AI+汽车智能化系列之三：充分重视OEM自研智驾芯片的长期意义

汽车AI智能化系列研究报告

核心结论

1. 自研智驾芯片的重要性与可行性

• 边缘端芯片：对于OEM来说，自研边缘端芯片具有较高的性价比。这有助于提高中期软件算法的迭代效率，并直接影响长期的全系统成本降低能力。强势OEM在未来的3~5年内投资芯片自研有望获得超额回报，形成良性循环。

• 云端芯片：尽管从短期性能要求来看，云端芯片的必要性较低，但其在中长期对于软硬件提升速率的影响不容忽视。前期投入较大，当前性价比较低。

• 自研可行性：参考地平线、黑芝麻智能的发展历程，千人规模的研发团队、30~50亿的投入、2~3年的研发周期，足以完成边缘端智驾芯片的全自研以及配套解决方案的落地。

第三方玩家自研智驾芯片成效

• 英伟达：作为行业领头羊，英伟达通过GPU和CUDA技术构建了强大的软硬件壁垒，提供了高性能计算和软件生态系统。其高性能计算平台和超算中心支持数据训练、图形渲染和仿真模拟。

• 华为：华为对标英伟达，通过昇腾系列芯片（昇腾310和昇腾910）以及配套软件（CANN、MindStudio）提供从边缘到云端的全栈解决方案，赋能国内汽车制造商，推动生态建设。

• 高通：聚焦边缘端芯片，通过Snapdragon Ride SDK等工具链，结合座舱和自动驾驶集成，与Tier1供应商合作，快速进入市场。

• 地平线：自研征程系列芯片，提供从低到高覆盖的产品线，支持L2-L3级别的自动驾驶功能。

• 黑芝麻智能：与地平线类似，通过自主研发芯片，提供边缘端智能驾驶解决方案。

• 特斯拉：全栈自研FSD芯片，实现了高度的软硬件协同，提供强大的算力支持，同时自研训练软件栈，优化AI计算效率。

下游OEM玩家如何布局

• 全自研：头部新势力如蔚来、小鹏、理想正在全自研智驾芯片，计划在2025~2026年实现流片量产。
• 合作投资：主流车企通过战投合作形式布局，如吉利亿咖通、多OEM投资地平线，参与产业链布局。

投资建议与风险提示

• 投资建议：看好布局智驾硬件的OEM长期竞争力，特别是华为系玩家、头部新势力、加速转型的传统车企，以及智能化核心增量零部件（域控制器、线控底盘等）。

• 风险提示：智能驾驶技术迭代和产业政策存在不确定性，以及部分车企新车销量可能低于预期。

此报告总结了汽车行业的AI智能化趋势，特别关注了OEM自研智驾芯片的重要性、第三方玩家的自研成效、OEM的布局策略以及投资建议，同时指出了潜在的风险因素。报告强调了全栈自研对于提升OEM竞争力的关键作用，并提出了具体的投资方向。