无人驾驶若想实现全流程的无人化操作，仍需解决无人充电问题。
车载摄像头是 ADAS 系统、汽车自动驾驶的核心传感设备，主要通过镜头和图 像传感器实现图像信息的采集功能。 车载摄像头安装部位主要包括前视、环视、后视、侧视和内置，其中前视摄像头 可分为单目、双目和三目，双目和三目测量距离较远且精度较准确，逐步成为汽车前 视主流；环视、后视、侧视和内置均为广角镜头，可获得更好的视野范围。
自动驾驶等级持续提升，单车摄像头数量也在不断增加。据聆英咨询，目前处于 主流的 L2 等级则需要前视、后视、侧视、环视总计 3-8 颗，而特斯拉的 Robotaxi 和 萝卜快跑的 L4 等级则需要 8-12 颗摄像头。从各部位摄像头增幅来看，ADAS 的推 进带动前视成为主要的增长领域，从 L0 的 1 颗提升至 L5 的 5-8 颗。
从中国乘用车单车平均摄像头搭载量来看，2020 年仅为 1.6 颗，预计 2025 年 提升至 6 颗。中国 ADAS 搭载量和市场规模持续攀高，2020-2025 年搭载量和市场 规模 CAGR 均为 35%。
前视呈现出多目化和高像素化。对比特斯拉、蔚来、小鹏、理想车型，仅有 J5 平台的 L7/L8 搭载了一颗前视，其他车型均搭载 2-3 颗摄像头。 前视像素方面，各车厂均不断升级前视像素，8M 像素较 1-2M 像素具有更长的 探测距离和更广的视场角，且具有更高的 HDR 和更优秀的 LED 闪频消除功能，具 有更强的视觉抓取能力，更符合 ADAS 发展趋势，将逐步成为市场主流。
存储芯片主要应用于汽车中的信息娱乐系统、动力系统和 ADAS 等领域。电动 智能化趋势的进一步推进，将持续带动车载存储芯片用量需求。 据佐思汽研数据，汽车存储芯片在汽车半导体中的价值占比从 2023 年的 8%左 右预计提升至 2028 年的 10%-11%。据共研网数据，全球汽车存储芯片预计从 2020 年的 33.85 亿美元提升至 2025 年的 81.93 亿美元，CAGR 约 19.33%。
智驾等级的提升，汽车所处理的数据量也呈指数级增长，促使存储升级。据 SK 海力士披露数据，智能车单车 DRAM 容量可达到 151GB，Nand 容量需求可达到 1856GB，对存储需求主要体现在车载娱乐和 ADAS。 据 eet-china 数据，L1 和 L2 对数据的处理要求较低，存储容量需求相对较小； L3/L4 的 ADAS 和车载娱乐功能不断丰富，对 DRAM 的容量需求提升至 6-12GB， NAND 容量也有较大提升；可实现无人驾驶的 L4/L5 级别对车载娱乐和 ADAS 的存 储要求更高，DRAM 容量需求增加至 20GB 以上，NAND 也达到 1TB 以上。
智能驾驶等级提升所产生的大量数据计算需求是推动车规级存储发展的根本动 力。L1 和 L2 的 DRAM 为 LPDDR4，带宽均在 100GB/s 以下，L3 升级为 LPDDR5， 带宽在 200GB/s 以上，L4/L5 可实现无人驾驶，预计搭载 GDDR6，带宽更有较大幅 度提升，约是 L1 的 9 倍。
从车规级 Nand 来看，L1/L2 为 eMMC，容量约在 100GB 以下，L3 可搭载 eMMC 或 UFS 2.1，容量约在 100-512GB，L4/L5 则需要搭载 PCIe，最高容量可达 2TB， 约是 L1 的 20 倍。
Nor flash 主要应用于汽车的摄像头、毫米波雷达、激光雷达到 ADAS、屏幕显 示，以及 WiFi、蓝牙、UWB 等领域，单车 Nor Flash 用量从十几到几十颗不等。 智能汽车对 EEPROM 使用需求高达 30-40 颗，相较普通燃油车 EEPROM 使用 的 15 颗左右有较大提升，且正在向 BMS、智能座舱、网关、三电系统等应用延伸。 新型存储 FRAM 相较传统的 Flash、EEPROM 在读写耐久性、写入速度和功耗 方面更具有优势，目前已应用于安全气囊数据存储、事故数据记录器、新能源车 CAN 盒子、新能源车载通信终端等领域，未来将有望替代 Flash 和 EEPORM，在汽车领 域的应用进一步扩大。
据佐思汽研数据，在特斯拉 HW3.0 中，第一代 FSD 存储带宽仅为 34GB/s，难 以支撑下一代大模型运行，因此在 HW4.0 中搭载了 16 颗 GDDR6，每颗 2GB，加 上座舱控制器里的 4 颗 GDDR6，合计 20 颗共 40GB，成本在 160 美元以上，而 HW3.0 的成本约为 28 美元。 预计车载存储下一代将会是 GDDR6，GDDR6 之后将会是 HBM，特斯拉的HW5.0 或第三代 FSD 芯片可能采用 HBM 存储，但短期内仍以 GDDR6 为主。
无人驾驶若想实现全流程的无人化操作，仍需解决无人充电问题。特斯拉在 24H2 提交了四项关于无线充电相关专利，揭示了特斯拉未来将可能采用无线充电方 式为汽车充能，将有望推动其他车厂在无线领域的布局。 目前无线充电采用电磁感应和磁场共振两种方式，磁场共振通过车位上的“发射 线圈”和车内的“接收线圈”实现电磁共振来传输能量，对位置要求较低，充电距离 也较长，相较电子感应更适用于汽车无线充电。 目前汽车无线充电尚未大规模量产，结构相对复杂，成本相对较高，在相同功率 下，无线充电的成本是 OBC 的 4-5 倍，虽然短期内无法大规模替代有线充电桩，但 未来随着特斯拉的破局，无线充电设备降本路径明显，或对充电桩市场形成一定替代。 从市场规模来看，据 Towards automotive 数据，全球电动汽车无线充电市场规 模有望从 2023 年的 1 亿美元提升至 2030 年的 13.5 亿美元，CAGR 可达到 45%。
中国新能源汽车和充电桩的比例虽处于下滑阶段，在 24H1 达到 2.41：1，但未 达到国际要求的 1：1，仍处于充电基础设施建设阶段。随着各大新能源车厂推进无 线充电技术研发和应用，随车配建的私人桩数量将有望替换成无线充电设备。 无线充电存在功率小、充电速度慢的问题，中长期内将对交流充电桩形成替代效 应。据能链研究院数据，7kW、11kW 是当前无线充电研发的主流，行业标准也围绕 11kW 的功率等级展开，功率水平与家用、小型停车场等交流充电桩类似，随着无线 充电设备的不断降本，将有望对交流充电桩应用形成替代效应。 美国 ORNL 研发出一款功率达到 100kW 的无线充电设备，是传统线圈技术的 8-10 倍，可达到直流充电桩的功率水平。随着技术不断成熟，成本持续下降，大功 率无线充电设备有望普及，从长期来看将有望替代部分直流充电桩。 从家用充电桩市场来看，据弗若斯特沙利文数据，预计 2023-2027 年全球家用 充电桩销量 CAGR 为 31%，无线充电设备替代空间广阔。
汽车智能化水平的提升，带动其 EE 架构从以前的分布式 ECU 架构升级至集中式域控制器架构，并继续向中央集成式架构方向演进。 在集中式域控制器架构阶段，传统 MCU 无法满足复杂的电子电气架构和海量数 据处理需求，SoC 凭借计算能力提升、数据传输效率高、芯片使用量减少、软件升 级更灵活等多种优势，成为汽车芯片设计及应用的主流趋势。
自 2021 年以来，新能源汽车销量快速增长，叠加自动驾驶促进汽车端侧 AI 发 展，提升对计算芯片的需求，带动 SoC 芯片进入高增长期。预计全球车规级 SoC 市 场规模增速在 2021-2025 年均保持在 35%以上，预计 2024-2028 年 CAGR 达到 27%。 中国在汽车智能化方面具有一定领先优势，SoC 需求量占全球较高水平，增速 也高于全球水平，中国汽车 SoC 市场规模在 2021-2025 年保持在 40%以上，预计 2024-2028 年 CAGR 为 28%。
自动驾驶 SoC 是专门为自动驾驶设计的 SoC。据黑芝麻招股书披露，2019-2024 年，全球和中国 ADAS 应用的 SoC 市场规模 CAGR 分别为 40%和 55%，预计 2024- 2028 年 SoC 市场规模 CAGR 分别为 24%和 23%。
根据不同级别智驾方案对主控 SoC 芯片在 AI 算力上的需求，智驾 SoC 可以分 为小算力芯片（2.5-20 TOPS）、中算力芯片（20-80 TOPS）和大算力芯片（≥100 TOPS）。 小算力芯片以基础的 L0-L2 的辅助驾驶功能为主，部分车型可提供 NOA 功能， 搭载车型价格区间为 10-15 万，特点是追求高性价比。 中算力芯片主要为轻量级行泊车一体域控制器方案，以实现高速 NOA、城市记 忆 NOA 和记忆泊车等功能为主要特点，部分车型可提供城市 NOA，搭载车型价格 区间为 15-25 万。 大算力芯片支持高阶行泊车一体域控制器方案，甚至驾舱一体方案，实现“好用” 的城市 NOA、AVP 等 L2+级别的功能，部分车型考虑硬件预埋，用于实现 L3 及更 高阶的自动驾驶功能，搭载车型价格区间为 25 万以上。 在通往高阶智能驾驶功能的发展过程中，需要新的算法（Transformer+BEV+ OCC）和更先进的整车 EE 架构（中央计算+区域控制）去实现，而这都需要更大算 力 SoC 芯片作为“基石”来支撑。
