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1、證 券 研 究 報 告智駕芯片新范式：DSA+駕艙融合+RISC-V智聯汽車系列深度之40證券分析師：楊海晏 A0230518070003 洪依真 A0230519060003 劉菁菁 A0230522080003 戴文杰 A0230522100006劉洋 A0230513050006研究支持：徐平平 A0230123060004 陳俊兆 A0230124100001聯系人：陳俊兆 A02301241000012025.3.102投資案件（投資案件（1/21/2）2025 年高階智駕普惠化，產業鏈景氣上行?！竟┙o端】智駕軟硬件技術日趨成熟，質價比提升。地平線、黑芝麻、華為、Momenta、卓馭

2、等優質方案涌現?！拘枨蠖恕恐邱{平權策略下，傳統主機廠帶動價格帶下沉。OEM動作頻繁，25Q1 比亞迪、長安、吉利接連舉行智能化戰略發布會。車端算力新范式展望：DSA異構集成+駕艙融合+RISC-V。1）DSA異構集成：算法收斂為“Transformer+E2E+VLM/VLA“架構后，可增加 DSA 進行算子優化。2）駕艙融合：E/E 架構集中化+成本效益驅動下，智駕域+座艙域逐漸融合，one-chip方案有望加速滲透。3）RISC-V：開源且免費，契合自主可控+成本降低+模塊化定制需求。國產替代已有優質供給，乃至技術出海。1）中高階NOA：國產供給初具規模。憑借開放性、算法優化、服務及響應度

3、、綜合性價比優勢，Tier2 地平線、黑芝麻；Tier0.5 華為已經脫穎而出。2）低階（L2/L2+）：外資強勢，國內技術有望出海。相對高階的 NOA 功能下沉擠壓低階 L2/L2+。海外智駕普及滯后；地平線與博世、電裝等歐日 Tier1 達成合作，有望結合海外渠道出口。軟硬一體趨勢下，各環節發生競合交集。1）主機廠：特斯拉是軟硬一體垂直整合典范，領先新勢力從算法自主走向芯片自研，傳統主機廠自研+合作并舉；2）軟硬件的會師：芯片商補算法、算法商補芯片。自研競賽的經濟賬：差異化要素要求競爭性投入。經測算，智能駕駛全棧自研年化成本約 20 億元，其中【SoC】和【算法】為主要構成。由于智能化是汽

4、車的重要差異化要素，預計短期內，擁有足夠資源和規模的企業增加智能化軟硬一體能力建設是主流趨勢。公司競爭力分析：逐項補全算力+工具鏈+算法。華為與特斯拉具備全棧技術能力。對于英偉達、地平線、黑芝麻而言，異構算子優化+工具鏈支持是重要競爭要素。領先新勢力自研芯片預計2025年陸續上車。mUhVpOmOtQtPrMsNwO7NbP9PmOrRsQmRjMpPoNeRpOmM7NqQwPMYsOwOMYpPnM3投資案件（投資案件（1/21/2）投資分析意見：建議關注AD/ADAS 芯片國產化：芯片+工具鏈+算法全棧能力：地平線機器人、黑芝麻智能ADAS IP/ASIC設計服務：芯原股份主機廠+智能化

5、：阿爾法：比亞迪、吉利汽車、長安汽車智能化先鋒：小米集團、極氪、小鵬汽車、理想汽車智能化核心供應商：大客戶稟賦：比亞迪電子、知行汽車科技/福瑞泰克/億咖通（吉利系）算法領軍：文遠知行、Momenta（赴美IPO已備案）軟硬件集成：華測導航、德賽西威、經緯恒潤、虹軟科技、中科創達風險提示 汽車智能化不及預期、國際貿易摩擦風險主要內容主要內容1.智駕平權下的算力新范式2.國產替代、軟硬一體競合并行3.公司分析：逐項補全算力+工具鏈+算法4.投資分析意見與風險提示51.1 2025 1.1 2025 年高階智駕普惠化年高階智駕普惠化【供給端】智駕軟硬件技術日趨成熟，質價比提升高階芯片國產化：地平線征

6、程6、黑芝麻華山A1000/2000、新勢力自研陸續上車算法方案成熟：Momenta、大疆卓馭、華為、地平線方案引領落地【需求端】智駕平權策略下，傳統主機廠帶動價格帶下沉配置下放：乘用車 10-20萬 以下價位智駕滲透率仍然較低，NOA 功能有望成為標配25Q1 OEM 動作頻繁：比亞迪“天神之眼”、長安“北斗天樞2.0”、吉利“千里浩瀚”、奇瑞 3 月份智能化發布會2024 年國內乘用車 NOA 滲透率僅約 10%10-20 萬價位的智駕滲透率仍有較大提升空間資料來源：NE時代，申萬宏源研究61.2 1.2 新范式：新范式：DSADSA異構集成異構集成 +駕艙融合駕艙融合 +RISC+RIS

7、C-V V 算法收斂為“Transformer+E2E+VLM/VLA“架構，底層硬件有修繕空間增加專用加速引擎DSA：對矩陣乘加、并行、多模態等計算負載進行針對性優化晶圓層級，采用 Chiplet（芯粒組合）：靈活+成本效益+可擴展+可定制英偉達 Thor 揭示三大趨勢：增加算力+Transformer引擎+駕艙融合瑞薩推出R-Car X5H SoC，支持基于 Chiplet擴展的智駕+座艙+網關單芯片集成資料來源：英偉達，芝能智芯，瑞薩官網，申萬宏源研究71.2 1.2 新范式：新范式：DSADSA異構集成異構集成 +駕艙融合駕艙融合 +RISC+RISC-V V E/E 架構集中化+成本

8、效益驅動下，智駕域+座艙域逐漸融合系統層級：multi box-one box-one chip資料來源：佐思汽車研究，申萬宏源研究主要 Tier 1 跨域融合中央計算方案企業車機方案類型量產時間主控 SOC算力跨域功能集成特點億咖通Skylad ProOne board2023黑芝麻 A1000*2116T行泊一體已在領克 08 EM-P 以及領克 07 EM-P 車型上大規模量產，并已在全國絕大部分高速及高架路段開通了高速 NOA 領航輔助駕駛功能；支持城市 NOA、跨層 HPA 記憶泊車等高階 ADAS 功能開發Super BrainOne board/芯擎 SE1000*1黑芝麻 A1

9、000*1132K 900G 66T艙行泊一體 單板雙芯艙行泊一體解決方案Super Brain Antora1000 ProOne board/芯擎 SE1000*2200K 1800G 16T艙行泊一體單板雙芯艙行泊一體完整解決方案：高階座艙、L2 ADAS、泊車；滿足 ASIL-D 功能安全；58Gb/s BWSuper Brain Antora1000One chip2025芯擎 SE1000*1100K 900G 8T艙行泊一體單芯片艙行泊一體完整解決方案：座艙、L2 ADAS、泊車；滿足 ASIL-B 功能安全；51Gb/s BWSuper Brain Antora1000One

10、chip2025芯擎 SE1000 Pro*1150K 900G 56T艙行泊一體單芯片艙行泊一體完整解決方案：座艙、高速 NOA、記憶泊車；滿足 ASIL-B 功能安全；150Gb/s BWSkylandOne chip2025黑芝麻 A1000*158T行泊一體支持1R7V；支持無圖高速 NOA、通勤 NOA、HPA 記憶泊車；滿足 ASIL-B 功能安全AD1000 域控方案One chip2025芯擎 AD1000*1256T行泊一體端到端大模型智駕，支持無圖、Occupancy Network；已成功流片，相關的聯合開發工作已開始；200Gb/s BW德賽西威IPU14One chi

11、p2025英偉達 Thor2000T駕艙一體 實現 L4 功能；單芯片同時運行 Linux、QNX 和安卓版本不同操作系統ICPS01EOne chip2025高通 SA8775最高 72T艙行泊一體德賽西威與奇瑞合作開發“8775 艙駕一體中央計算平臺”，奇瑞提供了整車資源，德賽西威承擔具體產品開發任務聯想AD1 域控制器 One chip2025英偉達 Thor2000T艙行泊一體針對 L4 級自動駕駛商業應用場景的需求而規劃設計；Transformer 模型的推理速度提高了 5 倍；聯想自研 AI 中間件 Ultra Boost 也在 AD1 上適配，從模型加速、算子增強和任務調度等方面

12、進一步提升平臺運算效率，滿足大算力需求AH1 域控制器 One chip2025英偉達 Thor730T艙行泊一體專為 L2+級別的高級駕駛輔助系統設計；AH1 具有 MIG 系統，其故障隔離機制能夠保證智能駕駛的安全應用；采用全新設計的 Transformer 引擎架構，助力端側大模型，并引入 FP8 和 FP4 數據類型，在保證推理精度的同時，大幅提升效能；可實現全場景城市 NOA、高速 NOA、代客泊車輔助 VPA 等行泊一體功能零束銀河艙駕融合計算平臺 ZXD2One board2025地平線 J6+高通最新芯片最高 560T駕艙控一體采用 One Box 軟硬一體化設計，計算平臺重量

13、減少 40%，體積減少 30%，算力存儲效率提升 30%，數據通信帶寬提升 30 倍，整車 OTA 升級時間縮短至 30 分鐘以內；基于跨域融合的 SOA 軟件平臺及智能座艙、智能駕駛、智能車控的原子化服務能力；可實現高速 NOA、城區 NOA、智能泊車等全場景覆蓋的艙駕融合體驗81.2 1.2 新范式：新范式：DSADSA異構集成異構集成 +駕艙融合駕艙融合 +RISC+RISC-V V RISC-V 架構契合自主可控+成本降低+模塊化定制需求RISC-V 為開源指令集架構，無須支付授權或版稅費用；靈活定制，允許裁剪指令集Omdia 預測：2024-2030年期間，RISC-V 處理器出貨量

14、 CAGR 增速約 50%，到 2030 年出貨量將達到 170 億顆。最大的增長來自汽車領域，CAGR 增速約 66%Mobileye EyeQ Ultra 具有 12 個 RISC-V 內核，算力高達 176 TOPSMobileye EyeQ Ultra采用 RISC-V 內核資料來源：Omdia，各公司官網，百人會車百智庫研究院，Electronic Design，申萬宏源研究主要RISC-V 車規級IP及芯片產品廠商產品類型產品系列認證定位SiFive中高性能 MCU IPE6-A 系列ASIL B,D通用 MCUS7-AD 系列ASILD高性能 MCUX200-A 系列ASIL B

15、,D 及 B/D高性能、AI 加速Codasip、IAR汽車通用 MCU IPCodasip L31ISO 26262通用 MCURAMBUS安全 IPRT640/641ASIL-B安全協處理器RT-645ASIL-D安全協處理器晶心科技高性能 MCU IPN25F-SEASIL B通用 MCU芯來科技安全 CPU IP、車規 CPU IP，計劃推出高性能 CPU IPNS600300 系列ASIL-D安全協處理器NA900300 系列ASIL-D高性能 MCUUX10002000 系列開發中高性能處理器瑞薩汽車 MCURH850/U2BASIL-D高性能 MCUMobileye汽車智駕芯片E

16、ye Q UltraASIL-D自動駕駛 SoC先楫半導體汽車級高性能 MCUHPM64A0ASIL-D通用 MCU泰凌微電子汽車通信芯片TLSR8 系列ACQ100通信芯片TLSR9 系列認證中通信芯片方寸微電子安全 MPUTIH64Vx690認證中安全協處理器奕斯偉計算車載 MCUEAM2011AEC-Q100通用 MCU二進制半導體高端車規 MCU伏羲 2360認證中高性能 MCU主要內容主要內容1.智駕平權下的算力新范式2.國產替代、軟硬一體競合并行3.公司分析：逐項補全算力+工具鏈+算法4.投資分析意見與風險提示102.1 2.1 主流主流 AD/ADAS AD/ADAS 芯片梳理芯

17、片梳理廠商型號量產時間制程(nm)算力 INT8(TOPS)量產情況英偉達Thor2025E42000主打艙駕一體，預計極氪、小米、理想、比亞迪搭載Orin-X20227128搭載車型包括蔚來 ET5/ET7、理想 L7/L8/L9 Max 版、小鵬 G6/G9/X9/P7i、智己 LS7、小米 SU7 Pilot Max 版等Orin-N2023784騰勢 N7、小米 SU7 Pilot Pro特斯拉HW3.0201914144(72*2)自產自用HW4.020237較前代3-5倍提升自產自用華為MDC61020207200華為Hi/鴻蒙智行MDC81020197400華為Hi/鴻蒙智行地平

18、線征程22019284前視一體機，搭載長安UNI-T、奇瑞螞蟻征程32020165前視一體機，搭載理想One、榮威RX5征程5202116128理想L7/L8/L9 Air版和Pro版，漢EV榮耀版征程6B/L2025710+前視一體機或行泊一體域控，已定點多家國內外Tier1征程6E/M2025780/128高速NOA，已定點多家Tier1/OEM征程6P20257560城市NOA/全場景智駕黑芝麻華山A1000系列20201616/58/116領克07/08、東風奕派007/008、合創V09，一汽定點華山A2000系列2026E7250+合作開發過程中MobileyeEyeQ420182

19、82.5主要應用在前視一體機。蔚來 ES8/ES6/EC6、小鵬 G3、理想 One等EyeQ5H2021724極氪 001/009、寶馬 iX 等EyeQ6L202475廣泛車企合作意向EyeQ6H2025E745極氪EyeQ Ultra2025E5175暫無高通SA86502024450/72/106第二代Ride平臺。Momenta、均聯智行、毫末智行、中科創達、暢行智駕、縱目科技、諾博科技、德賽西威和卓馭SA8775P2024472第一代Ride Flex 駕艙融合平臺TITDA4VM2020168行泊一體域控方案，搭載奇瑞星途攬月、吉利博越 L、領克 09 EM-P 領航版、嵐圖追光

20、等TDA4VH20231032大疆 7V 純視覺方案，搭載寶駿云朵靈犀版、寶駿悅也 Plus 和奇瑞 iCAR03 等蔚來神璣NX90312025E5約等于4顆Orin-X旗艦轎車ET9搭載小鵬圖靈AI芯片2025E5約等于3顆Orin-X可用于AI汽車、機器人、飛行汽車理想舒馬赫5吉利芯擎科技AD10002025E7256單芯片艙行泊一體解決方案資料來源：NE時代，天天智駕，晶上世界，各公司官網，申萬宏源研究112.2 2.2 國產替代已有優質供給，乃至技術出海國產替代已有優質供給，乃至技術出海中高階（NOA）：英偉達、特斯拉強勢，國產供給初具規模Tier2 芯片供應商地平線、黑芝麻；Tie

21、r0.5 華為Hi/鴻蒙智行已經脫穎而出原因：開放性、算法優化、服務及響應度、綜合性價比低階（L2/L2+）：外資強勢，國內技術有望出海外資份額仍強勢：Mobileye（24年 41%）、瑞薩（24年 36%）國內空間受擠壓：相對高階的 NOA 功能下沉擠壓低階 L2/L2+國內技術結合海外渠道：海外智駕普及滯后；地平線與博世、電裝等歐日 Tier1 達成合作2024年，國內乘用車L2級智駕硬件方案占比：高階配置傾向于使用功能集中化的域控方案前視一體機芯片域控制器芯片排行供應商出貨量(萬顆)出貨量份額供應商出貨量(萬顆)出貨量份額1Mobileye419 41.1%英偉達227 42.2%2瑞

22、薩362 35.6%特斯拉132 24.6%3地平線153 15.0%地平線54 10.0%4賽靈思52 5.1%華為52 9.7%5安霸10 1.0%Mobileye30 5.6%6愛芯元智6 0.6%德州儀器22 4.2%7東芝5 0.5%高通12 2.3%8德州儀器4 0.4%黑芝麻6 1.0%9其他8 0.8%其他2 0.5%合計1,018 合計538 2024年，國內乘用車前視一體機及域控芯片裝機量：國產供應商初具規模，且替代空間仍較大資料來源：NE時代，申萬宏源研究122.3 2.3 軟硬一體趨勢下，各環節發生競合交集軟硬一體趨勢下，各環節發生競合交集領先新勢力開始補芯片，傳統主機

23、廠自研+合作并舉，芯片和算法供應商開始互補車廠先自研算法，后自研芯片芯片廠須提供完善的工具鏈，逐漸強化算法領先算法供應商開始自研芯片華為的能力全面性較為獨特資料來源：佐思汽車研究，NE時代，芯流，36氪，晚點，各公司官網，申萬宏源研究供應商OEM算法工具鏈功能中間件OS/底軟域控制器芯片特斯拉自研FSD算法代工自研FSD芯片蔚來自研NOP代工自研神璣/Orin理想AD Max自研AD Pro輕舟智航德賽西威/立訊精密自研舒馬赫/Orin/地平線小鵬自研XNGP代工自研圖靈/Orin比亞迪自研中低階/Momenta/華為等主要比亞迪電子Orin/地平線吉利自研高階/德賽西威/福瑞泰克/MBLY等

24、德賽西威/福瑞泰克/知行科技等Orin/地平線/黑芝麻華為引望0.5ADS乾崑智駕MDC CoreAOS/VOSMDCMobileyeEyeQ Kit英偉達加強研發DriveWorksDriveOS生態伙伴地平線研發高階算法/低階依賴生態伙伴天工開物TogetheROS生態伙伴黑芝麻加強研發BST-DAL 山海開發工具鏈瀚海-ADSP軟件中間件生態伙伴Momenta基于芯片生態伙伴正在自研/Orin大疆卓馭基于芯片生態伙伴德州儀器/高通元戎啟行基于芯片生態伙伴Orin/高通德賽西威正在自研/Orin備注：完全自主交付強自主性半自主/外協可解耦132.4 2.4 自研競賽的經濟賬：差異化要素要求

25、競爭性投入自研競賽的經濟賬：差異化要素要求競爭性投入智能駕駛全棧自研年化成本約 20 億元，其中【SoC】和【算法】為主要構成智能駕駛全棧自研經濟成本測算環節條件設定年投入資金假設算法參照某些純自研的車企，1500 人團隊是自研自動駕駛城市 NOA 的基本門檻8 億元 中間件參照某頭部智駕供應商，130 人的團隊投入兩年時間尚未將 AutoSar AP 研發到較好的成熟度；假設車企需要 200 人以上的團隊持續研發與維護1 億元 OS 內核參照部分布局 OS 內核的供應商，人力成本約為 70 萬元/年，組建團隊約 100 人；假設車企需要 150 人以上的團隊1 億元 SoC參照 IBS 數據

26、，以 5nm 芯片為例，包括 IP 許可、電子設計自動化軟件、研發、最終設計過程、包裝和測試等在內的總計流片費用為5.4億美元；假設車企單個芯片型號研發周期為五年，并持續投入新芯片的研發與流片8 億元 域控制器假設車企自研域控制器的電路及結構設計、芯片選型、測試軟件開發等，生產制造委外代工，團隊規模幾十人0.3 億元 數據閉環工具鏈參考部分供應商，仿真工具及其他數據工具鏈各需要上億投入，假設車企需要持續性研發與維護，平攤至每年數千萬0.7 億元 總計-約 20 億元主流主機廠、智能化供應商 2023 年營收及研發費用數據（人民幣）資料來源：IBS國際商業策略，九章智駕，iFind，申萬宏源研究

27、主要內容主要內容1.智駕平權下的算力新范式2.國產替代、軟硬一體競合并行3.公司分析：逐項補全算力+工具鏈+算法4.投資分析意見與風險提示153.1 3.1 英偉達：硬件性能英偉達：硬件性能+開發生態領先，欲補強算法能力開發生態領先，欲補強算法能力Orin/Thor 平臺算力持續領先基于 CPU+GPU+ASIC（DLA/PVA/ISP）異構集成，Orin 算力達 254 TOPS INT8下一代駕艙融合平臺 Thor 預計 2025 年量產，算力高達 2000 TOPS FP8英偉達自動駕駛芯片技術參數Jetson XavierDrive Orin量產時間20202022CPUCPU架構8*

28、ARM Carmel12*ARM Cortex-A78AECPU算力137K DIMPS240K DIMPSGPUGPU架構Volta512 CUDA cores+64 Tensor coresAmpere2048 CUDA cores+64 Tensor coresGPU算力22 TOPS INT8167 TOPS INT8ASICISP圖像信號處理器有1.85 千兆像素/sDLA深度學習加速器2*DLA10 TOPS INT82*DLAv2 87 TOPS INT8PVA可編程視覺加速器2*PVAPVAv2GPU+DLA合計算力32 TOPS INT8254 TOPS INT8安全島ARM

29、 Cortex-R5（僅工業級）ARM Cortex-R52存儲容量LPDDR4X 16GBLPDDR5X 32GB存儲帶寬137 GB/s205 GB/s晶體管數量90 億170 億制造工藝12nm7nmTDP功率30W50W資料來源：汽車人參考，佐思汽車研究，英偉達官網，蓋世汽車資訊，愛集微，申萬宏源研究英偉達 Jetson Orin 異構計算架構163.1 3.1 英偉達：硬件性能英偉達：硬件性能+開發生態領先，欲補強算法能力開發生態領先，欲補強算法能力英偉達在硬件+軟開環節占據領先優勢，但算法解決方案能力不足DriveWorks、DriveOS 等開放軟件堆棧幫助下游快速部署，但價值攫

30、取能力無法延伸英偉達 23H2 招聘吳新宙，旨在從“芯片供應商”向“智駕解決方案商”轉型吳新宙在小鵬期間成功主導 HNGP/CNGP/XNGP 的交付英偉達提供功能較為齊全的智駕開發工具鏈與加速框架架構層級架構模塊主要功能功能中間件 DriveWorks傳感器抽象層傳感數據綜合管理圖像/激光點云處理提供一系列優化的低級圖像和激光點云處理模塊，用于支持更高級的感知、地圖構建和規劃算法VehicleIO支持多個產品級線控后端，可向車輛發送指令、以及接收車輛發出的狀態信息DNN 框架用來加載和推理經過獨立訓練的 TensorRT 模型傳感器記錄儀記錄傳感器歷史數據，可用作優質的同步數據源，用于訓練和

31、其他開發工作傳感器校正 校正與傳感器抽象層兼容的傳感器自運動估計 跟蹤和預測車輛姿態操作系統 DriveOSCUDA并行計算平臺和編程模型，用于 GPU 上的加速計算TensorRT高性能深度學習推理框架；在 NVIDIA DRIVE AGX 上，TensorRT 針對 Xavier SoC 上的專用深度學習加速器(DLA)NvMedia一組高度優化的 API，可直接訪問硬件加速的計算引擎和傳感器，包括編碼器/解碼器、傳感器輸入處理、圖像處理等NVStreams一種高效的 API，可提供對高速數據傳輸的訪問，從而實現自動駕駛車輛所需的復雜處理工作流硬件層 Drive AGXSoC異構算力 CP

32、U+GPU+DLA+PVA資料來源：英偉達官網，蓋世汽車研究院，彭博，高工智能汽車，申萬宏源研究英偉達自動駕駛業務收入（億美元）英偉達 Orin-X 國內出貨量及份額173.2 3.2 華為：華為：MDC MDC 生態完備，商業模式靈活生態完備，商業模式靈活MDC（Mobile Data Center）異構算力平臺由鯤鵬 CPU+昇騰 NPU 構成MDC 平臺基于華為統一的軟件架構，支持應用的快速開發和系列化共享遵循平臺化與標準化原則，包括平臺硬件、平臺軟件服務、功能軟件平臺、配套工具鏈及端云協同服務，支持組件服務化、接口標準化、開發工具化；軟硬件解耦，一套軟件架構，不同硬件配置，支持L2+L

33、5的平滑演進華為智駕 MDC 平臺MDC 610MDC 810硬件架構昇騰610+英飛凌TC397昇騰610*2+英飛凌TC397CPU 算力(DMIPS)200K400KAI算力INT8稠密(TOPS)200400散熱液冷/風冷液冷/風冷資料來源：佐思汽車研究，汽車之心，華為MDC白皮書，電子工程世界，申萬宏源研究MDC 610 硬件架構華為 MDC 提供齊全的功能軟件中間件、開發工具鏈架構層級架構模塊主要功能工具鏈Mind Studio用于開發階段，支持AI算子開發、模型轉換MDC Manifest Configurator用于開發階段，基于AUTOSAR規范的ARXML配置工具MDC D

34、evelopment Studio用于開發階段，集成開發環境Measure Calibration Diagnosis Tool用于測試階段，基于AUTOSAR的診斷調測工具MDC Application Visualizer用于測試階段，基于AUTOSAR的可視化調試工具中間件MDC Core對外開放100+API，支持Classic/Adaptive AUTOSAR、安全、OTA及AI框架，覆蓋智駕全流程操作系統AOSAOS為華為自研的實時操作系統，兼容Linux接口，具有確定性調度，低延遲，功能安全和Security特性，并且兼容Linux驅動框架和三方庫；VOSVOS基于Classic

35、 AUTOSAR標準，滿足AUTOSAR CP4.4規范，提供完整的CAN/ETH協議棧、診斷、NM、標定、存儲等功能和服務，提供高功能安全的運行環境，支持客戶開發/部署ASIL-D級別的業務硬件層MDC 平臺異構算力 CPU+NPU+GPU+MCU 183.2 3.2 華為：華為：MDC MDC 生態完備，商業模式靈活生態完備，商業模式靈活華為車 BU 擬獨立為深圳引望，阿維塔、賽力斯參股商業模式：銷售智能駕駛、座艙、車控、車云、車載光解決方案軟硬一體：硬件組件和系統、OS、中間件等基礎軟件、AI算法軟件、應用軟件和云服務等；在智駕領域，向終端消費者銷售智能駕駛高級軟件包和訂閱服務等深圳引望

36、在 2024 年 H1 扭虧為盈收入 104.4 億元、凈利潤 22.3 億元深圳引望主要客戶銷售情況（億元）深圳引望營收結構（億元）深圳引望營收及凈利潤（億元）資料來源：賽力斯重大資產購買報告書，申萬宏源研究193.2 3.2 華為：華為：MDC MDC 生態完備，商業模式靈活生態完備，商業模式靈活華為智駕解決方案零部件 2023-2024 年高速增長智駕域控 2024 年裝機量 508,722 套，以 15.7%的市場份額位列第三（德賽西威第1，和碩/廣達第2）昇騰 6102024 年出貨量 500,492 顆，以 9.5%的市場份額位列第三（Orin-X 第1，特斯拉FSD第2）華為智能

37、汽車業務商業模式零部件模式Tier1HI模式（Huawei Inside）Tier0.5鴻蒙智行模式Tier0商業模式定位提供標準化智能零部件（如算法軟件、傳感器、三電等），車企自主整合技術提供全棧智能解決方案（智駕、座艙、車控等），車企保留品牌和整車控制權深度參與產品定義、設計、銷售，車型進入華為渠道，技術整合度最高合作品牌/車型上汽飛凡R7：AR-HUD廣汽埃安AION LX Plus：搭載華為MDC長安阿維塔、北汽極狐阿爾法S HI版、嵐圖夢想家、東風奕派問界(賽力斯)M5/M7/M9；智界(奇瑞)S7/R7；享界(北汽)S9；尊界(江淮)S800資料來源：各公司官網，電子工程專輯，蓋世

38、汽車研究院，申萬宏源研究華為智駕域控及芯片國內出貨量203.3 3.3 地平線：軟硬一體的智駕解決方案國產領軍地平線：軟硬一體的智駕解決方案國產領軍全棧的能力：專用處理架構 BPU+SoC+中間件+工具鏈+算法+部署可解耦銷售：開放、靈活、利他的乙方思維可擴展的業務合作模式，豐儉由人授權及服務收入（License&Service）已超產品解決方案（Turnkey）地平線收入結構：軟件&服務收入已經過半（億元）資料來源：地平線機器人招股書，iFind，申萬宏源研究地平線提供全棧智駕解決方案213.3 3.3 地平線：軟硬一體的智駕解決方案國產領軍地平線：軟硬一體的智駕解決方案國產領軍征程 6 系

39、列算力覆蓋 10-560TOPS，分層滿足差異化需求地平線征程系列芯片性能情況名稱BPU架構發布時間性能參數制程搭載平臺/車型征程 6B納什適用環境時序預測、復雜環境交互式規則；支持大規模Transformer&GPT/蒙特卡洛樹搜；針對Data Transformer/緊耦合異構計算進行優化2024 年 4 月BPU：10+TOPS；CPU：20K+DIMPS-性價比主動安全一體機方案；征程 6L-行泊一體征程 6EBPU：80 TOPS；CPU：100K DIMPS-面向高速NOA場景征程 6MBPU：128 TOPS；CPU：137K DIMPS-支持輕量級城區NOA與記憶行車征程 6H

40、-城區領航智駕進階選擇征程 6PBPU：4核，560TOPS（在1/2稀疏網絡下）；CPU：18*ARM Cortex-A78AE 410K DIMPS；GPU：200GFLOPS，支持3D圖像渲染；MCU：安全島，10K DMIPS；ISP：圖像處理帶寬5.3Gpixel/s；DRAM：帶寬205GB/s-旗艦型號，面向全場景智能駕駛征程 5貝葉斯適用2.5D/3D視覺算法、物體跟蹤、軌跡預測；支持LSTM/BEV/Transformer；針對Warping/Vector/Softmax進行優化2021 年 7 月CPU：八核Cortex-A55DSP：2個可編程Vision P6 DSP，

41、頻率最高為650MHz，總算力為0.67TOPSBPU：雙核貝葉斯架構設計，算力為128TOPSISP：每個ISP模塊可支持2x4k/8M30fps圖像處理，具備HDR、多幀曝光、圖像降噪等功能16nm主要用于智能駕駛域控制器；理想 L 系列-Pro 及 Air、比亞迪漢EV榮耀版、一汽紅旗等車系搭載征程 3 伯努利2.0適用物體檢測、語義分割；支持MobileNet、EfficientNet；針對Depthwise/Group Convolution進行優化2020 年 9 月CPU：采用4個Arm Cortex A53內核，最大工作頻率為1.2GHz，支持動態頻率縮放（DFS）BPU：由雙

42、核伯努利架構組成，算力為5TOPS，最大工作頻率為950MHz，支持動態頻率縮放（DFS）DRAM：支持x32片外DDR4/LPDDR4/LPDDR4X DRAM，最大支持4GB容量，速度可達3200 MT/s16nm主要用于一體機；理想 One、榮威 RX5等車型搭載征程 2 伯努利1.02019 年 8 月CPU：2*ARM Cortex-A35BPU：伯努利 1.0 BPU 架構，4 TOPS28nm主要用于一體機；長安UNI系列、奇瑞螞蟻、上汽智己、廣汽埃安等車型搭載資料來源：地平線機器人官網，芝能智芯，佐思汽車研究，申萬宏源研究223.4 3.4 黑芝麻：自研黑芝麻：自研 NPU/I

43、SP IPNPU/ISP IP，推出跨域融合方案，推出跨域融合方案自主核心 IP：自研 NPU 及 ISP圖像處理核心 NeuralIQ ISP：支持高速多模式處理和高質量圖像處理，全自主ISP算法神經網絡加速引擎 DynamAI NN NPU：支持包括 INT8/FP8/FP16 在內的混合精度，集成針對高精度精細量化和 Transformer 的硬加速跨域融合：推出武當 C1200 系列駕艙融合計算平臺量產進度：華山A1000芯片已在領克08EM-P、合創V09、東風奕派e007、領克07EM-P、東風奕派e008等車型上實現量產落地黑芝麻華山系列智駕芯片參數與規格A1000LA1000A

44、1000ProA2000推出時間2020年6月2020年6月2021年4月2024年12月CPU 架構6*ARM Cortex-A558*ARM Cortex-A5532K DIMPS16*ARM Cortex-A5560K DIMPS16*ARM Cortex-A78E圖像信號處理器NeuralIQ ISP8路攝像頭16路攝像頭20路攝像頭24路攝像頭深度神經網絡加速器DynamAI NN NPU16 TOPS58 TOPS106 TOPS九韶大核架構計算機視覺處理加速器CV DSP3核心5核心10核心-功耗15W18W25W-制程16nm16nm16nm7nm黑芝麻SoC架構：CPU+IS

45、P+DSP+NPU資料來源：黑芝麻智能官網，申萬宏源研究233.4 3.4 黑芝麻：自研黑芝麻：自研 NPU/ISP IPNPU/ISP IP，推出跨域融合方案，推出跨域融合方案瀚海 ADSP 軟件中間件：多場景適用，快速部署基 于 華 山 系 列 自 動 駕 駛 計 算 芯 片 所 推 出 的 一 款 智 能 駕 駛 平 臺 SDK 開 發 包，包 含Target(SoC)SDK、X86(Host主機)端SDK、Target(MCU)端SDK，可以支持車端、路端及各種智能駕駛和車路協同場景開發山海開發工具鏈：可擴展、高精準、完整、靈活覆蓋模型訓練、量化、編譯、部署等關鍵環節，旨在提升開發效率

46、并降低技術門檻黑芝麻智能提供 SoC+中間件+工具鏈+算法全棧解決方案架構層級架構模塊功能說明BEST DRIVE 解決方案Drive Eye前視一體機解決方案Drive Sensing行泊一體域控解決方案，基于華山A1000L/A1000Drive Brain多傳感器融合高級自動駕駛域控解決方案，基于華山A1000Drive Turing超高性能中央計算解決方案，支持高階智駕與其他域控融合BST-DAL 山海開發工具鏈 模型擁有50多種算法參考模型庫及轉換用例，能夠顯著降低客戶的算法開發門檻框架支持Tensorflow、Pytorch、ONNX等主流訓練框架和模型格式，可擴展性強；支持動態異

47、構多核任務分配，提供適配芯片架構的算法編譯器的自動優化，能夠充分發揮硬件資源的潛力，提升計算效率工具及優化完善的SDK和應用程序，可以滿足開發者在模型量化、優化、編譯、仿真、部署、調試等各個開發環節的需要；支持訓練后量化及訓練中量化，以確保算法模型的精準度部署支持基于Docker鏡像的靈活部署，方便開發者在不同環境中進行開發和測試瀚海-ADSP軟件中間件Target(SoC)SDK提供在SOC上的運行時環境和主機端的編譯環境，實現了異構計算單元實時任務調度器、傳感器接入與管理服務SensorManager、高精度時間同步服務、多傳感器融合服務和ADS診斷服務。BST ADS-Platform所

48、有服務和任務節點的通信都基于BST ADS-COM通信中間件，可以在進程內/進程間/異構計算單元間/跨主機間實現高性能DDS通信，同時可以兼容CyberRT、ROS等中間件生態；X86(Host主機)端SDK包含用于車路協同路側場景的多傳感器標定工具，用于數據錄制、回放、可視化、實時分析的數據編排工具，任務調度、資源監控與可視化的流程編排工具、用于多傳感器融合算法調試、驗證和可視化的傳感器融合集成開發平臺。為了與SOC端進行DDS通信互聯，X86 SDK中提供了DDS環境與二次開發接口，保障SoC端進行的DDS通信互聯Target(MCU)端SDK面向ASIL-D MCU計算平臺，提供MCU端

49、的二次開發SDK包，支持SOME/IP、PTP時間同步（IEEE 1588v2）、UDS on CAN診斷協議和日志系統。此外，Target端SDK中提供了輕量級DDS框架XRCE-DDS，可與X86和BST SOC實現DDS通信華山/武當自動駕駛 SoCARM CPU+GPU+NeuralIQ ISP+DynamAI NN NPU+CV DSP 異構算力資料來源：黑芝麻智能官網，申萬宏源研究243.5 3.5 特斯拉：特斯拉：2025 2025 年年 AI5 AI5 預計有重大升級預計有重大升級HW3.0(2019)和 HW4.0(2023)中的 NNA 單元為自研均為雙冗余設計，CPU+G

50、PU+NNA+ISP 異構集成下一代硬件平臺 AI5：基于三星4nm工藝，算力是 HW4.0 的 10倍，功耗提升 4-5 倍；預計 2025 年下半年推出可能用于 Robotaxi、人形機器人 Optimus預計采用多芯片互聯，內存規格大幅提升資料來源：智能車參考，佐思汽車研究，芝能汽車，ADS智庫，AutoPilot Review，申萬宏源研究特斯拉自研智駕芯片參數硬件平臺HW3.0HW4.0主控芯片雙FSD1 SoC雙FSD2 SoC量產時間20192023CPU架構12*ARM Cortex-A7220*ARM Cortex-A72頻率2.2GHz2.35GHzGPU架構Mali G7

51、1 MP12Mali G71 MP12頻率1.0GHz未知NPU架構2*NNA加速單元3*NNA加速單元頻率2.0GHz2.2GHz平臺算力144 TOPS（2*72）300-500 TOPS（推測）ISP架構有有存儲容量LPDDR4 8GBGDDR6 16GB帶寬68.3 GB/s224GB/s晶體管數量單SoC 60 億顆未知制程三星14nm三星7nm（推測）特斯拉HW3.0 FSD SoC 架構拆解253.6 3.6 主機廠自研智駕芯片風靡，主機廠自研智駕芯片風靡，2025 2025 年陸續上車年陸續上車新勢力陸續實現算法自研，自主控制權向底層硬件延伸軟硬件協同提升算法性能：專用 DSA

52、 加速單元可針對 Transformer/BEV 進行算子優化品牌溢價與市場競爭需求：自研芯片被視為車企技術實力的象征，可提升品牌形象供應可控+成本下降(規模效應)：減少對外依賴國內主機廠自研智駕芯片情況梳理蔚來小鵬理想吉利系-芯擎科技芯片名稱神璣NX9031圖靈AI芯片代號“舒馬赫”星辰一號啟動時間2020H220202022年5月2018流片時間2024年7月2024年8月2024年底(預計)2024年10月量產時間25Q1(蔚來ET9)25Q2(預計)-2025(預計)CPU架構32核大小核24核大核-算力615K DIMPS-250K DMIPSDSA算力NPU：1000+TOPS（約

53、合4顆Orin-X)2*NPU：750+TOPS（約合3顆Orin-X或2顆FSD)-NPU：512 TOPS性能Transformer 類算法性能 6.5xLiDAR 類算法性能 4xBEV 類算法性能 4.3x(對比Orin-X)針對神經網絡優化的DSA；最高可運行大模型參數規模30B-原生支持Transformer；可編程DSP支持算子迭代ISP處理能力6.5G Pixel/sAI感知1顆+圖像合成1顆-4.8G Pixel/s存儲LPDDR5x 8533Mbps-LPDDR5/4x 204GB/s晶體管數量500億+-工藝制程5nm5nm5nm，采用Chiplet模式7nm自研芯片團隊

54、規模800人（含智駕、傳感器自研）200-300人約200人450+人（座艙+智駕）外部設計服務商-原邁威爾，后日本索喜芯原股份，世芯電子-資料來源：芯智訊，雷鋒網，曉寒船長，芯流，晚點Auto，芯擎科技，鈦媒體，申萬宏源研究主要內容主要內容1.智駕平權下的算力新范式2.國產替代、軟硬一體競合并行3.公司分析：逐項補全算力+工具鏈+算法4.投資分析意見與風險提示274.1 4.1 投資分析意見投資分析意見建議關注AD/ADAS 芯片國產化：芯片+工具鏈+算法全棧能力：地平線機器人、黑芝麻智能ADAS IP/ASIC設計服務：芯原股份主機廠+智能化：阿爾法：比亞迪、吉利汽車、長安汽車智能化先鋒：

55、小米集團、極氪、小鵬汽車、理想汽車智能化核心供應商：大客戶稟賦：比亞迪電子、知行汽車科技/福瑞泰克/億咖通（吉利系）算法領軍：文遠知行、Momenta（赴美IPO已備案）軟硬件集成：華測導航、德賽西威、經緯恒潤、虹軟科技、中科創達284.2 4.2 智能駕駛行業重點公司估值表智能駕駛行業重點公司估值表智能駕駛行業重點公司估值表證券代碼證券名稱總市值（億元人民幣）凈利潤（億元人民幣）PE2023A2024E2025E2026E2023A2024E2025E2026E9660.HK地平線機器人-W1,116-67-32-19-8-2533.HK黑芝麻智能135-490-9-5-1024-68852

56、1.SH芯原股份453-3-501-3695330002594.SZ比亞迪10,053313393520634322619160175.HK吉利汽車1,6604916212916334101310000625.SZ長安汽車1,136956591108121713111810.HK小米集團-W12,59117520428135872624535ZK.N極氪557-83-9868.HK小鵬汽車-W1,578-104-61-1822-712015.HK理想汽車-W2,17111884136194182616110285.HK比亞迪電子1,03840466073262317141274.HK知行汽車科

57、技50-2-101-85ECX.O億咖通科技69-10-300627.SZ華測導航2344681053403124002920.SZ德賽西威6801521273444322520688326.SH經緯恒潤114-2-324-7133688088.SH虹軟科技21612232441379773300496.SZ中科創達301435776935942WRD.O文遠知行323-19-資料來源：iFind，申萬宏源研究注：盈利預測取 iFind 一致預期，貨幣單位均為人民幣；交易數據截至2025/3/8294.3 4.3 風險提示風險提示汽車智能化不及預期當前智能駕駛技術仍存在算法缺陷和場景適應性不足

58、問題。若技術迭代速度放緩或關鍵算法突破延遲，可能導致高階智駕功能無法如期落地。國際貿易摩擦風險海外市場可能通過設置關稅壁壘限制國內智能汽車出口。此外，智能汽車涉及大量數據跨境流動，可能增加相關企業的合規成本。智駕芯片、先進制程代工等核心環節可能受部分國家的出口管制影響。30信息披露證券分析師承諾本報告署名分析師具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格并注冊為證券分析師，以勤勉的職業態度、專業審慎的研究方法，使用合法合規的信息，獨立、客觀地出具本報告,并對本報告的內容和觀點負責。本人不曾因，不因，也將不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接收到任何形式的補償。與公司有關的信息披露本公司

59、隸屬于申萬宏源證券有限公司。本公司經中國證券監督管理委員會核準，取得證券投資咨詢業務許可。本公司關聯機構在法律許可情況下可能持有或交易本報告提到的投資標的，還可能為或爭取為這些標的提供投資銀行服務。本公司在知曉范圍內依法合規地履行披露義務?？蛻艨赏ㄟ^索取有關披露資料或登錄信息披露欄目查詢從業人員資質情況、靜默期安排及其他有關的信息披露。機構銷售團隊聯系人華東A組茅炯021-華東B組李慶華北組肖霞華南組張曉卓華北創新團隊潘燁明華東創新團隊朱曉藝華南創新團隊夏蘇云A股投資評級說明證券的投資評級：以報告日后的6個月內，證券相對于市場基準指數的漲跌幅為標準，定義如下：買入（Buy）：相對強于市場表現2

60、0以上；增持（Outperform）：相對強于市場表現520；中性(Neutral)：相對市場表現在55之間波動；減持(Underperform)：相對弱于市場表現5以下。行業的投資評級：以報告日后的6個月內，行業相對于市場基準指數的漲跌幅為標準，定義如下：看好（Overweight）：行業超越整體市場表現；中性(Neutral)：行業與整體市場表現基本持平；看淡(Underweight)：行業弱于整體市場表現。本報告采用的基準指數：滬深300指數港股投資評級說明證券的投資評級：以報告日后的6個月內，證券相對于市場基準指數的漲跌幅為標準，定義如下：買入（BUY）：股價預計將上漲20%以上；增持

61、（Outperform）：股價預計將上漲10-20%；持有（Hold）：股價變動幅度預計在-10%和+10%之間；減持（Underperform）：股價預計將下跌10-20%；賣出（SELL）：股價預計將下跌20%以上。行業的投資評級：以報告日后的6個月內，行業相對于市場基準指數的漲跌幅為標準，定義如下：看好（Overweight）：行業超越整體市場表現；中性(Neutral)：行業與整體市場表現基本持平；看淡（Underweight）：行業弱于整體市場表現。本報告采用的基準指數：恒生中國企業指數（HSCEI）我們在此提醒您，不同證券研究機構采用不同的評級術語及評級標準。我們采用的是相對評級體

62、系，表示投資的相對比重建議；投資者買入或者賣出證券的決定取決于個人的實際情況，比如當前的持倉結構以及其他需要考慮的因素。投資者應閱讀整篇報告，以獲取比較完整的觀點與信息，不應僅僅依靠投資評級來推斷結論。申銀萬國使用自己的行業分類體系，如果您對我們的行業分類有興趣，可以向我們的銷售員索取。31法律聲明本報告由上海申銀萬國證券研究所有限公司（隸屬于申萬宏源證券有限公司，以下簡稱“本公司”）在中華人民共和國內地（香港、澳門、臺灣除外）發布，僅供本公司的客戶（包括合格的境外機構投資者等合法合規的客戶）使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。有關本報告的短信提示、電話推薦等只是研究觀點的簡要溝通

63、，需以本公司網站刊載的完整報告為準，本公司并接受客戶的后續問詢。本報告首頁列示的聯系人，除非另有說明，僅作為本公司就本報告與客戶的聯絡人，承擔聯絡工作，不從事任何證券投資咨詢服務業務。本報告是基于已公開信息撰寫，但本公司不保證該等信息的準確性或完整性。本報告所載的資料、工具、意見及推測只提供給客戶作參考之用，并非作為或被視為出售或購買證券或其他投資標的的邀請或向人作出邀請。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，本報告所指的證券或投資標的的價格、價值及投資收入可能會波動。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告?？蛻魬斂紤]到本公司可能存在可能影

64、響本報告客觀性的利益沖突，不應視本報告為作出投資決策的惟一因素?？蛻魬灾髯鞒鐾顿Y決策并自行承擔投資風險。本公司特別提示,本公司不會與任何客戶以任何形式分享證券投資收益或分擔證券投資損失，任何形式的分享證券投資收益或者分擔證券投資損失的書面或口頭承諾均為無效。本報告中所指的投資及服務可能不適合個別客戶，不構成客戶私人咨詢建議。本公司未確保本報告充分考慮到個別客戶特殊的投資目標、財務狀況或需要。本公司建議客戶應考慮本報告的任何意見或建議是否符合其特定狀況，以及（若有必要）咨詢獨立投資顧問。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本

65、報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。市場有風險，投資需謹慎。若本報告的接收人非本公司的客戶，應在基于本報告作出任何投資決定或就本報告要求任何解釋前咨詢獨立投資顧問。本報告的版權歸本公司所有，屬于非公開資料。本公司對本報告保留一切權利。除非另有書面顯示，否則本報告中的所有材料的版權均屬本公司。未經本公司事先書面授權，本報告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷貝、復印件或復制品，或再次分發給任何其他人，或以任何侵犯本公司版權的其他方式使用。所有本報告中使用的商標、服務標記及標記均為本公司的商標、服務標記及標記，未獲本公司同意，任何人均無權在任何情況下使用他們。簡單金融 成就夢想A Virtue of Simple Finance32上海申銀萬國證券研究所有限公司(隸屬于申萬宏源證券有限公司）