Overseas Observation Series:Reference to the competitive landscape of intelligent driving chips from Tesla, Nvidia and Mobileye
EquityResearch·IndustryResearch·Semiconductor OverseasObservationSeries:ReferencetothecompetitivelandscapeofintelligentdrivingchipsfromTesla,NvidiaandMobileye ShiruiOuyang(852)38923120 ouyangshirui@dwzq.com.hk31August2022 SoochowSecuritiesInternationalBrokerageLimitedwouldliketoacknowledgethecontributionandsupportprovidedbySoochowResearchInstitute,andinparticularitsemployeesLiangweiZhang(张良卫)andRuizheLiu(刘睿哲). InvestmentThesis Intelligentdrivingchips(alsoknownasautonomousdrivingchips,ADASchips,etc.)aremainlycomputingunitsthatenablevehiclestoachieveautonomousdrivingandareatypeofAIchips.StartingfromComputerVision(CV),ADASchipshavegraduallyevolvedalgorithmsforsituationsthatpeoplemightencounterwhendriving.Therearetwotypesofalgorithms:top-down(Google,Baidu)andbottom-up(Tesla,XPeng).Basedonthesetwoalgorithms,GPU(NVIDIA)andASICchips(Tesla,Qualcomm,Mobileye,HorizonRobotics)arederived. Withtheaccelerateddevelopmentofautomobileintelligence,intelligentdrivingchipswillusherinastageofrapidexpansion,andthereisalotofroomforgrowth.WeestimatethatthemarketsizeofthefieldwillincreasefromUS$1.9bntoUS$5.4bnfrom2021to2025,withaCAGRof30%. Sinceautonomousdrivingisanewfieldandthereisverylittlegapbetweendomesticandforeignmanufacturers,thereareopportunitiesfordomesticmanufacturers. WerecommendNvidia(NVDA.O)andputthefollowingthreeintowatchlist:Tesla(TSLA.O),Mobileye&Intel(INTC.O),HorizonRobotics(unlisted),etc. Risks:Thegovernment’sfadeoutinpolicysupportleadstoaslowdownofautonomousdrivingmarketgrowth;regulationsonautonomousdrivingandartificialintelligencehavebecomestricter,resultinginthedelayofcommercialprojects;Autonomousdrivingtechnologycannotmeetcommercializationexpectations,whichslowsdownindustrialdevelopment. Table:Comparisonofadvantagesanddisadvantagesofdifferentmanufacturers Manufacturers Advantages Disadvantages Tesla (1)Moreefficientchips.(2)Easiertotrynewsolutions.(3)Integratedproductionbringsfasteriterationspeed. (1)Maychoosethewrongdirectionoftechnicaliteration.(2)R&Dcostsarehighiftherearefewerdeliveries. Nvidia (1)Startingfromtheoriginalbusiness,thesoftwareandhardwarearehighlyreusable,sotheinitialcostislow.(2)LeadingAIsoftwareandhardwaretechnology. (1)Greaterversatilitymayleadtolowerefficiency.(2)Iftheearningseffectisnotsignificant,thecompanymaynotinvestmuchinthebusiness. Mobileye (1)Yearsofexperienceofintelligentdrivingchip,theproducthasbeenverified. (2)Theusecostofcarcompaniesislow;there’snoheavyexpenseexceptproductcost. （1)Thenewalgorithmforsupportisweak,sotheupgradeabilityisdoubtful. (2)Thecompanymainlyadoptsablackboxsolution,socarcompaniescannotusedata resources. Qualcomm (1)Thedominantpositionofthesmartcockpit.(2)Experienceinchipresearchanddevelopment (1)LessexperienceinAIresearchanddevelopment TexasInstruments (1)Strongsupplychainmanagementcapabilities.(2)Richexperienceinproductimplementation. (1)LessexperienceinAIresearchanddevelopment HorizonRobotics (1)AdvantagesinAlgorithms.(2)Theteamfocusesonmakingautonomousdrivingchipsanddevotesitselftoit.(3)Chinesesuppliersareattractiveto Chinesecarcompanies. (1)Thecompanyissmallerinscale Huawei (1)RichAlgorithmsandchipdesigncapabilities. (1)Problemswithtape-outcausedbysanctions Datasources：Officialwebsitesofthecompanies，SoochowSecurities(HK) 核心观点 智能驾驶芯片（又可称为自动驾驶芯片、ADAS芯片等），主要是让车辆能够实现自动驾驶的计算单元，是人工智能（AI）芯片的一部分，从计算机视觉（ComputerVision，CV）出发，逐步演化出了针对汽车在驾驶中所遇到场景的算法；算法有自上而下（谷歌、百度）和自下而上（特斯拉、小鹏）两种流派。在相关算法基础上，衍生出了相应的GPU（英伟达）和ASIC芯片（特斯拉、高通、Mobileye、地平线）。 伴随着汽车智能化的加速发展，智能驾驶芯片将迎来快速扩张的阶段，成长空间很大，我们测算2021~2025该领域市场规模会从19亿美元增长到54亿美元，CAGR为30%。 由于自动驾驶属于新鲜事物，国内外差距不大，国产厂商存在机会。 我们推荐英伟达（NVDA.O），建议关注特斯拉（TSLA.O）、Mobileye/英特尔（INTC.O）、地平线（未上市）等。 风险提示：政府减少对自动驾驶领域的扶持政策导致自动驾驶市场增速放缓；自动驾驶相关领域、人工智能相关领域法律趋严，导致商业化项目迟迟无法落地；自动驾驶 相关技术无法达到商业化落地预期，整个产业发展缓慢等。 厂家 优势 劣势 特斯拉 （1）芯片效率更高（2）可以更容易尝试新方案（3）一体化带来更快迭代速度 （1）可能选错技术迭代方向（2）如果出货量较少，则研发成本偏高 英伟达 （1）从原有业务切入，软硬件复用性强，初始成本低（2）人工智能软硬件技术领先 （1）通用性较强，可能导致效率偏低（2）如果赚钱效应不高，则该业务资源投入可能不多 Mobileye （1）深耕多年，产品得到验证（2）车企使用成本低，除产品费用外，无需过多投入 （1）新算法支持性弱，升级能力存疑（2）黑盒方案为主，车企无法利用数据资源 高通 （1）智能座舱的优势地位（2）拥有芯片研发经验 （1）人工智能研发经验较少 德州仪器 （1）供应链管理能力强（2）产品落地经验丰富 （1）人工智能研发经验较少 地平线 （1）算法拥有优势（2）团队以做自动驾驶芯片为主，全身心投入（3）中国供应商对中国车企吸引力强 （1）公司规模相对较小 华为 （1）算法和芯片设计能力均非常丰富 （1）受制裁导致流片出现问题 表：各厂家优劣势对比 数据来源：各公司官网，东吴证券（香港） 智能驾驶芯片：概览 技术路线/起源 厂家 芯片 架构 车辆配备/合作商 INT8算力(TOPS) 芯片价格范围（美元） 算法支持 每瓦功耗 (W) 制程(nm) SOP时间 传统汽车电子厂商转型 瑞萨 V3H CPU+ASIC 博世/海拉 4 / 提供硬件平台，提供一定算法支持 2.5 16 2019 V3U 60 / / / 2021 恩智浦 S32V RTI（软件公司） 4 / 1.5 16 2022E 德州仪器 TDA4VM 百度/博世/大陆 8 100 1.5 16 2020 提供整套解决方案 Mobileye （英特尔） EyeQ3 CPU+ASIC 奥迪A8/沃尔沃/凯迪拉克 0.256 10~30 自带算法，算法一般是封闭的。目前声称提供修改工具，客户可进行部 分优化 10 40 2014 EyeQ4 蔚来/理想/大众/宝马/福特/日产/广汽/长城等主力在售车型 2.5 30 1.2 28 2018 EyeQ5 宝马iNext(E)/极氪001 24 / 0.416 7 2021 通用型、平台化硬件+软件工具链 英伟达 Xavier CPU+GPU+ SIC（少量） 小鹏P7/P5 30 100 提供工具链和软件算法参考模型，客户自定义算法 1 12 2020 Orin 蔚来ET7/小鹏P7&G9/比亚迪沃尔沃XC90/上汽RES33/奔驰/集度/理 想L9 254 300~500 0.225 7 2022E Atlan 奔驰 1000 / -- 5(E) 2023E 高通 SnapdragonRide CPU+GPU+ASIC 宝马 700 / 0.186 5 2022E 地平线 征程2 CPU+ASIC 长安UNIT/奇瑞蚂蚁/上汽通用五菱 4 20~30 0.125 28 2019 征程3 江淮/理想One/博世/
