山巅之一：车载通信市场生态的主导权

目前，汽车系统级芯片（SoC）正处于快速向多核高性能处理器方向发展，为了实现车辆与周围环境的智能通信，SoC正在集成多种通信模块，如5G、Wi-Fi、蓝牙等，而且需要处理来自雷达、激光雷达、摄像头等多种传感器的大量数据，并通过实时决策实现自动驾驶功能。2016年，中国新车联网渗透率大概只有不到10%，到2022年就已经超过了70%，而全球车联网平均渗透率不到40%。

国内整车市场的体量，让创造“第三生活空间”的车载通信迎来了发展的春天。车载通信系统和全国5G基础设施建设同频共振。完善的车、路、人感知协同所需要的硬件设施的铺设，以及通信行业天然的跨地域特性（如GNSS定位）让美国监管部门颇为忌惮，在他们看来，“汽车+通信”相当于连续两次市场反复冲击，需要“关税+数据”做两道防火墙才能把涉华通信供应链车辆连接系统隔离在外。

然而在九大类汽车芯片的国产化率来看，车载通信芯片的国产化率只有不到10%，不过随着各大车厂的整车架构逐步从分布式架构走向域架构，叠加车载百兆、千兆以太网芯片的市场需求，让车载通信之“换道超车”这四个字不再是一个简单的装饰语。

车载以太网市场（@华泰证券）

谈及车载通信，业界往往聚焦于技术门槛的突破，比如车载环境对电磁兼容性（EMC）、可靠性以及工作温度等方面的严格要求，以及AEC-Q 100和ISO 26262等多道车规级芯片认证，但我们需要认识到，除了汽车前装的以太网生态链，车载通信必须配套足够的后装服务才能精准识别用户需求。

正赛联资本汽车行业投资总监梅志刚在心智观察所线下沙龙中表示“汽车行业不是先流片，然后各个行业去用。必须按照车规的一条垂直开发，每一个流片批量应用的客户是有限的。”因此，面对车规级模拟、功率和通信这种散装化，依靠铺散产品料号这种长坡厚雪式的流片模式，即便是德州仪器、ADI等车载通信芯片国外大厂依然占据着超过80%的中国市场占有率，从整车的角度看，用户依然需要一套健康完善的车联服务标准对接前装硬件。

如果把汽车看作车机端智能网联或者智能终端的入口，车联网的增值性服务需要从“做好芯片”跨越到“用户运营”，这一过程需要长时间积累用户数据，深刻了解用户的真实需求，并通过AI引擎等技术创新、模式创新等为用户带来更好的体验。

美国对华汽车网联行业加紧实施“数字铁幕”，他们所担心的汽车可能成为“敌对势力遥控的定时炸弹”的恐慌性叙事未必不是一种现实性的谶语。基于此，我们很可能将看到在不远的将来看到国内打造一条自主可控的，且有可能惠及全球南方和“人类命运共同体”的车载通信市场生态标准。

山巅之二：全球汽车算力的定义权

相比传统燃油能源车，新能源势力天然和智驾因底盘域、动力域、车身域的中央控制进化而与车规级芯片的算力走向了双向奔赴。高阶自动驾驶算法正从传统2D感知向更先进的3D感知范式加速转变，如果说整车市场玩的是“大鱼吃小鱼”的游戏，域控、座舱和车机娱乐系统则是“快鱼吃慢鱼”，但是这个“快”的定义权，正在明显出现东升西降的态势。

过去几个月以来，以蔚来、小鹏为首的新势力纷纷抛出全域操作系统的自研智驾芯片，蔚来的5nm神玑NX9031流片成功，“小鹏图灵”为端到端大模型定制芯片也宣告问世。

时至2024年，自驾芯片的烧钱狂潮已经进入深度冷静期，研发费用与整车销售额的平摊，从纯拼算力到拼性价比的认知过渡，“算力总成本”这个benchmark有了一个新的解释框架。换言之，每家汽车芯片的“xxTOPS”总算力，和英伟达Orin等通用芯片做简单横向比拼的粗糙的认知体系也在悄然发生改变。

如何增强智驾芯片的软硬件耦合，在算力之外进一步拓宽算法和数据驱动性，是目前高阶自动驾驶感知算法，尤其是端到端感知融合技术路线的共识。事实上，时至今日英伟达Orin实际上车的使用效率也只有30%左右。目前，国内外最新旗舰车型都已经采用了上百TOPS算力的芯片，但如果把产品做出差异化，辅以感知-地图融合-规划-控制的四个阶段的数据驱动，谁掌握了“数据生成器”，谁就将是最后的胜出者。

而数据、算法的互相融合，是中国广阔地域、复杂道路系统所带来的先天优势。理解了这一点，也就理解了为何中国是全球自动驾驶从L3演进到L4和L5的“应许之地”。如果说L3的战场犹如春秋战国一片混战时代，那么L4和L5将形成某一区域所主导的共主带领下的“雁形梯队”。

自动驾驶行业资深观察家童立丰在心智观察所线下沙龙中提到：“从L4到L5这个智驾阶段要求的是主机厂、运营方联合体、道路交通机构、云平台方方面面的协同，还包括工信部、交通部到公安部等部委协调，以及还要跟数据相关的部门比如城市大脑去打交道。”因此，一个有公益站位，又有在商言商的公共政治资源作为牵头方是L4、L5成功的关键所在，而这恰恰是不愿让渡数据资源的西方国家的劣势。

形成有效的商业闭环以反哺数据驱动模式的成长，也是汽车算力系统不断升级和优化的必由之路。当年苹果机车Apple Car之所以失败的一大重要原因，就是苹果和主机厂在用户订阅收费问题上始终“分赃不均”，福特、通用等宁可以丧失部分用户费用分成，也乐见苹果上车计划胎死腹中。

但中国的“手机-汽车”的联合则是另一幅图景。吉利收购魅族，小米造车的成功，让新能源车的品牌价值别开生面，在刷新用户认知，培养客户消费习惯方面走在了全球的前列。对此，童立丰指出，这些新势力除了在供应链把控和智能座舱方面相比传统车企有显著优势之外，“知道如何收费是他们的一大‘甜蜜点’，也许他们目前尚未足够意识到。”

特斯拉FSD收费，据说在美国续费率30%，也将在华遭遇不少挑战

除此之外，已经杀成红海的LLM大模型正处四处搜寻明星级应用场景。大模型找了一圈，才发现智驾才是最适合落地场景。从L3到L4、L5演进的难度也许并不是纯技术问题，而是参与方的权责认定，商业落地则是权责认定的加速器和催化剂，二者的螺旋缠绕将共同助力汽车智驾算力叙事之中国话语权的加强。

结语，钢铁洪流是解决大多数难题的关键

800V高压快充与充电里程的破局，RISC-V，Chiplet等芯片新架构和设计理念的上车，在很大程度上缓解了国产汽车芯片算力焦虑，IP授权焦虑等。同时需要指出的是，当业界聚焦细分领域的汽车电子系统设计架构的单点突破时，往往会低估“钢铁洪流”这一体量、出货量和用户规模带来的产业附加值。

诚然，中国汽车电子和整车制造依然有显而易见的短板，比如欧洲汽车OEM和供应商的收入至今仍是中国同侪的三倍，EBITA则是五倍，国产汽车芯片依然在经受着严酷的车规认证反馈的考验，但在“软件定义X”，“数据驱动X”的指引之下，汽车电子供应商所考虑的如何从用户运营、数据场景化的角度切入车辆的整个生命周期，为车企服务并创造更高价值将是未来取胜的重要砝码。

有规模化经营打底，中国汽车智驾市场也有足够的底气应对明年特斯拉FSD入华，车企渴望寻找的“第二增长曲线”将在钢铁洪流滚滚大潮中，由必然王国走向自由王国。

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