平價高階智能化下一個車企競爭的勝負(fù)手-2023-06-智能網(wǎng)聯(lián)

證券研究報告證券研究報告重點公司相關(guān)報告【興證汽車】電動智能的征程2：新勢力的突破之路：從“0-【興證汽車】電動智能的征程【興證汽車】造車新勢力系列深度1——家庭用車：朝陽賽道風(fēng)景獨好，看好理想及產(chǎn)業(yè)平價高階智能化，下一個車企競爭的勝負(fù)手投資要點生產(chǎn)技術(shù)/產(chǎn)品技術(shù)/需求挖掘的代際變革和邊際優(yōu)化是車企崛起的重要原因。復(fù)盤全球和國內(nèi)汽車工業(yè)發(fā)展史，不同時期崛起的車企的共性是具備：天時（和平時期+經(jīng)濟平穩(wěn)）+地利（國家發(fā)展+產(chǎn)業(yè)政策）+人和（生產(chǎn)技術(shù)/產(chǎn)品技術(shù)/需求挖掘定義)。從車企角度天時地利難以左右，生產(chǎn)技術(shù)/產(chǎn)品技術(shù)/需求挖掘定義能力的代際變革和邊際優(yōu)化是車企角度量生產(chǎn)—精益生產(chǎn)的代際性的變遷，生產(chǎn)效率的大幅提升和成本的大幅降低也造就了福特豐田/本田/特斯拉等一批企業(yè)的崛起，其中又有平臺化，模塊化生產(chǎn)方式創(chuàng)新帶來的降本增效。（2）產(chǎn)品技術(shù)角度，汽車行業(yè)經(jīng)歷了從蒸汽/電力驅(qū)動—內(nèi)燃機驅(qū)動—電驅(qū)動的代際性變遷，在每個時代內(nèi)部又有一些技術(shù)的持續(xù)優(yōu)化，如發(fā)動機的性能提升、渦輪增壓技足給一些車企帶來機會，汽車行業(yè)陸續(xù)出現(xiàn)跑車，平民車，大型轎車，皮卡，氣泡車，經(jīng)濟型轎車，SUV，MPV等細(xì)分市場，一些市場反應(yīng)敏捷的企業(yè)享受到細(xì)分市場快速成長的紅利。如美國80年代的緊湊小車和MPV細(xì)分市場的需求挖掘給日系和德系企業(yè)帶來機會，中國的SUV市場的快速成長相繼給長城/長安/廣汽/吉利等企業(yè)帶來機會，女性用車/越野車/家庭用車等細(xì)分市場的需求挖掘也給歐拉/坦克/理想等品牌帶來機會。代際變革是范式的轉(zhuǎn)移，相對于邊際的優(yōu)化，孕育著更加巨大的機會和更加持久的競爭力。目前我國汽車行業(yè)處于電動化邊際優(yōu)化中，智能化代際突破變革前夜，平價智能化是下一際優(yōu)化中。（2）從產(chǎn)品技術(shù)角度，目前處于電動化變革進行中，智能化代際變革前夜。（3）從需求挖掘角度，目前處于在各種細(xì)分市場的邊際完善中。生產(chǎn)模式和需求定義很難看到下一個代際上的跨越，但是產(chǎn)品技術(shù)上有望進入下一個代際跨越，我們認(rèn)為這一機來國內(nèi)智能駕駛的發(fā)展路徑，整體而言是主機廠逐步減少對供應(yīng)商的依賴，感知硬件從增配到減配，電子電氣架構(gòu)逐步集中，算法能力持續(xù)增強。(1)2020年前，關(guān)鍵詞為供應(yīng)商依賴，主要方案為：分布式架構(gòu)+后融合算法+Mobileye芯片。（2）2021為硬件冗余，主要方案：域控式ADAS架構(gòu)+后融合/特征融合+英偉達大算力芯片+激光雷后融合/特征融合+國內(nèi)外大算力芯片+Bevformer為基礎(chǔ)的大模型。我們認(rèn)為，首先通過豐富的傳感器配置和大算力芯片積累數(shù)據(jù)，算法迭代成熟后減配硬件，最終將實現(xiàn)平價智能駛的降本核心是用最小的算力、最少的芯片和最簡單的傳感器方案來實現(xiàn)安全可靠的輔助駕駛功能。（1）感知環(huán)節(jié)的降本：核心是通過軟件方案的優(yōu)化，盡量采用更便宜的傳感器，目前一些主機廠在探索基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（以Transformer+BEV為主）做特征融合代，用更便宜的芯片，二是通過架構(gòu)的集中化設(shè)計，用更少量的芯片和硬件。行泊一體有望大規(guī)模落地，同時域控內(nèi)部單SoC有望取代多SoC的方案，艙泊一體甚至艙駕一體也在發(fā)展中。我們預(yù)計在“重感知輕地圖”的路線下，伴隨著算法的迭代和成熟，高階輔助智能駕駛有望減配高成本硬件，預(yù)計高階輔助駕駛的硬件成本有望降低50%。投資建議：平價高階智能化有望成為下一輪車企競爭的勝負(fù)手！中短期維度，電動化技術(shù)和需求定義上邊際優(yōu)化的車企具有爆發(fā)機會，看好：比亞迪（純電與插混技術(shù)持續(xù)優(yōu)化，品牌高端化和產(chǎn)品差異化滿足不同細(xì)分市場需求）、長城汽車（Hi4四驅(qū)動力性強，梟龍Max進入15萬元價格帶，哈弗全面混動化）、長安汽車（23H2將推出P1+3架構(gòu)混動產(chǎn)品，有望在15萬元價格帶放量；深藍(lán)S7預(yù)計成為SL03后又一爆款廣汽集團（埃安利汽車（雷神電混系統(tǒng)賦能L系列產(chǎn)品，銀河L7具備性價比優(yōu)勢，港股團隊覆蓋）等自主品牌。中長期維度，高階平價智能化有望引領(lǐng)下一輪技術(shù)代際變革，高階智駕降本速度或成為車企競爭的勝負(fù)手，看好：小鵬汽車（智能化技術(shù)領(lǐng)先，組織體系變革支撐二代平臺新車G6放量，2024年智駕有望實現(xiàn)50%降本目標(biāo)，港股團隊覆蓋理想汽車（車型高銷量疊加全系標(biāo)配輔助駕駛系統(tǒng)，高輔助駕駛總里程支撐大模型訓(xùn)練，港股團隊覆蓋蔚來汽車（自研AD芯片與算法關(guān)聯(lián)度更高，上車后有望降本，港股團隊覆蓋華風(fēng)險提示：智能化發(fā)展不及預(yù)期，降本落地不及預(yù)期，新車銷量不及預(yù)期請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告一、全球整車崛起啟示錄：天時、地利、人和 1.1海外汽車崛起復(fù)盤：福特通用→豐田本田→特斯拉 1.2國內(nèi)車企復(fù)盤：夏利→長城/長安/廣汽/吉利→比亞迪 1.3歷史復(fù)盤的結(jié)論：車企崛起需要天時地利人和 二、國內(nèi)競爭研判：平價高階智能化或是下一個勝負(fù)手 -20-2.1國內(nèi)車企競爭現(xiàn)狀：生產(chǎn)模式/需求定義/電動技術(shù)的邊際優(yōu)化中，智能化代際突破前夜 -20-2.2國內(nèi)競爭下一個勝負(fù)點：平價的高階輔助駕駛 -23-2.3各車企智能化的發(fā)展梳理：架構(gòu)從分布向集中，融合算法從后向前 -25-三、平價高階輔助駕駛的實現(xiàn)路徑 -27-3.1降本路徑：高成本智能化→算法迭代→硬件減配→平價智能化 -27-3.2降低感知成本：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型感知融合減配高精地圖 -28-3.3降低計算成本：行泊一體的域控架構(gòu)和單SoC的解決方案 四、投資建議 -40-五、風(fēng)險提示： -42-圖1、1919-1929年美國汽車保有量（單位：萬輛） 圖2、1917-1930年通用汽車銷量（單位：萬輛） 圖3、1906-1940年美國熱銷車型價格指數(shù) 圖4、福特T型車的流水線生產(chǎn)模式 圖5、通用汽車1921年產(chǎn)品價格（改革前；單位：美元） 圖6、通用汽車1924年面向6個細(xì)分市場推出產(chǎn)品（改革后；單位：美元）-8-圖7、大眾汽車全球產(chǎn)量（單位：萬輛） 圖9、豐田汽車全球各地區(qū)出口量（單位：萬輛） 圖10、20世紀(jì)80年代卡羅拉與美國市場競品對比 圖11、1961年以來全球汽車銷量（單位：萬輛） 圖12、傳統(tǒng)的流水線的生產(chǎn)方式 圖13、特斯拉并行和串行的生產(chǎn)方式 圖14、特斯拉一體化壓鑄技術(shù)大幅提升生產(chǎn)效率 圖15、工廠節(jié)拍對比（單位：JPH） 圖16、特斯拉全球分地區(qū)市占率 圖17、2000-2022年中國GDP總量及增速（單位：億元） 圖18、2000-2022年中國汽車銷量及增速（單位：萬輛） 圖19、2010-2020年SUV細(xì)分市場高成長 圖20、2015-2020年豪華車細(xì)分市場高成長 圖21、2004-2022年國內(nèi)爆款車型（單位：萬輛） 圖22、2005年至今主要自主品牌市占率 圖23、2005年至今主要合資/外資品牌市占率 圖24、不同階段明顯崛起的車企的共性 圖25、生產(chǎn)技術(shù)/產(chǎn)品技術(shù)/需求挖掘的代際變革與邊際優(yōu)化 圖26、2023Q1國內(nèi)乘用車競爭格局 -20- -22-圖28、國內(nèi)新能源乘用車滲透率 -22-圖29、國內(nèi)L2級別智能駕駛滲透率 -22-請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明圖30、國內(nèi)L2/HWA/NOA功能滲透率 -22-圖31、L2級別智能駕駛滲透率 -24-圖32、L2+級別智能駕駛HWA/NOA功能滲透率 -24-圖33、2023年1-2月中國乘用新車ADAS裝配率 -24-圖34、目前特斯拉/華為/小鵬/理想/蔚來智駕硬件成本估計（單位：元）......-27-圖35、后融合算法框架 -29-圖36、前融合算法框架 -29-圖37、特征融合算法框架 -29-圖38、特斯拉攝像頭覆蓋360度車身 圖39、特斯拉各個攝像頭信息融合形成鳥瞰圖 圖40、BEV感知架構(gòu) 圖41、車道線的IPM（逆透視）變換示意圖 圖42、BEV算法分類 圖43、目標(biāo)檢測示意圖 圖44、語義分割示意圖（左圖2D右圖3D） 圖45、特斯拉采用Occupancy網(wǎng)絡(luò) 圖46、理想采用Occupancy網(wǎng)絡(luò)識別通用障礙物 圖47、智能駕駛領(lǐng)域智算中心的建設(shè)梳理 圖48、智能駕駛域控制器結(jié)構(gòu)示意圖 圖49、大算力SoC芯片算力與制程 圖50、地平線圍繞征程5打造的生態(tài)產(chǎn)品 圖51、分布式ADAS架構(gòu) 圖52、域控式ADAS架構(gòu) 圖53、跨域式ADAS架構(gòu)（行泊一體） 圖54、行泊一體向單SoC演進 圖55、多SoC+外掛MCU 圖56、單SoC(內(nèi)置MCU核心-功能安全島) 圖57、單SoC的行泊一體域控制器方案梳理 圖58、2023年上海車展艙泊一體方案匯總 圖59、國內(nèi)外企業(yè)對艙駕融合的布局 表1、1900年至今福特/通用/大眾/豐田/本田/特斯拉重要歷史梳理 表2、福特1903-1926年發(fā)展重要事件梳理 表3、1906-1940年美國熱銷汽車型號的規(guī)格等參數(shù) 表4、2023Q1特斯拉分工廠產(chǎn)能（單位：輛） 表5、全球汽車工業(yè)發(fā)展史中不同階段明顯崛起的車企 表6、國內(nèi)汽車行業(yè)發(fā)展進程中不同階段明顯崛起的車企 表7、2023年以來各車企降價情況梳理 -21-表8、各車企高速/城區(qū)領(lǐng)航輔助駕駛發(fā)展節(jié)奏 -23-表9、各車企智能駕駛系統(tǒng)功能與配置梳理 -26-表10、特斯拉/華為/小鵬/理想/蔚來輔助駕駛硬件配置梳理 -27-表11、傳感器對應(yīng)數(shù)據(jù)特點與成本估計 -28-表12、2023Q1激光雷達裝車情況 -28-表13、高精地圖圖商與車企合作關(guān)系 -28-表14、后融合/前融合/特征融合算法對比 -29-表15、目前各級別輔助駕駛對應(yīng)傳感器配置，算力需求與域控方案 表16、特斯拉智駕域控制器結(jié)構(gòu)與成本預(yù)估 表17、部分已經(jīng)量產(chǎn)的行泊一體方案 請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明表18、2023年即將量產(chǎn)的行泊一體方案..............................................................-37-請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明報告正文一、全球整車崛起啟示錄：天時、地利、人和二十世紀(jì)上半葉，從手工生產(chǎn)到流水線生產(chǎn)，開啟了汽車大批量制造的時代，以福特和通用代表的美系車陸續(xù)崛起。（1）1920年以前：1886年戴姆勒和卡爾本茨分別把汽油內(nèi)燃機安裝到四輪車和三輪車上，汽油發(fā)動機汽車誕生，但當(dāng)時汽車的消費群體主要是貴族，生產(chǎn)規(guī)模也較小。（2）20世紀(jì)20年代：自1913年福特引入流水線的生產(chǎn)模式后，通過專業(yè)化分工大幅提升生產(chǎn)效率，并開啟了汽車大規(guī)模生產(chǎn)制造的時代，同時工人工資提升后對汽車的需求也增加，汽車走入中產(chǎn)家庭。（3）20世紀(jì)30年代：大蕭條后汽車市場總量增長放緩，通用汽車通過差異化品牌，汽車貸款等方式滿足不同細(xì)分市場需求，大幅提升了在美市占率。（4）20世紀(jì)40年代：二戰(zhàn)期間汽車生產(chǎn)停滯，通用，福特，大眾，豐田等廠商生產(chǎn)軍用車輛，軍用技術(shù)催生了優(yōu)良的發(fā)動機，也提升了車企的生產(chǎn)能力。二十世紀(jì)下半葉，從大批量生產(chǎn)到精益生產(chǎn)模式，通過持續(xù)降本增效和多元化，大眾為代表的德系車和豐田本田為代表的日系車陸續(xù)崛起。（1）20世紀(jì)50-60年代，二戰(zhàn)后伴隨著經(jīng)濟的恢復(fù)和政策的支持，日本和德國汽車工業(yè)快速增長，豐田逐步形成精益生產(chǎn)的模式并擴散到其他日系車企。（2）20世紀(jì)70-80年代，兩次石油危機后小排量的車型更加受歡迎，性價比更高的德系車和日系車開始全球放量。（3）20世紀(jì)90年代，消費者需求更加多元化，轎車/SUV/MPV等車型多元發(fā)展。二十一世紀(jì)以來，在精益生產(chǎn)的基礎(chǔ)上通過平臺化模塊化等方式持續(xù)降本增效，電動化和智能化成為關(guān)鍵詞，中國市場快速增長，作為電動智能領(lǐng)跑者的特斯拉崛起。二十一世紀(jì)以來美日德等國的汽車市場總量相對穩(wěn)定，伴隨著中國經(jīng)濟的快速成長，中國汽車市場快速發(fā)展。同時，作為電動智能領(lǐng)跑者的特斯拉崛起，并在拓展中國市場后進一步提升全球產(chǎn)銷量。我們細(xì)致復(fù)盤了全球汽車工業(yè)發(fā)展史中不同階段明顯崛起的車企（福特/通用/大眾/豐田/本田/特斯拉以及這些車企的成長歷程。請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告表1、1900年至今福特/通用/大眾/豐田/本田/特斯拉重要歷史梳理官網(wǎng)，通用官網(wǎng)，大眾官網(wǎng)，本田官網(wǎng)，維請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告二十世紀(jì)上半葉：美系車的崛起。福特的崛起：流水線生產(chǎn)模式帶來了專業(yè)化分工，大幅降本。福特汽車公司1903年成立，1908年發(fā)布T型車，1913年引入流水線的生產(chǎn)模式，實現(xiàn)了汽車的批量生產(chǎn)。ModelT引領(lǐng)了汽車工業(yè)的革命，流水線的生產(chǎn)模式下的專業(yè)化分工大幅提升了工人的生產(chǎn)效率，將原先裝配底盤所需的12小時28分的時間減少到1小時33分。流水線的生產(chǎn)模式也大幅降低了汽車的生產(chǎn)成本，ModelT等美國汽車的名義價格和實際價格（調(diào)整價格/人均名義可支配收入）在1910至1923年間持續(xù)下降。ModelT也造就了福特在十九世紀(jì)二十年代的崛起，1921年福特生產(chǎn)了第500萬輛汽車，1926年生產(chǎn)了第1000萬輛汽車，而同年美國乘用車的保有量只有1680萬輛。通用的崛起：市場分割的品牌策略等滿足各價格帶消費者需求。通用汽車成立于1908年，1918年并購雪佛蘭，1921年通用旗下所有品牌在美國市場的市占率為12%。1923年斯隆擔(dān)任通用汽車總裁，并開啟了一系列的以產(chǎn)品和市場為中心的改革，其中最重要的是重新梳理產(chǎn)品價格體系，面向6個細(xì)分市場（450-600美元/600-900美元/900-1200美元/1200-1700美元/1700-2500美元/2500-3500美元）分別推出不同的產(chǎn)品。市場分割的品牌策略等滿足各價格帶消費者需求，通用汽車的銷量也從1924年的不足59萬輛快速增長至1929年的超過190萬輛。表2、福特1903-1926年發(fā)展重要事件梳理圖1、1919-1929年美國汽車保有量（單位：萬輛）圖2、1917-1930年通用汽車銷量（單位：萬輛）請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告表3、1906-1940年美國熱銷車型的規(guī)格等參數(shù)圖3、1906-1940年美國熱銷車型價格指數(shù)圖5、通用汽車1921年產(chǎn)品價格（改革前；單位：美元）圖4、福特T型車的流水線生產(chǎn)模式圖6、通用汽車1924年面向6個細(xì)分市場推出產(chǎn)品（改革后；單位：美元）請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告二十世紀(jì)下半葉，日系車與德系車的崛起。大眾的崛起：甲殼蟲滿足了二戰(zhàn)后德國民眾對美好生活場景的需求和美國民眾對高性價比車型的需求。大眾汽車在二戰(zhàn)后恢復(fù)甲殼蟲車型的生產(chǎn)，甲殼蟲帶動了大眾在德國和美國等市場的拓展，1970年大眾汽車全球產(chǎn)量達到221萬輛。（1）在德國市場，伴隨著二戰(zhàn)后德國經(jīng)濟快速恢復(fù)，1950/1960/1970年德國GDP總量為497億歐元/1548億歐元/3606億歐元，甲殼蟲通過各種廣告和宣傳滿足了民眾對美好安穩(wěn)生活場景的需求。（2）在美國市場，當(dāng)時美系車的尺寸和排量都比較大，甲殼蟲當(dāng)時的價格不足1500美元，是美系車的一半，憑借性價比優(yōu)勢快速突破市場。20世紀(jì)70年代中期，甲殼蟲停產(chǎn)后大眾又推出了高爾夫和Polo，也憑借燃油經(jīng)濟性和性價比受到良好的市場反饋。豐田的崛起：精益化生產(chǎn)（TPS）模式帶來了低成本和高質(zhì)量的生產(chǎn)。豐田汽車1937年成立，1950年陷入經(jīng)營危機后EijiToyoda接任，并開啟精益化生產(chǎn)的改革。豐田的精益生產(chǎn)（TPS）核心是消除從原材料到產(chǎn)成品的過程中時間和物料的浪費，方法包括準(zhǔn)時生產(chǎn)、全員積極參與改善等。精益化生產(chǎn)（TPS）模式大幅提升生產(chǎn)效率，讓產(chǎn)品成本得以持續(xù)降低。1966年推出的卡羅拉憑借性價比在美國市場受到歡迎。在1973-1974年石油危機期間，豐田憑借燃油經(jīng)濟性搶占市場份額，1975年成為美國進口銷量第一的品牌。圖7、大眾汽車全球產(chǎn)量（單位：萬輛）圖9、豐田汽車全球各地區(qū)出口量（單位：萬輛）圖10、20世紀(jì)80年代卡羅拉與美國市場競品對比資料來源：CurbsideClassic，July197請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告21世紀(jì)以來，特斯拉崛起，中國市場快速成長。特斯拉的崛起：電動智能技術(shù)領(lǐng)先，超級工廠生產(chǎn)效率和降本能力極強。特斯拉成立于2003年，在2012年ModelS推出的同時持續(xù)升級電動化智能化技術(shù)，在2017年推出Model3，之后解決大規(guī)模生產(chǎn)交付問題后，開啟全球放量。2020年特斯拉中國工廠投產(chǎn)，2022年全球交付超130萬輛產(chǎn)品。特斯拉的成功一方面源于其電動化智能化水平的領(lǐng)先，形成了品牌壁壘，產(chǎn)品性能遠(yuǎn)高于同級別燃油車。另一方面，特斯拉的崛起也基于超級工廠的生產(chǎn)能力以及抓住了中國市場的機會。2020年，特斯拉發(fā)布ModelY一體化壓鑄后車身，將70多個零部件精簡為一個，減少焊點數(shù)量和制造時間，大幅提升生產(chǎn)效率。2023年，特斯拉投資者日提出新的生產(chǎn)方式，傳統(tǒng)的生產(chǎn)流程是流水線式的，分成四大工藝環(huán)節(jié)：沖壓—焊接—涂裝—總裝。而特斯拉重新思考流程，平行和獨立地生產(chǎn)各個部位，最后進行組裝，這種并行和串行相結(jié)合的生產(chǎn)方式將裝配線減少10%，工人密度提升44%，空間效率提升30%。特斯拉表示，在此生產(chǎn)方式下，特斯拉下一代工廠占地面積將減少40%，生產(chǎn)成本也將進一步降低。圖11、1961年以來全球汽車銷量（單位：萬輛）圖12、傳統(tǒng)的流水線的生產(chǎn)方式圖13、特斯拉并行和串行的生產(chǎn)方式請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告圖14、特斯拉一體化壓鑄技術(shù)大幅提升生產(chǎn)效率圖16、特斯拉全球分地區(qū)市占率圖15、工廠節(jié)拍對比（單位：JPH）表4、2023Q1特斯拉分工廠產(chǎn)能（單位：輛）請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告2000年前，我國私人汽車和轎車市場逐步形成。1953年一汽在蘇聯(lián)援助下建成，1983年中汽公司組建了東風(fēng)，解放等7家聯(lián)營公司，生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化、通用化、系列化的產(chǎn)品。伴隨著改革開放，輕型車供給和需求開始高速成長。1985年上海大眾成立，1994年中國第一部汽車產(chǎn)業(yè)政策發(fā)布，鼓勵私人汽車消費，重視轎車發(fā)展。隨后更多合資車企成立，奧迪/別克/雅閣在90年代起成為熱銷的三款轎2000-2010年，中國汽車總量高速成長，產(chǎn)品品類持續(xù)豐富，合資車引入國內(nèi)，10萬元左右的小轎車是主流。2000-2010年是國內(nèi)GDP和汽車產(chǎn)銷高速成長的十年，國內(nèi)汽車產(chǎn)銷從2000年的200萬輛增長到2010年1800萬輛以上。這一階段更多合資車型引入國內(nèi)，同時比亞迪，長城等自主品牌也相繼成立。這一階段10萬元左右價格帶的轎車進入更多中國家庭，一汽夏利作為“國民車”大規(guī)模放量，2005-2008年卡羅拉放量帶動豐田汽車的市占率提升，2007-2009的伊蘭特放量帶動現(xiàn)代汽車在中國市場擴張。2010-2020年，購置稅政策驅(qū)動2010與2016年兩輪小周期，SUV和豪車等細(xì)分市場高增長，長城/廣汽/吉利等自主品牌通過細(xì)分市場挖掘能力打造爆款。2010-2020年國內(nèi)GDP增速換擋，汽車銷量總量增速也下降到10%以下，2009-2010年的購置稅優(yōu)惠與汽車下鄉(xiāng)政策以及2015年10月-2017年的購置稅優(yōu)惠政策分別驅(qū)動國內(nèi)車市在2010與2016年的高增長。這十年間，我國汽車產(chǎn)品品類持續(xù)豐富，SUV/MPV/豪華車市場高增長。許多自主品牌抓住了SUV細(xì)分市場的機會推出爆款產(chǎn)品：如2010-2012年的長城（哈弗H2011-2015年的長安 （CS35/552014-2017年的廣汽（傳祺GS42016-2018年的吉利（帝豪GS/2020年以來，電動智能新趨勢下，特斯拉大放量并產(chǎn)生鲇魚效應(yīng)，比亞迪和新勢力等自主品牌開始趕超合資。2020年特斯拉中國工廠投產(chǎn)，Model3/Y大放量，并產(chǎn)生鲇魚效應(yīng)，帶動了國內(nèi)優(yōu)質(zhì)電動智能車企的發(fā)展。比亞迪推出的搭載第三代DM混動系統(tǒng)的產(chǎn)品，綜合產(chǎn)品力超越同級別燃油車，混動放量驅(qū)動比亞迪在2022年實現(xiàn)了180萬輛的產(chǎn)銷，并有望在2023年超越大眾成為市占率最高的品牌。此外，理想汽車等新勢力品牌也快速成長，自主品牌在2022年底終于實現(xiàn)了50%以上的市占率，完成了對合資品牌銷量的超越。請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告圖19、2010-2020年SUV細(xì)分市場高成長圖20、2015-2020年豪華車細(xì)分市場高成長圖21、2004-2022年國內(nèi)爆款車型（單位：萬輛）資料來源：Marklines，汽車之家，興業(yè)證券經(jīng)濟與金融研究院整理；注：哈弗H銷量2012年前對應(yīng)H系列，2013年后對應(yīng)請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告自主品牌的崛起復(fù)盤：2010年前自主品牌的發(fā)展陸續(xù)起步，2010-2020年間，自主品牌的階段性崛起主要系抓住了SUV細(xì)分市場的機會，新車周期帶動長城/長安/廣汽/吉利等品牌各領(lǐng)風(fēng)騷。2020年以來，比亞迪和蔚小理等品牌的崛起主要系電動化智能化帶動其綜合產(chǎn)品力超越競品合資車型，進而開啟大規(guī)模放量。>長城：2008-2012年市占率從1.3%提升到3.2%，銷量從12.73萬輛增加到62.46萬輛，推出哈弗H系列產(chǎn)品切入SUV細(xì)分市場，2012年哈弗H系列產(chǎn)品銷量超過22萬輛>吉利：2016-2018年市占率從2.8%提升到6.3%，銷量從91.86萬輛增加到174.77萬輛，推出帝豪GS/遠(yuǎn)景/博越系列產(chǎn)品切入SUV細(xì)分市場，2018年銷量分別15萬輛/11萬輛/26萬輛。>廣汽：2014-2017年市占率從0.7%提升到2.1%，銷量從113.12萬輛增加到198.11萬輛，2014年推出傳祺GS4，2017年銷量達到33.5萬輛。>長安：2011-2015年市占率從1.7%提升到4.7%，銷量從196.94萬輛增加到278.81萬輛，推出CS35/CS75/逸動等產(chǎn)品，2015年銷量分別18.6萬輛/16.9萬輛/16.2萬輛。>比亞迪：2005-2009年市占率從0.4%提升到5.7%，銷量從1.12萬輛增加到44.83萬輛，比亞迪F3在2009年銷量達到29.1萬輛，2020-2022年市占率從2.1%提升到8.1%，銷量從43.11萬輛增加到186.87萬輛，推出搭載第四代混動系統(tǒng)的產(chǎn)品，2022年秦PlusDMi/宋PlusDMi銷量分別19.5萬輛/41.1萬輛。>蔚小理：2020-2022年市占率從0.5%提升到1.7%，銷量從10.4萬輛增加到40萬輛，理想ONE等產(chǎn)品切入家庭用車細(xì)分市場。圖22、2005年至今主要自主品牌市占率請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告合資/外資品牌在國內(nèi)擴張的復(fù)盤：2010年前的合資品牌的擴張伴隨著家用小轎車市場的快速增長，伊蘭特/卡羅拉等10萬元級別的車型引入中國市場帶動了現(xiàn)代/豐田等品牌在中國市場的增長。2010-2020年合資品牌的擴張伴隨著SUV車型和豪車市場的增長，各品牌明星產(chǎn)品持續(xù)換代。2020年以來特斯拉憑借電動智能的領(lǐng)先性和品牌力在國內(nèi)放量，其他合資品牌份額逐漸減少。>現(xiàn)代：2007-2009年市占率從4.6%提升到6.8%，銷量從23.6萬輛增加到57.0萬輛主要依靠Elantra（又名伊蘭特/悅動/朗動/領(lǐng)動）攻占10萬元左右C級轎車市場。>豐田：2005-2008年市占率從5.2%提升至9.0%，銷量從15.6萬輛增加到54.4萬輛，卡羅拉與凱美瑞放量，2008年銷量分別為15.3萬輛/21.8萬輛。2017-2019年市占率從4.7%提升至6.8%，卡羅拉，雷凌，凱美瑞換代產(chǎn)品放量。>大眾：2010-2012年市占率從13.2%提升到15.2%，銷量從147.5萬輛增加到205萬輛，邁騰、速騰等轎車放量，2012比2009年各增加約10萬輛，并推出途觀等SUV新品，2012年途觀銷量達到17.3萬輛。>本田：2014-2019年市占率從4.4%提升到7.5%，主要系雅閣持續(xù)換代，銷量從2014年的10.8萬輛增加到2019年的22.4萬輛，并將繽智、冠道、炫威等車型引入國內(nèi)，2019年銷量分別11.7萬輛、7.1萬輛、14.7萬輛。>福特：2011-2013年市占率從3.1%提升到4.4%，銷量從31.1萬輛增加到67.9萬輛，主要系福克斯放量，2011-2013年銷量從18.9萬輛增加到40.4萬輛。>通用：2008-2012年市占率從8.7%提升到13.3%，銷量從76.8萬輛增加到217.3萬輛，別克推出英朗，凱越換代后銷量從27.9萬輛增加到69.7萬輛，雪佛蘭通過科魯茲，新賽歐后銷量從29.4萬輛增加到68.9萬輛。>特斯拉：2020-2022年市占率從0.7%提升到3.1%，2020年上海工廠投產(chǎn)，Model3/Y迅速放量，2022年特斯拉在華銷量達到71.1萬輛。圖23、2005年至今主要合資/外資品牌市占率請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告1.3歷史復(fù)盤的結(jié)論：車企崛起需要天時地利人和縱觀全球和國內(nèi)汽車工業(yè)發(fā)展史，不同階段明顯崛起的車企共性是具備：天時（和平時期+經(jīng)濟平穩(wěn)）+地利（國家發(fā)展+產(chǎn)業(yè)政策）+人和（生產(chǎn)技術(shù)/產(chǎn)品技術(shù)/需求挖掘定義)。天時（和平時期+經(jīng)濟平穩(wěn)一戰(zhàn)/二戰(zhàn)/經(jīng)濟危機時期汽車產(chǎn)業(yè)都處于停滯狀態(tài)。地利（國家發(fā)展+產(chǎn)業(yè)政策汽車作為各國經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)與國家總體經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顟B(tài)和產(chǎn)業(yè)政策支持高度相關(guān)，20世紀(jì)20-40年代福特和通用的崛起伴隨著美國經(jīng)濟的高速成長，20世紀(jì)70-80年代大眾和豐田的崛起伴隨著日德經(jīng)濟的高速成長和產(chǎn)業(yè)政策支持，21世紀(jì)特斯拉和中國車企的崛起，伴隨著中國市場的快速成長以及電動車相關(guān)的產(chǎn)業(yè)政策支持。人和（生產(chǎn)技術(shù)/產(chǎn)品技術(shù)/需求挖掘定義能力從車企角度，生產(chǎn)技術(shù)/產(chǎn)品技術(shù)/需求挖掘定義是車企的核心競爭力。（1）從生產(chǎn)技術(shù)角度，汽車行業(yè)經(jīng)歷了手工生產(chǎn)—大批量生產(chǎn)—精益生產(chǎn)的代際性的變革，其中又有平臺化與模塊化等生產(chǎn)方式創(chuàng)新帶來的降本增效。（2）從產(chǎn)品技術(shù)角度，汽車行業(yè)經(jīng)歷了馬車—燃油車—電動車的代際性變革，其中又有渦輪增壓，流線型設(shè)計等的持續(xù)優(yōu)化。（3）從需求挖掘角度，汽車行業(yè)陸續(xù)出現(xiàn)跑車，平民車，大型轎車，皮卡，氣泡車，經(jīng)濟型轎車，SUV，MPV等細(xì)分市場，一些市場反應(yīng)敏捷的企業(yè)享受到細(xì)分市場快速成長的紅利。我們認(rèn)為，生產(chǎn)技術(shù)/產(chǎn)品技術(shù)/需求挖掘定義的代際變革和邊際優(yōu)化是車企角度可以崛起的核心原因。圖24、不同階段明顯崛起的車企的共性請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告（一）生產(chǎn)技術(shù)角度，汽車工業(yè)的生產(chǎn)方式經(jīng)歷了：手工生產(chǎn)—大批量生產(chǎn)—精益生產(chǎn)的代際性的變遷，生產(chǎn)效率的大幅提升和成本的大幅降低也造就了福特/豐田/本田/大眾/特斯拉等一批企業(yè)的崛起。（1）從手工生產(chǎn)到大批量生產(chǎn)：福特在1920年代的成功主要在于引入了流水線的生產(chǎn)方式，在組織內(nèi)部形成專業(yè)化分工，大幅提升生產(chǎn)效率。（2）從大批量生產(chǎn)到精益生產(chǎn)：豐田和本田在1970年代的成功主要在于應(yīng)用了精益化的生產(chǎn)理念，持續(xù)降本增效，終身制的雇傭關(guān)系和工人隨時暫停產(chǎn)線的機制保證了產(chǎn)品質(zhì)量。在此基礎(chǔ)上，大眾應(yīng)用平臺化造車的方式，推出PQ25/MQB/MEB等平臺，共平臺車型共用零件，通過規(guī)?；蜆?biāo)準(zhǔn)化的方式進一步降本增效。2023年，特斯拉重新思考生產(chǎn)流程，將流水線的生產(chǎn)方式升級為并行和串行相結(jié)合的生產(chǎn)方式，大幅提升生產(chǎn)和裝配效率，減少工廠面積，進一步地降本增效。（二）產(chǎn)品技術(shù)角度，汽車行業(yè)經(jīng)歷了從蒸汽驅(qū)動—內(nèi)燃機驅(qū)動—電驅(qū)動的代際性變遷，在每個時代內(nèi)部又有一些技術(shù)的持續(xù)優(yōu)化，如發(fā)動機的性能提升、渦輪增壓技術(shù)的應(yīng)用、混動架構(gòu)的調(diào)整、產(chǎn)品形態(tài)的調(diào)整等。（1）從蒸汽到內(nèi)燃機驅(qū)動，開啟燃油車時代。1886年戴姆勒和卡爾本茨發(fā)明帶有汽油發(fā)動機的汽車，開啟了燃油車時代。在燃油車時代，發(fā)動機性能的邊際優(yōu)化助力了一些產(chǎn)品成為爆款，如福特ModelT的直列四缸發(fā)動機（1903甲殼蟲的對置式四缸發(fā)動機（1945捷豹XK的直列六缸發(fā)動機（1949雪佛蘭克爾維特的兩列八缸發(fā)動機（1955馬自達的轉(zhuǎn)子式發(fā)動機（1967豐田普銳斯的混動發(fā)動機（1997）。此外，車身設(shè)計的優(yōu)化也減少了空氣阻力，提升運動表現(xiàn)，如1934年克萊斯勒首次應(yīng)用空氣動力學(xué)，推出采用了流線型車身的“氣流”牌轎車，大大減小了空氣阻力。1938年，大眾推出甲殼蟲設(shè)計，并在二戰(zhàn)后全球暢銷。（2）從內(nèi)燃機驅(qū)動到電驅(qū)動，開啟電動車時代。1996年通用開啟EV1項目，其后一些早期電動車初創(chuàng)公司也相繼成立。2018年特斯拉Model3開啟大規(guī)模放量后也開啟了電動車時代，中美等國更多電動車新品牌出現(xiàn)，傳統(tǒng)車企也陸續(xù)轉(zhuǎn)型電動化。國內(nèi)比亞迪和新勢力最先抓住了電動化技術(shù)變革的機會，比亞迪的DM3.0平臺產(chǎn)品在混動技術(shù)上實現(xiàn)了代際的領(lǐng)先，2021-2022年大規(guī)模放量，2023年比亞迪將進一步推出更多產(chǎn)品，同時長安，長城，吉利等車企也將推出更多混動產(chǎn)品。表5、全球汽車工業(yè)發(fā)展史中不同階段明顯崛起的車企請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告（三）需求挖掘角度，細(xì)分市場需求的滿足給一些車企帶來機會。1925年后通用在美國市場的占有率超越了福特的原因之一，正在于通過品牌差異化的方式滿足了不同細(xì)分市場消費者的需求。此外，美國80年代的緊湊小車和MPV細(xì)分市場的需求挖掘給日系和德系企業(yè)帶來機會，中國的SUV市場的快速成長相繼給長城/長安/廣汽/吉利等企業(yè)帶來機會，家庭用車細(xì)分市場的需求滿足造就了理想ONE的成功，女性用車市場的挖掘助力歐拉在2020年的放量，越野車市場的挖掘成就了坦克品牌的崛起。（1）美國80年代的緊湊小車的需求挖掘：20世紀(jì)80年代石油危機時期，日系和德系的車企抓住了消費者燃油經(jīng)濟性更好的產(chǎn)品的需求，借鑒Mini在20世紀(jì)60年代的成功經(jīng)驗，推出配有小型發(fā)動機的四座緊湊型汽車，如大眾Polo(1981年)，尼桑CherryTurbo(1983年)，菲亞特Uno（1983年標(biāo)志205GTi(1984年)，本田思域（1987年鈴木雨燕（1989年）等產(chǎn)品，這些產(chǎn)品均實現(xiàn)熱銷。（2）美國80年代的MPV的需求挖掘：20世紀(jì)80年代，三菱推出了第一款MPV車型SpaceWagon（1984年）受到消費者歡迎，其他車企紛紛效仿，推出普利茅斯Voyaher（1984年雷諾Espace（1984年）等MPV產(chǎn)品，均獲得熱銷。（3）中國SUV細(xì)分市場的需求挖掘：中國市場2010-2020年SUV細(xì)分市場的快速成長給2010-2012年的長城（哈弗H62012-2014年的長安（CS35/CS75）,2014-2017年的廣汽（傳祺GS42016-2018年的吉利（帝豪GS，博越）帶來機會。（4）中國家庭用車細(xì)分市場的需求挖掘：理想ONE的成功正在于挖掘了家庭用車細(xì)分市場的需求，推出了六座中大型SUV產(chǎn)品理想ONE獲得熱銷，隨后理想又推出L7/L8/L9滿足不同價格帶家庭用車需求，其他企業(yè)也推出六座中大型SUV產(chǎn)品如魏牌藍(lán)山，問界M7等。表6、國內(nèi)汽車行業(yè)發(fā)展進程中不同階段明顯崛起的車企請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告代際變革是范式的轉(zhuǎn)移，孕育著更加巨大的機會和更加持久的競爭力。生產(chǎn)技術(shù)/產(chǎn)品技術(shù)/需求挖掘的代際變革和邊際優(yōu)化是一個車企崛起的核心原因，而代際變革和邊際優(yōu)化帶來的競爭力的持續(xù)性不同，代際變革是范式的轉(zhuǎn)移，孕育著更加巨大的機會。（1）從生產(chǎn)技術(shù)角度，汽車行業(yè)經(jīng)歷了手工生產(chǎn)—大批量生產(chǎn)—精益生產(chǎn)的代際性的變革，其中又有平臺化模塊化等生產(chǎn)方式創(chuàng)新帶來的降本增效。（2）從產(chǎn)品技術(shù)角度，汽車行業(yè)經(jīng)歷了馬車—燃油車—電動車的代際性變革，其中又有渦輪增壓，流線型設(shè)計等的持續(xù)優(yōu)化。（3）從需求挖掘角度，汽車行業(yè)陸續(xù)出現(xiàn)跑車，平民車，大型轎車，皮卡，氣泡車，經(jīng)濟型轎車，SUV，MPV等細(xì)分市場，一些市場反應(yīng)敏捷的企業(yè)享受到細(xì)分市場快速成長的紅利。圖25、生產(chǎn)技術(shù)/產(chǎn)品技術(shù)/需求挖掘的代際變革與邊際優(yōu)化官網(wǎng)，通用官網(wǎng)，大眾官網(wǎng)，本田官網(wǎng)，維請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告二、國內(nèi)競爭研判：平價高階智能化或是下一個勝負(fù)手近年來比亞迪與新勢力等快速崛起，自主品牌市占率終于超越合資品牌。2021年以來新能源滲透率快速提升，2021年1月不足10%，2022年底已超過30%，2023Q1維持在26%左右。電動化與智能化變革給比亞迪與新勢力為代表的自主品牌崛起帶來機會，2022年底自主品牌已實現(xiàn)了超過50%的市占率，完成了對合資的反超。2023Q1乘用車市占率最高的品牌為大眾，市占率約12%，而比亞迪市占率已達到11%，比亞迪有望在年內(nèi)成為國內(nèi)市占率最高的品牌。圖26、2023Q1國內(nèi)乘用車競爭格局2023年車企競爭更加激烈，主機廠降價壓力大。短期來看，2023年車企競爭壓力較大。2023年1月特斯拉降價后，賽力斯/小鵬/埃安等車企跟進，2023年3月東風(fēng)等車企部分地區(qū)的經(jīng)銷商大幅降價，2023H1消費者觀望情緒較重。為減弱消費者觀望，理想/零跑/起亞/極狐推出限時保價政策，特斯拉也在3月和5月兩次提價，后續(xù)車市有望逐步復(fù)蘇，但整體而言2023年競爭較為激烈。中期來看，伴隨著更多電動智能新車型的推出，未來2-3年汽車市場競爭或保持激烈的狀態(tài)。請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明表7、2023年以來各車企降價情況梳理資料來源：紅星新聞，投資界，中國基金報，蓋世汽車新能源，各公司官網(wǎng)，騰訊網(wǎng)，快科技，有駕網(wǎng)，新浪財經(jīng)頭條，搜狐網(wǎng)，第一電動網(wǎng)，車家號，太平洋汽車網(wǎng)，新浪汽車，快資訊，EV視界新能源汽車，IT之家，愛卡汽車，網(wǎng)易號，汽車之家，新請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告目前我國汽車行業(yè)處于電動化代際優(yōu)化中，智能化代際變革的前夜。 （1）從生產(chǎn)技術(shù)角度，目前處于精益生產(chǎn)范式下平臺化模塊化生產(chǎn)的邊際優(yōu)化中。特斯拉采用一體化壓鑄技術(shù)大幅提升生產(chǎn)效率，國內(nèi)蔚來，極氪等企業(yè)也應(yīng)用一體化壓鑄生產(chǎn)后地板等零部件。 （2）從產(chǎn)品技術(shù)角度，目前處于電動化邊際優(yōu)化中，智能化代際變革前夜。全球汽車行業(yè)正從燃油車向電動車轉(zhuǎn)型代際變革中，2022年中國汽車市場的新能源滲透率實現(xiàn)了28%以上，預(yù)計2023年有望超過40%。國內(nèi)電動化的技術(shù)在邊際優(yōu)化中，混動技術(shù)方面從架構(gòu)到發(fā)動機熱效率持續(xù)升級，純電技術(shù)方面三電系統(tǒng)性能也在持續(xù)優(yōu)化。而在智能化技術(shù)領(lǐng)域，目前我國處于智能化代際變革的前夜，當(dāng)前新車前裝L2比例已經(jīng)超過30%，城市NOA即將大規(guī)模落地。 （3）從需求挖掘角度，目前處于在各種細(xì)分市場的邊際完善中。家庭用車，女性用車，越野車等細(xì)分市場的需求挖掘給一些企業(yè)帶來機會，但隨著消費者選擇的多樣化，新的細(xì)分市場的挖掘難度加大，預(yù)計在已有的細(xì)分市場中的競爭會持續(xù)加劇。圖27、國內(nèi)SUV滲透率圖29、國內(nèi)L2級別智能駕駛滲透率圖28、國內(nèi)新能源乘用車滲透率圖30、國內(nèi)L2/HWA/NOA功能滲透率請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告我們認(rèn)為，生產(chǎn)模式和需求挖掘維度短期難看到下一個代際上的跨越，但是產(chǎn)品技術(shù)上有望進入下一個代際跨越，這一機會來自：平價高階智能化。從技術(shù)可行性角度，當(dāng)前國內(nèi)已經(jīng)到了大規(guī)模城市NOA的前夕，問界/小鵬/理想等車企的城市NOA功能將在年內(nèi)大規(guī)模落地。2020-2021年，蔚小理和長城等車企探索高速場景下的輔助駕駛，高速NOA功能陸續(xù)實現(xiàn)。2022年開始，華為與毫末智行等供應(yīng)商和小鵬汽車發(fā)布城市NOA場景功能，2023年小鵬/理想/阿維塔/問界等車企開啟部分城市的城區(qū)NOA。伴隨著數(shù)據(jù)量的增加和智能駕駛技術(shù)的成熟，預(yù)計更多城市的NOA將在2023-2025年大規(guī)模落地。表8、各車企高速/城區(qū)領(lǐng)航輔助駕駛發(fā)展節(jié)奏請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告ACC/LCC/LCA等功能的新車裝配率均在25%以上。根據(jù)高工智能數(shù)據(jù)，中國L2及以上銷量滲透率已從2022年1月的21.7%提升至2023年3月的35%，2022年全年L2級別輔助駕駛滲透率為29.4%。2023年3月L2+級別輔助駕駛的功能場景中，HWA高速輔助駕駛滲透率和NOA領(lǐng)航輔助功能滲透率，從功能場景角度，中國乘用新車ADAS裝配率持續(xù)上升。2022年1-2月，各大場景應(yīng)用AEB、LCA、ACC、LKA等裝配率均同比上升，ACC/LCC/LCA等功能的新車裝配率均在25%以上。圖31、L2級別智能駕駛滲透率圖32、L2+級別智能駕駛HWA/NOA功能滲透率圖33、2023年1-2月中國乘用新車ADAS裝配率請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告2.3各車企智能化的發(fā)展梳理：架構(gòu)從分布向集中，融合算法從后向前近年來國內(nèi)智能駕駛的發(fā)展路徑，整體而言是主機廠逐步減少對供應(yīng)商的依賴，感知硬件從增配到減配，電子電氣架構(gòu)逐步集中，算法能力持續(xù)增強。(1)2020年前，關(guān)鍵詞為供應(yīng)商依賴，主流方案為：分布式架構(gòu)+后融合算法+MobileyeEyeQ4芯片。2020年以前，國內(nèi)智能化水平較為領(lǐng)先的企業(yè)如小鵬/理想/蔚來等的輔助駕駛系統(tǒng)均采用MobileyeEyeQ4的芯片，主要是由于智能化發(fā)展初期，主機廠對各類傳感器的理解和感知算法融合能力較弱，開發(fā)人員也較為有限。因此這一階段感知融合采用后融合的方式，視覺和雷達傳感器的數(shù)據(jù)信息分別處理后通過統(tǒng)計算法加權(quán)。而在視覺領(lǐng)域，Mobieye提供了一套較為成熟的攝像頭感知硬件+算法方案，預(yù)留接口給主機廠，相應(yīng)地，這一階段車輛的電子架構(gòu)也是分布式架構(gòu)。另外，在初級階段主機廠大部分沒有應(yīng)用激光雷達。（2）2021-2022年，關(guān)鍵詞為硬件冗余，主流方案：域控式ADAS架構(gòu)+后融合/特征融合+英偉達Xavier/地平線等芯片+激光雷達+高精地圖。伴隨著輔助駕駛場景需求的豐富以及主機廠技術(shù)能力的提升，高速NOA乃至城市NOA的實現(xiàn)需要更高精度和魯棒的感知能力，因此傳感器融合算法也需要向前轉(zhuǎn)移。同時，2021年開始，英偉達和地平線等國產(chǎn)供應(yīng)商推出的大算力芯片逐步量產(chǎn)上車。這一階段，整車電子電氣架構(gòu)從分布式向域控式架構(gòu)演進，核心是傳感器控制算法從傳感器移到了域控制器，主機廠可以減少對Mobileye等傳感器供應(yīng)商的依賴。另外，這一時期為保證訓(xùn)練數(shù)據(jù)和傳感器的冗余，大部分主機廠的高階輔助駕駛車型都搭載了激光雷達。（3）2023年后，關(guān)鍵詞為降本和大模型，主流方案：跨域式ADAS架構(gòu)+后融合/特征融合+英偉達Orin等芯片+Bevformer為基礎(chǔ)的大模型。2021年特斯拉將Transformer模型引入智能駕駛并推出BEV鳥瞰圖后，國內(nèi)主機廠看到通過感知融合技術(shù)的升級減少傳感器和高精地圖依賴在技術(shù)上的可能性，同時，乘用車行業(yè)競爭更加激烈，主機廠降本訴求較大，激光雷達和高精地圖的成本也較高，理想，小鵬，毫末智行等均轉(zhuǎn)向了Bevformer為基礎(chǔ)的大模型。另外，供應(yīng)商和主機廠探索行泊一體/艙泊一體，甚至艙駕一體，通過提升硬件的復(fù)用性實現(xiàn)降本。請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告表9、各車企智能駕駛系統(tǒng)功能與配置梳理請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告三、平價高階輔助駕駛的實現(xiàn)路徑首先通過豐富的傳感器配置和大算力芯片積累數(shù)據(jù)，算法迭代成熟后減配硬件，最終將實現(xiàn)平價智能化。目前，國內(nèi)能夠?qū)崿F(xiàn)NOA功能的高階輔助駕駛硬件成本預(yù)計2.5-3萬元。（1）感知環(huán)節(jié)：目前傳感器成本預(yù)計5000-10000萬元，主要取決于激光雷達的數(shù)量，目前單顆激光雷達價格預(yù)計3000-5000元。此外，高精地圖的成本也較高。（2）計算環(huán)節(jié)：目前智駕域控制器成本預(yù)計1.5-2.5萬元，主要取決于SoC芯片數(shù)量和價格，目前的英偉達的大算力SoC芯片價格仍較高，地平線等國內(nèi)供應(yīng)商和特斯拉/華為等自研芯片的成本預(yù)計較低。智能駕駛的降本核心是用最小的算力、最少的芯片和最簡單的傳感器方案來實現(xiàn)安全可靠的輔助駕駛功能。我們預(yù)計在“重感知輕地圖”的路線下，伴隨著算法的迭代和成熟，高階輔助智能駕駛有望減配高成本硬件，未來綜合成本有望降低50%。圖34、目前特斯拉/華為/小鵬/理想/蔚來智駕硬件成本估計（單位：元）表10、特斯拉/華為/小鵬/理想/蔚來輔助駕駛硬件配置梳理請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告3.2降低感知成本：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型感知融合車周信息感知和目標(biāo)檢測的前提是目標(biāo)識別，通過攝像頭，雷達等傳感器獲取數(shù)據(jù)。高級別輔助駕駛需要車輛獲得周邊車輛，行人，障礙物，紅綠燈，道路標(biāo)識等信息，這些數(shù)據(jù)來自攝像頭/雷達等傳感器與高精地圖提供的信息。（1）攝像頭傳感器：目標(biāo)識別基于圖像識別，成本較低，但是會受光線影響。（2）雷達傳感器：通過發(fā)射和接收波（激光雷達—光波，毫米波雷達—電波，超聲波雷達—聲波測算障礙物的距離，相對速度和方向。其中激光雷達探測距離遠(yuǎn)且精度高，但是目前成本也較高，單個激光雷達的價格預(yù)計在3000-5000元左右。（3）高精地圖：提供厘米級的道路形狀、道路標(biāo)記、交通標(biāo)志和障礙物等地圖元素，可以輔助定位，并提供路況信息，但是存在更新不及時和成本非常高的問題。從感知成本角度，降低激光雷達和高精地圖的成本是降本的重點，同時從理論上來說，“攝像頭+雷達”通過算法融合是可以實現(xiàn)全場景感知的。表11、傳感器對應(yīng)數(shù)據(jù)特點與成本估計表12、2023Q1激光雷達裝車情況表13、高精地圖圖商與車企合作關(guān)系請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告各類傳感器獲取的數(shù)據(jù)通過算法進行融合，傳統(tǒng)智駕感知融合方案以后融合算法為主，目前部分主機廠開始應(yīng)用特征融合算法。攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等傳感器提供的信息精度和特征都不同，因此需要通過算法將各類數(shù)據(jù)融合。傳感器融合算法可分為前融合算法、后融合算法和特征融合（中融合）算法三類。（1）后融合算法：先將各類傳感器的數(shù)據(jù)通過各自獨立的算法進行處理，基于統(tǒng)計模型建模進行加權(quán)計算。高斯濾波器是后融合方案的主要方法之一，具體通過卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波、誤差卡爾曼濾波等實現(xiàn)。后融合可以理解為對加工后的傳感器信息結(jié)果進行加權(quán)，對算力要求較小，但是存在數(shù)據(jù)損失，是過去常用的算法，且視覺算法方面的融合由Mobileye等芯片+算法系統(tǒng)供應(yīng)商負(fù)責(zé)。（2）前融合算法：直接在原始數(shù)據(jù)層面將攝像頭的二維圖片數(shù)據(jù)，雷達的三維點云進行融合。前融合方案保留了最全面的目標(biāo)信息，感知精度和準(zhǔn)確性更高，但通常前融合算法基于深度學(xué)習(xí)，需要非常高的的算力與較多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，同時要求主機廠對各類傳感器有深入的了解。（3）特征級融合（中融合考慮到前融合對傳感器能力和算力的高要求，近年來產(chǎn)業(yè)內(nèi)開始應(yīng)用特征級融合的算法，即先將各類傳感器的數(shù)據(jù)提取特征向量，然后進行數(shù)據(jù)的時空同比，融合在同一個三維坐標(biāo)系中。特征級融合相對后融合算法可以保留更多的目標(biāo)信息，相對前融合方案可以消耗更少的算力。圖35、后融合算法框架圖37、特征融合算法框架圖36、前融合算法框架表14、后融合/前融合/特征融合算法對比目前主流方案是在BEV空間進行視覺感知的特征級別融合。攝像頭采集的數(shù)據(jù)請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告是2D圖像，雷達采集的數(shù)據(jù)是3D點云，因此與激光雷達可以直接探知物體的形狀與位置等信息不同，視覺方案對物體的感知需要先從2D升維至3D，然后再進行各個攝像頭之間視覺信息的融合或者攝像頭傳感器與雷達傳感器的融合。自特斯拉2020年提出應(yīng)用BEV（Bird’sEyeView）鳥瞰圖的3D坐標(biāo)系空間，把各個攝像頭的信息進行融合，在BEV空間內(nèi)做特征融合已經(jīng)成為視覺感知融合的前沿主流方案。從架構(gòu)角度，BEV感知架構(gòu)可分成五步:(1)將攝像頭數(shù)據(jù)輸入到共享的骨干網(wǎng)絡(luò)（Backbone提取每個攝像頭的數(shù)據(jù)特征（feature）。(2)把所有的攝像頭數(shù)據(jù)（跨攝）進行融合，并轉(zhuǎn)換到BEV空間。(3)在BEV空間內(nèi)，進行跨模態(tài)融合，將像素級的視覺數(shù)據(jù)和激光雷達點云進行融合。(4)進行時序融合，形成4D時空維度的感知信息。(5)多任務(wù)輸出，如靜態(tài)語義地圖、動態(tài)檢測等。圖38、特斯拉攝像頭覆蓋360度車身圖39、特斯拉各個攝像頭信息融合形成鳥瞰圖資料來源：2020年AndrewKarpathy技術(shù)演講截圖，興業(yè)證圖40、BEV感知架構(gòu)資料來源：地平線演講視頻截圖《上帝視角與想象力—自動駕駛感知的新范式》，九章智請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告目前行業(yè)在探索和應(yīng)用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺融合方法，以Transformer+BEV為代表的模型可以構(gòu)建車身周邊動態(tài)環(huán)境信息。從算法實現(xiàn)角度，BEV融合算法是一種多元融合算法，需要將各個角度的信息在BEV空間內(nèi)融合，關(guān)鍵是要找到2D檢測結(jié)果在BEV空間的映射關(guān)系。各個攝像頭拍攝2D的平面圖轉(zhuǎn)化至3D空間，傳統(tǒng)常用逆透視的方式，伴隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，目前Transformer模型為代表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型成為應(yīng)用主流。（1）傳統(tǒng)的實現(xiàn)BEV融合的算法基于幾何假設(shè)，例如IPM（InversePerspectiveMapping，逆透視變換）方式，是對圖像提取，分割后，通過IPM函數(shù)轉(zhuǎn)換到BEV空間。IPM投影的原理基于“近大遠(yuǎn)小”的透視形變，例如平行的道路在圖像中看起來是相交的。IPM變換就是消除這種效應(yīng)，因此成為逆透視，這種方法在路面顛簸等情況下會出現(xiàn)識別問題。（2）伴隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的BEV算法顯現(xiàn)了更好的融合效果。大量數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練可以讓車輛理解道路，行人等的特征，實現(xiàn)更準(zhǔn)確地識別。目前主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是Transformer大模型，這是2017年前后谷歌為NLP（自然語言處理）設(shè)計的算法，2021年特斯拉將Transformer模型引入自動駕駛的視覺感知融合領(lǐng)域。相比于RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和CNN模型（卷積神經(jīng)網(wǎng)路Transformer模型（變形金剛模型）核心的特點是引入注意力Transformer+BEV進行視覺融合已經(jīng)成為理想，小鵬等主機廠和毫末智行，地平線等供應(yīng)商探索和應(yīng)用的方向。圖41、車道線的IPM（逆透視）變換示意圖圖42、BEV算法分類資料來源：智能駕駛創(chuàng)新發(fā)展平臺，興業(yè)證券經(jīng)濟與金融研請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告在Transformer+BEV的基礎(chǔ)上，特斯拉，理想，小鵬等進一步利用Occupancy網(wǎng)絡(luò)提升識別水平。特斯拉2022年提出引入OccupancyNetwork（占用網(wǎng)絡(luò)將三維空間劃分成體素voxel，對有物體的voxel賦值為1，表示voxel被物體占據(jù)；沒有物體的voxel被賦值為0，在分割后進一步識別和判斷。Occupancy網(wǎng)絡(luò)最核心的升級在于從目標(biāo)檢測（ObjectDetection）升級到語義分割（SemanticSegmentation）。一方面對于白名單的依賴度降低，因此識別異性物體的能力大大增強，另一方面克服了目標(biāo)檢測方法對于目標(biāo)的外形高度敏感的問題。在特斯拉之后，理想汽車在2023年雙能戰(zhàn)略發(fā)布會上也表示利用Occupancy網(wǎng)絡(luò)識別通用障礙物。圖43、目標(biāo)檢測示意圖資料來源：DeepLearningSpecialization，佐思汽車研究，興圖45、特斯拉采用Occupancy網(wǎng)絡(luò)資料來源：ThinkAutonomous，興業(yè)證券經(jīng)濟與金融研究院圖44、語義分割示意圖（左圖2D右圖3D）資料來源：TowardsaMeaningful3DMapUsinga3DandaCamera，佐思汽車研究，興業(yè)證券經(jīng)濟與金融研究院圖46、理想采用Occupancy網(wǎng)絡(luò)識別通用障礙物資料來源：理想汽車雙能戰(zhàn)略發(fā)布會，興業(yè)證券經(jīng)濟與金融請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺感知融合可以擺脫或者減輕對高精地圖和高成本激光雷達的依賴，但成熟的模型對算力/數(shù)據(jù)/內(nèi)存的要求非常高。利用Transformer+BEV等大模型進行視覺感知融合，可以識別車身周圍的各類物體，構(gòu)建動態(tài)實時地圖，在理論上可以擺脫或者減輕對高精地圖和激光雷達的依賴，進一步減少成本。但成熟的模型的訓(xùn)練要求海量的數(shù)據(jù)和巨大的算力，除了車端的算力，還需要云端的算力。Transformer+BEV的周視環(huán)繞感知6V算力要求從20-30TFLOPS提升到200+TFLPS，內(nèi)存帶寬的要求也要提升十倍。行業(yè)內(nèi)一些公司通過建立智算中心的方式進行大模型的訓(xùn)練，例如特斯拉建立Dojo智算中心，小鵬與阿里云建立了扶搖智算中心，毫末智行與火山引擎聯(lián)合建立了雪湖綠洲智算中心。圖47、智能駕駛領(lǐng)域智算中心的建設(shè)梳理請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告降低計算成本的路徑是通過自研或國產(chǎn)替代用更便宜的芯片，以及通過架構(gòu)的集中化設(shè)計用更少量的芯片?；A(chǔ)L2功能的輔助駕駛只需要4-5TOPS算力，不需要配置域控制器，而高速和城區(qū)NOA輔助駕駛方案需要智駕域控制器，一般而言智能駕駛域控制器的結(jié)構(gòu)包括1）AISoC芯片：主要進行視覺信息的處理和感知融合，芯片成本和出貨量高度相關(guān)2）SafetyMCU：主要進行高功能安全等級的邏輯運算，如規(guī)劃控制等。（3）存儲芯片。（4）Des視頻解串芯片。（5）其他芯片如以太網(wǎng)網(wǎng)關(guān)芯片，外設(shè)接口芯片、電源管理芯片（PMIC）等。（6）連接器與結(jié)構(gòu)件，散熱系統(tǒng)等硬件。從域控制器的構(gòu)成拆解來看，計算方面降本有兩個思路：一是通過自研或國產(chǎn)替代，用更便宜的芯片，二是通過架構(gòu)的集中化設(shè)計，用更少量的芯片和硬件。圖48、智能駕駛域控制器結(jié)構(gòu)示意圖表15、目前各級別輔助駕駛對應(yīng)傳感器配置，算力需求與域控方案請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告方式一：通過自研或國產(chǎn)替代，用更便宜的芯片。城市NOA級別輔助駕駛要求SoC芯片的算力至少在150Tops以上，目前量產(chǎn)上車的芯片主要于英偉達Orin芯片平臺。我們預(yù)計主機廠或通過自研與國產(chǎn)替代的方式直接降低芯片成本。（1）自研：特斯拉和華為的輔助駕駛方案采取量產(chǎn)的自研芯片，小鵬，蔚來等主機廠已組建團隊自研芯片，2022年底蔚來芯片團隊預(yù)計約300人，小鵬芯片團隊預(yù)計約200人。芯片成本和出貨量高度相關(guān)，產(chǎn)品放量后規(guī)模效應(yīng)顯現(xiàn)有望攤薄成本。（2）國產(chǎn)替代：華為，黑芝麻，地平線等國內(nèi)供應(yīng)商也推出大算力芯片，地平線征程5芯片在2022年首發(fā)量產(chǎn)搭載于理想汽車的產(chǎn)品，上海車展期間比亞迪基于征程5自研的BEV融合感知方案將于年內(nèi)量產(chǎn)價格預(yù)計低于國外供應(yīng)商。表16、特斯拉智駕域控制器結(jié)構(gòu)與成本預(yù)估圖49、大算力SoC芯片算力與制程資料來源：地平線官網(wǎng)，英偉達官網(wǎng)，黑芝麻官網(wǎng)，華為官圖50、地平線圍繞征程5打造的生態(tài)產(chǎn)品請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告方式二，通過架構(gòu)的集中化設(shè)計，用更少量的芯片和硬件。目前行業(yè)內(nèi)正在探索用一個行泊一體的域控制器取代兩個獨立的域控，行泊一體域控制器內(nèi)部用單SoC取代多SoC的方案，同時探索艙泊一體甚至艙駕一體。ADAS架構(gòu)從分布式向行泊分離的域控式再向行泊一體的架構(gòu)演進：（1）分布式ADAS架構(gòu)中，前視攝像頭和毫米波雷達2類傳感器分別用于橫向和縱向行車功能，環(huán)視攝像頭和超聲波雷達2類傳感器用于泊車功能。這一架構(gòu)下，傳感器的數(shù)據(jù)信息與行車和泊車的功能場景各自獨立。（2）域控式ADAS架構(gòu)中，各類傳感器的數(shù)據(jù)對應(yīng)的功能場景與分布式ADAS架構(gòu)一致，但是增加了行車域控制器和泊車域控制器，分別對應(yīng)行車和泊車的場景。域控式ADAS架構(gòu)下，傳感器控制算法從傳感器移到了域控制器，主機廠可以減少對傳感器供應(yīng)商的依賴。另外算法可以從后融合向前融合/特征融合轉(zhuǎn)移，可以提升感知精度。（3）跨域式ADAS架構(gòu)（行泊一體）中，域控式ADAS架構(gòu)中每個域控制器調(diào)用對應(yīng)的傳感器信息，而跨域式ADAS架構(gòu)用一個行泊一體域控制器調(diào)用所有智駕傳感器的信息，可以節(jié)省感知和計算的資源，同時也節(jié)省主機廠的開發(fā)資源。圖51、分布式ADAS架構(gòu)圖52、域控式ADAS架構(gòu)圖53、跨域式ADAS架構(gòu)（行泊一體）請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告行泊一體可以有效降低車企的成本，預(yù)計將大規(guī)模落地。一方面，行泊一體由于將兩個單獨的控制器融合為單個控制器，直接降低了硬件成本；另一方面，行泊一體改變了車企在行泊分離時需對接不同供應(yīng)商的開發(fā)模式，僅需對接一個供應(yīng)商，降低了車企在開發(fā)過程中的溝通和管理成本；此外，行泊一體還能簡化域控制器的I/O接口，減少布線長度，從而降低整體的生產(chǎn)成本。目前，理想，小鵬，長城的許多車型已實現(xiàn)行泊一體方案的量產(chǎn)落地，今年還有更多的行泊一體方案即將量產(chǎn)上車。表17、部分已經(jīng)量產(chǎn)的行泊一體方案表18、2023年即將量產(chǎn)的行泊一體方案請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告單SoC的行泊一體域控方案可以實現(xiàn)更大幅度的降本。一些行泊一體方案中，域控內(nèi)部由不同的SoC芯片分別控制行車和泊車功能，這樣只是硬件的集中，并沒有實現(xiàn)計算資源的共享，還可能出現(xiàn)通訊延遲的問題。進一步地，可以使用一個SoC芯片同時實現(xiàn)行車和泊車功能，真正實現(xiàn)實現(xiàn)計算資源的共享和傳感器的復(fù)用，并進一步降低成本。2023年開始一些供應(yīng)商推出單SoC行泊一體高階輔助駕駛方案，例如輕舟智航基于地平線單征程5芯片的行泊一體方案可以用純視覺方案實現(xiàn)高速NOA，并配合一顆激光雷達實現(xiàn)城市NOA。我們認(rèn)為基于單SoC方案的行泊一體域控架構(gòu)，將是未來高階輔助駕駛方案的發(fā)展方向。圖54、行泊一體向單SoC演進圖55、多SoC+外掛MCU圖57、單SoC的行泊一體域控制器方案梳理圖56、單SoC(內(nèi)置MCU核心-功能安全島)請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明行業(yè)深度研究報告艙泊一體降本方案也被提出，伴隨電子電氣架構(gòu)持續(xù)集中終將實現(xiàn)艙駕融合。（1）艙泊一體：行泊一體是泊車與行車的融合，艙泊一體是泊車與座艙的融合。2023年上海車展中多家Tier1推出艙泊一體方案，通過座艙域控制器接收泊車信號，充分利用座艙上的算力的同時實現(xiàn)降本。（2）艙駕融合：艙駕融合即座艙域與智駕域的融合，艙駕融合是汽車電子電氣架構(gòu)向域融合以及中央計算方向演進的產(chǎn)物，它在縮短了開發(fā)周期的同時進一步降低整車成本。我們認(rèn)為未來隨著技術(shù)的不斷成熟，有望實現(xiàn)艙駕融合。圖58、2023年上海車展艙泊一體方案匯總圖59、國內(nèi)外企業(yè)對艙駕融合的布局請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明生產(chǎn)技術(shù)/產(chǎn)品技術(shù)/需求挖掘的代際變革和邊際優(yōu)化是車企崛起的重要原因。復(fù)盤全球和國內(nèi)汽車工業(yè)發(fā)展史，不同時期崛起的車企的共性是具備：天時（和平時期+經(jīng)濟平穩(wěn)）+地利（國家發(fā)展+產(chǎn)業(yè)政策）+人和（生產(chǎn)技術(shù)/產(chǎn)品技術(shù)/需求挖掘定義)。從車企角度天時地利難以左右，生產(chǎn)技術(shù)/產(chǎn)品技術(shù)/需求挖掘定義能力的代際變革和邊際優(yōu)化是車企角度可以崛起的核心原因。（1）生產(chǎn)技術(shù)角度，汽車工業(yè)的生產(chǎn)方式經(jīng)歷了：手工生產(chǎn)—大批量生產(chǎn)—精益生產(chǎn)的代際性的變遷，生產(chǎn)效率的大幅提升和成本的大幅降低也造就了福特/豐田/本田/特斯拉等一批企業(yè)的崛起，其中又有平臺化，模塊化生產(chǎn)方式創(chuàng)新帶來的降本增效。（2）產(chǎn)品技術(shù)角度，汽車行業(yè)經(jīng)歷了從蒸汽/電力驅(qū)動—內(nèi)燃機驅(qū)動—電驅(qū)動的代際性變遷，在每個時代內(nèi)部又有一些技術(shù)的持續(xù)優(yōu)化，如發(fā)動機的性能提升、渦輪增壓技術(shù)的應(yīng)用、混動架構(gòu)的調(diào)整、產(chǎn)品形態(tài)的調(diào)整等。（3）需求挖掘角度，細(xì)分市場需求的滿足給一些車企帶來機會，汽車行業(yè)陸續(xù)出現(xiàn)跑車，平民車，大型轎車，皮卡，氣泡車，經(jīng)濟型轎車，SUV，MPV等細(xì)分市場，一些市場反應(yīng)敏捷的企業(yè)享受到細(xì)分市場快速成長的紅利。如美國80年代的緊湊小車和MPV細(xì)分市場的需求挖掘給日系和德系企業(yè)帶來機會，中國的SUV市場的快速成長相繼給長城/長安/廣汽/吉利等企業(yè)帶來機會，女性用車/越野車/家庭用車等細(xì)分市場的需求挖掘也給歐拉/坦克/理想等品牌帶來機會。代際變革是范式的轉(zhuǎn)移，相對于邊際的優(yōu)化，孕育著更加巨大的機會和更加持久的競爭力。目前我國汽車行業(yè)處于電動化邊際優(yōu)化中，智能化代際突破變革前夜，平價智能化是下一個技術(shù)爆發(fā)機會。（1）從生產(chǎn)技術(shù)角度，目前處于精益生產(chǎn)范式下平臺化模塊化生產(chǎn)的邊際優(yōu)化中。（2）從產(chǎn)品技術(shù)角度，目前處于電動化變革進行中，智能化代際變革前夜。（3）從需求挖掘角度，目前處于在各種細(xì)分市場的邊際完善中。生產(chǎn)模式和需求定義很難看到下一個代際上的跨越，但是產(chǎn)品技術(shù)上有望進入下一個代際跨越，我們認(rèn)為這一機會來自：平價高階智能化。（1）從技術(shù)可行性角度，當(dāng)前國內(nèi)已到了大規(guī)模城市NOA的前夕，問界/小鵬/理想等車企城市NOA年內(nèi)大規(guī)模落地。（2）從功能場景滲透率角度，我國新車ADAS裝配率持續(xù)提升，目前ACC/LCC/LCA等功能的新車裝配率均在25%以上。平價高階輔助駕駛的可能路徑：高成本智能化→算法迭代→硬件減配→平價智能化。近年來國內(nèi)智能駕駛的發(fā)展路徑，整體而言是主機廠逐步減少對供應(yīng)商的依賴，感知硬件從增配到減配，電子電氣架構(gòu)逐步集中，算法能力持續(xù)增強。(1)2020年前，關(guān)鍵詞為供應(yīng)商依賴，主要方案為：分布式架構(gòu)+后融合算法+Mobileye芯片。（2）2021-2022年，關(guān)鍵詞為硬件冗余，主要方案：域控式ADAS架構(gòu)+后融合/特征融合+英偉達大算力芯片+激光雷達+高精地圖。（3）2023年后，關(guān)鍵詞為降本和大模型，主要方案：跨域式ADAS架構(gòu)+后融合/特征融合+國內(nèi)外大算力芯片+Bevformer為基礎(chǔ)的大模型。我們認(rèn)為，首先通過豐請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和重要聲明富的傳感器配置和大算力芯片積累數(shù)據(jù)，算法迭代成熟后減配硬件，最終將實現(xiàn)平價智能化。目前，國內(nèi)能夠?qū)崿F(xiàn)城區(qū)NOA功能的高階輔助駕駛硬件成