在汽车智能化之路上，对芯片的依赖度正越来越高。
汽车AI芯片全球市场规模有望从2024年的138亿美元增长至2029年的343亿美元，年复合增长率高达20.45%，显示出旺盛的技术驱动型成长性……近日，英国市场调查机构Technavio发布《全球汽车AI芯片市场2025-2029》研究报告，揭开了汽车AI芯片现实和未来发展的神秘面纱，为产业带来了一些新的启示。
AI芯片助力竞争
在智能化浪潮与电动化趋势的双重驱动下，汽车产业正经历百年未有之大变局。其中，AI芯片作为赋能自动驾驶、智能座舱、预测性维护等关键应用的核心底座，正快速演化为智能汽车的大脑与中枢。
如今，汽车AI芯片市场也正在不断拓展，从车辆内部的智能化功能实现，到用于实现智能感知、决策与控制等功能的平台和系统，包括辅助驾驶、高级别自动驾驶、车载信息娱乐系统、车内语音交互、预测性维护等功能模块。
AI芯片的增长，主要来自几个方面，包括自动驾驶渗透率提升，带动高性能计算芯片需求；ADAS系统功能日趋复杂，推动嵌入式AI推理能力集成；智能座舱与多模态人机交互系统对AI处理能力提出新要求等。尤其在中高端乘用车市场，车企及Tier 1供应商正积极采用AI芯片集成视觉、雷达、语音等多元数据源，提升驾驶决策效率与用户体验。
其市场增长驱动的主要因素，涵盖了技术演进驱动，AI算法效率持续提升，芯片能效比快速改善，使AI功能更多应用成为可能。同时，法规与安全方面，各国对ADAS与主动安全功能的监管标准趋严，倒逼汽车制造商加速部署智能感知与计算能力。而且，消费者的偏好变化，包括用户对个性化智能座舱、语音助手、自动泊车等AI功能需求快速增长等，都对此有着一定影响。其中，自动驾驶成为最主要的市场推动力，尤其是在各国对L2+及L3级别量产路径逐步明朗的背景下，主机厂正在将AI能力作为核心卖点构建智能化竞争力。
目前，AI芯片从“通用AI芯片”走向“车规AI芯片”。在汽车智能化技术上，从通用计算向异构架构转型，传统CPU或GPU难以同时满足车载场景对低延迟与低功耗的极致要求，ASIC与可重构架构（如RISC-V+NPU）成为新趋势。同时，从计算能力向系统平台演进，包括英伟达等供应商正由芯片厂商转向平台提供商，集成感知算法、工具链、数据管理能力，形成闭环生态。因此，这些技术路线正在重塑整个生态格局，未来的芯片竞争将不仅是硬件性能之争，更是系统能力与生态构建能力的竞争。
市场格局呈现分化
从全球范围看，汽车AI芯片的竞争格局正在呈现分化趋势。
其中，以英伟达、高通等跨国巨头占据了全球市场的较多份额。数据显示，2023年，英伟达的Orin芯片累计装车量超过500万辆，成为众多车企在自动驾驶领域的首选芯片之一。高通的SA8155P座舱芯片在高端车型中的渗透率达到40%，为智能座舱的智能化升级提供了有力支持。
据介绍，伴随着汽车智能化的加速，AI芯片的算力密度也在持续突破，成为汽车智能化的重要支持。而且，芯片制程越来越高端，且产业化加速，为汽车AI芯片的算力飞跃提供了坚实基础。未来几年，产业化单芯片算力有望达到2000TOPS，这一数字相较于当前水平的数倍。同时，存算一体架构的兴起，更是为算力提升开辟了新的路径。这种架构打破了传统冯・诺依曼架构中存储与计算分离的瓶颈，使数据吞吐量提升数倍，同时支持1000+TOPS/W的超高能效比。其中，英伟达下一代Orin-X芯片，就通过采用先进的制程工艺和创新的架构设计，其算力将在现有基础上大幅提升，为更高级别的自动驾驶和智能座舱应用提供强大的计算支持。
行业内都知道，在智能汽车的演进中，边缘计算与云端协同已经成为汽车AI芯片发展的重要趋势。通过AI芯片部署边缘推理单元，能够在200ms内实现实时决策，快速处理车辆传感器收集的海量数据。同时，车端与云端训练平台形成“数据采集-模型优化-OTA升级”的闭环，实现了数据的高效流转和模型的持续优化。像特斯拉通过车端的FSD芯片收集驾驶数据，上传至云端进行分析和模型训练，再通过OTA升级将优化后的算法推送给车辆，不断提升自动驾驶的性能。这种协同模式使得L4级自动驾驶模型的迭代周期从以往的数月缩短至2周，加速了技术的演进速度。
而且，智能网联汽车区域市场差异化发展，激发了市场对汽车AI芯片的旺盛需求。北美市场则聚焦自动驾驶技术，推出新一代汽车AI芯片，有望进一步支持北美自动驾驶技术的发展速度。而欧洲积极推进车路协同（C-V2X），带动V2X专用AI芯片需求激增，通过车与车、车与基础设施之间的通信，提升交通效率和安全性。
在相关的商业模式创新方面，AI芯片正逐渐从传统的“硬件销售”转向“算力即服务”（CaaS）。特斯拉FSD芯片订阅制用户超数百万，用户通过订阅的方式获取自动驾驶功能，为特斯拉带来了持续的收入增长。英伟达DRIVE AV软件授权收入占比也在提升，通过向车企提供软件授权，实现了商业模式的多元化。有关专家认为，通过创新的商业模式，不仅为企业开辟了新的收入来源，也为用户提供了更加灵活的服务选择。
在新赛道打造竞争力
多位行业人士认为，随着汽车AI芯片的技术演进和市场竞争，在算力赛道构建核心竞争力，将成为一项重要的发展方向。
其中，在技术研发方面，企业应建立“通用算力平台+专用加速模块”的技术路线，以实现算力的高效利用和场景的广泛适配。随着芯片制程工艺的不断发展，带来了研发难度和成本的不断增加。面对诸多挑战，生态构建是企业在汽车AI芯片市场取得成功的重要保障。打造“芯片-算法-数据”闭环，能够实现技术的快速迭代和优化。芯片供应商通过与车企、零部件供应商、软件开发商等的紧密合作，可以实现数据的共享和算法的协同优化。
在市场布局方面，有关专家认为，面对如今技术竞争的现实，汽车AI芯片市场布局需要企业深耕细分场景，满足不同客户的需求。只有通过精准的市场定位，企业才能够集中资源，提供更符合客户需求的产品和服务，从而使芯片企业提高市场份额和客户满意度。
事实上，高性能计算芯片是汽车AI芯片市场的核心赛道之一。投资者和一些资本也和关注汽车AI芯片的发展，而相关领域共建生态体系，则是汽车AI芯片产业发展的重要支撑。有关专家认为，随着汽车AI芯片产业的发展，生态领域将迎来更大的发展空间。
有行业人士表示，汽车AI芯片的发展不仅是技术迭代的竞赛，更是产业生态与商业模式的重塑。在这场算力驱动的变革中，企业需以场景定义产品，以生态构建壁垒；政策将更加聚焦底层技术与产能保障，而资本也将瞄准高成长细分赛道。当芯片成为汽车的“数字引擎”，整个产业才能站在智能化变革的转折点。这这既是技术创新的比拼，更是重构全球汽车产业格局的现实路径。
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