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（编辑 平方）小马智行官微近期宣布获颁首个且唯一一个深圳市级“智能网联汽车无人测试”许可，正式在深圳核心城区开启“主驾位无安全员”的自动驾驶无人化测试。国际巨头英伟达在自动驾驶领域布局已久，拥有从算法到底层软件中间件再到芯片的全栈解决方案。2020年，Xavier芯片算力为30 TOPS，2022年发布的Orin算力为254 TOPS，2022秋季发布了新自动驾驶芯片Thor，取代了之前发布的算力达1000TOPS的Altan。此外，英伟达DriveSim仿真平台基于虚幻引擎开发，能够提供核心模拟和渲染引擎，生成逼真的数据流，创建各种测试环境，模拟暴雨和暴雪等各种天气条件，以及不同的路面和地形。中信证券分析师连一席、沈思越5月29日研报认为，自动驾驶芯片作为智驾系统的底层基石，正伴随汽车智能化趋势的加速迎来行业爆发期。长期来看，智能化渗透率将决定需求，中央计算、大模型等新范式将决定技术路线，量产经验、工具链、性价比将决定规模与竞争格局。自动驾驶芯片将是全产业链格局最为稳固、集中度最高的环节，中信证券判断，全球市场4-5家、国内市场3-4家寡头或有望占据行业80%-90%以上的市场份额。开源证券分析师任浪5月21日研报指出，大模型可在算法、数据闭环、仿真等环节全面赋能自动驾驶。大模型具有良好的认知和推理性能，作为人工智能最先落地的应用领域之一，自动驾驶有望得到全面助力。数据闭环方面，大模型有助于玩家实现更好的数据挖掘和管理效果，提升数据利用效率，同时通过自动标注大幅降低成本。仿真方面，生成式大模型可助力生成特定的场景，加速算法成熟。在算法方面，感知算法中云端的大模型可作为车载端模型的“老师”通过“蒸馏（教授）”帮助小模型实现更优性能。根据《智能网联技术路线2.0》对自动驾驶渗透率的预测，2025年中国L2/L3渗透率将达50%，2030年中国L2/L3渗透率70%，L4渗透率20%。基于此，海通证券预计2030年中国自动驾驶芯片的市场规模为813亿元，其中L2/L3芯片市场规模493亿元，L4/L5芯片市场规模320亿元；全球市场规模为2224亿元。芯片架构方面，业内普遍认为，长期来看，在自动驾驶算法尚未成熟固定之前，CPU+GPU+ASIC的架构仍会是主流，成熟后，定制批量生产的低功耗、低成本的专用自动驾驶AI芯片（ASIC）将逐渐取代高功耗的GPU，CPU+ASIC方案会是未来的主流架构。竞争格局方面，目前来看，英伟达及背靠英特尔的Mobileye处于自动/辅助驾驶芯片第一梯队，华为海思、地平线处于第二梯队，上升攻势不容小觑。而特斯拉芯片则自研自用。据不完全统计，涉及自动驾驶芯片业务的A股上市公司有德赛西威、芯原股份、诚迈科技、润欣科技、中科创达等，具体情况如下：不过，多数国产自动驾驶SOC芯片目前还处于拿到定点的阶段，是否能够经受住市场的考验仍不能下定论。要想在国内站稳脚跟，乃至逐步出海，也绝非一朝一夕之功。