汽车“CPU”，从ADAS到自动驾驶.docx

目录 技术架构：自动驾驶汽车的“核芯”科技 1 E/E 架构由分布走向集中，使得集中算力平台成为可能 1 自动驾驶芯片平台成为整车计算核心 1 自动驾驶技术演进，高级自动驾驶成为可能 2 市场分析：自动驾驶市场如何发展？ 3 各国政府积极布局，政策推动行业发展 4 ADAS 步入黄金发展时期，短期内有望快速扩张 4 高级自动驾驶逐步发展，2030 年后开始规模商用 6 公司层面：多维度分析各厂家芯片性能与商用情况 7 芯片产品多维度对比， 国外厂商仍处领先地位 7 下游渠道合作日益紧密，国内企业加速追赶 11 风险因素 13 投资建议 13 投资策略 13 插图目录 图 1：汽车 E/E 架构发展趋势 1 图 2：自动驾驶技术及车载芯片演进路线 3 图 3：自动驾驶投资阶段 4 图 4：国内车企自动驾驶技术发展规划 5 图 5：国外车企自动驾驶技术发展规划 5 图 6：L1-L3 等级 ADAS 市场规模（亿元） 5 图 7：L1-L3 等级 ADAS 渗透率 5 图 8：芯片价格变化曲线 6 图 9：计算平台（类英伟达 DRIVE PX2 平台）价格曲线 6 图 10：软硬件耦合度与芯片效率紧密相关 9 图 11：整车厂灵活度由公司开放度决定 9 图 12：各芯片发布与量产时间 10 图 13：芯片功能实现对比 10 图 14：芯片车规级认证情况 11 图 15：芯片公司与部分下游厂商合作情况 12 表格目录 表 1：主要自动驾驶芯片厂商的最新芯片产品 7 表 2：各公司芯片算力与能耗 8 ▍ 技术架构：自动驾驶汽车的“核芯”科技 E/E 架构由分布走向集中，使得集中算力平台成为可能 传统汽车使用分布式 E/E 架构（电子电气架构），算力和数据较为分散，难以实现自动驾驶所需的计算。分布式 E/E 架构下，汽车通过特定 ECU（电子控制单元）实现特定 功能，各 ECU 间较为独立，一方面导致难以协调利用各 ECU 的算力资源，另一方面也无法满足自动驾驶对于多传感器融合等数据协同方面的需求。 随着汽车功能的复杂化，汽车 E/E 架构从分布式向集中式演进。同时，由于自动驾驶需要对整车进行整体控制，因此计算资源势必要集中化，自动驾驶芯片应运而生。随着汽车 E/E 架构经历分布式——域集中式——整车集中式的升级，整车的资源与数据被集中到 更高层面，交由具备集中处理能力的控制器处理，而芯片是这种集中处理能力的主要载体。以目前发展迅速的域集中式架构为例，自动驾驶芯片实质上也就是自动驾驶域的计算中心。 自动驾驶芯片有望向整车的计算中心发展。随着汽车 E/E 架构由域集中式继续向整车 集中式发展（参考报告《计算机行业“智能网联”系列专题之四—车载以太网：智能汽车的中枢神经》2020-8-25），汽车的计算资源还将进一步集中。自动驾驶芯片承担了自动驾驶汽车中主要的计算任务，如果在这一基础上将其他功能所需的计算能力融入进去，就可能打造出整车级别的计算中心。特斯拉正是这一路径的探索者。据台湾工商时报报道，特斯拉正与博通合作研发下一代自动驾驶芯片，预计将用于控制和支持 ADAS（先进驾驶辅助系统）、电动汽车动力传动、汽车娱乐系统和车身电子四大功能。若以此标准来看，特斯拉的下一代自动驾驶芯片将非常接近整车计算中心的概念。 图 1：汽车 E/E 架构发展趋势 资料来源：博世 自动驾驶芯片平台成为整车计算核心 中央集中式架构的演进促进了车载芯片的发展，自动驾驶芯片成为智能汽车时代核心。特斯拉率先使用了中央集中式架构，即用一个电脑控制一个汽车，其他各大主机厂认识到 软件定义汽车的大趋势，纷纷升级自身的电子电气架构，向域控制/集中化进军。域控制器开始集成汽车的传感器处理器、数据融合、路径规划、控制等诸多运算处理器功能，因此对域控制芯片的算力需求大幅提升。非结构化的传统 MCU 不再能够满足需求，加之自动驾驶技术需要对汽车进行整体化的协同控制，自动驾驶芯片作为智能时代的协处理器，成为智能汽车时代的核心。 车载芯片是自动驾驶技术落地的基石，也是智能汽车生态循环的心脏。智能网联汽车的四大核心技术：芯片、算法、操作平台、数据共同构建起了新的汽车产业架构，其中车 载芯片承担了主要的计算任务，是实现软件定义汽车与自动驾驶的基石。类比于手机产业 链，我们认为自动驾驶车载芯片行业与自动驾驶平台属于寡头垄断格局，而从当下行业发展的情况来看，芯片行业格局较为稳定，且处于产业链核心地位。 目前，各大互联网企业、零部件厂商以及车企纷纷致力于研发自身的自动驾驶平台。自动驾驶平台是各驾驶功软硬件模块的集中配置管理平台，用于模块化开发和管理不同部 件功能。自动驾驶系统涵盖多个软