（報告出品方/作者：天風證券，吳立、孔蓉、於特）

1.智慧汽車：從馬力到算力，AllIn智慧汽車時刻來臨

1.1、智慧汽車：從馬力到算力，汽車自下而上重新定義

電動化開啟汽車革命上半場，而智慧化將引領下半場，在此交替過程中：核心競爭力轉移：效能指標轉變：燃油車以內燃機馬力為指標；電動車以動力電池續航為目標；智慧汽車時代，算力成為影響汽車效能的核心要素。智慧汽車整車架構和商業模式被重新定義，汽車核心競爭要素圍繞智慧座艙與自動駕駛展開。感測器、晶片等硬 件在自動駕駛感知層與決策層扮演重要角色，演算法、作業系統等軟體在軟體定義汽車（SDV）時代重要性也愈發顯著。

1.2、重新定義電子電氣架構：從分佈走向集中，為智慧化升級提供土壤

汽車架構從分佈走向集中，為智慧化升級提供土壤：解決智慧化升級桎梏：智慧汽車對迭代速度、可擴充套件性、大資料、功能安全、資料安全、冗餘備份等要求較高，且搭載程式碼量龐 大，需要極高算力支援。分散式架構下，智慧化升級依靠ECU和感測器數量的疊加；而在集中式架構下，可將多個ECU收集的資料 在同一域控制器中統一處理，域內主控晶片算力較強。

1.3、All In 時刻：新勢力與自主崛起共振，汽車智慧化加速

造車新勢力生而智慧，自主崛起廠商搶灘佈局智慧駕駛：造車新勢力高舉高打，深植智慧化基因；自主廠商認識到消費者需求轉變後，及時組建智慧駕駛團隊，全面擁抱智慧化！

2.智慧座艙：人機互動核心載體，“底座”與“視窗”大有可為

2.1、智慧座艙：移動第三空間核心載體，車企差異化著陸點

汽車產品同質化趨勢顯著，行業高度成熟推動汽車市場由賣方市場向買方市場轉變。不斷提高的使用者需求驅動汽車從出行工具向 “第三生活空間”過渡，而智慧座艙是塑造“移動第三空間”的核心載體。人機互動技術升級、晶片與作業系統革新、5G等技術成熟，推動座艙從電子座艙到人機共駕，最後向第三生活空間演進。

2.2、智慧座艙SoC：算力支撐人機互動升級，晶片構築“第三空間”底座

智慧座艙SoC對於降低成本、保障使用者體驗至關重要：隨智慧座艙不斷迭代，感測器、螢幕數量顯著增加，座艙需要處理的資料量呈指數增長；人工智慧、深度學習、虛擬形象、語音識別等人機互動新技術的應用在改善使用者體驗的同 時，對算力的消耗日漸增大。

2.3、座艙軟體丨中介軟體：底層作業系統與上層應用程式之間的“通用語言”

中介軟體：負責各類應用軟體模組之間的通訊以及對底層系統資源的排程。顯著降低主機廠系統整合的難度：中介軟體整合AutoSAR自適應平臺和安全通訊模 塊，可直接與作業系統互動。透過對底層軟體模組的封裝和介面標準化，可以將硬 件功能抽象化，並透過標準化介面與系統各部分之間進行快速通訊，標準化車輛不 同硬層和軟體層之間的通訊，顯著降低OEM系統整合的複雜性。

2.4、HMI互動視窗丨車載資訊娛樂系統（IVI）：多功能整合+多屏融合，推動單車價值量提升

車載資訊娛樂系統（IVI）：採用車載專用中央處理器，基於車身匯流排系統和互 聯網服務，形成的車載綜合資訊處理系統。IVI是車輛的資訊中樞：主要包括硬體底層、作業系統層、中介軟體以及應用層、 人機互動層，整合功能越來越豐富，極大提升車輛智慧化水平。（報告來源：未來智庫）

3.自動駕駛：高階自駕量產前夜，“眼睛”與“大腦”率先上車

3.1、自動駕駛：技術成熟疊加政策護航，高階自動駕駛處於規模量產前夜

純視覺方案與多感測器融合冗餘方案均已步入量產階段。純視覺方案：代表廠商特斯拉，以Mobileye視覺自動駕駛技術起家，透過“影子模式”訓練與迭代演算法，累計銷量已突破百萬；多感測器融合冗餘方案：代表廠商Waymo、通用Cruise、戴姆勒、寶馬、小鵬等公司為代表，採用鐳射雷達、毫米波雷達、攝像頭 等感測器融合方案，相關車型自2021年底起將相繼量產落地。

3.2、自動駕駛技術路線：單車智慧先行，“眼睛”與“大腦”將率先放量

單車智慧：主要依靠車輛自身的視覺、毫米波雷達、鐳射雷達等感測器進行環境感知、計算決策和控制執行。車路協同：在現有單車智慧的基礎之上，透過車聯網將“人-車-路-雲”等交通參與要素有機地聯絡在一起，拓展和助力單車智慧 自動駕駛在環境感知、計算決策和控制執行等方面的能力升級，加速自動駕駛應用成熟。

3.3、自動駕駛產業鏈：決策層、感知層硬體價值量最高，隨自動駕駛級別提升呈翻倍式增長

決策層（自動駕駛晶片、域控制器）與感知層（車載攝像頭、鐳射雷達等）在自動駕駛產業鏈硬體中價值量最高，且隨自動駕駛提 別提升，價值量呈翻倍式增長。我們認為硬體是自動駕駛落地的先決條件，在“硬體預埋”的趨勢下，深耕決策層與感知層的 Tier1及Tier2廠商將步入量價齊升階段。

3.4、AI 晶片丨軟硬一體式解決方案：華為軟硬兼具，打造平臺化、標準化智慧駕駛生態

華為智慧駕駛計算平臺算力矩陣完備：華為MDC計算平臺算力 範圍覆蓋48~400+TOPS，適用車型包括乘用車、商用車、作 業車等，自動駕駛級別實現L1-L5全覆蓋，其中MDC810是已 經量產的最大算力自動駕駛計算平臺。完善的軟體生態與開發工具鏈：全棧自研AOS智慧駕駛操作系 統，包括核心、中介軟體、AI計算框架、工具鏈、雲基礎軟體棧等。

3.5、自動駕駛域控制器：主機廠自研、Tier1賦能，智慧汽車之“腦”成長空間廣闊

集中式E/E架構下，ECU數量將減少、功能弱化，主導權從供應商向主機廠轉移。主機廠自研：如特斯拉自研中央計算機CCM+區域車身控制器，國內造車新勢力蔚來、小鵬、威馬、理想、上汽智己等也已實現或 宣佈將自研自動駕駛域控制器。其中小鵬計劃自研的XPU自動駕駛智慧控制單元實現4合1，將行車和泊車的智慧控制整合，打破之 前4個域之間的互動壁壘，實現更深度的域融合。

3.6、感測器丨車載攝像頭雙輪驅動：數量增加+畫素升級，率先受益於智慧化浪潮

量增+規格提升，車載光學有望復刻智慧手機光學行情。量增：隨自動駕駛級別提升，單車攝像頭數量顯著提升，如前視攝像頭從最初一個單目逐漸升級到雙目、三目以及多目。根據IHS Markit資料，2020年平均單車感測器數量僅3.3個，預計2030年將超過11個。

3.7、車載儲存：智慧座艙+自動駕駛，構築車輪上的“資料中心”

智慧駕駛時代，汽車成為移動的“資料中心”：自動駕駛汽車配備大量高精度感測器，在行駛過程採集、傳輸、儲存龐大的資料。多因素助推車載儲存擴容，對比智慧手機車載儲存仍有較大增長空間：目前自動駕駛等級主要處於L2+及以下，車載儲存座艙端應用 較多，隨著未來自動駕駛等級的提升，多產業齊發力，共同開啟車載儲存市場上升空間。

自動駕駛等級不斷提高，車載儲存進入快速增長期：從智慧手機儲存增長趨勢看車載儲存，隨著自動駕駛等級的提高，所需車載存 儲呈倍數增長。以L4級自動駕駛為例，對儲存晶片規格要求最高的是諸如鐳射雷達等高精度感測器，達到1-5TB；其次是自動駕駛 平臺、車載IVI、OS及軟體。上述系統、軟體在汽車生命週期內不斷迭代升級，對記憶體要求將不斷提升，往往要求車廠預留儲存空 間；此外，安全的自動駕駛依賴內建的黑匣子和高精度導航地圖，同樣需要高容量的儲存。

4.整車：資料構築天然壁壘，造車勢力百花齊放

4.1、整車：資料構築天然壁壘，看好主機廠在資料驅動的智慧汽車時代迎來價值重估

高效的資料閉環構造自動駕駛核心競爭力，主機廠獲取資料成本 最低。資料閉環：將駕駛員的行為資料、實時的車輛動態資料等與環境 資料結合，進行資料標定，並形成實時反饋資料系統。資料的單位獲取成本是影響資料閉環高效性的重要因素，較 Waymo購置上千臺車透過路測獲取資料的方式，以特斯拉為代 表的主機廠已有數百萬臺車量產上路，實時收集多方資料，獲取 資料成本極低。

4.2、行業引領者丨特斯拉：從硬體到軟體、從服務到共享運營，重新定義智慧汽車

硬體自研：自研FSD晶片，打造車載中央計算機。特斯拉主控晶片由與Mobileye、英偉達合作開發轉向自研FSD。透過在合作中積 累了自動駕駛演算法和軟體的深度理解，倒推晶片需求，實現了差異化優勢。憑藉自身技術實現了從底層硬體到軟體架構的全覆蓋， 具備軟硬體一體化效能優勢。

資料閉環+百萬車隊，軟體開發進入2.0時代。軟體開發1.0 依靠邏輯驅動，靠程式設計師、人力、經驗打造專家系統。軟體開發2.0的本 質在於機器進化，用超大完整的執行網路作為基礎，透過海量資料去調整適配不同場景。資料驅動的軟體開發將提供更高的迭代效 率。特斯拉在人工智慧領域有著海量資料的天然優勢，將更能在競爭中勝出。

4.3、造車新勢力丨小鵬：以全棧式自研為基礎，為客戶需求而研發

小鵬汽車：目前是唯一一家能夠做到全棧自研高等級輔助駕駛量產的中國企業。XPILOT智慧駕駛輔助系統：小鵬汽車在自動駕駛領域已做到全棧自研，有助於在未來OTA和迭代過程中持續領先行業對手。基於 視覺高精地圖、GPS以及其他多個感測器的融合方案，相較於其他廠商方案更具有量產性。此外，預測和規劃功能已進行了完全的 重構，繞行、變道、模擬能力得到極大加強。

4.4、自主崛起丨長城汽車：釋出咖啡智駕“331”戰略，致力於成為全棧自研的汽車製造商

長城汽車：釋出咖啡智駕“331”戰略，打造全棧自研汽車製造商。 加碼軟硬體投入，在核心領域進行全棧自研，從而建立技術壁壘、降低研發成本。長城子公司毫末智行釋出智慧領航輔助駕駛系統NOH，有望成為全球第三家、國內第二家掌握智慧駕駛全棧能力的汽車製造商。搭載毫末智行輔助駕駛系統的車輛行駛里程突破100萬公里。

4.5、造車新物種丨小米：All In造車，補齊智慧生態最後一環

小米汽車資源豐富，蓄勢待發。在2021年新品釋出會上，雷軍表示小米將以現有 1080 億元現金儲備、10000 多人的研發團隊、全 球最好的智慧生態全力打造小米汽車。今年9月1日，小米汽車有限公司正式成立，並預計小米汽車將於2024年上半年投入量產。

發揮AIoT優勢，完善智慧生態。小米作為全球智慧手機和 IoT 龍頭，有豐富的智慧硬體和軟體平臺開發經驗，依靠完備的產品生態 積累了數億米粉使用者，有望在智慧電動汽車新領域再次復刻成功經驗，完善小米的生態鏈佈局，完成從智慧手機到出行的全方位生 態鏈解決方案。

4.6、未來出行丨RoboTruck：“礦區/港口”+“幹線”兩大場景，賦能萬億公路貨運市場

Robotruck：即無人駕駛卡車，是自動駕駛領域規模化落地重點方向之一。由於Robotruck相比傳統卡車運輸，具有交付時間短和 運營成本低兩大特點。

應用場景：1）礦區/港口，由於具有交通標識簡易，路線複雜程度低等特點，更易實現商業化應用；2）幹線，指在公路運輸網中起 骨幹作用的線路運輸，由於運輸距離長且線路多為高速公路，是Robotruck另一個重點突破的商業化方向。

5.全球智慧駕駛產業鏈投資分析

從電動化到智慧化，投資範圍可逐漸從三電系統（電池、電機、電控）向智慧駕駛產業鏈拓展：

智慧座艙：硬體為基、軟體賦能。建議關注座艙人機互動（HMI）的底座 —— 座艙SoC與座艙域控制器、視窗 —— IVI和HUD、靈魂——作業系統、鏟子 — — HMI設計開發工具等領域投資機會。

自動駕駛：智慧汽車後期可透過演算法迭代開放更多智慧駕駛場景，但必須以預埋硬體為前提。建議關注感知冗餘與算力超配帶來的感測器、晶片、域控制器、 儲存晶片等領域投資機會。

整車落地：自動駕駛時代量產為王，主機廠掌握資料資源、構築核心壁壘，其價值有望在智慧汽車時代迎來重估。建議關注堅定擁抱智慧化的造車新勢力與積 極推動量產落地的科技造車廠商，以及商業化落地可期的未來出行廠商。

5.1、A股丨聯創電子：高階車載鏡頭領跑者，與自動駕駛核心平臺共成長

聯創電子：公司專業從事光學鏡頭、攝像模組及觸控顯示一體化等關鍵光學、光電子產品的研發、生產及銷售，配套產品包括智慧手 機、平板電腦、運動相機、智慧駕駛、智慧家居、VR/AR等。

自動駕駛全平臺切入，與核心平臺共成長：公司是唯一同時切入特斯拉、Mobileye、英偉達、華為、蔚來等主流自動駕駛平臺的車 載鏡頭供應商（舜宇800萬畫素英偉達平臺車載鏡頭於2021Q2完成研發）。考慮到車載鏡頭車規認證、量產週期較長（從透過認證 到量產一般需要3到5年），我們認為聯創電子在車載鏡頭領域的先發優勢，有望構築公司核心競爭力。

5.2、H股丨小鵬汽車：全棧自研+軟硬一體化，快速迭代的智慧汽車新物種

小鵬汽車：國內唯一全棧自研高等級輔助駕駛量產的智慧汽車公司，在XPILOT智慧駕駛輔助系統、XmartOS車載智慧系統和用 戶智駕安全體系三個領域取得的階段性成果。目前共有4款車型在售包括P7、P5、G3i、G9。

XPILOT智慧駕駛輔助系統：小鵬汽車可能是國內首家基於自研的視覺感知和毫米波雷達融合方案的公司，同時率先將鐳射雷達在小 鵬P5上量產上車。基於視覺高精地圖、GPS以及其他多個感測器的融合方法，相較於其他廠商方案更具有量產性。此外，預測和規 劃功能已進行了完全的重構，繞行、變道、模擬能力得到極大加強。

5.3、美股丨英偉達（NVDA.O）：硬體高配+軟體完備，英偉達卡位高階自動駕駛時代

英偉達：全球領先的人工智慧計算公司，利用其先進的硬體晶片開發優勢，以行業較領先的高效能安全晶片為核心，提供完整的硬 件平臺和基礎軟體平臺。

英偉達計算平臺硬體：SoC晶片+自動駕駛計算平臺。全球GPU領導者+獨有CUDA架構（主流深度學習框架均基於CUDA）+獨有 TensorRT 加速包，構築英偉達硬體平臺核心競爭優勢。

英偉達軟體開發支援：Drive OS + DriveWorks SDK +Drive AV。完備的軟體開發支援受到主機廠追捧，目前Xavier已在小鵬 P5、P7等車型中量產上車，下一代Orin晶片提前鎖定蔚來ET7、理想X01、智己L7、上汽R汽車ES33等多款車型。

報告節選：

（本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關資訊，請參閱報告原文。）

精選報告來源：【未來智庫】。未來智庫 - 官方網站