性成本較高，運算量并不是很大ASIC體積小，功耗低，計算性能高，計算效率高，保密性強，成本低算法固定，如果更換算法則需要重新設計制作資料來源：CSDN，芯語，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分1.2.2SOC芯片基本構成和性能指標SoC芯片的性能評價主要包括：CPU算力、GPU算力、制造工藝、存儲帶寬、AI算力、能耗效率、熱管理能力、連接性和。算力方面：CPU算力決定系統(tǒng)的流暢程度，影響多任務處理能力和應用運行的效率。如果CPU算力不足，艙內系統(tǒng)切換應用時可能會存在卡頓感，通常使用DMIPS來評估整數(shù)運算性能；在座艙中，GPU算力決定圖形處理能力，包括多個顯示屏的支持、分辨率和3D圖形性能，而在自動駕駛層面GPU也被用于增強深度學習等自動駕駛算法，在感知、決策規(guī)劃以及測試優(yōu)化中發(fā)揮重要作用，使用GFLOPS來評估浮點運算性能；AI算力主要用于車載系統(tǒng)中的智能功能，如自動泊車、語音識別等。不同SOC芯片AI核心方案有所不同。如英偉達ORIN系列，AI算力主要通過GPU提供，同時搭載ASIC架構的DeepLearningAccelerator（DLA）和ProgrammableVisionAccelerator（PVA）兩個專用模塊；特斯拉FSD以及華為智駕的昇騰芯片NPU（NeuralProcessingUnit）均為ASIC架構，地平線則開發(fā)了自身基于ASIC架構的BPU（BrainProcessingUnit）；Waymo采用CPU+FPGA方案；通常而言GPU和FPGA具有較好的通用性，ASIC專用性較高但效率同樣較高車載計算平臺SOC一般采用上述多種計算單元，疊加MCU形成異構設計。通常使用TOPS（TeraOperationsPerSecond）來評估AI處理能力存儲帶寬決定數(shù)據從存儲器傳輸?shù)教幚砥鞯乃俣龋绊憫眉虞d和數(shù)據處理的效率。芯片的存儲帶寬由存儲器本身和芯片的內存通道數(shù)共同決定，AI運算90%的功耗和延遲都是由于數(shù)據搬運產生。因此存儲帶寬也對芯片的真實算力構成影響INCUPD+A 資料來源：搜狐網，芝能汽車，地平線官網，國元證券研究所架構類型內存型號內存位寬（bit）內存總帶寬（GB/s）第一代FSDLPDDR412834特斯拉第二代FSDGDDR6--英偉達XavierOrinLPDDR4xLPDDR5256137204.8高通SA8155PLPDDR4x25668SA8295P137地平線J5LPDDR4x64-資料來源：焉知汽車，佐思汽研，國元證券研究所1.2SoC1.2SoC芯片崛起，開啟智能系統(tǒng)集成新時代1.2.2SOC芯片基本構成和性能指標除算力相關要求外，SOC熱管理的需求提升，長時間高強度運行的智能系統(tǒng)需要良好的熱管理，以避免過熱導致性能下降或系統(tǒng)崩潰。同時芯片內置的安全特性（如加密、認證、隔離等）接口、可擴展性和生態(tài)系統(tǒng)支持：芯片對各種通信接口（如CAN、Ethernet、USB、Wi-Fi等）的支持能力，影響系統(tǒng)與其他設備的交互；隨著功能和需求的變化，車載系統(tǒng)可能需要新增傳感器或功能，具有良好可擴展性的芯片可以降低升級成本；同時芯片制造商提供的開發(fā)工參數(shù)項 消費級 工業(yè)級 車規(guī)級圖：地平線J6的豐富的高速接口資料來源：地平線官網，國元證券研究所圖：地平線J6硬件+工具鏈+軟件生態(tài)資料來源：地平線官網，國元證券研究所參數(shù)項 消費級 工業(yè)級 車規(guī)級圖：地平線J6的豐富的高速接口資料來源：地平線官網，國元證券研究所圖：地平線J6硬件+工具鏈+軟件生態(tài)資料來源：地平線官網，國元證券研究所溫度范圍 0℃~70℃ -40℃~85℃ -40℃~125℃電路設計

防雷/短路保護/熱保護

防雷/短路保護/熱保護+雙變壓設計/抗干擾/超高壓保護

防雷/短路保護/熱保護+多重短路/多重熱保護封裝形式塑料或樹脂霉塑料或樹脂強封裝和散熱金屬出錯率<3%<1%0（零容錯）壽命2~3年5~10年封裝形式塑料或樹脂霉塑料或樹脂強封裝和散熱金屬出錯率<3%<1%0（零容錯）壽命2~3年5~10年15年持續(xù)供貨時間>2年>5年>30年測試標準JEDECJEDECAEC-Q100系統(tǒng)成本

請務必閱讀正文之后的免責條款部分線路板一體化設計積木式結構，帶自價格低廉但維護費功能，造價稍高但用高 護費低請務必閱讀正文之后的免責條款部分

應用領域手機、PC等數(shù)碼產應用領域手機、PC等數(shù)碼產工業(yè)控制品汽車電子資料來源：焉知汽車，國元證券研究所101.3關鍵重要性提升，主機廠加速上游一體化1.3關鍵重要性提升，主機廠加速上游一體化請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分1.3.1SoC芯片作為智能汽車的核心部件，下游主機廠加速一體化和與上游直連SoC芯片產業(yè)鏈上游主要包括IP核授權、EDA（電子設計自動化）軟件等設計工具廠商、半導體材料及設備IP核授權和EDA軟件等設計工具廠商為芯片設計廠商賦能，助力其加快芯片的開發(fā)周期和上市時間。半導體材料及設備廠商則為芯片制造提供基礎材料和先進設備，確保芯片制造的高效和高質量。（IDM模式）、晶圓代工模式（Foundry模式）（Fabless模式）。T1和車企屬于芯片設計公司的下游Tr，與e1之間的接觸和合作比較密切，與車企之間很少接觸。然而，現(xiàn)在很多車企會主動找頭部芯片公司進行交流和合作，共同調研用戶需求，定制開發(fā)適合自身需求的芯片。這種合作模式既有利于提升車企自身的產品競爭力，也有利于保證芯片供應的穩(wěn)定性圖：SoC芯片產業(yè)鏈結構圖：SoC芯片產業(yè)鏈上主要企業(yè)資料來源：芯語，國元證券研究所資料來源：佐思汽研，國元證券研究所 1.3關鍵重要性提升，主機廠加速上游一體化1.3關鍵重要性提升，主機廠加速上游一體化請務必閱讀正文之后的免責條款部分PAGE12請務必閱讀正文之后的免責條款部分PAGE121.3.2主要車企SoC芯片布局目前主流車企紛紛布局車載SoC自研模式：目前，以特斯拉、蔚來、小鵬、理想為代表的等新勢力車企，主要聚焦智能駕駛領域的SoC芯片展開自研，組建團隊做芯片設計研發(fā)。自研智能座艙SoC芯片的車企較少。戰(zhàn)略合作：車企與芯片廠商深度戰(zhàn)略合作，車企提需求和架構，芯片廠商完成設計和開發(fā)。這種模式使車企能定制符合自身需求的芯片，表：新勢力車企SoC芯片布局情況車企表：新勢力車企SoC芯片布局情況車企布局方式SoC芯片布局情況特斯拉自研自2019年，特斯拉發(fā)布HW3.0系統(tǒng)并推出自研FSD芯片，整體算力達144TOPS。2024年2月，特斯拉推出HW4.0，搭載FSD2.0芯片，算力大幅提升5倍。2025年下半年，全新全自動駕駛硬件AI5預計投產，性能將提升約10倍。蔚來自研2023年12月，蔚來發(fā)布首款自研5納米智能駕駛芯片神璣NX9031。2024年7月，該芯片流片成功。2025年4月23日，蔚來宣布神璣NX9031正式量產上車，搭載于ET9車型，并將陸續(xù)應用于新款ET5、ET5T、ES6、EC6等車型。單顆神璣NX9031擁有與滿血版英偉達Thor-X同等算力水平。小鵬自研20202024824CPUNPU理想自研相比蔚來和小鵬，理想自研SoC芯片布局稍晚。自2023年11月起，理想大幅推進NPU芯片架構，旨在打造差異化優(yōu)勢。零跑戰(zhàn)略合作零跑與大華聯(lián)合開發(fā)智能駕駛芯片凌芯01.零跑提供芯片構架和功能需求，大華負責具體的芯片設計和開發(fā)資料來源：焉知汽車，有駕、IT之家,騰訊網,網易,蓋世汽車,國元證券研究所表：傳統(tǒng)車企SoC芯片布局情況車企布局方式SoC芯片布局情況吉利合資2018年，吉利汽車關聯(lián)公司億咖通和安謀科技聯(lián)合成立芯片公司芯擎科技芯擎的產品方向包括智能座艙、自動駕駛、中央處理器等多種芯片。北汽合資2020年北汽集團旗下北汽產投公司與芯片IP公司Imagination合資成立的北京核芯達科技有限公司，主營業(yè)務是車規(guī)級SoC發(fā)，專注于自動駕駛應用處理器和智能座艙語音交互芯片。長安合資長安與地平線合資成立了長線智能，從事ADAS業(yè)務，雙方各占45%股份上汽戰(zhàn)略投資上汽集團投資地平線、黑芝麻、芯馳等國內芯片公司長城戰(zhàn)略投資長城汽車戰(zhàn)略投資地平線資料來源：焉知汽車，企業(yè)官網,汽車工業(yè)協(xié)會,第一電動,國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分PAGE13請務必閱讀正文之后的免責條款部分PAGE13 2車進化，SOC芯片需求爆發(fā)智艙、智駕、自動駕駛引領汽2車進化，SOC芯片需求爆發(fā)2.1汽車競爭用戶可感知領域，智能座艙SOC2.1汽車競爭用戶可感知領域，智能座艙SOC芯片要求提升2.1.1用戶可感知差異化是重要領域50請務必閱讀正文之后的免責條款部分資料來源：易車，42號車庫,國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分資料來源：易車，42號車庫,國元證券研究所內飾、座艙等用戶可感知領域的發(fā)力都是車企競爭的關鍵方向圖：小米YU7大定用戶購車考慮因素

圖：電動智能汽車技術采用曲線資料來源：杰弗里·摩爾，《跨越鴻溝：顛覆性產品營銷圣經》,國家信息中心,國元證券研究所表：后期大眾用戶畫像關鍵維度用戶特征表：后期大眾用戶畫像關鍵維度用戶特征對技術進步的態(tài)度對新技術不敏感；但一旦發(fā)現(xiàn)了一些非常適合自己的東西，他們就會一直堅持下去對產品的關注點傾向于本身也已經能夠被完全商品化的產品，購買高科技產品的重要目的是不希望自己被怠慢，因此產品對滿足需求的完備性和超預期更加重要。他們希望高科技產品就像冰箱一樣——你打開冰箱門，里面的燈自動亮了食品一直保持冷凍狀態(tài)，而你什么都不需要考慮。希望企業(yè)提供一個完備的產品系統(tǒng)，實現(xiàn)“開箱即用”、“傻瓜式”模式產品模式品牌忠誠度對信賴的產品具有較高忠誠度對銷售渠道的態(tài)度需要便捷簡單的渠道模式，并感受到不會被怠慢對價格的態(tài)度青睞物美價廉資料來源：杰弗里·摩爾《跨越鴻溝：顛覆性產品營銷圣經》,國家信息中心,國元證券研究所2.1汽車競爭用戶可感知領域，智能座艙SOC2.1汽車競爭用戶可感知領域，智能座艙SOC芯片要求提升PAGEPAGE16請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分2.1.2作為用戶可感知重要領域，智能座艙快速發(fā)展智能座艙市場近年來呈現(xiàn)出快速發(fā)展的態(tài)勢，其規(guī)模和增速都十分可觀。2021-2024年全球智能座艙市場規(guī)模從331.6億美元增長至706.3億美元，年復合增長率達28.66%。預計2025797.7億美元，并在2030年達1484.1億美元其中，中國市場在智能座艙領域的發(fā)展尤為突出，2021-2024年間，中國智能座艙市場規(guī)模從76.3億美元增長至173.8億美元，年復合增長率高達31.58%，高于全球市場的28.66%。預計到2030年，中國市場規(guī)模將進一步增長至548.1億美元，期間年復合增長率維持在21.14%的高位表：全球智能座艙市場規(guī)模與預測年份表：全球智能座艙市場規(guī)模與預測年份市場規(guī)模(億美元)增長率%)2021331.6-2022426.528.62023548.928.72024706.328.72025E797.712.92030E1484.113.2資料來源：遠瞻智庫，頭豹研究院，國元證券研究所表：中國智能座艙市場規(guī)模與預測年份市場規(guī)模(億美元)增長率%)中國占比()202176.3-23.0202299.830.823.42023128.729.023.52024173.835.024.62025E210.120.926.32030E5資料來源：遠瞻智庫，頭豹研究院，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分2.1.3多屏多接口、艙駕融合、大模型端側部署對SOC芯片提出更高要求隨著智能駕駛的逐漸發(fā)展，汽車行業(yè)的競爭重點逐漸轉向用戶可感知的智能化功能，智能座艙的配置水平已經成為消費者購車的重要參考指標之一，也是主機廠打造差異化和品牌影響力的重點領域。隨著座艙集成的功能越來越多，其所需的硬件資源及算力需求也在不斷提高，艙駕融合推動SoC芯片向多屏驅動與虛擬化支持方向發(fā)展傳統(tǒng)座艙解決方案中，中控導航、儀表、HUD等系統(tǒng)相互獨立，分別由獨立的ECU控制，然而，這種分布式架構存在諸多局限性。隨著汽車智能化的發(fā)展，座艙集成化程度越來越高，原先分散的ECU逐漸整合為一個座艙域控制器。這種集成化變革最直觀的表現(xiàn)是“一芯多屏”，（1）DP或接口使得（2）高性能CPU和GPU，高性能CPU可保障不同設備上多個APP同時運行時的流暢度；更高性能的GPU具備更良好圖形處理和視頻編解碼能力，可提供更加清晰的顯示屏及流暢度更高的動畫效果圖：智能座艙SOC芯片架構資料來源：汽車開發(fā)圈,國元證券研究所圖：智能座艙SOC芯片架構資料來源：汽車開發(fā)圈,國元證券研究所o資料來源：搜狐網,國元證券研究所2.1汽車競爭用戶可感知領域，智能座艙SOC2.1汽車競爭用戶可感知領域，智能座艙SOC芯片要求提升請務必閱讀正文之后的免責條款部分17請務必閱讀正文之后的免責條款部分172.1.3多屏多接口、艙駕融合、大模型端側部署對SOC芯片提出更高要求艙駕多模態(tài)交互變革推動SoC芯片向高算力與多任務處理能力方向發(fā)展及視覺交互（DMS/OMS）等多模態(tài)交互方式。這些交互手段相互融合，不僅增強了系統(tǒng)的感知能力，還提高了交互反饋的準確性和用戶體驗隨著智能座艙從單一交互方式向多模態(tài)交互方式的轉變，SoC芯片需要具備更高的算力和多任務處理能力，以支持多種交互方式的高效運行。（1）多任務處理能力SoC芯片需要具備強大的多任務處理能力，支持多線程和多任務調度。例如，高通的SA8295P5nmCPU200KDMIPSGPU算力達3000GFLOPS，能夠支持多個應用同時運行SoC芯片仍需保持低功耗和高可靠性，以適應車輛的運行環(huán)境。為此，芯片運行艙駕融合趨勢推動SoC芯片邁向高性能集成化隨著汽車智能化的加速推進，智能座艙功能不斷集成并與ADAS功能深度融合，形成了“艙泊一體”“艙駕一體”甚至“艙泊駕”三合一的集成化架構。這種融合趨勢對SoC芯片提出了更高的要求，推動其向高算力與多任務處理能力方向發(fā)展（1）艙泊一體：通過將環(huán)視攝像頭和超聲波雷達接入座艙域控制器，實現(xiàn)360環(huán)視和自動泊車（APA）功能。其優(yōu)勢在于降低成本、優(yōu)化人機交互以及充分利用座艙SoC算力（2）艙駕一體：進一步整合L2級別ADAS功能，甚至高階自動駕駛功能。目前，艙駕一體的實現(xiàn)形式包括OneBox、OneBoard和Chip三種，其中OneChip大模型端側部署需求增加推動座艙SOC芯片進化當ChatGPT、Deepseek等越來越多AI大模型開始接管智能座艙交互之后，傳統(tǒng)芯片架構已經很難支撐數(shù)十億、甚至是百億級AI大模型在車端落地，智能座艙芯片產業(yè)正在進入新一輪的變革要達到比較好的智能座艙人機交互效果，往往需要部署30B及以上的大模型版本。對于更高算力、更大帶寬、更高速傳輸?shù)闹悄茏?.2端到端+2.2端到端+智駕平權，智駕SOC全面發(fā)力PAGE18PAGE18請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分2.2.1CNN向TRANSFORMER+BEV再向端到端進化，算力要求快速提升隨著智能駕駛技術的快速發(fā)展，感知算法從傳統(tǒng)的CNN（卷積神經網絡）逐漸向Transformer架構結合BEV（鳥瞰圖）感知，再到端到端的大SoC（1）CNN架構的局限性傳統(tǒng)的CNN架構主要用于處理二維圖像數(shù)據，適用于簡單的圖像識別和分類任務。然而，隨著智能駕駛場景的復雜化，CNN架構在處理多視角、多傳感器數(shù)據融合時逐漸暴露出局限性。在360°環(huán)繞感知場景中，CNN架構的算力需求約為20-30TFLOPS。但隨著技術的發(fā)展，這一需（2）Transformer+BEV架構的興起與中算力芯片的適配Transformer架構以其強大的并行處理能力和對長距離依賴關系的建模能力，在智能駕駛領域得到了廣泛應用。結合BEV感知，能夠將多視角的圖像數(shù)據轉換為統(tǒng)一的鳥瞰圖視角，從而更準確地感知車輛周圍的環(huán)境圖：CNN架構圖圖：Voe資料來源：CSDN,國元證券研究所圖：CNN架構圖圖：Voe資料來源：CSDN,國元證券研究所資料來源：CSDN,國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分2.2.1CNN向TRANSFORMER+BEV再向端到端進化，算力要求快速提升（3）端到端大模型的挑戰(zhàn)與大算力芯片的適配端到端的大模型進一步推動了算力需求的提升。這些模型能直接從原始數(shù)據中學習復雜的映射關系，減少了對人工設計特征的依賴，但同時也需要更高的計算能力來處理大量的數(shù)據這就要求SoC芯片不僅需要具備高算力，同時還需具備高效的AI加速單元和優(yōu)化的內存系統(tǒng)設計。如城市NOA功能、高階行泊車、艙駕一體100TOPS以上（4）性價比考量與中算力芯片的市場趨勢盡管大算力芯片對于實現(xiàn)高階智駕功能至關重要，但考慮到成本和市場需求，中算力芯片的需求也在逐步增加。中算力芯片能夠在滿足一定智駕功能需求的同時，提供更高的性價比，適合中端價位車型。比亞迪在“天神之眼”系統(tǒng)中采用了地平線的J6M圖：圖：afm總體架構圖資料來源：CSDN,國元證券研究所圖：端到端系統(tǒng)示意資料來源：UML軟件工程組織,國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分2.2.2智駕平權席卷市場，中低算力需求提升隨著端到端大模型應用上車，大數(shù)據與算法能力不斷提升，智能駕駛正在經歷快速迭代與技術突破。在新技術的推動下，智能駕駛的應用10-202025年，比亞迪大力推進“智駕平權”戰(zhàn)略。通過規(guī)模化推廣智能駕駛系統(tǒng)，將高階智駕功能普及至全系車型。加配不加價，高至20萬以6.982025年5月，比亞迪智駕車型銷售23.1萬臺，占公司當月國內乘用車銷量的79%?？紤]到海外銷量和全年不同月度周期，假定全年智駕滲透率50%，則其25250-300SOC圖：比亞迪全系搭載天神之眼高階智駕圖：天神之眼各版本芯片及算力配置及主要搭載車型資料來源：比亞迪官網天神之眼發(fā)布會，國元證券研究所資料來源：汽車之家，第一電動，國元證券研究所2.3高級別自動駕駛發(fā)力，SOC2.3高級別自動駕駛發(fā)力，SOC芯片市場擴容PAGE21PAGE21請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分2.3.1無人配送、礦卡快速爆發(fā)，高級別自動駕駛和ROBOTAXI持續(xù)發(fā)展無人城市配送車輛快速爆發(fā)：2025年無人配送車繼續(xù)呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢。九識等領先企業(yè)推出單價2萬以內產品，主要供應商新石器、白犀牛、九識等產品訂單快速增長，行業(yè)實現(xiàn)10倍量級增長速度，呈現(xiàn)快速爆發(fā)態(tài)勢。據統(tǒng)計快遞行業(yè)“末端五公里”占整體物流成本的60%，無人配送車有望降低相關成本30%-50%。20254.7萬臺，銷售金額將達185億元。到2030億元礦山無人駕駛快速落地：2023年無人礦車在露天場景滲透率僅不到2%，2024上半年露天礦達到6%。2024年露天煤礦無人駕駛礦卡數(shù)量約2500輛，較2023年增長超120%，2025年落地數(shù)量預計超過5000臺，繼續(xù)實現(xiàn)翻番增長高級別自動駕駛和OTI持續(xù)發(fā)展：24年百度蘿卜快跑火爆出圈，并在05年一季度提供了10萬次乘車服務；5年6月特斯拉在美國得州奧斯汀啟動Robotaxi試點運營服務，并成功實現(xiàn)歷史上首次自動駕駛車輛無人交付客戶。7月26日，上海發(fā)放新一批智能網聯(lián)汽車示20305010圖：運營接單狀態(tài)的蘿卜快跑資料來源：蘿卜快跑官網，國元證券研究所 圖：運營接單狀態(tài)的蘿卜快跑資料來源：蘿卜快跑官網，國元證券研究所圖：特斯拉CYBERCAB和ROBOVAN展示資料來源：新浪汽車，懂車帝，國元證券研究所圖：九識智駕部分無人配送車產品資料來源：九識智駕官網，國元證券研究所圖：九識智駕部分無人配送車產品資料來源：九識智駕官網，國元證券研究所圖：易控智駕新疆準東露天礦百臺無人礦卡交付資料來源：易控智駕，國元證券研究所2.3高級別自動駕駛發(fā)力，SOC2.3高級別自動駕駛發(fā)力，SOC芯片市場擴容2.3.2高級別自動駕駛SOC芯片需求高資料來源：公司公告，國元證券研究所無人配送車輛L4級自動駕駛同樣需要較高的感知和決策規(guī)劃能力：新石器無人車基于Transformer架構實現(xiàn)視覺BEV算法上車，搭載12資料來源：公司公告，國元證券研究所圖：新石器無人車BEV鳥瞰圖和OCC占用網絡示意圖無人礦卡ADC需要中算力處理器：易控智駕域控ADC配備200-TOPS算力，支持激光雷達、毫米波雷達以及攝像系統(tǒng)的多傳感器接入，并能處理高速NOA功能自動駕駛OTXI需要高算力芯片：文遠知行ROBOTAXI1300TOPSAI算力，使用HPC2.0高性能計算平臺通過算法將無人車周圍的空間離散化圖：易智駕礦卡核心ADC域控其他部件 為3D網格資料來源：新石器官網，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分OA資料來源：文遠知行官網，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分23請務必閱讀正文之后的免責條款部分23 3市場高度集中，國產替代發(fā)力，看好國產領先企業(yè)借助行業(yè)趨勢持續(xù)突破33.1集成化、大模型疊加市場下沉，座艙SOC3.1集成化、大模型疊加市場下沉，座艙SOC國產化加速2424請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分3.1.1集成化+AI大模型接入，座艙SOC向高算力、大帶寬、高傳輸速率發(fā)力受EESOC（1）一芯多屏：即由座艙域控制器中的單個高性能SoC芯片來驅動中控導航屏、液晶儀表屏、HUD、空調顯示面板、副駕娛樂屏以及后排娛樂屏等多個屏幕。要求處理器具備足夠多的DP或DSI接口，用以驅動多個屏幕；CPU能力要求比較強以保持應用運行流暢度；GPU的圖形能力要求高，以保證屏幕清晰度及流暢度，同時需要較好的支持Hypervisor或硬件隔離，實現(xiàn)多系統(tǒng)運行（2）艙內感知技術融合：由過去純物理按鍵，向觸覺交互，語音交互、手勢控制以及視覺交互（DMS/OMS）等多模態(tài)感知方向發(fā)展。對SOC、GPU、DSP、（3）艙駕融合：SOCOneBox過渡到OneBoard，最后到OneChip的發(fā)展方向。OneChip即單顆芯片實現(xiàn)所有功能圖：EE架構不斷升級推動座艙功能集成化單一SOC支持多系統(tǒng)多屏顯示資料來源：CSDN，九章智駕，國元證券研究所圖：芯馳端+云AI座艙場景資料來源：CSDN,國元證券研究所（4）AI大模型本地化部署：隨著人工智能發(fā)展，今年以來主要車企加速AI上車，打造更加具備主動認知、情感交互的高階AI智能座艙系統(tǒng)。當前AI大模型上車的主要趨勢是由云端大模型，端側“小模型”（10億參數(shù)以下）功能有限，向端側大模型（50億-300億+參數(shù)），實現(xiàn)多模態(tài)融合交互、全場景主動認知、實時數(shù)據處理、沉浸式體驗等功能等深度功能方向發(fā)展。要求SOC芯片更新?lián)Q代，實現(xiàn)更加充沛的CPU、圖：EE架構不斷升級推動座艙功能集成化單一SOC支持多系統(tǒng)多屏顯示資料來源：CSDN，九章智駕，國元證券研究所圖：芯馳端+云AI座艙場景資料來源：CSDN,國元證券研究所3.1集成化、大模型疊加市場下沉，座艙SOC3.1集成化、大模型疊加市場下沉，座艙SOC國產化加速55請務必閱讀正文之后的免責條款部分2請務必閱讀正文之后的免責條款部分23.1.1集成化+AI大模型接入，座艙SOC向高算力、大帶寬、高傳輸速率發(fā)力（5）集成化進一步提升：在智能座艙SoC中集成5G調制解調器、Wi-Fi7、BT、V2X等模塊，通過單芯片實現(xiàn)高速連接與智能計算能力的融合，T-Box（6）系統(tǒng)級封裝（SP）快速滲透：面對電源需求增加、器件品類日益繁雜的趨勢，傳統(tǒng)B設計面臨B可靠性、厚度和翹曲控制等難題；而SIP封裝，通過BGA植球工藝、背面電容設計以及豐富的Underfill工藝經驗，可以很好地解決了客戶在硬件設計、工藝和可靠性上面臨的挑戰(zhàn)，確保產品在嚴苛環(huán)境下穩(wěn)定運行（7）制程從7nm向4nm及以下邁進：根據佐思汽研統(tǒng)計，主流芯片制程從7nm向4nm及以下邁進，2024年7nm及以下制程芯片占比達到36%，2030年預計突破65%。下一代將向4nm、3nm演進，相對目前使用較多的7nm、5nm制程芯片，4nm在晶體管密度、性能、功耗控制上都有明顯的AI計算任務（8）伴隨座艙域控快速進入下沉市場：2024年中國市場（不含進出口）乘用車前裝標配座艙域控制器（以車企零部件命名為準）車型交付量達到673.19萬輛，搭載率由2023年的17.56%提升至29.37%；25-30萬元價格區(qū)間、50萬元價格區(qū)間車型依然是座艙域控標配的主力軍，搭表：部分集成5GModem的高性能座艙SOC產品產品型號量產時間表：部分集成5GModem的高性能座艙SOC產品產品型號量產時間制程通信模塊集成詳情高通8397(SnapdragonCockpitElite)√集成5GModem，X65調制解調器2025年4nm支持Sub-6GHz和毫米波適配通信√集成5GModem（聯(lián)發(fā)科M80基帶）比亞迪D9000(聯(lián)發(fā)科天璣9200)支持Sub-6GHz7Gbps2024年4nm兼容2G-4G網絡Wi-Fi76.5Gbps支持藍牙√集成5GModem支持Sub-6GHz聯(lián)發(fā)科CT-X12025年3nmWi-Fi746Gbps支持衛(wèi)星通信√集成5GModem聯(lián)發(fā)科MT86762024年4nm支持Sub-6GHzn1/n3/n5/n8/n28a/n41/n78聯(lián)發(fā)科MT27152023年7nm√集成5GModem?支持Sub-6GHz 資料來源：水清木華研究中心，佐思汽研，國元證券研究所表：15-25萬標配智能座艙自主品牌新能源車交付量及其SOC芯片排名車型座艙域控芯片交付量（輛）1理想L6高通8295121,8922深藍S07高通815575,2893銀河L7高通815573,9234銀河E5芯擎（龍鷹一號）73,5225小米SU7高通829569,4226領克08芯擎（龍鷹一號）67,3947零跑C10高通8295/8155（混合配置）66,9898哈弗猛龍高通815563,0379零跑C11高通8295/8155（混合配置）58,33310銀河L6高通815556,562資料來源：高工智能汽車，國元證券研究所3.1集成化、大模型疊加市場下沉，座艙SOC3.1集成化、大模型疊加市場下沉，座艙SOC國產化加速資料來源：蓋世汽車，國元證券研究所26資料來源：蓋世汽車，國元證券研究所263.1.2市場集中度較高，國產座艙SoC芯片持續(xù)崛起從市場格局看，目前智能座艙領域市場集中度較高，外資巨頭憑借深厚的技術積累和先發(fā)優(yōu)勢占據主導地位。2024年，高通、AMD和瑞薩70受座艙SOC芯片技術變革、更新?lián)Q代推動疊加智能座艙終端向下沉市場滲透，近兩年國產芯片供應商也在迅速崛起。從2023年的不足3%到2024年的超過10%，國產芯片市占率的顯著提升。其中，芯擎科技成功趕超英特爾、三星和德州儀器三大巨頭，2024年位列第四，相較20232023年的1.64.8%，顯示出300AI座艙SoC-X10，采用4nm工藝制程，NPU算力達到40TOPS，同時還匹配了位LPDDR5X內存接口，帶寬高達154GB/s20token/s1秒以內德圖：2023年智艙域控芯片裝機量排行芯擎科技,德圖：2023年智艙域控芯片裝機量排行芯擎科技,1.6% 英偉達,1.3%恩智浦,1.0% 華為,0.6%州儀器,3.5% 其他,三星,4.0%英特爾,4.6%瑞薩,8.6%高通,59.2%AMD,15.1%高通AMD瑞薩三星英偉達恩智浦華為資料來源：蓋世汽車，國元證券研究所三星半導,2.5% 芯馳科技,1.6% 英特爾,偉達,0.5%華為,4.0%芯擎科技,4.8%瑞薩電子,5.5%超威半導體,9.7%高通,70.0%其他

聯(lián)發(fā)科,0.4% 其他,

高通瑞薩電子芯擎科技華為芯馳科技英特爾請務必閱讀正文之后的免責條款部分英偉達聯(lián)發(fā)科其他請務必閱讀正文之后的免責條款部分3.2端到端和智駕平權推進，智駕SOC3.2端到端和智駕平權推進，智駕SOC芯片提質擴量3.2.1大、中、小算力SOC并行，支持不同級別智駕方案與座艙SOC芯片普遍以大算力芯片為主不同，智駕SoC芯片主要分為小、中、大算力三種類型，不同級別智駕方案對主控SoC芯片在AI算力需求上不同。在智能駕駛功能配置上，不同市場價位車型的智能駕駛方案對主控SoC芯片也存在不同層級的需求，同時不同企業(yè)(1)大算力芯片大算力SoC芯片的AI算力一般在100TOPS以上，可以實現(xiàn)復雜的城市環(huán)境自動駕駛，具備極高的計算能力和處理性能，能夠處理大規(guī)模的深度學任務和復雜的傳感器數(shù)據融合，功能上以L2+級別自動駕駛功能為主，所搭載車型售價區(qū)間一般在25萬元以上。應用場景主要用于城市NOA，可實現(xiàn)復雜交叉口的自動駕駛、交通信號燈識別、行人檢測、多車道行駛、交通流量分析和智能路徑規(guī)劃等功能，支持ROBOTAXI芯片廠商芯片型號、工藝制程芯片廠商芯片型號、工藝制程AI（TOPS）特點及應用場景英偉達Orin-X、7nmThor、4nm2542000搭載車型包括蔚來ET5/ET7、理想L7/L8/L9Max版、小鵬G6/G9/X9/P7i、智己LS7、小米SU7PilotMax版等。主打艙駕一體，已經宣布規(guī)劃搭載的車企包括極氪、小鵬、理想、比亞迪和廣汽埃安等。SA8650P、5nm 50/100 高通Ride平臺第二代芯片，目前，博世、大陸、Veoneer、法雷奧、德賽西威、均聯(lián)智行等均正在基于此芯片進行設計與研發(fā)；預計2024年實現(xiàn)量產上車。高通MobileyeEyeQUltra7nm175預計2025年實現(xiàn)量產交付SA877P、4nm - 高通RideFlex平臺的第一款產品，主打艙駕一體，預計MobileyeEyeQUltra7nm175預計2025年實現(xiàn)量產交付CV3–685、5nm 750eTopSL2-L4級自動駕駛，ADAS高級駕駛輔助安霸 CV3–655、5nm 250eTopS2024年1月推出，主要針對城市NOA場景CV3–635、5nm 125eTops2024年1月推出，主要針對高速NOA場景華為 昇騰華為 昇騰610、7nm 200 2023年11月，A1000芯片首搭車型領克08開始量產交付；其它量產車型包括合創(chuàng)V09、東風eπ007等。地平線

J5、16nm 128 為高性能計算而設計，能夠支持L3-L4級別的自動駕駛任務，城市道路與高速公路場景。搭載至理想L9/L8/L7Air和Pro版、比亞迪漢EV榮耀版等量產上市車型，同時獲得9家車企數(shù)十款車型的量產定點合作。J6P、7nm 560 計劃于2024年第四季度完成首批量產車型交付。請務必閱讀正文之后的免責條款部分黑芝麻A1000Pro、16nm請務必閱讀正文之后的免責條款部分黑芝麻A1000Pro、16nm106目前正在和客戶合作開發(fā)過程中。資料來源：焉知汽車，國元證券研究所；注:eTOPS指等效算力，equivalentTOPS3.2端到端和智駕平權推進，智駕SOC3.2端到端和智駕平權推進，智駕SOC芯片提質擴量PAGE28PAGE28資料來源：焉知汽車，國元證券研究所；注:eTOPS指等效算力，equivalentTOPS(2)中算力SoC芯片中算力SoC芯片的AI算力通常在20-100TOPS左右，可支持更復雜的自動駕駛算法和功能，實現(xiàn)高速NOA、輕量級行泊一體域控制器方案。整體來看，中算力SoC芯片市場是芯片快速迭代升級所導致的一個結果。30TOPS的英偉達Xavier在推出之初，是當時智駕市場上的大算力SoC芯片，但隨著100TOPS以上的英偉達Orin、地平線J5以及安霸CV3-AD等芯片出現(xiàn)，對于部分中端車型，算力性價比和能效比等問題Xaver、TI(3)小算力SoC芯片小算力SoC芯片的AI算力通常在2.5-20TOPS，支持實現(xiàn)的產品形態(tài)主要為前視一體機或者分布式的行車或泊車控制器方案，需求特點是追求高性價比；在功能實現(xiàn)上，以基礎的L0-L2級別的輔助駕駛功能為主，部分車型或可提供高速NOA功能，所搭載車型售價區(qū)間一般為10-15萬元。當前，L2及以下ADAS功能已經進入快速增長階段，其中，前視一體機占ADAS市場比重約為75%，仍然是目前ADASSoC芯片廠商芯片型號工藝制程芯片廠商芯片型號工藝制程AI（TOPS）特點及交付情況MobileyeEyeQ428nm2.5主要應用在前視一體機。2018年，首搭載于蔚來ES8，其它搭載車型包括蔚來ES6/EC6、小鵬G3、理想One、上汽通用GL8、江鈴福特領睿、寶馬5系等。表：中算力SoC芯片信息梳理芯片廠商工藝制程AI（TOPS）特點及交付情況Xavier12nm302020年，Xavier芯片首搭車型小鵬P7量產交付英偉達Orin-N7nm842023年9月，Orin-N首搭車型騰勢N7量產交付；另外，2024年3月搭載Orin-N的小米SU7PilotPro版也開始量產交付TITDA4VH10nm32目前量產的車型主要使用大疆的7V純視覺智駕方案，包括寶駿云朵靈犀版、寶駿悅也Plus和奇瑞iCAR03等安霸CV72AQ5nm40e支持單SoC芯片全時行泊一體功能MobileyeEyeQ5H7nm24量產搭載車型包括極氪001/009、寶馬iX等黑芝麻A1000L16nm582023年11月，A1000芯片首搭車型領克08開始量產交付；其它量產車型包括合創(chuàng)V09、東風eπ007等資料來源：焉知汽車，國元證券研究所TI TDA4VM 816nm

應用于行泊一體域控方案，搭載車型包括奇瑞星途攬月、吉利博越L、領克09EM-P遠航版、嵐圖追光、寶駿KiWiEV和悅也、哪吒S純電四驅版等。地平線

安霸CV22AQ安霸CV22AQ10nm 4eTops主要應用在前視一體機，搭載車型包括廣汽傳祺ES9、廣汽昊鉑GT/HT、廣汽埃安SMAX、廣汽傳祺新能源E8、合創(chuàng)V09等。28nmJ3

4 主要應用在前視一體機，搭載車型包括深藍SL03A05、長安UNI-V等。適用于輔助駕駛，支持計算機視覺和深度學習推理，低功耗設計。16nm 5

搭載車型包括深藍SL03高配版、榮威RX5、深藍S7、2021款理想One請務必閱讀正文之后的免責條款部分哪吒S純電四驅版、星紀元ES、啟辰VX6等。請務必閱讀正文之后的免責條款部分黑芝麻黑芝麻A1000L16nm16應用于行泊一體域控方案，在紅旗E001和E202兩款車型上落地3.2端到端和智駕平權推進，智駕SOC3.2端到端和智駕平權推進，智駕SOC芯片提質擴量PAGEPAGE303.2.2受益技術與市場發(fā)力，市場擴容、國產替代持續(xù)自動駕駛SoC芯片行業(yè)壁壘較高，需要企業(yè)在研發(fā)方面大量投資，市場研發(fā)周期較長，一般可達數(shù)年。頭部企業(yè)憑借技術和產品積累，占據市場主要份額。英偉達、特斯拉、Mobileye等國外企業(yè)進入行業(yè)較早，具有產品優(yōu)勢，占據市場主要份額據2023年全年智駕SoC芯片裝機量排行，英偉達、特斯拉、Mobileye分別占據2023年中國自動駕駛SoC芯片34.4%、32.6%和5.7%的市場份額。從24年開始，芯片市場將呈現(xiàn)出多元化競爭格局。英偉達芯片裝機量增加至39.8%，特斯拉下降至25.1%，而華為昇騰610和地平線J5等國產芯片裝機量顯著增加，分別達到9.5%和5.1%圖：2023年全駕SoC芯片機量行 圖：2024年全駕SoC芯片機量行TITDA4VM2.7%愛芯元智凌芯3.5%TITDA4VM2.7%愛芯元智凌芯3.5%地平線J24.7%地平線J3 華為昇騰6101.8% 1.7%3.0%地平線J54.9%特斯拉34.4%MobileyeEyeQ5H5.0%MobileyeEyeQ4H5.7%英偉達Drive32.6%英偉達DriveMobileyeEyeQ4HMobileyeEyeQ5H地平線J5地平線J2愛芯元智凌芯01TITDA4VM地平線J3華為昇騰610其他

英偉達DriveOrin-X高通8295,2.5%TITDA4VM,2.6%地平線征程3,3.1%MobileyeEyeQ5H,3.4%地平線征程5,5.1%MobileyeEyeQ4H,2.3%其他,6.6%高通8295,2.5%TITDA4VM,2.6%地平線征程3,3.1%MobileyeEyeQ5H,3.4%地平線征程5,5.1%MobileyeEyeQ4H,2.3%其他,6.6%英偉達Drive39.8%610,9.5%特斯拉FSD,25.1%MobileyeEyeQ5H地平線征程3TITDA4VM高通8295MobileyeEyeQ4H其他請務必閱讀正文之后的免責條款部分資料來源：蓋世汽車,國元證券研究所 資料來源：蓋世汽車，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分3.2.2受益技術與市場發(fā)力，市場擴容、國產替代持續(xù)在智駕小算力芯片領域，得益于芯片產品力、較完善的工具鏈以及本土化服務能力疊加較強的降本能力，在供應鏈安全可控背景下，國產小算力迅速受到眾多有智駕自研需求的本土車企青睞。如地平線J2/J3芯片分別具備4/5TOPS算力，在推出時瞄準Mobileye所在的ADAS市場，且相比于MobileyeEyeQ4具備更高算力與開放性，同時價格僅為MobileyeEyeQ4的一半，市場反應良好。從前視一體機方案來看，2024年新勢力乘用車標配前視一體機車型中，愛芯元智、地平線兩家國產廠商的份額已經超過50%，成為該細分市場主流供應商。2024年全年，國內前視一體機前裝標配搭載量達到1080.68萬套，滲透率達到47.15%，未來智駕平權及出海趨勢，行業(yè)將繼續(xù)保持增長中算力芯片領域，受“智駕平權”推動，20萬以下市場加大高速NOA動中算力芯片快速發(fā)展，國產廠商更是獲得較優(yōu)發(fā)展契機。從2025年的行業(yè)發(fā)展看，基于算法能力匹配、生態(tài)以及服務等多方面考量，吉利、長安、比亞迪、奇瑞等多款車型選擇國產廠商地平線J6E/M方案，相關公司發(fā)展勢頭迅猛圖：2024中國新勢力乘用車標配前視一體機計算單元供應商份額資料來源：CSDN，高工智能汽車，國元證券研究所圖：2024中國新勢力乘用車標配前視一體機計算單元供應商份額資料來源：CSDN，高工智能汽車，國元證券研究所E中階智駕芯片方案資料來源：地平線官網，國元證券研究所3.2端到端和智駕平權推進，智駕SOC3.2端到端和智駕平權推進，智駕SOC芯片提質擴量請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分3.2.2受益技術與市場發(fā)力，市場擴容、國產替代持續(xù)在智駕大算力芯片領域，由于算法層面小模型在計算能力和數(shù)據傳輸方面的限制，端到端大模型成為城市NOA等高階智駕的計算解決方案。逼近L3的高階方案對芯片的算力等要求持續(xù)提升，相應技術變化同樣給國產替代創(chuàng)造空間。雖然當前支持城區(qū)NOA的車型普遍選擇英偉達Orin-X作為主控芯片，但華為、地平線、芯擎科技、黑芝麻等也嘗試或已經上車。如AI算力560TOPS的地平線J6P已與奇瑞等車企達成戰(zhàn)略合作，并將在2025年9月推出量產車型。吉利系孵化的芯擎科技則推出512TOPS星辰一號對標雙Orin-X的芯片，參與全民智駕競爭。該芯片能夠以多芯片級聯(lián)方式，最高實現(xiàn)2048TOPS的算力，完全支持L2-L4級算力需求，將在2025年量產，2026年交付圖：地平線J6P主要指標資料來源：地平線官網，國元證券研究所圖：地平線J6P主要指標資料來源：地平線官網，國元證券研究所圖：芯擎科技“星辰一號”結構及性能展示資料來源：芯擎科技官網，國元證券研究所 313.3主要國內品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹3.3主要國內品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹PAGEPAGE32請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分3.3.1地平線：“智駕平權”國產領先者，機器人業(yè)務持續(xù)向前（1）2015年7（ADAS）（AD）解決方案。公司秉持著軟硬結合的理念，提供包括智能芯片、專用軟件、算法和開放工具鏈在內的全方位技術服務，以賦能汽車智能化。目前，地平線在自動駕駛SoC芯片領域取得顯著進展。截至2024年4月，“征程”系列芯片出貨量已超500萬片，為ADAS和AD提供核心技術和服務，賦能超過110款量產上市車型。此外，地平線在中國市場低階和高階智能駕駛芯片份額均位居第二，市場份額分別為21.3%和35.5%，客戶覆蓋比亞迪、理想、上汽、吉利等國內知名車企及大眾等國際品牌；（2）地平線的智能駕駛輔助方案集成了多種傳感器，包括激光雷達、前視攝像頭、環(huán)視攝像頭、超聲波雷達、長距毫米波雷達和中/短距毫米波雷達，以實現(xiàn)高精度定位和全方位的環(huán)境感知。這種多傳感器融合方案能夠提供更全面的環(huán)境感知能力，從而提高自動駕駛系統(tǒng)的安全性和可靠性。J2芯片：2019228nmAI算力達4TOPS。J3芯片：2020316nmAI算力可達5TOPS。J5芯片：2021年地平線推出征程5芯片，采用16nm制程工藝，AI算力可達128TOPS。外部接口豐富，可支持接入超過16路高清視頻輸H.265/JPEGJ6芯片：2024620247nmAI560TOPS圖：地平線智駕輔助方案資料來源：地平線官網，國元證券研究所圖：地平線智駕輔助方案資料來源：地平線官網，國元證券研究所表：地平線智駕SoC芯片梳理芯片型號J2J3J5J6P發(fā)布時間2019年2020年2021年2024年工藝制程2W28nm2.5W16nm30W16nm-7nmCPU2*ARMCortexA534*ARMCortexA538*ARMCortexA5518*ARMCortexA78AEAI算力（TOPS）45128560資料來源：焉知汽車，地平線官網，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分3.3.1地平線：“智駕平權”國產領先者，機器人業(yè)務持續(xù)向前（3）以智駕算力能否滿足用戶需求為分界線，在性能過剩階段，由于硬件算力充足，軟件開發(fā)具有高度自由度，因此軟硬分離具有較高效率，并能提供豐富的個性化性能；但在性能不足階段，為了充分發(fā)揮硬件能力，需要結合需求端和硬件端做適配性開發(fā)，軟硬結合更能夠低成本、高性能實現(xiàn)用戶需求。能力的廠商能夠更高效的為客戶實現(xiàn)產品落地。（4）2024年9Wintel5智能計算芯片，RDKX5和RDKS100兩款軟硬一體的機器人開發(fā)套件，以及最新的客戶與開發(fā)者生態(tài)成果圖：智駕計算平臺軟硬結合發(fā)展示意圖資料來源：地平線官網，國元證券研究所圖：智駕計算平臺軟硬結合發(fā)展示意圖資料來源：地平線官網，國元證券研究所圖：地平線J6為客戶提供豐富的開放性軟硬件開發(fā)工具資料來源：地平線官網，國元證券研究所3.3主要國內品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹3.3主要國內品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹3.3.2黑芝麻：國產中高算力SOC先行者受益“智駕平權”機遇（1）黑芝麻智能成立于2016年7月，為車企提供車規(guī)級計算芯片及基于芯片的解決方案。公司從用于輔助駕駛的華山系列高算力芯片開始起步，并于2023年推出武當系列跨域計算芯片，以滿足對智能汽車先進功能的更多樣化及復雜需求。公司自有的車規(guī)級產品及技術為智能汽車配備關鍵任務能力，包括輔助駕駛、智能座艙、先進成像等。（2）芯片布局華山一號A500：2019A500，單SoC5-10TOPS的算力。華山二號系列：2020年6月，黑芝麻發(fā)布華山二號系列A1000、和A1000L。2021年4月，又推出A1000pro，并于同年7月流片成功。2022年，黑芝麻與吉咖智能、東風集團達成合作，將在吉利汽車、東風集團純電轎車及SUV上搭載A1000芯片。2023年5月，黑芝麻又官宣與一汽集團的合作，將在紅旗車型上裝載華山A1000L芯片。2024年12月公司A2000系列芯片發(fā)布，主打為下一代AI模型設計的高算力芯片平臺武當C1200系列：2023年4月，黑芝麻發(fā)布武當系列芯片C1200，專為多域融合與艙駕一體場景設計。其C1296系列為行業(yè)首顆跨域融合芯片平臺，覆蓋包括艙內感知、信息娛樂、CMS、自動泊車、智能大燈、安全信息系統(tǒng)等多個跨域功能芯片型號A1000華山A1000系列芯片型號A1000華山A1000系列A1000LA1000ProA2000武當C1200系列C1236 C1296發(fā)布時間2020年6月2020年6月2021年4月2024年12月2024年1月圖：黑芝麻武當C1296艙駕一體靈活集成資料來源：黑芝麻官網，國元證券研究所分58（INT8）AI算力（TOPS） 116（INT4）

16（INT8） 106(INT196(INT

256-1000 -內核 8核Cortex內核 8核CortexA55 6核CortexA5516核CortexA5516核A78AEA78ECPU算力32KDMIPS合作車企 一汽集團、東風集團、吉利集團、江汽集團等，量產車型：領克08、合-創(chuàng)V09等請務必閱讀正文之后的免責條款部資料來源：焉知汽車，黑芝麻智能官網，騰訊網，智車星球，國元證券研究所 34請務必閱讀正文之后的免責條款部3.3主要國內品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹3.3主要國內品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹3.3.2黑芝麻：國產中高算力SOC先行者受益“智駕平權”機遇（3）黑芝麻智能2016年成立，在市場重點仍在個位數(shù)算力的階段，即將研發(fā)重心放在了高算力芯片領域。2020年即推出了58TOPS算力的A1000高性能芯片，2024年發(fā)布的A2000針對不同等級的自動駕駛需求，算力可以從256TOPS拓展至1000TOPS。除面向智駕，支持實現(xiàn)NOA，且可以應用于Robotaxi，A2000家族還支持機器人和通用推理計算等多個領域受“智駕平權”推動，城市NOA等高階智駕技術加速向下沉市場遷移，國產高算力芯片需求提升，黑芝麻聚焦高算力的發(fā)展策略恰逢其時。截止2024年，其A1000芯片目前已覆蓋比亞迪、吉利、東風等40+車企；武當C1200系列跨域融合芯片完成了城市無圖NoA的功能驗證，與2（「」）（4）AI市場公司預計2025年芯片以及計算平臺能夠在智能交通、智能工業(yè)等場景產生規(guī)模化收入。同時公司持續(xù)拓展商用車應用場景，以芯片和算法為基礎，持續(xù)升級商用車智駕方案，采用自研大算力AI模型，打通方案商、OEM、業(yè)務運營公司等全鏈條生態(tài)。在車路云一體化領域，公司計劃推出面向車路云一體化的AI低延時產品，通過優(yōu)化圖像采集與處理能力，顯著提升復雜交通場景下的感知精度與實時性?；诠疽雅c傅利葉合作，為其「靈巧手」提供算力支持。2025年公司將繼續(xù)在機器人領域發(fā)力，預計芯片產品和方案將實現(xiàn)機器人領域的批量出貨資料來源：黑芝麻官網，國元證券研究所分圖：黑芝麻芯片賦能“天問”人形機器人資料來源：黑芝麻官網，國元證券研究所圖：黑芝麻AI資料來源：黑芝麻官網，國元證券研究所分圖：黑芝麻芯片賦能“天問”人形機器人資料來源：黑芝麻官網，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部35請務必閱讀正文之后的免責條款部3.3主要國內品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹3.3主要國內品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹請務必閱讀正文之后的免責條款部請務必閱讀正文之后的免責條款部3.3.3愛芯元智：從安防到智駕，一體機領先企業(yè)加速拓展中高算力（1）公司發(fā)展概述：2019年520192023年正式官宣進入智駕領域。基于自身發(fā)展路徑公司深耕AI視覺芯片賽道，其自研的愛芯智眸?AI-ISP（圖像信號處理）和混合精度NPU兩大技術目前已具備核心競爭力（2）主要智駕產品：公司智駕產品包括超高性價比一體機方案M55H、應用于ADAS前視一體機、域控系統(tǒng)等的M57以及單SoC全時行泊一體方案M76H等，同時擁有協(xié)助開發(fā)的自動駕駛工程化平臺xADEP。計算平臺目前整體處于中低算力領域，并持續(xù)推動高中低市場全面布局M55H：獨創(chuàng)的ProtonISP技術，自研高算力NeutronNPU和豐富的SoC資源，面向ADAS一體機、DMS/OMS和CMS等應用。AI算力8TOPS；125℃結溫、CPU&NPU負載80%的情況下，功耗低于3.2WM76H：單SoCBEV+TRANSFORMER，AI算力60TOPS；8核高性能CPU，CPU算力達35KDMIPS，125（TDP）小于10W（3）（）圖：芯智?AI-S和芯通混合度PU 表：愛芯智主S芯片信梳理芯片工藝制程 CPU NPU ISP 適用方案量產情況QuadA7 第二代愛芯AI-HDR, CMS/DMS前零跑M55H12nm @1.0GHz; 通元NPU;AI-3DNR, 視一體機 7.6KDMIPS8TOPS AI-RLTM 廣汽埃安8M@30fps，ADAS前視一M57H - 15KDMIPS 高效 NR/HDR8M@3體機、域控安波福（某NPU,10TOPS0fps， 系統(tǒng)等 頭部新勢力NR/HDR4x8MP@30fpOcta 第三代愛芯s;AI- 單芯片全時通過車規(guī)M76H12nm A55@1.6GHz通元NPU;HDR/3DNR/R行泊一體與證35KDMIPS60TOPS LTM;動態(tài)高速NOA補償資料來源：愛芯元智官網，國元證券研究分 資料來源：焉知汽車，寧波國資委，安波福官網，國元證券研究所363.3主要國內品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹3.3主要國內品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹3.3.4芯擎科技：座艙與智駕共發(fā)力（1）公司發(fā)展概述：湖北芯擎科技有限公司于2018年在武漢經濟技術開發(fā)區(qū)成立，在武漢、北京、上海、深圳、沈陽和重慶設有研發(fā)和銷2024年3（2）主要龍鷹一號：2021年發(fā)布，2023年正式量產。為國內首顆7nm車規(guī)級座艙控制器，集成了87層電路，擁有88顆億晶體管，配備了8核CPU，其中大核為Cortex-A76，14核GPU（浮點計算能力可達900G），集成了可編程的NPU內核，INT8算力8TOPS。2024年座艙域控SOC芯片領域，裝機量居全市場第四，國內品牌第一。2025年初獲得德國大眾訂單，進入國際化競爭領域星辰一號：采用7nm車規(guī)工藝，多核異構架構。CPU算力達250KDMIPS，NPU算力高達512TOPS，通過多芯片協(xié)同可實現(xiàn)最高2048TOPS算力。在硬件配置上，AD1000集成高性能VACC與ISP，內置ASIL-D功能安全島，擁有豐富接口，可全面滿足L2至L4級智能駕駛需求。高性能的NPU架構原生支持Transformer大模型，完全適配智能駕駛向端到端大模型發(fā)展的趨勢，同時高算力DSP（3）發(fā)展模式：基于全面的芯片矩陣，提供從入門級智能座艙到高階智能座艙，從“艙行泊一體”到高階艙駕融合的多種芯片組合，基于圖：芯擎科技龍鷹一號座艙芯片和星辰一號智駕芯片資料來源：芯擎科技官網，問芯，國元證券研究所表：芯擎科技主要芯片信息芯片圖：芯擎科技龍鷹一號座艙芯片和星辰一號智駕芯片資料來源：芯擎科技官網，問芯，國元證券研究所表：芯擎科技主要芯片信息芯片發(fā)布時間工藝制程CPUGPUNPU量產車型龍鷹一號2021.127nm4A76+4A55100KDMIPS900GFLOPS8領克06/07/08星辰一號2024.037nm250KDMIPS——512—資料來源：焉知汽車，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分 37請務必閱讀正文之后的免責條款部分3.3主要國內品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹3.3主要國內品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹3.3.5芯馳科技：座艙芯片領先者，加速AI發(fā)力（1）公司發(fā)展概述：2018超過2024140億以上（2）主要SOC芯片產品：芯馳的芯片產品覆蓋車載和工業(yè)兩大部分，其中車載產品又分X9座艙處理器、G9網關處理器和E3智控MCU三大體系，SOC芯片主要集中在座艙處理器領域，且覆蓋了從液晶儀表/中控（非域控）到座艙域控/艙泊一體再到AI座艙逐步升級的多個品類。從包含非域控的座艙SOC大類看，芯馳科技在國產品牌中具備行業(yè)領先地位。液晶儀表/中控SOC：主要包括X9E/X9M/X9H/X9S系列芯片，16nm車規(guī)級工藝。9E不集成NPU，9M到H，NPU算力從0.2TOPS升級到4TPOS；CPU算力10-70KDMIPS，GPU算力40-200GFLOPS2021座艙域控/艙泊一體：主要包括X9HP/X9U/X9SP系列芯片，16nm車規(guī)級工藝，NPU算力0.4-8TOPSCPU算力50-100KDMIPS，GPU算力140-300GFLOPS,主要用于座艙和艙泊一體域控，2023年開始量產交付，目前全系產品均已量產請務必閱讀正文之后的免責條款部圖：芯馳科技系列座艙SOC芯片資料來源：芯馳科技官網，國元證券研究所表：2024年中國市場(不含進出口)請務必閱讀正文之后的免責條款部圖：芯馳科技系列座艙SOC芯片資料來源：芯馳科技官網，國元證券研究所表：2024年中國市場(不含進出口)乘用車前裝座艙芯片供應商份額排名供應商市場份額1高通32.01%2恩智浦18.84%3瑞薩13.17%4聯(lián)發(fā)科7.64%5德州儀器6.00%6英偉達4.36%7芯馳科技3.57%8英特爾2.96%9AMD2.75%10華為海思2.19%資料來源：芯語，高工智能，國元證券研究所；注：本榜單統(tǒng)計口徑:中控娛樂與儀表的屏幕尺寸在10英寸及以上;芯片方案必須同時具備支持儀表和娛樂應用，并量產上車3.3主要國內品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹3.3主要國內品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹3.3.5芯馳科技：座艙芯片領先者，加速AI發(fā)力（2）主要SOC芯片產品：芯馳的芯片產品覆蓋車載和工業(yè)兩大部分，其中車載產品又分X9座艙處理器、G9網關處理器和E3智控MCU三大體系，SOC芯片主要集中在座艙處理器領域，且覆蓋了從液晶儀表/中控（非域控）到座艙域控/艙泊一體再到AI座艙逐步升級的多個品類。SOCAI座艙：4nmAI計算優(yōu)化的ARMv9.2CPU架構，CPU200KDMIPS，還集成1800GFLOPSGPU和40TOPSNPU，128-bit的LPDDR5X9600MT/s154GB/s7B多模、GPU、不僅可以支持DeepSeek、Qwen、Llama等開源大模型，也將持續(xù)與斑馬智行、面壁智能等生態(tài)合作伙伴完成車載AI大模型的提前適配和升級。同時，針對車廠自研大模型，