国泰海通计算机 智驾芯片国产化大模型上车如何重塑车端算力格局

核心观点与关键数据

• 算法趋势变化：汽车智能驾驶算法正从传统的CNN、BV+Transformer向端到端视觉语言模型（VLA）、世界模型、强化学习及智能体融合的大模型体系演进。小鹏、地平线、华为等头部企业已开始布局此类融合方案。
• 芯片评价维度转变：衡量智驾芯片需超越单纯Tops指标，需综合考量INT8、FP16/FP8等低精度算力、内存容量、内存带宽、片上缓存、模型运行时延与算力利用率、功耗等六个维度。黑芝麻A2000等芯片已支持多精度计算和高速片上缓存。
• 整车计算架构演进：汽车计算正从座舱、驾驶、车身控制等割裂的独立域，向集成智能座舱和智能驾驶的中央计算平台（如高通骁龙汽车平台、地平线星空平台）发展，实现算力共享和舱驾融合，关键在于整车可统一调度的AI算力。
• 海外巨头战略布局：英伟达通过Orin、Orin Super、Drive Orin、Hyper-10平台、世界模型、强化学习等构建端到端的物理AI自动驾驶体系；高通则从智能座舱向智能驾驶、中央计算扩张，与宝马等车企合作，目标同为整车AI计算平台。
• 国产芯片发展态势：国产芯片正从辅助驾驶向城区领航辅助驾驶（OA）、大模型芯片、L3级自动驾驶突破，地平线征程系列覆盖多算力档位并拓展至舱驾融合。车企自研芯片（如小鹏图灵、理想M系列、比亚迪玄机）成为重要力量，未来市场将形成第三方通用芯片与车企自研芯片长期并存格局。
• 汽车AI端侧影响：大模型上车不仅影响自动驾驶，更将重塑智能座舱，使其从被动执行指令变为主动理解用户意图、调度多系统（导航、驾驶、车控等）的整车智能体入口。
• 座舱芯片挑战与机遇：智能座舱大模型化同样面临算力、内存带宽不足及云端调用成本问题，催生AI Box等独立AI计算加速器方案。
• 国产替代新战场：除芯片外，车企自研芯片及上游芯片设计（如博泰车联收购成都明营70%股权）和光通信芯片（如成都明营的高速光芯片）成为国产替代新焦点。

研究结论

1. 智能驾驶算法正向融合VLA、世界模型、强化学习及智能体的大模型体系演进。
2. 智驾芯片评价维度从峰值算力转向有效AI算力，需综合考量多维度性能。
3. 汽车计算架构正从多域独立控制向舱驾融合、中央计算平台演进。
4. 海外巨头英伟达、高通正通过不同路径向整车AI计算平台扩张。
5. 国产芯片正从单点突破向整车AI计算平台国产化演进，车企自研芯片力量崛起。
6. 大模型上车将重塑汽车形态，使其成为拥有大模型、统一计算平台和高速互联能力的移动物理AI终端。

商业机会与战略路径

• 博泰车联：正从传统智能座舱向高端AI座舱、AI Box、舱驾融合、中央计算及光通信芯片等领域延伸，形成整车AI平台战略路径，是产业趋势下具有代表性的案例。
• 光通信芯片：随着车内数据量激增和中央计算发展，车载高速通信需求提升，光纤上车成为潜在方向，相关芯片设计企业值得关注。