我国算力芯片行业现状及趋势 车规级算力芯片将推动行业国产化发展

算力就是计算力，指数据的处理能力。从承载终端来看，算力的实现主要通过服务器、PC、手机等终端实现，即依靠终端里搭载的CPU算力芯片。从处理对象来看，算力处理对象主要为数据，数据主要包括文本、音频、视频等形态的数据。当下，物联 、智能汽车、AI等新的算力场景火热，尤其是在智能汽车。

一、行业现状

1、数字时代催生算力需求，但大算力芯片国产化率低

随着娱乐平台、视频监控影像、互联 设备、智能汽车等行业的发展，全球已经进入了数字化时代，其中我国创造和复制的数据量将以每年近30%的复合增速超过全球平均水平增长。2018年，中国产生了约7.6个ZB的数据，2025年这一数字将增至48.6ZB。

数据作为数字时代重要的生产要素，随其数量级的不断增长，未来数据的收集、存储、管理、使用的难度及价值均会呈现质的飞跃，而我国作为数据生产大国，算力基础便是数字时代至关重要的底座。

当前数字时代催生着算力需求的增长，而我国国内算力芯片的自给率、国产率都很低。以汽车算力芯片为例：

自动驾驶芯片是实现自动驾驶的关键硬件支撑。因为智能化的核心是数据计算，数据计算的基础是芯片，摄像头、雷达、定位导航、汽车通信等部件会形成大量的数据，这些数据都是由汽车芯片计算的。如今，汽车芯片的集成化程度越来越高，算力越来越大，芯片的算力和集成度直接决定了电子电器架构的形态，从而决定了智能汽车的性能和表现。

随着智能化、电动化、 联化的发展，汽车产业正在发生巨大改变，相关统计数据显示，目前约90%汽车行业的创新来自汽车软件和电子领域。另外，2021年新能源汽车销售352.1万辆，其中搭载组合辅助驾驶系统的乘用车新车市场占比达到20%。

根据观研 告 发布的《中国算力芯片行业发展趋势分析与投资前景预测 告（2022-2029年）》显示，目前汽车中需要管理汽车芯片的料 超过1000种，一辆汽车用到的芯片达到300颗，未来随着智能汽车的进一步发展，数量还会更大。然而，在汽车算力芯片领域，欧美日等国外芯片厂商把持关键技术，国内汽车大算力芯片自给率不足10%、国产化率不足5%。

2、车规级算力芯片算力提升，大算力通用芯片研发取得突破

（1）车规级算力芯片算力提升

在我国汽车智能化进程不断推进，而车规级算力芯片自给率、国产率低的背景下，各大芯片厂商纷纷在的自动驾驶大算力芯片（单芯片算力大于100TOPS）布局，算力芯片行业内汽车领域的“算力之战”正式打响，一时间，车规级算力芯片引发了芯片和汽车等行业的高度关注。

通常一款车规级算力芯片从产品定义开始，要经过流片、封测、车规认证、功能安全认证、客户验证等一系列复杂的开发和验证过程，期间还要突破芯片系统架构、AI软件栈、大尺寸芯片工程、工艺平台的诸多挑战，最终才能实现量产上车。

从当前车规级芯片市场来看，各大品牌纷纷在算力方面发力，其中国内已知的算力芯片能力来看，即将发布的理想旗舰车型L9平台总算力为508TOPS。

部分品牌芯片计算能力情况

从汽车所需要的算力来看，业界普遍认为，汽车所需算力可根据车内传感器采集到的数据量综合推算出来，其中L2级别的自动驾驶，计算能力大致需要10TOPS；L3需要100TOPS以上的算力；到L3+的算力级别已经上升到1000TOPS以上。

目前我国自动驾驶还处于发展早期，就国内现有的芯片算力能力来看，理论上，芯片算力足够车厂使用。然而，软件定义汽车，软硬融合逐渐成为汽车的大方向。随着汽车智能化的提升，汽车芯片数量和性能要求增长，日美等传统芯片厂商供应的芯片将不足以满足主机厂的性能要求，而且成本也将逐渐增高。因此，想要支撑庞大算力的应用，车载计算平台的复杂度将呈数倍提升，国内算力芯片供应商将面临功耗、散热、电磁、质量等多重挑战。

（2）国产大算力通用芯片研发取得突破

此次BR100系列通用GPU芯片一次性点亮成功，标志着这家上海企业在国产大算力通用GPU芯片研发上取得了关键性突破。这就为我国数字化 会发展提供强大的国产算力支持。

二、发展趋势

1、国产车规级大算力芯片或将进入量产时代

车规级大算力芯片领域，英伟达、高通等老牌独占市场的局面逐渐被打破，以地平线、黑芝麻、寒武纪等为代表的中国打破品牌逐渐加入了战局，2022年将会是我国国产大算力车规芯片的量产年，国产车规级大算力芯片或将进入量产时代。

我国黑芝麻、地平线品牌算力芯片量产计划

2、算力芯片迎来机遇，行业国产化进程将加快

当前，我国算力芯片行业迎来了发展机遇，行业国产化进程将逐步加快。

一方面，随着数字经济的发展，市场需求在急剧放大，而国内大算力通用芯片研发已经取得关键性突破；另一方面，汽车领域算力芯片的发展，使得大算力芯片市场格局正在悄然改变除此之外，另外，在疫情和缺芯的影响下，国外芯片企业很有可能优先支持我国本土车企，这对于国产算力芯片来讲，这是发展大算力芯片的绝佳时机。因此，我国算力芯片行业国产化进程也将逐步加快。（LQM）