摘要：隨著全球新一輪科技革命和產業變革的蓬勃發展，汽車正在與能源、交通、信息通信等眾多領域加速融合，電動化、智能化等均為行業主流趨勢。而芯片也作為半導體技術的代表被融入到汽車系統中，帶動汽車芯片的需求量和價值量提升，引領產業的煥新成長。為了方便后續理解，我們將在下文中就汽車芯片這個子行業的一些基礎內容，進行梳理與概述。?
智能駕駛SoC是智能駕駛汽車的“中樞大腦”，對智能駕駛汽車至關重要。目前L2級智能駕駛已成為主流方案，L3級智能駕駛正走向落地。智能駕駛汽車市場空間廣闊，預計到2030年滲透率將保持持續增長。汽車的智能電動化，使得車用SoC芯片成為汽車芯片設計及應用的主流趨勢，從而有望達到千億市場規模。智能駕駛SoC是智能駕駛汽車的“中樞大腦”，對ADAS、ADS汽車的性能至關重要。全球和中國的ADAS SoC市場預計到2028年將達人民幣925和496億元；全球和中國的ADS SoC市場預計到2030年將達人民幣454和257億元。智駕SoC芯片賽道的主要參與者包括英偉達、Mobileye、高通、華為、地平線和黑芝麻智能等。
汽車芯片：電動化、智能化驅動車載半導體量價齊升?
汽車芯片，根據功能劃分，汽車芯片主要可以分為四類：主控芯片、功率芯片、傳感器芯片和其他芯片（圖表 29）。其中，主控芯片包括計算芯片和控制芯片，屬于集成電路，主要用于信息處理、計算分析及決策；功率芯片屬于分立器件，主要對電能進行轉換，對電路進行控制；傳感器芯片主要負責感應汽車運行工況，并將信息轉換為電信號。?
作為汽車電子系統的核心組件，汽車芯片被廣泛應用于現代汽車的各個方面，負責控制和管理車輛的各種功能。從引擎控制到車載娛樂系統，從安全系統到自動駕駛技術，其重要性不言而喻。目前，汽車芯片更是成為新能源車智能化產業發展的核心，使用范圍涵蓋車身、儀表/信息娛樂系統、底盤 /安全、動力總成和 ADAS 及自動駕駛系統五大板塊（圖表 30）。?
據《黑芝麻智能招股書》，2023年全球汽車芯片市場規模估計約為人民幣3,550億元。隨著汽車電氣化及智能化的持續發展，對更高芯片使用率及更佳性能的需求不斷增長。隨著持續進行開發及需求不斷增長，預計于2030年前，全球汽車芯片市場將超過人民幣6,000億元。
相比于消費級和工業級芯片，車規級芯片具有工作環境更惡劣、容錯率更低、使用壽命要求更長、供貨生命周期更久等特點，必須能夠承受日常使用嚴酷和極端的溫度、濕度、機械振動、沖擊及車輛的復雜電氣和電磁環境。例如，車規級芯片需要適應-40℃到 150℃的溫度范圍，一般的設計壽命為 15 年或20 萬公里。
前文所述的嚴苛規格條件，共同決定了汽車芯片需要進行一系列復雜嚴格的測試認證流程，確保其達到車規級的相關要求后，才可以進一步投入量產環節。所以在某種意義上，汽車芯片也可以被定義為“質量標準達到車規級，可應用于汽車控制的芯片”，這也是其區別于消費級和工業級芯片的難點和技術門檻所在。芯片車規認證標準通常包括以下三個維度的管控：?
質量管理標準IATF 16949：汽車設計、開發和生產質量管理體系的標準規范。在內容上涵蓋產品安全、風險管理和應急計劃、嵌入式軟件要求、變更和質保管理和二級供應商管理。對于車載芯片產品，從芯片設計到流片，再到規模化生產都需要遵循這套管理體系。
可靠性標準 AEC-Q100：車規級元器件通用的可靠性測試標準，也是汽車行業零部件供應商生產的重要參考指南。車規級芯片需通過 AEC-Q 測試，不同的半導體器件對應不同的測試類型，且所處的汽車部件不同也需通過不同等級的測試。
自首次發布以來，AEC-Q100 經過多次修訂，2023 年 8 月 J 版測試認證標準文件發布。這也是目前芯片公司開展 AEC-Q100 測試認證所沿用的最新標準要求，其中包括 7 大項測試內容：加速環境應力測試、加速壽命測試、封裝檢驗測試、晶圓可靠度驗證、電氣特性驗證、缺陷篩選測試和腔體封裝完整性測試。
功能安全標準 ISO 26262：一項專門針對汽車電子系統的功能安全性制定的國際標準。該標準涵蓋了芯片的全生命周期的功能安全要求，包括項目需求規劃、設計、晶圓制造，最后到封裝測試的全過程。旨在降低芯片在使用中發生故障的風險，以確保這些安全關鍵型設備符合在汽車中使用的要求。
由于汽車半導體產品進入車企供應鏈需要經過包括上述三個標準在內的一系列測試認證，認證周期長，存在較高壁壘。同時車企考慮到產品穩定性和測試驗證成本，在同一車型的產品生命周期中，一般不會隨意更新供應商。?
工藝制程?
相較于消費電子產品，車規級芯片出于對安全性及穩定性的更高需求，主要使用成熟制程。需要注意的是，雖然目前汽車芯片仍以成熟制程居多，但考慮到智能化背景下，汽車搭載的功能愈加豐富，信息數據體量規模與日俱增，對主控芯片的計算性能提出更高要求；疊加車企對降本增效真實需求的持續增強，芯片廠商也在不斷追求更低制程以實現性能提升與成本降低。?
MCU（Microcontroller Unit，微控制單元）、CIS（CMOS Image Sensor，CMOS圖像傳感器）、顯示驅動 IC、MEMS（Micro Electro Mechanical Systems，微機電系統）傳感器等產品，對制程工藝的需求并不高，一般基于成熟制程（28nm 以上）；
智能座艙、智能駕駛等場景所需要的 AI 芯片、主控 SoC（System on Chip，單片系統）、GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）則在持續追求先進制程（28nm 以下），以實現計算性能和成本的突破。
智駕SoC芯片：智能駕駛汽車的中樞大腦
2.1 智能駕駛SoC是智能駕駛汽車的“中樞大腦”，對ADAS、ADS汽車的性能至關重要。
? 智能駕駛SoC是一種專為智能駕駛功能而設計的SoC。通常集成到一個攝像頭模塊或一個智能駕駛域控制器中，作為智能駕駛汽車的“中樞大腦”。智能駕駛功能一般涉及感知、決策及執行三個層面。智能駕駛SoC用于決策層，負責將來自感知層傳感器的數據處理及融合，然后代替人類駕駛員作出駕駛決策。
? 智能駕駛SoC及解決方案行業產業鏈：主要包括半導體制造商、智能駕駛SoC及解決方案供應商及終端應用。
? ADAS SoC市場空間：近年來ADAS SoC市場快速擴展。根據弗若斯特沙利文，2023年，全球及中國ADAS SoC市場分別達人民幣275億元及人民幣141億 元；全球ADAS SoC市場預計到2028年將達人民幣925億元，2023年至2028年的復合年增長率為27.5%；中國ADAS SoC的市場規模預計到2028年將達人民幣496億元，2023年至2028年的復合年增長率為28.6%。
由于具備更先進的自動駕駛能力及復雜的功能，ADS SoC通常比ADAS應用的SoC價值量更大。根據弗若斯特沙利文，預計到2026年全球ADS SoC市場將達人民幣81億元，到2030年將達人民幣454億元。按ADS汽車銷量計，中國有望成為最大的市場。預計到2026年及2030年中國ADS SoC市場將分別達人民幣39億元及人民幣257億元。
2.2?智駕SoC芯片：智能化程度升級，智駕芯片算力需求提升
智能化程度升級，智駕芯片算力需求提升。
? 智駕SoC芯片是高等級智能駕駛實現過程中智能駕駛汽車的“中樞大腦”，需要統一實時分析、處理海量的數據與進行復雜的邏輯運算，因此對其計算能力的要求非常高。目前智駕的SoC通常需要將CPU與GPU、FPGA、ASIC等通用/專用芯片異構融合、集合AI加速器的SoC芯片將大規模應用，實現大量數據的并行計算和復雜的邏輯功能。隨著智能化程度升級，智駕芯片算力需求也持續提升。
? 小算力SoC芯片:算力通常為2.5-20 TOPS。當前智能駕駛L0-L2級別功能目前已經在乘用車型中實現量產應用，車型售價區間一般為10-15萬元，為追求高性價比，主要搭載小算力SoC芯片，產品形態主要為前視一體機或者分布式的行車或泊車控制器方案，部分車型可提供高速 NOA 功能。
? 中算力SoC芯片：算力通常在20-80 TOPS。所搭載車型售價區間一般為15-25萬元，支持實現的產品形態主要為輕量級行泊車一體域控制器方案；在功能上，通常能實現高速NOA、城市記憶NOA和記憶泊車等功能，部分車型或可提供城市NOA功能。
? 大算力SoC芯片：算力通常在80 TOPS以上。隨著L3及以上級別自動駕駛的成熟，在通往高階智能駕駛功能的發展過程中要新的算法（Transformer+BEV+OCC）和更先進的整車EE架構（中央計算+區域控制）去實現，而這都需要更大算力SoC芯片來支撐。
2.3 智駕SoC芯片：自研IP、工具鏈、AI訓練平臺等構筑芯片廠商差異化優勢
除了堆算力外，自研核心IP、完善開發工具鏈、以及布局AI訓練平臺等是各大SoC廠商構筑差異化優勢的重要抓手。
? 自研核心IP：在芯片設計中，異構IP的配置非常重要，自動駕駛SoC芯片商均不斷加強核心IP研發以保持關鍵競爭力。例如，英偉達將現有的以GPU為主的產品路線升級為“GPU+CPU+DPU”的“三芯”戰略，在CPU和DPU方面均有布局；國內的黑芝麻智能推出了自主開發的兩大核心IP——NeurallQ ISP圖像信號處理器和深度神經網絡算法平臺DynamAI NN引擎。
? 完善開發工具鏈：SoC芯片的開發工具鏈至關重要，形成開發者生態圈，才能構建長期可持續的競爭能力。例如，地平線為J5提供了一套完整的邊緣計算平臺算法落地解決方案，提供了豐富的開發工具、示例以及內置了大量算法模型的模型發布物，以便于提高開發效率，和在地平線計算平臺上快速部署自研算法模型。
? 布局AI訓練平臺：自動駕駛數據集對于訓練深度學習模型和提升算法可靠性至關重要。SoC廠商紛紛推出了自研的AI訓練芯片和超算平臺，特斯拉推出了AI訓練芯片D1和Dojo超算平臺，將用于特斯拉自動駕駛神經網絡的訓練。此外訓練算法模型產品也愈發重要，包括2D標注、3D點云標注、 2D/3D融合標注、語義分割、目標跟蹤等，如英偉達Drive Sim自動駕駛模擬平臺、地平線“艾迪”數據閉環訓練平臺等。
車規級芯片芯片行業格局：
國內汽車芯片廠商在大部分領域實現了從 0 到 1 的突破
中國的汽車芯片廠商在大部分領域實現了從 0 到 1 的突破，開始在部分細分領域嶄露頭角，但產業基礎羸弱、產品類別少、芯片性能較差的問題仍未完全解決，整體國產化率不足 10%。在銷售端，中國汽車半導體市場銷售額逐年走高，現已躋身最大的單一國家半導體市場，也是全球第二大的汽車半導體產品消費地區。IDC 數據顯示，2023 年中國以 137 億美元的收入規模，占據全球汽車半導體 20.3%的市場份額。?
從具體玩家的角度來看，汽車芯片各細分市場的集中度普遍較高，全球的汽車芯片巨頭也在各自的細分賽道展現出強勢地位。按照 Semiconductor Intelligence 的統計測算，2023 年全球汽車半導體市場 Top 5 的廠商，占據了超過 50%的市場份額。其中，英飛凌憑借其在整個汽車芯片市場以及功率半導體領域中的領導地位，以 13.7%的市場份額領先；緊隨其后的是恩智浦（NXP）和意法半導體（ST），份額分別為 11.2%和 10.6%；德州儀器（TI）和瑞薩電子則分別占據了 8.9%和 7.0%的份額。全球車用芯片約 80%以上的供應量掌握在這些國際 IDM（Integrated Device Manufacturer，整合元件制造廠商）手中。?
另外，隨著市場對大算力計算芯片的需求日益增長，高通、英偉達等逐漸在計算芯片市場占據主導地位。而博世、大陸等燃油車傳感器巨頭和安森美、豪威、泰科電子等新興傳感器頭部廠商，則共同主導著汽車傳感器芯片市場。?
從行業垂直細分領域來看，隨著新能源汽車和智能網聯汽車的快速發展，汽車電子化和智能化程度日益提高，對車規級芯片的需求呈現快速增長態勢，使得汽車成為拉動半導體行業增長的重要應用領域之一。?
從市場規模的維度，2023 年全球汽車半導體市場規模約 674 億美元。IDC 預計到 2027 年全球汽車半導體市場規模將超過 880 億美元，半導體企業在汽車產業鏈中的關注度和重要性進一步提升。
從出貨數量的維度，IC Insights 數據顯示，在 2021 年全球汽車芯片出貨量同比增長 30%、達到 524 億顆后，2022/23 年依然保持著超過 10%的增速（圖表 41）；預計到 2030 年全球汽車芯片需求量將超 1,000 億顆。?
雖然汽車市場整體的增長已趨于平穩，但隨著汽車電動化和智能化的進程不斷推進，對各類芯片的需求正在日益增加，其中包括對更高使用率及更佳性能的需求也隨之不斷增長，帶來單車芯片用量和單芯片價值量的雙擊向上，帶動整車芯片價值總量的明顯提升，為汽車半導體行業帶來新的增長機遇。隨著單車半導體價值的不斷增長，半導體企業在汽車產業鏈中的關注度和重要性也將進一步提升。?
汽車電動化提升單車芯片用量?
從單車角度而言，中國汽車工業協會統計，傳統燃油車所需芯片數量為 600-700 顆；新能源車和具備輔助駕駛功能的汽車，該需求則將提升至 1,600 顆 /輛；而更高級的自動駕駛汽車，芯片需求量將有望超過 3,000 顆/輛。SIA 統計結果則顯示，現代汽車或擁有 8,000 個甚至更多的半導體芯片和 100 多個
電子控制單元。疊加新能源車銷量的自然增長，汽車芯片總量成長空間廣闊。另外，據德勤統計，至 2025 年，受益于新能源汽車電池管理及電動動力總成對電子元器件的需求，汽車電子元器件BOM 價值將顯著提升（圖表 46）。?
汽車智能化推高算力需求，帶動芯片價值量攀升?
在芯片用量上，以智能化中重要的應用自動駕駛為例，其級別越高，所需的傳感器數量越多，傳感器芯片用量也隨之水漲船高。根據德勤統計，L3 級別自動駕駛平均搭載 8 個傳感器芯片，而 L5 級別自動駕駛所需傳感器芯片數量則提升至 20 個。參考億歐智庫的測算，2025 年智能電動車平均單車芯片搭載量將達到 2,072 顆，與傳統燃油車逐漸拉開距離。?
在芯片價值量上，車輛所需處理與儲存的信息量也與自動駕駛技術成熟度正相關，而半導體價值量又與車輛系統的處理能力正相關。如智能傳感器， L2 級別的單車半導體價值量約 160-180 美元；升級至 L2+級，則是 280-350美元/車；再到L4/5 級，價值量則會進一步提升至 1,150-1,250 美元/車以上。?
芯片三大發展趨勢：
跨域融合、主機廠或以多種方式向上游布局、國產替代空間大
4.1 發展趨勢：單芯片實現跨域融合將成為未來的主要技術趨勢
目前主流車企的電子電氣架構多處于從功能域邁向跨域融合的階段，目前硬件方面的跨域融合主要還是集中在控制器層面。我們認為，作為支撐跨域融合的核心器件，通過單芯片方案實現芯片層面上的跨域融合將成為未來的主要技術趨勢。
? 跨域計算：是指用單顆芯片實現原本需要多顆芯片才能實現的功能。跨域融合的芯片產品不僅能帶來智能化功能的進一步提升，同時，由于僅用單顆芯片就能實現原本需要多顆芯片才能實現的能力，跨域融合也能有效降低成本和功耗。
? 目前，英偉達、高通、芯馳、黑芝麻等芯片廠商都已有跨域融合相關芯片的布局和產品。支持跨域融合功能的英偉達的Orin和高通的8295芯片已經量產，更高算力的英偉達Thor和高通Snapdragon Ride Flex芯片預計將于24-25年實現量產，國內芯馳和黑芝麻也發布了旗下的跨域融合芯片產品。我們預計從2024年起，跨域融合芯片和功能有望加速量產落地。
4.2 發展趨勢：國產替代空間大,國內供應商有望脫穎而出
我們認為，智能駕駛SoC芯片賽道目前國產化率較低，國產替代空間大。隨著國產智駕SoC芯片的量產，國內供應商有望憑借性價比優勢和服務好響應快的本地化優勢逐漸脫穎而出。
? 地平線、黑芝麻智能等國內供應商的量產SoC芯片，與國際主要競爭對手Nvidia設計的量產產品相比，從參數上看已經具備了競爭的能力。
? 根據地平線招股書，公司的產品相比較于以色列的公司A，在開放性、系統運算效率、服務及響應度、性價比等方面已經具備了一定的競爭優勢。
? 國內供應商的業務模式高度靈活，本地化優勢強。國內的供應商通常均允許客戶在從算法到軟件和開發工具再到處理硬件的全棧產品中選擇任何解決方案或任何組件組合，可滿足客戶多樣化及定制化客戶需求的能力。本土供應商通常均能夠提供附加服務，包括為汽車OEM及一級供貨商提供聯合軟件研發及咨詢服務以及圖像調優服務，服務好且響應迅速。
4.3 發展趨勢：主機廠或以多種方式向上游布局，能否具備規模效應是關鍵
我們認為，綜合掌握產業鏈主動權、降低成本、提升性能多個維度的要素，主機廠或以多種方式向上游布局，但能否具備規模效應是關鍵。
? 特斯拉自2019年起開始使用自研的FSD芯片；蔚來、小鵬、理想均選擇跨界自研智駕SoC芯片，以實現從硬件到軟件、從芯片到算法的全棧自研；包括吉利、比亞迪、長城、上汽等眾多主機廠都通過入股芯片公司的方式，戰略布局智駕芯片賽道。
? 我們認為，車企是否選擇自研智駕芯片，以及在芯片賽道的參與深度，是綜合考慮掌握產業鏈主動權，in-house降低成本，與自研的算法有更高軟硬件配合度從而提升性能等多個維度的要素。
? 而考慮智駕SoC芯片的算力和制程要求在持續提升，芯片層面的艙駕融合等發展趨勢進一步提升了智駕SoC芯片的研發難度，IP授權、流片、測試、人員研發等費用將不斷提升，因此能否具備規模效應分攤成本是主機廠是否選擇自研智駕SoC芯片關鍵。
自研：特斯拉自研AI芯片D1，自建超算中心Dojo
特斯拉自研AI芯片D1以及自建超算中心Dojo，以支撐Grok 3、FSD、擎天柱機器人等超大規模人工智能訓練需求。
? 2021年特斯拉在AI Day上發布D1芯片，D1擁有500億晶體管，具備了強大和高效的性能，能夠快速處理各種復雜的任務，專用于機器學習。2024年5月，D1芯片開始投產，采用臺積電7nm工藝節點。
? 為了獲得更高的帶寬和算力，特斯拉AI團隊將25個D1芯片融合到一個tile中，將其作為一個統一的計算機系統運作。每個tile擁有9 petaflops的算力，以及每秒36 TB的帶寬，并包含電力源、冷卻和數據傳輸硬件。通過使用晶圓級互連技術InFO_SoW（Integrated Fan-Out，System-on-Wafer），在同一塊晶圓上的25塊D1芯片可以實現高性能連接，像單個處理器一樣工作。
? 6個tile構成一個機架（rack），兩個機架構成一個機柜（cabinet），十個機柜構成一個ExaPOD。在2022年AI Day中，特斯拉表示，Dojo將通過部署多個ExaPOD進行擴展。所有這些加在一起構成了超級計算機。
? 2024年，馬斯克在德州超級工廠（Cortex）參觀特斯拉的超級計算機集群時稱，“這將是一個擁有約10萬個H100/H200 GPU，并配備大規模存儲的系統，用于全自動駕駛（FSD）和Optimus機器人的視頻訓練”，除了英偉達GPU，該超算集群中還配備了特斯拉HW4、AI5、Dojo系統。
自研：蔚小理跨界自研智駕SoC芯片
蔚來、小鵬、理想均選擇跨界自研智駕SoC芯片，以實現從硬件到軟件、從芯片到算法的全棧自研。
? 蔚來：首顆自研智駕芯片神璣NX9031已流片成功。2023蔚來日上，蔚來發布了首顆自研智駕芯片神璣NX9031。神璣NX9031采用5nm車規工藝，擁有500億+晶體管，支持32核CPU，可搭配天樞全域操作系統使用。2024年NIO IN上，蔚來宣布神璣NX9031流片成功。據李斌介紹，自研的一顆芯片能達到四顆英偉達Orin X芯片的性能。蔚來的旗艦轎車ET9將首先使用這款智駕芯片和SkyOS天樞系統。
? 小鵬：小鵬從2020年開始搭建芯片團隊，2022年小鵬將芯片設計合作方由美國芯片設計公司Marvell更換為索喜Socionext，由索喜承包芯片后端設計。2024年8月MONA M03發布會上，小鵬官宣圖靈自研AI智駕芯片流片成功。
? 理想：理想此前更多精力放在功率半導體上，從2023年加強了其芯片研發團隊，目前團隊規模約200人，并持續推進芯片架構優化和創新，如關注chiplet、RISC-V等新技術。
? 我們認為，車企選擇自研智駕芯片，一方面出于降本考慮，另一方面自研芯片也可以與自研的算法有更高軟硬件配合度，從而提升性能。
投資：眾多主機廠通過入股芯片公司戰略布局
包括吉利、比亞迪、長城、上汽等眾多主機廠都通過入股芯片公司的方式，戰略布局智駕芯片賽道。
? 吉利控股旗下的億咖通科技和安謀中國于2018年共同出資設立了湖北芯擎科技有限公司，專注于設計、開發并銷售先進的汽車電子芯片，致力于成為世界領先的汽車電子芯片整體方案提供商。2021年6月，芯擎科技自研的中國第一顆7nm制程的車規級SoC芯片“龍鷹一號”正式發布。2024年，芯擎科技的新一代智能駕駛芯片AD1000亮相于億咖通科技日上，單顆AD1000的算力能支持L2++的輔助駕駛能力，兩顆合共512TOPS算力能滿足L3智駕的算力要求，而4顆合共1024TOPS算力則能支持L4級自動駕駛。
? 上汽、大眾（通過旗下軟件公司CARIAD）、奇瑞、比亞迪、東風、一汽、廣汽、長城等主機廠背景的產業資本均投資了地平線。
? 小米、吉利、上汽、東風等主機廠背景產業資本投資了黑芝麻智能。
國內外芯片代表企業梳理
英偉達可以提供從駕駛到座艙、從軟件到硬件完整的解決方案，Orin是目前英偉達的主要智駕SoC芯片。
? 英偉達的NVIDIA DRIVE AGX?平臺包含開發自動駕駛功能和沉浸式座艙體驗所需的全部硬件和軟件。該平臺是一個運行 NVIDIA DRIVE? OS的開放式模塊化平臺，與所支持的傳感器和配件搭配使用時，可助力制造商打造自動駕駛功能和車載AI應用。且這些功能和應用可通過無線更新 (OTA)進一步增強。
? 從2015年開始，英偉達開始進入車載SoC和車載計算平臺領域，為自動駕駛提供基礎計算能力。此后英偉達幾乎每隔兩年發布一款車規級SoC芯片，且不斷拉升算力水平。2020年，Xavier芯片算力為30 TOPS，2022年發布的Orin算力為254 TOPS，2022秋季GTC大會上發布了新自動駕駛芯片Thor，算力為2000TFLOPS@FP8、4000TOPS@INT8，取代了之前發布的算力達1000TOPS的Altan。
? 目前英偉達的主要智駕SoC芯片為Orin。已經量產搭載的主機廠包括上汽智己，理想、蔚來、小鵬、比亞迪、沃爾沃、小米等，此外客戶還包括Robotaxi等眾多明星企業Cruise、Zoox、滴滴、小馬智行、AutoX等。
? 英偉達的下一代智駕SoC芯片為Thor。目前極氪、小鵬、理想、比亞迪等已宣布規劃搭載。
?Mobileye為全球自動駕駛解決方案領導者之一，從基礎輔助駕駛走向高階智駕。
? 作為全球自動駕駛解決方案領導者之一，Mobileye已經向全球交付了2億顆芯片，同時有超過1.7億輛汽車搭載了Mobileye技術。同時，作為中國高級駕駛輔助系統（ADAS）和智能駕駛市場的重要參與者，近年來，Mobileye也與吉利集團、一汽集團、上汽集團、長城汽車、東風集團等公司在多款重要車型上達成了長期戰略合作。
? 從2008年至2021年，Mobileye先后推出了EyeQ1、EyeQ2、EyeQ3、EyeQ4以及EyeQ5五款芯片。2023年，Moblieye發布了EyeQ6H和EyeQ6HL，EyeQ6H算力達到34 TOPS，通過同時使用2-4顆EyeQ6H，可以覆蓋Mobileye SuperVision、Mobileye Chauffeur（L3）、Mobileye Drive（Robotaxi）等應用場景。
2024年，Mobileye在CES上宣布了EyeQ7H芯片，算力67Tops。
Mobileye發布面向EyeQ系統集成芯片的軟件開發工具包（SDK）EyeQ Kit，從黑盒走向開放。
? 在智能駕駛發展初期，Mobileye的黑盒封裝設計裝車即用，可以大大節約車企的使用成本，當時的Mobileye憑借低成本的視覺感知方案在ADAS領域成為多家車企的供應商。但隨著智能駕駛技術的發展，全棧自研已經成為趨勢，車企對輔助駕駛的要求也越來越多樣，Mobileye的黑盒方案便成了限制。
? 2022年，Mobileye正式發布首個面向EyeQ系統集成芯片的軟件開發工具包（SDK）——EyeQ Kit。使用EyeQKit，車企可基于EyeQ 6H處理器的高能效架構，在EyeQ平臺上部署差異化的算法和人機接口工具。
? 通過EyeQ的硬件和軟件，汽車制造商可以獲得全面的Mobileye解決方案，包括計算機視覺、道路信息管理（REM）自動駕駛汽車地圖技術，以及基于責任敏感安全模型（RSS）的駕駛策略。EyeQ?Kit使車企可以進一步挖掘Mobileye系統集成芯片的強大功能，在增強輔助駕駛功能的同時，也幫助車企實現專屬自己品牌的個性化定制。
5.3 地平線
地平線有完整的智能駕駛產品矩陣，除芯片外還包括算法、地平線天工開物（工具鏈）、地平線踏歌（中間件）及地平線艾迪（訓練平臺）等產品線。
? 算法：全方位算法能力涵蓋感知、環境建模、規劃及控制以及駕駛功能，能夠滿足各個層面的高級輔助駕駛和高階自動駕駛解決方案的開發要求。
? 地平線天工開物：地平線天工開物是地平線的算法開發工具鏈，包含一系列即用型模塊和參考算法。界面友好，輔助工具豐富，能夠使得用戶在其硬件上準確高效地部署算法和軟件。
? 地平線踏歌：地平線踏歌是一套面向高階自動駕駛的安全、簡單且易于使用的嵌入式中間件。提供標準化車規級服務和工具，以幫助加快開發、集成和驗證工作，從而大幅推動和加速量產進程。
? 地平線艾迪：地平線AIDI艾迪是軟件開發平臺，旨在高效完成模型的自動迭代改進。通過提供各種工具和應用程序界面以及簡化的工作流程， AIDI艾迪幫助軟件開發人員優化從部署、訓練、驗證、評估到迭代的整個軟件開發流程。（來源：西部證券）
END
