證券研究報告發(fā)布時間：2025年8月5日行業(yè)評級：推薦智能駕駛行業(yè)研究智能汽車引領進化，SOC芯片加速國產(chǎn)化——車載SOC芯片深度報告目錄2.智艙、智駕、自動駕駛引領汽車進化，SOC芯片需求爆發(fā)2.3

高級別自動駕駛發(fā)力，SOC芯片市場擴容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1.從ECU到SOC芯片，車載計算芯片進化1.1

汽車智能化發(fā)展，計算芯片進化1.1.1

智能演進，電子電氣架構復雜化1.1.2

分布式到域控制再到中央控制，ECU向SOC芯片發(fā)展進化2.3.2

高級別自動駕駛SOC芯片需求高1.1.3

智能座艙與智能駕駛雙域帶動車載SOC發(fā)展1.2

SoC芯片崛起，開啟智能系統(tǒng)集成新時代1.2.1

系統(tǒng)級芯片集成，助力智能汽車縱深發(fā)展1.2.2

SOC芯片基本構成和性能指標1.3

關鍵重要性提升，主機廠加速上游一體化1.3.1

SoC芯片作為智能汽車的核心部件，下游主機廠加速一體化和與上游直連3.市場高度集中，趨勢持續(xù)突破發(fā)力，看好國產(chǎn)領先企業(yè)借助行業(yè)3.1集成化、大模型疊加市場下沉，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3.1.2

市場集中度較高，國產(chǎn)座艙SoC芯片持續(xù)崛起3.2

端到端和智駕平權推進，智駕SOC芯片提質(zhì)擴量3.2.1

大、中、小算力SOC并行，支持不同級別智駕方案1.3.2

主要車企SoC芯片布局3.2.2

受益技術與市場發(fā)力，市場擴容、3.3

主要國內(nèi)品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹持續(xù)2.智艙、智駕、自動駕駛引領汽車進化，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SOC芯片要求提升2.1.1

用戶可感知差異化是重要領域3.3.1

地平線：“智駕平權”國產(chǎn)領先者，機器人業(yè)務持續(xù)向前3.3.2

黑芝麻：國產(chǎn)中高算力SOC先行者受益“智駕平權”機遇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3.3.4

芯擎科技：座艙與智駕共發(fā)力3.3.5

芯馳科技：座艙芯片領先者，加速AI發(fā)力2.1.2

作為用戶可感知重要領域，智能座艙快速發(fā)展2.1.3

多屏多接口、艙駕融合、大模型端側(cè)部署對SOC芯片提出更高要求2.2

端到端+智駕平權，智駕SOC全面發(fā)力2.2.1

CNN向TRANSFORMER+BEV再向端到端進化，算力要求快速提升2.2.2智駕平權席卷市場，中低算力需求提升4.

投資建議5.風險提示2從ECU到SOC芯片，車載計算芯片進化131.1

汽車智能化發(fā)展，計算芯片進化

1.1.1

智能演進，電子電氣架構復雜化

伴隨著新能源汽車進入競爭下半場，智能化賦能并向自動駕駛時代發(fā)展，成為電動智能汽車發(fā)展的主要方向

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(jié)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)展路線圖：博世EEA發(fā)展六階段資料

：全國汽車標準化技術委員會（2022）,電動汽車產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新聯(lián)盟，中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟，國元證券研究所資料：BOSCH，電動汽車產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新聯(lián)盟，中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟，國元證券研究所41.1

汽車智能化發(fā)展，計算芯片進化

1.1.2

分布式到域控制再到中央控制，ECU向SOC芯片發(fā)展進化

從EEA架構發(fā)展進化路線看，當前汽車電子電氣架構處于域控制向域融合進化，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發(fā)展，從智能駕駛與控制器角度看，2025年4月滲透率已達24%，行業(yè)發(fā)展進入成長期

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(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行開發(fā)，并持續(xù)推動跨域融合

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圖：特斯拉model3電子電氣架構示意圖圖：極氪汽車電子電氣架構示意圖圖：各類電子電氣架構特征資料：CSDN,國元證券研究所資料：電動汽車產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新聯(lián)盟，中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟,國元證券研究所51.1

汽車智能化發(fā)展，計算芯片進化

1.1.3

智能座艙與智能駕駛雙域帶動車載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)汽車主要分動力域、底盤域、座艙域、自動駕駛域、車身域五域

動力域主要負責動力總成的管理，包括傳統(tǒng)車的發(fā)動機管理系統(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級的32位MCU（微處理器）芯片

底盤域是車輛動態(tài)控制的核心，涵蓋轉(zhuǎn)向、懸架、制動、傳動四大子系統(tǒng)，并加速向線控制動、轉(zhuǎn)向與主動懸架的深度協(xié)同轉(zhuǎn)型。由于同樣處于高安全性場景，主控芯片仍然以ASIL-D等級MCU為主

車身域主要負責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/遠光燈、轉(zhuǎn)向燈、氛圍燈等）、門窗及鎖控系統(tǒng)（車窗、天窗、電動尾門）、雨刮與清洗系統(tǒng)、加熱與通風模塊（座椅/方向盤加熱）以及車身安全與防盜系統(tǒng)（PEPS、碰撞信號觸發(fā)），由于場景豐富，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

座艙域和新增的自動駕駛域是SOC芯片的核心戰(zhàn)場。座艙域?qū)ε搩?nèi)環(huán)境集中控制包括人機交互、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；自動駕駛域覆蓋核心在于對車輛感知、決策和執(zhí)行系統(tǒng)的整合與控制，高運算要求與高安全性兼具，域控制器計算平臺使用SOC芯片+冗余安全MCU構成。當前環(huán)境下，艙駕融合與中央控制正加快發(fā)展，SOC芯片也向該方向進化表

：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主控芯片一般采用ASIL-D級別的32位MCU芯片，配置

與控制相關的核心車規(guī)級MCU，仍以意法半導體、恩智浦、蔚來ET7、比亞迪海豹、一顆符合功能安全的電源，同時配置一顆簡單的安全

英飛凌等海外芯片巨頭為主，國內(nèi)芯片廠商在動力域市場動力分配、能耗優(yōu)化、電

域控制器集成、800V驅(qū)控制動力域VCU、BMS、碳化硅MCU高壓架構寧德麒麟電池監(jiān)控MCU。動力域MCU主要強調(diào)低功耗設計、控制實時

的應用集中在電機控制、發(fā)動機控制、BMS等動力域的基性以及ASIL-D等級的功能安全等特性礎應用動態(tài)控制、安全冗余、線

線控轉(zhuǎn)向(SBW)、CDC

博世CubE平臺、云輦-保時捷Taycan、吉利SEA架構主要供貨商為英飛凌、恩智浦、瑞薩、Microchip、TI和ST底盤域座艙域ASIL-D等級車規(guī)級MCU控執(zhí)行電磁懸架A系統(tǒng)SOC芯片高通、瑞薩、AMD等廠商仍然占據(jù)主導地位，芯馳海思、芯擎科技等快速突破，國產(chǎn)化率已超過人機交互、信息娛樂、舒

虛擬化技術、多屏交適控制

互、AI大模型鴻蒙OS、高通8155芯片特斯拉Model3、小鵬XNGPSOC+強實時性MCU科技、10%，面向AI的SOC加速發(fā)展SOC芯片國際龍頭主導，顯自動駕駛

環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、決

BEV感知網(wǎng)絡、端到端

英偉達Orin、域

策執(zhí)行

AI模型

激光MDCADS2.0、蔚來NOP+加速，車企自研趨勢明SOC+ASIL-D級冗余安全MCUASIL-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，取得較大突破區(qū)域控制器、智能負

AUTOSAR架構、PEPS無

特斯拉中央控制模塊、載控制

鑰匙系統(tǒng)

吉利星越L車身域

電子系統(tǒng)管理、功能協(xié)同資料：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61.2

SoC芯片崛起，開啟智能系統(tǒng)集成新時代

1.2.1

系統(tǒng)級芯片集成，助力智能汽車縱深發(fā)展

SoC芯片（SystemonChip）為系統(tǒng)級芯片，是一種高度集成的半導體產(chǎn)品，將一個完整電子系統(tǒng)所需的所有組件集成到一個單一芯片上。通常包括處理器核心、存儲器、數(shù)字信號處理器、通信模塊以及電源管理單元等。這種集成化設計突破了傳統(tǒng)多芯片分立架構的限制，形成一個完整的片上系統(tǒng)，可獨立運行操作系統(tǒng)并執(zhí)行復雜任務。

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(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)部集成更多異構處理單元，結(jié)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，SOC的設計理念為“Allinone”,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MCU的設計理念則是“精簡至上”，是單一任務執(zhí)行專家，具有單一核心CPU、只有基礎存儲單元和必要外設接口的特點。通常MCU用于執(zhí)行實時性強的任務，且直接控制硬件；而SOC則運行完整操作系統(tǒng)，處理圖像識別、語音交互、自動駕駛等復雜算法。

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。以自動駕駛為例，MCU負責執(zhí)行車輛的實時控制和高可靠性任務，如發(fā)動機控制、轉(zhuǎn)向控制、制動控制等，同時管理車內(nèi)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(jù)，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。圖：地平線征程6SoC芯片“Allin

one”設計理念表

：MCU與SOC主要特征比較可比特征主頻范圍MCUSoC16MHz-300MHz1GHz-3GHz+典型功耗微瓦級（電池供電數(shù)月）瓦級（需主動散熱）內(nèi)存容量典型操作系統(tǒng)實時性<10MBFreeRTOS高>1GBLinux、Android、Windows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，支持復雜計算設計用于在嚴苛的環(huán)境中長期穩(wěn)定運

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)的可靠運行較高安全性與可靠性行成本便宜需求明確且固定；成本敏感項目；超

多任務并發(fā)處理；高性能計算需求；復雜協(xié)低功耗要求等

議支持等典型應用場景7資料來源：地平線官網(wǎng)，國元證券研究所資料：CSDN，國元證券研究所1.2

SoC芯片崛起，開啟智能系統(tǒng)集成新時代

1.2.2

SOC芯片基本構成和性能指標

從內(nèi)部結(jié)構看，MCU內(nèi)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(nèi)部集成更多的異構處理單元，結(jié)構設計更為復雜，處理和計算能力也更強。從硬件結(jié)構看，車載

SoC

芯片內(nèi)部通常也是處理器、存儲器、外設

I/O

等幾個部分，但較MCU更加復雜圖：MCU與SoC內(nèi)部結(jié)構對比示意圖

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Safety

MCU。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加速單元，用于處理大規(guī)模并行計算任務，加速神經(jīng)網(wǎng)絡算法的執(zhí)行。圖像/視頻處理單元基于DSP、ISP、GPU等，負責圖像信號調(diào)校、3D渲染和視頻處理。硬件安全模塊HSM和Safety

MCU，分別用于加密服務和實時監(jiān)控SoC內(nèi)部狀態(tài)，確保系統(tǒng)安全。CPU

儲存器常分為易失性和非易失性兩類。易失性存儲器如SRAM和DRAM，用于存儲臨時數(shù)據(jù)和正在執(zhí)行的程序；非易失性存儲器如NAND

Flash和Nor

Flash，則用于存儲固件程序和固定數(shù)據(jù)。MCU內(nèi)部結(jié)構：焉知汽車，國元證券研究所資料

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、圖：SoC芯片架構CAN/CAN-FD、網(wǎng)等）、攝像頭信號接口（MIPI-CSI-2、GMSL、FPD

Link等）、音頻接口（I2S、TDM、SPDIP等）和顯示器接口（DP、HDMI等）等表：CPU、GPU、FPGA、ASIC對比架構優(yōu)勢劣勢CPU數(shù)據(jù)讀取、文件管理等管理調(diào)度能力強架構弱勢，數(shù)據(jù)處理能力相對較弱并行運算執(zhí)行效率高，數(shù)據(jù)吞吐量大，線程間通訊速度快GPUFPGAASIC功耗極大，散熱要求高存儲器帶寬需求低，流水處理響應迅

速，設計靈活多變一次性成本較高，運算量并不是很大體積小，功耗低，計算性能高，計算

效率高，保密

算法固定，如果更換算法則需要重新設計性強，成本低

制作8資料：芯語，國元證券研究所1.2

SoC芯片崛起，開啟智能系統(tǒng)集成新時代

1.2.2

SOC芯片基本構成和性能指標

從實際應用角度看，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、連接性和接口支持、安全性、可擴展性、生態(tài)系統(tǒng)和支持等多個方面。

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(nèi)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Deep

Learning

Accelerator（

DLA）和

Programmable

Vision

Accelerator（

PVA）兩個專用模塊；特斯拉FSD以及智駕的昇騰芯片NPU（Neural

Processing

Unit）均為ASIC架構，地平線則開發(fā)了自身基于ASIC架構的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(jù)從存儲器傳輸?shù)教幚砥鞯乃俣?，影響應用加載和數(shù)據(jù)處理的效率。芯片的存儲帶寬由存儲器本身和芯片的內(nèi)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(jù)搬運產(chǎn)生。因此存儲帶寬也對芯片的真實算力構成影響表：常見SoC芯片存儲帶寬信息數(shù)據(jù)圖：英偉達ORINCPU+GPU+DLA+PVA架構以及地平線J6四芯合一方案架構類型第一代

FSD內(nèi)存型號內(nèi)存位寬（bit）

內(nèi)存總帶寬（GB/s）LPDDR4GDD

R6LPDDR4xLPDDR5128-34-特斯拉英偉達第二代

FSDXavier137204.8256OrinSA8155PSA8295PJ568137-高通LPDDR4xLPDDR4x25664地平線資料：搜狐網(wǎng)，芝能汽車，地平線官網(wǎng)，國元證券研究所資料：焉知汽車，佐思汽研，國元證券研究所91.2

SoC芯片崛起，開啟智能系統(tǒng)集成新時代

1.2.2

SOC芯片基本構成和性能指標

除算力相關要求外，SOC芯片在工藝和安全層面需要滿足車規(guī)級要求，同時需要高效率與低能耗。且隨著算力增大對熱管理的需求提升，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(nèi)置的安全特性（如加密、認證、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)定性圖：地平線J6的豐富的高速接口表：不同應用領域芯片的基本要求對比參數(shù)項消費級工業(yè)級車規(guī)級溫度范圍0℃~70℃-40℃

~85℃-40℃

~125℃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/熱保護防雷/短路保護/熱保護

+

多重短路/多重熱保護電路設計防水+防潮/防腐/防

防水+防潮/防腐/防霉+增霉

強封裝和散熱工藝處理防水封裝形式出錯率壽命塑料或樹脂<3%塑料或樹脂金屬資料：地平線官網(wǎng)，國元證券研究所<1%0（零容錯）15年圖：地平線J6硬件+工具鏈+軟件生態(tài)2~3年5~10年持續(xù)供貨時間

>2年>5年>30年測試標準系統(tǒng)成本JEDECJEDECAEC-Q100線路板一體化設計，積木式結(jié)構，帶自檢價格低廉但維護費

功能，造價稍高但維用高積木式結(jié)構，帶自檢功能+增強散熱，造價高且維護費高護費低工業(yè)控制所手機、PC等數(shù)碼產(chǎn)品應用領域汽車電子10資料：地平線官網(wǎng)，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

1.3.1

SoC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(chǎn)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。其中，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(zhì)量。

SoC芯片中游產(chǎn)業(yè)包括芯片設計、芯片制造和封裝測試三個主要環(huán)節(jié)。部分企業(yè)進行了垂直整合，涉及到了所有的環(huán)節(jié)。部分企業(yè)只是參與其中一個環(huán)節(jié)。根據(jù)所包含環(huán)節(jié)的不同，這些半導體企業(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和車企屬于芯片設計公司的下游。在以往的產(chǎn)業(yè)鏈模式中，整個供應鏈是線性的，芯片設計公司作為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)在很多車企會主動找頭部芯片公司進行交流和合作，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)品競爭力，也有利于保證芯片供應的穩(wěn)定性圖：SoC芯片產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構圖：SoC芯片產(chǎn)業(yè)鏈上主要企業(yè)11資料：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

1.3.2

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。各個車企布局方式并不完全相同，甚至有的車企會同時兼顧使用多種模式。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。

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)進程，提升產(chǎn)品競爭力。

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，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，提升產(chǎn)品競爭力，同時降低研發(fā)成本和風險。

戰(zhàn)略投資：車企參股芯片公司，達成戰(zhàn)略合作，形成更緊密的協(xié)作模式。表：新勢力車企SoC芯片布局情況表：傳統(tǒng)車企SoC芯片布局情況車企布局方式SoC芯片布局情況車企

布局方式SoC芯片布局情況自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。自研

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(chǎn)，性能將提升約10倍。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(chǎn)品方向包括智能座艙、自動駕駛、中央處理器等多種芯片。特斯拉吉利北汽合資合資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。2020年北汽集團旗下北汽產(chǎn)投公司與芯片IP公司Imagination合資成立的北京核芯達科技有限公司，主營業(yè)務是車規(guī)級SoC芯片設計和相關軟件開發(fā)，專注于自動駕駛應用處理器和智能座艙語音交互芯片。蔚來小鵬自研自研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個大核CPU架構，大小核NPU設計，足以支撐L4級別自動駕駛算力需求。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。理想零跑自研上汽長城戰(zhàn)略投資

上汽集團投資地平線、黑芝麻、芯馳等國內(nèi)芯片公司零跑與大華聯(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)戰(zhàn)略合作戰(zhàn)略投資

長城汽車戰(zhàn)略投資地平線資料：焉知汽車，企業(yè)官網(wǎng),汽車工業(yè)協(xié)會,第一電動,國元證券研究所資料：焉知汽車，有駕、IT之家,騰訊網(wǎng),網(wǎng)易,蓋世汽車,國元證券研究所12智艙、智駕、自動駕駛引領汽車進化，SOC芯片需求爆發(fā)2132.1

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

新能源汽車突破50%滲透率，進入“后期大眾市場”階段。消費者在意“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”給予用戶的超預期滿意度圖：電動智能汽車技術采用曲線

無論是品牌構建還是“最小單元最佳解決方案”的推動，外觀、內(nèi)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資料：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,國元證券研究所表：后期大眾用戶畫像關鍵維度用戶特征對新技術不敏感；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技術進步的態(tài)度傾向于本身也已經(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)品對滿足需求的完備性和超預期更加重要。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(chǎn)品系統(tǒng)，實現(xiàn)“開箱即用”、“傻瓜式”模式產(chǎn)品模式對產(chǎn)品的關注點品牌忠誠度對信賴的產(chǎn)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14資料：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2.1

汽車競爭用戶可感知領域，智能座艙SOC芯片要求提升

2.1.2

作為用戶可感知重要領域，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，占用時間久，智能座艙是電動智能汽車用戶可感知的重要領域

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2025年全球市場規(guī)模將達到797.7億美元，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(%)年份市場規(guī)模(億美元)增長率(%)中國占比(%)2021331.6426.5-202176.3-23.0202228.6202299.830.823.420232024548.9706.328.728.720232024128.7173.829.035.023.524.62025E2030E797.712.913.22025E2030E210.1548.120.921.126.336.91484.1資料：遠瞻智庫，頭豹研究院，國元證券研究所資料：遠瞻智庫，頭豹研究院，國元證券研究所152.1

汽車競爭用戶可感知領域，智能座艙SOC芯片要求提升

2.1.3

多屏多接口、艙駕融合、大模型端側(cè)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(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，對于智能座艙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SoC芯片向多屏驅(qū)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”，即由座艙域控制器中的單個高性能SoC芯片來驅(qū)動座艙內(nèi)多個屏幕

“一芯多屏”方案的實現(xiàn)對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芯片能同時驅(qū)動若干不同的顯示設備，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芯片架構圖：Harmony“一芯多屏解決方案”研究所資料：搜狐網(wǎng),國元證券研究所162.1

汽車競爭用戶可感知領域，智能座艙SOC芯片要求提升

2.1.3

多屏多接口、艙駕融合、大模型端側(cè)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

隨著汽車向智能化邁進，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，升級為語音交互、手勢控制以及視覺交互（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(zhuǎn)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：智能座艙需要同時支持多種交互方式，如語音控制、手勢識別和視覺監(jiān)控，這要求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(diào)度。例如，高通的SA8295P芯片采用5nm工藝制程，CPU算力達200KDMIPS，GPU算力達3000GFLOPS，能夠支持多個應用同時運行

（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，以適應車輛的運行環(huán)境。為此，芯片廠商進一步采用先進的制程工藝和優(yōu)化的電路設計。力求在提升算力的同時，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)視攝像頭和超聲波優(yōu)化人機交互以及充分利用座艙SoC算力接入座艙域控制器，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、

（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One

Box、One

Board和OneChip三種，其中One

Chip是最終目標。其優(yōu)勢在于降低成本、提升系統(tǒng)響應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(jīng)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(chǎn)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撔酒枨笕遮吀邼q172.2

端到端+智駕平權，智駕SOC全面發(fā)力

2.2.1

CNN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(jīng)網(wǎng)絡）逐漸向Transformer架構結(jié)合BEV（鳥瞰圖）感知，再到端到端的大模型方向演進。這種技術演進對車載SoC芯片的算力提出了更高的要求，同時也推動了芯片設計向更高性能和更優(yōu)性價比方向發(fā)展

（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(jù)，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(jù)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，這一需求已經(jīng)無法滿足更高階的智駕功能

（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(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，從而更準確地感知車輛周圍的環(huán)境

從CNN到Transformer+BEV的演進，算力需求從20~30TFLOPS提升到200+TFLOPS。這種架構的演進要求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（20-100TOPS）支持實現(xiàn)輕量級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，提供了更高的性價比，適合中端價位車型。如地平線的J5芯片，AI算力可達128TOPS，能夠支持多傳感器融合和復雜的智駕功能圖：BEVformer模型架構圖圖：CNN架構圖18資料：CSDN,國元證券研究所2.2

端到端+智駕平權，智駕SOC全面發(fā)力

2.2.1

CNN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(jù)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(jù)

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(nèi)存系統(tǒng)設計。如城市NOA功能、高階行泊車、艙駕一體的實現(xiàn)，均需要芯片算力達到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芯片，實現(xiàn)了智駕功能的普及。這種趨勢表明，未來智駕芯片市場將更加注重算力與成本的平衡，中算力芯片有望在市場中占據(jù)更大的份額圖：Transformer總體架構圖圖：端到端系統(tǒng)示意19資料：UML軟件工程組織,國元證券研究所2.2

端到端+智駕平權，智駕SOC全面發(fā)力

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(jù)與算法能力不斷提升，智能駕駛正在經(jīng)歷快速迭代與技術突破。在新技術的推動下，智能駕駛的應用體驗迅速提升。與此同時，車企之間競爭加劇，也在智能駕駛加速從高端市場走向10-20萬價格的主流市場

2025年，比亞迪大力推進“智駕平權”戰(zhàn)略。通過規(guī)?；茝V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20萬以上的車型，下至6.98萬元的海鷗智駕版，實現(xiàn)高階智駕全覆蓋。這一戰(zhàn)略直接推動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，占公司當月國內(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年目標銷量的550萬輛中，將有250-300萬輛智駕車型，帶動智駕域控和SOC芯片擴容圖：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，國元證券研究所資料：汽車之家，第一電動，國元證券研究所202.3

高級別自動駕駛發(fā)力，SOC芯片市場擴容

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)：受成本收斂驅(qū)動，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(nèi)產(chǎn)品，主要供應商新石器、白犀牛、九識等產(chǎn)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(jù)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%。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，銷售金額將達185億元。到2030年，銷售數(shù)量或達9.5萬臺，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；2025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(wǎng)聯(lián)汽車示范運營牌照，部分企業(yè)允許全無人運營及收費，行業(yè)突破新里程碑。預計到2030年，中國將有約50萬輛自動駕駛出租車在10多個城市運營圖：運營接單狀態(tài)的蘿卜快跑圖：特斯拉CYBERCAB和ROBOVAN展示資料：蘿卜快跑官網(wǎng)，國元證券研究所資料：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(chǎn)品圖：易控智駕新疆準東露天礦百臺無人礦卡交付21資料：易控智駕，國元證券研究所2.3

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

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個高清攝像頭及

1個激光多模態(tài)前融合感知，感知算法引入OCC占用網(wǎng)絡圖：新石器無人車BEV鳥瞰圖和OCC占用網(wǎng)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

、毫米波

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ROBOTAXI需要高算力芯片：文遠知行ROBOTAXI配

備

1300TOPS以

上

AI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為

3D網(wǎng)格圖：易控智駕無人礦卡核心ADC域控和其他部件資料：新石器官網(wǎng)，國元證券研究所圖：文遠知行ROBOTAXI及其高算力參數(shù)配置22資料：文遠知行官網(wǎng)，國元證券研究所市場高度集中，發(fā)力，3看好國產(chǎn)領先企業(yè)借助行業(yè)趨勢持續(xù)突破233.1

集成化、大模型疊加市場下沉，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架構升級帶動，座艙的整體控制由過去機械化、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，同時加大安全要求，座艙集成復雜度持續(xù)增加，需要處理的數(shù)據(jù)量和復雜度均趨增加，對算力的需求水漲船高。當前座艙SOC主要趨勢包括：?（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(qū)動中控導航屏、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屏幕。要求處理器具備足夠多的DP或DSI接口，用以驅(qū)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(nèi)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芯片中豐富的CPU、GPU、DSP、NPU等異構資源提出要求（3）艙駕融合：從降本、更好的人機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。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(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)），實現(xiàn)多模態(tài)融合交互、全場景主動認知、實時數(shù)據(jù)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、NPU等性能，以及超大帶寬能力???圖：EE架構不斷升級推動座艙功能集成化圖：芯馳端+云AI座艙場景單一SOC支持多系統(tǒng)多屏顯示24研究所資料：CSDN,國元證券研究所3.1集成化、大模型疊加市場下沉，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?

（5）集成化進一步提升：在智能座艙SoC中集成5G調(diào)制解調(diào)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，提升車載系統(tǒng)的實時性、多任務處理能力和用戶體驗漸成趨勢，同時有助于主機廠降本，省去外置T-Box?

（6）系統(tǒng)級封裝（SIP）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)COB設計面臨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、背面電容設計以及豐富的Underfill工藝經(jīng)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(chǎn)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(jù)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提升，可更好地支持AI座艙在不同應用場景下的高吞吐量、持續(xù)運行的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，搭載率均達到了70%。但10-25萬元價格區(qū)間車型座艙域控標配率已經(jīng)呈現(xiàn)了快速增長的態(tài)勢，由2022年的9.01%提升至28.42%，同比增長了2.58倍；10-25萬元價位區(qū)間新車交付約占整體市場的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一步擴張，座艙SOC芯片隨之呈現(xiàn)擴張態(tài)勢表：部分集成5GModem的高性能座艙SOC產(chǎn)品表：15-25萬標配智能座艙自主品牌新能源車交付量及其SOC芯片產(chǎn)品型號量產(chǎn)時間制程通信模塊集成詳情√集成5GModem，X65調(diào)制解調(diào)器?

支持Sub-6GHz和毫米波?

適配V2X通信√集成5GModem（聯(lián)發(fā)科M80基帶）?

支持Sub-6GHz頻段，下行速率7Gbps?

兼容2G-4G網(wǎng)絡排名車型座艙域控芯片高通8295交付量（輛）121,89275,289高通8397(SnapdragonCockpitElite)123456理想L6深藍S07銀河L7銀河E5小米SU7領克082025年4nm高通8155高通815573,923比亞迪D9000(聯(lián)發(fā)科天璣9200)2024年2025年4nm3nm芯擎（龍鷹一號）高通829573,522?

Wi-Fi7理論峰值速率6.5Gbps?

支持藍牙5.369,422芯擎（龍鷹一號）67,394√集成5GModem?

支持Sub-6GHz和毫米波頻段?

Wi-Fi7理論峰值速率46Gbps?

支持雙頻藍牙5.3聯(lián)發(fā)科CT-X178零跑C10哈弗猛龍零跑C11銀河L6高通8295/8155（混合配置）高通815566,98963,03758,33356,562?

支持NTN衛(wèi)星通信√集成5GModem聯(lián)發(fā)科MT8676聯(lián)發(fā)科MT27152024年2023年4nm7nm?

支持Sub-6GHz9高通8295/8155（混合配置）高通8155?

支持頻段：n1/n3/n5/n8/n28a/n41/n78√集成5GModem10?

支持Sub-6GHz25，國元證券研究所資料：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SOC國產(chǎn)化加速

3.1.2

市場集中度較高，國產(chǎn)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(jù)主導地位。2024年，高通、AMD和瑞薩三家公司占據(jù)85%的市場份額，高通以70%的市占率主導市場

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(chǎn)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(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年上升三個席位。市場占有率從2023年的1.6%增長至4.8%，顯示出300%的增幅，進一步證明了國產(chǎn)芯片在市場中的競爭力

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機遇。如芯馳科技新一代AI座艙SoC-X10，采用4nm工藝制程，NPU算力達到40TOPS，同時還匹配了128位

LPDDR5X內(nèi)存接口，帶寬高達154

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

token/s，響應時間控制在1秒以內(nèi)圖：2023年智艙域控芯片裝機量排行圖：2024年智艙域控芯片裝機量排行芯擎科技,

1.6%德州儀器,

3.5%英偉達,

1.3%

恩智浦,

1.0%,

0.6%其他,

0.5%芯馳科技,

1.6%

英特爾,

0.

英偉達,

0.5%科,0.4%三星半導體,

2.5%其他,

0.4%三星,

4.0%,

4.0%芯擎科技,

4.8%高通高通英特爾,

4.6%AMD超威半導體瑞薩電子芯擎科技瑞薩瑞薩電子,

5.5%英特爾三星瑞薩,

8.6%德州儀器芯擎科技英偉達恩智浦超威半導體,

9.7%三星半導體芯馳科技英特爾高通,

70.0%高通,

59.2%英偉達AMD,15.1%聯(lián)發(fā)科其他其他資料：蓋世汽車，國元證券研究所263.2

端到端和智駕平權推進，智駕SOC芯片提質(zhì)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)自身的算法能力差異也導致對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(jù)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，支持高階行泊一體域控制器方案，甚至是艙駕一體方案。同時更高級別的自動駕駛，如前述自動駕駛礦卡、ROBOTAXI等均需要大算力芯片表：部分大算力SoC芯片信息梳理AI

算力（TOPS）芯片廠商

芯片型號、工藝制程特點及應用場景Orin-X、7nm英偉達Thor、4nm254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SU7

PilotMax版等。主打艙駕一體，已經(jīng)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。200050/100-SA8650P、5nm高通SA877P、4nm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(chǎn)上車。高通

RideFlex平臺的第一款產(chǎn)品，主打艙駕一體，預計

2024年底實現(xiàn)量產(chǎn)上車。EyeQUltra7nmMobileye175預計

2025年實現(xiàn)量產(chǎn)交付CV3–685、5nm750eTopS

L2-L4級自動駕駛，ADAS高級駕駛輔助安霸CV3–655、5nmCV3–635、5nm250eTopS

2024年1月推出，主要針對城市NOA場景125eTops

2024年1月推出，主要針對高速NOA場景昇騰

610、7nm2002023年11月，A1000芯片首搭車型領克08開始量產(chǎn)交付；其它量產(chǎn)車型包括合創(chuàng)V09、東風eπ007等。為高性能計算而設計，能夠支持L3-L4級別的自動駕駛?cè)蝿?，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(chǎn)上市車型，同時獲得

9家車企數(shù)十款車型的量產(chǎn)定點合作。計劃于

2024年第四季度完成首批量產(chǎn)車型交付。J5、16nmJ6P、7nm128560106地平線黑芝麻A1000Pro、16nm目前正在和客戶合作開發(fā)過程中。注:eTOPS指等效算力，equivalentTOPS273.2

端到端和智駕平權推進，智駕SOC芯片提質(zhì)擴量

(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(jié)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開始出現(xiàn)，中等算力的Xaver、TI等產(chǎn)品反而在價格競爭的市場中體現(xiàn)其發(fā)展優(yōu)勢

(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(chǎn)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(jīng)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ADAS市場的主力產(chǎn)品形態(tài)。小算力SoC芯片在未來依舊具備較廣闊的市場空間表：中算力SoC芯片信息梳理表：小算力SoC芯片信息梳理芯片型號

AI

算力工藝制程

（TOPS）AI

算力工藝制程

（TOPS）芯片型號芯片廠商英偉達特點及交付情況芯片廠商特點及交付情況Xavier12nm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。30842020年，Xavier芯片首搭車型小鵬P7量產(chǎn)交付EyeQ428nmMobileye2.58Orin-N7nm2023年9月，Orin-N首搭車型騰勢

N7量產(chǎn)交付；另外，2024年3月，搭載Orin-N的小米SU7PilotPro版也開始量產(chǎn)交付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(qū)版等。TDA4VM16nmTITDA4VH10nm目前量產(chǎn)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TI32CV22AQ10nm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。安霸4eTops4CV72AQ5nm安霸40e支持單SoC芯片全時行泊一體功能J228nm主要應用在前視一體機，搭載車型包括深藍SL03低配版、長安啟源A05、長安UNI-V等。EyeQ5H7nm地平線適用于輔助駕駛，支持計算機視覺和深度學習推理，低功耗設計。搭載車型包括深藍SL03高配版、榮威RX5、深藍S7、2021款理想

One、哪吒S純電四驅(qū)版、星紀元ES、啟辰VX6等。Mobileye2458量產(chǎn)搭載車型包括極氪001/009、寶馬iX等J316nm5A1000L16nm2023年11月，A1000芯片首搭車型領克08開始量產(chǎn)交付；其它量產(chǎn)車型包括合創(chuàng)V09、東風eπ007等黑芝麻A1000L16nm黑芝麻資料16應用于行泊一體域控方案，在紅旗

E001和

E202兩款車型上落地。所28：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SOC芯片提質(zhì)擴量

3.2.2

受益技術與市場發(fā)力，市場擴容、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(chǎn)品積累，占據(jù)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(chǎn)品優(yōu)勢，占據(jù)市場主要份額

據(jù)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(jù)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J5等國產(chǎn)芯片裝機量顯著增加，分別達到9.5%和5.1%昇騰610和地平線

從芯片格局來看，不同價位車型的芯片配置需求有差異，已擺脫英偉達一枝獨秀的局面。國產(chǎn)芯片的崛起尤為顯著，目前地平線、黑芝麻智能等產(chǎn)品也在加速

，各價格帶均呈現(xiàn)百花齊放的競爭格局圖：2023年全年智駕SoC芯片裝機量排行圖：2024年全年智駕SoC芯片裝機量排行TITDA4VM2.7%地平線J31.8%昇騰6101.7%MobileyeEyeQ4H,2.3%其他3.0%愛芯元智

凌芯013.5%高通8295,

2.5%特斯拉FSD英偉達Drive

Orin-XMobileyeEyeQ4HMobileyeEyeQ5H地平線J5其他,6.6%TITDA4VM,

2.6%英偉達Drive

Orin-X地平線J24.7%地平線征程3,

3.1%特斯拉FSD昇騰610特斯拉FSD34.4%MobileyeEyeQ5H,3.4%地平線J54.9%地平線征程5MobileyeEyeQ5H地平線征程3TITDA4VM高通8295英偉達Drive

Orin-X,39.8%地平線征程5,

5.1%MobileyeEyeQ5H5.0%地平線J2昇騰愛芯元智

凌芯01TITDA4VM地平線J3610,9.5%MobileyeEyeQ4H5.7%MobileyeEyeQ4H其他特斯拉FSD,

25.1%昇騰610其他英偉達Drive

Orin-X32.6%資料：蓋世汽車,國元證券研究所資料：蓋世汽車，國元證券研究所293.2

端到端和智駕平權推進，智駕SOC芯片提質(zhì)擴量

3.2.2

受益技術與市場發(fā)力，市場擴容、持續(xù)

在智駕SOC芯片方面，不同算力水平芯片各有其特征：

小算力芯片領域，得益于芯片產(chǎn)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(chǎn)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Mobileye

EyeQ4具備更高算力與開放性，同時價格僅為Mobileye

EyeQ4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(chǎn)廠商的份額已經(jīng)超過50%，成為該細分市場主流供應商。2024年全年，國內(nèi)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等高階智駕配備，同時為提升性價比盡可能避免算力冗余，帶動中算力芯片快速發(fā)展，國產(chǎn)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(chǎn)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圖：地平線J6E/M中階智駕SOC芯片方案30資料來源：CSDN，高工智能汽車，國元證券研究所資料：地平線官網(wǎng)，國元證券研究所3.2

端到端和智駕平權推進，智駕SOC芯片提質(zhì)擴量

3.2.2

受益技術與市場發(fā)力，市場擴容、持續(xù)

在智駕SOC芯片

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(jù)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

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

、地平線、芯擎科技、黑芝麻等也嘗試或已經(jīng)上車。如AI算力560TOPS的地平線J6P已與奇瑞方面，不同算力水平芯片各有其特征：等車企達成戰(zhàn)略合作，并將在2025年9月推出量產(chǎn)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(chǎn)，2026年交付圖：地平線J6P主要指標圖：芯擎科技“星辰一號”結(jié)構及性能展示31資料來源：地平線官網(wǎng)，國元證券研究所資料：芯擎科技官網(wǎng)，國元證券研究所3.3

主要國內(nèi)品牌車載SOC芯片企業(yè)介紹

3.3.1

地平線