自动驾驶芯片作为智驾系统的底层基石，正伴随人工智能新一波浪潮和汽车智能化趋势的加速迎来行业爆发期。#人工智能##自动驾驶#
AI芯片替代过去的CPU，同时结合高性能MCU组成中央计算加区域控制器的架构。
中央计算架构能将全车芯片用量和种类降低至少10倍以上，单颗芯片的功能集成度和性能比原来提高两个数量级以上，极大增强了芯片的通用性，提升芯片复用率。
随着汽车智能化需求的快速增长，车载大算力芯片正在加快迭代速度，智能车的芯片成本占比也将大幅提升。
AI芯片在电子架构迈向中央计算的过程中处于智能车产业链核心地位。#AI芯片#
英特尔CEO 2021年曾预测：到2025/2030年，芯片将占高端汽车物料成本12%/20%+（2019年为4%），最大增量来自辅助驾驶。
据UBS拆解，Model3芯片成本约1516美金，约占全部BOM成本的6%，各个部分芯片成本排序为：电驱动＞ADAS＞娱乐系统与电源分配＞车身控制。
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自动驾驶AI芯片行业概览
随着自动驾驶从L1-L5升级，汽车E/E架构由分布式走向集中，算力开始集中，集成化的设计可以降低算力冗余要求的同时大幅降低整车线束长度，有效降低成本。
当域集中之后，智能化功能升级将从增加传感器数量转为增加算力、算法模型和数据训练，因此对自动驾驶AI芯片算力要求将越来越高，每提升一个级别，算力需求增加10倍以上。
自动驾驶对芯片算力的要求呈指数级上升：
大算力芯片销售时一般搭载了调试完成的操作系统，并提供参考设计算法给客户，销售形式趋近于手机芯片模式。
车企在选择大算力芯片平台时，不仅仅只是为了满足一款车的需求，而是会同时覆盖多个不同的车型，这要求大算力平台具备足够的灵活性和可拓展性，在软件层面能提供配套的工具链、软件栈等。
整车品牌会根据车型定位决定要实现哪些智能化的功能，结合各家AI芯片企业的特点（评价维度：算力、成本、功耗、易开发性、同构性-芯片平台对其它系统的兼容性）及该芯片企业的产品路线图确定选择何种主控芯片，基于该主控芯片打造域控制器。
智能车电子电气架构演进对车载芯片种类及其算力的要求：
资料来源：博世，芯擎科技
自动驾驶芯片市场格局
当前车载大算力芯片全球格局较清晰，本土公司正在崛起，新势力与自主头部汽车品牌积极定点英伟达、高通等的大算力芯片，AI芯片处智能车产业链核心地位，AI芯片产品路线图指向大算力+跨域融合，商业模式愈加开放灵活。
从自动驾驶域控制器所使用的的芯片方案来看，2022年11月，自动驾驶域控制器芯片市场份额TOP5分别为特斯拉FSD（43.2%）、英伟达（19.4%）、赛灵思（11.9%）、Mobileye（7.6%）、英飞凌（5.6%）。
特斯拉、英伟达、高通等国外企业领先：
2022年1-11月，自动驾驶域控制器芯片市场份额TOP5分别为特斯拉FSD（40.9%）、英伟达（13.3%）、赛灵思（12.8%）、英飞凌（9.2%）、地平线（8.5%）。
2022年，自动驾驶域控制器常用的主流芯片包括特斯拉FSD、赛灵思、地平线J3、英伟达Orin、英伟达Xavier、mobileyeEyeQ5H、英飞凌AURIX等。
特斯拉坚持采用自研FSD芯片，通过ASIC方案巩固自身视觉识别优势。
高通开始逐渐从座舱芯片逐渐向自动驾驶AI芯片领域发力，长城成为国内首个合作伙伴，
2022年1-11月乘用车自动驾驶域控制器芯片竞争格局：
资料来源：高工智能汽车
当前主流已发布车型AI芯片以英特尔Mobileye系列为主，但从下一代车型开始，选择英伟达芯片厂商开始占据多数，包括蔚来、小鹏、理想、上汽、威马等车企均选择Orin芯片为下一代AI芯片。
英伟达2019年推出Xavier，可以实现L2+甚至L3的功能，成熟度高，国内德赛西威是和英伟达绑定非常深的Tier1。
英伟达发布新一代芯片DRIVE Thor，这款车规级系统级芯片（SoC）基于最新CPU 和GPU 打造，可提供每秒2000 万亿次浮点运算性能，将在2024年量产，吉利旗下极氪第一个宣布将在2025年起为旗下车型配备Thor芯片。#英伟达##特斯拉ModelY##华为#
国内相关布局厂商主要有华为、地平线、黑芝麻、芯驰科技、寒武纪、芯擎科技等。
华为借助北汽阿尔法S完成AI芯片落地，后续与长安、广汽以及沙龙品牌都形成了合作关系。
此外，自动驾驶芯片加速上车，与芯片厂商深度合作的域控玩家和合作伙伴也有望受益。#5月财经新势力#
自动驾驶AI芯片装车跟踪：
资料来源：盖世汽车、东吴证券、行行查
整体来看，大算力芯片市场格局尚未收敛，目前英伟达和高通走在变革前列，地平线量产进度领跑国内市场，华为MDC或涅槃归来，架构变化下辉羲智能等国产厂商亦有突围机会。大模型开发者、自动驾驶产业链各环节都将赋能AI芯片加速演进，迎来新一轮产业机遇。
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