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伴隨著電動化的發展，疊加特斯拉的明星示範效應，當前智能網聯已經成為重塑汽 車行業的關鍵因素之一，意味著軟件定義汽車時代的到來，汽車已經從廣義上的“硬”汽車 轉變為“軟”汽車，其所承載的含義已經有了新的解釋，即在原先滿足消費者駕乘體驗功能 的基礎上，賦予了新的人機交互、解放雙手的作用。

智能網聯汽車發展，即為智能化和網聯化協同發展，目前來看網聯化發展的較早較 快，車輛本身、車-雲之間已經有廣泛的商用化案例；而作為網聯關鍵的車-車之間，也隻 是局限於主機廠內部同軟件平台之間的簡單模式。而智能化的發展，則是要在網聯化基 礎上，將智能車輛和智能交通融合在一起最終形成完全自動化的駕駛階段，即智能網聯 汽車。

（一）ADAS 相當長時間內仍是智能駕駛主力

從功能塊上看，智能化可以分為座艙智能化和駕駛智能化，這兩者之間相互融合、 相互作用。座艙智能化，即智能座艙，主要體現在儀表板區域，具體細分為儀表盤、中 控顯示屏、HUD、空調控製係統、流媒體後視鏡、行車記錄儀、後排液晶顯示屏等區域， 而且目前有朝著一體化發展的方向，其中作為網聯化重要載體的中控係統尤為突出。

對於 L3 以下不同階段的智能化配置，目前沒有明顯的定義，從各大主機廠及智能化 方案供應商的解決方案看，中高端車輛普遍采用的 ADAS 係統可以定義為 L2+或者 L3- 水平。假如一台車輛標配 ADAS 係統，以 90~120Kph 行駛在高速道路上，激活 ADAS 係統，LKA 使其保持在某一固定車道，當前車減速，根據本車雷達識別前車車速和車距， AEB 介入，做出速度調整，當前車加速時，同樣本車加速行駛，此時駕駛員即可不幹預 駕駛，隻需雙手置於方向盤上；當車輛進入路況比較複雜的城市道路或者國道，速度在 80Kph 及以下，車輛的前置攝像頭識別限速標識，做出速度調整，當行至路口，前車減 速至停止時，本車即跟隨停止；不過對於路口信號燈的識別，特斯拉在最新的軟件版本 中已經釋放；停車起步時，駕駛員參與。當車輛駛入低速路時，麵對轉向和人行道等錯 綜複雜的路況，則需要駕駛員來幹預駕駛，待進入停車庫，自動泊車激活，最終停車入 庫。這一係列駕駛操作，即為當前定義的主流 ADAS 係統，難點在於低速路況的不確定 帶來的挑戰，也是 L3 階段的重點。

ADAS 相當長時間內仍舊是智能駕駛的主力。高級輔助駕駛係統，即 ADAS 係統 （Advanced Driving Assistance System），是利用車上的各類傳感器，如毫米波雷達、激光雷達、單目攝像頭、雙目攝像頭以及衛星導航等模塊，實時感知車輛周邊的環境， 進行數據采集，並作動、靜態辨識、偵測與追蹤，根據高精度地圖數據，進行快速運算 與分析，從而讓車輛和駕駛員預先感知周邊環境帶來的影響，並迅速做出反應，滿足車 內駕乘人員對整車能，特別是安全的要求。 近幾年 ADAS 的滲透率增長迅速，從 原先局限於配置高端車品牌，到現在的中端車的高配車型，以及部分輔助駕駛的模塊也 逐步滲透到低端車輛的高配車型。

根據中汽協統計的數據，2019 年搭載 ADAS 係統的車輛滲透率不足 10%；我們以 新能源車為例，拆分不同係統來分析。2020 年 Q1 新能源乘用車銷量 10 萬輛，TOP31 品牌在售車型共計 131 款，總銷量為 9.4 萬輛，占比 94%，我們選取 TOP31 的車型配 置分析，配置車聯網功能的車型數量占比最高，為 71%，而自動泊車（APS）占比較少， 大約為 8%；除並線輔助外，其他功能相比 2019 年滲透率均明顯提高。

（二）智能網聯汽車產業鏈的發展是基礎

1、感應端是智能駕駛的五官

智能駕駛，需要利用安裝在車輛上的超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達、攝像頭、 定位係統等各種傳感器協同工作，收集車內外環境信息，盡可能早地察覺到危險，並采 取相對應的措施，避免或者降低事故的發生概率。一般來說，L3 級別以上對於自動泊車、 擁堵路況和高速自動行駛要求高，需要配置激光雷達，並且單車配套攝像頭和毫米波雷 達數量眾多；而 L3 級別及以下，則需要配置合適數量的攝像頭、毫米波雷達和超聲波雷 達即可。

超聲波雷達成本低，主要運用在倒車輔助、自動泊車等低速工況。

超聲波雷達價格相對較低，應用範圍較廣，在短距離低速檢測中具有非常大的優勢。 該種傳感器主要是通過超聲波發射裝置發射超聲波，再通過接收器接收反射回來的超聲 波的時間差來測算距離。常用的工作頻率有 40KHz、48KHz 和 58KHz 三種，頻率越高， 靈敏度越高，水平與垂直方向探測角度越小；並且防水防塵，有少量泥沙遮擋也不影響； 探測距離一般再 0.1~3 米之間，精度較高，適用於倒車輔助和自動泊車等低速工況。超 聲波雷達通常安裝在汽車前後保和側麵，前者稱為 UPA，用於檢測前後障礙物；後者稱 為 APA，用於檢測側方障礙物。

毫米波雷達國外壟斷，國內企業逐漸突破。毫米波雷達通過天線發射毫米波信號， 目標反射信號後，車輛從而獲取了自身周圍的物理環境信息，ECU 對該信息進行處理， 追蹤和識別目標；同時根據軟件設定，以聲音、視覺提醒或者觸覺提醒等方式告知駕駛 員，或者對車輛運行進行幹預，保證駕駛的安全可靠。目前常用的毫米波雷達有 24GHz和 77GHz 兩類，24GHz 主要檢測中短距離（=100m 左右），77GHz 主要是長距離檢 測（=200m）。目前來看，國內 24GHz 已經量產使用，裝機規模較大，但是 77GHz 因 國外的長期禁運管製，起步較晚，規模較小且集中度較低，近 8 成市場規模仍被外企占 據，大規模國產化替代需要持續推進。

激光雷達成本高，國內企業迅速崛起，提升價比，逐步縮小與國外同行差距。

激光雷達（Lidar，Light Detection and Ranging），主要基於波長在 900nm~1500nm 左右的激光探測和掃視，可以探測到空間三維信息，且可以顯示出精確的三維圖像，便 於駕駛員快速做出相應的反應。激光雷達的車規級應用即為車載激光雷達，通過發射和 接收激光束，分析激光到目標體及折返時間，計算目標與車的距離，同時利用收集的目 標對象表麵大量密集點的三維坐標、反射率等信息，迅速建立目標的三維模型和三維點 雲圖等數據，繪製出周邊環境地圖，達到環境感知目的。目前來看，以 Velodyne 的技術 最成熟，產品最豐富，精度和可靠最高；但是國內品牌如速騰巨創和禾賽科技等也在 加緊布局，在價比上有所突破。

與其他傳感器不同的是，激光雷達的優勢明顯：有極高的分辨率，探測精度高，範 圍廣；抗幹擾能力強；能獲取比如距離、角度、反射強度和速度等豐富信息，從而生成 含有數據的多維圖像；並且可以全天候工作。但由於價格和天氣等方麵製約其快速發展。 一方麵，線束越多，價格越高；另一方麵，在雨雪霧等惡劣天氣下，會發生無法識別車 道，從而不能有效繪製周邊環境信息。

一般來說，激光雷達分為機械式和固態激光雷達。機械式雷達需要旋轉測量周邊環 境，激光發射路徑上不能有阻擋，目前隻能安裝在車頂，對於量產銷售的車輛來說，不 是一個很好的選擇；而采用固態激光雷達，由於其體積小，成本低，可以集中在車輛內 部，比如 A 柱、前後保等部位，通過雷達內部微動部件來偏轉掃描，目前是最接近量產 的配置，也是各大廠商重點推動的方案。

車載攝像頭-汽車的眼睛，眼觀六路。

車載攝像頭的工作原理是，目標物體通過鏡頭（LENS）生成光學圖像投射到圖像傳 感器上，將光信號轉變為電信號，再經過模數轉換（A/D）後變為數字圖像信號，最後由 數字信號處理芯片（DSP）進行加工，處理成特定格式的圖像輸出到下遊需求方。從車載攝像頭的組成來看，主要子係統為鏡頭、CMOS 傳感器、模組組件、獨立 ISP 芯片以 及算法等。根據 Yole 的預計，2024 年全球攝像頭模組產業鏈市場達到 450 億美元左右， 其中汽車攝像頭市場有望超過 50 億美元。

按照其配置區域不同，可以分為前置、側視、後視和內視、環視攝像頭等，每種主 要負責功能不同，目前應用比較多的功能主要是後視、360Ⱗ’𐨦–功能。一般來講，典型 的輔助智能駕駛係統由 4 個環視、1 個前視和 1 個後視等至少 6 個視像頭組成。比如特 斯拉 model3 就采用了八顆攝像頭，外加一顆備用內視攝像頭，從而實現自動駕駛的大 部分功能。

根據我們的統計，360Ⱗ’𐨦–係統在新能源車的滲透率在三成以上，逐漸成為中高端 車型以及中高配車型的主流標配，滲透率逐漸提升。從整個市場角度看，車載攝像頭市 場競爭格局較為充分，但主要集中在外資企業，合計占比在 96%左右。

而在分件中，已經有國內自主品牌開始突圍，甚至占據了細分市場相當大的比重。 比如車載鏡頭方麵，在手機鏡頭及手機鏡頭模組處於優勢地位的舜宇光學，擴展到車載 鏡頭領域，2018 年公司車載鏡頭出貨量為 3995 萬顆，同比增長 25.3%，已連續 9 年保 持全球第一，優勢明顯。聯創電子一方麵供貨特斯拉；另外，已與 Mobileye、NVIDIA、 Aurora 等公司達成戰略合作；其中有十幾款鏡頭產品獲得 Mobileye 認證；也得到 Valeo、 Continental 等認可，已量產出貨。

在汽車 CIS 領域，韋爾股份控股的豪威科技主要客戶是歐美汽車品牌，在 BBA 中的 滲透率位居行業首位，其在 2018 年市占率 20%，2019 年市占率達到 30%，僅次於 ON Semi，位居第二；而在手機市場市占率 12.4%，位居全球第三。公司作為全球第三大 CIS 企業，有望繼續受益於汽車智能化發展。

在 ISP 芯片領域，華為自 2013 年收購 TI OMAP 芯片在法國的業務後，基於此成立 圖像研究中心。從麒麟 950 開始在海思的 SoC 芯片中集成了自研的 ISP 芯片模塊，從 底層硬件開始自研優化照片處理，並從 P9 開始躋身全球手機拍照第一陣營；2020 年在 榮耀 30S 上搭載的全新麒麟 820 SoC 上配備 ISP5.0，實現數據吞吐率提升 15%、能效 提升 15%的效果。根據 CINNO Research 發布的最新數據，2020 年 Q1，華為海思首次 登頂國內智能手機處理器市場，成為大陸份額最大的移動 SoC 廠商，占比達 43.9%，高 於高通的 32.8%和聯發科的 13.1%。

多傳感器信息數據融合處理是智能駕駛的趨勢。

我們認為，智能駕駛的發展，要達到車輛自主控製、自主學習，分析和判斷有利的 環境和路線，一定離不開多傳感器之間的互相融合，方能有效地支持冗餘設計、揚長避 短，達到提升駕駛安全可靠的目的。通常，每種傳感器都有自己獨特的特征，而汽車需 要麵對複雜的行駛環境，有來自天氣、周邊路況、駕駛員等各個方麵、全天候全場景的 環境影響，這就需要多種傳感器搭配融合才能滿足將來 L5 級別自動駕駛需求。

2、決策端是智能駕駛的大腦

相對於常規內燃機車，決策端是新能源車智能化的優勢之一，主要由兩大方麵組成， 一方麵是硬件層麵的域控製器（DCU）和多域控製器（MDC）；另一方麵是軟件層麵的 運算平台和操作係統等。

汽車控製單元由傳統的分布式向集中發展，域控製器成為智能汽車架構的關鍵之一。傳統的汽車控製單元，比如內燃機車，其布置依賴於硬件，采用分布式架構，通常每個 子係統都需要配置 ECU，全車最多配置 100 多個模塊，如此大量的 ECU 和線束，增加 了開發成本和物料成本，降低了數據處理效率，不能適應智能網聯汽車發展的需要；此 外，隨著智能網聯化的發展，對數據運算處理的要求越來越高，而傳統的分布式架構控 製單元難以滿足這些要求。因此，滿足這些對運算和數據處理高效快速的控製單元應運 而生，即為域控製器，實現統一指揮。隨著軟件定義汽車時代的到來，采用集中式控製 單元的全新 EE 架構，疊加 OTA 等雲端服務，是促進智能網聯汽車快速量產、軟件快速 迭代升級的基礎。

以寶馬七係為例，2009 款 ADAS 係統配置有 14 個 ECU，半導體平均 BOM 成本為 618 美元；在 2015 款上采用了新的 E/E 架構，新增融合 ECU，並采用以太網通訊，半 導體平均 BOM 成本下降了 10%。

采用集中式 EE 架構，離不開域控製器。域控製器分為 DCU（Domain Control Unit） 和 MDC（Multi Domain Controller）。前者根據汽車電子部件功能可以將 EE 架構分為動 力總成、安全、車身電子、座艙和智能駕駛等域，通過處理能力強的多核 CPU/GPU 來 控製指定域；但是考慮到控製器需要分析處理的信號龐大複雜，原有的分布式或者 DCU 已經無法滿足要求，所以就有了後者-多域控製器，使攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、 車內其他各種傳感器在一個 MDC 內進行處理以確保輸出一致的最優結果。這種結構通 過 MDC 統一接受和處理信號，並且傳感器與 ECU 不再一一對應，有助於整車廠根據需 要靈活選擇不同傳感器及供應商。

特斯拉 model3 域控製器分為三大板塊，CCM（中央計算模塊）、BCMLH（左車身 控製模塊）和 BCMRH（右車身控製模塊），其中 CCM 覆蓋智能駕駛和娛樂控製等， BCMLH 覆蓋燈光、轉向等車身便利係統功能，BCMRH 覆蓋底盤、安全係統和大部分動 力係統等功能，構成複雜的多域控製器。

除特斯拉外，大眾 MEB、寶馬、奧迪等同樣也在開展全新 EE 架構平台設計，如寶 馬的 Central Computing Platform、奧迪的 Central Computing Cluster 和大眾 MEB 的 ICAS。

目前最重要的兩個方向是智能駕駛域控製器和座艙域控製器。國外零部件龍頭企業 如 Bosch、Continental、Visteon 等憑借本身資源和技術優勢，牢牢占據大部分市場；國 內企業以德賽西威、華為等典型代表，特別是前者，在自動駕駛域已經有了量產突破。 而在智能座艙方麵，由於消費者對車內電子產品訴求發展較早，因而智能座艙在國內發 展較快，有德賽西威、華為、均勝電子、東軟睿馳等。根據佐思產研的預測，2025 年全 球汽車域控製器（座艙+自動駕駛）出貨量將超過 1400 萬套，2019-2025 年均增長50.7%。

如果說域控製器是智能網聯汽車的神經中樞係統，那麽核心車規級處理器則是智能 駕駛的大腦。域控製器要完成大量計算，必須依賴於具有強大運算力的核心處理器，從 而達到利用這些處理器來集中控製每個域，取代分布式 EEA 架構。比較典型的車規級企 業有 NVIDIA、NXP、Infineon、TI、Renesas、Mobileye 等，其中 Mobileye 於 2017 年 被 Intel 並購。我們可以看到，在車規級芯片領域，NXP、Infineon、Renesas 三家占據 國內市場 68%的份額，國際市場 35%的份額，牢牢占據車規級芯片前三甲地位。

消費芯片巨頭上車，努力從傳統車規級芯片供應商分得一杯羹。傳統消費電子芯片 供應商，如 Qualcomm、Intel、Nvidia 等，從車機係統芯片切入，攻城略地，很多項目 已經上車量產，後續憑借自身在消費電子芯片的優勢，會繼續縮小與傳統車規級芯片供 應商差距，從而倒逼傳統車規級芯片供應商加快推陳出新，鞏固現有產品格局優勢。

以華為和地平線為代表的國內芯片公司開始實現特定場景的突破。2019 年 8 月底， 地平線正式宣布量產中國首款車規級人工智能芯片-征程二代，打破了中國智能網聯前裝 市場“無中國芯”的局麵。征程二代搭載地平線自主創新研發的高能計算架構 BPU2.0（Brain Processing Unit），等效算力超過 4TOPS，而功耗僅為 2 瓦。該款芯片一方麵能 夠高效靈活地處理多類 AI 任務，實時檢測和精準識別多類目標，可全麵滿足自動駕駛視 覺感知、視覺建圖定位和視覺 ADAS 等智能駕駛場景的需求。而地平線 Matrix 自動駕駛 計算平台，作為征程二代架構加速的計算平台，結合深度學習感知技術，具備強大的感 知計算能力，能夠為 L3 和 L4 級別自動駕駛提供高能的感知係統。根據地平線官方公 告，2019 年智能駕駛業務訂單高達數億元；預計 2020 年前裝定點項目將達到兩位數， 2022 年征程係列芯片年出貨量將達到百萬級別。

3、執行端是智能駕駛的手和腳

執行端也是新能源車特別是純電動車在智能化方麵優於傳統燃油車的優勢。沒有傳 統內燃機車複雜的運行工況，純電動車可以直接根據路況帶來的反饋需求傳遞給電機進 行速度和製動控製，無需複雜的檔位變換。因此，對於電動車，執行端一般有加減速、 製動、轉向、燈光等幾個方麵，其中因涉及到安全和係統集成能力，又以製動和轉向 對於智能化發展較為關鍵；並且在製動功能中，線控製動尤為重要。從單車成本來看， 線控製動大約 2000~2500 元/台車；線控轉向大約 4000~5000 元/台車。

線控轉向係統是智能汽車走向完全自動化的必由之路，是難點也是重點。

到目前為止，汽車轉向係統經曆了機械轉向、液壓助力（HPS）、電子助力（EPS） 三個階段，而 EPS 已經是非常成熟的技術；但是進入到智能駕駛階段，特別是完全自動 化駕駛階段，則需要全新的設計思路與之匹配，那麽線控轉向係統（SBW，Steering by Wire）的應用則被提升日程。所謂 SBW，即去掉轉向盤和轉向執行機構之間的機械連接， 實現駕駛員操作與車輛轉向的解耦，當轉向盤轉動時，轉矩和轉角傳感器將測量到的信 號轉變成電信號輸入給 ECU，ECU 依據車速傳感器和轉向傳動機構上的位移傳感器信 號來控製轉矩和反饋電動機的旋轉方向，然後模擬轉向力生成反饋轉矩；同時，控製轉 向電動機的旋轉方向、轉矩大小和旋轉角度，通過機械轉向裝置控製轉向輪的轉向位置。 該係統包含三大部分：路感反饋總成、轉向執行總成、ECU 及相關傳感器，並且冗餘防 錯功能至關重要，對係統集成能力和軟件開發能力要求高，目前基本被前幾大國際零部 件巨頭壟斷，並且滲透率較低。

目前來看，SBW 有兩個方向，一個是英菲尼迪的方案，即帶有轉向管柱和離合器部 件，在正常情況下，離合器是斷開的；當出現特殊情況需要駕駛員介入時，離合器結合， 進而提升係統冗餘度。而在 BOSCH 開發的這套係統裏則取消了轉向管柱的存在，沒有 了機械結構的硬連接，但是增加了多個電機和 ECU 來提高係統的冗餘度。

SBW 是基於 EPS 的技術而發展起來，對技術、集成能力、成本、安全等方麵要求 很高，因此傳統的 EPS 優勢供應商更勝一籌，比如 BOSCH、ZF、Paravan、Nexteer、 JTEKT 等；國內的拓普集團正在積極布局該係統。我們預測，按照單車價格 3500~4500 元來推算，假定 2025 年 SBW 滲透率達到乘用車市場的 10%，則整個市場空間大約為 91~117 億元。

線控製動係統是智能汽車的關鍵核心係統。

製動技術作為車輛本身的核心技術，其能要求始終是一台車子的關鍵指標，製動 技術的發展經曆了摩擦片製動、鼓式和盤式製動、ABS/ESP 等電子製動模塊、線控製動 模塊階段。與 SBW 類似，線控製動係統（BBW，Brake By Wire）也是使用電係統代替 傳統的機械或者液壓係統，響應時間更短、製動距離更小，是智能化發展的必然方向。 BBW 可以分為電子液壓製動 EHB（Electronic Hydraulic Brake）和電子機械製動 EMB （Electronic Mechanical Brake）兩種，EHB 是在傳統液壓製動器基礎上，用一個綜合 的製動模塊來取代傳統製動器中的壓力調節器和 ABS 等模塊，這個模塊既可以集成 TCS （牽引力控製係統）、ESP、ABS、EPB 等傳統製動功能，還可集成胎壓監測、EBD（電 子製動力分配）、AEB 等功能。EHB 包含電機、泵等部件，可以產生並儲存製動壓力。 目前大部分的應用案例，比如 Bosch 的 iBooster/IPB，Continental 的 MK C1 以及 ZF 的 IBC 等都是采用了 EHB 方案。

而 EMB 與 EHB 不同，無需液壓係統、製動主缸等部件，其製動力是由安裝在 4 個 輪子上的電機驅動機構產生，使整個係統結構更加緊湊。但是其技術複雜，依舊被全球 龍頭零部件公司把控，所以當前相對 EMB，EHB 更具有可實施。

線控製動係統 EHB 呈三足鼎立格局，國產品牌亟待突圍。目前從全球範圍內來看， 外資品牌依舊優勢明顯，Bosch、Continental、ZF 等在 EHB 的技術已經比較成熟，量 產車型案例較多；比如Bosch於 2013年推出基於直接電液壓製動係統的第一代iBooster， 到現在已經升級為第二代技術，並在國內普遍應用，如上汽榮威、蔚來等；後來又針對 L3 和 L4 級別的需求，設計開發了 IPB（Integrated Power Brake），將 iBooster 和 ESP 合二為一，體積大大縮小，重量也降低不少，並且相對 iBooster 成本大大降低，已經應 用在比亞迪漢上。而從國內來看，進展最快的伯特利，要到 2021 年才能實現量產上市。 根據立木信息谘詢數據顯示，2020 年 EHB 市場規模在 25 億元左右。

ADB 大燈與智能駕駛相輔相成，國內企業已經站上國際舞台。

車燈作為汽車的關鍵零部件之一，發揮了美觀、照明、與行駛環境交流信息的作用， 相當於人的眼睛，它也是汽車的重要安全部件。按照車燈功能來分類，可以分為照明和 信號燈；按位置分，可以分為外部和內部燈等，比如前照燈就屬於外部照明燈。

車燈的發展伴隨著汽車工業的發展，大體經曆了如下幾個階段：燃料照明燈、白熾 燈/鹵素燈、氙氣燈、LED 燈、OLED 燈和激光大燈等。而隨著光源的不斷進化，車燈尤 其是前照燈的功能也越來越先進，越來越智能化、數字化和個化。

隨著機器視覺、複雜傳感、陣列光源等技術的發展，以及智能駕駛發展的需求，自適應遠光係統 ADB（Adaptive Driving Beam）逐漸開始進入量產車型，這是一種可以根 據路況自適應變換遠光光型的智能遠光控製係統。該係統根據本車行駛狀態、周邊行駛 環境燈，自動為駕駛員開啟或退出遠光，或者自適應變換遠光光型，以避免對其他道路 使用者造成眩目。相比於傳統遠光燈，ADB 采用智能控製替換手動切換，並且防眩目的 光型變換替換遠近光切換，既增加了行駛便利，又在保障道路行駛安全的基礎上，擴 大了視野照明。在智能汽車中搭載 ADB 大燈，能夠與攝像頭功能相輔相成，進一步提升 智能駕駛安全可靠。

根據我們對 2019 年和 2020 年 Q1 新能源車配置自適應大燈（Adaptive Frontlighting System）和自適應遠近光滲透率的統計，搭載 AFS 的新能源車分別為 3.82%和 7.04%， 搭載自適應遠近光的新能源車分別為 15.27%和 31.69%，兩者滲透率逐步提升，但是依 舊偏低，特別是配置 AFS 的新能源車。與上述兩類配置相比，技術更先進和複雜的 ADB 大燈也已量產成熟，在高端傳統燃油車和中端燃油車的中高配上都有應用，但是考慮到 成本影響，滲透率並不高。一般來說，LED 大燈成本在 850 元左右，而采用矩陣式 ADB 大燈的單件成本大約為 1800 元左右，價格大約為前者兩倍左右。隨著智能化發展和智 能網聯汽車市場占有率的提升，有望帶動 ADB 大燈的滲透率進一步提升。

ADB 一般采用矩陣式或者像素式結構，當前由於成本和技術等原因，普遍采用矩陣 式大燈，其 LED 的顆粒感和通道數雖然少於像素式，但明顯優於普通 LED 大燈，其結 構通常由大燈控製器（HCM，Headlamp Control Module）、LED 光源模組驅動器（LDM， LED Driver Module）、光源模組、傳輸線等組成，當然更複雜的還會配置前視主動安全 攝像頭（FAS-Cam，Forward Active Safety Camera）等。其中光源模組、控製器和驅 動器的成本合計占比超過 80%。

從全球範圍內看，2018 年前照燈 CR6 為 63%，小糸跟馬瑞利、海拉、法雷奧、斯 坦雷相比優勢明顯；而國內 CR6 為 79%，國內行業集中度高，特別是華域汽車在整合 上海小糸後在國內形成一超多強局麵；星宇股份一方麵受益於德係和日係車優於行業增 速的表現，另一方麵 BBA 客戶在供車型的持續放量；此外，配套一汽轎車 ADB 大燈的 量產，提升了公司單車配套產品價值和技術能力，有助於後續國產替代滲透率的提升。

在前照燈模塊中，控製器成本占比較高，國內的科博達擁有完整的照明係統控製器 產品，已經成功供貨全球主要車企，並且LED矩陣式主光源控製器已經成功供貨保時捷、 賓利等豪華品牌；2018 年 LED 主光源控製器產品營收占比 60%以上，20019 年獲得福 特全球項目定點，成為福特全球同步開發供應商，助力該類產品成為將來的主要贏利點， 並且帶動公司其他控製器產品的加速滲透，從而使公司有能力參與全球範圍的競爭。

4、智能網聯汽車的發展離不開高精度地圖

智能汽車要上路行駛，必須要有精準的自身位置評估和周邊環境感知，除了配置各 種傳感器外，高精度地圖也是實現智能駕駛的重要基礎模塊，能夠為車輛行駛行為決策 提供精確定位以及精準車道預測，避免因傳感器在沙塵、雨雪、濃霧等極端氣候下發生 誤判，保證自動駕駛車輛在複雜環境下的安全。另外，在目前階段，高精度地圖還可以 幫助降低智能駕駛車輛對於較貴重傳感器的依賴，以相對較低的成本實現更加安全的駕 駛。因此，高精度地圖是現階段及今後相當長一段時間，實現自動駕駛技術的重要條件， 而地圖的質量和定位的結果會直接影響其它模塊的功能。

高精度地圖具有高鮮度、高精度、高豐富度屬。高精地圖分為高精拓撲地圖和高 精點雲地圖，具體包含道路屬（車道數、施工狀態等）、車道模型（車道線、曲率/坡 度、中心線、車道屬變化等）、交通設施模型（交通信號燈、斑馬線、停止線、交通標 誌等）等，以及可以疊加實時動態交通狀況等信息，從而為自動駕駛車輛構建一個映射現實的虛擬道路環境模型，實現車路協同，為自動駕駛車輛規劃行駛路徑，躲避擁堵和 交通障礙。高精地圖從精度、數據維度、作用和功能、適用對象、數據的實時等方麵 不同於傳統地圖，既包含車道級別、厘米精度的道路網絡和交通信息地圖，也包括實時 動態交通狀態等信息。

高精地圖行業準入門檻高，技術要求高。截止到 2020 年 Q1，隨著京東集團子公司 -京東三百陸拾度電子商務有限公司導航電子地圖製作甲級資質申請在自然資源部網站 公示完成，成功獲得這一含金量極高的資質，成為國內第 22 家可以合法製作自動駕駛地 圖的公司。國內政策由於和美國不同，對地圖測繪有嚴格限製規定，目前擁有“導航電子 地圖資質單位名單”的企業有 14 家。獲得這一資質的企業，來自於傳統圖商的有 8 家， 來自 ICT 及汽車龍頭企業的有 8 家，來自事業單位的有 4 家，來自自動駕駛初創公司的 僅有 2 家，可以看出國家在這一領域管控極嚴，拿到這一資質，對布局自動駕駛的的重 要不言而喻。

高精度地圖市場空間廣闊。從高精度地圖典型企業及其配套客戶來看，應用範圍逐 漸擴大，包括智能駕駛、智慧城市、公安、房地產、交通運輸、智能零售等，根據高盛 對高精度地圖全球市場判斷，預計未來十五年高精度地圖行業將迎來黃金發展期，到 2020 年高精度地圖市場為 21 億美元，2030 年該市場將達到 200 億美元。

四維圖新-基於傳統導航業務，發力智能駕駛。公司以自動駕駛高精度地圖、高精度 定位和汽車芯片為核心產品，以數據+AI 為核心基礎，打造一整套自動駕駛綜合解決方 案。2019 年，公司傳統導航業務營收 8.31 億元，同比逆勢增長 7.18%，在與寶馬、特 斯拉、戴姆勒、本田等合作的基礎上，又獲得日本三菱電機導航電子地圖的采購訂單， 進一步鞏固了自身在導航業務上的優勢地位；高級輔助駕駛及自動駕駛業務營收 1.04 億 元，同比大幅增長 96.48%，公司依托寶馬、戴姆勒等核心高端客戶在 ADAS 及自動駕 駛領域的率先布局，拉動公司在該業務領域高速成長。2019 年初，與寶馬在自動駕駛方 向聯手，簽署了麵向 L3+自動駕駛係統的自動駕駛地圖訂單，並於 2019 年年底獲得全球 第一張為自動駕駛地圖頒發的 ASPICE 二級認證證書；公司位置大數據服務營收 2.40 億 元，同比增長 36.64%，公司於 2019 年 7 月底發布位置大數據平台 MineData3.0，基於 全新的平台和可視化能力，持續優化細分行業解決方案，推出全新的交通、交警、公安、 保險行業整體解決方案；車聯網業務營收 6.97 億元，同比增長 28.53%。另外，在全新 業務領域，公司與 2019 年 4 月成立高精度定位公司六分科技，致力於以自主研發的接 收機建設北鬥地基增強係統，為自動駕駛、智慧城市、物聯網行業提供厘米級定位能力。 截止 2019 年末，六分科技已完成近 2000 個 CORS 參考站建設及部署，在全國範圍具 備了“網-雲-端”完整解決方案商業化能力，並成功增項國家大地測量甲級測繪資質，終端 模組產品計劃 2020 年實現量產。

智能網聯汽車要朝著更高級別的方向發展，必然離不開政策和法規的支持及規範、 低延時高效通訊技術的發展、智能駕駛產業鏈側技術和成本的創新突破、新能源載體的 滲透率提升、市場對更高級別智能駕駛的接受度等各個方麵的協同推進，從效率、成本、 安全可靠、可落地實施等角度綜合考慮。

（一）各項政策法規及標準為智能駕駛保駕護航

總體來看，在汽車工業發達國家和地區，普遍認為智能駕駛是汽車發展的必然趨勢， 需要通過政策法規和標準等方麵予以支持。國外在自動駕駛政策法規方麵立法較早，特 別是美國從智能駕駛基礎層麵進行法規和標準支持，確保在智能駕駛方麵的世界領先地 位；國內在政策法規標準方麵起步稍晚，但是最近的一係列動作，將有助於加快相關工 作的進展，縮小差距。

1、國外在法規政策上早於國內製定和實施，美國較突出

總體上看，自動駕駛汽車在大多數國家和地區尚不被法律認可，但從美歐日等國家 和地區的立法來看，自動駕駛汽車是交通發展的趨勢，都在予以鼓勵。美國部分州（區）、 英國、瑞典、德國、日本等國家和地區已經進行了相關立法，但普遍僅針對 L3 級及以下 的智能輔助駕駛階段，且對上道路測試的條件和要求普遍嚴格，同時要求必須有駕駛員 監管，以便在緊急情況下隨時進行駕駛員幹預，相應的法規等也基於現有的法律框架。

2、國內新基建、5G 和智能網聯汽車政策的全麵戰略引導和支持

國內為了推動智能網聯汽車的發展，近幾年從中央到各級地方，相繼製定 了一係列政策法規和標準體係，打通汽車、通信、交通等各方麵關聯方，旨在建立一個 統一有效的體係，協同發展；從智能網聯各細分領域入手，包括地圖、車輛智能管理、 通信、電子產品等，提出相應指南。這些政策法規和標準，包含從總體規劃，到細節落 實，有目標，有行動，逐步形成人、車、路、網等的一體化發展，達到規範、鼓勵和支 持智能網聯汽車發展的初衷，從而加速促進智能網聯汽車快速、健康、有序發展。

新基建的發展，是國內發展智能網聯汽車的最大優勢之一。

2018 年 12 月中央經濟工作會議上首次提出新型基礎設施建設，簡稱新基建，指以 5G、人工智能、工業互聯網、物聯網為代表的新型基礎設施建設，與傳統基建相比，新 基建體現了數字經濟特征，能夠更好地推動中國經濟轉型升級，隨後“進一步加強新一代 信息基礎設施建設”被列入 2019 年工作報告；2020 年 3 月，中共中央政治局常委會 提出，加快 5G 網絡、數據中心等新型基礎設施建設進度；2020 年 4 月 20 日，國家發 改委在例行新聞發布會上，首次明確“新基建”範圍，主要包括三個大方麵：信息基礎設施； 融合基礎設施，主要是指深度應用互聯網、大數據、人工智能等技術，支撐傳統基礎設 施轉型升級，進而形成的融合基礎設施；創新基礎設施，主要是指支撐科學研究、技術 開發、產品研製的具有公益屬的基礎設施。

2020 年以來，國務院常務會議、中央深改委會議、中央政治局會議等頂層會議多次 提及“新基建”建設，在宏觀經濟保穩定的基調下，新基建能為經濟發展帶來新動能、新活 力，助力國內經濟轉型升級。

國內建設新基建，是我們能夠集中精力辦大事的體現，是我們在智能網聯汽車發展 中優於國外的重要優勢，從新基建涉及的範疇來看，基本每一個環節都跟智能網聯汽車 強相關。我們認為，隨著新基建的發展，會進一步加速智能網聯汽車的滲透率提升。

推動 5G 發展的政策，是國內發展智能網聯汽車的最大優勢之二。

2020 年是國內 5G 商用化元年，從中央到地方各級，先後出台了各項政策支持 5G 的發展。2019 年 6 月 6 日，工信部向中國移動、中國電信、中國聯通和中國廣電發 放 5G 商用牌照，標誌著我國正式進入 5G 商用元年，引導全球產業發展；地方政策也逐 步加碼，響應並深化中央號召，5G 通信產業的發展成為地方發展新的增量和重點。隨著 各省市 5G 城市試點的逐步深化擴展，2019 年大約有 58 座城市參與試點，國內 5G 網 絡部署走在世界前列。而在產業下遊，鑒於 5G 網絡大帶寬、廣覆蓋和低延時的突出優 勢，各場景需求逐步釋放，比如超高清視頻、遠程醫療、智能網聯汽車、智能電網、工 業互聯網等。

（二）上遊產業的發展為智能駕駛創造了良好環境

1、5G 商用的發展，是智能化發展的助推劑

基於 5G 的 V2X 是爭奪智能駕駛製高點的關鍵。智能汽車發展到自動駕駛階段，除 了單車智能化外，也離不開網聯化，網聯化關鍵是要解決 V2X 的問題，即人、車、路、 雲閉環環境下的聯網通信，從而實現車-車、車-路、車-雲、車-人等互聯，基於這個大的 框架，通過感應-決策-執行一體化，實現智能駕駛。

2020 年是 5G 商用化元年，自動駕駛借此東風，有望進入發展快車道。2020 年 3 月 24 日，工信部印發《關於推動 5G 加快發展的通知》，明確提出要豐富 5G 應用場景， 促進“5G+車聯網”協同發展。該通知重點強調了四個方麵，即：推動將車聯網納入國家新 型信息基礎設施建設工程，促進 LTE-V2X 規模部署；建設國家級車聯網先導區，豐富應 用場景，探索完善商業模式；結合 5G 商用部署，引導重點地區提前規劃，加強跨部門 協同，推動 5G、LTE-V2X 納入智慧城市、智能交通建設的重要通信標準和協議；開展 5G-V2X 標準研製及研發驗證。

智能駕駛離不開網聯化架構。智能網聯化架構遵循雲-管-端的架構模式，通過感應決策-執行一體化，實現智能駕駛。在雲側，通過中心雲和邊緣雲對大數據進行存儲和處 理；管側，通過芯片、計算平台和各種新型終端對數據和終端請求進行處理，輸出給上下遊；在端側，通過各類傳感器收集數據，同時將管理側指令輸出給執行機構；這些數 據的傳遞離不開 4G 和 5G 網絡的支持。

5G 的商用為 V2X 的發展奠定了基礎。V2X 技術有兩種實現方式：CV2X（車載通 信技術，Vehicle-to-Everything ）和 DSRC（車輛專用短程通信技術，Dedicated Short-Range Communications），前者又分為 LTE-V2X 和 5G-V2X 兩種，LTE-V2X 是基 於 4G 的網絡實現，5G-V2X 則是在 5G 網絡上實現。由於 LTE-V2X 無法滿足網聯化所 需要的低延時和高可靠要求，在一定程度上製約了網聯化發展；而隨著 5G 技術的到 來，其所具有的超低延時、廣連接和高可靠等優勢，滿足了網聯化對數據采集、傳輸 和處理的高速要求，因此網聯化汽車將借 5G 商用化發展之東風而崛起。

5G-V2X 產業鏈逐步完善。從整個產業鏈角度來看，5G-V2X 遍布芯片廠、設備廠、 整車廠、解決方案提供商、運營商等，需要各方共同對研發工作、標準法規、數據等方 麵進行合作，構成 V2X 生態係統閉環。目前來看，國內該方麵正在逐步推進，但多方合 作還需要持續加強。

2、其他非傳統車企的參與及帶動效應

目前從事智能網聯開發的公司中，不僅有傳統車企、汽車零部件巨頭、新興造車企 業，也有 ICT 科技巨頭、不斷湧現出的大批初創新興企業，以及出行服務提供商等，一 方麵帶動了整個行業的發展，又加劇了行業競爭格局。

特斯拉在 Autopilot 的先發優勢激發了行業變革，加快了智能網聯汽車發展。2014 年 Autopilot 1.0 版推出，2019 年已經迭代到 3.0 版，截止到 2019 年底，全世界有超過 74 萬輛搭載 Autopilot 係統的車輛行駛在世界各地，為特斯拉的自動化駕駛帶來了其他 車企無可比擬的大數據優勢。Autopilot 3.0 搭載了兩顆由特斯拉自研的全自動駕駛芯片 （FSD 芯片），每顆 FSD 芯片內部集成一個中央處理器、一個圖像處理單元、兩個神經 網絡處理器，Autopilot 3.0 計算能力高達 144TOPS。同樣，按照特斯拉一貫的做法，硬 件先行，軟件持續更新的策略，不定期實現 OTA 升級。

特斯拉在智能駕駛的硬件核心技術上的優勢遠超對標車企，是目前特斯拉最大的估 值溢價來源；其次，特斯拉通過 OTA 實現的各種遠程升級及在線娛樂係統，是未來開創 第二盈利點的核心所在。我們認為，特斯拉將不僅僅是一家傳統意義上的車企，而是通 過在智能網聯等核心領域的重大突破，顛覆傳統汽車行業的一家公司。

ICT 企業龍頭華為，旨在打造智能網聯汽車整體解決方案。

公司創始人任正非堅定推動華為車聯網戰略，其認為車聯網、人工智能和邊緣計算 是華為未來三大突破點。“華為車聯網可以成立商業組織，要加大麵對智能汽車的聯接、 車載計算、自動駕駛等戰略投入。”2019 年 5 月底，華為成立智能汽車解決方案 BU；2020 年 3 月 31 日，華為發布 2019 年年報，在年報中指出，華為作為智能網聯汽車的增量部 件供應商，全麵落實“華為不造車；聚焦 ICT 技術，與車企一起‘造好’車，造‘好車’”戰略。 華為將結合自身在 ICT 領域的設計、技術和經驗等能力與產業期望相結合，充分發揮各 產業的技術/規模協同效應，主攻智能駕駛、智能座艙、智能電動、智能網聯和智能車雲 五大解決方案，旨在實現從技術到生態的全局覆蓋，構建堅固的護城河。根據華為在 2019 年的預測，未來汽車業務可為華為貢獻 500 億美元的營收。

華為在 5G 的優勢將助力智能網聯汽車駛向發展快車道。由於 5G 技術的高速率、低 時延和高可靠等優勢，已經使 5G 成為汽車產業發展的創新熱點和戰略製高點，將帶 給消費者全新駕駛體驗和娛樂體驗，以及人、車、家全場景體驗，而華為在 5G 的全方 位技術優勢將加快智能網聯汽車的發展。2019年4月發布全球首款5G車載模組MH5000 並提供給眾多下遊車企；2020 年 5 月 6 日，聯合一汽、長安、東風、上汽、廣汽、北汽、 比亞迪、長城汽車、T3 出行等 18 家車企，成立“5G 汽車生態圈”，這一係列落地活動加 速了 5G 技術在汽車產業的商用進程，讓消費者感知到 5G 技術在汽車上的價值。

百度等互聯網企業，攜軟件、數據和地圖等優勢資源，是智能網聯汽車發展新加持。百度作為全球領先的人工智能平台公司，有產業級深度學習平台飛槳，以及 AI 的承載方 智能雲，在 2019 年中國人工智能專利申請排名中，百度以 5712 件排名榜首，可以看出 公司強大的 AI 能力，而這與智能駕駛是密不可分的。

百度承擔了自動駕駛國家人工智能開放創新平台，自動駕駛技術具有國際競爭力。截至 2019 年底，公司自動駕駛全球專利申請超過 1800 餘件，位列國內首位。在美國的 測試裏程為 10.33 萬英裏，MPI 為 18050；在國內獲得 T4 牌照和 120 張載人測試牌照， 測試裏程超過 300 萬公裏；在北京的測試裏程為 89.39 萬公裏，在測試道路、區域範圍、 服務規模、測試牌照、測試裏程等方麵位居國內首位。

Apollo 作為百度的自動駕駛開放平台，由自動駕駛、車路協同、智能車聯三大平台構成。截至 2020 年 Q1，擁有生態合作夥伴近 200 家，包含主機廠、零部件供應商、芯 片公司、傳感器公司交通集成商和出行企業等，實現了從軟件到硬件的全方位覆蓋。

海量用戶大數據集結。作為國內最大的搜索引擎企業，公司以信息和知識為核心， 2019 年用戶規模突破 10 億，百度地圖智能語音助手用戶數累計突破 2.5 億，公司智能 車聯係統已和全球 200 多家合作夥伴、60 家整車企業、400 多款車型進行深度合作，服 務數千萬車輛用戶，構築了“人、車、家、生產、生活”的有機生態，為消費者生活和城市 發展帶來了巨大便利。

（三）需求端提升了智能網聯滲透率

電動化加速發展為智能化發展創造了良好的載體。隨著電動化的發展，消費者對搭 載輔助駕駛功能的新能源車關注度逐漸提高，從已上市在售車型配置情況來看，車聯網、 自動頭燈、OTA 自適應巡航、AEB、LDW 相對較高，分別為 71.13%、65.49%、54.23%、43.66%、38.73%和 35.21%，相比 2019 年提高了 3.95pct、0.23pct、3.84pct、15.80pct、 13.16pct 和 7.73pct；而滲透率相對較低的並線輔助、道路交通標識識別、LKA、疲勞駕 駛、PA、自適應大燈等分別為 22.54%、18.31%、16.20%、13.38%、8.45%和 7.04%， 相比 2019 年提高了-4.56 pct、4.19 pct、6.27 pct、2.31 pct、1.58 pct 和 3.23 pct。我 們認為，隨著電動化滲透率的持續提升，消費者對於智能網聯汽車功能也越來越關注， 有望繼續拉動智能網聯汽車的發展。

智能網聯化汽車的發展，智能化和網聯化兩條腿走路，但又不能分割開來，兩者相 互融合，相互促進。其中，車輛網聯涉及到人、車、路、網的統一，整個平台的搭建， 包括 V2X 交通設施構建、車輛自身智能化、人和車溝通係統的構建、城市智能雲的構建、 數據庫的建設等，才能形成真正意義上的智能駕駛。所以，從短期看，網聯化和 ADAS 是商業化落地實施較快的，而從長期看，L3 級別以上的智能駕駛，則依賴整個產業鏈係 統的推進、政策上的指導和法規上的約束。

……

（報告觀點屬於原作者，僅供參考。報告來源：粵開證券）

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