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1、汽车自动驾驶产业链深度报告获取精品报告请登录【未来智库官网】。核心观点巨头厂商底层技术突破，为汽车智能化带来质变无论是造车新势力，还是传统车厂都在深度布局汽车智能化，座舱域、 驾驶域 的发展速度尤为惊人。目前智能座舱的新车型普及度持续攀升，智能驾驶的落 地速度也有所加快。在汽车新四化浪潮下，车厂、芯片厂 商、Tierh OS以及 其他软硬件供应商积极投入研发，产品迭代速度显 著加快。尤其巨头厂商在底 层技术的突破，为市场带来质变。硬件控制器集中化，SDV已成为未来行业发展趋势随着软硬件和新技术的共同发展，ECU开发瓶颈问题日益突出，汽车行 业由最 初的“机械定义汽车”逐步转变为“软件定义汽车“
2、。硬件控制器 集中化，SDV 已成为未来行业发展趋势。在软件定义汽车时代，产品价 值链被重塑，传统汽 车核心竞争要素将会被硬件、软件和服务所取代，供应链生态也将变革，汽车 行业的重点将从依靠硬件驱动的产品逐步进行转移，当下的新产品应当是由 “硬件+软件”同步驱动的产品。中国汽车智能化发展速度领先，A股有望成为核心投资市场之一汽车新四化的发展，OTA市场增速迅猛，中国智能座舱作为首个核心应 用市场 潜力巨大，预计2025年规模破千亿，市场政策双驱动，ADAS获井喷发展。 据中国产业调研网估计，2025年全球ADAS市场规模将达275亿欧元， 20152025年均复合增长率高达17%。终端软件解决
3、方案提供商的盈利模式也有望发生转变 大 的自由度，所以提高整个乘坐品质和行驶体验的智能座舱产品逐步走进大众 的视野，相关市场也得到较快发展。全球智能座舱行业市场保持快速增长，中国市场增速抢眼。根据ICVTank公 布的数据显示，2019年全球智能座舱行业市场规模达364亿美元，同比增 长10. 3%,随着人们乘车体验要求的提高，智能座舱将加速普及，全球智能座 舱行业市场规模将保持快速增长，预计到2022年，全球智能座舱行业市场 规模有望达461亿美元，年均复合增长率达8%o中国作为全球汽车行业发展潜力最大的市场，2019年中国智能座舱行业市场 规 模达441.1亿元，随着中国市场消费升级，智能
4、座舱加速应用，中国智能 座舱行业的市场规模将保持高速增长，预计到2025年市场规模将达 到1030亿元，年均复合增速达13%,高于全球增速。硬件设备渗透率将不断提高。智能座舱的硬件主要分为4大部分：中控大屏 （包括车载信息娱乐系统）、流媒体中央后视镜、抬头显示系统HUD、全液晶仪 表。中控屏是智能座舱的主要硬件之一，目前汽车中控屏在新车中的渗透率已经达 到80%,是智能座舱硬件设备中渗透率最高的设备，预计到2025年其 渗透率 将达到100%。流媒体中央后视镜、抬头显示系统的渗透率分别为7% 和10%, 预计到2025年两者的渗透率均会提升至30%；全液晶仪表目前渗 透率为30%, 预计到20
5、25年其渗透率将提升至70% o语音控制将逐渐成为标配。2019年国内汽车智能语音市场规模为14.8亿 元，其新车渗透率到2019年底已达到53%,目前科大讯飞以市占率55% 占据国内第一，其2019年汽车智能语音出货量600万套，收入3.7亿元。未来，语音控制渗透率有望逐步提升，预计2020年语音控 制新车渗透率将达到60%,语音控制将逐渐成为智能座舱的标配。中科创达先发优势突出，布局智能座舱软件全生态，应用于主流车厂公司已正式发布智能驾驶舱解决方案4.0版本，7年产业沉淀，打造全球领 先 的智能驾驶舱软件解决方案。2013年公司前瞻性布局新一代智能网联汽车 业务，先发优势突出。经过7年的努
6、力和沉淀，以“软件+全栈”作为核心 优势，基于关键技术集成于一个芯片内，建立底层智能操作系统软件技术，并 通过融合产 业生态链各区域的全球领先公司，升级研发操作系统和智能座舱。 内生外延并 举打造了基于多操作系统（Android、 Linux、QNX、T-KERNEL 等）、多平台 （高通，TI, NXP,瑞萨，英特尔等）面向智能驾驶舱的中控娱乐 信息系统、 数字仪表、高级辅助驾驶等软件平台解决方案，核心产品和技术包 括 UI/UE工 具、Kanzi人机交互引擎、车内互联方案、KanziConnect、F0TA、 自动化测 试、嵌入式人工智能引擎和智能视觉等，从而帮助Tierl. OEM客户
7、在早期开发和验证应用以及UI/UE,提升多方协同开发的效率，缩短研发周期。 近年来，国内外知名车企纷纷与公司签订长期合作协议，公司产品覆盖大部分主流车厂。软件正在赋能智能汽车产业。全球软件技术领导者中科创达，将自身定位为 “赋 能者”，与全球产业链中下游的领导厂家合作，多维度进行集中整合，打 造全新一代网联化、自动化、共享化、人性化的智能座舱，多年的技术积累和 前瞻 战略布局让公司获得了更大的发展空间。简单化的操作体验让信息交互更 为自然简介，自动根据场景更新信息，生物识别和手势操作的配备也融合了更 大的 浮动空间，一定程度上可以提高容错率，避免误操作。高通赋能操作平台开发平台可帮助汽车制造商
8、高度分化和定制车内体验的所有层。第三代高通Qualcomm SnapdragonM处理器配备领先的计算技术，包括多核高通AI引 擎、 高通光谱图像信号处理器（ISP）、第四代高通KryoCPU,第六代高通促 视觉子系统等。智能座舱解决方案融合高通骁龙SA8155P核心板（AutoSoM） 和QNX虚拟机于一身，可同时输出8个摄像头传感器的讯息，并使用智能后 视摄像头、流媒体后视镜和停车辅助功能为驾驶员提供重要的信息提示，目前 已广 泛运用在奥迪、吉利、路虎、大众、丰田、比亚迪等头部车厂。另一方面, 汽车开发套件（AutoKit）中的ADPCool产品可针对客户需求开发，定制并优 化 专属汽车场
9、景，加速软件的开发迭代。中科创达智能座舱解决方案可根据厂商需求搭载Android或Linux平台： 1） Android平台支持将 AndroidO, P等信息娱乐系统搭建在高通SA8155P,S820A,瑞萨R-Car等平台，系统可优化8-10秒的快速启动、2秒的快速倒车影像，根据芯片性能和应用可以同时支持2-4个并行 应用于可交互操作的分屏和浮屏，信息集成度大幅增加；2） Linux平台基 于STAccordo5,集成系统芯片和多个微控制单元（SoC+MCU）在单芯片内，提 供高安全、低成本的解决 方案，可以同时搭载CarPlay和CarLife,并扩展 支持AndroidAuto,全新升
10、级智能座舱系统技术。集成型多系统平台平台基于QNX虚拟机将硬件虚拟化，复杂的功能集结在一个芯片上，从而 提 高经济效益、降低开发风险。智能座舱平台集结智能仪表盘系统、平视显示 器 系统、车载娱乐系统、车载信息系统、安全驾驶系统、空调与座椅调节系 统、物联网等功能，连接各个控制域单元打造一体化平台，实现信息有效交互, 达到高效的多屏互通模式。其他公司若整合这些系统功能一体需要将多个控制 驱 动电子元件（驱动芯片、控制芯片、功能性电子元件等）使用物理方式进行 连 接，而中科创达的“一芯多屏”方案仅需4层（底层系统+虚拟机+功能系 统+交互界面）即可，大幅度降低开发成本和开发风险。车厂可以根据自身需
11、求灵活安装并扩展软硬件解决方案，通过优化Android. Linux、QNX、GrennhiH等系统技术架构，升级并完善操作系统 性能。高集成 度、信息交互及时的多屏互动模式可大幅改善触控反馈缺乏和交 互效率低的传统车载架构。人机交互界面 公司和Rightware前期已通过Kanzi引擎进军头部汽车厂商，结合公司多年 在 软件IP的优势，进一步升级操作系统(OS)和交互界面(IIMI),推出了 基于Kanzi和KanziConnect一体化智能驾驶解决方案，赋能智能汽车行业的 智能 化、网联化，完成真正的软件定义汽车。Kanzi引擎为车厂产品部门、设计师、软硬件供应商提供统一的开发运行平 台，
12、 使UI和平台能并行开发，提升10倍HMI开发效率，缩短近50%的 开发时间。具谷歌报道，全球有超过半成的汽车制造商在采用Android系统 架构作为信息 娱乐系统。作为最有效的基于Android底层架构开发的智能座 舱，汽车制造商、Tierl供应商和设计工作室均可通过KanziHMI提供的集成平 台作为生产设计的 基础，实现快速自适应开发，不仅可作为基于开源平台硬件 或典型车载系统的制作原型，还兼备创造前瞻性概念车操作系统的能力。除了已被广泛使用的智能仪表盘KanziHybrid,中科创达还全新升级四个核心 Kanzi 插件KanziUI KanziConnect、 KanziMaps、 K
13、anziParticles, 打 造颠覆传统、定义更深层次的人机交互界面KanziReferenceHMIo另一方 面，Kanzi智能仪表盘采用OLED屏幕，当汽车遭遇碰撞时，车内屏幕极易破 损并形成尖锐物，极大可能对乘车人员造成二次伤害，柔软的OLED屏幕一定 范围解决了安全问题。Kanzi对比市面上所有运用Android的车载系统而言是独一无二的，人机交 互 界面主要产品有：1) KanziUI将2D和3D无缝合成，并最大程度优化用 户界 面的实用性和美观性；2) KanziConnect简化了车载系统中各个应用程序 和系 统之间内容、数据共享；3)通过KanziMaps将多个后端、流动地
14、图数据 直接 导入，定制可视化高精地图；4)KanziParticles使设计师可以无需编码复 杂的 着色器，直接创建独特的视觉效果和模拟形态，所有的最新技术都将 为OEMs集成构建多模交互、高定制化的超级车载系统。KanziUI助力奔驰、奥迪打造智能豪华座舱的HMI设计开发。奔驰S级斩 获多个量产车型的第一：世界第一款搭载ARHUD；世界第一款搭载裸眼3D 仪表盘；世界第一款使用OLED中控屏。奔驰新一代S级轿车智能座舱集结 了 MBUX人机交互系统、裸眼3D数字仪表盘、大尺寸OLED中控显示屏、 ARHUD、智 能感应助力等智能科技。基于Rightware软件技术和NVIDIATegra移
15、动处理器 的技术支持，公司创造出世界上第一个具有实 时3D图像更新的用户自编辑液 晶仪表盘，第三代奥迪TT也采用由Rightware旗下产品Kanzi提供的用户界面解决方案，并在芬兰的年度汽 车评选中拔得头筹。WardsAut。针对23个针对用户体验功能全新设计的车型进行评估，评选出 “10个最佳用户体验车型（10 BestUX） ”，分别在2018年有2款获奖 车型、2019年有4款获奖车型均使用Kanzi引擎，奖项评判标准主要对 “驾驶员辅助系统、互联性、智能液晶显示、语音交互设备、直观控制系统、信息娱乐系统”进行评价。作为中科创达战略收购的交互界面开发供应 商Rightware,已受到超
16、过50个汽车品牌的信赖，预计2024年将为超 过4,000万辆汽车提供最优质的人机交互体验。人工智能技术智能驾驶舱2.5解决方案全新升级生物识别板块打造多模交互场景：1）智能 座舱可通过驾驶者人脸识别（FacelD）切换至定制化主题界面和专属3D动 效，给用户带独特的驾驶体验；2）融合手势、语音识别等方式塑造丰富的人机多模交互，为用户带来便利、快捷的全新操作体验；3）实时驾驶员状态监测可 以随时跟进、识别影响行驶安全的行为状态，如闭眼、低头、打哈欠等，通过 语音报警降低危险系数。2020年6月，公司与滴滴合作研发DMS. ADAS 等只能安全驾驶方案，将安全智能驾驶产品充分融入在驾驶场景中，为
17、车厂提 供了更为安全、稳定的智能安全驾驶方案。云端数据互联带动用户安全升级中科创达得益于在技术层面的前瞻性和提前布局，已经将V2X技术成功引入 不同的汽车制造商车型，与传统汽车工业融合创新。随着5G通信、计算架构 与 人工智能的推进，全新一代智能座舱配备可持续云端升级(OTA)的嵌入式 设 备，基于LTE/5G/云端不断升级、优化汽车的软件系统。持续自动更新的嵌入式自动驾驶装备可以大幅降低车祸率。根据美国IHS最 新 研究，大部分交通事故来源于驾驶员酒精药物、判断失误、视线盲区、疲劳 驾 驶等因素，自动驾驶和智能识别能至少降低三分之一的交通事故。汽车厂商 通 过在车辆上安装嵌入式设备并持续OT
18、A汽车系统，基于HTML或云端持续 升级 全车软件系统，受益于无线通信网络(5G+V2X)新技术提供支持服务应用 于多个车内场景，Level3级别自动驾驶将逐渐落地各大车厂，为驾驶员带来 更加智能、安全、便捷的出行体验。另一方面，中科创达智能座舱运用四个插件改善行车安全环境：1)车载全景 环 视(SurroundVicw)基于 MMSolution环视算法，独特设计的裸眼3D通过 传 感器、KanziUI、自动拼接调整等技术将机顶盖从视觉上透明化，估算地面 平 整并自适应拼接，为驾驶员最大限度营造360度全景自由视角；2)受益 于全新升级生物识别模块，全新DMS安全驾驶方案基于人工智能、大数据
19、的 支持、高精度识别系统能快速反馈并适应复杂的驾驶环境；3) KanziSafety插件能提供一个独立基于IS026262 ASILA级别认证标准的图像传输机制，确 保即使3D图像渲染失败，与驾驶安全密切相关的UI元素能够正确导入， KanziHybrid (仪表盘)能精准显示数据或提示渲染故障，保证行车绝对安全； 4) MARVS电子后视镜可以根据用户需求灵活定制专属方案，如芯片选型推荐、图 像算法、图像处理等，提供高清、高帧率、宽动态、全天候的摄像头图像实施解决方案。软件定义汽车领域壁垒高，竞争格局清晰 由于需要对芯片和基础软件具有深刻的理解和充足的人才储备，故而软件定 义 汽车行业的壁垒
20、较高，市场参与者较少。中科创达在软件定义汽车领域（虚 拟机、OS、中间件等基础软件及优化）主要竞争对手包括Luxoft.GlobalLogic. KPIT、Mobica,以及 Tierl软件服务商 ADIT（博世和电装）、 Elektrobit （大陆）、 Opensynergy （松下）等。Tierl在智能座舱的布局传统Tierl厂商正在积极布局智能座舱系列产品。以博世为例，在今 年10月北 京车展上，博世展示了其最新座舱域控制器、全球首款量产车上 的曲面仪表显示屏、3D显示、车辆0TA远程升级、数字钥匙等前沿科技。其 中座舱域控制 器搭载高通8155P芯片，集成多模块的操作系统，能够同时支
21、 持仪表、中控、副驾娱乐、HUD、空调、后排等多块显示屏，并且整合了驾驶员和乘员监控 （D0MS）、360环视（AVM）、及人脸识别（FacelD）、多麦克风 输入、主动降噪等功能。自动驾驶也是博世正大力布局的方向。在该领域，博世采取的是循序渐进的 发 展策略，逐步推进自动驾驶量产。目前，在L2自动驾驶层面，博世在全 球已经 有60多个项目进入量产，包括TJA交通拥堵辅助、APA自动泊车辅 助等，下一步即将投入量产的是RPA遥控泊车辅助和高速公路辅助系统。而 支撑博世在 自动驾驶领域取得上述突破的，是其完整的自动驾驶产品线布局。 比如在感知 层，博世已经构建了全面的传感器产品组合，包括超等波雷
22、达、摄 像头、毫米波雷达、激光雷达等。其中博世的毫米波雷达已经发展到了第五代, 摄像头发 展到了第三代，首款适用于车规的长距离激光雷达也已进入量产开发 阶段。通过将激光雷达与摄像头、毫米波雷达等形成互补，为驾驶者提供可靠 的路况信 息，博世正助力汽车行业加速实现L3-5级自动驾驶。在决策层， 博世推出了域 控制器DASy,该产品作为集中式整车架构的核心组件，具有高 带宽、强算力、 大存储容量以及高安全性等特性。DASy可以收集并融合来自雷 达、摄像头、激光雷达等传感器的数据，帮助车辆生成周围360度的高精度 环境模型，并制 定合适的驾驶策略。至于执行层，诸如制动系统、转向系统等, 亦是博世的强
23、项。在该领域，目前博世最成熟的产品是iBooster+EPS组合， 这两种系统都 具有直接的机械推进装置，并且可以在整个减速范围内独立制动 车辆，形成制动冗余，从而保证车辆在任何情况下都能安全制动。自动驾驶域：应用逐步落地，商业化进程值得期待自动驾驶域整体架构如下：芯片：英伟达领先，高通持续迭代，国产厂商积极布局自动驾驶芯片介绍在传统芯片行业，常用算力、功耗和面积三大指标来衡量性能。由于自动驾 驶功能对算力极高的追求，峰值算力成为衡量自动驾驶芯片的最主要指标。目前一般认为，L2需要的计算力QOTOPS, L3需要的计算力为3060TopS,L4需要的计算力100T0PS,而L5需要的计算力目前
24、还未有明确定义（有预测需要至少1000T0PS）,每增加一级自动驾驶等级，算力 需求则相应增长一个 数量级。根据英特尔推算，在全自动驾驶时代，每辆汽车 每天产生的数据量将高达4000GBo特斯拉核心壁垒：自研自动驾驶芯片+神经网络算法+计算平台特斯拉在汽车智能化领域最大的壁垒来自于其掌握核心数据、AI算法、以及主 控芯片自研。2014年2016年，特斯拉自动驾驶域曾搭载 MobileyeEyeQ3 芯 片；2016 年2019 年，特斯拉将 MobileyeEyeQ3 更替为 NvidiaParkerSOC 和 NvidiaPascalGPU,搭载DRIVEPX2 AI计算平台。由于英伟达的高
25、能耗，2017年起，马斯克决定 开始自研主控芯片，尤其是主控芯片中的神经网络算法 和AI处理单元全部由 特斯拉自己完成；2019年4月，特斯拉正式在AutopilotHW3.0平台上搭 载了自研的FSD主控芯片。新势力自动驾驶芯片应用情况 目前自动驾驶芯片的产品主要包括Nvidia系列、Mobileye系列以及特斯拉自 研FSD芯片，具体主流车型搭载芯片参考下表。英伟达：GPU技术领先，驾驶域实力强劲在车辆驾驶环境下，正属于多量、简单、即时任务的处理，意味着需要即时 处 理的数据量巨大，而GPU最适合处理这些数据集。GPU有多个（或达数千 个）被称为流处理器的单元处理数据，虽然这些单元的处理速
26、度比CPU更慢, 但所 有这些处理器可以并行运行，即它们可以同时处理很多相对简单但具有大 量数 据的任务。CPU可以轻松处理一个数据量大、时间长而且比较复杂的任务, 而GPU处理这类任务时就会吃力；而当有较多简单的任务时，GPU优势凸显。英伟达在其自动驾驶套件中使用的芯片使用了基于神经网络的AI深度学习 技术。英伟达的图灵GPU引入专门针对深度学习的特殊功能单元一一 TensorCore,它能够让GPU对不同的数据类型可以进行混合计算，既同时实 现fp浮 点计算（测量AI训练峰值算力）和int整数运算（测量AI推理 峰值算力），如 下图所示，目前仅有英伟达的驾驶域DCU支持该类混合计算。 以前
27、一个代码如 果用了整数，对应的单精度性能就没有了，也就是说只能在单 精度性能（浮点 计算）和整数性能（整数计算）中进行选择。混合精度训练实 现了所有这些好 处，同时确保与全精度训练相比，不会损失特定于任务的精度。（FP32是目前深度学习训练和推理中使用最多的高精度格式，主要用于图像处 理；在低精度 场景中，INT8比较经常用来作为推理计算的数据格式。TFL0PS： 浮点运算能 力单位；TOPS：整数运算力单位。）目前在L2+层级英伟达独占鳌 头,但在L2层级仍是Mobileye的EyeQ系列的主战场。高通：座舱域芯片龙头，驾驶域产品持续迭代 前文讲述了高通在座舱域的芯片性能全面领先竞争对手，高
28、通在自己的芯片中也引入硬件化的AI计算单元，即在原来HcxgonDSP中增加Tensor核 心， 其实和 NVIDIA在GPU当中增加TensorCore的作法的目的相当类似， 在 不舍弃原本计算单元的过往兼容能力，以及可编程能力的前提下，增加更有 效 率的硬件计算单元，使整体计算能力提升，同时也满足未来AI应用需求， 但同时又要兼顾低功耗持续计算的特性。高通驾驶域产品也将持续迭代，2021年有望发布新产品。，高通骁龙SA8155P 本身在座舱域实现高市占率，算力和制程优势突出。高通的图像处理器技术 来 源收购AMD部分“向量绘图(vectorgraphics)与3D绘图技术和知识产权 (IP
29、)”， 当时正是AMD困难时期。高通在2021年有望依托以上技术优势 进行自动驾驶芯片的发布。国内自动驾驶芯片研发厂商部署一一华为，地平线国内座舱域和自动驾驶域控制器芯片的自主品牌代表性企业主要包括华为和 地平线。华为：不造车，但目标将ICT技术带入每一辆车除华为的强项无线通信连接能力以外，目前华为在智能汽车的布局主要集中 在 智能驾驶、智能座舱、智能动力三个方面。目前华为已经在控制器上取得较 多 进展，华为的做法是提出代表计算和通信的CC架构，以及基于CC架构衍 生 出三大平台智能驾驶平台(MDC)、智能座舱平台(CDC)和整车控制平台(VDC)、 联结和云服务。华为的MDC、CDC、VDC
30、可以理解为三大域控制器。 根据36氮，华为消费者BG正在与智能汽车解决方案BU进行整合，总负责 人是华为消费者业务CEO余承东。华为目前拥有从智能驾驶、智能座舱、智 能电动mPower整体解决方案，到智能网联、智能车云服务、商用车&专用车解 决方案、ADS智能驾驶全栈解决方案等一系列解决方案。1)智能汽车解决方案品牌：HT (HuaweiIntel 1 igentAutomotiveSolution)。包括1个全新的计算与通信架构和5大智能系统，智能驾驶，智能座舱、 智能电 动、智能网联和智能车云，以及激光雷达、AR-HUD等全套的智能化部件。 大部分传统汽车厂商缺少软件基因，在软件定义汽车领
31、域需要寻求外部 供应商 的合作，且需求范围逐步扩大。供应商多以项目开发的形式开展 业务，目前正 逐步增加Royalty收费（按销售量和单价的一定比例分成）、 升级服务费等 盈利模式，市场量、价空间逐步打开，空间巨大。智能座舱：“硬+软”全面升级进入爆发期，产品成熟商业化加速智能座舱硬件升级，“智能化+集中化”架构重新定义软硬件形态人车交互式体验核心，多屏融合智能驾驶舱代表未来传统汽车驾驶仓的生态系统以碎片化为主，分布式电子控制单元之间信息无 法有效交互，导致人与车之间存在交互障碍。随着汽车电子化程度提高，电子 控 制单元整合是汽车电子设计的发展趋势，多屏融合的智能座舱将集成中控大 屏+液晶仪表
32、盘+抬头显示器（HUD） +流动后视镜，并搭载高级辅助驾驶（ADAS）、 无人驾驶技术和人工智能AI等新时代科技，带来更为智能化和安 全化的交互体验。智能座舱全产业链分为三大环节：1） Tier0.5级供应商也可称为产业的下 游，主要以各大车企和传统Tierl供应商构成，如德赛西威、均胜电子、伟世通等，云计算和车联网的普及使华为、BAT等互联网科技类供应商也分布于 产业下游；2） Tierl为座舱提供中控屏、仪表盘、流媒体后视镜、后排液晶 显示器等硬件，同时配合开发信息娱乐解决方案、驾驶显示解决方案和HUD 为智能座舱的电子化技术升级；3）传统的Tier2主要供应PCB、显示面板、 功率器件等
33、电子产品，未来产业将集中升级操作系统相关软硬件，如增加应用软件、中间件软件、自 主定制操作个性化系统、可达成“一芯多屏的高效能 低成本芯片。显示面板大屏化 同 时，HI品牌还从算力和操作系统层面规划了智能驾驶、智能座舱、智能车控 三 大计算平台，以及AOS智能驾驶操作系统、HOS智能座舱操作系统和VOS 智能车控操作系统三大操作系统。2）智能座舱：包含三大平台：Harmony车机 OS软件平台、Harmony车域生态 平台以及智能硬件平台。硬件具有车机模组、8英寸超低反显示屏、座舱麦 克风陈列模组、智能座舱高清摄像头等。3）智能驾驶解决方案：计算平台：华为于2018年发布MDC （）作为自动驾
34、驶 计算平台，已经 与50多位包括主机厂研究院、传感器、执行器、应用算法、运营商等合作 伙伴们，在各个层面达成了广泛而深入的合作关系。自动驾驶系统：华为高阶自动驾驶系统ADS获德国莱茵TVASILD认证（该 标准是全球电子零部件供应商进入汽车行业的准入门槛之一，目前，已通 过1S026262功能安全认证的自动驾驶芯片仅有Mobieye的EyeQ系列，英 伟达的Xavier及华为的昇腾310,特斯拉自研的FSD芯片通过AECQ100认证，而不 是IS026262）,有望于2022年Q1登上量产 车。传感器：毫米波雷达、激光雷达、智能摄像头等产品加速落地。4）智能动力：华为智能电动mPower整体
35、解决方案中，具有车载充电系统、 三合一及多合一电驱动系统、BMS（电池管理系统）、充电模块等。华为目前最新的自动驾驶平台旗舰产品是MDC600,能够满足L4级别自动驾驶对域控制器的性能需求；而针对L3级别有条件自动驾驶，华为推出 了 MDC300oMDC自动驾驶平台的系统架构是可伸缩的，通过对CPU内核数，人工智能加速内 核搭载数量以及10接口数量的增减，可满足高、中、低端乘用车从驾驶辅 助 到高端智能驾驶的不同使用场景。MDC平台使用的芯片内核是昇腾310,昇腾910有望于2021年推出。昇 腾310单芯片算力为16T0PS,功耗为8W,能耗比为2T0PS/W；特斯 拉Autopilots.
36、 0处理单元上的FSD芯片单芯片算力为72T0PS,功耗约 为36W,能耗比为2T0PS/W；英伟达最新DRIVEAGXOrin平台，其上搭载 的Orin芯片，单芯片算力达到200T0PS,功耗为45W,功耗算力比 为4. 4T0PS/Wo相比起来， 昇腾310的能耗比已赶上国际主流水平。目前 昇腾310采用的是台积电12nm工艺制造，随着未来生产工艺提升至7nm甚 至5nm,其能耗比还有进一步提升 的空间。目前华为与北汽、长安等合作伙伴深度合作，2021年新车型或有望逐步推出。鸿蒙0S正式发布，涉及智能汽车的座舱、驾驶及控制系统。在8月14日的2020中国汽车论坛上，华为公布了三大鸿蒙车载O
37、S 系统，同时还宣布已经有 大量合作伙伴基于鸿蒙OS进行开发。三大鸿蒙OS 分别是一一鸿蒙座舱操作 系统IIOS.智能驾驶操作系统AOS和智能车控操作 系统VOS,分别涉及智能 汽车的座舱、驾驶及控制系统。地平线：生态合作广泛，DCU芯片创业公司独角兽2020年9月，在2020北京国际车展上，地平线发布地平线新一代高效能 车载AI芯片征程3,并展示了 一系列智能驾驶落地成果，为汽车智能化定义 “芯引擎”。此次发布征程3,是地平线进一步加速车载AI芯片迭代，推动汽车智能化发 展和量产落地的深入实践，是对“芯引擎”的全新升级。征程3采 用16纳米工艺，基于地平线自主研发的BPU2. 0架构，AI算
38、力达到5 TOPS,典型功耗仅为2. 5W,具有高性能、低功耗、拓展性强、安全可 靠的特点，支持高级别辅助驾驶、智 能座舱、自动泊车辅助、高级别自动驾驶 及众包高精地图定位等多种应用场景。征程3能耗比超越多款行业主流芯片，而且具有出色的图像接入和处理能 力， 不仅支持基于深度学习的图像检测、分类、像素级分割等功能，也支持 对1L 264和11. 265视频格式的高效编码。而且灵活开放，客户可使用地平 线算法样例、AI芯片工具链，以及进行应用开发所需的全套工具，快速实现产 品级应用落地。未来，地平线将推出更强大的征程5,面向高等级自动驾驶场景，单芯片达 到96 TOPS的AI算力，支持16路摄像
39、头，组成的自动驾驶计算平台具 备192-384 TOPS算力，可支持L3-L4级自动驾驶。基于自研AI芯片打造的地平线“天工开物” AI开发平台，由模型仓库、AI 芯 片工具链及AI应用开发中间件三大功能模块构成，包含面向实际场景进 行AI算法和应用开发的全套工具，最大限度地方便客户进行个性化的应用开发, 并 可依据合作伙伴的不同需求提供不同层次的产品交付和服务，全面支持客户 快速构建场景应用。地平线数据闭环系统赋能合作伙伴实现从数据采集标注、 模型训练优化、仿真评测，到模型OTA部署，端到端的数据迭代闭环，打造 具备覆盖整车整个生命周期的持续进化能力。经与行业伙伴通力合作，地平线依托车规级A
40、I芯片、开放易用的工具链、算 法模型样例、专业化服务和开发者社区五大支柱，现已围绕环境综合感知和车 内人机交互两大方向，实现完整的智能驾驶产品布局。今年，长安汽车与地平 线 基于该芯片联合开发了智能座舱NPU计算平台，并搭载在其今年推出的全 新车 型UNI-T,征程2业已成为首个上车量产的国产AI芯片。日前， 纯电SUV奇瑞蚂蚁上市，新车也搭载了地平线征程2车规级AI芯片，实现 了 L2+级自动 驾驶。截止目前，地平线在智能驾驶领域已同奥迪、一汽红旗、 上汽集团、广 汽集团、长安汽车、比亚迪、理想汽车、长城汽车等车厂达成深 度合作，初步 建成覆盖智能驾驶和智能座舱的智能汽车芯生态。自动驾驶系统
41、：商业化落地加速，产业生态逐步成熟特斯拉Autopilot系统解析特斯拉的Autopilot是一个典型的决策控制器，主要的功能是接受前向雷达和 前向摄像头的数据信息，然后进行计算决策。从2014年推出第一个版本开 始，特斯拉的自动驾驶系统Autopilot经过了 4次大的硬件版本更新，从最初1.0版 本完全基于第三方供应商Mobil eye提供芯片+算法，到2.0、 2.5版本逐步过渡到自研算法+英伟达的芯片，最后在2019年4月份特 斯拉成功推出自研芯片，实现了自动驾驶芯片+神经网络算法的垂直整合。从实际效果来看，Autopilot采用自研芯片后，系统性能得到了显著提升， 从2.5版本只能同
42、时处理每秒110帧图像进化到3.0版本能够同时处理 每秒2,300帧的图像，性能提高了 21倍；与此同时，芯片成本也较之前下 降了 20% o在2020年7月1日进行提价后，特斯拉Autopilot全自动驾驶套件 目前的价格为8000美元，马斯克表示，随着软件获得监管部门的认可，FSD 将具备接近 完全自动驾驶的能力，届时FSD的价格将继续上涨。截 至2019年，特斯拉通 过出售“全自动驾驶”套件获得的收入已经超过 了 10亿美元。特斯拉的Autopilot可以实现车辆的自动辅助转向(Autosteer).自动辅助加速和自动辅助制动，升级之后更是增加了自动变换 车道、进出闸道、自动泊车 (Au
43、topark)以及在交通路口根据信号灯停走(Traff ic-AwareCruiseControl)的功能。特斯拉的全自动驾驶包提价反应了公司对于全自动驾驶的持续改善，定期更 新改善车辆的能力，更好地利用内置摄像头和无人驾驶计算机。马斯克更是表 示，全自动驾驶包的价值最终应该超过十万美元，很大一部分价值预计将来自 于未来无人驾驶出租车的上线，车主最终可以把自己的车作为出租车使用并分 享其中的收入。目前主流的自动驾驶技术路径主要分两种：一、以特斯拉为代表的视觉算法为主导的流派，通过摄像头、毫米波雷达捕 捉 周边环境信息，再通过算法为主，进行分析抉择。这一类方案所需的硬件成 熟 度较高，成本低，但
44、毫米波雷达探测角度较小，远距离探测能力也不足，需 要优异的算法来弥补缺点。二、以Waymo,部分车企为代表的激光雷达主导的流派，在摄像头、毫米波雷 达的基础上增加了激光雷达，可以进行远距离、全方位的探测，分辨率较 强，但硬件成本较高，且激光雷达同样也存在一些问题：比如，在恶劣天气的 条件 下表现一般，缺乏对环境的颜色和纹理信息的辨别，并且在大范围安装激 光雷达后，激光雷达有无法判断是否为自己发出的脉冲光的串扰风险，这会直接 导 致激光雷达判断不出物体的形状。马斯克曾表示：“一旦你能解决摄像头的视觉问题，就能解决自动驾驶的问 题； 如果你不解决视觉问题，自动驾驶的问题自然无解。这就是为什么我们如
45、 此关注视觉神经网络，它对道路状况非常有效。只要有摄像头，你绝对可以实 现成 为超人的梦想。比如，只需要照相机，就可以比人类做得好十倍。” 特 斯拉采 取以视觉为主的技术路径的最明显原因是其成本低廉。将一个激光雷达 装置安装在汽车上的成本大约是1万美元。谷歌和它的Waymo项目已经能 够通过 引入量产略微减少数量。然而，成本仍然相当可观。特斯拉高度关注成 本，并 确保汽车价格实惠。在已经很昂贵的汽车上增加激光雷达的价格是相当 重要的。对于特斯拉，在算法领先于同行玩家的同时，如何使用性价比最高的 零件创造 更大的效益，是特斯拉的目标。这也就注定了，在马斯克眼中，价格 高昂的激光雷达，只能是其他企
46、业对于视觉感知存在的问题和缺陷的遮羞布。目前在自动驾驶行业业务盈利模式还没有成熟的阶段，行业充斥着大量不确定 性，一个新技术的出现与应用，是就此沉默还是改变行业，只能交给时间来 决定。芯片ASIC、FPGA、GPU、CPU之争，生态合作伙伴成为重中之重（略）重点企业分析（参见原报告）中科创达：智能汽车业务爆发式增长，商业模式逐步升级德赛西威：国内车机龙头，智能驾驶推进有序（汽车团队覆）道通科技：优质汽车诊断龙头，开启数字化、智能化发展新篇章锐明技术：全球化商用车监控龙头，智能化时代迎量价齐升（报告观点属于原作者，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参 阅报告原文。）获取精品报告请登录
47、【未来智库官网】网页链接。打赏转发赞收藏20转发4评论 42赞投诉 评论.同时转发 全部评论（4）最近最早赞真正的我 2021-01-0803： 58马斯克曾表示：“一旦你能解决摄像头的视觉问题，就能解决自动驾驶的问题； 如果你不解决视觉问题，自动驾驶的问题自然无解。这就是为什么我们如此关注 视觉神经网络，它对道路状况非常有效。只要有摄像头，你绝对可以实现成为超 人的梦想。比如，只需要照相机，就可以比人类做得好十倍。”赞打赏回复拉作者：未来智库链接：https： /xueqiu. com/9508834377/167923317来源：雪球著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载
48、请注明出处。风险提示：本文所提到的观点仅代表个人的意见，所涉及标的不作推荐，据此买 卖，风险自负。新一代智能座舱将液晶仪表盘和中控大屏结合，共同对用户体验产生影响， 满足消费者对科技感和舒适性的需求。智能座舱是新能源和未来无人驾驶汽车 标 配。攻克新能源汽车核心技术是中国迈入汽车强国的必由之路，新能源汽车 带动ADAS前装信息渗透率快速提升，加速市场对车用信息云端交互的需求， 推 动智能座舱解决方案的未来发展。在传统机械仪表盘内，新能源汽车电量显 示、续航里程等新能源汽车关键信息，以及ADAS车型轨道偏移等信息均无法 显示，全液晶显示屏必定是大势所趋。传统汽车座舱的前方普遍以机械或半液晶仪表盘
49、，中间以液晶显示器为主。特 斯拉在车内配置了一块17英寸巨屏引领了智能汽车的大屏潮流，随后各 大车厂的高端车型逐渐将超大屏作为标配，比如，奔驰新E系采用双12.3英寸高清显示屏通过悬浮效果为驾驶舱带来先锋科技感，左侧显示 器显示数字仪表盘内容， 而右侧显示器为驾驶员呈现车内信息娱乐（IVI）,融 合汽车操作系统和车载信息娱乐系统，从而升级人机交互体验；在宝 马i4 Concept的发布中，宝马将所 有操作集成在面积非常大的中控中，几 乎放弃所有的物理按键，未来宝马的车 型座舱内饰都将朝着这个方向设计，一 体式悬浮大屏也将成为宝马下一代内饰 的核心元素。一芯多屏替代多组件集中取代分布。未来智能座舱所代表的多屏融合体验都将依赖于高计算能力 的 超级芯片。多个分布式的电子单元使每个系统如同“孤岛” 一般，难以支持 多屏幕融合、