【申万宏源】2025年TMT行业投资策略：AI_2b车载，2025算力与算法新星熠熠！_43页_2mb

报告摘要

AI+车载：2025算力与算法新星熠熠！

核心内容概述

2025年AI与车载技术融合发展，呈现出算力与算法双轮驱动的趋势。随着政策支持与市场需求增长，国产算力芯片与AI算法生态逐步成熟，为智能驾驶和智能终端提供坚实基础。文档分析了AI芯片的硬件进展、软件生态布局、行业应用案例及投资标的，强调国产替代在技术与市场层面的潜力。

主要观点与关键信息

1. 需求侧：政策与市场共同推动算力增长

政策驱动：工信部等六部门联合发布《算力基础设施高质量发展行动计划》，预计2022年中国智算规模为41 EFLOPS，2025年将达105 EFLOPS。
运营商需求：三大运营商2024年规划算力投资规模达53 EFLOPS，其中中国移动、中国电信、中国联通分别在算力领域投入475亿元、180亿元、15EFLOPS。
互联网公司投入：2024年上半年，阿里、腾讯、百度资本支出合计达500亿元，同比增长117%。
智算中心：截至2024年5月，中国建设和规划中的智算中心达185座，总规划算力为272 EFLOPS。

2. 供给侧：国产替代加速推进

AI芯片出货量：2024年上半年，中国AI加速卡出货量约91万张，其中英伟达占据80%，华为17%，寒武纪1.2%，燧原科技0.3%。
国产芯片突破：麒麟9020等芯片在高端手机CPU天梯图中表现优异，华为昇腾、寒武纪、燧原科技等在算力、互联带宽等方面取得显著进展。
光刻机进展：国产KrF、ArF光刻机进入推广应用阶段，65nm制程实现突破。

3. 智能驾驶与车载芯片国产化趋势

2025年智能平权：智能驾驶芯片国产化拐点到来，预计地平线、黑芝麻智能、华为等厂商方案将广泛应用于主流车型。
主要厂商布局：
- 华为：推出昇腾910B，算力接近A100/A800，具备全栈自研生态。
- 寒武纪：思元590预计算力与互联带宽大幅提升，拥有完整软件堆栈。
- 燧原科技：第一大股东为腾讯，已实现万卡集群部署，政务MaaS应用领先。
- 摩尔线程：推出MUSA编程平台，兼容CUDA，支持消费级和B端市场。
- 壁仞科技：BR100实现8卡全互联，为大规模AI训练提供支持。
- 天数智芯：与爱特云翔合作建设千卡GPU算力集群，支持大模型训练。
- 昆仑芯：赋能百度内部AI能力，已实现万卡级别部署。
- 平头哥：含光NPU专注AI推理，支持阿里云计算、电商等场景。
- 地平线：征程系列芯片广泛应用于智能驾驶，2025年有望实现10款车型量产。
- 黑芝麻智能：推出面向Transformer的国产智驾解决方案。

4. 软件生态：国产玩家布局完整

AI开发框架：华为MindSpore、百度PaddlePaddle、清华Jitter对标PyTorch、TensorFlow。
GPU编程平台：华为CANN、寒武纪、燧原科技等自研平台，部分兼容CUDA。
模型转换标准：ONNX成为AI模型标准格式，推理框架差异主要体现在开发难度和优化性能。

5. 相关投资标的

EDA/IC/处理器：华大九天、澜起科技、寒武纪、燧原科技（辅导）、摩尔线程（辅导）、沐曦集成（一级）
先进制造与封测：中芯国际、甬矽电子、长电科技、通富微电、伟测科技
国产AI服务器：浪潮信息、神州数码、中科曙光
信创/数据：达梦数据、软通动力
智驾国产化：地平线机器人（港股）、黑芝麻智能（港股）、韦尔股份、比亚迪电子（港股）

风险提示

技术路线不确定性
技术研发迭代不及预期
供应链稳定性风险
行业竞争加剧

技术进展与市场趋势

消费级SoC芯片：麒麟9020性能接近高通骁龙8Gen2，但功耗略高。
国产光刻机：65nm制程实现突破，有望进一步推进至45nm。
AI芯片生态：部分厂商选择兼容CUDA，部分自成体系，形成差异化竞争。

重点厂商分析

华为昇腾：具备全栈自研生态，算力与互联带宽表现突出。
寒武纪：思元系列加速卡已实现多场景应用，软件生态完善。
燧原科技：依托腾讯资源，政务与互联网应用案例丰富。
摩尔线程：全栈产品布局，MUSA平台兼容CUDA，支持B端与C端。
天数智芯：与新华三合作，支持大模型训练，商业化应用成熟。
昆仑芯：支持主流AI框架，已在百度内部大规模部署。
地平线：征程系列芯片广泛应用于智能驾驶，2025年量产车型有望增加。

总结

2025年AI与车载技术融合加速，国产算力芯片在性能与生态上逐步赶超国际厂商。需求侧由政策与市场共同驱动，供给侧国产替代趋势明显。从消费级SoC到AI训练推理芯片，国产厂商在技术突破、产品布局和生态构建方面取得显著进展。未来，随着智能驾驶渗透率提升，国产芯片与算法生态将有望在多个领域实现突破，推动中国AI产业走向自主可控与规模化应用。

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