2021年智能汽車算力發(fā)展研究報(bào)告

2021年智能汽車算力發(fā)展研究報(bào)告智能汽車算力發(fā)展背景2341目錄CONTENTS智能汽車發(fā)展現(xiàn)狀、趨勢(shì)與算力解決方案智能汽車算力市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀與企業(yè)布局特點(diǎn)智能汽車算力及產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)洞察智能汽車算力發(fā)展背景576722879 93813641806 1851193121982350 24662803 2888 28082580 25312005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020+25.7%+7.7%-5.1%億歐智庫(kù)：2005-2020年中國(guó)銷量（單位：萬(wàn)輛）汽車市場(chǎng)銷量持續(xù)下行，市場(chǎng)由增量轉(zhuǎn)向存量競(jìng)爭(zhēng)，消費(fèi)升級(jí)趨勢(shì)顯現(xiàn)◆自2000年國(guó)家首次提出“擴(kuò)大私人購(gòu)車市場(chǎng)，鼓勵(lì)轎車進(jìn)入家庭”以來(lái)，中國(guó)汽車市場(chǎng)經(jīng)歷十余年快速增長(zhǎng)，于 2017年連續(xù)9年蟬聯(lián)世界汽車產(chǎn)銷量第一。然而，自2018年中國(guó)汽車市場(chǎng)銷量首次下跌后，市場(chǎng)銷量連續(xù)三年下滑，進(jìn)入負(fù)增長(zhǎng)階段，往日快速增長(zhǎng)的繁華景象不再?！羰袌?chǎng)負(fù)增長(zhǎng)背景下，中國(guó)汽車市場(chǎng)由增量轉(zhuǎn)向存量競(jìng)爭(zhēng)，2020年近半數(shù)購(gòu)買(mǎi)力來(lái)自增購(gòu)及換購(gòu)人群，再購(gòu)車消費(fèi)者偏好消費(fèi)升級(jí)。資料來(lái)源：中國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)，通聯(lián)數(shù)據(jù)，國(guó)家信息中心 4 ?2000年，《中共中央關(guān)于制訂國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十個(gè)五年計(jì)劃的建議》首次提出“為擴(kuò)大私人購(gòu)車市場(chǎng)，鼓勵(lì)轎車進(jìn)入家庭”；?2004年，新《汽車產(chǎn)業(yè)政策》頒布實(shí)施，新政策首次將汽車工業(yè)產(chǎn)業(yè)政策與汽車消費(fèi)政策合二為一，提出“培育以私人消費(fèi)為主體的汽車市場(chǎng)；?2009年，中國(guó)汽車產(chǎn)銷量達(dá)到世界第一。?2012年，國(guó)務(wù)院發(fā)布《節(jié)能與新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2012-2020）》，為“造車新勢(shì)力”崛起創(chuàng)造了契機(jī)；?2014年，被認(rèn)為是中國(guó)電動(dòng)汽車的元年，北上廣深多地出臺(tái)新能源汽車補(bǔ)貼政策，新能源汽車購(gòu)買(mǎi)量中私人購(gòu)買(mǎi)量達(dá)70%；?2017年，中國(guó)汽車產(chǎn)銷量連續(xù)9年蟬聯(lián)世界第一。?2018年，中國(guó)汽車市場(chǎng)銷量首次下跌，此后連續(xù)三年下滑，市場(chǎng)進(jìn)入負(fù)增長(zhǎng)階段?？焖僭鲩L(zhǎng)階段 穩(wěn)定增長(zhǎng)階段 負(fù)增長(zhǎng)階段?在面向再次購(gòu)車消費(fèi)者（包含增購(gòu)和換購(gòu)）的存量市場(chǎng)中，56%的消費(fèi)者偏好升級(jí)新車，存量市場(chǎng)呈現(xiàn)消費(fèi)升級(jí)趨勢(shì)。存量競(jìng)爭(zhēng)切換，消費(fèi)升級(jí)趨勢(shì)顯現(xiàn)偏好不同價(jià)格水平的，兩年內(nèi)有再購(gòu)車需求的消費(fèi)者類型占比2018-2020年中國(guó)乘用車首購(gòu)/增購(gòu)/換購(gòu)類型消費(fèi)者占比8.3% 8.4% 8.6%29.5% 33.8% 38.1%62.2% 57.8% 53.3%2018 2019 2020增購(gòu) 換購(gòu) 首購(gòu)偏好降級(jí),8.3%保持原來(lái)水平,28.7%偏好升級(jí),63.0%馬太效應(yīng)凸顯，弱勢(shì)品牌承壓，價(jià)值鏈兩端的智能化高地成車企競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵◆持續(xù)下滑的市場(chǎng)銷量和不斷涌現(xiàn)的新品牌正加劇汽車品牌競(jìng)爭(zhēng)，市場(chǎng)馬太效應(yīng)凸顯，頭部主機(jī)廠市場(chǎng)份額與優(yōu)勢(shì)持續(xù)提升，弱勢(shì)品牌承壓?！艨萍祭顺壁厔?dòng)汽車產(chǎn)業(yè)附加價(jià)值向微笑曲線兩端轉(zhuǎn)移，智能化部件及軟件服務(wù)位居價(jià)值高地。對(duì)于主機(jī)廠而言，智能駕駛、智能座艙、智能車聯(lián)等核心技術(shù)能力的構(gòu)建與應(yīng)用成為其提升產(chǎn)品差異化優(yōu)勢(shì)與品牌競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵所在，決定其在新型汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)中的護(hù)城河與價(jià)值鏈位置。資料來(lái)源：中國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)，中金公司 5 汽車產(chǎn)業(yè)鏈附加價(jià)值低高單車?yán)麧?rùn)下降，“ 代工” 成為車企可選項(xiàng)，制造端附加值降低傳統(tǒng)零部件 汽車制造電氣化相關(guān)部件智能化相關(guān)部件智能汽車整車銷售服務(wù)操作系統(tǒng)、軟件服務(wù)云計(jì)算路側(cè)智能設(shè)備RSU上游：智能硬件+軟件解決方案 下游：車載軟件及其他衍生服務(wù)智能硬件預(yù)埋，OTA軟件升級(jí)帶來(lái)新的盈利模式，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈微笑曲線更加陡峭電動(dòng)化、智能化創(chuàng)造增量零部件，推動(dòng)微笑曲線前端更加陡峭軟件定義汽車帶來(lái)盈利模式變革，智能汽車成為下一代移動(dòng)智能終端與流量入口，軟件收費(fèi)、服務(wù)收費(fèi)成為可能車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)形成閉環(huán)，驅(qū)動(dòng)算法迭代，汽車智能化能力提升算力需求上云 車輛運(yùn)行信息上云車路協(xié)同整車級(jí)軟件框架與電子電氣架構(gòu)億歐智庫(kù)：科技浪潮推動(dòng)之下，汽車產(chǎn)業(yè)附加價(jià)值向微笑曲線兩端轉(zhuǎn)移，智能化部件與軟件服務(wù)位居價(jià)值高地86.8%87.3%88.4%89.7% 89.5%88.3% 88.5%89.2%90.4%89.5%2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020億歐智庫(kù)：2011-2020年中國(guó)汽車銷量前十名企業(yè)市場(chǎng)份額變化情況汽車產(chǎn)品科技化推動(dòng)消費(fèi)者需求與認(rèn)知煥新，Under30s青睞智能化體驗(yàn)◆以電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化為代表的技術(shù)浪潮趨動(dòng)下，汽車產(chǎn)品科技化成為大勢(shì)所趨，汽車由功能汽車轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芷?，進(jìn)一步推動(dòng)消費(fèi)者需求與認(rèn)知煥新。消費(fèi)者對(duì)汽車的認(rèn)知由“單一出行工具”轉(zhuǎn)向“第三生活空間”，期待智能新穎、持續(xù)進(jìn)化、千人千面的汽車消費(fèi)體驗(yàn)。◆隨著汽車消費(fèi)群體的年輕化發(fā)展，中國(guó)汽車消費(fèi)者對(duì)于汽車智能化體驗(yàn)需求高漲。智能化體驗(yàn)成為影響消費(fèi)者購(gòu)車決策的前七大要素，重要性僅次于質(zhì)量、性能、設(shè)計(jì)，高于價(jià)格、品牌與購(gòu)買(mǎi)體驗(yàn)。此外，相比于整體汽車消費(fèi)人群，30歲以下人群更青睞智能化體驗(yàn)，占比達(dá)37%。資料來(lái)源：根據(jù)公開(kāi)資料整理 6 15.5%11.0%8.5%9.7%15.9%16.1%11.1%10.6%17.5%15.2%19.0% 33.8%12.5%3.2%汽車車主 智能汽車車主51歲以上 46-50歲 41-45歲36-40歲 31-35歲 25-30歲24歲以下億歐智庫(kù)：2021年中國(guó)消費(fèi)者影響購(gòu)車決策七要素及汽車車主年齡階段占比高低質(zhì)量性能設(shè)計(jì)智能化體驗(yàn)價(jià)格品牌購(gòu)買(mǎi)體驗(yàn)14%2021年中國(guó)消費(fèi)者影響購(gòu)車決策的七要素重要性排序億歐智庫(kù)：功能汽車向智能汽車轉(zhuǎn)變推動(dòng)消費(fèi)者需求與認(rèn)知變化功能汽車Copypaste

fonts.生理需求安全舒適需求情感和歸屬需求尊重的需求自我實(shí)現(xiàn)智能汽車消費(fèi)者新需求電動(dòng)化智能化網(wǎng)聯(lián)化消費(fèi)者汽車認(rèn)知個(gè)性化：車輛將更懂使用者，滿足個(gè)性化需求，能體現(xiàn)使用者的自我意愿認(rèn)同：希望通過(guò)車輛凸顯社會(huì)定位，為身邊人所認(rèn)同社交：更親密的社交關(guān)系將從手機(jī)延伸到車輛舒適：使用車輛更加舒適和便捷-座椅、音響等安全：車輛裝配更多安全性配置和功能第三生活空間單一出行工具汽車產(chǎn)品定義變化從駕駛中解放智能化體驗(yàn)提升OTA成為智能汽車基礎(chǔ)能力，驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)品價(jià)值延伸與商業(yè)模式進(jìn)化◆OTA（云端升級(jí)）能力帶來(lái)的持續(xù)升級(jí)是智能汽車常用常新，給消費(fèi)者持續(xù)帶來(lái)智能愉悅駕乘體驗(yàn)的基礎(chǔ)。隨著消費(fèi)者對(duì)汽車智能化體驗(yàn)的期待升溫以及對(duì)智能化功能認(rèn)知的深化，消費(fèi)者對(duì)于通過(guò)OTA升級(jí)車輛功能與性能的認(rèn)知程度逐步提升，且對(duì)OTA能力有較高的付費(fèi)意愿?！籼厮估?、小鵬、理想、蔚來(lái)等以智能化體驗(yàn)為產(chǎn)品特色的新勢(shì)力車企已基本形成穩(wěn)定的OTA節(jié)奏，逐步構(gòu)建產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力護(hù)城河。OTA能力帶來(lái)的軟件升級(jí)、訂閱等新型服務(wù)驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)品價(jià)值延伸，傳統(tǒng)硬件銷售商業(yè)模式進(jìn)化為“硬件+軟件持續(xù)收費(fèi)”模式。

7 億歐智庫(kù)：消費(fèi)者對(duì)OTA認(rèn)知程度與支付意愿提升 億歐智庫(kù)：新勢(shì)力車企通過(guò)常態(tài)化OTA持續(xù)提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，創(chuàng)造潛在持續(xù)創(chuàng)收渠道?隨著消費(fèi)者逐漸被智能駕駛、智能座艙、智能網(wǎng)聯(lián)等功能吸引，消費(fèi)者對(duì)于汽車智能化的認(rèn)知亦逐步提升；?近半數(shù)消費(fèi)者對(duì)OTA功能感興趣且認(rèn)可通過(guò)OTA方式進(jìn)行車輛性能與功能升級(jí)，且這部分人群中43.7%的消費(fèi)者有付費(fèi)意愿。?以智能化體驗(yàn)為產(chǎn)品特色的新勢(shì)力車企們已基本形成穩(wěn)定的OTA節(jié)奏，持續(xù)優(yōu)化和豐富產(chǎn)品體驗(yàn)，構(gòu)建產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力護(hù)城河；?較高的消費(fèi)者付費(fèi)意愿背景下，OTA能力也為車企帶來(lái)新的價(jià)值增長(zhǎng)點(diǎn)，OTA軟件升級(jí)、訂閱等形式成為潛在持續(xù)創(chuàng)收渠道。2021年中國(guó)汽車消費(fèi)者對(duì)OTA的感興趣程度消費(fèi)者占比不感興趣感興趣對(duì)OTA感興趣的消費(fèi)者的支付意愿消費(fèi)者占比16117 5 4.02.81.81.3次數(shù) 頻率（次/季度）2020年新勢(shì)力車企（特斯拉、小鵬、理想、蔚來(lái)）OTA次數(shù)及頻率統(tǒng)計(jì)FOTA，F(xiàn)irmwareOTA ，即固件更新?FOTA類似手機(jī)上的系統(tǒng)更新，支持FOTA的車輛其整車操作系統(tǒng)打通了車輛絕大多數(shù)ECU，實(shí)現(xiàn)了整車操作系統(tǒng)對(duì)全車幾乎100%的硬件控制。SOTA，SoftwareOTA ，即軟件更新?SOTA類似手機(jī)上的應(yīng)用程序APP的在線升級(jí)，對(duì)應(yīng)到汽車上，SOTA

更新僅限于以汽車中控大屏及相關(guān)ECU（行車電腦）為主的更新。持續(xù)升級(jí)常用常新48.4%51.6%有支付意愿,43.7% 無(wú)支付意愿,56.3%人工智能技術(shù)在汽車中應(yīng)用逐漸豐富，算力是整車智能化發(fā)展核心驅(qū)動(dòng)力◆數(shù)據(jù)、算力、算法是人工智能發(fā)展的三要素，也被譽(yù)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代發(fā)展的三駕馬車。數(shù)據(jù)是生產(chǎn)資料，海量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)是驅(qū)動(dòng)算法持續(xù)演進(jìn)的基礎(chǔ)養(yǎng)料；算法是生產(chǎn)關(guān)系，是處理數(shù)據(jù)信息的規(guī)則與方式；算力是生產(chǎn)力，體驗(yàn)為數(shù)據(jù)處理與算法訓(xùn)練的速度與規(guī)模。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)激增及算法模型的日益龐大與復(fù)雜帶動(dòng)算力需求飛速增長(zhǎng)，算力已成為人工智能產(chǎn)業(yè)化進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵?！綦S著人工智能技術(shù)在汽車智能駕駛與智能座艙等場(chǎng)景中應(yīng)用的逐步豐富，算力需求亦逐步增長(zhǎng)，算力成為整車技術(shù)與產(chǎn)品智能化的核心驅(qū)動(dòng)力。資料來(lái)源：華為，專家訪談 8 人工智能發(fā)展的三要素：數(shù)據(jù)、算力、算法馬力加算力是定義高端智能電動(dòng)汽車的新標(biāo)準(zhǔn)。““2020

NIO

Day蔚來(lái)汽車創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO李斌人工智能的普及驅(qū)動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域算力需求持續(xù)增長(zhǎng)算力需求（EFLOPS）411341709162062018 2020 2025E 2030E+395x數(shù)據(jù)?海量?jī)?yōu)質(zhì)的應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)是訓(xùn)練人工智能算法模型精確性的關(guān)鍵基礎(chǔ)算力?算力是以高性能計(jì)算機(jī)為載體的為數(shù)據(jù)處理與算法訓(xùn)練提供的基礎(chǔ)計(jì)算能力算法?算法是基于大數(shù)據(jù)分析得到的規(guī)律，并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)人工智能在互聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)的多場(chǎng)景應(yīng)用帶來(lái)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)激增，算力負(fù)擔(dān)猛增機(jī)器學(xué)習(xí)算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算力算法框架的日益復(fù)雜與龐大，帶動(dòng)算力需求飛速增長(zhǎng)智能汽車被視為下一代移動(dòng)智能終端，越來(lái)越多人工智能技術(shù)在其中得到應(yīng)用人工智能技術(shù)在汽車中的應(yīng)用舉例自動(dòng)駕駛相關(guān)算法：感知算法、多傳感器融合算法、SLAM算法、決策算法、規(guī)劃算法、控制算法；智能座艙相關(guān)算法：人臉識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別、視線跟蹤、行為檢測(cè)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、多模融合、場(chǎng)景理解等；隨時(shí)隨地隨需隨形跨界融合已成汽車產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)，算力發(fā)展提速汽車產(chǎn)業(yè)AI化，加速融合創(chuàng)新◆汽車智能化發(fā)展重塑汽車產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，軟件在整車中占比逐步提升，車內(nèi)軟件及相關(guān)智能化硬件成為整車價(jià)值核心。產(chǎn)品結(jié)構(gòu)變化推動(dòng)產(chǎn)業(yè)人才結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)與跨界融合，軟件研發(fā)已成為汽車領(lǐng)域人才關(guān)鍵技能，自動(dòng)化、電子信息、計(jì)算機(jī)等跨學(xué)科人才加速涌入汽車產(chǎn)業(yè)大軍?！艨鐚W(xué)科人才的融入是汽車產(chǎn)業(yè)跨界融合趨勢(shì)的側(cè)面印證。“軟件定義汽車”助推新產(chǎn)業(yè)鏈與新開(kāi)發(fā)模式的出現(xiàn)，汽車產(chǎn)業(yè)亟需來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)與 ICT產(chǎn)業(yè)的跨界基因注入。汽車產(chǎn)業(yè)算力需求增長(zhǎng)為互聯(lián)網(wǎng)與ICT企業(yè)的跨界進(jìn)入帶來(lái)新機(jī)遇，算力發(fā)展將提速汽車產(chǎn)業(yè)AI化，加速跨界融合創(chuàng)新。資料來(lái)源：中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)，領(lǐng)英，工業(yè)和信息化部、國(guó)家發(fā)展改革委、科技部 9 71%58%38%5%16%35%24% 26% 27%2010 2016 2030E硬件驅(qū)動(dòng) 軟件驅(qū)動(dòng) 其他23.17%20.01%19.07%15.68%12.42%3.10%2.65%1.13%計(jì)算機(jī)類車輛工程電子信息類自動(dòng)化類機(jī)械類交通運(yùn)輸類數(shù)學(xué)類材料類億歐智庫(kù)：2020年中國(guó)智能汽車研發(fā)人員學(xué)科（專業(yè)）分布億歐智庫(kù)：全球汽車軟件與硬件產(chǎn)品內(nèi)容結(jié)構(gòu)對(duì)比 億歐智庫(kù)：2020年全球出行領(lǐng)域人才Top10技能汽車產(chǎn)業(yè)需要ICT產(chǎn)業(yè)的技術(shù)，而ICT產(chǎn)業(yè)需要以汽車產(chǎn)業(yè)為載體進(jìn)行轉(zhuǎn)型，兩者相互成就。““清華大學(xué)汽車產(chǎn)業(yè)與技術(shù)戰(zhàn)略研究院院長(zhǎng)趙福全建設(shè)汽車強(qiáng)國(guó)，必須緊緊抓住當(dāng)前難得的戰(zhàn)略機(jī)遇，積極應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，加強(qiáng)統(tǒng)籌規(guī)劃，強(qiáng)化創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，促進(jìn)跨界融合，完善體制機(jī)制，推動(dòng)結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級(jí)。引導(dǎo)信息通信、能源交通、材料環(huán)保等與汽車產(chǎn)業(yè)深度融合，構(gòu)建新型產(chǎn)業(yè)生態(tài)?！镀嚠a(chǎn)業(yè)中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃》智能汽車發(fā)展現(xiàn)狀、趨勢(shì)與算力解決方案軟件定義汽車開(kāi)發(fā)模式驅(qū)動(dòng)電子電氣架構(gòu)升級(jí)，車載計(jì)算呈集中化發(fā)展◆實(shí)現(xiàn)軟件定義汽車新開(kāi)發(fā)模式的前提是軟硬件解耦，進(jìn)而分離車輛的硬件與軟件開(kāi)發(fā)流程，硬件售出后，通過(guò)OTA實(shí)現(xiàn)軟件的持續(xù)迭代與優(yōu)化，滿足用戶個(gè)性化和長(zhǎng)尾需求，延緩硬件平臺(tái)更新頻率，將汽車產(chǎn)品迭代周期由工業(yè)周期轉(zhuǎn)為數(shù)字周期，實(shí)現(xiàn)整車平臺(tái)生命周期最大化?！魝鹘y(tǒng)功能汽車采用分布式電子電氣架構(gòu)，離散化的ECU軟硬件緊耦合且各ECU之間獨(dú)立性較強(qiáng)，硬件資源無(wú)法共享且形成數(shù)據(jù)孤島，對(duì)用戶新需求反饋的整體周期長(zhǎng)達(dá)20個(gè)月以上，難以形成持續(xù)快速迭代的軟件開(kāi)發(fā)模式。因此，軟件定義汽車開(kāi)發(fā)模式驅(qū)動(dòng)整車電子電氣架構(gòu)由分布式向中央集中式演進(jìn)，其核心是車載計(jì)算的集中化發(fā)展，高集成化的域控制器、車載中央計(jì)算平臺(tái)是關(guān)鍵。資料來(lái)源：博世，地平線，蔚來(lái)汽車，公開(kāi)資料整理 11軟件定義汽車開(kāi)發(fā)模式?軟件定義汽車開(kāi)發(fā)模式通過(guò)軟硬件解耦，將車輛硬件與軟件開(kāi)發(fā)流程與周期分離；?車輛售出后，通過(guò)軟件持續(xù)迭代，一方面可滿足用戶個(gè)性化和長(zhǎng)尾需求，另一方面在OTA功能下，可持續(xù)獲取市場(chǎng)反饋并加以改進(jìn)優(yōu)化，形成軟件研發(fā)閉環(huán)。車輛開(kāi)發(fā)周期（3年） 一手車使用周期（5年+N年）硬件軟件SOPA版本 B版本軟件開(kāi)發(fā)周期分離 售出 軟件持續(xù)迭代滿足用戶個(gè)性化和長(zhǎng)尾需求版本1 版本2 版本NOTA OTA OTA免費(fèi)付費(fèi)功能1 功能N新需求驅(qū)動(dòng)車輛換置基礎(chǔ)軟件/功能付費(fèi)軟件/功能軟件開(kāi)發(fā)交付體系需求匯總 軟件包初步規(guī)劃 開(kāi)發(fā)及集成測(cè)試 用戶驗(yàn)收測(cè)試 發(fā)布軟件包到PLM和FOTA系統(tǒng) 工具鏈預(yù)驗(yàn)證 DPAC備案 小批量車主推送 市場(chǎng)批量推送 車主軟件包規(guī)劃 測(cè)試驗(yàn)證 小批量發(fā)布 批量發(fā)布售后服務(wù)及市場(chǎng)反饋分布式電子電氣架構(gòu) （跨）域集中式電子電氣架構(gòu) 中央集中式電子電氣架構(gòu)?優(yōu)點(diǎn)：各模塊間功能劃分明確，獨(dú)立性強(qiáng)，軟硬件強(qiáng)耦合，各模塊可獨(dú)立開(kāi)發(fā)；?缺點(diǎn)：各模塊間芯片算力無(wú)法協(xié)同，且相互冗余，分布式架構(gòu)需要大量?jī)?nèi)部通信，增加線束成本；功能更新需各模塊供應(yīng)商負(fù)責(zé)，研發(fā)與推送效率低，且供應(yīng)鏈管理難度極大；?芯片需求：70~300顆MCU芯片（取決于車型配置），MCU種類繁多；?優(yōu)點(diǎn)：將分散的ECU集中到動(dòng)力、底盤(pán)、座艙、駕駛、車身等幾大域控制器中，減少內(nèi)部通信需求與線束成本；軟硬件逐步解耦，硬件超前設(shè)計(jì)，軟件自研，通過(guò)OTA靈活更新；?缺點(diǎn)：域分布式計(jì)算下大算力SoC芯片成本較高，算力存在冗余且單車算力存在物理上限；?芯片需求：4~8顆SoC芯片，40~60顆MCU芯片；?優(yōu)點(diǎn)：進(jìn)一步簡(jiǎn)化電子電氣架構(gòu)，降低線束設(shè)計(jì)復(fù)雜度與成本，SOA軟件架構(gòu)支持軟件功能的迭代與擴(kuò)展，從車載中央計(jì)算發(fā)展為車云計(jì)算后，車內(nèi)與云端架構(gòu)實(shí)現(xiàn)無(wú)縫結(jié)合，車端計(jì)算用于車內(nèi)信息與數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理，云計(jì)算作為補(bǔ)充，提供非實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)交互與計(jì)算；?芯片需求：2~4顆SoC芯片，10~20顆高性能MCU芯片；模塊化（每個(gè)功能獨(dú)立ECU） 集成化（功能集成） 集中化（域中心控制器） 域融合（跨域中心控制器） 車載中央計(jì)算平臺(tái) 車云計(jì)算中央網(wǎng)關(guān)ECUECUECUECUECUECUECUECUECU中央網(wǎng)關(guān)ECUECUECUECUECUECUECUECUECU ECUECUDCUECUECUDCUECUECUDCUECUECUDCUECUECUDCU DCUECUECUDCUECUECUDCUECUECUDCUECUECUDCUECUECUDCU車載電腦ECUECUECUECUECUECU車載電腦座艙由被動(dòng)智能邁向主動(dòng)智能，算力需求水漲船高，高通驍龍加速上車◆智能座艙是實(shí)現(xiàn)千人千面汽車駕乘體驗(yàn)的重心所在，新勢(shì)力車企與領(lǐng)先自主品牌車企率先發(fā)力，“大屏化”、“多屏化”、“多模態(tài)交互”、“一芯多屏”成為座艙發(fā)展的熱門(mén)趨勢(shì)，伴隨著傳感器規(guī)模的增長(zhǎng)與交互模式的復(fù)雜化，智能座艙對(duì)芯片的算力需求亦水漲船高?！糇摳咚懔π枨篁?qū)動(dòng)下，以高通第3代汽車數(shù)字座艙平臺(tái)為代表的高性能處理器成為領(lǐng)先車企旗艦車型的主流選擇，驍龍系列芯片加速上車。資料來(lái)源：高通，專家訪談，公開(kāi)資料整理領(lǐng)先車企產(chǎn)品智能座艙配置情況硬件顯示系統(tǒng) 硬件感知系統(tǒng) 交互方式 算力配置車企代表車型 儀表盤(pán) HUD 中控屏 流媒體后視鏡 行車記錄儀副駕&后排娛樂(lè)系統(tǒng)駕駛員監(jiān)控系統(tǒng) 語(yǔ)音交互 視覺(jué)交互手勢(shì)交互 芯片蔚來(lái) ET7 10.2英寸 增強(qiáng)平視顯示系統(tǒng)(HUD) 12.8英寸 — 4K行車記錄儀后排HDR多功能控制屏智能座艙感知攝像頭x1語(yǔ)音助手NOMI，支持聲紋識(shí)別/精準(zhǔn)聽(tīng)音辨位/免打擾獨(dú)立音區(qū)— — SA高通8195P小鵬 P5 12.3英寸 — 15.6英寸 — — — DMS攝像頭x1語(yǔ)音助手小P，支持全場(chǎng)景語(yǔ)音/全車范圍語(yǔ)音交互/20秒連續(xù)對(duì)話/智能打斷人臉識(shí)別 — SA高通8155P理想理想ONE 12.3英寸 — 16.2英寸 — 行車記錄儀12.3英寸副駕娛樂(lè)屏10.1英寸后排功能控制屏—語(yǔ)音助手理想同學(xué)，支持四音區(qū)鎖定/全車自由對(duì)話— — 高通驍龍820A德州儀器Jacinto6威馬 W6 12.3英寸 — 12.3英寸 — 集成式智能行車記錄儀 — 駕駛行為檢測(cè)攝像頭x1語(yǔ)音助手WIMI，支持雙音區(qū)識(shí)別/連續(xù)對(duì)話人臉識(shí)別 — 高通驍龍SA8155P極氪極氪001 8.8英寸14.7英寸飛機(jī)艙抬頭顯示系統(tǒng)（WHUD)15.4英寸 — 行車記錄儀 — 車內(nèi)監(jiān)測(cè)攝像頭x2后流媒體攝像頭x1AIMate智能助力，支持模糊語(yǔ)義，快速打斷對(duì)話，聲源定位識(shí)別等人臉識(shí)別 — 高通驍龍820APrem智己 L7 &39英寸（主駕副駕） — 12.8英寸 — 行車記錄儀39英寸巨幅智慧場(chǎng)景屏（主駕&副駕） DMS攝像頭x1 語(yǔ)音助手斑馬 — — 高通SA8155P長(zhǎng)安 UNI-K3.5+10.25+9.2英寸TFT三聯(lián)屏高清儀表— 12.3英寸 儀表集成流媒體后視系統(tǒng)60°環(huán)視行車記錄儀 — 人臉識(shí)別模塊x1車頂攝像頭x1 語(yǔ)音助手小安 人臉識(shí)別座艙全域手勢(shì)交互系統(tǒng)兩顆地平線征程2隨著用戶對(duì)智能座艙的需求維度不斷擴(kuò)展，當(dāng)前座艙的智能化水平已從以“安全為主”的被動(dòng)智能提升至需要具備更多主動(dòng)交互場(chǎng)景、涵蓋更多內(nèi)容與多重服務(wù)的“主動(dòng)智能”?！啊咄夹g(shù)公司產(chǎn)品市場(chǎng)高級(jí)總監(jiān)“艾和志主動(dòng)智能?新型座艙芯片需兼顧多重服務(wù)需求，以更高算力的AI芯片為主，當(dāng)前市場(chǎng)高通具備領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)；被動(dòng)智能?傳統(tǒng)座艙芯片僅需支撐單一的安全要求，以德州儀器、瑞薩、恩智浦為主要供應(yīng)商；座艙智能化由“被動(dòng)智能”邁向“主動(dòng)智能”，以高通第3代驍龍汽車數(shù)字座艙平臺(tái)為代表的高性能處理器加速上車12感知、交互、場(chǎng)景應(yīng)用升級(jí)，座艙計(jì)算平臺(tái)將持續(xù)向集成式解決方案演進(jìn)?隨著座艙對(duì)環(huán)境感知、車輛狀況、用戶習(xí)慣感知的進(jìn)一步覆蓋，將形成“人-車-路”三位一體深度感知，并基于此構(gòu)建場(chǎng)景引擎與機(jī)器主動(dòng)式交互，打造更好的情景感知安全、更高層級(jí)的自然交互與更個(gè)性化的駕乘體驗(yàn)，座艙空間將得到進(jìn)一步延伸，進(jìn)化為第三生活空間。?在感知、交互、場(chǎng)景應(yīng)用持續(xù)升級(jí)的背景下，座艙芯片需支撐大規(guī)模傳感器數(shù)據(jù)處理、持續(xù)攀升的AI算法數(shù)量與海量應(yīng)用軟件服務(wù)，座艙數(shù)據(jù)量與處理需求將超過(guò)手機(jī)，算力需求飛速增長(zhǎng)。作為操作系統(tǒng)級(jí)車聯(lián)網(wǎng)解決方案供應(yīng)商，梧桐車聯(lián)認(rèn)為座艙計(jì)算平臺(tái)大算力發(fā)展已成必然趨勢(shì)。大算力的座艙SoC芯片將減少組件數(shù)量，降低架構(gòu)復(fù)雜程度，智能座艙計(jì)算平臺(tái)將持續(xù)向集成式解決方案演進(jìn)。資料來(lái)源：騰訊車聯(lián)，梧桐車聯(lián)，商湯，專家訪談 13輸出輸入DMS攝像頭?駕駛員身份識(shí)別?疲勞監(jiān)測(cè)?分心檢測(cè)?危險(xiǎn)動(dòng)作識(shí)別?注視區(qū)域識(shí)別IMS攝像頭?遺留物體檢測(cè)?人臉屬性分析?座位占用檢測(cè)?安全座椅檢測(cè)?寵物檢測(cè)多音區(qū)麥克風(fēng)?多音區(qū)語(yǔ)音喚醒?多音區(qū)語(yǔ)音識(shí)別?自然語(yǔ)言處理?連續(xù)對(duì)話?可見(jiàn)即可說(shuō)車內(nèi)毫米波雷達(dá)?車內(nèi)乘員檢測(cè)?生命體征檢測(cè)?手勢(shì)識(shí)別?占位檢測(cè)近車外攝像頭?人臉識(shí)別開(kāi)車門(mén)?人臉識(shí)別開(kāi)尾門(mén)?人臉識(shí)別迎賓車輛信息輸入?輪胎信息?電池管理信息?車輛狀態(tài)信息?車輛定位信息車外前視攝像頭?前車碰撞預(yù)警?行人碰撞預(yù)警?車輛偏離預(yù)警?交通標(biāo)示識(shí)別?交通信號(hào)識(shí)別“人-車-路”三位一體深度感知場(chǎng)景引擎?zhèn)€性化智能推薦，實(shí)現(xiàn)“服務(wù)找人”機(jī)器主動(dòng)式交互車輛數(shù)據(jù)用戶數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)交通數(shù)據(jù)場(chǎng)景自適應(yīng)技術(shù)對(duì)場(chǎng)景形成三維語(yǔ)義理解基于人路信息主動(dòng)檢測(cè)場(chǎng)景變化預(yù)測(cè)該場(chǎng)景內(nèi)可能發(fā)生的事情針對(duì)場(chǎng)景主動(dòng)給出相關(guān)行動(dòng)建議用戶興趣車端場(chǎng)景服務(wù)應(yīng)用++個(gè)性化服務(wù)推薦 + 語(yǔ)音識(shí)別 人臉識(shí)別 觸屏識(shí)別 手勢(shì)識(shí)別 虹膜識(shí)別 生物識(shí)別模態(tài)融合更直覺(jué)化的交互 更個(gè)性化的交互 更主動(dòng)的交互 更情感化的交互出行場(chǎng)景 娛樂(lè)場(chǎng)景 車生活場(chǎng)景 社交場(chǎng)景通勤、出游、擁堵…… 聽(tīng)歌、聽(tīng)書(shū)、游戲…… 停車、加油、違章預(yù)警…… 車載通信服務(wù)、約會(huì)接人……駕駛艙系統(tǒng) 信息娛樂(lè)系統(tǒng) 其他系統(tǒng)液晶儀表盤(pán) HUD 流媒體后視鏡 IVI觸控顯示屏 流媒體后視鏡 后排娛樂(lè)系統(tǒng) 智能座椅 空調(diào)系統(tǒng) 智能音箱地圖導(dǎo)航 音樂(lè)播放 電臺(tái)廣播 兒童教育 新聞資訊 視頻播放 生活服務(wù) 辦公 游戲 健康 社交通訊 ……當(dāng)前車機(jī)芯片算力落后手機(jī)端1~2代，但手機(jī)的數(shù)據(jù)處理量、處理速度要求以及安全要求遠(yuǎn)低于車端，未來(lái)車端數(shù)據(jù)量與處理需求一定會(huì)超過(guò)手機(jī)。“——梧桐車聯(lián) “ 技術(shù)與研發(fā)副總裁王永亮隨著座艙內(nèi)外應(yīng)用的攝像頭、毫米波雷達(dá)、麥克風(fēng)等傳感器的進(jìn)一步豐富，智能座艙將形成“人-車-路”三位一體的深度感知，視覺(jué)圖像、語(yǔ)音等數(shù)據(jù)處理將推動(dòng)算力需求進(jìn)一步增長(zhǎng)。01 “人-車-路”三位一體深度感知基于“人-車-路”三位一體的深度感知以及AI算法的應(yīng)用，構(gòu)建場(chǎng)景引擎，實(shí)現(xiàn)用戶興趣、車端場(chǎng)景與服務(wù)應(yīng)用的結(jié)合，并基于多模態(tài)交互，實(shí)現(xiàn)機(jī)器主動(dòng)式交互，進(jìn)而個(gè)性化智能推薦的“服務(wù)找人”。02 個(gè)性化智能推薦，實(shí)現(xiàn)“服務(wù)找人”隨著智能化程度的提升，智能座艙將逐漸成為第三生活空間，座艙場(chǎng)景由出行場(chǎng)景衍生為娛樂(lè)、社交等多重場(chǎng)景。座艙內(nèi)軟件應(yīng)用服務(wù)將極大豐富，座艙芯片需支撐更多軟件的持續(xù)迭代需求。03 座艙場(chǎng)景延伸，軟件應(yīng)用服務(wù)極大豐富車型 ES6 ES8 EC6 G3i P7 P5 理想ONE（2021） W6 C01 極氪001 阿爾法SHI版智能駕駛傳感器配置- 1個(gè)三目前向攝像頭- 4個(gè)環(huán)視攝像頭- 5個(gè)毫米波雷達(dá)- 12個(gè)超聲波傳感器- 1個(gè)單目前向視覺(jué)裝置- 4個(gè)環(huán)視攝像頭- 3個(gè)毫米波雷達(dá)- 12個(gè)超聲波雷達(dá)- 5個(gè)高精毫米波雷達(dá)- 12個(gè)超聲波傳感器- 4個(gè)環(huán)視攝像頭- 10個(gè)高感知攝像頭- 1套高精定位系統(tǒng)- 2個(gè)激光雷達(dá)- 5個(gè)毫米波雷達(dá)- 12個(gè)超聲波傳感器- 4個(gè)環(huán)視攝像頭- 9個(gè)高感知攝像頭- 1套高精定位單元- 1個(gè)800萬(wàn)像素輔助駕駛前攝像頭- 1個(gè)前向毫米波雷達(dá)- 4個(gè)角毫米波雷達(dá)- 12個(gè)超聲波傳感器- 4個(gè)環(huán)視攝像頭- 4個(gè)高清環(huán)視攝像頭- 2個(gè)高清前視攝像頭- 5個(gè)毫米波雷達(dá)- 12個(gè)超聲波雷達(dá)- 1個(gè)駕駛行為檢測(cè)攝像頭- 1個(gè)雙目攝像頭- 1個(gè)人臉識(shí)別攝像頭- 4個(gè)環(huán)視攝像頭- 4個(gè)盲區(qū)攝像頭- 12個(gè)超聲波傳感器- 5個(gè)毫米波傳感器- 7個(gè)800萬(wàn)像素長(zhǎng)距高清攝像頭- 1個(gè)250m超長(zhǎng)感知毫米波雷達(dá)- 12個(gè)短距超聲波雷達(dá)- 4個(gè)短距環(huán)視高清攝像頭- 2個(gè)車內(nèi)監(jiān)測(cè)攝像頭- 1個(gè)車外監(jiān)測(cè)攝像頭- 1個(gè)后流媒體攝像頭- 3顆激光雷達(dá)- 6顆毫米波雷達(dá)- 12顆超聲波雷達(dá)- 9顆ADS攝像頭- 4顆環(huán)視攝像頭智能駕駛芯片配置1顆MobileyeEyeQ41顆MobileyeEyeQ41顆NvidiaXavier1顆NvidiaXavier2顆地平線征程3—兩顆凌芯012顆MobileyeEyeQ5HMDC810算力表現(xiàn) 2.5Tops 2.5Tops 30Tops 30Tops 10Tops — 8.4TOPS 24Tops 400+TOPS傳感器配置“內(nèi)卷”，Mobileye與英偉達(dá)二分天下，中國(guó)“芯”量產(chǎn)上車◆伴隨著ADAS輔助駕駛功能在新車市場(chǎng)上滲透率的不斷提升，新勢(shì)力與領(lǐng)先自主品牌車企在智能駕駛領(lǐng)域的廝殺日益激烈，智能駕駛傳感器配置走向“內(nèi)卷”，以蔚來(lái)、小鵬、極狐為代表的車型更是率先宣布激光雷達(dá)量產(chǎn)上車。當(dāng)前智能駕駛芯片市場(chǎng)呈現(xiàn) Mobileye與英偉達(dá)二分天下之勢(shì)，以地平線、海思為代表的本土化芯片廠商憑借AI計(jì)算與大算力優(yōu)勢(shì)在自主品牌車企市場(chǎng)中占據(jù)一席之地，率先實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)芯片量產(chǎn)上車。資料來(lái)源：各公司官網(wǎng) 14億歐智庫(kù)：2021年新勢(shì)力與領(lǐng)先自主品牌車企代表車型及算力配置名稱 MobileyeEyeQ4 MobileyeEyeQ5H NvidiaXavier 地平線征程3 零跑凌芯01 華為MDC810核心數(shù)據(jù) 28nm，2.5Tops，3W 7nm，24Tops，10W 12nm，30Tops，30W 16nm，5Tops，2.5W 28nm，4.2Tops，4W 400+Tops支持功能 可實(shí)現(xiàn)全L2級(jí)輔助駕駛功能，最高可支持L3級(jí)自動(dòng)駕駛；最多支持20個(gè)外部傳感器，可支持L4級(jí)別自動(dòng)駕駛；傳感器處理、測(cè)距、定位和繪圖、視覺(jué)和感知以及路徑規(guī)劃，最高支持L5級(jí)別自動(dòng)駕駛；在L2級(jí)輔助駕駛功能之上，支持NOA導(dǎo)航輔助駕駛功能，支持L3級(jí)別自動(dòng)駕駛；可支持自動(dòng)泊車、ADAS輔助駕駛域控制； 支持乘用車L4~L5級(jí)別自動(dòng)駕駛；列裝車型蔚來(lái)ES8/ES6/EC6、廣汽AionV/X、哪吒U、威馬EX5、小鵬G3i寶馬iX、極氪001 小鵬P7/P5 理想ONE2021款 零跑C11 極狐阿爾法SHI版預(yù)置算力最大值決定車輛智能化升級(jí)上限，算力先行成為車企主流策略◆當(dāng)前面向量產(chǎn)乘用車的智能駕駛系統(tǒng)整體處于L3及以下級(jí)別，智能駕駛技術(shù)仍在持續(xù)迭代升級(jí)中。汽車產(chǎn)品具備較長(zhǎng)的生命周期，一般為5~10年，車載計(jì)算平臺(tái)的算力上限決定車輛生命周期內(nèi)可承載的軟件服務(wù)升級(jí)上限。智能駕駛軟件迭代周期與硬件更換周期存在錯(cuò)位?！魹楸ＷC車輛在全生命周期內(nèi)的持續(xù)軟件升級(jí)能力，主機(jī)廠在智能駕駛上采取“硬件預(yù)置，軟件升級(jí)”的策略，通過(guò)預(yù)置大算力芯片，為后續(xù)軟件與算法升級(jí)優(yōu)化提供足夠發(fā)展空間。以蔚來(lái)、智己、威馬、小鵬為代表的主機(jī)廠在新一代車型中均將智能駕駛算力提升至500~1000Tops級(jí)別。資料來(lái)源：專家訪談，公開(kāi)資料整理 152022Q3G9

搭載XPILOT4.0 硬件2022年內(nèi) M72022Q1 L72022Q1 ET7- 1個(gè)超遠(yuǎn)距高精度激光雷達(dá)- 11個(gè)800萬(wàn)像素高清攝像頭- 1個(gè)增強(qiáng)主駕感知- 5個(gè)毫米波雷達(dá)- 5個(gè)毫米波雷達(dá)- 12個(gè)超聲波傳感器- 1個(gè)V2X車路協(xié)同感知- 2套高精度定位單元- 5個(gè)毫米波雷達(dá)- 12個(gè)定制化超聲波傳感器- 12個(gè)高精度攝像頭- 1個(gè)獨(dú)立高精定位模塊- 兼容激光雷達(dá)軟硬件架構(gòu)升級(jí)方案- 3個(gè)高精超視激光雷達(dá)- 5個(gè)毫米波雷達(dá)- 12個(gè)超聲波雷達(dá)- 11個(gè)攝像頭- 1個(gè)獨(dú)立高精定位模塊- 2個(gè)激光雷達(dá)- 5個(gè)毫米波雷達(dá)- 12個(gè)超聲波傳感器- 4個(gè)環(huán)視攝像頭- 9個(gè)高感知攝像頭- 1套高精定位單元- 增加800萬(wàn)像素前視雙目攝像頭，290萬(wàn)像素側(cè)視攝像頭芯片配置及算力2顆NVIDIAOrin -X508Tops4顆NVIDIAOrin -X1016Tops1顆NvidiaXavier30Tops激光雷達(dá)版改用NVIDIAOrin -X508~1016Tops4顆NVIDIAOrin -X1016Tops?不同于一般的消費(fèi)電子產(chǎn)品，汽車產(chǎn)品具備較長(zhǎng)的生命周期，一般為5~10年。當(dāng)前汽車算力主要來(lái)源仍是車載計(jì)算平臺(tái)，車載算力上限決定了未來(lái)汽車能夠承載的軟件服務(wù)升級(jí)上限，進(jìn)而決定汽車智能化程度上限與全生命周期價(jià)值；?因此，在軟件技術(shù)仍處于持續(xù)升級(jí)迭代的當(dāng)下，“硬件預(yù)埋，軟件升級(jí)” 成為主機(jī)廠新車產(chǎn)品生命周期管理的主流策略，通過(guò)預(yù)埋大算力硬件以保證車輛在全生命周期內(nèi)的持續(xù)軟件升級(jí)能力。億歐智庫(kù)：軟件定義汽車開(kāi)發(fā)模式下算力預(yù)置的必要性 億歐智庫(kù)：新勢(shì)力車企在新一代車型中將智能駕駛算力提升至500~1000Tops級(jí)別汽車產(chǎn)品生命周期2021 2022 2023 2024 2025?軟件定義汽車開(kāi)發(fā)模式下，車輛售出后會(huì)通過(guò)持續(xù)的軟件迭代，提高車輛功能與性能；智能駕駛系統(tǒng)算力需求逐步達(dá)到硬件預(yù)置算力最大值；智能汽車預(yù)置能智 算力最大值駕駛系統(tǒng)算力需求全場(chǎng)景自動(dòng)駕駛點(diǎn)到點(diǎn)通行鏈路逐步打通，算力需求持續(xù)攀升且走向開(kāi)放◆L2級(jí)別及以下的智能駕駛系統(tǒng)所需處理的數(shù)據(jù)量小且算法模型簡(jiǎn)單，因此以Mobileye為代表的小算力芯片與算法的強(qiáng)耦合即可滿足系統(tǒng)需求?！綦S著激光雷達(dá)等高性能傳感器的量產(chǎn)上車以及智能駕駛系統(tǒng)算法的泛化性提升，面向量產(chǎn)乘用車的全場(chǎng)景自動(dòng)駕駛點(diǎn)到點(diǎn)通行鏈路正逐步打通。◆對(duì)于L3級(jí)別及以上的智能駕駛系統(tǒng)而言，傳感器數(shù)量的增加及分辨率的提升帶來(lái)海量數(shù)據(jù)處理需求，算法模型的復(fù)雜程度亦大幅提升，驅(qū)動(dòng)算力需求迅速增長(zhǎng)。軟硬件解耦的智能駕駛芯片是實(shí)現(xiàn)算法持續(xù)迭代升級(jí)的基礎(chǔ)，以英偉達(dá)為代表的開(kāi)放算法生態(tài)的芯片更受主機(jī)廠青睞。資料來(lái)源：黑芝麻智能，專家訪談 16超聲波雷達(dá)x6毫米波雷達(dá)x6攝像頭x1DNN模型x10超聲波雷達(dá)x12毫米波雷達(dá)x5攝像頭x5DNN模型x20超聲波雷達(dá)x12毫米波雷達(dá)x6激光雷達(dá)x1攝像頭x8DNN模型x40超聲波雷達(dá)x12毫米波雷達(dá)x6激光雷達(dá)x3攝像頭x10DNN模型xN超聲波雷達(dá)x12毫米波雷達(dá)x6激光雷達(dá)x5攝像頭x12+2015 2020 2022-2023 2025 2030億歐智庫(kù)：面向量產(chǎn)乘用車的“車庫(kù)——城市道路——高速道路—城市道路——車庫(kù)”全場(chǎng)景自動(dòng)駕駛點(diǎn)到點(diǎn)通行鏈路正逐步打通擁堵跟車 紅綠燈路口 車輛加塞換道超車 高速巡航 城區(qū)高架大卡車左右偏離行駛自動(dòng)上下匝道 ETC收費(fèi)站 公司入口 自動(dòng)泊車5KDMIPS<1TOPS20KDMIPS10+TOPS80KDMIPS100+TOPS200KDMIPS500+TOPS500KDMIPS1000+TOPS大算力芯片成廠商角力場(chǎng)，算力非芯片評(píng)價(jià)唯一指標(biāo)，需兼顧多重因素◆如何更好地滿足智能汽車日益增長(zhǎng)的算力需求，提升計(jì)算效率，是當(dāng)前影響汽車產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題。大算力芯片是解決上述問(wèn)題最為直接且有效的方法。大算力芯片成為汽車智能化發(fā)展的關(guān)鍵“基礎(chǔ)設(shè)施”，也成為芯片廠商的角力場(chǎng)?！粢愿咄ā⒂ミ_(dá)為代表的國(guó)際芯片巨頭在大算力芯片上具備絕對(duì)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。以地平線、海思、黑芝麻智能、芯馳科技為代表的本土自主芯片廠商上發(fā)力追趕，在產(chǎn)品力上躋身領(lǐng)先梯隊(duì)。芯片的絕對(duì)算力高低固然重要，但對(duì)于主機(jī)廠開(kāi)發(fā)量產(chǎn)車型而言，芯片選擇需兼顧算力、成本、功耗、易用性、同構(gòu)性等多重因素。因此，如何在有限算力下幫助客戶算法軟件最高效地運(yùn)行是衡量芯片廠商競(jìng)爭(zhēng)力的核心標(biāo)準(zhǔn)。資料來(lái)源：地平線，安謀中國(guó)，各公司官網(wǎng)，專家訪談 17軟件在芯片上運(yùn)行的效率才是評(píng)價(jià)芯片優(yōu)劣的核心標(biāo)準(zhǔn)。優(yōu)秀的芯片公司絕不能只把算力作為設(shè)計(jì)目標(biāo)，更不應(yīng)一味炫耀算力。在打造芯片時(shí)追求的目標(biāo)應(yīng)該是，以有限的算力讓軟件最高效地運(yùn)行?！啊暗仄骄€創(chuàng)始人兼CEO余凱TOPS/W01?TOPS?TOPS/W（位寬、功耗、OPS利用率）?存儲(chǔ)帶寬成本03?OPS利用率/能效比高，成本低模型運(yùn)行評(píng)分05?MLPerf?AI-Benchmark?DAWNBench?Benchmarking（AIIA）工具鏈06?支持不同的算法的框架?性能仿真器?準(zhǔn)確的調(diào)試反饋?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化優(yōu)化最真實(shí)的AI效能（MAPS/Watt&MAPS/$)=理論峰值計(jì)算效能x有效利用率xAI算法效率=TOPS/Watt

&TOPS/$

xUtilization

xMAPS/TOPS?算力能否應(yīng)對(duì)非常規(guī)網(wǎng)絡(luò)?算力能否拓展支持的層種類?算力能否兼容將來(lái)可能出現(xiàn)的新網(wǎng)絡(luò)靈活性02?具有應(yīng)用處理器核（AP）-SoC芯片?包含其他非深度學(xué)習(xí)的圖像處理模塊?包含視頻處理與編解碼模塊?有豐富的嵌入式接口用于數(shù)據(jù)傳輸和控制非AI功能04億歐智庫(kù)：AI芯片選型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)億歐智庫(kù)：大算力芯片成為芯片廠商角力場(chǎng) ?隨著整車電子電氣架構(gòu)架構(gòu)由域集中式向中央集中式發(fā)展，智能駕駛與智能座艙主控芯片將向中央計(jì)算芯片融合；?通過(guò)提高芯片集成度進(jìn)一步提高計(jì)算效率，降低制造成本。EyeQ42.5TOPSTDA48TOPS V3H8TOPSJ35TOPSEyeQ524TOPSV3U60TOPSJ5128TOPSXavier

30TOPSJ6516TOPSOrin

254TOPSAtlan1000TOPSA100058TOPSA1000Pro

106TOPS A2000250TOPSAscend910512TOPSJ24TOPSSE100090~100kDMIPS900+GFLPOS

8+TOPS驍龍602A58GFLOPS驍龍820A45kDMIPS320GFLOPS第3代驍龍汽車數(shù)字座艙SA6155P40kDMIPS430GFLOPSSA8155P85kDMIPS1142GFLOPS3TOPSSA8195P150kDMIPS2100GFLOPS9TOPS麒麟710A166GFLOPS麒麟990A80KDMIPS768GLOPS3.5TOPSV9111KDMIPS1205GLOPS1.9TOPSR-CARH340kDMIPS288GFLPOSJacinto6

12~24kDMIPS70~140GLOPS Imx826kDMIPS128GFLOPS2.3TOPSA396048.5KDMIPS216GLOPS TegaX2750GLOPS智能駕駛域獨(dú)立發(fā)展智能座艙域獨(dú)立發(fā)展第4代驍龍汽車數(shù)字座艙平臺(tái)V9S500-1000TOPSX9U100KDMIPS300GFLOPS注：DMIPS代表CPU算力，GFLOPS代表GPU算力，TOPS代表AI算力車載計(jì)算平臺(tái)面臨功耗、散熱、電磁、質(zhì)量多重挑戰(zhàn)，算力存在物理上限◆大算力芯片的上車應(yīng)用離不開(kāi)車載計(jì)算平臺(tái)的支撐。為支持并兼容L3及以上智能駕駛系統(tǒng)數(shù)量與類型繁多的傳感器與執(zhí)行器需求，車載計(jì)算平臺(tái)多采用異構(gòu)芯片硬件方案，以滿足系統(tǒng)接口與算力需求。異構(gòu)芯片硬件方案包括采用單板卡集成多種架構(gòu)芯片的方案，以及采用同時(shí)集成多個(gè)架構(gòu)單元的SoC芯片的方案。車載計(jì)算平臺(tái)可通過(guò)提高單芯片算力、復(fù)制堆疊計(jì)算單元等方式實(shí)現(xiàn)算力的彈性拓展?！粲捎谲囕d計(jì)算芯片仍在不斷發(fā)展中，車載計(jì)算平臺(tái)的異構(gòu)芯片形態(tài)將長(zhǎng)期存在。相較傳統(tǒng)ECU，車載計(jì)算平臺(tái)的復(fù)雜度呈數(shù)倍提升，面臨功耗、散熱、電磁、質(zhì)量等多重挑戰(zhàn)。此外，由于能效比、工藝制程以及芯片堆疊帶來(lái)的功耗、散熱與成本挑戰(zhàn)，車載計(jì)算平臺(tái)算力存在物理上限。資料來(lái)源：超星未來(lái)，地平線，長(zhǎng)城汽車，中國(guó)軟件測(cè)評(píng)中心，專家訪談 18億歐智庫(kù)：大算力計(jì)算平臺(tái)復(fù)雜度較傳統(tǒng)ECU數(shù)倍提升，面臨多重挑戰(zhàn)功耗挑戰(zhàn)01散熱挑戰(zhàn)02電磁挑戰(zhàn)03質(zhì)量挑戰(zhàn)04器件數(shù)＞10倍↑PIN/布線/焊點(diǎn)數(shù)＞10倍↑PCB層數(shù)＞4倍↑整機(jī)功耗＞10倍↑EMC強(qiáng)度＞10倍↑單板面積＞6倍↑應(yīng)用軟件 數(shù)據(jù)及地圖 HMI及需求 感知融合 決策規(guī)劃 網(wǎng)聯(lián)運(yùn)控 控制執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)API功能軟件系統(tǒng)軟件硬件平臺(tái)自動(dòng)駕駛通用框架模塊（感知、規(guī)劃、控制）深度學(xué)習(xí)和視覺(jué)模塊 傳感器模塊 …… 網(wǎng)聯(lián)模塊 運(yùn)控模塊AUTOSARRTESafetyRTOSBSWMCALPOSIX/ARA …… 管理平面和實(shí)時(shí)控制平面 分布式通信Linux等 Lniux優(yōu)化/其他安全實(shí)時(shí)內(nèi)核Hypervisor及BSPDrivers異構(gòu)分布硬件框架AI單元-GPU/FPGA/ASIC

AI單元+CPU 計(jì)算單元-多核CPU 控制單元-MCU外圍硬件車輛平臺(tái)攝像頭、雷達(dá)（激光、毫米波等）、GPS慣導(dǎo)等傳感器 V2X（運(yùn)控、地圖等） 動(dòng)力、底盤(pán)控制等自動(dòng)駕駛車輛工程、功能需求、平臺(tái)技術(shù)、整車集成傳感器接口、執(zhí)行器接口安全體系工具鏈（開(kāi)發(fā)、仿真、調(diào)試、測(cè)試等）億歐智庫(kù)：車載計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)億歐智庫(kù)：車載計(jì)算平臺(tái)算力存在物理上限以英偉達(dá)Orin芯片為例，其采用8nm工藝制程，單芯片算力達(dá)到256Tops，功耗達(dá)到65W，能效比達(dá)到3.9Tops/W。01 同一工藝制程下，芯片能效比存在上限相比于消費(fèi)級(jí)、工業(yè)級(jí)芯片，車規(guī)級(jí)芯片在溫度、濕度、出錯(cuò)率和使用時(shí)間上有更嚴(yán)苛的要求；對(duì)于先進(jìn)制程芯片而言，適應(yīng)車規(guī)級(jí)要求是巨大挑戰(zhàn)，摩爾定律在智能汽車上難以持續(xù)。02 嚴(yán)苛的車規(guī)級(jí)要求下，摩爾定律難以持續(xù)當(dāng)前車規(guī)級(jí)芯片最先進(jìn)的制程工藝為7nm，因此若要實(shí)現(xiàn)高算力車載計(jì)算平臺(tái)，只能通過(guò)堆疊大算力芯片的方式。但隨之而來(lái)的是高功耗、散熱難題與高芯片成本的挑戰(zhàn)。03 大算力芯片堆疊帶來(lái)功耗、散熱與成本挑戰(zhàn)?若采取自然散熱方式，功耗最高需控制在30~40W?若采用水冷散熱方式，功耗最高需控制在300~400W當(dāng)前的汽車形態(tài)與車輛環(huán)境下，車載計(jì)算平臺(tái)散熱能力有限：超星未來(lái)：底層技術(shù)創(chuàng)新突破算力瓶頸，軟硬件協(xié)同優(yōu)化重構(gòu)計(jì)算平臺(tái)◆北京超星未來(lái)科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱“超星未來(lái)”）由清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院、電子工程系跨學(xué)科聯(lián)合孵化成立，基于軟硬件協(xié)同優(yōu)化的核心思想，提供高可靠、高能效的自動(dòng)駕駛計(jì)算解決方案?！舫俏磥?lái)核心產(chǎn)品包括：NOVA-Box自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)、NOVA-X自動(dòng)模型優(yōu)化工具鏈、NOVA-3D點(diǎn)云算法優(yōu)化加速與部署工具、NOVA-IP面向自動(dòng)駕駛域的定制加速I(mǎi)P庫(kù)、NOVA-Drive高可靠性中間件、NOVA-Auto自動(dòng)駕駛框架、NOVA-AI自動(dòng)駕駛核心算法模型等。資料來(lái)源：超星未來(lái)，專家訪談 192019 2020 2021?2019.4公司成立?2019.6完成天使輪融資?2019.11中關(guān)村高新技術(shù)企業(yè)?2019.12與賽靈思達(dá)成戰(zhàn)略合作?2019.12發(fā)布高級(jí)別自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)NOVA30?2020.1發(fā)布低速場(chǎng)景計(jì)算平臺(tái)NOVA09?2020.1A輪融資?2020.7成立超星未來(lái)上海研發(fā)中心?2020.7國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)?2020.8A1輪融資?2020.10成立山東超星智能科技有限公司?2020.10CVPR

LPCV 全球第三?2020.12海淀區(qū)胚芽企業(yè)，中關(guān)村金種子企業(yè)?2021.5發(fā)布新一代高級(jí)別自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)NOVA30P?2021.6NVIDIAHackathon

二等獎(jiǎng)?2021.10中關(guān)村智能網(wǎng)聯(lián)前沿技術(shù)創(chuàng)新大賽冠軍?2021.10北京市“專精特新”中小企業(yè)?2021.11BMW

ChinaITInnovationChallenge金獎(jiǎng)超星未來(lái)軟硬件協(xié)同優(yōu)化方案 超星未來(lái)軟硬件協(xié)同優(yōu)化方案實(shí)踐效果視覺(jué)雷達(dá)定位地圖靈活易部署 高能效 高可靠異構(gòu)硬件計(jì)算平臺(tái)模型壓縮結(jié)構(gòu)搜索NN加速處理非NN定制化加速基礎(chǔ)軟件環(huán)境優(yōu)化方案C方案B方案ANOVA-IP CPU GPU基于超星未來(lái)IP庫(kù)產(chǎn)品與原始方案的性能對(duì)比案例：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)云目標(biāo)監(jiān)測(cè)原始方案：>300ms，瓶頸在于NN部分采用NOVA-X可將NN部分壓縮至1/4，但是CPU部分成為瓶頸采用NOVA-IP對(duì)點(diǎn)云預(yù)處理部分進(jìn)行加速，進(jìn)一步提升整體性能，達(dá)到實(shí)時(shí)要求我們認(rèn)為，猶如帶著鐐銬舞蹈一般，計(jì)算平臺(tái)的挑戰(zhàn)在于硬件和功耗等資源受限條件下的優(yōu)化問(wèn)題。““超星未來(lái)聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO梁爽算力限制功耗限制成本限制大量視覺(jué)感知3D點(diǎn)云感知高精度定位?圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算加速處理為核心，從軟件協(xié)同的角度上通過(guò)模型壓縮、結(jié)構(gòu)搜索的方式來(lái)優(yōu)化、設(shè)計(jì)出對(duì)硬件更為友好的模型；?同時(shí)，針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之外的其他計(jì)算，通過(guò)定制化的FPGA加速器IP設(shè)計(jì)，大幅度降低在CPU這些通用單元的算力開(kāi)銷，縮短計(jì)算平臺(tái)處理的延遲；?在處理完所有能效優(yōu)化基礎(chǔ)后，還會(huì)對(duì)基礎(chǔ)軟件環(huán)境做優(yōu)化，以及最終有一個(gè)異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)把軟硬件技術(shù)承載起來(lái)，開(kāi)放提供給客戶。視覺(jué)特征提取20x加速點(diǎn)云目標(biāo)檢測(cè)11x

加速點(diǎn)云定位10~50x

加速方便部署平臺(tái)算力安全可靠算法快速迭代更多更好的傳感器平臺(tái)的硬件性能挑戰(zhàn)矛盾問(wèn)題復(fù)雜的算法系統(tǒng) 受限的硬件資源部署車輛控制平臺(tái)超星未來(lái)：打造軟硬件協(xié)同優(yōu)化全棧計(jì)算平臺(tái)解決方案，賦能多場(chǎng)景客戶◆超星未來(lái)定位于Tier1.5，通過(guò)產(chǎn)品的軟硬件解耦與標(biāo)準(zhǔn)化平臺(tái)化，面向多級(jí)別智能駕駛場(chǎng)景客戶，以多元合作方式提供開(kāi)放、高效、便捷、可靠的智能駕駛計(jì)算解決方案?！舫俏磥?lái)已與賽靈思、德賽西威、英恒科技、宇通客車、陜汽商用車、普渡機(jī)器人、奇瑞、文遠(yuǎn)知行等一線汽車供應(yīng)商、主機(jī)廠、機(jī)器人和自動(dòng)駕駛公司建立戰(zhàn)略合作關(guān)系。資料來(lái)源：超星未來(lái)，專家訪談超星未來(lái)NOVAUTO

軟硬件協(xié)同優(yōu)化全棧計(jì)算平臺(tái)解決方案NOVA-Box計(jì)算平臺(tái)解決方案NOVA30P NOVA09 NOVA15高級(jí)別智能駕駛場(chǎng)景異構(gòu)嵌入式車載計(jì)算平臺(tái)車規(guī)級(jí)L2+高能效嵌入式車載計(jì)算平臺(tái)邊緣AI計(jì)算場(chǎng)景的低功耗高能效計(jì)算平臺(tái)高級(jí)別自動(dòng)駕駛應(yīng)用（Robotaxi、Robobus、Robotruck）高級(jí)輔助駕駛應(yīng)用（HWP、TJA、AVP、ADAS）應(yīng)用軟件自動(dòng)駕駛框架（NOVA-Auto）功能軟件核心算法模型（NOVA-AI）環(huán)境感知 融合定位 決策規(guī)劃地圖引擎 云控接口 ……視覺(jué)識(shí)別 點(diǎn)云識(shí)別 車道線檢測(cè)可行駛區(qū)域 軌跡預(yù)測(cè) ……支持多種自動(dòng)駕駛算法應(yīng)用系統(tǒng)軟件中間件（NOVA-Drive）AUTOSAR

AP

|CP 操作系統(tǒng)認(rèn)證和訪問(wèn)管理 平臺(tái)健康管理 升級(jí)與配置管理進(jìn)程管理SOA通信 時(shí)間同步狀態(tài)管理 ……異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)（NOVA-Box）AI計(jì)算單元FPGA（定制化IP）/GPU 控制計(jì)算單元MCU 通用計(jì)算單元ARM自動(dòng)優(yōu)化部署工具鏈（NOVA-X）（開(kāi)發(fā)、仿真、優(yōu)化部署、測(cè)試）RTOS（QNX、VxWorks）Hypervisor&BSPNOVA-Slim自動(dòng)壓縮工具NOVA-3D3D點(diǎn)云算法優(yōu)化與部署工具……OEM&Tier1垂直領(lǐng)域方案商芯片、傳感器等產(chǎn)業(yè)鏈伙伴軟硬件解耦獨(dú)立交付方案（查缺補(bǔ)漏） 軟硬件一體化整體解決方案（一站式）NOVA-X優(yōu)化加速客戶客戶自研算法 硬件平臺(tái)參數(shù)量減少40x客戶自研算法經(jīng)NOVA-X優(yōu)化加速后，在算法模型精度不變的基礎(chǔ)上，可實(shí)現(xiàn)：計(jì)算量減少18x延遲加速9x持續(xù)自主創(chuàng)新，與產(chǎn)業(yè)鏈上下游伙伴建立深度合作關(guān)系?合作模式：以軟硬件解耦的方式，提供定制化NOVA-IP、自動(dòng)優(yōu)化部署工具鏈NOVA-X、3D點(diǎn)云優(yōu)化部署工具NOVA-3D等產(chǎn)品案例?合作模式：提供軟硬協(xié)同優(yōu)化全棧計(jì)算平臺(tái)解決方案NOVA30PRobotaxiRobobusRobotruck無(wú)人配送無(wú)人環(huán)衛(wèi)……提供NOVA30P計(jì)算平臺(tái)及配套工具鏈20傳感器芯片化與多傳感信息特征級(jí)融合的結(jié)合可有效緩解主控芯片計(jì)算負(fù)載◆隨著傳感器的分辨率、數(shù)量與類型增長(zhǎng)帶來(lái)數(shù)據(jù)量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，前端傳感器在獲取數(shù)據(jù)后進(jìn)行預(yù)處理和優(yōu)化的重要性將逐步提升，可有效降低對(duì)車載計(jì)算平臺(tái)的算力負(fù)擔(dān)。以激光雷達(dá)芯片化為例，通過(guò)集成接收端的線陣/面陣SoC芯片，可對(duì)單光子信號(hào)進(jìn)行片內(nèi)處理得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)?！舾鶕?jù)信息處理的抽象程度，多傳感器信息融合可分為數(shù)據(jù)級(jí)、特征級(jí)、決策級(jí)三種解決方案。通過(guò)傳感器芯片化與多傳感器信息特征融合解決方案的結(jié)合，在傳感器端完成原始數(shù)據(jù)的特征提取，在車載計(jì)算平臺(tái)完成特征數(shù)據(jù)融合、識(shí)別判斷和決策，可有效緩解車載計(jì)算平臺(tái)計(jì)算負(fù)載。資料來(lái)源：禾賽科技招股書(shū)，根據(jù)公開(kāi)資料整理 2101

數(shù)據(jù)級(jí)融合?所有傳感器類型只有一個(gè)感知算法；?將多個(gè)傳感器的原始觀測(cè)數(shù)據(jù)直接進(jìn)行融合，然后再?gòu)娜诤蠑?shù)據(jù)中提取特征向量進(jìn)行判斷識(shí)別、決策。03

決策級(jí)融合?每個(gè)傳感器都有獨(dú)立的感知算法；?將各個(gè)傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)單獨(dú)進(jìn)行特征向量的提取，并進(jìn)行識(shí)別判斷，得到各個(gè)傳感器生成的監(jiān)測(cè)對(duì)象數(shù)據(jù)；再將所有傳感器得到的目標(biāo)數(shù)據(jù)融合，輸出決策。02

特征級(jí)融合?先從每個(gè)傳感器提供的原始觀測(cè)數(shù)據(jù)中提取代表性的特征，再把這些特征融合成單一的特征向量，特征向量包括邊緣、方向、速度、形狀等；?基于融合后的特征向量進(jìn)行識(shí)別判斷、決策。監(jiān)測(cè)對(duì)象傳感器1傳感器2傳感器n數(shù)據(jù)級(jí)融合特征提…… 取 識(shí)別決策監(jiān)測(cè)對(duì)象傳感器1傳感器2傳感n決策級(jí)融合決…… 策 特征提取特征提取特征提取識(shí)別識(shí)別識(shí)別監(jiān)測(cè)對(duì)象傳感器1傳感器2傳感器n特征級(jí)融合……特征提取特征提取特征提取識(shí)別決策億歐智庫(kù)：多傳感器信息融合的三種解決方案（按信息處理的抽象程度劃分）?數(shù)據(jù)級(jí)融合方案中不存在數(shù)據(jù)丟失的問(wèn)題，且結(jié)果精度較高，但該方案數(shù)據(jù)計(jì)算量大，對(duì)系統(tǒng)通信帶寬要求較高；?決策級(jí)融合方案可有效融合反映環(huán)境或目標(biāo)各個(gè)側(cè)面的不同類型信息，對(duì)信息傳輸帶寬要求很低，但感知結(jié)果精度不足；?特征級(jí)融合解決方案對(duì)計(jì)算量與通信帶寬要求相對(duì)數(shù)據(jù)級(jí)融合方案有所降低，且方案兼顧精度與召回率。億歐智庫(kù)：傳感器芯片化可有效緩解主控芯片負(fù)載（以激光雷達(dá)芯片化為例）掃描式架構(gòu) 面陣式架構(gòu)分立器件 芯片化V1.0 芯片化V1.5 芯片化V2.0 芯片化V3.0EEL+分立多通道驅(qū)動(dòng)APD+分立多通道TIAEEL+多通道驅(qū)動(dòng)ICAPD+多通道模擬前端IC高精度ADC芯片VCSEL+多通道驅(qū)動(dòng)ICSiPM+多通道模擬前端IC高精度TDC芯片VCSEL+多通道驅(qū)動(dòng)ICSPAD陣列+線陣SoCVCSEL面陣+面陣驅(qū)動(dòng)ICSPAD陣列+面陣SoC激光雷達(dá)芯片化發(fā)展路線FPGA（主控單元）時(shí)序控制、波形算法處理、激光雷達(dá)其他功能模塊控制SoC芯片單片集成探測(cè)器、前端電路、波形數(shù)字化、算法處理、脈沖控制等功能；接收端采用面陣式SoC芯片可實(shí)現(xiàn)對(duì)單光子信號(hào)進(jìn)行片內(nèi)處理得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)，能夠取代FPGA主控芯片。高精度數(shù)字化芯片ADC/TDC數(shù)字化采集，實(shí)現(xiàn)模擬信號(hào)到數(shù)字信號(hào)的轉(zhuǎn)化多通道模擬前端芯片高速模擬開(kāi)關(guān)實(shí)現(xiàn)通道通道選通，以及實(shí)現(xiàn)模擬信號(hào)放大放大后的模擬信號(hào)模擬信號(hào)探測(cè)器激光器 接受回波信號(hào)發(fā)射激光脈沖多通道激光驅(qū)動(dòng)芯片驅(qū)動(dòng)激光器發(fā)射激光脈沖數(shù)字信號(hào)激光 回?fù)芗す饫走_(dá)專用芯片及功能模塊示意圖控制三種多傳感器信息融合解決方案對(duì)比“云-網(wǎng)-邊-端”融合計(jì)算可突破單車算力物理上限，實(shí)現(xiàn)算力供給彈性拓展◆隨著車規(guī)級(jí)芯片制程的逐步突破，受限于車端物理環(huán)境，芯片制程將到達(dá)極限，摩爾定律下單芯片算力增長(zhǎng)難以持續(xù)，車端算力終將到達(dá)物理上限。為滿足智能座艙與智能駕駛的持續(xù)深化發(fā)展，智能汽車算力供給模式將走向“云-網(wǎng)-邊-端”融合計(jì)算，實(shí)現(xiàn)算力供給的彈性拓展?！敉ㄟ^(guò)云端、通信網(wǎng)端、邊端、車端的連接融合，可建立一個(gè)充滿計(jì)算和通信能力的環(huán)境，形成智能汽車算力服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。新的計(jì)算架構(gòu)下，5G+V2X提供更高效的通信管道，云端、邊端、車端之間可實(shí)現(xiàn)近實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)交互。智能汽車與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)協(xié)同感知和計(jì)算任務(wù)協(xié)同，具備低時(shí)延、本地?cái)?shù)據(jù)脫敏處理等優(yōu)勢(shì)，車載計(jì)算平臺(tái)聚焦現(xiàn)場(chǎng)級(jí)計(jì)算需求，云計(jì)算則聚焦非實(shí)時(shí)的大體量數(shù)據(jù)分析與算法訓(xùn)練。資料來(lái)源：云計(jì)算開(kāi)源產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，國(guó)汽智控 22智能網(wǎng)聯(lián)汽車將成為四個(gè)輪子上的“ 數(shù)據(jù)中心”，以單車計(jì)算平臺(tái)為基礎(chǔ)的車輛智能存在諸多局限性。國(guó)汽智控提出了車云協(xié)同計(jì)算框架和車路云協(xié)同基礎(chǔ)軟件（ICVEC）產(chǎn)品。車云協(xié)同計(jì)算框架利用5G和邊緣云（MEC）網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算資源，將ICVOS跨平臺(tái)運(yùn)行在邊緣云或中心云，利用5G的低延時(shí)特性構(gòu)建數(shù)據(jù)通道，實(shí)現(xiàn)車端軟件與云端應(yīng)用協(xié)同工作，打破了車端硬件的限制，利用云端彈性可擴(kuò)展的計(jì)算資源，為車端軟件的持續(xù)發(fā)展更新提供了可能?！啊皣?guó)汽智控（北京）科技有限公司總經(jīng)理、首席技術(shù)官尚進(jìn)億歐智庫(kù)：“云-網(wǎng)-邊-端”融合計(jì)算架構(gòu)億歐智庫(kù)：“云-網(wǎng)-邊-端”融合計(jì)算的價(jià)值云網(wǎng)邊端邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn) 邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)通信網(wǎng)絡(luò) 通信網(wǎng)絡(luò)云端計(jì)算大腦車端計(jì)算平臺(tái) 車端計(jì)算平臺(tái)復(fù)雜驗(yàn)算：負(fù)責(zé)大體量數(shù)據(jù)分析，算法訓(xùn)練敏捷反應(yīng)：實(shí)現(xiàn)協(xié)同感知、本地計(jì)算就近閉環(huán)感知交互：滿足現(xiàn)場(chǎng)級(jí)計(jì)算實(shí)時(shí)信息交互：利用V2X實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)與車端的實(shí)時(shí)信息交互?“云-網(wǎng)-邊-端”融合的泛在計(jì)算架構(gòu)下，云計(jì)算聚焦非實(shí)時(shí)的大體量數(shù)據(jù)分析及算法訓(xùn)練，5G+V2X通信支持下，車端可與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)協(xié)同感知和計(jì)算任務(wù)協(xié)同，具備低時(shí)延、本地?cái)?shù)據(jù)脫敏處理等優(yōu)勢(shì)，降低主干網(wǎng)絡(luò)負(fù)載；車載計(jì)算平臺(tái)聚焦現(xiàn)場(chǎng)級(jí)計(jì)算需求。?硅基芯片單核制程將在3納米到達(dá)極限；隨核數(shù)的增加，單位算力功耗增長(zhǎng)顯著，摩爾定律下的單芯片算力增長(zhǎng)難以持續(xù)；?自動(dòng)駕駛與智能座艙應(yīng)用在車端產(chǎn)生的龐大原始數(shù)據(jù)對(duì)于車端、云端計(jì)算能力和成本提出新挑戰(zhàn)，且存在數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。通信網(wǎng)絡(luò) 通信網(wǎng)絡(luò)智能汽車算力市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀與企業(yè)布局特點(diǎn)算力需求升級(jí)驅(qū)動(dòng)車載計(jì)算芯片市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)，產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈變革悄然醞釀◆汽車智能化升級(jí)帶動(dòng)整車半導(dǎo)體元器件價(jià)值提升，2020年汽車領(lǐng)域芯片需求量已占全球芯片市場(chǎng)11.4%，持續(xù)上漲的算力需求將驅(qū)動(dòng)車載計(jì)算芯片市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)，車載計(jì)算芯片市場(chǎng)將迎來(lái)高速發(fā)展期。億歐智庫(kù)測(cè)算，2021年中國(guó)車載計(jì)算芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)15.1億美元，2025年市場(chǎng)規(guī)模將迅速增長(zhǎng)至89.8億美元。車載計(jì)算芯片將成為智能汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值核心。◆汽車智能化的巨大市場(chǎng)吸引多方入場(chǎng)，產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈的變革悄然醞釀，將形成融合、扁平的新型供應(yīng)生態(tài)，算力生態(tài)則是至關(guān)重要的一環(huán)。資料來(lái)源：SIA，ICinsights

24零部件供應(yīng)商主機(jī)廠4S店消費(fèi)者零部件供應(yīng)，以硬件為主研發(fā)、集成、制造整車銷售、售后服務(wù)使用傳統(tǒng)汽車垂直供應(yīng)鏈?傳統(tǒng)汽車供應(yīng)鏈呈現(xiàn)垂直鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)，按照上下游之間不同的責(zé)任分工進(jìn)行資源匹配；?傳統(tǒng)汽車供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€(gè)ToB的逐層傳遞價(jià)值結(jié)構(gòu)，最終由主機(jī)廠通過(guò)4S店將產(chǎn)品傳達(dá)給用戶。融合、扁平的新型供應(yīng)生態(tài)?主機(jī)廠將構(gòu)建融合、扁平的自身生態(tài)體系，角色邊界模糊，中間環(huán)節(jié)減少，供應(yīng)商與主機(jī)廠形成共生共贏關(guān)系；?新型汽車供應(yīng)生態(tài)以用戶的體驗(yàn)和需求作為驅(qū)動(dòng)力，價(jià)值周期延長(zhǎng)。主機(jī)廠構(gòu)建自身生態(tài)體系傳感器生態(tài)服務(wù)生態(tài)軟件生態(tài)傳感器芯片自動(dòng)駕駛算法應(yīng)用服務(wù)V2X出行服務(wù)數(shù)字營(yíng)銷人機(jī)交互……56.0%32.4% 33.0% 31.2%19.0%30.8% 28.5% 32.3%13.0%12.3% 13.3% 12.0%5.0%11.5% 12.2% 11.4%8.0%13.0% 13.2% 13.0%1998 2018 2019 2020通信 電腦 消費(fèi)電子 汽車 工業(yè)和其他億歐智庫(kù)：1998-2020年全球各領(lǐng)域需求端芯片市場(chǎng)份額占比1998 2020+6.4%億歐智庫(kù)：2021-2025年中國(guó)汽車銷量及車載計(jì)算芯片市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)算力生態(tài)2600 2710 2767 2855 296315.1 29.542.661.489.82021E 2022E 2023E 2024E 2025E中國(guó)汽車銷量（單位：萬(wàn)輛） 中國(guó)汽車計(jì)算芯片市場(chǎng)規(guī)模（單位：億美元）?2015年6月完成對(duì)Altera的167億美元并購(gòu)，后者是全球第二大FPGA芯片廠商，市占率達(dá)35%，其自動(dòng)駕駛域控制芯片應(yīng)用在奧迪等車型中；?2017年3月完成對(duì)Mobileye的153億美元收購(gòu)，后者是全球領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛芯片及算法廠商，其系列芯片在L2及以下自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。?2020年9月啟動(dòng)對(duì)Arm的并購(gòu)，并購(gòu)金額預(yù)計(jì)為400億美元；Arm架構(gòu)的CPU內(nèi)核目前在移動(dòng)智能終端、自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用；截至2021年11月，該項(xiàng)并購(gòu)交易受到來(lái)自美國(guó)、英國(guó)等多國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的阻力，2021年11月，英國(guó)以競(jìng)爭(zhēng)和國(guó)家安全為由，對(duì)該筆交易開(kāi)展24周全面調(diào)查。?2016年10月啟動(dòng)對(duì)恩智浦的并購(gòu)交易，后者在汽車MCU芯片上市占率第一，且較早布局智能座艙主控芯片，但于2018年7月宣布并購(gòu)交易失??；?2021年10月，宣布與維寧爾達(dá)成最終收購(gòu)協(xié)議，交易金額達(dá)45億美元，收購(gòu)?fù)瓿珊?，高通將把維寧爾的Arriver軟件部門(mén)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)、駕駛決策與輔助駕駛等算法資產(chǎn)融入高通Snapdragon

Ride自動(dòng)駕駛平臺(tái)中。?2020年10月啟動(dòng)對(duì)賽靈思的并購(gòu)交易，并購(gòu)金額預(yù)計(jì)為350億美元；賽靈思是當(dāng)前全球最大的FPGA芯片廠商，在L2及以下的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用；2021年10月，AMD透露與賽靈思并購(gòu)案有望在2021年年底完成交易。2021年11月，特斯拉在最新交付車型中采用AMD提供的Ryzen芯片。消費(fèi)電子芯片巨頭搶先布局下一個(gè)十年，奪得市場(chǎng)先機(jī)，以并購(gòu)深挖護(hù)城河◆隨著滲透率趨于飽和，智能手機(jī)市場(chǎng)緩慢進(jìn)入瓶頸期。智能手機(jī)芯片市場(chǎng)帶來(lái)的