2022年汽車芯片行業(yè)深度分析報告

2022年汽車芯片行業(yè)深度分析報告

內(nèi)容目錄

1.電動化、智能化引領汽車半導體單車價值量提升................................8

1.1.電動平臺替代傳統(tǒng)內(nèi)燃機平臺，推動智能化發(fā)展...........................9

1.2.電氣架構(gòu)由傳統(tǒng)分布式向域控制器發(fā)展，最終向中央集中式發(fā)展............9

1.3.自動駕駛催生傳感、存儲與計算的需求...................................12

1.3.1.自動駕駛滲透率提升...............................................12

1.3.2.多傳感器融合提供冗余，用量隨自動駕駛程度提升，帶來細分賽道投資機

會15

2.功率半導體：汽車電動化趨勢下的確定性高增長...............................19

2.1.功率半導體：電能控制的核心器件，新能源汽車帶來廣闊成長空間........19

2.2.電動化趨勢下，新能源汽車功率半導體需求快速提升......................20

2.3.海外塊芯疊加國內(nèi)新能源汽車爆發(fā)，國內(nèi)企業(yè)迎來發(fā)展窗口期............22

2.4.布局未來：SiC加速滲透，進一步打開行業(yè)天花板........................24

3.車用MCU:缺芯加速國產(chǎn)驗證...............................................28

3.1.車載MCU是汽車ECU核心,一輛車平均有50-100個MCU........................28

3.2.車用MCU壁壘較高，市場份額集中于幾大龍頭廠商......................31

3.3.國內(nèi)廠商受益于芯片缺貨與國產(chǎn)供應地發(fā)展..............................33

4.Soc芯片：基于智能座艙與自動駕駛芯片的算力需求...........................36

4.1.智能座艙芯片：車載娛樂加速滲透，國產(chǎn)替代格局向好...................36

4.2.自動駕駛芯片：市場潛力巨大，國內(nèi)廠商蓄勢待發(fā)........................39

4.2.1.算力基礎決定自動駕駛高度.......................................39

4.2.2.自動駕駛芯片市場潛力巨大，車廠差異化需求催生芯片廠商多元化商業(yè)模

式.......................................................................40

4.2.3.英偉達、高通優(yōu)勢凸顯，國內(nèi)廠商華為等加大投入.................42

5.車用存儲芯片：規(guī)?？焖僭鲩L，具備國產(chǎn)自主可控需求........................45

5.1.智能化推動存儲需求....................................................45

5.2.存儲行業(yè)份額集中，國內(nèi)廠商未來可期..................................47

6.圖像傳感器：伴隨車載攝像頭市場高速增長...................................48

6.1.ADAS滲透率提升驅(qū)動起量，高性能要求提升附加值.....................48

6.2.算法、硬件升級賦能車載CIS像素提升...................................50

6.3.安森美為車載CIS龍頭，國內(nèi)廠商格局向好..............................50

7.相關標的與投資建議..........................................................52

7.1.韋爾股份................................................................52

7.2.北京君正................................................................52

7.3.兆易創(chuàng)新................................................................53

7.4.國民技術................................................................54

7.5.芯?？萍?...............................................................55

7.6.晶晨股份................................................................55

7.7.瑞芯微..................................................................56

7.8.全志科技................................................................57

8.才殳資建I義.....................................................................57

9.風險提示.....................................................................57

圖表目錄

圖1：電動車系統(tǒng)架構(gòu)..............................................................9

圖2：ECU結(jié)構(gòu)示意圖............................................................10

圖3：各類車型中的ECU每年遞增................................................10

圖4：博世E/E架構(gòu)路線圖........................................................11

圖5：特斯拉model3電氣架構(gòu)示意圖..............................................11

圖6：全球各級別ADAS代表方案舉例（不完全）..................................12

圖7：G-pilot智能駕駛路線規(guī)劃...................................................13

圖8：科技大廠布局造車...........................................................13

圖9：歐盟主動安全測試項目時間表................................................14

圖10：各國政策對ADAS要求：中國對部分商用車上ADAS提出規(guī)定...............14

圖11:各大主機廠自動駕駛車型推出時間表........................................14

圖12：自動駕駛系統(tǒng)模型.........................................................16

圖13：汽車傳感器系統(tǒng)示意圖.....................................................16

圖14：任意類別傳感器均存在自身局限性，多傳感器融合成為必要..................16

圖15：功率半導體產(chǎn)品范圍及分類.................................................19

圖16：功率IC和功率分立器件集成為功率模塊.....................................19

圖17：功率器件和功率模塊細分產(chǎn)品特性及下游應用整理..........................19

圖18：2021年新能源汽車平均半導體價值量預測（按車型）：插電式混合動力、純電動

車半導體主要增量用于逆變器......................................................20

圖19：新能源汽車動力系統(tǒng)功率半導體使用情況拆分...............................21

圖20：新能源汽車動力系統(tǒng)功率半導體使用情況拆分...............................21

圖21：IGBT為新能源汽車領域功率器件主流選擇..................................21

圖22：三代半導體應用領域.......................................................24

圖23：三代半導體對比............................................................25

圖24：2021年全球碳化硅器件市場格局...........................................26

圖25：SiC產(chǎn)業(yè)鏈及國內(nèi)外廠商梳理..............................................26

圖26：通用MCU基本結(jié)構(gòu)........................................................28

圖27：比亞迪車規(guī)級BF7006AMMCU系統(tǒng)組成...................................28

圖28：一個ECU有一顆恩智浦S12PMeU......................................................................28

圖29:博世MG7.9.8ECU有兩顆MCU..........................................................................28

圖30：汽車常見ECU分布........................................................29

圖31：2019全3求MCU應用4頁域占比..............................................29

圖32：2019國內(nèi)MCU應用領域占比.............................................29

圖33：全球車載MCU市場規(guī)模與構(gòu)成............................................30

圖34：車規(guī)級三大認證............................................................32

圖35：車規(guī)級芯片開發(fā)認證周期示意圖............................................32

圖36：2020年全球汽車MCU市場份額...........................................32

圖37：英飛凌汽車產(chǎn)品線一覽.....................................................33

圖38：英飛凌AURIX平臺MCU解決方案.........................................33

圖39：兩芯四屏圖示..............................................................36

圖40：DMS功能圖示.............................................................36

圖41：單AP智能座艙解決方案...................................................36

圖42：可作為AI協(xié)處理器的地平線J2.........................................................................36

圖43：2021新發(fā)布車型智能座艙滲透率...........................................37

圖44：使用多核SoC模組的智能座艙方案滲透率..................................37

圖45：全志科技智能座艙產(chǎn)品.....................................................38

圖46：瑞芯微智能座艙產(chǎn)品.......................................................38

圖47：自動駕駛L1-L5自動駕駛需要的算力（Tops）.......................................................39

圖48：2025年L4自動駕駛產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量.........................................39

圖49：英偉達Atlan芯片結(jié)構(gòu)......................................................42

圖50：Orin-GPU結(jié)構(gòu)............................................................42

圖51：不同級別智能駕駛駕駛對存儲的需求.......................................45

圖52：汽車各系統(tǒng)對存儲的需求...................................................45

圖53：2021Q3DRAM廠商市場份額..............................................47

圖54：2021Q3NAND廠商市場份額..............................................47

圖55：車載攝像頭主要分類及功能.................................................48

圖56：全球CIS市場份額分布（2020）.......................................................................51

圖57：車規(guī)級CIS競爭格局（2020）..........................................................................51

圖58：韋爾股份營收、歸母凈利潤及增速（億元）.................................52

圖59：韋爾股份毛利率和凈利率...................................................52

圖60：北京君正營收、歸母凈利潤及增速（億元）.................................53

圖61:北京君正毛利率和凈利率...................................................53

圖62：兆易創(chuàng)新營收、歸母凈利潤及增速（億元）.................................53

圖63：兆易創(chuàng)新毛利率和凈利率...................................................53

圖64：國民技術營收、歸母凈利潤及增速（億元）.................................54

圖65：國民技術毛利率和凈利率...................................................54

圖66：芯?？萍紶I收、歸母凈利潤及增速（億元）.................................55

圖67：芯?？萍济屎蛢衾?..................................................55

圖68：晶晨股份營收及歸母凈利潤（億元）........................................56

圖69：晶晨股份利潤率............................................................56

圖70：瑞芯微營收及歸母凈利泗（億元）..........................................56

圖71:瑞芯微利潤率..............................................................56

圖72：RK3588特性..............................................................57

圖73：基于RK3588M的智能座艙方案............................................57

圖74：全志科技營收及歸母凈利潤（億元）........................................57

圖75：全志科技利潤率............................................................57

表1：中國自動駕駛分級介紹......................................................12

表2：智能駕駛滲透率測算........................................................15

表3：主要車企ADAS方案感知層硬件配置（參考值，不同車型間存在差異）.......17

表4：汽車銷量與新能源汽車滲透率測算...........................................20

表5：電動車新增功率半導體......................................................21

表6：新能源汽車IGBT市場規(guī)模測算..............................................22

表7：英飛凌交貨周期及貨期價格變化趨勢統(tǒng)計（周）..............................22

表8：2022年2月國內(nèi)新能源車企銷量Top10............................................................23

表9：國內(nèi)重點IGBT廠商情況概覽................................................23

表10：新能源汽車SiC器件市場規(guī)模測算.........................................25

表11:國內(nèi)功率半導體廠商SiC布局情況梳理.....................................26

表12：不同領域的車規(guī)MCU價格對比............................................30

表13:車載MCU市場規(guī)模測算...................................................30

表14：汽車級芯片與其他芯片的區(qū)別..............................................31

表15：全球汽車MCU廠商top6..................................................................................33

表16：國內(nèi)車規(guī)MCU公司一覽表.................................................34

表17：部分MCU廠商交期拉長（時間單位：周）.................................35

表18：主流智能座艙芯片對比.....................................................37

表19：GPU、NPU、FPGA、ASIC特點對比......................................39

表20：中型及中大型轎車整車續(xù)航及電池容量.....................................40

表21：緊湊型轎車整車續(xù)航及電池容量............................................40

表22：ADAS/自動駕駛芯片市場空間測算.........................................41

表23：主流自動駕駛芯片對比.....................................................43

表24：汽車DRAM市場規(guī)模測算..................................................46

表25：汽車NAND市場規(guī)模測算..................................................46

表26：主要車企ADAS方案感知層硬件配置（參考值，不同車型間存在差異）：前視、

環(huán)視提供攝像頭主要增量..........................................................48

表27：汽車CIS市場規(guī)模測算....................................................49

1.電動化、智能化引領汽車半導體單車價值量提升

1.1.電動平臺替代傳統(tǒng)內(nèi)燃機平臺，推動智能化發(fā)展

電動車采用以電源、電驅(qū)、電控為核心的三電系統(tǒng)替代發(fā)動機和變速器等。

純電動汽車的結(jié)構(gòu)主要包括電源系統(tǒng)、驅(qū)動電機系統(tǒng)、整車控制器和輔助系統(tǒng)等。

動力電池輸出電能，通過電機控制器驅(qū)動電機運轉(zhuǎn)產(chǎn)生動力，再通過減速機構(gòu)，

將動力傳給驅(qū)動車輪，使電動汽車行駛。電動車省略了內(nèi)燃引擎、燃料系統(tǒng)、進氣

系統(tǒng)、排氣系統(tǒng)及點火裝置等，因此零部件數(shù)量相比普通燃油車減少約1/3,機械

結(jié)構(gòu)大幅簡化。

電源系統(tǒng)包括動力電池、電池管理系統(tǒng)（BMS）、車載充電機及輔助動力源

等。電池管理系統(tǒng)實時監(jiān)控動力電池的使用情況，對動力電池的端電壓、內(nèi)阻、溫

度、蓄電池電解液濃度、電池剩余電量、放電時間、放電電流或放電深度等狀態(tài)參

數(shù)進行檢測，并按動力電池對環(huán)境溫度的要求進行調(diào)溫控制。

電驅(qū)動單元主要包括電驅(qū)動電機、逆變器，與減速器等。驅(qū)動電機的作用是

將電源的電能轉(zhuǎn)化為機械能，通過傳動裝置驅(qū)動或直接驅(qū)動車輪。減速器是用來

調(diào)整車輛的扭矩、速度等，作用類似于變速箱。

電控系統(tǒng)包括電機控制器和整車控制器（VCU）。電機控制器從整車控制器

獲得整車的需求，從動力電池包獲得電能，經(jīng)過自身逆變器的調(diào)制，獲得控制電

機需要的電流和電壓，提供給電動機，使得電機的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩滿足整車的要求。

電機控制器內(nèi)含功能診斷電路，當診斷出現(xiàn)異常時，它將會激活一個錯誤代碼，

發(fā)送給整車控制器，起到保護的功能。VCU是電機系統(tǒng)的控制中心，它對所有的

輸入信號進行處理，并將電機控制系統(tǒng)運行狀態(tài)的信息發(fā)送給電機控制器，根據(jù)

駕駛員輸入的加速踏板和制動踏板的信號，向電機控制器發(fā)出相應的控制指令。

VCU還將與汽車行駛狀況有關的速度、功率、電壓、電流等信息傳輸?shù)杰囕d信息

顯示系統(tǒng)進行相應的數(shù)字或模擬顯示。

圖1:電動車系統(tǒng)架構(gòu)

0000

中控屏

ICU

V整

UC車

H'控

C制

U器

)他機控疝轉(zhuǎn)電池控制器

BMS

資料來源：eepw,德邦研究所

電動機控制延遲低、電池容量大，電動化推動智能化發(fā)展。一方面，發(fā)動機

控制比電機控制更復雜，電機對指令的響應速度和準確性極高，使得自動駕駛可

以獲得更低的操作時延。另一方面，傳統(tǒng)燃油車的電池容量不夠，難以滿足自動

駕駛和智能化的用電需求，而增加更大的電池系統(tǒng)將使得汽車結(jié)構(gòu)更為復雜，純

電汽車天然具有足夠的電池容量和充放電系統(tǒng)，更符合未來智能化的需要。

1.2.電氣架構(gòu)由傳統(tǒng)分布式向域控制器發(fā)展，最終向中央集中式發(fā)展

ECU是汽車電子設備的核心電控裝置。ECU（Enginecontrolunit）即汽車電

子控制單元，又稱“行車電腦”，是由輸入接口、MCU和輸出接口組成的電子控

制裝置，是汽車電子設備的核心。ECU的作用是根據(jù)所存儲的程序?qū)鞲衅鬏斎?/p>

的各種信息進行運算、處理、判斷，然后輸出指令給執(zhí)行器，控制有關執(zhí)行動作,

達到快速、準確控制被動部件的工作目的。整塊電路板設計安裝于一個鋁質(zhì)盒內(nèi),

通過卡扣或者螺釘安裝于車身鍍金上。

汽車ECU種類繁多，遍布三大電控系統(tǒng)。由于ECU是汽車控制的關鍵，汽

車三大電控系統(tǒng)發(fā)動機、底盤、車身均需要ECU,小到雨刷、座椅控制，大到轉(zhuǎn)

向、發(fā)動機控制，因此汽車ECU種類繁多。如發(fā)動機電控系統(tǒng)中需要發(fā)動機ECU

控制發(fā)動機供油、點火、怠速等，底盤電控系統(tǒng)中需要變速器ECU控制自動變速

器的升擋、降擋、鎖止等，車身電控系統(tǒng)需要門窗ECU控制門窗的閉鎖、開鎖等。

傳統(tǒng)汽車主要采用分布式ECU架構(gòu)，汽車功能增加主要靠ECU數(shù)量的堆疊。

隨著發(fā)展，ECU數(shù)量逐步提升。分布式架構(gòu)下汽車各個功能由不同的單一ECU

控制單元來完成，通過ECU的累加來實現(xiàn)更多的功能，汽車的主體架構(gòu)不發(fā)生改

變。根據(jù)OFweek電子工程官網(wǎng)數(shù)據(jù)，目前普通汽車上的ECU數(shù)量為50-70個，

高端汽車上的ECU數(shù)量超過100個。

圖2:ECU結(jié)構(gòu)示意圖圖3：各類車型中的ECU每年遞增

傳盛器信號

一

一

輸

輸

入

出

處

處

理

理

一

一

電源電路I逋信也躋I

—Mini--------Small—Medium---------Largo--------Executnr*—Luxury---------Coupe

資料來源：《工業(yè)汽車藍皮書》，德邦研究所資料來源：StrategyAnalytics,德邦研究所

傳統(tǒng)分布式架構(gòu)面臨挑戰(zhàn)，制約汽車電動化智能化發(fā)展。隨著汽車智能化發(fā)

展，汽車的功能逐漸增加，ECU數(shù)量快速增長，靠傳統(tǒng)分布式架構(gòu)面臨許多問題，

主要體現(xiàn)為：

?連接線束的難度和成本上升。隨著ECU數(shù)量的增加，每個ECU都需要

與總線連接，整車的線束會越來越臃腫，帶來整車成本和重量的大幅上

升。此外，ECU的成倍增加還會帶來總線信號數(shù)量的幾何量級攀升，對

總線帶寬負載帶來巨大挑戰(zhàn)。

?ECU出現(xiàn)冗余重疊，不利于升級和維護。汽車智能化要求對汽車的功能

進行快速的升級迭代，OTA升級逐漸成為大趨勢。不同功能的ECU由不

同的供應商提供，底層軟件和驅(qū)動各異，后期需要不同的供應商來更新

和維修。而傳統(tǒng)的電氣架構(gòu)里面許多功能是由兩個甚至多個ECU控制器

共同配合完成的，功能升級涉及到多個控制器的同步更改，因此大大增

加了功能拓展升級的成本。此外，不同的ECU還可能存在功能重疊，造

成算力和成本浪費。

?高級別輔助駕駛等功能需要不同ECU之間高度協(xié)同，傳統(tǒng)架構(gòu)處理效率

較低。實現(xiàn)自動駕駛需要視覺、雷達、高精度地圖以及車輛車身控制的共

同參與。傳統(tǒng)架構(gòu)下多ECU協(xié)同能力有限，溝通效率較低，難以勝任高

級自動駕駛?cè)蝿铡?/p>

電氣架構(gòu)往域集中式架構(gòu)發(fā)展，未來進一步向中央集中式架構(gòu)變化。隨著傳

統(tǒng)分布式架構(gòu)不再適應汽車發(fā)展的需要，域控制的概念被提出并逐漸接受。博世

將整車劃分為五個域，全車主要分為動力域、底盤域、車身控制域、信息娛樂域、

ADAS（智能輔助駕駛）域。單個域主要有域控制器（DCU）進行計算和控制。各

個域之間通過千兆以太網(wǎng)連接，以此解決實時性問題與傳導問題，而每個域與自

己分管的子系統(tǒng)之間通過CAN,CAN-FD以及百兆以太網(wǎng)連接通信。各個域控制

器還會逐漸出現(xiàn)功能融合。

以特斯拉電氣架構(gòu)為例，model3將整車分為四個域，包括中央計算模塊CCM

（負責娛樂信息系統(tǒng)，輔助駕駛系統(tǒng)和車內(nèi)互聯(lián)通信）、前車身控制（負責雨刮、

前電機控制器、車燈等等）、左車身控制模塊LBCM（負責左車燈、門窗以及轉(zhuǎn)

向制動等）、右車身控制模塊RBCM（包括底盤安全系統(tǒng)、動力系統(tǒng)、熱管理等

等）。未來電氣架構(gòu)的最終發(fā)展方向為統(tǒng)一的中央集中式控制。

圖5：特斯拉model3電氣架構(gòu)示意圖

前電機

雨刮電機控制器車前燈光

前車身控制器（FBCM）

信息娛.樂

左車燈及門窗

左車身控

中央計算模塊

制模塊自動駕駛

轉(zhuǎn)向控制（）

（LBCM）CCM

空調(diào)鼓風機互聯(lián)/通信

自動輔助泊車

右車身

控制模熱管理

塊

右車燈及門窗

資料來源：汽車ECU開發(fā)，德邦研究所

ECU功能簡化，域控制器中需要采用更強算力和功能的SoC等定制芯片集

中處理。在如此的架構(gòu)變革下，硬件與硬件，硬件與軟件發(fā)生解耦，ECU功能逐

漸被簡化，往往承擔最簡單的執(zhí)行層面的控制功能。而軟件算法、數(shù)據(jù)處理將集

中在域控制或者中央控制器的處理芯片中進行，也便于進行后期的OTA升級。因

此對算力更強的Soc和MCU芯片提出了更多需求。

1.3.自動駕駛催生傳感、存儲與計算的需求

1.3.1.自動駕駛滲透率提升

當前正處L2到L3升級的窗口期。我國基于六大標準發(fā)布了針對自動駕駛

功能的《汽車駕駛自動化分級》國家推薦標準，將駕駛自動化系統(tǒng)劃分為L0到

L5六個級別，分別對應應急輔助、部分駕駛輔助、組合駕駛輔助、有條件自動駕

駛、高度自動駕駛、完全自動駕駛。其中，L2開始擁有ICC集成式巡航輔助功

能，在持續(xù)車輛橫向和縱向運動控制方面，可由駕駛自動化系統(tǒng)完全負責。L3為

駕駛自動化分水嶺，在L3之前的駕駛自動化都只能算駕駛輔助系統(tǒng)，L3階段的

自動駕駛汽車可以在某些特定的場景和路段下實現(xiàn)自動駕駛，但如果有突發(fā)情況

還是需要駕駛員接管，L3的汽車將有條件實現(xiàn)TJP交通擁堵輔助功能。目前主

流車企如特斯拉、蔚來等的輔助駕駛處于L2及以下級別，L3以上的商業(yè)化落地

與普及需要一定的時間。

表1：中國自動駕駛分級介紹

車輛橫向和縱向運動目標和事件探測與響

分級名稱動態(tài)駕駛?cè)蝿战庸茉O計運行條件

控制應

0級應急輔助駕駛員駕駛員及系統(tǒng)駕駛員有限制

1級部分駕駛輔助駕駛員和系統(tǒng)駕駛員及系統(tǒng)駕駛員有限制

2級組合駕駛輔助系統(tǒng)駕駛員及系統(tǒng)駕駛員有限制

動態(tài)駕駛?cè)蝿战庸苡?/p>

3級有條件自動駕駛系統(tǒng)系統(tǒng)戶（接管后成為駕駛有限制

員）

4級高度自動駕駛系統(tǒng)系統(tǒng)系統(tǒng)有限制

5級完全自動駕駛系統(tǒng)系統(tǒng)系統(tǒng)無限制*

資料來源：中國市場監(jiān)管總局，德邦研究所

注：排除商業(yè)和法規(guī)因素等限制

L2方案成熟，進入量產(chǎn)階段，L3級技術有序推進。根據(jù)《全球和中國ADAS

和自動駕駛Tier1供應商研究報告（2020-2021）》，Tier1供應商積極推動L2

級自動駕駛量產(chǎn)，2020年1-11月，全球Tier1供應商合計推動57個汽車品牌

推出208款L2車型，銷售量達260萬輛，同比增長118.9%。2021年3月本田

正式發(fā)售全球首款獲法律許可的L3級自動駕駛車輛LegendEX：寶馬將為7系

配備L3級自動駕駛，預計2022年下半年上市；2021年12月，奔馳L3級自動

駕駛系統(tǒng)DRIVEPILOT獲得德國聯(lián)邦交管局的上路許可，將于2022年搭載奔

馳EQS或奔馳S級上市。

圖6:全球各級別ADAS代表方案舉例（不完全）

級別代表方案實例

L0當前眾多汽車將L0作為標準配置或可選配置

L1福特C。-Pilot360SafetySuite

L2福特Co-Pilot360Assist+,通用汽車Super/UltraCruise,特斯拉AutopiIot,沃爾沃PilotAssist

L3特斯拉Autopilot,奧迪TrafficJamPilot,梅賽德斯奔馳DrivePilot,寶馬ADSiNEXT

L4目前市場上無此級別量產(chǎn)車型在售或公布

L5目前市場上無此級別量產(chǎn)車型在售或公布，預計最早2030年發(fā)布

資料來源：羅蘭貝格，德邦研究所

產(chǎn)業(yè)鏈各方力量的持續(xù)推動支撐ADAS賽道的中長期成長，ADAS賽道具

備高確定性。

1）造車新勢力入局帶動ADAS滲透率提升。新能源汽車市場，蔚來、理想、

小鵬等造車新勢力在ADAS領域保持較大的投入，以保證在智能化上的領先地位。

根據(jù)《2021中國乘用車自主品牌主機廠ADAS和自動駕駛研究報告》，2021年，

以小鶴、理想、蔚來、極狐為代表的新勢力車企率先實現(xiàn)L3級裝配上車或示范演

示，2021年1-8月中國L3級ADAS系統(tǒng)裝配量達1.7萬輛，裝配率0.3%。

2）傳統(tǒng)車企加速追趕。相較于新能源汽車，傳統(tǒng)燃油車ADAS滲透率較低，

造車新勢力在ADAS領域的持續(xù)迭代有望倒逼傳統(tǒng)車企加速追趕。例如，吉利在

G-pilot智能駕駛路線規(guī)劃中規(guī)劃2015年實現(xiàn)中國品牌ADAS“零”的突破，

2018年實現(xiàn)中國品牌L2級第一次量產(chǎn)，2020年局部工況實現(xiàn)高度自動駕駛，

2022年計劃實現(xiàn)5G協(xié)同高度自動駕駛，202X年計劃實現(xiàn)5GNR+邊緣計算協(xié)

同式城市自動巡航。目前，吉利已在轎車、SUV與MPV全品類上已經(jīng)實現(xiàn)L2級

別技術全覆蓋。

圖7：G-pilot智能駕駛路線規(guī)劃

資料來源：吉利2019?社?會責任報告，德邦研究所

3）科技大廠積極參與。蘋果、華為、百度等科技大廠入局造車，我們認為科

技大廠的技術和人才積累強大，在自動駕駛算法的開發(fā)調(diào)教上具有較大的優(yōu)勢，

能夠有效推動自動駕駛技術的發(fā)展與落地。

圖8:科技大廠布局造車

科技企業(yè)具體內(nèi)容

2020年，聯(lián)手吉利正式組建“集度汽車”

百度

2021年，集度SIMUCar（模擬樣車）已進入動態(tài)測試階段

2018年5月，與大眾合作，基于T6Transformer商用車平臺制造貨車

蘋果2018年8月，BBC報道蘋果注冊66款無人駕駛汽車

2021年，路透通訊社報道蘋果可能將在2024年發(fā)布新車

2019年，華為正式宣布進軍汽車行業(yè)

華為2020年，在第十六屆北京國際車展上展出智能座艙、自動駕駛、三電系統(tǒng)、智能車云等全套智能車解決方案

2021年12月23日，華為發(fā)布智能豪華SUV車型AIT0問界M5,是首款搭載全新的HarmonyOS智能座艙的智能汽車

資料來源：央廣網(wǎng)，蓋世汽車智能網(wǎng)聯(lián)，汽車之心，中新汽車，智能汽車電子與軟件，nytimes,theweek,reuters,德邦研究所

近年各國家和地區(qū)紛紛出臺汽車評級標準，將AEB、LDW、FCW等自動駕

駛功能納入汽車評級體系。同時，主要國家政策端紛紛擬定商用車搭載AEB時間

表，國內(nèi)多項政策出臺規(guī)定部分商用車要搭載ADAS系統(tǒng)。受政策端影響，國內(nèi)