智驾芯片：技术普惠 + 国产替代双驱动，2028 年市场规模剑指925 亿元！

在新能源汽车行业发展步入下半场的 2025 年，智能辅助驾驶已成为汽车智能化的核心功能，而智驾芯片作为实现该功能的核心部件，逐渐成为产业链价值高地。一方面，中国自主车企大力推进 “智驾平权”，推动高速 NOA 搭载车型价格下探；另一方面，头部新能源车企在端到端架构基础上持续推进算法演进，两端发力促使智驾芯片实现量价齐升。在此趋势下，本土智驾芯片供应商凭借高性价比产品与量产经验积极拓展客户，同时受益于国产替代浪潮，有望加速市场份额扩张。

凭借技术共通性与可拓展性，智驾芯片切入广义机器人领域，为长期增长打开想象空间。随着人口老龄化加深，自动化、智能化解决方案的潜在市场将逐步扩大。自动驾驶与具身智能作为 AI 技术赋能的两大重要场景，产业融合趋势正加速显现，智驾芯片供应商可凭借在 SoC 硬件及相关算法产品上的积累，快速布局机器人领域，从而为自身打造第二增长曲线。

一、智驾芯片行业概览

1.1 现实背景：整车电子电气架构持续演进，产业链结构随之变革

整车电子电气架构不断发展，SoC 成为主控芯片的主流选择。

在新能源汽车发展的上半场，电动化是重塑竞争格局的核心驱动力。如今，中国新能源汽车行业率先进入下半场，智能化的大幕已然拉开。随着汽车智能化的发展，整车电子电气架构经历了从分布式 ECU 架构，到集中式域控制器架构，且持续朝着中央集成式架构的方向演进（图表 1）。在此过程中，用于信息处理、计算分析及决策的主控芯片，被广泛应用于智能电动车的多个领域，是汽车智能化增量零部件的核心构成，同时还作为智能电动车的 “大脑”，发挥着关键作用。

随着 ADAS 功能落地以及 L3 及更高级别自动驾驶技术逐渐成熟，传统中央计算系统中的 CPU 渐渐难以满足大量异构数据的吞吐能力以及更快的数据处理能力需求。于是，把 CPU 与 GPU、FPGA、ASIC 等通用 / 专用芯片相融合，集合 AI 加速器的系统级芯片 SoC 应运而生。SoC 芯片凭借计算能力提升、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，成为域控制器主控芯片的主流趋势与必然选择。

汽车域控在功能集成度、算力需求、软硬件复杂度等参数上呈指数级增长，这对车载计算芯片的算力和性能提出了更高要求，进而推动了车规级 SoC 市场的扩张。

据 Frost & Sullivan 测算，2023 年全球车规级 SoC 市场规模已达人民币 579 亿元，到 2028 年将增长至 2053 亿元，复合增长率为 29%。而中国作为汽车智能化的重要参与者，2023 年车规级 SoC 市场规模为人民币 267 亿元，到 2028 年将增长到 1020 亿元（图表 4），占全球市场份额的 50%。

自动驾驶和辅助驾驶领域所应用的 SoC 芯片（本文中多称作 “智驾芯片”），是让车辆能够实现智能辅助驾驶及自动驾驶功能的计算单元，属于 AI 芯片的范畴。由于相关功能的实现，需要依靠先进的传感器、算法和 AI 技术，通过感知、决策和执行系统的协同，使汽车能够感知周围环境，分析、判断并作出有效处理。这需要强大的运算能力，使得智能辅助驾驶及自动驾驶成为车载 SoC 芯片当前和未来的热门落地场景之一。

产业链变革：整零关系朝着网状融合发展，增量零部件价值贡献提升

为降低汽车供应的复杂程度，传统汽车供应链呈 “金字塔式” 的分层、分级结构，整车和零部件企业间形成精细化分工。在燃油车时代，单台整车大约包含 3 万个零部件，涵盖不同材料、不同功能的机械零部件和电子零部件。当时整车研发和生产周期较长，零部件具有通用性强、工艺成熟等特点，产品迭代周期也较长。因此，出于降本增效的考虑，主机厂只会掌握关键部件的设计开发，并完成最终的装配环节；其余环节则通过向一级供应商（Tier 1）提出需求并相互紧密配合，完成大部分供应链零部件的采购。

各汽车模块内又形成单链式的垂直化供应结构。一级供应商按照主机厂的需求，完成汽车模块的设计制造，同时向二级供应商（Tier 2）采购部分零部件。而二级供应商主要对一级供应商负责，与主机厂的直接交流相对较少。在二级供应商的上游，还存在类似从三级（Tier 3）到 N 级供应商（Tier N）的关系（图表 5）。从整车企业的角度来看，其与一级供应商的协同程度最高，对二级及更上游供应商的联系紧密程度则呈现递减状态。

但在汽车电动化和智能化的趋势下，智能化驾乘体验正日益成为衡量汽车核心能力愈发重要的因素，促使更多车企开始主动穿透原有的供应链环节，就系统成本控制、新技术导入等方面的问题，直接与各级供应商进行深度探讨。汽车产业的供应链结构也开始由圈层分明的链式结构，向多主体参与、专业分工更加融合的网状结构方向演进，总体呈收敛态势。在网状融合的结构中，各级供应商依然存在，但相互边界变得更加模糊，与车企的关系也发生了质的变化：整车企业主动参与到 Tier 2 乃至更上游供应商的直接沟通中，甚至深入供应链的最上游开展合作，以缩短信息传导路径（图表 6）。

伴随着汽车电子电气架构的升级、高级辅助驾驶功能的普及以及自动驾驶技术的持续产业化，三电系统和智能化的增量部件正占据新的价值高地。

据中国汽车报测算，2025 年新能源动力系统成本在 BOM（物料清单）中的占比约为 40%-50%，相较燃油车显著提升；智能座舱、智能辅助驾驶系统则将随智能化和自动驾驶技术落地逐步实现价值提升，预计 2030 年成本占比约为整车 BOM 的 20%-30%（图表 7）。

同时，汽车产业链向上下游延伸，智能化增量部件成为新的价值高地。在智能电动车的科技浪潮中，汽车产业的价值链正在经历深层重塑。新兴技术与传统汽车产业的融合，催生了诸多增量赛道，使得传统汽车产业价值链向上下游大幅延伸。其中，上游产业链延伸至动力电池技术和智能科技产业，价值也向芯片、辅助驾驶系统等汽车电子相关部件转移。价值链的演变带动产业的利润结构随之调整，上游技术研发的利润将向动力电池和智能科技转移，特别是智能辅助驾驶软硬件将贡献更大价值（图表 8）。

主机厂也在与零部件企业积极探索新型整零关系，未来整零协作方式将进一步深化。以智能辅助驾驶芯片为典型代表，作为定义智能化功能的重要增量部件之一，与之相关的需求日益复杂化。从近几年的发展趋势来看，原本处于 Tier 2 位置的芯片及解决方案供应商，在产业链中的定位不断更新，在为车企创造新价值的过程中，话语权也得到了显著提升。

1.2 行业现状：汽车智能化进程方兴未艾，高阶 ADAS 功能渗透率仍处低位

新能源车渗透率走高，为智能化率提升奠定基础

汽车电动化是全球大势所趋，虽然短期内全球经济面临不确定性，外部环境扰动或许会对这一进程产生一定影响，导致渗透率上升路径出现波动。但考虑到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不会因短期扰动而改变。国际能源署（IEA）预测，2025 年全球电动汽车市场仍将保持强劲增长，全年销量将突破 2000 万辆，对应新车渗透率超过 25%。目前全球主要汽车市场的新能源车渗透率也总体呈上行趋势（图表 9）。

中国作为领跑全球电动汽车销量的市场，在近 3 - 4 年实现了爆发式增长。乘联会数据显示，2024 年中国新能源乘用车渗透率已达到 47.6%。新能源汽车保有量的激增，为智能辅助驾驶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处于高速发展阶段，从基本的车辆控制辅助，到更高阶的组合驾驶辅助，再到从简单的功能向高度集成、智能化的复杂系统的转变，都在不断升级和完善。

在电动化的实现路径方面，正如我们在 2021 年的报告中所判断的，新能源汽车行业发展的初期与智能手机有许多类似之处。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（图表 10）。同样地，进入智能化的竞技场，汽车的定位更加贴近在人工智能基础上实现高阶驾驶自动化的电子产物，也将沿着相近的路径快速渗透（图表 11）。

技术进步拓展功能边界，理性宣传消除认知偏差

智能驾驶技术被誉为汽车工业的 “第四次革命”，当前正处于蓬勃发展阶段。行业在发展初期呈现出供给驱动的态势，车企争相布局、加码投入，希望通过打造驾驶自动化核心技术优势，体现差异化的产品竞争力。在构建用户心智的过程中，行业对于辅助驾驶技术宣传的大量着墨，使部分消费者对于辅助驾驶系统的功能边界和使用门槛等产生认知错位，催生潜在的安全隐患。

2025 年 4 月，中国工信部组织召开了智能网联汽车产品准入及软件在线升级管理工作推进会，对智驾宣传提出了一系列规范性要求。同时，要求车企明确系统功能边界和安全响应措施，不得进行夸大和虚假宣传。此后，“自动驾驶”“无人驾驶”“解放双手” 等易引发误解的表述亦被明确禁止使用。而车企端也从 3 月份开始，陆续推出辅助驾驶产品责任保险，探索为事故 “兜底” 的更优解。

一般而言，“智能驾驶” 指代相对宽泛的概念，即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。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，国际普遍认可的是国际自动机工程师学会（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。

为制定适合中国本土的智能驾驶分类方案，工信部于 2021 年牵头制定了《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准，参照 SAE 的分类框架，将驾驶自动化分为 0 - 5 级（图表 12）。从标准划分的角度来说，市场真正需要理清的是 “辅助驾驶” 和 “自动驾驶” 的边界。截至目前，市场上的汽车产品均处于 2 级驾驶自动化及以下阶段，没有达到 3 级驾驶自动化程度（图表 13）。

根据中汽中心、清华大学和华为联合发布的《汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书》，“智能驾驶” 是行业中的一种通俗说法，覆盖 1 级至 5 级的驾驶自动化功能，既不单纯指代辅助驾驶功能，也不代表自动驾驶功能。本文中所使用的 “智能驾驶” 和 “智驾” 字眼，主要用于描述和体现汽车行业整体处在智能化的进程之中。例如，我们按照行业习惯，将用于实现驾驶自动化的车载计算芯片统称为 “智驾芯片”。而对于所有有 3 级及以上驾驶自动化的车端功能实现，本文中都会使用 “自动驾驶” 进行描述，不会用 “智能驾驶”“智驾” 进行指代，以免造成混淆。

整车供应：NOA 功能大规模落地，量产车型价格段进一步下探

行业层面，ADAS 功能装车率提升至可观水平，为智能辅助驾驶功能应用的继续升级奠定基础。根据乘联会联合科瑞咨询发布的数据，2025 年上半年，中国新能源乘用车 L2 级及以上的 ADAS 功能装车率已达 82.6%（图表 14），同比继续大幅提升 16.2 个百分点；而燃油乘用车的装车率也已超过 50%。

在此基础上，车企开始向上寻求组合驾驶辅助产品的各项能力升级，其中以 NOA（领航辅助驾驶）功能为典型代表。2019 年，特斯拉首次将 “高速领航辅助” 的概念推向市场。2022 - 2023 年，高速 NOA 功能开始在中国市场不断落地。NE 时代数据显示，2024 年中国市场仅能实现高速 NOA 功能的车型销量增长迅速，累计超过 60 万辆（图表 16）。

随着技术的不断进步，路况环境更复杂、用户体验更好的城市 NOA 成为了 NOA 能力进化的新门槛。因此，车企在不断优化高速 NOA 功能体验的同时，亦争先推动城市 NOA 功能的落地，多家机构将 2023 年定义为 “城市 NOA 元年”。根据高工智能汽车，2024 年中国市场前装标配高速 NOA 的乘用车交付 197.47 万辆，同比增长 162%。其中，同时标配城区 NOA 的占比已接近 40%。进入 2025 年，搭载 NOA 功能的乘用车渗透率逐月走高（图表 17）。佐思汽研数据显示，2025 年 1 - 4 月，中国乘用车城市 NOA 的装配量达到 66.7 万辆，同比增速 60%，保持高增长态势。

从新车型供给的角度来看，行业形成了相互促进的两大趋势。

• 一方面，车企加速具备高阶智能辅助驾驶能力的车型投放，NOA 功能量产加速。根据 NE 时代，2024 年中国具备高速 NOA 能力的车型增多，共涉及 50 个车型、109 个款型。对于城市 NOA，车企则更加激进，2024 年增加了具备城市 NOA 能力的车型 65 个，涉及 236 个款型。

• 另一方面，随着车型销量的逐步扩大，技术降本和规模效应对摊薄软硬件成本的增益明显，带动智驾方案成本下降。这使得搭载 NOA 功能的车型实现了价格段的快速下探。2024 年，中国具备高速 NOA 能力的车型，最低售价仅为人民币 10.38 万元；2025 年比亚迪又将高速 NOA 能力触达的车型价格带进一步下探至 10 万元以内。至于城市 NOA 功能，目前仍以中高端车型配套为主，但国内车企也在持续突破搭载车型的售价下限，2024 年内一度降至 15 万元、甚至 10 万元附近（图表 19）。

以上情况有助于具备 NOA 能力的车型获得更大的市场销量份额，推动 NOA 渗透率进一步提升，又反向作用于规模效应的扩大，最终形成良性循环。因此，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，预计高阶智能辅助驾驶功能的行业渗透率将在今年继续快速提升。

消费者需求：用户心智逐步构建，智能辅助驾驶能力影响购车决策

终端需求层面，消费者的购车偏好正在重塑。随着车企的上车布局增多，大量智能电动车进入市场，用户对驾驶辅助系统的使用和熟悉，叠加汽车产业生态圈的宣传强化，共同作用提高了消费者选择智驾车型的购买积极性。根据麦肯锡《2024 年中国汽车消费者洞察》，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（图表 20）。

并且，随着年轻一代逐渐成为购车主力军，消费者群体对智能技术的接受度提高（图表 21）。根据易车研究院，2024 年中国车市整体的智驾诉求快速接近 40%，即每 100 个购车用户中，就有近 40 个非常关注智驾。“智驾消费浪潮” 初步成型，其中又以新势力品牌购车用户诉求较为强烈（图表 22）。

库存周期：整车行业逐渐回归疫情前水平，汽车半导体进入被动去库存阶段

汽车制造业作为全球经济的重要支柱，是工业部门中产业链最长、带动效应最大的产业之一，行业发展受到宏观经济环境、政策法规、消费者需求等诸多因素的影响。同时，产业全球化程度较高，受宏观环境因素影响较大。疫情后，全球汽车行业缓慢复苏。在 2023 年实现恢复性增长后，全球汽车市场销量已于 2024 年恢复至接近疫情前水平。在此基础上，综合考虑供应改善和宏观环境不确定性的影响，S&P Global Mobility 预测，2025 年全球新车销量将同比增长 1.7%，达到 8960 万辆。

同时，不同市场之间的宏观经济形势存在差异。对于全球汽车三大主要市场：一方面，中国市场在电动化和智能化的助力助推下，最快完成整车销售的复苏并超越疫情前的销量。另一方面，欧美汽车市场整体呈现谨慎复苏增长态势（图表 23）。2025 年，随着美国新政府上台和新政策提议实施，汽车市场兼备机会和不确定性风险；至于欧洲市场，受经济衰退风险、汽车价格高企、电动汽车补贴减少、电动汽车关税等因素影响，恢复速度不及美国。

汽车产业鲜明的库存周期特征，叠加全球半导体行业显著的周期性特点（图表 24），使得汽车芯片行业库存周期对供应商的影响甚巨。我们选取了汽车半导体市场 10 家巨头厂商的财务数据对行业库存周期进行观测。正如我们去年 9 月的报告中所判断的，汽车半导体行业在 2024 年二季度末由被动补库存向主动去库存转化。进入 2025 年，二季度行业营收同比增速已回升至双位数 11.7%，库存同比则回落至接近零（图表 25）。目前看来，全球汽车半导体行业在 2025 年一季度之后已进入被动去库存阶段，需求端回暖的同时，库存进一步消纳。智驾芯片供应商作为汽车半导体行业的参与者之一，将受益于行业总体拉动势能向好所带来的景气度修复。

1.3 发展趋势：智驾 SoC 芯片作为智能电动车核心部件，市场规模持续扩大

辅助驾驶能力不断升级，智驾芯片市场蓬勃发展

搭载 ADAS 功能的乘用车正大量投放市场。据群智咨询测算，2024 年全球新车 ADAS 功能渗透率达 65%，其中 L2 级占比 45%（图表 26）。在中国这个汽车智能化整体步伐更紧凑的市场，IDC 数据显示，2024 年中国乘用车市场符合 L2 级标准的新车占比，从 2023 年的 52.1% 增长至 59.7%。在 10 万元以上价格段的车型市场里，这一占比更是接近 70%。

L2 级智能辅助驾驶逐渐成为主流配置，推动全球智能驾驶解决方案市场大幅增长。CIC 预测，到 2030 年，全球智能驾驶解决方案市场规模将从 2023 年的人民币 619 亿元增长至 10171 亿元，复合增长率为 49.2%；而中国市场作为其中的重要组成部分，将以 49% 的复合增长率成长到 4070 亿元，占据全球市场 40% 的份额（图表 27）。与此同时，正如我们在报告前一节所讨论的，这也为车企探索智驾能力的升级奠定了基础，促使中国乘用车市场的 NOA 功能渗透率呈现爆发式增长。根据盖世汽车研究院及我们的预测，2025 年中国乘用车市场 NOA 功能渗透率将跃升至近 21%（图表 28）。相应地，市场规模也会随之大幅增长，预计今年将达 395 亿元（图表 29）。

作为相关功能实现的核心部件，智驾 SoC 芯片的市场也呈迅速扩张态势。Frost & Sullivan 测算显示，2023 年全球车规级 SoC 市场规模已达人民币 579 亿元，到 2028 年将成长到 2053 亿元，复合增长率 29%。而中国作为重要的汽车半导体消费市场，持续占据全球市场规模的半壁江山。与此同时，全球用于 ADAS 功能的智驾 SoC 市场规模将在 2028 年达到 925 亿元，中国也是市场增长的重要推动力，预计将达到近 500 亿元的规模（图表 33）。

政策推动产业环境与生态构建完善，L3 级自动驾驶蓄势待发

2 级驾驶自动化功能的普及，在重塑人机共驾模式和消费者购车偏好的同时，也引发了行业对于技术创新和下一步发展的思考。

一方面，在国家政策持续引导和产业链协同推动的双重作用下，中国智能电动车产业快速发展，逐步成为引领全球汽车技术变革的重要力量。梳理过往国家政府关于产业发展的相关政策（图表 34），可以发现，2025 年是组合驾驶辅助和自动驾驶技术探索及应用落地目标的重要节点之一（图表 35）。目前看来，产业发展确实取得了显著成果，组合驾驶辅助系统持续升级迭代，高级别自动驾驶测试与准入稳步推进。“小规模商用” 已从 “技术创新” 走向 “产品验证与准入许可”，并逐步迈向 “能问题汽车”。

另一方面，安全性始终是驾驶自动化技术变革中不变的焦点之一。由于在产业发展过程中，与 “智驾” 相关的概念、技术名词层出不穷，消费者理解门槛逐渐升高。然而部分市场参与者为抢占市场，“宣传超前于技术” 的行为，直接导致用户对于辅助驾驶系统功能边界的认知出现偏差。今年以来，用户不当使用愈加凸显出安全仍是自动驾驶技术产业化规模化应用的关键前提。

工信部在 2025 年 4 月 16 日召开工作推进会，对智驾宣传提出了一系列规范性要求。公安部交管局也在 7 月 23 日对相关问题进行了回应，强调目前市场上销售车辆搭载的 “智驾” 系统仍暂时停留在辅助驾驶阶段，需要人和接管，驾驶人才是最终的责任主体。在呼吁理性宣传、公众正确认识和使用智驾技术的同时，政府部门也在积极推动技术安全标准的制定和法律配套，最终将推动智能驾驶技术的安全发展。

与此同时，L3 及以上级别的自动驾驶产业化落地也处于积极探索阶段。全球主要国家和地区，正在加快更新和完善现有监管框架下的车辆政策体系，逐步构建起适应自动驾驶产业发展的规则制度（图表 37），旨在通过制度创新促进自动驾驶的健康有序发展。同时开展各类 L3 及以上级别自动驾驶相关的试点活动，为未来应用量产落地积累经验。

以中国为例，首次允许，四部委联合发布的《智能网联汽车准入和上路通行试点通知》，2023 年具备条件的 3 级、4 级智能驾驶车辆在限定区域开展公共道路试点。截至 2024 年 8 月，公安机关已累计发放自动驾驶汽车测试号牌 1.6 万张，开放了公共测试道路 3.2 万公里。

目前正在积蓄力量的 L3 及以上级别自动驾驶，未来将逐步实现量产落地和规模化应用，完成全球智驾 SoC 芯片市场规模的进一步扩容。

二、竞争格局：各路玩家入场尽显神通，中国厂商仍有份额成长空间

2.1 按地域：中国市场需求领先，本土力量崭露头角

无论是从半导体行业整体市场的维度，还是在汽车这个细分应用领域，抑或是具体到智能辅助驾驶的功能落地场景，中国在全球半导体市场中都扮演着重要角色。根据 IDC 数据，2024 年全球半导体市场规模为 6730 亿美元，同比增长 22%；其中，中国市场以 1825 亿美元的体量占据全球 27.1% 的份额，是全球最大的集成电路单一市场（图表 38）。

而在汽车芯片行业，中国汽车半导体市场收入规模在 2024 年达到 146 亿美元，占据全球汽车半导体 22.0% 的市场份额（图表 39）。中国也是去年唯一一个在半导体汽车应用领域实现销售额同比正增长的区域市场。

虽然整车市场增长已趋平稳，但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，对各类芯片的需求日益增加，为汽车半导体行业带来新的增长机遇。展望未来，人工智能和自动驾驶将成为未来半导体市场的重要增长极。IDC 预计 2028 年，全球汽车半导体市场规模将超过 850 亿美元（图表 40），中国市场的贡献则将进一步上升至接近 30%。

对于智能辅助驾驶领域，中国市场是目前全球智驾芯片，特别是 AI SoC 芯片，最主力的地区市场。从收入规模来看，中国占据全球市场 “半壁江山”，并在同比增速上引领态势。根据 Frost & Sullivan 数据，2023 年全球 ADAS SoC 芯片市场规模已达人民币 275 亿元，同比增长 42%（图表 32）。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 33）。

在智能辅助驾驶渗透率快速提升的中国，海外厂商仍占据智驾芯片行业出货量的较高份额，国内厂商整体市占率有较大成长空间。按部件类型划分：

• 前视一体芯片（低阶功能）：基础的辅助驾驶功能一般不需搭载域控就可实现，前视一体芯片可快速部署 ADAS 功能。在此领域中，Mobileye 于 2024 年以超过 400 万颗的装机量占据了中国市场 41.1% 的份额；而瑞萨紧随其后，装机量超过 360 万颗，取得 35.6% 的市占率。

  中国本土厂商中，以地平线的表现最好，2024 年装机量超过 150 万颗，取得 15.0% 的市场份额（图表 42）。爱芯元智 M255H 方案也已量产，与地平线共同助力中国乘用车前视一体机芯片市场国产率达到 15.6%。

• 域控制器芯片（中高阶功能）：英伟达凭借技术积累和生态布局上的优势，广泛服务于一众新势力品牌，2024 年装机量 272.7 万颗，以 42.2% 的份额继续领先市场。特斯拉自所自研的 FSD 芯片以硬件预埋的形式为每辆车标配，在 2024 年占据智驾域控芯片市场 24.6% 的份额（图表 43）。

  中国厂商中，地平线凭借理想、比亚迪等车企客户，取得 10.0% 的份额；华为则通过鸿蒙智行、HI 模式，在问界、智界、阿维塔等品牌车型中搭载，2024 年份额达 9.7%。再加上已有方案在东风和领克量产车上的黑芝麻智能，2024 年智驾域控芯片的国产率约为 20.7%（图表 45）。

考虑到当前行业正处于高速发展阶段，组合驾驶辅助的功能升级对 SoC 芯片硬件的要求也随之提升。然而，部分海外厂商的下一代芯片产品推出步伐较为缓慢，例如，瑞萨在 2024 年发布的全新一代智驾方案 X5H，预计要到 2027 年下半年才将量产。与此同时，中国的智驾芯片公司正在不断赶超海外厂商。华为和地平线的表现为国产智驾芯片提供了发展范例。例如，华为升腾芯片总搭载量排行，已从 2023 年的 1.9%，跃升至 2024 年的 9.5%，进入前 610 芯片的量产车榜单前三（图表 46）。展望未来，我们认为行业竞争格局还将进一步重塑，以华为、地平线为代表的本土供应商，将借高性价比的产品和快速迭代的能力进一步崛起，并展现出强大的竞争力和发展潜力。

2.2 按玩家属性：多元共生，主机厂迈向开放合作

四类玩家各有所长，市场呈现 “一超多强” 格局

我们将智驾芯片市场的主要参与者，按照自身属性，划分为四种类型，分别是传统汽车芯片厂商、通用型 AI 芯片厂商、专业型智驾芯片厂商和全栈自研主机厂（图表 47）。不同类型的公司所处的产业链不同，技术长线、商业模式和产品策略也各有千秋。目前，以通用型 AI 芯片厂商和专业型智驾芯片厂商的产品持续进展和份额提升速度较快。英伟达稳居榜首的同时，华为、地平线等中国厂商借差异化技术路线快速崛起，市场份额分布总体呈现出 “一超多强” 态势。

• 传统汽车芯片厂商：包括瑞萨电子、德州仪器和恩智浦等传统汽车芯片龙头厂商，这类厂商对车规级产品的理解深刻，但 AI 能力偏弱，对 ADAS 相关的新技术储备也有限，所以目前产品主要占据中低端的基础 ADAS 市场，交付形式也多为软硬件捆绑销售的前视一体方案。并且，由于辅助驾驶芯片并非此类汽车芯片巨头的焦点业务，部分厂商已不再继续推出下一代产品。因此，虽然目前份额犹在，但预计未来将逐步下降。

• 通用型 AI 芯片厂商：多为国际巨头，如英伟达、高通、华为海思、安霸等。这类厂商技术实力雄厚，在 AI 芯片领域具备先发优势，包括下游客户积累和规模效应等。但同时，有些消费电子的技术、生态也不能简单实现复制迁移。玩家之中，英伟达凭借 Orin 两芯片产品在 2025 年占据中国 ADAS 域控芯片市场 51.9% 的份额（图表 48）。高通则凭借在手机领域多年的深厚积淀，在舱驾融合领域发力，并将能力向驾驶逐步迁移；骁龙 8650 已在理想 B10 上，用于实现高阶辅助驾驶功能。

• 专业型智驾芯片厂商：深耕产业新赛道，产品在 ADAS 功能实现方面的专业性能通常高于传统汽车芯片厂，产品迭代速度也较快。但由于此类公司起步时间相对较晚，当前产品大多处于第二 / 三代量产阶段，成熟度还有待进一步提升，量产并实现向高阶产品的跨越。

  例如，地平线在 2019 年推出征程 2 芯片，实现中国车规级 AI 芯片零的突破，并和随后推出的征程 3 共同逐步攫取 Mobileye 和瑞萨在前视一体机方案的份额；征程 5 则凭借大算力理想在 ADAS 域控芯片市场打开局面，2024 年取得 5.2% 的份额。在地平线新一代征程 6 系列产品矩阵中，定位高阶功能的 J6P，将于今年 11 月在奇瑞星途 ET5 正式实现，验证自身在高阶 ADAS 功能的能力。黑芝麻的 A1000 在 2025 年量产乘用车端的量产，新一代的 A2000 芯片有望于 2026 年上半年实现量产。

• 主机厂全栈自研芯片：有助于提升产品的差异化，以特斯拉的 FSD 芯片为典型代表。蔚来和小鹏也先后发布了自研的上半 NXP9031 和超算 AI 芯片，2025 年，蔚来神玑 NX9031 已实现量产，神玑 NX9031 机型已达 2.8 万辆；小鹏图灵 AI 芯片也已于 G7 首发，公司预计将在 3Q25 放量。

对于车企自研：为兼顾性能差异化与成本可控性，主机厂迈向开放合作

目前市场对于专业型智驾芯片厂商的发展前景，最大的顾虑来自主机厂自研智驾芯片对于第三方供应商的成长空间的挤压，以及是否会最终导致此类厂商的生存空间被蚕食殆尽。对此，我们重申曾在 Mobileye 首次覆盖报告中提出的观点，智驾芯片的全栈自研对于技术实力、资金储备、销量规模等的门槛较高，我们相信具备相应能力的自主车企能够推动自研智驾芯片量产上车，但认为这不会成为整车厂的主流之选。

这种顾虑之所以产生，主要是因为进入 2025 年，智驾芯片进入更新换代周期，部分主机厂开始步入自研智驾 SoC。以 2025 年为界，车企造芯的酝酿期与蛰伏分化行近尾声，未来几年或将迎来项目成果的密集落地期和能力验证期。在先行者特斯拉的 “模范带头” 作用下，其自研的 FSD 芯片及其所展现出的领先智驾能力，鼓动着更多的中国车企将芯片视为高阶算法之后的下一个自研焦点。以造车新势力为首的主机厂，从 2023 年开始酝酿智驾芯片自研，希望借此实现从硬件到软件、从芯片到算法的全栈自研闭环。2024 年，蔚来和小鹏的自研芯片先后亮相、流片成功。此外，理想的自研智驾芯片 M100（原代号 “荷马芯片”）样片已于今年初回片，目前已有小批量样车进行道路测试，公司预计将于明年上车；小米创始人雷军在 2025 年投资者日上透露，小米的汽车芯片也已正在研发中。

并且，汽车智能化浪潮的演进和消费者认知的快速更新，使得更多主机厂开始相信辅助驾驶能力对于实现差异化竞争的重要性。因此，更多头部车企加入了自研 ADAS 芯片的大军。“吉利系” 芯片公司芯擎科技，于 2024 年发布了自研的自动驾驶芯片星辰一号（AD1000），并计划于 2025 年实现量产。而比亚迪在 2024 年梦想日宣布，未来整车智能化的 “璇玑” 架构中，将搭载舱驾一体芯片，“中央大脑” 将由比亚迪自研、自产（图表 47）。

我们认为，从车企的角度出发，选择自研芯片主要有以下三大出发点：

• 一是通过自研智驾芯片形成软硬件协同，提升智驾性能，从而构建差异化的产品定位和竞争优势。和软件深度融合的硬件，可以针对特定算法和功能需求进行深度优化，最大限度发挥其能力。小鹏汽车董事长何小鹏就曾表示，英伟达 Orin-X 等通用芯片利用率只有 30%-40%，存在较大算力浪费。另外，系统能力提升也有助于车企实现真正的功能差异化。对车企而言，自研智驾芯片不仅是避免产品同质化竞争的重要抓手，也有助于强化自身科技属性，对品牌传播和品牌溢价提升亦有正向影响。

• 二是降低硬件配置成本，提升车型利润弹性。就当前中国自研智驾芯片的 “排头兵”，主要在智驾车型方案得以实现为例，以英伟达 Orin-X 的批量采购价在 300 美元 / 颗左右。蔚来创始人李斌曾在采访中表示，2024 年用于采购英伟达芯片的开支达到 3 亿多美元，而自研神玑 NX9031 芯片上车将实现单车降本 1 万元，带来几个百分点的毛利率提升。何小鹏则称一颗图灵芯片能顶三颗传统芯片，是技术降本的一环。

• 三是掌握产业链主动权和制高点，降低对核心部件供应商的依赖。一方面，主控芯片作为实现辅助驾驶系统功能的核心硬件，是决定产品差异化的关键因素，主机厂自然希望对于技术核心保持较强的控制力，形成自身护城河。另一方面，依赖单一外部供应商存在较大稳定性风险，供应商供应链出现问题时主机厂容易陷入被动。过去三年全球汽车产业 “缺芯潮” 进一步暴露了相关风险，也催化了主机厂对于 “自主可控” 的需求。

根据上文分析总结，车企自研是出于对技术、品牌、成本、供应链等诸多因素综合考量的选择。然而，自研芯片的好处虽多，挑战更是艰巨。主机厂面临着技术门槛高、资金需求大、回报周期长的难点。

首先，车企自研智驾 SoC 芯片存在三个方向上的技术门槛。

• 对于 “智驾” 的理解：参考特斯拉的 “先算法后芯片”，以及 “蔚小理” 紧随其后的发展路径，主机厂都经历了 “先珠玉在前” 的递进过程。自研高性能 AI 芯片的逻辑在于，基于系统定义进行芯片定制，通过与自研算法有效耦合，提升系统能力。换言之，在向 AI 智能化演进的过程中，车载的端侧芯片不再只是硬件，而是软件策略、商业模式的物理载体。这是拥有较强能力的 “智驾优等生”，转向科技企业的新冲刺。

  从“城市NOA 元年”2023 年以来，主机厂对于智驾功能的重视程度提升，纷纷建立相关支持要素，车企需构建内部团队，将外部初创公司的算力算法、基础软件等各方面资源进行整合。不过，除了特斯拉外，还没有车企在自研高阶智驾领域脱颖而出。2024 年 IDC 域控模拟优化空间测评显示，大部分车企在芯片选择上存在较多可优化之处，仍有很大的进化空间。在此现实背景下，不少车企的当务之急是加深对智驾算法的理解，明确自身车型和系统产品的定位，从而有针对性地提升能力。

• 芯片设计能力与 Know-How 积累：要满足高阶组合驾驶辅助和未来自动驾驶的需求，芯片不仅要算力足够强大、算法足够出色，还不能一味追求大尺寸，要让晶体管的数量排列合理，且制程足够先进。根据群智咨询的预测，5nm 及以下制程将成为下一代智驾芯片的发展方向（图表 53）。而这涉及芯片设计的经验，需要时间积累和应用打磨，难以一蹴而就。专业芯片公司的经验丰富，技术也在不断迭代，作为芯片行业新入局者的主机厂，要想追赶并非易事。

  此外，算法模型的迭代也是一个重要变量。从 2021 年的 Transformer，到 2024 年的视觉大模型 VLA（Vision-Language-Model，视觉语言模型），再到最新的 VLA（Vision-Language-Action，视觉语言动作模型），当前自动驾驶主流算法架构仍在不断推陈出新。不同的算法架构对芯片的需求差异很大，若要让芯片能够支持最新的算法架构，对未来方案的研判就显得极为重要，这也对车企的技术敏感度提出了很高的要求。

• 车规级的严格标准：车规级芯片工作环境恶劣，对容错率、使用寿命、供货生命周期等要求很高，必须能承受日常使用中的严酷和极端温度、湿度、机械振动，还要通过一系列复杂的电气和电磁认证。严格的规范条件，使得车规级芯片需要进行复杂的验证测试，只有测试准确达标后（图表 55），才能进一步投入量产环节。即便在验证供应商方面，具备权威且能契合车企自主设计出高安全性、高可靠性智驾芯片所需的经验，也需要车企自行积累，毕竟这是全新的挑战。

其次，智驾芯片因设计复杂、难度大，开发过程中前期投入的资金数量相当可观。车企在自研芯片过程中，涉及 IP 授权、流片、封装测试、人力成本等前期费用，且不断投入。据行业调研，自研车规级芯片资金门槛极高，基础芯片的起步门槛就达人民币 10 亿元。

对于制程要求更先进的高性能智驾芯片，所需投入规模更大。根据 IBS 测算，设计一颗 7nm 芯片，成本约为 2.49 亿美元；一颗 5nm 芯片则要花费 4.49 亿美元（图表 56）。同时，据我们的行业调研，当前制程 7nm 工艺一次流片大约需要 1000 - 1500 万美元。而且，芯片开发往往需要多次流片，以验证芯片设计、性能和可靠性，这进一步增加了车企的试错成本。若再考虑制造、封测以及后续运营，可能需要上百亿美元规模的投资。

在 2025 电动汽车百人会论坛上，李斌表示，自研神玑 NX9031 芯片投入的成本非常高，和建设 1000 座换电站相当。根据公司此前披露的信息，蔚来二代换电站的建设成本约为 200 万元 / 座，三代站则降至 150 万元 / 座。据此粗略判断，蔚来来自自研智驾芯片的投入成本很可能已经超过 15 亿元。

最后，回报周期长主要体现在研发周期漫长和效益实现缓慢两个方面。

• 一方面，自研智驾芯片作为复杂系统工程项目，需要经过漫长的研发与验证才能进入量产周期。综合考虑整车项目开发流程与芯片设计开发流程，芯片从设计到量产上车需要 3.5 - 5.5 年时间（图表 58）。具体来看：

• • 特斯拉：第一代 FSD 芯片历时 18 个月设计完成，从立项到量产装车用了 3 年时间，于 2019 年开始量产应用。

  • 蔚来：神玑 NX9031 由内部芯片团队与智驾团队花费约 3 年时间联合定义，产品发布后 1.5 年实现量产上车，项目耗时共计约 4.5 年。

  • 小鹏：从 2021 年踏上芯片自研之路，图灵芯片在 2024 年完成首次流片。2025 年已有搭载车型进入生产环节，公司预计在 2025 年迎来更大范围放量。“0 到 1” 的小鹏自研芯片项目耗时 4 年左右（图表 59）。

由于研发芯片在 “未看到成果” 的阶段不产生任何收入甚至现金流入，因此对于大部分想要自研芯片的车企来说，公司的现金储备能否支撑前期的大量投入、并扛过漫长的研发与验证周期，也成为一个关键问题。

• 另一方面，车企需要思考量产上车后的经济效益问题。换句话说，“降低成本” 作为主机厂自研智驾芯片的初衷之一，是否真的能够实现还不确定。也就是说，只有当车企所需芯片的初始销量规模足够大时，才能通过摊薄成本最终实现正向回报。对于达到盈亏平衡线的出货量规模，行业内存在不同看法，但最低共识基本数以亿计，至少要百万辆级。在小鹏 G7 发布会上，何小鹏表示运算力的投入成本数十亿元，至少要百万辆出货量才 “算得过来这笔账”。目前，国内各家造车新势力的年交付量均未达到百万台的量级。并且，在实际推进过程中，蔚来、小鹏的自研芯片目前尚未全面搭载，只是降低了外部芯片的比例。

  其他车企也不会采购竞争对手研发的芯片，规模提升只能依靠车企自身的销量增长，要实现自研成本低于外部采购，道路漫长且艰难。手机厂商自研芯片便是前车之鉴，OPPO 于 2023 年宣布终止哲库芯片业务，其中一个重要原因就是芯片自研的高投入与自身业务规模效益之间的矛盾。

综合以上技术门槛、资金需求和回报周期三个方面的考量，我们认为，自研芯片并非所有车企的必经之路，主机厂更应回归商业本质，聚焦产品性能，配置资源和时间，全力攻克智驾芯片的决策。具备芯片算力、系统协同、研发成本落地等全方面能力的头部车企，将持续自主实现硬软件垂直整合。但就中国大部分车企的客观条件和所面临的竞争形势而言，考虑到组合驾驶辅助功能加速普及、强制安全标准加速落地的现实背景，我们预计会有一大部分车企选择将核心环节外包。

零跑就是由自研转向外部供应商的典型案例。零跑曾与大华股份联合研发 ADAS 芯片凌芯 01 并成功投入量产，但最终还是选择不再继续自研智驾芯片，车型先后搭载英伟达 Orin-X 和高通骁龙 8650 作为智驾芯片。公司董事长朱江明曾多次在公开场合谈论：“没有足够大的规模支撑，是没办法做芯片的。除非我们一年 200 万辆、300 万辆的规模，有足够支撑，自研芯片又能够对提高性能或降低成本有很大帮助，才会重新自研”；并表示目前已有几家芯片公司做得相当不错，足以满足车企需求。

除了厂商自身，车企也在通过更加多样化的方式参与智驾芯片产业链，未来芯片厂与主机厂的联系将更加紧密。正如我们在报告第一章所述，主机厂正与零部件企业积极探索新型整零关系，通过多元方式向上游布局，增加对产业链的掌控力。例如，吉利、比亚迪、长城、上汽等主机厂，都通过合资、战略投资等方式，战略性布局芯片赛道（图表 60）。在新市场周期下，主机厂不仅关注如何通过辅助驾驶体现产品差异化，同时也在积极探索相关功能所衍生出的商业模式创新，有望进一步丰富 ADAS 生态内的合作模式。

总结而言，我们认为，从长期发展的角度来看，车企在加深自研的同时，不会排除产业链中原本的 “效率为先” 的零部件供应商，而是会采取更加灵活的 “自研 + 外包” 融合共存的策略。这也对供应商模式提出了更高的要求，同时具备系统技术能力和灵活合作模式的供应商更有机会胜出。

➢ 如欲获取完整版PDF文件，可以关注钛祺汽车官网—>智库，也可以添加钛祺小助理微信，回复“报告名称： 智驾芯片行业：技术普惠因风起，国产替代恰逢时 ”。

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