電子行業(yè)2030前瞻分析：從智能手機到智能汽車

電子行業(yè)2030前瞻分析：從智能手機到智能汽車一、從消費電子歷史，看智能汽車未來發(fā)展趨勢消費電子十年回顧：智能手機成長為最大單品，推動行業(yè)黃金十年智能手機成長為最大的消費電子單品，推動過去十年科技公司股價提升。回顧過去十年，伴隨著全球

數(shù)字化趨勢的逐漸明晰以及硬件計算能力的上升，消費電子市場迎來了以智能手機為核心的創(chuàng)新周期。

截止

2019

年底，全球智能手機市場規(guī)模約

4,580

億美元，成為當(dāng)下消費電子市場中的最大單品。在

2011-2020

年間，主要科技公司的市值均獲得數(shù)倍成長，其中，蘋果市值成長

316

倍，亞馬遜成長

90

倍，過去十年成為消費電子的黃金十年。消費電子下一個重要形態(tài)是智能汽車：消費電子是典型的科技驅(qū)動型行業(yè)，在摩爾定律以及庫梅定律

的驅(qū)動下，隨著芯片算力不斷提升以及成本功耗的不斷下降，行業(yè)業(yè)態(tài)不斷重塑，產(chǎn)品迭代與創(chuàng)新持

續(xù)進行。隨著技術(shù)的進一步發(fā)展，以及實現(xiàn)碳中和的目標(biāo)下，我們認(rèn)為，在

2020-2030

的十年間，智

能汽車領(lǐng)域?qū)⑹窍M電子下一重要戰(zhàn)場。以

Apple、華為、小米、OPPO為代表的硬件公司正積極布

局智能汽車行業(yè)，并對傳統(tǒng)廠商進行沖擊。趨勢

1：手機品牌“剩者為王”，汽車未來或整合為

5-6

個頭部玩家通過十年的整合，手機最終僅剩

5-6

家主要廠商。過去十年，智能手機經(jīng)歷了圖

3

的三個

階段，并最終整合為三星、蘋果、小米、Oppo、vivo等

5-6

家左右的頭部廠商，行業(yè)頭部

公司逐漸穩(wěn)固。根據(jù)

2019

年

IDC數(shù)據(jù)，頭部六家手機公司占據(jù)了全球

79%的手機出貨量

市場份額。汽車行業(yè)的目前格局分散，但我們認(rèn)為長期可能也將整合。目前汽車品牌格局較手機分散，最大的廠

商的份額僅

10%。2019

年，超過年銷售量

500

萬輛（6%市場）的公司只有豐田、福特、大眾三家。

隨著汽車工業(yè)向信息化浪潮的背景下轉(zhuǎn)變，以及特斯拉等新能源汽車廠商的沖擊下，我們認(rèn)為汽車品

牌在遠(yuǎn)期的未

來也有可能發(fā)生整合，但由于迭代速度慢于手機，整合的速度也將相對較長。趨勢

2：從手機的經(jīng)驗看，汽車未來長期大的商業(yè)機會來自軟件服務(wù)手機成為互聯(lián)網(wǎng)的載體，互聯(lián)網(wǎng)公司的市值大幅度增長。過去十年，手機移動網(wǎng)絡(luò)的蓬勃發(fā)展，推動

了功能機到智能機的換機潮，催生了移動支付、移動視頻媒體，移動社交、網(wǎng)上購物、直播、手游等

各式各樣的應(yīng)用層出不窮，使騰訊、阿里、搜狐、臉書等一系列互聯(lián)網(wǎng)科技公司迎來又一輪繁榮，也

誕生了美團、頭條、滴滴等新興力量。蘋果公司是過去十年最大的贏家，2015

年后積極向軟件和服務(wù)公司轉(zhuǎn)型。2015

年前，蘋

果主要為手機銷售推動，盈利隨著

iPhone在全球的熱賣逐漸升高。2015

年后，智能手機

陷入停滯，蘋果逐漸從硬件公司轉(zhuǎn)型向軟件和服務(wù)公司，再次推動下，其市值不斷提升。趨勢

3：我們眼中的智能汽車的商業(yè)模式：誰能成為中國的特斯拉？Tesla是全價值鏈垂直整合，蘋果只在高端垂直整合，第三方廠商長期面臨更大壓力。我們

看到，Tesla在整個新能源車的產(chǎn)業(yè)鏈中占據(jù)更多的環(huán)節(jié)，從車身設(shè)計、MCU、電機控制器、

電控制動、電池

BMS、自動駕駛算法、整車制造都有特斯拉的身影。對比蘋果智能手機，

蘋果只在核心的高端環(huán)節(jié)形成自研，如手機設(shè)計、處理器芯片、IOS系統(tǒng)兩個環(huán)節(jié)，制造

環(huán)節(jié)委托給供應(yīng)鏈生產(chǎn)，走輕資產(chǎn)的的商業(yè)模式。趨勢

4：硬件軍備競賽是改變行業(yè)格局的最好方法，相關(guān)公司有望先受益歷代

iPhone的功能升級推動產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。蘋果手機作為智能手機行業(yè)的標(biāo)桿，其每一次

的硬件及軟件升級總能引領(lǐng)智能手機市場潮流，從而帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈公司的飛速發(fā)展。智能汽車硬件的規(guī)格提升明顯加快，為

OTA升級打下基礎(chǔ)。傳統(tǒng)汽車在激光雷達、毫米波

雷達方面幾乎沒有配置，行業(yè)攝像頭的滲透率不足

2

個。但新推出的新能源汽車的配置，

在傳感器和算力方面，較之前快速增長。我們認(rèn)為廠商盡管目前在自動駕駛方面仍存在一

些不足，但硬件的先行升級為后續(xù)

OTA升級，提供了可能。投資順序：從硬件升級到軟件服務(wù)汽車電子行業(yè)未來十年規(guī)模有望快速增長：在汽車的四化的推動下，我們預(yù)計全球汽車電子十年后的

市場規(guī)模有望從

2020

年的

2,805

億美元，增長至

2030

年的

8,908

億美元，復(fù)合增速達

12.2%。我

們分別假設(shè)安全系統(tǒng)/動力電子/其他傳統(tǒng)汽車電子/智能座艙和車載通信市場/軟件與服務(wù)/車用傳感器/

汽車半導(dǎo)體復(fù)合增長達

8.5%/12.0%/6.5%/22.6%/23.4%/19.6%/11.2%。從智能手機看智能汽車十年的投資順序：從智能手機的投資順序，我們認(rèn)為，智能汽車的

投資也將遵循先硬件后軟件的模式，而最終能夠獲得最大成功的公司，可能是軟硬結(jié)合較

為成功的公司。二、汽車半導(dǎo)體：關(guān)注計算芯片和功率半導(dǎo)體的國產(chǎn)化機會車用半導(dǎo)體是汽車零部件的重要組成部分，整車價值量有望大幅提升。根據(jù)英飛凌及

Gartner數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)燃油車單車半導(dǎo)體價值量約為

475

美元，廣泛應(yīng)用于汽車車身控制（占

比

18%）、ADAS（17%）、影音娛樂（14%）、底盤（12%）、動力系統(tǒng)（12%）等領(lǐng)域。

我們認(rèn)為汽車半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈有望迎來變革，整車價值量有望大幅提升，一方面汽車電動化

帶動功率半導(dǎo)體含量提升，另一方面智能化趨勢有望帶動車載傳感器、AI芯片及存儲器用

量大幅提升，我們預(yù)測至

2030

年，單車半導(dǎo)體價值量有望升至

2030

年的

1,213

美元，是

2020

年的

2.5

倍。競爭格局：日歐企業(yè)主導(dǎo)，英飛凌為全球車用龍頭。根據(jù)

Gartner數(shù)據(jù)，2020

年全球汽車

半導(dǎo)體龍頭為英飛凌，市場份額為

11%，NXP與瑞薩分列二、三位，市場份額分別為

10%/8%，

此外意法半導(dǎo)體、德州儀器、博世等廠商也具備較強競爭力。展望下一個

10

年，我們認(rèn)為

在汽車算力與處理數(shù)據(jù)量提升的背景下，計算芯片與存儲廠商的市場份額有望快速提升，

同時我們也看好在進口替代趨勢下，國產(chǎn)汽車半導(dǎo)體公司的份額提升機遇。全球汽車半導(dǎo)體至

2030

年市場規(guī)模有望突破千億美元。

根據(jù)

Gartner數(shù)據(jù)，2020

年全球汽車半導(dǎo)體市場規(guī)模為

387

億美元，受新冠疫情沖擊下全

球汽車銷量下滑影響市場規(guī)模同比下滑

5.6%，僅占當(dāng)前全球半導(dǎo)體市場規(guī)模的

8.8%。根

據(jù)

Gartner數(shù)據(jù)及我們預(yù)測，在“電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化”的大趨勢下，我們預(yù)測單車價

值量有望升至

1,213

美元，在全球汽車總銷量為

9,200

萬的假設(shè)下，我們預(yù)計

2030

年全球

汽車半導(dǎo)體市場規(guī)模有望達到

1,123

億美元，市場規(guī)模十年年均復(fù)合增長率為

11.2%，有

望成為繼智能手機后下一個千億級別市場。車載算力芯片的星辰大海：從

ADAS到高級別自動駕駛車載自動駕駛計算芯片是為高級輔助駕駛（ADAS）和自動駕駛提供算力的核心芯片。進

入自動駕駛時代，控制器需要接受、分析、處理的信號大量且復(fù)雜，原有的一個功能對應(yīng)

一個

ECU的分布式計算架構(gòu)或者單一分模塊的域控制器已經(jīng)無法適應(yīng)需求，同時，攝像頭、

毫米波雷達、激光雷達等傳感器采集的海量數(shù)據(jù)受限于時延及可靠性無法在云端進行計算，

車載自動駕駛計算芯片成為自動駕駛控制核心。隨著自動駕駛等級增加，自動駕駛計算芯片算力需求不斷增長。根據(jù)華為、IDC、SAE的

預(yù)測，實現(xiàn)

L2級別及以下自動駕駛需要算力不超過

10TOPS（TeraOperationsPerSecond，

每秒一萬億次計算），L3

算力需求為

30-60單芯片性能不斷突破,先進制程支撐算力和功耗表現(xiàn)提升。我們預(yù)測未來支持

L4

及以上的

算力芯片，如同手機

SoC和

PCCPU一樣，將大范圍應(yīng)用

7nm以及以下制程工藝實現(xiàn)超

100TOPS甚至超

1000TOPS單芯片算力，同時維持較低功耗水平。先進制程的應(yīng)用將推

高芯片成本，但單位算力成本降顯著下降。功率半導(dǎo)體：受益于汽車電動化趨勢，碳化硅有望加速滲透汽車電動化趨勢有望帶動

2030

年全球車用功率半導(dǎo)體市場規(guī)模升至

262

億美元。

功率半導(dǎo)體廣泛應(yīng)用于電力電子系統(tǒng)中，通過改變電路中的電壓、電流、頻率及導(dǎo)通狀態(tài)

等物理特性從而實現(xiàn)對電能的管理，功率半導(dǎo)體通?？梢苑譃楣β史至⑵骷ㄈ?/p>

IGBT、

MOSFET、SBD等）與功率

IC（如

LDO、OVP、ESD等）兩類。在傳統(tǒng)的燃油車中功率

半導(dǎo)體主要用于車載影音系統(tǒng)、車載空調(diào)、LED驅(qū)動及車輛啟動等系統(tǒng)中，價值量相對有

限；而在純電動車中，根據(jù)英飛凌

2020

年報統(tǒng)計，整車半導(dǎo)體含量比普通燃油車增加

438

美元，其中功率半導(dǎo)體為

330

美元，是占比最高的部分。IGBT仍是主流方案，特斯拉推動

SiC加速滲透?？紤]到目前新能源汽車的功率范圍（通常在

60KW-180KW），IGBT仍是目前電動車主逆變

器的主流方案，也是目前新能源汽車功率半導(dǎo)體價值量最大的部分。且由于

IGBT在芯片

及封裝技術(shù)的成熟度、成本與產(chǎn)能端的優(yōu)勢，我們認(rèn)為在相當(dāng)長的時間內(nèi)

IGBT仍將是新能

源汽車電控系統(tǒng)主逆變器的主要方案，但另一方面，隨著特斯拉在

Model3/Y等車型上相

對激進的率先應(yīng)用，SiCMOSFET方案正在加速滲透。展望下一個

10

年，我們建議投資人從市場空間成長及國產(chǎn)化兩條主線把握投資機遇。從市場空間來看，我們看好功率半導(dǎo)體作為汽車電動化趨勢下最直接受益者的投資機會；

同時我們看好未來汽車的形態(tài)將逐步趨近于移動的“數(shù)據(jù)中心”，單車算力及數(shù)據(jù)處理能力

有望大幅提升，看好車用

AISoC及存儲器的成長機會。此外作為汽車智能化趨勢下的重要

組成部分，我們看好車用傳感器的成長機會，其中

CIS作為車載攝像頭核心部件市場規(guī)模

有望迎來高速成長。從國產(chǎn)化來看，我們更加看好

CIS、IGBT、MCU、AISoC及模擬芯片等細(xì)分賽道。一方

面，目前國內(nèi)已經(jīng)涌現(xiàn)出如韋爾、寒武紀(jì)、比亞迪半導(dǎo)體、斯達等一批優(yōu)秀的汽車半導(dǎo)體

廠商，在細(xì)分領(lǐng)域初具競爭力；另一方面，我們看好在國產(chǎn)造車新勢力的崛起下，國產(chǎn)供

應(yīng)鏈配套帶動份額及技術(shù)提升的投資機會，建議關(guān)注投資人持續(xù)關(guān)注國產(chǎn)半導(dǎo)體廠商在主

要車廠的份額提升情況。三、車用視覺傳感器：L4

單機價值量較

L2

有望成長8倍智能駕駛相關(guān)車用傳感器增長有望加速：汽車傳感器是汽車計算機系統(tǒng)的輸入裝置，它把

汽車運行中各種工況信息，如車速、各種介質(zhì)的溫度、發(fā)動機運轉(zhuǎn)工況等，并按一定規(guī)律

轉(zhuǎn)換成可用輸入信號的器件或裝置。受類

ADAS及智能駕駛相關(guān)功能的需求推動，車用視

覺傳感器市場規(guī)模成長較快。L4

級別智能駕駛相關(guān)傳感器單機價值量較

L2

成長

8

倍：根據(jù)

Yoledevelopment的預(yù)測，

單車的

L4

級別的自動價值將較

L2

的

405

美元成長

8

倍至

3,430

美元。主要的增量如下：1.

車載攝像頭：單車價值量從

L2

的

200

美元增加為

L4

的

580

美元，個數(shù)將從

L2

的

4

顆成長為

L4

級別的

14

顆，包含前視、環(huán)視等功能。2.

激光雷達：單車價值量從

L2

的

0

美元增加為

L4

的

1700

美元。個數(shù)將從

L2

的

0

顆成

長為

L4

級別的

5

顆。單價上隨著技術(shù)的成熟，激光雷達的價格會從

L3

的

555

美元逐

漸回落到

L4

的

340

美元。3.

毫米波雷達：單車的價值量從

L2

的

87

美元增加為

L4

的

490

美元，個數(shù)將從

L2

的

1

顆成長為

L4

級別的

8

顆。車載攝像頭：自動駕駛之眼，汽車智能化推動行業(yè)快速成長車載攝像頭是自動駕駛汽車采集信息、分析圖像的重要途經(jīng)，和算法結(jié)合從而實現(xiàn)車道偏

離預(yù)警(LDW)、汽車碰撞預(yù)警(FCW)等功能，是高級自動駕駛輔助系統(tǒng)

ADAS中的感知層

的重要解決方案之一。我們認(rèn)為，攝像頭方案作為目前最具成本優(yōu)勢、供應(yīng)鏈最成熟的解

決方案，有望在

L3

以下級別自動假設(shè)中占據(jù)重要地位，而汽車市場也有望成為繼智能手機

后另一個驅(qū)動攝像頭市場增長的重要動力。智能化趨勢帶動單車攝像頭數(shù)量快速提升。根據(jù)

ADAS不同的功能需要以及安裝位置，車

載攝像頭包括前視、環(huán)視、后視、側(cè)視以及內(nèi)置五類攝像頭，可分別實現(xiàn)乘車偵察，環(huán)視，

盲區(qū)監(jiān)測，輔助泊車，疲勞駕駛監(jiān)測等功能。從目前市面上的主流方案來看：1）特斯拉

Model3

有

8

個環(huán)繞車身并能夠覆蓋

360°的攝像頭，包括

3

個前視攝像頭（1

顆長焦、

1

顆廣角、1

顆中距）、2

個側(cè)方前視攝像頭、2

個側(cè)方后視攝像頭和

1

個后視攝像頭；2）

Mobileye的自動駕駛系統(tǒng)

MobileyeDrive則配置

13

個攝像頭，能夠提供完全端到端自動

駕駛功能。從主要汽車廠商的方案來看，新勢力在單車攝像頭數(shù)量上顯得更為激進，蔚來

ES6

共搭載

8

顆車載攝像頭，小鵬

P7

則搭載多達

13

顆車載攝像頭，相比之下大眾推出的

ID.3

僅搭載

2

顆車載攝像頭。車載激光雷達：高等級自動駕駛傳感器中的“C”位擔(dān)當(dāng)作為自動駕駛?cè)髠鞲衅髦坏能囕d激光雷達由于具備更高的空間分辨率、更強的抗環(huán)境

光干擾性以及直接

3D成像等特征成為高等級自動駕駛的必備傳感器，從谷歌的第一代無人

駕駛汽車（本田普銳斯）到其最新一代（捷豹

I-Pace）無不出現(xiàn)激光雷達的身影，且單車

使用量也從最初的

1

顆（車頂位置，360°環(huán)視）增加至

5

顆（車頂位置

1

顆，前后車牌以

及后視鏡兩側(cè)各

1

顆）。我們認(rèn)為前裝量產(chǎn)是車載激光雷達實現(xiàn)規(guī)模化商用的關(guān)鍵，這使得可靠性與成本的優(yōu)先級

領(lǐng)先性能成為車企在進行激光雷達技術(shù)路線選擇的重要考量。機械式激光雷達盡管在性能

上更為突出，但高昂的價格（VelodynePuckVLP-16

零售價約為

3800

美元，BOM成本大約

為

1000

美元）難以達到車規(guī)量產(chǎn)的要求。對于純固態(tài)的方案，盡管芯片化的設(shè)計提升了集

成度，同時有望借助半導(dǎo)體工藝大幅降低成本，但短期面臨較多工藝難點以至于其可靠性

以及良率尚未能達到車規(guī)要求。相比于以上兩種方案，混合固態(tài)方案的特征介于兩者之間，

在綜合可靠性、成本以及探測性能的背景下，成為當(dāng)前車企的最優(yōu)選擇。產(chǎn)業(yè)鏈方面，全球范圍內(nèi)當(dāng)前實現(xiàn)規(guī)模銷售的車載激光雷達整機廠商包括：Valeo、Velodyne、

禾賽科技、速騰聚創(chuàng)。其他整機廠商還包括

Luminar、Innoviz、鐳神智能、圖達通、Livox等。毫米波雷達：自動駕駛加速滲透率提升，國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈迎發(fā)展機遇車載毫米波雷達具有集成度高、探測精度高、探測距離遠(yuǎn)且受外界環(huán)境影響小等特點，常

用于盲區(qū)監(jiān)測、車道偏離預(yù)警、車道保持輔助、自助緊急制動等應(yīng)用場景。近年來，自動

駕駛發(fā)展加速了車載毫米波雷達滲透率的提升，行業(yè)發(fā)展迎來黃金期。77GHz毫米波雷達為下一代產(chǎn)品發(fā)展方向，國產(chǎn)化驅(qū)動國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈迎發(fā)展良機。當(dāng)前常見的毫米波雷達主要工作在

24GHz、77GHz以及

79GHz頻段，其中

24GHz相關(guān)

產(chǎn)品已經(jīng)得到大規(guī)模的應(yīng)用。77GHz以及

79GHz產(chǎn)品由于更高的集成度以及速度測量精

度，成為下一代產(chǎn)品的發(fā)展方向。以

ACC自適應(yīng)巡航場景為例，77GHz毫米波雷達的體

積為

24GHz毫米波雷達的

1/3，探測器精度為

24GHz毫米波雷達的

3~5

倍。當(dāng)前，全球

范圍內(nèi)毫米波雷達的主要供應(yīng)商為：博世、大陸集團、海拉、富士通、電裝等。根據(jù)

ofweek統(tǒng)計，2018

年博世公司以

19%的市占率位居全球毫米波雷達市場第一名。國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈方面，24GHz毫米波雷達較為成熟，相比之下

77GHz毫米波雷達因受到國外

大型芯片商的技術(shù)封鎖，產(chǎn)業(yè)鏈尚不成熟。國內(nèi)毫米波雷達產(chǎn)業(yè)鏈分為三大環(huán)節(jié)：上游環(huán)

節(jié)主要包括射頻前段、數(shù)字信號處理器、高頻

PCB以及控制電路等；中游環(huán)節(jié)主要是從事

毫米波雷達生產(chǎn)的企業(yè)；下游環(huán)節(jié)為汽車整車廠商、無人機廠商等。四、智能駕駛算法及出行服務(wù)：軟件服務(wù)將成為廠商盈利模式的重點高精度地圖：智能駕駛關(guān)鍵環(huán)節(jié)高精度地圖是智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈中不可缺少的一個環(huán)節(jié)。高精度地圖將大量的行車輔助信息

存儲為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些信息可以分為兩類。第一類是道路數(shù)據(jù)，比如車道線的位置、類

型、寬度、坡度和曲率等車道信息。第二類是車道周邊的固定對象信息，比如交通標(biāo)志、

交通信號燈等信息、車道限高、下水道口、障礙物及其他道路細(xì)節(jié)，還包括高架物體、防

護欄、數(shù)目、道路邊緣類型、路邊地標(biāo)等基礎(chǔ)設(shè)施信息。高精度地圖將此類信息用于自動

駕駛的地圖匹配、路徑規(guī)劃、特定情況下的自動駕駛，可以解決傳感器在雨雪、大霧天氣

中不適用的問題，并可大量減少車載傳感器的數(shù)目，降低整車成本，加快無人駕駛的商用

化，在自動駕駛系統(tǒng)中發(fā)揮著不可替代的作用，是無人駕駛感知層的重要補充。高精度地圖五大特征區(qū)別于傳統(tǒng)地圖，與傳感器互相補充為無人駕駛提供安全保障。高精

度地圖與傳統(tǒng)地圖最大的區(qū)別是直接服務(wù)對象的不同，前者的服務(wù)對象是機器，后者是人。

另外兩者還存在圖層、精度、更新速度、數(shù)據(jù)來源等差別。從角色定位來看，高精度地圖

在智能駕駛的作用，已經(jīng)逐步脫離單純地圖數(shù)據(jù)導(dǎo)航的作用，而更多是與其它傳感器融合

在一起，發(fā)揮環(huán)境感知作用。高精度地圖提供的先驗信息能彌補一般傳感器在特定環(huán)境下

的信息缺失。高精度地圖提供更多信息，有助于提升穩(wěn)定性與感知算法效率。高精度地圖可為傳感器提

供抽象信息。第一，當(dāng)某些傳感器數(shù)據(jù)缺失時，可以利用地圖數(shù)據(jù)進行推算。第二，高精

度地圖可以用于相互校驗，當(dāng)同一個數(shù)據(jù)有多個數(shù)據(jù)來源時，可以校驗其他傳感器數(shù)據(jù)的

可信度，提高整個系統(tǒng)準(zhǔn)確度。此外，高精度地圖可以提升自動駕駛車載傳感器對周圍信

息的感知算法效率和準(zhǔn)確率。高精度地圖的存在，可以利用其去掉地圖中固有的標(biāo)志物信

息，讓有限的計算資源集中在道路上可能對自動駕駛帶來影響的動態(tài)物體。我們認(rèn)為未來的高精度地圖將具備三大功能：（1）地圖匹配,提高車輛定位精度。（2）解決

特定情況下傳感器失效的問題,彌補環(huán)境感知設(shè)備的不足。不僅增加了車道屬性相關(guān)（車道

線類型、車道寬度等）數(shù)據(jù)，更有諸如高架物體、防護欄、樹、道路邊緣類型、路邊地標(biāo)

等大量目標(biāo)數(shù)據(jù)。高精度地圖能夠明確區(qū)分車道線類型、路邊地標(biāo)等細(xì)節(jié)。（3）行駛路徑

全局規(guī)劃，并且基于預(yù)判制定合理的行駛策略。因此，各大整車廠和智能駕駛算法：商業(yè)化有望逐步推進智能算法往往采用軟硬件一體的形式提供。從智能駕駛運用到的智能算法類型看，包括路

徑規(guī)劃算法、決策算法、計算機視覺算法等，其中涉及車輛控制、路線規(guī)劃、信息收集處

理等多種應(yīng)用。智能算法往往通過軟硬件一體的形式提供，如

ADAS芯片內(nèi)置的全景泊車

系統(tǒng)、車道偏移警示系統(tǒng)、前方碰撞警示系統(tǒng)、行人碰撞警示系統(tǒng)、交通標(biāo)志識別系統(tǒng)、

車輛盲區(qū)偵測系統(tǒng)、駕駛員疲勞探測系統(tǒng)和后方碰撞預(yù)警系統(tǒng)等功能均內(nèi)置了對應(yīng)的智能

算法、TPMS芯片內(nèi)含車輪定位等算法、車載

AI芯片融合了深度學(xué)習(xí)等人工智能算法、車

載智能攝像模組往往內(nèi)置了計算機視覺算法。算法是智能化的核心，硬件則是算法的載體。算法往往與智能駕駛場景結(jié)合，形成解決方案。如通過將計算機視覺與駕駛常見場景結(jié)合，

形成智能座艙視覺解決方案（DMS）、智能駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）、360°環(huán)視視覺子系統(tǒng)

（AVM）等智能汽車解決方案。此外，此類解決方案往往通過與汽車芯片進行適配，形成

一體化解決方案，具體的提供方式包括前裝市場的合作開發(fā)以及后裝市場的產(chǎn)品售賣。其

中，汽車前裝市場包括車載導(dǎo)航、交通信息服務(wù)、高級駕駛服務(wù)等細(xì)分市場。其中智能駕

駛解決方案（ADAS），需要與整車廠商合作共同研發(fā)，周期較長。后裝市場則提供軟硬件

一體化解決方案或部分定制的產(chǎn)品。算法商業(yè)化有望逐步推進。從算法廠商看，汽車芯片廠商、智能駕駛綜合解決方案廠商、

計算機視覺廠商均在智能駕駛相關(guān)算法領(lǐng)域有所布局。通過算法+芯片、算法+模組、算法+

解決方案的方式積極推動算法的商業(yè)化。參與廠商既包括算法廠商，又包括整體解決方案

提供商、芯片廠商等。出行服務(wù)：2030

年規(guī)模有望達

2

萬億美元，Robo-taxi模式仍在探索中中國新型出行服務(wù)行業(yè)各環(huán)節(jié)配合緊密，“出行即服務(wù)”成為行業(yè)共識。根據(jù)億歐智庫，中

國新型出行服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈主要包括車輛供應(yīng)方、出行平臺方和用戶，并由技術(shù)供應(yīng)方為出行

平臺方升級車輛及平臺技術(shù)，由服務(wù)支持方為出行平臺方及用戶提供相應(yīng)服務(wù)，同時不少

車輛供應(yīng)方也同時承擔(dān)出行平臺方角色直接為用戶提供服務(wù)；“出行即服務(wù)”已成中國新型

出行服務(wù)行業(yè)共識，中國新型出行服務(wù)市場呈現(xiàn)用戶高頻使用、出行工具個性化且技術(shù)密

集、出行服務(wù)價格選擇多樣等特點。出行服務(wù)（Mobilityasaservice,

MaaS）市場持續(xù)發(fā)展，延伸出網(wǎng)約車、共享汽車、順

風(fēng)車及

Robo-taxi等共享出行的細(xì)分賽道。隨著中國居民個人出行需求持續(xù)豐富以及移動

互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的充分應(yīng)用，商業(yè)模式不斷擴展。2010

年

5

月，易到用車成立，成為中國首

家布局網(wǎng)約車服務(wù)的企業(yè)；2011

年

8

月，共享經(jīng)濟在汽車領(lǐng)域應(yīng)用，中國第一家汽車分時

租賃創(chuàng)業(yè)公司車紛享成立；2014

年

9

月，嘀嗒出行首次在國內(nèi)上線順風(fēng)車功能，出行服務(wù)

加速滲透；2018

年

1

月，小馬智行在廣州南沙區(qū)進行

Robo-taxi無人駕駛出租車首次常態(tài)

化試運行。隨自動駕駛技術(shù)的不斷升級，L4、L5

高級自動駕駛階段下，各場景的差異化自

動駕駛應(yīng)用有望進一步提升用戶出行的便捷性與安全性。網(wǎng)約車和共享汽車發(fā)展已較為成熟，Robo-taxi模式仍在探索中。根據(jù)億歐智庫，網(wǎng)約車、

共享汽車、順風(fēng)車和

robo-taxi在

2010

年至

2018

年先后出現(xiàn)并快速發(fā)展。網(wǎng)約車盈利模式

可分為

C2C輕資產(chǎn)模式，即以私家車加盟為主，B2C重資產(chǎn)模式，即以自購車輛為主，以

及聚合模式，即以百度、高德為代表的聚合流量入口；順風(fēng)車與網(wǎng)約車相類似；共享汽車

的收入來源主要來自車輛租金，隨著規(guī)?；瘧?yīng)用邊際成本遞減有望逐步實現(xiàn)盈利；robo-taxi當(dāng)前處于試運營推廣階段，盈利模式或與網(wǎng)約車類似。無人駕駛出租車成本已基本與有人駕駛出租車達到同一水平，國內(nèi)

Robo-taxi在持續(xù)探索

中。據(jù)百人會智能網(wǎng)聯(lián)研究院及普華永道思略特

2020

年數(shù)據(jù)，目前無人駕駛出租車與有人

駕駛出租車成本基本持平，有人駕駛出租車平均每公里成本約

1.89

元（燃油）、1.53

元（電

動），而無人駕駛出租車平均每公里成本約

1.83

元。Robo-taxi運營范圍逐步拓展，目前美

國加州、亞利桑那州等地已允許

Robo-taxi公開運營，行業(yè)頭部公司

Waymo已服務(wù)超

10

萬人級別；國內(nèi)

Robo-taxi方案廠商與主機廠商及出行平臺合作，小馬智行、百度、滴滴出

行等陸續(xù)在城市特定區(qū)域開展

Robo-taxi試運營業(yè)務(wù)。隨智能駕駛技術(shù)的進一步完善及

Robo-taxi相關(guān)試點的推廣，高度無人駕駛共享出行滲透

率將提升。據(jù)尼爾森、

艾瑞咨詢，2020

年我國城市人口出行次數(shù)達

15.74

億次/天，其中共享出行（包括出租、專

車、快車、順風(fēng)車、分時租賃等）占

15%達

2.35

億次；據(jù)中國電動汽車百人會，2020

年

中國智能出行模式規(guī)模達

8.5

萬億人公里，其中共享出行占比達

11%，再細(xì)分來看共享主

動占比

2%，共享被動占比

9%，2030

年共享被動出行規(guī)模占比有望增至

11%。從市場規(guī)模來看，出行服務(wù)

MaaS占汽車價值有望持續(xù)提升，出行服務(wù)

2030

年規(guī)模有望

達

2

萬億美元。據(jù)普華永道思略特預(yù)測，2030

年全球汽車收入將從

2018

年的

5.4~5.6

萬

億美元增長至

9.2~9.5

萬億美元，其中，出行服務(wù)收入占比將由

2018

年的

2%提升至

2030

年的

19%，達到約

2

萬億美元。車載信息娛樂系統(tǒng)：步入智能座艙時代車載信息娛樂系統(tǒng)逐步向智能座艙系統(tǒng)過渡。車載信息娛樂系統(tǒng)（In-VehicleInfotainment，

IVI）是采用車載專用中央處理器，基于車身總線系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，形成的車載綜合信息

處理系統(tǒng)，通過專門的車載處理器和操作系統(tǒng)來對整個車載信息娛樂設(shè)備進行協(xié)調(diào)和控制。

能夠?qū)崿F(xiàn)包括導(dǎo)航、實時路況、IPTV、輔助駕駛、故障檢測、車輛信息、車身控制、移動

辦公、無線通訊、基于在線的娛樂功能及

TSP服務(wù)等一系列應(yīng)用。車載信息娛樂系統(tǒng)可以

分為控制各類多媒體設(shè)備提供娛樂服務(wù)的娛樂系統(tǒng)以及通過導(dǎo)航、通信等產(chǎn)品提供信息服

務(wù)的信息系統(tǒng)。在智能駕駛時代，傳統(tǒng)的車載信息娛樂系統(tǒng)（IVI）逐步向智能座艙系統(tǒng)過

渡，在

IVI的基礎(chǔ)上，加入了全尺寸液晶儀表、抬頭顯示（HUD）、流媒體后視鏡等產(chǎn)品。車載信息娛樂系統(tǒng)進入智能化階段。車載信息娛樂系統(tǒng)是智能座艙的重要組成部分。在機

械時代，最初的汽車座艙提供簡單的音頻播放設(shè)備，隨著座艙進入電子化時代，車載信息

娛樂系統(tǒng)能夠提供藍(lán)牙、影音、導(dǎo)航等功能。2015

年以來，汽車座艙逐步進入智能化階段，

全尺寸液晶儀表、抬頭顯示（HUD）、流媒體后視鏡等產(chǎn)品開始逐步滲透，車載信息娛樂系

統(tǒng)將車內(nèi)的功能進一步集成。從獨立的音頻播放設(shè)備到導(dǎo)航、中控、多媒體高度集成的智

能座艙系統(tǒng)，車載信息娛樂系統(tǒng)集成度不斷提升，逐步進入智能化階段。自動駕駛技術(shù)升級提升用戶出行場景自由度，車載信息娛樂系統(tǒng)娛樂服務(wù)重度化、沉浸化

滿足用戶場景需求。據(jù)特斯拉

21

年

1

月發(fā)布的最新

ModelS介紹，該車車載系統(tǒng)已經(jīng)支持

部分

3A游戲大作運行。我們認(rèn)為，隨智能駕駛技術(shù)的升級，在云計算技術(shù)以及移動通信技

術(shù)的支持下，車載信息娛樂系統(tǒng)在車載場景的娛樂化功能有望進一步增強，車載信息娛樂

系統(tǒng)的娛樂功能未來可能主要包括：音頻視頻內(nèi)容（長中短視頻、音樂、聽書等），游戲內(nèi)

容（包括

3A大作、云原生游戲等），社交交互及其他。出行場景中的娛樂服務(wù)有望更加重

度化，體驗更加沉浸化。車載信息娛樂系統(tǒng)競爭格局較為分散。從競爭格局看，車載信息娛樂系統(tǒng)參與者眾多，包

括汽車電子廠商、汽車零部件廠商、整車廠商、互聯(lián)網(wǎng)廠商等。不同廠商具有不同的優(yōu)勢，

零部件廠商與整車廠商擁有良好的合作關(guān)系，汽車電子廠商在產(chǎn)業(yè)鏈資源整合及技術(shù)實力

方面擁有優(yōu)勢，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在生態(tài)體系、大數(shù)據(jù)與智能化運用方面擁有優(yōu)勢。從市場份額

情況看，行業(yè)格局總體較為分散，其中汽車電子廠商哈曼、阿爾派，汽車零部件廠商愛信

精機、博世等廠商處于領(lǐng)先地位。單價提升為車載信息娛樂系統(tǒng)主要發(fā)展動力。我們認(rèn)為隨著汽車智能化應(yīng)用的逐步推進，

虛擬顯示等技術(shù)的應(yīng)用，智能化程度的進一步提升，各類功能進一步集成有望推動車載信

息娛樂系統(tǒng)單車價值量的上升，或?qū)⒊蔀槲磥硎晖苿榆囕d信息娛樂系統(tǒng)市場規(guī)模上升的

主要動力。五、車載以太網(wǎng)和車聯(lián)網(wǎng)：智能汽車“互聯(lián)互通”的信息高速公路車載以太網(wǎng)：自動駕駛驅(qū)動車載以太網(wǎng)滲透率提升車載以太網(wǎng)具有大帶寬、低時延等優(yōu)勢，是滿足自動駕駛算力和數(shù)據(jù)傳輸需求的核心技術(shù)。車載以太網(wǎng)起源于汽車新四化快速發(fā)展，即汽車電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化、共享化需求提

升，使得帶有網(wǎng)絡(luò)接口的

ECU大幅提升，傳統(tǒng)

CAN、LIN、以及

FlexRay等車載網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

在數(shù)據(jù)傳輸時延和傳輸帶寬限制等問題凸顯。我們認(rèn)為，站在當(dāng)前時間點來看，自動駕駛是驅(qū)動車載以太網(wǎng)滲透率提升的核心要素。主

要原因是

ADAS、激光雷達、智能視覺安全應(yīng)用、V2X等應(yīng)用帶來算力和數(shù)據(jù)吞吐速率大

幅提升。根據(jù)

LeadLeo2020

年

7

月發(fā)布的數(shù)據(jù)來看，自動駕駛每提升一級，算力將呈現(xiàn)

指數(shù)級增長，且高清攝像頭和雷達傳感器等對于數(shù)據(jù)吞吐速率的要求亦進一步提升。車載

以太網(wǎng)可利用不同的方式傳輸車輛數(shù)據(jù)，既可以是網(wǎng)絡(luò)接口，也可以是在

1Gbps下運行的

高速低延遲傳感器或無線連接，滿足了自動駕駛技術(shù)演進對于數(shù)據(jù)帶寬和傳輸時延的高要求。2030

年車載以太網(wǎng)市場規(guī)模有望達到

426

億元。車載以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)主要包括網(wǎng)關(guān)、交換機、域控制器、連接器、雙絞線纜等，各個域控

制器均通過車載以太網(wǎng)總線連接網(wǎng)關(guān)的交換機，車載以太網(wǎng)交換機用于實現(xiàn)各個域控制器

之間的信息交互，網(wǎng)關(guān)將通訊協(xié)議轉(zhuǎn)換后的執(zhí)行請求通過交換機轉(zhuǎn)發(fā)給域控制器，實現(xiàn)各

個域控制器之間信號的高效交互。自動駕駛

L3

及以上級別滲透率快速提升，2030

年車載以太網(wǎng)上游市場規(guī)模有望達到

426

億元。根據(jù)我們測算

2020

年單車車載以太網(wǎng)節(jié)點約為

6

個，隨著域控制器需求的增加預(yù)計

2025

年提升至

13

個，2030

年提升至

17-20

個，節(jié)點數(shù)對應(yīng)交換機需求數(shù)量，另外單車配

備一個中央網(wǎng)關(guān)。從車載以太網(wǎng)的滲透率來看，我們預(yù)計

2020

年滲透率約為

10%，考慮

到自動駕駛對車載以太網(wǎng)的需求方面，我們認(rèn)為到

2030

年

L3

級別以上的自動駕駛車輛將以

車載以太網(wǎng)技術(shù)為主，滲透率有望達到

50%。依照以上假設(shè)測算，我們預(yù)計

2030

年全球車

載以太網(wǎng)上游網(wǎng)關(guān)和交換機市場規(guī)模約為

426

億元，較

2020

年的

10

億元增長超過