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      智能駕駛:迎接奇點時刻

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      本文首發于2023年12月9日第24期雜志封面

      本文作者 | 股市動態分析

      圖片來源 | 攝圖網

      今年以來,“智能化”的浪潮席卷了各大行業領域,在汽車行業也同樣變化顯著。伴隨高級別智能駕駛技術逐漸走向商業化落地,政策端驅動力也正加速兌現,智駕功能在消費者購車決策中的權重日漸增長,“標配智駕”時代或已到來。

      作為未來出行的重要方向,智能駕駛目前仍是一個純增量市場。隨著以華為為代表的科技企業入局推動行業變革,各車企技術布局穩步推進,智能駕駛有望進入發展快車道。中國作為全球最大的汽車市場和移動互聯網市場,在智能駕駛快速滲透趨勢下,產業鏈必將迎來諸多投資機遇。

      11月17日,工業和信息化部、公安部、住房和城鄉建設部、交通運輸部聯合發布了《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》。這標志著我國正式啟動了智能網聯汽車的商業化運行,產業發展邁出關鍵一步。根據時間安排,2023年12月20日為試點方案申報截止日,試點工作有望在2024年正式開啟。四部門關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知發布,顯示出政策端驅動力正逐步落地兌現,隨著未來相關細則逐步細化,支撐高階智駕落地的政策體系有望進一步清晰。

      從技術層面來看,NOA(領航輔助駕駛)功能成為當前車企實現L3的重點突破領域。據統計,2022年乘用車NOA標配前裝搭載交付量為21.2萬輛,今年1-6月交付20.9萬輛,已接近去年全年水平,1-9月交付量已達37.7萬輛,同比增長151.2%,滲透率接近2.5%(見圖)。在特斯拉引領下,智能駕駛算法實現突破,技術路線已暫時收斂,各廠商皆以“BEV+Transformer+占用網絡”為最新一代量產系統的核心架構,實現對環境感知和認知能力的升級,城市領航功能逐漸降低對高精地圖的依賴,并有望實現端到端自動駕駛。隨著消費者智駕接受度提升,有望形成銷量 -數據-算法升級的螺旋上升趨勢。


      由于NOA功能的成本仍是普及的阻礙, 降本也是各個車企與供應商的關注焦點。隨著技術的提升,各個車企與供應商軟硬件降本的趨勢愈發明顯。其中,特斯拉純視覺方案與自研芯片在成本上占據較大優勢;小鵬已經開始進行使用TDA4芯片的低成本算力方案布局,同時縮減雷達個數;華為ADS 2.0減少了激光雷達與毫米波雷達布置數量;毫末的HP170/HP370/HP570方案進一步將高速無圖NOH/記憶泊車/城市NOA的成本下降到了3000/5000/8000元級別。當前智駕能力領先的華為、小鵬已實現高階智駕車型售價下探,智駕版預定比例提升至六成以上。新車增配降價的趨勢之下,用戶購買意愿日益增強,高階智駕有望進入普及時代。

      綜合來看,政策、技術、成本仍為智能駕駛發展的三大核心因素。政策端,智能網聯汽車試點工作即將開啟;技術端,NOA車型滲透率逐漸提升,各車企技術布局穩步推進;成本端,智駕車型價格下探拉動用戶購買意愿,軟硬件降本趨勢明顯。三方共振之下,智能駕駛的奇點時刻已經臨近,智能化重點布局的整車企業與智能化產業鏈核心零部件企業有望開啟高速增長。

      天風證券指出,根據電子行業經驗和創新擴散理論,新興技術通常遵循S型曲線,即滲透率的提升經歷“慢-快-慢”三個過程。對比智能手機的滲透率提升過程,智能駕駛賽道剛剛進入高速成長期。從輔助駕駛到NOA,智能駕駛開啟了全場景駕駛元年,從現在開始,整個行業將進入智駕接管里程數迭代期。盡管目前整體接管里程數還較低,但業內認為5年內將有望提升1000倍,發展潛力巨大。

      回顧過去三年,以油電同價為標志,高性價比成為新能源汽車滲透率得以實現快速上行的主要邏輯。可以看到,2023年上半年“價格戰”也成為車市的關鍵,特斯拉、小鵬、零跑等多家新能源品牌先后加大降價力度,其中更多的是圍繞動力電池產能快速擴張、技術迭代、成本降低為前提的性價比抬升。隨著動力電池價格穩定,規模效應降本的邊際減少,預計價格戰的烈度將趨緩。

      而當新能源汽車進入下半場,行業將向智能化、網聯化加速發展,智能化體驗成為用戶重要購車因素之一,增長邏輯也將發生轉變。包括車聯網、車載娛樂系統、智能駕駛系統、安全防護系統、感知與定位系統等等,智能駕駛新技術創造的新供給、新需求更加值得關注。在汽車被視作下一代智能終端的現在,深耕于駕駛場景,誰能深挖用戶使用車輛過程中的多樣化需求,尤其是針對一些場景定制化開發相關服務功能,誰就能脫穎而出。在此背景下,品牌賦予價值與塑造消費者認知的能力,將會成為汽車產業競爭的重要軟實力。

      隨著以華為、小米等為代表的科技型企業紛紛入局汽車智能化產業鏈,車企加速由傳統的垂直分工產業鏈經營模式轉變為生態圈式分工,行業集中度或將進一步提升。同時由于高階智能駕駛對于軟件算法和硬件性能要求大幅提高,將給產業鏈帶來諸多投資機會。

      首先,智能汽車軟件端價值持續上升,軟件定義汽車成為共識。根據羅蘭貝格預計,單車軟件價值從2022年至2030年將實現翻倍。綜合考慮不同品牌類型的典型車型,單車軟件價值將從當前的8,000~16,000元增長至2030年的16,000~32,000元,其價值占整車硬軟件物料清單(BOM)的比例預計將從當前的4~9%增加至2030年的8-12%。

      在軟件開發方面,據億歐智庫報告,除了特斯拉、小鵬、蔚來、理想、長城旗下的毫末以及上汽飛凡等部分主機廠采用全棧自研方案,其余的大部分主機廠都選擇采用第三方供應商方案,或者與供應商深度合作進行開發,其中最典型的自然要數“華為智選朋友圈”,即華為和賽力斯、奇瑞等合作的問界和智界品牌。由于整車制造產能的過剩和重資產,無論從制造方和品牌方看,均有合作訴求。

      硬件端方面, 智能化趨勢下汽車ECU數量不斷增加,也促使汽車電子電氣架構開始從分布式向集中式發展,用一個或幾個“大腦”來操控全車的ECU與傳感器正逐漸成為汽車電子電氣架構的發展方向共識。以域為單位的域控制器(DCU)集中式架構是下一步發展階段,而未來DCU成熟后,預計還將向域控制器整合方向發展,最終將部分功能移至云端。由于自動駕駛并行計算的需求增加,對芯片和域控制器算力要求也將提升,預計未來單芯片算力超過100TOPS將成為標配。

      隨著智能駕駛級別的上升,對傳感器的數量要求隨之提升。由于2D的圖像數據已不再適用于BEV感知模型,而3D視覺圖像的采集會消耗較大的算力,并且采集成本會大幅上升,因此大算力需求和數據采集成本成為痛點。一方面是車廠對成本的嚴格控制,一方面是大量傳感器需要集成對體積有嚴格要求,反映到傳感器的發展趨勢是逐漸走向低成本、小體積。另外,雷達系統、線控制動、空氣懸架系統等領域的國產替代也正在加速突破,未來有望依靠本地優勢占據市場制高點。

      (本文完)

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