智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈專題報告：智能座艙大風已起_座艙軟件全面受益

1.智能座艙功能不斷演進，滲透率快速提升

1.1.從硬件到軟件，從本地到智能

從發(fā)展趨勢來看，智能座艙的演進是以科技發(fā)展為基礎，順應社會和使用者需求的一個過程。在現(xiàn)有的發(fā)展過程中，智能座艙從滿足基礎需求的按鍵式操作，演變到現(xiàn)在的電子甚至體態(tài)式操作。這樣的發(fā)展過程，不僅是硬件上的提升，更多的是以硬件作為載體，軟件的多重表達形式。從有什么造什么，到滿足使用者個性化的需求與包含但不僅局限于汽車的應用場景和車物互聯(lián)。現(xiàn)有的發(fā)展，也可簡單的分為本地娛樂導航階段和車物人智能互聯(lián)階段。硬件方面，從低階的按鍵轉變到了高階的數(shù)字液晶儀表顯示、一芯多屏、HUD、流媒體后視鏡等。搭載在這些硬件上的軟件，從低階的藍牙播放、離線導航到高階的在線娛樂、車機互聯(lián)、語音識別系統(tǒng)、手勢識別系統(tǒng)、遠程控制、無鎖啟車等。另外，數(shù)據(jù)采集也是軟件應用的一個重要組成部分：通過識別用戶個人習慣、或者結合行駛環(huán)境，提供給用戶一種操作更少，更為主動、自動化的體驗。

從底層技術來看，電子電氣架構從以前的分布式已逐漸向集中式演進。汽車分布式電子電氣EEA架構包括分散的電子單位、電氣單位、執(zhí)行單位。分布式EEA在當下智能造車的環(huán)境下，暴露出很多缺點，如：算力無法滿足；過多的ECU和線束安裝空間問題，無法統(tǒng)一更新升級；安裝繁碎，多由各家Tier1提供，成本高，無法高自動化生產(chǎn)。而現(xiàn)在逐漸從分布式轉為域集中式，即擴容單個ECU并合并。因此，SOC芯片就成為實現(xiàn)域集中式的重點，把之前芯片數(shù)量多、占地大、功耗成本高的問題實現(xiàn)一攬子的解決方案。而SOC芯片的發(fā)展，提供了對未來中央集中式EEA的可能，整合了智能座艙域、智能駕駛域、車輛控制域的三域EEA現(xiàn)在有了較為普遍的應用。

智能之上提供更多想象空間。從現(xiàn)在到未來，智能座艙的發(fā)展將從追趕需求變化為創(chuàng)造衍生需求。隨著自動駕駛的推進和對無人駕駛的展望，適應人駕駛到芯駕駛的轉變，需要智能座艙提供更多的輔助功能。其中，智能座艙需要把現(xiàn)有的人駕駛與智能軟硬件的聯(lián)動，轉移至芯駕駛與智能軟硬件的聯(lián)動。現(xiàn)在智能艙，更多的傾向于把駕駛人和智能控制從被動導向轉變?yōu)橹鲃訉颉６磥恚悄茏搶㈦S著自動駕駛技術的進步，演變?yōu)檩o助人機共駕，甚至不提供駕駛交互，專注于分析車與路、車與車、車與萬物的乘客體驗。

中國智能座艙市場預計于2025年達到850億。ICVTank預測，中國的智能座艙市場將在2025年達到1030億的規(guī)模。因此自2021年起，年復合率將達到12.7%。由于滲透率的上升和內容的革新，中國智能座艙市場將保持穩(wěn)定上升，未來或將成為全球最大智能座艙市場。另外，智能座艙下的無論是硬件或者軟件的本地化，將推動中國市場的智能座艙置換速度。

1.2.智能座艙主要模塊滲透率快速提升

根據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)顯示，2020年全年乘用車累計銷量1999.4萬輛，雖同比下降6.5%，但其預測2021年有望突破2600萬輛，同比增長4%。隨著乘用車銷售數(shù)量的增長和車市發(fā)展，智能座艙將加速滲透到不同價位汽車，因此，主要模塊的滲透率也將顯著提升。

HUD被更廣泛的應用。現(xiàn)有的HUD主要是以W-HUD（中高價位車型）和C-HUD（低中價位車型）為主，AR-HUD已有概念但尚未量產(chǎn)。2020年，中國69.2萬乘用車配置W-HUD滲透率達3.7%，比2019年提高2%。根據(jù)Reportlinker調查顯示，2025年，HUD的前裝滲透率在中國將超過30%。推動滲透率提升的原因包括：1.W-HUD的價格逐漸下降，低價車型有能力配置。2.AR-HUD將在未來幾年量產(chǎn)落地，代替現(xiàn)在的W-HUD適配高級車型。3.HUD作為較高級的輔助技術，逐漸符合主流需求。4.中國造車新勢力偏向于應用HUD等高智能配置，且降低配置價格。

IVI增長最為迅速。IVI模塊至2026年滲透率有望達到95%，市場規(guī)模也將達到61.2億元。驅動其快速發(fā)展的因素包括：1）中國制造商技術進步，搶占更多市場份額。其中2019年，德賽西威占據(jù)全球IVI2.7%市場份額和中國9.6%份額，有利于售價控制。2）中國政策推動智能汽車創(chuàng)新發(fā)展。3.用戶對于多功能智能終端有著可以處理更多復雜信息的需求。

其余主要模塊滲透率也有不同程度的提升。一些常用的如流媒體后視鏡、后排液晶顯示、行車記錄儀將作為前裝設施，與整車進行整合。如流媒體后視鏡在2018-19年間滲透率不高于0.5%，但2020年超過了1%。推動因素包括但不局限于：1.價格降低。2.購買人對智能座艙有更高的功能需求。因此，整體來說，新車裝配智能座艙科技的滲透率也將提高，預測到2025年將達到75.9%。

車載顯示屏大屏化、聯(lián)屏化趨勢明顯，帶動汽車顯示屏市場擴容。智能座艙交互屬性的增強在硬件中也同樣有所反映，目前座艙顯示屏的多屏化、聯(lián)屏化趨勢非常明顯。根據(jù)佐思汽研數(shù)據(jù)，2020Q1中國搭載聯(lián)屏方案的乘用車銷量將近7萬輛，同比增長6.1%；裝配率達到2.4%，比上年同期增加1.1pct，并正在從高端車型向中低端車型滲透。這一趨勢也有望帶動汽車顯示屏市場的擴容。

1.3.智能座艙的硬軟件和智能手機的基礎架構存在相似之處

硬件部分，主要有芯片作為計算分析承載體，顯示面板作為信息反饋方式。軟件部分包括主要的操作系統(tǒng)，和分屬于手機和座艙的應用等。座艙和手機的變革方式也近似。

相似之處：智能手機賦能的最大意義在于把手機從簡單的通信功能，變化到擁有開源的操作系統(tǒng)和其他各式各樣的軟件，帶給用戶遠超于通信的交互需求。智能座艙發(fā)展遠晚于智能手機的發(fā)展，但智能手機的發(fā)展沿革已經(jīng)在智能座艙的應用上慢慢變現(xiàn)，軟件層面擁有讓用戶個性化的SOA架構。

從產(chǎn)品形態(tài)上，智能手機和智能座艙也在向同一個方向發(fā)展：更少的物理按鍵、更大的屏幕更多的語音手勢控制，提高操作便捷性、視覺舒適度以及主流審美等。

電動車的趨勢下，越來越多的手機廠踏入了“造車”和智能座艙的大門。之前我們提到，汽車電動化、智能化趨勢下，集中式電子電氣架構，能讓華為等領先的手機廠商能夠芯片SoC、傳感器、電池管理技術等運用到汽車電子上，做以前幾家Tier1一起才能做到的事。

共同發(fā)展，互相完善。智能座艙相較于手機對硬件有著更高的環(huán)境要求（抖動、極寒），但隨著人機共駕、車物互聯(lián)的未來發(fā)展，智能汽車必將與智能手機實現(xiàn)更多聯(lián)動。

1.4.智能座艙產(chǎn)業(yè)鏈清晰

智能座艙產(chǎn)業(yè)鏈分上下中游，上游產(chǎn)品基本為軟硬件原材料、與底層軟件。下游為主機廠，組裝整車設備并交付消費者，擁有最終定價權。中國企業(yè)已在這個賽道占據(jù)優(yōu)勢地位，出現(xiàn)一眾優(yōu)秀的一二級供應商。

從幾大公司產(chǎn)品線來看，國內供應商已逐漸形成自己完善的產(chǎn)品鏈。在原有的理解中，德賽西威作為傳統(tǒng)的硬件集成商，中科創(chuàng)達作為軟件供應商各司其職。現(xiàn)有智能座艙的潮流下，Tier1和Tier2的界限被逐漸模糊，供應商和主機廠之間的關系也不再是零和博弈。過去垂直化的汽車產(chǎn)業(yè)鏈復雜且冗長，層級關系明顯，以鏈條式逐層生成價值向上輸送，層級越高提供的價值越大。而智能座艙打破了原有結構，主機廠和供應商產(chǎn)生更多元和開放的關系，供應商根據(jù)主機廠提供的客戶需求研發(fā)相適配的軟硬件，在Tiern中來回跳躍，與主機廠共同研發(fā)。從過去的產(chǎn)業(yè)鏈中的單一一環(huán)，變?yōu)樯舷峦ㄔ吹拇蛲ㄊ椒眨瑢崿F(xiàn)平臺化的開放服務。

2.智能座艙主芯片：SoC芯片漸成主流，高通領跑

2.1.“CPU+GPU+XPU”異構主控SoC芯片漸成主流

車規(guī)級芯片標準要求嚴格，技術門檻高，供貨周期長。民用市場芯片大致可分為三種，分別是車規(guī)級、工業(yè)級和消費級，不同等級芯片的標準不一。車規(guī)級芯片從研發(fā)、生產(chǎn)、制造等環(huán)節(jié)都有非常嚴格的要求，以滿足汽車對安全性和可靠性的要求，因此車規(guī)級芯片的標準遠高于消費級和工業(yè)級芯片。車規(guī)級芯片需要適應在復雜的環(huán)境下工作，工作環(huán)境的溫度范圍為零下40度至155攝氏度，易受到多電磁、多粉塵、高震動的干擾；由于汽車的使用壽命相比其他消費電子產(chǎn)品更長，因此汽車芯片的壽命一般設計在15年左右，對零部件的可靠性和安全性要求更高。一般來看，一款車規(guī)級芯片需要2-3年的時間完成車規(guī)級認證并進入主機廠供應鏈，進入后一般擁有5-10年的供貨周期。發(fā)布于2016年的智能座艙車規(guī)級芯片高通驍龍820A經(jīng)歷了多年的測試，一直到2019-2020年才開始廣泛應用于奧迪、小鵬、理想等主機廠。

自動駕駛時代，“CPU+GPU+XPU”的異構主控SoC芯片逐漸成為主流。目前自動駕駛汽車的芯片平臺主要為異構分布硬件架構，由AI單元、計算單元和控制單元三部分組成，通常包含CPU、GPU、FPGA、ASIC等幾類芯片。CPU和GPU屬于通用型芯片，產(chǎn)品成熟度高，CPU主要用于決策控制和復雜的邏輯運算，GPU由于并行計算能力更強，主要用于AI運算；FPGA屬于半定制芯片，用硬件實現(xiàn)軟件算法，但具備可編程性，允許用戶后期燒寫配置文件來更改芯片功能，寫好后AI計算性能通常較GPU更強，功耗更低；ASIC是為了實現(xiàn)特定要求而專門定制的專用AI芯片，在功耗、算力等方面都具備明顯優(yōu)勢，但出廠后便無法更改算法，后續(xù)算法面臨較大迭代時，前期投入將變?yōu)槌翛]成本，NPU、BPU等AI芯片都屬于比較常見的ASIC/FPGA芯片。

以上幾種芯片都各有優(yōu)勢，因而由CPU+GPU+XPU+其他功能模塊（如基帶單元、圖像信號處理單元、內存、音頻處理器等）組成的異構主控SOC芯片成為當前自動駕駛汽車的主流選擇，單個SoC芯片是一個完整的計算單元，可以去獨立負責智能座艙域、自動駕駛域等智能汽車中較為復雜的領域。

自動駕駛算力先行，“硬件預埋”需求下高算力的SoC芯片是自動駕駛技術演進的基礎。無論是PC時代還是智能手機時代，芯片算力的提升都是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心，只有硬件性能打好基礎，才能為后續(xù)的軟件和應用優(yōu)化提供足夠的發(fā)展空間，所以即使在“軟件定義汽車”的技術路線逐漸成為共識的當下，提高芯片算力依舊是目前產(chǎn)業(yè)關注的焦點。隨著自動駕駛時代軟硬件的解耦，對于用戶來說，軟件系統(tǒng)后續(xù)可以通過OTA的方式不斷升級，而硬件更新周期要明顯更長，通常與整車生命周期相同，所以給主機廠商帶來“硬件預埋”的需求，即先做好硬件的冗余，后續(xù)通過軟件升級的方式來逐步發(fā)揮硬件性能，例如這也帶來對高算力SoC芯片的強烈需求，因此各頭部汽車芯片供應商都在不斷推出算力更高的SoC芯片，以滿足主機廠客戶未來數(shù)年的發(fā)展規(guī)劃。

隨著自動駕駛技術的演進，典型智能座艙SoC芯片的算力需求將快速上升。IHSMarkit根據(jù)各個影響因素在不同年份的變化情況預估智能座艙SoC芯片的算力趨勢，從2021到2024年間，不考慮“硬件預埋”的情況下，只測算實時的算法需求，預計典型的智能座艙需要的NPU算力需求從14TOPS增加至136TOPS，年復合增速為113%，實現(xiàn)快速提升；CPU算力需求從25kDIMPS增長至89kDIMPS，年復合增速為53%，同樣保持較快增長。

隨著高級別自動駕駛汽車電子電器架構向集中式演進，中短期內自動駕駛汽車芯片形成智能座艙域主控芯片和自動駕駛域主控芯片的雙腦結構，未來將向“中央計算平臺”演進。目前自動駕駛汽車的電子電氣架構正在經(jīng)歷從分布式架構到基于域的集中式架構轉型，在這一過程形成了車內的“智能座艙域”和車外的“自動駕駛域”兩大核心域，將分別由獨立的高算力SoC芯片負責運算。預計到2030年以后，隨著自動駕駛技術路線的逐漸成熟，自動駕駛汽車的電子電氣架構將發(fā)展至基于域融合的帶狀架構，智能座艙主控芯片和自動駕駛主控芯片也將逐步向中央計算芯片融合，通過提高芯片的集成度來進一步提高計算效率，同時降低制造成本。

用戶使用需求的轉變提高對高算力智能座艙SoC芯片的需求。發(fā)展自動駕駛的終極目的是解放用戶，尤其是解放駕駛員用戶，將汽車從出行工具轉變?yōu)椤暗谌羁臻g”。因而進入智能駕駛時代，用戶對汽車座艙功能的需求維度將不再僅僅局限于傳統(tǒng)的“安全+被動智能”，未來座艙芯片的算力需要支撐用戶需求向“主動智能，內容+服務”等多重需求的轉變，滿足用戶人機共駕、內外聯(lián)合與應用為王三大應用場景的需求，“一芯多屏”的發(fā)展趨勢也對座艙芯片的性能、算力提出都更高要求。從技術角度上看，影響座艙算力需求的因素至少有22個，每一個因素都會對算法及上層應用產(chǎn)生不同的影響，對于同樣的算法，是多個影響因子共同起作用，這將導致對算力的要求大幅提高。

隨著自動駕駛技術的演進，典型智能座艙SoC芯片的算力需求將快速上升。IHSMarkit根據(jù)各個影響因素在不同年份的變化情況預估智能座艙SoC芯片的算力趨勢，從2021到2024年間，不考慮“硬件預埋”的情況下，只測算實時的算法需求，預計典型的智能座艙需要的NPU算力需求從14TOPS增加至136TOPS，年復合增速為113%，實現(xiàn)快速提升；CPU算力需求從25kDIMPS增長至89kDIMPS，年復合增速為53%，同樣保持較快增長。

智能座艙域控制器出貨量有望保持快速增長，帶動SoC芯片市場規(guī)模不斷擴大。隨著智能座艙芯片算力的提升和用戶消費習慣的不斷培育，智能座艙域控制器的出貨量有望實現(xiàn)較快增長。根據(jù)ICVTank數(shù)據(jù)，2019年全球智能座艙域控制器出貨量約為40萬套，預計2025年出貨量將達到1300萬套，年復合增速為77%；根據(jù)蓋世汽車數(shù)據(jù)，2020年中國乘用車智能座艙域控制器出貨量約為63萬套，預計2025年出貨量將達到528萬套，年復合增速約為53%。我們認為智能座艙域控制器出貨量的快速增加，以及搭載高算力SoC芯片的智能座艙域控制器出貨占比的提高，將帶動SoC芯片市場規(guī)模實現(xiàn)較快增長。

2.2.傳統(tǒng)汽車芯片龍頭、消費電子巨頭、人工智能企業(yè)競爭激烈，高通處于領先位置

傳統(tǒng)汽車芯片供應商以歐美和日本廠商為主，龍頭廠商積極參與自動駕駛汽車芯片的競爭。根據(jù)ICVTank數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2019年全球傳統(tǒng)車載芯片市場CR5達到50%，CR8高達68%，其中恩智浦、英飛凌和瑞薩電子三大巨頭的市場份額均在10%以上，市場集中度較高，市場份額前八名中來自歐洲、美國、日本的廠商分別有4、3、1家。傳統(tǒng)汽車芯片龍頭廠商的產(chǎn)品系列豐富、種類多樣，與傳統(tǒng)整機廠及Tier1供應商保持了良好的合作關系，且隨著技術進步及客戶需求的變化不斷推出新品，以維持較強的市場競爭力。

進入自動駕駛時代，傳統(tǒng)汽車芯片龍頭受到一定的沖擊，但他們也選擇積極參與市場競爭，如瑞薩在2020年底發(fā)布的自動駕駛域主控SoC芯片R-CarV3U的CPU算力達到96KDMIPS，AI算力達到60TOPS，單芯片算力已經(jīng)足夠支撐L2+級別自動駕駛需求，且達到汽車安全標準ISO26262最高的ASILD要求，但預計到2023年才可量產(chǎn)；瑞薩的智能座艙域主控SoC芯片R-CarH3目前也具有一定的市場影響力，在國內應用于長城、大眾中國部分車型的智能座艙上。

自動駕駛技術的發(fā)展為高算力消費電子芯片巨頭及人工智能創(chuàng)新芯片企業(yè)提供了市場進入的機遇。自動駕駛技術的快速發(fā)展帶來了對先進制程、高算力SoC芯片的強烈需求，對研發(fā)投入的要求水漲船高，且對芯片的智能網(wǎng)聯(lián)、推理訓練等能力以及軟件應用生態(tài)提出了更高要求，而這些恰好是高通、英偉達、英特爾、華為、AMD這樣的消費電子巨頭所具備的優(yōu)勢，且巨頭常常通過并購的方式快速補足自身在自動駕駛芯片領域的能力建設，因而消費電子巨頭目前成為了自動駕駛芯片的領軍者，如高通目前在智能座艙域SoC主控芯片上處于絕對領先地位，英偉達和英特爾（收購的Mobileye）目前分別在L3級以上及以下自動駕駛域SoC主控芯片上處于領先地位。

以特斯拉、Mobileye及國內的黑芝麻、地平線等為代表的人工智能創(chuàng)新企業(yè)的AI研發(fā)技術出眾，除特斯拉的芯片自用以外，其他廠商通常可以為客戶提供“算法+芯片”的軟硬件耦合的全棧式解決方案，也快速崛起為市場的重要參與者，一些優(yōu)秀的創(chuàng)新企業(yè)被巨頭并購后依舊保持了活力。

目前幾類廠商在智能座艙主控芯片上形成差異化競爭。高通、英特爾、英偉達在中高端車型智能座艙主控芯片上競爭激烈，三星、華為異軍突起，切入高端市場，AMD為特斯拉旗艦車型提供定制芯片，瑞薩、恩智浦等在中低端車型上應用較為廣泛，地平線等國產(chǎn)創(chuàng)新廠商與國產(chǎn)車型展開合作。

高通是目前最重視智能座艙主控芯片市場的廠商之一，在新上國產(chǎn)中高端車型中市占率最高。高通目前已經(jīng)公布了四代智能座艙主控芯片，第一代是2014年發(fā)布的驍龍602A，但落地車型較少。第二代是2016年發(fā)布的驍龍820A，在2018年開始廣泛應用于理想、奧迪、比亞迪、大眾高爾夫、豐田雅閣等中高端車型之中，成為高通第一款獲得成功的智能座艙芯片。第三代是在2020年初發(fā)布的三款芯片，分別為性能級SA6155P、旗艦級SA8155P和至尊級SA8195P芯片，SA8155P性能對標移動端驍龍855，SA8195P對標PC端驍龍8C芯片，由于算力性能出眾，自2020年下半年以來幾乎成為國產(chǎn)中高端車型的“標配”。

高通在2021年初發(fā)布了第四代智能座艙主控芯片，預計在2022年底量產(chǎn)，將是全球第一款量產(chǎn)的5nm制程汽車芯片，圖形圖像、多媒體、計算機視覺和AI功能都將進一步強化，有望繼續(xù)保持算力優(yōu)勢，預計從2023年開始將有大量搭載第四代智能座艙芯片的新車上市。根據(jù)2021年4月高通官方披露，全球25家頂級車企有20家使用了高通驍龍數(shù)字座艙平臺，高通汽車解決方案訂單總估值超80億美元，包括車載網(wǎng)聯(lián)、信息娛樂、和車內連接等。

芯片供應連緊張的情況下，英特爾A3900系列成為目前全球中高端車型應用最為廣泛的智能座艙芯片之一。英特爾目前擁有5塊智能座艙芯片可供客戶選擇，其中4款是在2016年8月推出，即A3930/A3940/A3950/A3960，后于2018年底新推出一款A3920，性能略高于特斯拉Model3曾經(jīng)使用的A3950，但價格更低。英特爾芯片的性能其實遠低于其他主要競爭對手，產(chǎn)品長期未更新，但卻擁有最廣泛的客戶群，寶馬、現(xiàn)代起亞、通用、沃爾沃、Stellantis、斯巴魯、捷豹路虎、凱迪拉克的多款主力中高端車型選擇英特爾芯片，國產(chǎn)廠商中紅旗的三款主力車型以及長城轎跑F7均使用英特爾芯片。其原因可能在于目前芯片供應鏈緊張的情況下，擁有建設在氣候穩(wěn)定的亞利桑那州沙漠里的自有晶圓廠的英特爾能夠最大限度的保證供應鏈安全，所以短期內客戶會持續(xù)選擇英特爾的芯片。

英偉達智能座艙芯片業(yè)務迎來拐點，迎來頭部客戶回歸。在2010年之后的幾年，英偉達曾拿下全球近20家主機廠客戶，高性能座艙芯片加持下優(yōu)秀的3D導航及影音娛樂體驗是英偉達的主要競爭優(yōu)勢，但后續(xù)隨著越來越多的廠商進入智能座艙芯片行業(yè)的競爭，英偉達的客戶出現(xiàn)較為嚴重的流失。在高端品牌中奔馳與英偉達始終保持了緊密的合作關系，雙方在2018年量產(chǎn)落地了基于TegraParker芯片的第一代MBUX智能座艙系統(tǒng)，并在2020年進一步深化了戰(zhàn)略合作關系，雙方將聯(lián)合開發(fā)自動駕駛技術。

在大客戶上，2020年11月全球第五大主機廠現(xiàn)代汽車集團與英偉達達成戰(zhàn)略合作關系，宣布從2022年開始將在現(xiàn)代、起亞、捷尼賽思旗下的所有車型中標配英偉達DRIVE車載信息和娛樂系統(tǒng)，這是雙方在2015年之后的再次合作。我們認為英偉達在高等級自動駕駛域主控芯片上的越來越顯著的領先優(yōu)勢強化了客戶的信任和公司的市場形象，隨著未來智能座艙域和自動駕駛域主控芯片逐漸向中央計算芯片融合，英偉達有望不斷提高其在智能座艙域的行業(yè)地位。

三星智能座艙芯片業(yè)務異軍突起，拿下高端客戶奧迪。三星智能座艙主控芯片主要有Exynos8890及ExynosAutoV9兩款，三星V9整體性能與高通SA8155P基本能打平，弱于SA8195P，三星8890性能弱于高通SA8155P。然而在2020年使用高通820A平臺的高端車廠奧迪在2021年卻選擇了與三星進行合作，在2021年1月上市的奧迪A3車型改用三星8890芯片，并且后續(xù)基于MIB3平臺的奧迪全系車型以及保時捷都將使用三星8890及V9芯片。其原因主要在于新一代奧迪座艙操作系統(tǒng)從Genivi改為了AGL，其脫胎于Tizen，而三星屬于Tizen社區(qū)的發(fā)起者和最大參與者，所以三星對AGL的熟悉度成為了加分項，相比之下高通更傾向于安卓系統(tǒng)，因而奧迪最終選擇了三星作為其智能座艙芯片供應商。大眾在2019年4月也加入了AGL社區(qū)，未來也可能選擇AGL作為車機系統(tǒng)，從而將一部分車型轉向三星。

華為麒麟芯片性能優(yōu)異，受益于鴻蒙OS生態(tài)的快速發(fā)展。華為智能座艙芯片主要有2020年發(fā)布的麒麟710A及2021年發(fā)布的麒麟990A，其中麒麟990A的整體性能基本接近高通SA8155P及三星V9這兩塊主力芯片，AI運算能力在三者中最高，其性能滿足未來三年維度內高端車型智能座艙的主流配置需求。目前首款搭載麒麟990A芯片的車型為北汽極狐阿爾法華為HI版，搭配運行了鴻蒙OS系統(tǒng)及超長一體顯示屏，未來麒麟芯片有望持續(xù)受益于鴻蒙OS的快速發(fā)展，在中國汽車市場實現(xiàn)突圍。

AMD從車載游戲場景出發(fā)，為特斯拉定制包含消費級游戲顯卡的智能座艙SoC。和特斯拉出名的自動駕駛能力相比，特斯拉智能座艙的影音互動娛樂能力也一直是行業(yè)標桿。在智能座艙域SoC芯片的選擇上，在2012年發(fā)布的MCU1搭載于英偉達的TegraX1芯片，2017年發(fā)布的MCU2搭載于英特爾的A3950芯片，而在2021年最新發(fā)布的運行于旗艦車型ModelS及ModelY的MCU3搭載于AMD為其定制的RyzenCPU+Navi23GPUSoC。該SoC可以提供10TFLOPS的GPU計算性能，集成了64MB的無限緩存和32個計算單元，性能遠超其他智能座艙芯片，搭載該SoC的智能座艙娛樂系統(tǒng)整體性能與最新的PS5游戲主機持平，可以讓用戶暢玩3A游戲大作。為特斯拉提供智能座艙SoC芯片也意味著AMD正式進入智能座艙行業(yè)的競爭，未來AMD有可能在其他高端車型上推廣其智能座艙芯片。

瑞薩、德州儀器、恩智浦等傳統(tǒng)汽車芯片巨頭在市場份額不斷下滑。恩智浦的i.mx系列曾經(jīng)是中控領域的霸主，不過高通未能成行的收購打亂了恩智浦的節(jié)奏，產(chǎn)品多次跳票，發(fā)布于2013年9月的i.mx8一直到2018年才量產(chǎn)，性價比自然不足，至今尚未有性價比高端新品問世，但是已經(jīng)發(fā)布10年的i.mx6依舊是中低端座艙領域的霸主，產(chǎn)品廣泛應用于長安、豐田、日產(chǎn)、PSA、福特的中低端車型。德州儀器將其戰(zhàn)略重點轉向模擬器件，產(chǎn)品線遲遲未更新，面向智能座艙的Jacinto7系列一直未發(fā)布，未來7系發(fā)布后可能會在奧迪、大眾等合作伙伴的少量車型中應用。瑞薩的R-CARH3自2015年底首次公布后，量產(chǎn)時間多次推遲，一直到2019年才開始量產(chǎn)，雖然在智能座艙領域性能不算落伍，但性價比已經(jīng)偏低，不過瑞薩與日系車廠合作緊密，一起推進芯片研發(fā)，因而豐田、日產(chǎn)以及本田的高端車型都將采用R-CARH3芯片；

在日系車以外，瑞薩搶占了德州儀器的市場空間，全面進軍大眾，大眾的B級車帕薩特和邁騰采用了R-CARM3W及R-CARM3芯片，途觀、探榮等MQBA2平臺車型也可能在2021年使用R-CARM3芯片；在中國市場，瑞薩的最主要客戶是長城和吉利。整體來看，傳統(tǒng)汽車芯片巨頭在智能座艙SoC芯片市場上的競爭力并不夠強，不愿意加入消費電子巨頭掀起的算力軍備競賽，產(chǎn)品多用于中低端車型，未來市場份額可能持續(xù)受到擠壓。

地平線等國產(chǎn)創(chuàng)新廠商技術實力較強，與國產(chǎn)車型展開積極合作。地平線能夠為客戶提供基于L2到L4級別的“智能駕駛+智能座艙”全場景芯片解決方案，其首款智能座艙芯片征程2發(fā)布于2019年，AI算力達到4TOPS，在智能座艙芯片中位居前列，應用于長安UNI-T、2021款理想ONE等國產(chǎn)車型。

中短期內智能座艙芯片行業(yè)格局仍有可能出現(xiàn)變動，長期來看具備高等級“自動駕駛+智能座艙”全棧式芯片供應能力的廠商將成為最終獲勝者。中短期來看，我們認為高通、英偉達、三星在全球中高端車型的智能座艙份額將實現(xiàn)提升，英特爾可能出現(xiàn)階段性下滑，AMD可能通過為特斯拉的供貨打開高端車型市場，華為將成為中國中高端車型智能座艙的重要參與者，人工智能創(chuàng)新企業(yè)也將獲得一定市場份額，同時六大消費電子巨頭及創(chuàng)新企業(yè)也將逐步向中低端車型滲透，不斷擠壓傳統(tǒng)汽車芯片巨頭的市場空間，使得市場集中度不斷提升。從長期來看，我們認為類似英偉達、英特爾這樣同時具備出色的自動駕駛域和智能座艙域主控芯片生產(chǎn)能力的廠商能夠更早的順應技術發(fā)展趨勢推出高效率、高性能的“中央計算平臺”，成為最終獲勝者。

3.智能座艙軟件：操作系統(tǒng)、中間件、設計工具鏈各環(huán)節(jié)均將受益

3.1.全球汽車軟件市場規(guī)模至2030年有望達到840億美元

全球汽車軟件市場規(guī)模至2030年有望達到840億美元。根據(jù)麥肯錫的預測，2020年全球汽車電子及軟件市場規(guī)模2380億美元，至2030年該市場規(guī)模有望達到4690億美元，2020-2030年行業(yè)整體復合增速7%。其中中國市場規(guī)模1610億美元，占全球市場的34%。在軟件層面，2020年全球汽車軟件市場規(guī)模340億美元，至2030年有望達到840億美元，2020-2030年行業(yè)復合增速9%，其中操作系統(tǒng)和中間件復合增速11%，信息娛樂、連接、安全、互聯(lián)服務市場復合增速9%，ADAS和AD市場復合增速11%

智能座艙軟件涉及操作系統(tǒng)、中間件、UI設計等三個層面。以同時涉及三個層面的中科創(chuàng)達為例，如下圖所示，高通做完一代基線之后會形成流片版本并將其釋放至創(chuàng)達內部，通過創(chuàng)達和高通的合資公司創(chuàng)通聯(lián)達，中科創(chuàng)達幫助高通做點亮；向上即為軟件層，包括框架、以及其中疊加的中間件，比如視覺、語音、通信SDK以及泊車應用算法等等；再向上是UI設計等。

3.2.操作系統(tǒng)：QNX、Lunix各顯其能

不同功能模塊有不同的功能安全等級和需求特點，導致一輛車上需要同時存在多個操作系統(tǒng)。所謂的車的操作系統(tǒng)其實是一個集合的概念，座艙域、駕駛域與車身控制域乃至每個域內部的不同功能模塊都會需要獨特的操作系統(tǒng)來滿足對安全等級和使用功能的不同需求。

黑莓QNX系統(tǒng)安全性、穩(wěn)定性高，被眾多主機廠用于儀表盤。QNX安全性、穩(wěn)定性極高，是全球第一款通過ISO26262ASILlevelD認證的車載操作系統(tǒng)，符合車規(guī)級要求，所以被眾多主機廠用于儀表盤。

Linux系統(tǒng)具備較高的定制開發(fā)靈活度，很多主機廠基于這一操作系統(tǒng)進行定制開發(fā)。Linux操作系統(tǒng)是免費的開源操作系統(tǒng)，基于其免費、靈活性、安全性高等特點，部分主機場選擇在其基礎上根據(jù)自身需要定制開發(fā)自己的車載操作系統(tǒng)。

Android系統(tǒng)在應用生態(tài)和兼容性方面優(yōu)勢明顯，常被用于娛樂系統(tǒng)。Android操作系統(tǒng)基于Linux內核所開發(fā)，由于在消費電子產(chǎn)品中Android系統(tǒng)已經(jīng)積累了數(shù)量龐大的開發(fā)者，應用開發(fā)的生態(tài)比較完善，一般被用作娛樂系統(tǒng)；而由于其安全性、穩(wěn)定性較差，難以適配儀表盤等功能安全要求高的部件。

隨著智能座艙上層軟件生態(tài)的逐步完善和人機交互的增多，擁有更完善開發(fā)生態(tài)的操作系統(tǒng)有望獲得更高的份額。根據(jù)HIS的數(shù)據(jù)，2016年在全球車載操作系統(tǒng)市場中QNX市場份額排名第一，達到51%，而Linux(Android)系統(tǒng)的份額僅為12%；而根據(jù)他們的預測，至2023年，Linux(Android)系統(tǒng)的份額將上升至53%，實現(xiàn)對QNX系統(tǒng)市占率(44%)的反超。

3.3.中間件：視覺是重中之重，數(shù)據(jù)、算法、工程落地是核心

智能座艙中間件種類繁多，這里我們以其中非常重要的一類——視覺模塊為例進行介紹。

3.3.1.2021年國內乘用車艙內視覺應用軟件市場規(guī)模約為3億

2021年，國內乘用車艙內視覺應用模塊(DMS、OMS、FACEID等為主)市場規(guī)模約為3億元。

汽車銷量：根據(jù)中汽協(xié)的數(shù)據(jù)，2019年國內市場汽車銷量大約是2576.9萬輛，其中乘用車2144.4萬輛；而2020年受到疫情影響，國內汽車、乘用車銷量數(shù)據(jù)分別下滑到了2531.1萬輛和2017.8萬輛。結合疫情的緩解以及近年來乘用車銷量的趨勢(近年來小幅下滑)等多方面因素，我們粗略認為2021年汽車銷量將保持在2500萬輛左右，乘用車銷量則在2000萬輛左右。

新車型銷量占比：根據(jù)我們產(chǎn)業(yè)調研的數(shù)據(jù)，國內市場新車型銷量占比在15%左右。

滲透率：由于搭載了DMS等模塊的長安UNI-T在2020年6月上市之后取得了非常好的銷售數(shù)據(jù)，2020年銷量達到68646輛，主機廠對于搭載艙內視覺應用的意愿有所提升。根據(jù)我們產(chǎn)業(yè)調研的結果，2021年搭載艙內視覺相關功能的車型將在40%以上。

單車價值量：根據(jù)產(chǎn)業(yè)調研的結果，目前艙內視覺應用算法(不含硬件)的版稅費在200-300元/輛左右，我們粗略按照250元/輛來算。這里并沒有考慮NRE費用，這筆費用在百萬量級/車型。

3.3.2.市場集中度較高，主流玩家包括虹軟、創(chuàng)達、未動等

整體來看，國內市場的集中度較高，主要玩家包括虹軟科技、中科創(chuàng)達、未動科技、商湯科技、地平線等公司。

虹軟科技：前裝車載視覺業(yè)務目前是純軟模式，涉及ARHUD、DMS、Interact、ADAS、OMS、Authenticate、AVM、BSD等8個模塊。公司2018年開始定點，產(chǎn)業(yè)調研顯示公司目前有幾十個在手定點項目，在2020H1收到了第一筆NRE費用，預計2021年開始有車型量產(chǎn)。

中科創(chuàng)達：以純軟為主，涉及DMS、FACEID、AVM、ADAS等模塊。公司2019年末開始進行產(chǎn)品定義，2020年春節(jié)過后正式入局開始定點開發(fā)，已經(jīng)獲得了7個以上量產(chǎn)訂單，預計2021-2022年陸續(xù)量產(chǎn)。

未動科技：部分項目采用純軟模式，部分項目軟硬一體化，主要模塊是DMS、OMS、FACEID。公司2019年6月開始定點，累計定點車型24個，涉及8個主機廠。公司目標在未來5年內累計實現(xiàn)150萬臺交付量。

除上述公司外，這一市場中的主流玩家還包括商湯科技和地平線。根據(jù)產(chǎn)業(yè)調研的結果，由于相對于安防市場而言，這一市場的規(guī)模較小，且項目周期較長，商湯科技在逐步淡出。而地平線除在長安外，還在上汽、廣汽等主機廠獲得了一些項目。

3.3.3.競爭要素包括數(shù)據(jù)量和算法質量、工程落地能力等

根據(jù)我們產(chǎn)業(yè)調研的結果，在車載視覺市場中取得競爭優(yōu)勢的關鍵至少包括以下幾個方面：

數(shù)據(jù)量和算法質量。圖像識別包括機器視覺和計算機視覺。對于機器視覺，在識別某個圖像的時候，系統(tǒng)不需要知道這個東西是什么，而只需要做標定。比如工程師拍了很多角度的路標的圖片作為樣張，然后把它送到模型里。經(jīng)過訓練，系統(tǒng)在看到新的照片時就可以通過損失函數(shù)來判斷它和樣張的相似度，從而識別是不是路標。而計算機視覺是先描繪路標的輪廓，把它的特征表述出來，檢測的時候直接識別輪廓，如果輪廓相似度比較高系統(tǒng)才認為它是路標。對于機器視覺算法，起征點在20%-30%，隨著數(shù)據(jù)回流識別率會慢慢提升，對數(shù)據(jù)的依賴性較強；而CV起征點就在80%，更強調算法本身的質量，包括怎么能使圖像更清楚、識別更快速、準確率更高等。

工程落地能力。車載視覺公司不僅需要技術實力，也需要較強的工程落地能力。由于車載視覺模塊提供商需要和主機廠、Tier1進行大量的開發(fā)和適配工作，且這個周期比較長，一般來說會超過1年(汽車開發(fā)周期一般在2-3年)。如果出現(xiàn)爛尾項目，在爭取后續(xù)項目的過程中就會有比較大的劣勢。所以根據(jù)客戶的節(jié)奏進行工程化落地和交付是非常重要的能力，這也是為什么國內項目中很少會出現(xiàn)Smarteye、Eyesight等海外視覺算法公司身影的原因。

和海外主流Tier1的合作情況。由于汽車非常強調品控和功能安全，主機廠一般希望形成穩(wěn)定的供應鏈體系，選擇一個Tier1并進行長期合作，比如在美系中偉世通就會比較強，而在歐系中大陸、博世等Tier1的話語權會比較重。對于國內視覺公司來說，如果希望進入海外市場，比較合理的路徑是和海外主流Tier1進行合作，自己做Tier2。

3.4.UI設計工具鏈：背靠第三方服務商的廠商份額有望提升

汽車HMI設計主要研究人與汽車的人機交互界面，包含開關、按鈕、大屏、語音等等。在這一過程中，需要用到設計集成軟件。通過這類軟件，設計師可以快速得到設計效果并評估可行性，實現(xiàn)設計方案的所見即所得。

UI設計工具的主要玩家包括Rightware、Qt、Elektrobit、Altia、CRANK、EpicGames、Unity等。

Rightware：成立于2009年，總部位于芬蘭，并在美國、英國、德國、意大利、中國、韓國和日本設有分支機構，主要產(chǎn)品為Kanzi系列。Rightware公司現(xiàn)已被中科創(chuàng)達收購。

Qt：產(chǎn)品使用范圍很廣，涉及汽車、醫(yī)療、消費電子等諸多領域的UI設計。公司于2012年被Digia從諾基亞收購，又于2016年被Digia分拆成為獨立的上市公司，2020年凈銷售額為7.95千萬歐元。

Elektrobit：大陸集團的全資子公司，致力于為汽車行業(yè)提供嵌入式互聯(lián)軟件產(chǎn)品和服務的全球性供應商，HMI方面的產(chǎn)品主要為EBGUIDE工具鏈。

Altia：HMI方面的產(chǎn)品主要為AltiaDesign，被廣泛用于汽車、醫(yī)療、白色家電、消費電子等領域。

CRANK：主要產(chǎn)品Storyboard現(xiàn)在是領先的半導體硬件合作伙伴最常引用的排名第一的嵌入式GUI設計和開發(fā)工具。公司2021年被AMETEK收購。

EpicGames：領先的互動娛樂公司和3D引擎技術提供商，其產(chǎn)品UE除被廣泛用于游戲之外也逐漸被用于電影電視、建筑、汽車、制造和模擬領域。

Unity：全球領先的實施3D內容創(chuàng)作和運營平臺，發(fā)跡于游戲場景，《元神》、《王者榮耀》、《使命召喚》手游、《英雄聯(lián)盟》手游等都是使用Unity開發(fā)的，2020年該公司于紐交所上市。

預計Kanzi等背靠第三方服務商的產(chǎn)品份額有望提升。在根據(jù)我們產(chǎn)業(yè)調研的結果，在中科創(chuàng)達并購Rightware的時候，后者市占率約為20%，而目前市占率已大幅提升。我們認為，Rightware市占率的上升反映了其進入創(chuàng)達體系后的重要優(yōu)勢：在被收購前，Rightware和Qt等公司的競爭更多是單純HMI層面的競爭，而在被收購后，創(chuàng)達除了能提供除Kanzi外還是座艙操作系統(tǒng)和中間件的重要玩家，完整的解決方案有助于主機廠選擇Kanzi。基于同樣的原因，我們認為，未來KANZI有望維持高份額。

4.軟件廠商話語權上升，第三方軟件服務商機會來臨

4.1.汽車供應鏈體系正發(fā)生顯著變化，軟件廠商話語權提升

傳統(tǒng)的供應鏈體系中，Tier1占據(jù)著核心位置。在傳統(tǒng)的供應鏈體系中，開發(fā)模式分為兩類。一類是對于正向開發(fā)能力比較強的主機廠，一般會針對每個零部件的功能向Tier1提出需求，再由Tier1向下把需求向Tier2分解，在開發(fā)結束后由Tier1向主機廠進行交付；另一類是對于正向開發(fā)能力較弱的主機廠，可能會購買其他品牌的車輛并進行拆解，然后選擇自身需要的模塊去找對應的Tier1進行開發(fā)。不論是哪種方式，傳統(tǒng)Tier1都占據(jù)著承接功能需求并最終向主機廠交付的核心位置。

汽車供應鏈體系正發(fā)生顯著變化，軟件廠商話語權提升。

一方面，所有IT/ICT滲透程度較高的產(chǎn)業(yè)都面臨高度同質化的問題，而對于主機廠而言，實現(xiàn)功能和客戶體驗的差異化是至關重要的。此前汽車中的ECU是軟硬一體的，軟件和硬件來自同一個供應商，完全綁定。在這種情況下，主機廠沒有辦法對功能進行重新分配，也沒有辦法在硬件中嵌入自己的軟件。而主機廠希望車輛的功能分配更加靈活，同時減少ECU的數(shù)量，從而一方面降低成本（如果軟硬件解耦，軟件功能的發(fā)布與更新不再需要依托硬件的發(fā)布和更新，硬件的更新頻率也就能隨之放緩，帶動成本下降），另一方面降低復雜度，使系統(tǒng)出問題的概率更低。基于這兩方面的考量，主機廠需要一個標準的軟件架構對電子電器架構進行支撐。

另一方面，如前文所述，軟件價值量在汽車產(chǎn)業(yè)中的占比快速上升。傳統(tǒng)主機廠也希望像特斯拉一樣通過FSD選裝包、OTA升級、高級車聯(lián)網(wǎng)服務等軟件訂閱的方式實現(xiàn)收入。

這兩方面原因共同造成汽車供應鏈體系逐漸變化，軟件廠商的話語權不斷上升，有望成為新的“集成者”角色。

4.2.汽車作為終端的復雜性賦予了第三方軟件服務商高價值

汽車作為終端的復雜性決定了操作系統(tǒng)會被激活，第三方軟件服務商是有價值的。當一個終端的復雜程度比較低的時候，第三方軟件服務商的價值往往也是比較低的，因為標準化和簡單化的場景意味著定制化的開發(fā)需求非常有限；但當一個非常復雜的終端出現(xiàn)(比如汽車)，或者市場非常長尾非常細分（比如IOT），就一定需要操作系統(tǒng)廠商去梳理清楚什么樣的系統(tǒng)是通用化的，什么樣的系統(tǒng)是專用化的，這就是第三方軟件服務商的價值。

從軟件角度看：不同功能模塊有不同的功能安全等級和需求特點，導致一輛車上需要同時存在多個操作系統(tǒng)。這一點在上文中已有論述。

從硬件角度看：各家芯片的設計理念是不同的，這種不同體現(xiàn)在方方面面。最直觀的是，英偉達走的是GPU路線，開發(fā)環(huán)節(jié)比較容易，通用性更好；而其他大多數(shù)廠商則以ASIC方案為主，執(zhí)行效率比較高但相對比較固化。目前各種路徑各有優(yōu)劣，并將長期并存。在這種情況下，沒有哪一個操作系統(tǒng)能夠同時完美適配所有的主流芯片，針對每家廠商的芯片都需要做針對操作系統(tǒng)的定制優(yōu)化。

操作系統(tǒng)的第三方軟件服務商在業(yè)務拓展上具有諸多優(yōu)勢。

一方面，這些廠商能夠最早把自研SDK推薦給客戶。操作系統(tǒng)廠商能夠更早地接觸到主機廠，拿到主機廠整個單子之后對外發(fā)包。在這個過程中，對于已有自研產(chǎn)品的算法模塊，這些公司可以把自己的產(chǎn)品優(yōu)先推薦給主機廠。比如在視覺產(chǎn)品線上，中科創(chuàng)達收購的MMSolutions在AVM方面實力較強，在這個階段創(chuàng)達就可以把這個模塊做導入，再把自身沒有或者不成熟的模塊向外發(fā)包。

另一方面，對于操作系統(tǒng)的理解有助于幫助第三方軟件服務商提出更好的解決方案。比如在低速自動駕駛方面，基于對多操作系統(tǒng)的理解，中科創(chuàng)達打造了融合泊車方案，降低了成本；而對于絕大多數(shù)廠商來說，因為對于系統(tǒng)不理解，只能保證自己系統(tǒng)是穩(wěn)定的，沒辦法做到兩個系統(tǒng)之間的互通，這樣就只能單獨做一個盒子來實現(xiàn)泊車功能，相應地成本是非常高的，成本一般都在幾千元的量級。

4.3.IP、解決方案、服務的全方位輸出是核心競爭力

從商業(yè)模式上看，第三方軟件服務廠商的收費模式包括三種。汽車軟件領域第三方軟件服務商的商業(yè)模式可以分成外包、服務、平臺解決和解決方案、產(chǎn)品等4類，對應的收費模式有3種，包括NRE、license、royalty。NRE是定制化開發(fā)費用，包括人力外包其實都是這種，客戶有多少需求，軟件服務商評估工作量后給客戶報價，然后客戶一次性付費或者分期付款；license和royalty是和產(chǎn)品IP相關的或者平臺相關的費用。License是一次性授權費用，因為主機廠的一些車型是根本就沒有量的，可能只是對供應商的技術性能進行的一個測試，把供應商用每個車型來測試一下；另外還有一些比較小的主機廠，銷量本身就比較有限，在這種情況下，license就成為了第三方服務廠商的一種保障或門檻。

在實際操作過程中，第三方服務商的對外報價往往只分兩個部分，一部分是一次性費用，另一部分是royalty。在實際報價過程種，對于純標品，第三方軟件服務商可能會以license的方式對外報價，如果同時包括產(chǎn)品和服務等等，可能就會把license和NRE合起來形成一個一次性報價。而事實上，像上文提到的UI設計工具軟件等不需要再做定制化開發(fā)的純標品是非常少的，一般嵌入的軟件模塊都需要一些定制化開發(fā)。

從商業(yè)模式可以看出，部分第三方軟件服務商已經(jīng)脫離了純人力外包的范疇。一般來說，第三方軟件服務公司為客戶提供的是具備基礎技能的人力，到客戶那邊駐點負責解決問題，但經(jīng)過在行業(yè)內的多年積累，部分第三方軟件服務公司已經(jīng)逐漸形成了內部的資源開發(fā)池，具備了一定的刻制化能力。這些廠商已經(jīng)具備成熟的研發(fā)體系，使得他們能實現(xiàn)IP、解決方案、服務的全方位輸出，而不是提供具備基礎技能的勞動力。

“IP、解決方案、服務的全方位輸出”能力是衡量一家第三方軟件服務商競爭力的關鍵，因為這樣能使公司獲得更大的利潤空間，同時可替代性更低。

更大的利潤空間：價值量最厚的部分是解決方案和平臺層，如果是單純的人力外包，能夠獲得的利潤空間是相對有限的。比如中科創(chuàng)達近幾年軟件許可毛利率一直高于技術服務/軟件開發(fā)毛利率，而后者又高于在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域做人力外包的公司的毛利率。

可替代性更低：在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域，客戶往往容易對人力外包公司進行制衡，因為后者能夠提供的往往是具備基礎技能的勞動力，可替代性較高。對于主機廠來說，出于保障性、議價權等諸多方面的考慮，往往不會把業(yè)務全部交給某一家公司，而是選擇多家外包公司進行制衡。

5.重點公司分析

5.1.中科創(chuàng)達

中科創(chuàng)達汽車業(yè)務涉及操作系統(tǒng)、中間件、UI設計等三個層面。中科創(chuàng)達汽車業(yè)務實施主體包括公司自身的汽車業(yè)務線、公司2016年收購的UI界面設計領導者Rightware、2017年收購的圖像視覺技術公司MMsolution以及2021年收購的低速場景下“ADAS+自動駕駛”公司輔易航等。

對行業(yè)格局的精準判斷是公司在眾多第三方軟件服務商中脫穎而出的重要原因。對于第三方服務公司來說，在智能座艙定制化需求爆發(fā)的初期，能夠投入的資源是相對不足的。這個時候，選擇把更多的人員派到哪個芯片平臺的項目上很大程度上決定了未來公司業(yè)務的發(fā)展情況。根據(jù)我們產(chǎn)業(yè)調研的結果，創(chuàng)達當時把70%-80%的資源壓在了和高通的合作上，而在和其他廠商的合作中投入的資源相對有限。我們認為，在一定程度上來說正是這一選擇成就了公司的汽車業(yè)