智能汽车系列报告之一：城区NOA快速落地，产业迎来“iPhone4时刻”

中泰证券研究所专业｜领先｜深度｜诚信 ｜证券研究报告｜ 智能汽车系列报告之一： 城区NOA快速落地，产业迎来“iPhone4时刻” 2024.3.28 分析师：苏仪 执业证书编号：S0740520060001 联系人：王雪晴 Email：wangxq03@zts.com.cn 分析师：何柄谕 执业证书编号：S0740519090003 联系人：刘一哲 Email：liuyz03@zts.com.cn 1 目 CONTENTSO 中泰 录 E 所 1NT 软硬件技术演进+政策催化，智驾产业迎来“iPhone4时刻” ｜领先｜深度 相关政策 发布时间 政策主要内容 《国家车联网产业标准体系建设指南（总体要求）》 2018/6/15 针对车联网产业“十三五”发展需要，加快共性基础标准制定，加紧研制自动驾驶及辅助驾驶相关标准、车载电子产品关键技术标准、无线通信关键技术标准、面向车联网产业应用的5GeV2X关键技术标准制定，满足产业发展需求。到2020年，基本建成国家车联网产业标准体系。 《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》 2018/12/28 第一阶段，到2020年，将实现车联网（智能网联汽车）产业跨行业融合取得突破，具备高级别自动驾驶功能的智能网联汽车实现特定场景规模应用，车联网用户渗透率达到30%以上，智能道路基础设施水平明显提升。第二阶段，2020年后，技术创新、标准体系、基础设施、应用服务和安全保障体系将全面建成，高级别自动驾驶功能的智能网联汽车和5G-V2X逐步实现规模化商业应用，“人-车-路-云”实现高度协同。 《智能汽车创新发展战略》 2020/2/10 到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成。实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。 《关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》 2020/12/20 1.加快关键共性技术攻关。2.完善测试评价方法和测试技术体系。3.研究混行交通监测和管控方法。4.持续推进行业科研能力建设。5.加强基础设施智能化发展规划研究。6.有序推进基础设施智能化建设。7.支持开展自动驾驶载货运输服务。8.稳步推动自动驾驶客运出行服务。9.鼓励自动驾驶新业态发展。10.强化安全风险防控。11.加快营造良好政策环境。12.持续推进标准规范体系建设。 《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》 2021/7/27 在道路测试基础上增加示范应用相关内容，允许经过一定时间或里程道路测试、安全可靠的车辆开展载人载物示范应用，并将道路测试和示范应用的范围扩展到包括高速公路在内的公路、城市道路和区域；提出了测试主体的单位性质、业务范畴、事故赔偿能力、测试评价规程、远程监控能力、事件分析能力、网络安全保障能力及符合法律法规8个方面的要求，示范应用主体需额外具备智能网联汽车示范应用运营业务能力。 《交通领域科技创新中长期发展规划纲要（2021—2035年）》 2022/3/25 促进道路自动驾驶技术研发与应用，突破融合感知、车路信息交互、高精度时空服务、智能计算平台、感知—决策—控制功能在线进化等技术，推动自动驾驶、辅助驾驶在道路货运、城市配送、城市公交的推广应用。 《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2023版）》 2023/7/26 到2025年，系统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。制修订100项以上智能网联汽车相关标准；到2030年，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，制修订130项以上智能网联汽车相关标准并建立实施效果评估和动态完善机制。 《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》 2023/11/17 通过开展试点工作，引导智能网联汽车生产企业和使用主体加强能力建设，在保障安全的前提下，促进智能网联汽车产品的功能、性能提升和产业生态的迭代优化，推动智能网联汽车产业高质量发展。基于试点实证积累管理经验，支撑相关法律法规、技术标准制修订，加快健全完善智能网联汽车生产准入管理和道路交通安全管理体系。 资料来源：各部委官网等、中泰证券研究所 我国自动驾驶市场规模正高速成长，智能网联汽车出货量高速增长。据IDC预测，2025年我国智能网联汽车出货量将达约2500万辆，复合增长率达16.1%。2022年，我国智能驾驶产业市场规模已达2894亿元。据信通院预计，到2025年中国智能驾驶汽车市场规模将接近万亿元。 L2+辅助驾驶渗透率持续提升，已达40%+。23年年底，L2+辅助驾驶渗透率较年初的35.3%提升至40.8%。 30 19% 25 16% 24.9 20 15% 18.8 21.8 14% 16.3 15 13.7 10 5 0 20% 18% 16% 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% 20212022202320242025 智能网联汽车出货量（百万辆） 增长率 图表：智能网联汽车出货量及增长率 资料来源：IDC、中泰证券研究所 图表：我国L2+辅助驾驶渗透率持续提升 45% 40% 40.8% 39.2% 39.8% 35% 35.3% 34.6% 30% 30.4% 29.7% 25% 24.6% 20% 15% 10% 5% 0% 22Q122Q222Q322Q423Q123Q223Q323Q4 资料来源：盖世汽车、中泰证券研究所 随各芯片厂商芯片算力不断提升，算力已经不再是制约更高级别智能驾驶落地的因素。最新发布的NVIDIAThor单颗算力已经达到2000TOPS，Qualcomm组合算力也达该水准。 国产芯片平台算力也在持续提升。地平线J6芯片单颗算力可达560TOPS，华为MDC平台算力也可达400TOPS，组合算力以能够支持高阶智驾需求。 图表：主流智能驾驶芯片算力规模及量产时间 资料来源：盖世汽车、各公司官网、中泰证券研究所 受益于光学芯片及其配套元器件集成化，激光雷达成本大幅下降。L3、L4和L5级别自动驾驶或分别需要平均搭载1颗、 2-3颗和4-6颗激光雷达。早期车载激光雷达成本高达几万美元，近期已下探至几百美元水平。 激光雷达应用范围持续扩张，激光雷达对辅助驾驶的感知支持更加完善。截止2023Q3，已有36家中国车企宣布使用激光雷达，预计国内将有高达106款搭载激光雷达的车型上市，占全球同期预计发布搭载激光雷达新车型总数量近90%。 新势力车企 传统车企 图表：采用激光雷达的车企名单 智能驾驶解决方案供应商&无人驾驶车辆运营商 资料来源：中国信通院、中泰证券研究所 智能驾驶正在进入以BEV+Transformer为核心的新一代技术框架，感知和泛化能力进行了飞跃。BEV以鸟瞰视角呈现车辆信息，是自动驾驶系统中跨摄像头和多模态融合的体现。将传统自动驾驶2D图像视角（ImageView）加测距的感知方式，转换为在鸟瞰图视角下的3D感知。 BEV视角下的物体，不会出现图像视角下的尺度（scale）和遮挡（occlusion）问题；将不同视角在BEV下进行统一表达，能极大方便后续规划和控制任务，有利于多模态融合；BEV还能够实现端到端优化，并提升感知系统的融合效率，为整个系统带来巨大的提升。 图表：传统自动驾驶框架 资料来源：PatrickLangechuanLiu、中泰证券研究所 图表：基于摄像头的端到端规划示意 资料来源：PatrickLangechuanLiu、中泰证券研究所 Tesla在AIDay上提出了占用网络算法OccupancyNetwork，有望引领下一代算法路线。占用网络基于占用网格映射 的机器人思想；能够将世界划分为一个网格单元，再定义哪个单元格被占用，哪个单元格空闲。 占用网络是3D视图的，相比于基于BEV的2D预测多了高度方向上的信息，能够进一步推进多视图、多感知融合。在 BEV的基础上检测物体并构建固定的立方体，对环境进行立体网格仿真，随后再进行物体检测。 图表：特斯拉OccupancyNetworks算法示意 资料来源：Tesla、THINKAUTONOMOUS、中泰证券研究所 图表：基于摄像头的端到端规划示意 资料来源：TeslaAIDay、中泰证券研究所 自动驾驶数据量高速增长，算力支持逐步到位。行业发展前期数据量从TB级增长至PB级，数据增长速度快于算力。但 随着算力快速增长，将能够覆盖相应数据的处理需求。 产业将完善车云协同数据闭环，“数据飞轮”加速运行。从车端数据采集，到处理后形成有效数据集，再通过云服务器进行存储、运输，经过算法模型训练、验证后，将有效数据成果部署上车，各环节相互连接，形成完整的数据闭环。 图表：自动驾驶数据闭环示意 资料来源：亿欧智库、中泰证券研究所 图表：自动驾驶数据及算力增长示意 资料来源：亿欧智库、中泰证券研究所 自动驾驶市场发展现已进入以量产目标的攻坚阶段，以成本控制为目标的产品迎来发展黄金期。如果以手机行业类比， 2010年iPhone4发布后手机行业迎来了一次变革，但渗透率真正快速增长期是在2012年智能手机下探至千元市场之后。 对于汽车而言，硬件成本相对固定，下降速度较慢；软件算法的提升和迭代能大幅提升用户体验，才是车企性价比优势的主要来源。 图表：2010-2014年中国智能手机渗透率 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 2010年6月 iPhone4发布 2012年3月：46.4% 智能手机下探至千元市场，随后 渗透率快速提升 资料来源：Wind、中泰证券研究所 汽车产品软件附加值大幅提升，主要体现在研发和销售服务阶段 随着SDV的发展，汽车产品在研发和销售阶段的附加价值将会更大。在制造阶段，硬件的增值较为有限；在销售和服务阶段，软件在带来的价值增量将逐渐扩大，软件也可以通过OTA升级或订阅服务不断盈利。此外相关企业可以通过软件为用户提供多元化的服务，未来也将通过拓宽汽车产业和服务的边界来扩大价值增量。 图表：汽车产业附加值微笑曲线的改变 未来汽车工业 价值增加 传统汽车工业 价值扩展（OTA、 多元服务等） 汽车工业附加价值 研发制造销售和服务 资料来源：Impact,ChallengesandProspectofSoftware-DefinedVehicles、中泰证券研究所 1.0阶段 整车厂 Tier1零部件厂商 Tier2芯片厂商等 SDV使供应链将迎来整零关系重构，行业价值量分配将向软件层倾斜 智能驾驶产业正迎来供应链整零关系的重构。传统产业模式下，整车企业协调整个产业链，在价值分配中拥有绝对话语权。但随着软件定义汽车的逐渐演进，传统汽车产品的功能和性能难以满足智能化和个性化需求。 当下产业协同方式正在向网型结构转变。软件研发能力强的信息通信技术（ICT）企业将作为Tier0.5的参与者进入汽车行业，与车企进行协作创新；零部件和芯片厂商协同更加紧密，行业参与者的界限更加模糊，软件的重要性持续提升。 未来的产业模式将成为平台化的生态系统。平台企业作为各要素的集成商，将成为产业模式的中心，掌握对车辆架构和软硬件集成的权利；硬件供应商和软件供应商将根据平台和用户的需求开发各种软件和硬件产品，软件供应商的重要性将随着软件价值的增加而进一步增加。此外第三方开发商的进入也能使汽车产品与外部生态进行更好地沟通。 图表：产业链合作形态 2.0阶段3.0阶段 零部件厂商 芯片厂商 整车厂商 ICT厂商 硬件供应商 平台企业 软件供应商 第三方开发者 协同创新 资料来源：ImpactChallengesandProspectofSoftware-DefinedVehicles、中泰证券研究所 目