在扩大发行规模后，若承销商的超额配售权悉数行使，小马智行融资额可达2.99亿美元，成为今年以来美股智能驾驶领域规模最大的IPO。

  据悉，小马智行于2018年推出Robotaxi服务，是国内首批在北京、上海、广州、深圳取得无人驾驶出行服务许可的企业，也是唯一在这四大一线城市取得所有类别Robotaxi监管许可的智能驾驶公司。其成功上市标志着“全球Robotaxi第一股”正式诞生。

  从百度旗下智能出行平台“萝卜快跑，再到特斯拉FSD完全无人驾驶的Robotaxi，以及如今全球Robotaxi第一股正式诞生，智能驾驶正在成为如今汽车电子领域的前沿热门话题。

  2024年，被行业公认为是“智能驾驶元年”。随只能驾驶技术的成熟以及市场化普及化应用，我国智能驾驶技术进入新的发展阶段。

  从市场规模来看，2023年我国智能驾驶系统市场规模为3301亿元，同比增长16.09%，保持高速发展形态趋势，其中更高阶的无人驾驶汽车市场规模达到118.5亿元。

  今年7月，工业与信息化部等5个部门联合引发《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》，确定了20个城市(联合体)为智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市，开展智能网联汽车系统架构设计和多种场景应用，大力推动智能网联汽车产业化发展。

  从资本市场来看，近些年智能市场也表现活跃。有统计多个方面数据显示，仅今年上半年，我国智能驾驶行业就发生了29起投资事件，投资总额达到125.66亿元。

  在智能驾驶技术加快速度进行发展的情况下，多家汽车企业也相竞加大在智能驾驶技术领域的布局力度：

  感知系统负责收集和处理车辆四周环境的信息，主要涉及摄像头、雷达传感器、激光雷达、超声波传感器、道路表面状况传感器等等。

  从传感器领域来看，博世、大陆集团、德尔福等国外厂商具有一定市场占比，但是地平线、速腾聚创、禾赛科技、海康威视等国内厂商在汽车电子传感器领域具有较强竞争力，总的来说，感知系统相关这类的产品基本实现了自主替代。

  作为智能驾驶技术决策系统的硬件核心，汽车Soc芯片通常由MCU、CPU、GPU、DSP、FPGA(现场可编程逻辑门阵列)、深度学习加速器(如NPU)以及ASIC(专用处理器)等部分异构构成。目前主流的芯片架构方案主要是通用性较强的CPU+GPU，以及运算速度较快的CPU+FPGA的芯片架构方案。

  随着无人驾驶算法的成熟和固定，未来CPU+ASIC架构或许将逐渐取代高功耗的GPU，成为主流架构。这是因为专用的AI芯片(ASIC)能够给大家提供更低的功耗和成本，同时满足特定计算任务的需求。

  在汽车芯片领域，尽管过去几年“国产突围”的声音不绝于耳，目前外资芯片厂商仍然占据大部分市场份额。

  从智能驾驶行业格局来看，在智能驾驶技术芯片领域，特斯拉FSD、英伟达、Mobileye等国外汽车芯片厂商占据主要份额;同时，华为、地平线、爱芯元智等国产芯片厂商也在汽车Soc芯片占据一定的市场份额。

  智能驾驶执行系统最重要的包含动力供给、方向控制和车灯控制。以制动器领域为例，大陆集团、日立安斯泰莫、采埃孚三家国外厂商占据近50%市场占有率;而线控制动EPB国内供应商占比20%。

  从产品来看，近些年智能驾驶技术逐步L2级辅助驾驶向L3级，甚至更高阶的L4级智能驾驶发展，这是当下智能驾驶主要趋势。

  据统计，今年1-5月我国L2级新乘用车渗透率突破50%，有分析报告预计到2025年，我国L3辅助驾驶市场渗透率有望达到4.6%。可以说，随技术进步和成本的下降，我国智能驾驶正在从L2级别普及化发展的同时，逐步向L3及以上级别迈进。

  随着在智能驾驶级别跃升的同时，智能驾驶技术方案对元器件的需求也有所不同。

  一般来说，L2级别会使用5-6个摄像头，而L4级别需要8个或更多摄像头，以实现全方位的视觉覆盖。

  传感器方面，L2级别中超声波传感器大多数都用在泊车辅助。在L4级别，可能会在车辆四周增加更多的超声波传感器，以提供近距离的障碍物检测。同时，L4级别可能会引入一些L2级别不常见的传感器，如高精定位系统(GPS/IMU)、车联网(V2X)通信模块等，以增强环境感知能力。

  这意味着对传感器相关芯片的需求量将随之增加，无疑对相关芯片厂商来说是市场增量。

  另外，智能驾驶技术方案厂商需要开发处理更大数据量的芯片，包括图像处理、信号处理等，当前国内技术水平已经基本实现应用的国产替代。对于国内芯片厂商来说，在满足硬件供应的同时，还能够给大家提供配套的软件解决方案和服务，如开发工具、算法库、操作系统等，这将是国内厂商的优势。

  在决策系统中，L2级向高阶发展主要是对芯片算力的要求大幅度的提高，L2级别的无人驾驶大约需要2-2.5个TOPS的算力，而L3级别需要20-30个TOPS算力，L4需要320TOPS算力，这在某种程度上预示着对于芯片算力需求随只能驾驶等级提高而大幅增加。

  同时，随着算力需求的增加，单纯的CPU或GPU已不足以满足需求，因此出现了集成CPU、GPU和NPU(神经网络处理单元)的异构计算架构。这种架构可以更高效地处理不一样的计算任务，提升整体系统的响应速度和安全性。

  从当前市场来看，随着华为MDC610/810平台量产、地平线TOPs)、黑芝麻智能华山A2000等国产汽车Soc芯片的推出，国产芯片也将在高算力区间迎来持续突破。国内供应商有望凭借性价比优势和服务好响应快的本地化优势逐渐脱颖而出。

  在执行系统中，虽然目前市场集中度较高，国外厂商具有一定优势，但是随着国内技术进步以及供应链安全角度，未来国产率或将逐步提高。

  小马智行上市成为Robotaxi第一股，是我国智能驾驶产业近几年加快速度进行发展的一个缩影。

  无论是市场需求，还是宏观政策导向，智能驾驶慢慢的变成了当前汽车电子的热门布局方向。2024年被业内称为我国“智能驾驶元年”，其背后不仅是市场规模的扩大，更是技术进步及成本控制下，智能驾驶的市场渗透率正在不断的提高，且智驾等级也在从L2级向L4，甚至更高阶的L5级迈进。

  在此发展过程中，智能驾驶系统对汽车传感器以及Soc芯片算力和处理平台的要求也在慢慢地提高。对于国内芯片厂商来说，更高阶的智驾不仅意味着对于芯片数量需求的增加，更是从市场倒逼下推动产品技术升级的关键。

  近期，中国四个协会联合发表相关声明，为保障芯片产业链、供应链安全稳定，呼吁国内企业审慎选择采购美国芯片。寻求扩大与其他几个国家和地区芯片企业的合作，并积极使用内外资企业在华生产制造的芯片。

  随着未来国内芯片厂商技术提高，以及出于供应链稳定性逐步走向自主化，未来国产芯片厂商在汽车智能驾驶领域将有更多机遇点。

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