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1、證券研究報告證券研究報告 向智駕向智駕2.02.0時代邁進時代邁進 汽車智駕行業的梳理與思考（一）2025年1月17日 分析師：倪昱婧，分析師：倪昱婧，CFACFA（執業證書編號：（執業證書編號：S0930515090002S0930515090002）聯系人：邢萍聯系人：邢萍 請務必參閱正文之后的重要聲明 核心觀點核心觀點 1 純視覺或更適配端到端，并有望從智駕遷移至人形機器人：純視覺或更適配端到端，并有望從智駕遷移至人形機器人：當前國內主機廠已陸續切換至端到端大模型（以感知層端到端+決策規劃層端到端為主），但純視覺vs.激光雷達端到端仍存爭議。我們判斷，1）純視覺具備迭代速度更快、成本更低

2、等特點，預計普適性或更強（有望從智駕遷移至人形機器人）；2）當前采用激光雷達+端到端方案的大部分智駕車型存在激光雷達搭載數量不足、車端算力不足或算法能力相對偏弱等問題；3）預計算法優化迭代是實現技術路線突破的關鍵。風險提示：風險提示：政策風險；智駕系統與功能推送節奏不及預期；消費者基于智駕的接受程度不及預期等。2025E2025E-2026E2026E，汽車智駕拐點臨近：，汽車智駕拐點臨近：我們判斷，1）蘋果/特斯拉撬動市場的共性特點在于產品創新、流量優勢+品牌效應、全球布局+本土化投入；2）影響智駕放量突破的關鍵在于，功能與體驗（包括智駕+智艙交互功能）、以及成本與性價比，預計供給端變革或走

3、在需求端釋放前列；3）預計2025E-2026E國內智駕的拐點有望臨近、2027E-2028E國內智駕有望迎來2.0時代的高速增長階段。2025E2025E增換購需求延續，關注車型周期反轉增換購需求延續，關注車型周期反轉+智能化：智能化：預計2025年銷量提振前景依然可期；預計整車優于零部件，推薦具備較強車型周期向上彈性的整車標的、持續關注智能化。整車：推薦小鵬汽車，整車：推薦小鵬汽車，建議關注特斯拉、吉利汽車、蔚來；零部件：推薦福耀玻璃、拓普集團，建議關注三花智控。建議關注特斯拉、吉利汽車、蔚來；零部件：推薦福耀玻璃、拓普集團，建議關注三花智控。內卷加劇內卷加劇/配置升級，聚焦團隊配置升級，

4、聚焦團隊+智駕技術路線：智駕技術路線：我們分析，決定車企智駕能力高低的主要因素包括：1）團隊架構；2）團隊執行力/糾錯力；3）智駕技術路徑的選擇；4）算力與數據支持；5）資金+產業鏈投資/收購整合能力；其中，團隊架構、團隊執行力/糾錯力、以及智駕技術路徑的選擇或為最關鍵因素。我們認為各家智駕能力的排序為：小鵬我們認為各家智駕能力的排序為：小鵬 華為、理想華為、理想 小米、蔚來小米、蔚來 吉利、比亞迪；其中，華吉利、比亞迪；其中，華為在不切換至純視覺為在不切換至純視覺+端到端智駕技術路徑的情況下，其智駕優勢在后階段或逐步減弱端到端智駕技術路徑的情況下，其智駕優勢在后階段或逐步減弱。請務必參閱正文

5、之后的重要聲明 目目 錄錄 智駕路線之爭：純視覺智駕路線之爭：純視覺 vs.vs.激光雷達激光雷達 如何看待人形機器人算法技術路徑如何看待人形機器人算法技術路徑 2 風險提示風險提示 2025E2025E-2026E2026E，汽車智駕拐點臨近，汽車智駕拐點臨近 智駕大模型升級，什么是端到端智駕大模型升級，什么是端到端 請務必參閱正文之后的重要聲明 3 智駕大模型：什么是端到端？智駕大模型：什么是端到端？資料來源：辰韜資本、ADS智庫，光大證券研究所整理 圖圖1 1：端到端方案的分類：端到端方案的分類 2023/12特斯拉推出FSD V12，首次搭載端到端智駕大模型。2024年至今，小鵬、華為

6、、理想、蔚來等主機廠陸續向端到端智能駕駛架構升級。端到端方案主要可以分為四種：1）感知層端到端、2）感知層端到端+決策規劃層端到端、3）模塊化端到端、4）One Model生成式一體化端到端（世界模型）。四種方案對人工編寫規則代碼的依賴程度依次降低；其中，One Model端到端采用單一神經網絡將傳統自動駕駛系統中的感知、預測、決策規劃多模塊整合為一體。當前國內頭部智駕主機廠以采用感知層端到端當前國內頭部智駕主機廠以采用感知層端到端+決策規劃層端到端為主決策規劃層端到端為主（vsvs.特斯拉特斯拉，我們推測我們推測20232023/1212 FSDFSD V V1212.1 1采用感知層端到端

7、采用感知層端到端，20242024/3 3 FSDFSD V V1212.3 3采用采用OneOne ModelModel 生成式一體化端到端生成式一體化端到端）。BEVBEV感知感知Rule-based PlannerBEVBEV感知感知AI PlannerBEVBEV特征特征PlanningFormer生成式端到端大模型生成式端到端大模型架構組成架構組成感知“端到端”感知“端到端”代表主機廠代表主機廠模型特點模型特點決策規劃模型化決策規劃模型化模塊化端到端模塊化端到端One ModelOne Model端到端端到端預測決策規劃模塊以規則算法為主各模塊相互獨立可以對每個模塊單獨訓練預測決策規

8、劃模塊采用神經網絡各模塊相互獨立可以對每個模塊單獨訓練預測決策規劃模塊采用神經網絡可以同時訓練兩個模塊通過單一神經網絡實現訓練真正意義上的端到端現階段主機廠均已落地請務必參閱正文之后的重要聲明 4 端到端特點一：下限不穩定但上限較高端到端特點一：下限不穩定但上限較高 資料來源：特斯拉車輛安全報告，光大證券研究所整理 由于對人工編寫規則代碼的依賴程度下降，端到端或存在性能下限不穩定的特點（尤其在應用初期或出現功能退步等問題），預計短期國內車企或仍保留部分規則算法用以維穩端到端智駕系統的性能下限；但我們判斷但我們判斷，與與傳統模塊化智駕方案相比傳統模塊化智駕方案相比，端到端方案采用的數據規模更大端

9、到端方案采用的數據規模更大、數據損失更少數據損失更少，可以提升智駕系統在不同場景中的可以提升智駕系統在不同場景中的適應性適應性、減少系統誤差和延時減少系統誤差和延時，具備更高的性能上限具備更高的性能上限（或更接近人類駕駛或更接近人類駕駛）。圖圖2 2：2Q232Q23-3Q243Q24特斯拉發生事故前行駛里程數特斯拉發生事故前行駛里程數 圖圖4 4：模塊化系統存在誤差和延時累積：模塊化系統存在誤差和延時累積 圖圖3 3：數據量增加可提升智駕系統性能：數據量增加可提升智駕系統性能 智駕系統精度誤差智駕系統精度誤差10cm傳感器誤差傳感器誤差2-3cm定位誤差定位誤差2-3cm校準誤差校準誤差2-

10、3cm控制誤差控制誤差2-3cm智駕系統反應時間智駕系統反應時間450m s450m sT TT+1T+1T+2T+2感知感知預測預測決策決策規劃規劃100ms100ms100ms50ms50ms50ms注：1）Pred.Traj代表模型預測軌跡；GT Traj代表真實行駛軌跡；2）50K+Unseen和2M+Unseen分別代表使用5萬個和200萬個示例數據（不含指定場景數據）訓練模型的結果；3）2M+Seen代表使用200萬個示例數據（含指定場景數據）訓練模型結果。資料來源：深藍學院，光大證券研究所整理 資料來源：Yupeng Zheng等Preliminary Investigation

11、 into Data Scaling Laws for Imitation Learning-Based End-to-End Autonomous Driving，光大證券研究所整理 注：特斯拉自1Q24正式推出端到端大模型 請務必參閱正文之后的重要聲明 5 端到端特點二：加速智駕算法迭代端到端特點二：加速智駕算法迭代/性能提升性能提升 小鵬汽車為國內首家完成端到端大模型量產上車的車企。以小鵬為例：在應用端到端大模型后，其智駕版本迭代速度明顯加快（推送周期已縮短至約2個月 vs.此前周期約4個月），新增功能加速落地/覆蓋場景加速拓寬。我們判斷我們判斷，端到端由數據驅動迭代升級端到端由數據驅動

12、迭代升級（人工編寫規則需求大幅下降人工編寫規則需求大幅下降），版本迭代版本迭代/性能提升效率明顯加快性能提升效率明顯加快。資料來源：小鵬汽車官網等，光大證券研究所整理 表表1 1：BEV+Transformer vs.BEV+Transformer vs.端到端算法應用的小鵬智駕版本功能與場景迭代梳理端到端算法應用的小鵬智駕版本功能與場景迭代梳理 時間時間 智駕版本智駕版本 算法算法 高階版本感知硬件高階版本感知硬件 重要新增功能重要新增功能 覆蓋場景升級覆蓋場景升級 2023/3/31 Xmart OS 4.2.0 感知端BEV+Transformer 規控端規則算法 激光雷達2 超聲波雷達

13、12 毫米波雷達5 攝像頭12 可實現紅綠燈識別啟?？蓪崿F紅綠燈識別啟停 開放XNGP第一階段，主要包括在上海、深圳、廣州三座有高精地圖覆蓋的城市開放城市NGP 2023/7/6 Xmart OS 4.3.0（實現高速NGP和城市NGP的統一）施工場景自動避讓、擁堵場景自動匯入、智能偏移；防加塞策略、目標車速偏移功能；通勤路線展示、紅綠燈倒計時功能 可用范圍擴大至北京（當前主要適用于各環線及主要快速路）及佛山 2023/11/29 Xmart OS 4.4.0（全量開放無圖）360度呈現車身立體影像、方便泊入無標線車位泊入無標線車位；智能泊車輔助新增便利下車功能 新開21座無圖城市 2023/

14、12/31 Xmart OS 4.5.0 擁堵排隊分析功能 新開27座城市；自動泊車功能進行了場景擴展，增加了泊入無標線車位的能力 2024/3/18 Xmart OS 4.6.0 擁堵模式 自動調整車內空氣凈化策略 NA 2024/5/20 XOS 5.1.0（減少對規則代碼的依賴）端到端大模型（感知端神經網絡+規控端大模型）激光雷達2 超聲波雷達12 毫米波雷達5 攝像頭12 AIAI代駕功能代駕功能 AIAI泊車功能（需要車主選車位）泊車功能（需要車主選車位）NA 2024/7/30 XOS 5.2.0 城區小路模式 環島通行能力環島通行能力 100100米循跡倒車功能米循跡倒車功能 A

15、I代駕行程結束后的行程亮點分享功能 XNGP不限城市、不限路線、不限路況的”全國全量開放（“全國都好用”）2024/9/1 XOS 5.3.0 離車泊入實時影像功能 斷頭路車位泊車斷頭路車位泊車 限時公交車道通行（Beta版）XNGP開啟場景更多，比如在輕微壓線、寬車道、彎道、打轉向燈的情況下 2024/10/24 XOS 5.4.0（升級為一段式端到端，P7+率先搭載，G6/G9/X9/P7i Max版本同步開啟公測）端到端大模型（一段式端到端）P7+：超聲波雷達12 毫米波雷達3 攝像頭12 0 0速激活速激活 支持更多可啟動智駕的場景，如0速激活、原地啟動、AutoHold狀態、壓線、騎

16、線、路口直行、路口左右轉、環島內、掉頭等 請務必參閱正文之后的重要聲明 6 端到端特點三：智駕系統端到端特點三：智駕系統+組織架構精簡驅動降本組織架構精簡驅動降本 資料來源：光大證券研究所繪制；注：2023年蔚來/理想研發投入134/106億元 vs.小鵬52.8億元，2024年前9月蔚來/理想研發投入94.0/86.6億元 vs.小鵬44.5億元。圖圖5 5：端到端系統架構更加精簡：端到端系統架構更加精簡 基于端到端有望將智駕系統的感知、預測、決策規劃的多模塊整合度提升，我們判斷端到端有望驅動主機廠我們判斷端到端有望驅動主機廠實現降本：實現降本：1 1）智駕系統精簡：小模型合并為一個大模型；

17、智駕系統精簡：小模型合并為一個大模型；2 2）組織架構精簡：端到端方案無需同時配備規則編組織架構精簡：端到端方案無需同時配備規則編碼人員及碼人員及AIAI算法開發人員算法開發人員（感知和規控兩個部門趨于合并感知和規控兩個部門趨于合并），研發投入長期或呈下降趨勢研發投入長期或呈下降趨勢。輸輸入入輸輸出出感知感知規控規控輸輸入入輸輸出出大模型大模型請務必參閱正文之后的重要聲明 目目 錄錄 智駕路線之爭：純視覺智駕路線之爭：純視覺 vs.vs.激光雷達激光雷達 如何看待人形機器人算法技術路徑如何看待人形機器人算法技術路徑 7 風險提示風險提示 2025E2025E-2026E2026E，汽車智駕拐點

18、臨近，汽車智駕拐點臨近 智駕大模型升級，什么是端到端智駕大模型升級，什么是端到端 請務必參閱正文之后的重要聲明 8 技術路線：純視覺技術路線：純視覺 or or 激光雷達，誰更適合端到端？激光雷達，誰更適合端到端？資料來源：汽車之家，光大證券研究所整理（注：蔚來/樂道端到端大模型暫未上車）當前，越來越多的車企已經應用端到端大模型；其中，端到端感知方案又可具體分為，1）摒棄激光雷達的純視覺方案，以特斯拉、小鵬為代表；2）含1顆及以上激光雷達的方案，以華為、蔚來、理想等為代表。我們判斷我們判斷，純視覺更適配端到端純視覺更適配端到端。1 1）純視覺具備迭代速度更快純視覺具備迭代速度更快、成本更低等特

19、點成本更低等特點（或可通過算法優化彌補測或可通過算法優化彌補測量距離不足量距離不足+受天氣影響較大的缺陷受天氣影響較大的缺陷）；2 2）當前采用激光雷達當前采用激光雷達+端到端方案的大部分智駕車型存在激光雷達搭端到端方案的大部分智駕車型存在激光雷達搭載數量不足載數量不足、車端算力不足或算法能力相對偏弱等問題；車端算力不足或算法能力相對偏弱等問題；3 3）預計算法優化迭代仍是實現技術路線突破的關鍵預計算法優化迭代仍是實現技術路線突破的關鍵。表表2 2：搭載純視覺：搭載純視覺/激光雷達端到端方案新勢力車型激光雷達端到端方案新勢力車型 圖圖6 6：激光雷達與攝像頭性能對比：激光雷達與攝像頭性能對比

20、資料來源：頭豹研究院，光大證券研究所整理 感知方案感知方案 品牌品牌 車型車型 純視覺 特斯拉 Model S/X/3/Y、Cybertruck 小鵬 P7+樂道 L60（搭載4D毫米波）激光雷達 蔚來 ET5/ET5/ET7/ES6/ES8/ES7/EC6/EC7 小鵬 G6/G9/P7i/X9 理想 L6/L7/L8/L9/Mega 鴻蒙智行 問界M5/M7/M9、智界S7/R7、尊界S9、享界S9 阿維塔 阿維塔11/阿維塔12/阿維塔07 激光雷達激光雷達 攝像頭攝像頭 012345近距離探測遠距離探測分辨范圍探測精度成像能力成本尺寸檢測速度受天氣影響012345近距離探測遠距離探測分

21、辨范圍探測精度成像能力成本尺寸檢測速度受天氣影響請務必參閱正文之后的重要聲明 9 純視覺純視覺 vs.vs.激光雷達比較一：純視覺迭代效率更快激光雷達比較一：純視覺迭代效率更快 資料來源：小鵬汽車官網、鴻蒙智行官網等，光大證券研究所整理 與采用激光雷達的技術路線相比，純視覺無需融合或驗證激光雷達的點云數據，響應與迭代速度或更快（以小鵬vs.華為的端到端功能推送為例，作為國內首款擯棄激光雷達的純視覺端到端智駕車型P7+上市首月已可實現0速激活、環島通行、緊急轉向輔助、擁堵換道等功能 vs.華為ADS優化/迭代多次后才實現對應功能）。我們判斷我們判斷，采用純視覺采用純視覺+端到端的智駕方案有望更快

22、趨近人類駕駛的性能上限端到端的智駕方案有望更快趨近人類駕駛的性能上限。表表3 3：小鵬：小鵬XOS 5.4.0XOS 5.4.0與華為與華為ADSADS功能對比功能對比 圖圖7 7：純視覺方案性能提升速度快于激光雷達：純視覺方案性能提升速度快于激光雷達 資料來源：Motional，光大證券研究所整理 小鵬小鵬P7+XOS 5.4.0P7+XOS 5.4.0 華為華為ADS 3.0ADS 3.0 華為華為ADS 3.1ADS 3.1 華為華為ADS 3.2ADS 3.2 推出時間 2024/10/24 2024/9/10 2024/10/25 2024/12/18 算法 一段式端到端（純視覺）兩

23、段式端到端（融合激光雷達）感知硬件 超聲波雷達12 毫米波雷達3 攝像頭12 激光雷達1 超聲波雷達12 毫米波雷達3 攝像頭11 行車 LCC車道居中輔助（支持紅綠燈啟停）ACC自適應巡航 ALC智能輔助變道 SAS智能限速輔助 AIAI代駕代駕 0 0速激活速激活 特殊場景行車 環島通行環島通行 緊急轉向輔助緊急轉向輔助 擁堵換道擁堵換道 避開施工道路按最優路線行駛避開施工道路按最優路線行駛 倒車 循跡倒車 泊車 AEP智能泊出輔助 APA超級智能輔助泊車 RPA遙控泊車 直線召喚 離車泊入 智能出庫 0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%1H202H201H2

24、12H211H222H221H232H23純視覺目標物追蹤準確度Lidar+攝像頭目標物追蹤準確度請務必參閱正文之后的重要聲明 10 純視覺純視覺 vs.vs.激光雷達比較二：純視覺成本更優激光雷達比較二：純視覺成本更優 資料來源：光大證券研究所測算 小鵬管理層指引2H24E擯棄激光雷達方案的XNGP智駕成本下降50%（我們測算P7+的智駕傳感器BOM成本僅約1.5萬元，毛利率約10%+）。與搭載激光雷達方案的小鵬P7i相比，采用純視覺端到端方案的小鵬P7+在性能相近甚至表現更佳的情況下，官方售價下沉至20萬元，具備更強競爭力（11月上市首月交付量近7,000輛）。我們判斷我們判斷，擯棄激光雷

25、達的純視覺端到端具備更佳的性能與成本優勢擯棄激光雷達的純視覺端到端具備更佳的性能與成本優勢，尤其在中低端市場的競爭力或更強尤其在中低端市場的競爭力或更強、毛利率彈性或更高毛利率彈性或更高（當前激光雷達仍占智駕感知硬件成本至少當前激光雷達仍占智駕感知硬件成本至少1010%以上以上）。預計純視覺預計純視覺+端到端為首選最優方端到端為首選最優方案案，1 1）消費者或較難接受定價高但是功能性能消費者或較難接受定價高但是功能性能/使用感存在偏差的產品；使用感存在偏差的產品；2 2）智駕車型所在價格帶正在逐步下沉智駕車型所在價格帶正在逐步下沉。圖圖8 8：華為：華為ADS 3.0ADS 3.0和小鵬純視覺

26、感知硬件成本拆分和小鵬純視覺感知硬件成本拆分 華為華為ADS 3.0ADS 3.0（1 1顆激光雷達）顆激光雷達）小鵬純視覺小鵬純視覺 表表4 4：小鵬：小鵬P7iP7i與小鵬與小鵬P7+P7+對比對比 小鵬小鵬P7iP7i 小鵬小鵬P7+P7+售價（萬元）22.39-28.99（官方售價）17.89-22.49（終端售價）18.68-19.88 智駕硬件（小鵬P7i為Max版本硬件）激光雷達2 超聲波雷達12 毫米波雷達5 攝像頭12 超聲波雷達12 毫米波雷達3 攝像頭12 智駕功能 AI代駕 LCC車道居中輔助（支持紅綠燈啟停）ACC自適應巡航 ALC智能輔助變道 SAS智能限速輔助 A

27、EP智能泊出輔助 APA超級智能輔助泊車 RPA遙控泊車 直線召喚 離車泊入 智能出庫 0速激活-資料來源：小鵬汽車官網，光大證券研究所整理 請務必參閱正文之后的重要聲明 11 純視覺純視覺 vs.vs.激光雷達比較三：激光雷達方案或仍存盲區激光雷達比較三：激光雷達方案或仍存盲區 資料來源：汽車之家、各車企官網，光大證券研究所整理（注：百度/Waymo/小馬智行/文遠知行Robotaxi分別搭載8/5/7/7顆激光雷達）表表6 6：主流新能源車型搭載激光雷達情況：主流新能源車型搭載激光雷達情況 品牌品牌 車型車型 車型售價車型售價 （萬元）（萬元）激光雷達數量激光雷達數量 （顆）（顆）激光雷達

28、型號激光雷達型號 蔚來 ET5/ET5 T/ET7/ES6/ES8/ES7/EC6/EC7 29.80-59.80 1 圖達通Falcon 小鵬 G6/G9/P7i/X9 20.99-41.98 2 RS-LiDAR M1 理想 L6/L7/L8/L9/Mega 27.98-52.98 1 禾賽AT128 零跑 C10/C11/C16（智駕版）16.58-20.58 1 禾賽AT128 鴻蒙智行 問界M5/M7/M9 24.98-56.98 1 華為126/192線激光雷達 智界S7/R7 26.98-34.98 1 華為192線激光雷達 享界S9 39.98-44.98 1 華為192線激光

29、雷達 尊界尊界S9S9 預售價預售價100100-150150 4 4 -阿維塔阿維塔 阿維塔阿維塔11/1211/12 26.9926.99-42.9942.99 3 3 華為華為9696線激光雷達線激光雷達 阿維塔07（Max/Ultra版本）23.99-28.99 1 華為192線激光雷達 極狐 阿爾法阿爾法S S（ARCFOX ARCFOX S S）（）（先行版）先行版）25.6825.68 3 3 華為華為126126線激光雷達線激光雷達 極氪 極氪001/007/009/MIX/7X 20.99-78.90 1 速騰M1P 小米小米 小米小米SU7SU7（高階智駕版）（高階智駕版）

30、24.5924.59-29.9929.99 3 3 禾賽禾賽AT128AT128 奇瑞 星紀元STERRA ES/ET 23.69-31.98 1 速騰M2 品牌品牌 車型車型 車型售價車型售價 （萬元）（萬元）激光雷達數量激光雷達數量 （顆）（顆）激光雷達型號激光雷達型號 路特斯路特斯 EMEYA/ELETREEMEYA/ELETRE 66.8066.80-136.80136.80 4 4 禾賽禾賽AT128+AT128+速騰速騰M1M1 比亞迪 仰望仰望U8U8（豪華版）（豪華版）109.8109.8 3 3 速騰速騰M1M1 騰勢N7/Z9 23.98-41.48 2 速騰M1 漢Dmi

31、/EV（智駕版）22.58-23.58 1 速騰M1 方程豹豹8 37.98-40.78 1 華為192線激光雷達 長城 魏牌藍山（智駕版）29.98-32.68 1 禾賽AT128 廣汽 AION LX Plus 80D MaxAION LX Plus 80D Max 41.9641.96 3 3 速騰速騰M1/M1PM1/M1P 昊鉑昊鉑GTGT（高階智駕版）（高階智駕版）25.9925.99 3 3 速騰速騰M1PM1P 昊鉑HT/GT（激光雷達版）20.39-32.99 1 速騰M1/M1P 昊鉑昊鉑SSRSSR 128.60128.60-168.60168.60 4 4 -上汽 智己

32、L7/LS7 29.98-41.99 2 速騰M1/M1P 智己LS6/L6 21.99-34.59 1 速騰M1/M1P 飛凡F7（進階Pro/性能Pro版）24.99-30.99 1 禾賽AT128 哪吒 哪吒S獵裝（Max版本）20.99 1 禾賽AT128 我們對當前57款主流智駕車型進行了梳理；其中，絕大部分車型僅搭載1顆FOV水平視角120、垂直視角25的激光雷達（1-2顆無法實現360環視 vs.L4級Robotaxi車型均搭載5顆以上激光雷達）。我們判斷我們判斷，當前大部當前大部分定價分定價2525-3030萬元及以上的激光雷達萬元及以上的激光雷達+大模型方案仍存智駕盲區大模型

33、方案仍存智駕盲區，傳感器數量傳感器數量+硬件算力硬件算力、算法能力仍待加強算法能力仍待加強。華為華為9696線激光雷達線激光雷達（D2D2）華為華為192192線激光雷達線激光雷達（D3D3）速騰速騰M1/M1PM1/M1P 速騰速騰M2M2 速騰速騰M3M3 禾賽禾賽AT128AT128 禾賽禾賽AT512AT512 圖達通圖達通Falcon K2Falcon K2 圖達通圖達通Robin ERobin E 等效線束 96線 192線 126線 250線 500線 128線 512線 150線-測距（10反射率）150m 180m 180m 200m 300m 200m 300m 250m

34、200m 水平FOV 120 120 120 120 120 120 120 120 120 垂直FOV 25 25 25 25 25 25.4 25.6 25 20 角分辨率 0.25(H)0.26(V)0.25(H)0.1(V)0.2(H)0.2(V)0.1(H)0.2(V)0.05(H)0.05(V)0.1(H)0.2(V)0.05(H)0.05(V)0.06(H)0.06(V)0.1(H)0.2(V)點云密度 120萬點/秒 184萬點/秒 78.75萬點/秒（單回波）157.5萬點/秒（雙回波）157.5萬點/秒（雙回波）-153.6萬點/秒（單回波）1228.8萬點/秒-表表5 5

35、：主要車載激光雷達參數：主要車載激光雷達參數 資料來源：速騰聚創官網、禾賽官網等，光大證券研究所整理 請務必參閱正文之后的重要聲明 12 摒棄激光雷達的關鍵：車端算力摒棄激光雷達的關鍵：車端算力+算法能力的突破算法能力的突破 資料來源：機器之心等，光大證券研究所整理 當前大多主機廠采用后融合/特征級融合方案將不同傳感器的感知信息進行融合，但后融合/特征級融合可能會帶來延遲、信息損失較大等問題，融合效果或過度依賴單一傳感器（激光雷達）。相比之下，前融合更符合端到端大模型對感知信息處理的要求（保證信息完整輸入），但技術難度更高（為端到端的主要應用難點）。我們判斷我們判斷，前融合的核心突破點在于車端

36、算力前融合的核心突破點在于車端算力、算法能力算法能力。1 1）算力：算力：前融合的車端算力要求500-1,000TOPS（vs.后融合、特征級融合分別100TOPS、300-400TOPS）；2 2）算法：算法：前融合對不同類型傳感器數據的實時性和處理能力要求更高（vs.后融合聚焦各類傳感器處理后數據的對齊和驗證、特征級融合關注特征提取和融合）。綜合來看綜合來看，硬件傳感器與車端算力可通過累加方式進行改進硬件傳感器與車端算力可通過累加方式進行改進，算法優化迭代是實現技術路線突破的關鍵算法優化迭代是實現技術路線突破的關鍵。表表7 7：前融合、后融合、特征級融合對比：前融合、后融合、特征級融合對比

37、 前融合前融合 后融合后融合 特征級融合特征級融合 示意圖 優勢 將多個傳感器的信號直接融合，減少了后續處理的復雜性 保留了各個傳感器的原始數據，允許在軟件層面進行更復雜的處理和分析。系統可以根據需要對各個傳感器的數據進行單獨處理，可以減少對單一傳感器的依賴 相比前融合算力要求低、相比后融合信息損失少 劣勢 一旦融合完成，系統難以對各個傳感器的原始數據進行單獨分析或調整，容易受到激光雷達和視覺方案之間的偏差、以及相機/激光雷達的信息缺失問題 信息損失大 可能會帶來較大的延遲 融合效果非常依賴于特征提取算法的性能 算力要求 500-1000TOPS 100TOPS 300-400TOPS 算法能

38、力 前融合算法直接將來自不同傳感器的原始數據（如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等）進行融合處理，需要處理大量原始數據，對實時性和處理能力有更高的要求 后融合以攝像頭、毫米波雷達等不同傳感器分別通過不同的算法進行獨立感知，主要聚焦各傳感器處理后數據的對齊和驗證，難度相對最低 特征級融合算法需要能夠處理特征提取和融合，實現難度與前融合相比相對較低 請務必參閱正文之后的重要聲明 目目 錄錄 智駕路線之爭：純視覺智駕路線之爭：純視覺 vs.vs.激光雷達激光雷達 如何看待人形機器人算法技術路徑如何看待人形機器人算法技術路徑 13 風險提示風險提示 2025E2025E-2026E2026E，汽車智駕拐點

39、臨近，汽車智駕拐點臨近 智駕大模型升級，什么是端到端智駕大模型升級，什么是端到端 請務必參閱正文之后的重要聲明 14 從智駕至人形機器人，純視覺從智駕至人形機器人，純視覺+端到端普適性或更強端到端普適性或更強 資料來源：焉知人形機器人等，光大證券研究所整理 當前人形機器人廠商采用的傳感器方案可分為兩種：1）純視覺方案（特斯拉、小鵬）、2）多傳感器融合方案（小米、智元、宇樹、優必選等）；其中，大部分的多傳感器融合方案主要采用深度相機+攝像頭的組合。我們判斷我們判斷，人形機器人需及時感知周圍環境人形機器人需及時感知周圍環境+實現路徑規劃實現路徑規劃，也需綜合考慮功能迭代效率也需綜合考慮功能迭代效率

40、+降本降本。但與汽車不但與汽車不同同，1 1）人形機器人對前方遠距離障礙物的精準度要求或有所降低人形機器人對前方遠距離障礙物的精準度要求或有所降低，但對近距離的環境識別但對近距離的環境識別/目標物體定位的精目標物體定位的精度要求更高度要求更高（vsvs.激光雷達適用于激光雷達適用于 200200-300300mm障礙物識別障礙物識別）；2 2）用于人形機器人的傳感器空間或相對較小用于人形機器人的傳感器空間或相對較?。╲svs.新型激光雷達落地量產時間點仍未確定新型激光雷達落地量產時間點仍未確定）；3 3）純視覺純視覺+端到端的普適性或更強端到端的普適性或更強，有望從智駕遷移至人形機器人有望從智

41、駕遷移至人形機器人。表表8 8：主要人形機器人廠商采用的傳感器方案梳理：主要人形機器人廠商采用的傳感器方案梳理 表表9 9：不同傳感器對應的參數對比：不同傳感器對應的參數對比 資料來源：工鏈匯，光大證券研究所整理 廠商廠商 機器人型號機器人型號 傳感器方案傳感器方案 純視覺方案純視覺方案 特斯拉 Optimus 魚眼攝像頭1 2D視覺攝像頭2 小鵬 Iron AI鷹眼視覺系統 多傳感器融合方案多傳感器融合方案 小米 CyberOne Mi-Sense深度視覺模組 CyberDog2 深度攝像頭模組、AI交互相機、雙目超廣角相機 智元 遠征A2 RGBD攝像頭6、激光雷達 宇樹 Unitree

42、G1 3D激光雷達、深度相機 優必選 Walker X RGBD相機、四目立體視覺、毫米波雷達 波士頓動力 Atlas ToF深度相機、RGB攝像頭 最佳測量距離最佳測量距離 分辨率分辨率 測量精度測量精度 主要適用場景主要適用場景 攝像頭（iToF）3.5m 中 近距離：中 中距離：高 手機前置、后置、掃地機器人、AR/VR、門禁等 攝像頭（dToF）5m 低 近距離：低 遠距離：高 手機后置、平板后置、掃地機器人等 攝像頭（雙目）攝像頭（雙目）30m30m 高高 低低 汽車側面、室外機器人、智能安防等汽車側面、室外機器人、智能安防等 攝像頭（結構光）5m 高 近距離：高 中距離：低 手機前

43、置、刷臉支付、刷臉門鎖、服務機器人、安防盜監、屏下3D結構光 激光雷達激光雷達 200200-300m300m 低低 近距離：近距離：低低 遠遠距離：高距離：高 汽車自動駕駛、汽車汽車自動駕駛、汽車ADASADAS、低速物、低速物流車自動駕駛等流車自動駕駛等 請務必參閱正文之后的重要聲明 目目 錄錄 智駕路線之爭：純視覺智駕路線之爭：純視覺 vs.vs.激光雷達激光雷達 如何看待人形機器人算法技術路徑如何看待人形機器人算法技術路徑 15 風險提示風險提示 2025E2025E-2026E2026E，汽車智駕拐點臨近，汽車智駕拐點臨近 智駕大模型升級，什么是端到端智駕大模型升級，什么是端到端 請

44、務必參閱正文之后的重要聲明 16 手機智能化復盤：手機智能化復盤：iPhone4iPhone4上市，開啟智能化加速兌現上市，開啟智能化加速兌現 2007/6蘋果首款iPhone手機上市；2008/6蘋果第二代iPhone+3G網絡支持（iPhone 3G）正式進入中國；2010/6具有市場顛覆性的蘋果iPhone4全球發布并上市。在此期間，國內智能手機滲透率從2005-2009年近10%，迅速抬升至2010年的16.5%、2011年的25.9%、2012年的55.6%、2013年的73.2%，此后穩步爬坡至2014-2015年的80%-90%、以及2015年至今的90%以上。我們判斷，1）受益

45、于iPhone4的上市催化，2010-2013年國內智能手機滲透率步入二階導迅速爬升期（僅三年，滲透率從10%迅速抬升至50%以上 vs.滲透率從0%提升至10%經歷近10年）；2）具有市場顛覆性產品的推出，對新興行業大規模推廣/應用的效應極為顯著。資料來源：ifind、水木清華等，光大證券研究所整理 圖圖9 9：20052005-20242024年國內智能手機出貨量與滲透率年國內智能手機出貨量與滲透率 0 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2005200620072008200

46、9201020112012201320142015201620172018201920202021202220232024智能手機國內出貨量（RHS，萬部）智能手機滲透率2010/62010/6蘋果iPhone4全球發布請務必參閱正文之后的重要聲明 17 汽車電動化復盤：特斯拉入華，開啟電動化加速滲透汽車電動化復盤：特斯拉入華，開啟電動化加速滲透 與國內智能手機滲透率的抬升歷程類似，2019-2020特斯拉國產Model 3/Y先后上市。受益于特斯拉國產車型的上市催化，國內新能源乘用車滲透率從2018-2019年近5%，較快速的抬升至2020年的5.9%（受疫情波動影響）、2021年的14.9

47、%、2022年的27.6%、2023年的35.6%、2024年的近48%。我們判斷，1）受益于特斯拉的“鯰魚效應”，國內自主新能源車實現品牌/技術/供應鏈等快速升級，合力拉動國內新能源乘用車滲透率的快速爬坡；其中，2021-2025E年或為國內新能源乘用車滲透率的二階導迅速爬升期（僅五年，滲透率有望從 華為華為、理想理想 小米小米、蔚來蔚來 吉利吉利、比亞迪比亞迪。圖圖1717：智駕能力評價框架：智駕能力評價框架 表表1414：各車企智駕能力五要素對比：各車企智駕能力五要素對比 小鵬小鵬 華為華為 理想理想 蔚來蔚來 小米小米 吉利吉利 比亞迪比亞迪 團隊架構團隊架構 *團隊執行力團隊執行力/

48、糾錯力糾錯力 *智駕智駕技術路徑技術路徑 *算力與數據支持（算力與數據支持（算力）算力）*算力與數據支持（算力與數據支持（數據）數據）*資金能力資金能力 *注：*代表能力最高，*代表能力最低 資料來源：光大證券研究所繪制 智駕團隊智駕團隊組織架構團隊規模成員背景管管理理層層能能力力制定制定智駕基礎設施建設智駕基礎設施建設反哺反哺/支持支持決定需求決定需求執行力糾偏能力云端算力數據規模資金能力資金能力融資 產業鏈投資/收購整合智駕技術路線智駕技術路線純視覺/激光雷達分段式/一段式端到端智智駕駕能能力力推動落地推動落地決定決定請務必參閱正文之后的重要聲明 28 小鵬：背水一戰，以降本小鵬：背水一戰

49、，以降本/平價智能化為主要突破點平價智能化為主要突破點 資料來源：小鵬P7+AI智駕技術分享會，光大證券研究所整理 小鵬的品牌力或不足以支持25-30萬元以上市場、疊加外觀設計/供應鏈/渠道營銷等不足，是導致小鵬在前幾輪車型周期受挫的主要原因。2024年內部改革卓效逐步顯現，小鵬以降本為核心突破點+平價智能化的明確定位，背水一戰并成功帶動Mona M03、P7+上市爬坡。我們判斷我們判斷，1 1）下沉市場的智駕需求有望隨著技術升級下沉市場的智駕需求有望隨著技術升級/降本方案的落地而逐步改善；降本方案的落地而逐步改善；2 2）小鵬處于國內智駕第一梯隊且為當前唯一可將智駕車型價格帶下探至小鵬處于國

50、內智駕第一梯隊且為當前唯一可將智駕車型價格帶下探至 2020萬萬元的車企元的車企、疊加疊加20252025E E降本方案下的新車降本方案下的新車/改款車型上市規劃改款車型上市規劃，看好小鵬車型周期向上看好小鵬車型周期向上+智能化兌現的前景智能化兌現的前景。圖圖1919：小鵬當前最新端到端架構：小鵬當前最新端到端架構 圖圖2020：小鵬產品結構正在逐步下沉：小鵬產品結構正在逐步下沉 圖圖1818：2020/12020/1至今小鵬銷量情況至今小鵬銷量情況 車端數據數據清潔+數據挖掘數據數據強化學習仿真世界模型車端端到端大模型車端車端離線離線云端大模型知識蒸餾模型部署05,00010,00015,0

51、0020,00025,00030,00035,00040,000Jan-20Feb-20Mar-20Apr-20May-20Jun-20Jul-20Aug-20Sep-20Oct-20Nov-20Dec-20Jan-21Feb-21Mar-21Apr-21May-21Jun-21Jul-21Aug-21Sep-21Oct-21Nov-21Dec-21Jan-22Feb-22Mar-22Apr-22May-22Jun-22Jul-22Aug-22Sep-22Oct-22Nov-22Dec-22Jan-23Feb-23Mar-23Apr-23May-23Jun-23Jul-23Aug-23Sep-

52、23Oct-23Nov-23Dec-23Jan-24Feb-24Mar-24Apr-24May-24Jun-24Jul-24Aug-24Sep-24Oct-24Nov-24Dec-24小鵬（輛）2020/42020/4：小鵬P7上市 推出高速自動駕駛導航 2021/92021/9：小鵬P5上市 首款激光雷達車型 推出城市NGP功能 2022/9 G92022/9 G9、2023/1 X92023/1 X9、2023/3 P7i2023/3 P7i、2023/6 G62023/6 G6上市：上市：智能化與華為PK，但沖擊中高端市場失??；新車訂單持續性差/供應鏈不穩定（2023前三季新車毛利率僅-

53、6%）2024/8 Mona M032024/8 Mona M03、2024/11 P7+2024/11 P7+上市：上市：小鵬率先實現端到端量產（智駕BOM降本50%、整車的動力及硬件降本25%）050,000100,000150,000200,000250,000300,0000 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000 80,000 90,000 100,000 1Q242Q243Q244Q24Mona M03（輛）P7+（輛）X9（輛）G6（輛）G9（輛）P5（輛）G3、G3i（輛）P7（輛）單車ASP（元，RHS）注：4Q24單

54、車ASP根據小鵬汽車2024年四季度收入指引平均值與實際銷量計算 資料來源：交強險、小鵬汽車財報，光大證券研究所整理 資料來源：交強險，光大證券研究所整理 請務必參閱正文之后的重要聲明 29 華為：產業鏈華為：產業鏈/硬件見長，智駕技術路徑有待切換硬件見長，智駕技術路徑有待切換 資料來源：華為發布會，光大證券研究所整理 華為在智駕方面的核心優勢在于，軟硬件產業鏈布局最為全面、具備非常強的宣傳+倒流能力。但我們判斷但我們判斷，1 1）華為的智駕主要來自于手機產業鏈的延伸華為的智駕主要來自于手機產業鏈的延伸，硬件能力更為突出硬件能力更為突出（已自研量產芯片已自研量產芯片、激光雷達激光雷達、毫米波雷

55、達毫米波雷達、攝像頭等；其中攝像頭等；其中，20162016年自研激光雷達年自研激光雷達，當前位居國內激光雷達出貨量第三當前位居國內激光雷達出貨量第三）。2 2）行業后階段智駕版本更迭行業后階段智駕版本更迭的關鍵在于軟件的關鍵在于軟件/算法算法。當前已可通過軟件當前已可通過軟件/算法升級逐步擯棄高精地圖算法升級逐步擯棄高精地圖、激光雷達激光雷達，并可加速版本迭代并可加速版本迭代/性能性能提升提升+降本降本。3 3）預計華為在不切換至純視覺預計華為在不切換至純視覺+端到端智駕技術路徑的情況下端到端智駕技術路徑的情況下，其智駕優勢在后階段或逐步減弱其智駕優勢在后階段或逐步減弱。圖圖2323：華為：

56、華為ADS 3.0ADS 3.0端到端架構端到端架構 圖圖2424：華為主要智能駕駛生態圈整理：華為主要智能駕駛生態圈整理 圖圖2121：20242024年國內手機操作系統流暢性能排行前十年國內手機操作系統流暢性能排行前十 圖圖2222：20242024年手機年手機CPUCPU能效排行前十能效排行前十 注：取3W-5W功耗的多核性能計算能效，圖中能效是以驍龍865性能為基準計算得到的百分比數值 攝像頭PDPPDP網絡網絡（預決策規劃一張網）（預決策規劃一張網）毫米波雷達激光雷達導航GODGOD網絡網絡運動控制運動控制感知端到端感知端到端規劃決策端到端規劃決策端到端主機廠主機廠礦山礦山/港口港口

57、感知硬件感知硬件零部件供應商零部件供應商華華為為智智駕駕生生態態圈圈解決方案供應商解決方案供應商050100150180200220240手機系統流暢度得分資料來源：魯大師，光大證券研究所整理 資料來源：Vehicle，光大證券研究所整理 資料來源：極客灣，光大證券研究所整理 請務必參閱正文之后的重要聲明 30 理想：團隊理想：團隊+管理賦能，智駕后起之秀趨勢已現管理賦能，智駕后起之秀趨勢已現 資料來源：理想科技發布日等，光大證券研究所整理 2021年理想開啟智駕自研并于同年發布推送智駕系統1.0，2023年發布基于BEV+transfomer大模型架構下的AD Max3.0并于同年推送，20

58、24年發布基于端到端+VLM的大模型方案并于同年推送（2024/11理想已成為國內首個推出“車位到車位”智駕功能的車企）。我們判斷我們判斷，理想的智駕推進呈現起步晚理想的智駕推進呈現起步晚，但落地快但落地快+跟進快跟進快的特點的特點，核心在于管理層定位核心在于管理層定位+規劃清晰規劃清晰、團隊執行力團隊執行力/糾錯力強糾錯力強、團隊架構團隊架構（專業對口性專業對口性）也在不斷增強也在不斷增強。圖圖2525：理想與華為、小鵬、蔚來智駕算法推進時間線：理想與華為、小鵬、蔚來智駕算法推進時間線 圖圖2626：理想端到端架構：理想端到端架構 圖圖2727：2024/112024/11理想成為全國首個推

59、出車位到車位的車企理想成為全國首個推出車位到車位的車企 20%50%0%100%Feb-24Dec-24理想AD Max銷量占比傳感器傳感器E2EE2E（端到端）（端到端）-系統系統1 1運動控制運動控制VLMVLM（視覺語言模型）（視覺語言模型）-系統系統2 2世界模型世界模型車端車端云端云端系統系統1 1-行為行為系統系統2 2-思考思考強化學習強化學習&驗證驗證資料來源：各車企官網等，光大證券研究所整理 資料來源：理想智能駕駛夏季發布會、濟南時報，光大證券研究所整理 請務必參閱正文之后的重要聲明 31 蔚來：戰略蔚來：戰略/研發布局較為寬泛，或影響智駕落地節奏研發布局較為寬泛，或影響智駕

60、落地節奏 資料來源：蔚來創新科技日，光大證券研究所整理 2016年蔚來開啟智駕自研（2019年推送）；2024/7發布端到端大模型，預計于2025/1推送（vs.小鵬/華為在2024年上半年推送并發布、理想在2024/7發布并于2024/10推送）。我們判斷我們判斷，蔚來的智駕技術路徑貼合發蔚來的智駕技術路徑貼合發展趨勢展趨勢，但呈現布局時間點領先但呈現布局時間點領先、落地時間點偏晚的特點；預計主要原因在于落地時間點偏晚的特點；預計主要原因在于，1 1）戰略戰略/研發布局較為寬泛研發布局較為寬泛，或導致資源或導致資源/精力分散精力分散（除了智駕之外除了智駕之外，蔚來也在換電蔚來也在換電、半固態

61、電池半固態電池、底盤域控制器底盤域控制器、車身輕量化等方面推進車身輕量化等方面推進自研自研，同時新增樂道同時新增樂道/螢火蟲兩大子品牌螢火蟲兩大子品牌）。2 2）團隊管理團隊管理/執行力偏弱或是影響蔚來智駕推進的主要瓶頸執行力偏弱或是影響蔚來智駕推進的主要瓶頸。表表1515：蔚來自研布局和理想、小鵬對比：蔚來自研布局和理想、小鵬對比 圖圖2828：蔚來世界模型：蔚來世界模型NWMNWM 圖圖2929：蔚來子品牌布局：蔚來子品牌布局 蔚來子品牌布局蔚來子品牌布局 螢火蟲螢火蟲 10-20萬元 智能電動高端小車 NIONIO 30-40萬元 主品牌定位高端 樂道樂道 20-30萬元 大眾化家庭市場

62、 智能駕駛科技公司智能駕駛科技公司 芯片芯片 感知硬件感知硬件 智能網聯智能網聯/城市智慧場景城市智慧場景 蔚蔚來來資資本本 感知硬件感知硬件 圖圖3030：蔚來投資智能駕駛相關公司：蔚來投資智能駕駛相關公司 蔚來蔚來世界模型世界模型NWMNWM輸入輸入視頻激光雷達導航信息本車狀態指令輸出輸出視頻激光雷達導航信息本車狀態指令規劃軌跡可視化信息opt.蔚來蔚來 小鵬小鵬 理想理想 三電三電/增程技術增程技術 800V高壓快充 5C電芯 半固態電池 NA NA 換電 NA NA 自研儲能系統 NA NA SiC電驅 高功率增程器 NA NA 五合一電驅 NA NA 蔚來蔚來 小鵬小鵬 理想理想 智

63、駕智駕 芯片 智艙智艙 數字全景座艙 NA NA AR/VR NA NA 車身底盤車身底盤 一體壓鑄 全鋁車身 NA NA 線控轉向 NA NA 線控制動 NA NA 可變懸架 資料來源：天眼查，光大證券研究所整理 資料來源：蔚來官網，光大證券研究所整理 資料來源：騰訊新聞、汽車之家等，光大證券研究所整理 請務必參閱正文之后的重要聲明 32 小米：供應整合打造極致性價比，壓強對標第一梯隊小米：供應整合打造極致性價比，壓強對標第一梯隊 資料來源：小米官網，光大證券研究所整理 我們判斷我們判斷，小米的特點在于：小米的特點在于：1 1）壓強原則壓強原則，技術對標業內第一梯隊；技術對標業內第一梯隊；2

64、 2）手機端較強的資源整合手機端較強的資源整合、供應鏈管供應鏈管理能力有望賦能至車端；理能力有望賦能至車端；3 3）具備非常強的團隊管理具備非常強的團隊管理/執行力執行力、以及宣傳以及宣傳/導流能力導流能力。當前小米正在加大智駕領當前小米正在加大智駕領域的布局域的布局，團隊架構逐步完整團隊架構逐步完整（智駕算法已升級至端到端智駕算法已升級至端到端）。鑒于小米非常強的團隊管理鑒于小米非常強的團隊管理/執行力執行力，我們預計我們預計小米在智駕方面的推進節奏或與理想類似小米在智駕方面的推進節奏或與理想類似，呈現起步晚但落地快呈現起步晚但落地快+跟進快的特點跟進快的特點，重點關注用戶反饋重點關注用戶反

65、饋/版本迭代版本迭代。圖圖3232：小米端到端智駕方案：小米端到端智駕方案 圖圖3131：小米：小米SU7SU7五大技術與對標車企對比五大技術與對標車企對比 圖圖3333：小米生態鏈：小米生態鏈 表表1616：小米手機優勢在于供應鏈：小米手機優勢在于供應鏈+生態鏈生態鏈 端到端大端到端大模型模型轉向系統轉向系統加速踏板加速踏板制動系統制動系統攝像頭攝像頭毫米波雷達毫米波雷達激光雷達激光雷達小小米米電機電機CTBCTB電池電池一體壓鑄一體壓鑄智能駕駛智能駕駛智能座艙智能座艙對對標標車車企企V6/V6SV6/V6S電機電機電機轉速21,000rpm21,000rpm電機功率220kW/275kW2

66、20kW/275kW電機扭矩400Nm/500Nm400Nm/500Nm華為華為DriveOneDriveOne電機電機電機轉速22,000rpm22,000rpm電機功率前驅前驅150kW150kW、后驅、后驅215kW215kW800V800V電池包電池包+CTB+CTB一體化一體化最高電壓871V871V雙電機電池包101kWh101kWh+續航里程800km800km1515分鐘充電分鐘充電510km510km智己智己LS6LS6最高電壓875V875V1515分鐘充電分鐘充電500km500km極氪極氪007007雙電機電池包101kWh101kWh+續航里程800km800km15

67、15分鐘充電分鐘充電500km500km一體壓鑄一體壓鑄9100T9100T超級大壓鑄技術泰坦合金泰坦合金Cybertruck/Cybertruck/問界問界M9M99000T9000T一體壓鑄技術智能座艙智能座艙中控屏中控屏+后排屏后排屏82958295芯片芯片+澎湃澎湃OSOS支持多種交互模式支持多種交互模式+無縫流轉無縫流轉華為華為中控屏中控屏+后排屏后排屏自研芯片自研芯片+Harmony OS+Harmony OS支持多種交互模式支持多種交互模式+無縫流轉無縫流轉Xiaomi PilotXiaomi Pilot雙雙OrinOrin芯片芯片+自研算法自研算法2024/122024/12向

68、先鋒用戶推送端到端向先鋒用戶推送端到端華為華為自研芯片自研芯片+算法算法2024/92024/9正式推送端到端正式推送端到端小米小米OrinOrin芯片芯片+自研算法自研算法2024/52024/5開始推送端到端開始推送端到端 蘋果蘋果 華為（手機）華為（手機）小米（手機）小米（手機）軟件軟件 iOSiOS系統系統 蘋果自研 擁有獨立應用商店 主要支持蘋果硬件設備 鴻蒙系統鴻蒙系統 2024/10全棧自研鴻蒙系統推出（此前基于部分安卓代碼研發）支持運行所有安卓應用 兼容多種硬件平臺 澎湃澎湃OS/MIUIOS/MIUI系統系統 基于安卓系統深度定制 支持運行所有安卓應用 與AI深度融合+個性化

69、定制 兼容多種硬件平臺 硬件硬件 自研A系列芯片 自研麒麟芯片 主要搭載高通驍龍芯片 供應鏈供應鏈 以代工為主以代工為主 100%自研，代工設計率為0%由代工轉為自制由代工轉為自制 代工設計率44%代工代工+自制自制 代工設計率78%生態鏈生態鏈 用戶體驗流暢用戶體驗流暢 主要圍繞iPhone、iPad、Mac設計生態 設備間協同能力強設備間協同能力強 整合包括手機、平板、手表、耳機在內的多種智能設備 生態鏈超豐富生態鏈超豐富 和眾多生態鏈企業圍繞米家平臺共同打造的智能家居生態，涵蓋智能電視/音箱/燈具等眾多品類 資料來源：米蒙物聯等，光大證券研究所整理 資料來源：小米官網，光大證券研究所整理

70、 資料來源：小米官網、IT之家等，光大證券研究所整理 請務必參閱正文之后的重要聲明 33 吉利：結合集團優勢，多方案并舉同步推進智駕吉利：結合集團優勢，多方案并舉同步推進智駕 資料來源：極氪官網，光大證券研究所整理 我們判斷，吉利的智駕采取多方案并舉策略（吉利通過內部/集團相關公司自研+外部采購，共存在六套針對不同品牌/車型的智駕方案），預計后階段智駕方案或趨于整合（領克有望合并入極氪搭載的浩瀚智駕方案）。當前吉利已采用億咖通與星紀魅族合作開發的“Flyme Auto”智能座艙系統打造差異化功能體驗。智駕方面智駕方面，重點關注：重點關注：1 1）集團技術賦能集團技術賦能、極氪自研能力；極氪自研

71、能力；2 2）資源如何有效整合；資源如何有效整合；3 3）不同方案切換落地后的用戶滿意度不同方案切換落地后的用戶滿意度。圖圖3434：吉利各品牌智駕布局：吉利各品牌智駕布局 圖圖3535：極氪浩瀚智駕：極氪浩瀚智駕2.02.0 表表1717：Flyme AutoFlyme Auto智艙系統打造差異化功能體驗智艙系統打造差異化功能體驗 感知端到端感知端到端場景認知大模型場景認知大模型大模型訓練大模型訓練肌肉記憶肌肉記憶先覺信息先覺信息人駕經驗人駕經驗人駕軌跡人駕軌跡時空環境時空環境規控端到端規控端到端交互規控大模型交互規控大模型多模態大語言模型多模態大語言模型安全底線模型安全底線模型大數據訓練大

72、數據訓練環境記憶學習環境記憶學習學習學習沉淀沉淀數字先覺網絡數字先覺網絡 FlymeFlyme AutoAuto 小鵬小鵬XOSXOS天璣天璣 DiLinkDiLink 100100 車機芯片車機芯片 高通驍龍8295 高通驍龍8295P 比亞迪D100 原廠互聯原廠互聯/映射映射 支持支持HUAWEIHUAWEI HiCarHiCar/CarlinkCarlink 語音識別語音識別控制多媒體系統控制多媒體系統/導航導航/電話電話/空調空調/車窗車窗 語音識別控制座椅語音識別控制座椅 語音分區域語音分區域喚醒識別喚醒識別 語音免喚醒語音免喚醒詞詞/連續識別連續識別 可見即可說可見即可說 手勢手

73、勢控制控制/面部識別面部識別 吉利高階智駕吉利高階智駕MobileyeMobileye極氪自研極氪自研團隊負責人：團隊負責人：智能科技副總裁陳奇/姜軍團隊規模：團隊規模：1,500人團隊負責人：團隊負責人：科技副總李博團隊規模：團隊規模：400人吉利研究院吉利研究院黑芝麻黑芝麻+吉利吉利/億咖通億咖通黑芝麻黑芝麻+吉利吉利/億咖通億咖通路特斯機器人路特斯機器人團隊負責人：團隊負責人：智駕VP 郭陽團隊規模：團隊規模：近700人E8E8L7L7老款老款001001、海外車型、海外車型007007、改款、改款001001領克領克0707、領克、領克0808領克領克Z10Z10芯片：芯片：黑芝麻A1

74、000算法：算法：黑芝麻、億咖通芯片：芯片：英偉達OrinX算法自研算法自研芯片：芯片：雙EyeQ 5H算法：算法：Mobileye芯片：芯片：雙英偉達OrinX算法自研芯片：芯片：黑芝麻A1000算法：算法：黑芝麻、億咖通芯片：芯片：高通8155算法自研算法自研預計外購預計外購/自研自研芯片：芯片：預計芯擎科技等算法：外購算法：外購/自研自研E5E5、星愿、星艦等、星愿、星艦等（對標比亞迪相關車型）（對標比亞迪相關車型）資料來源：汽車之家、極點商業等，光大證券研究所整理 資料來源：汽車之家，光大證券研究所整理 請務必參閱正文之后的重要聲明 34 比亞迪：高端比亞迪：高端+低端智駕全面推進，聚

75、焦產業鏈賦能低端智駕全面推進，聚焦產業鏈賦能 資料來源：比亞迪官網，光大證券研究所整理 與吉利類似，比亞迪也采取內部自研+外部采購的多方并舉策略推進智駕方案落地。我們判斷我們判斷，比亞迪的核比亞迪的核心優勢在于具備比亞迪電子的產業鏈技術研發心優勢在于具備比亞迪電子的產業鏈技術研發+量產優勢量產優勢、供應鏈整合能力供應鏈整合能力、以及規模優勢；預計隨著技術以及規模優勢；預計隨著技術+規規模降本模降本，比亞迪的智駕自研方案有望趨于整合比亞迪的智駕自研方案有望趨于整合（從中高端車型逐步下探至低端車型從中高端車型逐步下探至低端車型）。預計仍需重點關注預計仍需重點關注，1 1）團隊架構團隊架構、自研軟件

76、自研軟件/算法的能力；算法的能力；2 2）產業鏈如何賦能；產業鏈如何賦能；3 3）用戶反饋用戶反饋、不同細分市場的接受度不同細分市場的接受度/滿意度滿意度。圖圖3636：比亞迪智駕方案：比亞迪智駕方案 圖圖3737：天神之眼智能駕駛輔助系統：天神之眼智能駕駛輔助系統BAS 3.0+BAS 3.0+（騰勢（騰勢Z9 GTZ9 GT搭載）搭載）表表1818：比亞迪垂直整合業務布局：比亞迪垂直整合業務布局 自研狀態自研狀態 供應商供應商 電機 自研自產 弗迪動力 功率半導體 自研自產 比亞迪半導體 車身 自研自產 弗迪模具 汽車電子 自研自產 弗迪科技 底盤 自研自產 弗迪科技 電池 自研自產 弗迪

77、電池 自動駕駛算法 部分自研 華為/Momenta等 自動駕駛芯片 外購+自研規劃 英偉達/地平線 攝像頭攝像頭激光雷達激光雷達毫米波雷達毫米波雷達導航定位導航定位傳感傳感旋變傳感器旋變傳感器胎壓傳感器胎壓傳感器5G5G信號信號衛星信號衛星信號驅動驅動轉向轉向制動制動三電機三電機四電機四電機云輦云輦規控主干網絡規控主干網絡類人類安全網類人類安全網整車感知網絡整車感知網絡超人類安全網超人類安全網BAS 3.0BAS 3.0狹義智駕狹義智駕+BAS 3.0 +BAS 3.0 +廣義智駕廣義智駕感知感知規控規控執行執行感知主干網絡感知主干網絡比亞迪高階智駕比亞迪高階智駕搭載車型：搭載車型：騰勢騰勢N

78、7/N7/騰勢騰勢Z9 GTZ9 GT王朝王朝/海洋中高端車型海洋中高端車型芯片：芯片：英偉達OrinX功能：功能：城市NOA搭載車型：搭載車型：王朝王朝/海洋走量主流車型海洋走量主流車型芯片：芯片：英偉達OrinN/地平線功能：功能：重點實現高速NOA搭載車型：搭載車型：方程豹方程豹豹豹8 8芯片：芯片：昇騰功能：功能：無圖城市NOA華為華為ADS 3.0ADS 3.0比亞迪“天神之眼”比亞迪“天神之眼”DiPilotDiPilot100100（MomentaMomenta；自研）；自研）DiPilot 300DiPilot 300（MomentaMomenta；自研）；自研）DiPilot

79、 600DiPilot 600（MomentaMomenta；自研）；自研）搭載車型：搭載車型：仰望仰望U8U8芯片：芯片：雙英偉達OrinX功能：功能：城市NOA資料來源：比亞迪官網、高工智能等，光大證券研究所整理 資料來源：36氪、晚點，光大證券研究所整理 請務必參閱正文之后的重要聲明 35 2025E2025E投資建議：聚焦智能化，關注車型周期向上彈性投資建議：聚焦智能化，關注車型周期向上彈性 行業層面：2025年以舊換新政策已正式出臺；乘用車，1）中央層面報廢換新范圍擴大到國四、單車補貼金額與去年相近；2）地方層面置換更新設置單車補貼金額上限，與去年各省市的平均單車補貼水平相近。1）看

80、好政策扶持下的看好政策扶持下的20252025E E銷量提振前景；銷量提振前景；2 2）持續看好智能化主題持續看好智能化主題，預計預計20252025E E-20262026E E國內智駕的拐點有國內智駕的拐點有望臨近望臨近（供給端變革或走在需求端釋放前列供給端變革或走在需求端釋放前列）、預計預計20272027E E-20282028E E國內智駕有望迎來國內智駕有望迎來2 2.0 0時代的高速增長期；時代的高速增長期；3 3）整車整車或更或更優于零部件優于零部件，推薦具備較強車型周期向上彈性推薦具備較強車型周期向上彈性、以及較強智能化兌現能力的整車標的以及較強智能化兌現能力的整車標的。整車

81、：推薦小整車：推薦小鵬汽車鵬汽車，建議關注特斯拉建議關注特斯拉、比亞迪比亞迪、吉利汽車吉利汽車、蔚來；零部件：推薦福耀玻璃蔚來；零部件：推薦福耀玻璃、拓普集團拓普集團，建議關注三花智控建議關注三花智控。資料來源：國家發改委，光大證券研究所整理 表表1919：20252025年以舊換新政策對比年以舊換新政策對比 政策細則政策細則 2024/42024/4 汽車以舊換新補貼實施細則汽車以舊換新補貼實施細則 2024/72024/7 關于加力支持大規模設備更新和消費品以舊換新的若干措施關于加力支持大規模設備更新和消費品以舊換新的若干措施 2025/12025/1 關于關于20252025年加力擴圍實

82、施大規模設備更新和消費品以舊換新政策的通知年加力擴圍實施大規模設備更新和消費品以舊換新政策的通知 燃油乘用車燃油乘用車 報廢報廢 （中央）（中央）報廢車型 燃油車 國三及以下國三及以下燃油乘用車 國三及以下國三及以下燃油乘用車 2012/6/302012/6/30前前注冊登記的汽油乘用車（含國四）汽油乘用車（含國四）；2014/6/302014/6/30前前注冊登記的柴油及其他燃料乘用車（含國四）。柴油及其他燃料乘用車（含國四）。新能源車 2018/4/302018/4/30前前注冊登記的新能源乘用車 2018/4/302018/4/30前前注冊登記的新能源乘用車 2018/12/312018

83、/12/31前前注冊登記的新能源乘用車 新購車型 燃油車 2.0L及以下燃油車 2.0L及以下燃油車 2.0L及以下燃油車 新能源車 新能源乘用車 新能源乘用車 新能源乘用車 補貼金額 燃油車 1.5萬元/輛 1.5萬元/輛 1.5萬元/輛 新能源車 2萬元/輛 2萬元/輛 2萬元/輛 置換置換 （地方）（地方）置換車型 NA NA 登記在本人名下乘用車登記在本人名下乘用車 新購車型 燃油車 NA NA 燃油乘用車燃油乘用車 新能源車 NA NA 新能源乘用車新能源乘用車 補貼金額 燃油車 NA NA 補貼不超過不超過1.31.3萬元/輛 新能源車 NA NA 補貼不超過不超過1.51.5萬元

84、/輛 貨車貨車 報廢報廢 報廢車型 NA 國三及以下國三及以下營運類柴油貨車 擴大至國四及以下擴大至國四及以下營運貨車 補貼金額 NA 報廢并更新報廢并更新平均補貼8萬元/輛；無報廢只更新無報廢只更新平均補貼3.5萬元/輛；只報廢只報廢平均補貼3萬元/輛。補貼標準按照20242024年版本年版本執行 公交車公交車 更新更新 更新車型 NA 車齡 8 8 年及以上年及以上的新能源公交車及動力電池 車齡8 8年及以上年及以上的城市公交車和超出質保期的動力電池 補貼金額 NA 平均補貼6萬元/輛 平均補貼由6萬元/輛提高到8 8萬元萬元/輛輛 電動自行車電動自行車 報廢報廢 報廢車型 NA NA 老

85、舊電動自行車（包含老舊鋰離子蓄電池電動自行車老舊鋰離子蓄電池電動自行車）新購車型 NA NA 新車（包含鉛酸蓄電池電動自行車鉛酸蓄電池電動自行車）補貼金額 NA NA 有關部門指導各地區結合實際合理制定（括號部分可加大補貼力度）（括號部分可加大補貼力度）請務必參閱正文之后的重要聲明 目目 錄錄 智駕路線之爭：純視覺智駕路線之爭：純視覺 vs.vs.激光雷達激光雷達 如何看待人形機器人算法技術路徑如何看待人形機器人算法技術路徑 36 風險提示風險提示 2025E2025E-2026E2026E，汽車智駕拐點臨近，汽車智駕拐點臨近 智駕大模型升級，什么是端到端智駕大模型升級，什么是端到端 請務必參

86、閱正文之后的重要聲明 風險提示風險提示 政策風險政策風險 核心風險核心風險 其他風險其他風險 37 1）智駕監管政策趨嚴；2）全球貿易摩擦與宏觀政策不確定性風險。1）高階智能駕駛技術推進不及預期；2）智駕系統與功能推送節奏不及預期；3）消費者基于智駕的接受程度不及預期；4）行業競爭加??；5）供應鏈緊缺、原材料價格上漲風險；6）新車上市/交付爬坡不及預期。1）智駕推廣初期的交通事故風險；2）市場系統性風險。汽車與汽車零部件 研究團隊 倪昱婧，CFA 執業證書編號：S0930515090002 電話：021-52523876 郵件： 邢萍 聯系人 電話：021-52523828 郵件： 分析師聲明

87、分析師聲明 本報告署名分析師具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格并注冊為證券分析師，以勤勉的職業態度、專業審慎的研究方法，使用合法合規的信息，獨立、客觀地出具本報告，并對本報告的內容和觀點負責。負責準備以及撰寫本報告的所有研究人員在此保證，本研究報告中任何關于發行商或證券所發表的觀點均如實反映研究人員的個人觀點。研究人員獲取報酬的評判因素包括研究的質量和準確性、客戶反饋、競爭性因素以及光大證券股份有限公司的整體收益。所有研究人員保證他們報酬的任何一部分不曾與，不與，也將不會與本報告中具體的推薦意見或觀點有直接或間接的聯系。行業及公司評級體系行業及公司評級體系 買入未來6-12個月的投資

88、收益率領先市場基準指數15%以上；增持未來6-12個月的投資收益率領先市場基準指數5%至15%；中性未來6-12個月的投資收益率與市場基準指數的變動幅度相差-5%至5%；減持未來6-12個月的投資收益率落后市場基準指數5%至15%；賣出未來6-12個月的投資收益率落后市場基準指數15%以上；無評級因無法獲取必要的資料，或者公司面臨無法預見結果的重大不確定性事件，或者其他原因，致使無法給出明確的投資評級?；鶞手笖嫡f明：A股市場基準為滬深300指數；香港市場基準為恒生指數；美國市場基準為納斯達克綜合指數或標普500指數。特別聲明特別聲明 光大證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）成立于1996年，

89、是中國證監會批準的首批三家創新試點證券公司之一，也是世界500強企業中國光大集團股份公司的核心金融服務平臺之一。根據中國證監會核發的經營證券期貨業務許可，本公司的經營范圍包括證券投資咨詢業務。本公司經營范圍：證券經紀；證券投資咨詢；與證券交易、證券投資活動有關的財務顧問；證券承銷與保薦；證券自營；為期貨公司提供中間介紹業務；證券投資基金代銷；融資融券業務；中國證監會批準的其他業務。此外，本公司還通過全資或控股子公司開展資產管理、直接投資、期貨、基金管理以及香港證券業務。本報告由光大證券股份有限公司研究所（以下簡稱“光大證券研究所”）編寫，以合法獲得的我們相信為可靠、準確、完整的信息為基礎，但不

90、保證我們所獲得的原始信息以及報告所載信息之準確性和完整性。光大證券研究所可能將不時補充、修訂或更新有關信息，但不保證及時發布該等更新。本報告中的資料、意見、預測均反映報告初次發布時光大證券研究所的判斷，可能需隨時進行調整且不予通知。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議?？蛻魬灾髯鞒鐾顿Y決策并自行承擔投資風險。本報告中的信息或所表述的意見并未考慮到個別投資者的具體投資目的、財務狀況以及特定需求。投資者應當充分考慮自身特定狀況，并完整理解和使用本報告內容，不應視本報告為做出投資決策的唯一因素。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，本公司及作者均不承擔任何法律責任。

91、不同時期，本公司可能會撰寫并發布與本報告所載信息、建議及預測不一致的報告。本公司的銷售人員、交易人員和其他專業人員可能會向客戶提供與本報告中觀點不同的口頭或書面評論或交易策略。本公司的資產管理子公司、自營部門以及其他投資業務板塊可能會獨立做出與本報告的意見或建議不相一致的投資決策。本公司提醒投資者注意并理解投資證券及投資產品存在的風險，在做出投資決策前，建議投資者務必向專業人士咨詢并謹慎抉擇。在法律允許的情況下，本公司及其附屬機構可能持有報告中提及的公司所發行證券的頭寸并進行交易，也可能為這些公司提供或正在爭取提供投資銀行、財務顧問或金融產品等相關服務。投資者應當充分考慮本公司及本公司附屬機構就報告內容可能存在的利益沖突，勿將本報告作為投資決策的唯一信賴依據。目的進行翻版、復制、轉載、刊登、發表、篡改或引用。如因侵權行為給本公司造成任何直接或間接的損失，本公司保留追究一切法律責任的權利。所有本報告中使用的商標、服務標記及標記均為本公司的商標、服務標記及標記。光大證券股份有限公司版權所有光大證券股份有限公司版權所有。保留一切權利。保留一切權利。