2023中国车载智能计算平台发展前瞻性研究报告.pdf

2023中国车载智能计算平台发展前瞻性研究报告亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)前言中国车载智能计算平台发展进程新势力、部分自主车企已率先进入域集中架构阶段，合资、外资车企陆续跟进。“蔚小理”、上汽等头部企业开始尝试探索跨域融合架构与中央计算架构。随着主机厂对于车载智能计算平台的发力，2023年将是主机厂量产下一代“整车集中+区域控制方案”的关键时间节点。亿欧智库预测，随着超高算力计算平台的量产、软件技术的快速迭代，中央计算架构会在未来3-5年内实现量产。行泊一体功能的火爆使域控制器的重要性得到验证，目前国内已有多家企业发布了相关产品，并持续深耕更具有性价比的产品方案，做到“脚踏实地”。2023年随着更高级别智能驾驶功能的量产以及更具智能化的座舱产品推出，跨域高性能计算平台（HPC）成为智能电动汽车产业上下游接下来所关注的核心模块，开始“仰望星空”。主机厂对于车载智能计算平台的关注度逐渐提高，使本土供应商在2023年有望凭借车载智能计算平台获得先发优势与弯道超车的最佳机遇。整车E/E架构的终局中央计算尚未实现，亿欧智库认为车载智能计算平台的发展与竞争将长期持续地为产业链上下游企业带来发展机遇。同时，亿欧智库也认为还有很多产业与企业的问题，值得行业进一步思考与探究。关于2023中国车载智能计算平台发展前瞻性研究报告从车载智能计算平台产业链来看，主要玩家分别为SoC芯片企业、软件平台企业、Tier1企业以及主机厂。本土域控供应商核心竞争力的逐步提升，打破了原有市场固态的产品形态和行业分工，也为车企在打造行泊一体功能时提供了更加多元化的合作模式，使车企可以根据自身需求进行定制化的方案部署。中国车载智能计算平台的发展过程中，为本土供应商带来弯道超车机会的同时也使本土供应商面临更多挑战，基于此亿欧智库撰写此份报告。2023中国车载智能计算平台发展前瞻性研究报告聚焦于中国车载智能计算平台发展研究，全面、深度的分析与研究当前中国车载智能计算平台发展现状、市场格局等，以及HPC/中央计算平台的发展预测，为行业的发展打造一份可以参考的“塔灯”报告。亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)目录C O N T E N T S中国车载智能计算平台发展综述1.1 车载智能计算平台技术原理与组成部分1.2 车载智能计算平台发展驱动因素研究1.3 车载智能计算平台演进路线及发展进程解析1.4 车载智能计算平台产业链拆解01中国车载智能计算平台发展路径分析-域集中架构02中国车载智能计算平台发展前瞻分析-中央计算平台044.1 中央计算平台架构发展面临挑战4.2 中央计算平台架构布局企业分析2.1 域控制器市场现状与相关技术分析2.2 中国域控制器市场规模预测车载智能计算平台对SEV产业未来影响展望055.1 中国车载智能计算平台演进升级对于智能电动汽车的影响5.2 中国智能电动汽车产业链未来发展展望中国车载智能计算平台发展路径分析-跨域架构033.1 跨域融合HPC市场现状与相关技术分析3.2 跨域融合前瞻布局企业分析3.3 跨域融合面临挑战以及未来产业格局亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)目录C O N T E N T S中国车载智能计算平台发展综述1.1 车载智能计算平台技术原理与组成部分1.2 车载智能计算平台发展驱动因素研究1.3 车载智能计算平台演进路线及发展进程解析1.4 车载智能计算平台产业链拆解01中国车载智能计算平台发展路径分析-域集中架构02中国车载智能计算平台发展前瞻分析-中央计算平台044.1 中央计算平台架构发展面临挑战4.2 中央计算平台架构布局企业分析2.1 域控制器市场现状与相关技术分析2.2 中国域控制器市场规模预测车载智能计算平台对SEV产业未来影响展望055.1 中国车载智能计算平台演进升级对于智能电动汽车的影响5.2 中国智能电动汽车产业链未来发展展望中国车载智能计算平台发展路径分析-跨域架构033.1 跨域融合HPC市场现状与相关技术分析3.2 跨域融合前瞻布局企业分析3.3 跨域融合面临挑战以及未来产业格局亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)1.1 车载智能计算平台分为软硬件架构，主控芯片+3层软件适配实现功能应用5 车载智能计算平台的功能实现需要丰富的硬件资源和复杂的软件支持。不同硬件资源的集成形成计算平台的硬件架构，将复杂的软件分层化处理构成了计算平台的软件架构。计算平台硬件架构中的主控芯片集成了多个和多类计算单元，如CPU、GPU等，通常还包含了音频、多媒体、显示、安全、通信、AI计算等子单元，不同种类的计算单元有各自的优势，分别负责不同任务。软件架构包括系统软件、功能软件以及上层的应用软件。系统软件负责承上启下，实现应用软件与物理硬件分离；功能软件为智驾、座舱功能提供共性功能模块；应用软件实现具体智驾、座舱功能，开发者可根据自身产品功能定义，利用功能软件层提供的基础库，设计具体应用功能。智能驾驶功能ACCFCWL3、L4、L5应用智能座舱功能信息娱乐HMI生活服务感知决策预测规划定位控制基础算法（AI算法、控制算法等）基础功能（安全、通讯、存储等）Adaptive AUTOSAR/其他中间件应用OS(AGL/Android)RTOS(QNX/VxWORKS)BSPBSPMCALAUTOSAR ClassicHypervisor智能驾驶/智能座舱/网联等多核异构分布架构AI单元-GPU/FPGA/ASCI计算单元-CPU控制单元-MCU工具链安全体系虚拟机操作系统中间件功能软件硬件应用软件芯片驱动系统软件软件网联服务亿欧智库：智能电动汽车车载智能计算平台架构数据来源：亿欧智库 车载智能计算平台亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)1.2.1 驱动因素：智驾等级不断升级，功能实现需要车载计算平台提供强大“大脑”6 高等级智能驾驶实现过程中需要一个强大的“大脑”来统一实时分析、处理海量的数据与进行复杂的逻辑运算，因此对其计算能力的要求非常高。车载智能计算平台本质是嵌入式系统，相比于汽车传统控制器ECU，其硬件和软件的复杂度更高，算力更高，功能更强。车载智能计算平台的发展应用成为高等级智能驾驶功能呢实现的唯一可行方案。硬件层，汽车传统ECU主要采用MCU实现简单的计算和逻辑判断。智能计算平台通常使用单个甚至多个集成CPU、GPU、FPGA 或 AISC的SoC，可实现大量数据并行计算和复杂的逻辑功能。软件层，传统ECU软件架构较为简单，部分功能简单的控制器甚至不需要使用操作系统和中间件。车载智能计算平台软件架构更复杂，自下而上包括虚拟机、操作系统、中间件、功能软件和应用软件。卫星定位交通设施其他车辆交通设施其他车辆摄像头激光雷达T-box超声波雷达毫米波雷达其他感知硬件感知定位融合感知预测规划决策底盘域控制器车身域控制器动力域控制器制动系统转向系统门窗车灯雨刷气囊BMS发动机+变速器/电机仪表中控决策执行中央集中式E/E架构车载智能计算平台车端云端/V2X亿欧智库：高等级智能驾驶功能系统沟通：感知、决策、执行数据来源：亿欧智库 硬件：基于MCU的单片机系统软件：以实时操作系统OSEK为主，基于CP AUTOSAR框架特点：处理基本运算和逻辑判断，功能专一，实时性和安全性强传统控制器应用软件功能软件基础应用中间件操作系统虚拟机硬件应用软件中间件操作系统MCU软件硬件车载智能计算平台硬件：片内引入专用计算单元、板上集成多SoC的高算力异构架构软件：高度分层化与模块化，支持实时和非实时操作系统，基于SOA架构设计。特点：高算力，处理大容量运算和复杂逻辑，应用功能多样，拓展性强车载计算平台成为实现高等级智能驾驶功能唯一方案亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)1.2.2 驱动因素：座舱算力需求剧增，需车载智能计算平台提供算力冗余实现“软件定义”7 在感知、交互、场景应用持续升级的背景下，座舱芯片需支撑大规模传感器数据处理、持续攀升的AI算法数量与海量应用软件服务，座舱数据量与处理需求将超过手机，算力需求飞速增长。车载计算平台多采用异构芯片硬件方案，异构芯片硬件方案包括采用单板卡集成多种架构芯片的方案，以及采用同时集成多个架构单元的SoC芯片的方案。车载计算平台可通过提高单芯片算力、复制堆叠计算单元等方式实现算力的弹性拓展。传统功能汽车采用分布式电子电气架构，离散化的ECU软硬件紧耦合且各ECU之间独立性较强，硬件资源无法共享且形成数据孤岛，对用户新需求反馈的整体周期长达20个月以上，难以形成持续快速迭代的软件开发模式。软件定义汽车开发模式可以通过硬件预埋，软件持续优化升级的方式实现用户体验提升，其核心是车载计算的集中化发展，高集成化的域控制器、HPC成为关键。DMS摄像头多音区麦克风车内毫米波雷达近车外摄像头车辆信息输入车外前视摄像头车辆数据用户数据环境数据交通数据用户兴趣车端场景服务应用+个性化服务推荐+机器主动式交互语音识别人脸识别触屏识别手势识别虹膜识别生物识别模态融合出行场景娱乐场景车生活场景社交场景驾驶舱系统信息娱乐系统其他系统场景引擎车辆使用周期（5年+N年）车辆开发周期（3年）硬件软件SOPA版本B版本软件开发周期分离售出软件持续迭代满足用户个性化和长尾需求版本1版本2版本NOTAOTAOTA免费付费功能1功能N新需求驱动车辆换置基础软件/功能付费软件/功能汽车座舱功能的实现从输入至输出涉及多模块多环节，复杂程度逐渐提升，对于算力的需求剧增 软件定义汽车开发模式通过软硬件解耦，将车辆硬件与软件开发流程与周期分离；通过软件持续迭代，满足用户需求，持续获取市场反馈并加以改进优化，形成软件研发数据闭环。软件定义汽车开发模式用户需求反馈实时更新，长期形成数据闭环车载计算平台集中化发展数据来源：亿欧智库 亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)1.3.1 整车E/E架构持续演进，2023年车载智能计算平台逐渐全面进入域集中式E/E架构8 遵循整车E/E架构发展路径，车载智能计算平台的发展历程可分为三大阶段，分别为分布式E/E架构平台（包括模块化架构与功能集成架构）、域集中式E/E架构平台（包括域集中架构与域融合架构）以及最终的中央集中式E/E架构平台。目前国内已有多家企业发布了相关产品，并持续深耕更具有性价比的产品方案。随着E/E架构的升级至域融合架构阶段（本质上仍属于域集中式E/E架构），各域功能之间会实现跨域融合，高性能计算平台（跨域融合HPC）也将在2023年迎来量产。主机厂对于车载智能计算平台的关注度逐渐提高，使本土供应商可凭借车载智能计算平台获得先发优势与弯道超车的最佳机遇。亿欧智库：整车E/E架构升级，车载智能计算平台不断演进，2023年下一代跨域融合HPC成为热点GWGW超级电脑超级电脑模块化功能集成域集中域融合中央计算车载云计算各功能都有一个对应的模块ECU整合，集成软硬件域控制器产生，基础控制其标准化域控制器整合域控制器整合为超级电脑泊车功能与行车功能融合，出现行泊一体技术方案即智能驾驶域控方案。智能驾驶域的功能和座舱域的功能进行跨域融合，形成一个更高性能的舱驾融合HPC。时间域集中式E/E架构中央集中式E/E架构数据来源：博世、亿欧智库 2021年之前2021年-2023年2023年-2025年2025年之后亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)1.3.2 部分主机厂已实现域集中架构车型量产，领先企业长期布局跨域融合方案9 新势力、部分自主车企（长城、比亚迪、吉利等）已率先进入域集中架构阶段，合资、外资车企陆续跟进，当中部分领先企业已开始尝试探索跨域融合架构与中央计算架构。当前形成了两种主流的跨域融合方案：按功能融合、按位置融合。按功能融合是将全车划分为整车控制（vehicle domain controller,VDC）、智能驾驶（ADAS domain controller,ADC）、智能座舱（cockpit domain controller,CDC）三大功能域，分别实现车辆行驶、自动驾驶、信息娱乐等功能。按位置融合是采用区集中式（Zonal E/EA），按照汽车的物理空间，将全车划分为多个区域，如左车身域、右车身域等。大众 车控、智驾、智舱三域划分 MEB平台 ID.4，2021 车控、智驾、智舱三域划分 PPE平台，奥迪、保时捷，2023（E）车控、智驾、智舱三域划分 SSP平台，2025（E）E3 1.1E3 1.2E3 2.0亿欧智库：部分代表车企E/E架构发展路线蔚来 分布式、独立ECU ES8、ES6、EC6 五大功能域划分 ET7、ET5 中央集中式架构 下一代量产车型分布式E/E架构域集中E/E架构整车集中式E/E架构小鹏 分布式ECU、局部OTA G3 功能域划分、整车OTA P7、P5 中央超算+区域控制 G9E/EA1.0E/EA2.0E/EA3.0理想 分布式ECU 理想ONE 智驾域、智舱域、车控域 理想L9 CCU（智驾+智舱+车控）+区域控制器，2023年（E）分布式架构域控制器架构中央计算平台架构长城 动力底盘域、车控、智能座舱、智能驾驶域，2021量产 3大计算平台+3个区域控制器，2022量产 中央计算大脑+智能区域控制，2024量产GE/EP3.0 域控制器架构GE/EP 4.0 中央计算+区域GE/EP 5.0 One Brain架构上汽 中央计算（车控及数据融合中心）+智能驾驶（智驾控制中心）+智能座舱（交互中心）+AI Box（算力拓展中心），2021搭载，L2.9+智驾 整车计算中心（HPC1+HPC2）+4区域控制器 2024年搭载，L4+智驾全栈1.0 域集中式全栈3.0 中央计算式ICAS1ICAS2ICAS3+车辆控制智能驾驶ICAS2暂未研发完全信息娱乐BDCSASMGU车辆控制智能驾驶信息娱乐+VDCMDSCDC车辆控制智能驾驶信息娱乐+按功能进行跨域融合-三域架构CCMBCM LHBCM RH+中央计算前车身控制Centralzone+Core systemMechatronic rim+按位置进行跨域融合-区域集中架构数据来源：亿欧智库 注：已实现已研发已规划BCM FH左车身控制右车身控制+亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)1.4 车载智能计算平台产业链边界模糊，参与企业拓展业务线可提供开放式产业合作模式 通过架构模块看，车载智能计算平台的生态圈主要由传统汽车零部件企业、车载芯片厂商、算法解决方案商、系统软件厂商以及主机厂构成。相较于本土企业，国外大厂已构建了成熟生态以及深度合作关系。业务发展方面，车载智能计算平台产业链上下游企业不断拓展自身业务线、提升软硬件协同发展的能力。底层芯片在提供硬件芯片外，正在沟通软件算法的能力；中间件企业逐步提供功能软件以及应用软件算法相关业务；主机厂不再仅是零部件集成商，开始自研应用软件相关业务，希望实现产品的自主可控。企业业务不断拓展过程中，也为产业链提供更加开放多元的合作模式与可能。10车载SoC&MCU虚拟机底层操作系统中间件功能软件应用软件数据来源：亿欧智库 亿欧智库：2023年车载智能计算平台产业图谱亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)目录C O N T E N T S中国车载智能计算平台发展综述1.1 车载智能计算平台技术原理与组成部分1.2 车载智能计算平台发展驱动因素研究1.3 车载智能计算平台演进路线及发展进程解析1.4 车载智能计算平台产业链拆解01中国车载智能计算平台发展路径分析-域集中架构02中国车载智能计算平台发展前瞻分析-中央计算平台044.1 中央计算平台架构发展面临挑战4.2 中央计算平台架构布局企业分析2.1 域控制器市场现状与相关技术分析2.2 中国域控制器市场规模预测车载智能计算平台对SEV产业未来影响展望055.1 中国车载智能计算平台演进升级对于智能电动汽车的影响5.2 中国智能电动汽车产业链未来发展展望中国车载智能计算平台发展路径分析-跨域架构033.1 跨域融合HPC市场现状与相关技术分析3.2 跨域融合前瞻布局企业分析3.3 跨域融合面临挑战以及未来产业格局亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)2.1.1 整车E/E架构域集中阶段，域控制器可有效降本并提升车辆各部件互联效率12 汽车域控制器DCU（Domain Control Unit）可以很好的解决信息安全，以及电子控制单元的瓶颈问题。博世、大陆等传统Tier1根据汽车电子部件功能将整车划分为智能座舱域、车身控制域、动力总成域、底盘域以及智能驾驶域，利用处理能力更强的多核CPU/GPU芯片相对集中的控制每个域，以取代传统分布式电子电气架构。通过DCU的整合，分布在车辆不同部位的硬件可以更加有效率的互联，同时节省了整车的布线成本与设计难度。域控制器的核心发展使芯片的计算能力快速提升，公用信息的系统组件，能在软件中分配和执行，可实现以足够的资源快速响应完成需求指令，具备平台化、兼容性、集成高、性能好等优势。HUDDMS中控显示其他座舱功能域控制器域控制器智能座舱域车窗座椅BCM其他车身控制功能车身控制域域控制器PEUTCUBMC其他动力控制功能动力总成域域控制器EPS避震器安全气囊其他底盘控制功能底盘域域控制器摄像头激光雷达超声波雷达其他智能驾驶功能智能驾驶域以太网主干线无线通信标准化执行器与传感器计算与控制云信息服务、导航、动态交通、出行服务、远程控制、车辆数据、驾驶员数据、预测性诊断、自维护系统、道路情况、驾驶员辅助、V2X安全、自动驾驶、数据来源：亿欧智库 亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)2.1.2 域控制器开发模式呈多样化发展，主机厂和Tier1厂商共同研发为当前主流模式13 域控制器作为智能汽车的核心部件，向上支撑应用软件开发、向下链接E/E架构和众多系统零部件，市场竞争正日趋白热化。主机厂尝试通过与众多供应商的合作协同，构建全栈自研的开发能力。对于主机厂而言，打造适合自身的业务发展模式并一蹴而就，而是长期不断尝试与优化的过程。中期看，域控制器的主流合作模式将还是由主机厂和Tier1厂商共同研发完成，实力较强的国内Tier1厂商将更有可能抓住域控制器市场空间全面增长机遇；长期看，整车厂自研域控制器是趋势，有实力的整车厂出于软件定义汽车和后续OTA升级等需求，更倾向于实现域控制器自研。亿欧智库：中国智能汽车域控制器业务产业开发链条主机厂Tier 0.5Tier 1OEM/ODM代工商投资设立投资设立Tier0.5供应域控制器Tier2/芯片厂商主机厂委托代工域控制器域控制器硬件制造可转型通过代理或直销模式出售芯片Tier1供应域控制器Tier1.5与Tier1/0.5合作提供域控制器系统集成商委托代工域控制器域控制器生产制造主机厂直接采购域控制器芯片智能汽车域控制器业务开发的模式涉及多方参与者：主机厂、Tier0.5、Tier1、Tier1.5、Tier2/芯片厂商以及OEM/ODM代工商Tier 1.5数据来源：亿欧智库 亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)2.1.2 合作协同开发成为产业主调，5大开发模式为域控制器发展提供多元化保障14 域控制器开发模式多样，合作协同开发是当前产业发展的主调。亿欧智库认为域控制开发模式目前可分为5大模式：主机厂委托代工域控制器、Tier1供应商为主机厂提供域控制器、Tier1.5与Tier1/0.5合作提供域控制、Tier0.5提供域控制器、系统集成商委托ODM/OEM代工域控制器。当前主流模式为Tier1采用白盒或灰盒的交付模式，主机厂掌控应用层开发权限，芯片商提供芯片、开发软件栈和原型设计包，Tier1提供域控制器硬件生产、中间层以及芯片方案整合。例如英伟达+德赛西威与智己、Mobileye+知行科技与极氪，均采用此类合作模式。当前除了最基础的硬件制造，ODM/OEM代工厂商开始介入域控底层基础软件、BSP驱动等软件工程环节。模式一：主机厂委托代工域控制器模式二：Tier1供应商为主机厂提供域控制器 此模式为当下最普遍的合作模式，Tier1采用白盒或灰盒的交付模式，主机厂掌控应用层开发权限，芯片厂商、Tier1、主机厂建立深度合作，芯片商提供芯片、开发软件栈和原型设计包，Tier1提供域控制器硬件生产、中间层以及芯片方案整合+模式三：Tier1.5与Tier1/0.5合作提供域控制 Tier1.5诞生于软硬件分离趋势之下，主攻域控基础软件平台，向上可支撑主机厂掌控系统自主开发权，向下可整合芯片、传感器等Tier2的资源。模式四：Tier0.5提供域控制器 通过与主机厂深度绑定，Tier0.5从全流程介入主机厂研发、生产、制造，甚至后期的数据管理和运营。除了主机厂投入或联合成立的Tier0.5之外，芯片厂商也可转型成为Tier0.5。随着芯片厂话语权不断加大，部分芯片厂正寻求与主机厂形成深度合作。模式五：系统集成商委托ODM/OEM代工域控制器 此模式适用于智驾解决方案商与座舱软件平台商，通过ODM/OEM代工商提供车规级硬件前装生产能力的补充，为主机厂提供“域控制器+ADAS系统集成开发”整套解决方案。+代表企业域控制器开发模式数据来源：亿欧智库 亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)2.1.3 本土域控供应商竞争力提升，技术、时间、量产壁垒帮助企业实现强者恒强15 本土域控供应商核心竞争力的逐步提升，打破了原有市场固态的产品形态和行业分工，也为车企在打造行泊一体功能时提供了更加多元化的合作模式，使车企可以根据自身需求进行定制化的方案部署。本土域控供应商力量的加入，加速了域控制器产品量产落地进程，也推动了更加开放的市场格局形成。域控产品的量产稳定性以及产品性能成为主机厂衡量本土供应商的核心维度。随着本土供应商研发的深入，产品功能特性层面得到优化的同时，也不断发掘出具有更加适合中国用户的应用场景和个性化功能。本土域控供应商打破了市场固化的产品形态和行业分工，加速域控产品量产落地进程的同时，也推动了更加开放的市场格局形成。本土域控制器Tier1的核心竞争力体现：提供全栈解决方案 快速应对车企的差异化需求，提供多样化合作模式 充足的量产经验、工程能力以保障产品顺利交付 Tier1具备跨域的前瞻技术储备 技术壁垒包括与固定芯片厂商的长期合作能力、系统集成能力、产品开发能力、安全研发体系、满足高时效交付要求的研发能力以及战略供应链搭建，从而实现规模效应，有效控制量产产品的成本和 良品率。时间壁垒包括研发人员培养，对高时效交付体系的提前布局，对研发成功后的域控制器在上市前进行性能、安全性测试、路测、仿真测试、问题解决优化等重要环节 的测试。亿欧智库：2023年本土部分已实现域控制器量产的企业对于域控制器总成厂家来说，域控量产产品的稳定性、可靠性和技术成熟度成为整车厂与域控集成商合作时考虑的重要因素。供应商量产时间2022年3月2022年4月2022年6月2022年6月2023年4月2023年4月2023年2月2022年9月2023年4月2022年7月2022年12月2022年11月2023年2023年数据来源：专家访谈、亿欧智库 域控制器企业在实现产品方案的量产过程中，需要克服技术壁垒和时间壁垒亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)2.1.4 域控制器促进产业协同发展，硬件强大性能与软件标准化支持成为关键技术16 域控制器作为集中式架构的核心，域内大部分功能将由域控制器控制实现。域控制器利用处理能力强大的SoC主控芯片计算，通过系统软件（操作系统、中间件）和应用算法实现对域内功能的集中控制。SoC主控芯片提供硬件计算能力，使更多核心功能集中在域控制器内，系统功能集成度提高的同时，对功能感知与执行硬件要求降低 软件架构层，操作系统主要负责对硬件资源进行合理调配，以保证各项功能的有序进行，并提供丰富的标准化软件接口支持，支撑上层的应用算法。大量的应用算法提供更多功能体验。更灵活的整车OTA可带来应用算法的不断增加更新，使车企有能力为用户提供不断迭代升级的功能体验。GPUFPGAASIC定制化程度通用型半定制化定制化灵活性高高低成本高较高低功耗大较大小优点峰值计算能力强、产品成熟平均性能较高、功耗相对较低、灵活性强平均性能强，功耗低、体积小缺点功率不高、不可编辑、功耗高量产单价高、峰值计算能力较低、编程语言难度大前期投入成本高、不可编辑、研发时间长、技术风险大芯片类型比较 SoC芯片集成CPU、AI芯片（GPU、FPGA、ASIC）、深度学习加速单元（NPU）等多个模块。其中以图像运算为主的GPU相比CPU拥有更多计算单元，因此智能驾驶域控制器采用SoC芯片成为主流趋势。SoC芯片可更好提供汽车智能化所需的算力。进入域控制器阶段汽车智能化程度大幅增加，运算处理复杂度呈指数级增加，同时“硬件预埋+软件升级”的发展模式需要域控制器主控芯片有更强的多核、更大的计算能力。L3级别自动驾驶产生的数据量是2.3GB/s，对算力要求在129TOPS以上；L4 级别自动驾驶数据量达到8GB/s，对算力要求达到448TOPS以上；L5级需要超过1000TOPS。软件架构演进加速软硬件解耦应用软件基础软件硬件应用软件基础软件硬件AUTOSAR应用软件基础软件硬件AUTOSAR基础服务电子控制器黑盒方案基于AUTOSAR软件平台面向SOA汽车软件 早期车内嵌入式软件没有统一标准，基础软件和应用软件强耦合，不具可移植性。AUTOSAR的应用，对嵌入式基础软件的接口进行标准化，让应用开发者基于统一的基础软件接口进行应用开发。目前采用SOA软件服务架构的应用打通了车内的E/E架构壁垒，进一步对嵌入式应用软件的接口进行了标准化，让APP开发者基于统一基础服务接口进行应用的迭代开发，隐藏了不同车型配置下应用软件的差异。硬件：SoC芯片代替MCU芯片域控制器主控芯片软件：SOA软件架构实现软硬件解耦及软件标准化 整车企业以及Tier1/解决方案供应商将操作系统和中间件等软件算法作为发展重点，致力于定义更统一的中间件通信和服务，以降低开发成本和系统复杂度。主机厂以及Tier1在选择底层硬件芯片时，将能否与软件算法良好适配视为重要的采购参考因素数据来源：专家访谈、亿欧智库 亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)2.1.5 加码SoC芯片业务布局，芯驰科技专注智舱、智驾、智控三大核心应用方向17 芯驰科技作为本土芯片厂商，其X9系列处理器是专为汽车电子座舱设计的车规级芯片，支持“一芯多屏”，能够实现座舱功能全场景覆盖，为车企提供本土化、定制化服务。目前X9系列已在众多主机厂中实现量产。芯驰科技针对行泊一体ADAS域控制器专门设计的新一代车规处理器V9P，CPU性能高达70KDMIPS，整体AI性能高达20TOPS，在单个芯片上即可实现AEB（自动紧急刹车）、ACC（自适应巡航）、LKA（车道保持）等主流L2+ADAS的各项功能和辅助泊车、记忆泊车功能，并能集成行车记录仪和高清360环视。2023年4月，芯驰发布智能驾驶处理器V9P，由东软睿驰全球首发。V9P是针对行泊一体ADAS域控制器专门设计的新一代车规处理器，具有高性能和高集成的特点。产品性能优势：芯驰科技V9P车规级处理器可在单个芯片上可实现主流L2+ADAS的各项功能和辅助泊车、记忆泊车功能，并能集成行车记录仪和高清360环视，为车企提供高性价比行泊一体方案。芯驰科技X9系列处理器是专为新一代汽车电子座舱设计的车规级汽车芯片。2023年4月，芯驰推出面向未来智舱应用的新一代全场景座舱处理器X9SP。芯驰科技X9系列座舱芯片已实现规模化量产芯驰科技V9P产品架构ISPVPUNPUCortex-A55LinuxVisionDSPPower VRGPU安全岛2*LS R5FASIL-DAutoSARHSM行车/泊车感知，规划，360环视安全岛，控车单芯片实现丰富智驾场景 支持摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等多种传感器接入 高性能NPU/GPU/CPU实现感知、融合、路径规划 内置安全岛双核锁步CPU可支持控车高可靠性AEC-Q100 Grade 2内置安全岛诊断覆盖率达到ASIL DEMMCLP DDR4NOR FlashMIPICSIMIPICSIETHPCIEMIPIDSICANFDIOETH芯驰科技推出行泊一体车规级处理器V9P产品性能优势：支持“一芯多屏”，可实现座舱功能的全场景覆盖，NPU算力为8TOPS。X9SP和前代X9HP保持了硬件Pin-To-Pin兼容和软件兼容，一个月即可从X9HP平滑升级至X9SP，仅需9个月左右就可实现车型快速量产，最大程度优化成本，并同时大大降低研发投入。CPU3D/2D GPUVPUX9SP安全岛蓝牙WiFiAudioDMS/OMS/DVR、环视摄像头CAN网络AI EngineeMMCQSPIHUD仪表+中控+副驾芯驰科技X9SP典型解决方案框图数据来源：芯驰科技、亿欧智库 亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)实测能效比4TOPS/W功耗8.5 W16TOPS AI算力30KDMIPS 8核CPU先进架构：四核自研NPU高吞吐率 低延时 L2+全场景智能驾驶应用2.2.2 超星未来打造轻量级智驾芯片惊蛰R1，自研NPU架构与工具链实现方案高性价比18 超星未来基于自研AI处理架构“平湖”推出的智驾计算芯片“惊蛰R1”，可提供16TOPS的AI算力和30KDMIPS的通用算力。“惊蛰R1”可通过单芯片实现行泊一体功能，同时可根据不同场景选择高吞吐率模式与低延时模式运行。“惊蛰R1”芯片可支持BEV算法部署，定位L2+级别全场景智能驾驶应用，面向量产市场。超星未来自研的AI处理架构“平湖”，可实现NPU平均利用率70%。基于自研智能驾驶计算芯片打造的全流程开发工具链“鲁班”可广泛支持各类算子，提供成熟的API接口，实现端到端高性能推理，助力用户便捷地开发出具有性价比的智驾产品。IC4SPI4TIMER4PWM4UART4CAN FDVideo InputMIPI CSI-2MIPI CSI-2MIPI CSI-2Ethernet2USB2.02USB3.0DDR InterfaceSD/SDIO3.0QSPI(support XIP)Video OutputHDMI TXHDMI TXQuad-coreNPUQcta-coreCPUVideo Codec H.264/H.265RGMII PHYLPDDR4SDCard/eMMC5.0QSPIFlash平湖-高能效AI处理架构Instruction schedulerTensor Engine2D TensorBufferI/OEngineVectorEngine 高效支持主流算子与模型结构 覆盖图像分类、目标检测、语义分割、点云感知、BEV感知等需求 核心能效4TOPS/W NPU平均利用率70%轻量化算子专项优化 多核心灵活调度高效能设计鲁班-全流程开发工具链量化精度保持99%剪枝效率提升3倍最大推理加速比10倍NPU利用率高于竞品30%惊蛰R1-智能驾驶计算芯片协同优化与芯片架构深度协同优化，支持训练后量化、量化感知训练及混合精度量化。高效部署成熟的API接口和开发框架，降低用户开发门槛和系统迁移成本。灵活易用提供完整的软件工具链产品、参考算法及开发套件，易于上手。扩展性强支持业内主流模型和客户自定义算子，可及时响应客户多样化开发需求。超星未来惊蛰