国产自动驾驶SoC——长坡厚雪,久久为功

国产自动驾驶SoC——长坡厚雪,久久为功
2024年04月28日 15:09 益祥资本

引 言

2024年3月22日,黑芝麻智能向港交所重新递交了主板上市申请。同年3月26日,地平线也向港交所递交了上市申请。两家国内头部自动驾驶SoC公司在港股的不期而遇,背后是自动驾驶SoC赛道怎样的发展逻辑?

在探讨自动驾驶SoC之前,不妨让我们来重新回顾一下SoC的定义。SoC(System on Chip)可以直译为“片上系统”,即系统级芯片。简单可理解为将CPU(中央处理器)、GPU(图形处理器)、DSP(数字信号处理芯片)、存储、电源等各种功能全部集成在单一芯片上的集成电路,从而形成可操作性的处理器,提供足够算力,实现各种智能化。

▲图1:车规级芯片分类(来源:公开信息收集、益祥资本)

本文讨论的自动驾驶SoC则是车规级计算及控制芯片中的一类。自动驾驶功能一般涉及“感知、决策、执行”三个层面,自动驾驶SoC通常会集成到一个摄像头模块或一个自动驾驶域控制器中,作为自动驾驶汽车的“中枢大脑”,对传感器获取的数据进行融合和处理,进而代替驾驶员做出驾驶决策。而自动驾驶SoC通过集成CPU、GPU、FPGA和ASIC等多种处理器芯片,甚至是加入AI加速器等,进而实现高级别自动驾驶的功能。

图2:自动驾驶运行规则(来源:公开信息收集,益祥资本)

相较于SoC方案,传统MCU方案面对复杂的电子电气架构及海量数据处理时,已经难以满足实际需求。SoC凭借计算能力提升、数据传输效率提高、芯片使用量减少、OTA升级灵活等多项优势,成为车规芯片设计及应用的主流趋势。同时SoC通常具有CPU+XPU的多核架构,这也使得SoC能够分别对应智能驾驶系统所需的不同功能。

表1:处理单元特征及用途介绍(来源:公开信息收集,益祥资本)

此外,由于SoC的单芯片解决方案可通过统筹规划内部计算和存储资源,提升板块间的协调性与整体计算效率,SoC方案可简化电路外部边缘件设计,有效减少其成本

图4:自动驾驶SoC构成(来源:大疆创新,中金公司研究部)根据可实现功能划分,自动驾驶SoC的应用可分为两大类:L1~L2的ADAS(高级驾驶辅助系统)和L3~L5的ADS(自动驾驶系统)。由于自动驾驶算法和硬件仍处于发展初期,因此ADAS功能的不断迭代仍是当下汽车智能化赛道的发展主线,自动驾驶SoC市场主要集中于ADAS SoC。特别是在搭载ADAS功能的汽车渗透率不断增长的推动下, 近年来ADAS SoC市场得以快速扩展。根据弗若斯特沙利文的资料,2022全球及中国ADAS SoC市场分别为194亿元及87亿元。而随着ADAS功能的进一步普及,预计2028年全球ADAS SoC市场将达到713亿元,其中中国ADAS SoC市场规模预计将达359亿元,占比将上升至50.35%。

图2:基于ADAS应用的SoC市场规模(来源:弗若斯特沙利文、黑芝麻智能招股说明书)庞大的市场规模吸引了许多公司的参与。由于自动驾驶SoC的开发涉及半导体、汽车工程等学科的交叉,且研发周期普遍较长,需要前期进行大量的资本支出,因此自动驾驶SoC领域有着较高的进入壁垒,目前也仅少数公司能够完成产品的设计、研发和交付。其中根据特征进行划分,市场上自动驾驶SoC的供应商主要可分为三类,即特定自动驾驶SoC供应商、通用芯片供应商及汽车OEM自研商。

其中以Mobileye、地平线、黑芝麻及海思等公司为代表的,可为不同汽车OEM提供量身定制的自动驾驶基于SoC解决方案,。特定自动驾驶SoC供应商,因为专注于自动驾驶的研究具有高度专门化和规模经济的优势

而以Nvidia、Qualcomm、Texas Instruments及Renesas为代表的通用芯片供应商,则能够,在自动驾驶SoC领域同样。凭借其积累的半导体研发经验和专业人才的积累具有较强的竞争力汽车OEM自研商则在业内存在较大争议,一方面主机厂往往在开发速度、效率、产品性能等方面与专业IC设计公司存在一定的差距,另一方面由于单颗芯片至少需要百万量级出货量才能不断摊薄开发成本,因此汽车OEM自研商难以形成规模效应。

表2:国内外主要SoC供应商(来源:公开信息收集、益祥资本)

整体来看,目前自动驾驶SoC竞争格局可归纳为“国外领先,国内追赶”。在ADAS SoC方面,Mobileye作为成立于1999年的全球第一家智能驾驶SoC芯片企业,在ADAS SoC的先发优势明显。Mobileye最初利用纯视觉(Camera-based)解决方案,在算法端通过多达6种方式进行2D空间的物体检测(如3D Vehicle Detection,Full Image Detection,Top View FS等)相互形成补充与冗余,再利用4类不同引擎(Vidar,Range Net等)完成2D数据到3D数据的测量,结合多年大量的路测数据积累,目前已经形成了成熟、全球领先的感知算法。根据弗若斯特沙利文的资料显示,2022年Mobileye在中国的市场占有率达到了40.8%,占据市场垄断地位,而NVIDIA和Texas Instruments则以16.6%和11.2%的市占率分别位居第二和第三。但由于目前自动驾驶SoC仍以低成本高产量的芯片方案为主, 高算力自动驾驶SoC在中国及全球的出货量分别约为35万颗及38万颗,处于较低水平。而随着国内新能源汽车电气化和智能化程度持续提高,未来数年内预计高算力的自动驾驶SoC将逐渐占据更多的市场份额。对于高算力自动驾驶SoC,目前普遍认为50 TOPS SoC是区分高算力自动驾驶芯片和更常见的芯片的分水岭。按照50+TOPS SoC出货量统计,2022年NVIDIA在中国高算力SoC出货量中市场份额达到了81.6%,处于绝对的领先地位,而国产自动驾驶SoC供应商地平线、黑芝麻则分别以6.7%和5.2%的市占率位居其后。

表3:国内外SoC供应商竞争格局(来源:弗若斯特沙利文、黑芝麻智能招股说明书)具体到产品方面,目前由于自动驾驶仍处于高阶辅助驾驶阶段,因此中低算力芯片仍处于一定的红利期。其中英伟达Orin芯片凭借其高算力、低功耗及先发等优势,以及ASIL D的最高安全完整性评级,在中低算力芯片占据着主导地位,其客户分别有上汽(智己)、理想(L9)、蔚来(ET7)、小鹏(P7)、比亚迪、沃尔沃(XC90)等实力主机厂,甚至连最近的大众焦点小米SU7搭载的也是英伟达Orin芯片,足以证明其强大的产品力。而随着自动驾驶行业从组合驾驶辅助(L2+级)向有条件的自动驾驶(L3级)过渡,各大SoC供应商开始逐渐向大算力芯片发力。根据已知公开信息,黑芝麻智能及地平线机器人两家国内主流SoC供应商将于2024年正式推出大算力芯片,其中黑芝麻智能的A2000将实现250+Tops的算力,地平线机器人推出的征程6则将实现560Tops的算力。但值得注意的是,2022年9月英伟达GTC大会上,英伟达推出新一代集中式车载计算平台Thor,可在单个系统上运行高级驾驶员辅助应用和车载信息娱乐应用,集成仪表、车载娱乐系统、泊车、辅助驾驶等分布式功能,做到行泊一体+智能座舱集成。其算力达到了惊人的2000Tops,是英伟达原计划推出产品Altan的2倍,而相较于Orin芯片其算力则提升了8倍。

表4:国内外主要代表SoC供应商产品概况(来源:公开信息收集、益祥资本)不可否认,无论是黑芝麻智能还是地平线机器人,尽管在技术层面取得了一定的成绩,但面对英伟达的“技术关”和企业自身的“盈利关”,两家企业都还有很长的路要走。但相信随着国产替代的兴起及技术差距正不断缩小,国产SoC供应商在大算力自动驾驶SoC领域一定会有更大的作为。

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