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本月研究机构传达行业新动向,车载SOC芯片战局复盘：国产替代到底打到了哪一关？,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。全国统一回收标准，环保处理规范

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近日调查组公开关键证据本:昨日官方发布行业通报,《差差漫画：免费观看的欢乐源泉，带你领略漫画世界的魅力》

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文 |   谈擎说 AI随着国内新能源汽车不断发展，智能化趋势不断明显，智驾汽车俨然正在成为消费者购车的必选项。车载 SOC 芯片作为智能驾驶和智能座舱系统的 " 核心大脑 "，左右着汽车的聪明程度，在接下来的汽车产业竞争中也愈发关键。一直以来，中国芯片高度依赖欧美国家，不过这几年来，随着美国对中国实施芯片出口限制，中国企业愈来愈重视汽车芯片的发展，所以如今车载 SOC 芯片行业发展状况到底如何了？行业发展向上：国产 SOC 芯片替代率有望提升车载 SOC 芯片主要分为两个部分：一是智能座舱 SOC 芯片；二是智能驾驶 SOC 芯片。前者以高通为首的国际公司形成寡头垄断，后者则以英伟达一超多强为主，形成多元化竞争。根据 2024 年统计，智能座舱 SOC 芯片领域，高通、AMD 和瑞萨三家公司占据智能座舱领域 85% 的市场份额，其中高通以 70% 市占率占据绝对主导地位。智能驾驶 SOC 芯片领域，2024 年英伟达芯片装机量占据 39.8%，特斯拉为 25.1%。不过，在面对国际巨头的压力下，国产车载 SOC 芯片在去年依然取得了不错的成绩。根据佐思汽研统计，2024 年智能座舱 SOC 国产化率已超 10%，在此前，国产智能座舱市占率不足 3%，以芯驰科技、华为海思、芯擎科技等为代表的国产厂商正快速崛起。智能驾驶 SOC 芯片领域，华为昇腾 610 和地平线 J5 等国产芯片装机量显著增加，分别达到 9.5% 和 5.1%。国产车载 SOC 芯片已经迈出了 0 — 1 的关键一步，虽然在 1 — 100 阶段仍有着非常大的距离，不过借助市场风口，未来国产车载 SOC 芯片将在 1 — 100 阶段有望进一步提高市场占有率。随着新能源汽车下半场——智能化阶段的到来，车载 SOC 已经进入下沉普及阶段，像比亚迪今年 2 月宣布，将高阶智驾下沉至 7 万元市场，打响了智驾平权的第一枪。在 " 平权 " 趋势推动下，国内车载 SOC 市场加速下沉，中低阶方案占比将显著提高。基于车厂装车下沉的成本考量，低成本优势和能力不断提升的国产化方案有望在市场中突围。比如地平线的 J6E/M 系列芯片凭借高性价比，适配吉利、长安等车企的中低端车型，市场份额持续扩大。垂直自研 VS 合资研发芯片：活下来的都是少数？企业层面而言，国内车载 SOC 芯片企业已形成两条主流路径：一是新势力车企 " 垂直自研 "，二是传统车企 " 合资 / 战略合作 "。自研阵营里，国内蔚来、小鹏、理想等都在重金投入。其中，蔚来今年量产上车的 5 nm" 神玑 NX9031" 已覆盖全系，单颗算力直追英伟达 Thor-X。传统车企更倾向于用合资 + 战略投资的方式快速补齐芯片短板。吉利拉上安谋科技孵化芯擎科技；北汽与 Imagination 组建核芯达；长安与地平线共建长线智能；上汽、长城则直接砸钱成为地平线、黑芝麻的股东，用资本绑定核心技术，既省时间又占赛道。共同点是，无论是新能源车企还是传统车企，为何都在努力往上游延伸把握芯片研发？这背后意味着汽车产业链的深度变迁。在过去燃油车时代，传统车企掌握着动力系统核心技术，在产业链里有着毋庸置疑的话语权，传统芯片企业仅属于 Tier2 供应商，只是车企供应商中普通的一份子。在如今中国新能源汽车成为主流，ADAS 装车率达到 82.6% 的当下，软件正在定义汽车，芯片企业在汽车产业链的价值不断拔高。芯片厂商不再只卖芯片，开始直接打包交付 " 芯片 + 系统 " 的完整方案，像地平线、英伟达、包括华为都在做软硬一体方案提供；结果原本泾渭分明的 Tier1 与 Tier2 角色开始重叠，产业链层级逐渐模糊。此前，华为的全栈式一体化提供方案，甚至让传统车企直呼不能把汽车制造灵魂交到第三方手里。为了将汽车的 " 灵魂 " 牢牢攥在自己手里，这也是整车厂要么自研芯片，要么用资本 " 绑定 " 芯片公司，把它们变成 " 自己人 " 的原因之一。以地平线为例，据天眼查 APP 显示，广汽、奇瑞、长城、比亚迪等车企都已对其进行战略投资，把它纳入了自己的阵营。所以芯片企业与车企的关系变得很微妙。一方面二者互为命门。芯片商纵有算力霸权，也需整车厂把硅片变成现金流；车企即便高举自研大旗，一旦踏入制程与架构的深水区，仍须借芯片商的技术救生艇。于是，资本与订单双向奔赴——一方用整车销量为芯片续命，一方用硅基架构为汽车赋魂。像地平线存在显著的大客户依赖：2023 和 2024 年，其最大客户均为与大众合资成立的 " 酷睿程 "，贡献占比分别高达 40.4% 与 31.5%。黑芝麻智能 2024 年前五大客户收入占比为 47.7%，离不开主要车企的支持。另一方面国内芯片企业陷入 " 备胎 " 危机。2021 年的全球芯片危机，以及智驾方案提供让更多车企意识到芯片供应这一软肋。英伟达的跳票，更是让国内车企更是吃尽了苦头。由于 Thor 芯片一再延期，小鹏汽车被迫放弃在 P7+ 和 G7 上原定的搭载计划，转而采用 OrinX 作为替代。这让众多车企急于摆脱对第三方芯片的依赖。如果未来车企研发不断成功，像地平线这样的芯片供应商也有可能沦为 " 备选方案 "。不过，谈擎说 AI 更倾向认为，未来车载芯片行业竞争虽然会变大，但芯片作为一个高技术密集的行业，车企能真正做到自研芯片并实现商业回报的，终究只是极少数。芯片不是手机类消费品产品逻辑，作为硬核技术产品，只有性能与性价比的区别，指标硬核，领先的产品不是大鱼吃小鱼，而是鲸鱼吃海虾，无论是在智能座舱领域独大的高通，还是智驾芯片领域一超多强的英伟达，市场集中化程度都证明了这一点。未来更大可能是多了个中国的 " 高通 " 和 " 英伟达 "。而且芯片投入大，回报周期长，对现金流要求极高。上半年，地平线期内亏损扩大至 52.33 亿元，但即使亏损扩大，研发投入上的真金白银一点儿也不能少，仅上半年研发费用就为 23 亿元，同比增长 62%。蔚来神玑 NX9031 整个项目周期约四年半，投入产出周期不可谓不长。此外，手机厂商跨界造芯已有前车之鉴：OPPO 在 2023 年砍掉哲库，最直接的原因就是 " 烧钱无底洞 " 与 " 自用规模撑不起摊销 " ——投入百亿，却换不来足以覆盖成本的终端销量，最终只能止损离场。汽车市场也同理，车厂自研芯片大概率只能 " 自产自销 "，即便性能追平高通、英伟达，同行也不会放弃现成供应链转用竞争对手的芯片，最终还是看自家汽车销量规模，但有如此规模的车企能有几家呢？今年芯擎科技创始人、董事兼 CEO 汪凯更是直言，" 未来不管是座舱芯片，还是智驾芯片，都不会超过三家。"舱驾一体化能否成为行业主流？主打座舱芯片企业也好、智驾芯片也好，未来有没有种可能成为一个单芯片？高通则是和德赛西威率先打响舱驾融合第一枪，率先实现行业首个量产在即的单芯片舱驾一体方案。此外，近半年关于 " 舱驾一体化 " 的利好不断涌现。今年 7 月，比亚迪近期引入斑马智行原 CTO 王军负责智能座舱研发，并宣布将推出 "One-Board" 舱驾一体产品。智能驾驶车圈近日又抛出重磅消息，地平线将推出新一代产品。这是一款面向整车智能的舱驾一体芯片，计划于 2026 年发布，并在明年内实现量产。" 舱驾一体化 " 正在成为新技术趋势。从行业来看，支持舱驾融合的芯片方案已分化为三大阵地：一是 高通 SA8775 及其合作平台，主打中端车型规模化落地；二是英伟达 Thor，面向高阶自动驾驶与集中式架构，提供高级算力；三是 黑芝麻武当 C1296、芯驰 X9CC、芯擎 " 龍鷹一号 " 等国产芯片，以本土化供应和成本优势切入不同价位车型。目前来看，高通 8775 成为了单芯片方案的主要选择之一。公开消息来讲，德赛西威、车联天下、中科创达、卓驭科技等均采用的该芯片平台。高通表示第二代则是在明年要量产的 8397/8797。目前已经有零跑、理想、蔚来、岚图、极氪等车企宣布明年确定使用。高通在舱驾一体化上实现技术跑通，对行业可能会产生不小的影响。最主要的就是降低成本。舱驾一体通过将座舱域与智驾域集成于同一高算力平台，舱驾一体化大幅减少硬件物料、线束和接口数量，降低了开发、制造和维护成本。同时，算力和传感器资源实现复用，显著提升整体资源利用率。此前亿咖通表示，称其舱驾一体方案可以让整车线束减少 5%，研发成本降低 15%，BOM 成本降低 20%。在如今智驾平权的行业背景下，此举无疑是锦上添花。舱驾一体目前主要瞄准的是中低端的智驾市场，对希望标配基础智驾功能、同时兼顾智能座舱体验的车企来说，舱驾一体芯片是个不错选择。尤其是在 10 万— 20 万车型的中低端市场，价格战频发，成本压力更大，L2 级智能驾驶是主流需求。由于功能复杂度与安全门槛相对可控，" 舱驾一体 " 方案通过硬件共享和架构简化，正成为推动 L2 智驾快速普及的重要路径。如果高通量产后反馈不错，有可能会对英伟达与国产智驾芯片造成不小的挑战。高通此前只是在智能座舱芯片上占据绝对主导地位，如今能够实现智驾与座舱 SOC 融合，这意味着攻略至英伟达的腹地。以地平线为主的国产芯片势力虽然正在向高端迈进，但中低端依然是基本盘，将可能面临高通的带来的压力。不过，舱驾一体化只是一个新的趋势，并非是智能驾驶的最终解决方案。虽然能够降低硬件成本，但是对软件部分的要求太高了。而且系统综合起来产生的系统可靠性也可能出现大的问题。同时智驾任务（如紧急避让）要在微秒级回令，而座舱应用（动画、音频）慢到毫秒级也无妨，当二者共用同一 SOC 时，座舱侧的高负载图形作业可能抢走算力与内存带宽，把智驾线程挤到后台，结果就是让救命指令晚到几个毫秒，安全窗口受到影响。这条路没那么容易走。无论是对软件部分要求，还是后期市场反馈，都要走一步看一步。