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智能汽车深度系列之三：高通入局，自动驾驶产业加速变革

核心内容

高通作为一家拥有20年智能汽车布局经验的公司，其业务涵盖数字座舱、车载网联及C-V2X、ADAS与自动驾驶、云侧终端管理四大领域。高通在智能座舱领域已确立龙头地位，2020年正式进军自动驾驶领域，并通过收购维宁尔补齐了软件能力，增强了其在自动驾驶领域的竞争力。

随着各国自动驾驶法规逐步完善，自动驾驶芯片市场竞争日益激烈，英伟达、Mobileye、高通等头部厂商正引领行业变革。芯片作为智能汽车的核心计算载体，其算力需求持续上升，推动车载芯片市场规模快速增长。根据预测，2021年中国车载计算芯片市场规模为15.1亿美元，2025年将增长至89.8亿美元。

主要观点

• 高通自2002年起涉足车载网联领域，2020年推出Snapdragon Ride平台，全面支持L1-L5级自动驾驶。
• 高通的SA8295P是全球首款5nm车规级芯片，性能和算力处于行业领先水平。
• 高通已与多家头部车企合作，包括宝马、长城、通用、大众等，为其提供自动驾驶解决方案。
• 自动驾驶芯片市场进入白热化阶段，英伟达、Mobileye、高通等厂商在不同级别市场各有优势。
• 随着汽车EE架构集中化，软件架构也向SOA演进，软件厂商迎来新的发展机遇。

关键信息

• 高通智能汽车业务：布局20年，从车载网联、数字座舱到ADAS和自动驾驶，形成完整的汽车解决方案。
• Snapdragon Ride平台：支持L1-L5全场景自动驾驶，具备高性能、低功耗特性，算力可达700TOPS。
• 芯片市场增长：2021年中国车载计算芯片市场规模达15.1亿美元，2025年将增长至89.8亿美元。
• 自动驾驶等级与算力需求：L3级自动驾驶对算力需求显著提升，L4/L5级需要更高算力，如英伟达的Atlan芯片算力达1000TOPS。
• 行业趋势：从分布式架构向集中式架构演进，推动软件架构由面向信号（SOA）向面向服务（SOA）转变。
• 软件厂商机遇：随着EE架构集中化，软件厂商在虚拟化、中间件、整车OS等方面获得新的发展机会。

投资建议

建议关注具备软硬件全栈能力的软件厂商，如：

• 中科创达（300496，买入）
• 光庭信息（301221，未评级）
• 东软集团（600718，未评级）
• 思特威-W（688213，买入）
• 韦尔股份（603501，买入）
• 晶晨股份（688099，买入）
• 富瀚微（300613，未评级）

风险提示

• 汽车智能化落地不及预期
• 芯片短缺持续

图表目录

• 图1：高通在汽车领域的发展历史
• 图2：高通汽车业务专注于四大关键领域
• 图3：高通骁龙数字底盘包含四大平台
• 图4：全球众多汽车制造商是高通客户
• 图5：高通拥有全球化的汽车生态
• 图6：高通对于未来汽车业务目标市场与收入的预期
• 图7：C-V2X主要包含四类连接方式
• 图8：5G技术将使C-V2X更好地支持自动驾驶
• 图9：高通推动C-V2X技术持续演进
• 图10：高通骁龙汽车4G/5G平台
• 图11：高通骁龙汽车智联平台
• 图12：高通在车载网联领域市场份额领先
• 图13：特斯拉软件服务收费项目
• 图14：高通车对云服务
• 图15：高通骁龙车对云服务平台
• 图16：高通数字座舱平台行业领先
• 图17：主要座舱SoC产品CPU与GPU算力走势
• 图18：主要座舱SoC产品NPU算力排名
• 图19：我国领先车企智能座舱配置情况
• 图20：高通Snapdragon Ride平台
• 图21：Snapdragon Ride平台支持全部的自动驾驶场景
• 图22：Arriver能够补齐Snapdragon Ride平台的自动驾驶软件能力
• 图23：Snapdragon Ride视觉系统
• 图24：高通、宝马集团和Arriver达成长期战略合作
• 图25：全球部分国家及地区自动驾驶规划
• 图26：我国乘用车辅助驾驶系统占比情况预测
• 图27：全球自动驾驶市场规模预测（千亿美元）
• 图28：中国自动驾驶市场规模预测（十亿元）
• 图29：芯片成为智能汽车发展的关键“基础设施”
• 图30：全球各领域需求端芯片市场份额占比
• 图31：中国车载计算芯片市场规模预测（亿美元）
• 图32：不同自动驾驶等级对算力的需求值
• 图33：新势力车企通过预埋大算力硬件以保证后续的软件升级能力
• 图34：大算力计算平台复杂度较传统ECU数倍提升
• 图35：车载计算芯片领域四大阵营
• 图36：英伟达引领着自动驾驶SoC的算力变革
• 图37：Hyperion9采用两颗Atlan SoC
• 图38：高通Snapdragon Ride平台可以满足当前阶段自动驾驶对算力的需求
• 图39：汽车电子电气架构逐渐集中化
• 图40：面向信号的架构（Signal-Oriented Architecture）
• 图41：面向服务的架构（Service-Oriented Architecture）
• 图42：智能汽车软硬件架构概览
• 图43：Hypervisor技术可使多系统运行在同一计算平台上
• 图44：中间件对于推动汽车软硬件解耦具有重要作用
• 图45：主机厂在中间件方案上有多种选择
• 图46：汽车软件产业链正逐渐被重塑
• 图47：车载摄像头用量逐级提升
• 图48：汽车CIS单价高，未来随像素升级继续提升
• 图49：汽车CIS市场长期展望百亿美元
• 图50：视觉处理芯片市场规模及预测（亿美元）
• 图51：各类传感器需求量逐级提升
• 图52：2017-2025E全球激光雷达市场规模（单位：亿美元）
• 图53：2025年激光雷达市场应用分布
• 图54：EEL与VCSEL发光面示意图
• 图55：VCSEL光束质量更高
• 图56：NPU、CPU算力需求增长趋势
• 图57：车载显示器分类
• 图58：车载显示用量、尺寸、技术同步进阶升级
• 图59：中科创达基于高通SA8295硬件平台推出的智能座舱解决方案
• 图60：光庭信息智能汽车领域主要产品
• 图61：东软睿驰系统软件解决方案
• 图62：豪威内置ISP的车用CIS产品举例
• 图63：韦尔CCC模组在汽车领域的应用
• 图64：晶晨股份V系列汽车芯片
• 图65：富瀚微车载视频解决方案

表格目录

• 表1：高通历代数字座舱平台
• 表2：高通在自动驾驶领域与各车企展开合作
• 表3：目前主流的自动驾驶SoC架构方案及发展趋势
• 表4：消费电子芯片巨头在智能汽车领域的收并购历史
• 表5：英伟达在汽车领域的主要客户
• 表6：部分车企自动驾驶芯片更迭表
• 表7：主流车载操作系统具有不同的特点及应用场景
• 表8：车载Hypervisor主要供应商
• 表9：车载操作系统将经历车机OS-座舱OS-整车OS的发展历程
• 表10：车载软件的单车软件IP授权费估算
• 表11：造车新势力最新车型车载摄像头数量
• 表12：东软集团智能汽车相关产品及解决方案
• 表13：思特威车载CIS系列产品