汽車自動(dòng)駕駛域控制器產(chǎn)業(yè)研究：汽車智能化計(jì)算中樞VIP

汽車自動(dòng)駕駛域控制器產(chǎn)業(yè)研究：汽車智能化計(jì)算中樞1

自動(dòng)駕駛域控制器：駕駛域大腦，汽車智能化核心自動(dòng)駕駛域控制器：駕駛功能域的核心計(jì)算單元自動(dòng)駕駛域控制器的主要功能：DCU作為功能控制中樞，承擔(dān)著駕駛相關(guān)的車身區(qū)

域的“大腦”的角色。域控制器向上通過智能化接口獲得傳感器、診斷數(shù)據(jù)與狀態(tài)數(shù)據(jù)，向

下通過執(zhí)行器接口傳遞相關(guān)執(zhí)行指令，起到該功能域計(jì)算大腦的核心角色。除了主

DCU外，該功能域中還會(huì)有部分子

ECU來執(zhí)行驅(qū)動(dòng)和特殊邏輯策略的工作。除了駕駛域外，

座艙、動(dòng)力安全、底盤、車身也逐步開始形成以域控制器為核心的計(jì)算中心的架構(gòu)。在傳統(tǒng)的分布式架構(gòu)下，主要靠

ECU和傳感器數(shù)量的增加來實(shí)現(xiàn)功能增加與算力提

升。ECU是分布于汽車車身各處的小型計(jì)算單元，用于處理該部分汽車結(jié)構(gòu)的計(jì)算信息。

ECU的核心是中央處理器

CPU，此外也包括

MPU、MCU，周邊包括存儲(chǔ)器，輸入輸出

接口等結(jié)構(gòu)。車內(nèi)

ECU復(fù)雜程度提高，集中化成為必要趨勢(shì)：伴隨汽車電子化的發(fā)展，車內(nèi)

ECU數(shù)量不斷增多，構(gòu)成汽車的分布式電子電氣架構(gòu)。傳統(tǒng)豪車如奔馳、寶馬、奧迪等品牌的

E/E架構(gòu)中，ECU的數(shù)量達(dá)到

100

個(gè)左右，最高的達(dá)到

150

個(gè)。大量的

ECU通過

CAN總線（1-2M/s）來進(jìn)行信息交互。隨著車內(nèi)智能化水平提升，車載屏幕大屏化、高清化，

ADAS輔助功能在車內(nèi)的不斷滲透，導(dǎo)致單車需要承載、傳輸?shù)男畔⒘砍时l(fā)式增長(zhǎng)，帶

動(dòng)

ECU、線束等投入快速增多。在傳統(tǒng)的

ECU架構(gòu)下，智能化升級(jí)需要依靠硬件數(shù)量的疊加，且過渡依賴于

TIER1

廠商的定義能力。比如，在整車熱管理控制當(dāng)中，座艙的溫控依賴于駕駛艙空調(diào)控制器，

電池包溫度管理被集成在

BMS控制器中，電機(jī)及電驅(qū)的熱管理由

VCU來實(shí)現(xiàn)。不同模塊

之間相互獨(dú)立，完全由

TIER1

負(fù)責(zé)底層控制邏輯，整車之間難以實(shí)現(xiàn)有效的一體化設(shè)計(jì)與

控制。這些問題使得傳統(tǒng)的

ECU架構(gòu)無(wú)法滿足新的汽車智能化需求，催生了域控制架構(gòu)的

出現(xiàn)，ECU按照功能和空間關(guān)系開始出現(xiàn)融合。2017

年，德國(guó)博世公布其在整車電子電

氣架構(gòu)方面的戰(zhàn)略圖，將整車電子電氣架構(gòu)的發(fā)展分為三大類，分別是模塊化和集成化架

構(gòu)方案（分布式）、集中式域融合架構(gòu)方案和車載電腦云計(jì)算架構(gòu)方案。目前市面上大多

數(shù)車型的架構(gòu)方案都使用模塊化和集成化架構(gòu)方案。ECU的減負(fù)，并非單純的硬件物理層集成，這個(gè)過程需要將上百個(gè)

ECU模塊逐一進(jìn)

行軟硬件剝離，然后將軟件注入集中式的計(jì)算單元，逐步催生出各個(gè)功能區(qū)間的大腦，即

域控制器。傳統(tǒng)

ECU模塊開始軟硬件分離，硬件被逐步取消，軟件被集中到一起，通過

單個(gè)計(jì)算平臺(tái)來實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)功能的控制。此后，隨著進(jìn)一步演進(jìn)，將會(huì)以整車大腦的形式

布局。SOA軟件定義汽車模式下，基于域控的汽車

E/E架構(gòu)，整合分散的車輛硬件，通過

硬件之間的信息互聯(lián)互通和資源共享，以及

OTA可升級(jí)的軟件能力進(jìn)行整車功能的定義。

當(dāng)前車企最典型的功能域分為動(dòng)力總成，底盤控制，車身控制，ADAS與座艙域五個(gè)域構(gòu)

成，座艙域與車身域有進(jìn)一步整合的趨勢(shì)。在這五個(gè)域當(dāng)中，由于動(dòng)力域、底盤域本身由傳統(tǒng)功能集成而來，且開發(fā)難度較大，

涉及的功能單元與供應(yīng)商較多，短時(shí)間內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一；而駕駛域與座艙域本身屬于新出

現(xiàn)的功能域，供應(yīng)鏈體系完整多元，主機(jī)廠掌控的可能性較大，且對(duì)于人機(jī)交互的直觀體

驗(yàn)更明顯；重要性與可行性使得主機(jī)廠商將駕駛域與座艙域視為域控化的焦點(diǎn)。根據(jù)

ICVTank的預(yù)測(cè)，其市場(chǎng)規(guī)模在未來五年將實(shí)現(xiàn)

70%-80%的

CAGR。自動(dòng)駕駛域的域控化進(jìn)度是全車各個(gè)功能域中最快的。駕駛域需要承載包括感知環(huán)境，

數(shù)據(jù)處理，路徑規(guī)劃與云進(jìn)行同步通信等諸多功能；此外，不斷增加的傳感器數(shù)量，進(jìn)一

步需要更高性能和集成化的計(jì)算單元，從而來維持對(duì)關(guān)鍵安全信息的無(wú)延時(shí)處理，使得自

動(dòng)駕駛域控制器成為汽車各個(gè)功能域中發(fā)展最快速的一個(gè)。ADAS/AD域控制器方面，目前市場(chǎng)上在用的針對(duì)

L1

級(jí)輔助駕駛的大多數(shù)仍是使用單

獨(dú)的

ECU控制，即

AVM計(jì)算單元等獨(dú)立的計(jì)算單元構(gòu)成。而

ADASECU主要面向

L2

級(jí)自動(dòng)輔助駕駛中

LDW/LKA與

AEB的融合處理，到了

L2+、L3、L4

級(jí)自動(dòng)駕駛階段，

自動(dòng)駕駛域控制器的需求就會(huì)開始爆發(fā)。以域控制器為底層算法平臺(tái)下，L2

級(jí)別自動(dòng)駕駛

算法將會(huì)在乘用車上快速實(shí)現(xiàn)落地，當(dāng)前落地最快的功能包括了

ACC、AEB、LDW、BSD、

APS等?；?/p>

L3+的高算力域控制器，主機(jī)廠與算法公司將會(huì)進(jìn)一步迭代包括城市級(jí)輔助

巡航在內(nèi)的高級(jí)別自動(dòng)駕駛功能。下一步，特斯拉重新劃分了“域”的概念，打破了功能與功能之間的壁壘劃分和傳統(tǒng)

整車架構(gòu)設(shè)計(jì)的思維，搭載車載電腦，直接跨入車載電腦和區(qū)域?qū)蚣軜?gòu)。特斯拉直接按

車身設(shè)計(jì)空間來進(jìn)行區(qū)域域控的劃分，依賴于特斯拉強(qiáng)有力的整車設(shè)計(jì)與供應(yīng)鏈垂直一體

化整合的能力。對(duì)于大部分主機(jī)廠而言，采用功能域進(jìn)行劃分將會(huì)是長(zhǎng)期的主流發(fā)展路徑。因?yàn)檫@與

市場(chǎng)上大部分的

OEM與

TIER1

的設(shè)計(jì)采取同一路徑，使得供應(yīng)鏈采購(gòu)更加方便。成熟的

第三方

TIER1

的產(chǎn)品可以幫助

TIER1

企業(yè)快速建立一個(gè)功能域的底層硬件能力。預(yù)計(jì)大部分主機(jī)廠仍會(huì)使用混合域的

EEA架構(gòu)，即部分功能域集中化，形成“分布式

ECU+域控

制器“的過渡方案，最后形成"supercontroller（中央超級(jí)計(jì)算機(jī)）+

zonalcontrolunit（區(qū)

控制器）"的架構(gòu)，這一

EEA演進(jìn)過程可能長(zhǎng)達(dá)

5-10

年。域控制器核心組成：高性能

SoC驅(qū)動(dòng)，搭載自動(dòng)駕駛軟件操作系統(tǒng)底座1）底層芯片：異構(gòu)分布

SoC作為計(jì)算核心，AI單元決定算力差距硬件結(jié)構(gòu)上，智能駕駛域控制器承載了車輛線控平臺(tái)與多數(shù)量、多類型的外圍傳感器，

內(nèi)部以大量多并行計(jì)算作為主要特點(diǎn)，向外則需要對(duì)接大量不同類型的傳感器接口。大批

量、多類型的數(shù)據(jù)流入特征，使得自動(dòng)駕駛域控制器的底層芯片應(yīng)當(dāng)是異構(gòu)多核芯片。核心計(jì)算芯片一般會(huì)采用一顆或多顆高性能的

SoC。當(dāng)前主流廠商使用的均是多核異

構(gòu)的

SoC，即傳統(tǒng)的

CPU+AI計(jì)算單元的解決方案。SoC通過在單塊芯片上集成多個(gè)微

處理器、模擬

IP核、數(shù)字

IP核和存儲(chǔ)器等部件來實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能，包括

CPU、AI計(jì)算、

DSP、ISP、Codec、NPU（ASIC）、Modem等模塊，其中最核心的是計(jì)算單元與

AI單

元。計(jì)算單元

CPU：多核

CPU的計(jì)算單元具有主頻高，計(jì)算能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，通過系

統(tǒng)內(nèi)核管理軟件和硬件資源、完成任務(wù)調(diào)度。CPU執(zhí)行了大部分自動(dòng)駕駛相關(guān)

的核心算法，根據(jù)

AI單元整合完成的多傳感器融合數(shù)據(jù)，完成路徑規(guī)劃、決策

控制等功能。當(dāng)前主流

SoC選擇的多是

ARM架構(gòu)的多核

CPU。AI單元：AI單元的算力是決定異構(gòu)芯片硬件框架算力的主要部分，當(dāng)前主流的

AI芯片有

GPU、FPGA、ASIC等方式。通過系統(tǒng)內(nèi)核進(jìn)行加速引擎和軟硬件資

源的分配、調(diào)度。AI單元主要完成多傳感器融合數(shù)據(jù)的分析和處理，輸出用于

規(guī)劃、決策和控制的周圍環(huán)境信息。MCU控制單元：此外，在形成相關(guān)指令后，還需要控制單元

MCU向車上的底盤

域等發(fā)出控制指令，完成車輛橫縱向的控制任務(wù)。根據(jù)

AI芯片選擇的差異，選擇

GPU/ASIC/FPGA等不同類型的芯片，會(huì)使得

SoC的

整體設(shè)計(jì)產(chǎn)生較大的差異。大體而言可以分為兩類，分別是采用

CPU+GPU+ASIC的流派，

以英偉達(dá)、高通、特斯拉等海外科技龍頭為主；以及采用了

CPU+ASIC模式的流派，代

表廠商包括了

Mobileye、華為以及地平線等。此外，CPU的選擇也會(huì)使芯片在表現(xiàn)上有較大差異。當(dāng)前主流的廠商在

SoC的

CPU中都會(huì)選擇更適合移動(dòng)場(chǎng)景的

ARMCPU，而較為特殊的是

Mobileye選用的是

MIPS的

CPU，這是一種

RISC指令集架構(gòu)下的

CPU，在安全性和功耗比上占據(jù)優(yōu)勢(shì)，缺點(diǎn)在于缺

乏生態(tài)支持，本身開發(fā)難度很大，不利于生態(tài)合作伙伴協(xié)同開發(fā)。2）整體硬件配置：域控制器中主芯片占成本主體在英偉達(dá)

ORIN的域控制器量產(chǎn)之前，市場(chǎng)上當(dāng)前最成熟、產(chǎn)量最大的域控制器是特

斯拉的

AP3.0。特斯拉自研

SoC，通過以太網(wǎng)總線的形式承擔(dān)了海量數(shù)據(jù)輸入與以太網(wǎng)交

換的功能。由于產(chǎn)品的具體硬件配置已經(jīng)較為透明。我們可以通過拆分其

BOM成本，理

解高端自動(dòng)駕駛域控制器大致的成本分布。我們估計(jì)

AP3.0

板上芯片價(jià)格在

5000

元人民幣左右，加上高速通信以太網(wǎng)連接器接

插件與

PCB等成本，整塊板子成本約

7500-8500

元人民幣。由于當(dāng)前主流廠商選用的芯

片組已經(jīng)實(shí)現(xiàn)

SoC化，CPU與

GPU合二為一，省去了昂貴的

PCIe交換機(jī)成本。其中，

主芯片

SoCFSD占所有芯片成本約

61%，占整體硬件

BOM成本的

20%。值得注意的是，由于域控制器是軟硬件一體化的嵌入式設(shè)備，單純考慮硬件成本時(shí)會(huì)

忽略軟件部分的成本，低估域控制器廠商的成本；此外，由于特斯拉的

FSDSoC為自研

（三星代工），成本占比會(huì)低于其他第三方自動(dòng)駕駛域控制器廠商的主芯片。此外，特斯

拉是純視覺算法，沒有使用傳感器融合，一般的自動(dòng)駕駛域控制器還需要配置快速傅里葉

變換功能的芯片如

DSP，進(jìn)一步拉高了成本。綜合計(jì)算下，高級(jí)別的自動(dòng)駕駛域控制器的主芯片占到整體成本的

30%左右，低級(jí)別

的自動(dòng)駕駛域控制器由于對(duì)于交換、接串行、內(nèi)存等芯片的配置需求更低，相對(duì)的主芯片

的成本占比更高，占到整體的

40%以上。3)

軟件：底層與應(yīng)用層解耦，控制器廠商掌控底層軟件開發(fā)汽車

E/E架構(gòu)長(zhǎng)期處于軟硬件耦合的狀態(tài)，這對(duì)于汽車統(tǒng)一的軟件部署，OTA升級(jí)，

算力集中等產(chǎn)生較大阻礙。隨著域控化的推進(jìn)，軟件層也逐漸實(shí)現(xiàn)底層軟件與應(yīng)用層軟件

解耦，域控制器廠商一般為車企提供硬件與底層的操作系統(tǒng)與中間件，上層應(yīng)用層車企有

較多的選擇空間。AUTOSAR是基于整體汽車電子開發(fā)的功能標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)起于

2003

年，發(fā)起人包括了

BMW、DAIMLER、GM、TOYOTA、福特等主機(jī)廠和博世、大陸等

TIER1

廠商；標(biāo)準(zhǔn)設(shè)

立的初衷是避免業(yè)內(nèi)重復(fù)開發(fā)功能相同相近的軟件模塊。通過使用獨(dú)立于系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)軟件

平臺(tái)，可縮短產(chǎn)品上市時(shí)間，減少開發(fā)工作，并可從同一組組件中開發(fā)出更多產(chǎn)品，提高

產(chǎn)品質(zhì)量。2018

年，為滿足汽車從傳統(tǒng)

E/E架構(gòu)向域控化轉(zhuǎn)型的需求，AUTOSAR聯(lián)盟在原有

的

ClassicAUTOSAR基礎(chǔ)上，進(jìn)一步推出了

AdaptiveAUTOSAR平臺(tái)，滿足車企對(duì)于高

度靈活、高性能且支持

HPC、動(dòng)態(tài)通訊等特性的新軟件架構(gòu)平臺(tái)的需求。當(dāng)前

ClassicAUTOSAR目前已廣泛應(yīng)用于傳統(tǒng)嵌入式

ECU中，如發(fā)動(dòng)機(jī)控制器、電機(jī)控制器、整車

控制器、BMS控制器等，而

AdaptiveAUTOSAR未來會(huì)更多的應(yīng)用于如

ADAS、自動(dòng)駕

駛等需求高計(jì)算能力、高帶寬通信、分布式部署的下一代汽車應(yīng)用領(lǐng)域中。Non-AUTOSAR（信息娛樂）的控制器：占用較大的硬件資源、不具有實(shí)時(shí)性、運(yùn)

行非車規(guī)級(jí)的操作系統(tǒng)上（比如

Linux、Android）。CPAUTOSAR開發(fā)出來的控制器：實(shí)時(shí)性強(qiáng)、消耗資源少、軟件資源固定。AdaptiveAUTOSAR是一種異構(gòu)的軟件平臺(tái)，可以成為連接

ClassicAUTOSAR和

非實(shí)時(shí)

OS的橋梁。它的特點(diǎn)是軟實(shí)時(shí)（毫秒級(jí)別），滿足功能安全要求（ASIL-B以上）、

更適合于多核的高資源消耗環(huán)境、支持動(dòng)態(tài)部署?；?/p>

AUTOSAR架構(gòu)下，底層軟件與應(yīng)用軟件實(shí)現(xiàn)了相互解耦，使得兩者的開發(fā)商可

以有所區(qū)分，并不強(qiáng)制綁定。通過

RTE連接底層軟件和應(yīng)用層軟件，RTE使得兩者相互

獨(dú)立解耦。底層軟件主要分為幾個(gè)抽象層：服務(wù)層，ECU抽象層，微控制器抽象層和復(fù)雜驅(qū)動(dòng)。

這樣做的目的是，一方面實(shí)現(xiàn)底層軟件的解耦，模塊化；另一方面通過復(fù)雜驅(qū)動(dòng)來實(shí)現(xiàn)特

殊化的需求，保持一定的靈活性，以此來滿足一套代碼可適用多個(gè)項(xiàng)目，加快研發(fā)進(jìn)程，

降低研發(fā)成本。再根據(jù)底層軟件功能，合理地拆分到不同抽象層，這樣每個(gè)抽象層都有不

同的功能模塊。DCU廠商主要負(fù)責(zé)硬件和底層軟件。軟件方面包括最底層的多操作系統(tǒng)虛擬化，以

及各類型的中間件，多融合傳感器算法、標(biāo)準(zhǔn)化軟件架構(gòu)

AUTOSAR、系統(tǒng)安全

ASIL升

級(jí)、車內(nèi)以太網(wǎng)應(yīng)用、整車

OTA升級(jí)等。上層的應(yīng)用算法一般由主機(jī)廠自行掌握。通過

軟件層的分工，域控制器廠商為

OEM提供了便于開發(fā)的軟硬件底座，OEM廠商則可以掌

握更接近消費(fèi)者感知的上層算法，雙方實(shí)現(xiàn)合理化分工。具體到自動(dòng)駕駛域控制器上，域控制器廠商通過與主機(jī)廠合作分工，雙方區(qū)分各自的

軟件提供范圍。在行業(yè)發(fā)展早期，域控制器廠商會(huì)控制包括平臺(tái)軟件、功能軟件等中間件

在內(nèi)的大部分底層軟件應(yīng)用，由主機(jī)廠提供上層應(yīng)用算法。部分技術(shù)更領(lǐng)先的廠商如華為

則會(huì)提供包括應(yīng)用層在內(nèi)的全套解決方案。隨著行業(yè)分工細(xì)化，部分頭部主機(jī)廠的算法能

力逐步提升，主機(jī)廠會(huì)開始要求自己掌握應(yīng)用層以及中間件，此后向下一直延伸至平臺(tái)操

作系統(tǒng)軟件上，以實(shí)現(xiàn)與自身車機(jī)操控更好的耦合效果，OEM只需要白牌代工廠為其生

產(chǎn)線路板即可。底層的芯片廠則多為第三方廠商：芯片層面的自研，特斯拉是當(dāng)前僅有的掌握了自動(dòng)

駕駛芯片的主機(jī)廠，其他主機(jī)廠是否有這樣的技術(shù)能力或訴求需要時(shí)間的觀察。因此對(duì)于

大部分主機(jī)廠來說，自研域控制器是能夠掌握的底層硬件全棧自研的最主要環(huán)節(jié)。上層的應(yīng)用層不一定由域控制器廠商提供：駕駛域上層的應(yīng)用算法較為復(fù)雜，包括場(chǎng)

景算法（涵蓋數(shù)據(jù)感知、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行等）、數(shù)據(jù)地圖、人機(jī)交互（HMI）等，其中

場(chǎng)景算法最為復(fù)雜，典型的包括數(shù)據(jù)感知、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行等。其中感知類算法包括

SLAM算法（涵蓋視覺處理、激光雷達(dá)、多傳感器融合等）、自動(dòng)駕駛感知算法，是主機(jī)

廠當(dāng)前重點(diǎn)自研的方向。決策類算法包括自動(dòng)駕駛規(guī)劃算法、自動(dòng)駕駛決策算法，執(zhí)行類算法主要為自動(dòng)駕駛控制算法，目前該領(lǐng)域涉足的產(chǎn)業(yè)參與方繁多，也被認(rèn)為是

AI領(lǐng)域最

復(fù)雜的場(chǎng)景之一，從整車廠、傳統(tǒng)

Tier1，到初創(chuàng)類公司、科技巨頭以及獨(dú)立的軟件供應(yīng)

商等在該領(lǐng)域都積極發(fā)力。但對(duì)于域控制器廠商來說，這些上層算法并不一定由他們來提

供，通過底層與上層算法解耦，域控制器廠商只需要研發(fā)底層軟件。核心

Know-How：從深度定制化為主機(jī)廠服務(wù)，到逐步全棧標(biāo)準(zhǔn)化自動(dòng)駕駛域控制器重要程度越來越高，主要原因是全車算力向駕駛域集中。駕駛域算

力追加的主要驅(qū)動(dòng)因素為傳感器傳入信號(hào)的復(fù)雜程度逐步提升，使底層

SoC需要同步提升

自身的計(jì)算能力、傳輸帶寬、存儲(chǔ)能力。如

L2

級(jí)別側(cè)視攝像頭的加入導(dǎo)致需要預(yù)處理的

視頻數(shù)據(jù)成倍的增加，L3+級(jí)別激光雷達(dá)的加入又不斷地生成千萬(wàn)級(jí)的待處理點(diǎn)云信息，

使得自動(dòng)駕駛域控制器成為車上算力需求最高的計(jì)算中心。由于安全性要求，自動(dòng)駕駛域

還需要布設(shè)冗余，使得駕駛域未來有逐步整合座艙域、車身域等功能域的趨勢(shì)。以駕駛域

控制器為主導(dǎo)的全車計(jì)算平臺(tái)

CCU可能會(huì)在未來三到五年內(nèi)實(shí)現(xiàn)。智能汽車計(jì)算架構(gòu)持續(xù)演進(jìn)，展望

2025

年前后，預(yù)計(jì)屆時(shí)芯片廠商的主力芯片型號(hào)

已經(jīng)開始向

CCU中央計(jì)算平臺(tái)演進(jìn)，智能駕駛域與座艙域的整合趨勢(shì)已經(jīng)十分明顯。芯

片廠商通過

DPU、BPU等

ASIC能力，提升信息的芯片間傳輸效率，使得板間通信效率

遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過跨域通信效率。以整合座艙域與駕駛域從而實(shí)現(xiàn)車內(nèi)中央計(jì)算機(jī)的趨勢(shì)已經(jīng)逐漸

明朗。要完成瞬時(shí)處理、反饋、決策規(guī)劃、執(zhí)行的效果，對(duì)中央處理器的算力要求非常高。

在自動(dòng)駕駛中，最耗費(fèi)算力的當(dāng)屬視覺處理，占到全部算力需求的一半以上，且自動(dòng)駕駛

級(jí)別每升高一級(jí)，對(duì)計(jì)算力的需求至少增加十倍。L2

級(jí)別需要

2

個(gè)

TOPS的算力，L3

需

要

24

個(gè)

TOPS的算力，L4

為

300+TOPS，L5

為

4000+TOPS。主機(jī)廠未來將會(huì)以

OTA的方式實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛算法的持續(xù)升級(jí)，所以當(dāng)前對(duì)自動(dòng)駕駛

芯片算力的部署都是超額部署。以德賽西威的

IPU系列自動(dòng)駕駛域控制器平臺(tái)為例，L2

級(jí)別的

IPU02

平臺(tái)使用的是

TITDA4

SoC平臺(tái)，算力

8TOPS；L3

級(jí)別的

IPU03

平臺(tái)，

使用的是英偉達(dá)的

Xavier平臺(tái)，提供算力在

30TOPS。預(yù)計(jì)

2022

年后，隨著新一代更具性價(jià)比的自動(dòng)駕駛芯片平臺(tái)問世，XAVIER將會(huì)逐步退出市場(chǎng)，取而代之的包括英偉達(dá)的

ORIN、高通的

SNAPDRAGONRIDE、華為的

MDC與地平線的

J5

等芯片平臺(tái)，普遍單

片提供的算力在

100TOPS以上，當(dāng)前市場(chǎng)主流配置的

L3+級(jí)別域控制器的算力在

400-500TOPS左右。德賽西威將在

2022

年出貨的

IPU04

平臺(tái)預(yù)計(jì)將以兩片

ORIN芯片

制程的

500TOPS版本為主。車企普遍認(rèn)為該級(jí)別的算力能夠滿足當(dāng)前及此后一段時(shí)間主

流的高級(jí)別自動(dòng)駕駛算力需求。低級(jí)別與高級(jí)別自動(dòng)駕駛域控制器需要處理的數(shù)據(jù)量級(jí)差異極大，主要原因即是傳感

器數(shù)量與產(chǎn)生數(shù)據(jù)量級(jí)快速提升。域控制器的市場(chǎng)定位屬于行業(yè)中游：向上，需要快速響

應(yīng)適配不斷迭代的傳感器與自動(dòng)駕駛

SoC；向下，需要滿足車企基于自身硬件配置下，對(duì)

于算法的差異需求，提供深度定制化的服務(wù)。當(dāng)前低級(jí)別自動(dòng)駕駛領(lǐng)域域控制器廠商向解決方案提供商演進(jìn)。算法以及實(shí)現(xiàn)的ODD功能已經(jīng)通用化，各方提供的方案差異不大，對(duì)于傳感器的搭配也已經(jīng)較為固定。因此實(shí)

質(zhì)上已經(jīng)并不存在對(duì)低速自動(dòng)駕駛域控制器廠商的需求，因?yàn)橐陨蟽烧叨家呀?jīng)不是核心痛

點(diǎn)，即上游成熟，不需要快速迭代；下游主機(jī)廠注重交付落地，不存在過多的深度定制化

服務(wù)。因此，在低速自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，TIER1

提供的都是完整的

ADAS解決方案，包含了域

控制器、上層算法甚至傳感器在內(nèi)的“交鑰匙”方案。主機(jī)廠當(dāng)前的核心訴求是快速迭代出具備消費(fèi)者感知度的特色功能。由于國(guó)內(nèi)與全球

基本均采用漸進(jìn)式的發(fā)展路線，自動(dòng)駕駛將會(huì)以

ODD功能模塊的方式逐步上車。如

360

環(huán)視、APA輔助泊車、AVP自主破車、ACC自適應(yīng)巡航、NOA領(lǐng)航輔助駕駛等，從

L1

到

L2.9

級(jí)別的，最能滿足消費(fèi)者痛點(diǎn)的

ADAS功能的迭代上車，成為車企用來吸引消費(fèi)

者的核心賣點(diǎn)。因此在行業(yè)早期，OEM走定制化開發(fā)/部分自主研發(fā)/全自研等方式，比較

多元，主要是根據(jù)自身的技術(shù)水平，選擇更合適的快速實(shí)現(xiàn)功能落地的方案。TIER1

應(yīng)當(dāng)

選擇更靈活的合作模式與主機(jī)廠進(jìn)行合作，與開發(fā)能力更強(qiáng)的

OEM廠商可以選擇合作開

發(fā)的模式，定制化設(shè)計(jì)域控制器，并通過自身的能力或者合作算法廠商的能力，來實(shí)現(xiàn)上

層特定應(yīng)用功能的開發(fā)；如果

OEM更關(guān)注落地能力，TIER1

亦可提供從軟件到硬件到系統(tǒng)的標(biāo)定，以及驗(yàn)證服務(wù)的一整套交鑰匙的工程能力，從而顯著降低主機(jī)廠的開發(fā)周期與

開發(fā)成本。對(duì)于高級(jí)別自動(dòng)駕駛域控制器解決方案而言，無(wú)論是傳感器、芯片或是車企的算法功

能需求，當(dāng)前市場(chǎng)都沒有一套成熟的標(biāo)準(zhǔn)，存在非常大的差異，因此域控制器廠商前期需

要在落地方面，與車企進(jìn)行深度合作開發(fā)，以實(shí)現(xiàn)車企的需求。上游核心零部件市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局的變化成為投資域控制器市場(chǎng)的關(guān)鍵抓手。作為上下游

的關(guān)鍵銜接者，域控制器廠商需要在以下幾個(gè)方面做到最好：1）與芯片巨頭實(shí)現(xiàn)良好合

作關(guān)系，快速適配。由于芯片硬件平臺(tái)上開始積累越來越多的軟件生態(tài)系統(tǒng)，選擇一個(gè)芯

片廠商意味著要長(zhǎng)期基于其環(huán)境進(jìn)行快速開發(fā)、迭代，因此與芯片廠的合作考驗(yàn)自身開發(fā)

能力，與芯片廠商的長(zhǎng)期合作同樣也將成為域控制器廠商的關(guān)鍵壁壘之一；2）快速匹配

主機(jī)廠需求、爭(zhēng)取在客戶需求爆發(fā)前快速落地。域控制器需要通過提前市場(chǎng)研發(fā)獲取超額

收益，最早幫助車企實(shí)現(xiàn)成熟落地方案的企業(yè)，能夠最優(yōu)先獲得訂單，并成為市場(chǎng)價(jià)格的

主導(dǎo)者。硬件固化、應(yīng)用封閉、升級(jí)難度大是長(zhǎng)期以來

TIER1

的共同問題。比如自動(dòng)駕駛的領(lǐng)

跑者

Mobileye。在上層算法快速迭代的背景下，域控制器廠商需要與上下游一起定義硬件

接口，實(shí)現(xiàn)硬件即插即用、可替換升級(jí)、不同硬件間互聯(lián)互通，并通過

API接口開放給

應(yīng)用，交由車企或算法企業(yè)進(jìn)行定義，從而幫助車企開發(fā)出場(chǎng)景化、跨設(shè)備協(xié)同的自動(dòng)駕

駛系統(tǒng)。域控制器將在合作開發(fā)的過程中，逐步實(shí)現(xiàn)硬件模塊化、接口標(biāo)準(zhǔn)化、系統(tǒng)平臺(tái)

化。以華為為例，華為以

MDC為核心，推進(jìn)智能駕駛的系統(tǒng)接口與設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化：如傳感

器的接口標(biāo)準(zhǔn)、線控轉(zhuǎn)向與制動(dòng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)以及功能軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)規(guī)范等。汽車行業(yè)的供應(yīng)鏈經(jīng)歷了從垂直一體化到專業(yè)化分工的過程。對(duì)

ADAS/AD這類新興

技術(shù)而言，行業(yè)在早期會(huì)有技術(shù)磨合期，OEM與

TIER1、甚至

TIER2

之間的界線開始模

糊。隨著特色功能（ODD）不斷增多，自動(dòng)駕駛技術(shù)的個(gè)性化空間越來越少，定制化的需

求逐漸再次被成本效率等因素取代，市場(chǎng)重回專業(yè)化分工、高效率合作的穩(wěn)定市場(chǎng)格局當(dāng)

中。我們認(rèn)為汽車行業(yè)長(zhǎng)期的垂直供應(yīng)鏈形態(tài)是市場(chǎng)磨合下，最大化運(yùn)行效率的最佳選擇。

大部分車企選擇全棧自研自產(chǎn)是規(guī)模不經(jīng)濟(jì)的，從長(zhǎng)期維度而言，預(yù)計(jì)獨(dú)立的第三方TIER1

廠商仍將是主機(jī)廠零部件的核心來源。2

市場(chǎng)格局：智能化需求旺盛，關(guān)注落地與生態(tài)優(yōu)勢(shì)供應(yīng)鏈格局重塑：TIER2

對(duì)

TIER1

競(jìng)爭(zhēng)格局產(chǎn)生重要影響從分析域控制器市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局可以看到未來汽車智能化投資的重要特征：芯片作為最

重要的汽車智能化的

TIER2

產(chǎn)品，開始對(duì)

TIER1

的競(jìng)爭(zhēng)格局起到?jīng)Q定性的作用。能夠更

好地與

TIER2

合作，滿足主機(jī)廠與芯片巨頭兩者的快速、高效落地需求，成為

TIER1

域

控制器廠商的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。傳統(tǒng)車載芯片市場(chǎng)份額高度集中，多年以來一直被恩智浦、英飛凌等巨頭壟斷。這使

得

TIER1

可選擇的芯片來源區(qū)別不大，綁定芯片廠商的因素不明顯。如

MCU相對(duì)復(fù)雜度

低，運(yùn)行系統(tǒng)較簡(jiǎn)單，長(zhǎng)期應(yīng)用于小型嵌入式設(shè)備中，關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)在于供應(yīng)鏈整合能力、

高良率下的量產(chǎn)能力與車規(guī)級(jí)的精密度。隨著域控制器時(shí)代的到來，SoC需要的芯片復(fù)雜度更高，需要支持多任務(wù)的復(fù)雜操作

系統(tǒng)、本身應(yīng)用于復(fù)雜的嵌入式設(shè)備當(dāng)中。但傳統(tǒng)的汽車半導(dǎo)體廠商多集中于

MCU芯片

領(lǐng)域，在座艙域、駕駛域所需的高算力

SoC芯片競(jìng)爭(zhēng)中，傳統(tǒng)廠商開始讓位于

AI芯片企

業(yè)，市場(chǎng)格局迅速變化。且不同的芯片平臺(tái)上的軟件開發(fā)區(qū)別較大，域控制器企業(yè)需要能

夠綁定頭部芯片廠商，是加快研發(fā)，實(shí)現(xiàn)快速落地的重要保證。此外，2021

年下半年的

汽車芯片供應(yīng)鏈危機(jī)后，與芯片廠商合作，穩(wěn)定供貨的保供能力也愈發(fā)關(guān)鍵。因此，我們

在討論域控制器廠商的市場(chǎng)格局時(shí)，不可避免地需要與其選擇的芯片平臺(tái)進(jìn)行分析。車載邏輯

IC與存儲(chǔ)

IC在全車半導(dǎo)體價(jià)值量中的相對(duì)占比與絕對(duì)金額不斷提升。相對(duì)

占比方面，邏輯

IC與存儲(chǔ)

IC擠壓傳統(tǒng)微控制器等的價(jià)值量占比；絕對(duì)金額方面，ICinsights預(yù)計(jì)隨著車載半導(dǎo)體價(jià)值量整體快速提升，邏輯

IC與存儲(chǔ)

IC的市場(chǎng)規(guī)模將于

2019

年的

50

億/36

億美金上升至

2025

年的

102

億/83

億美金。新興廠商如特斯拉、英偉達(dá)、高通、

華為、地平線等

AI芯片廠商入局，開始搶占邏輯芯片與存儲(chǔ)芯片的市場(chǎng)份額。競(jìng)爭(zhēng)格局：高低速芯片平臺(tái)將形成差異化競(jìng)爭(zhēng)格局從價(jià)值量來看，域控化下零部件價(jià)值量同樣開始集中化。隨著汽車

E/E架構(gòu)從分布式

向域集中式演化，汽車當(dāng)中的功能組件價(jià)值量開始大幅度集中，域控制器的價(jià)值量占功能

域中主體部分；汽車電子供應(yīng)商數(shù)量將逐漸減少，域控制器供應(yīng)商的地位將愈發(fā)重要，吸

引了越來越多的廠商涉足這一領(lǐng)域。當(dāng)前涉足域控制器的廠商有以下四類：OEM廠商自研、全球

TIER1

廠商、本土

TIER1

廠商以及軟件

TIER1

廠商。此外，市場(chǎng)容易忽視另一類廠商，即部分新興芯片

TIER2

廠

商，在與車企的合作早期，出于快速迭代、聯(lián)合開發(fā)的必要性，主動(dòng)承擔(dān)了

TIER1

域控制

器廠商的角色，但在開發(fā)成熟后這些廠商也會(huì)尋找長(zhǎng)期合作的域控制器廠商實(shí)現(xiàn)批量出貨。1）由于自動(dòng)駕駛域控制器的核心計(jì)算平臺(tái)定位，國(guó)內(nèi)智能化水平領(lǐng)先的

OEM廠商

布局自研自動(dòng)駕駛域控制器。造車新勢(shì)力對(duì)研發(fā)投入大量人力，部分傳統(tǒng)車廠亦將跟進(jìn)，

理想/蔚來/小鵬等造車新勢(shì)力均布局超過

2000

名

IT工程師，致力于自主研發(fā)、垂直整合。

如蔚來在

ET7上使用的自動(dòng)駕駛域控制器即以英偉達(dá)的ORIN作為主芯片，自研域控制器，

并使用偉創(chuàng)力作為代工。小鵬計(jì)劃自研的

XPU自動(dòng)駕駛智能控制單元實(shí)現(xiàn)

4

合

1，將行車和泊車的智能控制集成，打破之前

4

個(gè)域之間的交互壁壘，實(shí)現(xiàn)更深度的域融合。同時(shí)，傳統(tǒng)主機(jī)廠考慮到自身組織架構(gòu)較為成熟，內(nèi)部謀求轉(zhuǎn)型效率可能較低，因此

選擇外部培育智能汽車子公司的方式，給出更好的激勵(lì)與考核機(jī)制來鼓勵(lì)面對(duì)新領(lǐng)域的創(chuàng)

新創(chuàng)業(yè)。如吉利培育的億咖通、長(zhǎng)城培育的毫末智行以及上汽投資的創(chuàng)時(shí)智駕等。此外，

諸如第三方獨(dú)立的算法公司

Momenta也獲得來自上汽、豐田、通用等主機(jī)廠的投資。主機(jī)廠培養(yǎng)獨(dú)立

TIER1

廠商并非沒有先例。國(guó)際

TIER1

巨頭電裝即曾經(jīng)是豐田汽車

的電氣配件部門，但直到電裝獲得正式獨(dú)立地位后，才實(shí)現(xiàn)了快速增長(zhǎng)與技術(shù)跨越。我們

認(rèn)為

TIER1

廠商的獨(dú)立性定位對(duì)于企業(yè)能否健康發(fā)展非常重要，客戶對(duì)于技術(shù)機(jī)密性、價(jià)

格敏感度的考量使得

TIER1

難以作為單一車企的子公司，向外界提供產(chǎn)品與服務(wù)。2）全球及國(guó)內(nèi)的

TIER1

廠商長(zhǎng)期仍將是汽車供應(yīng)鏈中的中堅(jiān)力量。雖然當(dāng)前傳統(tǒng)的

硬件供應(yīng)商面臨著汽車軟硬件解耦帶來的價(jià)值沖擊，但

TIER1

仍具備著長(zhǎng)期供應(yīng)鏈定位下，

快速交付、落地量產(chǎn)的核心優(yōu)勢(shì)，頭部

TIER1

廠商如博世、大陸、采埃孚等均搭建了龐大

的軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)，對(duì)

AdaptiveAutosar中間件展開研發(fā)，通過快速研發(fā)迭代，在市場(chǎng)中實(shí)

現(xiàn)技術(shù)領(lǐng)先，相較于主機(jī)廠的方案更為快速落地，以應(yīng)對(duì)

OEM自研的沖擊。3）軟件開發(fā)平臺(tái)企業(yè)通過直接向

OEM提供軟件開發(fā)服務(wù)的模式，對(duì)傳統(tǒng)

TIER1

企

業(yè)的開發(fā)模式發(fā)起挑戰(zhàn)。由于軟硬件架構(gòu)的解耦，專注于自動(dòng)駕駛軟件平臺(tái)開發(fā)的新晉廠

商得以進(jìn)入競(jìng)爭(zhēng)之中，以軟件開發(fā)的形式為主機(jī)廠提供域控制器開發(fā)的服務(wù)，與傳統(tǒng)

Tier1

產(chǎn)生直接競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。海外市場(chǎng)，域控軟件供應(yīng)商

TTTech為包括奧迪

zFAS在內(nèi)的全球

25

款車型提供域控

軟件平臺(tái)“MotionWise”。在國(guó)內(nèi)，TTTech與上汽集團(tuán)合資成立創(chuàng)時(shí)智駕，為上汽的智己

汽車

L7

研發(fā)基于英偉達(dá)

Orin的自動(dòng)駕駛域控制器。國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，中科創(chuàng)達(dá)、映馳科技、東軟睿馳、未動(dòng)科技、紐勱科技等也紛紛推出域控

軟件平臺(tái)產(chǎn)品，為客戶提供底層軟件能力，包括從汽車操作系統(tǒng)軟件、中間件等底層軟件

為上層應(yīng)用程序提供開發(fā)環(huán)境。中間件開發(fā)者角色越來越重要，中間件將計(jì)算機(jī)硬件從軟

件應(yīng)用程序中抽象出來，同時(shí)也作為應(yīng)用程序間通信的橋梁。

隨著通信架構(gòu)由“面向信號(hào)”

向“面向服務(wù)”轉(zhuǎn)變，域控中間件價(jià)值將愈發(fā)凸顯。市場(chǎng)空間：隨整套解決方案成本下行，市場(chǎng)空間有望快速拓展以自動(dòng)駕駛域控制器為核心，整套自動(dòng)駕駛解決方案的硬件成本主要分為三層：傳感

器負(fù)責(zé)信號(hào)的采集與邊緣數(shù)據(jù)處理，集中式的微控制器單元（MCU）負(fù)責(zé)功能控制與實(shí)現(xiàn)，

多傳感器融合數(shù)據(jù)則依賴于集中式的域控制器計(jì)算單元。車企的配置成本需要考慮整套解決方案的價(jià)格。我們可以根據(jù)行業(yè)較為成熟的解決方

案的傳感器配置來大體測(cè)算整車當(dāng)中

ADAS硬件的成本。當(dāng)前市場(chǎng)上：1）L2+級(jí)別自動(dòng)駕駛方案：針對(duì)

L2+級(jí)別的自動(dòng)駕駛功能實(shí)現(xiàn)，包括如

ACC全速自

適應(yīng)巡航系統(tǒng)、LCC車道居中控制、ALC智能變道輔助、ATC自適應(yīng)彎道巡航、智能泊

車輔助系統(tǒng)等高階

L2

功能，車企當(dāng)前一般配置

12

個(gè)超聲波雷達(dá)、5

個(gè)毫米波雷達(dá)、4

路

以上的高清攝像頭輸入；搭配上

L2

級(jí)別的自動(dòng)駕駛域控制器。該套方案的硬件成本可以

控制在

600