汽车|证券研究报告 行业深度 2023年 12 月 1日 强于大市 相关研究报告 汽车行业月报20231121 汽车行业月报20231023 汽车行业月报20230921 中银国际证券股份有限公司 具备证券投资咨询业务资格 汽车 证券分析师：朱朋(8621)20328314 证券投资咨询业务证书编号：S1300517060001 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 智驾功能高速渗透，域控迎来增量空间 汽车智能驾驶功能持续高速渗透，带来智能驾驶域控制器市场空间快速增长。智驾域控制器是智能驾驶决策环节的重要零部件，主要功能为处理感知信息、进行规划决策等。其核心部件主要为计算芯片，英伟达、地平线等芯片厂商市场地位突出。随着消费者对智能驾驶功能需求的不断提升，基础 L2功能成本下探，中低算力方案搭载率快速增长；头部厂商智驾水平持续提升，城市 NOA覆盖范围扩大，高算力域控产品需求同样旺盛。BEV+Transformer的广泛应用也使得智驾域控的算力提升和结构变化。我们推荐德赛西威（与英伟达深度合作，高算力产品表现出色）、经纬恒润（中低算力域控重要供应商）、均胜电子(安全业务毛利率改善，智驾域控全面布局)，建议关注科博达（车灯迅速放量，智驾及底盘域控不断拓展）。支撑评级的要点 智能驾驶功能渗透率快速提升。智能驾驶功能渗透率仍处于较低位置，提升空间较大。随着技术快速成熟、产品价格逐渐下降及用户智能化体验需求的不断提升，智能驾驶功能正逐渐从豪华车向中低端车型发展，渗透率快速提升。智驾功能的性能和搭载率的提升将带动智驾域控制器的需求快速增长。智能驾驶域控制器为整车计算中心。智驾域控制器主要包括计算芯片、Safety MCU、存储芯片及其他无源器件等。其中计算芯片主要用来进行摄像头图像处理、运行深度学习算法、输出识别结果、进行传感器融合和轨迹预测等功能，是决定智驾域控性能的核心部件。智能驾驶芯片具有较高的技术壁垒，现阶段市场高端芯片以英伟达、华为为主，中低端芯片厂商较多，主要包括地平线、Mobileye、TI、黑芝麻智能等。各主要芯片厂商积极拓宽产品矩阵，国产芯片市占率持续提升。与主要芯片厂商建立稳定的合作开发关系的智驾域控供应商有望受益。芯片开发和生产制造能力仍为核心竞争力。随着 BEV+Transformer 的应用，智驾功能对车端算力要求更高，加上城市 NOA 及后续 L3 功能的搭载，高算力芯片仍为头部主机厂中高端车型首选方案。智驾域控仍以国内 Tier 1 厂商为主，虽然头部主机厂自研域控意愿较强，但受限于相关研发积累、资金限制及自身销量等问题，自研难度大、成本高，不一定有足够的销量来摊薄前期研发成本。目前 L2 及以上智驾域控以国内厂商为主，产品布局全面、芯片开发设计实力强、量产制造能力丰富、出货量较大的供应商具备一定竞争优势。主要供应商包括华为、德赛西威、经纬恒润等企业，均胜电子、中科创达、大疆、东软睿驰等快步追赶。投资建议 建议关注域控量产经验出色、与芯片厂商深度合作的企业。推荐德赛西威（与英伟达深度合作，高算力产品表现出色）、经纬恒润（中低算力域控重要供应商）、均胜电子(安全业务毛利率改善，智驾域控全面布局)，关注科博达（车灯迅速放量，智驾及底盘域控不断拓展）。评级面临的主要风险 1）新能源汽车渗透率不及预期。2）智能驾驶渗透率不及预期。3）芯片供应短缺。2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 2 目录 L2智驾快速渗透，城市 NOA快速推进，L3落地可期.5 L2 级智能驾驶功能渗透率快速提升.5 智驾政策持续推进，智能化需求快速增长.8 智能驾驶域控制器为整车计算中心，芯片决定核心性能.11 软件端，BEV+TRANSFORMER带来域控算力提升和结构变化.11 硬件端，智驾功能升级，算法算力要求更甚.13 电子电气架构变化，域控/跨域融合是趋势.14 智能驾驶域控制器是汽车智能化发展的重要环节.16 计算芯片是智驾域控的核心部件.17 芯片开发和生产制造能力仍为核心竞争力.26 厂商加速布局，智驾域控制器厂商竞争激烈.26 智能驾驶域控制器供应仍以国内 TIER 1厂商为主.27 少数头部主机厂选择自研+代工模式.36 投资建议.39 德赛西威：智能驾驶领先企业，产品矩阵持续完善.39 经纬恒润：“三位一体”协同发展，智驾域控持续推进.40 均胜电子：全球领军供应企业，持续强化行业优势.40 科博达：车灯领域龙头，电子控制器全面布局.41 风险提示.43 XVFUzQnQnOqRqOsRmRoRmN9P9RbRtRpPtRmPfQmNoMeRpPnM7NrQrNuOoMpNuOsOqQ2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 3 图表目录 图表 1.国标驾驶自动化等级与划分要素的关系.5 图表 2.智能驾驶功能.6 图表 3.2023智能车销量迅速增长.7 图表 4.2023智能车渗透率明显提升.7 图表 5.城市 NOA主要功能.7 图表 6.部分厂商城市 NOA进度.8 图表 7.2020年-2023年中国自动驾驶主要政策整理.8 图表 8.中国乘用车市场价格带.9 图表 9.宝骏云朵灵犀版智驾功能.10 图表 10.FSD 自动驾驶算法发展历程.11 图表 11.小鹏 Xnet BEV算法架构.12 图表 12.特斯拉 Model 3 传感器配置.13 图表 13.Mobileye 4D 毫米波雷达点云效果近似 4线激光雷达.13 图表 14.各级别智能驾驶算力需求.14 图表 15.汽车电子电气架构演进方向.14 图表 16.分布式架构.15 图表 17.域集中式架构.15 图表 18.分布式架构与域集中式架构对比.16 图表 19.智能驾驶域控制器架构.16 图表 20.域控制器构成：硬件+软件.17 图表 21.中国乘用车自动驾驶域控制器市场规模预测.17 图表 22.部分国内外芯片厂商.18 图表 23.英伟达汽车芯片算力.19 图表 24.英伟达 Orin芯片架构.20 图表 25.英伟达 Thor芯片.20 图表 26.英伟达 Drive工具链.21 图表 27.地平线征程系列芯片产品.21 图表 28.征程 3芯片性能.22 图表 29.征程 5芯片架构.22 图表 30.征程 5芯片性能及部分合作车企.22 图表 31.不同模型可视化结果对比.23 图表 32.双征程 5重感知 BEV方案应对城市典型场景.23 图表 33.“天工开物”开发平台.23 图表 34.地平线整车智能开发平台.23 图表 35.Snapdragon Ride Flex系统.24 图表 36.高通汽车生态全球合作伙伴.24 图表 37.Mobileye系列芯片迭代信息.25 图表 38.EyeQ Ultra 芯片.25 2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 4 图表 39.EyeQ6L芯片.25 图表 40.Tier0.5 的三种形态.26 图表 41.部分国内外芯片厂商.27 图表 42.华为 MDC产品参数.28 图表 43.华为 MDC 810.28 图表 44.华为 MDC 610及 810.28 图表 45.华为 MDC配套工具.28 图表 46.德赛西威 IPU系列域控制器比较.29 图表 47.德赛西威 IPU03智驾域控.29 图表 48.德赛西威 IPU04智驾域控.29 图表 49.德赛西威智能驾驶整体解决方案.30 图表 50.经纬恒润 ADAS 产品主要客户.31 图表 51.经纬恒润智驾域控产品迭代历程.31 图表 52.经纬恒润中央计算平台（CCP）产品架构.31 图表 53.经纬恒润中央计算平台（CCP）产品功能.31 图表 54.经纬恒润单车智能解决方案.32 图表 55.经纬恒润 AI感知算法效果示例.32 图表 56.畅行智驾智能驾驶中间件 RazorWareX 1.0.32 图表 57.RazorDCX Takla 智能驾驶解决方案.33 图表 58.RazorDCX Pantanal 智能驾驶解决方案.33 图表 59.大疆智驾 7V配置方案.33 图表 60.大疆智驾 9V配置方案.33 图表 61.均胜电子自动驾驶域控制器 nDrive H.34 图表 62.均联智行 AD/CCU/区域控制器产品规划.35 图表 63.东软睿驰行泊一体域控 X-Box 4.0.35 图表 64.知行科技近三年营收及研发投入.36 图表 65.特斯拉 HW3.0与 HW4.0 接口对比（右边为 HW4.0）.37 图表 66.小鹏 XNGP智能辅助驾驶系统.38 图表 67.小鹏 XNet视觉感知神经网络.38 图表 68.德赛西威 20202023前三季度营业收入.39 图表 69.德赛西威 20202023前三季度归母净利润.39 图表 70.经纬恒润 20202023前三季度营业收入.40 图表 71.经纬恒润 20202023前三季度归母净利润.40 图表 72.均胜电子 20202023前三季度营业收入.41 图表 73.均胜电子 20202023前三季度归母净利润.41 图表 74.科博达 20202023前三季度营业收入及增速.42 图表 75.科博达 20202023前三季度归母净利润及增速.42 附录图表 76.已覆盖上市公司估值表.44 2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 5 L2智驾快速渗透，城市 NOA快速推进，L3落地可期 L2级智能驾驶功能渗透率快速提升 2021年 8 月，工信部提出汽车驾驶自动化分级推荐性国家标准。标准按“是否存在设计运行范围限制”等六要素对驾驶自动化等级进行划分。其中 L2 级自动驾驶关键配置有 ACC自适应巡航、AEB 主动刹车、LKA 车道保持等，实现一定程度上的车辆主动控制。L3 级自动化系统应该具备在其设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务的能力。由于 L2 至 L3 的跨度过大，经历时间较长，业内为区分不同系统的智能化程度，额外划分出 L2+级别，主要包括 NOA等功能，可实现高主动的辅助驾驶功能，但仍需驾驶员监督。图表1.国标驾驶自动化等级与划分要素的关系 分级 名称 持续的车辆横向和 纵向运动控制 目标和事件探测与响应 动态驾驶任务后援 设计运行范围 0级 应急辅助 驾驶员 驾驶员和系统 驾驶员 有限制 1级 部分驾驶辅助 驾驶员和系统 驾驶员和系统 驾驶员 有限制 2级 组合驾驶辅助 系统 驾驶员和系统 驾驶员 有限制 3级 有条件自动驾驶 系统 系统 动态驾驶任务后援用户（执行接管后成为驾驶员）有限制 4级 高度自动驾驶 系统 系统 系统 有限制 5级 完全自动驾驶 系统 系统 系统 无限制 资料来源：汽车驾驶自动化分级，中银证券 从功能上看，智能驾驶功能经历从单车道向多车道再向 NOA 发展的过程。早期辅助驾驶功能集中在单车道里，以车辆前后的控制为主，重点实现跟车不碰撞、驾驶不偏移等效果，主要功能包括 ACC（自适应巡航）、LCC（车道居中控制）、TJA（交通拥堵辅助）、CCS（定速巡航）、AH（自动驻车）等。随着技术的不断推进，辅助驾驶逐渐开始涉及多车道场景，由系统可以控制车辆进行变道，主要功能包括 ALC（智能辅助变道）、TJA-ML（多车道交通拥堵辅助）、HWA-ML（多车道高速驾驶辅助）。近年各企业向点对点控制推进，在选定目的地即可交由辅助驾驶功能进行控制，主要为高速 NOA及城市 NOA功能。2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 6 图表2.智能驾驶功能 功能 全称 描述 智能领航辅助 ICA（单车道）Auto-Hold Auto-Hold，自动驻车 在等红灯或上下坡停车时自动启动制动，避免一直脚踩刹车或使用手刹，轻点油门即可解除制动 CC Cruise Control，定速巡航 设定好目标车速后，激活定速巡航功能，车辆自动控制车速按照目标车速匀速行驶 SLA Speed Limit Assist，智能限速辅助 开启后仪表盘会显示一个由地图或摄像头数据确定的速度限制，超出该限制时，限速图标将轻微闪烁以提示驾驶员保持正确的车速 ACC Adaptive Cruise Control，自适应巡航 通过车辆传感器识别前方目标车辆，根据设定的目标车速以及车间时距实现巡航控制；若前方无车则进入定速巡航状态 LCC Lane Centering Control，车道居中控制 在车辆行驶过程中，持续自动控制车辆横向运动，使车辆始终在车道中央区域内行驶 LDW Lane Departure Warning，车道偏离预警 旨在帮助驾驶员在高速公路、快速道路等类似主干道上降低车辆意外偏离车道的风险 TJA Traffic Jam Assist,交通拥堵辅助 交通拥堵辅助系统（低速）结合了自适应巡航控制系统与自动跟车功能，以及车道保持辅助系统 HWA Highway Assist，高速驾驶辅助 高速驾驶辅助系统（高速）结合了自适应巡航控制系统与自动跟车功能，以及车道保持辅助系统 ICA Intelligence Cruise Assist，智能领航辅助 融合了 TJA和 HWA功能，旨在为驾驶员提供更舒适、更轻松、更安全的驾驶体验 RCTA Rear Cross Traffic Alert，后方横向来车预警 用于在倒车时警告驾驶员两侧来车情况 智能领航辅助 ICA（多车道）ALC Auto Lane Change，自动变道 在车辆行驶过程中，在保证安全的前提下提醒驾驶员变道，经驾驶员确认后，辅助驾驶员执行换道动作 TLC Trigger Lane Change，触发变道 在车辆行驶过程中，当驾驶员发出换道辅助指令时，在保证安全的前提下辅助驾驶员执行换道动作 TJA-ML Traffic Jam Assist-Multi Lane，多车道交通拥堵辅助 在 TJA基础上增加变道功能，含触发变道和自动变道 HWA-ML Highway Assist-Multi Lane，多车道高速驾驶辅助 在 HWA基础上增加变道功能，含触发变道和自动变道 NOA TJP Traffic Jam Pilot，交通拥堵领航 在 TJA-ML基础上增加导航，自动并道 HWP Highway Pilot，高速驾驶引导 在 HWA-ML基础上增加高速导航、自动并道、自动上下匝道 NGP Navigation Guided Pilot，自动导航辅助驾驶 融合 TJP 和 HWP 功能，旨在为驾驶员提供更舒适、更轻松、更安全的驾驶体验 资料来源：汽车 ECU开发，小鹏官网，中银证券 智能驾驶功能渗透率仍处于较低位置，提升空间较大。随着技术逐步走向成熟、产品价格逐渐下降及用户智能化体验需求的不断提升，智能驾驶功能正逐渐从豪华车向中低端车型发展，渗透率快速提升。据高工智能汽车数据显示，2023 年 1-6 月中国市场（不含进出口）乘用车前装标配 L2（含L2+）辅助驾驶功能车型销售 324.4万辆，同比增长 37.7%，增速维持较高水平。前装标配搭载率为34.9%，同比提升约 8pct。其中，新能源汽车前装标配搭载 L2（含 L2+）交付新车 147.1 万辆，同比增长 75.6%，前装标配搭载率为 50.4%，同比提升约 10pct。智驾功能性能和搭载率的提升将带动智驾域控制器的增长。拥有智能驾驶功能的车型中以域控架构为主，域控制器作为车端处理感知信息、进行决策规划的重要零部件，用量有望随着智驾功能渗透率的提升而增长。2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 7 图表3.2023智能车销量迅速增长 图表4.2023智能车渗透率明显提升 资料来源：高工智能汽车，中银证券 资料来源：高工智能汽车，中银证券 NOA功能逐步落地，成为智能化重要发力方向。自动辅助导航驾驶（NOA，Navigate on Autopilot）主要分为高速 NOA 和城市 NOA 两类，在基础 L2 辅助驾驶功能的基础上，通过与地图导航等功能结合，实现点到点的辅助驾驶功能。据高工智能汽车数据，2023 年 17 月前装标配 NOA 车型交付量 26.3万辆，同比增长 120.4%。高速 NOA为当前主机厂智驾推进目标之一。高速 NOA 场景相对简单，路况、标志和标记的图像相对标准，相比城市 NOA场景更为简单，推出进度相对更早。早期高速 NOA融合高精地图，在部分高速公路或高架等封闭路段行驶时，可以让车辆实现自动变道、自动进入和驶出匝道口的技术功能。但上下匝道需要高精地图和高精定位模块，成本较高。随着车企成本压力增加，高速 NOA或将向简化版方案发展，即舍弃上下匝道功能，仅在目标匝道前进行接管提醒，避免错过匝道等问题发生。城市 NOA加速落地，覆盖主要行车使用场景，为用户提供从高速到城市的全场景可持续的自动驾驶功能。早期城市 NOA功能普遍使用高精地图，提供更精确的定位服务，但高精地图采集成本高、覆盖率较低、更新慢，难以满足城市 NOA快速大规模的上车需求。随着车端算力及传感器功能迭代升级，单车感知水平不断提升，大部分厂商通过“轻地图”+单车感知方案，即仅在匝道口等导航地图难以精确处理的部分做数据强化，实现 NOA功能。图表5.城市 NOA主要功能 资料来源：汽车之心，中银证券 城市 NOA 功能快速铺开，应用城市逐渐普及。随着大量车企向 BEV+Transformer 的视觉感知路线转换，逐步降低对地图的依赖，城市 NOA功能具备了泛化推广的能力。根据相关公司规划，华为拓展速度领先，预计在 2023 年年底前实现全国覆盖；其余企业覆盖城市也迅速扩张，小鹏宣布到 2023 年底扩增至 50 城，2024 年扩增至 200 城，力争做到城区领航辅助驾驶全国都能用；理想计划在 2023 年底推送至 100 个城市。蔚来另辟蹊径，按通勤道路开通，计划 2023 年 Q4 开通城区领航路线里程 6 万公里；2024年 Q2开通 40 万公里。2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 8 图表6.部分厂商城市 NOA进度 资料来源：42号车库，各企业发布会，中银证券 智驾政策持续推进，智能化需求快速增长 自动驾驶标准逐步落地，L3 合规加速推进。2022 年 8 月，深圳市正式施行深圳经济特区智能网联汽车管理条例，对智能网联汽车定义、测试及示范应用条件、权责归属等问题进行了详细定义，是全国首个对 L3 及以上自动驾驶权责、定义等重要议题进行详细划分的官方管理文件。2022年 11月，工信部发布 关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）,对智能汽车生产企业和产品以及试点上路通行做出了详细要求。2023年 7 月，工信部、国家标准委联合发布 国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2023版)，提出第一阶段到 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；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。随着国内自动驾驶标准体系和管理政策逐步细化落实，国内相关产业有望快速发展。图表7.2020年-2023年中国自动驾驶主要政策整理 时间 方案名称 内容 2020 年 新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）到 2025年，高度自动驾驶汽车实现限定区域和特定场景商业化应用；力争经过 15年的持续努力，到 2035年，高度自动驾驶汽车实现规模化应用 2021 年 汽车驾驶自动化分级 按“是否存在设计运行范围限制”等六要素对驾驶自动化等级进行划分，其中指出 L3级自动化系统应该具备在其设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务的能力 2022 年 交通领域科技创新中长期发展规划纲要（2021-2035年）推动新能源汽车和智能网联汽车研发，突破高效安全纯电驱动、燃料电池与整车设计、车载智能感知与控制等关键技术及设备 2022 年 深圳经济特区智能网联汽车管理条例 配备驾驶人的智能网联汽车发生交通违法行为，由公安机关交通管理部门依法对驾驶人进行处罚:发生交通事故且智能网联汽车一方负有责任的，该车辆的驾驶人应当承担相应的损害赔偿责任，因智能网联汽车质量缺陷造成交通事故的，驾驶人依法承担损害赔偿责任后，可以向智能网联汽车的生产者、销售者追偿 2022 年 关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）对通过准入试点的智能网联汽车产品，在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点。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 2023 年 国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2023版)充分考虑智能网联汽车技术深度融合和跨领域协同的发展特点，设计了“三横二纵”的技术逻辑架构，针对智能网联汽车通用规范、核心技术与关键产品应用，构建包括智能网联汽车基础、技术、产品、试验标准等在内的智能网联汽车标准体系 资料来源：中国政府网，国家市场监督管理总局，国家法律法规数据库，工信部，交通运输部，科技部，中银证券 车企 CNOA命名2022.09 2022.12 2023.03 2023.06 2023.07 2023.08 2023.09 2023.10 2023.11 2023.12 2024H1 2024H2小鹏 NGP华为 NCA 深圳 上海 广州理想 AD MAX智己 IM AD蔚来 NAD极氪 NZP长城 NOH比亚迪 DNP2023年Q3 2023年Q4 2024年无图内测深圳上海广州北京佛山北京重庆杭州无图NCA覆盖16城成都、苏州等通勤NOA覆盖10城早北京、上海、广州、深圳、杭州等通勤NOA覆盖30城重庆、武汉、天津、常州、厦门等通勤NOA覆盖100城洛阳、银川、绍兴、潍坊、潮州等NOP+发布北京五环内环绕开放XNGP覆盖50城亚运会期开通17城，同时开启20城公测深圳 上海 广州上海公测无图XNGP覆盖200城通勤模式覆盖百城覆盖百城功能落地Q1累计开通城区领航路线里程 20 万公里上海城区NAD Beta 分城发布累计开通城区领航路线里程 6 万公里Q2累计开通城区领航路线里程 40 万公里2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 9 汽车消费升级趋势持续，智能化需求不断增加。据乘联会数据显示，2023 年前三季度 30 万元以上车型销量占比大幅提升，10 万元以下车型销量减少。据高工智能汽车数据显示，23H1 标配搭载 L2（含 L2+）交付新车均价为 26.6万元，相比 2022年末提升 1.5万元。智能驾驶功能在高端车型的渗透率逐渐提升。随着消费者消费能力的提高以及消费观念的转变，消费者不再将汽车局限于简单的出行工具，而是将其作为追求生活品质的载体之一，越来越重视汽车的用户体验及享受度的提升，更加追求汽车的娱乐性、互动性、舒适性及安全性等功能，从而使得消费者对智能汽车的关注度日益提高，加快汽车智能化发展的进程，使得智能汽车渗透率稳步提升，同时对汽车各类功能的丰富度提出了更高的要求。图表8.中国乘用车市场价格带 零售（万台）2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 1-9月 40万以上 29 33 35 43 46 52 50 30-40万 106 124 135 141 149 171 168 20-30万 202 193 229 271 316 354 257 15-20万 313 325 286 284 316 326 249 10-15万 764 719 715 675 651 650 512 5-10 万 858 768 621 471 458 417 237 5万以下 100 73 48 45 79 84 47 总计 2371 2236 2069 1929 2016 2055 1520 零售占比（%）2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 1-9月 40万以上 1.2 1.5 1.7 2.2 2.3 2.5 3.3 30-40万 4.5 5.5 6.5 7.3 7.4 8.3 11.1 20-30万 8.5 8.6 11.1 14.0 15.7 17.2 16.9 15-20万 13.2 14.5 13.8 14.7 15.7 15.9 16.4 10-15万 32.2 32.1 34.6 35.0 32.3 31.6 33.7 5-10 万 36.2 34.4 30.0 24.4 22.7 20.3 15.6 5万以下 4.2 3.3 2.3 2.3 3.9 4.1 3.1 总计 100 100 100 100 100 100 100 资料来源：崔东树公众号，中银证券 政策、需求和供给三方面推动，汽车智能化水平快速提升。随着新一代消费者比例逐步增加，智能座舱、智能驾驶等个性化功能的需求越来越凸显。且越来越多的厂商开始重视用户体验，从车身设计、智能化服务、自动驾驶功能等多角度提升用户驾乘感受。同时，车辆本身也已经从代步交通工具向智能移动空间转变，车辆数字化转型已成行业共识。随着用户智能化体验需求的不断提升、政策的持续推进、行业的高度重视，汽车智能网联技术发展迅速。NOA功能预计有望快速渗透。目前 NOA处于高速发展阶段，随着软件算法逐步升级技术逐渐成熟、感知方案向重视觉感知路线转换成本降低，NOA功能具有向低价格带车型拓展、应用场景不断丰富等特点。根据高工智能汽车研究院监测数据显示，从当前搭载 NOA 功能车辆价位来看，标配 NOA领航功能的车型大部分集中在 30 万以上价格区间，而小鹏 P5、吉利博越 L、宝骏云朵灵犀版等 20万以下的车型也开始逐渐实现 NOA的搭载。我们预计 NOA未来将逐渐成为中高端车型标配，同时扩大搭载范围，下探到 1015 万左右的车型。我们预计明年 10 万以上车型将可以选配高速 NOA；20 万以上车型将会标配高速 NOA，选配城市 NOA；30 万以上车型将会实现城市 NOA普及。2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 10 图表9.宝骏云朵灵犀版智驾功能 资料来源：上汽通用五菱官网，中银证券 2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 11 智能驾驶域控制器为整车计算中心，芯片决定核心性能 软件端，BEV+Transformer 带来域控算力提升和结构变化 特斯拉坚定拥抱重视觉感知方案。2018年，特斯拉视觉感知路线通过 2D 图像+CNN 卷积神经网络路线实现智能驾驶功能，对于图像的标注主要依靠人工标注，于 2019年采用一部分自动标注来提升标注效率。该阶段聚焦在 2D 图像处理，将图像处理完后拼接成 single trip，实现时间的多帧融合。该方式对图像的处理属于规则算法，通过 IPM将 2D图像坐标进行计算，转换到 3D 空间中。但 2D图像处理在处理三维世界中的感知问题仍会有较大问题，如路面不平、车辆颠簸等问题都会影响到转换的准确度。2020 年特斯拉转向 BEV 方案，并将 CNN 神经网络转向 Transformer。先在 BEV空间层中初始化特征，再通过多层 Transformer 和 2D 图像特征进行交互融合，得到 BEV 特征，避免了视觉融合时导致的误差问题。BEV 方案 2020 年重点关注路网的感知，2021 年拓展到整个空间，进行数据重建。图表10.FSD 自动驾驶算法发展历程 资料来源：汽车之心，中银证券 国内厂商向重视觉路线转变。国内厂商早期以融合路线为主，通过高精地图+毫米波雷达+激光雷达的多传感器方案进行感知，对于静态障碍物（如路网、井盖等）的感知主要依赖高精地图和激光雷达，视觉主要用于动态障碍物（如车辆等）的识别。目前为了节省成本、增强自动驾驶功能泛用性，头部企业向 BEV+Transformer 的重视觉方案转型。2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 12 图表11.小鹏 Xnet BEV算法架构 资料来源：赛博汽车，中银证券 BEV+Transformer 的广泛认可导致智驾域控结构发生变化。智驾方案早期摄像头以前视为主，四周主要靠毫米波雷达实现环视覆盖，较为广泛的方案为 5R（Radar）1V（Video）、3R1V、1R1V、2R1V、5R3V，支持的摄像头数量较少。同时路网信息主要依靠高精地图提供，视觉传感器以动态障碍物识别为主，静态障碍物主要依靠激光雷达实现感知。但是 BEV 架构下，需要至少 68个摄像头实现车身周边感知（前后左右各一个，四角各一个），摄像头接口需求增加。同时由于取消高精地图，部分定位模块可以减少或简化。由于大模型搭载，低算力芯片性能难以支持端侧部署，对芯片算力有了更高的要求。域控芯片需要调整以适应 Transformer 模型。早期 AI芯片主要会考虑对 CNN、Pooling 等的优化。但是 Transformer 的神经网络与原先差别较大，需要不同的算子进行支持。如果芯片不支持Transformer 算子，会导致在 GPU上训练时候用 Transformer 训练，但是部署在车端时候需要进行算子转化，带来一定的困难，导致最终在端侧并不是 BEV+Transformer，而且近似 CNN 的替代算法。目前头部芯片厂商如地平线、英伟达等已经实现对 Transformer 算子的支持，后续部分厂商需要将BEV+Transformer 下放到端侧。2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 13 图表12.特斯拉 Model 3传感器配置 资料来源：特斯拉，中银证券 硬件端，智驾功能升级，算法算力要求更甚 感知方面，感知重心向视觉传感器转移。智驾系统向 BEV+Transformer 转型后，低成本的视觉传感器更为重要，为保证数据获取的精确度和完整度，摄像头的像素和数量也不断增加，800万像素摄像头使用量逐渐提升，摄像头数量也向单车 10 个以上发展。毫米波雷达和激光雷达短期内仍难以替代。由于国内使用 Nerf 进行多帧重建仍有待提升，故需要激光雷达或 4D毫米波雷达获取路网数据，进行车道线识别。此外，由于纯视觉系统对于暗光环境和非标准物体等场景的识别准确问题仍无法完全解决，通常需要 4D 毫米波雷达进行静态障碍物识别。我们预计摄像头和 4D 毫米波需求有望增长。图表13.Mobileye 4D毫米波雷达点云效果近似 4线激光雷达 资料来源：汽车之心，中银证券 2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 14 相比基础的 L2 功能，NOA 功能对精度的要求更高，需要更精确的感知，对计算量的要求也更高。虽然 BEV感知在低算力（如 8Tops）芯片上可以运行，但是一方面感知精度相比于中高算力芯片要低。另一方面算法方案上的选择也会有一些差别。高算力平台大都基于 Transformer 的 carrier-based方案；在低算力平台，更多是类似 BEV Depth、BEV Det 这种 2D转 3D的方式去实现。而且对于无图或轻图的 NOA功能，由于缺少已知的地图信息，域控需要处理更多的感知数据，对域控制器的算力要求更高。随着智驾功能的发展，高算力芯片仍为头部主机厂中高端车型首选方案。智能驾驶域控硬件的核心是其芯片的运算能力。随着各个厂商向重视觉感知的大模型技术路线转型，高级别智驾对车端算力的要求越来越高，需要性能更强的芯片支撑。相比城市 NOA，L3 级智能驾驶对算力的需求更甚，当前已量产芯片较难满足 L3 级智驾需求，芯片向更高算力发展的进程仍在持续。车企也需采用足够强力的芯片进行算力 预埋，以支撑日后有效升级。针对未来 L3 级智能驾驶，主机厂需要进行冗余设计，以保证系统安全。较为简单的设计是放置两个域控制器/增设备份芯片，智驾芯片需求量后续有望提升。图表14.各级别智能驾驶算力需求 智能驾驶级别 算力需求 应用功能及场景 部分应用芯片示例 L2 10TOPS 自适应巡航(ACC)、车道居中（LCC）、自动紧急制动（AEB）、自动泊车（APA）等 昇腾 210、Mobileye EQ4、征程 3、TDA4 L2+200TOPS 自动辅助变道（ALC）、高速 NOA、城市 NOA等 英伟达 orin、Mobileye EQ6 High、征程 5、华山 2号 A1000Pro、昇腾 610 特斯拉 FSD3.0 L3 500TOPS 车辆特定场景有条件自动化，驾驶员根据系统请求提供应答 预计：（高通骁龙 Ride Flex、英伟达 Thor、昇腾 810）L4 2000TOPS 车辆特定场景自动化，驾驶员解放双手 百度昆仑芯、安途 AutoX XCU L5/无人驾驶/资料来源：懂车帝，搜狐汽车，百度有驾，新浪财经，汽车之心，澎湃新闻，太平洋汽车，CSDN，中国证券报等，中银证券 电子电气架构变化，域控/跨域融合是趋势 整车 E/E 架构快速演进。E/E 架构的四个阶段分别是分布式架构阶段、域集中架构阶段、准中央计算架构阶段及中央计算架构阶段。主机厂正加快推进电子电气架构的演进，域集中架构阶段包括大众 E3 架构、长城 GEEP3.0 架构等。中央计算平台+区域控制器的准中央计算架构阶段包括特斯拉Model3、长城 GEEP 4.0架构等。汽车 E/E架构最终演进的方向是中央计算架构阶段，将功能逻辑均集中到 1 个中央控制器，如长城计划于 2024 年推出中央计算架构 GEEP 5.0，将实现全车只有一个大脑，完全形成智能机器人，长安也计划于 2025 年完成中央域架构的开发。图表15.汽车电子电气架构演进方向 资料来源：CSDN，中银证券 2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 15 分布式 ECU 架构各系统独立，系统复杂协同性差。分布式架构 ECU 为核心，多个 ECU 通过 CAN和 LIN 总线连接在一起，进行数据采集与交换，并通过执行器来操控汽车。在传统的分布式电子电气架构中，每个控制系统都采用单独的 ECU，彼此之间均保持相对独立性，功能增加需要 ECU 和传感器数量的叠加。随着汽车智能化的发展趋势，功能越来越丰富和多样，导致单车的 ECU 数量激增，安装成本也随之提高。同时不同 ECU 来自不同的供应商，每个产品的语言和编程风格各异，因此功能的增加会导致大量的、不兼容的、风格各异的产品模块存在，难以进行统一的维护和升级，协同困难巨大，无法满足汽车智能化革新的趋势和需求。图表16.分布式架构 资料来源：汽车电子电气架构创新发展论坛，中银证券 DCU 成为新的电子电气架构的核心。DCU（域控制器）将功能相似且分离的 ECU 功能集成整合起来，解决了分布式 E/E 架构存在的诸多问题。根据博世汽车电子部件功能分类，将整车划分为动力域、底盘域、座舱域、自动驾驶域、车身域五个域，每个域的系统架构由域控制器为主导搭建，利用处理能力和算力更强的中央计算机相对集中地控制每个域，以取代分布式电子电气架构。图表17.域集中式架构 资料来源：汽车电子电气架构创新发展论坛，中银证券 2023年 12月 1日 汽车智能化系列报告之智能驾驶域控制器篇 16 域控架构高度集成，有明显的成本和设计优势。1）线束数量显著减少，节约安装成本。DCU 通过集成化的域控化管理，各个功能模块以区域内的域控制器为主导，减少了 ECU 的数量，从而降低了线束的数量及重量，节省安装成本。2）整合集成度高，便于协同管理。各功能模块 ECU 软件通常由其硬件供应商开发，导致系统之间相互独立，难以协调。DCU 统一了软件开发和管理，加之数据交互的接口标准化，降低了开发和制造成本。3）计算能力较高，便于 OTA升级。模块越少、系统越统一越容易实现整车 OTA，域控制器更为集中的 EEA架构将车内各个分散的 ECU 部件的控制功能集成在一个 DCU 中，仅对 DCU 进行控制功能进行更新升级完成 OTA，同时规避了各 ECU 的不同传输协议和兼容性风险，减少了每个