汽車行業(yè)2023H2智聯(lián)汽車深度報告（智聯(lián)汽車系列深度30）：壓力測試后AI大模型國產(chǎn)芯出海潮

壓力測試后， AI大模型+國產(chǎn)芯+出海潮！2023H2智聯(lián)汽車深度報告(智聯(lián)汽車系列深度30)證券分析師：劉菁菁

A0230522080003/

楊海晏

A0230518070003

/戴文杰A0230522100006

/洪依真A0230519060003/黃忠煌

A0230519110001/林起賢

A0230519060002/屠亦婷

A0230512080003/劉洋A0230513050006研究支持：朱傅哲A0230122080005/崔航A0230122070011聯(lián)系人：劉洋

liuyang2@2023.7.4投資概述2智聯(lián)汽車的發(fā)展有技術(shù)原因，也有多個驅(qū)動因子技術(shù)原因是智能化下的域控制器，以及多域合并的技術(shù)組合驅(qū)動因子至少有四個：乘用車銷量

、產(chǎn)品滲透率、

產(chǎn)品單價

、

公司市占率壓力測試下的新成長。過去半年主要是乘用車景氣與智聯(lián)汽車價格變化的擔(dān)心，但其他成長因子存在，也帶來新機會！技術(shù)變化之AI大模型，從智聯(lián)汽車拓展到“具身智能”區(qū)分感知、預(yù)測、控制等不同環(huán)節(jié)，直觀展示AI大模型可能對“多域控制”的影響。解釋BEV鳥瞰/占用網(wǎng)絡(luò)/端對端ADAS訓(xùn)練等。后者的“聯(lián)合訓(xùn)練”有啟發(fā)再延展到“具身智能”，論述其他玩家多模態(tài)/Zero-shot/CV智能等趨勢影響提供了跨學(xué)科環(huán)節(jié)示意圖技術(shù)變化之國產(chǎn)化：域控制器與國產(chǎn)芯片增量市場之出海：既有汽零出海數(shù)據(jù)確認(rèn)，又有數(shù)字經(jīng)濟大國戰(zhàn)略風(fēng)險：1）智聯(lián)汽車的競爭和外部政策，有時候會帶來波動。2）畢竟行業(yè)仍然面臨價格變化的可能，公司的相對競爭優(yōu)勢需要跟蹤。3）國產(chǎn)方案推廣

后，對行業(yè)價格和競爭格局的跟蹤需要持續(xù)性。 投資概述3標(biāo)的：計算機：德賽西威、中科創(chuàng)達，關(guān)注經(jīng)緯恒潤德賽西威：a通過壓力測試/b國產(chǎn)芯/d出海+c預(yù)計嘗試大模型+管理治理Alpha中科創(chuàng)達：

c大模型/d出海+b預(yù)計國產(chǎn)芯經(jīng)緯恒潤：

a滲透率提升通過壓力測試+b國產(chǎn)芯汽車&機械：精鍛科技、雙環(huán)傳動（機械&汽車）、保隆科技、華陽集團、繼峰股份、愛柯迪精鍛科技：c大模型（機器人產(chǎn)業(yè)能力外溢）雙環(huán)傳動：c大模型（機器人產(chǎn)業(yè)能力外溢）+管理治理Alpha保隆科技+華陽集團+繼峰股份：a壓力測試下滲透率提升愛柯迪：d出海電子：裕太微、北京君正、國芯科技、瑞芯微裕太微+北京君正+國芯科技+瑞芯微：a國產(chǎn)模擬/存儲/MCU嘗試滲透率提升通過壓力測試+b國產(chǎn)芯通信：華測導(dǎo)航、維峰電子、電連技術(shù)、瑞可達、永貴電器、鼎通科技華測導(dǎo)航：a壓力測試下有knowhow

+管理治理Alpha電連技術(shù)（高頻高速稀缺+消費電子復(fù)蘇）+華測導(dǎo)航（業(yè)績穩(wěn)健且確定性強）+瑞可達（高壓+高頻高速+機器人可能突破）+永貴電器（高壓+充電槍連接器）+維峰電子（高毛利率、機器人可能突破）+鼎通科技（光通信+汽車高壓）：

a嘗試滲透率提升通過壓力測試主要內(nèi)容復(fù)盤：半年減配壓力測試技術(shù)：AI大模型，滲透智聯(lián)汽車的邊界？技術(shù)：國產(chǎn)芯的適配增量市場：出海潮邏輯和標(biāo)的41.1

智聯(lián)汽車是多要素的乘積，汽車景氣度僅為其一智聯(lián)汽車的發(fā)展有四要素乘用車銷量是其中之一電子化智能化的變革先3-5域控制器再多域合并1.動力域（安全） 3.座艙域/智能信息域（娛樂信息）4.自動駕駛域（輔助駕駛）2.底盤域（車輛運動）車市景氣起點：0%-5%加速：10%-50%相對飽和：50%-80%L2座艙：4KL3

座艙+ADAS+大屏：20K配套新車系2020-2022H1景氣2022H2景氣相對平淡自主+合資+新勢力高端BBA圖：智聯(lián)汽車成長要素智聯(lián)汽車營業(yè)收入 =乘用車銷量 × 產(chǎn)品滲透率×

產(chǎn)品單價×

公司市占率55.車身域（車身電子）、資料來源：申萬宏源研究圖：智聯(lián)汽車電子化智能化的變革圖：5月終端銷量恢復(fù)逐步恢復(fù)（單位：萬輛，%）資料來源：上險數(shù)，申萬宏源研究1.2

終端景氣：5月終端銷量波折復(fù)蘇2023年初，受2022年末燃油車購置稅補貼、新能源補貼政策退坡對需求透支的影響，1月終端銷量同比下滑43.1%。3月開始，行業(yè)的價格戰(zhàn)導(dǎo)致了消費者持幣觀望情緒明顯，對需求恢復(fù)形成一定擾動。5月以來，隨著近期價格戰(zhàn)的逐步落地，消費者逐步打消觀望情緒，5月終端銷量170萬輛，同比+34.1%，相較于2021年同期+5.2%。6月沖量效應(yīng)明顯，預(yù)計整體零售將達到185-190萬區(qū)間，同比微增。80%60%40%20%0%-20%-40%-60%3002502001501005001月2月3月7月8月9月10月11月12月4月20205月20216月202220232023同比-右軸6圖：30萬以上高端車型占比持續(xù)提高1.3

終端景氣：新勢力、高端化趨勢延續(xù)，仍然擔(dān)心消費斷層壓力分價格帶看：近年來30萬以上高端車型市場份額持續(xù)提升，銷量占比從2020年的9.5%上升至2023年1-5月的13.7%。分品牌看：2020年以來，BBA終端市場份額基本維持穩(wěn)定，在10%左右上下波動；而新勢力則受益于電動智能化浪潮，市場份額快速上升，從2020年的1.4%上升至2023年1-5月的6.9%。消費斷層：因此在總銷量并沒有明顯增長的情況下，高端份額的大幅提升也意味著我們年初提到的消費斷層問題的再現(xiàn)。當(dāng)下環(huán)境對主戰(zhàn)場在中低端市場，以及中低線城市的車企更為不友好，經(jīng)營壓力凸顯。10.7%15.1%13.8%14.1%13.5%

13.5%100%95%

9.5%

9.7%90%85%80%75%2020 2021 20222023.12023.22023.32023.4

2023.530萬以下

30萬以上資料來源：乘聯(lián)會，申萬宏源研究圖：BBA市場份額基本穩(wěn)定，新勢力持續(xù)提升資料來源：上險數(shù)，申萬宏源研究注：BBA為奔馳、寶馬、奧迪；新勢力為特斯拉、蔚來、小鵬、理想、極氪、哪吒、零跑10.1%9.2%9.5%10.4%10.8% 10.8%10.2%9.6%1.4%3.5%5.8%5.4%6.8%8.4%6.9%6.8%2%0%6%4%12%10%8%202020212022 2023.12023.22023.32023.4

2023.5BBA份額 新勢力份額7圖：疫情影響逐步消散，預(yù)計23年我國車市批發(fā)/終端銷量大幅提升-50%0%50%100%300250200150100500202201

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202305狹義乘用車批發(fā)銷量（萬輛，左軸） 保險零售銷量（萬輛，左軸）資料來源：中汽協(xié)，中保協(xié)，Wind，申萬宏源研究81.4

總量回顧：5月起終端銷量開始恢復(fù)2023年前五個月狹義乘用車批發(fā)銷量883萬輛，同比+10.61%；保險終端銷量為729萬輛，同比+5.27%。2023年5月狹義乘用車批發(fā)銷量200萬輛，同比+25.50%，環(huán)比+12.38%；上險170萬輛，同比+34.05%，環(huán)比+9.94%。受2022年末燃油車購置稅補貼、新能源補貼政策退坡對需求透支的影響，23Q1終端銷量較為平淡；而隨著近期價格戰(zhàn)的逐步落地，消費者逐步打消觀望情緒，5月銷量開始恢復(fù)。1.5

價格壓力測試：折扣率算近似，6月折扣率環(huán)比略增6月行業(yè)整體折扣率略有增加，刺激終端需求提升。我們爬取懂車帝平臺的車型折扣情況，以各品牌銷量加權(quán)計算，跟蹤得到行業(yè)平均折扣率+0.63pct至9.92%

：自主品牌平均折扣率+0.48pct至4.57%；合資品牌平均折扣率+0.75pct至15.25%；豪華品牌平均折扣率+1.00pct至20.62%。豪華品牌 202301

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5月-6月折扣變動率一汽-大眾奧迪 18.8%

20.3%

23.5%

23.9%

22.2%

22.9%

0.6%華晨寶馬 0.0% 0.0% 0.0% 9.8% 16.5%

16.2% -0.3%北京奔馳 27.2%

25.6%

22.2%

19.2%

20.0%

21.8%

1.8%捷豹 0.0% 9.8% 13.4%24.4%

24.4%

24.4% 0.0%福建奔馳 11.1%

8.7%

9.3%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%沃爾沃亞太14.4%

13.3%13.4%15.9%

15.4%

16.1% 0.7%合資品牌 202301

202302

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5月-6月折扣變動率9自主品牌202301

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5月-6月折扣變動率長城汽車0.0%3.5%5.5%4.4%4.1%4.4%0.3%長安汽車4.7%4.4%4.1%5.6%5.1%5.5%0.4%比亞迪0.0%1.5%0.3%0.8%0.6%1.5%0.9%吉利汽車3.5%3.8%5.2%6.5%5.3%5.9%0.6%上汽通用五菱0.4%0.8%0.9%2.9%3.6%4.1%0.5%上汽集團3.2%3.1%4.4%4.8%4.5%4.4%-0.2%廣汽乘用車1.9%2.1%0.4%2.6%6.5%7.1%0.6%奇瑞汽車4.5%5.0%5.9%6.0%6.3%6.9%0.6%上汽通用雪佛蘭 14.8%

15.6%

14.6%

22.1%

21.4%

21.4%

0.0%廣汽豐田 11.0%

10.2%

10.7%

8.4%

10.4%

11.0%

0.7%一汽-大眾

0.0%

0.0%

15.8%

13.2%

15.7%

15.4%

-0.3%東風(fēng)本田 0.0%

10.8%

11.3%

12.3%

14.0%

18.4%

4.5%廣汽本田 14.2%

16.3%

12.9%

14.0%

15.1%

14.4%

-0.7%一汽豐田 0.0%

0.0%

10.0%

13.1%

9.6%

11.3%

1.7%長安福特 5.4%

6.2%

6.2%

8.4%

8.3%

8.5%

0.2%上汽通用別克17.5%

21.5%

20.8%

16.2%

18.0%

18.2%

0.2%

上汽大眾 14.4% 14.0% 14.7% 14.5% 18.4% 19.4% 1.0% 資料來源：懂車帝，申萬宏源研究（2023年1、2月因懂車帝商務(wù)合作有變動，東風(fēng)本田、一汽豐田、一汽大眾數(shù)據(jù)缺失）

長安林肯 3.4% 4.9% 4.8% 10.3% 6.5% 5.7% -0.8% 資料來源：懂車帝，申萬宏源研究（因懂車帝商務(wù)合作有變動，2023年1-3月華晨寶馬數(shù)據(jù)缺失；2023年4-6月福建奔馳數(shù)據(jù)缺失）表：6月合資品牌折扣率有所上升表：6月豪華品牌折扣率顯著上升資料來源：懂車帝，申萬宏源研究（2023年1月因懂車帝商務(wù)合作有變動，長城汽車、比亞迪數(shù)據(jù)缺失）表：6月自主品牌折扣率略有上升1.6

價格壓力測試：可以通過毛利率近似2018201920202021202250~100億>1000億30~50億500~1000億10~30億100~500億<10億10毛利率可以近似的作為行業(yè)價格壓力測試的指標(biāo)縱向看，在經(jīng)歷了行業(yè)曲折發(fā)展的5年，整體毛利率均有著較大程度影響。2018-2019年：行業(yè)需求波動初期的18-19年整體抗風(fēng)險能力較強，企業(yè)經(jīng)營仍有較強的慣性。2020-2022年：但隨著外部環(huán)境進一步復(fù)雜化，包括原材料價格、運費、匯率等因素影響，毛利率開始出現(xiàn)大幅下滑。尤其是小企業(yè)，受到的沖擊更為明顯。單一業(yè)務(wù)無法平滑周期，抗風(fēng)險能力弱的弊端在此也得以體現(xiàn)。2023年：部分投資者預(yù)期價格壓力需要關(guān)注圖：

汽車零部件公司，2018-2022年加權(quán)平均毛利率趨勢（%）33.0%31.0%29.0%27.0%25.0%23.0%21.0%19.0%17.0%15.0%注：申萬宏源汽車將214家零部件企業(yè)按照2022年營收劃分規(guī)模區(qū)間資料來源：Wind,申萬宏源研究1.7

價格壓力測試下：關(guān)閉一些窗，會打開新一些窗圖：2022年10月智聯(lián)汽車的波特五力分析圖：

2023年6月智聯(lián)汽車的波特五力分析注“箭頭顏色表示智聯(lián)汽車主體對該環(huán)節(jié)的話語權(quán)資料來源：申萬宏源研究注“箭頭顏色表示智聯(lián)汽車主體對該環(huán)節(jié)的話語權(quán)資料來源：申萬宏源研究行業(yè)競爭和價格壓力大模型AI代工廠和硬件巨頭進入甲方自建進入之前2年景氣促進競爭替代品新進入者格壓力大模型AI進入成本太高少數(shù)代工廠和硬件巨頭進入對上游話語權(quán)對上游芯片話語權(quán)芯片持續(xù)漲價壓力約3家甲方自建競爭出清：個別Tier2和不跟隨價格策略的退出但確實要考慮年降智能化領(lǐng)先者，也優(yōu)先大模型芯片漲價壓力緩解競爭出清：代工廠和硬件廠商ROI低自建慎重，且國產(chǎn)方案多（地平線，黑芝麻，芯馳）2022年10月，景氣高但競爭格局有威脅2023年6月，景氣不很高但格局出清景氣下降雖然影響增速，但競爭格局實際部分出清行業(yè)競爭和價注：紅色箭頭表示競爭情況變好，綠色箭頭表示競爭部分出清。藍色部分表示其基本不變資料來源：申萬宏源研究111.8

壓力測試下，智聯(lián)汽車Alpha公司有機會2013A2014A2015A2016A2017A2018A2019A2020A2021A2022A毛利率25.2%24.3%27.0%26.9%25.8%24.0%22.7%23.4%24.6%23.0%三費率之和18.3%15.3%13.0%12.6%12.5%15.1%18.4%16.2%15.4%15.0%銷售費用率6.1%4.8%4.3%4.6%3.5%2.9%3.6%3.1%2.4%1.6%非研發(fā)管理費用率3.7%2.9%2.3%2.0%2.1%2.5%2.9%2.8%2.8%2.6%研發(fā)費用率8.5%7.6%6.4%6.0%7.0%9.7%11.9%10.3%10.2%10.8%毛利率減三費率6.9%9.0%13.9%14.3%13.2%8.9%4.3%7.2%9.2%8.1%毛利率減銷售管理費用率15.4%16.6%20.3%20.3%20.2%18.6%16.3%17.5%19.4%18.9%表：平臺化復(fù)用資源可以降低費用率。經(jīng)營性凈利率持平甚至提升（單位：%）注：盡管2013年研發(fā)費用未直接提供（會計準(zhǔn)則原因），2014-2017研發(fā)支出和研發(fā)費用金額一致，可以用此近似回溯2013年情況資料來源：Wind,申萬宏源研究德賽西威為例：價格轉(zhuǎn)嫁。對上游轉(zhuǎn)嫁，毛利率基本持平。凈利率穩(wěn)定。即使通過價格競爭換取量，但凈利率穩(wěn)定。2013-2022年，毛利率穩(wěn)中有降（大量新產(chǎn)品開始毛利率不高，尤其座艙電子）。但由于平臺化能力，銷售與管理費用率趨于下降。因此對應(yīng)的經(jīng)營性凈利率持平（參考下表的毛利率減銷售、管理費用率）12圖：年降雖然可能促成德賽西威毛利率壓力，但平臺化復(fù)用資源可以提高效率（單位：%）資料來源：德賽西威歷年年報，Wind，申萬宏源研究1.9

壓力測試下，部分汽車零部件也有Alpha公司圖18：

50-100億類別中個別企業(yè)凈利率實現(xiàn)逆勢增長資料來源：Wind，申萬宏源研究18%16%14%12%10%8%6%4%2%0%20182019202020212022華陽集團雙環(huán)傳動伯特利廣東鴻圖13圖：個別企業(yè)凈利率實現(xiàn)逆勢增長資料來源：Wind,申萬宏源研究汽車零部件中的Alpha（根據(jù)申萬宏源汽車）50-100億的公司是所有分類中最為特殊的一類。考慮到在毛利率環(huán)節(jié)，這一類型的企業(yè)毛利率仍在每年持續(xù)下滑，但幅度也明顯好于其他類型企業(yè)，驗證“積極轉(zhuǎn)型，游刃有余”。爆款產(chǎn)品的放量而穩(wěn)步抬升。雙環(huán)傳動、伯特利反轉(zhuǎn)，新單品/大客戶獲得第二增長曲線。華陽集團、模塑科技主要內(nèi)容復(fù)盤：半年減配壓力測試技術(shù)：AI大模型，滲透智聯(lián)汽車的邊界？技術(shù)：國產(chǎn)芯的適配增量市場：出海潮邏輯和標(biāo)的142.1

AI問題：自動駕駛+機器人+具身智能都卡在這里跟蹤Tracking映射地圖Mapping運動預(yù)測Motion占用預(yù)測Occupancy（含防碰撞）Planner檢測-激光雷達檢測-毫米波雷達檢測-攝像頭雷達感知算法毫米波雷達感知算法攝像頭感知算法原始數(shù)據(jù)Raw

data原始數(shù)據(jù)Raw

data原始數(shù)據(jù)Raw

data識別結(jié)果1識別結(jié)果2識別結(jié)果3融合算法預(yù)測&決策算法控制執(zhí)行控制執(zhí)行檢測-激光雷達檢測-毫米波雷達檢測-攝像頭端到端融合算法原始數(shù)據(jù)Raw

data原始數(shù)據(jù)Raw

data原始數(shù)據(jù)Raw

data數(shù)據(jù)融合預(yù)測&決策算法控制執(zhí)行檢測跟蹤預(yù)測L1-L2時代，大約2018年以前后融合ADAS算法L2+~L3時代多種傳感器崛起ADAS域控制器崛起前融合ADAS算法傳感器15感知算法嘗試視覺+4D成像為主的傳感器檢測L3-L4時代嘗試

人車互動局部嘗試大模型AI的端對端自動駕駛路徑規(guī)劃2.2

自動駕駛感知：大模型AI對感知和標(biāo)注的改造強化感知：空間-時序維度，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合在2021

TESLAAI

DAY將引入Transformer進行大規(guī)模的無監(jiān)督學(xué)習(xí)。2022年后國內(nèi)公司跟進。特斯拉從安裝在汽車周圍的八個攝像頭的視頻中用傳統(tǒng)的ResNet提取圖像特征，并使用Transformer、CNN、3D卷積中的一種或者多種組合完成跨時間的圖像融合，實現(xiàn)基于2D圖像形成具有3D信息輸出。毫末智行的AI團隊正在逐步將基于Transformer的感知算法應(yīng)用到實際的道路感知問題，如車道線檢測、障礙物檢測、可行駛區(qū)域分割、紅綠燈檢測&識別、道路交通標(biāo)志檢測、點云檢測&分割等。數(shù)據(jù)標(biāo)注升級：大模型無標(biāo)注自監(jiān)督學(xué)習(xí)先統(tǒng)一所有感知任務(wù)的backbone，再使用以無標(biāo)注數(shù)據(jù)為主的數(shù)據(jù)，對大模型進行預(yù)訓(xùn)練，使大模型獲得能夠使用無標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練的能力。這里同樣使用了大模型并行計算的能力。資料來源：Tesla

AI

Day，毫末智行官網(wǎng)，申萬宏源研究圖：特斯拉的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合圖：毫末智行MANA基于十億級未標(biāo)注數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)162.3自動駕駛感知：大模型的BEV

transformer重要傳統(tǒng)駕駛算法下，時序信息很難與已有3D目標(biāo)檢測融合3D

BEV優(yōu)勢：1)將不同視角在

BEV

下統(tǒng)一，方便后續(xù)規(guī)劃控制模塊任務(wù)；2)BEV

下的物體沒有圖像視角下的尺度（scale）和遮擋（occlusion）問題；時序信息：自動駕駛感知任務(wù)重要，但現(xiàn)階段基于視覺的

3D

目標(biāo)檢測方法并沒有很好的利用；BEVformer：基于Transformer的自動駕駛BEV純視覺感知BEVFormer的兩大核心任務(wù)：mutil-camera（多視角相機）

和

bird-

eye-view（鳥瞰圖）BEVBEVFormer利用了Transformer的特征提取能力以及Timestamp結(jié)構(gòu)的時序特征的查詢映射能力，在時間維度和空間維度對兩個模態(tài)的特征信息進行聚合，增強整體感知系統(tǒng)的檢測效果。資料來源：nullmax，《BEVFormer:LearningBird’s-Eye-ViewRepresentationfromMulti-CameraImagesviaSpatiotemporal

Transformers》（中文可翻譯為《通過時空變換器，從多攝像機圖像中學(xué)習(xí)鳥瞰圖表示》），申萬宏源研究圖：使用Transformer進行BEV數(shù)據(jù)融合相比CNN更加便捷圖：

BEVFormer

在目標(biāo)檢測和地圖分割的視覺結(jié)果BEV-CNNBEV-Transformer172.4

自動駕駛預(yù)測：Occupancy

Network占用網(wǎng)絡(luò)資料來源：《Occupancy

Networks:

Learning

3D

Reconstruction

in

Function

Space》（中文名可翻譯為《占用網(wǎng)絡(luò)：在函數(shù)空間中學(xué)習(xí)三維重構(gòu)》），Tesla

AI

day，申萬宏源研究18對BEV鳥瞰圖的加強和改進首先是純視覺+AI+大模型路線，國內(nèi)更可能用傳感器路線BEV感知：高水平視覺為主的自動駕駛方案的起點占用網(wǎng)絡(luò)Occupancy

Network：純視覺自動駕駛技術(shù)的又一里程碑（CVPR

2022）優(yōu)勢有哪些？泛化，2D變3D2D

BEV柵格變成3D柵格，高度方向又增加了一個維度變成了3D柵格借鑒了NeRF(輸出3D柵格特征和柵格流，增加語義輸出和速度信息，可以變分辨率聚焦）圖：

占用網(wǎng)絡(luò)和BEV的關(guān)系特征提取后，接Transformer體現(xiàn)了泛化，可以識別之前未知物體現(xiàn)了語義感知，超過雷達2.5

自動駕駛端到端：CVPR2023的啟發(fā)1）在Backbone環(huán)節(jié)特征提取，其中涉及BEV和多模態(tài)等大模型技術(shù)。將一系列多相機圖像輸入特征提取器，并將生成的特征通過

BEVFormer

中的現(xiàn)成

BEV

編碼器轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一鳥瞰圖

(BEV)

特征。UniAD可利用其他替代方案通過長期時間融合或多模態(tài)融合

。2）在感知環(huán)節(jié)目標(biāo)檢測與跟蹤模塊可以實現(xiàn)對動態(tài)元素的特征提取、幀間物體跟蹤。MapFormer

將map

queries作為道路元素（例如，車道和分隔線）的語義抽象(semantic

abstractions)，并對地圖進行全景分割。圖：自動駕駛大模型嘗試多種子任務(wù)（目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、場景建圖、軌跡預(yù)測、柵格預(yù)測和路徑規(guī)劃）整合到統(tǒng)一的端到端網(wǎng)絡(luò)框架19資料來源：Yihan

Hu等《Planning-oriented

Autonomous

Driving》（中文翻譯為《以路徑規(guī)劃為導(dǎo)向的自動駕駛》），CVPR2023，申萬宏源研究2.6

自動駕駛端到端：CVPR2023的啟發(fā)3）預(yù)測模塊，實現(xiàn)動靜態(tài)元素交互與長時序軌跡預(yù)測，而且已經(jīng)有“聯(lián)合訓(xùn)練AI”。由于每個單元的動作都會顯著影響場景中的其他，因此該模塊對所有考慮的單元進行聯(lián)合預(yù)測。4

）

在規(guī)劃模塊，

基于軌跡預(yù)測，

做防碰撞，

其中涉及占用網(wǎng)絡(luò)（Occupancy

network）等大模型技術(shù)?；谧陨淼能壽E預(yù)測和基于占據(jù)柵格的碰撞優(yōu)化并使自己遠(yuǎn)離

OccFormer

預(yù)測的占用區(qū)域(occupied

regions)以避免碰撞。圖：論文指出每個環(huán)節(jié)的重要指標(biāo)，且指出“聯(lián)合訓(xùn)練AI”的作用，例如兩個識別子任務(wù)大大幫助了運動預(yù)測20資料來源：Yihan

Hu等《Planning-oriented

Autonomous

Driving》（中文翻譯為《以路徑規(guī)劃為導(dǎo)向的自動駕駛》），CVPR2023，申萬宏源研究2.7

更廣視野：從自動駕駛，到“具身智能”(機器人）21Embodied

AI（具身AI）主要涉及robotics的感知、規(guī)劃、控制、導(dǎo)航等上層部分。具身AI不再像傳統(tǒng)AI僅從圖像、視頻、文本等數(shù)據(jù)庫中學(xué)習(xí)，而是基于自身傳感器（多是視覺傳感器）感知環(huán)境并通過與環(huán)境交互進行學(xué)習(xí)。具身智能所需要的AI能力：基礎(chǔ)VQA能力（視覺）、導(dǎo)航和操作能力（跨模態(tài)）大語言模型與機器人結(jié)合，產(chǎn)生了不錯的效果。視覺-操作、視覺-導(dǎo)航任務(wù)。具身智能基礎(chǔ)AI能力：Visual

Question

Answering

(VQA)，例如，輸入一張圖片問AI圖片中有什么。更進一步的AI能力：視覺語言導(dǎo)航和視覺語言操作這類長時間、連續(xù)性的任務(wù)。視覺語言導(dǎo)航指通過自然語言讓智能體（agent）到環(huán)境中的某個位置，

視覺語言操作指通過自然語言讓智能體進行某些操作（一般是取放物體）。大模型對于具身智能的提升：1、通過抽象的自然語言直接對機械智能控制。2、Zero

shot下的CV能力：圖像分類、語義分割、目標(biāo)檢測、實例分割、物體追蹤3、更多跨模態(tài)的理解能力2.8

谷歌幫助具身智能：大模型幫助NLP和決策目的：抽象自然語言到自動完成任務(wù)試圖將LLM當(dāng)中的語義知識用在真實世界的決策問題當(dāng)中；讓機器人可以基于人類給定的較為抽象的自然語言去規(guī)劃具體步驟并且最終完成指定的任務(wù)。自動拆解用戶任務(wù)，相比其他語言模型更好的幫助用戶例如：在面對用戶的“我的飲料灑了，可以幫忙嗎？”這一指令時GPT3

的回復(fù)是“你需要一個吸塵器”，LaMDA

的回復(fù)是“需要我?guī)湍乙粋€吸塵器嗎？SayCan

的反應(yīng)則是，將會“1.

找到一塊抹布，2.

拿起抹布，3.

將其帶給用戶，4.

完成”。相比其他模型，可以讓機器人更好地幫助用戶。SayCan模型處理用戶自然語言要求22資料來源：《

Do

As

I

Can,Not

As

I

Say:

Grounding

Language

in

Robotic

Affordances

》(中文翻譯為《盡我所能，而非盡我所說：機器人供能的基礎(chǔ)語言》

）,申萬宏源研究2.9

谷歌幫助具身智能：PaLM-E

的Zero-shot

跨模態(tài)能力資料來源：《PaLM-E:AnEmbodiedMultimodal

Language

Model》,（中文名可翻譯為《PaLM-E：一個具身智能的多模態(tài)語言模型》），申萬宏源研究PaLM-E(562Billionparameters)=PalM(540B)+ViT(VisionTransformer,

22B)PaLM-E本身是個多模態(tài)的大模型，不僅能理解文本，還能理解圖片（因為加了ViT），可以理解圖片中的語義信息。Few-shot

prompt可以看懂笑話（左上角），zero-shot可以具有圖文思維鏈，左下角；圖像分割、語義分割、目標(biāo)檢測、實例分割四種任務(wù)232.10

視覺AI幫助具身智能：VIT將Transformer引入CV任務(wù)24資料來源：《ANIMAGE

IS

WORTH

16X16

WORDS:

TRANSFORMERS

FOR

IMAGE

RECOGNITION

AT

SCALE》，（中文可翻譯為《一張圖像就像16X16個單詞：Transformer架構(gòu)用在大規(guī)模圖像識別》），申萬宏源研究在CV領(lǐng)域，為何基于傳統(tǒng)CNN+大參數(shù)的思路遇到瓶頸？從算子層面看，傳統(tǒng)的

CNNs

算子缺乏長距離依賴和自適應(yīng)空間聚合能力；從結(jié)構(gòu)層面看，傳統(tǒng)

CNNs結(jié)構(gòu)缺乏先進組件。Transformer+CV，提升了視覺模型參數(shù)上限2021年后，隨著vit、swin

transformer、mae等論文推出，transformer在CV和跨模態(tài)等應(yīng)用增加。2021年3月，google將嘗試將自注意力機制和transformer直接應(yīng)用在圖像領(lǐng)域。基于ViT

和

SwinTransformer

等方法，首次將CV模型擴大到20億和30億參數(shù)級別。其單模型在

ImageNet

數(shù)據(jù)集的分類準(zhǔn)確率也都突破了

90%，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)

CNN

網(wǎng)絡(luò)和小規(guī)模模型，突破了技術(shù)瓶頸。Google的VisionTransformer的核心思路 微軟的Swin

Transformer的核心思路2.11

視覺AI幫助具身智能：SAM，提出Segment

Anything

(SAM)項目用一個基礎(chǔ)大模型，可以實現(xiàn)Zero-shot下的通用分割能力，基本涵蓋了分割的各個子領(lǐng)域。即，CV中某個重要領(lǐng)域的通用模型出現(xiàn)了。零樣本（zero-shot）或者簡單prompt（比如一個點下圖中綠點、線框，或者一小段文字）下，就對任意圖片進行分割。一個用于圖像分割的新任務(wù)、模型和數(shù)據(jù)集。1)10億+掩碼：在數(shù)據(jù)收集循環(huán)中使用高效模型，構(gòu)建了迄今為止(到目前為止)最大的分割數(shù)據(jù)集，在1100萬張授權(quán)和尊重隱私的圖像上有超過10億個掩碼。2）將發(fā)布SAM模型和數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集(SA-1B)，其中包含1B個掩碼和1100萬張圖像，以促進對計算機視覺基礎(chǔ)模型的研究。SAM的任務(wù)模型數(shù)據(jù)綜述25資料來源：《Segment

Anything》（中文名為《分割一切》），申萬宏源研究通過一個綠點的提示（Prompt）選擇分割范圍2.12

大模型AI小結(jié)：理解上述不同參與者的環(huán)節(jié)跟蹤Tracking映射地圖Mapping運動預(yù)測Motion占用預(yù)測Occupancy路徑規(guī)劃（含防碰撞）Planner控制執(zhí)行嘗試視覺+4D成像為主的傳感器檢測大模型：谷歌/微軟/Tesla/Meta等發(fā)力嘗試

人車互動/人機互動/自動行走局部嘗試大模型AI的端對端自動駕駛傳感器攝像頭視覺激光雷達毫米波雷達超聲波雷達傳動部件減速器/絲杠/其他等控制器電機伺服/步進/空心杯傳感器電流環(huán)控制/力矩/被動力控制/視覺GPUDSA(Tesla

DOJO為例）ASIC/邊緣計算處理器MCU高速連接器高壓傳感器光芯片定位導(dǎo)航IMU等其他連接器圖例電子和半導(dǎo)體范疇通信范疇大機械范疇大汽車范疇軟件互聯(lián)網(wǎng)AI范疇大機器人具身智能26大智聯(lián)汽車主要內(nèi)容復(fù)盤：半年減配壓力測試技術(shù)：AI大模型，滲透智聯(lián)汽車的邊界？技術(shù)：國產(chǎn)芯的適配增量市場：出海潮邏輯和標(biāo)的273.1

國產(chǎn)芯片是迭代過程,打破低水平均衡陷阱低水平均衡陷阱：美國經(jīng)濟學(xué)家納爾遜（NelsonR.R）提出“低水平均衡陷阱”理論軟件行業(yè)也有類似情況：如果增加軟件產(chǎn)品需求，交付不過來，產(chǎn)品滿意度低，粘性下降，利于IT服務(wù)公司，不利于產(chǎn)品公司國內(nèi)TMT產(chǎn)品行業(yè)的過去狀態(tài)國產(chǎn)芯片是一個迭代過程凈利率偏低，例如低于20%ROE偏低，例如低于15%領(lǐng)域偏小，例如當(dāng)年較狹隘的領(lǐng)域廣闊領(lǐng)域被海外產(chǎn)品占據(jù)，粘性高、售價高、研發(fā)強勁國內(nèi)IT服務(wù)公司較多客戶復(fù)制差新研發(fā)與客戶需求不貼合資料來源：申萬宏源研究標(biāo)準(zhǔn)化程度差的產(chǎn)品客戶新客戶研發(fā)與需求不匹配老客戶新需求銷售團隊穩(wěn)定欠缺低附加值價格競較弱的盈爭利和福利客戶粘性A股核心產(chǎn)品公司的低水平均衡低附加值28價格資料來源：申萬宏源研究軟件產(chǎn)品或解決方案強力的研發(fā)老客戶新需求銷售團隊穩(wěn)定，梯隊形成強力的競爭盈利和福利客戶粘性A股核心產(chǎn)品公司變強的路徑通用客戶客戶 新客戶信創(chuàng)外循環(huán)出海搭售內(nèi)循環(huán)財政補貼數(shù)據(jù)確權(quán)分配方式的多元化新研發(fā)與客戶越來越貼合3.2

高端域控制器開始裝載國產(chǎn)ADAS芯片29車廠型號大類 ADAS芯片域控制器 算力預(yù)計部分tier1其他小鵬G98款，570

plus/pro/max702

pro/max650

性能版

pro/max/上市紀(jì)念英偉達英偉達4款單Orin-X

254TOPS預(yù)計德賽西威，軟硬一體化，含代工11顆攝像頭+12超聲波雷達+5毫米波雷達,MAX和上市紀(jì)念款有2顆激光雷達英偉達4款雙Orin-X

508TOPS預(yù)計德賽西威，軟硬一體化，含代工理想L7分為AD和SS英偉達/地平線預(yù)計德賽西威L7-PROADPRO+SS

PRO地平線J5 128TOPS預(yù)計德賽西威，預(yù)計代工為主L7-MAXADMAX+SS

MAX英偉達雙Orin-X 預(yù)計508TOPS預(yù)計德賽西威，軟硬一體化激光雷達+全套安全冗余L8分為AD和SS英偉達/地平線預(yù)計德賽西威L8-PROADPRO+SS

PRO地平線J5 128TOPS預(yù)計德賽西威，預(yù)計代工為主L8-MAXADMAX+SS

MAX英偉達雙Orin-X 預(yù)計508TOPS預(yù)計德賽西威，軟硬一體化激光雷達+全套安全冗余理想L9英偉達 雙Orin-X 508TOPS 1顆激光雷達+11顆攝像頭+12超聲波雷達+1毫米波雷達蔚來ET5英偉達4顆Orin-X 1016TOPSET7英偉達4顆Orin-X 1016TOPS當(dāng)前自研，偉創(chuàng)力代工， 1顆激光雷達+11顆攝像頭+12超聲波雷達+5毫米未來可能開放給tie1 波雷達ES7英偉達4顆Orin-X 1016TOPS表：蔚小理裝載的大算力域控制器，已經(jīng)有國產(chǎn)ADAS平臺資料來源：小鵬官方網(wǎng)站，理想官方網(wǎng)站，蔚來官方網(wǎng)站，車東西公眾號，高工智能汽車公眾號，申萬宏源研究3.3

車載ADAS芯片出現(xiàn)較多國產(chǎn)供應(yīng)30英偉達高通 華為Mobileye地平線黑芝麻TI高性能Thor/Orin-X/Xavier等SA9000/8795等

昇騰610等EQ

UltraJ5/J6C1200潛在中性能Orin標(biāo)準(zhǔn)8540/8650 昇騰310等EQ

5H/6HA1000TI

TDA4VH經(jīng)濟型EQ

3/4/5M/6LJ2/J3TI

TDA4VM表

:

部分ADAS芯片供應(yīng)商情況，國產(chǎn)芯片已經(jīng)廣泛布局，這還沒有計入MCU/存儲/功率芯片等資料來源：新智駕，高工智能汽車，申萬宏源研究3.4

黑芝麻提交招股說明書，作為佐證31客戶合作（根據(jù)黑芝麻智能港交所遞交招股說明書和弗若斯特沙利文的資料）頭部供應(yīng)商合作。根據(jù)黑芝麻智能港交所遞交招股說明書，截至2022年12月31日，黑芝麻智能已與一汽集團、上汽集團、東風(fēng)集團、江汽集團等大型汽車OEM以及博世、億咖通科技、經(jīng)緯恒潤等頭部一級供應(yīng)商達成合作累計30家。累計合作30余家汽車OEM及一級供應(yīng)商。進入2023年以來，黑芝麻智能宣布了多項合作（根據(jù)黑芝麻智能港交所遞交招股說明書和弗若斯特沙利文的資料）3月，黑芝麻智能宣布與億咖通科技的聯(lián)營公司JICA合作在吉利集團的車款安裝A1000SoC；4月，黑芝麻智能獲指定為百度國內(nèi)首選智能汽車SoC合作伙伴，將共同開發(fā)基于華山A1000系列SoC的軟硬件一體化自動駕駛產(chǎn)品；5月，黑芝麻智能宣布與一汽集團聯(lián)合合作，在紅旗車型部署華山二號A1000L。意向訂單（根據(jù)黑芝麻智能港交所遞交招股說明書和弗若斯特沙利文的資料）截至最后實際可行日期，黑芝麻智能已取得來自10家汽車OEM及一級供應(yīng)商的意向訂單3.5

國產(chǎn)激光雷達：技術(shù)路徑收斂，交付量攀升表

:主流Flash激光雷達廠商所發(fā)布的產(chǎn)品性能參數(shù)（近距補盲為主），以及速騰聚創(chuàng)MEMS系列激光雷達路線圖型號SRL121HFL110ibeoNEXT(長距)ibeoNEXT(短距)ibeoNEXT(近距)FT120E1M1M1plus

M2M3廠商大陸集團2017年905nm10m27°11°N/AN/A100Hz大陸集團2019年11月1

064nm22m@10%反射率120°30°128X

32(4096)像素0.94°/像素25Hzlbeo2021年885nm140m@10%反射率1

1.2°5.6°128x80(10240)像素0.09x0.07°25Hzlbeo2021年885nm40m@10%反射率60°30°128x80(10240)像素0.47°x0.38°25Hzlbeo2021年885nm25m@10%反射率120°60°128X80(10240)像素0.94°x0.75°25Hz禾賽 速騰聚創(chuàng)2022年 2022年11月 11月905nm --30m@1

30m@100%反射率%

反射率100° 120°75° 90°160x120(19200)像

25萬像素素0.625°x0.

預(yù)計0.2°625°10Hz 25Hz速騰速騰聚創(chuàng)

速騰聚創(chuàng)速騰聚創(chuàng)聚創(chuàng)2017發(fā)布，發(fā)布年份2021年6月量產(chǎn)-- ----波長905nm-- ----探測距離150m@1

180m@1

200m@10%反射率

0%反射率

0%反射率水平視場120°-- ----角垂直視場25°-- ----角600x125(像素數(shù)量7.5萬）像素-- ----分辨率0.2°x0.2°0.2°x0.2°0.1°x

0.2° --幀率15

Hz-- ----

備注

注：速騰聚創(chuàng)E1，像素業(yè)內(nèi)標(biāo)桿2.5倍，接收3D堆疊，發(fā)射二維掃描資料來源：大陸集團、禾賽科技、速騰聚創(chuàng)等官方網(wǎng)站，申萬宏源研究資料來源：新智駕，申萬宏源研究32Flash技術(shù)路線用于補盲確認(rèn)，905nm路線可能成為主流（很大原因905探測器是硅基工藝，改進性能和降本空間大）2022年11月，禾賽科技正式發(fā)布純固態(tài)激光雷達FT120；2022年11月，RoboSense（速騰聚創(chuàng)）在Tech

Day發(fā)布基于自研芯片和全新技術(shù)平臺的Flash補盲激光雷達RS-LiDAR-E1（簡稱E1）禾賽、速騰尋求上市

，出貨量上臺階（禾賽單月破萬成常態(tài)）2023年2月9日，禾賽科技正式于美國納斯達克上市，成為中國激光雷達第一股，2023Q1正式實現(xiàn)盈利（經(jīng)調(diào)整凈利潤及經(jīng)營性現(xiàn)金流均轉(zhuǎn)正），Q1交付量接近3.5萬臺；2023年6月30日，速騰聚創(chuàng)向港交所提交IPO申請，2022年虧損20.86億元。圖：2022年最新的補盲激光雷達方案有望實現(xiàn)0盲區(qū)3.6

關(guān)鍵問題：激光雷達和4D毫米波雷達勝負(fù)？4D成像毫米波雷達短期還無法替代激光雷達4D毫米波雷達技術(shù)發(fā)展迅速，最先進的產(chǎn)品角分辨率和激光雷達已經(jīng)沒有數(shù)量級上的差異。在點云數(shù)量上和激光雷達相比仍有較大差距（幾倍到數(shù)十倍）激光雷達目前也無法替代毫米波雷達33其一是因為極端天氣毫米波雷達必不可少，其二是因為激光雷達價格偏貴實際從整車廠角度，兩者通常不直接比參數(shù)，選擇是從具體功能場景需要出發(fā)。如前方大小目標(biāo)分類、輪廓檢測是激光雷達明顯優(yōu)勢，惡劣天氣和鬼探頭場景是4D毫米波雷達優(yōu)勢。圖：Mobileye預(yù)計4D成像毫米波雷達和補盲激光雷達之間存在一定可替代性3.7

國產(chǎn)連接器：景氣分化+出海加速連接器2023年變化主要在于：不同品類景氣分化加劇、海外建廠+重視出海。高壓連接器：行業(yè)增速平滑，更關(guān)注競爭壁壘和格局，因此受到行業(yè)降價影響較大。行業(yè)公司開始更重視出海（海外開始新能源，且競爭壓力較?。┖彤a(chǎn)業(yè)鏈延伸機會（如機器人）高頻高速連接器：一方面智能化處在初期行業(yè)β較強，一方面射頻電路設(shè)計等技術(shù)壁壘較高，行業(yè)降價影響不大，出貨節(jié)奏比較穩(wěn)健。圖：汽車各類連接器主要技術(shù)壁壘和行業(yè)參與者資料來源：瑞可達招股說明書，電連技術(shù)年報等，申萬宏源研究壁壘主要行業(yè)參與者低壓連接器高壓連接器換電連接器高速連接器（ADAS）電氣、機械、環(huán)境性能載流能力、溫升、插拔壽命、防護等級等電氣、機械以及環(huán)境性能指標(biāo)，還需要具備振動、沖擊性能以及高防護等級同時提供高壓、低壓、通信及接地的混裝連接；浮動補償能力；高壽命、低維護成本的要求射頻設(shè)計難度高，同時制程過程電氣性能控制平穩(wěn)要求較高。海外為主，參與者眾多。泰科、矢崎、安波福、羅森博格等海外：泰科、安費諾、羅森博格國內(nèi)：中航光電、瑞可達、永貴電器、航天電器瑞可達為主，其他中航光電等海外：羅森博格、泰科國內(nèi)：電連技術(shù)、立訊精密（瑞可達、意華股份）34主要內(nèi)容復(fù)盤：半年減配壓力測試技術(shù)：AI大模型，滲透智聯(lián)汽車的邊界？技術(shù)：國產(chǎn)芯的適配增量市場：出海潮邏輯和標(biāo)的35圖：全球2023年前五個月總銷量3349.44萬輛，同比+8.5%資料來源：marklines，申萬宏源研究資料來源：marklines，申萬宏源研究資料來源：marklines，申萬宏源研究圖：歐洲2023年前五個月總銷量629.54萬輛，同比+21.3%圖：美國2023年前五個月總銷量655.04萬輛，同比+11.5%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%-10%-20%90080070060050040030020010002023年3月2023年1月

2023年2月全球總量（萬輛）全球總量同比增速2023年4月

2023年5月全球新能源銷量（萬輛）全球新能源銷量同比增速70%60%50%40%30%20%10%0%0501001502002023年1月

2023年2月

2023年3月

2023年4月

2023年5月美國總量（萬輛）美國總量同比增速美國新能源銷量（萬輛）美國新能源同比增速80%60%40%20%0%-20%-40%-60%-80%1801601401201008060402002023年1月

2023年2月

2023年3月

2023年4月

2023年5月歐洲總量（萬輛）歐洲總量同比增速歐洲新能源銷量（萬輛）歐洲新能源銷量同比增速364.1

汽車海外市場有空間汽車（含智聯(lián)汽車）出海是重要趨勢全球：2023年前五個月總銷量3349.44萬輛，同比+8.5%；新能源總銷量468.77萬輛，同比+41.8%，滲透率14.00%；美國：2023年前五個月總銷量655.04萬輛，同比+11.5%；新能源總銷量56.43萬輛，同比+45.6%，滲透率8.61%；歐洲：2023年前五個月總銷量629.54萬輛，同比+21.32%；新能源汽車總銷量103.80萬輛，同比+18.34%，滲透率16.49%。4.2

汽車（含智聯(lián)汽車）出海，2023年逐月驗證圖：2023年前五個月出口數(shù)量為175.8萬輛，同比+81.6%2023年以來出口繼續(xù)維持高增長狀態(tài)，1-5月累計出口175.8萬輛，同比增長81.6%。微觀驗證：上汽集團繼續(xù)保持領(lǐng)先地位，前五個月累計出口銷量達39.45萬輛，同比+74.4%；比亞迪增速迅猛，前五個月累計出口銷量6.94萬輛，同比+1765.8%；其他自主品牌的出口也有一定幅度增長。0%50%100%150%200%504030201001月

2月

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5月

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10月

11月

12月2022 2023 2023同比-右軸資料來源：中汽協(xié)，申萬宏源研究371月2月3月4月5月合計合計同比增速上汽集團6.827.618.628.138.2639.4574.4%吉利汽車1.511.752.012.292.299.8652.2%長安汽車1.832.222.631.862.0610.6058.9%長城汽車1.601.372.232.182.519.89183.5%廣汽集團0.430.300.490.290.351.8663.0%比亞迪1.161.701.411.551.126.941765.8%資料來源：中汽協(xié)，申萬宏源研究表：2023年主要自主品牌出口銷量（萬輛）中國汽零貿(mào)易參與度持續(xù)提升，汽零貿(mào)易參與度由2018年8%提升至2022年的14%2018-2019年前，德國/日本/美國汽車全球銷量快速增長，培育了本土汽零供應(yīng)商較強的技術(shù)研發(fā)和生產(chǎn)配套能力，使其在全球汽零貿(mào)易中占據(jù)主流地位，長期位于全球汽零出口貿(mào)易額的前三位置。2020年至今，①中國汽車主機廠在經(jīng)歷2018-2019年銷量低谷后，隨新能源車銷量爆發(fā)疊加優(yōu)質(zhì)國產(chǎn)車型爆發(fā)，為本土汽零供應(yīng)商提供配套能力培養(yǎng)沃土；②中國汽零產(chǎn)業(yè)鏈在疫情和缺芯環(huán)境下，表現(xiàn)出較強的保供和降本能力；③海外配套復(fù)蘇進度更加波折以及存在部分環(huán)節(jié)產(chǎn)能出清。中國汽零貿(mào)易參與度不斷提升至全球第二的水平，由2018年8%提升至2022年的14%。歷史上德國汽零貿(mào)易參與度高點在16%，美國超過20%；中國汽車工業(yè)也逐步進步成熟，中國汽零貿(mào)易參與度具備可提升的空間。但是也要警惕未來全球貿(mào)易開放程度下降的風(fēng)險。圖：中國汽零貿(mào)易參與度自2021年提升至第二位，2022年貿(mào)易參與度加速提升至14%0%0%

1%1%1%1%1%2%3%4%4%5%5%6%6%7%7%8%8%8%

8%8%9%11%10%14%0%5%10%15%20%25%0%20%40%60%80%100%1997

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2022美國 日本 德國 中國 其他 美國參與度(右軸) 日本參與度(右軸) 德國參與度(右軸) 中國參與度(右軸)資料來源:UNComtrade，申萬宏源研究。貿(mào)易參與度為hs編碼口徑，與前文不同384.3

出海：汽零貿(mào)易參與度提升，驗證趨勢4.4

出海：汽零出海建廠，帶動智聯(lián)汽車出海四階段：全球化開放→歐美雙反→中美貿(mào)易戰(zhàn)加征關(guān)稅→消費端補貼本地化要求四個階段2001年中國加入WTO(根據(jù)百度百科），同時全球化趨勢加速演繹、貿(mào)易開放程度躍升。勞動力成本優(yōu)勢使得中國汽零供應(yīng)商承接了大量中低端零部件生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，迎來10年汽零出口的快速增長。2010年金融事件沖擊下全球經(jīng)濟增長乏力，制造業(yè)回流訴求出現(xiàn)（根據(jù)百度百科）。歐洲率先對中國鋁合金輪轂開啟反傾銷調(diào)查隨后征稅，美國開啟雙反調(diào)查。全球汽車產(chǎn)銷仍保持5%左右增長，但出口增速下滑2015年全球汽車產(chǎn)銷首次負(fù)增（根據(jù)UNCOMTRADE）。根據(jù)新浪網(wǎng)，2017年汽零行業(yè)遭到國外雙反調(diào)查16起（+50%），因技術(shù)貿(mào)易壁壘遭遇退運金額同比+110%，2018年7月貿(mào)易情況變化，美對華汽零加征25%關(guān)稅。疫情使得海外部分產(chǎn)能出清，疊加中國技術(shù)進步和配套能力提升，帶來中國汽零出海階段性回暖。但貿(mào)易政策（美墨加協(xié)定、IRA）演繹至本地化要求，出海建廠成為汽零企業(yè)的必經(jīng)之路。表：歷史上汽零相關(guān)貿(mào)易保護政策梳理簽署對象 貿(mào)易協(xié)定 主要內(nèi)容中國、世貿(mào)組織

中國入WTO 2001年中國加入WTO按稅則由25%到2006年降至10%歐盟、中國 反傾銷調(diào)查后征稅 對中國鋁合金輪轂征收22.3%反傾銷稅期限5年美國、中國 反補貼、反傾銷調(diào)查 美國欲制造業(yè)回流，對中國汽零反補貼調(diào)查、輪胎反傾銷調(diào)查39商品清單中國、美國 中美貿(mào)易戰(zhàn)美對中加征關(guān)稅

美國對進口汽車及零部件產(chǎn)品是否損害美國國家安全啟動232調(diào)查，貿(mào)易代表建議對汽車及零部件加征關(guān)稅25%歐EPA）日本、歐盟 日歐經(jīng)濟伙伴關(guān)系協(xié)定（日

取消99%產(chǎn)品的關(guān)稅、消除非關(guān)稅壁壘，將在未來8年內(nèi)取消針對日本汽車10%的進口關(guān)稅和零部件3%的進口關(guān)稅美國、韓國 美國-韓國自貿(mào)協(xié)定雙方商定放寬汽車安全及環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)，允許符合美國汽車安全標(biāo)準(zhǔn)的美汽車企業(yè)每年向韓出口的汽車配額由2.5萬輛增加到5萬輛。美對韓皮卡征收25%關(guān)稅的期限延長20年，將原定于2021年到期的韓國皮卡關(guān)稅延長適用至2041年。美墨加規(guī)定（5年過渡期）汽車零部件的本地化率需從原來的62.5%逐步提高到75%，并且要求汽車制造商至少70%鋼鐵和鋁原料必須來自美墨加。美墨加協(xié)定（USMCA） 滿足本地化率要求的條件的企業(yè)在墨西哥制造的產(chǎn)品在2023年7月后出口北美將獲得零關(guān)稅，吸引眾多北美目標(biāo)市場的主機廠和供應(yīng)商建廠。美墨間取消投資爭端解決機制（ISDS），加入了針對非市場經(jīng)濟國家的相關(guān)規(guī)定。全球全面與進步跨太平洋伙伴關(guān)

保留原

TPP

超過

95%的項目，包含貨物的國民待遇和市場準(zhǔn)入、衛(wèi)生和植物衛(wèi)生措施、跨境服務(wù)貿(mào)易、商務(wù)人員臨時入境系協(xié)定 電信服務(wù)、電子商務(wù)、競爭政策、知識產(chǎn)權(quán)、勞工標(biāo)準(zhǔn)等條款。15國（除印度）

區(qū)域全面經(jīng)濟伙伴關(guān)系協(xié)定

貨物貿(mào)易、服務(wù)貿(mào)易、投資準(zhǔn)入以及相應(yīng)的規(guī)則以及電子商務(wù)、知識產(chǎn)權(quán)、競爭政策、政府采購、中小企業(yè)等內(nèi)容。案美國 外商投資風(fēng)險評估現(xiàn)代化法

對現(xiàn)行外國直接投資安全審查機制進行修訂和更新，擴大了對外國投資的審查范圍和審查力度美國 通脹削減法案向購買新/二手電動車的美國消費者提供7500/4000美元補貼，需滿足①至少40%電池關(guān)鍵原材料在美國及自由貿(mào)易協(xié)定國2027年提高至80%，②至少50%電池組件在美墨加組裝，2029年提高至100%。

資料來源：《中國汽車貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展報告（2019年版）》，申萬宏源研究

404.5

出海：預(yù)計前有通信+電子，后有能源+汽車+軟件資料來源：Wind，各公司定期公告，申萬宏源研究軟件出海為例，To

B開始滲透，To

C已有卓越公司，嵌入式軟件具備全球比較優(yōu)勢多家“嵌入式軟件”公司的海外業(yè)務(wù)收入占比達到10%-50%，10%為產(chǎn)業(yè)分水嶺多家“純軟件”公司的海外收入占比達到5%-10%，即開始滲透“軟件制造化”更易占據(jù)競爭優(yōu)勢，體現(xiàn)在商業(yè)模式上即為“嵌入式軟件”A股計算機海外收入占比提升，具備了與很多產(chǎn)業(yè)一同出海的基礎(chǔ)202021H1

202122H1福昕軟件 純軟件PDF類 全球91%91% 91%91%該細(xì)分領(lǐng)域全球領(lǐng)導(dǎo)者之一萬興科技 純軟件消費類軟件 歐洲、美國、日本88%88% 88%89%萬興科技總體收入主要來自于海外虹軟科技 純軟件智能手機視覺解決方案 全球市場48%56% 53%45%5G換機潮驅(qū)動3年高增，疊加屏下指紋和汽車業(yè)務(wù)放量在即長亮科技 純軟件銀行互聯(lián)網(wǎng)核心系統(tǒng) 東南亞為主6%12% 10%12%海外收費標(biāo)準(zhǔn)約為國內(nèi)5倍，亞洲甚至歐洲有競爭力石基信息 純軟件云PMS/云POS 美國、歐洲等12%10% 12%17%海外酒店云化業(yè)務(wù)進展良好，預(yù)計云PMS系統(tǒng)落地加速恒生電子 純軟件金融IT系統(tǒng) 東南亞5%6% 4%4%T+0等潛在金融創(chuàng)新或持續(xù)受益，中臺化、海外化戰(zhàn)略推進廣聯(lián)達 純軟件機電專業(yè)BIM 東南亞、北歐4%4% 3%3%MagiCADCloud的是全球領(lǐng)先的機電BIM解決方案金山辦公 純軟件辦公軟件 日本等全球3%3% 3%3%產(chǎn)品已具備全球競爭力道通科技

嵌入式軟件汽車智能診斷分析 全球58%- 61%66%北美、歐洲為主50+國家億聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

嵌入式軟件話機/視頻/耳機/云辦公 歐洲、美洲80%82% 82%84%產(chǎn)品有全球競爭力和海外渠道銳明技術(shù)

嵌入式軟件商用車信息化 歐美為