行业研究报告:自动驾驶芯片研究框架_芯片_驾驶_云端

报告出品/作者:海通证券、郑宏达、华晋书

以下为报告原文节选

1.自动驾驶芯片将是拥有巨量增长潜力的市场。头部是 Mobileye、英伟达这样的巨头,还有从移动芯片市场杀出的华为海思和高通等厂商,老牌汽车半导体厂商们也在加快布局,如黑芝麻一样的 AI 芯片公司将成为重要的后起之秀。

2.功能集中已经成为行业发展趋势,驾驶座舱一体化进程加速。无论是自动驾驶还是智能座舱领域,功能集中已然成为行业发展的必然趋势。随着传感器数量和种类逐渐增多,将不同功能的计算芯片集成到一块板子上,对各传感器的原始感知信息实行后端融合计算成为必然选择。

3.中国或将成为全球最大的自动驾驶芯片市场。根据禾多科技《中国自动驾驶芯片的现状、机遇与风险》援引《智能网联技术路线2.0》的预测,2025年中国L2/L3渗透率将达50% ,2030年中国L2/L3渗透率70%,L4渗透率20%。

2020-2025年中国自动驾驶渗透率增长速度将快于全球。

车规级芯片市场概况

车规级芯片领域长期被发达国家垄断。车规级芯片分为控制芯片、微处理器芯片、存储芯片、模拟芯片及功率器件等。当前,以美、欧、日、韩为代表的发达国家行业巨头,长期占据着车规级芯片的技术制高点和主要市场份额,根据于德营《车规级芯片产业自主化前景》数据,欧、美、日分别占据 37%、30%和25%的市场,行业内 TOP8 企业占据60%以上市场份额。

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资料来源:于德营《车规级芯片产业自主化前景》,海通证券研究所

自动驾驶芯片产品趋势:一体化

从模块级的ECU到集中相关功能的域控制器,再到完全集中的车载计算机。每个阶段中还包含两个子阶段,例如完全集中的车载计算机还包括了本地计算和云端协同两种方式。

资料来源:《汽车观察》2021年9月刊,软硬件融合微信公众号援引BOSCH,海通证券研究所

自动驾驶芯片产品趋势:一体化之英伟达

英伟达发布的一体化自动驾驶芯片Altan&Thor的设计思路是完全的“终局思维”,相比BOSCH给出的一步步的演进还要更近一层,跨越集中式的车载计算机和云端协同的车载计算机,直接到云端融合的车载计算机。云端融合的意思是服务可以动态的、自适应的运行在云或端,方便云端的资源动态调节。

Altan&Thor采用的是跟云端完全一致的计算架构:Grace-next CPU、Ampere-next GPU以及Bluefield DPU,硬件上可以做到云端融合。

自动驾驶芯片产品趋势:一体化之高通

2020年CES上,高通推出全新自动驾驶平台高通Snapdragon Ride,自动驾驶芯片“骁龙 Ride”。

资料来源:ofweek电子工程网援引高通,焉知智能汽车微信公众号,海通证券研究所

资料来源:英伟达官网,AMD官网,赛灵思官网,寒武纪官网,地平线官网,海通证券研究所

自动驾驶芯片三种主流架构对比

当前主流的AI芯片主要分为三类,GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构,属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。行业内已经确认CPU不适用于AI计算,但是在AI应用领域仍必不可少。

资料来源:焉知智能汽车微信公众号,海通证券研究所

GPU方案:GPU与CPU的架构对比

CPU遵循的是冯·诺依曼架构,其核心是存储程序/数据、串行顺序执行。CPU在进行大规模并行计算方面受到限制,相对而言更擅长于处理逻辑控制。

GPU是一种由大量运算单元组成的大规模并行计算架构,早先由CPU中分出来专门用于处理图像并行计算数据,专为同时处理多重并行计算任务而设计。

资料来源:焉知智能汽车微信公众号,海通证券研究所

FPGA方案

FPGA是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路领域中的一种半定制电路而出现的,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。 优点:可以无限次编程,延时性比较低,同时拥有流水线并行和数据并行、实时性最强、灵活性最高。缺点:开发难度大、只适合定点运算、价格比较昂贵。

-----------报告摘录结束 更多内容请阅读报告原文-----------

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精选报告来源:报告派

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