计算机行业2021年报前瞻暨3月投资策略：高阶自动驾驶落地元年，汽车智能化行业景气度持续向上

2021 年业绩预告中约四成公司同比预增。以申万计算机板块为例，共有 162家计算机公司发布了业绩预告，其中 65 家公司发布了业绩快报，合计共有199 家。从这 199 家公司的情况来看，2021 年归母净利润实现同比增长的有87 家，占总体公布业绩公司总数的 44%，还有 112 家公司 2021 年归母净利润下滑，占总体公布业绩公司总数的 56%，分析业绩同比下滑的原因，主要是疫情等因素已经影响到政府等相关单位的 IT 支出，以及相关行业的信息化建设需求，在一定程度影响到了板块相关公司的业绩释放。 ADAS 渗透率不断提升，单车传感器数量不断提升。随着各类高阶辅助驾驶功能的渗透率不断提升，对于环境感知传感器的需求也不断增加，带动单车传感器数量的不断提升。激光雷达、车载摄像头、毫米波雷达与超声波雷达作为四大感知传感器有望快速放量，为高阶自动驾驶的商业化落地夯实基础。 车载计算平台是智能网联汽车产业变革的风向标。随着汽车智能化程度的逐渐提高，对高性能 SoC 芯片的需求不断提升，主控芯片是所有环节中壁垒最高、商业模式最佳的环节；此外，当前汽车芯片出货量过小，无法充分摊销前期高昂的研发成本。种种因素注定 SoC 主控芯片一定是长期极其稀缺的赛道，也是只属于少数玩家的游戏，英伟达、高通、英特尔等国际巨头持续发力芯片赛道，国内方面，华为、地平线等正在不断追赶。 汽车软件是汽车智能化赛道的贝塔。随着汽车软件权重占比的不断提升，对主机厂而言，应用软件是其品牌智能化的直接体现，更是能否占领消费者心智的关键，核心功能和算法的定制化和差异化一定是其发力的重点，而对于底层相对标准的系统软件和功能软件，以及相应的工具链等产品，独立的软件方案商具有显著优势和规模效应。 汽车智能化浪潮方兴未艾，建议关注相关厂商。智能化浪潮方兴未艾，车载计算平台的技术变革才刚刚开始，不断的产品和技术迭代，为产业链中上游的方案商和软件商提供了大量的增量业务机会，建议关注中科创达、德赛西威、光庭信息、东软集团、四维图新等相关上市公司。 风险提示：疫情反复或对汽车销量持续产生不利影响；中美科技、贸易摩擦风险；市场格局发生改变，竞争加剧等风险。 高阶自动驾驶落地元年，汽车智能化行业景气度持续向上 单车传感器数量倍增，为高阶自动驾驶落地夯实基础 整个车载感知系统主要包括环境感知、车身感知与网联感知三大部分。其中，（1）环境感知：主要负责车辆从外界获取信息，如附近车辆、车道线、行人、建筑物、障碍物、交通标志、信号灯等，主要包括四大类别的硬件传感器车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达；（2）车身感知：主要负责车辆对自身状态的感知，如车辆位置、行驶速度、姿态方位等，主要包括惯性导航、卫星导航和高精度地图；（3）网联感知：主要负责实现车辆与外界的网联通信以此来获得道路信息、行人信息等，主要包括各类路侧设备、车载终端以及 V2X 云平台等。 表1：环境感知、车身感知与网联感知组成了车载感知系统 四大硬件传感器是自动驾驶汽车的眼睛，是环境感知的关键。车载传感器主要包括车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达四大类。自动驾驶汽车首先是对环境信息与车内信息的采集、处理与分析，这是实现车辆自主驾驶的基础和前提。环境感知是自动驾驶车辆与外界环境信息交互的关键，车辆通过硬件传感器获取周围的环境信息，环境感知是一个复杂的系统，需要多种传感器实时获取信息，各类硬件传感器是自动驾驶汽车的眼睛。 表2：自动驾驶四大硬件传感器的比较 当前自动驾驶正处在 L2 向 L3 级别跨越发展的关键阶段。其中，L2 级的 ADAS 是实现高等级自动驾驶的基础，从全球各车企自动驾驶量产时间表来看，L3 级别自动驾驶即将迎来大规模地商业化落地。 表3：NHTSA、SAE 自动驾驶分级标准 随着自动驾驶级别的提升，单车传感器的数量呈倍级增加。预计自动驾驶 Level 1-2 级需要 10-20 个传感器，Level 3 级需要 20-30 个传感器，Level 4-5 级需要40-50 个传感器。 Level 1-2 级别：通常具有 1 个前置远程雷达和 1 个摄像头，用于自适应巡航控制，紧急制动辅助和车道偏离警告/辅助。2 个向后的中程雷达可实现盲点检测，外加 4 个摄像头和 12 个超声波雷达则可实现 360 度视角的泊车辅助功能。预计Level 1-2 的总传感器数量约为 10-20 个左右。 Level 3 级别：在 Level 1-2 配置的基础上，外加 1 个远程激光雷达，由于主动距离测量，激光雷达还具有高分辨率，广角和高精度的特点，这对于检测和分类对象或跟踪地标以进行定位将是必需的。对于高速公路领航系统（Highway pilot）应用，通常会额外增加 1 颗后向的远程激光雷达。预计会使用 6-8 个摄像头，8-12 个超声波雷达和 4-8 个毫米波雷达，以及 1 个激光雷达，因此，预计 Level 3 的传感器总数量会在 20-30 个左右。 Level 4-5 级别：通常需要多种传感器进行 360°视角的交叉验证，以消除每种传感器的弱点。预计会使用 8-15 个摄像头，8-12 个超声波雷达和 6-12 个毫米波雷达，以及 1-3 个激光雷达，因此，预计用于 Level 4 至 5 的传感器总数量会在 30-40 个左右。 图 1：L2-5 级各类传感器的搭配方案 表4：各级别自动驾驶对传感器数量的需求量 从本次广州车展来看，各家新车型均搭配多个激光雷达，以此来提前布局高阶自动驾驶，哪吒 S 配置了 3-6 颗混合固态激光雷达，售价在 30 万以上的新车型普遍搭配了支持 L3-L4 级自动驾驶所需要的各类传感器（2+颗激光雷达、12 颗超声波雷达、7-10 颗高清摄像头、5+颗毫米波雷达）。以蔚来 ET7 为例，共搭载了多达33 个高精度传感器，包括 1 个超远距高精度激光雷达、11 个 800 万像素高清摄像头、5 个毫米波雷达、12 个超声波传感器、2 个高精定位单位、1 个 V2X 车路协同感知系统和 1 个 ADMS 增强主驾感知，较蔚来 ES8 的 25 个传感器还多了 8 个。 表5：2021 年广州车展智能驾驶硬件搭载方案简介 各国政策不断刺激，助力高阶辅助驾驶 ADAS 快速落地。美国在 2011 年开始就强制所有轻型商用车和乘用车搭载 ESP 系统，欧盟从 2013 年开始强制安装重型商用车搭载 LDW、AEB 等功能，日本从 2014 年强制要求商用车搭载 AEB 系统，2019 年欧盟与日本等 40 国达成草案，将于 2020 年起全部轻型商用车和乘用车强制安装AEB 系统。中国自 2016 年开始出台各项政策，逐步强制商用车搭载 LDW、FCW、LKA、AEB 等 ADAS 功能。 表6：各国关于车辆主动安全的相关政策 各国新车测试标准不断增加对主动安全 ADAS 功能的权重 。 NCAP （ NewCar Assessment Program，新车测试项目）是测试机构对新车型的车辆安全水平进行全面评估，并直接面向公众公布试验结果。NCAP 是民间组织，不受政府机构组织控制。碰撞测试成绩则由星级表示，共有五个星级，星级越高表示该车的碰撞安全性能越好。 在部分国家，AEB 等系统已经成为五行评级的必备条件。从各国 NCAP 的路线图能够看出，美国 NHTSA 从 2011 年就将 LDW、FCW 等指标纳入加分项，美国 IIHS 从2014 年开始将 FCW 和 AEB 规定为最高评级的必备条件，欧盟 Euro-NCAP 从 2014就将 AEB 纳入评分体系，并不断增加测试场景，中国 C-NCAP 从 2017 年首次纳入AEB 测试。各国对各类 ADAS 辅助驾驶系统的重视程度不断提升，带动高阶辅助驾驶的全面落地。 表7：各国 NCAP 规程中关于 ADAS 的相关要求 EEA 架构逐渐走向域集中，域控制器应运而生 车载计算平台是智能网联汽车的“大脑”，从硬件到软件主要包括： 异构硬件平台：CPU 计算单元、AI 单元（GPU、ASIC、FPGA）、MCU 控制单元、存储、ISP 等其他硬件组成的自动驾驶域控制器； 系统软件：硬件抽象层（Hypervisor、BSP）、操作系统内核（QNX/Linux/Andriod/Vxworks）、中间件组件等； 功能软件：自动驾驶通用框架（感知、决策、执行）、功能软件通用框架（数据抽象/数据流框架/基础服务）； 其他：工具链（开发、仿真、调试、测试等）、以及安全体系（功能安全、信息安全等）。 图 2：汽车智能化产业地图之车载计算平台 单车 ECU 数量激增，无法满足汽车智能化的需求。1980 年代开始，以机械为主宰的汽车行业内掀起一场电子电气化革命，电子控制单元（Electronic Control Unit，ECU）占领了整个汽车，此时的汽车电子电气架构都是分布式的，各个 ECU都通过 CAN（Controller Area Network，控制器域网络）或 LIN（Local Interconnect Network，局部互联网络）总线连接在一起，通过工程师预设好的通信协议交换信息。在传统的 EEA 架构下，ECU 是系统的核心，智能功能的升级依赖于 ECU 数量的累加。 原有智能化升级方式面临研发和生产成本剧增、安全性降低、算力不足等问题，传统分布式架构亟需升级，传统 EEA 架构主要面临以下问题：（1）控制器数量过多：各级别汽车 ECU 数量都在逐年递增，每台汽车搭载的 ECU 平均 25 个，一些高端车型通常会超过 100 个；（2）线束布置过于复杂：ECU 数量越多，总线数量必将更长，2000 年奔驰 S 级轿车的电子系统已经拥有 80 个 ECU，1,900 条总长达4km 的通信总线。2007 年奥迪 Q7 和保时捷卡宴的总线长度突破 6km，重量超过70kg，基本成为位列发动机之后的全车第二重部件；（3）“跨域”信号传输需求增加：智能驾驶需要大量的“跨域”信号传输，环境传感器（雷达，视频和激光雷达）产生了大量数据传输的需求，这也对传统分散式 ECU 基础架构提出了挑战。 图 3：分布式架构下车辆 ECU 通过 CAN 总线连接 图4：大量 ECU 分布在车辆全身各处 为适应智能化需求，催生出以 DCU 为主的域集中架构。为了控制总线长度、降低ECU 数量，从而降低电子部件重量、降低整车制造成本，将分散的控制器按照功能域划分、集成为运算能力更强的域控制器（Domain Control Unit，DCU）的想法应运而生。博世用三类 EEA 架构共六个阶段来展示架构演进方向：分布式（模块化、集成化）、域集中式（集中化、域融合）、集中式（车载电脑、车-云计算）。 图5：汽车电子电气架构的发展路径 图6：域集中式的 EEA 架构 当前市面上最为成熟的域控制器为特斯拉 19 年推出的 HW 3.0，特斯拉首次推出其自研的 FSD 芯片，通过以太网总线的方式承载数据输入与以太网交换的功能，其成本整体较为透明，通过拆解其 BOM 成本，梳理高阶自动驾驶域控制器的成本分布。 预计 HW 3.0 板上全部芯片的成本约在 5000 元左右，外加车规级接插件、以太网连接器以及 PCB 等外围硬件，整块板子的硬件成本大约在 7500-8500 人民币之间。 其中，主控 SoC 芯片约占总芯片成本的 61%左右，占整体硬件成本的 20%左右。 特斯拉 HW 3.0 的主板上共搭载了两块的自研芯片，双芯片的目的是作为安全冗余，互相对照，每块芯片可以独立运算。每块芯片周围有四块镁光 DRAM 内存，每块芯片分别配有一块东芝闪存芯片，用于承载操作系统和深度学习模型。 主板的右侧是视频输出接口，从上到下依次是 FOV 摄像头、环视摄像头、A 柱左右摄像头、B 柱左右摄像头、前视主摄像头、车内 DMS 摄像头、后摄像头、GPS同轴天线；左侧是电