深度报告-20220210-国信证券-汽车智能化系列专题_决策篇（1）_从芯片到软件_车载计算平台产业链全面拆解_46页_3mb

汽车智能化系列专题深度报告总结

核心内容

本报告围绕汽车智能化的决策层，详细分析了车载计算平台产业链的构成及发展趋势，重点探讨了硬件平台、系统软件、功能软件及工具链等关键环节，同时关注了芯片、域控制器等核心技术的发展。

主要观点

• 车载计算平台是智能网联汽车的“大脑”：由硬件平台、系统软件和功能软件构成，是汽车智能化的核心。
• EEA架构向域集中演进：从分布式架构向域集中式和集中式架构转变，域控制器（DCU）成为关键。
• 自动驾驶技术发展推动算力需求：随着自动驾驶级别提升，算力需求呈指数级增长，从L1到L5，算力需求依次递增。
• SoC成为智能汽车核心芯片：相比传统MCU，SoC具备更高的算力和更复杂的系统功能，是未来发展的趋势。
• 芯片性能评估需考虑PPA指标：即Power（功耗）、Performance（性能）和Area（面积），其中算力（TOPS）是自动驾驶芯片的重要指标。
• 异构多核架构是高阶自动驾驶的必然选择：集成CPU、AI单元（GPU、FPGA、ASIC）和控制单元，以满足多传感器融合和复杂算法运行需求。

关键信息

芯片市场

• MCU市场稳步增长：预计2026年全球市场规模达88亿美元，中国MCU市场增长与全球基本同步。
• SoC市场高速增长：预计2026年全球车规级SoC市场规模将达160亿美元，CAGR达35%。
• 主要芯片厂商：英伟达、高通、Mobileye、华为、地平线等在自动驾驶SoC领域占据领先地位。
• 芯片性能指标：TOPS、FLOPS、DMIPS是衡量芯片性能的重要指标，其中TOPS适用于自动驾驶，DMIPS适用于智能座舱。

域控制器

• 域集中式架构：将分散的ECU集成，减少线束长度，提升系统效率。
• 特斯拉HW3.0：作为目前最成熟的域控制器，其主控芯片占硬件成本的61%，是整体成本的主要部分。
• 域控制器成本构成：包括主控SoC、以太网交换、GPS模块、MCU、以太网PHY、解串行等。

汽车软件

• 汽车软件是智能化赛道的贝塔：应用软件是主机厂品牌智能化的直接体现，系统软件和功能软件则由独立方案商主导。
• 软件方案商优势：独立方案商在系统软件和功能软件方面具有显著优势和规模效应。

投资建议

• 建议关注相关厂商：包括中科创达、德赛西威、光庭信息、东软集团、四维图新等。
• 投资评级：中科创达为“买入”，德赛西威为“增持”，光庭信息、东软集团、四维图新为“无评级”。
• 核心企业盈利预测：如中科创达、德赛西威、光庭信息等均显示出增长潜力。

风险提示

• 疫情反复：可能影响汽车销量。
• 中美科技与贸易摩擦：可能对供应链产生影响。
• 智能化落地节奏：可能低于市场预期。
• 市场格局变化：竞争加剧，可能影响企业盈利空间。

股价变化的催化因素

• 自动驾驶产业政策利好：可能推动行业快速发展。
• 底层技术重大变革：如图像识别等。
• 科技巨头发布智能汽车新品：可能带动行业创新。

相关公司

• 中科创达：全球领先的智能平台技术服务提供商。
• 德赛西威：汽车电子Tier1龙头，ADAS先发优势显著。
• 光庭信息：领先的智能汽车软件解决方案提供商。
• 东软集团：智能汽车浪潮为其注入活力。
• 四维图新：地图为基，芯片铸魂，打造汽车智能领导者。
• 经纬恒润：领先的综合电子系统科技服务龙头。

图表目录

• 图1：汽车智能化产业地图之车载计算平台
• 图2：分布式架构下车辆ECU通过CAN总线连接
• 图3：大量ECU分布在车辆全身各处
• 图4：汽车电子电气架构的发展路径
• 图5：域集中式的EEA架构
• 图6：基于功能域划分的大众MEB架构
• 图7：特斯拉Model3的基于区域划分的域控制器
• 图8：功能域与空间域划分方式的优劣势
• 图9：L2-5级各类传感器的搭配方案
• 图10：不同等级自动驾驶对算力的需求
• 图11：汽车半导体分类结构
• 图12：MCU芯片典型构架
• 图13：SoC芯片典型构架
• 图14：2019-2026E全球车规级SoC市场规模
• 图15：MCU工作原理
• 图16：不同类型汽车所需的MCU数量
• 图17：2020-2026E全球MCU市场规模
• 图18：2020-2026E中国MCU市场规模
• 图19：2020年全球车规级MCU市场格局
• 图20：GPU和CPU的架构示意图
• 图21：英伟达Xavier芯片架构
• 图22：特斯拉FSD芯片架构
• 图23：Mobileye EyeQ5电路系统块图
• 图24：地平线征程2芯片架构
• 图25：Waymo的CPU+FPGA架构示意图
• 图26：卷积神经网络的计算原理
• 图27：地平线定义的芯片AI效能三要素
• 图28：特斯拉HW3.0实物图
• 图29：AUTOSAR制定者及合作厂商
• 图30：CP AUTOSAR和AP AUTOSAR
• 图31：不同类型的定制车机系统
• 图32：BSP在软件系统中的位置
• 图33：Hypervisor的工作原理
• 图34：基于QNX Hypervisor虚拟技术运行的多操作系统架构
• 图35：中间件层的位置与作用
• 图36：RTE实现基础软件与应用软件的分离
• 图37：集成DDS的AUTOSAR平台
• 图38：功能软件基本架构
• 图39：智能驾驶三大类型通用模型
• 图40：2020年国内高精度地图市场份额
• 图41：2020-2025E国内高精度地图市场规模
• 图42：2020年国内车载语音市场份额
• 图43：中科创达发布基于高通SA8295的座舱解决方案
• 图44：中科创达的E-cockpit智能座舱解决方案
• 图45：德赛西威产品布局
• 图46：德赛西威域控制器产品矩阵
• 图47：光庭信息汽车业务布局情况
• 图48：光庭信息的智能座舱产品布局
• 图49：东软大汽车整体业务布局
• 图50：东软睿驰面向SDV的产品与解决方案
• 图51：四维图新整体战略布局
• 图52：杰发科技智能座舱SoC芯片AC8015
• 图53：经纬恒润业务布局
• 图54：经纬恒润的主要国内外客户

表格目录

• 表1：五大功能域控制器功能介绍
• 表2：自动驾驶分级L0-L5
• 表3：各级别自动驾驶对传感器数量的需求量
• 表4：不同位数MCU常见应用场景
• 表5：目前主流智能座舱SoC芯片全梳理
• 表6：CPU、GPU、FPGA、ASIC之间的区别
• 表7：目前主流自动驾驶SoC芯片全梳理
• 表8：特斯拉HW3.0 FSD主控芯片成本拆解