智能驾驶芯片主要是集成在前视一体机或者域控当中的形式交付。（1）前视一体机：主要 系智能驾驶芯片加一颗摄像头，以及 1-5 个毫米波雷达进行封装，可以实现前碰撞预警 （FCW）和道路线偏离预警（LDW）等基础的辅助驾驶功能，主要集中在 L1-L2 级自动驾 驶，结构和功能简单，发展比较成熟，背后采用的芯片算力系 5TOPS 以下的低算力芯片。 （2）域控制器：更高算力的（15-500+Tops）智能驾驶芯片集成在 PCB 板上，并连接多 个摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器，通过域控封装，主要实现 L2+及以上的自动 驾驶功能。
从实现的智能驾驶功能上看，L2 级发展初期分别通过行车和泊车两套互相独立的 ADAS 系 统实现基础的行、泊功能。（1）行车：前视一体机主要负责行车功能：包括自适应巡航（ACC）、 交通拥堵辅助（TJA）等。（2）泊车：用到的传感器一般是环视摄像头和超声波雷达，功能 包括全自动泊车（APA）、遥控泊车（RPA）等，背后芯片或采用 MCU/低算力智能驾驶 SoC 或集成至座舱 SoC 计算等方案。随着更高算力智能驾驶芯片的推出，通过集成 1-2 颗智能 驾驶芯片的域控来完成行车和泊车功能的一体化以及更为高阶的 NOA（领航辅助驾驶）和 自主代客泊车等功能成为目前趋势，更有利于算法的开发、算力和传感器的复用。
高阶智驾的落地：高速和城市 NOA 处于量产周期
高阶智能驾驶的落地—打通 NOA 功能是现阶段车企发力的主要方向。NOA（领航辅助驾 驶）本质是在行泊一体基础上，实现更高阶的辅助驾驶功能，可让车辆依据导航实现点到 点的自动驾驶，过程中车辆自动变道、超车、上下匝道。受制于目前 L3 级别智能驾驶尚未 放开，L2 朝着高速/城区 NOA 等更高阶智驾功能发展（大致可以理解为即市场上所区分的 L2+/L2++等级）。
由于面向的高速、城市场景不同，对应技术门槛和软硬需求不一，目前呈现两种发展趋势： （1）针对 25 万元以下大众市场车型：高速 NOA 处于快速向下普及期，成本是核心要素。 2023 年高速 NOA 技术已基本迈向成熟，由于主要面向高速场景，技术门槛相对不高。据 亿欧网，截至 1H24 中国智能电动汽车市场已经有超过 57 款车型可以实现高速 NOA 功能。 高速 NOA 主要基于 5-10V+3-5R 方案实现，所需芯片算力不高，目前核心在于如何继续降 本下沉至大众市场车型，替换原有的基础 L1-L2 功能。2024 年 10 月四维图新用户大会上， 公司首次亮相了面向 10 万元级车型市场的“自研 AC8025 芯片+地平线征程 3”舱行泊一 体解决方案，整套方案成本控制在单车 2000 元以内，有望继续推动高速 NOA 方案下沉。 （2）针对 25 万元以上的中高端车型：城区 NOA 迎来量产“元年”，技术落地仍是重点。 城市 NOA 面向全场景自动驾驶，对模型算法要求极高，背后配套芯片算力、传感器冗余相 应增强，成本短期难以压缩，实现功能完全落地是关键。目前主要由特斯拉（北美）、蔚小 理、华为系、小米等领衔城区 NOA 的逐步落地，传统自主品牌比亚迪、上汽、广汽、吉利 和长城也计划在 2024 年推出带城区 NOA 版本的车型。
从渗透率情况看： 目前基础 L2 级整体市场持续稳步扩容，但后续或将逐步下行。据高工智能汽车数据，2024 年 1-7 月，中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载 L2（不含 NOA）交付 460.99 万 辆，同比增长 21.68%，前装搭载率首次达到 40.26%。但我们认为随着更为高阶的智能驾 驶功能落地，仅带有基础 L1-L2 功能的车型渗透率 2025 年后将会逐步下行。 考虑到 L3 级以上级别自动驾驶所面临的法规、权责等长尾问题，我们判断未来三年高阶智 驾向 NOA 功能（L2+/L2++）发展会加速渗透。我们预计 2025 年国内搭载高速/城市 NOA 功能的乘用车渗透率分别达到 12.0/6%，整体 NOA 渗透率达到 18%左右。
NOA 等功能落地推动低算力芯片的升级
我们系统梳理了国内外 46 家智驾厂商的域控、一体机产品布局，具体分类包括国内外 Tier 1（德赛西威、经纬恒润、均胜电子、四维图新等；采埃孚、法雷奥等）、科技型公司（华 为、大疆、百度等）、新兴智驾企业（知行科技、纵目科技、宏景智驾、智驾科技等）、车 企旗下（毫末智行、亿咖通等）。从目前各家采用的硬件产品布局情况看，根据算力大小基 本可以分为低、中、高三种： （1）低算力芯片：算力范围区间大致为 0-10TOPs，是目前出货量最大的算力带区间。过 去以前视一体机产品作为低算力芯片的交付主体，主要出货芯片包括 Mobileye EyeQ1-Q4， 地平线 J2-J3，TI TDA4 VM 等。 （2）中算力芯片：算力范围区间大致为 10-150TOPs，可以实现 “L2+APA（自动泊车辅 助）+AVM（全车监视系统）”的全面行泊一体功能，并逐渐支持高速 NOA 和部分城区 LCC 等功能，其中搭载的芯片产品主要包括英伟达 Xavier（30Tops）、TI TDA4VH（32TOPs）、 黑芝麻智能 A1000（58TOPs）、英伟达 Orin N（84TOPs）、地平线 J5（128Tops）等。中 算力目标搭载车型的价位集中在 10-25 万元，该价位段车型销量占比在 2023 年高达 62%， 是消费力最集中的市场。相比城区 NOA 几万元的成本，目前大疆、四维图新、毫末等公司 表示旗下高速 NOA 方案已经将成本控制在 2000-5000 元。 （3）高算力芯片：算力范围区间大致在 150TOPs 以上，可以实现全场景复杂道路的城区 NOA。据小鹏在 2022 年 10 月 24 日科技日上的介绍，城市 NGP （小鹏的城市 NOA 名 称）的代码量是高速 NGP 的 6 倍，感知模型的数据是高速 NGP 的 4 倍，预测/规划/控制 相关的代码是高速 NGP 的 88 倍，因此对高算力芯片需求较大。由于成本较高，搭载的车 型价位普遍在 25 万元以上（2023 年 25 万元以上乘用车型占全部车型比例为 22%）。目前 搭载的芯片产品主要系英伟达 Orin X 或者 2 颗地平线 J5。根据高工智能统计，2023 年搭 载英伟达新车的交付均价为 38.7 万元。短期若要实现城市 NOA 在 25 万元以下价位段的渗 透，背后成本压缩的难度较大。
我们判断未来几年由于终端对成本同时对智能化的需求刚性，中算力智能驾驶芯片市场或 有望成为最大增量。（1）一方面，城区 NOA 的实现需要大算力芯片、大量数据积累、以及 云端算力集群等去训练大模型，技术难度高且综合资金投入高昂，领先的城市 NOA 算法能 力往往掌握在新势力主机厂手中，目前规模难以实现城市 NOA 的价格下探。（2）从综合成 本和功能来看，面对 25 万元以下的大众市场，利用中算力实现高速 NOA 等功能或是最具 性价比、最成熟的方案。我们看到大疆、毫末智行、佑驾创新、亿伽通等近 30 家公司自 22 年以来集中推出了相关产品，高速 NOA 算法已经基本成熟。而要实现流畅、好用的高 速 NOA 算力基本需要在 30TOPs 以上，但目前部分厂商如宏景智驾、福瑞泰克、易航智能 等可以通过分时复用等方式，利用 10-20TOPs 的有限算力基本初步达成了高速 NOA功能， 可以更大程度实现搭载车型的价位段下沉。此外，高速 NOA 面临场景相对简单，可以极大 程度去掉传感器和芯片冗余，成熟的单芯片行泊一体甚至高速 NOA 方案能够在短周期内开 发成功并量产上车。
此外，在降本推动下，Tier1 正积极布局中算力平台舱驾融合的开发。在 EEA 集中化趋势 推动下，多家 Tier1 正开发布局舱驾融合平台，配套整车厂迭代汽车电子电气架构，智驾域 和座舱域功能融合，在芯片级和域控级的融合下可以使整体硬件成本实现约 20-30%下降。 德赛西威最早于 2022 年 5 月基于英伟达率先发布第一代可量产的车载智能计算平台 “Aurora”，算力可达 2000TOPs 以上。最近一年来，随着国内黑芝麻智能 C1200 跨域融 合家族等芯片端产品的推出，多家 Tier1 开始在基于国产单 SoC 情况下打造实现高速 NOA 功能、记忆泊车、智能座舱控制的“舱行泊”一体化平台，包括均胜电子、NULLMAX、安 波福、法雷奥、博世均在 2024 年北京车展期间推出相关跨域融合产品。
算力需求升级，车端智能驾驶 SoC 市场空间加速扩容。我们认为一体机市场整体功能有限， 需求趋于饱和，从 2025 年后随着 L1 和基础 L2 级别智能驾驶规模下降，会逐步下滑被域 控等新的产品形式替代。而对于 NOA 等的高阶智驾需求将驱动 SoC 规模增长。我们测算 2022 年国内自动驾驶 SoC 规模为 12.4 亿美元，预计 2025 将达到 27.9 亿美元，2030 年 预计将达到 67.7 亿美元。
国产算力芯片安全可靠性逐步成熟，加速进口替代
目前车载芯片主流供应商包括：英伟达、高通、特斯拉（自供）、Mobileye、TI 等国际厂商， 及地平线、黑芝麻智能、华为智能等国内厂商。 英伟达、高通、TI 等海外厂商有完整的开发工具链和良好的上下游生态，芯片设计偏通用 型。Mobileye 方案不完全开放，车企可以参与设计的程度较低。从产品维度看，国内智能 驾驶芯片厂商目前拳头产品如黑芝麻智能华山 A1000 系列、地平线征程系列经过了 2-3 年 维度量产后，在 2-128Tops 算力领域产品的安全可靠以及量产能力逐步被验证。
随着汽车芯片国产化的要求推进，一方面出于供应链安全考虑，另一方面国内智能驾驶芯 片厂商能力的完善和产品验证，国内芯片厂商获得的定点在不断增加。国产化趋势正在加 速，通过统计国内外 Tier1 智驾域控厂商的产品情况，我们看到 2023 年之后，在降本以及 供应链安全需求下，国产芯片的配套定点在加速落地，多家域控厂商已经基于国产芯片部 署了从基础 L2 到高阶城市 NOA 的全方面高低配产品。
国产智能驾驶芯片在中、低算力领域出货量近两年快速增长。目前国内智驾芯片厂商逐步 在低中高算力区间布局完备，在中低算力区间具有较好的量产能力。 1） 在低算力区间（0-10Tops），国产智驾芯片厂商竞争优势不输传统龙头。地平线 J2/J3 推出时间相对较早，主要系配套一体机产品。经过近几年的验证，2023 年地平线 Horizon Mono（前视一体机产品）出货量已经达到 167 万套，根据高工智能统计，2023 年地 平线作为国产智驾芯片的代表厂商，在国内自主品牌前视一体机的市场份额仅次于 Mobileye，占比高达 24%，超过瑞萨、AMD、德州仪器等传统芯片厂商。2024 年，地 平线份额提升至 34%，超过 Mobileye。 2） 在中高算力区间（10-128Tops），国产智驾芯片厂商正实现“1 到 N”的出货规模。根 据盖世汽车统计，2023 年地平线 J5 芯片出货量达到 20 万颗。黑芝麻 A1000 系列芯片 自 22 年量产以来，22/23 年芯片出货量分别为 2.5/13.7 万颗。 3） 在高算力区间（128Tops 以上），国产智驾芯片面临更加激烈的竞争。黑芝麻智能、地 平线等国内厂商过去主要发力布局中低算力区间，在该区间的多个国产芯片产品已经实 现规模量产。目前正往 200TOPs 以上的高算力区间发力，随着 2023 年华为 MDC610/810 平台（200-400Tops）量产、2024 年地平线征程 6（560TOPs）、黑芝麻 智能华山 A2000 的推出，国产芯片也将在高算力区间迎来持续突破。但考虑到在高算 力区间英伟达的垄断优势、以及蔚来、小鹏等自研芯片带来的需求挑战，国产芯片在高 算力领域的验证、测试周期更长，规模放量或仍需时日。
Mobileye 过去在前视一体机领域份额一直处于垄断低位，但公司在 2024 以来由于汽车缺 芯缓解，导致 Tier 1 客户在不断去库存；但更重要的是，公司指出面临中国市场的竞争加 剧、份额下滑。我们看到公司在年初和 2Q24 业绩会上连续两次下调了全年的出货量指引， 公司指引 2024 年出货量 2800-2900 万颗，较去年 3700 万颗出货量下滑 22-24%。
智能驾驶的产业链分工方面，主要有三种模式： “黑盒”模式：从底层架构到 SoC 以及算法和操作系统，由芯片厂商提供一站式服务，将 整个软硬件自动驾驶系统和整车开发分离，不支持车企修改其中的算法，车辆数据不与车 企共享，主要代表厂商是 Mobileye 和华为等。该模式拥有比较成熟的打包交付，以及速度 和成本优势，更利于车企进行快速部署。 “白盒”模式：在白盒模式下，由主机厂主导解决方案的开放，对主机厂的技术能力要求 极高，且所需资金投入大。该模式下主机厂决定芯片采购、指定 Tier 1 提供域控制器硬件 生产，主导核心的自动驾驶底层算法架构，掌握数据权限；由芯片厂提供芯片、中间件、 开发软件栈和原型设计包。该模式代表厂商包括英伟达、TI、地平线等。 “灰盒”模式：黑盒模式不能满足主机厂对于主导智能化研发的需求，白盒模式会让主机 厂耗时耗力，因此出现了一种新型的整零关系以达成平衡，“灰盒模式”介于两者之间。灰 盒模式下，主机厂仍选择由供应商负责提供智能驾驶解决方案，但同时会加强和供应商的 绑定，在智能化研发方面深度参与加强自主权和话语权。Mobileye、地平线均有提供该模 式以加强和主机厂的绑定。
过去两年中，车企追求智能化的主导权，特别是高阶智驾方案等城市 NOA 功能探索方面， 生态开放是多数主机厂的要求。围绕主机厂个性化需求，各种供应商主体不断变换角色， 将一体机市场的传统“黑盒”交付制合作模式演变成更加开放的“灰盒”、“白盒”模式， 主机厂在智能驾驶方案中占据主导权，深度参与解决方案的定制，实现差异化。过去的智 驾龙头 Mobileye 的芯片不完全开放，车企可以参与设计的程度较低一直是其打入高阶智驾 市场的阻力。在车企对智能化话语权要求的提升下，“白盒”/“灰盒”模式是过去两年大部 分主机厂在高阶智驾探索途经中的选择。但不同主机厂对智能驾驶的投入程度不同，产业 链不同环节供应商在分工合作方面呈现出非常大的差异化。
随着智能化竞争在逐步加剧，华为模式入局以及特斯拉的 FSD 有望入华，给主机厂自研的 时间紧迫性角度带来了非常大的挑战。特别是随着 2025 年之后，特斯拉、小鹏低价车型推 出，我们认为或将打响高阶智驾在 20 万元以下的车型上的渗透。目前大众市场的主要参与 方，主机厂如比亚迪、长安、长城、吉利、上汽等尚未量产全栈自研能力，许多第三方供 应商的成熟、性价比高、响应和上车速度快的方案，即成了主机厂目前阶段边自研边合作 的供应之策。
受益于目前智能驾驶产业链分工不明晰、国内芯片厂商在不断补足算法能力后，在逐步获 得更大的产业链价值量。（1）黑芝麻智能：基于 A1000 芯片布局乘用车算法 Drive Eye、 Drive Sensing 和 Drive Brain，提供针对 L1-L3 的算法解决方案；同时针对商用车领域，公 司还与三一、中车等合作提供商用车中央域控解决方案产品；（2）地平线：公司目前量产 了基于 J2/J3/J5 芯片的 Horizon Mono、Horizon Pilot 和 Horizon SuperDrive，针对不同等 级智能驾驶。根据招股书，目前公司 Horizon Mono 合作车型超过 200 款，Horizon Pilot 合作车型超过 25 款，Horizon SuperDrive 针对城市 NOA 场景的解决方案处于开发阶段， 预计 2026 年首发量产。
芯片架构方面，地平线、黑芝麻均配有 ASIC 芯片，软硬件能力结合互补。单 CPU 架构难 以满足自动驾驶的大量并行计算需求，需要搭载对应 AI 专用芯片或 GPU 进行深度学习计 算。（1）黑芝麻智能采用 CPU+GPU+ASIC，国外代表厂商包括英伟达、特斯拉、高通等； 往往系利用 CPU 进行任务的处理和指令调度，专门设计的 ASIC（NPU）主要负责数据集 的并行运算，而 GPU 可能更多是负责浮点处理、图像渲染等工作。（2）地平线在 J2-J5 系 列采用的是 CPU+ASIC，国外主要代表厂商是 Mobileye。地平线自研专用的 ASIC 芯片 BPU，推出高斯、伯努利、贝叶斯、纳什几种架构，逐步实现卷积神经网络（CNN）、循环 神经网络（RNN）和 Transformer 等复杂神经网络模型的高效计算。 我们认为芯片公司原先研发的专用 ASIC 深度学习处理架构，即是基于自身对智能驾驶软件 和算法的深入理解而设计。因此应用芯片公司处理硬件去其提供的通用性芯片算法时或更 具有出色的性能、高能效和低延迟，也为主机厂的开发和后续适配工作降低了成本，提高 了效率。而反之对于智驾算法的不断研发和深入，更利于公司往后对芯片架构进行进一步 的优化设计，如更好的去掌握 CPU、GPU 的算力需求、更好地优化设计 NPU 架构，包括 将算法固定成算子从而加强芯片的效率和通用性等，不断迭代芯片硬件，通过不断地迭代 提升效率。如地平线最新一代 BPU 纳什架构，专为大参数量 Transformer、大规模交互式 博弈而设计，以针对目前前沿算法提升计算效率。
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