2025年AI+汽车智能化行业研究报告:以地平线为例,探究第三方智驾供应商核心竞争力
- 来源:东吴证券
- 发布时间:2025/05/12
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AI+汽车智能化行业研究报告:以地平线为例,探究第三方智驾供应商核心竞争力。看好头部第三方智驾供应商突破机遇:智驾平权需求+性能追赶/量产验证共同驱动。第三方智驾供应商或成为二三线车企智驾平权最优方案:展望终局,我们认为头部车企与头部智驾供应商都有望依托智能驾驶领域的积累拓展至具身智能大赛道,头部智驾供应商或成为二三线车企智驾平权最优方案,预计头部智驾供应商的潜在市场份额为全部新车销量的50%左右。理解本轮智能化对国产芯片端影响:智驾平权是主线,系统降本是暗线。车企竞争加剧/智驾方案内卷的大背景下【全栈自研】成为车企当下考虑的次要因素,我们认为城市级别NOA的智驾平权正在加速到来。车企对于功能...
一、看好国产智驾芯片历史性突破机遇
软件定义汽车,车企能力边界外溢
电动化时代E/E架构的迭代给车企能力外拓提供底层基础:集中式的分布架构让车企有能力掌握 软件的研发权,造车的能力圈从传统油车时代的供应链整合跃迁到车辆核心功能定义。 智能化时代格外强调软硬一体的适配,给车企很强的自研芯片动机,同时想从理论利润率最高 的微笑曲线两端(芯片+算法)攫取利润——思考:终局来看智驾供应商处于怎样的行业地位?
智能化展望:车企加速收敛,规模为王
电动化上半场(2020-2024年): 比亚迪一家独大,特斯拉占据核 心市场,华为智选/理想占据高端 市场。其他车企并没有显著跑出。 单一车型爆款程度比油车更爆款。 车企的盈亏平衡点比油车更高。
智能化下半场(2025-2030年): 持续快速迭代-车企格局加速收 敛-规模为王。 类似于智能手机格局,我们预 计CR6国内集中度或挑战80%。 单一车型爆款程度比电车更爆。 车企的盈亏平衡点比电车更高。
理解本轮智能化对芯片端影响:智驾平权是主线
智驾平权给智驾供应商带来历史性机会,车企竞争加剧/智驾方案内卷的大背景下【全栈自研】 成为车企当下考虑的次要因素;智驾平权仅是开始,2026年我们认为会迎来城市NOA大规模 普及的真正智驾平权时代。
英伟达跑出来的原因——恰逢其时
需求侧:新势力车企亟需通过智驾打响品牌价 值,小鹏P7与理想L9上车英伟达为行业打了样 板 供给侧:英伟达OrinX作为GPGPU芯片具备极 高的通用性,同时算力上限较高(新势力为了 防止算力受限最先使用两块以上英伟达OrinX, 算法迭代至今一块OrinX基本就可以实现城区 NOA),支持智驾算法从CNN向Transformer大 模型路径迭代。
国产芯片的历史性机遇:量产验证
对比英伟达和国产芯片龙头地平线的核心车型配套时间:英伟达和国产芯片的产品验证期错位2~3年(英伟 达-小鹏-2020年,地平线-理想-2022年,黑芝麻-吉利-2023年),2022年英伟达率先走入产品迭代周期 (Xavier->OrinX),国产芯片和英伟达在2025年后正式进入同层次竞争阶段。国产芯片经过五年的追赶在量 产验证和客户获取维度逐步打平英伟达。
国产芯片的历史性机遇:性能追赶
对比英伟达、特斯拉芯片、国产芯片供应商的产品性能:2025年国产芯片供应商地平线/黑芝麻均实现了一 轮产品升级迭代,具备了中阶、高阶芯片的供应能力。(智驾芯片的性能比较维度可以参考AI算力、CPU算 力、内存带宽等等)
国产芯片的历史性机遇:需求爆发
国产芯片成为智驾平权的最大公约数:2025年多个自主车企发布智驾平权方案,从目前已有信 息来看几乎所有的自主车企都将国产芯片作为主流方案选择,【国产芯+算法供应商+Tier1+车 企】的智驾方案合作模式成为主流,国产芯片供应商步入一轮需求井喷期。
国产芯片的历史性机遇:ASIC VS. GPGPU
英伟达的芯片都是GPGPU(没有NPU,用GPU做AI 加速),其他的智驾芯片都为专为智驾特制的ASIC 芯片(用GPU做AI加速)。NPU可以理解为定制化的GPU,用于满足特定的AI 计算效果,是ASIC芯片效率更优的核心原因 。 通常我们认为使用GPGPU作为智驾核心芯片,只能 发挥出其30%的性能;SemiAnalysis指出,特斯拉 HW3.0的实际有效算力(针对特定算法)相当于 300+ TOPS的通用GPU。
芯片成本视角:规模+迭代能力是关键
芯片制造成本视角,车企想通过自研来节省利润必须满足以下条件:1)具备足够大的自供销量(至少50万 片);2)芯片具备很好的迭代能力(如果只造一颗芯片,很难实现经济性)。
算法视角:从“样板间”到“引领时代”
时代背景:智驾算法收敛,给与第三方芯片自研真正的时代机遇。以“BEV+Transformer”为核心的“重感 知、轻地图”的智驾算法思路被验证且大规模应用,对于Tier1而言路径选择带来的风险大大减小(车企如果 方向选择失误尚有补救空间,但是Tier1很难有二次机会)。对于供应商而言,在现有算法框架下处理好性能 和成本的平衡是核心思路。
地平线将最新的智驾算法HSD形容为“样板间”,不仅要出售、还要“秀肌肉”。和车企在智驾方面的思路 不同,地平线作为供应商更需要考虑性能和效率的平衡,即解决Scale out 和 Scale up的问题:地平线选择了 【端到端+少部分规则算法安全兜底】来兼顾性能上限和泛化性。据测算,地平线的HSD较较传统轨迹,类 人性提升 50%,路口通行效率提升 67%、城区场景覆盖 100%。
算法视角:强化学习提供新的解题思路
模仿学习虽然是目前智能驾驶模型的主流,但仍旧存在如下问题:分布漂移、符合误差、因果混淆与学习捷 径、轨迹不满足环境约束等。简而言之,模仿学习无法突破人类司机的上限。
不同于特斯拉提出的“模仿学习”模式的智驾模型训练思路,业内部分公司提出强化学习的智驾模型训练方 法,一派如小马智行,完全使用强化学习、通过搭建世界模型生成仿真数据的形式进行模型训练;一派如地 平线、商汤、Waymo、理想等,使用模型学习和强化学习混合的技术来推升智能驾驶模型性能上限。
强化学习在智能驾驶方面的使用在之前的制约之一来自于世界模型搭建的好坏与奖励模型该如何制定,对于 开发者来说首先要解决如何获得驾驶领域决策推理过程的数据问题(这种数据采集成本高昂且需要大量人工 标注),然后解决负责驾驶场景下奖励模型的设定问题。
目前来看,在运动规划中单独应用强化学习还是比较困难,因此主要用于特定场景的特定任务如车道保持、 交叉口穿越、车道变化等长尾问题。
软硬结合视角:稀缺性表象下的核心竞争力
历史上软件与硬件的合作形式多样,但唯一不变的是软硬结合。地平线的软硬一体战略源于其对智能驾驶本质的理解:智驾不仅是 算法或硬件的竞争而是计算系统整体效率的较量。 余凯博士在发布会上强调,智能驾驶是“有史以来最复杂的单一任务计算系统”。 1)在硬件层面,地平线自研BPU架构,针对深度神经网络优化,相比通用GPU(如英伟达)具有更高的算力效率比。例如,征程 6P在560TOPS算力下,功耗仅为30-40W,远低于同级别GPU的100W+功耗。这种效率优势使HSD在经济型车型中也能实现高 性能智驾功能,推动普惠化普及。 2)在软件层面,地平线构建了从感知到决策的全栈算法体系。其Vision Mamba模型通过状态空间模型(SSM)替代传统 Transformer,降低计算复杂度,同时保持高精度。 3)此外,地平线引入强化学习优化“慢思考”算法,利用超3万个场景数据集和1000万公里回灌数据,持续提升系统鲁棒性。 软硬一体战略的最终体现,是HSD系统的全栈开发能力。从芯片设计到算法优化再到系统集成,地平线掌控整个技术链条,确保 性能、成本和量产效率的全局优化。这种全栈能力使HSD在安全性、稳定性和用户体验上达到行业领先水平。
二、地平线基本面梳理:十年造就国产芯龙头
首发切入智能化赛道,助力中国自主智驾起航
软硬结合合理布局,地平线成为最早一批中国自主智能驾驶解决方案供应商。公司设立于2015 年,战略性前瞻汽车智驾芯片,并轨软件研发,整合领先的算法、专用的软件和先进的处理硬件,成为国内首批发声、市场领先的乘用车ADAS高级辅助驾驶和AD高阶自动驾驶解决方案供应商。截至2024年底,公司处理硬件交付量已达700万。
股权结构稳定,公司核心初创团队控制投票权
上市后的股东架构中,地平线机器人创始人余凯持股13.30%,拥有53.92%的投票权;黄畅持 股3.00%,拥有12.16%的投票权;上汽集团持股7.87%;五源资本持股4.97%;高瓴投资持股 2.90%;红杉中国持股2.12%;大众汽车集团持股2.07%。
创始团队深耕智驾,构建技术壁垒
公司董事及高级管理层具备多年相关研发及行业经验,彰显 公司技术实力。公司创始人、董事会主席、执行董事兼首席 执行官余凯博士发表学术论文百余篇,被引用次数超30000 次,深耕计算机行业25年,曾任百度研究院副院长,在百度 推动发起首个中国自动驾驶项目之一,并曾在海外多个机构 担任关键研发职位;联合创始人、执行董事兼首席技术官黄 畅博士为计算机业界及学术界专家,其论文学术引用次数超 20000次,拥有超80项国际专利,曾任百度集团股份有限公 司主任研发架构师、Baidu USA LLC首席架构师等;此外, 高管团队联合创始人、执行董事兼首席运营官陶斐雯女士, 执行董事兼总裁陈黎明博士分别拥有丰富的团队管理和汽车 技术经验。
地平线融资历史:9年32轮成长历程
地平线公司成立于2015年,主营业务是智能驾驶和计算平台。在 IPO 前,地平线累计融资 32 轮(计算各小轮次),共募资 23.63 亿美元,有大约 100 家机构参与。通过多轮融资与战略合作,成功 在智能驾驶领域建立市场地位,吸引了多方投资,显示出长周期、 高投入的特点。
其中五源是最早决定领投地平线的机构,也是最坚定的机构,目前 在财务机构中占的股比最大,IPO 前持股 5.54%。据招股书,从 2015 年与高瓴联合领投地平线种子轮开始,五源共投资地平线 7 轮、合计 8640 万美元。
硬件 —— 芯片从对标Mobileye到英伟达(车端)
地平线芯片产品初期对标Mobileye,现发力高阶自动驾驶追赶英伟达车端芯片。地平线初期智 驾芯片以低中阶为主,低阶L2级方案实现LCC、AEB等功能,主要使用征程2、征程3芯片;中阶 L2+级方案可以实现高速NOA、自动泊车等功能,主要使用征程5。2024年4月24日,地平线正 式发布征程6系列芯片,地平线征程6系地平线高阶自动驾驶解决方案芯片,可以实现城市NOA 等全场景智驾功能。2024年7月,地平线重组智驾算法团队,原本100多人的低阶方案团队会与 原本数百人的高阶方案团队合并,由原高阶团队负责人苏箐负责。
软硬协同,“产品+授权服务” 双模驱动
公司主营业务专注汽车解决方案,包括“产品解决方案”+“授权及服务”两种模式。2024年公 司汽车解决方案收入占总营收97%,其中“产品解决方案”占比28%,“授权及服务”占比 69%。其中产品解决方案主要为售卖软硬件一体的产品,包括L2级主动安全功能Horizon Mono、高速NOA解决方案Horizon Pilot、高阶智能驾驶解决方案Horizon SuperDrive等;授权及服务 业务则是提供算法、软件及开发工具链的授权,以及相关技术服务。2021-2024年,授权服务方 式的营收占比在不断提升。主营毛利率方面,授权及服务成本低,其毛利率最高。
智驾解决方案供应商,芯片+核心技术强支撑
公司产品覆盖3套智驾解决方案+智能座舱解决方案+开放生态应用,征程、旭日芯片+5大核心 技术为基座。公司目前的智驾解决方案包括Horizon Matrix Mono、Horizon Matrix Pilot及 Horizon Matrix SuperDrive,可分别实现主动安全、高速NOA及高阶自动驾驶功能。
芯片架构 —— BPU纳什架构为大模型而生
地平线自主设计研发BPU(AI加速器),纳什架构最新迭代。地平线认为计算架构经历了PC CPU时代——智能手机CPU时代——云计算GPU时代的发展,未来将是智能机器人BPU(Brain Processing Unit)的时代。地平线最新一代BPU纳什取名灵感来自博弈论,专为大参数量 Transformer、大规模交互式博弈设计,打造优化算法效率,采用AI辅助设计提升架构可编程性,具有超异构计算架构,显著增强算力多样性。地平线“征程6”系列芯片就采用了纳什架构。
报告节选:



(本文仅供参考,不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息,请参阅报告原文。)
- 正泰安能:向设计要效益:AI自动化设计的实践与回报.pdf
- 艺恩报告:智驾未来:AI重塑汽车消费新纪元.pdf
- 清鹏算电:AI与电力市场应用探索——清鹏能源大模型智能体实践与展望.pdf
- 启信慧眼:全球布局洞见先行:构建AI时代的供应链韧性-2026供应链风控白皮书.pdf
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