電子行業(yè)2030前瞻分析：從智能手機(jī)到智能汽車

電子行業(yè)2030前瞻分析：從智能手機(jī)到智能汽車一、從消費(fèi)電子歷史，看智能汽車未來發(fā)展趨勢(shì)消費(fèi)電子十年回顧：智能手機(jī)成長(zhǎng)為最大單品，推動(dòng)行業(yè)黃金十年智能手機(jī)成長(zhǎng)為最大的消費(fèi)電子單品，推動(dòng)過去十年科技公司股價(jià)提升?；仡欉^去十年，伴隨著全球

數(shù)字化趨勢(shì)的逐漸明晰以及硬件計(jì)算能力的上升，消費(fèi)電子市場(chǎng)迎來了以智能手機(jī)為核心的創(chuàng)新周期。

截止

2019

年底，全球智能手機(jī)市場(chǎng)規(guī)模約

4,580

億美元，成為當(dāng)下消費(fèi)電子市場(chǎng)中的最大單品。在

2011-2020

年間，主要科技公司的市值均獲得數(shù)倍成長(zhǎng)，其中，蘋果市值成長(zhǎng)

316

倍，亞馬遜成長(zhǎng)

90

倍，過去十年成為消費(fèi)電子的黃金十年。消費(fèi)電子下一個(gè)重要形態(tài)是智能汽車：消費(fèi)電子是典型的科技驅(qū)動(dòng)型行業(yè)，在摩爾定律以及庫(kù)梅定律

的驅(qū)動(dòng)下，隨著芯片算力不斷提升以及成本功耗的不斷下降，行業(yè)業(yè)態(tài)不斷重塑，產(chǎn)品迭代與創(chuàng)新持

續(xù)進(jìn)行。隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，以及實(shí)現(xiàn)碳中和的目標(biāo)下，我們認(rèn)為，在

2020-2030

的十年間，智

能汽車領(lǐng)域?qū)⑹窍M(fèi)電子下一重要戰(zhàn)場(chǎng)。以

Apple、華為、小米、OPPO為代表的硬件公司正積極布

局智能汽車行業(yè)，并對(duì)傳統(tǒng)廠商進(jìn)行沖擊。趨勢(shì)

1：手機(jī)品牌“剩者為王”，汽車未來或整合為

5-6

個(gè)頭部玩家通過十年的整合，手機(jī)最終僅剩

5-6

家主要廠商。過去十年，智能手機(jī)經(jīng)歷了圖

3

的三個(gè)

階段，并最終整合為三星、蘋果、小米、Oppo、vivo等

5-6

家左右的頭部廠商，行業(yè)頭部

公司逐漸穩(wěn)固。根據(jù)

2019

年

IDC數(shù)據(jù)，頭部六家手機(jī)公司占據(jù)了全球

79%的手機(jī)出貨量

市場(chǎng)份額。汽車行業(yè)的目前格局分散，但我們認(rèn)為長(zhǎng)期可能也將整合。目前汽車品牌格局較手機(jī)分散，最大的廠

商的份額僅

10%。2019

年，超過年銷售量

500

萬輛（6%市場(chǎng)）的公司只有豐田、福特、大眾三家。

隨著汽車工業(yè)向信息化浪潮的背景下轉(zhuǎn)變，以及特斯拉等新能源汽車廠商的沖擊下，我們認(rèn)為汽車品

牌在遠(yuǎn)期的未

來也有可能發(fā)生整合，但由于迭代速度慢于手機(jī)，整合的速度也將相對(duì)較長(zhǎng)。趨勢(shì)

2：從手機(jī)的經(jīng)驗(yàn)看，汽車未來長(zhǎng)期大的商業(yè)機(jī)會(huì)來自軟件服務(wù)手機(jī)成為互聯(lián)網(wǎng)的載體，互聯(lián)網(wǎng)公司的市值大幅度增長(zhǎng)。過去十年，手機(jī)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的蓬勃發(fā)展，推動(dòng)

了功能機(jī)到智能機(jī)的換機(jī)潮，催生了移動(dòng)支付、移動(dòng)視頻媒體，移動(dòng)社交、網(wǎng)上購(gòu)物、直播、手游等

各式各樣的應(yīng)用層出不窮，使騰訊、阿里、搜狐、臉書等一系列互聯(lián)網(wǎng)科技公司迎來又一輪繁榮，也

誕生了美團(tuán)、頭條、滴滴等新興力量。蘋果公司是過去十年最大的贏家，2015

年后積極向軟件和服務(wù)公司轉(zhuǎn)型。2015

年前，蘋

果主要為手機(jī)銷售推動(dòng)，盈利隨著

iPhone在全球的熱賣逐漸升高。2015

年后，智能手機(jī)

陷入停滯，蘋果逐漸從硬件公司轉(zhuǎn)型向軟件和服務(wù)公司，再次推動(dòng)下，其市值不斷提升。趨勢(shì)

3：我們眼中的智能汽車的商業(yè)模式：誰(shuí)能成為中國(guó)的特斯拉？Tesla是全價(jià)值鏈垂直整合，蘋果只在高端垂直整合，第三方廠商長(zhǎng)期面臨更大壓力。我們

看到，Tesla在整個(gè)新能源車的產(chǎn)業(yè)鏈中占據(jù)更多的環(huán)節(jié)，從車身設(shè)計(jì)、MCU、電機(jī)控制器、

電控制動(dòng)、電池

BMS、自動(dòng)駕駛算法、整車制造都有特斯拉的身影。對(duì)比蘋果智能手機(jī)，

蘋果只在核心的高端環(huán)節(jié)形成自研，如手機(jī)設(shè)計(jì)、處理器芯片、IOS系統(tǒng)兩個(gè)環(huán)節(jié)，制造

環(huán)節(jié)委托給供應(yīng)鏈生產(chǎn)，走輕資產(chǎn)的的商業(yè)模式。趨勢(shì)

4：硬件軍備競(jìng)賽是改變行業(yè)格局的最好方法，相關(guān)公司有望先受益歷代

iPhone的功能升級(jí)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。蘋果手機(jī)作為智能手機(jī)行業(yè)的標(biāo)桿，其每一次

的硬件及軟件升級(jí)總能引領(lǐng)智能手機(jī)市場(chǎng)潮流，從而帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈公司的飛速發(fā)展。智能汽車硬件的規(guī)格提升明顯加快，為

OTA升級(jí)打下基礎(chǔ)。傳統(tǒng)汽車在激光雷達(dá)、毫米波

雷達(dá)方面幾乎沒有配置，行業(yè)攝像頭的滲透率不足

2

個(gè)。但新推出的新能源汽車的配置，

在傳感器和算力方面，較之前快速增長(zhǎng)。我們認(rèn)為廠商盡管目前在自動(dòng)駕駛方面仍存在一

些不足，但硬件的先行升級(jí)為后續(xù)

OTA升級(jí)，提供了可能。投資順序：從硬件升級(jí)到軟件服務(wù)汽車電子行業(yè)未來十年規(guī)模有望快速增長(zhǎng)：在汽車的四化的推動(dòng)下，我們預(yù)計(jì)全球汽車電子十年后的

市場(chǎng)規(guī)模有望從

2020

年的

2,805

億美元，增長(zhǎng)至

2030

年的

8,908

億美元，復(fù)合增速達(dá)

12.2%。我

們分別假設(shè)安全系統(tǒng)/動(dòng)力電子/其他傳統(tǒng)汽車電子/智能座艙和車載通信市場(chǎng)/軟件與服務(wù)/車用傳感器/

汽車半導(dǎo)體復(fù)合增長(zhǎng)達(dá)

8.5%/12.0%/6.5%/22.6%/23.4%/19.6%/11.2%。從智能手機(jī)看智能汽車十年的投資順序：從智能手機(jī)的投資順序，我們認(rèn)為，智能汽車的

投資也將遵循先硬件后軟件的模式，而最終能夠獲得最大成功的公司，可能是軟硬結(jié)合較

為成功的公司。二、汽車半導(dǎo)體：關(guān)注計(jì)算芯片和功率半導(dǎo)體的國(guó)產(chǎn)化機(jī)會(huì)車用半導(dǎo)體是汽車零部件的重要組成部分，整車價(jià)值量有望大幅提升。根據(jù)英飛凌及

Gartner數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)燃油車單車半導(dǎo)體價(jià)值量約為

475

美元，廣泛應(yīng)用于汽車車身控制（占

比

18%）、ADAS（17%）、影音娛樂（14%）、底盤（12%）、動(dòng)力系統(tǒng)（12%）等領(lǐng)域。

我們認(rèn)為汽車半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈有望迎來變革，整車價(jià)值量有望大幅提升，一方面汽車電動(dòng)化

帶動(dòng)功率半導(dǎo)體含量提升，另一方面智能化趨勢(shì)有望帶動(dòng)車載傳感器、AI芯片及存儲(chǔ)器用

量大幅提升，我們預(yù)測(cè)至

2030

年，單車半導(dǎo)體價(jià)值量有望升至

2030

年的

1,213

美元，是

2020

年的

2.5

倍。競(jìng)爭(zhēng)格局：日歐企業(yè)主導(dǎo)，英飛凌為全球車用龍頭。根據(jù)

Gartner數(shù)據(jù)，2020

年全球汽車

半導(dǎo)體龍頭為英飛凌，市場(chǎng)份額為

11%，NXP與瑞薩分列二、三位，市場(chǎng)份額分別為

10%/8%，

此外意法半導(dǎo)體、德州儀器、博世等廠商也具備較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。展望下一個(gè)

10

年，我們認(rèn)為

在汽車算力與處理數(shù)據(jù)量提升的背景下，計(jì)算芯片與存儲(chǔ)廠商的市場(chǎng)份額有望快速提升，

同時(shí)我們也看好在進(jìn)口替代趨勢(shì)下，國(guó)產(chǎn)汽車半導(dǎo)體公司的份額提升機(jī)遇。全球汽車半導(dǎo)體至

2030

年市場(chǎng)規(guī)模有望突破千億美元。

根據(jù)

Gartner數(shù)據(jù)，2020

年全球汽車半導(dǎo)體市場(chǎng)規(guī)模為

387

億美元，受新冠疫情沖擊下全

球汽車銷量下滑影響市場(chǎng)規(guī)模同比下滑

5.6%，僅占當(dāng)前全球半導(dǎo)體市場(chǎng)規(guī)模的

8.8%。根

據(jù)

Gartner數(shù)據(jù)及我們預(yù)測(cè)，在“電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化”的大趨勢(shì)下，我們預(yù)測(cè)單車價(jià)

值量有望升至

1,213

美元，在全球汽車總銷量為

9,200

萬的假設(shè)下，我們預(yù)計(jì)

2030

年全球

汽車半導(dǎo)體市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到

1,123

億美元，市場(chǎng)規(guī)模十年年均復(fù)合增長(zhǎng)率為

11.2%，有

望成為繼智能手機(jī)后下一個(gè)千億級(jí)別市場(chǎng)。車載算力芯片的星辰大海：從

ADAS到高級(jí)別自動(dòng)駕駛車載自動(dòng)駕駛計(jì)算芯片是為高級(jí)輔助駕駛（ADAS）和自動(dòng)駕駛提供算力的核心芯片。進(jìn)

入自動(dòng)駕駛時(shí)代，控制器需要接受、分析、處理的信號(hào)大量且復(fù)雜，原有的一個(gè)功能對(duì)應(yīng)

一個(gè)

ECU的分布式計(jì)算架構(gòu)或者單一分模塊的域控制器已經(jīng)無法適應(yīng)需求，同時(shí)，攝像頭、

毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器采集的海量數(shù)據(jù)受限于時(shí)延及可靠性無法在云端進(jìn)行計(jì)算，

車載自動(dòng)駕駛計(jì)算芯片成為自動(dòng)駕駛控制核心。隨著自動(dòng)駕駛等級(jí)增加，自動(dòng)駕駛計(jì)算芯片算力需求不斷增長(zhǎng)。根據(jù)華為、IDC、SAE的

預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)

L2級(jí)別及以下自動(dòng)駕駛需要算力不超過

10TOPS（TeraOperationsPerSecond，

每秒一萬億次計(jì)算），L3

算力需求為

30-60單芯片性能不斷突破,先進(jìn)制程支撐算力和功耗表現(xiàn)提升。我們預(yù)測(cè)未來支持

L4

及以上的

算力芯片，如同手機(jī)

SoC和

PCCPU一樣，將大范圍應(yīng)用

7nm以及以下制程工藝實(shí)現(xiàn)超

100TOPS甚至超

1000TOPS單芯片算力，同時(shí)維持較低功耗水平。先進(jìn)制程的應(yīng)用將推

高芯片成本，但單位算力成本降顯著下降。功率半導(dǎo)體：受益于汽車電動(dòng)化趨勢(shì)，碳化硅有望加速滲透汽車電動(dòng)化趨勢(shì)有望帶動(dòng)

2030

年全球車用功率半導(dǎo)體市場(chǎng)規(guī)模升至

262

億美元。

功率半導(dǎo)體廣泛應(yīng)用于電力電子系統(tǒng)中，通過改變電路中的電壓、電流、頻率及導(dǎo)通狀態(tài)

等物理特性從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電能的管理，功率半導(dǎo)體通?？梢苑譃楣β史至⑵骷ㄈ?/p>

IGBT、

MOSFET、SBD等）與功率

IC（如

LDO、OVP、ESD等）兩類。在傳統(tǒng)的燃油車中功率

半導(dǎo)體主要用于車載影音系統(tǒng)、車載空調(diào)、LED驅(qū)動(dòng)及車輛啟動(dòng)等系統(tǒng)中，價(jià)值量相對(duì)有

限；而在純電動(dòng)車中，根據(jù)英飛凌

2020

年報(bào)統(tǒng)計(jì)，整車半導(dǎo)體含量比普通燃油車增加

438

美元，其中功率半導(dǎo)體為

330

美元，是占比最高的部分。IGBT仍是主流方案，特斯拉推動(dòng)

SiC加速滲透。考慮到目前新能源汽車的功率范圍（通常在

60KW-180KW），IGBT仍是目前電動(dòng)車主逆變

器的主流方案，也是目前新能源汽車功率半導(dǎo)體價(jià)值量最大的部分。且由于

IGBT在芯片

及封裝技術(shù)的成熟度、成本與產(chǎn)能端的優(yōu)勢(shì)，我們認(rèn)為在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)

IGBT仍將是新能

源汽車電控系統(tǒng)主逆變器的主要方案，但另一方面，隨著特斯拉在

Model3/Y等車型上相

對(duì)激進(jìn)的率先應(yīng)用，SiCMOSFET方案正在加速滲透。展望下一個(gè)

10

年，我們建議投資人從市場(chǎng)空間成長(zhǎng)及國(guó)產(chǎn)化兩條主線把握投資機(jī)遇。從市場(chǎng)空間來看，我們看好功率半導(dǎo)體作為汽車電動(dòng)化趨勢(shì)下最直接受益者的投資機(jī)會(huì)；

同時(shí)我們看好未來汽車的形態(tài)將逐步趨近于移動(dòng)的“數(shù)據(jù)中心”，單車算力及數(shù)據(jù)處理能力

有望大幅提升，看好車用

AISoC及存儲(chǔ)器的成長(zhǎng)機(jī)會(huì)。此外作為汽車智能化趨勢(shì)下的重要

組成部分，我們看好車用傳感器的成長(zhǎng)機(jī)會(huì)，其中

CIS作為車載攝像頭核心部件市場(chǎng)規(guī)模

有望迎來高速成長(zhǎng)。從國(guó)產(chǎn)化來看，我們更加看好

CIS、IGBT、MCU、AISoC及模擬芯片等細(xì)分賽道。一方

面，目前國(guó)內(nèi)已經(jīng)涌現(xiàn)出如韋爾、寒武紀(jì)、比亞迪半導(dǎo)體、斯達(dá)等一批優(yōu)秀的汽車半導(dǎo)體

廠商，在細(xì)分領(lǐng)域初具競(jìng)爭(zhēng)力；另一方面，我們看好在國(guó)產(chǎn)造車新勢(shì)力的崛起下，國(guó)產(chǎn)供

應(yīng)鏈配套帶動(dòng)份額及技術(shù)提升的投資機(jī)會(huì)，建議關(guān)注投資人持續(xù)關(guān)注國(guó)產(chǎn)半導(dǎo)體廠商在主

要車廠的份額提升情況。三、車用視覺傳感器：L4

單機(jī)價(jià)值量較

L2

有望成長(zhǎng)8倍智能駕駛相關(guān)車用傳感器增長(zhǎng)有望加速：汽車傳感器是汽車計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的輸入裝置，它把

汽車運(yùn)行中各種工況信息，如車速、各種介質(zhì)的溫度、發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)工況等，并按一定規(guī)律

轉(zhuǎn)換成可用輸入信號(hào)的器件或裝置。受類

ADAS及智能駕駛相關(guān)功能的需求推動(dòng)，車用視

覺傳感器市場(chǎng)規(guī)模成長(zhǎng)較快。L4

級(jí)別智能駕駛相關(guān)傳感器單機(jī)價(jià)值量較

L2

成長(zhǎng)

8

倍：根據(jù)

Yoledevelopment的預(yù)測(cè)，

單車的

L4

級(jí)別的自動(dòng)價(jià)值將較

L2

的

405

美元成長(zhǎng)

8

倍至

3,430

美元。主要的增量如下：1.

車載攝像頭：?jiǎn)诬噧r(jià)值量從

L2

的

200

美元增加為

L4

的

580

美元，個(gè)數(shù)將從

L2

的

4

顆成長(zhǎng)為

L4

級(jí)別的

14

顆，包含前視、環(huán)視等功能。2.

激光雷達(dá)：?jiǎn)诬噧r(jià)值量從

L2

的

0

美元增加為

L4

的

1700

美元。個(gè)數(shù)將從

L2

的

0

顆成

長(zhǎng)為

L4

級(jí)別的

5

顆。單價(jià)上隨著技術(shù)的成熟，激光雷達(dá)的價(jià)格會(huì)從

L3

的

555

美元逐

漸回落到

L4

的

340

美元。3.

毫米波雷達(dá)：?jiǎn)诬嚨膬r(jià)值量從

L2

的

87

美元增加為

L4

的

490

美元，個(gè)數(shù)將從

L2

的

1

顆成長(zhǎng)為

L4

級(jí)別的

8

顆。車載攝像頭：自動(dòng)駕駛之眼，汽車智能化推動(dòng)行業(yè)快速成長(zhǎng)車載攝像頭是自動(dòng)駕駛汽車采集信息、分析圖像的重要途經(jīng)，和算法結(jié)合從而實(shí)現(xiàn)車道偏

離預(yù)警(LDW)、汽車碰撞預(yù)警(FCW)等功能，是高級(jí)自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)

ADAS中的感知層

的重要解決方案之一。我們認(rèn)為，攝像頭方案作為目前最具成本優(yōu)勢(shì)、供應(yīng)鏈最成熟的解

決方案，有望在

L3

以下級(jí)別自動(dòng)假設(shè)中占據(jù)重要地位，而汽車市場(chǎng)也有望成為繼智能手機(jī)

后另一個(gè)驅(qū)動(dòng)攝像頭市場(chǎng)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿?。智能化趨?shì)帶動(dòng)單車攝像頭數(shù)量快速提升。根據(jù)

ADAS不同的功能需要以及安裝位置，車

載攝像頭包括前視、環(huán)視、后視、側(cè)視以及內(nèi)置五類攝像頭，可分別實(shí)現(xiàn)乘車偵察，環(huán)視，

盲區(qū)監(jiān)測(cè)，輔助泊車，疲勞駕駛監(jiān)測(cè)等功能。從目前市面上的主流方案來看：1）特斯拉

Model3

有

8

個(gè)環(huán)繞車身并能夠覆蓋

360°的攝像頭，包括

3

個(gè)前視攝像頭（1

顆長(zhǎng)焦、

1

顆廣角、1

顆中距）、2

個(gè)側(cè)方前視攝像頭、2

個(gè)側(cè)方后視攝像頭和

1

個(gè)后視攝像頭；2）

Mobileye的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)

MobileyeDrive則配置

13

個(gè)攝像頭，能夠提供完全端到端自動(dòng)

駕駛功能。從主要汽車廠商的方案來看，新勢(shì)力在單車攝像頭數(shù)量上顯得更為激進(jìn)，蔚來

ES6

共搭載

8

顆車載攝像頭，小鵬

P7

則搭載多達(dá)

13

顆車載攝像頭，相比之下大眾推出的

ID.3

僅搭載

2

顆車載攝像頭。車載激光雷達(dá)：高等級(jí)自動(dòng)駕駛傳感器中的“C”位擔(dān)當(dāng)作為自動(dòng)駕駛?cè)髠鞲衅髦坏能囕d激光雷達(dá)由于具備更高的空間分辨率、更強(qiáng)的抗環(huán)境

光干擾性以及直接

3D成像等特征成為高等級(jí)自動(dòng)駕駛的必備傳感器，從谷歌的第一代無人

駕駛汽車（本田普銳斯）到其最新一代（捷豹

I-Pace）無不出現(xiàn)激光雷達(dá)的身影，且單車

使用量也從最初的

1

顆（車頂位置，360°環(huán)視）增加至

5

顆（車頂位置

1

顆，前后車牌以

及后視鏡兩側(cè)各

1

顆）。我們認(rèn)為前裝量產(chǎn)是車載激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；逃玫年P(guān)鍵，這使得可靠性與成本的優(yōu)先級(jí)

領(lǐng)先性能成為車企在進(jìn)行激光雷達(dá)技術(shù)路線選擇的重要考量。機(jī)械式激光雷達(dá)盡管在性能

上更為突出，但高昂的價(jià)格（VelodynePuckVLP-16

零售價(jià)約為

3800

美元，BOM成本大約

為

1000

美元）難以達(dá)到車規(guī)量產(chǎn)的要求。對(duì)于純固態(tài)的方案，盡管芯片化的設(shè)計(jì)提升了集

成度，同時(shí)有望借助半導(dǎo)體工藝大幅降低成本，但短期面臨較多工藝難點(diǎn)以至于其可靠性

以及良率尚未能達(dá)到車規(guī)要求。相比于以上兩種方案，混合固態(tài)方案的特征介于兩者之間，

在綜合可靠性、成本以及探測(cè)性能的背景下，成為當(dāng)前車企的最優(yōu)選擇。產(chǎn)業(yè)鏈方面，全球范圍內(nèi)當(dāng)前實(shí)現(xiàn)規(guī)模銷售的車載激光雷達(dá)整機(jī)廠商包括：Valeo、Velodyne、

禾賽科技、速騰聚創(chuàng)。其他整機(jī)廠商還包括

Luminar、Innoviz、鐳神智能、圖達(dá)通、Livox等。毫米波雷達(dá)：自動(dòng)駕駛加速滲透率提升，國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈迎發(fā)展機(jī)遇車載毫米波雷達(dá)具有集成度高、探測(cè)精度高、探測(cè)距離遠(yuǎn)且受外界環(huán)境影響小等特點(diǎn)，常

用于盲區(qū)監(jiān)測(cè)、車道偏離預(yù)警、車道保持輔助、自助緊急制動(dòng)等應(yīng)用場(chǎng)景。近年來，自動(dòng)

駕駛發(fā)展加速了車載毫米波雷達(dá)滲透率的提升，行業(yè)發(fā)展迎來黃金期。77GHz毫米波雷達(dá)為下一代產(chǎn)品發(fā)展方向，國(guó)產(chǎn)化驅(qū)動(dòng)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈迎發(fā)展良機(jī)。當(dāng)前常見的毫米波雷達(dá)主要工作在

24GHz、77GHz以及

79GHz頻段，其中

24GHz相關(guān)

產(chǎn)品已經(jīng)得到大規(guī)模的應(yīng)用。77GHz以及

79GHz產(chǎn)品由于更高的集成度以及速度測(cè)量精

度，成為下一代產(chǎn)品的發(fā)展方向。以

ACC自適應(yīng)巡航場(chǎng)景為例，77GHz毫米波雷達(dá)的體

積為

24GHz毫米波雷達(dá)的

1/3，探測(cè)器精度為

24GHz毫米波雷達(dá)的

3~5

倍。當(dāng)前，全球

范圍內(nèi)毫米波雷達(dá)的主要供應(yīng)商為：博世、大陸集團(tuán)、海拉、富士通、電裝等。根據(jù)

ofweek統(tǒng)計(jì)，2018

年博世公司以

19%的市占率位居全球毫米波雷達(dá)市場(chǎng)第一名。國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈方面，24GHz毫米波雷達(dá)較為成熟，相比之下

77GHz毫米波雷達(dá)因受到國(guó)外

大型芯片商的技術(shù)封鎖，產(chǎn)業(yè)鏈尚不成熟。國(guó)內(nèi)毫米波雷達(dá)產(chǎn)業(yè)鏈分為三大環(huán)節(jié)：上游環(huán)

節(jié)主要包括射頻前段、數(shù)字信號(hào)處理器、高頻

PCB以及控制電路等；中游環(huán)節(jié)主要是從事

毫米波雷達(dá)生產(chǎn)的企業(yè)；下游環(huán)節(jié)為汽車整車廠商、無人機(jī)廠商等。四、智能駕駛算法及出行服務(wù)：軟件服務(wù)將成為廠商盈利模式的重點(diǎn)高精度地圖：智能駕駛關(guān)鍵環(huán)節(jié)高精度地圖是智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈中不可缺少的一個(gè)環(huán)節(jié)。高精度地圖將大量的行車輔助信息

存儲(chǔ)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些信息可以分為兩類。第一類是道路數(shù)據(jù)，比如車道線的位置、類

型、寬度、坡度和曲率等車道信息。第二類是車道周邊的固定對(duì)象信息，比如交通標(biāo)志、

交通信號(hào)燈等信息、車道限高、下水道口、障礙物及其他道路細(xì)節(jié)，還包括高架物體、防

護(hù)欄、數(shù)目、道路邊緣類型、路邊地標(biāo)等基礎(chǔ)設(shè)施信息。高精度地圖將此類信息用于自動(dòng)

駕駛的地圖匹配、路徑規(guī)劃、特定情況下的自動(dòng)駕駛，可以解決傳感器在雨雪、大霧天氣

中不適用的問題，并可大量減少車載傳感器的數(shù)目，降低整車成本，加快無人駕駛的商用

化，在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中發(fā)揮著不可替代的作用，是無人駕駛感知層的重要補(bǔ)充。高精度地圖五大特征區(qū)別于傳統(tǒng)地圖，與傳感器互相補(bǔ)充為無人駕駛提供安全保障。高精

度地圖與傳統(tǒng)地圖最大的區(qū)別是直接服務(wù)對(duì)象的不同，前者的服務(wù)對(duì)象是機(jī)器，后者是人。

另外兩者還存在圖層、精度、更新速度、數(shù)據(jù)來源等差別。從角色定位來看，高精度地圖

在智能駕駛的作用，已經(jīng)逐步脫離單純地圖數(shù)據(jù)導(dǎo)航的作用，而更多是與其它傳感器融合

在一起，發(fā)揮環(huán)境感知作用。高精度地圖提供的先驗(yàn)信息能彌補(bǔ)一般傳感器在特定環(huán)境下

的信息缺失。高精度地圖提供更多信息，有助于提升穩(wěn)定性與感知算法效率。高精度地圖可為傳感器提

供抽象信息。第一，當(dāng)某些傳感器數(shù)據(jù)缺失時(shí)，可以利用地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行推算。第二，高精

度地圖可以用于相互校驗(yàn)，當(dāng)同一個(gè)數(shù)據(jù)有多個(gè)數(shù)據(jù)來源時(shí)，可以校驗(yàn)其他傳感器數(shù)據(jù)的

可信度，提高整個(gè)系統(tǒng)準(zhǔn)確度。此外，高精度地圖可以提升自動(dòng)駕駛車載傳感器對(duì)周圍信

息的感知算法效率和準(zhǔn)確率。高精度地圖的存在，可以利用其去掉地圖中固有的標(biāo)志物信

息，讓有限的計(jì)算資源集中在道路上可能對(duì)自動(dòng)駕駛帶來影響的動(dòng)態(tài)物體。我們認(rèn)為未來的高精度地圖將具備三大功能：（1）地圖匹配,提高車輛定位精度。（2）解決

特定情況下傳感器失效的問題,彌補(bǔ)環(huán)境感知設(shè)備的不足。不僅增加了車道屬性相關(guān)（車道

線類型、車道寬度等）數(shù)據(jù)，更有諸如高架物體、防護(hù)欄、樹、道路邊緣類型、路邊地標(biāo)

等大量目標(biāo)數(shù)據(jù)。高精度地圖能夠明確區(qū)分車道線類型、路邊地標(biāo)等細(xì)節(jié)。（3）行駛路徑

全局規(guī)劃，并且基于預(yù)判制定合理的行駛策略。因此，各大整車廠和智能駕駛算法：商業(yè)化有望逐步推進(jìn)智能算法往往采用軟硬件一體的形式提供。從智能駕駛運(yùn)用到的智能算法類型看，包括路

徑規(guī)劃算法、決策算法、計(jì)算機(jī)視覺算法等，其中涉及車輛控制、路線規(guī)劃、信息收集處

理等多種應(yīng)用。智能算法往往通過軟硬件一體的形式提供，如

ADAS芯片內(nèi)置的全景泊車

系統(tǒng)、車道偏移警示系統(tǒng)、前方碰撞警示系統(tǒng)、行人碰撞警示系統(tǒng)、交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)、

車輛盲區(qū)偵測(cè)系統(tǒng)、駕駛員疲勞探測(cè)系統(tǒng)和后方碰撞預(yù)警系統(tǒng)等功能均內(nèi)置了對(duì)應(yīng)的智能

算法、TPMS芯片內(nèi)含車輪定位等算法、車載

AI芯片融合了深度學(xué)習(xí)等人工智能算法、車

載智能攝像模組往往內(nèi)置了計(jì)算機(jī)視覺算法。算法是智能化的核心，硬件則是算法的載體。算法往往與智能駕駛場(chǎng)景結(jié)合，形成解決方案。如通過將計(jì)算機(jī)視覺與駕駛常見場(chǎng)景結(jié)合，

形成智能座艙視覺解決方案（DMS）、智能駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）、360°環(huán)視視覺子系統(tǒng)

（AVM）等智能汽車解決方案。此外，此類解決方案往往通過與汽車芯片進(jìn)行適配，形成

一體化解決方案，具體的提供方式包括前裝市場(chǎng)的合作開發(fā)以及后裝市場(chǎng)的產(chǎn)品售賣。其

中，汽車前裝市場(chǎng)包括車載導(dǎo)航、交通信息服務(wù)、高級(jí)駕駛服務(wù)等細(xì)分市場(chǎng)。其中智能駕

駛解決方案（ADAS），需要與整車廠商合作共同研發(fā)，周期較長(zhǎng)。后裝市場(chǎng)則提供軟硬件

一體化解決方案或部分定制的產(chǎn)品。算法商業(yè)化有望逐步推進(jìn)。從算法廠商看，汽車芯片廠商、智能駕駛綜合解決方案廠商、

計(jì)算機(jī)視覺廠商均在智能駕駛相關(guān)算法領(lǐng)域有所布局。通過算法+芯片、算法+模組、算法+

解決方案的方式積極推動(dòng)算法的商業(yè)化。參與廠商既包括算法廠商，又包括整體解決方案

提供商、芯片廠商等。出行服務(wù)：2030

年規(guī)模有望達(dá)

2

萬億美元，Robo-taxi模式仍在探索中中國(guó)新型出行服務(wù)行業(yè)各環(huán)節(jié)配合緊密，“出行即服務(wù)”成為行業(yè)共識(shí)。根據(jù)億歐智庫(kù)，中

國(guó)新型出行服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈主要包括車輛供應(yīng)方、出行平臺(tái)方和用戶，并由技術(shù)供應(yīng)方為出行

平臺(tái)方升級(jí)車輛及平臺(tái)技術(shù)，由服務(wù)支持方為出行平臺(tái)方及用戶提供相應(yīng)服務(wù)，同時(shí)不少

車輛供應(yīng)方也同時(shí)承擔(dān)出行平臺(tái)方角色直接為用戶提供服務(wù)；“出行即服務(wù)”已成中國(guó)新型

出行服務(wù)行業(yè)共識(shí)，中國(guó)新型出行服務(wù)市場(chǎng)呈現(xiàn)用戶高頻使用、出行工具個(gè)性化且技術(shù)密

集、出行服務(wù)價(jià)格選擇多樣等特點(diǎn)。出行服務(wù)（Mobilityasaservice,

MaaS）市場(chǎng)持續(xù)發(fā)展，延伸出網(wǎng)約車、共享汽車、順

風(fēng)車及

Robo-taxi等共享出行的細(xì)分賽道。隨著中國(guó)居民個(gè)人出行需求持續(xù)豐富以及移動(dòng)

互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的充分應(yīng)用，商業(yè)模式不斷擴(kuò)展。2010

年

5

月，易到用車成立，成為中國(guó)首

家布局網(wǎng)約車服務(wù)的企業(yè)；2011

年

8

月，共享經(jīng)濟(jì)在汽車領(lǐng)域應(yīng)用，中國(guó)第一家汽車分時(shí)

租賃創(chuàng)業(yè)公司車紛享成立；2014

年

9

月，嘀嗒出行首次在國(guó)內(nèi)上線順風(fēng)車功能，出行服務(wù)

加速滲透；2018

年

1

月，小馬智行在廣州南沙區(qū)進(jìn)行

Robo-taxi無人駕駛出租車首次常態(tài)

化試運(yùn)行。隨自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷升級(jí)，L4、L5

高級(jí)自動(dòng)駕駛階段下，各場(chǎng)景的差異化自

動(dòng)駕駛應(yīng)用有望進(jìn)一步提升用戶出行的便捷性與安全性。網(wǎng)約車和共享汽車發(fā)展已較為成熟，Robo-taxi模式仍在探索中。根據(jù)億歐智庫(kù)，網(wǎng)約車、

共享汽車、順風(fēng)車和

robo-taxi在

2010

年至

2018

年先后出現(xiàn)并快速發(fā)展。網(wǎng)約車盈利模式

可分為

C2C輕資產(chǎn)模式，即以私家車加盟為主，B2C重資產(chǎn)模式，即以自購(gòu)車輛為主，以

及聚合模式，即以百度、高德為代表的聚合流量入口；順風(fēng)車與網(wǎng)約車相類似；共享汽車

的收入來源主要來自車輛租金，隨著規(guī)?；瘧?yīng)用邊際成本遞減有望逐步實(shí)現(xiàn)盈利；robo-taxi當(dāng)前處于試運(yùn)營(yíng)推廣階段，盈利模式或與網(wǎng)約車類似。無人駕駛出租車成本已基本與有人駕駛出租車達(dá)到同一水平，國(guó)內(nèi)

Robo-taxi在持續(xù)探索

中。據(jù)百人會(huì)智能網(wǎng)聯(lián)研究院及普華永道思略特

2020

年數(shù)據(jù)，目前無人駕駛出租車與有人

駕駛出租車成本基本持平，有人駕駛出租車平均每公里成本約

1.89

元（燃油）、1.53

元（電

動(dòng)），而無人駕駛出租車平均每公里成本約

1.83

元。Robo-taxi運(yùn)營(yíng)范圍逐步拓展，目前美

國(guó)加州、亞利桑那州等地已允許

Robo-taxi公開運(yùn)營(yíng)，行業(yè)頭部公司

Waymo已服務(wù)超

10

萬人級(jí)別；國(guó)內(nèi)

Robo-taxi方案廠商與主機(jī)廠商及出行平臺(tái)合作，小馬智行、百度、滴滴出

行等陸續(xù)在城市特定區(qū)域開展

Robo-taxi試運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)。隨智能駕駛技術(shù)的進(jìn)一步完善及

Robo-taxi相關(guān)試點(diǎn)的推廣，高度無人駕駛共享出行滲透

率將提升。據(jù)尼爾森、

艾瑞咨詢，2020

年我國(guó)城市人口出行次數(shù)達(dá)

15.74

億次/天，其中共享出行（包括出租、專

車、快車、順風(fēng)車、分時(shí)租賃等）占

15%達(dá)

2.35

億次；據(jù)中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)，2020

年

中國(guó)智能出行模式規(guī)模達(dá)

8.5

萬億人公里，其中共享出行占比達(dá)

11%，再細(xì)分來看共享主

動(dòng)占比

2%，共享被動(dòng)占比

9%，2030

年共享被動(dòng)出行規(guī)模占比有望增至

11%。從市場(chǎng)規(guī)模來看，出行服務(wù)

MaaS占汽車價(jià)值有望持續(xù)提升，出行服務(wù)

2030

年規(guī)模有望

達(dá)

2

萬億美元。據(jù)普華永道思略特預(yù)測(cè)，2030

年全球汽車收入將從

2018

年的

5.4~5.6

萬

億美元增長(zhǎng)至

9.2~9.5

萬億美元，其中，出行服務(wù)收入占比將由

2018

年的

2%提升至

2030

年的

19%，達(dá)到約

2

萬億美元。車載信息娛樂系統(tǒng)：步入智能座艙時(shí)代車載信息娛樂系統(tǒng)逐步向智能座艙系統(tǒng)過渡。車載信息娛樂系統(tǒng)（In-VehicleInfotainment，

IVI）是采用車載專用中央處理器，基于車身總線系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，形成的車載綜合信息

處理系統(tǒng)，通過專門的車載處理器和操作系統(tǒng)來對(duì)整個(gè)車載信息娛樂設(shè)備進(jìn)行協(xié)調(diào)和控制。

能夠?qū)崿F(xiàn)包括導(dǎo)航、實(shí)時(shí)路況、IPTV、輔助駕駛、故障檢測(cè)、車輛信息、車身控制、移動(dòng)

辦公、無線通訊、基于在線的娛樂功能及

TSP服務(wù)等一系列應(yīng)用。車載信息娛樂系統(tǒng)可以

分為控制各類多媒體設(shè)備提供娛樂服務(wù)的娛樂系統(tǒng)以及通過導(dǎo)航、通信等產(chǎn)品提供信息服

務(wù)的信息系統(tǒng)。在智能駕駛時(shí)代，傳統(tǒng)的車載信息娛樂系統(tǒng)（IVI）逐步向智能座艙系統(tǒng)過

渡，在

IVI的基礎(chǔ)上，加入了全尺寸液晶儀表、抬頭顯示（HUD）、流媒體后視鏡等產(chǎn)品。車載信息娛樂系統(tǒng)進(jìn)入智能化階段。車載信息娛樂系統(tǒng)是智能座艙的重要組成部分。在機(jī)

械時(shí)代，最初的汽車座艙提供簡(jiǎn)單的音頻播放設(shè)備，隨著座艙進(jìn)入電子化時(shí)代，車載信息

娛樂系統(tǒng)能夠提供藍(lán)牙、影音、導(dǎo)航等功能。2015

年以來，汽車座艙逐步進(jìn)入智能化階段，

全尺寸液晶儀表、抬頭顯示（HUD）、流媒體后視鏡等產(chǎn)品開始逐步滲透，車載信息娛樂系

統(tǒng)將車內(nèi)的功能進(jìn)一步集成。從獨(dú)立的音頻播放設(shè)備到導(dǎo)航、中控、多媒體高度集成的智

能座艙系統(tǒng)，車載信息娛樂系統(tǒng)集成度不斷提升，逐步進(jìn)入智能化階段。自動(dòng)駕駛技術(shù)升級(jí)提升用戶出行場(chǎng)景自由度，車載信息娛樂系統(tǒng)娛樂服務(wù)重度化、沉浸化

滿足用戶場(chǎng)景需求。據(jù)特斯拉

21

年

1

月發(fā)布的最新

ModelS介紹，該車車載系統(tǒng)已經(jīng)支持

部分

3A游戲大作運(yùn)行。我們認(rèn)為，隨智能駕駛技術(shù)的升級(jí)，在云計(jì)算技術(shù)以及移動(dòng)通信技

術(shù)的支持下，車載信息娛樂系統(tǒng)在車載場(chǎng)景的娛樂化功能有望進(jìn)一步增強(qiáng)，車載信息娛樂

系統(tǒng)的娛樂功能未來可能主要包括：音頻視頻內(nèi)容（長(zhǎng)中短視頻、音樂、聽書等），游戲內(nèi)

容（包括

3A大作、云原生游戲等），社交交互及其他。出行場(chǎng)景中的娛樂服務(wù)有望更加重

度化，體驗(yàn)更加沉浸化。車載信息娛樂系統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)格局較為分散。從競(jìng)爭(zhēng)格局看，車載信息娛樂系統(tǒng)參與者眾多，包

括汽車電子廠商、汽車零部件廠商、整車廠商、互聯(lián)網(wǎng)廠商等。不同廠商具有不同的優(yōu)勢(shì)，

零部件廠商與整車廠商擁有良好的合作關(guān)系，汽車電子廠商在產(chǎn)業(yè)鏈資源整合及技術(shù)實(shí)力

方面擁有優(yōu)勢(shì)，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在生態(tài)體系、大數(shù)據(jù)與智能化運(yùn)用方面擁有優(yōu)勢(shì)。從市場(chǎng)份額

情況看，行業(yè)格局總體較為分散，其中汽車電子廠商哈曼、阿爾派，汽車零部件廠商愛信

精機(jī)、博世等廠商處于領(lǐng)先地位。單價(jià)提升為車載信息娛樂系統(tǒng)主要發(fā)展動(dòng)力。我們認(rèn)為隨著汽車智能化應(yīng)用的逐步推進(jìn)，

虛擬顯示等技術(shù)的應(yīng)用，智能化程度的進(jìn)一步提升，各類功能進(jìn)一步集成有望推動(dòng)車載信

息娛樂系統(tǒng)單車價(jià)值量的上升，或?qū)⒊蔀槲磥硎晖苿?dòng)車載信息娛樂系統(tǒng)市場(chǎng)規(guī)模上升的

主要?jiǎng)恿ΑＮ?、車載以太網(wǎng)和車聯(lián)網(wǎng)：智能汽車“互聯(lián)互通”的信息高速公路車載以太網(wǎng)：自動(dòng)駕駛驅(qū)動(dòng)車載以太網(wǎng)滲透率提升車載以太網(wǎng)具有大帶寬、低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，是滿足自動(dòng)駕駛算力和數(shù)據(jù)傳輸需求的核心技術(shù)。車載以太網(wǎng)起源于汽車新四化快速發(fā)展，即汽車電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化、共享化需求提

升，使得帶有網(wǎng)絡(luò)接口的

ECU大幅提升，傳統(tǒng)

CAN、LIN、以及

FlexRay等車載網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

在數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延和傳輸帶寬限制等問題凸顯。我們認(rèn)為，站在當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)來看，自動(dòng)駕駛是驅(qū)動(dòng)車載以太網(wǎng)滲透率提升的核心要素。主

要原因是

ADAS、激光雷達(dá)、智能視覺安全應(yīng)用、V2X等應(yīng)用帶來算力和數(shù)據(jù)吞吐速率大

幅提升。根據(jù)

LeadLeo2020

年

7

月發(fā)布的數(shù)據(jù)來看，自動(dòng)駕駛每提升一級(jí)，算力將呈現(xiàn)

指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，且高清攝像頭和雷達(dá)傳感器等對(duì)于數(shù)據(jù)吞吐速率的要求亦進(jìn)一步提升。車載

以太網(wǎng)可利用不同的方式傳輸車輛數(shù)據(jù)，既可以是網(wǎng)絡(luò)接口，也可以是在

1Gbps下運(yùn)行的

高速低延遲傳感器或無線連接，滿足了自動(dòng)駕駛技術(shù)演進(jìn)對(duì)于數(shù)據(jù)帶寬和傳輸時(shí)延的高要求。2030

年車載以太網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到

426

億元。車載以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)主要包括網(wǎng)關(guān)、交換機(jī)、域控制器、連接器、雙絞線纜等，各個(gè)域控

制器均通過車載以太網(wǎng)總線連接網(wǎng)關(guān)的交換機(jī)，車載以太網(wǎng)交換機(jī)用于實(shí)現(xiàn)各個(gè)域控制器

之間的信息交互，網(wǎng)關(guān)將通訊協(xié)議轉(zhuǎn)換后的執(zhí)行請(qǐng)求通過交換機(jī)轉(zhuǎn)發(fā)給域控制器，實(shí)現(xiàn)各

個(gè)域控制器之間信號(hào)的高效交互。自動(dòng)駕駛

L3

及以上級(jí)別滲透率快速提升，2030

年車載以太網(wǎng)上游市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到

426

億元。根據(jù)我們測(cè)算

2020

年單車車載以太網(wǎng)節(jié)點(diǎn)約為

6

個(gè)，隨著域控制器需求的增加預(yù)計(jì)

2025

年提升至

13

個(gè)，2030

年提升至

17-20

個(gè)，節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)應(yīng)交換機(jī)需求數(shù)量，另外單車配

備一個(gè)中央網(wǎng)關(guān)。從車載以太網(wǎng)的滲透率來看，我們預(yù)計(jì)

2020

年滲透率約為

10%，考慮

到自動(dòng)駕駛對(duì)車載以太網(wǎng)的需求方面，我們認(rèn)為到

2030

年

L3

級(jí)別以上的自動(dòng)駕駛車輛將以

車載以太網(wǎng)技術(shù)為主，滲透率有望達(dá)到

50%。依照以上假設(shè)測(cè)算，我們預(yù)計(jì)

2030

年全球車

載以太網(wǎng)上游網(wǎng)關(guān)和交換機(jī)市場(chǎng)規(guī)模約為

426

億元，較

2020

年的

10

億元增長(zhǎng)超過