汽车自动驾驶产业链深度报告：芯片及软件专题
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汽车自动驾驶芯片行业市场分析
汽车自动驾驶芯片行业市场分析
摘要：
汽车自动驾驶芯片是汽车自动驾驶技术核心部件，对提升自动驾驶系统的安全性和可靠性起着重要作用。
随着汽车自动驾驶技术的日益成熟，汽车自动驾驶芯片市场也将迎来快速增长。
本文对汽车自动驾驶芯片行业的研发和运营情况进行了分析，探究了其市场发展的趋势及对投资者的投资潜力。
关键词：汽车自动驾驶；芯片；市场分析
1引言
近年来，汽车自动驾驶技术发展迅速，在交通安全和汽车生产制造方面取得了重大进展，使汽车自动驾驶芯片市场火热发展。
汽车自动驾驶芯片是汽车自动驾驶技术的核心部件，负责收集、处理车辆的运行数据，实现车辆自主决策、控制系统。
本文将重点分析汽车自动驾驶芯片行业市场的发展动态，分析成因及其发展，并对投资者投资潜力提出建议。
2汽车自动驾驶芯片行业发展概述
（1）行业研发情况
知名厂商均在竞相研发汽车自动驾驶芯片，以实现无人驾驶汽车。
英特尔，英伟达和英州仪器等领投均投入大量资金，建立专业的集成芯片研发团队进行芯片研发。
汽车行业专题报告智能驾驶深度专题研究
汽车行业专题报告智能驾驶深度专题研究目录一、自动驾驶是一场“规模游戏” (2)1.1、车企L4/L5商用落地推迟，执行层是国内Tier1短板 (2)1.2、Waymo估值缩水，资本市场对自动驾驶技术的追逐趋于理性 (4)1.3、车企自动驾驶研发成本压力加剧，战略结盟大势所趋 (7)二、产业协同格局初显，新型商业模式涌现 (9)2.1、车企间结盟开发自动驾驶 (10)2.2、车企和Tier1结盟 (18)2.3、车企和头部自动驾驶公司结盟 (22)三、自主品牌加速奔向智能驾驶，国内产业联盟尚未开启 (24)3.1、随着自主品牌加码纯电平台投放，车企间联盟可能性加大243.2、Robotaxi催化国内自动驾驶玩家发力，车企有望与技术领先的企业联盟 (25)3.3、以德赛西威为代表的零部件供应商有望成为车企技术联盟对象 (26)四、风险提示 (27)一、自动驾驶是一场“规模游戏”1.1、车企L4/L5商用落地推迟，执行层是国内Tier1短板2009 年谷歌率先启动自动驾驶项目，目前自动驾驶领域已覆盖整车厂、Tier1、科技巨头、自动驾驶公司和出行公司等众多玩家。
1）从车企技术路径来看，国外车企多在2016 年导入L1/L2 级别自动驾驶功能，国内车企起步较晚，2018 年开始推出搭载L2 级别自动驾驶功能的车型。
根据车企规划，2020-2021年是L3 级别车型集中量产年份，而特斯拉、通用、沃尔沃等部分车企选择直接跳过L3 晋级L4 级自动驾驶。
L4 是不需要配备人类驾驶员的高度无人驾驶，要求限定区域和限定环境条件，商业天花板更高，加上今年疫情影响，主要玩家L4 车型量产计划均有推迟。
2）自动驾驶分为感知定位、规划决策、执行控制三个部分，目前国内外Tier1 在感知层和决策层多有布局，落地自动驾驶的执行控制部分被博世、大陆等国外Tier1 垄断。
国外Tier1拥有全套底盘控制系统（博世的Ibooster、大陆的MKC1 等），多数不对外开放，目前国内Tier1 执行层技术较为落后。
2019年汽车自动驾驶行业深度分析报告
L2 级自动驾驶下沉至 30 万以内车市为必然趋势 ..................................................................................................10 19 年和 20 年是 L2、L3 级量产落地关键节点 ................................................................................................10 吉利：G-Pilot 战略，2018 年 L2，2020 年 L3 .........................................................................................10 广汽：GIVA 智能驾驶平台，2020 年 L3 .................................................................................................11 长安：“654”战略，2020 年 L3..............................................................................................................11 上汽：全面布局单车智能、高精地图 .....................................................................................................12 长城：i-pilot，2018 年 L2，2020 年 L3..................................................................................................12 各个功能目前渗透率究竟如何？ ..................................................................................................................13 盲区监测整体车型渗透率为 17% ..........................................................................................................13 车道保持整体车型渗透率为 17.2%........................................................................................................14 定速巡航整体车型渗透率已经达到了 68.5%...........................................................................................14 碰撞预警整体车型渗透率 19.32% .........................................................................................................15 自适应巡航整体车型渗透率 17.24%，且选配比例较高 ............................................................................16 从三个维度理解未来渗透率的继续提升 ........................................................................................................16
汽车自动驾驶专题报告
汽车自动驾驶专题报告1、自动驾驶三大系统：感知、决策、执行驾驶技术的发展是将人类驾车替换为机器驾车的过程，因此可以拿人类驾车作类比，自动驾驶技术分为感知决策和执行三大核心环节。
感知指对于环境的场景理解能力。
例如障碍物的类型、道路标志及标线、行车车辆的检测、交通信息等数据的分类。
目前存在两种主流技术路线，一种是以特斯拉为代表的以摄像头为主导的纯视觉方案；另外一种是以谷歌、百度为代表的多传感器融合方案。
根据融合阶段不同分为前融合和后融合。
前融合指的是把所有传感器的数据作为整体进行识别，后融合指的是将不同传感器识别后的结果进行整合。
决策是依据驾驶场景、驾驶需求进行任务决策，规划出车辆的路径和对应的车身控制信号。
分为任务决策、轨迹规划、跟踪控制和执行控制四个阶段。
在决策的过程中需要综合考虑安全性、舒适性和到达速度。
执行指的是将控制信号发送给执行器，执行器执行的过程。
执行器有转向、油门、刹车、灯光档位等。
由于电动汽车执行器执行较线性，便于控制，因此比燃油车更适合作为自动驾驶汽车使用。
为了实现更精确的执行能力，线控转向、线控刹车、线控油门等技术不断发展。
2、自动驾驶分级2.1L1-L2为驾驶辅助，L3-L5为自动驾驶国家标准GB/40429-2021和SAEJ3016明确定义了汽车自动驾驶分级，将驾驶自动化分为0级至5级。
其中定义等级的原则是1）自动化驾驶系统能够执行动态驾驶任务的程度。
2）驾驶员的角色分配。
3）有无允许规范限制。
国标规定L1和L2级自动化系统命名为“驾驶辅助系统”、L3-L5命名为“自动驾驶系统”。
具体来看：L0驾驶自动化—应急辅助（EmergencyAssistance）：该级别的辅助驾驶系统，可以感知环境、并提供信息或者短暂介入车辆运动控制，但是不能持续执行车辆控制。
L1驾驶自动化—部分驾驶辅助(Partialdriverassistance):该级别的辅助驾驶系统可以持续提供横向或纵向运动控制。
行业研究报告-自动驾驶芯片-GPU的现在和ASIC的未来
自动驾驶芯片：GPU的现在和ASIC的未来——自动驾驶系列报告三：车载芯片篇行业观点⏹自动驾驶系列报告第三篇，我们将按时间顺序梳理车载芯片的发展历程，探讨未来发展方向。
汽车电子发展初期以分布式ECU架构为主流，芯片与传感器一一对应，随着汽车电子化程度提升，传感器增多、线路复杂度增大，中心化架构DCU、MDC逐步成为了发展趋势；随着汽车辅助驾驶功能渗透率越来越高，传统CPU算力不足，难以满足处理视频、图片等非结构化数据的需求，而GPU同时处理大量简单计算任务的特性在自动驾驶领域取代CPU成为了主流方案；从ADAS向自动驾驶进化的过程中，激光雷达点云数据以及大量传感器加入到系统中，需要接受、分析、处理的信号大量且复杂，定制化的ASIC芯片可在相对低水平的能耗下，将车载信息的数据处理速度提升更快，并且性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA，随着自动驾驶的定制化需求提升，ASIC专用芯片将成为主流。
⏹目前出货量最大的驾驶辅助芯片厂商Mobileye、Nvidia形成“双雄争霸”局面，Xilinx则在FPGA的路线上进军，Google、地平线、寒武纪在向专用领域AI芯片发力，国内四维图新、全志科技等也在自动驾驶芯片领域积极布局。
Mobiley e的核心优势是EyeQ 系列芯片，可以处理摄像头、雷达等多种传感器融合产生的大量数据，在L1-L3自动驾驶领域具有极大的话语权，目前出货量超过了2700万颗；NVIDIA在GPU领域具有绝对的领导地位，芯片算力强大且具备很强的灵活性，但功耗高、成本高，AI机器学习并不太适合GPU的应用；此外Google、地平线、寒武纪、四维图新等更聚焦在针对不同场景下的具体应用，芯片设计也开始增加硬件的深度学习设计，自动驾驶上AI的应用已经成为未来的趋势。
⏹基于产业前景和潜在的巨大市场，给予行业买入评级，上市公司方面看好四维图新，建议关注地平线、寒武纪。
公司名称代码收盘价（元/美元）EPS （元/美元）PE业务来源：Wind/Thomson一致预测风险提示⏹自动驾驶行业发展不及预期；装车渗透不及预期；产品开发、成本下降不及预期；使用场景限制；法律法规限制自动驾驶发展；事故影响。
汽车软件产业链行业分析报告
汽车软件产业链行业分析报告2020年9月内容目录SDV 新阶段：软件如何定义汽车价值 (6)汽车软件为未来汽车构架重要组成部分 (6)SDV 不可或缺的三大关键部分——电子电气架构、操作系统、软件平台 (8)汽车软硬件分离为SDV 基础 (10)追溯发展史：汽车软件的前世 (11)产业链机遇：SDV 重塑市场格局 (12)供应模式转变，主机厂、供应商及互联网企业入局 (12)盈利模式转换，将逐渐由硬件逐渐向软件倾斜 (13)市场空间：未来十年软件市场复合增速为9%，2030 年500 亿美元空间 (14)整车厂战略思路：软件为必争之地 (16)特斯拉在软件层面最大亮点是OTA 升级模式 (16)大众重塑软件架构，推行vw.OS 规划 (18)汽车软件的未来推演 (20)趋势1.往车辆集中式电子电气架构发展，功能中心化 (20)趋势2.更高传输性能的以太网作为主干网络承担信息交换任务 (20)趋势3.OTA 空中升级模式普及 (21)趋势4.汽车在云端交换信息 (22)趋势5.信息安全领域需深层次防御 (22)行业龙头企业分析 (24)中科创达（300496）：智能汽车业务爆发式增长，商业模式逐步升级 (24)四维图新（002405）：高精度地图落地标杆案例，深度受益自动驾驶发展趋势. 25 道通科技（688208）：优质汽车诊断龙头，开启数字化、智能化发展新篇章 (25)德赛西威（002920）：国内车机龙头，智能驾驶推进有序 (26)科博达（603786）：一体两翼，汽车电子核心标的 (27)中国汽研（601965）：掌握核心技术的智能检测龙头 (27)华阳集团（002906）：汽车电子优质企业，HUD 产品加速拓展 (28)图表目录图1：汽车软件成长路径 (2)图2：汽车软件与硬件体系发生分化 (6)图3：软硬件对汽车的控制过程 (7)图4：SDV V 流程开发过程 (7)图5：博世划分的电子电气架构演进 (8)图6：汽车操作系统构架 (9)图7：关于软硬件分离的三个问题 (10)图8：汽车软件随产业技术升级持续迭代 (11)图9：供应链生态体系变迁 (12)图10：主机厂、供应商及互联网企业入局产业链 (12)图11：特斯拉软件大规模变现的三种模式 (13)图12：2020-2030 汽车软件增量市场弹性大，为汽车发展关键驱动力 (14)图13：2020-2030 汽车软件和电气电子元件市场规模预测 (14)图14：新能源汽车汽车软件单车价值量提升明显 (15)图15：全球汽车软件与硬件产品内容结构占比 (15)图16：汽车软件按功能划分 (15)图17：汽车软件市场按内容划分 (15)图18：整车厂比较关注的几个未标准化问题 (16)图19：特斯拉OTA 主要架构 (17)图20：汽车软件代码将愈发复杂 (19)图21：大众集团软件部门规划的vw.OS 操作系统和定制的云服务 (19)图22：软件定义一切 (20)图23：现在及未来车载以太网的应用情况 (21)图24：汽车OTA 主要架构 (22)图25：汽车在云端实现信息互换 (22)图26：车辆上存在较多攻击面 (23)表1：电子电气架构演变过程中的产业链分工 (8)表2：车载系统的OS 包种类 (9)表3：特斯拉7 年中10 次软件更新亮点 (17)表4：传统车企和造车新势力开始发力布局OTA 技术 (18)表5：常见的车载通信网络优劣势对比 (21)表6：部分汽车攻击事件 (23)SDV 新阶段：软件如何定义汽车价值百年汽车工业面临由机械机器向电子产品过渡的新变局。
汽车自动驾驶芯片
汽车自动驾驶芯片
汽车自动驾驶芯片是指安装在汽车上，用于支持自动驾驶功能的集成电路芯片。
它是自动驾驶系统的核心组件之一。
汽车自动驾驶芯片通常集成了多种功能和技术，包括图像处理、机器学习、人工智能、传感器数据采集和处理等。
这些芯片能够通过传感器感知环境和道路条件，并根据预设的算法和模型做出相关决策和控制。
在自动驾驶系统中，汽车自动驾驶芯片的作用是实时处理感测数据，将其转化为对汽车行为的控制指令，如加速、刹车、转向等。
通过高效的算法和实时的数据处理能力，它可以支持汽车实现高度自动化的驾驶功能，从而提升行车安全性、舒适性和效率。
当前市场上有多家公司开发和生产汽车自动驾驶芯片，如英特尔、NVIDIA、特斯拉、Mobileye等。
随着自动驾驶技术的发
展和市场需求的增长，汽车自动驾驶芯片的功能和性能将不断提升，为全面实现自动驾驶做出更大的贡献。
汽车行业深度报告：汽车软件操作系统产业链深度解析
汽车行业深度报告：汽车软件操作系统产业链深度解析1、操作系统是软件定义汽车生态发展的灵魂在消费者视角下，智能网联汽车快速发展。
随着智能汽车快速发展，智能座舱和ADAS 功能均不断升级，不论是传感器数量、芯片算力还是单车价值均实现快速提升，参照我们前期发布的《软件定义汽车，智能座舱先行》和《软件定义汽车，ADAS 正加速》报告，重点梳理了座舱和 ADAS 升级路径、上下游产业链的竞争格局以及根据我们自建的样本数据库测算了市场规模。
智能座舱方面，我国智能座舱市场规模将由 2020 年的 567 亿元提升至 2025 年的 1030 亿元，CAGR 超过+15.2%；ADAS 方面，我国自动驾驶市场规模将由2020 年的 844 亿元提升至 2025 年的 2250 亿元，CAGR 超过+21.3%。
软件定义汽车大趋势下，芯片+操作系统+中间件+应用算法软件+数据是实现智能汽车的关键。
在智能网联汽车产业大变革下，软件定义汽车理念已成为共识。
传统汽车采用的分布式电子电气（E/E）架构因计算能力不足、通讯带宽不足、不便于软件 OTA在线升级等瓶颈，不能满足现阶段汽车发展的需求，E/E 架构升级已成为智能网联汽车发展的关键。
参照我们前期发布的《软件定义汽车，E/E 架构是关键》，该文重点论述了E/E 架构升级包括硬件、软件、通信架构三大升级，芯片+操作系统+中间件+应用算法软件+数据构建核心技术闭环，未来谁能把握其中一环或将实现汽车产业链地位的提升。
传统车企操作系统将有独立的多个操作系统/系统程序向少数/一个操作系统发展。
参照我们前期发布的《软件定义汽车，AI 芯片是生态之源》，该文论述了随着汽车E/E架构硬件由分布式向域控制-中央集中式不断升级，域控制器的重要性凸显，而 AI 芯片则是自动驾驶域控制器/中央计算平台的核心。
座舱域的 AI 芯片玩家主要为高通、英特尔、华为（麒麟）和瑞萨等，要求 AI 算力较小，安全等级较低，而自动驾驶域在 AI 算力和功能安全均远高于座舱芯片，因此 AI 芯片玩家主要为特斯拉（自研）、Mobileye、英伟达、华为和地平线等。
2024年中国自动驾驶产业研究报告
摘要:自动驾驶技术是未来汽车产业的重要发展方向之一，对于提高行车安全性、减少交通事故、提升驾驶体验具有重要意义。
本报告研究了中国自动驾驶产业的现状和发展趋势，分析了自动驾驶技术的关键问题和市场前景，提出了相应的建议和对策。
一、概览自动驾驶技术在中国的发展相对较晚，但近年来得到了快速发展。
据统计，2024年中国自动驾驶产业总体规模达到xx亿元，同比增长xx%。
中国自动驾驶企业数量达到xx家，其中高新技术企业xx家，具有较强的研发实力。
目前，中国的自动驾驶技术主要分为L2和L3级别，实现了自动泊车、定速巡航和车道保持等基本功能。
二、关键问题1.安全性和可靠性：自动驾驶技术的最大挑战是确保其安全性和可靠性。
目前，无人驾驶车辆在复杂道路环境中的安全性还无法完全保证，因此需要加强技术研发和测试，提高安全性和可靠性。
2.法律和政策：自动驾驶技术的推广与法律和政策的制定密切相关。
目前，中国尚未制定专门的自动驾驶法律，对于自动驾驶车辆的投入运营存在一定的法律和政策障碍，需要加强相关法律和政策的研究和制定，为自动驾驶技术的应用提供良好的法律环境。
3.数据隐私和安全：自动驾驶技术涉及大量的数据收集和处理，对数据的隐私和安全提出了新的挑战。
如何保护用户的隐私和防止数据泄露，是目前需要解决的关键问题之一三、市场前景自动驾驶技术的市场前景广阔，具有巨大的商业价值。
根据市场研究，预计2024年中国自动驾驶产业规模将达到xx亿元，2025年有望突破xx亿元。
自动驾驶技术不仅可以应用于私人汽车领域，还可以广泛应用于公共交通、物流运输、出行服务等领域。
四、建议与对策1.技术研发：加强自动驾驶技术的研发与创新，提高自动驾驶车辆的安全性和可靠性。
增加对于核心技术的研究投入，培养更多的自动驾驶人才，提升自主创新能力。
2.法律与政策：加强自动驾驶技术相关法律和政策的研究与制定，为自动驾驶技术的应用提供规范和支持。
建立自动驾驶技术的准入标准和安全评估机制，确保技术的正确应用和安全使用。
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汽车自动驾驶产业链深度报告：芯片及软件专题核心观点:巨头厂商底层技术突破，为汽车智能化带来质变无论是造车新势力，还是传统车厂都在深度布局汽车智能化，座舱域、驾驶域的发展速度尤为惊人。
目前智能座舱的新车型普及度持续攀升，智能驾驶的落地速度也有所加快。
在汽车新四化浪潮下，车厂、芯片厂商、Tier1、OS 以及其他软硬件供应商积极投入研发，产品迭代速度显著加快。
尤其巨头厂商在底层技术的突破，为市场带来质变。
硬件控制器集中化，SDV 已成为未来行业发展趋势随着软硬件和新技术的共同发展，ECU 开发瓶颈问题日益突出，汽车行业由最初的“机械定义汽车”逐步转变为“软件定义汽车”。
硬件控制器集中化，SDV 已成为未来行业发展趋势。
在软件定义汽车时代，产品价值链被重塑，传统汽车核心竞争要素将会被硬件、软件和服务所取代，供应链生态也将变革，汽车行业的重点将从依靠硬件驱动的产品逐步进行转移，当下的新产品应当是由“硬件+软件”同步驱动的产品。
中国汽车智能化发展速度领先，A 股有望成为核心投资市场之一汽车新四化的发展，OTA 市场增速迅猛，中国智能座舱作为首个核心应用市场潜力巨大，预计2025 年规模破千亿，市场政策双驱动，ADAS 获井喷发展。
据中国产业调研网估计，2025 年全球ADAS 市场规模将达275 亿欧元，2015~2025 年均复合增长率高达17%。
终端软件解决方案提供商的盈利模式也有望发生转变大部分传统汽车厂商缺少软件基因，在软件定义汽车领域需要寻求外部供应商的合作，且需求范围逐步扩大。
供应商多以项目开发的形式开展业务，智能座舱全产业链分为三大环节：1）Tier0.5 级供应商也可称为产业的下通过仪表盘内的车载摄像头，系统可以实时监控驾驶员的双眼视线使得3D车企开发自主车载系统方式以标准的定制化操作为主，ROM 和超级APP 方式为辅。
车载系统的构建从下至上为：硬件、虚拟机、系统内核、标准系统服务层、汽车服务和车辆控制、应用程序框架（含中间层）、应用程序和云服务。
智能座舱是结合软件和硬件多多元配合下的产品，一个完美的智能座舱需要拥有驾驶辅助、座舱域控制器、沉浸式声学体验、显示屏技术和座舱检测系统等新技术，同时搭配内饰、座椅等传统硬件。
车企对车载OS 布局会根据战略格局以及自身实力划分为 3 种形式：1）定制化自主开发专属OS；2）ROM 方式基于已有系统做上层UI；3）直接采用现成的车载OS 并搭建自身的应用软件。
头部车厂大多倾向从整车硬件到车载OS 都自己开发，形成自身独有的完整生态链。
车载OS 是传统车产实现数字转型的关键，汽车将演变为移动智能终端。
目前主流的底层车载操作系统共有四种：QNX、Linux、Android 以及WinCE，其中WinCE 基本上已经退出市场。
从主流车企选择的系统开发方式来看，海外高端车厂、零部件供应商（如奔驰、宝马等）和国内车企新势力（如小鹏、蔚来等）都选择自建技术团队，即在底层操作系统基础之上进行定制化开发，形成独有的车载系统。
QNX 为车载OS 领域龙头，全球100%的OEM 商和前八家Tier1 都是QNX 的客户，在车载信息娱乐系统或车联网系统占据超过60%的市场份额，如宝马ConnectDrive、奥迪MMI 都用QNX 技术。
车载OS 行业巨头QNX 也推出基于软件的智能座舱解决方案，凭借实时性交互等优势，集成多个电子控制单元（ECU）到单一芯片系统（SoC）使系统运行的软件可以打破临界线，甚至横跨不同的操作系统，从而推动安全认证的要求。
使用QNX 平台的智能座舱不仅享有可靠安全的车载信息系统和娱乐信息系统，还可以通过同一ECU 访问Android 系统的最新应用程序，如谷歌地图和音乐软件。
虚拟机和中间层软件分别辅助车载系统虚拟机辅助软硬件的一体化聚合是未来趋势。
Hypervisor（虚拟机）是运行在物理服务器和操作系统之间的中间软件层，可用于同步支持Android、Linux、QNX 多系统。
根据ISO26262 标准规定，仪表盘的关键数据和代码与娱乐信息系统属于不同等级，主流市场中，QNX 或Linux 系统用来中间件层位于平台（操作系统）和应用软件层之间的软件，用于连接各个打通底层到云端的各个技术、生态环境，将具备自动驾驶功能的智能网联汽车和5G-V2X 全云场景的逐步实现规模化商业应用，促进未来“人-车-路-云”的高度协同。
在软硬件一体化的实施过程中，车辆智能网联中最重要的设备为云端数据平台的建设，搭载先进的车载传感器、控制器，连接车内各个ECU 获取的数据，实现车与车、车与人、车与城市建筑、车与基础设施等通信数据交换共享。
根据IDC 全球智能网联汽车预测报告显示，可以连接第三方服务平台的车辆以及配备嵌入式移动网络的全球智能汽车出货量在2019 年已达5110 万辆，同比增长45.4%，预测2023 年将增至7,630 万台。
云计算的优点在于降低成本的同时还可以运用合理的资源分配方式处理数量庞大的数据，并且满足更加弹性和个性化的业务模式更新迭代快（OTA）的需求。
云端数据可以真正的为自动驾驶提供有效解决方案，随着V2X 通讯的发展和5G 技术的推进，汽车行业将在未来致力于ADAS 芯片和车载娱乐信息芯片的相互融合发展。
C-V2X 无线技术可以快速收集更多信息以及降低延时，从而最大程度的保证行车安全，并且协作驾驶过程中能够降低能源损耗，提升自动驾驶/半自动驾驶的效率。
根据《智能汽车创新发展战略》，我国将重点支持LTE-V2X/5G-V2X 的发展，基础建设快速发展为智能网联汽车渗透带来红利。
其中地平线已推出了基于征程处理器和Matrix 自动驾驶计算平台的多层次解决方案以及针对现阶段汽车市场亟需的辅助驾驶推出的ADAS、DMS、AR-HUD 技术方案。
另一方面，高精地图软件的加入也将会很大程度的加强自动驾驶辅助系统，将汽车的舒适、安全和智能提升到一个全新的境界。
语音交互系统未来智能语音交互将成为最主流的人车交互场景。
日益丰富的生物识别技术助力智能语音交互系统，依托于AI 技术的不断发展以及大数据的推广应用，为驾驶舱带来更高效、人性化、情感化、个人定制化的行车氛围。
为了打造智能音乐座舱，基于驾驶员音乐沉浸式氛围，小鹏配备18 个丹拿Dynaudio 顶级Confidence 系列音响系统，以及20 个声道，可通过智能动态音效技术，根据音乐风格、声场位置进行智能调节音效。
配备具有独立声源的主驾音乐枕头，并加设了主动降噪、私密通话等功能，更好的实现声源定位从而达到语音交互的提升。
地平线语音交互技术利用理想ONE 车内的四个高灵敏度麦克风，及地平线的声源定位、盲源分离和降噪算法，进而对不同位置乘客的语音指令的精准区分和识别。
主流车厂逐渐与第三方应用软件合作，打造符合多场景需求的完整座舱生态体验，并通过手机端的连接实现远程车辆操控、远程车辆信息查看、NFC 高安全系数数字钥匙、物联网多端交互模式全球智能座舱市场快速增长，中国市场增速抢眼2015 年后，随着人工智能技术的兴起，大批风险资本开始关注人工智能在交通出行方向的应用。
在自动驾驶技术快速发展的同时，消费者在汽车中有了更大的自由度，所以提高整个乘坐品质和行驶体验的智能座舱产品逐步走进大众的视野，相关市场也得到较快发展。
全球智能座舱行业市场保持快速增长，中国市场增速抢眼。
根据ICVTank 公布的数据显示，2019 年全球智能座舱行业市场规模达364 亿美元，同比增长10.3%，随着人们乘车体验要求的提高，智能座舱将加速普及，全球智能座舱行业市场规模将保持快速增长，预计到2022 年，全球智能座舱行业市场规模有望达461 亿美元，年均复合增长率达8%。
中国作为全球汽车行业发展潜力最大的市场，2019 年中国智能座舱行业市场规模达441.1 亿元，随着中国市场消费升级，智能座舱加速应用，中国智能座舱行业的市场规模将保持高速增长，预计到2025 年市场规模将达到1030 亿元，年均复合增速达13%，高于全球增速。
硬件设备渗透率将不断提高。
智能座舱的硬件主要分为 4 大部分：中控大屏(包括车载信息娱乐系统)、流媒体中央后视镜、抬头显示系统HUD、全液晶仪表。
中控屏是智能座舱的主要硬件之一，目前汽车中控屏在新车中的渗透率已经达到80%，是智能座舱硬件设备中渗透率最高的设备，预计到2025 年其渗透率将达到100%。
流媒体中央后视镜、抬头显示系统的渗透率分别为7%和10%，预计到2025 年两者的渗透率均会提升至30%;全液晶仪表目前渗透率为30%，预计到2025 年其渗透率将提升至70%。
语音控制将逐渐成为标配。
2019 年国内汽车智能语音市场规模为14.8 亿元，其新车渗透率到2019 年底已达到53%，目前科大讯飞以市占率55%占据国内第一，其2019 年汽车智能语音出货量600 万套，收入 3.7 亿元。
未来，语音控制渗透率有望逐步提升，预计2020 年语音控制新车渗透率将达到60%，语音控制将逐渐成为智能座舱的标配。
中科创达先发优势突出，布局智能座舱软件全生态，应用于主流车厂公司已正式发布智能驾驶舱解决方案 4.0 版本，7 年产业沉淀，打造全球领先的智能驾驶舱软件解决方案。
2013 年公司前瞻性布局新一代智能网联汽车业务，先发优势突出。
经过7 年的努力和沉淀，以“软件+全栈”作为核心优势，基于关键技术集成于一个芯片内，建立底层智能操作系统软件技术，并通过融合产业生态链各区域的全球领先公司，升级研发操作系统和智能座舱。
内生外延并举打造了基于多操作系统（Android、Linux、QNX、T-KERNEL 等）、多平台（高通，TI，NXP，瑞萨，英特尔等）面向智能驾驶舱的中控娱乐信息系统、数字仪表、高级辅助驾驶等软件平台解决方案，核心产品和技术包括UI/UE 工具、Kanzi 人机交互引擎、车内互联方案、Kanzi Connect、FOTA、自动化测试、嵌入式人工智能引擎和智能视觉等，从而帮助Tier1、OEM 客户在早期开发和验证应用以及UI/UE，提升多方协同开发的效率，缩短研发周期。
近年来，国内外知名车企纷纷与公司签订长期合作协议，公司产品覆盖大部分主流车厂。
软件正在赋能智能汽车产业。
全球软件技术领导者中科创达，将自身定位为“赋能者“，与全球产业链中下游的领导厂家合作，多维度进行集中整合，打造全新一代网联化、自动化、共享化、人性化的智能座舱，多年的技术积累和前瞻战略布局让公司获得了更大的发展空间。
简单化的操作体验让信息交互更为自然简介，自动根据场景更新信息，生物识别和手势操作的配备也融合了更大的浮动空间，一定程度上可以提高容错率，避免误操作。
高通赋能操作平台开发平台可帮助汽车制造商高度分化和定制车内体验的所有层。