汽車智能化專題研究報告1.

電動化開啟汽車智能進化之路1.1

內(nèi)燃機時代電子電氣架構(gòu)不斷更迭早期

E/E架構(gòu)研發(fā)較為容易，主要由

Tier1

負責。電子電氣架構(gòu)簡稱

E/E架構(gòu)，有時也被稱為

EEA

（Electrical/ElectronicArchitecture）。從

1886

年第一輛奔馳車被發(fā)明到

20

世紀初，車子上的電子設(shè)備較為

簡單，不必應(yīng)用

E/E架構(gòu)。20

世紀初開始，車上開始出現(xiàn)了更多需要電力啟動的設(shè)備如起動機、電燈、車載收音機等，這樣的背景下

Tier1，即直接供應(yīng)整車廠的汽車零部件供應(yīng)商，開始配合主機廠進行

E/E架構(gòu)的設(shè)計和優(yōu)化。為解決系統(tǒng)內(nèi)

ECU（ElectronicControlUnit，電子控制單元）之間的通信挑戰(zhàn)，博世開發(fā)出

CAN總線對

ECU的數(shù)據(jù)進行傳輸。隨著越來越多的電子電氣系統(tǒng)出現(xiàn)后，如何完成這些系統(tǒng)內(nèi)

ECU之間的通信成為挑

戰(zhàn)。為此博世歷時三年，在

1986

年開發(fā)出了

CAN總線，用來對

ECU的數(shù)據(jù)進行傳輸。1991

年，世界上

首款基于

CAN總線系統(tǒng)的量產(chǎn)車型奔馳

500E正式亮相。本質(zhì)上，CAN總線是一種用來完成電氣系統(tǒng)和

設(shè)備

ECU之間通信的局域網(wǎng)技術(shù)，其可以減少布線、減輕重量以及節(jié)省車內(nèi)空間。電子電氣設(shè)備的復雜化驅(qū)使供應(yīng)商開始設(shè)計整套布局方案，2007

年德爾福提出

E/E架構(gòu)。電子設(shè)備和電氣

系統(tǒng)的復雜化驅(qū)使供應(yīng)商開始設(shè)計一套整體布局方案，2007

年德爾福首次提出

E/E架構(gòu)對發(fā)動機系統(tǒng)、車

窗控制、車載娛樂系統(tǒng)等進行系統(tǒng)設(shè)計和不斷優(yōu)化，進一步地提升了汽車電子的通信效率。1.2

正視內(nèi)燃機時代癥結(jié)和新技術(shù)挑戰(zhàn)人類離不開汽車，人類還需要更好的汽車。近百年來，汽車給人類出行帶來巨大的便利，但是目前汽車也存

在著安全性差、能耗高、污染嚴重等缺點。植根于汽車主要的缺點，未來汽車的發(fā)展方向至少將從三個方面展開：1）提高汽車行駛的安全性；2）節(jié)約能源；3）減少以至消除對生態(tài)環(huán)境的危害。汽車的安全性包括

車輛的可控制性以及撞擊保護，所涉及不僅是汽車底盤、整車等還包括道路和交通管理系統(tǒng)。第二、第三則

與發(fā)動機緊密相關(guān)。隨著電動技術(shù)、自動駕駛等新技術(shù)席卷整個行業(yè)，傳統(tǒng)的分布式

E/E架構(gòu)受到挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的

E/E架構(gòu)受沖

擊的背后是汽車行業(yè)里面掀起的兩股浪潮：第一股是插電式混合動力汽車與純電動汽車的出現(xiàn)，三電系統(tǒng)的

引入增加了

E/E架構(gòu)的復雜度；第二股是智能座艙和自動駕駛的出現(xiàn)，OTA升級需求、大量數(shù)據(jù)處理和信

號傳輸?shù)男枨髮?/p>

E/E架構(gòu)提出了挑戰(zhàn)。在此基礎(chǔ)之上，傳統(tǒng)的分布式

E/E架構(gòu)有向域架構(gòu)、中央計算架構(gòu)等

集中式架構(gòu)發(fā)展的趨勢。1.3

智能化與電動化更加契合電動機比內(nèi)燃機更環(huán)保，架構(gòu)簡潔推動汽車智能化。一方面，電動機車端零排放的特點相較于內(nèi)燃機更加環(huán)

保。另一方面，傳統(tǒng)汽車由發(fā)動機、底盤、傳動軸及相關(guān)電氣系統(tǒng)構(gòu)成，而電動汽車的核心是三電，即電池、

電機、電控。大眾高爾夫四缸發(fā)動機有

113

個活動件，相比之下，一臺電機的構(gòu)造就簡單許多?；诤唵魏?/p>

高集成的設(shè)計，純電汽車整車線束也得到控制，CAN總線協(xié)議下的現(xiàn)代化高級車線束總長度要將近兩公里，

而電動車以

ModelY為例，其線束縮短到

100

米。線束越短集成化越高，更利于信號傳輸和生產(chǎn)組裝，以此

為汽車智能化打下堅實基礎(chǔ)。智能汽車需要電驅(qū)動，燃油車從架構(gòu)上有難以逾越的鴻溝。汽車智能化包括整車控制、車身控制與車載信息。

整車控制和車身控制方面，人工智能很難精準控制內(nèi)燃機，而電機可通過電流或者電壓實現(xiàn)精細調(diào)節(jié)，另外

控制油門剎車是自動駕駛基本功能，燃油車存在先天短板，可靠性、精準度、響應(yīng)度都是問題。車載信息方

面，傳統(tǒng)燃油車企發(fā)力點基本都在

HMI人機交互上，沒有提及車身控制方面軟件升級，如沃爾沃提出用

OTA升級車載地圖，通用通過

OTA升級車載信息娛樂系統(tǒng)，相反電動車具備控制、讀取、寫入、升級先天優(yōu)勢，

解耦軟硬件，構(gòu)建完善的車輛大腦和神經(jīng)系統(tǒng)支持車內(nèi)信息系統(tǒng)，并有完備的安全裝置設(shè)計支持自動駕駛。2.

算力是智能化的核心2.1

汽車價值網(wǎng)絡(luò)的嬗變傳統(tǒng)的分布式電子架構(gòu)有向集中式發(fā)展的趨勢，產(chǎn)業(yè)鏈背后價值網(wǎng)絡(luò)發(fā)生更迭。從內(nèi)燃機汽車時代進入智能

網(wǎng)聯(lián)汽車時代，智能座艙、自動駕駛等功能帶來了更多數(shù)據(jù)處理需求，內(nèi)燃機時代的分布式

E/E架構(gòu)已經(jīng)不

能適應(yīng)

OTA更新、算力處理和車輛安全帶來的新的需求，傳統(tǒng)的分布式

E/E架構(gòu)有向集中式機構(gòu)發(fā)展的趨

勢。E/E架構(gòu)背后產(chǎn)業(yè)鏈所組成的價值網(wǎng)絡(luò)也將隨之變化。博世更具體地將汽車

E/E架構(gòu)演變的路徑劃分為

3

個大階段，6

個小階段：分布式的模塊化、集成化階段；

域集中式的集中化、域融合階段；中央集中式的車載電腦和車-云計算階段。模塊化絕大部分車企已經(jīng)實現(xiàn)，

大眾、奧迪、通用、豐田等車企在加快部署全新

E/E架構(gòu)以其進入域集中式階段，預計

2021-2025

年實現(xiàn)量

產(chǎn)，而特斯拉最為領(lǐng)先新一代

E/E架構(gòu)達到了中央集中式。智能網(wǎng)聯(lián)汽車價值量總體增長、結(jié)構(gòu)分化，產(chǎn)業(yè)鏈附加值呈現(xiàn)微笑曲線模式。智能網(wǎng)聯(lián)汽車整產(chǎn)業(yè)鏈收入從

2015

年的

5

萬億美元預計上漲到

2030

年的

7.8

萬億美元，利潤則從

2015

年的

4000

億美元上漲到

2030

年

的

6000

億美元，收入和利潤都有較大幅度增長。從細分領(lǐng)域來看，收入端硬件規(guī)模占比縮小，從

14%縮小

到

7%，軟件和共享出行規(guī)模急劇擴大，2030

年占比預計分別為

7%和

10%，利潤端汽車銷售顯著下降，共

享出行規(guī)模占比顯著增長，2030

年預計到達

20%。從產(chǎn)業(yè)鏈附加值情況上來看，產(chǎn)業(yè)中游的制造部分價值

較低，上游供應(yīng)商有專利和技術(shù)附加值較高，下游品牌和服務(wù)部分也享有較高的附加值，整體呈現(xiàn)微笑曲線

的模式。2.2

算力焦慮刺激算力提升2.2.1

算力基座支撐汽車智能化結(jié)構(gòu)上，以芯片為核心的算力基座成為汽車智能化的基石。芯片作為主要的算力器件組成了

ECU，ECU聯(lián)

合其他軟硬件、電路、回路等組成了架構(gòu)體系。相比于分布式的

E/E架構(gòu)，集中式架構(gòu)將整車劃分為動力總

成、車輛安全、智能駕駛等幾個域，在系統(tǒng)和軟件層面集成，把原有的硬件配置打破，由

ECU組成的域控

制器成為主要的計算單位。E/E架構(gòu)為核心結(jié)合電動部件、電池部件以及其他配件組成了新能源車整體結(jié)構(gòu)。功能上，算力滿足智能化部件運算，支撐系統(tǒng)算法。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，算力支撐著激光雷達、超聲波雷達、攝

像頭、座艙娛樂信息系統(tǒng)等各個部件運算。除此之外，算力還需要把整個系統(tǒng)的路徑規(guī)劃、決策、控制的算

法進行運行。智能化在給汽車帶來更多能力的同時也對

SOC芯片提出了更多的算力要求。定制上，芯片定制服務(wù)具體場景，智能應(yīng)用貼合市場需求。作為算力承載的主體芯片需要能夠貼合應(yīng)用場景，

不僅僅是實施應(yīng)用，而是要從系統(tǒng)的角度抽象出共性來加以處理。例如黑芝麻智能開發(fā)出配合華山系列的自

動駕駛芯片，還發(fā)布山海人工智能開發(fā)平臺，該平臺擁有

50

多種

AI參考模型庫用以幫助客戶更好的定制化

以貼合具體的場景。智能化對算力的需求不僅僅是算力的絕對數(shù)值，也在于軟硬結(jié)合以及具體的應(yīng)用能力的

構(gòu)建。2.2.2

算力焦慮呼喚高算力支持智能網(wǎng)聯(lián)化進展迅速，消費者體驗不佳亟待算力提升。2015

年智能網(wǎng)聯(lián)功能的新車裝載率為

4.6%，到

2020

年這一數(shù)字上升到了

48.8%。主流車企中，智能網(wǎng)聯(lián)已經(jīng)成為新車型必備功能。而根據(jù)汽車專業(yè)機構(gòu)調(diào)研數(shù)

據(jù)顯示，一方面當前消費者對智能網(wǎng)聯(lián)功能核心感知仍集中在中控臺顯示屏、儀表盤等少數(shù)領(lǐng)域，語音控制、

車聯(lián)網(wǎng)等功能用戶關(guān)注不足；另一方面對智能網(wǎng)聯(lián)功能體驗不佳，抱怨中控屏反應(yīng)遲鈍的用戶達到

56.5%，

反應(yīng)系統(tǒng)卡頓的用戶達到

50.95%。應(yīng)用端以自動駕駛為例，隨著智能駕駛等級的上升對芯片算力的需求呈現(xiàn)指數(shù)級提升。L1、L2

處于輔助駕

駛階段，車部分或全部的自行轉(zhuǎn)向控制、加速減速，這兩個階段對算力的要求都不高。L3

進入有條件的自動

駕駛，車除轉(zhuǎn)向控制、加速減速外還進行駕駛環(huán)境檢測，這帶來算力極大的提升需求，從

L2

的

2

Tops提升

到

L3

的

24Tops。進入到

L4、L5

階段車在之前的功能之上還增加了緊急事件觸發(fā)接管機制，這兩個階段對

算力的要求呈現(xiàn)技術(shù)級的提升，分別達到

320Tops,4000Tops。產(chǎn)業(yè)層面，現(xiàn)有產(chǎn)品芯片算力不足、全球產(chǎn)能緊平衡、中國芯片自給困難三重痛點亟待解決。目前汽車行業(yè)

芯片算力整體仍舊不高，已上市的車型中，較為領(lǐng)先的理想

ONE芯片使用的是

QCM820A，僅能對標

2016年上半年的高通驍龍

820，相當于小米

5

的算力水平，與當前推出的小米

11

足足有

6

代差距。從全球尺度

來看，由于疫情沖擊芯片短缺已成為困擾全球汽車業(yè)的問題，根據(jù)

IHSMarkit預測，因芯片短缺，2021

年

第一季度，全球汽車產(chǎn)量將比最初預期少約

67.2

萬輛，通用、日產(chǎn)、大眾等汽車巨頭都面臨著沖擊。目前我

國自產(chǎn)汽車芯片規(guī)模不到

150

億元，不足全球規(guī)模的

5%，由于中國汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模占全球

30%以上，每年進

口汽車芯片的費用超過千億元，國內(nèi)供需存在較大缺口。3.

算力軍備競賽帶來產(chǎn)業(yè)端（算力+算法）機遇3.1

軟件定義開啟汽車算力軍備競賽一顆強大的中央處理器芯片將是智能汽車相較于傳統(tǒng)汽車的關(guān)鍵區(qū)別。智能汽車由一個強大的中央處理系統(tǒng)

芯片來完成多路輸入輸出，進而進行用戶交互。正是在此基礎(chǔ)之上，汽車行業(yè)開啟了軟件定義,即軟件定義系

統(tǒng)功能的浪潮。另外隨著智能座艙和自動駕駛的落地，更多的傳感器和

ECU出現(xiàn)也對中央處理的能力提出

了新的要求?！八懔Α背蔀樵u價一輛車重要指標，特斯拉發(fā)布

HW3.0

芯片掀起行業(yè)軍備競賽。繼“馬力”之后，隨著汽

車軟件定義的深入發(fā)展，“算力”也成為評價汽車的重要指標。2019

年特斯拉推出

HW3.0

芯片時，144TOP算力冠絕行業(yè)。然而最近越來越多的車企開始使用算力大的平臺，長城汽車表示將于

2022

年推出的高端車

型上率先采用

SnapdragonRide平臺，預計算力可達

700TOPS；21

年初的

NIODay上，蔚來推出總算力

高達

1016TOPS的

NIOAdam蔚來超算平臺；21

年初智己汽車推出的自動駕駛方案支持兼容英偉達

OrinX芯片，算力可升至

500~1000+

TOPS。軟件定義還需考驗算力與傳感器、軟件協(xié)同配合能力，車智相關(guān)操作系統(tǒng)、軟件也將迎來產(chǎn)業(yè)機遇。智能化

依賴自動駕駛、智能座艙等功能的實現(xiàn)，而硬件基礎(chǔ)設(shè)施的完善是前提，因此算力比拼成為當前車企重要賣

點。但堆算力還遠遠不夠，智能汽車芯片能表現(xiàn)出來的真實性能除了算力絕對數(shù)值還與傳感器以及軟件的協(xié)

同配合息息相關(guān)。以特斯拉

HW3.0

芯片為例，單芯片算力

72TOPS，相較上一代芯片并沒有提升太多，但

自動駕駛性能最高提升幅度可達

20

倍。3.2

算力應(yīng)用第一站：智能座艙（芯片+操作系統(tǒng)+軟件）3.2.1

芯片

os處于產(chǎn)業(yè)鏈上游，算力架構(gòu)呈現(xiàn)集中趨勢2016

年以來智慧座艙的發(fā)展經(jīng)歷了四個階段：傳統(tǒng)座艙，信息座艙，智能座艙，智慧座艙。2016

年以前傳

統(tǒng)座艙階段，該階段只有指針儀表、導航娛樂等少數(shù)功能；2016-18

年信息座艙階段，該階段增添了大尺寸

液晶中控屏，全液晶流量儀表/HUD,在線服務(wù)和

High-levelIOV；2018-21

年智能座艙階段，該階段增添了

駕駛員/乘客識別個性化服務(wù)，語音識別，手勢控制，ADAS及自動駕駛，Low-levelV2X，F(xiàn)ACEID,

智能座

椅等更多功能境等信；2021-25

年智慧座艙階段，該階段增添了人、車、環(huán)息的深度學習功能，為駕駛過程

提供治理輔助，還有

High-LevelV2X，感知用戶行為等功能。智能座艙芯片、操作系統(tǒng)以及應(yīng)用軟件處于產(chǎn)業(yè)鏈的上游。智能座艙產(chǎn)業(yè)鏈上游包含芯片、底層操作系統(tǒng)及

虛擬層、中間件與應(yīng)用程序、芯片和底層操作系統(tǒng)是智能座艙的算力底座。智能座艙產(chǎn)業(yè)鏈中游包含車載信

息娛樂系統(tǒng)、駕駛信息顯示系統(tǒng)、HUD抬頭顯示、流媒體后視鏡、行車記錄儀、后排液晶顯示。智能座艙產(chǎn)

業(yè)鏈下游是解決方案供應(yīng)商主要包括整車廠、Tier1

和互聯(lián)網(wǎng)公司。未來智能座艙內(nèi)部功能將越來越豐富，算力將集中在單個域控制器中。傳統(tǒng)的座艙儀表、娛樂、中控系統(tǒng)相

對獨立，單個系統(tǒng)對應(yīng)單個芯片，通信成本較高。未來，智能座艙內(nèi)部功能將越來越豐富，而且算力將集中

在一個域控制器中對多個系統(tǒng)進行算力支持，也即從基于電子控制單元（ECU）的分布式結(jié)構(gòu)向分布式網(wǎng)絡(luò)

+域控制器（DCU）架構(gòu)邁進。這種改變縮短了通信時間，也降低了通信開銷。3.2.2

座艙芯片將保持高速增長，車載

OS有望迎來生力軍鴻蒙（一）芯片1）規(guī)模：預計全球

2019-2025

年域控制器符合增長率

78.64%2019-25

年智能座艙新車滲透率預計將快速提升，有望拉動域控制器出貨量快速增長。隨著汽車智能化的推

進，對算力要求稍低，成本更加可控的智能座艙將迎來滲透率的快速提升。2019

年中國市場的滲透率為

35.30%，2025

年預計能到達

75.90%。2019

年全球市場的滲透率為

38.40%，2025

年預計能到達

59.40%。

智能座艙新車滲透率的提升有望拉動座艙域控制器出貨量的快速增長，根據(jù)偉世通的數(shù)據(jù)，2019

年全球智能

座艙域控制器出貨量達到

40

萬套，2025

年預計達到

1300

萬套，6

年

CAGR為

78.64%。2）格局：高通領(lǐng)先，國內(nèi)廠商布局力度持續(xù)加大智能座艙芯片生產(chǎn)商主要包括兩大陣營：消費級和傳統(tǒng)汽車芯片生產(chǎn)商。2015

年以前汽車芯片由瑞薩、NXP、

TI等主導，前三家占據(jù)市場

60%份額。2015

年以后消費級芯片廠商開始進入汽車芯片領(lǐng)域。目前，瑞薩、

NXP、TI等傳統(tǒng)汽車芯片生產(chǎn)商主要面向中低端市場；消費級芯片生產(chǎn)商高通、英特爾等面向高端市場。目前高通在算力和客戶方面占據(jù)領(lǐng)先地位，其次是英特爾和瑞薩。第一層級的廠商僅有高通，高通代表型產(chǎn)

品有

SA8155P，工藝

7

納米，CPU算力

80kDMIPS，GPU算力

1142

GFLOPS，在所有現(xiàn)存產(chǎn)品中排名第

一；高通合作供應(yīng)商包括英特爾、博世、大陸、電裝、華陽、航盛、LG、松下、偉世通、三菱電機、阿爾派，

在所有廠商中覆蓋最為廣泛。第二層級有英特爾和瑞薩，它們代表性產(chǎn)品分別為

A3950

和

R-CARH3

算力

較高；它們合作廠商也較多。第三層級包含

NXP、TI、三星、聯(lián)發(fā)科，它們產(chǎn)品算力一般，合作供應(yīng)商較少。國內(nèi)廠商與國際領(lǐng)先企業(yè)存在較大差距，但布局力度在持續(xù)加大，代表性廠商有華為和地平線。華為用

AI芯片昇騰以及高性能

CPU鯤鵬構(gòu)建起

MDC智能駕駛平臺，用巴龍支撐座艙

5G通信，麒麟則應(yīng)用于手機為

代表的終端；華為的代表性客戶有長安、北汽藍谷、奇瑞等。地平線

2015

年成立，于

2019

年在世界人工智

能大會上發(fā)布征程

2

芯片成為國內(nèi)首款車規(guī)級

AI芯片實現(xiàn)了中國車規(guī)級

AI芯片的量產(chǎn)

0

突破。此外，還有

百度，芯馳科技，寒武紀等廠商都有代表性的產(chǎn)品應(yīng)用在智能座艙上面。3）落地節(jié)奏：座艙域控制器預計在

2021

年迎來爆發(fā)根據(jù)主機廠和

Tier1

的量產(chǎn)進度，座艙域控制器將在

2021

年迎來爆發(fā)。汽車

5g網(wǎng)絡(luò)的落地是智能座艙的

基礎(chǔ)推動力；其次，在

5g等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完善，法律法規(guī)支持的情況下，主機廠和

Tier1

的量產(chǎn)進度將是

座艙域控制器的直接動力。根據(jù)對相關(guān)廠商量產(chǎn)計劃梳理，偉世通、大陸、博世代表性的

8

款產(chǎn)品中，6

款

產(chǎn)品在

2021

年具備量產(chǎn)能力，座艙域控制器有望在

2021

年迎來爆發(fā)。（2）操作系統(tǒng)1）規(guī)模：未來

5

年

CAGR為

13.1%，2030

年預計達到

500

億美元汽車操作系統(tǒng)包含車控操作系統(tǒng)和車載操作系統(tǒng)，車控操作系統(tǒng)是實現(xiàn)車輛行駛功能、動力性的運行基礎(chǔ)，

車載操作系統(tǒng)則是為車載娛樂信息服務(wù)和車內(nèi)人機交互提供控制平臺，是智能座艙的運行環(huán)境。2020年全球廣義汽車操作系統(tǒng)規(guī)模達到

200億美元，預計

2030年將達到

500

億美元，10

年

CAGR為

9%。

根據(jù)

Mckinsey的數(shù)據(jù)，2020

年全球廣義的汽車操作系統(tǒng)（狹義

os，中間件，功能軟件）規(guī)模達到

200

億

美元，未來

5

年間將保持

13.1%的復合增長率，于

2025

年達到

370

億美元，而到

2030

年預計將達到

500

億美元，10

年

CAGR為

9%。2）格局：車載操作系統(tǒng)以

QNX為主，HarmonyOS2

有望在汽車行業(yè)有所突破目前車載操作系統(tǒng)以

QNX為主，Linux（包含

Android）、WinCE分別列第二、第三位。根據(jù)

ICVTank統(tǒng)計數(shù)據(jù)，全球車載操作系統(tǒng)以

QNX為主，占比約為

43%，Linux（包含

Android）、WinCE分別列第二、

第三位，分別占比

35%和

10%。三大操作系統(tǒng)各有特點。QNX背靠黑莓公司，基于微內(nèi)核，憑借安全、穩(wěn)定的優(yōu)勢占據(jù)較高的市場份額，

合作的主機廠最多；Linux作為操作系統(tǒng)內(nèi)核不屬于任何公司，其他眾多操作系統(tǒng)都基于它開發(fā)，免費、靈

活性高的特點使它具有很強的競爭力；Android背靠谷歌，為

Linux代表性系統(tǒng)，憑借開源和廣泛的應(yīng)用生

態(tài)有強大的競爭力；WinCE是微軟

1996

年發(fā)布的嵌入式操作系統(tǒng)，開發(fā)者和使用者少，預計將逐漸退出市

場。國內(nèi)也在車載操作系統(tǒng)內(nèi)方面進行自研或?qū)Τ墒觳僮飨到y(tǒng)進行改進。阿里云研發(fā)了可用于車載終端的

YUNOSAuto操作系統(tǒng)，并且和上汽聯(lián)合發(fā)布了兩款互聯(lián)網(wǎng)汽車—榮威

RX5

和

i6。華為面向手機、平板等

發(fā)布

HarmonyOS2

也有望汽車行業(yè)有所突破。此外，百度和小鵬也發(fā)布了定制版的車載

OS。（3）全產(chǎn)業(yè)鏈軟件應(yīng)用i.

中科創(chuàng)達-全球領(lǐng)先的智能操作系統(tǒng)產(chǎn)品和技術(shù)提供商公司的智能網(wǎng)聯(lián)汽車業(yè)務(wù)專注于打造基于智能操作系統(tǒng)技術(shù)的平臺產(chǎn)品。公司以智能操作系統(tǒng)技術(shù)為核心，

聚焦人工智能關(guān)鍵技術(shù)，助力并加速智能軟件、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的產(chǎn)品化與技術(shù)創(chuàng)新，為

智能產(chǎn)業(yè)賦能。公司自

2013

年開始布局智能網(wǎng)聯(lián)汽車業(yè)務(wù)，專注于打造基于公司智能操作系統(tǒng)技術(shù)的新一

代智能網(wǎng)聯(lián)汽車平臺產(chǎn)品，賦能全球汽車產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化變革。根據(jù)市場研究機構(gòu)

Marketsandmarkets預測，

全球智能網(wǎng)聯(lián)汽車市場規(guī)模在

2027

年將達到

2,127

億美元，2019-2027

的年復合增長率將達到

22.3%。公司用“軟件”打破傳統(tǒng)行業(yè)邊界，確立智能座艙、智能駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)、以及工具鏈+解決方案和服務(wù)的

業(yè)務(wù)布局。公司推出的智能網(wǎng)聯(lián)汽車平臺產(chǎn)品，通過“軟件”打破傳統(tǒng)行業(yè)邊界，使公司始終領(lǐng)跑產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

在汽車的新四化,

即“電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化”的時代主旋中,

公司確立的智能座艙、智能駕駛、智

能網(wǎng)聯(lián)、以及工具鏈+解決方案和服務(wù)的布局,帶動了公司智能網(wǎng)聯(lián)汽車業(yè)務(wù)持續(xù)快速增長，2016

年至

2020年復合年均增長率高達

102%。汽車業(yè)務(wù)收入在公司業(yè)務(wù)收入中的占比亦逐年提升，由

2016

年的

5.45%，

提升至

2020

年的

29.31%。ii.

德賽西威-國產(chǎn)

Tier1

龍頭公司聚焦于智能座艙、智能駕駛和網(wǎng)聯(lián)服務(wù)三大業(yè)務(wù)群，以智能汽車為中心點，參與構(gòu)建未來智慧交通和智

慧城市大生態(tài)圈。智能座艙方面，公司的智能座艙產(chǎn)品融合了車載信息娛樂系統(tǒng)、駕駛信息顯示系統(tǒng)、顯示

終端、車身信息與控制系統(tǒng)等系統(tǒng)，打造以人為中心的智能出行空間，提供基于自動駕駛等級的智能關(guān)懷、

高效安全的解決方案。智能駕駛方面，從低速泊車場景到高速自動駕駛場景，從低級別的智能駕駛輔助逐步

到實現(xiàn)完全自動駕駛，從解放腳到解放眼，公司提供智能、安全、高效的解決方案，最終將人從駕駛中完全

解放出來。網(wǎng)聯(lián)服務(wù)方面，公司提供安全、有溫度的智聯(lián)汽車產(chǎn)品與增值服務(wù)，構(gòu)建萬物互聯(lián)、高效協(xié)同、

高度定制化的服務(wù)體系。iii.

銳明技術(shù)-商用視頻監(jiān)控龍頭公司致力于利用視頻、AI、大數(shù)據(jù)及

IoT等技術(shù)手段，發(fā)展交通安全及運輸業(yè)信息化方向的產(chǎn)品及解決方案。

公司業(yè)務(wù)聚焦于商用車安全及信息化領(lǐng)域，結(jié)合行業(yè)發(fā)展趨勢，貼近用戶使用場景進行創(chuàng)新，充分利用人工智能、大數(shù)據(jù)等最新技術(shù)手段幫助商用車用戶解決安全和效率問題，實現(xiàn)了公交、出租&網(wǎng)約、“兩客一?！?、

貨運、渣土、環(huán)衛(wèi)等解決方案的智能化升級。公交綜合監(jiān)測智能化解決方案包含公交車綜合監(jiān)測智能化解決方案、安全駕駛艙駕駛員行為分析系統(tǒng)等。公

交綜合監(jiān)測智能化解決方案由智能車載設(shè)備（包括安全駕駛艙、雙目

ADAS高級輔助駕駛、盲區(qū)監(jiān)測、智能

調(diào)度一體機等）與智能調(diào)度大數(shù)據(jù)云平臺組成，在商用車載領(lǐng)域率先利用

5G和

AI等最新技術(shù)，解決公交運

營中的安全場景，車、站、場的全方位信息化及公交企業(yè)運營效率提升等問題。出租車&網(wǎng)約車綜合監(jiān)測智能化解決方案包含疫情防控系統(tǒng)、聚合平臺等功能。該方案由出租車智能服務(wù)終

端、網(wǎng)約車智能監(jiān)管終端、出租車&網(wǎng)約車主動安全系統(tǒng)與運營監(jiān)管大數(shù)據(jù)云平臺組成，解決出租車&網(wǎng)約車

運營中的無證上崗、車輛運力失衡、繞路宰客、司乘糾紛、違規(guī)營運和套牌黑車等行業(yè)頑疾，通過大數(shù)據(jù)動

態(tài)管理提升單車營收能力、提高行業(yè)安全和城市出行服務(wù)效能。iv.

道通科技-汽車智能診斷龍頭公司專注于汽車智能診斷、檢測分析系統(tǒng)及汽車電子零部件的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售和服務(wù)，目前已構(gòu)建了汽車

綜合診斷系列產(chǎn)品、TPMS系列產(chǎn)品、ADAS系列產(chǎn)品以及相關(guān)的軟件云服務(wù)四大產(chǎn)品線。隨著汽車電子化

和智能化程度的不斷提升，汽車已被構(gòu)建成一個復雜的智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，高效、準確的汽車維修越來越依賴于

智能化的汽車診斷和檢測系統(tǒng)以及后市場數(shù)字化生態(tài)體系的構(gòu)建。公司緊跟汽車電子技術(shù)最新發(fā)展趨勢，以

汽車綜合診斷產(chǎn)品為依托，以持續(xù)研發(fā)創(chuàng)新為驅(qū)動，不斷推出縱向與橫向產(chǎn)品，目前已構(gòu)建了汽車綜合診斷

系列產(chǎn)品、TPMS系列產(chǎn)品、ADAS系列產(chǎn)品以及相關(guān)的軟件云服務(wù)四大產(chǎn)品線。3.3

算力巔峰應(yīng)用：自動駕駛3.3.1

自動駕駛從

L2

到

L3

漸進式發(fā)展，與智能座艙在硬件層有融合趨勢目前市面上汽車產(chǎn)品維持著

L2

級別，隨著輔助駕駛功能增多

L2

跨越到

L3

可漸進實現(xiàn)。目前市面上許多汽

車已經(jīng)具備了自動泊車功能，甚至在高速上可以保持車道行駛，具備這些功能意味著達到了

L2

級別。L3級別則與

L1、L2

有本質(zhì)區(qū)別，意味著只要開了自動駕駛功能，駕駛員就能轉(zhuǎn)換成乘客。總的來說，輔助駕駛

是自動駕駛的前提，隨著

ADAS實現(xiàn)功能越來越多，自動駕駛可漸進實現(xiàn)。芯片/算法是自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈的核心。自動駕駛系統(tǒng)運作包含三個環(huán)節(jié)，首先是收集信息；然后是處理與判斷；

最后給予車體指令。在這個流程中，MCU、影像處理

IC等處理器以及自動駕駛算法就處于核心的位置，起

到承上啟下的作用。自動駕駛與智能座艙芯片有融合趨勢，自動駕駛

os格局不明朗。隨著汽車基礎(chǔ)算力的提高、自動駕駛技術(shù)

路線的成熟，預計自動駕駛和智能座艙芯片有向中央計算芯片融合的趨勢，通過提高集成度來提升效率降低

成本，但由于自動駕駛和座艙技術(shù)要求不同，滿足安全性要求將是融合的首要前提。當前自動駕駛域控制器

還沒有發(fā)展成熟，與之相配套的

OS尚不明朗，從開發(fā)成本的角度考慮，自動駕駛

OS可能會基于

Linux/QNX內(nèi)核發(fā)展而來。3.3.2

國內(nèi)廠商自動駕駛軟硬能力均強勁，有望引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展（1）芯片1）規(guī)模：2030

年市場規(guī)模有望超

250

億元隨著自動駕駛對算力要求的提升，芯片數(shù)量和

ASP量價齊升預計超

250

億元。預計自動駕駛的發(fā)展分為兩

個階段：第一個階段為

2020-25

年，自動駕駛等級主要為

L1、L2，該階段

ASAD滲透率不斷提升；第二階段為

2026-2030

年，自動駕駛等級發(fā)展為

L3

及以上，該階段

ASAD滲透率預計將逐漸下降，而駕駛員檢測

系統(tǒng)（DMS）預計將快速上漲。目前

L1、L2

單車只需

1

個

ASAD芯片，

L3

單車

2

個

ASAD芯片、2

個

DMS芯片，而且單車芯片價格也會隨著等級提升而提升，預計

L1

總價

150

元/車，L3

時達到

2500

元/車。2）格局：英偉達、高通處于領(lǐng)先地位，國內(nèi)廠商處于追趕狀態(tài)差距不大自動駕駛芯片廠商可分為三個類別，英偉達、高通處于第一類且行業(yè)地位領(lǐng)先。自動駕駛廠商分為三個類別：

第一類能夠提供高算力的開放性平臺，主要是英偉達、高通，英偉達構(gòu)建了車、桌、云端

GPU統(tǒng)一硬件架

構(gòu)且先發(fā)優(yōu)勢明顯，高通自動駕駛芯片性價比較高，且座艙域霸主協(xié)同優(yōu)勢明顯，華為軟件生態(tài)稍弱也處于

這一類別；第二類是傳統(tǒng)汽車半導體巨頭，包括瑞薩、英飛凌、恩智浦、德州儀器、意法半導體等；第三類

是擁有自研人工智能

ASIC芯片的廠商，國外主要是特斯拉、Mobileye，國內(nèi)有地平線。國內(nèi)廠商處于追趕狀態(tài)，但整體差距并不大。國內(nèi)的公司包括華為、地平線、黑芝麻等。華為作為能夠提供

高算力開放性平臺的廠商，硬件實力不弱于高通和英偉達，軟件方面稍弱。其他公司地平線、黑芝麻等也有

亮點，地平線在

Waymo舉辦的

CVPR2020

自動駕駛

Workshop開放數(shù)據(jù)集挑戰(zhàn)賽中獲得

5

項挑戰(zhàn)中的

4

項全球第一,一戰(zhàn)成名。黑芝麻的芯片在算力接近特斯拉的前提下,功耗卻減少了一半有余。（2）自動駕駛解決方案1）規(guī)模：現(xiàn)階段滲透率較低，預計

2025

年達到

1396

億規(guī)模全球及中國

ADAS各項功能滲透率總體水平較低，中位數(shù)分別為

3.85%、2.2%仍存在較大成長空間。全球

ADAS各項功能滲透率總體較低，盲區(qū)監(jiān)測滲透率最高

12%，夜視輔助最低

0.3%，中位數(shù)

3.85%。中國

ADAS各項功能滲透率總體也較低，盲區(qū)監(jiān)測滲透率最高

6.9%，夜視輔助最低

0.1%，中位數(shù)

2.20%。預計

2020

年中國

ADAS算法及解決方案市場規(guī)模

750.69

億元，2025

年

1395.53

億元。價格假設(shè)方面，設(shè)置2020

年各項目單價與

2015

年相同，而

2025

年單價相當于

2015

年單價的

0.75

倍。乘用車銷量方面，假

定

2020

年為

2195

輛，2025

年為

2506

輛。滲透率方面，假定

2020

年各項目前裝比例在

20-30%左右，202