智能驾驶芯片行业分析 核心观点 - 智能驾驶芯片是车辆实现自动驾驶的核心组件，相当于车辆的"大脑"，需处理复杂的环境感知和决策任务[7][14] - 英伟达凭借图形处理技术优势主导市场，国内涌现数十家挑战企业但面临技术路线分散和商业化困境[33][47][63] - 行业存在估值泡沫与技术路线争议，实际市场需求与资本预期存在显著差距[65][67][70] 技术架构 - 智能驾驶系统由传感器（摄像头/激光雷达）、算力芯片（CPU）、执行机构（电机/底盘）构成完整闭环[11][12] - 需同时处理视觉识别（1024*768分辨率图像解析）、路径规划、车辆控制等多线程任务[24][26][28] - 除主控芯片外还需座舱芯片、MCU等辅助芯片协同工作[16][17] 市场竞争格局 - 英伟达占据主导地位，其GPU架构天然适配图像矩阵运算需求[31][32] - 国内企业分四类：全栈方案商（对标英伟达）、专用模块商、AI训练芯片商、车企孵化项目[48][49] - 差异化竞争点包括算力（TOPS指标）、能效比、指令集（ARM/RISC-V）和芯片架构（存算一体等）[51][55][56] 行业发展现状 - 2020-2022年出现数十家创业公司，融资估值普遍采用"市梦率"[47][58][59] - 实际落地中低算力芯片（如德州仪器8TOPS产品）更受车企欢迎，与资本追捧的高算力方案形成反差[67][70] - 新能源车价格战（6万元级智能车型）进一步压缩高端芯片市场空间[63] 产业矛盾点 - 技术路线争议：存算一体等创新架构尚未证明可替代英伟达方案[63] - 退出渠道受限：已上市企业选择港股且市值表现不佳[63] - 人才与资源错配：投资周期长于行业波动周期，导致资本效率低下[73][80] 行业价值 - 资本热潮推动本土芯片人才储备和技术积累[77] - 创新尝试为后发追赶提供可能性（如DeepSeek案例）[78] - 行业泡沫期对个体投资者存在显著职业风险[80]