華為汽車產(chǎn)業(yè)深度剖析報告

1、 華為汽車產(chǎn)業(yè)深度剖析報告 目 錄 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc66902901 華為汽車產(chǎn)業(yè)深度剖析報告 PAGEREF _Toc66902901 h 1 HYPERLINK l _Toc66902902 1. 前言：軟件定義汽車背景 PAGEREF _Toc66902902 h 3 HYPERLINK l _Toc66902903 2. 華為組織架構(gòu)變革，正式進軍汽車產(chǎn)業(yè) PAGEREF _Toc66902903 h 5 HYPERLINK l _Toc66902904 3. 華為 ICT 技術深厚，奠定堅實基礎 PAGEREF _Toc66902904

2、 h 7 HYPERLINK l _Toc66902905 4. HI 全棧智能汽車解決方案，形成五大系統(tǒng) PAGEREF _Toc66902905 h 17 HYPERLINK l _Toc66902906 5. 定位增量部件供應商，全面與汽車產(chǎn)業(yè)鏈合作 PAGEREF _Toc66902906 h 28 HYPERLINK l _Toc66902907 6. 投資建議 PAGEREF _Toc66902907 h 291. 前言：軟件定義汽車背景智能網(wǎng)聯(lián)汽車快速發(fā)展，2025 年將超 3 千億市場規(guī)模。隨著智能汽車快速發(fā)展，智 能座艙和 ADAS 功能均不斷升級，不論是傳感器數(shù)量、芯片算力

3、還是單車價值均實現(xiàn)快 速提升。智能座艙方面，我 國智能座艙市場規(guī)模將由 2020 年的 567 億元提升至 2025 年的 1030 億元，CAGR 超過 +15.2%；ADAS 方面，我國自動駕駛市場規(guī)模將由 2020 年的 844 億元提升至 2025 年的 2250 億元，CAGR 超過+21.3%。全球來看，根據(jù)華為數(shù)據(jù)，當汽車智能化滲透率每提高 1%，全球汽車零部件（除美國市場外）市場空間擴大 33 億美元；若智能化和電動化同 時提高 1%，全球汽車零部件的空間將擴大 60 多億美元。若智能化+電動化滲透率共同 提高 50%，全球?qū)⑿略龀f億元市場。智能汽車架構(gòu)由下往上依次為車輛平臺

4、+外圍硬件+芯片平臺+系統(tǒng)軟件（操作系統(tǒng)） +應用算法軟件。在智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)大變革下，軟件定義汽車理念已成為共識。傳統(tǒng) 汽車采用的分布式電子電氣（E/E）架構(gòu)因計算能力不足、通訊帶寬不足、不便于軟件 OTA 在線升級等瓶頸，不能滿足現(xiàn)階段汽車發(fā)展的需求，E/E 架構(gòu)升級已成為智能汽車 發(fā)展的關鍵。參照我們發(fā)布的第 3 篇軟件定義汽車，E/E 架構(gòu)是關鍵結(jié)論，E/E 架 構(gòu)升級包括硬件、軟件、通信架構(gòu)三大升級，特斯拉已經(jīng)做到一個中央計算平臺控制整 車，而傳統(tǒng)汽車主機廠/Tier 1 級供應商無法一步到位，因此多為跨域融合方案（即 3 個 域或 5 個域等）。實現(xiàn)軟件定義汽車的關鍵變量即為：芯片

5、+操作系統(tǒng)+中間件+應用算法 軟件+數(shù)據(jù)五大核心技術，未來誰能把握其中一環(huán)或?qū)崿F(xiàn)汽車產(chǎn)業(yè)鏈地位的提升。根據(jù)我們第 4 篇軟件定義汽車，AI 芯片是生態(tài)之源結(jié)論，AI 芯片長期將逐步形成特斯拉自研自用，Mobileye+NVIDIA+華為三強格局。特斯拉 FSD 芯片自研自用，引領產(chǎn)業(yè)發(fā)展，屬于獨立一級；全球 GPU 領域 AI 龍頭 NVIDIA 和背靠英特爾的汽車 AI 芯片龍頭 Mobileye 屬于第一陣列；華為技術強勁自建生態(tài)體系屬于 1.5 陣列，有望快速 突圍進入第一陣列；國內(nèi)智能駕駛 AI 芯片新銳地平線等處于第二陣列。操作系統(tǒng)：巨頭構(gòu)建基礎平臺，Tier 二次開發(fā)做差異化產(chǎn)品

6、，是軟件生態(tài)的基石。 參照我們前期發(fā)布的第 5 篇軟件定義汽車，操作系統(tǒng)是汽車之魂，以前車企采用 8 位或 16 位嵌入式 MCU，不支持復雜的 QNX、Linux 等操作系統(tǒng)。隨著域的逐漸形成， 需要管理的算法軟件和代碼量均指數(shù)級提升，打造適配的操作系統(tǒng)勢在必行。特斯拉基 于 Linux 自建操作系統(tǒng)，系統(tǒng)簡約、流暢，是汽車界的“蘋果”；大眾作為汽車界的代表 不安現(xiàn)狀，不僅研發(fā)應用層軟硬件，同時也基于 Linux、QNX 和 VXworks 等研發(fā) VW.OS 軟件操作系統(tǒng)。NVIDIA、Mobileye、美國黑莓、華為、百度等科技互聯(lián)網(wǎng)巨頭則構(gòu)建廣 義操作系統(tǒng)基礎軟件平臺，欲打造汽車界的“

7、Google 安卓”。Tier 則針對主機廠的傳感 器、自動駕駛算法方案的不同二次開發(fā)做差異化產(chǎn)品。其中 NVIDIA 基于 QNX 開發(fā)基 礎軟件平臺；Mobileye 基于 Linux 開發(fā)基礎軟件平臺；美國黑莓推出 QNX 的智能駕駛 版本；華為推出智能座艙操作系統(tǒng) OS（基于鴻蒙微內(nèi)核）、智能駕駛操作系統(tǒng) AOS、智 能車控操作系統(tǒng) OS；百度基于 QNX 開發(fā)基礎軟件平臺。軟件定義汽車，應用層功能是試金石。應用算法軟件工程化、集成化即為 ADAS 功 能或座艙的應用，如 ACC 自適應巡航、自動泊車等功能。算法系統(tǒng)主要為三大部分： 感知融合、決策規(guī)劃、控制。感知算法供應商已較為成熟，

8、此類玩家多為傳感器供應商 及科技創(chuàng)企。決策規(guī)劃算法主要涉及全局路徑規(guī)劃、行為決策、運動規(guī)劃等，涉及整車 系統(tǒng)方案，此類玩家多為車企/科技互聯(lián)網(wǎng)/L4 駕駛創(chuàng)企。3）控制算法主要涉及執(zhí)行端， 此類玩家多為傳統(tǒng)底盤電子和車企。車企在軟件布局由淺至深依次為：軟件整合、決策 規(guī)劃、感知、基礎軟件（OS）。2. 華為組織架構(gòu)變革，正式進軍汽車產(chǎn)業(yè)華為成立智能汽車解決方案 BU，正式進軍智能汽車領域。華為有兩大主要責任機 構(gòu)：ICT 基礎設施業(yè)務管理委員會和消費者業(yè)務管理委員會。消費者委員會包括消費者 BG 和消費者 BG 區(qū)域組織兩個部門，負責消費者業(yè)務的戰(zhàn)略和經(jīng)營管理。ICT 下設六 個部門：運營商

9、BG、企業(yè) BG、網(wǎng)絡產(chǎn)品與解決方案、Cloud & AI BG、ICT 區(qū)域組織 和智能汽車解決方案 BU。汽車 BU 隸屬于華為的 ICT，由華為輪值董事長徐直軍統(tǒng)領。 汽車 BU 是公司面向智能汽車領域的端到端業(yè)務責任主體，將華為公司的 ICT 技術優(yōu)勢 延伸到智能汽車產(chǎn)業(yè)，提供增量 ICT 部件和解決方案。根據(jù) 36 氪，華為消費者 BG 正 在與智能汽車解決方案 BU 進行整合，總負責人是華為消費者業(yè)務 CEO 余承東。華為車 BU 核心骨干攜帶硬科技+汽車產(chǎn)業(yè)基因?？偛猛踯姶饲叭温氂谌A為日本運 營商業(yè)務部，曾任華為無線網(wǎng)絡業(yè)務部 FDD 產(chǎn)品線總裁。副總裁鄭剛曾任北汽集團黨 委常委

10、，北京新能源總經(jīng)理、黨委書記，曾獲“中國十大首席品牌官”。另一位副總裁何 利楊曾任華為西歐企業(yè)業(yè)務部部長、華為全球解決方案總裁、華為業(yè)務 BG 解決方案總 裁。他們都具有深厚的項目經(jīng)驗和純熟的業(yè)務能力，與首席技術官蔡建永、產(chǎn)品經(jīng)理李 振亞等共同構(gòu)成了汽車 BU 的領導骨干。除了高管團隊之外，汽車 BU 從汽車 ICT 業(yè)務 領域抽調(diào)多名核心技術骨干組建新業(yè)務3. 華為 ICT 技術深厚，奠定堅實基礎華為在 ICT 領域積累了深厚的技術基礎，包括且不限于芯片-操作系統(tǒng)-機器學習算 法-云技術-傳感器等，是培育華為汽車業(yè)務的沃土。3.1. 芯片全面布局，支撐華為強大生態(tài)體系華為芯片全面布局，五大類

11、芯片是支撐華為生態(tài)的基礎。華為旗下的海思半導體 2004 年成立，目前已經(jīng)建立起了比較完善的芯片產(chǎn)品體系。海思芯片在通用領域主要分 為五大類：AI 芯片昇騰系列、云計算處理器鯤鵬芯片、手機 SoC 芯片麒麟系列、5G 基 站芯片天罡和 5G 基帶芯片巴龍、聯(lián)接芯片凌霄系列。在汽車專用領域，目前昇騰 310、 昇騰 910 分別用于汽車端自動駕駛推理和企業(yè)云端訓練，鯤鵬 920 作為智能駕駛 CPU 芯片用于通用計算，巴龍 5000 為 5G 通信芯片，麒麟 710A 為座艙域的 SoC。3.1.1. 麒麟芯片應用于手機/汽車座艙領域麒麟芯片經(jīng)歷寒武紀 IP 授權(quán)到自研崛起，主要應用于手機/車機

12、等終端。早在 1991 年，華為就成立了自己的 ASIC 設計中心，1993 年成功研發(fā)出華為第一塊數(shù)字專用集成 電路。2013 年底，華為海思推出了麒麟 910，這是其第一款 SoC，盡管由于性能和兼容 性等原因，沒有完全得到市場的認可，但標志著其已經(jīng)有能力自主研發(fā)的手機芯片。經(jīng) 過幾年的發(fā)展，2020 年 Q2 全球手機 AP 芯片華為海思位居第三，超越三星，占據(jù) 16% 的市場份額，相比去年同期增長超 30%。國內(nèi)位居第一，市場份額達到 41%。華為發(fā)布 麒麟 710A 進軍汽車座艙域。麒麟 710A 在麒麟 710 的基礎上進行了 CPU 降頻處理，從 原先的 2.2GHz 降到了 2

13、.0GHz，由中芯國際代工，采用 14nm 工藝。華為、高通等新進入者共同搶占傳統(tǒng)汽車芯片廠商份額。座艙芯片和消費電子應用 類似，功能安全標準高于消費電子領域，所以汽車座艙芯片運算性能一般低于手機，但 可靠性、穩(wěn)定性高于手機。從工藝制程角度來看，消費電子領域的芯片制程已經(jīng)普及 7nm， 部分產(chǎn)品達到 5nm，傳統(tǒng)汽車芯片廠商芯片制程仍主要為 16nm28nm 等。傳統(tǒng)座艙域 的芯片玩家主要為 NXP、瑞薩、英飛凌、TI 等，高通、華為等作為手機芯片領域的龍頭 企業(yè)，以芯片算力高等優(yōu)勢正不斷搶占傳統(tǒng)汽車電子市場份額。3.1.2. 昇騰芯片應用 AI 計算領域昇騰系列智能芯片為 AI 應用提供算力

14、支持。按照算法分類，AI 芯片分為云端訓練 和邊緣端/終端推理芯片兩部分。推理芯片一般用于邊緣端領域，使用云端訓練好的算法 模型進行運算。訓練芯片則應用于企業(yè)研發(fā)內(nèi)部/云計算，用于訓練算法模型，相對而言 訓練芯片要求算力更高。從技術路線來看，AI 芯片主要分為 GPU、FPGA 和 ASIC 三 類。業(yè)界一般認為，GPU 方案通用性較高，支持的算法多，生態(tài)優(yōu)越；ASIC 方案性能 功耗比優(yōu)，在少數(shù)算法上性能表現(xiàn)突出；FPGA 方案則介于兩者中間。華為于 2018 年首 發(fā)昇騰 310 推理芯片，可用于邊緣計算領域，以及汽車自動駕駛域控制器 MDC 平臺中。 此外，華為于 2019 年發(fā)布昇騰

15、910 訓練芯片應用于云端領域。華為基于昇騰 310 芯片打造汽車自動駕駛域控制器 MDC 平臺。昇騰 310 是一款高 效、靈活、可編程的 AI 處理器?；诘湫团渲茫阅苓_到 16TOPS/INT8，8 TFLOPS/ FP16，而其功耗僅為 8W。能效比高于目前主流的自動駕駛英偉達 Xavier 與 Mobileye EyeQ4。并于在 2018 年推出汽車自動駕駛 MDC 計算平臺以及高階自動駕駛?cè)珬＝鉀Q方 案，包括分別對應于 L3、L4 級自動駕駛的 MDC 300 和 MDC 600 平臺。MDC 集成了華 為自研的 Host CPU 芯片、AI 芯片、ISP 芯片與 SSD 控制

16、芯片，并通過底層的軟硬件一 體化調(diào)優(yōu)，在時間同步、傳感器數(shù)據(jù)精確處理、多節(jié)點實時通信、最小化底噪、低功耗 管理、快速安全啟動等方面業(yè)界領先?，F(xiàn)階段華為已有 MDC300、MDC600、MDC210、 MDC610 四款智能駕駛域計算平臺。汽車 AI 推理芯片格局清晰，寡頭壟斷。ADAS 領域的 AI 芯片玩家主要為特斯拉、英偉達、Mobileye、華為、地平線等。特斯拉自研自用，自成一派。對外提供 AI 芯片的 供應商方面英偉達、Mobileye 處于絕對第 1 檔，英偉達主要面向 L2+及以上高級別自動 駕駛，對外提供芯片+基礎軟件平臺（不提供應用軟件算法），Mobileye 主要面向 L0

17、-L3 級的 ADAS 領域，對外提供攝像頭+芯片+基礎軟件+應用算法的一體式解決方案。華為 因產(chǎn)品仍未搭載到上市車型，處于第 1.5 檔，模式和英偉達類似；地平線和 Mobileye 模 式類似，等處于第 2 檔。云端 AI 芯片領域，英偉達為絕對市場龍頭，華為、寒武紀等加速追趕。在云端 AI 芯片領域，英偉達屬于絕對龍頭，占據(jù) AI 芯片 90%市場份額，主要系英偉達打造了一 系列基于其 GPU 的深度學習 SDK，包括 Cuda、cuDNN、TensorRT 等，降低了開發(fā)者利 用 GPU 進行深度學習訓練和推理的門檻，加快了計算速度，短期內(nèi)其他廠商難以突破 其應用生態(tài)。華為于 2019

18、 年發(fā)布昇騰 910 芯片，采用臺積電 7nm EUV 工藝制造，最多 32 核心，熱設計功耗 350W。它的半精度浮點性能高達 256TFlops，內(nèi)核面積 182.4 平方 毫米，運算密度超過 NVIDIA V100、Google TPU v3，整體性能高達 512PFlops。3.1.3. 鯤鵬 CPU 芯片應用于通用計算領域最新鯤鵬 920 芯片已實現(xiàn)通用計算最強算力，性能優(yōu)于其他廠商的同類型芯片。鯤 鵬 920 基于 ARMv8 指令集，是行業(yè)內(nèi)首款 7nm 數(shù)據(jù)中心 ARM 處理器，采用多發(fā)射、 亂序執(zhí)行、優(yōu)化分支預測等多種手段，并針對大數(shù)據(jù)、分布式存儲、數(shù)據(jù)庫及云服務等 場景進行

19、了優(yōu)化，提升了其性能。鯤鵬 920 擁有 64 個內(nèi)核，集成 8 通道 DDR4，可以提 供多個接口，主頻可達 2.6GHz，總帶寬 640Gbps。鯤鵬 920 面向數(shù)據(jù)中心，主打低功耗 強性能，性能達到業(yè)界領先水平，尤其是整型計算能力，業(yè)界標準 SPECintBenchmark 評 分超過 930，超出業(yè)界標桿 25%，同時能效優(yōu)于業(yè)界標桿 30%。3.1.4. 巴龍和天罡芯片應用于通信領域華為 5G 通信芯片包括巴龍和天罡系列芯片。巴龍 5000 目前少有的已經(jīng)商用的 5G 基帶終端芯片。巴龍 5000 支持 NSA 和 SA 兩種組網(wǎng)方式，兼容 2G、3G、4G 和 5G 多 種網(wǎng)絡制

20、式，覆蓋sub-6GHz和mmWave頻段，峰值下載速率分別可達4.6Gbps和7.5Gbps。 目前比亞迪已宣布旗下車型漢將采用華為以巴龍 5000 為核心的 5G 通信模組 MH5000。天罡芯片是全球首款 5G 基站芯片，在集成度、算力、頻譜帶寬等方面表現(xiàn)出色。三方 面性能的改善，使得基站的尺寸縮小超過 50%，重量減輕 23%，安裝時間相比 4G 節(jié)省 一半。因而，華為自主研發(fā) 5G 基站能夠?qū)崿F(xiàn)體積小、重量輕、性能強等多項優(yōu)勢，超 過以往的 4G 基站，并實現(xiàn)成本的壓縮。目前市面上發(fā)布的 5G 基帶芯片有 5 款，紫光展銳的春騰 510，高通的 X50/X55， 華為的巴龍 5000

21、，聯(lián)發(fā)科的 M70，還有三星的 Exynos Modem 5100。已經(jīng)商用的只有巴 龍 5000 和高通的 X50、X55。3.2. 鴻蒙操作系統(tǒng)，連接無限可能華為鴻蒙是面向全場景微內(nèi)核的分布式 OS，可實現(xiàn)跨平臺協(xié)作。鴻蒙是全世界第 一個面向全場景微內(nèi)核的分布式 OS，其開發(fā)的初衷是為了提升操作系統(tǒng)的跨平臺能力， 包括支持全場景、跨多設備和平臺以及應對低時延和高安全性挑戰(zhàn)的能力。鴻蒙系統(tǒng)具 有四大特點：分布架構(gòu)、天生流暢、內(nèi)核安全和生態(tài)共享；有三層架構(gòu)：第一層是內(nèi)核，第二層是基礎服務，第三層是程序框架。2019 年鴻蒙 OS 1.0 率先用于智慧屏產(chǎn)品，計 劃從 2020 年起將逐步用于手

22、機、平板、汽車等更多智能設備中。鴻蒙系統(tǒng)具備四大技術特性，分布架構(gòu)、天生流暢、內(nèi)核安全、生態(tài)共享。1）分 布式架構(gòu)保證系統(tǒng)穩(wěn)定性：鴻蒙采用分布式架構(gòu)能實現(xiàn)開發(fā)跨終端分布式應用，且保證 系統(tǒng)的穩(wěn)定性，系統(tǒng)中某部分發(fā)生故障，仍可繼續(xù)運行。2）時延引擎高性能 IPC，通 信效率更高：鴻蒙 OS 通過使用時延引擎和高性能 IPC 兩大技術，解決現(xiàn)有系統(tǒng)性能不 足的問題，提高通信效率。3）微內(nèi)核+外核設計，安全性更高：鴻蒙系統(tǒng)采用微內(nèi)核+ 外核設計，其中微內(nèi)核無需 Root 權(quán)限，外核服務則相互隔離，從而提升系統(tǒng)安全。4） 開發(fā)環(huán)境更豐富，生態(tài)共享：華為提供的集成開發(fā)環(huán)境，和支持多語言統(tǒng)一編譯的方舟 編

23、譯器，應用程序開發(fā)人員可以大幅提高軟件開發(fā)效率。2020 年 8 月華為公布鴻蒙座艙操作系統(tǒng) HOS、智能駕駛操作系統(tǒng) AOS 和智能車 控操作系統(tǒng) VOS 以及跨域集成軟件框架 Vehicle Stack?？缬蚣绍浖褩＃╒ehicleStack） 可實現(xiàn)三個操作系統(tǒng)的互聯(lián)互通，基于服務理念而構(gòu)造，為車企搭建可持續(xù)的盈利模式。 華為自動駕駛操作系統(tǒng)內(nèi)核（含虛擬化機制）已獲得業(yè)界 Safety 領域最高等級功能安全 認證（ISO 26262 ASIL-D），成為我國首個獲得 ASIL-D 認證的操作系統(tǒng)內(nèi)核；同時，該 內(nèi)核于 2019 年 9 月獲得 Security 領域高等級信息安全認證

24、（CC EAL 5+），標志著該系 統(tǒng)內(nèi)核已成為業(yè)界首個擁有 Security & Safety 雙高認證的商用 OS 內(nèi)核。3.3. 機器學習算法實力強勁，實現(xiàn)快/準/巧諾亞方舟實驗室和智能車云服務產(chǎn)品部是機器學習軟件算法的核心支撐團隊。華為 智能車云服務產(chǎn)品部和諾亞方舟實驗室形成聯(lián)合攻堅技術團隊（Noah CV Lab & Octopus），開展自動化數(shù)據(jù)標識、傳感器融合算法、SLAM/VIO 算法、智能決策和推理、 路徑規(guī)劃和運動控制、智能交通系統(tǒng)模擬仿真等業(yè)務方向的研究。華為八爪魚（HUAWEI Octopus）自動駕駛云服務依托聯(lián)合團隊以及諾亞方舟實驗室的最新研究成果，優(yōu)化自研 算法

25、，多項算法模型的精準率達到業(yè)界領先水平。華為選擇開源數(shù)據(jù)集進行算法驗證測試，并在自有數(shù)據(jù)集驗證以構(gòu)建億級數(shù)據(jù)標注 能力。算法的優(yōu)劣主要是通過數(shù)據(jù)集測試結(jié)果進行評判，自動駕駛最重要的測試任務包 括了 3D 目標檢測、2D 目標檢測、語義分割、實例分割、場景流預測、光流預測、深度 估計等，其中 3D 目標檢測和 2D 目標檢測是最核心的標桿任務場景。3D 目標檢測數(shù)據(jù) 集包括 Kitti、nuScenes、lyft dataset、Waymo open dataset、appllo scape、H3D 等，其中 nuScenes 和 Waymo 是最具份量的測試集。2D 目標檢測則以 COCO 測

26、試集為標桿。華為選擇業(yè)界最具權(quán)威性的開源數(shù)據(jù)集作為算法驗證集進行測試，通過持續(xù)優(yōu)化算法設計， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘算法在數(shù)據(jù)集上獲得 SOTA 性能，以提升華為在自動駕駛數(shù)據(jù)迭代領域的 競爭力。在開源數(shù)據(jù)集獲得模型驗證后，華為還會在自有數(shù)據(jù)集驗證數(shù)據(jù)挖掘的閉環(huán)系 統(tǒng)，構(gòu)建高質(zhì)量的億級數(shù)據(jù)標注能力，以滿足商用環(huán)境下量產(chǎn)算法對數(shù)據(jù)規(guī)模的要求。華為機器學習軟件算法實力強勁。在 2020 年 7 月華為在第二屆自動駕駛數(shù)據(jù)集 2020 nuScenes Challenge 的 3D 目標檢測挑戰(zhàn)賽中，華為諾亞方舟實驗室與 HUAWEI Octopus 自動駕駛云服務聯(lián)合團隊 Noah CV Lab & Oct

27、opus，取得了 3D detection track 第 一名（mAP：64%，NDS：69%）的成績，大幅領先第二名 CenterPoint (UT Austin) mAP 3.1，NDS 1.5 個百分點，超過上一屆挑戰(zhàn)賽冠軍模型 mAP 11.4，NDS 5.7 個百分點。截 止 2020 年 7 月，華為諾亞方舟實驗室 Noah CV Lab 團隊穩(wěn)居 COCO BBOX Detection （2D 目標檢測）的榜首（2020 年度挑戰(zhàn)賽尚未開賽），領先第二名 1 個百分點。3.4. 云服務加速崛起華為云業(yè)務發(fā)展駛?cè)肟燔嚨?，營收規(guī)模、付費用戶數(shù)、基礎設施規(guī)模等迅速增長。 華為的高速發(fā)

28、展與其開發(fā)者的增長密切相關，2016 年華為云與計算領域開發(fā)者僅有 2.5 萬，目前已經(jīng)接近 200 萬。華為計劃進一步擴大其規(guī)模，2019 年推出“沃土計劃 2.0”， 計劃未來 5 年投資 15 億美元發(fā)展云與計劃開發(fā)者。據(jù) Canalys 報告顯示，2020 年 Q2 中 國公有云服務市場中，華為占 15.5%，超越騰訊云和百度云排名第二，僅次于阿里云， 同比增速 259.6%。目前華為云已經(jīng)推出二百余項云服務與二百余項解決方案，年交易額 已超過 10 億元，訂單數(shù)量超過 10 萬。中國，華為云已服務于政府、互聯(lián)網(wǎng)、汽車制造、 金融、基因等多個行業(yè)，包括 30 多個國家級部委、600 多

29、家政府與公共事業(yè)單位、互聯(lián) 網(wǎng) 50 強企業(yè)中的 30 家、20 多家大型車企、14 家基因領域企業(yè)等。3.5. 傳感器廣泛布局汽車 ADAS 傳感器各有優(yōu)劣勢。攝像頭：基本原理是透鏡呈像，可探測駕駛員周圍 如信號燈、路標等信息，但缺點是無法探測障礙物與車之間的距離，且受天氣和光線影 響較大。毫米波雷達：通過毫米波的反射來進行探測，探測距離遠、受天氣影響小，但 是無法探測行人和樹木等低電波反射率物體。激光雷達：通過發(fā)射和接受激光光束探測 目標位置，可繪制出高精的 3D 地圖，可以探測出物體與車之間的距離，但其價格昂貴， 受天氣影響較大。目前主流的解決方案是使用多種傳感器，相互協(xié)同補充。華為在

30、2020 年北京車展發(fā)布了 8M 前視雙目攝像頭、超級魚眼攝像頭、77GHz 毫 米波雷達，支持短距、中距和長距多種不同應用場景、等效 100 線的激光雷達傳感器， 以及 4D 成像毫米波雷達。其中激光雷達方面，華為將于 2021 年底量產(chǎn)混合固態(tài)激光雷達，可以做到等效 100 線。到 2024 年左右，下一代華為全固態(tài)激光雷達將量產(chǎn)。華為的 MEMS 激光雷達技術能有效增加激光雷達的探測距離和視場角。激光雷達 可分為機械旋轉(zhuǎn)式和固態(tài)激光雷達兩種。2020 年 7 月 2 日，世界知識產(chǎn)權(quán)組織國際局公 布了一款華為的激光雷達專利。華為該產(chǎn)品是一款 MEMS 固態(tài)激光雷達，有別于傳統(tǒng) MEMS

31、激光雷達的一個發(fā)射和接收組件，該雷達采用了多個發(fā)射和接收組件。專利圖中 畫出了 3 個測距模組，每個模組都含有激光發(fā)射器 101a，分光鏡 102a，接收器 103a。 這種設計雖然會增加雷達的體積，但是可以有效增加探測距離和視場角。車載激光雷達行業(yè)主要為初創(chuàng)企業(yè)為主。華為激光雷達競爭對手包括：Velodyne、 Quanergy、Ibeo 和國內(nèi)的禾賽科技、速騰聚創(chuàng)、大疆。Velodyne 涉及激光雷達業(yè)務較 早，有一定技術積累，目前市場份額最高。禾賽科技技術實力較強，其產(chǎn)品主要針 對中高速的無人駕駛出租車。速騰聚創(chuàng)不僅提供雷達產(chǎn)品，也提供相應算法，其產(chǎn) 品在低速物流車已經(jīng)有所應用。目前已過

32、車規(guī)且量產(chǎn)的固態(tài)激光雷達產(chǎn)品主要有 Velodyne 的 Velarray 和大疆的 Tele-15 和 Horizon。相比而言，華為的激光雷達水平和垂 直視場角較大，掃描范圍更廣；垂直角分辨率更低，掃描更加精確。4. HI 全棧智能汽車解決方案，形成五大系統(tǒng)華為基于在 ICT 領域積累的芯片、操作系統(tǒng)、機器學習算法、云服務等基礎技術， 全面進軍智能汽車領域。2020 年 10 月 30 日發(fā)布華為智能汽車解決方案-HI 品牌。HI 全 棧智能汽車解決方案包括：1）1 個計算與通信與通信架構(gòu)，實現(xiàn)：硬件可擴展，軟件可 持續(xù) OTA 升級更新。華為在計算與通信架構(gòu)（CCA）之上提出跨域集成軟件

33、堆棧 （VehicleStack），共同構(gòu)建數(shù)字系統(tǒng)，采用微服務和微插件，并基于服務理念而構(gòu)造， 為車企搭建可持續(xù)的盈利模式。2）5 大智能系統(tǒng)：智能車云、智能網(wǎng)聯(lián)、智能駕駛、智 能座艙、智能電動。3）以及激光雷達等全套的智能化部件。HI 技術幫助汽車產(chǎn)業(yè)實現(xiàn) 技術升級，快速開發(fā)領先的智能電動汽車，為消費者帶來最佳出行體驗。華為賦能汽車 E/E 架構(gòu)升級。隨著汽車行業(yè)由軟件定義功能逐步取代硬件定義，華 為使能汽車有分布式電子+電氣架構(gòu)向計算+通信架構(gòu)轉(zhuǎn)變。架構(gòu)升級核心體現(xiàn)為：硬件、 軟件、通信架構(gòu)升級。1）硬件架構(gòu)升級：由分布式向域控制/中央集中式發(fā)展，算力利 用率更高，統(tǒng)一交互，實現(xiàn)整車功能

34、協(xié)同。2）軟件架構(gòu)升級：軟件架構(gòu)分層解耦，促使 軟件通用性，便于管理供應商。3）通信架構(gòu)升級：LIN/CAN 向以太網(wǎng)發(fā)展，滿足高速 傳輸、低延遲等性能需求。4.1. 云-智能云平臺基于昇騰 910AI 芯片打造智能云平臺。智能車云服務包括：自動駕駛云服務（提供 數(shù)據(jù)服務、訓練服務、仿真服務）、車聯(lián)網(wǎng)云服務（三電、智能駕駛、智能座艙數(shù)據(jù)采集 與存儲）、高精地圖云服務（打造動態(tài)地圖聚合平臺，不自己搭建地圖，而是讓地圖供應 商在云服務上呈現(xiàn)）。4.1.1. 華為自動駕駛云服務自動駕駛云服務行業(yè)存在的痛點包括：1）海量采集數(shù)據(jù)，有效數(shù)據(jù)占比少，對 AI 算力要求高；2）自動駕駛開發(fā)涉及技術棧多，孤島

35、工具多。3）虛擬仿真需要豐富的場 景庫，及高性能仿真系統(tǒng)。4）上市缺乏評測標準和體系，商用運營缺乏監(jiān)管平臺。華為 利用自身在云計算、人工智能、車聯(lián)網(wǎng)等 ICT 技術的多年積累，通過構(gòu)建統(tǒng)一的全棧云 平臺，助力傳統(tǒng)車企快速上市自動駕駛，為評測機構(gòu)及政府部門提供評測、監(jiān)管服務。華為推出自動駕駛云服務，Octopus 八爪魚系統(tǒng)可實現(xiàn)數(shù)據(jù)服務、訓練服務、仿真 服務。1）數(shù)據(jù)服務：針對海量原始數(shù)據(jù)，基于融合標注能力，多模型并行等平臺能力， 自動化形成數(shù)據(jù)集。2）訓練服務：AI 芯片與框架結(jié)合大幅提升訓練效率，在典型的 ResNet50 網(wǎng)絡的訓練中，Altas900 集群有近 2 倍的訓練速度提升，同

36、時支持業(yè)界主流的 深度學習框架，如 TensorFlow 和 PyTorch。3）仿真服務：實現(xiàn)車-路端等的多樣數(shù)據(jù)高 效轉(zhuǎn)換為仿真場景庫。此外，可實現(xiàn)攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、車輛動力學、不 同天氣和路況仿真等。此外，自動駕駛云服務還包括評測服務：可對接管率、交通規(guī)則、 感知、決策、規(guī)劃、控制等模塊進行分析評測，服務于車輛評測機構(gòu)，提升評測效率。4.1.2. 華為車聯(lián)網(wǎng)云服務車聯(lián)網(wǎng)云服務的行業(yè)痛點包括：1）海量數(shù)據(jù)異構(gòu)，對數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理能力要求高； 2）安全問題頻發(fā)，缺少對車輛安全運行的運維監(jiān)管。3）對平臺安全、可靠性要求較高。華為發(fā)布 OceanConnect 車聯(lián)網(wǎng)平臺，全面使能車企

37、數(shù)字化轉(zhuǎn)型。華為于 2018 年 6 月在德國發(fā)布了 OceanConnect 車聯(lián)網(wǎng)平臺，致力于使能車輛的智能化網(wǎng)聯(lián)、車企的服 務化轉(zhuǎn)型和交通的智能化演進。傳統(tǒng)模式下，消費者和車企聯(lián)系較少，缺乏粘性。華為 車聯(lián)網(wǎng)平臺可實現(xiàn)智能駕駛、智能座艙等數(shù)字化部件的狀態(tài)數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)的采集和存 儲，形成統(tǒng)一的智能車輛數(shù)據(jù)資源池，再基于云端強大的 AI 和大數(shù)據(jù)能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù) 資產(chǎn)貨幣化，為客戶提供更有價值的汽車服務，如智能駕駛、車隊管理、預防性維修等。OceanConnect 華為車聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)字化每一輛車，數(shù)字化每條路。1）生態(tài)使能：通 過數(shù)據(jù)和業(yè)務分離結(jié)構(gòu)，幫助車企掌控數(shù)字資產(chǎn)，匯聚第三方內(nèi)容和應用生

38、態(tài)，構(gòu)筑以 車企為中心的生態(tài)系統(tǒng)。2）聯(lián)接使能：為汽車提供穩(wěn)定聯(lián)接，支撐億級海量連接和百萬級高并發(fā)；通過全球可達的公有云部署能力，滿足車企業(yè)務全球化運營需求。3）數(shù)據(jù)使 能：通過對車況和駕駛行為等車輛大數(shù)據(jù)的采集與分析，在云上實現(xiàn)人和車的數(shù)字畫像 （Digital Twins），通過精準車主駕駛行為及出行場景分析，使能智能內(nèi)容分發(fā)和業(yè)務推 薦。4）演進使能：車聯(lián)網(wǎng)平臺與 V2X 協(xié)同發(fā)展，從單車智能到車、路協(xié)同智能，使能 未來智能交通，提升社會交通整體的安全性和效率。華為發(fā)布三電云服務：融合電池機理和數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)電池安全預警與壽命精準管 理。華為基于在電池領域豐厚的技術積累，結(jié)合云計算、AI

39、、大數(shù)據(jù)等技術，推出了三 電云服務能力，可以實現(xiàn)車輛狀態(tài)云端可視、電池故障預警、熱失控防控、電池健康狀 態(tài)精準評估、電池剩余壽命精準預測以及電池控制策略優(yōu)化。4.1.3. 華為高精地圖云服務高精度地圖云服務行業(yè)存在的痛點在于：1）測繪法律法規(guī)規(guī)定的資質(zhì)門檻要求高； 2）海量地圖測繪數(shù)據(jù)的安全保存要求高；3）數(shù)據(jù)脫敏和地圖元素提取對 AI 算力和算 法要求高。華為將打造全國高精度動態(tài)地圖聚合平臺，高精地圖的企業(yè)可在云服務上呈現(xiàn)。 2020 年北京車展上華為發(fā)布高精地圖云服務，即打造全國高精度動態(tài)地圖聚合平臺，通 過與圖商伙伴數(shù)據(jù)合作，形成優(yōu)勢互補，為客戶提供覆蓋更廣、質(zhì)量更優(yōu)、動態(tài)鮮活的 地圖數(shù)

40、據(jù)服務能力。華為高精地圖云服務為客戶提供了存儲與應用合規(guī)、自動駕駛應用 支撐、高精地圖分發(fā)、動態(tài)地圖數(shù)據(jù)分發(fā)和高精地圖數(shù)據(jù)安全 5 大服務能力，服務于車 聯(lián)網(wǎng)位置應用、智能網(wǎng)聯(lián)產(chǎn)業(yè)園區(qū)、自動駕駛仿真/運營和自動駕駛服務等四大場景。4.2. 管-智能網(wǎng)聯(lián)平臺：5G 車載模組+T-Box+以太網(wǎng)關華為打造智能網(wǎng)聯(lián)解決方案，實現(xiàn)車內(nèi)、車外高速連接。1）打造開放的端、云智 能網(wǎng)聯(lián)解決方案，讓每一輛車永遠在線，服務直達；2）全球首款 2G/3G/4G/5G 全制式 的 V2X 開放車載模組，使能伙伴開發(fā)專業(yè)產(chǎn)品；3）OceanConnect 車聯(lián)網(wǎng)聯(lián)接管理云服 務，全球接入，支持千萬級車輛同時在線；4）

41、基于領先網(wǎng)絡技術，打造車內(nèi) GE10GE 以上以太網(wǎng)絡。華為核心產(chǎn)品包括：5G+C-V2X 車載通信模組、T-Box、車載網(wǎng)關、RSU 等。1）華 為 5G 車載模組 MH5000：不僅讓車載終端具備高速率、低延時的 5G 移動通信能力， 還可以同時具備車路協(xié)同的 C-V2X（Cellular Vehicle-to-Everything）通信能力。華為 5G 通訊模組 MH5000 高度集成了 5G 與 C-V2X 技術，采用 5G 基帶芯片 Balong5000，具備 單芯多模、高速率、上下行鏈路解耦、支持 SA（5G 獨立組網(wǎng)）和 NSA（5G 非獨立組網(wǎng)）雙模組網(wǎng)、支持 C-V2X 等特

42、性。2）華為 T-Box 平臺：華為早在 2016 年發(fā)布第一 代 T-BOX 平臺，可實現(xiàn)車聯(lián)聯(lián)網(wǎng)、車輛控制、數(shù)據(jù)安全等功能。于 2019 年華為發(fā)布新 一代 T-box 平臺，可大幅提升智慧座艙的響應速度、運行速度，較上一代產(chǎn)品響應速度 提升 50%，運行速度提升 60%，可實現(xiàn)車輛防盜、網(wǎng)絡安全保障、藍牙車鑰匙、遠程控 制、云服務對接等功能。目前比亞迪已宣布旗下車型漢將采用華為以巴龍 5000 為核心 的 5G 通信模組 MH5000。4.3. 端側(cè)-智能駕駛系統(tǒng)：芯片硬件+OS+云服務+傳感器從智能駕駛升級路徑情況來看，現(xiàn)階段處于 L3 級導入期。2018 年進入 L2 級部分 自動駕

43、駛時代，駕駛過程可實現(xiàn)脫腳，算力需求小于 10TOPS，代表功能為 ACC with LKA、APA 等。2020 年逐步進入 L3 級有條件自動駕駛時代，可解放雙手，算力需求大 約為 30-60TOPS，駕駛員不必一直監(jiān)控系統(tǒng)，但必須時刻保持警惕并在必要時進行干預， 代表功能為 TJP、RPK 等。到 2025 年將逐步進入 L4 級高度自動駕駛時代。隨著芯片和 算法等性能增加，自動駕駛功能將進一步升級，City Pilot、更高級的 AP 等功能涌現(xiàn)， E/E 架構(gòu)進一步升級。到 2030 年將逐步進入 L5 級完全自動駕駛時代，整車控制完全由 系統(tǒng)控制，算力需求甚至超過 1000TOPS

44、。華為打造 MDC 智能駕駛平臺，開放合作促進智能駕駛發(fā)展。1）發(fā)揮華為云+AI 優(yōu) 勢，打造車云協(xié)同的智能駕駛平臺，包括：智能硬件平臺（即指芯片平臺，華為采用其 自研的 Host CPU 和 AI 芯片、ISP 芯片、存儲控制芯片打造的 MDC 域控制器）+智能 駕駛 OS+Octopus 八爪魚自動駕駛云服務+ADAS 軟件算法。2）建立認證標準和對接流 程，打造開放傳感器生態(tài)；3）支持合作伙伴開發(fā)智能駕駛算法、構(gòu)建靈活適配智能駕駛 場景的差異化應用、服務和解決方案。4）建立對接規(guī)范，與主流廠商共同構(gòu)建執(zhí)行部件 生態(tài)。5）推動面向智能駕駛的行業(yè)標準和立法落地，凝聚行業(yè)共識，共同拓展未來產(chǎn)業(yè)

45、空間。華為定位汽車增量市場，具備全棧式提供自動駕駛解決方案的能力，核心產(chǎn)品包括： 芯片方案+操作系統(tǒng)+ADAS 算法軟件+云服務。公司定位為汽車增量市場，為汽車客戶 提供增量部件，客戶可根據(jù)自身需求有選擇的采用華為的方案。2019 年華為基于昇騰 310 芯片發(fā)布 MDC300、MDC600 平臺。2020 年北京車展前夕，華為發(fā)布新一代平臺 MDC210 和 MDC610 分別提供 48 及 160TOPS 算力可支持 L2+，L3L4 級自動駕駛。4.4. 端-智能座艙系統(tǒng)：麒麟芯片+鴻蒙 OS+應用生態(tài)華為打造 CDC 智能座艙平臺，全場景協(xié)同，創(chuàng)造體驗新標桿。1）打造 CDC 智能 座

46、艙平臺，實現(xiàn)智能汽車與智能手機在硬件、軟件和應用生態(tài)等全產(chǎn)業(yè)鏈的無縫共享； 2）基于智能手機 Kirin 芯片構(gòu)建 IVI 模組，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的規(guī)模效應，降低硬件成本； 3）基于鴻蒙 OS，共享華為“1+8” 生態(tài)，實現(xiàn)跨終端的全無感互聯(lián)；4）共享智能手機豐富 APP 生態(tài)提升用車體驗開放 API，使能跨終端伙伴發(fā)展智能座艙應用。華為將基于麒麟芯片及鴻蒙操作系統(tǒng)，打造智能座艙平臺和生態(tài)。2019 年推出 Hicar 車聯(lián)互聯(lián)解決方案，實現(xiàn)深度互聯(lián)“1+1+N”模式，即一部手機，一個車機及其他智能 終端的互通互聯(lián)。HiCar 生態(tài)合作伙伴已經(jīng)超過 20 家車廠，合作車型超過 150 款車型，

47、具有 30 多款應用。2021 年 HiCar 預裝車型達到 500 萬輛。此外，在 2020 年 Hi 品牌 日，華為針對 C 端汽車用戶發(fā)布了前裝產(chǎn)品 HMS for Car，車內(nèi)投屏 HiCar 和后裝產(chǎn) 品車載智慧屏。Harmony 車機 OS 是第一個真正為智能座艙開發(fā)的中立開放式 OS。HMS for Car 和 Hicar 業(yè)務現(xiàn)仍屬于消費者業(yè)務，兩個業(yè)務板塊約 400 多人。4.5. 端-智能電動系統(tǒng)：mPower+芯片硬件+整車控制 OS+三電云服務華為打造 VDC 智能電動平臺，使能車企電動汽車差異化體驗創(chuàng)新。華為聚焦電動 汽車，打造 VDC 智能電動平臺，使能車企面向不同的用戶偏好，創(chuàng)造差異化用戶體驗， 為客戶提供 VDC 硬件平臺+整車控制 OS。將網(wǎng)絡能源產(chǎn)業(yè)鏈和技術優(yōu)勢引進智能電動 汽車，打造 mPower 多形態(tài)電驅(qū)、高效車載充電產(chǎn)品。2019 年 4 月上海車展上，華為首 次以汽車 Tier1 的定位亮相，并展示了 mPower 智能電動等一系列汽車數(shù)字化解決方案， 包括車載充電系統(tǒng)、電機控制器（MCU）、電池管理系統(tǒng)（BMS