2021汽车行业智能驾驶研究报告.pdf

nullnullnullnull汽车行业 智能驾 nullnullnullnull驶 研究报告 智能 驾驶对汽车行业的变革 智能驾驶的实现策略 智能驾驶趋势判断 目录 智能驾驶加速到来 电动化加速智能化进程： 燃油 车时代，汽车电子规模即呈现出稳步增长 纯 电动汽车由于减少了传统动力系统，电子电气化架构从分布式走向集中式， 高级智能驾驶的实现成为可能。 智能化是电动化发展的下一阶段：电动车的个性化差异需要通过智能化体现。 图表 1：我国汽车电子市场规模 图表 2：从分布式到集中式 EE架构 0.0% 2.0% 4.0% 6.0% 8.0% 10.0% 12.0% 14.0% 16.0% 18.0% 20.0% 0 100 200 300 400 500 600 700 800 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 我国汽车电子市场规模 -亿美元 增速 智能化对汽车行业盈利模式的变革 智能化使得以软件、数据驱动的盈利模式成为可能： 传统汽车企业以效率、成本驱动，高效率和低成本策略获取更高的市场份额 盈利模式：主机厂（整车企业）将标准化产品卖给经销商，获取一次性利润 周期性：需求与经济周期相关，新车型研发时间长拉大企业经营周期 低盈利性：全球竞争格局分散，盈利能力较低 图表 3：传统汽车每一次大格局的变化都是生产方式的变革 每 一 产 品 的 批 量 产品类型数量 手工生产模式 1900年 大批量生产模式（福特）， 1914年 大批量生产模式（通用）， 20世纪 20年代 精益生产方式（丰田）， 20世纪 70年代 作者： 美 詹姆斯 P 沃麦克 ;英 丹 尼尔 T 琼斯 ;美 丹尼尔 鲁斯 传统车企盈利情况： 毛利率： 10%-25%的区间波动，销量与价格受需求周期影响 净 利润率：总体在 10%以内，低景气度阶段出现亏损。 ROE：除亏损年度， ROE在 10-15%之间波动 图表 4：丰田与大众 1988年以来盈利能力变化 图表 5：丰田税后净利润及增速 单位：十亿日元 -5 0 5 10 15 20 25 30 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 丰田汽车 -毛利率 大众汽车 -毛利率 丰田汽车 -净利润率 大众汽车 -净利润率 -200.0% -150.0% -100.0% -50.0% 0.0% 50.0% 100.0% 150.0% 200.0% 250.0% -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 丰田 -税后净利润 增速 特斯拉的盈利分析： 特斯拉汽车业务收入由三部分构成： 汽车销售（无回购协议）：含汽车销售收入、 FSD等自动驾驶软件包、 OTA软件 升级收入、充电服务等， 2020年 24,053百万美元，占比 76.72%，增长 25.2% 积分收入： 卖 积分收入， 2020年 1,580百万美元，占比 5.01%，增长 166%。 汽车销售（附回购协议）： 2020年 551百万美元，占 1.75%，增长 277%。 图表 6：特斯拉 -产品销售模式 图表 7：特斯拉汽车业务收入及增速 0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0% 100.0% 120.0% 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 2015 2016 2017 2018 2019 2020 汽车销售业务 -百万美元 增速 特斯拉的盈利分析： 特斯拉毛利率高于 BMW和戴姆勒： 2020年汽车业务毛利率 24.8%， 2015年来新高 2020年高毛利率伴随着车型均价降低， 2020年车型均价 4.8万美元，与 BMW、奔 驰均价相当，但盈利能力大幅领先 特斯拉车型均价的降低 主 因 Model3的销量占比提升， 2020年特斯拉共交付汽车 49.9万辆， Model3+Y合计销售 44.3万辆，占比 88.8%。 图表 8：特斯拉 宝马 戴姆勒毛利率对比 图表 9：特斯拉 宝马 戴姆 勒单车均价 -万美元 0.0% 5.0% 10.0% 15.0% 20.0% 25.0% 30.0% 2015 2016 2017 2018 2019 2020 特斯拉汽车毛利率（含积分） 宝马汽车业务毛利率 戴姆勒 -综合毛利率 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 2016 2017 2018 2019 2020 奔驰 宝马 特斯拉 特斯拉对未来盈利模式的探索： 订阅模式： 2020Q1财报电话会，马斯克提到 2021年 FSD软件包会推出订阅模 式，以提高其渗透率。 图表 1：特斯拉主要产品价格 -FSD占比 注：中国版增加增强版辅助驾驶 美国版 -美元 版本 定价 FSD FSD/车价 Model S 双电机四驱长 续航版 72990 10000 13.7% 三电机四驱 Plaid 112990 10000 8.9% 三电机四驱 Plaid+ 142990 10000 7.0% Model X 双电机四驱长续航版 83190 10000 12.0% 三电机四驱 Plaid 113190 10000 8.8% ModeL 3 后驱标准续航 33690 10000 29.7% 双电机长续航 42690 10000 23.4% 双电机性能 版 51190 10000 19.5% Model Y 双电机长续航 45690 10000 21.9% 双电机性能 版 55190 10000 18.1% 中国版 -RMB Model 3 后驱标准续航 250900 64000（ 32000*） 25.5% 双电机四驱性能 339900 64000（ 32000） 18.8% Model Y 双电机长续航 347900 64000（ 32000*） 18.4% 双电机性能版 377900 64000（ 32000*） 16.9% 特斯拉对未来盈利模式的探索： Robotaxi车队： 2019年特斯拉自动驾驶日上，马斯卡提出构建特斯拉 Robotaxi 车队，任何特斯拉车主都可以加入特斯拉车队网络，自主选择分享的时段、对 象等，特斯拉提取 25%-30%的收入比例。车队由特斯拉自有车辆 +用户车辆构成 重新设计的专门 Robotaxi车型：目前 Model3的成本低于 3.8万美元，重新设计 的 Robotaxi车型，通过进一步简化零件数量，在不久的将来（三年）成本降到 2.5万美元或更低；汽车和电池包的使用寿命超过 100万英里（约 160万公里） 按照每辆自动出租车每年行驶 9万英里（ 14.5万公里），一半空驶率，每英里 毛利润在 0.65美元估算，一辆自动驾驶出租车一年的毛利润约为 3万美元。 图表 110：特斯拉 Robotaxi网络 图表 11：特斯拉 Robotaxi车型盈利估算 大众汽车对未来盈利模式的探索： Business model 2.0 完全自动驾驶汽车终极 形态 ：汽车结构将大幅简化，不 再 按硬件划分的配置版 本（如中、高配等），而是通过软件定义不同的功能，实现定制化汽车版本。 大众汽车将传统汽车转变为以软件为基础的产品，以数据驱动的盈利模式成为 可能： 2021年夏天，在德国六个城市推出定制 版 电动车 ID3，基于使用收费， 功能可选择（如导航），每 12周通过 OTA升级汽车的软件系统。大众的商业模 式 2.0是希望在汽车的生命周期内获取更多收入。 现阶段用户可采用租赁模式使用全自动驾驶功能：大众认为由于目前自动驾驶 软件包价格昂贵，用户可选择按照使用时间付费模式 图表 12：大众商用车自动驾驶 -货物和人 图表 13：大众 ID3 中长期，未来车企的盈利来源：从一次性付费的制造业模式转型为全生命周期付费的模式 销售汽车收入：硬件收入，占比会逐渐减小 软件收入：自动驾驶功能的不断完善， OTA推送软件，根据用户开通的软件功能收费 Robotaxi收入：组建出行公司，按照自动驾驶行驶里程获取收入 大数据资源：汽车将全面收集与用户出行、娱乐等相关的数据，此数据资源带动利益 这种盈利模式大幅平滑了传统车企盈利周期波动的特性，出行市场及大数据相关的市场想象空 间更大。 智能 驾驶的实现策略 图表 14：智能汽车功能划分 图表 15：智能驾驶功能实现 -软件划分 智能驾驶的实现：感知、决策 规划 判断、执行 感知能力：传感器、定位技术提升感知能力，摄像头、毫米波雷达、激光雷达、 HDmap等 决策 规划 判断：计算平台、算法将感知系统数据分析判断，并反馈决策指令到执行层 执行 :刹车、转向和动力等 感知：传感器 大脑：算法 /软件 , 计算平台 肌肉 ：动力、 刹车、转向 身体 ：车型 平台 神经：通信 网络 图表 16： SAE(国际自动工程师协会 )智能驾驶级别 图表 17：智能驾驶渐进式发展路径 智能驾驶的渐进式发展路径： L3级是自动驾驶与驾驶辅助系统的分水岭 L2及以下：驾驶员仍是驾驶的主体责任人，辅助系统用于提升驾驶安全和便利性。 L3及以上：驾驶系统是主体责任人， L3需要驾驶员在自动驾驶功能无效时，随时接管， L4 和 L5级别则无需接管， L5为完全自动驾驶。（即 L5以前都有失效场景） 渐进式发展路径是目前主流模式：借助机器学习，神经网络，通过大量的数据训练，以日 渐完善自动驾驶系统，直至具备完全 自动驾驶 能力，达到 L5级。 持续数据 输入 训练数 据云 机器学习 更加完善的自 动驾驶功能 数据、软件能力是实现更好自动驾驶功能的关键！ 主要玩家智能驾驶策略： 图表 18：特斯拉高度强调自研能力 新势力：特斯拉为代表的新入者，无传统车包袱，从电动车切入，全栈自研 高度强调自研，以拥有对软件和数据完全掌控能力 自制汽车和电池：拥有整车设计与制造能力，具备电池包生产能力，正布局电芯生产工厂 拥有自主设计的计算硬件平台：芯片设计能力等 自主开发的软件系统 持续不断的数据收集：已经累计销售超 100万辆特斯拉车型，且具备数据收集能力 图表 19：特斯拉自动驾驶硬件版本的演变 图表 20：特斯拉车型主要分布在北美、欧洲和中国 数据是特斯拉最大优势，并坚持以视觉为主的自动驾驶路线 2020年 4月，特斯拉宣布其 自动 驾驶系统已累计行驶 30亿英里，目前累计在路上具备自动驾 驶功能的特斯拉车型已经超过 100万辆。这是特斯拉大幅超越竞争对手的优势所在。 硬件版本逐步从外购到自制： 2019年开始采用自主设计的自动驾驶芯片，特斯拉宣称该芯 片是从底层就为自动驾驶设计的车规芯片，满足 L4自动驾驶需求。 2016年以来特斯拉自动驾驶系统的传感器构成几乎没有变化： 6个摄像头加 1个前置毫米波 雷达。马斯克认为当前配置足够实现 L4自动驾驶，激光雷达和高精度地图是不必要的配置。 图表 21：特斯拉数据闭环 图表 22：特斯拉的优势：大数据、车队和影子模式 特斯拉的数据闭环：大数据采集、神经网络与影子模式 特斯拉自动驾驶汽车收集数据，将无法识别场景等失效信息进一步标识，通过神经网络经 进一步训练自动驾驶系统，使得自动驾驶系统认知更多新的场景，以进一步完善 DOJO超级计算机 影子 模式 图表 23：丰田全资公司 -负责自动驾驶研发 图表 24：丰田集团家族联盟 传统势力：丰田为代表， Home&away战略，挖潜内部，积极联合外部应对智能化 HOME：内部挖潜 ， 2020年 7月，丰田研究机构 TRI-AD重组为一个控股公司（ Woven Planet） 和两个子公司（ Woven Core和 Woven Alpha）。后又成立 Woven Capital公司负责该领域收 购并购， 2021年 4月份将以 5.5亿美元收购 Lyft自动驾驶部门。当前人数 800人。 TRI-AD为 2018年由丰田、电装和爱信合资成立，旨在加强丰田的软件实力，尤其是用于自 动驾驶的软件系统和主动安全的软件实力。 丰田体系联盟：丰田以集团层面统筹旗下零部件子公司，构建智能化联盟， 2020年先后与 电装、爱信、捷泰科特等成立合资公司共对智能化，与芯片巨头瑞萨合作开发高算力芯片。 负责 自动驾驶 技术的开发 高 精度地图平 台、智慧交通 资本运作，自 动驾驶相关 丰田 体系 电装 爱信 瑞萨 捷泰 格特 software-first Software Defined Architecture 图表 25：丰田与斯巴鲁的 BZ4X 图表 26：外部联合 传统势力：丰田为代表， Home&away战略，挖潜内部，积极联合外部以应对智能化 外部联合： 与斯巴鲁联合开发电动车平台 BZ： 结合 丰田 TNGA平台及斯巴鲁在驾驶性能的特长， 2025年 前丰田将投放 15辆纯电动车，其中 7辆来自 BZ平台。 丰田与 Uber： 2016年建立联盟关系， 2019年丰田联合电装、软银 入股 Uber高级技术公司 丰田 与 小马智行： 2019年 2月，丰田入股小马智行，双方将在自动驾驶领域展开合作。 丰田与滴滴 ：丰田 、滴滴将与广汽丰田汽车有限公司共同成立合资公司，开展面向网约车 司机的车辆相关服务。此外，丰田将向滴滴及上述合资公司投资，投资额共计 6亿美元。 丰田 联盟 Uber 小马 智行 滴滴 出现 斯巴 鲁 图表 27：丰田全新 L2系统构造 图表 28：电装对该系统配套的产品 传统势力：丰田为代表， Home&away战略，挖潜内部，积极联合外部以应对智能化 2021年 4月 ， 丰田在日本推出新款 Mirai和 雷克萨斯 LS，配备 Advanced Drive系统 ，具备 L2 级自动 驾驶。起 售价格 为 845万 日元（ 约 RMB49.7万元）， 1632万 日元（ 约 RMB96万 元 ） 该硬件系统支持 L4级别自动驾驶，安全是第一考虑因素 运算系统冗余 ：两 套完全不同的自动驾驶运算系统，主 系统 ADS ECU，后备为 ADX ECU。两 系统 同时工作， ADS负责绝大部分 事物， ADS失效，则 ADX运行，不需要人工接管。 ADS使用高等级车规元件，使用传统非深度学习 算法即可 确定性可解释性的算法。 ADX以深度学习算法为 主，但深度学习不具备确定性和可解释性 ，无法 通过功能安全 认证， 而 ADS是保证 安全。 图表 29：电动化和智能化未来的研发重点 图表 30：加速新大众转型战略 大众汽车：快速转型的大象，承受电动化和智能化转型之重 未来 5年智能电动方向研发投入 730亿欧元（约 RMB5700亿）：其中电动方向投入 350亿欧元， 混动技术投入 110亿欧元，电子化领域 270亿欧元。 大众通过以下四个方面增加企业价值： 汽车电动化 软件定义产品 新 的商业模式 智能驾驶 图表 31：大众集团模块化和标准化推进 图表 32：大众品牌旗舰项目： Trinity， 2026年 L4 大众汽车：模块化与标准化思路发展智能化 集全 集团 之力，发力软件： 2019年，大众汽车集结内部与软件相关的人才，成立一家独立 于其他部门的软件公司 Car.sfotware Organisation，人数超过 5000人， 5年内扩充到 1 万人。力争软件自制率从现在 10%提升到 2025年的 60%。五大职能： 构建统一的操作系统 vw.os，用于大众旗下所有品牌：保时捷、奥迪、大众、斯柯达等 构建统一的信息多媒体系统，用于大众旗下所有品牌： 保时捷、奥迪、大众、 斯柯达等 构建所有驾驶辅助系统，包括高度自动化的驾驶和泊车功能 动力、底盘和充电技术的互联功能实现 大众旗下品牌移动服务和商业模式的协同效应 图表 33：大众集团智能电动时间表 大众汽车：模块化与标准化思路发展智能化 2024年发布 Artemis项目，作为全集团软件平台，包括大众 vw.os和软件架构。该系列产品 先 用 豪华品牌上，如保时捷和奥迪， 2026年用于大众品牌（ Trinity项目）。 电动平台：大众 MEB平台仍将是主力（ 2016年开始研发，投入 70亿美元），到 2022年将有 27 款车型出自该平台。豪华电动车（奥迪、保时捷）将基于 PPE平台开发，预计第一款车于 2023年发布， PPE平台将具备更好的性能、更高的续航里程和更短的充电时间。 2025年大众 汽车将发布新一代平台 SSP， 该 平台可生产大众所有品牌车型。 到 2025年，大众将实现大幅简化旗下跟品牌车型结构，硬件统一，由软件定义汽车的目的 图表 34：大众、福特在智能电动方向上的合作 大众汽车：联合外部，共摊成本 大众与福特：车企联盟共同应对 福特利用大众 MEB平台，在欧洲市场生产纯电动汽车 大众商用车利用福特商用车平台，生产皮卡等轻型车 大众 福特共同持股自动驾驶公司 Argo.AI(由前谷歌和 Uber智能驾驶高管创立 )，大众商用 车自动驾驶系统将采用 Argo方案，与福特共担研发成本。 车企联盟的模式无独有偶 ：通用汽车收购自动驾驶公司 Cruise,又 与本田汽车联合研发。 图表 35：智能驾驶系统主要供应商 图表 36：博世 2020年收入结构 零部件巨头：与整车企业展开合作与竞争，产业链价值争夺 博 世：出行方案业务（主要是汽车零部件业务） 2020年成立一个全新的 子 部门， Cross- Domain Computing Solutions 2020年初，博世合并了汽车业务中所有汽车电子业务子部门，该部门即开始生产控制单元 和汽车控制器，主要目的是希望通过一个部门为客户提供汽车电子和软件产品。 博 世认为，集成软件的汽车电子系统市场规模至 2030年有望保持 15%以上的复合增长率。 2020年博世全年有 7.3万员工，其中近 3.4万人为软件工程师，新成立的部门 2021年将拥有 1.7万人。 图表 37：大陆集团 2020年业务构成 零部件巨头：与整车企业展开合作与竞争，产业链价值争夺 大陆 ：将业务单元聚焦在两个领域 :成长（ Growth）和价值（ Value） 成长 类业务：大陆将车联、辅助驾驶、自动驾驶领域、 EE架构列为成长类业务。大陆应对 策略是聚焦技术创新，保持高于行业的增长率，先获取领先的行业地位。中期看，大陆认 为其该业务复合增速在 7%-11%， EBIT率为 6%-8%，对应 ROCE超过 15%。 价值类业务：轮胎市场，饱和市场，规模稳定但增速比较低。大陆的优势业务，现金牛业 务。中期看，业务增速在 4%-5%， EBIT率为 12%-16%， ROCE超过 20%。 国内车企： 表格 标题 2：国内车企主要动作 车企 自研 合作 长城汽车 成立仙豆智能（智能座舱）、毫末智行（智能驾驶） 与高通，华为， Mobileye、地平线 吉利汽车 曹操出行、芯片、卫星通信、高精地图 与 Mobileye、沃尔沃、百度、腾讯、戴姆勒等 广汽集团 Adigo3.0智能驾驶系统，实现 L2级、出行业务 腾讯、华为、小马智行、科大讯飞、地平线 长安汽车 2025年构建 5000人研发团队， 60%软件人才， T3出行 华为、百度、腾讯、科大讯飞 上汽集团 成立零束软件公司、至 2025年投入 3000亿元， 阿里、地平线、 AutoX、 Plus.AI、 Momenta、晶晨半导体 优势： 消费环境：中国消费者，尤其是 90后、 00后对智能化产品的接受程度高 政策环境：中国对智能网联汽车的政策环境更友好 产业支持： 5G通信、卫星定位及地图地理信息、互联网行业等；人工智能、机器学习、神 经网络等相关人才优势 自主车企：反应快、及时调整、相关企业在自研和合作上迅速布局 电动 化：布局先于外资车企 劣势： 车 企总体自研实力弱，规模效应不足 零部件产业链薄弱，整车及零部件软件实力储备不足 基于以上分析，我们认为： 趋势一： L4级智能驾驶汽车有望在 2025年量产，但规模化普及仍需时间 L4级智能驾驶系统成本仍然昂贵， 2025年能达到量产水平，但价格昂贵（传感器、系统冗余） L4智能驾驶系统将率先在豪华车先应用，起到消费者教育，提升消费者对智能驾驶接受度， 后期随着成本下降，逐步下探至大众消费市场。 L4系统的普及或采用租赁、分期付款等模式销售 趋势二： L2+级辅助驾驶系统的快速普及仍将是未来 2-3年的该领域的主要增长点 硬件竞赛：传感器（毫米波雷达、激光雷达、摄像头）等性能升级，成本下降，以及更高算 力的计算平台等将是各企业比拼的主要硬件实力。 硬件竞赛会有一个天花板，即硬件水平满足 L4级以后，硬件竞赛结束，软件成为智能驾驶体 验的决定因素，全栈自研模式下的智能驾驶功能体验将具备优势。 这一阶段 ， 传感器（激光雷达等）、软件、算法具备核心技术的企业将成为行业核心资源 趋势三： L4或 L5普及后，运营企业（出行公司 车企）掌握自动驾驶数据，整合出行生态或将 成为行业最大赢家 智能驾驶趋势判断：