《辅助驾驶芯片龙头，高阶智驾因机以发》钛祺智库报告分享

智能化已经拉开了新能源汽车发展下半场的序幕，作为智能化的核心应用场景，全球智能驾驶解决方案市场将随着主机厂的技术进步和用户心智培育而迎来高速增长。智驾芯片和软件算法作为智 能驾驶核心构成，正在逐渐成为产业链中的价值高地。作为辅助驾驶时代 ADAS 芯片领域的龙头厂商，Mobileye 的全球份额可观，也具有目前最完整的自动驾驶定义和产品布局，从基础行车到消费 级自动驾驶再到 L4 级出行服务的业务均布有对应产品，预计公司业务将随行业的快速成长实现自然扩张。

政策松绑，2030 年全球 SBW 线控转向市场规模有望超千亿元。2022 年初，汽车转向新国标删除了执行 20 年的不得装用全动力转向机构 的要求(线控转向即为全动力转向)，线控转向有望在智能化趋势下逐 步取代传统转向系统。据电动汽车联盟发布的《智能电动底盘技术路 线图》目标：2025 年线控转向渗透率达到 5%，2030 年渗透率达到 30%。我们预计 2025 年全球线控转向市场规模为 186 亿元，2030 年为 1004 亿元，期间 GAGR 为 40.2%；2025 年中国线控转向市场规模为 63 亿元， 2030 年为 376 亿元，期间 GAGR 为 42.8%。

一、电动化势不可挡，智能化方兴未艾

电动化：可持续发展背景下，全球汽车工业大势所趋

根据国际能源署（IEA）发布的报告，2023 年全球与能源相关的二氧化碳排 放量达到创纪录的 374 亿吨，但由于太阳能、风能和电动汽车等技术的发展，增量低于 2022 年的 4.9 亿吨。在延缓气候变化、通过环境保护以实现 可持续发展等需求的共同推动下，全球已有超过 130 个国家/地区提出了实现“碳中和”的气候目标。降低交通领域的碳排放是达成全球减碳目标的关 键措施之一，因此许多国家都制定了明确的新能源车发展规划。

汽车电动化是全球的大势所趋，虽然在短期内，外部环境的扰动或将对此进程产生一定影响、造成渗透率上升路径的波动。但考虑到汽车电动化作为一个长期的全球性议题，我们认为新能源车的长期发展方向并不会因为短期扰动而转移。目前全球主要汽车市场的新能源车渗透率也呈总体上行趋势。

IEA 预测，2024 年全球电动汽车市场将在 2023 年创纪录的高基数上保持增长，预计全年销量将达 1,700 万辆，渗透率达到 20%以上。同时，尽管需求仍主要集中在中国和欧美市场，但越南和泰国等一些新兴市场的增长也有所加快。随着更适应本地化需求的新能源车型陆续推出，新兴市场的新能源车交付量有望做出增量贡献。

在汽车电动化的实现路径上，新能源汽车行业发展的初期与智能手机有许多类似的地方（图表 3）。与智能手机对功能机的替换类似，新能源汽车也将对传统能源汽车的需求进行替换。参考智能手机替代功能机的路径，我们认为，尽管全球汽车产销水平的增速处于较为平稳的状态，但在行业新能源车渗透率逐步上升的过程中，市场规模仍有较大的增长空间。

智能化：用户心智构建逐渐完善，技术持续进步奠定智驾功能的普及基础

在新能源汽车发展的上半场中，电动化作为核心驱动力，带动新能源车渗透率的大幅提升。到如今，新能源车的渗透率不断走高，市场竞争渐显激烈之势；而智能化则已经拉开了新能源汽车发展下半场的序幕。

智能化目前最具象的体现，就是智能驾驶和智能座舱相关的功能。这也是对于消费者具有最切身影响的两大方面，符合消费者对于更先进的智能驾驶体验、更智能的座舱环境以及更个性化的驾驶乐趣的追求。智能化功能的布局也成为车企新一轮竞争的重要筹码。汽车智能化正迅速成为消费者购车 的核心考量，特别是智能驾驶技术、智能座舱等功能。随着技术的不断进步，智能化水平已成为新能源汽车竞争的新焦点。

从智能驾驶的维度，新能源汽车保有量的激增为相关技术水平大幅提升并实现商业化应用提供了土壤。目前，智能辅助驾驶和自动驾驶技术正在高速发展，从基本的车辆控制辅助到高阶智驾辅助，从简单的功能到向高度集成、 智能化的复杂系统的转变，其功能也在不断升级和完善。此外，随着 AI 大 模型的快速发展和端到端技术路线的落地，智驾发展也迎来了新的可能。

需求端，消费者购车偏好正在重塑。随着大量智能电动车进入市场，在行业头部玩家带领下，汽车产业生态圈对智能驾驶技术的宣传强化以及消费者 对驾驶辅助系统的使用和熟悉将促进智能驾驶市场日趋成熟，导向消费者 购车偏好的重塑。以中国市场为典型代表，用户大体对智能驾驶持积极态度；整体消费者群体也对智能驾驶展现出更开放的态度。根据麦肯锡 2024 年 3 月发布的《中国汽车消费者洞察》报告，54%的汽车消费者将智能化水平作为购车时的关键考量因素，排名仅次于用车成本。其中，“更先进的自动驾 驶功能”是智能化中最受关注的部分，占比达到 65%。

用户心智的突破又反向促进了智能驾驶功能的普及和行业智能化水平的提升，实现良性循环。智能化在购车决策中的重要性日益凸显，也促使众多汽车制造商加快了智能化技术的研发和工程投入，间接加速了技术研发进度。

智能驾驶相关解决方案，蕴含着更高的价值潜力和更大的成长空间

在新能源汽车发展的上半场中，电动化作为核心驱动力带动了竞争格局的重塑；而今，新能源汽车发展的下半场，智能化的序幕已然拉开。智能驾驶作为汽车智能化的主力支柱之一，正处于高速增长的阶段。

一般来说，智能驾驶是一个相对宽泛的概念，指搭载先进的传感器等智能装置，运用现代传感技术、信息与通信技术、人工智能等技术，具备复杂的环境感知、规划决策和控制执行等功能，并最终可以部分或完全替代人类驾驶员驾驶的系统。按照汽车控制权和安全责任分配的不同，智能驾驶又可划分为不同的等级。目前较为权威的分级标准，是国际自动机工程学会（SAE International）制定的自动驾驶分级标准。该标准将汽车驾驶自动化分为 L0- L5 六个等级，级别越高，车辆自动化程度越高。中国工信部于 2021 年发布 《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准，与 SAE 的划分基本一致（图表 8）。

虽然等级划分标准中多用“驾驶自动化”进行描述，但是考虑到“智能驾驶” 概念更强调智能化的过程，车企宣传口径上也倾向于使用“智能驾驶”称呼 从辅助驾驶到有条件自动驾驶的一系列功能；而用“自动驾驶”指代 L4/L5 级高度自动化的场景，所以本文将使用“智能驾驶”泛指涉及驾驶自动化的 类各功能，即采用一种广义的智能驾驶概念，以免造成混淆。

“智能驾驶解决方案”是指利用硬件、软件和算法相结合的方式，处理车辆 周围环境的实时数据并基于自动计算作出决策，使车辆能够在各种交通场 景中实现不同程度安全和舒适的行车或泊车功能的方案。

发展至今，L0-L2 级智驾解决方案已成为全球范围内的主流智能驾驶解决方案。随着主机厂在智能驾驶领域布局的扩大，全球智能驾驶解决方案市场也迎来大幅增长。根据灼识咨询（CIC），全球智能驾驶解决方案市场规模由2019 年的人民币 1,071 亿元增至 2023 年的 2,687 亿元，复合增长率为 25.9% （图表 9）；预计 2028 年将增至人民币 5,609 亿元，复合增长率为 15.9%。

行业层面，L2 级及以上的智能辅助驾驶装车率提升显著。根据乘联会联合科瑞咨询发布的数据，2024 年上半年，中国新能源乘用车 L2 级及以上的 ADAS（Advanced Driver-Assistance System，高级辅助驾驶系统）功能装车率 达到 66.4%，同比大幅提升 15.8 个百分点。而高工智能汽车数据显示，2024 年上半年，中国市场前装标配 ADAS 功能的乘用车共交付 613.85 万辆，同比 增长 16%，前装搭载率 63.42%。其中，高阶 NOA（Navigate On Autopilot， 领航辅助驾驶）细分市场前装搭载率超过 6%，上半年仍保持高增长态势。

随着技术的进步，智能驾驶也在持续推进降本，包括规模扩大带来的硬件制造成本下降等，都有望推动渗透率进一步提升。以高阶智驾的典型代表 NOA 功能为例，目前仍以自主中高端车型配套为主。但同时，部分车企智驾版车 型的销售占比也在逐渐爬升。以中国造车新势力为代表的新能源车企，也在加速实现高阶智驾主销价格段的向下渗透，使得搭载 NOA 功能的车型下探到 15 万元左右的价格区间。例如小鹏 MONA 系列首款车型 M03，入门款定价人民币 11.98 万元，将智驾功能下沉到 15 万元以下，力行“技术平权”。

车企层面，作为能够明显体现产品竞争力和核心技术优势的高阶辅助驾驶功能，已经开始成为车企竞相加码投入的方向乃至营销宣传的重点。多家机构将 2023 年定义为城市 NOA 元年，而今车企继续积极推进城市 NOA 功能，进展更新较快。另外，面向量产的端到端智能驾驶解决方案和车型也在加速 研发中，有望极大地提升智能驾驶的效率和安全性。

 特斯拉：目前仍被公认为行业智能驾驶的标杆。全自动辅助驾驶 FSD（Full Self-Driving）V12 的全面推出，完全采用端到端神经网络，标志着端到 端自动驾驶技术在量产车型上的应用已成为现实，再次在技术路线和功 能层面实现对行业的引领。

 小鹏：XNGP 城区智驾已完成 100%无图化，智驾可用范围里程翻倍。2024 年 7 月，XNGP 城区智驾月度活跃用户渗透率达 84%；今年 5 月， 小鹏发布国内首个量产上车的端到端大模型，开始正式推送端到端智驾。

 华为：ADS 2.0 无图智驾功能实现“全国都能开、有路就能开、越开越好 开”，无图智驾功能在问界 M9 率先上车。华为今年 4 月发布 ADS 3.0， 引入端到端架构，强化了安全性能，提升智能驾驶的效率。

从目前功能实现来看，各家车企主要朝无图化、全场景化以及低成本化的方 向来实现高级智能辅助驾驶。相较于高速 NOA，城市应用场景的智能驾驶需要面对更加复杂的路况环境，对感知方案的要求更高，传统的高精地图受 限于更新频率低、采集成本高，无法满足城市智驾处理复杂路况的及时响应需求，导致许多车企开始转向不依赖于高精地图的无图 NOA 方案。

城市智驾无图 NOA 功能开拓方面，海外目前以特斯拉一枝独秀，而国内则以小鹏和华为系的鸿蒙智行较为领先（图表 17）。在 IDC 的城区领航辅助驾驶测评中，少数领先品牌的车型能够基本实现端到端的自动驾驶任务，完成具有较高难度的无保护左转、车辆密集情况下的右转、掉头等任务。但也还有很大部分车企、车型的城区领航辅助驾驶功能存在较多不可用区域，面对 复杂场景无法完成任务或预留足够时间提醒接管，易出现急刹、突然要求接 管等操作，存在很大的优化空间。

从全球范围来看，中国车企率先开始大力投入智能驾驶的技术研发，一定程度上率先导入；海外目前看来只有特斯拉“势单力孤”，但各大车厂也并未放弃此方向，在充分意识到市场对智驾功能的关注度与日俱增的情况下，结合自身在过去几年因为车型研发进度落后、零部件量产进度不及预期、本地消费者的支付意愿等综合考虑，已经开始选择加码高级别自动驾驶技术的投入，加速新车型推出。同时，全球多个国家的自动驾驶相关法规正在逐步 落地，完善对于车辆驾驶场景、驾驶员行为、事故责任划分等的详细规定，为车企从自动驾驶试点上路到未来量产落地奠定了合规基础（图表 20）。

总体而言，我们对于新能源汽车行业整体朝智能化方向发展的趋势表示乐观。随着相关技术的不断成熟和法规的完善，以及 AI 大模型的发展，我们认为以智能驾驶为代表的智能化功能具有更加广阔的应用前景和增长空间。

二、汽车芯片行业概览

随着全球新一轮科技革命和产业变革的蓬勃发展，汽车正在与能源、交通、 信息通信等众多领域加速融合，电动化、智能化等均为行业主流趋势。而芯片也作为半导体技术的代表被融入到汽车系统中，带动汽车芯片的需求量 和价值量提升，引领产业的焕新成长。为了方便后续理解，我们将在下文中就汽车芯片这个子行业的一些基础内容，进行梳理与概述。

定义与分类

汽车芯片，也称汽车半导体，指汽车上使用的集成电路，是一种将多种电子 元件集成在一块硅板上以实现特定功能的电路模块，主要用于车体汽车电 子控制装置和车载汽车电子控制装置。

根据功能划分，汽车芯片主要可以分为四类：主控芯片、功率芯片、传感器 芯片和其他芯片（图表 29）。其中，主控芯片包括计算芯片和控制芯片，属 于集成电路，主要用于信息处理、计算分析及决策；功率芯片属于分立器件， 主要对电能进行转换，对电路进行控制；传感器芯片主要负责感应汽车运行 工况，并将信息转换为电信号。

作为汽车电子系统的核心组件，汽车芯片被广泛应用于现代汽车的各个方 面，负责控制和管理车辆的各种功能。从引擎控制到车载娱乐系统，从安全系统到自动驾驶技术，其重要性不言而喻。目前，汽车芯片更是成为新能源车智能化产业发展的核心，使用范围涵盖车身、仪表/信息娱乐系统、底盘 /安全、动力总成和 ADAS 及自动驾驶系统五大板块（图表 30）。

规格划分与标准

将整体芯片行业按照应用领域和场景进行划分，大致可以分为消费级、工业级、车规级和军工级。而应用场景的不同，会直接导致芯片在设计、制造、认证、量产等环节的目标设定和实现手段上存在区别。而不同芯片对于可靠性和稳定性的要求，大致也可以按照上述的顺序依次递增。

换言之，相比于消费级和工业级芯片，车规级芯片具有工作环境更恶劣、容错率更低、使用寿命要求更长、供货生命周期更久等特点，必须能够承受日常使用严酷和极端的温度、湿度、机械振动、冲击及车辆的复杂电气和电磁环境。例如，车规级芯片需要适应-40℃到 150℃的温度范围，一般的设计寿命为15 年或 20 万公里。

测试验证

前文所述的严苛规格条件，共同决定了汽车芯片需要进行一系列复杂严格的测试认证流程，确保其达到车规级的相关要求后，才可以进一步投入量产环节。所以在某种意义上，汽车芯片也可以被定义为“质量标准达到车规级，可应用于汽车控制的芯片”，这也是其区别于消费级和工业级芯片的难点和技术门槛所在。芯片车规认证标准通常包括以下三个维度的管控：

 质量管理标准 IATF 16949：汽车设计、开发和生产质量管理体系的标准规范。在内容上涵盖产品安全、风险管理和应急计划、嵌入式软件要求、变更和质保管理和二级供应商管理。对于车载芯片产品，从芯片设计到流片，再到规模化生产都需要遵循这套管理体系。

 可靠性标准 AEC-Q100：车规级元器件通用的可靠性测试标准，也是汽 车行业零部件供应商生产的重要参考指南。车规级芯片需通过 AEC-Q 测试，不同的半导体器件对应不同的测试类型，且所处的汽车部件不同也需通过不同等级的测试。自首次发布以来，AEC-Q100 经过多次修订，2023 年 8 月 J 版测试认证标准文件发布。这也是目前芯片公司开展 AEC-Q100 测试认证所沿用的最新标准要求，其中包括 7 大项测试内容：加速环境应力测试、加速寿 命测试、封装检验测试、晶圆可靠度验证、电气特性验证、缺陷筛选测 试和腔体封装完整性测试。

 功能安全标准 ISO 26262：一项专门针对汽车电子系统的功能安全性制定的国际标准。该标准涵盖了芯片的全生命周期的功能安全要求，包括项目需求规划、设计、晶圆制造，最后到封装测试的全过程。旨在降低 芯片在使用中发生故障的风险，以确保这些安全关键型设备符合在汽车中使用的要求。

由于汽车半导体产品进入车企供应链需要经过包括上述三个标准在内的一系列测试认证，认证周期长，存在较高壁垒。同时车企考虑到产品稳定性和测试验证成本，在同一车型的产品生命周期中，一般不会随意更新供应商。

工艺制程

相较于消费电子产品，车规级芯片出于对安全性及稳定性的更高需求，主要使用成熟制程。需要注意的是，虽然目前汽车芯片仍以成熟制程居多，但考虑到智能化背景下，汽车搭载的功能愈加丰富，信息数据体量规模与日俱增，对主控芯片的计算性能提出更高要求；叠加车企对降本增效真实需求的持续增强，芯片厂商也在不断追求更低制程以实现性能提升与成本降低。

 MCU（Microcontroller Unit，微控制单元）、CIS（CMOS Image Sensor，CMOS 图像传感器）、显示驱动 IC、MEMS（Micro Electro Mechanical Systems， 微机电系统）传感器等产品，对制程工艺的需求并不高，一般基于成熟制程（28nm 以上）；

 智能座舱、智能驾驶等场景所需要的 AI 芯片、主控 SoC（System on Chip， 单片系统）、GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）则在持续追求先进制程（28nm 以下），以实现计算性能和成本的突破。

行业格局

从地域市场的角度来看，以欧美、日韩为代表的发达国家行业巨头，仍占据 着车规级芯片的技术制高点。全球前十大汽车芯片设计商中，4 家位于美国， 4 家位于欧洲，2 家位于日本。96%的汽车芯片 EDA（Electronic Design Automation，电子设计自动化）相关知识产权由美国公司掌控，95%的汽车 芯片核心 IP（Intellectual Property，知识产权）被美国和欧洲企业掌控。而中国的汽车芯片厂商在大部分领域实现了从 0 到 1 的突破，开始在部分 细分领域崭露头角，但产业基础羸弱、产品类别少、芯片性能较差的问题仍 未完全解决，整体国产化率不足 10%。在销售端，中国汽车半导体市场销售 额逐年走高，现已跻身最大的单一国家半导体市场，也是全球第二大的汽车 半导体产品消费地区。IDC 数据显示，2023 年中国以 137 亿美元的收入规 模，占据全球汽车半导体 20.3%的市场份额。

从具体玩家的角度来看，汽车芯片各细分市场的集中度普遍较高，全球的汽 车芯片巨头也在各自的细分赛道展现出强势地位。按照 Semiconductor Intelligence 的统计测算，2023 年全球汽车半导体市场 Top 5 的厂商，占据 了超过 50%的市场份额。其中，英飞凌凭借其在整个汽车芯片市场以及功率 半导体领域中的领导地位，以 13.7%的市场份额领先；紧随其后的是恩智浦 （NXP）和意法半导体（ST），份额分别为 11.2%和 10.6%；德州仪器（TI） 和瑞萨电子则分别占据了 8.9%和 7.0%的份额。全球车用芯片约 80%以上的 供应量掌握在这些国际 IDM（Integrated Device Manufacturer，整合元件制造 厂商）手中。另外，随着市场对大算力计算芯片的需求日益增长，高通、英伟达等逐渐在 计算芯片市场占据主导地位。而博世、大陆等燃油车传感器巨头和安森美、 豪威、泰科电子等新兴传感器头部厂商，则共同主导着汽车传感器芯片市场。

 英飞凌（Infineon）：德国半导体制造商，前身是西门子集团的半导体部 门，于 1999 年独立、2000 年上市。通过持续的技术创新、战略收购、 强大的供应体系以及与汽车 OEM 的紧密合作，英飞凌不断提升其在电 力电子和先进控制系统领域的市场地位，在功率半导体拔得市场头筹。2023 年，英飞凌的汽车 MCU 销售额同比增长近 44%，助推公司在该细 分领域以 29%的份额，首次问鼎全球第一。公司 AURIX 系列和 TRAVEO 系列 MCU 推动了汽车行业向自动驾驶、网联和电动汽车的转型，是助 力公司领跑全球汽车 MCU 市场的重要贡献者。除了 MCU 以外，英飞凌 的汽车业务涵盖 40 多种不同的应用，公司计算其在每辆汽车中的总价 值超过 800 欧元。

 恩智浦（NXP）：荷兰半导体设计商和制造商，前身为飞利浦公司的半导 体事业部，于 2006 年拆分。产品从 MCU 到传感器均有覆盖，在车联网 （V2X）通信和安全技术方面有深厚的历史积累，且不断进行创新迭代，与主机厂和 Tier 1 开展紧密合作，为市场提供综合全面的产品解决方案， 以保持自身在该领域保持领先地位，成为市场上的重要玩家。恩智浦在战略上更偏向于从系统上解决问题，当前在向 MPU（Micro Processor Unit，微处理器）、域控制器以及车载处理器逐步演进，并且保 持产品高度一致性架构，与周边器件形成完整系统，以支持客户自定义 开发，优化系统性能和成本。

 意法半导体（ST）：瑞士芯片制造商，是业内半导体产品线最广的厂商之 一，从分立二极管与晶体管到复杂的 SoC 器件均有部署。意法的汽车芯 片业务主要来自新能源车的功率半导体需求，凭借其在 MEMS 和功率半 导体方面的专业知识，为汽车行业提供创新的解决方案。

 德州仪器（TI）：美国芯片公司，致力于设计、制造、测试和销售模拟芯 片和嵌入式解决方案，用于工业、汽车、消费电子、通信等市场，汽车 业务占比是前五大厂商中最低的（34%）。汽车业务方面，公司将汽车分 为信息娱乐系统与仪表组，混合动力、电动和动力总成系统，车身电子 装置与照明，和 ADAS 四个部分，拥有超过 2,500 个汽车产品。

 瑞萨电子（Renesas）：日本汽车芯片制造商，提供基于 MCU 和 SoC 的 各种半导体解决方案，涵盖传动系统、底盘、车身以及互联、信息娱乐系统、ADAS/自动驾驶、电动汽车和网关/域控等，以保障功能安全及可 靠性。在 2023 年英飞凌于汽车 MCU 细分领域登顶前，瑞萨曾在此赛道 多年保持全球最高份额。公司市场份额表现部分受到日元汇率的影响。

市场规模及行业增长情况

从半导体行业整体来看，全球对人工智能和高性能计算（HPC）处理器和加速器的需求正在经历爆发式增长；而传统行业在经历了 2023 年的低迷之后，正在趋于稳定。综上，IDC 预计 2024 年全球半导体市场的复苏势头强劲，市场规模将达 6,302 亿美元，同比恢复增长，增速达到 20%（图表 39）。

从行业垂直细分领域来看，随着新能源汽车和智能网联汽车的快速发展，汽车电子化和智能化程度日益提高，对车规级芯片的需求呈现快速增长态势，使得汽车成为拉动半导体行业增长的重要应用领域之一。

 从市场规模的维度，2023 年全球汽车半导体市场规模约674 亿美元。IDC 预计到 2027 年全球汽车半导体市场规模将超过 880 亿美元，半导 体企业在汽车产业链中的关注度和重要性进一步提升。

 从出货数量的维度，IC Insights 数据显示，在 2021 年全球汽车芯片出货 量同比增长 30%、达到 524 亿颗后，2022/23 年依然保持着超过10%的增速（图表 41）；预计到 2030 年全球汽车芯片需求量将超 1,000 亿颗。

虽然汽车市场整体的增长已趋于平稳，但随着汽车电动化和智能化的进程不断推进，对各类芯片的需求正在日益增加，其中包括对更高使用率及更佳性能的需求也随之不断增长，带来单车芯片用量和单芯片价值量的双击向上，带动整车芯片价值总量的明显提升，为汽车半导体行业带来新的增长机遇。随着单车半导体价值的不断增长，半导体企业在汽车产业链中的关注度 和重要性也将进一步提升。

汽车电动化提升单车芯片用量

与传统燃油车相比，新能源车以电池、电机、电控取代燃油车的油箱、发动机、变速箱，通过逆变器将直流电转换成交流电，进而驱动电机。其动力的产生和传输过程中，需要频繁地实现供电电压和交直流的转换，对电子元器件的功率管理、功率转换的要求更高。同时，由于续航里程的要求，新能源车对电能管理的需求也更加精细。因此，新能源车的功率半导体用量相较燃 油车大幅增加，其中以 IGBT、SiC 受益程度较大。

从单车角度而言，中国汽车工业协会统计，传统燃油车所需芯片数量为 600- 700 颗；新能源车和具备辅助驾驶功能的汽车，该需求则将提升至 1,600 颗 /辆；而更高级的自动驾驶汽车，芯片需求量将有望超过 3,000 颗/辆。SIA 统 计结果则显示，现代汽车或拥有 8,000 个甚至更多的半导体芯片和 100 多个 电子控制单元。叠加新能源车销量的自然增长，汽车芯片总量成长空间广阔。另外，据德勤统计，至 2025 年，受益于新能源汽车电池管理及电动动力总 成对电子元器件的需求，汽车电子元器件 BOM 价值将显著提升（图表 46）。

汽车智能化推高算力需求，带动芯片价值量攀升

在汽车智能化升级的浪潮下，车载智能化应用和系统对于汽车感知器件、运 算能力、数据量的需求日益扩大，对于感知层和决策层的相关芯片需求大幅提升，为各类传感器芯片和计算芯片带来广阔的成长空间。

在芯片用量上，以智能化中重要的应用自动驾驶为例，其级别越高，所需的 传感器数量越多，传感器芯片用量也随之水涨船高。根据德勤统计，L3 级 别自动驾驶平均搭载 8 个传感器芯片，而 L5 级别自动驾驶所需传感器芯片 数量则提升至 20 个。参考亿欧智库的测算，2025 年智能电动车平均单车芯片搭载量将达到 2,072 颗，与传统燃油车逐渐拉开距离。

在芯片价值量上，车辆所需处理与储存的信息量也与自动驾驶技术成熟度 正相关，而半导体价值量又与车辆系统的处理能力正相关。如智能传感器， L2 级别的单车半导体价值量约 160-180 美元；升级至 L2+级，则是 280-350 美元/车；再到 L4/5 级，价值量则会进一步提升至 1,150-1,250 美元/车以上。

新能源汽车的智能驾驶会是 AI 落地的重要应用领域之一，也是落地速度最快的应用领域之一。我们相信新能源汽车已经是、也将会是 AI 落地应用中的非常重要的一部分。伴随智能化技术的进一步发展，自动驾驶阶段演变推 进，单辆车的算力有望数倍于单部手机的算力。中国造车新势力基本有意愿 借助自身软法研发投入，来保障当前阶段智驾能力的领先优势，因此对于云 端 AI 训练算力以及智能车端侧算力都有巨大的要求。新能源车对半导体价 值量的贡献在短中长期都有望保持较高的成长动能。

落地场景丰富，智能驾驶+智能座舱双轮驱动车载主控芯片的需求增长

正如我们在前文中所论述的，汽车芯片行业有望迎来单车芯片用量和单芯 片价值量的双击向上的行业成长新机遇，而其中非常重要的拉动因素之一， 就是汽车智能化程度加深而推高的对于车载主控芯片的需求。

随着汽车智能化的演进，整车电子电气架构经历了从分布式 ECU（Electronic Control Unit，电子控制单元）架构、到集中式域控制器架构，并继续向中央 集成式架构的方向演进（图表 49）。在此过程中，主控芯片作为智能电动车 的“大脑”发挥着重要作用。

具体来看，在分布式 ECU 架构的发展阶段，MCU 是计算和控制的核心。而在集中式域控制器架构和后续阶段，随着 ADAS 的落地和 L3 及以上级别自 动驾驶的成熟，传统中央计算 CPU（Central Processing Unit，中央处理器） 渐渐无法满足大量异构数据的吞吐能力和更快的数据处理能力的需求。彼 时，将 CPU 与 GPU、FPGA（Field Programmable Gate Arrays，现场可编程逻 辑门阵列）、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，专用集成电路）等 通用/专用芯片异构融合、集合 AI 加速器的系统级芯片 SoC 应运而生，并凭借计算能力提升、数据传输效率提高、芯片用量减少、软件升级更灵活等多项优势，成为了域控制器主控芯片的必然选择，也成为主控芯片的主流趋势。

汽车域控功能集成度、算力需求、软硬件复杂度等需求的指数级增长，对车 载计算芯片的算力和性能提出了更高要求，驱动了车规级 SoC 市场扩张。根据 Frost & Sullivan 测算，2023 年全球车规级 SoC 市场规模已达到人民币 579 亿元，到 2028 年将成长到 2,053 亿元，复合增长率 29%（图表 52）。而中国作为重要的汽车半导体消费市场，2023 年车规级 SoC 市场规模为人民 币 267 亿元，到 2028 年将成长到 1,020 亿元，占全球市场份额的 50%。

智能驾驶和智能座舱由于对运算能力的需求较高，是车载 SoC 当前和未来 主要面向的两大热门落地场景。另外，车载主控芯片被广泛应用于智能电动 车的多个领域，覆盖了车身域、座舱域、底盘域、动力域和智驾域五大板块， 是汽车智能化增量零部件的核心组成。

 智能驾驶：借助先进的传感器、算法和 AI 技术，通过感知系统、决策系 统和执行系统的协同，使汽车能够自动感知周围环境，分析、判断并做 出有效的处理和执行，以实现拟人化的动作执行，是汽车智能化的基石。基于当前技术和法规要求，L2 级别的 ADAS 功能是各大汽车品牌竞逐的 核心战场，于 2023 年，全球及中国 ADAS SoC 市场规模分别达人民币 275 亿元及 141 亿元，预计未来 5 年内仍维持高速增长（图表 54）。

 智能座舱：通过集成多种传感器和计算机技术，能够实现对驾驶员和乘客的识别和控制，以图像、语音、触控、手势等交互方式提高驾驶操控 体验和乘车娱乐性，实现人车交互，是汽车智能化的重要组成部分。

智驾芯片群雄并起，竞争格局还未完全固化

整体市场仍处于高速发展阶段，规模成长空间广阔

自动驾驶和高阶智能辅助驾驶领域所应用的 SoC 芯片（本文中也称智驾芯 片、自动驾驶芯片等），是让车辆能够实现智能驾驶辅助及自动驾驶功能的 计算单元，是 AI 芯片的一部分。

正如我们在报告第一章所述，随着搭载 ADAS 功能的乘用车销量不断增长，智驾芯片市场得以迅速扩张。随着智能驾驶功能的进一步普及，基础智驾功能将继续向更低价格段渗透，而 SoC 芯片作为核心部件，有望在 2028 年达 到 925 亿元的全球市场规模，复合增长率 27.5%（图表 54）。届时放眼全球，中国市场将依然扮演着重要推动力的角色，预计将在 2028 年达到近 500 亿 元规模，复合增长率 28.6%。

随着自动驾驶相关技术的不断进步，车规级 AI SoC 芯片价值量的走高。得 益于 AI 芯片的飞速发展，神经网络控制和深度学习方法等算法已逐步在车辆控制中得到应用。根据麦肯锡测算，至 2025 年，L1 级自动驾驶单车 AI SoC 芯片价值量为 69 美元，L2 级为 190 美元，L3 级为 685.9 美元，L4/L5 级 为 1,487.9 美元。同时，当前 L3 及以上级别的自动驾驶仍处于探索阶段，全球各地仍在进行法规层面的探索和各类试点活动。但随着技术的商业化应 用落地，作为车载 AI SoC 芯片出货载体的智能驾驶汽车销量将自然增长。

上述效应将双轮驱动智驾芯片市场的规模扩张。麦肯锡预计 2030 年全球车 载 AI SoC 芯片的市场规模将达 303.4 亿美元，其中，中国市场规模为 104.6 亿美元，占全球市场的份额仍然可观。

行业内群雄并起，玩家仍在探寻各自的生存空间

按照地域划分，中国市场的确是目前全球智驾芯片，特别是 AI SoC 芯片， 最主力的地区市场，对于观察整体市场具有重要的参考价值。

 从收入规模来看，中国占据全球市场“半壁江山”，并在同比增速上呈引领态势。根据 Frost & Sullivan 数据，2023 年全球 ADAS SoC 芯片的市 场规模已达到人民币 275 亿元，同比增长 42%。其中，中国市场规模 141 亿元，同比增长 54%，占全球市场的 51.3%（图表 55）。

 从出货量来看，2023 年全球 L2 及以上等级的智驾 SoC 出货量超过 6,000 万颗，其中 Mobileye 和瑞萨占据了超过 80%的市场份额，但主要集中在 前视一体机等基础智驾功能，一定程度上可以视为传统 L2 级 ADAS 领域 商业模式的延续。进一步细化来看，2023 年 50 TOPS（Tera Operations Per Second，是处理器运算能力单位）以上算力智驾 SoC 全球出货量约 160 万颗，中国出货量则约 150 万颗，占比九成左右。

参考中国市场竞争格局可以明显看出，在智驾芯片领域，收入规模和出货量 的排行情况并不完全匹配。收入方面，根据 Frost & Sullivan 计算，2023 年中国市场智驾芯片及解决方案供应商中，Mobileye 收入排名第一，占据 27.5% 的份额；而英伟达则紧随其后，以 23.7%的时收入份额居于第二；剩余玩家 的收入份额则均不超过 5%（图表 56）。出货量方面，援引盖世汽车研究院 2024 年上半年的统计数据，中国市场智驾域控芯片的出货量前四位分别为英伟达、特斯拉、华为和 Mobileye，占据超过七成的市场份额（图表 57）。其中，特斯拉 FSD 芯片为自研自用，以硬件预埋的形式为每辆车标配 2 颗；而英伟达的 Orin-X、华为的昇腾 610 和 Mobileye 的 EyeQ 系列芯片则搭载于不同车型。

这种不匹配的出现，主要是因为在智能驾驶的功能配置上，不同市场定位、 价格区间的车型搭载的智驾方案不同，对主控芯片的需求也有很大的不同。通常来说，车型定位的价格段高低和智驾功能等级成正比，也和对应主控芯 片的算力和单位价值量成正比；但与该价格段的销量总盘成反比。两相作用 之下，细分市场竞争格局走向分化。

 低阶智驾功能：基础功能一般不需搭载智驾域控就可以实现，在此领域 中，Mobileye 位于中国市场自主品牌乘用车标配前视一体机计算方案市 场的第二位，对应份额 27.8%（图表 60）；而旗下的 EyeQ4H 芯片，也在 10-20 万元价格段乘用车实现装机量的“制霸”，份额过半（图表 62）。

 高阶智驾功能：在中国高阶智驾市场，2023 年的高算力 SoC 出货量排 名榜上，英伟达以超过 70%的份额遥遥领先；亦于高阶智驾计算方案市 场取得近半份额（图表 59）。但同时，地平线、黑芝麻智能等中国智驾 芯片公司也在追赶，2022 年到 2023 年实现了明显份额提升（图表 63）。

总体来看，智驾功能一方面要实现搭载车型价格段的下探，另一方面要追求向自动驾驶升级，使得两个方向上的玩家都能获得生存和成长的空间。

· 钛祺智库·

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