智能座舱行业研究：智能座舱大风已起座舱软件全面受益.pdf

请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 2021.10.29 智能座舱大风已起，座舱软件全面受益智能座舱大风已起，座舱软件全面受益 李沐华李沐华(分析师分析师)齐佳宏齐佳宏(分析师分析师)钱劲宇钱劲宇(分析师分析师)010-83939797 010-83939837 021-38675860 证书编号 S0880519080009 S0880519080007 S0880520070002 本报告导读：本报告导读：智能座舱渗透率快速提升；SoC 芯片渐成主流，高通领跑；操作系统、中间件、设计工具链各环节均将受益，第三方软件服务商机会来临；推荐中科创达、虹软科技。摘要：摘要：智能座舱功能不断演进，渗透率快速提升。智能座舱功能不断演进，渗透率快速提升。E/E 架构由分布式向集中式演进，反映在座舱域，即在同一颗 SOC 上，虚拟支持丰富的应用和操作系统，车载显示屏大屏化、联屏化趋势明显。目前智能座舱渗透率正快速上升，HUD、IVI 等模块尤甚；同时，高阶功能模块渗透率仍有较大提升空间。智能座舱主芯片：智能座舱主芯片：SoCSoC 芯片渐成主流，高通领跑。芯片渐成主流，高通领跑。车规级芯片以标准要求严格、技术门槛高、供货周期长著称，在自动驾驶时代，“CPU+GPU+XPU”的异构主控 SoC 芯片逐渐成为主流，且算力正在快速攀升。这一市场的主流玩家包括传统汽车电子厂商、消费电子厂商、人工智能企业。在众多玩家中，高通是座舱芯片的绝对领导者。截至 2020 年底，25 家顶级汽车制造商中已有 20 家选择高通骁龙汽车数字座舱平台。智能座舱软件：操作系统、中间件、设计工具链各环节均将受益智能座舱软件：操作系统、中间件、设计工具链各环节均将受益，第三第三方软件服务商机会来临。方软件服务商机会来临。1）智能座舱软件涉及操作系统、中间件、UI 设计等三个层面。操作系统方面，不同功能模块有不同的功能安全等级和需求特点，导致一辆车上需要同时存在多个操作系统，目前以高安全性、高稳定性著称的黑莓 QNX 市占率较高，而随着智能座舱上层软件生态的完善和人机交互增多，拥有更完善开发生态的 Linux/Android 操作系统有望获得更高份额。中间件方面，视觉模块是重中之重，数据量和算法质量、工程落地能力、和海外主流 Tier1 的合作情况等是核心竞争要素。UI 设计工具链方面，竞争已经不再局限于产品级，背靠第三方服务商的产品份额有望提升。2）汽车供应链体系正发生显著变化，软件厂商话语权提升，其中操作系统第三方软件服务商或最为受益。首先，汽车作为终端的复杂性决定了操作系统会被激活；第二，操作系统第三方软件服务商在业务拓展上优势明显，如能够最早把自研 SDK 推荐给客户，同时，对于操作系统的理解有助于它们提出更好的解决方案。IP、解决方案、服务的全方位输出能力是衡量一家第三方软件服务商竞争力的关键，因为这样的能力可以使公司获得更大的利润空间，同时可替代性更低。推荐中科创达、虹软科技。推荐中科创达、虹软科技。综合公司业务在智能座舱中的重要性以及该业务可以为自身带来的弹性等两方面因素，推荐第三方软件服务商中的领军者中科创达、座舱视觉算法头部玩家虹软科技。风险提示：风险提示：部分技术难题尚未被完全攻克；汽车更强调功能安全，智能化的落地可能慢于预期 评级：评级：增持增持 上次评级：增持 细分行业评级 计算机 增持 相关报告 计算机软件定义汽车趋势已确立，智能座舱是入口 2021.10.25 计算机公立医院三大等级评审提出新目标，IT 建设提速 2021.10.15 计算机9 月订单提升明显，千万级规模再扩 2021.10.12 计算机欧拉、高斯新品发布，华为产业链迎来新发展 2021.09.27 计算机大型甲方如何看待 IT 趋势之三 2021.09.23 行业深度研究行业深度研究 股票研究股票研究 证券研究报告证券研究报告 计算机计算机 行业深度研究行业深度研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 of 39 目目 录录 1.智能座舱功能不断演进，渗透率快速提升.3 1.1.从硬件到软件，从本地到智能.3 1.2.智能座舱主要模块渗透率快速提升.5 1.3.智能座舱的硬软件和智能手机的基础架构存在相似之处.6 1.4.智能座舱产业链清晰.8 2.智能座舱主芯片：SoC 芯片渐成主流，高通领跑.9 2.1.“CPU+GPU+XPU”异构主控 SoC 芯片渐成主流.9 2.2.传统汽车芯片龙头、消费电子巨头、人工智能企业竞争激烈，高通处于领先位置.14 3.智能座舱软件：操作系统、中间件、设计工具链各环节均将受益 21 3.1.全球汽车软件市场规模至 2030 年有望达到 840 亿美元.21 3.2.操作系统：QNX、Lunix 各显其能.22 3.3.中间件：视觉是重中之重，数据、算法、工程落地是核心.24 3.3.1.2021 年国内乘用车舱内视觉应用软件市场规模约为 3 亿 24 3.3.2.市场集中度较高，主流玩家包括虹软、创达、未动等.25 3.3.3.竞争要素包括数据量和算法质量、工程落地能力等.27 3.4.UI 设计工具链：背靠第三方服务商的厂商份额有望提升.28 4.软件厂商话语权上升，第三方软件服务商机会来临.30 4.1.汽车供应链体系正发生显著变化，软件厂商话语权提升.30 4.2.汽车作为终端的复杂性赋予了第三方软件服务商高价值.31 4.3.IP、解决方案、服务的全方位输出是核心竞争力.32 5.推荐标的.35 5.1.中科创达.35 5.2.虹软科技.36 6.风险提示.38 nMxPoQwOoRyQyQoNtNxPqRbR8QbRmOrRmOrQfQqRmNiNqQrQ6MpOsMxNqQqQvPtQoN 行业深度研究行业深度研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 of 39 1.智能智能座舱功能不断演进，渗透率快速提升座舱功能不断演进，渗透率快速提升 1.1.从硬件到软件，从本地到智能从硬件到软件，从本地到智能 从硬件到软件，从本地到智能。从硬件到软件，从本地到智能。从发展趋势来看，智能座舱的演进是以科技发展为基础，顺应社会和使用者需求的一个过程。在现有的发展过程中，智能座舱从满足基础需求的按键式操作，演变到现在的电子甚至体态式操作。这样的发展过程，不仅是硬件上的提升，更多的是以硬件作为载体，软件的多重表达形式。从有什么造什么，到满足使用者个性化的需求与包含但不仅局限于汽车的应用场景和车物互联。现有的发展，也可简单的分为本地娱乐导航阶段和车物人智能互联阶段。硬件方面，从低阶的按键转变到了高阶的数字液晶仪表显示、一芯多屏、HUD、流媒体后视镜等。搭载在这些硬件上的软件，从低阶的蓝牙播放、离线导航到高阶的在线娱乐、车机互联、语音识别系统、手势识别系统、远程控制、无锁启车等。另外，数据采集也是软件应用的一个重要组成部分：通过识别用户个人习惯、或者结合行驶环境，提供给用户一种操作更少，更为主动、自动化的体验。图图 1：智能座舱正处于快速演进的过程中智能座舱正处于快速演进的过程中 数据来源：国泰君安证券研究 从底层技术来看，从底层技术来看，电子电气架构从以前的分布式已逐渐向集中式演进电子电气架构从以前的分布式已逐渐向集中式演进。汽车分布式电子电气 EEA 架构包括分散的电子单位、电气单位、执行单位。分布式 EEA 在当下智能造车的环境下，暴露出很多缺点，如：算力无法满足；过多的 ECU 和线束安装空间问题，无法统一更新升级；安装繁碎，多由各家 Tier1 提供，成本高，无法高自动化生产。而现在逐渐从分布式转为域集中式，即扩容单个 ECU 并合并。因此，SOC 芯片就成为实现域集中式的重点，把之前芯片数量多、占地大、功耗成本高的问题实现一揽子的解决方案。而 SOC 芯片的发展，提供了对未来中央集中式 EEA 的可能，整合了智能座舱域、智能驾驶域、车辆控制域的三域 EEA 现在有了较为普遍的应用。图图 2：电子电气架构从以前的分布式已逐渐向集中电子电气架构从以前的分布式已逐渐向集中 式演进式演进 1924年，雪佛兰生产了第一辆配备收音机的汽车1985年，福特和摩托罗拉开发出配备磁带播放器的座舱1985年，出现搭载磁带播放器的座舱上世纪90年代开始，出现更多的辅助功能，绝大多数以按键形式操作千禧年起，随着液晶屏应用，可显示内容成为座舱发展的重要一步2010年开始，显示屏操作转为触屏方式，衍生出如卫星导航、影音娱乐、智能语音等一系列应用。2015年后，随着4.5G的应用，各类车载智能系统开始蓬勃发展，如：智能座椅、语音识别、HUD、驾驶辅助系统等。2019年后，延续5G和云端技术的发展，智能座舱出现两个标志性趋势。一是万物互联：汽车可被互联至云端、手机、甚至智能家居。三星研发的智能出售Bixby就提供了此项功能。二是个性化互联，软件不再像软件1.0时代提供标准化模块，而是更多的根据驾驶人的习惯、喜好提供对应的服务。其中包括：驾驶习惯智能调节、一键授权后排控制权限、手势读取等硬件硬件1.0基础硬件娱乐功能时代基础硬件娱乐功能时代硬件硬件2.0本地娱乐导航功能时代本地娱乐导航功能时代软件软件1.0基础的互联尝试时代基础的互联尝试时代软件软件2.0智能联网车机时代智能联网车机时代 行业深度研究行业深度研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 4 of 39 数据来源：麦肯锡，国泰君安证券研究 智能之上提供更多想象空间。智能之上提供更多想象空间。从现在到未来，智能座舱的发展将从追赶需求变化为创造衍生需求。随着自动驾驶的推进和对无人驾驶的展望，适应人驾驶到芯驾驶的转变，需要智能座舱提供更多的辅助功能。其中，智能座舱需要把现有的人驾驶与智能软硬件的联动，转移至芯驾驶与智能软硬件的联动。现在智能舱，更多的倾向于把驾驶人和智能控制从被动导向转变为主动导向。而未来，智能座舱将随着自动驾驶技术的进步，演变为辅助人机共驾，甚至不提供驾驶交互，专注于分析车与路、车与车、车与万物的乘客体验。图图 3：智能座舱的未来趋势将从人决策转化为车决策智能座舱的未来趋势将从人决策转化为车决策 数据来源：国泰君安证券研究 中国智能座舱市场预计中国智能座舱市场预计于于 2025 年达到年达到 850 亿。亿。ICVTank 预测，中国的智能座舱市场将在 2025 年达到 1030 亿的规模。因此自 2021 年起，年复合率将达到 12.7%。由于渗透率的上升和内容的革新，中国智能座舱市场将保持稳定上升，未来或将成为全球最大智能座舱市场。另外，智能座舱下的无论是硬件或者软件的本地化，将推动中国市场的智能座舱置换速度。图图 4：中国智能座舱市场预计于中国智能座舱市场预计于 2025 年达到年达到 850 亿亿-独立ECU-功能分离-每个功能有各自的ECU-域内ECU协作-控制域：主体/协助、底盘、动力、娱乐-3-4个独立工作网-域内有限沟通1st2ndCentral Gateway3rdTodayCentral Gateway域控制器域控制器4th5thCentral Gateway车载资讯娱乐车载资讯娱乐-通过中央网关更强的协同-跨功能联系-处理复杂功能的能力-中央域控制器-解决更多复杂功能的能力-功能融合-虚拟域-有限的专用硬盘-以太网主干网-高性能计算分布式分布式域集中域集中式式中央集中式中央集中式E/E架构架构代际代际架构架构主要特点主要特点人决策人决策环境感知：自识别车内外环境提供信息多模态人机交互：感知人类行为如手势控制、语音控制云端结合：车载音乐、路况识别环境感知：乘客驾驶员信息识别并应用、座椅预热多模态人机交互：视线跟踪、表情监控、行驶中控触觉暂停云端结合：路径规划、车路协同车半决策车半决策环境感知：路况自决策、天气自决策、定位自决策多模态人机交互：满足乘客需求云端结合：感知计算/决策/执行、自动驾驶、万物互联车决策车决策 行业深度研究行业深度研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 5 of 39 数据来源：ICVTank，国泰君安证券研究 1.2.智能座舱主要模块渗透率快速提升智能座舱主要模块渗透率快速提升 智能座舱主要模块渗透率快速提升。智能座舱主要模块渗透率快速提升。根据中国汽车工业协会数据显示，2020 年全年乘用车累计销量 1999.4 万辆，虽同比下降 6.5%，但其预测2021 年有望突破 2600 万辆，同比增长 4%。随着乘用车销售数量的增长和车市发展，智能座舱将加速渗透到不同价位汽车，因此，主要模块的渗透率也将显著提升。HUD 被更广泛的应用。被更广泛的应用。现有的 HUD 主要是以 W-HUD（中高价位车型）和 C-HUD（低中价位车型）为主，AR-HUD 已有概念但尚未量产。2020年，中国69.2万乘用车配置W-HUD渗透率达3.7%，比2019年提高2%。根据 Reportlinker 调查显示，2025 年，HUD 的前装渗透率在中国将超过30%。推动渗透率提升的原因包括：1.W-HUD 的价格逐渐下降，低价车型有能力配置。2.AR-HUD 将在未来几年量产落地，代替现在的 W-HUD适配高级车型。3.HUD 作为较高级的辅助技术，逐渐符合主流需求。4.中国造车新势力偏向于应用 HUD 等高智能配置，且降低配置价格。图图 5：2025 年前装年前装 HUD 渗透率将达到渗透率将达到 39%数据来源：盖世汽车，国泰君安证券研究 IVI 增长最为迅速增长最为迅速。IVI 模块至 2026 年渗透率有望达到 95%，市场规模也将达到 61.2 亿元。驱动其快速发展的因素包括：1）中国制造商技术进步，抢占更多市场份额。其中 2019 年，德赛西威占据全球 IVI 2.7%0%5%10%15%20%25%30%02004006008001000120020172018201920202021E 2022E 2023E 2024E 2025E增速亿元0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%20202021E2022E2023E2024E2025EAR-HUDW-HUDC-HUD 行业深度研究行业深度研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 6 of 39 市场份额和中国 9.6%份额，有利于售价控制。2）中国政策推动智能汽车创新发展。3.用户对于多功能智能终端有着可以处理更多复杂信息的需求。图图 6：IVI 未来渗透率同类最高未来渗透率同类最高 数据来源：Reportlinker，国泰君安证券研究 其余主要模块其余主要模块渗透率渗透率也也有不同程度的有不同程度的提升。提升。一些常用的如流媒体后视镜、后排液晶显示、行车记录仪将作为前装设施，与整车进行整合。如流媒体后视镜在 2018-19 年间渗透率不高于 0.5%，但 2020 年超过了 1%。推动因素包括但不局限于：1.价格降低。2.购买人对智能座舱有更高的功能需求。因此，整体来说，新车装配智能座舱科技的渗透率也将提高，预测到 2025 年将达到 75.9%。图图 7：到到 2025 年国内智能座舱科技渗透率将超过年国内智能座舱科技渗透率将超过 75%数据来源：IHS Markit，国泰君安证券研究 车载显示屏大屏化、联屏化趋势明显，带动汽车显示屏市场扩容。车载显示屏大屏化、联屏化趋势明显，带动汽车显示屏市场扩容。智能座舱交互属性的增强在硬件中也同样有所反映，目前座舱显示屏的多屏化、联屏化趋势非常明显。根据佐思汽研数据，2020Q1 中国搭载联屏方案的乘用车销量将近 7 万辆，同比增长 6.1%；装配率达到 2.4%，比上年同期增加 1.1pct，并正在从高端车型向中低端车型渗透。这一趋势也有望带动汽车显示屏市场的扩容。1.3.智能座舱的硬软件和智能手机的基础架构智能座舱的硬软件和智能手机的基础架构存在相似之处存在相似之处 0%20%40%60%80%100%20192026E10%20%30%40%50%60%70%201920202021E2022E2023E2024E2025E 行业深度研究行业深度研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 7 of 39 智能座舱的硬软件和智能手机的基础架构存在相似之处智能座舱的硬软件和智能手机的基础架构存在相似之处。硬件部分，主要有芯片作为计算分析承载体，显示面板作为信息反馈方式。软件部分包括主要的操作系统，和分属于手机和座舱的应用等。座舱和手机的变革方式也近似。相似之处：智能手机赋能的最大意义在于把手机从简单的通信功能，变化到拥有开源的操作系统和其他各式各样的软件，带给用户远超于通信的交互需求。智能座舱发展远晚于智能手机的发展，但智能手机的发展沿革已经在智能座舱的应用上慢慢变现，软件层面拥有让用户个性化的SOA 架构。从产品形态上，智能手机和智能座舱也在向同一个方向发展：更少的物理按键、更大的屏幕更多的语音手势控制，提高操作便捷性、视觉舒适度以及主流审美等。图图 8：智能座舱、手机基本架构相似智能座舱、手机基本架构相似 数据来源：国泰君安证券研究 电动车的趋势下，越来越多的手机厂踏入了“造车”和智能座舱的大门。电动车的趋势下，越来越多的手机厂踏入了“造车”和智能座舱的大门。之前我们提到，汽车电动化、智能化趋势下，集中式电子电气架构，能让华为等领先的手机厂商能够芯片 SoC、传感器、电池管理技术等运用到汽车电子上，做以前几家 Tier1 一起才能做到的事。共同发展，互相完善。共同发展，互相完善。智能座舱相较于手机对硬件有着更高的环境要求（抖动、极寒），但随着人机共驾、车物互联的未来发展，智能汽车必将与智能手机实现更多联动。图图 9：华为华为已发布已发布鸿蒙智能座舱操作系统鸿蒙智能座舱操作系统 智能座舱智能手机操作系统SOC中间件应用HIM芯片模块显示面板PCB操作系统SOC中间件应用HIM芯片模块显示面板PCB硬件软件 行业深度研究行业深度研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 8 of 39 数据来源：世界互联网汽车大会，国泰君安证券研究 1.4.智能座舱产业链智能座舱产业链清晰清晰 智能座舱产业链清晰。智能座舱产业链清晰。智能座舱产业链分上下中游，上游产品基本为软硬件原材料、与底层软件。下游为主机厂，组装整车设备并交付消费者，拥有最终定价权。中国企业已在这个赛道占据优势地位，出现一众优秀的一二级供应商。图图 10：智能座舱：产业链较长，涉及的领域较多智能座舱：产业链较长，涉及的领域较多 数据来源：罗兰贝格、地平线、中科创达，国泰君安证券研究 从几大公司产品线来看，国内供应商已逐渐形成自己完善的产品链。从几大公司产品线来看，国内供应商已逐渐形成自己完善的产品链。在原有的理解中，德赛西威作为传统的硬件集成商，中科创达作为软件供应商各司其职。现有智能座舱的潮流下，Tier1 和 Tier2 的界限被逐渐模糊，供应商和主机厂之间的关系也不再是零和博弈。过去垂直化的汽车产业链复杂且冗长，层级关系明显，以链条式逐层生成价值向上输送，层级越高提供的价值越大。而智能座舱打破了原有结构，主机厂和供应3rd智能 华为智能终端座舱APP APP生态鸿蒙OSIV模组（麒麟芯片）3rd硬件：屏幕、MIX、音响车办公室家CC智能座舱平台上游上游车载地图车载导航车载语音视觉DMS算法（人脸识别、眼球追踪、手势识别）操作系统和软件平台中间件车联网安全和大数据模块软件软件PCB显示面板（LED、OLED)功率器件车载音响座舱芯片（控制芯片、娱乐芯片）C-V2X芯片和模组硬件硬件、机械电子和传统电子机械电子和传统电子中游中游智能车机和车载信息娱乐车载信息娱乐系统车载信息娱乐系统智能仪表及相关联企业车辆控制屏或集成控制面板ICP副座娱乐/后座娱乐显示HUD智能后视镜（流媒体后视镜、数字后视镜）车载信息显示系统车载信息显示系统TBOXC-V2X车载通讯系统车载通讯系统座舱域控制器座舱域控制器车内监控车内监控（DMS和和OMS）OTA和安全模块和安全模块下游下游OEM和主机厂和主机厂 行业深度研究行业深度研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 9 of 39 商产生更多元和开放的关系，供应商根据主机厂提供的客户需求研发相适配的软硬件，在 Tier n 中来回跳跃，与主机厂共同研发。从过去的产业链中的单一一环，变为上下通源的打通式服务，实现平台化的开放服务。2.智能座舱主芯片智能座舱主芯片：SoC 芯片渐成主流，高通领跑芯片渐成主流，高通领跑 2.1.“CPU+GPU+XPUCPU+GPU+XPU”异构主控”异构主控 SoCSoC 芯片渐成主流芯片渐成主流 车规级芯片标准要求严格，技术门槛高车规级芯片标准要求严格，技术门槛高，供货周期长，供货周期长。民用市场芯片大致可分为三种，分别是车规级、工业级和消费级，不同等级芯片的标准不一。车规级芯片从研发、生产、制造等环节都有非常严格的要求，以满足汽车对安全性和可靠性的要求，因此车规级芯片的标准远高于消费级和工业级芯片。车规级芯片需要适应在复杂的环境下工作，工作环境的温度范围为零下 40 度至 155 摄氏度，易受到多电磁、多粉尘、高震动的干扰；由于汽车的使用寿命相比其他消费电子产品更长，因此汽车芯片的寿命一般设计在 15 年左右，对零部件的可靠性和安全性要求更高。一般来看，一款车规级芯片需要 2-3 年的时间完成车规级认证并进入主机厂供应链，进入后一般拥有 5-10 年的供货周期。发布于 2016 年的智能座舱车规级芯片高通骁龙 820A 经历了多年的测试，一直到2019-2020 年才开始广泛应用于奥迪、小鹏、理想等主机厂。表表 1:车规级芯片标准远高于消费级芯片车规级芯片标准远高于消费级芯片 参数要求参数要求 消费级消费级 工业级工业级 车规级车规级 温度温度 零下 10-40 零下 10-70 零下 40-155 湿度湿度 低 根据使用环境而定 0-100%验证验证 JESD47(Chips）ISO16750(Modules）JESD47(Chips）ISO16750(Modules）AEC-Q100(Chips）ISO16750(Modules）出错率出错率 3%1%接近 0%使用时间使用时间 1-3 年 5-10 年 15 年 数据来源：CNSD，国泰君安证券研究 自动驾驶时代，“自动驾驶时代，“CPU+GPU+XPU”的异构主控”的异构主控 SoC 芯片逐渐成为主流。芯片逐渐成为主流。目前自动驾驶汽车的芯片平台主要为异构分布硬件架构，由 AI 单元、计算单元和控制单元三部分组成，通常包含 CPU、GPU、FPGA、ASIC等几类芯片。CPU 和 GPU 属于通用型芯片，产品成熟度高，CPU 主要用于决策控制和复杂的逻辑运算，GPU 由于并行计算能力更强，主要用于 AI 运算；FPGA 属于半定制芯片，用硬件实现软件算法，但具备可编程性，允许用户后期烧写配置文件来更改芯片功能，写好后 AI 计算性能通常较 GPU 更强，功耗更低；ASIC 是为了实现特定要求而专门定制的专用 AI 芯片，在功耗、算力等方面都具备明显优势，但出厂后便无法更改算法，后续算法面临较大迭代时，前期投入将变为沉没成本，NPU、BPU 等 AI 芯片都属于比较常见的 ASIC/FPGA 芯片。以上几种芯片都各有优势，因而由 CPU+GPU+XPU+其他功能模块（如基带单元、图像信号处理单元、内存、音频处理器等）组成的异构主控 SOC 芯片成为当前自动驾驶汽车的主流选择，单个 SoC 芯片是一个完整的计算单元，可以去独立负责智能座舱域、自动驾驶域等智能汽车中较为复杂的领域。表表2:四类车规级芯片各有优势四类车规级芯片各有优势 行业深度研究行业深度研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 10 of 39 芯片类型芯片类型 CPU GPU FPGA ASIC 通用性通用性 高 高 半定制化 全定制化 灵活度灵活度 高 高 较高 低 功耗功耗 高 高 较低 低 成本成本 高 高 较高 前期成本高，规模化量产后成本较低 优势优势 复杂逻辑运算能力强，擅长逻辑控制 数据并行计算能力强，浮点运算能力强 可进行流水线并行和数据并行计算，可编程灵活度较高 AI 运算效率高，功耗低，体积小、可靠性高 劣势劣势 不擅长处理并行重复运算，核数少 管理控制能力弱，功耗最高 开发周期较长，复杂算法开发难度大，价格较昂贵 灵活性差，算法支持有限，算法迭代后需重新开发 代表厂商代表厂商 英特尔、AMD、高通、华为 英伟达、AMD 赛灵思（AMD拟并购）、Altera（被英特尔收购）地平线 BPU、华为、特斯拉、Mobileye（被英特尔收购）、黑芝麻等 数据来源：CNSD，国泰君安证券研究 图图 11：特斯拉：特斯拉 FSD SoC 芯片由芯片由 3 个个 Arm A72 CPU、1 个个 GPU、2 个个NPU 及其他及其他 ISP、内存等功能模块组成、内存等功能模块组成 数据来源：特斯拉官网 自动驾驶算力先行，“硬件预埋”需求下高算力的自动驾驶算力先行，“硬件预埋”需求下高算力的 SoC 芯片是自动驾驶芯片是自动驾驶技术演进的基础。技术演进的基础。无论是 PC 时代还是智能手机时代，芯片算力的提升都是产业发展的核心，只有硬件性能打好基础，才能为后续的软件和应用优化提供足够的发展空间，所以即使在“软件定义汽车”的技术路线逐渐成为共识的当下，提高芯片算力依旧是目前产业关注的焦点。随着自动驾驶时代软硬件的解耦，对于用户来说，软件系统后续可以通过OTA 的方式不断升级，而硬件更新周期要明显更长，通常与整车生命周期相同，所以给主机厂商带来“硬件预埋”的需求，即先做好硬件的冗余，后续通过软件升级的方式来逐步发挥硬件性能，例如这也带来对高算力 SoC 芯片的强烈需求，因此各头部汽车芯片供应商都在不断推出算力更高的 SoC 芯片，以满足主机厂客户未来数年的发展规划。表表 3:高算力的高算力的 SoC 芯片是自动驾驶技术演进的基础芯片是自动驾驶技术演进的基础 行业深度研究行业深度研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 11 of 39 级别级别 L1 L2 L2+/L3 L3+L4/L5 时间时间 2015 2020 2022-2023 2025 2030 外围感知硬件外围感知硬件 超声波雷达*6 毫米波雷达*1 摄像头*1 超声波雷达*12 毫米波雷达*5 摄像头*5 超声波雷达*12 毫米波雷达*6 摄像头*8 激光雷达*1 超声波雷达*12 毫米波雷达*6 摄像头*10 激光雷达*3 超声波雷达*12 毫米波雷达*6 摄像头*12+激光雷达*5 CPU算力要求算力要求 5K+DMIPS 20K+DMIPS 80K+DMIPS 200K+DMIPS 500K+DMIPS AI算力要求算力要求 1 TOPS 10+TOPS 100+TOPS 500+TOPS 1000+TOPS 数据来源：安波福，国泰君安证券研究 表表 4:各主机厂商目前自动驾驶功能仍处于各主机厂商目前自动驾驶功能仍处于 L2 级别，但在硬件预埋的需求下提前部署高算力级别，但在硬件预埋的需求下提前部署高算力 SoC 芯片芯片 主机厂主机厂 特斯拉特斯拉 小鹏小鹏 蔚来蔚来 理想理想 北汽极狐北汽极狐 车型车型 Model 3/S Plaid P5 ET7 ONE 2021 S-HI 外围感知硬件外围感知硬件 超声波雷达*12 毫米波雷达*1 摄像头*8 超声波雷达*12 毫米波雷达*5 摄像头*13 激光雷达*2 超声波雷达*12 毫米波雷达*5 摄像头*12 激光雷达*1 超声波雷达*12 毫米波雷达*5 摄像头*5 超声波雷达*12 毫米波雷达*6 摄像头*13 激光雷达*3 AI芯片平台芯片平台 特斯拉 FSD 英伟达 Xavier 英伟达 Drive Orin 地平线征程 3 华为 MDC 810 芯片总算力芯片总算力 144 TOPS 30 TOPS 1016 TOPS 10 TOPS 400 TOPS 数据来源：特斯拉官网，小鹏官网，蔚来官网，理想官网，北汽极狐官网，国泰君安证券研究 随着高级别随着高级别自动驾驶汽车电子电器架构向集中式演进，自动驾驶汽车电子电器架构向集中式演进，中短期内中短期内自动驾自动驾驶驶汽车汽车芯片形成智能座舱域芯片形成智能座舱域主控芯片主控芯片和自动驾驶域和自动驾驶域主控芯片主控芯片的双脑结的双脑结构，未来将向“中央计算平台”演进。构，未来将向“中央计算平台”演进。目前自动驾驶汽车的电子电气架构正在经历从分布式架构到基于域的集中式架构转型，在这一过程形成了车内的“智能座舱域”和车外的“自动驾驶域”两大核心域，将分别由独立的高算力 SoC 芯片负责运算。预计到 2030 年以后，随着自动驾驶技术路线的逐渐成熟，自动驾驶汽车的电子电气架构将发展至基于域融合的带状架构，智能座舱主控芯片和自动驾驶主控芯片也将逐步向中央计算芯片融合，通过提高芯片的集成度来进一步提高计算效率，同时降低制造成本。图图 12：智能座舱域主控芯片目前正在独立发展，未来将逐步与自动驾驶：智能座舱域主控芯片目前正在独立发展，未来将逐步与自动驾驶域主控芯片融合发展，二者共同构成中央计算平台域主控芯片融合发展，二者共同构成中央计算平台 行业深度研究行业深度研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 12 of 39 数据来源：罗兰贝格，国泰君安证券研究 用户使用需求的转变用户使用需求的转变提高提高对高算力智能座舱对高算力智能座舱 SoC 芯片的需求。芯片的需求。发展自动驾驶的终极目的是解放用户，尤其是解放驾驶员用户，将汽车从出行工具转变为“第三生活空间”。因而进入智能驾驶时代，用户对汽车座舱功能的需求维度将不再仅仅局限于传统的“安全+被动智能”，未来座舱芯片的算力需要支撑用户需求向“主动智能，内容+服务”等多重需求的转变，满足用户人机共驾、内外联合与应用为王三大应用场景的需求，“一芯多屏”的发展趋势也对座舱芯片的性能、算力提出都更高要求。从技术角度上看，影响座舱算力需求的因素至少有 22 个，每一个因素都会对算法及上层应用产生不同的影响，对于同样的算法，是多个影响因子共同起作用，这将导致对算力的要求大幅提高。图图 13：智能座舱的用户需求逐渐向“主动智能，内容：智能座舱的用户需求逐渐向“主动智能，内容+服务”转变服务”转变 行业深度研究行业深度研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 13 of 39 数据来源：罗兰贝格，国泰君安证券研究 表表 5:智能座舱智能座舱 SoC 芯片算力的影响因素众多，对算力要求大幅提高芯片算力的影响因素众多，对算力要求大幅提高 影响因素影响因素 说明说明 影响的上层应用举例影响的上层应用举例 全图检测种类增加个数全图检测种类增加个数 全图检测内容增加，模型网络结构需要增大，输出变多，将导致算力要求变高 增加手势功能，则需要增加一个人手检测 行为检测种类行为检测种类 算法种类增多必然会导致算力增加 儿童爬窗提醒，儿童站姿提醒，肢体冲突，情绪，睁闭眼等 摄像头个数摄像头个数 正常情况下，算力需求与摄像头个数成线性关系 全车交互，比如后排乘客关怀，那么摄像头个数需要增加，目前量产车没有看到能够完美覆盖后排的方案 分辨率提升分辨率提升 分辨率提升，模型的输入维数变多，需要更多的算力支持大的模型 拍照、抖音、美颜 运行帧率运行帧率 表示 1s 多少次感知，常用帧率为 30FPS，表示 1s 做 30 次感知 感知延迟更低，比如打电话、手势灵活、视线鼠标更顺畅 麦克风个数麦克风个数 麦克风个数增加导致算法处理路数的增加 更多音区的拾音，比如 4 音区，6 音区，还有单独的通信降噪；主动降噪的麦克风等 AEC 通道个数通道个数 用于回声消除的参考信号通道数，回声消除参考通道越多，所需要的算力越高 播放多通道音频时（比如看 5.1 通道的电影），关乎到语音识别是否，当通道增加回声消除的算法需要适配修改，否则语音识别将不可用 多模多模 ASR路数路数 ASR 路数越多，需要的算力越大 可以实现多人同时控制，结合多模信息 声音时间检测个数声音时间检测个数 个数越多，需要的算力越大 爆炸检测，警笛声音检测等 数据来源：IHS Markit，国泰君安证券研究 随着自动驾驶技术的演进，典型智能座舱随着自动驾驶技术的演进，典型智能座舱 SoC 芯片的算力需求将快速上芯片的算力需求将快速上升。升。IHS Markit 根据各个影响因素在不同年份的变化情况预估智能座舱SoC 芯片的算力趋势，从 2021 到 2024 年间，不考虑“硬件预埋”的情况下，只测算实时的算法需求，预计典型的智能座舱需要的 NPU 算力需求从 14TOPS 增加至 136TOPS，年复合增速为 113%，实现快速提升；2017在智能座舱中接受车机端主动提供的特定内容服务（音乐、电子书）与主动响应（根据人脸自动调节座椅等），提供更多主动交互场景行车安全与效率进一步提升的同时获得更多休闲度与主动式服务2000-2012借助电子类功能提升车辆安全性，例如车联网功能中的自动报警，以及一些早期预防第一阶段：安全为主2013-2016通过电子化与智能化水平较低德被动智能配置提升座舱体验，如推荐更好的路线（导航），或行车过程中便捷控制车辆（语音识别）座舱的智能化水平较低，人机交互仍以被动式交互为主第三阶段：主动智能，内容+服务场景一：人机共驾语音控制，手势控制或其他交互技术为人机共驾场景下的用户提供智能交互方案，并基于座舱软硬件一体化聚合体系的精细感知对交互需求进行智慧高效的处理，实现在上车-行使-下车的整个用车周期中，为驾乘人主动提供场景化服务，实现机器自主/半自主决策。场景二：内外联合第二阶段：被动智能+安全智能驾驶技术的发展打破单车座舱的孤岛效应，形成一个内外联合的智能场景软硬件或设备之间互联互通，内外环境感知实现无缝衔接核融合，形成数据交互，内外数据交互使得智能座舱得交互感知拓展到外部环境，智能座舱的服务场景与生态圈得到延申场景二：内外联合智能辅助驾驶技术的提升大幅减轻了用户的驾驶负荷，驾乘人员的碎片化娱乐习惯逐步迁移到行程体验中，形成座舱空间的内容服务场景。该场景下，智能座舱需要童工交互感知体系实现一定程度的主动式服务，视觉、影音与通讯体系是该场景服务的关键支撑。行业深度研究行业深度研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 14 of 39 CPU 算力需求从 25k DIMPS 增长至 89k DIMPS，年复合增速为 53%，同样保持较快增长。图图 14：典型智能座舱对典型智能座舱对 NPUNPU 算力需求快速提升算力需求快速提升 图图 15：典型智能座舱对典型智能座舱对 CPUCPU 算力需求持续增长算力需求持续增长 数据来源：IHS Markit，国泰君安证券研究 数据来源：IHS Markit，国泰君安证券研究 智能座舱域控制器出货量有望保持快速增长，带动智能座舱域控制器出货量有望保持快速增长，带动 SoC 芯片市场规模不芯片市场规模不断断扩大扩大。随着智能座舱芯片算力的提升和用户消费习惯的不断培育，智能座舱域控制器的出货量有望实现较快增长。根据 ICVTank 数据，2019年全球智能座舱域控制器出货量约为 40 万套，预计 2025 年出货量将达到 1300 万套，年复合增速为 77%；根据盖世汽车数据，2020 年中国乘用车智能座舱域控制器出货量约为 63 万套，预计 2025 年出货量将达到528 万套，年复合增速约为 53%。我们认为智能座舱域控制器出货量的快速增加，以及搭载高算力 SoC 芯片的智能座舱域控制器出货占比的提高，将带动 SoC 芯片市场规模实现较快增长。图图 16：全球智能座舱域控制器出货量全球智能座舱域控制器出