2025-2030年中國智駕芯片行業國產替代戰略與投資格局前瞻
前言
全球汽車產業正經歷百年未有之變局，智能化與電動化成為核心驅動力。作為汽車“大腦”的智能駕駛芯片，其技術迭代與產業生態重構深刻影響著行業格局。中國憑借政策扶持、市場需求及技術突破，已成為全球智駕芯片競爭的關鍵戰場。
一、宏觀環境分析：政策、市場與產業的三重驅動
(一)政策紅利釋放明確方向
國家層面將智能網聯汽車納入戰略新興產業，出臺《智能網聯汽車技術路線圖》《新能源汽車產業發展規劃(2021-2035年)》等文件，明確2025年L2級輔助駕駛滲透率超50%、2030年L3級以上自動駕駛規模化應用的目標。工信部通過《國家汽車芯片標準體系建設指南》推動標準制定，計劃2025年發布30項以上車規級芯片標準，2030年覆蓋70項，為行業規范化發展奠定基礎。地方政府同步跟進，如北京、上海等地設立智能駕駛示范區，提供測試牌照與數據開放支持。
(二)市場需求催生萬億空間
根據中研普華研究院《2025-2030年中國智駕芯片行業全景調研與未來發展趨勢預測報告》顯示：中國汽車市場年銷量穩定在2500萬輛以上，其中新能源汽車滲透率突破45%。消費者對安全、便捷出行的需求升級，推動ADAS功能從高端車型向中低端普及。據行業預測，2030年智能駕駛芯片市場規模將突破千億元，占全球份額的30%以上。商用車領域，港口、礦山等封閉場景的L4級自動駕駛商業化加速，進一步拓展需求邊界。
(三)產業鏈自主可控需求迫切
全球芯片短缺危機暴露供應鏈風險，中國汽車芯片國產化率不足10%，高端智駕芯片90%依賴進口。在此背景下，車企通過自研、投資或合資布局芯片領域：上汽與英飛凌合資生產IGBT，吉利旗下億咖通聯合ARM中國推出7nm車規級SoC“龍鷹一號”;比亞迪全棧自研智駕芯片，實現從算法到硬件的垂直整合。政策與市場的雙重壓力下，產業鏈自主可控成為企業生存的關鍵。
(一)芯片架構向異構集成演進
傳統分布式ECU架構難以滿足高階自動駕駛的算力與實時性需求，域控制器架構成為主流。SoC芯片通過集成CPU、GPU、NPU、ISP等模塊，實現感知、決策、控制的單芯片解決方案。例如，地平線征程5芯片采用BPU貝葉斯架構，算力達128TOPS，功耗僅30W;華為昇騰610芯片通過達芬奇架構，支持多模態感知與決策融合。異構集成技術不僅提升算力效率，還降低系統復雜度與成本。
(二)算法與芯片協同優化成核心壁壘
AI算法的迭代推動芯片設計范式轉變。Transformer模型在視覺感知中的應用，要求芯片支持動態稀疏計算;BEV(鳥瞰視角)算法的普及，需芯片具備高帶寬內存訪問能力。領先企業通過“算法定義芯片”實現差異化競爭：特斯拉FSD芯片針對視覺算法優化內存子系統，地平線“天工”架構支持算法的在線升級與動態調整。
(三)車規級認證與功能安全要求提升
車規級芯片需通過AEC-Q100可靠性測試與ISO 26262功能安全認證，ASIL-D級芯片的開發周期長達3-5年，投入超10億元。本土企業通過與TÜV、SGS等機構合作，構建從設計到量產的全流程合規體系。黑芝麻智能的華山二號A1000芯片成為國內首款通過ASIL-B認證的高算力智駕芯片，標志著技術能力的突破。
(一)供給端：本土企業突破高端市場
全球智駕芯片市場呈現“國際巨頭主導，本土企業追趕”的格局。英偉達Orin、高通Ride平臺憑借高性能占據高端市場，但地平線、黑芝麻、華為等本土企業通過差異化策略實現突圍：
中低算力市場：地平線征程3芯片以5TOPS算力滿足L2級需求，已搭載于長安、理想等車型;
高算力市場：華為昇騰610算力達200TOPS，支持城市NOA功能，與極狐、阿維塔合作落地;
全棧解決方案：黑芝麻智能提供“芯片+算法+工具鏈”的完整方案，降低車企開發門檻。
(二)需求端：場景分化驅動產品迭代
智能駕駛需求呈現“乘用車高端化、商用車專用化、特種場景定制化”趨勢：
乘用車：L2+級行泊一體方案成為主流，單SoC方案(如芯馳科技X9U)通過集成視覺與泊車功能，降低系統成本30%;
商用車：港口、礦山等場景對L4級自動駕駛的需求明確，要求芯片具備高可靠性(MTBF超10萬小時)與低功耗(<5W);
特種場景：低速無人配送車、環衛車等對芯片尺寸與成本敏感，推動ASIC定制化芯片發展。
(一)艙駕融合與中央計算架構普及
為降低成本與提升效率，車企推動智能座艙與智駕芯片的融合。高通Snapdragon Ride Flex架構、華為CCAR平臺通過單芯片支持艙駕一體，實現算力共享與功能協同。預計2027年，艙駕融合芯片在新車型中的滲透率將超40%。
(二)開放生態與工具鏈競爭升級
芯片企業的競爭從硬件延伸至軟件生態。英偉達DriveWorks、地平線天工開物、華為MDK等開發平臺，通過提供預訓練模型、仿真工具與調試接口，降低算法開發門檻。車企更傾向選擇生態開放、工具鏈完善的合作伙伴，以加速產品上市周期。
(三)全球化布局與地緣風險對沖
中美科技競爭加劇，芯片企業需構建“國內大循環為主體，國際國內雙循環”的供應鏈體系。本土企業通過在東南亞設廠、與歐洲車企合作等方式規避地緣風險;國際巨頭則加大在中國市場的投入，如Mobileye與吉利合作落地REM高精地圖眾包方案。
(一)技術方向：算力效率與功能安全并重
投資應關注具備自主IP核、異構集成能力與車規級認證經驗的企業。存算一體架構(如后摩智能)、3D封裝技術(如長電科技)可提升算力密度與能效比，是下一代芯片的關鍵突破口。
(二)場景落地：商用車與特種場景優先
商用車自動駕駛商業化路徑清晰，投資回報周期短。建議關注礦山、港口、物流等場景的芯片供應商，如踏歌智行、主線科技等企業的合作方。低速無人車領域，ASIC芯片定制化需求旺盛，初創企業如寒武紀行歌具有發展潛力。
(三)生態合作：構建全棧能力壁壘
車企與芯片企業的合作從單一采購轉向聯合研發。投資可關注具備“芯片+算法+數據”全棧能力的企業，如小馬智行與英偉達合作開發自動駕駛計算平臺，或縱目科技與芯馳科技共建行泊一體生態。
如需了解更多智駕芯片行業報告的具體情況分析，可以點擊查看中研普華產業研究院的《2025-2030年中國智駕芯片行業全景調研與未來發展趨勢預測報告》。
研究院服務號
中研網訂閱號