国内自动驾驶芯片厂商的破局之道：智能汽车深度系列之四：软件与生态

行业研究|深度报告 看好（维持） 智能汽车深度系列之四：软件与生态——国内自动驾驶芯片厂商的破局之道 计算机行业 国家/地区中国 行业计算机行业 报告发布日期2022年10月26日 核心观点 我国自动驾驶芯片产业仍处在发展初期，本土厂商抓住机遇切入蓝海市场。在过 去，自动驾驶芯片主要以实现单一功能为主（支持低级别的辅助驾驶），而2017年 特斯拉Model3开始量产，标志着自动驾驶芯片从追求单一功能向承担“大脑”功能转变，自动驾驶芯片行业进入“拼算力”的时代。由于当时市场上可供选择的自动驾驶芯片产品较少，国内以华为、地平线、黑芝麻、芯驰科技为代表的新兴芯片科技公司凭借着AI算法、高能效比等优势切入这一蓝海市场，并在高级别自动驾驶落地之前加速算力追赶。此外，芯片国产化是智能汽车关键部件供应链自主可控的关键一环，近年来国际关系的不稳定使得“缺芯少核”的痛点持续暴露，这也让主机厂意识到芯片供应链韧性的重要性，汽车芯片也迎来国产替代的窗口期。因此，新兴的芯片科技公司也乘国产化之势迅速崛起，目前主要以“芯片+算法参考+工具 链”的产品服务模式积极探索自身的产业定位，利用更好的本土化服务能力逐步构建起汽车产业生态圈。 美国限芯引发国内对车载芯片供应链安全的担忧，软件算法和生态是本土自动驾驶芯片厂商破局的关键。8月，英伟达和AMD被美国政府限制向中国出口高端GPU，尽管用于终端的Xavier、Orin等车载芯片目前还并未受限，但此次对高端 GPU的出口限制也引发了国内市场对未来车载芯片供应链安全的担忧。近年来，车规级芯片“国产化”关注度显著提升，无论是政策还是产业资本都对本土自动驾驶芯片厂商的发展提供了较好的支持。此外，为了在进口芯片出现断供的时候有替代方案，国内车企也开始采取“两条腿走路”的策略，并行地使用国内和国外的芯片，这也为国产自动驾驶芯片的迭代和发展提供了一片沃土。在国产芯片突围的未 来关键几年中，我们认为软件算法和生态是两大关键因素：（1）软件算法：海外龙 浦俊懿021-63325888*6106 pujunyi@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860514050004 谢忱xiechen@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860522090004 陈超021-63325888*3144 chenchao3@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860521050002 头的硬件能力更强，能做出更大算力的芯片，但其设计的芯片更偏通用型，而国内 厂商可以在自动驾驶这个细分领域的特异性算法或软硬件协同上做更好的优化，这样就可以在整体性能上实现赶超。（2）生态：本土芯片厂商需要提供更开放的解决方案，并为下游客户提供更多的软件开发架构、参考设计或者工具包等服务，帮助车企实现平台迁移以及整车开发。同时，软硬件生态合作伙伴是也国内芯片厂商实现更健康、更持续的商业模式的关键。 地平线、黑芝麻智能与华为是国内领先的自动驾驶芯片/解决方案供应商。1>地平线：随着征程5的推出，地平线成为国内第一家覆盖L2-L4的全场景整车智能芯片 方案提供商，2023年将发布下一代车规级AI芯片征程6，算力有望超过1000TOPS。在芯片设计方面，地平线自研AI加速器BPU，利用“CPU+ASIC”架构带来更高的效能和成长性，例如搭载贝叶斯架构的征程5在FPS指标上已超过Xavier和Orin，同时其目前的计算性能较发布时提升了20%。生态方面，公司打造了端到端的整车智能开发平台并创新性地推出“BPU授权模式”，赋能合作伙伴加速量 产。2>黑芝麻智能：目前黑芝麻智能已发布两代四款车规级自动驾驶芯片，其中 A1000系列芯片有望在今年实现量产上车，公司还预计年内推出下一代芯片“华山 三号”A2000（算力超250TOPS）。芯片设计方面，公司通过自研的车规级图像处理ISP和车规级深度神经网络加速器NPU实现了芯片的高性能。生态方面，公司通过山海人工智能开发平台和瀚海自动驾驶中间件平台赋能客户。3>华为：经过智能 汽车领域近10年的耕耘，华为已形成了七大智能汽车解决方案以及与车企的三种成 熟的合作模式（零部件、HI与智选车）。基于自研的鲲鹏和昇腾芯片打造的智能驾驶计算平台MDC具有强大的异构算力，目前4款MDC产品已可实现L2-L5全场景覆盖，合作车型于今年下半年已开始量产交付。华为坚持“平台+生态”战略，对外提供标准的开放API与SDK开发包，结合简单易用的工具链，助力客户或生态合作伙伴提升研发效率。 投资建议与投资标的 我们认为，未来几年是国内自动驾驶芯片厂商实现量产突破的关键时点，而软硬件生态伙伴是本土厂商实现规模化、商业化落地的关键，因此具有软硬件全栈能力的厂商有望获得更大的市场机遇，建议关注中科创达(300496，买入)、东软集团(600718，未评级)、光庭信息(301221，买入)、天准科技(688003，未评级)。 风险提示 国产替代不及预期、国产芯片无法代工生产的风险、汽车智能化落地不及预期。 智能汽车深度系列之三：高通入局，自动驾驶产业加速变革 智能汽车深度系列之二：车载操作系统和中间件带来的机遇 智能汽车深度系列之一：汽车软件的星辰大海 2022-06-22 2022-04-03 2022-02-21 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 目录 一、国内自动驾驶芯片厂商有望逐步突围6 1.1自动驾驶行业快速发展，国内芯片厂商抓住机遇入局6 1.2美国限芯引发国内对车载芯片供应链安全的担忧，软件算法和生态是本土自动驾驶芯片厂商破局的关键14 二、国内主要自动驾驶芯片厂商盘点22 2.1地平线：国内车规级AI芯片前装量产的先行者22 2.1.1公司是目前国内唯一实现车规级AI芯片大规模前装量产的企业22 2.1.2公司自研BPU实现软件定义芯片，软硬协同提升芯片效能24 2.1.3打造开放的平台和生态助力合作伙伴加速量产26 2.2黑芝麻智能：国产自动驾驶计算芯片的引领者30 2.2.1公司在生态及技术方面持续突破，历经多轮融资步入独角兽行列30 2.2.2公司已建立起完善的客户赋能体系，华山A1000系列芯片上车量产在即32 2.3华为：汽车智能化的“赋能者”37 2.3.1深耕智能汽车业务近十年，全栈式解决方案助车企造“好车”37 2.3.2以自研芯片为基打造大算力MDC计算平台，支持L2-L5自动驾驶39 投资建议43 风险提示43 图表目录 图1：芯片成为智能汽车发展的关键“基础设施”6 图2：自动驾驶系统层级6 图3：部分主流自动驾驶SoC芯片架构7 图4：影响自动驾驶芯片选择的关键评估指标8 图5：英伟达发布最新自动驾驶芯片Thor8 图6：高通SnapdragonRide平台8 图7：我国自动驾驶行业在2018年后迎来快速发展9 图8：不同自动驾驶等级对算力的需求值9 图9：新势力车企采取“硬件预埋，软件升级”的策略9 图10：大算力计算平台复杂度较传统ECU数倍提升11 图11：全球主流芯片公司自动驾驶芯片量产产品对比11 图12：2019-2020年台积电汽车芯片及消费数码芯片代工收入占比12 图13：整车项目开发流程与芯片设计开发周期13 图14：国内芯片厂商具有较强的本土化服务能力14 图15：NVIDIAA10014 图16：NVIDIAH10014 图17：黑芝麻智能完成C+轮融资16 图18：地平线征程5量产上车Roadmap17 图19：黑芝麻智能车规级功能安全认证17 图20：国产自动驾驶芯片具有优秀的整体性能18 图21：各芯片公司方案/解决方案开放程度19 图22：地平线提供完整的软件及工具链支持19 图23：地平线征程5硬件IDH合作伙伴20 图24：地平线与中科创达成立合资公司20 图25：中科创达与黑芝麻智能建立合作关系21 图26：中科创达被评为华为智能汽车解决方案优秀合作伙伴21 图27：东软睿驰与地平线达成战略合作21 图28：东软睿驰基于征程5打造的自动驾驶中央计算平台21 图29：光庭信息与地平线积极探索自动驾驶领域的合作22 图30：地平线发展历史22 图31：地平线征程系列芯片Roadmap23 图32：地平线自研的历代BPU24 图33：地平线征程系列芯片采用了BPU架构24 图34：地平线第三代BPU贝叶斯25 图35：BPU贝叶斯通过软硬协同和编译优化实现最佳性能25 图36：地平线提出衡量AI真实计算性能的公式25 图37：地平线芯片设计理念25 图38：征程5发布时的性能指标26 图39：征程5实现了AI计算性能的“可持续成长”26 图40：典型检测模型下征程5与英伟达产品对比26 图41：典型分类模型下征程5与英伟达产品对比26 图42：地平线打造的整车智能开发平台27 图43：地平线“天工开物”AI开发平台27 图44：地平线艾迪AI开发平台28 图45：地平线Matrix5包含三类标准化硬件参考平台28 图46：地平线Matrix5合作模式28 图47：不同开放模式下主机厂所参与的环节不同29 图48：地平线开放BPUIP授权打造开放生态29 图49：地平线征程5芯片生态合作图30 图50：黑芝麻智能产品概览30 图51：黑芝麻智能在国内外多地设立研发及销售中心31 图52：黑芝麻智能发展历程31 图53：黑芝麻智能的投资机构32 图54：黑芝麻“华山一号”A500芯片33 图55：搭载黑芝麻“华山一号”A500芯片的iECU33 图56：华山二号A1000参数33 图57：华山二号A1000L参数33 图58：基于华山二号A1000与A1000L提供的四种解决方案33 图59：华山二号A1000Pro参数34 图60：黑芝麻华山系列车规级芯片Roadmap34 图61：黑芝麻智能两大核心自研IP35 图62：黑芝麻智能山海人工智能平台架构35 图63：黑芝麻智能瀚海自动驾驶中间件平台36 图64：黑芝麻智能部分生态合作伙伴36 图65：华为智能汽车发展之路37 图66：华为智能汽车解决方案业务38 图67：极狐阿尔法S华为HI版是HUAWEIInside合作模式的代表车型38 图68：问界M7是华为智选车合作模式的代表车型38 图69：华为MDC整体架构39 图70：华为MDC可应用于众多场景39 图71：华为MDC计算平台的四种型号39 图72：华为MDC基于自研的鲲鹏与昇腾打造40 图73：华为MDC300F参数40 图74：华为昇腾310参数40 图75：昇腾910可独立完成整个AI训练流程41 图76：华为MDC610搭载昇腾61041 图77：华为MDC平台三大类生态合作伙伴42 图78：华为MDC平台提供开放的API与SDK开发包42 表1：目前主流的自动驾驶SoC架构方案及发展趋势7 表2：当前国内外主流自动驾驶芯片10 表3：主机厂开始积极与本土芯片厂商建立协作关系12 表4：与自动驾驶芯片“国产化”相关的政策/建议15 表5：地平线融资历史15 表6：部分车企自动驾驶芯片更迭表18 表7：地平线征程系列芯片落地车型23 表8：黑芝麻智能融资历史32 表9：华为MDC部分合作车型41 一、国内自动驾驶芯片厂商有望逐步突围 1.1自动驾驶行业快速发展，国内芯片厂商抓住机遇入局 在汽车E/E架构由分布式架构向集中式架构方向发展的过程中，自动驾驶芯片作为计算的载体逐渐成为智能汽车时代的核心。在“软件定义汽车”趋势下，芯片、操作系统、算法、数据共同组成了智能驾驶汽车的计算生态闭环，其中芯片是智能驾驶汽车生态发展的核心。以特斯拉为代表的汽车电子电气架构改革先锋率先采用中央集中式架构，即用一个电脑控制整车，域控制器逐渐集成前期的传感器、数据融合、路径规划、决策等运算处理器功能。随着自动驾驶级别的提升以及功能应用的丰富，汽车对芯片算力的需求也越来越大。