（報告出品方/作者：浙商證券，施毅）

1 汽車電子電氣架構由分佈走向集中，並最終走向中央計算

隨著汽車智慧化，網聯化的滲透與普及，汽車電子電氣零部件佔汽車的比重也逐漸提 高。高階駕駛輔助系統，車載多媒體娛樂系統等逐漸成為消費者關注且左右購買決策的功 能配置。越發複雜的系統對感測器、電子控制器（Electronic Control Unit， ECU）的數量有 了需求，如自動駕駛的攝像頭，毫米波雷達；多媒體娛樂系統的副駕駛娛樂螢幕，HUD 抬 頭顯示系統等。傳統的分散式電子電氣架構（Electrical/Electronic Architecture， EEA）逐漸 在日益複雜的系統需求面前力不從心，集中式的區域控制器（Domain Control Unit， DCU），即域控制器概念應運而生。在未來，隨著高效能算力平臺的進一步發展，汽車電 子電氣架構將會進一步集中整合，向中央計算平臺方向演進。

1.1 傳統分散式電子電氣架構難以適應發展趨勢

隨著 21 世紀以來，科學技術的發展，車輛所搭載的高科技功能逐漸增加。而

於此

相呼 應的是，車輛搭載的電子控制器（ECU）越來越多，例如控制發動機表現的 ECM 模組、 管理新能源汽車電池的 BMS 模組以及用於 360 度環視影像融合計算的 AVM 模組等等。據 焉知汽車資料，一輛現代豪華汽車中通常包含了 70 到 100 個 ECU。分散式的電子電氣架 構由於算力分散、線束成本及重量、通訊頻寬低以及整合維護困難四大問題，難以適應汽 車智慧化發展趨勢。

1、 算力分散無法高效利用。分散式架構下汽車搭載數十個控制器，且為保證效能穩 定性及安全性，每個控制器晶片硬體算力相對其上執行的程式都有所冗餘。這就 導致從整車維度，各個控制器的能力“各自為政”，無法高效協同。反之在集中式 電子電氣架構

2、 線束成本及重量劣勢。龐大的 ECU 數量同樣意味著複雜、冗長的匯流排線束。據電 子工程世界網資料，一輛高階汽車的線束使用量約 2km，重量在 20~30kg。線上 束中，線纜材料本身重量佔到線束總重量的 75%左右。集中式的電子電氣架構以 及域控制器的引入，可極大的縮短線束的使用量。

3、 無法支援高頻寬車內通訊。在分散式 ECU 時代，計算和控制的核心是 MCU 芯 片，傳輸的基礎核心是基於傳統的 CAN、LIN 和 FlexRay 等低速匯流排。隨著 ECU 的不斷增多，導致匯流排負載增加，基本上達到允許的上限了，這樣容易導致訊號 丟幀、匯流排堵塞等技術難題，從而導致安全隱患。但在域控制器時代，高效能、 高整合度的異構晶片作為域的主控處理器，域內統一排程控制，域外透過乙太網 等進行高速通訊。目前百兆和千兆的乙太網已在多款新車型上得到應用。車載以 太網每節點實施成本高於 CAN 、 LIN，與 FlexRay 相當。在未來，資料傳輸速度 的制約將使得車載乙太網替代傳統匯流排成為必然。

4、 系統整合及 OTA 維護困難。各個 ECU 開發主要由各 Tier1 提供主機廠，主機廠由 內部團隊進行整合整合。對主機廠整合開發能力，供應商管理能力提出了很高的 挑戰。此外，分散式的架構零散的 ECU 佈局也難以支援車載軟體線上升級 （OTA），從而加大了軟體後期維護迭代的難度。目前，OTA 已經從部分新勢力車 企的獨門絕技，逐漸大眾化，各個車企的更新迭代頻率也在快速提升。據國家市 場監督管理總局披露的資料，2021 年各大車企報告 OTA 升級 351 次，較 2020 年 同期上升了 55%，而涉及到的車輛達到 3424 萬輛之巨，更是較 2020 年同期暴增 了 307%。

1.2 集中式架構逐漸演進，特斯拉暫時領先

在集中式電子電氣架構中，各個 ECU 模組根據劃分進行整合“打包處理”，形成數個 域控制器，利用處理能力更強的多核 CPU/GPU 晶片相對集中的去控制每個域，使原有的數 十上百個 ECU 模組數量減少為數個域，域控制器之間基於需求透過乙太網等高速匯流排或 CAN/CAN FD 低速匯流排建立通訊連線。集中式電子電氣架構的推進可分為六個階段，分別 為分散式——ECU 集中式——功能域集中式——跨域集中式——中央-區域集中式——雲計 算式。

功能域集中式是以博世等傳統 Tier 1 提出的基於功能模組進行的切割。其將整車分為 動力域、底盤域、車身域、智慧駕駛域、智慧座艙域五大域組成。近年來，該切分方法得 到了廣泛的實施，並得到進一步的發展。當前趨勢為將車身域、底盤域和動力域三個相對 傳統封閉且對功能安全等級要求較高的域整合成為整車控制域。從而形成整車控制域、智 能駕駛域和智慧座艙域的三大域組合。 2019 年，華為提出的 CC（計算+通訊）架構，用分散式網路＋域控制器的架構，將車 輛分為三大部分：駕駛、座艙和整車控制，並推出了三大平臺：MDC 智慧駕駛平臺、CDC 智慧座艙平臺和 VDC 整車控制平臺。華為透過提供晶片＋作業系統，將上述三大平臺的每 一個平臺都打造成一個生態系統。

以特斯拉為代表的以 ECU 模組在車輛物理空間內所在位置進行的整合，即跨域集中 式。特斯拉 Model 3 及 Model Y 的車電子電氣架構分為四大部分：CCM（中央計算模組）、B CM FH（前車身控制模組）、BCM LH（左車身控制模組）、BCM RH（右車身控制模組）。其中 CCM（中央計算模組）由三個模組組合而成：智慧座艙系統（IVI），智慧駕駛系統（ADAS）和車 內外通訊系統，其共用一套液冷系統。基本上實現了中央集中式架構的雛形，但並不是嚴 格意義上的中央 集中式架構，業內把這種型別稱之為“準中央-區域集中式架構”。 1、 前車身控制模組：負責整車電源分配，車輛前艙用電器的邏輯控制和驅動； 2、 左車身控制模組：負責左側用電器的配電，左側用電器的邏輯控制和驅動，包括 左車身便利性控制以及轉向、制動等底盤控制等； 3、 右車身控制模組：負責右側用電器的配電，右側和背部用電器的邏輯控制和驅 動，包括右車身便利性控制、動力系統、空調等。

相比較功能域集中式，跨域集中式可以拋棄硬體的束縛實現軟硬的解耦，同時在物理 上可以讓線束更短。但是同樣的跨域集中式需要車企要有全棧自研的能力，包括底層硬體 架構到上層的軟體開發。也正因為此，當前大部分車企還是選擇按照功能域集中的方式進 行開發，而自研能力較強的廠家已經逐步實現的功能域集中式的架構，並且正朝著跨域集 中式架構邁進。 在未來，電子電氣架構會進一步發展，向中央-區域架構演進。在這種架構下，算力全 部向中央計算機集中，中央計算機完成車控，娛樂，駕駛輔助等所有能力的提供，承擔類 似“中央大腦”的角色；在區域端，由區控制器（Zonal Control Unit）充當閘道器、交換機角 色，並完成供電。保證來自中央計算機的指令上下通達。

各家車企無論其電子電氣架構如何演進，可以發現其智慧座艙域控制器以及智慧駕駛 域控制器都相對獨立，未被其他域控整合，而是在不斷吸納其他控制器。在邁向中央-區域 式集中的過程中，智慧座艙域控制器、智慧駕駛域控制器將組成中央計算器的核心。

2 智慧座艙與智慧駕駛為當前競爭焦點

當前域控制器的競爭焦點主要在智慧座艙以及智慧駕駛領域。其原因為其使用者感知度 高、使用者接受度高、科技屬性附加值高以及智慧座艙開發難度相對較低。

2.1 智慧座艙域：使用者認接受度高，開發難度相對低

相對於其他汽車技術，智慧座艙實現難度相對較低，並且直面使用者，能夠給使用者帶來 直接的感官體驗。根據 HIS 在 2021 年 7 月進行的調查顯示，近 8 成使用者對智慧座艙配置有 需求，其中更有 17。4%的使用者認為智慧座艙為購車必須配置。故車企投入智慧座艙價效比 高，智慧座艙已經成為汽車智慧化道路上率先落地的領域。

2.1.1 智慧座艙域發展歷史

智慧座艙主要的發展歷史主要分為三個階段，在 2000 年之前為機械時代；2000 年至 2015 年為電子時代；2015 年至今為智慧時代。 機械時代：座艙主要就只有單一的機械儀表，簡單的音訊播放裝置，物理操作按鍵， 除此之外，沒有中控顯示屏，並且整合度較低，無智慧化配置。 電子時代：座艙多為機械儀表，極少數有液晶儀表，除此之外，多為物理按鍵，極少 數為觸屏，擁有娛樂系統，小尺寸娛樂顯示，除此之外，整合度較低，智慧化程度低。 智慧時代：當前的座艙已經正式進入了智慧化當中，座艙大尺寸屏顯示、多聯屏出 現，資訊娛樂系統功能逐漸豐富，互動方式多樣，且為高度整合化，安全程度較高，智慧 化程度高。 在未來，智慧座艙作為人車互動的第一入口，會進一步快速發展。在人機互動層面， 人與車輛的互動不只會侷限在螢幕影象互動（GUI）與語音系統（CUI），聲音（VUI）、香 氛嗅覺（FUI）、座椅震動、HUD、燈光（LUI）等都可成為人機互動的介面。在硬體層 面，車內多屏互動趨勢明顯，跨域算力融合也會進一步推進，對於軟硬整合開發及域控制 器算力會有更高的要求。

2.1.2 智慧座艙域控市場規模

根據 ICVTank 資料，2022 年，預計全球智慧座艙行業市場規模達 461 億美元，平均 CAGR 達 8%。其中，中國智慧座艙配置滲透要明顯快於全球，根據 IHS 預測，2020 年中 國市場智慧座艙滲透率為 48。8%，預計在 2025 年滲透率有望達到 75% 高工智慧汽車研究院監測資料顯示，今年 1-9 月中國市場（不含進出口）乘用車前裝 標配搭載座艙域控制器上險交付為 114。99 萬輛，同比增長 52。81%；前裝標配搭載率為 8。06%。ICVTank 資料顯示，2019 年全球智慧座艙域控制器出貨量為 40 萬套，預計 2025 年全球智慧座艙域控制器出貨量將達到 1300 萬套。

2.2 智慧駕駛域：L2 級快速普及，行泊一體為明顯趨勢

目前量產上市的 L2 級別智慧駕駛系統多為基於傳統分散式電子電氣架構開發的，即高 速行車中的智慧駕駛由一個控制器控制，自動泊車及 360 全景影像由另一個控制器控制。 隨著高速的駕駛輔助功能逐漸覆蓋城市場景；泊車系統從最簡單的 360 環視影像逐漸發展 為自動泊車甚至自動代客泊車（AVP），低速與高速兩套智慧駕駛輔助系統軟硬體逐漸產生 了功能上的交集。行泊一體化智慧駕駛域控制器就此站上舞臺，其具體優勢為硬體共享； 多感測器融合；減少硬體成本；降低開發難度以及為未來“目的地到目的地”的真正自動 駕駛的實現打下硬體基礎。

2.2.1 智慧駕駛域發展歷史

智慧駕駛系統，又被稱為駕駛輔助系統或者自動駕駛系統。其基本構造為透過車載感 知元器件感知車輛行駛周邊環境，由處理器或者域控制器進行加速、制動、轉向的計算並 給出決策，最終釋出指令由動力系統、制動系統、轉向系統進行執行從而達到車輛自動行 駛的目的。其發展歷程可根據主流智慧駕駛分類等級劃為六個階段。根據 2021 年 8 月國家 市場監管總局及標委下發的《汽車駕駛自動化分級》檔案，汽車自動化共劃分為 6 個等 級，即 L0-L5，其中 L0-L2 為輔助駕駛，系統能夠輔助駕駛員執行動態駕駛任務，L3 及以 上被稱為自動駕駛，系統能夠執行全部動態駕駛任務，L3 需根據需要提供接管。

目前智慧駕駛輔助系統正在快速發展普及期，正在處於“L2 級駕駛輔助系統快速普 及，L3 級駕駛輔助快速成熟”的歷史階段。根據 IDC 公司釋出的《中國自動駕駛汽車市場 資料追蹤報告》，2022 年第一季度，L2 級駕駛輔助系統在乘用車市場的滲透率為 23。2%。

2.2.2 智慧駕駛域控市場規模

根據 IDC 統計，如今市場上 L2 級別駕駛輔助乘用車中，21。4%為域集中控制實現的， 即透過智慧駕駛域控制器實現的，大部分車企還是使用傳統分散式控制的方式實現 L2 級別 駕駛輔助。根據高工智慧汽車統計，參考 2021 年交強險上險資料，智慧駕駛域控制器實際 出貨量僅為 53 萬套左右，滲透率為 3%左右。智慧駕駛域控制器尚處於萌芽之中。

3 域控制器產業鏈解構，高效能晶片為其核心

將域控制器從下至上拆解可以發現，其最底層為主控晶片，在其之上為作業系統層、 中介軟體層以及應用軟體演算法層，一款好的域控制器的成功關鍵是多層次的軟體硬體的有機 結合。主控晶片目前多采用多核異構的“CPU+XPU”SoC 晶片，競爭的焦點主要在於晶片 的有效算力、算力能耗比、成本等。作業系統及中介軟體主要負責對硬體資源進行合理調 配，以保證各項智慧化功能的有序進行。其中，軟體作業系統競爭格局較為穩定，多以QNX 和 Linux 及相關衍生版本為主。應用演算法則是基於作業系統之上獨立開發的軟體程 序，是各汽車品牌差異化競爭的焦點之一。

3.1 科技廠商入局域控制器，業務模式多樣

車企對於高效能多核異構 SoC 的需求也在吸引著科技廠商入局，當前國內外主要的芯 片廠商由英偉達、德州儀器、Mobileye、高通、AMD、華為、地平線等。在中游為 Tier1 整合供應商，國內主要玩家為德賽西威、中科創達、東軟睿馳、經緯恆潤、華為等。 在軟體定義汽車的大趨勢下，在域控制器開發上，車企與供應商之間的關係相較於 ECU 控制器時代正在發生微妙的轉變。傳統上，車企向定點的 Tier1 釋出需求，Tier1 基於 進行軟硬體控制器的開發，最後交由車企進行整合及測試驗收。而在智慧化時代，車輛的 智慧化、科技化功能越發被消費者以及車企重視，越來越多的車企建立起了自己的軟體自 研團隊甚至是硬體自研團隊，希望牢牢的把產品定義的主導權握在自己手中。車企與供應 商之間形成了多樣化的合作模式，以適應車企不斷擴大的自研需求。當前車企與供應商在 域控制器領域的商業合作模式可以分為一下幾種：

1。 交鑰匙型：供應商完成底層硬體、作業系統、中介軟體、應用軟體全部開發，車企 負責系統整合。尤其適用於自動駕駛系統解決方案商、智慧座艙軟體平臺廠商， 比如百度 ACU 由偉創力負責代工生產，毫末智行也與偉創力達成合作，甚至眾 多的自動駕駛初創企業，都可能採用這一模式，透過 ODM/OEM 代工商提供車規 級硬體前裝生產能力的補充，為主機廠提供“域控制器+ADAS 系統整合開發” 整套解決方案。

2。 應用自研型：供應商完成底層硬體、作業系統、中介軟體的開發，車企負責相對簡 單的應用層開發。Tier1 採用白盒或灰盒模式，車企掌控自動駕駛或智慧座艙應用 層開發許可權，晶片廠商、Tier1、車企往往形成了深度合作，晶片商提供晶片、開 發軟件棧和原型設計包，Tier1 提供域控制器硬體生產、中間層以及晶片方案整 合。這一模式的典型合作案例包括德賽西威+英偉達+小鵬/理想/智己、極氪 +Mobileye+知行科技等。

3。 中介軟體以上自研型：供應商完成底層硬體、作業系統，車企負責中介軟體及上層應 用開發。這種模式下，供應商主攻域控基礎軟體平臺，向上可支撐車企掌控系統 自主開發權，向下可整合晶片、感測器等 Tier2 的資源，TTTech 是這一模式的鼻 祖，目前估值超過 10 億美元，重要股東包括奧迪、三星電子、英飛凌、安波福 等。

4。 硬體代工型：供應商完成硬體代工，剩餘均由車企自研。這一模式首先由特斯拉 引入，而後被蔚來，小鵬等新造車勢力採用，特斯拉設計域控制器，由廣達、和 碩代工，蔚來則尋求偉世通和偉創力的支援。

5。 Tier0。5 型：車企深度繫結產業鏈，力求全棧自研。這種模式下，車企源於全棧自 研能力的需求，或獨立旗下零部件公司或與 Tier1 公司合資形成 Tier0。5，比如上 汽旗下聯創汽車電子、長城旗下諾博科技、吉利旗下億咖通以及宏景智駕與江淮 汽車合資成立域馳智慧。

3.2 高效能 SoC 晶片是域控制器的核心

隨著車輛配置功能逐漸豐富，且算力逐漸向域控制器的集中，域控制器對於高效能 SoC 晶片的依賴日益明顯。在智慧座艙域，在數年前，搭載有語音系統、地圖導航系統、 多媒體播放能力的一套座艙娛樂系統已經能獲得市場的青睞。而如今，一套高效能的車機 不僅僅能實現地圖導航、多媒體、語音等基本能力，更需要幫助消費者將愛車轉化為車內 生活第三空間。在行車中，透過結合智慧駕駛輔助的高精地圖進行實時的環境渲染、基於 3D 車模的“數字孿生”車輛控制應用需要專用的 GPU 進行加速渲染。在駐車休息中，豐 富的車內遊戲、大屏觀影對 SoC 綜合性能也是不小的考驗。在智慧駕駛域，隨著各型別的 感知元器件滲透率的提升，對智慧駕駛於感知融合演算法和硬體算力提出了更高的要求。 此外，晶片的選型與部署往往提前與軟體功能的交付，即“硬體預埋，軟體迭代”的 策略。在這種策略牽引下，車企以及 Tier1 往往會將晶片選型的效能指標設定的要求高於 當前軟體的實際需求，以確保域控制器有足夠的“天花板”空間提供車輛後期作業系統及 應用軟體等則會隨著演算法模型不斷迭代持續更新，實現軟體定義汽車。

3.2.1 智慧座艙：消費電子廠商入局，助力車企實現跨域融合，提升體驗

高通驍龍 8155，目前智慧座艙域的主流 SoC，其為消費級 SoC 高通驍龍 855 的車規級 版本，全稱為 SA8155P。它是高通第 3 代數字座艙平臺的旗艦產品，全稱是 SA8155P。採 用 7 奈米工藝製造，具有八個核心，算力為 8TOPS（也就是每秒運算 8 萬億次），可以最多 支援 6 個攝像頭，可以連線 4 塊 2K 螢幕或者 3 塊 4K 螢幕，支援 Wi-Fi6，支援 5G，支援 藍芽 5。0。相較於前一代產品高通驍龍 820A 有很大效能提升： 1。 工藝製程方面：製程從 14 奈米升級到 7 奈米，效能提升三倍。 2。 網聯能力方面：Wi-Fi 模組從外掛改為內建，體積發熱更小。藍芽 5。0 頻寬相較於 820A 的藍芽 4。1 頻寬增加一倍，達到了 2Mbps。 3。 影片能力方面：最大畫素處理能力與影片編解碼能力提長了 1 倍，且增加了神經 網路處理器 NPU 的支援 —— 更清晰、更流暢。 部分車企在面對更高要求的智慧座艙硬體需求，而下一代 SoC 尚不成熟時，提出了 “雙 8155”方案，使得域控制器理論效能翻倍。在最新的理想 L9 上，理想搭載了 3 塊 3K OLED 螢幕、HUD、21 顆揚聲器、6 個陣列式麥克風以及以可支援手勢互動的 3D ToF 攝像 頭，而“雙 8155”方案擁有的算力、AI 計算能力能滿足 3D 影象和聲音的資料分析，而 24GB 記憶體和 256GB 高速儲存則能滿足更大量運算資料的暫時儲存以及資料的快速讀寫， 讓 L9 優秀的智慧座艙體驗成為可能。

高通驍龍 8295，5nm 製程，效能再提升，旨在跨域融合。高通驍龍 8295 晶片為高通 第四代智慧座艙晶片，為 2021 年旗艦消費級晶片驍龍 888 的車規級版本，其全稱為 SA8295P。採用 X1 超大核+3 顆 A78+4 顆 A55 的八核方案，其 CPU 算力達到了 200k DMIPS，約為 8155 的兩倍。GPU 為 Adreno 690，GPU 算力為 3000 GFLOPS，相較於 8155 搭載的 Adreno 640 的 1140 GFLOPS 有了巨大的進步。 值得關注的是，在 NPU 方面，其 AI 算力方面的能力更是達到了 30TOPS，已經超過 了多款在售的輔助駕駛晶片。如此之高的 AI 算力，如果僅使用在座艙域的語音識別、 DMS 則大材小用了。顯而易見的是，在未來 8295 晶片可為輔助駕駛系統提供算力，從而 實現跨域融合。 高通驍龍 8295 晶片將在明年的車型上陸續量產，目前已知的為集度汽車首款量產車 ROBO-01 將作為 8295 國內首發。

華為麒麟 990A，“卡脖子”下的翻身仗。麒麟 990A，採用的是 8 核 CPU，在大核方 面採用了華為的泰山 V120 Lite 核心，小核採用的是 A55，GPU 從 16 核變成 8 核，NPU 方 面，採用的是 2 顆 D110+1 顆 D100。由於制裁方面影響，晶片製程據稱僅為 28nm，但對 於搭載於車機上的晶片而言，功耗體積上的提升可以接受。其 AI 算力為 3。5TOPS，略遜於 高通驍龍 8155。當前搭載麒麟 990A 的車型由問界 M5/M5e、M7、阿維塔 11 以及極狐阿爾 法 S HI 版本。 AMD 銳龍 Ryzen，憑藉特斯拉切入賽道，提升車內遊戲效能。2021 年 11 月，特斯拉 此前宣佈與 AMD 合作，推出其第三代智慧座艙域控制器，為 Model X 和 Model S 汽車帶 來 AMD 的銳龍 APU，特斯拉 CEO 埃隆・馬斯克稱該車機效能相當於 PS5 遊戲機。 其搭載一顆名為“YE180FC3T4MFG”的來自 AMD 定製晶片，與現有 AMD 產品系列 都不匹配。其 GPU 為“215-130000026” 的 AMD Radeon。根據馬斯克透露，其處理能力 高達驚人的 10 TFLOPS（等於 10000 GFLOPS），約為高通驍龍 8295 的三倍。同時，基於 x86 架構的 CPU 和 Linux 作業系統，能夠執行賽博朋克 2077、巫師 3 等 3A 遊戲，甚至未 來能夠執行辦公、郵件等多種桌面級應用，為智慧座艙提供了更多想象空間。

3.2.2 智慧駕駛：硬體預埋，算力內卷

智慧駕駛領域，域控制器晶片的算力同樣重要，堪稱是新時代的“發動機馬力”。目前 的行業共識是，智慧駕駛等級每增加一級，所需要的晶片算力就會呈現十數倍的上升，L2 級智慧駕駛的算力需求僅要求 10 TOPS，但是 L3 級智慧駕駛算力需求就需要 50 TOPS，到 L4 級需要 100TOPS 以上，L5 級別算力需求則超過 500 TOPS。

英偉達 DRIVE AGX Orin，地表最強，車企瘋搶。Orin 採用最新 7nm 工藝，整塊 SoC 容納下了 170 億個電晶體，並且在軟體端整合英偉達下一代 GPU 架構和 Arm Hercules CPU 核心，以及新的深度學習和計算機視覺加速器，實現效能較上一代 Xavier 7 倍提升。Orin 旨在處理自動駕駛汽車和機器人中同時執行的大量應用程式和深度神經網路，同時達到系 統安全標準，例如 ISO 26262 ASIL-D。其 NPU 算力達到了 254 TOPS、CPU 算力 230k DMIPS、GPU 算力 4100 GFLOPS。效能指標均為業內標杆。也因此獲得了大量的使用者訂 單。 首當其衝的就是蔚來在 NT2 技術平臺（ES7、ET7、ET5）上配置的的新一代超算平臺 Adam。在 Adam 系統中配置了四個 Orin 晶片，幫助 Adam 實現了超過 1000 TOPS 的算 力。透過使用多個系統級晶片，Adam 集成了安全自主執行所需的冗餘和多樣性。其中兩 顆作為主控晶片，負責智慧駕駛系統的全棧計算，包括感知融合校驗、多源組合定位、多 模態預測和決策。第三個 Orin 用作備用，以確保系統在任何情況都能實現安全執行。第四 個 Orin 可以用於群體智慧與個性化訓練，加快智慧駕駛系統的總體計劃速度，同時正對不 同用戶的的用車環境進行個性化的本地訓練。

除了蔚來，理想、小鵬也在其最新一代產品上紛紛搭載了 Orin 晶片。其中理想 L9 和 小鵬 G9、P7 改款均搭載了兩顆 Orin 晶片。此外上汽的 R 和智己、威馬 M7、比亞迪、沃 爾沃 XC90，還有自動駕駛卡車公司智加科技，Robotaxi 等眾多明星企業 Cruise、Zoox、滴 滴、小馬智行、AutoX、軟體公司 Momonta 等等，都搭載 Orin 平臺進行開發。 英偉達 DRIVE Atlan，發起向 1000TOPS 進軍的號角。今年 3 月 22 日 GTC 2022 大會 上，英偉達釋出了新一代自動駕駛平臺 Hyperion 9 以及與之配套的自動駕駛晶片 Atlan。 Atlan 對現有 Orin 的架構進行了大的變革，將整合 Grace-Next CPU、Ampere-Next GPU 單 元，並且整合資料處理單元（DPU）Bluefield，從而協助處理 AI 資料，幫助實現自動駕 駛。Atlan 晶片的目標算力將達到 1000 TOPS，預計將於 2025 年交付。

華為 Ascend 昇騰系列。華為為與極狐共同開發了搭載 ADS 高階自動駕駛全棧解決方 案的極狐阿爾法 S 華為 HI 版車型，搭載華為自動駕駛中央超算域控制器（ADCSC）。同 時，華為還向車企推出多款自動駕駛計算平臺 MDC，可以搭配多種感測器，適用於更多車 型。 華為 MDC 系列有多個版本，適用於車企的非華為全棧解決方案。MDC 目前已經發布 了 MDC210、MDC300、MDC610 和 MDC810 四個不同算力等級的產品。其在核心 AI 晶片 為華為海思 Ascend 昇騰系列晶片，昇騰 310、昇騰 610 及昇騰 910。包括在華為的幾款域 控制器中，自動駕駛晶片引數比較明確的只有兩款，分別是 MDC300 和 MDC610。 MDC300 的主控 CPU 採用鯤鵬 920S，共有 12 個核心，算力可以達到 150K DMIPS， 功耗則為 55W。AI 處理器採用 4 顆昇騰 310 晶片，單顆昇騰 310 的算力能夠達到 16TOPS （INT8），整個域控制器的算力達到 64TOPS。 MDC610 的主控 CPU 共有 16 個核心，算力達到 200K DMIPS。AI 處理器採用昇騰 610 AI SoC，算力能夠達到 200TOPS（INT8）或 100TFLOPS（FP16）。在量產產品中，屬於第 一梯隊。

Mobileye EyeQ 系列，視覺方案玩家，新產品期待觸底反彈。Mobileye 曾經佔據了智 能駕駛晶片行業 7 成的份額。在 2021 年 CES 展會上，英特爾高階副總裁、Mobileye CEO 透露，2020 年 EyeQ 系列晶片出貨量達到了 1930 萬片。其 EyeQ4 晶片被廣泛採用蔚來、 理想、小鵬、上汽、廣汽、威馬等車型上。在 Mobileye 於 2020 年釋出了 EyeQ5，採用 7nm 的 FinFET 工藝，算力達到了 24 TOPS，該晶片已經搭載在極氪 001 以及寶馬 iX 上。 形成強烈反差的是，在 EyeQ4 時代選擇 Mobileye 的車企紛紛在 2021 年結束了與之的合 作。究其原因正是因為 EyeQ5 無法滿足車企對於算力的強烈訴求，以及系統過於黑盒封 閉。 今年五月，Mobileye 釋出了其最新的 SoC，EyeQ6 家族，其可分為 EyeQ6L（lite）和 EyeQ6H（High）。 EyeQ6L 重點面向低端市場，旨在支援 L1-L2 級駕駛輔助系統，實現高效能、低功耗和 最佳成本效益的完美組合，其 AI 算力為 5 TOPS，功耗僅為 3W。它是一個能夠支援所有 Core ADAS 應用的一體式前擋風玻璃解決方案。 EyeQ6H 則面向更高階智慧駕駛市場，EyeQ6H 的計算能力達到之前 EyeQ5H 晶片的 3 倍，約為 50 TOPS，功耗卻只增加了 25%。在硬體層面，EyeQ6H 中構建了一個專用的圖 像訊號處理器（ISP）、一個圖形處理單元（GPU）和一個影片編碼器。同時還開放了內部 開發工具，允許客戶直接在 SoC 上託管第三方應用程式。因此，EyeQ6H 支援的全環繞攝 像頭不僅可以用於駕駛輔助功能，還能為人類駕駛員提供視覺輔助功能（如 360 等）。兩顆 EyeQ6H 晶片的組合將為下一代 Mobileye SuperVision，可支援 L2+/L3 甚至 L4 功能。

德州儀器 TDA4VM，效能夠用，功能完整。TDA4VM 是德州儀器的新一代智慧駕駛 應用所推出的系列晶片，在效能和功耗方面都有較大提升，可以提供 8TOPS 甚至是更高 的深度學習效能。它配有包括 Cortex A72、Cortex R5F、DSP、ISP、深度學習矩陣乘法 加速器（MMA）、視覺處理加速器（VPAC）等在內的不同型別處理器，由對應的核或者加 速器處理各自擅長的任務，功能完備，讓計算平臺的效率得以提高。另外值得注意的是， TDA4VM 處理器功耗較低，可使用 5W~20W 的功率執行高效能運算，無需主動冷卻。

地平線征程系列，國內領軍，穩步推進。地平線成立於 2015 年 7 月，是我國唯一實 現車規級人工智慧晶片前裝量產的企業。 2019 年地平線成功推出車規級 AI 晶片征程 2，滿足 AEC-Q100 標準，可提供 4TOPS 等效算力，典型功耗為 2W，支援輔助駕駛、自動駕駛視覺感知、視覺建圖定位等智慧駕 駛環境感知，主要面向 L2 級自動駕駛應用。 2020 年 9 月，地平線再推出征程 3 車規級晶片，算力為 5TOPS，典型功耗為 2。5W， 其在原有的 L2 級輔助駕駛基礎上，實現了 NOA 導航輔助駕駛的功能，支援 120°水平視場 角，並且支援處理 800 萬超高畫素影象。需要說明的是，征程 3 的 AI 可實現 422fps 影象 處理，等效於 Xavier 的一半處理效果。該晶片搭載於 2021 款理想 ONE，長安 UNI 系列 車型等。 2021 年 7 月，地平線正式釋出征程 5 晶片， 征程 5 是地平線第三代車規級產品，也 是國內首顆遵循 ISO 26262 功能安全認證流程開發，並透過 ASIL-B 認證的車載智慧芯 片；基於最新的地平線 BPU 貝葉斯架構設計，可提供高達 128 TOPS 算力。依託強大異 構計算資源，不僅適用於最先進影象感知演算法加速，還可支援鐳射雷達、毫米波雷達等多 感測器融合。目前已知理想 L8 車型將搭載征程 5 晶片。

黑芝麻華山系列，國內領軍，穩步推進。黑芝麻智慧科技成立於 2016 年，是國內領 先的車規級自動駕駛晶片和平臺開發企業。根據公司官網介紹，公司在武漢、矽谷、上 海、成都等地設有研發及銷售中心，目前公司規模超過 800 人。

根據黑芝麻官網透露資訊，華山二號 A1000 晶片，算力達到 58 TOPS（INT8）或 116 TOPS（INT4），適配 L2+及 L3 級別自動駕駛。採用 16nm FFC 工藝，八核 Cortex A55 1。5GHz，典型功耗 18W。 華山二號 A1000L 晶片，算力達到 16 TOPS（INT8）或 28TOPS（INT4），適配 L2 及 L2+級別自動駕駛。採用 16nm FFC 工藝，六核 Cortex A55 1。2GHz，典型功耗 15W。 算力功耗比大於 5 TOPS/W。 華山二號 A1000Pro 晶片，算力達到 106 TOPS（INT8）或 196TOPS（INT4），適配 L3 及 L4 級別自動駕駛。採用 16nm FFC 工藝，十六核 Cortex A55 1。5GHz，典型功耗 25W。晶片滿足 AEC-Q100 要求，支援系統 ASIL-D 功能安全設計。支援高階自動駕駛， 包括泊車，城市道路，高速等等，實現多場景無縫銜接。

4 本土 Tier1 緊跟浪潮，實現業務轉型大發展

藉助智慧網聯、智慧駕駛及智慧座艙的浪潮，國內本土 Tier1 實現了賽道切換，並且 表現亮眼。本土 Tier1 往往從單個控制器或軟體產品研發切入汽車電子賽道，由點及面逐 步擴充套件，最終發展成為軟硬一體整體解決方案提供商，佔領汽車智慧化高地。

4.1 德賽西威，中國最大汽車電子企業之一，深耕汽車電子 30 餘年

公司成立與 1986 年，聚焦智慧座艙、智慧駕駛和網聯服務三大領域的整合。在智慧座 艙領域，提供基於自動駕駛德智慧關懷和安全高效的乘車體驗。透過平臺化產品，向客戶 提供開放，靈活，可迭代的平臺化產品。在智慧駕駛領域，基於高低速融合的技術概念， 提供覆蓋從泊車到高速自動駕駛全場景的整體解決方案。在網聯服務領域，公司提供安 全、定製化的智慧汽車網聯產品與增值服務。目前公司客戶群體包括歐美系車廠、日系車 廠以及本土自主品牌車企，主要合作伙伴有大眾集團、豐田汽車公司、馬自達集團、沃爾 沃汽車、一汽集團、上汽集團、吉利汽車、長城汽車、廣汽集團、奇瑞汽車、蔚來汽車、 小鵬汽車、理想汽車等。 智慧座艙板塊為德賽西威最大營收來源，並且增長迅速。2021 年公司實現營收 95。69 億元，同比+40。74%。2022 年前三季度實現營收 101。1 億元，已超 2021 全年營收。公司最大收入來源為智慧座艙業務。2021 年，公司智慧座艙板塊實現營收 78。93 億元，同比 +33。52%，營收佔比為 82。48%。2022 年上半年公司智慧座艙板塊實現營收 52。44 億元，與 去年同期相比+57。11%，營收佔比為 81。84%。同時根據其披露的最新公告，公司第三季度 實現了總營收 37。03 億元，如以智慧座艙板塊第三季度營收佔比 80%進行估算，公司前三 季度智慧座艙板塊將實現營收 84。05 億元。將超過其 2021 全年智慧座艙業務營收。

德賽西威第四代座艙平臺推進迅速，已獲訂單。2022 年 1 月，公司與高通達成戰略合 作，雙方將基於高通驍龍 8295 座艙平臺，共同打造德賽西威第四代智慧座艙平臺。該系統 支援領先的多屏聯動、音效處理和 AR 等技術，融合多維互動模式，可帶來豐富的沉浸式 互動體驗，以及智慧化、場景化的多模態融合體驗，目前該平臺已獲得使用者訂單。

智慧駕駛領域德賽西威與英偉達有長久合作，IPU04 獲多個定點。根據英偉達官網顯 示，其在全球範圍內有 7 家 Tier1 供應商，德賽西威為中國大陸唯一 Tier1 供應商，其餘 6 家為博世、大陸、採埃孚、法雷奧、偉創力以及廣達電腦。2020 年 4 月，小鵬 P7 上市， 其搭載了德賽西威基於英偉達 Xaiver 晶片開發的 IPU03 智慧駕駛域控制器。小鵬則基於次 硬體平臺開發自動駕駛系統 NGP，並獲得廣泛好評。2022 年下半年，德賽西威基於兩顆英偉達新一代自動駕駛晶片 Orin 所開發的 IPU04 實現量產，算力達到了 508 TOPS ，並搭載 在理想 L9 及小鵬 G9 上，目前 IPU04 智慧駕駛域控制器平臺以獲得包括理想、小鵬在內的 超過 10 家主流車企的定點。

4.2 中科創達，聚焦作業系統軟體技術，Android 領域經驗豐富

公司於 2008 年成立，主營業務為作業系統技術，集中資源對 Android、Linux、RTOS 以及鴻蒙作業系統以及智慧視覺、智慧語音、UI 引擎和安全相關技術進行持續開發和投 入，擁有技術開發和服務能力。公司當前有四種業務模式： 1）軟體開發，根據客戶需求進行作業系統和專項軟體的設計與定製化開發； 2）技術服務，根據客戶需求，提供人員進行技術支援、技術諮詢、系統維護等服務； 3）軟體許可，授權客戶使用公司自主擁有的軟體產品等智慧財產權； 4）商品銷售，向產業鏈內各類廠商銷售軟硬體一體化產品。 公司總部設在北京，在南京、成都、杭州、西安、大連、瀋陽設有研發中心，在矽 谷、東京、首爾、臺北、上海、深圳等地設有技術支援中心，擁有高通、Intel、微軟、索 尼、夏普、三星等全球知名廠商為主的客戶資源和戰略合作伙伴。根據 2021 年年報，2021 年公司實現營業收入 41。27 億元，同比+57。04%，實現歸屬於上市公司股東的淨利潤 6。47 億 元，同比+45。96%；扣非歸母淨利潤同比+57。29%。

切入域控制器賽道，中科創達不只專注於軟體。近年來，公司不斷加大軟硬一體化解 決方案產品研發投入，帶動商品銷售及其他的營收增長。商品銷售及其他的營收佔比由 2019 年的 18。17%增長為 2021 年的 27。60%。2021 年公司推出 E-Cockpit 4。5 座艙域控制 器，可適配高通、瑞薩、NXP 三個主流晶片平臺，支援一芯多屏（儀表、中控、副屏、空 調座椅屏）多系統（Android、Linux、QNX、INTEGRITY）。中科創達還可提供定製的包 括汽車娛樂系統、智慧儀表盤、整合駕駛艙、ADAS 和音訊產品在內的整體智慧駕駛艙軟 件解決方案。2021 年 11 月，公司成立智慧駕駛平臺公司，定位在自動駕駛域控制器和新 一代中央計算平臺（內部稱為：新一代 CCU），承載公司進軍軟硬一體方案解決商領軍者 的目標。

4.3 華陽集團，汽車電子與精密壓鑄雙軌並行，HUD 龍頭

公司創立於 1993 年，致力於成為國內外領先的汽車電子產品及其零部件的系統供應 商。目前主營業務板塊涵蓋汽車電子、精密壓鑄、精密電子部件以及 LED 照明等，其中汽 車電子業務佔比最高。公司從 2001 年開始發展汽車電子業務，目前擁有較完整的智慧座艙 產品線和部分智慧駕駛產品線，為整車廠提供整體解決方案。目前公司客戶主要包括括長 安福特、Stellantis 集團、北京現代、長安馬自達、東風本田、長城、 長安、廣汽、吉利、 比亞迪、比亞迪豐田、悅達起亞、一汽、北汽等等。 華陽集團 2021 年營收快速增長，汽車電子業務表現亮眼。公司 2021 年實現營收 44。88 億元，同比+33。02%。歸母淨利潤 2。99 億元，同比+64。94%；扣非後歸母淨利潤 2。59 億 元，同比+117。71%。其中汽車電子業務發展迅猛，2021 年公司汽車電子業務營收，29。45 億元，營收同比+39。88%。2022 年前三季度，公司實現營收 40。08 億元，同比+28。03%；歸 母淨利潤 2。67 億元，同比+28。28%；扣非後歸母淨利潤 2。48 億元，同比+40。71%。

華陽 AAOP 開放平臺，助力公司向 Tier0。5 轉型。智慧座艙 AAOP 1。0 已搭載多個項 目量產； AAOP 2。0 已實現向座艙域控制器開放平臺的升級， 將在多個客戶專案上落地； AAOP 3。0 支援 SOA 軟體開放框架，正在研發中。華陽透過 AAOP 平臺不僅可以更加靈活 地根據客戶的不同期望提供合適的技術和服務，甚至還能夠在整車廠以及晶片等相關合作夥伴開始規劃下一代產品時就深度參與其中，與他們一起重新定義汽車座艙，實現從 Tier1 向 Tier 0。5 轉型。 華陽攜手地平線，打造智慧駕駛域控產品。2021 年 4 月，公司與汽車智慧晶片引領者 地平線簽署戰略合作協議，雙方將在在智慧座艙、智慧駕駛等領域開展深度合作。華陽基 於地平線征程 2 推出 DMS 產品將搭載車機已在 2021 年內量產上市，未來還將基於高效能 的征程 3 和征程 5 晶片打造自動駕駛域控制器平臺，基於地平線征程 3 的多模態互動產品 目前也正在開發中。

4.4 經緯恆潤，服務與產品體系完備的綜合汽車電子系統服務商

公司成立於 2003 年，從發動機模擬測試裝置起家，2006 年成立汽車電子產品業務部 門，並在 2015 年切入智慧駕駛系統賽道。經過近二十年的發展，逐漸發展為國際一線的綜 合汽車電子系統服務商。公司總部位於北京，並在天津、南通設立了工廠；在上海，深 圳、長春、武漢及成都設有子公司或分公司；在德國慕尼黑及美國密歇根亦有設立機構。 公司主營業務為電子產品（包含汽車電子產品以及高階裝備電子產品）、研發服務及解決方 案業務以及高級別智慧駕駛解決方案。三類業務在核心技術、應用場景、 客戶群體等方面 的相互協同，使公司的綜合能力得到不斷提升，保持良好的客戶粘性，促進公司整體的有 機增長。智慧座艙領域，當前公司已經獲得 AR HUD 吉利等多個專案定點。 2022 年 4 月科創板成功上市，經緯恆潤業績保持高增長。2021 年公司實現營收 32。6 億元，實現歸母淨利潤 1。5 億元。2022 年上半年，公司實現營收 16。70 億元。同比+21。24， 歸母淨利潤 1。00 億元，同比+266。30%，扣非後歸母淨利潤 0。35 億元，同比+60。94%。2022 年前三季度，公司實現營收 26。96 億元，同比+28。90%。

Mobileye 為經緯恆潤深度合作伙伴，前視駕駛輔助搭載率高。經緯恆潤主要基於 Mobileye EyeQ 系列晶片深耕前向駕駛輔助領域。硬體方案主要包括純視覺方案（VO）、 1R1V、5R1V。根據佐思汽研資料顯示，經緯恆潤在自主品牌中佔比 16。7%，僅次於第一 名的博世，其搭載車型有上汽榮威 RX5、一汽紅旗 E-HS9、吉利博越 Pro 等。除了前向駕 駛輔助外，經緯恆潤也使用包括德州儀器、英飛凌等晶片方案推出了智慧駕駛域控制器 ADCU、車載高效能計算平臺 HPC 以及泊車控制器，力求全面佈局自動駕駛解決方案。當 前相關域控制器已有專案定點，產品即將量產。

4.5 東軟集團，智慧汽車和醫療領軍企業

東軟集團成立於 1991 年，為中國第一家上市軟體公司。公司成立於 1991 年，公司立 足軟體創新及應用，賦能企業實現資訊化、數字化、智慧化發展。公司當前有四大業務布 局，分為醫療健康及社會保障、智慧汽車互聯、智慧城市以及企業互聯及其他。公司智慧 汽車業務主要有東軟集團和東軟睿馳構成，業務覆蓋全面。東軟集團本身主要有智慧座艙 域控制器、資訊娛樂系統、HUD、儀表、T-Box 等。東軟睿馳創立於 2015 年，截至 2021 年底，東軟集團持股 32。26%。東軟睿馳以軟體技術為核心，聚焦智慧網聯、自動駕駛、 EV 動力等領域。業務規模方面，東軟集團建立了與眾多國內國際車廠的長期合作，並構建 了以 中國、德國、美國、日本、馬來西亞為中心的全球產品研發與交付網路。公司產品覆 蓋 60 多個國家和地區、國內外主流汽車廠商 50 多家。 東軟集團公司營收穩步增長，智慧汽車業務佔比快速提升。公司 2021 年實現營收 87。35 億元，同比+14。46%。歸母淨利潤 11。3 億元，同比+795。42%；扣非後歸母淨利潤 0。35 億元，同比+123。33%。公司 2018-2021 年 CAGR 值為 6。8%，營收穩步提升。公司在智慧汽 車互聯業務方面營收佔比得到快速提升，2021 年達到 39。02%，為公司第一大收入來源。

智慧座艙產品矩陣豐富，通用化域控賦能客戶快速部署。公司智慧座艙產品謝列豐 富，包含車載資訊娛樂系統、智慧座艙域控制器、T-Box、全液晶儀表、全球導航方案OneCoreGo、AR-HUD 等等。根據高工智慧汽車研究院資料，東軟睿馳在國產做場域控制 器供應商中位列第二，佔比 10。32%。 公司在智慧駕駛領域頗具競爭力。根據高工智慧汽車研究院資料，東軟睿馳在自動駕 駛域控制器研發能力等多個維度位列 2021 年度榜單中排名第一。2021 年東軟睿馳釋出行 泊一體域控制器以及整車通用域控制器等面向 SOA（面向服務的架構）新一代標準化域控 制器產品。在傳統開發模式下，Tier1 需要定製化硬體及軟體，主機廠在部署其應用軟體 前，還需要大量的適配除錯工程工作量。而在標準化域控制器模式下，東軟作為 Tier1 提 前將完成晶片等內部器件適配，介面除錯等工作，使車企智慧駕駛等應用軟體的快速部署 成為可能。

（本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關資訊，請參閱報告原文。）

精選報告來源：【未來智庫】。