国泰君安研报指出，智驾芯片是Robotaxi成本结构的关键环节。昆仑芯2.0采购成本约170美元，英伟达Orin高达275美元，特斯拉FSD二代在三星7nm代工下成本最低。Waymo联手三星自研芯片、Cruise从英伟达转向自研（已开发4款内部芯片），自研芯片已成为Robotaxi企业在成本和开发周期上的最优解决方案。L4/L5级别自动驾驶需超100TOPS算力，芯片选型直接影响整车经济性。
芯片方案对比——昆仑芯2.0 vs Orin vs FSD二代
L4/L5级别自动驾驶所需计算能力超100TOPS，各企业芯片方案差异显著。百度昆仑芯2.0采用CPU+NPU组合，INT8算力256TOPS，内存16GB/带宽512GB/s，采购成本约170美元。英伟达Orin含12个Cortex-A78核心，2048个CUDA核心，算力254TOPS，但采购成本高达275美元（毛利率约50%，Robotaxi公司采购量小无议价权）。特斯拉FSD二代采用7nm制程由三星代工，3个NPU核心以2.2GHz运行，总算力121.65TOPS，代工成本约为台积电1/3-1/4，采购成本最低。昆仑芯2.0在成本/性能比上优于Orin，特别在多片并联时优势更突出。
自研芯片的必然性——成本、集成与开发周期
Cruise从Nvidia Orin转向自研芯片是行业趋势的典型案例。Orin不具备多片并联能力，要达到1200TOPS需6颗Orin，且需额外开发嵌入式计算平台，延长开发周期。Cruise已开发四款内部芯片——Horta（计算芯片）、Dune（数据处理）、雷达芯片及一款未公布芯片。Waymo2021年联手三星开发自动驾驶芯片，采用三星Exynos 2200作为SoC加谷歌自研TPU方案，NPU算力至少30TOPS，TPU估计算力360TOPS，成本预计不超英伟达系统。自研芯片使算法与硬件兼容性更高、供应链更可控，长期看是Robotaxi规模化部署的必然选择。
芯片成本对整车经济性的影响
以百度颐驰06为例，需1200TOPS算力即6片昆仑芯2.0（总成本约2-3万元）。若使用英伟达Orin，6片成本近2万元且无法达到1200TOPS算力（无片间连接），需额外开发平台。特斯拉自研FSD芯片进一步降低Cybercab整车成本至约18万元（估计），在所有Robotaxi方案中最低。芯片自研正在成为Robotaxi从“技术验证”走向“商业盈利”的关键突破点。昆仑芯2.0、特斯拉FSD、Waymo自研芯片等方案证明，垂直整合的芯片策略比外采更具长期成本优势。
表格：
主流自动驾驶芯片参数与成本对比| 芯片 | 算力（TOPS） | 制造工艺 | 代工厂 | 采购成本（美元） |
|---|
| 昆仑芯2.0 | 256 | 7nm | TSMC | 170 |
| 英伟达Orin | 254 | 7nm | TSMC | 275 |
| 高通Ride3.0 | 72 | 5nm | — | 135.6 |
| 特斯拉FSD一代 | 72 | 14nm | Samsung | 40 |
| 特斯拉FSD二代 | 216 | 7nm | Samsung | 35 |
