今年1-4月，仅交付1.46万辆，月交付均在5000辆以下。4月其旗下四大品牌前装标配高速NOA新车交付13.16万辆，同比仅增长10.03%，环比仅微增3.7%，远低于行业此前的增长水平，直接拉低了国内高速NOA整体行业增速。高工智能汽车研究院监测数据显示，1-4月，鸿蒙体系搭载华为乾崑智驾新车交付均价在37.50万元，而非鸿蒙体系搭载华为乾崑智驾新车交付均价在30.73万元，两者差距较大。有意

更重要的还在用，安波福行业首创构建了雷达BEV网络模型，通过与视觉BEV模型的融合，基于深度学习算法，实现BEV 3D目标检测，同时加入雷达BEV网络融合，也能大幅减少视觉传感器的配置数量，从而实现系统成本大幅降低40%左右，同时还能够实现城市记忆行车这类高阶智驾功能。可以观察到，跨域融合将是今年智能汽车赛道最热门的技术趋势，今年已经有多家Tier1纷纷推出了舱驾/舱行泊一体的产品和方案，在硬件层

同时，台积电在2021年开始，已经针对汽车芯片推出了单独的工艺分支，比如，现在主流的N7A，就是7nm的车规级芯片制程。比如，台积电在今年推出的N3AE，就是提供基于N3E的汽车工艺设计套件（PDK），并允许客户在3nm制程节点上推出用于汽车应用的设计，从而在2025年推出完全符合汽车标准的N3A工艺。公开信息显示，N3P是一种增强的3nm工艺，计划在2024年下半年投产，在N3E基础上，在相同功

M57从技术上精准匹配海外L2级辅助驾驶需求，强化ASIL-B功能安全等级及国内外信息安全标准，全系产品通过ISO/SAE 21434:2021 汽车网络安全认证，打造从芯片到工具链的全生命周期安全护城河，适配海外法规与供应链需求，为车企全球化布局提供坚实底座。AI定义汽车时代而生，已经实现高中低产品矩阵的完整覆盖，M55H发布即量产，M57发布即应用，面向中高阶市场的M76H解决方案收获车企定点

该平台基于M系列车载芯片，配合两大自研核心技术，融合操作系统、BSP、中间件和工具，遵循ISO26262功能安全的需求，为企业提供高效、灵活的开发环境和软件组件，使用户能够更轻松、更快速地开展芯片评估（芯片，算法），原型设计（包括感知 Demo，POC Demo）和工程化量产落地，帮助车企更快地实现工程化落地智能驾驶。在商业落地上，秉持务实精神，爱芯元速的芯片从设计一开始就面向量产、面向实际应用和

SesameX多维具身智能计算平台是行业唯一符合车规安全的具身智能计算平台，亦是行业首个针对具身智能商业化部署的全栈计算平台，包含商用服务机器人专用平台SesameX Kalos计算平台、多任务执行机器人通用计算平台SesameX Aura和面向具身智能“大脑”的全能计算平台SesameX Liora，应用场景包括商业服务机器人、多足机器人、人形机器人、物流机器人等所有机器人及具身智能场景。“物理

经过三年的潜心研发，黑芝麻智能于2019年推出了华山系列芯片，随后又相继推出了华山A1000、华山A1000L等华山A1000家族芯片，以及武当C1200家族系列跨域芯片，相继完成了从L2+到L4级自动驾驶芯片产品、跨域芯片的布局。在黑芝麻智能看来，“现有通用的ISP都不是针对自动驾驶开发而来，在算法的兼容上面会面临诸多的瓶颈。然而，不容忽视的是，中国智能汽车AI芯片市场已经趋于白热化，一边是英伟

智能汽车芯片大战，再次打响。这一次的主角是Mobileye和安霸，前者是目前ADAS辅助驾驶市场份额的领头企业，但在高阶智能驾驶赛道，暂时落后于英伟达；后者在过去几年时间从边缘产品（包括行车记录仪、舱内交互以及商用车ADAS）向高算力市场发起冲击。今天以及未来的智能汽车行业，芯片正在成为车企面向C端进行产品技术营销的头牌。高通、英伟达乃至地平线这样的中国汽车芯片新势力越来越多的出现在新车发布会的大

而在后处理阶段，一般需要使用到高性能嵌入式CPU。Manuel Uhm表示， AMD第二代Versal自适应SoC最大的优势就是把可编程逻辑（FPGA）融合一个芯片当中，既可以实现传感器数据的预处理，又可以支持功能的持续迭代和传感器分辨率的持续升级，还可以实现AI推理、后处理等功能。在AMD看来，以智能驾驶为代表的AI驱动型嵌入式系统的预处理（包含传感器处理与融合、数据调节）、AI推理（感知、分析

在汽车智能化、电动化叠加AI技术的驱动下，全球汽车半导体产业掀起了“并购整合浪潮”。根据公开信息粗略统计，2025年上半年，国内外汽车半导体领域的并购事件出现了超30起，交易金额高达数千亿。其中，国内A股市场披露的汽车芯片并购事件就达到数十起。一方面，恩智浦、AMD、高通、英飞凌等国际巨头接连出手，通过并购不断强化自身在AI领域的技术壁垒，全力打造全栈式解决方案。在这其中，AI+汽车、端侧AI M