【研報】汽車行業深度報告：軟件定義汽車AI芯片是生態之源-20200623[47頁].pdf

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1、證券研究報告行業研究汽車 汽車行業深度報告 1 / 47 東吳證券研究所東吳證券研究所 軟件定義汽車，軟件定義汽車，AI 芯片是芯片是生態之源生態之源 增持（維持） 投資要點投資要點 軟件定義汽車背景下，芯片是軟件定義汽車背景下，芯片是汽車核心技術汽車核心技術生態循環的基石生態循環的基石。 在智能網聯汽車產業大變革下，軟件定義汽車理念已成為共識。傳統汽 車采用的分布式 E/E 架構因計算能力不足、通訊帶寬不足、不便于軟件 升級等瓶頸，不能滿足現階段汽車發展的需求，E/E 架構升級已成為智 能網聯汽車發展的關鍵。E/E 架構升級包括硬件、軟件、通信架構三大 升級，硬件架構升級表現為分布式 ECU

2、 向域控制器/中央計算平臺方向 發展。芯片+操作系統+應用算法+數據構建核心技術閉環，汽車芯片是 軟件定義汽車生態循環發展的基石。 MCU 引領汽車由機械化走向電氣化時代引領汽車由機械化走向電氣化時代，AI 芯片引領走向智能時代芯片引領走向智能時代。 汽車在機械化向電氣化時代過渡時， MCU 是傳統汽車執行 ECU 的計算 大腦。隨著功能增加+處理數據復雜化，驅動 MCU 單車價值穩步提升。 經我們測算， MCU 單車價值由 2019 年 78 美元提升到 2025 年的 149 美 元， 我國汽車 MCU 市場規模由 2019 年的 21.1 億美元提升到 2025 年的 32.9 億美元，

3、CAGR 7.7%。隨著智能汽車芯片需要處理圖片、視頻等海 量非結構化數據，面向控制指令運算的 MCU 不能滿足需求，汽車芯片 逐步走向域控制集成化、異構化、智能化，AI 芯片成為智能時代的核 心。 經我們測算， AI 芯片單車價值由 2019 年的 100 美元提升到 2025 年 的 1000+美元，我國汽車 AI 芯片市場規模由 2019 年的 9 億美元提升到 2025 年的 91 億美元，CAGR 46.2%。 特斯拉特斯拉 FSD 引領產業發展，域控制引領產業發展，域控制 AI 芯片呈現芯片呈現三三強多級競爭格局。強多級競爭格局。 特斯拉特斯拉 FSD 芯片自研自用，減少非必要的軟

4、硬件模塊，縮短研發周期， 提高能效比，大量用戶數據優化算法，引領產業發展，屬于獨立一級。 三強三強處于第一方陣處于第一方陣：1）NVIDIA 全球 GPU 領域 AI 龍頭，擁有強大的 生態，占據 L3 級及以上市場，作為大廠對外提供開發平臺/芯片產品， 是合資品牌的優選；2）Mobileye 背靠英特爾的汽車 AI 芯片龍頭，生態 封閉，占據 L3 以下市場，對外提供算法+芯片解決方案，黑盒模式或影 響長期發展；3）華為華為技術強勁，依托多項技術欲打造最強生態體系， 對 應 L2+級以上市場，模式與 NVIDIA 類似對外提供開發平臺，是自主品 牌的優選。 多級：多級： 地平線類 Mobil

5、eye 模式提供解決方案、 寒武紀云邊端 全領域覆蓋、傳統汽車電子廠商及其他潛在進入者均有入局機會。 投資建議投資建議 我們看好“5G/AI 技術進步+特斯拉催化”帶來的新一輪自動駕駛行情。 區別于 2015-2016 年，這輪行情三大不同點：1）軟件取代硬件定義汽 車，E/E 架構升級成為關鍵已是行業共識；2）用戶版 L3 級 ADAS 功能 滲透率快速提升從而帶來單車價值量上升；3）AI 芯片作為未來汽車產 業鏈基石，發展先行，三強多級格局初步形成。這輪自動駕駛行情我們這輪自動駕駛行情我們 基于芯片出發，核心推薦基于芯片出發，核心推薦 2 條產業鏈：條產業鏈：1）全球域控制全球域控制 AI

6、 芯片龍頭英偉芯片龍頭英偉 達加速向中國進軍，通過深度綁定英偉達帶來達加速向中國進軍，通過深度綁定英偉達帶來 ASP 提升的【德賽西威】提升的【德賽西威】 （域控制器）（域控制器） ； 2） 基于通信） 基于通信/手機產業鏈優勢加速向汽車滲透的華為汽車手機產業鏈優勢加速向汽車滲透的華為汽車 產業鏈，產業鏈，新增受益新增受益【華陽集團】 （智能座艙【華陽集團】 （智能座艙+自動駕駛）自動駕駛） ，推薦，推薦【中國汽【中國汽 研】 （車路協同研】 （車路協同+智能網聯平臺） ， 【中科創達】 （中間件智能網聯平臺） ， 【中科創達】 （中間件，通信組覆蓋） 、 關注關注【四維圖新】 （地圖） 。另

7、外，建議關注自主【四維圖新】 （地圖） 。另外，建議關注自主 AI 芯片【寒武紀芯片【寒武紀+地平地平 線】 ，關注底盤電子【伯特利線】 ，關注底盤電子【伯特利+科博達】 ?？撇┻_】 。 風險提示：風險提示：自動駕駛行業發展不及預期，法律法規限制自動駕駛發展， 中美貿易摩擦加劇的風險 行業走勢行業走勢 相關研究相關研究 1、 汽車行業深度：軟件定義、 汽車行業深度：軟件定義 汽車，汽車，E/E 架構是關鍵架構是關鍵2020- 05-29 2、 汽車行業深度：軟件定義、 汽車行業深度：軟件定義 汽車，汽車，ADAS 正加速正加速2020-05- 17 3、 汽車行業深度：軟件定義、 汽車行業深度

8、：軟件定義 汽車，智能座艙先行汽車，智能座艙先行2020-04- 20 2020 年年 06 月月 23 日日 證券分析師證券分析師 黃細里黃細里 執業證號：S0600520010001 021-60199793 -17% -11% -6% 0% 6% 11% 17% 2019-062019-102020-02 汽車滬深300 2 / 47 東吳證券研究所東吳證券研究所 行業深度報告 內容目錄內容目錄 1. 芯片是軟件定義汽車生態發展的基石芯片是軟件定義汽車生態發展的基石 . 5 2. 汽車處理芯片由汽車處理芯片由 MCU 向向 AI 芯片方向發展芯片方向發展 . 7 2.1. 汽車數據處理芯

9、片運算由控制指令向 AI 運算方向發展 . 7 2.2. ARM 內核提供芯片控制指令運算能力 . 9 2.3. AI 處理器提供芯片智能運算能力. 10 2.4. 車規級芯片條件苛刻. 11 3. MCU 引領汽車由機械化時代走向電氣化時代引領汽車由機械化時代走向電氣化時代 . 13 3.1. MCU 承擔汽車執行 ECU 的運算大腦 . 13 3.2. 預計 2025 年我國汽車 MCU 市場達 32.9 億美元，CAGR 7.7% . 14 3.3. 汽車 MCU 行業加快整合集中度提升 . 16 4. 軟件定義汽車時代來臨，域控制軟件定義汽車時代來臨，域控制 AI 芯片是重要一環芯片是

10、重要一環 . 18 4.1. AI 芯片是智能汽車時代實現域控制的核心. 18 4.2. 預計 2025 年我國汽車 AI 芯片市場超 91 億美元，CAGR46.2% . 19 4.3. 集成更多 AI 單元是智能芯片技術路徑發展的大趨勢 . 20 5. 域控制器域控制器 AI 芯片呈現三強多極競爭格局芯片呈現三強多極競爭格局 . 23 5.1. 特斯拉：自研 FSD 芯片，引領產業發展 . 25 5.2. NVIDIA：全球通用 AI 芯片龍頭，構建生態王國 . 27 5.3. Mobileye：背靠英特爾，全球自動駕駛 AI 芯片龍頭 . 32 5.4. 華為：依托芯片，欲打造最強生態體

11、系. 36 5.5. 地平線：對標 Mobileye，AI 芯片率先搭載 UNI-T 座艙域 . 39 5.6. 寒武紀：源于中科院，面向云邊端全領域. 42 5.7. 域控制器 AI 芯片潛在進入者 . 44 6. 受益標的受益標的 . 46 7. 風險提示風險提示 . 46 圖表目錄圖表目錄 圖 1：博世 E/E 架構升級進程. 5 圖 2：由控制指令運算為主的分布式 ECU 向 AI 運算的中央計算平臺發展 . 6 圖 3：汽車半導體分類. 7 圖 4：MCU 芯片結構 . 8 圖 5：SOC 芯片結構 . 8 圖 6：ARM Cortex 處理器家族分為 A/R/M 三大系列 . 10

12、 圖 7：智能芯片分為云邊端三大類. 11 圖 8：人工智能算法的概念分類. 11 圖 9：MCU 的工作過程 . 13 圖 10：BOSCH 的 ECU 實物圖 . 13 圖 11：不同位數 MCU 的應用類型 . 13 圖 12：發動機管理系統 ECU 功能應用逐漸復雜化. 14 pOpQpRxPqQrOoOoRqOsMtQ8ObP9PtRoOtRqQjMrRqOeRmOzRaQpPyRMYmOqPvPqMtR 3 / 47 東吳證券研究所東吳證券研究所 行業深度報告 圖 13：2018 年傳統汽車 MCU 單車價值 78 美元 . 15 圖 14：2018 年純電動汽車 MCU 單車價值

13、 77 美元 . 15 圖 15：全球通用 MCU（汽車、工業、消費電子等）競爭格局 . 16 圖 16：2017 年全球汽車 MCU 市場份額 . 17 圖 17：自動駕駛信息傳遞環節. 18 圖 18：CPU 結構 . 20 圖 19：GPU 結構. 20 圖 20：FPGA 結構 . 21 圖 21：N-SOC 結構(華為達芬奇架構） . 21 圖 22：Autopilot 硬件 1.0 . 25 圖 23：Autopilot 硬件 2.0 . 25 圖 24：Autopilot 硬件 2.5 . 26 圖 25：Autopilot 硬件 3.0 . 26 圖 26：特斯拉 FSD 芯片

14、結構 . 27 圖 27：NVIDIA 在 GPU 市場是 AI 芯片龍頭 . 28 圖 28：英偉達的 K1 芯片嵌入奧迪 A8 的 zFAS 系統中 . 29 圖 29：NVIDIA PX2 系列產品 . 30 圖 30：NVIDIA 系列產品 . 30 圖 31：Mobileye 是全球自動駕駛芯片龍頭 . 33 圖 32：2014-2019 年 EyeQ 芯片出貨量 CAGR 45% . 33 圖 33：2014-2019 年 Mobileye 收入 CAGR 43.7% . 33 圖 34：EyeQ3 芯片 . 35 圖 35：EyeQ4 芯片 . 35 圖 36：EyeQ5 芯片

15、. 35 圖 37：華為 MDC 計算平臺 . 37 圖 38：達芬奇架構（單核）. 38 圖 39：MDC300 計算平臺 . 38 圖 40：華為“八爪魚”自動駕駛云服務 . 39 圖 41：地平線芯片的 BPU 架構 . 40 圖 42：地平線的征程二代 SOC 芯片 . 40 圖 43：地平線的 Matrix1.0 計算平臺 . 41 圖 44：2020 年征程二代芯片首次量產搭載在長安 UNI-T 上 . 42 圖 45：寒武紀 MLU290 云端 AI 芯片 . 43 圖 46：寒武紀基于 MLU290 的 AI 加速卡 . 43 圖 47：寒武紀 MLU220 邊緣端 AI 芯片

16、 . 44 圖 48：寒武紀基于 MLU220 的 AI 加速卡 . 44 表 1：SOC 較 MCU 芯片功能更復雜 . 9 表 2：汽車芯片標準遠高于消費級. 11 表 3：功能安全標準對故障等級要求苛刻. 12 表 4：2030 年我國汽車 MCU 市場規模達 47.6 億美元 . 15 表 5：全球主要汽車 MCU 公司概況 . 17 表 6：2030 年我國汽車 AI 芯片市場規模達 177 億美元，十年 GAGR 28.1% . 19 4 / 47 東吳證券研究所東吳證券研究所 行業深度報告 表 7：AI 芯片的主要技術路徑 . 21 表 8：汽車主要 AI 芯片對比 . 23 表

17、 9：特斯拉自動駕駛系統方案. 26 表 10：NVIDIA 自動駕駛系列產品 . 29 表 11：NVIDIA 全球車企合作情況 . 31 表 12：NVIDIA 全球共與六家一級供應商展開合作 . 32 表 13：Mobileye EyeQ 系列芯片 . 34 表 14：地平線征程系列芯片. 39 表 15：地平線計算平臺系列產品. 41 表 16：寒武紀云端/邊緣/終端系列產品 . 42 表 17：邊緣端芯片產品公司（均 N-SOC 芯片）. 44 表 18：云端芯片產品公司（除英偉達 GPU 外，其余均 N-SOC 芯片）. 45 5 / 47 東吳證券研究所東吳證券研究所 行業深度報

18、告 1. 芯片是芯片是軟件定義汽車生態發展軟件定義汽車生態發展的的基石基石 在智能網聯汽車產業大變革背景下，軟件定義汽車理念已成為共識。傳統汽車采用 的分布式 E/E 架構因計算能力不足、通訊帶寬不足、不便于軟件升級等瓶頸，不能滿足 現階段汽車發展的需求，E/E 架構升級已成為智能網聯汽車發展的關鍵。 汽車汽車 E/E 架構升級主要體現在：架構升級主要體現在：1）硬件架構升級。）硬件架構升級。由分布式 ECU 向域控制/中央 集中架構方向發展。 好處在于： 提升算力利用率， 減少算力設計總需求； 數據統一交互， 實現整車功能協同； 縮短線束， 降低故障率， 減輕質量。 2） 軟件架構升級。）

19、軟件架構升級。 通過 AutoSAR 等軟件架構提供標準的接口定義，模塊化設計，促使軟硬件解耦分層，實現軟硬件設計 分離；Classic AutoSAR 架構逐步向 Classic AutoSAR 和 Adaptive AutoSAR 混合式架構方 向發展。 好處在于： 可實現軟件/固件 OTA 升級、 軟件架構的軟實時、 操作系統可移植； 采集數據信息多功能應用，有效減少硬件需求量，真正實現軟件定義汽車。3）通信架構）通信架構 升級。升級。車載網絡骨干由 LIN/CAN 總線向以太網方向發展。好處在于：滿足高速傳輸、 高通量、低延遲等性能需求，同時也可減少安裝、測試成本。 從博世對從博世對

20、E/E 架構定義來看架構定義來看，硬件架構的升級路徑表現為分布式硬件架構的升級路徑表現為分布式（模塊化模塊化集成集成 化化） 、） 、域集中域集中（域控制集中域控制集中跨域融合跨域融合） 、） 、中央集中式中央集中式（車載電腦車載電腦車車-云計算云計算） 。） 。即為分 布式 ECU（每個功能對應一個 ECU）逐漸模塊化、集成向域控制器（一般按照動力域、 底盤域、車身域、信息娛樂域和 ADAS 域等） ，然后部分域開始跨域融合發展（如底盤 和動力域功能安全、信息安全相似） ，并發展整合為中央計算平臺（即一個電腦） ，最后 向云計算和車端計算 （中央計算平臺） 發展。 其中車端計算主要用于車內部

21、的實時處理， 而云計算作為車端計算的補充，為智能汽車提供非實時性（如座艙部分場景可允許微秒 級別的延遲）的數據交互和運算處理。 圖圖 1：博世博世 E/E 架構架構升級進程升級進程 數據來源：博世，東吳證券研究所繪制 6 / 47 東吳證券研究所東吳證券研究所 行業深度報告 硬件架構升級硬件架構升級驅動驅動芯片芯片算力需求呈現指數級提升趨勢。算力需求呈現指數級提升趨勢。傳統汽車功能簡單，與外界 交互較少，常為分布式 ECU，主要為控制指令運算（約為百萬條指令每秒） 、無 AI 運算 能力、存儲較??；智能網聯汽車，不僅需要與人交互，也需要大量與外界環境甚至云數 據中心交互， 未來將面臨海量的非結

22、構化數據需要處理， 車端中央計算平臺將需要 500+ 百萬條指令/秒的控制指令運算能力、300+TOPS（即為 300*1012次每秒）的 AI 算力。 圖圖 2：由控制指令運算為主的分布式：由控制指令運算為主的分布式 ECU 向向 AI 運算的中央計算平臺發展運算的中央計算平臺發展 數據來源：博世，佐思車研，東吳證券研究所 智能網聯汽車四大核心技術智能網聯汽車四大核心技術：芯片、操作系統、算法、數據芯片、操作系統、算法、數據共同形成共同形成生態生態閉環，芯閉環，芯 片是智能網聯汽車生態發展的基石。 類比手機產業鏈， 我們認為芯片片是智能網聯汽車生態發展的基石。 類比手機產業鏈， 我們認為芯片/操作系統操作系統或成為或成為寡寡 頭壟斷格局，而從當下行業發展看，芯片或格局相對較為穩定，且處在產業核心位置。頭壟斷格局，而從當下行業發展看，芯片或格局相對較為穩定，且處在產業核心位置。 7 / 47 東吳證券研究所東吳證券研究所 行業深度報告 2. 汽車汽車處理處理芯片芯片由由 MCU 向向 AI 芯片芯片方向發展方向發展 半導體半導體可分為模擬芯片、 數字芯片可分為模擬芯片、 數字芯片、 OSD 三大類。三大類。 模擬電路是指處理模擬信號的電 子電路。模擬信號具有連續性，信號傳播的信息包含在幅度、頻率、