2022智能汽车：未来最强的算力终端.docx

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1、目录!百年汽车产业的強31.1 透视分下的主所困境31.2 架构图弋:“从硬到软”的重塑71.3 智能化:;柞价值”的胜负手142智能座舱:始于互联网,逬击元宇宙182.1 重新定义:好互联网,六元宇宙182.2 横向:配置的升维,功能性的横向延展202.3 纵向:架构的革新,生态级的纵向优化283决战自动驾驶元年:感知一决策执行”的解构443.1 自动驾驶:第三空间下的隐形司机443.2 感知层:自动驾驶之眼453.3 决策层:算取代马,构造智能汽车基础脑”753.4 执行层:绝对月纵的颗f934投资建议954.1 四维图新:地图数据国家队”,迎接公司历史性大拐点974.2 中科创达:全球领

2、先的智能座舱软件解决方案提供商994.3 道通科技:汽车后市场的全球智能诊断领导者1014.4 光庭信息:智能汽车软件服务商迎风启航1034.5 东软集团:汽车+医疗双轮驱动,或将迎来发展良机1044.6 华阳集团:卡位汽车电子,自主HUD龙头迎来发展1054.7 韦尔股份:;转半导体的颗大海1064.8 北京君正:汽车智能化核心受益标的,汽车电子+AIoT双向布局1074.9 联创电子:自动驾驶黄金赛道,领先光学厂商腾飞1084.10 炬光科技:稀缺半导体激光器厂商,激光雷达星辰大海1095风险提示110插图目录114表格目录116!百年汽车产业的重塑汽车产业历经百年沉淀,已跨越机械定义硬件

3、定义”的鸿沟,而在技术迭 代下的新四化浪潮正推动其逬入软硬件共同定义的智能化时代.作为继智 能手机后,移动互联网浪潮下又一划时代的产物,智能汽车是人工智能、软件、半 导体、汽车、新能源、通信等诸多行业集聚半个多世纪成果的核聚变,是下 个十年最大的科技浪潮,而在此过程中,无论是产业格局还是其价值链都将迎来史 诗级的变革同时其所孕育的投资机会也将会比!0年前智能手机产业链更加惊人.1.1 透视分层结构下的主机厂困境纵观汽车架构的发展,僵化的分布式构造使得产业链逐渐固化,并形成以Tierl 为核心的链式结构,而其对主机厂的自主变革形成掣肘,局限性也逐渐凸显。当前 传统主机厂仍面临着较多困境,唯有乘新

4、四化东风软化自身，以打破传统 产业链，并将其重塑为以主机厂为中心的多维网状结构，才有机会占据产业链变革 中的价值制高点.汽车发明之初,多由小型工坊自行制造、拼装而成，其仅具备必要的电气组件， 直至福特汽车发动流程革命使得规模化生产变为可能。此时，汽车产业尚处 于“机械定义”阶段，即,其仍为各类元件拼装而成的机械产品，仅能凭借机械动 性能满足用户最基本的代步需求，无其他附加”功能。而在该阶段下，主机厂 通常凭借自身在机械设计、动设备或生产艺方面的积累独立生产，以形成独特 的产品竞争力”。图1 :传统汽车与智能电动汽车对比智能电动汽车新饶移动出行空间 BOSCH apti v-资料来源:亿欧智库,

5、民生证券硏究院通信技术革命是驱动汽车从机械定义时代跨向硬件定义时代”的底层支撑 ,消费者需求的井喷则从上层拉动产业实现跨代。在机械定义时代”,汽车仅具备 车灯等最为基础的电气设备,直至车载收音机作为第一款电子零部件装配至汽车, 其由简单的机械产品迭代为机械电子产品.但随着媒体设备、排放电子模 块等功能性模块的增加,ECU、传感器等电子元件的数量急剧増加,硬件成为汽车架 构中最主要的部分。在此背景下,受制于单点通信方式的局限性，布线系统为实现各 硬件间的信息传输，只能选择被动性的叠加，从而导致了装配成本过高、总重量超 重等问题.为了解决这矛盾，车载总线技术诞生,推出了 CAN/UN/Flex R

6、ay/MOST等多种标准的总线链路，并允许相关硬件在同一总线链路下，实现数据 以及功能的共享与传输,从而有效降解了原有布线系统的复杂性，提升了数据的传 输效率.至此,汽车逬入硬件定义时代。图2:车载通信方式从单点传输到总线链路传输CAN則代资料来源:搜狐;髀研究室,民生证券研究院总线技术虽然从物理层面优化了汽车硬件配置的布局，但其仍存在明显的局限 性，即,ECU数量的叠加导致支线链路复杂性不断提升，总线将不堪重负，从而引 发车辆岀现信息传输等多方面的故障。同时，软硬件的高度耦合使得主机厂无法自主 逬行软件迭代,Tierl供应商成为产业链中的核心角色。在硬件定义时代”,主机厂 受制于其自身研发能

7、力的薄弱，同时考虑到包揽所有开发工作所带来的成本耗费， 更多选择依赖于具备较强研发能力的ECU供应商。但在分布式架构下,由于个 ECU对应一个功能,且往往带有嵌入式的软件系统，这就导致了在此阶段,汽车软 硬件之间呈现高度的耦合。而相较于产品内在的变化,我们更需要关注,在此架构背 后所映射的产业链议价权的改变,是供应商话语权的加速提升,主机厂只能被动局限 于零部件的整合工作。在此阶段,主机厂不再是产业链中的唯一核心,而是由各级供 应商和主机厂共同组成了完整的产业链,形成了 “主机厂-Tierl- Tier2/Tier3 合作模式,而强耦合的软硬件将产业链上的各角色逐渐固化，使得主机厂无法自主地

8、进行产品迭代。图3:传统汽车产业供应链Tier3供应商Tier2艇商资料来源:汽车电子网,民生证券硏究院绘制AutoSAR的出现,虽然初步实现了软硬件的解耦,但未从根本上对产业链产 生革命性”的影响。在传统分布式架构下,各层级的供应商将不同的零配件提供 给Tierl进行装配生产,并由其向主机厂直接提供成品,但由于上游零部件和其自 身技术路线不同,各Tierl的ECU产品接口及底层软件均有差异,导致汽车底层 软件重复的问题凸显,资源利用率较低。在此背景下,AutoSAR的成立,使不同 结构的ECU软硬件接口实现了统,并驱动了应用层与软硬件层实现初步解耦, 以增加应用软件的可扩展性、可移植性和复用

9、率,主机厂也因此获得一定程度的 解放”.但基于传统分布式架构所产生的AutoSAR具有局限性,各厂商对 AutoSAR规范理解的不一致导致软件模块复用率的提升不显著,鲜明的硬件定 义”特征并未从根本上改变主机厂在产业链中作为零部件整合商的弱势地位. 同时,AutoSAR开发软件及其工具链的高额价格也间接给主机厂带来成本负担。图4 : AutoSAR实现软硬件解耦传统ECU；：AUTOSAR ECU.:Application SohwarcIntegrated So代ware资料来源:AUTOSAR规溺车用控制器软件开发,民生证券硏究院历经百年发展,高度固化的传统汽车产业链并未因总线技术或Aut

10、oSAR规范 等技术性的维新而发生革命性变化(Tierl供应商仍旧作为定义功能的角色掌握产 业链制高点,传统主机厂仍面临诸多困境:成本困境:在渐进式而非变革式的技术升级及需求升级下,传统主机厂采用分 布式架构是历史情境下的最优解，但随着消费者对于汽车功能需求的升维,分布式 架构使主机厂陷入多方面的成本困境中:为丰富汽车的功能，主机厂只能不断堆砌 供应商提供的ECU以满足迭代需求，但ECU的叠加使得主机厂也面临着高昂的 硬件成本与供应链管理压.根据Strategy Analytics的数据,各级别汽车装配 的ECU数量均保持着高增趋势.目前平均每辆汽车约采用25个ECU,但部分高 端型号已有超过

11、100个具备不同功能的ECU ( 1993-2010年，奥迪A8车型上搭 载的ECU数量已由原先的5个骤增至100余个传统的ECU除实现具体功能的应用软件外,仍存在众多底层软件来保障ECU 的正常运行,但不同供应商的ECU ,其底层软件的重复性较高,且无法实现跨模 块的使用,这也使得主机厂为适配不同零部件,需要在CAN收发、电源管理等底 层软件上承担大量的重复开发费用.根据产业链调研,分布式架构下主机厂需 面临约30%-40%的重复开发工作，同时复用率较氐的软件也抬升了主机厂的后期 维护升级成本.此外,ECU数量的増加使数据传输所需的线束长度与成本也随之増加,为主机 厂带来成本与重量的双重压.

12、总线技术仅能优化ECU干线线束部分,繁复的支线 链路仍旧是沉重负担,根据佐思汽研的测算,如果沿用目前的分布式架构,自动驾驶 汽车的线束成本将不会低于1000美元,而其重量可达100公斤（特斯拉全新的 布线架构已将Model Y的线束长度降低至100米总重量也仅约1公斤!分布式架构下的主机厂在软硬件及通信链路方面所面临的成本逐年提升.根 据赛迪顾问的数据,乘用车汽车电子成本占比由1970年的3%提升至2020年的 50%,主机厂的利润空间被Tierl供应商严重挤压,主机厂只得进一步压缩费用, 从而陷入“低利润降低研发投入对供应商依赖度加深一利润空间被进步挤占 的负循环困境中.图5 :不同级别汽车

13、ECU数量变化趋势资料来源:赛迪顾问，民生证券研究院70%1970 1980 1990 2000 2021 2015 2020 2025E图6 : 1970-2025年乘用车汽车电子成本占比持续提升迭代困境:硬件定义时代”下的Tierl作为定义功能的角色掌控着产业链的 制高点,而主机厂仅关注功能模块的性能指标和参数,却忽视了产品的系统逻辑及 软件架构,从而导致自研能力缺失,被Tier!供应商所捆绑.传统的线性供应 链中,主机厂仅需从不同的Tierl供应商中采购完整的功能模块并进行整合适配 即可,而偏硬的生产特点使其对软件的关注度不断降低启研能力也逐渐丧失. 同时，功能模块软硬件的高度耦合及封闭

14、性也促使主机厂丧失迭代主权:分布式架 构下车载软件的更新基本与汽车的生命周期同步，主机厂仅能在维护/召回阶段， 实现其功能软件的更新/升级,因此主机厂更多地选择缩短新品开发周期以实现产 品迭代而理一的功能迭代。虽然AutoSAR的出现，提高了底层软件的复用程度 以降低主机厂自主逬行功能迭代的难度,但主流博世、大陆等Tierl在AutoSAR 的规范和底层软件仍互不兼容,主机厂无法完全地、自主地排列组合底层代码以实 现功能的快速迭代.盈利困境:传统主机厂盈利模式单,仅靠降本熠效难以熨平营收的周期性波 动。传统汽车制造业属于周期性行业,行业景气度与宏观经济的波动周期存在明显 的正相关性，传统车企价

15、值的实现方式为锤子式的硬件销售,其收入=汽车销量 单车收入，产品售出后主机厂难以再通过其他方式获利.当前汽车产业正在经历硬件商品化”过程,些传统机械零件正加速商品化和白标化,即,硬件所能实 现的差异性越来越小,硬件销售的利润越来越薄。根据中国汽车业协会的数据, 2016-2020年,国内汽车制造业累计营收由8.33万亿元降至8.16万亿元,CAGR 为0.54%.同时，传统主机厂在价值链中较低的议价能力使其在行业扩张期的表 现也次于上游供应商.根据德勤咨询，在2009-2018年中国汽车行业发展的黄金 时期，零部件供应商十年的营收复合增长率为17.9%，高于下游主机厂的14.2% , 致使传统

16、产业链下的主机厂亟需全新的盈利增长点.图7:近5年中国汽车請量（左）及行业累计营收（右）资料来源:中国汽车工业协会，民生证券研究院资料来源:德勤咨询,民生证券研究院图8 : 2009-2018中国汽车零部件总营收1.2 架构迭代:“从硬到软”的重塑1.2.1 智能汽车的架构进阶智能网联化引领行业变革,EE架构将向集中式推逬,“软硬件共同定义时代” 全面来临。在“新四化”背景下,以特斯拉为首的新势力率先启动变革，并将倒逼 传统主机厂逬行架构革新.根据博世提出的分布式-（跨）域集中一中央计算平台 架构的演进构想，汽车架构将由传统的分布式架构向模块化、集成化的域集中式 架构开始演变。即，将大量相同功

17、能的ECU进行整合,并交由域控制器进行统 的管理调度，使开发人员能完全独立于底层硬件，进行上层软件的开发，以实现软 硬件解耦范围的进一步扩大，以及内在数据的集中交互和决策处理。此时, AutoSAR也随之升级为Adaptive AutoSAR以适应新的智能化集中式EE架构。 具体来看，EE架构将分别从硬件、软件、通信三方面进行架构的升级,并向集 中、精简、可拓展的方向实现转变。硬件架构:从分布式-（跨）域集中-中央计算平台架构”演化。在分布式架 构下，ECU基于微控制器（MCU ）和嵌入式软件工作，传感器和MCU相互对应， 单个ECU仅能对汽车的局部功能进行控制，各控制模块之间算隔离，运算资源

18、 复用性低,因此在面对智能座舱域、自动驾驶域所延伸出的逬阶功能的变化时，往 往“牵发而动全身，使得汽车的开发周期被迫延长,开发成本呈现剧增。但随 着其架构向集中化开始演变,ECU数量被大幅精简，并新增域控制器，将相似功 能的ECU交由对应的域控制器逬行统管理及调度,以形成域集中式架构,或者 直接集成为中央计算平台架构,并通过整车物理区域划分的区控制器配合中央计 算平台进行统的控制管理,以增强各执行单元的协同度。图9 :汽车电子EE架构:分布式向集中式演化匚2A0资料来源:博世,民生证券研究院随着架构的发展,原有的硬件配置格局将被打破,域控制器成为主要的计算与 调度单元.根据博世的划分,将整车主

19、要分为动总成域、底盘域、车身域、智能 座舱域和自动驾驶域这5大功能域。其中,动总成域、底盘域、车身域是针对汽 车传统功能的集成,因此主要为控制指令与通信计算的需求;而智能座舱域则集成 了全液晶仪表盘、抬头显示仪、中控屏幕及后座娱乐系统等功能,通过融合及处理语音、视觉”等感知数据,赋予车辆智能互动、实时监控等能力,但由于其在运 行过程中不仅需要实现汽车应用的多任务并发,同时也要负责“网联化”的传输, 因此芯片算、联网能力的支撑相对重要,自动驾驶域作为智能化趋势下产生的新 兴域,其负责了车辆在自动驾驶过程中大量传感器融合数据的处理任务,而车辆对 于安全性、实时性的要求极高,因此需要实现算力与算法的

20、极致化.动总成域、底盘域、车身域作为汽车原有能力的集成域,或将会存在原 有供应商之间利益蚕食,以及难以整合的风险.从目前所提出的动总成域解决方 案可以看到,基本均是由个别龙头供应商牵头,亦或是主机厂自研而成.例如,特 斯拉的集成化三电系统、华为的多合一电驱动系统DriveOne,长城欧拉自研的三 合一电驱桥等.而智能座舱域与自动驾驶域作为智能化的“新兴域”,其供应链体 系相较于传统能力整合下的“集成域”而言,更为完整且丰富。同时,其相关技术 的可借鉴性、功能的可柘展性效应更强,也更为重要.因此,我们认为,智能座舱 域、自动驾驶域或将成为供应商之间长期竟争的焦点.图11 : 2019-2025E

21、全球自动驾驶域控制器市场规模资料来源:ICVTank ,民生证券硏臟资料来源:ICVTank ,民生证券硏究院在集中式EE架构下,新增的域控制器被集成了更多的功能,而主控芯片若要与其能力相匹配,则算配置也需随之提升。在分布式EE架构阶段,ECU主要应 对于简单指令的处理,因此采用由CPU+存储+外设接口组成的MCU芯片,即可 满足其对于算的需求。但随着汽车向集中式架构迭代,域控制器的出现,使得大 量ECU被功能性整合,原有分散的硬件可以进行信息互通及资源共享,硬件与传 感器之间也可实现功能性的扩展,而域控制器作为汽车运算决策的中心,其功能的 实现主要依赖于主控芯片、软件操作系统及中间件、算法等

22、多层次软硬件之间的有 机结合。同时，为了赋予汽车更高级别的智能化功能，域控制器需要处理由传感器 传来的环境信息，其中,涵盖了海量的非结构化数据，这就导致面向控制指令运算 的MCU芯片难以满足其复杂的运算。相比之下,SoC芯片引入了 DSP（音频处 理）,GPU （图像处理X NPU（神经网络处理）,使其不仅拥有控制单元,还集成 了大量计算单元,从而能够支撑多任务并发及海量数据的处理。根据极术社区的测 评,SoC芯片的算力可高达10次/秒，是MCU芯片算力的指数级倍数。表!：汽车芯片将从MCU向SoC异构芯片开始转移单位MCUSoC定义芯片级芯片,常用于执行端系统级芯片,常用于ADAS、座舱IV

23、I、域控制等典型组成CPU+存储(RAM,R0M ) + 接口 (10 Pin)CPU+存储（RAM、ROM ）+较复杂的外设+音频处理DSP图像处理GPU/神 经网络处理器NPU等带宽多为 8bit、16bit. 32bit多为 32bit r 64bitRAMMB级别MB-GB额外存储KB-MB ( Flash , EEPROM )MB-TB ( SSD , Flash , HDD )单片成本价格便宜（0.115美元/个）较贵（座舱IVI10美元左右,ADAS域芯片超100美元）常见厂商瑞萨、意法半导体、爱特梅尔、英飞凌等英特尔、英伟达、特斯拉（FSD 1华为、地平线、寒武纪、全志科技（座

24、舱）等运行系统较简单,一般不支持运行多任务的复杂系统支持运行多任务的复杂系统（如Linux等）组成部分控制单元控制单元、A!单元、计算单元运算单位DMIPS,计算能力为百万条指令秒TOPS. Tflops ,毎秒运算10匸次燄次资料来源:极术社区,民生证券硏究院软件架构:软硬件分层解耦,将推动软件架构升级为计算平台。在分布式架构 下,基础硬件与嵌入式软件呈现强耦合关系,同时底层软件和上层应用之间也高 度捆绑因此,如需新增或升级应用,则需要从底层更新其相关基础软件及驱动 程序,但主机厂传统的研发体系难以应对日益复杂的软件堆栈,导致车载应用的频 繁更新/升级难以实现.但随着EE架构向集中式演化,域

25、控制器方案的出现,将彻 底弱化底层ECU的运算能力,将功能的处理统交付于域控制器进行控制。这 方式的实施,将有利于实现底层资源的标准化、通用化，并逬步降低了软硬件间 的耦合度,将解耦范围从应用软件层的分离拓展至整个软件架构,使其独立于硬件 之上,发展为由“芯片操作系统一中间件算法”构成的计算平台。其中,芯片作为算基础，为计算能力的实现提供底层配置,操作系统则主要 负责控制与管理软硬件资源，并进行合理的调配。值得注意的是，在操作系统中系 统的内核是核心,其直接决定了系统在运行中是否能实现性能及稳定性的最优输 出;AutoSAR作为开放的系统架构,为了应对集中式架构下所需的高性能配置, 也逬步扩展

26、为Adaptive AutoSAR ,并主要对中央应用服务器负责,用于协调 在异构软件平台下各域间的信息交互,为后续汽车架构向SOA迭代制定标准;算 法层位于软件层次结构的最顶部，主要负责系统功能和业务裸机的实现,例如，智 能座舱域中的交互能力;自动驾驶域中的自动泊车、自动巡航等功能。图12 :汽车计算平台架构誉:、梵臭疑泊“*自。”“4*1(行力识射臭* I ，*倉制动0J算法庫资料来源:中国软件测评中心,民生证券研究院长期来看,软硬件分层解耦下的计算平台将实现从“信号导向到“服务导向 (SOA f的转变。传统的车载软件主要基于“面向信号的经典AutoSAR架构 逬行开发，各模块通过总线发送

27、信号至另模块实现其功能，系统为静态且需要庞 大硬件资源作支撑,而AutoSAR供应商控制代码包及工具链，所以其可拓展性及 兼容性较低,使主机厂仍面临高开发成本和难度。汽车计算平台的出现，将逐步实 现软硬件的解耦化，并最终形成SOA ( Service Oriented Architecture )一面向 服务的架构。即，将车辆的硬件能力及软件功能抽象地划分为服务模块，并将其作为系统中最基础的单元供其他模块调用,同时将各服务接口进行标准化封装,可通 过既定协议互相访问、扩展组合,以实现应用软件的复用率,以及多模块、多功能 的无缝连接,从而使得跨车辆、跨模块的功能单元即插即用成为可能,产业价 值链

28、的制高点将由硬件向软件转变。图13 :传统软件架构与SOA软件架构对比传統软件架构SOA软件驷Sanae e”MECU资料来源:上汽,华为,民生证券研究院通信架构:现有通信架构面临的困境,车载通信技术有望再次迎来革新。硬 件定义时代的通信技术革命,已驱动车载信息的传输方式从单点链路向总线链路 实现转移,并使得各个独立ECU之间的数据传输,可根据不同的通信需求采用 CAN/UN/Flex Ray/MOST等不同标准的总线链路.但随着汽车智能化功能的增 加,对于数据传输的效率、通信协议的开放性及兼容性提出了更高的要求.根据 Intel的测算,自动驾驶车辆每天将产生超过4T的数据量,而车载总线技术作

29、为 上一轮通信技术革命的产物,并不具备高扩容性,导致其无法满足在智能化变革下 数据交互所需的带宽要求.同时,随着ECU数量的急剧增加,在车载总线链路下, 数据传输所需的线束也要随之延长，从而将带来成倍的成本压与重量压.根据 佐思;车研究的测算，如果沿用目前的架构体系，无人车时代的线束成本将不会低 于1000美元，而其重量可达100公斤.车载以太网是以太网连接车内电子单元的新型局域网技术，在基于单对非屏 蔽双绞线基础上,可实现100Mbit/s ,甚至lGbit/s的数据传输速率.同时,还 满足汽车行业对高可靠性、低电磁辐射、氐功耗、带宽分配、低延迟以及同步实时 性等方面的要求.与车载总线技术相

30、比，车载以太网具备以下优势:1）高兼容性: 基于其简单、成熟的开放标准，能实现不同通信协议标准下总线链路的共存（支持 AVB、TCP/IP、DOIP、SONIP等多种协议或应用形式）；2 ）低成本、高带宽:以 博通推出的车载以太网产品（BroadR-Reach ）为例，其在具备100Mbit/s ,以及 更高的带宽性能上，减轻了电缆重量30%，降低了连接成本80% ;3 ）高安全性: 以太网经历了十几年的应用与发展，已经有成熟的信息安全解决方案.除了在以太 网各层级添加防火墙，逬行认证、签名、加密机制外,还具有深度包检测（DPI） 等技术进行安全过滤.图14 :以太网有望成为车载网络中的骨干网

31、图15 :以太网/FlexRay/MOST节点装载数量的预测资料来源:搜狐,民生证券硏究院资料来源:线束中国,民生证券研究院凭借安全性、兼容性、高带宽的优势,以太网将有望成为车载网络中的骨干网, 以承担在不同域之间的信息交换任努,并实现高速总线的全面替代。根据Frost & Sullivan和Strategy Analysis的预测,至2022年,车载以太网端口将超过所有其 他以太网端口总和;2025年,在豪华车、混动/电动车型上,将有近80%的比例使 用车载以太网技术.同时需要注意的是,在原有各域内部子系统的数据互联中,由于 90%的控制器节点仍只需10Mbit/s以下的通信速率,而传统总线

32、UN/CAN等所支 持的传输速率亦可满足此要求。因此,车载以太网或将无法在域内通信网络中实现替 换,其更大的价值是作为域与域之间的传输纽带,成为整体车载通信网络中的骨干网图16 :车载以太网发展趋势资料来源:keysight,民生证券研究院1.2.2 架构迭代下产业链的重组汽车EE架构的演化驱动汽车产业经历从个企业做车（机械定义）一一产 业做车（硬件定义）一多个产业做车（软硬件共同定义、生态定义）的演变,供应 链形态也经历了从点线一面”的迭代.在机械定义汽车的时代”,往往由一个企业进行汽车制造,但随着功能的增 加,硬件定义汽车时代到来,汽车系统逐渐变得复杂,配套供应商等角色的参 与,组成了完整

33、的汽车产业链,形成了 “主机厂-Tierl-Tier2/ Tier3垂直合作 模式。但由于分布式架构的开发高成本与技术短板，主机厂主要依赖于Tierl实现 汽车产品复杂功能的落地,自身只需解决好传输网络、车身管理等整车适配问题， 即整车功能的实现=N* Tierl （软硬件解决方案，却也在一定程度上限制了主 机厂自主定制开发的权利。图17 :新能源汽车供应链以逆变器为例功衆成*M3叫!！应用功率元件功率模埃动，件（IGBT. MOSFET）学 2k.fnftneoaHUHMCREEmG BOSCHDN%OMM*7s 斫VBko*HrVACHI.zMtmMunvtnr资料来源:车百智库,罗兰贝格

34、,民生证券研究院传统供应链格局被颠覆，软件实成为制胜关键。在软硬件共同定义时代，EE架构逐步升级为集中式架构,软硬件的解耦从软件应用层的分离到整个软件架 构的打通，软件成为主机厂实现创新的突破口.此时,主机厂已不再满足于传统的黑盒模式，希望借此加强自身的软件能力,积极变革转型，凭借全栈式软件能 锁定产业链中的高利润环节.在此趋势下,汽车产业过去所依赖的共享成本、共 摊风险的主机厂供应商联盟的模式将被打破，产业链也!各被重塑，而具备自 主研发能力的主机厂可跨过Tierl直接与具有软件实的Tier2合作,带动了 Tier2 地位向Tier!转移，从而打破了原有传统的垂直供应链格局，并将其塑造为扁平

35、化 网状模式,即整车功能的实现=主机厂（软件）+ Tierl （软件/硬件）ier2”.图18 :软硬件共同定义下汽车供应链的变化HM働CAVBil ,“金一供応翕色壹化资料来源:德勤咨询,民生证券研究院科技公司入局成为供应链中新一代Tierl以华为、BAT为代表的科技巨头, 利用自身技术的优势切入智能汽车领域,通过为主机厂提供智能汽车解决方案、增 量部件、开源软件平台等方式与其进行开放合作,形成优势互补、多方合作的产业 布局.同时,原本处于Tier2位置的软件企业可能跃升至Tierl ,甚至Tier0.5 ,或 将成为智能汽车产业链中强有力的竞争者。图19 :传统车企与科技巨头共同组成智能汽

36、车产业图谱化运”身 t ，- /if 1 StrwnBxwR.? 5 座繽mtait4公，、FWTVO 1 独”一 声-m7cM w 9 ! ,ca?x xxeoi MM M ! j* 二!.受国士 众同，司D = (X 55融 国工 *,nwv车士 心&）c 些 0。匯Si7.坳秒埼。、OINSO AutoHv QUMMVW_mm d|lBINIANMOtCVekx)yn Udor一!士、ft *，0”. Kmumw%濫,*QUAUXMMA MMKt.a. *1 .火.二:比二2士息烈.资料来源:亿欧智库，民生证券研究院在产业链变革的同时,主机厂其自身的组织架构也将由“以开发新品为核心” 向

37、”以提供服务为核心”转变。在传统产业链中,主机厂的组织架构多为垂直体系, 设计、研发、销服等职能部门间联通性差,难以快速响应客户需求升级。但在软 硬件共同定义时代”,主机厂可通过功能/软件的OTA升级来获取稳定的收益,而 新功能的快速开发7迭代，将推动其逬行组织架构的变革,由垂直体系向扁平化发 展，并以各事业部为基本单位，以贴近用户需求实现转型。图20 :比亚迪组织架构调整对比 比亚迪;气车销售有限公司区域营销中心车系产品职能部门比亚迪汽车销售有限公司新组织架构 王朝网销售事业部e网销售事业部品牌及公关事业部售后服务事业部资料来源:维科网,民生证券研究院1.3 智能化:汽车价值”的胜负手1.3

38、.1 万亿市场的“阿基米德支点”汽车的单体价值量远超于手机,其所带来的产业性机会更为明显。智能手机的 市场规模远远不及传统汽车市场，根据IDC、国际汽车制造商组织的资料显示,其 通过手机出货量与;气车出货量进行测算，结果显示传统汽车的市场规模（L8万亿 美元）已是智能手机（5000亿美元）的3倍以上.我们在结合以上数据，以及对于智能汽车趋势的理解下逬行综合判断,认为在“新四化”的背景下,随着智能网 联化的驱动,智能汽车的市场规模不仅仅只是延续,更有望实现大幅的超越,而软 件的价值将是其中最大的增量.汽车智能化浪潮将重塑汽车产业的价值分配格局,汽车价值焦点”将由机械 性能转移至智能化能力。汽车电

39、动化以及EE架构集中化是汽车智能化的第一步， 整车动系统由燃油转为电动后，动、底盘的逐渐标准化将削弱机械性能作为汽 车价值焦点的意义，主机厂未来的竞争将聚焦于整车的智能化性能以及为客户提 供持续服务的能力。本轮产业革命中，特斯拉以领先业界的EE架构和价值变现理 念催化汽车产业的产品边界、商业模式实现变革。在智能网联化驱动下,EE架构的革新驱动汽车价值的重心从硬件向软件转变, 软件成为智能汽车产业的关键,驱动软件市场规模的增长。在Automotive News Europe资讯中NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋表示:汽车制造商的业务模 式将从根本上发生改变.到2025年，许多汽主机厂业很有可

40、能以接近成本价的价 格销售汽车，并主要通过软件为用户提供价值。根据麦肯锡的预测,汽车软件市 场规模从2020年的340亿美金攀升至2030年的840亿美金，期间的CAGR为 9%,从细分市场来看,OS and Middleware. ADAS and AD软件市场规模增 长最为迅速,2020-2030年期间的CAGR均达到11% ,超过软件市场规模整体 复合增速,预计在2030年分别达到80亿美金、430亿美金的市场空间。图21 :智能手机和智能汽车（乗用车）市场规模对比（2021年测算）出货量市场规模 $。向6“万$1800。亿资料来源:IDC,国扇气车制造商跚,民生证券研究院汽车成为新一代

41、的电子产品，由软件+硬件重新定义。在“新四化浪潮 的推动下，汽车在传统硬件时代的机械属性将逐步转变为具有机械功能的电子产 品,从以硬件主导向软硬件共同主导的定义上发生着根本性的改变。根据麦肯锡的 预测，至2030年全球汽车市场，软、硬件的占比将分别达到30%、41%,其中， 软件的占比较于2016年提升了近3倍。但需要注意的是，在软硬件共同定义时 代”中,硬件价值虽然被逐渐弱化，但其依然是汽车的重要根基,软件的迭代更新 仍需要在依靠硬件预埋下,才能保证其后续升级的实现。图22 :全球汽车软件与硬件产品内容结构对比资料来源:麦肯锡.盖世汽车硏究院,民生证券研究院汽车价值链呈现“总量上升,重心后移

42、”趋势,其价值从硬件软硬件一服务不 断延伸。传统汽车作为载人交通工具,主要聚焦于整个汽车制造价值链条。而在智 能汽车的驱动下,汽车围绕着移动终端进行角色转换,提升设计研发、后市场服务 等环节的软件价值,促进其产业的“微笑曲线”不断向后端延伸,形成制造+服 务”的价值链条。其中,服务的增加不仅仅只存在于曲线后端,而是长期贯穿于汽 车的全生命周期,推动汽车产业价值总量上升。图23 :汽车价值链呈现“总量上升,重心后移”趋势开发式众專众 族分离C2B分的式制4B2B 一横块化分,斯使用式汽隼共享 二动,云平台（存他、计H）大!HI 人工雪器资料来源:清华大学;气车产业与技术战略研究院,民生证券研究院

43、OTA能力成为汽车迭代升级的关樓,也是主机厂持续创造服务价值的核心要素 OTA技术的运用,将分布式阶段单 ECU的T-BOX网联功能进行升级,趋向于 整车功能的更新。对于主机厂来说,通过TA对应用软件与硬件性能升级进步完 善整车功能,加快汽车周期迭代,并通过增面艮务持续为用户提供消费价值;另一方 面,TA技术升级方案不仅能够降低缺陷产品的召唤成本,同时也能够快速修复车 辆所出现的漏洞,降低主机厂对于售后车辆的维护成本。因此,在消费价值提升+成 本降低的双重因素驱动下,主机厂将有望实现盈利能力的大幅提升。13.2以智能化为名,拥抱“座舱、自驾“硬核时代根据上文中的分析,在新四化”趋势下,整车可主

44、要分为动总成域、底盘 域、车身域、智能座舱域和自动驾驶域这5大功能域.其中,智能座舱域、自动驾 驶域作为差异化的“新兴域”,亦是汽车智能化体现的焦点:智能座舱:“第三空间的延展,以生态的构建为核心.智能座舱的发展受益于 整车架构的升级，进而实现软硬解耦以及多屏间的高效互动，并通过融合及处理 语音、视觉等感知数据，赋予车辆智能互动、实时监控、应用联动等能力.相 较于自动驾驶，智能座舱将更多体现的是第三空间的延展，以及长续的生态构 建，其实现的难度相对较低且性价比更高。受益于消费者对于汽车舒适性安全性诉 求的日益增长以及消费电子产品应用场景的逐步迁移，其将有望迎来更快的渗透。自动驾驶:将从高定制走

45、向标准化,终极目标为解放双手。自动驾驶能力 的实现,使得汽车将不再是行走的精密仪器”,也不仅只是行走的计算机，而 是真正意义上,为汽车配备了 隐形司机,解除了其作为移动工具的桎梏，成为 真正意义上的移动空间。从其中的关键环节看,感知一决策执行将逐步实现 解构,而车载传感器（眼睛）与计算平台（大脑）成为自驾关注的焦点，率先放量 引领发展潮流。图24 :拥抱“座舱、自驾“硬核时代“累三空同”的建展,以生态构建为帧心智能座舱动 色资料来源:民生证券研究院绘制2智能座舱:始于互联网,进击元宇宙2.1 重新定义:始于互联网,逬击元宇宙智能座舱将从创新一迭代一颠覆”演化,以实现最终在元宇宙中的逬击。其中,

46、 创新,即对内革新了座舱配置,以实现车内场景化+多模态交互;对外则以“网 联化”为主轴,贯通了各AIoT终端间的互联,以最终达到交互与生态”的重塑;迭代,即通过架构的革新,驱动汽车属性从功能机一智能机蜕变,无论是硬 件端的多屏联动，亦或是软件端的娱乐/网联功能的完善，均能实现常用常新;而 颠覆,则是打破了智能座舱的生态边界,使其成为智能家居、智能手机、可穿 戴设备等AIoT终端的生态入口，以脱离时间/空间的边界，最终或成为元宇宙下 的智能载体。图25 :智能座舱经历从“创新一迭代一颠覆”演化外延生息生态的外延资料来源:民生证券硏究院绘制智能座舱化茧成蝶的背后,遵循着“配置升维+架构革新”的横纵法则横向 配置的延展:智能座舱经过液晶仪表+中控屏+HUD+氛围灯+座椅+声学系统 等配置的升维，具备了高性能显示和感知交互能力，并通过标准的API接口, 弥补了传统座舱中功能布局的碎片化，实现了 多屏化融合、多系统融合，并带 来了更为智能的交互、娱乐体验.同时，T-BOX等网