智能駕駛重構(gòu)產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)

1、核心觀點(diǎn)1智能駕駛時(shí)代來臨，產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值迎來重新分配新機(jī)遇： 一、單車智能化模塊增加帶來新增價(jià)值二、傳統(tǒng)硬件銷售向軟件服務(wù)價(jià)值鏈傳導(dǎo)三、車-路協(xié)同帶來產(chǎn)業(yè)鏈新增機(jī)會(huì)汽車產(chǎn)業(yè)正在巨變前夜，智能化已然成為電動(dòng)化后最重要的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì) 一、電動(dòng)化不僅是汽車產(chǎn)業(yè)動(dòng)力的革命，更是智能化的先頭兵二、以特斯拉為例，智能化與電動(dòng)化相互拉動(dòng)三、智能駕駛需求爆發(fā)的臨界點(diǎn)或許就在2020-22年之間 投資建議：A股智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈核心受益標(biāo)的：中科創(chuàng)達(dá)、德賽西威、四維圖新（首次覆蓋）、銳明技術(shù)、道通科技、千方科技；其他受益標(biāo)的：萬集科技、金溢科技、鴻泉物聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)提示：1）智能駕駛相關(guān)核心技術(shù)研發(fā)低于預(yù)期；2）新技術(shù)的出現(xiàn)對(duì)現(xiàn)

2、有技術(shù)路線形成沖擊；3）疫情發(fā)展趨勢(shì)可能對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)持續(xù)復(fù)蘇趨勢(shì)帶來不確定性；4）政策力度不及預(yù)期。目錄201 產(chǎn)業(yè)鏈重組：軟件有望邁升Tier1技術(shù)路徑：傳統(tǒng)汽車 VS 智能駕駛特斯拉生態(tài)研究投資建議風(fēng)險(xiǎn)提示013產(chǎn)業(yè)鏈重組：軟件有望邁升Tier11.1 傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)鏈：垂直供應(yīng)，博弈屬性強(qiáng)傳統(tǒng)汽車供應(yīng)鏈?zhǔn)擎湕l式的上下游模式，鏈條上下游參與方博弈屬性較強(qiáng)。以傳統(tǒng)汽車座艙為例，IVI系統(tǒng)等Tier 2供應(yīng)商與汽車座艙成品等Tier 1供應(yīng)商彼此涇渭分明，構(gòu)成產(chǎn)業(yè)鏈的上下游關(guān)系，且彼此存在定價(jià)博 弈，爭(zhēng)奪相對(duì)有限的利潤(rùn)空間。資料來源：搜狐汽車，華西證券研究所資料來源：華西證券研究所圖1：傳統(tǒng)汽車產(chǎn)

3、業(yè)鏈圖2：傳統(tǒng)汽車座艙供應(yīng)鏈傳統(tǒng)整車廠Tier 1供應(yīng)商Tier 2供應(yīng)商Tier 3供應(yīng)商41.2 智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈：跨界融合趨勢(shì)明顯5智能駕駛呈現(xiàn)出明顯的跨界融合趨勢(shì)：傳統(tǒng)整車廠積極與互聯(lián)網(wǎng)巨頭互相合作 ，比如近期長(zhǎng)安汽車與華為、寧德時(shí)代宣布聯(lián)合打造高端智能汽車品牌；傳統(tǒng)整車廠自身也積極發(fā)力軟件領(lǐng)域布局，不再單純依賴供應(yīng)商，如大眾收購(gòu)Diconium等軟件開發(fā)商，并組建自身軟件業(yè)務(wù)部門Digital Car&Service；傳統(tǒng)汽車時(shí)代處于Tier2的軟件商則存向供應(yīng)鏈后移的趨勢(shì)，逐步邁向Tier1，比如華為，在MDC、智能互聯(lián)、mpower、華為云、三類傳 感器等領(lǐng)域皆有布局；資料來源：億

4、歐智庫(kù)，華西證券研究所圖3：智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈圖4：智能汽車座艙供應(yīng)鏈資料來源：億歐智庫(kù)，華西證券研究所1.3 智能化潮流重構(gòu)汽車產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈6資料來源：車百智庫(kù)，羅蘭貝格，華西證券研究所主要玩家不斷外延業(yè)務(wù)邊界，算法/芯片/OS等Tier2呈現(xiàn)向Tier1進(jìn)階趨勢(shì)，整車廠則逐步將前端供應(yīng)鏈納入自身業(yè)務(wù)范疇：Tier2供應(yīng)商-以中科創(chuàng)達(dá)為例，2020年中科創(chuàng)達(dá)與廣汽簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，成立智能汽車軟件技術(shù)聯(lián)合創(chuàng)新中心，雙方將共同研 發(fā)智能網(wǎng)聯(lián)汽車平臺(tái)，打造智慧互聯(lián)汽車生態(tài)圈；整車廠-以廣汽為例，自主研發(fā)的ADiGO智駕互聯(lián)生態(tài)系統(tǒng)，打造自動(dòng)駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)、云平臺(tái)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)4大系統(tǒng)；圖5：智能駕駛驅(qū)動(dòng)

5、產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)主要玩家持續(xù)外延業(yè)務(wù)邊界1.3.1 車端-軟件側(cè)：供應(yīng)鏈位置后移7智能駕駛浪潮中，軟件部門在OEM供應(yīng)鏈中呈現(xiàn)明顯的后移趨勢(shì)：以中科創(chuàng)達(dá)為例，此前中科創(chuàng)達(dá)處于Tier2位置，向Tier1汽車電器電子供應(yīng)商銷售產(chǎn)品，進(jìn)而再供貨給整車廠；此輪智能駕駛浪潮襲來之后，中科創(chuàng)達(dá)從Tier2位置向Tier1移動(dòng)，可直接向整車廠提供操作系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)及銷售智能駕駛艙。資料來源：億歐智庫(kù)，華西證券研究所圖6：軟件部門呈現(xiàn)由Tier2向Tier1進(jìn)階趨勢(shì)圖7：智能駕駛浪潮中，中科創(chuàng)達(dá)在供應(yīng)鏈中位置后移中科創(chuàng)達(dá)Tier1汽車供應(yīng)商汽車OEM汽車OEM中科創(chuàng)達(dá)Tier1汽車供應(yīng)商資料來源：中科創(chuàng)達(dá)公司公告，

6、華西證券研究所1.3.2 車端-硬件側(cè)：傳統(tǒng)整車廠發(fā)力軟件部門8智能汽車時(shí)代，軟件重要性大大增加，根據(jù)IEEE數(shù)據(jù)，高端車輛軟件代碼已經(jīng)達(dá)到1億行；各大整車廠為強(qiáng)化短板，鞏固競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，紛紛發(fā)力軟件業(yè)務(wù)布局：2019-2020年上汽、廣汽、一汽、長(zhǎng)安、豐田、大眾、寶馬等海內(nèi)外 整車廠紛紛成立軟件部門（公司），發(fā)力智能駕駛數(shù)字化業(yè)務(wù)。資料來源：車云，搜狐汽車，騰訊汽車，華西證券研究所圖8：不同產(chǎn)品應(yīng)用代碼量（百萬行）80100120高端車 facebook Win-vista 波音747 Android Chrome地區(qū)公司新成立軟件部門具體動(dòng)態(tài)本土OEM上汽零束2020年初成立，預(yù)計(jì)年底將形成一

7、個(gè)500人規(guī)模的團(tuán)隊(duì)，21年底將擴(kuò)充至1000人，到2023 年攀升至2200人，主要聚焦智能駕駛系統(tǒng)工程、軟件架構(gòu)、基礎(chǔ)軟件平臺(tái)和數(shù)據(jù)工廠一汽一汽（南京）科技2020年成立一汽（南京）科技開發(fā)有限公司，主攻人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)、人工智能應(yīng)用 軟件開發(fā)、人工智能理論與算法軟件開發(fā)、人工智能硬件銷售、雷達(dá)及配套設(shè)備制造等長(zhǎng)安長(zhǎng)安汽車軟件科技2019年底成立長(zhǎng)安汽車軟件科技公司，以此來構(gòu)建包括電子電氣化架構(gòu)、整車基礎(chǔ)軟件平 臺(tái)，OTA、云于大數(shù)據(jù)云等在內(nèi)的四大核心能力，未來5年將組建起一支5000人研發(fā)團(tuán)隊(duì)廣汽廣汽-中科創(chuàng)達(dá)聯(lián)合創(chuàng)新中心圍繞智能汽車操作系統(tǒng)展開創(chuàng)新技術(shù)研究，并在信息娛樂、智能座艙、

8、智能交互和安全駕 駛等領(lǐng)域進(jìn)行聯(lián)合研發(fā)，共同研發(fā)新一代的智能汽車平臺(tái)海外OEM豐田Woven Planet Holdings2020年成立，2021年正式運(yùn)營(yíng)，旨在創(chuàng)造更靈活的“軟件優(yōu)先”開發(fā)流程，將努力精簡(jiǎn)軟 件系統(tǒng)，使汽車軟件與機(jī)械和電子結(jié)構(gòu)無縫對(duì)接大眾Car.Software2019年年將分散的信息技術(shù)部門整合成子公司Car.Software，負(fù)責(zé)開發(fā)內(nèi)部軟件系統(tǒng)，并 表示到2025年所有新車都將配備大眾vw.os操作系統(tǒng)寶馬Digital Car2020年成立，整合包括軟件、電子器件、硬件、輔助駕駛、車聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛等多個(gè)業(yè)務(wù) 部門，到2025年之前，寶馬在數(shù)字化和電氣化方面將投資30

9、0億歐元圖9：不同產(chǎn)品應(yīng)用代碼量（百萬行）0204060資料來源：IEEE，華西證券研究所1.3.3 云端：OTA新業(yè)態(tài)崛起，需求正釋放9OTA為智能駕駛時(shí)代差異化競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)之一：未來將有60%-70%的車輛因?yàn)檐浖踩珕栴}而被召回，OTA業(yè)態(tài)的構(gòu)建有望顯著降低這一比例，同時(shí)可使用戶體驗(yàn)保持高新鮮感，利于維持客戶黏性。OTA屬于是工具型軟件：OTA系統(tǒng)本質(zhì)為建立軟件包直接送達(dá)用戶的運(yùn)輸體系，高效+穩(wěn)定+安全+智能為核心訴求，從技術(shù)特點(diǎn) 上來看，汽車OTA確實(shí)和手機(jī)OTA類似。資料來源：艾拉比，華西證券研究所圖10：OTA系統(tǒng)利于汽車軟件缺陷修復(fù)圖11：OTA運(yùn)行體系資料來源：excelfore，華

10、西證券研究所召回次數(shù)設(shè)計(jì)車輛召回次數(shù)設(shè)計(jì)車輛109191萬1891300萬2013-2018年汽車軟件召回統(tǒng)計(jì)中國(guó)美國(guó)OTA標(biāo)準(zhǔn)OTA監(jiān)管缺陷汽車管理?xiàng)l例1.3.4 不同玩家采用不同路徑邁向智能駕駛10資料來源：德國(guó)AVL公司，基業(yè)常青經(jīng)濟(jì)研究院，華西證券研究所目前在通往高等級(jí)智能駕駛的路途上，可以大致分為三類玩家：1）循序演化至L4：傳統(tǒng)主機(jī)廠為主，更加注重安全性和盈利能力，基于自身傳統(tǒng)造車優(yōu)勢(shì)循序漸進(jìn)；2）目標(biāo)直指L4：新興互聯(lián)網(wǎng)科 技公司為主，如谷歌（Waymo）、理想等，他們?cè)谄囓浖半娮宇I(lǐng)域要較強(qiáng)實(shí)力，在軟件定義汽車時(shí)代，積極推進(jìn)對(duì)傳統(tǒng)車廠的彎道超車；3）ADAS+L4并行：以除掉

11、前兩者之外的整車廠和科技公司為主要參與方，短期仍然需要ADAS等模塊盈利。圖12：研發(fā)路徑對(duì)比-傳統(tǒng)整車廠 VS 造車新勢(shì)力1.3.5 特斯拉：左右出擊，邁向產(chǎn)業(yè)鏈全布局11早期：對(duì)外采購(gòu)Mobileye EyeQ3芯片+攝像頭半集成方案，主要是為了滿足快速量產(chǎn)需求，且受制于研發(fā)資金不足限制；中期：采用高算力NVIDIA芯片平臺(tái)+其他攝像頭供應(yīng)商的特斯拉內(nèi)部集成方案，Mobileye開發(fā)節(jié)奏無法緊跟特斯拉需求；當(dāng)前：采用自研NPU（網(wǎng)絡(luò)處理器）為核心的芯片+外采Aptina攝像頭的特斯拉核心自研方案，主要原因在于市面方案無法滿足 定制需求，而后期時(shí)間和資金充足，公司自研實(shí)力和開發(fā)自由度更高。資

12、料來源：車百智庫(kù)，特斯拉，羅蘭貝格，華西證券研究所圖13：特斯拉供應(yīng)鏈戰(zhàn)略調(diào)整1.3.6 智能駕駛浪潮已至，毀滅式創(chuàng)新進(jìn)行時(shí)12資料來源：CBInsights，華西證券研究所涉及領(lǐng)域?qū)ΜF(xiàn)有格局沖擊行業(yè)前景展望互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施正面無人駕駛汽車駛向公路，大量的數(shù)據(jù)將會(huì)產(chǎn)生，對(duì)處理這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施的需求將大大增加媒體娛樂正面智能駕車內(nèi)沒有司機(jī)，所以需要更多的屏幕，用來顯示地圖路線、乘客信息、乘客安全須知等內(nèi)容，這些 屏幕也將作為廣告投放的載體軍事行動(dòng)正面軍隊(duì)采用自動(dòng)駕駛車輛可以很大程度地保護(hù)軍人，減少傷亡甚至挽救生命，目前許多武裝部隊(duì)已經(jīng)在試驗(yàn) 無人駕駛坦克和無人駕駛飛機(jī)網(wǎng)約車相對(duì)中性網(wǎng)約車公司的運(yùn)

13、營(yíng)模式將會(huì)發(fā)生變化，未來網(wǎng)約車公司不需要向司機(jī)支付車費(fèi)，卻需要負(fù)擔(dān)擁有自動(dòng)駕駛 汽車的成本地產(chǎn)相對(duì)中性自動(dòng)駕駛技術(shù)將促發(fā)整個(gè)城市空間的重構(gòu)，更便捷、快速、低成本的交通方式將導(dǎo)致住宅區(qū)外擴(kuò)，商業(yè)地 產(chǎn)方面，比如加油站將會(huì)大大減少保險(xiǎn)負(fù)面無人駕駛技術(shù)將減少道路事故的發(fā)生，導(dǎo)致社會(huì)對(duì)交通意外險(xiǎn)的需求也將減少，目前部分保險(xiǎn)公司嘗試推 行基于使用率的保險(xiǎn)政策，根據(jù)參保人的行駛里程以及駕駛習(xí)慣的安全程度進(jìn)行定制化收費(fèi)。汽車維修負(fù)面意外事故的減少意味著去車身修理店的次數(shù)減少，對(duì)傳統(tǒng)汽車維修人員的需求也將減少酒店負(fù)面大型連鎖酒店的客戶中，一部分年輕旅客已經(jīng)被互聯(lián)網(wǎng)民宿平臺(tái)搶走，另有一部分即將在自動(dòng)駕駛時(shí)代被

14、可以睡覺的自動(dòng)駕駛長(zhǎng)途車占領(lǐng)航空負(fù)面短途航班將受到來自自動(dòng)駕駛汽車的巨大威脅。一旦自動(dòng)駕駛技術(shù)讓汽車出行更方便，人們會(huì)放棄流程繁 瑣的空中旅行汽車零部件制造負(fù)面智能駕駛軟件（如剎車輔助系統(tǒng)）將零部件磨損，因此更換需求將減少，根據(jù)普華永道預(yù)測(cè)，到2030年， 軟件及電子部分將占汽車制造總成本的50 ，原本屬于零部件制造商的預(yù)算將被新興技術(shù)提供商占領(lǐng)公共交通負(fù)面乘坐無人駕駛出租車將比當(dāng)前的打車成本更低，未來乘客會(huì)傾向于選擇無人駕駛乘用車服務(wù)，而非公交車 等公共交通工具停車服務(wù)負(fù)面無人駕駛汽車需要不斷地在不同地點(diǎn)之間移動(dòng)，對(duì)長(zhǎng)期停車位的需求將大大減少，根據(jù)麥肯錫測(cè)算，僅在 美國(guó)，這些無人駕駛汽車就可

15、以節(jié)省610億平方英尺的停車面積物流配送負(fù)面未來的外賣、快遞、閃送服務(wù)將全部由自動(dòng)駕駛汽車代勞，對(duì)人工的需求將會(huì)減少，而且未來的配送動(dòng)作 或許不再由餐廳或快遞站發(fā)出，而是收件人指使自己的自動(dòng)駕駛汽車前去取件汽車經(jīng)銷負(fù)面隨著自動(dòng)駕駛車隊(duì)模式的落地，可能會(huì)有越來越多的人放棄汽車所有權(quán)，轉(zhuǎn)而使用汽車廠商（如大眾）或 是Uber等出行服務(wù)商所提供的車隊(duì)車輛石油零售&洗車負(fù)面當(dāng)大批車輛的所有權(quán)由個(gè)人家庭轉(zhuǎn)向車隊(duì)管理公司，其維護(hù)責(zé)任也隨之轉(zhuǎn)移，車隊(duì)或?qū)⒋罱ㄗ约旱木S修網(wǎng) 絡(luò)或借助其他解決方案，因此當(dāng)前市場(chǎng)上的加油站、洗車場(chǎng)、以及汽車租賃點(diǎn)都有可能消失駕駛培訓(xùn)負(fù)面未來隨著駕駛車輛由必備技能轉(zhuǎn)向個(gè)人愛好，駕?；?/p>

16、將消失交通執(zhí)法負(fù)面人類駕駛員減少，交通運(yùn)行更加順暢，執(zhí)法部門從交通罰單及其它違規(guī)行為中獲得的收入將急劇下降交通法律訴訟負(fù)面94 的交通事故來自人為失誤，自動(dòng)駕駛技術(shù)將減少事故的發(fā)生，導(dǎo)致相關(guān)訴訟減少0213技術(shù)路徑：傳統(tǒng)汽車 VS 智能駕駛2.1 傳統(tǒng)汽車概覽14資料來源：新材料在線，華西證券研究所圖14：傳統(tǒng)汽車結(jié)構(gòu)拆分2.1.1 傳統(tǒng)汽車主要結(jié)構(gòu)15傳統(tǒng)燃油汽車主要部件包括發(fā)動(dòng)機(jī)、底盤、車身和電子 電氣設(shè)備等，其中發(fā)動(dòng)機(jī)是汽車的動(dòng)力裝置，主要由機(jī) 體、曲柄連桿機(jī)構(gòu)、配氣機(jī)構(gòu)、冷卻系、潤(rùn)滑系、燃料 系和點(diǎn)火系等組成。為應(yīng)對(duì)節(jié)能減排要求，在傳統(tǒng)燃油車基礎(chǔ)上，人們開發(fā) 出新能源汽車，相對(duì)于傳統(tǒng)燃

17、油汽車，新能源車核心部 件為電池、電控、電驅(qū)動(dòng)等系統(tǒng)。資料來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院，華西證券研究所圖16：傳統(tǒng)汽車主要結(jié)構(gòu)（燃油車）圖15：傳統(tǒng)汽車主要結(jié)構(gòu)（新能源汽車）2.1.2 傳統(tǒng)汽車價(jià)值量拆分發(fā)動(dòng)機(jī)為價(jià)值量占比最高的單體系統(tǒng)，傳統(tǒng)燃油乘用車發(fā)動(dòng)機(jī)成 本占比約15%，為燃油汽車價(jià)值量占比最高的單體系統(tǒng)，外，車 身、汽車電器電子、底盤、傳動(dòng)系統(tǒng)、內(nèi)外飾在傳統(tǒng)燃油汽車價(jià) 值量中占比也較高，分別約為15%、15%、10%、10%、10%。新能源車的技術(shù)核心是電池+電驅(qū)動(dòng)+電控三大系統(tǒng)，對(duì)純電動(dòng)汽 車的來說，電池以及動(dòng)力總成基本上占了車輛一半的成本，即約 40%-50%的成本資料來源：電子發(fā)燒友，華

18、西證券研究所資料來源：蓋世汽車，中商產(chǎn)業(yè)研究院，大眾汽車，華西證券研究所圖17：新能源汽車價(jià)值量拆分圖18：燃油汽車價(jià)值量拆分主要系統(tǒng)典型零部件價(jià)值量（元）在總車價(jià)值量中占比發(fā)動(dòng)機(jī)總成6000-12000發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪增壓器1000-200015 左右微混動(dòng)系統(tǒng)（48V）3500-4500車門2000-3000車身發(fā)動(dòng)機(jī)蓋1200-300015 左右翼子板700-1500汽車電器電子車燈（大燈）1200-4000尾燈/霧燈150-650 空調(diào)1500-350015左右車身傳感器1500-3500底盤/數(shù)萬元至更高10左右傳動(dòng)系統(tǒng)手動(dòng)變速器3500-750010 左右自動(dòng)變速器（AT/CVT 等）7

19、500 至萬元以上前風(fēng)擋玻璃500-1500內(nèi)外飾后風(fēng)擋玻璃300-110010 左右汽車座椅1000-2500其他轉(zhuǎn)向系統(tǒng)總成電控/線控制動(dòng)產(chǎn)品 減震器1000-25001000-3000300-100025 左右子午胎1000-500040%25%8%12%15%電池電機(jī)電控電驅(qū)動(dòng)其他162.1.3 傳統(tǒng)汽車技術(shù)重點(diǎn):安全、節(jié)能、高效傳統(tǒng)燃油汽車而言，其性能評(píng)價(jià)指標(biāo)主要包括五類，人們也是從這五個(gè)角度出發(fā)，對(duì)傳統(tǒng)燃油汽車持續(xù)進(jìn)行改進(jìn)：動(dòng)力性（主要包括最高車速、汽車的加速時(shí)間、汽車所能爬上的最大坡度等）燃油經(jīng)濟(jì)性（百公里油耗等）機(jī)動(dòng)性（包括制動(dòng)效能、制動(dòng)效能恒定性、方向穩(wěn)定性等）安全性（加裝安

20、全氣囊、保險(xiǎn)杠等設(shè)施）舒適性（差異化、人性化車內(nèi)設(shè)計(jì)等）資料來源：搜狐汽車，中商產(chǎn)業(yè)研究院，華西證券研究所圖19：傳統(tǒng)燃油發(fā)動(dòng)機(jī)持續(xù)改進(jìn)性能，邁向更快、更高效圖20：傳統(tǒng)汽車綜合評(píng)價(jià)體系馬力增長(zhǎng)數(shù)百倍最高時(shí)速數(shù)十倍污染物排放降低逾900.89奔馳1號(hào)當(dāng)代發(fā)動(dòng)機(jī)16奔馳1號(hào)當(dāng)代發(fā)動(dòng)機(jī)2000年典型發(fā)動(dòng)機(jī)當(dāng)代發(fā)動(dòng)機(jī)資料來源：搜狐汽車，華西證券研究所172.2 智能駕駛=傳統(tǒng)汽車+智能模塊智能駕駛則在傳統(tǒng)駕駛基礎(chǔ)上引入智能駕駛模塊。通過對(duì)常規(guī)汽車進(jìn)行改裝，搭載各類先進(jìn)車載傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置，并融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，使得車輛具備復(fù)雜環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制等功能，從而大大提升駕駛的自動(dòng)

21、化和智能化。圖21：傳統(tǒng)汽車+智能模塊=智能汽車（以Waymo智能駕駛汽車為例）實(shí)際效果圖結(jié)構(gòu)透視圖資料來源：Waymo，BCG，華西證券研究所182.2 智能駕駛=傳統(tǒng)汽車+智能模塊資料來源：廣汽研究院，華西證券研究所“感知-決策-執(zhí)行”是自動(dòng)駕駛汽車最為重要的三大系統(tǒng)：感知層：主要由激光雷達(dá)、攝像頭、高精度地圖、IMU/GPS等部分構(gòu)成，主要負(fù)責(zé)搜集車身周邊信息； 決策層：以感知層信息數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)高算力的計(jì)算中心獲取經(jīng)過優(yōu)化的駕駛決策；執(zhí)行層：基于決策層給出的駕駛決策，對(duì)制動(dòng)系統(tǒng)、發(fā)動(dòng)機(jī)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)等控制系統(tǒng)下達(dá)指令，負(fù)責(zé)駕駛執(zhí)行；圖22：智能駕駛?cè)笙到y(tǒng)：感知-決策-控制192.2.1

22、 智能駕駛：從輔助車邁向輔助人L0-L2階段需要人監(jiān)控駕駛環(huán)境，新增的智能駕駛設(shè)備多用于輔助人。比如屏幕、智能語(yǔ)音等智能化系統(tǒng)，可有效改進(jìn)駕駛員的駕駛體驗(yàn)， HUD則可減少駕駛員低頭頻率，讓駕駛更加安全。L3-L5階段需要智能駕駛系統(tǒng)監(jiān)控駕駛環(huán)境，新增的智能駕駛設(shè)備主要用于控制汽車安全高效運(yùn)行。高級(jí)別智能駕駛往往配置有更多的智能 模塊，如新增激光雷達(dá)、IMU、DMS、高精度地圖等，同時(shí)配置高算力的車載智能計(jì)算平臺(tái)，為汽車自動(dòng)駕駛提供安全高效決策。資料來源：蓋世汽車，華西證券研究所資料來源：華西證券研究所圖23：智能駕駛從輔助車邁向輔助人圖24：四方面因素共振驅(qū)動(dòng)智能駕駛產(chǎn)業(yè)浪潮202.2.2

23、行業(yè)所處階段：從L2邁向L3目前我國(guó)智能駕駛產(chǎn)業(yè)處于從L2邁向L3階段，2020年為L(zhǎng)3級(jí)別智能駕駛整車量產(chǎn)元年。根據(jù)國(guó)家發(fā)布的智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，2020-2025年中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)智能汽車的技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、基礎(chǔ)設(shè)施、法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)品監(jiān) 管和網(wǎng)絡(luò)安全體系基本形成。實(shí)現(xiàn)有條件自動(dòng)駕駛的智能汽車達(dá)到規(guī)?；a(chǎn)，實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)駕駛的智能汽車在特定環(huán)境下市場(chǎng)化應(yīng) 用。資料來源：蓋世汽車，華西證券研究所圖25：自動(dòng)駕駛分級(jí)準(zhǔn)則21自動(dòng)駕駛分級(jí)（SAE）SAE定義功能主題駕駛操作周邊監(jiān)控支援系統(tǒng)自動(dòng)作用域L0無自動(dòng)化由人類駕駛者全權(quán)操作汽車，在行駛過程中得到警 告和保護(hù)系統(tǒng)的輔助人類人類人類無L1輔助駕駛通過

24、駕駛環(huán)境對(duì)方向盤和加減速中的一項(xiàng)提供駕駛 支援，其它的駕駛動(dòng)作都由人類駕駛員進(jìn)行操作人類+系統(tǒng)人類人類少部分L2部分自動(dòng)駕駛通過駕駛環(huán)境對(duì)方向盤和加減速中的多項(xiàng)提供駕駛 支援，其它的駕駛動(dòng)作都由人類駕駛員進(jìn)行操作系統(tǒng)人類人類部分L3特定場(chǎng)景自動(dòng)駕駛由無人駕駛系統(tǒng)完成所有的駕駛操作。根據(jù)系統(tǒng)要 求，人類駕駛者提供適當(dāng)?shù)膽?yīng)答系統(tǒng)系統(tǒng)人類大部分L4高度自動(dòng)駕駛由無人駕駛系統(tǒng)完成所有的駕駛操作。根據(jù)系統(tǒng)要求，人類駕駛者不一定需要對(duì)所有的系統(tǒng)請(qǐng)求做出 應(yīng)答，限定道路和環(huán)境條件等系統(tǒng)系統(tǒng)系統(tǒng)絕大部分L5自動(dòng)駕駛由無人駕駛系統(tǒng)完成所有的駕駛操作。根據(jù)系統(tǒng)要求，人類駕駛者在可能的情況下接管，在所有的道 路和環(huán)

25、境條件下系統(tǒng)系統(tǒng)系統(tǒng)全部2.2.2 行業(yè)所處階段：2020年量產(chǎn)L3級(jí)別22資料來源：車企規(guī)劃研究，蓋世汽車，華西證券研究所從現(xiàn)有的智能駕駛汽車量產(chǎn)規(guī)劃來看，2020-2022年是部分車企L3級(jí)別自動(dòng)駕駛量產(chǎn)階段：從內(nèi)資來看，2020年一汽、長(zhǎng)安、東風(fēng)、北汽、吉利、長(zhǎng)城、奇瑞、小鵬實(shí)現(xiàn)L3級(jí)別量產(chǎn)，外資則有特斯拉、本田實(shí)現(xiàn)L3級(jí)別量產(chǎn)；低級(jí)別的L2已經(jīng)量產(chǎn)上市，高級(jí)別的L4則在成本、技術(shù)和路權(quán)等方面仍存在難點(diǎn)，從內(nèi)資來看，一汽、北汽規(guī)劃2021年實(shí)現(xiàn)L4量產(chǎn)，但更多車廠則在2022年后推出。圖26：L3級(jí)多在2020年量產(chǎn)，L4等級(jí)車輛多在2021年開始導(dǎo)入企業(yè)類型20172018201920

26、2020212022202320242025寶馬外資大廠L2L3L4奔馳L2L3L4沃爾沃L2L4特斯拉L2L3L4大眾L2L4通用L2L4福特L2L4豐田L(fēng)2L4本田L(fēng)2L3日產(chǎn)L2L3現(xiàn)代起亞L2L4上汽內(nèi)資大廠L2L3L4L5一汽L2L3L4L4長(zhǎng)安L2L3L4東風(fēng)L2L3北汽L2L3L4廣汽L2L3吉利L2L3L4長(zhǎng)城L2L3L4奇瑞L2L3蔚來造車新勢(shì)力L2L3威馬L2L3小鵬L2L32.2.2 行業(yè)所處階段：消費(fèi)需求可期23我國(guó)智能駕駛消費(fèi)端驅(qū)動(dòng)力強(qiáng)，2025年智能駕駛滲透率有望達(dá)57%。根據(jù)廣汽研究院2019年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，我國(guó)75%的汽車消費(fèi)者對(duì)于智能駕駛也抱有較高期待，在全球處于

27、較高水平，僅次于印度。根據(jù)廣汽研究院預(yù)測(cè)（2019年），2025年我國(guó)L1/2、 L3、L4等級(jí)智能駕駛滲透率分別為45%、10%、2%，2030年則有望進(jìn)一步攀升至 49%、18%、9%。資料來源：廣汽研究院，華西證券研究所資料來源：廣汽研究院，華西證券研究所圖27：75 的中國(guó)汽車消費(fèi)者對(duì)智能駕駛抱有高期望圖28：我國(guó)智能駕駛滲透率趨勢(shì)預(yù)測(cè)020406080100非常想想不知道不想很不想127454941018 29807060504030201002015A2025E2030E2020EL1/2L3L42.2.3 智能駕駛汽車：價(jià)值量拆分24Waymo中，僅激光雷達(dá)的成本占比就高達(dá)12%

28、，攝像機(jī)成本占比相對(duì)較 小，僅為2%；特斯拉Model 3系列中，中央控制器成本占比為2%，攝像機(jī)成本占比僅為1%，激光雷達(dá)則不配備，成本占比為0%。資料來源：廣汽研究院，Waymo，BCG，基業(yè)長(zhǎng)青經(jīng)濟(jì)研究院，華西證券研究所； 注：Waymo中央控制器參考L3級(jí)別智能駕駛車輛價(jià)值量占比中位數(shù)；圖30：燃油車VS電動(dòng)車VS智能駕駛車：成本結(jié)構(gòu)對(duì)比60%50%40%30%20%10%0%動(dòng)力系統(tǒng)車身底盤內(nèi)外飾電子系統(tǒng)激光雷達(dá)攝像機(jī)中央控制器傳統(tǒng)燃油乘用車特斯拉Model 3Waymo智能駕駛模塊部分15%8%13%9%9%12%2%5%18%動(dòng)力系統(tǒng) 底盤 車身 內(nèi)外飾 電子系統(tǒng) 激光雷達(dá) 攝像

29、機(jī) 導(dǎo)航系統(tǒng) 其他圖29：智能駕駛汽車價(jià)值量拆分（以Waymo為例）2.2.4 軟硬融合+大算力高性能芯片+算法升級(jí)成為技術(shù)重點(diǎn)25智能駕駛時(shí)代產(chǎn)業(yè)鏈分為三個(gè)層次：硬件公司為底層，上方是負(fù)責(zé)提供智能/連接/管理的軟件層，頂層是與消費(fèi)者體驗(yàn)相關(guān)的服務(wù)層；大算力高性能芯片：相較于傳統(tǒng)汽車，智能汽車數(shù)據(jù)量大增，高性能芯片成為剛需，比如現(xiàn)在流行的高通SA8155；算法升級(jí)：目前硬件模塊升級(jí)相對(duì)較慢，算法迭代升級(jí)則日新月異，持續(xù)優(yōu)化的算法有助于降低成本，并提供更多的安全冗余。資料來源：蓋世汽車，華西證券研究所圖31：智能網(wǎng)聯(lián)汽車主要智能模塊演化趨勢(shì)單目攝像頭多目攝像頭 77GHz毫米波雷達(dá)79GHz毫米

30、波雷達(dá)普通攝像頭 24GHz毫米波雷達(dá) 超聲波雷達(dá)激光雷達(dá)360激光雷達(dá)（低成本） 固態(tài)激光雷達(dá)芯片算法傳統(tǒng)控制算法深度學(xué)習(xí)視覺算法增強(qiáng)型學(xué)習(xí)性能算法融合算法系統(tǒng)車載信息娛樂OS車載綜合智能OS地圖導(dǎo)航地圖高精度地圖導(dǎo)入高精度地圖大規(guī)模應(yīng)用5G802.11P技術(shù)V2X硬件傳感器高性能芯片軟件算法車載OS網(wǎng)絡(luò)通訊2G/3G/4G多種傳感器融合實(shí)現(xiàn)安全冗余2020202520302.2.5 硬件：典型量產(chǎn)車型梳理資料來源：車企官網(wǎng)，高工汽車，蓋世汽車，佐思汽研，華西證券研究所從量產(chǎn)級(jí)別來看，近期量產(chǎn)車型主要集中在 L2+至L3級(jí)別車輛；從硬件配置來看，相關(guān)車型主要配置有車載攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲

31、波雷達(dá)、高算力芯片等，激光雷達(dá)則尚未配置，傳感器芯片中以 Mobileye相關(guān)產(chǎn)品居多，特斯拉采用自研的FSD；自動(dòng)駕駛適用場(chǎng)景中，如果是封閉路段，普遍需要高精度地圖，開放路段中適用范圍較小。圖32：部分量產(chǎn)車型硬件配置梳理企業(yè)傳統(tǒng)自主外資造車新勢(shì)力自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)廣汽ADiGO3.0長(zhǎng)安自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)Cadillac Super Cruise特斯拉 Autopilot 3.0蔚來NIO Pilot小鵬XPilot 3.0自動(dòng)駕駛級(jí)別L3L3L2+L3L2+L3激光雷達(dá)-前視攝像頭111334環(huán)視攝像頭444549傳感器方案角雷達(dá)前向毫米波雷達(dá)41414114141超聲波雷達(dá)12121212

32、1212高精度地圖-芯片Mobileye EyeQ4地平線Journey2.0Mobileye EyeQ3FSDMobileye EyeQ4 NIVIDIA Xavier識(shí)別限速牌識(shí)別周圍車輛識(shí)別信號(hào)燈識(shí)別（OTA）（OTA）自動(dòng)變道場(chǎng)景開放道路部分可用封閉路段高精地圖路段40km/h以下結(jié)構(gòu)化道路高精地圖路段高精地圖路段高速、城市快速路高精地圖路段262.2.5 硬件：等級(jí)越高，硬件配置越豐富資料來源：基業(yè)長(zhǎng)青經(jīng)濟(jì)研究院，蓋世汽車，高工汽車，汽車之家，華西證券研究所 注：2020年部分車型采用的激光雷達(dá)成本已在萬元以下。從硬件配置來看，自動(dòng)駕駛等級(jí)越高，硬件配置越豐富，其中如激光雷達(dá)、DMS

33、、紅外夜視等為高等級(jí)智能駕駛車輛需要重點(diǎn)配置的系 統(tǒng)。圖33：部分量產(chǎn)車型硬件配置梳理272.2.5 硬件：價(jià)格下行趨勢(shì)確立根據(jù)廣汽研究院預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，未來高等級(jí)智能駕駛汽車滲透率有望快速攀升。伴隨著量產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大及技術(shù)進(jìn)步影響，智能駕駛主要傳感器硬件等成本下降趨勢(shì)明確，其中尤其以激光雷達(dá)最為明顯；根據(jù)蓋世汽車預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，2018年激光雷達(dá)單價(jià)約為14萬元，2021年有望降低至2.1萬，2025年有望進(jìn)一步降低至4200元。2018年智能硬件總 體成本在30萬元左右，2025年有望大幅降低至3萬元左右。資料來源：蓋世汽車，中國(guó)汽車百人會(huì)，華西證券研究所資料來源：廣汽研究院，華西證券研究所圖34：部分量

34、產(chǎn)車型硬件配置梳理圖35：不同等級(jí)智能駕駛汽車滲透率預(yù)測(cè)核心部件L4配置2018A2021E2025E攝像頭8700420245毫米波雷達(dá)2770630490超聲波雷達(dá)121058470激光雷達(dá)4140,00021,0004,200GPS&IMU17,0004,9003,500計(jì)算平臺(tái)1或217,50010,5007,000合計(jì)成本（萬元/車）/31.310.53.11%27%45%49%4%10%18%9% 2% 80%70%60%50%40%30%20%10%0%2015A2025E2030E2020E L1/2L3L4282.2.5 硬件-激光雷達(dá)激光雷達(dá)作用原理：激光雷達(dá)通過采取的點(diǎn)云

35、數(shù)據(jù)，利用3D建模構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。在自動(dòng)駕駛過程中，通過激光雷達(dá)得到的數(shù)據(jù)與高精 度地圖進(jìn)行結(jié)合，再借助深度學(xué)習(xí)算法返回到實(shí)際場(chǎng)景中進(jìn)行決策。激光雷達(dá)無疑是自動(dòng)駕駛行業(yè)最受矚目的傳感器，被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)高級(jí)別自動(dòng)駕駛不可或缺的傳感器。車規(guī)級(jí)激光雷達(dá)目前擁有1線、4 線、8線、16線、32線和64線，線束越高、反應(yīng)速度和精確度也響應(yīng)越高，成本也更高昂。根據(jù)蔚來資本披露信息，16線激光雷達(dá)在低速場(chǎng)景及物流場(chǎng)景自動(dòng)駕駛領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛，未來激光雷達(dá)有望成為高級(jí)別自動(dòng)駕駛車 輛標(biāo)配。資料來源：搜狐汽車，華西證券研究所資料來源：基業(yè)長(zhǎng)青經(jīng)濟(jì)研究院，華西證券研究所圖36：激光雷達(dá)探測(cè)效果圖圖37：激光雷達(dá)有望成

36、為高級(jí)別自動(dòng)駕駛車輛標(biāo)配主要傳感器Level 1Level 2Level 3Level 4Level 5數(shù)量（個(gè)）數(shù)量（個(gè)）數(shù)量（個(gè)）數(shù)量（個(gè)）數(shù)量（個(gè)）超聲波雷達(dá)68888親攝像頭13333長(zhǎng)距毫米波雷達(dá)11111環(huán)視攝像頭4444短距毫米波雷達(dá)444激光雷達(dá)124駕駛員監(jiān)測(cè)攝像頭111GPS慣導(dǎo)系統(tǒng)11紅外夜視11動(dòng)態(tài)視覺攝像頭11292.2.5 硬件-激光雷達(dá)30車規(guī)級(jí)激光雷達(dá)的參與者主要是 Velodyne，其產(chǎn)品主要包括64線、32 線、16線，官方定價(jià)分別為8萬美元、4萬美元和8千美元。 產(chǎn)品售價(jià)之所以高昂，在于算法型公司向更高級(jí)別研發(fā)中，需求剛性+Velodyne強(qiáng)研發(fā)能力共同決

37、定。國(guó)內(nèi)參與激光雷達(dá)研發(fā)的企業(yè)包含禾賽科技、北科天繪、鐳神智能 等，北科天繪目前布局了包含激光雷達(dá)芯片在內(nèi)的自研產(chǎn)品，鐳神智 能也發(fā)布了多線及固態(tài)激光雷達(dá)專用芯片。激光雷達(dá)為智能駕駛車輛量產(chǎn)經(jīng)濟(jì)化的核心部件，2018年價(jià)格約為14 萬元，2025年有望降低至千元量級(jí)。資料來源：36氪，華西證券研究所資料來源：蓋世汽車，中國(guó)汽車百人會(huì)，華西證券研究所圖39：主流激光雷達(dá)企業(yè)產(chǎn)品及客戶梳理圖38：智能駕駛模塊中高價(jià)值量零部件成本趨勢(shì)（萬元）-51015激光雷達(dá)計(jì)算平臺(tái)GPS&IMU2018A2021E2025E2.2.5 硬件-毫米波雷達(dá)毫米波通常是指30-300GHz 頻域，能分辨識(shí)別很小的目標(biāo)

38、，且能同時(shí)識(shí)別多個(gè)目標(biāo)。同超聲波雷達(dá)相比，毫米波雷達(dá)具有體積小、質(zhì)量輕 和空間分辨率高的特點(diǎn)，擁有較成熟的市場(chǎng)和技術(shù)，抗干擾能力也優(yōu)于其他車載傳感器，由于技術(shù)的提升和規(guī)?；瘧?yīng)用于ADAS ，價(jià)格也 相對(duì)更合理；市場(chǎng)主流使用的車載毫米波雷達(dá)按照其頻率的不同，目前主要可分為兩種：24GHz毫米波雷達(dá)和77GHz毫米波雷達(dá)，其中24GHz雷達(dá)檢測(cè) 范圍為中短距離，用作實(shí)現(xiàn)盲點(diǎn)探測(cè)系統(tǒng)，而77GHz長(zhǎng)程雷達(dá)用作實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)巡航系統(tǒng)。資料來源：億歐智庫(kù)，華西證券研究所資料來源：TIAA，華西證券研究所圖40：毫米波雷達(dá)分類圖41：24GHz和77GHz毫米波雷達(dá)為行業(yè)銷量主流（萬個(gè)）16014012010

39、08060402003124GHz76-77GHz77-79GHz2.2.5 硬件-毫米波雷達(dá)毫米波雷達(dá)主要被海外Tier1 壟斷：2015年博世、大陸、Hella 、富士通天市占率分別為22%、22%、13%、10%，top4合計(jì)市占率達(dá)67%， 國(guó)內(nèi)上市公司中，德賽西威2019年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)24GHz毫米波雷達(dá)；毫米波雷達(dá)芯片仍主要集中在NXP、英飛凌兩大巨頭手中，2017市占率分別為40%、40%。資料來源：佐思產(chǎn)研、蓋世汽車、加特蘭、蔚來資本，華西證券研究所圖42：車載毫米波雷達(dá)市占率格局（ ）圖43：車載毫米波雷達(dá)芯片市占率格局（ ）資料來源：佐思產(chǎn)研、蓋世汽車，華西證券研究所322.2

40、.5 硬件-超聲波雷達(dá)資料來源：智車科技，億歐智庫(kù)，華西證券研究所圖45：主要傳感器對(duì)比圖44：超聲波雷達(dá)UPA（8）+UAP（4）探測(cè)區(qū)域常見的超聲波雷達(dá)有兩種：第一種是安裝在汽車前后保險(xiǎn)杠上，用于測(cè)量汽車前后障礙物的倒車?yán)?達(dá)，這種雷達(dá)業(yè)內(nèi)稱為UPA，UPA超聲波雷達(dá)的探測(cè)距離一般在15-250cm 之間，主要用于測(cè)量汽車前后方的障礙物。第二種是安裝在汽車側(cè)面，用于測(cè)量側(cè)方障礙物距離的超聲波雷達(dá)，業(yè)內(nèi) 稱為APA，APA超聲波雷達(dá)的探測(cè)距離一般在30-500cm之間。APA的探測(cè) 范圍更遠(yuǎn)，功率也更大。類別成本探測(cè)角度探測(cè)距離障礙物識(shí)別能力夜間工作能力不良天氣適應(yīng)能力超聲波雷達(dá)較低120很

41、近一般弱一般毫米波雷達(dá)中等10-70較遠(yuǎn)較強(qiáng)強(qiáng)強(qiáng)激光雷達(dá)較高15-360很遠(yuǎn)較強(qiáng)弱弱攝像頭中等360中等強(qiáng)弱弱332.2.5 硬件-超聲波雷達(dá)34超聲波雷達(dá)-智能駕駛必要的“輔菜”。超聲波雷達(dá)傳感器成本低 廉，一套雷達(dá)模組的價(jià)格在150元左右。目前國(guó)內(nèi)在售車型的倒 車?yán)走_(dá)功能滲透率已接近100%，而自動(dòng)泊車系統(tǒng)滲透率在2019 年達(dá)到了22%，有望在2025年達(dá)到50%。超聲波雷達(dá)市場(chǎng)格局：主要由博世、日本村田、日本尼賽拉等 占據(jù)，國(guó)內(nèi)奧迪威和同致電子具有較高的競(jìng)爭(zhēng)力。奧迪威是國(guó) 內(nèi)領(lǐng)先的超聲波傳感器生產(chǎn)商，2016奧迪威的車載超聲波傳感 器占全球乘用車市場(chǎng)份額的9%。資料來源：AI車庫(kù)，華西

42、證券研究所圖47：超聲波雷達(dá)價(jià)格走勢(shì)（美元/件）圖48：車載超聲波雷達(dá)類型占比資料來源：AI車庫(kù)，華西證券研究所45%28%27%前向+后向雷達(dá)后向雷達(dá)資料來源：AI車庫(kù)，華西證券研究所無搭載1210105015152020182021E2025E超聲波雷達(dá)價(jià)格走勢(shì)（美元/件）圖46：超聲波雷達(dá)主流廠商梳理2.2.5 硬件-三大雷達(dá)傳感器對(duì)比35資料來源：電子發(fā)燒友，百度愛采購(gòu)，華西證券研究所智能駕駛模塊中，超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)互相各有優(yōu)劣：激光雷達(dá)：探測(cè)距離、角度分辨率十分突出，但是造價(jià)高昂，且受天氣影響；毫米波雷達(dá)：探測(cè)距離、角度分辨率、造價(jià)皆較為可觀，但目標(biāo)識(shí)別能力較差；超聲

43、波雷達(dá)：造價(jià)低廉，可大量配置，但是探測(cè)距離、角度分辨率較差，也易受環(huán)境影響；在目前技術(shù)條件，為保證一定的安全冗余，仍需要超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和攝像頭、IMU/GPS等其他智能模塊配合，合力保 障智能汽車安全運(yùn)行。圖49：三大雷達(dá)傳感器對(duì)比超聲波雷達(dá)激光雷達(dá)毫米波雷達(dá)智能汽車安裝（個(gè)）8-16個(gè)0-4個(gè)2-5個(gè)工作頻段/紅外和可見光波段24-24.25GHz、77GHz、79-81GHz分辨距離近遠(yuǎn)較遠(yuǎn)角度分辨率一般很高高環(huán)境適應(yīng)性易受天氣和溫度的影響霧、雨、雪、霾等無法工 作全天候，不易受環(huán)境影響造價(jià)低，單個(gè)售價(jià)數(shù)十元高，單個(gè)售價(jià)數(shù)千元至數(shù) 萬元中，單個(gè)售價(jià)數(shù)百元優(yōu)點(diǎn)價(jià)格低，數(shù)據(jù)處

44、理簡(jiǎn)單距離、角度測(cè)量精度很高不受天氣情況和夜間影 響，探測(cè)距離遠(yuǎn)缺點(diǎn)會(huì)受天氣影響，只能探測(cè) 近距離物體成本很高，容易受自然光 和熱輻射的影響目標(biāo)識(shí)別有難度，需與攝 像頭互補(bǔ)使用2.2.5 硬件-車載攝像頭36車載攝像頭為目前智能駕駛主流配置所必備的傳感器之一：通過在前視/后視/環(huán)視等方向安裝攝像頭，可實(shí)現(xiàn)360視覺感知，可實(shí)現(xiàn)車道輔助預(yù)警、盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)、泊車輔助、全景泊車、駕駛員狀態(tài) 監(jiān)測(cè)、行人碰撞預(yù)警等多項(xiàng)智能駕駛功能。資料來源：自動(dòng)駕駛汽車傳感器技術(shù)解析，華西證券研究所資料來源：百度Apollo，華西證券研究所圖50：車載攝像頭在智能駕駛領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用圖51：百度Apollo配置9個(gè)攝像頭智

45、能駕駛功能攝像頭類別實(shí)現(xiàn)功能車道偏離預(yù)警LDW前視檢測(cè)到車輛即將偏離道路時(shí)會(huì)發(fā)出警報(bào)盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)BSD側(cè)視將后視鏡盲區(qū)的影像顯示在駕駛艙內(nèi)泊車輔助PA后視利用后視攝像頭將車尾影像顯示在座艙內(nèi)全景泊車SVP前/后/側(cè)視將攝像頭采集的影像組合成周邊全景圖駕駛員檢測(cè)系統(tǒng)DMS內(nèi)置檢測(cè)駕駛員是否疲勞、閉眼等行人碰撞預(yù)警PCW前視檢測(cè)到前方行人可能發(fā)生碰撞時(shí)發(fā)生警報(bào)車道保持輔助LKA前視檢測(cè)車輛行進(jìn)，糾正駕駛方向交通標(biāo)志識(shí)別TSR前視/側(cè)視識(shí)別前方和兩側(cè)的交通標(biāo)志前方碰撞預(yù)警FCW前視檢測(cè)到與前車距離過近時(shí)發(fā)出警報(bào)2.2.5 硬件-車載攝像頭37車載攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈主要涉及上游材料、中游元件和下游產(chǎn)品三個(gè)主 要

46、環(huán)節(jié)；從成本結(jié)構(gòu)來看，圖像傳感器、模組封裝、光學(xué)鏡頭為主要成本 項(xiàng)，占比分別為50%、25%、14%；近年來我國(guó)車載攝像頭市場(chǎng)持續(xù)攀升，2014年市場(chǎng)規(guī)模約為30億元，2023年有望增加至52億元。資料來源：中國(guó)產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)，華西證券研究所資料來源：頭豹研究院，華西證券研究所圖53：車載攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈圖54：我國(guó)車載攝像頭市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)攀升（億元）資料來源：前瞻經(jīng)濟(jì)學(xué)人，華西證券研究所圖52：車載攝像頭成本構(gòu)成光學(xué)鏡片濾光片保護(hù)膜晶圓鏡頭組膠合材料CMOSDSP芯片模組供應(yīng)商系統(tǒng)集成商30313537384042464852102030405060020142015201620172018 2019

47、E 2020E 2021E 2022E 2023E圖像傳感 器, 50%模組封裝, 25%光學(xué)鏡頭, 14%音圈馬達(dá), 5%紅外濾光 片, 6%2.2.5 硬件-車載攝像頭車載攝像頭在功能上為滿足ADAS技術(shù)的需要，催生了單目、多目、廣角、夜視等多種類型的攝像頭，由于雙目攝像頭需要高算力芯片支 持，且成本相對(duì)較高，比單目攝像頭的成本貴50%左右，雙目攝像頭的普及還需要一定時(shí)間，因此，單目攝像頭是目前主流的車載攝像 頭。從競(jìng)爭(zhēng)格局來看，當(dāng)前全球車載攝像頭行業(yè)市場(chǎng)份額前三為松下、法雷奧和富士通：其中松下所占市場(chǎng)份額最大，達(dá)到20%；法雷奧和富 士通市占率分別為11%和10%。當(dāng)前全球車載攝像頭行業(yè)

48、CR3為41%，全球前十企業(yè)則占據(jù)了96%的市場(chǎng)份額，全球車載攝像頭行業(yè)集中度 處于較高水平。資料來源：攝像頭行業(yè)協(xié)會(huì)，華西證券研究所資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院，華西證券研究所圖55：全球車載攝像頭市占率格局（2018年）圖56：目前車載攝像頭市場(chǎng)仍以單目為主流20%11%10%9%9%8%8%8%8%5% 4%松下法雷奧MCNEX Gentex富士通大陸日立海拉麥格納索尼其他38對(duì)比維度單目攝像頭雙目攝像頭計(jì)算平臺(tái)要求低高系統(tǒng)復(fù)雜度簡(jiǎn)單復(fù)雜精度低高配套數(shù)據(jù)庫(kù)需要支持不需要支持成本低高計(jì)算量小大應(yīng)用現(xiàn)狀目前是主要的應(yīng)用 車載攝像頭仍需要突破主控芯 片算力，產(chǎn)品化小 型化難度較大2.2.5 硬件-

49、計(jì)算芯片智能駕駛時(shí)代，汽車數(shù)據(jù)處理量大幅增加，對(duì)汽車芯片性能要求更高：根據(jù)地平線披露數(shù)據(jù)，自動(dòng)駕駛等級(jí)每增加一級(jí)，所需要的芯片算力就會(huì)呈現(xiàn)十?dāng)?shù)倍的上升，L2級(jí)自動(dòng)駕駛的算力需求僅要2- 2.5TOPS，但是L3級(jí)自動(dòng)駕駛算力需求就需要20-30TOPS，到L4級(jí)則需要300TOPS以上，L5級(jí)算力需求則超過4000TOPS。資料來源：車百車庫(kù)，羅蘭貝格，華西證券研究所資料來源：車百車庫(kù)，羅蘭貝格，華西證券研究所圖57：高等級(jí)自動(dòng)駕駛對(duì)芯片算力要求極高圖58：中央芯片算力和功耗的變化路徑392.2.5 硬件-計(jì)算芯片40資料來源：高工汽車，華西證券研究所圖59：車規(guī)級(jí)芯片類型比較自動(dòng)駕駛主流芯片

50、趨向工藝制程小型化、高算力和低功耗方向發(fā)展：隨著智能汽車電子電器架構(gòu)趨向中心集中式架構(gòu)和深度學(xué)習(xí)算法技術(shù) 的應(yīng)用，未來高性能多芯片融合將成為高級(jí)別自動(dòng)駕駛核心配置；主流的自動(dòng)駕駛芯片解決方案主要包括GPU、FPGA、DSP和ASIC四 種。資料來源：CSDN，36氪，華西證券研究所圖60：車規(guī)級(jí)芯片發(fā)展迭代分布式計(jì)算構(gòu)架混合式計(jì)算構(gòu)架中心計(jì)算構(gòu)架多個(gè)ECU集成CPU處理需配置4-5個(gè)高性能DCUs芯片方案：CPU+CPU+FPGA高性能計(jì)算平臺(tái)集群芯片方案：CPU+CPU+FPGA+NPUASIC1)傳輸要求帶寬小1)綜合性能優(yōu)異，易于循序漸進(jìn)1)信息處理能力強(qiáng)，安全性高2)核心處理器運(yùn)算要求

51、和功耗低2)各方性能平衡，車企易控制2)傳感器易于獲取，安裝位置靈活，價(jià)格低1)傳感器要求高，價(jià)格高1)計(jì)算架構(gòu)復(fù)雜，對(duì)功能劃分要求高1)數(shù)據(jù)傳輸難度大，電磁干擾影響大無法深度融合數(shù)據(jù)無法滿足人工智能算法運(yùn)算量2)融合/決策運(yùn)算部分存在黑箱2)核心處理器能力要求極高核心處理器對(duì)比分析優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)2.2.5 硬件-計(jì)算芯片41全球能夠量產(chǎn)且具備大算力的自動(dòng)駕駛芯片僅有Mobileye（被英特爾收購(gòu)）、英偉達(dá)及特斯拉等少數(shù)大廠：根據(jù)高 工汽車披露信息，目前Mobieye已經(jīng)推出了第四代自動(dòng)駕 駛芯片，搶占了75%以上的市場(chǎng)份額，主流的產(chǎn)品包括 Eye Q3和Eye Q4兩款芯片；Mobileye技術(shù)領(lǐng)

52、先，已經(jīng)在全球搭載了包括BBA等超5000 萬輛汽車上，但其技術(shù)封閉不可二次開發(fā)；英偉達(dá)通用開 放，但功耗高、成本也高，二者的優(yōu)劣勢(shì)十分明顯。資料來源：ICVTank，華西證券研究所圖62：全球汽車芯片市場(chǎng)格局（2019年）圖63：主要國(guó)家汽車半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（2019年）資料來源：蓋世汽車，汽車之家，華西證券研究所圖61：目前主流計(jì)算芯片對(duì)比151134107109歐洲美國(guó)日本中國(guó)其他資料來源：ICVTank，華西證券研究所特斯拉英偉達(dá)Mobileye華為地平線型號(hào)FSDPX XavieEyeQ4MDC600征程二代制造工藝14nm12nm28nm/28nmGPU算力（GFLOPS）14430

53、2.53524GPU功耗（W）250303/2代表車企特斯拉小鵬蔚來/長(zhǎng)安2.2.5 硬件-GNSS天線42資料來源：中國(guó)信通院，華西證券研究所GNSS：即全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)，為相關(guān)領(lǐng)域系統(tǒng)的統(tǒng)稱，包含美國(guó)的GPS、中國(guó)的北斗、俄羅斯的GLONASS和歐洲的GALILEO；GNSS天線是高精度定位中不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施：為滿足車輛在不同環(huán)境下的高精度定位需求，需要在終端采用多源數(shù)據(jù)融合的定位 方案，包括基于差分?jǐn)?shù)據(jù)的GNSS定位數(shù)據(jù)、慣導(dǎo)數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、高精度地圖數(shù)據(jù)以及蜂窩網(wǎng)數(shù)據(jù)等，從終端層來看，GNSS天線 是不可或缺的數(shù)據(jù)源基礎(chǔ)設(shè)施；圖64：GNSS天線是智能駕駛高精度定位不可或缺的車載設(shè)

54、施2.2.5 硬件-GNSS天線GNSS+IMU融合可有效解決目前衛(wèi)星導(dǎo)航領(lǐng)域的痛點(diǎn)：城市峽谷等一直是車輛定位痛點(diǎn)，因?yàn)橄嚓P(guān)地域用戶存在無法接受GNSS信號(hào)或者GNSS信號(hào)弱 的問題，此時(shí)引進(jìn)“無源定位”的IMU系統(tǒng)正好可以彌補(bǔ)GPS的短板；GNSS+IMU+高精度地圖配合使用，達(dá)到高精度定位目的：1）GNSS天線：依靠衛(wèi)星和地面基站傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，可以確定自動(dòng)駕駛車輛全局的定位信息； 2）IMU：依靠?jī)?nèi)置陀螺儀，可以提供不依賴于環(huán)境的定位信息；3）基于GNSS+IMU定位信息，再同高精度地圖信息進(jìn)行對(duì)比，保證一定的安全冗余。資料來源：GNSS簡(jiǎn)介和汽車場(chǎng)景應(yīng)用，華西證券研究所資料來源：百度Apo

55、llo官網(wǎng)，華西證券研究所圖65：GNSS在汽車領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)圖66：百度Apollo配置有兩個(gè)GNSS天線432.2.5 硬件-GNSS天線根據(jù)GSA數(shù)據(jù)，2019年全球GNSS設(shè)備安裝基數(shù)接近65億個(gè)，其中2019年出貨量17億個(gè)，來自設(shè)備和服務(wù)的全球GNSS下游市場(chǎng)營(yíng)收已達(dá) 到1500億歐元，其中市場(chǎng)主要貢獻(xiàn)者是價(jià)格低于5歐元的大眾市場(chǎng)接收機(jī)，占比達(dá)到接收機(jī)總量的90；從全球拉看，美國(guó)在GNSS市場(chǎng)上處于領(lǐng)先地位（營(yíng)收占比達(dá)28%），歐洲居于次席，營(yíng)收占比為27%，此外中日韓合計(jì)占比35%；自2011年以來，亞太地區(qū)是消費(fèi)者解決方案設(shè)備的最大區(qū)域市場(chǎng)，2018年GNSS設(shè)備出貨量達(dá)到8.

56、3億臺(tái)，北美和歐盟則分別為2.55億 臺(tái)、1.75億臺(tái)。資料來源：GSA，華西證券研究所圖67：GNSS產(chǎn)業(yè)格局-細(xì)分領(lǐng)域營(yíng)收前十公司（2017年）圖68：GNSS產(chǎn)業(yè)全球營(yíng)收占比（2017年）28%27%20%10%5%10%美國(guó)歐洲日本資料來源：GSA，華西證券研究所中國(guó)韓國(guó)其他442.2.6 軟件-操作系統(tǒng)車用操作系統(tǒng)可分為車控操作系統(tǒng)和智能座艙操作系統(tǒng)兩類：車控操作系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)車輛行駛功能、動(dòng)力性的運(yùn)行基礎(chǔ)；智能座艙操作系統(tǒng) 主要為車載信息娛樂服務(wù)以及車內(nèi)人機(jī)交互提供控制平臺(tái)，是汽車實(shí)現(xiàn)座艙智能化與多源信息融合的運(yùn)行環(huán)境；目前主流的智能座艙車載操作系統(tǒng)有四種：QNX、Linux、Andr

57、oid以及WinCE，其中Android是基于Linux系統(tǒng)的內(nèi)核開發(fā)而來。據(jù) IHS 統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)，目前QNX占據(jù)60%市場(chǎng)份額，到2022年QNX和Linux（含Android）將平分市場(chǎng)份額，WinCE基本退出競(jìng)爭(zhēng)。資料來源：億歐，華西證券研究所圖69：主流智能座艙操作系統(tǒng)梳理45操作系統(tǒng)簡(jiǎn)介優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)合作主機(jī)廠/零部件供應(yīng)商QNXQNX是一種商用的類Unix實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)，目標(biāo)市場(chǎng)主要是嵌 入式系統(tǒng)安全性、穩(wěn)定性極高，符合車規(guī)級(jí)要求，可用于儀 表盤需要授權(quán)費(fèi)用，只應(yīng)用在較高 端車型產(chǎn)品上 ，兼容性較差通用、凱迪拉克、雪弗蘭、雷克薩斯、路虎、大眾、別克、豐田、寶馬、 現(xiàn)代、福特、日產(chǎn)、奔馳、哈

58、曼等Linux基于POSIX和UNIX的多用戶、多任務(wù)、支持多線程和多CPU 的操作系統(tǒng)免費(fèi)，靈活性、安全性高應(yīng)用生態(tài)不完善，技術(shù)支持差豐田、日產(chǎn)、特斯拉等Android谷歌開發(fā)的基于Linux架構(gòu)的系 統(tǒng)，屬于“類Linux”系統(tǒng)開源，易于OEM自研、移 動(dòng)終端生態(tài)完善安全性、穩(wěn)定性較差，無法適 配儀表盤等安全性要求高的部 件奧迪、通用、蔚來、小鵬、吉利、比 亞迪、博泰、英偉達(dá)等WinCE微軟發(fā)布的32位的多任務(wù)嵌入 式操作系統(tǒng)，具有多任務(wù)搶占、硬實(shí)時(shí)等特點(diǎn)在當(dāng)時(shí)實(shí)時(shí)性出色， windows應(yīng)用開發(fā)便利高度模塊化的開發(fā)流程使得開 發(fā)用戶越來越少，應(yīng)用越來越 匱乏，慢慢退出舞臺(tái)福特Sync 1

59、、Sync 2等2.2.6 軟件-操作系統(tǒng)車企以底層操作系統(tǒng)為基礎(chǔ)進(jìn)行二次開發(fā)，主要分為三類：標(biāo)準(zhǔn)的定制化操作系統(tǒng)：從系統(tǒng)內(nèi)核到應(yīng)用程序?qū)蛹?jí)進(jìn)行深度重構(gòu)，將硬件資源進(jìn)行整合優(yōu)化；ROM方式：基于需求定制汽車服務(wù)及以上層級(jí)，下層則基于 Android 等系統(tǒng)自有架構(gòu)；超級(jí)APP方式：只在應(yīng)用層調(diào)用系統(tǒng)已有接口實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能，其余層級(jí)則完全沿用已有系統(tǒng)架構(gòu)。資料來源：億歐，華西證券研究所圖70：不同的車載OS開發(fā)方式462.2.6 軟件-操作系統(tǒng)操作系統(tǒng)目前已成為汽車制造商智能網(wǎng)聯(lián)化布局和掌握核心技術(shù)的核心一環(huán)：從車企角度看，絕大多數(shù)外企整車廠、零部件供應(yīng)商（如奔馳、寶馬、博世等）和國(guó)內(nèi)造車新勢(shì)力（

60、如小鵬、蔚來等）選擇自建技術(shù) 團(tuán)隊(duì)，在底層操作系統(tǒng)基礎(chǔ)之上進(jìn)行定制化開發(fā)，形成自己獨(dú)有的車載系統(tǒng)。部分國(guó)內(nèi)主機(jī)廠（如上汽榮威）則選擇與互聯(lián)網(wǎng)科技公 司合作，開放一定的權(quán)限，直接搭載合作伙伴所開發(fā)的車載系統(tǒng)。圖71：各大車企紛紛開發(fā)自己的操作系統(tǒng)車企專屬車載系統(tǒng)底層系統(tǒng)語(yǔ)音觸控手勢(shì)OTA自主上汽斑馬智行AliOS-吉利GKUIAndroid-北汽i-linkDuerOS-外資寶馬iDriveQNX奔馳MBUXLinux-福特SYNCQNX-造車新勢(shì)力TeslaVersionLinux-蔚來NOMIAndroid-小鵬Xmart OSAndroid-資料來源：蓋世汽車，華西證券研究所472.2.6