智舱、智驾、自动驾驶引领汽车进化，SOC芯片需求爆发
思瀚产业研究院    2025-08-06

1、 汽车竞争用户可感知领域，智能座舱SOC芯片要求提升

（1） 用户可感知差异化是重要领域

新能源汽车突破50%渗透率，进入“后期大众市场”阶段。消费者在意“一揽子”整体需求的满足。这种整体需求的提升，既包括企业通过品牌实现的背书，也包括企业持续通过“最小单元最佳解决方案”给予用户的超预期满意度.

无论是品牌构建还是“最小单元最佳解决方案”的推动，外观、内饰、座舱等用户可感知领域的发力都是车企竞争的关键方向.

（2）作为用户可感知重要领域，智能座舱快速发展

由于舱内与用户接触面大，且交互多，占用时间久，智能座舱是电动智能汽车用户可感知的重要领域。

智能座舱市场近年来呈现出快速发展的态势，其规模和增速都十分可观。2021-2024年全球智能座舱市场规模从331.6亿美元增长至706.3亿美元，年复合增长率达28.66%。预计2025年全球市场规模将达到797.7亿美元，并在2030年达1484.1亿美元。

其中，中国市场在智能座舱领域的发展尤为突出，2021-2024年间，中国智能座舱市场规模从76.3亿美元增长至173.8亿美元，年复合增长率高达31.58%，高于全球市场的28.66%。预计到2030年，中国市场规模将进一步增长至548.1亿美元，期间年复合增长率维持在21.14%的高位。

（3）多屏多接口、舱驾融合、大模型端侧部署对SOC芯片提出更高要求

随着智能驾驶的逐渐发展，汽车行业的竞争重点逐渐转向用户可感知的智能化功能，智能座舱的配置水平已经成为消费者购车的重要参考指标之一，也是主机厂打造差异化和品牌影响力的重点领域。随着座舱集成的功能越来越多，其所需的硬件资源及算力需求也在不断提高，对于智能座舱SoC芯片的需求也在不断提升，高算力和高性能的SoC芯片将成为智能座舱的刚需。

舱驾融合推动SoC芯片向多屏驱动与虚拟化支持方向发展

传统座舱解决方案中，中控导航、仪表、HUD等系统相互独立，分别由独立的ECU控制，然而，这种分布式架构存在诸多局限性。随着汽车智能化的发展，座舱集成化程度越来越高，原先分散的ECU逐渐整合为一个座舱域控制器。这种集成化变革最直观的表现是“一芯多屏”，即由座舱域控制器中的单个高性能SoC芯片来驱动座舱内多个屏幕。

“一芯多屏”方案的实现对SoC芯片提出了更高的要求：

1）多接口支持，增加更多DP或DSI接口使得SoC芯片能同时驱动若干不同的显示设备，以支持高分辨率和高刷新率的显示需求。

2）高性能CPU和GPU，高性能CPU可保障不同设备上多个APP同时运行时的流畅度；更高性能的GPU具备更良好图形处理和视频编解码能力，可提供更加清晰的显示屏及流畅度更高的动画效果。

舱驾多模态交互变革推动SoC芯片向高算力与多任务处理能力方向发展

随着汽车向智能化迈进，智能座舱的交互方式变得更加智能化和多样化。从传统的物理按键触觉交互，升级为语音交互、手势控制以及视觉交互（DMS/OMS）等多模态交互方式。这些交互手段相互融合，不仅增强了系统的感知能力，还提高了交互反馈的准确性和用户体验 随着智能座舱从单一交互方式向多模态交互方式的转变，SoC芯片需要具备更高的算力和多任务处理能力，以支持多种交互方式的高效运行。

1）多任务处理能力：智能座舱需要同时支持多种交互方式，如语音控制、手势识别和视觉监控，这要求SoC芯片需要具备强大的多任务处理能力，支持多线程和多任务调度。例如，高通的SA8295P芯片采用5nm工艺制程，CPU算力达200KDMIPS，GPU算力达3000GFLOPS，能够支持多个应用同时运行。

2）低功耗和高可靠性：在算力需求不断攀升的背景下，SoC芯片仍需保持低功耗和高可靠性，以适应车辆的运行环境。为此，芯片厂商进一步采用先进的制程工艺和优化的电路设计。力求在提升算力的同时，显著提高能效比，确保芯片在车辆全生命周期内的稳健运行。

舱驾融合趋势推动SoC芯片迈向高性能集成化

随着汽车智能化的加速推进，智能座舱功能不断集成并与ADAS功能深度融合，形成了“舱泊一体”“舱驾一体”甚至“舱泊驾”三合一的集成化架构。这种融合趋势对SoC芯片提出了更高的要求，推动其向高算力与多任务处理能力方向发展.

1）舱泊一体：通过将环视摄像头和超声波雷达接入座舱域控制器，实现360环视和自动泊车（APA）功能。其优势在于降低成本、优化人机交互以及充分利用座舱SoC算力

2）舱驾一体：进一步整合L2级别ADAS功能，甚至高阶自动驾驶功能。目前，舱驾一体的实现形式包括One Box、One Board和OneChip三种，其中One Chip是最终目标。其优势在于降低成本、提升系统响应速度以及便于新功能迭代开发.

大模型端侧部署需求增加推动座舱SOC芯片进化

当ChatGPT、Deepseek等越来越多AI大模型开始接管智能座舱交互之后，传统芯片架构已经很难支撑数十亿、甚至是百亿级AI大模型在车端落地，智能座舱芯片产业正在进入新一轮的变革 要达到比较好的智能座舱人机交互效果，往往需要部署30B及以上的大模型版本。对于更高算力、更大带宽、更高速传输的智能座舱芯片需求日趋高涨.

2、端到端+智驾平权，智驾SOC全面发力

（1）CNN向TRANSFORMER+BEV再向端到端进化，算力要求快速提升

随着智能驾驶技术的快速发展，感知算法从传统的CNN（卷积神经网络）逐渐向Transformer架构结合BEV（鸟瞰图）感知，再到端到端的大模型方向演进。这种技术演进对车载SoC芯片的算力提出了更高的要求，同时也推动了芯片设计向更高性能和更优性价比方向发展.

1）CNN架构的局限性

传统的CNN架构主要用于处理二维图像数据，适用于简单的图像识别和分类任务。然而，随着智能驾驶场景的复杂化，CNN架构在处理多视角、多传感器数据融合时逐渐暴露出局限性。在360°环绕感知场景中，CNN架构的算力需求约为20-30TFLOPS。但随着技术的发展，这一需求已经无法满足更高阶的智驾功能.

2）Transformer+BEV架构的兴起与中算力芯片的适配

 Transformer架构以其强大的并行处理能力和对长距离依赖关系的建模能力，在智能驾驶领域得到了广泛应用。结合BEV感知，能够将多视角的图像数据转换为统一的鸟瞰图视角，从而更准确地感知车辆周围的环境.

从CNN到Transformer+BEV的演进，算力需求从20~30TFLOPS提升到200+TFLOPS。这种架构的演进要求SoC芯片具备更高的算力和更高效的并行处理能力。中算力芯片（20-100TOPS）支持实现轻量级行泊车一体域控制器方案，能够实现高速NOA、城市记忆NOA等功能。这些芯片在满足一定智驾功能需求的同时，提供了更高的性价比，适合中端价位车型。如地平线的J5芯片，AI算力可达128TOPS，能够支持多传感器融合和复杂的智驾功能.

3）端到端大模型的挑战与大算力芯片的适配

端到端的大模型进一步推动了算力需求的提升。这些模型能直接从原始数据中学习复杂的映射关系，减少了对人工设计特征的依赖，但同时也需要更高的计算能力来处理大量的数据 这就要求SoC芯片不仅需要具备高算力，同时还需具备高效的AI加速单元和优化的内存系统设计。如城市NOA功能、高阶行泊车、舱驾一体的实现，均需要芯片算力达到100TOPS以上.

4）性价比考量与中算力芯片的市场趋势

尽管大算力芯片对于实现高阶智驾功能至关重要，但考虑到成本和市场需求，中算力芯片的需求也在逐步增加。中算力芯片能够在满足一定智驾功能需求的同时，提供更高的性价比，适合中端价位车型。比亚迪在“天神之眼”系统中采用了地平线的J6M芯片，实现了智驾功能的普及。这种趋势表明，未来智驾芯片市场将更加注重算力与成本的平衡，中算力芯片有望在市场中占据更大的份额.

（2）智驾平权席卷市场，中低算力需求提升

随着端到端大模型应用上车，大数据与算法能力不断提升，智能驾驶正在经历快速迭代与技术突破。在新技术的推动下，智能驾驶的应用体验迅速提升。与此同时，车企之间竞争加剧，也在倒逼智能驾驶加速从高端市场走向10-20万价格的主流市场

2025年，比亚迪大力推进“智驾平权”战略。通过规模化推广智能驾驶系统，将高阶智驾功能普及至全系车型。加配不加价，高至20万以上的车型，下至6.98万元的海鸥智驾版，实现高阶智驾全覆盖。这一战略直接推动中高算力芯片的需求增长。

2025年5月，比亚迪智驾车型销售23.1万台，占公司当月国内乘用车销量的79%。考虑到海外销量和全年不同月度周期，假定全年智驾渗透率50%，则其25年目标销量的550万辆中，将有250-300万辆智驾车型，带动智驾域控和SOC芯片扩容。

3、 高级别自动驾驶发力，SOC芯片市场扩容

（1） 无人配送、矿卡快速爆发，高级别自动驾驶和ROBOTAXI持续发展

无人城市配送车辆快速爆发：受成本收敛驱动，2025年无人配送车继续呈现快速增长态势。九识等领先企业推出单价2万以内产品，主要供应商新石器、白犀牛、九识等产品订单快速增长，行业实现10倍量级增长速度，呈现快速爆发态势。据统计快递行业“末端五公里”占整体物流成本的60%，无人配送车有望降低相关成本30%-50%。2025年中国各类低速无人驾驶车辆的销售数量有望超过4.7万台，销售金额将达185亿元。到2030年，销售数量或达9.5万台，销售金额有望突破410亿元。

矿山无人驾驶快速落地： 2023年无人矿车在露天场景渗透率仅不到2%，2024上半年露天矿达到6%。 2024年露天煤矿无人驾驶矿卡数量约2500辆，较2023年增长超120%，2025年落地数量预计超过5000台，继续实现翻番增长。

高级别自动驾驶和ROBOTAXI持续发展：2024年百度萝卜快跑火爆出圈，并在2025年一季度提供了140万次乘车服务；2025年6月特斯拉在美国得州奥斯汀启动Robotaxi试点运营服务，并成功实现历史上首次自动驾驶车辆无人交付客户。7月26日，上海发放新一批智能网联汽车示范运营牌照，部分企业允许全无人运营及收费，行业突破新里程碑。预计到2030年，中国将有约50万辆自动驾驶出租车在10多个城市运营。

（2）高级别自动驾驶SOC芯片需求高

无人配送车辆L4级自动驾驶同样需要较高的感知和决策规划能力：新石器无人车基于 Transformer 架构实现视觉 BEV 算法上车，搭载 12个高清摄像头及 1个激光雷达多模态前融合感知，感知算法引入OCC占用网络。

无人矿卡ADC需要中算力处理器：易控智驾域控ADC配备200-TOPS算力，支持激光雷达、毫米波雷达以及摄像系统的多传感器接入，并能处理高速NOA功能。

自动驾驶ROBOTAXI需要高算力芯片：文远知行ROBOTAXI 配 备 1300TOPS 以 上 AI 算 力 ， 使 用HPC2.0高性能计算平台。

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