目錄L2智駕快速滲透，城市NOA快速推進，L3落地可期 5L2級智能駕駛功能滲透率快速提升 5智駕政策持續推進，智能化需求快速增長 8智能駕駛域控制器為整車計算中心，芯片決定核心性能 軟件端，BEV+TRANSFORMER帶來域控算力提升和結構變化 硬件端，智駕功能升級，算法算力要求更甚 13電子電氣架構變化，域控跨域融合是趨勢 14智能駕駛域控制器是汽車智能化發展的重要環節 16計算芯片是智駕域控的核心部件 17芯片開發和生產制造能力仍為核心競爭力 26廠商加速布局，智駕域控制器廠商競爭激烈 26智能駕駛域控制器供應仍以國內TIER1廠商為主 27少數頭部主機廠選擇自研+代工模式 36投資建議 39德賽西威：智能駕駛領先企業，產品矩陣持續完善 39經緯恒潤“三位一體”協同發展，智駕域控持續推進 40均勝電子：全球領軍供應企業，持續強化行業優勢 40科博達：車燈領域龍頭，電子控制器全面布局 41風險提示 43圖表目錄圖表1.國標駕駛自動化等級與劃分要素的關系 5圖表2.智能駕駛功能 6圖表3.2023智能車銷量迅速增長 7圖表4.2023智能車滲透率明顯提升 7圖表5.城市NOA主要功能 7圖表6.部分廠商城市NOA進度 8圖表7.2020年-2023年中國自動駕駛主要政策 8圖表8.中國乘用車市場價格帶 9圖表9.寶駿云朵靈犀版智駕功能 10圖表10.FSD自動駕駛算法發展歷程 圖表小鵬XnetBEV算法架構 12圖表12.特斯拉Model3傳感器配置 13圖表13.Mobileye4D毫米波雷達點云效果近似4線激光雷達 13圖表14.各級別智能駕駛算力需求 14圖表15.汽車電子電氣架構演進方向 14圖表16.分布式架構 15圖表17.域集中式架構 15圖表18.分布式架構與域集中式架構對比 16圖表19.智能駕駛域控制器架構 16圖表20.域控制器構成：硬件+軟件 17圖表21.中國乘用車自動駕駛域控制器市場規模預測 17圖表22.部分國內外芯片廠商 18圖表23.英偉達汽車芯片算力 19圖表24.英偉達Orin芯片架構 20圖表25.英偉達Thor芯片 20圖表26.英偉達Drive工具鏈 21圖表27.地平線征程系列芯片產品 21圖表28.征程3芯片性能 22圖表29.征程5芯片架構 22圖表30.征程5芯片性能及部分合作車企 22圖表31.不同模型可視化結果對比 23圖表32.雙征程5重感知BEV方案應對城市典型場景 23圖表33.“天工開物”開發平臺 23圖表34.地平線整車智能開發平臺 23圖表35.SnapdragonRideFlex系統 24圖表36.高通汽車生態全球合作伙伴 24圖表37.Mobileye系列芯片迭代信息 25圖表38.EyeQUltra芯片 25圖表39.EyeQ6L芯片 25圖表40.Tier0.5的三種形態 26圖表41.部分國內外芯片廠商 27圖表42.華為MDC產品參數 28圖表43.華為MDC810 28圖表44.華為MDC610及810 28圖表45.華為MDC配套工具 28圖表46.德賽西威IPU系列域控制器比較 29圖表47.德賽西威IPU03智駕域控 29圖表48.德賽西威IPU04智駕域控 29圖表49.德賽西威智能駕駛整體解決方案 30圖表50.經緯恒潤ADAS產品主要客戶 31圖表51.經緯恒潤智駕域控產品迭代歷程 31圖表52.經緯恒潤中央計算平臺（CCP）產品架構 31圖表53.經緯恒潤中央計算平臺（CCP）產品功能 31圖表54.經緯恒潤單車智能解決方案 32圖表55.經緯恒潤AI感知算法效果示例 32圖表56.暢行智駕智能駕駛中間件1.0 32圖表57.RazorDCX智能駕駛解決方案 33圖表58.RazorDCXPantanal智能駕駛解決方案 33圖表59.大疆智駕7V配置方案 33圖表60.大疆智駕9V配置方案 33圖表61.均勝電子自動駕駛域控制器nDriveH 34圖表62.均聯智行AD/CCU/區域控制器產品規劃 35圖表63.東軟睿馳行泊一體域控X-Box4.0 35圖表64.知行科技近三年營收及研發投入 36圖表65.特斯拉HW3.0與HW4.0接口對比（右邊為HW4.0） 37圖表66.小鵬XNGP智能輔助駕駛系統 38圖表67.小鵬XNet視覺感知神經網絡 38圖表68.德賽西威2020~2023前三季度營業收入 39圖表69.德賽西威2020~2023前三季度歸母凈利潤 39圖表70.經緯恒潤2020~2023前三季度營業收入 40圖表71.經緯恒潤2020~2023前三季度歸母凈利潤 40圖表72.均勝電子2020~2023前三季度營業收入 41圖表73.均勝電子2020~2023前三季度歸母凈利潤 41圖表74.科博達2020~2023前三季度營業收入及增速 42圖表75.科博達2020~2023前三季度歸母凈利潤及增速 42附錄圖表76.已覆蓋上市公司估值表 44L2智駕快速滲透，城市NOA快速推進，L3落地可期L2級智能駕駛功能滲透率快速提升20218L2ACC航、AEB主動剎車、LKA車道保持等，實現一定程度上的車輛主動控制。L3級自動化系統應該具L2L3L2+NOA圖表1.國標駕駛自動化等級與劃分要素的關系分級名稱持續的車輛橫向和縱向運動控制目標和事件探測與響應動態駕駛任務后援設計運行范圍0級應急輔助駕駛員駕駛員和系統駕駛員有限制1級部分駕駛輔助駕駛員和系統駕駛員和系統駕駛員有限制2級組合駕駛輔助系統駕駛員和系統駕駛員有限制動態駕駛任務后援用戶（執行3級有條件自動駕駛系統系統接管后成為駕駛員）有限制4級高度自動駕駛系統系統系統有限制5級完全自動駕駛系統系統系統無限制資料來源：《汽車駕駛自動化分級》，NOA發展的過程。ACC（自適應巡航）、LCC（車道居中控制）、TJA（交通擁堵輔助）、CCS（定速巡航）、AH（自動駐車）等。隨著技術的不斷推進，輔助駕駛逐漸開始涉及多車道場景，由系統可以控制車輛進行變ALC（智能輔助變道）、TJA-ML（多車道交通擁堵輔助）、HWA-ML（多車道高速駕駛輔助）。近年各企業向點對點控制推進，在選定目的地即可交由輔助駕駛功能進行控制，NOANOA功能。圖表2.智能駕駛功能功能 全稱 描述在等紅燈或上下坡停車時自動啟動制動，避免一直腳踩剎智能領航

Auto-Hold Auto-Hold，自動駐車CC CruiseControl，定速巡航SLA SpeedLimitAssist，智能限速輔ACC AdaptiveCruiseControl，自適應巡航

車或使用手剎，輕點油門即可解除制動設定好目標車速后，激活定速巡航功能，車輛自動控制車速按照目標車速勻速行駛開啟后儀表盤會顯示一個由地圖或攝像頭數據確定的速員保持正確的車速通過車輛傳感器識別前方目標車輛，根據設定的目標車速以及車間時距實現巡航控制；若前方無車則進入定速巡航狀態輔助ICA（單車道）

在車輛行駛過程中，持續自動控制車輛橫向運動，使車輛LCC LaneCenteringControl，車道居中控制 始終在車道中央區域內行駛旨在幫助駕駛員在高速公路、快速道路等類似主干道上降LDW LaneDepartureWarningTJA TrafficJamAssist,交通擁堵輔助HWA HighwayAssist，高速駕駛輔助

低車輛意外偏離車道的風險（低速自動跟車功能，以及車道保持輔助系統（高速自動跟車功能，以及車道保持輔助系統ICA IntelligenceCruiseAssist，智能領航輔助 融合了TJA和HWA功能旨在為駕駛員提供更舒適更輕松、更安全的駕駛體驗RCTA RearCrossTrafficAlert，后方橫向來車預警 用于在倒車時警告駕駛員兩側來車情況在車輛行駛過程中，在保證安全的前提下提醒駕駛員變智能領航輔助ICA（多車道）

ALC AutoLaneChange，自動變道TLC TriggerLaneChange，觸發變道

道，經駕駛員確認后，輔助駕駛員執行換道動作在車輛行駛過程中，當駕駛員發出換道輔助指令時，在保證安全的前提下輔助駕駛員執行換道動作TJA-MLTrafficJamAssist-Multi多車道交通擁堵輔助 在TJA基礎上增加變道功能，含觸發變道和自動變道HWA-MLHighwayAssist-MultiLane，多車道高速駕駛輔助 在HWA基礎上增加變道功能，含觸發變道和自動變道HWA-ML匝道HighwayPilot，高速駕駛引導HWPTJP TrafficJamHWA-ML匝道HighwayPilot，高速駕駛引導HWPNOA

NGP NavigationGuidedPilot，自動導航輔助駕駛 融合TJP和HWP功能，旨在為駕駛員提供更舒適、更輕松、更安全的駕駛體驗資料來源：汽車ECU開發，小鵬官網，智能駕駛功能滲透率仍處于較低位置，提升空間較大。隨著技術逐步走向成熟、產品價格逐漸下降及用戶智能化體驗需求的不斷提升，智能駕駛功能正逐漸從豪華車向中低端車型發展，滲透率快速提升。據高工智能汽車數據顯示，20231-6月中國市場（不含進出口）L2（含L2+）324.437.7%，增速維持較高水平。前裝標配搭載率為34.9%8pct147.175.6%50.4%10pct。智駕功能性能和搭載率的提升將帶動智圖表3.2023智能車銷量迅速增長 圖表4.2023智能車滲透率明顯提升資料來源：高工智能汽車， 資料來源：高工智能汽車，NOA功能逐步落地，成為智能化重要發力方向。自動輔助導航駕駛（NOA，NavigateonAutopilot）主要分為高速NOA和城市NOA兩類，在基礎L2輔助駕駛功能的基礎上，通過與地圖導航等功能結合，實現點到點的輔助駕駛功能。據高工智能汽車數據，2023年1~7月前裝標配NOA車型交付量26.3萬輛，同比增長120.4%。NOANOANOANOANOA或將向簡化版方案發展，即舍棄上下匝道功能，僅在目標匝道前進行接管提醒，避免錯過匝道等問題發生。NOANOANOA+NOA功能。圖表5.城市NOA主要功能資料來源：汽車之心，NOA功能快速鋪開，應用城市逐漸普及。BEV+Transformer的視覺感知路線NOA20232023年底擴增至50城，2024年擴增至200城，力爭做到城區領航輔助駕駛「全國都能用」；理想計劃在2023年底推送至100個城市。蔚來另辟蹊徑，按通勤道路開通，計劃2023年Q4開通城區領航路線里程6萬公里；2024年Q2開通40萬公里。圖表6.部分廠商城市NOA進度車企CNOA命名2023年Q32023年Q42024年2022.092022.122023.032023.062023.072023.082023.092023.102023.112023.122024H12024H2小鵬NGP華為NCA理想ADMAX智己IMAD蔚來NAD極氪NZP長城NOH比亞迪DNP資料來源：42號車庫，各企業發布會，智駕政策持續推進，智能化需求快速增長自動駕駛標準逐步落地，L3合規加速推進。20228月，深圳市正式施行《深圳經濟特區智能網L3及以上自動駕駛權責、定義等重要議題進行詳細劃分的官方管理文件。202211（征求意見稿,對智能汽車生產企業和產品以及試點上路通行做出了詳細要求。20237(智能網聯汽車)(2023版)2025年，系統形成能夠支撐組合駕駛輔助和自動駕駛通用功能的智能網聯2030準體系。隨著國內自動駕駛標準體系和管理政策逐步細化落實，國內相關產業有望快速發展。圖表7.2020年-2023年中國自動駕駛主要政策時間 方案名稱 內容2020年 《新能源汽車產業發展規2021年 《汽車駕駛自動化分級》

到2025年，高度自動駕駛汽車實現限定區域和特定場景商業化應用；力爭年）》經過15年的持續努力，到2035年，高度自動駕駛汽車實現規模化應用按“是否存在設計運行范圍限制”等六要素對駕駛自動化等級進行劃分，其中指出L3級自動化系統應該具備在其設計運行條件下持續地執行全部動態駕駛任務的能力2022年

《交通領域科技創新中長期發展規劃綱要（2021-2035年）》

推動新能源汽車和智能網聯汽車研發，突破高效安全純電驅動、燃料電池與整車設計、車載智能感知與控制等關鍵技術及設備配備駕駛人的智能網聯汽車發生交通違法行為，由公安機關交通管理部門依法對駕駛人進行處罰:2022年 《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試

車輛的駕駛人應當承擔相應的損害賠償責任，因智能網聯汽車質量缺陷造成交通事故的，駕駛人依法承擔損害賠償責任后，可以向智能網聯汽車的生產者、銷售者追償對通過準入試點的智能網聯汽車產品，在試點城市的限定公共道路區域內2022年

點工作的通知（征求意見稿）》

開展上路通行試點。在保障安全的前提下，促進智能網聯汽車產品的功能、性能提升和產業生態的迭代優化充分考慮智能網聯汽車技術深度融合和跨領域協同的發展特點，設計了“三2023年 《國家車聯網產業標準體系建設指南智能聯汽車)(2023版)》

橫二縱”的技術邏輯架構，針對智能網聯汽車通用規范、核心技術與關鍵產品應用，構建包括智能網聯汽車基礎、技術、產品、試驗標準等在內的智能網聯汽車標準體系資料來源：中國政府網，國家市場監督管理總局，國家法律法規數據庫，工信部，交通運輸部，科技部，汽車消費升級趨勢持續，智能化需求不斷增加。據乘聯會數據顯示，202330萬元以上車型銷量占比大幅提升，10萬元以下車型銷量減少。據高工智能汽車數據顯示，23H1L2（26.620221.5圖表8.中國乘用車市場價格帶零售（萬臺）20172018201920202021202220231-9月40萬以上2933354346525030-40萬10612413514114917116820-30萬20219322927131635425715-20萬31332528628431632624910-15萬7647197156756516505125-10萬8587686214714584172375萬以下100734845798447總計2371223620691929201620551520零售占比（%）20172018201920202021202220231-9月40萬以上1.21.51.72.22.32.53.330-40萬4.55.56.57.37.48.311.120-30萬8.58.611.114.015.717.216.915-20萬13.214.513.814.715.715.916.410-15萬32.232.134.635.032.331.633..75-10萬36.234.430.024.422.720.315.65萬以下4.23.32.32.33.94.13.1總計100100100100100100100資料來源：崔東樹公眾號，政策、需求和供給三方面推動，汽車智能化水平快速提升。隨著新一代消費者比例逐步增加，智能座艙、智能駕駛等個性化功能的需求越來越凸顯。且越來越多的廠商開始重視用戶體驗，從車身設計、智能化服務、自動駕駛功能等多角度提升用戶駕乘感受。同時，車輛本身也已經從代步交通工具向智能移動空間轉變，車輛數字化轉型已成行業共識。隨著用戶智能化體驗需求的不斷提升、政策的持續推進、行業的高度重視，汽車智能網聯技術發展迅速。NOANOANOANOA30P5L20NOANOA10~1510NOA；20NOANOA；30NOA普及。圖表9.寶駿云朵靈犀版智駕功能資料來源：上汽通用五菱官網，智能駕駛域控制器為整車計算中心，芯片決定核心性能軟件端，BEV+Transformer帶來域控算力提升和結構變化20182D圖像CNN卷積神經網絡2019年采用一部分自動標注來提升2Dsingletrip，實現時間的多幀融合。IPM2D3D2D圖像處理在處理三維世界中的感知問題仍會有較大問題，如路面不平、車輛顛簸等問題都會影響到轉換的準確度。2020BEVCNNTransformer。BEV空Transformer2DBEV特征，避免了視覺融合時導致的誤差問題。BEV2020年重點關注路網的感知，2021年拓展到整個空間，進行數據重建。圖表10.FSD自動駕駛算法發展歷程資料來源：汽車之心，國內廠商向重視覺路線轉變。國內廠商早期以融合路線為主，通過高精地圖+毫米波雷達+激光雷達的多傳感器方案進行感知，對于靜態障礙物（如路網、井蓋等）的感知主要依賴高精地圖和激光雷（如車輛等BEV+Transformer的重視覺方案轉型。圖表11.小鵬XnetBEV算法架構資料來源：賽博汽車，BEV+Transformer5（adar1（Vido311121V、BEV6~8身周邊感知（前后左右各一個，四角各一個），攝像頭接口需求增加。同時由于取消高精地圖，部分定位模塊可以減少或簡化。由于大模型搭載，低算力芯片性能難以支持端側部署，對芯片算力有了更高的要求。TransformerAIPooling等的優化。但是Transformer的神經網絡與原先差別較大，需要不同的算子進行支持。如果芯片不支持TransformerGPUTransformerBEVCNN的替代算法。目前頭部芯片廠商如地平線、英偉達等已經實現對Transformer算子的支持，后續部分廠商需要將BEV+Transformer下放到端側。圖表12.特斯拉Model3傳感器配置資料來源：特斯拉，硬件端，智駕功能升級，算法算力要求更甚感知方面，感知重心向視覺傳感器轉移。智駕系統向BEV+Transformer轉型后，低成本的視覺傳感器更為重要，為保證數據獲取的精確度和完整度，攝像頭的像素和數量也不斷增加，800萬像素攝像頭使用量逐漸提升，攝像頭數量也向單車10個以上發展。毫米波雷達和激光雷達短期內仍難以替代。由于國內使用Nerf進行多幀重建仍有待提升，故需要激光雷達或4D毫米波雷達獲取路網數據，進行車道線識別。此外，由于純視覺系統對于暗光環境和非標準物體等場景的識別準確問題仍無法完全解決，通常需要4D毫米波雷達進行靜態障礙物識別。我們預計攝像頭和4D毫米波需求有望增長。圖表13.Mobileye4D毫米波雷達點云效果近似4線激光雷達資料來源：汽車之心，L2功能，NOA功能對精度的要求更高，需要更精確的感知，對計算量的要求也更高。BEV（8Tops）Transformercarrier-basedBEVDepth、BEVDet2D3DNOA隨著智駕功能的發展，高算力芯片仍為頭部主機廠中高端車型首選方案。是其芯片的運算能力。隨著各個廠商向重視覺感知的大模型技術路線轉型，高級別智駕對車端算力NOA，L3L3/圖表14.各級別智能駕駛算力需求智能駕駛級別算力需求 應用功能及場景 部分應用芯片示例L2 10TOPS 自適應巡航(ACC)緊急制動（AEB）、自動泊車（APA）等L2+ 200TOPS 自動輔助變道（ALC）NOA、城市NOA等車輛特定場景有條件自動化，駕駛員根據系L3 500TOPS 統請求提供應答

昇騰210、MobileyeEQ4、征程3、TDA4orin、MobileyeEQ6High5、2A1000Pro特斯拉FSD3.0預計：（高通驍龍RideFlex、英偉達Thor、昇騰810）L4 2000TOPS 車輛特定場景自動化，駕駛員解放雙手 百度昆侖芯、安途AutoXL5 / 無人駕駛 /資料來源：懂車帝，搜狐汽車，百度有駕，新浪財經，汽車之心，澎湃新聞，太平洋汽車，CSDN，中國證券報等，電子電氣架構變化，域控/跨域融合是趨勢E/E架構快速演進。E/E架構的四個階段分別是分布式架構階段、域集中架構階段、準中央計算架構階段及中央計算架構階段。主機廠正加快推進電子電氣架構的演進，域集中架構階段包括大E3GEEP3.0架構等。中央計算平臺+區域控制器的準中央計算架構階段包括特斯拉GEEP4.0E/E12024GEEP5.0，將實現全車只有一個2025年完成中央域架構的開發。圖表15.汽車電子電氣架構演進方向資料來源：CSDN，ECU架構各系統獨立，系統復雜協同性差。ECUECUCANLIN總線連接在一起，進行數據采集與交換，并通過執行器來操控汽車。在傳統的分布式電子電ECUECU和ECUECU圖表16.分布式架構資料來源：汽車電子電氣架構創新發展論壇，DCU成為新的電子電氣架構的核心。DCU（域控制器）ECU功能集成整合起E/E架構存在的諸多問題。根據博世汽車電子部件功能分類，將整車劃分為動力域、底盤域、座艙域、自動駕駛域、車身域五個域，每個域的系統架構由域控制器為主導搭建，利用處理能力和算力更強的中央計算機相對集中地控制每個域，以取代分布式電子電氣架構。圖表17.域集中式架構資料來源：汽車電子電氣架構創新發展論壇，域控架構高度集成，有明顯的成本和設計優勢。1）線束數量顯著減少，節約安裝成本。DCU通過ECU2）整合集成度高，便于協同管理。ECU軟件通常DCU3）OTA升級。模塊越少、系統EEAECU部件的控制功DCUDCUOTAECU的不ECU進行安全性確認防篡改的工作量。圖表18.分布式架構與域集中式架構對比分布式架構域集中式架構核心ECUDCU特點控制系統采用單獨的ECU，具有獨立性功能區域以域控制器為主導，集成度較高集成度分散集中成本線束冗余且復雜，安裝成本較高線束數量較少，安裝成本較低開發難度模塊統一度低，升級協同難度大整合集成度高，便于升級管理資料來源：智能汽車開發者平臺，搜狐網，智能汽車開發者平臺，智能駕駛域控制器是汽車智能化發展的重要環節E/E架構的重要組成部分。智能駕駛域是汽車智能功能的實現基石，智能駕駛域控制器是智駕系統決策的中心。高級別的自動駕駛需處理來自攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、慣導等L3部件。圖表19.智能駕駛域控制器架構資料來源：汽車電子與軟件，NorFlashMemory其他：電阻電容等無源器件、散熱組件、密封性金屬外殼、PCBECU的區別在于域控制器的芯片算力更高、可以軟硬解耦等，其多功能模塊的實現主要依賴于主控芯片以及軟件部分的高度結合。圖表20.域控制器構成：硬件+軟件具體構成 主要功能計算芯片 主要用來進行攝像頭圖像處理運行深度學習算法輸出識別結果進行傳感器融合和軌跡預測等SafetyMCU 主要處理功能安全要求較高的數據，進行邏輯運算硬件部分軟件部分

存儲芯片 對數據進行存儲散熱組件 滿足散熱需求，提高域控制器工作效率，通常采用風冷散密封性金屬外殼 對域控制器內的元器件起到保護作用PCB板 汽車控制器內部元器件電氣連接的載體接口 外接攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等設備底層操作系統 包括基礎汽車操作系統、定制操作系統、虛擬機、系統內核等中間層軟件 可以實現軟硬件解耦和實時通信調度，保證軟件架構的穩定性和高效運上層應用軟件 可以實現整車智能化功能等，是整車廠打造差異化的模塊資料來源：翊弼智行，焉知汽車，智能汽車開發者平臺，百度有駕，蓋世汽車，預計2025年自動駕駛域控制器市場規模達479.4我們預計智能駕駛域控制器價格將持續下降，市場滲透率有望快速增長。1）隨著智能駕駛的不斷發展，智能駕駛域控制器有望高速滲透。2）目前各個主機廠降本意愿較強，單芯片行泊一體方案受到各主機廠青睞。低成本方案如(TDA4/芯片)L2功能的方案預計有較大市場空間。經我們測算，2025年中國乘用車市場自動駕駛479.4億元，2021-2025109.9%。圖表21.中國乘用車自動駕駛域控制器市場規模預測2020202120222023E2024E2025E乘用車銷量(萬輛)1,9612,0492,0542,1362,2012,267同比(%)(6.7)4.50.34.03.03.0智能駕駛滲透率(%)L0及以下686154453317L1202017151211L2111929405570L30.12各級別車型銷量(萬輛)L0及以下1,394.11,340.11,109.3961.4726.2385.3L1401.2412.3359.0320.5261.9249.3L2222.6395.6586.0854.61,210.31,586.6L32.141.1平均價格(元)L25,0004,8004,7004,6004,4004,300L320,00020,000市場規模(億元)13.424.778.6157.2292.9479.4資料來源：高工智能汽車，預測計算芯片是智駕域控的核心部件計算芯片直接決定域控性能。智駕域控制器主要承擔汽車計算功能，其負責運算的模塊主要是AIAICPU、GPU、DSP等傳統設計芯片仍是智駕域控選用芯片的主流，與此同時針對應用場景定制化或半定制化的FPGA、ASIC智能駕駛芯片壁壘較高，芯片廠商較為集中。智能駕駛芯片具有較高的技術壁壘，現階段市場高端芯片以英偉達、華為為主，中低端芯片廠商較多，主要包括Mobileye、TI、地平線、黑芝麻智能等。部分廠商也積極拓展產品矩陣，高通依托早期在座艙芯片積累的優勢地位，推出智駕芯片拓展市場；英偉達推出Orin-N，算力70Tops，滿足中低算力方案需求。芯片自主開發的趨勢也愈加明顯，地平線等國產芯片廠商市占率不斷提升。根據高工智能汽車《2022年度中國市場乘用車標配L2+NOA功能智駕域控制器芯片方案市場份額榜單》，地平線市場份額排名第一，占比達49.05%，英偉達市場份額排名第二，占比達45.89%，二者占比總和高達95%，德州儀器、Mobileye、華為市場份額分別位列三、四、五，占比分別為2.69%、1.97%、0.41%。圖表22.部分國內外芯片廠商（TOPS）（TOPS）（w）（nm）DRIVEOrin254457蔚來ET7/ET5/ES7、理想L9、 德賽西威IPU042019 威馬M7、小鵬、比亞迪 蔚來Adam超算平臺英偉達DRIVEThor20002022 理想、極氪OrinNX(8GB)7010-2072021 LCFCEA-B500OrinNX(16GB)10010-2572021 LCFCEA-B500MobileyeEyeQ5EyeQ624128104772020 吉利、寶馬iNEXT、極氪 知行科技2020 保時捷、吉星4高通SnapdragonRide200065W5nDriveHTakla2020 魏牌摩卡、通用、寶馬、大眾 暢行智駕RazorDCXPantanal縱目科技Ampheman8000征程352.516ONE2021RX5、LU·智、奇2020

單顆功耗

制程 推出時間 合作廠商 合作智駕域控產品地平線

征程5 128 30 16 2021征程6 400 2023

瑞大螞蟻、嵐圖FREE、長安UNI-T比亞迪、哪吒、一汽紅旗、理想L8Pro/L8Air、L7Pro/L7Air

東軟睿馳X-Box4.0禾多HoloArk2.0大陸ADC615縱目科技Ampheman8000福瑞泰克ADC30華為 昇騰610 200~400 60 7 2020 廣汽、哪吒S、極狐阿爾法S 華為MDC平臺武當C1200 150KDIPMS武當C1200 150KDIPMSTDA4VM 8255-2071620232020TI德賽西威IPU02榮威RX5MAX睿藍7一汽 知行科技iDCMid紅旗、嵐圖Free、哪吒S、江TDA4VE816TDA4VP3216TDA4AP3216

華山二號A1000 58(INT8)-

江淮汽車、東風集團、上汽通18 16 2020 用五菱、吉利汽車TDA4VH32福瑞泰克ADC30鈴羿、上汽集團、廣汽、長城16 HPC2.5TDA4AH3216資料來源：各公司官網，車東西，億歐網，汽車之家，易車，懂車帝，汽車之心，新浪網，騰訊網，英偉達：高算力智能駕駛芯片龍頭供應商GPUPCAIGPU等領2006GPUCUDAGPU進行通用計算功能。2015SOC，主要提供計算芯片和相關開發工具。英偉達產品定位偏高端，性Orin芯片仍是目前已量產的最高性能的智能駕駛芯片。圖表23.英偉達汽車芯片算力資料來源：雷峰網，芯片方面，英偉達于2016年發布首款高級智能駕駛芯片Xavier，并于2020年實現量產。使用CPU（8核ARM64架構）+GPU（Volta架構）+ASIC的混合技術路線，基于臺積電12nm工藝，最高算力達30Tops。Xavier用于德賽西威IPU03域控制器上，搭載于小鵬P5、P7等車型。2019Orin2022年量產，目前仍為已量產的算力最高的智能駕駛芯片。Orin7nm170254TOPS、第二代視覺加速器OrinAdamDRIVEOrin1016TOPSG9等多款車型均Orin芯片。圖表24.英偉達Orin芯片架構資料來源：汽車人參考，Thor（雷神）202220252000TOPSOrin8CPU（Grace）、GPU（AdaLovelace）Transformer模型的引擎（Hopper）實Thor圖表25.英偉達Thor芯片資料來源：42號車庫，DRIVEDrive工具鏈包含了開發工Cuda、TensorRTDriveOS；自動駕駛中間DriveDriveDriveIX。資料來源：中國電子報，地平線：國內智能駕駛芯片領先供應商地平線由國際著名機器學習專家余凱博士于2015年7月創建；2017年12月，地平線即推出了首款18210月發AIoT93和全AIoT75128TOPS。圖表27.地平線征程系列芯片產品第一代第二代第三代第四代芯片征程1征程2征程3征程5征程6發布時間20184月2019年8月2020年9月2021年7月/應用架構BPU1.0BPU2.0BPU3.0BPU4.0算力/4TOPS5TPOS128TOPS>400TOPS典型功耗1.5w2w2.5w30w/每幀延時<30ms<100ms/60ms/功能安全///ASIL-B(D)ASIL-C/D可靠性/AEC-Q100Grade2AEC-Q100Grade2AEC-Q100Grade2/應用場景/座艙交互L2+輔助駕駛L4行泊一體智能駕駛資料來源：佐思汽研，220198月量4TOPS2320209累計獲得10402021ONE8PRO、奇瑞OMODA5RXU-IIGTLS7SL03等多款車2021ONE3J3方案打造輔助駕駛功J2NPU計算平臺實現全車語音交互。20234月，地平線攜手大陸集團打造基于單38001個雷達1V3R（13個雷達）、1VXR（1個攝像頭，多個雷達）NOA導航輔SL03實現首發量產。圖表28.征程3芯片性能資料來源：地平線官網，5128TOPS算力16路攝像頭、毫米BEV等領先智能駕駛算法模型5芯片打造的行泊一體域控方案，能夠支持超越同級配置的高性能行泊OTAL85芯NOAL5LPro、Air所有車型。圖表29.征程5芯片架構 圖表30.征程5芯片性能及部分合作車企資料來源：地平線官網， 資料來源：地平線公眾號，202155BEV感知原型方案；20236上提出感知決策一體化”UniAD，建立了以全局任務為目標的自動駕駛大模Transformertoken的形式在特征層面按照感知-預測-決策的流程進行深度融合，實現了自動駕駛系統算法性能的全面提升。圖表31.不同模型可視化結果對比 圖表32.雙征程5重感知BEV方案應對城市典型場景資料來源：地平線公眾號， 資料來源：EV世紀，地平線為合作伙伴提供硬件參考設計及算法、基礎中間件、工具鏈、開發平臺等配套產品，助力芯AI芯片工具鏈具有“算法倉庫”（包括產品級算法、基礎算法和產品參考算法三類算法資源）、“芯片工具鏈”（包括量化訓練工具和浮點定點轉換工具）、“應用開發XStreamXProto兩套應用開發框架AI開發平臺AI開發者提供數據標注、訓練、優化、部署、則服務于智能駕駛專業開發者，集開發、集成、驗證三位一體，提供支持量產開發的分層框架與接口協議，開發者可基于標準化框架與接口進行靈活適配，同時整套接口與協議面向量產全流程，兼顧各個軟件模塊，做到了可兼容、易轉化，能夠快速提升應用集成和驗證效率，方便各模塊開發者高效協作。圖表33.“天工開物”開發平臺 圖表34.地平線整車智能開發平臺資料來源：地平線官網， 資料來源：地平線，高通：座艙芯片領軍者，智駕領域新拓展20201SnapdragonRide，其主要面向三大細分方向：L1/L2ADAS，面AEB、TSRLKA30TOPS算力；L2+ADAS，面向具備HWAAPATJA60~125TOPS算力；L4/L5級自動駕駛，面向在700TOPS算力。20231RideRideFlexMid、High、Premium三個級別，主2000Tops。L2+/L3級別駕駛輔助和自動駕駛全方位的需求。同時，面向視覺、中央計算和高性能自動駕駛需求，RideFlex還提供可擴展SoCArriver11Tier1Arriver駕駛策略解決方案打造自己的駕駛策略、泊車或駕駛員監測軟件棧和導航功能。圖表35.SnapdragonRideFlex系統資料來源：地平線公眾號，Stellantis馬丁、吉利汽車、比亞迪汽車、沃爾沃汽車、梅賽德斯-SnapdragonRideADASADSnapdragonRide的車型DHT-PHEVTier1SnapdragonRideADAS/AD系統。圖表36.高通汽車生態全球合作伙伴資料來源：汽車之心，Mobileye：老牌智能駕駛芯片供應商Mobileye2004EyeQ1-Q6等多款ADASOEM廠和Tier1廠商提供了“芯片+算法”軟硬一體化的ADAS視覺解決方案。MobileyeMobileyeMobileye也在一6EyeQKit圖表37.Mobileye系列芯片迭代信息芯片量產時間算力（TOPS）工藝（nm）應用車型EyeQ320140.25640特斯拉HW1、ModelS&X等EyeQ4L20181.128蔚來（E、E6EyeQ4H2018228理想One等EyeQ5L202147極氪001、EyeQ5H2021157寶馬iXEyeQ6H2023EyeQ6H2023347/EyeQUltra2025E1765/資料來源：Mobileye官網，1TOPSEyeQUltra2025Mobileye2016EyeQ52021001iX7nmFinFET工藝，EyeQ5High可實15TOPS算力，EyeQ5Mid4TOPS。EyeQ5采用專有的計算內核，針對包括深度神經網絡在內的各種計算機視覺、信號處理和機器學習任務進行了優化。同時，EyeQ5開始提供完整的軟（SDK）EyeQ5由多個獨立的計算機視覺引擎和用于算法冗余的深度網絡組成，可120800萬像素攝像頭的解決方案。20221月在國際消費電子展（CES2022）上，MobileyeEyeQUltra\EyeQ6L\EyeQ6H2024年、2025EyeQ6EyeQUltra。EyeQUltra是專為5nm67nmFinFET34TOPS算力。EyeQ6Lite是一種經過優化的一體式前風擋解決方案，旨在以較低功耗和高效率提供入門級和高級駕駛輔助系統（ADAS）EyeQ6High圖表38.EyeQUltra芯片 圖表39.EyeQ6L芯片資料來源：Mobileye官網， 資料來源：Mobileye官網，芯片開發和生產制造能力仍為核心競爭力廠商加速布局，智駕域控制器廠商競爭激烈Tier1.5Tier0.5模式一：主機廠委托代工域控制器。該種模式下域控制器的設計和研發由主機廠負責，而供應商負Wistron及偉創力代工。Tier1Tier1理想Mobileye及知行科技達成合作等。模式三：Tier1.5主攻域控制器基礎軟件。Tier1.5連接產業鏈上下進行開發，能夠適應Tier2TTTech與上汽旗下聯創汽車電子合資成立的創時智駕等企業。Tier0.5圖表40.Tier0.5的三種形態部分主機廠分拆旗下零部件板塊獨立發展

Tier1合資公司

芯片廠商轉型成為Tier0.5容自動駕駛和座艙，甚至嘗試與主機廠合作容自動駕駛和座艙，甚至嘗試與主機廠合作自動駕駛業務分成模式車電子吉利旗下億咖通英偉達DRIVEHyperion8.1平臺同時兼德賽西威與富奧股份一汽集團合資成立富賽汽駕駛和座艙跨域融合計算平臺成立域馳智能長城旗下諾博科技和毫末Mobileye與吉利達成戰略合作Veoneer尋求推出自動宏景智駕與江淮汽車合資上汽旗下聯創汽車電子智行資料來源：佐思汽研，國內外廠商紛紛布局智能駕駛域控制器領域?，F階段，智能駕駛域控制器參與者主要包括四類：1.GlobalTier12.Tier1供應商致力打造全棧解決方案，與OEM深度合作。3.自動駕駛域控制器軟件平臺廠商以軟件切入，實現通用和模塊化平臺。4.OEM廠商期望自研域控制器甚至芯片以掌握底層硬件自主權。圖表41.部分國內外芯片廠商代表企業 主要產品 推出時間 優勢 合作客戶Global供應商

采埃孚 ProAI 2021 靈活性高，適用于任何車型并支持L2到L5所有等級的自主 奇瑞或自動駕駛安波福 SVA 2020 改變了傳統汽車嵌入式軟件和硬件的解決方案，硬件和軟件相對分離,從而針對兩個系統進行相對獨立的升級大陸 ADCU 2018 模塊化分級式處理平臺，支持中央域模式的車輛拓撲結構，適合實現高度自動駕駛HAD中的各種應用廣汽偉世通 DriveCore 2018 靈活、模塊化、可定制，支持不同廠商的軟、硬件技術，允廣汽許汽車制造商自由選擇硬件與軟件、算法等與英偉達合作密切，具備規?；慨a經驗，基于英偉達Orin德賽西威 IPU04 2021

TOPS提升

小鵬、理想Tier1應商

經緯恒潤 ADCUII 2022 基于TITDA4平臺打造，是支持行車和泊車一體化的可量的車規級解決方案CPUAISoC

哪吒、一汽紅旗、江鈴、贏徹華為 MDC810 2021

硬件一體化調優，在時間同步、傳感器數據精確處理、多節點實時通信等方面處于領先水平

北汽極狐宏景智駕 ADCU 2021 持持、支持多傳感器冗余：攝像頭、激光雷達、毫米波雷達國內首款采用英偉達DriveOrin-XSoC的量產計算平臺，單芯

江淮汽車自動駕駛域

創時智駕 iECU3.1 2022RazorDCX

片算力高達254支持AVP城區駕駛等智駕功 智能，可接入幾十個高性能感知硬件可提供12路相機最高像素8MPixels的接入能力，8路車規級控制器軟件平臺廠商

中科創達

Takla 2022

以太網接口，并預留多路CAN/CANFD接口，能夠滿足智能駕駛對傳感器接入的需求搭配TITDA4，通過泊車與行車功能的集成以及傳感器的共東軟睿馳中央計算機

2021

L2+SOA軟件架構設OTA并面向開發者提供配套豐富的“開發者友好型”工具自主研發的FSD芯片和先進的EEA架構，帶來了線束革命，OEM廠商

特斯拉

CCM+區域車身控制器

2019

Model3整車線束的長度縮短到了1.5公里，FSD芯片實現完全自動駕駛小鵬 XPU自動駕智能控制單元

2020 4個域之間的交互壁壘，實現更深度的域融合資料來源：各公司官網，新浪汽車，騰訊網，新浪網，蓋世汽車，智能駕駛域控制器供應仍以國內Tier1廠商為主雖然頭部主機廠自研域控意愿較強，但受限于相關研發積累、資金限制及自身銷量等問題，自研難Tier1及方案為主，自身參與到開發中，一方面積累相關技術，另一方面優化軟硬件協同效果。國內主流Tier1Tier1L2+級自動駕駛以后，Tier1Tier1廠商的發展步伐。華為：智能駕駛全棧解決方案供應商作為國內Tier1MDC4用于礦區、用于高端車拉升品牌；MDC810Robotaxi620400+TOPS。圖表42.華為MDC產品參數 圖表43.華為MDC810資料來源：華為智能汽車發布會， 資料來源：華為智能汽車發布會，MDCMDC810性能強勁算400TOPSOS內核，調度時延<10us，平臺級時延<40ms。其異構計算能力MDCL4MDC基于標準化和平臺化的設計理念，實現軟硬件解耦，提供豐富的傳感器100+API,MDC20212021706/11個。圖表44.華為MDC610及810產品華為MDC610華為MDC810算力（TOPS）200+400+功耗（W）>64SOC8*昇騰310昇騰620資料來源：華為智能汽車發布會，MDCMDC工具鏈、MDCCoreSDK和車云協同開放平臺等開發者套件，很好地提升了開發效率。MDCAIMindStudio、APMMC、集成開發環境MDSMCDMVizCoreSDKTensorFlow、caffeAI1000+100+API20萬+2000萬+數據集，大幅提升訓練和仿真效率。圖表45.華為MDC配套工具資料來源：華為智能汽車解決方案，德賽西威：智駕域控領軍企業德賽西威專注于人、機器和生活方式的整合，前身為1986年成立的中歐電子工業有限公司，迄今已30One等國內外汽車制造商建立了良好的合作關系。德賽西威智駕產品全面豐富，滿足客戶多層次產品需求。公司與英偉達深入合作，智能駕駛域控制IPU01-04是德賽西威最早量產核心產品，主要用作環視及泊車控制器，出貨量已超百萬套；輕量級智IPU02已進入上汽、長城、通用以及造車新勢力等車企配套體系，適配國內中低價是高性能方案，基于英偉達XavierIPU03已在小鵬P7OrinIPU04已通ISO/SAE21434體系認證并在理想等客戶上實現規模化量產。受益于英偉達芯片的強大算力以及自身優秀的量產能力和規模化優勢，公司持續拓展產品矩陣和客戶群體，伴隨著國內L2、L2+級ADAS產品滲透率的快速提升，公司智能駕駛域控制器有望迎來爆發式增長。圖表46.德賽西威IPU系列域控制器比較產品算力（TOPS）SOC型號支持傳感器量產時間主要應用車型IPU01///2017/IPU024-32TDA4/2021上汽、長城、廣汽等IPU0330Xavier12*攝像頭2020小鵬P7、P5等16*高清攝像頭IPU04 254 OrinX資料來源：德賽西威官網，汽車之心，

5*毫米波雷達12*超聲波1-3個激光雷達

2022 L9智駕域控制器與英偉達深度合作，帶來高硬件性能及先發優勢。IPU03/IPU04依托于英偉達芯片的2020NVIDIAXavierIPU03自動L2ACC自適應巡航、車道居中、車道偏離預警等功能；作為德賽西威拳頭產品的IPU04，在算力、性能、端口、成熟度等方面有了跨越式發展，基于Orin508TOPS2000TOPS，算力高出IPU037L2L316路高清攝像頭，5個毫米波雷達，121-3個激光雷達。圖表47.德賽西威IPU03智駕域控 圖表48.德賽西威IPU04智駕域控資料來源：搜狐新聞， 資料來源：搜狐新聞，199210%夠較好匹配底層芯片，充分發揮其效能。德賽在打造域控產品平臺化實現快速復用的同時，依靠快速設計、驗證、量產的經驗和能力，針對車企不同車型空間結構設計差異、算法差異等進行相應適配滿足車企定制化需求，使公司相對于通用產品供應商競爭優勢明顯。大批量量產制造經驗帶來質量、成本、設計上的護城河。德賽域控產品歷經四代迭代已形成豐富產品矩陣，具有量產經驗，IPU03、IPU04大規模搭載小鵬P7、理想L9等旗艦車型，高搭載率和車型銷量充分證實域控產品的可靠性。同時德賽西威作為目前中國市場主要域控制器供應商，市占率較大，芯片采購量相比其他主機廠和Tier1更多。大批量采購能帶來一定的價格優惠，在芯片的供應端具有成本優勢。同時對于很多共用的芯片和零部件可以大量備貨，在部分客戶芯片等零件結構性短缺時候可以串貨，緩解客戶供應端的壓力。此外，德賽西威依托其市場地位，在與上游供應商合作時有更高的話語權，與部分芯片廠商有定制化產品，彌補通用芯片上的不足，使其產品更有競爭力。同步布局傳感器和智駕算法，域控產品協同優勢明顯。公司積極開展智能駕駛領域多維度、多渠道的協同共創，積極拓寬傳感器、智能天線、算法等領域布局，提供平臺化域控產品和系統級智能駕駛解決方案，進一步增強公司產品整體適配度和綜合競爭力。傳感器方面，已在智能駕駛相關傳感T-Box方面獲得市場領先地位，目前公司高清攝像頭、ADAS攝像頭已實現規模化量產，毫米波角雷達、BSD雷達均在多個客戶量產應用，同時4D及國產化雷達方案已完成產業技術布局；5G+V2XT-BOX+2022年獲OEM多款車型的出海業務。L1L4+Orin芯片的定制算法理解獨到，可以為下游整車廠提供底軟技術支持，使其具備更好的競爭優勢。公司通過上述全棧布局形成智駕域控領域全套解決方案，打造出智駕域控制器+傳感器+軟件算法+5G-V2X”產品矩陣，協同優勢明顯。圖表49.德賽西威智能駕駛整體解決方案資料來源：德賽西威2022年報，經緯恒潤：高性價比智駕方案供應商智能駕駛研發起步早，具備不同等級解決方案。2010年起投入研發智能駕駛產品,經過持續ADAS+ADCU+HPC的完整平臺化產品解決方案系列，能夠滿足不同等級智能駕駛功能需求。公司前向ADAS系統是公司智能駕駛業務的核心產品，該產品整合了MobileyeEyeQ4InfineonAURIX?高算力平臺，實現了自適應巡航控制、車道保持輔助等多項功能。2016年，公司自主研發的先進輔助駕駛系統（ADAS）RX5，實現公司自動駕駛產品首次量產的同時打破了國外零部件公司在該領域的壟斷地位。截至2021年ADAS產品已配100（ADCU）ADCUMobileyeEyeQ4及InfineonTC-297TA芯片，能夠實現自動駕駛等高級別自動駕駛功能，支持毫米波雷達、ADCUL2+級智能駕駛要求，推出了一系列低成本、中低算力的行泊車一體解決ADCU圖表50.經緯恒潤ADAS產品主要客戶 圖表51.經緯恒潤智駕域控產品迭代歷程資料來源：經緯恒潤官網， 資料來源：經緯恒潤招股說明書，智能駕駛高性能計算平臺持續投入。20233NXPSoC高性能平臺（CCP）ClassicAUTOSARLinuxAdaptiveAUTOSAROTA升級、SOA服務等功能，支持整車廠用戶持續快速迭代應用軟件，使得產品能夠提供中央網關、車身及舒適控制、新能源整車動力控制、整車全量數據采集、SOAASIL-D功能安全等級要求。同時支持公司自研或客戶定制的人工智能感知算法、路徑規劃和控制方案，實現在高速公路、城市道路、停車場等場景下安全、精準、穩定的自動行駛。該產品目前已配套滴滴、合眾汽車、一汽解放等客戶。圖表52.經緯恒潤中央計算平臺（CCP）產品架構 圖表53.經緯恒潤中央計算平臺（CCP）產品功能資料來源：經緯恒潤新品發布會， 資料來源：經緯恒潤新品發布會，積極開拓單車智能解決方案，產品協同效應顯著。經緯恒潤智駕產線具備向上集成完整智能駕駛方案的軟硬件產品基礎，是目前國內少數能夠提供智駕全棧式解決方案的供應商，其智駕解決方案中智駕算法、攝像頭、毫米波雷達、智能網關控制器、高精定位系統等域控核心配套產品均為自研。ISP在各種復雜光照環境下給予駕乘者高質量視覺體驗，同時大幅提升感知算法的識別速率和準確率，LRR6104D水平和俯仰高分辨能力）、超遠距離探測能力和豐富的點云信息（單幀點云>10K）。AIAILMUL2+DOTA/FOTA升級，目前已應用于上汽、紅旗、長城等客戶車型。通過上述協同布局，公司形成的系統級智能駕駛解決方案技術自主，能夠充分發揮協同效應進一步降本增效，為客戶提供更高性價比智駕產品。圖表54.經緯恒潤單車智能解決方案 圖表55.經緯恒潤AI感知算法效果示例資料來源：經緯恒潤官網， 資料來源：經緯恒潤官網，中科創達：領先的智駕操作系統供應商完善產業協同布局，發力智能駕駛賽道。中科創達以智能操作系統為核心，聚焦場景需求，持續布全景環視系統智能泊車AVP（無人代客泊車HPC軟硬件平臺。圖表56.暢行智駕智能駕駛中間件RazorWareX1.0資料來源：暢行智駕，公司利用自身技術積累，積極布局智駕相關操作系統和云端平臺。目前公司正在開發ThunderAutoSmartDrive。該智能駕駛輔助系統包含硬件抽象、軟件ADASADAS問題。2022年中科創達自動駕駛子公司暢行智駕獲高通創投、立訊精密投資。20229SnapdragonRideSA8540P芯片，暢行智駕開發RazorDCXTakla60TOPS算力、128MPixels的接入能CAN/CANFD820234SnapdragonRide平臺的高階智駕控制器RazorDCX4nmSOC，SnapdragonRide?50-100TOPS7V5R12USS11V5R12USSCAN/CANFD8路車規級以太網接口，滿足不同等級智能駕駛對傳感器接入的需求。實現記憶泊車、L2.9L3L4圖表57.RazorDCXTakla智能駕駛解決方案 圖表58.RazorDCXPantanal智能駕駛解決方案資料來源：暢行智駕， 資料來源：暢行智駕，大疆：低成本NOA方案優質供應商2023432TOPS7V/9V強視覺在線實時感（3TPS/（TOP）在內的L2+智能駕駛功能。同時，該純視覺輔助駕駛系統也支持擴展毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達、高精度地圖等傳感器，增強系統的安全冗余。該方案基于當前對智能駕駛系統成本約束，結合當前智能車電子電氣架構演進水平，以及中國市場對智能駕駛真實需求，具備算力門檻低，算法扎實、功能豐富、傳感器配置簡潔高效、可拓展性強200TOPSL2+目前，該智駕解決方案目前已處于可用狀態，正與合作車企積極推進量產。圖表59.大疆智駕7V配置方案 圖表60.大疆智駕9V配置方案資料來源：大疆車載， 資料來源：大疆車載，均勝電子：智駕域控積極布局，產品覆蓋豐富均勝電子持續發力智能駕駛系統，多渠道布局智駕域控。均勝電子加快研發新一代高算力智能駕駛20228OrinOrin（AD域控制器）L2++NOA功能、AVP2024年5SnapdragonRide第二代芯片平nDriveH200TOPS，基于軟硬件深度融合的行泊一體設計，L2++L4HPA、NOP、HWA等自動駕駛場景。同時其雙芯片結構可提供同級別全冗余平臺的最優性價比解決方案，在散熱處理上提供行業領先方案，高配版本采用水冷散熱設計，低配版采用風冷設計，較好解決散熱問題。圖表61.均勝電子自動駕駛域控制器nDriveH資料來源：均勝電子，2021820235月均聯智芯片+參考算法+開發工具積累，與地平線共同推進高級輔助駕駛（ADAS）、自動駕駛、智能人機交互等領域的產品開發，加速自動駕駛解決方案的量產；同時公司依托公司智能汽車技術研究院在人工智能的技術儲備和前瞻研發優勢，加快研發新一代高算力智能駕駛域控制器等產品，目前在此領域已獲批及在批專利逾50APOC（驗證測試），為公司后續獲取客戶量產項目的定點提供堅實支撐。圖表62.均聯智行AD/CCU/區域控制器產品規劃資料來源：佐思汽研，東軟睿馳：全鏈條國產化，“軟件定義汽車”可信賴合作伙伴東軟睿馳發力行泊一體域控，實現全鏈條國產化打通。5系列芯片，構建了國內首個全國產自動駕駛域控制器平臺，實現國產化芯片、算法、軟件、硬件從研發到量產應用全方面全鏈條打通。同時，基于該平臺打造的高性能行泊一體域控制器X-Box4.0L2++X9U128TOPS，（HPA）（RVM）40余項功能，8M攝像頭、4D點云毫米波雷達和激光雷達、DSI3超聲波雷達的接入，能夠有效實現對各類異形和未知障礙物的精準感知和避讓。X-Center2.0，采用SOACAN域控”到中央計算的跨越。圖表63.東軟睿馳行泊一體域控X-Box4.0資料來源：東軟睿馳，截至目前，市場上出現大量行泊一體智駕域控產品，除上述案例以外，其余廠家如地平線推出了與HorizonMatrix?Pilot3.0BESTdrive；宏景智駕推出ADCU高級別自動駕駛域控；同時國際廠商大陸集團、博世、采埃孚等傳統Tier1際巨頭面臨技術成熟度不足、產品工程、轉型困難等問題，短期內仍難以形成有效市場競爭力。我Tier1優勢、客戶覆蓋度廣優勢，并且能夠充分發揮上下游協同優勢深入參與主機廠產品研發過程，精確理解用戶需求并不斷完善自我產品生態，預計在將來仍會保持較大的市場份額。少數頭部主機廠選擇自研+代工模式車企對于堅持智駕域控自研的考慮，無外乎成本、核心技術及供應鏈穩定、產品亮點和差異化等幾HiEV大蒜粒車研所測算，從資金成本考慮，當前智駕域控中硬件占總成本的2002G9大致花了兩年時間，因此如果能將硬件乃至整個域控方案掌握在自己手里，將有效降低車企成本提升產品競爭力；同時如果車企意圖將智能化打造為自身標簽，自研與車型更為匹配的域控產品將會是更好選擇，自研域控將會提高系統的軟硬件協同能力并減少芯片算力耗費，同時車企將擁有完整的開發工具鏈，在算法升級、驅動更新上將更為及時。因此，對于有一定實力和愿景的車企而言自研域控無疑具有很強的吸引力。202320%90%，在汽車市場競爭愈發激烈的當下，大部分廠商穩定Tier1研域控的時間成本和缺乏經驗帶來的技術問題難以短時間內解決；域控的規模量產商用和與之相關的軟件生態形成也很難依靠一家自研而成。雖然理論上自研極具優勢，但主機廠前置成本較高并且難以依靠車型銷量制勝，有意愿自研的廠商仍為少數。圖表64.知行科技近三年營收及研發投入(億元)1.80.61.80.61.00.5 0.4121086420

13.32020年 2021年 2022年營業收入 研發投入營業收入 研發投入資料來源：知行科技招股說明書，對于規模巨大的極少數頭部廠商而言，自研優勢明顯。將域控技術掌握在自己手里不但可以控制整體成本也可以確保核心技術及產品供應鏈穩定；其次自研與車型更為匹配的域控，將有助于車企打造差異化競爭力，定制更多個性化功能，使需求與研發結合更為緊密，從長遠來看將會提升車企核心競爭力。而外購或合作開發對于眾多中小廠商或許更為友好，中小廠商自研能力薄弱并且車型銷量不足以覆蓋自研成本，但依托成熟的供應鏈系統，中小廠商可以在有限的預算范圍內，快速、低成本外購相對高性價比的整體解決方案，使產品實現一定的智能駕駛功能并滿足中低端自動駕駛需+Tier1Tier1廠商仍將占據供應鏈核心地位。特斯拉：智能駕駛全棧自研領導者2020FSD，實現了從芯片開發到底層架構到軟件開發的整體編輯能力。硬件系統HW3.0基于特斯拉自研FSD144TOPS,該芯片采用三星14nm12CPU、1GPU、2航駕駛（NOA）、自動變道、交通信號識別、停車標志識別、城市道路自動輔助等高階智駕功能；HydraNetBEV+transformer感知算法、占用網絡技術、數據處理融入時序特征、圖像特征級融合等方案，提升了智駕系統感知精確性、復雜環境魯棒性，至今仍為行業標桿。根據推特博主“greentheonlyModelYModelS/XHW4.0ModelX/YFSD4nm工藝；CPU核心增20個；GPU、TRIP23NPU32MBSRAM，用于存儲3倍左右。傳感器方案也有一定改進，在堅持視覺方4D毫米波雷達做為安全冗余，提升感知系統的精準度和安全性。圖表65.特斯拉HW3.0與HW4.0接口對比（右邊為HW4.0）資料來源：汽車之心，小鵬：域控自研+代工模式，軟硬件更加適配域控硬件自研設計，有效提升軟硬一體化水平。2020年小鵬發布搭載有自研智駕系統XPILOT的P7XavierIPU03G9X-EEA電子電氣架構+XNGP智能駕駛輔助系統+XmartOSXNGPOrinXNGP233月正XNGP將具備全場景智能輔助駕駛NOA2Orin508TOPS，搭配31VPA-L停車場記憶泊車增強版等XNet4D信息，大大提升智能輔助駕駛，尤其是面對城市復雜場景時的感知、預判、決策、執行的能力和效XNet27611小600倍。圖表66.小鵬XNGP智能輔助駕駛系統 圖表67.小鵬XNet視覺感知神經網絡資料來源：汽車之心， 資料來源：汽車之心，投資建議近年來智能駕駛滲透率快速提升，帶動域控制器搭載量快速增長。隨著低算力域控價格不斷下探、消費者對智能駕駛功能需求的不斷提升，基礎L2功能成本下探，中低算力方案搭載率快速增長；頭部廠商智駕水平持續提升，城市NOA覆蓋范圍擴大，高算力域控需求仍然旺盛。我們推薦德賽西威（與英偉達深度合作，高算力產品表現出色）、經緯恒潤（中低算力域控重要供應商）、均勝電子(安全業務毛利率改善，智駕域控全面布局)，建議關注科博達（車燈迅速放量，智駕及底盤域控不斷拓展）。德賽西威：智能駕駛領先企業，產品矩陣持續完善本土域控制器龍頭企業，深度聚焦智能座艙、智能駕駛及網聯服務。德賽西威前身是由飛利浦汽車音響、香港金山、惠州市工業發展總公司(德賽集團前身)1986年成立的中歐電子工業有限公司。1999年曼內斯曼威迪歐收購香港金山股份，2001年西門子收購曼內斯曼威迪歐，2002年更名為西門子威迪歐汽車電子（惠州）有限公。20103VDO全部股份，正式更名為“惠州市德賽西威汽車電子有限公司”，2016年開始布局智能駕駛產品。芯片產品矩陣持續完善，智駕業務逐步放量。公司智能駕駛與英偉達深入合作，成為其中國大陸緊Tier1供應商，2023H1智能駕駛業務銷售額和新項目訂單規模繼續保持增長，營收同比增IPU01、IPU02、IPU03、IPU04IPU04搭載英偉OrinIPU02將推出更多新方案，適配國內車市中低價位區間車型細分市場，目前已獲得多個項目定點，即將實現量產。隨著汽車智能化變革的深入，公司智能駕駛域控制器業務有望持續放量。智能網聯產品引領國內市場，組織變革持續優化。公司第三代智能座艙域控制器已在理想汽車、奇瑞等眾多客戶的車型上配套量產，第四代智能座艙域控制器已獲得多個項目訂單，更多差異化座艙域控方案以及車身域控制器、ARHUD、電子后視鏡等新產品陸續推出；藍鯨系統、數字鑰匙及軟SmartSolution2.0ICPAurora+iBCM、全息技術、全場景智能藍鯨生態系統、曲面雙聯屏、AR-HUD技術解決方案、智能電子后視鏡等公司最新產品2023業務增長迅速，業績穩步增長。伴隨公司產品的量產及規模化及戰略規劃的逐步落地，公司營收及利潤自2020年快速回升，實現逐年穩步增長，2022年公司營業收入首次突破百億大關，實現營收149.311.82023年前三季度公司實144.743.1%9.638.7%，并且公司智能座艙、智能駕駛、網聯服務三大業務持續放量以及汽車智能化深入發展，公司營收有望繼續提升。圖表68.德賽西威2020~2023前三季度營業收入 圖表69.德賽西威2020~2023前三季度歸母凈利潤（億元）40.895.740.895.727.46843.1144.7149.314012010080604020

56.1

60.050.040.030.020.010.0

（億元）5.28.35.28.360.89.642.177.411.838.712108642

90.080.070.060.050.040.030.020.010.002020 2021 2022 2023

0.0

02020 2021 2022 2023

0.0營業收入 同比(%) 營業收入 同比(%)歸母凈利潤 同比(%)資料來源：同花順iFinD， 資料來源：同花順iFinD，經緯恒潤：“三位一體”協同發展，智駕域控持續推進20032004200620072010年開始智能駕駛相年進入高級別智能駕駛業務領域，2021年無人駕駛智能集卡在唐山港、日照港實現了無安全員的運營服務。L0L4ADCUL2L320233NXP新一代多核異構SoC（CCP）發布,ClassicAUTOSAR軟件架構,支持整車廠用戶持續快速迭代應用軟件，SOA車ASIL-D功能安全等級要求,目前已配套滴滴、合眾汽車、一汽解放等客戶。持續加大研發投入，加強行業競爭優勢。經過長期的積累，公司在電子產品、解決方案及研發服務和高級別智能駕駛整體解決方案形成了豐富的技術積累，并在此基礎上持續加大研發投入力度。公司具備全棧式解決能力，包括硬件（硬件與機械結構）、底層軟件、操作系統與中間件、核心算法L3ASIL-D標準。SoC主營業務持續放量，業績規模穩步增長。伴隨著公司電子產品、研發服務與解決方案、高級別智能2022年40.323.5%2.459.3%。2023前三2023前三季度共實28.66.0%，實現歸母凈利潤-1.4194.5%，預計隨著后續季