AI+自動駕駛，奇點已至開源中小盤2023年中期投資策略證券研究報告任浪（首席分析師）證書編號：S0790519100001郵箱：

renlang

@趙旭楊（分析師）證書編號：S0790523070004郵箱：

zhaoxuyang

@徐劍鋒（聯(lián)系人）證書編號：S0790123070014郵箱：xujianfeng@2023年9月6日核心觀點AI驅(qū)動，L3級自動駕駛奇點已至人工智能驅(qū)動下，自動駕駛已經(jīng)無限接近L3。特斯拉FSDV11及后續(xù)版本可較好應(yīng)對城市、鄉(xiāng)村高速等復(fù)雜道路場景，能力強大。從最初的大約2000名內(nèi)測客戶，到面向所有北美車主開放，F(xiàn)SD累計使用里程數(shù)在2023年Q2已經(jīng)增長至超過3億英里。特斯拉的表現(xiàn)得益于其在算法領(lǐng)域的開創(chuàng)性創(chuàng)新和持續(xù)迭代，于此同時，特斯拉也打造了從車載算力芯片及控制器、云端算力芯片及數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)閉環(huán)等完善的自動駕駛所需要的產(chǎn)業(yè)閉環(huán)體系，形成強大的綜合競爭實力。BEV+Transformer，自動駕駛進入大模型時代大模型推動算法突破，自動駕駛持續(xù)受益。算法端重感知、輕地圖的方式為人們所接受。通過Transformer大模型算法來實現(xiàn)BEV（鳥瞰圖）視角的轉(zhuǎn)換和多傳感器融合，同時加入占用網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)對通用障礙物的感知。而在規(guī)控端，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法引入提升了整體體驗。此外模塊化的算法部署形式之外，端到端的算法也在不斷推進，有望進一步提升算法的性能。國內(nèi)玩家快速跟進，整車廠迎價值重估本土玩家快速跟進產(chǎn)業(yè)趨勢，諸多車廠推出城市級別自動駕駛功能。特斯拉之外，本土車廠緊隨其后，小鵬、華為、理想、比亞迪等車企都將推進BEV+Transformer等算法的研發(fā)以及整體數(shù)據(jù)閉環(huán)體系的搭建，逐步推出自己的城市自動駕駛功能。除此之外，地平線作為芯片廠商也推出可為客戶使用的自動駕駛算法、大疆則依靠無人機領(lǐng)域的積累，采用慣導(dǎo)雙目方案低成本的實現(xiàn)無人駕駛的落地，產(chǎn)業(yè)如何火如荼，整車廠價值有望迎來重估。產(chǎn)業(yè)鏈各司其職，全面受益：產(chǎn)業(yè)鏈各大環(huán)節(jié)均有望持續(xù)受益。大算力平臺方面，汽車電子電氣架構(gòu)集中化持續(xù)推進，艙駕融合已經(jīng)成為趨勢，大算力平臺有望持續(xù)受益產(chǎn)業(yè)發(fā)展。軟法和軟件層面，無論是底層軟件的開發(fā)和適配還是上層的應(yīng)用以及自動駕駛算法都將孕育諸多機會。執(zhí)行層面，線控底盤有望受益自動駕駛的推進，尤其是線控制動和線控轉(zhuǎn)向有望率先受益。半導(dǎo)體方面，車載芯片半導(dǎo)體涵蓋功率、聯(lián)網(wǎng)、計算等部分，都將伴隨著汽車智能化實現(xiàn)滲透率提升。最后在傳感器層面，IMU和4D毫米波有望成為新時期的增量產(chǎn)品。核心標(biāo)的和風(fēng)險提示：核心標(biāo)的：德賽西威、經(jīng)緯恒潤、均勝電子等。風(fēng)險提示：宏觀經(jīng)濟下行，疫情反復(fù)影響，行業(yè)競爭加劇等。1BEV+Transformer，自動駕駛進入大模型時代目 錄CONTENTSAI驅(qū)動，L3級自動駕駛奇點已至產(chǎn)業(yè)鏈各司其職，全面受益國內(nèi)玩家快速跟進，整車廠迎價值重估2345核心標(biāo)的和風(fēng)險提示資料來源：

《最瘋狂Z型陡峭山路vs特斯拉FSD

v11.3.2》、《特斯拉FSD

v11.4.4

Beta

Uber載客，挑戰(zhàn)零接管自動駕駛》等、開源證券研究所4.FSD

Beta

V11.4.4穿越芝加哥人流密集區(qū)域5.FSD

Beta

V11.4.6夜間穿越紐約曼哈頓市中心6.FSD

Beta晚高峰暴雨22公里0接管1.1 特斯拉FSD日益成熟，演進為“全場景自動駕駛”并面向所有用戶開放特斯拉自駕功能趨于成熟，V11版本帶來極致體驗隨著特斯拉V11及后續(xù)版本的更新，特斯拉的算法日益成熟，在處理無車道線的崎嶇山路、無保護左轉(zhuǎn)、鬧市區(qū)人流密集區(qū)域行駛、夜間鬧市行駛、惡劣天氣下行駛等場景時表現(xiàn)令人印象深刻。圖1：特斯拉FSD在處理各類道路場景時表現(xiàn)優(yōu)異1.FSDBeta

V11.3良好應(yīng)對無車道線崎嶇山路 2.FSD

Beta

V11.4.4Uber載客良好應(yīng)對無保護左轉(zhuǎn) 3.FSD鬧市區(qū)從容應(yīng)對擁堵人流1.1 特斯拉FSD日益成熟，演進為“全場景自動駕駛”并面向所有用戶開放資料來源：汽車之心公眾號、開源證券研究所2022年11月以后FSD可面向所有用戶推送，表明特斯拉對產(chǎn)品信心提升用戶使用條件逐步放寬，表明特斯拉對產(chǎn)品信心：2022年11月24日，馬斯克表示，“北美任何人都可以從車輛屏幕上申請?zhí)厮估璅SD

Beta”意味著特斯拉全自動駕駛FSD

Beta版已面向北美付費用戶開放。從早期V9版本只推送給以員工為主的約2000名體驗用戶，到全面向北美客戶開放，再到未來或?qū)⒚赓M為客戶開放試用，特斯拉對自身產(chǎn)品的信心逐步提升，產(chǎn)品日益走向成熟。特斯拉安全分數(shù)：2021年9月25日，特斯拉推出了安全評分測試版（Safety

Score

Beta），來評估駕駛員的駕駛行為，為保險定價，同時作為是否推送FSD測試的參考。安全分數(shù)介于0-100之間，分數(shù)越高越安全，分數(shù)由五個安全因素影響：（1）每1000英里前向碰撞警告；（2）硬制動（加速度超過0.3g）；（3）激進轉(zhuǎn)向（超過0.4g的左/右加速度）；（4）不安全的跟隨；（5）強制自動駕駛儀脫離（收到三次警告后，Autopilot自動駕駛儀系統(tǒng)將在剩余行程中脫離）。2023年特斯拉推出了安全評分系統(tǒng)beta2.0版本，新加入超速時間、未系安全帶的駕駛習(xí)慣、深夜駕駛等標(biāo)準(zhǔn)以求讓評分變得更加公平。圖2：特斯拉逐步放寬試用條件，表明對產(chǎn)品信心逐步提升 圖3：特斯拉推出安全分數(shù)評估駕駛員駕駛行為資料來源：51fusa安全社區(qū)、開源證券研究所1.2 付費人群數(shù)量激增，軟件盈利模式成為可能資料來源：資料來源：、搜狐網(wǎng)、42號車庫、開源證券研究所付費用戶數(shù)量持續(xù)高增長，F(xiàn)SD行駛里程數(shù)呈加速趨勢特斯拉FSD的付費用戶數(shù)量實現(xiàn)快速增長：截至2022年底FSD擁有超過40萬用戶使用，這一數(shù)據(jù)在2023年有望進一步提升，結(jié)合北美目前特斯拉的保有量來看，特斯拉FSD自從向大部分客戶開放后，滲透率實現(xiàn)了快速增長并達到了較高水平；FSD的行駛里程數(shù)加速推進：FSD累計行駛里程數(shù)顯著加速增長，數(shù)額從2023年Q1的1.5億英里，到2023年Q2財報增長至3億英里以上接近翻倍，F(xiàn)SD的整體使用量在快速提升。圖4：FSD用戶數(shù)量水漲船高（萬用戶數(shù)） 圖5：FSD累計行駛里程數(shù)量呈現(xiàn)加速上漲態(tài)勢1.3 特斯拉持續(xù)迭代進化，實現(xiàn)全域自研構(gòu)建深厚壁壘自動駕駛算法：感知到規(guī)控數(shù)據(jù)閉環(huán)：數(shù)據(jù)閉環(huán)體系、自動標(biāo)注、仿真平臺搭建等資料來源：特斯拉官網(wǎng)、電子發(fā)燒友、開源證券研究所特斯拉致力于全棧自研，全面覆蓋從底層芯片到上層應(yīng)用，從算法到數(shù)據(jù)閉環(huán)甚至數(shù)據(jù)中心和云特斯拉構(gòu)建了全棧自研的自動駕駛體系：車端的FSD算力芯片和板卡域控制器；云端的訓(xùn)練所需算力芯片D1芯片和超級計算機Dojo，以及全棧自動駕駛算法包含感知算法、規(guī)控算法、和各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；以及數(shù)據(jù)閉環(huán)體系：包含數(shù)據(jù)挖掘等整套系統(tǒng)的搭建，以及自動標(biāo)注、仿真平臺等的構(gòu)建，形成了強有力的聯(lián)合優(yōu)化能力，并且能夠應(yīng)用在汽車、機器人上，實現(xiàn)規(guī)?；当?。圖6：特斯拉構(gòu)建全棧自研的自動駕駛體系，從車載算力到云端算力再到算法和數(shù)據(jù)閉環(huán)全覆蓋車載算力：FSD芯片及板卡控制器訓(xùn)練算力：D1芯片和Dojo超級計算機1.4 算法端：FSD持續(xù)進化，大模型嵌入各個環(huán)節(jié)資料來源：汽車之心公眾號、開源證券研究所從BEV+transformer到占用網(wǎng)絡(luò)，特斯拉自動駕駛感知算法持續(xù)完善特斯拉的自動駕駛算法并非一蹴而就，而是在一步步迭代中逐步成熟，在感知端自2020年引入Transformer后不斷完善，2021年形成了帶有時序信息的BEV+Transformer網(wǎng)絡(luò)，2022年進一步引入占用網(wǎng)絡(luò)，形成相對完整的算法框架。圖7：特斯拉的算法不斷迭代，從單一BEV進化至BEV+transformer至帶有時序信息的占用網(wǎng)絡(luò)1.5 硬件端：HW1.0-HW4.0，依賴外部走向全棧自研資料來源：Teslatap、開源證券研究所；HW4.0尚未發(fā)布，攝像頭（含位置）、4D毫米波雷達、芯片均為根據(jù)TeslaTap的推測值硬件端從HW1.0迭代至HW4.0不斷演進HW1.0采用Mobileye的方案，后續(xù)率先將軟件自研，采用英偉達方案構(gòu)建HW2.0/2.5，HW

3.0之后芯片算法實現(xiàn)全棧自研。表1：特斯拉的硬件迭代有序推進，從采用第三方逐步走向全棧自研HW1.0HW2.0HW2.5HW3.0HW4.0*圖示使用時間2014.9-2016.102016.10-2017.82017.8-2019.42019.4-今未發(fā)布前視攝像頭13個35°+主視50°+廣角120°2前大燈攝像頭02側(cè)攝像頭02個90°2側(cè)后攝像頭02個60°2后視01個150°2毫米波雷達博世博世大陸大陸后移除提供4D毫米波雷達接口超聲波雷達121212120處理器Mobileye

EyeQ31個英偉達ParkerSoc1個英偉達PascalGPU1個英飛凌TricoreCPU1個英偉達ParkerSoc1個英偉達PascalGPU1個英飛凌TricoreCPU2顆FSD芯片包含：12個Exynos64bit

arm核心；2個GPU核心；2個NPU核心；1個鎖步CPU2顆FSD芯片包含：20個Exynos64bit

arm核心；2個GPU核心；3個NPU核心；1個鎖步CPU（主頻提升）算力（TOPS）0.2561212144300-500圖8：Dojo計算專為AI訓(xùn)練而生特斯拉自研算力平臺Dojo，2024年沖刺100EFlops算力自研D1芯片和Dojo超級計算機布局算力。為了進一步提升算力水平，2021年起特斯拉開始自研D1人工智能芯片和Dojo超級計算機。將25顆自研的D1芯片封裝成Dojo訓(xùn)練模塊，再將120個訓(xùn)練模塊結(jié)合Dojo接口處理器等組件融合形成Dojo主機，目前10機柜的Dojo

ExaPOD超級計算機將擁有1.1EFlops算力，并且擁有強擴展能力，借助特斯拉強大的軟件能力，將有效提升其在算法領(lǐng)域的迭代速率。而據(jù)特斯拉AI官方賬號顯示，特斯拉將在2024年1月將擁有等效10萬片英偉達A100GPU的算力，在2024年的10月?lián)碛?00EFlops算力，等效30萬片英偉達A100GPU算力。圖9：ExaPOD超級計算機擁有1.1EFLOP算力1.6云端：打造自研大算力芯片和超級計算機資料來源：

Tesla

AI

DAY

2021資料來源：

Tesla

AI

DAY

2021圖10：特斯拉算力需求將迎來快速增長資料來源：IDC圈公眾號1BEV+Transformer，自動駕駛進入大模型時代目 錄CONTENTSAI驅(qū)動，L3級自動駕駛奇點已至產(chǎn)業(yè)鏈各司其職，全面受益國內(nèi)玩家快速跟進，整車廠迎價值重估2345核心標(biāo)的和風(fēng)險提示2.1 BEV+Transformer橫空出世，大模型推動自動駕駛邁向普及大模型橫空出世，自動駕駛奇點來臨早期自動駕駛方案采用激光雷達+高精度地圖為主。該方案中，對靜態(tài)環(huán)境的感知強依賴高精度地圖，實時的動靜態(tài)障礙物感知強依賴激光雷達。高精地圖成為一項“基礎(chǔ)設(shè)施”，將很多在線難以解決的問題提前存儲到地圖數(shù)據(jù)中，行車時作為一項重要的感知信息來源，減輕傳感器和控制器的壓力，但只能在有圖地區(qū)行駛。高昂的單車成本和高精度地圖成為自動駕駛大規(guī)模推廣瓶頸。早期Waymo的Robotaxi量產(chǎn)車型改裝成本約為20萬美元/量，成本高昂，加之高精度地圖采集制作以及合規(guī)要求繁雜，該自動駕駛方案泛化性弱，僅局限在商用車領(lǐng)域，難以推廣。市場亟待出現(xiàn)一種單車性能強大、成本低廉的自動駕駛解決方案。資料來源：小鵬汽車公眾號圖11：Cruise采用高精度地圖+激光雷達解決方案圖12：Waymo無人駕駛出租車擁有先進的傳感器資料來源：太平洋汽車2.1 BEV+Transformer橫空出世，大模型推動自動駕駛邁向普及資料來源：特斯拉AI

DAY2021BEV感知助力成為感知外部世界標(biāo)準(zhǔn)范式2021年特斯拉推出BEV+Transformer、重感知輕地圖的自動駕駛解決方案，開啟了自動駕駛行業(yè)新的篇章。BEV全稱為Bird’s

Eye-View（鳥瞰圖），即通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將各個攝像頭和傳感器獲取的信息進行融合，生成基于俯視的“上帝視角”，同時加入時序信息，動態(tài)地對周邊環(huán)境進行感知輸出，便于后續(xù)預(yù)測規(guī)劃模塊使用。駕駛行為是在3D空間中進行，而鳥瞰圖則是將2D圖像的透視空間轉(zhuǎn)換為3D空間，使得車輛可以判斷自己和空間的關(guān)系。圖13：BEV視角更加直觀，便于規(guī)劃和決策駕駛路徑和行為Transformer大模型為構(gòu)建BEV空間提供最優(yōu)解圖14：Transformer可將多張2D圖像和傳感器信息融合并轉(zhuǎn)化為3D視角資料來源：《Attention

Is

All

You

Need》（Ashish

Vaswani等）、《Safety-Enhanced

Autonomous

DrivingUsing

Interpretable

Sensor

Fusion

Transformer》（HaoShao等）、開源證券研究所2.1 BEV+Transformer橫空出世，大模型推動自動駕駛邁向普及2021

年BEV+Transformer

算法引入自動駕駛，開啟自動駕駛新時代。構(gòu)建BEV空間實際是尋找一種恰當(dāng)?shù)姆绞剑瑢⒍鄠€2D圖像和傳感器信息轉(zhuǎn)化成為一個3D

向量空間

。

特

斯

拉

引入Transformer大模型來實現(xiàn)轉(zhuǎn)換。Transformer模型優(yōu)勢：更好的全局信息感知能力適用大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練場景擁有多模態(tài)感知能力靈活、較好的泛化性能2.1 BEV+Transformer橫空出世，大模型推動自動駕駛邁向普及資料來源：特斯拉AI

DAY

2022資料來源：特斯拉AI

DAY

2022占用網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建通用障礙物感知體系，提升對未知物體感知效果占用網(wǎng)絡(luò)：直接在矢量空間產(chǎn)生統(tǒng)一的體積占用數(shù)據(jù)。對于車子周圍任意的一個3D位置，它預(yù)測了該位置被占用的概率；對每個位置它還會產(chǎn)生一定的語義信息比如路邊、汽車、行人等，用不同的顏色標(biāo)出；同時觀測速度信息。形成“占用柵格”+“柵格流（描述速度信息）”+弱語義的表達形式。占用網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢顯著：（1）改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法先“認識”才能“識別”的特性，形成了動靜態(tài)物體統(tǒng)一的障礙物感知方式，可大幅減少Corner

Case，提升安全性；（2）擺脫檢測框的約束，對不規(guī)則外形障礙物的感知能力大大增強；（3）對特斯拉來說，通用障礙物感知能力可以復(fù)用到其他產(chǎn)品如機器人上，形成統(tǒng)一的算法框架。圖15：占用網(wǎng)絡(luò)感知物體對空間網(wǎng)格的占據(jù)情況 圖16：占用網(wǎng)絡(luò)亦可在機器人領(lǐng)域使用2.2 規(guī)控算法由基于規(guī)則邁向基于神經(jīng)網(wǎng)，大模型開始嶄露頭角資料來源：紐勱科技公眾號資料來源：特斯拉AI

DAY

2021人工智能逐步滲透進入規(guī)控算法發(fā)力安全性、舒適性和效率，規(guī)控算法成為當(dāng)前頭部玩家主攻方向。人能夠基于有限的感知信息完美實現(xiàn)駕駛行為，很大程度因為人類擁有強大的“預(yù)測”和“規(guī)控”能力。對自動駕駛而言，安全性、舒適性和效率都最大化的駕駛策略是各大廠商追求的目標(biāo)，規(guī)控環(huán)節(jié)的成熟度直接決定了自動駕駛功能的消費者體驗，目前頭部玩家已經(jīng)將主攻方向轉(zhuǎn)移到規(guī)控算法領(lǐng)域。“擬人化”、強泛化性，人工智能推動自動駕駛“老司機”上線。早年的算法通常采用基于專家知識和規(guī)則的模式為主，基于規(guī)則的系統(tǒng)需要不斷補充新的規(guī)則以實現(xiàn)對各類環(huán)境的良好應(yīng)付，日積月累代碼量龐大，占用算力資源且不易維護。因此依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的基于人工智能的規(guī)控算法日益走向臺前。面對復(fù)雜的外部環(huán)境，人工智能模型能夠更加平滑的以“類人”的方式對駕駛行為進行處理，泛化能力強、舒適性好，應(yīng)對復(fù)雜場景的能力大幅提升。圖17：自動駕駛的目標(biāo)：安全、舒適、有效

圖18：復(fù)雜場景下基于規(guī)則的規(guī)控算法難以應(yīng)對 圖19：人工智能逐步在算法的各個環(huán)節(jié)中嶄露頭角資料來源：車右智能公眾號資料來源：智能車情報局公眾號資料來源：開源證券研究所2.3 端到端（感知決策一體化）：大模型為自動駕駛徹底實現(xiàn)帶來希望回歸自動駕駛第一性原理，端到端自動駕駛成為市場遠期共識模塊化自動駕駛算法：即為感知、預(yù)測、規(guī)劃等環(huán)節(jié)分別構(gòu)建并組合在一起。方案反應(yīng)了工程師的結(jié)構(gòu)化思想，將任務(wù)拆解，每個模塊獨立負責(zé)單獨的子任務(wù)，擁有研發(fā)團隊分工明確，便于問題回溯，易于調(diào)試迭代等優(yōu)點。端到端自動駕駛算法：即設(shè)計一個算法模型，直接輸入傳感器感知的信息，輸出控制結(jié)果。端到端算法擁有明顯的優(yōu)勢：其遵循了自動駕駛的第一性原理：即無論感知、規(guī)劃、決策模塊如何設(shè)計，最終為實現(xiàn)更好的自動駕駛效果，因此現(xiàn)有的方法聚焦單獨某個模塊的優(yōu)化，對整體的效果提升未必有效；端到端的方式可避免模塊化方式誤差在模塊中傳導(dǎo)放大的問題，去掉冗余信息，提升視覺信息的表達；傳統(tǒng)模塊化的算法中需要面臨模型之間的多個編解碼環(huán)節(jié)，帶來的計算的冗余浪費；規(guī)則驅(qū)動徹底轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動，讓汽車自動駕駛模型訓(xùn)練變得簡潔。圖20：端到端的自動駕駛解決方案接收傳感器信息，直接輸出控制信號或策略1BEV+Transformer，自動駕駛進入大模型時代目 錄CONTENTSAI驅(qū)動，L3級自動駕駛奇點已至產(chǎn)業(yè)鏈各司其職，全面受益國內(nèi)玩家快速跟進，整車廠迎價值重估2345核心標(biāo)的和風(fēng)險提示3.1 華為：ADS

2.0首發(fā)問界M5智駕版，穩(wěn)居國內(nèi)智能駕駛第一梯隊圖21：ADS

2.0首發(fā)問界M5智駕版，預(yù)計還將在10余款車型搭載數(shù)據(jù)來源：華為官網(wǎng)、開源證券研究所ADS

2.0首發(fā)問界M5智駕版，開啟華為智能駕駛新征程2023年4月16日，華為于2023上海國際汽車工業(yè)展覽會前夕首發(fā)HUAWEI

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2.0（Advanced

Driving

System，華為高階智能駕駛系統(tǒng)）及智能座艙、智能車載光、智能汽車數(shù)字平臺、智能車云服務(wù)等一系列智能汽車解決方案，華為常務(wù)董事、智能汽車解決方案BU

CEO余承東在發(fā)布會上宣布華為高階智能駕駛系統(tǒng)HUAWEI ADS

2.0將在AITO

問界M5華為高階智能駕駛版首發(fā)。后續(xù)阿維塔11、極狐阿爾法SHI版也將升級ADS

2.0系統(tǒng)，并且未來預(yù)計還將有10余款車型搭載ADS

2.0系統(tǒng)。ADS

2.0系統(tǒng)提供買斷、訂閱兩種消費模式，其中一次性買斷價為36000元，包年/包月訂閱價格分別為7200元/720元。同時，隨著智能駕駛功能的持續(xù)完善，價值量預(yù)計還將持續(xù)增長。表2：ADS2.0算法持續(xù)優(yōu)化，能以更小的算力實現(xiàn)更優(yōu)駕駛體驗數(shù)據(jù)來源：汽車之家、開源證券研究所資料來源：問界官網(wǎng)、華為官網(wǎng)問界M5

2023款增程后驅(qū)智駕版阿維塔11

2023款長續(xù)航單電機版

5座極狐阿爾法S

2022款HI版進階版廠商指導(dǎo)價27.98萬元31.99萬元39.79萬元攝像頭數(shù)量11個13個13個超聲波雷達數(shù)量12個12個12個毫米波雷達數(shù)量3個6個6個ADS2.0買斷價36000元，并提供包年/包月訂閱模式激光雷達數(shù)量1個3個3個一次性購買 訂閱（包年） 訂閱（包月）輔助駕駛芯片華為MDC

610華為MDC

810華為MDC

810ADS1.032000元 6400元 640元芯片總算力200

TOPS400

TOPS400

TOPSADS2.036000元 7200元 720元智能駕駛系統(tǒng)ADS2.0ADS1.0(即將升級2.0)ADS1.0(即將升級2.0)3.2 大疆車載：大疆旗下智能駕駛方案子品牌，2023年將推出領(lǐng)航城區(qū)功能資料來源：大疆車載官網(wǎng)、大疆車載公眾號、寶駿汽車公眾號、開源證券研究所大疆車載：大疆旗下智能駕駛方案子品牌，2023年將推出領(lǐng)航城區(qū)功能大疆是全球無人機領(lǐng)域領(lǐng)軍企業(yè)，有著千萬級無人機量產(chǎn)經(jīng)驗、強大供應(yīng)鏈整合能力及智能化開發(fā)技術(shù)。2016年，公司正式成立車載項目組，將多場景硬件復(fù)用、極限壓榨硬件算力、弱依賴、少假設(shè)、產(chǎn)業(yè)深度合作為發(fā)展思路。2019年，大疆車載品牌正式啟用，定位為Tier1，專注于智能駕駛系統(tǒng)及其核心零部件的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等。同年，公司建成首座車規(guī)級智能制造中心，并與大眾集團、上汽通用五菱等知名車企建立合作。2021年4月，公司在上海車展上推出D80/D80+、D130/D130+、泊車等場景下的智駕方案。2022年9月，全球首款大疆智駕量產(chǎn)車型2023款KiWi

EV上市。2023年4月，公司全新智駕方案成行在電動汽車百人會上亮相，將提供領(lǐng)航城區(qū)等8項功能。2023年8月10日，首發(fā)搭載靈犀智駕2.0的寶駿云朵460靈犀版開始接受盲訂。其是行業(yè)首款搭載800萬像素慣導(dǎo)雙目攝像頭智駕車型，配合大疆成行平臺的能力，具備同級唯一0-130km/h全速域智能行車輔助、同級唯一跨層記憶泊車、同級唯一循跡倒車功能。更多高速領(lǐng)航和記憶領(lǐng)航等功能預(yù)計將于9月揭曉，并將于10月上市交付。圖22：2021年公司領(lǐng)航高速功能落地，2023年公司將推出領(lǐng)航城區(qū)功能 圖23：除智能行車/泊車輔助等外，寶駿云朵預(yù)計還將提供更高階智駕功能資料來源：寶駿汽車公眾號3.2 大疆車載：大疆旗下智能駕駛方案子品牌，2023年將推出領(lǐng)航城區(qū)功能資料來源：電動汽車百人會圖24：大疆計劃在高速、城區(qū)、泊車全場景提供L2-L3級的智能駕駛功能圖26：大疆認為功能的完善有望提升智能駕駛系統(tǒng)的單車價值量資料來源：大疆車載官網(wǎng)發(fā)展規(guī)劃：在高速、城區(qū)、泊車全場景提供L2-L3級的智駕體驗，功能的完善有望提升智駕系統(tǒng)的單車價值量成行平臺推出8大功能模塊后，技術(shù)演進方向更清晰。按照大疆的規(guī)劃，將在高速、城區(qū)、泊車全場景提供L2-L3級的智駕功能。大疆致力于提供性價比智駕方案。根據(jù)大疆的觀察，L2+級智駕方案成本占比下界是3%，即為保證智駕系統(tǒng)可用性而需要的基本成本，可提供行泊一體系統(tǒng)、各種高分辨率傳感器，并保證軟件端有足夠利潤；上界是5%，即客戶愿為緩解駕駛疲勞支付的溢價，可搭載激光雷達等高成本硬件。同時，根據(jù)廣州威爾森，2022年中國乘用車市場售價在15萬元以下、15-30萬元車型占比為45%、37%，占主要市場份額。按此價格區(qū)間及L2+級智駕系統(tǒng)3%-5%成本區(qū)間測算，單車智駕方案合理成本為5000-15000元。大疆認為，L2+級輔助駕駛主要是為了緩解駕駛員的疲勞，而到L3/L4階段，車輛可以自行行駛，此時人們的時間將被充分釋放，車載娛樂系統(tǒng)等其他功能模塊的價值將得到充分提升。因此，隨著智能駕駛功能的完善，智駕系統(tǒng)的單車價值量有望得到提升。資料來源：電動汽車百人會圖25：大疆認為L2+級智能駕駛系統(tǒng)的合理成本區(qū)間為5000-15000元3.3小鵬：國內(nèi)智能駕駛領(lǐng)軍，三步走實現(xiàn)全場景輔助駕駛圖27進：小。鵬2022年推出城市NGP功能，2023-2025年將逐步實現(xiàn)全場景輔助駕駛功能資料來源：小鵬汽車官網(wǎng)、佐思汽車研究公眾號、九章智駕公眾號、開源證券研究所小鵬系國內(nèi)智能駕駛領(lǐng)域領(lǐng)軍企業(yè)，2023-2025年將逐步實現(xiàn)全場景輔助駕駛功能小鵬是國內(nèi)智能駕駛領(lǐng)域領(lǐng)軍企業(yè)，掌握視覺感知、多傳感器融合、決策、規(guī)劃、控制等一系列核心能力，實現(xiàn)智能駕駛方案全棧自研。2018年，公司Xpilot智能輔助駕駛系統(tǒng)正式落地，能夠提供單車道輔助駕駛等L1級輔助駕駛功能，開啟公司智能駕駛領(lǐng)域探索之路。2019年，公司L2級行車輔助系統(tǒng)成功實現(xiàn)量產(chǎn)應(yīng)用。2021年，公司推出高速NGP功能。2022年，公司推出城市NGP功能，完成公司智能駕駛上半場（高速、地下停車場等單場景輔助駕駛）最后一個核心能力的建設(shè)，同時截至2022年底公司高速NGP功能里程滲透率已超60%。展望未來，公司計劃在2023-2024年實現(xiàn)全場景輔助駕駛功能，2025年起向無人駕駛邁表3：小鵬持續(xù)推進Xpilot輔助駕駛系統(tǒng)升級迭代資料來源：賽博汽車公眾號、小鵬汽車官網(wǎng)、開源證券研究所系統(tǒng)版本Xpilot

2.0Xpilot

2.5 Xpilot

3.0（免費）Xpilot

3.5（前裝2萬，后裝3.8萬）

（前裝2.5萬，后裝4.5萬）Xpilot

4.0Xpilot5.0產(chǎn)車系統(tǒng)量產(chǎn)自主研

端到端

輔助駕進實現(xiàn)量

自動泊

車道邁

量產(chǎn)車產(chǎn)發(fā)的自

自研實

駛能力

首次實

高速導(dǎo)

全自研

基于AI

全閉環(huán)記憶泊

力量產(chǎn) 車量產(chǎn)能力

適應(yīng)巡

現(xiàn)數(shù)據(jù)

從單車

現(xiàn)遙控

航領(lǐng)航

360度

的智能

高速智

停車場

航輔助輔助 力通過4.0迭代城市領(lǐng)

OTA實

局部的現(xiàn) 完全自實現(xiàn)

航系統(tǒng)

閉環(huán)的

道向多

泊車的

停車場

感知能

座艙量

能領(lǐng)航

自主泊

駕駛能

Xpilot

動駕駛3.0向

能力釋放自研部分-最底層的線控

端到端自研能力：XPU路徑規(guī)劃和控

的平臺軟件；Xpilot系全棧自研算法具備基于數(shù)據(jù)泊車的感知算

OTA、診斷服務(wù)虛擬化、

規(guī)劃、控制迭法由供應(yīng)商提

攝像頭服務(wù)、CAN服務(wù)、

代升級全棧式供 自動駕駛應(yīng)用 軟件開發(fā)能力引入全新的決制部分；自動 統(tǒng)應(yīng)用層軟件：包括 的感知、定位、

策架構(gòu)，可反向兼融3.5版本-算力布置-MobileyeEyeQ4小鵬G3i智尊版：

小鵬P7智尊版：英偉達Xavier計算平臺+英飛凌AurixMCU

2.0小鵬P5：英偉達Xavier小鵬G9、小鵬G6：英偉達Orin-傳感器- 20個 30個 32個31個-3.4 理想：國內(nèi)智能駕駛龍頭，積極推動城市NOA功能落地資料來源：佐思汽車研究公眾號、理想汽車公眾號、理想汽車官網(wǎng)、開源證券研究所圖28：2021年公司推出高速NOA功能，2023年將落地城市NOA表4：理想持續(xù)推進自研輔助駕駛系統(tǒng)升級迭代資料來源：佐思汽車研究公眾號、理想汽車公眾號、聆英咨詢公眾號、開源證券研究所理想：國內(nèi)智能駕駛領(lǐng)域龍頭企業(yè)，2023年將落地城市NOA功能2019年4月，理想首款量產(chǎn)車型理想ONE上市，能夠提供LDW、LCA、FCW、ACC等L2級輔助駕駛功能。2021年12月，公司推出高速NOA功能，同時根據(jù)高工智能汽車的數(shù)據(jù)，截至2023年4月，公司高速NOA里程已超過1.4億公里。2022年起，公司發(fā)布AD

MAX和AD

Pro智能駕駛系統(tǒng)，其中AD

Max

2.0

采用英偉達Orin-X芯片，新增升級版高速NOA功能，而AD

Pro

2.0搭載地平線征程5芯片，標(biāo)配高速NOA導(dǎo)航輔助駕駛功能。2023年4月，公司發(fā)布AD

Max

3.0，通過大模型AI算法，逐步擺脫對高精地圖的依賴，將提供城市NOA功能，向更高頻、復(fù)雜的場景滲透。時間 2019.04 2022.03 2022.09 2023.04智駕系

統(tǒng) AD

1.0 AD

Max

2.0 AD

Pro

2.0 ADMax

3.0代表車型理想ONE/2021款理想ONE理想L9理想L8

Pro/理想L7

Pro-能LDW、LCA、

新增：高速NOA、自研主要功

LKA、AEB、

LKA(優(yōu)化)、ACC(優(yōu)化)、AVS、倒車輔

RCTA、FCTA、DOW、信助 號燈識別、窄路輔助新增：升級版高速

召喚 FCW、ACC、

AEB(融合視覺+毫米波雷達)、

NOA(自動并線等)、

標(biāo)配：高速AEB升級(增強對橫

NOA導(dǎo)航輔

城市NOA導(dǎo)航穿行人和兩輪車的

助罵駛功能

輔助駕駛系統(tǒng)識別)、自動泊車及傳感器配置1R5V5R5V 1R11V1L 1R10V 1R11V1L計算平 地平線征程

臺 5 Mobileye

EyeQ4

地平線征程3

英偉達Orin-X

英偉達Orin-X輔助駕駛級別L2級L2+級(2021年底落地高速NOA)L2++1BEV+Transformer，自動駕駛進入大模型時代目 錄CONTENTSAI驅(qū)動，L3級自動駕駛奇點已至產(chǎn)業(yè)鏈各司其職，全面受益國內(nèi)玩家快速跟進，整車廠迎價值重估2345核心標(biāo)的和風(fēng)險提示4.1 大算力平臺：電子電氣架構(gòu)邁向“區(qū)域控制+中央計算”時代現(xiàn)階段，整車電子電氣架構(gòu)正邁向中央集中式跨域融合形成中央計算平臺，邁向“區(qū)域控制+中央計算”架構(gòu)。通常整車EEA升級是將ECU聚類融合為駕駛/座艙/車身/底盤/動力域控制器（或左/右/前車身域控制器）；架構(gòu)繼續(xù)演進，各域控制器進行融合，這些域控制器的邏輯運算功能被集成到一起形成單獨的中央計算平臺，進行整車管理與邏輯運算，其指令交由各區(qū)域控制器（集成網(wǎng)關(guān)的區(qū)域ECU）執(zhí)行，形成區(qū)域控制器+中央計算平臺架構(gòu)。圖29：整車EEA演進過程中，中央計算平臺集成度不斷提高資料來源：焉知汽車公眾號4.1 大算力平臺：電子電氣架構(gòu)邁向“區(qū)域控制+中央計算”時代資料來源：首席智行官公眾號、線束中國公眾號、開源證券研究所資料來源：特斯拉官網(wǎng)、開源證券研究所大算力平臺助力整車算力提升成本降低域控平臺集成化程度提高，汽車零部件成本降低。前文提到，通過將多個ECU功能集成于域控制器，能夠減少汽車線束長度與電子元器件使用數(shù)量，節(jié)省汽車零部件成本、降低整車EEA排布復(fù)雜度，同時汽車重量減輕，也符合電動汽車輕量化的趨勢。艙駕融合幫助主機廠降本增效。億咖通的艙駕融合方案，單板融合座艙SoC和智駕SoC，兩塊芯片算力共享、靈活調(diào)用，縮減冗余算力，實現(xiàn)整車線束使用量減少5%，研發(fā)成本降低15%，BOM成本降低20%。大算力自駕域控成為實現(xiàn)高級別自動駕駛的唯一方案，滲透率有望加速上升。大模型推動自動駕駛變革的背后，是海量的數(shù)據(jù)處理與復(fù)雜的邏輯運算，AI算力必不可少。行業(yè)內(nèi)普遍認為，實現(xiàn)L3需要的算力為30-60TOPS，實現(xiàn)L4需要的算力至少為100TOPS，實現(xiàn)L5所需要的算力為500-1000TOPS。對于此，廠商相繼推出高算力自駕域控制器平臺，為自動駕駛提供算力支撐。圖30：特斯拉憑借先進算法與自研平臺，僅靠8顆攝像頭實現(xiàn)FSD功能 圖31：億咖通的艙駕融合方案能夠有效減少整車的BOM成本Super

Brain艙駕融合方案汽車線束量-5%BOM成本-20%研發(fā)成本-15%4.2 軟件和算法：應(yīng)用、系統(tǒng)、工具軟件齊備，市場玩家廣泛參與資料來源：億歐智庫、CSDN按照在智能汽車上的應(yīng)用領(lǐng)域，可將車載半導(dǎo)體分為五大類軟件是智能汽車的重要組成部分。隨著汽車逐步走向軟硬件分離，軟件成為構(gòu)成汽車差異化的主要部分。系統(tǒng)軟件和應(yīng)用軟件缺一不可。軟件部分可分為系統(tǒng)軟件、應(yīng)用軟件及工具軟件，系統(tǒng)軟件包含虛擬機、驅(qū)動、BSP、操作系統(tǒng)、中間件等底層軟件，主要用來做硬件管理，信息交互等等。而應(yīng)用軟件則包含座艙中各類應(yīng)用以及自動駕駛算法等。系統(tǒng)軟件走向SOA化提供穩(wěn)定底座，應(yīng)用軟件獨立更新延續(xù)汽車生命力，工具軟助力功能實現(xiàn)。當(dāng)前汽車底層軟件逐步向券商靠近走向SOA化，即將車內(nèi)的各類功能變成服務(wù)供應(yīng)用軟件調(diào)度，在此基礎(chǔ)之上，車載應(yīng)用以及自動駕駛算法可通過OTA實現(xiàn)持續(xù)迭代，讓汽車常用常新。而工具軟件則助力各類軟件功能的開發(fā)和實現(xiàn)，亦是決定產(chǎn)品性能的重要組成部分。圖32：軟件環(huán)節(jié)包含系統(tǒng)軟件、應(yīng)用軟件、以及工具軟件需求來源：電動化：電動化帶來傳統(tǒng)真空助力的制動等方式逐步被替代；自動駕駛：自動駕駛需要執(zhí)行器有主動運轉(zhuǎn)的能力；精準(zhǔn)靈活：響應(yīng)速度快，操控靈活，控制精度高；結(jié)構(gòu)簡單提升經(jīng)濟性：摒棄復(fù)雜的液壓鏈接，結(jié)構(gòu)簡單，經(jīng)濟性高；需要突破的難點：安全性可靠性：線控取消機械或液壓連接，傳感器的不穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)傳輸?shù)牟环€(wěn)定性對可靠性提出考驗；成本高：當(dāng)前提升可靠性增加諸多冗余，成本較高；駕駛體驗優(yōu)化難：線控系統(tǒng)需要通過電機等裝置人為模擬路感和踏板感，如何做到符合人類預(yù)期較難。底盤域控4.3 線控底盤：應(yīng)用于自動駕駛執(zhí)行端，受益電動化智能化發(fā)展資料來源：焉知汽車公眾號、開源證券研究所線控底盤包含五大子系統(tǒng)，電動化、智能化大勢所趨推動行業(yè)成長線控底盤擁有五大產(chǎn)品：（1）線控制動系統(tǒng)、（2）線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、（3）線控懸架服務(wù)、（4）線控驅(qū)動系統(tǒng)與（5）線控換擋系統(tǒng)。得益于汽車電動化和智能化的推進，線控底盤行業(yè)迎來快速發(fā)展的機遇期。圖33：線控底盤由多個子系統(tǒng)構(gòu)成 圖34：線控底盤需求確定性高，也有難點待突破資料來源：汽車電子電氣架構(gòu)創(chuàng)新論壇、開源證券研究所4.3 線控底盤：應(yīng)用于自動駕駛執(zhí)行端，受益電動化智能化發(fā)展制動都有較高的單車價值量，據(jù)蓋世汽車預(yù)測，三大方向在2022-2026年均有不低于20%的市場規(guī)模成長；線控底盤屬于汽車執(zhí)行端部件，是自動駕駛的基石：線控底盤技術(shù)的落地會極大促進自動駕駛的發(fā)展，同時通過線控底盤和座艙、動力等系統(tǒng)的交互也能夠極大提升駕乘體驗。線控底盤處于發(fā)展初期技術(shù)潛力大：線控油門、換擋方面相對成熟，應(yīng)用率高；線控懸架方面目前空氣懸架、自適應(yīng)可調(diào)減震器等已經(jīng)出現(xiàn)并應(yīng)用，未來會得到進一步發(fā)展；線控制動和轉(zhuǎn)向是最核心的環(huán)節(jié)，其中線控制動適用于高級別自動駕駛的穩(wěn)定量產(chǎn)產(chǎn)品不多，是各大玩家爭相布局的賽道。表6：線控底盤不同模塊技術(shù)持續(xù)迭代有望拉動市場騰飛資料來源：中國汽車報對東風(fēng)汽車技術(shù)中心副主任楊彥鼎訪談、開源證券研究所線控底盤市場空間廣闊，技術(shù)迅速迭代，有望孕育良好投資機會線控底盤核心模塊成長性優(yōu)異：線控懸架、線控轉(zhuǎn)向、線控2023年2025年2030年領(lǐng)域可應(yīng)用技術(shù)近期預(yù)研技術(shù)遠期技術(shù)線控制動ESC/E-Booster/One-boxEHB線控液壓制動+橫向控制冗余EMB線控機械制動線控轉(zhuǎn)向C-EPS/SP-EPS/后輪轉(zhuǎn)向DP-EPS/R-EPS+冗余備份SBW線控轉(zhuǎn)向單輪線控（四輪獨立轉(zhuǎn)向）主動懸架雙模態(tài)減震器+電磁閥、溢流閥CDC+空氣彈簧主動懸架（半主動、全主動）全主動懸架集成域控XYZ協(xié)調(diào)控制控制集成（底盤域控制）輪邊驅(qū)動集成技術(shù)單車價值量（元）2022-2026年CAGR線控換擋400-50019.8%線控電門約3002.9%線控懸架1-2萬46.0%線控轉(zhuǎn)向約400023.2%線控制動2000-250031.7%表5：線控底盤核心元件未來成長性較好資料來源：蓋世汽車公眾號、開源證券研究所4.4 車載半導(dǎo)體：細分領(lǐng)域繁多，千億市場加速來臨資料來源：億歐智庫、CSDN按照在智能汽車上的應(yīng)用領(lǐng)域，可將車載半導(dǎo)體分為五大類圖35：車規(guī)級芯片按照功能的不同可分為計算控制芯片、功率芯片、傳感器芯片、通信芯片和存儲芯片4.5 IMU和4D毫米波雷達，傳感器持續(xù)迭代進化資料來源：焉知自動駕駛、開源證券研究所車載IMU應(yīng)用場景眾多，集成化成為未來發(fā)展方向車載IMU對自動駕駛不可或缺。慣性測量單元（IMU）能夠獨立得到車輛的三軸角速率以及加速度信息，從而解算出相對定位信息，具備優(yōu)異的短期定位精度。自動駕駛決策需要準(zhǔn)確定位信息，但在路況遮擋情況（隧道、高樓林立、立交橋下、地下車庫）等場景，GNSS等傳感器極易定位異常，IMU則能對該情況有效“替補”，提供接近實時的位置信息，為自動駕駛提供有效安全保障，減少定位消失等Cornor

Case的影響。集成化成為趨勢，IMU成長空間廣闊。IMU容易累積誤差，因此將IMU與GNSS集成為P-Box進行組合導(dǎo)航成為主流，未來P-Box或?qū)⑴c域控制器進一步集成以降低成本、提高數(shù)據(jù)交換效率。圖36：遮擋路況情況常見，需要IMU進行定位 圖37：當(dāng)前IMU與GNSS集成為P-Box為主流資料來源：ADAS之眼公眾號、開源證券研究所資料來源：美國聯(lián)邦通信委員會、智能車參考公眾號、開源證券研究所4D成像毫米波雷達性能升級，有望成為車載傳感器中重要增量速度與距離真值數(shù)據(jù)能夠輔助視覺感知更加安全。攝像頭難以獲取速度與距離真值，而從環(huán)境感知角度來看，更精準(zhǔn)、多維的信息意味著更高的安全保障；從數(shù)據(jù)訓(xùn)練角度來看，帶有物體速度與距離的數(shù)據(jù)能夠幫助算法精確迭代。4D成像毫米波雷達或?qū)⒊蔀橐曈X感知路線最佳輔助傳感器。從成本角度，4D成像毫米波雷達成本遠低于同樣能精確測距的激光雷達，并且能夠提供帶速度信息的點云；同時Transformer算法適于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理，能夠有效融合4D毫米波雷達點云與攝像頭像素信息。例如視覺占用網(wǎng)絡(luò)添加4D成像毫米波雷達后，其占用柵格將會帶有速度與距離真值，這種感知數(shù)據(jù)進行處理后將有更大概率準(zhǔn)確識別物體運動軌跡。特斯拉也計劃在HW4.0上使用4D成像毫米波雷達輔助攝像頭進一步提升感知能力。圖39：特斯拉4D毫米波雷達天線板上使用二級聯(lián)（6T8R）的方式資料來源：Ghost

Autonomy官網(wǎng)圖38：特斯拉即將搭載新的高分辨率成像雷達特斯拉向美國聯(lián)邦通信委員會注冊的高分辨率雷達樣圖特斯拉新雷達實物圖4.5 IMU和4D毫米波雷達，傳感器持續(xù)迭代進化4.6 受益標(biāo)的：有關(guān)標(biāo)的整車廠：小鵬汽車、理想汽車、比亞迪零部件：軟件：中科創(chuàng)達、經(jīng)緯恒潤、光庭信息、阿爾特大算力平臺：德賽西威、經(jīng)緯恒潤、中科創(chuàng)達、均勝電子、華陽集團、科博達、天準(zhǔn)科技、星宇股份、英恒科技、比亞迪電子線控底盤：伯特利、耐世特、亞太股份、浙江世寶車載半導(dǎo)體：晶晨股份、瑞芯微、美格智能、廣和通、移遠通信、北京君正、裕太微4D成像毫米波和IMU：保隆科技、威孚高科、經(jīng)緯恒潤、華依科技、華測導(dǎo)航、芯動聯(lián)科、星網(wǎng)宇達4.6、開源證券研究所（收盤日期為2023年9月4日，盈利預(yù)測均來自開源證券研究所）評級收盤價（元）2023/9/42023EEPS2024E2025E2023EPE2024E2025E買入143.012.863.995.4650.035.826.2137.102.533.705.2054.237.126.418.880.580.851.2032.622.215.7買入30.180.981.331.7930.822.716.9買入76.251.412.092.7254.136.528.080.902.172.633.3737.330.824.029.2