汽车智能化为何值得关注？

基金研究 证券研究报告 2023年11月02日 作者 汽车智能化为何值得关注？ 吴先兴分析师 SAC执业证书编号：S1110516120001 汽车智能化大势所趋，人工智能加速产业变革 智能化随电动化而起，接力电动化引领产业变革。智能化第一波伴随电动化而起，根据乘联会数据，今年6月新能源车国内零售渗透率达35.1%，较 wuxianxing@tfzq.com 孙潇雅分析师 SAC执业证书编号：S1110520080009 sunxiaoya@tfzq.com 去年同期提升7.8个百分点。上半年累计零售量达308.6万辆，同比增长 37.3%，渗透率达32.4%。目前，L2辅助驾驶正在快速推广，2022年L2级乘用车新车渗透率达34.5%，预计2025年L2级及以上智能驾驶渗透率将会达到70%。智能化第二波看NOA（高阶智能驾驶），目前尚在0-1的阶段，2023年是NOA大批量上车的第一年，有望成为电动化的接力。 智能驾驶的终局是无人驾驶，智能座舱成为第三空间。机器（AI）做司机，乘客空间最大化，AI智能交互，是智能驾驶的理想应用场景。当前智能驾驶渐进式路线已成共识，不同于以往重硬件堆料，自动驾驶公司转而发力以算法为核心的软件。L2阶段，算法层面只需要防碰撞；L2+开始，要求算法具有环境感知和认知能力，实现不同程度的自动驾驶能力。目前行业领先的主机厂（特斯拉、新势力）均已布局基于Transfomer大模型之上的自动驾驶算法，海量数据驱动下汽车智能水平有望加快提升。 作为智能化汽车产业链的核心，智能座舱和智能驾驶市场发展潜力大。智能座舱主要涵盖语音交互、HUD、IMS等座舱内饰及座舱电子领域的创新及互动，2025年市场规模有望破千亿，HUD是重要的细分赛道。智能驾驶则主要依靠感知层、决策层、执行层三大系统的协同，域控制器和线控制动是决策层和执行层的核心，市场潜力大。2023年以来，利好政策陆续出台，进一步催化智能化汽车产业的加速发展。《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2023版）》中称，到2025年，系统将形成能够支撑组合驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系。到2030年，国内将全面形成能够支撑实现单车智能和网联赋能协同发展的智能网联汽车标准体系。 中证智能汽车主题指数投资价值分析 中证智能汽车主题指数选取为智能汽车提供终端感知、平台应用的公司，以及其他受益于智能汽车的代表性沪深A股作为样本股，反映智能汽车产业公司的整体表现。市值分布上，CS智汽车指数成分股总市值主要集中于500亿元以下。行业分布方面，该指数重点布局电子、汽车和计算机行业。根据Wind一致预测，CS智汽车指数2023年、2024年、2025年的预期营业收入增速分别为19.12%、17.82%和18.36%；预期归母净利润增速分别为33.06%、50.40%和27.71%，该指数预期盈利能力良好，盈利预期增速较高，具备未来发展潜力。业绩表现上，以2013年1月1日至2023年10月13日为样本期，年化收益率为15.82%，年化波动率为31.49%，夏普比为0.64，业绩表现整体优于沪深300、中证500、上证50和创业板指。 华夏中证智能汽车ETF（场内简称“智能车ETF”，基金代码“159888”）成立于2021年5月13日，基金经理为司帆先生。该基金跟踪中证智能汽车主题指数，管理费为0.50%，托管费为0.10%。 风险提示：本报告基于历史数据分析，市场环境、政策变动等因素皆可能使得本报告分析失效。 相关报告 1《金融工程：金融工程-板块配置月报：现金流上行，折现率下行，11月建议配置周期上游、周期中游板块》 2023-11-01 2《金融工程：金融工程-哪些行业景气度在上行？——细分行业景气度跟踪 -20231031》2023-10-31 3《金融工程：基金研究-FOF组合推荐周报：上周日历效应FOF组合超额收益表现较好》2023-10-31 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明1 内容目录 1.汽车智能化大势所趋，人工智能加速产业变革4 1.1.智能化随电动化而起，接力电动化引领产业变革4 1.2.智能汽车产业链全景图6 1.3.产业及细分赛道市场空间7 1.4.相关政策密集落地，推进产业落地有法可依11 2.中证智能汽车主题指数投资价值分析12 2.1.指数简介12 2.2.市值分布13 2.3.重点布局智能车相关板块14 2.4.具备未来发展潜力15 2.5.业绩表现领先15 3.华夏中证智能汽车ETF16 图表目录 图1：中国新能源车渗透率（万辆，%）4 图2：不同辅助驾驶等级的控制状态4 图3：自动驾驶系统构成5 图4：端到端自动驾驶解决方案5 图5：城市NOA高阶辅助驾驶6 图6：智能汽车产业链全景图7 图7：2021-2025年中国智能网联汽车产业规模预测（亿元）7 图8：2018-2025年中国智能电动汽车销量、渗透率（右轴）及增长率（右轴）8 图9：2017-2022年中国智能座舱市场规模（单位：亿元，%）9 图10：智能座舱发展历史9 图11：2020-2025年中国乘用车新车型前装智能座舱市场渗透率9 图12：2019-2025年中国乘用车AR-HUD渗透率（%）预测9 图13：2021-2022年中国市场（不含进出口）乘用车前装9 图14：2019-2023年全球乘用车自动驾驶域控市场规模预测（亿元）10 图15：：2019-2023年中国乘用车自动驾驶域控市场规模预测（亿元）10 图16：大陆MKC1线控制动工作原理11 图17：2020-2025年我国线控制动前装出货量现状及预测（万套）11 图18：2020-2025年我国线控制动市场规模及预测（亿元）11 图19：CS智汽车指数成分股市值分布（20231013）13 图20：CS智汽车指数过去一年的日均成交额分布（20221013-20231013）14 图21：CS智汽车指数申万一级行业分布（20231013）14 图22：CS智汽车指数申万三级行业分布（20231013）14 图23：CS智汽车指数一致预测营业收入及增速（亿元，20231013）15 图24：CS智汽车指数一致预测净利润及增速（亿元，20231013）15 图25：CS智汽车指数净值对比（20130101-20231013）16 表1：智能汽车相关产业政策12 表2：指数简介13 表3：CS智汽车指数业绩表现对比（20130101-20231013）15 表4：基金简介16 1.汽车智能化大势所趋，人工智能加速产业变革 1.1.智能化随电动化而起，接力电动化引领产业变革 智能化第一波伴随电动化而起，L2渗透率与新能源车渗透率接近。根据乘联会数据，今年6月新能源车国内零售渗透率达35.1%，较去年同期提升7.8个百分点。上半年累计零售量达308.6万辆，同比增长37.3%，渗透率达32.4%。智能驾驶技术可以从低到分为L0-L5六个等级：L0-L2为辅助驾驶，L3-L5为自动驾驶。目前，L2辅助驾驶正在快速推广，根据工信部数据，2022年L2级乘用车新车渗透率达34.5%，预计2025年L2级及以上智能驾驶渗透率将会达到70%。根据盖世汽车数据，今年1-5月，国内L2级自动驾驶的渗透率约为40%，去年同期仅为28.8%，提升了近10个百分点。 受益于新能源车电子电气架构的调整+自主品牌崛起带动智能化硬件上车，座舱方面类消费电子功能快速迁移，智驾上传感器开始预埋。智能座舱领域侧重于人与车的交互，在原有座舱内饰的基础上，依靠座舱电子产品的创新与联动，从而实现视觉、触觉、听觉、嗅觉等多维度感官的升级体验，同时具备多场景切换功能，汽车已从传统的代步工具转变为第三智慧移动空间。自动驾驶领域则侧重于车与路的交互，车身搭载摄像头、毫米波雷达、激光雷达等一系列感知原件以实时捕捉路面信息，结合车规级芯片算力及车联网功能等信息处理系统，从而实现自动驾驶辅助。中国汽车工程学会在《节能与新能源汽车技术路线图2.0》中，明确提到到2025年，PA（部分自动驾驶）、CA（有条件自动驾驶）级智能网联汽车市场份额超过50%，HA（高度自动驾驶）级智能网联汽车实现限定区域和特定场景商业化应用。到2030年，PA、CA级智能网联汽车市场份额超过70%，HA级智能网联汽车市场份额达到20%，并在高速公路广泛应用、在部分城市道路规模化应用。 图1：中国新能源车渗透率（万辆，%） 资料来源：汽车之家研究院，天风证券研究所 图2：不同辅助驾驶等级的控制状态 资料来源：Synopsys官网，天风证券研究所 我们认为，无人驾驶汽车本质是机器人，是当下除GPT以外人工智能最重要的落地终端应用。智能驾驶的终局是无人驾驶，智能座舱成为第三空间：机器（AI）做司机，乘客空间最大化，AI智能交互。当前自动驾驶创业公司一步到位的商业模式没走通，渐进式路线已成共识，我们认为，软件是竞争力的焦点，核心是算法，L2阶段，算法层面只需要防碰撞；L2+开始，对算法的要求是有不同程度的自主驾驶能力，要求算法具有环境感知和认知能力。目前许多行业领先的主机厂（特斯拉、新势力）已布局基于Transfomer大模型之上的自动驾驶算法，海量数据驱动下汽车智能水平有望加快提升。 在特斯拉引领的Transformer+Bev架构驱动下，智驾算法趋近于端到端的智驾大模型。端到端即指，通过一个大模型来整合感知、规划、控制等多个模块的功能，将传感器采集到的原始数据输入到一个统一的深度学习神经网络（大模型），随后直接输出操作控制，更接近人类的真实驾驶。我们认为，端到端自动驾驶系统的优势在于：1）它简单地将感知、预测和规划结合到一个可以联合训练的单一模型中；2）整个系统，包括其中间表示，都朝着最终任务进行了优化；3）共享主干网提高了计算效率；4）数据驱动的优化有可能通过简单地扩展训练资源来改进系统的能力。 图3：自动驾驶系统构成 资料来源：全球智能汽车供应链公众号，天风证券研究所 图4：端到端自动驾驶解决方案 资料来源：北京市高级别自动驾驶示范区公众号，天风证券研究所 智能化第二波看NOA（高阶智能驾驶），尚在0-1的阶段，可以成为电动化的接力。根据高工智能数据，2022年NOA前装标配车型渗透率不足2%，仍处于发展早期阶段。2023 年是NOA开始大批量上车的第一年，包括多款重点新车。华为、小鹏开启城市NOA推广，斜率有望向上。NOA，全称NavigateonAutopilot，也可称作“领航辅助驾驶”，汽车可以通过设定好的路线，在智能驾驶系统的辅助下实现自动导航驾驶。根据使用场景的不同，NOA包含高速NOA和城市NOA。由于道路开放性和复杂性更高，城市道路的NOA对算法技术的要求更高，因此国内厂商当前主要采用的是激光雷达与摄像头等多传感器融合方案，在确保有足够安全冗余的情况下推动城市NOA由有图到无图，进而触达更多用户。 图5：城市NOA高阶辅助驾驶 资料来源：华夏EV网，天风证券研究所 1.2.智能汽车产业链全景图 中国智能电动汽车产业链上游核心是智能化和电动化两部分，中游是乘用车和商用车主机厂，下游包括基础设施、汽车数字化服务和后市场。 1）上游：智能化版块还可以细分为智能驾驶、智能座舱和智能网联三个部分。智能驾驶产业链由关键零部件供应商和解决方案供应商组成，包括感知、决策和执行等零部件。智能座舱主要涉及在语音交互、HUD（平视显示器）、IMS（座舱监测系统）以及其他提供智能座舱解决方案的企业。智能网联则是融合现代通信与网络技术，实现车与人、路、后台等智能信息交换共享，主要企业为通信解决方案提供商。 2）中游：产业链中游主要由乘用车和商用车主机厂组成，企业既包括传统品牌，也包含国内外崛起的新势力。 3）下游：产业下游包含基础设施、汽车数字化服务于后市场。基础设施主要涉及智慧能源服务平台，专注于新能源汽车换电技术研发及换电站网络商业运营等领域。 图6：智能汽车