2021年智能駕駛深度報告_2021數(shù)據(jù)分析研究洞察完整版行業(yè)報告

1、2021年智能駕駛深度報告1 智能駕駛：撥開云霧，迭代速度決定一切1.1 競爭格局：商業(yè)路徑之爭，迭代速度定成敗落地場景之爭：ROBOTAXI和消費市場場景是汽車智能化最先需要考慮的因素之一。目前行業(yè)分為兩種路線：ROBOTAXI和高端乘用車市場，ROBOTAXI目標(biāo) 是直接替代司機，技術(shù)路線比較激進(jìn)；消費市場是ADAS漸進(jìn)性路線，即漸進(jìn)式的從L2迭代L4以上。產(chǎn)品迭代速度：漸進(jìn)式消費市場占優(yōu)1）市場空間對比：總量旗鼓相當(dāng)，漸進(jìn)式路線落地速度快。（1）ROBOTAXI：通過替代司機節(jié)約成本，全球出租&網(wǎng)約車需求巨大。但是替代司機從技術(shù)上看比較困難。落地時 間較晚；（2）高端乘用車：2020年，

2、國內(nèi)價格20萬以上乘用車年銷量約630萬，30萬以上銷量約277萬，市場份額分別為30%、 13%。我們假設(shè)全球市場價格20萬以上銷量份額20%，30萬以上為8%，則全球價格20萬以上、30萬以上汽車年銷量為 1800萬、720萬。2）運營車數(shù)量對比：頭部公司之間有兩個數(shù)量級的差異。（1）目前全球頭部的ROBOTAXI車隊數(shù)量約600臺，未來三年內(nèi)可能達(dá)到3000臺，落地速度較慢、車隊數(shù)量少。（2）特斯拉目前保有量近100萬臺，預(yù)計21年底將達(dá)到200萬臺左右。相比ROBOTAXI，車隊數(shù)量相差1000倍。1.2 產(chǎn)業(yè)演進(jìn)：車端到云端，市場終將寡頭化智能駕駛產(chǎn)業(yè)演進(jìn)的兩個階段：從車端到云端（1

3、）車端競爭階段（2020-2025）：主要圍繞電子電氣架構(gòu)、算力、傳感器、算法等。這個階段，由于主機廠的車 隊保有量和數(shù)據(jù)量均不大，對云端要求不高。競爭主要靠汽車產(chǎn)品和品牌的定義，主要面向售價20萬+的消費市場。這個階段，部分產(chǎn)品轉(zhuǎn)型慢的主機廠會逐步被邊緣化。（2）云端競爭階段（2025年后）：主要圍繞算力、算法、車云整合、生態(tài)能力。由于車隊保有量、數(shù)據(jù)量巨大， 對云端算力需求指數(shù)級增長，云端主要進(jìn)行算法訓(xùn)練、生態(tài)應(yīng)用。這個階段頭部效應(yīng)會強化，算法會進(jìn)一步拉開差 距，生態(tài)應(yīng)用等邊際收益遞增的功能越來越多（社交、V2X、REM等），Robotaxi開始逐步普及。車端競爭要素：架構(gòu)、算力、算法、傳

4、感器電氣架構(gòu)趨勢：算力向中央集中，向云端集中，簡化底層硬件、解耦軟硬件。特斯拉率先實現(xiàn)中央域集成，大眾等逐步向域集成演進(jìn)，國內(nèi)電氣架構(gòu)迭代相對落后。1.3 供應(yīng)鏈：爆發(fā)有先后，感知、集成到應(yīng)用我們認(rèn)為，智能駕駛按照產(chǎn)業(yè)演進(jìn)，分為車端競爭到云端競爭兩個階段。（1）車端競爭階段（2020-2025）：主要圍繞電子電氣架構(gòu)、算力、傳感器、算法等。這個階段，由于主機廠的車 隊保有量和數(shù)據(jù)量均不大，對云端要求不高。此時的投資機會主要圍繞傳感器和賦能環(huán)節(jié)（算法、域控制器）。（2）云端競爭階段（2025年后）：主要圍繞算力、算法、車云整合、生態(tài)能力。由于車隊保有量、數(shù)據(jù)量巨大， 對云端算力需求指數(shù)級增長，云

5、端主要進(jìn)行算法訓(xùn)練、生態(tài)應(yīng)用。這個階段頭部效應(yīng)會強化，算法會進(jìn)一步拉開差 距，生態(tài)應(yīng)用等邊際收益遞增的功能越來越多（社交、V2X、REM等），Robotaxi開始逐步普及。此時的投資機會主 要集中在云端應(yīng)用。攝像頭：用量增加，性能提升對標(biāo)Tesla，各車企ADAS方案攝像頭數(shù)量顯著增加，探測距離、像素也不斷提升。前視：單目-雙目-三目。相較于雙目攝像頭通過兩幅圖像的視差進(jìn)行測距，使得結(jié)果更加精確，三目攝像頭將進(jìn)一步 提升車載攝像頭的精準(zhǔn)度。芯片負(fù)荷加大分辨率（像素）提升+攝像頭數(shù)量增加對帶寬需求更大：以YUV420的數(shù)據(jù)格式為例，攝像頭所需帶寬=像素X幀率*比特 *1.5，隨幀率和像素提升，對

6、芯片所需帶寬持續(xù)增加。數(shù)據(jù)量加大芯片算力負(fù)荷。從造車新勢力解決方案來看，隨著傳感器和攝像頭數(shù)量增加，芯片的算力預(yù)置也越來越 高。若14個500萬像素的攝像頭做深度學(xué)習(xí)計算，算力至少需要1000Tops。2 智能座艙：底層寡頭化，生態(tài)定勝負(fù)2.1 競爭格局：底層產(chǎn)品是寡頭的市場座艙芯片：高通領(lǐng)銜，國內(nèi)加速推進(jìn)高通領(lǐng)銜座艙芯片。當(dāng)前智能座艙芯片市場主要包括恩智浦、瑞薩電子、德州儀器等傳統(tǒng)汽車芯片廠商以及高 通、英特爾、三星消費電子廠商，高通目前已合作25家頂級制造商中的20家。國內(nèi)芯片廠商也同樣加快產(chǎn)品研發(fā)步伐，推出各自座艙芯片產(chǎn)品。2020年6月，地平線開發(fā)的智能座艙AI芯片征 程2在長安UNI

7、-T正式下線應(yīng)用；黑芝麻發(fā)布了兩款車載芯片，計劃在2021年量產(chǎn)；華為與比亞迪半導(dǎo)體合作， 進(jìn)一步加快智能座艙芯片研發(fā)的步伐。操作系統(tǒng)：座艙軟件核心，多為車企自研車載操作系統(tǒng)將是智能座艙軟件核心。三大底層操作系統(tǒng)，QNX（通過 ASIL- D）、Linux、Android（基于Linux開發(fā)）,由于儀表和車載娛樂對實時性和 安全性要求不同，可以用虛擬機同時實現(xiàn)多操作系統(tǒng)共同運行，QNX管理儀表，Linux/Android負(fù)責(zé)娛樂。根據(jù) IHS統(tǒng)計，QNX在汽車操作系統(tǒng)市場的占有率75%+，在車載娛樂系統(tǒng)占有率60%+，在儀表盤以及駕駛輔助領(lǐng)域 的市占率接近100% ；基于底層系統(tǒng)開發(fā)的智能座艙

8、操作系統(tǒng)包括鴻蒙OS、Android AOS、AliOS、車企自研操作系統(tǒng)（如特斯拉 Version等）。域控制器：架構(gòu)變革，本土機遇E/E架構(gòu)變革價值量提升，自主品牌架構(gòu)變革存在壓力。從ECU到DCU，價值量持續(xù)提升。DCU的市場規(guī)模將從2020年的約20億美元增長到2030年的680億美元。而單 車價值量將隨自動駕駛等級而提升。預(yù)計L1級DCU單車價值量約894美元，L3級約3371美元，L5級約8508美元。自主電氣架構(gòu)轉(zhuǎn)型落后于國際大廠，本土廠商迎來機遇。特斯拉率先采用集中式電子架構(gòu)，大眾集團重構(gòu)整車 電子架構(gòu)，將車上原來的70多個來自于200多個供應(yīng)商的ECU單元統(tǒng)一為三大計算平臺，

9、國內(nèi)自主車企架構(gòu)變革 較為落后。相較于海外Tier1，自主選擇與本土廠商合作有利于把握技術(shù)、數(shù)據(jù)話語權(quán)。2.2 產(chǎn)業(yè)演進(jìn)：應(yīng)用端具備巨大商業(yè)潛力車載語音：構(gòu)建用戶生態(tài)，龍頭突出車載語音市場龍頭突出，潛在市場空間廣闊。公司核心競爭力：基于車載AI技術(shù)和云、端一體化的解決方案，將車輛傳感器、互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)、用戶個性、環(huán)境交互、 動作執(zhí)行等充分融合，幫助車企客戶建立以車輛為中心的生態(tài)系統(tǒng)，提供具有品牌特性的用戶體驗。我們預(yù)計2025年全球前裝車載語音市場規(guī)模約62億元，潛在市場空間約539億元，合計超600億元。根據(jù)Cerence與科 大訊飛年報中的裝車量/出貨量與對應(yīng)的收入測算，我們預(yù)計前裝車載語音（

10、軟/硬件）單車價值約50、60元左右，預(yù)計 25年搭載1億臺左右，對應(yīng)市場規(guī)模62億元。隨著智能座艙成熟度提升，車載語音更大的潛在市場將自于流量分成和語 音的延伸服務(wù)，如寶馬的ConnectedDrive收取每年50美元訂閱費，對應(yīng)潛在市場空間539億元。HUD：爆發(fā)正當(dāng)時智能座艙與自動駕駛接口，HUD加速滲透。2018-2021年搭載HUD的中低端車型在售數(shù)量持續(xù)增加，2018年20萬以下無搭載HUD車型，到2021年20萬元以 下搭載HUD車型達(dá)17輛，在售車型達(dá)40種。市場高集中度，國產(chǎn)替代空間大。2018-2021年搭載HUD的中行業(yè)競爭格局均呈現(xiàn)高度集中的態(tài)勢。2019 年 Q1，中國乘用車 HUD 市場份額前四 大