汽車智能駕駛芯片行業專題報告：充分重視OEM自研智駕芯片的長期意義.pdf
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- 時間：2024/04/23
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汽車智能駕駛芯片行業專題報告：充分重視OEM自研智駕芯片的長期意義。當我們在談自研智駕芯片時，我們究竟在談什么？【設計芯片IP核+開發適配底軟/工具鏈】
芯片按類可分為計算、存儲、信號轉換以及片上集成SoC四大類，AI芯片是指在SoC基礎上針對 人工智能算法做特殊加速處理的芯片。智駕領域AI芯片主要用于云端/邊緣端兩種場景：1）用于 智駕邊緣端應用的AI芯片一般涵蓋AI計算單元NPU、CPU\GPU\ISP\IO接口等必要組成部分，更 強調各IP核之間的綜合協調能力；2）用于云端訓練應用的AI芯片則更加強調NPU\GPU的計算能 力，對于功耗、各部分間協調等要求較低。
OEM及三方供應商自研智駕芯片多指：自身設計SoC系統中NPU/ISP等核心IP核，外采EDA軟件 形成邏輯電路，并由其他廠商完成制造以及封裝環節；同時為更好調用芯片算子算力，玩家需適 配性開發底軟（計算架構）以及SDK工具鏈，便于編輯落地上層應用。
為進一步強化智駕“數據閉環”對于軟硬件迭代效率的意義，少部分玩家或將自研云端超算芯片。
OEM自研設計AI智駕芯片必要性以及可行性如何？【邊緣端芯片必要性及可行性強】
必要性：自研邊緣端芯片有足夠性價比，云端芯片短期必要性較低。智能駕駛產品力的競爭短期 看產品體驗，中期看迭代效率，長期看降本能力；邊緣端芯片自研有效影響中期軟件算法相對成 熟后的迭代效率（軟件能否充分發揮芯片算力），并直接決定長期智駕全系統降本能力，因此強 勢OEM當前投資芯片自研在未來3~5年內有足夠超額回報，有望形成正循環。云端芯片短期性能 要求單一，僅針對AI算力，中長期影響軟硬件提升速率，但前期投入較大，當前性價比較低。
可行性：OEM玩家自研邊緣段智駕芯片可行性較強。參照地平線、黑芝麻智能發展歷程，從團 隊規模、資金投入以及研發耗時三重角度分析，千人研發規模；30~50億研發投入；2~3年耗時 可支持智駕芯片全自研以及配套解決方案落地；特斯拉2016年啟動智駕芯片項目，2019年正式 搭載上車，國內強勢OEM自研芯片以及配套底軟具備相當可行性。
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