自动驾驶域控研究：行泊一体域控算力分布和演进策略探讨

从中国来看，现阶段行业正大规模力推无限接近于L3的L2++或L2+++级自动驾驶量产落地。在这一过程中， 各种新方案层出不穷，如新技术（BEV感知、数据闭环等）、新功能（城市NOA、高速NOA、记忆泊车、代客泊车等）、新架构（域集中EEA、跨域融合EEA等）、新传感器（4D成像雷达、激光雷达等）、新芯片（大算力芯片融合BEV框架等）、新通信协议、新开发理念（SOTIF）等等。

到2026年，前装L2++（支持高速NOA和行泊一体）乘用车销量预计可达623.6万辆；前装L2+++（支持城区NOA+AVP）乘用车销量预计可达183.3万辆。

中国乘用车自动驾驶系统装配率预测

来源：《2023年中国自动驾驶域控制器研究报告》

自动驾驶开发路径逐渐清晰，“降本”、“增效” 成为行业主要发展方向

自动驾驶系统的开发路径正逐渐清晰，“降本”、“增效” 已成为行业的主流发展方向。按黑芝麻智能测算，10V（摄像头）NOA功能情况下，域控制器BOM成本控制可在3000元人民币以内，支持50-100T物理算力；此外，到2024年，100TOPS算力的整套NOA（域控制器及芯片+高精地图和定位模块+系统集成开发+测试验证，以视觉BEV算法主导，不带激光雷达）成本预计可从目前的1.5万元大幅降至7000元以内。

行泊一体域控算力分布和演进策略已逐渐明确，主要包括了几大类方案：

• 入门级L2/L2+：目前已有众多车型实现了L2级辅助驾驶功能，多采用智能前视一体机，采用1R1V/3R1V等方案，量产成本低，平台算力一般低于5 TOPS；L2级主要采用地平线J2/J3、安霸CV系列、Mobileye EyeQ3/4及升级版EyeQ6L、TI TDA4VL、瑞萨R-CAR V3H等中低算力芯片。

• L2++：2023年，轻量级行泊一体和高速NOA是各大主机厂重点量产的功能方向，多采用5R5V或5R6V的配置方案，搭配高精定位和高精地图模块，可实现端到端高速领航自动驾驶、自主泊车、记忆泊车等功能，此类系统多采用1-3颗高性价比SoC，域控平台算力多在5-20TOPS左右；同时，为进一步降本，单芯片行泊一体域控正成为趋势。

• L2++Pro升级版：随着芯片成本降低， 轻量级行泊一体域控算力逐渐升级到30-70 TOPS，可运行6V、7V、9V、10V、11V感知方案，以实现更强的视觉算法；在芯片层面，演进路线已经呈现，比如TI TDA4VH、黑芝麻A1000、瑞萨R-Car V4H、EyeQ6H等新品均计划在2023-2024年SOP量产装车。

• L2+++：主打高性能行泊一体和城区NOA，已无限接近于L3，基于BEV感知算法，在城区自动驾驶可实现“去高精度地图”，可搭载1-3颗激光雷达或4D成像雷达，计算平台算力多在100TOPS以上；在芯片层面，芯片厂商大算力芯片架构设计主动迎合BEV感知算法，并将BEV算法框架交付给客户。

• L3/L4：目前主要应用于Robotaxi，预计2023年中国L3级自动驾驶驾驶标准有望发布，从标准草案、定稿发布再到系统研发、SOP量产部署，仍然有着十分漫长的周期。

行泊一体域控算力分布和演进方案

来源：《2023年中国自动驾驶域控制器研究报告》

典型的行泊一体域控多采用5R5V、5V6R、5R11V， 支持实现高速NOA，如HWA（高速公路辅助驾驶）、TJA（交通拥堵辅助系统）、AES（自动紧急转向）等；同时支持泊车如APA（智能泊车辅助）、HPA（记忆泊车全速域自适应巡航）、RPA（遥控泊车）等功能；额外搭配1-3颗激光雷达，可支持实现城区NOA。

• 东软睿驰X-Box 4.0：配置了地平线J5及芯驰X9系列大算力芯片，采用5R11V感知方案，功能安全和信息安全遵循ISO 26262和ISO 21434标准，支持8M摄像头、4D点云毫米波雷达和激光雷达、DSI3超声波雷达的接入，能够安全、有效地应对各类异形和未知障碍物的精准感知和避让，以此实现NOA高速领航辅助驾驶等L2++场景功能。

为实现“降本“、“增效”，除了常见方案，也出现了6V、7V、9V等其他方案，减少毫米波雷达使用，转而加强纯视觉算法，引入BEV感知算法框架；部分Tier1甚至提出，在十几TOPS算力平台上引入BEV感知算法框架，以进一步降低城区NOA门槛。

• 轻舟智航6V1R高速NOA方案：搭载地平线J5，相对于5V5R的方案，域控的成本会更高一些，但省去了4颗角毫米波雷达的成本，所以综合来看，成本上差异并不大。轻舟智航的6V1R的重点在于视觉感知算法 ，把鱼眼摄像头也纳入到行车的感知结果中，基于这套硬件能够部署BEV框架，相较5V5R方案拥有更高的体验上限，可具备更长的生命周期。

• 大疆7V纯视觉行泊一体方案：算力32TOPS，推测为采用1颗TI TDA4VH，感知方案包括一对大疆车载特有的前视惯导立体双目摄像头、一个后视单目摄像头、四个环视鱼眼摄像头，以强大的视觉在线实时感知和决策规划能力为基础，可在不依赖高精地图的情况下实现除城区领航驾驶之外的所有功能（7V 配置可结合高精地图实现城区领航驾驶）

新势力已先行一步，传统主机厂也正加快架构升级和高阶NOA落地

主机厂正加快E/E架构演进，以比亚迪为例：

• e3.0架构：2021年推出，将架构集成为五大功能：动力，底盘，安全，娱乐和车身电子域。每个功能的电子件是集中式布局；车身域是12合为1，拥有全新电子电气架构下的四大域控制器和自主研发的车用操作系统BYD OS；
• 中央计算平台+区域架构：2024年推出中央计算平台+区域架构，打造车用操作系统BYD OS，分成两大块：一是BI OS，是属于底盘控制域；一是BU OS，属于智能座舱和智能辅助驾驶。

比亚迪过去自动驾驶系统多采用博世、采埃孚、Veoneer的前视一体方案，虽然旧方案尚未被彻底抛弃，但比亚迪也正在腾势、仰望、星际等高端车型上加强与英伟达、地平线、华为、百度、Momenta等芯片和集成商的合作。

2021年底，比亚迪与Momenta合资成立“深圳市迪派智行科技有限公司”，主攻高阶NOA自动驾驶系统开发，方案将在2023年量产部署，预计搭载德赛西威 IPU04 双ORIN自动驾驶域控制器。

比亚迪自动驾驶域控和系统方案配置（含在研项目）

来源：《2023年中国自动驾驶域控制器研究报告》

总体而言，在车企卷成本的激烈竞争环境下，自动驾驶系统Tier1、域控Tier1甚至SoC芯片厂商，都正不断加快硬件创新、算法创新，以期找寻出最具性价比、更具性能体验的解决方案组合。

《2023年中国自动驾驶域控制器研究报告》目录

报告页数：580页

01 主机厂自动驾驶域控制器方案总结

1.1 主机厂电子电气架构（EEA）演进

1.1.1 汽车EEA升级四个维度：软件架构、硬件架构、通信架构、电源架构

1.1.2 汽车EEA演进下的域集成平台和车载计算平台

1.1.3 未来十年的汽车E/E架构演变趋势

1.1.4 主机厂新一代EE架构与域控布局（1）

1.1.5 主机厂新一代EE架构与域控布局（2）

1.1.6 主机厂新一代EE架构与域控布局（3）

1.1.7 主机厂新一代EE架构与域控布局（4）

1.2 主机厂自动驾驶域控和系统解决方案

1.2.1 主机厂自动驾驶域控和系统方案配置（含在研项目）（1）

1.2.2 主机厂自动驾驶域控和系统方案配置（含在研项目）（2）

1.2.3 主机厂自动驾驶域控和系统方案配置（含在研项目）（3）

1.2.4 主机厂自动驾驶域控和系统方案配置（含在研项目）（4）

1.2.5 主机厂自动驾驶域控和系统方案配置（含在研项目）（5）

1.2.6 主机厂自动驾驶域控和系统方案配置（含在研项目）（6）

1.2.7 主机厂自动驾驶域控和系统方案配置（含在研项目）（7）

1.2.8 主机厂自动驾驶域控和系统方案配置（含在研项目）（8）

1.2.9 主机厂自动驾驶域控和系统方案配置（含在研项目）（9）

02 Tier1自动驾驶域控制器方案总结

2.1 行泊一体域控发展方向

2.1.1 发展方向：行泊一体域控算力分布和演进方案

2.1.2 发展方向：城区NOA，“重感知+轻地图”迎来规模化应用

2.2 入门级L2/L2+前视一体方案

2.2.1 入门级L2/L2+前视一体定义：1V / 1V1R/ 1V3R / 1V5R基础配置

2.2.2 入门级L2/L2+前视一体方案：地平线J3

2.2.3 入门级L2/L2+前视一体方案：EyeQ6L

2.3 轻量级行泊一体域控（L2++）方案

2.3.1 轻量级行泊一体域控（L2++）定义：具备行泊一体及高速NOA

2.3.2 轻量级行泊一体域控（L2++）方案（1）

2.3.3 轻量级行泊一体域控（L2++）方案（2）

2.3.4 轻量级行泊一体域控（L2++）方案（3）

2.3.5 轻量级行泊一体域控（L2++）方案（4）

2.3.6 轻量级行泊一体域控（L2++）方案（5）

2.3.7 轻量级行泊一体域控（L2++）方案（6）

2.3.8 轻量级行泊一体域控（L2++）方案（7）

2.3.9 轻量级行泊一体域控（L2++）方案（8）

2.3.10 轻量级行泊一体域控（L2++）方案（9）

2.3.11 轻量级行泊一体域控（L2++）pro升级版方案（1）

2.3.12 轻量级行泊一体域控（L2++）pro升级版方案（2）

2.3.13 轻量级行泊一体域控（L2++）pro升级版方案（3）

2.3.14 轻量级行泊一体域控（L2++）pro升级版方案（4）

2.3.15 典型的轻量级行泊一体域控产品（1）

2.3.16 典型的轻量级行泊一体域控产品（2）

2.3.17 典型的轻量级行泊一体域控产品（3）

2.3.18 典型的轻量级行泊一体域控产品（4）

2.4 高性能行泊一体域控（L2+++）方案

2.4.1 高性能行泊一体域控（L2+++）定义：具备城区NOA及高速NOA

2.4.2 高性能行泊一体域控（L2+++）方案（1）

2.4.3 高性能行泊一体域控（L2+++）方案（2）

2.4.4 高性能行泊一体域控（L2+++）方案（3）

2.4.5 高性能行泊一体域控（L2+++）方案（4）

2.4.6 高性能行泊一体域控（L2+++）方案（5）

2.4.7 高性能行泊一体域控（L2+++）方案（6）

2.4.8 高性能行泊一体域控（L2+++）方案（7）

2.4.9 高性能行泊一体域控（L2+++）方案（8）

2.4.10 高性能行泊一体域控（L2+++）方案（9）

2.4.11 高性能行泊一体域控（L2+++）方案（10）

2.4.12 高性能行泊一体域控（L2+++）方案（11）

2.4.13 典型的高性能行泊一体域控产品（1）

2.4.14 典型的高性能行泊一体域控产品（2）

2.4.15 典型的高性能行泊一体域控产品（3）

2.4.16 典型的高性能行泊一体域控产品（4）

2.5 舱驾一体域控方案

2.5.1 随着EEA演进，舱驾合一即将到来，车载中央计算平台被布局

2.5.2 舱驾一体有望于2024-2025年上车

2.5.3 舱驾一体解决方案（1）

2.5.4 舱驾一体解决方案（2）

2.5.5 舱驾一体解决方案（3）

2.5.6 舱驾一体解决方案（4）

2.5.7 舱驾一体解决方案（5）

2.5.8 舱驾一体解决方案（6）

2.6 自动驾驶域控 Tier1 解决方案汇总

2.6.1 33家Tier1自动驾驶域控产品线汇总（1）

2.6.2 33家Tier1自动驾驶域控产品线汇总（2）

2.6.3 33家Tier1自动驾驶域控产品线汇总（3）

2.6.4 33家Tier1自动驾驶域控产品线汇总（4）

2.6.5 33家Tier1自动驾驶域控产品线汇总（5）

2.6.6 33家Tier1自动驾驶域控产品线汇总（6）

2.6.7 33家Tier1自动驾驶域控产品线汇总（7）

2.6.8 33家Tier1自动驾驶域控产品线汇总（8）

2.6.9 33家Tier1自动驾驶域控产品线汇总（9）

2.6.10 33家Tier1自动驾驶域控产品线汇总（10）

2.6.11 33家Tier1自动驾驶域控产品线汇总（11）

2.6.12 33家Tier1自动驾驶域控产品线汇总（12）

2.6.13 33家Tier1自动驾驶域控产品线汇总（13）

03 自动驾驶域控制器关键点研究

3.1 中国乘用车自动驾驶域控制器市场

3.1.1 中国乘用车L1/L2/L2+/L2++/L2+++/L3-L4(Robotaxi) 自动驾驶系统装配率预测

3.1.2 附数据表：中国乘用车L1/L2/L2+/L2++/L2+++/L3-L4(Robotaxi) 自动驾驶系统装配率预测

3.1.3 中国乘用车自动驾驶域控制器出货量预测（万台），2022-2026

3.1.4 中国乘用车自动驾驶域控制器供应商配套量推算，2022年

3.1.5 中国乘用车自动驾驶域控制器市场规模预测（亿元），2022-2026

3.1.6 中国自动驾驶域控制器成本分析：不同定位产品的价格和目标市场

3.1.7 单芯片行泊一体方案助力车企进一步降本

3.2 自动驾驶域控 SoC 芯片解决方案

3.2.1 芯片国产化进程加速

3.2.2 芯驰科技舱泊一体处理器：X9U

3.2.3 芯驰科技智能驾驶处理器：V9P，L2+单芯片行泊一体

3.2.4 芯驰第二代中央计算架构（SCCA2.0）

3.2.5 黑芝麻智能BEV技术框架（1）

3.2.6 黑芝麻智能BEV技术框架（2）

3.2.7 黑芝麻“武当”系列C1200智能汽车跨域计算芯片平台

3.2.8 征程J5上的BEV时空融合架构

3.2.9 国产自动驾驶SoC：地平线-合作前视

3.2.10 国产自动驾驶SoC：地平线-合作域控

3.2.11 国产自动驾驶SoC：地平线-搭载车型

3.2.12 国产自动驾驶SoC：黑芝麻智能-合作域控

3.2.13 国产自动驾驶SoC：黑芝麻智能-合作域控、环视

3.2.14 国产自动驾驶SoC：黑芝麻智能-搭载车型

3.2.15 国产自动驾驶SoC：芯驰科技-合作域控

3.2.16 国产自动驾驶域控SoC芯片产品选型（1）

3.2.17 国产自动驾驶域控SoC芯片产品选型（2）

3.2.18 国产自动驾驶域控SoC芯片产品选型（3）

3.2.19 全球自动驾驶域控SoC芯片产品选型（1）

3.2.20 全球自动驾驶域控SoC芯片产品选型（2）

3.2.21 全球自动驾驶域控SoC芯片产品选型（3）

3.2.22 全球自动驾驶域控SoC芯片产品选型（4）

3.2.23 全球自动驾驶域控SoC芯片产品选型（5）

3.3 域控制器设计/生产商业模式

3.3.1 域控制器三种开发合作模式：白盒、灰盒、黑盒

3.3.2 域控制器五种生产业务模式（1）

3.3.3 域控制器五种生产业务模式（2）

3.3.4 域控制器五种生产业务模式（3）

3.3.5 域控制器三种利润分成模式

3.4 域控制器EMS代工模式分析

3.4.1 域控制器EMS代工模式分析：起源

3.4.2 域控制器EMS代工模式分析：软硬分离下的分工逻辑

3.4.3 域控制器EMS代工模式分析：提供域控制器硬件代工及硬件强相关的底层系统开发

3.4.4 域控制器EMS代工模式分析：各核心参与方的利益诉求

3.4.5 域控制器EMS代工模式分析：代工成本拆解

3.4.6 域控制器EMS代工模式分析：典型合作案例（1）

3.4.7 域控制器EMS代工模式分析：典型合作案例（2）

3.4.8 域控制器EMS主流厂商分析（1）

3.4.9 域控制器EMS主流厂商分析（2）

3.4.10 域控制器EMS主流厂商分析（3）

3.4.11 域控制器代工厂商的典型职责（1）

3.4.12 域控制器代工厂商的典型职责（2）

3.4.13 EMS代工模式下，主机厂的战略选择分析（1）

3.4.14 EMS代工模式下，主机厂的战略选择分析（2）

3.4.15 EMS代工模式下，主机厂的战略选择分析（3）

3.4.16 EMS代工模式下，主机厂的战略选择分析（4）

3.4.17 EMS代工模式下，主机厂的战略选择分析（5）

04 国内域控制器厂商研究

4.1 东软睿驰

4.1.1 东软睿驰介绍

4.1.2 东软睿驰主流产品线：关键合作和主机厂定点

4.1.3 东软睿驰自动驾驶域控制器：产品矩阵

4.1.4 东软睿驰域控制器产品：行泊一体域控制器 X-Box 系列

4.1.5 东软睿驰域控制器产品：高性能行泊一体域控制器 X-Box 4.0

4.1.6 东软睿驰域控制器产品：高性价比行泊一体域控制器 X-Box 3.0

4.1.7 东软睿驰域控制器产品：多域融合控制器 X-Center

4.1.8 东软睿驰域控制器产品：与联合电子联合开发的中央计算单元产品

4.1.9 东软睿驰软件平台：NeuSAR正式升级至4.0版本，支持跨域融合

4.1.10 东软睿驰软件平台：致力于打造开放、标准化的SOA架构

4.1.11 东软睿驰软件平台：标准的SOA中间件

4.1.12 东软睿驰软件平台：NeuSAR DS域控制器软件开发平台

4.1.13 东软睿驰软件平台：功能安全与信息安全全栈落地

4.1.14 东软睿驰生态构建：与多方达成战略合作

4.2 德赛西威

4.2.1 德赛西威2022年经营业绩（1）

4.2.2 德赛西威2022年经营业绩（2）

4.2.3 德赛西威自动驾驶域控制器产品线：关键合作和主机厂定点

4.2.4 德赛西威 IPU 自动驾驶域控制器：产品开发规划

4.2.5 德赛西威 IPU 自动驾驶域控制器：软硬件架构和分工逻辑

4.2.6 德赛西威 IPU 自动驾驶域控制器：技术路线图

4.2.7 德赛西威 IPU 自动驾驶域控制器：产品对比（1）

4.2.8 德赛西威 IPU 自动驾驶域控制器：产品对比（2）

4.2.9 德赛西威 IPU 自动驾驶域控制器：生态系统建设

4.2.10 德赛西威 IPU04 自动驾驶域控制器：硬件架构

4.2.11 德赛西威 IPU04 自动驾驶域控制器：软件架构

4.2.12 德赛西威 IPU03 域控制器：与小鹏汽车、英伟达达成战略合作

4.2.13 德赛西威 IPU02 行泊一体控制器

4.2.14 德赛西威陆续入股Momenta和MAXIEYE

4.3 知行科技

4.3.1 知行科技2022年经营业绩

4.3.2 知行科技供应链情况

4.3.3 知行科技战略展望

4.3.4 知行科技满足市场不同需求解决方案

4.3.5 知行科技自动驾驶域控产品方案

4.3.6 知行科技IDC系列行泊一体域控产品规划

4.3.7 知行科技IFC系列前视一体机产品规划

4.3.8 知行科技行泊一体域控：IDC HIGH

4.3.9 知行科技行泊一体域控：IDC MID

4.3.10 知行科技行泊一体解决方案：硬件配置和功能亮点

4.3.11 知行科技 “端到端”行泊一体解决方案

4.3.12 知行科技大数据闭环系统

4.4 福瑞泰克

4.4.1 福瑞泰克自动驾驶产品路线图

4.4.2 福瑞泰克ODIN智能驾驶数智底座

4.4.3 福瑞泰克“智驾平台即服务”商业理念

4.4.4 福瑞泰克高阶自动驾驶Roadmap（1）

4.4.5 福瑞泰克高阶自动驾驶Roadmap （2）

4.4.6 福瑞泰克高阶自动驾驶Roadmap （3）

4.4.7 福瑞泰克自动驾驶域控制器：产品矩阵（1）

4.4.8 福瑞泰克自动驾驶域控制器：产品矩阵（2）

4.4.9 福瑞泰克自动驾驶域控：产品线（1）

4.4.10 福瑞泰克自动驾驶域控：产品线（2）

4.4.11 福瑞泰克自动驾驶域控：产品线（3）

4.4.12 福瑞泰克自动驾驶域控：产品路线图

4.4.13 福瑞泰克自动驾驶域控：ADC20 高性价比5V5R行泊一体解决方案（1）

4.4.14 福瑞泰克自动驾驶域控：ADC20 高性价比5V5R行泊一体解决方案（2）

4.4.15 福瑞泰克自动驾驶域控：ADC20 面向轻量级行泊一体方案（1）

4.4.15 福瑞泰克自动驾驶域控：ADC20 面向轻量级行泊一体方案（2）

4.4.16 福瑞泰克自动驾驶域控：ADC25 面向增强型行泊一体方案

4.4.17 福瑞泰克自动驾驶域控：ADC30 面向L3级高阶自动驾驶方案（1）

4.4.18 福瑞泰克自动驾驶域控：ADC30 12V5R+1~3个激光雷达

4.4.19 福瑞泰克自动驾驶域控：ADC30 面向L3级高阶自动驾驶方案（2）

4.4.20 福瑞泰克自动驾驶域控：ADC30 面向L3级高阶自动驾驶方案（3）

4.4.21 福瑞泰克自动驾驶域控：产品线对比

4.4.22 福瑞泰克软件栈：端到端全栈流程解决方案

4.4.23 福瑞泰克第三代前视摄像头FVC3

4.4.24 福瑞泰克第二代前视摄像头FVC2

4.4.25 福瑞泰克4D成像毫米波雷达产品FVR40

4.5 宏景智驾

4.5.1 宏景智驾公司介绍

4.5.2 宏景智驾自动驾驶域控：产品线布局（1）

4.5.3 宏景智驾自动驾驶域控：产品线布局（2）

4.5.4 宏景智驾自动驾驶域控制器：产品矩阵

4.5.5 宏景智驾单征程3行泊一体域控制器：单J3（1）

4.5.6 宏景智驾单征程3行泊一体域控制器：单J3（2）

4.5.7 宏景智驾单SoC高阶智驾域控制器

4.5.8 宏景智驾IPM智能摄像头模组和APA/IDDC域控制器

4.5.9 宏景智驾软件算法栈

4.5.10 宏景智驾BEV算法特点

4.5.11 宏景智驾全新一代泊车2.0软件算法架构

4.5.12 宏景智驾 HyperData Infra 数据闭环平台

4.5.13 宏景智驾客户（1）

4.5.14 宏景智驾客户（2）

4.5.15 宏景智驾客户（3）

4.5.16 宏景智驾域控制器产能：建设智能化工厂

4.6 创时智驾

4.6.1 创时智驾介绍

4.6.2 创时智驾自动驾驶域控制器：产品矩阵（1）

4.6.3 创时智驾自动驾驶域控制器：产品矩阵（2）

4.6.4 创时智驾自动驾驶域控：产品组合（1）

4.6.5 创时智驾自动驾驶域控：产品组合（2）

4.6.6 创时行泊一体域控制器：iECU 3.1（1）

4.6.7 创时行泊一体域控制器：iECU 3.1（2）

4.6.8 创时行泊一体域控制器：iECU1.5

4.6.9 创时行泊一体域控制器：iECU1.5，技术特点

4.6.10 创时行泊一体域控制器：典型客户应用

4.6.11 创时智驾软件平台解决方案

4.6.12 创时智驾软件平台：MotionWise

4.7 毫末智行

4.7.1 毫末智行介绍

4.7.2 毫末智行三大核心产品线

4.7.3 毫末智行“小魔盒”智能驾驶域控制器

4.7.4 毫末智行自动驾驶域控：“小魔盒3.0”

4.7.5 毫末智行Hpilot自动驾驶产品路线图

4.8 魔视智能

4.8.1 魔视智能业务概况

4.8.2 魔视智能业务战略：关键合作和主机厂定点

4.8.3 魔视智能自动驾驶域控制器：产品矩阵

4.8.4 魔视智能单SoC行泊一体域控制器Magic Pilot（1）

4.8.5 魔视智能单SoC行泊一体域控制器Magic Pilot（2）

4.8.6 魔视智能单SoC行泊一体域控制器Magic Pilot：关键技术特点

4.9 华为

4.9.1 华为CC（Computing/Communication）架构

4.9.2 华为车BU五大解决方案全面升级

4.9.3 华为MDC自动驾驶计算平台：产品组合

4.9.4 华为MDC自动驾驶计算平台：技术特点

4.9.5 华为MDC自动驾驶计算平台：软硬件架构

4.9.6 华为MDC自动驾驶计算平台：技术特性

4.9.7 华为MDC自动驾驶计算平台：应用领域

4.9.8 华为MDC自动驾驶计算平台：MDC810

4.9.9 华为MDC自动驾驶计算平台：MDC 210 和MDC 610 产品参数

4.9.10 华为MDC自动驾驶计算平台：平台框架

4.9.11 华为MDC自动驾驶计算平台：硬件平台

4.9.12 华为MDC自动驾驶计算平台：软件架构

4.9.13 华为MDC自动驾驶计算平台：软件与工具链（1）

4.9.14 华为MDC自动驾驶计算平台：软件与工具链（2）

4.9.15 华为MDC自动驾驶计算平台：软件与工具链（3）

4.9.16 华为MDC自动驾驶计算平台：软件与工具链（4）

4.9.17 华为MDC自动驾驶计算平台：车规级安全平台

4.9.18 华为MDC自动驾驶计算平台：ISO26262和ASPICE认证

4.9.19 华为MDC计算平台：客户和合作伙伴

4.9.20 华为MDC计算平台：合作车型

4.10 禾多科技

4.10.1 禾多科技业务概况

4.10.2 禾多科技业务战略：关键合作和主机厂定点

4.10.3 禾多科技自动驾驶域控制器：产品矩阵

4.10.4 禾多科技HoloIFC智能前视相机

4.10.5 禾多科技HoloArk行泊一体域控制器

4.10.6 禾多科技HoloArk域控研发（1）

4.10.7 禾多科技HoloArk域控研发（2）

4.10.8 禾多科技HoloArk 1.0 域控：系统优化策略

4.10.9 禾多科技HoloArk 1.0 域控：数据闭环策略

4.10.10 禾多科技HoloArk 1.0 域控：数据闭环架构与工具链1.0

4.10.11 禾多科技HoloArk 2.0 域控：行泊一体系统框架

4.10.12 禾多科技CID One（Center Information Display One）设计理念

4.11 MINIEYE（佑驾创新）

4.11.1 MINIEYE业务概况

4.11.2 MINIEYE业务战略：渐进式发展路线

4.11.3 MINIEYE业务战略：关键合作和主机厂定点

4.11.4 MINIEYE自动驾驶域控制器：产品矩阵

4.11.5 MINIEYE 自动驾驶域控制器产品：iPilot

4.11.6 MINIEYE 典型的自动驾驶方案

4.12 MAXIEYE（智驾科技）

4.12.1 MINIEYE MAXIPILOT自动驾驶产品矩阵

4.12.2 MINIEYE业务战略：关键合作和主机厂定点

4.12.3 MAXIEYE自动驾驶域控制器：产品矩阵

4.12.4 MAXIEYE自动驾驶解决方案：三个版本NOM实现“点对点”

4.12.5 MAXIEYE BEV算法和数据闭环（1）

4.12.6 MAXIEYE BEV算法和数据闭环（2）

4.12.7 开发高阶行泊一体方案

4.12.8 MAXIEYE单视觉L2解决方案

4.12.9 MAXIEYE单视觉方案构建数据闭环能力

4.12.10 MAXIEYE MAXI-NET 1.0深度学习网络

4.12.11 MAXIEYE商用车自动驾驶平台方案

4.13 纵目科技

4.13.1 纵目科技业务策略：联合产业链建设智能驾驶生态圈

4.13.2 纵目科技业务战略：关键合作和主机厂定点

4.13.3 纵目科技自动驾驶域控制器：产品矩阵

4.13.4 纵目科技Amphiman 行泊一体域控：关键技术特点（1）

4.13.5 纵目科技Amphiman 行泊一体域控：关键技术特点（2）

4.13.6 纵目科技泊车控制器：Drop’nGo® Lite、Drop’nGo® GenII（第二代）

4.13.7 纵目科技行泊一体域控：Amphiman技术路线图

4.13.8 纵目科技行泊一体域控：Amphiman 3000技术架构

4.13.9 纵目科技舱驾一体域控：Trinity3000技术架构

4.14 百度

4.14.1 百度第二代纯视觉感知系统Lite＋＋：BEV算法

4.14.2 百度第二代纯视觉感知系统Lite＋＋：轻量化自动驾驶地图

4.14.3 百度Apollo全新“驾舱图”产品矩阵：智能驾驶

4.14.4 百度Apollo全新“驾舱图”产品矩阵：智能座舱

4.14.5 百度Apollo全新“驾舱图”产品矩阵：智能地图

4.14.6 百度Apollo全新“驾舱图”：敏捷和V模型

4.14.7 百度Apollo全新“驾舱图”：构建全新合作模式

4.14.8 百度Apollo全新“驾舱图”：Apollo City Driving Max

4.14.9 百度Apollo全新“驾舱图”：Apollo City Driving Max软硬件产品方案

4.14.10 百度Apollo全新“驾舱图”：Apollo Highway Driving Pro

4.14.11 百度Apollo全新“驾舱图”：Apollo Highway Driving Pro软硬件产品方案

4.14.12 百度Apollo全新“驾舱图”：Apollo Parking

4.14.13 百度Apollo全新“驾舱图”：Apollo Parking软硬件产品方案

4.14.14 百度Apollo全新“驾舱图”：Apollo Robo-Cabin

4.14.15 百度Apollo全新“驾舱图”：Apollo Robo-Cabin软硬件产品方案

4.14.16 百度自动驾驶域控制器：产品矩阵（最新产品图谱）

4.14.17 百度自动驾驶域控制器：Apollo ANP2.0

4.14.18 百度自动驾驶计算平台ACU（前代产品）（1）

4.14.19 百度自动驾驶计算平台ACU（前代产品）（2）

4.14.20 百度自动驾驶计算平台ACU（前代产品）（3）

4.14.21 百度自动驾驶计算平台ACU（前代产品）（4）

4.14.22 百度Apollo 主推ANP+AVP 全域智驾系统

4.15 均联智行

4.15.1 均胜电子全球化业务布局

4.15.2 均胜电子智能汽车业务部署

4.15.3 均胜电子自动驾驶域控制器：开发规划

4.15.4 均联智行nDriveH（1）

4.15.5 均联智行nDriveH（2）

4.15.6 均联智行功能域融合：舱驾合一

4.15.7 均联智行功能域融合：不同的组合思路

4.15.8 均联智行功能域融合：软件开发深度融合

4.15.9 均联智行人机共驾系统：面向高级别自动驾驶的智能座舱HMI

4.15.10 均联智行人机共驾系统（1）

4.15.11 均联智行人机共驾系统（2）

4.15.12 均胜智行区域-中央架构（1）

4.15.13 均胜智行区域-中央架构（2）

4.16 四维图新

4.16.1 四维图新2022年经营业绩

4.16.2 四维图新“面向智能驾驶的场景地图”

4.16.3 四维图新自动驾驶域控制器：产品矩阵

4.17 亿咖通

4.17.1 亿咖通品牌理念

4.17.2 亿咖通自动驾驶域控制器：产品矩阵

4.17.3 基于“龍鹰一号”的舱泊融合方案设计

4.17.4 亿咖通中央计算平台 Super Brain

4.18 小马智行

4.18.1 小马智行战略方向

4.18.2 小马智行「小马识途」智驾解决方案（1）

4.18.3 小马智行「小马识途」智驾解决方案（2）

4.18.4 小马智行「方载」车规级域控

4.18.5 小马智行「方载」车规级域控

4.18.6 小马智行「苍穹」数据闭环工具链

4.18.7 小马智行基于地平线J5的NOA行泊一体方案

4.18.8 小马智行L4级无人车域控制器

4.18.9 小马智行新一代L4级Robotaxi 自动驾驶软硬件系统

4.19 零束科技

4.19.1 零束科技 智驾域控制器产品ZPD

4.20 易航智能

4.20.1 易航智能自动驾驶域控制器：产品矩阵

4.20.2 易航智能行泊一体Lite方案：单TI TDA4 芯片

4.20.3 易航智能NOA行泊一体旗舰版方案（1）

4.20.4 易航智能NOA行泊一体旗舰版方案（2）

4.20.5 易航智能NOA行泊一体旗舰版方案（3）

4.20.6 易航智能自动驾驶量产路径

4.20.7 易航智能全场景自动驾驶 FSD 解决方案

4.21 经纬恒润

4.21.1 经纬恒润2022年经营业绩

4.21.2 经纬恒润2022年智能汽车业务经营成果（1）

4.21.3 经纬恒润2022年智能汽车业务经营成果（2）

4.21.4 经纬恒润自动驾驶域控：产品线布局

4.21.5 经纬恒润智能驾驶域控产品平台

4.21.6 经纬恒润行泊一体域控制器解决方案

4.21.7 经纬恒润第二代智能驾驶域控制器（ADCU）

4.21.8 经纬恒润智能驾驶域控制器（ADCU）和车载高性能计算平台（HPC）

4.21.9 经纬恒润ADAS域控制器

4.21.10 经纬恒润ADAS域控制器性能特征

4.22 智行者

4.22.1 智行者发展历程

4.22.2 智行者核心业务线

4.22.3 智行者产品线：关键合作和主机厂定点

4.22.4 智行者自动驾驶域控制器：产品矩阵

4.22.5 智行者乘用车H-INP高速领航解决方案

4.22.6 智行者乘用车A100/A200域控制器

4.22.7 智行者无人驾驶大脑（1）

4.22.8 智行者无人驾驶大脑（2）

4.22.9 智行者无人驾驶大脑（3）

4.23 大疆车载

4.23.1 大疆车载介绍

4.23.2 大疆车载自动驾驶域控：产品线

4.23.3 大疆全新一代智能驾驶解决方案（1）

4.23.4 大疆全新一代智能驾驶解决方案（2）

4.23.5 大疆全新一代智能驾驶解决方案（3）

4.23.6 大疆车载智能驾驶解决方案：D80/D80+、D130/D130+

4.23.7 大疆自动驾驶域控制器：产品特性

4.23.8 大疆自动驾驶域控制器：中间件（Middleware）

4.23.9 大疆自动驾驶域控制器：MCU

4.23.10 大疆自动驾驶域控制器：以太网交换机

4.23.11 大疆灵犀智驾系统：主打双目立体视觉

4.23.12 大疆车载全场景智能驾驶用户旅程图

4.24 映驰科技

4.24.1 映驰科技介绍和产品

4.24.2 映驰科技产品线：关键合作和主机厂定点

4.24.3 映驰科技高性能计算群 XCG Gen1

4.24.4 映驰科技高性能计算群 XCG Gen1（1）

4.24.5 映驰科技高性能计算群 XCG Gen1（2）

4.24.6 映驰科技高性能计算群 XCG Gen1（3）

4.24.7 映驰科技高性能计算群 XCG Gen1（4）

4.24.8 映驰科技高性能计算群 XCG Gen1（5）

4.24.9 映驰科技DCU 3.0行泊一体域控：基于单征程3（5V5R12U）系统架构拓扑

4.24.10 映驰科技DCU 3.0行泊一体域控

4.24.11 映驰科技DCU 3.0行泊一体域控：技术参数

4.24.12 映驰科技DCU 3.0行泊一体域控：技术特性

4.24.13 映驰科技DCU 3.0行泊一体域控：系统架构设计

4.24.14 映驰科技DCU 3.0行泊一体域控：采用L3级功能安全设计

4.24.15 映驰科技DCU 3.0行泊一体域控：架构拓扑

4.24.16 映驰科技整车跨域TSN协议栈：搭载理想L9

4.24.17 映驰科技软件平台EMOS：跨域SOA中间件

4.24.18 映驰科技软件平台EMOS：TÜV莱茵“ASIL D”认证

4.24.19 映驰科技软件平台EMOS1.0

4.25 超星未来

4.25.1 超星未来产品线解决方案

4.25.2 超星未来全新NOVA-ADCU智能驾驶域控参考方案

4.25.3 超星未来NOVA-ADCU Ultra：高阶行泊一体域控参考方案

4.25.4 超星未来NOVA-ADCU Ultra：轻量级行泊一体域控参考方案

4.25.5 超星未来NOVA-ADCU Ultra：双目智驾参考方案

4.25.6 超星未来NOVA-ADCU Ultra：路侧感知参考方案

4.25.7 超星未来惊蛰 R1 芯片：性能参数

4.25.8 超星未来惊蛰 R1 芯片：全流程开发工具链「鲁班」

4.25.9 超星未来惊蛰 R1 芯片：硬件设计参考平台

4.25.10 超星未来惊蛰 R1 芯片：基于高能效 AI 处理架构「平湖」

4.25.11 超星未来自动压缩工具 ：NOVA-Slim

4.25.12 超星训练与加速工具：NOVA-3D

4.25.13 超星未来NOVA-Box智能驾驶计算平台

4.25.14 超星未来NOVA-Box计算平台解决方案（1）

4.25.15 超星未来NOVA-Box计算平台解决方案（2）

4.25.16 超星未来NOVA-Box计算平台解决方案（3）

4.25.17 超星未来合作伙伴

4.26 金脉电子（英恒科技）

4.26.1 金脉电子介绍

4.26.2 金脉电子驾舱一体控制器 MADC3.5

4.26.3 金脉电子高阶行泊一体控制器MADC 2.5：基于双J5，通过Matrix 5认证

4.26.4 金脉电子高阶行泊一体控制器MADC 2.5：基于双J5的域控平台硬件板

4.26.5 金脉电子（英恒科技）行泊一体控制器MADC 2.0 ：基于3颗征程J3芯片

4.26.6 金脉电子（英恒科技）L3级及以上自动驾驶域控制器：系统架构（1）

4.26.7 金脉电子（英恒科技）L3级及以上自动驾驶域控制器：系统架构（2）

4.27 中信科智联

4.27.1 中信科智联产品线

4.27.2 中信科智联C-V2X&ADAS融合型域控制器

4.28 畅行智驾（中科创达）

4.28.1 畅行智驾第一代RazorDCX Takla智能驾驶域控制器

4.28.2 畅行智驾第二款量产级智能驾驶域控解决方案

4.28.3 畅行智驾自动驾驶域控制器：产品矩阵

4.28.4 畅行智驾业务策略：自动驾驶合作开发模式

4.28.5 畅行智驾SOA软件平台

4.28.6 畅行智驾自动驾驶域控中间件：RazorWareX1.0

4.28.7 畅行智驾自动驾驶域控中间件：RazorWareX1.0工具链

4.29 华阳集团

4.29.1 华阳集团自动驾驶域控制器：产品矩阵

4.29.2 华阳集团ADC02高性能行泊一体解决方案

4.30 联友智连

4.30.1 联友科技介绍

4.30.2 联友科技智能驾驶域控制器YDU产品规划

4.30.3 联友科技 YDU2.0行泊一体域控制器

4.31 Nullmax（纽劢科技）

4.31.1 Nullmax（纽劢科技）介绍

4.31.2 Nullmax（纽劢科技）将行泊一体分为4种形态

4.31.3 Nullmax不同算力平台行泊一体解决方案

4.31.4 Nullmax生态平台建设

4.31.5 Nullmax（纽劢科技）行泊一体算法落地

4.31.6 Nullmax 全栈自研自动驾驶大脑：MAX

4.31.7 Nullmax 数据闭环：MaxFlow 自主成长系统

4.31.8 Nullmax 在线 trigger 策略

4.31.9 Nullmax方案涵盖云端和车端两块场景

4.31.10 Nullmax平台化BEV-AI技术架构

4.32 英博超算

4.32.1 英博超算公司介绍

4.32.2 英博超算智能驾驶域控制器：合作模式

4.32.3 英博超算智能驾驶域控：产品线

4.32.4 英博软件定义ADAS一体机

4.32.5 英博超算L2.99多功能智能驾驶域控制器：“悟空一号”

4.32.6 英博超算L2.99智能驾驶域控制器（1）

4.32.7 英博超算L2.99智能驾驶域控制器（2）

4.32.8 英博超算L2.99智能驾驶域控制器（3）

4.32.9 英博超算L2.99智能驾驶域控制器（4）

4.32.10 英博超算双J3+X9H高性能多域控制器：“悟空二号”

4.32.11 英博超算双J3智能驾驶域控制器

4.32.12 英博超算HPC车载中央计算机：“悟空三号”

05 国外域控制器厂商研究

5.1 特斯拉

5.1.1 特斯拉FSD HW1.0—HW4.0系统参数演进

5.1.2 HW4.0计算平台（1）

5.1.3 HW4.0计算平台（2）

5.1.4 HW4.0计算平台（3）

5.1.5 HW4.0计算平台（4）

5.1.6 HW4.0计算平台（5）

5.2 博世

5.2.1 博世2022年经营业绩

5.2.2 博世中国区营收和研发部署

5.2.3 博世业务架构：重组汽车与智能交通技术业务

5.2.4 博世业务架构：XC事业部

5.2.5 博世业务架构：XC事业部中国区架构和分布

5.2.6 博世业务架构：进一步整合易特驰

5.2.7 博世核心业务规划和定位（1）

5.2.8 博世核心业务规划和定位（2）

5.2.9 博世核心业务规划和定位（3）

5.2.10 博世核心业务规划和定位（4）

5.2.11 博世核心业务规划和定位（5）

5.2.12 博世核心业务规划和定位（6）

5.2.13 博世自动驾驶域控：产品开发趋势

5.2.14 博世自动驾驶域控制器：DASy技术演进

5.2.15 博世自动驾驶域控制器：L1-L4级发展规划

5.2.16 博世自动驾驶域控制器：算力发展规划

5.3 大陆

5.3.1 大陆集团车载计算业务单元（HPC）发展规划（1）

5.3.2 大陆集团车载计算业务单元（HPC）发展规划（2）

5.3.3 大陆集团车载计算业务单元（HPC）发展规划（3）

5.3.4 大陆集团汽车不同域高性能计算平台HPC量产时间点

5.3.5 大陆集团下一代汽车电子架构的软件平台：EB xelor

5.3.6 大陆集团自动驾驶域控制器ADC615，基于地平线J5

5.3.7 大陆集团800W像素前视摄像头一体机，基于地平线J3

5.3.8 大陆集团5R1V多传感器融合系统解决方案已获量产订单

5.3.9 大陆集团2023年投产第六代长距雷达和环绕式雷达

5.4 采埃孚

5.4.1 采埃孚2022年经营业绩

5.4.2 采埃孚2023年发展展望

5.4.3 采埃孚中国区布局

5.4.4 采埃孚企业战略：「See, Think, Act」

5.4.5 采埃孚自动驾驶域控：产品开发趋势

5.4.6 采埃孚自动驾驶域控制器：第四代 “采睿星”ProAI

5.4.7 采埃孚自动驾驶域控制器：第三代“采睿星”ProAI

5.4.8 采埃孚自动驾驶域控制器：第三代“采睿星”ProAI结构设计

5.4.9 采埃孚coDrive L2+级驾驶辅助系统（1）

5.4.10 采埃孚coDrive L2+级驾驶辅助系统（2）

5.4.11 采埃孚域控基础软件：与东软睿驰战略合作

5.4.12 采埃孚域控基础软件：建立全球软件中心

5.4.13 采埃孚域控基础软件：与KPIT合作

5.4.14 采埃孚自动驾驶解决方案

5.5 安波福

5.5.1 安波福具备全栈式系统能力

5.5.2 安波福自动驾驶控制器：开发进程

5.5.3 安波福5R1V0D智能前视一体机

5.5.4 安波福轻量级行泊一体解决方案（1）

5.5.5 安波福轻量级行泊一体解决方案（2）

5.5.6 安波福轻量级行泊一体解决方案（3）

5.5.7 安波福Ultra PAD自动驾驶域控制器（1）

5.5.8 安波福Ultra PAD自动驾驶域控制器（2）

5.5.9 安波福全新第六代ADAS平台（1）

5.5.10 安波福全新第六代ADAS平台（2）

5.5.11 安波福ADAS平台（1）

5.5.12 安波福ADAS平台（2）

5.5.13 安波福ADAS平台（3）

5.5.14 安波福ADAS平台：软件和硬件构成和技术特性（1）

5.5.15 安波福ADAS平台：软件和硬件构成和技术特性（2）

5.5.16 安波福ADAS平台：软件和硬件构成和技术特性（3）

5.5.17 安波福智能汽车架构（SVA）

5.5.18 安波福SVA(TM)网络拓扑架构

5.5.19 安波福收购风河软件

5.5.20 安波福+风河：端到端云原生DevOps平台

5.5.21 风河软件VxWorks微内核架构（1）

5.5.22 风河软件VxWorks微内核架构（2）

5.6 麦格纳&Veoneer

5.6.1 麦格纳从高通手中收购Veoneer主动安全业务

5.6.2 Veoneer主动安全业务经营现状

5.6.3 麦格纳+Veoneer面临的挑战

5.6.4 Veoneer自动驾驶产品线布局

5.6.5 Veoneer主动安全平台架构

5.6.6 Veoneer L2+ Hands-off 系统

5.6.7 Veoneer ADAS SW软件栈路线图

5.6.8 奔驰L3级自动驾驶汽车搭载Veoneer方案

5.6.9 Veoneer ADAS ECU产品

5.6.10 Veoneer ADAS/AD ECU

5.6.11 Veoneer ADAS/AD ECU 功能架构

5.7 伟世通

5.7.1 伟世通对于座舱电子和自动驾驶的发展趋势规划

5.7.2 伟世通自动驾驶域控制器（1）

5.7.3 伟世通自动驾驶域控制器（2）

5.7.4 伟世通自动驾驶域控制器（3）