汽车智能化产业链前瞻

重体验+“软”实力，汽车智能化驶上高速车道

消费群体变迁和新盈利模式塑造的双重推动下，汽车智能化在加速发展，智能化边界也在不断扩容。

作为伴随智能手机崛起而长大的一代，90 后/00 后对汽车的智能网联化需求更加突出尤其是在某些体验感很深的座舱&自动驾驶等领域，会成为影响购车决策的重要因素；

同时汽车行业盈利模式正从制造端向软件端延伸，盈利对象从新车销售向存量市场全生命周期扩展，智能化是实现新盈利模式的前提，也是最主要载体。

在多重因素驱动下，汽车智能化将迎来加速发展，智能化的边界逐步从精密控制走向提升驾驶体验。

汽车智能化是体验型消费和新盈利模式落地的重要载体

以 90 后为代表的年轻消费群体崛起，带动了乘用车的消费属性和体验型需求不断提升，而智能化是其重要载体。

作为伴随着智能手机崛起而长大的一代，90 后/00 后对汽车的智能网联化需求更加突出尤其是在某些体验感很深的座舱&自动驾驶等领域，会成为影响购车决策的重要因素；

同时他们在买车时更加看重外观、配置而非质量、安全性，乘用车的消费属性在不断凸显。在消费者的选择偏好将推动汽车智能化的加速发展。

90 后消费者占比不断提升，体现出了不同的消费特征。90 后逐步成为购车的主力人群：2014 年 90 后消费人群占比不足 20%，到 2020 年已经超过 40%。

90 后在消费时体现出了明显不同于 60/70 后的消费特征，看重个性化和美观度、看重智能网联化、品牌中性化。

看重外观、看重配置、更加追求驾驶乐趣。90 后更加“颜控”，70/80 后在买车时更加看重质量和安全性，而 90/95 后则更加看重外观和配置。同时对于 95 后而言，买车的用途中追求驾驶乐趣。

汽车行业盈利模式的改变也在推动汽车智能化的快速前进。整车企业和零部件公司主要的盈利方式是制造业模式，主要群体为新购车人群，净利润=销量*单车净利；

以新造车势力以及科技巨头为代表的新进入者正在打造汽车行业新的盈利模式，把群体变为了整个乘用车的保有量市场以及新车市场。

通过对乘用车整个生命周期的环节提供产品或者服务来盈利，产品和服务包括新车销售、软件服务以及各种配套服务等，智能化是新盈利模式落地的前提，也是最主要载体。

软件市场规模在快速增长，成为整车和零部件企业的新的增长点。随着汽车智能化、网联化水平的提升，单车代码数量高速增长，汽车软件市场正高速增长，预计 2030 年全球汽车软件市场规模达到 500 亿美元；

同时软件和服务类业务具备更高的盈利能力，以苹果和特斯拉为代表的科技巨头在软件业务上的收入和盈利贡献在不断提升，以苹果为例，2021 年其软件&服务毛利率超过 60%，毛利占比达到 30%，特斯拉autopilot 的海外选装包价格也达到 7000 美元。

盈利群体从新车销量向保有量转变。对于传统车企而言，盈利的对象主要是每年新增的销量，存量市场的后市场服务是经销商的重要盈利来源；

对于造车新势力而言，通过付费 OTA 升级从存量市场获得盈利正在逐步实现，以特斯拉为例，他在加速包、座椅加热以及续航升级等领域已经实现了付费升级服务。

汽车智能化范畴不断扩大，真正意义上的智能汽车时代正在来临

智能化在汽车上的表现形式主要是汽车电子，汽车电子包括发动机电子系统、底盘电子系统、车身电子电器、自动驾驶系统和信息娱乐与网联系统等五大类。

发动机电子系统包括发动机管理 ECU、冷却系统、点火系统等；底盘电子系统包括转向系统、悬挂系统、制动系统等；

自动驾驶系统包括雷达、摄像头、芯片、算法等；车身电子电器包括主要车身线束、照明系统、开关等；安全舒适系统包括座椅相关装置、空调系统等；信息娱乐与网联系统包括车联网相关应用等。

汽车电子的发展本身是一个不断迭代和完善的过程，其外延在不断拓展，过去更多以精密控制为主，未来会更侧重于空间体验以及辅助驾驶。

从初级阶段的电子燃油喷射、电子点火等到后来的防抱死系统、电子稳定控制等，再到现在的胎压监测、LED 大灯、线控技术、娱乐和通信等。

汽车电子的前半阶段侧重点是对车辆行驶的精密控制，控制的主体还是驾驶员本身；而在接下来的汽车电子的后半段，无论是辅助驾驶、智能座舱还是智能底盘，是在一定程度上降低驾驶难度、提升驾驶感受，侧重点发生转变。

更高水准的智能化的大前提：电子电气架构的变革和软硬件的解耦

更高水准的智能化的大前提：电子电气架构的变革和软硬件的解耦。汽车智能化从简单走向复杂，从独立走向协同，会涉及更多感知或者执行终端的协调、更高的算力和更标准化的系统语言。

汽车电子电气架构会加速从分布式走向集中式，控制器从 ECU 走向域控制再走向多域控制；

同时整车厂要把软件打造成新的盈利来源，需要改变过去零部件巨头软硬件一体化供应的模式，在其定义下打造新的应用生态，就需要实现软硬件的解耦。

E/E结构变革可以分成五个阶段，目前大部分车企仍处于第三代E/E分布式体系到第四代的变化过程中，从分散式走向更集中。

在第三代E/E体系中，功能在具有高度软件到硬件(SW-to-HW)集成的 ECU 上。第四代 E/E 体系中出现核心域控制器，在整合多个功能的基础上进行成本优化和更多功能的实现

按照麦肯锡的定义，E/E结构可以划分为五个阶段：出现独立ECU，功能根据 ECU 进行一定程度的分离，功能与 ECU 一一对应；

出现分域的概念，包括动力、底盘、车身等等域，同一个域的 ECU 被合并，域与域的交流较少；

通过控制网关跨功能连接加强域与域的联系，可以处理更加复杂的功能，比如自动驾驶；出现核心域控制器对功能进行整合，可以实现更复杂的功能；

出现虚拟域，专属硬件减少，应用以太网加强通讯能力，汽车更像是一台高性能电脑。

伴随着集中化和软硬件的分离，多域控制器架构中将出现控制器交流跨领域现象。电子电气架构以一个控制单元来控制不同的领域，如信息娱乐和车身控制。

集中化将伴随着硬件和软件的分离，车辆系统被构建为一个分层架构，在操作系统（OS）和中间件层有清晰的抽象结构点。

跨领域交流在信息娱乐和驾驶辅助方向将变得常见，因为高性能、低安全本身性、延迟临界性的领域更容易也更有利于转变。

ECU、DCU、MDC 分别可以代表汽车控制器发展的三个阶段：由电控单元 ECU 的数量急剧增多，到出现域控制器 DCU 的概念，再到分域控制的控制思路，汽车控制思路经历了两次大变革。

域控制器 DCU( Domain Control Unit)的逻辑是按照电子部件的功能将整车划分为几个域（动力总成，车辆安全，车身电子智能座舱和智能驾驶等）。

再采用有更加优秀处理能力核心处理器对每个域进行控制，达到取代目前分布式汽车电子电气架构的目的。

域控制器使得整车功能集成度得到提高，软件与硬件的设计有更多分离的可能性。单个 ECU 的作用被弱化。

复杂的数据处理和控制功能被统一安排在核心处理器中，ECU 更多的是在执行 DCU 的命令。传感器模块不再需要与具体某个 ECU 相对应，因而零部件得以进行标准化生产。

多域控制器 MDC（Multi Domain Controller）将是汽车电子电气架构未来发展的趋势。随着汽车行业的发展，汽车控制器需要接收和分析处理的信号变得更加复杂，数量也急剧增多。

传统的功能于 ECU 一一对应的模式，或是单一分模块的域控制器已经无法满足需求了，而 MDC 平台本身的可扩展性使其能够对接的传感器类型与数目是不固定的。

MDC的逻辑是通过一块 ECU来接入不同的传感器得到的数据，对其进行分析，最终发出控制的指令。

与 DCU 不同的是，DCU 是单一模块的域控制器，其对接的传感器是按照功能进行划分的，而 MDC 中一块 ECU会接触传统意义下不同功能的传感器。

以特斯拉 Model 3为例，特斯拉已经从域控制器的阶段直接进入多域控制器阶段。Model 3 四大控制器 AICM（辅助驾驶及娱乐控制模块）、BCMRH（右车身控制器）、BCM LH（左车身控制器）以及 BCM FH（前车身控制器）控制着整辆车几乎所有功能。

激光雷达主导方案：激光雷达（主导）＋毫米波雷达＋超声波传感器＋摄像头，典型的代表是 Google Waymo。

除了控制器的特点外，Model 3 在电子电气架构上还有以下特征：打造自己的车载 linux 系统，80%以上软件自己开发；控制器为线束模块化服务，车载线束总长度降至 1.5km；去保险丝化和去继电器化。

智能驾驶：L2+级别 ADAS 迎来爆发增长

L2+级别 ADAS 将迎来高速增长

自动驾驶是一整套相互融合的系统，具体包括感知、决策和执行三个层面。感知层来感知周围环境，进行识别和分析。

包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等；决策层负责规划路径和导航；而执行层负责汽车的加速、刹车以及转向。

自动驾驶分级有差异，不同企业选择了不同的发展路径。根据系统参与程度的差异，自动驾驶可以划分为 L0-L5 级，在 L0-L2 较低级别的智能驾驶可以通过 ADAS 功能来实现。

在自动驾驶的路径下不同企业的选择上有差异，传统车企采用渐进的 EASY 模式，通过 ADAS 覆盖低级别自动驾驶，逐渐提升自动驾驶等级。

科技型企业一开始就选择了 hard 模式，直接从 L4 甚至更高级别开始切入市场，抢占行业话语权。

ADAS 全称是高级驾驶辅助系统，它包括自动紧急刹车、自适应巡航、车道保持、盲区监测、自动泊车等功能。

ADAS 是自动驾驶在中低级别时的重要实现方式，在感知和执行端能较好的满足智能驾驶要求，对于更高级别的自动驾驶而言，ADAS 在决策层还需要进一步的升级。

L2+级别的 ADAS 渗透率有望不断提升。根据罗兰贝格数据，2020 年中国的 ADAS 装配主要以 L0 和 L1 级别为主，预计到 2025 年 L2+级别的ADAS 渗透率将达到 35%，L2+的功能像自适应巡航、自动泊车辅助等装配率也会大幅提升。

装配率提升带动 ADAS 规模快速增长。全球 ADAS 市场正在快速增长，预计到 2020-2030 年全球 ADAS 规模将从 270 亿美元增至 831 亿美元；

中国市场也处在加速增长中 2020-2025 年中国 ADAS 规模将从 270 亿美元增至 844 亿元增长至 2250 亿元。

从行业竞争格局看，国际零部件巨头占据了中国 ADAS 市场的大部分市场份额，2020 年博世、大陆和电装的份额分为别 27%/22%/21%。

感知层：摄像头和雷达迎来高速增长

感知层的主要产品有光学摄像头、毫米波雷达以及激光雷达等，整车企业和科技型巨头在感知层面选择了两条不同的技术方向。

视觉主导方案：摄像头（主导）＋毫米波雷达＋超声波雷达＋激光雷达，典型的代表是特斯拉，马斯克坚持在其方案中不加入激光雷达。

激光雷达主导方案：激光雷达（主导）＋毫米波雷达＋超声波传感器＋摄像头，典型的代表是 Google Waymo。

车载摄像头主要有前视摄像头、环视摄像头、侧视摄像头、后视摄像头和内置摄像头等，根据 ADAS 的功能需求单车用量有差异，高端车超过8 个以上

2020 年中国车载摄像头的单车搭载量不足 随着 L2+级别的 ADAS 渗透率的不断提升，摄像头的单车用量将持续增长。

随着 L2/L3 级别自动驾驶的车辆占比不断提升，车载摄像头销量有望加速增长，行业规模有望从 2020 年的 64 亿元增长是 2025 年的 230 亿元。

车载雷达包括超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达，在不同级别的自动驾驶中单车用量有差距，根据前瞻产业研究数据，2020 年中国汽车雷达市场规模为 270 亿元，其中以超声波雷达和毫米波雷达为主。

高级别自动驾驶装配率不断提升，带动毫米波雷达、激光雷达用量持续增长，雷达行业市场规模有望持续增长。

L2/L3/L4 级别的毫米波雷达数量分别超过 3/6/10 个，而且从 L3 级别开始，激光雷达的装配率开始提升。

在高级别自动驾驶带动下，雷达市场规模将迎来高速增长，预计 2025年中国车载雷达市场规模超过 700 亿元。

决策层:关键环节是算法和芯片

决策层是根据感知层得到的信息通过计算最优路径，帮助类驾驶员做出最优的驾驶决策。