| 阵营 | 代表企业 | 代表车型 | 核心智驾 |
|---|---|---|---|
| 美式激进派 | Tesla | Model Y / Cybertruck | HW4 · FSD V13 · 纯视觉 · 端到端神经网络 |
| 欧式渐进派 | Mercedes | EQS Drive Pilot · S 级 | NVIDIA Orin + Valeo SCALA 2 LiDAR · L3 |
| BMW | iX · 7 系 | Mobileye SuperVision · Tier 1 集成方案 | |
| 中式狂奔派 | 理想 | 理想 L9/Mega/MEGA | Thor + 双 Orin · MindGPT · 城市 NOA 全国 |
| 小鹏 | 小鹏 G9/X9/P7+ · MONA M03 | 双 Orin X · 图灵芯片 · XGPT · XNGP 全国 | |
| 蔚来 | ET7/ES8/ET5 · 子品牌乐道 | NIO Adam + 单 Orin X · NOMI GPT · NOP+ | |
| 华为问界 | M9/M7 · 智界 S7 · 享界 S9 | MDC 810 算力 400 TOPS · 鸿蒙智行 ADS 3.0 | |
| 比亚迪 | 仰望/腾势/方程豹 | DiPilot 600(自研 8295 + Orin N)·"天神之眼" | |
| 欧式老牌 | 奥迪 · 保时捷 | e-tron GT · Macan EV | 高通 Ride · Mobileye · 渐进派 L3 |
| 车企 | 年销(万辆) | 主力车型 | 智驾算力 | 激光雷达 | 代表大模型 | 路线 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Tesla | 180 | Model Y / 3 / S / Cybertruck | HW4 144 TOPS | ❌ 纯视觉 | FSD V13(端到端) | 激进纯视觉 |
| 理想 Li | 50(中国 #1 新势力) | L9/Mega/L7/L6 | Thor 2000 TOPS + 2×Orin X | 1-2 颗(禾赛/速腾) | MindGPT(自研认知大模型) | 激进 BEV+OCC |
| 小鹏 XPENG | 28(中国 #2) | G9/P7+/X9/MONA | 双 Orin X 508 TOPS + 自研图灵 750 TOPS | 1-2 颗(速腾) | XGPT(端到端大模型) | 激进度对标 Tesla |
| 蔚来 NIO | 22(中国 #3) | ET7/ES8/ET5/乐道 | NIO Adam + 单 Orin X | 1 颗(图达通/禾赛) | NOMI GPT(车机 OS 大模型) | 渐进 + 换电 |
| 华为问界 | 35(新晋速度最快) | M9/M7 智界 S7 享界 S9 | MDC 810 400 TOPS | 1 颗(华为 96 线) | 盘古大模型(车端版) | 激进 · 智驾 ADS 3.0 |
| 比亚迪 BYD | 425(全球 #1 新能源) | 仰望/腾势/方程豹/汉 EV | 8295 + Orin N 254 TOPS | 1-2 颗 | "天神之眼" DiPilot 600 | 自研 + 渐进 |
| 小米 SU7 | 13(2026 H1 暴涨) | SU7 / SU7 Ultra | NVIDIA Thor 2000 TOPS | 1 颗(禾赛) | MiMo 系(小米 端到端) | 激进 端到端 |
| Mercedes | 200(全球) | S/EQS/EQE | NVIDIA Orin + Valeo LiDAR | 1-2 颗(Valeo SCALA 2) | MBUX+ ChatGPT 接入 | 保守 L3 |
| SoC | 算力 | 制程 | 功耗 | 搭载车型 | 单芯片价格 | 2026 出货预期 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Orin X | 254 TOPS | 8 nm | 45 W | 理想/小鹏/蔚来/智己 | $500-700 | 120 万颗 |
| NVIDIA Orin N | 84-100 TOPS | 8 nm | 25 W | 比亚迪/吉利/长安 | $200-300 | 300 万颗 |
| NVIDIA Thor | 2000 TOPS | 4 nm | 120 W | 极氪/小米/零跑(2026 H2) | $1500-2500 | 30 万颗 |
| Tesla HW4(自研) | 144 TOPS | 7 nm | — | Tesla 全系 | 自研 · 不外售 | 200 万颗(自用) |
| 华为 MDC 810(自研昇腾) | 400 TOPS | 7 nm | 80 W | 问界/智界/享界/阿维塔 | 自研 · 不外售 | 60 万颗(自用) |
| 高通 Snapdragon Ride 8775 | 150 TOPS | 4 nm | 30 W | 极星/通用/宝马(2026 H1) | $400 | 50 万颗 |
| 高通 8295(座舱为主) | 30 TOPS | 5 nm | 15 W | 理想 L9/Mega · 零跑 · 小米 | $120 | 500 万颗(座舱) |
| 地平线 J6(征程 6) | 560 TOPS | 7 nm | 50 W | 理想 L7/Mega · 哪吒 · 长安 | $200-300 | 100 万颗 |
| 黑芝麻 A1000 | 196 TOPS | 16 nm | 25 W | 合众哪吒 · 江汽 · 江淮 | $150 | 30 万颗 |
| Mobileye EyeQ6 | 128 TOPS | 7 nm | — | 蔚来 ET7 · 极氪 · 大众 | $100-200 | 80 万颗 |
| 黑芝麻 A2000(2027) | 300+ TOPS | 7 nm | — | (2027 H2) | $300+ | 10 万颗 |
| 应用 | 所需算力 | 对应 SoC | 2026 落地 |
|---|---|---|---|
| L1 LCC(单车道) | 5-20 TOPS | Mobileye EyeQ4 / TI TDA4VM | 已普及 |
| L2+ NOA(高速) | 30-100 TOPS | Orin N · EyeQ6 · J5 | 15 万级车 |
| L3(城区 NOA) | 100-500 TOPS | Orin X · Thor · J6 · MDC 810 | 25 万级以上 |
| L4(车端大模型) | 500-2000 TOPS | Thor · 多 Orin · 自研芯片 | 30 万级以上 |
| L5(完全无人) | 2000+ TOPS | 未来芯片(无具体型号) | 2030+ |
| 传感器 | 数量(高级智驾) | 单颗价格 | 关键玩家 |
|---|---|---|---|
| 激光雷达(LiDAR) | 1-3 颗 · 半固态 / 固态 | $300-1500 | 禾赛(中国 #1)/ 速腾 / 图达通(蔚来)/ 法雷奥 / 华为 / 大陆 |
| 4D 毫米波雷达 | 1-6 颗 · 77 GHz + Doppler | $50-200 | Arbe(以)/ 大陆 ARS540 / 华为 / 纵目 / 国内森思泰克 |
| 毫米波雷达(传统) | 3-6 颗 · 24/77 GHz | $30-80 | 博世 / 大陆 / 富士通天 / 华为 |
| 摄像头(Camera) | 5-11 颗 · 前视 8MP | $20-100 | 舜宇智能 / 欧菲光 / 丘钛 / 安森美(芯片)/ 索尼(芯片) |
| 超声波雷达 | 8-12 颗 · 泊车用 | $5-15 | 博世 / 同致电子 / 奥迪威 |
| GNSS 定位 | 1 颗 · RTK 模块 | $30-50 | u-blox / 华大北斗 / 和芯星通 |
| IMU(惯性测量) | 1-2 颗 · 6 轴 | $20-40 | TDK InvenSense / Bosch · 华大 · 芯思联科 |
| V2X(车联网) | 1 颗 · C-V2X 模组 | $30-80 | 高通 / NXP / 华为 / 大唐 |
| 玩家 | 型号 | 线数 | 最远距离 | 扫描方式 | 搭载车型 |
|---|---|---|---|---|---|
| 禾赛(中国) | AT128 / AT512(2026) | 128 → 512 线 | 200m | 半固态(转镜) | 理想 L9 · 小米 SU7 · 极氪 |
| 速腾聚创 | M1 · M2(2026) | 126 线 | 200m | 机械转镜 → 固态 | 小鹏 G9/P7+ · 智己 |
| 图达通(蔚来子公司) | Falcon · Robin(2026) | 1550 nm 长波 | 500m | 1550nm 固态 | 蔚来 ET7/ET5 |
| 华为 | 96/192 线 | 96/192 线 | 150m | 转镜 | 问界 M9/M7 · 享界 |
| Valeo(法雷奥) | SCALA 2 | 16 线 | 150m | 机械 | Mercedes · Honda |
| Luminar(美国) | Iris · Iris Plus | 1550 nm | 300m | 1550nm 半固态 | Volvo · Mercedes(测试) |
判断: 2026-2027 半固态 → 固态 全面替代。禾赛 AT512(512 线)+ 图达通 Robin(1550 固态)将定义新一代旗舰 LiDAR。
| 代 | 命名 | 架构 | 代表车型 | 量产年份 |
|---|---|---|---|---|
| 1.0 分布式 ECU | Distributed | 100+ 颗独立 ECU | 传统燃油车 | 2010 之前 |
| 2.0 域集中式 | Domain-Centric | 5-7 个域(动力+底盘+车身+座舱+智驾+网联) | 理想 L7/L9 · 小鹏 G9 | 2020-2024 |
| 3.0 舱驾一体 | Cabin-Driving Fusion | 2 个域(智能座舱 + 智能驾驶 二合一) | 小米 SU7 · 极氪 007 | 2024-2026 |
| 4.0 中央计算 SoC | Central Computing | 1 个大脑(Thor + 8295)+ 2 个区域控制(CCA) | 理想 MEGA · 小米 Ultra · 比亚迪汉 EV 新款 | 2026-2028 |
| 5.0 车云一体 | Vehicle-Cloud | 车端算力 + 云端训练(VLM/World Model) | Tesla FSD V14 · 华为 ADS 4.0 | 2028+ |
| 玩家 | 类型 | 代表域控 | 客户 |
|---|---|---|---|
| 德赛西威(中国 #1) | Tier 1 | IPU03/IPU04/IPU05 | 理想全系 · 小鹏 · 智己 |
| 航盛电子(中国) | Tier 1 | 智能座舱域控 | 广汽 · 吉利 · 上汽 |
| 经纬恒润(中国) | Tier 1 | ECU + 域控 | 北汽 · 一汽 · 红旗 |
| 伟世通(Visteon) | Tier 1(美) | SmartCore | 通用 · Ford · Mercedes |
| Aptiv(安波福) | Tier 1(美) | SVA 平台 | 全球车厂 |
| Bosch(博世) | Tier 1(德) | 中央控制器 | 德系车 · 美系车 |
| 华为车 BU | Tier 1(中) | MDC 210/610/810 | 问界/智界/享界/阿维塔 |
| 零束/上汽 | 自研(中) | 银河全栈 3.0 | 智己 · 上汽 |
| 类别 | 关键玩家(中) | 关键玩家(全球) | 单台车 BOM |
|---|---|---|---|
| 电池(动力锂电) | 宁德 / 比亚迪 / 亿纬 | LG / 三星 SDI / 松下 / SK | $4000-12000 |
| 电机(驱动) | 汇川 / 蔚然 / 精进 · 比亚迪自研 | Bosch / Tesla 自研 | $500-1500/台 |
| 电机控制器(MCU / SiC) | 汇川 / 蔚然 / 中科海 | Tesla · ZF · Bosch | $300-800/台 |
| 电控(VCU / BMS) | 比亚迪/宁德 BMS · 均胜电子 | Bosch / Continental | $200-500/台 |
| 减速器(减速箱) | 中国 8+ 家 · 国产化 95% | — | $200-500/台 |
| OBC / DC-DC | 威迈 / 通合 · 高泰 | — | $100-300/台 |
| 电压等级 | 代表车型 | 充电功率 | 5 分钟充电续航 |
|---|---|---|---|
| 400V(主流) | 特斯拉 Model Y · 比亚迪汉 · 大众 ID.4 | 250 kW | 80 公里 |
| 800V(中高端) | 小鹏 G6/G9 · 极氪 001 · 现代 E-GMP | 480-600 kW | 200 公里 |
| 1200V(2027+) | 未来旗舰 · 全 SiC | 1000+ kW | 400 公里 |
关键趋势:800V 全面替代 400V(2026 年成为新车型标配)。SiC 碳化硅 MOSFET 渗透率从 2024 30% → 2026 70%。国产 SiC 天岳先进 / 三安光电正在突围 Wolfspeed / II-VI 美日垄断。
| 大模型 | 推出 | 参数 | 车端算力 | 应用 |
|---|---|---|---|---|
| 理想 MindGPT | 2024-06 · 2026 v3 | ~13B | Thor · 2× Orin X | 车机对话 · 智驾决策(部分场景) |
| 小鹏 XGPT(端到端) | 2024-08 · 2026 XOS 5.0 | ~10B | 2× Orin X · +自研图灵 | XNGP 城市 NOA · 语音助理 |
| 蔚来 NOMI GPT | 2025-12 · 2026 v2 | ~10B | NIO Adam | 座舱多模态 · 主动情绪感知 |
| 华为盘古车端版 | 2024-09 · ADS 3.0 | ~7B | MDC 810 | ADS 智驾 + 鸿蒙座舱 |
| 比亚迪 "天神之眼" | 2025 Q4 | ~3B | Orin N + 8295 | DiPilot · LCC · 自动泊车 |
| Drive VLM(Tesla+Ways) | 2024-09(FSD V12) · 2026 V14 | 10-100B | HW4+HW5 | 端到端 + 世界模型 |
| NVIDIA Drive AGX + Alpamayo | 2026 CES | — | Thor · 多颗 | 车端 VLM · 世界模型基础 |
判断: 2026 H2 是端到端上车决战点。优势:数据闭环 + 长尾场景处理能力提升 10 倍 · 劣势:可解释性差 + 安全审计难(监管挑战)
| 零件 | 占 BOM | 单台($) | 国际龙头 | 中国头部 | 国产化率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. 智驾 SoC | 10-15% | 1000-4000 | NVIDIA Orin/Thor · Tesla HW | 华为 MDC · 地平线 · 黑芝麻 | ~30% |
| 2. 座舱 SoC | 5-8% | 200-500 | 高通 8295/8775 | 芯擎科技 · 芯驰 | ~20% |
| 3. 激光雷达 | 3-8% | 500-3000 | Valeo · Luminar | 禾赛 · 速腾 · 图达通 | ~85%(全球) |
| 4. 4D 毫米波 | 1-2% | 100-500 | Continental · Bosch | 纵目 · 森思泰克 · 华为 | ~40% |
| 5. 摄像头 | 1-3% | 100-500 | 舜宇 · 安森美 | 舜宇 · 欧菲光 · 丘钛 | ~70%(模组) |
| 6. 电池(动力锂电) | 25-35% | 4000-12000 | LG · 三星 · 松下 | 宁德 · 比亚迪 · 亿纬 | ~75% |
| 7. 电机 | 3-5% | 500-1500 | Bosch · Tesla 自研 | 汇川 · 蔚然 · 比亚迪 | ~90% |
| 8. 电控(SiC MOSFET) | 2-3% | 300-800 | Wolfspeed · II-VI · Infineon | 三安 · 天岳 · 斯达 | ~30% |
| 9. 域控制器 | 3-6% | 500-2000 | Bosch · Visteon | 德赛西威 · 航盛 · 经纬 | ~50% |
| 10. 超声波 + 毫米波 | 0.5-1% | 50-300 | Bosch · Continental | 同致 · 奥迪威 | ~60% |
| 11. V2X + GNSS | 1-2% | 100-400 | 高通 · u-blox | 华为 · 华大 · 大唐 | ~50% |
| 12. 自动驾驶域(SDK/算法/地图) | 5-10% | — | Tesla · Mobileye · Waymo | 华为 · 小鹏 · 理想 | ~70% |
| 时间 | 节点 | 代表事件 | 影响 |
|---|---|---|---|
| 2026 H1 | 端到端大批量上车 | 小鹏 XOS 5.0 · 理想 MEGA v3.5 · FSD V13 中国推送 | 智驾体验跃迁 |
| 2026 H2 | NVIDIA Thor 量产 | 极氪/小米/零跑 装车 | 2000 TOPS 进入 30 万级车 |
| 2026 H2 | VLM 视语言模型上车 | NVIDIA Alpamayo · Tesla FSD V14 | 语义理解(施工/警车/救护车) |
| 2027 H1 | 舱驾一体 SoC 爆发 | 高通 8395 · 三星 Exynos Auto V920 | 座舱 + 智驾 二合一 |
| 2027 H2 | 车端 L4 测试 | Robotaxi 商业化试点 10+ 城市 | Waymo / Cruise / 小马智行 / 文远知行 |
| 2028 | 1200V 平台商用 | 全 SiC MOSFET · 6C/10C 快充 | 5 分钟充电 400 公里 |
| 2028 | 中央计算 SoC 成熟 | Tesla HW6 5000+ TOPS · 单芯片主导 | 整车线束 ↓ 70% |
Q1:中国智驾 L2+ 渗透 65% vs Tesla 25% 的美国,差距在哪?
A:数据:Tesla 全球 800 万辆 vs 中国新势力各 30-50 万辆,数据差 8-15 倍。但中国走"重激光雷达 + 多模态"路线,相同算力下能多 30% 场景覆盖,2026 H1 实际体验差距<1 代。
Q2:激光雷达是不是必备?
A:2026 答案 = 高速 + 城区 NOA 必备· 纯高速 LCC 可省。500 元激光雷达已下沉到 20 万级车(零跑 / 奇瑞),Tesla 还在坚持纯视觉 2026 H1 + V14 改方案传闻。
Q3:Tesla HW4 = 144 TOPS,为什么是够了?
A:Tesla 走端到端神经网络 + 自研 HW,1 颗 HW4 实际跑 FSD V13 算法效率 = 中国 8 颗 Orin 总和。因为:
· 端到端算法不需要所有模块独立算力
· Tesla 神经网络 CO 优化极致
· 8 颗摄像头数据流硬件级融合
Q4:中国 SiC 国产化何时突破?
A:2026 H2-2027 H1:天岳先进 8 英寸 SiC 衬底量产 · 三安光电 6 英寸 SiC MOSFET 量产 · 2027 中国 800V 平台 60% 用国产 SiC。但 1200V 全 SiC 仍要 Wolfspeed。
Q5:车端大模型 2026 H2 上车什么概念?
A:VLM(视觉语言模型)能像人一样理解场景语义:
· 看见"救护车 + 警示灯"知道让行
· 看见"施工围栏 + 反光锥"知道绕行
· 看见"小孩冲向路中央"自动预判
这是 2024 之前的"规则"架构做不到的。
Q6:为什么 Tesla 不上激光雷达?
A:Tesla 纯视觉路线的核心理由 = "物理 AI 仿人驾驶"。人开车靠眼睛 + 大脑;只要数据量足够,纯视觉可以做到 L4+。但需要 800 万辆车 × 10 年 = 巨大数据闭环。2026 H2 FSD V14 仍在测试,实际体验已被中国新势力追赶。
Q7:Robotaxi 何时商业化?
A:2027 H2 - 2028:Waymo 已在美国多城市商业化 · Cruise 重启 · 中国北京/深圳试点扩大 · 小马智行 + 文远知行 + Apollo(百度)三家头部分别运营。
Q8:车端 SoC 中国能追上 NVIDIA 吗?
A:2028 节点看地平线 J7 / 黑芝麻 A3000 是否能量产。当前差距:
· 制程 7-4 nm(NVIDIA 4 nm + 中国 7 nm)
· 架构(NVIDIA Hopper 架构领先)
· 生态(CUDA VS cnDNN · 鸿蒙)
追赶时间:5 年。
资料来源:Tesla AI Day 2024-09 / HW4 Spec Sheet 公开 · NVIDIA GTC 2025-2026 Thor / Drive AGX · 高通 Snapdragon Summit 2025 · 华为 HI · ADS 3.0 白皮书 · 禾赛 / 速腾聚创 / 图达通 2025 年报 · 36Kr / 第一财经 / 高工咨询 2025 H2 智驾报告 · 工信部《新能源汽车产业发展规划 2026》 · 中国汽车工业协会 2025 数据 · Goldman Sachs Auto AI 2025-08 · Bloomberg NEF Vehicle Outlook 2026 · IEA Electric Vehicle Outlook 2026 · 麦肯锡《2026 中国新能源车竞争力》 · IHS Markit 智驾渗透率 · IDC 汽车芯片 2025 H2 · 五星工程师读者群 + 知乎专业号(比亚迪 DM-i / 蔚来 NIO Power / 华为 ADS / 小鹏 XNGP 实战分析)。