《智能駕駛SoC行業深度報告：高階智駕下沉趨勢下智駕SoC成黃金賽道-250526（69頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《智能駕駛SoC行業深度報告：高階智駕下沉趨勢下智駕SoC成黃金賽道-250526（69頁）.pdf（69頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 敬請參閱最后一頁特別聲明-1-證券研究報告 2025 年 5 月 26 日 公司研究公司研究 高階智駕下沉趨勢下，智駕高階智駕下沉趨勢下，智駕 SoCSoC 成黃金賽道成黃金賽道 智能駕駛 SoC 行業深度報告 海外海外 TMTTMT 汽車架構從集中式走向分布式，汽車架構從集中式走向分布式，SoCSoC 芯片成為智能駕駛核心部件：芯片成為智能駕駛核心部件：隨著智能駕駛的不斷推進，汽車傳統的分布式電子電氣架構由于不利于應對 OTA升級需求、算力利用效率較低、信息融合度不夠等原因，正在逐漸向集中式架構演進。域控制器是集中式電子電氣架構的核心，目前其中主要有功能域和空間域兩種實現路徑，分別以博世和

2、特斯拉為代表。在域控制器時代，高算力、高性能、高集成度的異構 SoC 芯片將成為智能駕駛的核心部件。除了域控制器，智駕 SoC 芯片也是前視一體機的核心零部件。20302030 年國內智能駕駛解決方案市場規模有望突破年國內智能駕駛解決方案市場規模有望突破 4,0004,000 億人民幣，目前國億人民幣，目前國內高階內高階/中低階中低階 SoCSoC 市場，英偉達市場，英偉達/地平線分別占據主要份額地平線分別占據主要份額。根據地平線根據地平線機器人招股書引用的灼識咨詢數據，機器人招股書引用的灼識咨詢數據，預計 2030 年全球/中國智能汽車銷量達到 8,150 萬輛/2,980 萬輛；預計到 2

3、030 年，全球/中國市場智能駕駛（ADAS+AD）滲 透 率 分 別 達 96.7%/99.7%。全 球/中 國 智 能 駕 駛（ADAS+AD）解決方案市場規模有望在 2030 年突破 10,000 億元/4,000 億元人民幣。2025 年，武漢、北京陸續出臺法律法規，明確 L3 及自動駕駛權責劃分機制，疊加 L2+智駕持續滲透，我們認為 L2+及以上智能駕駛滲透率有望迎來向上拐點。從市場份額來看，2024 年高階 SoC 市場英偉達占據主要份額（超過 30%），中低階市場地平線份額第一（超過 40%），份額有望持續擴大。整車廠跨界布局整車廠跨界布局 SoCSoC 面臨盈虧平衡難題，第三

4、方面臨盈虧平衡難題，第三方 SoCSoC 廠商仍占據重要地廠商仍占據重要地位位。目前主流車企紛紛布局車載 SoC 芯片賽道，布局方式大致可以分為以下四種：自研、合資、戰略投資和戰略合作。車規級芯片從設計、認證、測試，到量產上車需要約 3-5 年的時間，疊加先進制程芯片的研發投入巨大，我們認為，能夠成功自研 SoC 并且為自身帶來商業效益的車企仍是少數，多數車企仍會對英偉達、地平線等第三方 SoC 廠商產生較強的需求。20252025 年城市年城市 NOANOA 加速滲透加速滲透下沉市場下沉市場，兩個，兩個“端到端端到端”持續推進量產上車，持續推進量產上車，對高性價比的中高算力芯片需求持續提升對

5、高性價比的中高算力芯片需求持續提升。24 年城市 NOA 邁入 15-25 萬元區間，25 年比亞迪推動“智駕平權”，有望推動高階智駕下沉至 10 萬元級車型。我們認為，2025 年 15 萬以下車型城市 NOA 滲透率將迅速提升，對中高算力芯片需求持續提升。另外從智能駕駛的技術層面來看，2025 年端到端新技術聚焦 VLA 與世界模型，“車位到車位”智駕功能成為各大車企競爭焦點，對芯片算力、方案商能力、主機廠自研等能力均提出更高要求。投資建議：投資建議：2025 年隨著 L3 級別法律法規的完善、智能駕駛支持政策的推動和車企“智駕平權”戰略的推行，L2+及以上級別的智能駕駛有望加速滲透。在比

6、亞迪、吉利等汽車 OEM 紛紛推行“智駕平權”戰略的背景下，第三方 SoC 廠商有望先行受益，“芯片預埋”趨勢為行業帶來較高成長確定性。推薦全球智駕推薦全球智駕 SoCSoC 龍頭英偉達、國內智駕龍頭英偉達、國內智駕 SoCSoC 龍頭地平線機器人龍頭地平線機器人-WW（H H），建議關注高通、黑芝麻智能（），建議關注高通、黑芝麻智能（H H）、佑駕創新（）、佑駕創新（H H）。）。風險提示：風險提示：智能汽車需求不及預期；智能駕駛滲透速度不及預期；智駕芯片領域競爭加??；新股股價波動風險。重點公司盈利預測與估值簡表重點公司盈利預測與估值簡表 證券代碼證券代碼 公司名稱公司名稱 股價股價 （元）

7、（元）收入收入/凈利潤（百萬）凈利潤（百萬）PE/PSPE/PS 評級評級 2424 2 25 5E E 2 26 6E E 2424 2 25 5E E 2 26 6E E NVDA.O 英偉達 131.29 72,880 130,162 184,324 44 25 17 買入 9660.HK 地平線機器人-W 7.60 2,384 3,560 5,358 39 26 17 買入 2533.HK 黑芝麻智能 18.52 474 852 1,461 23 13 7 增持 2431.HK 佑駕創新 26.00 654 1,007 1,479 15 9 6 增持 資料來源：公司公告，光大證券研究所

8、預測 注：股價時間為 2025 年 5 月 23 日；匯率：按 1HKD=0.9170CNY 計算。英偉達股價和 GAAP 凈利潤以美元計價，地平線機器人、黑芝麻智能、佑駕創新的股價以港幣計價，收入以人民幣計價。24 年收入/凈利潤對應英偉達截至2025/1/26 的 2025 財年凈利潤，對應其余公司截至 2024/12/31 財年收入，PE/PS 根據對應凈利潤/收入計算。預測和估值方法：英偉達為 GAAP 凈利潤和 PE，其余公司為收入和 PS。買入（維持）買入（維持）作者作者 分析師：付天姿分析師：付天姿 CFA FRMCFA FRM 執業證書編號：S0930517040002 021

9、-52523692 分析師：王贇分析師：王贇 執業證書編號：S0930522120001 021-52523862 聯系人：沈昱恒聯系人：沈昱恒 021-52523686 相對走勢相對走勢 要點要點 敬請參閱最后一頁特別聲明-2-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 投資聚焦投資聚焦 汽車電子電子架構由分布式轉向集中式，SoC 成為智能駕駛核心部件。2030年國內智能駕駛解決方案市場規模有望突破 4,000 億人民幣，目前國內高階/中低階 SoC 市場，英偉達/地平線分別占據主要份額。目前產業鏈內各層級公司跨界布局，我們認為整車廠跨界布局 SoC 面臨盈虧平衡難題，第三方 SoC廠商仍占據重要

10、地位。2025 年隨著 L3 級別法律法規的完善、智能駕駛支持政策的推動和車企“智駕平權”戰略的推行，L2+及以上級別的智能駕駛有望加速滲透?！靶酒A埋”趨勢下，建議關注第三方 SoC 廠商智駕 SoC 放量機會。我們的創新之處我們的創新之處 1）梳理智能駕駛 SoC 芯片技術細節、汽車電子電氣架構變遷，認為在當前域集中式電子電氣架構（EEA），SoC 是智能駕駛的核心零部件。于第一部分我們一并梳理了智能駕駛 SoC 的實際應用場景：域控制器和一體機。2）詳細梳理了智能駕駛 SoC 行業規模和市場份額情況，并詳細分析了汽車芯片產業鏈格局變遷，具體主要體現為：主機廠下場布局 SoC、主機廠和部分

11、SoC 供應商業務擴展至域控制器。3）市場較為關注主機廠自研 SoC 對第三方 SoC 廠商的影響，我們于本文探討了主機廠自研 SoC 面臨的成本與出貨量的平衡難題，并得出結論認為：能夠成功自研 SoC 并且為自身帶來商業效益的車企仍是少數，多數車企仍會對英偉達、地平線等第三方 SoC 廠商產生較強的需求。4）詳細梳理了 2025 年智能駕駛行業的趨勢：城市 NOA 加速滲透、兩個“端到端”量產上車。同時我們結合行業新業態，詳細分析了智能駕駛 SoC 的競爭力，具體體現在算力、技術路線的連續性、產品矩陣的完整性、軟硬件生態、方案商生態等多個維度。股價上漲的催化因素股價上漲的催化因素 1）市場對

12、智能駕駛關注度持續提升 2）智能駕駛滲透率提升 3）OEM 對第三方 SoC 需求持續提升 投資觀點投資觀點 2025 年隨著 L3 級別法律法規的完善、智能駕駛支持政策的推動和車企“智駕平權”戰略的推行，L2+及以上級別的智能駕駛有望加速滲透。在比亞迪、吉利等汽車 OEM 紛紛推行“智駕平權”戰略的背景下，第三方 SoC 廠商有望先行受益，“芯片預埋”趨勢為行業帶來較高成長確定性。推薦全球智駕推薦全球智駕 SoCSoC龍頭英偉達、國內智駕龍頭英偉達、國內智駕 SoCSoC 龍頭地平線機器人龍頭地平線機器人-WW（H H），建議關注高通、黑），建議關注高通、黑芝麻智能（芝麻智能（H H）、佑駕

13、創新（）、佑駕創新（H H）。）。nVlYjZiXgUaXlWpN9PaO9PpNnNmOrMlOmMqNlOsQrO7NrRxOwMsRtONZnRyR 敬請參閱最后一頁特別聲明-3-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 目錄目錄 1、汽車智能化趨勢下，汽車智能化趨勢下，SoC 芯片成為智能駕駛核心零部件芯片成為智能駕駛核心零部件.7 7 1.1 智能駕駛的定義分級與功能.7 1.2 汽車智能化趨勢推動 EEA 由分布式向集中式轉型.8 1.2.1 傳統分布式 EEA 無法滿足汽車智能化需求.8 1.2.2 集中式 EEA 成為汽車智能化升級的更優選擇.9 1.3 域集中式 EEA 下，So

14、C 成為智能駕駛核心部件.12 1.4 智能駕駛 SoC 具體搭載場景：前視一體機/域控制器.14 2、智能駕駛行業星辰大海，、智能駕駛行業星辰大海，L3 級自動駕駛有望迎來向上拐點級自動駕駛有望迎來向上拐點 .1616 2.1 國內智駕解決方案市場規模五年內有望破千億，政策助力 L3 級別智駕滲透率迎來拐點.16 2.2SoC 市場格局：高階市場英偉達占據主要份額，中低階市場地平線份額有望持續擴大.20 2.3SoC 處于自動駕駛產業鏈上游，各層級供應商“跨界”導致供應鏈層級模糊.21 2.3.1 產業鏈邊界模糊現象之一：OEM 整車廠布局 SoC 方式多樣，自研與合作多種模式并行.23 2

15、.3.2 產業鏈邊界模糊現象之二：OEM、Tier 2 業務范圍擴展至域控制器.25 3、2025 年智駕行業新業態：城市年智駕行業新業態：城市 NOA 加速滲透，兩個“端到端”持續推進量產上車加速滲透，兩個“端到端”持續推進量產上車 .2727 3.1 城市 NOA 加速滲透，高階智駕下探下沉市場.27 3.2 兩個“端到端”：端到端新技術聚焦 VLA 與世界模型，“車位到車位”智駕功能成為競爭焦點.29 3.2.1 第一個端到端：技術架構的端到端.29 3.2.2 第二個端到端：產品體驗“車位到車位”的端到端.31 4、高階智駕加速下沉的背景下，智駕高階智駕加速下沉的背景下，智駕 SoC

16、競爭力在何方？競爭力在何方？.3333 4.1“智駕平權”的背景下，高算力、高性價比成為 OEM 的重要考量因素.33 4.2SoC 廠商 Roadmap 連續性增強客戶粘性.35 4.3 全產品矩陣覆蓋客戶多場景需求，降低 Tier 1 開發難度.36 4.4 多方面生態能力，助力芯片性能錦上添花.37 5、投資建議投資建議 .4141 5.1 英偉達（NVDA.O）：世界領先的 GPU 設計和人工智能芯片與解決方案提供商.41 5.2 地平線機器人-W（9660.HK）：25 年受益于比亞迪“智駕平權”戰略.43 5.3 黑芝麻智能（2533.HK）：國產智駕 SoC 新勢力，“智能駕駛+

17、跨域計算”齊頭并進.45 5.3.1 主營業務：智能駕駛和跨域計算齊頭并進，開放式生態降低車企開發門檻.46 5.3.2 財務分析：營收高速增長，毛利率波動較大.49 5.3.3 盈利預測與評級.51 5.4 佑駕創新（2431.HK）：同時具備智能駕駛+智能座艙業務的方案商.53 5.4.1 主營業務：同時提供智能駕駛和智能座艙解決方案.55 5.4.2 財務分析：營收高速增長，毛利率趨勢持續向好.57 5.4.3 盈利預測與評級.58 5.5 高通（QCOM.O）：全球領先的半導體通信技術公司，汽車業務從智能座艙擴展至智能駕駛.61 5.6 Mobileye（MBLY.O）：ADAS 領域

18、開創者，“黑盒模式+算力升級保守”拖累市場份額.64 6、風險分析、風險分析 .6868 敬請參閱最后一頁特別聲明-4-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖目錄圖目錄 圖 1：奧迪 A8 將分離的 ECU 集成到域控制器中.9 圖 2：各類型汽車 ECU 數量不斷增加.9 圖 3：博世的汽車電子電氣架構發展路徑.10 圖 4：博世五域集中式 EEA.11 圖 5：大眾 MEB 平臺三域集中式 EEA.11 圖 6：特斯拉 Model 3“中央+區域”EEA.12 圖 7：前視一體機架構.15 圖 8：域控制器架構.15 圖 9：2019-2030 年全球智能汽車銷量及 ADAS+AD 滲透

19、率.17 圖 10：2019-2030 年中國智能汽車銷量及 ADAS+AD 滲透率.17 圖 11：2019-2030 年全球 ADAS 和 AD 解決方案市場規模及增速（十億元人民幣）.17 圖 12：2019-2030 年中國 ADAS 和 AD 解決方案市場規模及增速（十億元人民幣）.17 圖 13：2014-2050 年各自動駕駛級別小型車銷售量及 2022 年各自動駕駛級別小型車銷售量占比（百萬臺）.18 圖 14：日本、韓國和歐洲智能汽車銷量及 ADAS+AD 滲透率.20 圖 15：2024 年 1-8 月中國乘用車 L2+及以上芯片供應商市場份額（裝機量口徑）.21 圖 16

20、：2024 全年中國市場自主品牌乘用車前視一體機方案供應商市場份額.21 圖 17：智駕產業鏈示意圖.22 圖 18：智能駕駛供應鏈逐漸模糊.23 圖 19：車規級芯片“上車”流程.24 圖 20：芯片研發成本與制程.25 圖 21：智能駕駛域供應商示意圖.26 圖 22：2022-2023 年、2024 年 1-10 月國內城市 NOA 滲透率.27 圖 23：億歐智庫預測 2023-2030E 國內城市 NOA 市場規模與滲透率.27 圖 24：2023.1-2024.10 中國城市 NOA 車型銷量 TOP16（單位：輛）.28 圖 25：2022 年、2023 年、2024 年 1-1

21、0 月國內乘用車城市 NOA 車型滲透率（分價格區間）.29 圖 26：生成式一體化端到端架構.30 圖 27：“車位到車位”示意圖.32 圖 28：不同級別自動駕駛對于算力的要求.33 圖 29：比亞迪“全民智駕”海洋網首批上市車型價格.34 圖 30：地平線征程 6 系列芯片.35 圖 31：地平線征程 6 系列芯片具有統一的軟件棧、工具鏈、硬件架構.36 圖 32：博世搭載瑞薩 V3HSoC 的 MPC3 ADAS 平臺.37 圖 33：汽車軟硬件開發模式與開發周期.38 圖 34：“一秒處理幀圖像”（FPS）衡量神經網絡在芯片上的計算效率.38 圖 35：特斯拉 Hardware2.5

22、 與 Hardware3.0 的算力與真實性能對比.39 圖 36：智己汽車、NVIDIA 英偉達與 Momenta 三方合作，打造行業首批 DRIVE AGX Thor 芯片量產智駕解決方案.39 圖 37：城市 NOA 第三方智駕供應商市占率（2023.01-2024.10 累計）.40 敬請參閱最后一頁特別聲明-5-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖 38：FY2025 英偉達收入結構.41 圖 39：FY2021-FY2025 英偉達營業收入結構變化趨勢.41 圖 40：英偉達合作車企.42 圖 41：FY2021-FY2025 公司營業收入.42 圖 42：2024 年 1 月

23、-12 月中國市場自主品牌乘用車智駕計算方案供應商市場份額.43 圖 43：2021-2024 年公司營業收入及同比增速.43 圖 44：2021-2024 年公司營業收入結構.43 圖 45：24Q1 黑芝麻智能各業務收入占比.45 圖 46：2021-2024 年黑芝麻智能各業務營收結構.45 圖 47：黑芝麻智能發展歷程.46 圖 48：黑芝麻智能 A2000 系列 SoC 產品.47 圖 49：黑芝麻智能山海開發工具鏈.47 圖 50：2021-2024 年黑芝麻智能營收及增速（百萬元人民幣）.50 圖 51：2021-2024 年黑芝麻智能毛利率.50 圖 52：2021-2024

24、年黑芝麻智能銷售、行政、研發費用率.50 圖 53：2021-2024 年黑芝麻智能經調整虧損凈額（百萬元人民幣）.50 圖 54：佑駕創新發展歷程.53 圖 55：2021-2024 年佑駕創新營業收入結構.54 圖 56：佑駕創新三大主營業務板塊.54 圖 57：佑駕創新在產業鏈中扮演的角色.54 圖 58：佑駕創新平臺化及軟硬件一體化研發能力.57 圖 59：2021-2024 年佑駕創新營收及增速（百萬元人民幣）.58 圖 60：2021-2023 年佑駕創新各細分業務毛利率.58 圖 61：2021-2024 年佑駕創新銷售、行政、研發費用率.58 圖 62：2021-2024 年佑

25、駕創新虧損總額（百萬元人民幣）.58 圖 63：FY2020-FY2024 高通營業收入及增速（百萬美元）.62 圖 64：FY2024 高通營業收入構成.62 圖 65：高通車載業務發展歷程.63 圖 66：高通驍龍 Ride 智能駕駛 SoC.64 圖 67：2024 年 1-12 月座艙域控芯片供應商市場份額.64 圖 68：FY2020-FY2024 Mobileye 營收及增速（億美元）.65 圖 69：FY2020-FY2024Mobileye 凈虧損（億美元）.65 圖 70：FY2017-FY2024 Mobileye“EyeQ”系列芯片出貨量（百萬顆）.66 圖 71：Mob

26、ileye 的產品以 EyeQ6H 為核心.66 圖 72：FY23Q4-FY24Q4 Mobileye“EyeQ”系列芯片出貨量及 ASP.67 敬請參閱最后一頁特別聲明-6-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 表目錄表目錄 表 1：智能駕駛分級.7 表 2：典型智能駕駛功能.8 表 3：傳統車企向集中式架構轉型舉例.12 表 4：SoC 組成部分.13 表 5：CPU、GPU、FPGA、ASIC 對比.13 表 6：智駕 SoC 主流技術路線.14 表 7：前視一體機示例.15 表 8：域控制器示例.16 表 9：中國智駕規范類政策整理.19 表 10：海外智駕政策整理.20 表 11：

27、半導體企業經營模式對比.22 表 12：車企布局智駕 SoC 情況梳理.24 表 13：部分智能駕駛域控制器廠商.26 表 14：各大車企城市落地情況.28 表 15：三類端到端定義、架構及優劣勢.30 表 16：端到端+VLM 與 VLA 對比.31 表 17：各大車企“車位到車位”落地情況.32 表 18：各 SoC 供應商的產品算力布局.34 表 19：智駕方案商對比.40 表 20：英偉達車載 SoC 參數對比（配套車型不完全統計）.42 表 21：英偉達盈利預測與估值簡表.42 表 22：公司“征程”系列 SoC 參數對比（配套車型不完全統計）.44 表 23：地平線機器人-W 盈利

28、預測與估值簡表.44 表 24：黑芝麻智能智駕 SoC 參數對比（配套車型不完全統計）.46 表 25：黑芝麻智能自動駕駛產品及解決方案商業化時間表.48 表 26：黑芝麻智能的智能影像解決方案在消費電子領域的開發和應用（部分）.49 表 27：黑芝麻智能盈利預測（單位：百萬元人民幣）.52 表 28：黑芝麻智能及可比公司相對估值.52 表 29：黑芝麻智能盈利預測與估值簡表.53 表 30：佑駕創新一體機/域控制器參數對比.55 表 31：佑駕創新智能座艙解決方案六大應用場景.56 表 32：佑駕創新一體機/域控制器參數對比.56 表 33：佑駕創新盈利預測（單位：百萬元人民幣）.60 表

29、34：佑駕創新及可比公司相對估值.60 表 35：佑駕創新盈利預測與估值簡表.61 表 36：高通“驍龍”車載系列 SoC 參數對比（配套車型不完全統計）.62 表 37：高通與中國合作伙伴在艙駕融合、高階智駕領域的最新合作.64 表 38：Mobileye 智駕 SoC 參數對比（配套車型不完全統計）.66 敬請參閱最后一頁特別聲明-7-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 1 1、汽車智能化趨勢下，汽車智能化趨勢下，SoCSoC 芯片成為智能芯片成為智能駕駛核心零部件駕駛核心零部件 1.11.1 智能駕駛的定義分級與功能智能駕駛的定義分級與功能 智能駕駛是指利用計算機系統實現車輛的部分或完

30、全自動化駕駛的技術。智能駕駛是指利用計算機系統實現車輛的部分或完全自動化駕駛的技術。國際自動機工程師學會（SAE）將智能駕駛分為 5 級。其中，L1-L2 級別系統可接管少部分的、不連續的車輛控制任務，屬于高級輔助駕駛（Advanced Driving Assistance System，簡稱“ADAS”）范圍。而 L3-L5 級別系統是指可以在激活后的一定情況下執行連續性駕駛任務，屬于自動駕駛（Autonomous Driving，簡稱“AD”）范圍。表表 1 1：智能駕駛分級：智能駕駛分級 類別類別 分級分級 名稱名稱 定義定義 駕駛操作駕駛操作 周邊監控周邊監控 接管接管 應用場景應用場

31、景 人工駕駛 L0 人工駕駛 由人類駕駛者全權駕駛汽車。人類駕駛員 人類駕駛員 人類駕駛員 無 高級別輔助駕駛 L1 輔助駕駛 車輛對方向盤和加減速中的一項操作提供駕駛，人類駕駛員負責其余的駕駛動作。人類駕駛員和車輛 人類駕駛員 人類駕駛員 限定場景 L2 部分自動駕駛 車輛對方向盤和加減速中的多項操作提供駕駛，人類駕駛員負責其余的駕駛動作。車輛 人類駕駛員 人類駕駛員 自動駕駛 L3 條件自動駕駛 由車輛完成絕大部分駕駛操作絕大部分駕駛操作，人類駕駛員需保持注意力需保持注意力以備不時之需。車輛 車輛 人類駕駛員 L4 高度自動駕駛 由車輛完成所有駕駛操作所有駕駛操作，人類駕駛員無需無需保持注

32、意力保持注意力，但限定道路和環境條件但限定道路和環境條件。車輛 車輛 車輛 L5 完全自動駕駛 由車輛完成所有駕駛操作，人類駕駛員無需保持注意力。車輛 車輛 車輛 所有場景 資料來源：SAE（國際自動機工程師學會），光大證券研究所 從各級別智能駕駛對應的具體功能來看，L0 級別以預警功能為主。L1-L2 級別主要聚焦輔助駕駛功能，作為轉向自動駕駛的過渡產品，以主動安全功能為主，需要駕駛員隨時準備接管。L4 級別除 AVP（自助代客泊車）外暫無更多明確的單一產品形態。智能駕駛技術可分為三個核心流程：環境感知、決策規劃智能駕駛技術可分為三個核心流程：環境感知、決策規劃、執行控制。執行控制。1 1）

33、環境感知：環境感知：通過各種傳感器如攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達等獲取車輛周邊信息，并通過數據處理、數據融合技術，為車輛的駕駛控制行為提供決策的依據。2 2）決策規劃：決策規劃：依據獲取的信息預測道路狀況、進行決策判斷，決定相應的軌跡規劃。決策算法優化所需要的大量有效數據，需要覆蓋各種罕見的場景。3 3）控制執行：控制執行：與決策層相連接，各個執行系統根據決策層規劃的軌跡進行行駛，在過程中實現變速、轉向、變道、超車等操作。敬請參閱最后一頁特別聲明-8-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 表表 2 2：典型典型智能智能駕駛功能駕駛功能 名稱名稱 功能功能 系統控制系統控制 控制方向

34、控制方向 代表車型（舉例）代表車型（舉例）L0 前 方 碰 撞 預 警（FCW，Forward Collision Warning）監測前方車輛，判斷本車和前車間距、相對速度和位置，并及時給與駕駛員警告 長安逸動 PLUS、北汽EX5 車 道 偏 離 預 警（LDW，Lane Departure Warning）感知車道線，判斷車輛與車道線間的位置，及時在出現偏離時給與駕駛員警告-長安逸動 PLUS、哈弗 H6 L1 自動緊急制動（AEB，Autonomous Emergency Braking）檢測車輛行駛方向上的物體、行人、車輛等，在突發情況或小于安全距離時 主動進行剎車 制動 縱向 奇瑞

35、瑞虎、蔚來 ES6 自 適 應 巡 航（ACC，Adaptive Cruise Control）識別前方車輛，根據實時狀態、設定的速度和距離進行巡航；若前方無車則 進入定速巡航 油門、制動 縱向 吉利星瑞、長安逸動PLUS 車道保持輔助（LKA，Lane Keep Assist）識別車輛相對于車道中央的位置，如駕駛員偏離車道（非目的性變道），則 向駕駛員發出警告或通過轉向干預使車輛重新回到車道中央 轉向 橫向 吉利星瑞、廣汽 Aion S 變 道 輔 助（LCA，Lane Change Assist）檢測車輛后方區域，判斷后方相鄰車道上車輛的相對位置、速度、方向等，駕駛員給出變道指令后進行自動

36、變道 轉向 橫向 比亞迪漢、小鵬 P7 L2 高 速駕駛輔 助（HWA，Highway Assist）結合 ACC、LKA，可實現及時變道 油門、制動、轉向 橫向、縱向 長城 WEY 摩卡、領克 05 自動泊車輔助（APA，Auto Parking Assist）輔助駕駛員完成車位的尋找，駕駛員發出泊車指令后完成泊車入位 油門、制動、轉向 橫向、縱向 長安 CS75PLUS、吉利星越 ePro 交通擁堵輔助（TJA，Traffic Jam Assist）增加轉向調整功能，可在交通擁堵時為駕駛員提供一定的駕駛輔助 油門、制動、轉向 橫向、縱向 比亞迪漢、榮威 RX5 MAX L2+自 動 導 航

37、 輔 助 駕 駛（NGP，Navigation Guided Pilot）在駕駛員監控下基于設定的導航路線，完成從高速公路/快速路 A 點到 B 點的 導航輔助駕駛 油門、制動、轉向 橫向、縱向 小鵬 P7 領航輔助駕駛（NOP，Navigate on Pilot）結合導航、高精地圖和自動輔助駕駛系統，按照導航規劃的路徑實現匯入高速/高架主路、巡航行駛、駛離主路等操作 油門、制動、轉向 橫向、縱向 蔚來 ES8 自 動 輔 助 導 航 駕 駛（NOA，Navigate on Autopilot）開啟導航時自動駛入、駛出高速公路匝道，并超過行駛緩慢的車輛 油門、制動、轉向 橫向、縱向 特斯拉 M

38、odel 3 L4 自主代客泊車（AVP，Automated Valet Parking）車主下車后通過 APP 下達泊車指令，車輛自行行駛至車位并自主泊車；取車時通過 APP 下達取車指令，車輛可從停車位自動行駛至上客點 油門、制動、轉向 橫向、縱向 威馬 W6、一汽紅旗 E-HS9 資料來源：艾瑞咨詢，光大證券研究所 1.21.2 汽車智能化趨勢推動汽車智能化趨勢推動 EEAEEA 由分布式向集中式轉型由分布式向集中式轉型 汽車智能化主要包括了智能座艙、智能駕駛兩個領域，智能座艙主要在交互環節實現對雙手的解放，而智能駕駛實現的是對注意力的解放。汽車的電子電氣架構（Electrical/El

39、ectronic Architecture，簡稱 EEA）是將汽車的所有電子和電氣部件設計為一體的整車電子電氣解決方案，集合了汽車的電子電器系統、ECU、各類傳感器、線束、連接器的設計、電子電氣分配系統等。1.1.2 2.1 1 傳統分布式傳統分布式 EEAEEA 無法滿足汽車智能化需求無法滿足汽車智能化需求 ECUECU 是傳統分布式是傳統分布式 EEAEEA 中的關鍵控制器件，通常負責控制單一中的關鍵控制器件，通常負責控制單一/少量功能單元。少量功能單元。ECU 一般由微控制器（Microcontroller Unit，MCU）、電源芯片、通信芯片、輸入處理電路、輸出處理電路等構成。而各個

40、 ECU 又通過 CAN（Controller Area Network，控制器域網絡）或 LIN（Local Interconnect Network，局部互聯網絡）總線連接在一起，通過工程師預設好的通信協議交換信息。以智能駕駛為例，AEB（自動緊急制動）、ACC（自適應巡航）的算法整合在雷達中，LKA（車道保持輔助系統）整合在攝像頭中。伴隨整車電子電氣功能的不斷升級，ECU 的數量不斷增加，一些高端車型的 ECU 數量已超過 100 個，比如奧迪 A8 裝配的 ECU 數量在 2010 年就已經超過 100 個。敬請參閱最后一頁特別聲明-9-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 伴隨汽車智

41、能化、網聯化趨勢，除了 ECU 數量過度增長外，分布式 EEA 還面臨以下劣勢：1 1）線束增多，增加車重且提高了線束增多，增加車重且提高了單車成本。單車成本。由于 ECU 之間是通過 CAN 和 LIN總線連接，隨著 ECU 數量的增加，總線線束的長度和重量也會相應增加。2007 年上市的奧迪 Q7 和保時捷卡宴的總線長度已經突破 6km，總重量超過70kg，基本是位列發動機之后的全車第二重部件；2 2）信息的融合度不夠。）信息的融合度不夠。在分布式架構中，不同控制器之間無法共享計算結果，而在 L3+級別的智能駕駛中，由于駕駛員的參與度越來越低，要求決策層能夠整合多種傳感器的信息，計算汽車周

42、圍環境的完整模型；3 3）不利于應對）不利于應對 OTAOTA 升級需求。升級需求。在汽車智能化時代，汽車需要持續進行 OTA（Over-the-Air，即空中下載技術，指通過網絡自動下載升級包、自動升級），而不是以汽車售出為終點。在分布式架構之下，由于 ECU 分散且數量眾多，且車內 ECU 來自不同的供應商，開發人員難以實現統一化編程和軟件升級，因此未來將難以做到眾多 ECU 之間的快速協同升級；4 4）不同控制器之間無法進行算力資源的有效調配，算力利用效率較低。）不同控制器之間無法進行算力資源的有效調配，算力利用效率較低。由于各類 ECU 芯片僅在運行期間執行工作，而閑置狀態下的算力不能

43、得到充分利用，往往會造成算力浪費的情況。圖圖 1 1：奧迪：奧迪 A A8 8 將分離的將分離的 ECUECU 集成到域控制器集成到域控制器中中 圖圖 2 2：各類型汽車：各類型汽車 ECUECU 數量不斷增加數量不斷增加 資料來源：智駕最前沿，光大證券研究所 資料來源：Strategy Analytics，光大證券研究所。注：左軸為單車 ECU 個數。1.1.2 2.2 2 集中式集中式 EEAEEA 成為汽車智能化升級的更優選擇成為汽車智能化升級的更優選擇 集中式集中式 EEEEA A 將分散的將分散的 ECU ECU 集成為運算能力更強的域控制器（集成為運算能力更強的域控制器（DCUDC

44、U），域內大），域內大部分功能將由域控制器控制實現。部分功能將由域控制器控制實現。以 2018 年推出的奧迪 A8 為例，將所有的駕駛輔助 ADAS 系統中相互分離的 ECU，如自動泊車、車道保持、自適應巡航功能等均融合進入自動駕駛域控制器 zFAS，由四塊芯片構成，分別是 Mobileye 的 EyeQ3（外界圖像感知）、英特爾的 Cyclone V（傳感器數據融合）、英飛凌的 Aurix TC297T（主控通信處理）、英偉達的 Tegra K1（全景圖像融合），四塊芯片各有側重，由德爾福提供硬件集成，TTTech 提供軟件開發。zFAS 實現自動駕駛域集成，其余底盤+安全、動力、車身、娛樂

45、四大域仍然采用分布式架構。敬請參閱最后一頁特別聲明-10-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 2016 年博世推出了域控制器（Domain Control Unit，簡稱 DCU）和集中式EEA。博世將汽車電子電氣架構的演進分為分布式架構、（跨）域集中電子電氣架構、車輛集中電子電氣架構三大階段。具體又可分為六個階段：模塊化（每個功能由一個獨立的 ECU 實現）、集成化（ECU 可以集成多個功能、ECU 數量減少）、集中化（把能夠集成的功能進一步集中至域控制器）、域融合（跨域控制器同時控制多個域）、車輛融合（汽車搭載的中央計算器控制全車）、車輛云計算（將汽車的部分功能轉移至云實現）。圖圖 3

46、3：博世：博世的汽車電子電氣架構發展路徑的汽車電子電氣架構發展路徑 資料來源：汽車電子與軟件，光大證券研究所 與分布式架構相比，集中式架構具有計算集中化、軟硬件解耦、平臺標準化、與分布式架構相比，集中式架構具有計算集中化、軟硬件解耦、平臺標準化、功能定制化的特點。功能定制化的特點。1）算力趨向于集中，眾多的 ECU 集中到幾個強大的算力平臺，為軟件運行提供了算力基礎；2）打通底層軟件和代碼，打破信息孤島，建立以操作系統為核心的軟件生態，持續迭代軟件，為 OTA 發展提速；3）域控制器和時間敏感以太網的組合可以實現數據的高速處理和傳輸，為軟件應用的發展創造了條件；4）集中 ECU 并減少線束，為

47、汽車節能減重，分布式 EEA汽車線束可達 5km，而使用集中式 EEA 的特斯拉 Model 3 只有 1.5km 的線束。目前的域集中式架構分為兩種：目前的域集中式架構分為兩種：一種是以博世、大眾等為代表的以功能為導向的功能域。一種是以博世、大眾等為代表的以功能為導向的功能域。博世根據汽車的電子部件功能，將整車分為動力域（安全）、底盤域（車輛運動）、車身域（車身電子）、自動駕駛域（輔助駕駛）自動駕駛域（輔助駕駛）和智能座艙域（信息娛樂），每個區域采用相應的域控制器，并通過 CAN/LIN 等通訊方式連接至主干線甚至托管至云端，從而實現整車信息數據的交互，這是最經典的五域集中式 EEA。在五域

48、集中式EEA 的基礎上，對主處理器需求比較類似的多個不同功能域可以進一步融合成一個功能域。有的廠家將原本的動力域、底盤域和車身域融合為整車控制域，從而形成了三域集中式 EEA，如大眾的 MEB 平臺由 3 個車輛應用服務器（In-敬請參閱最后一頁特別聲明-11-證券研究報告 海外海外 TMTTMT Car Application Server，簡稱 ICAS）組成，包括車輛控制服務器 ICAS1、智能駕駛服務器 ICAS2 和信息娛樂服務器 ICAS3。圖圖 4 4：博世五域集中式：博世五域集中式 EEAEEA 圖圖 5 5：大眾：大眾 MMEBEB 平臺平臺三域集中式三域集中式 EEAEEA

49、 資料來源：汽車電子與軟件，光大證券研究所 資料來源：智能汽車開發者平臺，光大證券研究所 另一種是以特斯拉、安波福等為代表的以車輛特定物理區域為邊界進行劃分的另一種是以特斯拉、安波福等為代表的以車輛特定物理區域為邊界進行劃分的空間域?？臻g域?？臻g域按照車輛特定物理區域為邊界進行劃分，比如將整車分為車輛前區域控制器、左區域控制器、右區域控制器等。相較于功能域，空間域架構的集中程度更高，對廠商的自身開發能力也有更高的要求。特斯拉是空間域的典型代表，2017 年其推出的 Model 3 采用的 EE 架構只有四部分，包括 CCM（中央計算模塊）、BCM FH（前車身控制模塊）、BCM LH（左車身控

50、制模塊）、BCM RH（右車身控制模塊），這標志著其進入中央架構階段。CCM 整合了駕駛輔助系統（ADAS）、信息娛樂系統（IVI）兩大域，以及外部連接和車內通信系統域功能；左車身控制模塊和右車身控制模塊分別負責剩下的車身與便利系統、底盤與安全系統和部分動力系統的功能。傳統車企向集中式傳統車企向集中式 EEAEEA 轉型節奏偏慢。轉型節奏偏慢。目前來看，大部分新勢力造車已經將集中式架構作為電動汽車的同步開發配置；傳統燃油車也在逐漸向集中式架構轉型，速度較慢。目前大部分傳統燃油車車型依然采用 ECU 架構，發展成熟的燃油車集中式架構主要是由大的 OEM 開發完成。而在集中式架構中，目前仍然以功能

51、域為主。敬請參閱最后一頁特別聲明-12-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 6 6：特斯拉：特斯拉 ModelModel 3 3“中央“中央+區域”區域”E EEAEA 資料來源：未來智庫，光大證券研究所 表表 3 3：傳統車企向集中式架構轉型舉例：傳統車企向集中式架構轉型舉例 電子電氣架構電子電氣架構 架構特點架構特點 寶馬 DRS DRS 分為三層，最底層為依賴硬件的電子電氣架構，主要是執行器和傳統的 ECU，中間層為面向服務的系統，主要是是區域控制器 ZCU 組成，最上層為中央計算平臺。其中最底層與中間層通過 CAN 總線進行通信，ZCU 之間或者是 ZCU 與上層計算平臺之間通

52、過以太網進行通信。奔馳 STAR3 面向 Domain 的架構，開發了域控制器和網關，搭載了用于解耦域的以太網主干網絡，用以太網連接動力、車身、娛樂和自動輔助駕駛四塊，并且結合了 CAN-FD、汽車以太網（100BASE-T1）、HSVL2.0（高速視頻鏈路）和 HSDL（高速 Data Link）技術組合。奧迪 E31.2 核心元件是五臺高性能計算機（簡稱 HCP），其中，HCP1 控制驅動系統和懸架，HCP2 負責駕駛員輔助系統，HCP3 承擔信息娛樂功能，HCP4 管理舒適功能，而 HCP5 則負責網絡連接和后端連接。沃爾沃 SPA2 VCU（車輛中央計算服務器單元）處理來自各個 Zon

53、e區域的計算請求。ECU 仍然沿用老式的 CAN、LIN 和CAN-FD 網絡。ADPM 是 ADAS 領域的中央計算服務器單元，可以看做第二個 VCU。另外還有座艙域控制器單元 IHU。資料來源：奧迪官網，汽車電子與軟件，芝能汽車，佐思汽車研究，光大證券研究所 1.31.3 域集中式域集中式 EEAEEA 下，下，SoCSoC 成為智能駕駛核心部件成為智能駕駛核心部件 智能駕駛的系統集成芯片（System on a Chip，簡稱“SoC”）是一個將實現智駕功能的電子系統集成到單一芯片的集成電路，負責處理智能駕駛系統中的復雜計算任務，如傳感器數據融合、環境感知、決策規劃、車輛控制等，同時 敬

54、請參閱最后一頁特別聲明-13-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 確保數據的安全性和處理的實時性。智駕 SoC 以其高算力、高異構性和高集成度，支撐多任務并發及海量數據的處理和各種場景的硬件加速需求，在智能駕駛硬件系統中扮演了“智駕大腦”的重要角色。表表 4 4：SoCSoC 組成部分組成部分 模塊模塊 子模塊子模塊 功能描述功能描述 處理器 通用邏輯運算單元 CPU（Central Processing Unit）負責邏輯運算任務，管理軟硬件資源，實現系統層面的功能邏輯、診斷邏輯和影子模式數據挖掘功能等。AI 加速單元 NPU（Neural Processing Unit）負責大規模浮點數

55、并行計算，處理 AI 方面的計算需求。圖像/視頻處理單元 ISP（Image Signal Processor）負責調校攝像頭圖像信號，DSP（Digital Signal Processor）負責進行計算密集型圖像處理，GPU（Graphics Processing Unit）負責圖像的 3D 渲染和拼接等。硬件安全模塊 HSM（Hardware Security Module）負責提供加解密服務，管理敏感信息和資產，保護加密密鑰等。Safety MCU Safety MCU（Safety Microcontroller Unit）負責實時監控 SoC 內部各硬件模塊的狀態和通信，確保系統功

56、能安全性。內部存儲器 易失性存儲器 斷電后數據丟失，用于臨時存儲正在處理的程序和數據，常用的類型包括 SRAM 和 DRAM（DDR，LPDDR 等）等。非易失性存儲器 斷電后數據不丟失，用于存放固定數據、固件程序等不需要經常改動的數據，常用的類型包括 NAND Flash（eMMC、UFS 等）和 Nor Flash 等。外設 I/O 通用數據接口 常用的類型包括 PCIe、LVDS、USB、SATA、CAN/CAN-FD、以太網等。攝像頭信號接口 常用的類型包括 MIPI-CSI-2、GMSL、FPD Link 等。音頻接口 常用的類型包括 I2S、TDM、SPDIP 等。顯示器接口 常用

57、的類型包括 DP、HDMI 等。資料來源：電子工程世界，光大證券研究所 智駕智駕 SoCSoC 由處理器、存儲器以及外設由處理器、存儲器以及外設 I/OI/O 三大功能模塊組成。三大功能模塊組成。處理器模塊集成了通用邏輯運算單元（CPU）、AI 加速單元（NPU/BPU/TPU 等）、微控制器單元（MCU）以及圖像視頻處理單元（DSP/ISP 等），負責執行復雜的邏輯運算、AI 算法處理、實時控制以及圖像視頻數據處理任務；存儲器模塊則包含多種類型的內存和閃存，用于實現大數據量的存儲和高速數據訪問；外設 I/O 模塊的豐富接口確保了車載 SoC 芯片與外部設備之間的高效數據傳輸和互聯互通。表表

58、5 5：CPUCPU、GPUGPU、F FPGAPGA、A ASICSIC 對比對比 架構架構 優勢優勢 劣勢劣勢 CPU 數據讀取、文件管理等管理調度能力強 架構弱勢，數據處理能力相對較弱 GPU 并行運算執行效率高，數據吞吐量大，線程間通訊速度快 功耗相當大，散熱要求高 FPGA 存儲器帶寬需求低，流水處理響應迅速，設計靈活多變 一次性成本較高，運算量并不是很大 ASIC 體積小，功耗低，計算性能高，計算效率高，保密性強，成本低 算法固定，如果更換算法則需要重新設計制作 資料來源：汽車 ECU 開發，光大證券研究所 “CPU+XPU”“CPU+XPU”是當前自動駕駛是當前自動駕駛 SoC

59、SoC 芯片設計的主流趨勢。芯片設計的主流趨勢?！癤PU”是指 GPU、TPU 以及一切為 AI 工作負載而設計的算力芯片的統稱，其通常支撐 AI 訓練、推理中最繁重的工作任務，主要包括 GPU、FPGA、ASIC 等。GPU 適用于單指令、多數據處理，采用數量眾多的計算單元和超長的流水線，主要處理圖像領域的運算加速；FPGA 適用于多指令、單數據流分析，最大特點是可以配置它的可編程架構來實現研發人員需要的數字功能組合，常用于預測階段，如云端；ASIC 則屬于定制化芯片，在批量生產時具有體積小、功耗低、可靠性高、成本低等優點。目前主流技術路線分為三種：CPU+GPU+ASIC、CPU+ASIC

60、 以及 CPU+FPGA。敬請參閱最后一頁特別聲明-14-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 表表 6 6：智駕：智駕 SoCSoC 主流技術路線主流技術路線 SoCSoC 第三方廠商第三方廠商/自研整車廠自研整車廠 SoCSoC 代表代表 SoCSoC 構成及性能構成及性能 CPU+GPU+ASIC 英偉達 Xavier 2020 年量產，32TOPS 峰值計算，750Gbps I/O 數據交換帶寬，GPU 為核心，包含兩個 ASCI 芯片，分別是用于推理和加速傳統視覺算法的 Deep Learning Accelerator（DLA）和 Programmable Vision Accel

61、erator（PVA）特斯拉 FSD 算力高達 144TOPS，以其自研的兩個 ASIC 芯片 NPU為計算核心，設計了 2 個 NNA 核心，運行頻率為2GHz，單個 NNA 的峰值算力為 36.86TOPS，2 個NNA 的峰值算力為 73.7TOPS，負責深度學習和預測的神經處理單元 高通 驍龍 Ride 2020 年推出，包括 ADAS 安全系統級芯片 SoC、自動駕駛專用加速器芯片 ASIC 及軟件棧，提供高 700 TOPSINT8 算力，功耗 130W CPU+ASIC Mobileye EyeQ5 2021 年量產，采用臺積電 7nm 工藝，主要由 CPU、Computer V

62、ision Processors（CVP）、Deep Learning Accelerator(DLA）和 Multithreaded Accelerator（MA）4 個模塊組成，其中 CVP 是針對傳統計算機視覺算法設計的 ASIC 華為 MDC 2021 年推出，自研 NPU 昇騰 310 芯片（ASIC），集成Host CPU、AI 芯片、ISP 芯片與 SSD 控制芯片 地平線 征程 使用自研 AI 專用 ASIC 芯片 Brain Processing Unit（BPU），從伯努利架構（J2）、貝葉斯架構（J5）升級至納什架構（J6）CPU+FPGA 百度 Apollo-賽靈思 A

63、CU-Advanced 基于 Xilinx ZU5（FPGA）設計，適配百度飛槳深度學習框架 Waymo/采用英特爾 Xeon12 核以上 CPU，搭配 ArriaFPGA 為典型處理方案 資料來源：焉知汽車，雷鋒網，汽車 ECU 開發，Apollo 開發者社區，特斯拉官網，英偉達官網，地平線官網，高通官網，Mobileye 官網，光大證券研究所 1.1.4 4 智能駕駛智能駕駛 SoCSoC 具體搭載場景：前視一體機具體搭載場景：前視一體機/域控制器域控制器 智能駕駛智能駕駛 SoCSoC 嵌入前視一體機或域控制器。嵌入前視一體機或域控制器?；A的 L2 級別功能一般由搭載低算力 SoC 的

64、前視一體機實現。若車輛需要實現 L2+及以上自動駕駛功能，需要搭載中高算力 SoC 的域控制器。前視一體機是一種提供視覺感知和決策控制的智駕集成設備，用于實現前視一體機是一種提供視覺感知和決策控制的智駕集成設備，用于實現 L2L2 及及以下的以下的 ADASADAS 功能（如功能（如 ACC/AEB/LKAACC/AEB/LKA 等），一般搭載等），一般搭載 1 10 0 TOPSTOPS 以下的低算力以下的低算力SoCSoC。前視一體機通過攝像頭獲取前方的圖像，然后利用圖像處理算法對圖像進行預處理（如去噪、增強等），后通過特征提取和識別算法，識別出道路標志、交通信號、障礙物等重要信息，并對其

65、進行定位和跟蹤。獲得環境信息后，前視一體機結合車輛自身的狀態信息（如速度、加速度等）以及其他傳感器的數據（如雷達、激光雷達等），計算出合適的駕駛策略（如加速、減速、轉向等），以實現駕駛輔助功能。敬請參閱最后一頁特別聲明-15-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 表表 7 7：前視一體機示例：前視一體機示例 品牌型號品牌型號 圖片圖片 SoCSoC 算力算力 智駕功能智駕功能 博世 MPC3 瑞薩 V3H 7.2TOPS 車道保持輔助（LKAS）、車道偏移抑制（RDM）、附帶低速追隨（LSF）模式 ACC、交通標識智能識別系統（TSR）等 福瑞泰克FVC3 地平線征程 3 5TOPS 自適應巡

66、航控制（ACC）、車道保持輔助（LKA）、自動緊急制動（AEB）等 法雷奧 智能前視攝像頭 Mobileye EyeQ4 2.5TOPS 自動緊急制動（AEB）、自適應巡航控制（ACC）、變道輔助（LCA）、交通擁堵輔助（TJA）等 資料來源：博世官網，地平線官網，法雷奧官網，光大證券研究所 前視一體機由攝像頭、前視一體機由攝像頭、SoCSoC、MCUMCU、存儲模塊、供電模塊及接口模塊組成。、存儲模塊、供電模塊及接口模塊組成。1 1）攝像頭：）攝像頭：主要由鏡頭、圖像傳感器和數字信號處理芯片組成，負責接受圖像并將其處理為數字信號；2 2）SoCSoC：核心運算組件，負責分析圖像，提供前方路況

67、的實時感知數據；3 3）MCUMCU：對 SoC 輸出的感知數據做進一步的邏輯處理（決策規劃、數據融合、敏感信息脫敏等）；4 4）存儲模塊：）存儲模塊：包括內存和閃存等存儲介質，用于存儲操作系統、應用程序、地圖數據、行駛記錄等關鍵信息；5 5）供電模塊：）供電模塊：為前視一體機的各個部件提供持續、穩定的電力供應；6 6）接口模塊：）接口模塊：包括 CAN、Ethernet 等車載通信接口，實現前視一體機與其他車輛系統（如發動機控制單元、剎車系統、轉向系統等）以及外部傳感器（如雷達等）的數據交換。圖圖 7 7：前視一體機架構前視一體機架構 圖圖 8 8：域控制器架構域控制器架構 資料來源：英恒官

68、網，光大證券研究所繪制 資料來源：汽車電子與軟件，光大證券研究所繪制 由于前視一體機難以滿足智能駕駛多傳感器融合的計算需求，域控制器由于前視一體機難以滿足智能駕駛多傳感器融合的計算需求，域控制器（Domain ControllerDomain Controller）成為中成為中高算力高算力 SoCSoC 的主流方案，旨在實現的主流方案，旨在實現 L2+L2+及以上及以上的智駕功能的智駕功能（如高速（如高速 NOANOA、城區、城區 NOANOA 等）等）。域控制器是集中式 EEA 中實現智能駕駛功能的核心計算和控制單元。相較于僅處理前方視覺信息的前視一體機，域控制器不再與攝像頭集成化，能夠接收

69、、處理和融合來自多種外置傳感器的 敬請參閱最后一頁特別聲明-16-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 數據，且往往搭載算力更大的 SoC，內置復雜的深度學習 AI 算法以實現中高階智能駕駛操作。表表 8 8：域控制器示例：域控制器示例 品牌型號品牌型號 圖片圖片 SoCSoC 等效算力等效算力 智駕功能智駕功能 福瑞泰克 ADC15 地平線征程 3*1 5TOPS 包括變道輔助（LCA）在內的 L2.5 級領先輔助駕駛功能 大陸 ADC615 地平線征程 5、TI TDA4 128TOPS 行車撥桿變道以及自動泊車功能等 福瑞泰克 ADC30 地平線征程 5*3、TI TDA4*2 512T

70、OPS 高速代駕（HWP）、擁堵自行（TJP）、高速及城區自動導航行駛（NOP）、記憶泊車（HPA）、代客泊車（AVP）等 德賽西威 IPU04 英偉達 OrinX*1 或 2 254508 TOPS 高速公路、城區公路的自動輔助領航（NOA）、城市車道居中控制（LCC）等 資料來源：地平線官網，德賽西威官網，光大證券研究所 域控制器結構相對復雜，主要包括域控制器結構相對復雜，主要包括 SoCSoC、Safety MCUSafety MCU、存儲芯片等。、存儲芯片等。1 1）SoCSoC：主要用來進行攝像頭圖像處理、運行深度學習算法、輸出識別結果、進行傳感器融合和軌跡預測等功能。2 2）Saf

71、ety MCUSafety MCU：主要處理功能安全要求較高的數據，進行邏輯運算，包括處理雷達等對外接口數據、車輛規控、通信等。3 3）存）存儲模塊：儲模塊：對數據進行存儲，包括 eMMC、Nor Flash、Memory 芯片等。4 4）其）其他：他：電阻電容等無源器件、散熱組件、密封性金屬外殼、PCB 板、接口、網關、電源管理芯片等。2 2、智能駕駛行業星辰大海，、智能駕駛行業星辰大海，L L3 3 級自動駕駛級自動駕駛有望迎來向上拐點有望迎來向上拐點 2.12.1 國內智駕解決方案市場規模五年內有望破千億，政策國內智駕解決方案市場規模五年內有望破千億，政策助力助力 L L3 3 級別智駕

72、滲透率迎來拐點級別智駕滲透率迎來拐點 智能汽車銷量有望維持增長，智駕滲透率持續提升。智能汽車銷量有望維持增長，智駕滲透率持續提升。根據地平線機器人招股書引用的數據，2023 年全球/中國智能汽車銷量 3,950 萬/1,240 萬輛。預計 2026年/2030 年全球智能汽車銷量達到 5,590 萬/8,150 萬輛；中國智能汽車銷量將分別達到 2,040 萬/2,980 萬輛。2023 年全球/中國市場智能駕駛（ADAS+AD）滲透率分別達 65.6%/57.1%，預計到 2030 年，全球/中國市場智能駕駛（ADAS+AD）滲透率分別達 96.7%/99.7%。敬請參閱最后一頁特別聲明-1

73、7-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 9 9：20192019-20302030 年全球智能汽車銷量及年全球智能汽車銷量及 ADAS+ADADAS+AD 滲透率滲透率 圖圖 1010：20192019-20302030 年年中國中國智能汽車銷量及智能汽車銷量及 ADAS+ADADAS+AD 滲透率滲透率 資料來源：中國銀行保險監督委員會發布的交強險數據，灼識咨詢，地平線機器人招股說明書，光大證券研究所 資料來源：中國銀行保險監督委員會發布的交強險數據，灼識咨詢，地平線機器人招股說明書，光大證券研究所 中國智駕解決方案有望成長為千億級市場，高階智駕將占據主要份額。中國智駕解決方案有望成

74、長為千億級市場，高階智駕將占據主要份額。根據地平線機器人招股書引用灼識咨詢的數據，2023 年全球/中國智能駕駛（ADAS+AD）解決方案市場規模分別為 619 億/245 億元人民幣，有望在 2030年 突 破 10,000 億 元/4,000 億 元 人 民 幣，CAGR（2023-2030）分 別 為49.2%/49.4%。預計到 2030 年，全球/中國市場高階智駕（AD）均將占據主要份額，占比分別為 98.1%/99.1%。圖圖 1111：20192019-20302030 年年全球全球 ADASADAS 和和 ADAD 解決方案市場規模解決方案市場規模及增及增速速（十億元人民幣）（

75、十億元人民幣）圖圖 1212：20192019-20302030 年年中國中國 ADASADAS 和和 ADAD 解決方案市場規模解決方案市場規模及增及增速速（十億元人民幣）（十億元人民幣）資料來源：灼識咨詢，地平線機器人招股說明書，光大證券研究所 資料來源：灼識咨詢，地平線機器人招股說明書，光大證券研究所 L L3 3 及以上級別自動駕駛滲透率仍然較低。及以上級別自動駕駛滲透率仍然較低。根據具體智駕功能來看，地平線機器人招股說明書中 ADAS/AD 分別對應 L2/L2+級別自動駕駛。根據 Yole 對小型車（lightvehicle）的統計，目前 L3 的滲透率仍然較低。我們認為除因技術并

76、不完全成熟外，主要是由于其人機切換機制不明確、以及法律責任認定的相關法律尚未落地。根據 SAE 的定義，L3 是指由車輛完成絕大部分駕駛操作，人類駕駛員需保持注意力以備不時之需，這意味著人類駕駛員和智能駕駛系統需要頻繁交接車輛的控制權，這進一步提高了相關技術實現的難度。另一方面則是相關責任的認定并不完善，因為 L0-L2 仍然由人類駕駛員負責駕駛任務，因此也自然由人類駕駛員承擔交通事故的責任，L4 及以上則由車輛承擔相關責任，而 L3 對于車輛和人類駕駛員還沒有清晰的責任劃分，因此帶來了相應的監管困難。敬請參閱最后一頁特別聲明-18-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 1313：2 2

77、014014-20502050 年年各自動駕駛級別小型車銷售量及各自動駕駛級別小型車銷售量及 2 2022022 年各自動駕駛級別小型車銷售量占比（百萬臺）年各自動駕駛級別小型車銷售量占比（百萬臺）資料來源：Yole，光大證券研究所整理 注：2023 年之后的數據為 Yole 預測 2 2025025 年國內智駕規范類政策陸續出臺，為高階智駕普及年國內智駕規范類政策陸續出臺，為高階智駕普及掃清法律障礙掃清法律障礙，L L3 3 級級別智駕有望加速滲透別智駕有望加速滲透。自 2020 年來起工信部、交通運輸部等多個國家政府部門發布了一系列智駕規范類政策，完善智駕監管模式與相關標準規定。根據工信部

78、發布的中國智能網聯汽車發展路線圖 2.0，預計到 2025 年，L2+和 L3級自動駕駛功能的滲透率將達到 50%以上，2030 年進一步增至 70%以上。L3規?；l展的主要限制因素是事故權責不清晰。武漢市和北京市落地的自動駕駛相關條例，明確了發生事故時，車輛所有人在特定條件下可以追究軟件開發以及車輛制造方的相關責任。我們認為，隨著更多城市出臺 L3 相關法律法規，明確權責劃分，L3 級別智駕有望加速滲透。全球多國出臺政策推動汽車智能全球多國出臺政策推動汽車智能/自動駕駛發展自動駕駛發展。歐盟強制新汽車配備 AEB 系統，發布自動駕駛之路、車輛通用安全法規；美國交通部發布自動駕駛汽車 4.0

79、、綜合計劃；日本啟動 4 級自動駕駛研發項目，頒布道路交通法修正案；韓國公布未來汽車產業發展戰略及出行創新路線圖。根據地平線機器人招股說明書引用的預測數據，2030 年日本、韓國、歐洲ADAS+AD 滲透率均超過 95%。敬請參閱最后一頁特別聲明-19-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 表表 9 9：中國：中國智駕規范類政策整理智駕規范類政策整理 時間時間 部門部門 文件名文件名 主要內容主要內容 2020 年 2 月 國家發改委、工信部、科技部等 11 部委 智能汽車創新發展戰略 到 2025 年，國家發展中國標準智能汽車的技術創新、產業生態、基礎設施、法規標準、產品監管和網絡安全體系基

80、本形成。實現有條件自動駕駛的智能汽車達到規?；a。2020 年 12 月 交通運輸部 關于促進道路交通自動駕駛技術發展和應用的指導意見 到 2025 年，自動駕駛基礎理論研究取得積極進展，道路基礎設施智能化、車路協同等關鍵技術取得重要突破；出臺一批自動駕駛方面的基礎性、關鍵性標準；建成一批國家級自動駕駛測試基地和先導應用示范工程，在部分場景實現規?；瘧?。2021 年 3 月 工信部、交通運輸部、國家標準化管理委員會 國家車聯網產業標準體系建設指南（智能交通相關）到 2022 年底，制修訂智能交通基礎設施、交通信息輔助等領域急需標準 20 項以上；到2025 年，制修訂智能管理和服務、車路協

81、同等領域智能交通關鍵標準 20 項以上。2021 年 4 月 工信部 智能網聯汽車生產企業及產品準入管理指南（試行）規定了 L3、L4 級自動駕駛企業及產品的準入綱領性要求，行業準入門檻很高，企業及產品準入成本將更高。2021 年 7 月 工信部等十部門“5G 應用揚帆”行動計劃（2021-2023 年）5G 車聯網試點范圍進一步擴大，加快自動駕駛、遠程醫療等重點領域 5G 應用相關法律法規研究探索監管新模式。2022 年 2 月 工信部 車聯網網絡安全和數據安全標準體系建設指南 聚焦車聯網網絡端與設施網絡安全、數據安全、應用服務安全安全保障與支撐等重點領域，著力增加基礎通用、共性技術、試驗方

82、法、典型應用等標準，完成 50 項以上急需標準的研制。2022 年 4 月 工業和信息化部裝備工業發展中心 關于開展汽車軟件在線升級備案的通知 進一步規范汽車軟件在線升級（OTA 升級），對獲得道路機動車輛生產準入許可的汽車整車生產企業及其生產的具備 OTA 升級功能的汽車整車產品和實施的 OTA 升級活動，應進行備案。2023 年 3 月 市場監管總局、工信部等 5 部門 關于試行汽車安全沙盒監管制度的通告 作為傳統監管方式的有益補充，汽車安全沙盒監管變被動監管為主動監管，有利于更早地將前沿技術引發的質量安全問題納入監管范圍，提高應急處置能力，防范和化解重大風險，保護消費者合法權益同時有利于

83、鼓勵企業技術創新。2023 年 3 月 自然資源部 智能汽車基礎地圖標準體系建設指南（2023 版）到 2025 年，初步構建能夠支撐汽車駕駛自動化應用的智能汽車基礎地圖標準體系。先行制定急需先行的 10 項以上智能汽車基礎地圖重點標準。2023 年 7 月 工信部、國家標準化管理委員會 國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）（2023 版）提出根據智能網聯汽車技術現狀、產業需要及未來發展趨勢，分階段建立適應我國國情并與國際接軌的智能網聯汽車標準體系。2024 年 8 月 武漢市人大常委會 武漢市智能網聯汽車發展促進條例 自 2025 年 3 月 1 日起，智能網聯汽車發生道路交通安全

84、違法等行為后，對于不配備駕駛人或者隨車安全員的，將由車輛所有人或管理人承擔相關責任。當發生道路交通事故并造成損害的，依法應當由智能網聯汽車一方承擔責任的，由車輛所有人或者管理人承擔賠償責任，車輛所有人或者管理人履行賠償責任后，可以依法向負有責任的相關主體追償。2024 年 12 月 北京市人大常委會 北京市自動駕駛汽車條例 首次針對 L3 級以上級別的個人乘用車自動駕駛測試上路做出了具體規定，自 2025 年 4 月 1日起實施。條例對自動駕駛車輛事故責任劃分進行了細化，特別明確了在發生事故時，可以追究軟件開發以及車輛制造方的相關責任。2025 年 3 月 國務院 政府工作報告 培育壯大新興產

85、業、未來產業。建立未來產業投入增長機制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G 等未來產業。支持大模型廣泛應用，大力發展智能網聯新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備。加快建設統一開放的交通運輸市場，實施降低全社會物流成本專項行動。資料來源：前瞻產業研究院，每日經濟新聞，光大證券研究所整理 全球多國出臺政策推動汽車智能全球多國出臺政策推動汽車智能/自動駕駛發展自動駕駛發展。歐盟強制新汽車配備 AEB 系統，發布自動駕駛之路、車輛通用安全法規；美國交通部發布自動駕駛汽車 4.0、綜合計劃；日本啟動 4 級自動駕駛研發項目，頒布道路交通法修正案；韓國公布未來汽車

86、產業發展戰略及出行創新路線圖。根據地平線機器人招股說明書引用的預測數據，2030 年日本、韓國、歐洲ADAS+AD 滲透率均超過 95%。敬請參閱最后一頁特別聲明-20-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 表表 1010：海外：海外智駕政策整理智駕政策整理 時間時間 國家國家 文件名文件名 主要內容主要內容 2019 年 11 月 韓國 未來汽車產業發展戰略 對包括無人駕駛、電動汽車、氫動力電池汽車在內的未來汽車產業發展方向作出規劃。力求2027 年實現無人駕駛商用化等內容成為了發展戰略亮點。2020 年 4 月 美國 自動駕駛 4.0 十大原則：安全優先、技術與網絡安全、隱私與數據安全、機

87、動性與可及性等 三大核心關切點：保護用戶與社區、促進市場效率、推動協調努力 明確各部門和機構在自動駕駛技術方面的作用 2021 年 1 月 美國 自動駕駛汽車綜合計劃 三大目標：建立行業協作機制、優化交通監管環境、確保汽車性能與數據安全 五大優先發展領域：技術中立、安全優先、隱私與數據安全、交通效率、可持續性 三類公共應用平臺：測試平臺、數據共享平臺、標準制定平臺 2021 年 10 月 歐盟 自動駕駛之路 提出高速公路與運輸走廊、限定區域、城市混合交通和鄉村道路等 2030 年目標應用場景。2022 年 7 月 歐盟 車輛通用安全法規 強制新認證車型配備包括高級駕駛輔助系統（ADAS）在內的

88、 30 項安全功能，并強調了技術中立原則，允許制造商自主選擇技術路徑。法規還涵蓋了數據記錄與隱私保護、酒精連鎖裝置、緊急車道保持系統、智能速度輔助系統及駕駛員疲勞和注意力提醒系統等多項先進技術要求。2023 年 4 月 日本 道路交通法修正法案 解禁在路線和車速等特定條件下不需要駕駛員的 L4 級自動駕駛。2024 年 5 月 日本 智能出行數字化轉型戰略 通過自動駕駛和出行即服務模式（MaaS），解決日本的交通擁堵等問題、降低交通事故率，提高區域價值；當所有競爭對手都在研發自動駕駛時，日本應明確如何推動此項技術的社會應用。加強信息發布和軟件人才培養，提高民眾對該項技術的接受度；研發關鍵技術并

89、與其他服務相結合，力爭實現“機器人出租車”，推動關鍵技術的發展和服務模式的創新。資料來源：經濟日報，賽迪智庫，中國科學院科技戰略咨詢研究院，新戰略低速無人駕駛，中國信息通信研究院，德國汽車工業協會，光大證券研究所整理 圖圖 1414：日本、韓國和歐洲智能汽車銷量日本、韓國和歐洲智能汽車銷量及及 ADAS+ADADAS+AD 滲透率滲透率 資料來源：國際汽車制造商協會，灼識咨詢，地平線機器人招股說明書，光大證券研究所 2.22.2SoCSoC 市場格局：高階市場英偉達占據主要份額，中低市場格局：高階市場英偉達占據主要份額，中低階市場地平線份額有望持續擴大階市場地平線份額有望持續擴大 高階市場：英

90、偉達市場份額領跑，地平線持續追趕。高階市場：英偉達市場份額領跑，地平線持續追趕。根據佐思汽車研究對 2024年 1-8 月中國乘用車 L2+及以上芯片供應商市場份額的統計，英偉達、特斯拉、華為、地平線、Mobileye 依次位列前五。英偉達位列第一，芯片裝機量達49.9 萬顆，市占率為 31.3%。地平線裝機量達 23.3 萬顆，市占率 14.7%。低階市場：地平線份額穩居第一，份額增速較高。低階市場：地平線份額穩居第一，份額增速較高。根據高工智能汽車對 2024全年中國市場自主品牌乘用車前視一體機方案（對應 L2 級別芯片）供應商市場份額的統計，地平線、Mobileye、瑞薩位列前三，市場份

91、額分別為 43.58%、25.23%、21.38%，合計份額超 90%。地平線市場份額增速較高，同比提升近20 個百分點。在入門級 ADAS 領域，博世新一代全球一體機平臺 MPC4 將采用地平線征程 6B，有望持續推動地平線擴大市場份額。敬請參閱最后一頁特別聲明-21-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 1515：20242024 年年 1 1-8 8 月中國乘用車月中國乘用車 L2+L2+及以上芯片供應商市場份額及以上芯片供應商市場份額（裝機量口徑）（裝機量口徑）資料來源：佐思汽車研究，光大證券研究所 圖圖 1616：20242024 全年中國市場自主品牌乘用車前視一體機方案供應商

92、市場份額全年中國市場自主品牌乘用車前視一體機方案供應商市場份額 資料來源：高工智能汽車，光大證券研究所 2.2.3 3SoCSoC 處于自動駕駛產業鏈上游，各層級供應商“跨界”處于自動駕駛產業鏈上游，各層級供應商“跨界”導致供應鏈層級模糊導致供應鏈層級模糊 自動駕駛產業鏈的上游自動駕駛產業鏈的上游是是硬件和軟件供應商硬件和軟件供應商，中游是解決方案提供商和整車廠，中游是解決方案提供商和整車廠（OEMOEM），下游是終端用戶。），下游是終端用戶。根據 Frost&Sullivan 對自動駕駛產業鏈的劃分，SoC 位于產業鏈上游。上游供應商根據提供的產品類型可以分為：攝像頭供應商、毫米波/激光/超

93、聲波雷達供應商、芯片（SoC）供應商、DCU/MCU 供應商、軟件和算法供應商等等；中游主要由自動駕駛解決方案提供商、Tier 1 供應商和汽車制造商（OEM）組成；下游涉及包括私人汽車用戶、共享出行公司、物流公司終端產品用戶。43.58%25.23%21.38%9.81%地平線 Mobileye瑞薩 其他 敬請參閱最后一頁特別聲明-22-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 1717：智駕產業鏈示意圖：智駕產業鏈示意圖 資料來源：Frost&Sullivan，光大證券研究所 目前目前 SoCSoC 供應商主要采用無晶圓廠模式（供應商主要采用無晶圓廠模式（FablessFabless 模

94、式）。模式）。半導體企業的經營模式一般可分為垂直整合模式（IDM 模式）、晶圓代工模式（Foundry 模式）和無晶圓廠模式（Fabless 模式）。目前，SoC 供應商主要采用 Fabless 模式，組建團隊專注于芯片設計和研發，而將制造過程外包給專業的晶圓代工廠。英偉達的 Orin-X 芯片和地平線的征程系列芯片均采用了無晶圓廠模式，將制造過程外包給晶圓代工廠臺積電。這種模式使得 SoC 供應商能夠充分利用臺積電等代工廠的先進制造工藝和生產設施，確保芯片的質量，同時降低自身的制造成本和風險。表表 1111：半導體企業經營模式對比半導體企業經營模式對比 垂直整合模式（垂直整合模式（IDMID

95、M）無晶圓廠模式（無晶圓廠模式（FablessFabless）晶圓代工模式（晶圓代工模式（FoundryFoundry）基礎定義基礎定義 涵蓋芯片設計、晶圓制造、封裝測試以及后續的產品銷售等環節。僅負責芯片設計及銷售，晶 圓制造和封裝測試業務外 包。專門負責晶圓制造，為芯片設計公司提供外包服務。優勢優勢 自身集設計、制造、封測等多個環節于一身，便于有效地進行整合資源,將效率最大化。輕資產模式，無需投入巨額資金建立和維護生產線。企業運行費用低，且轉型相對靈活，適合初創企業。無需承擔產品設計和銷售風險 劣勢劣勢 重資產模式，管理成本和運營費用較高，資本回報率偏低。對晶圓代工企業依賴性較強，并且利潤

96、率受到上下游的擠壓。投資規模較大，維持生產線正常運作費用較高。代表企業代表企業 英特爾、三星、TI 等 高通、英偉達、Mobileye、地平線、黑芝麻、芯馳等 臺積電、中芯國際等 資料來源：焉知汽車，光大證券研究所 智駕智駕 SoCSoC 的重要性持續提升，傳統汽車產業鏈的邊界逐漸模糊。的重要性持續提升，傳統汽車產業鏈的邊界逐漸模糊。傳統汽車產業鏈各環節分工明確。隨著 SoC 逐漸成為智能駕駛域控制器的核心部件，在產業鏈中的優先級提升。出于降本、提升溝通效率、更好的管控芯片等多重需求，整車廠跨過“傳統 Tier1”與芯片廠直接溝通。另一方面，部分 Tier2 供應商向Tier1 靠攏，開始涉足

97、系統方案的供應，Tier1 和 Tier2 之間的產業鏈邊界也開始模糊。如 Mobileye 曾定位 Tier2，售賣“EyeQ 芯片+感知算法”打包的黑盒 敬請參閱最后一頁特別聲明-23-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 方 案；后 自 研4D毫 米 波 雷 達 和FMCW激 光 雷 達，并 推 出MobileyeSupervision 首發搭載于極氪 001，標志著 Mobileye 成為輔助駕駛系統方案提供商，在產業鏈中開始扮演 Tier1 的角色。圖圖 1818：智能駕駛供應鏈逐漸模糊：智能駕駛供應鏈逐漸模糊 資料來源：光大證券研究所繪制 2 2.3.13.1 產業鏈邊界模糊現象之

98、一：產業鏈邊界模糊現象之一：OEMOEM 整車廠布局整車廠布局 SoCSoC 方式多樣，方式多樣，自研與合作多種模式并行自研與合作多種模式并行 產業鏈邊界模糊現象之一：整車廠布局產業鏈邊界模糊現象之一：整車廠布局 SoCSoC 方式多樣，自研與合作多種模式并方式多樣，自研與合作多種模式并行。行。目前主流車企紛紛布局車載 SoC 芯片賽道，布局方式大致可以分為以下四種：自研、合資、戰略投資和戰略合作。1 1）自研模式自研模式：主機廠采取 Fabless 模式，自行組建團隊做芯片設計研發。以特斯拉為例，特斯拉 2016 年便開啟智駕芯片自研，2019 年實現 FSD 芯片量產應用；蔚來、小鵬、理想

99、等也相繼布局智駕芯片自研。2 2）合資模式合資模式：主機廠與芯片公司成立合資公司，進行優勢互補。如：吉利汽車關聯公司億咖通和安謀科技聯合成立芯擎科技、北汽產投公司與Imagination 合資成立北京核芯達科技有限公司、長安與地平線合資成立長線智能。3 3）戰略合作戰略合作：主機廠通過與芯片廠商深度戰略合作。主機廠提需求和架構，芯片廠商完成設計和開發。如：零跑與大華聯合開發智能駕駛芯片凌芯 01。4 4）戰略投資戰略投資：主機廠參股芯片公司，達成戰略合作，形成更緊密的協作模式。典型案例有上汽集團投資地平線、黑芝麻、芯馳等國內芯片公司；長城汽車投資地平線。敬請參閱最后一頁特別聲明-24-證券研究

100、報告 海外海外 TMTTMT 表表 1212：車企布局智駕：車企布局智駕 SoCSoC 情況梳理情況梳理 車企車企 布局方式布局方式 布局情況布局情況 新勢力車企 特斯拉 自研 2016 年，特斯拉開始自研智駕芯片-FSD 芯片，并于 2019 年開始量產應用。蔚來 自研 2020 年下半年,蔚來組建自研芯片團隊,主要從事智駕、座艙、傳感器等類型芯片的研發設計。在2023NIODAY 上,蔚來汽車發布首顆自研智能駕駛芯片一一神璣 NX9031,采用 5nm 工藝制程，計劃搭載在蔚來 ET9 中。小鵬 自研 2020 年，小鵬開始在中美兩地布局智駕芯片自研。據相關媒體透露，小鵬的智駕芯片已于 2

101、023 年底回片，并由日本索喜公司配合做相關的芯片設計服務和流片服務。理想 自研 理想自研 Soc 芯片布局相對較晚，目前主要專注于智駕芯片 NPU 架構設計。零跑 戰略合作 零跑與大華聯合開發智能駕駛芯片凌芯 01，零跑提供該芯片的架構和功能需求，大華負責具體的芯片設計和開發。傳統車企 吉利 合資 2018 年,吉利汽車關聯公司億咖通和安謀科技聯合成立芯片公司芯擎科技。芯擎的產品方向包括智能座艙、自動駕駛、中央處理器等多種芯片。北汽 合資 2020 年北汽集團旗下北汽產投公司與芯片 IP 公司 Imagination 合資成立的北京核芯達科技有限公司，主營業務是車規級 SoC 芯片設計和相關

102、軟件開發,專注于自動駕駛應用處理器和智能座艙語音交互芯片。長安 合資 長安與地平線合資成立長線智能,從事 ADAS 業務，雙方各占 45%股份。上汽 戰略投資 上汽集團投資地平線、黑芝麻、芯馳等國內芯片公司。長城 戰略投資 2021 年，長城汽車戰略投資地平線。資料來源：焉知汽車，光大證券研究所 智駕智駕 SoCSoC 作為作為車規級芯片車規級芯片，產業化周期長，供應體系閾值較高。產業化周期長，供應體系閾值較高。和消費電子產品不同，汽車作為交通工具，對于芯片具有更高要求。1 1）生命周期長：）生命周期長：汽車設計壽命普遍都在 15 年或 20 萬公里左右，遠大于消費電子產品壽命長度要求。2 2

103、）運行環境惡劣：）運行環境惡劣：發動機艙內溫度區間為-40C150C、車輛行進時會遇到較多振動與沖擊、車內環境濕度大、粉塵大、侵蝕大，遠超消費芯片所需。3 3）安全性要求高：安全性要求高：汽車芯片宕機可能引發嚴重安全事故。為滿足安全性要求，采用獨立的安全島設計，在關鍵模塊、計算模塊、總線、內存等都有 ECC、CRC 的數據校驗，包括整個生產過程都采用車規級芯片的工藝，以確保車規級芯片的功能安全。4 4）長效性：）長效性：汽車開發周期較長，新車型從研發到上市驗證需要至少兩年的時間，意味著汽車芯片設計必須具有 3 5 年的前瞻性。并且滿足汽車生命周期內的 OTA（遠程升級）需求。綜上原因，車規級芯

104、片從設計、認證、測試，到量產上車需要約 3-5 年的時間，芯片廠需要付出較大的技術成本，生產成本和時間成本。圖圖 1919：車規級芯片“上車”流程：車規級芯片“上車”流程 資料來源：億歐智庫，光大證券研究所 敬請參閱最后一頁特別聲明-25-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 研發投入研發投入 VSVS 出貨規模出貨規模車企自研智駕車企自研智駕 SoCSoC 的盈虧平衡難題。的盈虧平衡難題。根據Semiengingeering 統計：7nm 芯片的研發成本為 2.98 億美元，5nm 芯片的研發成本高達 5.4 億美元。并且從流片到量產 3-5 年的時間內，可能會經過多次迭代，將會進一步推高研

105、發成本。我們認為，能夠成功自研 SoC 并且為自身帶來商業效益的車企仍是少數，多數車企仍會對英偉達、地平線等第三方 SoC廠商產生較強的需求。圖圖 2020：芯片研發成本與制程：芯片研發成本與制程 資料來源：Semiengineering，光大證券研究所 2 2.3.23.2 產業鏈邊界模糊現象之二：產業鏈邊界模糊現象之二：OEMOEM、TierTier 2 2 業務范圍擴展至域業務范圍擴展至域控制器控制器 目前域控制器生產主要有三類玩家：1 1）OEMOEM 整車廠整車廠：比如特斯拉、蔚來。由于域控制器是集中式 EE 架構中的核心部件，因此部分 OEM 廠商希望自研域控制器甚至主控芯片以掌握

106、底層硬件自主權。短期來看，能實現域控制器自研的整車廠仍在少數。2 2）軟件供應商：）軟件供應商：這類企業擅長于應用算法的開發和芯片的適配，他們基于軟件切入域控制器市場。比如，TTTech 與上汽集團旗下的核心汽車電子零部件企業聯創汽車電子合資成立了創時智駕，為上汽成員企業配套自動駕駛域控制器產品，將基于英偉達 Orin 推出 iECU 3.0 域控制器，算力達 500 TOPS。3 3）Tier 1Tier 1：Tier 1 可以選擇與整車廠合作，負責域控制器的中間層以及硬件生產，而整車廠則負責自動駕駛軟件部分；Tier 1 也可以選擇和芯片廠商合作，完成方案整合后研發域控制器，并向整車廠銷售

107、，相比上一種模式，這種模式下域控制器的定制化程度更低。敬請參閱最后一頁特別聲明-26-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 表表 1313：部分智能駕駛域控制器廠商：部分智能駕駛域控制器廠商 域控制器名稱域控制器名稱 計算平臺計算平臺 自動駕駛等級自動駕駛等級 操作系統操作系統 客戶和量產、客戶和量產、SOPSOP 計劃計劃 偉世通 DriveCore 支持 NVIDIA、高通和 NXP 的處理器架構 L2-L4 AutoSAR CP,Auto AP,Linux 等 廣汽,以及歐洲 2 家主機廠,計 劃 2022 年 SOP 大陸 ADCU NVIDIA DRIVE Xavier L3/L4

108、AutoSAR Adaptive 平臺 與 NVIDIA 合作的 L3 級別自動 駕駛域控制器平臺 車載服務器(ICAS1)NVIDIA L2 /大眾 MEB 平臺 ID.3 系列電動汽 車 博世 DASy 1.0 NVIDIA L2/L2+AutoSAR CP,AutoSAR AP 已于 2019 年 SOP,支持 HWP/TJA 等 L2+級別的功能 DASy 2.0 NVIDIA DRIVE Xavier L3/L4 AutoSAR AP,Linux 2022 年 SOP TTTech zFAS/iECU NVIDIA TX2/Xavier L2 Linux 奧迪、上汽 創時智駕 iEC

109、U3.1 NVIDIA Orin-X L2+RTOS、QNX，安全 Linux 智己 LS7 Aptiv 中央傳感定位和規劃(CSLP)平臺 Intel Mobileye/Veoneer 宙斯 Zeus Super Computer NVIDIA Xavier/采埃孚 中央控制器 ProAI NVIDIA Xavier L2+/與百度 Apollo 合作,客戶是奇 瑞 麥格納 MAX4/寶馬 環宇智行 TITAN NVIDIA Xavier/布谷鳥 Auto Wheel NXP/合作伙伴包括 NXP、Renesas、Sony 等 知行科技 iMo DCU 中央控制器 TI Jacinto/NX

110、P/眾泰 經緯恒潤 ADAS Domain Controller NXP/東軟睿馳 ADAS DCU Xilinx/乘用車和商用車主機廠 德賽西威 IPU 03 NVIDIA Xavier L3 QNX、AutoSAR 小鵬汽車 IPU 04 NVIDIA Orin L3+QNX、AutoSAR 小鵬、理想等新勢力及傳統車企 IPU 14 NVIDIA Thor L3+/多家車企定點 佑駕創新 iPilot 1 TI TDA4 L2+/iPilot 2/3 地平線征程 3/5 L2+-L2+/iPilot 4 地平線征程 6 L2+/資料來源：各公司官網，汽車產業前線觀察，蓋世汽車，汽車之家，

111、光大證券研究所資料來源：各公司官網，汽車產業前線觀察，蓋世汽車，汽車之家，光大證券研究所 注：SOP，全稱 Start of Production，即正式生產。圖圖 2121：智能駕駛域供應商示意圖：智能駕駛域供應商示意圖 資料來源：佐思汽研，光大證券研究所 敬請參閱最后一頁特別聲明-27-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 3 3、20252025 年智駕行業新業態：城市年智駕行業新業態：城市 NOANOA 加加速滲透，兩個“端到端”持續推進量產上車速滲透，兩個“端到端”持續推進量產上車 3 3.1 1 城城市市 NOANOA 加速滲透，加速滲透，高階智駕下探高階智駕下探下沉市場下沉市場

112、城市城市 NOANOA 功能實現難度較大，功能實現難度較大，2 25 5-3030 萬價格的車輛滲透率最高。萬價格的車輛滲透率最高。NOA（領航輔助駕駛，Navigate on Autopilot）是一種結合了導航的輔助駕駛功能，能夠使汽車在特定道路上獨立行駛，并完成變道、超車、轉彎掉頭等復雜操作。根據應用場景，NOA 分為高速 NOA 和城市 NOA。城市道路復雜程度遠超高速道路，行人闖紅燈、其他車輛的極限加塞、公交等大型車輛切入、電動車隨意變道等，都增加了道路交通的不確定性，因此城市 NOA 功能的實現，對于智能汽車的環境感知能力和數據處理能力都提出了更高要求。根據佐思汽車研究的統計，20

113、24 年 1-10 月，城市 NOA 在 20-25 萬、25-30 萬、大于 50 萬價格區間的車輛滲透率出現較明顯的增長，其中 25-30 萬價格區間的車輛滲透率最高，達47.9%。圖圖 2222：20222022-20232023 年、年、20242024 年年 1 1-1010 月國內城市月國內城市 NOANOA 滲透率滲透率 圖圖 2323：億歐智庫預測：億歐智庫預測 20232023-2030E2030E 國內城市國內城市 NOANOA 市場規模與滲市場規模與滲透率透率 資料來源：佐思汽研，光大證券研究所 資料來源：億歐智庫，光大證券研究所 城城市市 NOANOA 加速規?；宪嚰?/p>

114、速規?；宪?，自主品牌滲透率高于外資品牌。自主品牌滲透率高于外資品牌。根據高工智能汽車研究院統計，2024 年中國市場（不含進出口）乘用車前裝標配高速 NOA 交付 197.47 萬輛，同比增長 162.31%，其中同時標配城市 NOA 占比已經接近40%。根據佐思汽研統計，截至 2024 年 10 月，自主品牌城市 NOA 滲透率達9.1%，超過外資品牌的 7.0%。在自主品牌中，城市 NOA 普遍為車企自研，如小鵬、華為系、理想、蔚來等，占據銷量 TOP16 車型中的 15 款。除此之外，2024 年第三方供應商高階智駕方案交付達到 19.30 萬輛，其中 Momenta 以72.96%的

115、絕對領先優勢排名首位。2.10%3.90%9.10%4.10%5.90%7.00%0%1%2%3%4%5%6%7%8%9%10%202220232024.01-2024.10自主品牌滲透率 外資品牌滲透率 敬請參閱最后一頁特別聲明-28-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 2424：2023.12023.1-2024.102024.10 中國中國城市城市 NOANOA 車型銷量車型銷量 TOP16TOP16（單位：輛）單位：輛）資料來源：佐思汽研，光大證券研究所 表表 1414：各大車企城市落地情況：各大車企城市落地情況 品牌品牌 智駕供應商智駕供應商 進展進展 小鵬 自研 25 城5

116、2 城243 城（2023.11-2024.01）全國都能開（2024.07）理想 自研 10 城110 城（2023.12）無圖 NOA,全國都能開（2024.07）問界 自研 完成全國內測（2023.12）已覆蓋全國 400000+城鄉鎮公開道路（2024.02）陸續升級為 ADS3.0，實現全國都能開（2024.09 起）小米 自研 推送全國都能開（2024.10）蔚來 自研 推送城市 NOA（2024.04）72 城（2024.05）點到點（2024H2）再用 1 年解決智駕全國好用的問題 智己 Momenta 城市 NOA 開啟公測（2023.10）69 城（2024.08）開啟無圖

117、方案，全國都能開（2024.09）昊鉑 Momenta 6 城（2024.04）41 城（2024.07）全國都能開（2024.09）阿維塔 華為 HI 模式 逐步開啟無圖智駕 NCA，無圖 NCA 按照“6 城”“16 城”“全國范圍內”的進度進行（2023.10）實現不依賴高精地圖的城市 NCA，基于華為 ADS2.0（2024.02）實現全國都能開，基于華為 ADS3.0（2024.11）魏牌藍山 元戎啟行 首批開放的城市包括北京、上海、保定5 城（2024.09）宣稱實現全國都能開（2024.11）資料來源：佐思汽研，光大證券研究所整理 2424 年城市年城市 NOANOA 邁入邁入

118、1515-2525 萬元區間萬元區間，2525 年比亞迪推動“智駕平權”，有望推年比亞迪推動“智駕平權”，有望推動高階智駕動高階智駕下沉至下沉至 1010 萬元級車型萬元級車型。在 15-20 萬元區間，2024 年多款搭載城市NOA 功能的車型如小鵬 Mona M03/P7+、廣汽埃安 V/RT 及深藍 L07 等相繼面市，推動城市 NOA 在該價格區間滲透率提升。此外，比亞迪在 2025 年 2 月10 日推出“全民智駕”戰略，將高階智駕下沉至 10 萬元級車型，將搭載“天神之眼 C”智駕系統，力爭計劃未來 2-3 年實現 60%以上車型搭載高速 NOA及以上智駕技術，預計城市 NOA 功

119、能在低于 15 萬價格區間內滲透率將迅速提升。敬請參閱最后一頁特別聲明-29-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 2525：20222022 年、年、20232023 年、年、20242024 年年 1 1-1010 月國內月國內乘用車城市乘用車城市 NOANOA 車型滲透率（分價格區間）車型滲透率（分價格區間）資料來源：佐思汽研，光大證券研究所 3.3.2 2 兩個“端到端”：兩個“端到端”：端到端新端到端新技術技術聚焦聚焦 VLAVLA 與世界模與世界模型，型，“車位到車位車位到車位”智駕功能成為競爭焦點智駕功能成為競爭焦點 3 3.2.12.1 第一個端到端：技術架構的端到端第一

120、個端到端：技術架構的端到端 端到端大模型是智駕實現過程中一種用于簡化人工編寫規則代碼的深度學習模型，可以直接處理來自攝像頭、雷達等傳感器的原始數據，并輸出感知數據或駕駛決策指令。根據在感知層根據在感知層/決策規劃層的應用方式，端到端可以分為：感知決策規劃層的應用方式，端到端可以分為：感知層端到端、兩段式端到端、一段式端到端。層端到端、兩段式端到端、一段式端到端。三種方案對人工編寫規則代碼的依賴程度依次降低。一段式需要大量數據支持，具備泛化性高、硬件成本小等優勢，是智能駕駛的終極實現方案。20242024 年端到端已實現量產上車，年端到端已實現量產上車，國內頭部智駕主機廠以國內頭部智駕主機廠以兩

121、段式為主。兩段式為主。2024 年，端到端大模型成功量產的自研車企有特斯拉、理想、小鵬、華為鴻蒙智行等，第三方智駕供應商代表有 Momenta 和華為 Hi 模式。量產車型以兩段式端到端為主，提供一段式上車方案的僅有特斯拉、理想和 Momenta。預計一段式端到端規?；涞貢r間將晚于模塊化端到端 1-2 年時間。世界模型是結合了生成式人工智能的一段式端到端方案，目前尚處預研階段。世界模型是結合了生成式人工智能的一段式端到端方案，目前尚處預研階段。世界模型，也稱生成式一體化端到端，采用生成式人工智能預測自車和周圍環境在過去場景中的時序演變方式，模擬真實世界的交通場景動態，以實現感知決策一體化。目

122、前華為、蔚來、理想、小鵬等車企均在世界模型有所布局。0.0%0.8%9.0%24.1%11.3%9.0%8.6%0.0%5.1%23.4%16.3%12.2%13.0%7.5%0.1%18.1%47.9%25.3%16.7%15.2%31.1%0%10%20%30%40%50%60%15w-20w20w-25w25w-30w30w-35w35w-40w45w-50w50w202220232024.01-2024.10 敬請參閱最后一頁特別聲明-30-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 表表 1515：三類：三類端到端端到端定義、架構及優劣勢定義、架構及優劣勢 感知層端到端感知層端到端 兩段式

123、端到端兩段式端到端 一段式端到端一段式端到端 定義定義 處理傳感器數據，直接輸出感知數據，以BEV+Transformer 為基礎，目前常結合 OCC。在感知層端到端的基礎上，在決策規劃層使用與前者獨立的端到端模型。將感知層和決策層打通，直接處理來自攝像頭、雷達等傳感器的原始數據，并輸出駕駛決策指令。架構架構 優勢優勢 1 1）全局視角：全局視角：BEV（Birds Eye View）提供了車輛周圍環境的無遮擋全局視角。2 2）高魯棒性高魯棒性、強泛化能力：強泛化能力：Transformer 模型能夠在各種復雜環境下穩定工作，且能夠處理各種未見過或復雜的情況。3 3）復雜）復雜環境建模：環境建

124、模：OCC（Occupancy Network，占據柵格網絡）將車輛周圍的空間劃分為一個個柵格，并判斷每個柵格是否被占用，有效處理復雜場景中的截斷目標、形狀不規則目標以及未有清晰語義的目標。1 1）簡化研發分工：簡化研發分工：每個獨立的模塊負責單獨的子任務，便于團隊分工和協作。2 2）易于調試迭代：易于調試迭代：由于模塊獨立，當出現問題時，可以更容易地定位和回溯問題源頭。3 3）低耦合：低耦合：模塊之間耦合度低，修改或替換某個模塊時對其他模塊的影響較小。4 4）可解釋性高：可解釋性高：每個模塊的功能和輸出相對明確，整體系統的可解釋性較高。1 1）簡化信息傳遞簡化信息傳遞，減少延遲和誤差：減少延

125、遲和誤差：直接處理原始數據并輸出決策指令，減少了中間環節，簡化了信息傳遞過程，延遲和誤差相應減少。2 2）泛化性高：泛化性高：模型可以自主學習和適應未定義的駕駛場景，提高靈活性。3 3）硬件成本小硬件成本?。焊兄獩Q策整體優化可節約算力需求，降低硬件成本。劣勢劣勢 決策靈活性低：決策靈活性低：由于決策層采用人為編寫的代碼，難以應對未定義的特殊情況，難以實現高場景復雜度的高階智駕功能。1 1）信息損失：信息損失：不同任務解耦可能導致信息在模塊間傳遞時出現損失。2 2）丟失最優性：丟失最優性：由于信息損失和模塊間優化目標不一致，可能無法達到整體最優的駕駛規劃目標。3 3）誤差傳遞：誤差傳遞：多個模塊

126、間優化目標不一致，誤差可能在模塊間傳遞，累積放大。1 1）黑盒系統透明度低：黑盒系統透明度低：模型內部復雜，系統透明度低，難以理解和控制系統輸出，存在安全隱患。2 2）高昂成本：高昂成本：需要大高成本的研究投資。3 3）數據需求大：數據需求大：需要大量高質量的數據輸入來訓練模型，數據獲取和處理成本高。代表代表廠商廠商 現階段主機廠均已落地 華為、小鵬、百度 apollo、極氪等 理想、Momenta、特斯拉 資料來源：辰韜資本，ADS 智庫，馬達智數，Zhiqi Li 等BEVFormer:Learning Birds Eye-View Representation from Multi-Ca

127、mera Images via Spatiotemporal Transformers，自動駕駛之心，光大證券研究所整理 圖圖 2626：生成式一體化端到端架構生成式一體化端到端架構 資料來源：Wenzhao Zheng 等GenAD:Generative End-to-End Autonomous Driving 多模態模型與端到端的融合成為新方向，代表性方案為理想的多模態模型與端到端的融合成為新方向，代表性方案為理想的“端到端端到端+VLM”+VLM”雙系統雙系統和元戎啟行的和元戎啟行的 VLAVLA 架構。架構。VLM（Vision Language Models，視覺語言模型）是一種能

128、夠處理和理解圖像和文本數據的多模態模型。VLA(Vision Language Action Model，視覺語言動作模型)在 VLM 的基礎上增加了動作控 敬請參閱最后一頁特別聲明-31-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 制能力，即從感知輸入直接映射到機器人或自動駕駛系統的控制動作。2024 年10 月，理想雙系統 DriveVLM 全量推送，其中 VLM 部署一顆 Orin X 上，用來指導另一顆 Orin X 上的端到端模型。2024 年 9 月，元戎啟行基于 Thor 芯片研發了 VLA 模型。2025 年 1 月 22 日，元戎啟行宣布已與某頭部車企達成 VLA量產合作。我們預計

129、 2025 年，基于“端到端+VLM”和“VLA“的技術路線有望被更多方案商/車企采用。表表 1616：端到端端到端+VLM+VLM 與與 VLAVLA 對比對比 端到端端到端+VLM+VLM VLAVLA 定義定義 VLM（Vision Language Models，視覺語言模型）是一種結合視覺和語言信息的多模態模型，能夠處理和理解圖像和文本數據。結合端到端模型和視覺語言模型（VLM），通過 VLM 增強端到端模型的性能。VLA(Vision Language Action Model，視覺語言動作模型)在 VLM 的基礎上增加動作控制能力，實現從感知輸入直接映射到控制動作的一體化設計。架

130、構架構 優勢優勢 1 1）泛化能力泛化能力：更好地處理罕見和復雜的駕駛場景。2 2）推理能力：推理能力：VLM 生成的推理注釋提供了豐富的語義信息 3 3）計算）計算效率效率：通過將 VLM 的知識蒸餾到更小的模型中，可以在保持高性能的同時顯著減少計算量和模型大小。4 4）可求導）可求導性性：解決“黑盒”問題，可生成詳細的推理過程描述，幫助開發者理解模型的決策邏輯。5 5）數據利用效率：數據利用效率：通過 VLM 生成的合成數據或推理注釋，可以在數據稀缺或隱私受限的場景下訓練模型。在在端到端端到端+VLM+VLM 的優勢基礎之上的優勢基礎之上 1 1）算法效率更高：）算法效率更高：采用一體化設

131、計，資源利用效率有優勢。2 2）可解釋性更強：）可解釋性更強：“端到端+VLM”僅在 VLM 一側實現求導，而 VLA 在整個過程中均具備較強的可解釋性。3 3）結合動作控制：）結合動作控制：可直接映射到控制動作，實現更多元模態數據的綜合處理。劣勢劣勢 資源占用挑戰：資源占用挑戰：需要兩顆芯片分別部署 VLM 和端到端模型，資源占用相對較高。硬件挑戰：硬件挑戰：當前 SoC 算力難以滿足部署要求。數據挑戰：數據挑戰：預訓練需要大量高質量數據。代表方案代表方案 理想汽車 DriveVLM、地平線 Senna 谷歌旗下 Waymo 的 EMMA 模型、元戎啟行 VLA 模型 資料來源：Yi Xu

132、等VLM-AD:End-to-End Autonomous Driving throughVision-Language Model Supervision，元戎啟行，HiEV 大蒜粒車研所，地平線，36 氪，出行百人會AutocarMax，光大證券研究所整理 3 3.2.22.2 第二個端到端：產品體驗第二個端到端：產品體驗“車位到車位”的端到端“車位到車位”的端到端 智駕產品智駕產品體驗經過了從“開城”到“全國都能開”，最后到“車位到車位”，體驗經過了從“開城”到“全國都能開”，最后到“車位到車位”，實現了產品體驗上的端到端，用戶智能駕駛的可用范圍和時段持續增長。實現了產品體驗上的端到端，

133、用戶智能駕駛的可用范圍和時段持續增長?！败囄坏杰囄弧笔侵杠囕v的自動行駛功能可以從起始停車位直接行駛到目標停車位，而不需要駕駛員干預。系統利用安裝在車輛上的傳感器通信、決策及執行等裝置，貫通行泊場景，實現從起點車位到終點車位全過程、點到點的高階智能行駛，在行駛全過程中實現自動駛出車位、過閘機、路徑規劃障礙物避讓、自動泊車等多種復雜功能。智駕產品體驗經過了從“開城”到“全國都能開”，最后到“車位到車位”，實現了產品體驗上的端到端，用戶智能駕駛的可用范圍和時段持續增長。20252025 年年“車位到車位車位到車位”智駕功能將成為各車企競爭焦點，提升全場景連貫性要智駕功能將成為各車企競爭焦點，提升全場

134、景連貫性要求。求。2024 年底以來，華為、理想、小鵬、極氪、小米和長城等車廠相繼內測并推送了“車位到車位”智駕功能，包括自主泊車、園區通行、自動過閘機等，標志著智能駕駛技術從“全國都能開”的廣泛覆蓋，向“從 A 點開到 B 點”的精準使用價值轉變，要求智駕系統在全場景下的連貫性與完整性。敬請參閱最后一頁特別聲明-32-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 2727：“車位到車位”示意圖：“車位到車位”示意圖 資料來源：長城汽車微信公眾號 表表 1717：各大車企“車位到車位”落地情況：各大車企“車位到車位”落地情況 廠商廠商 首次推送時間首次推送時間 進展進展 華為 2024 年 8

135、月 享界 S9 首發 ADS 3.0，實現了車位到車位端到端類人智駕，2025 年將陸續上市數十款搭載華為乾崑智駕 ADS 的新車。乾崑智駕 ADS 3.2 包括車位到車位和泊車代駕 VPD（Vehicle Parking Driver）兩大功能。理想 2024 年 11 月 全量 AD Max 車型陸續開啟推送。上車即可開啟一鍵智駕，自主泊出車位，自主進出園區和識別閘機抬桿，城市環島、掉頭等復雜場景無感通行，可駛入封閉的園區及小區，順滑無斷點，支持全場景覆蓋。小鵬 2024 年 12 月 已開啟先鋒智駕團推送，后續隨 XOS 天璣 5.5.0 推送至 P7、X9、G9、P7i、G6 等車型。

136、首家用一套式智駕軟件無縫完成停車場、園區內部道路、日常通勤路線、高速場景的全程智能駕駛體驗。極氪 2025 年 1 月 浩瀚智駕城市 NZP-車位到車位領航分批推送。首創一鍵四抬桿、不限目的地，從 P 檔到 P 檔，一次激活全程必達。小米 2025 年 2 月 Hyper Autonomous Driving 車位到車位先鋒版萬人團已開始陸續推送。新功能支持自動過閘機和 ETC 環島通行等。長城 2025 年 2 月 魏牌全新高山首秀“車位到車位”功能。面對重慶立交匝道復雜的車道選擇和擁堵的交通，Coffee Pilot Ultra 智駕系統全程無斷點，順利實現閘機通行。Momenta/智己

137、2025 年 年內將實現“車位到車位”的自主通行。資料來源：華為，蓋世汽車，IT 之家，新浪科技，懂車帝，光大證券研究所 敬請參閱最后一頁特別聲明-33-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 4 4、高階智駕加速下沉的背景下，智駕高階智駕加速下沉的背景下，智駕 SoCSoC競爭力在何方？競爭力在何方？4 4.1“1“智駕平權”的背景下，高算力、高性價比成為智駕平權”的背景下，高算力、高性價比成為OEMOEM 的重要考量因素的重要考量因素 自動駕駛對自動駕駛對 SoCSoC 算力的需求持續提升，“智駕平權”令算力的需求持續提升，“智駕平權”令 OEMOEM 對對 SoCSoC 性價比提性價比提出

138、更高要求。出更高要求。從 L0 到 L3 及以上級別，芯片算力需求呈現出明顯的遞進關系。L0-L2 級別智能駕駛通常采用 2.5-20 TOPS 小算力 SoC 芯片；L2+級別功能的實現需 20-80 TOPS 中算力芯片，可實現高速 NOA、城市記憶 NOA 和記憶泊車等功能，部分可提供城市 NOA 功能。L3 及以上級別自動駕駛通常需要100+TOPS 算力的 SoC 芯片來支撐。在比亞迪“智駕平權”的推動下，2025年中高階智駕將下沉至 10 萬元級別車型，OEM 對智駕 SoC 價格敏感度進一步提升。圖圖 2828：不同級別自動駕駛對于算力的要求：不同級別自動駕駛對于算力的要求 資料

139、來源：黑芝麻智能，光大證券研究所“端到端端到端+VLM+VLM”、世界模型、”、世界模型、VLAVLA 等前沿大模型等前沿大模型對硬件算力提出了極高要求，對硬件算力提出了極高要求，推動算力競爭加劇。推動算力競爭加劇。隨著 L3 級及以上自動駕駛功能的逐步落地，端到端模型的大規模上車，多模態數據的處理和決策難度提高，對芯片算力的需求顯著提升。高算力芯片領域，英偉達、地平線的產品已形成先發優勢。英偉達 Orin 芯片以及下一代 Thor 芯片算力處于市場領先地位。地平線的征程系列芯片最新旗艦版征程 6P 芯片將算力提升到 560TOPS，為車企提供了更具性價比的解決方案。黑芝麻、瑞薩等 SoC 供

140、應商也陸續推出算力超過 200TOPS 的高算力芯片。中高階智駕下沉中高階智駕下沉，車企對于車企對于高性價比高性價比的中算力的中算力芯片芯片需求增加。需求增加。長安汽車發布“北斗天樞 2.0”智能化戰略將高階智駕下探到 10 萬元車型，后有比亞迪發布“天神之眼”C 智駕系統，最低下沉至 7 萬級車型，“全民智駕”時代拉開序幕。比亞迪天神之眼 C 主要面向 20 萬元以下價位車型，可支持自適應巡航、智能跟車、車道保持、自動變道、避開/繞行部分障礙物等功能，依靠約 80-100TOPS 的中等算力芯片即可實現。英偉達 Orin N、地平線 J6E/M 等中等算 敬請參閱最后一頁特別聲明-34-證券

141、研究報告 海外海外 TMTTMT 力芯片，一方面能保證下沉智駕方案的功能實現，另一方面以相較于旗艦級芯片較低的價格，滿足 OEM 控制成本的需求。表表 1818：各各 SoCSoC 供應商的產品算力布局供應商的產品算力布局 公司公司 智駕芯片智駕芯片 單芯片算力單芯片算力（TOPSTOPS）制程（制程（nmnm）推出時間推出時間 地平線 征程 2 4 28 2019 年 8 月 征程 3 5 16 2020 年 征程 5 128 16 2022 年 征程 6 10、80、128、560 7 2024 年 4 月 黑芝麻智能 華山 A1000 58 16 2020 年 華山 A1000L 16

142、16 2020 年 華山 A1000Pro 106 16 2022 年 華山 A2000 250+7 2024 年 4 月 C1236、C1296 2”的相互促進的關系：a a）芯片廠商聚焦技術縱深：）芯片廠商聚焦技術縱深：英偉達無需擔心芯片后續的方案適配問題從而將研發資源聚焦于開發新的芯片架構，帶來新產品性能持續領跑行業。b b）方案商強化場景穿透：）方案商強化場景穿透：Momenta 基于基于 DRIVE AGX Thor 芯片的算力優勢，旗下一段式智駕大模型能夠支持更高分辨率、更長歷史的圖片及視頻輸入，強化場景體驗感。Momenta 已與廣汽豐田、廣汽埃安、東風日產、上汽智己等達成合作，

143、共同開發開發端到端智駕方案,已搭載或將搭載在其量產車型上。佐思汽研數據顯示，在 2023 年 1 月至 2024 年 10 月期間，Momenta 穩居城市 NOA 第三方智駕供應商市場第一，市場份額達到 60%。圖圖 3737：城市城市 NOANOA 第三方智駕供應商市占率（第三方智駕供應商市占率（2023.012023.01-2024.102024.10 累計）累計）資料來源：佐思汽研，光大證券研究所 敬請參閱最后一頁特別聲明-41-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 5 5、投資建議投資建議 2025 年，隨著 L3 級別法律法規的完善、智能駕駛支持政策的推動和車企“智駕平權”戰略的推

144、行，L2+及以上級別的智能駕駛有望加速滲透。在比亞迪、吉利等汽車 OEM 紛紛推行“智駕平權”戰略的背景下，第三方 SoC 廠商有望先行受益，“芯片預埋”趨勢為行業帶來較高成長確定性。推薦全球智駕推薦全球智駕 SoCSoC龍頭英偉達、國內智駕龍頭英偉達、國內智駕 SoCSoC 龍頭地平線機器人龍頭地平線機器人-WW（H H），建議關注高通、黑芝），建議關注高通、黑芝麻智能（麻智能（H H）、佑駕創新（）、佑駕創新（H H）。）。5.15.1 英偉達（英偉達（NVDANVDA.O.O）：）：世界領先的世界領先的 GPUGPU 設計和人工設計和人工智能芯片與解決方案提供商智能芯片與解決方案提供商

145、英偉達（NVIDIA）成立于 1993 年，是全球領先的 AI 芯片制造商。公司專注于GPU 與 AI 芯片設計，主營業務涵蓋數據中心、游戲、專業可視化和汽車。其中數據中心業務是公司營收支柱，FY2025 數據中心收入占比達 88.3%。汽車業務收入保持較高增速，公司智駕汽車業務收入保持較高增速，公司智駕 SOCSOC 產品位列市占率榜首。產品位列市占率榜首。FY2025 公司的汽車業務收入同比增長 55%，增長勢頭強勁。根據高工智能汽車研究院監測數據顯示，2024 年 1-6 月，僅在中國市場（不含進出口），乘用車前裝標配英偉達 Xavier/Orin 智駕芯片上車交付 73.99 萬顆，同

146、比增長高達 91.34%。根據蓋世汽車數據，2024 年 1-8 月，英偉達 Drive Orin-X 以 109.3 萬顆的裝機量位居智駕域控芯片裝機量排行榜榜首，市場份額 37.2%。圖圖 3838：FYFY20252025 英偉達收入結構英偉達收入結構 圖圖 3939：FY2FY2021021-FY2FY2025025 英偉達營業收入結構變化趨勢英偉達營業收入結構變化趨勢 資料來源：公司公告，光大證券研究所。注：英偉達 FY2025 起止日期為 2024 年 1 月29 日至 2025 年 1 月 26 日。資料來源：公司公告，光大證券研究所 在 2025 CES 大會上，公司創始人兼

147、CEO 黃仁勛宣布，下一代車用芯片 Thor已全面投入生產，Thor 頂配版單顆算力最高可達 2000TOPS。極氪汽車已經官宣，未來新車型將搭載 NVIDIA DRIVE AGX Thor 智駕芯片。豐田將在 NVIDIA DRIVE AGX Orin 上構建其下一代車型。目前和公司合作的 OEM 包括比亞迪、理想汽車、小米、極氪、沃爾沃、Rivian 等。敬請參閱最后一頁特別聲明-42-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 4040：英偉達合作車企：英偉達合作車企 圖圖 4141：FY2FY2021021-FY2FY2025025 公司營業收入公司營業收入 資料來源：CES 大會公司

148、展示，光大證券研究所 資料來源：公司公告，光大證券研究所 表表 2020：英偉達車載：英偉達車載 SoCSoC 參數對比（配套車型不完全統計）參數對比（配套車型不完全統計）芯片名稱芯片名稱 XavierXavier OrinOrin-N N OrinOrin-X X ThorThor-X X ThorThor-X X-SuperSuper 量產時間 2020 年 2024 年 2022 年 2025E 2025E 典型功耗 30W 50W 140W 280W 制程 12nm 7nm 7nm 4nm 4nm CPU 架構 8*ARM Carmel 64 8*ARM Cortex-A78AE 12

149、*ARM Cortex-A78AE 14*ARM Neoverse V2 28*ARM Neoverse V2 GPU 架構 Volta Ampere Ampere Blackwell Blackwell CUDA 核心數 512 1024 2048 AI 算力 30TOPS 84TOPS 254TOPS 1000TOPS 2000TOPS 搭載車型 2020 款小鵬 P7 騰勢 N7、小米 SU7 PilotPro 版 蔚來 ET5/ET7、理想L7/L8/L9 Max 版、小鵬G6/G9/X9/P7i、智已 LS7 資料來源：焉知汽車報告，佐思汽車研究，光大證券研究所 盈利預測、估值與評級

150、：盈利預測、估值與評級：Blackwell 交付進展順利、供應鏈問題已經得到解決，我們預計需求強勁且高價值量的 Blackwell 平臺、疊加 AI 大模型推理需求加速增長有望驅動英偉達業績 FY20262028 延續高速增長。我們維持英偉達FY2026FY2028 GAAP 凈利潤預測 1,301.62/1,843.24/2,374.51 億美元，對應FY20262028 GAAP凈 利 潤 同 比 增 速78.6%/41.61%/28.82%，對 應FY2026FY2028 GAAP EPS 為 5.33/7.55/9.73 美元。北京時間 2025 年 5 月 23日股價 131.29

151、美元對應 FY2026/FY2027 25x/17x PE，維持維持“買入買入”評級。評級。風險風險提示提示：1）下游應用程序開發和場景拓展較慢，導致 AI 商業化進度不及預期；2）CoWoS 和 HBM 產能擴張受限的風險；3）AI 算力行業競爭加劇的風險。表表 2121：英偉達盈利預測與估值簡表英偉達盈利預測與估值簡表 指標指標 FY202FY2024 4 FY202FY2025 5 FY202FY2026 6E E FY202FY2027 7E E FY202FY2028 8E E 營業收入（百萬美元）60,922 130,497 245,530 334,276 427,702 營業收入

152、增長率（%）125.85%114.20%88.15%36.14%27.95%GAAP 凈利潤（百萬美元）29,760 72,880 130,162 184,324 237,451 GAAP 凈利潤增長率（%）581.32%144.89%78.60%41.61%28.82%GAAP EPS(美元)1.22 2.99 5.33 7.55 9.73 P/E 108 44 25 17 13 資料來源：Bloomberg，光大證券研究所預測，股價時間為 2025-05-23；FY2025 財年截至 2025-1-26 敬請參閱最后一頁特別聲明-43-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 5.25.2 地

153、平線機器人地平線機器人-WW（9 9660.660.HKHK）：）：2 25 5 年受益于比亞迪年受益于比亞迪“智駕平權”戰略“智駕平權”戰略 地平線機器人是市場領先的乘用車高級輔助駕駛（地平線機器人是市場領先的乘用車高級輔助駕駛（ADASADAS）和高階智能駕駛）和高階智能駕駛（ADAD）解決方案供應商。）解決方案供應商。公司成立于 2015 年，聚焦深度神經網絡計算方向。經過近十年的發展，公司已成為配備專有軟硬件技術的乘用車高級輔助駕駛和高階自動駕駛解決方案的領先供應商，下游客戶為行業領先的 OEM 和國產汽車 Tier1 供應商。根據高工智能汽車統計數據，公司位列 2024 年 1 月-

154、12 月中國市場自主品牌乘用車智駕計算方案供應商市場份額第一，份額達到 33.97%。圖圖 4242：20242024 年年 1 1 月月-1212 月月中國市場自主品牌乘用車智駕計算方案供應商市場份額中國市場自主品牌乘用車智駕計算方案供應商市場份額 資料來源：高工智能汽車，光大證券研究所 公司主營業務包括汽車解決方案和非車解決方案公司主營業務包括汽車解決方案和非車解決方案，授權及服務業務占比逐年提授權及服務業務占比逐年提升。升。2024 年公司營業收入 23.84 億元人民幣，同比+53.6%。從收入結構來看，產品解決方案、非車解決方案營收占比逐年下降，授權及服務業務占比逐年提升。2023

155、年、2024 年授權及服務業務收入分別為 9.6 億、16.5 億人民幣，已成為公司營收主要來源。圖圖 4343：2 2021021-2 2024024 年年公司營業收入及同比增速公司營業收入及同比增速 圖圖 4444：2 2021021-2 2024024 年年公司營業收入結構公司營業收入結構 資料來源：公司公告，光大證券研究所 資料來源：公司公告，光大證券研究所 敬請參閱最后一頁特別聲明-44-證券研究報告 海外海外 TMTTMT J6J6 系列系列芯片芯片覆蓋從低階到高階智駕市場的全場景應用覆蓋從低階到高階智駕市場的全場景應用，J J6 6MM 助力比亞迪“智駕助力比亞迪“智駕平權”。平

156、權”。公司于 2024 年 4 月發布 J6 系列芯片，包括 B、L、E、M、H、P，目前 B、E、M、P 已對外公布具體參數。1 1）J J6P6P 面向高階智駕面向高階智駕，算力達 560 TOPS，CPU 處理能力 410K DMIPS。公司司高階智駕系統“SuperDrive”基于 J6P，有望于 2025 上半年推出，并有望于 2025 年量產落地。2 2）J J6 6E E 和和 J J6 6MM 面向中端市場，面向高速面向中端市場，面向高速 NOANOA 場景、提供普惠城區的性價比解場景、提供普惠城區的性價比解決方案。決方案。J6E/M 分別擁有 80/128 TOPS 的 AI

157、 算力和 100K/137K DMIPS 的CPU 處理能力。比亞迪于 2025 年 2 月發布“全民智駕”戰略，其全系車型將搭載“天神之眼”高階智駕技術。J6M 已切入“天神之眼 C”供應鏈，有望受益于比亞迪智駕平權戰略，出貨量維持高速增長。3 3）J J6 6B B 專注于低階智駕市場，專注于低階智駕市場，支持汽車支持汽車主動主動安全安全。已獲得包括博世（Bosch）、電裝（Denso）等全球頂級 Tier1 供應商的合作意向。J6B 有望切入博世 MPC 4.0 ADAS 平臺，出貨量有望于 2026 年起高速增長。表表 2222：公司“征程”系列：公司“征程”系列 SoCSoC 參數對

158、比（配套車型不完全統計）參數對比（配套車型不完全統計）J J2 2 J J3 3 J J5 5 J J6 6B B J J6 6E E J J6 6MM J J6 6P P CPU 2 核 ARM Cortex-A53 4 核 ARM Cortex-A53 8 核 ARM Cortex-A55 6 核 ARM Cortex-A55/18 核 ARM Cortex-A78AE 架構設計 2*BPU(伯努利架構1.0)2*BPU(伯努利架構2.0)2*BPU(貝葉斯架構2.0)BPU(納什架構 1.0)BPU(納什架構 1.0)BPU(納什架構 1.0)BPU(納什架構 1.0)工藝制程 28nm

159、 16nm 16nm 14/28nm 7nm 7nm 7nm 單芯片算力 4TOPS 5TOPS 128TOPS 10+TOPS 80TOPS 128TOPS 560TOPS 功耗 2W 2.5W 30W/能效比 2 2 4.3/量產情況 2019 量產 2021 量產 2021 量產/2025 年量產 2025 年量產 2025 年量產 支持級別 L0-L2/L2+L2+/L3 L3/L4 L2/L3 L3/L4 L3/L4 L3/L4 安全標準 AEC-Q100 Grade 2 ASIL-D AEC-Q100 Grade 2/AEC-Q100 Grade 2 AEC-Q100 Grade

160、2 ASIL-D 配套車型/品牌/方案 長安 UNI-T、UNI-K，奇瑞螞蟻，智己L7 哪吒 U/S,2021 款理想 ONE 理想 L7/L8,比亞迪、上汽/比亞迪 理想 ADPro、比亞迪天神之眼 C/資料來源：公司官網，微信公眾號“芝能智芯”，光大證券研究所 盈利預測、估值與評級：盈利預測、估值與評級：鑒于公司 1）SoC 出貨量將受益于車企“智駕平權”持續增長；2）和全球頭部企業戰略合作，出海有望進一步提升公司產品解決方案收入，我們維持 25-27 年公司營收預測 35.60 億、53.58 億、79.36 億元人民幣，對應 5 月 23 日股價 7.00 港元分別 26x/17x/

161、12x PS，維持維持“買入買入”評級。評級。風險風險提示提示：1）智能汽車不及預期；2）ADAS 和 AD 滲透速度不及預期；3）智駕 SoC 領域競爭加??；4）新股股價波動風險。表表 2323：地平線機器人地平線機器人-WW 盈利預測與估值簡表盈利預測與估值簡表 指標指標 2 2023023 20202424 2022025 5E E 2022026 6E E 2022027 7E E 營業收入（百萬元人民幣）1,552 2,384 3,560 5,358 7,936 營業收入增長率（%）71 54 49 50 48 凈利潤（百萬元人民幣）(6,739)2,347 (2,147)(749)

162、1,499 EPS（元人民幣）(2.496)0.178 (0.163)(0.057)0.114 P/S 59 39 26 17 12 資料來源：公司公告，光大證券研究所預測 注：股價時間為 2025 年 5 月 23 日；匯率：按 1HKD=0.9170CNY 計算。敬請參閱最后一頁特別聲明-45-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 5.35.3 黑芝麻智能（黑芝麻智能（2533.2533.HKHK）：國產智駕）：國產智駕 SoCSoC 新勢力，新勢力，“智能駕駛“智能駕駛+跨域計算”齊頭并進跨域計算”齊頭并進 黑芝麻智能黑芝麻智能是國內領先的智駕是國內領先的智駕 SoCSoC 廠商。廠商。

163、公司成立于 2016 年，定位 Tier2 芯片供應商，提供車規級計算 SoC 及基于 SoC 的智能汽車解決方案。公司擁有自動駕駛芯片華山系列和跨域計算芯片武當系列兩款 SoC，為客戶提供基于 SoC 的捆綁式解決方案及和基于算法的解決方案。根據弗若斯特沙利文數據，2023 年按出貨量計算，黑芝麻智能是全球第三大車規級高算力 SoC 供應商，僅次于英偉達和地平線。2024 年 8 月 8 日公司在香港聯交所成功上市。圖圖 4545：24Q124Q1 黑芝麻智能各業務收入占比黑芝麻智能各業務收入占比 圖圖 4646：20212021-20242024 年黑芝麻智能各業務營收結構年黑芝麻智能各業

164、務營收結構 資料來源：公司招股說明書，光大證券研究所。注：公司 2024 年業績公告未披露“基于SoC 的解決方案”和“基于算法的解決方案“具體收入。資料來源：公司公告，光大證券研究所 自動駕駛產品及解決方案收入占比不斷提升，已成為公司收入主要來源。自動駕駛產品及解決方案收入占比不斷提升，已成為公司收入主要來源。公司的主營業務分為自動駕駛產品及解決方案和智能影像解決方案。2024 年公司自動駕駛產品及解決方案/智能影像解決方案分別收入 4.4 億/0.36 億元人民幣，自動駕駛產品及解決方案收入占比 92.3%，相比于 2021 年占比 56.6%提升顯著，已成為公司收入核心來源。公司發展歷程

165、：從智駕公司發展歷程：從智駕 SoCSoC 擴展至跨域擴展至跨域 SoCSoC。2018 年公司成功完成全球領先的大型神經網絡 IP 驗證，奠定技術基礎。2020 年推出華山 A1000，面向 L2 及L2+級自動駕駛，標志著芯片產品正式進入市場。根據弗若斯特沙利文的資料，公司于 2020 年開始提供自動駕駛解決方案，是中國同業中最早從有關業務獲得收入的企業之一。2023 年發布武當系列跨域 SoC，為行業內首個集成自動駕駛、智能座艙、車身控制及其他計算域的產品。2024 年 12 月 30 日，公司推出華山 A2000 新一代芯片，支持全場景通識智駕。敬請參閱最后一頁特別聲明-46-證券研究

166、報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 4747：黑芝麻智能發展歷程：黑芝麻智能發展歷程 資料來源：公司招股說明書，微信公眾號“智駕社”，光大證券研究所 5 5.3.13.1 主營業務：智能駕駛和跨域計算齊頭并進，開放式生態降低主營業務：智能駕駛和跨域計算齊頭并進，開放式生態降低車企開發門檻車企開發門檻 基于基于 SoC SoC 的解決方案：的解決方案：“華山”和“武當”兩大系列“華山”和“武當”兩大系列 SoCSoC，分別面向自動駕，分別面向自動駕駛和跨域計算。駛和跨域計算。公司目前擁有兩大車規級芯片系列：華山系列和武當系列。華山系列定位車規級高性能自動駕駛芯片，而武當系列定位智能汽車跨域計算芯

167、片。根據公司招股說明書，公司不以獨立硬件方式提供 SoC，會將 SoC 與其他硬件、軟件、全面的技術支援及服務集成，包括 MCU、基礎軟件、中間件、算法及工具包等，作為捆綁解決方案一同交付給客戶。表表 2424：黑芝麻智能智駕：黑芝麻智能智駕 SoCSoC 參數對比（配套車型不完全統計）參數對比（配套車型不完全統計）芯片名稱芯片名稱 華山系列華山系列 武當武當 C1200C1200 系列系列 A1000A1000 A1000LA1000L A1000ProA1000Pro C1236C1236 C1296C1296 發布時間 2020 年 6 月 2020 年 6 月 2021 年 4 月 2

168、024 年 1 月 2024 年 1 月 量產時間 2022 年 2022 年 2023 年 工藝制程 16nm 16nm 16nm 7nm 7nm 適用范圍 L2/L2+L2+/L3 L3/L4 單芯片 NOA 多域融合 算力 16TOPS 58TOPS 106TOPS 典型功耗 15W 18W 25W CPU 6 核 ARM Cortex A55(1.2GHZ)8 核 ARM Cortex A55(1.5GHZ)16 核 ARM Cortex A55(1.5GHZ)8 核 ARM Cortex A78AE 10 核 ARM Cortex A78AE 安全標準 IS026262 AEC-Q1

169、00 ISO26262 ASIL-B AEC-Q100 Grade-2 ISO26262 ASIL-B ASIL-D ISO26262 ASIL-D AEC-Q100 Grade-2 ISO26262 ASI-D AEC-Q100 Grade-2 合作客戶 一汽集團、東風集團、吉利集團、江汽集團等，量產車型包括領克 08 等 資料來源：焉知汽車，光大證券研究所 1 1）華山系列：）華山系列：2020 年公司推出專注于自動駕駛的華山 A1000 系列芯片。華山 A1000 算力達 58TOPS，支持 L2+/L3 自動駕駛，具備高性能、低功耗和智能感知能力，廣泛適用于城市領航、代客泊車等自動駕駛

170、場景。A1000L 支持 L2/L2+自動駕駛，敬請參閱最后一頁特別聲明-47-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 算力 16TOPS，功耗 15W，配備豐富傳感器接口，提升智能駕駛體驗。2021 年 4 月公司推出華山 A1000 Pro，INT8 算力為 106 TOPS，支持高級別自動駕駛功能，從泊車、城市內部到高速場景的無縫銜接。2024 年 12 月 30 日，公司推出華山 A2000 系列，包括 A2000 Lite、A2000 和A2000 Pro 三款產品，分別針對不同等級的自動駕駛需求。A2000 Lite 專注于城市智駕，A2000 支持全場景通識智駕，而 A2000 P

171、ro 則是為高階全場景通識智駕設計。20252025 年年 3 3 月，吉利發布“千里浩瀚”智駕系統，公司“華山月，吉利發布“千里浩瀚”智駕系統，公司“華山 A1000A1000 系列芯片”系列芯片”搭載于千里浩瀚搭載于千里浩瀚 H1H1 標配級系統，為吉利銀河品牌提供智能駕駛支持。標配級系統，為吉利銀河品牌提供智能駕駛支持。2 2）武當系列武當系列：武當 C1200 是業內首款通過 ISO 26262 ASIL-D 產品認證的車規跨域計算芯片，將網關、車控、駕駛、座艙四個功能集成到一顆芯片里，平衡成本和性能，并兼容不同車型，滿足多樣化客戶需求。武當 C1236 芯片是本土首顆單芯片 NOA

172、行泊一體芯片平臺，單芯片集成 NOA域控的傳感器接入、算法加速、線速數據轉發的需求，通過一顆芯片實現以上功能的極簡設計，助力客戶實現高性價比的 NOA。武當 C1296 是行業首款支持多域融合的芯片平臺，集成 MPU 實現艙、駕、泊一體化，并通過 Hypervisor 加速優化 E/E 架構演進。圖圖 4848：黑芝麻智能：黑芝麻智能 A A20002000 系列系列 SoCSoC 產品產品 圖圖 4949：黑芝麻智能山海開發工具鏈黑芝麻智能山海開發工具鏈 資料來源：微信公眾號：證券市場周刊，光大證券研究所 資料來源：公司公告，光大證券研究所 瀚海平臺瀚海平臺+山海開發工具鏈：構建從山海開發工

173、具鏈：構建從 SoCSoC 到解決方案的全棧能力。到解決方案的全棧能力。公司通過自研開發工具鏈和中間件，構建從芯片到解決方案的全棧能力，服務汽車 OEM和一級供應商。1 1）山海開發工具鏈山海開發工具鏈：根據弗若斯特沙利文，該工具鏈是中國首批自主研發的車規級開發工具鏈之一。具備高度開放性，支持 Tensorflow、Pytorch、ONNX主流深度學習框架，并優化算法在 SoC 上的部署效率，具備高精準度特性，支持 AI 模型的訓練后量化以及量化感知訓練。山海工具鏈的開放性、精準度和靈活性能助力 L3 及以上自動駕駛場景的快速落地。2 2）瀚海中間件瀚海中間件平臺：平臺：擁有包括目標 SoC、

174、MCU、PC 的開發工具包，兼容自動駕駛和 V2X 應用場景的開發，并兼容多種車型和第三方自動駕駛系統。提供靈 敬請參閱最后一頁特別聲明-48-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 活的軟件與硬件接口，支持多域融合、傳感器集成和跨平臺適配，降低開發成本并提升系統升級的可擴展性。能夠有效減少客戶開發工作量、縮短應用程序的開發周期，助力客戶快速迭代軟件功能。表表 2525：黑芝麻智能自動駕駛產品及解決方案商業化時間表黑芝麻智能自動駕駛產品及解決方案商業化時間表 開始產生收入的時間開始產生收入的時間 解決方案解決方案 2018 年 8 月 智能影像解決方案 2020 年 11 月 ADAS 及自動駕

175、駛解決方案 2020 年 11 月 商用車主動安全系統 2020 年 12 月 FAD 計算平臺 2022 年 5 月 V2X 邊緣計算解決方案 2023 年 3 月 華山 SOM 核心計算板卡 資料來源：公司招股說明書，光大證券研究所 基于算法的解決方案：基于算法的解決方案：公司可提供 1）集成閉環自動駕駛解決方案組合 BEST Drive，包括支持 L1 的Drive Eye、支持 L2+自動駕駛的 Drive Sensing、支持 L3 域控制的 Drive Brain 及支持下一代中央計算的 Drive Turing；2）自主開發的商用車主動安全系統 Patronus 通過創新系統設計

176、提供可靠的自適應安全支持，為商用車 OEM 及一級供應商提供性價比的解決方案，Patronus2.0 提供 ADAS、DMS、BSD 等功能；3）基于華山系列 SoC 的 FAD 測試平臺，為試用客戶提供靈活的開發及測試服務；4）V2X 邊緣計算解決方案 BEST Road 針對新興的路側自動駕駛解決方案市場；5）基于華山系列芯片開發華山 SOM 核心計算板卡，安全性能穩定，內置 Linux 操作系統，底層外設驅動程序，支持用戶二次開發。智能影像解決方案：智能影像解決方案：持續開發視覺感知與圖像處理技術。持續開發視覺感知與圖像處理技術。公司為高端消費電子產品制造商及智能電子產品提供商提供影像算

177、法一體化解決方案。智能影像解決方案通過 AI 賦能，實現全光譜圖像增強與優化，提升影像質量和識別能力。依托機器學習和深度學習，支持單攝像頭散景、燈光美化、面部識別、高動態范圍成像(HDR)和 3D 景深等功能。同時，憑借車規級成像能力，該方案可并行處理多攝像頭系統的海量視頻數據，適用于復雜環境下的高效圖像處理與分析。目前該業務已落地并商用 20 余款影像算法產品，代表性商用終端包括三星、聯想、海信等。敬請參閱最后一頁特別聲明-49-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 表表 2626：黑芝麻智能的智能影像解決方案在消費電子領域的開發和應用（部分）：黑芝麻智能的智能影像解決方案在消費電子領域的開

178、發和應用（部分）名稱名稱 簡介簡介 具體功能具體功能 雙攝背景虛化 通過計算空間中同一個物體在兩個相機成像的視差得到深度圖，從而實現更好的背景虛化效果。支持 RGB+RGB,RGB+MONO,Main+Wide 支持預覽實時虛化和拍攝虛化 支持虛化強度調整 自然光斑效果，可以調整亮度、密度和形態 支持拍攝后在圖庫中重新調整對焦點和虛化 單攝人像背景虛化 通過深度學習(AI)大量人像自拍數據摳出人體輪廓，將背景模糊，然后合成從而實現單攝人像的背景虛化效果。支持人像預覽實時虛化和拍照虛化 支持虛化強度調整 精確摳圖，重點處理手指、邊緣等難點區域 支持多人合影背景虛化 人像視頻虛化 基于神經網絡與大

179、數據訓練，實現幀與幀的精確摳圖，分割背景做連續幀的虛化渲染最終達到視頻人像分割虛化效果。支持預覽虛化和視頻錄制虛化 支持虛化強度調整 多視頻格式輸入以及視頻錄制 輕美顏 提取照片中的膚色區域(原色)，改善皮膚亮度和調整色彩，再進行磨皮(凈度)、祛斑，實現對人物的自然美化?；谌四?108 個關鍵點識別，結合人臉審美的標準，對這些關鍵點進行調整，從而實現改變人臉形狀。皮膚亮度調整 皮膚顏色舒適感調整，包括美白、紅潤和美黑 皮膚的磨皮紋理細致度調整，對五官進行保護 皮膚的祛斑調整 雙眼大小調整 臉頰胖瘦的調整 支持高分辨率的視頻拍攝 人臉解鎖 基于深度學習大量的人臉數據，進行人臉識別和活體檢測，對

180、設備錄入的人臉特征進行比對，實現對設備人臉解鎖。先進的活體檢測技術，抵抗照片、屏幕、3D 的假人攻擊 檢測活體人臉錄入 支持閉眼檢測 支持各種膚色、人種的人臉解鎖 針對各種不同的角度、極端的環境也能快速解鎖 高動態范圍圖像 HDR(High-Dynamic Range)，高動態范圍圖像，即光線強弱變化很大。通過拍攝多幀不同的曝光時間的圖像，利用每幀圖像相對應最佳細節來合成最終 HDR 圖像，實現提供更多的動態范圍和圖像細節。實時檢測高動態范圍場景 根據檢測狀態給出適宜曝光值，實現動態曝光 壓制高光，提亮暗部，還原拍攝圖像細節 針對運動物體抗鬼影，拍攝清晰圖像 人像的膚色真實還原(保護)采用多幀

181、降低噪聲 動態 EV 曝光 全景 全景算法通過在手機相機旋轉移動的過程中，實時抓取拍攝幀，并根據順序將每幀進行對齊和拼接，實現超廣角度拍攝，幫助用戶拍攝廣角攝像頭都無法滿足的場景。拼接實時預覽，所見即所得 支持左右上下最大 360 度拍攝 支持無陀螺儀輔助 超廣角畸變校正 畸變矯正算法通過獲取鏡頭標定數據，把照片畸變矯正到人眼接受范圍。支持畸變校正后預覽、拍攝和視頻 支持超廣角 ZOOM 變焦 邊緣人像保護 智能場景識別 通過深度神經網絡同時分析 1000+種紋理、顏色、亮度、結構信息，對圖像、視頻場景進行準確識別。支持識別日出日落、夜景、綠植、風景、花朵、藍天、美食、煙火、文本、貓、狗、人像

182、、大海、建筑、草地、月亮 資料來源：公司官網，光大證券研究所 5 5.3.23.2 財務分析：營收高速增長，毛利率波動較大財務分析：營收高速增長，毛利率波動較大 營收營收增速較高，主要由自動駕駛產品及解決方案收入增長推動增速較高，主要由自動駕駛產品及解決方案收入增長推動。2021-2024 年，公司營收分別為人民幣 0.6 億、1.7 億、3.1 億、4.7 億元人民幣，2024 年營收同比增長 51.83%。公司主要收入來源為自動駕駛產品及解決方案，2024 年貢獻總營收的 92.3%。細分來看，2021-2024 年自動駕駛產品及解決方案的收入分別為 0.34 億、1.42 億、2.76

183、億和 4.38 億元人民幣，2022-2024 年同比增長315.3%、94.2%、58.5%，成為公司營收增長的重要推動因素。毛利率波動較大，毛利率波動較大，20242024 年毛利率同比大幅提升年毛利率同比大幅提升。2021-2023 年，公司毛利率分別為 36.1%、29.4%、24.7%。2024 年毛利率升至 41.1%，同比上升 16.4pct，毛利率波動較大主要系：1）硬件組件較少的基于 SoC 的解決方案出貨提升，帶動該業務毛利率提升；2）軟件算法授權收入增加，智能影像業務毛利率提升。敬請參閱最后一頁特別聲明-50-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 5050：2021

184、2021-20242024 年年黑芝麻智能營收黑芝麻智能營收及增速（百萬元人民幣）及增速（百萬元人民幣）圖圖 5151：20212021-20242024 年年黑芝麻智能黑芝麻智能毛利率毛利率 資料來源：公司公告，光大證券研究所 資料來源：公司公告，光大證券研究所 銷售、行政、研發費用率均呈下降趨勢。銷售、行政、研發費用率均呈下降趨勢。1 1）銷售費用率：）銷售費用率：2021-2024 年，公司銷售費用率持續下降，主要系規模效應下銷售效率有所提升。2 2）行政費用率：）行政費用率：2021-2024 年持續下降，我們分析主要系規模效應下公司行政效率提升；2023年行政費用大幅增加系公司上市相

185、關開支增加。3 3）研發費用率：）研發費用率：2021-2024年持續下降，考慮到公司研發費用金額持續增長，我們分析研發費用率的下降主要系規模效應的發揮。20242024 年公司虧損大幅收窄。年公司虧損大幅收窄。公司 2024 年上半年短暫扭虧為盈，主要系向投資者發行的金融工具公允價值變動帶來正向收益：2024 年全年公司經調整虧損凈額為 13.04 億元人民幣，相比 2023 年的虧損 12.54 億略微增長。根據公司財報及招股說明書，2023 年公允價值變動虧損人民幣 31.8 億元，2024 年公允價值變動收益人民幣 20.5 億元，主要系投資者持有的附有優先權的股權公允價值變動帶來正向

186、收益。圖圖 5252：20212021-20242024 年年黑芝麻智能黑芝麻智能銷售、行政、研發費用率銷售、行政、研發費用率 圖圖 5353：20212021-20242024 年黑芝麻智能經調整虧損凈額（百萬元人民年黑芝麻智能經調整虧損凈額（百萬元人民幣）幣）資料來源：公司公告，光大證券研究所 資料來源：公司公告，光大證券研究所 60.5165.4312.4474.3173.44%88.82%51.83%0%20%40%60%80%100%120%140%160%180%0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 2021202220232024營業收

187、入（百萬元）（左軸）同比（右軸）18.6%24.2%21.4%37.4%59.0%61.5%50.1%85.4%36.1%29.4%24.7%41.1%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%2021202220232024自動駕駛產品及解決方案毛利率智能影像解決方案毛利率綜合毛利率 敬請參閱最后一頁特別聲明-51-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 5 5.3.33.3 盈利預測與評級盈利預測與評級 收入方面，我們分別對自動駕駛產品及解決方案和智能影像解決方案進行拆分預測，其中自動駕駛產品及解決方案可進一步細分為基于 SoC 的解決方案和基于算法的解決方案。我們參考公司歷

188、史實際數據，并基于以下主要假設：自動駕駛產品及解決方案：自動駕駛產品及解決方案：隨著汽車智能化進程加速，比亞迪“智駕平權”戰略帶動國內高階智駕加速滲透，客戶對公司“華山”系列高算力 SoC 和“武當”系列跨域融合 SoC 需求增加，乘用車業務有望受益。我們假設 2025-2027 年公司 L2+智駕 SoC 市占率提升，智駕 SoC 出貨量分別為 51 萬/86 萬/142 萬片；SoC 持續迭代，性能提升帶動 ASP 上行，但考慮到智駕 SoC 競爭加劇的影響，我們假設 2025-2027 年 ASP 分別為 800 元/1,000 元/1,000 元人民幣，預測乘用車收入分別為 4.1 億

189、/8.6 億/14.2 億元人民幣。商用車方面，我們預計 25 年公司發力乘用車市場，商用車收入占比有所下降，我們假設 2025-2027 年商用車收入占自動駕駛產品及解決方案收入比例分別為 50%/40%/35%，收入分別為 4.1 億元/5.7 億元/7.6 億元。綜合以上，我們預計 2025-2027 年公司基于SoC 的解決方案收入分別為 8.2 億元/14.3 億元/21.8 億元人民幣，分別對應增速 86%/75%/53%。智能影像解決方案收入：智能影像解決方案收入：根據公司招股說明書，該業務單筆訂單均價較高且2021-2023 年間持續增長，主要系和公司關系穩定的客戶需求不斷增長

190、；客戶平均訂單數較為穩定；2021-2023 年間客戶數量持續下降，主要系公司與成本及盈利能力不符合預期的客戶終止合作。2025-2027 年，我們預計公司持續發力乘用車業務，假設該業務經營情況保持穩定，公司客戶數分別為 10/10/10家；假設客戶平均訂單數保持穩定，分別為 3/3/3 筆；假設訂單平均價值分別為 120 萬元/120 萬元/120 萬元。綜合以上，我們預計 2025-2027 年公司智能影像解決方案收入分別為 0.4 億元/0.4 億元/0.4 億元人民幣，分別對應增速 -1%/0%/0%。綜合來看，我們預計綜合來看，我們預計 2 2025025-20272027 年公司總

191、收入分別為年公司總收入分別為 8.58.5 億億/14.614.6 億億/22.222.2 億元億元人民幣，同比增長人民幣，同比增長 8080%/71%/52%/71%/52%。毛利率：毛利率：2024 年公司毛利率為 41%，較 2023 年的 25%大幅提升，主要系銷售解決方案中算法收入比重提升。我們預計 2025 年隨著公司持續發力乘用車市場，乘用車相關收入占比提升，自動駕駛產品及解決方案毛利率提升，2025-2027 年分別為 40%/43%/44%。預計 2025-2027 年智能影響解決方案業務較穩定，毛利率維持 80%。我們預測 2025-2027 年公司毛利率分別為42%/44

192、%/45%。OPEXOPEX 費用率：費用率：2024 年公司 OPEX 費用率 406%，其中研發/行政/銷售費用率分別為 303%/78%/25%。我們預測：1）銷售費用率：隨著公司與大客戶合作有望趨于穩定，銷售費用趨于穩定，疊加公司收入有望維持高速增長，銷售費用率有望下降，2025-2027 年分別為 15%/9%/6%；2）行政費用率：規模效應下預計公司行政費用率逐步下降，2025-2027 年分別為 40%/20%/12%；3）研發費用率：我們預計公司將會維持較高研發投入水平，規模效應下公司研發費用率逐步下降，2025-2027 年分別為 170%/100%/60%。敬請參閱最后一頁

193、特別聲明-52-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 表表 2727：黑芝麻智能盈利預測（單位：百萬元人民幣）黑芝麻智能盈利預測（單位：百萬元人民幣）2 2023023 2 2024024 2 2025025E E 2 2026026E E 2 2027027E E 營業收入營業收入 312 474 852 1461 2217 自動駕駛產品及解決方案 276 438 816 1425 2181 1、乘用車/142 408 855 1418 2、商用車/332 408 570 763 智能影像解決方案 36 36 36 36 36 收入同比增速收入同比增速 89%52%80%71%52%自動駕駛

194、產品及解決方案 94%59%86%75%53%1、乘用車/287%210%166%2、商用車/23%40%34%智能影像解決方案 56%1%-1%0%0%毛利率毛利率 25%41%42%44%45%自動駕駛產品及解決方案 21%37%40%43%44%1、乘用車/45%60%58%57%2、商用車/16%20%20%20%智能影像解決方案 50%85%80%80%80%OPEXOPEX%571%406%225%129%78%研發費用率 436%303%170%100%60%行政費用率 102%78%40%20%12%銷售費用率 33%25%15%9%6%資料來源：公司公告，光大證券研究所預測

195、注：2024 年乘用車、商用車收入和毛利率為光大證券研究所預測 我們預測 2025-2027 年歸母凈利潤分別為-11.7 億、-6.9 億、-2.7 億元人民幣，對應 EPS 分別為-1.85、-1.10、-0.42 元人民幣。表表 2828：黑芝麻智能及可比公司相對估值：黑芝麻智能及可比公司相對估值 公司代碼公司代碼 公司名稱公司名稱 最新最新市值市值 （億）（億）營業收入（百萬）營業收入（百萬）CAGRCAGR （2 25 5-2727E E）PSPS PSGPSG FY2FY2024024 FY2FY2025025E E FY2FY2026026E E FY2FY2027027E E

196、FY2FY2024024 FY2FY2025025E E FY2FY2026026E E FY2FY2027027E E FY2FY2025025E E FY2FY2026026E E NVDA.O 英偉達 32,035 130,497 200,788 248,922 281,426 29%25 16 13 11 0.5 0.4 MBLY.O Mobileye 127 1,654 1,750 1,989 2,564 16%8 7 6 5 0.5 0.4 6723.T 瑞薩電子 33,260 1,348,479 1,307,574 1,456,186 1,576,188 5%2 3 2 2 0.

197、5 0.4 9660.HK 地平線機器人-W 1,003 2,384 3,551 5,935 8,809 55%39 26 15 10 0.5 0.3 平均平均 /26%26%18 18 13 13 9 9 7 7 0.5 0.5 0.4 0.4 2533.HK2533.HK 黑芝麻智能黑芝麻智能 117117 474474 852852 1,4611,461 2,2172,217 38%38%2323 1313 7 7 5 5 0.30.3 0.20.2 資料來源：Bloomberg，光大證券研究所預測 注：1）股價日期為 2025 年 5 月 23 日，美股上市公司英偉達、Mobileye

198、 市值以 USD 計價，營業收入以 USD（百萬）計價；瑞薩電子市值以 JPY 計價，營業收入以 JPY（百萬）計價；黑芝麻智能和地平線機器人股價以 HKD 計價，營業收入以 CNY（百萬）計價。2）營業收入 FY2024 分別對應英偉達、Mobileye、地平線機器人、瑞薩電子截至 2025/1/26、2024/12/28、2024/12/31、2024/12/31 財年的營業收入。PS、PSG 對應同時間區間營收計算。3）黑芝麻智能 FY2025-FY2027 營業收入、CAGR（25-27E）、FY2025-FY2027 PS、FY2025-FY2026 PSG 均為光大證券研究所預測，

199、其余數據來自于公司已披露數據和 Bloomberg 一致預期；匯率：1HKD/CNY=0.9170 相對估值：選取經營業務同為智能駕駛 SoC 的英偉達、Mobileye、瑞薩電子、地平線機器人作為可比公司。截至 2025 年 5 月 23 日，按照彭博一致預期，25-27 年可比公司 PS 均值分別為 13x/9x/7x，公司對應 25-27 年營業收入的PS 為 13x/7x/5x，25-27 年公司估值低于可比公司均值?？杀裙局?，瑞薩電子為成熟半導體企業、Mobileye 市場份額持續下降，PS 估值較低。另外基于 敬請參閱最后一頁特別聲明-53-證券研究報告 海外海外 TMTTMT

200、1）公司是國內智能駕駛 SoC 領先的供應商；2）公司已切入吉利“千里浩瀚H1 級智駕系統”，有望受益于吉利智能駕駛戰略。我們認為當前公司具備一定的溢價空間。盈利預測、估值與評級：盈利預測、估值與評級：基于 1）汽車智能化進程持續推進；2）OEM 車企推動高階智駕下沉，對公司中高算力芯片需求提升，我們預測公司 2025-2027 年營收分別為 8.5 億/14.6 億/22.2 億元人民幣，同比增長 80%/71%/52%。隨著公司華山 A1000 系列 SoC 加速上車，出貨量持續增長有望發揮規模效應，2025-2027 年虧損有望收窄，預測歸母凈利潤分別為-11.7 億/-6.9 億/-2

201、.7 億元人民幣，對應 EPS 分別為-1.85/-1.10/-0.42 元人民幣。2025 年 5 月 23 日收盤價 18.52 港元對應 2025/2026 年 13x/7x PS，首次覆蓋，給予給予“增持增持”評級。評級。風險風險提示提示：1）智能汽車出貨不及預期；2）智能駕駛滲透速度不及預期；3）智駕 SoC 領域競爭加??；4）新股股價波動風險。表表 2929：黑芝麻智能盈利預測與估值簡表黑芝麻智能盈利預測與估值簡表 指標指標 2 2023023 20202424 2022025 5E E 2022026 6E E 2022027 7E E 營業收入（百萬元人民幣）312 474 8

202、52 1,461 2,217 營業收入增長率（%）88.8 51.8 79.7 71.5 51.7 凈利潤（百萬元人民幣）(4,855)313 (1,166)(693)(266)EPS（元人民幣）(1.863)0.116 (1.847)(1.097)(0.421)P/S 34 23 13 7 5 資料來源：公司公告，光大證券研究所預測 注：股價時間為 2025 年 5 月 23 日；匯率：按 1HKD=0.9170CNY 計算。2023、2024 年股本數分別為 71.00 百萬股、263.61 百萬股。截至 2025 年 4 月 30 日，公司最新股本數為 631.40 百萬股。2025-2

203、027 EPS 根據最新股本數計算。5.45.4 佑駕創新（佑駕創新（2431.2431.HKHK）：同時具備智能駕駛）：同時具備智能駕駛+智能座智能座艙業務的方案商艙業務的方案商 智能駕駛和艙內解決方案供應商智能駕駛和艙內解決方案供應商：佑駕創新成立于 2014 年 12 月，依托全棧自研的軟硬一體技術，逐步開發不同級別自動化的智能駕駛解決方案。公司業務涵蓋智能駕駛、智能座艙和車路協同。根據公司招股說明書，截至 2024 年 6月 30 日公司已經與 29 家整車廠就 94 款車型的智能駕駛展開量產，其中包括排名前十的國內整車廠中的七家。2024 年 12 月 27 日，公司在香港聯交所主板

204、掛牌上市。2025 年 3 月，公司被納入港股通。根據灼識咨詢數據，按 2023年 L0 級至 L2+級解決方案的收入計算，佑駕創新在中國新興科技公司中排名第四，市場份額為 0.6%。圖圖 5454：佑駕創新發展歷程：佑駕創新發展歷程 資料來源：公司招股說明書，光大證券研究所 敬請參閱最后一頁特別聲明-54-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 漸進式發展路線，智駕解決方案從漸進式發展路線，智駕解決方案從 L L2 2 向向 L L4 4 擴展。擴展。公司于 2016 年推出首代ADAS 產品 iSafety，對標 Mobileye 后裝方案。2018 年深化視覺感知優勢，產品線拓展至前裝市場

205、并實現規模量產，產品進入歐美市場。2021 年推出 L2+級智駕方案 iPilot。2022-2023 年，公司成功落地城市 NOA 量產。公司 L4 級智駕方案 iRobo 預計于 2025 年交付。圖圖 5555：20212021-20242024 年佑駕創新年佑駕創新營業營業收入結構收入結構 圖圖 5656：佑駕創新三大主營業務板塊：佑駕創新三大主營業務板塊 資料來源：公司公告，光大證券研究所 資料來源：公司公告，光大證券研究所 智能駕駛解決方案收入占比較高，智能座艙收入高速增長。智能駕駛解決方案收入占比較高，智能座艙收入高速增長。公司的主營業務可以分為智能駕駛解決方案、智能座艙解決方案

206、、車路協同三大板塊，2024 年分別收入 4.84 億元/1.04 億元/0.63 億元，同比增長 25.2%/467.8%/-11.5%。其中，智能駕駛解決方案收入占比 73.9%，相較于 2023 年有所下降，但仍為公司營收支柱；智能座艙解決方案收入占比 15.9%，同比提升 12.1pct。圖圖 5757：佑駕創新在產業鏈中扮演的角色：佑駕創新在產業鏈中扮演的角色 資料來源：公司招股說明書，光大證券研究所 98.8%95.7%81.1%73.9%0.4%0.6%3.8%15.9%0.3%15.0%9.7%0.8%3.4%0.5%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%1

207、00%2021202220232024智能駕駛解決方案智能座艙解決方案車路協同其他車路協同智能座艙解決方案智能駕駛解決方案iSafetyiPilotiRoboDMSOMS公路和交通路口管理工業園區和停車位管理佑駕創新業務分類 敬請參閱最后一頁特別聲明-55-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 5 5.4.14.1 主營業務：同時提供智能駕駛和智能座艙解決方案主營業務：同時提供智能駕駛和智能座艙解決方案 智能駕駛解決方案智能駕駛解決方案：基于第三方廠商的：基于第三方廠商的 SoCSoC 打造一體機和域控制器產品。打造一體機和域控制器產品。公司產品線包括 iSafety、iPilot 和 iRo

208、bo 系列前視一體機/域控制器。其中 iSafety系列（L0L2 級）旨在提高車輛智能化和安全性；iPilot 系列（L2+級）從2021 年開始開發，已實現商業化落地，包括高速 NOA、城市 NOA 和記憶泊車等高階智駕能力；iRobo 系列聚焦 L4 產品，可在工業園區、港口和機場等特定區域及操作場景下支持全自動駕駛，預計將在 2025 年第一季度實現交付。公司公司和地平線機器人長期合作，基于地平線和地平線機器人長期合作，基于地平線 J J6 6MM 的域控產品已獲的域控產品已獲得得新能源新能源車企車企定點定點。公司于 2021 年起和地平線機器人展開合作，基于地平線征程系列芯片打造的

209、iPilot 2、iPilot 3 行泊一體方案已實現量產；基于地平線征程 6E 打造的 iPilot 4 中高階智駕方案將于 2025 年交付。此次基于地平線 J6M 打造的域控產品，支持涵蓋城市 NOA、高速 NOA、巡航駕駛輔助、主動安全、記憶泊車等 L2+級別的輔助駕駛功能，將搭載于 30 萬元級別的高端車型上，基于J6M 打造的域控產品項目也將于 2025 年內完成交付。智能座艙智能座艙解決方案：解決方案：基于計算機視覺技術與人工智能算法打造的智能座艙產品，主要解決方案包括駕駛員監測系統（DMS）解決方案、乘客監測系統（OMS）解決方案和其他服務。針對司機注冊、乘客看護、駕駛員疲勞檢

210、測、安全接管、交互娛樂、健康監測六大應用場景提供“主動式”服務，用戶無需給出明確指令，即可“無感”體驗先進的智能座艙技術。表表 3030：佑駕創新一體機：佑駕創新一體機/域控制器參數對比域控制器參數對比 iSafety 1iSafety 1 iSafety 2iSafety 2 iSafety 3iSafety 3 iPilot 1iPilot 1 iPilot 2iPilot 2 iPilot 3iPilot 3 iPilot 4iPilot 4 圖示 算力 0.55TOPS 4TOPS 5TOPS 8TOPS 5TOPS 32TOPS 80TOPS 智駕級別 L0-L1 L2 L2 L2+

211、L2+L2+L2+攝像頭 1 個 1 個 1 個 6 個 5 個 6-10 個 7-11 個 毫米波雷達 1 個（可選）1 個（可選）1-5 個（可選）5 個 5 個 1-5 個 5 個 超聲波雷達 12 個 12 個 12 個 12 個 激光雷達 1 個 功能 行車功能（前向預警）FCW、LDW、PCW、TSR 行車（控制）功能 AEB、ACC、LCC、LKA、TJA、ICA 行車功能（前向預警）FCW、LDW、PCW、TSR、IHBC、S&G 行車（控制）功能 AEB、ACC、LCC、LKA、TJA、ICA、DCLC 行車功能（前向及后向預警）FCW、LDW、PCW、TSR、IHBC、S&

212、G、DOW、RCW、BSD、FCTA、RCTA 行車功能 lite HNOA 泊車功能 HAVP、APA、AVM、RPA、PDC 行車功能 lite HNOA 泊車功能 APA、AVM、RPA、PDC 行車功能 HNOA 泊車功能 HAVP、APA、AVM、RPA、PDC 行車功能 HNOA/UNOA 泊車功能 HAVP、APA、AVM、RPA、PDC 艙內功能 DMS/OMS 資料來源：公司官網，光大證券研究所 敬請參閱最后一頁特別聲明-56-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 表表 3131：佑駕創新智能座艙解決方案六大應用場景：佑駕創新智能座艙解決方案六大應用場景 場景場景 簡介簡介

213、具體功能具體功能 司機注冊 無感式身份識別及活體檢測 同時具備 2D 及 3D 攝像頭方案 支持多角度識別 無需微表情監測窗口期 無需動作配合 快速完成身份識別和活體驗證 乘客看護 全艙看護管家 兒童信息判定 危險動作監測 兒童座椅安全帶監測 自動緊急報警 駕駛員疲勞檢測 全天候疲勞狀態預警 滿足歐盟 DDAW 疲勞檢測量化測試標準 頭部、眼部等多維度疲勞判斷 有效疲勞分級 安全接管 駕駛員狀態實時視線追蹤 兩套視線方案，視覺感知精度提升 3 倍 駕駛狀態與注意力分析 前方路面、中控、AI 助手、內后視鏡等 7 個注視區判斷 交互娛樂體驗 創新性智能娛樂空間 自然身體語言交互 全艙多人多位置交

214、互 前后排創新互動 AI 實時美顏 健康監測 重要生命體征指標檢測 心率監測 呼吸頻率監測 資料來源：公司官網，光大證券研究所 車路協同車路協同：通過集成雷達和攝像頭、自研算法結構和先進的 V2X 技術等自主設計傳感器設備方案，覆蓋公路和路口管理、工業園區和停車場管理兩大場景。通過車路協同的互聯互通和信息的交互，讓車輛獲得超視距感知，推動智能駕駛規?；瘧?。表表 3232：佑駕創新一體機：佑駕創新一體機/域控制器參數對比域控制器參數對比 公路和路口管理公路和路口管理 工業園區和停車場管理工業園區和停車場管理 圖示 業務內容 與交通基礎設施領域的客戶合作，提供具有路端感知能力的設備及實時數據交換

215、技術，從而加強交通安全和交通效率。支持對公路和路口交通狀況的自動監控和分析，生成基于實時數據反饋的交通管理計劃 通過感知設備和自研算法實時監控和分析交通流量，實現對工業園區和停車場的精準管理，改善交通管理和提升運營效率。具體功能 交通流量優化 交通狀況信息分析 實時記錄進入、占用或離開停車場的車輛 實時顯示停車位占用情況 可在線支付 資料來源：公司官網，光大證券研究所 敬請參閱最后一頁特別聲明-57-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 依托全棧自研算法，快速響應市場需求提供定制。依托全棧自研算法，快速響應市場需求提供定制。公司自研算法覆蓋感知、融合、建圖定位及規控四大模塊，構建完整智能駕駛算

216、法棧，實現從底層硬件到高階應用的深度優化。自研中間件隔離上層軟件與計算平臺，使解決方案兼容多種 SoC，提升平臺適配性，降低硬件依賴，提高成本效益。其自研算法在低算力環境下高效運行，例如僅 8TOPS 即可實現行泊一體功能，而行業同類方案通常需 10TOPS 以上，充分展現算法優化能力。依托自研能力，公司能快速響應市場需求，靈活定制方案，確保硬件性能最大化。圖圖 5858：佑駕創新：佑駕創新平臺化及軟硬件一體化研發能力平臺化及軟硬件一體化研發能力 資料來源：公司招股說明書，光大證券研究所 5 5.4.24.2 財務分析：營收高速增長，毛利率趨勢持續向好財務分析：營收高速增長，毛利率趨勢持續向好

217、 營業營業收入收入增速較高增速較高。公司 2021-2024 年營收分別為人民幣 1.75 億、2.79 億、4.76 億、6.54 億元人民幣，2024 年營收同比增長 37.4%。營收高速增長主要系 1）智能駕駛解決方案定點數量增加；2）iSafety、iPilot 交付數量的增加；3）智能座艙和車路協同業務加速發展。毛利率毛利率提升提升趨勢良好。趨勢良好。2021-2024 年，公司的毛利率分別為 9.7%、12.0%、14.3%、16.0%，毛利率連續四年提升。毛利率持續提升主要系 1）毛利率較高的 iPilot 交付量增加，帶動智能駕駛解決方案毛利提升；2）車路協同業務受益于規模效應

218、，毛利率較高。另外，2022-2023 年間，智能座艙業務由原型機交付轉為產品量產，毛利率有所下降，隨著量產規模擴大，24 年該業務毛利率同比上升。銷售、行政、研發費用率總體呈下降趨勢。銷售、行政、研發費用率總體呈下降趨勢。1 1）銷售費用率：）銷售費用率：2021-2024 年公司銷售費用率持續下降，主要系客戶關系穩定，銷售團隊結構優化，營運效率有所提升。2 2）行政費用率：）行政費用率：2021-2024 年持續下降，主要系公司行政效率提升；2024 年行政費用率同比有所上升，主要系上市產生相關費用。我們認為公司已完成上市，該事件對費用率產生影響將減弱。3 3）研發費用率：）研發費用率：2

219、023 年、2024 年同比均下降，主要系公司收入增長。敬請參閱最后一頁特別聲明-58-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 5959：20212021-20242024 年佑駕創新年佑駕創新營收營收及增速（百萬元人民幣）及增速（百萬元人民幣）圖圖 6060：20212021-2022023 3 年佑駕創新各細分業務毛利率年佑駕創新各細分業務毛利率 資料來源：公司公告，光大證券研究所 資料來源：公司公告，光大證券研究所。注：公司 2024 年業績公告未披露“智能駕駛解決方案”“智能座艙解決方案”和“車路協同”具體毛利。公司仍處于虧損，虧損總額有所擴大：公司仍處于虧損，虧損總額有所擴大：2

220、021-2024 年公司凈虧損為 1.40 億、2.21 億、2.07 億、2.28 億元人民幣，2024 年公司凈虧損有所擴大。根據公司招股說明書，公司仍處于產能爬坡階段尚未盈利，目標汽車智能化解決方案取得長期的業務成功和財務回報。圖圖 6161：20212021-20242024 年佑駕創新銷售、行政、研發費用率年佑駕創新銷售、行政、研發費用率 圖圖 6262：20212021-20242024 年佑駕創新虧損總額（百萬元人民幣）年佑駕創新虧損總額（百萬元人民幣）資料來源：公司公告，光大證券研究所 資料來源：公司公告，光大證券研究所 5 5.4.34.3 盈利預測與評級盈利預測與評級 收入

221、方面，我們分別對公司智能駕駛解決方案、智能座艙解決方案、車路協同和其他業務進行拆分預測。我們參考公司歷史實際數據，并基于以下主要假設：智能駕駛解決方案收入：智能駕駛解決方案收入：隨著汽車智能化進程加速，疊加比亞迪“智駕平權”戰略帶動國內高階智駕加速滲透，公司有望受益。根據公司招股說明書，2023年公司智駕產品總交付量 78.5 萬件，同比增長 145%；ASP 為 492 元人民幣，同比下降 41%，主要系僅包含控制器的低價解決方案出貨占比較高。我們假設2025-2027 年，受益于“智駕平權”推動智能汽車前視一體機和域控制器需求，公司智駕產品（iSafety 一體機和 iPilot 域控制器

222、）出貨量持續提升，預測iSafety 一體機出貨量分別為 90.7 萬/120.0 萬/147.2 萬，iPilot 域控制器出貨17527947665459.5%70.5%37.4%0%10%20%30%40%50%60%70%80%01002003004005006007002021202220232024營業收入（百萬元）（左軸）同比（右軸）10.7%10.1%13.7%10.2%19.8%9.7%12.0%14.3%-1.7%45.5%5.9%-10%0%10%20%30%40%50%0%5%10%15%20%25%202120222023智能駕駛解決方案毛利率（左軸）車路協同毛利率（

223、左軸）整體毛利率（左軸）智能座艙解決方案毛利率（右軸）46.93%49.88%31.46%23.85%29.52%22.69%15.27%10.86%25.95%19.61%15.60%16.33%0%10%20%30%40%50%60%2021202220232024研發費用率銷售費用率行政費用率1402212072280501001502002502021202220232024 敬請參閱最后一頁特別聲明-59-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 量分別為 4.0 萬/6.8 萬/13.0 萬件。iSafety 針對低階市場，假設 25-27 年 ASP均為 600 元人民幣；iPilo

224、t 針對中高階智駕市場，ASP 有所提升，考慮到域控制器市場競爭影響，預測 25-27 年 ASP 持平為 2500 元人民幣。另外公司iRobo 項目有望于 25 年產生收入，預測 25-27 年 iRobo 收入 0.2 億/0.4 億/0.6 億元人民幣。綜合以上，我們預測 2025-2027 年公司智能駕駛解決方案收入分別為 7.4 億/10.8 億/14.6 億元人民幣，同比增長 52%/48%/34%。智能座艙解決方案收入：智能座艙解決方案收入：汽車智能化進程推升對智能座艙解決方案需求，根據公司招股說明書，2023 年/2024H1 公司智能座艙產品總交付量 32.5 萬/87 萬

225、件，同比增長 8025%/677%；ASP 為 565 元/351 元人民幣，ASP 的下降主要由于智能座艙產品由初始樣品階段轉為量產。我們假設 2025-2027 年公司座艙產品交付量維持高速增長，分別出貨 51.2 萬/81.9 萬/115.2 萬件，同比增長75%/60%/50%；由于公司智能座艙產品已量產成熟，我們預計價格趨于平穩，2025-2027 年 ASP 維持 400 元人民幣。綜合以上，我們預測 2025-2027 年公司智能座艙解決方案收入分別為 2.0 億/3.3 億/4.9 億元人民幣，同比增長97%/60%/50%。車路協同收入：車路協同收入：考慮到車路協同技術進步、

226、路側基礎設施持續改善、“車路云一體化”相關政策的推出，客戶對車路協同項目維持一定需求。由于公司持續發力智駕業務，我們預計公司車路協同業務收入保持穩定，我們預測 2025-2027 年公司車路協同收入分別為 0.6 億/0.6 億/0.6 億元人民幣，同比增長0%/0%/0%。其他收入：其他收入：其他收入占比較低，我們預計公司其他收入保持穩定，2025-2027年分別收入 0.03 億元/0.03 億元/0.03 億元人民幣，同比增速 0%/0%/0%。綜合來看，我們預計綜合來看，我們預計 2 2025025-20272027 年公司總收入分別為年公司總收入分別為 10.110.1 億億/14.

227、814.8 億億/20.120.1 億億元人民幣，同比增長元人民幣，同比增長 54%/4754%/47%/36%/36%。毛利率：毛利率：2024 年公司實現毛利率 16%，毛利率在 2021-2024 年間維持增長。我們預計 2025-2027 年：1）智能駕駛解決方案中，高毛利域控制器收入占比提升，毛利率增長，預測毛利率分別為 19%/22%/24%；2）智能座艙持續量產，規模效應下毛利率小幅提升，預測毛利率分別為 11%/12%/13%；3）車路協同毛利率維持較高水平，分別為 30%/30%/30%。綜合以上，公司毛利率有望持續提升，我們預測 2025-2027 年公司毛利率分別為 18

228、%/20%/21%。OPEXOPEX 費用率：費用率：2024 年公司 OPEX 費用率 51%，其中研發/行政/銷售費用率分別為 24%/16%/11%。我們預測：1）銷售費用率：隨著公司智能駕駛和智能座艙產品出貨量提升，規模效應發揮，銷售費用率有望下降，2025-2027 年分別為 7%/5%/4%；2）行政費用率：規模效應下預計公司行政費用率逐步下降，2025-2027 年分別為 8%/6%/5%；3）研發費用率：我們預計公司將會維持較高研發投入水平以應對客戶對中高階智駕產品開發、交付需求，2025-2027 年分別為 20%/15%/12%。敬請參閱最后一頁特別聲明-60-證券研究報告

229、 海外海外 TMTTMT 表表 3333：佑駕創新盈利預測（單位：百萬元人民幣）：佑駕創新盈利預測（單位：百萬元人民幣）2 2023023 2 2024024 2 2025025E E 2 2026026E E 2 2027027E E 營業收入營業收入 476476 654654 10071007 14791479 20142014 智能駕駛解決方案 386 484 735 1085 1456 智能座艙解決方案 18 104 205 328 491 車路協同 71 63 63 63 63 其他 0.3 3.4 3 3 3 收入同比增速收入同比增速 70%70%37%37%54%54%47%4

230、7%36%36%智能駕駛解決方案 44%25%52%48%34%智能座艙解決方案 1072%468%97%60%50%車路協同 9797%-11%0%0%0%其他-97%1233%0%0%0%毛利率毛利率 14%14%16%16%18%18%20%20%21%21%智能駕駛解決方案 14%15%19%22%24%智能座艙解決方案 6%6%11%12%13%車路協同 20%30%30%30%30%其他-112%-100%0%100%200%OPEXOPEX%62%62%51%51%35%35%26%26%21%21%研發費用率 31%24%20%15%12%行政費用率 16%16%8%6%5%銷

231、售費用率 15%11%7%5%4%資料來源：公司公告，光大證券研究所預測 綜上，我們預測公司 2025-2027 年歸母凈利潤分別為-3.2 億/-2.1 億/-1.3 億元人民幣，EPS 分別為-0.80/-0.52/-0.31 元人民幣。表表 3434：佑駕創新及可比公司相對估值：佑駕創新及可比公司相對估值 公司代碼公司代碼 公司名稱公司名稱 最新最新市值市值 （億）（億）營業收入（百萬）營業收入（百萬）CAGRCAGR （2 25 5-2727E E）PSPS PSGPSG FY2FY2024024 FY2FY2025025E E FY2FY2026026E E FY2FY2027027

232、E E FY2FY2024024 FY2FY2025025E E FY2FY2026026E E FY2FY2027027E E FY2FY2025025E E FY2FY2026026E E 002920.SZ 德賽西威 586 27,618 34,853 42,746 51,034 23%2.1 1.7 1.4 1.1 0.07 0.06 1274.HK 知行科技 36 1,248 1,832 2,849 3,910 46%2.7 1.8 1.2 0.9 0.04 0.03 MBLY.O Mobileye 127 1,654 1,750 1,989 2,564 16%7.7 7.2 6.4

233、 4.9 0.46 0.41 VC.O 偉世通 23 3,866 3,665 3,797 4,013 1%0.6 0.6 0.6 0.6 0.49 0.48 ECX.O 億咖通科技 5 5,561 6,918 8,869 11,615 28%0.7 0.5 0.4 0.3 0.02 0.02 平均平均 /23%23%2.82.8 2.42.4 2.02.0 1.61.6 0.220.22 0.200.20 2431.HK2431.HK 佑駕創新佑駕創新 104104 654654 1,0071,007 1,4791,479 2,0142,014 26%26%1515 9 9 6 6 5 5 0

234、.360.36 0.250.25 資料來源：Bloomberg，光大證券研究所預測；匯率：1USD/CNY=7.1806，1HKD/CNY=0.9170 注：1）股價日期為 2025 年 5 月 23 日，Mobileye、偉世通市值以 USD 計價，營業收入以 USD 計價；A 股上市公司市值以 CNY 計價，營業收入以 CNY 計價；億咖通科技股價以 USD 計價，營業收入以 CNY 計價；佑駕創新股價以 HKD 計價，營業收入以 CNY 計價。2）營業收入 FY2024 分別對應 Mobileye、偉世通、億咖通科技、德賽西威、知行科技截至 2024/12/28、2024/12/31、2

235、024/12/31、2024/12/31、2024/12/31 財年的已披露營業收入，對應 PS、PSG 也根據相應數據計算。3）佑駕創新 FY2025E-FY2027E 營業收入、CAGR（25-27E）、FY2025E-FY2027E PS、FY2025E-FY2027E PSG 均為光大證券研究所預測，其余數據來自于公司已披露數據和Bloomberg 一致預期。相對估值：選取經營業務同為智能座艙或智能駕駛域控制器的德賽西威、知行科技、Mobileye、偉世通、億咖通科技作為可比公司。截至 2025 年 5 月 23日，按照彭博一致預期，25-27 年可比公司 PS 均值分別為 2.4x/

236、2.0 x/1.6x，公司對應 25-27 年營業收入的 PS 為 9x/6x/5x，估值高于可比公司均值?？紤]到1）公司成長性相對行業均值較高；2）公司同時布局智能駕駛和智能座艙業務，且能實現域控制器的軟硬一體交付，具有一定標的稀缺性，具備一定溢價空間。敬請參閱最后一頁特別聲明-61-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 盈利預測、估值與評級盈利預測、估值與評級：基于 1）汽車智能化進程持續推進，對智能座艙產品需求持續提升；2）高階智駕下沉，OEM 對搭載中高算力 SoC 的域控制器需求持續提升，我們預測公司 2025-2027 年營收分別為 10.1 億/14.8 億/20.1 億元人民幣

237、，同比增長 54%/47%/36%。2025 年預計公司將加大研發投入以應對中高階智駕需求，隨著公司智能座艙+智能駕駛產品出貨量持續增長，有望發揮規模效應，預計 2025 年后虧損收窄。預測公司 2025-2027 年歸母凈利潤分別為-3.2 億/-2.1 億/-1.3 億元人民幣，EPS 分別為-0.80/-0.52/-0.31 元人民幣。2025 年 5 月 23 日收盤價 26.00 港元對應 2025/2026 年 9x/6x PS，首次覆蓋，首次覆蓋，給予給予“增持增持”評級。評級。風險風險提示提示：1）智能汽車出貨不及預期；2）智能駕駛滲透速度不及預期；3）智能座艙產品需求不及預期

238、；4）智駕 SoC 領域競爭加??；5）新股股價波動風險。表表 3535：佑駕創新盈利預測與估值簡表佑駕創新盈利預測與估值簡表 指標指標 2 2023023 20202424 2022025 5E E 2022026 6E E 2022027 7E E 營業收入（百萬元人民幣）476 654 1,007 1,479 2,014 營業收入增長率（%）70.5 37.4 53.8 47.0 36.2 凈利潤（百萬元人民幣）(197)(216)(319)(209)(126)EPS（元人民幣）(0.076)(0.080)(0.796)(0.523)(0.314)P/S 20 15 9 6 5 資料來源：

239、公司公告，光大證券研究所預測 注：股價時間為 2025 年 5 月 23 日；匯率：按 1HKD=0.9170CNY 計算。2023、2024 年股本數為 332.25 百萬、353.03股。截至 2025 年 1 月 22 日，公司最新股本數為 399.95 百萬股。2025-2027 EPS 根據最新股本數計算。5.5.5 5 高通（高通（QCOMQCOM.O.O）：全球領先的半導體通信技術公司，）：全球領先的半導體通信技術公司，汽車業務從智能座艙擴展至智能駕駛汽車業務從智能座艙擴展至智能駕駛 高通成立于 1985 年，總部位于在美國加利福尼亞州圣迭戈市，1991 年公司在美國納斯達克上市

240、。公司業務范圍包括手機、汽車、物聯網多行業 SoC 和 QTL授權業務。公司于 2002 年進入車載領域，與通用汽車合作推出車聯網解決方案，并逐步擴展至智能座艙和相關產品。2021 年，公司推出驍龍 Ride 平臺，正式進軍智能駕駛領域。QCTQCT 業務是公司營收支柱，業務是公司營收支柱，QCTQCT 汽車業務營收高速增長。汽車業務營收高速增長。FY2024 公司 QCT 業務收入 331.96 億美元，同比增長 9%，占總營收 85.2%。QCT 細分業務來看，手機業務收入 248.63 億美元，同比增長 10%,占總營收 63.8%；汽車業務收入29.1 億美元，同比增長 55%，占總營

241、收 7.5%；IoT 業務收入 54.23 億美元，同比下降 9%,占總營收 13.9%。QTLQTL 業務是公司第二大收入來源。業務是公司第二大收入來源。FY2024 公司 QTL 收入 55.72 億美元，同比增長 5%，占公司總營收 14.3%。公司積累大量無線通信領域專利，使用其技術的廠商必須簽署專利授權協議。敬請參閱最后一頁特別聲明-62-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 6363：FY2FY2020020-FYFY20242024 高通營業收入及增速（百萬美元）高通營業收入及增速（百萬美元）圖圖 6464：FYFY20242024 高通營業收入構成高通營業收入構成 資料來

242、源：公司公告，光大證券研究所.注：高通 FY2024 起止日期為 2023 年 9 月 25 日至 2024 年 9 月 29 日。資料來源：公司公告，光大證券研究所 表表 3636：高通“驍龍”車載系列：高通“驍龍”車載系列 SoCSoC 參數對比（配套車型不完全統計）參數對比（配套車型不完全統計）芯片芯片 驍龍驍龍 602A602A 驍龍驍龍 820A820A 驍龍驍龍 SA8155PSA8155P 驍龍驍龍 SA8295PSA8295P 驍龍驍龍 SA8620PSA8620P 驍龍驍龍 SA8650PSA8650P 驍龍驍龍 SA877SA8770P0P 驍龍驍龍 SA877SA8775

243、P5P 驍龍驍龍 Ride EliteRide Elite 發布時間發布時間 2014 年 1 月 2016 年 1 月 2019 年 1 月 2021 年 1 月 2023 年 1 月 2024 年 量產時間量產時間 2018 年 2020 年 2023 年 2025 年 2024 年 工藝制程工藝制程 28nm 14nm 7nm 5nm 4nm 4nm 4nm 4nm 3nm CPUCPU 4*Krait 架構1.5GHz CPU 4*64 位 Kryo 架構 CPU 8*64 位Kryo435 4*Kryo695+4*Kryo680 八核 CPU 230 KDMIPS 8*Kryo680

244、 Oryon GPUGPU Adreno Adreno 530 Adreno 640 Adreno 695 Adreno 730 1.1-1.3TFLOPS Adreno 663 Adreno 8301.1GHz DSPDSP Hexagon Hexagon 680 Hexagon 690 Hexagon 698 Hexagon 780 AI AI 算力算力(TOPS)(TOPS)3 8 30 36 100 70 120 搭載車型搭載車型 奧迪 Q7(2017款)本田雅閣、比亞迪唐等 小鵬 P7、領克05、理想One、極氪 001 奧迪 A4 等 蔚來 ET5/ET7、長城哈弗 H6S/魏牌摩

245、卡、極氪001、零跑C11、理想001L9 等 極越 01、小鵬X9、極氪 001 FR 等 邁騰 D9、大眾途觀 L Pro(2024 SOP)、比亞迪、一汽紅旗(2025 SOP)資料來源：微信公眾號“凱文的汽車之旅”“芝能智芯”“量子位”“芯流汽車”“智能車參考”“智能座艙產業聯盟”，高工智能汽車，焉知汽車，佐思汽車研究，光大證券研究所 敬請參閱最后一頁特別聲明-63-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 6565：高通車載業務發展歷程：高通車載業務發展歷程 資料來源：微信公眾號：芝能智芯，光大證券研究所 公司較早進入智能座艙領域，后將汽車業務拓展至智能駕駛。公司較早進入智能座艙領

246、域，后將汽車業務拓展至智能駕駛。1 1）智能座艙：市場份額占據絕對優勢，有望在“艙駕融合”趨勢中占得先機。）智能座艙：市場份額占據絕對優勢，有望在“艙駕融合”趨勢中占得先機。2014 年，公司推出驍龍 602A，是公司首款面向智能座艙的芯片。經過 820A（第二代）、SA8155（第三代）、SA8255（第四代）等多次迭代，公司在座艙 SoC 領域已穩居第一。根據蓋世汽車對國內座艙域控芯片市場的統計，公司智能座艙芯片 2024 年 1-12 月裝機量 482 萬顆，占有 70%的市場份額，第二名超微半導體份額為 9.7%。最新推出的驍龍 CockpitElite 采用 4nm 制程和公司自研

247、OryonCPU，AI 算力達到 360 TOPS。2023 年，高通推出面向艙駕融合應用的首款產品驍龍 Ride Flex SoC-SA8775P，在座艙方面，支持沉浸式 3D渲染、超高清顯示、全景聲、空間音效、信息娛樂等功能，在自動駕駛方面，通過預集成 Snapdragon Ride 視覺軟件棧，可實現高度可擴展且安全的自動駕駛體驗。我們預計，基于公司智能座艙 SoC 領域的龍頭地位，疊加公司在智能駕駛 SoC 持續發力，在后續汽車 EEA 架構向中央計算演進的過程中，公司有望在“艙駕融合”保持領先。2 2）智能駕駛：市場份額有望擴大。）智能駕駛：市場份額有望擴大。公司于 2021 年推出

248、第一代智駕 SoCRide-8540，該款 SoC 復用大量手機 SoC 設計，與智駕需求匹配度較低，并未走向量產。2022 年，公司收購在自動駕駛傳感器、域控制器、計算機視覺等領域深耕多年的 Veoneer，進一步完善自身技術鏈條，得以推出更加靈活、面向不同等級和傳感器及算力配置的智駕系統解決方案。第二代智駕 SoCSA8650 相對于第一代，更契合智能駕駛需求，拿下眾多基于該平臺的定點合作。根據佐思汽車研究，海外車企中已經有本田、通用、寶馬、大眾和豐田確定采用公司8650 方案，2025 年初或有采用 SA8650 的車型上市。國內方面，德賽西威、均勝電子、映馳科技、豪末智行、百度、Mom

249、enta、航盛電子、縱目科技、車聯天下、博泰、福瑞泰克也都已經導入 SA8650 平臺或已經進行開發。敬請參閱最后一頁特別聲明-64-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 公司最新推出的驍龍 RideElite 針對 L2+和 L3 場景設計，我們認為公司有望憑借該款高算力、高能效的 SoC 和靈活可擴展的軟硬件方案，持續擴大智駕 SoC市場份額，建議持續關注。圖圖 6666：高通驍龍：高通驍龍 RideRide 智能駕駛智能駕駛 SoCSoC 圖圖 6767：20242024 年年 1 1-1212 月座艙域控芯片供應商市場份額月座艙域控芯片供應商市場份額 資料來源：公司公告，光大證券研究所

250、 資料來源：蓋世汽車，光大證券研究所 表表 3737：高通與中國合作伙伴在艙駕融合、高階智駕領域的最新合作：高通與中國合作伙伴在艙駕融合、高階智駕領域的最新合作 公司公司 平臺平臺 解決方案解決方案 主要特點主要特點 Momenta SA8620P，SA8650P 新智能駕駛解決方案 預計 2024 年晚些時候搭載于量產車型中。毫末智行 SA8620P 智駕解決方案 HP370 多家制造商基于該方案設計產品，未來將在量產車型上使用。卓馭科技 SA8775P,SA8650P 智能駕駛解決方案和艙駕一體解決方案 提供成行平臺駕艙一體解決方案，以及最新一代平臺賦能的風冷和水冷域控。哪吒汽車 車聯天下

251、 SA8775P 艙駕融合平臺 基于強大算力，支持系統運行 ADAS 和 3D 渲染弓擎、3D 車控、3D 導航等功能，集成端側+云端的生成式 AI 部署。華陽集團 SA8775P 艙駕域控產品 單芯片艙、泊、駕一體方案，具備強大可擴展性，支持多種智駕場景，集成座艙內其他功能控制器。航盛電子 SA8775P 墨子艙駕跨域融合平臺 實現座艙和駕駛域算力資源共享，支持豐富的交互娛樂體驗和智能化服務。暢行智駕 SA8620P RazorDCx Congo 提供更高算力和豐富設備接口的自駕域控軟硬一體解決方案，適用于各類汽車市場，支持高速 NOA 和行泊一體功能。中科創達 SA8775P 滴水 OS

252、整車操作系統和自動駕駛域控制器 滿足不同等級智能駕駛需求，支持豐富的駕駛和座艙功能，節約整體集成和維護成本 資料來源：微信公眾號“芯能智芯”，光大證券研究所 風險風險提示提示：1）智能汽車出貨不及預期；2）智能駕駛滲透速度不及預期；3）智能座艙產品需求不及預期；4）智駕 SoC 領域競爭加劇。5.5.6 6 MobileyeMobileye（MBLYMBLY.O.O）：）：ADASADAS 領域開創者，“黑盒領域開創者，“黑盒模式模式+算力升級保守”拖累市場份額算力升級保守”拖累市場份額 Mobileye Mobileye 是全球領先的自動駕駛技術公司是全球領先的自動駕駛技術公司。公司成立于

253、1999 年，2004 年發布 EyeQ1 芯片，支持前向碰撞警告、車道偏離警告和智能遠光燈控制等功能。2007 年 Mobileye 正式上車，寶馬、通用和沃爾沃采用了 Mobileye 芯片，2017 年公司被英特爾以 153 億美元收購。2024 年，公司 EyeQ 系列芯片出貨量 28.6 百萬套，同比下降 24%；營收 16.54 億美元，同比下降 20%；全年凈虧損 30.9 億美元。敬請參閱最后一頁特別聲明-65-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 6868：FY2FY2020020-FYFY20242024 MobileyeMobileye 營收及增速（億美元）營收及增

254、速（億美元）圖圖 6969：FY2FY2020020-FYFY20242024MobileyeMobileye 凈虧損（億美元）凈虧損（億美元）資料來源：公司公告，光大證券研究所.注：Mobileye FY2024 起止日期為 2023 年 12 月1 日至 2024 年 11 月 28 日。資料來源：公司公告，光大證券研究所 2017 年，公司 Eye Q 芯片出貨量達到 870 萬顆，占全球 70%的市場份額。盡管近年 Mobileye 在中國市場份額持續下降，但仍在國內 ADAS 市場位居前列。根據高工智能汽車的統計，2024 全年中國市場自主品牌乘用車前視一體機方案供應商市場中，公司占

255、據約 25%的市場份額，排名第二，落后于地平線機器人。我們認為我們認為 MobileyeMobileye 前期能在前期能在 A ADASDAS 領域保持領先地位主要有三個原因：領域保持領先地位主要有三個原因：1 1）布局時間早：）布局時間早：Mobileye 于 2007 年即開始上車，領先多數競爭對手多年（英偉達 2015 年推出 Drive 系列平臺、地平線 2015 年成立、高通 2020 年入局智能駕駛領域），而其主要的競爭對手英偉達早期在智能駕駛領域的布局更多集中在 L4 級，與 Mobileye 沒有過多的競爭重合；2 2）黑盒模式：）黑盒模式：Mobileye 提供的是“傳感器+

256、芯片+算法”綁定的一體式解決方案，可以滿足剛起步或技術能力不足的車企想要快速量產的需求，同時一體式解決方案有利于感知層和決策層的配合、能夠提高軟硬件適配度，提高算力效率；3 3）圖像算法壁壘：）圖像算法壁壘：Mobileye 的整體方案是以視覺為主導、雷達和激光雷達為冗余的自動駕駛方案，公司在視覺識別芯片領域有著 20 多年的數據和技術積累，可以通過算法彌補算力的不足。黑盒模式、算力升級保守，黑盒模式、算力升級保守，MobiMobileyeleye 份額逐漸下降。份額逐漸下降。根據高工智能汽車對于2023/2024 年中國市場自主品牌乘用車標配前視一體機計算方案市場份額的統計，Mobileye

257、 從 2023 年的 29.38%（排名第一）降至 2024 年的 25.23%（排名第二），2024 年份額落后于第一名地平線機器人超過 18 個百分點，我們認為，其主要原因在于公司“黑盒模式”和 SoC 算力迭代升級較為保守。1 1）黑盒模式：）黑盒模式：“傳感器+芯片+算法”綁定的一體式解決方案無法滿足企業自研軟件的需求，而部分主機廠研發能力在不斷提升、且希望通過自研軟件來實現差異化競爭，相比之下，競爭對手地平線等采用開放式解決方案，提供完善的工具鏈降低車企的軟件開發難度，黑盒模式的競爭力就會大幅減弱。1.960.750.820.2730.9005101520253035FY2020FY

258、2021FY2022FY2023FY2024 敬請參閱最后一頁特別聲明-66-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 圖圖 7 70 0：FYFY20172017-FYFY2024 2024 MobileyeMobileye “EyeEyeQ”Q”系列芯片出貨量（百萬顆）系列芯片出貨量（百萬顆）資料來源：佐思汽車研究，光大證券研究所 表表 3838：MobileyeMobileye 智駕智駕 SoCSoC 參數對比（配套車型不完全統計）參數對比（配套車型不完全統計）芯片名稱芯片名稱 EyeQ1EyeQ1 EyeQEyeQ2 2 EyeQEyeQ3 3 EyeQ4EyeQ4 EyeQ5HEyeQ5

259、H EyeQ6LEyeQ6L EyeQ6HEyeQ6H EyeQ UltraEyeQ Ultra 量產時間 2007 2010 2014 2018 2021 2023 2024E 2025E 典型功耗 2.5W 2.5W 2.5W 3W 10W 3W 12.5W 100W 制程 180nm 90nm 40nm 28nm 7nm 7nm 7nm 5nm 系統架構 4*MIPS+4*VMP 4*MIPSi-class&1*MIPSm-class+6*VMP+2*MPC+2PMA 8*MIPS+18*CVP CPU:MIPS64(2C8T)CPU:MIPS64(8C32T)GPU:64 GFLOPS

260、 ISP:1.2 GPxl/s CPU:12 個 RISC-V 架構，雙線程 CPU內核 GPU:256 GFLOP:ISP:2.4 GPxl/s 適用場景 L1L2 L2+/L3 L4 AI 算力 0.0044TOPS 0.026TOPS 0.256TOPS 2.5TOPS 24TOPS 5TOPS 34TOPS 176TOPS 搭載車型 寶馬、沃爾沃 寶馬、通用、歐寶、日產、沃爾 沃 奧迪、特斯拉 蔚來、小鵬、理想、廣汽日產、別克 極氪、寶馬 資料來源：焉知汽車報告，光大證券研究所 圖圖 7171：MobileyeMobileye 的產品以的產品以 EyeEyeQ6Q6H H 為核心為核心

261、 資料來源：Mobileye，佐思汽車研究，光大證券研究所 敬請參閱最后一頁特別聲明-67-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 2 2）算力升級較為保守：）算力升級較為保守：公司產品搭配基本上以 34TOPS 算力的 EyeQ6H 為核心，下一代產品（預計 2027-2028 年量產）EyeQ7 算力約 67TOPS，算力均已遠落后于地平線機器人（如 J6M）和黑芝麻（如 A1000 Pro），無法滿足當前智能駕駛對于芯片算力的需求。根據佐思汽車研究，公司高端產品的中國大客戶極氪正在向英偉達平臺轉移。FY2024 全年，公司 EyeQ 系列芯片 ASP 連續三個季度下降，我們分析主要系公司產

262、品算力升級導致產品需求下降。圖圖 7272：FYFY2323Q Q4 4-FYFY2424Q Q4 4 MobileyeMobileye “EyeEyeQ”Q”系列芯片出貨量及系列芯片出貨量及 ASPASP 資料來源：佐思汽車研究，光大證券研究所 風險風險提示提示：1）智能汽車出貨不及預期；2）智能駕駛滲透速度不及預期；3）智駕 SoC 領域競爭加劇。敬請參閱最后一頁特別聲明-68-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 6 6、風險分析、風險分析 （1 1）智能汽車需求不及預期）智能汽車需求不及預期 智能駕駛 SoC 行業景氣度和下游智能汽車市場景氣度密切相關，若下游智能汽車需求不及預期、出貨

263、量不及預期，可能對 SoC 行業造成不利影響。（2 2）智能駕駛滲透速度不及預期）智能駕駛滲透速度不及預期 若智能駕駛滲透速度不及預期，對智能駕駛 SoC 不足，將對行業造成不利影響。（3 3）智駕芯片領域競爭加?。┲邱{芯片領域競爭加劇 若 1）車企自研智駕芯片進程快于預期；2）第三方 SoC 廠商競爭加劇，可能對行業內特定公司經營造成負面影響。（4 4）新股股價波動風險）新股股價波動風險 地平線機器人-W、黑芝麻智能、佑駕創新分別于 2024 年 10 月、2024 年 8 月、2024 年 12 月登陸香港聯交所，目前仍處于上市初期。股價在上市初期可能出現大幅波動。敬請參閱最后一頁特別聲明

264、-69-證券研究報告 海外海外 TMTTMT 行業及公司評級體系行業及公司評級體系 評級評級 說明說明 行行 業業 及及 公公 司司 評評 級級 買入 未來 6-12 個月的投資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

265、無法給出明確的投資評級?；鶞手笖嫡f明：基準指數說明：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。分析、估值方法的局限性說明分析、估值方法的局限性說明 本報告所包含的分析基于各種假設，不同假設可能導致分析結果出現重大不同。本報告采用的各種估值方法及模型均有其局限性，估值結果不保證所涉及證券能夠在該價格交易。分析師聲明分析師聲明 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

266、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。法律主體聲明法律主體聲明 本報告由光大證券股份有限公司制作，光大證券股份有限公司具有中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格，負責本報告在中華人民共和國境內（僅為本報告目的，不包括港澳臺）的分銷。本報告署名分析師所持中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格編號已披露在報告首頁。中國光

267、大證券國際有限公司和 Everbright Securities(UK)Company Limited 是光大證券股份有限公司的關聯機構。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，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

268、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

269、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。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

270、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。本報告根據中華人民共和國法律在中華人民共和國境內分發，僅向特定客戶傳送。本報告的版權僅歸本公司所有，未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式、任何目的進行翻版、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

271、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。保留一切權利。光大證券股份有限公司版權所有。保留一切權利。光大證券研究所光大證券研究所 上海上海 北京北京 深圳深圳 靜安區新閘路 1508 號 靜安國際廣場 3 樓 西城區武定侯街 2 號 泰康國際大廈 7 層 福田區深南大道 6011 號 NEO 綠景紀元大廈 A 座 17 樓 光大證券股份有限公司關聯機構光大證券股份有限公司關聯機構 香港香港 英國英國 中國光大證券國際有限公司中國光大證券國際有限公司 香港銅鑼灣希慎道 33 號利園一期 28 樓 Everbright SEverbright Securitiesecurities(UK)Company Limited(UK)Company Limited 6th Floor,9 Appold Street,London,United Kingdom,EC2A 2AP