汽车处理器市场研究报告：ECU车用电子控制单元（31页）

我们认为传统车厂在向 L2 以上更高级别的 ADAS 功能迭代过程中，仍然多采用“叠罗汉” 模式，即保留分布式架构的冗余，额外追加域控制器或高算力模块来实现 L3 及以上功能， 带来处理器需求的线性增长。举例来看，在全球第一款实现 L3 功能的 2017 款 A8 轿车中， 奥迪并没有采用集中式架构，而是在分布式架构基础上追加了一颗 zFAS 域控制器对超声波 雷达、环视摄像头、激光雷达实况数据做统筹处理（图 13），其中包含了 Nvidia Tegra K1 套 件（处理器为一颗 GPU）、MobilEye EyeQ3、Altera Cyclone FPGA 以及 Infineon Aurix MCU， 直接将单车处理器用量提升 4 颗，价值量提升数倍。宝马同样通过增加额外的传感器系统 与高端微处理器来满足自动驾驶性能要求提升；对 Level 3 车型，宝马选择在平台中整合两 颗 Mobileye EyeQ5 芯片，两个 Intel Denverton CPU 和一个额外的 Infineon Aurix MCU。

在上文中我们提到，L3 及以上 ADAS 各个功能的实现会带来单车感知模组数量大幅提升， 对于芯片识别、预测及执行的要求也更高。我们认为，分布式架构下芯片冗余问题严重， 排线过于复杂，难以实现更高级别的自动驾驶；而集中式架构具有提升算力，减少排线等 诸多优点。因此，我们认为尽管目前传统车厂大多数仍以硬件“叠罗汉”方式实现 L3 级 ADAS 功能，但这很难成为长期趋势。 新能源车企带动 ADAS 硬件架构革新，简化 MCU，增加配备高算力 MPU（AI SoC）的域控 制器来实现多传感器融合有望成为 L3+ ADAS 硬件的主流结构。以 Tesla 的自动驾驶平台 Autopilot 为例，在 2.0 版本时代，Tesla 便抛弃了分布式架构，而演化到 3.0 版本时，我们 看到 1）中央超级计算机由 ADAS 板+信息娱乐板组成，在 ADAS 板上，Tesla 采用了两颗自 研的 SoC 替代 Nvidia GPU + SoC，并保留一颗冗余 MCU。此外，在整个超级计算机中仅有信 息娱乐板上使用了一颗 MCU（NXP 提供），相比第一代产品 MCU 数量减少，自研芯片占比 大幅上升；2）在视觉和雷达模块上，Tesla 的三摄方案只保留了感知的基础能力，边缘 MCU 数量下降明显。