自动驾驶芯片市场规模

简述信息一览：

• 1、自动驾驶主流芯片及平台架构(一)
• 2、自动驾驶“芯”战争
• 3、冲击中国自动驾驶计算芯片第一股

自动驾驶主流芯片及平台架构(一)

自动驾驶的构成包括感知、决策和执行三个层次，涉及软件工程（如操作系统、算法设计和云服务）和硬件工程（如传感器和域控制器设计）。供应链上，高通在座舱芯片市场表现强劲，而自动驾驶芯片市场则呈现封闭生态与开放生态的竞争，Mobileye在L3以下市场占据主导，但国产厂商如地平线有机会迎头赶上。

自动驾驶芯片的架构及车规级AECQ100认证浅析 主流架构方案对比 当前主流AI芯片主要分为三类：GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA在前期较为成熟，属通用型芯片；ASIC为特定AI场景定制。CPU不适用于AI计算，但在AI应用领域不可或缺。GPU方案 GPU与CPU架构对比。

智能汽车的开发则引入了全新的架构，如信息***域、自动驾驶域等，将功能解耦为可以共享的资源，由软件驱动。这种转变不仅提升了汽车的智能化和网联化，还使得汽车向服务型转变，如提供云端服务和OTA升级。

深入探索自动驾驶芯片的世界，我们聚焦于其关键架构与严格的车规级AEC-Q100认证，它们是推动智能汽车前进的双轮。GPU：并行计算的先锋在AI的主流架构中，GPU凭借其并行计算的天生优势，对比冯·诺依曼架构的CPU，GPU拥有更多的ALU，专为并行任务设计。

自动驾驶“芯”战争

月23日，刚刚与宝马在自动驾驶领域宣布和平分手的奔驰，宣布与芯片供应商英伟达达成合作，将使用后者的Orin芯片，开发下一代车载计算系统，为奔驰量产车型2024年将全面搭载的L2-L3级自动驾驶功能，以及最高可达L4级的自动泊车功能提供算力支持。

北京车展期间，人工智能芯片企业地平线在现场发布新款AI芯片征程3，可支持L2级自动驾驶和智能座舱等多种应用。此外，地平线还宣布不久后将推出征程5，可与特斯拉HardWare 3自动驾驶平台一较高下。车载AI芯片战争打响。

芯片是中美战略竞争的一个胜负手，但并非唯一“劫材”。 《汽车人》判断，美国下一个切入点，很可能围绕算力芯片（自动驾驶和座舱，可以视为算力的一个应用方向）。过去3年，中国每年算力平均增长30%，继续坐稳第二。其实也达到了美国***取行动的阈值。

汽车 的智能化和自动化正成为下一个投资风口，特斯拉与英伟达合作失利进而自研芯片，比亚迪分拆芯片业务剑指IGBT，英特尔通过收购弯道介入等等， 汽车 行业将接力手机成为资金风投的终端入口热门战场。

月8日，第二届百度Apollo生态大会上，百度Apollo公布了其在智能交通、智能车联和自动驾驶方面的技术研发及未来的落地应用规划。值得一提的是，百度Apollo发布高级别智能驾驶解决方案ANP（Apollo Navigation Pilot），即领航辅助驾驶，基于目前国内唯一的L4级纯视觉自动驾驶技术Apollo Lite打造。

在新书《ChipWar》（芯片战争）中，塔夫茨大学历史系的米勒（ChrisMiller）教授描绘了二战之后芯片的发展史和竞争史。上世纪八十年代，在闪存芯片领域，日本的竞争力显然远远高出美国，以至于英特尔做出了生死攸关的战略转向，放弃存储，转而押注刚刚兴起的个人电脑所需要的逻辑运算芯片CPU。

冲击中国自动驾驶计算芯片第一股

黑芝麻智能联合创始人兼总裁刘卫红也表示，中国新车L2以及L2以上的渗透率及增长速度都已经超过国外的水平；中国的消费者对自动驾驶功能的认可和付出的溢价也高于美欧；而随着汽车电子电气架构的演变，车载芯片数量在传统分布式架构中为300到500颗，而在域控制器架构会超过1000颗芯片，将来中央计算平台机构下将超过3000颗芯片。

随着自动驾驶技术的火热，地平线和黑芝麻智能作为市场焦点，竞逐“智驾芯片第一股”的荣誉。在港交所的舞台上，这两家企业正准备迎接上市的时刻，尤其在特斯拉FSD有望进入中国市场之际。投资者在评估时，不仅要考虑企业的市场地位，更要深究其可持续性和投资价值。

业内一般认为，实现L2 自动驾驶需要的计算力在10 TOPS左右，L3需要的计算力为30 – 60 TOPS，L4需要的计算力大于100 TOPS，L5需要的计算力至少为1000 TOPS。

据Crunchbase的统计，过去两三年，在美国上市的十多家自动驾驶公司（包括激光雷达）的估值出现了集体雪崩，其中做激光雷达的Velodyne和做自动驾驶卡车的Embark下跌超过95%以上。 最近，“卡车自动驾驶第一股”图森未来也顶不住压力了，收到了纳斯达克的退市通知，进入了停牌倒计时。

关于国内厂商***用自动驾驶芯片，以及自动驾驶芯片市场规模的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。