近年来，中国智驾芯片行业在急剧发展，历经行业洗牌与技术迭代，留在牌桌上的企业进入了新一轮的竞争。

一方面，伴随电子电气架构向中央推算集中演进，舱驾一体逐步成为行业趋向，多家芯片厂商今年集中落地量产规划，推动智能化急剧下沉与成本优化；另一方面，国产堡垒在高算力芯片领域得救，并同步推动端侧AI场景拓展。

“整个智能驾驶产业链的发展进入了终局阶段。第一个标志是玩家数量大幅收敛，智驾芯片企业、智驾解决规划提供商已经集中到极度有限的领域，行业资源和贸易机遇会向成熟的企业集中，这在肯定水平上实现了国产代替。第二个标志是产业分工天堑沉新清澈，2021年行业沉构期，芯片公司、车企与Tier 1曾跨界混战，争相做整体规划寻找定位；随着行业走向成熟，芯片公司聚焦算力与供给链，算法商深耕解决规划，车企一部门自延注一部门选取第三方规划，一级供给商阐扬系统能力和供给链优势，未来的分工天堑会越来越清澈。”黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣近日在接受记者采访时暗示。

舱驾一体迎来发作元年

汽车电子电气架构向中央推算演进的不成逆趋向，催生了舱驾一体的发作。近期，多家芯片企业集中颁布舱驾一体有关规划与产品，行业进入集中落地周期。

一方面，智能化配置加快下沉，单纯依附挤压供给链利润的降本模式已触及天花板，通过架构整合将正本独立的座舱域与智驾域归并，可实现单车成本降低。另一方面，随着物理AI与端侧大模型上车，要求算力集中调杜纂数据跨域买通，舱驾融合成为支持下一代智能化履历的基础。按高工智能的测算，舱驾融合规划相迸宗传统分立式架构，能够实现整车约30%降本，同时在单芯片基础上的矫捷扩大，能够满足更高阶智能化的职能拓展需要。

在此布景下，多家主流芯片厂商转向舱驾一体，不外各家企业落地战术有所分歧。高通依附座舱领域的垄断优势向智驾延长，SA8775P芯片已实现规；铣；英伟达Thor的舱驾融合/舱驾一体规划起头加快上车；联发科去岁暮颁发与电装合作，将共同开发面向高级驾驶辅助系统和智能座舱的下一代汽车系统集成芯片；芯擎科技近期推出了“龙鹰二号”，可覆盖AI座舱、舱驾融合全场景需要；而黑芝麻智能在2023年推出的武当系列芯片则选择了差距化的入门级切入路线。

“舱驾一体的第一个落地场景，对峙‘从入门级起头’，这和部门友商的思路可能分歧。”杨宇欣指出，智能化的标配在不休下沉，原来15万级车型的智能化职能，此刻12万、10万甚至7万级车型都起头标配，未来7万以下车型也会逐步标配，智能化的主题是智能座舱和智能驾驶，要在援手客户实现标配的同季节造成本，就必须依附架构创新。单纯靠供给链降本是有终点的，只能靠架构优化实现双赢。他以为，目前整个智能化系统的发展趋向或许是：入门车型从“单芯片单盒子”起头，中端车型过渡到“双芯片单盒子”，高端车型（20万以上）可能还是“双芯片双盒子”。未来随着技术成熟，“单盒子”模式会逐步向上渗入，但舱驾一体注定要从入门级起头，先满足无差距化、极致性价比的智能化标配需要。

芯擎科技CEO汪凯也以为，舱驾融归并非一条越高端越先进的蹊径。从架构来看，座舱是高度异构的系统，集成CPU（中央处置器）、GPU（图形处置器）、视频处置等多种单元，而自动驾驶更强调安全性与确定性，两者的设计指标存在显著差距。因而，在高端车型中，厂商往往依然选择将舱和驾分隔，通过两颗芯片别离承担分歧工作，以确保机能和安全的极致阐发。反而在中低端车型中，融合更有价值。汪凯称，通过舱驾一体，能够显著降低整车成本。在当前行业尚未全面进入L3自动驾驶的布景下，把座舱和高速NOA做融合是一个比力现实的落点。

华源证券近期颁布的一份研报显示，舱驾一体贸易化落地过程有望加快，该规划有望显著降低座舱/智驾硬件成本以及供给链治理成本。2026年车载DDR成本高企且供不应求，或使舱驾一体规划性价迸着势进一步凸显。佐思汽研颁布的汇报显示，预计2026年到2030年中国舱驾一体市场CAGR达36%，到2030年还有3.6倍增长空间。

竞争进入深水区

随着高阶智驾L3/L4的加快推动，大算力芯片仍是行业竞争一大焦点。尤其是在高端市场，当前英伟达仍占据主导职位。不外，多家企业已布局新一代高算力产品，加快追赶国际巨头。

幼鹏推出的图灵AI芯片，单颗算力750TOPS；黑芝麻智能颁布了专为物理AI打造的下一代高算力芯片平台华山A2000家族，算力覆盖200T~1000T，支持多芯片协同，覆盖座舱智能体、城市NOA、L3自动驾驶、L4 Robotaxi等全场景；爱芯元智推出高阶智驾&舱驾感知一体芯片M97，可实现从L2+到L3/L4级别智能驾驶需要的全覆盖，是公司智能汽车业务迈向高端化的主题产品。

“随着大模型在智驾领域的利用，浮点运算越来越沉要。A2000参与了浮点运算，将在今年内量产。”杨宇欣暗示，该芯片根基能满足未来至少三年所有主流智驾职能的需要，基于双A2000U的L3解决规划，可实现上千T算力。他以为，一个芯片公司可能持久存在，主题在于对未来技术的预判能力和技术实现能力。车规芯片公司，或许必要提前3年规划和研发产品。今年是L3和L4的沉要元年，L3是人机共驾的终点，L4涉及贸易模式刷新，未来国内路上运行的无人值守设备，对本土芯片供给链的依赖度会进一步提升。当前芯片企业布局的算力已能覆盖L4主流场景，未来算力进一步升级，重要取决于世界模型在智驾及具身领域的落地速度。

爱芯元智首创人仇肖莘近日公开暗示，公司大算力产品已成功流片，正进入正常的开发周期，2026年将逐步导入多款车型。而将高阶辅助驾驶芯片的算力设定在较高水平，源于当前辅助驾驶技术路线的不确定性。从早期的端到端规划，到如今的各类先进模型，辅助驾驶技术的主题，始终是对周边物理环境的精准理解，这对芯片的算力提出了极高要求。

值妥贴心的是，智驾芯片行业竞争仍较为强烈，多家车企追求第二增长曲线，从车载算力向端侧AI拓展已成行业共识，具身智能已成为热点的选择。

车百会颁布的汇报显示，智能汽车和具身机械人、飞行汽车在供给链上的沉合度已经超过了60%，这些产业同源于人为智能技术，固然阐发为分歧的终端产品和产业链，但底层技术均依赖人为智能与智能终端的发展，并遵循感知-决策-执行三层技术架构。

“芯片公司的主题逻辑是提供算力底座，而算力底座应该面向各类分歧的利用场景。从汽车起头向端侧AI拓展，是战术拓展，不是战术转型，这是芯片公司发展的必然趋向。”杨宇欣暗示。