1 特斯拉（TESLA）:從硬到軟的全棧自研，打造“算 力+算法+數據”的競爭壁壘

從 Mobileye 到英偉達，最終走向 FSD 自研芯片

特斯拉于 2014年推出自動駕駛輔助系統 Autopilot 1.0，特斯拉掌握核心數據、 AI 算法以及主控芯片，從硬到軟的全棧自研，這也成為了特斯拉最核心的競爭 壁。特斯拉成立于 2003 年，并于 2010 年在納斯達克上市。2008 年至 2020 年特斯拉共發布 Model S、Model X、Model 3、Model Y 四款量產車型。特斯拉于 2013 年開始自動駕駛輔助系統的研發，并于 2014年特斯拉推出自動駕駛 輔助系統 Autopilot 1.0，此后經歷四次升級，并在 2019 年在 HW 3.0 平臺上推出了自研的 FSD（Full Self-Driving Computer）主控芯片。

特斯拉從 Mobileye 到英偉達，最終走向 FSD 自研芯片。特斯拉從 2014 年推 出 HW 1.0 開始，特斯拉 Autopilot 系統共經歷了 4 次大的硬件版本更新。在 2014 年-2016 年的 HW 1.0 時代，特斯拉完全基于 1 顆 Mobileye EyeQ3 和 1 顆 NVIDIA Tegra 3，算法也完全由第三方供應商 Mobileye 提供，2016 年特斯拉 逐漸不滿于 Mobileye 進程緩慢以及相關安全事故，并在 2016 年的 HW 2.0 版本上，特斯拉切換到了由 1 顆 NVIDIA Parker SoC 和 1 顆 NVIDIA Pascal GPU 組成的 NVIDIA DRIVE PX 2 計算平臺，而在 2017 年的 HW 2.5 版本升級過程 中，將 NVIDIA Drive PX 2 升級為 NVIDIA Drive PX 2+，新增了一個 NVIDIA Parker SoC，獲得了 80%左右的運算性能提升。

特斯拉即將發布 HW 4.0 平臺，基于三星 7nm 工藝的 FSD 自研芯片，其性能將是 HW 3.0 的三倍。由于英偉達的高能耗，2017 年起，馬斯克決定開始自研 主控芯片，尤其是主控芯片中的神經網絡算法和 AI 處理單元全部由特斯拉自主 完成。在 2019 年 4 月份，特斯拉在 Autopilot HW 3.0 平臺上成功推出自研的 FSD 主控芯片，實現了自動駕駛芯片+神經網絡算法的垂直整合。特斯拉計劃 將在不久的未來 HW 4.0 版本，基于三星 7nm 工藝的全新 FSD 自研芯片，其 性能將是 HW 3.0 的三倍。

特斯拉 FSD 芯片是以 NPU（ASIC）為計算核心，采用“CPU+GPU+ASIC” 的技術路線，FSD 主要有三個模塊 CPU、GPU 和 NPU。特斯拉于 2019 年推 出自研的 FSD 芯片，并在其 Model S、Model X、Model 3 上批量交付 FSD 芯 片。該芯片采用三星 14nm FinFET 工藝制造，面積為 260 平方毫米，封裝了 大約 60 億個晶體管。（1）CPU：Cortex-A72 架構，共三組、每組 4 個核，一 共有 12 核、最高運行頻率 2.2GHz，CPU 主要處理通用的計算和任務；（2） GPU：最高工作頻率為 1 GHz 的 GPU，最高計算能力為 600 GFLPS；（3） NPU：2 個 Neural Processing Unit（NPU），每個 NPU 可以執行 8 位整數計 算，運行頻率為 2GHz，單個 NPU 算力 36.86 TOPS，2 個 NPU 的總算力為 73.73 TOPS。從面積來看，NPU 面積占比最大，NPU 主要用于運行深度神經 網絡，GPU 主要用于運行深度神經網絡的 post processing，處理深度神經網絡 的部分合計占據了芯片 70%的面積。

特斯拉 HW 3.0 采用完整的雙系統冗余。特斯拉 HW 3.0 的主板上共搭載了兩 塊的自研芯片，雙芯片的目的是作為安全冗余，互相對照，每塊芯片可以獨立 運算。每塊芯片周圍有四塊鎂光 DRAM 內存，每塊芯片分別配有一塊東芝閃存 芯片，用于承載操作系統和深度學習模型，主板的右側是視頻輸出接口，左側 是電源接口和其他另外的輸入/輸出接口。此外，特斯拉還設計了冗余的電源、 重疊的攝像機視野部分、各種向后兼容的連接器和接口。特斯拉 HW 3.0 采用 完整的雙系統冗余，在任何一個功能區域發生損壞時，整個系統依舊可以正常 工作，確保車輛能安全行駛。HW 3.0 的性能比上一代 HW 2.5 提高了 21 倍， 而功耗降低 25%，能效比 2 TOPS/W。

伴隨自動駕駛功能不斷升級，FSD 軟件收費價格持續攀升

特斯拉 FSD 開通價格不斷攀升，海外已漲價至 1.2 萬美元。特斯拉 FSD 具有 一次性支付和訂閱兩種購買方式。特斯拉自 2015 年開通 AP 系統，價格為 2500 美元/套，后上調至 5000 美元/套；在 2019 年 3 月前，用戶可以在 5000 美元 的 EAP（Enhanced Autopilot）包之外，額外支付 3000 美元獲得 FSD（此時 并不包含任何功能）；19 年 4 月，特斯拉取消 EAP，將 EAP 功能移到 FSD 中， FSD 漲價到 6000 美元/套，用戶可免費獲得 Basic Autopilot（BAP）功能；19 年 8 月發布智能召喚功能，漲價到 7000 美元/套；20 年 8 月，特斯拉獲得將人 工智能更高層次應用的批準文件，再次漲價到 8000 美元/套；20 年 10 月，特 斯拉推出 FSD Beta 版本，配備城市道路完全自動駕駛測試功能，價格上調至 10000 美元/套；2022 年 1 月，特斯拉 FSD 再次漲價至 1.2 萬美元。在國內市 場，特斯拉 FSD 只漲過一次價格，從 5.6 萬漲到 6.4 萬元。在訂閱服務方面， 2021 年 7 月特斯拉推出 FSD 訂閱包，EAP 車主 99 美元/月，未開通 EAP 的 BAP 車主 199 美元/月。

特斯拉 FSD 在全球的整體開通率約為 11%，其中北美地區比例最高。根據 Troyteslike 數據顯示，受到低價的 Model 3 及 Model Y 高速放量，以及 FSD 不斷漲價的影響，特斯拉 FSD 在全球的整體開通率持續下滑，截至 2021Q2 結 束，特斯拉 FSD 的整體開通率約為 11%。預計特斯拉 FSD 在全球的累計開通 數量近 36 萬套（北美超過 26 萬套，歐洲接近 9 萬套，亞太地區僅 5700 套）， 平均選裝價格為 6 千美元，其總銷售額超過 210 億美元。特斯拉 FSD 在亞洲 地區銷量持續攀升，但是 FSD 開通率整體偏低。以北美地區為例，Model S/X 的 FSD 選裝率在 61%，Model Y 的選裝率在 20%，Model 3 的選裝率在 20%。

推出 Dojo 超算平臺，打造感知自主進化的閉環學習系統

特斯拉依托龐大客戶群來收集自動駕駛數據，從而實現對深度學習系統的模型 訓練。與一般的汽車廠商和科技公司不同，特斯拉的自動駕駛不是依靠內部測 試獲取自動駕駛的數據，而是通過其龐大的客戶群和裝載傳感器的特斯拉車輛 上收集數據，并進行功能升級。即使沒有激活，AP 系統仍可以收集有關其環境 和潛在自動駕駛行為的數據，以饋送特斯拉的神經網絡。該數據收集方法通常 被稱為影子模式（Shadow mode），即 AP 系統在車輛的后臺運行而無法在駕 駛中進行任何輸入。

特斯拉自 2015 年 10 月開始開通 AP 系統，隨著車輛數量的不斷增加，累計的 自動駕駛數據也在呈現指數級增長。根據 Lexfridman 預測數據顯示，到 2020 年 Q1，特斯拉已經擁有近 99 萬臺搭載 AP 系統的車輛不斷回傳數據，其中搭 載 HW 2.0/3.0 的車輛有超過 82 萬臺，以用戶平均每天駕駛約一個小時計算（每 輛車 8 個攝像頭），車隊每月大約會產生 1.968 億個小時的視頻。預計到 2020年底，特斯拉將擁有 51 億英里的駕駛數據，用于自動駕駛的模型訓練。

發布 7nm 工藝 AI 訓練芯片 D1，打造 Dojo 超算訓練平臺。在 2021 年 8 月的 特斯拉 AI Day 上，特斯拉發布了最新的 AI 訓練芯片 D1，D1 芯片采用臺積電 7nm 工藝制造，核心面積達 645 平方毫米，集成了多達 500 億個晶體管，共有 四個 64 位超標量 CPU 核心，擁有多達 354 個訓練節點，特別用于 8×8 乘法， 支持 FP32、BFP64、CFP8、INT16、INT8 等各種數據指令格式，都是 AI 訓 練相關。D1 芯片的 FP32 單精度浮點計算性能達 22.6 TFlops，BF16/CFP8 計 算性能則可達 362 TFlops。為了支撐 AI 訓練的擴展性，D1 芯片的互連帶寬最 高可達 10TB/s，由多達 576 個通道組成，每個通道的帶寬都有 112Gbps，而 熱設計功耗僅為 400W。

Dojo 是一種通過網絡連接的分布式計算機架構，它具有高帶寬、低延時等特點， 將會使人工智能擁有更高速的學習能力，從而使 Autopilot 更加強大。Dojo 超級 平臺的內核是 D1 芯片，25 個 D1 芯片組建成一個“訓練瓦”（Training tile）， 組成 36 TB/s 的帶寬和 9 Peta FLOPS（9 千萬億次）算力。未來，Dojo 還可 以組合成為全球最強算力的超級計算機集群。

特斯拉不斷打造基于數據驅動的算法閉環迭代系統。特斯拉將把針對自監督學 習技術的研發放到絕對的優先級（注：這里的自監督學習就是無監督學習）。 算法的迭代優化離不開基于大數據的訓練，特斯拉依托海量的客戶群獲得優質 的自動駕駛數據，利用 Dojo 超算平臺，實現對視頻進行無監督的大規模訓練。當前 Autopilot 正以 2.5D（即 2D 圖像+內容標注）方式進行訓練迭代，特斯拉 利用 Dojo 超算平臺升級 Autopilot 的工作方式，使其可以在 4D（3D+時間維度） 環境下運行。（報告來源：未來智庫）

2 英偉達（NVIDIA）：打造全棧式工具鏈，持續領先高階自動駕駛

Drive 系列平臺持續迭代，賦能自動駕駛生態

英偉達自 2015 年推出 NVIDIA Drive 系列平臺，賦能自動駕駛生態。英偉達自 2015 年開始推出面向座艙的 DRIVE CX 和面向駕駛的 DRIVE PX，此后先后推 出 DRIVE PX2、Drive PX Xavier、DRIVE PX Pegasus、DRIVE AGX Orin 等 多個自動駕駛平臺，而在 SoC 芯片方面，從 Parker、Xavier、Orin 到最新發布 的 Atlan。

（1） DRIVE PX：

英偉達在 CES 2015 上推出了基于英偉達 Maxwell GPU 架構的第一代平臺：搭 載 1 顆 Tegra X1 的 DRIVE CX，主要面向數字座艙，以及搭載 2 顆 Tegra X1 的 DRIVE PX，主要面向自動駕駛；

（2） DRIVE PX2：

英偉達在 CES 2016 推出了基于英偉達 Pascal GPU 架構的第二代平臺 DRIVE PX 2，主要由 Tegra X2（Parker）和 Pascal GPU 組成，PX2 有多個版本，主 要可以分為單芯片版的 AutoCruise、雙芯片版的 AutoChauffeur 以及四芯片版 的 Fully Autonomous Driving。特斯拉自 2016 年 HW 2.0 開始搭載英偉達的定 制版 DRIVE PX2 AutoCruise 版本，并在 2017 年的 HW 2.5 上升級為 2 顆 Tegra X2（Parker）；

（3） Drive PX Xavier：

英偉達在 CES 2017 上推出了 Xavier AI Car Supercomputer，并在 CES 2018 上重新發布命名為 Drive PX Xavier，搭載一顆 30 TOPS 算力的 Tegra Xavier 芯片。Xavier 平臺是 PX2 的小型化高能效版，算力稍有提升的前提下，面積縮 小為 PX2 的一半，功率僅為 PX2 的 1/8 左右。該平臺目前搭載在小鵬 P5 與 P7 車型上。

（4） DRIVE PX Pegasus：

英偉達在 2017 年 10 月推出了 DRIVE PX Pegasus，Pegasus 定位更注重性能 的提升。Pegasus 共有四顆芯片，2 顆 Tegra Xavier 芯片，2 顆單獨的 Turing 架構的 GPU，每顆 Xavier 集成了一顆 8 核 CPU 和一個英偉達 Volta 架構的 GPU，通過增加 CPU 和 GPU，Pegasus 平臺可以實現 320 TOPS 的算力，功 耗 500 W。

（5） DRIVE AGX Orin：

英偉達在中國 GTC 2019 大會上推出了 DRIVE AGX Orin 平臺，該平臺由 2 顆 Orin SoC 芯片和 2 顆 Ampere 架構的 GPU，最高算力達到 2000 TOPS，功耗 800 W。

憑借 GPU 的資源稟賦，持續領先自動駕駛

英偉達采用“CPU+GPU+ASIC”的技術路線。英偉達 Xavier 的芯片架構主要 有 4 個模塊：CPU、GPU、Deep Learning Accelerator（DLA）和 Programmable Vision Accelerator（PVA）。其中 GPU 作為深度學習應用的首選，面積占比最 大，CPU 的面積其次，最小的部分是 DLA 與 PVA 是兩個專用 ASIC，DLA 用于推理 ，PVA 用于加速傳統視覺算法。

單顆 Orin SoC 可實現 254 TOPS 算力，功耗低于 55W，可支持單片或多片協 同方案，實現算力擴展。Orin SoC 芯片集成了 Arm Hercules CPU 內核、新一 代架構 Ampere 的 GPU 、全新深度學習加速器（DLA）和計算機視覺加速器 （PVA），可實現每秒 254 TOPS 運算性能，相比上一代 Xavier 系統級芯片運 算性能提升了 7 倍。在運算性能提升巨大的情況下，Orin 的功耗低于 55 W。 Orin 可以覆蓋 10 TOPS 到 254 TOPS 的算力需求、可以為終端用戶提供可升 級的方案支持單片或多片 Orin 協同的解決方案，無限擴展算力。

Orin 所集成的 GPU 擁有 2048 個 CUDA Core 和 64 個 Tensor Core。Orin 內 部集成了 Ampere 架構 GPU，該 GPU 擁有 2 個 GPC（Graphics Processing Clusters，圖形處理簇），每個 GPC 包含 4 個 TPC（Texture Processing Clusters， 紋理處理簇），每個 TPC 包含 2 個 SM（Streaming Multiprocesor，流處理器）， 每個 SM 下包含包含 128 個 CUDA Core，合計 2048 個 CUDA Core，算力為 4096 GFLOPS。此外，還包括 64 個 Tensor Core（張量核），Tensor Core 是 專為執行張量或矩陣運算而設計的專用執行單元，稀疏 INT8 模型下算力達 131 TOPS，或者密集 INT8 下 54 TOPS。

而且它也逐漸變成一輛汽車的重要組成部分，以車聯網系統來舉例，車聯網系統是汽車智能化發展的一部分，目前市面上的車聯網系統主要是集中了人與車的交互，也逐漸在實現著著車與車、車與環境的數據交互。51進口車引進的全新20。

蔚來 ET7 成為 Orin 系列的首發量產車，NIO Adam 超算平臺搭載四顆 Orin 芯 片，單車算力打造 1016 TOPS。蔚來 NIO Adam 超算平臺，配備四顆 Orin 芯 片，Adam 擁有 48 個 CPU 內核，256 個矩陣運算單元，8096 個浮點運算單元， 共計 680 億個晶體管，總算力高達 1016 TOPS。Adam 平臺集成了安全自主運 行所需的冗余和多樣性，在 4 顆 Orin SoC 中，前兩顆 Orin SoC 負責處理車輛 傳感器每秒產生的高達 8G 的數據量，第三顆 Orin SoC 作為后備，以確保系統 能夠在任何情況下安全運行，第四顆 Orin SoC 可進行本地的模型訓練，進一步 提升車輛自身的學習能力，并基于用戶偏好提供個性化駕駛體驗。蔚來 ET7 將 作為 NVIDIA DRIVE Orin 系列的首發量產車于 2022 年 3 月開始交付，同樣搭 載 NIO Adam 超算平臺的蔚來 ET5 將于 2022 年 9 月開始交付。

英偉達發布 Atlan SoC 芯片平臺，首次集成 DPU，單顆芯片算力超過 1000 TOPS。在 2021 年 4 月的英偉達春季 GTC 大會，英偉達發布了下一代自動駕 駛芯片 Atlan SoC 芯片平臺。Atlan 可以和 Orin 和 Xavier 平臺的軟件堆棧兼容， Atlan 采用 5nm 制程，單顆算力達到 1000 TOPS，相當于 Orin 的 4 倍。Atlan 平臺采用新型 Arm CPU 內核、新一代的 GPU、最新的 DLA 深度學習加速器、 PVA 計算機視覺加速器、并內置為先進的網絡、存儲和安全服務的 BlueField DPU，網絡速度可達 400Gbps，這也是 DRIVE 平臺首次集成 DPU。Atlan SoC 將于 2023 年向開發者提供樣品，并于 2025 年大規模量產上車。

當前，英偉達在自動駕駛領域遙遙領先，持續獲得大量自動駕駛客戶，英偉達 的客戶大致可以分為三類：造車新勢力、傳統車企、自動駕駛公司。（1）造車 新勢力：蔚來（ET5、ET7）、小鵬（P5、P7、G9）、理想（X01）、威馬（M7）、 上汽智己、R 汽車、FF 等；（2）傳統車企：奔馳、沃爾沃、現代、奧迪、Lotus 等；（3）自動駕駛 Robotruck/Robotaxi 公司：通用 Cruise、亞馬遜 Zoox、 中國的滴滴，沃爾沃商用車、Kodiak、圖森未來、智加科技、AutoX、小馬智 行、文遠知行等。

打造端到端的自動駕駛平臺，創造開放高效的研發生態

（1）應用軟件：DRIVE AV 與 Drive IX 軟件棧

DRIVE AV 軟件棧主要面向自動駕駛域，包括了從規劃、地圖到感知的應用軟 件開發，幫助開發者實現端到端的感知、路徑規劃、地圖構建、決策和控制等 功能的開發；Drive IX 主要面向智能座艙域，集成了視覺、語音和圖形用戶體 驗，包括可視化（盲區可視化、自動駕駛可視化以及駕駛員監控可視化等）、 AI 輔助駕駛（DMS、神經網絡、攝像頭標定等）以及 AI 助手（語音識別、手 勢識別、面容識別等）。

（2）功能軟件（中間件）：Driveworks

DriveWorks 是所有自動駕駛汽車軟件開發的基礎，包含了高階自動駕駛開發所 需要的處理模塊、工具和框架。DriveWorks 是模塊化、開放、易于定制的，方 便開發人員在自己的軟件堆棧中實現深度定制開發。包括 DNN 算法加速庫、 Calibration 標定工具、Drive Core 核心庫（傳感器抽象層、車輛 I/O、圖像處理、 點云處理、DNN 框架等。

（3）系統軟件：DRIVE OS

（4）硬件平臺：DRIVE AGX 平臺

（5）仿真平臺：DRIVE Constellation 與 DRIVE Sim

（6）訓練平臺：NVIDIA DGX

基于高性能的英偉達 DGX AI 服務器，客戶可以進行深度網絡學習的訓練、推 理和數據分析，同時多臺 DGX 構建超級計算機或者人工智能集群，為具有挑 戰性的自動駕駛海量數據進行深度學習網絡模型訓練和建圖提供出色的基礎設 施和靈活可擴展的 AI 計算性能。

3 高通（Qualcomm）：智能座艙一騎絕塵，自動駕駛不斷追趕

打造“數字底盤”，全面布局智能汽車四大領域

高通是作為消費電子霸主，持續布局智能網聯汽車業務。高通（Qualcomm） 公司成立于 1985，高通自 2002 年開始布局汽車業務，早期專注于車載網聯解 決方案，高通于 2014 年推出了第一代座艙平臺驍龍 602A，在 2016 年推出第 二代座艙平 820A，在 2019 年推出第三代座艙平臺 8155，并于 2021 年發布第 四代座艙平臺 8295；在自動駕駛領域，高通于 2019 年發布了 Ride 自動駕駛平臺。高通目前已擁有 25 家以上的頭部車企客戶，公司業務已經覆蓋全球超過 2 億輛的智能網聯汽車，高通在智能汽車領域的版圖不斷擴張。

高通基于車云、座艙、駕駛及車聯四大平臺打造數字底盤。高通在汽車業務領 域志在打造“數字底盤”，主要由四部分組成：驍龍車云平臺（Snapdragon Car-to-Cloud）、驍龍座艙平臺（Snapdragon Cockpit Platform、驍龍駕駛平 臺（Snapdragon Ride Platform）、驍龍車聯平臺（Snapdragon Auto connectivity Platform），打造開放、可定制、可升級、智能互聯的電子底盤，幫助 Tier 1 和 OEM 主機廠提升客戶體驗。

高通汽車業務營收快速增長。FY2021 高通汽車業務營收達到 9.75 億美元，同 比增長 51.40%，高通 19-21 年汽車業務營收分別為 6.40/6.44/9.75 億美元，高 通預計五年后汽車業務營收規模將達到 35 億美元，預計 10 年后汽車業務營收 規模將達到 80 億美元。

智能座艙一騎絕塵，中高端數字座艙呈壟斷地位

高通在智能座艙芯片領域一騎絕塵。從高通 2014 年推出第一代座艙芯片 602A 開始，再到第二代 820A 以及第三代 8155 芯片，市場滲透率持續提升，能夠發 現，近期最初的新車型其座艙幾乎都是搭載了高通 8155 芯片。目前，包括奔 馳、奧迪、保時捷、捷豹路虎、本田、吉利、長城、廣汽、比亞迪、領克、小 鵬、理想智造、威馬汽車在內的國內外領先汽車制造商均已推出或宣布推出搭 載驍龍汽車數字座艙平臺的車型。

高通驍龍 SA8155P 芯片是目前量產車可以選用的性能最強的座艙 SoC 芯片。 高通第三代座艙芯片 SA8155P 平臺是基于臺積電第一代 7nm 工藝打造的 SoC，也是第一款 7nm 工藝打造的車規級數字座艙 SoC，性能上，8155 芯片 是目前量產車可以選用的性能最強的座艙 SoC 芯片，目前全球最大的 25 家車 企已有 20 家采用高通第三代座艙 8155 芯片。8155 平臺屬于多核異構的系統， 性能是原 820 平臺的三倍，該平臺擁有極強的異構計算的能力，包括多核 AI 計算單元、Spectra ISP、Kryo 435 CPU、Hexagon DSP 第六代 Adreno 640 GPU。Hexagon DSP 中增加了向量擴展內核（Hexagon Vector eXtensions， HVX）和張量加速器（Hexagon Tensor Accelerator，HTA），這些專用 AI 計 算模塊能大幅提高芯片的 AI 算力。

高通發布第四代智能座艙 SA8295P 平臺，性能顯著提升。2021 年 7 月，高通發布了第四代座艙平臺的 SA8295P，采用 5nm 制程，采用第六代八核 Kyro 680 CPU 和 Adreno 660 GPU，支持同步處理儀表盤、座艙屏、AR-HUD、后座顯 示屏、電子后視鏡等多屏場景需求，CPU、GPU 等主要計算單元的計算能力較 8155 提升 50%以上，主線能力有超過 100%的提升。

百度旗下集度汽車成為高通 8295 的首發，量產車型預計在 2023 年交付。2021 年 11 月 29 日，集度、百度和高通三方在上海進行了簽約儀式，集度汽車成為 高通 8295 的首發，集度旗下首款汽車機器人預計將于 2023 年量產交付，此外 高通 8295 芯片已經獲得長城、廣汽、通用等車廠的定點，相關車型預計在 2023 年交付。

中科創達在 CES 2022 發布基于高通 SA8295 硬件平臺的全新智能座艙解決方 案。該解決方案充分發揮 SA8295 在算力、圖形、圖像處理等方面的突出性能，打造了包含數字儀表、中控娛樂、副駕娛樂、雙后座娛樂、流媒體后視鏡和抬 頭顯示器的一芯多屏智能座艙域控。公司基于深厚的車載 OS 技術，創新性地 打通座艙和自駕兩大技術域，更好地支持 360°環視和智能泊車功能，基于座 艙域的冗余算力，在實現安全可靠的低速泊車的同時降低了方案成本。

發布 Ride 平臺，收購 Venoeer，持續補強駕駛域

汽車智能化的路徑從單車智能化起步，未來向整車聯網化發展。如同手機，首先是手機自身具備智能化的功能，然后發展到便捷的上網和享受云端的各種服務。汽車聯網后作為平臺潛在市場巨大 車聯網將開拓新盈利模式，在傳統模式下，主要。

高通在 CES 2020 大會上發布了其自動駕駛 Snapdragon Ride 平臺，支持自 動駕駛平臺的開發。高通在 CES 2020 上推出全新自動駕駛平臺高通 Snapdragon Ride，該平臺基于一系列不同的驍龍汽車 SoC 和加速器建立。它采用了可擴展且模塊化的高性能異構多核 CPU、高能效的 AI 與計算機視覺引 擎，以及業界領先的 GPU。同時，該平臺還包括 Snapdragon Ride 安全系統級 芯片（SoC）、Snapdragon Ride 安全加速器和 Snapdragon Ride 自動駕駛軟 件棧（Autonomous Stack）。平臺能夠根據自動駕駛的每個細分市場的需求進 行匹配，并提供業界領先的散熱效率，主要面向三大細分：（1）L1/L2 級 ADAS， 面向具備 AEB、TSR 和 LKA 等駕駛輔助功能的汽車，提供 30 TOPS 的算力； （2）L2+級 ADAS，面向具備 HWA、自動泊車 APA 以及 TJA 功能的汽車，提 供 60~125 TOPS 的算力；（3）L4/L5 級自動駕駛，面向在城市交通環境中的 自動駕駛乘用車、機器人出租車和機器人物流車，可提供 700 TOPS 算力，功 耗為 130W。

Snapdragon Ride 軟件平臺包括：規劃堆棧、定位堆棧、感知融合堆棧、系統 框架、核心軟件開發工具包（SDK）、操作系統和硬件系統。高通推出的專門 面向自動駕駛的軟件棧，是集成在 Snapdragon Ride 平臺中的模塊化可擴展解 決方案，旨在幫助汽車制造商和一級供應商加速開發和創新。該軟件棧通過面 向復雜用例而優化的軟件和應用，助力汽車制造商為日常駕駛帶來更高的安全 性和舒適性，例如自動導航的類人高速公路駕駛，以及提供感知、定位、傳感 器融合和行為規劃等模塊化選項。Snapdragon Ride 平臺的軟件框架支持同時 托管客戶特定的軟件棧組件和 Snapdragon Ride 自動駕駛軟件棧組件。

高通收購維寧爾旗下軟件業務 Arriver，全面補強自動駕駛域。維寧爾 （Veoneer）總部位于瑞典斯德哥爾摩，前身是全球最大的安全氣囊和安全帶 生產商奧托立夫（Autoliv）公司電子事業部，2018 年從奧托立夫拆分出來，維寧爾致力于自動駕駛汽車的高級輔助系統（ADAS）和協作式自動駕駛系統（AD） 領域的研發，擁有雷達系統、ADAS 電子控制單元（ECU）、視覺系統、激光 雷達系統和熱成像等產品。Veoneer 在 2020 年將 ADAS、協作和自動軟件開發 集中在一個部門并命名為 Arriver。

2021 年 10 月 4 日，高通與 SSW Partners 達成最終協議，以 45 億美元（約合 290.03 億元人民幣）收購瑞典汽車技術公司 Veoneer（維寧爾），以全現金方 式交易。根據協議，Veoneer 每股價值 37 美元。交易完成后，SSW Partners 將收購 Veoneer 所有流通股本，并將 Arriver 傳感器和自動駕駛軟件平臺出售給 高通，保留 Veoneer 的 Tier 1 業務。

集成 Arriver 視覺感知軟件棧，推出 Snapdragon Ride Vision 視覺系統。高 通在 CES 2022 上發布了 Snapdragon Ride Vision 視覺系統，該系統擁有全新 的開放、可擴展、模塊化計算機視覺軟件棧，基于 4 納米制程的系統級 SoC 芯 片打造，旨在優化前視和環視攝像頭部署，支持先進駕駛輔助系統（ADAS） 和自動駕駛（AD）。該視覺系統集成了專用高性能 Snapdragon Ride SoC 和 Arriver 下一代視覺感知軟件棧，提供多項計算功能以增強對車輛周圍環境的感 知，支持汽車的規劃與執行并助力實現更安全的駕乘體驗。利用 Ride 平臺軟件 開發套件（SDK），汽車制造商和 Tier 1 可以靈活開發其駕駛策略軟件棧并集 成組件，帶來擴展靈活性，使其能夠集成地圖眾包、駕駛員監測系統（DMS）、 泊車系統、蜂窩車聯網（C-V2X）技術和定位模組，從而支持更優的定制化和 向上集成。Snapdragon Ride 視覺系統預計將于 2024 年量產上市。

（1）通用（GM）：

（2）長城汽車：

長城旗下毫末知行在 CES 2022 上推出基于高通 Ride 平臺的域控制器。毫末 智行成立于 2019 年 11 月，前身是長城汽車的智能駕駛部，毫末智行在兩年的 發展過程中，擁有了全棧自研自動駕駛解決方案和數據智能中心，業務范圍包 括乘用車、無人物流車、智能硬件。毫末智行在 2021 年底的 10 億元 A 輪融資 中，高通創投參與了本輪投資，毫末知行的投后估值超過 10 億美元。在 CES 2022 大會上，毫末智行聯合高通全球算力最高的可量產自動駕駛計算平臺毫末 智行小魔盒 3.0，其平臺單板算力達 360TOPS，可持續升級到 1440TOPS。這 也是高通 5nm 自動駕駛計算平臺的全球首發量產。SA8540P SoC+SA9000 的 組合，支持接入 6 路千兆以太網/12 路 800 萬像素攝像頭/5 路毫米波雷達/3 路 激光雷達，可以做 L1/L2 級別的降級控制，也可以滿足當前 L3 以及后續 L4/L5 等全場景自動駕駛功能的實現。

（3）寶馬集團：

4 Mobileye：ADAS 賽道的先行者，當前市占率第一

ADAS 賽道的先行者，EyeQ 系列累計出貨量過億片

Mobileye 自 1999 年便開始專注于 ADAS 賽道。Mobileye 于 1999 年由以色列 希伯來大學的 Amoon Shashua 教授和 Ziv Aviram 創立，靠視覺算法起家，主 要業務是開發自動駕駛相關的系統和 EyeQ 系列芯片。2007 年，Mobileye 的 EyeQ1 開始在寶馬、通用和沃爾沃等車企量產上車，2008 年發布了 EyeQ2， 尤其在 2014 年推出 EyeQ3 后一舉成名，同時于 2014 年在美國納斯達克上市， 市值高達 80 億美元。在 2017 年由英特爾以 153 億美元收購，從而私有化退市， 成為英特爾旗下自動駕駛業務部門。英特爾計劃在 2022 年中讓 Mobileye 獨立 在美上市。

Mobileye 在 2021 年 Q3 營業收入同比增長 39%，18-20 年營收復合增速 18%。 2021 年 Mobileye 拿到了 30 多家車企的 41 項新訂單，涉及約 5000 萬輛新車 搭載。根據英特爾財報顯示，Mobileye 在 2021 年 Q3 營業收入 3.26 億美元， 同比增長 39%。Mobileye 的營業收入從 2018 年的 6.98 億美元提升到 2020 年 9.67 億美元，復合增速為 17.7%。

首先質量一定要可靠，要有智能駕駛的系統，要有智能座艙，有導航信息的資料庫，方向盤加熱，座椅加熱，自動調節。

從 2007 年至今，Mobileye EyeQ 系列芯片累計出貨量超過 1 億顆。Mobileye 的 EyeQ1 自 2007 年在寶馬、通用和沃爾沃量產上車以來，截至目前，公司 EyeQ 系列芯片已經完成 1 億顆的出貨。Mobileye EyeQ 系列芯片出貨量也在 持續增加，但是增速逐漸放緩，EyeQ 系列芯片銷量從 2018-2021 年分別為 1240 萬、1750 萬、1930 和 2810 萬顆，同比增長率 43%/41%/10%/46%。

產品功耗優勢顯著，算法生態相對封閉

Mobileye EyeQ 系列芯片從 2007 年發布至今，目前一共有五代產品：

(1) EyeQ1：Mobileye 的 EyeQ 系列芯片最初是和意法半導體公司共同開 發，第一代芯片 EyeQ1 從 2004 年開始研發，于 2007 年上市，算力為 0.0044 TOPS，功耗為 2.5W；

(2) EyeQ2：2008 年發布，2010 年上市，最初的兩代產品僅提供 L1 輔助 駕駛功能，EyeQ2 算力為 0.026 TOPS，功耗為 2.5W；

(3) EyeQ3：2013 年發布，2015 年量產上市，基于其自主 ASIC 架構自行 開發，使用了 4 顆 MIPS 核心處理器、4 顆 VMP 芯片，算力為 0.256TOPS，功耗為 2.5W，可以支持 L2 高級輔助駕駛計算需求；

(4) EyeQ4：2015 年發布，2018 年量產上市，采用 28nm 工藝。EyeQ4 使用了 5 顆核心處理器（4 顆 MIPS i-class 核心和 1 顆 MIPS m-class 核心）、6 顆 VMP 芯片、2 顆 MPC 核心和 2 顆 PMA 核心，可以同時 處理 8 部攝像頭產生的圖像數據，EyeQ4 算力為 2.5 TOPS，功耗為 3W；

(5) EyeQ5：2018 年發布，2021 年量產上市，由臺積電代工，采用 7nmFinFET 工藝，EyeQ5 系統采用了雙路 CPU，使用了 8 顆核心處 理器、18 核視覺處理器，算力為 24 TOPS，功耗為 10W。

EyeQ5 采用“CPU+ASIC”架構，功耗極低，但生態相對封閉。EyeQ5 主要 有 4 個模塊：CPU、Computer Vision Processors（CVP），Deep Learning Accelerator（DLA）、Multithreaded Accelerator（MA），其中 CVP 是針對傳 統計算機視覺算法設計的 ASIC 模塊，用專有的 ASIC 來運行這些算法而達到 極低功耗而聞名。但是其算法系統相對封閉，對 OEM 和 Tier 1 來說是黑盒， 他們無法進行二次修改從而差異化自己的算法功能。Mobileye 的算法解決方案 還是以傳統計算機視覺算法為主，深度學習算法為輔，這也直接決定了其以 CVP 為主，DLA 為輔的架構。

發布高算力先進制程芯片，布局高階自動駕駛

Mobileye 在近年的 CES 2022 大會上發布了三款最新的芯片 EyeQ Ultra、 EyeQ6 Light 和 EyeQ6 High。此外，Mobileye 與吉利汽車集團的極氪共同宣 布，將在在 2024 年前推出具有 L4 能力的純電新車，新車基于吉利 SEA 平臺 打造，使用 6 顆 EyeQ 5 芯片，以處理 Mobileye 的駕駛策略及地圖技術的開放 協作模型。同時，新車將，雙方將在軟件技術方面進行有效集成。

EyeQ6 High：面向 L2級自動駕駛，基于7nm 制程打造，算力34 TOPS， EyeQ6 High 具備 8 核、32 線程的 CPU，兩個通用計算加速器和兩個 CNN 加速器。EyeQ6 High 預計 2022 年開始提供樣品，2024 年實現 量產；

EyeQ6 Light：面向 L1-L2 級自動駕駛，基于 7nm 制程打造，算力 5 TOPS。EyeQ6 Light 具備 2 核、8 線程 CPU，1 個通用計算加速器和 1 個 CNN 加速器。為上一代 EyeQ4 的迭代版本，但封裝尺寸為 EyeQ4 的 55%。預計 2023 年實現量產。

5 華為：以 ICT 技術全面賦能汽車智能化

堅定“平臺+生態”戰略，布局五大業務板塊

打造開放共贏的 iDVP 智能汽車數字底座，實現軟硬件分層解耦。在智能汽車 數字架構中，華為提供智能汽車數字平臺的基礎要素 iDVP，i 是智能、D 是數 字、V 是汽車、P 是平臺，包括計算與通信架構 CCA、車載操作系統、多域協 同軟件框架 HAS Core 和完善的整車級工具鏈，構建硬件生態和軟件生態，與 伙伴們聯合定義硬件接口和軟件接口，聯合開發原子化服務，實現軟硬件分層 解耦，幫助車企快速開發跨廠家、跨設備的應用，為用戶帶來持續進化的體驗。 華為積極參與產業聯盟，建立共識，基于自身實踐，貢獻行業標準。

基于華為 MDC 計算平臺，打造開發共贏的智能駕駛生態

華為 MDC 采用 CPU+NPU 路線。以華為 2018 年發布的 MDC 300F 為例，集 成了華為自研的 Host CPU 芯片、AI 芯片、ISP 芯片與 SSD 控制芯片。CPU 芯片：華為自研的鯤鵬 920 處理器，基于 ARM 架構，采用 7nm 工藝，2.0GHz， 最大功耗 55W；NPU 芯片：華為自研的昇騰 310 處理器，基于達芬奇 AI 架構， 可以提供 16TOPS@INT8 的算力，采用 12nm 工藝，最大功耗 8W。

華為 MDC 平臺將硬件接口標準化，基于 SOA 架構，通過標準組件接口實現不同算法組件組合及應用。華為 MDC 平臺支持智能駕駛相關的多種傳感器、執 行器、IVI 或 T-Box 等周邊模塊的接入，支持豐富、靈活可變的主流硬件標準化 接口，如 GMSL、CAN、CAN-FD、Automotive-Ethernet 等，提供廣泛的兼容 性與選擇靈活性。同時，華為 MDC 功能軟件基于 SOA 架構，遵循 AUTOSAR 規范，定義了智能駕駛基本算法組件，能夠實現感知算法組件、融合算法組件、 定位算法組件、決策算法組件、規劃算法組件、控制算法組件的調用框架與組 件之間的軟件接口。上層場景應用可以靈活選擇不同的算法組件組合，實現具 體的場景應用功能。

華為 MDC 產品線逐漸完善，陸續發布 MDC 300F/210/610/810 多款產品，覆 蓋從 L2+~L5 全場景自動駕駛應用。在 2019 年，華為正式推出了 MDC 300F， 算力 64 TOPS，面向商用車場景，華為正式開啟了 MDC 生態建設；2020 年 9 月，在華為智能汽車解決方案生態論壇上，華為發布了 MDC 210 與 MDC 610， 前者算力達 48 TOPS，適用于 L2+自動駕駛，后者算力達 200+ TOPS，適用 于 L3/L4 級別自動駕駛；2021 年，在上海車展上，華為發布了 MDC 810，算 力達到 400+ TOPS；華為計劃在 2022 年發布 MDC 100，進一步豐富 MDC 產 品線。

MDC 工具鏈：包含 AI 算子開發工具 MindStudio、AP 配置工具 MMC、 集成開發環境 MDS、標定診斷工具 MCD 以及可視化調測工具 Mviz， 覆蓋智能駕駛應用的研發、調試、部署及運營全生命周期。通過 MDC 工具鏈可以實現“1 小時安裝、1 天上手、1 周遷移、1 月上車”的“4 個 1”的開發效率；

車云協同開放平臺：云端有極其強大的算力，車云協同是算法快速迭代 的必要和有效的手段，華為在云端提供了數據服務、場景庫服務、訓練 服務、仿真服務等，提升了車端算法的泛化能力，加速了車端和云端的 數據閉環。車云協同開放平臺內有超過 2000 萬標注數據集，超過 20 萬個場景庫，大幅提升算法訓練與仿真效率。

打造萬物互聯的 HarmonyOS 智能座艙生態

華為于 2020 年 8 月 14 日公布了三大鴻蒙車載 OS 系統——鴻蒙座艙操作系統 HOS、智能駕駛操作系統 AOS 和智能車控操作系統 VOS。華為致力于以硬件 模塊化、接口標準化、系統平臺化為目標，圍繞 HarmonyOS 車機操作系統構 建智能座艙生態，目前，華為在 HarmonyOS 操作系統上增量開發了 9 類車載 增強能力、開放 1517 個車載業務 API、13000 多個 HarmonyOS 的 API，并提 供全面開放的工具和技術支持，降低座艙系統的集成與開發難度，幫助伙伴快 速開發和遷移應用，為用戶帶來豐富的人車生活體驗。

智能汽車與一般所說的自動駕駛有所不同，它指的是利用多種傳感器和智能公路技術實現的汽車自動駕駛。智能汽車首先有一套導航信息資料庫，存有全國高速公路、普通公路、城市道路以及各種服務設施(餐飲、旅館、加油站、景點、停車。

華為打造真正智能化、萬物連接的 HarmonyOS 智能座艙生態。華為智能座艙 “一芯多屏”解決方案能夠讓座艙內的液晶儀表、AR-HUD（平視顯示器）、 中央顯示、中央娛樂屏、中控屏、副駕屏等均由同一芯片提供性能支持。華為 圍繞 HarmonyOS 車機操作系統，主要通過三種方式來構建‘應用豐富，體驗 多樣，常用常新’的智能座艙應用生態：（1）針對車域高頻使用的應用，和伙 伴們一起針對基于 HarmonyOS 車域特性能力進行深度適配，打造 HarmonyOS 精品應用；（2）基于華為 1＋8 的全場景生態能力，手機，平板，智慧大屏的 應用可以無縫繼承上車；（3）針對不常用的長尾應用，HarmonyOS 車機操作 系統同時提供手機投屏能力，滿足用戶多樣化的體驗需求。

汽車智能化技術主要包含計算機、現代傳感、信息融合、通訊、人工智能及自動控制等技術。1、智能汽車首先有一套導航信息資料庫，存有全國高速公路、普通公路、城市道路以及各種服務設施(餐飲、旅館、加油站、景點、停車場)的信息資。

6 地平線：實現國產車規級 AI 芯片從 0 到 1 的突破

國產車規級 AI 芯片先行者，芯片累計出貨量超 100 萬顆

地平線擁有眾多汽車產業鏈相關的股東，有助于公司獲得更多主機廠客戶。地 平線在 2021 年 7 月完成了 15 億美元 C7 輪融資，投后估值高達 50 億美元。 在過往的融資中，上汽、廣汽、比亞迪、東風、長城等主機廠參與了地平線的 融資，在汽車產業鏈相關公司還包括寧德時代、韋爾股份、舜宇光學、京東方、 星宇股份等。

自研 AI 加速器 BPU，發揮極致的算力效能

地平線采用“CPU+ASIC”技術路線，自研 AI 加速器 BPU（ASIC）。以地平 線征程 2 芯片為例，采用地平線自研的伯努利 1.0 架構的 BPU（ASIC 芯片）， CPU 采用雙核 ARM Cortex-A53，征程 2 的等效算力超過 4 TOPS，功耗僅為 2W，達到車規級 AEC-Q100 標準，典型算法模型在征程 2 芯片的利用率可高 于 90%。

地平線自主設計研發的人工智能專用計算架構 BPU 已經推出了五種三代 AI 架 構。地平線自主設計研發了人工智能專用計算架構 Brain Processing Unit （BPU），目前已經推出了五種三代 AI 架構：高斯架構、伯努利 1.0 架構（用 于征程 2 芯片）、伯努利 2.0 架構（用于征程 3 芯片）、貝葉斯架構（用于征 程 5 芯片），而在下一代征程 6 芯片將集成第四代 BPU 架構（納什架構）。

軟硬結合，打造“算法+芯片+工具鏈”的自動駕駛生態

地平線以“算法+芯片+工具鏈”為基礎，打造“天工開物”AI 開發平臺。地平 線基于地平線自研 AI 芯片打造的“開工開物”AI 全生命周期開發平臺：包含 模型倉庫（Model Zoo）、AI 芯片工具鏈（AI Toolchain）、AI 應用開發中間件 （AI Express）三大功能模塊。開發者配合地平線 AI 工具鏈，適配主流的訓練 框架 Caffe、MXNet、TensorFlow 和 PyTorch，支持 ONNX ，并提供模型倉庫 ， 加速客戶開發和部署自有算法，提高客戶產品應用開發效率。

AI 芯片工具鏈（AI Toolchain）：量化訓練工具和浮點定點轉換工具，為 地平線芯片開發者提供模型訓練、模型轉換、應用開發和部署等基礎工具；

7 重點公司分析

中科創達：全球領先的智能平臺技術服務提供商

中科創達自 13 年開始進入智能網聯汽車業務，目前已成為全球知名的智能網 聯汽車平臺產品提供商，在全球擁有超過 200 家智能網聯汽車客戶。公司能夠 提供從操作系統開發、核心技術授權到應用定制、自動化測試等一站式、全產 品生命周期的解決方案、廣泛應用于智能座艙、智能駕駛、基于車云一體的 SOA 的整車智能操作系統，已經形成了橫跨智能座艙、智能駕駛、智能交互、智能 網聯和仿真測試等產品矩陣。

德賽西威：汽車電子 Tier 1 龍頭，ADAS 先發優勢顯著

德賽西威出身德系背景，布局智能座艙、智能駕駛和網聯服務三大業務。公司 創立于 1986 年，原為中德合資企業，后成為純中資企業，公司歷史悠久，客 戶群體覆蓋主流歐美系車廠、日系車廠和國內自主品牌車廠。目前公司主要深 耕智能座艙、智能駕駛和網聯服務三大業務板塊。智能座艙為公司核心主營業務，營收占比超過八成，主要提供座艙域控制器、車載信息娛樂系統、駕駛信息顯示系統、車載空調控制器、新興業務顯示模組及系統、液晶儀表等相關產品；在智能駕駛領域，公司主要提供從智能駕駛域控制器、傳感器、全自動泊車系統、360 高清環視系統、DMS 等產品，21 年 H1 營收占比 14%。

以域控制器作為切入點，在 ADAS 領域先發優勢。公司目前在自動駕駛域控制 器已經推出四款產品，其中，IPU01 面向 L1 級別、IPU02 面向 L2 級別，兩款 產品主打高性價比，IPU03 和 IPU04 面向高階自動駕駛，主要高性能。IPU01 適配低速環視、泊車相關功能，算力較低；IPU02 搭載德州儀器芯片 TDA4， 滿足代客泊車、高速巡航等功能，已經量產出貨給吉利、上汽、長城、廣汽、 通用及造車新勢力等多家客戶；IPU03 基于英偉達 Xavier 芯片，具有 30 TOP 算力，可以實現高速場景下上下匝道、自主變道，低速場景下 APA、 AVP 以 及城市道路的塞車自動跟車等功能，自 2020 年開始給小鵬 P7 批量供貨，這也 是英偉達 Xavier域控制器的全球首次量產；IPU04 是基于英偉達 Orin 系列芯片，最高算力可拓展到 2000 TOPS，實現高階自動駕駛功能全覆蓋，已在多個 國內頭部主機廠完成定點，預計在 22 年量產。

光庭信息：領先的智能汽車軟件解決方案提供商

公司主要布局智能座艙、智能電控、智能駕駛、測試工具、地圖服務五大領域， 智能座艙為公司當前第一大業務板塊。公司憑借高品質的軟件工程技術服務和 規模化的快速交付能力，主要布局智能座艙、智能電控、智能駕駛、智能網聯 汽車測試、移動地圖數據服務五大領域。其中，智能座艙為公司第一大業務， 18 年-21 年 H1 營收占比 39.31%、37.96%、33.83%和 39.15%，主要提供 UX 設計和 HMI 軟件開發服務、圖形化儀表解決方案、信息娛樂系統軟硬分離解決 方案、虛擬化座艙整體解決方案及 T-BOX 軟件解決方案等。

東軟集團：智能汽車浪潮為老牌軟件龍頭注入活力

智能汽車互聯業務成為公司主要增長動力。東軟集團于 1991 年成立，于 1996 年上市，是中國第一家上市的軟件企業，主要業務涉及醫療健康及社會保障、 智能汽車互聯、智慧城市、企業互聯等領域。東軟大汽車業務按照軟件定義汽 車的發展趨勢緊密布局，形成了以汽車電子解決方案事業本部、先行產品事業 部、網絡安全事業部、東軟睿馳組成的大汽車板塊。為客戶提供從硬件、基礎 軟件、應用軟件到車云一體平臺的解決方案。在硬件層，東軟與國內外主流芯 片平臺聯合打造智能座艙、智能駕駛、通用域控制器、智能通訊等高性能硬件 平臺；在軟件層，東軟以汽車基礎軟件平臺 NeuSAR 為核心，基于 SOA 開發 設計理念，打造覆蓋全棧、全域的整車級軟件產品與解決方案，在應用云端， 通過車云一體平臺，由場景引擎驅動，保持整車產品力持續“在線”。東軟擁 有國內外汽車相關知識產權 900 余件，參與了 50 多項相關行業標準的參編或 制定，為全球超過 40 家車廠提供服務，涵蓋 200 余款量產車型，服務于全球 Top30 汽車品牌中的 85%。

子公司東軟睿馳已經成為軟件定義汽車浪潮下重要的生態賦能者。東軟集團于 2015 年投資成立東軟睿馳，東軟睿馳以軟件技術為核心，致力于提供下一代汽 車平臺與關鍵技術，在汽車基礎軟件 NeuSAR、輔助駕駛和自動駕駛、車云一 體軟件及服務、新能源汽車動力系統的控制器及軟件、能量及熱管理系統、共 享出行服務平臺等領域，為整車企業提供產品、技術及整體解決方案。東軟睿 馳在 2021 年開啟首輪融資，共計融資 6.5 億元人民幣，其中，國投招商出資 6 億元，德載厚出資 0.5 億元，投后估值為 64 億元人民幣。東軟睿馳 2021 年 H1 營業收入為 3.14 億元，同比增長 371%。

精選報告來源：【未來智庫】。