易观分析：中国智能汽车车载计算芯片产业报告_33页_13mb

中国智能汽车车载计算芯片产业报告总结

核心内容

中国智能汽车车载计算芯片行业正处于快速发展阶段，随着汽车智能化、电动化、网联化和共享化（新四化）的推进，车载计算芯片作为智能汽车的“大脑”，在整体芯片市场中占据重要地位。2022年计算控制类芯片市场份额占比达28.6%，显示出其在智能汽车中的核心地位。

主要观点

• 计算控制类芯片的重要性：车载芯片主要包括计算控制类、功率类、传感器类和存储类芯片，其中计算控制类芯片（如MCU和SoC）是智能汽车的核心，尤其是SoC芯片，其集成度和算力需求日益增加。
• 智能座舱与自动驾驶是关键应用场景：这两个场景对车载计算芯片提出了更高的算力和处理能力要求，成为未来竞争的关键领域。
• 市场格局与技术趋势：高通、英伟达、Mobileye等国外厂商占据主要市场份额，而国内厂商如安谋科技、芯驰科技、地平线等正在通过依托Arm架构和自研技术逐步追赶。
• NPU成为未来发展方向：随着AI技术的深入应用，NPU（神经网络处理器）因其高效性、低延时、稳定性及可编程性，正成为车载计算芯片发展的核心方向。
• RISC-V架构的潜力与挑战：RISC-V凭借开源、可定制性等优势，正在吸引国内厂商如赛昉科技进行探索，但其生态尚未成熟，稳定性仍需验证。
• 政策支持与产业协同：中国政府持续出台政策支持芯片产业发展，推动标准化建设。同时，协同优化、产业共研和生态建设成为未来发展的关键方向。

关键信息

芯片类型与功能

2022年全球IP供应商市场份额占比TOP10

• Arm和Synopsys占据超过60%的市场份额，成为车规级芯片设计的重要基础。

2022-2023年中国在售新车自动驾驶搭载率预测

• 预计搭载自动驾驶功能的车型将显著增加，推动市场对高算力芯片的需求。

主流自动驾驶芯片产品对比

安谋科技产品矩阵

• 自研NPU：“周易”系列，支持多精度计算，提升算法兼容性和性能。
• CPU：“星辰”系列，延续Arm生态，适用于多种场景。
• SPU：“山海”系列，专注信息安全和功能安全。
• VPU：“玲珑”系列，适用于视频处理、智能座舱等场景。

赛昉科技产品矩阵

• 处理器内核：昉·天枢-90、昉·天枢-80、昉·星链-500，提供高性能RISC-V CPU Core IP。
• 芯片：昉·惊鸿7100、昉·惊鸿7110，集成3D GPU，适用于智能视觉处理。
• 开发板：昉·星光、昉·星光2，支持RISC-V架构开发。

NPU核心优势

• 高效性：专为深度学习计算设计，计算效率高。
• 低延时：采用高效的矩阵和向量计算方式，响应迅速。
• 稳定性：经过精心设计与测试，确保长时间稳定运行。
• 可编程性：可通过软件调整参数，适应不同算法和数据集。

行业发展趋势

• 大算力NPU成为主流：随着AI模型复杂度提升，NPU在智能座舱和自动驾驶中发挥关键作用。
• 模块化与集成化：NPU将更注重模块化设计，提升灵活性和集成度。
• 生态共建与开源：安谋科技等企业推动NPU开源，构建产业生态。
• 主机厂自研与合作：主机厂通过自建团队或与芯片企业合作，提升芯片自主控制能力。
• 政策支持：政府政策持续推动芯片标准化与产业发展，为芯片企业提供良好发展环境。

总结

中国智能汽车车载计算芯片行业正经历快速成长，随着汽车智能化进程的加快，车载芯片需求持续上升，尤其在智能座舱和自动驾驶领域。安谋科技、地平线、华为等企业在NPU等关键技术领域取得进展，同时RISC-V架构也展现出一定的发展潜力。政策支持、技术突破和产业协同将共同推动中国车载计算芯片行业迈向更高质量发展。