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2023年8月10日，在無錫舉辦的“2023中國汽車半導(dǎo)體新生態(tài)論壇”暨“第五屆太湖創(chuàng)芯峰會”期間，由無錫市集成電路學(xué)會指導(dǎo)，至頂科技、至頂智庫、芯榜、亞太芯谷科技研究院聯(lián)合發(fā)布《2023年全球智能汽車產(chǎn)業(yè)圖譜》和《2023年全球智能汽車產(chǎn)業(yè)研究報告》。為政府部門、投資機構(gòu)、行業(yè)從業(yè)者以及社會公眾更好了解產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況提供參考。

產(chǎn)業(yè)圖譜

《2023年全球智能汽車產(chǎn)業(yè)圖譜》主要分為智能駕駛（智能駕駛芯片、智能駕駛計算平臺、智能駕駛解決方案、高精地圖、攝像頭、毫米波雷達、激光雷達）；智能座艙（智能座艙芯片、智能座艙平臺、車載語音交互、HUD抬頭顯示）；功率半導(dǎo)體（IGBT 、SiC）；其他汽車半導(dǎo)體（MCU 、存儲芯片、電源管理芯片）；整車廠。圖譜中涉及各領(lǐng)域全球代表企業(yè)，同時將其代表性產(chǎn)品或解決方案作相應(yīng)展示。

以下為圖譜示意圖：

產(chǎn)業(yè)報告

《2023年全球智能汽車產(chǎn)業(yè)研究報告》從全球視角出發(fā)，對智能汽車產(chǎn)業(yè)概況、產(chǎn)業(yè)鏈（智能駕駛、智能座艙、車聯(lián)網(wǎng)等）、產(chǎn)業(yè)趨勢進行梳理，全面展現(xiàn)智能汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況。

以下為報告節(jié)選部分：

國際汽車工程師學(xué)會（SAE）制定J3016智能駕駛分級標準，將智能駕駛技術(shù)分為L0-L5共六個等級。L1-L5級分別為駕駛輔助、部分自動化、有條件自動化、高度自動化、完全自動化。SAE對分級的說明更加詳細、描述更為嚴謹，且更好地預(yù)見智能駕駛汽車的發(fā)展趨勢，因而SAE分級成為全球多數(shù)國家和政府使用的標準，全球諸多汽車行業(yè)相關(guān)的企業(yè)也采用SAE J3016對自身相關(guān)的產(chǎn)品進行技術(shù)定義。

自2020年以來，國內(nèi)外出臺多項政策持續(xù)推動智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

從國外來看，2020年歐盟委員會發(fā)布《可持續(xù)與智能交通戰(zhàn)略》，政策強調(diào)利用創(chuàng)新、數(shù)據(jù)和人工智能，實現(xiàn)智慧出行；英國交通部與商業(yè)、能源和產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略部在2022年發(fā)布的《互聯(lián)和自動出行2025：實現(xiàn)自動駕駛汽車的價值》，到2035年英國40%的新車將具備自動駕駛功能。

從國內(nèi)來看，國家層面：2020年國家發(fā)改委、工信部等11部委發(fā)布《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，提出到2025年，中國標準智能汽車的技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、法規(guī)標準和網(wǎng)絡(luò)安全體系基本形成；交通運輸部、科學(xué)技術(shù)部在2022年發(fā)布《交通領(lǐng)域科技創(chuàng)新中長期發(fā)展規(guī)劃綱要（2021—2035年）》，提出要促進道路自動駕駛技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用，突破融合感知、車路信息交互、智能計算平臺等技術(shù)。地方層面：北京、上海、廣州、江蘇、浙江、四川等省市相繼發(fā)布推動智能汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策，支持高精度傳感器、車規(guī)級芯片、智能操作系統(tǒng)、車載智能終端、智能計算平臺、激光雷達等領(lǐng)域發(fā)展。

汽車電子電氣架構(gòu)有序迭代，域集中式架構(gòu)是當(dāng)前階段發(fā)展的重點，中央集中式架構(gòu)是未來發(fā)展方向。現(xiàn)階段分布式架構(gòu)已接近瓶頸，算力、傳輸速率均無法滿足當(dāng)前智能汽車的需求，（跨）域集中式架構(gòu)應(yīng)運而生。未來，集中化汽車E/E架構(gòu)在汽車電子化浪潮之下已是大勢所趨，中央計算平臺成為整車的最高決策模塊，統(tǒng)一對采集數(shù)據(jù)進行處理并指揮執(zhí)行模塊進行操作，從傳統(tǒng)分布式處理逐步走向集中化、云化。

智能駕駛汽車圍繞“感知、決策和執(zhí)行”三大環(huán)節(jié)構(gòu)建軟硬件系統(tǒng)。感知環(huán)節(jié)：利用攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等傳感器獲取道路環(huán)境的信息，并對傳感器數(shù)據(jù)進行處理，實現(xiàn)對車輛、行人等障礙物的識別以及對車道線、紅綠燈等交通標識的檢測；決策環(huán)節(jié)：車載智能計算平臺是智能駕駛汽車的“大腦”，主要負責(zé)感知環(huán)節(jié)的識別融合任務(wù)，并處理海量數(shù)據(jù)和進行復(fù)雜的邏輯運算；執(zhí)行環(huán)節(jié)：各類控制器接收決策系統(tǒng)輸出的目標路徑軌跡，通過一系列結(jié)合自身屬性和外界物理因素的動力學(xué)計算，轉(zhuǎn)換成對油門、剎車、轉(zhuǎn)向的控制。

車載4D毫米波雷達具備高度探測、更高目標點云密度、更遠探測距離、穿透性強等優(yōu)勢，正成為車載毫米波雷達的重點發(fā)展方向。4D毫米波雷達的技術(shù)路線主要分為三種，分別是多級聯(lián)、級聯(lián)+虛擬孔徑成像技術(shù)以及集成芯片。

車載激光雷達是通過發(fā)射激光束、接收回波信號探測目標位置、反射強度等數(shù)據(jù)的雷達系統(tǒng)。其具備分辨率高、探測范圍廣、信息量豐富等優(yōu)勢，主要由發(fā)射系統(tǒng)、接收系統(tǒng)、信息處理系統(tǒng)和掃描系統(tǒng)組成。按照掃描方式可劃分為機械式、混合固態(tài)、純固態(tài)三種類型；混合固態(tài)分為轉(zhuǎn)鏡式和MEMS，純固態(tài)分為光學(xué)相控陣OPA和Flash。轉(zhuǎn)鏡式和MEMS方案作為當(dāng)前激光雷達市場的主流，光學(xué)相控陣OPA未來有望在車載領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商用。

近年來，全球主要芯片廠商相繼推出適用于不同等級的智能駕駛芯片，持續(xù)推動智能駕駛的發(fā)展。具體來看，Mobileye智能駕駛芯片EyeQ4、EyeQ5、EyeQ6適用于L2-L4駕駛等級；NVIDIA推出的Orin芯片廣泛應(yīng)用在蔚來、理想、小鵬等主流品牌的相關(guān)車型中。Thor屬于NVIDIA推出的高性能芯片，芯片算力高達2000TOPS，計劃于2025年開始量產(chǎn)。地平線于2019-2021年相繼發(fā)布征程2、征程3及征程5芯片，征程系列芯片累計出貨量已經(jīng)突破350萬片，已與超過20家國內(nèi)與國際主流車企簽下超過150款車型前裝量產(chǎn)項目定點，已有50多款量產(chǎn)車型。

車載智能計算平臺作為智能駕駛汽車的核心中樞，主要由“硬件平臺+系統(tǒng)軟件+功能軟件”構(gòu)成，其中硬件平臺包括“CPU計算單元、AI單元（GPU、ASIC、FPGA）、MCU控制單元、存儲、ISP”等硬件構(gòu)成；系統(tǒng)軟件由“硬件抽象層（Hypervisor、BSP）、操作系統(tǒng)內(nèi)核、中間件組件”構(gòu)成；功能軟件由“自動駕駛通用框架、功能軟件通用框架”構(gòu)成。

車聯(lián)網(wǎng)主要是指車載設(shè)備通過無線通信技術(shù)，對信息網(wǎng)絡(luò)平臺中的所有車輛動態(tài)信息進行有效利用，在車輛運行中提供不同的功能服務(wù)。車聯(lián)網(wǎng)主要涉及路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施、云控平臺、通信網(wǎng)等部分，相關(guān)技術(shù)涵蓋傳感網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星定位等，能夠為車與車間距提供保障，降低車輛發(fā)生碰撞事故的幾率，幫助車主實時導(dǎo)航，并通過與其它車輛和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的通信，提高交通運行效率。

碳化硅（SiC）具備禁帶寬度大、熱導(dǎo)率高、臨界擊穿場強高、電子飽和漂移速率高等特點。SiC助力新能源汽車實現(xiàn)輕量化及降低損耗，增加汽車續(xù)航里程。從具體用途來看，SiC主要用于汽車逆變器、車載充電機等方面。全球主要廠商如英飛凌、羅姆、意法半導(dǎo)體、比亞迪半導(dǎo)體推出包括SiC二極管、SiC MOSFET等產(chǎn)品。特斯拉Model 3作為率先采用SiC功率器件的車型，隨后豐田、比亞迪、蔚來等車型也相繼采用，SiC功率器件將成為汽車功率半導(dǎo)體的未來發(fā)展趨勢。

目前主流智能駕駛汽車的智能駕駛芯片多采用英偉達Orin芯片，相關(guān)車型也有采用地平線征程芯片；從智能座艙芯片來看，多數(shù)車型采用高通驍龍8155芯片；從傳感器來看，攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達成為主流車型的標配，傳感器整體數(shù)量達到20個以上。

智能汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展三大趨勢：

趨勢一：“車路協(xié)同”成為我國發(fā)展智能駕駛的重要路徑。

車路協(xié)同通過新一代無線通信和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，進行車輛安全控制和道路協(xié)同管理，全面實現(xiàn)人、車輛和道路的有效協(xié)作。與單車智能相比，V2X增加路側(cè)設(shè)備和云的部署，有效降低單車智能的技術(shù)難度。目前，我國多個省市已建立智能網(wǎng)聯(lián)汽車的先導(dǎo)區(qū)/示范區(qū)，加速車路協(xié)同的落地進程。

趨勢二：“軟件定義汽車”成為未來汽車產(chǎn)業(yè)的重要發(fā)展方向。

軟件定義汽車（software defined vehicles，SDV）具體是指在模塊化和通用化硬件平臺支撐下，以人工智能為核心的軟件技術(shù)決定整車功能的未來汽車。軟件定義汽車功能的增加與升級可通過軟件的遠程部署與更新來實現(xiàn)，汽車硬件將成為模塊化、通用化的平臺和資源池，支撐整車軟件多樣化開發(fā)與部署。從市場規(guī)模來看，全球汽車軟件市場規(guī)模將從2020年的350億美元增長到2030年的840億美元，未來市場前景廣闊。

趨勢三：“生成式AI大模型”助力端到端自動駕駛目標實現(xiàn)。

由于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)小模型算法難以突破自動駕駛要求的能力瓶頸，基于大模型方式對自動駕駛感知、認知算法進行訓(xùn)練和車端部署，端到端自動駕駛目標得以實現(xiàn)。毫末智行于2023年4月發(fā)布行業(yè)首個自動駕駛生成式大模型“DriveGPT雪湖·海若”，DriveGPT通過引入駕駛數(shù)據(jù)，使用RLHF（人類反饋強化學(xué)習(xí)）技術(shù)，對自動駕駛認知決策模型進行持續(xù)優(yōu)化，同時DriveGPT正在逐步將感知大模型能力納入其中，實現(xiàn)端到端無人駕駛的終極目標。