2024自動駕駛行業發展現狀、商業模式、競爭格局、產業鏈及相關公司分析報告（41頁）.pdf

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1、2023 年深度行業分析研究報告 行業研究報告 慧博智能投研 目錄目錄 一、行業概述.1 二、行業現狀.5 三、如何普及自動駕駛.7 四、商業模式分析.15 五、競爭格局.22 六、產業鏈分析.23 七、相關公司.34 八、發展趨勢及展望.39 一、行業概述一、行業概述 1、概念與定義、概念與定義自動駕駛技術是指：使汽車能夠在沒有人類司機介入的情況下安全行駛的一系列技術，它涵蓋了從車輛自主控制到完全無人駕駛的廣泛技術。2、國內自動駕駛詳細歷程國內自動駕駛詳細歷程（1）萌芽期：政策引導與技術初探（萌芽期：政策引導與技術初探（2010-2015 年）年）國家發布新能源汽車產業發展規劃，其中提到智能

2、網聯汽車的發展方向。（2）快速發展期：創新突破與產業布局（快速發展期：創新突破與產業布局（2016-2020 年）年）2017 年，新一代人工智能發展規劃發布，明確提出發展智能網聯汽車。2018年，各地政府相繼出臺自動駕駛測試管理政策，開啟道路測試許可。滴滴、蔚來、華為等企業紛紛布局自動駕駛，開展研發和測試工作。多個城市建立自動駕駛測試區，如北京、上海、廣州等。百度、滴滴等公司在長沙、北京、上海等地啟動自動駕駛出租車（Robotaxi）試點項目。（3）成熟期：商業化探索與全面應用（成熟期：商業化探索與全面應用（2021 年至今）年至今）2021 年，智能網聯汽車技術路線圖 2.0發布，進一步明

3、確了自動駕駛技術的發展目標和路線。各地政府加快智能交通基礎設施建設，支持自動駕駛商業化應用。自動駕駛技術在感知、決策、控制等方面不斷進步，具備在復雜道路環境下的運行能力。自動駕駛在公共交通、物流運輸等領域逐步落地應用。智能道路和車聯網（V2X）技術逐步推廣，為自動駕駛車輛提供更安全高效的運行環境。3、技術原理及底層邏輯技術原理及底層邏輯（1）自動駕駛技術架構自動駕駛技術架構 自動駕駛核心模塊：感知、決策、規劃、控制。感知模塊感知模塊主要負責車周信息感知和目標檢測。感知模塊輸入各類傳感器的數據，輸出車道線，行人，車輛等的位置和軌跡等信息。主流的感知方式包含激光雷達和攝像頭視覺兩種。決策模塊決策模

4、塊主要負責預測車周物體的運動，評估障礙物下一時刻可能的動作，輸出物體運動軌跡的預測。規劃模塊規劃模塊主要負責計算車輛下一時刻的運動路徑，規劃與決策在開發環節往往結合在一起，基于感知模塊輸出的車周信息在神經網絡訓練融合，輸出行動路線?？刂颇K控制模塊主要負責精準控制車輛按規劃軌跡行駛?？刂颇K根據決策規劃輸出的路線，生成具體的加速、轉向和制動指令，控制驅動系統，轉向系統，制動系統和懸架系統。（2）NOA：成為從：成為從 L2 到完全自動駕駛的重要過渡技術到完全自動駕駛的重要過渡技術 NOA（Navigation on AutoPilot）與自動駕駛的關系是緊密相關的，NOA 是 L2+級輔助駕駛

5、的典型功能，標志著從 ADAS（高級駕駛輔助系統）到 FSD（完全自動駕駛）的過渡。這種系統能夠實現在高速公路、城市快速路和普通城市道路上的點對點自動駕駛。目前，NOA 主要包括高速 NOA 和城市 NOA兩種應用場景。高速高速 NOA 場景：場景：高速路況與場景復雜度較低，因此造車新勢力以及傳統頭部車企已基本實現了高速場景 NOA 的量產。高速高速 NOA 場景包括場景包括一：自動匯入主路。一：自動匯入主路。領航開始后，在經匝道并即將進入主路時，根據高精地圖及主路內車流、車道線情況智能調節車速，自動打燈變道，匯入主路。場景二：主路巡航場景二：主路巡航行駛、智能選車道。行駛、智能選車道。根據道

6、路限速及高精地圖自動設定巡航速度，綜合道路情況智能選擇駛入主路后，選擇最優車道。場景三：自動駛離高速。場景三：自動駛離高速。主路巡航時，前方需駛出主路在距匝道前方約 2.5km 時，提前自動擇機向右并到最外側車道，以便駛入匝道。城市城市 NOA 場景：場景：城市路況復雜，對于自動駕駛的硬件及軟件的要求更高，仍有巨大的發展潛力。道路交通場景方面：1）交通網絡錯綜復雜，交織點眾多。2）城市通勤道路常見三大場景：多分叉口、多變車道、非清晰車道。3）主車行為多變化。主車行駛車速時快時慢，常換車道城市通勤道路持有三大行為：車速慢/多換車道/借道。NOA 作為向完全自動駕駛過渡的重要技術，雖然目前處于輔助

7、駕駛的階段，但正在逐步實現更復雜的駕駛任務，推動自動駕駛技術的發展和普及。中國的汽車制造商正通過內部開發 Level2 導航技術來保持市場競爭力，并將城市 NOA服務作為其車輛的升級服務出售。而 AI 公司在努力達到 Level4 或 5 自動駕駛技術的同時，也需要中間收入來源。NOA服務可以快速帶來現金，并且至關重要的是，能夠獲得更多數據來訓練 AI 模型。二、二、行業現狀行業現狀 1、車企紛紛加碼汽車智能化，沖擊自動駕駛高地車企紛紛加碼汽車智能化，沖擊自動駕駛高地 汽車改變人們的出行方式，使人能夠以較小的成本到達更遠的地方。在智能化時代，車端的功能日益豐富，汽車正轉型向智能移動終端；隨著自

8、動駕駛技術路線逐漸明朗，車企紛紛布局以人工智能為核心的自動駕駛，以在智能化時代取得先機并擴大影響力：比亞迪宣布將在智能化領域投入 1000億元，目前整車智駕團隊工程師已有超 4000 人；華為智能汽車解決方案 BU 成立至 2023 年累計投入超 300 億元，研發團隊規模達到 7000人；小鵬汽車公布其每年對包括自動駕駛的 AI 技術研發投入約 35 億，現有團隊近 3000人，2024年將要擴展到 4000人；理想汽車也表示其智駕研發團隊在 2024 年底將擴張到2000 人；此外，上汽、蔚來、吉利等車企也在持續布局自動駕駛領域。車企正加速布局自動駕駛領域，車輛自動駕駛能力迅速提升。2、高

9、階自動駕駛仍處于早期市場高階自動駕駛仍處于早期市場 汽車智能化深入發展，根據乘聯會、汽車工業協會等數據計算，2023 年乘用車 L2 輔助駕駛搭載率約38.96%，L2 輔助駕駛因其較低的價格與簡單可靠的功能，已經取得用戶的信任；但是高階自動駕駛仍處于早期市場階段。2024 年 1-2 月高速 NOA 與城市 NOA 的滲透率約 7.62%與 3.85%，到主流市場仍需要跨越鴻溝。城市 NOA 作為進入完全自動駕駛的門檻，對于未來完全自動駕駛的普及具有極強的參考價值。在 2023 年，有將近 10家車企公布城市 NOA方案的落地計劃，2024 年 1 月小鵬宣布 XNGP 城市智駕能夠全量覆蓋

10、全國 243城，2 月問界也宣布無圖城市 NCA 在全國范圍開始推送，智能化時代之爭愈演愈烈。城市 NOA是自動駕駛領域的前沿，城市 NOA 量產意味著在自動駕駛爭奪戰中取得優勢。3、L3 自動駕駛開始試點，自動駕駛功能落地指日可待自動駕駛開始試點，自動駕駛功能落地指日可待 2023 年 11 月，工信部等四部門聯合發布關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知，取得準入的智能網聯汽車產品，在限定區域進行 L3 級別自動駕駛試點。寶馬、奔馳、阿維塔、深藍、極狐、智己、賽力斯、比亞迪、埃安等主機廠隨即宣布 L3 級別自動駕駛測試牌照，并宣布在北京、上海、重慶和深圳等地區開啟測試。L3 級自

11、動駕駛試點測試標志著自動駕駛技術進入新的發展階段，準入車企的逐步擴展和自動駕駛產品的陸續落地，有望大幅推動自動駕駛功能進一步迭代。三、如何普及自動駕駛三、如何普及自動駕駛 1、事故率、覆蓋率、接管率：產品過關是普及自動駕駛的根本事故率、覆蓋率、接管率：產品過關是普及自動駕駛的根本 取得大眾的認可需要低事故率，安全性是第一關。取得大眾的認可需要低事故率，安全性是第一關。根據 CIDAS 統計，乘用車事故案例中，有 81.5%為駕駛人因素導致，這些因素其中 79.9%為駕駛員的主觀錯誤，20.1%為駕駛人的能力受限。自動駕駛汽車則不會出現違反交通規則、疲勞駕駛、酒后駕駛、疏忽大意等情況，能極大減少

12、甚至消除因駕駛員違法違規操作、注意力不集中、駕駛經驗不足、酒駕、醉駕等產生的道路交通風險。這意味著，自動駕駛能顯著減少人為因素導致的道路交通安全事故，促進道路交通安全水平提升。當前車企宣傳自動駕駛產品的發力重點為安全，以期打消消費者對于自動駕駛安全的顧慮，如小鵬宣稱其 XNGP 的事故率僅為人工駕駛的 1/10，特斯拉按季度公布其車輛安全報告，問界也將安全能力作為宣傳的重點。對于自動駕駛安全性的宣傳能夠迅速搶占用戶認知，但長期看只是錦上添花，只有在實際中真正做到低事故率才是根本，而這需要給消費者群體一定時間去驗證。更廣的覆蓋率意味著能夠觸達更廣的人群，進而產生擴散效應。更廣的覆蓋率意味著能夠觸

13、達更廣的人群，進而產生擴散效應。自動駕駛要進入主流市場，必須要有廣泛的覆蓋率，因為主流市場的用戶仍不清楚自動駕駛對他們的價值有多大，擁有濃厚的觀望情緒，所以必須有參考的對象。馬爾科姆 格拉德維爾在引爆點一書中提到，1984 年到 1987 年，夏普低價傳真機的銷量在美國一直都是緩慢上升，而直到 1987 年，擁有傳真機的人數已經多到足以讓每個人都覺得自己應該擁有一臺傳真機，傳真機銷量在這一年突飛猛進，一共有 100 萬臺傳真機售出，而在三年前年銷量僅有 8 萬臺。根據九章智駕數據，2023 年新能源乘用車中標配 L2 功能車型的滲透率達到了50.56%，同比提升 7 個百分點左右，而新能源乘用

14、車中搭載高速 NOA/城市 NOA 功能車型的滲透率分別達到了 20.45%與 6.51%，考慮到 2023 年我國新能源車滲透率為 31.6%，自動駕駛的滲透率仍有待提高，自駕能力領先的車企也將城市領航輔助的開城視為當前階段的主要目標。不信任是不愿意使用自動駕駛的最大原因，低接管率、高擬人化塑造信任。不信任是不愿意使用自動駕駛的最大原因，低接管率、高擬人化塑造信任。自動駕駛能夠給用戶提供更多的舒適體驗，但是即使車型帶有自動駕駛功能，仍有相當的用戶群體很少使用，用戶不是因為熱愛駕駛，而是為了獲得更多的心理安全感。自動駕駛與平時的駕駛模式相背，駕駛員與自動駕駛的信任感難以短時間建立。根據億歐智庫

15、數據，2023 年有 62.5%的用戶需要接管高速 NOA功能 1-2 次/100公里，有 48.6%的用戶需要接管城市 NOA功能 0-2 次/30 公里，整體接管率仍不能讓人滿意。頻繁的接管在行駛過程中會為駕駛員帶來較多的負面反饋，如果能夠做到接近于零的接管，對于駕駛員而言就可以放心將駕駛主導權交給汽車。小鵬汽車提出未來 XNGP 的接管率目標是核心區域每千公里被動接管次數少于 1 次。更廣大消費者需要好用的自動駕駛，而不是科技領先的自動駕駛，在這方面自動駕駛仍需完善。2、法規與汽車保險：為自動駕駛普及提供社會層面保障法規與汽車保險：為自動駕駛普及提供社會層面保障（1）自動駕駛事故定責難，

16、統一法規將有效促進自動駕駛發展自動駕駛事故定責難，統一法規將有效促進自動駕駛發展 自動駕駛的事故定責問題亟需統一的法規。自動駕駛的事故定責問題亟需統一的法規。當前乘用車所搭載的高階自動駕駛系統仍屬于 L2 級別，駕駛員應當處于車輛駕駛座位上監控車輛運行狀態及周圍環境，隨時準備接管車輛；同時現行的中華人民共和國道路交通安全法未將傳統汽車與自動駕駛汽車作區分，解決自動駕駛汽車的事故責任問題也多采取傳統汽車交通事故責任的處理路徑。高階自動駕駛已經處于人機共駕階段，事故責任仍是駕駛員承擔，這一方面導致消費者對自動駕駛技術的濃厚觀望甚至抵觸情緒，另一方面反映自動駕駛技術發展正處于瓶頸期。自動駕駛由早期市

17、場邁向主流市場，一整套權責分明的法規政策必不可少。全國約有近20 個省市發布了相關政策法規，但尚沒有全國適用的統一法規，而是“一地一策”，這些有關自動駕駛的規范性文件還不具有普遍適用的法律效力，使得自動駕駛事故定責難以達成共識。但另一方面，地方政策試點為中央立法提供了大量的經驗，全國性法規的出臺指日可待。userid:93117,docid:163300,date:2024-05-29, 前文提到四部門聯合印發的關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知（下稱通知）是首個明確自動駕駛責任劃分的全國性政策，通知規定：“車輛在自動駕駛系統功能激活狀態下發生道路交通事故造成人身傷亡、財產損失的

18、，由保險公司在保險責任限額范圍內予以賠償；不足的部分，按照中華人民共和國道路交通安全法第七十六條規定確定各方當事人的賠償責任?！逼渲杏芍悄芫W聯汽車一方依法承擔賠償責任的，由試點使用主體承擔。在沒有全國性統一法規的當下，通知的權責劃分依據或將成為以后立法的主要參考，通知意味著我國自動駕駛汽車準入、銷售以及合法上路的法規路徑即將鋪設；同時隨著國內法規有條件地開放 L3 自動駕駛汽車上路，也將拉動 L2、L2+等自動駕駛功能的滲透率提升。（2）消費者普遍關注自動駕駛事故賠付問題，車輛保險需與時俱進消費者普遍關注自動駕駛事故賠付問題，車輛保險需與時俱進 消費者需要更多的自動駕駛保障。消費者需要更多的自

19、動駕駛保障。少數廠商對自動駕駛提供專屬服務保障，如極越的智駕保號稱“全球首個高階自動駕駛專屬保障產品”，保障范圍覆蓋高速、城市、泊車等全場景，包含定額保障服務和漆面補償服務兩大內容；但智駕保只是極越提供的一項保障服務，并不是法律意義上的保險，更多保障的是車輛和經濟損失，沒有涉及事故責任具體的判定方法以及駕駛員人身安全等。廠商提供自動駕駛保障服務，可能是有效法規與相關保險推出前的最好解決方案，一方面是廠商對于自身自動駕駛產品可靠性的背書，另一方面能夠贏得消費者對自動駕駛功能的信任。自動駕駛車險存在定責與定價困難的問題，尚未有針對自動駕駛的車險產品。自動駕駛車險存在定責與定價困難的問題，尚未有針對

20、自動駕駛的車險產品。駕駛本身自帶風險，特別是社會對自動駕駛尚未完全建立信任，消費者需要自動駕駛保險來保障權益。正如上文所說，當前我國自駕事故定責發展相對滯后，而定責問題是自駕保險發展的最大障礙。除此以外，傳統車險是保險公司通過基于歷史出險數據制定的普適保費，大前提還是人駕駛車輛，而自駕車輛的駕駛主體不僅僅是人，自動駕駛車險的定價設計也具有困難。此外我國尚未有針對自動駕駛事故的車險推出，導致消費者對自動駕駛事故的賠付存在擔憂，進而影響自動駕駛的普及。UBI 車險或成更好的自動駕駛車險形式。車險或成更好的自動駕駛車險形式。自動駕駛車型往往擁有各種傳感器，可以對路況及駕駛員的駕駛行為進行記錄，為保險

21、公司構建 UBI（Usage-Based Insurance，基于使用而定保費的保險）模型提供了良好的土壤，從而解決自動駕駛車險的定價問題。UBI 車險根據車輛的使用時間、里程，駕駛者行為、習慣等信息進行設計，針對不同車主給出個性化定價的新型車險產品，比如經常危險駕駛的人要比安全駕駛的人繳納更高的保費。但對于自動駕駛車輛，UBI 車險所要考慮的不僅是駕駛員的行為決策數據，還需要自動駕駛系統的歷史運行數據，這需要自動駕駛的提供方、數據與算法的擁有者車企下場參與自動駕駛保險中。通過發揮整車企業數據采集的天然優勢，能夠在篩選投保人和制定保費的階段更精準地進行風控，同時由車企介入自動駕駛保險，在一定程

22、度上能夠定責更為全面，因此 UBI 車險或將為自動駕駛汽車提供更有效的保障。（3）特斯拉車險為自動駕駛車險提供可實踐性參考特斯拉車險為自動駕駛車險提供可實踐性參考 特斯拉車險目前僅覆蓋美國特斯拉車險目前僅覆蓋美國 12 個洲，未來有望覆蓋全美。個洲，未來有望覆蓋全美。特斯拉是第一家直接向其客戶提供保險的汽車制造商，特斯拉進入車險市場主要分為兩個階段：（1）第一階段，與傳統保險公司合作開展InsureMyTesla 計劃，通過合作的保險公司向車主提供具有品牌針對性的保險，特斯拉主要扮演保險中介的角色；（2）第二階段，特斯拉成立保險公司自營保險業務，逐步去中介化，使汽車制造商與消費者進行直接溝通，

23、由于自營保險需要獲取保險牌照，而獲取保險牌照在很大程度上受當地政策的限制，所以這一部分業務主要在美國本土開展，目前已經覆蓋加利福尼亞、亞利桑那、德克薩斯等 12 個州。特斯拉車險的保障范圍和增值服務較為完善，除常見的車險保障險種外，還提供幾類特色保險，包括網絡安全防詐騙保險、電子鑰匙保險、車輛租賃附加險等；值得注意的是，特斯拉保險還提供自動駕駛車主責任險，對車輛在自動駕駛模式下給第三方造成的傷害提供保障。以安全分為基礎，特斯拉車險做到以安全分為基礎，特斯拉車險做到“千人千面千人千面”。特斯拉利用實時駕駛行為提供保險，而不是其他保險公司使用的信用、年齡、性別、索賠歷史和駕駛記錄等傳統因素。特斯拉

24、保險會通過用戶駕駛的車輛、居住地點、駕駛時間、選擇的承保范圍以及車輛的每月安全分等因素確定保費，當用戶的駕駛越安全，其 安全分就越高，保險費就越低。首次注冊時，用戶初始安全分為 90 分，安全分會根據用戶上一月的駕駛行為每月變動一次；同時特斯拉車險的最低投保周期由普通車險的年變成月，可以按月為單位進行線上投保，保費也會根據車主的安全分和行駛里程進行每月調整。特斯拉這種 UBI 保險能夠鼓勵車主培養良好的駕駛習慣，做到“一車、一況、一保險”的定價策略，其價格公平化程度遠高于傳統車險的“產品化”定價模式。特斯拉車險為使用其自動駕駛的車主提供更有競爭力的價格。特斯拉車險為使用其自動駕駛的車主提供更有

25、競爭力的價格。車險是消費者在購買電動車之后的最大消費，成本在 5000-10000 元/年。在安全分的評定中，使用 Autopilot（包括 EAP 與 FSD）行駛的里程會包含在里程總數中，但是在 Autopilot 運行期間發生的事件不會計入安全分數，這意味著使用特斯拉自動駕駛功能越多，安全分達到較高的分數的概率越大。而安全得分高的特斯拉駕駛員可以在購買特斯拉保險時節省更多費用，100 分可以比 90分節省 37%，這會激勵特斯拉車主在能夠使用自動駕駛的地方去更多使用自動駕駛。根據 Value Penguin 的數據，2022 年，特斯拉保險在德克薩斯州為特斯拉新車投保的平均費率為 203

26、0 美元/年，比平均水平低 49%，為用戶提供了切實的優惠，反過來也會促進用戶對 FSD 功能的需求。3、降本：科技平權，供給驅動向需求驅動演變的關鍵、降本：科技平權，供給驅動向需求驅動演變的關鍵 自動駕駛的角逐滲透至自動駕駛的角逐滲透至 20 萬元以下乘用車市場。萬元以下乘用車市場。早期大眾多是實用主義者，其最重要的特點是希望看到競爭，其中一個原因是為了降低購買成本，因而對價格相當敏感。自動駕駛技術想要普及仍有很長的降本工作，包括整體方案成本的降低、搭載到價位更低的車型、更低的維護費用等等。從導航電子地圖與自動擋的經驗來看，其普及的契機都是價格低到消費者覺得可以接受，這也符合實用主義者的特征

27、。隨著技術路線的明晰與產業鏈的逐漸成熟，目前高階自動駕駛功能的價格區間正在不斷下探，2023 年的新能源車中，高速 NOA 功能已經滲透至 10-20 萬區間，城市 NOA 功能也已經下探至 20-30 萬區間。根據中國乘用車市場的價格結構來看，2024 年 1-2 月 20 萬元以下價格區間的乘用車零售銷量占到總銷量達到 70.5%，高階智駕功能仍有廣闊的滲透空間。當前高階自動駕駛成本高昂，使得自動駕駛只是少數人的游戲。當前高階自動駕駛成本高昂，使得自動駕駛只是少數人的游戲。根據 MAXIEYE 的數據，目前 L2 級功能新車與無功能車型的終端差價在 1 萬元，而高速 NOA/城市 NOA

28、車型和與無功能車型的終端差價分別為 2 萬元與 3 萬元以上，這使得以 NOA 等高階自動駕駛難以普及。終端價差的背后是高昂的自動駕駛系統成本，以 30萬元的整車為例，目前高速 NOA 系統占比整車成本的比例在 10%左右，城區 NOA系統占比整車成本的比例則在 15%。成本的來源則分布于直接成本（傳感器、計算平臺等各類硬件成本等）、平臺分攤成本（高階智駕系統平臺的前期研發成本）和定制化的成本（工程落地的針對性投入）。高階自動駕駛向下滲透，成本是最大的阻礙。技術不僅帶來功能升級，也帶來成本下降。技術不僅帶來功能升級，也帶來成本下降。無論是自動駕駛方案提供商還是整車廠，擴大產品的規模是第一追求。

29、隨著自動駕駛實現路線的明晰，一方面數據采集、算法訓練探索成本大大減少，并且隨著用戶數量的增多，固定投入均攤后單位成本也逐步下降；另一方面先進的算法能力能夠減少對過冗余傳感器的依賴，通過減少傳感硬件的使用降低整車 BOM成本。15 萬元級市場或將成為自動駕駛決戰戰場。萬元級市場或將成為自動駕駛決戰戰場。智駕能力領先公司已經逐步開啟智駕性價比之戰。小鵬汽車宣布將推出 10-15 萬級別的 A 級汽車，并且將高等級的自動駕駛帶入其中，引領全球 AI 智駕汽車普及，未來也將推出十幾款車型，能夠使便宜的自動駕駛時代快速到來。大疆也宣布成行平臺方案助力高階自動駕駛標配時代到來，通過極致壓榨硬件性能和算法優

30、化，在 100TOPS 算力內實現的“無圖”城市領航功能，技術將逐漸普及至 15 萬元級別及以上的各類車型，而整套方案成本僅為 7000 元。四、商業模式四、商業模式分析分析 自動駕駛有望改變人們對汽車的傳自動駕駛有望改變人們對汽車的傳統認知，為行業的發展帶來更多的可能性，全新商業模式加速構建。統認知，為行業的發展帶來更多的可能性，全新商業模式加速構建。自動駕駛功能正是從人駕到車駕的重要轉折點，不僅在技術上是汽車發展的重要標志，在認知上也帶有明顯的標簽屬性。經濟學上的薩伊定律可以簡單表述為“供給會創造自己的需求”，商品經濟的發展過程中，劃時代的新技術、新產品往往會定義出新的市場與需求。軟件付費

31、模式將逐漸替代硬件付費模式，成為汽車盈利的新可能。軟件付費模式將逐漸替代硬件付費模式，成為汽車盈利的新可能。長久以來，汽車的盈利模式是“硬件付費”，銷售與維修保養是行業的主要盈利手段，在這種模式下，通過規?；a降低成本、通過品牌溢價維持更高的價格是獲取利潤最主要的思路，但這一趨勢目前正在被逐漸打破。從用戶角度看，從用戶角度看，互聯 網思維滲透進生活的各個角落，正改變著消費者對價值的理解，消費者開始愿意為服務、知識、軟件付費。從技術層面看，從技術層面看，當前汽車的電子電氣架構正從分布式向域集中演變，推動汽車軟硬件解耦的發生，底層軟件與上層應用呈現松耦合特點，軟件架構向服務導向轉變。這為汽車盈利

32、模式轉向“軟件付費”提供了土壤，硬件的潛在價值是為軟件提供同類用戶場景下的唯一入口，為軟件盈利打開更大的發展空間，車企也可能會試探性地以持平 BOM 成本的低價出售汽車。根據羅蘭貝格數據，預計到 2030 年，綜合考慮不同品牌類型的典型車型，單車軟件價值將增長至 16000-32000 元，其價值占 BOM 的比例將增加至 8-12%。而自動駕駛是搭載于汽車之上的軟件產品，或將成為汽車軟件盈利的主要方面。1、消費者視角：免費好于付費，付費中偏好簡單直接的支付方式消費者視角：免費好于付費，付費中偏好簡單直接的支付方式 用戶自動駕駛認知剛剛喚醒，為自動駕駛功能付費習慣尚未建立。用戶自動駕駛認知剛剛

33、喚醒，為自動駕駛功能付費習慣尚未建立。2023 年，以城市 NOA 為代表的高階自動駕駛功能開始規模量產上車，同時有眾多車企公布自家城市 NOA 落地計劃，宣布加大投入。城市NOA 功能作為走向無人駕駛的門檻，也在這時候走進更廣泛消費者的視野。但是對于購車消費者來說，其觀念中自動駕駛功能仍是車的附屬功能，算不上完全獨立的商品，特別是自動駕駛的用戶價值與成本尚未有良好對應，消費者為自動駕駛單獨付費的意愿仍有待提升。根據億歐智庫數據，2023 年有 48.2%的用戶表示只接受免費的高速 NOA 功能，有 62.3%的用戶表示只接受免費的城市 NOA 功能，并不愿意為其支付額外的費用。消費者對一次性

34、買斷的意愿更高，同時愿意采用按年訂閱的用戶迅速增長。消費者對一次性買斷的意愿更高，同時愿意采用按年訂閱的用戶迅速增長。市場并未有真正意義上免費的高階自動駕駛，消費者仍舊需要對功能進行付費，方式包括買斷與訂閱。買斷是一次性付費以獲得永久使用權，訂閱是定期（通常是按月或按年）支付費用獲得臨時使用權。根據麥肯錫的調查數據，消費 者更加偏好買斷制，即使買斷會有較高的單次支出，但是如果長期使用自動駕駛的話，買斷平均價格相較于訂閱更低；同樣的原理，長期訂閱相較于短期訂閱會有較高單次支出與較低的平均支出，但更為實際的消費者會考慮到車輛置換的影響而選擇訂閱，其中更偏好簡單直接的訂閱方式。隨著消費者群體接觸與體

35、驗自動駕駛，其呈現的偏好也在變化，可以看到相比于 2022 年，“城市 NOA”元年的 2023 年的消費者對買斷和訂閱的態度也在變化，愿意按年訂閱的受訪者比例同比增長 26pct。2、車企自駕收費方案不盡相同，以價換量培育用戶認知車企自駕收費方案不盡相同，以價換量培育用戶認知 L2 及以上輔助駕駛功能搭載車型價格不斷下沉，軟硬捆綁為主要收費方案。及以上輔助駕駛功能搭載車型價格不斷下沉，軟硬捆綁為主要收費方案。技術擴散與產業鏈成熟促使 L2 功能的成本快速下降，得以搭載于價格區間更低的車型，根據高工智能汽車數據，搭載 L2（含以上）功能的車型，其交付均價已經由 2018年的 33.61 萬元下

36、探到了 2022 年的 25.15 萬元。在自動駕駛成為競爭戰場的當下，L2 功能成為車企難以忽視的智能化標簽，車企也愿意使更多的車型搭載 L2 功能以增加賣點。車企多采用軟硬捆綁方案，即 L2 功能的價格包含在車價中，購車后無需單獨付費開通 L2軟件功能，但同一個車型中可能存在全部或部分標配 L2 的情況，正如同時提供自動擋與手動擋選擇的車型。盡管 L2 功能的成本在下降，但是軟件與硬件的成本并不為 0，可以發現在 2023 年上半年，搭載L2（含以上）功能的車型的交付均價回升至 26.62 萬元，一定程度反映出在價格戰愈發激烈的市場環境中，價格敏感的中低端車型會對 L2 功能進行更多的選裝

37、以獲取更強競爭力。高階自動駕高階自動駕駛收費方案各有優劣，需在成本與用戶接受度中權衡選擇。駛收費方案各有優劣，需在成本與用戶接受度中權衡選擇。以城市 NOA 為代表的高階自動駕駛相較于基礎 L2 功能具有更高的成本、更低的滲透率與更智能的標簽，車企對其收費方案也不同于基礎 L2 功能?？傮w來看，車企對于城市 NOA 的標準收費方式可以分為四類：（1）硬件標配、軟件付費；（2）硬件選裝、軟件免費；（3）硬件選裝，軟件付費；（4）硬件標配、軟件免費。此外，同一車企的不同車型也可能有不同的收費方式。（1）硬件標配、軟件付費：）硬件標配、軟件付費：車型全系標配能夠實現城市 NOA 的硬件，硬件成本包含

38、在車的售價中且消費者無法選擇，同時使用城市 NOA 功能需要單獨為付費。硬件標配的方案一般存在兩種情況，第一種是全套硬件成本較低，包含進車輛售價中觀感不強；第二種是車輛定位較高，用戶對價格不敏感，將全 套硬件包含進車輛售價中對消費者決策影響不大。采用這種方案的國內典型車型有蔚來全系、極越 01、阿維塔 11&12、極氪 001、智己 LS6&L7 等。（2）硬件選裝，軟件付費：）硬件選裝，軟件付費：有不同版本的車型/選裝配置，在其他條件相同的情況下，帶有城市 NOA功能的版本/選裝配置有更高的售價，且只有選擇這種版本/選裝配置才能夠再選擇付費開通城市 NOA。城市 NOA 為代表的高階自動駕駛

39、現在有兩重定位，第一是作為整車一部分的功能，第二是作為附加的獨立產品，這種使消費者付費兩次的方案就屬于后一種定位。硬件選裝+軟件付費的方案，一方面出于提升銷量的考慮，照顧不需要智駕的用戶，為消費者提供更多樣的選擇；另一方面是盡可能將成本分擔于消費者，來保持自動駕駛盈利能力，在第一次付費時篩選智駕用戶，在二次付費時對智駕用戶進行持久的價值獲取。采用這種方案的典型車型有問界全系、智界 S7、智己 LS7、極狐阿爾法 SHI、騰勢 N7、昊鉑 GT、小米 SU7 等。（3）硬件選裝、軟件免費：）硬件選裝、軟件免費：車型中有不同版本或選裝配置，在加價選購帶有城市 NOA 的車型后，不需要為使用城市 N

40、OA 功能單獨付費，這實際上是對整體智駕方案的打包售賣，成本已經包含在車輛的售價中。選裝+一次打包售賣的方式兼顧產品多樣性與消費者的情緒，同時形成較高的智能軟件裝載率，不僅帶動品牌口碑與銷量，塑造品牌形象，還能收集更多數據打造數據閉環。但是高昂的研發成本與軟硬件成本會進入車的價格之中。采用這種方案的國內典型車型有理想 L 系列、小鵬 P7i&G6&G9&X9、星紀元 ES 等。（4）硬件標配、軟件免費：）硬件標配、軟件免費：實現城市 NOA 功能通常需要動輒幾萬元的硬件成本，同時軟件免費意味著車價將全包城市 NOA 軟硬系統，這決定車輛的目標用戶對價格不敏感，使用這種方案的車型也多為定位高端的

41、特殊車型，采用這種方案的國內典型車型有阿維塔 011、仰望 U8、理想 MEGA。車企短期以價換量，長期將回歸價值，有望實現自動駕駛軟件盈利。車企短期以價換量，長期將回歸價值，有望實現自動駕駛軟件盈利。城市 NOA尚未廣泛滲透，對于車企來說，當前階段使得更多的用戶能夠觸及自動駕駛，形成用戶基本盤是首要任務，培育消費者對自動駕駛的認知已經成為市場共識，因而車企在各自的城市 NOA 收費基礎方案上都做出力度相當大的優惠活動。消費者對自動駕駛的認知還是功能層面，而看不見摸不著的軟件部分具有一定的定價彈性，這使得優惠活動多是在軟件上通過降價或免費的形式進行讓利。以價換量的手段能夠促進城市 NOA 快速

42、被用戶接受，但靠壓縮軟件部分的利潤、只將自動駕駛作為整車的一個功能，又會回到“賣硬件”的傳統路徑，無法實現自動駕駛的商業盈利。長期來看，隨著消費者與車企對自動駕駛的價值達成共識，作為產品的自動駕駛或將成為主流，在實現一定的規模后，靠“賣軟件”實現自動駕駛的盈利將成為可能。3、特斯拉特斯拉 FSD 收費模式的啟示收費模式的啟示 北美特斯拉北美特斯拉 FSD 先行發展，為自動駕駛收費模式提供可行路徑參考。先行發展，為自動駕駛收費模式提供可行路徑參考。特斯拉在北美的全自動駕駛（FSD）系統發展迅速，用戶數量和累計行駛里程都在快速增長。截至 2023 年 3 月，FSD 已有超過 40萬用戶，并且行駛

43、里程在 2024 年 4 月已超過 10 億英里。2024 年 2 月，特斯拉開始向更多用戶推送FSD BetaV12.2.1，標志著其自動駕駛技術向更廣泛的大眾普及。FSD 的持續迭代和發展不僅體現在技術和用戶增長上，而且在商業上也形成了有效的閉環，2022 年第四季度為特斯拉帶來了 3.24億美元的收益，并創造了超過 10 億美元的短期遞延收益，長期毛利率預計可達 90%。到 2024 年 3 月，FSD Beta 升級為 FSD Supervised，這標志著 FSD 功能的進一步成熟。高品牌力、單品爆款、低傳感硬件成本，使得硬件標配成為可能。高品牌力、單品爆款、低傳感硬件成本，使得硬件

44、標配成為可能。FSD 的付費模式是硬件標配+軟件付費的模式，特斯拉選擇這種模式有幾點原因：作為北美乃至全球最有影響力的電動車品牌，特斯拉的高品牌力能夠支撐單品爆款的持續，根據蓋世汽車數據，2023 年特斯拉 ModelY 和 Model3 分別為全球第一和第三暢銷車型，使造車的規模效應發揮到極致，2023Q4 特斯拉每輛車單車制造成本略高于 36000美元，車型成本下降接近自然極限，使得特斯拉的自動駕駛硬件作為標配成為可能。特斯拉探索純視覺路線，每輛車僅使用攝像頭而沒有使用其他傳感器做感知，其自研的計算硬件在針對算法優化且規?；钶d后也擁有較低的成本，這些硬件在每次車型迭代時只做微小改動，并且

45、后續的軟件更新并未放棄上一代硬件，可以看到 HW3.0 的車型也能夠運行 FSDV12，這拉長了車型的生命周期，為軟件付費的模式打下牢固基礎。但是在國內激烈的競爭環境下，多 SKU 占領更多細分市場成為趨勢，如何在這種趨勢下使得自動駕駛硬件復用性更高、優化更好、生命周期更長成為軟件付費模式之前需要解決的問題。FSD 提供買斷與提供買斷與訂閱兩種模式，特斯拉提高買斷門檻來培育大眾訂閱習慣。訂閱兩種模式，特斯拉提高買斷門檻來培育大眾訂閱習慣。在標配的硬件基礎上，消費者可以選擇買斷或者訂閱 FSD，當前來看，北美 FSD買斷價格為 8000 美元，訂閱價格為 99 美元/月（此前為 199 美元/月

46、），且規定 FSD 在功能開通后跟車不跟人，用戶在 A 車上開通的 FSD 功能不可以在 B 車上使用。盡管特斯拉后續推出限時免費轉移 FSD 功能的措施，但考慮到車輛使用與壽命增換購需求，這一規定會損害部分消費者的買斷熱情，從而鼓勵愿意購買的用戶采用訂閱的模式。FSD 的高昂售價也會促使愿意體驗的消費者采用訂閱模式，當前一輛后驅版的 ModelY 的價格為 42990美元，而買斷 FSD 的花費占到車價將近 20%，設置的高門檻會勸退買斷的想法，而將愿意選擇 FSD 的用戶導向訂閱。特斯拉過去連續上調 FSD 的價格，最高至 15000 美元，后為增加普及率才會降價。2023 年 3月，馬斯

47、克宣布美國用戶可免費試用 FSD 一個月，并要求北美銷售包括 FSD 試駕，以提高用戶對 FSD的認識和采用，以增加自動駕駛收入。五、五、競爭格局競爭格局 當前自動駕駛市場格局呈現出當前自動駕駛市場格局呈現出“一超多強一超多強”的特點。的特點?！耙怀怀保禾厮估?。在功能方面，：特斯拉。在功能方面，特斯拉在自動駕駛方面具有先發優勢，憑借前瞻的算法、龐大且高質量的數據、日益增長的算力，FSD 迅速更新迭代，處于領先地位，引領著行業的發展。在用戶方面，在用戶方面，FSD的用戶數量與與使用里程節節攀升，表明北美消費者對 FSD 功能的認可，自動駕駛已經成為特斯拉的明顯標簽與制勝法寶。FSD 的發展路

48、徑也為國內自動駕駛行業提供了寶貴的參考價值?！岸鄰姸鄰姟保海ǎ海?）新勢力車企：）新勢力車企：國內車廠在自動駕駛方面奮起直追，其中以小鵬汽車、理想汽車、蔚來汽車為首的新勢力車企紛紛在自動駕駛方面深入布局，小鵬汽車公布其每年對包括自動駕駛的 AI 技術研發投入約 35 億，現有團隊近 3000 人，2024 年將要擴展到 4000 人，小鵬城區導航輔助駕駛已進入全國 243 座城市，計劃年內實現全國點到點的自動駕駛；理想汽車也表示其智駕研發團隊在 2024 年底將擴張到 2000人，全場景自動駕駛 NOA“正式版”將覆蓋全國高速和環線及 100 個城市；蔚來汽車全域領航輔助 NOP+城區路線全量

49、推送，能夠覆蓋全國 726座城市。新勢力車企加碼布局自動駕駛，在自動駕駛量產方面具有先發優勢，培育與搶占用戶認知。（2）華為乾崑系：）華為乾崑系：華為憑借領先產品力強勢入局汽車行業，以乾崑、鴻蒙座艙兩大品牌為核心，提供零部件模式、HI 模式、鴻蒙智行模式三種合作方式，賦能智能汽車。同時憑借華為強大的影響力良好的消費者口碑，使汽車的智能化得以“破圈”，讓自動駕駛為更廣泛的用戶所接觸。自 2019 年華為智能汽車解決方案 BU 成立以來，累計研發投入超過 300億元，研發人員達 7000 人。目前正處于高速增長期，2023 年智能部件發貨已超過 300 萬套，已上市的戰略合作車型達 7 款，發展超

50、過 300家產業鏈上下游合作伙伴，2024 年，搭載華為乾崑智能汽車解決方案的合作車型將陸續問世，其中包括東風、長安、廣汽、北汽、賽力斯、奇瑞以及江淮等。（3）領）領先自動駕駛供應商：先自動駕駛供應商：地平線、大疆車載、Momenta 等領先自動駕駛解決方案供應商憑借獨特優勢賦能車企，為車企自動駕駛的發展提供強大助力。在在“一超多強一超多強”格局下，整車廠是自動駕駛發展中最大的參與者與受益方，智能化布局深入整車企業將在格局下，整車廠是自動駕駛發展中最大的參與者與受益方，智能化布局深入整車企業將在自動駕駛加速滲透潮流中優先受益。自動駕駛加速滲透潮流中優先受益。一方面自動駕駛提升車企品牌形象，在未

51、來市場競爭中提前鎖定市場，占有先發優勢，另一方面自動駕駛的搭載或將使整車在市場中具有強力的差異化，從而取得競爭優勢，提振汽車銷量。六、產業鏈分析六、產業鏈分析 自動自動駕駛產業鏈主要包括零部件供應商與智駕解決方案供應商。駕駛產業鏈主要包括零部件供應商與智駕解決方案供應商。零部件供應商主要分為感知層、決策層、執行層，其中感知層包含各類傳感器，決策層包含芯片、域控、計算平臺等零部件，執行層包含線控制動與轉向。此外解決方案供應商可謂整車廠提供整套自動駕駛解決方案，并為各種商業化用途提供方案。1、感知層：整車智能化基礎，以雷達與攝像頭為主感知層：整車智能化基礎，以雷達與攝像頭為主 自動駕駛感知層硬件主

52、要包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達。自動駕駛感知層的硬件是整車智能化的基礎，以攝像頭與雷達為主的傳感器為自動駕駛汽車提供“視覺”與“聽覺”。其中，雷達可分為毫米波雷達、激光雷達以及超聲波雷達，攝像頭則按其安裝位置不同，可分為前視、側視、后視和內置四種類型。純視覺感知技術與多純視覺感知技術與多傳感器融合技術并行。傳感器融合技術并行。從感知角度來劃分，目前高階自動駕駛領域分為兩派，一派為特斯拉和 Mobileye 堅持的純視覺感知技術路線，其余則大多選擇多傳感器融合的技術路線。純視覺感知方案只需將攝像頭收集到的圖像數據進行特征提取、處理、轉化為 3D 數據；而多傳感器融合的方案采用攝像

53、頭與激光雷達相結合，通過多種工作原理提升感知精度，也能在某一設備失效的情況下起到冗余的安全防護作用。但多傳感器方案中，不同工作原理下，傳感器收集到的數據類型、所處坐標系都不同，攝像頭收集到的視覺數據屬于 2D 圖像空間，激光雷達獲得的點云數據屬于 3D 空間，處理與融合這些數據的策略及路徑成為有效保留數據信息的關鍵。具體來講，基于融合的不同位置，可以分為前、中、后融合三種方式，三種方式分別發生在數據處理的不同階段，在信息保留、算力使用、通信速率等多方面也具有不同特征。（1）激光雷達：高階智駕方案落地助推滲透率提升，未來市場規模廣闊激光雷達：高階智駕方案落地助推滲透率提升，未來市場規模廣闊 NO

54、A 落地助推激光雷達裝上車。落地助推激光雷達裝上車。激光雷達前裝上車主要是匹配 NOA、準 L3 級等高階自動駕駛的感知冗余需求。隨著自動駕駛不斷迭代，NOA從早期的普通高速 NOA，進化到高速 NOA 增強版、城市NOA 以及全場景 NOA，激光雷達也逐漸成為提高用戶輔助駕駛使用率必不可少的傳感器。全球激光雷達市場規模增速接近翻番，乘用車市場規模超過全球激光雷達市場規模增速接近翻番，乘用車市場規模超過 Robotaxi。根據 Yole Intelligence 發布2023 年全球車載激光雷達市場與技術報告顯示，2022 年激光雷達在乘用車及 L4 自動駕駛領域（包括 Robotaxi）市場

55、規模同比增長 95%，達 3.17 億美元，乘用車激光雷達市場規模，首次超過了 L4自動駕駛領域（包括 Robotaxi）激光雷達的規模受益于城市 NOA 陸續上車，未來乘用車激光雷達市場規模有望快速擴張，Yole 預計 2028 年乘用車激光雷達市場規模有望達到 39 億美元。禾賽全球市場份額接近五成，穩坐全球激光雷達供應商榜首。禾賽全球市場份額接近五成，穩坐全球激光雷達供應商榜首。全球激光雷達代表企業包括禾賽科技、圖禾賽科技、圖達通、法雷奧、速騰聚創達通、法雷奧、速騰聚創等。根據高工數據統計，2023 年，中國乘用車前裝標配激光雷達交付量超過60 萬顆，主要是由禾賽科技、速騰聚創和圖達通為

56、代表的國內第一梯隊激光雷達廠商所貢獻。其中，2023 年，速騰聚創激光雷達銷量約為 25.6 萬顆，同比增長超過 300%；禾賽科技預計全年銷量突破 22萬顆，同比增長超過 173%。當前，頭部廠商快速放量，激光雷達產業或迎來商業化臨界點。（2）毫米波毫米波雷達：具有較強測距測速能力，雷達：具有較強測距測速能力，4D 毫米波雷達正脫穎而出毫米波雷達正脫穎而出 毫米波雷達主要用于測速與測距，毫米波雷達主要用于測速與測距，4D 毫米波雷達正脫穎而出。毫米波雷達正脫穎而出。毫米波雷達通過向目標發送并接收電磁波，根據反射電磁波的時間差計算出物體的距離，通過比較發送和接收電磁波的頻率差計算出物體的速度。

57、3D 毫米波雷達在 2D 的基礎上增加了水平面方向的感知。4D 成像雷達則在 3D 的基礎上增加了高 度信息。相比傳統 2D 毫米波雷達，4D 毫米波雷達具有更高的精度與分辨率，抗干擾能力更強和探測范圍更大。4D 毫米波雷達有望實現對激光雷達的替代。毫米波雷達有望實現對激光雷達的替代。4D 成像雷達角度分辨率已經達到 1-2 度，基本達到 8-16線激光雷達的水平，甚至有些達到 32 線水平。4D 成像雷達目前價格 200 美金左右，激光雷達高達500-1000 美金。隨著技術迭代、規模效應降本，4D 成像毫米波雷達的價格有望降至數百元，有望對中、低線束激光雷達實現替代。全球毫米波雷達代表企業

58、包括博世、大陸、電裝、森斯泰克、華域汽車、保隆科技、德賽西威等。（3）車載攝像頭：受益于車載攝像頭：受益于 ADAS 功能升級，數量與規格逐漸提升功能升級，數量與規格逐漸提升 車載攝像頭的主要組成部件有車載攝像頭的主要組成部件有 CIS（CMOS 圖像傳感器）、光學鏡頭、芯片等。圖像傳感器）、光學鏡頭、芯片等。CIS 和光學鏡頭會封裝成為一個鏡頭模組，再與圖像信號處理芯片封裝成一個完整的攝像頭系統。在完整的攝像頭系統中，CMOS 芯片成本占比 50%左右；模組封裝占 25%，光學鏡頭占 15%左右。用于用于自動駕駛自動駕駛的的 CIS 像素逐步提升，像素逐步提升，從以往的 100 萬，開始往

59、300萬甚至 800 萬像素發展。CIS 全球核心供應商包括安森美、索尼等。光學鏡頭國產供應商銷量與技術領先。光學鏡頭國產供應商銷量與技術領先。舜宇光學連續十年穩居全球第一，22 年出貨量約 7900萬顆，市場份額超過 30%。聯創電子擁有模造玻璃-鏡頭-模組全產業鏈布局，目前是 8M 車載鏡頭全球最大供應商。小型化、高像素的趨勢導致車載攝像頭封裝工藝更為復雜。小型化、高像素的趨勢導致車載攝像頭封裝工藝更為復雜。模組供應商主要包括松下、法雷奧、德賽西威、舜宇智領、?？低?、晶華光學、聯創電子、歐菲智能車聯、蘇州智華、豪恩汽電、同致電子等企業。（4）地圖：）地圖：包括成本在內的多因素推動高精地圖

60、向輕地圖迭代包括成本在內的多因素推動高精地圖向輕地圖迭代 “輕量化輕量化”地圖將成為智能網聯汽車應用的趨勢：地圖將成為智能網聯汽車應用的趨勢：中國智能網聯汽車產業創新聯盟發布的智能網聯汽車高精地圖白皮書提到，分米級地圖的測繪成本為每公里 10 元左右，而厘米級地圖的測繪成本可達每公里千元?！比ジ呔貓D”是必然趨勢，繁重的高精地圖不僅無法適應高速發展的自動駕駛需求，更是成為主機廠與圖商無法承擔的高額成本。但是實時感知無法獲取的“先驗信息”也成為了“地圖”的保命符?；趯Ш降貓D和各家需求的地圖要素繪制出的 SDPro 地圖或許是長久的地圖存在形式?！拜p量化”地圖使圖商降低了高精地圖要素采集、制作、

61、更新的成本和周期，也使車企避免因購買多余的數據產生不必要的成本，降低了對高精地圖的依賴。相比“重地圖”方案更易覆蓋城市道路、停車場等全場景，也可以滿足智能網聯汽車量產向更多更大規模的城市拓展的需求。2、決策層：算法驅動，算力增配仍在繼續決策層：算法驅動，算力增配仍在繼續 目前人工智能模型在高階智能駕駛軟件技術棧中扮演著愈發重要的角色傳統的代碼和算法越來越少，神經網絡越來越多，且越是靠前的模塊，深度學習的滲透率越高，伴隨人工智能滲透率的提升，也向數據和算力提出新的要求。（1）算法：算法：BEV+Transformer 算法為主流趨勢，優勢在于全局視野算法為主流趨勢，優勢在于全局視野 目前自動駕駛

62、功能上尚未實現完全城市 NOA功能，未來仍需要通過提升通用感知能力和博弈算法的優化提升認知和規劃能力。算法迭代：算法迭代：2D 直視圖直視圖+CNNBEV+TransformerBEV+Transformer+Occupancy端到端。端到端。1）BEV+Transformer算法為主流趨勢，優勢在于全局視野算法為主流趨勢，優勢在于全局視野 傳統傳統“2D 直視圖直視圖+CNN”感知框架：感知框架：路況感知信號由相機收集到的 2D 圖像和雷達收集到的 3D 圖像組成，不同感知結果通過 CNN（卷積神經網絡）進行后融合，通過大量計算統一升維到 3D 狀態下車機行駛的坐標系。不夠精確、難以預測：1

63、）畫面遮擋部分難以預測，矩形框標注損失細節；2）高度或深度方面認知存在誤差，坡度影響難以準確預測；3）感知與預測的連續性難以確認；4）時間與人力成本較高。BEV+Transformer 算法應運而生：算法應運而生：BEV（Birds Eye View）是指一種鳥瞰式的視角或坐標系，可以立體描述感知到的現實世界，也指將視覺信息由圖像空間端到端地轉換到 BEV 空間下的技術。Transformer 作為一種新型神經網絡架構，相比傳統神經網絡（如 CNN），可以直接進行 2D、3D 不同序列之間的轉換。Transformer 采用交叉注意力機制，并行訓練數據，在跨模態融合以及時序融合過程中，能夠更加

64、全面地在空間時序上建模。BEV 使信息展示更加全面，使信息展示更加全面，Transformer 使感知結果更加連續、穩定，預測更可靠：使感知結果更加連續、穩定，預測更可靠：1）算法可以對被遮擋區域進行預測；2）異構數據進行特征級融合，減少層層處理以及先驗規則帶來的信息丟失；3）多模態數據特征在同一空間中融合，信息關聯性更強；4）引入時序信息，感知結果更連續穩定；5）下游規控模塊提取更高效；6）感知任務迭代更快，可實現端到端優化。應用于處理多類長尾場景，加速去高精地圖：應用于處理多類長尾場景，加速去高精地圖：BEV+Transformer 方案能夠處理多種自動駕駛的cornercase 場景，比

65、如感知復雜道路、應對惡劣天氣和應對動態交通。將靜態道路信息與動態道路參與方統一到了同一個坐標系下，通過實時感知與轉換，在行駛中即可實時生成“活地圖“，意味著高精地圖不再成為強需求。算法方面業內趨于一致，開始實現算法方面業內趨于一致，開始實現 BEV+Transformer 的大一統：的大一統：國內車企在“鯰魚”領頭下紛紛加入躍上智駕龍門的隊伍，具有一定研發實力與數據積淀的企業，紛紛自研 BEV+Transformer 方案，為原有方案脫胎換骨，一時間成果豐碩。2）端到端模型有望成共識，占用網絡為算法導向感知更精確端到端模型有望成共識，占用網絡為算法導向感知更精確 基于基于 BEV 算法迭代為占

66、用網絡：算法迭代為占用網絡：BEV算法進一步迭代為 Occupancy Networks（占用網絡），更加直接地打造 3D 空間。有別于感知 2D 圖像、提取像素（pixel）轉化為 3D 特征，Occupancy Networks 直接感知 3D 空間中的體素（voxel），也就是將世界劃分為多個大小一致的立方體，快速識別每個體素是否被占用，繼而判斷車輛是否要躲避。與與 3D 目標檢測相比，占用網絡目標檢測相比，占用網絡 Occupancy Networks 感知更高效、結果更精準：感知更高效、結果更精準：1）更準確的描述物體的幾何形狀：對每一個體素進行預測，所以對目標的描述會更加的細粒度。

67、2）可以預測數據集以外的目標類別：針對當前數據集中未見過的物體，也可以對所占據的柵格進行預測。端到端發展框架有望成共識：端到端發展框架有望成共識：端到端自動駕駛不進行任務切分，希望直接輸入傳感器數據、輸出駕駛決策（動作或者軌跡），從而拋棄傳統自動駕駛里的感知、預測、規劃、控制等各類子任務。優勢：1）效果上不但系統更簡單，還能實現全局最優。2）效率上由于任務更少、避免了大量重復處理，可以提高計算效率。3）數據收益不需要大量的人工策略、只需要采集足夠多的優質駕駛數據來訓練即可，可以通過規?；姆绞剑ú粩鄶U展數據）來不斷提升系統的能力上限。3）智算中心為智駕提供新基建，加速發展智駕迭代智算中心為智駕

68、提供新基建，加速發展智駕迭代 智算中心為算力、數據和算法服務的供應和生產平臺。智算中心為算力、數據和算法服務的供應和生產平臺。智能計算中心是基于最新人工智能理論，采用領先的人工智能計算架構，提供人工智能應用所需算力服務、數據服務和算法服務的公共算力新型基礎設施。智算中心智算中心是自動駕駛迭代的加速器，優勢在于促使成本降低、滿足數據需求。是自動駕駛迭代的加速器，優勢在于促使成本降低、滿足數據需求。先從成本考量，自動駕駛不僅對車載算力提出了高要求，在完善策略的過程中，也需要更高性能的智算中心來完成訓練、標注等工作；從需求的角度來看，自動駕駛的開發包括從數據采集到數據篩選、打標、模型訓練、回放性驗證

69、、仿真測試等等，智算中心將在這幾大環節中發揮重大作用。通過在海量數據基礎上不斷地重復訓練與驗證，車輛對道路環境的認知水平逐漸趨近于真實情景，判斷的準確性在這一過程中不斷提升。（2）算力：算力：SoC 芯片階梯分布，英偉達、特斯拉引領中高端算力市場芯片階梯分布，英偉達、特斯拉引領中高端算力市場 域控域控制器是電子電氣架構由分布式架構向域控式架構演變的產物。制器是電子電氣架構由分布式架構向域控式架構演變的產物。域控制器是行車域、泊車域乃至整個自動駕駛域的“大腦”，連接車輛的不同傳感器、融合處 理傳感器數據，做出駕駛決策并觸發車輛的執行器。芯片是域控制器的重要組成部分，提供底 層算力。高階智駕誕生系

70、統級高階智駕誕生系統級 SoC 芯片，取代分散化芯片，取代分散化 MCU 芯片。芯片。SoC 芯片相較于只集成一個 CPU 處理器單元的 MCU 芯片，它創新性地集成了 CPU、GPU、DSP、NPU 等多個處理器，以及 ASIC、存儲、接口單元等組件，大幅提升了計算能力以及數據處理和傳輸的效率。自動駕駛 SoC芯片通常被集成到一個攝像頭模塊或一個自動駕駛域控制器中，用于決策層，負責來自感知層傳感器的數據處理及融合，然后代替駕駛員做出駕駛決策。高于高于 30TOPS 中高算力市場僅占全球十分之一，高中低三階分化。中高算力市場僅占全球十分之一，高中低三階分化。據不完全統計，2023 年全年智駕L

71、2 等級及以上的 SoC全球出貨量超過 6000 萬顆，最大的出貨量依然來自 Mobileye 和瑞薩，占據市場超過 80%的份額，但主要集中在前視一體機等低階智駕功能，可以認為是傳統 L2ADAS 領域商業模式的延續。2023 年中高算力智駕 SoC的出貨量全球為 500 多萬片，僅占智駕 SoC 總量十分之一，占比較??；真正有較大出貨量的中高算力 SoC 僅有英偉達的 Orin 系列/Xavier 系列、Tesla 的 FSD（HW3.0/4.0）、地平線的 J5 系列和華為的昇騰 610系列，這四家占據了 98%以上的市場份額，其中Tesla 占比超過 60%，其采取的硬件預埋策略貢獻很

72、大。英偉達引領第三方供應商高端算力市場，英偉達引領第三方供應商高端算力市場，2022 年占據中國市場超年占據中國市場超 8 成。成。2022 年在全球高算力（算力大于 50Tops）自動駕駛 SoC芯片領域，英偉達、地平線、黑芝麻智能、華為海思、高通這幾家巨頭占據全球 94.7%的市場份額。在中國市場上，它們合計拿下 94.6%的高算力自動駕駛 SoC 芯片市場份額。值得一提是，在這超 94%的市場份額中，超 8 成被英偉達這一家企業拿走。3、執行層：自動駕駛之基，線控底盤滲透拐點將至執行層：自動駕駛之基，線控底盤滲透拐點將至 在電動化與智能化推動下，作為在電動化與智能化推動下，作為自動駕駛自

73、動駕駛的主要載體，汽車底盤線控化大勢所趨，未來高階自動駕駛也的主要載體，汽車底盤線控化大勢所趨，未來高階自動駕駛也將基于線控化的底盤來實現。將基于線控化的底盤來實現。線控底盤由五大核心系統組成，其中轉向、制動、懸架已處于爆發前夜。線控底盤系統構成包括線控轉向系統、線控制動系統、線控換擋系統、線控油門系統和線控懸架系統。根據蓋世汽車研究院統計數據，線控油門由于技術成熟且技術壁壘相對較低，滲透率已接近 100%；線控換擋滲透率約 25%，正處于快速發展階段；而線控底盤的核心技術線控轉向、線控制動及線控懸線控轉向、線控制動及線控懸架，其滲透率仍較低，正處于大規模商業化前夜。架，其滲透率仍較低，正處于

74、大規模商業化前夜。（1）線控制動：電動智能化助推單車價值量持續提升線控制動：電動智能化助推單車價值量持續提升 制動系統趨于電動智能化，單車價值量持續提升。制動系統趨于電動智能化，單車價值量持續提升。傳統機械制動通過機械連接，由制動踏板施加能量，經液壓或氣壓管路傳遞至制動器。由于設計機構閥類元件多、制動速度慢，機械制動易產生制動滯后現象。相較于傳統制動系統，線控制動無需駕駛員提供制動能量，響應速度更快，制動距離更短，安全性更高。同時由于引入更多傳感器、控制器、電動化執行器，升級后的制動系統單車價值量約 2000 元，相較傳統制動也將有較大提升。線控制動按結構設計分為線控制動按結構設計分為 EHB

75、（電子液壓制動）和（電子液壓制動）和 EMB（電子機械制動），（電子機械制動），EHB 保留了液壓部分，而 EMB 則完全摒棄了液壓部件，由電機直接驅動卡鉗完成制動，是真正意義的線控制動系統，EHB 為當前主流線控制動形態，根據 ESC控制器是否與電機控制器集成，又可分為 onebox 和 two-box兩種形態；其中，one-box 集成了助力電機控制器和 ESC 算法控制器。高階自動駕駛更傾向搭載 EMB，EMB憑借更高制動功率、更快響應速度、更精準制動控制，有望成為線控制動終極形態之一。目前線控制動處于商業化初期階段，隨著自動駕駛技術的發展，預計線控制動滲透率將持續提升，預計2025 年

76、國內線控制動市場規模有望達到 148.80億元，22-25 年 CAGR 為 20.73%。國外線控制動廠商核心廠商包括博世、大陸和采埃孚，伯特利是國內首家研發出國外線控制動廠商核心廠商包括博世、大陸和采埃孚，伯特利是國內首家研發出 One-Box 產品的供應產品的供應商，商，其 WCBS 產品已開始量產，與博世等外資的量產時間差距不大，且 WCBS 集成了雙控 EPB，具備一定的性價比優勢，有望從國內供應商內脫穎而出。（2）線控懸架：國產替代加速，高端化電動化催生新需求線控懸架：國產替代加速，高端化電動化催生新需求 消費者對汽車行駛的舒適性、操控性等要求逐漸增加，疊加汽車電動化智能化快速提升

77、，汽車懸架正在消費者對汽車行駛的舒適性、操控性等要求逐漸增加，疊加汽車電動化智能化快速提升，汽車懸架正在由被動懸架向主動懸架升級。由被動懸架向主動懸架升級?？諝鈶壹芙Y構較為復雜，由減震系統、氣路系統、控制系統組成，但作為主動懸架，其優勢顯著：1）可調節彈簧的彈性系數及減震器的阻尼系數；2）無視自身載荷調節車身高度；3）提升車輛通過性和行駛穩定性，改善駕乘體驗等。供需雙重驅動，空懸滲透率有望快速提升。供需雙重驅動，空懸滲透率有望快速提升。隨著國內自主品牌高端車型推出，疊加空懸供應鏈國產化成本下降，搭載空懸的車型售價有望持續下降。同時在消費升級的帶動下，滲透率有望提升。根據 OICA，預計 202

78、5 年國內線控懸架市場規模有望達到 293 億元，22-25 年 CAGR 為 31.1%。自主供應商布局空懸，打破外資壟斷格局。自主供應商布局空懸，打破外資壟斷格局。海外的空懸供應商多為老牌零部件集團，如大陸集團、威伯科、威巴克等，成立時間較早，與外資車企合作時間較久。但自主供應商目前已具備技術實力，空懸逐步走向國產化。中鼎股份通過收購國外空懸巨頭 AMK布局空氣壓縮機業務；拓普集團依靠自身 NVH技術優勢，已具備全套空懸系統的供應能力；保隆科技在空氣彈簧領域有先發優勢并正向減震器等細分領域開拓；天潤工業空懸業務主要集中在商用車領域，正在向乘用車領域拓展；孔輝汽車是國內首家實現乘用車空懸系統

79、量產的企業。（3）線控轉向：邁向高階線控轉向：邁向高階自動駕駛自動駕駛，量產元年臨近，量產元年臨近 高階高階自動駕駛自動駕駛要求下，疊加政策松綁，轉向系統線控化已成大勢所趨。要求下，疊加政策松綁，轉向系統線控化已成大勢所趨。高階自動駕駛要求汽車底盤智能化、電動化、集成化，SBW 和 EPS 均通過 ECU 對電機發出控制信號進而實現汽車轉向；SBW 在 EPS的基礎上發展而來，其進一步利用線控代替機械連接方向盤和執行機構，可實現轉向系統與方向盤的完全解耦，具有響應快、舒適性好、輕量化、更安全、可升級等優勢，是通往高階自動駕駛的核心部件之一。2022 年 1 月 1 日，中國轉向標準 GB176

80、75-2021 正式實施，新標準解除了以往對轉向系統方向盤和車輪必須物理連接的限制，有助于新技術滲透率和產品國產化的持續提高。線控轉向單車價值量高、滲透率提升空間大、國產替代空間廣，供需兩端有望全面打開。線控轉向單車價值量高、滲透率提升空間大、國產替代空間廣，供需兩端有望全面打開。預計線控轉向系統 2025 年單車價值量為 4000 元，對應 85 億元的市場規模，2030 年市場規模有望進一步提升至239 億元，22-30 年復合增速達 57%。海外巨頭如博世、采埃孚等在線控轉向技術上具備一定先發優勢，但考慮到耐世特、華域汽車、伯特利、拓普集團、浙江世寶等大規模研發投入，憑借成本優勢、快速響

81、應能力以及車企本土采購趨勢，中國企業有望實現線控轉向領域的彎道超車。七、相關公司七、相關公司 1、華為：提供零部件、華為：提供零部件、HI 和智選車模式賦能車企，主導權依次上升和智選車模式賦能車企，主導權依次上升 在自動駕駛領域，華為具備行業領先的軟硬件研發能力。華為的華為的自動駕駛自動駕駛解決方案涵蓋軟件方案、算力解決方案涵蓋軟件方案、算力平臺、傳感器和云服務等領域，賦能車輛平臺、傳感器和云服務等領域，賦能車輛自動駕駛自動駕駛能力的提升。能力的提升。軟件方案：華為推出軟件方案：華為推出 ADS2.0 系統，逐步擺脫高精地圖依賴，推進城市系統，逐步擺脫高精地圖依賴，推進城市 NOA 落地進度。

82、落地進度。在自動駕駛全棧解決方案 ADS1.0的基礎上，ADS2.0采用 BEV+Transformer 架構，對車道級拓撲進行推理（RCR 網絡），并首創視覺、激光雷達多傳感器融合的 GOD（通用障礙物檢測，General Obstacle Detection）網絡，實現對于不規則障礙物的準確感知，保障行車安全。泊車能力方面，ADS2.0 具備車頭泊入和窄車位泊車等能力。算力平臺：華為打造算力平臺：華為打造自動駕駛自動駕駛算力平臺算力平臺 MDC（移動數據中心，（移動數據中心，MobileDataCenter），已發布第三），已發布第三代產品，支持代產品，支持 L2-L5 級級自動駕駛自動駕

83、駛平滑演進。平滑演進。華為 MDC涵蓋底層硬件、MDCCore、軟件平臺、配套工具鏈等，通過標準化軟件框架與外型尺寸實現智駕系統平滑演進。MDC 平臺搭載華為昇騰芯片，其中MDC810 稠密算力高達 400TOPS，適配 L4 以上的智駕方案。主流產品 MDC210/MDC610 已于問界M5/M7、阿維塔 11等車型落地。傳感器：華為自研激光雷達、毫米波雷達等多種傳感器，支撐傳感器：華為自研激光雷達、毫米波雷達等多種傳感器，支撐自動駕駛自動駕駛車輛的感知能力。車輛的感知能力。1）華為推出高性能激光雷達產品，并推進大規模量產。華為 96線激光雷達視場為 120 25，量程達 150m，幀率25

84、Hz，具備視野廣闊、反應靈敏等優勢。據華為管理層介紹，96 線激光雷達成本有望降至 200美元，加速產品落地。目前已落地極狐阿爾法 SHI 版，阿維塔 11，哪吒 S 等車型。2）華為推出毫米波雷達ASN850，擁有 12 個發射通道和 24個接收通道，相較常規配置提升 24 倍，檢測距離高于 1000m，目標準確率達 95%。云服務：云服務：華為自動駕駛云服務又稱華為 Octopus，可實現車云協同，提供數據服務（自動化標注，海量數據存儲）、訓練服務（提供昇騰 910等算力支撐算法調優）、仿真服務（具備并行仿真能力）。Octopus為開發者賦能，幫助降低開發門檻、提升開發效率。華為華為自動駕

85、駛自動駕駛方案從方案從“有圖有圖”邁向邁向“無圖無圖”，自研感知技術路線。，自研感知技術路線。早在 2019年華為就開始自制高精地圖，持續打磨有圖的城市 NCA 方案。但隨著高精地圖廣度與鮮度受限問題凸顯，華為轉向探索重感知路線，采用 BEV+Transformer 架構，并自研 GOD 感知網絡。隨著 ADAS2.0 能力釋放，有望逐步擺脫高精地圖依賴。華為與長安、賽力斯、奇瑞、江淮、北汽等車企深度合作，致力構建強大的產業鏈生態。華為與長安、賽力斯、奇瑞、江淮、北汽等車企深度合作，致力構建強大的產業鏈生態。華為與車企合作主要采取三種模式，合作深度依次遞增。1）零部件供應模式：）零部件供應模式

86、：華為向車企提供傳感器等零部件；2）HI（Huawei Inside）模式：）模式：共同研發，車企搭載華為全棧解決方案，長安阿維塔以該模式合作；3）智選模式：智選模式：近期升級為鴻蒙智行。該模式下華為向車企提供核心技術、設計和銷售服務，產品包括與賽力斯的問界 M5、M7、M9和與奇瑞的智界 S7 等，近日江淮宣布加入華為鴻蒙智行，推進雙方合作深度，而北汽也將加入鴻蒙智行行列。2023 年 11 月華為整合智能汽車解決方案 BU 資源建立新公司，長安擬投資該公司并展開戰略合作，開啟新的合作模式。通過多方合作華為加強構建堅固生態，催化智駕解決方案落地與鋪開。2、長安汽車：產品矩陣持續拓展，智能電動

87、化引領轉型長安汽車：產品矩陣持續拓展，智能電動化引領轉型 產品矩陣持續豐富，新能源領域布局加速向上打開市場空間。產品矩陣持續豐富，新能源領域布局加速向上打開市場空間。長安汽車共分為合資品牌與自主品牌兩大板塊，合資板塊包括長安福特、長安馬自達兩大合營公司，自主板塊主要包括長安汽車、歐尚汽車、凱程汽車（商用車）等品牌，2017年之后，長安汽車陸續推出新能源車型，逐步推出阿維塔、深藍、啟源三大電動車品牌，帶動公司向新能源加速轉型。根據 2024 長安汽車全球伙伴大會公布的信息，2024 年長安新產品將持續推出，在 2024Q1 長安獵手開啟交付、2024Q2 深藍 G318 上市，2024Q3 有阿

88、維塔E15、深藍 C857、長安凱程 G393，2024Q4 有 CD701、阿維塔 E16、啟源 C798、長安馬自達 J90A，產品矩陣進一步完善。全品類布局下，公司實現銷量與營收的雙增長，2023 年全年銷量 255.3 萬輛，同比增長 8.8%，其中，新能源銷量 47.4萬輛，同比增長 74.8%；海外銷量 35.8 萬輛，同比增長 43.9%；實現營收 1513.0億元，同比增長 24.8%。華為強勁智能化底座深度賦能，汽車智能化競爭力凸顯。華為強勁智能化底座深度賦能，汽車智能化競爭力凸顯。華為強勢入局汽車市場，國內智能電動網聯車格局生變，或將迎來新發展。華為智能汽車解決方案 BU

89、已經累積研發投入 300億元，研發團隊規模達7000 人，智能汽車解決方案業務包括括智能座艙、自動駕駛、智能車控、智能車云、激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、網關、AR HUD、智能大燈、T-Box等產品與解決方案，目前部件發貨量超過 300萬套，已到了全面交付階段。長安汽車與華為合作正逐漸加深，2023 年 11 月 25 日，長安與華為簽署投資合作備忘錄，擬成立一家合資公司從事智能網聯汽車的自動駕駛系統及增量部件的研發、生產、銷售和服務，長安將全面推進與新公司戰略協同，華為也將憑借自動駕駛、智能座艙和智能車控的領先競爭力賦能長安汽車。當前已上市的阿維塔 11&12 集結了長安汽車、華為與寧德時

90、代的前沿技術，華為HI 模式深度賦能阿維塔自動駕駛與智能座艙，其中不依賴高精地圖的智駕領航輔助已經全國都能開。新能源汽車業務將進行單獨考核，看好公司汽車電動化長遠發展。新能源汽車業務將進行單獨考核，看好公司汽車電動化長遠發展。3 月 5 日國務院國資委宣布對三家中央汽車企業（一汽、東風、長安）將進行新能源汽車業務的單獨考核，汽車央企新能源考核體系日益完善有望破除傳統障礙，加快推動電動化轉型進程。公司早在 2015 年就提前布局新能源領域，并且在2017 年正式頒布“香格里拉”計劃，在 2024長安汽車全球伙伴大會上宣布 2024 年將推出 8 款新能源車型，全年力爭銷售新能源車型 75 萬輛。

91、2020 年以來長安汽車海外業務營收占比快速提升，年以來長安汽車海外業務營收占比快速提升，“海納百川海納百川”計劃擘畫計劃擘畫長安全球化發展藍圖。長安全球化發展藍圖。2020年以來，長安汽車海外業務營收快速增長，營收占比從 2020 年的 4.8%快速提升至 2023 的 13.6%。尤其是長安自主品牌方面加速出海，2023 年自主品牌海外銷量同比明顯增長。而為進一步布局海外市場，2023 年 4 月 18 日，長安汽車發布海外戰略“海納百川”計劃，目標到 2030 年長安汽車海外市場實現“四個一”發展目標，即海外市場投資突破 100 億美元、海外市場年銷量突破 120 萬輛、海外業務從業人員

92、突破 10000 人、將長安汽車打造成世界一流的汽車品牌，長安汽車海外業務未來有望迎來飛躍。3、小鵬汽車：智能電動汽車技術實力強勁，自動駕駛打開市場空間小鵬汽車：智能電動汽車技術實力強勁，自動駕駛打開市場空間 國內智能電動車領先者，智能化是公司鮮明標簽。國內智能電動車領先者，智能化是公司鮮明標簽。小鵬汽車成立于 2014 年，經過 10 年的高速成長，小鵬汽車已形成涵蓋轎車、SUV 與 MPV 的多樣化產品矩陣，小鵬汽車將進入未來 3年推出 10 多款全新車型的大產品周期，加上全球化和升級改款車型，SOP 的車型總數量將達到 30 個。公司持續加碼汽車智能化，在自動駕駛、交互體驗、萬物互聯等領

93、域累計研發投入超過 194億元，是智能汽車領域的引領者，其中在自動駕駛的 AI 技術研發投入約 35 億/年，自動駕駛團隊現有近 3000人，2024年將要擴展到 4000 人。公司自動駕駛能力國內領先，城市 NGP 功能在 2022 年 9 月 17 日開始在廣州試點，成為首個讓高階智能輔助駕駛在城市場景中量產落地的汽車品牌，2023Q4推出 XNGP 主要功能，完整形態覆蓋高速、城市、地下停車場等各種場景，無縫連接點對點的出行需求，并在 2024 年 1 月總覆蓋城市數量達 243 城。小鵬汽車基于持續提升的自研軟件架構，以及全閉環、自成長的 AI 和數據體系，將實現無人駕駛前輔助駕駛的終

94、極技術形態。2024Q2，智駕大模型也將正式上車，堅持創新驅動、持續加碼 AI 技術。小鵬汽車也致力于科技平權，小鵬汽車即將發布全新品牌，正式進軍 10-15萬級全球汽車市場，小鵬汽車也將成為中國首個將高階智駕能力帶到 10-15 萬元 A 級車市場的車企，為用戶提供同級別最優智駕體驗。4、理想汽車：理想汽車：自動駕駛自動駕駛加速迭代，積極推動城市加速迭代，積極推動城市 NOA 落地落地 高端增程高端增程 SUV 市場領軍者，積極推動城市市場領軍者，積極推動城市 NOA 落地。落地。理想汽車成立于 2015年，并于 2018 年 10 月推出首款增程產品理想 One，聚焦家庭用戶，打開增程 S

95、UV的新市場，一經上市即成爆款，截至 2024年 3 月累計交付量突破 30萬；在 2022 年 6 月與 9 月，理想 L9、L7 和 L8 相繼發布，憑借精準的用戶定位與強大產品力持續打造銷量爆款，2023 年月銷從 1 月的 1.5 萬臺提高到 12 月的 5 萬臺以上，是 30萬元以上大型 SUV 的領軍者。2023 年理想大舉發力智能化領域，并在 2024 年 1 月發布 OTA5.0，城區NOA 與 MindGPT 紛紛上車，標志著理想汽車智能化從量變走向質變，其中城市 NOA 一次開通 110 城，ADMax3.0 的感知方面采用 BEV 大模型和 Occupancy 占用網絡，

96、規控方面采用的是時空聯合規劃算法，以及規劃搜索算法和 MPC 模型預測控制算法，還增加了 TIN 端到端信號燈網絡，實現從高速公路到城市環路，再到城區道路的全覆蓋。5、德賽西威：汽車智能硬件龍頭德賽西威：汽車智能硬件龍頭 Tier1，智駕升級有望開啟新一輪成長，智駕升級有望開啟新一輪成長 德賽西威成立于德賽西威成立于 1986 年，為本土老牌汽車電子供應商。年，為本土老牌汽車電子供應商。公司領跑了汽車智能硬件浪潮：2016年，公司便成為理想汽車第一個正式對外宣布戰略合作的供應商，合作打造了基于高通 820A 的座艙域控制器以及四聯屏的方案；2018年，德賽西威與英偉達就 Xavier 芯片達成

97、合作，成為英偉達全球 5 家、國內唯一的代理商。公司進入小鵬、理想供應鏈，憑借與新勢力廠商的長期關系，以及與智駕芯片龍頭英偉達的深度合作，公司形成以智能座艙、自動駕駛為核心應用場景的產品矩陣，并迅速占據國內智駕、座艙兩大域控產品市場的龍頭地位。2022 年，公司在國內智能座艙、自動駕駛域控制器市場中分別占據19.15%、12.44%的份額，為國內最大的第三方域控制器供應商。第三代智能座艙推動業績增長，第三代智能座艙推動業績增長，自動駕駛自動駕駛與網聯服務實現新突破。與網聯服務實現新突破。2023 年營收分業務看，1）智能座艙業務繼續保持快速增長，實現營業收入 158.02 億元，同比增長 34

98、.42%，公司緊貼市場需求，推出更多差異化智能座艙方案，第三代高性能智能座艙產成為增長的主要動力，第四代座艙產品已獲得新項目定點，并已陸續量產供貨。2）自動駕駛業務繼續保持高速成長，實現營業收入 44.85 億元，同比增長74.43%，新項目訂單年化銷售額突破 80億元，自動駕駛域控制器產品已連續多年保持行業領先，產品矩陣更加均衡完善，全面適配各種差異化市場需求。3）網聯服務及其他實現營業收入 16.21 億元，同比增長 167.39%。突破理想汽車等白點客戶，并繼續獲得上汽通用五菱等客戶的新項目訂單，產品涵蓋智 能網聯生態系統、基礎軟件平臺、網絡安全、OTA 等，與智能座艙和自動駕駛深度融合

99、，持續提升用戶體驗。6、保隆科技：保隆科技：傳統業務引領全球，傳統業務引領全球，自動駕駛自動駕駛業業務放量增長務放量增長 保隆科技成立于 1997 年，創始人及部分管理層來自武漢理工大學，校企深度合作。上市 7 年 3 輪股權激勵，涉及董事、高管、核心技術人員共 1369人，激勵到位，公司氛圍團結。技術實力強悍，圍繞三條能力構建業務主線。1)氣門嘴積累橡膠能力拓展空氣懸架；2）TPMS（胎壓監測系統）積累傳感能力拓展車身傳感器及環境傳感器等業務；3）排氣管件積累金屬能力拓展輕量化結構件。公司產品落地能力強悍，多業務進展順利?？蛻艚Y構廣泛覆蓋大眾、比亞迪、大陸等車企、TIER1 及售后市場。保隆

100、科技 2023 年實現營收 58.97 億元，同比+23%；實現歸母凈利潤 3.79 億元，同比+77%；單季度看，23Q4 收入 17.42 億元，同比+12%；實現歸母凈利潤 0.4 億元，同比-60%。24Q1 實現收入 14.83 億元，同比+25%，環比-15%；實現歸母凈利潤 0.68 億元，同比-27%，環比+70%。傳統業務持續發力，公司份額業內領先。傳統業務持續發力，公司份額業內領先。1）TPMS 標配產品，公司 23 年銷售發射器 5448萬只，同比增長 43%，穩居高位。2）氣門嘴及平衡塊市場需求平穩，公司是全球最大輪胎氣門嘴企業之一，完成TPMS 氣門嘴前瞻布局。3）金

101、屬管件核心從排氣管轉向新能源，推出液冷板等新產品，收入此消彼長。保隆空氣彈簧占據國內保隆空氣彈簧占據國內 30%市場份額，空懸市場規模市場份額，空懸市場規模 25 年有望至年有望至 240 億元。億元。公司復用氣門嘴橡膠能力，12 年開始做皮囊，17 年切入乘用車空簧，自主掌控配方、混煉、壓延、成型、硫化、裝配全工藝鏈，覆蓋空簧、電控減振器、控制系統、儲氣罐等全系統開發能力。23 年出貨 148.65 萬支，同比增長126%。根據高工數據，24 年 1-2 月公司在空氣彈簧市場份額 30%，已披露在手訂單超 106 億元。軍備競賽+國產化降本，25 年國內乘用車空懸有望交付 300萬臺，市場規

102、模 240億元。保隆形成保隆形成 6 類類 40 種車身傳感器布局，種車身傳感器布局，2023 年收入超年收入超 5.3 億元。億元。公司自研+并購形成壓力類、光學類、速度類、位置類、加速度類、電流類 6個品類、40多種產品布局，覆蓋傳感器平均單車價值量約 1000元。保隆切入環境傳感器保隆切入環境傳感器+域控，完善智駕感知、規劃布局。域控，完善智駕感知、規劃布局。公司自動駕駛業務布局毫米波雷達、攝像頭、超聲波雷達等，與領目科技成立合資公司布局域控，技術領域持續拓展。7、經緯恒潤經緯恒潤：國產汽車電子優質：國產汽車電子優質 Tier1，綜合型的電子系統科技服務商，綜合型的電子系統科技服務商 經

103、緯恒潤成立于 2003 年，是一家覆蓋電子產品、研發服務及解決方案和高級別自動駕駛整體解決方案三大業務的汽車 Tier1 廠商，形成“三位一體”業務布局，在核心技術、應用場景、行業客戶群等方面相互支持、協同發展。公司在技術覆蓋和戰略布局上較為全面，具有覆蓋硬件（硬件與機械結構）、底層軟件（AutosarCP）、操作系統與中間件（QNX 與 AutosarAP）、核心算法等方面的全棧式解決能力，和包含自動駕駛域、車身和舒適域、動力域、底盤域、智能網聯等汽車領域在內的全面業務布局，能夠在行業競爭中占據更大優勢，為客戶提供更優質的服務。公司推出四種行泊一體域控方案，最高可實現城市公司推出四種行泊一體

104、域控方案，最高可實現城市 NOA 功能。功能。公司推出了一系列低成本、中低算力的行泊車一體解決方案，根據公司 23 年新品發布會，公司行泊一體域控包括 TDA4VM*2、TDA4VH、EyeQ6L+TDA4VM、EyeQ6H/EyeQ6H*2（Mobileye Supervision）四種芯片方案，最高支持 11V5R(2*前視，4*側視，4*魚眼，1*后視，5*毫米波雷達)，可選支持 Lidar/4D Radar，同時支持高精地圖和慣導系統，目前已獲多家客戶定點。此外，公司還布局國產高算力芯片智駕域控產品，計劃與輝羲智能共同打造國產高性能 SoC 自動駕駛量產解決方案。八、發展趨勢及展望八、

105、發展趨勢及展望 1、趨勢一：趨勢一：從輔助駕駛到全自動駕駛，多角度助推行業向高水平方向演從輔助駕駛到全自動駕駛，多角度助推行業向高水平方向演化化（1）技術進步技術進步 傳感器和硬件的進化：傳感器和硬件的進化：初期 ADAS 系統依賴基本傳感器，如雷達和簡單攝像頭，主要用于距離監測和碰撞預警。后期自動駕駛車輛需要更復雜的傳感器陣列，包括高分辨率攝像頭、激光雷達（LIDAR）、高精度 GPS 和慣性測量單元（IMU）等。軟件和算法的發展：軟件和算法的發展：初期 ADAS 功能通常限于特定場景，如自適應巡航控制和車道保持。后期自動駕駛需要復雜的算法來實現實時環境感知、決策制定和路徑規劃。（2）數據的

106、作用數據的作用 大數據和機器學習：大數據和機器學習：自駕未來將優化其決策系統，這包括道路情況、交通行為、環境駛車輛依賴大量數據來訓練和因素等。持續學習和迭代：持續學習和迭代：通過不斷收集和分析數據，自動駕駛系統能夠持續學習和適應新的駕駛環境和情景。法規逐步完善，國際協作和標準化：法規逐步完善，國際協作和標準化：從 ADAS 到自動駕駛，監管機構正在逐步制定和完善相關的法律和標準，以確保安全性和可靠性。隨著技術的全球化發展，國際間的協作和標準制定變得尤為重要。2、趨勢二：趨勢二：單車智能及車路協同，自動駕駛高水平過渡階段的單車智能及車路協同，自動駕駛高水平過渡階段的“新思路新思路”（1）技術層面

107、技術層面 短期內單車智能的重要性：短期內單車智能的重要性：接下來 2 年內，L2+產品的量產競賽將突出，單車智能仍然扮演著關鍵角色。單車智能不是與車路協同相對立，而是相互補充，即使在車路協同場景下，車端將執行大量計算和決策。車端為核心的 L2+技術仍是產業發展的重點。端到端自動駕駛的發展：端到端自動駕駛的發展：大模型的應用將推動模型端成熟，提高環境感知能力。端到端自動駕駛將整合多個小模型成一個大模型，直接從原始數據生成駕駛指令，提高系統性能。2025 年后車路協同的發展：年后車路協同的發展：2025 年后，中國有望進入 L3+階段，車路協同技術將成為發展的關鍵。車路協同將是成本低、安全可靠的主

108、要技術路徑。構建以車路協同為基礎的“通信+數據+計算”新體系，發展大感知和大規控技術是趨勢。（2）商業層面商業層面 政府層面（政府層面（G 端）的應用：端）的應用：車路協同作為系統工程與政府投資、基礎設施建設和管理規則緊密相關。政府將在智慧城市建設中扮演重要角色，汽車成為智慧城市的重要節點。企業層面（企業層面（B 端）的發展：端）的發展：車路協同成為中國智能化產業發展的關鍵點，尤其在美國對 AI 芯片出口管制的背景下。車路協同可降低對高端芯片的依賴，為智能化產業鏈提供重要機遇。消費者層面（消費者層面（C 端）的市場潛力：端）的市場潛力：自動駕駛商業化市場規模達萬億級別。將催生 TaaS/MaaS、共享服務等新商業模式，整合交通方式提供集成、無縫的移動解決方案。（3）總總體體 車路協同技術不僅是自動駕駛技術的重要發展方向，也是未來汽車產業和智慧城市發展的核心。同時，它為智能化產業提供了新的增長點和創新機遇，將對社會經濟發展產生深遠影響。