產(chǎn)業(yè)圖譜

《2023年全球智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)圖譜》主要分為智能駕駛（智能駕駛芯片、智能駕駛計(jì)算平臺(tái)、智能駕駛解決方案、高精地圖、攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)）；智能座艙（智能座艙芯片、智能座艙平臺(tái)、車(chē)載語(yǔ)音交互、HUD抬頭顯示）；功率半導(dǎo)體（IGBT 、SiC）；其他汽車(chē)半導(dǎo)體（MCU 、存儲(chǔ)芯片、電源管理芯片）；整車(chē)廠。圖譜中涉及各領(lǐng)域全球代表企業(yè)，同時(shí)將其代表性產(chǎn)品或解決方案作相應(yīng)展示。

以下為圖譜示意圖：

產(chǎn)業(yè)報(bào)告

《2023年全球智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》從全球視角出發(fā)，對(duì)智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)概況、產(chǎn)業(yè)鏈（智能駕駛、智能座艙、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等）、產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)進(jìn)行梳理，全面展現(xiàn)智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況。

以下為報(bào)告節(jié)選部分：

國(guó)際汽車(chē)工程師學(xué)會(huì)（SAE）制定J3016智能駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，將智能駕駛技術(shù)分為L(zhǎng)0-L5共六個(gè)等級(jí)。L1-L5級(jí)分別為駕駛輔助、部分自動(dòng)化、有條件自動(dòng)化、高度自動(dòng)化、完全自動(dòng)化。SAE對(duì)分級(jí)的說(shuō)明更加詳細(xì)、描述更為嚴(yán)謹(jǐn)，且更好地預(yù)見(jiàn)智能駕駛汽車(chē)的發(fā)展趨勢(shì)，因而SAE分級(jí)成為全球多數(shù)國(guó)家和政府使用的標(biāo)準(zhǔn)，全球諸多汽車(chē)行業(yè)相關(guān)的企業(yè)也采用SAE J3016對(duì)自身相關(guān)的產(chǎn)品進(jìn)行技術(shù)定義。

自2020年以來(lái)，國(guó)內(nèi)外出臺(tái)多項(xiàng)政策持續(xù)推動(dòng)智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

從國(guó)外來(lái)看，2020年歐盟委員會(huì)發(fā)布《可持續(xù)與智能交通戰(zhàn)略》，政策強(qiáng)調(diào)利用創(chuàng)新、數(shù)據(jù)和人工智能，實(shí)現(xiàn)智慧出行；英國(guó)交通部與商業(yè)、能源和產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略部在2022年發(fā)布的《互聯(lián)和自動(dòng)出行2025：實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的價(jià)值》，到2035年英國(guó)40%的新車(chē)將具備自動(dòng)駕駛功能。

從國(guó)內(nèi)來(lái)看，國(guó)家層面：2020年國(guó)家發(fā)改委、工信部等11部委發(fā)布《智能汽車(chē)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，提出到2025年，中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)智能汽車(chē)的技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)和網(wǎng)絡(luò)安全體系基本形成；交通運(yùn)輸部、科學(xué)技術(shù)部在2022年發(fā)布《交通領(lǐng)域科技創(chuàng)新中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃綱要（2021—2035年）》，提出要促進(jìn)道路自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用，突破融合感知、車(chē)路信息交互、智能計(jì)算平臺(tái)等技術(shù)。地方層面：北京、上海、廣州、江蘇、浙江、四川等省市相繼發(fā)布推動(dòng)智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策，支持高精度傳感器、車(chē)規(guī)級(jí)芯片、智能操作系統(tǒng)、車(chē)載智能終端、智能計(jì)算平臺(tái)、激光雷達(dá)等領(lǐng)域發(fā)展。

汽車(chē)電子電氣架構(gòu)有序迭代，域集中式架構(gòu)是當(dāng)前階段發(fā)展的重點(diǎn)，中央集中式架構(gòu)是未來(lái)發(fā)展方向。現(xiàn)階段分布式架構(gòu)已接近瓶頸，算力、傳輸速率均無(wú)法滿(mǎn)足當(dāng)前智能汽車(chē)的需求，（跨）域集中式架構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生。未來(lái)，集中化汽車(chē)E/E架構(gòu)在汽車(chē)電子化浪潮之下已是大勢(shì)所趨，中央計(jì)算平臺(tái)成為整車(chē)的最高決策模塊，統(tǒng)一對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并指揮執(zhí)行模塊進(jìn)行操作，從傳統(tǒng)分布式處理逐步走向集中化、云化。

智能駕駛汽車(chē)圍繞“感知、決策和執(zhí)行”三大環(huán)節(jié)構(gòu)建軟硬件系統(tǒng)。感知環(huán)節(jié)：利用攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等傳感器獲取道路環(huán)境的信息，并對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛、行人等障礙物的識(shí)別以及對(duì)車(chē)道線、紅綠燈等交通標(biāo)識(shí)的檢測(cè)；決策環(huán)節(jié)：車(chē)載智能計(jì)算平臺(tái)是智能駕駛汽車(chē)的“大腦”，主要負(fù)責(zé)感知環(huán)節(jié)的識(shí)別融合任務(wù)，并處理海量數(shù)據(jù)和進(jìn)行復(fù)雜的邏輯運(yùn)算；執(zhí)行環(huán)節(jié)：各類(lèi)控制器接收決策系統(tǒng)輸出的目標(biāo)路徑軌跡，通過(guò)一系列結(jié)合自身屬性和外界物理因素的動(dòng)力學(xué)計(jì)算，轉(zhuǎn)換成對(duì)油門(mén)、剎車(chē)、轉(zhuǎn)向的控制。

車(chē)載4D毫米波雷達(dá)具備高度探測(cè)、更高目標(biāo)點(diǎn)云密度、更遠(yuǎn)探測(cè)距離、穿透性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，正成為車(chē)載毫米波雷達(dá)的重點(diǎn)發(fā)展方向。4D毫米波雷達(dá)的技術(shù)路線主要分為三種，分別是多級(jí)聯(lián)、級(jí)聯(lián)+虛擬孔徑成像技術(shù)以及集成芯片。

車(chē)載激光雷達(dá)是通過(guò)發(fā)射激光束、接收回波信號(hào)探測(cè)目標(biāo)位置、反射強(qiáng)度等數(shù)據(jù)的雷達(dá)系統(tǒng)。其具備分辨率高、探測(cè)范圍廣、信息量豐富等優(yōu)勢(shì)，主要由發(fā)射系統(tǒng)、接收系統(tǒng)、信息處理系統(tǒng)和掃描系統(tǒng)組成。按照掃描方式可劃分為機(jī)械式、混合固態(tài)、純固態(tài)三種類(lèi)型；混合固態(tài)分為轉(zhuǎn)鏡式和MEMS，純固態(tài)分為光學(xué)相控陣OPA和Flash。轉(zhuǎn)鏡式和MEMS方案作為當(dāng)前激光雷達(dá)市場(chǎng)的主流，光學(xué)相控陣OPA未來(lái)有望在車(chē)載領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商用。

近年來(lái)，全球主要芯片廠商相繼推出適用于不同等級(jí)的智能駕駛芯片，持續(xù)推動(dòng)智能駕駛的發(fā)展。具體來(lái)看，Mobileye智能駕駛芯片EyeQ4、EyeQ5、EyeQ6適用于L2-L4駕駛等級(jí)；NVIDIA推出的Orin芯片廣泛應(yīng)用在蔚來(lái)、理想、小鵬等主流品牌的相關(guān)車(chē)型中。Thor屬于NVIDIA推出的高性能芯片，芯片算力高達(dá)2000TOPS，計(jì)劃于2025年開(kāi)始量產(chǎn)。地平線于2019-2021年相繼發(fā)布征程2、征程3及征程5芯片，征程系列芯片累計(jì)出貨量已經(jīng)突破350萬(wàn)片，已與超過(guò)20家國(guó)內(nèi)與國(guó)際主流車(chē)企簽下超過(guò)150款車(chē)型前裝量產(chǎn)項(xiàng)目定點(diǎn)，已有50多款量產(chǎn)車(chē)型。

車(chē)載智能計(jì)算平臺(tái)作為智能駕駛汽車(chē)的核心中樞，主要由“硬件平臺(tái)+系統(tǒng)軟件+功能軟件”構(gòu)成，其中硬件平臺(tái)包括“CPU計(jì)算單元、AI單元（GPU、ASIC、FPGA）、MCU控制單元、存儲(chǔ)、ISP”等硬件構(gòu)成；系統(tǒng)軟件由“硬件抽象層（Hypervisor、BSP）、操作系統(tǒng)內(nèi)核、中間件組件”構(gòu)成；功能軟件由“自動(dòng)駕駛通用框架、功能軟件通用框架”構(gòu)成。

車(chē)聯(lián)網(wǎng)主要是指車(chē)載設(shè)備通過(guò)無(wú)線通信技術(shù)，對(duì)信息網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中的所有車(chē)輛動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行有效利用，在車(chē)輛運(yùn)行中提供不同的功能服務(wù)。車(chē)聯(lián)網(wǎng)主要涉及路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施、云控平臺(tái)、通信網(wǎng)等部分，相關(guān)技術(shù)涵蓋傳感網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星定位等，能夠?yàn)檐?chē)與車(chē)間距提供保障，降低車(chē)輛發(fā)生碰撞事故的幾率，幫助車(chē)主實(shí)時(shí)導(dǎo)航，并通過(guò)與其它車(chē)輛和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的通信，提高交通運(yùn)行效率。

碳化硅（SiC）具備禁帶寬度大、熱導(dǎo)率高、臨界擊穿場(chǎng)強(qiáng)高、電子飽和漂移速率高等特點(diǎn)。SiC助力新能源汽車(chē)實(shí)現(xiàn)輕量化及降低損耗，增加汽車(chē)?yán)m(xù)航里程。從具體用途來(lái)看，SiC主要用于汽車(chē)逆變器、車(chē)載充電機(jī)等方面。全球主要廠商如英飛凌、羅姆、意法半導(dǎo)體、比亞迪半導(dǎo)體推出包括SiC二極管、SiC MOSFET等產(chǎn)品。特斯拉Model 3作為率先采用SiC功率器件的車(chē)型，隨后豐田、比亞迪、蔚來(lái)等車(chē)型也相繼采用，SiC功率器件將成為汽車(chē)功率半導(dǎo)體的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

目前主流智能駕駛汽車(chē)的智能駕駛芯片多采用英偉達(dá)Orin芯片，相關(guān)車(chē)型也有采用地平線征程芯片；從智能座艙芯片來(lái)看，多數(shù)車(chē)型采用高通驍龍8155芯片；從傳感器來(lái)看，攝像頭、超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)成為主流車(chē)型的標(biāo)配，傳感器整體數(shù)量達(dá)到20個(gè)以上。

智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展三大趨勢(shì)：

趨勢(shì)一：“車(chē)路協(xié)同”成為我國(guó)發(fā)展智能駕駛的重要路徑。

車(chē)路協(xié)同通過(guò)新一代無(wú)線通信和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，進(jìn)行車(chē)輛安全控制和道路協(xié)同管理，全面實(shí)現(xiàn)人、車(chē)輛和道路的有效協(xié)作。與單車(chē)智能相比，V2X增加路側(cè)設(shè)備和云的部署，有效降低單車(chē)智能的技術(shù)難度。目前，我國(guó)多個(gè)省市已建立智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的先導(dǎo)區(qū)/示范區(qū)，加速車(chē)路協(xié)同的落地進(jìn)程。

趨勢(shì)二：“軟件定義汽車(chē)”成為未來(lái)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的重要發(fā)展方向。

軟件定義汽車(chē)（software defined vehicles，SDV）具體是指在模塊化和通用化硬件平臺(tái)支撐下，以人工智能為核心的軟件技術(shù)決定整車(chē)功能的未來(lái)汽車(chē)。軟件定義汽車(chē)功能的增加與升級(jí)可通過(guò)軟件的遠(yuǎn)程部署與更新來(lái)實(shí)現(xiàn)，汽車(chē)硬件將成為模塊化、通用化的平臺(tái)和資源池，支撐整車(chē)軟件多樣化開(kāi)發(fā)與部署。從市場(chǎng)規(guī)模來(lái)看，全球汽車(chē)軟件市場(chǎng)規(guī)模將從2020年的350億美元增長(zhǎng)到2030年的840億美元，未來(lái)市場(chǎng)前景廣闊。

趨勢(shì)三：“生成式AI大模型”助力端到端自動(dòng)駕駛目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。

由于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)小模型算法難以突破自動(dòng)駕駛要求的能力瓶頸，基于大模型方式對(duì)自動(dòng)駕駛感知、認(rèn)知算法進(jìn)行訓(xùn)練和車(chē)端部署，端到端自動(dòng)駕駛目標(biāo)得以實(shí)現(xiàn)。毫末智行于2023年4月發(fā)布行業(yè)首個(gè)自動(dòng)駕駛生成式大模型“DriveGPT雪湖·海若”，DriveGPT通過(guò)引入駕駛數(shù)據(jù)，使用RLHF（人類(lèi)反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）技術(shù)，對(duì)自動(dòng)駕駛認(rèn)知決策模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，同時(shí)DriveGPT正在逐步將感知大模型能力納入其中，實(shí)現(xiàn)端到端無(wú)人駕駛的終極目標(biāo)。

崔歡歡