伴随着新能源汽车进入竞争下半场，智能化赋能并向自动驾驶时代发展，成为电动智能汽车发展的主要方向。 在智能化逐步深入的推动下，大量零部件电子化，智能座舱、智能驾驶等普遍投入应用，“软件定义汽车”成为趋势，上世纪80年代以来， 逐步上车的分布式电子控制电源（ECU）逐渐难以满足智能汽车发展需求，汽车电子电气（EE）架构升级呼之欲出 。汽车电子电气架构演进，主要厂商规划有细节差异，但整体趋势呈现由分布式向域控制进化，再向域融合及中央控制，最终走向云控结合 的发展态势。
以使用较多的功能域分布来看，模块集中化后智能网联汽车主要分动力域、底盘域、座舱域、自动驾驶域、车身域五域。动力域主要负责动力总成的管理，包括传统车的发动机管理系统（EMS）和变速箱控制模块（TCM），也包括新能源车的整车控制器（VCU）、 电机控制器（MCU）和电池管理系统（BMS），由于算力要求不高，但要求高安全性，主控芯片一般是ASIL-D级的32位MCU（微处理器）芯片 。底盘域是车辆动态控制的核心，涵盖转向、悬架、制动、传动四大子系统，并加速向线控制动、转向与主动悬架的深度协同转型。由于同 样处于高安全性场景，主控芯片仍然以ASIL-D等级MCU为主 。车身域主要负责整合并管理车身电子系统。其核心模块涵盖灯光系统（近/远光灯、转向灯、氛围灯等）、门窗及锁控系统（车窗、天窗、 电动尾门）、雨刮与清洗系统、加热与通风模块（座椅/方向盘加热）以及车身安全与防盗系统（PEPS、碰撞信号触发），由于场景丰富， 要求接口较多，基础要求ASIL-B等级，部分达到ASIL-D（集成VCU时）等级，主控芯片MCU为主。 座舱域和新增的自动驾驶域是SOC芯片的核心战场。座舱域对舱内环境集中控制包括人机交互、信息娱乐、舒适性等各方面，信息处理密度 高，部分环节安全性高，主控芯片以SOC+MCU组成；自动驾驶域覆盖核心在于对车辆感知、决策和执行系统的整合与控制，高运算要求与高 安全性兼具，域控制器计算平台使用SOC芯片+冗余安全MCU构成。当前环境下，舱驾融合与中央控制正加快发展，SOC芯片也向该方向进化。
SoC芯片（System on Chip）为系统级芯片，是一种高度集成的半导体产品，将一个完整电子系统所需的所有组件集成到一个单一芯片上。 通常包括处理器核心、存储器、数字信号处理器、通信模块以及电源管理单元等。这种集成化设计突破了传统多芯片分立架构的限制，形 成一个完整的片上系统，可独立运行操作系统并执行复杂任务。
传统MCU则被称为“单片机”，是一种集成了处理器核心（通常为微型处理器）、内存（如闪存和RAM）以及输入/输出（I/O）接口的单片 集成电路。相比MCU，Soc芯片内部集成更多异构处理单元，结构设计更复杂，处理和计算能力更强。其高性能、低功耗、小尺寸和高可靠 性的特点使其适用于多任务处理以及计算任务更复杂的应用场景，如高级驾驶辅助系统、自动驾驶、车载信息娱乐系统等。
因此在智能座舱和智能驾驶中，SOC与MCU也常常以协作的方式共同存在。以自动驾驶为例，MCU负责执行车辆的实时控制和高可靠性任务， 如发动机控制、转向控制、制动控制等，同时管理车内通信；而SOC则用于支持并行计算和复杂算法，处理多传感器感知数据，进行运动控 制等。同时由于复杂性高，常常需要额外机制来保证安全性。因此智驾域控制器中也常有负责安全冗余的MCU存在。
SoC芯片产业链上游主要包括IP核授权、EDA（电子设计自动化）软件等设计工具厂商、半导体材料及设备。其中，IP核授权和EDA软件等设 计工具厂商为芯片设计厂商赋能，助力其加快芯片的开发周期和上市时间。半导体材料及设备厂商则为芯片制造提供基础材料和先进设备， 确保芯片制造的高效和高质量。
SoC芯片中游产业包括芯片设计、芯片制造和封装测试三个主要环节。部分企业进行了垂直整合，涉及到了所有的环节。部分企业只是参与 其中一个环节。根据所包含环节的不同，这些半导体企业的经营模式一般分为垂直整合模式（IDM 模式）、晶圆代工模式（Foundry模式） 和无晶圆厂模式（Fabless模式）。
Tier1和车企属于芯片设计公司的下游。在以往的产业链模式中，整个供应链是线性的，芯片设计公司作为Tier2，与Tier1之间的接触和合 作比较密切，与车企之间很少接触。然而，现在很多车企会主动找头部芯片公司进行交流和合作，共同调研用户需求，定制开发适合自身 需求的芯片。这种合作模式既有利于提升车企自身的产品竞争力，也有利于保证芯片供应的稳定性。
新能源汽车突破50%渗透率，进入“后期大众市场”阶段。消费者在意“一揽子”整体需求的满足。这种整体需求的提升，既包括企业 通过品牌实现的背书，也包括企业持续通过“最小单元最佳解决方案”给予用户的超预期满意度。
无论是品牌构建还是“最小单元最佳解决方案”的推动，外观、 内饰、座舱等用户可感知领域的发力都是车企竞争的关键方向。
随着智能驾驶技术的快速发展，感知算法从传统的CNN（卷积神经网络）逐渐向Transformer架构结合BEV（鸟瞰图）感知，再到端到端的大 模型方向演进。这种技术演进对车载SoC芯片的算力提出了更高的要求，同时也推动了芯片设计向更高性能和更优性价比方向发展。
Transformer架构以其强大的并行处理能力和对长距离依赖关系的建模能力，在智能驾驶领域得到了广泛应用。结合BEV感知，能够将多视 角的图像数据转换为统一的鸟瞰图视角，从而更准确地感知车辆周围的环境。从CNN到Transformer+BEV的演进，算力需求从20~30TFLOPS提升到200+TFLOPS。这种架构的演进要求SoC芯片具备更高的算力和更高效的并 行处理能力。中算力芯片（20-100TOPS）支持实现轻量级行泊车一体域控制器方案，能够实现高速NOA、城市记忆NOA等功能。这些芯片在 满足一定智驾功能需求的同时，提供了更高的性价比，适合中端价位车型。如地平线TOPS，能够支持多传感器融 合和复杂的智驾功能
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