1、核心觀點1智能駕駛時代來臨，產(chǎn)業(yè)鏈價值迎來重新分配新機遇： 一、單車智能化模塊增加帶來新增價值二、傳統(tǒng)硬件銷售向軟件服務(wù)價值鏈傳導(dǎo)三、車-路協(xié)同帶來產(chǎn)業(yè)鏈新增機會汽車產(chǎn)業(yè)正在巨變前夜，智能化已然成為電動化后最重要的產(chǎn)業(yè)趨勢 一、電動化不僅是汽車產(chǎn)業(yè)動力的革命，更是智能化的先頭兵二、以特斯拉為例，智能化與電動化相互拉動三、智能駕駛需求爆發(fā)的臨界點或許就在2020-22年之間 投資建議：A股智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈核心受益標的：中科創(chuàng)達、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；其他受益標的：萬集科技、金溢科技、鴻泉物聯(lián)風(fēng)險提示：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)對現(xiàn)

2、有技術(shù)路線形成沖擊；3）疫情發(fā)展趨勢可能對宏觀經(jīng)濟持續(xù)復(fù)蘇趨勢帶來不確定性；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)，博弈屬性強傳統(tǒng)汽車供應(yīng)鏈是鏈條式的上下游模式，鏈條上下游參與方博弈屬性較強。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，且彼此存在定價博 弈，爭奪相對有限的利潤空間。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：跨界融合趨勢明顯5智能駕駛呈現(xiàn)出明顯的跨界融合趨勢：傳統(tǒng)整車廠積極與互聯(lián)網(wǎng)巨頭互相合作 ，比如近期長安汽車與華為、寧德時代宣布聯(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)汽車時代處于Tier2的軟件商則存向供應(yīng)鏈后移的趨勢，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，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，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，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進階趨勢，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)達為例，2020年中科創(chuàng)達與廣汽簽署戰(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，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)，打造自動駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)、云平臺、大數(shù)據(jù)平臺4大系統(tǒng)；圖5：智能駕駛驅(qū)動

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：以中科創(chuàng)達為例，此前中科創(chuàng)達處于Tier2位置，向Tier1汽車電器電子供應(yīng)商銷售產(chǎn)品，進而再供貨給整車廠；此輪智能駕駛浪潮襲來之后，中科創(chuàng)達從Tier2位置向Tier1移動，可直接向整車廠提供操作系統(tǒng)開發(fā)平臺及銷售智能駕駛艙。資料來源：億歐智庫，華西證券研究所圖6：軟件部門呈現(xiàn)由Tier2向Tier1進階趨勢圖7：智能駕駛浪潮中，中科創(chuàng)達在供應(yīng)鏈中位置后移中科創(chuàng)達Tier1汽車供應(yīng)商汽車OEM汽車OEM中科創(chuàng)達Tier1汽車供應(yīng)商資料來源：中科創(chuàng)達公司公告，

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)達到1億行；各大整車廠為強化短板，鞏固競爭優(yōu)勢，紛紛發(fā)力軟件業(yè)務(wù)布局：2019-2020年上汽、廣汽、一汽、長安、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態(tài)本土OEM上汽零束2020年初成立，預(yù)計年底將形成一

7、個500人規(guī)模的團隊，21年底將擴充至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、雷達及配套設(shè)備制造等長安長安汽車軟件科技2019年底成立長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，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)團隊廣汽廣汽-中科創(chuàng)達聯(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)域進行聯(lián)合研發(fā)，共同研發(fā)新一代的智能汽車平臺海外OEM豐田Woven Planet Holdings2020年成立，2021年正式運營，旨在創(chuàng)造更靈活的“軟件優(yōu)先”開發(fā)流程，將努力精簡軟 件系統(tǒng)，使汽車軟件與機械和電子結(jié)構(gòu)無縫對接大眾Car.Software2019年年將分散的信息技術(shù)部門整合成子公司Car.Software，負責開發(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)、自動駕駛等多個業(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為智能駕駛時代差異化競爭點之一：未來將有60%-70%的車輛因為軟件安全問題而被召回，OTA業(yè)態(tài)的構(gòu)建有望顯著降低這一比例，同時可使用戶體驗保持高新鮮感，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用戶的運輸體系，高效+穩(wěn)定+安全+智能為核心訴求，從技術(shù)特點 上來看，汽車OTA確實和手機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運行體系資料來源：excelfore，華

10、西證券研究所召回次數(shù)設(shè)計車輛召回次數(shù)設(shè)計車輛109191萬1891300萬2013-2018年汽車軟件召回統(tǒng)計中國美國OTA標準OTA監(jiān)管缺陷汽車管理條例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AVL公司，基業(yè)常青經(jīng)濟研究院，華西證券研究所目前在通往高等級智能駕駛的路途上，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)勢循序漸進；2）目標直指L4：新興互聯(lián)網(wǎng)科 技公司為主，如谷歌（Waymo）、理想等，他們在汽車軟件及電子領(lǐng)域要較強實力，在軟件定義汽車時代，積極推進對傳統(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)路徑對比-傳統(tǒng)整車廠 VS 造車新勢力1.3.5 特斯拉：左右出擊，邁向產(chǎn)業(yè)鏈全布局11早期：對外采購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+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，而后期時間和資金充足，公司自研實力和開發(fā)自由度更高。資

12、料來源：車百智庫，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)新進行時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)將會產(chǎn)生，對處理這些數(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，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正面軍隊采用自動駕駛車輛可以很大程度地保護軍人，減少傷亡甚至挽救生命，目前許多武裝部隊已經(jīng)在試驗 無人駕駛坦克和無人駕駛飛機網(wǎng)約車相對中性網(wǎng)約車公司的運

13、營模式將會發(fā)生變化，未來網(wǎng)約車公司不需要向司機支付車費，卻需要負擔擁有自動駕駛 汽車的成本地產(chǎn)相對中性自動駕駛技術(shù)將促發(fā)整個城市空間的重構(gòu)，更便捷、快速、低成本的交通方式將導(dǎo)致住宅區(qū)外擴，商業(yè)地 產(chǎn)方面，比如加油站將會大大減少保險負面無人駕駛技術(shù)將減少道路事故的發(fā)生，導(dǎo)致社會對交通意外險的需求也將減少，目前部分保險公司嘗試推 行基于使用率的保險政策，根據(jù)參保人的行駛里程以及駕駛習(xí)慣的安全程度進行定制化收費。汽車維修負面意外事故的減少意味著去車身修理店的次數(shù)減少，對傳統(tǒng)汽車維修人員的需求也將減少酒店負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)民宿平臺搶走，另有一部分即將在自動駕駛時代被

14、可以睡覺的自動駕駛長途車占領(lǐng)航空負面短途航班將受到來自自動駕駛汽車的巨大威脅。一旦自動駕駛技術(shù)讓汽車出行更方便，人們會放棄流程繁 瑣的空中旅行汽車零部件制造負面智能駕駛軟件（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，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)公共交通負面乘坐無人駕駛出租車將比當前的打車成本更低，未來乘客會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)負面無人駕駛汽車需要不斷地在不同地點之間移動，對長期停車位的需求將大大減少，根據(jù)麥肯錫測算，僅在 美國，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面未來的外賣、快遞、閃送服務(wù)將全部由自動駕駛汽車代勞，對人工的需求將會減少，而且未來的配送動作 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駕駛汽車前去取件汽車經(jīng)銷負面隨著自動駕駛車隊模式的落地，可能會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)商所提供的車隊車輛石油零售&洗車負面當大批車輛的所有權(quán)由個人家庭轉(zhuǎn)向車隊管理公司，其維護責任也隨之轉(zhuǎn)移，車隊或?qū)⒋罱ㄗ约旱木S修網(wǎng) 絡(luò)或借助其他解決方案，因此當前市場上的加油站、洗車場、以及汽車租賃點都有可能消失駕駛培訓(xùn)負面未來隨著駕駛車輛由必備技能轉(zhuǎn)向個人愛好，駕校或

16、將消失交通執(zhí)法負面人類駕駛員減少，交通運行更加順暢，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面94 的交通事故來自人為失誤，自動駕駛技術(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)動機、底盤、車身和電子 電氣設(shè)備等，其中發(fā)動機是汽車的動力裝置，主要由機 體、曲柄連桿機構(gòu)、配氣機構(gòu)、冷卻系、潤滑系、燃料 系和點火系等組成。為應(yīng)對節(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)汽車價值量拆分發(fā)動機為價值量占比最高的單體系統(tǒng)，傳統(tǒng)燃油乘用車發(fā)動機成 本占比約15%，為燃油汽車價值量占比最高的單體系統(tǒng)，外，車 身、汽車電器電子、底盤、傳動系統(tǒng)、內(nèi)外飾在傳統(tǒng)燃油汽車價 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+電控三大系統(tǒng)，對純電動汽 車的來說，電池以及動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：新能源汽車價值量拆分圖18：燃油汽車價值量拆分主要系統(tǒng)典型零部件價值量（元）在總車價值量中占比發(fā)動機總成6000-12000發(fā)動機渦輪增壓器1000-200015 左右微混動系統(tǒng)（48V）3500-4500車門2000-3000車身發(fā)動機蓋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左右傳動系統(tǒng)手動變速器3500-750010 左右自動變速器（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%電池電機電控電驅(qū)動其他162.1.3 傳統(tǒng)汽車技術(shù)重點:安全、節(jié)能、高效傳統(tǒng)燃油汽車而言，其性能評價指標主要包括五類，人們也是從這五個角度出發(fā)，對傳統(tǒng)燃油汽車持續(xù)進行改進：動力性（主要包括最高車速、汽車的加速時間、汽車所能爬上的最大坡度等）燃油經(jīng)濟性（百公里油耗等）機動性（包括制動效能、制動效能恒定性、方向穩(wěn)定性等）安全性（加裝安

20、全氣囊、保險杠等設(shè)施）舒適性（差異化、人性化車內(nèi)設(shè)計等）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)動機持續(xù)改進性能，邁向更快、更高效圖20：傳統(tǒng)汽車綜合評價體系馬力增長數(shù)百倍最高時速數(shù)十倍污染物排放降低逾900.89奔馳1號當代發(fā)動機16奔馳1號當代發(fā)動機2000年典型發(fā)動機當代發(fā)動機資料來源：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。通過對常規(guī)汽車進行改裝，搭載各類先進車載傳感器、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

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”是自動駕駛汽車最為重要的三大系統(tǒng)：感知層：主要由激光雷達、攝像頭、高精度地圖、IMU/GPS等部分構(gòu)成，主要負責搜集車身周邊信息； 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，對制動系統(tǒng)、發(fā)動機、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)等控制系統(tǒng)下達指令，負責駕駛執(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、智能語音等智能化系統(tǒng)，可有效改進駕駛員的駕駛體驗， 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行。高級別智能駕駛往往配置有更多的智能 模塊，如新增激光雷達、IMU、DMS、高精度地圖等，同時配置高算力的車載智能計算平臺，為汽車自動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目前我國智能駕駛產(chǎn)業(yè)處于從L2邁向L3階段，2020年為L3級別智能駕駛整車量產(chǎn)元年。根據(jù)國家發(fā)布的智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，2020-2025年中國標準智能汽車的技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、基礎(chǔ)設(shè)施、法規(guī)標準、產(chǎn)品監(jiān) 管和網(wǎng)絡(luò)安全體系基本形成。實現(xiàn)有條件自動駕駛的智能汽車達到規(guī)模化生產(chǎn)，實現(xiàn)高度自動駕駛的智能汽車在特定環(huán)境下市場化應(yīng) 用。資料來源：蓋世汽車，華西證券研究所圖25：自動駕駛分級準則21自動駕駛分級（SAE）SAE定義功能主題駕駛操作周邊監(jiān)控支援系統(tǒng)自動作用域L0無自動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)境對方向盤和加減速中的一項提供駕駛 支援，其它的駕駛動作都由人類駕駛員進行操作人類+系統(tǒng)人類人類少部分L2部分自動駕駛通過駕駛環(huán)境對方向盤和加減速中的多項提供駕駛 支援，其它的駕駛動作都由人類駕駛員進行操作系統(tǒng)人類人類部分L3特定場景自動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?shù)膽?yīng)答系統(tǒng)系統(tǒng)人類大部分L4高度自動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所有的系統(tǒng)請求做出 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級別自動駕駛量產(chǎn)階段：從內(nèi)資來看，2020年一汽、長安、東風(fēng)、北汽、吉利、長城、奇瑞、小鵬實現(xiàn)L3級別量產(chǎn)，外資則有特斯拉、本田實現(xiàn)L3級別量產(chǎn)；低級別的L2已經(jīng)量產(chǎn)上市，高級別的L4則在成本、技術(shù)和路權(quán)等方面仍存在難點，從內(nèi)資來看，一汽、北汽規(guī)劃2021年實現(xiàn)L4量產(chǎn)，但更多車廠則在2022年后推出。圖26：L3級多在2020年量產(chǎn)，L4等級車輛多在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長安L2L3L4東風(fēng)L2L3北汽L2L3L4廣汽L2L3吉利L2L3L4長城L2L3L4奇瑞L2L3蔚來造車新勢力L2L3威馬L2L3小鵬L2L32.2.2 行業(yè)所處階段：消費需求可期23我國智能駕駛消費端驅(qū)動力強，2025年智能駕駛滲透率有望達57%。根據(jù)廣汽研究院2019年統(tǒng)計數(shù)據(jù)，我國75%的汽車消費者對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（2019年），2025年我國L1/2、 L3、L4等級智能駕駛滲透率分別為45%、10%、2%，2030年則有望進一步攀升至 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 的中國汽車消費者對智能駕駛抱有高期望圖28：我國智能駕駛滲透率趨勢預(yù)測020406080100非常想想不知道不想很不想127454941018 29807060504030201002015A2025E2030E2020EL1/2L3L42.2.3 智能駕駛汽車：價值量拆分24Waymo中，僅激光雷達的成本占比就高達12%

28、，攝像機成本占比相對較 小，僅為2%；特斯拉Model 3系列中，中央控制器成本占比為2%，攝像機成本占比僅為1%，激光雷達則不配備，成本占比為0%。資料來源：廣汽研究院，Waymo，BCG，基業(yè)長青經(jīng)濟研究院，華西證券研究所； 注：Waymo中央控制器參考L3級別智能駕駛車輛價值量占比中位數(shù)；圖30：燃油車VS電動車VS智能駕駛車：成本結(jié)構(gòu)對比60%50%40%30%20%10%0%動力系統(tǒng)車身底盤內(nèi)外飾電子系統(tǒng)激光雷達攝像機中央控制器傳統(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%動力系統(tǒng) 底盤 車身 內(nèi)外飾 電子系統(tǒng) 激光雷達 攝像

29、機 導(dǎo)航系統(tǒng) 其他圖29：智能駕駛汽車價值量拆分（以Waymo為例）2.2.4 軟硬融合+大算力高性能芯片+算法升級成為技術(shù)重點25智能駕駛時代產(chǎn)業(yè)鏈分為三個層次：硬件公司為底層，上方是負責提供智能/連接/管理的軟件層，頂層是與消費者體驗相關(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：目前硬件模塊升級相對較慢，算法迭代升級則日新月異，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單目攝像頭多目攝像頭 77GHz毫米波雷達79GHz毫米

30、波雷達普通攝像頭 24GHz毫米波雷達 超聲波雷達激光雷達360激光雷達（低成本） 固態(tài)激光雷達芯片算法傳統(tǒng)控制算法深度學(xué)習(xí)視覺算法增強型學(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)級別來看，近期量產(chǎn)車型主要集中在 L2+至L3級別車輛；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、超聲

31、波雷達、高算力芯片等，激光雷達則尚未配置，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；自動駕駛適用場景中，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)自主外資造車新勢力自動駕駛輔助系統(tǒng)廣汽ADiGO3.0長安自動駕駛輔助系統(tǒng)Cadillac Super Cruise特斯拉 Autopilot 3.0蔚來NIO Pilot小鵬XPilot 3.0自動駕駛級別L3L3L2+L3L2+L3激光雷達-前視攝像頭111334環(huán)視攝像頭444549傳感器方案角雷達前向毫米波雷達41414114141超聲波雷達12121212

32、1212高精度地圖-芯片Mobileye EyeQ4地平線Journey2.0Mobileye EyeQ3FSDMobileye EyeQ4 NIVIDIA Xavier識別限速牌識別周圍車輛識別信號燈識別（OTA）（OTA）自動變道場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：等級越高，硬件配置越豐富資料來源：基業(yè)長青經(jīng)濟研究院，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成本已在萬元以下。從硬件配置來看，自動駕駛等級越高，硬件配置越豐富，其中如激光雷達、DMS

33、、紅外夜視等為高等級智能駕駛車輛需要重點配置的系 統(tǒng)。圖33：部分量產(chǎn)車型硬件配置梳理272.2.5 硬件：價格下行趨勢確立根據(jù)廣汽研究院預(yù)測數(shù)據(jù)，未來高等級智能駕駛汽車滲透率有望快速攀升。伴隨著量產(chǎn)規(guī)模擴大及技術(shù)進步影響，智能駕駛主要傳感器硬件等成本下降趨勢明確，其中尤其以激光雷達最為明顯；根據(jù)蓋世汽車預(yù)測數(shù)據(jù)，2018年激光雷達單價約為14萬元，2021年有望降低至2.1萬，2025年有望進一步降低至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，中國汽車百人會，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：不同等級智能駕駛汽車滲透率預(yù)測核心部件L4配置2018A2021E2025E攝像頭8700420245毫米波雷達2770630490超聲波雷達121058470激光雷達4140,00021,0004,200GPS&IMU17,0004,9003,500計算平臺1或217,50010,5007,000合計成本（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-激光雷達激光雷達作用原理：激光雷達通過采取的點云

35、數(shù)據(jù)，利用3D建模構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。在自動駕駛過程中，通過激光雷達得到的數(shù)據(jù)與高精 度地圖進行結(jié)合，再借助深度學(xué)習(xí)算法返回到實際場景中進行決策。激光雷達無疑是自動駕駛行業(yè)最受矚目的傳感器，被認為是實現(xiàn)高級別自動駕駛不可或缺的傳感器。車規(guī)級激光雷達目前擁有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線激光雷達在低速場景及物流場景自動駕駛領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛，未來激光雷達有望成為高級別自動駕駛車 輛標配。資料來源：搜狐汽車，華西證券研究所資料來源：基業(yè)長青經(jīng)濟研究院，華西證券研究所圖36：激光雷達探測效果圖圖37：激光雷達有望成

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

37、定。國內(nèi)參與激光雷達研發(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)激光雷達專用芯片。激光雷達為智能駕駛車輛量產(chǎn)經(jīng)濟化的核心部件，2018年價格約為14 萬元，2025年有望降低至千元量級。資料來源：36氪，華西證券研究所資料來源：蓋世汽車，中國汽車百人會，華西證券研究所圖39：主流激光雷達企業(yè)產(chǎn)品及客戶梳理圖38：智能駕駛模塊中高價值量零部件成本趨勢（萬元）-51015激光雷達計算平臺GPS&IMU2018A2021E2025E2.2.5 硬件-毫米波雷達毫米波通常是指30-300GHz 頻域，能分辨識別很小的目標

38、，且能同時識別多個目標。同超聲波雷達相比，毫米波雷達具有體積小、質(zhì)量輕 和空間分辨率高的特點，擁有較成熟的市場和技術(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)模化應(yīng)用于ADAS ，價格也 相對更合理；市場主流使用的車載毫米波雷達按照其頻率的不同，目前主要可分為兩種：24GHz毫米波雷達和77GHz毫米波雷達，其中24GHz雷達檢測 范圍為中短距離，用作實現(xiàn)盲點探測系統(tǒng)，而77GHz長程雷達用作實現(xiàn)自適應(yīng)巡航系統(tǒng)。資料來源：億歐智庫，華西證券研究所資料來源：TIAA，華西證券研究所圖40：毫米波雷達分類圖41：24GHz和77GHz毫米波雷達為行業(yè)銷量主流（萬個）16014012010

39、08060402003124GHz76-77GHz77-79GHz2.2.5 硬件-毫米波雷達毫米波雷達主要被海外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合計市占率達67%， 國內(nèi)上市公司中，德賽西威2019年實現(xiàn)量產(chǎn)24GHz毫米波雷達；毫米波雷達芯片仍主要集中在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：車載毫米波雷達市占率格局（ ）圖43：車載毫米波雷達芯片市占率格局（ ）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-超聲波雷達資料來源：智車科技，億歐智庫，華西證券研究所圖45：主要傳感器對比圖44：超聲波雷達UPA（8）+UAP（4）探測區(qū)域常見的超聲波雷達有兩種：第一種是安裝在汽車前后保險杠上，用于測量汽車前后障礙物的倒車雷 達，這種雷達業(yè)內(nèi)稱為UPA，UPA超聲波雷達的探測距離一般在15-250cm 之間，主要用于測量汽車前后方的障礙物。第二種是安裝在汽車側(cè)面，用于測量側(cè)方障礙物距離的超聲波雷達，業(yè)內(nèi) 稱為APA，APA超聲波雷達的探測距離一般在30-500cm之間。APA的探測 范圍更遠，功率也更大。類別成本探測角度探測距離障礙物識別能力夜間工作能力不良天氣適應(yīng)能力超聲波雷達較低120很

41、近一般弱一般毫米波雷達中等10-70較遠較強強強激光雷達較高15-360很遠較強弱弱攝像頭中等360中等強弱弱332.2.5 硬件-超聲波雷達34超聲波雷達-智能駕駛必要的“輔菜”。超聲波雷達傳感器成本低 廉，一套雷達模組的價格在150元左右。目前國內(nèi)在售車型的倒 車雷達功能滲透率已接近100%，而自動泊車系統(tǒng)滲透率在2019 年達到了22%，有望在2025年達到50%。超聲波雷達市場格局：主要由博世、日本村田、日本尼賽拉等 占據(jù)，國內(nèi)奧迪威和同致電子具有較高的競爭力。奧迪威是國 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份額的9%。資料來源：AI車庫，華西

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

43、波雷達：造價低廉，可大量配置，但是探測距離、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、激光雷達、毫米波雷達和攝像頭、IMU/GPS等其他智能模塊配合，合力保 障智能汽車安全運行。圖49：三大雷達傳感器對比超聲波雷達激光雷達毫米波雷達智能汽車安裝（個）8-16個0-4個2-5個工作頻段/紅外和可見光波段24-24.25GHz、77GHz、79-81GHz分辨距離近遠較遠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)境影響造價低，單個售價數(shù)十元高，單個售價數(shù)千元至數(shù) 萬元中，單個售價數(shù)百元優(yōu)點價格低，數(shù)據(jù)處

44、理簡單距離、角度測量精度很高不受天氣情況和夜間影 響，探測距離遠缺點會受天氣影響，只能探測 近距離物體成本很高，容易受自然光 和熱輻射的影響目標識別有難度，需與攝 像頭互補使用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，可實現(xiàn)360視覺感知，可實現(xiàn)車道輔助預(yù)警、盲點監(jiān)測、泊車輔助、全景泊車、駕駛員狀態(tài) 監(jiān)測、行人碰撞預(yù)警等多項智能駕駛功能。資料來源：自動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個攝像頭智

45、能駕駛功能攝像頭類別實現(xiàn)功能車道偏離預(yù)警LDW前視檢測到車輛即將偏離道路時會發(fā)出警報盲點監(jiān)測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系統(tǒng)DMS內(nèi)置檢測駕駛員是否疲勞、閉眼等行人碰撞預(yù)警PCW前視檢測到前方行人可能發(fā)生碰撞時發(fā)生警報車道保持輔助LKA前視檢測車輛行進，糾正駕駛方向交通標志識別TSR前視/側(cè)視識別前方和兩側(cè)的交通標志前方碰撞預(yù)警FCW前視檢測到與前車距離過近時發(fā)出警報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，占比分別為50%、25%、14%；近年來我國車載攝像頭市場持續(xù)攀升，2014年市場規(guī)模約為30億元，2023年有望增加至52億元。資料來源：中國產(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：我國車載攝像頭市場規(guī)模持續(xù)攀升（億元）資料來源：前瞻經(jīng)濟學(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, 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間，因此，單目攝像頭是目前主流的車載攝像 頭。從競爭格局來看，當前全球車載攝像頭行業(yè)市場份額前三為松下、法雷奧和富士通：其中松下所占市場份額最大，達到20%；法雷奧和富 士通市占率分別為11%和10%。當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，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對比維度單目攝像頭雙目攝像頭計算平臺要求低高系統(tǒng)復(fù)雜度簡單復(fù)雜精度低高配套數(shù)據(jù)庫需要支持不需要支持成本低高計算量小大應(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、計算芯片智能駕駛時代，汽車數(shù)據(jù)處理量大幅增加，對汽車芯片性能要求更高：根據(jù)地平線披露數(shù)據(jù)，自動駕駛等級每增加一級，所需要的芯片算力就會呈現(xiàn)十數(shù)倍的上升，L2級自動駕駛的算力需求僅要2- 2.5TOPS，但是L3級自動駕駛算力需求就需要20-30TOPS，到L4級則需要300TOPS以上，L5級算力需求則超過4000TOPS。資料來源：車百車庫，羅蘭貝格，華西證券研究所資料來源：車百車庫，羅蘭貝格，華西證券研究所圖57：高等級自動駕駛對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)級芯片類型比較自動駕駛主流芯片

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別自動駕駛核心配置；主流的自動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)級芯片發(fā)展迭代分布式計算構(gòu)架混合式計算構(gòu)架中心計算構(gòu)架多個ECU集成CPU處理需配置4-5個高性能DCUs芯片方案：CPU+CPU+FPGA高性能計算平臺集群芯片方案：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1)信息處理能力強，安全性高2)核心處理器運算要求

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，價格低1)傳感器要求高，價格高1)計算架構(gòu)復(fù)雜，對功能劃分要求高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算量2)融合/決策運算部分存在黑箱2)核心處理器能力要求極高核心處理器對比分析優(yōu)勢劣勢2.2.5 硬件-計算芯片41全球能夠量產(chǎn)且具備大算力的自動駕駛芯片僅有Mobileye（被英特爾收購）、英偉達及特斯拉等少數(shù)大廠：根據(jù)高 工汽車披露信息，目前Mobieye已經(jīng)推出了第四代自動駕 駛芯片，搶占了75%以上的市場份額，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)；英偉達通用開 放，但功耗高、成本也高，二者的優(yōu)劣勢十分明顯。資料來源：ICVTank，華西證券研究所圖62：全球汽車芯片市場格局（2019年）圖63：主要國家汽車半導(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：目前主流計算芯片對比151134107109歐洲美國日本中國其他資料來源：ICVTank，華西證券研究所特斯拉英偉達Mobileye華為地平線型號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/長安2.2.5 硬件-GNSS天線42資料來源：中國信通院，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，包含美國的GPS、中國的北斗、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，包括基于差分數(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：城市峽谷等一直是車輛定位痛點，因為相關(guān)地域用戶存在無法接受GNSS信號或者GNSS信號弱 的問題，此時引進“無源定位”的IMU系統(tǒng)正好可以彌補GPS的短板；GNSS+IMU+高精度地圖配合使用，達到高精度定位目的：1）GNSS天線：依靠衛(wèi)星和地面基站傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，可以確定自動駕駛車輛全局的定位信息； 2）IMU：依靠內(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行對比，保證一定的安全冗余。資料來源：GNSS簡介和汽車場景應(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)展趨勢圖66：百度Apollo配置有兩個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，其中2019年出貨量17億個，來自設(shè)備和服務(wù)的全球GNSS下游市場營收已達 到1500億歐元，其中市場主要貢獻者是價格低于5歐元的大眾市場接收機，占比達到接收機總量的90；從全球拉看，美國在GNSS市場上處于領(lǐng)先地位（營收占比達28%），歐洲居于次席，營收占比為27%，此外中日韓合計占比35%；自2011年以來，亞太地區(qū)是消費者解決方案設(shè)備的最大區(qū)域市場，2018年GNSS設(shè)備出貨量達到8.

56、3億臺，北美和歐盟則分別為2.55億 臺、1.75億臺。資料來源：GSA，華西證券研究所圖67：GNSS產(chǎn)業(yè)格局-細分領(lǐng)域營收前十公司（2017年）圖68：GNSS產(chǎn)業(yè)全球營收占比（2017年）28%27%20%10%5%10%美國歐洲日本資料來源：GSA，華西證券研究所中國韓國其他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)是實現(xiàn)車輛行駛功能、動力性的運行基礎(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)人機交互提供控制平臺，是汽車實現(xiàn)座艙智能化與多源信息融合的運行環(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)計和預(yù)測，目前QNX占據(jù)60%市場份額，到2022年QNX和Linux（含Android）將平分市場份額，WinCE基本退出競爭。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)簡介優(yōu)勢劣勢合作主機廠/零部件供應(yīng)商QNXQNX是一種商用的類Unix實時操作系統(tǒng)，目標市場主要是嵌 入式系統(tǒng)安全性、穩(wěn)定性極高，符合車規(guī)級要求，可用于儀 表盤需要授權(quán)費用，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，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、硬實時等特點在當時實時性出色， 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)進行二次開發(fā)，主要分為三類：標準的定制化操作系統(tǒng)：從系統(tǒng)內(nèi)核到應(yīng)用程序?qū)蛹夁M行深度重構(gòu)，將硬件資源進行整合優(yōu)化；ROM方式：基于需求定制汽車服務(wù)及以上層級，下層則基于 Android 等系統(tǒng)自有架構(gòu)；超級APP方式：只在應(yīng)用層調(diào)用系統(tǒng)已有接口實現(xiàn)相關(guān)功能，其余層級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）和國內(nèi)造車新勢力（

60、如小鵬、蔚來等）選擇自建技術(shù) 團隊，在底層操作系統(tǒng)基礎(chǔ)之上進行定制化開發(fā)，形成自己獨有的車載系統(tǒng)。部分國內(nèi)主機廠（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)語音觸控手勢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