本土Tier 1研究：软硬兼修 分三路“围攻”行泊一体

一、本土Tier1 “软硬兼修” 练内功

2021年上汽的“灵魂论”一石激起千层浪，多家主机厂举起“全栈自研“大旗，想要将“灵魂”掌握在自己手中。蔚小理等新势力率先进行从硬件、中间件，到应用算法等全栈技术的布局，智己、埃安等传统车厂高端品牌也加大了研发力度。

在这种局势下，本土Tier1率先调整战略方向，通过合作、自研等方式，强化软硬件能力。部分已从硬件提供商转变为全栈智能驾驶系统解决方案商，赢得多个主机厂量产项目，如福瑞泰克为领克09EM-P远航版开发智驾系统 Lynk Co-Pilot Navi ，知行科技与Mobileye合作的Supervision系统落地极氪001等。

根据佐思汽研统计，2023年Q1，福瑞泰克成功入围国内L2+以上ADAS辅助驾驶系统供应商TOP5 阵营。基于ODIN智能驾驶数智底座（自研传感器、自研域控制器、自研智能驾驶算法，以及数据闭环系统），福瑞泰克可提供完整的软硬一体解决方案。

2022年，福瑞泰克实现 ADC15、ADC20域控制器的量产，其中ADC20采用J3+TDA4 VM+TC397 ，算力13TOPS，支持 6V5R/5V5R NOA，已在吉利博越L、领克09 EM-P领航版等多款车型量产。正在开发的ADC30 域控制器，算力高达448TOPS，搭载3*J5+2*TDA4VH+2*TC397，支持11V5R3L，可实现L3级自动驾驶，将应用到一汽红旗合作项目，计划2024年量产。

福瑞泰克下一代域控产品ADC-X，DNN算力可达1000TOPS以上，搭载两颗SoC芯片+两颗MCU芯片，将实现城区点到点自动驾驶、AVP等功能。

来源：福瑞泰克

此外，东软睿驰、知行科技、商汤等都在打造集硬件、软件、数据、系统、配套服务为一体的全栈式自动驾驶解决方案。

东软睿驰充分发挥软件技术能力，基于SDV全新开发模式，于2023年4月推出了面向L2++的高性能行泊一体域控制器X-Box 4.0，搭载地平线征程5及芯驰X9系列芯片，算力可达129TOPS，支持11路高清摄像头、4D毫米波雷达、超声波雷达、800万像素摄像头的接入，可实现“部分城市场景+高速+快速路”等复杂路况的辅助驾驶。

东软睿驰X-Box 4.0可整包提供产品解决方案或分层次提供部分模块，系统架构充分打开，支持合作伙伴产品的快速移植部署。该产品已获得定点，计划2023年下半年量产。

东软睿驰自动驾驶业务线首席咨询顾问董小航曾表示，全栈式Tier1 分层次、分模块提供一些标准的硬件、中间件、架构和应用算法，支持车厂开放的商业模式与研发模式，助力车厂构建其自身的核心能力，这种伴生式的生态合作模式，是能走得更长远的一种生存之道。

来源：东软睿驰

二、本土Tier1 分三路 “围攻”行泊一体

在“软硬结合”硬实力加持下，国内本土Tier1 智能驾驶解决方案不断完善，可覆盖L1-L4，满足泊车+高速+城市等多个场景需求。其中，火爆出圈的行泊一体更是成为各家争抢的“高地”。

2022年以来，除部分主机厂自研外，知行科技、福瑞泰克、宏景智驾、华为等新兴Tier1已成为国内行泊一体主流方案商。

宏景智驾拥有硬件、算法、软件、数据等全栈技术，可提供L2-L4行泊一体解决方案。2022年，宏景智驾基于3颗地平线J3 打造的行泊一体域控方案搭载第三代荣威RX5 上车，可实现增强版高速NOP和记忆泊车（HPP）功能。

宏景智驾正在开发的高阶智驾方案 Hyper Piot 3.0 ，采用高性能单SoC域控制器，算力最高可达500TOPS，支持4D毫米波雷达，可实现城市智慧领航辅助（NOP-C）、AVP代客泊车等功能。

2023年4月，宏景智驾又推出一款单SoC轻量级行泊一体方案，可覆盖15万元以内车型，计划2023年内量产。该方案采用单颗征程3芯片+英飞凌和芯驰两套MCU，支持5V5R，可实现高速NOA、APA/RPA泊车等功能。

除宏景智驾外，知行科技、智驾科技、易航智能等也纷纷推出轻量级行泊一体方案，通过算法优化、分时复用等，还可实现基础的高速NOA。如易航智能，基于单颗TDA4 打造的行泊一体Lite 方案，就可以通过算法剪枝、知识蒸馏、共享Backbone等技术，将功能扩展到NOA。

总体看，国内Tier1 已开始“分层”部署行泊一体方案，其中低算力”降本“方案的出现表明市场趋于理性和务实。但究竟哪条路径更契合消费者需求，还需经过市场验证。

国内本土Tier1 分三路“围攻”行泊一体

来源：佐思汽研《2023年ADAS及自动驾驶Tier1研究报告-国内篇》

三、供应链关系重塑，“开放+合作” 助力本土Tier1 走得更远

近年，智能汽车供应链关系正在加速重塑。随着Tier 0.5、Tier 1.5、新型Tier1的涌现，传统Tier 1 供应关系逐渐从垂直结构转变为网状结构。

来源：佐思汽研《2023年ADAS及自动驾驶Tier1研究报告-国内篇》

同时，围绕主机厂需求，各供应商主体不断变化角色，合作模式也向多元化发展。以往的“黑盒”模式已不能满足需求，Tier1 开始以更加开放的方式为主机厂服务，出现了“灰盒”、“白盒”等模式。

• 黑盒模式：传统合作模式，由Tier 1 提供硬件和软件。
• 灰盒模式：介于白盒和黑盒之间，Tier1可向主机厂提供域控等硬件，以及软件的定制开发等，主机厂可指定所有logo标识。
• 白盒模式：主机厂自研应用算法、软件等，Tier 1提供硬件及相关服务。比如，德赛西威+小鹏+英伟达的合作，就是白盒模式的典型代表。其中，小鹏自研感知、决策等一系列算法以及上层的应用软件；德赛西威负责硬件（智能驾驶域控制器）和部分软件的嵌入；英伟达提供芯片等。

来源：佐思汽研《2023年ADAS及自动驾驶Tier1研究报告-国内篇》

2023年上海车展前夕，百度表示要做新型、专业的Tier1。百度智能驾驶事业群组总裁李震宇认为，汽车行业价值链上车企是链主，百度尊重车企作为链主的地位；并表示百度以客户体验为中心，在“白盒”与“黑盒”之间探索出全新的整零合作模式。

来源：百度

在百度设计的新型关系中，车企与Tier1是分工明确、开放平等的合作模式。百度将面向车企开放四大关键能力，即开放体验定义、开放自主体验进化、开放全周期OTA服务、开放和车企共创成长。

具体来说，在SOP前，百度Apollo能够以API和SOA服务的方式，开放人机交互接口、核心能力SDK和底软接口，使得车企可以根据自己的品牌定位、目标人群，定义并实现相符的人机交互界面、智能驾驶风格，甚至可以参与到智驾车控的技术环节中，提升最终用户体验。

在成功SOP交付后，百度Apollo可以向车企开放智驾数据闭环云和配套工具链，支持车企在新车型上线之后构建数据闭环，可以自主进行数据驱动的智驾体验提升，助力车企拥有更多可控权，赢得智能化竞速赛。

在SOP后的更长时间（例如3年）里，如果车企希望车型持续享受百度Apollo智驾主线产品的能力和体验，百度Apollo也愿意为车企提供相应方案，比如以每个季度OTA的形式，保障车型智驾能力的持久生命力。

《2023年ADAS及自动驾驶Tier1研究报告-国内篇》目录

报告页数：248页

01 ADAS及自动驾驶系统概述

1.1 智能汽车自动驾驶等级划分

1.2 智能汽车自动驾驶发展规划

1.3 智能汽车自动驾驶系统架构

1.3.1 自动驾驶感知层：传感器

1.3.2 自动驾驶感知层：摄像头

1.3.3 自动驾驶感知层：毫米波雷达

1.3.4 自动驾驶感知层：激光雷达

1.3.5 自动驾驶感知层：传感器趋势

1.3.6 自动驾驶感知层：定位

1.4 自动驾驶决策层

1.4.1 自动驾驶决策层：域控制器

1.4.2 自动驾驶决策层：芯片+算法

1.5 自动驾驶执行层

1.5.1 自动驾驶执行层：线控制动

1.5.2 自动驾驶执行层：线控转向

1.6 国内乘用车ADAS系统装配量及装配率

1.6.1 乘用车L2 ADAS系统装配量及装配率

1.6.2 乘用车L2+ ADAS系统装配量及装配率

1.6.3 乘用车L2.5 ADAS系统装配量及装配率

1.6.4 乘用车L2.9 ADAS系统装配量及装配率

1.7 国内乘用车ADAS系统方案

1.7.1 国内乘用车L2 ADAS系统方案

1.7.2 国内乘用车L2+ ADAS系统方案

1.7.3 国内乘用车L2.5 ADAS系统方案

1.7.4 国内乘用车L2.9 ADAS系统方案

1.8 国内乘用车ADAS数据说明

02 Tier 1 产品及解决方案对比

2.1 国内主要 Tier1 软硬件布局

2.1.1 国内主要 Tier1 前视摄像头布局对比

2.1.2 国内主要 Tier1 毫米波雷达布局对比

2.1.3 国内主要 Tier1 域控制器/计算平台对比

2.1.4 国内主要 Tier1 算法/软件布局对比

2.2 国内主要 Tier1 智能驾驶解决方案对比

03 Tier 1 产品及解决方案研究

3.1 德赛西威

3.1.1 德赛西威简介

3.1.2 德赛西威智能驾驶布局

3.1.3 德赛西威智能驾驶业务模式

3.1.4 德赛西威智能驾驶传感器

3.1.5 德赛西威智能驾驶域控制器

3.1.6 德赛西威中央计算平台

3.1.7 德赛西威智能驾驶决策层布局

3.1.8 德赛西威智能驾驶解决方案

3.1.9 德赛西威Smart Solution解决方案

3.1.10 德赛西威主要客户

3.2 经纬恒润

3.2.1 经纬恒润简介

3.2.2 经纬恒润智能驾驶布局

3.2.3 经纬恒润主要传感器

3.2.4 经纬恒润毫米波雷达布局

3.2.5 经纬恒润4D毫米波雷达参数

3.2.6 经纬恒润激光雷达布局

3.2.7 经纬恒润高精定位模块

3.2.8 经纬恒润行泊一体产品

3.2.9 经纬恒润行泊一体域控制器ADCU

3.2.10 经纬恒润高性能计算平台HPC

3.2.11 经纬恒润中央计算平台及区域控制器

3.2.12 经纬恒润智能驾驶软件&算法

3.2.13 经纬恒润底盘业务

3.2.14 经纬恒润ADAS解决方案

3.2.15 经纬恒润DMS解决方案

3.2.16 经纬恒润自动泊车解决方案

3.2.17 经纬恒润MaaS应用方案

3.2.18 经纬恒润合作伙伴

3.3 百度Apollo

3.3.1 百度Apollo简介

3.3.2 百度Apollo商业模式

3.3.3 百度Apollo智能化产品矩阵

3.3.4 百度Apollo智能驾驶技术

3.3.5 百度Apollo传感器布局

3.3.6 百度Apollo智能驾驶定位+地图

3.3.7 百度ApolloACU计算平台

3.3.8 百度Apollo算法+芯片布局

3.3.9 百度Apollo线控底盘技术

3.3.10 百度Apollo智驾解决方案

3.3.11 百度Apollo城区领航辅助 City Driving Max

3.3.12 百度Apollo行泊一体方案Highway Driving Pro

3.3.13 百度Apollo泊车方案Apollo Parking

3.3.14 百度Apollo舱驾融通

3.3.15 百度Apollo智驾业务合作伙伴

3.4 华为

3.4.1 华为简介

3.4.2 华为智能汽车解决方案BU业务

3.4.3 华为摄像头产品

3.4.4 华为毫米波雷达

3.4.5 华为激光雷达

3.4.6 华为MDC智能驾驶计算平台

3.4.7 华为中央超算ADCSC

3.4.8 华为HI全栈智能汽车解决方案

3.4.9 华为ADS 智能驾驶解决方案

3.4.10 华为智能驾驶合作伙伴

3.5 东软睿驰

3.5.1 东软睿驰简介

3.5.2 东软睿驰前视智能摄像头

3.5.3 东软睿驰ADAS 控制器

3.5.4 东软睿驰行泊一体域控制器

3.5.5 东软睿驰中央计算平台

3.5.6 东软睿驰SOA软件架构

3.5.7 东软睿驰基础软件NeuSAR

3.5.8 东软睿驰DMS系统

3.5.9 东软睿驰智能驾驶合作伙伴

3.6 福瑞泰克

3.6.1 福瑞泰克简介

3.6.2 福瑞泰克ODIN数智底座

3.6.3 福瑞泰克传感器布局

3.6.4 福瑞泰克摄像头产品规划

3.6.5 福瑞泰克毫米波产品规划

3.6.6 福瑞泰克域控制器产品规划

3.6.7 福瑞泰克ADC20 域控制器

3.6.8 福瑞泰克ADC25 域控制器

3.6.9 福瑞泰克ADC30 域控制器

3.6.10 福瑞泰克ADC 域控制器内部架构

3.6.11 福瑞泰克下一代ADC域控制器

3.6.12 福瑞泰克高阶智能驾驶算法架构

3.6.13 福瑞泰克数据闭环

3.6.14 福瑞泰克自动驾驶软件平台FAS

3.6.15 福瑞泰克高阶智能驾驶解决方案路线图

3.6.16 福瑞泰克ADAS 解决方案

3.6.17 福瑞泰克行泊一体方案

3.6.18 福瑞泰克智能驾驶合作伙伴

3.7 知行科技

3.7.1 知行科技简介

3.7.2 知行科技发展历程

3.7.3 知行科技产品及收入

3.7.4 知行科技产品战略

3.7.5 知行科技摄像头产品

3.7.6 知行科技域控制器产品

3.7.7 知行科技自动驾驶算法和软件

3.7.8 知行科技智能驾驶解决方案

3.7.9 知行科技主要合作伙伴

3.8 商汤科技

3.8.1 商汤汽车业务简介

3.8.2 商汤绝影智能汽车技术

3.8.3 商汤绝影智能驾驶解决方案

3.8.4 商汤汽车业务合作伙伴

3.9 宏景智驾

3.9.1 宏景智驾简介

3.9.2 宏景智驾业务布局

3.9.3 宏景智驾商业模式

3.9.4 宏景智驾摄像头模组

3.9.5 宏景智驾域控制器

3.9.6 宏景智驾软件算法平台

3.9.7 宏景智驾智能驾驶解决方案

3.9.8 宏景智驾轻量级行泊一体方案

3.9.9 宏景智驾高阶智驾系统方案

3.9.10 主要合作伙伴

3.10 易航智能

3.10.1 易航智能简介

3.10.2 易航智能业务模式

3.10.3 易航智能前视一体机

3.10.4 易航智能行泊一体算法

3.10.5 易航智能乘用车智能驾驶方案

3.10.6 易航智能高速NOA行泊一体方案

3.10.7 易航智能全场景自动驾驶FSD方案

3.10.8 易航智能单SOC行泊一体Lite方案

3.10.9 易航智能合作伙伴

3.11 智驾科技

3.11.1 公司简介

3.11.2 MAXIEYE智能驾驶技术开发战略

3.11.3 MAXIEYE智能驾驶业务及规划

3.11.4 MAXIEYE 视觉感知系统

3.11.5 MAXIEYE 智能驾驶全栈技术

3.11.6 MAXIEYE 智能驾驶解决方案

3.11.7 MAXIEYE MAXIPILOT(®)1.0方案

3.11.8 MAXIEYE MAXIPILOT(®)1.0 PLUS方案

3.11.9 MAXIEYE MAXIPILOT®2.0-NOM方案

3.11.10 MAXIEYE 合作伙伴

3.12 毫末智行

3.12.1 毫末智行简介

3.12.2 毫末智行商业模式

3.12.3 毫末智行乘用车智能驾驶发展历程

3.12.4 智能驾驶域控制器产品路线图

3.12.5 智能驾驶域控制器：小魔盒3.0

3.12.6 毫末智行MANA数据体系

3.12.7 毫末智行智算中心

3.12.8 毫末智行MANA五大模型

3.12.9 毫末智行DriveGPT

3.12.10 毫末智行HPilot系统

3.12.11 毫末智行HPilot 2.0系统

3.12.12 毫末智行HPilot 3.0系统

3.12.13 毫末智行客户及合作伙伴

04 Tier 1产业链竞合关系探索

4.1 国内智能驾驶汽车市场供应链关系梳理

4.2 国内Tier 1与主机厂合作模式探索

4.3 国内Tier 1 与芯片商的合作模式探索

4.4 国内Tier 1 软件开发与合作探索

4.5 国内Tier 1 竞争格局探索

报告订购及合作咨询请私信小编。

佐思2023年研究报告撰写计划

智能网联汽车产业链全景图（2023年5月版）