近期，网上传出小米SU 7的整车成本和主控板拆解，其自动驾驶和智能座舱主控分别使用DRIVE Orin X、高通骁龙8295芯片，可以说是高端芯片。

实际上，单就自动驾驶主控芯片来说，还有许多选择，对于L2+驾驶，目前大多数整车厂都采用多SoC解决方案，例如特斯拉的2颗FSD芯片，荣威RX5上的3颗地平线J3芯片，博越L和领克09使用地平线J3+TDA4，蔚来ET7和小鹏G9/P7i使用双NVIDIA Orin芯片。Mobileye的产品在入门级L2中比较常见，而且在短期内，TI TDA4L（5TOPS）等产品在L2领域对Mobileye构成了挑战。

图注：主要自动驾驶主控芯片（不完全统计）

整车厂和Tier 1的产品部署的一个方向是轻量级、高性价比的“舱行泊一体化”，这种复杂的嵌入式系统设计对算法模型、芯片算力调用（时分复用）、SoC的计算效率以及SoC和域控制材料的成本提出更高要求，因此在主控芯片的选择上需要量体裁衣。下面仅讲述自动驾驶主控芯片领域的主要芯片/平台，包括NVIDIA与竞争对手的产品应用和特点。

NVIDIA DRIVE：产品策略灵活，生态健全

NVIDIA DRIVE是专为自动驾驶行业打造的端到端平台，为软件定义的自动驾驶汽车提供全面的基础架构支持，整合人工智能基础架构、自动驾驶硬件和软件，涵盖L2级ADAS到L5级完全自动驾驶功能的开发需求。

NVIDIA DRIVE平台包含一系列计算芯片，其中，NVIDIA Orin单芯片提供的算力高，具有高度可靠性和冗余设计，成为目前市场上受瞩目的高性能自动驾驶芯片之一。Orin的升级版Thro已经发布，以最新的计算技术，加速智能汽车技术在行业内的部署，赋能汽车制造商的2025年车型。

图注：使用软件和自动驾驶技术驾驶汽车（图源：NVIDIA）

NVIDIA在自动驾驶领域的优势是拥有强大的CUDA编程环境、TensorRT加速库以及Drive AGX软件栈，能够为开发者提供全面的解决方案，包括深度学习模型训练和部署，以及高度复杂的自动驾驶算法实现。

NVIDIA的用户群比较多，诸如梅赛德斯、捷豹、路虎高端品牌汽车的L4和L5自动驾驶常见其产品。此外，NVIDIA还采取与处理器厂商合作的战略，例如，与联发科的合作中，即使产品/服务以联发科品牌作为联发科品牌销售，但内部有NVIDIA的芯片。这种在自驾价值链上有广泛的布局，使其与OEM、其他合作伙伴有很大的灵活性。

图注：NVIDIA DRIVE生态包含汽车制造商、Tier 1、智能工厂、软件、仿真、传感器模块、云计算

由于用户、合作伙伴网络不断增长，需要通用可编程架构，但能够在相同的CUDA、API和张量架构（tensor architecture）上工作并跨代兼容，提高和增强旧软件的性能。

NVIDIA认为，全自动驾驶汽车至少还需要15年的时间，即便是现在，汽车智能化的重点是，汽车内部已经包含不同的计算机网络，这些计算机网络之间经常难以通信，NVIDIA产品可以将这一切结合在一起。

NVIDIA在中国市场有较强影响力，其战略是提供模块化解决方案，中小规模的客户可以选择他们负担得起的模块，并继续与其他供应商合作。

NVIDIA对NVIDIA DRIVE平台进行了大量投资，并希望利用他们在数据中心、Omniverse和高性能计算方面的优势，增加产品使用数量，这与高通等其他竞争对手不同，高通不太关注低于L2自动驾驶市场，而Mobileye的产品比较封闭。

高通Ride：主打高集成和低成本

高通最大优势是其在智能手机积累的经验，特别是从2G到5G中的基带技术是汽车从L1转向L5的关键组成部分，高通可以复用和管理不同的系统、软件堆栈和供应商。

传统燃油的智能化需要新的平台，为此，高通公司在SoC、无线连接和服务方面提供高度集成的产品，降低汽车制造商开发高级功能的难度。据悉，高通将在未来六个季度推出150个项目，每个项目都需要与汽车合作伙伴密切合作，从设计到产品落地需要18到30个月。

图注：高通骁龙Ride平台芯片（图源：高通）

高通在自动驾驶方面的产品是骁龙Ride芯片，其第二代Ride芯片SA8650是完全针对自动驾驶而设计。据悉，高通、中科创达和立讯精密合资成立的畅行智驾，预计2024年即可量产上车。此外，高通的中央计算平台芯片Ride Flex第一个产品是SA8775，国内多称其为舱驾一体，已有不少企业在开发中，预计2024年底量产上车。

就业务持续性来看，高通比较合理的商业模式是通过销售可扩展的硬件，实现50%-60%的功能，并能够在后期添加软件，满足不断提升的合规要求。此外，客户也可以在同一个平台上做出功能的增减。特别是在产品周期的后期阶段，软件和平台收入是一个长期战略，因为平台寿命要长得多，具有更多价值，而不是通过销售芯片产生价值。

追加销售（Upselling）或许是高通在自动驾驶领域营收的关键，10-20年以SaaS或PaaS业务方式持续追加销售额。随着时间的流逝，汽车制造商将拥有自己的收入来源，高通或将在“追加销售”中占有更大份额。

Mobileye EyeQ：侧重L2级自动驾驶并采用“黑盒模式”

Mobileye大部分销售额来自EyeQ芯片。从ADAS到完全自动驾驶的渐进式转变过程中，Mobileye认为，完全自动驾驶至少还需要25年的时间，至少要到2050年才能大规模实现。因此，其业务重点还放在了Robotaxis（运用先进自动驾驶技术来提供运输服务的共享出行解决方案）上，目前Robotaxis部署规模甚至比最先进的自动驾驶汽车还要大。L3还没有到大规模合法上路的阶段，Mobileye侧重于L2的方案具有成本效益。Mobileye的成功在于其为厂商提供算法+芯片的软硬结合一站式自动驾驶解决方案的模式，但是这种模式也被业界称为“黑盒模式”，汽车制造商在使用的时候往往缺乏主导性。

图注：Mobileye的产品

华为Ascend：已经在许多车型上量产

华为在自动驾驶上的平台是MDC（Mobile Data Center），包含标准化的系列硬件产品、自动驾驶操作系统AOS、VOS及MDC Core、配套工具链及车路云协同服务，支持组件服务化、接口标准化、开发工具化，满足车规级安全要求。已在问界M5和M7、阿维达11、极狐阿尔法S Hi版落地量产。平台使用主控芯片为Ascend系列，针对自动驾驶场景的是Ascend AutoDrive芯片。以MDC 610为例，其主控芯片组合采用一颗Ascend 610+一颗英飞凌TC397。AI算力为200Tops(int8)，ARM CORE的整型算力为220K DMIPs。

图注：自动驾驶SoC芯片性能对比（图源：华为）

地平线征程系列：具备多种不同合作模式的匹配能力

地平线面向智能驾驶的产品代号为“征程”，公开资料显示，2019、2020、2021年分别发布征程2、征程3、征程5芯片。征程5是地平线第三代车规级产品，基于地平线BPU®贝叶斯架构设计，可提供高达128TOPS算力。适用于最先进图像感知算法加速，还可支持激光雷达、毫米波雷达等多传感器融合。支持预测规划以及H.265/JPEG实时编解码，是面向高级别自动驾驶及智能座舱量产的理想选择。

图注：纳什架构是地平线继贝叶斯架构之后的迭代产物

资料显示，地平面目前合作的车企包括长安、广汽、上汽、长城、奇瑞、江淮、荣威、红旗、比亚迪、自游家、智己、理想、哪吒、岚图等。针对智驾行业的多元格局，地平线提供多样化合作模式，满足不同客户需求，核心产品为智驾芯片，同时围绕芯片提供软件方案的支持，因此具备多种不同合作模式的匹配能力，包括Tier1合作、ODM合作、传感器合作，软件商合作，以及Maas/Taas合作等。

小结

NVIDIA凭借其NVIDIA DRIVE系列芯片，尤其是Orin芯片，在自动驾驶芯片市场占据了显著地位。Orin因其强大的算力、卓越的能效比和完整的软件栈支持，被众多汽车制造商选为高级自动驾驶解决方案的核心组件。

高通骁龙Ride平台产品提供可扩展的高性能计算能力，强调高效节能，适用于不同级别的自动驾驶和智能座舱应用。

Mobileye在被英特尔收购之后继续推动EyeQ系列芯片的发展，EyeQ5等芯片专为自动驾驶场景设计，尤其擅长视觉处理和深度学习算法，而且Mobileye在低等级ADAS市场占有领先地位。

华为则依托自身强大的研发能力，推出了面向自动驾驶的芯片产品，结合华为云服务和全栈解决方案，力求在中国乃至全球市场占有一席之地。此外，地平线和黑芝麻智能作为中国自动驾驶芯片领域的领军企业，均在技术研发、市场拓展和资本运作等方面取得了实质性的成果，积极推动了国产自动驾驶芯片产业的发展与壮大。

各家芯片供应商都在追求更高的算力、更低的功耗以及更完善的软件生态系统，以适应自动驾驶技术不断升级的需求。多数公司都采取了提供全栈解决方案的方式，除了硬件芯片之外，还包含了相应的软件开发工具包、算法支持和服务体系。