汽车自动驾驶芯片行业专题研究:软件与生态,国内自动驾驶芯片厂商的破局之道

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。

⚫ 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 1000 TOPS。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。

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