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汽車域控制器行業(yè)研究報(bào)告:智能汽車的“大腦”(智能汽車的域控制器產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢)

(報(bào)告出品方/作者:開源證券,任浪、劉強(qiáng))

報(bào)告綜述:

域控制器解決汽車軟硬件升級桎梏,開啟智能駕駛新時(shí)代

傳統(tǒng)汽車 E/E 架構(gòu)采用分布式,功能系統(tǒng)的核心是 ECU,智能功能的升級依賴 于 ECU 和傳感器數(shù)量的累加。隨著單車智能化升級的加速,原有智能化升級的 方式面臨著研發(fā)和生產(chǎn)成本劇增、安全性降低、算力不足等問題。面對種種智能 化升級的桎梏,特斯拉 Model 3 的推出引領(lǐng)了汽車 E/E 架構(gòu)集中化的趨勢,將原 本相互孤立的 ECU 相互融合,域控制器也由此應(yīng)運(yùn)而生。在以域控制器為功能 中心的集中化 E/E 架構(gòu)下,芯片算力和軟件算法的提升將成為汽車智能化升級的 核心。域控制器架構(gòu)下,汽車智能化升級的研發(fā)邊際成本將顯著降低,并且智能 化升級的邊際成本將逐步遞減,從而推動(dòng)汽車智能駕駛的加速滲透。

硬件先行、軟件賦能,域控制器開啟汽車軟硬件軍備競賽

域控制器作為未來汽車運(yùn)算決策的中心,其功能的實(shí)現(xiàn)依賴于主控芯片、軟件操 作系統(tǒng)及中間件、應(yīng)用算法等多層次軟硬件的有機(jī)結(jié)合。分別來看,主控芯片目 前多采用異構(gòu)多核的 SoC 芯片,競爭的焦點(diǎn)主要在于 AI 單元的有效算力、算力 能耗比、成本等。軟件操作系統(tǒng)及中間件主要負(fù)責(zé)對硬件資源進(jìn)行合理調(diào)配,以 保證各項(xiàng)智能化功能的有序進(jìn)行。其中,軟件操作系統(tǒng)競爭格局較為穩(wěn)定,多以 QNX 和 Linux 及相關(guān)衍生版本為主。應(yīng)用算法則是基于操作系統(tǒng)之上獨(dú)立開發(fā) 的軟件程序,是各汽車品牌差異化競爭的焦點(diǎn)之一。為實(shí)現(xiàn)智能汽車的持續(xù)進(jìn)化, 整車廠往往會(huì)選擇“硬件超配、后續(xù)軟件迭代升級”的方式。因此,域控制器作 為未來智能汽車的“大腦”,以主控芯片為代表的高性能硬件將率先量產(chǎn)上車, 而操作系統(tǒng)及應(yīng)用軟件等則會(huì)隨著算法模型不斷迭代持續(xù)更新,逐步釋放預(yù)埋硬 件的利用率,從而實(shí)現(xiàn)軟件定義汽車。

域控制器產(chǎn)業(yè)鏈之下,Tier1、科技公司等多方勢力各抒己長參與其中

根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài),域控制器產(chǎn)業(yè)鏈可分為兩大陣營。一類是以華為昇騰、特斯拉 FSD 芯片為硬件基礎(chǔ)的全棧式解決方案供應(yīng)商。憑借自身的技術(shù)優(yōu)勢實(shí)現(xiàn)了從 底層硬件到軟件架構(gòu)的全覆蓋,具備軟硬件一體化的性能優(yōu)勢。另一類則是開放 式的供應(yīng)鏈生態(tài),由 AI 芯片公司、軟件供應(yīng)商、Tier1 系統(tǒng)集成商和整車廠組 成。其中底層的 AI 芯片公司是域控制器的基礎(chǔ),軟件供應(yīng)商和算法提供商(部 分為整車廠自研)賦能,Tier1 進(jìn)行系統(tǒng)集成,最終由整車廠落地驗(yàn)證。目前典 型的第一陣營包括“特斯拉”、“華為 長安”、“Mobileye 蔚來”等,開放式陣營 包括“小鵬 德賽西威 英偉達(dá)”、“理想 德賽西威 英偉達(dá)”、“高通 長城”等。 在汽車智能化加速滲透的背景下,域控制器作為智能化的核心零部件將最為受 益,看好在域控制器中卡位核心環(huán)節(jié)的相關(guān)公司。

1、 域控制器解決軟硬件升級桎梏,開啟智能駕駛新時(shí)代

1.1、 傳統(tǒng)汽車采用分布式架構(gòu),功能升級僅依賴于 ECU 數(shù)量的累加

傳統(tǒng)汽車 E/E 架構(gòu)采用分布式,功能系統(tǒng)的核心是 ECU,智能功能的升級依賴于 ECU 數(shù)量的累加。ECU 誕生于上世紀(jì) 70 年代,初始定義為 Engine Control Unit(發(fā) 動(dòng)機(jī)控制單元),用于特指電噴發(fā)動(dòng)機(jī)的電子控制系統(tǒng)。而隨著集成電路技術(shù)以及汽 車電子行業(yè)的快速發(fā)展,ECU 的含義逐漸廣義化為 Electronic Control Unit(電子控 制單元)。從用途上看,ECU 即為汽車專用的微控制器,可在大量傳感器、總線數(shù)據(jù) 流以及執(zhí)行器等零部件的配合下實(shí)現(xiàn)對汽車狀態(tài)的操控。從結(jié)構(gòu)上看,ECU 的核心 是中央處理器 CPU(包括微控制器 MCU 或微處理器 MPU),連接在 CPU 周邊的還 包括存儲(chǔ)器(DDR、FLASH)、輸入/輸出接口(I/O)、數(shù)模轉(zhuǎn)換器(A/D)等。在傳 統(tǒng)的分布式架構(gòu)之下,汽車智能功能的升級依賴于 ECU 和傳感器數(shù)量的增加。

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隨著單車智能化升級的加速,原有智能化升級的方式面臨著研發(fā)和生產(chǎn)成本劇增、 安全性降低、算力不足等問題,傳統(tǒng)分布式架構(gòu)亟需升級。根據(jù)頭豹產(chǎn)業(yè)研究院數(shù) 據(jù)統(tǒng)計(jì),2019 年中國汽車 ECU 單車平均裝載量已達(dá)到 25 個(gè),商用車平均 ECU 裝載 量為 35 個(gè),個(gè)別高端車如奧迪 A8L,其裝配的 ECU 數(shù)量早在 2013 年就已超過 100 個(gè)。同時(shí),由于 ECU 數(shù)量的激增,對汽車線束長度、傳輸速度等方面都有這更高的 要求,這都將為汽車的研發(fā)、生產(chǎn)、安全等多方面帶來挑戰(zhàn)。具體來看,(1)研發(fā)成 本方面:在汽車功能的開發(fā)過程中,每個(gè)零件都有其對應(yīng)的供應(yīng)商,整車廠需要與這 些供應(yīng)商分別溝通協(xié)作,甚至合作研發(fā)。因此,當(dāng)單車智能化功能激增時(shí),將使得整 個(gè)汽車開發(fā)周期大幅增長,伴之而來的亦是人力、物力成本的劇增。(2)生產(chǎn)成本方 面:由于汽車內(nèi)部的裝配空間有限,當(dāng) ECU 數(shù)量達(dá)到 100 多個(gè)以上、線束長度達(dá)到 5km 時(shí),已很難實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn),相反將更多的依賴于人工。此外,在汽車智能化時(shí) 代,汽車的生產(chǎn)已不再是以出廠銷售為終點(diǎn),同時(shí)需要連續(xù)的整車 OTA 升級。因此 若是分布式的架構(gòu)之下,難以做到眾多 ECU 之間的快速協(xié)同升級。(3)安全性問題: 更加智能化功能的實(shí)現(xiàn)不僅僅需要單個(gè) ECU 算力的大幅提升,同時(shí)亦要求各個(gè) ECU 之間可以進(jìn)行高效的信息數(shù)據(jù)交換,并留予適當(dāng)?shù)乃懔θ哂啵员銘?yīng)對各類突發(fā)情 況,保障駕駛安全。而分布式架構(gòu)下,各個(gè) ECU 之間多通過 LIN/CAN 等總線相連, 傳輸速度本身有限,難以滿足智能汽車內(nèi)部信息高效流轉(zhuǎn)的需求。

1.2、 域控制器誕生解決功能升級桎梏,推動(dòng)智能駕駛大時(shí)代加速到來

面對分布式架構(gòu)對汽車智能化升級的桎梏,特斯拉引領(lǐng)了汽車 E/E 架構(gòu)由分布式向 域控制器/中央計(jì)算升級的歷史性變革。2017 年,特斯拉在量產(chǎn)的 Model3 車型中首 次落地了區(qū)域集中式的 E/E 架構(gòu)(由一個(gè)中央計(jì)算模塊、三個(gè)區(qū)域控制器構(gòu)成)。由 此不僅實(shí)現(xiàn)了不同 ECU 之間的協(xié)同控制、統(tǒng)一升級,同時(shí)還可以節(jié)省算力、降低布 線成本。同時(shí),E/E 架構(gòu)的集中化亦將有效降低智能化功能升級的邊際成本,從而推 動(dòng)智能化升級的加速。特斯拉的顛覆性創(chuàng)新和成功亦為海內(nèi)外傳統(tǒng)整車廠及造車新 勢力帶來了極大的示范效應(yīng),加速汽車智能化時(shí)代的到來。2018 年豐田提出將在未 來 L3 級量產(chǎn)車型中采用的“Central & Zone 架構(gòu)”(按物理空間將整車對稱分為多個(gè) 區(qū)域)。2019 年華為提出“CC 架構(gòu)”(智能座艙 整車控制 智能駕駛)。2020 年,安波福發(fā)布智能汽車“SVA 架構(gòu)”(中央計(jì)算群 四個(gè)分區(qū))。此外,還有大眾寶馬等均 提出了全新的 E/E 架構(gòu)(分別為 E3 架構(gòu)和 EEA 分層架構(gòu))。可以看到,無論是 Tier1、 整車廠等傳統(tǒng)玩家還是造車新勢力、科技公司等產(chǎn)業(yè)鏈新生力量,在對 E/E 架構(gòu)設(shè) 計(jì)都開始由分布式向集中方向升級。E/E 架構(gòu)集中化的本質(zhì)是對汽車中孤立 ECU 的 集成和融合,域控制器也由此應(yīng)運(yùn)而生。同時(shí),在以域控制器為功能中心的集中化 E/E 架構(gòu)下,芯片算力和軟件算法的提升將成為汽車智能化升級的核心。根據(jù)博世等 Tier1 所提出的六個(gè) E/E 架構(gòu)發(fā)展階段來看,目前新興的集中化 E/E 架構(gòu)大致集中于 以汽車功能劃分“域集中/融合”階段和以汽車物理空間劃分的“車電腦和分區(qū) ECU”階 段。車電腦和分區(qū) ECU 的 E/E 架構(gòu)在集中化程度要高于功能域集中/融合,而長期看 未來都會(huì)向車云計(jì)算的階段發(fā)展。

1.2.1、 基于功能劃分 E/E 架構(gòu)下的域控制器

(以博世、大陸等 Tier1 為代表) 博世、大陸等傳統(tǒng) Tier1 將汽車 E/E 架構(gòu)按功能劃分為動(dòng)力域(安全)、底盤域(車 輛運(yùn)動(dòng))、信息娛樂域(座艙域)、自動(dòng)駕駛域(輔助駕駛)和車身域(車身電子)五 大區(qū)域,每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)推出相應(yīng)的域控制器,最后再通過 CAN/LIN 等通訊方式連接 至主干線甚至托管至云端,從而實(shí)現(xiàn)整車信息數(shù)據(jù)的交互。

? 動(dòng)力域控制器:主要負(fù)責(zé)動(dòng)力總成的優(yōu)化與控制,在新能源車中主要是指電驅(qū) 和電控系統(tǒng)的集成化。其中,電驅(qū)系統(tǒng)的集成以三合一技術(shù)路線為主流,也即將 電機(jī)、電控(逆變器)與減速器集成為電驅(qū)橋。電控系統(tǒng)的集成則傾向多合一模 塊,通常將變壓器、車載充電機(jī)、加熱器等進(jìn)行集成,甚至?xí)⒄嚳刂破鳎╒CU) 等包含在內(nèi)。2020 年 1 月,合眾汽車團(tuán)隊(duì)研發(fā)的 PDCS 動(dòng)力域控制器搭載于哪 吒汽車并通過了搭載車輛測試,正式進(jìn)入了量產(chǎn)應(yīng)用階段。2020 年 9 月華人運(yùn) 通發(fā)布的首款智能汽車高合 HiPhi X,亦搭載有由聯(lián)合電子合作研制的動(dòng)力域控 制器。

? 底盤域控制器:主要負(fù)責(zé)具體的汽車行駛控制,主要包括助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(EPS)、 車身穩(wěn)定系統(tǒng)(ESC)、電動(dòng)剎車助力器、安全氣囊控制系統(tǒng)以及空氣懸架、車 速傳感器等等。與動(dòng)力域類似,底盤域內(nèi)所涉及的控制系統(tǒng)大多都具備較高的安 全等級要求,需要符合 ASIL-D 安全等級(ASIL 系列中最高安全等級)。因此底 盤域亦具備著較高的行業(yè)門檻,目前多數(shù)底盤域控制器仍處于實(shí)驗(yàn)室階段。

? 車身域控制器:主要負(fù)責(zé)車身功能的整體控制,本身技術(shù)門檻較低且單車價(jià)值 量不高,其本質(zhì)是在傳統(tǒng)車身控制器(BCM)的基礎(chǔ)上,集成了無鑰匙啟動(dòng)系 統(tǒng)(PEPS)、紋波防夾、空調(diào)控制系統(tǒng)等功能而成。此外,由于涉及安全等級較 低,隨著汽車 E/E 架構(gòu)的進(jìn)一步集中化,有望率先實(shí)現(xiàn)與智能座艙域的融合。

? 自動(dòng)駕駛域控制器:承擔(dān)了自動(dòng)駕駛所需要的數(shù)據(jù)處理運(yùn)算及判斷能力,包括 對毫米波雷達(dá)、攝像頭、激光雷達(dá)、GPS、慣性導(dǎo)航等設(shè)備的數(shù)據(jù)處理工作。同 時(shí),自動(dòng)駕駛域控制器亦負(fù)責(zé)車輛在自動(dòng)駕駛狀態(tài)下底層核心數(shù)據(jù)、聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的 安全保障工作,是推動(dòng)自動(dòng)駕駛邁向 L3 及以上更高等級的核心部件。此外,由 于自動(dòng)駕駛域控制器需要更強(qiáng)的 AI 算力以及算法的支持,因而參與研制的廠商 眾多。除傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)的整車廠及供應(yīng)商以外,還包括有英偉達(dá)、高通、地 平線、黑芝麻等海內(nèi)外 AI 芯片龍頭廠商,以及阿里、谷歌、QNX、華為等自動(dòng) 駕駛操作系統(tǒng)供應(yīng)商。目前來看,除特斯拉 Model3、小鵬 P7 等少數(shù)車型以外, 絕大多數(shù)已量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛域控制器尚未達(dá)到 L3 級自動(dòng)駕駛級別。根據(jù) ICVTank 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),2020 年全球 ADAS 相關(guān)控制器市場規(guī)模將達(dá)到 155.9 億美 元,其中大部分均為 L3 級以下輔助駕駛控制器(ECU),而預(yù)計(jì)到 2025 年全球 自動(dòng)駕駛域控制器市場規(guī)模有望達(dá)到 19.8 億美元。

汽車域控制器行業(yè)研究報(bào)告:智能汽車的“大腦”(智能汽車的域控制器產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢)

? 座艙域控制器:主要負(fù)責(zé)汽車座艙電子系統(tǒng)功能,匯集了集成液晶儀表、中控多 媒體及副駕駛信息娛樂的一體化系統(tǒng)。其發(fā)展過程經(jīng)歷了由傳統(tǒng)的“機(jī)械物理按 鍵”到“中控液晶顯示屏”,再到“中控 儀表盤一體化設(shè)計(jì)”的進(jìn)程。同時(shí),由于其 涉及安全等級較低、成本相對可控,發(fā)展速度將顯著快于自動(dòng)駕駛域控制器。根 據(jù) ICVTank 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),2020 年全球智能座艙域控制器有望達(dá)到 80 萬套,預(yù)計(jì) 2025 年全球智能座艙域控制器出貨量將達(dá)到 1300 萬套。

總體來看,以上所分的五大功能域中,目前的競爭焦點(diǎn)主要集中于智能座艙域和自 動(dòng)駕駛域。我們認(rèn)為主要原因如下:(1)從供應(yīng)體系上看,在汽車整體 E/E 架構(gòu)集中 化的進(jìn)程中,由中控系統(tǒng)升級而來的智能座艙域與新興的自動(dòng)駕駛域的供應(yīng)體系較 為完整。相反,其他各個(gè)域是對傳統(tǒng)功能系統(tǒng)的進(jìn)一步集成,因而更容易產(chǎn)生供應(yīng)商 之間的利益沖突。以動(dòng)力域?yàn)槔?,電機(jī)、電池模組以及電機(jī)控制器等零部件此前均由 不同廠商供應(yīng)、整車廠負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)各方進(jìn)行整合裝配,因而在集中化的趨勢中各個(gè)供 應(yīng)商之間會(huì)存在利益相互蠶食的沖突。因此,可以看到目前所提出的動(dòng)力域解決方 案都是由極個(gè)別龍頭供應(yīng)商牽頭或是整車廠自研而成,如特斯拉的集成化三電系統(tǒng)、 華為的多合一電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng) Drive ONE(集成電機(jī)、MCU、PDU、OBC、DCDC、減速 器、BCU 七大部件)等、長城歐拉自研的三合一電驅(qū)橋等。(2)從技術(shù)角度來看,動(dòng)力域不但涉及的安全等級要求會(huì)更高,同時(shí)還需要考慮各部件配合過程中整體的 NVH 水平、是否存在相互間的電磁干擾(EMC)以及如何控制和提升整套系統(tǒng)的冷 卻和效率等多方面因素,因而整體開發(fā)難度較大。與動(dòng)力域類似,底盤包括支撐動(dòng)力 系統(tǒng)的內(nèi)部框架,以及除發(fā)動(dòng)機(jī)以外的所有驅(qū)動(dòng)部件。在自動(dòng)駕駛向更高級別的發(fā) 展進(jìn)程中,駕駛員將逐步減少對車輛的操控時(shí)間,因而對底盤域中傳感器和控制器 都具有更加精確的時(shí)序要求和更為嚴(yán)格的最大延時(shí)要求。因此,動(dòng)力域及底盤域在 當(dāng)下的行業(yè)發(fā)展初期都具備較高的技術(shù)壁壘,并非現(xiàn)階段多數(shù)廠商的競爭焦點(diǎn)。此 外,由于車身域技術(shù)門檻和安全要求等級較低,未來則有望率先融入智能座艙域共 同研制開發(fā)。

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1.2.2、 基于區(qū)域劃分的集中化 E/E 架構(gòu)(以特斯拉、豐田、安波福為代表)

以區(qū)域進(jìn)行劃分的域控制器是以車輛特定物理區(qū)域?yàn)檫吔鐏磉M(jìn)行功能劃分,相較于 純粹以功能為導(dǎo)向的域控制器,其集中化程度更高。例如車輛前區(qū)域控制器、左區(qū) 域控制器、右區(qū)域控制器等。典型的按區(qū)域劃分 E/E 架構(gòu)的廠商為特斯拉,Model3 的三個(gè)區(qū)域控制器則分別為前車身控制模塊、左車身控制模塊和右車身控制模塊。 其中,左右車身控制模塊把部分基礎(chǔ)功能按區(qū)域進(jìn)行對稱劃分,兩者分別負(fù)責(zé)各自 區(qū)域內(nèi)的內(nèi)外部燈光、門鎖、車窗、駐車卡鉗等。而相對于左車身控制器,右車身控 制模塊還具有兩個(gè)獨(dú)有的功能—熱管理和自動(dòng)泊車輔助系統(tǒng)。前車身控制模塊則主 要負(fù)責(zé)為整車中各個(gè)控制器進(jìn)行電源分配,可以在實(shí)時(shí)監(jiān)測各個(gè) ECU 用電情況,及 時(shí)切斷部分處于靜態(tài)但功耗高的ECU 供電。此外,前車身控制模塊還包括車前大燈、 雨刮器等傳統(tǒng) BCM 的功能。除此之外,豐田的 Central & Zone 架構(gòu)、安波福的 SVA 架構(gòu)均采用類似的區(qū)域劃分解決方案。

2、 硬件先行、軟件賦能,域控制器開啟汽車軟硬件軍備競賽

域控制器作為未來汽車運(yùn)算決策的中心,其功能的實(shí)現(xiàn)依賴于主控芯片、軟件操作 系統(tǒng)和中間件、應(yīng)用算法等多層次軟硬件的有機(jī)結(jié)合。分別來看:(1)域控制器的主 控芯片目前多采用異構(gòu)多核的 SoC 芯片,由 AI 單元、計(jì)算單元和控制單元三部分異 構(gòu)而成,每個(gè)單元完成各自功能。其中,AI 單元專注于進(jìn)行人工智能模型的運(yùn)算, 是自動(dòng)駕駛域中最核心的單元。目前海內(nèi)外領(lǐng)先的車載 AI 芯片廠商包括英偉達(dá)、 Mobileye、高通、地平線等。(2)軟件操作系統(tǒng)方面,廣義而言包含系統(tǒng)內(nèi)核、基礎(chǔ) 軟件以及中間件等,主要負(fù)責(zé)對硬件資源合理調(diào)配,以保證各項(xiàng)智能化功能有序進(jìn) 行的。其中系統(tǒng)內(nèi)核競爭格局穩(wěn)定,主要以 QNX、Linux 及其衍生版本為主。中間 件則多由 Vector、ETAS、德賽西威等第三方廠商或整車廠進(jìn)行開發(fā)。(3)應(yīng)用算法 則是基于操作系統(tǒng)之上獨(dú)立開發(fā)的軟件程序,亦是各個(gè)品牌汽車差異化競爭的焦點(diǎn)。 此外,為實(shí)現(xiàn)智能汽車的持續(xù)進(jìn)化,整車廠往往會(huì)選擇“硬件超配、后續(xù)軟件迭代升 級”的方式。因此,域控制器作為未來智能汽車的“大腦”,以主控芯片為代表的高 性能硬件將率先量產(chǎn)上車(例如,小鵬汽車現(xiàn)有自動(dòng)駕駛能力處于 L2.5 級別,但已 在 P7 車型上預(yù)埋 Xavier 芯片、14 個(gè)攝像頭等的方式,為后續(xù) L3 級的自動(dòng)駕駛留下 了升級空間。),而操作系統(tǒng)及應(yīng)用軟件等則會(huì)隨著算法模型不斷迭代持續(xù)更新,逐 步釋放預(yù)埋硬件的利用率,從而實(shí)現(xiàn)軟件定義汽車。

2.1、 芯片為基:主控芯片邁向異構(gòu)多核 SoC,AI 芯片加速域控制器落地

2.1.1、 主控芯片向“CPU XPU”異構(gòu)升級,車載 SoC 芯片將為競爭焦點(diǎn)

主控芯片是域控制器中的核心部件,其結(jié)構(gòu)形式正由 MCU 向異構(gòu)式 SoC 芯片方向 升級。域控制器實(shí)際是此前多個(gè) ECU 的融合,其目的在于讓一個(gè)高度集成的主控芯 片實(shí)現(xiàn)對多個(gè)智能化功能的控制。最早 ECU 中的主控芯片為 CPU,其設(shè)計(jì)的目的主 要是用于邏輯控制(是與非、加或減),因此其構(gòu)造中大量的空間用于布置控制單元 與存儲(chǔ)單元,計(jì)算單元的占比很少,這就導(dǎo)致在面向汽車智能化功能所需要的大規(guī) 模運(yùn)算時(shí),CPU 的算力難以滿足。相比之下,以圖像運(yùn)算為目的開發(fā)的 GPU 擁有更 多的計(jì)算單元,體現(xiàn)出更強(qiáng)的算力優(yōu)勢。GPU 與 CPU 并非替代品,而是屬于共生關(guān) 系,只是由于內(nèi)部結(jié)構(gòu)的不同導(dǎo)致其擅長的應(yīng)用領(lǐng)域有所不同。最初的 GPU 主要應(yīng) 用場景是視頻游戲領(lǐng)域,伴隨著人工智能技術(shù)在視覺領(lǐng)域的應(yīng)用,基于視覺的自動(dòng) 駕駛方案逐漸變?yōu)榭赡埽@就需要在汽車中原有主控芯片(CPU)的基礎(chǔ)上加裝擅長 視覺算法的 GPU 芯片,從而形成“CPU GPU”的解決方案。同時(shí),由于汽車芯片的計(jì) 算單元在設(shè)計(jì)時(shí)需考慮算力、功耗體積等問題,因此出于硬件資源的最優(yōu)化,往往將 CPU 和 GPU 集合成為異構(gòu)多核的 SoC 芯片。

不過,“CPU GPU”也并非最優(yōu)的解決方案,因?yàn)?GPU 雖然具備較強(qiáng)的計(jì)算能力,但 成本高、功耗大,由此又逐步引入了定制化的 FPGA 芯片和 ASIC 芯片。其中,F(xiàn)PGA 是半定制型芯片,相對于 GPU 有明顯的性能和能耗優(yōu)勢,產(chǎn)品技術(shù)也已較為成熟。 ASIC 是定制型芯片,可以更加有針對性的進(jìn)行硬件層次的優(yōu)化,從而獲得更優(yōu)的性 能、能耗比。同時(shí),由于需要定制化的研發(fā),ASIC 芯片的設(shè)計(jì)研發(fā)周期較長、資金 需求較大,因此在技術(shù)路線尚不明確的背景下大規(guī)模流片的性價(jià)比不高,但對于最 終使用芯片的客戶而言,二次開發(fā)的成本及時(shí)間都會(huì)大大減少??傮w來看,單一類型 的微處理器,無論是 CPU、GPU、FPGA 還是 ASIC,都無法滿足更高階的智能駕 駛需求,域控制器中的主控芯片會(huì)走向集成“CPU XPU”的異構(gòu)式 SoC(XPU 包括 GPU/FPGA/ASIC 等)。根據(jù) HIS 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),2020 年全球車載 SoC 芯片市場規(guī)模將 達(dá)到 40.12 億美元,并在 2020-2025 年間 CAGR 有望達(dá)到 15.4%。

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2.1.2、 AI 芯片開啟域控制器算力競賽,國內(nèi)新興芯片廠商快速跟進(jìn)

隨著人工智能算法模型在智能駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用,AI 計(jì)算單元逐步被集成至主控芯片 內(nèi),并由此開啟車載主控芯片的算力競賽。異構(gòu) SoC 芯片的應(yīng)用一定程度加速了域控制器的落地,奧迪在 2017 年發(fā)布新款 A8 時(shí)投產(chǎn)了全球首個(gè) L3 級域控制器 zFAS。 該域控制器的計(jì)算平臺共搭載四枚芯片異構(gòu)式 SoC 芯片,最終由德爾福集合而成。 具體包括:Mobileye 提供的視覺處理芯片 EyeQ3(ASIC),英偉達(dá)提供的 Tegra K1 芯 片(GPU CPU),英特爾提供的 Cyclone V 芯片(FPGA),英飛凌提供的 Aurix TC297T 芯片(MCU)。zFAS 的量產(chǎn)開創(chuàng)了全球自動(dòng)駕駛域控制器的先河,但僅憑 SoC 芯片 的疊加仍難以支撐自動(dòng)駕駛中人工智能算法模型(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)所需要的算力。 根據(jù) OpenAI 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),在過去 7 年間隨著 AI 模型由 Alexnet 發(fā)展至 AlphaGoZero 時(shí),其算力需求提升了 30 萬倍。因此,具備更強(qiáng)人工智能模型運(yùn)算能力的 AI 芯片 逐步被引入汽車領(lǐng)域,并開啟了行業(yè)內(nèi)多家芯片廠商的算力競賽。廣義上而言,所有 面向人工智能領(lǐng)域的運(yùn)算芯片都可以稱之為 AI 芯片。正如 GPU 作為專用圖像處理 器與 CPU 協(xié)同工作一樣,AI 芯片也將會(huì)作為 CPU 的 AI 運(yùn)算協(xié)處理器集成于異構(gòu) 式 SoC 中,專門處理 AI 應(yīng)用所需要的并行矩陣運(yùn)算需求,而 CPU 作為核心邏輯處 理器,統(tǒng)一進(jìn)行任務(wù)調(diào)度。此外,由于人工智能對于運(yùn)算效率的要求較高,AI 芯片 的主要類型為 GPU、FPGA 和 ASIC。

AI 芯片需求迸發(fā)推動(dòng)車載芯片競爭格局重塑,國內(nèi)新興 AI 芯片廠商迎來重大發(fā)展機(jī)遇。傳統(tǒng)的汽車產(chǎn)業(yè)鏈中的車載芯片市場份額高度集中,根據(jù) ICVTank 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì), 2019 年全球汽車半導(dǎo)體市場 CR8 仍高達(dá) 68%,多年來一直被恩智浦、德州儀器、英 飛凌等巨頭壟斷。不過,以上龍頭廠商多聚焦于 MCU 等芯片領(lǐng)域,隨著汽車智能時(shí) 代的加速到來,車載芯片中的邏輯芯片和存儲(chǔ)芯片需求占比大幅增加。根據(jù) ICVTank 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),未來車載邏輯芯片及存儲(chǔ)芯片的市場份額占比將從 2019 年的 12%(50 億 美元)和 8%(36 億美元),增長至 2025 年的 15%(102 億美元)和 12%(83 億美 元)。其中,車載 AI 芯片需求的迸發(fā)吸引英偉達(dá)、英特爾、高通、華為等傳統(tǒng)消費(fèi)級 芯片巨頭紛紛進(jìn)軍汽車產(chǎn)業(yè)。同時(shí),車載芯片需求結(jié)構(gòu)的變化亦為國內(nèi)新興芯片廠 商帶來了快速切入汽車產(chǎn)業(yè)鏈的機(jī)遇。例如,國內(nèi) AI 芯片新勢力地平線,已憑借其 “征程”AI 芯片與海內(nèi)外多家車廠建立合作,成功切入汽車產(chǎn)業(yè)鏈,為長安汽車、上 汽集團(tuán)、奧迪等多家整車廠提供“AI 芯片 算法 IP 開發(fā)平臺”的完整解決方案。成立 于 2016 年的黑芝麻智能科技 2019 年成功的發(fā)布了國內(nèi)首款車規(guī)級智能駕駛芯片華 山一號 A500,目前已與博世、中國一汽等多家 Tier1 或整車廠建立合作。

2.2、 軟件賦能:引入嵌入式智能車載系統(tǒng),軟件定義汽車時(shí)代加速到來

伴隨著域控制器的誕生,汽車軟件亦將從簡易的裸機(jī)程序向更為復(fù)雜的嵌入式操作 系統(tǒng)升級。自上世紀(jì) 80 年代以來,隨著微處理器在汽車領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,以“微處理 器 裸機(jī)程序”的解決方案已完全取代了早期汽車中使用的機(jī)械或液壓元件。在這一 階段,汽車軟件工程師通過直接在 ECU 上寫入代碼來實(shí)現(xiàn)對硬件資源的調(diào)用,其優(yōu)點(diǎn)在于功能穩(wěn)定安全、反應(yīng)靈敏,且不會(huì)出現(xiàn)死機(jī)等狀況,但缺點(diǎn)在于功能單一且升 級過程復(fù)雜。然而,隨著域控制器的誕生,亟需嵌入式操作系統(tǒng)的引入來實(shí)現(xiàn)對主控 芯片、傳感器等硬件資源的合理調(diào)配,從而保證多項(xiàng)智能化功能的協(xié)調(diào)進(jìn)行。廣義的 車載操作系統(tǒng)從結(jié)構(gòu)上看與其他終端的操作系統(tǒng)基本一致,以 AGL 操作系統(tǒng)(Linux 組織專門為汽車領(lǐng)域而研發(fā)的開源系統(tǒng))為例,主要包含系統(tǒng)內(nèi)核、中間件、應(yīng)用算 法軟件以及汽車領(lǐng)域特有的安全層四部分。其中系統(tǒng)內(nèi)核的開發(fā)難度最大,出于性 價(jià)比的考慮,目前少有廠商自行研制,因而其行業(yè)格局較為穩(wěn)定,以 QNX 和 Linux 及相關(guān)衍生版本為主。部分軟件研發(fā)實(shí)力較強(qiáng)的公司(特斯拉、華為、阿里等)會(huì)基 于開源的 Linux 內(nèi)核進(jìn)行定制化改造,形成具備差異化競爭力的系統(tǒng)內(nèi)核。中間件是 基礎(chǔ)軟件中的一大類,是對底層軟件模塊的封裝和接口標(biāo)準(zhǔn)化,處于操作系統(tǒng)內(nèi)核 和應(yīng)用層之間,起到了承上啟下的作用,是實(shí)現(xiàn)軟硬件解耦的重要組成部分。大多數(shù) 整車廠商會(huì)從這一層開始進(jìn)行軟件架構(gòu)定制化研發(fā)。應(yīng)用算法則是基于操作系統(tǒng)之 上獨(dú)立開發(fā)的軟件程序,亦是各汽車品牌差異化競爭的焦點(diǎn)之一。

進(jìn)一步來看,根據(jù)安全等級要求的不同,汽車嵌入式操作性系統(tǒng)大致可分為實(shí)時(shí)操 作系統(tǒng)和非實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)。分別來看:(1)所謂實(shí)時(shí)操作系統(tǒng),是指系統(tǒng)接收到輸入 信號后,能夠在短時(shí)間內(nèi)處理完畢并予以反饋,并且其處理任務(wù)的(最遲)完成時(shí)間 是確定可知的。實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)具備較高的安全性與可靠性,因此往往應(yīng)用于車控領(lǐng) 域,包含傳統(tǒng)的車輛動(dòng)力、底盤、車身以及新興的自動(dòng)駕駛等。此前在車控領(lǐng)域的操 作系統(tǒng)已經(jīng)歷了兩輪標(biāo)準(zhǔn)化工作:OSEK/VDX 和 AUTOSAR。OSEK/VDX 主要對操 作系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)管理進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化;AUTOSAR 從軟件架構(gòu)、開發(fā)方法、開發(fā)工具三方面 進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。目前,已有多家企業(yè)擁有成熟的車控操作系統(tǒng)產(chǎn)品和解決方案,包括德 國的 Vector、ETAS,加拿大的 QNX,美國的 Mentor Graphics 等,而在智能化趨勢 下又新興出特斯拉 Version、大眾 VW.OS、華為 AOS/VOS 等多種實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)。(2) 非實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)則廣泛應(yīng)用于座艙娛樂等領(lǐng)域,更加注重兼容性與開發(fā)生態(tài)。此類操作系統(tǒng)多以 Linux 內(nèi)核改造或移植移動(dòng)端的操作系統(tǒng)而來,包括 Linux 衍生的 AGL、 微軟的 Windows Automotive、谷歌的 Android Auto、阿里 AliOS 等等。同時(shí),許多新 興操作系統(tǒng)提供平臺式解決方案,也即在一個(gè)軟件架構(gòu)之下根據(jù)所應(yīng)用領(lǐng)域的不同 使用不同的系統(tǒng)內(nèi)核,典型的是華為的鴻蒙操作系統(tǒng)即包括座艙操作系統(tǒng) HOS、智 能駕駛操作系統(tǒng) AOS、智能車控操作系統(tǒng) VOS 三種??梢钥吹?,眾多互聯(lián)網(wǎng)或科技 廠商正通過強(qiáng)大的軟件研發(fā)能力進(jìn)入汽車產(chǎn)業(yè)鏈,成為軟件 Tier1,也由此催生了龐 大的汽車軟件市場。根據(jù) McKinsey 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),2020 年全球汽車軟件開發(fā)(包括操作 系統(tǒng)內(nèi)核、中間件、應(yīng)用軟件等)市場規(guī)模將達(dá)到 200 億美元,時(shí)至 2030 年該市場 規(guī)模將達(dá)到 500 億美元,2020-2030 年其復(fù)合增長率將達(dá)到 9%,軟件定義汽車時(shí)代 正加速到來。

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3、 域控制器供應(yīng)鏈之下,多方勢力各抒己長參與其中

域控制器供應(yīng)鏈將形成兩大陣營,即以華為、特斯拉為代表的全棧式供應(yīng)商,以及 以英偉達(dá)、高通、地平線等為代表的開放式供應(yīng)體系。其中,全棧式解決方案供應(yīng)商 憑借自身的技術(shù)優(yōu)勢實(shí)現(xiàn)了從底層硬件到軟件架構(gòu)的全覆蓋,具備軟硬件一體化的 性能優(yōu)勢。而開放式的供應(yīng)鏈生態(tài),主要由 AI 芯片公司、軟件供應(yīng)商、Tier1 系統(tǒng)集 成商和整車廠組成。其中底層的 AI 芯片公司是域控制器的基礎(chǔ),軟件供應(yīng)商和算法 提供商(部分為整車廠自研)賦能,Tier1 進(jìn)行系統(tǒng)集成,最終由整車廠落地驗(yàn)證。 目前典型的第一陣營包括“特斯拉”、“華為 長安”、“Mobileye 蔚來”等,開放式陣 營包括“小鵬 德賽西威 英偉達(dá)”、“理想 德賽西威 英偉達(dá)”、“高通 長城”等。在 汽車智能化加速滲透的背景下,域控制器作為智能化的核心零部件將最為受益,看 好在域控制器中卡位核心環(huán)節(jié)的相關(guān)公司。

3.1、 全棧式解決方案供應(yīng)商,軟硬件兼顧自成體系

3.1.1、 華為:昇騰 AI 芯片 MDC

計(jì)算平臺 鴻蒙 OS 以昇騰系列 AI 芯片為基礎(chǔ),構(gòu)建華為 MDC 中央智能計(jì)算平臺。目前,華為針對智 能駕駛領(lǐng)域已經(jīng)成功研制出了車規(guī)級 AI 芯片昇騰 310 和昇騰 910。其中,昇騰 310 單片算力為 16TOPS,而其功耗僅為 8W,功耗比與特斯拉 FSD 芯片相當(dāng),主要應(yīng)用 于邊緣計(jì)算等低功耗領(lǐng)域;昇騰 910 單片算力達(dá)到 512TOPS,同時(shí)作為一款高集成度 SoC 芯片,除了基于達(dá)芬奇架構(gòu)的 AI 核外,還集成了多個(gè) CPU、DVPP 和任務(wù)調(diào) 度器,因而具有自我管理能力,可以充分發(fā)揮其高算力的優(yōu)勢。而基于昇騰系列芯 片,華為推出了 MDC300 和 MDC600 智能計(jì)算平臺。其中,MDC300 的 AI 單元由 四顆華為昇騰 310 芯片組成,計(jì)算單元搭載華為的鯤鵬芯片,控制單元?jiǎng)t搭載是英 飛凌 TC397 芯片,整體算力達(dá)到 64TOPS,滿足 L3 級自動(dòng)駕駛;MDC600 是基于 8 顆昇騰 310 芯片,同時(shí)還整合了 CPU 和相應(yīng)的 ISP 模塊,整體算力可達(dá) 352TOPS, 適用于 L4 級別自動(dòng)駕駛。除此之外,華為即將發(fā)布 MDC 210 和 MDC 610 智能駕駛 計(jì)算平臺。MDC 210 可提供 48TOPS 算力,主要面向 L2 級自動(dòng)駕駛,MDC 610 可 提供 160TOPS 算力,面向 L3-L4 級別自動(dòng)駕駛。綜合來看,MDC 集成了華為自研 的 Host CPU 芯片、AI 芯片、ISP 芯片與 SSD 控制芯片,并通過底層的軟硬件一體 化調(diào)優(yōu),在時(shí)間同步、傳感器數(shù)據(jù)精確處理、多節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)通信、最小化底噪、低功耗 管理、快速安全啟動(dòng)等方面領(lǐng)先業(yè)界。相比當(dāng)前業(yè)界其他自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺,華為 MDC 具有高性能、高安全&可靠、高能效、低時(shí)延的技術(shù)優(yōu)勢。

華為智能汽車軟件解決方案包括三個(gè)操作系統(tǒng) 一個(gè)跨域集成軟件框架。(1)鴻蒙座 艙操作系統(tǒng) HOS:華為針對汽車座艙的使用場景、上層應(yīng)用軟件和底層硬件對接的 需求,進(jìn)行了定制化開發(fā),打造了鴻蒙座艙操作系統(tǒng) HOS。鴻蒙座艙操作系統(tǒng) HOS 可實(shí)現(xiàn)座艙軟硬件解耦,同時(shí)對語音交互、視覺識別,音頻優(yōu)化等核心能力開發(fā)了基 礎(chǔ)服務(wù)。該系統(tǒng)支持與車企聯(lián)合定義開放接口,使得其合作伙伴可以快速開發(fā),共同 構(gòu)建應(yīng)用生態(tài)。(2)智能駕駛操作系統(tǒng) AOS:針對智能駕駛打造的實(shí)時(shí)操作,目前 已通過 ASIL-D 等安全認(rèn)證,成為業(yè)界首個(gè)獲得 Security & Safety 雙高認(rèn)證的商用 OS 內(nèi)核。(3)智能車控操作系統(tǒng) VOS:該系統(tǒng)原生支持異構(gòu)多核,模型化工具鏈,兼 容 AUTOSAR。可以使得原來多 ECU 的集中開發(fā)變得簡單高效。同時(shí),該系統(tǒng)相比 于現(xiàn)有的車控系統(tǒng)將更加開放,不僅支持華為自己的微處理器芯片,而且會(huì)支持世 界范圍內(nèi)包括恩智浦、英飛凌在內(nèi)的眾多芯片。(4)華為 Vehicle Stack:是面向服務(wù) (SOA)的跨域集成軟件框架,相當(dāng)于歐洲傳統(tǒng)車企聯(lián)盟所創(chuàng)造的 AUTOSAR。在此軟件架構(gòu)之下,可以各個(gè)操作系統(tǒng)之間互聯(lián)互通,使能整車特性快速開發(fā)、驗(yàn)證、部 署,同時(shí)還支持豐富的自動(dòng)化工具鏈,車型開發(fā)周期可縮短 6-8 個(gè)月。

3.1.2、 特斯拉:FSD AI 芯片 HW 域控制器 Autopilot 操作系統(tǒng)

特斯拉開啟智能駕駛計(jì)算平臺先河,主控芯片由合作開發(fā)轉(zhuǎn)向自研 FSD。早在 2014 年 10 月,特斯拉已經(jīng)在其 Model S 和 Model X 兩款車型中搭載自動(dòng)駕駛系統(tǒng) Autopilot1(智能駕駛域控制器 HW1.0),這款域控制器是在 Mobileye 的 EyeQ3 芯片 基礎(chǔ)上建立而成,可支持 L2 級自動(dòng)駕駛。2016 年,特斯拉與 Mobileye 的合作破裂, 主控芯片供應(yīng)商轉(zhuǎn)向英偉達(dá),并于同年基于英偉達(dá) Drive PX2 芯片推出自動(dòng)駕駛域 控制器 HW2.0,搭載于 Model S 和 Model X 兩款車型中。但 HW2.0 本質(zhì)上仍為一個(gè) 過渡產(chǎn)品,線路板上存在大片留白,未達(dá)到汽車芯片高度集成化的特征。因此,僅僅 10 個(gè)月后特斯拉便推出了 HW2.5 作為進(jìn)階版本,這款產(chǎn)品算力超 6TOPS,可以服務(wù) 于 L2~L3 級自動(dòng)駕駛。由于 DRIVE PX2 芯片過低的效率和超出掌控的技術(shù)內(nèi)核,特 斯拉與英偉達(dá)間三年的合作最終宣告停止。

特斯拉自研的 Autopilot 操作系統(tǒng)是以 Linux 內(nèi)核為基礎(chǔ)深度定制化改造而成。開源 的 Linux 內(nèi)核不僅為特斯拉節(jié)省了大筆研發(fā)費(fèi)用,同時(shí)其高自由度利于特斯拉實(shí)現(xiàn) 更多差異化功能。在 2012-2019 年間特斯拉已完成超過 142 次的 OTA 升級(潛在問 題改善 11 次、全新功能導(dǎo)入 67 次、交互界面邏輯等優(yōu)化 64 次),涉及自適應(yīng)巡航、 自動(dòng)緊急剎車系統(tǒng)、360°全景視圖、并道輔助等多項(xiàng)功能,系統(tǒng)版本從 2014 年的 V6.0 已迭代至目前的 V10.0。

3.1.3、 Mobileye:EyeQ 系列芯片是以攝像頭為解決方案的 ADAS 領(lǐng)域絕對龍頭

公司 EyeQ 系列芯片在 camera-based ADAS 市場的市占率已超過 70%。Mobileye 于 1999 年在以色列成立,主要致力于汽車計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究。在公司成立之初的 近十年內(nèi),公司一直專注于研發(fā),在這過程中并沒有推出任何的的系統(tǒng)和模型。2008 年,公司推出了其第一款提供 L1 輔助駕駛功能的產(chǎn)品 Eye Q1 芯片,算力為0.0044TOPS。2010 年,推出 Eye Q2 芯片,算力為 0.026TOPS。以上兩款面向 L1 級 輔助駕駛的芯片為公司奠定了在低級別輔助駕駛領(lǐng)域的龍頭地位。2014 年,公司推 出的 EyeQ3 芯片算力為 0.256TOPS、功耗比為 0.1024TOPS/W,可以滿足特斯拉基于 視覺解決方案的 L2 級自動(dòng)駕駛的技術(shù)需求,也由此開啟了 Mobileye 的快速成長期。 2014-2019 年公司 EyeQ 系列芯片出貨量 CAGR 高達(dá) 45.2%。同時(shí),依賴于 EyeQ 系 列芯片在視覺處理方面的強(qiáng)悍能力,Mobileye 在 camera-based ADAS 市場的市占率 已超過 70%。2017 年,公司被英特爾以 153 億美元現(xiàn)金收購。

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傳統(tǒng)黑盒子封閉模式拖累公司發(fā)展進(jìn)程,EyeQ5 開放軟件架構(gòu)爭奪高階自動(dòng)駕駛領(lǐng) 域。Mobileye 的芯片銷售是黑盒子模式,也即 Mobileye 的專有視覺解決方案采用緊 密耦合的 EyeQ 芯片以及 Mobileye 自家感知軟件。對于剛剛起步或技術(shù)能力不足的 車企來說,芯片廠商自帶通用算法可以極大縮減成本,加速車型成型并實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。然 而,Mobileye 成熟的解決方案亦帶來了其軟件架構(gòu)的封閉性,車企難免成為自動(dòng)駕 駛研發(fā)平臺的附庸,失去對自動(dòng)駕駛研發(fā)的控制權(quán)。因此可以看到,當(dāng)特斯拉、小鵬、 理想等造車新勢力在邁向 L3 級及以上自動(dòng)駕駛等級時(shí)均未再采用 EyeQ 系列芯片。 為此,Mobileye 自 2020 年所發(fā)布的 EyeQ5 開始,提供了開放版 EyeQ5 芯片和封閉 版 EyeQ5 芯片的組合,其中開放版中芯片可執(zhí)行第三方的程序代碼,支持車企自行 編譯程序。同時(shí),英特爾目前正傾全力開發(fā)支持 EyeQ5 新芯片的工具鏈,為向高階 自動(dòng)駕駛領(lǐng)域發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

3.2、 產(chǎn)業(yè)鏈單一環(huán)節(jié)供應(yīng)商,各抒己長共建生態(tài)鏈

(1) 德賽西威:IPU03 自動(dòng)駕駛域控制器 智能座艙域控制器

聯(lián)手英偉達(dá)為小鵬 P7 打造國內(nèi)首款 L3 級自動(dòng)駕駛域控制器。IPU03 具備較高技術(shù) 含量和價(jià)值量,搭載于 2020 年 4 月發(fā)布上市的小鵬 P7,實(shí)現(xiàn)了國內(nèi)自主品牌零部件 企業(yè)真正意義上的域控制器規(guī)?;慨a(chǎn)。作為德賽西威—小鵬汽車—英偉達(dá)三方合 作的產(chǎn)物,IPU03 搭載英偉達(dá) Xavier 芯片,并基于操作系統(tǒng) QNX Safety OS 操作系 統(tǒng),算力可達(dá) 30TOPS,可以實(shí)時(shí)處理多傳感器所采集得的數(shù)據(jù),并計(jì)算整理自身駕 駛狀態(tài)以及周邊環(huán)境的數(shù)據(jù)信息。通過該控制器與不同傳感器配置的配合,能夠在 多種高低速場景下實(shí)現(xiàn) L3 級有條件自動(dòng)駕駛或智能化駕駛輔助功能,包括但不限于 自主變道,城市道路塞車自動(dòng)跟車、自動(dòng)泊車 APA 等。此外,德賽西威近日與英偉 達(dá)和理想汽車達(dá)成合作,宣布共同開發(fā)基于英偉達(dá) Orin 芯片的新一代自動(dòng)駕駛域控 制器,為理想汽車 2022 年推出的全尺寸增程式智能 SUV 提供較好的硬件基礎(chǔ),助 力理想汽車實(shí)現(xiàn)輔助駕駛到自動(dòng)駕駛的全功能覆蓋。

2020 年 9 月,德賽西威首款自主研發(fā)的智能座艙域控制器在瑞虎 8 PLUS 上首次亮 相。該域控制器基于 6 核瑞薩 R-CAR 系列高性能芯片,采用雙系統(tǒng)的軟件架構(gòu)。其 中 QNX Hypervisor2.0 虛擬機(jī)保障了儀表功能安全,而 Android 9.0 系統(tǒng)可讓用戶受 到豐富的信息娛樂功能。此外,該款域控制器通過以太網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了前后排屏幕互 控的功能,同時(shí)支持 OTA 軟件迭代升級,前后排卡拉 OK、語音游戲等功能,為用 戶帶來更加人性化舒適體驗(yàn)。

(2) 偉世通:攜手奔馳推出業(yè)界首款座艙域控制器

Smart Core 偉世通于2018年3月與奔馳共同推出了業(yè)界首款智能座艙域控制器產(chǎn)品Smart Core。 2020 年在 CES 上,偉世通展出了與騰訊和廣汽合作打造的新一代 Smart Core。作為 全球首款搭載第三代高通驍龍汽車座艙平臺的智能座艙域控制器,Smart Core 在廣 汽全新純電平臺首款車型 Aion LX 上實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。同時(shí),騰訊為 Smart Core 搭載了其 車聯(lián) TAI 汽車智能系統(tǒng)的核心技術(shù)與能力,并注入了其豐富的內(nèi)容生態(tài),在實(shí)現(xiàn)高 效人機(jī)互動(dòng)和車身控制的前提下大幅提升用戶體驗(yàn)度。此外,Smart Core 將數(shù)字儀 表,信息娛樂和車身控制界面這三個(gè)座艙域首次整合到單個(gè)域控制器中,大幅減少 控制信號的等待時(shí)間、整車線束長度和系統(tǒng)成本。在安全性方面,Smart Core 部署了硬件安全墻等措施,并要求所下載數(shù)據(jù)需要先得到汽車經(jīng)銷商的簽署授權(quán),有效防 止可疑應(yīng)用程序侵入 Smart Core 的安全部分。

汽車域控制器行業(yè)研究報(bào)告:智能汽車的“大腦”(智能汽車的域控制器產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢)

3.2.2、 以地平線、英偉達(dá)為代表的 AI 芯片供應(yīng)商

(1) 英偉達(dá):Drive 系列智能計(jì)算平臺,可滿足 L2~L5 級自動(dòng)駕駛需求

英偉達(dá)是一家建立于 1993 年的專業(yè)人工智能計(jì)算公司,并在 1999 年實(shí)現(xiàn)了對 AI 芯 片中 GPU 的定義。憑借強(qiáng)大的 GPU 實(shí)力,英偉達(dá)迅速實(shí)現(xiàn)了對老牌 CPU 芯片企業(yè) 英特爾的追趕甚至超越。在 2015 年國際消費(fèi)類電子產(chǎn)品展覽會(huì)上,英偉達(dá)首次發(fā)布 用于自動(dòng)駕駛的 DRIVE PX 智能計(jì)算平臺,搭載 Tegra X1 芯片,該計(jì)算平臺可通過 深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺實(shí)現(xiàn)對環(huán)境的感知,借此實(shí)現(xiàn)自動(dòng)巡航和泊車等 L2 級自動(dòng)駕 駛功能。2016 年英偉達(dá)再次發(fā)布 DRIVE PX 系列二代產(chǎn)品—DRIVE PX2,搭載兩顆 二代 Tegra 芯片,整體算力達(dá)到 24TOPS,也是自該款芯片開始英偉達(dá)與特斯拉建立 合作。2017 年,英偉達(dá)推出 PX2 的升級版本—DRIVE AGX Xavier,首次搭載 Xavier AI 芯片,功耗比提升至 1TOPS/W。目前,相比 Mobileye 的芯片,在 L3 及以上級別 的自動(dòng)駕駛芯片領(lǐng)域,英偉達(dá)已經(jīng)取得的明顯的領(lǐng)先地位,其 Drive PX2 和 Drive Xavier 已經(jīng)得到普及。2020 年英偉達(dá)再次發(fā)布 DRIVE AGX Orin,旨在打造一個(gè)面 向 L5 級自動(dòng)駕駛的軟件定義汽車平臺,該產(chǎn)品性能可達(dá)上一代 Xavier 系統(tǒng)級芯片 的 7 倍,算力最高可達(dá)到 200TOPs,計(jì)劃于 2022 年在蔚來 ET7 車型中首次量產(chǎn)。

(2) 地平線:征程系列 AI 芯片 Matrix 自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺

地平線是一家新興的國內(nèi)邊緣 AI 芯片企業(yè),針對自動(dòng)駕駛 AI 芯片,地平線推出了 Journey 2芯片,采用TSMC 28nm HPC 工藝,芯片算力超4TOPS,功耗比超2TOPS/W。 這是國內(nèi)首款車規(guī)級AI芯片,2020年已邁入量產(chǎn)階段并搭載于長安 UNI-T座艙域。 此外,地平線目前正在研發(fā)的 Journey 3 芯片,該芯片基于自研的 BPU2.0 架構(gòu),目 前已通過 AEC-Q100 認(rèn)證,算力級別以匹配 L4/L5 級自動(dòng)駕駛為目標(biāo)。除此之外, 地平線打造了 Matrix 自動(dòng)駕駛中央計(jì)算平臺。該計(jì)算平臺是由征程 2 架構(gòu)加速的車 規(guī)級計(jì)算平臺,結(jié)合深度學(xué)習(xí)感知技術(shù),在被動(dòng)散熱的硬件上實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的感知計(jì)算 能力,為高級別自動(dòng)駕駛提供了穩(wěn)定可靠的高性能感知系統(tǒng)。提供單路和四路輸入 的兩種選擇,可滿足模塊化需求。

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(3) 黑芝麻:華山系列 AI 芯片 FAD 域控制器

黑芝麻成立于 2016 年,公司主攻嵌入式圖像和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,為 ADAS 及自動(dòng)駕 駛提供包括芯片在內(nèi)的完整的落地方案。2019 年,黑芝麻科技推出了首款 AI 芯片— —華山 A500,該芯片算力為 5-10TOPS,功率效率已達(dá)到 4TOPS/W,采用 28nm 工 藝,面向 L2~L2.5 級自動(dòng)駕駛,已在比亞迪相關(guān)車型上實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。雖然適配的自動(dòng) 駕駛等級較低,但 A500 有極大的效率優(yōu)勢和成本優(yōu)勢,A500 的成本僅有特斯拉 FSD 的三分之一。此外,黑芝麻科技于 2020 年 6 月再次推出了 A1000 芯片,該芯片效率 達(dá)到 6TOPS/W,算力達(dá)到 40~70TOPS,采用 16nm 工藝(A1000L 芯片算力為 16TOPS)。

目前,黑芝麻科技正在研發(fā)第三代芯片——A2000,這款芯片算力將達(dá)到 200TOPS, 追平目前英偉達(dá)最新款 AI 芯片 DRIVE Orin 的算力?;谌A山二號 A1000 芯片,黑 芝麻還可以根據(jù)不同的客戶需求,提供多種定制化解決方案。單顆 A1000L 芯片適用 于 ADAS 輔助駕駛,單顆 A1000 芯片適用于 L2 自動(dòng)駕駛,雙 A1000 芯片互聯(lián)可達(dá) 140TOPS 算力,支持 L3 等級自動(dòng)駕駛,四顆 A1000 芯片則可以支持 L4 甚至更高的 自動(dòng)駕駛需求。

3.2.3、 以 QNX、阿里、百度為代表的車載軟件系統(tǒng)供應(yīng)商

(1) QNX:世界首款通過車規(guī)級安全認(rèn)證的操作系統(tǒng),核心優(yōu)勢在于高安全性

QNX 是世界上第一款通過 ISO 26262 ASIL 級安全認(rèn)證的車載操作系統(tǒng),母公司黑莓 所擁有的 80 項(xiàng)安全認(rèn)證和數(shù)千項(xiàng)安全相關(guān)專利將為其安全性持續(xù)賦能。同時(shí),為確 保軟件的安全性,QNX 開發(fā)生態(tài)較為封閉,黑莓是 QNX 的唯一開發(fā)者,并陸續(xù)打 造出 QNX 基礎(chǔ)軟件平臺、聲學(xué)軟件開發(fā)平臺、域控制器架構(gòu)、數(shù)字儀表軟件開發(fā)平 臺、Heypervisor 平臺、智能駕駛平臺等多種版本。此外,QNX 采取微核心架構(gòu),操 作系統(tǒng)中的多數(shù)功能均以許多小型 Task 來執(zhí)行,這樣的架構(gòu)使得用戶和開發(fā)者可以 關(guān)閉不需要的功能而不需要改變操作系統(tǒng)本身。得益于這種執(zhí)行模式,QNX 系統(tǒng)中 的各項(xiàng)功能與應(yīng)用能在不影響互相間穩(wěn)定性的前提下整合運(yùn)算資源,在高安全性的 同時(shí)保障其運(yùn)算效率。根據(jù)黑莓公司數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),截至 2020 年 6 月底,全球已有超過 1.75 億輛汽車已搭載 QNX 系統(tǒng),車用市場占有率達(dá) 75%。德爾福、大陸、電裝等 Tier1 的基礎(chǔ)軟件層都是在 QNX 系統(tǒng)上搭建的,而其合作伙伴既包括小鵬、威馬等 新勢力車企,也包括寶馬、奧迪、保時(shí)捷、大眾、福特、通用等傳統(tǒng) OEM。

(2) AliOS:基于 Linux 內(nèi)核深度定制的國產(chǎn)車載操作系統(tǒng)

AliOS 是阿里巴巴集團(tuán)推出的移動(dòng)操作系統(tǒng),可應(yīng)用于智聯(lián)網(wǎng)汽車、智能家居、手機(jī)、 Pad 等智能終端,目標(biāo)為行業(yè)提供一站式 IoT 解決方案,構(gòu)建 IoT 云端一體化生態(tài), 使物聯(lián)網(wǎng)終端更加智能。AliOS 于 2014 開始進(jìn)軍車載方向,基于 Linux 內(nèi)核而研發(fā), 采用阿里云虛擬機(jī)技術(shù),目前主要應(yīng)用于智能座艙領(lǐng)域。2016 年,AliOS 在榮威 RX5 中實(shí)現(xiàn)了汽車操作系統(tǒng)的商用,并率先提出“去 APP 化”的應(yīng)用模式:AliOS 采用“場 景地圖桌面 無縫連貫服務(wù)體驗(yàn)”的架構(gòu)和生態(tài),相比較 PC 端中 Windows“桌面 文 件”實(shí)現(xiàn)的“人找內(nèi)容”,移動(dòng)端中 Android 與 iOS 的“桌面 APP”架構(gòu)實(shí)現(xiàn)的“人找應(yīng) 用”,AliOS 則實(shí)現(xiàn)了“服務(wù)找人”的模式。例如,當(dāng)車主的常規(guī)線路發(fā)生擁堵時(shí),系 統(tǒng)會(huì)給車主發(fā)送一條信息,推薦最佳導(dǎo)航路線;若車主告知汽車要去電影院看電影, 系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)規(guī)劃去電影院的路線以及看電影之前的就餐地點(diǎn)、停車場。

(3) 百度:對標(biāo)移動(dòng)端 Android,打造開源的自動(dòng)駕駛軟件開發(fā)平臺

2017 年,百度發(fā)布“阿波羅計(jì)劃”及 Apollo 1.0,這是一個(gè)自動(dòng)駕駛軟件的開源平臺。 這個(gè)平臺結(jié)合了許多工具,包括數(shù)據(jù)、API 和開源代碼,開發(fā)者可以免費(fèi)使用這些工具將自動(dòng)駕駛產(chǎn)品推向市場。2018 年 7 月,在百度 AI 開發(fā)者大會(huì)上,百度發(fā)布 Apollo3.0 及小度車載 OS,并首次發(fā)布了車載語義開放平臺。2019 年 12 月,在首屆 百度 Apollo 生態(tài)大會(huì)上,百度推出了 Apollo 5.5 版本,同時(shí)支持點(diǎn)對點(diǎn)城市自動(dòng)駕 駛,并將自動(dòng)駕駛平臺擴(kuò)展為自動(dòng)駕駛、車路協(xié)同、智能車聯(lián)三大開源平臺。2020 年, 百度發(fā)布 Apollo 6.0 邁向無人駕駛領(lǐng)域。其中,Apollo 實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)是 Ubuntu Linux 操作系統(tǒng)與 Apollo 內(nèi)核相結(jié)合的成果。ubuntu 是業(yè)內(nèi)頂級 Linux 發(fā)行版之一,也是 流行的云操作系統(tǒng),原始的 Ubuntu 系統(tǒng)并非實(shí)時(shí)操作系統(tǒng),通過加入 Apollo 自主設(shè) 計(jì)的內(nèi)核,使其成為一個(gè) RTOS。類似于谷歌在移動(dòng)領(lǐng)域中推出的 Android 開源項(xiàng)目, 整個(gè) Apollo 平臺旨在車載領(lǐng)域中為第三方提供更為便捷的開發(fā)環(huán)境。2021 年 1 月 11 日,百度宣布組建智能汽車公司,以整車制造商的身份與吉利汽車戰(zhàn)略合作,正式進(jìn) 軍汽車行業(yè)。

4、 受益公司分析(詳見報(bào)告原文)

4.1、 德賽西威:小鵬 P7 理想汽車的智能駕駛核心供應(yīng)商

4.2、 北京君正:國內(nèi)車規(guī)級存儲(chǔ)芯片供應(yīng)商

4.3、 中科創(chuàng)達(dá):車載操作系統(tǒng)迎高景氣度周期,5G 落地迎來新契機(jī)

4.4、 華陽集團(tuán):智能座艙量價(jià)齊升,綁定華為打開成長空間

5、 風(fēng)險(xiǎn)提示

國內(nèi)汽車智能化升級不及預(yù)期。

(本文僅供參考,不代表我們的任何投資建議。如需使用相關(guān)信息,請參閱報(bào)告原文。)

精選報(bào)告來源:【未來智庫官網(wǎng)】。

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