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1、2024年6月27日智能车，向未来智能车，向未来姓名 任浪（分析师）证书编号：S0790519100001邮箱：证券研究报告投资逻辑投资逻辑整车逻辑：寻找能够持续打造爆款车玩家整车逻辑：寻找能够持续打造爆款车玩家复盘乘用车关键的三个时代，发现不同时代消费者关注点持续变革升级：（1）燃油轿车和）燃油轿车和SUV时代时代，消费者更注重实用主义或综合性价比，爆款车依靠细分配置俘获更多消费者；（2）电动化时代）电动化时代，前期消费者更关注续航里程和充电便利性，在后期开始注重座舱的驾乘体验，冰箱、彩电、大沙发等成为焦点；（3）智能化时代）智能化时代，软硬件迭代速度明显加快，消费者对汽车的智能化水平关注度

2、提高，智驾系统提升驾驶安全性和便捷性的同时，也为消费者提供全新的驾驶体验。在电动智能化变革之下，新平台、新车型推出开始加速。消费者需求关注点开始集中，品牌、车型、SKU等都逐渐集中化，爆款车对车企而言将愈发重要。自动驾驶：契合消费者需求，趋势已成，技术引领下不断迭代自动驾驶：契合消费者需求，趋势已成，技术引领下不断迭代复盘自动挡与导航地图普及的历史，我们发现在驾驶场景中用户的核心诉求为轻松驾驶，符合这一核心诉求的产品往往具有（1）高频使用高频使用、（2）无感体验）无感体验、（3）高用户粘性）高用户粘性的特点。自动驾驶功能向着全场景覆盖、全程使用发展，能够简化驾驶操作、缓解驾驶疲劳，望重塑用户驾

3、驶出行习惯，因而具有坚实的需求确定性，并且逐渐成为影响消费者购车决策的重要参考要素。这其中自动驾驶的性能体验成为核心，近年以FSDV12为代表的端到端算法在体验上表现优异，为远期自驾技术演进指明方向。端到端算法具有信息无损传递、全局优化、拟人化等优势，同时，玩家也在探索构建类人的包含“系统一”和“系统二”的自驾系统，在算法、算力和数据的不断迭代下，自驾功能有望逐步完善，为用户所接受。零部件：紧抓赛道龙头，把握爆款产业链零部件：紧抓赛道龙头，把握爆款产业链对零部件而言，消费属性和科技属性是决定行业发展的重要因素，玩家呈现出几类不同的成长路径，品类拓展或者单品价值提升带来的单车价值量的提升叠加国产

4、化率或渗透率提升再叠加市场份额的增长，最终将成就王者，这其中大客户和爆款车型将成为玩家成长的源动力。推荐及受益标的：推荐及受益标的：推荐长安汽车、比亚迪、长城汽车、德赛西威、经纬恒润-W、均胜电子、华阳集团、沪光股份、美格智能、华测导航，受益标的：小鹏汽车-W、理想汽车-W、蔚来-SW、赛力斯、北汽蓝谷、江淮汽车、中科创达、博俊科技等。风险提示：风险提示：技术发展进度不及预期、市场需求不及预期、政策推进不及预期等。bUaVdXbZeZeZfVaY8O9R8OpNpPmOsOeRnNoQfQmOzR7NmNoPNZpNvNNZtRpQ目目 录录CONTENTS1自动驾驶：技术引领，趋势已成2整车

5、：寻找下一个爆款车整车：寻找下一个爆款车34零部件：紧抓赛道龙头，把握爆款产业链推荐及受益标的、风险提示 整车逻辑：寻找具有持续爆款能力的企业整车逻辑：寻找具有持续爆款能力的企业寻找具有持续打造爆款车能力的车企寻找具有持续打造爆款车能力的车企1.1品牌力品牌力爆品能力战略定位技术能力营销能力产品打造能力公司基因创始人风格研发投入核心人物门店/流量口碑产品定位性价比远期定位和规划做多大电动化智能化长期核心竞争力，能走多远组织管理组织管理供应链供应链+图图1：持续打造爆品能力造就车企品牌力：持续打造爆品能力造就车企品牌力资料来源：开源证券研究所资料来源：开源证券研究所 受益于受益于SUV红利期和电

6、动智能化红利期和电动智能化，自主品牌加速崛起自主品牌加速崛起自主品牌崛起，汽车行业竞争格局变革加速自主品牌崛起，汽车行业竞争格局变革加速1.2图图2：受益：受益SUV红利期和电动智能化自主品牌崛起红利期和电动智能化自主品牌崛起图图2：L2及以上的辅助驾驶功能装车率快速提高及以上的辅助驾驶功能装车率快速提高数据来源：数据来源：Wind、开源证券研究所（注：中国乘用车销量数据已剔除出口）、开源证券研究所（注：中国乘用车销量数据已剔除出口）2007-2010年，汽车消费逐渐向二、三线城市渗透，消费群体开始扩大，但销量靠前的品牌主要来自合资车企，比如一汽大众捷达、广汽丰田雅阁、上汽通用凯越、上汽大众帕

7、萨特等车型。2011-2017年，在SUV红利期下，本土车企以成本优势推出高性价比的车型脱颖而出，长城哈弗H6（2011）、长安CS75（2014）、广汽传祺GS4（2015）、吉利博越（2016）等陆续推出，自主品牌乘势而上，哈弗H6更是被称为“国产神车”。2018-2020年，中国乘用车行业经历了多年高速增长期和稳健增长期后，2018年中国汽车销量首降，汽车行业进入存量市场。合资车企价格下探开始抢占SUV市场份额，外资豪华品牌亦积极进入SUV市场，自主品牌市场份额有所下降，同时市场往新四化方向发展。2021至今，电动智能化提速，2023年新能源车渗透率提升至35%，蔚来、小鹏、理想等新势力

8、车企近年来销量呈现稳步向上突破的态势，比亚迪、长安汽车、吉利汽车等传统自主品牌适时把握电动智能化节奏，以产品和营销为抓手，品牌持续向上，加速跑马圈地，2023年自主品牌市占率高达56%。此外，高工产业研究院预计2024年中国市场乘用车L2(含L2+)搭载率将突破45%，智能化将成为自主品牌在乘用车市场竞争的下半场武器。国内的乘用车市场发展大体可分为三大时代国内的乘用车市场发展大体可分为三大时代自主品牌崛起，汽车行业竞争格局变革加速自主品牌崛起，汽车行业竞争格局变革加速1.2图图3：国内乘用车消费者需求重心转换，车型属性相应转变：国内乘用车消费者需求重心转换，车型属性相应转变资料来源：开源证券研

9、究所资料来源：开源证券研究所（1）轿车时代和轿车时代和SUV时代：时代：消费者更注重汽车的实用主义或综合性价比，彼时的车型细分配置更多，车企通过推出不同的子品牌定位不同市场，推出众多细分配置来俘获更多的消费者。（2）电动化时代：电动化时代：随着电动车市场的快速发展，消费者对电动车的期望逐渐提高，关注点从最初的续航里程和充电便利性逐步转向驾乘体验。以理想L系列为例，家庭消费者除了关注续航里程和充电便利性外，也更加注重车内的驾乘体验，空间、冰箱、彩电、大沙发等配置成为消费者关注的焦点。理想汽车将曾经的高端选配变为标配，明显提升了整体的驾乘舒适度。同时，市场上涌现出更多的爆款车型，软硬件迭代速度也明

10、显加快。（3）智能化时代：智能化时代：以华为智选爆款车问界新M7为例，消费者对汽车的智能化水平关注度提高，智驾系统提升驾驶安全性和便捷性的同时，也为消费者提供全新的驾驶体验。在目前国内电动化渗透率已经接近50%的背景下，传统的燃油车厂商不论是车系的总数还是新能源/燃油车车系个数，亦或者是SKU的个数，都远大于新能源车企。在电动智能化时代，行业的需求是走在集中化的趋势之中。在电动智能化时代，行业的需求是走在集中化的趋势之中。而电动智能化变革之下，技术迭代的速度加速，车企推出新平台和新车型的速度也在加快。在需求集在需求集中、供给分散的背景下，打造爆款车对于车企来说将显得尤为重要。中、供给分散的背景

11、下，打造爆款车对于车企来说将显得尤为重要。在极度“卷”的市场竞争环境下，爆款车不仅能帮助车企提升市场份额、加强规模效应、强化供应链保障，还能不断提升产品竞争力和企业的盈利能力。未来爆款车型将是车未来爆款车型将是车企在淘汰赛竞争中十分重要的保障和胜负手。企在淘汰赛竞争中十分重要的保障和胜负手。乘用车市场三次转向，爆款车型为风向标乘用车市场三次转向，爆款车型为风向标1.32021-2023年燃油车核心价格带比较稳定年燃油车核心价格带比较稳定，主要集中在主要集中在10-15万元和万元和15-20万元区间万元区间，2023年的市场份额分别为年的市场份额分别为34%、17%，车企之车企之间竞争也相对更激

12、烈间竞争也相对更激烈。10-15万元的轿车主要被日系合资车企占领，自主品牌通过切入SUV细分市场或增配置降价格抢占市场份额，车企之间主要竞争点在油耗、空间、硬件配置和价格；25万元以上爆款竞争主要是宝马、奔驰和奥迪三家，2023年北京奔驰C级和E级分别蝉联25-30万元和40万元以上价格带的爆款车。（1）燃油轿车集中在油耗、硬件配置和价格竞争，日产轩逸、大众朗逸/速腾/桑塔纳、丰田卡罗拉等日系合资品牌车型以低油耗、良好的配置、保有量大、有竞争力的价格占据领先地位，日产轩逸2023年月均销量超过3万台；（2）哈弗H6、吉利博越/帝豪、长安CS75PLUS等自主品牌车型切入SUV蓝海市场，以大空间

13、、更高的硬件配置和高性价比跑马圈地，相比CR-V、RAV4等竞品各方面都很优秀，广泛受到消费者青睐，成功打造爆款SUV；（3）2023年，长安逸动以更大空间+更高动力性能+更高智能化的功能和配置（定速巡航+360度全景影像+10.25英寸中控屏+3.5英寸液晶屏）打入10万元以下价格带燃油车市场，成为爆款，年销量实现15.47万辆。资料来源：懂车帝、车主之家、开源证券研究所资料来源：懂车帝、车主之家、开源证券研究所图图4：合资品牌主要占据燃油车爆款销量榜，自主品牌以切入：合资品牌主要占据燃油车爆款销量榜，自主品牌以切入SUV市场或降价增配置提高渗透率市场或降价增配置提高渗透率 从轿车时代到从轿

14、车时代到SUV时代时代，从实用主义到综合性价比从实用主义到综合性价比 新能源爆款车：新能源车企百花齐放新能源爆款车：新能源车企百花齐放，强势抢占燃油车份额强势抢占燃油车份额乘用车市场三次转向，爆款车型为风向标乘用车市场三次转向，爆款车型为风向标1.3在在SUV时代时代，自主品牌凭借高性价比和对本土市场需求的深刻理解自主品牌凭借高性价比和对本土市场需求的深刻理解，打造多款爆款打造多款爆款SUV成功在汽车市场占据一席之地成功在汽车市场占据一席之地，如哈弗如哈弗H6/H2、长安长安CS75系列系列、吉利博越吉利博越/帝豪等帝豪等。随着全球汽车产业的电动智能化趋势日益凸显，同时受益政府的政策支持、消费

15、者对更好体验和环保的追求，全球尤其是中国电动车红利时代到来。特斯拉、比亚迪、蔚小理等车企凭借各自技术和产品定位优势提前布局，陆续推出了一系列覆盖全价格段的爆款车。（1）各车企逐渐辐射各车企逐渐辐射0-5万元价格带万元价格带，竞争加剧抢占上汽通用五菱份额：竞争加剧抢占上汽通用五菱份额：2022年五菱宏光MINI年销高达55.41万辆，2023年长安长安Lumin（中控大屏、ABS+EBD、倒车影像等亮点配置）、吉利吉利熊猫（采用直流快充，动力等性能优秀）等新车型进入，2023年五菱宏光MINI和长安Lumin、吉利熊猫销量分别为23.79万辆、13.68万辆、11.63万辆。（2）精准定位用户需

16、求精准定位用户需求，打造爆款矩阵：比亚迪打造爆款矩阵：比亚迪强势布局5-20万元中低端车型，实现多款车霸榜。2023年新能源爆款车中，比亚迪有6款车上榜，其中5-10万元：比亚迪向下布局A0级车市场，海鸥年销量为23.93万辆，自2023年5月发布以来，月销约3万辆，以空间更大、配置更高、性能更好、生命周期更长等优势抢占市场份额；10-15万元：秦PLUS DM-i和EV合计销量为43.42万辆，月均销售3.6万辆，其中DM-i月销约2.6万辆，登顶2023年新能源车10-15万元价格带榜首；15-20万元：元PLUS和宋PLUS降价推出冠军版，月均销售均超过2.5万辆。（3）爆款黑马车企：问

17、界爆款黑马车企：问界新M7于2023年下半年发布，发布即爆款，产品以领先的智能驾驶能力和全新升级的动力安全配置实现上市18天大定达3万辆；广汽埃安广汽埃安较早跟进价格战，目标客户定位年轻化+网约车，兼具大空间、高续航和智能化优势，并以先发降价优势将AION Y和AION S分别打造成10-15万元和20-25万元价格带的爆款车型。（4）单品冠军：特斯拉单品冠军：特斯拉2023年单车型销量实现TOP1，Model Y在Model 3现有优势的基础上，打造了更大的空间、更好的驱动系统和NVH表现，2023全年销量高达45.64万辆，打造25-30万元中高端车型爆款，Model Y成为全球新能源乘用

18、车销量第一。（5）细分市场王：理想细分市场王：理想汽车占据家庭细分市场高地，L系列填补了30万元以上高端新能源车空白，接连发布的3款车型满足不同细分客户需求，月销均超过1万辆。此外，理想于2024年发布的L6价格下探至25万元价格带，销量十分亮眼。新能源爆款车：新能源车企百花齐放新能源爆款车：新能源车企百花齐放，强势抢占燃油车份额强势抢占燃油车份额乘用车市场三次转向，爆款车型为风向标乘用车市场三次转向，爆款车型为风向标1.3资料来源：懂车帝、车主之家、开源证券研究所资料来源：懂车帝、车主之家、开源证券研究所图图5：新能源车企百花齐放，不同价格区间纷纷涌现爆款车型：新能源车企百花齐放，不同价格区

19、间纷纷涌现爆款车型 新能源爆款车：新能源车企百花齐放新能源爆款车：新能源车企百花齐放，强势抢占燃油车份额强势抢占燃油车份额乘用车市场三次转向，爆款车型为风向标乘用车市场三次转向，爆款车型为风向标1.3新能源车市场下的整车市场有两个特点：（1）竞争更加集中竞争更加集中，2021年“三峰三谷”转变为2023年的“两峰两谷”；（2）逐渐向逐渐向高价格带渗透高价格带渗透，2021年的渗透率高地为8万元以下、15-20万元、30-35万元价格带区间，而2023年则上移至15-20万元和30-35万元，且渗透率在提升，这两个价格带的销量渗透率分别为31%、12%。在电动化性能逐步满足消费者需求之后在电动化

20、性能逐步满足消费者需求之后，汽车行业竞争进入了下半场的智能化竞争汽车行业竞争进入了下半场的智能化竞争。根据灼识咨询，2023年高级辅助驾驶技术在全球及中国乘用车市场的渗透率均超过50%，同时预计2030年，中国智能汽车销量将达到2980万辆，渗透率提升至99.7%。并且L4、L5级自动驾驶的汽车也将陆续落地加速渗透，Robotaxi类似的新商业模式也逐步走向现实。国产品牌在智能化方面的领先布局和快速迭代将使得自主品牌在下半场的竞争中占得先机，在新一轮的时代红利下打造新的上量车型。数据来源：崔东树公众号、开源证券研究所数据来源：崔东树公众号、开源证券研究所图图6：燃油车以：燃油车以8-20万元价

21、格带为主要阵地万元价格带为主要阵地数据来源：中国汽车工业协会、开源证券研究所数据来源：中国汽车工业协会、开源证券研究所图图7：新能源市场下整车竞争更加集中：新能源市场下整车竞争更加集中 智能化时代智能化时代，开启汽车市场竞争下半场开启汽车市场竞争下半场乘用车市场三次转向，爆款车型为风向标乘用车市场三次转向，爆款车型为风向标1.3 在汽车市场方面在汽车市场方面，随着市场从增量转向存量竞争，行业内的马太效应愈发显著，导致资源和市场份额向头部企业集中，而竞争力较弱的车企面临加速淘汰的风险。这一趋势不仅考验着车企的市场适应能力，也推动了行业整体的优化和升级。在产品发展方面在产品发展方面，乘用车已经从传

22、统的制造属性向更加注重消费体验和科技创新的方向发展。消费者对汽车的期望不再局限于基本的出行工具，而是追求更加个性化、智能化和环保的驾驶体验。这促使车企在产品设计、技术研发和市场营销上进行创新，以满足消费者的多元化需求。商业模式的转变也是乘用车行业变迁的重要特征商业模式的转变也是乘用车行业变迁的重要特征。传统的以销售汽车为主要利润来源的模式正在向“车+软件+服务”的模式转变。车企不仅提供硬件产品，还提供软件升级、智能网联服务、移动出行解决方案等增值服务，以创造新的收入来源并提高客户粘性。车企的竞争力：车企的竞争力：在当前的市场环境下，车企需要具备对用户需求的敏锐洞察力、快速的智能化技术跟进能力以

23、及积极的电动智能化战略布局。同时，车型推出周期的缩短也要求车企加快产品迭代和升级的步伐，以保持市场竞争力。车型推出周期的变化：车型推出周期的变化：车型推出周期也发生了显著变化。新车推出周期缩短至1.5-2年，改款车的周期甚至缩短至4-15个月。这意味着车型的迭代升级速度加快，车企需要更快地推出符合市场需求的新车型，以保持竞争优势。资料来源：新华网、汽车之家研究院公众号、盖世汽车官网、汽车之家官网、资料来源：新华网、汽车之家研究院公众号、盖世汽车官网、汽车之家官网、瑞鹄模具招股书、麦肯锡瑞鹄模具招股书、麦肯锡驶向驶向2030汽车行业竞速赛汽车行业竞速赛、开源证券研究所、开源证券研究所图图8：乘用

24、车行业的特性发生较大变化：乘用车行业的特性发生较大变化目目 录录CONTENTS1自动驾驶：技术引领，趋势已成自动驾驶：技术引领，趋势已成2整车：寻找下一个爆款34零部件：紧抓赛道龙头，把握爆款产业链推荐及受益标的、风险提示 技术采纳生命周期：技术采纳生命周期：杰弗里 摩尔在跨越鸿沟一书中提出技术采纳生命周期理论，用以解释新技术/产品将会如何传播渗透，根据该理论，新技术/产品被用户接受是分阶段的，最先接受新技术的用户是“创新者”（2.5%），接着是“早期使用者”（13.5%），随后是“早期大众”（34%）、“后期大众”（34%）、“落后者”（16%）。每两类不同的用户之间由于心理特征和消费习惯

25、等方面是不同的，因而存在着“裂缝”，而从早期使用者向早期大众的过渡阶段被称为“鸿沟”。高阶自动驾驶仍处于早期市场高阶自动驾驶仍处于早期市场。汽车智能化深入发展，根据乘联会、汽车工业协会等数据计算，2023年乘用车L2辅助驾驶（不含高阶自动驾驶）搭载率约38.96%，L2辅助驾驶因其较低的价格与简单可靠的功能，已经取得用户的信任，实现鸿沟的跨域；但是高阶自动驾驶仍处于早期市场阶段，2024年1-2月高速NOA与城市NOA的渗透率约7.62%与3.85%，到主流市场仍需要跨越巨大的鸿沟。城市NOA作为进入完全自动驾驶的门槛，对于未来完全自动驾驶的普及具有极强的参考价值，因此我们关注城市NOA将如何

26、跨越鸿沟实现普及。首要任务是博得实用主义大众的选择，而这需要从功能提升、完善保障与成本下降三方面进行努力。自动驾驶待跨鸿沟，消费者需求意愿至关重要自动驾驶待跨鸿沟，消费者需求意愿至关重要2.1图图9：创新扩散曲线将市场分为早期市场与主流市场，其中有五类人群：创新扩散曲线将市场分为早期市场与主流市场，其中有五类人群资料来源：智车星球公众号资料来源：智车星球公众号 从手动挡到自动挡：从手动挡到自动挡：“一脚油门就走一脚油门就走”，减少繁琐步骤减少繁琐步骤，降低驾驶疲劳降低驾驶疲劳自动挡与导航电子地图的经验：轻松驾驶为汽车功能核心诉求自动挡与导航电子地图的经验：轻松驾驶为汽车功能核心诉求2.1 手动

27、挡汽车成本更低手动挡汽车成本更低，而成本更高的自动挡汽车在消费者中实现了快速渗透而成本更高的自动挡汽车在消费者中实现了快速渗透。以燃油车时代的变速器来对比，消费者选择自动挡汽车意味着其负担的成本将更高，但是从渗透率来看，消费者是愿意为自动挡买单的。从世界范围看，美国从1940年开始生产自动变速器轿车，在1950年时渗透率就达到了20%，1970年达到91%；2002年在北美市场出售的汽车中仅有10%配备手动变速器；2013年全球市场中的自动挡汽车渗透率首次超过手动挡；2022年美国轻型汽车中自动挡渗透率超99%。从中国市场看，1999年，全国生产的自动挡轿车约5万辆，装车率约为9%，随着合资品

28、牌自动挡车型的长期渗入和消费者购车观念由注重经济到注重舒适的剧变，国内自动挡轿车的销售量从2000年的约8.5万辆上升到2002年的约27.8万辆，达到轿车市场总量的22%，到2017年国内生产的自动挡乘用车的销售渗透率也首次超过手动挡，并且不断攀升，在2023年自动挡的销量渗透率已经达到了88.9%。在供给方面，车厂也在迎合市场的选择，自动挡基本成为标配。8%89%0%20%40%60%80%100%05001,0001,5002,0002,500手动挡（万辆）自动挡（万辆）手动挡渗透率自动挡渗透率图图10：美国轻型车的自动挡渗透率持续增高：美国轻型车的自动挡渗透率持续增高资料来源：美国能源

29、部网站资料来源：美国能源部网站图图11：中国自动挡乘用车销量渗透率持续提高：中国自动挡乘用车销量渗透率持续提高数据来源：数据来源：Wind、中国汽车工业年鉴中国汽车工业年鉴、开源证券研究所、开源证券研究所 从手动挡到自动挡：从手动挡到自动挡：“一脚油门就走一脚油门就走”，减少繁琐步骤减少繁琐步骤，降低驾驶疲劳降低驾驶疲劳自动挡与导航电子地图的经验：轻松驾驶为汽车功能核心诉求自动挡与导航电子地图的经验：轻松驾驶为汽车功能核心诉求2.1图图12：自动挡相较手动挡具有更简便的操作方式：自动挡相较手动挡具有更简便的操作方式资料来源：中国汽车报公众号、智能车参考公众号、特斯拉车主手册等、开源证券研究所资

30、料来源：中国汽车报公众号、智能车参考公众号、特斯拉车主手册等、开源证券研究所 自动挡能够有效减轻驾驶疲劳自动挡能够有效减轻驾驶疲劳，契合更广大人群驾驶需求契合更广大人群驾驶需求。诚然手动挡能够实现较为精确的车辆操控，具有“人车合一”的驾驶乐趣，拥有无法替代的应用人群与场景，但是对大部分消费者来说，频繁的单调操作产生的疲劳感是避之不及的：驾驶的理想状态是发动汽车后踩油门可以直接开走，而不是起步“慢松离合松刹车踩油门”、加速“踩离合挂档松离合给油”等一系列操作。上世纪90年代手动挡轿车北京市区平均换挡次数为5-9次/公里，密度为2-4次/分钟，开车是连续、频繁且紧张的劳动。自动挡将驾驶行为简化，解

31、放左脚与右手，使驾驶员专注于行驶速度，大大减轻驾驶员开车时的负担。体验一段时间的自动挡之后用户会更倾向于购买自动挡的车型，具有用户粘性高的特征。根据Autoscout24数据显示，90%的自动挡用户将舒适度作为选择自动挡的决定性原因。愿意为能够提供舒适性、规避疲劳的功能买单，或将是自动挡渗透率快速提升的主要原因之一。消费者需要什么功能：高频使用消费者需要什么功能：高频使用、无感体验无感体验、高用户粘性高用户粘性图图13：高频使用、无感体验、高用户粘性是消费者驾驶场景偏好的重要因素：高频使用、无感体验、高用户粘性是消费者驾驶场景偏好的重要因素资料来源：开源证券研究所资料来源：开源证券研究所（1）

32、高频使用：高频使用：反映产品是否满足驾驶场景的功能性需求。驾驶的功能性需求就是抵达目的地。无论是地图还是变速器/变速器，其能在驾驶过程中经常使用，原因是它们对到达目的地必不可少：在如今的驾驶场景中，打开导航电子地图已经成为驾驶员上车后的第一件事，自动挡在出行中也会被频繁使用，抵达目的地依赖这些功能。换句话说，高频使用的产品一定是场景中最必不可少的产品，其功能是围绕核心需求展开，产品本身具有需求上的确定性，消费者会为这类产品买单。（2）无感体验：无感体验：决定产品能否在驾驶场景被优先选择。消费者能接受的产品往往不会有复杂的操作，即使是高频使用的产品，在单次使用的时候频率也有一定的上限，如需要来回

33、挂档的手动挡操作更加频繁，但是只会带来更多的驾驶疲劳。自动挡优化掉繁琐步骤，驾驶员不用记住什么速度挂什么档位，其提供的舒适性是手动挡所不能及，消费者会用脚投票，选择自动挡阵营；如导航电子地图在智能手机时代的操作方式迅速优化，地图更新也无须手动（PND）或者到店更新（车载导航），提供更加便捷的体验。消费者愿意为以最少方式提供最大便利的产品买单。自动驾驶需求确定性强，渗透率有望快速提高自动驾驶需求确定性强，渗透率有望快速提高2.1（3）用户粘性高：用户粘性高：产品深入消费者习惯，稳定用户群体加速渗透率增长。从产品角度看，好的产品具有强大的用户粘性，而导航电子地图与自动挡都已经深入驾驶员的使用习惯，

34、以至于“熟路也要开导航”、“开惯自动挡不会开手动挡”等情况屡见不鲜，足以看出驾驶者对这两个产品已经产生依赖。当产品具有一定规模的稳定用户后，则会产生一定的扩散效应，观望中的消费者通过口口相传或亲身体验，快速转化为用户，愿意为产品买单的人有望滚雪球式增多。自动驾驶契合消费者需求自动驾驶契合消费者需求，逐渐成为影响消费者购车的重要因素逐渐成为影响消费者购车的重要因素 自动驾驶满足高频使用自动驾驶满足高频使用、无感体验无感体验、高用户粘性等特征高用户粘性等特征，消费者需求确定性强消费者需求确定性强。（1）高频使用：高频使用：当前发展阶段的辅助驾驶功能为场景导向，正在向全场景辅助驾驶发展，依照使用场景

35、，高阶自动驾驶功能被划分为高速场景与城市场景。根据亿欧智库调研数据，在车辆具有高速NOA功能的用户当中，有41.1%的用户每周使用高速NOA功能2-3次，有35.7%的用户每周使用该功能高达8-10次；在车辆具有城市NOA功能的用户当中，有40.6%的用户每周使用城市NOA功能2-3次，另外更是有25.0%的用户每周使用该功能高达8-10次。高阶自动驾驶尚不能够完全替代人的驾驶，但是已经显示出人们在逐渐依赖自动驾驶功能，随着功能的完善，自动驾驶在驾驶场景中必不可少。自动驾驶需求确定性强，渗透率有望快速提高自动驾驶需求确定性强，渗透率有望快速提高2.1图图14：35.7%的用户每周使用高速的用户

36、每周使用高速NOA达达8-10次次资料来源：亿欧智库、开源证券研究所资料来源：亿欧智库、开源证券研究所2-3次/周,41.1%8-10次/周,35.7%并未经常使用,23.2%2-3次/周8-10次/周并未经常使用2-3次/周,40.6%8-10次/周,25.0%并未经常使用,34.4%2-3次/周8-10次/周并未经常使用图图15：25.0%的用户每周使用城市的用户每周使用城市NOA达达8-10次次资料来源：亿欧智库、开源证券研究所资料来源：亿欧智库、开源证券研究所 自动驾驶契合消费者需求自动驾驶契合消费者需求，逐渐成为影响消费者购车的重要因素逐渐成为影响消费者购车的重要因素 自动驾驶满足高

37、频使用自动驾驶满足高频使用、无感体验无感体验、高用户粘性等特征高用户粘性等特征，消费者需求确定性强消费者需求确定性强。（2）无感体验：无感体验：人驾会大量消耗驾驶员的体力与精力，长时间开车带来的驾驶疲劳不可避免。与以往汽车的发展迭代相比，自动驾驶最大的不同在于将人从驾驶中解放出来，驾驶员不仅不用机械重复动作、时刻集中注意，还能够节省出大量的时间与精力用于更有价值的事情，自动驾驶技术为驾驶员提供了极大的便利。当前，驾驶员可以不知道车上传感器如何工作、车辆如何决策，但在可以使用的路段，高阶自动驾驶已经能够暂时替代驾驶员的大部分职能。伴随着互联网成长起来的千禧一代已经成为汽车购买的生力军，消费者所看

38、重的不再只有汽车的功能性与实用性，舒适性与个性化也成为重要考量因素。减轻驾驶疲劳是当前消费者最急迫的需求，而自动驾驶能够缓解驾驶疲劳，带来出行的无感体验，具有极大的用户价值。自动驾驶需求确定性强，渗透率有望快速提高自动驾驶需求确定性强，渗透率有望快速提高2.1图图16：年轻人逐渐成为购车生力军，消费人群趋于年轻化：年轻人逐渐成为购车生力军，消费人群趋于年轻化数据来源：汽车之家研究院公众号、开源证券研究所数据来源：汽车之家研究院公众号、开源证券研究所图图17：缓解驾驶疲劳是消费者最关注、最迫切的需求：缓解驾驶疲劳是消费者最关注、最迫切的需求数据来源：易车研究院公众号、开源证券研究所数据来源：易车

39、研究院公众号、开源证券研究所2.8%9.3%23.3%25.8%17.6%11.7%9.5%2.7%17.6%19.8%21.9%17.1%11.3%9.6%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%25岁及以下26-30岁31-35岁36-40岁41-45岁46-50岁51岁以上2022年2023年6.8%6.8%17.0%26.6%30.9%23.8%50.6%82.0%2.7%9.2%16.7%29.9%32.8%37.6%55.6%86.2%0.0%20.0%40.0%60.0%80.0%100.0%其他品牌价值高设计很潮很酷改善交通拥堵技术含量高安全性更高解放

40、双手减轻疲劳驾驶有意向购买用户大盘用户 自动驾驶契合消费者需求自动驾驶契合消费者需求，逐渐成为影响消费者购车的重要因素逐渐成为影响消费者购车的重要因素 自动驾驶满足高频使用自动驾驶满足高频使用、无感体验无感体验、高用户粘性等特征高用户粘性等特征，消费者需求确定性强消费者需求确定性强。（3）高用户粘性：高用户粘性：当前的辅助驾驶功能已经具有高用户粘性，反映了功能正在塑造用户习惯，逐渐成为不可替代的功能，这是消费者接受自动驾驶技术最直观的展现。在用户层面，根据亿欧智库调研数据，在车辆具有高速NOA功能的用户当中，有42.9%的用户在每次途径高速与高架时都会开启高速NOA功能；在车辆具有城市NOA功

41、能的用户当中，有31.2%的用户在任何场景都会开启城市NOA功能。在行驶里程渗透率层面，依据小鹏汽车数据，2023年在能够使用NGP与XNGP的路段，已经有40%的里程都是辅助驾驶系统自己行驶。除此以外，在行驶里程上，根据特斯拉的数据，截止到2024年4月，特斯拉FSD累计行驶里程已经突破10亿英里，并且还在持续扩张中。用户使用自动驾驶功能的里程不断增加、使用的频率不断增加，成为用户习惯的一部分，反过来也塑造了用户对于购车的选择。自动驾驶需求确定性强，渗透率有望快速提高自动驾驶需求确定性强，渗透率有望快速提高2.1图图18：2024春节华为春节华为ADS单日最长行驶时间超单日最长行驶时间超20

42、小时小时资料来源：华为智能汽车解决方案公众号资料来源：华为智能汽车解决方案公众号图图19：超：超1/3小鹏用户在具备条件时在城市开启小鹏用户在具备条件时在城市开启XNGP资料来源：小鹏汽车公众号、开源证券研究所资料来源：小鹏汽车公众号、开源证券研究所90.6%62.8%67.0%84.0%33.9%49.5%0.0%20.0%40.0%60.0%80.0%100.0%用户渗透率里程渗透率日均使用率高速智驾城市智驾厂商厂商年份年份行驶总里程行驶总里程（万公里）（万公里）智能辅助驾驶总智能辅助驾驶总里程（万公里）里程（万公里）里程渗透率里程渗透率理想202312201.62135.217.5%20

43、2451792.47473.214.4%蔚来202327669.93913.614.1%202426765.16380.723.8%小鹏20239026.72574.828.5%202421404.06977.732.6%HUAWEI ADS202414102.14621.532.8%阿维塔20241484.6513.134.6%零跑202434880.02026.35.8%极氪202420796.92162.510.4%比亚迪202437564511946（LCC）3.2%魏牌2024513869613.5%表表1：2024春节期间智驾领先厂商拥有更高里程渗透率春节期间智驾领先厂商拥有更高里

44、程渗透率资料来源：小鹏汽车公众号、蔚来公众号、理想汽车资料来源：小鹏汽车公众号、蔚来公众号、理想汽车公众号等、开源证券研究所公众号等、开源证券研究所 未来智能驾驶配置渗透率有望持续提升未来智能驾驶配置渗透率有望持续提升，且随自动驾驶功能向高级化发展且随自动驾驶功能向高级化发展，三大因素将逐级强化三大因素将逐级强化，与消费者贴合将更加紧密与消费者贴合将更加紧密。L2辅助驾驶主要聚焦在单一路段的单一功能，具有有限的ODD（设计运行范围），因而需要大量接管，消费者仍不愿为普通L2功能花费更多；高速NOA相对于普通L2功能ODD扩大，对用户来说能够在高速场景一直使用；而根据小鹏汽车数据，一位车主的平均

45、总用车里程和用车时间中，城市道路占比高达71%和90%，城市NOA能够覆盖更广的使用场景，意味着用户疲劳的进一步降低，消费者使用自动驾驶的机会将更多，消费者培育新习惯的时间也将缩短，消费者买单的意愿理应更强。从现实层面看从现实层面看，消费者付费意愿与功能完成度挂钩消费者付费意愿与功能完成度挂钩。消费者对高阶自动驾驶已经具有初步的认知，对城市NOA等功能的兴趣也在提升。但总体上，消费者仍认为城市NOA没有高速NOA重要，这也导致非常普遍的“自动驾驶华而不实”观点，在付费意愿上出现“越高级，越不买单”的倒挂现象。我们认为这一现象的原因是当前阶段代表自动驾驶最前沿的城市NOA功能发展仍不成熟、尚未达

46、到“可用”标准，产品价值并没有体现；反观高速NOA已经基本达到“好用”水平。消费者自动驾驶付费意愿出现倒挂，功能完成度是关键消费者自动驾驶付费意愿出现倒挂，功能完成度是关键2.1图图20：ADAS配置率有望在配置率有望在2028年达到年达到100%数据来源：高工数据数据来源：高工数据GGAI、地平线、开源证券、地平线、开源证券研究所研究所图图21：相对于城市自动驾驶，消费者更加偏好高速：相对于城市自动驾驶，消费者更加偏好高速/高架高架75%60%76%64%50%55%60%65%70%75%80%高速公路/城市高架城市地面道路20222023数据来源：数据来源：2024麦肯锡中国汽车消费者洞

47、麦肯锡中国汽车消费者洞察察、开源证券研究所、开源证券研究所图图22：当前城市：当前城市NOA尚未及消费者眼中“可用”标准尚未及消费者眼中“可用”标准资料来源：地平线、开源证券研究所资料来源：地平线、开源证券研究所35.0%45.9%54.7%65.5%76.4%84.7%92.5%100.0%0.0%20.0%40.0%60.0%80.0%100.0%特斯拉特斯拉FSDV12.3推出以来推出以来，体验显著提升体验显著提升（1）解决复杂场景的能力大幅提升：解决复杂场景的能力大幅提升：可顺滑处理无保护左转和环岛等场景，相比V11大幅进步；无缝处理施工路段等复杂场景；对人类意图的理解加深，部分场景可

48、以识别手势；可以根据其他车辆行驶状况判断当前场景是否可以通行，接管次数大幅降低。（2）驾驶体验丝滑平顺拟人化：驾驶体验丝滑平顺拟人化：转弯、红绿灯启停无顿挫感，加减速拟人化；遇到开双闪的车辆占道会毫不犹豫变道绕行，流畅自然；遇到周围骑行者、行人绕行时从容淡定，绕行幅度拟人化；遇到其他车辆倒车，会留足空间，驾驶具有“礼貌性”；拟人化程度高，经常让乘客难以区分到底是人还是算法在执行驾驶行为。（3）新增部分功能：新增部分功能：部分场景可以掉头，抵达目的地后可以自主寻找停车处停车，不依赖导航。当然当前版本也会出现一些问题如距离道路边缘近，容易出现剐蹭，对交通规则的遵守度弱，以及其他车辆意图判断仍需提升

49、，无法倒车等问题。未来，随着算法的迭代，小的问题有望逐步修复。端到端助力自动驾驶“融会贯通”端到端助力自动驾驶“融会贯通”，优势显著，优势显著2.2图图23：FSDV12甚至可识别自行车骑手的手势并减速甚至可识别自行车骑手的手势并减速资料来源：车右智能公众号资料来源：车右智能公众号图图24：FSD V12可以从可以从0时速启动时速启动资料来源：电动星球资料来源：电动星球N公众号公众号 端到端自动驾驶算法实现对驾驶行为的端到端自动驾驶算法实现对驾驶行为的“融会贯通融会贯通”。在传统模块化的自动驾驶算法中，人类工程师依靠自己的经验将驾驶问题拆解和提炼为一些简单的过程，通常情况下自动驾驶算法分为感知

50、、预测、规划控制几个部分，以流水线式的架构进行拼接，模块之间会以人为定义的信息表征方式进行信息传递，进而实现驾驶任务。端到端算法则采用一个整体化的神经网络，在模型的一端输入感知信息，另一端直接输出轨迹或者控制信号，将整个驾驶行为“融会贯通”。多模态基础模型和大语言模型齐头并进多模态基础模型和大语言模型齐头并进，端到端自动驾驶算法百家争鸣端到端自动驾驶算法百家争鸣。目前在自动驾驶端到端算法领域，大体形成几大方向：（1）将不同功能的神经网络模块拼接形成端到端的自动驾驶算法（显式）；（2）依靠多模态基础模型实现端到端自动驾驶算法（隐式）；（3）依靠多模态大语言模型来实现自动驾驶。端到端助力自动驾驶“

51、融会贯通”端到端助力自动驾驶“融会贯通”，优势显著，优势显著2.2图图25：端到端算法将传统的感知、预测、规划等算法模块融为一体：端到端算法将传统的感知、预测、规划等算法模块融为一体资料来源：开源证券研究所资料来源：开源证券研究所图图26：端到端自动驾驶算法形成三大落地形式：端到端自动驾驶算法形成三大落地形式资料来源：英伟达资料来源：英伟达GTC大会、开源证券研究所大会、开源证券研究所 端到端的自动驾驶算法优势显著端到端的自动驾驶算法优势显著（1）信息无损传递信息无损传递，减少人为偏见减少人为偏见，灵活度大幅提升且泛化性增强灵活度大幅提升且泛化性增强端到端助力自动驾驶“融会贯通”端到端助力自动

52、驾驶“融会贯通”，优势显著，优势显著2.2图图27：端到端算法实现信息在算法中的无损传递，减少人为偏见：端到端算法实现信息在算法中的无损传递，减少人为偏见资料来源：易车网等、开源证券研究所资料来源：易车网等、开源证券研究所 端到端的自动驾驶算法优势显著端到端的自动驾驶算法优势显著（2）面向整体驾驶目标进行全局优化；面向整体驾驶目标进行全局优化；（3）从从“行为行为”学习学习“行为行为”，驾驶变得更加丝滑和拟人化；驾驶变得更加丝滑和拟人化；（4）数据驱动数据驱动，发挥规模法则发挥规模法则，性能突破上限；性能突破上限；（5）精简计算任务精简计算任务，减少级联误差减少级联误差，降低延迟降低延迟，计算

53、简洁高效计算简洁高效。端到端助力自动驾驶“融会贯通”端到端助力自动驾驶“融会贯通”，优势显著，优势显著2.2资料来源：资料来源：End-to-end Autonomous Driving:Challenges and Frontiers（Hongyang Li等）、深蓝学院官网等）、深蓝学院官网图图29：端到端算法实现完全数据驱动，突破性能上限：端到端算法实现完全数据驱动，突破性能上限资料来源：天翼智库公众号资料来源：天翼智库公众号图图28：端到端算法全程可微，实现全局优化，减小级联误差、降低延迟：端到端算法全程可微，实现全局优化，减小级联误差、降低延迟 算法算法、数据数据、算力全面升级推动自

54、动驾驶迈向更强大水准算力全面升级推动自动驾驶迈向更强大水准。正如我们学习驾驶一样，好的老师、大量的练习以及基础的“脑力”均不可或缺，对自动驾驶而言，与所有AI应用类似，算力、算法、和数据三要素都必不可少。算力层面，规模法则驱动下，海量的算力成为开发优秀AI算法的基础。数据方面，数据的体量、质量、以及收集方式、处理方式、以及模型的训练和验证体系都考验着开发者的技术和工程能力。算法层面，如何构建一个性能优异且稳定可靠的算法来支撑功能落地，亦尤为关键。算法、算力、数据全面升级，自动驾驶更进一步算法、算力、数据全面升级，自动驾驶更进一步2.3图图30：算法、算力、数据齐备，自动驾驶更进一步：算法、算力

55、、数据齐备，自动驾驶更进一步资料来源：资料来源：Forging Vision Foundation Models for Autonomous Driving:Challenges,Methodologies,and Opportunities（Xu Yan等）等）系统一和系统二系统一和系统二，人类思考是快慢系统的结合体人类思考是快慢系统的结合体人类思考包含快系统人类思考包含快系统（系统一系统一）和慢系统和慢系统（系统二系统二）。诺贝尔经济学奖得主，心理学家Daniel在思考，快与慢中指出人类的思考有两种方式，“系统一”是快速的、本能的、自动的、情绪化的、潜意识的、条件反射的；“系统二”是缓慢

56、的、刻意的、逻辑的、缜密细致的。驾驶过程中也通常是系统一和系统二协同行动，当在熟悉的道路上驾驶时，可依靠系统一；而当在不熟悉的道路上行驶，或者需要赶时间，或者经验不足时，这时系统二会上线。对底层物理世界常识的理解助力人类轻松处理长尾场景对底层物理世界常识的理解助力人类轻松处理长尾场景。当人类面对长尾场景时，对于世界底层规律的理解，将帮助人类形成强大的推理能力和泛化能力，即使面对没有遇到过的场景人类也通常知道应该如何更加恰当的处理。未来，系统一能力和系统二能力结合有望为去掉驾驶员，彻底实现自动驾驶提供解决思路。算法：从渐进到终局，大模型和自动驾驶逐步走上相似道路算法：从渐进到终局，大模型和自动驾

57、驶逐步走上相似道路2.3图图31：人类行为包含系统一和系统二：人类行为包含系统一和系统二资料来源：资料来源：Value-based Fast and Slow AI Nudging（Marianna B.Ganapini等）等）图图32：人类依靠“常识”处理长尾场景：人类依靠“常识”处理长尾场景资料来源：英伟达资料来源：英伟达GTC大会大会Revolutionizing AV Development With Foundation Models 算法从规则走向神经网络算法从规则走向神经网络，从模块化走向端到端从模块化走向端到端。自动驾驶诞生以来，伴随着神经网络的进化，自动驾驶算法也几经迭代，从

58、传统的视觉算法转向BEV+Transformer，之后不断演进到端到端。总体而言，从基于规则逐步转向基于神经网络，从小规模、模块化的算法走向基于大规模神经网络，端到端的自动驾驶算法架构。端到端大势所趋端到端大势所趋，发展亦有望经历渐进过程发展亦有望经历渐进过程。目前海外特斯拉、Wayve、Comma.ai，国内包括小鹏、理想、华为、元戎启行、商汤、地平线等诸多玩家都提出自己的端到端自动驾驶方案，在算法上端到端已经成为大势所趋。但在发展路径上，行业预计也会经历渐进的过程。早期玩家致力于将算法从模块化架构平稳过渡到端到端，量产玩家大多采取了渐进的策略，先将决策和规控算法神经网络化，小步快跑逐步为未

59、来的全栈端到端打下基础。远期大语言模型和端到端基础模型有望结合形成“系统一”和“系统二”共同赋能自动驾驶，最终强大的通用人工智能（AGI）或许可覆盖所有驾驶能力。算法：从渐进到终局，大模型和自动驾驶逐步走上相似道路算法：从渐进到终局，大模型和自动驾驶逐步走上相似道路2.3图图33：自动驾驶发展从基于规则走向基于神经网络，从模块化走向端到端：自动驾驶发展从基于规则走向基于神经网络，从模块化走向端到端资料来源：英伟达资料来源：英伟达GTC大会大会Introduction to Autonomous Vehicles图图34：端到端算法或将经历逐步演变过程：端到端算法或将经历逐步演变过程资料来源：英

60、伟达资料来源：英伟达GTC大会大会Accelerating the Shift to AI-Defined Vehicles、开、开源证券研究所源证券研究所 数据驱动迈向认知驱动数据驱动迈向认知驱动，大语言模型和端到端有望协同助力智驾大语言模型和端到端有望协同助力智驾理想和清华大学联合推出理想和清华大学联合推出DriveVLM，实现大语言模型和端到端模型作为系统二和系统一结合赋能自驾实现大语言模型和端到端模型作为系统二和系统一结合赋能自驾。2024年清华大学和理想汽车一道，提到一种基于DriveVLM-Dual的思路，意在将端到端模型和大语言模型相结合，使得自动驾驶系统同时具备系统一和系统二的

61、能力。一方面，将大语言模型用于自动驾驶场景，设计场景描述、场景分析、层级规划等递进式的思维链，分别对应自动驾驶的感知、规划和控制，来借助大语言模型的认知能力解决驾驶中的长尾场景。另一方面，将传统算法的感知规控等环节和大模型得出的结果异步推进，相互验证，避免大语言模型幻想问题，最终达到好的驾驶效果。测试中发现模型可良好的识别警察挥手等动作，应对此前无法解决的长尾场景。算法：从渐进到终局，大模型和自动驾驶逐步走上相似道路算法：从渐进到终局，大模型和自动驾驶逐步走上相似道路2.3图图35：DriveVLM-Dual致力于将系统一和系统二结合致力于将系统一和系统二结合资料来源：芝能汽车公众号资料来源：

62、芝能汽车公众号图图36：大语言模型可以很好的识别驾驶场景并做出决策：大语言模型可以很好的识别驾驶场景并做出决策资料来源：芝能汽车公众号资料来源：芝能汽车公众号 端到端模型更加依赖规模法则端到端模型更加依赖规模法则（Scaling Law），新一轮算力军备竞赛在云端展开新一轮算力军备竞赛在云端展开。端到端模型与大语言模型高度相似，规模效应明显，海量的数据依赖更高的算力和存储能力，数据驱动的开发形式也让模型高度依赖算力规模来提升迭代速率。据地平线余轶南的估计，端到端的初步算力建设门槛或为1000块英伟达A100，即19.5Pflops算力，而要想实现极致的自动驾驶功能和性能体验，则需要远高于此的算

63、力支撑。回顾回顾FSD发展历史发展历史，算力累积伴随算力累积伴随FSD迭代迭代，并进一并进一步强化特斯拉竞争力步强化特斯拉竞争力。国内玩家亦在国内玩家亦在2024年将算力推升到新的高度年将算力推升到新的高度，云端算力军备竞赛走向白热化云端算力军备竞赛走向白热化。算力：云端算力军备竞赛白热化算力：云端算力军备竞赛白热化2.3图图37：伴随着算力的提升，版本迭代显著加速，对用户开放程度迅速提升：伴随着算力的提升，版本迭代显著加速，对用户开放程度迅速提升资料来源：特斯拉财报、资料来源：特斯拉财报、notaateslaapp官网、第一电动汽车网公众号等、开官网、第一电动汽车网公众号等、开源证券研究所源

64、证券研究所车企车企云端算力规划云端算力规划特斯拉2024Q1等效3.5万张H100算力，预计2024年10月达到100EFlops小鹏汽车扶摇超算中心0.6EFlops，2024年增加7亿元算力投入，2024年预计新增7000张英伟达A100组成的算力储备鸿蒙智行2024年4月底ADS的云端算力规模为3.3EFlops，预计2024年6月底提升至3.5EFlops蔚来汽车2023年9月智能计算集群总算力规模为1.4EFlops理想汽车2023年6月1.2EFlops算力吉利汽车星睿智算中心算力为0.81EFlops，2025年达到1.2EFlops极越汽车2.2EFLOPS（与百度合作）表表2

65、：各大车企在：各大车企在2024年均将算力推升到更高水平年均将算力推升到更高水平资料来源：电动汽车观察家公众号、资料来源：电动汽车观察家公众号、ATC智车未来公众号、智车未来公众号、HiEV大蒜粒车研大蒜粒车研所公众号等、开源证券研究所所公众号等、开源证券研究所 端到端推动自动驾驶从算法工程转变为数据工程端到端推动自动驾驶从算法工程转变为数据工程重量更重质重量更重质，海量优质数据将成为自动驾驶行业的稀有品海量优质数据将成为自动驾驶行业的稀有品。对端到端算法而言，数据的需求激增，并且伴随模型体量的增加而扩大；对质量的要求也显著提高，多样性和丰富度不可或缺。目前，通过不断扩大FSD功能覆盖的用户数

66、量，截至2024年4月，特斯拉已经拥有累计超过12.5亿英里（约20亿公里）的行驶里程数，并有望在5月底超过20亿英里，在年底超过60亿英里。海量车队收集的数据和生成式数据并行推动数据质海量车队收集的数据和生成式数据并行推动数据质/量并进量并进。实车采集的数据是算法持续迭代的核心资源，海量的车队将保障车企及时获取自己需要的数据来训练算法，同时也将帮助算法实现验证。此外，合成数据已经被广泛应用在自动驾驶行业，物理仿真与图形渲染、基于神经辐射场（Nerf、3D Gaussion等）、以及世界模型都有望为自动驾驶的数据生成提供来源，助力自驾实现。数据：虚实结合，世界模型加持下如虎添翼数据：虚实结合，

67、世界模型加持下如虎添翼2.3图图38：特斯拉的：特斯拉的FSD累计行驶里程在累计行驶里程在2024Q1已经超过已经超过12亿英里亿英里资料来源：特斯拉财报资料来源：特斯拉财报车企车企智驾车队数量智驾车队数量特斯拉在北美拥有约300-400万辆车的用户车队小鹏汽车2024春节期间使用小鹏智驾功能用户数量达21.16万人鸿蒙智行2024年底搭载华为智驾系统车辆会累计超过50万辆蔚来汽车2024年4月，智能驾驶总用户数达49.53万人，NOP+总用户数达24.58万人理想汽车截至2024Q1，理想累计交付车辆超70万辆，标配智驾功能极越汽车截至2024年4月，累计销售车辆超1900台，标配智驾功能智

68、己汽车截至2024年4月，累计销售车辆超5.58万台，标配L2智驾功能极氪汽车截至2024年4月，累计销售车辆超24.56万台，标配L2智驾功能表表3：各大车企积极推动智驾车型销售，量产车成为完美数据收集器：各大车企积极推动智驾车型销售，量产车成为完美数据收集器资料来源：资料来源：HiEV大蒜粒车研所公众号、车主之家官网、汽车之心公众号等、开源证券大蒜粒车研所公众号、车主之家官网、汽车之心公众号等、开源证券研究所研究所目目 录录CONTENTS1自动驾驶：技术引领，趋势已成2整车：寻找下一个爆款车34零部件：紧抓赛道龙头，把握爆款产业链零部件：紧抓赛道龙头，把握爆款产业链推荐及受益标的、风险提

69、示 零部件所处的赛道至关重要零部件所处的赛道至关重要对零部件而言，我们可以根据其消费属性（消费者感知度）和科技属性（技术难度）的强弱，将其分为四大象限，分别对应：兵家必争之地、技术为王、成本为王做大单车价值、渗透率快速提升等几个类别。零部件：赛道股龙头零部件：赛道股龙头&爆款产业链爆款产业链3图图39：科技：科技/消费属性象限，零部件可分为四大类别消费属性象限，零部件可分为四大类别资料来源：开源证券研究所资料来源：开源证券研究所 零部件玩家成长模式多元零部件玩家成长模式多元，大客户和爆款车是源动力大客户和爆款车是源动力对零部件而言，行业呈现出几类不同的成长路径，品类拓展或者单品价值提升带来的单

70、车价值量的提升叠加国产化率或渗透率提升再叠加市场份额的增长，最终将成就王者，这其中大客户和爆款车型将是提供这样成长路径的源动力。零部件：赛道股龙头零部件：赛道股龙头&爆款产业链爆款产业链3图图40：零部件公司成长有迹可循：零部件公司成长有迹可循资料来源：开源证券研究所资料来源：开源证券研究所目目 录录CONTENTS1自动驾驶：技术引领，趋势已成2整车：寻找下一个爆款34零部件：抓住赛道龙头，把握爆款产业链推荐及受益标的、风险提示推荐及受益标的、风险提示4.1推荐及受益标的推荐及受益标的 智能化布局深入整车企业和零部件公司将持续受益智能化布局深入整车企业和零部件公司将持续受益。推荐长安汽车、比

71、亚迪、长城汽车、德赛西威、经纬恒润-W、均胜电子、华阳集团、沪光股份、美格智能、华测导航，受益标的：小鹏汽车-W、理想汽车-W、蔚来-SW、赛力斯、北汽蓝谷、江淮汽车、中科创达、博俊科技等。表表4：受益标的盈利预测及估值：受益标的盈利预测及估值数据来源：数据来源：Wind、开源证券研究所（注：比亚迪、长安汽车、长城汽车、小鹏汽车、开源证券研究所（注：比亚迪、长安汽车、长城汽车、小鹏汽车-W、理想汽车、理想汽车-W、蔚来、蔚来-SW、均胜电子、华阳集团、沪光股份等、均胜电子、华阳集团、沪光股份等的盈利预测数值来自开源证券研究所，其余均来自的盈利预测数值来自开源证券研究所，其余均来自Wind一致预

72、期；数据截至一致预期；数据截至 2024年年6月月27日；日；2024年年6月月27日汇率日汇率 港币：人民币港币：人民币=0.9127）股票代码股票代码公司简称公司简称最新收盘价最新收盘价（元）（元）总市值总市值（亿元）（亿元）EPS（元）（元）P/E评级评级2024E2025E2026E2024E2025E2026E002594.SZ比亚迪249.50 6832.11 11.2 13.4 15.8 22.3 18.6 15.8 买入000625.SZ长安汽车13.26 1152.49 0.8 1.0 1.2 16.6 13.3 11.1 买入601633.SH长城汽车25.13 1822.

73、08 1.2 1.6 1.8 20.9 15.7 14.0 买入601127.SH赛力斯84.49 1275.61 2.74.66.731.3 18.4 12.6 未评级600733.SH北汽蓝谷7.74 431.39-0.6-0.30.1-75.9 未评级600418.SH江淮汽车15.36 335.46 0.10.30.4217.6 60.4 38.8 未评级2015.HK理想汽车-W65.87 1398.38 5.0 8.0 10.6 13.2 8.2 6.2 增持9868.HK小鹏汽车-W27.96 529.35-3.6-1.6 0.3-93.2 增持9866.HK蔚来-SW32.34

74、 670.91-8.8-6.7-4.3-增持600699.SH均胜电子14.73 207.50 1.0 1.4 1.7 14.7 10.5 8.7 买入002906.SZ华阳集团26.51 139.08 1.1 1.5 1.9 24.1 17.7 14.0 买入605333.SH沪光股份27.74 121.16 1.1 1.4 1.9 25.2 19.8 14.6 买入300926.SZ博俊科技20.21 81.71 1.11.62.117.9 13.0 9.8 未评级002997.SZ瑞鹄模具31.39 65.71 1.52.02.420.9 15.8 12.9 未评级605128.SH上海

75、沿浦28.29 33.50 1.62.22.817.4 12.9 10.0 未评级002920.SZ德赛西威87.93 488.02 3.84.96.223.3 18.0 14.2 买入688326.SH经纬恒润-W57.90 69.48 0.52.33.7121.8 25.7 15.8 买入002881.SZ美格智能19.43 50.85 0.50.60.840.7 30.1 23.5 买入300627.SZ华测导航29.02 158.31 1.01.31.727.7 21.9 17.4 买入300496.SZ中科创达44.99 206.59 1.41.92.331.4 24.3 19.3

76、买入4.2风险提示风险提示 技术发展进度不及预期：技术发展进度不及预期：自动驾驶技术难度大、投入资源大、研发周期长，如果自动驾驶技术进展缓慢，使得仅在某一个阶段徘徊，则不利于自动驾驶行业进一步发展。市场需求不及预期：市场需求不及预期：当前自动驾驶距离消费者真正爱用仍有较大进步空间，同时也有消费者观望心理、对技术接受度、价格成本等因素的影响，使得自动驾驶需求不达预期。政策推进不及预期：政策推进不及预期：自动驾驶行业发展离不开政策层面的支持与推动，如果政策对于自动驾驶的支持力度较弱、落实情况欠佳，则会导致自动驾驶的需求释放缓慢等影响。分析师声明分析师声明负责准备本报告以及撰写本报告的所有研究分析师

77、或工作人员在此保证，本研究报告中关于任何发行商或证券所发表的观点均如实反映分析人员的个人观点。负责准备本报告的分析师获取报酬的评判因素包括研究的质量和准确性、客户的反馈、竞争性因素以及开源证券股份有限公司的整体收益。所有研究分析师或工作人员保证他们报酬的任何一部分不曾与，不与，也将不会与本报告中具体的推荐意见或观点有直接或间接的联系。股票投资评级说明股票投资评级说明评级评级说明说明备注：备注：评级标准为以报告日后的612个月内，证券相对于市场基准指数的涨跌幅表现，其中A股基准指数为沪深300指数、港股基准指数为恒生指数、新三板基准指数为三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标

78、的）、美股基准指数为标普500或纳斯达克综合指数。我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重建议；投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者应阅读整篇报告，以获取比较完整的观点与信息，不应仅仅依靠投资评级来推断结论。证券评级证券评级买入（buy）预计相对强于市场表现20%以上；增持（outperform）预计相对强于市场表现5%20%；中性（Neutral）预计相对市场表现在5%5%之间波动；减持（underperform）预计相对弱于市场表现5%以下。行业评级行业评级看好（

79、overweight）预计行业超越整体市场表现；中性（Neutral）预计行业与整体市场表现基本持平；看淡（underperform）预计行业弱于整体市场表现。分析、估值方法的局限性说明分析、估值方法的局限性说明本报告所包含的分析基于各种假设，不同假设可能导致分析结果出现重大不同。本报告采用的各种估值方法及模型均有其局限性，估值结果不保证所涉及证券能够在该价格交易。特别声明特别声明证券期货投资者适当性管理办法、证券经营机构投资者适当性管理实施指引（试行）已于2017年7月1日起正式实施。根据上述规定，开源证券评定此研报的风险等级为R4（中高风险），因此通过公共平台推送的研报其适用的投资者类别仅

80、限定为专业投资者及风险承受能力为C4、C5的普通投资者。若您并非专业投资者及风险承受能力为C4、C5的普通投资者，请取消阅读，请勿收藏、接收或使用本研报中的任何信息。因此受限于访问权限的设置，若给您造成不便，烦请见谅！感谢您给予的理解与配合。法律声明法律声明开源证券股份有限公司是经中国证监会批准设立的证券经营机构，具备证券投资咨询业务资格。本报告仅供开源证券股份有限公司（以下简称“本公司”）的机构或个人客户（以下简称“客户”）使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。本报告是发送给开源证券客户的，属于商业秘密材料，只有开源证券客户才能参考或使用，如接收人并非开源证券客户，请及时退回并删除

81、。本报告是基于本公司认为可靠的已公开信息，但本公司不保证该等信息的准确性或完整性。本报告所载的资料、工具、意见及推测只提供给客户作参考之用，并非作为或被视为出售或购买证券或其他金融工具的邀请或向人做出邀请。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。客户应当考虑到本公司可能存在可能影响本报告客观性的利益冲突，不应视本报告为做出投资决策的唯一因素。本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。本公司未确保本报告充分考虑到个别客户特

82、殊的投资目标、财务状况或需要。本公司建议客户应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况，以及（若有必要）咨询独立投资顾问。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。若本报告的接收人非本公司的客户，应在基于本报告做出任何投资决定或就本报告要求任何解释前咨询独立投资顾问。本报告可能附带其它网站的地址或超级链接，对于可能涉及的开源证券网站以外的地址或超级链接，开源证券不对其内容负责。本报告提供这些地址或超级链接的目的纯粹是为了客户使用方便，链接网站的内容不构成本报告的任何部分，客户需自行

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