1、 行业研究/行业深度 证券研究报告 汽车 2022 年 09 月 21 日 遍历智能化，找到爆发力与空间兼具的 7 大赛道 看好 汽车智能化发展趋势深度解析（八）相关研究 打铁还需自身硬，充分竞争胜出的中国新能源企业无惧挑战-2022/9/13-2022/9/16汽车周报 2022 年 9 月 18 日 关注欧洲能源危机带给中国汽车供应链的机遇-2022/9/5-2022/9/9汽车周报 2022 年 9 月 12 日 证券分析师 屠亦婷 A0230512080003 研究支持 戴文杰 A0230120090010 联系人 戴文杰(8621)23297818 本期投资提示：当下是汽车智能化变革

2、大时代。纵观智驾和智舱的演变，本质就是人类追求更自由和更安全的移动出行方式。政策支持不断释放、汽车消费更注重智能化、智能电动新品不断迭代、电动化超预期渗透带动智能化落地加速，都使得汽车智能化赛道的重要性凸显。汽车架构走向域集中，软件转向面向服务。汽车E/E架构向域集中式演进与软件架构向SOA演变是汽车实现智能化升级的必由路径。当下国内和全球主机厂由分布式走向域控集中，座舱域与智驾域是市场焦点，主机厂与传统 Tier1 是域控制器市场的主要参与者，主机厂中特斯拉、新势力、技术较优的传统主机厂走在前列，国际 Tier1 如博世、安波福、伟世通、大陆技术积累较深占据优势，国内 Tier1 发展迅猛，

3、华为、德赛西威、经纬恒润等在智驾域具备优势，同时德赛西威、华为、华阳集团在座舱域积极开拓。我们必须注意到集中式的 E/E 架构是软件定义汽车得以实现的硬件基础，SOA 是软件定义汽车实现的软件基础，虚拟机、车载操作系统、中间件、功能软件等基础软件也在助力软件定义汽车的实现。拥抱智能化，催生十大行业趋势：感知部件丰富升级，激光雷达和 4D 毫米波雷达相继应用上车；感知硬件预埋成趋势，国产替代加速；多传感器融合和前端融合是未来趋势；芯片算力竞赛仍会持续，国产芯片崭露头角；车企布局线控底盘，带动线控渗透率加速提升；大屏化+多屏化+显示技术升级趋势明显，一芯多屏成趋势；卓越听觉体验成重要卖点，语音交互

4、体验持续升级；车灯交互升级，功能大灯向智能大灯发展；AR-HUD 发展前景广阔，HUD 行业爆发趋势全面确立；DMS 为视觉交互核心产品，摄像头+近红外技术成为主流技术路线。车企与供应商分工出现变化。智能汽车时代，传统链式供应无法完全满足主机厂要求，催生汽车供应链的新机会。我们看好国内供应商对本土化的理解以及快速响应能力，国际Tier1 在传统汽车时代的绝对技术优势随着智能化的不断深入正在被逐渐瓦解。同时智能电动汽车需要快速产品迭代，催生 Tier0.5 的新供应模式，更普遍的是上下游由传统的供应关系向协同创新的合作关系转变，在此过程中华为模式较为突出。从华为模式理解供应模式的变迁，当下如何选

5、择取决于对双方能力边界的认知，匹配各自的需求。同时我们也注意到主机厂需要考虑“自研”还是“合作”，我们认为未来的硬件大多还会是采用供应或者代工的形式，主机厂将会倾入更多的精力掌握核心的上层软件算法，Tier1 通过打造“硬件+底层软件+中间件+应用软件算法+系统集成”的全栈技术提升竞争能力。投资分析意见：技术渗透率和单车价值量决定赛道的市场空间，国内龙头发展机会决定公司能否受益于行业变革，我们筛选出成长空间最广阔、国内龙头企业发展格局最好的 7 个优质细分赛道：激光雷达受益于高阶自动驾驶落地与硬件预埋，关注永新光学、长光华芯、炬光科技、舜宇光学、天孚通信；HUD 渗透率提升并向 AR-HUD

6、升级，关注华阳集团、经纬恒润；空气悬架受益于国产替代下的渗透率提升，关注中鼎集团、保隆科技；线控制动趋势明显，国产替代下关注伯特利、比亚迪；智能驾驶控制器市场空间大，智能驾驶渗透加速，关注德赛西威、经纬恒润、东软睿驰；声学功放受益于配置下沉中的消费升级，关注上声电子；ADB 大灯受益于车灯由功能件升级为智能件，关注星宇股份、科博达。核心风险：新能源渗透率不及预期，自动驾驶渗透率不及预期，行业竞争格局恶化。请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第2页 共66页 简单金融 成就梦想 投资案件 结论和投资分析意见 技术渗透率和单车价值量决定

7、赛道的市场空间，国内龙头发展机会决定公司能否受益于行业变革，我们筛选出成长空间最广阔、国内龙头企业发展格局最好的 7 个优质细分赛道：激光雷达受益于高阶自动驾驶落地与硬件预埋，关注永新光学、长光华芯、炬光科技、舜宇光学、天孚通信；HUD 渗透率提升并向 AR-HUD 升级，关注华阳集团、经纬恒润；空气悬架受益于国产替代下的渗透率提升，关注中鼎集团、保隆科技；线控制动趋势明显，国产替代下关注伯特利、比亚迪；智能驾驶控制器市场空间大，智能驾驶渗透加速，关注德赛西威、经纬恒润、东软睿驰；声学功放受益于配置下沉中的消费升级，关注上声电子；ADB 大灯受益于车灯由功能件升级为智能件，关注星宇股份、科博达

8、。原因及逻辑 当下是汽车智能化变革大时代，汽车智能化的演变，本质就是人类追求更自由和更安全的移动出行方式，在此过程中政策支持不断释放、汽车消费更注重智能化、智能电动新品不断迭代、电动化超预期渗透带动智能化落地加速，都使得汽车智能化赛道的重要性凸显。智能化需要软件定义汽车，集中式 E/E 架构是软件定义汽车的硬件基础，SOA 是软件定义汽车实现的软件基础，国内 Tier1 发展迅猛，在域控领域积极开拓。我们梳理出汽车智能化进程中当下的十大趋势，也讨论了当下车企与供应商分工的变化，认为未来的硬件大多还会是采用供应或者代工的形式，主机厂将会倾入更多的精力掌握核心的上层软件算法，Tier1 通过打造“

9、硬件+底层软件+中间件+应用软件算法+系统集成”的全栈技术提升竞争能力，而在此进程中主机厂和供应商由传统的供应关系向协同创新的合作关系转变，我们看好国内供应商对本土化的理解以及快速响应能力，将在智能化赛道中抢占更多的份额，国际Tier1 在传统汽车时代的绝对技术优势随着智能化的不断深入正在被逐渐瓦解。同时我们筛选出成长空间最广阔、国内龙头企业发展格局最好的 7 个优质细分赛道，静待国内企业的成长。有别于大众的认识 市场较少从上而下筛选智能化中的细分赛道，我们围绕各个智能化赛道下技术渗透率变化、单车价值量变化、国内龙头发展机会，建立赛道筛选的逻辑支撑：较为确定的产业趋势是渗透率能稳步提升的支撑；

10、单车价值量变化有两条路径，一是国产替代下赛道产品单价下降，驱动技术渗透率提升，二是智能化升级带动产品的功能升级，驱动单车价值量的提升；两点决定赛道的成长空间。外资占优+少数国内潜在龙头的竞争格局能够给予国内龙头更好的发展机遇。进而我们选出 7 个智能化的核心赛道。市场担心主机厂逐渐注重自研，从而导致供应商成长空间的缩减。我们认为当下智能化催生汽车供应链的新机会，催生出 Tier0.5 的新供应模式，较 Tier1 更早地参与产品研发，更为普遍的是主机厂和供应商由传统的供应关系向协同创新的合作关系转变，在此过程中华为模式较为突出。从华为模式理解供应模式的变迁，当下如何选择取决于对双方能力边界的认

11、知，能够匹配各自的需求是关键。我们认为未来的硬件大多还会是采用供应或者代工的形式，主机厂将会倾入更多的精力掌握核心的上层软件算法，Tier1 通过打造“硬件+底层软件+中间件+应用软件算法+系统集成”的全栈技术提升竞争能力，成长空间依旧很大。9WuYfW8VoYhUsWfW7NdNbRsQrRmOpNlOoOwPeRtRmO9PqQyRMYtRrRxNtPpQ 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第3页 共66页 简单金融 成就梦想 1 变革：当下是汽车智能化变革大时代.9 1.1 复盘：汽车产品的变革本质上是追求“人的解放”.9 1.1.1 智能驾驶：自动驾驶技术持续迭代，

12、智能化变革大幕已开.10 1.1.2 汽车定位转向“第三生活空间”，智能座舱将成核心载体.11 1.2 为什么要选择汽车智能化的赛道.13 1.2.1 国家战略支持+法规不断完善，智能汽车市场空间愈发明晰.13 1.2.2 消费端：关注度不断提升，消费市场具有广阔发展空间.14 1.2.3 企业端：车企+科技公司共同发力，中国汽车产业有望弯道超车 15 1.2.4 汽车电动化超预期发展，带动汽车智能化加速落地.16 1.2.5 智能化带动单车硬件成本增加，贡献汽车行业产值新增量.18 2 进化：汽车架构走向域集中，软件转向面向服务.18 2.1 电子电器架构：从分布式架构向集中式架构演变.19

13、 2.2 软件架构：从面向功能向面向服务的 SOA 演变.27 2.2.1 SOA 降低了软件开发难度、提高了效率.27 2.2.2 SOA 架构的各层基础软件助力软件定义汽车的实现.28 3 趋势：拥抱智能化，催生十大行业趋势.34 3.1 智能驾驶感知：感知部件丰富升级带动产业发展新格局.35 趋势一：感知部件升级，激光雷达和 4D 毫米波雷达相继应用上车.35 趋势二：感知硬件预埋成趋势，国产替代加速.38 趋势三：多传感器融合和前端融合是未来趋势.40 3.2 智能驾驶决策：算力竞赛不止，行业趋向开放合作.41 趋势四：芯片算力竞赛仍会持续，国产芯片崭露头角.41 3.3 智能驾驶执行

14、：线控技术为代表的自动驾驶执行器逐步应用.45 趋势五：车企布局线控底盘，带动线控渗透率加速提升.46 3.4 智能座舱：多维交互升级推动座舱智能化发展.47 趋势六：大屏化+多屏化+显示技术升级趋势明显，一芯多屏成趋势.48 趋势七：卓越听觉体验成重要卖点，语音交互体验持续升级.49 趋势八：车灯交互升级，功能大灯向智能大灯发展.51 趋势九：AR-HUD 发展前景广阔，HUD 行业爆发趋势全面确立.53 趋势十：DMS 为视觉交互核心产品，摄像头+近红外技术成为主流技术路线.54 目录 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第4页 共66页 简单金融 成就梦想 4 变迁：车

15、企与供应商分工的变化.55 4.1“链式“供应无法完全满足主机厂，智能化带来供应机会.55 4.2 由供应关系向合作关系转变，催生新的合作模式.56 4.3 自研与合作并行，借力而上进入技术快车道.57 5 选择：如何选择智能化的细分赛道.59 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第5页 共66页 简单金融 成就梦想 图表目录 图 1：本篇报告希望遍历汽车智能化，寻找爆发力与空间兼具的赛道.9 图 2：1958 年在改造后的公路上实现前后车距保持及自动转向功能的雪佛兰.10 图 3：1977 年日本首辆基于摄像头的自动驾驶汽车.10 图 4：2007 年 DARPA 城市挑战

16、赛第一名车辆 BOSS.10 图 5：Tesla Autopilot 行驶里程数快速提升.10 图 6：汽车定位已由单一交通工具转变为生活伙伴，应用场景更加丰富.11 图 7：未来智能座舱将成为塑造“第三生活空间”的核心载体.12 图 8：我国智能汽车重要政策梳理.13 图 9：2021 年购车关注点增速中，智能化关注度增速达 197%，安全关注度增速 130%.14 图 10：新能源汽车消费者短期购车关注点.15 图 11：新能源汽车消费者长期购车关注点.15 图 12：自主品牌 OEM 各级别自动驾驶量产规划表.15 图 13：预计 2022-2025 年新能源渗透率快速提升.16 图 1

17、4：节能与新能源汽车技术路线图 2.0给予新能源和自动驾驶渗透率的指引.16 图 15：22Q2 L2 级（含 L2+）搭载率达到 29.2%的新高.17 图 16：智能电动车时代，预计中国市场每年产值增幅约 1 万亿，智能化是重要增量部分.18 图 17：智能车时代整车基于全新电气架构和软件系统实现智能化.19 图 18：汽车电子电气架构由分布式向集中式演进.20 图 19：部分主机厂电子电器架构转型规划.21 图 20：DCU 在 ECU/DCU 市场份额中快速提升（亿美元）.23 图 21：自动驾驶产品在 ECU/DCU 市场中增速最快（亿美元）.23 图 22：智驾域控制器搭载数量处于

18、快速增长通道.24 图 23：座舱域控制器搭载数量同样快速增长.24 图 24：国内自驾域控 Tier1 供应商发展迅速，德赛西威、华为和经纬恒润实力最强.25 图 25：SOA 架构降低开发难度提升效率.28 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第6页 共66页 简单金融 成就梦想 图 26：智能汽车 SOA 软件架构.29 图 27：中间件介于底层操作系统与上层应用程序之间.30 图 28：虚拟化技术实现多操作系统共享一套硬件资源，QNX Hypervisor 是主流.31 图 29：广义操作系统是对底层操作系统进行不同程度的改造分为三类.32 图 30：QNX、Linu

19、x、Android 是基础 OS 主流方案.32 图 31：Linux 因其开发、兼容性好成为车企智能驾驶主流基础 OS 选择.33 图 32：智能汽车软件产业链玩家主要有主机厂、功能软件企业、中间件企业、虚拟机企业、操作系统企业.33 图 33：自动驾驶感知、决策、控制层技术架构.34 图 34：高分辨率 4D 成像雷达点云效果示例一.37 图 35：高分辨率 4D 成像雷达点云效果示例二.37 图 36：新车搭载传感器数量增多，为后续 OTA 升级预埋.38 图 37：长期来看融合感知方案更适合高级别自动驾驶需求，前端融合算法将成趋势.40 图 38：单纯算力只能反映理论峰值计算效能，FP

20、S 更能反映 AI 芯片真实计算性能.43 图 39：主机厂对软硬件协同需求增加，芯片行业走向开放路径.45 图 40：部分汽车线控系统.45 图 41：智能座舱主要电子产品渗透率均不断提升.47 图 42：鸿蒙 3.0 超级桌面可将手机应用同步至车机.48 图 43：苹果新一代车载系统 CarPlay.48 图 44：2019-2021 年大尺寸中控屏的市场份额不断增加.49 图 45：理想 L9 配备 15.7 英寸 OLED 的后舱娱乐屏，车内娱乐场景不断丰富 49 图 46：理想 L9 五屏交互，搭载两颗高通 8155 芯片.49 图 47：长安阿维塔 11 一芯多屏，支持跨屏协同互动

21、.49 图 48：蔚来 ET7 搭载 7.1.4 沉浸声音响系统.50 图 49：问界 M5 将 HUAWEI SOUND 作为主打卖点.50 图 50：2021 中国新发布乘用车（含改款）座舱智能化功能渗透率.50 图 51：蔚来智能语音交互助手 NOMI 集成了语音交互系统和智能情感引擎.50 图 52：极氪 001 四区声源定位，能够识别前后排乘客的语音指令.50 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第7页 共66页 简单金融 成就梦想 图 53：理想 ONE 搭载 256 色氛围灯.51 图 54：奔驰 S450L 主动式氛围灯.51 图 55：DLP 车灯通过投影实

22、现 NOA 变道辅助功能.52 图 56：智己 L7 搭载的 DLP 车灯的宠物迎宾功能.52 图 57：2021 年起国内前装 HUD 数量进入爆发阶段.54 图 58：新上市车型 HUD 装配率拐点凸显迎爆发.54 图 59：智能电动车时代，催生出 Tier0.5 供应的新模式.56 图 60：采取华为智选模式的问界 M5 在华为门店销售.56 图 61：华为与主机厂合作的三种模式.56 图 62：主机厂探索多样软件开发合作模式.58 图 63：赛道筛选总逻辑：从渗透率、单车价值量、国内龙头发展机会三者出发择优.60 图 64：激光雷达、HUD、空气悬架、线控制动、智能驾驶控制器、声学功放

23、、ADB 大灯七个赛道在 20212025 年市场空间 CAGR 较高.63 表 1：我国乘用车市场中不同级别自动驾驶渗透情况.17 表 2：ADAS 领域国际 Tier1 大厂占据绝对优势份额，但在本土供应商突围下大厂份额开始下降.23 表 3：不同等级座舱的前装搭载率.24 表 4：2022 年 H1 中控主机和座舱域控供应商份额，总体看国内和国际 Tier1 势均力敌.24 表 5：典型的自动驾驶域控制器企业.26 表 6：主要的智能座舱域控制器企业.27 表 7：国内外典型的中间件平台.30 表 8：各类车载传感器对比.36 表 9：国产厂商在车载感知部件领域发展迅猛，国产替代加速.3

24、9 表 10：SLAM 算法是实现自动驾驶感知的核心技术.41 表 11：自动驾驶芯片算力突破 100Tops，高算力芯片相继上车.42 表 12：高通在智能座舱芯片算力上领先行业，国内众多厂商入局追赶.44 表 13：自主品牌积极布局智慧线控底盘技术.46 表 14：国产代替趋势明显，线控技术渗透率将逐步升高.47 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第8页 共66页 简单金融 成就梦想 表 15：领先车企语音交互功能智能化配置.51 表 16：主流智能头灯技术.52 表 17：HUD 三大技术路线对比.53 表 18：DMS 主要搭载车型.54 表 19：从产业趋势、竞争

25、格局、国体替代+智能化需求来看智能化赛道.61 表 20：基于量、价、空间筛选出 7 个智能化细分赛道.62 表 21：汽车行业重点公司估值表.65 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第9页 共66页 简单金融 成就梦想 前言 智能化与电动化已经成为当下汽车行业正在进行的两大趋势，可以说当下行业的变革正是由此展开。纵观汽车智能化的演变，本质就是人类追求更自由和更安全的移动出行方式。政策支持不断释放、汽车消费更注重智能化、智能电动新品不断迭代、电动化超预期渗透带动智能化落地加速，都使得汽车智能化赛道的重要性凸显。我们总结汽车智能化硬件架构和软件架构的进化过程，归纳出演变过程中

26、的十大行业趋势。我们也发现智能驾驶与智能座舱下面又可以细分如感知、决策、执行、各类交互等繁多的功能和子赛道，希望搭建由上而下的筛选体系，遍历智能化，寻找其中爆发力与空间兼具的赛道。图 1：本篇报告希望遍历汽车智能化，寻找爆发力与空间兼具的赛道 资料来源：申万宏源研究 1 变革：当下是汽车智能化变革大时代 1.1 复盘：汽车产品的变革本质上是追求“人的解放”智能驾驶与智能座舱/车联网，本是两条完全独立的技术路线，经过了近百年的技术发展后，终于在 21 世纪初叶融合到了一起，共同成就了一台智能汽车。当下正是智能网联汽车发展的关键窗口期已经成为了行业共识，智能网联汽车的发展至未来，硬件会逐步趋同，汽

27、车也会由软件来定义，数据也会成为主要的驱动力。智能汽车领域具有很大的机遇！行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第10页 共66页 简单金融 成就梦想 1.1.1 智能驾驶：自动驾驶技术持续迭代，智能化变革大幕已开 20 世纪：视觉设备取代无线电设施，公路智能化转向车辆智能化。早期的无人车辆主要通过无线电技术实现，早在 1910 年代便出现了利用电子回路和光感性硒光电管的自动引导小车，1920 年代出现了无线电控制汽车。1930 年代世界博览会上，通用汽车公司提出了“电子化高速公路”的自动驾驶畅想方案，此后一直在公众观念里流行，并于 1958年第一次在改造后的高速公路上实现了前

28、后车距保持以及自动转向功能。1970 年代受制于成本因素，电子化高速公路逐渐被汽车厂商放弃，转向使用视觉设备进行无人驾驶尝试，为车辆装配传感器、计算系统和控制系统等，赋予车辆“视觉”、智能和自动化的能力，使车辆能够在结构化道路上实现自动驾驶，无人驾驶技术的发展方向从最初的公路智能化转向车辆智能化，由此翻开了无人驾驶的新篇章。1980、90 年代，军方、大学和汽车公司开始在无人驾驶技术上展开合作研究，其中典型的有自动驾驶汽车 ALVINN、NavLab5 项目、无人驾驶原型车 ARGO 等。图 2：1958 年在改造后的公路上实现前后车距保持及自动转向功能的雪佛兰 图 3：1977 年日本首辆基

29、于摄像头的自动驾驶汽车 资料来源：盖世汽车、汽车之家、申万宏源研究 资料来源：盖世汽车、汽车之家、申万宏源研究 21 世纪：技术竞赛推动智能化变革，自动驾驶技术迭代出新。21 世纪以来，在DARPA挑战赛的推动下，全球ICT 公司和硅谷创业公司加入到智能汽车的研发中，传统汽车产业“智能化”的变革由此展开。2007 年 DARPA 城市挑战赛第一名车辆Boss，集成了一种商用线控驱动系统，通过计算机控制，借助电动马达实现自动转向、刹车和换挡。Boss配备了包括激光雷达、摄像头和雷达等在内十几个传感器，同时配备了由感知子系统、运动规划子系统、路径规划、行为规划系统组成的软件系统，已经形成了当今自动

30、驾驶汽车的雏形。2018 年谷歌 Waymo 自动驾驶打车服务产品 Waymo One 上线，正式开始商业化自动驾驶出行服务。2019 年，Tesla 发布搭载自研自动驾驶芯片的自动驾驶计算平台，自动驾驶技术不断发展。图4：2007年DARPA城市挑战赛第一名车辆BOSS 图 5：Tesla Autopilot 行驶里程数快速提升 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第11页 共66页 简单金融 成就梦想 资料来源：盖世汽车、汽车之家、申万宏源研究 资料来源：盖世汽车、汽车之家、申万宏源研究 中国智能驾驶发展：20 世纪 80 年代起步，L2+及 L3 级已量产落地，特定场景

31、可实现L4 级。20 世纪 80 年代，中国无人驾驶的技术研发正式启动。八五期间研制成功中国第一辆能够自主行驶的测试样车ATB-1 无人车，行驶速度可达 21 公里/小时。目前我国自动驾驶汽车量产正处在 L2 到 L2+阶段，L3 级别产品也开始出现，并且深圳、上海等城市也逐步放开了对 L3 上路的法规要求，同时部分企业在矿山、港口、泊车等特定场景下可以实现 L4 级。随着通信技术、算法、算力、传感器的进步和基础设施建设、监管法规的逐步完善，中国自动驾驶市场的渗透率将不断提升，推动更高级别的自动驾驶汽车进入市场。1.1.2 汽车定位转向“第三生活空间”，智能座舱将成核心载体 自动驾驶、智能座舱

32、共同发力，促使传统汽车完成智能化革新，改变原本单一交通工具定位。智能化时代带来了娱乐方式和用户体验的升级，使汽车由单纯的交通工具向生活伙伴转变，进一步解放生产力。未来是数据驱动的时代，信息处理能力也将成为汽车的核心能力。智能汽车将持续改变用户原有的用车习惯，增强使用者的驾驶体验和内容体验。L3 级及以上自动驾驶的逐步导入，逐渐解放驾驶员双手；车载声学、天幕、氛围灯、HUD、智能座椅、大屏多屏等智能座舱配置持续增配，使车辆由单纯驾驶空间向户外办公/会议空间、个人休闲娱乐空间、会客社交空间拓展，打造家庭、公司之外的第三空间。图 6：汽车定位已由单一交通工具转变为生活伙伴，应用场景更加丰富 行业深度

33、 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第12页 共66页 简单金融 成就梦想 资料来源：申万宏源研究 智能座舱正从被动执行向主动服务进化，未来将演变为“第三生活空间”的核心载体。纵观汽车座舱的发展历史，汽车座舱的发展趋势可划分为 3 个阶段（被动执行、主动服务、生活空间），5 个大类（机械时代、电子座舱、智能助理、人机共驾、第三生活空间）。而不同阶段之间的演进，意味着对全新硬件的需求变化，以及对商业模式的变革与颠覆。图 7：未来智能座舱将成为塑造“第三生活空间”的核心载体 资料来源：罗兰贝格&地平线智能座舱发展趋势白皮书，申万宏源研究 机械时代：汽车座舱设计仅围绕汽车作为单一出行工具展

34、开。这一阶段座舱产品主要包括机械式仪表盘及简单的音频播放设备，功能结构单一，仅提供车速、发动机转速、水温、油耗等基本信息，且基本为物理按键形式，需要车主低头操作，驾驶途中易形成安全隐患。电子座舱：车载电子产品逐渐增多，人机交互系统亟待整合，由此催生电子座舱域。互联网和电子产业的繁荣，使交互体验蔓延至汽车座舱，中控屏、HUD、液晶仪表盘等产品应运而生。传统座舱域的每个系统犹如孤岛一般分散，无法支撑多屏联动等复杂功能，电子座舱域由此产生，2018 年伟世通和安波福先后向市场推出两款电子座舱域控制器方案。行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第13页 共66页 简单金融 成就梦想 智

35、能助理：多模态交互技术逐步落地，“车对人”主动交互降低车主交互负担。计算机视觉、语音交互等技术的发展，融合视觉、语音等多种模态的多模交互技术在座舱内逐渐落地。大量的传感器在车上得到部署，更好地实现对人的感知和理解，做到“车对人”的主动交互，降低车主驾驶过程中“人对车”的交互负担，提升交互体验。人机共驾：可通过座舱域控制器直接调用自动驾驶服务。随着座舱域、动力域和底盘域相互融合，座舱域控制器可以参与到动力域和底盘域的控制，由此可以直接调用自动驾驶的驾驶服务，对车辆进行驾驶控制，形成人机共驾。第三生活空间：汽车应用场景更加丰富，智能座舱是实现“第三生活空间”的核心载体。与其他空间不同，汽车的优势在

36、于可移动属性，在拥挤的城市里，移动空间极具价值。2020 年 CES 上，汽车作为“移动智能空间”的理念大行其道，汽车制造商与零部件厂商都基于此提出对未来产品的设想，将汽车定义为未来“第三生活空间“，而智能座舱则是实现“第三生活空间”的核心载体。1.2 为什么要选择汽车智能化的赛道 1.2.1 国家战略支持+法规不断完善，智能汽车市场空间愈发明晰 国家政策频出，支持智能汽车发展。为减少碳排放和环境污染，提高国内能源安全，振兴汽车产业，国家已经出台多项政策促进智能网联汽车的发展。2015 年工信部发布的 中国制造 2025首次在政策层面涉及智能网联汽车，并制定了明确的发展路线。自此以后，国家颁布

37、了一系列政策与措施来支持智能汽车发展，覆盖生产规范、信息安全、功能模块等多方面。2020 年发布的智能汽车创新发展战略明确提出了到 2025 年 L3-L4 级别自动驾驶汽车的规模化应用目标。法规不断完善，为智能汽车商业化落地提供法律支撑。在中国市场，部分车型在技术层面已经达到 L3 级水平，但出于法规及责任归属的考虑，仍以 L2+级辅助驾驶宣传。2022年 6 月，深圳市发布深圳经济特区智能网联汽车管理条例，是全国首个对 L3 及以上自动驾驶权责、定义等重要议题进行详细划分的法案，为全国其他地方的 L3 级自动驾驶准入政策，提供了标准和模板，将推动国内高级别自动驾驶的落地，市场空间更加明晰。

38、图 8：我国智能汽车重要政策梳理 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第14页 共66页 简单金融 成就梦想 资料来源：申万宏源研究 1.2.2 消费端：关注度不断提升，消费市场具有广阔发展空间 消费市场对汽车定位正发生改变，终端消费者不再只将汽车视为运载工具，汽车成为了提高生活品质的载体和空间。行业需要进一步提高汽车舒适性和驾驶质量，为消费者提供更愉悦的用车体验。而智能化的本质就是为了安全舒适，解放人的自由。消费者对驾驶安全性和舒适性的日益重视，使得智能驾驶和智能座舱关注度不断提升，在消费市场具有广阔的发展空间。图9：2021年购车关注点增速中，智能化关注度增速达197%，

39、安全关注度增速130%资料来源：大搜车智云，申万宏源研究 智能化逐渐成为消费者购车决策中的重要关注点。据大搜车智云数据显示，2021 年度消费者在购置新能源汽车时，对智能化的关注程度相较于 2020 年大幅提升，增速达 197%，对安全方面关注度的增速达到 130%。安永智能电动车消费者调研的数据也显示，新能源213%198%197%176%149%130%72%63%60%56%41%38%34%16%0%50%100%150%200%250%行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第15页 共66页 简单金融 成就梦想 汽车消费者在短期、长期购车决策中均重点关注智能驾驶和智能

40、座舱因素，并且在长期决策中，对智能驾驶和智能座舱关注度更高，亦表明消费者对智能汽车的发展具有较高期待。图 10：新能源汽车消费者短期购车关注点 图 11：新能源汽车消费者长期购车关注点 资料来源：安永智能电动车消费者调研，申万宏源研究 资料来源：安永智能电动车消费者调研，申万宏源研究 1.2.3 企业端：车企+科技公司共同发力，中国汽车产业有望弯道超车 车企、科技公司加码布局智能汽车赛道。近几年新势力、传统车企纷纷加码智能化布局，部分智能电动车型已经实现量产，华为、百度、小米等科技互联网公司亦加速入局智能电动汽车赛道，车企和科技公司共同发力，促进汽车智能化升级。电动化加速渗透背景下，智能化成为

41、车企比拼的核心要素之一，自主品牌有望借智能化东风迎来弯道超车良机。在传统燃油车领域，海外车企凭借百年的技术积累和产品迭代，形成较强的产品力和品牌力，市场格局的相对稳固，自主品牌难以在短时间内实现追赶、超越。而新能源汽车、智能汽车尚处于技术研发阶段，仍有很大的技术演变空间，众多车企为塑造产品品牌力、打造产品差异化，持续开启智能化竞赛。吉利、长城、长安、比亚迪等头部自主品牌以及蔚小理等造车新势力，在 21-22 年期间新品层出不穷，产品价格已经不再局限在 10 万元以内区间，在 10-30 万这一传统合资品牌强势领域站稳脚跟，并继续上攻高端市场，2022 年 6 月新能源汽车领域自主品牌市占率已经

42、提升至 61.1%左右。同时，特斯拉、头部自主、造车新势力等部分新能源车型，已经率先实现 L2.5 及 L2.9 级自动驾驶落地。自主品牌若抓住智能化东风，持续提升制造力和电动智能化水平，有望迎来弯道超车良机，中国汽车产业将实现新的跨越式发展。图 12：自主品牌 OEM 各级别自动驾驶量产规划表 2%3%10%10%22%25%33%38%40%65%86%0%50%100%环保越野动力学造型日常适用性舒适性质量/品质安全性价格和使用成本智能驾驶和智能运输里程和充电2%8%20%25%28%29%30%32%33%43%74%0%50%100%越野环保造型日常适用性动力学质量/品质安全性舒适性

43、价格和使用成本里程和充电智能驾驶与智能座舱 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第16页 共66页 简单金融 成就梦想 资料来源：佐思汽研，焉知汽车科技，申万宏源研究 1.2.4 汽车电动化超预期发展，带动汽车智能化加速落地 汽车智能化在新能源汽车上的应用领先于传统汽车，新能源汽车渗透率提升超预期。近年来消费者对于新能源汽车接受度逐步提高，叠加多项政策激励，中国新能源市场低中高端的真实需求全面觉醒；同时强势自主品牌以及造车新势力经过多年技术积累，优质供给不断推出。根据中汽协数据，2022 年 1-6 月我国新能源乘用车销量渗透率达到 23.9%，较 2021 年全年 15.5

44、%的渗透率水平提升 8.5 个百分点，其中 2022 年 6 月渗透率达到了25.6%。根据上险数据，新能源销量中插混和增程式超预期，插混和增程式渗透率由 21年的 2.6%提升至 22 年 1-7 月的 5.4%，22 年 7 月达到 6.0%，随着比亚迪、理想、岚图、赛力斯等优质车型的推出，该市场将处于一个高速增长的阶段。我国新能源汽车消费已从政策驱动转向消费驱动，我们预计整体渗透率水平有望持续提升，预计 2022 年全年新能源车渗透率将达到 27%，2025 年渗透率达 47%。图 13：预计 2022-2025 年新能源渗透率快速提升 资料来源：上险数，申万宏源研究 政策指引给出自动驾

45、驶渗透率目标，目前 L2 级（含 L2+）渗透率正快速提升。据中国汽车工程学会发布的节能与新能源汽车技术路线图 2.0，要求到 2025 年我国 PA、CA级（即 L2+L3）渗透率达到 50%，HA 级（L4）自动驾驶开始进入市场；到 2030 年 PA+CA级（即 L2+L3）渗透率进一步提升至 70%，HA 级（L4）渗透率达到 20%。当下 L2 级（含L2+）渗透率快速提升，22Q2 渗透率已接近 30%。根据高工智能汽车的数据，2022 年1-6 月中国市场（不含进出口）乘用车搭载前向 ADAS（L0-L2）上险量为 416.69 万辆，搭载率为 46.84%，L2 级（含 L2+

46、）搭载率为 26.64%，22Q2 期间 L2 级（含 L2+）搭载率达到 29.2%的新高，而 2020 年渗透率仅为 12.0%，同时 22Q2 期间 L0+L1 渗透率约为 20.5%。图 14：节能与新能源汽车技术路线图 2.0给予新能源和自动驾驶渗透率的指引 12%20%25%33%39%3%7%8%9%9%5%7%9%14%18%81%67%58%45%36%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%20212022E2023E2024E2025EBEV渗透率混合动力（PHEV+增程）渗透率混合动力（HEV）渗透率ICE及其他渗透率 行业深度 请务必仔细阅读

47、正文之后的各项信息披露与声明 第17页 共66页 简单金融 成就梦想 资料来源：节能与新能源汽车技术路线图 2.0，申万宏源研究 图 15：22Q2 L2 级（含 L2+）搭载率达到 29.2%的新高 资料来源：高工智能汽车，申万宏源研究 电动化加速渗透带动智能化加速，自动驾驶渗透率有望先于政策指引达到。我们预计智能汽车在未来 3-5 年时间内继续保持高速增长态势，尤其是新能源汽车更积极采用 L2 及以上的智能驾驶，以及更倾向应用智能座舱新功能，而传统燃油车也将随着全新电子电器架构的升级，呈现出智能化水平稳步提高的趋势。我们预计自动驾驶渗透率有望先于政策指引达到，2025 年 L2 级别达到

48、55%，L3 达到 15%。我们预计未来 2-3 年间，L2（含L2+）依旧是主流，L2 级别渗透率在 2025 年达到 55%，预计 2023 年至 2024 年 L3 进入量产的关键窗口期，2025 年 L3 渗透率达到 15%，搭载量将突破 400 万辆规模。表 1：我国乘用车市场中不同级别自动驾驶渗透情况 2020 2021 2022E 2023E 2024E 2025E 乘用车产量（万辆）1965 2140 2289 2450 2572 2701 渗透率 L0L1 22%21%21%21%20%20%L2 12%19%30%42%50%55%L3 0%0%1%3%8%15%L4 0%

49、0%0%1%3%5%数量（万辆）L0L1 442 439 481 514 514 540 0%10%20%30%40%50%60%202021Q121Q221Q321Q422Q122Q2渗透率（L0+L1）渗透率（L2及L2+）行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第18页 共66页 简单金融 成就梦想 L2 236 407 687 980 1158 1350 L3 0 0 23 73 206 405 L4 0 0 0 24 77 135 资料来源：高工智能，申万宏源研究 1.2.5 智能化带动单车硬件成本增加，贡献汽车行业产值新增量 纵观整个智能汽车的发展史，我们更进一步深信

50、中国智造的崛起，我们预计汽车电子将会承载较大产业链增量价值，中国企业在智能汽车领域具有较多突破机会的子领域。传统车时代：在中国市场，以均价 15 万的传统车为例，其整车制造部分年产值约 1.8万亿元，研发服务/销售服务/金融服务/后市场分别为 1500/1000/1400/400 亿元。合计中国传统车年均总产值 2.23 万亿元。智能电动车时代：智能化/电动化带来单车硬件成本增加分别约为 0.9/4.3 万元，单车增幅超过 50%。综合考虑传统车被对冲的传统动力部分的产值，中国智能电动车产业年均总产值约为 3.2 万亿，增加产值近 1 万亿，增幅为 43%，智能化是重要的增量部分。图 16：智

51、能电动车时代，预计中国市场每年产值增幅约 1 万亿，智能化是重要增量部分 资料来源：申万宏源研究 2 进化：汽车架构走向域集中，软件转向面向服务 智能网联和自动驾驶新机遇下，国内自主零部件有弯道超车的机遇。相较于传统汽车，智能汽车的价值产业链更长，赛道细分板块更多，市场空间发掘潜力更大。智能汽车将依托于全新的电气架构、动力总成以及全面的软件能力而持续进化。智能电动车要求产业链不仅有新的硬件技术，更需要在软件、算法、系统层面做出创新，智能电动车按照功能领域可分为智能驾驶、智能座舱、电气化三大领域，智能化主要分为智能驾驶和智能座舱领域，并且智能化与电动化相辅相成。配套零部件和软件解决方案供应商受益

52、于智能化浪潮，行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第19页 共66页 简单金融 成就梦想 迎来新的产业链机会，其产品需求将进一步得到释放和增长。伴随着下游自主车企崛起，中游自主供应链也将实现加速成长。汽车电子电器架构向域集中式演进与软件架构向 SOA 演变是汽车实现智能化升级所必由的路径，也是当下汽车智能化发展中最关键的、最主流的两大趋势。目前来看，各大整车厂和国内外 Tier1 厂商都在顺应两大趋势积极布局业务以推进汽车智能化发展，但距离实现完全的域集中式架构与 SOA 架构的技术成熟落地尚需一段时间，因此我们重点关注当下在向域集中式与 SOA 演变过程中正在落地的技术产品

53、及催生出的技术趋势。图 17：智能车时代整车基于全新电气架构和软件系统实现智能化 资料来源：申万宏源研究 2.1 电子电器架构：从分布式架构向集中式架构演变 在智能化趋势下，汽车传统电子电器（E/E）架构已无法胜任。传统汽车电子电气架构（E/E 架构）以分布式为主，车辆各功能受不同且单一的电子控制单元（ECU）控制。随着汽车功能的不断增加，分布式架构存在以下几个问题：ECU 的数量剧增，增加系统复杂度。高端车型里的 ECU 平均达到 50-70 个，个别车型 ECU 数量超过 100，使得车辆的电子系统复杂度超出极限；ECU 之间算力隔离，整体效率低。单个 ECU 仅对汽车局部功能 行业深度

54、请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第20页 共66页 简单金融 成就梦想 进行控制，各控制模块间算力隔离，运算资源复用性低；软硬件强耦合。基础硬件与嵌入式软件呈现强耦合关系，底层软件与上层应用“高度捆绑”；无法实现更高级的功能。车企在工程实践中也意识到，智能化的要求下，在没有统一的集成环境下某些功能是无法实现的，例如采用的传统 E/E 架构不能实现整车 OTA，在智能化网联化功能软件出现 BUG时，只能通过召回的方式才能最终解决难题，极大地影响了客户体验。由于 ECU 数量的激增，对汽车线束长度、传输速度等方面都有更高的要求，而传统 ECU 也面临算力束缚、通讯效率较低、成本不受控等

55、缺陷，为汽车的研发、生产、安全等多方面带来挑战。在智能化的趋势下，汽车 E/E 架构的升级路径将体现为：分布式（模块化集成化）、域集中（域控制集中跨域融合）、中央集中式（车载电脑汽车云计算）。为了解决分布式架构的痛点，企业构想出一个中央电脑可以实现所有的功能，上下连接采集端和执行端，即所谓的“中央集中式”架构，甚至可以做到车云协同的方式。但是落地阶段受限于原有的供应链体系、系统定义矛盾、原有的软件生态固化等问题，目前只能做到域集中的架构。即首先分布式 ECU（每个功能对应一个 ECU）演变成为域控制式（博世提出的五域架构包括动力域、底盘域、车身域、座舱域和 ADAS 域），域控制的核心是域控制

56、器（DCU，Domain Control Unit），然后部分域开始跨域融合发展，最后整合发展成为中央计算平台（车载电脑）。图 18：汽车电子电气架构由分布式向集中式演进 资料来源：焉知智能汽车，申万宏源研究 目前看主流的 OEM 的电子电器架构的升级路径，主要分为三类：特斯拉为代表的激进派倾向一步到位，直接开发中央计算平台，并自主研发 OS 和自动驾驶 FSD 芯片。特斯拉早期的 Model S 和 Model X 的架构也是根据功能划分出域控制器，整体的架构介于分布式和域集中式之间，包括驾驶域、动力域、底盘域、座舱域、车身域等控制器。2018 年推出了 Model 3 进一步推出车载中央处

57、理计算平台，将整车架构分为 3 块，分别是中央计算模块（CCM），左车身控制模块（BCM LH）右车身控制模块（BCM RH），其中 CCM 负责信息娱乐系统、驾驶辅助系统和车内通信连接等需要大算力的系统功能，BCM LH 负责车身便利性系统，包括转向，助力，以及制动等，BCM RH负责底盘安全系统、动力系统、热管理等，整个架构已在向最终的中央集中式架构靠近。行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第21页 共66页 简单金融 成就梦想 以大众为代表的激进派采用跨域集中方案，在五域集中式架构基础上进一步融合，把原本的动力域、底盘域和车身域融合为整车控制域，从而形成了三域集中式的架

58、构，做到整车控制域控制器（VDC，Vehicle Domain Controller）、智能驾驶域控制器（ADC，ADASAD Domain Controller）、智能座舱域控制器（CDC，Cockpit Domain Controller）。动力域、底盘域及车身域对软件的实时性、功能安全等级及可靠性要求极高，同时底盘域和动力域由于涉及供应商较多，集成难度大，因此在三大领域有多年的研发和经验积累的车企才具备采取由分布式转向跨域集成方案的能力，准入门槛高，因此只有大众等较少的强外资企业直接采取跨域式集中方案。其它车企大多是按照博世的五域架构路线进行稳步推进，按照功能分为座舱域、ADAS 域、动

59、力域、底盘域及车身域，其中域控制器又可以分为性能域和集成域两类：座舱域和辅助驾驶/自动驾驶（ADAS）域属于性能域控制器，是由中控系统升级而来，需要较大的数据处理能力来处理大量的数据。动力域、底盘域和车身域属于集成型域控制器，该部分对算力要求较低，主要涉及的还是控制指令计算和通讯资源，通过将大量 ECU 的集成减少通信接口、进一步提升算力利用率、减少算力设计总需求、同时数据能够更好的融合，统一交互，实现整车功能协同。目前，分布式的整车架构仍然是主流，总体看国内和全球都处于分布式向域控式转化的趋势中。图 19：部分主机厂电子电器架构转型规划 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明

60、第22页 共66页 简单金融 成就梦想 资料来源：上汽零束公众号，亿欧智库，2022 智能驾驶域控制器行业研究报告，申万宏源研究 DCU 成为 ECU 发展的下一阶段，带动 ECU/DCU 总体市场规模持续增长，其中自动驾驶产品增速最快。座舱域、辅助驾驶/自动驾驶域需要处理大量非结构化数据，AI 算力不可或缺，适合使用 DCU；动力域、底盘域等安全级别、实时性要求较高，算力要求较低，集成 DCU 会带来新增不必要成本；现阶段车身域大量 ECU 已被集成在车身控制器（BCM）中，进一步集成不会带来相应收益。所以虽然 ECU 市场增速将放缓，但其市场空间绝对值仍然巨大，ECU 集成为 DCU 的趋

61、势非常明显，中长期 DCU 市场必将高速增长，带来明确性机会。根据麦肯锡数据，预计 2020 年、2025 年和 2030 年全球车用控制器（ECU+DCU）市场规模分别约为 920、1290 和 1560 亿美元，其中 DCU 市场份额快速提升，由 2020年 2%分别提升至 2025 年的 20%和 2030 年的 44%。目前自动驾驶处于 L2 向 L3 升级的关口，未来 L4 也会落地，其控制器单价有望从千元级提升至万元级别，自动驾驶域控制器 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第23页 共66页 简单金融 成就梦想 市场将在量价齐升下快速增长，根据中国电子信息产业发

62、展研究院与汽车电子产业联盟编写的 2030 中国汽车电子产业发展前景分析 预测，全球车用控制器中自动驾驶类产品（自动驾驶+高级自动驾驶辅助系统）增速最快，占比由2020年的21%提升至2025年的30%，到 2030 年将进一步提升至 38%。图 20：DCU 在 ECU/DCU 市场份额中快速提升（亿美元）图 21：自动驾驶产品在 ECU/DCU 市场中增速最快（亿美元）资料来源：麦肯锡，申万宏源研究 资料来源：2030 中国汽车电子产业发展前景分析，申万宏源研究 当下的智能驾驶还是以辅助驾驶 ADAS 为主，国际 Tier1 大厂在国内的 ADAS 领域份额优势明显，本土供应商突围下，国际

63、大厂份额开始下降。2022 年上半年 L2 级别（含 L2+）ADAS 搭载量超过 L0+L1 级别，达到了 237 万辆，L0+L1 级别 ADAS 装载量为 180 万辆。无论是 L0+L1 级别的 ADAS 还是 L2 级别的 ADAS，国际大厂都占据绝大多数的份额，其中L0+L1级别中TOP5供应商均为国际大厂，份额为83.06%，经纬恒润第6份额为5.59%，L2 级 ADAS 的 TOP7 供应商均为国际大厂，但得益于本土供应商如经纬恒润、德赛西威、福瑞泰克、智驾科技、毫末智行的突围，TOP7 供应商份额小幅下降 4.43pct 至 86.40%。表 2：ADAS 领域国际 Tie

64、r1 大厂占据绝对优势份额，但在本土供应商突围下大厂份额开始下降 2021 年 H1，L0+L1 数据 2022 年 H1，L0+L1 数据 2021 年 H1，L2 数据 2022 年 H1，L2 数据 227.0 万辆 179.7 万辆 154.6 万辆 237.0 万辆 Tier1 份额 Tier1 份额 Tier1 份额 Tier1 份额 博世 30.90%博世 30.03%电装 29.22%电装 26.05%大陆 23.35%大陆 20.13%博世 22.95%博世 24.28%安波福 13.78%采埃孚 14.00%安波福 11.69%采埃孚 11.03%采埃孚 13.14%安波福

65、 12.25%特斯拉 9.79%特斯拉 8.37%电装 8.45%veoneer 6.65%采埃孚 7.59%veoneer 7.46%经纬恒润 3.85%经纬恒润 5.59%veoneer 5.52%安波福 6.29%veoneer 1.67%法雷奥 3.60%大陆 4.07%法雷奥 2.92%其他 4.86%其他 7.75%其他 9.17%其他 13.60%资料来源：高工智能汽车，申万宏源研究 国内的汽车座舱领域，2022 年上半年数字联网+域控制器两个细分市场的渗透率首次超过 50%，成为市场的主流配置。2022 年上半年数字联网座舱依旧为主流，渗透率为43.53%，装载汽车品牌主要有比

66、亚迪、长安、吉利、日产、别克，供应商中德赛西威占据 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第24页 共66页 简单金融 成就梦想 16.22%的最大份额，且竞争格局较为分散，国内和国际供应商势均力敌。更进一级的域控智能座舱渗透率为 7.28%，装载汽车品牌主要有特斯拉、红旗、哈弗、大众、吉利，头部供应商份额较为集中，国内和国际厂商同样份额相当（除特斯拉）。表 3：不同等级座舱的前装搭载率 座舱阶段 2021 年 1-6 月 2022 年 1-6 月 代表品牌(搭载量靠前)4.0（V2X）1.15 万辆 0.11%5.45 万辆 0.61%高合、红旗、蔚来、奥迪、通用、福特 3.

67、0（域控智能）45.49 万辆 4.52%64.79 万辆 7.28%特斯拉、红旗、哈弗、大众、吉利 2.0（数字联网）308.71 万辆 30.7%387.23 万辆 43.53%比亚迪、长安、吉利、日产、别克 1.0（功能机）167.35 万辆 16.64%118.52 万辆 13.32%丰田、大众、本田传统二三线品牌 资料来源：高工智能汽车，申万宏源研究 表 4：2022 年 H1 中控主机和座舱域控供应商份额，总体看国内和国际 Tier1 势均力敌 中控主机供应商（数字联网）2022H1 份额 座舱域控供应商（域控智能）2022H1 份额 德赛西威 16.22%特斯拉(代工)30.78

68、%哈曼 8.09%伟世通 13.88%比亚迪 7.67%德赛西威 13.22%安波福 7.06%东软 11.18%先锋 6.41%LG 8.67%航盛 5.99%安波福 8.51%东软 5.30%诺博汽车 5.17%其他 43.26%其他 8.59%资料来源：高工智能汽车，申万宏源研究 座舱域与智驾域控制器是当下市场焦点，主机厂与传统 Tier1 是域控制器市场的主要参与者，其中国内 Tier1 厂商发展迅猛，共同推动智驾域与座舱域装载量的快速提升。主机厂主要包括特斯拉、国内造车新势力及长城等传统品牌车企，其中特斯拉引领发展，整个架构已在向最终的中央集中式架构靠近；国内新势力品牌出于提升品牌影

69、响力的考虑和产品快速迭代的需要，大多坚持全域自研，打造差异化优势；国内传统车企中长城较强，立足于旗下毫末智行实现域控制器高度自研；而实力稍弱的主机厂则选择部分自研或外采解决方案。国际 Tier1 主要包括电装、博世、安波福、伟世通、大陆等，凭借技术积累在域控领域较为领先。国内 Tier1 发展迅猛，主要包括华为、经纬恒润、德赛西威、东软睿驰、博泰车联网等，其中华为自研能力最强、技术优势最大，在自动驾驶、智能座舱、车身、三电系统、传感器等多领域都有自研产品落地，并能够实现以自身为主导与车企进行整车合作；德赛西威量产规模最大、具备先发优势，产品已配套理想、小鹏、奇瑞等多款车型。国内其余域控制器 T

70、ier1 亦有域控产品落地或即将实现量产，也具备一定竞争力。智驾域和座舱域控制器的装载量也在快速提升，2022年上半年国内装载量分别达到了37.1万台和 64.4 万台，同比增速分别为 62%和 42%。图 22：智驾域控制器搭载数量处于快速增长通道 图 23：座舱域控制器搭载数量同样快速增长 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第25页 共66页 简单金融 成就梦想 资料来源：高工智能汽车，申万宏源研究 资料来源：高工智能汽车，申万宏源研究 国内域控制器 Tier1 由垂直供应转向与主机厂进行更深度合作，追求快速、低成本、高质量的推出产品，发展机遇较多。在此过程中，主机厂基

71、于自身实力与资源选择是否自研，并从域控的产品结构上与 Tier1 进行深层次合作，有望缩短产品落地周期、提高利润率的同时提供给 Tier1 更多参与机会，实现双赢。从整体趋势来看，主机厂更加注重上层软件和算法的自研，供应商做好硬件、底层软件、中间件；在域控架构不断变化升级与不同主机厂对域控制器存在差异化需求下，主机厂倾向于自身主导域控功能与算法，国内Tier1 供应商具备与主机厂距离近、合作响应速度快等本土优势，有望在域控制器领域实现突围。自动驾驶域控制器市场竞争激烈，特斯拉、博世等海外厂商在产品和技术上暂时领先，以华为、德赛西威、经纬恒润为首的国内厂商亦具备一定竞争力。国内华为自研能力最强，

72、技术领先，建立了 MDC 车载计算平台，实现从芯片到智能驾驶平台全面自研，其中最新自研智驾平台 MDC810 算力达 400+Tops，已搭载在极狐阿尔法 S HI 版车型上，华为有望凭借强大自研能力持续与更多整车厂合作。德赛西威凭借与英伟达的深度合作占据 L2 及 L2.5 级别的优势地位，产品已搭载在小鹏 P7 和理想 L9 等车型上，获得多个主机厂定点，有望持续受益于英伟达高算力 AI 芯片的优势，持续扩展高阶自动驾驶产品的市场份额。经纬恒润目前凭借 Mobileye 成熟的 L2 方案，在 L2 级别市场占据较大份额，并在自动驾驶领域进行多产品线布局，经验丰富。目前经纬恒润积极与 TI

73、、英伟达、黑芝麻合作，向 L3 级别拓展，并且在多种感知硬件产品、底层软件、中间件、操作系统、规控算法、部分执行器均有布局，具备提供算法+硬件的解决方案能力，同时初步在港口场景实现L4 级别落地，发展潜力巨大。东软睿驰、创时智驾、知行科技等国内其余 Tier1 均在自动驾驶域控制器上积极布局，短期内有望实现产品落地和车型配套。图 24：国内自驾域控 Tier1 供应商发展迅速，德赛西威、华为和经纬恒润实力最强 6.3122.8637.10%50%100%150%200%250%300%055402020年H12021年H12022年H1智驾域控制器搭载数量（万台）同比增速

74、（右轴）14.7545.4964.380%50%100%150%200%250%00702020年H12021年H12022年H1座舱域控制器搭载数量（万台）同比增速（右轴）行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第26页 共66页 简单金融 成就梦想 资料来源：各公司官网，申万宏源研究 表 5：典型的自动驾驶域控制器企业 企业 产品 算力 Tops 芯片 上市时间 配套 华为 MDC610 200+自研的昇腾芯片 2021 哪吒 S、广汽 AION LX、长城机甲龙 MDC810 400+自研的昇腾芯片 2021 北汽极狐阿尔法 S HI 版 经纬恒润 A

75、DCU Mobileye（EQ4）2020 一汽红旗（E-HS9）德赛西威 IPU04 254-1016 英伟达（Orin）2022 理想 L9 IPU03 30 英伟达（Xavier)2020 小鹏（P5/P7）东软睿驰 X-Box 3.0-地平线（J5）2022-创时智驾 IECU3.0 500 英伟达（Orin-X）2022 智己 L7 环宇智行 TITAN5 200/550/1100 英伟达（Orin）2022 毫末智行 小魔盒 3.0 300 高通（8640+9000）2022 知行科技 iMO DCU-TI（TDA4）+Mobileye（EQ5）2020 极氪 001 大疆 D13

76、0/D130+100 高通、英特尔 2022-超星未来 NOVA30P 67 英伟达（Xavier）2021-纵目科技 FDU3.0 720 高通 2022-博世 DASy2.0 最高 300 英伟达 GPU+Xeon 处理器 2022-特斯拉 AutoPilot 3.0 144 FSD 芯片 2019 特斯拉 蔚来 NIO Adam 1016 4 颗英伟达 Orin 2021 蔚来 ET7 资料来源：焉知汽车科技、各公司官网，申万宏源研究 智能座舱域控制器市场格局分散，国内外传统 Tier1 为主要参与者，德赛西威、华为、华阳集团等国内厂商实力强劲。海外厂商中，博世推出座舱域控制器总成产品较

77、早，AI car computer 方案已搭载在广汽传祺、广汽埃安、吉利、长城、通用等众多车型上；伟世通推出的 Smart Core 方案受到市场青睐，已与吉利、戴姆勒、汽车等多家企业合作；安波 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第27页 共66页 简单金融 成就梦想 福推出的 ICC 使用单芯驱动多屏，已获得长城、奥迪、法拉利、沃尔沃订单。国内厂商中，德赛西威实力强劲，座舱域控制器产品已搭载在理想、天际、奇瑞等车型上，有望凭借先发优势稳固国内龙头地位；华为鸿蒙车机 OS 的技术优势明显，并基于自研麒麟芯片打造 CDC 智能座舱域平台，已配套东风岚图等车型，并获得几何 M6

78、、几何 G6 两款新车定点，有望凭借自研能力持续拓展市场份额；华阳集团在软硬件开发上均具备极强技术实力。一方面华阳基于自研软件开发平台 AAOP 聚焦智能座舱平台化，提供可定制的开放式软硬分离平台，另一方面其智能座舱域控制器产品获得长城、长安等客户定点，并将于 2022年下半年至 2023 年量产上市，能够与高通、瑞萨等主流芯片方案适配，发展前景好；长城旗下的诺博电子，东软等国内其他厂商在智能座舱域控制器领域也均有布局。2.2 软件架构：从面向功能向面向服务的 SOA 演变 2.2.1 SOA 降低了软件开发难度、提高了效率 SOA 带来软件新机遇，软件定义汽车成发展趋势。集中式的 E/E 架

79、构是软件定义汽车得以实现的硬件基础，SOA 是软件定义汽车实现的软件基础。随着主机厂开发车型周期越来越短，面临的开发需求更频繁，车上功能增多，主机厂需要更快速的响应时间以满足市场需求，与此对应的是传统分布式 E/E 架构下，汽车采用的是“面向信号”的软件架构，ECU 之间通过 LIN/CAN 等总线进行点对点通信。为了真正实现软件定义汽车，从技术角度看，汽车软件架构正由“面向信号”的传统架构迈向“面向服务”的 SOA 架构（Service-Oriented Architecture）。SOA 架构核心将每个控制器的底层功能以“服务”表 6：主要的智能座舱域控制器企业 企业 产品 核心芯片 推出

80、时间 配套 伟世通 Smart Core 高通 SA8155P 2020 吉利星越 L、奔驰戴姆勒、东风、广汽埃安 LX 博世 AI car computer 高通 8155 2017 广汽传祺&埃安、奇瑞汽车、吉利、长安、长城、通用、福特 安波福 ICC 英特尔 2020 长城、奥迪、法拉利、沃尔沃 大陆 集成式车身电子平台（IIP）高通/瑞萨 2019 德赛西威 智能座舱域控制器 高通 2019 奇瑞（瑞虎 8PLUS、捷途 X90）理想、天际 诺博电子 IN9.0 高通 8155 长城（哈弗 H6S）华阳集团 高通 8155 东软 C4-Alfus 2016 吉利、奇瑞 华为 CDC 智

81、能座舱平台 华为麒麟 新宝骏 RC-6（2020）、东风岚图、几何 博泰 PATEO 智能座舱域控制器 东风岚图 布谷鸟 Auto Cabin NXP 2017 四家主机厂 佛吉亚 歌乐 红旗 H9 北斗智联 雷诺江铃 GSE 资料来源：焉知汽车科技，申万宏源研究 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第28页 共66页 简单金融 成就梦想 的形式进行封装，一个服务即是一个独立可执行的软件组件，并对其赋予特定的 IP 地址和标准化接口以便随时调用，最终通过这些底层功能的自由组合实现某项复杂智能化的功能。因此需要 SOA 架构具有接口标准化、相互独立、松耦合三大特点：各个“服务”

82、间具有界定清晰的功能范围，并且留予标准化的访问接口；每个服务之间相互独立且唯一，均属于汽车软件架构中的基础软件，因此若想升级或新增某项功能只需通过标准化的接口进行调用即可；具备松耦合的特性，独立于车型、硬件平台、操作系统以及编程语言。可以将传统中间件编程从业务逻辑分离，允许开发人员集中精力编写上层的应用算法，而不必将大量的时间花费在底层的技术实现上。SOA 降低了软件开发难度、提高了效率。SOA 使应用层功能能够在不同车型上复用，且能够基于标准化接口快速响应用户新的功能需求。此外，通过 SOA 平台能够充分调用整车各域的传感器、执行器的硬件能力。随着 SOA 架构的成熟，传统汽车软件与硬件高度

83、耦合的问题得以解决，软件架构分层解耦使软件层和组件不受硬件影响，实现软硬件设计分离，软件开发易于管理，软件系统易移植、裁剪和维护，可提升软件通用性和复用率，降低了开发难度、提高了效率。图 25：SOA 架构降低开发难度提升效率 资料来源：亿欧智库，申万宏源研究 2.2.2 SOA 架构的各层基础软件助力软件定义汽车的实现 操作系统跟随硬件架构的跨域融合趋势数量在减少，按功能分类可分为车控操作系统、自动驾驶操作系统与智能座舱操作系统。跨域融合方案下，域操作系统正在逐渐形成，传统操作系统正由独立的多个操作系统向少数/一个操作系统发展。智能汽车操作系统从功能实现角度来看，大致可分为车控操作系统、自动

84、驾驶操作系统与智能座舱操作系统，其中车控操作系统主要用于实现车身底盘控制、动力系统控制，自动驾驶操作系统主要用于实现自动驾驶功能，智能座舱操作系统主要用于实现车载娱乐信息系统功能以及实现 HMI 相应功能。操作系统是软件定义汽车发展基石。智能汽车SOA软件架构从上而下分别为应用软件、功能软件、中间件、底层操作系统（狭义操作系统）、车载芯片软件（BSP）、虚拟机（Hypervisor）与芯片，其中功能软件、中间件、底层操作系统、车载芯片软件与虚拟机 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第29页 共66页 简单金融 成就梦想 组成广义操作系统，统称为系统层软件，是管理和控制智能汽

85、车硬件与软件资源的底层，提供运行环境、运行机制、通信机制和安全机制等。图 26：智能汽车 SOA 软件架构 资料来源：亿欧智库，申万宏源研究 底层操作系统是操作系统的内核，提供了最基础的功能。底层操作系统对内负责协调进程和管理软硬件资源，对外提供接口实现交互，从根本上决定了系统的性能和稳定性，是系统软件层的核心。由于开发难度大且安全性要求最高，市场竞争格局主要以 QNX、Linux、Android 为主。中间件是介于底层操作系统与上层应用程序之间的软件模块，目前自动驾驶与智能座舱的中间件正处于百花齐放的时期。中间件可以简单地理解成中间层软件，它和底层软件紧密结合，构成平台软件，由此联结上层应用

86、层算法和下层硬件（如芯片、传感器等）。通过平台软件，可以实践“软件定义汽车”软硬件解耦的系统论。应用层可以在任何芯片、任何域控上进行快速移植和部署，硬件也不需要关注对应的接口匹配。目前市场上主流的中间件方案为 AUTOSAR，是汽车行业内应用相对成熟的中间件。AUTOSAR 中对各功能模块进行了封装，并对模块与模块之间的接口进行标准化，从而实现汽车软硬件解耦。Classic AUTOSAR（AUTOSAR CP）方案应用于分布式架构下的 MCU 上，拥有更高的功能安全与实时性，适用于动力、制动等传统 ECU；为支持高级自动驾驶需求，AUTOSAR联盟推出 Adaptive AUTOSAR（AU

87、TOSAR AP），同时基于机器人软件中间件打造的ROS(2.0)中间件方案也可以用于高级自动驾驶。同时随着传感器的数量增加，数据来源增多，多元异构数据在芯片之间、各任务进程之间的高效、稳定传递需要引入通信中间件。SOME/IP 与 DDS 是面向服务的通信协议，都可以共存于 AUTOSAR AP 中，其中 SOME/IP 相对闭源，DDS 可以用于开源商用，但大多数 DDS 商业版是非车规的，主机厂需要进行二次开发。自动驾驶与智能座舱领域的中间件目前正处于百花齐放时期，自动驾驶中间件有 AUTOSAR AP、DDS、ROS(2.0)三种主流方案，主机厂可基于此进行二次开发，而智能座舱目前还没

88、有形成严格行业标准与主流方案。百花齐放的行业状态也为本土 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第30页 共66页 简单金融 成就梦想 中间件企业带来了发展机遇，本土企业可以根据客户的需求进行定制化开发，满足大多数主机厂目前的“自研”需求，同时定价也更加灵活，具有快速响应优势和本土沟通的优势。图 27：中间件介于底层操作系统与上层应用程序之间 资料来源：零念科技公众号，申万宏源研究 表 7：国内外典型的中间件平台 版块 企业 产品/方案 特点 Autosar Vector 针对 AUTOSAR AP 平台提供了 Adaptive MICROSAR 的方案，同时提供了相对完整的工

89、具链支撑 中立型”基础软件企业。产品以标准组件为主、定制组件为辅，以源码形式交付。ETAS 易特驰 ETAS&BOSCH 工程&UAES 在中国推出 AUTOSAR AP 的 全栈解决方案；联合 BOSCH 推出了 RTA-VRTE AP 方案；2020 年 ETAS 推出了高级自动驾驶应用中间件：Iceoryx(冰羚)。Elektrobit AP 平台的产品线名：EB Coebos TTTECH MotionWise 2020 年 9 月 TTTECH&联创电子成立了合资公司创时科技。KPIT KSAR Adaptive 普华基础软件 基于 AUTOSAR AP R20-11 研发了面向智能

90、网联领域以高性能计算SOC 芯片为运算平台的自适应平台。中立型”基础软件企业。东软睿驰 NeuSAR：由 cCore、aCore、中间件和工具链组成。经纬恒润 INTEWORK-EAS:含 CP 和 AP 两个平台,涵盖嵌入式标准软 件、AUTOSAR 工具链、集成服务等各个方面。华为 针对 AUTOSAR CP 架构，开发上引入模型化代码开发概念 2018 年加入 AUTOSAR 组织，并成为组织中的高级合伙人，参与规范与架构制定。斑马智行 斑马智行一直是自研自动驾驶 OS 内核与中间件并举 国汽智控 国汽智控自研的中间件及适配层与 AUTOSAR AP、ROS2 等中间件兼容及互联互通。行

91、业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第31页 共66页 简单金融 成就梦想 ROS2 Tier IV 自动驾驶开源算法平台 Autoware Apex.AI Apex.OS 基于 ROS 2 架构和 APIs 基于 ROS 2 开发的中间件 Apex.OS打破了 ROS 2“不能过车规”的诅咒。中科创达 其中间件产品是基于 AUOTSAR AP 标准还是 ROS 2,据九章智驾推测是:ROS 2。DDS RTI RTI Connext DDS 已运行在 250 多个自动驾驶项目中，包括安波福、阿波罗、Voyage 和小鹏、理想。RIT 是全球范围内 DDS 市场份额最大一家公司

92、。中国的独家代理是创景科技。华玉通软 雨燕：从架构到源代码，都由华玉通软完全独立自主研发，未使用开源模块。资料来源：焉知汽车科技，申万宏源研究 虚拟化技术实现多操作系统共享一套硬件资源。整车分布式架构向集中式架构的演变，以及大算力芯片的应用，产生软件安全隔离的需求。其中引入虚拟机的概念，可以将物理服务器的 CPU、内存、I/O 等硬件资源被虚拟化并接受 Hypervisor 的调度，使得多个操作系统在 Hypervisor 的协调下可以共享同一套硬件资源，同时每个操作系统又可以保存彼此的独立性。以智能座舱为例，一个座舱 SoC 芯片可以完成对多个座舱电子设备信号的处理和控制，虚拟机管理的概念被

93、引入智能座舱操作系统，在单个 Soc 芯片上允许符合车规级安全标准的 QNX、Linux、安卓系统共同运行。目前常见的 Hypervisor 包括 QNX Hypervisor、英特尔的 ACRN、Mobica 的 XEN、大陆 L4RE 等，其中 QNX Hypervisor是唯一通过 ASIL D 的安全合规水平以及预认证水平的管理程序，应用到量产车型。图 28：虚拟化技术实现多操作系统共享一套硬件资源，QNX Hypervisor 是主流 资料来源：亿欧智库，申万宏源研究 广义操作系统通过对底层操作系统进行不同程度的改造，形成三类操作系统。智能汽车 SOA 软件架构中的功能软件、中间件、

94、底层操作系统、车载芯片软件与虚拟机组成广义操作系统。广义操作系统按照对底层操作系统的改造程度可分为基础操作系统、定制型操作系统与 ROM 型操作系统：基础型操作系统包括系统内核、底层驱动等，提供操作系统最基本的功能，负责管理系统的进程、内存、设备驱动程序、文件和网络系统，决定着系统的性能和稳定性；目 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第32页 共66页 简单金融 成就梦想 前底层操作系统为开源框架，暂不受版权和知识产权的影响，一般不属于企业考虑开发的技术范围。定制版操作系统则是在基础型操作系统之上进行深度定制化开发，如修改内核、硬件驱动、运行时环境、应用程序框架等，属于自主

95、研发的独立操作系统。ROM 型操作系统是基于 Linux 或安卓等基础型操作系统进行有限的定制化开发，不涉及系统内核更改，一般只修改更新操作系统自带的应用程序等。大部分的主机厂一般都选择开发 ROM 型操作系统，国外主机厂多选用 Linux 作为底层操作系统，国内主机厂则偏好 Android 应用生态。图 29：广义操作系统是对底层操作系统进行不同程度的改造分为三类 资料来源：亿欧智库，申万宏源研究 底层操作系统应用上，智能座舱以 QNX、Linux、Android 为主，智能驾驶以 Linux为主。在智能座舱领域，得益于 Linux 与 Android 开源特性，其广泛应用于车载信息娱乐系统

96、，QNX 由于其稳定性与安全性更多的应用于车载仪表盘。自动驾驶相比于智能座舱需要引入大量的车外的传感器，如毫米波雷达、激光雷达、摄像头等，因此涉及大量数据的处理，对底层 OS 的开放性要求更高，QNX 开放程度不够，而 Linux 的开放性较高，因此Linux 受到广泛应用。图 30：QNX、Linux、Android 是基础 OS 主流方案 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第33页 共66页 简单金融 成就梦想 资料来源：亿欧智库、焉知汽车科技，申万宏源研究 图 31：Linux 因其开发、兼容性好成为车企智能驾驶主流基础 OS 选择 资料来源：亿欧智库、汽车纵横，申万

97、宏源研究 智能电动汽车基础软件产业包括操作系统企业、虚拟机企业、中间件企业和功能软件企业，处于汽车产业链上游。随着汽车产业生态的重塑，基础软件企业开始直接供应给主机厂，产业话语权逐渐增加。图 32：智能汽车软件产业链玩家主要有主机厂、功能软件企业、中间件企业、虚拟机企业、操作系统企业 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第34页 共66页 简单金融 成就梦想 资料来源：亿欧智库，申万宏源研究 3 趋势：拥抱智能化，催生十大行业趋势 自动驾驶的基本过程分为三部分:感知、决策、控制。其实现路径是通过感知系统融合各个传感器的数据，借助不同的算法和支撑软件对感知层输出信息决策得出驾驶

98、方案，最终由控制系统完成对车辆的控制行为。感知指对于环境的场景理解能力，是实现自动驾驶的首要条件。感知系统通过融合各个传感器的数据，实现对车辆运动环境以及驾驶员状态行为的感知与检测，进而形成全面可靠的感知数据供决策与控制系统使用。决策指对感知层输出信息认知理解后根据驾驶需求进行任务决策，选择合适路径达到目标，是实现自动驾驶最关键的一步。决策系统根据感知系统收集的信息合理决策当前车辆行为，通过规划出实现任务的最优路径，决策出车辆行驶轨迹，并发送给控制层。执行指对决策和规划落实的切实行为，是实现自动驾驶的行为体现。执行系统执行驾驶指令、控制车辆状态，借助车辆的驱动和制动控制及对方向盘与轮胎的控制实

99、现纵向和横向自动控制，按给定目标和约束自动控制车运行，进而达到自动驾驶的目的。图 33：自动驾驶感知、决策、控制层技术架构 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第35页 共66页 简单金融 成就梦想 资料来源：赛迪顾问，申万宏源研究 智能座舱指在汽车移动过程中给驾驶员与乘客提供人、车、环境需求和信息交互的空间，是自动驾驶的最终展示平台。相比于传统汽车座舱，智能座舱搭配了智能化和网联化的车载产品，用户可以通过车机 OS 的多模交互驱动座舱内饰和座舱电子的联动，再经由云端系统处理采集信息，进而实现人、路、车实时智能交互。智能座舱主要由操控系统、娱乐系统、空调系统、通信系统、座椅系

100、统、交互系统、感知系统等模块组成，包含了座椅、灯光、空调、音响等座舱内饰与液晶仪表盘、T-box、HUD、流媒体后视镜等座舱电子，向用户提供了车机互联、语音交互、驾驶员状态监控、生物识别、车路协同、安全预警等多项智能化功能，实现网联化、智慧化、舒适化、办公化的全新生态体验。3.1 智能驾驶感知：感知部件丰富升级带动产业发展新格局 趋势一：感知部件升级，激光雷达和 4D 毫米波雷达相继应用上车 自动驾驶催化下，激光雷达逐步应用，毫米波雷达与摄像头升级。传感器是实现自动驾驶感知的硬件支撑，汽车传统感知器包括摄像头、超声波雷达和毫米波雷达等，在探测距离和探测精度上能基本满足 L1-L2 级别自动驾驶

101、需求。但自动驾驶级别升高对传感器探测的距离和精度提出了更高的要求，激光雷达因此落入主机厂视野，成为高级别自动驾驶所必需的感知器之一，当前激光雷达开始应用上车。传统的毫米波雷达产品已经成熟，现在 4D 毫米波雷达在传统毫米波雷达软硬件基础上进行了升级，增加了对于物体高度的测量，能够识别静止的物体，并能够生成物体大致轮廓的点云，并希望未来部分代替低线束激光雷达，做到感知成本的降低。前视摄像头（一体机）作为 L2 及以下 ADAS 功能的关键传感器，鱼眼相机作为泊车功能的关键传感器，产品较为成熟，而侧视和后视摄像头逐步开始搭载，高阶应用的趋势是摄像头模组，算法在控制器中实现。行业深度 请务必仔细阅读

102、正文之后的各项信息披露与声明 第36页 共66页 简单金融 成就梦想 表 8：各类车载传感器对比 应用 要素 激光雷达 毫米波雷达 摄像头 环境：天气、光照等状况 天气、环境稳定性 会受雨天、雪天、雾天的干扰，也会受到如汽车尾气等产生的干扰 非常好，不受影响 需要专门在算法上处理恶劣天气的影响 光照稳定性 非常好 非常好，不受影响 暗光逆光等均为挑战场景 工况：周围车辆、行人、二轮车等运动状况 语义与目标分类能力 分类能力不强。通过点云的局部形状来分类，可以对大车、小车等目标作出基本分类 差，主要依赖于雷达反射特性做目标分类，效果差，可通过多普勒效应区分动静目标 非常好，可以逼迫近人眼能力 目

103、标检出能力 非常适合检出通用障碍物，但受当前分辨率影响，远距离小目标检出不强 有径向运动速度的目标检出性能好，静止目标受到杂波影响，性能很差 已知类型目标检出能力强，不适合处理未训练过的障碍物 目标轮廓测量能力 极佳 很差，毫米波返回的更多是电磁辐射中心，非真正物理边界 近距离可通过算法做一定估算，远距离性能不好 距离测量能力 测距精度高 测距能力好，但在多径场最下(隧道、地库)容易受影响 距离测量误差随着距离增加而增加 径速度测量能力 通过位置精度换算速度，准确 多普勒效应，非常准 较差 定位自车位置 非常好，非常理想的高精度定位传感 一般，在特性场景下对定位会有所帮助，如高架下的横向定位

104、可通过环境要素感知进行较好的高精度定位，依赖于感知的稳定性 路况：车道宽度、车道数量、车道线类型/颜色、路面材质、道路曲率、路面上是否有标识牌/桥梁等 静态环境要素的感知能力（如车道线、红绿灯）感知能力不强，会受到如地面雨水、其他杂物覆盖等产生的干扰 几乎没有感知能力 极佳，车道线、红绿灯、路牌等都可感知 资料来源：北汽研究院，申万宏源研究 L3 及以上的高阶自动驾驶需要搭载激光雷达已经成为行业的共识，激光雷达加速上车。激光雷达在 Robotaxi 已经广泛应用，基本是以机械式为主，而车规级激光雷达也已经积累了多年，技术趋于成熟，激光雷达已经普遍出现在近期发布的中高端车型上。根据高工智能汽车的

105、数据，2022 年上半年国内激光雷达交付上车 2.67 万颗，2022 年全年预计超过10 万颗，预计到 2023 年底规模超过 150 万颗（含定点）。激光雷达是当下解决智能驾驶场景痛点的有效感知器件，随着成本下降，将会得到更多的应用。目前智能驾驶中感知器件仍然存在痛点：摄像头和毫米波雷达感知仍不安全，对于静止物体、较差光线环境、罕见的 cornercase 不能做到很好的表现；搭载中短距激光雷达也仍不够安全，在时速大于 100km/h 的高速场景下，仍然不够安全，车辆的安全制动需要清晰探测到 100m 之外的小物体，意味着实现 100m 的提前预警，需要 250m 的标 行业深度 请务必仔

106、细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第37页 共66页 简单金融 成就梦想 准探测距离；层出不穷的高速抛洒物严重威胁驾乘安全。而激光雷达尤其是长距激光雷达的应用可以较好的解决以上问题。现在 1550nm 激光光源的激光雷达售价在 1000 美元左右，预计未来 35 年能够实现至少 50%的降本，届时激光雷达将会更多的搭载在车上。毫米波雷达经历了多年的积累实现了在乘用车上的量产应用，产品应用的载体是ADAS 功能，其市场年销量在逐渐增加，但传统毫米波雷达有无法识别静止物体的缺陷，当前国产化方案呈现百花齐放的趋势。毫米波雷达在对信号进行处理时，能够利用运动目标的多普勒频率和 TOF 原理实现物体速

107、度和距离测量，基于并列接收天线收到同一目标反射的脉冲波的相位差实现角度测量。毫米波雷达可以输出距离、速度和角度信息，也被称为 3D 毫米波雷达，对距离和角度信息通过将极坐标系转换为笛卡尔坐标系，可以获得目标在 x 和 y 方向上离自车的距离，但是缺少了垂直 z 向的信息，对道路中间的井盖、减速带、悬在半空中的各种标识牌、限高架、静止的车辆等静止物体，由于没有高度信息，通过 3D 毫米波雷达是无法决策这些障碍物是否影响通行的，这是传统毫米波雷达的缺陷。当下毫米波雷达发展规律：价格降低；体积变小；脉冲到 FMCW；芯片高度集成化；技术创新4D 成像。现在毫米波雷达已经发展到了第五代，大陆马上要推出

108、第六代毫米波雷达。L2+系统中，尤其是 NOA 功能，普遍采用了 5 颗毫米波雷达。当下各家的技术方案存在多样性，重点在于性能指标和工程化落地的能力。4D 毫米波雷达能够测量目标的高度信息，进行物体的点云成像，是毫米波雷达的下一代升级。4D 毫米波雷达增加的最显著功能是可以精确探测俯仰角度，从而获取被测目标真实的高度数据，凭借这一特性，4D 毫米波雷达可以“识别静止物体”。除此之外，4D 毫米波雷达在分辨率上也获得极大提高，以 Arbe Phoenix 为例，其水平和垂直分辨率分别为 1和 2，1的水平分辨率比普通 3D 毫米波雷达提升 510 倍，2的垂直分辨率仅比普通 16/32 线机械式

109、激光雷达的 1垂直分辨率小一倍，这让 4D 毫米波雷达在扫描同一物体时可获扫描的点的数量极大增加，甚至可以有低线束激光雷达的点云扫描效果。第五代毫米波雷达已经可以逐步实现点云成像，成像的目的是为了对物体进行勾勒轮廓，做出邻近物体的区分。而在此过程中识别会有识别率的问题，并不是所有物品都可以被识别，当成像点云越接近物品的真实轮廓，识别率会越高。4D 激光雷达已经可以大致描述物体的周边轮廓，下一步就是在点云成像基础上，提升目标识别的算法效率。图 34：高分辨率 4D 成像雷达点云效果示例一 图 35：高分辨率 4D 成像雷达点云效果示例二 资料来源：苏州豪米波，申万宏源研究 资料来源：苏州豪米波，

110、申万宏源研究 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第38页 共66页 简单金融 成就梦想 4D 毫米波雷达较激光雷达更具成本优势，我们认为能够部分代替低线束激光雷达，促进高阶智驾渗透率提升带来行业的规模效应。4D 毫米波雷达无疑是自动驾驶感知部件的新星，特斯拉在 2022 年注册了相关的专利，同时 Mobileye 的 CEO 在 CES 演讲上也表达在 2025 年的高阶自动驾驶上，应用 4D 毫米波雷达去代替激光雷达。4D 毫米波雷达相对激光雷达优点在于：多普勒效应直接测速，精度高；环境适应能力能好，穿云透雾以及穿雨效果更好，也不受光线的影响；成本更低，4D 毫米波雷达的

111、传感器都是基于硅基的 c 模式的传感器，成本可以做得更低。4D 毫米波雷达可以在高度方向与激光雷达做到类似的角分辨率，但是低线束激光雷达在水平方向的角分辨率仍要比现有的 4D 雷达高出 1个数量级，但是这个指标并不能代表全部的感知能力，在一些方面 4D 毫米波雷达表现并不差。4D 毫米波雷达优势突出，我们认为成本是最关键的变量，激光雷达和 4D 毫米波雷达并不都是成熟的感知器件，技术进步会提升他们对物体的分类能力以及面对 Cornercase的检测能力，4D 毫米波雷达与摄像头的结合使用是一种很好的低成本的中短距感知方案，结合高线束的远距激光雷达负责远端感知，形成完整的感知方案。我们认为在成本

112、要求高的项目上，4D 成像毫米波雷达会部分替代低线束的激光雷达。当下正是 L3 级别自动驾驶渗透率提升的起点，诸如激光雷达和 4D 雷达成本仍然较高，相信如果更多的厂商采用 4D雷达，将会带来智驾系统成本下降与高阶智驾渗透率提升的良性循环，届时也将会增加激光雷达的应用，共同促进系统成本的下降。趋势二：感知硬件预埋成趋势，国产替代加速 安全功能成主机厂寻求差异化竞争新方向，感知硬件预埋已成趋势。感知部件升级趋势分为以下两点：新车搭载传感器丰富升级，激光雷达、4D 毫米波雷达、800 万高像素摄像头等高级别传感器逐渐应用上车。相比于普通毫米波雷达、摄像头、超声波雷达等传统传感器，新感知部件的搭载上

113、车本质上是为了追求安全冗余而进行的升级，多个传感器互补缺陷，实现冗余，进而减少整个感知系统的 Cornercase。新车搭载传感器数量增多，这是感知器件在军备竞赛的体现，本质上是为了追求安全冗余。主机厂硬件预埋，成为安全功能新卖点。伴随 L2+级别智能驾驶在新车中纷纷落地，头部新造车企业在目前自动驾驶上的差异化优势不再突出，激光雷达、4D 毫米波雷达、800 万高像素摄像头等传感器预埋成为造车新势力及头部自主品牌寻求差异化竞争力的新方向。蔚来 ES7 搭载了 11 个摄像头+12 个超声波雷达+5 个毫米波雷达+1 个激光雷达，小鹏 G9 搭载了 12 个摄像头+12个超声波雷达+5 个毫米波

114、雷达+2 个激光雷达，并配备了高精度地图，理想 L9 搭载了 11个摄像头+12 个超声波雷达+1 个毫米波雷达+1 个激光雷达，蔚小理三者新车型也均并配备了高精度地图，硬件配置行业领先。长安深蓝 SL03、极氪 001、北汽极狐阿尔法 S 等自主品牌新车型也搭载了更多的摄像头、毫米波雷达等传感器。相比于比亚迪汉、小鹏 P5 等传统热销车型，新车搭载传感器总量明显增多，感知硬件投入金额也显著增加，硬件预埋已成为主机厂主流策略。图 36：新车搭载传感器数量增多，为后续 OTA 升级预埋 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第39页 共66页 简单金融 成就梦想 资料来源：懂车帝

115、、佐思汽研，申万宏源研究 感知部件丰富升级下国产替代加速，本土供应商有望追赶海外领先厂商，迎来较好发展机遇。车载摄像头镜头领域国产化趋势明显，舜宇光学领跑行业，独占鳌头；摄像头关键组成部分 CIS（CMOS 图像传感器，Complementary Metal Oxide Semiconductor Image Sensor，互补金属氧化物半导体图像传感器）领域国产替代加速，韦尔股份持续提升市占率，有望打破外资安森美垄断格局。国内超声波雷达产品升级迭代加速，上富股份提供整套基于超声波雷达系统的感知解决方案，持续获得国内车企定点，加速国产替代。海外厂商在毫米波雷达领域领先不多，国内厂商有望凭借 7

116、7GHz 毫米波雷达实现赶超，目前华域汽车和德赛西威均已实现 77GHz 毫米波雷达量产，国产替代速度加快。车载激光雷达尚处发展阶段，部分国内厂商已实现产品量产，短期内有望进一步突破。本土激光雷达厂商速腾聚创实现车规级半固态激光雷达前装量产交付，技术领先国内行业，已抢占较多市场份额。炬光科技的激光雷达发射模组产品销量迅速提升，与国内外多家激光雷达供应商达成合作，有望借助激光雷达实现腾飞；四维图新、高德和百度在高精度地图上布局较早，占据国内绝大部分市场，在自动驾驶催化下陆续与国内外车企达成合作，有望持续受益于高精度地图。表 9：国产厂商在车载感知部件领域发展迅猛，国产替代加速 感知部件 组成部分

117、 竞争格局 国产替代 关注公司 相关业务发展情况 合作企业 摄像头 镜头 一超多强，国内厂商独占鳌头 国内公司占据重要份额，国产化趋势明显 舜宇光学 2012 年起出货量稳居世界第一，目前实现多款 800 万像素 ADAS镜头量产 奥迪、宝马、吉利、长安等 CIS 外资安森美垄断，技术壁垒高 国产替代加速 韦尔股份 在汽车CIS市场2019年市占率达29%（第二），公司 CIS 产品在动态性能和功耗上领先行业 国内外多家车企及一级供应商 超声波雷达/法雷奥、博世等Tier1 垄断国内市场 国内厂商产品升级迭代加速，国产替代速度加快 上富股份 提供超声波雷达传感系统整套解决方案，包含自动泊车系统

118、、燃油防盗系统等多项产品 吉利、大众、比亚迪、上汽等 毫米波雷达 77GHz毫米波雷达 国外巨头在24GHz 上占主导地位，77GHz 国国内已实现 24GHz产品规模量产，部分国产厂商具备华域汽车 24GHz 毫米波雷达量产配套上汽等客户，77GHz 小规模量产 上汽大通、上汽乘用车、金龙客车等 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第40页 共66页 简单金融 成就梦想 内厂商有望赶上领先外企 77GHz 产品量产能力，有望在 77GHz产品上进一步突破 德赛西威 已量产 24GHz 毫米波雷达，77GHz 毫米波雷达已搭载小鹏等车型，定点多家车企 小鹏、奇瑞、吉利 激光雷

119、达 光学部件、激光器 海外厂商暂时领先，国内厂商有望短期内实现追赶 国产替代加速 炬光科技 汽车激光雷达发射模组产能扩大，模组产品销量迅速上升，与国内外多家车企及激光雷达供应商达成合作 大陆、福特、Luminar、Velodyme 等 车载激光雷达 一超多强格局，国外厂商暂时领先，国内厂商占据一定市场 国内厂商已实现车载激光雷达量产，未来有望进一步突破 速腾聚创 跻身全球激光雷达第一梯队，实现全球首个车规级半固态激光雷达前装量产交付 小鹏、北汽、上汽智己、广汽埃安等 高精度地图/国内行业四维图新、高德、百度三头并立 国内厂商在国内市场占据主导地位 四维图新 传统图商+腾讯入股加持，2017年高

120、精度地图达到 L3 级别并覆盖20 多个城市，1821 年陆续获得奔驰、华为、宝马等公司定点 奔驰、华为、宝马、上汽集团等 高德 2015 年建立高精度地图产线，覆盖道路面积迅速扩大，2018 年装配在凯迪拉克 Super Cruise 车型上 吉利、小鹏、奥迪、一汽红旗等 资料来源：公司官网、Wind，申万宏源研究 趋势三：多传感器融合和前端融合是未来趋势 目前视觉感知和多传感器融合方案双线并行，从距离、速度及精度上的探测要求来看，多传感融合技术更符合高级别自动驾驶需求；从感知算法来看，SLAM 算法为感知方案核心算法，其中前端融合算法将是未来发展趋势。当下纯视觉感知和多传感器融合是主机厂主

121、流感知方案选择：纯视觉感知方案具备结构简单、成本较低等优势，基本能满足 L1-L2 自动驾驶感知需求，但该方案对算力要求高，受限于摄像头感知，在探测距离、探测精度上也存在一定缺陷。目前以特斯拉、丰田为代表的车企聚焦于纯视觉感知方案。多传感器融合感知方案成本更高，但具备探测精度高、探测距离远等优势。该方案中不同的传感器实现不同功能，各有优劣，互为补充，实现冗余，从理论上是安全可靠性最强的感知方案，更贴合高级别自动驾驶需求，但其技术壁垒高，对算法要求最高。目前蔚来、小鹏等造车新势力更倾向于自研融合感知方案。从算法端看，SLAM 算法是实现感知方案的核心技术，其中前端融合算法会是未来发展趋势。SLA

122、M 指同时定位与建图，即在汽车自身不确定位置的条件下，根据车载传感器的信息，同步计算自身位置和建构环境地图，并同时利用地图进行自主定位和导航，最终实现自动驾驶感知部分，因此实现 SLAM 算法是各种自动驾驶感知方案中最核心、最重要的部分。目前主机厂在 SLAM 算法中主要采取后端融合算法，而前端融合算法在实现感知系统的准确、平稳和精准等性能上较后端融合算法更胜一筹，但碍于算法要求较高，会是未来发展趋势。图 37：长期来看融合感知方案更适合高级别自动驾驶需求，前端融合算法将成趋势 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第41页 共66页 简单金融 成就梦想 资料来源：CSDN，申

123、万宏源研究 表 10：SLAM 算法是实现自动驾驶感知的核心技术 自动驾驶感知路线 核心算法 操作系统 实现感知方法 特点 代表厂商 纯视觉感知方案 视觉 SLAM Linux 基于摄像头感知的点云数据，对周围环境进行地图构建 成本适中 对算力要求高 结构简单 特斯拉、丰田 激光雷达+视觉融合感知方案 多传感器SLAM Linux 对摄像头、毫米波雷达、激光雷达、关到等感知到的信息数据进行解析融合 对车硬件传感器数量、种类要求高 算法难度高，技术不成熟 成本较高 距离、速度、视角等感知内容多、精度高 Waymo、蔚来、小鹏 资料来源：CSDN,申万宏源研究 软、硬件自研能力较强的车企，有望率先

124、降低激光雷达和融合感知方案的成本，突破SLAM 算法壁垒，最终实现软件硬解耦。以传统的雷达、摄像头等实现环境感知时，不同传感器的感知算法都有其相对独特性，并且数据融合方法与其适合的智能驾驶决策、规划、控制算法耦合紧密，传感器及其感知算法的供应商需要花费大量时间和成本适配智能驾驶系统，难以实现感知部分的软硬件解耦。而多传感器融合感知方案能够通过前端融合算法实现单一传感器与其传感器感知算法分类，通过滤波方式在前端实现多个传感器的数据融合，从而助力实现软硬件解耦。目前，国内小鹏、蔚来等势力凭借其较强的软、硬件自研能力，布局融合感知方案，有望率先突破融合感知方案壁垒与 SLAM 算法壁垒，叠加激光雷达

125、成本下降，多传感器融合感知方案会是主流趋势，主机厂倾向自身主导感知算法，最终实现感知层软硬件解耦。3.2 智能驾驶决策：算力竞赛不止，行业趋向开放合作 趋势四：芯片算力竞赛仍会持续，国产芯片崭露头角“软件定义汽车”浪潮下前装硬件算力需求增大，高算力芯片成为高级别自动驾驶车型主流选择。在汽车智能化过程中，高算力需求体现在以下三点：从自动驾驶芯片来看，目前多种类摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达等车载传感器搭载数量提升趋势 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第42页 共66页 简单金融 成就梦想 明显，同时伴随未来自动驾驶级别攀升至 L3 及以上，芯片高算力会是核心需求。

126、从智能座舱芯片来看，伴随整车电子电气化架构由分布式向集中式演进，在全液晶仪表、抬头显示系统、车载娱乐系统和中控屏幕等多屏融合趋势下，“一芯多屏”是未来智能座舱降本的主流方案，其中芯片的高算力会是方案的核心支撑。智能化程度加深对芯片算力提出更高要求，主机厂搭载高算力芯片为后续 OTA 软件升级和创新提供支持。我们认为面对未来的不确定性，还会需要芯片算力与功能的冗余，芯片算力的军备竞赛还会持续，尤其是在自动驾驶领域，自动驾驶的感知与执行器件需要为未来考虑。关于自动驾驶的能力界定其实一直是在不断变化的，还没有最终定论，所以对于智驾芯片的设计，未来也有可能会面对新的算法，芯片的设计不仅要面对当下车型

127、SOP 的需求，还要考虑未来汽车可能需要的算法，因此芯片需要继续保持算力以及其他能力的冗余，芯片的军备竞赛还会继续，这也适用在智能驾驶的感知与执行器件，需要为未来更考虑一点，当下的“硬件预埋”也是这个道理。同时未来的自动驾驶也需要更加开放，一家公司不可能独揽功能与算法的定义，行业需要更加合作，才能促使自动驾驶的落地。自动驾驶芯片是自动驾驶决策层的核心部件，国内外芯片厂商聚焦高算力、高性能自驾芯片，国产芯片崭露头角。目前主要自动驾驶芯片厂商包括英伟达、Mobileye、高通、特斯拉等国外厂商和地平线、黑芝麻、华为等国内厂商，新一代芯片产品算力已突破100Tops，下一代产品将向 1000Tops

128、 高算力方向进发：以英伟达为首的国外厂商率先实现高算力芯片量产应用，英伟达发布的最新芯片 Orin 最高算力达 254Tops，已搭载在蔚来 ET7、智己 LS7 等车型上，下一代芯片 Atlan 预计算力突破 1000Tops。华为、地平线、黑芝麻等国内厂商相继发布高算力芯片，华为 2021 年发布的昇腾 810 算力高达400+Tops，可满足高级别自动驾驶乘用车应用场景，黑芝麻将在今年内推出算力突破250+Tops 的 A2000 自动驾驶芯片。表 11：自动驾驶芯片算力突破 100Tops，高算力芯片相继上车 企业 芯片 制程 nm 算力 Tops 功耗 w 级别 上市 时间 应用车型

129、 特斯拉 FSD 14 72 72 L3 2019 年 Model 3/Y 英伟达 Xavier 12 30 30 L2-L3 2020 年 小鹏 P7/P5、智己 L7 Orin 7 254 45 L3 2022 年 蔚来 ET7、智己 LS7 Atlan 5 1000-L4 2026 年-Mobileye EyeQ6L 7 5 3 L1-L2 2023 年-EyeQ5H 7 16 10 L2+,L4 2021 年 极氪 001 EyeQ6H 7 34 35 L2+，L4 2024 年 EyeQ Ultra 5 176 小于 100 L4-L5 2025 年-高通 8530 7 30 20

130、L2+,L4 2022 年 8540 7 60 40 L3 2022 年 长城 华为 昇腾 610 7(E)160 53 L3-L4 2021 年 哪吒 S、极狐阿尔法 S HI 版 昇腾 810-400+-L4-L5 2021 年-地平线 Journey 3 16 5 2.5 L2 2021 年 2021 款理想 ONE Journey 5 16 120 30 L3-L4 2022 年 黑芝麻 A1000 16 58 8 L3-L4 2022 年-行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第43页 共66页 简单金融 成就梦想 A1000 Pro 16 106 25 L3 202

131、0 年 红旗 SUV A2000 7 250+-L4-L5 2022 年-资料来源：焉知汽车科技、佐思汽研、各芯片公司官网，申万宏源研究 在芯片持续奔向高算力的趋势下，以专业化架构+软硬结合的规则综合考量芯片真实性能或成为自动驾驶芯片发展的方案之一。FPS 是衡量自动驾驶芯片真实效能的指标，FPS是指在自动驾驶功能中每秒准确识别图像帧率，依靠 FPS 衡量自动驾驶性能是以芯片处理信息精确度、传输速度及响应速度作为核心考量，而并非是单单仅考虑算力。当下主机厂宣传芯片特别是自动驾驶芯片时，往往将算力大小作为主要宣传点，但单纯的芯片算力并不能完全代表自动驾驶能力，也要考虑对算力调用的效率，所以用 F

132、PS 代替算力作为评价标准。因此考虑芯片的能耗以及芯片背后的整体支撑方案包括支持路径以及开发验证工具链，以专业化架构+软硬结合的方式实现芯片的高实用性能或成为未来芯片厂商的主流方案。图 38：单纯算力只能反映理论峰值计算效能，FPS 更能反映 AI 芯片真实计算性能 资料来源：汽车之家，申万宏源研究 人机互动、人机共驾等智能座舱需求转变叠加“一芯多屏”发展趋势对芯片性能要求大幅提高，高算力座舱芯片应用成必然趋势。与传统座舱相比，用户对座舱更高端、更智能的需求转变促使智能座舱在人机互动、人机共驾等智能化功能上更丰富，在座舱集成化程度提高下，座舱芯片的算力是支撑座舱功能智能化的主要支撑。同时 QN

133、X 的狭义汽车操作系统和 QNX 虚拟化技术让一芯多屏的实现成为了可能，一芯多屏技术能够带来未来座舱内更好的交互，并且可以减少 AP 处理器及外围电路的数量，量产下具有成本优势，此外亦能减少子模块通信的开销。在数字座舱内芯片逐步融合成单芯片方案下，屏幕数量的增多、分辨率的提高、流畅运行的需求对芯片算力提出了更高的要求，高算力座舱芯片的应用成必然趋势。高通凭借高算力芯片在智能座舱芯片领域占据龙头地位，国内厂商新秀层出不穷。现阶段高通座舱域控芯片出货量最多，推出的 SA8155P 智能座舱平台凭借其领先性能及算力被全球众多领先车企应用，在小鹏 P5、蔚来 ET7、长城摩卡、吉利星越 L 等众多中高

134、端车型上均已搭载，未来还将推出基于一芯多屏座舱域控方案的四代高通智能座舱平台SA8295P，其座舱芯片 SA8295 在算力上更胜一筹。国内众多厂商入局追赶高通，华为以麒麟 710A 切入座舱芯片，最新发布的麒麟 990A 已搭载在极狐阿尔法 S 车型上；芯擎科技打造的龙鹰一号座舱芯片是中国第一颗 7nm 制程的车规级 SoC 芯片，在算力、工艺和 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第44页 共66页 简单金融 成就梦想 性能上对标国际领先产品；芯驰科技、地平线等其他本土新兴厂商亦初露头角，陆续研发座舱芯片，积极与国内主机厂展开合作。表 12：高通在智能座舱芯片算力上领先行

135、业，国内众多厂商入局追赶 企业 产品 制程 CPU CPU算力 GPU GPU 算力 推出时间 应用 nm Core kDMIPS Core G FLOPS 高通 SA820A 14 4 核 Kyro 200 45.2 Adreno 530 320 2016 年 大众、奥迪、比亚迪、吉利等 SA6155 11 8 核 Kyro 300 40 Adreno 608 430 捷途、比亚迪 D1XPLUS SA8155P 7 8 核 Kyro 435 85 Adreno 640 1142 2019 年 小鹏 P5、领克 09、埃安LX、智己 L7、零跑 C11、蔚来 ET7、蔚来 ET5、威马 W6

136、、吉利星越 L、长城 WAY 摩卡/玛奇朵/DHT/拿铁 SA8195 7 8 核 Kyro 495 150 Adreno 899 2100 凯迪拉克 LYRIQ SA8295P 5 8 核 Kyro 680 200 Adreno 660 1720 2021 年 集度 NXP i.MX8QM 28 Arm A72/A53 28.6 GC7000 128 2017 年 福特 TI Jacinto7 28 22 166.4 2020 年 大众 瑞萨 R-car H3 16 4 核 A57+4 核 40 GX6650 288 2015 年 大众 A53 英特尔 A3950 14 Intel 42 H

137、D505 2018 年 特斯拉、长城 瑞芯微 RK3588M 8 4 核 A76+4 核 100 G610MP4 512 A55 三星 Exynos V910 8 A76 111 Mail G76 1205 2019 年 Ambarella CV22 等效 2TOPS 联发科 MT2712 28 Arm A72/A53 22 Mail-T88 133 大众 地平线 J2 28 等效 2019 年 长安、理想 ONE 4Tops J3 16 2020 年 上汽 RX5，理想 ONE 华为 kirin 710A 14 A73/A53 Mail G51 2018 年 比亚迪汉 kirin 990A

138、28 2021 年 北汽极狐阿尔法 S 芯驰科技 Jacinto 6 16 48 PowerVRSeri es9XM 芯擎科技 SE1000 7 90 900 2021 年 （龙鹰一号）资料来源：焉知汽车科技、申万宏源研究 芯片领域，主机厂对软硬件协同需求增加导致汽车芯片行业产业链走向“朋友圈”式开放路径。随着自动驾驶感知需求的迅速增加和主机厂对软硬件创新的协同性、主动性及领先性的需求变高，主机厂在高级别自动驾驶上会倾向把握关键算法，芯片厂商逐渐拥抱更开放的合作模式。凭借黑盒式视觉感知方案占据市场的 Mobileye 推出 Eye Kit，赋能主机厂进行关键算法应用的自主研发，以英伟达、地平线

139、为代表的芯片厂商以更开放的模式与主机厂合作，芯片行业产业链由垂直式链条走向“朋友圈”式更开放、更灵活的路径。行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第45页 共66页 简单金融 成就梦想 图 39：主机厂对软硬件协同需求增加，芯片行业走向开放路径 资料来源：地平线 HorizonRobotics，申万宏源研究 3.3 智能驾驶执行：线控技术为代表的自动驾驶执行器逐步应用 汽车线控技术起源于飞机的电传操纵系统，是将驾驶员的操纵动作经过传感器转变为电信号，通过电缆直接传输到执行机构的一种系统。当下的汽车线控主要有线控制动系统、线控转向系统、线控悬架系统、线控换挡系统、线控油门系统、以

140、及线控增压系统等，安装在车辆不同位置的传感器实时获取驾驶员的操作意图以及车辆行驶过程中的各类参数信息，信号传至控制器进行分析处理，进而得到合适的控制参数传递给各个执行器实现对车辆的控制。图 40：部分汽车线控系统 资料来源：自动驾驶技术概论，申万宏源研究 相较于传统的机械控制系统，汽车线控系统优势突出。汽车更轻便。舍去传统的机械控制装置，一方面减轻了汽车重量，降低行驶中的能源消耗，也减少了行驶中的噪声和 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第46页 共66页 简单金融 成就梦想 震动，另一方面，电线布局代替机械装置能够节省汽车设计的空间，提升驾乘舒适性，有利于实现模块化的底盘

141、设计。操作便捷。线控系统控制更精确，降低驾驶员操作的复杂程度。汽车性能更高。线控技术减少机械连接，为底盘实现集成控制提供空间，线控底盘对各线控系统的协调控制将提升系统资源利用效率，从而提高汽车各项性能。生产制造更简单。线控技术极大简化了汽车的生产、装配和调试过程，节约生产成本和开发周期，有利于汽车生产企业进行个性化的定制。安全性提高。舍去传统的转向轴，采用线控转向的汽车在控制速度和响应速度上更灵敏，降低在汽车将发生撞击时的危害。汽车线控底盘主要由线控制动、线控转向、线控换挡、线控油门以及线控悬挂五大系统组成，是实现自动驾驶的关键载体。相比于传统底盘，线控底盘技术更适配于电动车，线控系统技术优势

142、高度匹配汽车智能化需求。线控技术适配电动车。线控系统需要汽车强大电力供应，在电动车上采用线控技术更适合。相较于燃油车，电动车会率先应用自动驾驶，线控系统技术优势高度匹配汽车智能化需求。以线控转向为例，线控转向会取消方向盘与车轮之间的机械连接，用电机推动转向机转动车轮，在安全性、反应速度、方向盘布局上是自动驾驶的标配。趋势五：车企布局线控底盘，带动线控渗透率加速提升 自主品牌积极布局线控底盘技术，集成式底盘系统能实现降本成为车企布局的内在驱动力。伴随汽车智能化升级和软硬件解耦趋势，以线控技术为代表的自动驾驶执行器逐步应用上车，长城、比亚迪、集度、广汽、蔚来、吉利等自主品牌车企纷纷布局智慧线控底盘

143、技术。线控底盘技术能够通过底盘域各系统集成式开发减少零部件数量，有效降低成本，是车企在线控底盘领域研发的主要内在驱动力。表 13：自主品牌积极布局智慧线控底盘技术 车企 智慧线控底盘布局 长城 基于长城汽车全新 GEEP 4.0 电子电气架构，长城汽车智慧线控底盘整合了线控转向、线控制动、线控换挡、线控油门、线控悬挂 5 个核心底盘系统，涵盖车辆前后左右上下六个自由度的运动控制，囊括所有底盘驾驶动作。达成了 1 个大脑协调 5 大系统实现 6 个自由度控制的优异表现。比亚迪 在底盘线控技术中已经掌握 DiSus-C 智能电控主动悬架，线控转向、线控制动 BSC、八合一电驱、iTAC 智能扭矩控

144、制系统等线控技术；目前已经实现智能底盘商用化开发。集度 在线控转向技术方面有较深的技术储备，将与采埃孚共同开发智能底盘，对线控底盘三向融合、底盘域控技术领域进行了相关布局。在底盘零部件及控制系统、电驱系统、被动安全系统等多方向引入了一系列顶级研发伙伴，共同为智能底盘技术赋能。广汽 与华为进行战略合作，基于广汽 GEP3.0 底盘平台、华为 CCA 构建成新一代的智能汽车数字平台，并以此平台化的方式进行智能研发。蔚来 自主研发智能底盘域控制器；自主集成开发的底盘硬件系统。吉利 GEEA2.0 电子电气架构为高度集成的域控制架构，动态域以先进的车辆动态控制中心作为集成，实现高效制动性能，线控底盘技

145、术，实现更高的抗侧倾、直线稳定性、转向、制动性能和空气悬架功能。预计 2025 年公司将推出 GEEA3.0 中央计算平台架构，实现从域控制到中央超 级大脑进化。资料来源：各公司官网，盖世汽车资讯，申万宏源研究 底盘域技术升级过程中，线控油门和线控换挡应用时间早，成长潜力较小。目前线控油门渗透率接近 100%，线控换挡渗透率约 30%，技术门槛较低，市场格局趋于稳定。线 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第47页 共66页 简单金融 成就梦想 控制动、线控转向与线控悬架技术尚在发展中，国产替代趋势明显，市场潜力较大。目前线动制动、线控悬架、线控转向三者技术壁垒高，渗透率低，

146、在汽车智能化程度逐渐提升过程中，自动驾驶需求叠加国产替代趋势下成本迅速下降的优势，线控制动、线控转向、线控悬架技术的应用上车将成为主流趋势，线控技术会成为未来自动驾驶落地不可替代的核心技术之一。具体来看：博世、大陆、采埃孚等国外厂商主导线控制动市场，国内企业伯特利和比亚迪具备 One-Box 产品量产能力，同时国内量产 Two-Box 企业增多，如同驭汽车、拿森科技等，国产替代速度加快；大陆、威巴克、AMK 等海外厂商在空悬领域占据先发优势，但国内中鼎股份、保隆科技、孔辉科技等企业借助产业链配套成熟和主机厂装备空悬意愿提升等优势明显推动线动悬架国产化；线动转向技术要求较高，渗透率较低，Kaya

147、ba、博士、万都等海外企业短期内将主导线控转向市场，国内领先企业施耐特、拓普集团尚在布局研发线控转向产品，未来国内企业或将迎来发展机会。表 14：国产代替趋势明显，线控技术渗透率将逐步升高 线控技术 2021年渗透率 渗透率升高原因 单车价值量变化（单位：元）国产替代趋势 线控制动 9%Two-box 方案向 One-box 方案转变，其在集成度、成本、能量回收上优于 Two-box 25002000 本土供应商产品性能稳步提升，伯特利和比亚迪在 One-box 系统研发生产领先，同时国内量产 Two-Box 的企业增多，如同驭汽车、拿森科技等，国产替代速度加快 线控转向 2“的效果。同时我们

148、也看到，越来越多的主机厂会与华为这样的强力合作伙伴开展合作，其中不乏整体能力不错，但是在智能化的某一方面能力稍显不足的主机厂，此时强大的供应商如华为能够提供主机厂能力边界以外的产品，如领先的智能驾驶平台、良好体验的智能座舱、”华为“的品牌影响力。总体看，智能化趋势中出现了如华为的新供应模式，如何选择取决于对双方能力边界的认知，匹配各自的需求。4.3 自研与合作并行，借力而上进入技术快车道 全栈技术自研为理想状态，但现阶段主机厂在技术和经济上难以全部独立完成，有选择的自研和合作开发成为众多主机厂的选择。智能汽车所涉技术领域极为广泛，核心功能模块包括自动驾驶、智能座舱、智能网联、云控、传感器等，虽

149、有成功全栈自研之典范如特斯拉，但对于大部分传统车企以及造车新势力而言，全栈自研容易造成巨大的投入产出不平衡，不仅技术上难以完成全链条软件研发，经济上也缺乏规模效应。特斯拉在早期阶段也是直接采用了 Mobileye 和英伟达的方案，之后才逐渐转向自研。于是越来越多的主机厂尝试自研与和合作并行，引入大量算法供应商、生态合作伙伴等形成开发者生态圈。通过成立软件子公司、成立软件开发部门和与其他软件厂商展开合作，在合作过程中提升对软件技术、算法等的把控，借力而上，迈进技术研发的快车道，既避免技术弯路影响产品迭代，又在经济上有效降低试错成本。智能化领域，主机厂重视软件多于硬件，更注重建立对于上层应用算法软

150、件的自研能力。长期看，未来智能驾驶硬件如传感器、计算平台、执行器等会有同质化的趋势，而智能座舱更能直观的体现产品定位的差异，主机厂会更多地打造差异化的座舱体验塑造产品和品牌。未来的硬件大多还会是采用供应或者代工的形式，主机厂将会倾入更多的精力掌握核心的上层软件算法。智能汽车软件包括底层操作软件、中间件和上层应用算法软件三层架构。上层应用算法软件层涉及核心技术壁垒和海量的用户数据，同时关系到功能定义 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第58页 共66页 简单金融 成就梦想 以及驾乘体验的独特性，主机厂倾向于自研以谋求差异化，打造核心产品力。中间件和底层操作系统，其技术成熟度高

151、且复用性较高，价值量相对上层软件算法较低且需要大量人力投入，主机厂倾向于向 Tier1 供应商采购或者合作开发以实现规模化降本。对于自动驾驶领域，高阶自动驾驶技术成为车企自研主攻方向，以期掌控未来智能汽车的“灵魂”。目前对于 L2 及以下的低阶自动驾驶，主机厂更倾向于采取供应商的已有的方案，容易利用供应商的技术积累，具备规模效应，特斯拉在早期阶段也是直接采用了Mobileye 和英伟达的方案，之后才逐渐转向自研。而在 L2.5 及以上的高阶自动驾驶领域，主机厂逐渐开始采用联合开发或自研，以期掌控未来智能汽车的“灵魂”，如搭载高级辅助驾驶系统 NioPilot 的蔚来汽车、搭载高级辅助驾驶系统

152、XPilot 的小鹏汽车等。智能化趋势下 Tier1 和软件供应商迎来新的机遇。Tier1 通过打造“硬件+底层软件+中间件+应用软件算法+系统集成”的全栈技术提升竞争能力，既能为客户提供硬件、也能提供软件，同时也提供软硬一体化的解决方案，面对主机厂不同的自研需求都有获得业务的机会。对于软件供应商来说，可以绕过 Tier1 直接为主机厂提供应用软件，同时软件供应商也正寻求进入 Tier1 把持的硬件设计、制造环节，比如域控制器、TBOX 等，以提供多样化的解决方案。主机厂通过自建或与供应商合作强化智能化趋势下的软件算法能力。主机厂引入大量的算法供应商、生态合作伙伴等形成开发者生态圈，向用户提供

153、全生命周期的软件服务。在这一过程中，主要有三种方式：与软件企业战略合作，如广汽研究院与东软睿驰、中科创达等组建联合创新中心，东风汽车与车联网公司 PATEO 合作成立东风创新设计中心，本田与东软睿驰合资成立的海纳新思等；成立软件子公司，实现全栈技术自研布局，如大众软件子公司 CARIAD（软件事业部 Car.Software Organisation 是其前身）、上汽零束、长安汽车软件科技、一汽（南京）科技、长城毫末智行、吉利亿咖通等，不仅对内负责主机厂的软件开发职责，如果有机会对外也易于和其他合作方达成更广泛的技术合作；成立软件研发部门，以合作、投资等方案与核心技术厂商直接合作，专注智能座舱

154、、自动驾驶核心应用软件的开发，最大程度实现自主可控，而部分共性软件外包，蔚来、小鹏等小体量灵活性强的企业采用此方式。图 62：主机厂探索多样软件开发合作模式 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第59页 共66页 简单金融 成就梦想 资料来源：中国汽车基础软件白皮书 2.0，申万宏源研究 5 选择：如何选择智能化的细分赛道 当下汽车行业处于深刻的智能化变革期，由产业到公司的自上而下的分析方法能够更为准确的抓住在汽车行业智能化变化中蕴藏的机遇，技术渗透率和单车价值量决定赛道的市场空间，国内龙头发展机会决定公司能否受益于行业变革，以上三点是我们赛道筛选的核心要素。我们从产业趋势、

155、竞争格局、赛道壁垒、赛道玩家、渗透率和单车价值量所决定的行业空间等方面出发，围绕各个智能化赛道下技术渗透率变化、单车价值量变化、国内龙头发展机会，建立赛道筛选的逻辑支撑：较为确定的产业趋势是渗透率能稳步提升的支撑；单车价值量变化有两条路径，一是国产替代下赛道产品单价下降，驱动技术渗透率提升，二是智能化升级带动产品的功能升级，驱动单车价值量的提升；以上两点决定赛道的成长空间。外资目前占优+少数国内潜在龙头的竞争格局能够给予国内龙头更好的发展机遇。由此，我们测算出各个智能化赛道 2021 年2025 年市场规模，并判断出哪些赛道中国内龙头企业有较好的发展机遇，进而筛选出成长空间最广阔、国内龙头企业

156、发展格局最 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第60页 共66页 简单金融 成就梦想 好的 7 个优质细分赛道，按市场规模增速由大到小排序依次为：激光雷达、HUD、空气悬架、线控制动、智能驾驶控制器、声学功放、ADB 大灯。图 63：赛道筛选总逻辑：从渗透率、单车价值量、国内龙头发展机会三者出发择优 资料来源：申万宏源研究 激光雷达是高级别自动驾驶所必需的传感器，主机厂硬件预埋趋势下装配率提升。我们预计 2025 年激光雷达渗透率将达到 20%，实现飞跃式增长，国内赛道规模达到 379亿元，2021-2025 年市场规模 CAGR 为 372%，国内厂商速腾聚创等将依靠本土

157、优势持续扩大市占率，建议关注永新光学（激光雷达光学定点客户超 10 家）、长光华芯（激光雷达光芯片领先厂商）、炬光科技（已有产品实现量产上车）、舜宇光学（车载光学领军厂商）、天孚通信（布局光学元件和模块封装环节）。AR-HUD 带动产业升级，HUD 量价齐升下前景广阔。我们预计 2025 年 HUD 渗透率将达到 39%，市场规模达到 160 亿元，2021-2025 年市场规模 CAGR 为 84%，其中AR-HUD 市场规模将增长至 98 亿元，具备良好 HUD 技术积累及率先布局 AR-HUD 的国内企业有望打开新的成长空间，建议关注华阳集团和经纬恒润。主机厂配置意愿下沉叠加国产替代降本

158、，空气悬架渗透率将迎来发爆发式增长。我们预计 2025 年空气悬架渗透率将达到 15%，市场规模达到 324 亿元，2021-2025 年市场规模 CAGR 为 78%，在国产替代加速降本效益及国内商用车强制搭载空气悬挂利好下，国内厂商有望打破大陆、威巴克的垄断地位，建议关注中鼎集团、保隆科技。线控制动技术中 One-Box 和 Two-Box 将长期并存，当下 Two-Box 仍是主流技术，One-Box 较 Two-Box 集成度更高，虽然技术难度更大，但方案成本具有优势，One-Box 在线控制动的占比有望进一步提升。我们预计 2025 年线动制动渗透率将达到26%，市场规模达到 140

159、 亿元，2021-2025 年市场规模 CAGR 为 72%，由于 One-Box技术壁垒较高，目前具备 One-Box 量产能力厂商较少，国内率先实现 One-Box 量产的厂商有望实现突围，建议关注伯特利、比亚迪。同时国内量产 Two-Box 企业增多，如同驭汽车、拿森科技等，国产替代速度加快。由分布式走向集中式，智能汽车域控化已成趋势，智能驾驶控制器驶向百亿赛道。我们预计 2025 年 L2、L3、L4 级别智能驾驶车型的渗透率将分别达到 55%、15%和 5%，行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第61页 共66页 简单金融 成就梦想 国内智能驾驶控制器赛道规模将达到

160、 677 亿元，2021-2025 年市场规模 CAGR 为 62%，国内 OEM 厂商、Tier1 厂商有望实现突围，建议关注德赛西威、经纬恒润、东软睿驰。声学功放迈向数字化带动产业链重构，声学龙头有望在车载功放上实现稳定增长。我们预计 2025 年声学功放渗透率将达到 23%，市场规模达到 70 亿元，2021-2025 年市场规模 CAGR 为 53%，数字功放趋势下对功放和扬声器之间的匹配调教将成为竞争壁垒，建议关注声学龙头上声电子。智能化引领车灯行业升级，ADB 大灯带动单车价值提升。我们预计 2025 年 ADB大灯渗透率将达到 25%，相比传统 LED 大灯 1900 元左右的单

161、车价值，ADB 大灯单车价值量高达 5000 元，在 LED 大灯基础上升级为 ADB 大灯，增量的市场规模达到 192 亿元，2021-2025 年增量市场规模 CAGR 为 47%，国内车灯企业有望受益，建议关注国内车灯龙头星宇股份与车灯控制器龙头科博达。表 19：从产业趋势、竞争格局、国体替代+智能化需求来看智能化赛道 细分赛道 产业趋势 竞争格局 竞争壁垒 国内主要玩家 自动驾驶决策 摄像头 单目多目，搭载数量增多 镜头以中国、日本厂商为主，舜宇光学(32%)、麦克赛尔(8%)模组封装和芯片技术壁垒较高 舜宇光学、韦尔股份 超声波雷达 搭载数目增多 法雷奥(25%)、TTE(19%)等

162、 Tier1 占据主要市场，国内企业豪恩汽电(9%)、珠海上富(7%)市占率较低 技术壁垒不高，已经成熟 豪恩汽电、珠海上富 毫米波雷达 24GHz77GHz，3D4D 目前由博世(32%)、大陆(24%)等海外 Tier1 主导，国内企业森思泰克(2.6%)等市占率较低 技术壁垒高 德赛西威、华域汽车、华阳集团 激光雷达 硬件预埋，装配率提高 法雷奥(28%)领先，国内企业速腾聚创(10%)、大疆(7%)等持续扩大市占率 技术壁垒高 炬光科技、速腾聚创、禾赛科技 域控制器 分布式多域控制集中式 OEM 厂商自研、国内外 Tier1 厂商及软件 Tier1 厂商涉足域控制器的四方格局，目前国内

163、厂商市占率较低 技术壁垒高，软硬件一体的开发能力 德赛西威、东软睿驰、经纬恒润 自动驾驶执行 线控制动 Two-BoxOne-Box EPB：采埃孚(52%)、ADVICS(10%)等国外公司占据主要市场，国内龙头伯特利(8%)市占率较低 One-Box技术壁垒较高 伯特利、比亚迪 线控转向 EPSSBW 短期内博世、万都、舍弗勒等海外企业主导，国内企业市占率极低 SBW技术壁垒较高 耐施特、拓普集团 空气悬架 主机厂配置意愿下沉，国产替代加速降本 大陆和威巴克占据主要市场，中鼎集团、保隆科技等国内企业持续提升市占率 技术壁垒高 中鼎集团、保隆科技 线控换挡 传统手动挡、自动挡线控换挡 康斯伯

164、格、采埃孚等外企先发优势主导市场，国内企业市占率不高 技术成熟，客户资源成为竞争壁垒 宁波高发、奥联电子 智能座舱 中控屏 多屏化、大屏化 国内企业天马微、京东方精电占据主要市场 技术成熟，壁垒不高 天马微、京东方精电 HUD HUDW-HUD、AR-HUD 日本电装(39%)领先、国内企业华阳集团(16%)、怡利电子(16%)市占率迅速提升 AR-HUD 技术壁垒较高 华阳集团 液晶仪表盘 多屏化，渗透率快速上升 博世(35%)、伟世通(24%)等外企主导，德赛西威(4.5%)、东软(3%)等国内企业市占率较低 技术壁垒一般 德赛西威、华阳集团 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露

165、与声明 第62页 共66页 简单金融 成就梦想 流媒体后视镜 光学视镜显示屏 远峰科技(72%)、辉创电子、华阳等国内企业占据市场 技术壁垒一般 华阳集团、远峰科技 声学功放 配置下沉，传统功放数字功放 伟世通、先锋电子等海外厂商主导市场，国内厂商市占率较低 技术壁垒较高，声学技术积累与调声能力 上声电子 氛围灯 智能化程度提高 车灯：小糸(25%)、马瑞利(14%)等欧美、日本厂商主导市场，国内厂商市占率较低 技术壁垒一般 星宇股份 手机无线充电 前排 1 个前后排多个 本土供应商华阳集团(20%)、有感科技(19%)占据主要市场份额 对安全性、抗干扰性、效率及适配有一定技术要求 华阳集团

166、智能语音 语音交互，人机共驾 科大讯飞(38%)、百度(7%)国内企业等占据主要市场 技术壁垒较高，对算法识别率的训练积累 科大讯飞 其他 ADB 大灯 LEDADB、DPL 海外厂商主导市场，国内厂商市占率较低 设计调光能力与成本优势 星宇股份 科博达 激光大灯 LED激光大灯 海外厂商主导市场，国内厂商市占率较低 激光技术壁垒较高 星宇股份 T-Box 4G Open方 案T-Box 5G+V2X T-Box LG 电子(12%)、法雷奥(9%)等外企领先，联友科技(8%)、东软(3%)、经纬恒润(4%)等国内企业持续提升市占率 技术壁垒较高 东软、联友科技、德赛西威、经纬恒润 资料来源：

167、高工智能汽车、佐思汽车研究、Yole Development、华经产业院研究，申万宏源研究 表 20：基于量、价、空间筛选出 7 个智能化细分赛道 渗透率 单车价值量 市场空间（亿元）细分赛道 2021 2025E 单车价值量（元）价值量变化主要原因 2021 2025E 自动驾驶感知 摄像头 后视:50%前视:30%侧视:22%车内:2%50%6002600 单车用量提升；摄像头模组集成 66 305 超声波雷达 80%95%200600 单车用量提升 25 103 毫米波雷达 15%35%9001500 单车用量提升；产品升级 91 242 激光雷达 0.1%20%100002000+规模

168、化 1 379 自动驾驶决策 智能驾驶控制器 L2:19%L3:1%L2:55%L3:15%L4:5%150012000 高阶自动驾驶逐步应用单价提升；规模化 98 677 自动驾驶执行 线控制动 3%26%25002000 规模化；one-box 占比提升 16 140 线控转向 0.04%5%40003000 规模化 0.3 41 空气悬架 1%15%150008000 规模化 32 324 线控换挡 30%50%500400 规模化 32 54 智能座舱 中控屏 90%96%10001700 大屏化；一芯多屏 193 453 HUD 5%39%10002500 AR-HUD 渗透率提升；

169、规模化 14 160 液晶仪表盘 35%56%25002000 规模化 187 307 流媒体后视镜 3%24%1000600 规模化 7 38 声学功放 10%23%6001200 产品升级 13 70 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第63页 共66页 简单金融 成就梦想 氛围灯 25%42%6001000 产品升级 32 113 手机无线充电 20%76%250 11 51 智能语音 74%94%150 24 38 其他 ADB 大灯（基于 LED 大灯升级）6%25%50004500 规模化 41 192 激光大灯 3%6%7000 45 113 T-Box 65

170、%87%5001500 产品升级 70 305 资料来源：汽车之家、乘联会、AI 车库、华经产业研究院、高工智能汽车、佐思汽研、ICVTank、亿欧智库、申万宏源研究 图 64：激光雷达、HUD、空气悬架、线控制动、智能驾驶控制器、声学功放、ADB 大灯七个赛道在 20212025年市场空间 CAGR 较高 资料来源：申万宏源研究 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第64页 共66页 简单金融 成就梦想 核心风险：新能源渗透率不及预期：我国新能源乘用车市场已经由政策驱动逐步转为市场产品驱动，进入 2022 年下半年新能源在乘用车的渗透率也已经连续多个月份超过 25%，甚至个

171、别月份达到了 29%，新能源渗透率整体超过预期达到较高水平。但是随着 2023 年新能源汽车补贴正式退出，新能源渗透率提升有放缓的风险。自动驾驶渗透率不及预期：自动驾驶受到政策影响较大，行业整体还是处于起步阶段，当下仅有深圳、上海、北京等部分区域开放了 L3 级以上的自动驾驶，同时自动驾驶并没有成熟，各家企业的技术能力有待检验，要注重相关政策落地不及预期以及技术落地不及预期的风险。行业竞争格局恶化：汽车市场竞争日趋激烈，汽车智能化领域初创公司较多，当下阶段企业更加考虑技术落地带来企业盈利，由此可能带来行业价格战的风险，还需要考虑整车企业降价传递的不利影响，对企业整体盈利端造成负面影响。行业深度

172、 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第65页 共66页 简单金融 成就梦想 表 21：汽车行业重点公司估值表 2022/9/20 PB 归母净利润（亿元）归母净利润增速 PE 证券代码 证券简称 收盘价（元）总市值（亿元）LF 2021A 2022E 2023E 2021A 2022E 2023E 2021A 2022E 2023E 整车 600104.SH 上汽集团 14.89 1740 0.6 245.3 226.8 261.6 20%-8%15%7 8 7 000625.SZ 长安汽车 13.51 1340 2.2 35.5 85.8 90.5 7%141%6%38 16 15

173、 002594.SZ 比亚迪*274.21 7983 8.3 30.5 138.2 247.5-28%354%79%262 58 32 601633.SH 长城汽车*29.83 2732 3.9 67.3 83.6 105.8 25%24%27%41 33 26 601238.SH 广汽集团 13.39 1401 1.4 73.3 105.6 125.0 23%44%18%19 13 11 0175.HK 吉利汽车*13.02 1159 1.7 48.5 43.5 41.0-12%-10%-6%27 30 32 零部件 600741.SH 华域汽车 17.60 555 1.1 64.7 69.

174、7 80.1 20%8%15%9 8 7 000338.SZ 潍柴动力 10.61 926 1.3 92.5 83.4 99.7 1%-10%19%10 11 9 601799.SH 星宇股份*160.78 459 5.7 9.5 13.1 17.2-18%38%31%48 35 27 600660.SH 福耀玻璃*39.41 1028 3.9 31.5 40.5 53.6 21%29%32%33 25 19 603179.SH 新泉股份*39.71 194 5.1 2.8 4.6 6.4 10%62%39%68 42 30 603786.SH 科博达*60.30 244 6.0 3.9 7.

175、9 10.7-24%103%35%63 31 23 002906.SZ 华阳集团*45.90 218 5.5 3.0 4.5 5.8 65%51%29%73 49 38 300681.SZ 英搏尔*51.78 86 5.1 0.5 1.3 2.9 256%181%118%182 65 30 300745.SZ 欣锐科技 39.42 49 4.2 0.3 0.9 2.3-109%238%172%193 57 21 688667.SH 菱电电控*112.44 58 3.9 1.4 2.8 3.9-12%102%40%42 21 15 600933.SH 爱柯迪*19.28 170 3.5 3.1

176、5.3 7.1-27%69%36%55 32 24 300258.SZ 精锻科技 12.61 61 1.9 1.7 2.4 3.2 10%42%32%35 25 19 601689.SH 拓普集团 78.04 860 7.8 10.2 16.4 22.8 62%61%39%85 52 38 603305.SH 旭升股份 40.52 265 5.6 4.1 6.3 9.3 24%53%47%64 42 29 603809.SH 豪能股份 11.01 43 2.3 2.0 2.9 4.0 13%45%37%22 15 11 603319.SH 湘油泵*16.26 34 2.4 1.9 2.4 3.

177、3 14%27%37%18 14 10 资料来源：wind，申万宏源研究 注：吉利汽车(0175.HK)为港币计价结果；*为申万预测，其余为 Wind 一致预期 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第66页 共66页 简单金融 成就梦想 信息披露 证券分析师承诺 本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度、专业审慎的研究方法，使用合法合规的信息，独立、客观地出具本报告,并对本报告的内容和观点负责。本人不曾因，不因，也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。与公司有关的信息披露 本公司隶属于申万宏

178、源证券有限公司。本公司经中国证券监督管理委员会核准，取得证券投资咨询业务许可。本公司关联机构在法律许可情况下可能持有或交易本报告提到的投资标的，还可能为或争取为这些标的提供投资银行服务。本公司在知晓范围内依法合规地履行披露义务。客户可通过 索取有关披露资料或登录 信息披露栏目查询从业人员资质情况、静默期安排及其他有关的信息披露。机构销售团队联系人 华东 A 组 陈陶 华东 B 组 谢文霓 华北组 李丹 华南组 李昇 L 股票投资评级说明 证券的投资评级：以报告日后的 6 个月内，证券相对于市

179、场基准指数的涨跌幅为标准，定义如下：买入（Buy）增持（Outperform）中性(Neutral)减持(Underperform)：相对强于市场表现20以上；：相对强于市场表现520；：相对市场表现在55之间波动；：相对弱于市场表现5以下。行业的投资评级：以报告日后的6个月内，行业相对于市场基准指数的涨跌幅为标准，定义如下：看好（Overweight）中性(Neutral)看淡(Underweight)：行业超越整体市场表现；：行业与整体市场表现基本持平；：行业弱于整体市场表现。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

180、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。申银万国使用自己的行业分类体系，如果您对我们的行业分类有兴趣，可以向我们的销售员索取。本报告采用的基准指数：沪深300指数 法律声明 本报告仅供上海申银万国证券研究所有限公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。客户应当认识到有关本报告的短信提示、电话推荐等只是研究观点的简要沟通，需以本公司 http:/ 网站刊载的完整报告为准，本公司并接受客户的后续问询。本报告上海品茶列示的联系人，除非另

181、有说明，仅作为本公司就本报告与客户的联络人，承担联络工作，不从事任何证券投资咨询服务业务。本报告是基于已公开信息撰写，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投资标的的邀请或向人作出邀请。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，不应视本报告为作出投资决策的惟一因素。客户应自主作出投资决策并自行承

182、担投资风险。本公司特别提示,本公司不会与任何客户以任何形式分享证券投资收益或分担证券投资损失，任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。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。市场有风险，投资需谨慎。若本报告的接收人非本公司的客户，应在基于本报告作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。本报告的版权归本公司所有，属于非公开资料。本公司对本报告保留一切权利。除非另有书面显示，否则本报告中的所有材料的版权均属本公司。未经本公司事先书面授权，本报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝、复印件或复制品，或再次分发给任何其他人，或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用。所有本报告中使用的商标、服务标记及标记均为本公司的商标、服务标记及标记。