汽車行業(yè)研究與中期投資策略：汽車智能化迎拐點華為引領(lǐng)浪潮

汽車行業(yè)研究與中期投資策略：汽車智能化迎拐點，華為引領(lǐng)浪潮1.

汽車智能化是確定趨勢，華為將引領(lǐng)浪潮轉(zhuǎn)型智能化是汽車行業(yè)的一個明確趨勢，目前已經(jīng)迎來拐點。汽車智能化是未來幾年的主要投資邏輯。目前整車廠與

Tier1

廠商都在積極加大智能化的布局

力度。最關(guān)注的是華為。華為入局汽車領(lǐng)域，定位是

Tier1

廠商，為整車

廠提供汽車智能化的方案。我們判斷華為將引領(lǐng)汽車智能化的浪潮。2020

年

10

月

30

日，華為正式發(fā)布智能汽車解決方案品牌

HI，包括

1

個全新的計

算與通信架構(gòu)和

5

大智能系統(tǒng)，智能駕駛，智能座艙、智能電動、智能網(wǎng)聯(lián)和智能車云，以及激光雷達、AR-HUD等全套的智能化部件。智能駕駛和智能座艙是華為的核心方案，這兩個細分領(lǐng)域同時也是汽車智能化浪潮的核心。2.

智能駕駛SAE自動駕駛分級標準是國際汽車工程師協(xié)會制定的一套自動駕駛分級標準。SAE把自動駕駛分為六個等級，分別為

L0

至

L5，數(shù)值越高，代表自動駕駛的成熟度就越高。目前來看，全球基本都處于

L2+級別的水平。SAE將

L0-L2

級系統(tǒng)定義為“駕駛員輔助系統(tǒng)”，這三個級別的系統(tǒng)主要提供安全警告、車道居中、

自適應(yīng)巡航控制等功能，仍需要駕駛員不斷監(jiān)控行車狀態(tài)，并根據(jù)需要進行轉(zhuǎn)向、

制動或加速。即使駕駛員的手腳離開了方向盤和踏板，駕駛的責(zé)任也依舊要由駕駛員承擔(dān)。而

L3

級至

L5

級則被稱為“自動駕駛系統(tǒng)”，根據(jù)系統(tǒng)開啟的條件、是否需要駕駛員臨時接管進行了等級劃分，在系統(tǒng)開啟后，車輛的操控工作將由自動駕駛系統(tǒng)完成。目前多家車企正在向

L3

級自動駕駛技術(shù)沖刺。2.1.

智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈自動駕駛體系由感知、決策、執(zhí)行三個部分構(gòu)成。感知系統(tǒng)也被稱為中層控制系統(tǒng)，它以多種傳感器的數(shù)據(jù)與高精度地圖的信息作為

輸入，經(jīng)過一系列的計算和處理，實現(xiàn)對周圍環(huán)境的精確感知。決策系統(tǒng)也被稱為上層控制系統(tǒng)，它依據(jù)感知信息進行決策判斷，確定合適的工作

模型，制定相應(yīng)的控制策略，代替駕駛?cè)俗龀鲴{駛決策。執(zhí)行系統(tǒng)也被稱為底層控制系統(tǒng)，它在系統(tǒng)做出決策后，根據(jù)結(jié)果對車輛進行控制。2.1.1.

感知系統(tǒng)環(huán)境感知模塊能為決策系統(tǒng)提供豐富的信息，包括道路狀況、交通標志及信號燈、交通流信息等。目前環(huán)境感知技術(shù)主要有兩種路線，一種是以攝像頭為主導(dǎo)的多傳感器融合方案，其典型代表為特斯拉；另一種以激光雷達為主導(dǎo)，其他傳感器為輔。定位模塊用于精確感知車輛的絕對位置和方位信息，主要包括車輛的經(jīng)緯度、航向角、速度、加速度、俯仰角、更新頻率等。地圖模塊通常使用高精地圖，其特點為“兩高一多”，即高精度、高動態(tài)、多維度。

高精地圖按在自動駕駛中所起的作用大致可以分為三層：車道級路網(wǎng)圖層、定位圖層和動態(tài)圖層。高精地圖擁有精確的車輛位置信息和豐富的道路元素數(shù)據(jù)信息，起到構(gòu)建類似于人腦對于空間的整體記憶與認知的功能，可以幫助汽車預(yù)知路面復(fù)雜信息，更好規(guī)避潛在風(fēng)險。2.1.2.

決策系統(tǒng)環(huán)境預(yù)測模塊作為決策系統(tǒng)的直接數(shù)據(jù)上游之一，其主要作用是對感知層所識別到

的物體進行行為預(yù)測，并將預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)化為時間和空間維度的軌跡傳遞給后續(xù)模塊。路徑規(guī)劃模塊是指在接收到目的地信息后，對較長時間內(nèi)車輛行駛的路徑進行規(guī)劃，

尋找合適的駕駛路線。行為決策模塊是指接收到全局路徑規(guī)劃后，結(jié)合環(huán)境預(yù)測信

息，決定汽車的駕駛策略。動作規(guī)劃模塊根據(jù)具體的行為決策對短期甚至是瞬時的

動作進行規(guī)劃。最后生成一條滿足特定約束條件的軌跡，該軌跡作為控制模塊的輸入決定車輛最終行駛路徑。決策算法是自動駕駛的核心競爭力，可以分為感知層算法和決策層算法。感知層算法將傳感器的輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成計算機能夠理解的自動駕駛車輛所處場景的語義表達、物體的結(jié)構(gòu)化表達。而決策層算法是基于感知層算法的輸出結(jié)果，給出最終的行為或動作指令，包括行為決策、動作決策和反饋控制。目前自動駕駛領(lǐng)域常用的決策算法分為三條路線：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于規(guī)則、混合路線?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定具體場景并做出決策；基于規(guī)則的算法是基于事先編寫好的“if-then規(guī)則”進行

決策；混合路線算法則是對前兩種算法進行結(jié)合，并進行優(yōu)化，是最流行的算法路線。自動駕駛芯片是自動駕駛汽車的心臟，其核心性能指標是算例和能效比，自動駕駛

的級別越高，需要采集的信息精度越高，數(shù)據(jù)量就越大，就越依賴更多的算力支撐。

主要的算力單位是

TOPS，1TOPS代表處理器每秒鐘可進行一萬億次操作。L2

級需要的算力在

10TOPS以下，L3

級需要

30-60TOPS，L4

級需要超過

300TOPS，L5

級需要超過

1000TOPS甚至

4000TOPS。能效比越高意味著芯片的功耗越低，而功耗水平直接影響芯片的可靠性，低功耗芯片發(fā)熱量低，有助于芯片模組散熱和高效穩(wěn)定運行。主流自動駕駛芯片主要有兩種，一種是英特爾

Mobileye開發(fā)的

Mobileye?

EyeQX?

系列芯片，另一種是英偉達的

NVIDIADrivePX系列車載計算平臺。2.1.3.

執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行系統(tǒng)負責(zé)接收決策系統(tǒng)的指令，反饋到底層模塊執(zhí)行任務(wù)。執(zhí)行控制系統(tǒng)是自動駕駛汽車行駛的基礎(chǔ)，其核心技術(shù)包括車輛的縱向控制和橫向控制技術(shù)。巡航控制和緊急制動控制都是典型的自動駕駛縱向控制案例。常用的控制策略包括傳統(tǒng)控制方法和智能控制策略。傳統(tǒng)控制方法，這類控制方法對模型依賴性大，誤差也大，因此精度低、適應(yīng)性差。常用的智能控制策略包括深度學(xué)習(xí)、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制及滾動時域優(yōu)化控制等方法，這些算法在自動

駕駛中取得了較好的效果。橫向控制系統(tǒng)根據(jù)目標路徑信息以及自身位置信息計算方向盤轉(zhuǎn)角，將計算所得的信息傳遞給執(zhí)行機構(gòu)執(zhí)行。橫向控制系統(tǒng)及控制方法的優(yōu)劣性不僅會影響路徑規(guī)劃的跟蹤精度，還會對車輛的穩(wěn)定性和舒適性產(chǎn)生影響。橫向控制主要有兩種基本設(shè)計方法，一種是基于駕駛員模擬的方法，使用較簡單的運動力學(xué)模型和駕駛員操縱規(guī)則設(shè)計控制算法，或使用駕駛員操縱過程的數(shù)據(jù)訓(xùn)練控制器獲取控制算法。另一種則是基于模型的控制方法。這類方法需要建立較精確的汽車橫向運動模型。目前橫向運動模型的研究大都僅考慮橫向運動運動學(xué)或動力學(xué)，進而對橫向運動控制系統(tǒng)進行單獨設(shè)計。但對汽車而言，其橫向和縱向的運動學(xué)及動力學(xué)特性是相互影響的，因此橫縱運動耦合控制是未來的發(fā)展趨

勢。2.1.4.

產(chǎn)業(yè)鏈自動駕駛作為汽車領(lǐng)域的下一個競賽點，涉及眾多領(lǐng)域，車企僅依靠自身無法完成整個生態(tài)鏈的打造。因此車企、汽車零部件供應(yīng)商、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)及芯片企業(yè)等紛紛涉足，越來越多的車企通過結(jié)盟來提升自動駕駛領(lǐng)域的競爭力。全球主要有十家自動駕駛聯(lián)盟。2.2.

智能駕駛市場空間至

2025

年全球自動駕駛市場規(guī)模達

800

億

美元，至

2030

年市場規(guī)模達

2800

億美元。2020

年全球自動駕駛車端系統(tǒng)的市場規(guī)模有望達到

1138

億美元，到

2030

年市場規(guī)模將約

5000

億美

元。2021

年有望迎來自動駕駛的爆發(fā)元年，中國自動駕駛行業(yè)市場規(guī)模將超

2350

億元。隨著

5G逐步落地，主機廠紛紛推出搭載

ADAS功能的新車型，ADAS各功能滲透率加

速提升，到

2025

年市場規(guī)模達到

2250

億元，L2

及以下級別功能中自動泊車入位、

自適應(yīng)巡航為最大的兩個市場，分別為

384

億元、312

億元，將貢獻主要增量市場。2.3.

智能駕駛的核心——芯片2.3.1.

分類自動駕駛汽車芯片按照產(chǎn)品功能可以分為三類：第一類是

ADAS芯片。ADAS意為高級駕駛輔助系統(tǒng)，用于實現(xiàn)

L1-L2

級別的輔助

駕駛功能。目前自動駕駛汽車芯片的主要市場集中在

ADAS駕駛輔助領(lǐng)域。第二種是基于

GPU的自動駕駛汽車芯片。目前

Mobileye、英偉達和特斯拉等公司

推出商用產(chǎn)品。第三種是支持自動駕駛功能的外圍芯片，如

5G芯片、V2X芯片、數(shù)字座艙芯片、

虛擬儀表芯片、信息安全芯片、胎壓監(jiān)測芯片和域控制器芯片等。這些芯片起到為自動駕駛提供輔助、支持的作用。2.3.2.

智能駕駛芯片的發(fā)展趨勢CPU、GPU、FPGA、ASIC將依次成為自動駕駛芯片的發(fā)展趨勢。由于自動駕駛需要進行大量的計算處理，算力需求進一步增加，

FPGA與

GPU相結(jié)合成為當(dāng)前的主流方案；著眼未來，當(dāng)現(xiàn)有方案難以支撐計算需

求的時候，ASIC或?qū)⒊蔀槲磥淼陌l(fā)展方向。對于

L0/L1

級系統(tǒng)，傳統(tǒng)的車規(guī)級

CPU即可滿足需求；對于

L2

至

L3

級別，目前

采用的主流方案是

FPGA和

GPU相結(jié)合，但是

FPGA芯片硬件編程復(fù)雜性太高，

GPU算力也強，但功耗和價格太高，不適合大規(guī)模量產(chǎn)，因此仍需要進一步發(fā)展。2.3.3.

競爭格局英特爾、英偉達等是較早布局自動駕駛芯片的企業(yè)，目前占據(jù)了全球自動駕駛芯片

市場的較大份額，從市場份額出發(fā)，屬于汽車芯片市場的第一梯隊。2019

年，

自動駕駛芯片成為英特爾最大增長的業(yè)務(wù)板塊，營收同比增長

26%至近

10

億美元，

并讓英特爾收獲了全球

70%的輔助駕駛市場份額。Mobileye面向

L3

級以下市場，產(chǎn)品發(fā)展較為成熟。英特爾在

2020

年中國年度戰(zhàn)略線上媒體交流會上宣布，Mobileye的

EyeQ芯片已經(jīng)累計賣出

5400

萬枚，被搭載在全球超過

5000

萬輛汽車上。英偉達定位在

L3

及以上等級的自動駕駛，作為

GPU的發(fā)明者，在汽車主控芯片的

GPU市場處于壟斷地位，常年保持

70%的市場占有率。高通和華為位于第二梯隊。在智能駕駛領(lǐng)域，高通于

2020

年

1

月推出了

SnapdragonRide平臺，正加速推廣應(yīng)用中。

不過高通憑借在通信及消費電子領(lǐng)域的優(yōu)勢，基于智能手機芯片的經(jīng)驗，成為智能座艙芯片領(lǐng)域的行業(yè)龍頭。長城汽車車載智能芯片由高通公司負責(zé)，長城汽車在

2022

年推出的高端車型上將會率先采用高通

SnapdragonRide平臺，應(yīng)用到其智能駕駛系統(tǒng)中。長城汽車的另一個合作伙伴是華為，其將為長城汽車提供以

MDC為基礎(chǔ)的高算力智能駕駛計算平

臺。華為面向智能駕駛領(lǐng)域推出多款

MDC計算平臺系列。硬件平臺內(nèi)部包含了兩個核心芯片，分別是

CPU處理器和

AI處理器。第三梯隊是其他的第三方芯片廠商，其中就包括地平線、云途、黑芝麻等國產(chǎn)公司。截至

2020

年底，地平線征程系列芯片出貨量已經(jīng)超過

16

萬片，繼征程

2、征程

3

之后，面向

L4

高等級自動駕駛的征程

5

芯片也已一

次性流片成功，將于年內(nèi)正式發(fā)布。除此之外，越來越多的車企也開始嘗試自主研發(fā)自動駕駛芯片。在國內(nèi)市場，蔚來汽車在今年

10

月被曝出有意涉足自動駕駛芯片這一領(lǐng)域，造車新勢力零跑汽車推出了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的凌芯

01

智能駕駛芯片。吉利集團旗下億咖通科技與云知聲共同出資成立合資公司芯智科技。促使車企自主研發(fā)的原因有很多。首先，以

Mobileye為代表的芯片供應(yīng)商提供的芯片和算法緊密耦合且打包出售，車企希望通過自主研發(fā)獲得更多自主權(quán)。其次，車企自研自動駕駛芯片可以降低成本、積累人才，增強品牌效應(yīng)。此外，車企自研芯片可以節(jié)省采購開支。從自動駕駛芯片格局來看，L1-L2

目前被

Mobileye占據(jù)，L3

以上則是英偉達更具

優(yōu)勢。我們認為華為的定位應(yīng)當(dāng)瞄準

L3

以上的市場。在

L1-L2

級別的市場，Mobileye產(chǎn)品非常成熟，具有明顯的先發(fā)優(yōu)勢和豐富的客戶資源，而

L3

以上的市場仍有較大的上升空間，市場格局仍未定型，存在大量機遇。國產(chǎn)自動駕駛芯片公司在技術(shù)上同國際領(lǐng)先企業(yè)仍存在兩至三年的技術(shù)差距，而華為在技術(shù)研發(fā)上能與海外對手相提并論。華為將大量資源投入到汽車等領(lǐng)域來填補手機業(yè)務(wù)失去的營收空間，華為與高通在手機芯片領(lǐng)域便有著精彩的交鋒，華為自研的麒麟芯片的表現(xiàn)證明了華為芯片的研發(fā)實力，在研發(fā)端華為能夠與高通等巨頭相較量。但同時我們也客觀謹慎地認為，從自動駕駛芯片格局來看，華為目前能夠維持在第

二梯隊的位置，突圍進入第一梯隊還需要一定時間。芯片的工作不僅僅是研發(fā)設(shè)計，

制造能力同樣不可缺少。而芯片制造的進程需要時間的積淀，華為能否突破芯片制裁的封鎖需要時間檢驗，這短期內(nèi)將會限制華為自動駕駛芯片的進一步提升。2.4.

華為的重點產(chǎn)品——MDC針對自動駕駛對計算平臺的需求，華為推出MDC解決方案。它集成了華為自研的HostCPU芯片、AI芯片、ISP芯片與

SSD控制芯片，并通過底層的軟硬件一體化調(diào)優(yōu)，

在時間同步、傳感器數(shù)據(jù)精確處理、多節(jié)點實時通信、最小化底噪、低功耗管理、

快速安全啟動等方面領(lǐng)先業(yè)界。MDC智能駕駛計算平臺總體包含四個部分：第一個部分是硬件平臺，第二個部分是軟件平臺，第三個部分是工具鏈，第四個部分是安全平臺，分為功能安全和信息安

全，功能安全指的是“自動駕駛車硬件出現(xiàn)問題后，避免車輛失控，能保證安全停

車”，信息安全指的是“車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸過程中的信息安全”。硬件平臺內(nèi)部包含了兩個核心芯片，分別是是

CPU處理器和

AI處理器。CPU采用鯤鵬芯片。已發(fā)布的

MDC的

AI處理器采用昇騰

310

芯片，最新的

MDC810

并未公布

AI芯片內(nèi)容，但是業(yè)界推測采用的也是昇騰

310

芯片。MDC軟件平臺自下而上分為模塊化硬件層、自適應(yīng)軟件平臺層和應(yīng)用層。其中軟件平臺層包括自適應(yīng)軟件服務(wù)、車控

OS和自適應(yīng)軟件組件。開發(fā)工具鏈的功能簡單完善易用，兼容

AUTOSAR。MDC工具鏈旨在提供個性化、標準

化、多元化的開發(fā)工具集合。華為新推出智能駕駛計算平臺

MDC810。其算力高達

400+TOPS，可滿足高級別的自動駕駛乘用車及

RoboTaxi的應(yīng)用場景，是已經(jīng)量產(chǎn)的最大算力的智能駕駛計算平臺。北汽極狐搭載的自動駕駛系統(tǒng)使用的就是

MDC810。華為在智能駕駛領(lǐng)域，一方面是推出自研的自動駕駛解決方案，另一方面同時要推

出自動駕駛的生態(tài)，華為稱之為

MDC生態(tài)。華為打造

MDC生態(tài)是必然的選擇，因為華為的定位是

Tier1

廠商，無法面向所有的汽車定制智能駕駛的方案，而打造

MDC生態(tài)可以讓生態(tài)中的所有開發(fā)者都能基于平臺開發(fā)智能駕駛的更多應(yīng)用，獲取更多的客戶，才能持續(xù)擴大自身在汽車領(lǐng)域的影響力。在智能駕駛的這場軍備競賽中，算力成為各大廠商比拼的核心之一。算力的單位是

TOPS，全稱為

TeraOperationsPerSecond，即每秒鐘可以運算多少萬次。在自動駕駛的場景下，即每秒能識別多少幀，處理多少點云。根據(jù)分類，L3/L4/L5

級自動駕駛系統(tǒng)芯片的算力要求分別達

30+/200+/1,000+

TOPS。一般認為，L2

需要的計算力小于

10TOPS，L3

需要的計算力為

30-60TOPS，L4

需要的計算力至少大于

100TOPS，L5

需要的計算力目前未有明確結(jié)論，地平線預(yù)測要大于

4000TOPS。目前的計算平臺僅能滿足部分

L3、L4

級別的自動駕駛所需。智能駕駛對于算力的需求體現(xiàn)在以下幾個方面：首先是算法要求。更高的算力能夠支持更復(fù)雜更精準的算法；其次是傳感器與數(shù)據(jù)端的需求。自動駕駛的級別越高，

所需傳感器越多，捕獲的數(shù)據(jù)量越多、精度越高，更依賴高算力支撐；第三是為了預(yù)埋算力。因為汽車是一種使用壽命較長的商品，在汽車的使用期限內(nèi)必然會經(jīng)過

多次的軟件升級，因此必須預(yù)留算力為未來的升級做準備。3.

智能座艙3.1.

產(chǎn)業(yè)鏈智能座艙產(chǎn)業(yè)鏈豐富，從上游來看可分為硬件和軟件兩類，中游產(chǎn)業(yè)鏈包括車載信息顯示系統(tǒng)、車載信息娛樂系統(tǒng)、車載通訊系統(tǒng)、座艙域控制器等等，而下游則是

OEM主機廠。3.2.

市場空間2019

年全球智能座艙行業(yè)市場規(guī)模達到

364

億美元，預(yù)計到

2022

年，全球智能座艙行業(yè)市場規(guī)

模有望達到

461

億美元，實現(xiàn)

8%的年均復(fù)合增長率。中國是智能座艙潛力最大的市場。2019

年中國智能座艙行業(yè)市場規(guī)模達到

441.1

億元，預(yù)計在

2025

年將達到

1030

億元，年均復(fù)合增速達到

13%，高于全球增速。3.3.

智能座艙的競爭格局——直接競品與間接競品智能座艙業(yè)務(wù)多為集成型業(yè)務(wù)，由

Tier1

將智能座艙以解決方案的形式供向車企市場。Tier1

廠商通過平臺或系統(tǒng)集成多種技術(shù)、多種

零部件形成解決方案，而這些技術(shù)和零部件的來源主要為方案

提供商

Tier1

自行生產(chǎn)和外包。我們把華為智能座艙領(lǐng)域的競爭分為直接競品和間接競品。通過競爭對手的戰(zhàn)略布局的來區(qū)分直接競品和間接競品，將明確提出未來將劍指

Tier1

的廠商作為華為智能座艙領(lǐng)域的直接競品，而明確表述了不做智能座艙方案而只助力

Tier1

方案落地的零部件、技術(shù)廠商作為華為智能座艙的間接競品。華為在智能座艙產(chǎn)業(yè)鏈中的定位是為車企提供解決方案的

Tier1

廠商，所以華為受到的最直接的競爭壓力來源于產(chǎn)品和定位都和華為相似的方案提供商。華為潛在的、

間接的競爭壓力則來自于智能座艙的二級供應(yīng)商。

這類廠商不直接提供方案，而是賦能智能座艙的底層設(shè)施建設(shè)。3.3.1.

直接競品市場對智能座艙

Tier1

的自身研發(fā)能力和資源基礎(chǔ)及掌控能力都有著非常高的要求和期待，這也導(dǎo)致了目前已經(jīng)進入和已經(jīng)布局、

即將進入的廠商數(shù)量少，多為其原行業(yè)龍頭的特點，也決定了華為在現(xiàn)階段最主要

的競爭壓力來源數(shù)量少而強勢的現(xiàn)狀。目前作為華為智能座艙直接競品的

Tier1

具體可以分為以下兩類：第一類是傳統(tǒng)零部件、汽車技術(shù)廠商。這一類廠商的原有生產(chǎn)要素和智能座艙部分部件生產(chǎn)、功能研發(fā)所需求的投入要素存在重疊，加之原有客戶基礎(chǔ)多為車企，所以資源平移比較簡單、轉(zhuǎn)型成本相對較低。第二類是新入局的科技公司。這一類廠商入駐智能座艙市場的切入點在于強大的技術(shù)整合能力和資源基礎(chǔ)，通過建立整合平臺、平移技術(shù)資源，可以獲取智能座艙強調(diào)的“智能”優(yōu)勢，從而快速建立的競爭壁壘。Tier1

廠商在智能座艙領(lǐng)域更多地尋求與車企合作開發(fā)。一方面是由于智能座艙的研發(fā)與集成需要強大的技術(shù)能力，共研共產(chǎn)能為產(chǎn)品的創(chuàng)新、研發(fā)和落地提供更加堅實的后備力量和更加廣闊的資源池，另一方面下游企業(yè)的參與能更好地提升產(chǎn)品，能更有效率地達成

Tier1

和車企的共贏。在轉(zhuǎn)型的大趨勢之下，智能座艙領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型主要以“產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)內(nèi)部更新”+“龍頭向

Tier1

轉(zhuǎn)移”雙線為主。對于大多數(shù)的原汽車行業(yè)部件、技術(shù)廠商來說，面對智能化浪潮的改革模式趨向于自我更新，這部分廠商致力于推陳出新以賦能

Tier1

的智能座艙方案集成，爭取通過自主研發(fā)、更新和產(chǎn)能轉(zhuǎn)移在全新的智能市場中提升市占率、建立壁壘。對于行業(yè)的龍頭來說，目前智能座艙供應(yīng)商較少，并且進入壁壘極

高的

Tier1

市場空白巨大，所以各方龍頭勢力紛紛向

Tier1

轉(zhuǎn)型，力圖跳脫出原產(chǎn)品

生態(tài)并爭先占領(lǐng)空白市場。3.3.2.

間接競品：操作系統(tǒng)競爭格局目前階段，華為智能座艙方案的軟件核心在于操作系統(tǒng)。當(dāng)前智能座艙的操作系統(tǒng)市場，主要競爭者是

QNX、Linux和

Android。目前國際上還沒有統(tǒng)一的智能座艙的操作系統(tǒng)標準，核心知識產(chǎn)權(quán)主要掌握在黑莓

QNX、谷歌

Android以及許多基于

Linux定制的

OS等國外軟件企業(yè)手中，整車廠商和

Tier1

廠商則在這些基礎(chǔ)上開發(fā)定制化界面。因此智能座艙操作系統(tǒng)市場并未

完全定型。3.3.3.

間接競品：智能座艙芯片競爭格局認為芯片是智能座艙的硬件核心。高通在通信及消費電子領(lǐng)域優(yōu)勢明顯，基于

智能手機芯片的成功經(jīng)驗，已成為智能座艙域芯片龍頭。在國內(nèi)車企當(dāng)中，

蔚來、理想、小鵬等均推出搭載驍龍數(shù)字座艙的車型。2021

年

1

月，高通推出第

4

代高通驍龍汽車數(shù)字座艙平臺，采用

5

納米制程工藝，計劃于

2022

年開始量產(chǎn)。3.4.

華為智能座艙3.4.1.

計算平臺其中計算平臺主要基于麒麟車機的模組。華為對于計算模組的理念是可插拔設(shè)計。

由于汽車相比手機、平板等擁有更長的生命周期，因此可插拔的設(shè)計能讓同一輛車在生命周期中及時更新模組，升級中央處理單元。對于一級供應(yīng)商來說，可以形成模塊化設(shè)計，省去了一些重復(fù)性的工作。3.4.2.

軟件平臺——核心：鴻蒙華為采用

HarmonyOS車機操作系統(tǒng)，

采用分布式架構(gòu)，與手機等其他智能設(shè)備共享生態(tài)，實現(xiàn)萬物互聯(lián)。在華為智能汽車解決方案中，官方表示

HarmonyOS車機操作系統(tǒng)可以實現(xiàn)“通過一芯多屏，多并

發(fā)、多用戶多任務(wù)處理，激素啟動，多部件協(xié)同，滿足出行場景需要”。操作系統(tǒng)是華為智能座艙方案的核心。目前智能座艙操作系統(tǒng)的市場仍未定型，還沒有統(tǒng)一的智能座艙操作系統(tǒng)標準，能在技術(shù)上取得突破的操作系統(tǒng)有望破局。3.4.3.

顯示平臺華為顯示平臺的布局包括

AR-HUD和車載智慧屏。華為對于

AR-HUD的設(shè)計原則是足夠大、清晰、各種場景每時每刻都能使用。華為基于

ICT多年的技術(shù)積累，在空間光學(xué)、光學(xué)算法、顯示技術(shù)等領(lǐng)域儲備了深厚的技術(shù)。在

4

月上海國際車展上，R汽車

ES33

上便搭載

了華為的

AR-HUD技術(shù)，另外紅旗汽車

EHS6

也采用華為

HI解決方案，搭載了

ARHUD、智能座艙方案。華為車載智慧屏擁有

15.6

寸、2k分辨率的屏幕，采用

HDR高動態(tài)范圍圖像技術(shù)以及軟件處理算法，實現(xiàn)廣色域性能。此外采用分布式

UI技術(shù)，可以將手機端應(yīng)用流轉(zhuǎn)至車載智慧屏，與手機端實時同步。3.4.4.

生態(tài)伙伴生態(tài)伙伴，華為分為硬件和應(yīng)用。生態(tài)的建設(shè)依然圍繞著鴻蒙系統(tǒng)展開。4、重點企業(yè)分析國內(nèi)整車廠商中，長城汽車在智能駕駛領(lǐng)域有較為突出的戰(zhàn)略布局，與高通和華為

都有合作。長城汽車將在

2022

年推出的高端車型上率先推出基于

SnapdragonRide平臺開發(fā)的咖啡智駕系統(tǒng)。華為將為長城汽車提供以

MDC為基礎(chǔ)的高算力智能駕駛計算平臺，并配合長城汽車完成智能駕駛所需的感知組件的各項評估和測試。長安汽車攜手華為、寧德時代，在汽車智能化領(lǐng)域展開合作。阿維塔科技聚合了長安汽車、華為、寧德時代各自在研發(fā)制造、智能解決方案和能源管理生態(tài)領(lǐng)域的優(yōu)勢技術(shù)，并深度整合三方戰(zhàn)略資源，重新定義未來智能電動汽車，共創(chuàng)全球領(lǐng)先、自主可控的智能電動網(wǎng)聯(lián)汽車平臺。長安汽車具有較強的造車實力，自身也有智能駕駛方案的積累，再結(jié)合華為的技術(shù)模塊，有望推出出色的智能化汽車。ADAS目前依然是智能駕駛很好的落地點，我們繼續(xù)堅定推薦保隆科技。保隆科技

的

ADAS業(yè)務(wù)發(fā)力，2021

年成為國內(nèi)商用車

ADAS龍頭，后續(xù)乘用車持續(xù)跟進。

公司多品類傳感器業(yè)務(wù)快速發(fā)展，在自動駕駛領(lǐng)域有廣闊應(yīng)用空間。此外空

氣彈簧業(yè)務(wù)為自主品牌獨一企業(yè)，已經(jīng)配套蔚來。傳統(tǒng)業(yè)務(wù)氣門嘴、金屬管件等仍將穩(wěn)健增長。智能化浪潮下天幕玻璃與

HUD玻璃滲透率提升，汽車玻璃業(yè)務(wù)迎成長新空間。天幕玻璃作為汽車玻璃的新品種，在電動車中應(yīng)用日益廣泛；HUD玻璃近年逐漸從高端車向中低端車型下沉，加速市場滲透，引領(lǐng)汽車智能化趨勢。4.1.

長城汽車強車型周期延續(xù)，Q1

銷量表現(xiàn)亮眼。受益于去年三季度開啟的強車型周期，公司

Q1

銷量表現(xiàn)亮眼，實現(xiàn)整車銷量

33.88

萬輛，同比增長

125.37%。受益于銷量的增長，公司

Q1

實現(xiàn)營業(yè)收入

311.17

億元，同比增長

150.62%，收入增速高于

銷量增速。多重因素拖累盈利能力，毛利率水平短期承壓。公司

2021Q1

綜合毛利率為

15.13%，

同比提升

5.8

個百分點；但從環(huán)比的角度來看，相比于

2020Q4

的毛利率水平下降了

3.13

個百分點，單車盈利方面，公司

Q1

單車盈利為

0.48

萬元，環(huán)比下降了

25%左

右。強車型周期持續(xù)景氣，產(chǎn)銷規(guī)模有望再上一個臺階。公司自

2020

年三季度進入新一輪強產(chǎn)品周期，基于檸檬平臺打造的第三代哈弗

H6

和哈弗大狗在四季度持續(xù)熱銷。2021

年，公司將進一步迎來多款基于全新車型平臺的換代車型以及全新車型上市，助力公司產(chǎn)銷規(guī)模上到一個新的臺階。隨著公司平臺化產(chǎn)品銷量占比不斷提高，平臺化的降本效果將逐漸體現(xiàn)，公司毛利率水平將持續(xù)提升。此外，公司在模塊化平臺技術(shù)、混合動力技術(shù)、電動化技術(shù)以及智能

駕駛技術(shù)等方面全面布局，將在未來的行業(yè)競爭中擁有巨大的競爭優(yōu)勢。另一方面，

隨著各地對皮卡進城的逐步放開，看好皮卡市場后續(xù)的增長，公司作為國內(nèi)皮卡行業(yè)的龍頭也將深度受益。4.2.

長安汽車Q1

產(chǎn)銷實現(xiàn)同環(huán)比增長，自主部分業(yè)績改善明顯。銷量方面，2021Q1

自主乘用車

實現(xiàn)銷量

36.71

萬輛，同比增長

122.28%，環(huán)比增長

16.42%，達到同期的歷史高點。

對應(yīng)到收入端，公司

Q1

實現(xiàn)營業(yè)收入

320.27

億元，同比增長

176.95%，收入增速高于銷量增速，主要是銷量結(jié)構(gòu)改善所致。業(yè)績方面，公司

Q1

剔除聯(lián)營和合營企

業(yè)投資收益后的扣非后歸母凈利潤為

4.40

億元，同比和環(huán)比均扭虧為盈。毛利率方面，2021Q1

公司綜合毛利率為

14.11%，

雖然存在一定的原材料漲價的拖累，但產(chǎn)銷大幅增長拉高了盈利水平，使得今年

Q1

的毛利率達到了近幾年同期的最高水平。合資品牌經(jīng)營穩(wěn)健改善。銷量上，Q1

長安福特實現(xiàn)整車銷量

6.44

萬輛，同比增長

111.45%；長安馬自達實現(xiàn)整車銷量

2.93

萬輛，同比增長

69.08%。受益于合資銷量的增長，公司

Q1

對聯(lián)營及合營企業(yè)的投資收益為

2.80

億元，同樣實現(xiàn)同環(huán)比的扭虧，預(yù)計長安福特與長安馬自達均實現(xiàn)盈利產(chǎn)生正貢獻。自主與合資均處于向上周期，看好公司中長期發(fā)展。自主方面，從

CS75

PLUS、逸

動

PLUS、UNI-T、UNI-K等車型再到后續(xù)與華為及寧德時代聯(lián)合打造的高端智能品

牌車型上市，長安自主的產(chǎn)品力不斷提升。2021

年長安自主將迎來