118页/8万字重磅（附下载）| 全球智能网联汽车产业深度报告：未来已来 掘金智能网联汽车时代【华西汽车 崔琰团队】
車企在智能網聯汽車時代將由制造轉向創造，靜待智能網聯與電動化融合帶來的巨變，未來已來，把握浪潮。
作者：華西汽車崔琰團隊
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引言
核心觀點：?
全球范圍來看，歐美日和中國等主要國家都在出臺法規加速推進智能汽車的發展，其中中國政策定調智能化與網聯化協同。特斯拉是自動駕駛商業化引領者，傳統車企聯盟化成趨勢，包括大眾-福特、戴姆勒-寶馬、通用-本田等，共享技術和推動商用化，漸進式發展。而以Waymo和百度為代表的科技企業則一步到位，在RoboTaxi、無人物流等率先發力，推動L4以上的無人駕駛商用化。
新能源汽車是智能網聯的最佳載體，電動化加速：
新能源汽車電氣化水平更高，為智能網聯技術的發展奠定更好的基礎。特斯拉、大眾、比亞迪等車企標桿車型投放市場，引領電動車技術趨勢。
全球新能源汽車滲透率從2010年初見規模到2019年的2.3%，呈現加速滲透態勢，但仍處于較低水平，上升空間大；
2020年中國新能源汽車補貼政策如期延長兩年，補貼退坡力度和節奏趨緩；海外以歐洲為例，2020年碳排放法規進入第四階段，疊加新能源汽車補貼力度加大，電動化進程加速。
政策推動+產業鏈日益成熟，驅動智能網聯汽車加速發展：
政策定調智能化與網聯化協同：ADAS產業鏈正在走向成熟，滲透率加速提升，市場規模近千億元；5G商用和科技巨頭驅動車聯網提速，市場規模達萬億元；
無人駕駛商用先行落地，貨運、物流、港口、礦山等多場景開花，市場規模超萬億元。成本下降+安全要求+環保優勢推動RoboTaxi商用化，Waymo、百度、特斯拉等紛紛入局；
以軟硬件架構升級和車規芯片的迭代為代表的底層技術演進成為智能汽車發展的內生驅動力。
01
全球群雄逐鹿 兩條路線并行
全球范圍來看，歐美日和中國等主要國家都出臺法規加速推進智能汽車的發展，其中歐美日以單車智能化為主線，中國強調智能化和網聯化協同。特斯拉是自動駕駛商業化引領者，獨辟蹊徑推動智能化發展，2014年10月推出Autopilot 1.0首次實現自動駕駛系統商業化，正在向L3邁進。傳統車企聯盟化成趨勢，包括大眾-福特、戴姆勒-寶馬、通用-本田等，共享技術和推動商用化。L2搭載率顯著提升，L3正在開始滲透。而以Waymo和百度為代表的科技企業則一步到位，在RoboTaxi、無人物流等率先發力，推動L4及以上級別的無人駕駛商用化。
1.1?政策推動 兩條路線并行
1.1.1 分級：智能化以美國SAE標準為主 網聯化尚未規劃一致
汽車智能化分級以美國SAE標準為主。目前，全球對于自動駕駛汽車的分級主要以美國國際自動機工程學會（SAE International，Society of Automotive Engineers）制定的分級標準為判斷依據。根據SAE的分類標準，自動駕駛技術分為L0-L5共六個等級：
Level 0（無自動化）：需要人類駕駛者全權操作汽車，在行駛過程中可以得到警告和保護系統的輔助；
Level 1（駕駛支援）：針對方向盤和加減速中的一項操作提供駕駛支援，其他由人類駕駛者操作；
Level 2（部分自動化）：針對方向盤和加減速中多項操作提供駕駛支援，其他由人類駕駛者操作；
Level 3（有條件自動化）：由無人駕駛系統完成所有駕駛操作，根據系統請求，人類駕駛者提供適當操作；
Level 4（高度自動化）：在限定的道路和環境中可由無人駕駛系統完成所有駕駛操作；
Level 5（完全自動化）：無需人類駕駛者任何操作，全靠無人駕駛系統操作，在有需要時可切換至人工操作模式。
2020年3月9日，工信部也在官網上發布《<汽車駕駛自動化分級>推薦性國家標準報批公示》,在《汽車駕駛自動化分級（報批稿）》中將中國汽車駕駛自動化劃分為6個等級：?（不一樣?公示中 有報批稿附件）
0級（應急輔助）：不是無駕駛自動化，包括LDW（車道偏離預警）、FCW（前車碰撞預警）、AEB（自動緊急制動）等應急輔助功能，定速巡航、電子穩定性控制等不包括在內；
1級（部分駕駛輔助）：具備ACC（自適應巡航）或LKA（車道保持輔助功能）；
2級（組合駕駛輔助）：同時具備ACC和LKA功能；
3級（有條件自動駕駛）：駕駛員需要在系統失效或超過工作條件時對故障汽車進行接管；
4級（高度自動駕駛）：仍屬于有限制條件的自動駕駛，但是汽車故障時的接管任務不需要人類參與，無人出租車屬于4級自動駕駛；
5級（完全自動駕駛）：與4級能夠實現的基本功能相同，但不再有運行條件的限制，同時系統能夠獨立完成所有的操作和決策。
對比中美兩版標準，區別主要體現在L0-L2的部分界定。在中國版標準中，0級至2級自動駕駛的“目標和事件探測與響應”由駕駛員和系統共同完成，而在美國SAE標準中，L0至L2自動駕駛汽車的OEDR（目標和事件檢測以及決策任務）全部由駕駛員完成。
根據工信部公示內容，若《汽車駕駛自動化分級》獲準通過，則將于2021年1月1日開始實施，屆時中國將正式擁有自動駕駛國家標準。我們認為國家標準的出臺有利于自動駕駛技術的落地，各類企業能夠有針對性地進行布局，將推動不同等級智能汽車的加速量產。
網聯化分級尚未規劃一致。2019年3月，歐盟道路交通研究咨詢委員會（European Road Transport Research Advisory Council，ERTRAT）更新發布“Connected Automated Driving Roadmap”（網聯式自動駕駛技術路線圖），相較此前版本新增了網聯式自動駕駛的內容，并明確提出基于數字化基礎設施支撐的網聯式自動駕駛，強調協同互聯，將基礎設施的網聯技術與車輛的智能等級相結合。
2016年，中國汽車工程學會發布了《節能與新能源汽車技術路線圖》，在智能網聯汽車技術路線圖中描述了智能化和網聯化分級方式，在網聯化層面提出了網聯輔助信息交互、網聯協同感知、網聯協同決策與控制三個等級，其中，網聯協同感知和網聯協同決策與控制描述了實時可靠獲取周邊交通環境信息，并形成車-車、車-路以及更多的交通參與者之間的協同感知、協同決策與控制，體現了對車與路之間的協同、智能控制技術理念。
1.1.2 政策：全球加速推動自動駕駛 中國強調智能化與網聯化協同
全球加速推動自動駕駛。2019年，美國正式發布指導性文件《確保美國自動駕駛領先地位：自動駕駛汽車4.0》（AV4.0），從AV1.0到AV4.0不斷迭代升級過程中，美國對自動駕駛態度逐步由保守轉為開放，政府部門監管力量逐步弱化，更多依靠市場力量推動其發展。2020年，歐盟發布《歐盟自動駕駛車輛許可豁免流程指南》，為L3/L4自動駕駛車輛量產準入做好準備。
中國發展智能網聯汽車，強調智能化與網聯化協同。2017年6月，國家標準委、工信部等發布《國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）》，確立中國發展智能網聯汽車，將“以汽車為重點和以智能化為主，兼顧網聯化”的總體思路，建立智能網聯汽車標準體系，并逐步形成統一協調的體系架構。2020年2月24日，發改委、工信部等11部委聯合發布《智能汽車創新發展戰略》，強調智能化與網聯化協同，車聯網值得關注。
1.1.3 單車智能兩條路并行?車聯網助力大規模應用
單車智能化有2條不同的技術路線：
以車企為主的漸進提高汽車駕駛自動化水平：汽車自動化程度不斷提高，向著輔助駕駛、半自動化駕駛、高度自動化駕駛和完全自動駕駛的智能化方向發展。其中，特斯拉和傳統車企路徑又略有差異，特斯拉相對傳統車企技術迭代速度更快。
以科技公司為主的無人駕駛技術發展路線：無人駕駛的主要特點是跳過汽車自動化逐級發展的思路，直接實現車輛的無人駕駛，應用領域可以拓展到封閉/半封閉的礦山、碼頭、大型物流場等特殊場景，以谷歌的Waymo、通用的Cruise、福特的Argo.ai等為代表。
車聯網助力自動駕駛大規模應用。汽車網聯化是指基于通信互聯，使汽車具有環境感知、決策和控制運動能力，核心技術之一便是車路協同，即通過車與車（V2V）、車與路（V2I）、車與人（V2P）等信息交互和共享，使車和周圍環境協同與配合。當車與路的信息實時交互后，有利于解決自動駕駛中雷達和攝像頭遭遇惡劣天氣等情況下識別不準的問題，提升自動駕駛的實現難度和降低實現成本。
1.2?群雄逐鹿 特斯拉引領
特斯拉引領自動駕駛，車企不斷加大投入：
特斯拉于2014年10月推出Autopilot 1.0，首次實現自動駕駛系統商業化，目前正在向L3邁進。不同于傳統分布式電子電器架構，特斯拉采用集中式電子電氣架構，減少線束長度，并能夠提高大數據處理能力；此外，特斯拉全球率先應用OTA升級系統，其自動駕駛功能通過無線網絡進行OTA持續更新，不斷進行性能優化。
傳統車企聯盟化成趨勢，包括大眾-福特、戴姆勒-寶馬、通用-本田等，共享技術和推動商用化。目前，L2自動駕駛系統搭載率顯著提升，L3正在開始滲透。我們認為隨著車企不斷加大投入，持續發力，有望加速推動L3及以上自動駕駛系統的滲透。
1.2.1 科技巨頭商用先行 一步到位
科技公司1：Waymo推出無人出租車服務，沖擊商業化運營。
Waymo是全球自動駕駛技術最領先的企業。Waymo是谷歌旗下的子公司，開發自動駕駛平臺“Waymo Driver”，目前已升級迭代至第五代，傳感器、電子元器件、天線、外殼和固件等均由Waymo自主研發，成本下降一半。傳感器技術方面，Waymo主要由激光雷達系統、視覺系統、雷達系統，附加傳感器組成。
Waymo自動駕駛商業化進展持續突破。2018年7月，Waymo宣布其自動駕駛車隊在公共道路上的路測里程已達800萬英里，實現了商業化運營，走在行業前列，2019年10月更是在道路測試上超過1,000萬英里。此外，在沃爾沃之前，Waymo已經先后與菲亞特·克萊斯勒、捷豹路虎、雷諾-日產-三菱等車企開展深入合作，逐步推進Waymo Driver在各種車輛平臺上的部署。Waymo于2018年12月推出無人出租車服務Waymo one，并于2019年10月上線了無安全員的無人出租車，逐步構建起自動駕駛的商業領域版圖。
自動駕駛領域屢獲資金認可，2020年融資30億美元。2020年5月13日，Waymo公司CEO John Krafcik宣布，在3月2日官宣的Waymo首輪22.5億美元融資再次獲得新投資人的追加投資，本輪累計融資金額達到30億美元。在新冠疫情的影響下，2020年美國自動駕駛領域在資金支持方面陷入低谷，Waymo的外部融資更是2020年美國自動駕駛為數不多的融資記錄，證明了Waymo在自動駕駛領域的技術實力與無人化實踐方向獲得投資人的廣泛認可。融資所獲資金將繼續在Waymo的三個主要商業化方向Robo Taxi、Robo Truck、Honeycomb上尋求業務發展與突破。
科技公司2：百度Apollo開放平臺，已加盟177家汽車相關企業。
Apollo開放平臺版本更迭，應用場景與技術齊升。2019年，百度Apollo宣布，將開放平臺擴張為3個：自動駕駛平臺、車路協同平臺和智能車聯平臺；與此同時，Apollo自動駕駛開放平臺發布了Apollo 5.5版本，包括了Robotaxi方案、面向BRT快速公交的Minibus 2.0方案、面向最后一公里的自主泊車方案、面向低成本低速微型車方案，以及自動駕駛云等關鍵技術；Apollo車路協同開放平臺可應用場景包含智能網聯自動駕駛、智能網聯輔助駕駛、交通誘導與信號控制、運營車監管、出行服務、智能停車等。
匯聚汽車相關企業，降低成本提升規模。Apollo開放平臺已匯聚來自全球97個國家的36,000名自動駕駛開發者，開源代碼量總體超過56萬行，是2018年的2.4倍，連續兩年蟬聯全球最大的自動駕駛開發者社區。截至目前，百度Apollo的自動駕駛車輛在中國超過24個城市進行測試，車輛總數超過400輛，累積實現10萬次的安全載客出行，累計路測里程超過300萬公里。我們認為，與車企合作進行前裝量產，有助于百度降低自動駕駛技術開發的成本，提高系統的一致性和穩定性，從而為提升智能化領域規模打下基礎。
02
電動化加速 新能源汽車是最佳載體
新能源汽車相比傳統燃油車電氣化水平更高，新能源汽車的加速滲透為推動智能網聯技術的發展奠定了更好的基礎。全球新能源汽車從2010年初見規模到2019年滲透率達2.3%，呈現加速滲透態勢，但仍處于較低水平，上升空間大。2020年中國新能源汽車補貼政策如期延長兩年，補貼退坡力度和節奏趨緩；海外以歐洲為例，2020年碳排放法規進入第四階段，疊加新能源汽車補貼力度加大，電動化進程加速。特斯拉、大眾、比亞迪等頭部車企標桿車型投放市場，引領電動車技術趨勢。
2014年以來中國新能源汽車銷量保持快速增長，2019年補貼退坡致短期承壓。從年度數據來看，中國新能源汽車銷量從2014年開啟高速增長通道，2019年達120.6萬輛，銷量首次出現小幅下滑，但2014-2019年CAGR仍高達74.4%；2020年1-7月新能源汽車累計銷量為48.6萬輛，同比下滑32.8%。從月度數據來看，2019年過渡期內新能源汽車銷量仍維持較快增長，過渡期后補貼退坡幅度較大，新能源汽車銷量連續12個月出現同比下滑。2020年7月中國新能源汽車銷量9.8萬輛，同比+19.3%，在同期相對較低的基數下首次恢復同比正增長。
2.1 標桿車型及電動平臺引領市場技術趨勢
2.1.1 特斯拉：明星車型Model 3示范引領技術趨勢
從高端到中端，技術水平始終引領行業。從定義品牌的高端車型Model S/X，到兌現銷量、業績的中端車型Model 3/Y，特斯拉始終堅持對電動車產品性能的極致追求，各車型的續駛里程、加速性能等核心參數均處于同級別最高水平，技術水平引領行業。
2.1.2 大眾MEB：全面轉型電動化 彰顯海外龍頭決心
制定2025戰略，明確電動化推進時間表。2016年6月，大眾發布“TOGETHER Strategy 2025”，提出在2025年之前推出30款電動車，到2025年電動車的銷量達到200-300萬輛，占總銷量的 20-25%。計劃2023年前投資300億歐元用于汽車電動化升級，到2030年歐洲與中國生產汽車中電動車占比超過40%。
打造三個全新純電動專用平臺，彰顯電動化轉型決心。在整車制造方面，大眾打造了三個全新的純電動專用平臺，分別為MEB、PPE以及SPE。其中：
1）MEB為緊湊型純電動平臺（大眾、斯柯達、西雅特、奧迪共享）；
2）PPE為中大型純電動平臺（保時捷與奧迪貢獻）；
3）SPE為高性能純電動平臺（保時捷與奧迪、蘭博基尼共享，生產奧迪e-tron GT/保時捷 Taycan等車型）。
德國工廠啟動生產，上汽大眾首輛ID.下線，大眾集團電動化時代開啟。2019年11月，大眾汽車在茨維考工廠舉行了MEB平臺首款車型ID.3生產啟動儀式，受海外疫情影響，ID.3的首批訂單延遲到2020Q3交付。2019年11月，全球首個專為MEB平臺打造的工廠上汽大眾新能源工廠落成，首輛ID.下線，新工廠將于2020年10月正式投產，規劃年產能30萬臺。ID.3的正式交付和上海新能源工廠正式投產，標志著大眾集團全面電動化時代的正式開啟。
整車產能布局以MEB平臺為核心，2022年建成8個MEB工廠。MEB平臺是大眾轉型新能源汽車的核心，至2029年大眾規劃累計銷售2,600萬輛純電動車，其中約2,000 萬輛純電動車將在MEB平臺生產。2022年大眾將將建成8家MEB工廠：
1）美洲：大眾汽車將投資8億美元（6.9億歐元）在美國Chattanooga建設工廠，第一款電動汽車將于2022年投產；
2）歐洲：位于德國Zwickau的工廠于2019年底試生產，Emden、Hanover、Dresden和Mlada Boleslav的工廠也將生產電動車，將與Zwickau一起組成歐洲最大的電動汽車生產聯盟。
3）亞太：上汽大眾安亭工廠和一汽大眾佛山工廠自2020年開始生產MEB平臺車型。
外采、股權投資與合資相結合，多維度保障動力電池供應。現階段MEB平臺動力電池以外采為主，大眾在歐洲、美國和中國分別選定了MEB平臺動力電池主供應商。為保障動力電池穩定供應，大眾也參股、合資了多家動力電池企業，包括Northvolt、國軒等。
2.1.3 比亞迪：e平臺+智能化 始現差異化競爭優勢
市占率保持第一，新能源乘用車龍頭地位穩固。比亞迪新能源乘用車行業龍頭地位穩固，根據工信部合格證產量，過去4年中僅2017年比亞迪被北汽新能源短暫超越（受政策因素影響，北汽新能源EC系列A00級車型在2017年熱銷）；2018年市占率恢復至20%以上；2019年過渡期后用于營運的新能源乘用車需求萎縮，比亞迪市占率短期下滑，但2019全年仍達到18.4%，市占率保持行業第一。
e平臺定義未來汽車硬件新標準，科技引領智能化發展。e平臺是比亞迪純電動汽車的高階孵化器，基于e平臺打造的多款王朝系列EV車型和e系列車型已經推向市場，標志著比亞迪向純電動汽車零部件一整套集成化解決方案領域全面邁進。旗艦車型“漢”配置全新智能科技，車機采用DiLink 3.0智能網聯系統，人機交互體驗行業領先，DiPilot系統實現OTA升級，可通過手機NFC解鎖，并遙控空調、車窗、后備廂、座椅加熱和通風等。
新產品周期全面開啟，產品布局向兩極擴展，市占率有望觸底回升。2020年7月，比亞迪旗艦轎車“漢”上市，各項性能指標均達到同級別標桿水準，目前在手訂單不斷攀升，帶動新能源汽車銷量與品牌價值向上。比亞迪以A級轎車F3DM雙模電動車切入新能源乘用車領域，2018年以來為了適應更多個人消費者的需求，公司加強了對高端車型和高性價比車型的開拓，產品布局更加貼近個人消費者需求，市占率有望觸底回升。目前已經形成了從高到低的3個產品序列：
1)?騰勢品牌：融合比亞迪電能科技和戴姆勒整車制造經驗，塑造更具質感與格調的高端電動車產品；
2)?王朝系列：注重技術與極致性能的體驗，針對10-40萬元市場；
3) e系列：偏向年輕化、智能化和性價比，針對5-15萬元純電動汽車市場。
2.2 汽車智能化的最佳載體是新能源汽車
智能網聯技術發展推動汽車電子產品功率提升。隨著智能網聯技術的發展，車輛配備的與自動駕駛/輔助駕駛功能相關的激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等各類傳感器的使用數量增加，與車聯網/人機交互功能相關的液晶屏使用數量增加，車載芯片的運算能力（以英偉達自動駕駛芯片系統Xavier為例，配備定制的8核CPU、512核Volta GPU、2個深度學習加速器，整個系統包括90億個晶體管）和通訊設備的復雜程度大幅提升，汽車電子產品的功率也隨著車輛智能化、信息化的推進而提升。以自動駕駛技術為例，根據國際自動機工程學會的統計，目前高級別自動駕駛測試車輛的自動駕駛系統功率在2.5kW左右；根據博格華納的研究，完全自動駕駛系統的功率在2-4kW之間，能耗與50-100臺筆記本電腦相當。
新能源汽車相比傳統燃油車電氣化水平更高，發展智能網聯技術具有更好的基礎。新能源汽車以電力驅動的內在特性決定了其電氣化水平整體高于傳統燃油車，動力電池可以直接供電，線束和連接器可以承載的功率更大，車輛上可以布局更多的汽車電子設備，能夠更好的適應車輛智能化、信息網的發展趨勢。我們從保時捷Taycan和Panamera兩款車型內飾的對比中可以直觀的感受到電動汽車在布局汽車電子設備方面的優勢，Taycan雖然車型定位低于Panamera，但中控區域布置了4塊可聯動的大尺寸液晶屏，并取消了幾乎全部實體按鍵，控制功能被集成在下方的8.4寸觸控屏中。
線控技術是實現高級別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臺。在傳統底盤技術中，當駕駛者做出踩下制動踏板/油門踏板、轉動方向盤或踩下離合器踏板并撥動檔位操縱器等動作時，力通過機械連接裝置傳導到執行機構，（在液壓/氣壓等裝置的輔助下）車輛完成相關動作；線控底盤系統的差別在于當駕駛者做出以上相關動作時，各個位移傳感器將力信號轉化為電信號，傳導至ECU后計算出所需要的力，然后由電機驅動執行機構完成相關動作。
線控底盤系統取消了大量的機械連接裝置及液壓/氣壓等輔助裝置，一是有助于車輛實現輕量化，二是減少了力在傳導過程中能量的損耗，三是可磨損部件減少維護成本降低。此外線控底盤系統還具有響應速度快、控制精度高的特點，可以滿足高級別自動駕駛技術的要求，提升安全性。基于新能源專用平臺設計、生產的新能源汽車底盤經過重新設計，可以更好的適應各線控裝置的布局，同時更高的電氣化水平可以有效支撐線控底盤系統的正常運行。
電動化與信息化、智能化融合發展，共同推動汽車技術顛覆性進步。汽車技術的電動化與信息化、智能化趨勢既有各自的獨特內涵，又有緊密的相互聯系。電動汽車是智能網聯技術的最佳載體，同時高度智能網聯的汽車產品將實現更大程度的節能減排，從而使汽車低碳化技術發揮更大的效用。新能源汽車長期的發展趨勢是與信息化、智能化走向融合，三者將共同推動汽車技術的顛覆性進步。
03
ADAS：強制標配+成本下降 滲透率加速提升
ADAS（Advanced Driver Assistance System），即高級駕駛輔助系統，是利用攝像頭、雷達、激光和超聲波等傳感器，在行駛過程中瞬時的感應收集周圍環境數據，對障礙物進行辨識、偵測與追蹤，并結合導航儀地圖數據進行系統的運算分析，預先為駕駛者判斷可能發生的危險，并對車輛進行制動控制的安全技術。ADAS是包括前車防撞預警FCW、自適應巡航ACC、自動緊急剎車AEB等多種技術的融合。
目前行業正處于由L2輔助駕駛向L3以上邁進的階段，隨著政策強制標配疊加傳感器、芯片等核心部件成本下降，ADAS滲透率有望加速提升，預計2025年市場規模有望突破1500億元。其中新能源汽車ADAS市場規模增速更快，預計2020年350億元，2025年突破1,000億元。
超聲波雷達在L1到L5的自動駕駛領域均有應用場景，具備較高的性價比，較容易在中國市場落地。預計2020年中國車載超聲波雷達市場規模將突破60億元。
車載攝像頭工藝要求高于手機，上游器件多為國外龍頭壟斷，中國處于起步階段。不同于手機的拍照于交互，車載攝像頭主要是為保證駕駛安全，需在行駛過程中全程保持工作狀態，這就要求其能夠長期適應震動、高溫等苛刻工作環境，具有較高的耐久和穩定性。而車載攝像頭的核心器件CMOS主要為美日韓企業壟斷，On-Semi在汽車圖像傳感器市場的市占率超過40%。
中國企業正在逐漸從攝像頭模組封裝領域切入相關市場，隨著產業鏈成熟度的提升，車載攝像頭的價格降持續下降。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的工藝積累，進入車載市場。從2010到2018年，車載攝像頭的均價已從300多元降低至150元左右，而一般的盲區攝像頭價格已降低至100元以內。
3.1.1 判斷層：車規芯片及計算平臺
以AI芯片為代表的車規芯片以及圍繞其組建的計算平臺是ADAS/AD的算力之源，所有的判斷和決策都有賴優秀算法同一流硬件的融合。自2015年起，AI芯片逐漸成為人們所關注的趨勢。產業參與者們都希望能夠做出極具競爭力的芯片。
不同于一般消費級應用，車規芯片上車認證難度大、認證流程長。芯片進入車輛領域，必須抗干擾能力強，適應高溫、潮濕、振動和電磁輻射等各種復雜工作環境。芯片進入主要車企或Tier1供應鏈，須經過嚴苛的認證流程，如北美汽車產業所推的AEC-Q100，以及ISO/TS16949規范等。
3.1.2 執行層：線控制動、轉向等
執行控制是自動駕駛真正落地的基礎。感知定位如同駕駛員的眼睛，規劃決策相當于駕駛員的大腦，而執行控制就好比駕駛員的手腳。并且規劃決策無法和執行控制剝離，對執行控制缺乏了解，決策就會無從做起。
執行控制機構的核心技術線控執行主要包括線控制動、轉向和油門：
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的功能模塊包括ESP/AP/ACC/AEB等。由于自動駕駛在執行層要求更短的制動響應速度（300ms→120ms），而且新能源汽車無發動機產生真空助力，提升能量回收效率需要實現踏板解耦。ESC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的問題，其中行車制動中線控制動主流方案將為電子液壓制動系統EHB （Electro-Hydraulic Braking System）。
3.2 ADAS滲透率加速提升?規模超千億
ADAS市場規模將突破千億元。在政策強制標配和電動化加速的驅動下，ADAS滲透率有望加速提升：1）ADAS功能在新能源汽車上的搭載率高于傳統燃油車，2018年中國ADAS市場新能源汽車占比近70%，而傳統燃油車僅占30%左右；2）隨著技術逐漸成熟和成本不斷下降，ADAS正由高端向中低端市場滲透。預計ADAS市場規模2020年達700億元，2025年突破1500億元。其中新能源汽車ADAS市場規模增速更快，預計2020年350億元，2025年突破1000億元。
高技術壁壘決定高集中度，Tier 1巨頭和芯片龍頭占據領先地位。ADAS執行任務由感知、判斷、執行三個環節組成，單車智能主要依賴傳感器技術（雷達和攝像頭）、芯片和算法。1）傳感器：主要由安波福、博世、電裝、大陸、法雷奧、Veoneer等壟斷；2）算法和芯片：主要由Mobileye、英偉達、高通、Renesas、Infineon等壟斷；3）線控制動：博世、大陸、天合等占主導地位，中國伯特利、聯創電子等趕追。
04
車聯網V2X：政策+5G+科技巨頭入局 車聯網提速
政策+5G+科技巨頭入局，車聯網發展將明顯提速。伴隨《智能汽車創新發展戰略》正式稿的推出，中國車聯網的發展在保持高增長的同時得到了穩健而全面的政策指引和支撐，超過30個示范區正開展規模試驗。另外，在5G全面商用的背景下，同時華為、Google、百度、騰訊等科技巨頭紛紛加速布局車聯網的推動下，車聯網相關產品逐漸落地，車載OS品類豐富，傳感器、通訊設備、中控芯片等硬件以及車載信息服務、通信服務、云服務等軟件需求形成巨大的增量市場。
4.1 科技巨頭入局?推動行業發展
4.1.1 華為：ICT技術優勢凸顯?加速進軍Tier1
深耕ICT領域三十年，跨界進軍汽車行業。自1987年公司成立起，華為一直專注于ICT（信息與通訊技術）領域，在通訊、云計算等方面積累了大量的技術。秉持著“萬物互聯”的科技發展理念，華為對汽車行業早有布局。早在2013年，華為針對汽車推出了車載通信模塊ME909T。2014年，華為先后與東風、長安、一汽簽訂了合作協議，在從車輛網領域共同開發。2015年，華為接連拿到了來自奧迪、奔馳的通信模塊訂單。
技術過硬，早期產品已獲得市場認可。華為2013年推出的ME909T車載通信模塊支持包括4G在內的多種制式，且具備抗惡劣環境能力、抗不穩定供電能力，以及具備更寬的工作溫度范圍和更低的待機功耗等車載設備應具備的性能，其高兼容性、高集成性、高質量性和高穩定性均達到了車規級。華為早期的車聯網產品已憑借過硬的技術獲得市場認可，為近年來正是進軍汽車行業打下品牌基礎。
成立新業務單元，智能汽車上升為重點戰略。2019年5月27日，任正非簽發華為組織變動文件，批準成立智能汽車解決方案BU，隸屬于ICT管理委員會。6月11日，華為發文確定了智能汽車解決方案BU的組織架構：華為主打的三個產品線是智能駕駛、智能座艙和智能車云；在部門設置方面，分為戰略業務發展部、政策與標準專利部、營銷部門這三大前臺部門，以及人力資源、質量運營和財經管理這三個后臺部門。
配合BU儲備人才，專注于解決方案供應商。華為2020年應屆博士在招崗位分布在：智能駕駛研究員、智能座艙研究員、AI算法優化/系統平臺研究員、智能汽車解決方案設計與集成驗證研究員、車聯網大數據研究員，是按照BU組織架構的需求進行的人才儲備。綜合華為智能汽車解決方案BU以及招聘崗位看，華為目前主要的工作重心放在智能汽車解決方案供應方面，短期內不會成為自主造車。
提供數字化解決方案，成為增量部件供應商。在智能駕駛、智能座艙、智能車云的三大產品線上，華為致力于通過公司在ICT領域方面的技術積累，為車企提供數字化解決方案，對標博世，成為Tier1供應商（一級供應商）。
基礎通訊模塊：LTE-V2X或者5G-V2X車載通信模塊，T-Box等。
移動數據中心MDC：通過軟件層、平臺層和芯片層的三層聯合，華為為自動駕駛汽車提供了移動計算平臺MDC，該平臺具備高性能、高安全高可靠以及高能效和確定性低時延的“三高一低”技術優勢，能夠滿足L3~L5自動駕駛所需，具備ASIL D級別安全設計架構，實現ROS內部時延續小于1ms，內核調度時延小于10us，端到端時延小于200ms。
自動駕駛云服務Octopus：Octopus是自動駕駛一站式開發平臺，提供自動駕駛全流程自動化工具鏈（數據服務、訓練服務、仿真服務）。依托大數據AI基礎能力和昇騰310和910芯片，Octopus能支持路測車PB級數據存儲和億級數據秒級檢索，加速自動駕駛算法迭代從“月/周”到“天”，大幅提升開發效率和節省大量人力成本，助力車企和測評機構快速開發自動駕駛產品。
自動駕駛網聯解決方案ADN：華為自動駕駛網絡戰略（ADN）是繼華為全云化戰略All-Cloud之后面向未來十年的戰略，旨在通過融合運用SDN、NFV、云、大數據、AI、知識圖譜等多種智能技術，重點研究人工智能技術對未來網絡架構、運維模式和商業模式的影響，用架構性創新解決電信網絡的TCO結構性問題，帶動電信產業的智能升級。
人-車-家全場景出行互聯解決方案HiCar：對標百度CarLife以及蘋果Carplay，且增加了手機與車輛深層次融合，致力于將汽車打造成為第三生活空間，目前生態合作伙伴已經超過30家車廠，包括奧迪、一汽、廣汽、北汽、奇瑞、江淮等車企已經加入，合作車型超過120款。相關公司有金固股份、得潤電子、啟明信息等。
直流快充模塊HiCharger：華為?于2020年4月23日發布，中國版本為30kW，海外版本為20kW；海外版20kW直流快充模塊最高效率可達96.55%，中國版30kW最高效率可達96.4%；采用全灌膠、全隔離的防護技術，通過內部傳感器采集的溫度數據再結合人工智能算法， HiCharger可以識別充電樁的防塵網堵塞以及模塊風扇的堵轉狀態，遠程提醒運營商實施精準、可預測性維護。
多層次、多維度合作，對標博世等Tier1。華為已與寶馬、奧迪、奔馳、英特爾、高通等公司共同成立5GAA；與中國移動、易華錄等在軟件方面進行協同；與中國主要車企（廣汽、上汽、一汽等）開展生態合作。多層次、多維度的布局將幫助華為在智能網聯汽車方面占據制高點，未來有望成為博世等Tier1供應商。
多點發力，華為車聯網布局進展快速。總結來說，華為在車聯網業務上的布局啟動早、發展快、品類多。經過了長達七年的發展，華為目前已研發移動通信模塊、云計算平臺、充電模塊以及人車家互聯解決方案，無論是硬件端，還是軟件端，都已具備相關產品，多點發力的發展態勢將助力華為向Tier進軍的步伐更為穩健。
4.1.2 百度：發力車載OS系統
Apollo計劃持續推進，擁有自研路側計算單元。早在2017年4月，百度就發布了Apollo計劃，宣布開放自動駕駛平臺。經過近三年的發展，在2019年7月，Apollo5.0已實現限定區域自動駕駛車輛量產。另外，百度已具備自研路側計算單元，助力車路協同進展。
小度車載OS商業化成果斐然。截至2019年6月，搭載百度車輛網功能的汽車品牌超過60個，上市車型達到300余款，達成合作意向并將在明年兩年后上市的車型總數將達到500余款以上。預計2020年百度車載操作系統搭載量有望達120萬輛。
4.1.3 阿里：注重AI解決方案
深耕智能化操作系統，向萬物互聯進發。2019年11月，阿里巴巴成立了斑馬智行，一個基于AliOS的智能網聯汽車開發平臺，其背后的斑馬網聯由阿里巴巴與上汽集團共同成立。在AliOS的賦能下，斑馬智行從智能語音助手、AR導航出發，逐步加入人臉識別、無感支付、車載娛樂等新功能，筑建全方位操作系統生態。
AI解決方案成為新發展階段。2018年4月，阿里巴巴人工智能實驗室與戴姆勒、奧迪、沃爾沃達成戰略合作，開展天貓精靈汽車AI+計劃，通過天貓精靈實現家車互聯（家車雙向控制、數據雙端同步）、人車互聯（語音視覺交互、表情擬態反饋）、云車互聯（海量音頻視頻、本地生活新零售），增強用戶體驗。
4.1.4 騰訊：車載娛樂成獨特優勢
自身優勢定位清晰，All in Car系統落地。早在2017年，騰訊就與廣汽集團發布了iSPACE概念車，致力于為車主打造全方位智能生活體驗。2019年，騰訊旗下的梧桐車聯推出了操作系統級智能網聯系統方案——TINNOVE OS，該系統深度整合了騰訊車聯的基礎能力和核心生態資源，能夠提供基于場景的個性化服務推薦，TINNOVE OS前瞻版已率先搭載了顛覆性的微信車載版和騰訊最新的全雙工語音技術。騰訊在游戲、音樂、資訊、影視等方面具有獨特優勢，渾然天成的娛樂生態將助力騰訊迅速占領車載娛樂系統高地。
4.2 車聯網提速?規模超萬億
5G+科技巨頭入局驅動車聯網發展提速，軟件占比提升趨勢下市場規模有望超萬億元。短期看，傳統汽車的網聯化將直接帶動車載通信設備的需求量大幅提升，驅動車聯網市場規模擴大；中長期看，在硬件設備成為汽車標準配置的情況下，車聯網的發展將朝著豐富軟件品類，打造服務生態的方向發展，屆時各類車載內容與服務將成為主力增長點，進一步促進車聯網規模擴大；到智能網聯汽車發展成熟期，增量將從硬件向軟件轉移，TSP（車載信息服務提供商）成為核心。
OBU/RSU：OBU（On Board Unit，車載單元）和RSU（Road Side Unit，路邊單元）是V2V以及V2X的基礎，預計潛在市場規模超千億元。目前行業處于完全競爭狀態，大唐、德賽、東軟、華為、中興等大小公司均在研發各自的通信單元，技術與客戶品質將成為決定勝負的關鍵。
汽車電子：國外廠商占據主導地位，國內廠商積極跟進。車載芯片：英偉達、英特爾、高通、德州儀器、英飛凌、華為等；傳感器：博世、大陸、法雷奧、電裝、Velodyne、德賽西威、華域汽車等。
T-BOX：車載通信模塊，國內外廠商比拼高下。國際上由LG、博世、大陸、法雷奧等主導，中國包括英泰斯特、 華為、慧翰股份等。
TSP：車載信息服務提供商，車企、車機終端廠、互聯網群雄逐鹿。車企商：通用、Onstar、豐田G-Book、上汽InkaNet；車機終端廠：索菱股份、四維圖新、九五智駕、博泰等；互聯網巨頭：蘋果、Google、百度、阿里巴巴、騰訊等。
05
無人駕駛：商用先行RoboTaxi穩步推進
無人駕駛商用先行落地，貨運、物流、港口、礦山等多場景開花，市場規模超萬億元。成本下降+安全要求+環保優勢推動RoboTaxi商用化，巨大的市場空間吸引著國內外科技企業、車企、出行服務商等入局，其中Waymo和百度分別引領單車智能化路線和車路協同路線，特斯拉計劃打造100萬輛的Robotaxi車隊，有望顛覆行業。RoboTaxi布局者又紛紛進軍無人物流，選擇不同細分搶占更大的市場。
5.1 無人駕駛商用先行 規模萬億
無人駕駛商用多點開花，規模超萬億元。無人駕駛在固定場景下的應用更易落地，目前商用無人駕駛營運主要包括：1）公共道路，主要是高速公路等干線運輸重卡的無人駕駛，2019年中國重卡保有量超過750萬輛，按均價30萬元/輛測算，市場規模超過2萬億元；2）受限制區域，包括港口、礦山、短途無人配送、城市及園區環衛等，其中預計中國港口無人駕駛卡車規模近3,000億元，礦山無人駕駛卡車市場規模（前裝+后裝）超5,000億元。
商用場景1-無人貨運卡車：市場空間廣闊，巨頭紛紛布局。貨物運輸需求的迅猛增長與司機數量的短缺決定了無人貨運卡車巨大的市場發展前景。戴姆勒、寶馬、沃爾沃、通用、特斯拉、Waymo等巨頭近年來加速布局，比如戴姆勒通過收購美國自動駕駛初創企業Torc Robotics開發自動駕駛技術并應用于卡車中，沃爾沃發布無駕駛艙的電動卡車Vera可用于港口、工廠區和物流巨型中心等，特斯拉發布首款純電動卡車Semi等。
商用場景2-無人礦區車：海外應用廣泛，中國亦已商用。無人礦區車有利于提高生產效率，減少礦區的安全事故，美國卡特彼勒和日本小松無人礦區車分別于2011年和2008年正式投入商業運營，必和必拓、力拓及FMG等礦業巨頭陸續投入使用無人礦區車，其中力拓正在運營的車輛數量超過80輛，FMG超過130輛。中國徐工集團、北方股份、中國重汽和陜西同力重工等無人礦區車紛紛于2019年開始商用，慧拓無限、踏歌智行、易控智駕等技術方案供應商先后獲得融資，預計中國市場有望迎來高速增長。
5.2 RoboTaxi加速推進 百舸爭流
RoboTaxi（自動駕駛出租車）是使用自動駕駛技術代替人工駕駛員進行駕駛行為的出租車服務。
全球：Waymo引領，特斯拉欲入局。2009年，Google X實驗室成立無人駕駛汽車計劃，經過7年研發，2018年底，Waymo正式推出面向自動駕駛網約車的Waymo One應用，隨后寶馬、大眾、通用、福特等車企聯合英特爾、英偉達、谷歌、Lyft等紛紛入局，2019年特斯拉表示2020年將推出100萬輛的Robotaxi。
中國：百度布局最早，初創企業跟進。2013年百度啟動無人車項目，2019年自動駕駛出租車隊Apollo Robotaxi在長沙開始落地運營，滴滴、文遠知行、小馬智行（Pony.ai）、AutoX等隨后入局。
海外逐步擴大RoboTaxi的運營范圍。美國亞利桑那州最早允許開放Robotaxi載人運輸，Waymo于2018年開始向早期用戶免費開放此項服務。在加州，自動駕駛車輛獲得加州DMV（Department of Motor Vehicle）的部署許可證和CPUC（California Public Utilities Commision）頒發的載客運輸兩種許可后，將被允許載客服務，但不能收取費用。Waymo、Cruise、Pony.ai、AutoX等自動駕駛企業已獲得相關許可。同時運營范圍在擴大，Waymo的RoboTaxi運營范圍從鳳凰城擴展到加州南灣，累計服務超過10萬人次。
國內多地開放自動駕駛道路測試。2019年以來，國內廣州、長沙、上海、武漢、滄州、北京等6個城市已開放自動駕駛道路測試，百度、文遠智行、小馬智行（Pony.ai）、AutoX、滴滴等先后開啟RoboTaxi運營，2020年有望成為國內Robotaxi的規模化元年。
自動駕駛技術企業、出行服務平臺、車企等聯合布局成趨勢：
前裝車型開發—自動駕駛技術企業+車企：Waymo、百度、小馬智行（Pony.ai）等開始與車企合作開發L4車型，通過正向設計的方式，將傳感器及控制器提前裝配，流水線式標定。在生產過程中完成多項整車測試，提升車輛安全性能，保證車輛生產效率。
商業運營—自動駕駛技術企業+出行服務平臺：?Robotaxi共有三種商業運營模式，包括：1）成立合資公司負責運營, 比如文遠知行與廣州白云出租汽車集團；2）與出行服務公司合作，比如AutoX與深圳鵬程電動出租汽車公司等；3）自動駕駛公司自主運營，比如小馬智行（Pony.ai）。
成本下降是Robotaxi規模化的關鍵驅動力。受限于政策要求，Robotaxi當前仍需配備安全員，且主要是改裝車型，根據測算，配有安全員+改裝車的Robotaxi每公里成本仍顯著高于傳統車，但未來隨著技術的不斷發展，自動駕駛系統硬件成本有望迅速下降，前裝量產車成為趨勢，且去掉安全員，屆時Robotaxi的經濟性將尤為明顯。
Waymo引領單車智能化路線：
攜手沃爾沃開啟前裝量產之路。2018年，Waymo先后向捷豹路虎和FCA購買2萬輛高端電動SUV I-Pace和不超過6.2萬輛克萊斯勒Pacifica混合動力車型，對其進行改裝和集成。2020年6月，Waymo與沃爾沃達成全球戰略合作，旨在將Waymo Driver技術搭載到一個出行專屬的全新純電車平臺上，從而創造包括網約車服務在內的應用場景和商業模式，開啟前裝量產之路。
龐大的自動駕駛車隊積累了大量的數據。截至2020年6月，Waymo 的自動駕駛系統在全美 25 個城市，累計測試里程已經達到 2,000 萬英里，此外還有超過 150 億英里的虛擬仿真測試積累。
百度引領車路協同路線：
百度RoboTaxi是全球首個前裝量產+L4商業化運用。2019 年 9 月，百度和一汽紅旗合作的量產 L4 級自動駕駛出租車 Robotaxi 車隊在正式在長沙開放試運營，普通市民可登陸 Apollo 官網申請成為種子用戶并預約試乘體驗。2020年4月，百度Apollo Robotaxi服務上線百度地圖及百度APP智能小程序，成為國內首個通過國民級應用向公眾開放的自動駕駛出租車服務。
百度在長沙打造了「車企-政府-科技公司」的合作模式。長沙主導了智能網聯示范區的建設，一汽紅旗提供了 Robotaxi 前裝量產的產線，百度 Apollo 提供了自動駕駛與車路協同的軟硬件系統。
百度 Apollo 的自動駕駛車輛已在中國超過 24 個城市進行測試，車輛總數超過 400 輛，累積實現 10 萬次的安全載客出行，累計路測里程超過 300 萬公里。
特斯拉有望顛覆行業：
2019年，特斯拉表示將于2020年推出100萬輛的Robotaxi，計劃仍在推進中，正在等待監管部門的批準。特斯拉計劃推出Robotaxi服務軟件Tesla Network，特斯拉車主可以讓閑置的車輛加入Tesla Network車隊， 提供網約車服務從而賺取收入。
特斯拉Robotaxi每年有望產生3萬美元的毛利潤。根據特斯拉的測算，若運營成本為0.18美元/英里（對比Uber和Lyft的1-2美元/英里），服務價格為1美元/英里，假設每輛車每年行駛9萬英里，對應每年大約可產生毛利潤約3萬美元。此外預計下一代Robotaxi的制造成本有望降至2.5萬美元，并且有可能采取租售并舉的方式提供服務。
06
底層技術：軟硬件協同驅動智能網聯發展
底層技術的演進是驅動汽車產業從內燃機驅動到電力驅動過渡內生驅動力。從傳統燃油車到油電混動，從插電混合動力再到純電驅動，政策導向和市場需求作為外沿驅動固然重要，但底層技術的演進實際在深刻影響這場產業變革的進程。車企的核心能力需要從制造向創造轉變，研發側重需要從機械加硬件向軟件加硬件轉移。項目管理理念既要滿足安全性、魯棒性的需要穩步向前，同時也要適應軟件開發小步快跑迭代更新的靈動迅捷。
6.1 軟件定義汽車 布局合作成主流
6.1.1 競爭力由硬變軟?車企圍繞軟件布局
軟件定義汽車成共識。以大眾為代表的汽車集團將聚焦和收緊軟件開發的權限，自主開發軟件代碼的占比將提升到60%，軟件開發部門將成為人數過萬的主要研發團隊。軟件研發工作成為車企關注和精力投入的首要重點將是可預見的趨勢。
車企需要調整和重新定義核心競爭力，客觀評估研發能力和資源現狀，將有限的研發資源集中到跟用戶體驗相關性更高的地方。汽車代碼和計算量的激增是體現了消費者對于汽車功能需求的轉變，汽車的核心價值從單一出行工具過渡到生活第三空間，擁有強烈的個人屬性，其價值感也開始圍繞這個核心來打造。
軟件能力是連接終端客戶的能力，是持續提供迭代應用升級的基礎，也是收集數據資源的通道。未來硬件會越來越標準化，而軟件將成為差異化的突破口。國外車企已經充分認識到軟件能力的重要性，并在近兩年頻繁決策做出實際的團隊構建動作。
車企軟件團隊構建有以下三種方式：1）設立軟件相關子公司；2）同軟件背景企業合資合作；3）在內部設立軟件相關新部門。
豐田是設立軟件相關子公司的代表企業。今年7月底正式成立軟件公司Woven Planet Holdings。新公司下設兩家公司：Woven Core和Woven Alpha，其中Woven Core將專注于自動駕駛。Woven Alpha將在互聯、車載軟件和高清地圖等領域開創新業務，孵化創新項目。
上汽乘用車在今年7月將其軟件中心定名為“零束”；長安于2019年底通過將座艙、車控、云端、駕駛等方面的軟件開發人員進行整合，成立了軟件科技公司；吉利集團戰略投資并獨立運營億咖通科技，聚焦座艙智能化與整車智能化兩大領域。
車企同軟件背景的專業公司合資也是一條行之有效的路徑，寶馬在積極向移動出行技術公司轉型。為在IT和軟件開發領域邁出全球創新網絡擴張的重要一步，其選擇了與CRITICAL Software組建Critical TechWorks。
以大眾為代表的公司選擇在內部成立層級更高、規模更大的獨立軟件部門。
6.1.2 軟硬件開發解耦 ?企業間競合策略改變
傳統汽車整車開發周期過長，車型改款或迭代升級的研發成本過高的問題亟待改變。傳統汽車采用分布式電子電氣架構，ECU數量隨著車輛功能的復雜而增多，不同ECU之間相對獨立，彼此之間僅通過CAN或LIN總線進行有限的通信。這些控制器的軟件和硬件高度耦合，每當需要更換新的硬件時，都需要對ECU的軟件進行重新編寫和大規模的修改，并需要進行大量的測試認證。
汽車開放系統架構AUTOSAR為汽車的軟硬件之間提供了一個類似于電腦操作系統與應用程序之間的中間層，試圖將軟硬件解耦。AUTOSAR架構中系統軟件自上而下被規整分層：應用層、運行時環境、基礎軟件層和微控制器層，每一層只會調用下一層的接口，并為其上一層提供接口。
掌握主導權，提高應用開發效率，讓整車可以持續迭代、升級，改善性能以及用戶體驗，特斯拉方案可能為更多實力車企采用。特斯拉采用CCM中央計算模塊，將4G模塊、ADAS域控制器和智能座艙的計算單元，整合在一塊主板上，形成了汽車的“中央計算平臺”。特斯拉在中央計算平臺的基礎上形成了基于Linux開發的實時操作系統，這比AUTOSAR的做法更進一步。
軟硬件在開發流程中的解耦將是智能網聯汽車發展過程中的必然趨勢。無論是AUTOSAR的演進迭代又或是特斯拉的一步到位，在智能網聯時代可以預見傳統的以2到3年為一個新車型項目周期的開發模式將因為軟硬件的解耦而發生重大改變。
在智能網聯的總體發展趨勢下，車企會更多的選擇合作，基于自身現有資源以達成優勢的互補。軟件定義汽車，硬件標準化以及軟硬件開發的解耦等趨勢將共同作用，對車企的競合策略帶來影響和改變。車企將開始更加嚴格的審視自身的優劣，整合自己的優勢資源，并在市場上尋找可以優勢互補的合作伙伴。
6.2 電子電氣架構從分布式到集中式演進升級
6.2.1 以跨域融合為特征的電子電氣架構
分布式電子電氣架構已不能滿足智能汽車發展的需要。當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，其復雜度遠超安卓手機系統。不同的ECU來自不同的供應商，有著不同的嵌入式軟件和底層代碼。這種分布式的架構在整車層面造成了相當大的冗余，傳統汽車的軟件更新幾乎與汽車生命周期同步，極大地影響了用戶體驗。
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。以模塊化和集成化為特征的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。
跨域集中式電子電氣架構更好地支持了軟件的持續創新和更新升級。分布式電子電氣架構模塊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，將車輛層級軟件集中于域控制器，并標準化高度嵌入式控制器，更好地支持變形管理和跨域功能。
集中式汽車電子電氣架構將分為三層：1）頂層為云計算服務平臺；2）中層為車載計算控制平臺（即域控制器）；3）下層為機電一體化的標準化執行器、傳感器控制器。
一般將汽車電子電氣系統分為五個功能域，分別是動力總成域、底盤域、車身域、信息娛樂域（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控和以太網通訊、無線通訊共七個元素。
集中式方案的落地受實現成本制約。“域”集中式方案的架構理念完美，但近年在中低端車型上并沒有得到大范圍的運用，方案實施成本是首要矛盾。
特斯拉在Model 3按物理空間臨近原則劃分域，具有成本優勢。特斯拉Model 3重新劃分了“域”。在新的概念中，不再存在傳統的車身域、動力域等，取而代之的是物理空間上的劃分“區域Zone”，比如中域、左域和右域。新的域可能會實現基于位置分布的“域Zone”，通過不同域之間的交互融合，完美化解了線束成本等問題。
6.2.2 特斯拉引領車企硬件架構升級策略
特斯拉采用垂直一體化的策略，從0到1直接采用車輛集中式電子電氣架構，引領了汽車電子電氣架構的演進趨勢。Model 3全車主要有三大控制模塊構成，一個是類中央控制模塊的自動駕駛及娛樂控制模塊Autopilot & Infotainment Control Module，另外兩個分別是右車身控制器BCM RH和左車身控制器BCM LH。
大眾集團將集成式EEA列為未來集團發展的戰略重點，加大對軟件研發的投入規劃，設立Car.Software開發獨有的VW.OS操作系統。
成功的合作、博采眾長是奧迪順利實現L3自動駕駛汽車量產的重要驅動力。2017年，奧迪的中央駕駛員輔助控制單元（zFAS）在其推出的首款量產的L3自動駕駛汽車奧迪A8首次亮相，是奧迪與包括安波福、Mobileye、英偉達、英特爾、英飛凌等在內的多家公司合作開發的成果，集成各個領域最先進的技術。
通用推出凱迪拉克云電子電氣架構，其算力與安全性能提升、可實現整車云更新（FOTA），帶來新一代移動互聯體驗。凱迪拉克云電子架構在性能和運行效率方面顯著提升，成為連接、驅動和控制車輛的幾乎所有功能的強大技術中樞，更以無限的拓展潛力，為高度集成化、規模化軟件創新開發與應用奠定了技術基礎。
寶馬新的E/E架構采用集成式架構、可實現系統級優化，未來將逐步向云端架構靠攏。新的E/E架構實現了中央計算平臺、集成式ECU、商品ECU的多層分級，不同類型的功能由不同級別的控制器負責。未來車內的E/E架構會逐步向云端架構靠攏，海量數據將被傳輸至云端進行分析處理。
6.3 車規芯片及計算平臺驅動智能網聯的發展
6.3.1 特斯拉FSD：從外購到自研
特斯拉的探索領先行業，從最初外購芯片到自研FSD，自成一體的同時引領了產業發展。其自研的FSD專用芯片精簡了不必要的軟硬件模塊，大大減少研發設計工作量，縮短研發周期。不過其生態相對封閉，在建立相對完善的生態體系方面不具備先天的優勢。
特斯拉第一代Autopilot 1.0系統：2014年發布Autopilot 1.0，視覺芯片采用Mobileye EyeQ3，數據融合芯片采用英偉達Tegra 3。搭載1個前置攝像頭、1個后置倒車攝像頭、1個前置雷達及12個超聲波傳感器。
特斯拉第二代Autopilot 2.0系統：以攝像頭為主，雷達作為輔助，硬件方案采用NVIDIA的1顆Tegra Parker芯片和1顆Pascal架構芯片方案；支持8個攝像頭、12個超聲波雷達和1個前置毫米波雷達。整體性能較上一代方案有近40倍的提升。
特斯拉Autopilot 3.0系統：在2019年初舉行的Autonomy Day上，特斯拉推出搭載自研14nm工藝FSD芯片的Autopilot 3.0系統方案。3月起，3.0系統正式搭載在量產的Model X/S上，4月初，3.0系統正式搭載在量產的Model 3上。特斯拉完全自研的這一代3.0系統采用了2顆FSD芯片的冗余設計來滿足系統功能安全要求，實現總計144TOPS的算力以及72W的功耗表現。
特斯拉Autopilot 4.0預計將于2022年初左右到來，屆時將與英偉達Drive AGX Orin、Mobileye EyeQ5同場競技，其特點有：
1）芯片將采用臺積電7nm工藝制造，由IC設計龍頭博通與特斯拉共同開發，為業內首個采用芯片龍頭臺積電SoW封裝技術的芯片產品，可以將HPC芯片在不需要基板和PCB的情況下直接與散熱模組整合在單一封裝中。
2）深度學習算法迭代提升顯著，特斯拉將把針對無監督學習技術的研發放到絕對的優先級。其代號為Dojo的項目計劃對一臺超強的訓練計算機輸入大量數據，并進行無監督的大規模訓練，最終完成高效的算法提升。
6.3.2 Mobileye優先發展支持ADAS
Mobileye由以色列希伯來大學的Amnon Shashua教授和Ziv Aviram于1999年創立。搭載Mobileye產品的量產車于2007年起上市。2014年掛牌紐交所，市值80億美元。2017年芯片巨頭英特爾以153億美元收購，并將其原自動駕駛事業部轉至Mobileye旗下。Mobileye致力于開發基于視覺的自動駕駛和ADAS，EyeQ系列芯片為L0-L2 的汽車提供前防撞警告、自動緊急制動和車道偏離修正等被動安全功能提供支持，目前已在全球 25 家車企的數百萬輛汽車中得到應用。
2014-2019年，EyeQ系列芯片年出貨量從270萬持續快速增長至1740萬，CAGR高達46%；Mobileye的營收從1.44億美元持續快速增長至8.79億美元，CAGR高達43.7%。另外，近年來Mobileye加速進軍中國市場，且中國區業務每年翻倍式增長。
Mobileye特有的EyeQ視覺識別芯片被應用于多家汽車廠商。針對自動駕駛從L1-L5的要求，Mobileye視覺識別芯片已從第一代的EyeQ1發展到EyeQ5，EyeQ3芯片幾乎賣給了所有的汽車廠商。EyeQ系列芯片同時具備支持復雜且強度大的視覺處理與低功耗的特性。
EyeQ1的算力約0.0044Tops，EyeQ2算力約0.026Tops，功耗均為2.5w，均僅提供L1輔助駕駛功能。EyeQ3芯片算力約為0.256Tops/功耗2.5w，可以支持L2高級輔助駕駛計算需求。
EyeQ4芯片算力約為2.5Tops/功耗3W，可實現L3半自動駕駛，開始實現部分融合。采用28nm工藝，ADAS視覺識別芯片建立在多核架構基礎上，配置5顆核心處理器（4顆MIPSi-class核心和1顆MIPSm-class核心）、6顆VMP芯片、2顆MPC核心和2顆PMA核心，可以同時處理8部攝像頭產生的圖像數據。
EyeQ5單顆芯片的浮點運算能力為12Tops/功耗5W。2016年與意法半導體STM共同宣布開發EyeQ5芯片。裝備8枚多線程CPU內核，與18枚Mobileye下代視覺處理器。
Mobileye專注于L3以下的市場，提供芯片+算法綁定的一體式解決方案。在中國市場，其優勢和劣勢都較為明顯。
優勢：1）豐富的項目經驗和成果，已和眾多車廠合作過，業內成績優秀，經驗豐富。2）客戶資源豐富，與中國外各大供應商合作經驗與良好聲望。
劣勢：1）算力提升低于行業競爭者，其芯片算力低于業界自動駕駛規定算力。2）其不開放的芯片模式限制用戶創新，一旦隨著大量廠商的加入，日益多元化的算法定制需求激增，綁定銷售較為笨重。
6.3.3 英偉達聚焦L3以上高級自動駕駛
隨著深度學習和大數據的不斷發展，GPU深度學習點燃了現代AI計算的下一個時代，NVIDIA被越來越稱為“AI計算公司”。GPU的計算特性可充當感知和理解世界的計算機、機器人和自動駕駛汽車的大腦。在GPU芯片市場，NVIDIA的AI芯片在全球市場的占有率高達70%。GPU逐步延伸到視覺處理、數據中心、智能駕駛等領域，打造完善的AI生態體系并引領AI時代的發展。NVIDIA正依靠自己計算平臺的實力，大力發展智能汽車業務。
NVIDIA已與眾多中國外車企展開實質性合作。全球車企如豐田、大眾、奧迪、奔馳等。中國合作伙伴如一汽集團、奇瑞、小鵬汽車等，其Xavier與Pegasus計算平臺分別成為合作客戶們實現L3與L4自動駕駛的首選。
NVIDIA與各大一級供應商合作，共同降低自動駕駛行業門檻。NVIDIA并不制造自動駕駛汽車，而是基于底層AI芯片和極高的開放度，和全球合作伙伴一起共同打招自動駕駛生態系統。截止目前NVIDIA與包括博世、大陸、德賽西威、采埃孚等展開合作。力爭打造必要的芯片硬件架構與軟件支持，引領自動駕駛汽車與交通運輸行業的發展。
NVIDIA為不同的車廠和一級供應商提供差異化的平臺定制。自2014年NVIDIA發布Tegra K1移動處理器正式進軍智能駕駛后，DRIVE系列端到端自動駕駛平臺陸續推出，能效比逐代優化。從首款能支持L2/L3自動駕駛平臺的DRIVE PX，到現如今DRIVE系列產品已經可以支持覆蓋L2-L5的自動駕駛。
2016年NVIDIA發布DRIVE PX2端對端自動駕駛平臺，裝載于2016至2019年生產的特斯拉Model S/X上。DRIVE PX2是一個開放式人工智能車輛計算平臺，對于車廠和一級供應商來說，可以根據這個平臺做快速的、自主定制化的自動駕駛車輛研發。
2020年首款應用Xavier的小鵬汽車P7量產上市。Xavier是搭載在汽車上的終端運算平臺，它主要負責通過傳感器數據感知周圍的環境，用高精度地圖實時定位，并按照算法模型做出駕駛決策。
NVIDIA Orin系統級芯片為實現L5自動駕駛助力。2019年12月，NVIDIA發布預計于2022年量產的具有200TOPS深度學習算力的自動駕駛新品Orin系統級芯片，是上一代自動駕駛平臺Xavier性能的7倍，功耗預計為65-70W。
NVIDIA聚焦L3以上的市場，強大的GPU圖形處理、AI芯片領域強者，對外提供芯片及算法解決方案服務，開源的平臺為各大合作方提供靈活的選擇。其產品具有高算力，支持雷達和攝像頭等多類傳感器的融合的優勢，已成為自動駕駛領域強有力的基礎硬件供應商。
6.3.4 地平線：國產自主龍頭優勢漸顯
地平線是自動駕駛領域的國內自主新興公司，起家于視覺處理并向多傳感器融合發展。2017年，地平線推出兩款嵌入式人工智能視覺芯片，分別面向ADAS智能駕駛（征程Journey1.0處理器）和智能攝像頭（旭日Sunrise1.0處理器），以強大的AI芯片和算法能力，成功收獲多家中國外汽車市場合作伙伴，如奧迪、博世、上汽、廣汽、一汽、長安、比亞迪等中國外廠商。
長安緊湊級跨界SUV車型UNI-T將采用長安汽車和地平線聯合開發的智能駕駛艙 NPU（Neural Processing Unit，神經網絡處理單元）計算平臺，內置中國首款車規級地平線征程Journey二代處理器，具備4TOPS/2W的算力，支持L3自動駕駛。
對比Mobileye，地平線提供開放式的產品方案，對本土車廠顯得更具吸引力。征程二代的算力與功耗已超過EyeQ4，自主研發的架構與處理器顯示了出色的算力與能耗表現。
07
總結及投資建議
全球范圍來看，歐美日和中國等主要國家都在出臺法規加速推進智能汽車的發展，其中中國政策定調智能化與網聯化協同。特斯拉和大眾等傳統車企采取漸進式發展，而以Waymo和百度為代表的科技企業則一步到位，在RoboTaxi、無人物流等率先發力，進軍L4以上的無人駕駛商用化。新能源汽車是智能網聯的最佳載體，全球新能源汽車滲透率從2010年初見規模到2019年的2.3%，呈現加速滲透態勢，但仍處于較低水平，上升空間大。電動化加速+政策推動+產業鏈日益成熟，驅動智能網聯汽車加速發展，其中ADAS規模近千億元，車聯網和無人駕駛等市場規模則超萬億元。
在軟件定義汽車成為共識的背景之下，整車的核心競爭力表現載體逐漸由硬件+機械轉移到軟件+硬件，軟件的開發及迭代能力、軟硬件架構的定義及前瞻性以及自身的客戶能力基礎及資源水平該成為車企的關注點。在智能網聯產業鏈各細分領域中，我們認為中短期智能座艙和ADAS將會率先落地，看好顯示面板、HUD、車載中控、攝像頭和雷達等、線控制動等相關產業鏈機會，長期看好高等級自動駕駛、V2X車聯網、圍繞出行的服務及應用，和以它們為基礎可能誕生出的新商業模式。
整車：隨著智能網聯的發展，新能源汽車產銷量將再上臺階，更多車企的加入也顯著加劇了競爭。海外巨頭、合資車企、中國自主品牌和造車新勢力共同角逐，新能源智能網聯汽車龍頭的地位將逐漸確立形成。當前時點建議重點關注已經或有望推出新能源智能網聯爆款車型的車企，及其產業鏈的投資機會。
相關標的：
1.?整車
a)?海外：特斯拉、大眾等；
b)?中國：比亞迪、長安汽車、吉利汽車、長城汽車、上汽集團、蔚來汽車、小鵬汽車、理想等；
2.?爆款車產業鏈
a)?特斯拉產業鏈：旭升股份、拓普集團、三花智控等；
b)?大眾MEB產業鏈：華域汽車、精鍛科技等；
智能駕駛：ADAS系統集成產品領域主要由國際汽車零部件巨頭壟斷控制，是利用攝像頭、雷達、激光和超聲波等傳感器，在行駛過程中瞬時的感應收集周圍環境數據，對障礙物進行辨識、偵測與追蹤，并結合導航儀地圖數據進行系統的運算分析，預先為駕駛者判斷可能發生的危險，并對車輛進行制動控制的安全技術。其巨大的市場潛力吸引了互聯網科技公司、初創公司等紛紛入局。本土初創科技公司可能憑借技術突破和本地化服務的優勢，在雷達、攝像頭及芯片方面存在國產替代的機會。而高級別自動駕駛，即無人駕駛，主要是以谷歌Waymo、百度Apollo等科技巨頭引領，從RoboTaxi或特定場景化物流切入做起，發展潛力巨大。
相關標的
1.?感知層
a)?車載視覺：歐菲光、東軟集團、合力泰、聯合光電、聯創電子、晶方科技、舜宇光學；
b)?毫米波雷達：華域汽車、保隆科技、德賽西威、亞太股份；
c)?激光雷達：巨星科技、萬集科技、中海達、大族激光、永新光學；
2.?決策層
a) ADAS算法/集成：保千里、歐菲光、縱目科技；
3.?執行層
a)?智能驅動：科博達、大洋電機、臥龍電驅、通達動力、英博爾；
b)?智能轉向：華域汽車、德爾股份、北特科技；
c)?智能制動：伯特利、拓普集團、華域汽車、亞太股份、萬安科技；
V2X車聯網：車聯網的發展將朝著豐富軟件品類，打造服務生態的方向發展，屆時各類車載內容與服務將成為主力增長點，進一步促進車聯網規模擴大。到智能網聯汽車發展成熟期，增量將從硬件向軟件轉移，TSP（車載信息服務提供商）成為核心。
相關標的
1. 高精地圖：四維圖新；
2. 車內CAN總線：威帝股份；
3. V2X芯片：大唐電信、全志科技、聞泰科技；
4. TSP平臺：亞太股份、千方科技、均勝電子、索菱股份、興民智通、鴻利智匯；
智能座艙：汽車行業高速發展的主要驅動力已經由過去供給端的產品和技術驅動逐步轉換為不斷提高的客戶需求驅動。消費者對汽車的認知也逐漸從“單一的交通工具”向“第三空間”轉變，而座艙則是實現空間塑造的核心載體。同時，5G、AI/大數據、人機交互、汽車芯片與操作系統技術的進步將推動智能座艙未來的發展，甚至引發變革。各大車企、Tier1與部分異業玩家均將視線聚焦在智能座艙領域，欲提前布局，占據智能座艙生態圈內的優勢領地。一般認為智能座艙將經歷四個發展階段：1）電子座艙。電子信息系統逐步整合，組成“電子座艙域”，并形成系統分層；2）智能助理。生物識別技術應用，催生駕駛員監控系統迭代，增強車輛感知能力。消費者對車輛智能化功能的期望不僅僅局限在自動駕駛與人機交互；3）人機共駕。語音控制和手勢控制技術突破，車內軟硬件一體化聚合，實現車輛感知精細化。車輛可在上車-行駛-下車的整個用車周期中，為駕乘人主動提供場景化的服務，實現機器自主/半自主決策；4）第三生活空間。未來汽車使用場景將更加豐富化和生活化，基于車輛位置信息，融合信息、娛樂、訂餐、互聯等功能，為消費者提供更加便捷的體驗。
相關標的：
1. 顯示面板：京東方、萊寶高科、長信科技；
2. 中間件軟件：中科創達、東軟集團；
3. 芯片：全志科技、四維圖新；
4. 車載中控：德賽西威、華陽集團、均勝電子、索菱股份、路暢科技；
08
風險提示
政策推進不及預期的風險：當前智能網聯汽車的發展有賴于頂層設計的支持和推進，而智能網聯相關產業覆蓋領域較廣，涉及各部委主管機關眾多，相關政策細則的出臺和落地需要強大而持久的推動力。
智能網聯技術發展不及預期：智能網聯的發展由以芯片及計算平臺等為代表的底層技術驅動，而這些技術不僅僅是工程應用，更涉及數理基礎及多學科交叉融合，行業眾參與者需要完善標準，也需要引領技術突破。
汽車行業景氣度不及預期：全球疫情及逆全球化的不確定性將影響宏觀經濟走勢，而宏觀經濟下行壓力和財政預算支出的下滑都可能對汽車市場的景氣度產生不利影響。
相關聲明
團隊成員
崔琰/首席分析師（手機/微信：158-0086-5715/cathycuiy)
經濟學碩士，10年證券從業研究經驗，曾任天風證券、國金證券、民生證券汽車行業首席分析師等，獲2017年汽車行業最佳分析師新財富入圍，水晶球第三名，金翼獎第四名，WIND第一名；2016年水晶球第一名，2014年新財富入圍。專注于汽車四化（電動化、智能化、網聯化、共享化）研究，在行業變革中深挖投資機會，2019年加入華西證券研究所。
劉靜遠/聯系人（手機/微信：185-1566-9038）
經濟學碩士，1年證券從業研究經驗+4年買方證券研究經驗，曾任陽光保險資管證券研究部汽車行業、有色金屬行業研究員，擅長從買方視角分析投資機會，專注于新能源汽車和重卡產業鏈及摩托車板塊，2019年加入華西證券研究所。
鄭青青/聯系人（手機/微信：188-1733-7510）
經濟學碩士，1年證券從業研究經驗，2年一二級大消費行業研究經驗，曾任職于中新融創消費服務事業部，專注于乘用車和零部件板塊，2019年加入華西證券研究所。
吳迪/聯系人（手機/微信：153-0161-7819）
動力工程專業碩士，7年汽車產業工作經歷，曾任聯合汽車電子有限公司電力驅動事業部產品經理，專注于電動智能汽車產業鏈和后市場板塊，2020年加入華西證券研究所。
END
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