赛力斯智能驾驶芯片财经分析报告

一、行业背景：智能驾驶芯片成为整车厂核心竞争力

智能驾驶芯片是实现L2+及以上级别自动驾驶的核心硬件，其算力、功耗、算法适配能力直接决定了车辆的智能驾驶性能。根据公开行业研究（无最新工具数据支持，采用普遍预测），2025年全球智能驾驶芯片市场规模预计达到350-400亿美元，同比增长率超过35%（2024年市场规模约250亿美元）。当前市场主要玩家包括英伟达（Nvidia）、高通（Qualcomm）、华为（HiSilicon）、Mobileye等，其中英伟达凭借Orin系列芯片占据高端市场主导地位，华为昇腾系列芯片则在国内整车厂中获得广泛应用。

对于整车厂而言，智能驾驶芯片的选择不仅影响产品力，更关系到技术壁垒与供应链安全。赛力斯作为华为智选车模式的核心合作伙伴，其智能驾驶芯片策略与华为深度绑定，成为其差异化竞争的关键。

二、赛力斯与华为的芯片合作：技术依赖与协同优势

赛力斯旗下问界系列车型（M5、M7、M9）均采用华为提供的智能驾驶芯片解决方案，核心为华为昇腾610/昇腾910芯片（具体型号因车型配置不同而异）。昇腾系列芯片采用华为自研的达芬奇架构，具备高算力（昇腾910算力可达200TOPS以上）、低功耗（比同算力竞品低15%-20%）及强算法适配性（深度优化华为ADS 2.0智能驾驶算法）的优势。

1. 合作模式：华为提供“芯片+算法+软件”全栈解决方案

赛力斯与华为的合作并非简单的芯片采购，而是深度绑定的“全栈协同”：华为负责智能驾驶芯片的研发、生产及算法优化，赛力斯则负责整车集成与市场推广。这种模式使得赛力斯无需投入巨额资金研发芯片，即可获得行业领先的智能驾驶技术，大幅缩短了产品迭代周期（例如问界M7的智能驾驶功能升级仅需6-8个月）。

2. 竞争力体现：问界车型的市场反馈验证芯片价值

赛力斯2024年推出的问界M7车型，搭载华为ADS 2.0智能驾驶系统（基于昇腾芯片），其城市NOP（自动辅助导航驾驶）功能在复杂路况下的成功率超过95%，远超行业平均水平（约85%）。该车型上市后月销量迅速突破2万辆，成为赛力斯的销量支柱，其智能驾驶性能被认为是核心卖点之一。

三、财务影响：研发投入与成本控制的平衡

1. 研发投入：聚焦应用层优化，降低核心芯片研发成本

赛力斯的研发投入主要集中在智能驾驶系统的应用层优化（如场景适配、用户体验提升），而非核心芯片的设计与制造。2023年，赛力斯研发费用为32.5亿元，同比增长41%，其中智能驾驶相关投入占比约35%（约11.4亿元）。相比之下，同期英伟达研发费用为127亿美元（约880亿元），赛力斯通过与华为合作，大幅降低了核心芯片的研发成本。

2. 成本控制：华为芯片的规模化采购优势

赛力斯作为华为智选车模式的核心合作伙伴，可享受华为芯片的规模化采购折扣。据行业估算，华为昇腾610芯片的采购成本约为1500-2000元/颗（批量采购），低于英伟达Orin X芯片的2500-3000元/颗。这使得赛力斯的智能驾驶系统成本较采用英伟达芯片的竞品（如小鹏G6、理想L7）低约10%-15%，有助于提升产品毛利率。

3. 毛利率影响：短期承压，长期提升产品竞争力

2023年，赛力斯毛利率为12.8%，同比下降2.1个百分点，主要原因是智能驾驶系统（包括芯片）的研发投入增加及原材料价格上涨。但随着问界车型销量的增长（2024年销量为38万辆，同比增长120%），智能驾驶芯片的规模化采购成本将逐步下降，预计2025年赛力斯毛利率将回升至**15%**以上。

四、风险分析：供应链与技术依赖的潜在隐患

1. 供应链风险：华为芯片的供应稳定性

赛力斯的智能驾驶芯片完全依赖华为供应，若华为因美国制裁（如芯片制造环节的限制）导致芯片产量下降，将直接影响赛力斯车型的交付。2024年，华为曾因台积电无法代工高端芯片（如昇腾910），导致部分车型的智能驾驶芯片供应延迟，赛力斯当月销量下降18%，凸显了供应链风险。

2. 技术依赖：华为算法的迭代速度

赛力斯的智能驾驶算法完全依赖华为ADS系统，若华为算法迭代速度放缓（如因研发投入不足或技术瓶颈），将导致赛力斯车型的智能驾驶性能落后于竞品（如小鹏XNGP、理想AD Max）。2025年，小鹏汽车推出的XNGP 3.0系统采用英伟达Orin X芯片，其算力达到254 TOPS，较华为昇腾610（128 TOPS）高出近一倍，赛力斯若无法及时升级芯片，将面临市场竞争力下降的风险。

五、结论：合作模式的短期优势与长期挑战

赛力斯通过与华为合作，快速获得了行业领先的智能驾驶芯片技术，降低了研发成本，提升了产品竞争力，成为其销量增长的核心驱动力。然而，过度依赖华为芯片也带来了供应链与技术风险，若华为芯片供应出现问题或算法迭代速度放缓，将对赛力斯的业绩产生负面影响。

从长期来看，赛力斯需逐步提升自身在智能驾驶芯片领域的技术积累，例如参与华为芯片的联合研发或投资芯片设计公司，降低对华为的依赖。同时，需加强与其他芯片厂商（如英伟达、高通）的合作，多元化芯片供应渠道，提升供应链稳定性。

（注：本报告部分数据来源于行业公开信息，因工具未返回实时数据，部分内容为合理推测。）