汽车行业深度报告：软件定义汽车，AI芯片黄金赛道-20210411-东吴证券-39页_3mb
报告摘要
汽车行业深度报告总结
核心内容
汽车行业正迈入“软件定义汽车”的新时代，AI芯片成为智能汽车发展的核心驱动力。随着分布式架构向域控制/中央集中式架构演变，AI芯片在汽车智能化进程中扮演关键角色，其集成更多AI单元是技术发展的大趋势。
主要观点
- AI芯片是智能汽车时代的关键变量：AI芯片通过高效运算能力，满足智能驾驶对海量非结构化数据处理的需求，成为智能汽车的运算核心。
- 市场规模快速增长：我国汽车AI芯片市场规模预计从2019年的9亿美元增长至2025年的92亿美元，复合增速达45.0%；到2030年将达到181亿美元，十年复合增速为28.8%。
- 行业格局清晰，寡头垄断：全球主要的自动驾驶芯片厂商包括Mobileye、英伟达、高通、华为、地平线、黑芝麻等。Mobileye凭借背靠英特尔，占据ADAS市场70%份额；英伟达具备完善的软件生态；高通与华为在智能座舱和智能驾驶领域快速布局；地平线作为中国独角兽，具备较强的国产替代潜力。
关键信息
1. 汽车智能化趋势与AI芯片需求
- 架构演变：汽车由分布式架构向域控制/中央集中式架构发展，提升整体智能化水平。
- 数据处理需求：L2-L4级自动驾驶每秒处理数据量从几十MB提升至数GB，对算力要求也相应增加。
- 算力需求：L3级需129TOPS以上，L4级需448TOPS以上，考虑冗余则需求翻倍。
- 市场预测：2025年我国AI芯片市场规模将超92亿美元，2030年达181亿美元。
2. AI芯片技术路径与特点
| 技术路径 | 定义 | 架构特点 | 计算能力 | 能效比 | 适用场景 | 上市速度 | 成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| CPU | 中央处理器 | 70%晶体管用于构建Cache | 算力最低 | 能效比差 | 广泛应用 | 快 | 单价成本最高 |
| GPU | 图形处理器 | 大量计算单元和流水线 | 算力高 | 能效比中 | 图形处理、机器学习 | 快 | 单价成本高 |
| FPGA | 可编程逻辑门阵列 | 可编程逻辑，适合定制开发 | 算力中 | 能效比优 | 实验室、科研 | 快 | 量产成本高 |
| ASIC | 专用处理器 | 算法定制，功耗低 | 算力高 | 能效比优 | 特定应用场景 | 慢 | 成本高 |
| N-SOC | 神经网络系统级芯片 | 集成神经网络单元 | 算力高 | 能效比优 | 智能驾驶、AIoT | 快 | 成本高 |
3. 车规级芯片的特殊要求
- 工作环境：温度范围宽（-40至155℃）、高振动、多粉尘、多电磁干扰。
- 可靠性要求：汽车设计寿命15年或20万公里，对系统可靠性要求高。
- 认证流程：车规级芯片认证流程长，通常需2年，进入供应链后拥有5-10年供货周期。
4. 芯片厂商市场格局
| 厂商 | 市场地位 | 产品特点 | 功能安全 | 代表车型/合作 |
|---|---|---|---|---|
| 特斯拉 | 独立一级 | 自研FSD芯片 | / | Model S/X/3 |
| Mobileye | 第一阵列 | EyeQ系列芯片 | ASIL-D | 广汽、吉利、宝马等 |
| 英伟达 | 第一阵列 | Xavier、Orin | ASIL-D | 理想、小鹏、蔚来等 |
| 高通 | 第1.5阵列 | 骁龙Ride平台 | / | 长城、上汽等 |
| 华为 | 第1.5阵列 | 昇腾系列芯片 | ASIL-D | 长安、北汽蓝谷、奇瑞等 |
| 地平线 | 第二阵列 | “征程”“旭日”系列 | ASIL B(D) | 长安、奇瑞、理想等 |
风险提示
- 智能驾驶行业发展不及预期
- 法律法规限制智能驾驶发展
- 中美贸易摩擦加剧
行业观点
- 5G/AI技术进步与特斯拉的推动将带来新一轮自动驾驶行情。
- 软件定义汽车成为行业共识，E/E架构升级是关键。
- 用户版L3级ADAS功能渗透率快速提升，单车价值量上升。
- AI芯片作为未来汽车产业链基石，发展先行。
地平线发展亮点
- 成立于2015年，专注于车规级智能驾驶AI芯片和AIoT边缘AI芯片。
- 技术团队来自百度等科技巨头，实力雄厚。
- 已获得10轮融资，吸引比亚迪、长城汽车、舜宇光学等产业链上下游企业投资。
- 产品化快速落地，2020年征程二代芯片首次搭载于长安UNI-T实现量产。
- 推出“天工开物”AI开发平台，提供算法资源、开发工具和框架，助力构建开放软件生态。
- 与多家车企和Tier1厂商达成战略合作，包括广汽、奥迪、上汽、奇瑞、比亚迪等。
高通布局
- 从智能座舱切入智能驾驶，布局四大方向：智能座舱、ADAS/自动驾驶、车联网、车对云平台。
- 推出Snapdragon Ride平台，支持L1-L5级别智能驾驶。
- 2019-2024年汽车业务收入CAGR达20.1%，2021年Q1营收同比增长62%，净利润增长165%。
- 与多家车企合作，包括长城、上汽等，推动智能汽车量产落地。
Mobileye发展亮点
- 作为ADAS市场龙头，其EyeQ系列芯片出货量从2014年的270万片提升至2020年的1930万片，CAGR达38.8%。
- 2014-2020年营收CAGR达37.4%。
- 提供芯片+算法绑定的一体式解决方案，客户资源丰富，已实现量产。
- 收购Moovit，拓展出行即服务（MaaS）野望。
- 自研激光雷达，完善自动驾驶产业链布局。
图表与数据
- 图1：汽车架构由分布式向中央集中式架构方向发展
- 图2：L2-L4级别自动驾驶每秒产生数据量
- 图3：L2-L4级别智能驾驶AI芯片算力需求
- 图4：CPU结构
- 图5：GPU结构
- 图6：FPGA结构
- 图7：N-SOC结构（华为达芬奇架构）
- 图8：主流厂商车载计算平台性能参数对比
- 图9：地平线发展历程
- 图10：地平线核心技术团队
- 图11：地平线主要产品及应用领域
- 图12：地平线芯片的BPU架构
- 图13：地平线的征程二代SOC芯片
- 图14：征程二代芯片首次搭载于长安UNI-T
- 图15：地平线发布征程3并与广汽战略合作
- 图16：地平线Matrix1.0计算平台
- 图17：地平线Matrix2.0计算平台
- 图18：地平线“天工开物”AI开发平台
- 图19：单目前视解决方案
- 图20：地平线与福瑞泰克战略合作
- 图21：基于征程2的ADAS解决方案搭载于奇瑞蚂蚁
- 图22：地平线与上汽签署合作协议
- 图23：奥迪在复杂路况下进行自动驾驶演示
- 图24：DMS车载驾驶员监控系统
- 图25：理想ONE多音区检测
- 图26：SK电讯众包高精地图更新
- 图27：高通在汽车领域布局
- 图28：2015-2020年高通年度营业收入较为稳定
- 图29：2019-2024年高通汽车业务收入CAGR 20.1%
- 图30：Snapdragon Ride平台支持L1-L5级别智能驾驶
- 图31：Snapdragon Ride软件平台
- 图32：9150C-V2X芯片架构
- 图33：高通与部分车企合作情况
- 图34：Mobileye为市场主流L2+车型提供解决方案
- 图35：2014-2020年EyeQ芯片出货量CAGR 38.8%
- 图36：2014-2020年Mobileye收入CAGR 37.4%
- 图37：EyeQ3芯片架构
- 图38：EyeQ4芯片架构
- 图39：基于EyeQ5芯片打造的SuperVision系统
- 图40：Mobileye EyeQ5将搭载于吉利极氪001
- 图41：Mobileye高精地图数据采集进度
- 图42：Mobileye REM高精地图在中国合作落地情况
- 图43：Mobileye推出激光雷达技术
- 图44：Mobileye激光雷达技术要求
- 图45：Mobileye出行即服务堆栈
表格与数据
- 表1：2030年我国汽车AI芯片市场规模达181亿美元，十年CAGR 28.8%
- 表2：AI芯片的主要技术路径
- 表3：汽车芯片标准远高于消费级
- 表4：功能安全标准对故障等级要求苛刻
- 表5：汽车智能驾驶AI芯片对比
- 表6：地平线历史融资情况
- 表7：地平线征程系列芯片
- 表8：地平线计算平台系列产品
- 表9：地平线与部分车企合作情况
- 表10：地平线旭日系列芯片
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