2021年汽車AI芯片行業(yè)深度研究報告

經(jīng)測算，2020年我國汽車AI芯片市場規(guī)模為14億美元，隨著汽車EE架構(gòu)加速升級，域控制器/中央計算平臺被廣泛使用，到2025年AI芯片市場規(guī)模達92億美元，CAGR為45.0%，到2030年將達181億美元，十年復合增速28.8%。

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　　1. 汽車智能化時代來臨，車規(guī)級 AI 芯片黃金賽道

　　1.1. AI 芯片是智能汽車時代關(guān)鍵變量

　　汽車由分布式架構(gòu)向域控制/中央集中式架構(gòu)方向發(fā)展。傳統(tǒng)分布式硬件架構(gòu)面臨 智能汽車時代多維感知需求和海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的需求，一般每新增一個應用功能， 便新增對應的感知傳感器、決策、執(zhí)行層。隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車時代的到來，以特斯拉為 代表的汽車電子電氣架構(gòu)改革先鋒率先采用中央集中式架構(gòu)，即用一個電腦控制整車。全球范圍內(nèi)各大主機廠均已認識到軟件定義汽車的大趨勢，紛紛升級自身的電子電氣架構(gòu)，雖不同主機廠采用幾個電腦控制整車的方案不同，但架構(gòu)域控制/集中化方向相同。

　　智能駕駛處理數(shù)據(jù)量指數(shù)級提升，AI芯片成為智能汽車時代的運算核心。分布式架構(gòu)一般可實現(xiàn)低級別輔助駕駛，由于需要處理的傳感器信息相對較少，采用MCU芯片即可滿足運算要求。隨著高級別智能駕駛的到來，更智能的汽車需要處理更大量的圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，僅依靠傳統(tǒng)MCU芯片不能滿足運算需求，而AI芯片則可以實現(xiàn)算得快、準、巧。我們重點參考地平線的數(shù)據(jù)，L3級別自動駕駛產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是2.3GB/s，對算力要求在129TOPS以上；L4級別自動駕駛數(shù)據(jù)量達到8GB/s，對算力要求達到448TOPS以上。如果考慮功能安全的冗余備份，算力需求還要翻倍。

　　由于智能駕駛對算力的需求，汽車業(yè)界已經(jīng)將峰值算力當作衡量AI芯片的主要指標，并掀起算力軍備競賽。蔚來新款旗艦車型ET7搭載算力超過1016TOPS。上汽智己新發(fā)布車型搭載算力也達到500~1000TOPS。

　　1.2. 我們預計2025年我國汽車AI芯片市場超92億美元，未來5年CAGR 45.0%

　　假設(shè)：

　　1）汽車市場容量預測。2020年汽車產(chǎn)量約2500萬輛，2021年我們預計達到2700 萬輛，假設(shè)我國汽車產(chǎn)量2022-2025 年復合增速為2%。

　　2）各級別自動駕駛滲透率預測。L3、L4 級分別于2020年、2023年規(guī)模量產(chǎn)，每年并以3-4%滲透率提升。根據(jù)工信部發(fā)布的《汽車中長期發(fā)展規(guī)劃》指出，我國 2020年自動駕駛滲透率達50%，2025年滲透率達80%。L3級于2020年開始量產(chǎn)并規(guī)模投放市場，滲透率快速提升，隨著L4級車于2023年開始量產(chǎn)，低級別滲透率陸續(xù)到達滲透率峰值后又緩慢下降。

　　3）各級別自動駕駛AI芯片單車價值預測。2020年L1-L3級AI芯片單車價值分別為50美元、150美元、500美元，隨著技術(shù)逐漸成熟，2030年下降到41美元、111美元、315美元。我們預計到2023年L4級高級自動駕駛出現(xiàn)，AI芯片單車價值約為 1500美元，到2030年下降到931美元。

　　2025年我國AI芯片市場超92億美元，未來5年復合增速達45%。經(jīng)我們測算，2020年我國汽車AI芯片市場規(guī)模為14億美元，隨著汽車EE架構(gòu)加速升級，域控制器/中央計算平臺被廣泛使用，到2025年AI芯片市場規(guī)模達92億美元，CAGR為 45.0%，到 2030年將達181億美元，十年復合增速28.8%。

　　1.3. 集成更多AI單元是智能芯片技術(shù)路徑發(fā)展的大趨勢

　　CPU，又稱中央處理器，擅長邏輯控制和通用類型數(shù)據(jù)運算，具有不可替代性。CPU有很強的通用性，可處理不同的數(shù)據(jù)類型，主要負責順序控制、操作控制、時間控制、 數(shù)據(jù)加工等操作，因此在任何一個電腦或嵌入式的計算中都有CPU或其裁剪版本。CPU由控制器（Control），寄存器（Cache、DRAM）和邏輯單元（ALU）構(gòu)成，其中控制器和寄存器占比較大，而處理數(shù)據(jù)的邏輯單元占比較小，因此對于專用領(lǐng)域數(shù)據(jù)處理能力 較弱。代表廠商即為X86處理器的英特爾和嵌入式處理器的ARM。

　　GPU，又稱圖形處理器，俗稱顯卡，擅長大規(guī)模并行計算。GPU擁有計算單元數(shù)量 眾多和超長的流水線，處理的數(shù)據(jù)類型通常為高度統(tǒng)一的、相互無依賴，省去了大量 CPU的不必要控制指令計算模塊，并行計算能力較CPU強。隨著人工智能的發(fā)展，GPU不斷被應用于數(shù)值模擬、機器學習、視覺處理、語音識別等領(lǐng)域，廠商代表即為英偉達。

　　FPGA全稱是Field Programmable Gate Array：又稱可編程邏輯門陣列，算力較高，適合小規(guī)模定制化開發(fā)測試。用戶可通過燒入配置文件來定義其內(nèi)部結(jié)構(gòu)的連線， 從而達到定制電路的目的。FPGA的芯片量產(chǎn)成本較高，能效比較差，不如 ASIC專用芯片。適用于科研、企業(yè)開發(fā)階段，一旦方案確定，其成本優(yōu)勢就不再突出。

　　ASIC全稱是 Application-Specific Integrated Circuit：是一種為專門目的而設(shè)計的集成電路，具有算力最高，能效比優(yōu)等特點。ASIC面向特定用戶的需求，適合較為單一的大規(guī)模應用場景，運行速度在同等條件下比FPGA快。但在架構(gòu)層面對特定智能算法作硬化支持，指令集簡單或指令完全固化，若場景一旦發(fā)生變化，該類AI芯片便不再適用，需要跟新?lián)Q代。面對現(xiàn)階段，AI算法日新月異，每年都有大量的算法被開發(fā)出來，對于自動駕駛領(lǐng)域適用性不強。所以現(xiàn)階段并沒有真正意義上的ASIC芯片。

　　N-SOC，（即添加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的系統(tǒng)級芯片）是指在芯片中集成更多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 單元，以實現(xiàn)快速的CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）運算。N-SOC是現(xiàn)階段市場的新名詞，主要系隨著AI芯片的發(fā)展，傳統(tǒng)定義方法并不完全適用，N-SOC區(qū)別于 ASIC 的智能算法被硬化，但其并不是一顆完全通用芯片，僅支持少量的算法。典型的代表企業(yè)：英特爾旗下的Mobileye、華為（達芬奇架構(gòu) Ascend 系列）、寒武紀（MLU 系列）、百度（昆 侖云）、阿里平頭哥、Google（TPU）等。

　　由通用向?qū)Ｓ门判蛞来危?/strong>CPU、GPU、FPGA、ASIC；數(shù)據(jù)處理成本經(jīng)濟性（由優(yōu) 至差）：ASIC、FPGA、GPU、CPU。1）CPU最通用，算力差，能效比最差，但除了運算，還包括控制指令，不可被替代；2）GPU為較為通用的芯片，算力高，架構(gòu)較為開放，可允許主機廠基于底層硬件架構(gòu)開發(fā)自己的專門算法，但能效比較差；3）FPGA， 算力一般，可根據(jù)客戶需求用配置文件更改芯片結(jié)構(gòu)的連線，實現(xiàn)定制電路，適用于實驗室科研、前期開發(fā)等小批量應用；4）ASIC為專用芯片，算力高、能效比優(yōu)，節(jié)約不必要開發(fā)資源，規(guī)模量產(chǎn)成本最低，但支持算法不夠靈活。

　　AI芯片通過添加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元實現(xiàn)AI運算的更高效。目前市場對未來汽車AI芯片采用通用GPU、FPGA、ASIC芯片方案仍有較大爭議，我們認為汽車數(shù)據(jù)處理芯片不 斷異構(gòu)化，通過不斷添加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元實現(xiàn) AI 運算是未來發(fā)展的主要方向。除了華為、 地平線、寒武紀等AI芯片不斷增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元外，而作為通用GPU的代表供應商英 偉達的自動駕駛系列芯片，也通過添加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，以實現(xiàn)對AI處理越來越高效。但總體而言GPU仍功耗較高，豐富的通用模塊可實現(xiàn)對各種場景的適用性，但也帶來了成本過高，功耗過高的問題。而新出現(xiàn)的N-SOC雖不是 ASIC 固定算法，具有成本/ 功耗較低等優(yōu)點，但其針對各種場景的適應性仍較弱。在汽車領(lǐng)域，兩者未來性能、成 本等方面會有相互靠近的趨勢。

　　1.4. 車規(guī)級芯片條件苛刻

　　車規(guī)級芯片標準遠高于消費級，認證流程長。1）工作環(huán)境更為惡劣：相比于消費 芯片及一般工業(yè)芯片，汽車芯片的工作環(huán)境溫度范圍寬（-40 至 155 攝氏度）、高振動、 多粉塵、多電磁干擾。2）可靠性安全性要求高：一般的汽車設(shè)計壽命都在15年或0萬公里左右，遠大于消費電子產(chǎn)品壽命要求。在相同的可靠性要求下，系統(tǒng)組成的部件和 環(huán)節(jié)越多，對組成的部件的可靠性要求就越高。3）車規(guī)級芯片認證流程長:一款芯片一般需要2年左右時間完成車規(guī)級認證，進入車企供應鏈后一般擁有5-10年的供貨周期。

　　汽車標準需認證可靠性標準AEC-Q 系列、質(zhì)量管理標準ISO/TS16949 其中之一， 此外需要通過功能安全標準ISO 26262 ASIL B(D）。ISO 26262 在2011年11月 15 日正式發(fā)布，主要包括四個等級，分別為 ASIL A/B/C/D。ISO 26262安全是汽車電子元件穩(wěn)定性優(yōu)劣的評判依據(jù)之一，通過該等級代表其產(chǎn)品穩(wěn)定性合格，耐用，但不代表其算力、 能效比高。此外，還需要通過零失效的供應鏈質(zhì)量管理標準 TS16949/ISO 9000國際認證體系下的汽車行業(yè)分支的標準認證；另一個是AEC-Q 認證，由克萊斯勒、通用、福特 制定的汽車電子元件安全性檢測標準。

　　1.5. 汽車AI芯片市場格局清晰，行業(yè)寡頭壟斷

　　截止2020年，根據(jù)Mobileye數(shù)據(jù)，其占據(jù)約70%量產(chǎn)車市場。隨著L1/L2級輔助駕駛逐步演進到L3級別智能駕駛，消費電子/通信領(lǐng)域的英偉達、華為、高通以及國內(nèi)的初創(chuàng)企業(yè)地平線、黑芝麻等加速入場搶奪汽車AI芯片市場份額。算力、功耗、生態(tài)等成為各家芯片廠商搶奪市場的核心競爭力。

　　特斯拉FSD芯片自研自用，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，屬于獨立一級。特斯拉搭載的芯片經(jīng)歷Mobileye EyeQ3與英偉達DRIVE PX2，后期選擇自研。主要優(yōu)勢：由于其自研自用， 根據(jù)需求研發(fā)專用芯片，減少不必要的軟硬件模塊，1）縮短研發(fā)周期，減少研發(fā)設(shè)計工作量；2）提升能效比；3）用戶數(shù)據(jù)驅(qū)動研發(fā)優(yōu)化。主要劣勢：1）生態(tài)較為封閉，僅內(nèi)部開發(fā)和使用，無法建立完善的生態(tài)體系。2）若使用量有限，芯片研發(fā)需要投入大量資金，軟硬件開發(fā)的成本難以通過大規(guī)模使用均攤成本。

　　全球GPU領(lǐng)域AI龍頭英偉達和背靠英特爾的汽車AI芯片龍頭 Mobileye屬于第一陣列。NIVIDA作為通用AI芯片龍頭，對外提供芯片級產(chǎn)品，具備最完善的軟件工具鏈和應用生態(tài)。Mobileye背靠英特爾，提供芯片+算法綁定的一體式解決方案，客戶資源最豐富且已實現(xiàn)量產(chǎn)驗證，但黑盒捆綁銷售模式一定程度上限制了用戶創(chuàng)新。短期來看，Mobileye面向L3級以下市場，產(chǎn)品更加成熟。中長期來看，英偉達面向L3級以上 市場在AI領(lǐng)域?qū)嵙ι詈?，后發(fā)有力，優(yōu)勢會更加突出。

　　高通與華為屬于1.5陣列，有望快速突圍進入第一陣列。高通在通信及消費電子領(lǐng)域優(yōu)勢明顯，基于智能手機芯片的成功經(jīng)驗，已成為智能座艙域芯片龍頭。在智能駕駛領(lǐng)域，高通于2020年1月推出了 Snapdragon Ride平臺，正加速推廣應用中。華為AI芯片云邊端領(lǐng)域全覆蓋，技術(shù)實力雄厚。華為面向智能駕駛領(lǐng)域，對應產(chǎn)品為昇騰 310 （面向所有邊緣側(cè)）、昇騰610（專用于汽車領(lǐng)域）、昇騰320 等。此外，2020年9月， 華為對外發(fā)布新一代車規(guī)級MDC計算平臺（包含 MDC600、MDC300、MDC610、 MDC210）。

　　地平線屬于強勢第2陣列，對外可提供解決方案類產(chǎn)品（芯片+算法），也可以單獨供應。作為中立第三方，芯片和算法可分開銷售或一體式解決方案，受客戶信任，有望逐步實現(xiàn)國產(chǎn)替代。

　　各計算平臺的算力均超百TOPS。計算平臺各廠商車載計算平臺競爭格局來看，英偉達算力相對領(lǐng)先，但算力利用率相對較低；而特斯拉、Mobileye等雖然算力并不突出， 但是由于芯片+算法均采用自研，所以算力利用率相對較高。

　　2. 汽車AI芯片賽道長坡厚雪，孕育中國獨角獸地平線

　　地平線，全稱北京地平線機器人技術(shù)研發(fā)有限公司，成立于2015年7 月，是邊緣人工智能芯片的全球領(lǐng)導者，具有領(lǐng)先的人工智能算法和芯片設(shè)計能力。創(chuàng)始人系前百度深度學習研究院院長余凱博士。2017年12月發(fā)布中國首款邊緣端人工智能視覺芯片征程（Journey）系列和旭日（Sunrise）系列。征程系列芯片主要用于智能駕駛領(lǐng)域，旭日系列芯片主要用于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。合作伙伴包括奧迪、博世、長安、比亞迪、上汽、廣 汽等國內(nèi)外的頂級Tier1，OEM廠商。

　　2.1. 地平線發(fā)展歷程

　　公司成立于2015年，專注于邊緣端AI芯片。地平線戰(zhàn)略聚焦于車規(guī)級智能駕駛AI 芯片+AIoT邊緣AI芯片的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)落地，對外主要提供解決方案類產(chǎn)品（芯片+ 軟件算法）。公司已發(fā)布車規(guī)級AI芯片：征程1.0、征程2.0、征程3.0；自動駕駛計算 平臺：Matrix1.0、Matrix2.0；AIoT邊緣 AI 芯片旭日1、2、3；AI開發(fā)平臺：天工開物 等多類產(chǎn)品。2020年3月，長安UNI-T座艙域搭載車規(guī)級AI芯片——地平線征程二 代，實現(xiàn)首次前裝量產(chǎn)。

　　2.2. 技術(shù)團隊實力雄厚，股東資源豐富

　　核心技術(shù)骨干來自百度等科技巨頭，團隊實力強勁。地平線創(chuàng)始人&CEO余凱博士， 曾任百度深度學習研究院常務(wù)副院長，百度研究院執(zhí)行院長，創(chuàng)建并領(lǐng)導百度深度學習研究院(IDL)、百度自動駕駛團隊和百度大腦PaddlePaddle等項目。他也是曾擔任兩大著名機器學習國際會議ICML和NIPS的領(lǐng)域主席（Area Chair）為數(shù)不多的幾位華人學者之一，2011年在斯坦福大學計算機系任兼職教授。此外，他被 2017年《福布斯》雜志評選為“20位驅(qū)動中國人工智能改革的科技領(lǐng)導者”之一。除了創(chuàng)始人余凱以外，聯(lián)合創(chuàng)始人&算法副總裁黃暢、地平線通用AI首席科學家&硅谷研究院負責人徐偉、智能駕駛研發(fā)總監(jiān)余軼南均來自百度IDL。

　　團隊規(guī)模上，地平線在硅谷、北京、上海、南京等地均設(shè)有研發(fā)中心和商務(wù)運營團 隊，截至2019年底共有1400余人，其中研發(fā)人員占比70%以上。團隊成員大多畢業(yè)于國內(nèi)外著名學府，在人工智能算法和芯片架構(gòu)研發(fā)方面作出多項世界級的成果和產(chǎn)品。

　　C輪9億美元融資落定，產(chǎn)業(yè)資本加持集中優(yōu)質(zhì)資源。2020年12月以來，地平線先后獲得3批次融資，C輪融資達9億美元。2021年12月C1輪吸引到高瓴創(chuàng)投、五源資本、今日資本領(lǐng)投，金額1.5億美元；2021年1月獲得Baillie Gifford、云鋒基金、 中信產(chǎn)業(yè)基金、寧德時代領(lǐng)投的4億美元C2輪融資；2021年2月拿到3.5億美元C3輪融資，其中比亞迪、長城汽車、長江汽車電子、東風資產(chǎn)、舜宇光學、星宇股份等6家汽車產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)聯(lián)合加持。自成立以來，地平線已累計獲得10輪融資，備受明星機構(gòu)及產(chǎn)業(yè)資本關(guān)注，集中產(chǎn)業(yè)鏈上下游豐富資源快速發(fā)展。

　　2.3. 汽車+物聯(lián)網(wǎng)雙管齊下，產(chǎn)品化快速落地

　　自動駕駛芯片+物聯(lián)網(wǎng)芯片兩條產(chǎn)品主線。地平線產(chǎn)品業(yè)務(wù)戰(zhàn)略聚焦于AI芯片的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)落地，對外主要提供解決方案類產(chǎn)品（芯片+算法+開發(fā)平臺）。相比多數(shù)AI芯片廠商起步于云端、消費端等場景，地平線聚焦于車規(guī)級AI芯片，成立5年時間便成 功實現(xiàn)量產(chǎn)落地?？紤]到設(shè)計、制造、車規(guī)測試、項目定點、車型導入等環(huán)節(jié)的時間， 地平線產(chǎn)品推進速度在整個行業(yè)中都處于領(lǐng)先位置（例 Mobileye 車規(guī)芯片從研發(fā)到商用歷時8年）。目前，地平線已推出的產(chǎn)品包括“征程”系列車規(guī)級AI芯片，面向汽車領(lǐng)域；搭載“征程”芯片的Matrix自動駕駛計算平臺；“旭日”系列邊緣 AI 芯片，面向AIoT（AI+物聯(lián)網(wǎng)）場景；AI全生命周期開發(fā)平臺“天工開物”以及ADAS解決方案。

　　2.3.1. 車規(guī)級 AI 芯片“征程”系列

　　智能駕駛芯片方面：地平線成長路徑與Mobileye類似，產(chǎn)品由視覺處理向多傳感 器數(shù)據(jù)融合方向發(fā)展。地平線前期產(chǎn)品主要提供視覺處理器，對外提供芯片及配套軟件工具鏈+算法方案，客戶可根據(jù)需求只選擇芯片或者整套解決方案。根據(jù)地平線規(guī)劃征程5芯片可實現(xiàn)傳感器融合，算力/功耗達到96TOPS/20W。

　　2019年發(fā)布征程二代，主要負責視覺處理。征程二代芯片，搭載了地平線自主研發(fā) 的高性能計算架構(gòu) BPU2.0（Brain Processing Unit）,通過軟硬件的協(xié)同創(chuàng)新與優(yōu)化，算力/功耗為 4TOPS/2W?；谡鞒潭酒蛟斓膯文壳耙旳DAS解決方案，可在100毫秒延遲內(nèi)有效感知車輛、行人、道路線、交通標志、車牌、紅綠燈等六大類近百種目標 的檢測和識別。通過提供基礎(chǔ)的“芯片+工具鏈”，并向合作伙伴提供先進的模型編譯器、 完備的訓練平臺、場景驅(qū)動的SDK、豐富的算法樣例等工具和服務(wù)，賦予汽車感知、建 模的能力，實現(xiàn)車內(nèi)車外智能化，用邊緣AI芯片全面賦能智能駕駛。2020年征程二代 芯片的出貨量達到10 萬+，2021年地平線預計其出貨量將達到70-100萬片。

　　2020年9月，地平線通過TüV ISO 26262功能安全流程認證。地平線已按照ISO 26262:2018 標準要求，建立起完善的符合汽車功能安全最高等級 ASIL D 級別的產(chǎn)品開發(fā)流程體系，成為首個獲得ISO 26262功能安全流程認證的中國 AI 芯片公司。

　　2020年征程二代芯片率先搭載于長安汽車量產(chǎn)新車型UNI-T上。2020年3月，長 安汽車全球直播發(fā)布主力車型UNI-T，搭載地平線征程2代芯片，6月正式量產(chǎn)上市， 征程二代成為國內(nèi)首個搭載于量產(chǎn)車型的國產(chǎn)AI芯片。UNI-T 采用長安汽車和地平線聯(lián)合開發(fā)的智能駕駛艙NPU（Neural Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）計算平臺， 智能座艙深度融合視覺、語音多種感知數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了從交互對象、交互方式到交互邏輯的全方位升級，可通過語音、動作姿態(tài)、面部表情等指令交互為用戶帶來更加安全、智能的駕乘體驗。UNI-T上包含多項AI主動服務(wù)：接聽電話自動降低多媒體音量、視線亮屏、疲勞監(jiān)測、智能語音拍照。

　　2020年北京國際車展發(fā)布征程3。征程3采用16納米工藝，基于地平線自主研發(fā) 的 BPU2.0架構(gòu)，AI算力達到5TOPS，典型功耗僅為2.5W，可接入6路攝像頭數(shù)據(jù)， 不僅支持基于深度學習的圖像檢測、分類、像素級分割等功能，也支持對 H.264和H.26視頻格式的高效編碼，能夠?qū)崿F(xiàn)多通道AI計算和多通道數(shù)字視頻錄像。適用于高級別輔助駕駛（ADAS）、駕駛員監(jiān)控（DMS）、自動泊車輔助（APA）及眾包高精地圖定位等多種應用場景。廣汽版征程 3 則根據(jù)廣汽集團采用的深度學習網(wǎng)絡(luò)對征程3芯片進行深度的軟硬件聯(lián)合優(yōu)化，同時針對廣汽量產(chǎn)車型的功能開發(fā)需求進行功能模塊調(diào)優(yōu)而成， 在系統(tǒng)成本上實現(xiàn)優(yōu)化。未來該款芯片將計劃在更多廣汽新車型中量產(chǎn)搭載，實現(xiàn)智能駕駛和智能座艙的相關(guān)功能。

　　Matrix作為地平線搭載征程系列車規(guī)級芯片的自動駕駛計算平臺，結(jié)合了深度學習感知技術(shù)，為高級別自動駕駛提供穩(wěn)定可靠的高性能感知計算能力。榮獲車輛智能和自動駕駛技術(shù)類2019 CES 創(chuàng)新獎(2019 CES INNOVATION AWARDS)、“最佳汽車解決方案”分類獎(2019 Embedded Vision)等多項國際大獎和提名。Matrix高性能、低功耗、 低成本的特點深受國內(nèi)外自動駕駛廠商和Robotaxi 運營車隊的青睞，目前已在海內(nèi)外賦能近千輛L4級別的自動駕駛車輛，成為全球L4自動駕駛計算平臺的明星產(chǎn)品。

　　（1）Matrix1.0 平臺：4TOPS/31W。內(nèi)置征程 2.0 處理器架構(gòu)（4TOPS/2W），平臺 在31W功耗下，可進行20類不同物體的像素語義切割、三維物體檢測和行人骨骼識別， 支持4路720P@30fps圖像實時處理，支持多傳感器融合（攝像頭圖像輸入、毫米波雷 達、激光雷達），支持L2級別ADAS功能。

　　（2）Matrix2.0 平臺：16TOPS/20W。搭載征程二代車規(guī)級芯片，可滿足 L2～L4級別自動駕駛需求。在感知層面，Matrix2.0可支持包括攝像頭、激光雷達在內(nèi)的多傳感器感知和融合，實現(xiàn)高達23類語義分割以及六大類目標檢測，能夠應對特殊場景或極端天氣等復雜環(huán)境，輸出穩(wěn)定的感知結(jié)果。

　　自研視覺算法+AI開源工具鏈，具備賦能車廠ADAS功能能力。從已公布的搭載征程二代的車型長安 UNI-T 來看，即使征程2在其中主要賦能對象為座艙人機交互+DMS 駕駛員監(jiān)測的功能，但通過與整車廠/科技公司的合作+算法開源平臺，地平線具備提供ADAS功能的能力。2020年4月，地平線推出全新一代“天工開物”AI 開發(fā)平臺，基于自研AI芯片打造,由模型倉庫(Model Zoo)、AI芯片工具鏈(AI Toolchain)及AI應用 開發(fā)中間件(AI Express)三大功能模塊構(gòu)成。該平臺可以為地平線芯片合作伙伴提供豐富的算法資源、靈活高效的開發(fā)工具和簡單易用的開發(fā)框架，標志著地平線開始逐步建立 開放軟件生態(tài)。

　　地平線與主機廠和一級供應商保持緊密合作。截止2020年，地平線進行中的合作 項目超過50個，已簽下20余個前裝定點項目，公司預計裝車輛可達數(shù)百萬臺。目前已 有長安 UNI-T、奇瑞新能源螞蟻（搭載征程二代）、理想ONE（語音方案）等量產(chǎn)車型上市。長安預計搭載征程2代芯片的 UNI-K 將于今年上半年上市。

　　2.3.2. AIoT邊緣AI芯片“旭日”系列

　　自2017年12月起，地平線陸續(xù)推出“旭日”系列處理器，面向智能攝像頭，能夠 在本地進行大規(guī)模人臉抓拍與識別、視頻結(jié)構(gòu)化處理等，廣泛用于商業(yè)、安防等多個實 際應用場景。助力發(fā)展智慧零售、智慧城市——已與龍湖地產(chǎn)、寶龍地產(chǎn)、永輝超市、 百麗、Kappa、Nike、上汽集團、中信書城、中國建投書局、SK 電訊等公司達成合作；產(chǎn)品在上海臨港新區(qū)智慧交通建設(shè)、大連平安城市建設(shè)、長沙市湘江新區(qū)智慧交通建設(shè)、 國內(nèi)某大型機場人臉識別項目、城市水務(wù)、國家級開發(fā)園區(qū)等場景落地應用。

　　2.4. “AI 芯片+算法”面向多場景的解決方案

　　地平線基于其自身車規(guī)級AI芯片能夠以最小的功耗提供高性能計算能力的優(yōu)勢， 結(jié)合視覺感知算法實現(xiàn)多類AI任務(wù)處理，研發(fā)了面向ADAS、智能座艙、高精地圖的 眾多解決方案，支持乘用車、重卡、客車、城市公交等多種車型，助力智能出行。

　　（1）ADAS 解決方案

　　基于征程2芯片，公司研發(fā)了面向ADAS市場的單目前視解決方案。該方案可在 低于100ms延遲下有效感知車輛、行人、車道線、交通標識、紅綠燈等多種目標。該解 決方案可滿足10類動態(tài)目標感知，53類靜態(tài)目標感知，關(guān)鍵區(qū)檢測率＞99.8%，且針對中國道路場景進行了優(yōu)化，獲得國內(nèi)外眾多Tier1&OEM廠商認可。

　　2019年11月，地平線攜手國內(nèi)領(lǐng)先的Tier1 福瑞泰克為主機廠提供高性能的 ADAS 前視一體機產(chǎn)品，共同推動ADAS解決方案前裝量產(chǎn)。2020年1月，地平線與中興通訊子公司英博超算達成戰(zhàn)略合作，共同推出面向智能駕駛市場的域控制器，并率先搭載于2020年9月上市的奇瑞螞蟻純電SUV中。2020年8月，地平線與AI無人車研發(fā)制 造運營企業(yè)新石器合作，共同推進低速場景自動駕駛落地。2020年10 月，地平線與大 陸集團簽署合作備忘錄,在ADAS及高等級自動駕駛領(lǐng)域展開深度合作。2021年2月， 上汽集團與地平線簽署合作協(xié)議，以智能域控制器和自動駕駛系統(tǒng)為切入點，圍繞地平線未來的高等級自動駕駛芯片成立聯(lián)合團隊，共同打造對標特斯拉FSD的下一代智駕域控制器和系統(tǒng)方案。

　　結(jié)合C-V2X 技術(shù)，升級更高級別自動駕駛解決方案。地平線Matrix 自動駕駛計算 平臺集合了車規(guī)級 AI 芯片低功耗強算力的優(yōu)勢，能夠處理技術(shù)難度更高的C-V2X 車路協(xié)同信號（限速預警、道路施工預警、前方堵車重點提醒、高優(yōu)先級別車輛讓行等），使 車輛在無需駕駛員干預的情況下自動進行相應的車速調(diào)整或變道超車等動作。2020年1月，在地平線Matrix賦能下，奧迪中國首次在國內(nèi)實際高速公路場景進行乘用車編隊L4自動駕駛及車路協(xié)同演示，實測場景位于最高設(shè)計時速 80km/h的延崇高速公路二期工程封閉路段。

　　（2）智能座艙解決方案

　　DMS（Dirver Monitoring System）駕駛監(jiān)控系統(tǒng)通過將兩路攝像頭、兩路麥克風的數(shù)據(jù)接入到芯片進行相關(guān)感知算法的處理，同時通過CAN獲取車身信號，感知并融合用戶的人臉特征、行為特征、語義特征以及主動行為等數(shù)據(jù)信息，實現(xiàn)人臉識別、視線追蹤、降噪喚醒、疲勞分級檢測等算法，實時監(jiān)測駕駛員是否在位及其當前狀態(tài)并提供警報和干預，保證行駛的安全性。目前已在長安主力車型UNI-T和 UNI-K 上實現(xiàn)量產(chǎn)。

　　車載多音區(qū)語音交互技術(shù)通過車內(nèi)的高靈敏度麥克風、陣列語音信號處理和語音識 別技術(shù)，結(jié)合領(lǐng)先的聲源定位、盲源分離和降噪算法，實現(xiàn)對不同位置乘客的語音指令 的精準區(qū)分和識別，快速響應乘客對于車輛設(shè)置、導航、音樂、視頻等多種需求。地平 線為理想ONE增程式智能電動車賦能的該項解決方案可支持多達4路人聲分離和6路音區(qū)檢測，實測聲源定位準確率高達95%，遠超市場現(xiàn)有的語音分區(qū)方案。

　　（3）NaviNet 動態(tài)高精地圖解決方案

　　地平線提供基于其車規(guī)級AI芯片和高性能視覺感知算法的視覺建圖定位方案。NaviNet支持在邊緣對場景進行實時建模，輸出重建的局部三維語義地圖；同時也可支持在邊緣進行語義感知與全局地圖的匹配，輸出亞米級高精度定位。2020年 4 月，地平線NaviNet（基于征程2芯片）已在韓國數(shù)千輛公交車上完成部署，合作方 SK 電訊通 過車端環(huán)境感知算法完成道路特征采集和地圖信息實時動態(tài)更新。在高清地圖領(lǐng)域的合作方還有易圖通、高深智圖DeepMap、凱立德等。

　　3. 智能座艙切入智能駕駛，芯片巨頭高通揚帆再起航

　　高通成立于1985年，專注通信技術(shù)研發(fā)，提供處理器與基帶芯片，以及相關(guān)專利 授權(quán)。業(yè)務(wù)部門分為芯片產(chǎn)品QCT、專利授權(quán)集團QTL、以及戰(zhàn)略投資集團QSI。高通 布局汽車領(lǐng)域已有近20年歷史，早在2002年，高通便為通用旗下安吉星提供 CDMA 1x 車載信息處理解決方案，正式邁入智能汽車領(lǐng)域。高通在汽車智能化領(lǐng)域的布局主要分為四大方向：智能座艙、ADAS/自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)和車對云平臺。根據(jù)高通在2020CES發(fā)布會數(shù)據(jù)顯示，截止2019年年底，全球25家主要車企中已經(jīng)有20家與高通達成合 作，全球超過1.5億輛汽車采用了高通汽車解決方案，相關(guān)產(chǎn)品訂單量總估值超過80億美元。

　　2019-2024年高通預計汽車業(yè)務(wù)營收CAGR20.1%。2015-2020年高通年度營收規(guī)模 較為穩(wěn)定，基本在220-250億美元區(qū)間浮動。2021年Q1高通實現(xiàn) 82.35億美元營收， 同比增加62%，凈利潤為24.55億美元，同比增長165%。高通預計汽車業(yè)務(wù)板塊收入將從2019年的6億美元增長至2024年的15億美元，年均復合增長率20.1%。

　　3.1. 智能座艙芯片王者，第四代數(shù)字座艙持續(xù)占領(lǐng)高端市場

　　高通在智能座艙域具備絕對領(lǐng)先優(yōu)勢。從高通智能數(shù)字座艙平臺的市場份額來看， 目前高通已獲得全球領(lǐng)先的25家汽車制造商中20家的信息影音以及數(shù)字座艙項目。國 內(nèi)車企中，包括蔚來、上汽、長城汽車、零跑汽車、奇瑞捷途、比亞迪、威馬汽車、廣 汽、小鵬、吉利、理想等均已推出或宣布推出搭載驍龍汽車數(shù)字座艙平臺的車型。

　　智能座艙域芯片布局來看，高端市場以高通為主，英特爾、瑞薩、三星隨后，中低 端有恩智浦、德州儀器等，國內(nèi)華為、地平線、聯(lián)發(fā)科、芯馳科技等加速入局。其中， 高通驍龍820A數(shù)字座艙平臺支持計算機視覺與機器學習，能夠提供豐富的圖形與多媒體功能，廣泛的可視化和操作系統(tǒng)選項組合及神經(jīng)處理引擎。2020年多款上市新車型都搭載了驍龍820A，包括領(lǐng)克05、奧迪 A4L、小鵬 P7、2020款小鵬G3車型等。2020年量產(chǎn)的高通驍龍SA8155P，是基于臺積電第一代7nm工藝打造的SoC，也是第一款7nm工藝打造的車規(guī)級數(shù)字座艙 SoC，性能是原有高通 820平臺的三倍。SA8155P還支持新一代的聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，包括WiFi6、藍牙5.0等, OTA過程中穩(wěn)定性和速度更優(yōu)。國內(nèi)多數(shù)車企的下一代車型，包括蔚來ET7、上汽智己、長城WEY品牌VV7及摩卡、威馬EVOLVE及EX7、零跑汽車C11、比亞迪D1、奇瑞捷途X70PLUS、廣汽AION LX 都將搭載SA8155P芯片，高通在該領(lǐng)域的龍頭地位進一步鞏固。

　　高通發(fā)布第4代驍龍汽車數(shù)字座艙平臺，加速汽車智能化變革。2021年1月26日， 高通在“重新定義汽車”主題活動中推出第4代高通驍龍汽車數(shù)字座艙平臺。此前的2014/2016/2019年，高通曾分別推出第一、二、三代數(shù)字座艙平臺。今年推出的新平臺采用第6代高通KryoCPU、高通Hexagon處理器、多核高通AI引擎、第6代高通Adreno GPU以及高通Spectra ISP，基于 5nm 制程工藝打造。新平臺增強了圖形圖像、多媒體、 計算機視覺和AI等功能，旨在支持情境感知優(yōu)化且具備自適應能力的座艙系統(tǒng)，可根 據(jù)駕乘者的偏好不斷演進，并計劃于2022年開始量產(chǎn)。

　　3.2. ADAS/自動駕駛后來居上，Snapdragon Ride平臺布局全面

　　高通以Snapdragon Ride 硬件平臺+配套軟件架構(gòu)布局ADAS/自動駕駛。2017 年12月，高通獲得加州無人駕駛測試牌照。2020年1月，高通在 CES 國際消費電子展推出自動駕駛Snapdragon Ride平臺。Snapdragon Ride平臺主要由安全系統(tǒng)級芯片SoC(ADAS 應用處理器）、AI加速器（智能駕駛專用加速器）和智能駕駛軟件堆棧構(gòu)成， 可支持三個等級的智能駕駛系統(tǒng)：

　　L1/L2級ADAS：面向具備AEB、TSR 和 LKA 等駕駛輔助功能的汽車

　　硬件支持：1 個 ADAS應用處理器（安全系統(tǒng)級芯片 SoC），可提供 30 TOPS 的算力。

　　L2+級 ADAS：面向具備HWA、自動泊車APA以及TJA功能的汽車

　　硬件支持：2個或多個ADAS應用處理器，期望所需算力要求- 60~125TOPS

　　L4/L5 級自動駕駛：面向在城市交通環(huán)境中的自動駕駛乘用車、機器人出租車和機器人物流車

　　硬件支持：2個ADAS應用處理器 + 2個智能駕駛加速器 ML（ASIC），可提 供700TOPS算力，功耗為130W。

　　Snapdragon Ride平臺可提供開放的編程架構(gòu)。該編程架構(gòu)支持汽車制造商和一級 供應商根據(jù)其對于攝像頭感知、傳感器融合、駕駛策略、自動泊車和駕駛員監(jiān)測等方面 的不同需求，對 Snapdragon Ride 平臺進行定制。為了加速先進智能駕駛解決方案的部 署，針對視覺感知、泊車和駕駛員監(jiān)測場景，Snapdragon Ride 采用多款行業(yè)領(lǐng)先軟件棧， 持續(xù)擴展其軟件生態(tài)系統(tǒng)，并支持其中一款或多款軟件棧的組合形式提供給客戶。

　　3.3. 率先發(fā)布 4G/5G 驍龍汽車平臺，持續(xù)推進 C-V2X 落地

　　5G C-V2X 芯片廣泛用于車聯(lián)網(wǎng)中。C-V2X 即蜂窩車聯(lián)網(wǎng)是車輛相互之間以及周 圍物體進行通訊的基礎(chǔ)技術(shù)，它有助于提供 360°非視線意識和更高的可預測性，從而 改善道路安全性并實現(xiàn)自動駕駛。2017 年第一個完整的 LTE-V2X 標準完善后，高通便推出 9150 C-V2X 芯片組，針對 3GPP Rel-14 版本 C-V2X PC5 直接通信進行優(yōu)化，同時 支持包括北斗系統(tǒng)在內(nèi)的高精度定位。2020 年 7 月，3GPP 完成了 5G 標準第二版規(guī)范 Release 16，高通同樣參與其中。2016 年成立的 5GAA（5G 汽車協(xié)會），高通也是 8 家 發(fā)起單位之一。

　　9150 芯片組包括 C-V2X 直接通信模式，包括車對車（V2V），車對基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）， 車對行人（V2P）和車對云（V2C）交流。截至 2020 年初，11 家制造商已在其模組中采 用 9150 C-V2X 芯片組；全球超過 12 家 RSU 廠商計劃在其產(chǎn)品組合中采用該芯片組；超過 10 家 Tier1 供應商和汽車后市場 OBU 廠商基于該芯片組為其 C-V2X 產(chǎn)品上市準 備就緒。

　　高通驍龍汽車 4G/5G 平臺賦能全球汽車供應商。2019 年，高通在世界移動通信大 會 MWC 上宣布推出高通驍龍汽車 4G 及 5G 平臺。驍龍汽車 4G 和 5G 平臺集成 CV2X、Wi-Fi、藍牙和高精定位技術(shù)，旨在支持車對車、車對云以及車對周圍環(huán)境的無縫 連接，支持豐富的車內(nèi)體驗、網(wǎng)聯(lián)汽車服務(wù)以及更高水平的安全性與自主性所需要的先 進智能。目前，高通已與大陸集團、高新興物聯(lián)、LG 電子、移遠通信、華人運通、銳凌 無線、啟碁科技、中興通訊和均聯(lián)智行等企業(yè)持續(xù)合作，推動支持 4G/5G 網(wǎng)聯(lián)服務(wù)的 汽車在全球部署。

　　3.4. 推出車對云平臺，拓展汽車后端服務(wù)增量

　　車對云服務(wù)是高通首款集成驍龍數(shù)字座艙、驍龍汽車4G/5G平臺的安全網(wǎng)聯(lián)汽車 服務(wù)套件。2020年1月，高通在CES國際消費電子展發(fā)布車對云服務(wù)。車對云服務(wù)支持Soft SKU芯片規(guī)格軟升級能力，可以幫助汽車制造商根據(jù)消費者定制化需求，通過OTA升級調(diào)整車輛功能。其采用“按需激活”、“即用即付”的收費模式，為汽車制造商、 內(nèi)容提供商和應用開發(fā)者帶來新的汽車后端服務(wù)增量價值。

　　4. 背靠英特爾，Mobileye 是全球 ADAS 市場龍頭

　　4.1. Mobileye 是 ADAS 市場領(lǐng)頭羊

　　Mobileye 是以攝像頭為主的圖像識別龍頭，于 1999 年由以色列希伯來大學的 Amnon Shashua 教授和 Ziv Aviram 創(chuàng)立。創(chuàng)辦之初，公司致力于用單目視覺，提供包 括行人檢測、車道保持和自適應巡航等輔助駕駛技術(shù)。2007 年，寶馬、通用和沃爾沃成 為首批配裝 Mobileye 芯片的車企，Mobileye 產(chǎn)品正式商用。2014 年 7 月公司 IPO 上市并受到市場的廣泛關(guān)注， 2017 年被英特爾以 153 億美元收購，并將其原自動駕駛事業(yè) 部 IDG 整合到 Mobileye 旗下。目前 Mobileye 主要為全球 OEM 廠和 Tier1 廠商提供“芯 片+算法”軟硬一體化的 ADAS 視覺解決方案，2020 年一共新中標 37 個車企項目，加 上正在進行的 49 個項目，共覆蓋 3600 萬輛車的相關(guān)技術(shù)供應。

　　全球市占率 70%，EYE Q 系列芯片出貨量持續(xù)快速提升。EYE Q 系列芯片出貨量 由 2014 年的 270 萬片提升至 2020 年的 1930 萬片，年均復合增速 38.8%。EyeQ1 至 EyeQ4 等芯片型號已經(jīng)量產(chǎn)，Mobileye 預計 EyeQ5 今年投放市場。截至 2020 年底， Mobileye 累計售出約 7330 萬枚芯片，被搭載在全球超過 7000 萬輛汽車上，前裝市場收 入占營收的 85%以上，從 ADAS 到 L2+方案的市場占有率約為 70%。

　　2014-2020 年 Mobileye 營收持續(xù)快速增長。Mobileye 從 2014 年的 1.44 億美元提升 到 2020 年的 9.67 億美元，年均復合增速 37.4%。其中，通用、日產(chǎn)、現(xiàn)代、寶馬四大 汽車產(chǎn)商約占收入一半以上。

　　4.2. EyeQ 系列芯片是 Mobileye 產(chǎn)品核心

　　EyeQ 芯片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元是 VMP，主要通過 VMP 數(shù)量提升實現(xiàn)算力提升。EyeQ 芯片由 Mobileye 和意法半導體合作研發(fā)設(shè)計，通過增加 VMP 的數(shù)量和提升 VMP 的運行頻率來提升算力、能效比。VMP 用來應對 ADAS 相關(guān)的圖像處理任務(wù)，如：縮 放和預處理、翹曲、跟蹤、車道標記檢測、道路幾何檢測、濾波和直方圖等。

　　Eye Q3和Eye Q4是目前Mobileye在市場上的主流產(chǎn)品。2004年EyeQ1開始研 發(fā)，2007年正式商用，寶馬、通用和沃爾沃成為首批配裝Mobileye芯片的車企，支持車道偏離預警(LDW)和自動緊急制動(AEB)兩種ADAS功能。EyeQ2芯片于 2010年推出，在EyeQ1的基礎(chǔ)上加入了前碰撞預警（FCW）功能。EyeQ3 發(fā)布于2014年，配置四個多線程MIPS32內(nèi)核和四個矢量微碼處理器（VMP）內(nèi)核，只負責視覺處理。2015年，Mobileye發(fā)布EyeQ4，算力達到2.5TOPS/3W，開始部分融合并支持最多8個傳感 器(7個攝像頭+1個激光雷達）數(shù)據(jù)處理，2018年開始搭載于量產(chǎn)車型中。

　　Mobileye一體化解決方案軟硬件結(jié)合緊密，產(chǎn)品效率高但開放性需要提升。

　　Mobileye以視覺處理起家，所以前期產(chǎn)品主要專注于攝像頭+視覺處理芯片+算法等綁定一體式解決方案。由于自動駕駛發(fā)展初期，主機廠和Tier 1級供應商軟件算法的開發(fā)能力很弱，采用綁定一體式解決方案可一站式搭載上車，該模式對主機廠軟件開發(fā)能力要求很低，符合該階段市場需求，因此Mobileye產(chǎn)品迅速占領(lǐng)全球市場。但隨著主機廠和Tier 1級供應商的軟件開發(fā)能力逐步提升，綁定一體式解決方案限制了主機廠新車型的算法應用創(chuàng)新。根據(jù)Mobileye規(guī)劃的EyeQ5芯片，可實現(xiàn)多種傳感器數(shù)據(jù)融合處理， 且融合算法或?qū)㈤_放給主機廠自行開發(fā)，但視覺處理的感知算法是否開發(fā)并未提及。

　　4.3. REM 高精地圖成為 Mobileye 貫通自動駕駛的橋梁

　　基于多年ADAS技術(shù)積累，REM高精地圖成為Mobileye貫通自動駕駛的橋梁。大量實時路測數(shù)據(jù)是自動駕駛技術(shù)迭代升級和解決長尾問題的核心要素，主要掌握在車企手中，而Mobileye借助其ADAS層面與車企的深度合作，通過眾包形式深耕高精地圖數(shù)據(jù)采集。截至2020年底，參與REM的車輛接近100萬輛，每天采集約800萬公里的路網(wǎng)數(shù)據(jù)，在全球范圍內(nèi)共采集超過75億公里的道路數(shù)據(jù)。REM核心優(yōu)勢在于其可以將每公里的地圖信息數(shù)據(jù)量壓縮到10KB，帶寬要求低，同時信息傳輸成本平均只需1美元。目前，Mobileye已與寶馬、日產(chǎn)、大眾等6家整車企業(yè)合作，真正實現(xiàn)從獲取數(shù)據(jù)、發(fā)送到云端到構(gòu)建高清地圖的純自動化操作。

　　Mobileye聯(lián)手中國本土企業(yè)，加速進軍中國市場。作為外企，Mobileye在中國通過與本土企業(yè)合作的形式進行地圖數(shù)據(jù)采集。2018年初Mobileye和四維圖新達成全面戰(zhàn) 略合作伙伴關(guān)系，在中國開發(fā)和發(fā)布路網(wǎng)采集管理產(chǎn)品。2019年1月與長城汽車合作， 在未來3~5年內(nèi)，Mobileye向長城提供L0~L2級ADAS系統(tǒng)，將共同開發(fā)中國獨特路況的L3+自動駕駛系統(tǒng)；10月與紫光集團成立合資公司，紫光持股51%、Mobileye持股 49%；11月與蔚來汽車宣布合作，蔚來使用的L4級別自動駕駛汽車套件將包括 EyeQ 系 統(tǒng)集成芯片(SoC)、硬件、駕駛策略、安全軟件和REM 高精地圖解決方案；2020年1月與上汽集團達成合作，上汽將采用REM技術(shù)。以推進 L2+自動駕駛系統(tǒng)等部署。

　　4.4. 自研激光雷達，完善自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈布局

　　Mobileye宣布自研激光雷達技術(shù)，純視覺+純激光雷達方案將實現(xiàn)互為冗余。2021年11月，Mobileye在2021CES 上推出激光雷達 SoC 芯片，進軍激光雷達市場，并預計2025投入使用。該LiDAR SoC是利用硅光子工藝集成激光器的芯片，主要依靠FMCW技術(shù)計算物體距離、速度和運動的方向，相比發(fā)送離散激光脈沖的ToF方案更有效。目前市場上認可的主流方案為攝像頭+雷達多傳感器融合方案，而Mobileye選擇了一條與眾不同的道路：將攝像頭、雷達-激光雷達打造成互為獨立的子系統(tǒng)，由此實現(xiàn)多項冗余和互為冗余。目前Mobileye已經(jīng)開展純激光雷達傳感器子系統(tǒng)的測試研發(fā)，并實現(xiàn)了與SuperVision純視覺方案同樣的端對端完全自動駕駛能力。Mobileye背靠英特爾， 用軟件定義成像雷達，目標是將激光雷達虛擬通道從192個提升至2304個，動態(tài)范圍 從三維采樣轉(zhuǎn)變成四維采樣，達到100dB，旁瓣電平從25dB升至40dB。這樣的設(shè)計足以支撐自動駕駛策略，或?qū)⒊蔀樽詣玉{駛汽車在架構(gòu)上的新轉(zhuǎn)變。

　　4.5. 收購Moovit，拓展出行服務(wù)野望

　　9億美元收購Moovit，Mobileye劍指Robotaxi市場。2020年5月，英特爾以約9億美元（扣除英特爾投資的股權(quán)收益后為8.4億美元）收購了以色列出行即服務(wù)解決方 案提供商 Moovit，并入 Mobileye 業(yè)務(wù)部門。截至2020年底，Moovit在全球擁有9.5億用戶，業(yè)務(wù)遍及112個國家和地區(qū)的3400個城市，其龐大用戶群和出行生態(tài)資源可以對Mobileye的出行服務(wù)布局形成完美補充。根據(jù)Mobileye的規(guī)劃，在自身自動駕駛解決方案、REM高精地圖等內(nèi)生式增長夯實MaaS的底層基礎(chǔ)上，可以通過Moovit進一步加強車隊運營及調(diào)度中心、智能出行平臺及服務(wù)、出行用戶及合作伙伴網(wǎng)絡(luò)。2021年，Mobileye自動駕駛測試車隊將在底特 律、東京、上海、巴黎上路行駛，并計劃在監(jiān)管審批通過后推廣至紐約。