（报告出品方/作者：华鑫证券，毛正、刘煜、赵心怡）
1、汽车变革的起源：特斯拉软件定义汽车
特斯拉软件定义汽车，商业模式革新拉开序幕。软件定义汽车，即软件将深度参与到汽车的定义、开发、验证、销售、服务等过程中，并不断改变和优化各个过程，实现体验持续优化、过程持续优化、价值持续创造。特斯拉可谓实践软件定义汽车的先导者，其全车系覆盖的Autopilot自动辅助驾驶、大型中控屏，自设计之初便将智能化刻于产品基因中，此后的OTA空中升级技术更是使汽车从一个普通的交通工具进化成拥有无限延展可能的智能移动终端。在特斯拉的软件服务体系中，以FSD自动驾驶选装包、OTA付费升级包、高级车联网服务为核心，收费模式除了一次性前装收费，还另外包含订阅服务收费，目前特斯拉车主的FSD搭载率已向市场证明了软件创收的可能性，由新车制造与销售转向软件服务授权与OTA升级，逐步从零部件的升级走向服务性的软件开发的商业模式革新拉开序幕。
硬件预埋支持软件迭代，架构转型倒逼硬件升级。软件的可开发性注定智能汽车的功能可能面临无限制的扩张。随着汽车软件代码的数量越来越多，现在已经到了上亿行的规模，支持大规模软件开发要SOA架构实现软硬件解耦，再通过预埋硬件，实现整车软件迭代升级和某些付费解锁功能。SOA映射到硬件层面，其实就是一个跨域融合的E/E架构。传统E/E架构下，每增加一项功能，都需要增加一个控制器，有很多弊端，如布线困难、成本上升，性能方面看来，封闭式网络不利于传感器传输数据、芯片间的协同，更难以实现整车OTA升级。而跨域融合的E/E架构能够满足智能汽车所需的高计算性能、高通讯带宽、高功能安全性、高网络安全性、软件持续升级能力等多方面的要求，在跨域融合E/E架构下，硬件都有显著的集中化趋势。
软件数量激增，带来硬件井喷式增量。据中国汽车工业协会数据，单车半导体的价值至年已增长到美元，约是年的1.6倍，而年预计将达到美元。用以支持海量数据处理的AI芯片、用以环境感知与识别的传感器、保证数据传输的速率和可靠性的存储芯片、用以改变电压电频并实现直交流电转换的功率半导体等将成为汽车电子硬件赛道的核心看点。
2、汽车电动化和智能化，单车硅含量提升是确定性趋势
在汽车电动化、智能化和网联化三大趋势驱动之下，当前汽车内半导体含量大幅提升，内置包括控制芯片（CPU/GPU/FPGA等）、存储芯片（DRAM/NAND/NORFlash等）、MCU芯片、CMOS图像传感器、V2X射频芯片、VCSEL芯片、触控芯片、显示芯片、LED芯片、MOSFET/IGBT、超声波/毫米波芯片、PMIC电源管理芯片等等。根据中国汽车工业协会数据显示，传统燃油车所需汽车芯片数量为-颗，电动车所需的汽车芯片数量将提升至1颗/辆，而更高级的智能汽车对芯片的需求量将有望提升至颗/辆。
汽车三化趋势下单车半导体含量显著提升。罗兰贝格定义当下汽车四大发展趋势为“M.A.D.E”，即Mobility移动出行、Autonomousdriving自动驾驶、Digitalization数字化和Electrification电气化，其中电气化、数字化和自动驾驶分别对应电动化、智能化和网联化。根据罗兰贝格测算，年典型的L1级豪华品牌燃油车中汽车电子电气相关的BOM（物料清单）价值（不含电池与电机）为美元，预计到年一辆豪华品牌L3级别自动驾驶纯电车BOM价值将提升至美元，增量达美元，其中网联化、智能化和电动化将分别带来美元/美元/美元的提升。
2.1、主控芯片：智能化下汽车算力逐步提升，核心厂商群雄逐鹿
随着汽车向智能化发展，特别是智能座舱和自动驾驶概念的兴起，对汽车的算力提出了更高的要求，传统的功能芯片已无法满足算力需求，主控芯片SoC应运而生。根据IHS数据，预计年全球汽车SoC市场规模将达到82亿美元，并且L3级别以上自动驾驶预计年之后开始大规模进入市场，配套高算力、高性能SoC芯片将会带来极高附加值，有望带动主控芯片市场快速扩容。
2.1.1车企算力预置，ADAS芯片持续向高算力攀升
高级驾驶辅助系统（AdvancedDrivingAssistanceSystem，ADAS）是利用安装在车上的各式各样传感器（毫米波雷达、激光雷达、单\双目摄像头以及卫星导航），在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。按照美国汽车工程师协会公布的自动驾驶分级，L2级及以下定义为高级辅助驾驶技术，L3级及以上定义为自动驾驶技术。当前市场仍为L1-L2的辅助驾驶主导，预计年后L3及以上级别开始逐步渗透。
传感器、主控芯片、自动驾驶算法是自动驾驶系统最核心的三部分。自动驾驶系统可分为感知、决策、执行三大模块。（1）感知：通过摄像头、雷达等智能传感器感知周边环境信息，是智能汽车的“眼睛”和“耳朵”；（2）决策：以中央计算平台为核心，利用自动驾驶算法+芯片来处理感知信息，完成目标定位、识别、追踪，实现周边环境3D建模，并规划行驶方案，是智能汽车的“大脑”；（3）控制/执行：通过线控底盘来精准控制制动系统、转向系统等模块，执行行驶方案。
自动驾驶级别提升需要更高的算力支持，只具备CPU处理器的芯片难以满足需要，自动驾驶芯片会往集成CPU+XPU的异构式SOC（XPU包括GPU/FPGA/ASIC等）方向发展。目前市场主流的三大架构方案包括：英伟达和特斯拉采用的处理器整合特殊应用芯片和绘图芯片（CPU+ASIC+GPU）设计架构；英特尔转投资的Mobileye和地平线采用的CPU+ASIC架构；Alphabet旗下子公司Waymo和百度Apollo则采用的CPU+FPGA架构。
算力先行是车企主流策略，自动驾驶芯片算力持续攀升。对于车企来说，预置算力最大值决定车辆智能化升级上限。当前面向量产乘用车的智能驾驶系统整体仍处于L3及以下级别，但由于汽车产品具备长达5~10年的生命周期，车载计算平台的算力上限决定车辆生命周期内可承载的软件服务升级上限，因此智能驾驶软件迭代周期与硬件更换周期存在错位。故为保证车辆在全生命周期内的持续软件升级能力，主机厂在智能驾驶上采取“硬件预置，软件升级”的策略，通过预置大算力芯片为后续软件与算法升级优化提供足够发展空间，以蔚来、智己、威马、小鹏为代表的主机厂在新一代车型中均将智能驾驶算力提升至~Tops级别。当下大算力芯片已成为汽车智能化发展的关键“基础设施”，亦成为芯片厂商的角力场。
2.1.2多方玩家角逐蓝海市场，百花齐放胜负未分
除特斯拉自研自动驾驶FSD芯片用于自供外，整体自动/辅助驾驶芯片市场呈现消费电子芯片巨头、新兴芯片科技公司、传统汽车芯片厂商三大阵营。传统汽车芯片厂商阵在传统汽车芯片领域近乎呈垄断地位，产品线齐全，与Tier1、主机厂有深厚关系积累，满足车规级要求方面有深厚技术能力储备，但在AI计算芯片上优势不足，产品多用于中低端车型；消费电子芯片巨头阵营具备深厚的芯片技术储备，资金雄厚，可支撑起对先进支撑和高算力芯片的高昂研发投入，同时具备良好的软件生态，车载计算芯片技术领先，在中高端车型与新势力车型市场中有广泛应用；新兴芯片科技公司阵营在AI算法与计算上有独到的产品优势，相比传统厂商能力更为全栈，可提供“芯片+算法参考+技术支持”的产品服务，但在车规级与大规模量产能力上仍待提升，产品主要应用于自主品牌车型。
目前来看，英伟达及背靠英特尔的Mobileye处于自动/辅助驾驶芯片第一梯队，华为海思、地平线、高通处于第二梯队，上升攻势不容小觑。但考虑到目前市场量产车型配置的ADAS级别仍主要处于L1-L2的初级阶段，我们认为行业格局仍未落定，各家厂商暂处于百花齐放的阶段。
2.1.3“一芯多屏”趋势确定，智能座舱SoC大有可为
智能座舱领跑汽车智能化，打造“第三生活空间”。在燃油车时代，车机功能简单，只有机械式仪表盘及简单的音频播放设备，之后开始出现小尺寸中控液晶显示器+导航功能的电子座舱。从特斯拉开始，大尺寸中控液晶屏成为电动车的标配，并逐渐发展成如今包括驾驶信息显示系统、车载娱乐信息系统、抬头显示系统HUD、人车交互系统、流媒体后视镜、T-Box等多个子系统的智能座舱。当下智能座舱功能逐渐从分散到集中，控制也从独立到整合，未来将朝着硬件算法集中化、构架一体化、体验智能化的方向前进，多功能集成的汽车将成为我们办公娱乐两不误的“第三空间”。根据IHS数据，预计到年，全球汽车智能座舱的市场规模将达到亿美元，届时国内的市场规模也将超过1亿元，成为全球最主要的智能座舱市场。
智能座舱系统的技术框架主要分为五层：硬件层包含传感器、内存、用于人工智能感知的芯片SoC、应用处理器AP(ApplicationProcessor)等基本硬件设备；系统软件层包含驱动，通信等基本系统软件；功能软件层则是完成智能座舱的核心功能的层，主要在AISoC完成感知，在AP完成上层应用；服务层，也即云服务体系，包含语音识别，场景网关等相关服务；支撑层是支撑软件的快速开发工具，也可称为成长平台。
“一芯多屏”的设计有望成为智能座舱主流控制方案。随着电动车电子/电气架构的不断演进，由过去的分布式离散域控制架构，逐渐走到集中式一体化控制，即车内所有电子单元（除自动驾驶控制单元外）统一都由一块芯片来控制，当下“CPU+GPU+XPU”的多核SoC芯片是目前智能座舱芯片厂商的主流技术路线。根据罗兰贝格数据，预计多核SoC芯片在座舱内的渗透率将从年的20%（全球）和24%（中国）提升至年的55%（全球）和59%（中国），同时预计至年多核SoC智能座舱方案在全球和国内新车中的渗透率将分别达到87%和90%。
高算力+先进制程+快速迭代是智能座舱主控芯片发展方向。智能座舱所代表的“车载信息娱乐系统＋流媒体后视镜＋抬头显示系统＋全液晶仪表＋车联网系统＋车内乘员监控系统”等融合体验都依赖于芯片计算能力的提升。
CPU方面，智能座舱芯片的CPU算力仅用七年从数KDMIPS提升到如今的多KDMIPS。在当前高端智能座舱方案中，高通SAP采用8核KyroCPU，算力大约为95KDMIPS。年底瑞芯微发布的新一代旗舰芯片RKM采用4核A76+4核A55CPU，算力大约为85KDMIPS。将于年首发的高通SAPCPU算力预计高达KDMIPS。GPU方面，高性能GPU可满足高端智能座舱系统对车载娱乐的需求，伴随着CPU算力的提升，GPU算力也得到了大幅跃升。高通SAP芯片集成AdrenoGPU，算力约为GFLOPS。瑞芯微RKM芯片集成GMP4，GPU算力约为GFLOPS。瑞萨H3E芯片集成GX，算力约为GFLOPS。
NPU方面，在智能座舱解决方案中，负责人工智能的NPU将直接影响着智能座舱AI能力的强弱。瑞芯微RKM芯片的AI算力约6TOPS，高通SAP芯片AI算力约4TOPS，三星已量产的ExynosAutoV具备约1.9TOPS的AI算力。制程方面，8nm的瑞芯微RKM、三星ExynosAutoV及7nm的高通SAP已经实现全面量产，未来2-3年7nm和8nm产品将成为市场主力，而5nm芯片将成为各大芯片厂商努力的方向。迭代周期方面，以前新品迭代周期基本在3-5年左右，现在基本缩短至1-2年，座舱芯片的迭代速度加快。
2.1.4消费类芯片厂商积极入局，本土厂商迎良好机遇
智能座舱SoC芯片市场参与者除了传统汽车芯片厂商之外，消费芯片厂商也纷纷入局，同时两大阵营之间兼并收购及联盟合作频发。传统汽车芯片龙头的优势在于产品线齐全，车规级芯片积累较多，与传统主机厂合作关系良好等，目前主要应用于中低端车型，包括的企业有：恩智浦、瑞萨、德州仪器等。消费电子领域巨头向下切入企业的竞争优势在于其资金雄厚，可以支撑起较先进制程和高算力芯片的研发投入，以及其良好的软件生态能够在智能座舱系统中得到最大限度的利用，目前广泛应用于中高端车型，包括的企业有：高通、英伟达、英特尔、AMD、三星等，其中高通在产品力与高端市场占有率上具备绝对领先优势。
国产企业迎来三重发展机遇：
第一，国内汽车市场繁荣发展，而汽车产品正从单一产品走向服务化，成为继手机、PC之后的重要消费产品。从用户上看，国内汽车用户整体年轻化，作为智能时代的先头兵，他们更注重汽车座舱的数字化体验和服务，敢于尝新。同时这些用户接受多重观念影响，更强调个性化体验。紧贴国内市场发展的国产企业，离用户更近。
第二，国产智能座舱芯片打入到汽车产业最关键的一环就是车厂，而目前中国车厂经历了数十年的发展，已到了从生产型到技术型企业转型
的重要阶段。本土企业智能座舱芯片可以作为敲门砖，与车厂共同探索智能汽车路线。第三，数据安全是智能时代的重要课题。对于智能汽车来说，数据安全一方面是保障驾乘人员生命安全的生命线，另一方面也综合了现实世界的多项数据指标以及个人信息，是国家安全的重要保障不容忽视，故芯片国产可控化是重要趋势。
国内科技公司的竞争优势在于其出色的AI技术，能够为客户提供“算法+芯片”的从硬件到软件的全线结合式产品方案，目前主要应用于国产车型，包括的企业有：华为，瑞芯微，全志科技等。其中瑞芯微于年12月底正式发布了车载座舱电子系列产品，涵盖车规级座舱SoC芯片RKM、RKM、RKM和配套的PMIC芯片RKM和RKM等，可为客户提供高、中、低不同性能档次的座舱芯片解决方案，未来有望逐步进入市场。
2.2、MCU:汽车智能化趋势强化，单车用量显著提升
MCU（MicrocontrollerUnit）全称为微控制器或单片机，是将CPU的频率与规格做适当缩减，并与内存(Memory)、计数器(Timer)、USB、A/D转换、UART、PLC、DMA等周边接口，甚至LCD驱动电路整合在单一芯片上，形成芯片级计算机，从而实现终端控制的功能，具有性能高、功耗低、可编程、灵活度高等优点。MCU的主要功能是信号处理和控制，因其高性能、低功耗、可编程、灵活性的特征在消费电子、汽车电子、工业控制、通信等领域得到广泛应用。其中汽车为MCU下游最大应用领域，广泛应用于汽车车身至主控环节。
按产品细分来看，MCU包括4位、8位、16位、32位乃至64位，其中32位MCU凭借优异的性能及逐步降低的成本占据主导地位，是占比最大的MCU产品。按应用领域细分来看，汽车为MCU最大应用领域，根据ICInsights数据，年全球MCU下游应用(以销售额计算)主要分布在汽车电子(33%)、工控/医疗(25%)、计算机(23%)和消费电子(11%)四大领域。
2.2.1汽车为MCU最大应用领域，电动化智能化驱动更多增量
纵观整个汽车电子芯片领域，MCU的应用范围可谓广袤无垠，从车身动力总成，到车身控制、信息娱乐、辅助驾驶，从发动机控制单元，到雨刷、车窗、电动座椅、空调等控制单元，而每一个功能的实现背后都离不开复杂芯片组的支撑，MCU在每个应用场景中扮演着非常重要的角色。汽车电动化趋势下电池管理系统和整车控制器的增加和智能化趋势下汽车功能应用的丰富带动车载MCU市场需求快速增长。未来下游应用场景趋于复杂，要求MCU具备更高的集成度和更丰富的功能，32位MCU工作频率大多在-MHz之间，执行效能更佳，应用类型也更加多元，尤其未来在域控制器逐步应用的趋势下车载MCU重在升级替代，高价值32位MCU占比的提升将驱动市场规模稳步增长。
汽车电动化带来车载MCU增量：与燃油车相比，新能源汽车以电机替代了汽油发动机并增加了动力电池。动力电池作为整车的核心部件之一，其充放电情况、温度状态、单体电池间的均衡均需要进行控制，因此电动车需额外配备一个电池管理系统BMS，而每个BMS的主控制器中需要增加一颗MCU芯片，起到处理模拟前端芯片采集的信息并计算荷电状态的作用。未来随着新能源汽车渗透率持续提升，电池管理系统和整车控制器应用的增加将驱动MCU市场需求的增长。
汽车智能化带来车载MCU增量：作为汽车电子系统内部运算和处理的核心，MCU是实现汽车智能化的关键。MCU是汽车ECU（电子控制单元）的核心构成，根据OFweek电子工程