Mobileye：性價比筑基邁向高階智能駕駛

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MobileyeGlobal納斯達克綜指相關研究報告MobileyeMobileye報告駕駛領域積累薄弱，鮮明的特點就是自研失敗后再轉向Mobileye。我們預計，在L4突破仍遙遙無期和車企大打價格戰(zhàn)的環(huán)境，Mobileye無疑是穩(wěn)妥過渡的最佳選擇。三家車企只是一個縮影，在行業(yè)回歸理性的當下，會有更多車企調整戰(zhàn)略，采用SuperVision方案。Mobileye在2020收購了出行服務公司Moovit，開啟了AMaaS行業(yè)的布局。Moovit為Mobileye提供寶貴的交通數據和用戶基礎，助力其在RoboTaxi市場的競爭優(yōu)勢。Mobileye通過自身自動駕駛系統(tǒng)、高精地圖等一體化解決方案，奠定了MaaS業(yè)務的底層基礎。Mobileye在全球范圍內積極開展無人駕駛車輛的測試和試運營，并與合作伙伴密切合作推進AMaaS產品解決方案。我們認為，AMaaS行業(yè)特點與Mobileye的競爭優(yōu)勢高度匹配，AMaaS需要規(guī)?；瘉斫档统杀九芡ㄉ虡I(yè)模式，與Mobileye低廉穩(wěn)定的解決方案相輔相成，預計在AMaaS發(fā)展過程中，Mobileye此類“鏟子型”公司空間廣闊。風險提示：(1)經濟衰退風險：中國、美國、歐洲等主要的市場明年或將面臨經濟衰退的風險，Mobileye明年或面臨需求不足風險；(2)業(yè)務開展不及預期風險：SuperVision發(fā)展不及預期；EyeQ芯片出貨不及預期；EyeQ芯片性能表現不及預期；(3)競爭加劇風險：行業(yè)競爭加劇，英偉達、高通等優(yōu)勢不斷擴大；主機廠更多選擇自研芯片及算法；客戶集中風險；國產地平線、黑芝麻、華為等芯片發(fā)展迅速，存在一定程度的國產替代，對Mobileye在華業(yè)務造成沖擊；(4)行業(yè)發(fā)展風險：智能駕駛L2+進程不及預期；智能駕駛行業(yè)政策風險；中美博弈加劇，Mobileye在華業(yè)務受到限制；下游主機廠價格戰(zhàn)進一步升級，智駕發(fā)展遇冷，盈利進一步下壓。 S 圖27:2019-2023H1營收及同比(單位：M$,%) 31圖28:2019-2023H1毛利潤及毛利率(單位：M$,%) 31圖29:2019-2023H1凈利潤及凈利率(單位：M$,%) 31 圖33:EyeQSoc季度出貨量及平均售價(單位：$) 324:EyeQSoc年度出貨量及平均成本(單位：M) 32 表9:Mobileye盈利預測(百萬美元) 34MobileyeMobileye報告1一、Mobileye：輔助駕駛領域龍頭，全球領先ADAS芯片供應商Mobileye是一家以色列科技公司，成立于1999年，專注于開發(fā)和生產先進的駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和自動駕駛解決方案。Mobileye以其先進的視覺處理芯片EyeQ系列而聞名，該芯片集成了攝像頭、傳感器和算法，可以實時捕獲并分析道路上的圖像數據，為駕駛員提供準確而全面的環(huán)境感知能力?；谶@些數據，Mobileye的系統(tǒng)可以實現車道保持、前向碰撞預警、行人檢測等功能，并提供實時警告和輔助。除了為個人汽車提供ADAS解決方案外，Mobileye還與全球多家汽車制造商合作，在他們的汽車中集成其技術，并致力于推動高級別自動駕駛解決方案。公司于2014年完成了首次公開募股，并在紐約證券交易所上市，是以色列歷史上最大的IPO。2017年3月，公司被英特爾以153億美元收購，之后在2022年10月于納斯達克交易所重新上市。e1991999-2004?Mobileye成立?第一款EyeQ系列SOC發(fā)布202120232014-20152018-2019?Mobileye202120232014-20152018-2019?Mobileye以53億美元的市值在紐約證券交易所上市?Mobileye產品搭載在25家車企的160款車型上?Mobileye與WNC在成像雷達技術領域展開合作?Mobileye與保時捷就SuperVision系統(tǒng)進行合作?Mobileye開始搜集眾包地圖?Mobileye與蔚來達成戰(zhàn)略合作，將共同開發(fā)L4自動駕駛車型?自動駕駛技術在三個大洲啟動測試?EyeQ系列SOC出貨量超1億?量產行業(yè)首個800萬像素120°攝像頭?第一款EyeQ系列SOC大規(guī)模量產?全球首款純視覺前向碰撞預警系統(tǒng)量產?EyeQ系列SOC出貨超100萬片22007-2012?超過300種車型，1500萬輛車搭載其系統(tǒng)?REM眾包地圖發(fā)布?2017年，被英特爾以153億美元收購22016-2017?EyeQ系列SOC累計00萬片?MobileyeSuperVision系統(tǒng)量產?云端增強ADAS量產20202020?英特爾將Mobileye分拆在納斯達克再次上市?Mobileye與大眾和極氪就ADAS和AV技術展開新合作20222022券團隊成員主要來源于希伯來大學，在人工智能&計算機視覺領域有較多積累。從公司的管理層團隊來看，公司CEO、CTO以及研發(fā)執(zhí)行副總裁均畢業(yè)于耶路撒冷希伯來大學，在人工智能&計算機視覺領域有較多的積累。此外，英特爾現任CEOPatrickP.Gelsinger擔任公司董事會主席。公司股權集中，在2022年于納斯達克二次上市后，英特爾仍擁有對Mobileye的控制權，擁有98.7%的投票權。每一股ClassA股票對應一票投票權，每一股ClassB股票對應十票投票權。英特爾擁有100%的ClassB股份，ClassA則由各個機構分散持有。ennisonAssociatesLLC央銀行GeneralAtlantic,L.P.融集團73BaillieGifford&Co.內部人(12人)資料來源：Bloomberg，中信建投證券21.2五大技術構建自動駕駛各階段解決方案Mobileye的五大技術及其解決方案，均為達成自動駕駛的最終目標而研發(fā)升級。Soc系列芯片是自動駕駛汽車的心臟，為自動駕駛解決方案提供動力；而其它四項技術在自動駕駛系統(tǒng)的五個功能層中分布應用。攝像頭加上雷達及激光雷達對車體周身環(huán)境的檢測處在自動駕駛車輛的感應層。這其中，Mobileye的雷達設計在降低成本的同時更是提升了車輛感應的精準性。這些傳感器信息的輸入匯集便處在自動駕駛汽車的感知層，也正是從感知層起，Mobileye的軟件真正冗余(TrueRedundancy)展現了其對自動駕駛系統(tǒng)穩(wěn)健性和安全性的增強。不同于傳統(tǒng)系統(tǒng)，它不是在感知層就將攝像頭和雷達采集的信息匯聚到定位層制作環(huán)境模型，而是讓攝像頭和雷達分別將其收集的信息和定位層的路網管理系統(tǒng)(RoadExperienceManagement)提供的動態(tài)地圖結合，從而進行汽車周身環(huán)境地圖的繪制。隨后，系統(tǒng)將其環(huán)境模型給各自處在規(guī)劃層的責任敏感安全模型 (Responsibility-SensitiveSafety)進行規(guī)劃，最終匯總入控制層由車輛計算機進行車輛控制。這五種技術的不同組合構成了Mobileye多樣化的解決方案。此外，客戶還可以使用解決方案EyeQKit進行更多自動駕駛軟件的開發(fā)，從而滿足個性化的需求。EyeQ系列SoC提供動力——EyeQ是一款專為移動解決方案而設計的汽車級SoC，它是唯一能夠滿足駕駛員輔助和自動駕駛市場需求的可擴展解決方案。這個SoC系列支持各種移動解決方案，從安裝在擋風玻璃上的低壓前置攝像頭駕駛員輔助系統(tǒng)，到環(huán)繞視覺高級駕駛員輔助解決方案，再到處理多個傳感器的全自動駕駛系統(tǒng)，其中包括高分辨率攝像頭、雷達和激光雷達等。ileyeEyeQidghidghghltra間8048811345L/L4LLL/L4AI(TOPS)4265SSSDSOIDSOIETETETETETnm08877775EyeQUltraMobileyeSoCEyeQ10倍的芯片性能。EyeQUltra利用先進的5納米工藝技術，可以滿足Level4(L4)自動駕駛的所有需求和應用，所以無需將多個芯片集成在一起進而帶來額外的功耗和成本問題。與以往的EyeQ系列一樣，EyeQUltra采用了Mobileye軟件進行工程設計，實現了極高的功耗效率同時不損失性能。同時，EyeQUltra采用了四類專有加速器陣列，并與額外的CPU核心、ISP和GPU配對使用。這種高效解決方案可以處理來自兩個感知子系統(tǒng)(一個是僅攝像頭系統(tǒng)，另一個是雷達和激光雷達組合系統(tǒng))，以及車輛的中央計算系統(tǒng)、高清地圖和駕駛策略軟件的輸入。盡管只有176TOPS的計算能力，但EyeQUltra比其他AV解決方案更加高效，提供了消費級AV所需的必要性能和價格點。EyeQUltra還借鑒了Mobileye的REM制圖技術，通過收集來自裝備了Mobileye設備的數百萬輛車的數據，創(chuàng)建了MobileyeRoadbookTM，并通過云端實時提供關于前方可行駛路徑的最新信息。這使得EyeQUltra能夠填補消費者AV市場上之前存在的空白，并為更廣泛的消費者提供更易獲得的自動駕駛體驗。MobileyeMobileye報告3Mobileye還推出了兩款用于ADAS的EyeQSoC(EyeQ6L和EyeQ6H)。其中，EyeQ6H是一款支持高級ADAS或部分AV功能，且具備全景環(huán)繞視覺的解決方案。在計算能力方面，它相當于三個EyeQ5SoC，并且在處理重負載的人工智能任務時表現更出色，同時支持可視化功能。這種集中式解決方案將提供所有ADASL2+功能，多攝像頭處理(包括停車攝像頭)，并托管第三方應用程序，如停車可視化和駕駛員監(jiān)控。作為EyeQ系列中最先進的ADASSoC，EyeQ6H將于今年開始進行抽樣測試，并計劃在2024年底開始量產生產。另外一款是定位入門級的EyeQ6L芯片，它基于7nm制程打造，并作為EyeQ4M芯片的繼任產品推向市場。該芯片具有雙核8線程的CPU，相較于EyeQ6H芯片，它減少了GPU和ISP單元，并分別減少了通用計算加速單元和CNN加速單元，并且規(guī)格有所降低。這顆芯片將采用與EyeQ4相似的打包方案，直接安裝在車輛擋風玻璃內側。EyeQ6L芯片已經在去年提供給客戶樣品，并計劃從2023年中開始量產。TOPSEyeQHEyeQM風玻璃方案，并且它們的自動駕駛登記均為L2+。而EyeQ5H的自動駕駛等級最高可達到L4，該芯片可運用到MobileyeDrive及MobileyeSuperVision的解決方案中。券雷達設計提升車輛感知——Mobileye計劃推出的下一代成像雷達設計，是針對減少多個激光雷達傳感器需求而開發(fā)的解決方案，在未來冗余傳感器配置中只使用單個面向前方的激光雷達傳感器，車周則由毫米波雷達以及攝像頭覆蓋，以實現該公司構建經濟高效完全自主駕駛系統(tǒng)的目標。與傳統(tǒng)的毫米波雷達相比，4D可成像毫米波雷達能夠在距離、速度和方位的三維信息上增加高度信息，通過點云成像技術對道路上的行人、機動車、非機動車等典型目標進行更準確的識別。此外，Mobileye與母公司Intel合作，利用Intel在硅光子技術方面的積累，共同研發(fā)了采用調頻連續(xù)波(FMCW)技術的激光雷達。它相對于傳統(tǒng)的time-of-flight(ToF)激光雷達系統(tǒng)具有許多優(yōu)勢。在激光雷達通?？梢圆杉嚯x、高度和方位(或相對軌跡)的能力上，FMCW還增加了速度信息，將最先進的自動駕駛汽車傳感器從3D提升到4D。這使得它能夠快速識別更遠距離上的小型和快速目標(如摩托車)，更可靠地測量檢測到的物體的航向，并為AI算法提供更多的速度信息。另外，FMCW激光雷達相比于其它激光雷達單元，在面對陽光、反射和其他干擾時更不容易受到影響。它通過發(fā)送連續(xù)的光波而不是短脈沖，能夠以更低且更安全的功率水平工作的同時，實現更高的探測和有效動態(tài)范圍，并減少來自反射體(如交通標志和車牌)的干擾。這種技術可以最大程度地減少不希望出現的偽影干擾，而這款激光雷達預計將于2025年開始量產。MobileyeMobileye報告4券路網信息管理(RoadExperienceManagement)提供精準定位——在自動駕駛系統(tǒng)中，定位是一個基本層，用于準確確定車輛相對于周圍環(huán)境的位置。這個過程對于確保車輛做出明智的駕駛決策和規(guī)劃行車路線至關重要。定位將由兩個重要部分組成，一個是由慣性傳感器、攝像頭、雷達和激光雷達提供的更精確的位置信息，一個是高精地圖。后者便由REM所提供，其作為一個基于云的系統(tǒng)，利用配備EyeQ4Mid及以上SoC的車輛以及僅提取相關信息的特殊處理軟件來構建MobileyeRoadbook。通過數百萬輛車上傳的小數據包，Mobileye收集道路段數據，并在云端自動創(chuàng)建和更新詳細準確的道路模型。與傳統(tǒng)靜態(tài)地圖不同，該系統(tǒng)可以生成厘米級高精度AV地圖，并將其傳送到車輛端，為車輛提供實時情報和預見能力。表3:傳統(tǒng)靜態(tài)地圖與Mobileye動態(tài)地圖對比——HD地圖Mobileye方案——AV地圖，依賴于昂貴傳感器(激光雷達、攝像頭、慣性導航系統(tǒng))的專用地圖車隊車輛以小數據包(10kb/公里)的形式將數據發(fā)送到云端半自動測繪地圖地圖間隔長，無法反映實時情況實時更新，由數以百萬計的擁有測算法的制圖代理商做技術支持全球坐標系中的幾何精度的地域性精度力5CameraRadarLiDARWorldModelCombinedWorldModelWorldModelRSSRSSPolicyVehicleCameraRadarLiDARWorldModelCombinedWorldModelWorldModelRSSRSSPolicyVehicleControl責任敏感安全模型(Responsibility-SensitiveSafety)保障行駛安全——當車輛獲得了定位，其需要根據該環(huán)境模型做出決策，由此進入規(guī)劃層。Mobileye在規(guī)劃層中使用責任敏感安全模型(RSS)來提供額外的安全保護。RSS是一種正式的、明確的、可解釋的模型，用于管理自動駕駛解決方案中駕駛策略的安全性。它通過闡明一組關于其他道路使用者行為的最壞情況假設，實現類似人類的自信駕駛，并嚴格遵守安全駕駛決策與危險決策之間的界限，從而為安全駕駛決策提供了確定性模型。因此，RSS提供了一個標準化的自動駕駛決策安全框架，適用于監(jiān)管機構和行業(yè)參與者。它是確保自動駕駛汽車安全的開放的數學模型，也是駕駛策略的基礎。安全距離安全距離路權駛汽車注意：其他車輛可能不會在應該讓路的情況下讓路限不行動碰撞碰撞，就必須不引發(fā)另一次碰撞真正冗余(TrueRedundancy)高效信息融合——真正冗余作為Mobileye獨特的架構設計，進一步增強了我們自動駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)健性和安全性。它將由兩個獨立的感知子系統(tǒng)構成，一個子系統(tǒng)僅由攝像頭供電，另一個子系統(tǒng)由有源傳感器(雷達和激光雷達)供電。兩個獨立的“感知狀態(tài)”的融合是在高水平上進行的，具有用于安全操作的簡單決策機制和用于類似人類駕駛的更復雜的“舒適”操作。值得注意的是，匯集來自所有傳感器(攝像頭、雷達和激光雷達)的輸入，并創(chuàng)建世界環(huán)境圖像的過程稱為“傳感器融合”。而傳感器融合分為兩類，一種是前傳感器融合，原始數據融合先于目標物檢測算法；一種是后傳感器融合，會先對數據應用目標物檢測算法，而后再進行數據融合。Mobileye的自動駕駛系統(tǒng)采取的是后傳感器融合，而不是在創(chuàng)建世界的“環(huán)境模型”之前融合所有不同的傳感器模式，這也意味著我們上文提到的幾個技術將分別在子系統(tǒng)里獨立運行之后再進行匯總融合從而實現車輛控制。此外，該系統(tǒng)還有一個優(yōu)勢，當一個子系統(tǒng)發(fā)生故障后，另一個子系統(tǒng)仍可以提供駕駛汽車所需的感知信息備份。圖4:Mobileye方案(TR)僅根據雷達或者攝像頭即可構建完成世界CameraRadar/LiDARFusedWorldModelPolicyVehicleControl數據來源：公司官網、中信建投證券6EyeQKit為車廠提供更靈活的技術開發(fā)平臺——EyeQKit基于標準API，如OpenCL和TensorFlow，以及X86開發(fā)平臺，并利用強大而高效能的EyeQ6High和EyeQUltra處理器架構，使車企能夠充分利用Mobileye已驗證的核心技術，并在EyeQ平臺上部署個性化的代碼和人機接口工具。換句話說，有了這個工具包，車企可以在現有系統(tǒng)基礎上進行開發(fā)，根據不同需求進行相應迭代，不再受限于“Mobileye給什么就只能用什么”的問題。EyeQKit是一個既能讓客戶受益于Mobileye核心技術經驗，又能讓他們從自身專業(yè)知識中獲益的解決方案。隨著汽車核心功能日益軟件化，客戶將需要更高靈活性和空間來定義品牌并實現差異化。it.exeCustomerApplication.soOpenCLRuntimeProtocolsshared memoryTensorsOpenCLBufers.exeMobileyeApplication.soTensorFlowRuntimeSafetyCriticalLinuxOS.MIPSeQAcceleratorsnCL數據來源：公司官網、中信建投證券自動駕駛方案，依托五大技術，打造自動駕駛各階段綜合解決方案：BaseDriver-Assist：憑借專門設計并搭載在車前擋風玻璃的EyeQ芯片設備和計算機領域的專業(yè)知識，為數百萬輛汽車提供核心高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)解決方案。這些解決方案能夠為汽車制造商提供一系列經濟高效的功能，從而使他們的車輛更加安全。Cloud-EnhancedDriver-Assist：Mobileye通過REM地圖技術，定義了一種新的ADAS類別，即Cloud-EnhancedDriver-Assist。該技術利用來自Mobileye車群的數據，每天有150萬輛車發(fā)送數據，實時提供關于行車場景的信息，包括車道標記、道路優(yōu)先級、交通信號燈等等。隨著基本的ADAS功能變得更加標準化，基于云端的信息成為提供增強功能和推動ADAS性能跨越式發(fā)展的關鍵途徑。MobileyeSuperVision：作為下一代駕駛輔助技術，它實現了無需手動操作但需要保持目光集中的功能。該技術源自Mobileye在自動駕駛領域的研發(fā)成果，利用周圍視覺等先進技術為人工駕駛車輛提供自主駕駛能力。此外，通過空中升級功能，最新的舒適性和安全性功能可以通過按一個按鈕即可傳達給消費者。MobileyeChauffeur：作為一個全面的自動駕駛系統(tǒng)，利用Mobileye在消費車輛嵌入式技術和自動駕駛系統(tǒng)方面的核心專長，它旨在將普通消費車輛轉變?yōu)闊o需目光和手動操作的系統(tǒng)。MobileyeChauffeur融合了Mobileye獨特的周圍視覺技術、雷達和激光雷達覆蓋，成為一個完整解決方案。Mobileye的目標是到2025年將其成本控制在6000美元以下。7MobileyeDrive：Mobileye提供一套全面的自動駕駛解決方案，可以將幾乎任何服務或車輛轉變?yōu)樽灾黢{駛。這些解決方案已經在全球各行業(yè)中被應用于自動公共交通、自動貨物配送和自動出行服務等領域。通過在MobileyeDrive基礎上整合Moovit的移動智能，Mobileye還可以推出完整的無人出租車解決方案。AV各階段aseDriverAssistdEnhancedDriverAssistMobileyeSuperVisionMobileyeChauffeurbileyeDriveEyeQEyeQ4Mid,oryeQLiteSoCEyeQHighorEyeQ6LiteSoCxEyeQ5Highor2xEyeQHighSoCxEyeQHor4xQHEyeQHorxQHrontCamerarontCameraCameraCameraCamera???imagingradarsntLidarimagingradarsntLidarM?????S?????安全可靠自動駕駛技術正處于快速發(fā)展的階段，Mobileye能夠在芯片和算法之間實現緊密的協同，使得系統(tǒng)可以更容易地集成新的感知技術和決策算法，從而保持技術領先地位。不同的硬件和軟件之間的兼容性和一致性問題可能導致集成困難，而Mobileye的一體化設計可以消除這些問題，從而簡化了開發(fā)和部署過程。同時，軟硬一體化策略使得Mobileye能夠針對不同的自動駕駛等級提供定制化的解決方案。從輔助駕駛到高級自動駕駛，Mobileye的芯片和算法都能夠適應不同的需求，從而滿足市場上不同等級的自動駕駛車輛的要求?，F如今，行業(yè)中不少OEM都希望對算法有掌控權獲得更多的個性化定制，進而只從第三方處采購芯片，再由企業(yè)自己獨立研究算法。在這個軟硬分離的趨勢中，不少Mobileye昔日的合作伙伴與其分道揚鑣。在這種行業(yè)背景下，Mobileye也作出讓步逐漸解綁軟硬一體，推出了EyeQKit的軟件開發(fā)工具版。EyeQ系列Soc芯片在芯片競爭中，其算力優(yōu)勢式微，但是算力只是一個理論上限，最終芯片能發(fā)揮出多少效率，還取決于軟件算法配合等多方面的因素。在整車生命周期和產品售賣過程中，芯片算力往往都不能完全發(fā)揮，甚至可能連一半都發(fā)揮不了。Mobileye在芯片開發(fā)成本、處理器架構、算法結構都有顯著優(yōu)勢。并且這種優(yōu)勢在全自動駕駛領域及輔助駕駛領域里都有顯現。首先是整個行業(yè)乃至市場都重點關注的自動駕駛領域，過去兩年間，數個OEM取消與Mobileye的合作，它們的芯片訂單紛紛轉投到高通，英偉達等芯片巨頭，因為這些公司所能提供的算力更高，其中被諸多OEM訂購的英偉達Orin芯片的算力更是高達200TOPS。Mobileye于2022年緊隨其后，發(fā)布了EyeQUltra。UltraEyeQ采用臺積電5納米工藝制造，具備AI算力176TOPS，FP32算力4.2TFLOPS，ISP帶寬2.4GPxl/s，功耗低于100瓦。從指標上看，UltraEyeQ在性能方面MobileyeMobileye報告8并不突出，唯一超過英偉達Orin的地方是FP32算力或者說GPU算力，稍高于Orin的4.1TFLOPS。如果GPU也用于AI加速，則AI算力為192.4TOPS，與高通的AI加速器相當。Mobileye的CPU方案非常特殊，行業(yè)上一般采用ARM架構，但UltraEyeQ采用RISC-V架構，并且是較少見的多線程CPU，具有12核24線程。在ARM架構中，只有很少人聽說過A65AE采用了多線程設計，大部分x86的CPU都采用多線程設計。而Mobileye作為英特爾旗下公司，在多線程設計方面毫無壓力。多線程在某些場景下通過良好的任務分割和完善的軟件可以實現超越單線程的性能表現；然而，在單線程任務時性能可能會有所降低。自動駕駛感知階段需要處理較多的多線程任務，而決策階段則較少。因基于對多線程的解釋，Mobileye有著其對于資源高效利用的優(yōu)勢，這對于成本敏感型的消費級自動駕駛汽車無疑是一大亮點。在多線程任務上UltraEyeQ有可能超越英偉達的Orin，同時它也應該注重性價比。預計價格在100美元左右，甚至更低。此外，EyeQUltraCPU中的RISC-V指令集是基于精簡指令集計算(RISC)原理建立的開放指令集架構(ISA)。RISC-V是在不斷發(fā)展和成熟的指令集基礎上建立的全新指令集。它完全開源，設計簡單，易于移植Unix系統(tǒng)，并采用模塊化設計和完整工具鏈。其由MISP開發(fā)，名為eVocoreP8700多處理器IP內核。它是第一個支持亂序處理和一致的多線程、多核、多集群可拓展性的RISC-VIP內核，旨在提供合作方更高水平性能，并在此基礎上進一步加以創(chuàng)新。該產品可擴展至64個集群、512個內核和1024個線程(harts/threads)，單線程性能優(yōu)于當前可用的所有RISC-VCPUIP，且適用于各種應用程序中的計算密集型任務，場景涵蓋汽車、數據中心、另一方面，RISC-V是最適合軟硬一體任務的指令集架構，特別適用于AI/ML/HPC/云或EDGE服務器領域。在無人駕駛領域中，RISC-V也非常接近這些應用場景，這也是Mobileye采用RISC-V的原因之一。除此之外，RISC-V架構提供了一種名為"E"的嵌入式架構，主要用于追求深度嵌入式場景中的極低面積和功耗。與普通的非嵌入式架構需要支持32個通用整數寄存器不同，該嵌入式架構只需要支持16個通用整數寄存器。根據不同的算法，可以選擇不同的指令集模塊。其中最基本的整數指令子集(以"I"表示)支持加法、減法、移位、按位邏輯操作和比較操作等運算。通過組合這些基本的運算操作或者使用函數庫，可以實現更多復雜的操作，例如乘除法和浮點操作。因此，使用這些基本運算操作和相關函數庫，能夠完成大多數軟件操作，這也意味著，Mobileye采用RISC-V架構不光符合他們軟硬一體策略的初心，也在當前軟硬分離的趨勢下能擁有一席之地，更重要的是在保持高性能的同時還控制了成本。在GPU方面，EyeQUltra應該采用的是英特爾Xe系列顯卡，該系列顯卡處理單元具有可配置性，最高可配置為15360個ALU，算力達到42TFLOPS。相比之下，英偉達Orin擁有2048個CUDA核，數量比英特爾的少。而Orin的GPU頻率為1000MHz，比英特爾的低。需要注意的是，英偉達的GPU設計偏向大型核心，所占面積較大且成本較高，而英特爾則在成本上更具競爭力。在輔助駕駛L2+領域，Mobileye的市場占有率高達75%處在絕對的霸主地位，2022年的出貨量更是高達3370萬片。Mobileye在2022年更是帶來了兩款適用于L2+等級的芯片，EyeQ6H和EyeQ6L。EyeQ6系列得益于Mobileye在過去數十年間積累的專業(yè)知識。這些經驗和專有技術被封裝在這款新芯片中，這兩種版本分別針對不同類型的ADAS應用而設計，且每個版本的性能和效率都高于EyeQ之前的任何一次迭代。實現了最先進的計算機視覺性能，同時只需相對較少的TOPS，低功耗，從而獲得優(yōu)異的成本/性能比。EyeQ6H是用于高級駕駛輔助和部分自動駕駛的終極計算平臺，可以支持L2+及以上的系統(tǒng)。EyeQ6H芯片相比之前的EyeQ5H芯片，計算能力提升了3倍，但功耗僅增加了25%。由于性能功耗比的大幅提升，最新的PremiumADAS芯片可以支持更先進的駕駛輔助功能。具體來講，EyeQ6H芯片與之前的Mobileye芯片相比最MobileyeMobileye報告950M9M6.4M50M9M6.4M40.7M1MM33.1M7.8MM大的不同之一是加入了兩個GPU。其中一個是ARMMALIGPU，算力為64GFLOPS，預計用于ADAS的AR圖像疊加輸出。另一個GPU廠商不明，可能是英國芯片設計公司Imagination的BXS1024MC-2，算力為1000GFLOPS，主要用于處理OCL(OpenCL)計算任務。OpenCL是GPGPU的API，類似于OpenGL和OpenAL這兩個開放的工業(yè)標準，但擴展了GPU圖形生成之外的能力。EyeQ6H還采用了MIPS架構的CPU，與EyeQ5相同采用了多線程設計，具有8核32線程的性能。在GPU方面，EyeQ6H的GPU性能為1000GFLOPS。Mobileye可能會考慮采用Imagination公司的產品。Imagination推出了一系列針對車載領域的GPU，即IMG-B系列，該系列于2020年10月發(fā)布。IMG-B系列由B系列中，IMGBXT/BXS-32-1024MC2GPU似乎比較符合車載GPU的需求。通常情況下，車載GPU的運行頻率不會很高，大約在450-650MHz之間。在500MHz頻率下，IMGBXT/BXS-32-1024MC2GPU的性能為2048FP32FLOPs/Clock，即每個時鐘周期可以執(zhí)行2048個單精度浮點運算(FLOPs)，其性能可達到1024GFLOPS。然而，并沒有看到Imagination公布與Mobileye合作的消息，所以也不排除Mobileye會采用英特爾自己的GPU架構。這種可能性也是基于EyeQ6H被囊括在SuperVision方案中，同時官方宣稱其性能可達到L4自動駕駛等級的情況下，而且如今自動駕駛領域競爭如火如荼，Mobileye未必不會選用英特爾的GPU增加其核心競爭力。EyeQ6系列的另一款芯片是EyeQ6L，它是Mobileye公司針對L1-L2級駕駛輔助系統(tǒng)開發(fā)的一款SoC (System-on-Chip)產品。它具備高性能、低功耗和成本效益的特點，被設計為一體式前擋風玻璃解決方案。EyeQ6Lite相比于之前的EyeQ4Mid，也采用7納米設計，提供了4.5倍的計算能力，該芯片5TOPS的算力用在L2+CPUOCLGFLOPSEyeQ當，但面積小了45%，這也意味著硬件成本減少了近45%，其價格可以低于30美元。此外，從EyeQ6L在2022年發(fā)布后的訂單數量可以看出其該芯片在ADAS領域的熱度，在6.36億的訂單中，其占比18.7%，迅速拿下1.75億的訂單。訂單量仍呈現上升趨勢，也說明了Mobileye在ADAS領域擁有無人能撼動的地位。EyeQvolumepipelineofEQ3EQ4EQ5EQ6LEQ6Hprogramswonin202263.6M5M2019202020212022MobileyeMobileye報告前文提到部分OEM與Mobileye解除合作關系，主要是因為其軟硬一體化，芯片的算力不足只是其中一個原因。需了解，Mobileye的一體化方案(芯片+算法+攝像頭)在早期使用時很方便，但隨著路況和場景的不斷擴展，這種黑盒模型難以適應車企的個性化要求，限制了車企的自主性。此外，算法更新周期長且受限于封閉性，全球所有汽車都需要由以色列總部進行統(tǒng)一迭代，導致更新速度緩慢。同時，數據監(jiān)管問題也存在，在需要更新系統(tǒng)時需要傳輸數據，但各國對境外數據傳輸有限制，促使更多車企選擇自主研發(fā)或采用本土供應商。對此，Mobileye跟緊時代對公司產品進行調整，推出了EyeQKit使得OEM可以對EyeQUltra和EyeQ6H進行自主算法編輯。EyeQKit使汽車制造商能夠受益于Mobileye的EyeQ架構和相關技術。該套件包括行業(yè)領先的計算機視覺能力、REM?眾包地圖技術和基于RSS的駕駛策略。通過使用EyeQKit，汽車制造商可以利用Mobileye系統(tǒng)集成芯片(SoC)的功能，以滿足他們的需求，并將精力集中在優(yōu)先事項上，例如采用最新的技術功能來提升駕駛體驗，打造獨特的產品功能界面和體驗。這些功能包括高級駕駛輔助功能，如自適應巡航控制、交通擁堵輔助/領航、高速公路輔助/領航、全域車道輔助等。除了駕駛輔助功能外，EyeQKit還支持在EyeQSoC上開發(fā)各種可視化和駕駛員監(jiān)控應用程序。通過直接集成這些受歡迎的功能到EyeQ上，無需額外的安全相關ECU和附屬集成，從而節(jié)約成本并減少復雜性。此外，EyeQKit還可以實現其他功能，如自動泊車、增強和虛擬現實顯示以及人機交互。另一方面，EyeQKit基于標準API，如OpenCL、TensorFlow和X86開發(fā)平臺，使用通用語言幫助汽車制造商便捷高效地開發(fā)自有應用程序，無需專門技能或特定的硬件供應商。這種設計使得開發(fā)成本降低、上市時間加快，并賦予硬件供應商在整個開發(fā)周期中(從功能打造、部署到性能調優(yōu))更大的靈活性。MobileyeMobileye報告二、智能駕駛行業(yè)：滲透率加速提升，性價比愈受重視ADAS(AdvancedDriverAssistanceSystem)系統(tǒng)可以輔助駕駛員執(zhí)行駕駛任務或者避免/減輕碰撞危害，整體圍繞感知、決策、執(zhí)行三大環(huán)節(jié)構成軟硬件系統(tǒng)，感知層主要包含了攝像頭、雷達等傳感器在內的車載感知系統(tǒng)和高精地圖、衛(wèi)星定位等路側輔助系統(tǒng)，決策層負責收集分析數據、定義規(guī)劃路線以及預判控制車輛，執(zhí)行層負責車輛的驅動、轉向和制動。攝像頭車載計算平臺超神波雷達毫米波雷達激攝像頭車載計算平臺超神波雷達毫米波雷達激光雷達算法+芯片紅外傳感器車載感知系統(tǒng)路車載感知系統(tǒng)高高精地圖衛(wèi)星定位衛(wèi)星定位慣慣性導航VV2X技術……決策規(guī)劃決策規(guī)劃層控制執(zhí)行控制執(zhí)行層車輛控制導航定位決策+規(guī)劃全路徑規(guī)劃、行為決策、運動規(guī)劃根據市場監(jiān)督管理總局發(fā)布的相關文件定義，ADAS可分成信息輔助類與控制輔助類兩大類別，前者主要是預警類功能，不參與車輛的控制(如交通標志識別、前后/向碰撞預警、車道偏離預警等)，后者可以實現主動的車輛控制(如自動緊急制動、車道居中控制、自適應巡航控制等)。數據來源：arvix，中信建投證券RCTA(倒車側向警告)：監(jiān)測前方車輛，判斷本車和前車間距、相對速度和位置，并及時給與駕駛員警告FCTA(前橫穿側向警告)：感知車道線，判斷車輛與車道線間的位置，及時在出現偏離時給與駕駛員RCTA(倒車側向警告)：監(jiān)測前方車輛，判斷本車和前車間距、相對速度和位置，并及時給與駕駛員警告FCTA(前橫穿側向警告)：感知車道線，判斷車輛與車道線間的位置，及時在出現偏離時給與駕駛員警告ACC(自適應巡航)：通過車輛傳感器識別前方目標車輛，根據設定的目標車速以及車間時距實現巡航控制，若前方無車實現定速巡航AEB(自動緊急制動)：車輛突發(fā)危險情況或與前車距離小于安全距離時主動進行剎車，避安全性ALC(自動并線)：通過車輛傳感器融合處理，綜合判斷前方車輛、目標車道后方車輛，在通過轉向開關或自動觸發(fā)變道之后控制車輛進行變道操作LDP〈車道偏離干預)：利用前向擤像頭探測持車輛在本車道中央LKA車道保持輔助)：識別車輛相對于車道中央的位置，如駕駛員偏離車道(非目的性變道)，則向駕駛員發(fā)出警告或通過轉向干預使車輛重新回到車道中央APA(自動泊車輔助)：利用車載傳感元控制車輛進行泊車APO(自動駛出)：針對APA泊車入庫的情形，可以選擇APO自動駛出，解決狹小車位的泊車便利性RPA(遠程泊車輔助)：在APA基礎上支持用戶不在車內的自動泊車入庫TJA(交通擁堵輔助)：交通擁堵輔助系統(tǒng)(低速)結合了自適應巡航控制系統(tǒng)與自動跟車系統(tǒng)，以及車道保持輔助系統(tǒng)HWA(高速駕駛輔助)：高速駕駛輔助系統(tǒng)(高速)結合了自適應巡航控制系統(tǒng)與自動跟車系統(tǒng)，以及車道保持輔助統(tǒng)HWA基礎上增加高速導航，自動并道，自動上下匝道TJP(交通擁堵領航)：在TJA基礎上增加導航、自動并道(待確定)NOAHighway(領航駕駛輔助)：高速公路按導航自動駕駛，點到點行駛NOACity(城區(qū)領航駕駛輔點到點行駛AVP(自動代客泊車)：停車場或者其他限定區(qū)域內，基于L4自動駕駛技術實現最后幾百米的慢速無人泊車功能HDA(高速駕駛自動化)：典型場景如城市自動駕駛出租車(待確定)4級高度自動駛部分駕駛助級有條件組合駕駛助完全自動駛應急輔助有條件完全自動駛L2+/L2.5/L2.9/…具有宣傳屬性部分自動駛駕駛員助高度自動駛人工輔助ADAS是實現自動駕駛的基礎，汽車智能化推動ADAS的迅速發(fā)展。根據國標和SAE的分級標準，自動駕駛主要分為L0-L5六個級別，行業(yè)把L0-L2級劃分為輔助駕駛(ADAS)范疇。兩份標準對比來看，在部分字段的定義上存在微小差異。當前行業(yè)正處于L2向L3過渡階段，L3階段的代表功能如高速/城市領航已開始逐步落地，當前由于相關法律法規(guī)的缺失(出現交通事故后，權責定義不清)，領航功能還是屬于L2范圍。駛自動化分級國汽車程師學會自動駕駛分級各級別智能駕駛典型功能Mobileye從消費者出發(fā)，而不是工程技術角度，重新定義了自動駕駛等級，參考標準是不是可以脫手，是不是可以脫眼等。自動駕駛水平主要通過SAE的自動駕駛分級標準(亦稱J3016)來反映。Mobileye發(fā)現有兩個問題需要解決：第一個問題是從終端用戶的角度來看，定義模糊不清。第二個問題，L3和L4之間不必要的區(qū)分。根據J3016標準，L3和L4在最小風險策略(MRM)要求和人類駕駛員的警惕性水平方面有所不同。這可能導致自動駕駛系統(tǒng)的“設計失敗”。券對不同的自動駕駛等級，Mobileye給出了不同的智駕解決方案。譬如對于注視前方/可脫手等級，給出解決方案是SuperVision;對于脫手脫眼等級，對應的解決方案是MobileyeChauffeur;對于無駕駛員等級，給出的解決方案是MobileyeDrive。數據來源：公司官網、中信建投證券2.2ADAS景氣度與規(guī)模預測：立法與場景雙突破，滲透率穩(wěn)健提升低級別法規(guī)強制部署，高級別逐步規(guī)范美國NHTSA/FMCSA的聯邦機動車安全標準(FMVSS)并沒有強制的聯邦法規(guī)專門針對ADAS/AV系統(tǒng)的安全性。但是，美國交通部推薦了一套自愿指南，其中NHTSA和FMCSA有權執(zhí)行行動，如果某個ADAS/AV系統(tǒng)構成安全風險。這反過來進一步復雜化了新技術的合法部署過程，但隨著這些系統(tǒng)在行業(yè)中變得越來越普及，監(jiān)管機構面臨越來越大的壓力，要求為這些系統(tǒng)制定標準要求，以確保技術的更為平穩(wěn)、安全的推出。第一階段開始實施。該法規(guī)要求所有在歐盟銷售的商用車(以客車、卡車、廂式貨車為主)新車型都必須配置：盲區(qū)行人穿行探測系統(tǒng)(MOIS)、盲區(qū)探測系統(tǒng)(BSIS)、智能車速輔助系統(tǒng)(ISA)。自2024年7月6日起，所有在歐洲銷售的新商用車都需配置以上相應功能。而其他法規(guī)則限制了更高級功能的合法部署。中國規(guī)范AV功能方面走得更遠，L3及以上級別自動駕駛制度環(huán)境逐步完善。2022年8月正式施行的《深圳經濟特區(qū)智能網聯汽車管理條例》是國內首部智能網聯車管理法規(guī)，首次明確了交通違法及交通事故的責任劃分，推動國內L3級別自動駕駛車輛發(fā)展步入正軌。11月，工信部、公安部發(fā)布《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知(征求意見稿)》，擬遴選L3、L4級別自動駕駛車輛開展準入試點，旨在完善高等級自動駕駛車輛生產準入管理體系與道路交通安全管理體系。2023年6月，工信部表示，將從三個方面推進汽車行業(yè)的智能化、網聯化發(fā)展進程:1)支持關鍵技術攻關:加快關鍵芯片、高精度傳感器、操作系統(tǒng)等新技術新產品的研發(fā)和推廣應用；2)進一步完善網聯基礎設施:加快C-V2X、路側感知邊緣計算等基礎設施建設，建立三級架構的云控基礎平臺，形成統(tǒng)一的接口、數據和通信標準；3)深化測試示范應用:啟動智能網聯汽車準入和上路通行試點，組織開展城市級“車路云一體化”示范應用，支持L3及以上級別的自動駕駛功能商業(yè)化應用。法規(guī)頒布方時間主要內容《自動車道保持系統(tǒng)(ALKS)》聯合國旨在制定關于自動車道保持系統(tǒng)車輛認證的統(tǒng)一規(guī)定,是首部針對L3級別自動駕駛的國際法規(guī)動駕駛法》允許L4級智能汽車在德國公共道路指定區(qū)域常態(tài)化運營《道路交通法》修正案預計2023年擬増加L4級別自動駕駛運行許可制度《智能網朕汽車道路測試與示范應用管理規(guī)范(試行)》《新能源汽車產業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2021-2035)》《深圳經濟特區(qū)智能網聯汽車管理條例》《做好智能網聯汽車高精度地圖應用試點有關工作》《自動駕駛汽車運輸安全服務指南(試行)》(征求意見稿)《開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作》(征求意見稿)工信部、公安部、交通運輸部展和改革委員會深圳經濟特區(qū)交通運輸部部工信部、公安部2021年7月2021年11月2022年8月2022年8月2022年8月2022年10月2022年11月確定了智能網聯汽車道路測試和示范應用的管理規(guī)范鼓勵L4發(fā)展，提出到2025年L4汽車實現限定區(qū)域和特定場景商業(yè)化應用，到2035年L4汽車實現規(guī)模化應用場準入等在北京、上海、廣州、深圳、杭州、重慶六個城市開展智能網聯汽車高精度地圖應用試點市客運、岀租客運、普通貨物運輸等經營活動對智能網聯汽車網絡安全、數據安全等方面提岀要求試點城市的限定公共道路區(qū)域內開展上路通行試點數據來源：相關部門官網，中信建投證券總的來說，隨著ADAS滲透率的快速提升，基礎ADAS功能對于行車安全的作用逐漸凸顯，各國積極立法推進基礎的ADAS功能(L1和L2)在新車的部署，但高級功能(L2+)受到嚴格限制。此外，中國對于數據監(jiān)管趨嚴，Mobileye在中國不被允許收集高清地圖數據，并被迫與當地公司合作存儲敏感數據。隨著汽車行業(yè)變革，ADAS滲透率正在加速上升。過往只在高端車型搭載的ADAS功能，已逐步下沉配置到越來越多普通級別的車型。主機廠基本布局L2+車型，L2+ADAS有望全面推廣。L2+ADAS是在L2自動駕駛法律框架內實現的更高級別自動駕駛功能。從佐思汽研對主機廠ADAS落地規(guī)劃的梳理來看，2020年以來各主機廠陸續(xù)推出L2+車型，至2022年基本完成布局。根據佐思汽研，9M22L2+ADAS累計滲透率達5.1%，自2021年以來呈緩慢提升態(tài)勢。我們認為當前高等級自動駕駛相關法律制度尚不完善且技術難度較高，使得L2+ADAS搭載量仍然較少，多搭載于高檔車型。以L2+ADAS典型功能NOA(Navigateonautopilot，導航輔助駕駛系統(tǒng))為例，NOA可實現高速公路、城市等場景下的自動跟車、變道，技術難度較L2級別功能更高。根據高工智能汽車，11M22國內乘用車標配NOA累計搭載量僅18.4萬輛，滲透率為1.1%，近90%搭載于價格區(qū)間在30萬元及以上的車型上。2022年10月吉利博越L正式上市，可選裝NOA功能，售價區(qū)間在10-15萬元(選裝之后也在20萬元以下)，使我們看到了高級別自動駕駛功能向低價車型下沉的趨勢。主流車企逐步量產落地L2+級別車型，L3級以上車型加速滲透開啟廣闊市場。智能駕駛自2020年開始發(fā)展迅速，國內主流車企多數車型配套量產L2級別ADAS，陸續(xù)推出具備L3及L3以上級別自動駕駛功能的車型，應用場景加速從高速向城市路況拓展。在汽車智能化推進加速的背景下，行業(yè)滲透率不斷提升，借助L3自動駕駛的紅利，自動駕駛市場空間巨大。2122232425主L4級自動駕駛線控平臺項目預計2025年實現量產2023年，計劃量產L4級商品車:2025年推出L5級自動駕駛商品車2022年初，實現L2+級別的自動駕駛2030年，實現全工況、全天候的自動駕駛2021年，在結構道路實現高度自動駕駛:2023年之前，在開放道路實現高度自動駕駛2022年，實現L4車型率先量產:2023年，實現L4級別自動駕駛的區(qū)域示范運營2022年，實現L3/L4級別車型的測試、示范和量產現已實現L2+配套量產，將于2023-2025年推出L3、I4級別自動駕駛功能車型2025年計劃實現L4級別的自動駕駛在“十四五”期間，將實現L4級智能網聯汽車規(guī)?；痉稇?，并掌握L5級智能網聯汽車關鍵核心技術新2022年初具備L3級別自動駕駛車型ET7，實現從輔助駕駛到自動駕駛的飛躍2022年正式標配單片Orin，實現L3，到2025年實現L42024年，或2025年，研發(fā)出L4級別的車型拉拉L4級別的車型預計最快2023年上市數據來源：各公司官網、各公司官方公眾號、中信建投證券城市NOA技術成熟加速落地。領航輔助根據場景可進一步分為高速領航和城區(qū)領航。高速領航普遍限制在特定高速公路和城區(qū)高架路開啟，城區(qū)領航則針對復雜城區(qū)道路場景進行升級，新增信號燈識別、自動變道、自動避障等功能。高速NOA場景相對簡單，路況、標志和標記的圖像相對標準。在部分高速公路或高架等封閉路段行駛時，結合車載導航路線讓車輛實現自動變道、自動進入和駛出匝道口的技術功能，應用相對廣泛。城市NOA加速落地，覆蓋主要行車使用場景，為用戶提供從高速到城市的全場景可持續(xù)的自動駕駛功能。早期城市NOA功能普遍使用高精地圖，提供更精確的定位服務，但高精地圖采集成本高、覆蓋率較低、更新慢，難以滿足城市NOA快速大規(guī)模的上車需求。隨著車端算力及傳感器功能迭代升級，單車感知水平不斷提升，大部分廠商通過“輕地圖”+單車感知方案，即僅在匝道口等導航地圖難以精確處理的部分做數據強化，實現城市NOA功能。隨著城市NOA技術路線逐漸成熟，大量中高端車型逐漸開始配置，相關產業(yè)鏈有望迅速發(fā)展。2023年L2整體滲透率仍將保持穩(wěn)健增長。目前智能駕駛行業(yè)正處于由組合駕駛輔助L2向有條件自動駕駛L3的過渡階段。我們認為，一方面，技術的成熟有望推動L2ADAS的普及和下沉，2022年市場環(huán)境的壓力測試已足夠彰顯汽車智能化趨勢的韌性，2023年L2ADAS滲透率提升的邏輯沒有發(fā)生大的變化。另一方面，隨著L2.5、L2.9車型的銷量爬坡，我們預計L2+ADAS有望成為推動L2整體滲透率增長的新支點。LLG駛保持旺盛需求，我們預計2025、2030年L2級自動駕駛滲透率分別為50%、52%；隨著自動駕駛技術的進步、相關零部件的成本的下降與法律法規(guī)的逐步放寬，我們預計2025年L3及以上級別自動駕駛滲透率為20%；隨后L4開始出現，并將于2030年LL提升至40%、8%。MobileyeMobileye報告%%%%%100%2%8%8%24%20%33%35%80%60%2%30%35%60%74%40%55%8%66%40%20%EADAS2017201820192020202120222023E2025E2030E31%25%31%7%6%7%6%10%5%11%0%10萬以下10-15萬15-20萬20-25萬25-35萬35萬以上數據來源：易車，Thinkercar，中信建投證券數據來源：易車，Thinkercar，中信建投證券1223E24E25E26E27E28E29E30E車銷量預測量(萬輛)Y00%00%、自動駕駛滲透率假設L0透率(%)8%%L1透率(%)%%L2滲透率(%)%5%L2+滲透率(%)L3滲透率(%)%0%L4滲透率(%)%%三、單車需求量假設LL單車需求量L+/L3單車需求量L單車需求量0000000000測算LL芯片需求量3858761702993L+/L3芯片需求量3895L芯片需求量00000總需求量(萬顆)21Y%%LASP顆)998877665LASP/顆)0L4ASP(美元/顆)800784768753738723709695681667MobileyeMobileye報告六、自動駕駛芯片市場規(guī)模測算L1/2市場規(guī)模(億美元)L2+/3市場規(guī)模(億美元)718L4市場規(guī)模(億美元)00000總市場規(guī)模(億美元)2Yzszgtyptzszgtypt＠stockezszgtypt＠stockezszgtypt＠stocke產業(yè)鏈轉向網狀結構，去黑盒大勢所趨軟件定義汽車成共識，產業(yè)價值鏈重構的動力是主機廠希望通過自研算法掌握核心競爭力，但受到成本和效率的制約動態(tài)平衡。在傳統(tǒng)供應鏈體系中，芯片廠商只需要負責芯片級的功能安全，Tier1則負責計算及域控制器參考設計平臺，到配套軟件、功能安全測試驗證等環(huán)節(jié)，因此隨著汽車零部件供應商的不斷深化，博世、大陸、采埃孚、電裝等企業(yè)壟斷某領域零部件的生產，從而向多家整車制造商供貨。Tier1在汽車產業(yè)鏈擁有著絕對的話語權和定價權，甚至其開發(fā)進度直接決定了車型的研發(fā)周期。而最新一代的新能源汽車制造商則在自動駕駛技術發(fā)展上采取更激進的態(tài)度，其會自研自動駕駛系統(tǒng)，繞過Tier1直接與芯片廠商溝通，將創(chuàng)新融入自己的供應商群，并通過OTA(供應商上游全套解決方案供應商中游主機廠下游平臺用戶一級供應商博世團德賽西威電裝科技公司AutoXMomenta輕舟智航傳統(tǒng)主機廠AutoXMomenta輕舟智航造車新勢力高合汽車理想百度Apollo滴滴出行享道出行楚航科技科技Innoviz森泰思克速騰聚創(chuàng)Velodyne地平線Mobileye英飛凌英特爾英偉達梅賽德斯-奔馳上汽用高德地圖圖四維圖新維智科技阿里巴巴騰訊小米馭勢科技技中科慧拓車G7滴幫集團小馬智行贏徹科技互聯網巨頭高精地圖貨運平臺哪吒汽車蔚來傳感器大眾豐田吉利芯片威馬小鵬數據來源：畢馬威，中信建投證券MobileyeMobileye報告由于SoC芯片硬件的功能實現仍需配套算法、操作系統(tǒng)等軟件協同，芯片廠商有時候不僅需提供差異化的硬件設備，還同時提供相應的軟件解決方案，衍生出軟硬件緊耦合和松耦合兩種商業(yè)模式：軟硬件緊耦合：芯片內置軟件功能，成本低，適合迅速量產。代表是Mobileye提供“芯片+算法”捆綁方案，整合芯片、操作系統(tǒng)和感知算法，受到市場歡迎。但缺點是軟硬件緊耦合有“黑盒”模式，下游客戶修改能力受限。軟硬件松耦產業(yè)鏈轉向網狀結構，去黑盒大勢所趨。智能駕駛產業(yè)鏈鏈狀邊界逐漸模糊，趨于類網狀結構發(fā)展，TierX.5與“灰盒”模式出現。我們認為，智能汽車的供應鏈格局正在重塑，主機廠對供應鏈深度綁定的訴求加強，催生多種供應模式以及TierX.5的出現：如主機廠在開發(fā)初期與供應商深度合作并掌握所有核心技術的“白盒”模式、以及部分技術互通的“灰盒”模式等，主機廠與供應商的耦合程度不斷加深，傳統(tǒng)產業(yè)鏈的鏈狀邊界正逐漸模糊，向類網狀產業(yè)鏈生態(tài)演變。對于高級別智能駕駛，我們認為“灰盒”、“白盒”交付模式更貼合主機廠技術可控訴求，去“黑盒”化為大勢所趨。傳傳統(tǒng)的主機廠-Tier1-芯片廠商鏈狀合作模式主機廠Tier11在新型合作關系中，芯片廠商與主機廠建立更加緊密的協作關系，主機廠在產品定義與設計環(huán)節(jié)產業(yè)生態(tài)中地位提升，議價能力增強。新型Tier1商業(yè)模式為主機廠提供硬件平臺、基礎軟件以及工具鏈等開發(fā)支持服務；對Tier2的采購決策權降低，物料成本對主機廠的透明度提升，利潤回歸至一般供應商水平。1主機廠負責整車架構與定義，并主導除了基礎計算平臺和基礎軟件以外的大部分應用層算法與軟件的開發(fā)與集成工作；直接參與到如計算芯片、基礎軟件、功能應用等部件的選擇與采購工作1主機廠通過面向服務的SOA架構，要求Tier1開放產品的底層代碼和數據算法，對車內各域進行統(tǒng)一部署，Tier1逐漸被“削弱”，Tier1負責向主機廠件平臺、基礎軟件以及工具鏈等開發(fā)支持服務。傳統(tǒng)Tier1商業(yè)模式負責軟硬件的集成，以黑匣子形式向主機廠交付軟件，對Tier2的采購具有較高的決策權，物料成本表對主機廠呈低透明度，具有高于一般供應商的利潤水平1芯片廠商在汽車供應鏈中一般處于Tier2甚至更靠后的位置，較少直接與主機廠進行合作，一般面向上游Tier1提供芯片硬件與相關開發(fā)軟件服務支持。1Tier1根據車企需求，定制生產含傳統(tǒng)傳感器、ECU器等零部件，依靠強大的整合能力、標準化產品生產能力，具有很強話語權、定價權。1主機廠負責整車架構與產品定義以及來自Tier件耦合的零部件系統(tǒng)集成、應用工作，對最終整車產品負責；不與芯片廠商直接溝通。新型的主機廠-Tier1-芯片廠商網狀合作模式Tier1主機廠券Mobileye；國內L3領域主要廠商是華為MDC300(華為不賣單顆芯片，故取整個計算平臺解決方案作對比)、黑芝麻和地平線；國外為特斯拉、英偉達、高通；面向L4/L5級別自動駕駛，國內為華為MDC600，國外為高通、英偉達和特斯拉。其中高通SnapdragonRideFlex為SOC系列產品家族，包含Mid/High/Premium三個級別，支持L1~L4/L5；其中最高級RideFlexPremiumSOC再加上外掛的AI加速器(可能是NPU)地平線是在自動駕駛芯片領域實現大規(guī)模上車的唯一中國廠商。地平線成立于2015年，主要從事邊緣人工智能芯片的研發(fā)，具有領先的人工智能算法和芯片設計能力，致力于通過底層技術賦能，推動汽車產業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。公司自成立以來，地平線已獲得上汽集團、廣汽資本、長城汽車、東風資產、比亞迪、一汽集團等眾多車企資本，以及Intel、SKHynix、寧德時代、立訊精密、星宇股份、韋爾股份、舜宇光學等多家產業(yè)鏈上下游企業(yè)的戰(zhàn)略投資。地平線核心產品為“芯片+算法+供應鏈+服務”，公司到目前為止已經發(fā)布了三款芯片，征程2、征程3、征程5，其中征程2、3已經得到大量的應用，征程5已經落地。黑芝麻智能科技有限公司成立于2016年，是行業(yè)內領先的車規(guī)級自動駕駛計算芯片和平臺研發(fā)企業(yè)，專注于大算力芯片與平臺等技術領域的高科技研發(fā)。黑芝麻智能能夠提供完整的自動駕駛、車路協同解決方案，包括車規(guī)級設計，學習型圖像處理，低功耗精準感知的自動駕駛計算芯片和自動駕駛計算平臺，支撐自動駕駛產業(yè)鏈相關產品的快速產業(yè)化落地。公司至今已推出華山A500，以及華山二號A1000、A1000L和A1000Pro四款自動駕駛芯片產品。其中，華山A500是繼華為昇騰310、地平線征程2芯片量產后，我國第三款實現量產的自動駕駛芯片產品。另外黑芝麻智能在2020年發(fā)布的華山二號A1000芯片，則采用16nm工藝制程，INT8精度下單顆芯片算力達58TOPS，并已完成所有車規(guī)級認證。2020年從各主流自動駕駛SOC廠商陣營來看，主要分為“傳統(tǒng)汽車芯片廠商”、“提供整套解決方案廠商”、“通MobileyeMobileye報告線/合作商INT力(TOPS)(美元)(W)(nm)汽車V3HV3U4/2.5960///148器zszgtypt＠zszgtypt＠sto0案奧迪A8/沃爾沃/卡迪04蔚來/理想/大眾/寶馬bileyeIC/福特/日產/廣汽/長2.5301.288在售車型4/71鏈Xavier3010010P7&G9/比亞迪沃爾anRES33/奔馳/集度/理25472zszgtypt＠stocke1000/zszgtypt＠stockeE25E0180425EondeUASIC)/52/上汽通用五菱40.125895300.5072/16/0.58/9zszgtypt＠stocke.zszgtypt＠stocke.ICA1000Pro一汽紅旗(E)/上汽(E)zszgtypt＠stoczszgtypt＠stoc/0東風(E)/2PUASICModelS/X/Y/19ModelS/X/Y210///23E券MobileyeMobileye報告國外廠商2021.9特斯拉更新新FSD2021.4黑芝麻推出A1000/A1000L2020英偉達已量產Xavier2020.9地平線發(fā)布征程32019.8黑芝麻推出A5002019.4特斯拉推出自研FSD2019.8地平線已量產征程22019年初高通推出SnapdragonRide平臺華為推出昇騰3102021.7地平線發(fā)布征程5國內廠商空白期2018.102014-2018年，Mobileye獨步天下。Mobileye憑借“芯片+算法+攝像頭”一攬子解決方案，在成本、性能、功耗實現平衡，同時便捷的部署方案快速占領了市場，一度市占率達到90%。特斯拉于2014年10月開始在ModelS和HW1.0版本車上裝配EyeQ3，2016年由于安全事件和Mobileye終止合作，開始自研芯片。2018年開始量產的EyeQ4曾搭載在寶馬、福特、理想、蔚