1、 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 行业研究行业研究 Page 1 证券研究报告证券研究报告深度报告深度报告 软件与服务软件与服务 汽车智能化系列专题汽车智能化系列专题 超配超配 （维持评级） 2022 年年 02 月月 10 日日 一年该行业与一年该行业与上证综指上证综指走势比较走势比较 行业专题行业专题 决策篇（决策篇（1）：从芯片到软件，车）：从芯片到软件，车载计算平台产业链全面拆解载计算平台产业链全面拆解 车载计算平台是智能网联汽车的“大脑”车载计算平台是智能网联汽车的“大脑” 车载计算平台是智能网联汽车的“大脑”。车载计算平台产业链从硬件到软件主要

2、包括硬件平台、系统软件与功能软件：（1）异构硬件平台：CPU 计算单元、AI 单元、MCU 控制单元、存储、ISP 等其他硬件组成的自动驾驶域控制器；（2）系统软件：硬件抽象层、操作系统内核、中间件组件等；（3）功能软件：自动驾驶通用框架、功能软件通用框架。 车载计算平台是智能网联汽车产业变革的风向标车载计算平台是智能网联汽车产业变革的风向标 随着汽车智能化程度的逐渐提高，对高性能 SoC 芯片的需求不断提升，主控芯片是所有环节中壁垒最高、商业模式最佳的环节；此外，当前汽车芯片出货量过小，无法充分摊销前期高昂的研发成本。种种因素注定了，SoC 主控芯片一定是长期极其稀缺的赛道，也是只属于少数玩

3、家的游戏，英伟达、高通、英特尔等国际巨头持续发力芯片赛道，国内方面，华为、地平线等正在不断追赶。 汽车软件是汽车智能化赛道的贝塔汽车软件是汽车智能化赛道的贝塔 随着汽车软件权重占比的不断提升，对主机厂而言，应用软件是其品牌智能化的直接体现，更是能否占领消费者心智的关键，核心功能和算法的定制化和差异化一定是其发力的重点，而对于底层相对标准的系统软件和功能软件，以及相应的工具链等产品，独立的软件方案商具有显著优势和规模效应。 汽车智能化浪汽车智能化浪潮方兴未艾，建议关注相关厂商潮方兴未艾，建议关注相关厂商 汽车智能化浪潮方兴未艾，车载计算平台的技术变革才刚刚开始，不断的产品和技术迭代，为产业链中上

4、游的方案商和软件商提供了大量的增量业务机会，建议关注中科创达、德赛西威、光庭信息、东软集团、四维图新等相关上市公司。 重点公司盈利预测及投资评级重点公司盈利预测及投资评级 公司公司 公司公司 投资投资 昨收盘昨收盘 总市值总市值 EPS PE 代码代码 名称名称 评级评级 （元）（元） （亿元）（亿元） 2021E 2022E 2021E 2022E 300496 中科创达 买入 132.75 564.3 1.55 2.20 85.77 60.24 002920 德赛西威 增持 121.00 671.9 1.43 2.00 84.57 60.58 301221 光庭信息 无评级 88.70 8

5、2.2 1.00 1.32 89.02 67.10 600718 东软集团 无评级 14.61 181.5 0.65 0.33 22.57 44.27 002405 四维图新 增持 14.83 352.1 0.05 0.14 308.32 105.55 资料来源：Wind、国信证券经济研究所预测 相关研究报告：相关研究报告： 国信证券-计算机行业-海外科技跟踪特斯拉 FSD 软件价格上涨至 1.2 万美元， 全球最大的 汽 车 共 享 公 司 Turo 拟 上 市 2022-01-21 汽车智能化系列专题之感知篇：终端智能化军备竞赛打响， 中游各感知硬件放量先行 2022-01-12 海外科技

6、跟踪：海外科技跟踪 2022-01-08 计算机行业 2022 年 1 月投资策略：电力信息化改革加速，建议关注相关企业 2022-01-06 国信证券 -计算机行业 -海外科技跟踪-Facebook 正式发布虚拟现实应用，人力资本管理平台 Justworks 拟上市 2021-12-24 独立性声明：独立性声明： 作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于本人的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求客观、公正，其结论不受其它任何第三方的授意、影响，特此声明 0.60.70.80.91.01.1F/21A/21J/21A/21O/21D/21上证综指软件与服务 请务必阅读正文之后的免

7、责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 2 投资摘要投资摘要 关键结论与投资建议关键结论与投资建议 内容。内容。 车载计算平台是智能网联汽车的“大脑”，更是智能网联汽车产业变革的风向标，从硬件到软件的全产业链都充满了机遇。 第一，异构硬件平台是算力时代下智能网联汽车的核心，随着汽车智能化程度的逐渐提高， 对高性能 SoC 芯片的需求不断提升， SoC 主控芯片是所有环节中壁垒最高、商业模式最佳的环节；此外，当前汽车芯片出货量过小，无法充分摊销前期高昂的研发成本。种种因素注定了，SoC 主控芯片一定是长期极其稀缺的赛道，也是只属于少数玩家的游戏，英伟达、高通、英特尔等国际巨头持

8、续发力芯片赛道，国内方面，华为、地平线等正在不断追赶； 第二，汽车软件将是汽车智能化赛道的贝塔。随着汽车软件权重占比的不断提升，对与主机厂而言，应用软件是其品牌智能化的直接体现，更是能否占领消费者心智的关键，核心功能的定制化和差异化一定是其发力的重点，而对于底层相对标准的系统软件和功能软件，以及相应的工具链等产品，独立的方案商优势显著。此外，芯片厂商的商业模式注定了其技术落地会选择相应的方案厂商合作，与头部芯片厂商深度绑定的优质方案商具有长期的成长空间。 核心假设或逻辑核心假设或逻辑 第一，主控芯片从长期看注定是少数玩家参与的赛道，对于技术支持和方案落地等，芯片厂商更倾向于寻找优质方案商来支持

9、其客户的落地； 第二，长期合作的方案商对于芯片厂商的生态和平台 know-how 理解更为充分，双方磨合度也更高，反哺双方合作的紧密度。 股价变化的催化因素股价变化的催化因素 第一，自动驾驶产业政策出现重大利好； 第二，图像识别等自动驾驶底层技术出现重大变革； 第三，全球主要科技巨头或独角兽发布智能汽车新品。 核心假设或逻辑的主要风险核心假设或逻辑的主要风险 第一，疫情反复或对汽车销量持续产生不利影响； 第二，中美科技、贸易摩擦风险； 第三，座舱域、驾驶域智能化落地节奏低于市场预期的风险； 第四，市场格局发生改变，竞争加剧等风险。 iWxVtVoNqQoOqQ9PdN8OnPqQoMnPfQp

10、PoMlOoPoP7NrRyRxNpPxPvPnQzQ 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 行业研究行业研究 Page 3 内容目录内容目录 决策篇：决策篇： . 6 车载计算平台由硬件平台+系统软件+功能软件构成 . 6 EEA 架构逐渐走向域集中，DCU 应运而生 . 6 单车智能化逐步提升，对计算平台的需求持续增加 . 9 硬件平台之一：芯片硬件平台之一：芯片 . 11 计算芯片是算力时代下智能网联汽车的核心 .11 传统 MCU：MCU 需求稳步增长，海外寡头长期垄断 . 12 智能座舱 SoC：高通在中高端数字座舱呈现垄断局面 . 14 自动驾驶 S

11、oC：CPU+XPU 是当前主流，英伟达当前领先 . 15 评估芯片性能，算力、能耗、效率缺一不可 . 19 硬件平台之二：域控制器硬件平台之二：域控制器 . 21 面向高阶自动驾驶，异构多核硬件架构成为趋势 . 21 高性能 SoC 主芯片占整体域控制器的主要成本 . 22 OEM 自研、系统集成商、软件平台商三方势力各显身手 . 22 系统软件之一：操作系统系统软件之一：操作系统 . 25 操作系统标准与分类：车控 OS 与座舱 OS . 25 QNX、Linux、VxWorks 是主要的底层内核 . 26 QNX+Linux 或 QNX+Android 是当前的主流趋势 . 27 系统软

12、件之二：硬件抽象层与中间件层系统软件之二：硬件抽象层与中间件层 . 29 硬件抽象层之一 BSP：主板硬件与操作系统之间的桥梁 . 29 硬件抽象层之二 Hypervisor：虚拟化平台，跨平台应用的重要途径 . 29 中间件层：助力软硬件解耦分离，提升应用层开发效率 . 32 功能软件、工具链及应用软件：功能软件、工具链及应用软件： . 34 功能软件：自动驾驶的核心共性功能模块 . 34 工具链：提升平台软硬件研发效率的重要途径 . 35 应用软件：OEM 品牌智能化产品力的直接体现 . 35 相关公司：中科创达、德赛西威、光庭信息、东软集团、四维图新、经纬恒润相关公司：中科创达、德赛西威

13、、光庭信息、东软集团、四维图新、经纬恒润 . 38 中科创达（300496.SZ）：全球领先的智能平台技术服务提供商 . 38 德赛西威（002920.SZ）：汽车电子 Tier 1 龙头，ADAS 先发优势显著 . 39 光庭信息（301221.SZ）：领先的智能汽车软件解决方案提供商 . 40 东软集团（600718.SH）：智能汽车浪潮为老牌软件龙头注入活力 . 41 四维图新（002405.SZ）：地图为基、芯片铸魂，打造汽车智能领导者 . 41 经纬恒润（A21257.SH）：领先的综合电子系统科技服务龙头 . 42 国信证券投资评级国信证券投资评级 . 45 分析师承诺分析师承诺

14、. 45 风险提示风险提示 . 45 证券投资咨询业务的说明证券投资咨询业务的说明 . 45 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 4 图表图表目录目录 图图 1：汽车智能化产业地图之车载计算平台：汽车智能化产业地图之车载计算平台 . 6 图图 2：分布式架构下车辆：分布式架构下车辆 ECU 通过通过 CAN 总线连接总线连接 . 7 图图 3：大量：大量 ECU 分布在车辆全身各处分布在车辆全身各处. 7 图图 4：汽车电子电气架构的发展路径：汽车电子电气架构的发展路径 . 7 图图 5：域集中式的：域集中式的 EEA 架构架构 . 7 图图 6：基

15、于功能域划分的大众：基于功能域划分的大众 MEB 架构架构 . 8 图图 7：特斯拉特斯拉 Model 3 的基于区域划分的域控制器的基于区域划分的域控制器 . 9 图图 8：功能域与空间域划分方式的优劣势功能域与空间域划分方式的优劣势 . 9 图图 9：L2-5 级各类传感器的搭配方案级各类传感器的搭配方案 . 10 图图 10：不同等级自动驾驶对算力的需求不同等级自动驾驶对算力的需求 . 11 图图 11：汽车半导体分类结构汽车半导体分类结构 . 11 图图 12：MCU 芯片典型构架芯片典型构架 . 12 图图 13：SoC 芯片典型构架芯片典型构架 . 12 图图 14：2019-20

16、26E 全球车规级全球车规级 SoC 市场规模（亿美元）市场规模（亿美元） . 12 图图 15：MCU 工作原理工作原理 . 13 图图 16：不同类型汽车所需的不同类型汽车所需的 MCU 数量（颗数量（颗/车）车） . 13 图图 17：2020-2026E 全球全球 MCU 市场规模（亿美元）市场规模（亿美元） . 14 图图 18：2020-2026E 中国中国 MCU 市场规模（亿元）市场规模（亿元） . 14 图图 19：2020 年全球车规级年全球车规级 MCU 市场格局市场格局 . 14 图图 20：GPU 和和 CPU 的架构示意图的架构示意图 . 16 图图 21：英伟达英

17、伟达 Xavier 芯片架构芯片架构 . 17 图图 22：特斯拉特斯拉 FSD 芯片架构芯片架构 . 17 图图 14：Mobileye Eye Q5 电路系统块图电路系统块图 . 17 图图 15：地平线征程：地平线征程 2 芯片架构芯片架构 . 17 图图 23：Waymo 的的 CPU+FPGA 架构示意图架构示意图 . 18 图图 24：卷积神经网络的计算原理：卷积神经网络的计算原理 . 20 图图 25：地平线定义的芯片地平线定义的芯片 AI 效能三要素效能三要素 . 20 图图 26：特斯拉特斯拉 HW 3.0 实物图实物图 . 22 图图 27：域控制器的竞争格局：域控制器的竞

18、争格局 . 23 图图 28：AUTOSAR 制定者及合作厂商（截至制定者及合作厂商（截至 2022.1） . 25 图图 29：CP AUTOSAR 和和 AP AUTOSAR . 26 图图 29：2021 年全球智能座舱操作系统竞争格局年全球智能座舱操作系统竞争格局 . 27 图图 30：全球车载操作系统市场格局变化：全球车载操作系统市场格局变化 . 27 图图 31：不同类型的定制车机系统不同类型的定制车机系统 . 28 图图 32：BSP 在软件系统中的位置在软件系统中的位置 . 29 图图 33：Hypervisor（虚拟机）的工作原理（虚拟机）的工作原理 . 30 图图 34：基

19、于基于 QNX Hypervisor 虚拟技术运行的多操作系统架构虚拟技术运行的多操作系统架构 . 31 图图 35：中间件层的位置与作用：中间件层的位置与作用 . 32 图图 36：RTE 实现基础软件与应用软件的分离实现基础软件与应用软件的分离 . 32 图图 37：集成：集成 DDS 的的 AUTOSAR 平台平台 . 33 图图 38：功能软件基本架构：功能软件基本架构 . 34 图图 39：智能驾驶三大类型通用模型：智能驾驶三大类型通用模型 . 34 图图 40：2020 年国内高精度地图市场份额年国内高精度地图市场份额 . 37 图图 41：2020-2025E 国内高精度地图市场

20、规模（亿美元）国内高精度地图市场规模（亿美元） . 37 图图 42：2020 年国内车载语音市场份额年国内车载语音市场份额 . 38 图图 43：中科创达发布基于高通中科创达发布基于高通 SA8295 的座舱解决方案的座舱解决方案 . 39 图图 44：中科创达的：中科创达的 E-cockpit 智能座舱解决方案智能座舱解决方案 . 39 图图 45：德赛西威产品布局德赛西威产品布局 . 40 图图 46：德赛西威域控制器产品矩阵德赛西威域控制器产品矩阵 . 40 图图 47：光庭信息汽车业务布局情况光庭信息汽车业务布局情况 . 40 图图 48：光庭信息的智能座舱产品布局光庭信息的智能座舱

21、产品布局 . 40 图图 49：东软大汽车整体业务布局东软大汽车整体业务布局 . 41 图图 50：东软睿驰面向东软睿驰面向 SDV 的产品与解决方案的产品与解决方案 . 41 图图 51：四维图新整体战略布局四维图新整体战略布局 . 42 图图 52：杰发：杰发科技智能座舱科技智能座舱 SoC 芯片芯片 AC8015. 42 图图 53：经纬恒润业务布局经纬恒润业务布局 . 43 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 5 图图 54：经纬恒润的主要国内外客户：经纬恒润的主要国内外客户 . 43 表表 1：五大功能域控制器功能介绍五大功能域控制器功能介

22、绍 . 8 表表 2：自动驾驶分级：自动驾驶分级 L0-L5 . 10 表表 3：各级别自动驾驶对传感器数量的需求量各级别自动驾驶对传感器数量的需求量 . 10 表表 4：不同位数不同位数 MCU 常见应用场景常见应用场景. 13 表表 5：目前主流智能座舱：目前主流智能座舱 SoC 芯片全梳理芯片全梳理 . 15 表表 6：CPU、GPU、FPGA、ASIC 之间的区别之间的区别 . 16 表表 7：目前主流自动驾驶：目前主流自动驾驶 SoC 芯片全梳理芯片全梳理 . 18 表表 8：特斯拉特斯拉 HW 3.0 FSD 主控芯片成本拆解主控芯片成本拆解 . 22 表表 9：全球主要智能座舱域

23、控制器厂商梳理：全球主要智能座舱域控制器厂商梳理 . 23 表表 10：全球主要自动驾驶域控制器厂商梳理：全球主要自动驾驶域控制器厂商梳理 . 24 表表 11：常见：常见 OS 内核对比内核对比 . 27 表表 12：各家：各家 OEM 所采用的车机所采用的车机 OS 以及底层内核以及底层内核 . 28 表表 13：主要：主要 Hypervisor 介绍介绍. 31 表表 14：中国供应商：中国供应商 AUTOSAR 业务进展业务进展 . 33 表表 15：车载：车载计算平台全栈式工具链计算平台全栈式工具链 . 35 表表 16：自动驾驶算法的主要分类及作用：自动驾驶算法的主要分类及作用 .

24、 36 表表 17：高精度地图与传统地图的比较高精度地图与传统地图的比较 . 36 表表 18：高精度地图是：高精度地图是 L3 及以上自动驾驶的必备及以上自动驾驶的必备 . 37 表表 19：全球车载语音市场的主要玩家全球车载语音市场的主要玩家 . 38 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 6 决策篇：决策篇： 车载计算平台由硬件平台车载计算平台由硬件平台+系统软件系统软件+功能软件构成功能软件构成 智能驾驶产业主要可以分为感知层、决策层与执行层，本篇是汽车智能化系列专题的第二篇，主要围绕着汽车智能化的决策层展开。本篇报告针对车载计算平台全产业链的

25、每个细分环节，从其概念、技术路径、发展趋势、竞争格局等内容展开。车载计算平台是智能网联汽车的“大脑”，从硬件到软件主要包括： （1）异构硬件平台：异构硬件平台：CPU 计算单元、AI 单元（GPU、ASIC、FPGA）、MCU控制单元、存储、ISP 等其他硬件组成的自动驾驶域控制器； （2）系统软件：系统软件： 硬件抽象层 （Hypervisor、BSP）、 操作系统内核 （QNX/Linux/ Andriod/Vxworks）、中间件组件等； （3）功能软件：功能软件：自动驾驶通用框架（感知、决策、执行）、功能软件通用框架（数据抽象/数据流框架/基础服务）； （4）其他：其他：工具链（开发、

26、仿真、调试、测试等）、以及安全体系（功能安全、信息安全等）。 图图 1：汽车智能化产业地图之车载计算平台：汽车智能化产业地图之车载计算平台 资料来源：亿欧智库，国信证券经济研究所整理 EEA 架构逐渐走向域集中，架构逐渐走向域集中，DCU 应运而生应运而生 单车单车 ECU 数量激增，无法满足汽车智能化的需求。数量激增，无法满足汽车智能化的需求。1980 年代开始，以机械为主宰的汽车行业内掀起一场电子电气化革命， 电子控制单元 （Electronic Control Unit，ECU）占领了整个汽车，此时的汽车电子电气架构都是分布式的，各个ECU 都通过 CAN（Controller Area

27、 Network，控制器域网络）或 LIN（Local 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 7 Interconnect Network，局部互联网络）总线连接在一起，通过工程师预设好的通信协议交换信息。在传统的在传统的 EEA 架构下，架构下，ECU 是系统的核心，智能功能的是系统的核心，智能功能的升级依赖于升级依赖于 ECU 数量的累加。数量的累加。 原有智能化升级方式面临研发和生产成本剧增、安全性降低、 算力不足等问题，原有智能化升级方式面临研发和生产成本剧增、安全性降低、 算力不足等问题，传统分布式架构亟需升级，传统传统分布式架构亟需升级，传

28、统 EEA 架构主要面临以下问题：（架构主要面临以下问题：（1）控制器数）控制器数量过多：量过多：各级别汽车 ECU 数量都在逐年递增，每台汽车搭载的 ECU 平均 25个，一些高端车型通常会超过 100 个；（2）线束布置过于复杂：）线束布置过于复杂：ECU 数量越多， 总线数量必将更长， 2000 年奔驰 S 级轿车的电子系统已经拥有 80 个 ECU，1,900 条总长达 4km 的通信总线。 2007 年奥迪 Q7 和保时捷卡宴的总线长度突破 6km，重量超过 70kg，基本成为位列发动机之后的全车第二重部件；（；（3）“跨域”信号传输需求增加：“跨域”信号传输需求增加：智能驾驶需要大

29、量的“跨域”信号传输，环境传感器（雷达，视频和激光雷达）产生了大量数据传输的需求，这也对传统分散式 ECU 基础架构提出了挑战。 图图 2：分布式架构下车辆：分布式架构下车辆 ECU 通过通过 CAN 总线连接总线连接 图图 3：大量：大量 ECU 分布在车辆全身各处分布在车辆全身各处 资料来源：博世，国信证券经济研究所整理 资料来源：高通，国信证券经济研究所整理 为适应智能化需求，催生出以为适应智能化需求，催生出以 DCU 为主的域集中架构。为主的域集中架构。为了控制总线长度、降低 ECU 数量，从而降低电子部件重量、降低整车制造成本，将分散的控制器按照功能域划分、 集成为运算能力更强的域控

30、制器 （Domain Control Unit， DCU）的想法应运而生。博世用三类 EEA 架构共六个阶段来展示架构演进方向：分布式（模块化、集成化）、域集中式（集中化、域融合）、集中式（车载电脑、车-云计算）。 图图 4：汽车电子电气架构的发展路径：汽车电子电气架构的发展路径 图图 5：域集中式的：域集中式的 EEA 架构架构 资料来源：ETAS，国信证券经济研究所整理 资料来源：博世，国信证券经济研究所整理 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 8 功能域与空间域是当前域控制器发展的两条路径。功能域与空间域是当前域控制器发展的两条路径。域控制器根

31、据划分方式，主要可以分为以五大功能域划分和以车辆特定物理区域划分两种，相较于纯粹以功能为导向的域控制器，空间域划分的集中化程度更高，对 OEM 厂商自身开发能力要求也会更高： （1）基于功能划分的域控制器：典型代表博世、大陆等传统基于功能划分的域控制器：典型代表博世、大陆等传统 Tier 1 博世、大陆等传统 Tier 1 将汽车 EEA 架构按功能划分为动力域（安全）、底盘域（车辆运动）、信息娱乐域（座舱域）、自动驾驶域（辅助驾驶）和车身域（车身电子）五大区域。每个区域对应推出相应的域控制器，最后再通过 CAN/LIN 等通讯方式连接至主干线甚至托管至云端，从而实现整车信息数据的交互。 表表

32、 1：五大功能域控制器功能介绍五大功能域控制器功能介绍 图图 6：基于功能域划分的大众：基于功能域划分的大众 MEB 架构架构 功能域功能域 域控制器功能介绍域控制器功能介绍 动力域 （安全） 负责动力总成的优化与控制，同时兼具电气智能故障诊断、智能节电、总线通信等功能 底盘域 （车辆运动） 负责具体的汽车行驶控制，需要对包括助力转向系统（EPS）、车身稳定系统（ESC）、电动刹车助力器、安全气囊控制系统等在内的系统进行统一的控制 信息娱乐域 （座舱域） 汽车座舱电子系统功能， 可融合传统的车载信息系统 （仪表）和车载娱乐系统（IVI）等功能，同时集成驾驶员监控系统、360 环视系统、AR H

33、UD、行车记录仪和空调控制器等功能 自动驾驶域 （辅助驾驶） 具备多传感器融合、定位、路径规划、决策控制、无线通讯、高速通讯的能力，通常需要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备，完成的功能包含图像识别、数据处理等 车身域 （车身电子） 负责传统车身功能的整体控制，无钥匙进入和启动（PEPS）、车窗控制、天窗控制、空调模块、座椅模块等。由于车身域控制器涉及安全等级较低，有望率先实现与智能座舱域的融合 资料来源：盖世汽车，国信证券经济研究所整理 资料来源：大众，国信证券经济研究所整理 （2）基于空间划分的域控制器：典型代表特斯拉基于空间划分的域控制器：典型代表特斯拉 基于空间划分的域控制器是

34、以车辆特定物理区域为边界来进行功能划分，相较于纯粹以功能为导向的域控制器，其集中化程度更高。特斯拉则是其中的典型代表，2012 年 Model S 还是以典型的功能域划分为主，2017 年推出 Model 3则直接进入准中央架构阶段，特斯拉的 EE 架构只有三大部分，包括 CCM（中央计算模块）、BCM LH（左车身控制模块）、BCM RH（右车身控制模块）。中央计算模块直接整合了驾驶辅助系统（ADAS）和信息娱乐系统（IVI）两大域，以及外部连接和车内通信系统域功能；左车身控制模块和右车身控制模块分别负责剩下的车身与便利系统、底盘与安全系统和部分动力系统的功能。特斯拉的准中央 E/E 架构已

35、带来了线束革命，Model S/Model X 整车线束的长度是 3 公里，Model 3 整车线束的长度缩短到了 1.5 公里，Model Y 进一步缩短到1 公里左右，特斯拉最终的计划是将线束长度缩短至 100 米。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 9 图图 7：特斯拉特斯拉 Model 3 的基于区域划分的域控制器的基于区域划分的域控制器 资料来源：特斯拉，国信证券经济研究所整理 以功能域划分的域集中式会是大部分主机厂当下的主要选择。以功能域划分的域集中式会是大部分主机厂当下的主要选择。采用功能域还是空间域，核心还是取决于 OEM 自身的实

36、力和与供应商体系的博弈，OEM 未来会加大垂直整合程度，将核心软硬件尽可能掌握在自己手中，形成技术壁垒。但是目前来看，以大部分主机厂和 Tier 1 自身的战略布局，预计大部分主机厂仍会使用混合域的 EEA 架构，即部分功能域集中化，形成“分布式 ECU+域控制器” 的过渡方案， 最后形成 “Super controller （中央超级计算机） + Zonal control unit（区控制器）”的架构，这一演进过程可能长达 5-10 年。 图图 8：功能域与功能域与空间域划分方式的优劣势空间域划分方式的优劣势 资料来源：LEAN IN，国信证券经济研究所整理 单车智能化逐步提升，对计算平台

37、的需求持续增加单车智能化逐步提升，对计算平台的需求持续增加 当前自动驾驶正处在当前自动驾驶正处在 L2 向向 L3 级别跨越发展的关键阶段。级别跨越发展的关键阶段。 其中， L2 级的 ADAS是实现高等级自动驾驶的基础，从全球各车企自动驾驶量产时间表来看，L3 级别自动驾驶即将迎来大规模地商业化落地。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 10 表表 2：自动驾驶分级：自动驾驶分级 L0-L5 美国国家公路安全管理局（美国国家公路安全管理局（NHTSANHTSA）、美国汽车工程师协会（）、美国汽车工程师协会（SAESAE）自动驾驶分级标准）自动驾驶分

38、级标准 分级分级 NHTSA L0 L1 L2 L3 L4 SAE L0 L1 L2 L3 L4 L5 名称（名称（SAE） 无自动化 驾驶支持 部分自动化 有条件自动化 高度自动化 完全自动化 SAE 定义定义 由人类驾驶者全 权 驾 驶 汽车，在行驶过程中可以得到警告 通过驾驶环境对方向盘和加速减速中的一项操作提供支持，其余由人类操作 通过驾驶环境对方向盘和加速减速中的多项操作提供支持， 其余由人类操作 由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作， 根据系统要求， 人类提供适当的应答 由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作， 根据系统要求， 人类不一定提供所有的应答。 限定道路和环境条件 由无人驾驶系统完

39、成所有的驾驶操作，可能的情况下，人类接管，不限定道路和环境条件 主体主体 驾驶操作驾驶操作 人类驾驶者 人类驾驶者/系统 系统 周边监控周边监控 人类驾驶者 系统 支援支援 人类驾驶者 系统 系统作用域系统作用域 无 全域 资料来源：NHTSA，SAE、国信证券经济研究所整理 随着自动驾驶级别的提升， 单车传感器的数量呈倍级增加。随着自动驾驶级别的提升， 单车传感器的数量呈倍级增加。 预计自动驾驶 Level 1-2 级需要 10-20 个传感器，Level 3 级需要 20-30 个传感器，Level 4-5 级需要40-50 个传感器。 Level 1-2 级别：级别：通常具有 1 个前置

40、远程雷达和 1 个摄像头，用于自适应巡航控制，紧急制动辅助和车道偏离警告/辅助。2 个向后的中程雷达可实现盲点检测， 外加 4 个摄像头和 12 个超声波雷达则可实现 360 度视角的泊车辅助功能。预计 Level 1-2 的总传感器数量约为 10-20 个左右。 Level 3 级别：级别：在 Level 1-2 配置的基础上，外加 1 个远程激光雷达，由于主动距离测量，激光雷达还具有高分辨率，广角和高精度的特点，这对于检测和分类对象或跟踪地标以进行定位将是必需的。对于高速公路领航系统（Highway pilot）应用，通常会额外增加 1 颗后向的远程激光雷达。预计会使用 6-8 个摄像头，

41、8-12 个超声波雷达和 4-8 个毫米波雷达，以及 1 个激光雷达，因此，预计 Level 3 的传感器总数量会在 20-30 个左右。 Level 4-5 级别：级别：通常需要多种传感器进行 360视角的交叉验证，以消除每种传感器的弱点。预计会使用 8-15 个摄像头，8-12 个超声波雷达和 6-12 个毫米波雷达，以及 1-3 个激光雷达，因此，预计用于 Level 4 至 5 的传感器总数量会在 30-40 个左右。 图图 9：L2-5 级各类传感器的搭配方案级各类传感器的搭配方案 表表 3：各级别自动驾驶对传感器数量的需求量各级别自动驾驶对传感器数量的需求量 L0L1 L2 L3

42、L4 L5 摄像头摄像头 0-4 4-6 6-8 8-10 12-15 超声波雷达超声波雷达 4-8 8-12 8-12 8-12 8-12 毫米波雷达毫米波雷达 1-3 3-5 4-8 6-12 6-12 激光雷达激光雷达 0 0 0-1 1-3 1-3 资料来源：麦肯锡，国信证券经济研究所整理 资料来源：亿欧智库，国信证券经济研究所整理 随着自动驾驶等级的提高，所需的算力高速提升。随着自动驾驶等级的提高，所需的算力高速提升。汽车自动驾驶的智能化水平 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 11 取决于算法是否强大，从 L1 到 L5，自动驾驶每提升一

43、个等级，算力要求也同样提升一个等级：L3 之前，自动驾驶所需算力较低；L3 需要的 AI 算力达到20TOPS；L3 之后，算力要求数十倍增长，L4 接近 400TOPS，L5 算力要求更为严苛，达到 4000+TOPS。每增加一级自动驾驶等级，算力需求则相应增长一个数量级。根据英特尔推算，在全自动驾驶时代，每辆汽车每天产生的数据量将高达 4000GB。 图图 10：不同等级自动驾驶对算力的需求不同等级自动驾驶对算力的需求 资料来源：亿欧智库，国信证券经济研究所整理 硬件平台之一：芯片硬件平台之一：芯片 计算芯片是算力时代下智能网联汽车的核心计算芯片是算力时代下智能网联汽车的核心 计算芯片可分

44、为计算芯片可分为 MCU 芯片与芯片与 SoC 芯片。芯片。随着汽车 EE 架构的不断革新，汽车半导体高速发展，按功能不同，汽车半导体可分为汽车芯片和功率半导体，而在汽车芯片中，最重要的是计算芯片，按集成规模不同，可分为 MCU 芯片与SoC 芯片。 MCU（Micro Control Unit）微控制器，是将计算机的 CPU、RAM、ROM、定时计数器和多种 I/O 接口集成在一片芯片上，形成芯片级的芯片；而 SoC（System on Chip）指的是片上系统，与 MCU 不同的是，SoC 是系统级的芯片，它既像 MCU 那样有内置 RAM、ROM，同时又可以运行操作系统。 图图 11：汽

45、车半导体分类结构汽车半导体分类结构 资料来源：CSDN，国信证券经济研究所整理 022040040000500025003000350040004500L1L2L3L4L5 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 12 智能化趋势驱动汽车芯片从智能化趋势驱动汽车芯片从 MCU 向向 SoC 过渡。过渡。自动驾驶对汽车底层硬件提出了更高的要求，实现单一功能的单一芯片只能提供简单的逻辑计算，无法提供强大的算力支持， 新的 EE 架构推动汽车芯片从单一芯片级芯片 MCU 向系统级芯片 SoC 过渡。 图图 12：MCU 芯片典型构架芯片典

46、型构架 图图 13：SoC 芯片典型构架芯片典型构架 资料来源：地平线，国信证券经济研究所整理 资料来源：地平线，国信证券经济研究所整理 SoC 市场高速发展，预计市场高速发展，预计 2026 年市场规模达到年市场规模达到 120 亿美元。亿美元。汽车智能化落地加速了车规级 SoC 的需求，也带动了其发展，相较于车载 MCU 的平稳增长，SoC 市场呈现高速增长的趋势，根据 Global Market Insights 的数据，预计全球车规级 SoC 市场将从 2019 年的 10 亿美元达到 2026 年的 160 亿美元， CAGR达到 35%，远超同期汽车半导体整体增速。 图图 14：2

47、019-2026E 全球车规级全球车规级 SoC 市场规模（亿美元）市场规模（亿美元） 资料来源：Global Market Insights，国信证券经济研究所整理 传统传统 MCU：MCU 需求稳步增长，海外寡头长期垄断需求稳步增长，海外寡头长期垄断 MCU 是是 ECU 的运算大脑。的运算大脑。ECU（Electronic Control Unit，电子控制单元）是汽车EE架构的基本单位， 每个ECU负责不同的功能。 MCU 芯片嵌入在ECU 中作为运算大脑。当传感器输入信号，输入处理器对信号进行模数转换、放大等处理后，传递给 MCU 进行运算处理，然后输出处理器对信号进行功率放大、数模

48、转换等，使其驱动如电池阀、电动机、开关等被控元件工作。 080192026E 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 13 图图 15：MCU 工作原理工作原理 资料来源：CSDN，国信证券经济研究所整理 MCU 根据不同场景需求，有根据不同场景需求，有 8 位、位、16 位和位和 32 位。位。8 位 MCU 主要应用于车体各子系统中较低端的控制功能，包括车窗、座椅、空调、风扇、雨刷和车门控制等。16 位 MCU 主要应用为动力传动系统，如引擎控制、齿轮与离合器控制和电子式涡轮系统等，也适合用于底盘机构上，如

49、悬吊系统、电子动力方向盘、电子刹车等。32 位 MCU 主要应用包括仪表板控制、车身控制以及部分新兴的智能性和实时性的安全功能。在目前市场的主流 MCU 当中，8 位和 32 位是最大的两个阵营。 表表 4：不同位数不同位数 MCU 常见应用场景常见应用场景 位数位数 应用场景应用场景 8 位 提供低端控制功能：风扇控制、空调控制、雨刷、天窗、车窗升降、低端仪表盘、集线盒、座椅控制、门控模块 16 位 提供中端控制功能：用于动力系统，如引擎控制、齿轮与离合器控制和电子式涡轮系统等；用于底盘，如悬吊系统、电子式动力方向盘、扭力分散控制和电子泵、电子刹车等 32 位 提供高端控制功能：在实现 L1

50、 和 L2 的自动驾驶中扮演重要角色 资料来源：中汽中心，国信证券经济研究所整理 汽车智能化不断渗透，单车汽车智能化不断渗透，单车 MCU 需求增加。需求增加。随着汽车 EE 架构的演变，单车MCU 需求量不断增加。自动驾驶浪潮带动 MCU 需求，根据 IHS 统计，与传统燃油车单车相比，智能驾驶汽车所需 MCU 数量是其 4 倍以上，且高位数 MCU由于其高算力将扮演重要角色。 图图 16：不同类型汽车所需的不同类型汽车所需的 MCU 数量（颗数量（颗/车）车） 资料来源：IHS Markit，国信证券经济研究所整理 7000350普通传统燃油车豪