2024-09-17-辰韬资本-自动驾驶软硬一体演进趋势研究报告_45页_3mb

自动驾驶软硬一体演进趋势研究报告总结

1. 软硬一体定义及行业现状分析

软硬一体设计模式将硬件与软件集成，以提升系统效率和性能，分为“重软硬一体”（全栈自研）和“轻软硬一体”（基于第三方芯片优化）两种模式。特斯拉、地平线等公司在该领域布局领先。当前行业普遍认为软硬一体是高效且成本优势显著的方案，尤其在开发效率和性能优化方面具备明显优势。

2. 软硬件开发能力分析

• 算法架构：感知、预测、决策模块分别对算力提出不同需求，未来需支持ViT、Mamba等新模型的芯片设计。
• 硬件架构：主流芯片采用CPU+XPU架构，分为GPU通用型、专用AI芯片和FPGA三种类型。
• 底层软件：操作系统、中间件、工具链的选择对软硬解耦有所影响，RTLinux因其通用性和生态优势更易支持软硬解耦。

3. 主要玩家策略

• 芯片厂商：英伟达强调平台化通用芯片，地平线与华为侧重垂直整合。
• 整车厂：特斯拉、蔚来、小鹏、比亚迪等在算法或芯片层面推进全栈自研，实现“重软硬一体”。
• 软件Tier1：Momenta、卓驭等绑定芯片厂商，走“轻软硬一体”路线。

4. 行业趋势预测

• 仍处软硬一体主导阶段：短期来看，软硬一体化因成本低、开发效率高成为首选，长期可能向软硬解耦过渡。
• 头部企业主导：销量与组织能力决定整车厂转型“重软硬一体”的可行性。
• 端到端算法影响加深：依赖大算力芯片，推动供应商选择通用性或生态构建。
• 舱驾一体和具身智能：短期内仍需软硬件协作，长期可能趋于解耦。

影响关键因素

• 技术成熟度：算法收敛、芯片算力提升是推动软硬一体的重要基础。
• 企业战略选择：头部车企具备全栈自研动力，初创公司倾向绑定优质生态。

综上，软硬一体方案在现阶段被广泛视为智能驾驶发展的核心趋势，具有高度灵活性和产业适应性。