2024年车载SoC发展趋势及TOP10分析报告

车载SoC的定义与分类01Definitionand classificationof automotiveSoCs 智舱与智驾SoC产品与市场趋势SmartcabinandintelligentdrivingSoCproductsandmarkettrends 02 智舱与智驾SoC的技术趋势TechnicaltrendsofsmartcabinandintelligentdrivingSoCs 03 智舱与智驾SoC企业TOP1004TOP10players in smart cabinand intelligentdrivingSoCs 车载芯片的分类 车载芯片是指专门用于车载电子控制装置的半导体产品。这些产品广泛应用于汽车的各种电子系统中，从电池电机控制、底盘控制、车载娱乐、自动驾驶系统等。随着智能网联汽车的发展，车载芯片的价值量将持续提升。 注：本报告重点研究系统级芯片（SoC），特别是座舱SoC和智驾SoC。 车载芯片产业链 车载产业链的链条较长，涉及产业生态比较复杂，存在多处”卡脖子”的关键环节，目前国内企业在中低端制程的全产业链逐步实现了追赶，而且产能充裕，在高端制程仍有待突破 座舱SoC的构成 座舱SoC由处理器，存储器系统控制、加密算法、通信传输等部分组成是智能座舱的主要算力提供单元。座舱芯片的算力决定了座舱域控制器的数据承载能力、数据处理速度以及图像染能力，从而决定了座舱内屏显数量、运行流畅度以及画面丰富度进而塑造了整个座舱空间内的智能体验。 处理器，座舱SoC的核心，通常包括CPU、GPU、VPU、NPU等异构处理器： CPU（Centralprocessingunit）中央处理器，其核的个数以及核的主频很大程度上决定了信息处理的最终性能。同一系列不同档次的芯片通常会通过CPU核的增减进行性能的分档，例如NXPi.MX8系列芯片Quad、QuadPlus、QuadMax三款芯片的性能差异主要通过搭载0、1、2个ArmCortexA72核心实现。GPU、VPU（Graphicprocessingunit、Videoprocessingunit）等是专门对图像、视频信息进行处理、渣染的处理器，分担CPU的工作压力，提供更好的音视频体验。NPU（Neural-networkprocessingunit，神经网络处理器）采用“数据驱动并行计算“架构，负责处理Al方面的计算需求。 用于储存未处理过的数据和已经处理过的数据，提高数据处理的效率包括DRAM、SD、eMMC、NAND等，以及QSPI、SPI等数据传输接口。 包括各类安全岛、加密算法 安全系统 包括电源管理、时钟等控制系统。 包括内部通信的PCIe、LVDS、USB、SATA、CAN、以太网等通用数据接口，以及与座舱显示屏、摄像头之间进行视频输入输出的DSI（显示屏信号接口）、CSI（摄像头信号接口）HDMI、eDP、DP等。 通信接口 座舱SoC：三种芯片架构的比较 由于国内移动互联生态强大，国内主机厂在座舱智能化升级过程中优先采用了ARM架构芯片，形成“ARM架构主控芯片+Android系统”的解决方案，因此手机芯片厂商占据了市场主导地位，而特斯拉从产品性能角度考虑优先采用了X86架构的芯片更多的将座舱类比于PC端。 ARM架构 RISC-V架构 X86架构 精简指令集（RISC）：ARM架构采用精简指令集设计，指令集相对简化，指令数目较少，执行效率高。低功耗：ARM架构注重能效比，通过优化硬件结构和指令执行方式，使得ARM处理器在保持高性能的同时，能够有效降低功耗。广泛的应用领域：ARM架构主要应用于移动设备、嵌入式系统和物联网设备等领域，具有低成本、高能效的特点。良好的可扩展性和可裁剪性：ARM架构可以根据不同的应用需求进行灵活的配置和优化，满足不同场景下的性能需求。生态优势：ARM已经陆续推出了9种内核版本，几十种处理器版本，拿下了90%的手机处理器市场，70%的平板电脑处理器市场，50%的嵌入式处理器市场。大厂推出自研架构：高通通过“魔改”了ARMv8指令集，研发出的Kryo架构，收购Nuvia之后推出了自研的OryonCPU架构；华为推出自研的泰山架构 开放性和灵活性：RISC-V架构的开放性和灵活性使得开发者可以根据车载系统的具体需求进行定制化设计，优化性能和功耗。低成本：由于RISC-V架构是开放的，无需支付专利费用，有助于降低车载系统的整体成本。安全性：RISC-V架构支持硬件级别的安全特性如TrustZone等，有助于提升车载系统的安全性。生态系统尚不完善：RISC-V架构在车载SoC领域的应用还处于起步阶段，相关的软件、工具和支持可能还不够完善。性能验证和稳定性：由于RISC-V架构在车载SoC领域的应用经验相对较少，其性能和稳定性可能需要进一步的验证和优化。 复杂指令集（CISC）：相较于RISC架构，x86架构的指令集更为复杂，能够执行更多种类的操作。高性能：x86架构支持高频率的时钟速度和复杂的指令集，因此在处理器性能方面具有优势，特别是在单线程任务上。兼容性强：x86架构具有向下兼容的特点，即较新版本的CPU可以运行较旧版本的软件，这使得x86架构在计算机领域广泛应用。丰富的接口和扩展能力：x86架构采用“桥"的方式与扩展设备进行连接，因此接口丰富，易于扩展性能。功耗较高：由于CISC指令集需要更多的晶体管来支持复杂指令运算，x86架构的CPU功耗相对较高，可能不适合对电池寿命要求较高的应用场景。生态系统：Linux操作系统生态较弱，应用生态迁移至座舱难度较高， 智驾SoC三种芯片架构的比较 从CPU一→GPU一→FPGA一→ASIC（NPU）芯片专用性越来越强。CPU负责逻辑运算和任务调度：GPU作为通用加速器，可承担CNN等神经网络计算与机器学习任务，将在较长时间内承担主要计算工作；FPGA作为硬件加速器，具备可编程的优点，在RNN/LSTM/强化学习等顺序类机器学习中表现优异，在部分成熟算法领域发挥着突出作用：而ASIC可以兼顾性能和功耗，作为全定制的方案将在自动驾驶算法成熟后成为最终选择。 FPGA ASIC GPU 突破冯诺依曼结构，功效能耗较低，处理效率较高。FPGA的电路可直接实现算法，没有指令译码和解读的过程，减少反复穴余访问外部存储器的需求，存储器带宽需求及能耗较低，功效能耗比是CPU的1O倍以上、GPU的3倍，处理速度和效率要高于GPU。 真有最高的功效能比。 具备成熟易用的编程语言 ASIC是专业AI芯片，相比GPU和FPGA没有多余的面积或架构设计，可以实现最快的通信效率与计算速度，实现最低的能耗。 GPU经过十几年的发展，在2006年已经实现了直接程序编写。目前有CUDA统一架构、OpenCL架构等编程环境，编程性大大提升。可以对CPU+GPU等异构进行统一编译，通过C语言也可以进行调用，为后续的发展打下基础。 优势 下游需求促进人工智能芯片专用化。 FPGA可编译，灵活性很高，开发周期短 性能强，峰值计算能力强 FPGA具有可编程性，用户可以根据自身需求实现芯片功能的转换，灵活性很强，开发周期短。FPGA也比ASIC具有更长的可维护周期，更小的初期成本。 GPU基于SIMD架构，并行计算处理大规模数据，其峰值计算能力是所有芯片中最强的，处理速度可达同期CPU的10倍以上 造价昂贵，需要保证量产才能降低成本。ASIC由于是定制化芯片，有大量附加工艺设计需要考虑，投入的成本非常高，对企业带来资金风险。若芯片能实现量产并大规模投入使用，其单价成本才能有效降低。 存在单芯片编译成本，导致规模量产后的单价更是远高于ASIC 在深度学习推测阶段不具优势，平均性能不如专门的AI芯片。由于推测阶段为多指令流单数据流计算，传统GPU受限于冯诺依曼结构并行度优势无法完全发挥，非专门为AI计算研发的GPU平均性能较FPGA和ASIC也偏低。 劣势 计算能力和峰值性能不如GPU。FPGA的可编程性用在虚拟化服务的云平台很好，但其中的逻辑单元很多都是基于SRAM查找表，不如GPU中的标准逻辑模块，使得其峰值性能不如GPU。 不可编程，灵活性较差。定制化芯片的算法是固定的，研发时间较长，灵活性不够高，在行业发展初期面对日新月异的人工智能算法其适应性相对较低，尤其对于技术能力和市场能力不足的企业，风险非常大。 总体功耗水平较高。硬件结构不具备可编程性。 灵活性占优的同时牺性了速度与能耗。FPGA的语言技术门播较高。 车载SoC的定义与分类DefinitionandclassificationofautomotiveSoCs 01 智舱与智驾SoC产品与市场趋势Smartcabinand intelligentdrivingSoCproductsandmarkettrends 02 智舱与智驾SoC的技术趋势TechnicaltrendsofsmartcabinandintelligentdrivingSoCs 03 智舱与智驾SoC企业TOP1004TOP10players in smartcabinandintelligentdrivingSoCs 座舱SoC：三类公司主导市场 座舱SoC可以划分为三类公司，一类是以NXP、瑞萨、TI为代表的传统汽车芯片公司，在汽车MCU、ECU之外布局座舱SoC：第二类是高通、三星为代表的消费电子芯片厂商：第三类是新兴创业公司。 传统汽车芯片公司 TEXASINSTRUMENTS 特点 特点 特点 深耕传统汽车市场，满足车规级安全智能化转型慢，产品更新不及时主要占据中低端市场 第一代产品从2020年起步，2021年芯片短缺，获得了主机厂备份的机会产品性能普遍高于传统汽车芯片公司进入部分低端和性价比市场产品成熟度有待提升，普遍处于第二代产品量产阶段 产品性能优势明显开发选代快产品生态强大高、中、低不同级别的产品全覆盖高通在高端市场领先优势明显 座舱SoC：高通占主导地位，中低端竞争激烈 佐思汽研2024年1-5月数据显示：对比2023年，高通在所有价格段的市占率都在提升：20万以下入门级车型和经济型车型座舱SoC市场竞争激烈，而30万以上高端车型座舱SoC市场格局更为稳固，主要是四大品牌：高通、华为、Intel、英伟达。 智驾SoC：四类竞争者，OEM自研不会成为主流方向 自动驾驶SoC市场创业公司生态更为活跃，传统芯片公司AI能力偏弱，消费电子芯片公司的生态不能简单复制，让新创公司与巨头站在了同一起跑线，经过两轮产品送代后，这些创业公司遂步走向稳定。主机厂自研芯片门槛较高，不会成为主流方向 TEXASINSTRUMENTS 个别公司获得了主导地位产品性能普遍高于传统汽车芯片公司以中低端市场和性价比市场为主产品成熟度有待提升，普遍处于第二代产品量产阶段 以打造差异化为目标有利于软硬件整合研发持续性有待观察没有销售规模难以支撑长期投入不是主流方向 深耕传统汽车市场，满足车规级安全对自动驾驶理解弱，产品发展不及时主要占据低端市场 智驾SoC：市场渗透率快速提升，后来者的机会窗口逐步关闭 佐思汽研数据显示，高阶智驾（NOA等）的渗透率在快速提升，预计2025年中渗透率将突破30%，快于同期新能源车的渗透率提升市场留给后来者的空间有限。从2024H1与2023年对比看，L2+及以上智驾SoC特斯拉、英伟达、地平线市场地位稳固 智驾SoC：中高端智驾SoC市场强者恒强，英伟达和地平线领先 通过佐思汽研2024年1-6月统计数据，分车辆销售价格段看：10万以下入门级经济型汽车智驾渗透率较低，T主导：10-30万的市场竞争激烈，而30万以上市场竞争格局趋于稳定。Mobileve在10万以上各价格段均有一定的份额，华为海思上升较快。 智驾SoC：算法适配芯片架构 目前的自动驾驶芯片SoC架构方案分为三种：CPU+GPU+AS