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1、敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券1/252023 年年 10 月月 12 日日證券研究報告證券研究報告|產業專題報告產業專題報告進入汽車革命后半場進入汽車革命后半場，特斯拉特斯拉+華為引智能化產業浪潮華為引智能化產業浪潮新能源車行業深度報告新能源車行業深度報告電力設備及新能源電力設備及新能源投資評級：投資評級：推薦推薦（維持維持）分析師：胡鴻宇分析師：胡鴻宇分析師登記編碼：S0890521090003電話：021-20321074郵箱：銷售服務電話：銷售服務電話：021-20515355行業走勢圖行業走勢圖（2023 年10月12日）資料來源：wind，華寶證券研究創新部相關研究報告相關研究

2、報告1、產業資本偏愛制取用，關鍵環節國產化蓄勢待發2023 年氫能產業投融資點評2023-07-272、【產業研究】邊際盈利改善，充電樁運營商有望迎來黎明前的曙光充 電 樁 行 業 深 度 報 告（二）2023-06-023、充電樁迎來加速期，出海認證+渠道+技術構建壁壘充電樁行業深度報告2023-05-17投資要點投資要點汽車智能化產業落地不斷推進汽車智能化產業落地不斷推進，政策政策+產業端齊發力產業端齊發力。智能化是汽車革命的下半場，智能化功能已經成為消費者購車時考慮的重要因素，目前智能輔助駕駛功能在真正的量產落地環節仍存在大部分市場空白，智能化的推進具有產業發展必然性和較大空間，智能化產

3、業趨勢賦予行業科技屬性，這將加快結束強制造屬性的電動化內卷。從政策端，2023 年以來，利好智能駕駛產業的政策陸續出臺，多方面推動智能駕駛行業發展，但目前政策尚未明確 L2 和 L3 的區別，我們認為后續政策也將在這個方向發力，進一步推進產業落地有法可依。從產業端，特斯拉在技術、產業化落地節奏上遙遙領先其他玩家，作為智駕鯰魚加速國內產業化進程；國產頭部廠商緊隨其后，問界 M7 銷量超預期充分表明了華為自動駕駛的市場認可度，華為自動駕駛技術對國內車企賦能，推動智能化新車量產落地。在頭部車企帶領下，智能化新一輪產業趨勢正在開啟，比亞迪、長安、吉利等頭部車企高度重視智能化紛紛下場。我們認為智能化領域

4、表現領先的新勢力車企均有望享受產業趨勢紅利，實現銷量和市場份額提升，把握特斯拉和華為這兩條核心主線，關注產業鏈相關企業進入車企量產進展。特斯拉特斯拉 FSD 在在“算法算法+數據數據+硬件硬件+算力算力”多維度具備領先優勢。多維度具備領先優勢。1）算法和模型：引領 BEV 感知算法趨勢，向端到端自動駕駛大模型進軍；2）數據：百萬車隊構建數據壁壘；3）硬件：自研 FSD 芯片和域控，軟硬件一體加速功能迭代；4）算力：Dojo 超算中心支撐高效訓練。關注特斯拉智駕后續的技術突破和產業落地進展，此外，特斯拉自動駕駛和機器人部分硬件具備復用性，充分重視特斯拉供應鏈。華為多方面賦能車企，智駕驅動需求向上

5、。華為多方面賦能車企，智駕驅動需求向上。華為智駕遙遙領先，在“算法+數據+硬件+產業化落地”多方面實現領先，通過售賣零部件、HI 模式和智選三種方式充分賦能合作車企，搭載 ADS2.0 的 M7 銷量大超預期，我們認為后續華為概念新車有望通過“智能化”概念引導，銷量不斷超預期，因此關注華為汽車鏈條相關廠商。風險提示風險提示：新能源汽車銷量增速不及預期；智能駕駛技術發展進度不及預期；市場需求不及預期；智能駕駛市場競爭加??；此外文中提及的上市公司旨在說明行業發展情況，不構成推薦覆蓋。產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券2/25內容目錄內容目錄1.汽車智能化產業落地不斷推進，政

6、策汽車智能化產業落地不斷推進，政策+產業端齊發力產業端齊發力.41.1.智能化是汽車革命的下半場，智能駕駛發展迫在眉睫.41.2.相關政策密集落地，推進產業落地有法可依.51.3.智能駕駛產業化進程加速，頭部車企推進智駕量產.71.4.把握特斯拉和華為兩條主線，關注產業鏈相關企業進入車企量產進展.92.從特斯拉從特斯拉 FSD 看自動駕駛發展進程看自動駕駛發展進程.102.1.特斯拉 FSD 在“算法+數據+硬件+算力”多維度具備領先優勢.102.2.特斯拉智駕技術推進和 FSD 入華，促進國內自動駕駛產業發展.172.3.關注特斯拉供應鏈，自動駕駛和機器人部分硬件具備復用性.183.華為多方

7、面賦能車企，智駕驅動需求向上華為多方面賦能車企，智駕驅動需求向上.193.1.華為智駕遙遙領先，三種商業模式推進落地.193.1.1.華為智駕在“算法+數據+硬件+產業化落地”多方面實現領先.193.1.2.車 BU 三種商業模式推進落地.213.2.華為智駕技術賦能國內車企，有望成為汽車行業的“超級賣水人”.223.3.關注華為智駕軟硬件供應鏈.234.風險提示風險提示.24圖表目錄圖表目錄圖 1：新能源汽車滲透率.4圖 2：消費者購買電動車的原因.4圖 3：消費者對自動駕駛功能的需求.4圖 4：領航輔助是智能駕駛的發展趨勢.7圖 5：特斯拉與國內主機廠在算法、數據和閉環等方面都存在差距.錯

8、誤！未定義書簽。錯誤！未定義書簽。圖 6：2D 視角存在遮擋等問題.12圖 7：BEV 視角一目了然不存在距離尺度和遮擋問題.12圖 8：Transformer 可將多張 2D 圖像和傳感器信息融合并轉化為 3D 視角.12圖 9：特斯拉采用 Transformer 來實現二維圖像到三維空間的轉換.12圖 10：復雜路口的車道拓普結構識別難度較高.13圖 11：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.13圖 12：特斯拉提出世界模型實現多種任務.14圖 13：世界模型不僅可被用于汽車.14圖 14：特斯拉數據引擎包含完整的數據閉環流程.15圖 15：HW3.0 采用域控

9、方案和自研芯片.15圖 16：ExaPOD 超級計算機擁有 1.1EFLOP 算力.17圖 17：特斯拉算力需求將迎來快速增長.17圖 18：問界月度銷量（輛）.19圖 19：問界 M7 ADS 2.0 智駕功能.19圖 20：華為 GOD 感知算法.20圖 21：華為布局智能駕駛的三種商業模式.21表 1：2023 上半年自動駕駛領域新出臺政策.5表 2：智駕車型匯總.83XgVnXlYaXkWtPsOsPaQ8Q8OpNnNoMoNkPqRnNlOpOsRaQmMuNNZmPtPNZmRnN產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券3/25表 3：智能駕駛產業鏈核心環節和標

10、的.9表 4：FSD 為特斯拉自動駕駛功能三大配置的最高配置.10表 5：特斯拉駕駛系統價格復盤（美元）.11表 6：特斯拉 Autopilot 硬件 HW1.0-HW4.0（預計）配置一覽.16表 7：特斯拉智駕后續進展及關鍵時間節點.17表 8：A 股主要特斯拉供應鏈公司梳理.18表 9：華為 ADS 1.0 與 ADS 2.0 硬件對比.20表 10：車企城市智能駕駛進度匯總.21表 11：華為智駕后續進展及關鍵時間節點.22表 12：A 股主要華為供應鏈公司梳理.23產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券4/251.汽車智能化產業落地不斷推進，政策汽車智能化產業落地

11、不斷推進，政策+產業端齊發力產業端齊發力1.1.智能化是汽車革命的下半場，智能駕駛發展迫在眉睫智能化是汽車革命的下半場，智能駕駛發展迫在眉睫智能化是汽車革命的下半場智能化是汽車革命的下半場，智能化功能已經成為消費者購車時考慮的重要因素智能化功能已經成為消費者購車時考慮的重要因素。電動化是汽車革命的上半場，全球汽車發展的唯一方向就是電動化，這已經成為全球各國家和企業的共識。經過這幾年的發展，新能源化這個不可逆的態勢已基本形成，2023 年上半年我國新能源汽車滲透率已經超過 30%，電動化將向快充技術路線發展。智能化是汽車革命的下半場，消費者在購買電動車時考慮的問題，除了使用成本低和環保之外，智能

12、化程度高已成為重要考慮因素。這也顯示出電動車已真正進入市場驅動的階段，不再依靠政策補貼以及牌照等因素驅動；并且造車新勢力的產品也逐漸得到消費者認可。消費者對智能化配置有強烈需求，可極大程度提升購車意向。泊車、高速公路、城市道路也是當下乘用車自動駕駛的三大應用場景，超 75%的用戶對自動泊車和高速公路領航輔助有需求，城市道路領航輔助的需求占比也超過 60%。同時據麥肯錫 2023 年消費者洞察，有智能化配置的座艙將極大程度提升用戶的購車意向，其占比達到了 78.40%，其中更是有近兩成的用戶認為智能化座艙是必購配置。圖 1：新能源汽車滲透率資料來源：乘聯會，華寶證券研究創新部圖 2：消費者購買電

13、動車的原因圖 3：消費者對自動駕駛功能的需求資料來源：2023 中國汽車消費者洞察（麥肯錫），華寶證券研究創新部資料來源：2023 中國汽車消費者洞察（麥肯錫），華寶證券研究創新部乘用車中低端價格帶仍存在大量智能輔助駕駛功能的市場空間乘用車中低端價格帶仍存在大量智能輔助駕駛功能的市場空間。智能輔助駕駛功能在真正產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券5/25的量產落地環節仍存在大部分市場空白。2022 年中國乘用車銷量 2356.3 萬輛，其中 25 萬以下的中低端車型銷量占據了近 80%的市場份額，智能輔助駕駛功能的搭載率仍然不高。其中備受消費者關注的智能泊車功能 APA，

14、在 25 萬以下車型中的滲透率僅為不到 10%；高速領航輔助功能NOA，滲透率僅為1.1%；高速輔助HWA滲透率相對較高，15萬以下車型搭載率為13.1%，15-25 萬車型搭載率達到 32.9%；另一方面，從車型的維度來看，A 級車 21 年銷量市場占比55%，電動化率僅為 20%，該細分車型的市場仍以燃油車為主導，而傳統的分布式架構對于智能化功能的落地存在較大的局限性；隨著汽車電氣架構演變的趨勢，未來電動化率將進一步提升。1.2.相關政策密集落地，推進產業落地有法可依相關政策密集落地，推進產業落地有法可依相關政策陸續出臺，推動智能駕駛行業商業落地。相關政策陸續出臺，推動智能駕駛行業商業落地

15、。2023 年以來，利好智能駕駛產業的政策陸續出臺，將智能駕駛行業推進到大規模商業落地的拐點，產業迎來質變時刻。僅上半年，國內相關部門和地方政府已出臺近 30 條涉及智能駕駛產業的相關政策和規定，從產業結構、技術創新、網聯基礎設施等多方面推動智能駕駛行業發展。與此同時，中央各部門跨部委協同，策劃準入試點等試點項目，營造良好發展環境。央地協同，地方先行先試探索創新路徑。截至2023 年 6 月，我國 50 余個省市區發布道路測試實施細則，推動無人化測試、載人測試、載物測試、高速測試、商業化試點等測試示范創新探索。多地通過地方立法或設立政策先行區推動智能網聯汽車發展。目前國內智能駕駛企業的商業化落

16、地也正從單一領域、個別城市逐漸擴大到各行業領域和全國范圍的規?；虡I落地。各領域頭部企業取得商業化落地突破性進展的案例層出不窮。表 1：2023 上半年自動駕駛領域新出臺政策公布時間公布時間發文機構發文機構文件名稱文件名稱6 月北京市自動駕駛辦公室北京市智能網聯汽車政策先行區數據分類分級管理細則（試行）6 月成都市制造強市建設領導小組辦公室成都市新能源和智能網聯汽車產業發展規劃（2023-2030 年）6 月海南省工信廳海南省智能汽車道路測試和示范應用管理辦法（征求意見稿）6 月江蘇省交通運輸廳江蘇省智慧交通建設標準智慧公路車路協同路側設施建設及應用技術指南6 月成都市經信局關于推進成都市智能

17、網聯汽車遠程駕駛測試與示范應用的指導意見5 月深圳市政府深圳市加快推動人工智能高質量發展高水平應用行動方案（2023-2024 年）5 月北京市政府北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施5 月安徽省發改委新能源汽車和智能網聯汽車產業生態建設方案5 月湖北省政府湖北省數字經濟促進辦法5 月國家工信部京津冀產業協同發展實施方案5 月杭州市政府杭州市促進智能網聯車輛測試與應用規定（草案）征求意見稿5 月北京市自動駕駛辦公室北京市智能網聯汽車政策先行區數據安全管產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券6/25公布時間公布時間發文機構發文機構文件名稱文件名稱理辦法（試行）5 月重慶市

18、政府渝西地區智能網聯新能源汽車零部件產業發展倍增行動計劃（2023-2027 年）5 月鄂爾多斯政府鄂爾多斯市智能網聯汽車測試與示范應用管理辦法（試行）5 月國家工信部國標智能網聯汽車 自動駕駛數據記錄系統征求意見稿3 月國家工信部國家汽車芯片標準體系建設指南（2023 版）征求意見稿3 月上海浦東新區人民政府上海市浦東新區促進無人駕駛智能網聯汽車創新應用規定實施細則3 月陽泉市政府陽泉市智能網聯汽車管理辦法（草案）征求意見稿3 月國家自然資源部智能汽車基礎地圖標準體系建設指南（2023版）2 月臨港新片區管委會中國（上海）自由貿易試驗區臨港新片區促進無駕駛人智能網聯汽車創新應用實施細則（試行

19、）2 月北京市經濟和信息化局2023 年北京市高精尖產業發展資金實施指南（第一批）2 月貴陽市交通委員會貴陽貴安智能網聯汽車測試與示范應用實施細則（征求意見稿）2 月上海市經濟信息化委市交通委 市公安局上海市無駕駛（安全）員智能網聯汽車測試技術方案2 月江蘇省工信廳關于促進車聯網和智能網聯汽車發展的決定（征求意見稿）1 月無錫市工業和信息化局無錫市車聯網發展促進條例1 月上海市經信委、市交通委、市公安局上海市智能網聯汽車高快速路測試與示范實施方案資料來源：政府官網，華寶證券研究創新部政策逐步推進產業標準確立政策逐步推進產業標準確立，后續有望持續升溫后續有望持續升溫。7 月 26 日，工業和信息

20、化部、國家標準化管理委員會聯合印發國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）（2023 版）（以下簡稱建設指南），這是國家車聯網產業標準體系建設指南的第二部分，是對國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）（2018 版）的繼承、延伸與完善，是在對第一階段標準體系建設情況進行客觀總結、對智能網聯汽車產業新趨勢進行深入分析后，形成的框架更加完善、內容更加全面、邏輯更加清晰的標準體系建設指南，為智能網聯汽車產業高質量發展奠定了堅實基礎。建設指南中明確了車聯網產業標準體系應分為兩步走:第一階段到 2025 年，系統形成能夠支撐組合駕駛輔助和自動駕駛通用功能的智能網聯汽車標準體系，第二階段到

21、2030 年，全面形成能夠支撐實現單車智能和網聯賦能協同發展的智能網聯汽車標準體系。我們認為后續政策將逐漸理清我們認為后續政策將逐漸理清 L2 和和 L3 的區別的區別，進一步推進產業落地有法可依進一步推進產業落地有法可依。針對智能網聯汽車分類和分級，目前有兩大國標（推薦性質）：2021 年 8 月 20 日發布、2022 年 3 月 1日正式實施的汽車駕駛自動化分級（GB/T 40429-2021）由國家市場監督管理總局、中國產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券7/25國家標準化管理委員會發布，由工信部主管，以及 2023 年 3 月 21 日下達的智能網聯汽車自動駕駛

22、系統設計運行條件（20230388-T-339），目前處于正在征求意見階段，由全國汽車標準化技術委員會歸口，由工信部主管。同時，建設指南中指出，“分類和分級”接下來的重點方向包括汽車網聯化等級劃分、汽車網絡安全防護等級劃分等。我們認為，后續政策將逐漸理清 L2 和 L3 的區別，進一步推進產業落地有法可依。1.3.智能駕駛產業化進程加速，頭部車企推進智駕量產智能駕駛產業化進程加速，頭部車企推進智駕量產領航輔助是智能駕駛的發展趨勢領航輔助是智能駕駛的發展趨勢，按照場景分為高速領航和城區領航按照場景分為高速領航和城區領航。領航輔助駕駛，即特斯拉所稱的 NOA（Navigate on Autopil

23、ot），亦可對應不同車企對外宣傳的“高階智能/智慧+領航/導航+自動/輔助駕駛”功能，可實現一定道路場景范圍內的點到點智能駕駛。領航輔助可視作 ACC（自適應巡航控制）、LCC（車道居中控制）、ALC（自動變道輔助）等功能的疊加，在此基礎上結合高精地圖導航、傳感器信息及規控算法調度，實現自動跟車、變道、上下匝道、控制車速等智駕功能。根據場景的不同，領航輔助可進一步分為高速領航和城區領航。高速領航普遍限制在特定高速公路和城區高架路開啟，包含自動進出匝道、調整車速、變換車道等功能，目前已在國內落地開花。城區領航則針對復雜城區道路場景進行升級，包含信號燈識別、自動變道、自動避障等功能，有望于今年開始

24、導入。圖 4：領航輔助是智能駕駛的發展趨勢資料來源：蓋世汽車研究院，華寶證券研究創新部特斯拉技術和商業化進展遙遙領先，作為智駕鯰魚加速國內產業化進程。特斯拉技術和商業化進展遙遙領先，作為智駕鯰魚加速國內產業化進程。特斯拉分別于2016 和 2021 年全球首發高速/城區 NOA 落地節奏上遙遙領先于其它玩家。特斯拉的智能駕駛硬件目前已經歷 HW1.0-HW3.0 三版本選代，搭載 HW4.0 硬件的首批車型也于 2023 年 3 月正式下線，與之對應的智能駕駛功能也經歷了從 Autopilot 1.0 到 3.0 的升級。特斯拉在技術和商業化進展上遙遙領先，作為量產智駕鯰魚帶動國內產業化進程。

25、目前華為、小鵬緊隨其后，是國內較早能實現城區 NOA 的廠商，華為的自動駕駛硬件已迭代到 HUAWEIADS 2.0 版本，搭載車型包括問界 M5/7、阿維塔 11、極狐阿爾法 SHI 版，預計 2023 年 12 月實現城區 NOA全國覆蓋；小鵬的 Xpilot 高級輔助駕駛系統 4.0 版本已釋放城市 NOA 功能，搭載車型包括小鵬 G6/9。在頭部車企帶領下，智能化新一輪產業趨勢正在開啟，比亞迪、長安、吉利等頭部車企高度重視智能化紛紛下場。我們認為智能化領域表現領先的新勢力車企均有望享受產業趨勢產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券8/25紅利，實現銷量和市場份額提升

26、。表 2：智駕車型匯總車企車企高速高速 NOA城區城區 NOA品牌品牌車型車型自動駕駛芯片自動駕駛芯片算力算力算法提供商算法提供商特斯拉Model YFSD144TOPS特斯拉小鵬G9英偉達單/雙Orin-X254/508TOPS小鵬G6SUV英偉達單/雙Orin-X254/509TOPSP7X9MPV英偉達單/雙Orin-X254/510TOPS蔚來2023 年底蔚來 ES6英偉達四Orin-X1016TOPS蔚來2023 年底EC6SUV英偉達四Orin-X1016TOPS理想L7/8/9英偉達雙Orin-X508TOPS理想L6SUV英偉達雙Orin-X508TOPSMEGAMPV英偉達

27、雙Orin-X508TOPS賽力斯M9SUV華為 MDC610200TOPS華為M7華為 MDC610200TOPSM5SUV華為 MDC610200TOPS上汽預計 2024飛凡 R7雙 Orin-X508TOPSMomenta智己 LS6SUV英偉達 Orin-X254TOPS長安阿維塔 11華為 MDC810400TOPS華為阿維塔 12中大型轎車華為 MDC810400TOPS比亞迪預計2023年底預計 2024騰勢 N7SUV英偉達 Orin-X254TOPS預計2023年底預計 2024漢 EV轎車地平線征程 5128TOPS奇瑞星途 STERRAES中大型轎車華為 MDC6102

28、00TOPS華為星途 STERRAETSUV華為 MDC610200TOPS吉利預計 2024極氪 009雙MobileyeQ5H吉利零跑-零跑 C01凌芯 01長城預計 2024魏牌藍山廣汽-AION LX PlusMobileyeEyeQ42.5TOPS東風汽車新嵐圖 FREE百度 Apollo資料來源：汽車之家，各公司官網，華寶證券研究創新部產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券9/251.4.把握特斯拉和華為兩條主線，關注產業鏈相關企業進入車企量產把握特斯拉和華為兩條主線，關注產業鏈相關企業進入車企量產進展進展充分重視智能駕駛引領產業趨勢充分重視智能駕駛引領產業趨勢

29、，從頭部企業向產業鏈擴散從頭部企業向產業鏈擴散。目前我國自動駕駛汽車量產正處在 L2 到 L2+階段，L3 級別產品也開始出現，并且深圳、上海等城市也逐步放開了對 L3上路的法規要求，同時部分企業在礦山、港口、泊車等特定場景下可以實現 L4 級。特斯拉和華為等頭部公司的動作，引領了產業趨勢，刺激其他企業紛紛入局，加速智能駕駛產業化進程。我們認為隨著通信技術、算法、算力、傳感器的進步和基礎設施建設、監管法規的逐步完善，智能駕駛市場的滲透率將不斷提升，同時也會推動更高級別的自動駕駛汽車進入市場。因此，一方面技術、基礎設施、監管法規將不斷推進；另一方面，產業端車企也將加快布局，更多量產車型也將推出，

30、這將形成從頭部企業擴散到整個行業，帶動產業鏈上中下游的發展。智能駕駛系統由感知智能駕駛系統由感知、決策和執行三個部分構成決策和執行三個部分構成。感知是決策和執行的前提，主要通過各種傳感器結合高精度地圖來感知周圍環境、監測車輛的定位和狀態，并轉化為數據和信息，車載傳感器包括激光雷達、毫米波雷達、攝像頭，各家車企配置路線不同；決策是利用感知的結果，對車輛進行最優規劃，主要分為硬件和軟件，軟件主要是自動駕駛算法等應用軟件和有中間件、操作系統、芯片驅動、虛擬機等構成的系統軟件，硬件主要是存儲芯片、AI 芯片等；執行也即通過調整車輛的控制元件，準確執行軌跡實現“實際駕駛”，包括齒輪/齒條、滾珠絲杠電機、

31、底盤域控制器、線控懸掛、線控轉向、線控制動、自動駕駛測試、車聯網解決方案、車身區域控制器、ADAS 方案、智能座艙域控制器及屏幕等。表 3：智能駕駛產業鏈核心環節和標的核心環節核心環節構成構成相關標的相關標的感知各類傳感器保隆科技高精度地圖四維圖新、光庭信息等毫米波雷達德賽西威、華域汽車、保隆科技、威孚高科等攝像頭舜宇光學、韋爾股份、聯創電子激光雷達禾賽科技、速騰聚創決策算法商湯科技、Momneta存儲芯片北方君正等自動駕駛域控制器英偉達：德賽西威、科博達地平線：均勝電子、科博達Mobileye：經緯恒潤中間件中科創達、光庭信息操作系統QNX、安卓、華為AI 芯片英偉達、高通、華為、地平線、黑

32、芝麻執行齒輪/齒條北特科技、德邁仕、中馬傳動等滾珠絲杠五洲新春、長盛軸承、貝斯特電機德昌股份、德爾股份等底盤域控制器經緯恒潤、格陸博等線控懸掛保隆科技線控轉向耐世特、浙江世寶、伯特利線控制動伯特利、拓普集團、亞太股份等自動駕駛測試中國汽研、中汽股份等車聯網解決方案車企、德賽西威、經緯恒潤、均勝電子等產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券10/25核心環節核心環節構成構成相關標的相關標的車身區域控制器經緯恒潤、科博達、和而泰等ADAS 方案車企、德賽西威、經緯恒潤、伯特利、宏景智駕等智能座艙域控制器+屏幕德賽西威、華陽集團、均勝電子、華安鑫創等資料來源：智能車參考，新智駕，華

33、寶證券研究創新部我們認為特斯拉和華為是智能化的核心主線我們認為特斯拉和華為是智能化的核心主線，后續關注產業鏈相關標的進入車企量產的進后續關注產業鏈相關標的進入車企量產的進展。展。從技術積累和產業化進展綜合來看，我們認為特斯拉和華為走在行業前列，引領國內汽車智能化發展，我們認為智能化的關鍵節點包括頭部公司的技術突破和量產落地，把握特斯拉供應鏈和華為供應鏈，后續關注智能化產業鏈中相關企業進入量產車型的推進進展。2.從特斯拉從特斯拉 FSD 看自動駕駛發展進程看自動駕駛發展進程2.1.特斯拉特斯拉 FSD 在在“算法算法+數據數據+硬件硬件+算力算力”多維度具備領先優勢多維度具備領先優勢FSD 是特

34、斯拉自動駕駛產品中的最高檔，可在城區是特斯拉自動駕駛產品中的最高檔，可在城區/高速場景實現點到點的自動駕駛。高速場景實現點到點的自動駕駛。特斯拉的三個等級智駕產品，由低到高分別為 AP（Autopilot，自動輔助駕駛），EAP（EnhancedAutopilot，增強版自動輔助駕駛）和 FSD（Full Self Driving，完全自動駕駛）。特斯拉官網表示，當前 Autopilot 產品（包括 FSD）仍需駕駛員實時監控車輛狀態；未來若要實現無需駕駛員監管，則需通過大量測試證明系統可以遠比駕駛員更加可靠，且具備法規許可。當前，基礎版和增強版在國內銷售的車型已經落地，FSD 尚未引入國內，

35、FSD 功能正在北美進行公開測試，通過 FSD 訂閱者的真實駕駛數據反哺 FSD 軟件算法能力，因此特斯拉以 FSD Beta 對功能命名。表 4：FSD 為特斯拉自動駕駛功能三大配置的最高配置名稱名稱功能功能售價售價AP主動巡航控制 Traffic-Aware Cruise Control自動輔助轉向 Autosteer標配EAP可理解為高速 NOA自動輔助導航駕駛 Navigate on Autopilot自動輔助亞道 Auto Lane Change自動泊車 Autopark召喚功能 Summon智能召喚功能 Smart Summon一次性：6000 美元(美國)32000 元(中國)F

36、SD可理解為城區 NOA交通信號燈和標志輔助控制 Traffic andStop Sign Control（Beta）城市自動駕駛 Autosteer on city streets（Upcoming）一次性：15000 美元(美國)64000 元(中國)按月訂閱（僅美國）：199 美元（未購買 EAP）99 美元（已購買 EAP）資料來源：特斯拉官網，華寶證券研究創新部商業端商業端，特斯拉憑借特斯拉憑借 FSD 不斷推進電動汽車軟件化進程不斷推進電動汽車軟件化進程。目前，FSD 只在北美地區(美國和加拿大)開放，收費模式采用買斷制和訂閱制。買斷制即車主需要一次性支付套件價格，FSD產業專題報

37、告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券11/25從 2016 年的 3000 美元經過多輪漲價，自 2022 年 9 月 5 日起價格提升至 15000 美元。訂閱制即按月收費，FSD 每月訂閱價格在 99 美元至 199 美元之間，具體取決于車輛是否配備 EAP系統；對于車主而言，訂閱模式可以迅速降低 FSD 購買成本，并在使用期限上靈活選擇；對于特斯拉而言，公司只需要開放軟件接口即可增強盈利能力。表 5：特斯拉駕駛系統價格復盤（美元）起始時間起始時間終止時間終止時間基礎版自動輔助駕基礎版自動輔助駕駛駛/AP增強版自動輔助駕增強版自動輔助駕駛駛/EAP全自動駕駛全自動駕駛/FSD2

38、016年10月19日 2019 年 2 月 27 日not available500030002019 年 2 月 28 日 2019 年 4 月 10 日not available300060002019 年 4 月 11 日 2019 年 8 月 15 日included for freenot available60002019 年 8 月 16 日 2020 年 6 月 30 日included for freenot available70002020 年 7 月 1 日2020年10月21日included for freenot available80002020年10月22日

39、2022 年 1 月 16 日included for freenot available100002022 年 1 月 17 日 2022 年 6 月 23 日included for freenot available120002022 年 6 月 24 日2022 年 9 月 4 日included for free6000120002022 年 9 月 5 日至今included for free600015000資料來源：特斯拉官網，華寶證券研究創新部我們認為特斯拉 FSD 商業化的不斷推進源自其在“算法+大模型+數據+硬件+算力”多維度具有領先優勢。1）算法和模型：引領 BEV 感

40、知算法趨勢，向端到端自動駕駛大模型進軍；2）數據：百萬車隊構建數據壁壘；3）硬件：自研 FSD 芯片和域控，軟硬件一體加速功能迭代；4）算力：Dojo 超算中心支撐高效訓練。算法方面，特斯拉在算法方面，特斯拉在 2020 年起在感知算法端引入年起在感知算法端引入“BEV+Transformer”，大幅提升視，大幅提升視覺方案的感知精確度，目前已成為行業標配。覺方案的感知精確度，目前已成為行業標配。BEV（birds eye view 鳥瞰圖）是指把多個視角的攝像頭圖像統一投射到同一個 BEV 空間，形成基于上帝視角的俯視圖；Transformer 是目前流行的 AI 大語言模型中的底層特征提取

41、器。特斯拉利用視覺神經網絡的主干網絡(Backbone)對各個攝像頭采集到的圖像進行特征(Feature)提取，然后借助 Transformer 深度學習算法進行特征級融合和解碼，依托 Transformer 實現數據由 2D 向 3D 的轉換，通過在網絡結構圖中加入 BEV 空間轉換技術，獲得鳥瞰視圖，可以更好地幫助車輛構建起來空間理解能力，有效降低感知誤差，并為規控模塊提供更豐富的輸出；通過 BEV 算法對傳感器感知到的信息進行處理以理清道路元素之間的關系，實時構建“高精地圖”（即用即拋），實現了無圖化；算法可基于先驗知識“腦補”預測被遮擋的物體，可以直觀的判斷車輛在空間中的位置以及與其他

42、障礙物之間的關系，有效解決了圖像視覺下的遮擋問題。目前特斯拉在 2021 推出的BEV+Transformer 的感知算法已經成為了行業標配，小鵬、理想、蔚來等整車廠商紛紛跟進學習這一模式。產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券12/25圖 5：2D 視角存在遮擋等問題圖 6：BEV 視角一目了然不存在距離尺度和遮擋問題資料來源：特斯拉 AI DAY，華寶證券研究創新部資料來源：特斯拉 AI DAY，華寶證券研究創新部圖 7：Transformer 可將多張 2D 圖像和傳感器信息融合并轉化為 3D 視角圖 8：特斯拉采用 Transformer 來實現二維圖像到三維空間的

43、轉換資料來源：Attention Is All You Need（Ashish Vaswani 等），Safety-Enhanced Autonomous Driving Using InterpretableSensor Fusion Transformer（Hao Shao 等），華寶證券研究創新部資料來源：特斯拉 AI DAY，華寶證券研究創新部區別于大模型在語言端中的應用，大模型的胡編亂造不受懲罰，而在自動駕駛方面，車輛在行駛過程中需要明確自車的道路情況和車道線拓撲情況，以此來決定如何規劃自己的行駛軌跡。當車道線模糊，或者十字路口等場景下，需要算法自己計算出車道線情況，來指導自身的自動

44、駕駛行為，算法模型需要不斷進化和成熟來完美應對各類突發情況，保障安全性。而模塊化算法存在諸多問題，模塊化算法即感知、預測、規劃等環節的模塊化算法設計獨立負責單獨的子任務，具有簡化研發團隊分工，便于問題回溯，易于調試迭代等優點。但由于將不同任務解耦，各個模塊之間容易產生信息損失問題，且多個模塊間優化目標不一致，最后模塊間產生的誤差會在模型中傳遞。產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券13/25圖 9：復雜路口的車道拓普結構識別難度較高資料來源：特斯拉 AI DAY，華寶證券研究創新部特斯拉通過生成式特斯拉通過生成式 AI 大模型大模型 World Model 實現端到端訓練。

45、實現端到端訓練。在 2023 年 CVPR 大會上，特斯拉展示了其目前正在研發的全新模型 World Model，即通過直接輸入傳感器感知的信息，輸出控制結果。通過這種模式輔以自動數據標注就可以對生成式模型進行訓練，直觀來理解，模型必須不斷判斷各種復雜場景中下一刻將會發生的事情（行人對車輛的規避動作、其他駕駛員的反應等）并與真實場景進行對照，從而不斷完善自身的預測能力，最終以一個通用解來解決自動駕駛領域內遇到的所有問題，這要求模型對物理世界的運作規律有極強的認知力和理解力。端到端的自動駕駛算法擁有非常明顯的優勢：1）遵循了自動駕駛的第一性原理，把感知、規劃、決策模塊整體進行優化設計，最終實現更

46、好的自動駕駛效果；2）在輸入端僅有傳感器采集到的信息，因此可避免誤差在模型間的傳導，去掉冗余信息，提升視覺信息的表達；3）提升研發效率，傳統模塊化的算法中需要面臨模型之間的多個編解碼環節，帶來的計算的冗余浪費；4）完全端到端自動駕駛的模型規模相較于傳統模塊化架構有大幅提升，因此也更有可能出現大語言模型中的“涌現”概念，即當模型突破某個規模時，性能突然顯著提升。圖 10：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資料來源：蓋世汽車，華寶證券研究創新部產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券14/25World Model 面向通用場景，解決通用問題。該模型不

47、止用于汽車，還可用于機器人等等嵌入式人工智能場景。通過該模型可預測未來、構建仿真場景，通過語言提示，讓它生成各類場景如直行、向右變道等。圖 11：特斯拉提出世界模型實現多種任務圖 12：世界模型不僅可被用于汽車資料來源：Tesla CVPR2023 Workshop，華寶證券研究創新部資料來源：Tesla CVPR2023 Workshop，華寶證券研究創新部數據閉環是通向高階自動駕駛的必經之路數據閉環是通向高階自動駕駛的必經之路，特斯拉數據引擎形成了完整的數據閉環特斯拉數據引擎形成了完整的數據閉環。數據閉環的運行效率和自動化程度也直接決定了自動駕駛模型的迭代效率，完整的數據閉環通常包括數據采

48、集、預處理、回傳、標注、處理、仿真、訓練、驗證、OTA 等多個環節。特斯拉采用影子模式高效地收集了大量真實有效的駕駛數據，形成了完整的數據閉環。配置了自動駕駛硬件的車隊采集通過規則及影子模式下的觸發器篩選的數據，經過語義篩選后的數據被回傳到云端。此后，工程師在云端用工具對數據做一些處理，再把處理好的數據放入數據集群，然后利用這些有效數據訓練模型。模型訓練好之后，工程師會把訓練好的模型部署回車端做一系列的指標檢測，經過驗證的新模型會被部署到車端供駕駛員使用，完成自動駕駛系統的循環驗證與迭代升級。在這種模型下，會有新的數據源源不斷被觸發回傳，從而形成循環。此時，一個完整的由數據驅動的迭代開發循環便

49、形成了。影子模式極大地利用了特斯拉量產車輛的規模優勢，高效地收集了大量真實、有效的駕駛數據，同時免去了自建測試車隊、雇傭工程師運營及管理測試車隊以及對于數據處理和泛化的迂回，數據有效性極大增強的同時，也降低了維護與運營數據閉環的成本。每一輛特斯拉汽車的價值，不僅在于銷售利潤，同時還在于免費、持續的數據收集。根據 MIT 教授 Lex Fridman 的估計，特斯拉預估已收集超過 30 億英里的數據，這些數據源源不斷地喂養著算法模型，以更短的數據通路積累更多駕駛場景，推動實現自動駕駛能力的迭代。產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券15/25圖 13：特斯拉數據引擎包含完整的

50、數據閉環流程資料來源：特斯拉 AI DAY，華寶證券研究創新部硬件端，特斯拉自研算力平臺，技術行業領先。硬件端，特斯拉自研算力平臺，技術行業領先。早期 HW1.0，特斯拉通過采購 MobileyeEyeQ3 芯片+攝像頭的半集成方案來實現輔助駕駛功能，車上包含 1 個前攝像頭、1 個毫米波雷達、12 個超聲波雷達，這一極端主要是為了滿足特斯拉的快速量產需求，并且受限于研發資金不足，該階段無法自研；中期，特斯拉采用高算力 NVIDIA 芯片平臺+其他攝像頭供應商的方案，在該階段由于 Mobileye 的產品更新迭代速度較慢，無法滿足特斯拉的使用需求，特斯拉開始甩開 Mobileye；從 HW2.

51、0 開始，特斯拉開始采用自研智駕域控制器，由多顆英偉達芯片構成的 DRIVE PX 2 AI 算力平臺，包含 8 個攝像頭、1 個毫米波雷達、12 超聲波雷達接入到域控當中，并與毫末波雷達信息進行融合；當前大規模部署的 HW3.0，特斯拉采用自研 NPU（網絡處理器）為核心的 FSD 芯片+Aptina 攝像頭的核心自研方案，可滿足特斯拉高度定制化的要求，并且后期時間和資金較為充足，特斯拉自主研發的這款自動駕駛主控芯片擁有高達 60 億的晶體管，每秒可完成 144 萬億次的計算，能同時處理每秒 2300 幀的圖像。圖 14：HW3.0 采用域控方案和自研芯片資料來源：特斯拉 AI Day，華寶

52、證券研究創新部產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券16/25目前特斯拉正處于由目前特斯拉正處于由 HW3.0 向向 HW4.0 過渡更新的階段過渡更新的階段。2023 年 4 月，特斯拉發布 HW4.0平臺。HW4.0 在 FSD 芯片、傳感器與攝像頭、通訊接口、GPU 小板等方面性能得到提升。HW4.0可能增加高分辨率的 4D 毫米波雷達，支持更多傳感器與攝像頭接入，新增 2 個側攝像頭（L-FF-Side 和 R-FF-Side 攝像頭）和 1 個前保險杠攝像頭（F-SVC）；將 HW3.0 的獨立 GPU小板整合進主板，使得 GPU 小板集成化更高、模塊更輕??；FS

53、D 芯片內核數量增多，性能更加強悍，預計算力提升至 300-500tops 左右，是 HW3.0 算力的 2-3 倍，處理能力預計是 HW3.0的三倍，同時功耗顯著下滑；顯存規格大幅度提升；GPS 由雙頻升級為三頻，精度提升，民用定位精度從 5m 提升至 30cm；通訊接口增多等。表 6：特斯拉 Autopilot 硬件 HW1.0-HW4.0（預計）配置一覽硬件硬件HW1.0HW2.0HW2.5HW3.0HW4.0上市時間2014 年 9 月2016 年 10 月2017 年 8 月2019 年 4 月2023 年 4 月對應車型Model S、ModelXModel S、Model X全部

54、車型全部車型目前是 ModelS/X 后續或拓展至全部車型芯片方案Mobileye EyeQ3Nividia Parker Soc*1Nividia Pascal GPU*1英飛凌TriCoreMCU*1Nividia Parker Soc*2Nividia Pascal GPU*1英飛凌 TriCoreMCU*1FSD1.0*2FSD2.0*2核心芯片方案算力（tops）0.25612144300-500芯片方案分類芯片在攝像頭上多種不同功能的芯片同時存在多種不同功能的芯片同時存在SoC 芯片階段SoC 芯片階段RAM256MB6GB8GB8GB*28GB*2閃存4GB*24GB*2存儲方案

55、芯片在外購過程中數據重視程度較低芯片在外購過程中數據重視程度較低芯片在外購過程中數據重視程度較低增加閃存，保證數據傳輸的穩定性增加閃存，保證數據傳輸的穩定性處理能力1x40 x40 x，帶有元余420 x，帶有冗余1260 x，帶有冗余每秒處理幀數3611011023006900功率（W）25250300220300電源類型單獨電源單獨電源冗余電源冗余電源冗余電源功耗（W/tops）0.0100.0040.0070.655前置攝像頭1(EQ3 前視攝像頭)35窄幅攝像頭*150主攝像頭*1120 廣角攝像頭*13車頂攝像頭00002側攝像頭02222側后攝像頭02222座艙攝像頭111毫米波雷

56、達1（博世）1（博世）1（大陸）1(大陸，去除較多功能)150*1，4D 毫米波雷達超聲波雷達1212121212感知層硬件方案成熟感知層產品資料來源：特斯拉官網，汽車之家，華寶證券研究創新部產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券17/25算力端，算力端，Dojo 大規模布局意味著自動駕駛進入大模型時代的落地。大規模布局意味著自動駕駛進入大模型時代的落地。充足的算力和強大的基礎設施是支撐“數據閉環”持續運行的關鍵。對自動駕駛而言，大量的數據處理、訓練、自動標注、仿真等工作需要完成，算力成為車企打造自動駕駛能力的核心，決定著車企的算法迭代效率和上限。為了進一步提升算力水平，2

57、021 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 訓練模塊，再將 120 個訓練模塊結合 Dojo 接口處理器等組件融合形成 Dojo 主機，目前 10 機柜的 Dojo ExaPOD 超級計算機能夠實現高達 1.1EFlops（百億億次浮點運算）的 BF16/CFP8 峰值算力、1.3 TB 高速SRAM 和 13 TB 高帶寬 DRAM；此外作為超級計算集群的 ExaPOD，可以根據特斯拉的更大計算需求進行數量上的擴展，將有效提升其在算法領域的迭代速率。根據特斯拉在今年 6 月份發布的算力發展規劃，Dojo 將在明年第一季

58、度成為全球排名前五的算力設施，并將在明年10 月份達到 100 EFlops 的超級算力。伴隨著 Dojo 的發布，特斯拉更進一步，已經成為一家真正擁有從云側到端側、從芯片到算法、從硬件到軟件的全棧自研和垂直整合技術能力的人工智能企業。圖 15：ExaPOD 超級計算機擁有 1.1EFLOP 算力圖 16：特斯拉算力需求將迎來快速增長資料來源：特斯拉 AI Day，華寶證券研究創新部資料來源：特斯拉 AI Day，華寶證券研究創新部2.2.特斯拉智駕技術推進和特斯拉智駕技術推進和 FSD 入華，促進國內自動駕駛產業發展入華，促進國內自動駕駛產業發展關注特斯拉智能駕駛后續的技術突破和產業落地。從

59、時間順序來看，1）預計 2023 年四季度 FSD V12 有望移除 Beta，成為正式版本。2023 年 6 月 27 日，馬斯克在推特上回復評論表示 FSD V12 版本將移除 Beta，即不再是測試版本。2023 年 7 月 6 日，馬斯克在上海 WAIC表示“預計今年晚些時候特斯拉能夠實現完全自動駕駛”，或意味著 FSD V12 版本將實現完全端到端；2）預計 2023 年四季度 CyberTruck 將實現交付；3）2024 年上半年舉行 AI DAY；4）預計 2024 年上半年特斯拉或將實現 L5 級別自動駕駛；4）2025 年 Model Q/2 上市；5）此外，我們認為后續

60、FSD 進入中國已逐漸具備可行性，從技術層面，特斯拉具備各方面優勢,從產業落地層面，特斯拉早在 2021 年就在上海落成并啟用了本地化的數據中心，為推動后入入華做準備，從政策層面，上海經信委，5 月中旬就明確表示上海將進一步深化與特斯拉的合作，推動自動駕駛、機器人等功能板塊在滬布局。若后續 FSD 進入中國，一方面可以證明中高階自動駕駛功能落地的可能性，另一方面從競爭來看，特斯拉 FSD 也將成為一條新的“鯰魚”，無論正向帶動、還是反向鞭策，都會促進中國自動駕駛產業的深入發展，國產玩家也將發揮本地優勢，各顯神通。表 7：特斯拉智駕后續進展及關鍵時間節點時間時間事件事件2023 年四季度FSD

61、V12（實現完全端到端）有望移除 Beta，成為正式版本產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券18/25時間時間事件事件2023 年四季度CyberTruck 將實現交付2024 年上半年舉行 AI DAY2024 年上半年實現 L5 級別自動駕駛2025 年Model Q/2 上市隨時可能發生FSD 進入中國資料來源：公司官網，Twitter，華寶證券研究創新部當下特斯拉 FSD 在算法、數據、硬件和算力等方面具有領先優勢，后續的產業化推進需要更大范圍的數據采集、算法的不斷迭代以適應多種道路情況和交通狀況的應用。特斯拉已經為在華落地做了各種準備，據 36 氪報道，特斯拉正

62、在中國組建一個 20 人左右的本地運營團隊，以推動自動駕駛解決方案在中國市場落地；與此同時，特斯拉還在中國嘗試成立一個數據標注團隊，規模約上百人，這同樣是為訓練 FSD 的算法作準備；此外，根據特斯拉中國，特斯拉也已在中國建立了數據中心，所有在中國大陸市場銷售車輛所產生的數據，都會存儲在中國境內。我們認為若拿到國內的資質，憑借其技術優勢，后續有望通過更大規模的優質數據以及算法的不斷迭代形成閉環，推動實現自動駕駛能力的迭代和裝車量產落地。2.3.關注特斯拉供應鏈，自動駕駛和機器人部分硬件具備復用性關注特斯拉供應鏈，自動駕駛和機器人部分硬件具備復用性關注特斯拉供應鏈，自動駕駛和機器人部分硬件具備復

63、用性。在 2020 年特斯拉國產落地后，優質自主零部件企業進入特斯拉供應鏈，自主零部件企業憑借著最優的效率和領先的成本成為了特斯拉體系內的一線供應鏈合作伙伴，且當前大量優質自主零部件企業在特斯拉的拉動下紛紛加速海外布局，開始跟隨特斯拉推進自身的全球化進程。此外，特斯拉自動駕駛和機器人在硬件上具備一定的通用性，感知層主要包括攝像頭、毫米波雷達等傳感器；規劃層主要基于 AI 芯片和 FSD 系統；控制層包括執行器等。特斯拉機器人在硬件端與自動駕駛具有一定相似性，因此我們認為，后續特斯拉供應鏈可以同時切入自動駕駛和機器人。表 8：A 股主要特斯拉供應鏈公司梳理上市公司上市公司配套品類配套品類拓普集團

64、內飾/底盤/熱管理旭升集團三電殼體/控制臂愛柯迪車身結構件嶸泰股份車身結構件華域汽車內飾/底盤滬光股份高低壓線束新泉股份內飾件岱美股份遮陽板、頂棚銀輪股份熱管理雙環傳動新能源齒輪資料來源：各公司公告，華寶證券研究創新部整理產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券19/253.華為多方面賦能車企，智駕驅動需求向上華為多方面賦能車企，智駕驅動需求向上3.1.華為智駕遙遙領先，三種商業模式推進落地華為智駕遙遙領先，三種商業模式推進落地華為智駕遙遙領先華為智駕遙遙領先，搭載搭載 ADS2.0 的的 M7 銷量大超預期銷量大超預期。2023 年 4 月的華為智能汽車解決方案發布會上，華

65、為智能汽車解決方案 BU CEO 余承東就宣布首發高階輔助駕駛 ADS 2.0 技術。問界 M5 智駕版是 ADS 2.0 首發車型，后續問界新 M7 也搭載了 ADS 2.0 高階智能駕駛系統，實現不依賴于高精地圖的高速、城區高階智能駕駛，將于今年 12 月城區 NCA 將在全國所有城市全面推出，新車還具備園區代客泊車、超窄車位泊車等智慧泊車能力，智駕能力提升明顯。問界 M7 訂單超預期，智駕驅動需求向上。2023 年 1-9 月，由于需求下滑問界銷量僅 4.1萬輛。根據官方消息，截至 10 月 6 日，問界新 M7 上市 25 天大定突破 5 萬臺，大超預期。根據車 fans 創始人孫少軍

66、微博，智駕 MAX 版本占比約 60%，用戶對智駕關注度提升，認可智駕驅動行車安全提升。圖 17：問界月度銷量（輛）圖 18：問界 M7 ADS 2.0 智駕功能資料來源：中汽協，華寶證券研究創新部資料來源：問界 M7 發布會，華寶證券研究創新部3.1.1.華為智駕在華為智駕在“算法算法+數據數據+硬件硬件+產業化落地產業化落地”多方面實現領先多方面實現領先算法端算法端，BEV+GOD2.0+RCR2.0 完善軟件算法架構覆蓋更多無圖場景完善軟件算法架構覆蓋更多無圖場景。華為融合 BEV 鳥瞰感知能力以及業內首創的“看得懂物”的 GOD2.0 網絡（通用障礙物檢測網絡，障礙物種類精細識別，識別

67、率高達 99.9%）+“看得懂路”的 RCR2.0（道路拓撲推理網絡，實現導航地圖和現實世界的匹配），華為采用的方式和特斯拉是類似的 Occupancy networks，差異是華為很好利用了其激光雷達，這樣可以降低對視覺的算法算力要求或缺陷，整個算法從感知到結果的運算在 10ms 之內計算完成。產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券20/25圖 19：華為 GOD 感知算法資料來源：Vehicle 公眾號，華寶證券研究創新部數據端數據端，華為具有超強數據搜集和算法迭代能力持續優化功能體驗華為具有超強數據搜集和算法迭代能力持續優化功能體驗。華為表示其有一支道路實況采集團隊，

68、發現有價值的場景就自動發送云端自動標記，通過 NeRF（Neural RadianceField）算法構建 3d 空間，整個流程一天可以構 1 百萬框真值。根據華為感知算法負責人蘇朋表示，華為已經根據真值構建了超一億英里，然后通過成千上萬張 NPU 算力芯片來訓練算法,之后將訓練的算法 OTA 部署到整車上,從而確保越來越聰明。ADS2.0 通過華為 AI 訓練集群的豐富場景庫，HUAWEIADS 2.0 每天可以進行千萬公里的仿真測試、挖掘疑難場景，用海量的數據實現智能駕駛算法和場景策略的持續迭代和優化，2023年 4 月，ADS 2.0 使得平均人工接管里程從 HUAWEI ADS 1.0

69、 的 100km 提升到 200km。硬件端硬件端，華為華為 ADS 2.0 在性能提升的同時實現了降本在性能提升的同時實現了降本。華為最開始的智能駕駛項目是和北汽極狐開啟的，大概在 2022 年初實際交付，當時的 3 個激光雷達，前方 4 個攝像頭（1 個長距，1 個寬視場角，2 個組成雙目），6 個毫米波雷達，配上 2 顆華為昇騰 610 芯片的 MDC 610pro或者叫 MDC 810（提供 400Tops 算力）。之后和長安寧德時代合作的阿維塔也是沿襲此套硬件方案。這兩款車的價格均在 40 萬左右。華為 ADS 2.0 硬件最早開始于問界 M5 之后到 M7，兩款車的售價是 30 萬

70、元左右，ADS 2.0 的硬件減掉了側向兩個激光雷達，減掉了前向兩個雙目攝像頭，減掉了 3 個毫米波雷達，減掉了一塊昇騰 610 芯片，根據余承東最近問界 M7 發布會信息以及查詢問界 M7 官方網站發布的信息，ADS 2.0 硬件下的性能與 ADS 1.0 可謂并無任何差異。表 9：華為 ADS 1.0 與 ADS 2.0 硬件對比華為華為 ADS 1.0華為華為 ADS 2.0激光雷達31外部感知攝像頭1311前視42周視（側面前后視）44后視11環視攝像頭44毫米波雷達63超聲波1212駕駛員監控攝像頭 DMS11智能輔助駕駛系統處理器MDC 610 Pro400 TOPsMDC 610

71、200 TOPs產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券21/25華為華為 ADS 1.0華為華為 ADS 2.0裝配車型北汽極狐、阿維塔問界 M5、M7資料來源：Vehicle 公眾號，華寶證券研究創新部產業落地端來看產業落地端來看，華為已落地華為已落地 5 座城市座城市，未來規劃處行業前列未來規劃處行業前列。城市場景為用戶出行最高頻的用車場景，城市場景輔助駕駛功能落地將顯著提升用戶體驗。就進度而言，目前華為城市智能駕駛已落地上海、廣州、深圳、重慶、杭州 5 座城市以及北京部分城區，首款搭載車型為問界 M5 智駕版。按照規劃，華為 ADS 2.0 將在 Q3 將實現 15

72、個無圖城市的落地，預計于 2023年 12 月在全國開放不依賴高精度地圖的城區 NCA（原先規劃為 45 城），進展超預期。表 10：車企城市智能駕駛進度匯總品牌品牌名稱名稱城市智能駕城市智能駕駛駛2023 年開通年開通城市城市指定路指定路線線NOA 功能功能價格價格搭載車型最搭載車型最低價低價小鵬XNGP開通 5 城(北上廣深佛)約 50 城AI 代駕Max 標配(2萬)22.99 萬阿維塔NCA開通 5 城(上廣深杭重)Q3 15 城年底 45 城軟件 1.8 萬30.00 萬問界NCA開通 5 城(上廣深杭重)Q3 15 城年底 全國硬件 3 萬軟件 1.8 萬27.98 萬理想NOA內

73、測 2 城(北上)100 城通勤 NOAMax 標配(4萬)37.98 萬蔚來NOP+2 城(北上)Q4 開通里程6 萬公里城區 NOP+380 元/月29.8 萬特斯拉FSD國外開通FSD 6.4 萬23.19 萬資料來源：各公司官網，華寶證券研究創新部3.1.2.車車 BU 三種商業模式推進落地三種商業模式推進落地華為推進智能駕駛方案落地有三種商業模式，充分滿足整車廠需求。華為推進智能駕駛方案落地有三種商業模式，充分滿足整車廠需求。2021 年，華為成立車 BU 事業部，定位智能網聯電動車領域的基礎供應商。目前車 BU 有三種盈利模式：一是售賣標準化的汽車零部件產品，如激光雷達、電機電控、

74、域控制器、智能座艙、軟件系統、智能駕駛平臺等產品；二是提供全棧智能汽車解決方案的 Huawei Inside 模式（簡稱“HI 模式”），合作對象包括北汽極狐、廣汽埃安、長安阿維塔等；三是深度參與產品、整車設計，以及提供銷售網絡渠道的智選車模式，這是當前華為布局智能駕駛的主要營收來源，合作對象包括賽力斯、奇瑞、北汽和江淮，目前華為已經和賽力斯推出了新能源汽車品牌問界，和其他三家共創的品牌及產品將在今年下半年和明年陸續釋放。表 11：華為布局智能駕駛的三種商業模式合作模式合作模式合作車企合作車企華為角色華為角色產品產品定義定義產品產品研發研發零部件零部件供應供應供應鏈供應鏈把控把控產品設計產品設

75、計全新品牌全新品牌 產品發布產品發布 營銷宣傳營銷宣傳 渠道銷售渠道銷售零部件供應商國內主流車企供應HuaweiInside長安阿維塔共創華為智選賽力斯M5/7/9、奇瑞全流程主導產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券22/25合作模式合作模式合作車企合作車企華為角色華為角色產品產品定義定義產品產品研發研發零部件零部件供應供應供應鏈供應鏈把控把控產品設計產品設計全新品牌全新品牌 產品發布產品發布 營銷宣傳營銷宣傳 渠道銷售渠道銷售汽車、江淮汽車資料來源：華為官方公眾號，華寶證券研究創新部我們認為后續借助華為強大的技術優勢我們認為后續借助華為強大的技術優勢、品牌渠道優勢及產品

76、打造優勢品牌渠道優勢及產品打造優勢，有望開啟一輪密有望開啟一輪密集的新車周期。集的新車周期。從技術研發投入來看，車 BU 事業部從成立以來累計投入 30 億美元，研發團隊達到 7000 人的規模，公司規劃 2023 年起每年保持 100 億人民幣以上的研發投入，正是因為華為強大的研發基因和持續不斷的研發投入，才有華為如今技術的領先；從品牌渠道來看，華為通過華為自營旗艦店、經銷商主導的授權體驗店和賽力斯主導的 AITO 專營用戶中心，結合線上渠道實現廣泛的覆蓋。整體來看，華為綜合實力優秀，未來會對合作廠商進行持續賦能，隨著華為 ADS2.0 迭代及整車平臺全新迭代，有望開啟新一輪密集新車周期。3

77、.2.華為智駕技術賦能國內車企華為智駕技術賦能國內車企，有望成為汽車行業的有望成為汽車行業的“超級賣水人超級賣水人”華為智駕優化車 BU 業務線，聚焦智駕、智選等核心業務發展。根據紅色星際，華為將車BU 發展戰略調整區分為核心業務和非核心業務，ADS 智能駕駛、智能座艙等具有技術領先的業務及智選業務將加大資源投入。因此，基于車 BU 的戰略發展，未來重點關注華為的未來重點關注華為的 ADS、鴻蒙智能座艙系統、智選業務發展進展鴻蒙智能座艙系統、智選業務發展進展。以即將發布的問界 M9 為例，近期已開啟預熱，流傳出的 DLP 投影大燈，可實現自定義圖案投影，行駛過程中提示跟車距離、變道中接下來的行

78、駛路線等功能，引發高度關注，12 月正式發售之前相關宣發動作開始穩定推進，預計后續會有持續催化。表 12：華為智駕后續進展及關鍵時間節點時間時間事件事件2023 年 9 月賽力斯問界 M7 改款發布，關注后續市場放量情況2023 年 11 月奇瑞汽車智界 S7 發布2023 年 12 月賽力斯問界 M9 發布2023 年年底ADS 2.0 的無圖高階智駕年底進入 45 城2024 年上半年奇瑞汽車 EHY 發布預計 2024 年江淮汽車高端轎車發布隨時可能發生鴻蒙系統在不同車型商的拓展隨時可能發生盤古大模型在智能駕駛中的應用資料來源：各公司公眾號，汽車之家，華寶證券研究創新部我們認為未來華為的

79、合作伙伴將會不斷增加，成為汽車行業的我們認為未來華為的合作伙伴將會不斷增加，成為汽車行業的“超級賣水人超級賣水人”。一方面，電動化時代，憑借中國造車新舊勢力的研發投入和推進量產，制造業屬性占比高，產品差異化較低，當下已經進入加速內卷的發展階段，電動化的內卷將加速傳統主機廠的智能化轉型；另一方面，進入智能化時代，科技屬性占比高，技術壁壘高，傳統車企在這方面技術積累較為薄弱，而華為 ADS 2.0 實現了多個業內首創，且算力、模型、數據快速迭代，不依賴于高精度地圖的設計，其在技術和本地化方面的優勢使其能夠為傳統車企向數字化、智能化轉型的過程中面臨的新問題提供整體解決方案在數字化和智能駕駛方面充分賦

80、能傳統車企，和賽力斯合作的標桿也可以復制到其他車企身上，華為有潛力也有能力成為汽車行業的“超級賣水人”。產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券23/253.3.關注華為智駕軟硬件供應鏈關注華為智駕軟硬件供應鏈我們認為華為概念新車有望通過“智能化”概念引導，銷量不斷超預期，因此關注華為汽車鏈條相關廠商。整車端，1）華為&賽力斯采用智選模式，目前推出 M5/M7 兩款車型，中大型 SUV M9 將在年內上市，除了智能駕駛等配置外，還將配置華為百萬像素智慧大燈、HUAWEIAR-HUD、AI 大模型、傳感聯邦等黑科技；2）華為&奇瑞采用智選模式，共同打造的 LUXEED智界 S7

81、 搭載鴻蒙智能座艙及 ADS2.0 智能駕駛；3）華為&江淮采用智選模式，定位在超高端百萬純電豪車，預計明年亮相。軟件端，鴻蒙 4.0 車機系統持續優化不斷迭代，不僅提高了車 輛的娛樂性和乘坐舒適度，還提高了駕駛的安全性和效率，為駕駛者提供了更加智能、便捷、安全的使用體驗，鴻蒙系統不斷拓展搭載車型，擴張合作品牌，推動華為智能座艙的崛起。表 13：A 股主要華為供應鏈公司梳理核心公司核心公司配套品類配套品類華為&賽力斯賽力斯華為智選模式下首家合作車企，M7 訂購超預期，M9即將發布文燦股份供應問界 M5/M7 車身結構件，布局一體化壓鑄與蔚來、理想、賽力斯等頭部新能源車企達成深度合作滬光股份重慶

82、工廠專供問界 M5/M7/M9 高低壓線束明新旭騰問界 M5/M7 真皮供應商川環科技問界全系列車型管路供應商電連技術問界全系列車型連接器供應商華陽集團問界和奇瑞數字儀表、HUD 供應商華為&奇瑞保隆科技華為-奇瑞合作車型 EH3/EHY 空氣懸掛系統整套供應商瑞鵠模具華為-奇瑞合作車型 E03/EH3/E0Y/EHY 均實現車身結構件的配套，奇瑞輕量化結構件唯一供應商立訊精密華為-奇瑞合作車型 EH3/EHY 高壓/高速/低壓連接器總成供應商瑞瑪精密華為-奇瑞合作車型 EH3 座椅舒適件供應商華為&江淮江淮汽車華為-江淮汽車合作的高端轎車預計 2024 年發布華為智選星宇股份深度配套華為智選

83、車型車燈，包括賽力斯、奇瑞華為、江淮華為以及北汽華為等智選車型精鍛科技深度配套華為智選車型差速器總成，包括賽力斯、奇瑞華為、江淮華為以及北汽華為等智選車型雙環傳動深度配套華為智選車型電驅齒輪，包括賽力斯、奇瑞華為、江淮華為以及北汽華為等智選車型鴻蒙座艙中軟國際華為操作系統合作廠商，昇騰算力云運營商軟通動力率先完成鴻蒙 PC OS 適配，華為核心合作伙伴賽意信息華為操作系統合作廠商資料來源：各公司公告，華寶證券研究創新部整理產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券24/254.風險提示風險提示新能源汽車銷量增速不及預期；智能駕駛技術發展進度不及預期；市場需求不及預期；智能駕駛市

84、場競爭加??；此外文中提及的上市公司旨在說明行業發展情況，不構成推薦覆蓋。產業專題報告產業專題報告敬請參閱報告結尾處免責聲明華寶證券25/25分析師承諾分析師承諾本人承諾，以勤勉的職業態度，獨立、客觀地出具本報告，本報告清晰準確地反映本人的研究觀點，結論不受任何第三方的授意或影響。本人不曾因，不因，也將不會因本報告中的具體建議或觀點而直接或間接收到任何形式的補償。公司和行業評級標準公司和行業評級標準 公司評級報告發布日后的 6-12 個月內，公司股價相對同期市場基準（滬深 300 指數）的表現為基準：買入：相對超出市場表現 15%以上；增持：相對超出市場表現 5%至 15%；中性：相對市場表現在

85、-5%至 5%之間；賣出：相對弱于市場表現 5%以上。行業評級報告發布日后的 6-12 個月內，行業指數相對同期市場基準（滬深 300 指數）的表現為基準：推薦：行業基本面向好，行業指數將跑贏基準指數；中性：行業基本面穩定，行業指數跟隨基準指數；回避：行業基本面向淡，行業指數將跑輸基準指數。風險提示及免責聲明風險提示及免責聲明 華寶證券股份有限公司具有證券投資咨詢業務資格。市場有風險，投資須謹慎。本報告所載的信息均來源于已公開信息，但本公司對這些信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告所載的任何建議、意見及推測僅反映本公司于本報告發布當日的獨立判斷。本公司不保證本報告所載的信息于本報告發布后不

86、會發生任何更新，也不保證本公司做出的任何建議、意見及推測不會發生變化。在任何情況下，本報告所載的信息或所做出的任何建議、意見及推測并不構成所述證券買賣的出價或詢價，也不構成對所述金融產品、產品發行或管理人作出任何形式的保證。在任何情況下，本公司不就本報告中的任何內容對任何投資做出任何形式的承諾或擔保。投資者應自行決策，自擔投資風險。本公司秉承公平原則對待投資者，但不排除本報告被他人非法轉載、不當宣傳、片面解讀的可能，請投資者審慎識別、謹防上當受騙。本報告版權歸本公司所有。未經本公司事先書面授權，任何組織或個人不得對本報告進行任何形式的發布、轉載、復制。如合法引用、刊發，須注明本公司出處，且不得對本報告進行有悖原意的刪節和修改。本報告對基金產品的研究分析不應被視為對所述基金產品的評價結果，本報告對所述基金產品的客觀數據展示不應被視為對其排名打分的依據。任何個人或機構不得將我方基金產品研究成果作為基金產品評價結果予以公開宣傳或不當引用。適當性申明適當性申明 根據證券投資者適當性管理有關法規，該研究報告僅適合專業機構投資者及與我司簽訂咨詢服務協議的普通投資者，若您為非專業投資者及未與我司簽訂咨詢服務協議的投資者，請勿閱讀、轉載本報告。