智能驾驶芯片赛道正处于快速增长期。
分层来看，域控方面，高工智能汽车研究院监测数据显示，2022年中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载智能驾驶行车（含行泊一体）域控制器（含主动安全控制器，用于融合控制）114.70万台，同比增长81.26%。
智能前视一体机方面，高工智能汽车研究院监测数据显示，2022年中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载智能前视一体机820.79万台，同比增长24.67%。
本文以高工智能汽车研究院监测数据为基础，结合对部分业内人士的调研，对智能驾驶芯片的发展现状进行系统性梳理，并对行业发展的一些关键性问题，进行探讨。数据分析部分，此次主要围绕域控芯片展开。
问题1：单月智驾域控车型（存在多SOC方案）交付数据，呈现什么趋势？
高工智能汽车研究院监测数据显示，除4月外，2022年单月智驾域控搭载交付，均明显高于2021年，全年呈大幅震荡上行趋势。
进一步来看，2022年4月低于上一年的原因，主要受当时上海疫情影响，特斯拉（国内工厂位于上海）2022年4月交付上险量为0.17万辆，2021年4月为1.20万辆。若剔除该项因素影响，2022年4月数据将高于2021年4月。
另外，不同月份搭载交付数据大幅震荡的原因，主要亦来自于特斯拉的影响，其2022年的单月交付数据，往往在不足1万台，到6-7万台之间大幅摇摆，若剔除特斯拉的数据，单月数据间连续性较好，呈小幅震荡上涨态势。
问题2：智驾域控车型，价格区间分布
高工智能汽车研究院监测数据显示，30-35万元价格带的车型，是智驾域控搭载的主力。具体来看，2022年搭载智驾域控的车型均价为32.29万元，作为对比，2021年为33.19万元，价格略为下探。
问题3：不同价格区间车型，芯片分布
高工智能汽车研究院监测数据显示，45万元以上车型（主要为蔚来、理想车型放量，极狐、高合、放量较少），搭载交付的基本为英伟达的Orin芯片；
25-45万元车型，特斯拉占比重最大，小鹏、理想、蔚来，则选择英伟达/地平线的方案，极氪选择Mobileye的方案，长城旗下的坦克采取的TI+Mobileye的方案，其他车型放量较少；
25万元以下车型，零跑采用股东大华股份的自研芯片（凌芯）方案，长城采用Mobileye的方案，小鹏P5采用英伟达的方案，其他车型放量较少。
问题4：不同价格区间车型，域控算力分布
问题5：智驾芯片赛道所处阶段
当前处于收敛“前夜”，至于“夜晚”有多长，尚未可知。
具体来看：由于智驾芯片的硬件，需要适配上层软件算法，软硬需要有强适配性，硬件的真实算力才能更好地发挥出来。因此，谈智驾芯片处于什么样的发展阶段，某种程度上其实在谈智能驾驶处于什么样的阶段。
那智能驾驶处于什么样的阶段？
这个问题需要分层来看，其一，基础的L0-L2市场日益成熟，市场规模在快速扩大。
其二，NOA等高阶智驾方面，高速NOA在逐步逼近“好用”的状态，但城市NOA仍处探索期，corner case问题待解，在不断攻坚、尝试向上迭代演进的路上，自动驾驶算法类型包括车道线、占用网络、transformer、BEV等，目前仍在演进。
在高工智能汽车的近期调研中，多数业内人士的共识是，城市NOA需要相对较长的周期，才能打磨到令公众满意的“理想”状态，L3需要相对较长的周期才能跨过（从L3过渡到L4则会很快）。
另，这里还有一个问题，即跨过L3究竟需要多少算力，传感器要堆到什么样的程度，是否要用高精地图、激光雷达、4D毫米波雷达等，这些仍待探索。
因而，或可以这样来说，基础L0-L2正处于快速增长期，这部分的底层芯片处于规模放量阶段；城市NOA的攻坚仍待时日，这部分的底层芯片发展，仍处于收敛“前夜”。
但进一步来说，由于L0-L2势必要向上演进，得低阶智驾顶多算是挤入牌桌，得高阶智驾才能赢得牌局。
因而整体上看，智驾芯片仍处于收敛“前夜”。
问题6：市场竞争态势
分层来看，其一，基础的L0-L2市场。
基础L0-L2，用智能前视一体机即可实现，这里面的主要格局为：①mobileye的方案，其在这一领域长期深耕，其用摄像头做主传感器，自研“视觉算法+芯片”的软硬一体方案，颇受市场青睐，近年来营收增速迅猛；
②博世的方案，采用赛灵思、瑞萨等第三方芯片，相比视觉而言，毫米波雷达等非视觉传感器是强项。
值得注意的是，L0-L2后续势必要向上迭代，当尝试跨入高速NOA时，基本要从分布式架构过渡至域控架构。
在E/E架构变革中，域控架构、舱驾一体架构、中央集成架构，主机厂对于顶层软件灵魂的控制需求越来越强，从而为车型的个性化奠定基础，mobileye的软硬一体方案遭遇冷遇。
其二，NOA等高阶智驾市场。
实现高速NOA、城市NOA，市场上基本采取域控方案（包括行车域控、行泊一体域控）。借用某芯片厂商管理层的话，在这一领域存在两条曲线，一条以英伟达为代表，画出了算力“天花板”曲线，一条以传统汽车MCU巨头为代表，画出来“地板”曲线。其他玩家则位居两者中间。
回溯来看，2019年12月，英伟达发布Orin，单片算力200TOPS（后增至254TOPS）；国内车企在2020年掀起自动驾驶算力军备竞赛，以蔚来为例，其2021年1月发布ET7搭载4颗Orin，算力达1016TOPS，算力比拼之激烈可见一斑。
从大背景上看，特斯拉的股价在2020年初开始一飞冲天，美股激光雷达公司也在2020年迎上市潮。及至2021-2022年，自动驾驶的寒潮一股股袭来，诸多L4公司或破产，或降级为车企提供L2+方案，激光雷达上市公司股价断崖式下跌，市场趋于理性。
因此，当下已量产的域控平台，不同方案间算力差别巨大。
其中，一方面，蔚来ES7、ET7、ET5，算力高达1016TOPS，根据高工智能汽车研究院监测数据，小鹏、理想、智己、阿维塔、极狐、飞凡、埃安、哪吒等车企的最新旗舰车型，也搭载了英伟达或华为的高算力平台，算力均在200TOPS及以上。
某种程度上来看，这些车型是瞄准跨过/逼近L3而来：一方面，要为增强版高速NOA提供算力，另一方面，要为城市NOA、全场景NOA预先置入算力。此外，要做L3，要实现算力的冗余，比如特斯拉2颗FSD芯片中，1颗用于计算，一颗用于冗余系统。
另一方面，低算力智驾域控平台逐渐走向成熟，实现行泊一体的同时，尝试做基础L2能力的升级，实现入门级的高速NOA。这部分方案追求极致性价比（消费端是否好用，需进一步探讨），讲究算法裁剪、算力分时复用，传感器方案亦追求极致成本，不做类似特斯拉算力只发挥一半的冗余。
具体来看，2022年在市场走红的轻量级行泊一体方案，算力普遍在5-20TOPS，多采用双SOC方案（TI的TDA4、地平线的J3被较多使用），部分智能驾驶供应商推出的轻量级行泊一体方案，号称瞄准15万元级车型市场。
实际落地上，2022年上市交付的吉利博越L、荣威鲸，均搭载了NOA功能，分别采用J3+TDA4的方案、双TDA4的方案，算力分别为13TOPS、16TOPS。根据高工智能汽车研究院监测数据，虽然这两款车对应NOA功能为选装，且在2022年上市后放量并不多，但起码证明NOA在尝试往平价车型渗透。
除了TI，地平线显然抓住了行泊一体的窗口期。在行泊一体窗口期出现之前，凭借芯片产品力、较强的工具链能力，供应链安全可控的背景下，逐步上车座舱、智驾，提升量产经验，从而有能力在NOA/行泊一体窗口期享受红利。
市场的变化，也引发业内人士的感慨。
“花1000TOPS的钱，买50TOPS的功能”，近期调研中，有业内人士这样调侃蔚来的4颗Orin方案。
在其看来，高阶智能始终未解决corner case问题，自动驾驶无法成为“杀手级应用”，这也是小鹏汽车表现遇挫的根因，其在智能驾驶上的标签和定位使其投入巨大，但在终端反馈有限，消费者仍呈风险厌恶。
问题7：当下产业内面临什么样的痛点？
其一，10-30TOPS算力区间，除黑芝麻智能的A1000L（16TOPS）、Mobileye的EyeQ5（24TOPS），市场上基本没有单SOC产品，被指“较长时间内处于市场空白”；
（根据高工智能汽车研究院监测数据，结合近期调研获取的信息，现行轻量级行泊一体域控，主要包括3种方案：①双SOC方案，主要用TI TDA4、J3，达到10TOPS、13TOPS、16TOPS的效果；②单SOC，用黑芝麻A1000L的16TOPS；③用TI TDA4或J3做单SOC，算力分时复用）
其二，智驾整体开发、交付成本高。原因包括，芯片厂商、域控、上层算法整体的不收敛，市场均处于非标准化阶段，产业分工模糊，效率低下，很多的重复开发调试；
其三，架构缺陷。做行泊一体，泊车部分需要一部分图像渲染能力，但部分产品没有GPU；
其四，工具链很难用。导致即便芯片本身可以，但tier1、主机厂很难把芯片真正用起来；
整体来看，根据调研获取的信息，对于其三、其四，由于芯片厂商的创始人，有的为软件出身，有的为硬件出身，既有的能力、经验、资源，造就了其产品的部分优势，也造就了产品的缺陷，在前几代产品中踩坑不可避免，关键是要快速弥补上来。
因而，完成商业化闭环，被部分受调研人士认为，是当前智驾玩家面临的“最大挑战”。换言之，没有厂商可以在一开始，就交出一个十全十美的“芯片+工具链”，只有先交一个相对优质的答卷，被主机厂用起来，有一定造血能力，接着再快速把芯片、工具链迭代好。
问题8：未来智驾芯片产业会如何演进？
其一，10-30TOPS算力区间，会涌现一批优秀的单SOC产品，越来越好用；
其二，50-100TOPS左右的算力区间，会有一定的需求，当下用的5V5R传感器做轻量级行泊一体方案，支撑高速NOA，或在安全性上并不太足，传感器的配置再进一步提升，或者说方案上进一步完善，可能才适合更大面积的放量，这也对应更大算力的芯片需求；
其三，舱驾一体、中央集成必然会到来，但重点在到来的节奏。市场趋于理性的情况下，1000TOPS、2000TOPS的产品，在规模放量上或许会推迟。待智驾的技术体系，对于corner case的解决有实质性突破，L4会重新火热。
问题9：中长期来看，智驾芯片玩家的护城河？
芯片、工具链以及用户生态。
问题10：中间件、感规控算法能力，最终会归谁来做，芯片厂商、tier1还是车企？
根据调研中获取的信息，由于要开发适合智驾算法的芯片，必须要对智驾算法有深刻的洞察和理解，算法能力被认为是芯片厂商的核心能力之一。当下，部分芯片厂商提供中间件，乃至提供感规控算法能力。
那在调研中，芯片玩家基本表示，未把中间件、感规控算法作为核心能力，仅是一个较为边缘的能力（此处指域控中算法，不包括智能前视一体机）。
为何对智驾算法有深刻洞察，却不做算法？
调研中，有一个观点是，底层的芯片是共性、标准化的能力；上层的感规控算法等，有大量的个性化的能力，需要跟不同的主机厂大量深入对接，然后服务。芯片厂商的核心是要把下层共性的能力做好，而非去赚上层个性化服务的钱。
当前局势来看，感规控算法上，主要是国内tier1和主机厂在“拔河”。
目前，蔚小理在感规控、中间件上介入较深，大量传统主机厂在当下的量产车型上，基本在用Tier1的成套方案。根据此前对行泊一体供应商的调研，行泊一体供应商基本均布局“感规控算法+中间件+域控硬件集成”，然后根据主机厂的要求灵活提供对应能力。
问题11：智驾芯片的竞争格局上，主要包括哪几类玩家？产品布局如何？
