20180723-国金证券-自动驾驶系列报告三_车载芯片篇-自动驾驶芯片_GPU的现在和ASIC的未来_26页_3mb

自动驾驶行业系列报告之三：车载芯片发展趋势分析

核心内容

本报告分析了自动驾驶行业中车载芯片的发展历程和未来趋势，重点探讨了从CPU、GPU、FPGA到ASIC的演进路径。报告指出，随着自动驾驶技术的不断发展，车载芯片正从通用计算向专用计算方向发展，ASIC芯片因其在性能、能耗和成本方面的优势，被认为是未来自动驾驶的核心解决方案。

主要观点

1. 行业趋势：车载芯片从分布式ECU架构逐步演进为中心化架构，如DCU和MDC，以应对日益复杂的传感器数据处理需求。
2. 技术演进：在辅助驾驶阶段，GPU因其强大的并行计算能力成为主流方案；随着自动驾驶的进一步发展，ASIC芯片因其定制化、高性能和低能耗将成为未来主流。
3. 市场格局：当前，NVIDIA和Mobileye在自动驾驶芯片市场占据主导地位，Google、地平线、寒武纪等也在积极布局专用AI芯片市场。
4. 芯片性能对比：ASIC在性能、能耗和成本方面均优于GPU和FPGA，特别是在高精度计算和低功耗方面表现突出。
5. 行业投资建议：给予行业买入评级，推荐关注四维图新，建议关注地平线和寒武纪等企业。

关键信息

芯片发展历程

• CPU：早期汽车电子芯片以CPU为核心，用于控制发动机等核心部件。
• GPU：随着辅助驾驶功能增加，GPU因其并行计算能力成为主流。
• FPGA：用于云端训练和实时处理，但成本较高。
• ASIC：未来趋势，专为自动驾驶定制，性能、能耗和成本均优于GPU和FPGA。

主要芯片厂商

• NVIDIA：在GPU领域具有绝对领导地位，其Drive PX2和Xavier系列广泛应用于自动驾驶。
• Mobileye：以EyeQ系列芯片为核心，专注于视觉处理，与多家车企合作。
• 四维图新：国内地图行业龙头，布局高精度地图和自动驾驶芯片。
• 全志科技：发布首款车规级ADAS芯片，具备多路视频处理能力。
• 寒武纪：专注于AI芯片研发，发布MLU100和Cambricon1M等产品，支持多种深度学习模型。
• 地平线：发布征程系列芯片，支持L2-L4自动驾驶，具备低功耗和高灵活性。
• Google TPU：专为机器学习优化，性能和能效显著优于CPU和GPU。
• Xilinx：FPGA领域领导者，收购深鉴科技以加强AI芯片布局。

芯片性能对比

未来趋势

• ASIC将成为主流：随着自动驾驶算法趋于稳定，ASIC芯片因其高性能、低能耗和低成本的优势，将逐步取代GPU和FPGA。
• 能效比提升：ASIC的能效比远高于GPU和FPGA，有利于提升车辆续航和系统稳定性。
• 定制化需求增加：自动驾驶对芯片的定制化要求提升，ASIC可满足特定场景需求，而FPGA和GPU则更通用。

风险提示

• 自动驾驶行业发展不及预期；
• 装车渗透率不及预期；
• 产品开发、成本下降不及预期；
• 使用场景限制；
• 法律法规限制自动驾驶发展；
• 自动驾驶事故影响行业进展。

行业投资评级

• 买入：预期未来3-6个月内该行业上涨幅度超过大盘15%以上；
• 增持：预期未来3-6个月内该行业上涨幅度超过大盘5%-15%；
• 中性：预期未来3-6个月内该行业变动幅度相对大盘-5%-5%；
• 减持：预期未来3-6个月内该行业下跌幅度超过大盘5%以上。

公司投资评级

• 买入：预期未来6-12个月内上涨幅度超过15%；
• 增持：预期未来6-12个月内上涨幅度在5%-15%；
• 中性：预期未来6-12个月内变动幅度在-5%-5%；
• 减持：预期未来6-12个月内下跌幅度超过5%。

结论

随着自动驾驶技术的不断成熟，车载芯片正从通用计算向专用计算演进，ASIC芯片因其高性能、低能耗和低成本的优势，将成为未来自动驾驶的核心解决方案。当前，NVIDIA和Mobileye在市场中占据主导地位，而地平线、寒武纪等新兴企业也在积极布局，未来市场格局将更加多元化。