汽車智能駕駛深度研究與投資策略：久聞其聲，終見其來

1 、智能駕駛：重構產業的革命

智能駕駛是指汽車通過搭載先行的傳感器、控制器、執行器、通訊模塊等設備實 現協助駕駛員對車輛的操控，甚至完全代替駕駛員實現無人駕駛的功能。

高等級的智能駕駛是智能交通體系的一部分，通過 V2X（車聯網）技術汽車能夠 與道路信息、交通信號、其他車輛等周圍環境聯接為一體，形成“人、車、路”高效 運行的交通體系。而在智能汽車內部，各種類型的傳感器代替了人的眼睛與耳朵，感 知著汽車周圍情況；強大算力的控制器代替了人的大腦，決策著車輛行駛路線；響應 靈敏的執行器代替了人的手腳，執行著智能大腦的命令。被“代替”的駕駛員則通過 全新的人機交互環境，享受著智能的體驗與服務。這是智能駕駛的愿景，也是定義各 個子功能的發展目標。

在智能駕駛的演化路徑上，Waymo、百度等高科技公司直接針對 L4 級別的智能 駕駛進行研發，L4 級別的智能駕駛也常被稱為無人駕駛或者全自動駕駛。谷歌 Waymo 從 2009 年就開了相關研究，其利用在 AI 算法領域的優勢通過樣車收集數據 不斷迭代自動駕駛功能。目前，Waymo 在該領域投入最大、積累數據最多、應用最 全面。從技術角度分析，針對 L4 級別的智能駕駛雖然已經有了很多進步，但是其還 只是處于試驗研究階段。面對情況復雜的開放道路，技術成熟度還未達到全面商業化 運營的要求。2019 年，著名咨詢公司 Gartner 在其報告中認為 L4 級別自動駕駛技 術全面成熟還需要 10 年以上。

主流的汽車企業還是遵循著從 ADAS 級別功能導入為基礎逐步向 L3 甚至 L4 級 別的智能駕駛方向演進，其結合先進的傳感器、計算平臺等硬件不斷迭代算法，完善 自動駕駛功能，并擴展智能駕駛應用的場景。總體來看，當前 L2 智能駕駛已經較為 成熟，正在向 L3 階段發展。雖然部分汽車企業，如特斯拉、奧迪、小鵬等已經宣傳開發出具備 L3 技術能力的智能駕駛汽車，但因為 ODD(Operational Design Domain: 設計運行區域)在法律及標準上還沒有明確，其還更多以 L2+或 L2.5 作為產品來定義。

在 2020 年 2 月，由發改委等 11 部委發布的《智能汽車創新發展戰略》中明確 提出：“到 2025 年，中國標準智能汽車的技術創新、產業生態、基礎設施、法規標 準、產品監管和網絡安全體系基本形成。實現有條件自動駕駛的智能汽車達到規模化 生產，實現高度自動駕駛的智能汽車在特定環境下市場化應用。智能交通系統和智慧 城市相關設施建設取得積極進展，車用無線通信網絡（LTE-V2X 等）實現區域覆蓋， 新一代車用無線通信網絡（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步開展應用，高精度 時空基準服務網絡實現全覆蓋。”

在商用車領域， L1/L2 級別的智能駕駛有望在法規、市場、技術的驅動下快速 滲透。針對 L3/L4 級別的智能駕駛，更有可能在特定場景下實現商業應用，例如高 速公路的長途干線物流，低速運行的封閉園區環境。特定場景，有可能降低技術開發 的難度，同時對應的商業價值更加明確，有利于實現技術迭代與大規模商業化落地。

2 政策、技術、市場共同推動，智能駕駛正在駛來

2.1 政策支持：國家戰略方向；地方大力扶持；行業積極響應 （略）

智能駕駛的國家戰略

地方大力扶持智能駕駛行業

行業標準體系正在成形，安全防護相關功能成為強制標準

2.2 技術進步：感知/智能/通訊技術導入；ADAS 率先成熟

感知技術發展

感知是指智能駕駛系統從環境中收集信息并從中提取相關知識的過程，通常包含 環境感知和定位兩部分。其中，環境感知（ Environmental Perception ， EP ）特 指對于環境的場景理解能力，例如障礙物的類型、道路標志及標線、行人車輛的檢測、 交通信號等數據的語義分類。定位（ Localization ）是對感知結果的后處理，通過定 位功能從而幫助汽車了解其相對于所處環境的位置。

感知是智能駕駛系統的基礎。以攝像頭為基礎的視覺感知技術，因為成本較低， 獲取信息豐富，有利于大規模在汽車上應用。Mobileye 已成為感知領域的頭部企業， 其技術過去十年不斷突破，其算法日趨成熟，芯片性能大幅提升，能夠實現判斷前方 車輛、行人、安全距離、車道線等功能，滿足了智能駕駛大規模應用的需求。根據 Moblieye 介紹其第四代算法芯片 EyeQ4 較上一代性能提升 8 倍，EyeQ 系列 芯片累 計發貨超過 5000 萬塊。同時，毫米波雷達、超聲波雷達技術在汽車上也應用得越來 越成熟。

算法與計算平臺進步

過去十年，隨著深度學習為代表的算法在人工智能領域中應用，計算機科學又進 入到了新的階段。深度學習是用于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，并模仿 人腦的機制來解釋數據的一種機器學習技術。它的基本特點，是試圖模仿大腦的神經元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應用是計算機視覺和自然語言處理(NLP)領 域。其需要依靠大量的數據與硬件計算能力來完善功能。谷歌，百度等科技公司紛紛 以 AI 技術為支撐，開發其無人駕駛汽車。而在計算硬件方面，英偉達（NVIDIA）、英 特爾（Intel）等計算機行業公司則推出了一系列支持無人駕駛汽車應用的計算平臺。 2019 年末，英偉達推出的全新自動駕駛芯片 ORIN，其性能已高達 200TOPS（每秒 鐘一萬億次運算），已能夠滿足 L4 級別自動駕駛的要求。

5G 時代到來，V2X 有望落地

車聯網（V2X）希望實現車與車通訊（V2V），車與人通訊（V2P），車與路通訊 （V2I），車與云端通訊（V2C）等信息交換。通過 V2X，車輛可以通過網絡獲取到更 多的道路和其他交通參與者的信息，而不是僅僅通過自車的感知和預測，能做到這樣 的效果的確對自動駕駛幫助甚大，對于彌補一下感知能力的不足之處至關重要。

5G 通訊技術正在全球范圍進行應用。對于智能駕駛，5G 的低延時、高帶寬的 特點，為 V2X 通訊網絡提供了更全面的保障。當有低延時高帶寬的基礎設施支撐后， 智能駕駛通過車端和云端的協同感知、計算能夠發揮出更大的潛力。5G 時代的到來， 將推動車聯網功能（V2X）的擴展與應用，幫助智能駕駛完善功能。

傳感器、計算機、通訊、電子等技術的發展直接或者間接的推動著智能駕駛技術 的進步，智能駕駛領域也成為多產業融合發展的代表。在技術端，L3/L4 級別智能駕 駛技術的成熟度依托于各部分技術的成熟度，體現為明顯的短板效應。

ADAS 技術成熟，功能不斷豐富

ADAS（先進輔助駕駛系統）利用雷達、攝像頭等傳感器采集汽車周邊環境數據， 進行靜態、動態物體的識別、跟蹤，控制系統結合地圖數據進行做出行為決策，使駕 駛者覺察可能發生的危險，必要情況下直接控制車輛的剎車或者轉向動作，可有效提 升駕駛安全性、舒適性。

當前，ADAS 所涉及的主要零部件毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭、電動轉向、 電動剎車等已經在技術上成熟，實現了大規模量產與應用。ADAS 的功能與應用也越 來越豐富，相關測評標準已經頒布。在國家標準（2019 年）《道路車輛先進駕駛輔助 系統(ADAS)術語及定義》中給出了 36 項 ADAS 功能，包含 FCW、BSD、HMW、 HUD 等信息輔助類 21 項，AEB、ACC、LKA 等控制輔助類 15 項。

在乘用車領域，常用的 ADAS 功能包括安全控制類的 ACC/AEB/LKS 等，預警 類的 FCW/LDW/PCW/BSD 等，其他輔助性的 AP 等功能。

對于商用車領域，因為相關零部件成熟稍晚，ADAS 裝配率還比較低。量產車輛 集中在 L1 級別的功能，或者作為信息報警功能協助駕駛員，如 AEB，BSD，DMS， PCC 等功能已經開始前裝搭載。隨著商用車電控執行器（剎車、轉向等）產品的成熟，ADAS 功能在商用上也會越來越豐富。

ADAS 系統是一個復雜的系統工程，不僅是增加雷達等傳感器的問題，其涉及到 整車架構、線束、人機交互、控制匹配等方面。ADAS 的車輛控技術是實現更高等級 智能駕駛的基礎。汽車公司需要根據法規要求實施的時間點提前進行技術研發和產 品布局。更重要的是，ADAS 功能需要給用戶提供實用的價值，如切實幫助安全行 駛、能夠進行效率優化等。

2.3 市場需求：特斯拉引領智能駕駛體驗；商用車追求安全高效

乘用車智能駕駛市場現狀

同其他很多汽車新技術一樣，ADAS 的普及并不是一朝一夕的事。早期，由于 ADAS 沒有規模化生產，整套系統價格不菲，主要搭載在中高端車型上。且部分 ADAS 功能操作復雜，用戶認知度有限與體驗不佳，在市場端存在“老手不會用，新手不會 用”等問題，影響到了市場滲透。根據威爾森咨詢在 2019 年的調查，中國消費者對 智能駕駛的了解度和信賴度并不是那么高，但是他們的興趣度非常高。可見，可靠并 且能真正滿足消費者需求的智能駕駛產品將會受到市場歡迎。

自動泊車入位（AP）功能需要通過超聲波雷達、攝像頭等感知車輛四周的環境， 并控制車輛縱向（前、后）與橫向（左、右）運動，是典型的 L2 級 ADAS 功能。我 們以該功能為抓手，在易車網上收集了不同價位車型該功能的滲透情況，以分析 L2 級別功能在車型的滲透情況。我們發現，自動泊車功能在 30 萬以上的車型配比較高已經超過了 30%，而在 10~20 萬區間的車型中，自動泊車功能平均普及率為 5%。 結合我國乘用車市場格局， 8~20 萬的區間是銷量的主力，占比達到 64%。我們推 斷當前該功能的整車搭載率依然低于 10%。同時，以長城、吉利為代表的自主龍頭企 業 AP 的搭載率已達到 10%以上，明顯高于同價位的平均搭載率。由此可見，雖然乘 用車 ADAS 滲透率一直在穩步提升，但是因為相關功能與體驗未達到消費者的預期 等因素，除了 AEB 等法規要求的基本 ADAS 功能，L2 級別的功能還主要匹配在中、 高端車型，目前市場處于導入階段。龍頭自主品牌在智能駕駛領域更加積極，其希望 以更加豐富的功能、更高的性價比的產品吸引消費者。

特斯拉帶來智能駕駛全新體驗與認知，L2 級市場快速增長

隨著特斯拉的國產化，今年 3 月其國內銷量分別達到 2620 輛、3900 輛、10160 輛，逆市大幅提升，國內純電動車市場占有率已達到 20%以上。而在全球，特斯拉的 銷量也保持著穩步提升。除了純電動屬性外，特斯拉另一個重點就是其智能駕駛功能， 與其他電動車的對比，其領先的自動駕駛功能是與其他品牌差異化的地方。在特斯拉 官網，智能駕駛功能放在顯著的位置，突出其未來駕駛概念。

所有全新 Tesla 車輛均標配先進的硬件，除支持目前已實現的 Autopilot 自動 輔助駕駛功能外，將通過 OTA 軟件更新，不斷完善功能。環繞車身共配有 8 個攝 像頭，視野范圍達 360 度，對周圍環境的監測距離最遠可達 250 米。12 個新版超 聲波傳感器作為整套視覺系統的補充，可探測到柔軟或堅硬的物體，傳感距離和精確 度接近上一代系統的兩倍。增強版前置雷達通過發射冗余波長的雷達波，能夠穿越雨、 霧、灰塵，甚至前車的下方空間進行探測，為視覺系統提供更豐富的數據。目前，通 過幾十萬車主的應用，Autopilot 已經累積了 20 多億英里的道路駕駛經驗。系統功能已包括：主動巡航控制、輔助轉向、自動變道、自動泊車、車庫召喚、自動駛入高速 匝道、自動識別紅綠燈、路標、環島等復雜路況并自動控制等。同時，特斯拉引領的 大屏幕車載中控，實現了更加智能的人機交互模式，極大的提高了駕駛體驗。

當前，我國乘用車年銷量 2000 萬輛以上，L2 及以上智能駕駛功能的滲透率在低 位，市場潛力巨大。特斯拉 Model 3 被認為有可能成為 iPhone 4 一樣改變時代的產 品，其功能強大的 Autopilot 在抖音、快手等社交媒體上已引起了廣泛的討論，帶來 了巨大的示范效應，有望成為智能駕駛功能全面普及的加速器。一方面，更多的用戶 將通過 Autopilot 熟悉智能駕駛，激發出消費者的需求。另一方面，更多的企業將智 能駕駛功能列入必選行列，如新造車勢力中的蔚來、小鵬汽車等均將智能駕駛功能作 為其產品力的體現，這將推動著 L2 及 L2+的智能駕駛的在市場端的普及。根據 Marketstand 公司預測從 2019 到 2027，全球 ADAS 市場年均增速將達到 20.7%

商用車市場更加追求安全與高效，智能駕駛價值更加顯性

商用車作為生產工具，投資回報比是客戶價值的根本。在細分客戶之中，個體用 戶更加看重初始購買成本，而團體客戶多選擇 TCO（全生命周期費用）作為其購買 判斷的依據。根據羅蘭貝格測算，當前中國商用車市場總 TCO 規模為 7 萬億，其中 能源成本（油費、尿素費等）占比 31%，管理成本（司機成本等）占比 14%。而針 對附加值較高的長途干線物流牽引車來說，能源成本將達到 37%，因為需要連續駕駛，司機成本占比也將提高至 23%，成本總占比約 60%，也是用戶的痛點。

智能駕駛的市場價值體現為對 TCO 的顯著影響，包括：通過智能駕駛可以使動 力系統運行得更加高效，降低油耗；減小了駕駛員的工作負擔和對其駕駛技能的要求； 減少安全事故，節約保險費用等。根據羅蘭貝格分析，國內物流行業的頭部用戶集中 度仍存在較大的提升空間。2017 年統計顯示，中國快運行業 CR10 僅占 3%；美國 CR10 占比達到了 78%，市場集中度達到 55%。越是頭部客戶對于 TCO 更加重視， 對于初始購買成本不會過分敏感，對智能駕駛功能的導入越積極。

目前，基礎的智能駕駛功能已經在牽引車上以“智能動力鏈”的形式量產，并獲 得集團客戶的認可。其利用車聯網和地圖定位，在高速公路上智能調節車速，實現發 動機與變速箱的匹配優化，降低燃油消耗。

對于更高級別的智能駕駛，行業不約而同的看好干線物流場景。據蔚來資本測算， 2019 年干線物流的市場體量 4.37 萬億元。當前，中國重卡的保有量約 750 萬輛，假定在市場成熟之后，L3 級別駕駛系統（在高速條件下進行自動駕駛）每套的價格為 10 萬元，則市場總體量可達到 7500 億元。并且該場景對智能駕駛需求剛性，技術要 求相對較低，更有機會實現大規模商業應用。

不論乘用車還是商用車市場，客戶對智能駕駛都有需求。隨著政策完善、技術成 熟、客戶認知度提高，能夠切實解決用戶痛點的智能駕駛功能將會快速普及。

3 智能駕駛產業鏈：增量機會與產業重構

3.1 智能駕駛產業鏈：分工與合作，集成能力是關鍵

智能駕駛主要功能包括環境感知、決策規劃、控制執行等。從功能職責分析，零 部件供應商負責提供感知相關的各類傳感器，轉向、制動等車輛控制執行器；整車企 業自主或者與零部件 Tier1 供應商一起負責系統的集成，主要包括：數據融合、規劃 決策、車輛控制等系統功能部分。

ADAS 產業鏈：自主整車集成能力有限，依賴國際 Tier1

對于 ADAS 級別智能駕駛產業鏈，其基本遵循著傳統汽車電子產業鏈形式。上 游主要為 Tier2/Tier3 供應商，負責提供元器件或者次要零部件；中游系統 Tier1 供應 商通常以自己的優勢產品為依托，整合次級 Tire2 供應商，為整車企業提供系統產品 與服務；下游則為整車企業。從技術角度，ADAS 功能涉及感知、控制與執行等多個 模塊，需要深厚的系統集成能力，Tier1 供應商在一般扮演承上啟下的角色，十分關 鍵。

全球市場，在乘用車領域，ADAS 系統集成商數量較多，且基本為大型汽車零部 件供應商如大陸、德爾福、博世，電裝、奧托立夫等，前五名系統集成商占據全球超 過 65%的市場份額。商用車 ADAS 的系統集成商集中度更高，威伯科、大陸集團與 博世集團三家企業合計占有全球超過 60%的份額。

在國內，因為 ADAS 開發起步晚，自主整車企業更加依賴國際 Tier1 供應商，以 確保功能開發的成功率。當前，全球前十位的 Tier1 供應商均為歐/美/日企業，缺乏世界級 Tier1 廠商是我國汽車電子產業的“阿喀琉斯之踵”，限制了國產汽車電子零 部件進入整車體系。成為一流汽車電子 Tier1，除了必要的規模、豐富的產品線，還 需要具備系統集成與服務能力。

自動駕駛生態：產業鏈重構，搶占新生態的關鍵節點

智能駕駛達到 L4（自動駕駛）階段，汽車行業將進入出行服務模式，整車廠商 將不再是行業的下游。數據、共享經濟和人工智能技術將打破過去成熟的金字塔式的 汽車產業鏈結構。不同環節的企業相互合作，以實現最佳的經濟效益為目標，使得數 據、技術、資本得以在整個自動駕駛產業生態之中流動、循環。原本層級分明、體系 封閉的汽車供應鏈將會重構，上游供應商將有機會利用其關鍵零部件、數據、算法等 優勢成為生態網絡中的關鍵節點。

谷歌、華為、高通等信息技術與消費電子公司正在逐步向汽車電子產業鏈滲透， 傳統汽車行業將面臨來新型行業的沖擊。相對于消費電子，汽車電子對于安全性要求 高，行業具有 TS 16949、ISO 26262、AEC Q100 等多種認證標準，認證周期較長， 廠商進入整車廠配套體系至少需要 2~3 年的認證周期。未來已來，只是分布得不均 勻。建議關注華為公司汽車產業布局，其有望帶動國產汽車電子供應鏈發展。

2019 年，華為汽車事業部成立，其旨在成為未來智能汽車領域 Tier1，并從“端 (車)-管-云”三個層次全面布局。在車端，智能電動、智能駕駛、智能座艙布局包括了 核心零部件產品，軟件平臺，系統方案，甚至包括開發與測試工具等。華為的布局體現了其對汽車行業早已經做過深入的研究，以“增量零部件”為目標，以其 ICT 能力 為基礎，“賦能”整車企業，成為下一代 Tier1 的戰略目標明確。為了實現這一目標， 華為一手抓住關鍵零部件，一手打造系統解決方案能力，既有廣度也有深度，更容易 與整車開展不同程度的合作。同時，華為也與本土上游、生態其他環節展開了合作， 其中包括四維圖新、中國汽研、航盛電子、寧德時代等。在華為的牽頭下，更多本土 零部件企業有望跟隨其進入到整車體系之中，借華為的擴展而成長。

3.2 感知層: 確定的增量市場，期待國產放量

感知傳感器種類與原理：受益于智能駕駛滲透率與等級提高

感知層的基本組成是各種類型的傳感器，包括：攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷 達，激光雷達等。感知是智能駕駛的基礎，在一輛能夠實現 L2 及以上功能的車上需 要搭載多種傳感器，進行大量的冗余設計，才能確保產品的安全可靠。

智能駕駛滲透率提高與等級提升將帶動傳感器產業鏈發展。對于實現智能駕駛 功能，各公司在傳感器種類與數量選擇上有差異，但等級越高搭載傳感器越多是確定 趨勢。根據車型配置信息的相關統計，智能駕駛在 L2 需要 9~19 個傳感器，包括超聲波雷達、長距離及短距離雷達和環視攝像頭，發展到 L3 需要的傳感器增加到 19~27 個，可能需要激光雷達、高精度導航定位等。在特拉斯、蔚來、小鵬等造車新勢力產 品中，其智能駕駛功能均被作為重點產品力打造，配備了大量攝像頭、毫米波雷達、 超聲波雷達等傳感器。2020 年 4 月上市的小鵬 P7 XPilot 3.0 系統，其首發搭載博世 第五代毫米波雷達，前置 4 個攝像頭（1 個三目攝像頭模塊和 1 個前置安全輔助攝 像頭）、5 個增強感知攝像頭、 4 個環視攝像頭共 13 個攝像頭，。在感知車輛兩側和 后方情況方面，小鵬汽車用毫米波雷達+攝像頭形成兩套系統、互為冗余，實現全車 360 度無死角覆蓋。同時，4 個環視攝像頭用于 360 度影像和自動泊車功能的實現。

在零件價格方面，攝像頭中，用于環視等的廣角攝像頭價格較便宜約 150 元/個， 用于前視功能的單目及多目攝像頭附加值較高，價格在 600 元/套以上；毫米波雷達 24Ghz 約 300 元/個；77Ghz 約 700 元/個；超聲波雷達的價格在約 70 元/個。激光 雷達由于造價較高，還只能用于試驗階段的無人汽車，尚未量產進入市場。

攝像頭系統：芯片+算法是核心，近距應用等功能本土企業有望替代

攝像頭系統是 ADAS 核心傳感器，在鏡頭采集圖像后，由攝像頭內的感光組件 電路及控制組件對圖像進行處理并轉化為電腦能處理的數字信號，從而實現感知車輛 周邊的路況情況。其最大優勢在于識別內容豐富（物體是車還是人、標志牌是什么顏 色），且攝像頭硬件成本相對低廉。

攝像頭系統產業鏈環節包括：攝像頭模組、芯片、視覺方案提供商（算法）、傳 統 Tire1 等。攝像頭模組本身的壁壘并沒有很高，攝像頭背后的算法和芯片才是核心。 一般而言，由從事環境感知的企業采購攝像頭模組以及 ADAS 芯片，在芯片上實現 算法軟件的開發，其附加值可以達到 30%-70%以上。以 Mobileye 為代表的視覺公 司已扮演二級供應商的角色，其與 Tier1 配合為 OEM 定義產品，掌握核心的視覺傳 感器算法，并向下游客戶提供車載攝像頭模組，EyeQ 芯片以及軟件算法在內的整套 方案。掌控芯片與軟件算法等附加值更高環節，也是 Mobileye 能異軍突起的核心原 因。目前，Mobileye 其在前視攝像頭解決方案領域，市場占有率達到 70%。

在芯片環節，目前用于 ADAS 攝像頭的芯片多數被國外壟斷，主要供應商有瑞 薩電子（Renesas）、意法半導體（ST）、飛思卡爾（Freescale）、德州儀器（TI）、 恩智浦（NXP）、富士通（Fujitsu）、賽靈思（Xilinx）、英偉達（NVIDIA）等，提供包 括 ARM、DSP、ASIC、MCU、SOC、FPGA、GPU 等芯片方案 。

Tier1 環節多為國際供應商，其提供毫米波雷達等其他傳感器，配合整車主機廠 完成多傳感器融合等集成工作。當前主要公司為：博世，大陸，天合, 法雷奧等。

國內企業方面，以虹軟科技，Minieye 等為代表的國內科技在以識別算法為基礎 切入到智能駕駛領域。經緯恒潤基于 Mobileye 系統，類似 Tier1 角色為部分自主車 企提供解決方案。

毫米波雷達: 77GHz 是趨勢，本土企業商用車先行

毫米波雷達發射毫米波段的電磁波，利用障礙物反射波的時間差確定障礙物距離， 利用反射波的頻率偏移確定相對速度。毫米波雷達穿透霧、煙、灰塵的能力強，具有 全天候（大雨天除外）全天時的優點。其缺點是無法識別物體顏色；視場角較小，需 要多個雷達組合使用；行人的反射波較弱，難以識別。目前市場上主流的 車載毫米 波雷達頻段為 24GHz（用于短中距離）和 77GHz（用于長距離雷達）。但是 77 GHz 在性能和體積上都更具優勢，77GHz 的距離分辨率更高，體積比 24GHz 產品小了 三分之一，是未來發展的趨勢。

24GHz 雷達現在主要應用于盲點探測（BSD），市場需求來自中國品牌汽車型號； 77GHz 雷達主要用于自適應巡航控制系統（ACC），有些公司也將其用于前向碰撞預 警（FCW）和自動緊急制動（AEB）。根據中國新車評價規程（C-NCAP），自動緊急 制動系統（AEB）已納入評分體系， 77GHz 雷達需求將會上升。當前乘用車上，毫 米波雷達主流采用“1+2+2”的方案，前向搭載 1 個 77GHz 的長距雷達，側向和 后向各搭載 2 個 24GHz 的中短距雷達。

根據華經產業研究院發布的《2020-2025 年中國毫米波雷達行業競爭格局分析及 投資戰略咨詢報告》，2014 年至 2018 年，中國車用雷達市場從 14.7 億元增長到 41.4 億元，年復合增長率為 29.5%。毫米波雷達主要由大陸、博世、海拉等傳統零部件巨 頭所壟斷。77GHZ 雷達的開發難度更高，博世、大陸、德爾福（安波福）、電裝、天 合（采埃孚）等公司已經實現了量產搭載，且均具備整車集成搭載能力 。

國內企業，華域汽車、保隆科技、德賽西威、 森斯泰克（非上市）均在布局毫 米波雷達包括：24G Hz 和 77GHz。目前，因為產品成熟度、客戶集成能力等原因， 本土企業的雷達產品并沒有大規模上量。

在商用車領域，雖然市場規模較小，但近年來國家對“兩危一客”等車輛有了 AEB 系統強制裝配的要求，毫米波雷達系統需求剛性，有望為本土企業產品上量奠 定基礎。其中，華域汽車以其 77GHz 前向毫米波雷達產品為基礎，開發出適應商用 車的 AEB 系統，成為了 ADAS 系統集成商。目前，其雷達實現為金龍客車等配套供 貨，已適配 7 款不同的客車車型。

定位及地圖：高等級智能駕駛必備，政策有壁壘、國貨優勢大

在車輛高速運動的場景下，地圖定位的優勢在于獲得前方超視距的感知信息，以 補充車載傳感器的感知功能，為智能駕駛功能提供了決策與執行的時間余量。因此， 高精度定位功能是實現智能駕駛的必要條件。等級越高的智能駕駛對定位及地圖功能 要求也越高，普通 ADAS 的定位精度要求為米級，具備 L3 功能的智能駕駛則一般需 要厘米級定位。

安全可靠是智能駕駛技術成熟的前提。因為依賴單一傳感器的定位方法存在場景 失效的可能性，需要靠多種定位手段，互相融合冗余。小鵬 P7 XPILOT 3.0 自動駕 駛輔助系統搭載了高德高精地圖，同時配備雙頻高精 GPS、實時動態差分定位（RTK） 以及超高精度慣性測量單元（IMU）定位硬件，將可以在全場景下實現分米級定位精 度，可以大幅提升自動輔助駕駛在立交橋、隧道、地下車庫等復雜交通環境以及雨雪 霧等不佳天氣的有效性。目前，依靠網絡 RTK 定位+慣性器件（IMU）遞推+高精地 圖的匹配定位，被行業認為是一種復雜條件下高精定位的較為穩妥方案。

傳統 GNSS 單點定位精度為米級，但在 RTK 技術的輔助下，GNSS 定位系統的 精度可達動態厘米級，滿足高等級自動駕駛需求。

慣性導航是使用慣性測量單元（inertial measurement unit, IMU），以加速度測量 為基礎的導航定位方法。IMU 由陀螺儀、加速度計等慣性傳感器和導航解算系統集成 而成。陀螺儀和加速度計是系統的核心器件,陀螺儀測量物體的角速度,加速度計測量 物體的加速度。典型的慣導產品包含 3 組陀螺儀和加速度計,分別測量三個自由度的 角速度和加速度,通過積分即可獲得物體在三維空間的運動速度和軌跡。根據法國 Yole 公司的估算，隨著高等級智能駕駛應用的需求，全球 IMU 市場到 2022 年規模 將達到約 10 億美元，到 2027 年達到 47 億美元。

目前，以 GNSS+IMU 的高精度定位集成方案已經成熟。國內，華測導航、千尋 位置等公司已經推出相關產品與服務。未來，各家自動駕駛公司對高精度定位模塊的 需求將向趨同化發展，當前預估大規模量產后價格在 4000 元左右。高精定位與地圖 市場價值將會隨著 L3 功能智能駕駛的普及而顯現，因為政策壁壘，其有望成為本土 企業確定且能夠高速成長的賽道。

3.3 執行層：底盤電控有壁壘，動力升級有機會

電控執行器實現是智能駕駛的基礎，車輛的前進、后退與轉向，需要由底盤控制 系統和動力控制系統配合完成。因為直接涉及到整車安全，整個系統對可靠性、響應 性等有很高的要求。

底盤電控：門檻高，國產放量還需要時間

底盤電子包括轉向系統、剎車系統等，底盤的電控/電氣化升級需求明確：一方面 滿足智能駕駛線控的要求，另一方面，剎車控制也是新能源車能量回收重要部分，直 接影響電動車的行駛里程。

底盤電子系統主要包括：電動助力轉向系統（EPS），智能剎車系統（IBS），以 及將制動、轉向、動力輸出集成在一起的電子穩定系統（ESC）。在實現 L2 智能駕駛 中，EPS, IBS, ESC 都將成為必須配置。目前，國內底盤電子市場基本上為國際零件 供應商占據，特別是 Tier1 供應商有著巨大的優勢。

國際供應商壁壘的形成原因包括：（1）制動與轉向零部件直接關系到車輛安全， 性能要求很高。其需要將機械件、傳感器、控制器在零部件級別實現高度集成，并具 備高可靠性。這需要長期的工程開發，積累大量測試驗證數據以滿足 ISO26262 等安 全認證要求。

電動助力轉向（EPS）系統主要包括機械式轉向器、轉矩傳感器、電動機、減速 機構、電子控制單元（ECU）以及車速傳感器。當駕駛員轉動方向盤時，轉矩傳感器 將采集到的作用于方向柱上的轉矩信號傳給 ECU，ECU 再綜合車速傳感器信號，確 定助力電機的旋轉方向以及助力電流大小，并控制電機輸出助力。EPS 可以很好地 實現所設計的理想助力特性，給駕駛員提供良好路感，保證汽車低速時的轉向輕便性 以及高速時的方向穩定感。

智能剎車（IBS）的代表系統為博世的 iBooster。其剔除了真空助力泵，集成了 各種傳感器、控制器，使其體積更小，方便安裝。在使用時，傳感器會將剎車的行程 信號傳遞給 iBooster 的控制單元，控制單元會根據信號計算出 iBooster 輸出電機應 該輸出多少扭矩，這個扭矩會作用在一套齒輪機構上，通過齒輪機構將這個扭矩轉化 為剎車主缸的剎車力，再由這個剎車力改變剎車液壓，最終控制剎車卡鉗進行剎車。 IBS 目前只有博世、大陸、采埃孚/天合具有完備的設計技術與量產能力。

（2）國際 Tire1 能夠開發出 ESC 等系統解決方案，減輕了整車廠集成難度。其 擁有豐富的產品線包括相應的傳感器、執行器、控制，并應用長期累積的整車控制軟 件算法，形成了一套較為完整的解決方案。 以轉彎情況為例，為實現車輛平穩運行， ESC 需要計算汽車側向力、縱向力等，再綜合實現對轉向角度、剎車動作、動力輸出 的調整，這需要可靠的控制策略及大量的路試標定工作，提高了技術門檻。

（3）零部件供應商本地化生產，實現了系統的成本降低。2019 年，博世在南京的 iBooster 生產基地已經投產，產能將達到 40 萬件。其對于南京工廠產能的計劃是 按照 53%的年復合增長率增長，至 2024 年該工廠將達到 320 萬件的產能。根據羅 蘭貝格的報告，電控剎車量產價格約為 2000 元，電控轉向系統價格將在 2000 元左 右。

國內廠商華域匯眾、伯特利、拓普集團、亞太等廠商均有布局 IBS，ECS 等領域， 易力達、豫北等企業也有 EPS 產品，德爾股份開發了 EHPS 主要用于商用車領域。在 底盤電控領域，產業格局穩定，國內企業的產品大多還處于樣車搭載階段，能否形成 批量銷售還需要進一步觀察。

動力電控：智能控制，商用車 AMT 推廣受益

動力控制包括動力控制、檔位控制等。在乘用車上，無論是傳統動力還是新能源， 控制都為電子控制，但在商用車上，目前絕大部分還在使用 MT，AMT 等電控變速箱 一直因為成本、超載、油耗等問題沒有得到大規模使用，成為動力電子控制最后的缺 口。

AMT 是在傳統的手動變速箱 MT 的本體上增加自動換擋執行機構（檔位、離合 執行器等）與控制器（TCU），相對改動小、成本低。目前，ZF 等跨國企業已經開始 在本土生產 AMT，國內企業法士特的 AMT 已完成了自主開發，有效降低了 AMT 成 本。在治理超載的法規要求下，車輛行駛日趨規范。

智能駕駛賦能 AMT，將會對 AMT 在重卡上滲透起到促進作用。未來 1~2 年， 在多重合力下，重卡 AMT 的快速普及已經不可避免，到 2025 年重卡 AMT 匹配率 有望超過 50%。

在高速物流場景下，智能駕駛技術能夠通過網聯功能提前獲取前方道路情況，對 工況進行預判，以自動調整發動機的輸出與換擋策略，保持動力總成工作在最佳經濟 區，這將顯著提升車輛的燃油經濟性，同時降低了對駕駛員工作強度和技能的要求。 目前，該功能已經在福田戴姆勒的車型上實現了批量上市。在更高等級的智能駕駛中， 通過 V2X 技術，還能夠實現多車的編隊行駛，通過減低后車的風阻實現油耗的進一 步下降。這些功能實現均需要基于 AMT/AT 等電控變速箱完成。

因為干線物流對智能駕駛的需求剛性，頭部企業一汽、東風、重汽、陜汽等均在 布局從 L1 到 L4 級別的智能駕駛，預計到 2025 年智能駕駛卡車在干線物流領域占比 將達到 50%以上。對應 AMT 市場端，假設單品附加值在 2 萬元，AMT 的普及將帶 來每年 100 億元以上的增量空間。濰柴動力控股的法士特公司在當前 MT 市場份額 占比達 70%，AMT 的快速普及將是單品價值提升的機遇。對于濰柴集團，其有機會 將發動機、AMT、整車控制系統一體化開發，實現智能駕駛功能的集成與優化。

3.4 決策層（控制器與計算平臺）：國產替代與增量機會

汽車電子控制器（ECU）的作用是接收來自傳感器的信息，進行處理，輸出相應 的控制指令給到執行器執行，控制器的反應速度、判斷準確性至關重要。整車企業電 控系統開發的主要工作（軟件算法、匹配標定等）都依托于控制器完成。

智能駕駛汽車需要增加大量的傳感器、執行器，對應的控制單元數量與功能也越 來越復雜。目前，乘用車的 ECU 數量在已經達到 50~100，越來越復雜，整車企業的 電子電氣架構（EEA）由分布式向集中式升級已成為了必然。在 EEA 升級過程中， 部分控制器的功能將被弱化，而另一部分控制器功能將進一步拓展升級為域控制，甚 至是統籌全車的計算平臺。

普通控制器：軟硬件分離趨勢帶來國產替換機會

由于汽車電子硬件系統的多樣性，ECU 軟件的開發受到硬件系統的制約，每當 需要更新硬件時，都會導致 ECU 軟件重新編寫或大規模修改，以及測試，導致了高 昂的研發費用與漫長的研發周期。從市場的角度，軟件與硬件綁定也限制了整車廠切 換硬件供應商的權力。

目前，整車企業為了降低汽車控制軟件開發的風險，提高軟件復用度，主導推出 了的汽車開放系統架構（AUTOSAR），其通過標準接口抽象化硬件，將整車廠應用軟 件（ASW）與底層軟件（BSW）及控制器硬件進行分離。AUTOSAR 架構有利于車 輛電子系統軟件的交換與更新，能夠在確保產品及服務質量的同時，提高了開發效率。當軟件與硬件的分離之后，整車企業可以更加關注系統軟件開發，完成功能集成；底 層 ECU 將更加專注基本職能，并逐漸成為標準件，從而減小開發成本與難度，硬件 模塊供應商將會更加容易進入整車供應鏈。

汽車電子控制單元（ECU）產業鏈包括晶圓、封裝測試、微處理器、控制器等環 節。產業鏈高附加值部分在于車規級的微處理器，以國外公司為主。在國家大力提升 自主可控的要求下，已經有蘇州國芯等公司進入汽車微處理器領域，配套部分軍品項 目。科博達等國內企業已開發了符合 AUTOSAR 標準架構的控制器模塊，成功對接 整車架構平臺。隨著 AUTOSAR 在行業的普及，一方面，具備標準化軟件架構能力 的整車企業對于供應商選擇與切換流程將會簡化，國產控制器面臨機會；另一方面， 控制器硬件供應商可以通過與微處理器等元器件供應商綁定，更為容易的進入下游 企業的供應鏈。

域控制器：功能重構與硬件升級

域控制器的出現體現了智能駕駛對整車功能的重新定義與整合，其將減小整車 企業軟件算法開發難度，方便功能擴展。域控制器因為有強大的硬件計算能力與豐富 的軟件接口支持，使得更多核心功能模塊集中于域控制器內，系統功能集成度大大提 高。而底層 ECU 的計算處理功能可以被弱化，執行層面功能得以保留 ，大部分傳 感器也可以直接傳輸數據給域控制器，實現信息的共享。在智能駕駛技術快速發展背 景下，傳統國際 Tier1 和國內供應商紛紛開發域控制器，以滿足整車企業電子電氣架 構升級的需求。

各個整車企業的電子電氣架構并不相同，域的劃分也有區別。但一般都包括動力 域、底盤域、自動駕駛域、座艙域/智能信息域和車身電子域。動力域主要包括發動機 （電機）、變速箱等，底盤域主要包括轉向、制動等，自動駕駛域包括傳感器融合、 決策規劃等，座艙域是智能駕駛后對人機交互有了更高的需求，也是個性化功能如車 載娛樂、屏幕顯示等的總控制器，車身電子域包括雨刷、車窗等。

動力域控制器、底盤域控制器基本繼承了原來車輛的動力控制、底盤控制功能， 傳統國際 Tier1 技術成熟，布局充分，集成能力強。且其與整車的駕駛安全直接相關， 對模塊功能安全要求等級高。在自主整車企業不具備對應集成能力情況下，難以成為 本土零部件企業的增量機會。

座艙域控制器：增量機會，國產域控制有望突破

隨著智能駕駛系統對人機交互的需求，原先的車載儀表、中控、娛樂信息等系統 將會整合為服務駕駛員與乘客的車輛座艙域，座艙域控制器作為統籌協調控制器用于 實現“一芯多屏”的架構。相對于動力與底盤域控制器，座艙域控制器安全要求較低， 同時，因其承載著用戶交互的功能，整車企業對其功能掌控意愿較高，均希望將其作 為產品差異化的抓手。作為增量機會，本土國內零部件企業具備更好的用戶理解能力 與服務能力，有望在此取得突破。

座艙域控制器通過以太網/MOST/CAN，將實現抬頭顯示（HUD）、儀表盤、導航、 車載娛樂等部件的融合在一起，甚至可以進一步整合智能駕駛 ADAS 系統和車聯網 V2X 系統，實現優化智能駕駛、車載互聯、信息娛樂等功能。座艙域控制器的核心 技術在于芯片，包括德州儀器的 Jacinto 7、NXP 的 i.mx8、瑞薩的 R-CARM3/H3、 高通的 820A/835A 等產品，華為推出了麒麟芯片用于該領域。下游域控制器方面， 除了傳統國際汽車 Tier1 博世、安波福、偉世通等, 國內企業德賽西威、布谷鳥、華 為等均已推出相關產品。

佐思產業研究基于整車量產計劃，預計座艙域控制器市場將在 2021 年呈現快速 增長。其認為，一方面智能座艙量產難度較小、成本相對可控，另一方面全球范圍內 汽車 5G 網絡的應用將是智能座艙的重大推力。在此背景下，國產域控制器廠商有望跟隨趨勢迎來放量。

ADAS/AD 域控制器，更加依賴計算芯片

ADAS /AD域控制器，是為了完成L2及以上智能駕駛功能而需要增加的控制器。 通常其需要具備多傳感器融合、定位、路徑規劃、決策控制、無線通訊、高速通訊等 能力，是智能駕駛的大腦。因為需要完成圖像識別等功能，ADAS/AD 域控制器對計 算能力要求非常高，更加依賴芯片技術，同時，整個控制器模塊需要滿足極高的功能 安全等級（ASIL C/D）。

其中，L3 級與 L2 級智能駕駛相比，汽車所需配置的攝像頭和雷達數量增多，還 要接入高精地圖及 V2X 網絡等各種數據源，會實時產生海量數據，對數據處理的要 求非常高，傳統的 32 位車規級 MCU 被認為已經無法滿足。以特斯拉 FSD 為代表的 AI 芯片，已經成為中央域控制器發展的方向，芯片計算能力已經達到 30TOPS（萬 億次/秒）以上。

在 ADAS/AD 域控制器領域，國際與國內 Tier1 應商都在積極布局。就合作方式 而言，Tier1 與整車廠之間一般會采取兩種方式進行合作。第一種是 Tier1 負責中間 層以及硬件生產，整車廠負責自動駕駛軟件部分，例如德賽西威 IPU03；第二種是 Tier1 與芯片商合作，做方案整合后研發中央域控制器并向整車廠銷售，例如大陸 ADCU、采埃孚 ProAI 等。

計算速度更快、規格更精密的半導體造價更高，因此半導體制造商在汽車電子價 值鏈中的地位亦將由此提升。在 ADAS/AD 域控制器中，需要匹配一個核心運算力強 的芯片，目前業內有 NVIDIA、Intel、NXP、Mobileye 等多個方案。國內企業華為、地平線等也在進行相關發開，并有部分已搭載測試。但是車規級的芯片開發除了需要 滿足 AEC-Q100、-40 到 125 度的運行環節、15~20 年工作壽命等高可靠性要求，還 要滿足近乎零缺陷的質量要求，ISO26262 等系統安全要求和成本可控的要求。車規 級芯片被認為是一個周期長、投資大、有很高的技術門檻的產品。對應下游域控制器 的應用，將會是國產芯片商業化落地的重要一環。

3.5 人機交互：智能座艙提升體驗，監控狀態確保安全

智能座艙：以點帶面、系統集成，國產 Tier1 有望突圍

在智能駕駛中，隨著人從駕駛的全身貫注中解放出來，在汽車的空間中服務駕駛 員及乘客就變得重要起來。智能座駛艙成為相應的載體，其功能主要包括：1. 更加 智能與簡潔的功能操作，通過語音、觸摸屏幕等代替原來復雜的功能按鍵操作；2. 更 加直觀、清晰的信息顯示；3.更加豐富的車載智能娛樂等。

隨著芯片以及域控制器的成熟，由一個控制器統一管理中控、液晶儀表、抬頭顯 示儀、后座娛樂顯示屏等多個屏幕功能的“一芯多屏”架構已成為了行業主流方向。 不論從經濟性、安全性角度，其都比原來分散功能控制更具優勢。而在“一芯多屏” 的趨勢下，原來中控、液晶等各子系統直接對接整車廠商的模式，有望被以座艙解決 方案提供商（Tier1）整合次級供應商提供一體化解決方案的模式所取代。座艙 Tier1 的出現將分擔整車廠商的開發負擔，并提供更加專業與經濟的方案，實現雙贏。

在智能座艙上游，包括算法、操作系統、車載信息制器等。目前主流的底層車載操作系統均為國際供應商，包括：QNX、Linux、Android 以及 WinCE，其中 Android 是基于 Linux 系統的內核開發而來。據 IHS 統計和預測，目前 QNX 占據 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。芯片供應商也已整合在 Tier 1 的域控制器之中，在座艙域控制器部分已經介紹。

成為 Tier1 供應商必要的條件是豐富的產品線，全面的系統集成能力，與整車企 業良好的合作關系。智能座艙作為智能駕駛的全新領域，相對軟件/算法與芯片供應 商，原來在中控、儀表、域控制器等有豐富產品布局的供應商，更有望以點帶面、整 合出一套完整方案，成為智能座艙領域的系統服務供應商（Tier1）。對于 Tier 1 供應 商，在智能座艙領域的市場機會主要包括原有功能的升級替換，新功能的導入，整合 其他 Tier2 供應商產品的市場份額。

車載中控屏，液晶儀表盤，抬頭顯示儀是智能座艙產品的重要組成部分。其中， 中控屏與儀表盤作為乘用車不可或缺的部分，正在向液晶屏幕顯示轉變，以提供給司 乘人員更加豐富的信息與視覺體驗。抬頭顯示 HUD 則是因為智能駕駛等級提升而帶 來的新增功能。

我們在易車網中統計了乘用車不同價位車型的配置情況。根據統計數據顯示，當 前中控 CID 已經基本普及，搭載率在 80%左右。液晶儀表正處在滲透期，10~30 萬 的車型搭載率僅為 20%。而抬頭顯示的搭載率還在萌芽階段，主要集中在 30 萬元以 上的車輛。從品牌來分析，自主品牌更加注重相關配置的搭載，在 10~20 萬元的車 型中，搭載液晶儀表配置的自主品牌車型對合資品牌有絕對優勢。這一方面是因為自 主新能源電動車較多，需要搭載液晶屏顯示信息；另一方面，也因為自主品牌希望通過搭載相關配置滿足消費者體驗，提升產品競爭力。

液晶儀表能夠顯示車輛電量電壓、能量分配、導航信息、預警等豐富的信息，這 些都是傳統機械儀表所不具備的，隨著新能源與高等級智能駕駛汽車的滲透，液晶儀 表盤的搭載將會不斷上升。根據 Marklines 的預測，全液晶儀表盤將會從 2019 年的 15%搭載率上升為 2025 年的 40%，對應市場價 1500 元，及假設 2025 年市場價 1200 元，可測算得 2025 年中國液晶儀表市場規模有望達到 119 億元規模，增長 147%。

抬頭顯示 HUD 利用投影技術將導航等信息投影到擋風玻璃，司機不用頻繁低頭 查看導航，能夠提升行車安全性，尤其是在夜間及高速行駛時。HUD 更多是輔助作 用，當前一套成本約 1400 元，其滲透速度預計不如液晶顯示儀表。根據中汽研數據， 2019 年，HUD 市場規模約 22.4 億元，對應約 7%的市場搭載率。假定 2025 年市場 搭載率為 30%，成本下降至 1300 元，則對應市場規模將達到 97 億元。液晶儀表屏、 HUD 的滲透率提升將會是智能座艙領域的增長機會。

在中控屏領域，根據偉世通的數據 2015 年全球前五大供應商集中度為 57%， 分別是：偉世通（26%）、大陸（15%）、博世（7%）、夏普（5%）和德賽西威（4%）。 較為分散。從國內市場看來，目前合資品牌和高端品牌市場目前被國外大廠（偉世通、 博世等）把持，國內廠商（德賽西威等）因為成本優勢，主要占據中低端和自主品牌 市場。

相對而言，汽車儀表盤屬于安全件，具有更高級別的車規級安全與可靠性要求， 整車企業選擇更加謹慎。根據 Marklines 數據，市場全球前五大供應商集中度為 80%， 市場較為集中。

中控與儀表的產業鏈非常相似，分別為上游：車載處理器、顯示屏模組、印刷電 路板、外觀結構件、外觀塑料件；中游：軟硬件集成為中控或者儀表模塊；下游：整 車廠。在產業鏈上，本土化程度高，各個環節的供應商也基本一致。結合“一芯多屏” 的智能艙發展趨勢，在中控與儀表等均有布局的集成供應商將更有機會升級為智能 艙解決方案提供商（Tier1）。其可以利用協同效應，模塊化產品，實現規模優勢，并 且可以以點帶面的切入到相關產品領域之中。

因為智能座艙大部分功能是輔助與服務駕駛員，不直接對行車安全負責。相對于智能駕駛的 ADAS、動力域、底盤域，智能座艙域中的硬件模塊的功能安全要求較低。 中控、平視（HUD）等模塊只需要達到 QM 或者 ASILA 級別，座艙域控制器等達到 ASIL B 級別就可以。因此，自主整車企業更加敢于在座艙域范圍內搭載新技術，切 換本土供應商。隨著自主整車企業市場份額的擴大，本土供應商有望因此受益。在市 場與技術趨勢的共同作用下，在智能座艙領域有望崛起本土的解決方案提供商 （Tier1）。目前，上市公司德賽西威、均勝電子等均依托其優勢產品進行拓展與布局。

駕駛員監控系統（DMS）：芯片與算法是關鍵，新進公司切入口

對于 L4 以下的智能駕駛，因為需要司機承擔責任或者需要司機在緊急情況下接 管車輛，從安全角度有必要裝配 DMS 對駕駛員進行提醒與管理，確保智能駕駛與人 工駕駛的平穩、安全切換。

DMS 利用車內攝像頭獲取的圖像，通過視覺跟蹤、目標檢測、動作識別等技術 對駕駛員的駕駛行為及生理狀態進行檢測，當駕駛員發生疲勞、分心、打電話、抽煙、 未系安全帶等危險情況時在系統設定時間內報警以避免事故發生。DSM 系統能有效 規范駕駛員的駕駛行為、大大降低交通事故發生的幾率。

芯片+AI 識別算法是 DMS 的關鍵核心技術，其直接影響識別的準確率與駕駛員 的體驗。識別的準確率由不同場景訓練的數據量和算法決定，好的產品能得到更多客 戶的青睞，也就可以接觸到更多的數據，形成更好的產品，所以未來隨著產品的升級， 市場將走向集中，龍頭價值將會凸顯。

DMS 功能較為獨立，有利于形成單獨的產品或者產品模塊，成為新進公司切入 智能駕駛領域的抓手。國內，虹軟科技、銳明技術、商湯科技已紛紛布局 DMS 領域。 其中，虹軟科技利用其算法技術優勢，推出了軟件硬件一體解決方案，其通過對智能 座艙視覺解決方案和部分智能駕駛輔助系統的算法及工程優化，使負載的視覺智能解 決方案能夠在小型低性能芯片上穩定有效地運行。銳明技術也在專注于商用車車載視 頻監控領域，擁有涵蓋通用、公交、出租、兩客一危、渣土及環衛行業的完整的商用 車車載監控信息化產品線，目前行業占有率領先。

當前，DMS 主要用在貨運車輛，作為主動安全監控的一部分。特別是對“兩客 一危”車輛，搭載 DMS 在部分地區成為合規要求。隨著技術越來成熟，ADAS 相關 技術用于商用車主動安全監控已經成為必然，根據《中國營運車輛主動安全智能防控 市場分析報告》，預計中國 2018-2022 年的主動安全設備的總市場規模達 311 億元， 即年均市場規模超過 60 億元，其中貨運車輛設備市場約 193 億，其他車輛類型設 備市場約 118 億。

3.6 整車企業：龍頭企業積極布局，隊尾黯然離場

智能駕駛對于整車企業是巨大的挑戰，具備對應平臺能力與構架能力的整車企業， 能好能快的應用智能駕駛技術，將會體現為越來越強的產品競爭力。

電子電氣架構與軟件能力是整車企業智能駕駛的底層能力

電子電氣架構（EEA）是整車所用電子器件的組合形式，一個高效架構將有效降 低產品成本、開發成本，提升產品導入效率，同時具備很強的適應性，以應對功能的 不斷升級的需求。

越高等級的智能駕駛對架構改動越大，沒有電子電氣構架能力的整車企業，在智 能駕駛功能導入上將面臨挑戰，甚至被淘汰出局。體現為：更新速度不夠快、系統成 本高、可靠性差等問題，從而導致整車產品力的下降，市場份額下降。當前，汽車的 代碼量已經非常巨大，且分布在 50~100 個 ECU 上，組織管理復雜。即使是大眾汽 車公司的電子電氣架構當前也面臨著巨大挑戰，需要開發面向高等級智能駕駛的全新 架構。

特斯拉 Model3 革命性 EEA 架構，開啟集中計算平臺時代，軟件定義汽車的時 代已經到來。特斯拉 Model3 EEA 架構主要模塊有：（1）自動駕駛及娛樂控制模塊 （Autopilot & Infotainment Control Module）負責所有輔助駕駛相關的傳感器，攝像 頭、雷達等；（2）右車身控制器 BCM RH，負責低速自動泊車 AP、熱管理、扭矩控 制等；（3）左車身控制器 BCM LH，負責了內部燈光、進入等。

特斯拉將整車功能盡可能集中到 3 個計算模塊之中，僅留下負責外設的 ECU 分 散布置，通過 CAN 或以太網總線橋接起。在這樣的 EEA 架構中，特斯拉利用 OTA （遠程升級技術），讓其產品功能能夠不斷迭代與更新，其軟件能力得到了充分的發 揮。同時，Tire1 硬件供應商的影響力與議價能力被大大削弱。

軟件定義汽車：行業巨頭企業的生死之戰

傳統整車企業已意識到軟件定義汽車將是產業鏈、組織要素的重構，關系到企業 未來的生存，紛紛提出轉型出行服務提供商的戰略目標。但與特斯拉相比，其缺乏相 關技術儲備，需要巨大投入才有可能迎頭趕上。大眾 CEO 赫伯特·迪斯（Herbert Diess）在內部承認特斯拉在軟件能力上的優勢，已成立專門的部門的數字化與軟件 部門。目標在 2025 年前，投資 70 億歐元，招聘 10000 名軟件工程師，將軟件自研 比從目前的不到 10%提升至 60%。并借助 Car.Software 打造的標準化操作系統 vw.OS，最終將新的軟件體系架構出售給其他制造商，以分當成本。大眾已經為新一 代 ID3 電動汽車研發了很多與特斯拉汽車類似的軟件功能。福特公司也決定投入 40 億美元創建獨立子公司，專門負責其自動駕駛汽車業務。

不論是招聘軟件開發人員，還是收購相關科技公司，對于整車企業都是巨大的投 入。并且智能駕駛當前還無法真正進入無人駕駛階段，這意味著投資短期內難以獲得 明顯回報。智能駕駛的發展是一場馬拉松，雖然暫時落后但國際整車巨頭也不會輕易 離場。整車企業選擇聯盟、抱團取暖，成為過去幾年應對風險的主要選擇。

國內整車企業：積極布局與黯然離場，行業集中度有望上升

乘用車領域，國內整車企業吉利汽車、長城汽車、上汽集團、長安汽車、廣汽集 團等均發布了其自動駕駛汽車戰略，并付諸于產品導入。從產品布局看來，L2 級功 能 2019 年已在自主品牌大量搭載，L3 級功能也在 2020 年進入導入階段。相比造車 新勢力，國內各傳統車企對于智能駕駛技術的進程相對保守穩定。

在智能駕駛開發過程中，因為技術能力不足及產品上市壓力，頭部自主整車企業 一般將系統外包給 Tier1 供應商，再同步投資開發自主方案。同時，因為國內企業的 電子電氣架構還處在分布式階段，不適應高等級的智能駕駛應用，需要進行 EEA 的 平臺開發，整體投資巨大。

EEA 平臺的開發，牽涉面大，不僅僅是技術問題，還會影響到未來公司內部的職 能劃分，公司外部的供應商選擇等。因此，包袱相對較小的造車新勢力在 EEA 上具 有后發優勢，可以直接套用供應商的方案，實現智能駕駛功能的快速搭載。

相對而言，弱勢傳統整車企業，其在智能駕駛領域上不具技術能力，資金實力有 限，也沒有后發優勢，已在智能駕駛技術升級中變得越來越被動。在市場環境及新四 化技術升級的壓力下，過去一年，眾泰汽車、力帆汽車、海馬汽車、獵豹汽車等自主 品牌，長安鈴木、東風雷諾等合資都出現了經營困難，甚至退出了市場。

2018 年、2019 年，中國乘用車市場連續兩年下滑，告別了連續的高速成長時期， 進入到成熟期。智能駕駛等技術升級需要巨大的投資，整車企業的兩級分化將會更加 明顯，在尾部的企業的將很難在未來競爭中幸存，未來龍頭整車企業的市場份額有望 持續擴大。

在商用車領域，因為干線物流等是智能駕駛較為容易落地的商業場景，市場潛力 巨大，頭部商用車企業紛紛采取合作，甚至直接收購的方式進行布局，以期望更快的 實現智能駕駛在產品上的搭載。

2019 年 9 月，一汽解放與無人重卡科技公司智加科技等成立合資公司:“摯途科 技”，并發布了首款量產 L2 級別重卡 J7。濰柴動力已經將掌握智能駕駛技術列入其 戰略規劃， 2020 年 3 月，濰柴動力以 6.6 億元人民幣控股了從事商用車 ADAS 系 統供應商“清智科技”。

當前，商用車的主要技術任務在“減排”：完成國六排放升級開發。后國六時代，商用車將進入與用戶體驗更為密切的“節能”任務上，未來的技術重點是應對可能實 施的第四階段油耗法規。智能駕駛技術作為潛在的節能手段，頭部商用車企業正在積 極進行開發。國六升級并不是商用車技術開發的終點，而是新的技術競爭的起點，部 分企業并沒有對應的能力與資源。

商用車智能駕駛領域另一個特點是場景方（例如 G7、滿幫等）的積極推動。其 與頭部商用車企業、智能駕駛公司共同組成了商業化聯盟推動技術發展。場景方作為 下游頭部客戶，雙方強強聯手，將會共同提升各自的未來市場份額。因為從經濟效益 與安全角度，智能駕駛對商用的車價值更加顯性，一旦功能成熟，其普及速度將會更 加迅速。

參考歐美成熟市場，一般在國六排放后市場集中度還將進一步上升。在中國重卡 市場，未來幾年還會面對智能駕駛技術對行業的沖擊，頭部效應將會更加明顯。

4 投資建議和重點企業分析（詳見報告原文）

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編輯：沃巴查芒