报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 现阶段智能座舱发展热点集中在提升用户体验与安全性，多模态交互技术成熟，“一芯多屏”架构和OTA技术推动系统升级，AI驱动个性化服务和车联网生态系统构建，打造智能化、互联化第三生活空间 [3] - 智能座舱细分赛道包括座舱显示、智能监控、OTA、座舱域控、车联网、语音交互，通过软硬件系统融合获得人—机—环融合能力，为驾乘人员提供综合体验 [3] - 智能座舱呈现多模态交互成熟、AI大模型上车、舱驾融合趋势显现、车载显示升级、跨界创新活跃和上下游产业链整合发展等特点 [4] - 全球及中国智能座舱市场规模在多重因素影响下持续增长，中国增速快于全球，未来将继续保持较快增长趋势 [5] 根据相关目录分别进行总结 智能座舱行业发展背景 - 智能座舱通过软硬件深度融合，成为高度智能化、网联化和个性化的移动生活空间，是车企差异化竞争关键领域，可通过硬件增值和软件收费开辟新盈利增长点 [6][11][12] 智能座舱行业细分赛道 座舱显示 - 多屏化是显著趋势，显示系统朝大屏化、高清化、集成化、智能化、个性化方向发展 [13] - 不同显示产品有不同功能和发展趋势，如中控屏大屏化、高清化、联屏化，副驾驶屏交互智能化等 [14] 智能监控 - 分为驾驶员监控系统DMS和乘客监控系统OMS，覆盖多种驾乘场景，通过感知数据获取与输入、计算单元计算和输出指令、执行提醒决策保障座舱安全 [21] - 2024年1 - 11月DMS和OMS标配渗透率分别为19%和5.7%，同比上升59.66%和46.15% [21] OTA - 按升级对象分为软件升级SOTA和固件升级FOTA，发展经历四个阶段，正朝着产业链级的OTA 4.0迈进，是推动汽车行业数字化转型的核心动力 [27] - 2024年1 - 9月中国市场（不含进出口）乘用车前装标配OTA渗透率为74.4%，新能源乘用车渗透率达88.7% [27] 座舱域控 - 智能座舱域控制器CDC是核心控制单元，负责整合和管理座舱内多个功能模块，与其他域控系统深度融合推动汽车智能化进程 [32] - 2024年1 - 10月中国市场标配座舱域控渗透率从去年同期的15.2%快速上升至27% [32] 车联网 - 车联网V2X是新一代信息通信技术，实现车辆与周围全方位连接和通信，数据交互有低时延、高可靠等要求 [35] - 随着自动驾驶等级提升，对V2X通信技术性能要求更高，T - Box是车端核心部件，4G/5G通讯模组是主要功能模块 [38] - 2024年1 - 10月中国市场标配车联网渗透率从去年同期的77.2%快速上升至83.2% [38] 语音交互 - 基于语音识别技术实现与车机系统互动，采用语音唤醒技术可快速响应用户操作，还包括语音增强技术 [44] - 中国语音识别准确率超98%，是技术较为成熟的座舱交互方式之一 [44] - 2024年1 - 10月中国市场标配语音交互渗透率从去年同期的78.7%快速上升至83.2% [44] 智能座舱行业发展特点 多模态交互成熟 - 多模态交互技术从单一/部分模态交互模式向全场景多模态交互模式演变，以科大讯飞为代表的头部厂商推出的多模态交互模型趋于成熟 [45] AI大模型上车 - 车企自研与合作研发模式共存，自研用于凸显差异化竞争优势的新势力车企，合作研发用于大型传统车企 [54] - 大语言模型仍是多模态交互的核心 [54] - “AI + 汽车”带动座舱智能化变革，为用户提供多场景、多模态个性化交互体验，保障驾驶安全 [54] 智能座舱行业市场规模 整体市场规模 - 2021 - 2024年全球智能座舱市场规模从331.6亿美元增长至706.3亿美元，CAGR达28.66%；中国从76.3亿美元增长至173.8亿美元，CAGR达31.58%，增速快于全球 [59] - 预计2025 - 2030年全球智能座舱市场规模将从797.7亿美元增长至1,484.1亿美元，CAGR达13.22%；中国将从210.1亿美元增长至548.1亿美元，CAGR达21.14% [59] 细分赛道市场规模 - 2021 - 2024年座舱显示和车联网市场规模分别从31.6亿美元和7.7亿美元增长至42亿美元和15.9亿美元，CAGR分别达9.95%和27.34% [63] - 2021 - 2024年座舱域控市场规模从2.1亿美元增长至17.2亿美元，CAGR达101.57% [63] - 2021 - 2024年DMS/OMS市场规模从0.7亿美元增长至4.1亿美元，CAGR达80.26% [63] - 预计2025 - 2030年座舱显示、座舱域控、车联网和DMS/OMS的市场规模CAGR将分别达13.12%、28.97%、11.07%和47.44% [63]

高通汽车业务战略布局 - 公司通过全栈布局驱动汽车业务纵深发展，涵盖智能座舱、驾驶辅助、车载连接等核心领域，实现从平台化支撑到规模化落地，加速技术普惠 [1] - 打造骁龙数字底盘解决方案，包括骁龙汽车智联平台、骁龙座舱平台、Snapdragon Ride平台和骁龙车对云服务，侧重点随行业需求动态调整 [3] - 智能座舱和驾驶辅助成为新增长引擎，智能座舱迭代速度打破传统汽车行业周期限制，中国市场多款新车型采用骁龙8295或骁龙8155芯片 [3] 技术发展趋势与产品策略 - 舱驾融合被视为重要行业趋势，公司通过高算力芯片和先进软件支撑多模态大模型上车，同时推动高集成度、低功耗的舱驾融合解决方案进入大众市场 [4] - Snapdragon Ride平台已支持超过30个中国汽车品牌，覆盖6万至34万元价位段车型，加速ADAS功能普及 [3] - 公司采用"两条腿走路"策略，既提供单独座舱和驾驶辅助方案，也支持舱驾一体平台，推动驾驶辅助普惠化 [4] AI技术在汽车行业的应用 - AI正在重塑汽车交互、决策与体验，公司聚焦终端侧大模型和多模态大模型融合两大方向，支持车企将通用大模型拆解为车端专用模型 [5] - 公司看好AI在终端侧应用的发展速度，认为其可能超过智能手机领域，智能辅助驾驶是重要AI应用场景 [5] - 产品缺陷率(DPPM)严格控制在百万分之几以内，确保技术可靠性作为安全前提 [5] 中国市场战略定位 - 中国市场是全球战略核心引擎，中国汽车行业技术创新与产品迭代速度远超海外市场 [7] - 公司50%工程师专注汽车业务，确保快速响应本土需求，支持客户完成特定应用场景 [9] - 延续"水平式赋能"模式，与本土汽车企业相互赋能，方案落地速度适应"中国速度" [7][9] 核心竞争力与生态协作 - 每年将营收20%投入研发，布局5-10年后技术方向，Snapdragon Ride平台提供性能与成本最优解 [8] - 坚持"发明-分享-协作"商业模式，与产业链深度合作，例如苏州Momenta基于高通方案为丰田提供驾驶辅助解决方案 [9] - 差异化优势在于提供顶尖技术同时适应"中国速度"，满足新势力激进创新和传统车企稳健转型需求 [9]

行业趋势与生态构建 - 汽车半导体市场规模预计从2023年820亿美元增长至2030年1380亿美元，CAGR达8% [14] - 汽车产业正经历从机械产品向智能终端的跨越，半导体技术推动产业链重组与价值链重构 [5] - 电动化与智能化成为不可逆浪潮，供应链从线性向网状协同生态转型 [7] - 智能技术贯穿汽车半导体发展各环节，包括智能驾驶、座舱及全场景智驾生态 [20] 企业动态与技术突破 - 均联智行产品已应用于全球超2000万辆汽车，覆盖智能座舱、驾驶等四大产品线 [12] - 博世聚焦MEMS传感器、功率半导体等四大特色产品组合，提供全栈式解决方案 [14] - 高通推动舱驾融合，骁龙数字底盘覆盖连接、智能座舱等四大关键领域 [18] - 瑞芯微受益于AIoT爆发，汽车电子等领域增长迅猛，盈利连续翻倍 [20] - 辰至半导体推出国内首款高性能中央域控制器芯片C1系列，满足高算力与低功耗需求 [26] 国产化与竞争策略 - 英飞凌加速本地化生产，计划2027年实现更多产品国产 [32] - 长城汽车强调不因降本降低质量，车用芯片国产化替代将加速 [31][34] - 联想通过系统级方案降本，整合汽车供应链至现有体系 [34] - 杰发科技聚焦差异化产品与全链条国产化，高性能芯片已量产 [35] 创新路径与产品发布 - 加特兰提出"持续性创新"与"破坏性创新"双路径，后者聚焦变革市场 [16] - 黑芝麻智能强调辅助驾驶芯片需高算力+高带宽等特性 [24] - 《2024中国新能源汽车产业蓝皮书》发布，涵盖政策、技术等多维度成果 [9] - 车规芯片技术路演展示5G射频、功率器件等自主创新成果 [37] 生态合作与平台建设 - 圆桌论坛共识：需整车-Tier1-芯片企业协同打破边界重构生态 [31] - 中科创达认为软件差异化是关键，需与芯片企业紧密合作 [31] - 大会搭建产业对话平台，推动产学研合作与生态构建 [2][38]

舱驾融合产品发布 - 车联天下与高通、北汽集团、卓驭科技合作推出AL-A1舱驾融合产品，基于QAM8775P芯片开发，已获项目定点，预计2025年第四季度全球量产[1] - 该产品定位20万元及以下车型市场，系统方案具有高性价比，符合跨域融合/中央计算等未来EE架构发展趋势[2] - 北汽集团将率先在其整车产品中应用该技术，极狐品牌将搭载全球首款舱驾融合AI平台，主打10-15万元级别市场[2] 技术方案与优势 - 卓驭科技方案通过单颗SoC实现跨层记忆泊车、高速领航、城区领航等ADAS功能，同时支持高阶座舱功能，相比分立方案可降低整车成本约30%[3] - 采用惯导双目感知系统，点云密度达普通激光雷达10倍，可低成本替代激光雷达，支持异型障碍物检测[3] - 高通骁龙8775芯片稠密算力达96TOPS，支持从入门到高端车型的中央计算系统，预集成Snapdragon Ride视觉软件栈[3][4] 北汽集团应用规划 - 北汽2025年全系自主车型(包括极狐阿尔法T5/S5、北京越野BJ40/BJ30等)将搭载舱驾融合AI平台[2] - 2025年实现城市NOA功能全面上车，首批极狐阿尔法T5版Robotaxi(120台)将上线运营加速L4级技术量产[2] - 采用平台化方案覆盖L2级ADAS到城市NOA功能，同时将进入L3级准入试点企业[2] 行业发展趋势 - 当前行业智能座舱与辅助驾驶技术仍处于"割裂"状态，部分企业采用多芯片集成方式实现基础功能融合[4] - 真正的舱驾融合需实现软硬件一体完全融合，共用"一个大脑"，中央计算架构从分布式变为集中式[4] - 该模式可让用户同时获得座舱和辅助驾驶的反馈与感知体验[4]

舱驾融合技术进展 - 车联天下联合卓驭科技、高通和北汽集团开发的舱驾融合域控项目已定点，预计2025年Q4全球率先量产 [1] - 合作采用高通QAM8775P芯片，卓驭科技提供智驾支持，方案符合跨域融合和中央计算EE架构发展趋势 [1] - 方案支持20万元及以下车型，市场规模前景巨大，整车成本可降低约30% [1] 技术方案特点 - 舱驾融合方案通过单颗SoC实现智能座舱和组合辅助驾驶功能，包括跨层记忆泊车、高速领航、城市领航等 [1] - 支持双联屏+HUD多屏显示、7.1.4音效、3D可视化、语音控制等高端座舱功能 [1] - 核心技术包括惯导双目、端到端大模型、Hypervisor虚拟化、多核异构协同优化等，提升系统安全性和可用性 [2] 高通芯片性能 - 骁龙8775稠密算力达96TOPS，支持数字座舱和ADAS功能 [2] - 硬件架构实现ADAS功能隔离和服务质量管控，内建ASIL-D安全岛 [2] - 支持从入门级到高端中央计算系统，可扩展性强，适用于不同层级车型 [2] 北汽集团应用规划 - 舱驾融合AI平台将应用于北汽所有主力车型，包括极狐阿尔法T5、S5和北京越野BJ40、BJ30等 [3] - 目标实现10万元级城市NOA功能，2025年全面上车 [3] - 方案通过海量数据训练提升复杂场景应对能力，惯导双目传感器增强环境感知和安全性 [3] 行业发展趋势 - 舱驾融合符合汽车行业向集中式电子电气架构转型趋势 [3] - 方案强调真实用、真安全、真普惠，推动智能汽车普及 [3] - 汽车智能化需要生态共建，多方合作推动技术创新 [3]

核心观点 - 联发科通过新一代天玑汽车旗舰座舱平台C-X1引领Agentic AI在智能座舱的应用，实现从被动问答到主动预判的升级 [4][5][6][8] - 舱驾融合成为行业趋势，联发科与英伟达合作通过架构融合实现算力资源共享，打造高达1400 TOPS的集中式计算平台 [13][14][15][17] - 3nm工艺的C-X1芯片在性能上大幅领先行业：CPU单核性能领先80%，GPU渲染性能领先300%，大模型推理性能领先350% [10][12] Agentic AI技术演进 - AI技术发展分为三阶段：生成式AI、智能体AI（Agentic AI）和机器人时代，当前处于Agentic AI爆发前夕 [6] - Agentic AI内核在于通过复杂推理和迭代规划自主解决多步骤问题，需数据、模型和算力三大核心要素支撑 [6][8] - 联发科C-X1芯片支持FP4格式量化，节省50%以上内存带宽，显著提升端侧AI响应速度 [10] 芯片性能突破 - C-X1采用3nm工艺和Arm v9.2-A架构，集成NVIDIA Blackwell GPU与深度学习加速器，算力达10.2 TFLOPS [10] - 双AI引擎提供400 TOPS算力，支持光线追踪技术实现AAA级车载游戏体验 [10] - 云端-端侧架构一致性开发生态优势，使模型迁移效率提升70% [12] 行业生态合作 - 联发科联合英伟达、绝影等合作伙伴，实现低延迟语音助手、智能游记生成等创新功能落地 [12] - 通过NVIDIA DriveOS平台实现座舱与智驾芯片算力资源共享，打破数据和算力壁垒 [17] - 生态协同模式复刻了联发科天玑在移动市场的成功经验 [19][21] 技术趋势影响 - Agentic AI推动智能座舱从"机械应答"向"类人决策"转变，重新定义"第二个家"的车内体验 [8][10] - 舱驾融合可降低整车成本20-30%，提升开发效率并优化用户体验 [15][17] - 3nm芯片技术加速汽车从工具属性向"认知伙伴"的升维进程 [21]

核心观点 - 英伟达与联发科从移动SoC竞争对手转变为智能汽车芯片领域的合作伙伴，成立"发达联盟"共同开发汽车芯片 [2][6] - 双方合作推出天玑汽车旗舰座舱平台C-X1，整合各自技术优势，采用Chiplet技术实现高性能与低成本平衡 [5][15][17] - 合作背景包括生成式大模型上车需求与舱驾融合趋势，以及双方CEO近三十年的交情 [10][21] 行业背景 - 智能汽车芯片市场呈现双峰格局：联发科专注智能座舱芯片（累计出货超2000万套），英伟达聚焦自动驾驶芯片（Thor单芯算力达1000Tops） [7][8][10] - 生成式大模型上车面临挑战：云端部署存在响应速度与隐私问题，本地部署需70亿至数百亿参数模型，现有座舱芯片算力不足 [13] - 舱驾融合趋势加速：车企尝试将智舱与智驾芯片集成到同一PCB板，实现资源池化与能力协同 [22][23] 技术突破 - C-X1采用3nm制程与Arm V9.2-A架构，CPU单核性能领先竞品80%，12核设计支持6-12屏多任务 [17] - 集成英伟达Blackwell架构GPU，浮点算力达10.2 TFLOPS，支持DLSS技术，可流畅运行3A游戏 [17] - 双AI引擎提供400TOPS算力，支持FP4量化格式，大语言模型推理性能比竞品高350% [17] - Chiplet技术整合4nm GPU与3nm主芯片，实现成本1+1<2、性能1+1>2的效果 [15][17] 合作模式 - 硬件层面：联发科C-X1与英伟达Thor可通过One Board方案集成在同一板卡 [22] - 软件层面：联发科适配NVIDIA Drive OS，实现智舱与智驾资源池化 [23][24] - 分工协作：联发科主导座舱SoC整合，英伟达提供GPU与操作系统赋能 [23] 市场影响 - C-X1预计2025年后量产，性能参数在智能座舱领域暂无敌手，已获多家车企订单 [10][17] - 合作推动智能座舱体验升级：支持数百亿参数多模态大模型本地运行，实现真·智能助手 [19] - 舱驾融合方案为车企提供更高性能与更低成本的电子电气架构演进路径 [22][23]

公司技术发布 - 推出新一代芯片平台、跨域融合方案及多项全球合作 全面展示辅助驾驶、舱驾融合与安全计算领域创新突破 [1] - 华山A2000家族芯片基于7nm车规工艺打造 集成12类功能单元实现单芯片多任务并行处理 [5] - 自研"九韶"NPU架构采用大核设计支持Transformer硬加速 支持FP8/FP16混合精度运算 能效比达行业顶尖水平 [5] - A2000系列包含Lite、标准版和Pro三款产品 分别针对城市辅助驾驶、全场景通识辅助驾驶和高阶全场景通识辅助驾驶需求 [7] - 配套BaRT工具链兼容PyTorch/Triton等主流框架 支持开发者快速部署算法 [7] 产品生态拓展 - 武当C1296芯片实现首个国产单芯片中央计算平台量产 采用7nm工艺整合智能座舱/辅助驾驶/车身控制硬件资源 [8] - 与东风汽车/均联智行合作方案将搭载于多款新车型 计划2025年达到量产状态 [8] - C1296芯片跨域能力打通座舱交互与行车辅助数据闭环 支持从经济型到高端车型的灵活适配 [8] - 通过武当1200家族芯片与华山A2000芯片协同 推出"大脑+小脑"机器人平台方案 与武汉大学刘胜院士团队/傅利叶团队推进具身智能场景落地 [7] 战略合作进展 - 与英特尔达成战略合作并成立联合工作组 共同开发"英特尔&黑芝麻智能舱驾融合平台" [10] - 合作方案采用分层架构：武当1200芯片作为安全底座 英特尔旗舰处理器提供座舱体验 华山A2000芯片支撑辅助驾驶大模型运算 [10] - 三方方案通过模块化设计可快速移植至全球主流车型平台 满足国内外市场智能化与成本双重需求 [9] - 公司立足汽车领域向机器人/边缘计算等场景延伸 以全栈技术能力开启智能时代计算革命 [4] 公司发展历程 - 凭借自研ISP/NPU两大核心IP构建华山系列（辅助驾驶芯片）与武当系列（跨域融合芯片）两大产品线 [2] - 通过A1000（本土首款车规级高算力芯片）/C1236（全球首款跨域融合芯片）等产品持续突破 成功登陆港交所成为智能汽车AI芯片第一股 [2] - 以技术创新+开放生态双轮驱动 聚焦芯片研发赋能汽车智能化转型 [4]

文章核心观点 2025年新能源汽车进入智能化下半场，人工智能推动智能网联汽车向更高质量发展，中兴通讯副总裁提出打造AI汽车软硬件协同生态的相关观点助力智能网联汽车跃迁 [1][3] 行业动态 - 2025年中国电动汽车百人会论坛在北京举行，围绕新能源汽车产业高质量发展核心议题进行探讨 [1] - 中兴通讯副总裁出席AI汽车论坛，探讨“打造AI汽车软硬件协同生态”话题并发表演讲 [1] 演讲核心观点 域融合 - 域融合是未来整车AI智能的关键路径，是智能网联汽车发展的必然选择，“车 - 路 - 云”三位一体融合架构将重构车辆价值维度 [3] 舱驾融合 - 舱驾融合适宜作为AI场景规模化落地的载体，能解决AI在车端落地的核心痛点，形成正向循环，但量产上车面临诸多挑战 [4] 技术突破 - 技术突破需在应用场景中反复验证，在产业链协同中持续迭代，夯实底层根基以建立竞争壁垒 [5] 软硬协同与生态建设 - 打造AI汽车新质生产力要构建芯片 + OS + AI的软硬协同新范式，加强开放开源体系建设，形成中国特色开放生态体系 [6] - 中兴通讯汽车电子定位为智能网联汽车基础能力提供商，以车用芯片为核心，与操作系统软硬协同，携手伙伴共建开放解耦智能生态底座 [7]