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1.智能元年開啟，
電動化下半場競争
政策定調，汽車電動化為碳中和碳達峰實作的關鍵一環。“十四五”規劃和 2035 遠景目标綱要提出，中國将力争于 2030 年實作“碳達峰”，2060 年實作 “碳中和”，以“碳達峰、碳中和”為标志的能源革命已然成為全球性共識，新 能源汽車作為節能減排的重要路徑正成為能源轉型的主戰場。
政策驅動邁向市場驅動，新能源汽車迎加速滲透。電動化趨勢已定，2021 年伴随新冠疫情影響逐漸退卻及優質供給增加，新能源汽車開啟加速滲透。據中 汽協資料，2021H1 中國新能源汽車實作銷量 120.6 萬輛，同比增長 201.5%，帶 動新能源汽車滲透率穩步攀升，2021H1 達 9.3%，較 2020 年的 5.2%提升 4.1pct。
對标智能手機行業，新能源汽車行業正由導入期邁入成長期。對标智能手機 行業，優質供給驅動新能源汽車由導入期逐漸邁入成長期。假設 2025 年全球及 中國新能源汽車滲透率分别為 20%、25%，則預計全球及中國新能源汽車銷量分别 1381.5、638.9 萬輛，2021-2025 年複合增速達 36%。
電動化趨勢已定，智能化開啟下半場競争。未來電動、智能兩者間将更多呈 現雙向互補、相輔相成之關系：
1）電動化系智能化最佳載體：一是整車 EE 架構由分布式走向集中式（域融 合中央電腦），軟體 OTA 賦予整車持續更新進化可能；二是能耗上可滿足晶片 算力提升帶來的控制器功耗成倍數增長；三是安全上具備功能安全和資訊安全優 勢，保證系統強魯棒性和高可靠度；
2）智能化系電動化重要促進：新能源汽車發展初期，裡程焦慮問題很大程 度左右消費者購車決策，但伴随電池技術突破、整車續航裡程提升，續航裡程對 于消費者購車影響程度（尤其在一些基礎設施相對完善的一二線城市）已不顯 著。為尋求産品差異化賣點，新老勢力開始将目光鎖定智能，寄期通過智能化加 速自身電動化程序。
汽車智能化主要展現智能駕駛和智能座艙兩大範疇：
1）智能駕駛：以資料積累為核心。包含漸進式和跨越式兩大實作路徑，其 中漸進式以傳統車企和造車新勢力為代表，實作從 L0 到 L5 自動駕駛逐級進階， 目前處于 ADAS 加速滲透、L3 自動駕駛初步導入階段，特斯拉相對領先，下一步 拓展方向将主要展現在城市道路應用場景拓展及功能連續性提升；跨越式以科技 初創企業為代表，典型如谷歌 Waymo、百度 Apollo 等，寄期一步到位實作高階自 動駕駛，總體來看“運物快于運人，低速快于高速”，特定場景如港口、礦山等 技術實作難度相對較低有望迎最先落地，高速貨運次之，Robotaxi 最後。伴随車 企、科技網際網路巨頭發力帶來的資料加速積累，智能駕駛技術突破有望快于預 期。
2）智能座艙：生态建構為核心。作為智能汽車除智能駕駛之外的另一重要 組成部分，智能座艙的發展主要受益整車 EE 架構更新，也即從傳統分布式向現 階段的域集中式，進而實作軟硬解耦及多屏間高效互動。相較智能駕駛，智能座 艙實作難度更低且成本效益更高，同時受益消費者對于汽車舒适性安全性訴求的日 益增長以及消費電子産品應用場景的逐漸遷移，短期有望迎更快滲透。而從構成 上看，智能座艙與 PC 高度類似，核心在于作業系統，科技網際網路巨頭憑借較強 的生态建構能力有望充分受益。
智能電動機遇下，百年汽車産業秩序迎來重塑。智能電動汽車橫跨汽車、電 子、計算機、IoT 等多領域，催生萬億級市場空間，且軟體和服務打開新盈利通 道，不僅為全面轉型的傳統車企，也為造車新勢力、積極入局的科技網際網路企業 帶來曆史性機遇：新勢力品牌充分運用網際網路思維、精選賽道實作突圍，華為定 位智能電動汽車增量部件提供商，百度、小米先後官宣下場造車，大疆、OPPO、 創維等亦積極布局，多方攜手共促産業蓬勃發展。同時伴随電動智能化發展，傳 統汽車産業鍊關系重塑，Tier0.5 級供應商出現，産業鍊地位前移，自主零部件 供應商國産替代空間廣闊，伴随技術能力提升，有望依托中國市場通過全球化配 套順勢崛起為全球零部件龍頭。
2.電動化：
智能化最佳載體，
政策驅動加速發展
中國新能源汽車根本驅動力已由政策驅動轉型供給驅動，政策由補貼政策轉 向雙積分政策，由“胡蘿蔔”轉向“大棒”：補貼政策自 2019 年起大幅退坡，并 将于 2023 年結束，接棒的雙積分政策也于 2019 年再度調整，由鼓勵續航裡程提 升改為鼓勵節能水準提升。從全球來看，中國新能源轉型走在前列，已經進入市 場驅動階段。國外歐美日等主流國家，大部分國家新能源滲透率處于較低水準， 政策剛剛進入政策強力補貼期，借力政策強力補貼，國外新能源汽車銷量未來将 進入快速發展階段。電動化作為智能化發展技術底座，電動化、電氣化能力的提 升可以更好地支撐未來整車電子電氣架構向集中式演進，并推動線控底盤、軟體 算法、車載以太網等伴生技術協同發展。
2.1.綜述：
政策驅動轉向市場驅動，
行業迎加速滲透
新能源汽車行業政策補貼成效顯著，技術奇點已至。通過前期的政策補貼， 國内新能源汽車技術與燃油車相比已經具備競争力。技術上，動力電池作為新能 源整車重要構成，能量密度不斷提升，成本逐年下降，從全球領先電池供應商甯 德時代動力電池單價看，從 2014 年的 2.90 元/Wh 下降到 2019 年的 0.96 元/Wh， 2020 年進一步下降到 0.65 元/Wh，預計到 2023 年成本下降到 0.63 元/Wh。
混動技術可作為三電技術實力的集中表現。該技術由發動機、發電機、電動 機、離合器、電池、變速傳動裝置、驅動輪構成，并通過混動政策控制，使發動 機始終運作于最高熱效率區間，其中電池作為動力的蓄水池，擁有削峰填谷、降 低油耗的優勢，目前混動技術以比亞迪 DMi、長城 DHT 等為代表，已認證高度集 成化、定制化融合技術，獲得高性能、低成本優勢，據測算 DMi 成本目前隻比普 通燃油車高 1 萬元左右，基本到達燃油車平價水準。
補貼政策退坡加快行業優勝劣汰，雙積分政策加快中國乘用車市場向新能源轉型。2017版雙積分政策未能充分促進新能源汽車高質發展，2019年拟定新政突 出節能增效。
影響—行業：促進行業整體向低油耗、新能源汽車轉型，預計 2023 年新能 源乘用車産量将超過 360 萬輛。除了滿足 NEV 積分比例要求外，乘用車企業還需 要産生額外的 NEV 正積分抵扣CAFC 負積分，根據我們保守測算，政策要求對應的 2023 年新能源乘用車産量超過 360 萬輛。
影響—車企：提高傳統燃油車節能性，同時加大對高性能新能源汽車的投入 和投放，擴大新能源産銷過程中需注意電耗水準下降。具體來看：
提高傳統燃油車節能性：2019 版雙積分修訂征求意見稿将低油耗乘用車 納入考核，其範疇包括節油效果明顯的油電混動，并将新能源與傳統能 源乘用車獨立核算，促使車企尤其是自主品牌加大研發提升傳統燃油車 節能水準;
加大對高性能新能源汽車的投入和投放:2019 版雙積分修訂征求意見稿 提高了純電動積分計算門檻，對于合資品牌的影響大于積分盈餘的自主 品牌，倒逼合資車企更為積極應對，加速投放更多有競争力的純電産品。同時新版放寬對高端電動車的電耗要求，鼓勵車企發展高端電動車；
擴大新能源産銷過程中需注意電耗水準下降：若電耗水準能夠達标則最 高可有 1.5 倍的倍數效應，對車企吸引力極大，而百公裡電耗水準的下 降對技術水準的要求更高，目前 A 級車的電耗名額相對較好，可能促使 車企加大投放 A 級車，這也符合主流發展方向。
中國新能源汽車市場經曆 2019-2020 年銷量下滑，2021 年起技術進步帶來産 品力提升，銷量加速增長。電動化帶來靜谧、平順的駕駛體驗，智能座艙以及自 動駕駛車帶來智能控制、人工智能等智能化體驗，平台化造車、電池等技術提升帶來成本端下降，促使新能源行業從政策驅動轉換為供給驅動，C 端市場持續爆發。2021 年 1-7 月中國新能源汽車銷量達 147.8 萬輛，累計同比增長 197.1%，其 中新能源乘用車銷量 139.8 萬輛，累計同比增加 212.3%，而商用車累計同比增長僅60.9%。從 C 端銷量占比上看，2019 年到 2021 年 C 端占比大幅提升，2019 年 C 端新能源月平均占比約在 60%左右，到 2021 年 1 月銷量占比達 80%以上。我們認 為，随着基于最新電動化、智能化技術的車型不斷釋出，新能源汽車行業滲透率 正經曆加速上升時期。
2.2.中國 vs 海外：
中國新能源轉型走在前列
全球新能源汽車銷量保持高速增長，2020 年接近 300 萬輛。根據 Marklines 資料，2010年以前全球新能源汽車年銷量不足1萬輛，2011年陡增至4.65萬輛， 此後進入高速增長通道，2020 年新能源汽車銷量達 299 萬輛，同比增長 44%。
分國家來看，中國新能源汽車銷量走在前列。到 2018 年，中國新能源汽車 全球銷量占比便提升至 55%，超過全球市場一半份額，美國和歐洲分别為 19%和 15%，日本份額則被壓縮至 2%。2019 年由于政策退坡，中國新能源汽車銷量首次 出現下滑，占比下降至 52%，歐洲大幅提升至 22%，美國下滑至 16%。
新能源汽車滲透率逐年提升，中國新能源市場從政策驅動轉向市場驅動，滲 透率穩步提升。全球範圍來看，新能源汽車滲透率從 2010 年初見規模到 2020 年 的 3.9%，呈現加速滲透态勢，但仍處于較低水準，上升空間大。分國家看：
1）北歐：挪威新能源汽車市場滲透率引領世界。2020 年挪威新能源汽車滲 透率為 59.8%，遠超 3.9%的全球平均水準。此外，瑞典、荷蘭 2020 年新能源汽車 滲透率分别為 27.2%、23.2%，位于全球前列。北歐國家環保意識強，政府對新能 源汽車扶持力度大，出台購置稅減免、收費路段免費、行駛稅退稅等一系列政策， 對消費者吸引力大，使得北歐新能源汽車滲透率領先全球。
2）歐洲其他主要國家：新能源汽車滲透率加速提升。德國、英國、法國 2020 年前新能源汽車滲透率穩步增長，但于 2020 年加速提升，分别為 12.6%、 9.3%、9.0%，增速遠高于全球平均水準，主要系政策強力補助原因。
3）中美韓日：主要國家有所分化。中國、美國、日本、南韓 2020 年新能源 滲透率分别 4.9%、2.2%、0.6%、2.6%，受補貼政策影響中國滲透率維持領先，美 日韓滲透率總體低于全球平均水準，其中日本滲透率不足 1%，主要是因為日系車 企 HEV 技術成熟，成為主要的節能減排技術路線。
中國新能源汽車行業領先于全球，2020 年全球新能源汽車市場占比達到 42%。中國 2021H1 新能源汽車銷量 120 萬輛，預計自 2022 年起新能源汽車增速有望達 40%左右，但由于新能源汽車補貼政策于 2023 年到期，預計 2023-2025 年中國新 能源汽車增速穩定在 35%左右，2025 年新能源汽車銷量有望達到 880 萬輛。中國 新能源汽車已經進入市場驅動階段，而國外新能源汽車補貼政策目前處于大力補 貼時期，預計到 2025 年全球新能源汽車銷量有望達到 2,100 萬輛。
2.3.技術路線：
插混、增程、純電趨勢判斷
新能源汽車目前有純電動、增程式、插電式 3 種主流技術路徑，其中增程式 和插電式均為混動技術。純電動汽車是指以動力電池為動力，用電機驅動車輪行 駛；混動技術分為串聯、并聯、混聯 3 種模式，其中混聯是目前車企主要插混技 術路徑：1）串聯構型将發動機與車輪解耦，發動機通過發電機發電，再由電機 驅動車輪;2）并聯構型發動機與發電機可以同時驅動車輪，實作兩個動力源的相 互補充與配合;3）混聯構型可以同時實作串聯與并聯功能，其中的典型代表是功 率分流與串并聯，分别使用行星齒輪排與串并聯結構，控制邏輯最為複雜。基于 混動汽車工作原理，混動汽車動力擁有線性的動力輸出，駕駛體驗平順、靜谧、 可油可電，有助于解決消費者裡程焦慮，但通常比同級别車型價格昂貴。
在便捷性、經濟型、駕駛體驗、技術難度方面三種方案各有優勢。便捷性方 面，增程、插電與純電相比便捷性更好，增程、插電可油可電，沒有裡程焦慮， 且不依賴充電樁；經濟性方面，插混大于增程大于純電動，主要由于電池成本仍 然較高，純電動成本大于增程與插混；駕駛體驗上，純電動最好，增程式次之，混動汽車相對一般；技術難度上，插電式難度最高，機械部件多(發動機、電機、 齒輪機構)，研發難度大，且現有技術堡壘/專利較多。
純電動率先發力兩端市場，插混加速燃油車替代。基于目前的技術水準，便 捷性、成本問題阻礙純電動對燃油車車型代替，但我們認為，純電動汽車在代步 車市場大有可為，該市場客戶幾乎不存在裡程焦慮，且純電動小車具備電池帶電 量少成本低、電動化駕駛體驗等優勢。在中高端市場消費者對價格不敏感，并且 純電動汽車在智能化、電動化方面均優于同級别燃油車，純電動汽車可實作在中 高端市場對燃油車進行替代。對于插混汽車，以比亞迪為代表的國内主機廠已實 現或将要實作插混技術的燃油車平價，再疊加插混新能源汽車的電動化、智能化 體驗，插混汽車正在快速對燃油車進行替代。
純電動汽車基于專用純電平台優勢明顯。對于車企而言，設計、生産新能源 汽車有兩種模式，一種是改造傳統燃油車平台，即 AEP （Adapted Electric Platform），另一種是使用全新設計開發的專用平台，即 NEP（New Electric Platform）。使用AEP的好處在于可以與傳統燃油車共享設計、模具和零部件等， 前期車型投放速度較快，前期成本也可以得到較好控制，除此之外，使用 NEP 優 勢顯著：
乘坐、儲物空間更充裕：新能源汽車在動力總成及周邊零部件的外觀尺 寸、布局方面與傳統燃油車存在明顯差異，使用 AEP 時，動力電池往往 會侵占後排乘坐空間和後備廂儲物空間；
續駛裡程更長：AEP 沒有為動力電池預留白間，動力電池布局無法實作 最優，同時熱管理系統的比對難度更大，拖累續駛裡程；
動力性能更好：AEP 動力總成的不合理布局導緻整車配重、電池熱管理 等無法實作最優，無法充分發揮電動機的極緻性能；
新能源汽車放量後生産成本更低：使用 AEP 時，動力電池通常被布局在 傳統燃油車傳動系統、排氣系統、油箱、後備廂等位置，外觀輪廓很難 形成統一标準，相比之下 NEP 通常将動力電池平鋪在底盤上，更容易實 現子產品化并應用于不同的車型，新能源汽車放量後生産成本更低。
國内外主機廠紛紛釋出純電平台，
平台化造車方面差距較小：
1）吉利浩瀚架構以硬體層、系統層和生态層建構三位一體的立體化布局，擁有全球最大帶寬，實作從 A 級車到E 級車的全尺寸覆寫，可以滿足轎車、SUV、MPV、小型城市車、跑車、皮卡的制造需求。同時，浩瀚架構将軟體開發時間縮 短 50%以上。
2）長城 ME 平台整合全球資源，具備大空間（軸距車長比可大于 70%）、高安 全（60%以上高強度鋼車身、高達 4.0 的車頂抗壓強質比，具有超強的抗壓能力）、 輕量化（通過新材料應用、斷面優化、內建化設計）、可擴充（可覆寫 A-D 級車 型）等特點。
3）廣汽新能源第二代純電動專用平台 GEP（GAC Electric Platform），該平 台最大的優勢是電池與電驅動系統位于車輛中心，有利于車内空間最大化。
4）比亞迪 e 平台可以整合資源，提升産品通用化、标準化、簡易化。三電 高內建度标準化，可以在同平台下搭載不同動力配置以及續航需求，也可以根據 需求搭載不同懸挂結構。去繁從簡的設計理念，還可以降低整車成本，零部件空 間擠占更小，配套采購成本也能大幅下降。
5）大衆MEB 平台延展性強。大衆MEB 采用子產品化設計，這意味着該平台的尺 寸可被縮短、伸長或進行其他修改。該平台可被用于各種汽車類型，按尺寸劃分， 囊括了從 SUV 到掀背式轎車的各種車型。
6）豐田釋出 e-TNGA 平台，差異化鎖定 HEV 市場。豐田 e-TNGA 架構系混動 平台，将用于開發十款六種左右的車型，包含緊湊型跨界車、中型跨界車、中型 SUV、中型小型貨車、中型轎車和大型 SUV。
7）戴姆勒奔馳 EVA 平台具備核心優勢：1）适用于奔馳目前已有的所有車系， 包括 A級、S 級、GL級等，同時支援兩驅及四驅兩種工作模式；2）電池和電動機 的架構可調節性。EVA 平台電池位于車軸之間地闆下方外殼中，子產品化結構下可 實作相同體積容納不同電池容量（60、80、95 及 110 kWh），功率也可根據具體車 型調整配置設定。
政策指引展現混動技術大有可為。中國汽車工程學會牽頭修訂編制的《節能 與新能源汽車技術路線圖 2.0》明确了階段性發展目标：到 2025、2030、2035 年， 新能源汽車銷量（插混+純電）占比分别達到 20%、40%、50%，混動汽車在傳統能 源乘用車中銷量占比分别達到 50%、75%、100%。。
混動達燃油車平價，加速對燃油車進行代替。比亞迪 DMi、長城 DHT、奇瑞 鲲鵬、廣汽均采取雙電機混聯架構；福特、豐田 THS、通用第二代Voltec 采用功 率分流架構；日産e-power&理想采用電動增程架構；大衆DQ400E、奔馳EQ Power、 寶馬 5 代 eDrive、長安 iDD、吉利領克 P2.5、上汽二代 EDU 均采用單電機 P0-P4 架構。
目前國内混動領先企業均采用混聯模式作為主要技術路徑。其中比亞迪 DMi 率先實作混動系統與燃油車平價，并釋出基于 DMi 平台的秦、宋、唐車型，已實 現燃油車爆款銷量。自主車企如長城檸檬 DHT、吉利 GHS2.0、奇瑞鲲鵬、廣汽綠 擎技術将在 2021H2 到 2022 陸續搭載上車，或将加速進入燃油車替代時代。
2.4.技術次元：
電動化系智能化最佳載體
分布式電子電氣架構已不能滿足智能汽車發展需要。随着汽車智能網聯發展， 汽車功能愈發複雜，整車上所布置的 ECU 電子控制器單元也在逐漸增多。目前一 輛乘用車可以擁有多達 70-80 個 ECU，而所有 ECU 的總計代碼量預計已達約一億 行，其複雜度遠超安卓手機系統。在傳統的汽車供應鍊中，不同的 ECU 來自不同 的供應商，有着不同的嵌入式軟體和底層代碼。這種分布式的架構在整車層面造 成了相當大的備援，傳統汽車的軟體更新幾乎與汽車生命周期同步，極大地影響 了使用者體驗。
向以集中化和域融合為特征的跨域集中式電子電氣架構發展。分布式電子電 氣架構方案已不再具有優勢，需要向以集中化和域融合為特征的跨域集中式電子 電氣架構發展，“域”的概念由此而生。整車需要關注系統方案和軟體內建控制， 單一功能的控制器不再成為主流。車企唯有掌握“域”控制理念，才能在汽車智 能網聯時代繼續保有比對整車地位的話語權。
傳統分布式電子電氣架構體系通常将功能劃分在不同的子產品領域，如動力總 成、資訊娛樂、底盤、車身等。在每個子產品領域中，控制器的設計通常基于特定 的功能，如：座椅控制單元 SCU、尾門控制器 PLG 等。子產品與子產品之間通過 CAN 總線傳遞資訊，而其子產品劃分一般也根據總線數量而定。
其優點：
1）功能劃分明确，
子產品與子產品之間嚴格明确界限，
一切“越界”行為容易 控制；
2）子產品間的獨立性較強，
子產品開發者不用太過于考慮其他子產品的幹擾問題。
局限性：
1）功能控制器的獨立開發模式緻使資訊閉塞，傳輸信号的帶寬局限，資源 無法共享，大量運算資源浪費，性能“偏科”；
2）在計算性能、通訊帶寬、變形管理和支援跨域功能等方面存在瓶頸；
3）以高度嵌入式控制器為主，硬體與軟體高度內建，在車輛批産後軟體難 以更新，較難支援軟體創新。
跨域集中式電子電氣架構更好地支援軟體持續創新和更新更新。分布式電子 電氣架構子產品化封閉的架構局限性在 L2 以下的自動駕駛應用中可被容忍，但在 L4 自動駕駛或 ASIL-D 功能安全的要求下，這種局限就會被放大，成為正向功能 開發的障礙。跨域集中式電子電氣架構通過域控制器和以太網提供了未來汽車所 需的計算能力和通訊能力，将車輛層級軟體集中于域控制器，并标準化高度嵌入 式控制器，更好地支援變形管理和跨域功能，化解了分布式架構的局限。
未來集中式汽車電子電氣架構将分為三層：
頂層為雲計算服務平台；
中層為車載計算控制平台（即域控制器）；
下層為機電一體化的标準化執行器、傳感器控制器。
一般将汽車電子電氣系統分為五個功能域，分别是動力總成域、底盤域、車 身域、資訊娛樂域（智能座艙域）、輔助/自動駕駛域。由此，中層的計算與控制 包括五個域的主要和以太網通訊、無線通訊共七個元素。
集中式方案落地受實作成本制約。“域”集中式方案架構理念完美，但近年 在中低端車型上并沒有得到大範圍運用，方案實施成本是首要沖突。随着汽車電 子應用增多，整車 ECU 數量及運算能力需求都不斷增長，同時對運算帶寬的需求 也開始爆發，汽車電子系統成本已然大增。而為配合基于子產品劃分的“功能域” 的概念，線束、布置、安裝、支架，不得不重新洗牌設計，機械結構改造成本也 将顯著增加。
特斯拉在 Model 3 按實體空間臨近原則劃分域，具有成本優勢。為了解決高 昂的成本問題，且不丢失“域”軟體集中的核心概念，特斯拉 Model 3 重新劃分 “域”。在新的概念中，不再存在傳統的車身域、動力域等，取而代之以基于物 理空間劃分的“區域 Zone”，比如中域、左域和右域。新的域按照布置方案來劃 分，這是區域的核心理念。
“區域 Zone”給軟體開發提出較高要求，帶來諸多挑戰：
1）單一控制器工程師需要負責更多的控制器和功能，例如車身控制器工程 師可能需要開始研習雷達的驅動和算法；
2）同樣功能的軟體開發工作量會大幅提升，功能安全 ASIL-C 和 D 級别的軟 件開發逐漸變成标配；
3）域的控制開發将不再僅限于功能，軟硬體開發将打破傳統的功能劃分壁 壘，更多地需要從整車角度思考。
國内自主企業正在邁入電子電氣架構域控制器時代，比亞迪、哪吒、極氪汽 車、東風岚圖均已釋出電子電氣架構達到集中式域控的電動車平台，長城汽車将 于 2022年釋出具備集中式域控制器的平台。未來，基于域控制器的平台架構将助 力汽車智能化、網聯化快速發展。
集中式電子電氣架構對軟體、資料傳輸要求高，需 SOA 技術支援，而車載以 太網是為 SOA 提供技術支撐的最佳通訊方式。随着域控制器概念的形成，汽車逐 步成為搭載全新差異化元素平台，包括車載娛樂系統、自動駕駛和智能安全等以 “高容錯性”為根本的功能，這些功能需軟體 SOA 配合，軟體通過智能傳感器與 硬體整合，進一步深入數字堆棧，堆棧之間将完成水準整合，并添加新層，進而 将整體結構轉化為 SOA。
汽車引入 SOA 優點包括：1）服務高内聚，軟體易重用；2）服務的靈活部署；3）軟體更新更新更快捷，SOA 具備“松耦合”、“接口标準可通路”和“易于擴充” 等特點，使開發人員能以最小的軟體變更應對疊代多變的客戶需求，而基于信号 的通訊方式（如 CAN 總線）支援的資料類型過于簡單、可擴充性差，不适用于自 動駕駛、軟體更新等場景，大量資料的動态互動必須采用面向服務的通訊方式以 提高通訊速度和效率。整車通訊在基于信号通訊的基礎上，必須引入 SOA 的通訊 支援，目前看主要以車載以太網技術為主。
線控技術是實作進階别自動駕駛的必要技術，而電動汽車是線控技術落地的 最佳平台。在傳統底盤技術中，當駕駛者做出踩下制動踏闆/油門踏闆、轉動方向盤或踩下離合器踏闆并撥動檔位操縱器等動作時，力通過機械連接配接裝置傳導到 執行機構，在液壓/氣壓等裝置的輔助下完成相關動作；線控底盤系統的差别在 于當駕駛者做出以上相關動作時，各個位置傳感器将力信号轉化為電信号，傳導 至 ECU 後計算出所需要的力，然後由電機驅動執行機構完成相關動作。
執行控制機構的核心技術主要包括線控制動和轉向：
線控制動是自動駕駛執行系統的重要部分。ADAS 與制動系統高度關聯，由于 自動駕駛在執行層要求更短的制動響應速度（300ms120ms），而且新能源汽車 無發動機産生真空助力，提升能量回收效率需要實作踏闆解耦。ESP 為基礎的制 動系統已不能滿足新能源與自動駕駛汽車的需求，而線控制動能夠解決這兩方面 問題，其中行車制動中線控制動主流方案将為電子液壓制動系統EHB （ElectroHydraulic Braking System）。
線控轉向亦伴随智能化更新。随着自動駕駛技術的日漸成熟，對于 L3 及以 上等級自動駕駛汽車，部分或全程會脫離駕駛員操控，是以智能駕駛對于轉向等 系統的控制要求更高，此前的轉向系統無法滿足這些要求。是以線控轉向技術将 成為未來的發展趨勢。目前的電子助力轉向系統 EPS 與線控轉向相比，差距在方 向盤與車輪之間的連接配接并非采用線控，而是依然采用機械連接配接。
3.智能駕駛：
核心要素，資料積累加速技術突破
電動化趨勢已定，汽車行業下一階段競争将來自于智能化，且又以智能駕駛 為核心，進而颠覆人類傳統出行。按實作路徑劃分：1）漸進式路線：L3 功能初 步導入，但目前限于高速及城市快速路（高精地圖覆寫區域），下一階段主要拓 展城市區域同時提升功能連續性；2）跨越式路線：商用場景率先落地，運物快 于運人，低速快于高速，頭部企業開啟技術方案輸出降維賦能。按技術方案劃 分：1）單車智能：融合攝像頭、毫米波雷達、雷射雷達等傳感器實作對周邊環 境感覺，其中雷射雷達為 L3 及以上新增部件，雖略有争議但仍被大多數車企及 Tier1 認為是 L3 及以上所必需；2）V2X：以車内網、車際網和車載移動網際網路為 基礎，高階自動駕駛最後補充。我們認為伴随車企、科技網際網路巨頭發力帶來的 資料加速積累，智能駕駛技術突破有望快于預期。
3.1.綜述：
智能汽車核心要素，
政策定調高屋建瓴
美國 SAE 标準将智能駕駛劃分 L0-L5 六大等級。目前全球自動駕駛汽車分級 主要以美國汽車工程師學會（SAE）制定的分級标準為主要依據。根據 SAE 的分 類标準，自動駕駛技術分為 L0-L5 共六個等級，由低至高分别定義為：無自動 化、駕駛支援、部分自動化、有條件自動化、高度自動化以及完全自動化。
中國版智能駕駛分級于 2020 年 3 月 9 日由工信部釋出。對比中美兩版标 準，差別主要展現在 L0-L2 的部分界定。在中國版标準中，0 級至 2 級自動駕駛 的“目标和事件探測與響應”由駕駛員和系統共同完成，而在美國 SAE 标準中， L0 至 L2 自動駕駛汽車的 OEDR（目标和事件檢測以及決策任務）全部由駕駛員完 成。
法律責任細化推進自動駕駛程序。2017 年以來包括中國在内的各國相繼推 出自動駕駛相關法律政策，明确各級自動駕駛接管程度與法律責任。國家标準及 各類支援政策的出台有利于自動駕駛技術落地，各類企業能夠有針對性地進行布 局，推動不同等級智能駕駛汽車加速量産。
3.2.路線：
漸進式 vs 跨越式
實作路徑上看，智能駕駛包含漸進式和跨越式兩大路徑。其中漸進式以傳統 車企和造車新勢力為代表，實作從 L0 到 L5 自動駕駛逐級進階，目前處于 L3 自 動駕駛初步導入階段，特斯拉相對領先，下一階段主要拓展城市區域同時提升功 能連續性；跨越式以科技巨頭為代表，如谷歌 Waymo、百度 Apollo 等，寄期一步 到位實作高階自動駕駛，核心在于場景落地及行之有效的商業模式。
3.2.1.漸進式：
特斯拉引領 L3 初步導入
特斯拉功能領先，L3 自動駕駛初步導入。現階段乘用車智能駕駛大多停留 L2 即 ADAS 輔助駕駛階段，典型功能如 AEB、ACC 等。特斯拉憑借自身軟硬一體化 能力，率先推出高速自主導航駕駛，最新 FSD Beta 版軟體則新增城市街道自動 輔助駕駛、交通信号燈識别等，初探 L3 引領漸進式路線。
車企同晶片商綁定效應初現，大體可劃分四條主線。感覺算法（另有規劃和 控制算法等）為短期智能駕駛軟體開發核心難點，其同硬體耦合度較高，是以車 企標明計算平台後易形成一定綁定效應。目前除特斯拉自研晶片并量産應用外， 其他車企均選用晶片商技術方案，大體可劃分：英偉達、華為、高通及其他 （Mobileye、地平線、黑芝麻等）四條主線。
1） 特斯拉
掌控軟硬體一體化能力，垂直整合全面打通。特斯拉堅持純視覺感覺路線， 依托 135 萬+搭載 AP 硬體車輛保有量及 40+億英裡資料積累（截至 2020 年底）領 跑漸進式路線。其自動駕駛平台曆經三代變化，由 Mobileye 轉向英偉達再到自 研，逐漸掌控軟硬體一體化能力，垂直整合、全面打通。其新一代 FSD 晶片聯手 三星，采用 5nm 制程工藝，屆時将賦能 HW4.0 自動駕駛平台，硬體算力将是 HW3.0 三倍左右，預計可至少滿足 L4 自動駕駛需求。
2） 英偉達
A I 晶片引領者，軟體開發生态完備。擁有完備軟體開發生态，涵蓋操作系 統 Drive OS、中間件 Drive Works、軟體堆棧 Drive AV，工具鍊穩定且開放程度 高。最新 Orin 晶片算力達 200 TOPS，2021 年量産，通過不同組合可滿足 L2-L5 自動駕駛，最高 2,000 TOPS，2021 年 4 月 13 日釋出最新一代超算力晶片 Atlan，單晶片算力達 1,000 TOPS，可滿足 L5 需求，預計 2023 年提供樣品， 2025 年大量裝車。從各大車企下一代自動駕駛平台方案選用上來看，英偉達優勢 顯著，有望複刻高通智能座艙霸主地位。
現階段英偉達陣營參與者
主要包括小鵬、蔚來、理想、上汽智己等：
小鵬：軟體全棧自研，特斯拉外唯一。具備從感覺、定位、規劃、控制到基 于資料的功能疊代更新全棧式軟體開發能力，智能化水準在自主車企中處于前 列。Xpilot2.5 選用 Moibleye EyeQ4，Xpilot3.0 轉向英偉達 Xavier 并基于英偉 達 Drive OS 底層作業系統進行上層軟體開發，Xpilot3.5 延續使用英偉達 Xavier。
蔚來：重新開機 L4 自研路線，ET7 配置全面更新。2020 年 11 月，蔚來重新開機 L4 自研路線，補齊視覺感覺短闆，布局自動駕駛全棧開發。蔚來第一代平台亦選用 Moibleye EyeQ4，第二代平台 NT2.0 轉向英偉達 Orin 晶片，組合算力高達 1,016 TOPS，将首發于旗下首款轎車 ET7，ET7 同時配備 11顆8MP 高清攝像頭及 1 顆等 效 300 線高分辨率雷射雷達。
理想：自研應用層算法，Orin 晶片助力加速追趕。理想在決策及控制算法 領域同易航智能聯合開發，自研能力較小鵬、蔚來稍弱。2020 年 2 月，理想成立 上海研發中心，專注開發自動駕駛應用層算法與實時作業系統 LiOS。晶片上理想 ONE 搭載 Mobileye EyeQ4 晶片，2023 年全新車型 X01 将搭載英偉達 Orin 晶片， 标配 L4 自動駕駛硬體，加速追趕小鵬、蔚來。
上汽智己：彙集集團資源，變革智能出行。上汽智己内部已成立智能出行研 究院，另集團内部已有智能駕駛中心（主攻算法層）以及軟體子公司零束（主攻 架構，聯合開發作業系統、AI 晶片），具備一定自研能力。智己選用英偉達 Xavier（視覺感覺方案）和 Orin（相容雷射雷達軟硬體備援方案）晶片，采用深 度硬體預埋方案，15 個高清視覺攝像頭為目前量産車最多，且相容雷射雷達方 案。
3） 華為
提供自動駕駛軟硬一體全棧解決方案，
由上至下分别包括：
1）雲服務，即八爪魚 Octopus，提供資料、訓練和仿真三大服務；
2）算法，針對城區道路、高速道路、市區泊車等設計優化；
3）開發工具鍊，即應用開發端到端工具集服務；
4）作業系統 AOS；
5）昇騰 AI 晶片，310(車端)/610(車端)/910(雲端)；
6）MDC 計算平台，210（L2+，48TOPS)/300F(商用車/作業車，64TOPS) / 610(L3-L4，200+TOPS)/810(L4-L5，400+TOPS)；
7）傳感器：雷射雷達（96 線起步）+毫米波雷達（傳統+4D 成像 12T24R 大 陣列）+攝像頭（高清 5.4MP 起步）。
北汽 ARCFOX 和長安 CHN 為華為主要合作方。
1）北汽 ARCFOX 與華為深度合 作，極狐αS 為“Huawei Inside”首款落地車型，預計 2021 年底上市。其搭載 華為自動駕駛 ADS 方案，配備 3 顆 96 線雷射雷達、6 顆毫米波、12 個攝像頭、 13 個超音波及 400 TOPS 華為自研晶片；
2）長安 CHN 首款量産車型 E11 預計 2022 年上市，為華為繼北汽 ARCFOX 之後第二個前裝量産項目。
4） 高通
自動駕駛新參者，釋出全新計算平台進軍自動駕駛。
依憑消費電子晶片技術 儲備，成功打入汽車智能座艙領域，2016 年 CES 展推出汽車級系統晶片骁龍820A。從主流車企座艙域控制器晶片選用情況來看，高通市占率較高，其最新發 布第三代智能座艙晶片 8155 将搭載于蔚來 ET7、小鵬 P5、上汽智己 L7、長城摩 卡/VV7 等車型。2020 年釋出 Snapdragon Ride 可拓展計算平台進軍自動駕駛， 其技術方案覆寫異構系統級 SoC 晶片、深度學習加速器及算法堆棧，具備子產品 化、可拓展、被動/風冷散熱等特點，算力延展 30-700 TOPS，支援 L1-L5 自動駕 駛，預計首款搭載車型 2022 年投産。
長城汽車為高通陣營主要參與者，劍指智能時代自動駕駛上司者。先後成立 仙豆智能（智能座艙）、毫末智行（智能駕駛）、沙龍智行（高端品牌），釋出智 能駕駛“331”戰略，加速智能化轉型。基于高通 Snapdragon Ride 平台及 8540+9000 處理器（算力 360-720 TOPS）打造的計算平台将首先應用于 2022 年 推出的高端車型，部分車型亦将采用華為 MDC610。除攜手高通、華為外，2021 年初公司戰略投資地平線進軍晶片産業，未來将通過戰略投資、戰略合作及自主 研發等方式在晶片産業快速發展。
橫向來看，漸進式路線除特斯拉相對領先外，自主車企差距尚不顯著。另在 高階自動駕駛技術實作上，國内領先車企大多選用“軟體自研+硬體預埋”方 案，寄期通過後續 OTA 更新疊代軟體算法，拓展自動駕駛設計運作區域，傳感器 配置方面除傳統 ADAS 傳感器（攝像頭、毫米波雷達、超音波雷達）外，雷射雷 達開始出現在車企前裝量産計劃之中。
3.2.2.跨越式：
特定場景率先落地 頭部技術方案輸出
跨越式路線主要面向 Robotaxi 及卡車兩大應用場景。高階自動駕駛對于未 來出行具有颠覆性意義，吸引衆多科技巨頭及初創公司搶先進入，主要面向Robotaxi 及卡車兩大應用場景，短期單車成本、車隊規模、法規限制仍為限制高 等級自動駕駛落地核心因素。
相較于 Robotaxi，
高速貨運等特定場景有望迎更早落地。
1）Robotaxi：Waymo 于 2018 年底率先推出，國内科技初創公司緊随其後，小馬智行、百度等相 繼落地，關鍵在于資料積累；
2）高速貨運：作為幹線物流場景，其交通情況相 對簡單可控；
3）特定場景：如港口、礦山等結構化場景，自動駕駛技術實作難 度最低，有望最早落地。
全球及中國範圍來看，
跨越式路線谷歌 Waymo 及百度 Apollo 相對領先：
1）谷歌 Waymo：全球自動駕駛上司者，布局自動駕駛出租+貨運配送+技術方 案輸出，2020 年 3 月首次開啟對外融資。Waymo 自動駕駛汽車道路測試累計超 2,000 萬英裡，實車測試之外仿真模拟測試裡程超 150 億英裡，目前已與沃爾 沃、FCA、捷豹路虎、雷諾-日産-三菱聯盟、沃爾沃展開合作。
2）百度 Apollo：2020 年百度 Apollo 分别在長沙、滄州、北京等地開啟 Robotaxi 營運，是目前國内獲得 T4 牌照企業中覆寫城市及總牌照數量最多、囊 括技術等級和标準最高、測試場景最難的持照者。其在美測試裡程超 20 萬英 裡，國内測試裡程超 700 萬公裡。自動駕駛方案 Apollo Lite 做為國内唯一 L4 純視覺自動駕駛技術開啟降維輸出，泊車産品 AVP 已率先落地威馬 W6，領航輔助駕駛 ANP 目前亦已進入量産階段，與廣汽、威馬、長城等車企開展合作，三年内 首個量産目标 100 萬台。
高低階開啟雙向互動，智能駕駛技術突破有望快于預期。不同于此前的自動 駕駛融資熱，我們認為 2021 年有望成為自動駕駛真正意義上的轉折點，主要體 現為高低階直接不再獨立前行，而是開始呈現雙向互動關系：漸進式 ADAS 加速 滲透，L3 深度硬體預埋初步導入，加速資料積累；跨越式特定場景先行落地，頭 部技術方案降維賦能。在高低階雙向互動助推下，智能駕駛技術突破有望快于預 期，2022 年或将成為 L3 落地關鍵年份。
3.3.方案：
單車智能 vs V2X
單車智能先行，V2X 遠期補充。智能駕駛主要有單車智能和 V2X 兩種實作方 案，其中單車智能指通過搭載高性能傳感器、大算力計算平台實作單車的自動駕 駛，通過資料積累持續賦能智能駕駛“中央大腦”；V2X 則是指通過更高層面的通 訊網絡實作整車接入，并以雲端處理平台實作終端資料采集，進而進化整車自動 駕駛能力。中短期來看，我們認為單車智能将會是智能駕駛的主要實作方案， V2X 則更多作為遠期補充。
3.3.1.單車智能：
感覺、判斷、執行先行
多傳感器融合為主流趨勢，L3 及以上雷射雷達重要性凸顯。自動駕駛各類 型傳感器優劣勢各異，目前量産車 ADAS 主流配置為攝像頭+毫米波雷達+超音波 雷達。在 L3 及以上級别中，雷射雷達重要性凸顯，根據 ElecFans，搭載雷射雷 達自動駕駛系統安全性可達 99.99%，而攝像頭、毫米波雷達等傳感器僅能保證 99%，雖特斯拉始終堅持純視覺感覺路線，但雷射雷達仍被大多數主機廠及 Tier1 認為是 L3 及以上所必需。
1） 感覺層之雷射雷達：
高階自動駕駛重要支撐
雷射雷達是以雷射束為資訊載體的主動測量裝置。雷射雷達是以雷射束為信 息載體，利用相位、振幅、頻率等搭載資訊并将輻射源頻率提高到光頻段，通過 發射雷射來測量物體與傳感器之間精确距離進而對周邊環境形成 3D 點雲資料的 主動測量裝置。按測距方法劃分，可以分為飛行時間 ToF 測距法、基于相幹探測 的 FMCW 測距法以及三角測距法等，其中 ToF 方案現已得到廣泛應用，FMCW 雷射 雷達大多仍處于概念機階段。
技術方案各異，短期半固态最具應用條件。按掃描方式劃分，主要包含機械 式（整體 360°旋轉）、半固态（收發子產品靜止、僅掃描器發生機械運動，包括轉 鏡、MEMS）和固态（無任何機械運動部件，包括 Flash、OPA）三大類。機械式激 光雷達此前已廣泛應用，但主要應用于 L4-L5 無人駕駛領域，受限車規、成本、 外形等問題難以适用于 L2-L3，半固态（MEMS、旋轉鏡、棱鏡）現階段最具備前 裝量産應用條件，但中長期來看，全固态潛力巨大。
前裝量産前夜，規模化應用在即。相比于攝像頭、毫米波雷達，雷射雷達兼 具測距遠、角度分辨率優、受環境光照影響小等特點，可顯著提升自動駕駛系統 可靠性，是解決自動駕駛連續體驗的關鍵傳感器，被大多數整車廠、Tier1 認為 是 L3 及以上自動駕駛的必需品。2020 年底開始，多車企（如北汽、小鵬、長 城、沃爾沃等）宣布将搭載雷射雷達，搭載車型預計 2021 年底至 2022 年初上 市，規模化應用有助于雷射雷達成本進一步降低，行業整體處于前裝量産前夜。
價格有望逐漸下探，2025 年全球車載雷射雷達市場達 81 億美元。雷射雷達 規模化量産、晶片化等新技術應用，助推雷射雷達成本持續下降。據 ICVTank 預 測，2025 年雷射雷達價格将降至 500 美元/個，相比 2018 年降幅達 97.5%。伴随 L3 自動駕駛導入以及自動駕駛商業化模式形成，雷射雷達市場有望迎高速增長。據沙利文預測，2025 年車載雷射雷達市場規模将達到 81.1 億美元，2021-2025 年間 CAGR 高達 61.2%，增速領跑自動駕駛各傳感器。
市場參與者衆多，傳統 Tier1 與初創公司共同競争。雷射雷達行業總體呈現 傳統 Tier1 與初創公司共同競争的特點，參與主體主要包括美國 Velodyne、 Luminar、Aeva、Ouster，以色列 Innoviz，德國 Ibeo 以及國内速騰聚創、鐳神 智能等。技術能力上，國内廠商與海外差距較小，基本處于同一起跑線，賽道層 面機會絕佳，但對技術路線選擇的容錯率較低，短期更多關注點應聚焦于前裝量 産定點擷取。
2）感覺層之攝像頭：
進階輔助駕駛核心傳感器
智能汽車“雙眼”，視覺方案核心傳感器。車載攝像頭為 ADAS 進階輔助駕駛 核心傳感器，視覺處理晶片基于神經網絡算法對采集到的圖像資訊進行處理，以 識别目标及語義資訊，實作車道偏離預警（LDW）、汽車碰撞預警（FCW）等 ADAS 功能。按安裝位置不同可分為前視、後視、環視、内視車載攝像頭。
攝像頭核心器件為圖像傳感器 CMOS。車載攝像頭主要組成部件包括鏡頭 組、圖像傳感器（CMOS）以及數字處理晶片（DSP），具有較高的技術壁壘；成本構成上，圖像傳感器 CMOS 占車載攝像頭成本的半壁江山，模組封裝、光學鏡頭 分别占比 25%及 14%，前三者合計占比近 90%。
單車搭載數量提升，“去晶片”化帶動單品價格下探。伴随智能駕駛等級提 升，單車車載攝像頭數量增長，L5 預計需要 12-15 顆（感覺+環視+DMS/OMS）。域 控制器應用後，攝像頭“去晶片”化将帶動單品價格下探，雖像素提高拉升單 價，但總體呈下降趨勢（帶晶片及算法前視攝像頭 1,000 元左右，無晶片 500 萬 像素僅 200 元）。
預計 2025 年全球車載攝像頭市場空間 270 億美元。根據 ICVTank，全球車 載攝像頭市場規模将有望從 2019 年的 112 億美元增長至 2025 年的至 270 億美 元，CAGR 達 15.8%；随着 ADAS 和自動駕駛的逐漸深入，預計未來車載攝像頭市 場規模仍保持高速增長。
競争格局海外供應商主導，自主上遊切入。車載攝像頭頭部廠商主要包括松 下、法雷奧、富士通、大陸、麥格納等，2018 年行業 CR3 為 41.0%。自主方面， 舜宇光學、歐菲光等手機攝像頭封裝領域市占率較高的廠商正憑借其消費電子領 域工藝積累進入車載市場。核心器件圖像傳感器 CMOS 頭部廠商多為海外企業， 索尼一家獨大，2019 年全球市場佔有率達 39.1%，國内企業如韋爾股份通過收購豪 威科技加入競争，格科微已占據一席之地，其他本土 CMOS 廠商整體規模小，技 術相對落後，短期技術突破難度較大。
3）感覺層之毫米波雷達：
自動駕駛感覺層主心骨
毫米波雷達為感覺層主心骨，目前看 77GHz 更具潛力。毫米波雷達是指利用 波長 1-10mm、頻率 30-300GHZ 的毫米波進行探測的傳感器，具有全天候運作、距 離景深資訊豐富、對障礙物識别率高等優勢，但檢測點稀疏、分辨率較低、對行 人感覺效果不佳，在 ADAS 中主要配合車載攝像頭使用。目前各個國家對車載毫 米波雷達配置設定的頻段主要集中在 24GHz 和 77GHz，77GHz 帶寬大、波長短，在探 測距離、精度、體積上更具優勢，長遠來看具備更大發展空間。
4 D 點雲成像毫米波雷達有望在雷射雷達之外形成有效補充。基于虛拟天線 技術，4D 點雲成像雷達相比傳統雷達性能大幅提升（探測距離+角分辨率），成本 卻基本類似。雖點雲數相比雷射雷達仍有較大差距，如傲酷 Eagle 前向雷達點雲 數大緻相當于法雷奧 4 線雷射雷達 Scala1，但在 L3 及以上自動駕駛中仍有望得 到廣泛應用，以對雷射雷達形成有效補充。
毫米波雷達核心器件為雷達主 IC。毫米波雷達系統主要由陣列天線、前端 收發射頻元件（MMIC 晶片）、數字信号處理器（DSP/FPGA）及控制電路等部分構 成，其中天線及前端收發元件為核心硬體。成本構成上，雷達主 IC 成本占比達 43%，輔助晶片、PCB、其他電子料成本占比分别 11%、16%和 11%。
L 3 及以上大機率需 6-8 顆，預計 2025 年全球毫米波雷達市場逾 460 億美 元。毫米波雷達具有受環境影響小、探測距離長等優勢，伴随 4D 點雲毫米波雷 達技術成熟，應用場景有望進一步拓展。目前 ADAS 應用最多已達 5 顆（1 前向雷 達+4 角雷達），L3 及以上大機率需要 6-8 顆；ASP 方面，77GHz 及高分辨率雷達 占比提升預計會帶動平均價格提升。根據 DIGITIMES Research，2025 年全球車 用毫米波雷達市場規模總計約 462 億美元，2021-2025 年 CAGR 為 40.7%，增速 低于雷射雷達，但高于車載攝像頭。
競争格局傳統 Tier1 主導，自主加速國産替代。全球毫米波雷達市場主要為 博世、大陸、海拉等傳統 Tier1 占據，國内如德賽西威、華域汽車、保隆科技亦 有布局，但海外廠商仍占據國内外市場主導地位。2014-2016 年，國内湧現大批毫米波雷達初創企業和相關上市企業，就産品名額而言，國産毫米波雷達與競品 相比無太大差别，均滿足車規級要求，但在信噪比、探測精度、良品率等方面仍 有一定差異，長期來看存較大進口替代空間。
4）感覺層之超音波雷達：
以超音波探視的安全輔助裝置
技術成熟，應用廣泛，成本效益絕佳。超音波雷達是一款極其常見的車載傳感 器，是汽車駐車或者倒車時的安全輔助裝置，能以聲音或者更為直覺的顯示器告 知駕駛員周圍障礙物的情況。一般安裝在汽車前後保險杠上和汽車側面，泊車輔 助系統通常使用 6-12 個超音波雷達，在所有輔助駕駛傳感器中成本最低，單價 大緻在 15-20 美元之間。
超音波雷達行業的主要參與者分為國際 Tier1 、國内 Tier1 以及初創公 司。由于超音波雷達技術較為成熟，故國内外玩家之間的差距主要在于傳感器實 現上的穩定性和可靠性，但整體差異較小。
5）判斷層之大算力晶片：
智能汽車“數字發動機”
算力需求随自動駕駛等級提升迅速增長。據華為預計，L3 自動駕駛算力需 求為 30-60 TOPS，L4 需求 100 TOPS 以上，L5 需求甚至達 1,000 TOPS。目前能 夠提供自動駕駛大算力晶片或計算平台的供應商主要有華為、英偉達、高通等， 國内 AI 晶片供應商地平線、黑芝麻等也在由低算力逐漸向高算力發展。
供應商以晶片為基石構築産業生态。主要晶片供應商大多未停留在晶片本 身，而是向軟體層逐漸延伸，構築産業生态。技術方案上，英偉達與高通提供自 動駕駛計算平台及基礎軟體，不提供應用層算法；華為提供從晶片算法傳感 器的全棧式解決方案；Mobileye 與地平線類似，主要為晶片+感覺算法。技術趨 勢上來看，晶片主要向着大算力、低功耗和高制程三個方向發展，晶片類型上， ASIC 專用內建電路晶片有望成為主流。
高通強勢殺入，華為等自主迎來機遇。英偉達及 Mobileye 憑借先發優勢及 強大技術能力，在自動駕駛發展初期占得先機，但 Mobileye 開放程度較低且高 算力晶片推出時間相對較晚，在下一代自動駕駛平台方面，英偉達占據優勢。高 通作為新入局者有望憑借智能座艙領域經驗及同手機晶片共線生産帶來的成本優 勢後來居上，但介入較晚，短期突破難度大。華為、地平線、黑芝麻等有望依托 本土化帶來的快速反應能力，搶占一定市場，同時晶片技術的快速疊代也為自主 品牌帶來一定機會，但短期可能受限于晶片代工能力。
6）判斷層之高精地圖：
自動駕駛汽車“千裡眼”
自動駕駛重要安全備援，進入壁壘高。作為自動駕駛重要安全備援，高精地 圖可提供超視距感覺。采集方式主要分為集中采集（基于專業采集車）和衆包采 集（車端基于實際感覺同高精地圖對比，資訊不比對時上傳平台）。
政府要求高精地圖測繪必須具有相應資質，目前全國範圍内僅有 28 家，進入壁壘較高，主 要市場佔有率為百度、四維圖新、高德等企業占據。
7）執行層之線控制動：
智能駕駛重要安全保障
高階自動駕駛發展驅動 EHB 滲透率提升。汽車制動系統可分為行車制動（腳 刹）和駐車制動（手刹），整體經曆機械制動-液壓制動-電子控制制動-線控制動 四個階段，其中線控制動作為最新一代制動技術，有望長期受益高階自動駕駛發 展（執行層要求更快制動響應速度（300ms120ms），最大程度保證系統可靠 性、安全性）。
2030 年全球及中國 EHB 預計分别突破 290/100 億元。全球 EHB 乘用車（燃 油車+新能源車）市場規模有望從 2019 年 33 億元增長至 2025 年 187 億元，對應 CAGR 為 33%，2030 年有望突破 290 億元。中國 EHB 乘用車（燃油車+新能源車） 市場規模有望從 2019 年 9 億元增長至 2025 年 55 億元，對應 CAGR 為 34%，2030 年有望超百億元。
相較于 Two-Box，One-Box 成本性能更具優勢。相較于 Two-Box，One-Box 在 性能和成本上更具優勢，能夠更好比對 L3 及以上自動駕駛，但技術要求相對更高：One-Box 方案內建 ESP，需以成熟 ESP 技術為基礎，Two-Box 方案協調 ESP， 可通過外采 ESP 降低技術難度。
競争格局未定，目前仍由國際 Tier1 把持。由于海外起步早、技術相對成 熟，故 One-Box 及 Two-Box 領域主要由大陸、博世、采埃孚等國際 Tier1 占據領 先地位，但随着國産替代程序加速，國内企業亦在逐漸追趕，典型如伯特利于 2019 釋出伯特利 WCBS 産品并于 2021 年實作多款車型量産，拿森電子于 2018 年 釋出拿森 NBooster 産品并實作量産，但均搭載于自主中低端車型，從低端到高 端仍任重道遠。
8）執行層之線控轉向：
汽車轉向系統智能化提升的必由之路
從 EPS 電動助力轉向到 SBW 線控轉向，是汽車轉向系統智能化提升的必由之 路。線控轉向通過提高轉向效率及靈敏度以提高汽車碰撞安全和整車主動安全 性，不僅改變傳統轉向系統固有機構，而且為運動靈活、要求更多布置空間的無 人駕駛系統創造發展基礎。
取代機械連接配接是大勢所趨。目前 EPS 技術成熟、價格低廉，為目前轉向系統 主流。但從機械結構看，EPS 由電機提供輔助轉矩，結構複雜，而 SBW 取消方向 盤與轉向輪間機械連接配接，由傳感器信号與電機實作轉向，且 SBW 的可變傳動比能 夠增強車輛可操控性和舒适性，未來取代機械連接配接是大勢所趨。
行業集中度高，短期技術仍不成熟。線控轉向行業集中程度尤為明顯，主要 由博世、捷太格特、NSK 等海外頭部廠商主導，國内初創參與者主要有拿森電 子、湖北恒隆、浙江世寶等，但整體規模較小、技術相對落後。短期來看 SBW 技 術尚在研發中，仍存在技術不成熟、價格昂貴等諸多不确定性，故目前滲透率亦 較低，英菲尼迪 Q50 最早應用（離合器連接配接轉向管柱提供安全備援備份），但因 為缺陷問題大量召回。
3.3.2.智能網聯 V2X：
自動駕駛遠期補充
政策定調，強調智能化與網聯化協同。車聯網以車内網、車際網和車載移動 網際網路為基礎，是實作完全自動駕駛的關鍵前提。國家層面車聯網布局已久，各 項配套扶持政策逐漸完善，近年來各項政策強調 5G 技術對于車聯網發展的積極 作用，2020 年 11 個部委聯合釋出的《智能汽車創新發展戰略》亦強調智能化與 網聯化協同。
V2X 實作車與萬物互聯，目前有 DSRC 與 C-V2X 兩條路線可選。通過 V2V、 V2N、V2R、V2I、V2P 之間的通訊，車輛擁有更豐富的資訊來源，預知危險并提前 做出應急準備。DSRC 與 C-V2X 是目前主流車聯網通信技術标準流派，其中 DSRC 标準由 IEEE 基于 WIFI 制定，C-V2X 由 3GPP（移動通信夥伴聯盟）通過拓展通信 LTE 标準制定。其中 C-V2X 又包含 LTE-V2X 和 5G-V2X，從技術演進角度講 LTEV2X 支援向 5G-V2X 平滑演進，具備清晰的向 5G 的演進能力。中美作為全球前兩 大汽車市場均大力支援 C-V2X，将加速通訊标準盡快統一，C-V2X 有望成為全球 智能網聯汽車底層通信技術的統一标準。
中國主推 C-V2X，行業生态初步建立。晶片通信模組方面，大陸于 2019 年 完成 LTE-V2X 相關測試，2020 年進入量産階段，并于 2021 年開啟 5G-V2X 的标準 制定工作。車載終端方面，2019 年局部示範區開啟應用，2020 年新車前裝 CV2X，計劃于 2025 年 C-V2X 新車搭載率達 50%。路測設施方面，2019-2021 年， 車聯網示範區路測設施基本部署完畢，計劃 2022 年在典型城市、高速公路擴大 覆寫範圍。整車驗證方面，一汽、長安、上汽、吉利等多家整車廠均積極表态支 持。由此從上遊的通信晶片、模組到下遊的測試驗證與營運服務，C-V2X 行業生 态初步建立。
短期汽車網聯化帶動車載通訊裝置需求量大幅提升，中長期 TSP 将成為核 心。短期看，傳統汽車的網聯化将直接帶動車載通信裝置的需求量大幅提升，驅 動車聯網市場規模擴大。中長期看，在硬體裝置成為汽車标準配置的情況下，車 聯網的發展将朝着豐富軟體品類、打造服務生态的方向發展，屆時各類車載内容 與服務将成為主力增長點，進一步促進車聯網規模擴大；到智能網聯汽車發展成 熟期，增量将從硬體向軟體轉移，TSP（車載資訊服務提供商）将成為核心。
3.4.展望：
短期仍以 ADAS 滲透為主 L3 逐漸導入 L3 導入
初期，短期乘用車智能駕駛仍會以 ADAS 滲透為主。據 IHS 預測， 2018-2020 年中國乘用車市場 L2 及以上自動駕駛滲透率已由 3.0%提升至 13.0%， 且預計到 2025 年将達到近 34.2%，其中 L2、L3、L4 占比分别 30.4%、2.4%、 1.5%，增長空間顯著，但 L3 及以上滲透規模仍較小，其滲透拐點關鍵在于資料 積累、硬體成本收斂及消費者體驗更新三方面：
1）資料加速積累：資料積累為自動駕駛核心，但從現階段技術水準來看， 長尾場景仍為制約自動駕駛安全性關鍵因素，各方勢力均尋求技術落地以求加速 資料積累，進而構成軟體與資料的邏輯閉環；
2）硬體成本收斂：高階自動駕駛對于高性能傳感器依賴性程度較高，雖近 年來成本已經有所收斂，但更寬範圍内 L3 級自動駕駛的滲透仍需要以雷射雷達 為代表的傳感器硬體進一步降本才能得以實作；
3）消費者體驗更新：差別于 ADAS 階段的以駕駛員為核心，L3 及以上更多由 車輛接管行駛任務，而其核心在于可靠性和可用度，分别展現在行車安全和功能 連續性，即在保證駕駛安全的前提下真切提升消費者智能駕駛體驗，由此逐漸增強使用者黏性，真正做到好用并且敢用。
4.智能座艙：
第三空間差異化訴求助推快速滲透
作為智能汽車除智能駕駛之外的另一重要組成部分，智能座艙的發展主要受 益整車 EE 架構更新，也即從傳統分布式向現階段的域集中式，進而實作軟硬解 耦及多屏間高效互動。從構成上看，智能座艙與 PC 機類似，其中座艙域控制器 對應主機，内部運作作業系統、應用層軟體，中間件則作為系統及應用層軟體橋 梁；車載資訊娛樂系統（IVI）、液晶儀表、擡頭顯示系統（HUD）等則對應屏 幕、滑鼠等外設。相較智能駕駛，智能座艙實作難度更低且成本效益更高，同時受 益消費者對于汽車舒适性、安全性訴求的日益增長以及消費電子産品應用場景的 逐漸遷移，短期有望迎更快滲透，通過硬體、人機互動系統及軟體內建整合發 展，不斷進化形成圍繞駕乘體驗的“智能移動第三空間”。
4.1.綜述：
難度低成本效益高 有望較智能駕駛更早滲透
智能座艙是從消費者應用場景角度出發而建構的 HMI（Human Machine Interface ）體系，未來重點趨向于滿足消費者情感化和個性化需求。具體構成 包括：1）座艙電子：使用者在車内使用的各類電子系統，硬體核心在于域控制器 和晶片，軟體則包括作業系統、中間件和應用層軟體；2）座艙内飾：向智能化 演進，使用者可對其所有功能進行控制，包括座椅、燈光、空調等。
智能座艙發展趨勢呈現功能多樣化與配置高端化。狹義上看，智能座艙主要 包括車載資訊娛樂系統（IVI）、擡頭顯示系統（HUD）、駕駛員監測系統（DMS）、 流媒體後視鏡、全液晶儀表等，從近年來主流車企推出的新車型來看，大尺寸屏 幕、語音人機互動等功能逐漸更新，HUD、DMS、氛圍燈等滲透率加速提升。
差異化訴求助推智能座艙快速滲透。根據 IHS 最新的調研結果，座艙智能科 技配置水準是僅次于安全配置的第二大類關鍵要素，其重要程度已超過動力、空 間與價格等傳統購車關鍵要素。目前中國市場座艙智能配置水準的新車滲透率約 為 48.8%，預計 2025 年可超過 75%。
4.2.軟體：
整體架構與 PC 端高度類似
4.2.1.Hypervisor 虛拟層
Hypervisor（又稱虛拟機螢幕，一種運作在基礎實體伺服器和作業系統之 間的中間軟體層，可允許多個作業系統和應用共享硬體）允許在一台計算機上運 行多個不同的作業系統。整車 EE 架構由分布式向集中式方向發展，而在座艙域 控制器中，由于安全要求不同，需要運作不同的作業系統（比如 Linux/QNX 負責 儀表、安卓負責資訊娛樂系統），通過 Hypervisor 技術可以将不同的作業系統運 行在同一高性能 SoC 晶片，一芯多屏技術正成為下一代智能座艙主流趨勢。
虛拟機已經成為座艙電子不可或缺的軟體系統。在虛拟化環境下，實體服務 器的 CPU、記憶體和 I/O 等硬體資源被虛拟化并受 Hypervisor 排程，多個作業系統 在 Hypervisor 協調下可以共享這些虛拟化後的硬體資源，同時每個作業系統又 可以儲存彼此的獨立性。QNX Hypervisor 2.0 采用黑莓 64 位嵌入式作業系統 QNX SDP 7.0，允許開發人員把多個作業系統統一到單一的計算平台或 SoC 芯 片，能夠支援運作 QNX Neutrino、Linux 以及 Android 等作業系統；偉世通、 電裝、馬瑞利、威馬汽車等座艙平台均采用 QNX Hypervisor 虛拟化技術。
4.2.2.作業系統
車載作業系統對于汽車從低階智能向高階智能演進具有重要意義。作業系統 是硬體資源和軟體應用之間的橋梁，對于複雜的底層硬體資源而言，軟體開發者 必須通過作業系統的指令和接口進行調用。通過作業系統可以盡量有效、合理地 組織和管理計算機的各種軟硬體資源，組織計算機工作程序、控制程式執行，使 得整個計算機系統高效運作。
車載 OS 三分天下。底層車載作業系統（OS，Operating System）主要包括 QNX、Linux、Android 三大陣營，QNX 由于其安全性優勢成為智能汽車的新寵， Linux 基于自身開源特性和廣大的工程師基礎不斷搶奪市場佔有率，Google 充分發 揮 Android 開源優勢并向第三方開發者開放 Android Automotive OS。傳統的WinCE 目前正面臨淘汰，不過随着阿裡 AliOS、華為鴻蒙 OS 等科技巨頭的入局及 大衆提出自研 VW.OS，底層車載作業系統競争有所加劇。
多數車企基于底層車載作業系統開發專屬作業系統。除了大衆深度自研操作 系統，蔚來、小鵬、比亞迪、本田等車企一般選擇基于開放的 Android 系統進行 定制化開發，福特、奔馳、寶馬、大衆、沃爾沃等基于 QNX 系統開發，特斯拉、 豐田等則基于 Linux 系統開發，不涉及系統核心更改，屬于半自主研發。
鴻蒙 OS 為一款基于微核心的全場景分布式 OS。鴻蒙 OS 首次使用分布式架 構，可實作跨終端無縫協同體驗。而基于微核心的設計，當其他子產品出現問題， 不會影響整個系統的運作，系統穩定性明顯提高。不僅如此，微核心在可擴充 性、可維護性、可調試性等方面也均優于宏核心。這些優勢正是汽車 OS 所需要 的，今年 4 月北京極狐阿爾法 S 華為 HI 版正式确認搭載鴻蒙 OS 智能互聯座艙， 随後北汽還表示今年将推出新款燃油 SUV 車型，同樣将搭載鴻蒙 OS。
4.2.3.中間件
中間件是一種獨立的系統軟體或服務程式,分布式應用軟體借助這種軟體在 不同的技術之間共享資源。随着汽車應用要求的不斷提高，軟體總量也随之迅速 增長，導緻系統複雜性和成本劇增，為了提高軟體的管理性、移植性、裁剪性和 品質，需要定義一套架構、方法學和應用接口，進而實作标準的接口、高品質的 無縫內建、高效的開發以及通過新的模型來管理複雜的系統。
中間件産品是分布式計算架構由兩層結構向三層結構擴充而逐漸演化而來。随着計算機和網絡技術的飛速發展，許多軟體需要在不同廠家的硬體平台、網絡 協定異構環境下運作，應用的規模從區域網路發展到廣域網，傳統的“用戶端/服 務器”的兩層結構已無法适應需求，越來越多的使用者對計算機應用系統提出了更 高的要求。
得益于行業資訊化建設提速，國内中間件市場保持穩定增長。2019 年中間件 市場總體規模為 72.4 億元，同比增長 11.4%。随着雲計算、大資料、物聯網等數 字化技術普及以及政務大資料、 智慧城市、企業上雲等行業數字化熱點項目推 進，有望催生出大量新的市場需求，促進市場規模持續快速增長。目前國内提供 中間件服務的企業主要包括東方通、金蝶國際、普元資訊、寶蘭德等。
目前國外廠商在中間件領域處于領先地位，占據較大産品份額。國外公司像 IBM、 Oracle 等相對較早進入中間件領域，存在較強先發優勢（自身擁有完整 的資料庫體系，可以形成完整的解決方案），根據 2018 年統計資料，從銷售金額 占有率來看，IBM 和 Oracle 兩家國外廠商占有超過 50%的市場佔有率，而國産中 間件市場佔有率依然較低。
據《鲲鵬計算産業發展白皮書》預測，未來中間件市場前景良好。2023 年全 球中間件市場空間 434 億美元，5 年複合增長率 10.3%，中國中間件市場空間13.6 億美元，5 年複合增長率 15.7%。信創産業的加速落地以及使用者對于基于雲 的分布式應用服務、消息隊列等中間件工具的需求不斷增長，将會促進中間件市 場的快速發展。根據目前中間件市場結構，我們預測具體到車載中間件，2023 年 全球市場規模可以達到 78.1 億元。
多方面的需求擴增，驅動中間件市場擴大。網際網路技術的興起帶來豐富多樣 的新型網絡應用模式，加大了電信、金融、政府等傳統行業使用者對中間件的采購 需求。同時，随着各行業資訊化建設的逐漸成熟，相關行業需求日漸增長。除了 大規模應用系統，越來越多的中小規模的應用系統也開始采用中間件來搭建。特 别是在電子政務、中小企業等領域，中間件已經成為這些系統建設的必然選擇， 為中間件的推廣提供了更廣闊的空間。
标準規範的釋出，将督促各中間件廠商對技術标準的監管以及更新。avaEE8 新的技術規範标準一方面對新出現的技術進行了規範定義，相容了新的流行開發 架構；另一方面，也對應用伺服器中間件的下一步技術演進指明了方向。随着雲 計算相關技術的進一步發展，尤其是 PAAS 技術和 Docker 容器技術的逐漸應 用，逐漸的改變了客戶的業務系統底層構架。為适應這些新技術和新環境的變 化，各家中間件廠商則需要對各自的中間件軟體産品進行對應的技術更新改造。
4.2.4.應用層
應用程式層位于軟體層次結構的最頂層，負責系統功能和業務裸機的實作。随着目前汽車的智能高度化智能，越來越多的車載應用程式上線，從功能層次上 豐富了顧客的體驗，目前應用程式朝着更加精細化，智能化、多樣化的方向發 展。
車載語音應用在手機語音基礎上逐漸發展起來。從最初的條目式語音到現在 的自然語音，NLP 語義解析起到非常重要的作用。自然語音識别系統相比傳統語 音系統，最大的特點就是對中文語言進行深入優化，無需刻闆的指令詞彙，系統 便可以了解駕駛員的指令。
國際市場 Nuance 占據主導地位，國内科大訊飛具備較強技術優勢。目前國 際市場上，Nuance 占據主導地位，主要合作車廠為福特汽車，其技術優勢在于聲 音識别 ASR 技術。國内語音應用市場方面，以科大訊飛、雲之聲、思必馳為主， 科大訊飛以其本地化的語音引擎的高識别率，占有很強技術優勢（語音識别技術 和語音合成技術），合作車企衆多，包括大衆、日産、豐田、馬自達、雷克薩 斯、長安、上汽、一汽、北汽、長城、吉利、奇瑞、江淮、廣汽等。
目前車載語音系統發展方向顯示出市場有較大發展潛力。很多使用者已經接受 并習慣了目前的車載語音應用，人機語音互動次數和使用者粘性也有較好表現。車 載語音目前正朝着簡化操作的方向發展，并且盡量使車載語音應用可以覆寫到全 車幾乎所有的功能，此外，在噪音處理上，也會根據需要對車内模型進行定制， 對外界噪音進行更複雜的預處理，進而讓使用者形成使用語音應用的習慣。
據《鲲鵬計算産業發展白皮書》資料，軟體應用市場發展前景良好。到 2023 年，全球企業應用軟體市場空間 4,020.2 億美元， 5 年複合增長率 8.2%，中國 企業應用軟體市場空間 155.8 億美元，5 年複合增長率 11.7%。目前市場上企業 軟體存在廠家多且分散，區域屬性和行業屬性強，定制化程度高等情況。随着新 計算平台的出現，以及未來系統的高度相容性，一系列新的行業标準和模式将會 推出，這将促使企業應用軟體走向一定程度的集中。
整車廠目前正在成為軟體應用的服務者和負責人。目前的車載軟體系統的用 戶服務最終界限不明确，當軟體應用出現問題時，使用者第一時間會将體驗感差的 原因歸咎于汽車廠商，而不是軟體提供商，是以汽車廠商将來不得不對這些軟體 進行最終的負責和售後服務，而随着日益多元化的應用“上車”，這種問題也會 更加明顯。
資料歸屬和軟體收費成為整車廠和軟體應用的兩大沖突。軟體應用的品質和 服務出現問題時，汽車廠商需要直接擷取使用者資料資訊進行維護，當軟體商想提 高産品體驗時，又需要從廠商出擷取産品資料，而資料歸屬問題兩者很難達成一 緻，例如地圖資訊資料等。其次，應用維護會産生一系列的費用問題，車廠和應 用商都想要在這個方面有所獲益，是以目前車廠一般在尋找第三方供應商的時候 都會在此方面進行協商。
車載資訊娛樂服務的提供模式是各方争奪的關鍵。車載資訊娛樂服務的提供 方式有兩種：一種是通過車聯網服務平台向車載終端提供，主要由整車廠商主 導，網際網路和供應商支援開發；另一種是通過投影模式将手機等智能終端的内容 投影在螢幕上播放，主要由網際網路公司主導，整車廠商和供應商處于被動地位。目前車廠和網際網路巨頭都在布局車載資訊娛樂服務市場。
4.3.硬體：增量零部件滲透
4.3.1.智能座艙晶片+智能座艙域控制器
智能座艙一芯多屏技術逐漸普及，成為主流趨勢。與傳統多晶片方案相 比，多屏驅動條件下單處理器的總成本将低于多處理器，并能提供多屏互動等全 方位的智能互聯體驗，并且多屏作業系統複雜程度降低，保障行車安全。“一芯 多屏”成為發展趨勢，晶片本身也将朝着小型化、內建化、高性能化的方向發 展。從車企來看，特斯拉 Model 3、大衆 ID 3 等均采用一芯多屏解決方案。從廠 商來看，德賽西威與英偉達也在不斷研發一芯多屏晶片技術。
高算力智能座艙晶片将是決定智能座艙性能的關鍵因素。随着汽車産品逐漸 同質化，傳統晶片算力無法支援使用者需求，使用者對汽車座艙功能的需求次元不斷 擴充，從大資料調查可知，2020 年使用者對座艙智能配置需求高達 78.7%，這使得 未來座艙更加兼顧“主動智能”與“内容+服務”。而傳統座艙晶片難以支援從 單一的“安全” 需求兼顧到多重服務需求，進而高算力的 AI 智能 SoC 晶片應運 而生。
7nm 制程，高性能智能座艙晶片的主流。随着“一芯多系統”的方案開始出 現，對主晶片 SoC 的算力、功耗、接口種類和數量等也提出了更高的要求。因 此，在終端應用市場，7nm 制程開始成為高性能智能座艙晶片的主流，現階段主 流的汽車晶片都在向 7nm 甚至 5nm 挺進。除了高通之外，目前英偉達、三星等都 有布局，而國内包括地平線、芯馳科技、芯擎科技等國産晶片新勢力也開始崛 起。
智能座艙晶片廠商競争日益激烈。目前智能座艙晶片的主要參與者包括 NXP、德州儀器、瑞薩電子等傳統汽車晶片廠商，主要面向中低端市場。消費電 子領域的高通、三星等廠商主要面向高端市場。作為最早被豪華品牌選用并搭載 于智能座艙系統的英偉達公司，由于近年将更多精力放在自動駕駛領域，而錯失 第一波智能座艙“算力”市場争奪戰，導緻高通公司在過去幾年幾乎橫掃汽車座 艙高端市場。不過，随着智能座艙逐漸成為新車的标配，一輪新的市場增長周期 即将到來。
高通智能座艙晶片高性能，多家汽車廠商尋求合作。通過主流智能座艙域芯 片參數對比，高通晶片算法及制程明顯好于其他廠家。目前全球最大的 25 家汽 車制造商中，高通已經和其中 18 家展開智能座艙方面合作。此外，高通還将繼 續與衆多汽車制造商和一級供應商合作，為車輛提供下一代技術。傳統車企中頂 級品牌奔馳、奧迪、保時捷的部分車型，造車新勢力中小鵬、理想搭載高通骁龍 汽車數字座艙平台的車輛都已經量産上市。
國産智能座艙晶片技術尚在持續提高階段。國産晶片相較于國外企業智能座 艙晶片的研發起步較晚，國内智能座艙技術尚在學習階段。但無論在智能化程度 上，還是豐富的應用生态上，平均水準均高于國際，并且布局力度及技術也在不 斷提高。例如華為、紫光展瑞已推出 5G 通訊智能座艙晶片；紫光展瑞今年推出 首個 6nm 制程 T7520 晶片等。我們認為中國智能座艙晶片市場可期，一旦技術成 熟達到量産水準，必能搶占部分市場。
從分布式到集中式，座艙域控制器在智能座艙硬體平台中起主要作用。座艙 域控制器能夠将多個或多組電子控制單元 ECU 內建到一個控制器上，在安全、體 積小、耗能小，重量輕以及成本低等優勢上，通過融合內建互聯生态的實作無縫 人機互動。其中智能座艙域為汽車未來核心，也是未來車企差異化競争，實作硬 件盈利的關鍵核心點，座艙域控制将成為智能駕駛最大的增量。
座艙域控制器發展迅速，預計 2025 年全球座艙域控制器出貨量将超過 600 萬套。由于智能座艙量産難度較小、成本相對可控，同時全球範圍内汽車 5G 網 絡的應用将加快推動智能座艙上市。根據偉世通資料顯示 2019 年全球座艙域控 制器出貨量約為 40 萬套，2020 年 80 萬套。我們預計 2021-2025 年年均增長 50.9%，2026-2030 年年均增長 18%。到 2025 年出貨量将超過 600 萬套，到 2030 年出貨量超過 1,400 萬套。
全球多家廠商近年紛紛布局座艙域控制器解決方案。從全球市場全球範圍内 看，其中偉世通、大陸、博世在座艙域控制器市場占據主導地位，國内企業華 為、德賽西威、華陽集團、航盛電子、東軟等也紛紛推出座艙域控制器解決方 案，使得智能座艙域控制器競争趨勢愈加明顯。我們根據各廠商汽車電子相關營 業收入對比，得出全球企業中日本電裝營業收入占比最大，其次為德國大陸。其 中偉世通公司專注于智能座艙域控制器研發，于 2018 年 9 月釋出全球首款座艙 域控制器 Smart Core，2020 年營業收入達 2,548 百萬美元。國内緻力于智能座 艙域控制器研究德賽西威 2020 年汽車電子營業收入達 1,042 百萬美元，同比增 長 27.4%。
偉世通公司加速推進內建座艙項目的商業化程序。2021 年偉世通與億咖通科 技、高通共同宣布聯手為全球市場提供最新的進階智能座艙解決方案。該解決方 案研發可廣泛用于傳統燃油車型和新能源電動車型，并将率先在吉利汽車星越 L 上實作量産。
德賽西威與黑莓一同推出智能座艙控制器。2021 年 3 月黑莓宣布與德賽西威 攜手推出一機雙屏虛拟智能座艙域控制器，用于提高駕駛安全性。該智能座艙産 品已在廣汽乘用車、長城汽車、長安汽車、奇瑞汽車、理想汽車、等多家國内領 先車企的車型上規模化配套量産，并融合座艙産品及座艙域控制器正步入規模化銷售快速提升的新階段，目前已正式應用于奇瑞品牌旗下的瑞虎 8 Plus 和捷途 X90 車型。
智能座艙控制器迎來快速增長階段，2025 年市場規模将達到 200 億美元。從 機械時代到智能時代，随着 5G 時代的到來以及智能化的不斷更新改造，智能座 艙将迎來快速滲透，其中座艙域控制器也随着快速增長。2019-2020 年，中國智 能座艙整體市場規模域控制器為 35、47 億美元，我們假設 2021-2025 年複合年 增長 33.7%，2026-2030 年增長 23.7%，計算得出 2025E 市場規模将達到 200 億美 元，2030E 将達到 579 億美元。
4.3.2.車載資訊娛樂系統 IVI+液晶儀表
車載資訊娛樂系統（IVI）功能豐富，分類多樣。IVI 是基于車身總線連接配接互 聯網形成的車載綜合資訊處理系統。IVI 分為車載資訊系統和車載娛樂系統兩 類，其中包括導航定位、實時路況 PTV、車輛服務、多媒體、無線通訊、基于在 線的娛樂功能及 TSP 服務等一系列應用，IVI 的發展極大的提升了車輛電子化、 網絡化和智能科技化的水準。
車載資訊娛樂系統架構主要分為硬體和軟體兩部分。其中 IVI 硬體成本占比 69%，硬體架構主要由主 CPU+MCU 以及外圍的裝置控制、電源子產品、音視訊編解 碼、藍牙子產品構成。CPU 主要是架構的 OS 以及各種應用的處理，MCU 主要是用來 控制和車内網絡的通信，主流的 CPU 晶片有飛思卡爾的 I.MAX6/8 和 TI 的 jacinto 5/7 等，MCU 晶片主要有瑞薩的 RH850 等。
底層技術方面，一芯多屏為未來趨勢。智能座艙螢幕正在從過去的單屏擴充 到包括中控屏、副駕、後座、電子後視鏡、倒車鏡、HUD 等在内的多個螢幕，分 别負責車輛資訊顯示、娛樂、導航、駕駛員監控等功能。綜合成本與安全性等考 量因素，一芯多屏将逐漸取代目前已成熟的多芯多屏方案，華為鴻蒙、特斯拉 Model 3、大衆 ID 3 等均提出一芯多屏的解決方案，理想 One 則對其四屏互動 IVI 選擇了雙芯雙系統的解決方案。
與多芯多屏相比，一芯多屏技術門檻與前期投入高。據高工智能汽車調研數 據顯示，車機系統的成本包括：1）對晶片廠商：數百萬元的晶片授權許可費；2）對軟體系統開發商：數百萬元的技術支援費用；3）作業系統 SOP 方案的開 發：數千萬元。由于一芯多屏方案需要更強大的處理器和更複雜的軟體操作系 統，其技術門檻、架構設計驗證等過程中的研發投入都會大幅上升。目前基于高 端平台的整套電子座艙開發報價高，投資回報率尚且不高，隻有頭部企業涉足。
互動模式方面，IVI 系統發展至“人找車”式智能互動，并以“車找人”式 主動智能互動為未來發展方向。作為智能座艙的核心，IVI 系統的智能化本質在 于互動模式的演進。以車載 AI 語音功能為例，未來的人車互動模式将以車為主 導，通過算法設計與傳感器等硬體的配合，實作包括唇動檢測、視線追蹤、全局 手勢識别等多模态互動形态。
随着市場多樣化的出現及消費者需求，IVI 車載顯示屏數量及分辨率都在逐 步提高。市場上顯示屏的主流為 IVI 觸控顯示屏，近年來在各車企的量産新車和 概念車上呈現出尺寸和數量均增加的發展态勢，如奧迪 A4L。我們預計 3 塊車載 顯示屏是未來發展趨勢，分辨率也在逐年增加。預計到 2030 年分辨率 100 萬以 上占比可達到 41%。未來的更新則更多展現于螢幕形态的多元化，同時內建更多 功能，提供沉浸式、個性化、定制化 AI 服務。
目前 IVI 行業市場競争較大，行業呈現三大梯隊。第一梯隊公司具備開發汽 車液晶儀表的能力，引領行業的創新和發展，占據大部分市場佔有率。如安波福、 大陸等。第二梯隊的産品可以和合資汽車主機廠和自主品牌汽車主機廠實作配 套，如德賽西威等。第三梯隊的公司具備生産汽車液晶儀表的能力，這類公司數 量衆多，其市場主要為汽車售後維修市場。
2020 年國内 IVI 競争格局中安波福發展勢頭強勁。安波福年報顯示，受到 2020 年疫情影響，全年營收下降 9%，但安波福一直緻力于智能汽車發展，加速 向更智能化汽車模式靠近。由于公司的市場戰略以及科技化的産品，在 2021 年 季度報告裡面，第一季度營業額為 40 億美元，同比增長 25%。由于國際市場彙 率、商品變動及資産剝離調整等因素，實際營業額增長 20%。
中國企業中德賽西威 IVI 系統發展勢頭強勁。國内 IVI 相關企業總營收占比 中，德賽西威占比最高 67.58%，公司 2016-2020 年主營業務中 IVI 五年平均占比 63%，2019 年 IVI 占比高達 75.6%。公司長期以來的核心産品資訊娛樂系統和液 晶儀表均獲得良好發展，其中顯示模組及系統、液晶儀表均實作銷售額同比增長 超過 100%，充足的訂單儲備将推進其持續快速發展。2020 年公司資訊娛樂系統 業務相繼突破豐田（印度尼西亞）、馬魯蒂鈴木(印度)等白點客戶，亦獲得一汽大衆、長安福特、廣汽豐田等客戶的新項目訂單。
IVI 滲透率以及市場規模顯著提高。根據未來智庫 2019-2020 年 IVI 全國市 場空間分别為 320/355 億元，我們預測 2025 年國内市場空間将達到 520 億元， 全球市場将達到 1,914 億元。市場滲透率則将從 2019 年 81%達到 2025 年 95%。推動智能座艙領域快速發展，進而為客戶帶來更高效果體驗。
汽車液晶儀表市場以外資為主，其總市場佔有率約占 50%。其中博世、電裝、 大陸集團外資企業的市場占有率分别為 15.6%、11.9%、11.2%、10.8%。從競争格 局可以看出中國企業在技術能力和研發水準方面與外資企業相比有一定差距，但 德賽西威等中國企業也在全球市場中嶄露頭角。
中國液晶儀表企業己初具規模，具備開發和生産配套能力。從總體上分析， 目前中國内資汽車液晶儀表生産企業在技術上仍處于追趕階段。部分内資汽車液 晶儀表企業加大投資力度，采取收購科技公司、戰略合作等切入方案，在國際市 場上已經與自主品牌汽車主機廠實作配套。
液晶儀表盤随着智能座艙市場的擴大受到帶動，其市場滲透率上漲迅速。目 前液晶儀表盤單車價值量 2,500 元左右，假設未來年降 2%左右，汽車産量年增 2%,我們預計 2025 年液晶儀表整體市場滲透率将提升至 70%左右， 2025 年全球 市場空間在 1,550 億元左右，國内液晶儀表市場空間在 480 億元左右。
4.3.3.擡頭顯示 HUD
HUD 可提高駕駛安全，AR-HUD 為未來主流趨勢。HUD 可将車速、油耗、導 航、限速等行車資訊投影于汽車前擋風玻璃上，駕駛車無需低頭檢視儀表盤或導 航即可獲得資訊，提高行車安全。目前主要包括 C-HUD（應用車型：昂克賽拉 /CX-4)、W-HUD(應用車型：奧迪 A8L/蔚來 ES8)、AR-HUD(應用車型：新一代奔馳 S 級/大衆 ID.6)。近年來 W-HUD 成本有所降低，成為目前 HUD 主流配置，AR-HUD 因其極佳的視覺效果及能與 ADAS 融合的特點，将成為未來趨勢。
HUD 的技術原理是影像源經多次光學反射後反射至人眼中。目前主流的 TFT 及 DLP 影像源技術都需将光源進行光學反射，再投影至前擋風玻璃，最終反射進 入人眼。一般反射所用的光學鏡片為自由曲面鏡片，為保證反射品質，鏡片需具 備高精度、高表面平整度、無彩虹紋、防霧、防靜電等特征。
AR-HUD 成為行業新風口，各車企及科技公司已積極布局。2020 年，約有 500 萬輛已售車搭載了 HUD 技術。随着主要汽車制造商不斷采用 AR 技術補充汽車中 其他增強的連接配接功能，到 2025 年搭載該技術的車輛數量預計将翻一番。車企層 面，2021 年款奔馳 S 級轎車、上汽搭載 ID.4X、一汽紅旗 EHS-9 均搭載 AR-HUD。科技公司層面，2020 年 12 月未來黑科技與地平線簽署“共同開發 AR HUD 業務和 探索未來人機互動技術”的戰略合作協定。2021 年 7 月，康甯與現代摩比斯合作 推出：康甯曲面後視鏡解決方案，打造沉浸式互聯駕駛體驗。
成本下降及汽車智能化将加速 HUD 發展,目前已有多家車企裝配 HUD。1)核心 器件技術突破帶來成本下降。随着技術逐漸成熟及大規模量産，HUD 成本已呈下 降趨勢，其中前擋成像玻璃成本已下降超 1000 元;2）HUD 符合汽車玻璃安全化、 智能化趨勢。即将搭載多款新車型上市的 AR-HUD 可內建 ADAS，實時标記車輛、 行人、路标資訊，為駕駛者提供智能化的行車體驗。3）ADAS 的快速滲透及 AR 技 術的逐漸成熟将推動 AR-HUD 發展。ADAS 滲透率已快速提升，AR 行車導航也已裝 配于榮威 Marvel X、奇瑞星途等車型上。
HUD 市場滲透率可觀，目前主要以高端車型為主。我們針對 2020 年上險數在 10000 輛以上的車型進行分析，得出 11%的車型配置或可選裝 HUD，假設上險數量 不足 10000 輛以上的車型都不配備 HUD，則 HUD 的市場滲透率大概在 9%-10%左 右。其中中高端車型滲透率為 25%，中低端車型為 1.8%。我們預計 HUD 的滲透率 将在 2021 年開始加速提升，到 2025 年達到 29%左右。
HUD 的配置主要車型仍然以德系高端車型為主。德系高端車型配置 HUD 的比 例達到了 35%，其次分别是日系、自主車系和美系，其高端車型配置比分别為：21%、17.5%、17%。相較而言，韓系車型則表現不及市場平均水準，車型幾乎未 配備 HUD 系統。我們預計 2025 年，德系、日系、自主車系 HUD 的滲透率将分别 達到 42%、30%、25%。
預計 2025 年全球 HUD 市場需求将達 620 萬套。2020-2025 年主要假設：全球 汽車産量增速分别為 5.0%、2.0%、2.0%、2.0%，生産結構維持穩定。各類商用 車、乘用車 HUD 滲透率都在不斷增加。
2021 年是 AR-HUD 實作大規模量産的重要時間段。車載 AR-HUD 正成為新的行 業技術趨勢。除了已經搭載 AR-HUD 并在 2020 年上市的奔馳 S 級和大衆 ID 系 列，2021 年的新車型奧迪 Q4 e-tron、Wey 系列的摩卡 SUV 等也将擁有配套 ARHUD。各公司均再抓緊推出 HUD 解決方案，已有多家公司正緊鑼密鼓推進 HUD 技 術發展。國内外巨頭與新創企業密集布局 AR-HUD 量産，将推動其規模化生産升 級。
全球 HUD 市場集中度高，各别初創企業有望進入國内市場第一陣列。目前全 球 HUD 市場集中度高，日本精機、大陸、電裝三大供應商占比達到了 83%。其中 日本精機占比最大，達到了 35.4%；目前國内的 HUD 的供應商主要有華陽集團、 水晶光電、京東方等大型上市公司以及澤景電子、未來黑科技、銳思華創、點石 創新、等初創型企業，其中澤景電子、未來黑科技、銳思華創有望在 AR-HUD 工 業布局方面積極融入中國汽車工業 4.0 的步伐，與上下遊産業鍊合作夥伴協同， 實作 AR-HUD 應用生态，趁智能坐艙紅利進入國内市場第一陣列。
4.3.4.天幕玻璃
汽車玻璃的産業鍊分為上遊為浮法玻璃、PVB 和下遊整車廠商。汽車玻璃面 積約占汽車總表面積的 1/3，根據加工方式不同，可分為：夾層玻璃、鋼化玻 璃、區域鋼化玻璃。根據部位不同，可分為：前擋風玻璃、後擋風玻璃、天窗玻 璃、前三角窗玻璃、後三角窗玻璃、前門玻璃、後門玻璃。
2020 年大陸上市全新車型（不含改款）天窗/天幕的配備率高達 82.6%，其 中全景天窗/天幕的配備率高達 61.5%。吉利星瑞、哈弗大狗、紅旗 H9、長安 UNI-T、小鵬 P7 等重點車型均配備全景天窗/天幕。普通汽車電動天窗平均面積 僅約 0.3 平方米，全景天窗平均面積約為 1.2 平方米，而全景天幕平均面積約為 2.0 平方米，其中上汽榮威多款車型全景天幕玻璃面積高達 3.0 平方米。
天幕玻璃滲透率可觀，預計 2025 年滲透率将達到 10.4%。2020 年/2021H1 天 幕玻璃滲透率分别為 2.3%/2.6%。其中中高端汽車（15 萬以上）滲透率為 3.3%， 中低端（10-15 萬）滲透率為 2.8%，低端（10 萬以下）0.9%。我們預測至 2025 年将提升至 10.4%左右， 2021 年後天幕玻璃行業滲透率将快速提升。
天幕玻璃已向中低端車型滲透。透目前裝配有全景天幕的整車平均售價約為 30.5 萬元，43.6%的車型為售價高于 15 萬元的中高端車型，44%的車型為售價低 于 15 萬元的中低端車型，且有多款售價低于 10 萬元，中低端車型滲透情況可 觀。我們預計 2025 年中低端車型滲透率将達到 12.8%，高于中高端車型滲透率 11.3%。
自主品牌滲透率明顯高于其他車系，預計 2025 年全球天幕玻璃市場需求将 達 232 萬套。根據 2020 年在售汽車分車系滲透率得出，自主車系滲透率分别為 4.15%，日系為 3.27%，我們預計 2025 年自主、日系車系滲透率将達到13.5%/11.1%。假設全球汽車 2021-2025 年産量增速分别為 5%、2%、2%、2%、 2%，并且生産結構維持穩定。我們預計 2025 年天幕玻璃市場需求可達到 232 萬 套。
全球競争格局集中，福耀汽玻四大寡頭地位穩固。福耀 2020 年全球汽玻市 場市占率達 22.0%，實作汽玻營收 199.07 億元，同比 19 年-5.36%。2020 年 AGC、聖戈班、闆硝子、信義汽玻營收折合人民币分别約為 205.83 億元、122.77 億元、178.86 億元、38.79 億元。據測算，2020 年全球汽玻市場規模約為 800.77 億元，是以福耀、AGC、聖班戈、闆硝子、信義的市占率分别為 22%、 26%、15%、22%、5%，福耀市占率處于第二名。同時汽玻行業為重資産行業，進 入壁壘高，福耀作為行業内市占率排名第二的寡頭企業，所受外部風險較小。
福耀玻璃經營狀況優于競争對手，持續推動研發創新。福耀毛利率、歸母淨 利率遠超其他廠商。2015-2020 年福耀實作毛利率 42.4%、43.1%、42.8%、 42.6%、37.5%、40.0%。而 AGC、聖戈班、闆硝子 2015-2020 毛利率均穩定于 22.0%-28.0%之間，遠低于福耀水準。2015-2020 福耀實作歸母淨利率 19.2%、 18.9%、16.8%、20.4%、13.7%、13.5%。而 AGC、聖戈班、闆硝子 2015-2020 年歸 母淨利率均低于 10%，聖戈班、闆硝子甚至出現負歸母淨利，盈利能力較福耀差 之甚遠。
福耀 ROE 持續勝于競争對手。2015-2020 年福耀實作 ROE20.7%、18.3%、 17.0%、21.0%、13.9%、12.06%。其他廠商除闆硝子 ROE 波動極大且多次為負 外，AGC、聖戈班 2015-2020ROE 均低于 9%，持續低于福耀水準。福耀高研發費用 率保障未來産品緊跟汽車行業趨勢：2015-2020 年福耀研發費用率為 4.4%、 4.4%、4.3%、4.4%、3.9%、4.1%。而 AGC 研發費用率穩定于 3.1%左右、聖戈班穩 定于 1.1%左右，均低于福耀水準。
2020 年福耀汽玻業務受疫情影響最小，疫情後虹吸現象或增強。因受疫情影 響，2020 年福耀汽璃營收同比-5.36%。而 2020 年 AGC、聖戈班、闆硝子汽玻業 務營收同比-28.74%、-28.0%、-26.8%，降幅均高于福耀，受疫情影響程度嚴重 于福耀。福耀專注汽玻業務，為客戶提供高品質服務。疫情後福耀快速恢複生産，其高信譽、快響應、強能力或進一步增加頭部效應、增強虹吸現象、提升福 耀市占率。
智能座艙的快速興起，趕超國外企業，成為全球一流企業。其他汽玻廠商均 布局智能化汽玻，福耀或以服務能力、響應能力取勝。福耀研發費用率最高、汽 玻新産品布局最為完整。福耀專注汽玻業務，對汽玻市場敏感度、響應能力、服 務能力強于其他廠商，或幫其進一步擴大市場佔有率。福耀疫情後複産最快，産品 智能化轉型成功，或吸收因疫情倒閉、新産品轉型失敗小廠商的市場佔有率。是以 我們認為，福耀玻璃作為國内汽車玻璃行業的領頭人，會持續提升企業價值，趁 智能座艙的快速興起，趕超國外企業成外全球一流。
4.4.展望：
生态建構為核心，
軟硬體一體化能力重要性提升
智能生态基本構成——晶片與算法企業的發展。座艙晶片供應商與算法研發 企業是智能生态體系的核心參與者，将為“第三空間”的各種場景服務提供強大 的技術保障與算力支撐，相關産品技術能力的持續演進也将不斷提升使用者體驗， 并使得智能生态體系的服務更加豐富。
生态系統合作模式。在汽車座艙進入高度智能化時代以後，AI 能力大幅提升 且強勢進入座艙系統，未來的生态合作方式将成為必然。預計未來的生态系統合 作模式将圍繞車輛駕控功能服務、出行服務、車輛後市場以及涉及駕乘出行的生 活娛樂服務開展。
生态系統合作模式——智能座艙生态圈的生态協同。随着智能座艙技術發 展，其産業鍊将持續延伸，會有更多玩家進入到這個大生态，共同為消費者提供更多的附加增值服務-未來智能座艙生态圈發展主題将圍繞“生态協同”與“跨 界延伸”展開，主要表現為使用者服務生态建設過程中主流智能座艙系統向車輛中 低相關性的服務拓展。
座艙軟體化價值将在智能化趨勢下得到極大提升。智能座艙的發展，逐漸帶 動汽車軟體應用變得越來越複雜，如作業系統、資訊娛樂等重要控制域，都需要 高複雜性的軟體來進行支援，是以軟體價值與附加體驗價值将持續提升。
車載顯示集合 3D AR 技術的應用将更具亮點。随着新技術的應用，車載顯示 朝着大屏曲面、多屏融合與互動的方向發展，3D 顯示、AR 技術也将帶來新的突 破點，未來座艙的車載顯示系統也将更加智能化。
人機互動的未來發展發向與運用趨勢。人機互動多種方式之間難以互相完全 替代，座艙互動體驗也需要多種輸入方式加以組合，進而優化駕駛操作:未來将 呈現多模互動、主動互動趨勢，為使用者帶來情感化、場景化、個性化體驗。
傳感器的總體裝載趨勢将會上升。人車互動将不再局限于按鍵、觸控及語音 等方式，語音助手、手勢識别、指紋、聲源定位、人臉識别、全息影像等多種人 車互動方式陸續出現在上市車型中。不同人車互動場景與功能的設計均需大量傳 感器作為支撐，未來傳感器的裝車量将大幅提升。
“健康+智能”成為重要方向。新冠疫情推動了車企加速健康汽車、健康座 艙的科技研發與創新。從短期看，車企紛紛推出智能空氣淨化系統;從長期看， 實時監測、主動感應、生物監測等技術進一步推動“健康+智能”座艙發展。
産業鍊長線跨界延伸、深度合作、差異化競争。目前各家車企、零部件企業 及網際網路、科技公司之間跨領域開展深度的合作，形成了“網狀”的産業結構， 突破了傳統産業鍊邊界，或将形成新的行業格局。
數字化座艙覆寫全場景出行，成為“智能移動空間”。随着數字化技術的發 展，未來智能座艙功能将從互動、環境、空間、控制、資料五大方向進行智能化 的變革，進而實作使用者的場景化、個性化體驗。
5.格局展望：
各方勢力湧入，産業秩序重塑
智能電動汽車橫跨汽車、電子、計算機、IoT 等多領域，催生萬億級市場空 間，且軟體和服務打開新盈利通道，不僅為全面轉型的傳統車企，也為造車新勢 力、積極入局的科技網際網路企業帶來曆史性機遇：新勢力品牌充分運用網際網路思 維、精選賽道實作突圍，華為定位智能電動汽車增量部件提供商，百度、小米先 後官宣下場造車，大疆、OPPO、創維等亦積極布局，多方攜手共促産業蓬勃發 展。同時伴随電動智能化發展，傳統汽車産業鍊關系重塑，Tier0.5 級供應商出 現，産業鍊地位前移，自主零部件供應商國産替代空間廣闊，伴随技術能力提 升，有望依托中國市場通過全球化配套順勢崛起為全球零部件龍頭。
5.1.商業模式重塑，
軟體和服務打開盈利新通道
智能化聚焦為使用者提供全生命周期服務，汽車産業迎來新的利潤增長點。汽 車全生命周期管理分為三個階段，即前期管理、中期運作維修管理以及後期輪換 報廢管理。智能化可以有效助力車企快速響應使用者在汽車全生命周期中的服務需 求，深度參與汽車全生命周期管理，進一步挖掘新的利潤增長點。
原因一：汽車銷售正由“一錘定音的買賣”轉變為“盈利的開始”。傳統車 企汽車銷售業務往往止步于将汽車傳遞給使用者，而在汽車智能化背景下，汽車銷 售正由“一錘定音”轉變為“盈利的開始”。以特斯拉為例，在汽車全生命周期中，特斯拉為使用者提供自動駕駛軟體一次性買斷/按月訂閱及 OTA 更新服務，車 輛通過空中軟體更新可以不斷引入新功能提升車輛性能。
原因二：智能化助推車企由 To B 向 To C 轉型，更加貼近使用者。傳統車企多 采用 4S 店經銷模式，在這一模式下，車企隻負責生産和銷售，而售後服務、汽 車保養、車輛維修等通常在 4S 店完成。智能化浪潮下，車企創新采用直銷模 式，打通前端使用者與後端研發，進而能夠直接了解到使用者在汽車全生命周期中的 需求并快速做出響應。
軟體深度參與汽車全生命周期，重塑汽車商業模式。智能汽車的總體架構包 含：1）硬體平台，異構分布式硬體架構；2）系統軟體層；3）應用中間件和開 發架構；4）應用軟體層。軟體在汽車産品中扮演的角色愈發重要，“軟體定義汽 車”應運而生，汽車行業的商業模式随之改變，由長期以來依賴新車制造和銷售 擷取利潤，轉向規模更大的保有量市場收費。
特斯拉首創軟體收費，打開盈利新通道，引領汽車産業商業模式變革。特斯 拉軟體收費項目可以分為三類，具體包括：1)自動駕駛選裝包（FSD），包含自動 輔助導航駕駛、智能召喚等進階自動駕駛功能；2）OTA 更新選裝包，通過空中軟 件更新不斷引入新功能并提升性能；3）進階車聯網服務，包含實時路況、卡拉 OK、流媒體等功能。目前 FSD 選裝包為特斯拉貢獻主要軟體收入。
FSD 選裝率持續提升，收費模式轉變有望助推軟體收入增長。2019 年 4 月， 特斯拉 Autopilot 功能标配，FSD 開始選裝，随着功能逐漸開放，FSD 售價持續 攀升，最新價格已達 1 萬美元（國内 6.4 萬元）。此外，特斯拉于今年 7 月上線 按月收費訂閱模式，收費标準為 99 美元或 199 美元/月，此模式預計将吸引更多 使用者體驗和使用 FSD 選裝包，軟體收費收入有望持續攀升。
一次性買斷收費模式下，預計 2025 年 FSD 收入達 129 億美元，毛利達 97 億 美元。據特斯拉 CFO Zachary J. Kirkhorn 在 2020Q1 業績電話會上介紹，一次 性收費模式下特斯拉軟體收入的确認規則為：使用者選擇裝載 FSD 後将一次性支付 現金，公司将一半收入确認為當期收入，另一半記為遞延收入，後續推出新功能時再予以确認。基于上述規則并對汽車銷量、選裝率、價格三大核心變量進行預 測，我們預計 2025 年 FSD 收入将達 129 億美元，毛利将達 97 億美元：
1）汽車銷量：預計 2025 年特斯拉銷量将超過 320 萬輛。一方面全球新能源 汽車銷量持續上升，2020 年銷量同比增速為 41%，滲透率達 4%；另一方面特斯拉 産品矩陣不斷豐富，現有産品包括 ModelS、ModelX、Model3、ModelY，2022 年 起即将量産傳遞 Cybertruck、Roadster2、Semi，特斯拉全球市占率有望進一步 提升。是以我們預計在 2025 年特斯拉全球銷量将超過 320 萬輛；
2）選裝率：預計 2025 年 FSD 選裝率将達到 45%。據外媒稱，目前 FSD 在 北美的選裝率已達 25%-30%，在中國為 1%-2%。特斯拉銷量攀升将加速資料積 累，進而提升 FSD 本土化水準，此外自動駕駛技術進步也将提升 FSD 滲透率，預 計 2025 年 FSD 選裝率将達到 45%；
3）價格：有持續上升趨勢，預計 2025 年 FSD 售價為 1.2 萬美元。自 2019 年 4 月開始選裝以來，FSD 曆經 4 次提價，由 5,000 美元上漲至 10,000 美元。随 着自動駕駛功能不斷豐富與完善以及需求增加，FSD 售價有持續上漲趨勢。保守 估計價格增速為 5%，則 2025 年 FSD 售價将達到 1.2 萬美元。
按月訂閱模式下，預計 2025 年 FSD 增量收入達 15 億美元，2030 年 FSD 增 量收入達 79 億美元。按月付費訂閱模式将有效降低購買門檻，吸引更多存量用 戶體驗和購買，基于汽車保有量、選裝率以及價格預測，預計 2030 年未 FSD 增 量收入将達 79 億美元。
蔚來以付費服務形式為使用者提供自動駕駛系統 NIO Pilot 軟體。2020 年 10 月，蔚來自動導航輔助駕駛 NOP 功能正式推送，成為繼特斯拉 NOA 功能之後第二 家推出該功能車企。蔚來 NIO Pilot 有兩種類型供使用者選擇，其中精選包定價 15,000 元，涵蓋 NIO Pilot 自動輔助駕駛系統中部分常用功能；全配包定價 39,000 元，配備 NIO Pilot 自動輔助駕駛系統全部功能。
小鵬以付費服務形式為使用者提供自動駕駛系統 XPILOT 3.0 軟體。2021 年 1 月小鵬 NGP 功能首次開放，為繼特斯拉、蔚來之後第三家。小鵬 XPILOT 3.0 交 付前終生訂閱 2.0 萬元，傳遞後終生訂閱 3.6 萬元。截至 2021 年 2 月底，約 20% 的 P7 車主購買并激活該功能，其中 3 月 P7 軟體付費率達 25%，2021Q1 公司首次 确認自動駕駛軟體收入 8,000 萬元（3,000 萬元來自 21Q1 銷售的 P7，5,000 萬元 來自以前年度遞延确認）。
短期看，電動汽車将成為“新基建”，自動駕駛系統主導的軟體收費有望成 為汽車産業“新動能”。電動汽車與傳統燃油車本質差別在驅動形式，但驅動形 式的改變并不會為企業帶來長期高估值，軟體服務才是企業高估值背後的“助推 器”。随着電動化加速滲透，電動汽車将成為基礎設施，而軟體服務有望成為推 動毛利增長的動能。
中長期看，自動駕駛标準化趨勢下，運力收費與管道收費将成為車企盈利的 “源頭活水”。目前自動駕駛軟體能夠商業化的基礎在于其能為使用者帶來超前的 駕駛體驗，而不同級别自動駕駛技術進一步使使用者體驗差異化，是以短期内軟體 收費能夠助力車企盈利。随着各大車企加快布局智能駕駛，自動駕駛有望成為标 配，在自動駕駛标準化趨勢下，一旦有車企選擇免費形式，其他車企将陷入被動 境地，軟體收費的盈利空間将被壓縮。是以從中長期看，參照蘋果商業模式的轉 變，基于共享出行的運力收費和基于軟體生态的管道收費将成為企業盈利的來 源。
硬體銷售和軟體服務的博弈将重塑汽車商業模式。我們認為，軟體定義汽車 的浪潮下，整車的核心競争力表現載體逐漸由硬體+機械轉移到硬體+軟體+服 務，并且在這一雙重利潤結構下，未來單車銷售利潤将保持合理較低水準，而軟 件和服務将為企業帶來主要利潤。我們看好汽車全生命周期中軟體和服務業務的 潛力，智能化背景下傳統汽車産業商業模式将迎來重塑。
5.2.科技巨頭入局，
群雄逐鹿掘金智能
各方勢力相繼入局，百年汽車産業秩序迎來重塑。智能電動汽車橫跨汽車、 電子、計算機、IoT 等多領域，催生萬億級市場空間，且軟體和服務打開新盈利 通道，不僅為全面轉型的傳統車企，也為造車新勢力、積極入局的科技網際網路企 業帶來曆史性機遇：新勢力品牌充分運用網際網路思維、精選賽道實作突圍，華為 定位智能電動汽車增量部件提供商，百度、小米先後官宣下場造車，大疆、 OPPO、創維等亦積極布局，多方攜手共促産業蓬勃發展。
5.2.1.華為：
華為不造車 願景是把數字世界帶入每一輛車
深耕 ICT 領域三十餘載，
跨界進軍汽車行業：
2013 年，成立車聯網業務部，推出車載子產品 ME909T；
2014 年，設立車聯網實驗室，正式入局車聯網；
2015 年，設計自動駕駛汽車與高速網際網路連接配接的通信架構；
2018 年，釋出 OceanConnect 車聯網；
2019 年 4 月，在上海車展首次以智能汽車增量部件供應商身份參展；
2019 年 5 月，任正非簽發華為 2019 第 223 号檔案，正式成立智能汽車 解決方案事業部(BU)；
2020 年 2 月，MDC 智能駕駛計算平台以及智能電動平台拿到 ISO 功能安 全管理體系認證證書；
2020 年 10 月，釋出智能汽車解決方案品牌 HI；
2020 年 11 月，宣布與甯德時代、長安汽車共同打造智能汽車品牌；
2020 年 11 月，智能汽車解決方案 BU 業務管轄關系由 ICT 調整至消費者 BG；
2021 年 4 月，HI 首款落地車型北汽 ARCFOX αS 華為 HI 版釋出；
2021 年 4 月，賽力斯華為智選 SF5 正式入駐華為旗艦店,通過華為全國 零售管道網絡進行銷售。
汽車 BU 歸屬調整，To B 轉向 To C 直面客戶。2019 年 5 月 27 日，華為智能 汽車解決方案 BU 成立，隸屬 ICT 管理委員會，2020 年 11 月 25 日，業務管轄關 系由 ICT 調整至消費者 BG，由 ToB 轉向 ToC，2021 年計劃研發投資 10 億美元， 研發人員超 5,000 人。
華為在做什麼：
“1+5+N”全棧智能汽車解決方案，
增量部件提供商：
1）架構層：
一個全新的計算與通信架構 CCA
2）系統層：
五大系統
智能駕駛：MDC 智能駕駛平台（基于晟騰晶片，運作 AOS 智能駕駛操作 系統）+ 雷射雷達等傳感器；
智能座艙：CDC 智能座艙平台（基于麒麟晶片，運作 HOS-A 智能座艙操 作系統）+ AR-HUD + AI 視覺識别 + 自然語音互動；
智能電動：VDC 整車控制平台（運作 VOS 智能車控作業系統）+ mPower （電驅、充電及電池管理系統）+TMS；
智能網聯：車載移動通信子產品 + Tbox + 以太網關；
智能車雲：Octopus 八爪魚自動駕駛雲服務 + Ocean connect 車聯網接 入服務 + 娛樂服務。
3）部件層：
雷射雷達、AR-HUD 等 30+智能化部件，配合各系統應用。
五大系統具體來看，
智能駕駛及智能座艙為短期核心：
智能駕駛：
标準化輸出，全棧式解決方案。
華為智能駕駛全棧式解決方案 （ADS）包含：
1）雲服務：
八爪魚 Octopus，
提供資料、訓練和仿真三大服務；
2）算法：
針對城區道路、高速道路、市區泊車等進行設計優化；
3）開發工具鍊：
提供應用開發端到端工具集；
4）昇騰 AI 晶片：
310(車端)/610(車 端)/910(雲端)；5）MDC 計算平台：210（L2+,48TOPS）/300F(商用車/作業 車,64TOPS)/610（L3-L4,200+TOPS）/ 810（L4-L5,400+TOPS）；6）傳感器：激 光雷達+毫米波雷達（傳統+4D 成像）+攝像頭。
智能座艙：
三大平台布局，
差異個性化訴求決定核心在于生态建構。
1）智 能硬體平台：CDC 計算平台（麒麟高性能車機模組可插拔式設計，輕松更新）+顯 示平台（AR-HUD、車載智慧屏）；
2）軟體平台：鴻蒙車機作業系統 HOS-A+7 個 HMS-A 服務架構與 core Kit（HMS for Auto，包括視覺、語音、音效、互聯、 AR-HUD、AI、OTA，使能車企、Tier1、開發者差異化開發）+面向車載場景增量 開發 12 個 HOS-A 子系統中間件（疊加 HOS 公共部件&子系統）；
3）車域生态平 台：應用生态（開放 API，包括 1,300+ HOS APIs、500+ Car APIs、200+ HMS-A APIs，短期華為 Hicar 過渡） + 硬體生态（聯合第三方共建硬體接口标準，降 低對接難度與成本）。
5.2.2.百度：
供應商+服務商（Robotaxi）+制造商三重定位
ACE 交通引擎+樂高式汽車智能解決方案，賦能智慧交通。
2019 年，百度正 式釋出 ACE（Autonomous Driving、Connected Road、Efficient Mobility）智 能交通解決方案，其采用“1+2+N”系統架構，涵蓋一個數字底座、兩個智能引 擎、N 個應用生态，以此賦能城市交通；2020 年 12 月，百度正式釋出 Apollo 樂 高式汽車智能化解決方案，包含智駕、智艙、智圖、智雲四大系列産品，主機廠 可随意選擇；據公司透露，2021 年下半年 Apollo 将迎量産高峰，每月一款新車 上市，預計未來 3-5 年前裝量産搭載量 100 萬輛。
組建汽車公司，聯手吉利正式造車。2021 年 1 月，百度與吉利汽車合作正 式組建汽車公司集度汽車，其面向乘用車市場，獨立于母公司體系保持自主運 營。集度汽車計劃 5 年投入 500 億元，首款車型基于吉利浩瀚架構平台，最遲 2024 年量産上市，後續每 1 至 1.5 年推出一款車型。
5.2.3.小米：
宣布下場造車，
多元優勢掘金智能汽車
小米正式入局，造車前瞻性布局已久。小米于 2021 年 3 月 30 日宣布下場造 車，計劃首期投資 100 億元，預計未來 10 年總投資 100 億美元。小米造車計劃 醞釀已久，從其現有布局中可見一斑：1）戰略投資：戰投贛鋒锂電、凱立德、 蔚來、小鵬、博泰、靈明光子等 10 餘家汽車産業相關企業；2）技術儲備：成立 “小米車聯”布局車聯網項目，并申請車輛定速巡航、車輛導航等十餘項專利；3）晶片規劃：和高通合作緊密，有望在晶片層面得到相應支援，同時先後戰投 雲英谷科技、比亞迪半導體等 8 家晶片公司。
自消費電子切入，多元優勢掘金智能汽車。能力層面，小米手機業務全球第 三，擁有的核心能力（如硬體、網際網路）與智能電動車行業存在較強相關性；品 牌層面，小米 MIUI 系統月活躍使用者達 3.68 億（截至 2020Q3），品牌基礎紮實；資金層面，截至 2020 年底，小米現金餘額 1,080 億元，資金儲備充裕；管道層 面，小米之家門店超過 2,000 家，覆寫全國 30 個省份 270 個縣，為後續營銷奠 定管道基礎。據雷軍透露，首款車型預計為 10-30 萬元中高端車型，憑借在消費 電子領域的經驗小米有望占據一席之地。
其他參與方還包括大疆、OPPO、創維等。大疆通過推出智能駕駛業務品牌 “大疆車載”以及布局雷射雷達業務切入，聯手上汽通用五菱、大衆等開啟智能 駕駛方案輸出；智能手機巨頭 OPPO 于 2021 年 4 月開始籌備造車，已申請汽車專 利超 60 餘件，并儲備有數十餘項自動駕駛專利，目前攜手上汽探索智能汽車生 态；家電巨頭創維亦于 2021 年 4 月官宣造車，7 月正式釋出創維汽車 EV6；360 聯手哪吒汽車于 2021 年 5 月官宣合作造車；此外，初創企業如小馬智行、圖森 未來亦跨界入局籌備造車。
科技巨頭入局是朋友也是對手，短期影響有限長期影響不可低估。我們認為 科技巨頭入局将會是強有力賦能，其一方面将帶來全球頂尖技術、人才，另一方 面也将迫使傳統車企加速轉型。但受限于自身制造能力，初期大機率采取同主機 廠合作造車，催生新的合資模式（傳統車企+科技巨頭，集度汽車即為典型代 表）。從車型推出時間節點來看，科技巨頭入局真正形成氣候預計仍需要 3 年左 右時間，此将為傳統車企提供寶貴時間視窗，而相比于科技巨頭補足制造能力， 傳統車企補齊智能化更難，轉型決心與最終成效或将成為未來生存關鍵。
5.3.整車終局探讨，
硬體超級底盤+軟體上層生态
軟體定義汽車時代，汽車基座可能不再是“車”。産品定義、供給關系、研 發流程、人才組織、商業模式等将發生根本性變革，核心能力亦由生産制造轉變 為軟體開發及生态建構，現階段整車端除特斯拉電動智能化水準相對突出以外， 其他國内外車企包括造車新勢力大體可了解為處于同一起跑線，誰能勝出尚難斷 定，主動求變才是核心。
終局次元來看，我們認為汽車的終局将是 Maas 也即出行即服務。而汽車本 體将由“超級底盤（硬體）+上層生态（軟體）”兩部分構成，通過上裝不同車 身，加快車型疊代開發，縮短研發和驗證周期。其中：
1）超級底盤與現階段我們了解的底盤相仿，包括輪胎、制動、轉向、懸挂 等，但均為線控，以接口形式交由上層軟體調用；動力電池将作為标準元件以 CTC 形式融入，車型按需選裝電池容量；
2）上層生态指代軟體，涵蓋智能駕駛和智能座艙，其中智能駕駛成熟後将 成為标準化配置，且飛行汽車将大大降低智能駕駛開發難度；智能座艙則更多類 似現階段 PC 機，核心在于作業系統及生态建構。
智能電動引領的汽車産業變革可以類比當年的智能手機行業，但會催生一個 蘋果和兩個安卓。一個蘋果指代“超級底盤（硬體）+上層生态（軟體）”均自主 開發，目前時間看特斯拉最具機會；兩個安卓：1）軟體端：PC 階段的微軟，智 能手機的安卓/IOS，智能電動汽車時代萬物互聯的作業系統，目前節點看華為鴻 蒙 OS 和安卓最具潛力，但預計未來蘋果也将成為有利競争者；2）硬體端：超級 底盤有望催生巨頭，将規模化做到極緻，其影響力和話語權将超出富士康的簡單 代工，但利潤率水準低于軟體端。
5.4.産業鍊秩序重塑，
中國零部件從 1 到 100
伴随電動智能化發展，傳統汽車産業鍊重塑，Tier0.5 供應商出現，産業鍊 地位前移，具有核心技術實力的自主零部件供應商有望依托中國市場通過全球化 配套順勢崛起為全球零部件龍頭，而原有汽車供應體系外潛在進入者影響亦不容 小觑。大陸整車産業地位與零部件産業地位嚴重失衡的局面有望得以緩解。
特斯拉破局，重塑整零關系。相比傳統車企，特斯拉供應鍊層級少、扁平化 程度高，零部件企業有更多機會實作總成化配套，從原本的 Tier 2 更新為 Tier 1 甚至 Tier 0.5，同時借助特斯拉進入全球配套體系，加速全球化程序。
傳統部件從 1 到 N，看好快速響應能力與成本優勢明顯的公司。a.内飾件、 底盤件、輪胎等技術壁壘較低，具備成本效益和快速響應能力的自主供應商将實作 從中國到全球，從單品到總成，增長曲線将變得更為陡峭；b.底盤電子、車燈等 産品疊代更新，具備創新能力的自主供應商将加速國産替代;c.小而美的隐形冠 軍：專注小件制造，盈利能力和經營效率雙高，份額提升和全球化并行。
增量部件從 0 到 1，新機孕育新格局和高成長。智能電動汽車相比傳統燃油 車的主要增量部件包括：1）電動車為基底：三電系統、新能源熱管理系統等， 高單車價值+高技術壁壘，作為标配産品，最受益于電動車滲透率的提升；電動 車對輕量化需求更為迫切，一體化壓鑄将進一步加速汽車輕量化；2）智能化加 速滲透：智能座艙打造第三空間，天幕玻璃、HUD、車載娛樂、智能内飾燈等産 品滲透率提升；自動駕駛為核心要素，攝像頭、毫米波雷達、雷射雷達等傳感器 及晶片、域控制器需求增加，執行層線控制動、線控轉向、空氣懸架等逐漸滲 透。随着電動智能的加速發展，增量部件将呈現高成長态勢，整體競争格局未 定，除了體系内的供應商，還将新增許多跨行業進入者，有望孕育新的龍頭。
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