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2026中大算力芯片需求:城市NOA驱动算力升级,100TOPS以上成标配|国金证券
国金证券展望中大算力芯片需求:城市NOA主流芯片算力均在100TOPS以上,英伟达Orin-X/Thor、地平线J6P/黑芝麻A2000布局,高阶智驾渗透率提升驱动算力需求持续升级。
 2026-07-29
 芯片
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33张图表
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具身智能行业研究:智能驾驶芯片专题报告(一)智驾平权时代来临国产替代浪潮开启-250326(25页) 查看报告
高阶智驾渗透率提升直接驱动中大算力芯片需求爆发。国金证券研究报告指出,城市NOA相比高速NOA场景复杂度更高、数据量达2-3倍,主流芯片算力均在100TOPS以上。2024年Orin-X装机210万套,2025年Thor、J6P、A2000等新品相继量产,中大算力芯片市场从英伟达一枝独秀走向百花齐放,高算力芯片应用场景持续扩展。

算力需求随智驾等级提升而增长

智能驾驶的算力需求随着智驾等级的提高而增加,中大算力芯片明显受益。2024年我国乘用车L2级及以上自动驾驶渗透率55.7%,预计2025年接近65%。从基础L2→高速NOA→城区NOA的功能迭代路线清晰,城市NOA成为车企竞争主旋律。车企智能驾驶功能不断升级,从高速NOA发展至城市NOA的过程中,域控制器算力需求显著提升。城市NOA相比高速NOA,环境动态且不可预测,反应时间更短(如行人突然横穿),城市场景数据量可能是高速场景的2-3倍,需要芯片具备高算力、高能效比、强实时性等特点。

中大算力芯片分类与产品分布

小算力(<30TOPS):低功耗、低成本,满足基础L0-L2级别辅助驾驶功能,包括Mobileye EyeQ1-Q4、地平线J2-J3、TI TDA4VM等。中算力(30-150TOPS):可支持高速NOA等功能,包括英伟达Xavier、TI TDA4VH、黑芝麻A1000、英伟达Orin-N、地平线J5/J6E/J6M等。大算力(>150TOPS):支持城市NOA,具备极高计算能力和处理性能,包括英伟达Orin-X、特斯拉HW系列、华为昇腾610、地平线J6P、黑芝麻A2000等。

大算力芯片市场——从一枝独秀到百花齐放

2024年大算力芯片市场英伟达Orin-X独树一帜,以210万套装机量占据39.8%市场份额。2025年起格局发生显著变化,多家厂商新品相继登场。英伟达Thor(1000TOPS)25年中提供730TOPS低算力版本,极氪率先搭载。地平线J6P(560TOPS)Q3量产交付,有望成为Orin-X有力竞争对手。黑芝麻A2000家族(250/500/1000TOPS)2026年量产上市。华为昇腾610(200TOPS)已搭载问界、阿维塔等多款车型。大算力芯片市场从英伟达一枝独秀走向百花齐放,国产芯片在高阶智驾领域加速渗透。

城市NOA渗透率提升驱动高算力需求

2025年城市NOA渗透率有望达到15%以上,自主品牌配置意愿强。高阶智驾成为未来车企核心竞争力之一,加速城市NOA渗透率提升及价格带下沉,中端价位车型将开始配备城市NOA。高算力芯片应用场景不断扩展:城市NOA相比高速NOA,场景复杂度更高(环境动态且不可预测),反应时间更短(如行人突然横穿),需要多传感器数据融合(激光雷达+摄像头+毫米波雷达),结合BEV+OCC算法或端到端大模型算法。城市场景的数据量可能是高速场景的2-3倍,带动中大算力芯片需求提升。

25年后各价格带呈现多元化竞争

从25年开始,芯片市场在不同价位车型的芯片配置需求呈现多元化竞争格局,已摆脱英伟达一枝独秀的局面。10-15万元车型以小算力芯片为主,满足基础ADAS功能;15-20万元车型开始搭载中算力芯片,支持高速NOA;20-30万元车型以中算力为主、大算力逐步渗透,支持城区NOA;30万元以上车型以双Orin-X或国产大算力芯片为主,支持全场景智驾。国产芯片厂地平线、黑芝麻在中大算力领域加速产品落地和车型定点。
中大算力芯片分类与产品分布
类别算力范围主要芯片应用场景
小算力<30TOPSMobileye EyeQ4、地平线J2/J3L0-L2辅助驾驶
中算力30-150TOPS英伟达Orin-N、地平线J5/J6E/J6M、黑芝麻A1000高速NOA、城市记忆NOA
大算力>150TOPS英伟达Orin-X/Thor、地平线J6P、华为昇腾610、黑芝麻A2000城市NOA、全场景智驾

中大算力芯片投资逻辑

城市NOA渗透率提升和价格带下沉是中大算力芯片需求增长的核心驱动力。量:中高阶智驾渗透率从当前7.7%向15%以上提升,NOA新车搭载规模2025年接近600万辆。价:中高阶智驾产品升级加速ASP提升,单颗大算力芯片价格从几百到上千美元不等。建议关注中大算力芯片国产替代的核心受益标的——地平线(J6M中算力放量+J6P大算力突破)、黑芝麻(A1000中算力+A2000大算力布局)。高阶智驾的大规模应用依赖于高处理能力、高可靠性、低延迟及低能耗、高性价比的方案,中大算力芯片赛道确定性强。
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