汽车行业智能驾驶系列深度之四：AI芯片，智能汽车的黄金赛道-20210914-兴业证券-36页_1mb

智能汽车AI芯片发展及投资分析总结

核心内容概述

本报告分析了智能驾驶时代下汽车芯片的发展趋势与市场空间，重点探讨AI芯片在智能汽车中的核心地位及其市场潜力，并提出相关投资建议。报告指出，随着智能驾驶技术的发展，AI芯片将成为智能汽车“大脑”，推动芯片行业进入高速增长阶段。

主要观点

1. 汽车芯片分类及发展趋势

• 芯片分类：汽车芯片主要包括控制类（MCU和AI芯片）、功率类、模拟芯片、传感器和其他。
• MCU与AI芯片：MCU主要用于基本电气化控制运算，而AI芯片则用于智能化复杂运算。MCU市场空间较大，但AI芯片未来增速更快。
• 电子电气架构：从分布式向集中式演进，推动域控制器芯片需求增加，AI芯片逐步替代部分MCU功能。

2. 市场空间预测

• MCU市场：预计2020年全球市场规模为64亿美元，2030年将达到122亿美元，10年翻倍，年复合增长率约为6.74%。
• AI芯片市场：预计2020年全球市场规模为16亿美元，2030年将达到236亿美元，10年增长近15倍，年复合增长率约为30.79%。
• 中国市场：MCU市场预计2025年为38亿美元，2030年为53亿美元；AI芯片市场预计2025年为68亿美元，2030年为124亿美元以上。

3. 竞争格局分析

• MCU市场：全球前五大厂商占据约90%市场份额，包括瑞萨电子、恩智浦、英飞凌、德州仪器和微芯科技，国内企业份额较少。
• AI芯片市场：英伟达、Mobileye和高通占据主导地位，国内厂商如地平线、华为等加速追赶，具备较强的国产替代潜力。

4. 投资建议

• AI芯片厂商：推荐关注英伟达、高通、地平线和华为等具备L4/L5自动驾驶能力的厂商。
• 产业链公司：推荐与英伟达合作的德赛西威，与高通合作的中科创达，以及在智能座舱和自动驾驶领域有布局的公司。

关键信息

1. AI芯片的技术特点

• AI芯片通常集成CPU、GPU、DSP、NPU等模块，具备强大的算力，可满足L2-L5级自动驾驶需求。
• 当前主流AI芯片为GPU，未来可能被ASIC替代，ASIC具有高性能、低功耗和低成本的优势。

2. 芯片发展趋势

• 产品趋势：从MCU向AI芯片发展，从分布式架构向集中式架构演进。
• 政策趋势：芯片国产化上升为国家战略，推动国内芯片企业加速发展。

3. 芯片市场需求变化

• MCU需求：随着电子电气架构集成化发展，MCU数量将从2025年起逐年下降。
• AI芯片需求：随着L2+级自动驾驶渗透率提升，AI芯片需求将大幅增长，成为主要增量来源。

4. 芯片行业挑战

• 缺芯问题：2021年全球车企因芯片短缺减产或停产，引发对国产芯片供应链的重视。
• 技术门槛：车规级芯片需通过AEC-Q100/101/200认证，国内企业面临较高技术壁垒。

投资建议

• 推荐公司：德赛西威（审慎增持）、中科创达（审慎增持）。
• 关注方向：AI芯片及其相关产业链，包括芯片设计、制造、封装和测试等环节。

风险提示

• 智能网联汽车发展不及预期。
• 中美贸易摩擦对芯片供应的影响。
• 芯片断供风险。

结论

随着智能驾驶技术的快速发展，AI芯片将成为智能汽车的核心组件，市场需求将大幅增长，未来十年复合增长率可达30%以上。国内AI芯片厂商如地平线、华为等正在加速追赶，具备较强的国产替代能力。在政策支持和市场需求的双重推动下，AI芯片及相关产业链将迎来重大发展机遇。