車載SOC芯片加速國產(chǎn)化——車載SOC芯片深度報(bào)告2目錄從ECU到SOC芯片，車載計(jì)算芯片進(jìn)化汽車智能化發(fā)展，計(jì)算芯片進(jìn)化智能演進(jìn)，電子電氣架構(gòu)復(fù)雜化分布式到域控制再到中央控制，ECU向SOC芯片發(fā)展進(jìn)化智能座艙與智能駕駛雙域帶動(dòng)車載SOC發(fā)展SoC芯片崛起，開啟智能系統(tǒng)集成新時(shí)代系統(tǒng)級(jí)芯片集成，助力智能汽車縱深發(fā)展SOC芯片基本構(gòu)成和性能指標(biāo)關(guān)鍵重要性提升，主機(jī)廠加速上游一體化SoC芯片作為智能汽車的核心部件，下游主機(jī)廠加速一體化和與上游直連主要車企SoC芯片布局智艙、智駕、自動(dòng)駕駛引領(lǐng)汽車進(jìn)化，SOC芯片需求爆發(fā)汽車競(jìng)爭(zhēng)用戶可感知領(lǐng)域，智能座艙SOC芯片要求提升用戶可感知差異化是重要領(lǐng)域作為用戶可感知重要領(lǐng)域，智能座艙快速發(fā)展多屏多接口、艙駕融合、大模型端側(cè)部署對(duì)SOC芯片提出更高要求端到端+智駕平權(quán)，智駕SOC全面發(fā)力CNN向TRANSFORMER+BEV再向端到端進(jìn)化，算力要求快速提升智駕平權(quán)席卷市場(chǎng)，中低算力需求提升智艙、智駕、自動(dòng)駕駛引領(lǐng)汽車進(jìn)化，SOC芯片需求爆發(fā)高級(jí)別自動(dòng)駕駛發(fā)力，SOC芯片市場(chǎng)擴(kuò)容無人配送、礦卡快速爆發(fā)，高級(jí)別自動(dòng)駕駛和ROBOTAXI持續(xù)發(fā)展高級(jí)別自動(dòng)駕駛SOC芯片需求高市場(chǎng)高度集中，國產(chǎn)替代發(fā)力，看好國產(chǎn)領(lǐng)先企業(yè)借助行業(yè)趨勢(shì)持續(xù)突破集成化、大模型疊加市場(chǎng)下沉，座艙SOC國產(chǎn)化加速集成化+AI大模型接入，座艙SOC向高算力、大帶寬、高傳輸速率發(fā)力市場(chǎng)集中度較高，國產(chǎn)座艙SoC芯片持續(xù)崛起端到端和智駕平權(quán)推進(jìn)，智駕SOC芯片提質(zhì)擴(kuò)量大、中、小算力SOC并行，支持不同級(jí)別智駕方案受益技術(shù)與市場(chǎng)發(fā)力，市場(chǎng)擴(kuò)容、國產(chǎn)替代持續(xù)主要國內(nèi)品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹地平線：“智駕平權(quán)”國產(chǎn)領(lǐng)先者，機(jī)器人業(yè)務(wù)持續(xù)向前黑芝麻：國產(chǎn)中高算力SOC先行者受益“智駕平權(quán)”機(jī)遇愛芯元智：從安防到智駕，一體機(jī)領(lǐng)先企業(yè)加速拓展中高算力芯擎科技：座艙與智駕共發(fā)力芯馳科技：座艙芯片領(lǐng)先者，加速AI發(fā)力4.

投資建議 5.風(fēng)險(xiǎn)提示請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分3從ECU到SOC芯片，車載計(jì)算芯片進(jìn)化11.1

汽車智能化發(fā)展，計(jì)算芯片進(jìn)化1.1.1

智能演進(jìn)，電子電氣架構(gòu)復(fù)雜化伴隨著新能源汽車進(jìn)入競(jìng)爭(zhēng)下半場(chǎng)，智能化賦能并向自動(dòng)駕駛時(shí)代發(fā)展，成為電動(dòng)智能汽車發(fā)展的主要方向在智能化逐步深入的推動(dòng)下，大量零部件電子化，智能座艙、智能駕駛等普遍投入應(yīng)用，“軟件定義汽車”成為趨勢(shì)，上世紀(jì)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(gòu)升級(jí)呼之欲出汽車電子電氣架構(gòu)演進(jìn)，主要廠商規(guī)劃有細(xì)節(jié)差異，但整體趨勢(shì)呈現(xiàn)由分布式向域控制進(jìn)化，再向域融合及中央控制，最終走向云控結(jié)合的發(fā)展態(tài)勢(shì)圖：從分布式到集中式+信息化的汽車EEA發(fā)展路線圖：博世EEA發(fā)展六階段圖：特斯拉model3電子電氣架構(gòu)示意圖1.1

汽車智能化發(fā)展，計(jì)算芯片進(jìn)化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(jìn)化從EEA架構(gòu)發(fā)展進(jìn)化路線看，當(dāng)前汽車電子電氣架構(gòu)處于域控制向域融合進(jìn)化，并逐步探索中央控制的發(fā)展階段國內(nèi)外主流車企紛紛向域控制架構(gòu)發(fā)展，從智能駕駛與控制器角度看，2025年4月滲透率已達(dá)24%，行業(yè)發(fā)展進(jìn)入成長期從不同企業(yè)的技術(shù)情況來看，特斯拉MODEL3使用中央電腦和區(qū)域控制器結(jié)合的方案（左L,右R，前F），而其他國內(nèi)外主要車企仍然基于功能域進(jìn)行開發(fā)，并持續(xù)推動(dòng)跨域融合無論中央控制、區(qū)域控制抑或域控制，控制器的集成性、復(fù)雜性都顯著增加，傳統(tǒng)ECU（電子控制單元）已經(jīng)無法滿足車載需求，SOC芯片成為發(fā)展智能車的重要基礎(chǔ)圖：極氪汽車電子電氣架構(gòu)示意圖 圖：各類電子電氣架構(gòu)特征51.1

汽車智能化發(fā)展，計(jì)算芯片進(jìn)化1.1.3

智能座艙與智能駕駛雙域帶動(dòng)車載SOC發(fā)展以使用較多的功能域分布來看，模塊集中化后智能網(wǎng)聯(lián)汽車主要分動(dòng)力域、底盤域、座艙域、自動(dòng)駕駛域、車身域五域動(dòng)力域主要負(fù)責(zé)動(dòng)力總成的管理，包括傳統(tǒng)車的發(fā)動(dòng)機(jī)管理系統(tǒng)（EMS）和變速箱控制模塊（TCM），也包括新能源車的整車控制器（VCU）、電機(jī)控制器（MCU）和電池管理系統(tǒng)（BMS），由于算力要求不高，但要求高安全性，主控芯片一般是ASIL-D級(jí)的32位MCU（微處理器）芯片底盤域是車輛動(dòng)態(tài)控制的核心，涵蓋轉(zhuǎn)向、懸架、制動(dòng)、傳動(dòng)四大子系統(tǒng)，并加速向線控制動(dòng)、轉(zhuǎn)向與主動(dòng)懸架的深度協(xié)同轉(zhuǎn)型。由于同樣處于高安全性場(chǎng)景，主控芯片仍然以ASIL-D等級(jí)MCU為主車身域主要負(fù)責(zé)整合并管理車身電子系統(tǒng)。其核心模塊涵蓋燈光系統(tǒng)（近/遠(yuǎn)光燈、轉(zhuǎn)向燈、氛圍燈等）、門窗及鎖控系統(tǒng)（車窗、天窗、電動(dòng)尾門）、雨刮與清洗系統(tǒng)、加熱與通風(fēng)模塊（座椅/方向盤加熱）以及車身安全與防盜系統(tǒng)（PEPS、碰撞信號(hào)觸發(fā)），由于場(chǎng)景豐富，要求接口較多，基礎(chǔ)要求ASIL-B等級(jí)，部分達(dá)到ASIL-D（集成VCU時(shí)）等級(jí)，主控芯片MCU為主座艙域和新增的自動(dòng)駕駛域是SOC芯片的核心戰(zhàn)場(chǎng)。座艙域?qū)ε搩?nèi)環(huán)境集中控制包括人機(jī)交互、信息娛樂、舒適性等各方面，信息處理密度高，部分環(huán)節(jié)安全性高，主控芯片以SOC+MCU組成；自動(dòng)駕駛域覆蓋核心在于對(duì)車輛感知、決策和執(zhí)行系統(tǒng)的整合與控制，高運(yùn)算要求與高安全性兼具，域控制器計(jì)算平臺(tái)使用SOC芯片+冗余安全MCU構(gòu)成。當(dāng)前環(huán)境下，艙駕融合與中央控制正加快發(fā)展，SOC芯片也向該方向進(jìn)化表

：域架構(gòu)下汽車五域技術(shù)解析域名稱核心功能技術(shù)突破代表技術(shù)/系統(tǒng)典型應(yīng)用案例芯片要求芯片競(jìng)爭(zhēng)格局動(dòng)力域動(dòng)力分配、能耗優(yōu)化、電驅(qū)控制域控制器集成、800V高壓架構(gòu)VCU、BMS、碳化硅MCU蔚來ET7、比亞迪海豹、寧德麒麟電池主控芯片一般采用ASIL-D級(jí)別的32位MCU芯片，配置一顆符合功能安全的電源，同時(shí)配置一顆簡(jiǎn)單的安全監(jiān)控MCU。動(dòng)力域MCU主要強(qiáng)調(diào)低功耗設(shè)計(jì)、控制實(shí)時(shí)性以及ASIL-D等級(jí)的功能安全等特性與控制相關(guān)的核心車規(guī)級(jí)MCU，仍以意法半導(dǎo)體、恩智浦、英飛凌等海外芯片巨頭為主，國內(nèi)芯片廠商在動(dòng)力域市場(chǎng)的應(yīng)用集中在電機(jī)控制、發(fā)動(dòng)機(jī)控制、BMS等動(dòng)力域的基礎(chǔ)應(yīng)用底盤域動(dòng)態(tài)控制、安全冗余、線控執(zhí)行線控轉(zhuǎn)向(SBW)、CDC電磁懸架博世CubE平臺(tái)、云輦-A系統(tǒng)保時(shí)捷Taycan、吉利SEA架構(gòu)ASIL-D等級(jí)車規(guī)級(jí)MCU主要供貨商為英飛凌、恩智浦、瑞薩、Microchip、TI和ST座艙域人機(jī)交互、信息娛樂、舒適控制虛擬化技術(shù)、多屏交互、AI大模型華為鴻蒙OS、高通8155芯片特斯拉Model

3、小鵬XNGPSOC+強(qiáng)實(shí)時(shí)性MCUSOC芯片高通、瑞薩、AMD等廠商仍然占據(jù)主導(dǎo)地位，芯馳科技、華為海思、芯擎科技等快速突破，國產(chǎn)化率已超過10%，面向AI的SOC加速發(fā)展自動(dòng)駕駛域環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、決策執(zhí)行BEV感知網(wǎng)絡(luò)、端到端AI模型英偉達(dá)Orin、華為MDC激光雷達(dá)華為ADS

2.0、蔚來NOP+SOC+ASIL-D級(jí)冗余安全MCUSOC芯片國際龍頭主導(dǎo)，國產(chǎn)替代加速，車企自研趨勢(shì)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(fù)載控制AUTOSAR架構(gòu)、PEPS無鑰匙系統(tǒng)特斯拉中央控制模塊、吉利星越LASIL-B等級(jí)（部分達(dá)到D等級(jí)）車規(guī)級(jí)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(chǎn)替代取得較大突破1.2

SoC芯片崛起，開啟智能系統(tǒng)集成新時(shí)代1.2.1

系統(tǒng)級(jí)芯片集成，助力智能汽車縱深發(fā)展SoC芯片（System

on

Chip）為系統(tǒng)級(jí)芯片，是一種高度集成的半導(dǎo)體產(chǎn)品，將一個(gè)完整電子系統(tǒng)所需的所有組件集成到一個(gè)單一芯片上。通常包括處理器核心、存儲(chǔ)器、數(shù)字信號(hào)處理器、通信模塊以及電源管理單元等。這種集成化設(shè)計(jì)突破了傳統(tǒng)多芯片分立架構(gòu)的限制，形成一個(gè)完整的片上系統(tǒng)，可獨(dú)立運(yùn)行操作系統(tǒng)并執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。傳統(tǒng)MCU則被稱為“單片機(jī)”，是一種集成了處理器核心（通常為微型處理器）、內(nèi)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(nèi)部集成更多異構(gòu)處理單元，結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)更復(fù)雜，處理和計(jì)算能力更強(qiáng)。其高性能、低功耗、小尺寸和高可靠性的特點(diǎn)使其適用于多任務(wù)處理以及計(jì)算任務(wù)更復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景，如高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛、車載信息娛樂系統(tǒng)等。從通俗角度理解，SOC的設(shè)計(jì)理念為“All

in

one”,是系統(tǒng)集成的超級(jí)平臺(tái)，具有多核異構(gòu)計(jì)算、大容量存儲(chǔ)支持、復(fù)雜功能模塊的特征；而MCU的設(shè)計(jì)理念則是“精簡(jiǎn)至上”，是單一任務(wù)執(zhí)行專家，具有單一核心CPU、只有基礎(chǔ)存儲(chǔ)單元和必要外設(shè)接口的特點(diǎn)。通常MCU用于執(zhí)行實(shí)時(shí)性強(qiáng)的任務(wù)，且直接控制硬件；而SOC則運(yùn)行完整操作系統(tǒng)，處理圖像識(shí)別、語音交互、自動(dòng)駕駛等復(fù)雜算法。因此在智能座艙和智能駕駛中，SOC與MCU也常常以協(xié)作的方式共同存在。以自動(dòng)駕駛為例，MCU負(fù)責(zé)執(zhí)行車輛的實(shí)時(shí)控制和高可靠性任務(wù)，如發(fā)動(dòng)機(jī)控制、轉(zhuǎn)向控制、制動(dòng)控制等，同時(shí)管理車內(nèi)通信；而SOC則用于支持并行計(jì)算和復(fù)雜算法，處理多傳感器感知數(shù)據(jù)，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)控制等。同時(shí)由于復(fù)雜性高，常常需要額外機(jī)制來保證安全性。因此智駕域控制器中也常有負(fù)責(zé)安全冗余的MCU存在。圖：地平線征程6

SoC芯片“All

in

one”設(shè)計(jì)理念表

：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(jí)（電池供電數(shù)月）瓦級(jí)（需主動(dòng)散熱）內(nèi)存容量<10MB>1GB典型操作系統(tǒng)FreeRTOSLinux、Android、Windows實(shí)時(shí)性高低處理能力專一化、適合簡(jiǎn)單控制（如開關(guān)燈）多核CPU、GPU和專用加速器，支持復(fù)雜計(jì)算安全性與可靠性設(shè)計(jì)用于在嚴(yán)苛的環(huán)境中長期穩(wěn)定運(yùn)行由于集成度高，設(shè)計(jì)和驗(yàn)證更為復(fù)雜，需要額外的安全機(jī)制來確保系統(tǒng)的可靠運(yùn)行成本便宜較高典型應(yīng)用場(chǎng)景需求明確且固定；成本敏感項(xiàng)目；超低功耗要求等多任務(wù)并發(fā)處理；高性能計(jì)算需求；復(fù)雜協(xié)議支持等7請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分圖：MCU與SoC內(nèi)部結(jié)構(gòu)對(duì)比示意圖資料來源：焉知汽車，國元證券研究所1.2

SoC芯片崛起，開啟智能系統(tǒng)集成新時(shí)代1.2.2

SOC芯片基本構(gòu)成和性能指標(biāo)從內(nèi)部結(jié)構(gòu)看，MCU內(nèi)部集成有處理器、存儲(chǔ)器、輸入/輸出接口和其他外設(shè)；SoC芯片為系統(tǒng)級(jí)芯片，相比MCU，內(nèi)部集成更多的異構(gòu)處理單元，結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)更為復(fù)雜，處理和計(jì)算能力也更強(qiáng)。從硬件結(jié)構(gòu)看，車載

SoC

芯片內(nèi)部通常也是處理器、存儲(chǔ)器、外設(shè)

I/O

等幾個(gè)部分，但較MCU更加復(fù)雜圖：SoC芯片架構(gòu)

表：CPU、GPU、FPGA、ASIC對(duì)比架構(gòu)優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)CPU數(shù)據(jù)讀取、文件管理等管理調(diào)度能力強(qiáng)架構(gòu)弱勢(shì)，數(shù)據(jù)處理能力相對(duì)較弱GPU并行運(yùn)算執(zhí)行效率高，數(shù)據(jù)吞吐量大，線程間通訊速度快功耗極大，散熱要求高FPGA存儲(chǔ)器帶寬需求低，流水處理響應(yīng)迅

速，設(shè)計(jì)靈活多變一次性成本較高，運(yùn)算量并不是很大ASIC體積小，功耗低，計(jì)算性能高，計(jì)算

效率高，保密性強(qiáng)，成本低算法固定，如果更換算法則需要重新設(shè)計(jì)制作處理器是SoC芯片的大腦，它包括通用邏輯運(yùn)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Safety

MCU。其中，通用邏輯運(yùn)算單元通常基于CPU實(shí)現(xiàn)，負(fù)責(zé)管理軟硬件資源和執(zhí)行系統(tǒng)層面的功能邏輯。AI加速單元，用于處理大規(guī)模并行計(jì)算任務(wù)，加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的執(zhí)行。圖像/視頻處理單元基于DSP、ISP、GPU等，負(fù)責(zé)圖像信號(hào)調(diào)校、3D渲染和視頻處理。硬件安全模塊HSM和Safety

MCU，分別用于加密服務(wù)和實(shí)時(shí)監(jiān)控SoC內(nèi)部狀態(tài)，確保系統(tǒng)安全。儲(chǔ)存器常分為易失性和非易失性兩類。易失性存儲(chǔ)器如SRAM和DRAM，用于存儲(chǔ)臨時(shí)數(shù)據(jù)和正在執(zhí)行的程序；非易失性存儲(chǔ)器如NAND

Flash和Nor

Flash，則用于存儲(chǔ)固件程序和固定數(shù)據(jù)。外部I/O主要是各類接口：包括通用數(shù)據(jù)接口（PCIe、LVDS、USB、SATA、CAN/CAN-FD、以太網(wǎng)等）、攝像頭信號(hào)接口（MIPI-CSI-2、GMSL、FPD

Link等）、音頻接口（I2S、TDM、SPDIP等）和顯示器接口（DP、HDMI等）等CPU

MCU內(nèi)部結(jié)構(gòu)8請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分1.2

SoC芯片崛起，開啟智能系統(tǒng)集成新時(shí)代1.2.2

SOC芯片基本構(gòu)成和性能指標(biāo)從實(shí)際應(yīng)用角度看，SoC芯片的性能評(píng)價(jià)主要包括：CPU算力、GPU算力、制造工藝、存儲(chǔ)帶寬、AI算力、能耗效率、熱管理能力、連接性和接口支持、安全性、可擴(kuò)展性、生態(tài)系統(tǒng)和支持等多個(gè)方面。算力方面：CPU算力決定系統(tǒng)的流暢程度，影響多任務(wù)處理能力和應(yīng)用運(yùn)行的效率。如果CPU算力不足，艙內(nèi)系統(tǒng)切換應(yīng)用時(shí)可能會(huì)存在卡頓感，通常使用DMIPS來評(píng)估整數(shù)運(yùn)算性能；在座艙中，GPU算力決定圖形處理能力，包括多個(gè)顯示屏的支持、分辨率和3D圖形性能，而在自動(dòng)駕駛層面GPU也被用于增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)等自動(dòng)駕駛算法，在感知、決策規(guī)劃以及測(cè)試優(yōu)化中發(fā)揮重要作用，使用GFLOPS來評(píng)估浮點(diǎn)運(yùn)算性能；AI算力主要用于車載系統(tǒng)中的智能功能，如自動(dòng)泊車、語音識(shí)別等。不同SOC芯片AI核心方案有所不同。如英偉達(dá)

ORIN系列，AI算力主要通過GPU提供，同時(shí)搭載ASIC架構(gòu)的Deep

Learning

Accelerator（

DLA）和

Programmable

Vision

Accelerator（

PVA）兩個(gè)專用模塊；特斯拉FSD以及華為智駕的昇騰芯片NPU（Neural

Processing

Unit）均為ASIC架構(gòu)，地平線則開發(fā)了自身基于ASIC架構(gòu)的BPU（BrainProcessing

Unit）；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(jì)算平臺(tái)SOC一般采用上述多種計(jì)算單元，疊加MCU形成異構(gòu)設(shè)計(jì)。通常使用TOPS（Tera

Operations

Per

Second）來評(píng)估AI處理能力存儲(chǔ)帶寬決定數(shù)據(jù)從存儲(chǔ)器傳輸?shù)教幚砥鞯乃俣?，影響?yīng)用加載和數(shù)據(jù)處理的效率。芯片的存儲(chǔ)帶寬由存儲(chǔ)器本身和芯片的內(nèi)存通道數(shù)共同決定，AI

運(yùn)算90%的功耗和延遲都是由于數(shù)據(jù)搬運(yùn)產(chǎn)生。因此存儲(chǔ)帶寬也對(duì)芯片的真實(shí)算力構(gòu)成影響表：常見SoC芯片存儲(chǔ)帶寬信息數(shù)據(jù)架構(gòu)類型內(nèi)存型號(hào)內(nèi)存位寬（bit）內(nèi)存總帶寬（GB/s）第一代FSDLPDDR412834特斯拉第二代FSDGDD

R6--英偉達(dá)XavierOrinLPDDR4xLPDDR5256137204.8高通SA8155PLPDDR4x25668SA8295P137地平線J5LPDDR4x64-圖：英偉達(dá)ORIN

CPU+GPU+DLA+PVA架構(gòu)以及地平線J6四芯合一方案9請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分1.2

SoC芯片崛起，開啟智能系統(tǒng)集成新時(shí)代圖：地平線J6的豐富的高速接口資料來源：地平線官網(wǎng)，國元證券研究所圖：地平線J6硬件+工具鏈+軟件生態(tài)1.2.2

SOC芯片基本構(gòu)成和性能指標(biāo)除算力相關(guān)要求外，SOC芯片在工藝和安全層面需要滿足車規(guī)級(jí)要求，同時(shí)需要高效率與低能耗。且隨著算力增大對(duì)熱管理的需求提升，長時(shí)間高強(qiáng)度運(yùn)行的智能系統(tǒng)需要良好的熱管理，以避免過熱導(dǎo)致性能下降或系統(tǒng)崩潰。同時(shí)芯片內(nèi)置的安全特性（如加密、認(rèn)證、隔離等）影響系統(tǒng)的抗攻擊能力，尤其在智能駕駛和車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中尤為重要接口、可擴(kuò)展性和生態(tài)系統(tǒng)支持：芯片對(duì)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(shè)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(kuò)展性的芯片可以降低升級(jí)成本；同時(shí)芯片制造商提供的開發(fā)工具、軟件支持、社區(qū)和文檔等，影響開發(fā)效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性表

：不同應(yīng)用領(lǐng)域芯片的基本要求對(duì)比參數(shù)項(xiàng) 消費(fèi)級(jí) 工業(yè)級(jí) 車規(guī)級(jí)10電路設(shè)計(jì)溫度范圍 0℃

~

70℃ -40℃

~

85℃ -40℃~

125℃防雷/短路保護(hù)/熱

防雷/短路保護(hù)/熱保保護(hù)護(hù)

+

雙變壓設(shè)計(jì)/抗干擾/超高壓保護(hù)防雷/短路保護(hù)/熱保護(hù)

+

多重短路/多重?zé)岜Ｗo(hù)工藝處理防水防水

+

防潮/防腐/防

防水

+

防潮/防腐/防霉

+

增封裝形式 塑料或樹脂霉塑料或樹脂強(qiáng)封裝和散熱金屬出錯(cuò)率 <3%<1%0（零容錯(cuò)）壽命 2~3

年5~10

年15

年持續(xù)供貨時(shí)間

>

2

年>5

年>30

年測(cè)試標(biāo)準(zhǔn) JEDECJEDECAEC-Q100系統(tǒng)成本積木式結(jié)構(gòu)，帶自檢功能

+

增強(qiáng)散熱，造價(jià)高且維護(hù)費(fèi)高應(yīng)用領(lǐng)域品線路板一體化設(shè)計(jì)，積木式結(jié)構(gòu)，帶自檢價(jià)格低廉但維護(hù)費(fèi)

功能，造價(jià)稍高但維用高 護(hù)費(fèi)低手機(jī)、PC等數(shù)碼產(chǎn)

工業(yè)控制汽車電子請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分1.3

關(guān)鍵重要性提升，主機(jī)廠加速上游一體化1.3.1

SoC芯片作為智能汽車的核心部件，下游主機(jī)廠加速一體化和與上游直連SoC芯片產(chǎn)業(yè)鏈上游主要包括IP核授權(quán)、EDA（電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化）軟件等設(shè)計(jì)工具廠商、半導(dǎo)體材料及設(shè)備。其中，IP核授權(quán)和EDA軟件等設(shè)計(jì)工具廠商為芯片設(shè)計(jì)廠商賦能，助力其加快芯片的開發(fā)周期和上市時(shí)間。半導(dǎo)體材料及設(shè)備廠商則為芯片制造提供基礎(chǔ)材料和先進(jìn)設(shè)備，確保芯片制造的高效和高質(zhì)量。SoC芯片中游產(chǎn)業(yè)包括芯片設(shè)計(jì)、芯片制造和封裝測(cè)試三個(gè)主要環(huán)節(jié)。部分企業(yè)進(jìn)行了垂直整合，涉及到了所有的環(huán)節(jié)。部分企業(yè)只是參與其中一個(gè)環(huán)節(jié)。根據(jù)所包含環(huán)節(jié)的不同，這些半導(dǎo)體企業(yè)的經(jīng)營模式一般分為垂直整合模式（IDM

模式）、晶圓代工模式（Foundry模式）和無晶圓廠模式（Fabless模式）。Tier1和車企屬于芯片設(shè)計(jì)公司的下游。在以往的產(chǎn)業(yè)鏈模式中，整個(gè)供應(yīng)鏈?zhǔn)蔷€性的，芯片設(shè)計(jì)公司作為Tier2，與Tier1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(huì)主動(dòng)找頭部芯片公司進(jìn)行交流和合作，共同調(diào)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(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，也有利于保證芯片供應(yīng)的穩(wěn)定性圖：SoC芯片產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)圖：SoC芯片產(chǎn)業(yè)鏈上主要企業(yè)

11請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分1.3關(guān)鍵重要性提升，主機(jī)廠加速上游一體化121.3.2

主要車企SoC芯片布局目前主流車企紛紛布局車載SoC芯片賽道。各個(gè)車企布局方式并不完全相同，甚至有的車企會(huì)同時(shí)兼顧使用多種模式。布局方式大致可以分為以下四種：自研、合資、戰(zhàn)略投資和戰(zhàn)略合作。自研模式：目前，以特斯拉、蔚來、小鵬、理想為代表的等新勢(shì)力車企，主要聚焦智能駕駛領(lǐng)域的SoC芯片展開自研，組建團(tuán)隊(duì)做芯片設(shè)計(jì)研發(fā)。自研智能座艙SoC芯片的車企較少。合資模式：車企與芯片公司成立合資公司，整合雙方資源，加速芯片開發(fā)進(jìn)程，提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。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(gòu)，芯片廠商完成設(shè)計(jì)和開發(fā)。這種模式使車企能定制符合自身需求的芯片，提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，同時(shí)降低研發(fā)成本和風(fēng)險(xiǎn)。戰(zhàn)略投資：車企參股芯片公司，達(dá)成戰(zhàn)略合作，形成更緊密的協(xié)作模式。表：新勢(shì)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HW

3.0系統(tǒng)并推出自研FSD芯片，整體算力達(dá)144TOPS。2024年2月，特斯拉推出HW4.0，搭載FSD

2.0芯片，算力大幅提升5倍。2025年下半年，全新全自動(dòng)駕駛硬件AI

5預(yù)計(jì)投產(chǎn)，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(chǎn)上車，搭載于ET9車型，并將陸續(xù)應(yīng)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(dá)Thor-X同等算力水平。小鵬自研2020年，小鵬開始在中美兩地布局智駕芯片自研。2024年8月，小鵬宣布自研“圖靈芯片”流片成功。該芯片采用24個(gè)大核CPU架構(gòu)，大小核NPU設(shè)計(jì)，足以支撐L4級(jí)別自動(dòng)駕駛算力需求。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(jìn)NPU

芯片架構(gòu)，旨在打造差異化優(yōu)勢(shì)。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(gòu)架和功能需求，大華負(fù)責(zé)具體的芯片設(shè)計(jì)和開發(fā)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(guān)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(chǎn)品方向包括智能座艙、自動(dòng)駕駛、中央處理器等多種芯片。北汽合資2020年北汽集團(tuán)旗下北汽產(chǎn)投公司與芯片IP公司Imagination合資成立的北京核芯達(dá)科技有限公司，主營業(yè)務(wù)是車規(guī)級(jí)SoC芯片設(shè)計(jì)和相關(guān)軟件開發(fā)，專注于自動(dòng)駕駛應(yīng)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(wù)，雙方各占

45%股份上汽戰(zhàn)略投資上汽集團(tuán)投資地平線、黑芝麻、芯馳等國內(nèi)芯片公司長城戰(zhàn)略投資長城汽車戰(zhàn)略投資地平線請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分智艙、智駕、自動(dòng)駕駛引領(lǐng)汽車進(jìn)化，SOC芯片需求爆發(fā)213請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分2.1

汽車競(jìng)爭(zhēng)用戶可感知領(lǐng)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(lǐng)域新能源汽車突破50%滲透率，進(jìn)入“后期大眾市場(chǎng)”階段。消費(fèi)者在意“一攬子”整體需求的滿足。這種整體需求的提升，既包括企業(yè)通過品牌實(shí)現(xiàn)的背書，也包括企業(yè)持續(xù)通過“最小單元最佳解決方案”給予用戶的超預(yù)期滿意度資料來源：杰弗里·摩爾，《跨越鴻溝：顛覆性產(chǎn)品營銷圣經(jīng)》,國家信息中心,國元證券研究所圖：電動(dòng)智能汽車技術(shù)采用曲線表：后期大眾用戶畫像關(guān)鍵維度用戶特征對(duì)技術(shù)進(jìn)步的態(tài)度對(duì)新技術(shù)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(huì)一直堅(jiān)持下去對(duì)產(chǎn)品的關(guān)注點(diǎn)傾向于本身也已經(jīng)能夠被完全商品化的產(chǎn)品，購買高科技產(chǎn)品的重要目的是不希望自己被怠慢，因此產(chǎn)品對(duì)滿足需求的完備性和超預(yù)期更加重要。他們希望高科技產(chǎn)品就像冰箱一樣——你打開冰箱門，里面的燈自動(dòng)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(gè)完備的產(chǎn)品系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)“開箱即用”、“傻瓜式”模式產(chǎn)品模式品牌忠誠度對(duì)信賴的產(chǎn)品具有較高忠誠度對(duì)銷售渠道的態(tài)度需要便捷簡(jiǎn)單的渠道模式，并感受到不會(huì)被怠慢對(duì)價(jià)格的態(tài)度青睞物美價(jià)廉無論是品牌構(gòu)建還是“最小單元最佳解決方案”的推動(dòng)，外觀、內(nèi)飾、座艙等用戶可感知領(lǐng)域的發(fā)力都是車企競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵方向圖：小米YU7大定用戶購車考慮因素14請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分2.1

汽車競(jìng)爭(zhēng)用戶可感知領(lǐng)域，智能座艙SOC芯片要求提升152.1.2

作為用戶可感知重要領(lǐng)域，智能座艙快速發(fā)展由于艙內(nèi)與用戶接觸面大，且交互多，占用時(shí)間久，智能座艙是電動(dòng)智能汽車用戶可感知的重要領(lǐng)域智能座艙市場(chǎng)近年來呈現(xiàn)出快速發(fā)展的態(tài)勢(shì)，其規(guī)模和增速都十分可觀。2021至2024年全球智能座艙市場(chǎng)規(guī)模從331.6億美元增長至706.3億美元，年復(fù)合增長率達(dá)28.66%。預(yù)計(jì)2025年全球市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到797.7億美元，并在2030年達(dá)1484.1億美元其中，中國市場(chǎng)在智能座艙領(lǐng)域的發(fā)展尤為突出，2021至2024年間，中國智能座艙市場(chǎng)規(guī)模從76.3億美元增長至173.8億美元，年復(fù)合增長率高達(dá)31.58%，高于全球市場(chǎng)的28.66%。預(yù)計(jì)到2030年，中國市場(chǎng)規(guī)模將進(jìn)一步增長至548.1億美元，期間年復(fù)合增長率維持在21.14%的高位表：全球智能座艙市場(chǎng)規(guī)模與預(yù)測(cè)年份市場(chǎng)規(guī)模(億美元)增長率(%)2021331.6-2022426.528.62023548.928.72024706.328.72025E797.712.92030E1484.113.2表：中國智能座艙市場(chǎng)規(guī)模與預(yù)測(cè)年份市場(chǎng)規(guī)模(億美元)增長率(%)中國占比(%)202176.3-23.0202299.830.823.42023128.729.023.52024173.835.024.62025E210.120.926.32030E548.121.136.9請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分2.1

汽車競(jìng)爭(zhēng)用戶可感知領(lǐng)域，智能座艙SOC芯片要求提升2.1.3

多屏多接口、艙駕融合、大模型端側(cè)部署對(duì)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(jìng)爭(zhēng)重點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向用戶可感知的智能化功能，智能座艙的配置水平已經(jīng)成為消費(fèi)者購車的重要參考指標(biāo)之一，也是主機(jī)廠打造差異化和品牌影響力的重點(diǎn)領(lǐng)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，對(duì)于智能座艙SoC芯片的需求也在不斷提升，高算力和高性能的SoC芯片將成為智能座艙的剛需艙駕融合推動(dòng)SoC芯片向多屏驅(qū)動(dòng)與虛擬化支持方向發(fā)展傳統(tǒng)座艙解決方案中，中控導(dǎo)航、儀表、HUD等系統(tǒng)相互獨(dú)立，分別由獨(dú)立的ECU控制，然而，這種分布式架構(gòu)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(gè)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”，即由座艙域控制器中的單個(gè)高性能SoC芯片來驅(qū)動(dòng)座艙內(nèi)多個(gè)屏幕“一芯多屏”方案的實(shí)現(xiàn)對(duì)SoC芯片提出了更高的要求：（1）多接口支持，增加更多DP或DSI接口使得SoC芯片能同時(shí)驅(qū)動(dòng)若干不同的顯示設(shè)備，以支持高分辨率和高刷新率的顯示需求。（2）高性能CPU和GPU，高性能CPU可保障不同設(shè)備上多個(gè)APP同時(shí)運(yùn)行時(shí)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(dòng)畫效果圖：智能座艙SOC芯片架構(gòu)圖：華為Harmony“一芯多屏解決方案”16請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分2.1

汽車競(jìng)爭(zhēng)用戶可感知領(lǐng)域，智能座艙SOC芯片要求提升172.1.3

多屏多接口、艙駕融合、大模型端側(cè)部署對(duì)SOC芯片提出更高要求艙駕多模態(tài)交互變革推動(dòng)SoC芯片向高算力與多任務(wù)處理能力方向發(fā)展隨著汽車向智能化邁進(jìn)，智能座艙的交互方式變得更加智能化和多樣化。從傳統(tǒng)的物理按鍵觸覺交互，升級(jí)為語音交互、手勢(shì)控制以及視覺交互（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(qiáng)了系統(tǒng)的感知能力，還提高了交互反饋的準(zhǔn)確性和用戶體驗(yàn)隨著智能座艙從單一交互方式向多模態(tài)交互方式的轉(zhuǎn)變，SoC芯片需要具備更高的算力和多任務(wù)處理能力，以支持多種交互方式的高效運(yùn)行。（1）多任務(wù)處理能力：智能座艙需要同時(shí)支持多種交互方式，如語音控制、手勢(shì)識(shí)別和視覺監(jiān)控，這要求SoC芯片需要具備強(qiáng)大的多任務(wù)處理能力，

支持多線程和多任務(wù)調(diào)度。例如，

高通的SA8295P

芯片采用5nm

工藝制程，

CPU

算力達(dá)200KDMIPS，

GPU算力達(dá)3000GFLOPS，能夠支持多個(gè)應(yīng)用同時(shí)運(yùn)行（2）低功耗和高可靠性：在算力需求不斷攀升的背景下，SoC芯片仍需保持低功耗和高可靠性，以適應(yīng)車輛的運(yùn)行環(huán)境。為此，芯片廠商進(jìn)一步采用先進(jìn)的制程工藝和優(yōu)化的電路設(shè)計(jì)。力求在提升算力的同時(shí)，顯著提高能效比，確保芯片在車輛全生命周期內(nèi)的穩(wěn)健運(yùn)行艙駕融合趨勢(shì)推動(dòng)SoC芯片邁向高性能集成化隨著汽車智能化的加速推進(jìn)，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(gòu)。這種融合趨勢(shì)對(duì)SoC芯片提出了更高的要求，推動(dòng)其向高算力與多任務(wù)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(dá)接入座艙域控制器，實(shí)現(xiàn)360環(huán)視和自動(dòng)泊車（APA）功能。其優(yōu)勢(shì)在于降低成本、優(yōu)化人機(jī)交互以及充分利用座艙SoC算力（2）艙駕一體：進(jìn)一步整合L2級(jí)別ADAS功能，甚至高階自動(dòng)駕駛功能。目前，艙駕一體的實(shí)現(xiàn)形式包括One

Box、One

Board和OneChip三種，其中One

Chip是最終目標(biāo)。其優(yōu)勢(shì)在于降低成本、提升系統(tǒng)響應(yīng)速度以及便于新功能迭代開發(fā)大模型端側(cè)部署需求增加推動(dòng)座艙SOC芯片進(jìn)化當(dāng)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(gòu)已經(jīng)很難支撐數(shù)十億、甚至是百億級(jí)AI大模型在車端落地，智能座艙芯片產(chǎn)業(yè)正在進(jìn)入新一輪的變革要達(dá)到比較好的智能座艙人機(jī)交互效果，往往需要部署30B及以上的大模型版本。對(duì)于更高算力、更大帶寬、更高速傳輸?shù)闹悄茏撔酒枨笕遮吀邼q請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分2.2

端到端+智駕平權(quán)，智駕SOC全面發(fā)力2.2.1

CNN向TRANSFORMER+BEV再向端到端進(jìn)化，算力要求快速提升隨著智能駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，感知算法從傳統(tǒng)的CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）逐漸向Transformer架構(gòu)結(jié)合BEV（鳥瞰圖）感知，再到端到端的大模型方向演進(jìn)。這種技術(shù)演進(jìn)對(duì)車載SoC芯片的算力提出了更高的要求，同時(shí)也推動(dòng)了芯片設(shè)計(jì)向更高性能和更優(yōu)性價(jià)比方向發(fā)展（1）CNN架構(gòu)的局限性傳統(tǒng)的CNN架構(gòu)主要用于處理二維圖像數(shù)據(jù)，適用于簡(jiǎn)單的圖像識(shí)別和分類任務(wù)。然而，隨著智能駕駛場(chǎng)景的復(fù)雜化，CNN架構(gòu)在處理多視角、多傳感器數(shù)據(jù)融合時(shí)逐漸暴露出局限性。在360°環(huán)繞感知場(chǎng)景中，CNN架構(gòu)的算力需求約為20-30TFLOPS。但隨著技術(shù)的發(fā)展，這一需求已經(jīng)無法滿足更高階的智駕功能（2）Transformer+BEV架構(gòu)的興起與中算力芯片的適配Transformer架構(gòu)以其強(qiáng)大的并行處理能力和對(duì)長距離依賴關(guān)系的建模能力，在智能駕駛領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。結(jié)合BEV感知，能夠?qū)⒍嘁暯堑膱D像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的鳥瞰圖視角，從而更準(zhǔn)確地感知車輛周圍的環(huán)境從CNN到Transformer+BEV的演進(jìn)，算力需求從20~30TFLOPS提升到200+TFLOPS。這種架構(gòu)的演進(jìn)要求SoC芯片具備更高的算力和更高效的并行處理能力。中算力芯片（20至100TOPS）支持實(shí)現(xiàn)輕量級(jí)行泊車一體域控制器方案，能夠?qū)崿F(xiàn)高速NOA、城市記憶NOA等功能。這些芯片在滿足一定智駕功能需求的同時(shí)，提供了更高的性價(jià)比，適合中端價(jià)位車型。如地平線的J5芯片，AI算力可達(dá)128TOPS，能夠支持多傳感器融合和復(fù)雜的智駕功能圖：CNN架構(gòu)圖圖：BEV

former模型架構(gòu)圖18請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分2.2

端到端+智駕平權(quán)，智駕SOC全面發(fā)力2.2.1

CNN向TRANSFORMER+BEV再向端到端進(jìn)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(jìn)一步推動(dòng)了算力需求的提升。這些模型能直接從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的映射關(guān)系，減少了對(duì)人工設(shè)計(jì)特征的依賴，但同時(shí)也需要更高的計(jì)算能力來處理大量的數(shù)據(jù)這就要求SoC芯片不僅需要具備高算力，同時(shí)還需具備高效的AI加速單元和優(yōu)化的內(nèi)存系統(tǒng)設(shè)計(jì)。如城市NOA功能、高階行泊車、艙駕一體的實(shí)現(xiàn)，均需要芯片算力達(dá)到100TOPS以上（4）性價(jià)比考量與中算力芯片的市場(chǎng)趨勢(shì)盡管大算力芯片對(duì)于實(shí)現(xiàn)高階智駕功能至關(guān)重要，但考慮到成本和市場(chǎng)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(shí)，提供更高的性價(jià)比，適合中端價(jià)位車型。比亞迪在“天神之眼”系統(tǒng)中采用了地平線的J6M芯片，實(shí)現(xiàn)了智駕功能的普及。這種趨勢(shì)表明，未來智駕芯片市場(chǎng)將更加注重算力與成本的平衡，中算力芯片有望在市場(chǎng)中占據(jù)更大的份額圖：端到端系統(tǒng)示意圖：Transformer總體架構(gòu)圖19請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分2.2

端到端+智駕平權(quán)，智駕SOC全面發(fā)力2.2.2

智駕平權(quán)席卷市場(chǎng)，中低算力需求提升隨著端到端大模型應(yīng)用上車，大數(shù)據(jù)與算法能力不斷提升，智能駕駛正在經(jīng)歷快速迭代與技術(shù)突破。在新技術(shù)的推動(dòng)下，智能駕駛的應(yīng)用體驗(yàn)迅速提升。與此同時(shí)，車企之間競(jìng)爭(zhēng)加劇，也在倒逼智能駕駛加速從高端市場(chǎng)走向10-20萬價(jià)格的主流市場(chǎng)2025年，比亞迪大力推進(jìn)“智駕平權(quán)”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(jià)，高至20萬以上的車型，下至6.98萬元的海鷗智駕版，實(shí)現(xiàn)高階智駕全覆蓋。這一戰(zhàn)略直接推動(dòng)中高算力芯片的需求增長。2025年5月，比亞迪智駕車型銷售23.1萬臺(tái)，占公司當(dāng)月國內(nèi)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25年目標(biāo)銷量的550萬輛中，將有250-300萬輛智駕車型，帶動(dòng)智駕域控和SOC芯片擴(kuò)容圖：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20請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分2.3

高級(jí)別自動(dòng)駕駛發(fā)力，SOC芯片市場(chǎng)擴(kuò)容2.3.1

無人配送、礦卡快速爆發(fā)，高級(jí)別自動(dòng)駕駛和ROBOTAXI持續(xù)發(fā)展無人城市配送車輛快速爆發(fā)：受成本收斂驅(qū)動(dòng)，2025年無人配送車?yán)^續(xù)呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢(shì)。九識(shí)等領(lǐng)先企業(yè)推出單價(jià)2萬以內(nèi)產(chǎn)品，主要供應(yīng)商新石器、白犀牛、九識(shí)等產(chǎn)品訂單快速增長，行業(yè)實(shí)現(xiàn)10倍量級(jí)增長速度，呈現(xiàn)快速爆發(fā)態(tài)勢(shì)。據(jù)統(tǒng)計(jì)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(guān)成本30%-50%。2025年中國各類低速無人駕駛車輛的銷售數(shù)量有望超過4.7萬臺(tái)，銷售金額將達(dá)185億元。到2030年，銷售數(shù)量或達(dá)9.5萬臺(tái)，銷售金額有望突破410億元礦山無人駕駛快速落地：

2023年無人礦車在露天場(chǎng)景滲透率僅不到2%，2024上半年露天礦達(dá)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?cái)?shù)量預(yù)計(jì)超過5000臺(tái)，繼續(xù)實(shí)現(xiàn)翻番增長高級(jí)別自動(dòng)駕駛和ROBOTAXI持續(xù)發(fā)展：2024年百度蘿卜快跑火爆出圈，并在2025年一季度提供了140萬次乘車服務(wù)；2025年6月特斯拉在美國得州奧斯汀啟動(dòng)Robotaxi試點(diǎn)運(yùn)營服務(wù)，并成功實(shí)現(xiàn)歷史上首次自動(dòng)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(wǎng)聯(lián)汽車示范運(yùn)營牌照，部分企業(yè)允許全無人運(yùn)營及收費(fèi)，行業(yè)突破新里程碑。預(yù)計(jì)到2030年，中國將有約50萬輛自動(dòng)駕駛出租車在10多個(gè)城市運(yùn)營圖：運(yùn)營接單狀態(tài)的蘿卜快跑資料來源：蘿卜快跑官網(wǎng)，國元證券研究所圖：九識(shí)智駕部分無人配送車產(chǎn)品圖：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：易控智駕新疆準(zhǔn)東露天礦百臺(tái)無人礦卡交付21請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分2.3

高級(jí)別自動(dòng)駕駛發(fā)力，SOC芯片市場(chǎng)擴(kuò)容2.3.2

高級(jí)別自動(dòng)駕駛SOC芯片需求高無人配送車輛L4級(jí)自動(dòng)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(gòu)實(shí)現(xiàn)視覺

BEV

算法上車，搭載

12個(gè)高清攝像頭及

1個(gè)激光雷達(dá)多模態(tài)前融合感知，感知算法引入OCC占用網(wǎng)絡(luò)圖：文遠(yuǎn)知行ROBOTAXI及其高算力參數(shù)配置圖：新石器無人車BEV鳥瞰圖和OCC占用網(wǎng)絡(luò)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(dá)、毫米波雷達(dá)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(dòng)駕駛ROBOTAXI需要高算力芯片：文遠(yuǎn)知行ROBOTAXI

配備

1300TOPS

以上

AI

算力，

使用HPC2.0高性能計(jì)算平臺(tái)通過算法將無人車周圍的空間離散化圖：易控智駕無人礦卡核心ADC域控和其他部件 為3D

網(wǎng)格資料來源：新石器官網(wǎng)，國元證券研究所22請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分市場(chǎng)高度集中，國產(chǎn)替代發(fā)力，看好國產(chǎn)領(lǐng)先企業(yè)借助行業(yè)趨勢(shì)持續(xù)突破323請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分3.1

集成化、大模型疊加市場(chǎng)下沉，座艙SOC國產(chǎn)化加速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EE架構(gòu)升級(jí)帶動(dòng)，座艙的整體控制由過去機(jī)械化、分布式向電子式、集成式發(fā)展，并由駕駛艙概念逐漸向全車艙內(nèi)空間延伸，同時(shí)加大安全要求，座艙集成復(fù)雜度持續(xù)增加，需要處理的數(shù)據(jù)量和復(fù)雜度均趨增加，對(duì)算力的需求水漲船高。當(dāng)前座艙SOC主要趨勢(shì)包括：（1）一芯多屏：即由座艙域控制器中的單個(gè)高性能SoC芯片來驅(qū)動(dòng)中控導(dǎo)航屏、液晶儀表屏、HUD、空調(diào)顯示面板、副駕娛樂屏以及后排娛樂屏等多個(gè)屏幕。要求處理器具備足夠多的DP或DSI接口，用以驅(qū)動(dòng)多個(gè)屏幕；CPU能力要求比較強(qiáng)以保持應(yīng)用運(yùn)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(shí)需要較好的支持

Hypervisor或硬件隔離，實(shí)現(xiàn)多系統(tǒng)運(yùn)行（2）艙內(nèi)感知技術(shù)融合

：由過去純物理按鍵，向觸覺交互，語音交互、手勢(shì)控制以及視覺交互（DMS/OMS）等多模態(tài)感知方向發(fā)展。對(duì)SOC芯片中豐富的CPU、GPU、DSP、NPU等異構(gòu)資源提出要求（3）艙駕融合：從降本、更好的人機(jī)交互以及更大程度利用SOC算力角度入手，艙泊一體、艙駕一體逐步成為發(fā)展趨勢(shì)。行業(yè)基本遵循從One

Box過渡到One

Board，最后到One

Chip的發(fā)展方向。One

Chip即單顆芯片實(shí)現(xiàn)所有功能（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(dòng)認(rèn)知、情感交互的高階AI智能座艙系統(tǒng)。當(dāng)前AI大模型上車的主要趨勢(shì)是由云端大模型，端側(cè)“小模型”（10億參數(shù)以下）功能有限，向端側(cè)大模型（50億-300億+參數(shù)），實(shí)現(xiàn)多模態(tài)融合交互、全場(chǎng)景主動(dòng)認(rèn)知、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、沉浸式體驗(yàn)等功能等深度功能方向發(fā)展。要求SOC芯片更新?lián)Q代，實(shí)現(xiàn)更加充沛的CPU、NPU等性能，以及超大帶寬能力圖：芯馳端+云AI座艙場(chǎng)景圖：EE架構(gòu)不斷升級(jí)推動(dòng)座艙功能集成化單一SOC支持多系統(tǒng)多屏顯示24請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)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(jìn)一步提升：在智能座艙SoC中集成5G調(diào)制解調(diào)器、Wi-Fi

7、BT、V2X等模塊，通過單芯片實(shí)現(xiàn)高速連接與智能計(jì)算能力的融合，提升車載系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、多任務(wù)處理能力和用戶體驗(yàn)漸成趨勢(shì)，同時(shí)有助于主機(jī)廠降本，省去外置T-Box（6）系統(tǒng)級(jí)封裝（SIP）快速滲透

：面對(duì)電源需求增加、器件品類日益繁雜的趨勢(shì)，傳統(tǒng)COB設(shè)計(jì)面臨PCB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(shè)計(jì)以及豐富的Underfill工藝經(jīng)驗(yàn)，可以很好地解決了客戶在硬件設(shè)計(jì)、工藝和可靠性上面臨的挑戰(zhàn)，確保產(chǎn)品在嚴(yán)苛環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行（7）制程從7nm向4nm及以下邁進(jìn)：根據(jù)佐思汽研統(tǒng)計(jì)，主流芯片制程從7nm向4nm及以下邁進(jìn)，2024年7nm及以下制程芯片占比達(dá)到36%，2030年預(yù)計(jì)突破65%。下一代將向4nm、3nm演進(jìn)，相對(duì)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提升，可更好地支持AI座艙在不同應(yīng)用場(chǎng)景下的高吞吐量、持續(xù)運(yùn)行的AI計(jì)算任務(wù)（8）伴隨座艙域控快速進(jìn)入下沉市場(chǎng)：2024年中國市場(chǎng)（不含進(jìn)出口）乘用車前裝標(biāo)配座艙域控制器（以車企零部件命名為準(zhǔn)）車型交付量達(dá)到673.19萬輛，搭載率由2023年的17.56%提升至29.37%；25-30萬元價(jià)格區(qū)間、50萬元價(jià)格區(qū)間車型依然是座艙域控標(biāo)配的主力軍，搭載率均達(dá)到了70%。但10-25萬元價(jià)格區(qū)間車型座艙域控標(biāo)配率已經(jīng)呈現(xiàn)了快速增長的態(tài)勢(shì)，由2022年的9.01%提升至28.42%，同比增長了2.58倍；10-25萬元價(jià)位區(qū)間新車交付約占整體市場(chǎng)的58%，而座艙域控制器滲透率僅有28.42%，伴隨AI賦能，智能座艙下沉滲透將進(jìn)一步擴(kuò)張，座艙SOC芯片隨之呈現(xiàn)擴(kuò)張態(tài)勢(shì)表

：部分集成5GModem的高性能座艙SOC產(chǎn)品產(chǎn)品型號(hào)量產(chǎn)時(shí)間制程通信模塊集成詳情高通8397(SnapdragonCockpit

Elite)√

集成5GModem，X65調(diào)制解調(diào)器2025年4nm支持Sub-6GHz和毫米波適配V2X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-6GHz頻段，下行速率7Gbps2024年4nm兼容2G-4G網(wǎng)絡(luò)Wi-Fi

7理論峰值速率6.5Gbps支持藍(lán)牙5.3√

集成5G

Modem支持Sub-6GHz和毫米波頻段聯(lián)發(fā)科CT-X12025年3nmWi-Fi

7理論峰值速率46Gbps支持雙頻藍(lán)牙5.3支持NTN衛(wèi)星通信√

集成5G

Modem聯(lián)發(fā)科MT86762024年4nm支持Sub-6GHz支持頻段：n1/n3/n5/n8/n28a/n41/n78聯(lián)發(fā)科MT27152023年7nm√

集成5G

Modem

?

支持Sub-6GHz 表

：15-25萬標(biāo)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(lán)S07高通815575,2893銀河L7高通815573,9234銀河E5芯擎（龍鷹一號(hào)）73,5225小米SU7高通829569,4226領(lǐng)克08芯擎（龍鷹一號(hào)）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815556,56253.1

集成化、大模型疊加市場(chǎng)下沉，座艙SOC國產(chǎn)化加速請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分263.1.2

市場(chǎng)集中度較高，國產(chǎn)座艙SoC芯片持續(xù)崛起從市場(chǎng)格局看，目前智能座艙領(lǐng)域市場(chǎng)集中度較高，外資巨頭憑借深厚的技術(shù)積累和先發(fā)優(yōu)勢(shì)占據(jù)主導(dǎo)地位。2024年，高通、AMD和瑞薩三家公司占據(jù)85%的市場(chǎng)份額，高通以70%的市占率主導(dǎo)市場(chǎng)受座艙SOC芯片技術(shù)變革、更新?lián)Q代推動(dòng)疊加智能座艙終端向下沉市場(chǎng)滲透，近兩年國產(chǎn)芯片供應(yīng)商也在迅速崛起。從2023年的不足3%到2024年的超過10%，國產(chǎn)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2023年上升三個(gè)席位。市場(chǎng)占有率從2023年的1.6%增長至4.8%，顯示出300%的增幅，進(jìn)一步證明了國產(chǎn)芯片在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力為了更好地支持更大參數(shù)AI大模型在端側(cè)的部署，本土廠商也在搶抓新技術(shù)機(jī)遇。如芯馳科技新一代AI座艙SoC-X10，采用4nm工藝制程，NPU算力達(dá)到40TOPS，同時(shí)還匹配了128位

LPDDR5X內(nèi)存接口，帶寬高達(dá)154

GB/s，是當(dāng)前量產(chǎn)的旗艦座艙芯片帶寬的兩倍以上，可以實(shí)現(xiàn)7B（70億參數(shù)）模型每秒輸出20

token/s，響應(yīng)時(shí)間控制在1秒以內(nèi)圖：2024年智艙域控芯片裝機(jī)量排行3.1

集成化、大模型疊加市場(chǎng)下沉，座艙SOC國產(chǎn)化加速高通,

70.0%超威半導(dǎo)體,

9.7%瑞薩電子,

5.5%芯擎科技,

4.8%三星半導(dǎo)體,

2.5%芯馳科技,

1.6% 英特爾,

0.6英%偉達(dá),

0.5%華為,

4.0%聯(lián)發(fā)科,0.4%其他,

0.4%高通超威半導(dǎo)體瑞薩電子芯擎科技華為三星半導(dǎo)體芯馳科技英特爾英偉達(dá)聯(lián)發(fā)科其他德圖：2023年智艙域控芯片裝機(jī)量排行芯擎科技,

1.6% 英偉達(dá),

1.3%

恩智浦,

1.0% 華為,

0.6%州儀器,

3.5% 其他,

0.5%三星,

4.0%英特爾,

4.6%瑞薩,

8.6%高通,

59.2%AMD,15.1%高通AMD瑞薩英特爾三星德州儀器芯擎科技英偉達(dá)恩智浦華為其他請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分273.2

端到端和智駕平權(quán)推進(jìn)，智駕SOC芯片提質(zhì)擴(kuò)量3.2.1

大、中、小算力SOC并行，支持不同級(jí)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(jí)別智駕方案對(duì)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(chǎng)價(jià)位車型的智能駕駛方案對(duì)主控

SoC

芯片也存在不同層級(jí)的需求，同時(shí)不同企業(yè)自身的算法能力差異也導(dǎo)致對(duì)算力的依賴性有所差異(1)

大算力SoC芯片大算力SoC芯片的AI算力一般在100TOPS以上，可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的城市環(huán)境自動(dòng)駕駛，具備極高的計(jì)算能力和處理性能，能夠處理大規(guī)模的深度學(xué)任務(wù)和復(fù)雜的傳感器數(shù)據(jù)融合，功能上以L2+級(jí)別自動(dòng)駕駛功能為主，所搭載車型售價(jià)區(qū)間一般在

25

萬元以上。應(yīng)用場(chǎng)景主要用于城市NOA，可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜交叉口的自動(dòng)駕駛、交通信號(hào)燈識(shí)別、行人檢測(cè)、多車道行駛、交通流量分析和智能路徑規(guī)劃等功能，支持高階行泊一體域控制器方案，甚至是艙駕一體方案。同時(shí)更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛，如前述自動(dòng)駕駛礦卡、ROBOTAXI等均需要大算力芯片表：部分大算力SoC芯片信息梳理芯片廠商芯片型號(hào)、工藝制程AI

算力（TOPS）特點(diǎn)及應(yīng)用場(chǎng)景英偉達(dá)Orin-X