（报告出品方/作者：中信证券，连一席、沈思越）
复盘：英伟达通用型GPU先声夺人，地平线把握时间窗口进行国产替代
背景：汽车EE架构向集中化演进，催化智驾SoC芯片需求
汽车电子电气（E/E）架构从分布走向集中，自动驾驶芯片以SoC为主流。伴随着汽车智能化、网联化、电气化的深入，低效的传统分布式架构已无法满足升级需求，汽车电子电气架构逐渐从分布走向集中，以减少车辆线束，提高内部信息流转效率。传统分布式架构下，汽车各功能模块相互独立，仅需MCU芯片即可满足所需算力。而当电子电气架构向集中式演进，算力亦趋向于集中，仅依靠传统MCU已难以满足计算需求，也因此催化了SoC芯片的发展。当前，自动驾驶芯片以CPU、GPU以及NPU等AI加速器组成的SoC芯片为主流，并作为算力平台集成在域控制器中，从而加速智能汽车走向跨域融合。各大主机厂基于下一代电子电气架构的车型将于年起逐步推出。特斯拉在EE架构变革中是引领者，在定义ModelY车型时直接跳过“域集中式EE架构”，直接进化至“中央+区域EEA”的“准中央计算式”。款ModelY为中央计算模块CCM+左车身控制模块+右车身控制模块设计，其中CCM（CentralComputingModule）模块整合ADAS（Advanceddriver-assistancesystem）域和座舱娱乐域。当前国内各大传统主机厂与新势力均加速布局，总体看在硬件上采用中央计算+区域控制架构方案，软件上采用SOA（Service-orientedarchitecture）软件架构的设计理念。
我们总结各电子电气架构的特点如下：分布式：各模块功能划分明确，软硬件强耦合，各模块可独立开发，但无法共用单个SoC，且无法做到冗余，分布式架构需要大量线束支持内部通信，加剧线束成本。此外，各子模块更新需要各供应商提供，迭代效率相对低下。跨域集中式：将分散的ECU集中至底盘、动力、座舱、智驾域中，从而减少内部通信所需的线束成本，未来将逐步简化为智驾域、座舱域、车控域。此外软硬件可逐步解耦，具备一定后期OTA灵活性。中央计算式：进一步简化架构，显著降低线束成本，引入SOA化设计开放软件平台，实现软硬件解耦，各功能域共用一个中央计算平台。未来车载计算平台也有望与云计算相结合，实现车-云一体化。同时，中央集中式架构也将真正实现“舱驾一体”，这也对车载SoC芯片提出更高性能、安全等级与集成度的要求。
格局：行业格局未定，英伟达引领中高端市场，地平线异*突起
自动驾驶芯片历经10年发展演变，国内格局发生较大变化。我们对其发展历史及格局变化进行复盘，从年至今可分为两大阶段：
-年：玩家以Mobileye、英伟达和传统MCU厂商为主，自动驾驶功能尚处早期，行业内入局者较少。该阶段汽车仍以分布式E/E架构为主，自动驾驶功能等级处于L0-L2，用智能前视一体机即可实现智驾需求，对芯片算力需求不高。Mobileye长期深耕视觉ADAS，自研“视觉算法+芯片”的软硬一体方案，凭借EyeQ3/Q4迎合市场需求，在该阶段占据了L1-L2视觉ADAS芯片市场，营收增速迅猛。同时，传统MCU厂商例如瑞萨、TI等厂商搭载于博世方案，也占据大量市场份额。英伟达以通用GPU架构为基础，于年推出TegraParkerSoC，搭载于特斯拉HW2.0平台，正式将GPU路线的自动驾驶SoC推向市场，但该阶段的智驾SoC技术迭代仍较慢。
-年：行业发展提速，英伟达引领高算力市场，地平线抓住时间窗口进行国产替代。年，特斯拉第一代自研FSD芯片成功，车企开始重视打造软硬结合的自动驾驶能力，自动驾驶芯片行业亦进入快速发展期。在低算力（30TOPS以下）市场，地平线抓住时间窗口进行国产替代，逐渐抢夺Mobileye的市场份额。年，地平线抢先发布J2芯片（4TOPS），并于年实现量产，搭载于长安主力车型UNI-T。年，汽车行业缺“芯”导致车辆减产，国内车企开始重视国产芯片供应商的培养。地平线于当年实现了J3芯片（5TOPS）的量产，自此在自动驾驶领域积累了先发优势，并凭借更开放的生态逐步侵蚀Mobileye在国内的市场份额。据高工智能汽车（