2024年度策略:把握出海和产业升级机遇【国信汽车】
（以下内容从国信证券《2024年度策略:把握出海和产业升级机遇【国信汽车】》研报附件原文摘录）
核心观点 国内总量红利淡化，短期受政策和库存周期扰动，结构性发展机遇在出海及电动智能化转型 我国汽车工业从成长期迈入成熟期（2010-2022年销量复合增速3%)，面临三大特征、五大变化。三大特征分别为：1）总量红利逐渐淡化，汽车销量低增速常态化；2）新旧产能切换，整车格局生变；3）电动智能化变革（新技术加速搭载上车）、国产整车和零部件面临巨大投资机遇；五大变化分别对应产品属性、生产工艺、电子电气（EE）架构、成本结构、商业模式的变化。 增长点一：乘用车出口全球第一，零部件积极出海建厂 主机厂出口：我国整车出口持续突破（2023年1-10月中国乘用车累计出口360万辆，同比+73%，全球第一），国内车企上汽、奇瑞、吉利等具备完整配套体系；比亚迪、蔚来、小鹏等结合当地用车情况包括直营、授权、租赁、订阅等制度，快速打开海外市场,预计明年出口销量有望达到600万辆，同比+24%；零部件出海：国内汽车零部件承接全球汽车工业数十年，生产工艺和成本管控能力优秀，近年来逐步跟随客户进行属地化供货（北美、墨西哥、欧洲、东南亚等），有望开拓新的增量市场。 增长点二：智能驾驶奇点时刻将至，看好华为+小米产业链 智能驾驶是人工智能的重要应用场景之一，用户基数大（全球14亿保有量汽车），具备广阔市场空间。2024年技术（特斯拉FSD端到端V12版本）+政策（L3试点推进）+爆款产品（华为、小米、新势力等）持续催化，具备L3能力的城市高阶智能驾驶车型销量渗透率有望突破单月5%，智能化产业进入加速时刻，看好智能驾驶感知层-决策层-执行层增量部件投资机会。推荐“零部件+HI（阿维塔）+智选模式（赛力斯、奇瑞、江淮、北汽）”三种模式赋能车企的华为产业链及量产元年的小米汽车产业链。 增长点三：机器人与车端供应链高度重合度，2024年有望成为量产元年 人形机器人与智能驾驶汽车本质上可分为感知-决策-执行三个层面，车端零部件（电机、电控、减速器、滚柱丝杠、软件、传感器、轴承等）与机器人重合度高，较多车端Know how可沿用至机器人领域；特斯拉发布二代人形机器人视频加速行业进展，后续在大厂引领（特斯拉、小米、小鹏等）+技术迭代（FSD、AI大模型催化）+政策呵护三重催化下，人形机器人发展有望持续提速，2024年有望成为量产元年，带来相关产业链环节投资机遇。 风险提示 乘用车竞争加剧、经济复苏不及预期、销量不及预期风险。 国内总量红利淡化，结构性发展机遇在出海及电动智能化转型 中国汽车工业从成长期迈入成熟期 中国汽车工业发展从20世纪50年代开始，1956年7月长春第一汽车制造厂内第一批解放牌汽车成功下线，1974年中国汽车产量突破10万辆，1992年突破100万辆，2009年突破1000万辆，2013年突破2000万辆，预计2023年将突破3000万辆。2010年是国内汽车行业增速的分水岭，国内汽车产量增速从两位数下降至个位数，行业处于震荡向上阶段，增长依赖于国内经济上行，以及汽车消费政策的刺激。中国的汽车市场从2000-2010年处于快速发展阶段，期间产量从207万辆提升至1827万辆，年均复合增速为24%，2010-2022年行业从1827万辆增长至2718万辆，年均复合增速为4%，国内整体乘用车市场增速有所放缓。 从产销量情况看，2018年中国汽车工业历史出现首次销量下滑，主要因为在2016、2017年政策补贴后第一年，行业受到政策刺激消费的挤出效应明显；在去杠杆、国内经济下行背景下2019年销量持续下滑；2020年国内受到疫情冲击，汽车产业遭受冲击；2022年下半年行业受到购置税减征的刺激销量有所恢复，全年汽车产销分别完成2702.1万辆和2686.4万辆，同比增长3.4%和2.1%；2023年以来，在优质供给、更大的行业优惠（新车价格更有性价比、老车降价）、出口的高增长催动下，预计2023年行业产销创历史新高。 根据中汽协预估，2023年我国汽车销量3000万辆左右，创历史新高，2024年汽车预计销量3100万辆左右，保持平稳增长。据中汽协，2023年汽车市场呈现出三大亮点：一是汽车产销创历史新高；二是新能源汽车延续了快速增长势头；三是汽车出口再创历史新高，2023全年有望达到490万甚至500万辆规模。中汽协预估，2023年我国汽车销量3000万辆左右，创历史新高，2024年汽车销量3100万辆左右，保持平稳增长，其中2024出口550万辆，同比增长15%，新能源汽车1150万辆，同比增长22%。新能源乘用车方面，崔东树预计，2024年新能源乘用车批发量达到1100万辆，增量为230万辆，同比增长22%，渗透率达到40%，预计保持较强增长势头。 结合中汽协预估，我们对明年行业做如下预估，我们预计2024年整体行业保持较低个位数增长（3-4%），行业结构性增长依然来自于电动智能化的发展与出口的高增长，其中出口的增速我们相较于中汽协预估更为乐观。 我们预计2024年新能源汽车的总销量超1150万辆（新能源乘用车预计1100万辆左右），同比增长超22%。比亚迪/特斯拉/吉利汽车/长安汽车/长城汽车2023年的新能源销量分别为300/94/50/42/27万辆，预计2024年的新能源销量分别为320/90/70/70/50万辆，分别同比+7%/-5%/+41%/+65%/+88%。蔚来/小鹏/理想/零跑/埃安2023年的销量分别为16/15/37/15/47万辆，预计2024年的销量分别为20/30/65/30/60万辆，分别同比+25%/+104%/+76%/+106%/+27%。 如下图所示，我们针对17家重点车企的新能源乘用车销量进行统计及预测，2023年1-11月前17家车企新能源合计销量为654万辆，我们预计2023全年的合计销量为743万辆，2024年的合计销量为961万辆，增量超200万辆。 国内汽车行业经历2001-2010年十年行业高增长黄金时代后，当前中国汽车行业逐步由成长期步入成熟期，此阶段行业面临三大特征，五大变化。 行业三大特征，五大变化 特征之一：总量红利逐渐淡化，汽车销量低增速常态化 随着中国汽车工业从成长期迈向成熟期，我国汽车的销量年化增速也逐年放缓，个位增速将逐渐成为常态化，而在早期的汽车工业总量红利也将逐渐淡化。2000-2010年，中国汽车市场处于快速发展阶段，销量从209万辆提升至1806万辆，年均复合增速为24%；2010-2022年，中国汽车市场增速有所放缓，销量从1806万辆增长至2686万辆，年均复合增速为3%。2023年，我们预计中国汽车销量有望达到3000万辆，同比增长大约11%。 从行业容量看，各国汽车千人保有量与人均GDP强相关，与人均公路里程有较强相关性。扣除异常值，人均GDP越高的地区，汽车千人保有量越高，我国目前人均GDP约在全球平均水平，但汽车千人保有量（我国为224辆/千人）低于同等水平的国家（泰国为278辆/千人），且低于人均GDP低于我国的国家，包括巴西、墨西哥、马来西亚等；公路建设越完善的地区，汽车人均保有量越高，我国目前人均公路里程略低于全球平均水平，但汽车千人保有量远低于同水平/低水平的墨西哥、韩国、马来西亚、泰国、土耳其、韩国等。 参考国信证券汽车团队于2019年7月23日发布的《存量与增量：汽车行业空间与机会》，给予成熟阶段国内汽车千人保有量 400 辆/千人假设。该报告对国内汽车千人保有量作了详尽的全球对比和国内对比，并辅以多因素分析（人均 GDP、人均公路里程、人口密度、公路里程密度）。根据千人保有量估算我国汽车行业的长期保有量，采取的主要方法是比较海内外各国汽车千人保有量水平（这里要考虑到各国差异性，经济发达程度、基建完善度、道路拥堵度等），得出我国汽车保有量增长空间，再根据欧洲、亚洲、北美各地区发达国家的“汽车保有量/销量”系数，给予国内长期系数预测，最后计算出国内长期汽车销量水平。测算后我国汽车销量有望增长至4000-4300万辆/年（在现有销量基础上增长42%-53%）。考虑发达国家汽车工业成长进入成熟期平均年限20年，销量年均复合增速2%，即国内汽车行业长期进入极低个位数的增长。 特征之二：新旧产能切换，整车格局生变 随着近年来我国新能源汽车产业的高速发展，新能源汽车渗透率不断增高。2019-2023年，我们预计新能源汽车销量由121万增长至940万，年均复合增速为67%；渗透率由4.7%增长至31.3%，并在2024年有进一步增长趋势。新能源汽车市占率的提高，使传统燃油车产能过剩、新能源产能快速扩张，行业面临新旧切换时点（此消彼长），结构性增长犹存。 特征之三：汽车电动智能化变革（新技术应用加速搭载上车）、国产整车和零部件面临巨大投资机遇 随着汽车智能化软硬件的不断迭代，当前的汽车智能化围绕数据流进行演进，数据流从获取、储存、输送、计算再应用到车端实现智能驾驶、应用到人端通过视听触等五感进行交互。数据流方向主要包含传感器、域控制器、线束、线控制动、空气悬架、车灯、玻璃、车机、HUD、车载音响等零部件，以实现更高级汽车智能驾驶、智能座舱、智能网联等功能为趋势进行快速迭代，国产整车及相应零部件面临巨大投资机遇。 变化之一：产品属性变 在传统燃油车时代，汽车仍未大范围普及，大多数家庭只拥有一辆家庭用车，而用车的需求也多为仅仅满足家庭出行，实现出行便利，汽车产品多被定义为“车和家”、“四个轮子，一个家”、“第三生活空间”等概念，如同早期人们使用的手机产品，只为满足远程通讯需求。而如今随着汽车使用普及产品多样性提高，新时代汽车不单单肩负满足消费者出行需求的使命，而是更多地被贴上了智能、能源、运动、交互等标签，更多地拥有了用户出行工具+生活场景应用的新属性。 变化之二：生产工艺变 汽车的传统生产工艺由“冲压-焊接-总装-涂装”组成，造成冲焊件的人力密集，工艺繁杂，工时较长，有大量的重复劳动。而如今的一体压铸将冲压和焊装合并，简化了白车身的制造过程。特斯拉在Model Y的制造中革命性地一体压铸了车身的整个后底板，大大减少了所需的焊接工序。此一体压铸零件包含了整车左右侧的后轮罩内板、后纵梁、底板连接板、梁内加强板等零件，型面、截面的变化以及料厚的变化都比较剧烈，相比传统车企量产的单体压铸结构零件难度增加很多。Model Y的白车身后部，几乎没有肉眼可见的焊接痕迹，大幅提升了车身结构的稳定性。 变化之三：电子电气（EE）架构变 无人驾驶进程中的车辆架构从分布向集中发展。全球零部件龙头企业博世曾经将汽车电子电气架构划分为三个大阶段：分布式电子电气架构-【跨】域集中电子电气架构-车辆集中电子电气架构，三个大阶段之中又分别包含两大发展节点，一共六个发展节点，细化了电子电气架构将从分布式向车辆集中式演变的过程。伴随汽车自动化程度从L0-L5逐级提升，目前大部分的传统车企电子电气架构处在从分布式向【跨】域集中过渡的阶段。分布式的电子电气架构主要用在L0-L2级别车型，此时车辆主要由硬件定义，采用分布式的控制单元，专用传感器、专用ECU及算法，资源协同性不高，有一定程度的浪费；从L3级别开始，【跨】域集中电子电气架构走向舞台，域控制器在这里发挥重要作用，通过域控制器的整合，分散的车辆硬件之间可以实现信息互联互通和资源共享，软件可升级，硬件和传感器可以更换和进行功能扩展；再往后发展，以特斯拉Model 3领衔开发的集中式电子电气架构基本达到了车辆终极理想——也就是车载电脑级别的中央控制架构。 汽车电子电气架构奠定车辆底层框架。汽车电子电气架构（Electronic and Electrical Architecture，文中简称EEA）是由车企所定义的一套整合方式，是一个偏宏观的概念，类似于人体结构和建筑工程图纸，也就是搭了一副骨架，需要各种“器官”、 “血液”和“神经”来填充，使其具有生命力。具体到汽车上来说，EEA把汽车中的各类传感器、ECU（电子控制单元）、线束拓扑和电子电气分配系统完美地整合在一起，完成运算、动力和能量的分配，实现整车的各项智能化功能。 变化之四：成本结构变 随着汽车智能化的推进，整车的成本结构也相应进行了变化。我们预测2019-2025年，汽车电子成本占整车成本比例将由26%上升至59%，超过非汽车电子部分成本。同时，汽车电子成本也将更细化地分为电气化成本、数字化成本以及自动驾驶成本等。未来，整车成本将由传统驱动设备主导，逐渐转化为由智能化零部件主导。 变化之五：商业模式变 传统汽车销售模式多为4S店集群模式，各大品牌汽车销售中心通常集中在远离市区的地点，购买便捷性较低，各经销商品控参差不齐，消费体验性较差，远离市区同时也造成产品宣传途径较为单一，多为传单式或电视电影广告，曝光率不足。而如今的新能源汽车销售模式多为市中心体验店模式，选址通常为大型商场，增加购买便捷度的同时通过统一管理直营店，提高服务水平。而新能源汽车在宣传方面也追求圈层文化，通过发布会等模式宣传公司文化、产品理念、创始人精神等，增加了产品的曝光度与用户的忠诚度。新能源汽车打破了传统汽车的固有商业模式，使产品的整个销售环节水平有了创新性提高。 国内汽车行业长期平缓向上，短期受政策和库存周期扰动 1、国内汽车行业长期平缓向上，政策和库存周期平稳改善。 产业周期维度（10年以上），中国汽车行业已经度过了销量增速最快的黄金十年（2000-2010年），总量从成长期向成熟期过渡，行业增速放缓但长期的保有量、销量仍有空间，当前我国汽车行业千人保有量为224辆/千人，经过对人均GDP和人均公路里程的国家对比分析，我们给予成熟阶段（发达国家汽车工业成长期进入成熟期平均年限20年左右）国内汽车千人保有量400辆/千人假设，对应汽车行业维持低个位数的增长。 政策周期维度（2-4年），2009年新能源汽车开启补贴，2014年开始减征购置税，成为行业发展的主导政策。燃油车政策端分别于2009年-2010年，2015年10月-2017年，2022年下半年减征购置税，刺激消费。往后看，政策周期平缓向上，行业层面，稳增长为主，工信部、财政部等七部门联合印发《汽车行业稳增长工作方案（2023—2024年）》。结构性层面，新能源购置税减免政策延续，工信部等四部门发布开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知，推进智能化。 库存周期方面（1-2年），2023年上半年因短期需求的扰动以及国六B非RDE库存车的影响，行业库存水平较高。不过在轻型汽车国六b车型给予半年销售过渡期的有利政策疏导下，当前阶段行业库存压力较小，处于库存同比向下，同时乘用车销量同比上升阶段，整体车市形势较好。根据中国汽车流通协会数据，2023年11月整体经销商库存系数同比、环比双降，11月份汽车经销商综合库存系数为1.43，环比下降15.9%，同比下降23.9%，库存水平在警戒线以下。 2、因为行业整体长期增速不高，行业竞争加剧，在此过程中自主份额持续提升，且自主车企的影响力扩大至海外，出海成为新的增量。 虽然行业整体保持较低增速，但电动智能的结构性变化带来行业的二次成长。在此过程中，自主品牌展现出明显的竞争优势，市占率从2020的36%提升至2023年1-9月份的51%。且自主品牌的竞争优势加快了海外拓展，2022年汽车企业出口311万辆，同比增长54%，成为仅次于日本的第二大汽车出口国，2023全年有望达到490万甚至500万辆规模，出海成为新的增量。 国内汽车行业长期平缓向上 目前汽车行业整体已度过高速发展期，长期保持低位增长。参考国信证券汽车团队于2023年7月4日发布的《汽车行业基础研究系列五：变局之下的汽车产业：供需、库存、盈利复盘》，给予成熟阶段国内汽车千人保有量 400 辆/千人假设。测算后我国汽车销量有望增长至4000-4300万辆/年，考虑发达国家汽车工业成长进入成熟期平均年限20年，预计销量年均复合增速2%，即国内汽车行业长期进入极低个位数的增长。 政策周期：政策改善推动行业向上 政策刺激是直接推动力。在历史上的购置税减征政策驱动下，2009、2010年我国汽车销量增速分别达53%、33%；2015、2016年我国汽车销量增速分别达7%、15%，刺激效果显著。2022年在疫情反复、供应链受阻等不利局面下，新一轮购置税减免政策的到来，汽车销量全年增长10%。 前两次政策刺激退出后年份的行业销量受到压力，对应的，2018-2020年销量增速分别为-4%、-10%、-6%。2023年虽然面临着新能源国补退出的第一年以及燃油车购置税减征退出后的第一年，但整体影响较弱。 我们测算的假设为通过计算补贴年限乘用车实际销量（施加减征税后）与对照销量（假设无减征税）的差额，估算出购置税减免的提振效益。1、假设 2009-2010年未施加购置税减征的情况下1.6L及以下乘用车的销量增速为 20%（采用2005-2008年复合增速），而实际销量增速（减税后）分别为 71%、34%，计算差额得出2009年、2010年因购置税政策刺激而带来乘用车增量销量分别为215万辆、343万辆，销量弹性分别为21%、25%。2、同理，2015年全年行业小于等于1.6L的乘用车实际销量增速为10%，其中不受购置税减征影响的1-9月份增速为5%，受到购置税减征影响的10-12月份增速为25%，我们以2014和2015年1-9月增速平均值作为基数，计算2015Q4、2016、2017年自然销量分别为399万辆、1489万辆、1601万辆，而实际销量增速分别为25%、21%、-2%，计算差额得到2015Q4、2016、2017年因购置税政策刺激而带来乘用车增量销量分别为66万辆、272万辆、119万辆（合计456万辆），销售弹性分别为10%、11%、5%。3、2022年6-12月2L及以下的乘用车销量约为1148万辆，同比增长8%，根据2021、2022年1-5月的2L及以下的乘用车销量增速，假设2022年6-12月份的自然增长率约为-9%，对应购置税减征促进178万辆的销量，销售弹性为12%，影响较小。 往后看，政策周期平缓向上，行业层面稳增长，结构性层面，新能源购置税减免政策延续，工信部等四部门发布开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知，加强智能化推进。 行业发展稳定政策。工信部、财政部等七部门联合印发《汽车行业稳增长工作方案（2023—2024年）》。一方面，要落实好现有新能源汽车车船税、车辆购置税等优惠政策，抓好新能源汽车补助资金清算审核工作，积极扩大新能源汽车个人消费比例；另一方面，要组织开展公共领域车辆全面电动化先行区试点工作，加快城市公交、出租、环卫、邮政快递、城市物流配送等领域新能源汽车推广应用，研究探索推广区域货运重卡零排放试点，进一步提升公共领域车辆电动化水平。 新能源下乡尚有空间。2020年7月工信部等三部门发布《关于开展新能源汽车下乡活动的通知》开启了新能源下乡活动，2021年3月、2022年5月工信部等四部门均发布《关于开展新能源汽车下乡活动的通知》，连续三年开展新能源汽车下乡活动。2023年5月5日国务院常务会议审议通过了关于加快发展先进制造业集群的意见，会议指出，农村新能源汽车市场空间广阔，加快推进充电基础设施建设，不仅有利于促进新能源汽车购买使用、释放农村消费潜力，预计将扩大农村市场新能源车的渗透率。 新能源购置税减免政策延续。财政部、税务总局、工业和信息化部于2023年6月19日发文，公告延续和优化新能源汽车车辆购置税减免政策有关事项。对购置日期在2024年1月1日至2025年12月31日期间的新能源汽车免征车辆购置税，其中，每辆新能源乘用车免税额不超过3万元；对购置日期在2026年1月1日至2027年12月31日期间的新能源汽车减半征收车辆购置税，其中，每辆新能源乘用车减税额不超过1.5万元。2023年12月11日，工信部、财政部、税务总局等三部门发布《关于调整减免车辆购置税新能源汽车产品技术要求的公告》，明确了2024年后新能源汽车减免车辆购置税政策适用的技术条件和执行要求。 推动智能化发展。2023年11月17日，工业和信息化部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知。总体要求是：在智能网联汽车道路测试与示范应用工作基础上，工业和信息化部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部遴选具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点；对取得准入的智能网联汽车产品，在限定区域内开展上路通行试点，车辆用于运输经营的需满足交通运输主管部门运营资质和运营管理要求。通知中智能网联汽车搭载的自动驾驶功能是指国家标准《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）定义的3级驾驶自动化（有条件自动驾驶）和4级驾驶自动化（高度自动驾驶）功能。 库存周期：行业库存有所缓解 宏观经济和政策决定行业的中长期走向，落实到企业层面，库存是企业短期经营决策的重要指标。 根据中汽协的库存数据以及汽车流通协会的库存系数计算，行业库存于2021年8月达到底部，在2021年8月-2022年11月行业库存积累，2022年12月、1月因年底促销与春节排产下降，库存降低，2023年上半年行业乘用车库存继续增加，主要原因包括国六B非RDE库存车、部分区域性降价导致消费者持币观望等因素。 2023年5月9日生态环境部等5部门联合发布了《关于实施汽车国六排放标准有关事宜的公告》，针对部分实际行驶污染物排放试验（RDE试验）报告结果为“仅监测”等轻型汽车国六b车型，给予半年销售过渡期，允许销售至2023年12月31日，该政策的实施有助于缓解市场库存车销售压力。 在行业的有利政策疏导下，当前阶段行业库存压力较小，处于库存同比向下，同时乘用车销量同比上升阶段，整体车市形势较好。 厂商库存方面 据中汽协数据，分年度看，车企端库存于2017年达到顶峰，随后开始明显回落，2022年库存回升幅度较大，乘用车库存同比增长48%。本轮库存积累也更多来自于2021年8月-2022年11月行业处于补库存状态所导致的企业库存持续积累，2022年12月因降价措施的推出库存有所下降。截至2023年11月，汽车行业厂商库存约为120万辆，其中乘用车库存97万辆，11月份厂商库存有所积累。 经销商库存方面 根据中国汽车流通协会数据，经销商库存系数方面，2023年11月整体经销商库存同比、环比双降，11月份汽车经销商综合库存系数为1.43，环比下降15.9%，同比下降23.9%，库存水平在警戒线以下。车市在年末进入冲刺阶段，在消费政策以及购车活动刺激下，经销商加速库存消化，经测算11月底经销商库存总量在300万辆左右，经销商库存在11月份均有所下滑。 增长点一：汽车出口成为自主品牌新增量，零部件龙头积极布局海外产能 整车出海：中国2023年前10个月已成全球第一大汽车出口国 当前的世界汽车出口大国主要包括中国、美国、日本、韩国、德国。根据中国海关总署、日本汽车工业协会、德国汽车工业协会、韩国汽车工业协会、美国国际贸易委员会发布的数据，2022年，中国汽车出口量达到333万台，位列世界第二，仅次于日本的381万台。德国/韩国/美国的汽车出口量分别为265/230/220万台。 2008-2022年中国汽车出口年化复合增速12%。从增速来看，除中国以外的其他传统汽车工业强国近几年的出口增速都明显放缓，甚至有所下滑。2008-2022年，日本的汽车出口量从673万辆下降至381万辆，年均复合增长率为-4%；韩国的汽车出口量从268万辆下降至230万辆，年均复合增长率为-1%；德国的汽车出口量从413万辆下降至265万辆，年均复合增长率为-3%。美国的汽车出口量从2017年的266万辆下降至220万辆，年均复合增长率为-4%。 中国从2008年至2022年，汽车出口量从68万辆增长至333万辆，年均复合增长率为12%，增速领先全球。 2023年1-10月，根据海关总署的数据，中国的乘用车累计出口量为360万辆，同比增长大约73%，高于韩国/日本/德国的220/322/261万辆，位列全球第一。 根据乘联会的数据，2023年1-11月，奇瑞汽车/上汽乘用车/特斯拉/吉利汽车/比亚迪的出口销量位列前五，分别为64/60/33/25/20万辆，分别同比增长132%/47%/27%/41%/353%。除合资车企上汽通用以外，中国出口销量前十的车企均为10%+的涨幅。 预计2024年出口销量增速近25%。如下图所示，我们针对中国出口前10的车企出口销量进行统计及预测，预计2023年中国出口销量前十名的车企合计出口销量有望达到308万辆，2024年有望达到439万辆，增量超100万辆。2024年全国的整体出口销量有望突破600万辆，同比增长近25%。其中，比亚迪的出口销量有望达到40-50万辆，同比增长接近100%；长城汽车的出口销量有望达到45万辆，同比增长接近100%；长安汽车的出口销量有望达到35万辆，同比增长超过50%。 从出口地来看，欧洲/亚洲/北美洲/南美洲/非洲/大洋洲出口量分别为163.1/140.8/50.3/31.8/17.3/20.7万辆，占比38%/33%/12%/7%/4%/8%。 汽车出口量前5的国家分别为俄罗斯/墨西哥/比利时/澳大利亚/英国，出口73.6/33.41/18.97/18.76/17.48万辆，同比+611%/71%/17%/48%/49%。汽车出口均价最高的5个国家分别为吉尔吉斯斯坦/德国/比利时/韩国/英国，均价3.1/3/2.9/2.9/2.9万美元。 零部件出海：属地化布局配套客户，开拓海外市场向全球龙头进发 复盘全球零部件龙头发展历程，基本都是跟随车企的全球化而实现自身全球布局。以全球车灯龙头日本小糸的发展历程为例，其扩张历程基本和丰田的出海是同期进行。 伴随着主机厂出海，以及国内零部件厂商竞争力的提升，零部件企业同样加大了对海外市场的布局，零部件出海主要包括： 1、国内已达到较高市占率，开拓其他市场。典型为福耀玻璃，公司在2016年占据国内汽车玻璃OEM市场60%份额，在全球23%份额（其中美国市占率16%、欧洲9%），海外市场还有较大增长空间，公司积极进行海外工厂建设。美国方面，16年下半年公司1）550万套汽车玻璃产能竣工；2）26万吨浮法玻璃产能投产，可完全满足550万套汽车玻璃自配。17年新增德国海德堡汽车玻璃和俄罗斯浮法玻璃（45万吨）两大工厂规划。福耀携覆盖当时美国25%汽车玻璃市场的产能布局，通过代顿工厂迈入新一轮扩张周期。 2、国内企业竞争优势强，但市场竞争度饱和（龙头市占率不一定高），需要开拓新的增量市场以打开天花板。典型为轻量化行业，国内企业竞争力强，但行业参与者众多，市场格局分散，国内龙头市占率5%左右，同样需要开拓海外市场以打开收入天花板。 3、汽车零部件属地化布局需求，跟随客户布设工厂。典型为特斯拉产业链标的，在上海工厂完成国产化配套后，多数在近几年开始于北美、墨西哥、欧洲等地建厂，以配合整车厂做属地化布局。 墨西哥是当前多数零部件出海的首站。墨西哥是汽车出口大国，根据墨西哥汽车工业协会的统计数据，2022年墨西哥共生产331万辆汽车，其中87%用于出口，年出口量为222万辆，为全球主要的汽车出口国，且主要出口至美国。 墨西哥具有良好的出口美国优势，主要得益于1994年生效的《北美自由贸易协定》（NAFTA），其中对于原产地的要求较为关键，要求汽车部件在美墨加三国生产比例达到62.5%才可以享受关税减免。根据2020年7月生效的《美墨加协定》（USMCA），该项条款对汽车原产地规则要求提高，汽车部件在美墨加三国生产比例从62.5%提升至75%，才能享受关税减免待遇。因此，本土企业于墨西哥建厂是扩张北美业务的重要途径。 墨西哥汽车产业集群集中于北部地区、北部美墨边境地区、墨西哥中部的Bajío地区，包括科阿韦拉州（Coahuila）、新莱昂州 (Nuevo Leon) 的蒙特雷 (Monterrey) 、墨西哥城 (Mexico City) 、瓜纳华托 (Guanajuato) 、阿瓜斯卡连特斯 (Aguascalientes) 等。主要涵盖汽车包括特斯拉、通用、宝马、奥迪、大众、日产、Stellantis等。 国内企业以敏实集团、福耀玻璃、爱柯迪、三花智控、岱美股份在北美布局较早，主要围绕主机厂所在的科阿韦拉州、蒙特雷市、新莱昂州、阿瓜斯卡连特斯州、瓜纳华托州、墨西哥城等地区布局配套产业链。 增长点二：智能驾驶奇点时刻将至，技术+产品+政策多维催化 全球汽车销量约8163万辆（2022年），保有量约14.46亿辆，当前特斯拉北美FSD售价在1.2万美元（买断式）；智能驾驶作为人工智能的应用场景之一，高保有量和高单价保障了较大的市场空间。高阶智能驾驶将人从操作车辆中解放出来，显著提升驾乘体验，预期拥有极高用户粘性；同时将车企定位从传统制造业转向科技行业，收费模式从整车交易一锤子模式转向持续付费，公司投资意愿较强。特斯拉、华为、小鹏等公司积极布局，Chatgpt式端到端大模型或将提升技术突破速度，刺激用户订购率上行，国内外法规落地完善自动驾驶上车。产品+技术+法规多维催化，智能驾驶奇点将至。 智能驾驶技术突破：目前主流的自动驾驶方案仍为分解式方案，多次技术迭代实现体验跃升 1956年通用就在Motorama展览会上推出了第一款具备自动驾驶功能的概念车Futurama II，而后人们持续探索自动驾驶，到今天主流的自动驾驶方案为分解式方案，即以环境感知、决策规划、执行控制3个主要模块互联协作实现自动驾驶。环境感知通过传感器接收环境信息并对数据进行处理，传向决策规划模块，而决策规划模块接收数据结合用户需求规划路线，并向执行控制模块下达指令；执行控制模块接收指令实现车辆操控。分解式自动驾驶模型的技术突破也正是来自感知、规划、控制三个模块，多次迭代实现驾乘体验跃升。 感知层面BEV+Transformer+Occupancy Networks脱离高精地图限制。传统观点认为高精地图是自动驾驶必不可少的重要条件，然而实际生活中高精地图测量难度大、成本高，再考虑中国道路变动速度较快，高精地图并不是最佳方案。特斯拉创新性引入BEV+Transformer+Occupancy Networks算法，实现感知+三维图像建设+解决遮挡+道路规划，输入二维图像生成三维效果，有效提升无高精地图的视觉方案自动驾驶体验。 特斯拉规控方案兼顾算法安全及算法耗时两方面。智能驾驶规控的核心目标是实现出发地到目的地间平衡最佳安全性、舒适性、驾乘时间和体验的路线，并驱使车辆顺利到达。其中在存在标识复杂路口或者众多交通参与者互动等场景，实现高效路径规划是核心。传统思路为尽量减少与其他交通参与者互动、做联合多物体的路径规划，但耗时长、用户体验差；特斯拉创新性引入交互搜索方案，1）接收上一步通过BEV+Transformer等多种大模型处理后的感知数据；2）通过接收到的vector space找到要去的路口、车道线等地点；3）做一条初始的路径规划；4）考虑场景中存在的其他交通参与者可能出现的博弈；5）重新进行路径规划。当人类驾驶员操控车辆，而系统后台规划决策与人类驾驶员行为不一致时，该场景特征通过影子模式上传至数据集参与后续训练。路径规划过程逐步增加约束条件（其他交通参与者博弈行为），并和神经网络结合，一方面保留约束规则保证规控层的安全、稳定；另一方面通过神经网络为模型加速。 特斯拉引领，国内新势力积极跟进大模型的布局。特斯拉BEV+Transformer+Occupancy networks大模型引领潮流后，华为、小鹏等多家公司走向摆脱高精地图依赖道路。根据九章智驾信息，小鹏汽车发布XNet，采用多相机多帧的方式把来自每一个相机的视频流直接注入一个大模型深度学习网络里，进行多帧时序前融合，输出BEV视角下的动态目标物的4D信息（如车辆，二轮车等的大小、距离、位置及速度、行为预测等），以及静态目标物的3D信息（如车道线和马路边缘的位置）。理想汽车2023年6月17日召开家庭科技日发布会，其城市NOA不依赖高精地图，采用增强BEV大模型，配备的自动驾驶训练算力达1200PFLOPS，还有6亿公里训练里程，当月开启北京和上海城市NOA内测；通勤NOA在用户自主设定通勤路线下1-2周内可以完成训练，预计通勤NOA下半年开放。华为ADS于2020年首次亮相，1.0版本实现基于Transformer的BEV架构，今年发布的2.0版本增加独家自研GOD网络，通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感融合感知，具备识别异形障碍物能力，实现无高精地图智能驾驶。华为智能驾驶方案与长安阿维塔、赛力斯问界、北汽极狐等深度合作，预计今年第三季度将实现15个无图城市落地，年末达到全国无图驾驶落地。 2024年期待端到端AI模型，进一步降低系统复杂度和开发难度 智能驾驶模型下一步迭代方向是端到端AI模型，以加大数据量换取系统复杂度和开发难度降低。端到端的智能驾驶方案将传统方案中感知、规划、执行等多个模型变成融合大模型，实现直接输入传感器数据到输出转向、刹车等驾驶指令的突破。一方面减少感知、决策等中间模块的训练过程，有效集中模型训练资源；避免产生数据多级传输导致的误差；同时也不存在各子模块目标与总系统目标存在偏差的情况，保证效益最大化。 智能驾驶层面，端到端最早出现在1988年的ALVINN实验中，实验者将一个摄像头装在真实车辆上，通过浅层神经网络实现图像特征提取，同时采集人类驾驶员动作，实现速度0.5m/s下400米的端到端无人驾驶。随后2016年，英伟达公布无人驾驶系统DAVE-2，结合近三十年的算力、算法等技术发展，其在ALVINN基础上增加摄像头和数据量，将浅层神经网络更新成先进的深度卷积神经网络以获得更好的特征提取效果，实现采集不到一百小时的训练数据足以训练汽车在高速公路、普通公路以及晴天、多云和雨天等多种情况下运行，路测数据显示98%时间为智能驾驶。 2023年，马斯克提出FSD V12版本将实现端到端的AI驾驶方案，目前该版本已向部分特斯拉员工开放使用，特斯拉方案具备的天然优势有望引领智能驾驶模型迭代提速。端到端模型发展多年，英伟达、商汤等陆续提出方案，但是受限于算法、数据等限制始终没有大规模落地。2023年特斯拉提出FSD V12版本将实现端到端的AI驾驶方案，从输入图像到输出控制的操作更为直观、流畅，同时和FSD多年技术积累契合。 1）传统的智能驾驶涉及雷达、摄像头、V2X等多样化数据来源，数据存在不同的格式和维度，同时还需要考虑定位和地图的输入，很难放入统一的模型网络中；而特斯拉将采用视觉方案，重感知、轻地图，利用BEV网络+Transformer架构实现了多视角视图的特征级融合，同时避免了雷达等传感器高成本问题。纯视觉方案存在难以识别没有经过训练的场景问题，即模型难以泛化，而特斯拉引入了Occupancy network实现输入2D图像到输出3D空间重建，算法端能力得到验证。 端到端模型将分解式模型中多个参数联合学习、拟合数据的实际分布情况、根据新的输入数据输出概率模型；根据大数定律，随机事件会在大量重复实验中收敛，即数据越多、拟合效果越好；端到端模型往往需要更大量的数据样本及算力支持。而特斯拉全球车队截至今年5月总行驶里程已经超过1000亿英里，根据特斯拉官网，特斯拉用于优化系统的autopilot行驶里程数据已经超过90亿英里。 政策层面：L3试点政策落地，高阶自动驾驶上车加速 各国政策也在不断放开对自动驾驶的限制。自动驾驶技术发展走在政策法规限制之前，高阶智能驾驶技术持续进度，然而事故权责认定、准入条件等领域立法仍是空白。美国国家航空运输安全管理局在2022年3月提出全自动驾驶汽车不需要再配备传统的方向盘、制动或油门踏板等装置，各国法规落地有望加速实现L3级以上自动驾驶。而我国在2023年11月，工信部等四部门推动L3及L4级智能网联汽车准入和上路通行试点工作：由车企和使用主体组成联合体申报，经车辆拟运行城市（应具备政策保障、基础设施、安全管理等条件）人民政府同意并加盖公章后，向所在地省级工业部申报，省级工业部会同其他部门审核，并在今年12月20日前报送工业部。工业部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部组织专家对申报方案进行审核并开展产品测试与安全评估，遴选具备量产条件产品，获得产品准入许可后，车辆可在限定区域内开展上路通行试点。 产品层面：高级别自动驾驶车型陆续推出 产品层面，特斯拉引领下，国内新势力加速推出高阶智能驾驶车型。2023年以来，以小鹏、华为问界等为代表的新势力车企陆续推出具备城区自动驾驶能力的多款车型，年内多次迭代（从有图到无图），且持续拓展无图城市数量，理想、蔚来跟随，共同占领消费者心智。当前国内高阶智能驾驶代表性车型包括问界M5智驾版、新M7智驾版、小鹏G6/P7i/G9等，年底问界M9、小鹏X9及理想OTA之后，高阶智能驾驶车型产品家族进一步扩容。 硬件端：当前多数新车在传感器及算力硬件上能力预埋充分。小鹏G6配套12个摄像头、12个超声波雷达、5个毫米波雷达、2个激光雷达、英伟达双orin域控制器，实现城市NGP智能导航辅助驾驶，问界新M7智驾版配套1个顶置激光雷达、3个毫米波雷达、11个高清视觉感知摄像头及12个超声波雷达，实现高速、城区高阶智能驾驶。 软件端：2023年是城市无图元年，国内新势力通过OTA升级等方式，加速落地城区无图智能驾驶，智能驾驶奇点将至。其中问界M5智驾版和新M7搭载HUAWEI ADS 2.0高阶智能驾驶系统，率先实现了不依赖于高精地图的高速、城区高阶智能驾驶，预计在今年12月，城区智驾领航辅助（城区NCA）将实现全国都能开、越开越好开的智驾体验；小鹏汽车无图高阶城市辅助驾驶多城目前已正式推送，2023年，XNGP将开放50城，2024年，覆盖全国主要城市路网；理想汽车12月AD2.0全面升级至AD3.0，全场景智能驾驶（NOA）全国都能开，将实现全国高速及城市环线全覆盖，全国110城的城市道路陆续开放。 预计2025年国内带城区辅助驾驶功能的智能驾驶市场规模约510亿元。我们测算2023年车主购买带有城区辅助驾驶功能的车预计占我国乘用车市场整体的0.4%，假设单车买断价3.6万元，市场规模约32亿元；至2025年，在小鹏、理想、问界、蔚来、特斯拉等车企发力下，国内带有城区辅助驾驶的自动驾驶渗透率预计到6%，市场规模约510亿元；到远期假设我国80%乘用车搭载城区辅助驾驶功能，其中60%车主愿意支付2万元买断费用，我国乘用车自动驾驶市场规模预计达2880亿元。 看好华为+小米汽车产业链 电动化、智能化催动汽车行业进入人工智能、跨界互联、智慧交互等多种技术创新演技时代，自动驾驶等智慧软件重要性日益凸显，汽车存在向“硬件只是软件载体”模式发展可能，提供华为、小米等消费电子厂商入局机会。一方面，华为、小米等有较强软件能力积累，并有手机、智慧家居等多产业链互联优势。另一方面，消费电子厂商有天然的粉丝生态、渠道优势，鲇鱼入局，竞争催化，汽车产业格局有望加速演进。 华为三种合作模式打造汽车朋友圈 1）零部件供应商 零部件模式下华为是Tier1/Tier2角色，提供超30种产品。此模式下华为是汽车行业内较为常见Tier1/Tier2供应商，提供目前已推出的30多款智能化汽车零部件，包括MDC（自动驾驶计算平台）、激光雷达、鸿蒙车机OS、AR-HUD、多合一动力总成等产品，与车企合作较浅，主要合作对象包括宝马、奥迪、上汽等。 2）HI模式 HI模式从架构和智能系统赋能车企，华为有望成为汽车行业的英特尔。2020年10月30日，华为首发智能汽车解决方案品牌HI，提供计算与通信架构和5大智能系统，智能驾驶，智能座舱、智能电动、智能网联和智能车云，以及激光雷达、AR-HUD等全套的智能化部件，在常规的Tier1/Tier2零部件供应模式上进一步加深合作，旨在通过华为全栈智能汽车解决方案，赋能车企打造精品智能网联电动汽车，为消费者提供极智、愉悦、信赖的出行体验。新车型使用车企的品牌，HI logo将在车身上呈现，代表它使用了HI全栈智能汽车解决方案，华为有望成为汽车行业的英特尔。 HI模式和车企的合作最早起于北汽极狐，首款车型阿尔法S HI版21年4月发布。北汽新能源2017年9月开始和华为合作，共同研发技术产品，2018年11月两者合作打造智能新车型，2021年4月华为宣布将与北汽、广汽、长安三家车企通过HI模式打造三个汽车子品牌，并将在四季度陆续推出（广汽于2023年3月公告退出HI模式转为供应商模式，未推出HI模式车型）。随后4月17日，北汽首款HI车型ARCFOX极狐阿尔法S HI版发布。该车采用华为鸿蒙OS车载系统，配置激光雷达智能驾驶系统和华为自研芯片。中央计算单元采用ADCSC中央超算，作为华为ADS部门自研的域控制器，算力达到400Tops。配备全球首款量产三激光雷达智能驾驶方案，更适合中国城区道路，高配硬件方案还包括13个摄像头（前向5个、侧向6个、后向2个）、6个毫米波雷达、4个角雷达和12个超声波雷达等。 阿维塔持续跟进HI模式，推出2款车型。长安2021年加入HI模式，11月发布阿维塔品牌，22年8月阿维塔首款车型——电动轿跑SUV阿维塔11正式上市，该车型采用阿维塔CHN整车平台，该平台为长安、华为、宁德共同设计，具备“新架构、强计算、高压充电”特征，具备高度延展、集成能力，覆盖2800-3100mm轴距，离地间隙可调，可同平台开发轿车、SUV、MPV及跨界车型，兼容两驱和四驱车型，配备Drive-one电驱，华为深度赋能。同时阿维塔11搭载34颗智驾传感器，包括3颗半固态激光雷达、6颗毫米波雷达、12颗超声波雷达、13颗高清摄像头；搭载高速ICA智能巡航辅助、高速NCA智驾导航辅助、智能泊车辅助等系统。23年11月，阿维塔发布同平台下第二款轿跑阿维塔12，配备华为最新ADS2.0系统，智驾能力及座舱体验大幅提升。 3）智选模式 智选模式是公司HI模式再升级版本，华为在该模式下全方位赋能车企，参与产品定义、整车设计、产品供应、宣传发布乃至上市销售等各个环节。2021年4月，华为推出智选模式首款车型赛力斯智选SF5，成为首款入驻华为门店车型。2021年12月，公司联合赛力斯正式推出问界品牌，陆续推出问界M5、M7、M9三款车型，2023年8月北汽蓝谷发布公告，提出从HI模式升级为智选模式，深化与华为智能汽车合作，同时2023年11月，奇瑞推出华为合作首款车型——智界S7，次月江淮首次发布公告回应与华为合作细节，提出由江淮汽车负责打造生产基地，销售方面，江淮汽车同意华为终端或其指定的第三方在全球范围内独家提供合作车型营销、销售、用户及生态运营等销售服务。 华为智能汽车解决方案BU成立于2019年，发展超300家产业链上下游合作伙伴。华为关注汽车电动化、智能化、网联化、共享化的革命，产业关键技术从机械向ICT转变，2019年5月成立智能汽车解决方案BU，位于ICT基础设施业务架构内，具有较强的To B业务属性，业务核心为Tier1/Tier2的零部件模式，不关注整车设计；2020年华为将智能汽车业务调整至消费者业务架构内，同年发布HI模式，以Tier0.5方式向车企供应智能汽车系统级解决方案，华为对接主体仍为车厂，业务核心关注点向整车设计转变。2021年，华为智能汽车解决方案业务架构进一步调整，开始独立于其他业务架构，与运营商业务、终端业务等并列一级部门，余承东担任智能汽车解决方案 BU CEO，并推动华为智选模式，当年4月发布赛力斯华为智选SF5车型。次年，华为智选模式持续升级，推出华为-赛力斯合作品牌问界，2年内陆续推出M5、M7、M9三款车型，今年累计贡献销量7.6万辆。 华为秉持“平台+生态”的战略，为智能汽车提供数字底座和开发工具，目前已累计发展了超过300家产业链上下游合作伙伴。智能汽车数字平台生态圈已有100多家生态伙伴加入，并完成与20个厂家40款设备的预集成与测试；70多家生态伙伴加入智能驾驶计算平台生态圈，联合推进乘用车、港口、矿卡、园区等智能驾驶场景的试点与商用；智能座舱平台已经与150多家软硬件伙伴建立合作，为消费者提供个性化、智能化、多样化的服务体验。 2023年11月华为将原有智选模式升级为鸿蒙智行，持续和赛力斯、奇瑞、江淮及北汽深入合作。同时进一步成立新的子公司，覆盖汽车智能驾驶解决方案、汽车智能座舱、智能汽车数字平台、智能车云、AR-HUD与智能车灯等业务，并将专用于该业务范围内的相关技术、资产和人员注入子公司，接受车企融资。首轮由长安获得融资机会，持股比例不超过40%，同时华为对鸿蒙智行现有四个伙伴发出邀约，并提出欢迎一汽等有战略价值车企加入，目标建立股权多元化的公司。这一动作为高投入的智能汽车业务提供资金支撑，另一方面拉动自主车企共建智能汽车平台，展望远期汽车行业分工演变，华为有望成为股权结构带来更有粘性的汽车产业链“安卓”，带领优质车企共建智能汽车这一中国新名片。 华为汽车发展优势：技术能力强悍，云-管-端架构赋能车企 聚焦ICT技术及智能网联汽车增量部件，云-管-端架构布局智能汽车。华为不造车，而是将ICT技术优势延伸到智能汽车产业，成为面向智能网联汽车的增量部件核心供应商，帮助车企“造好”车、造“好车”。华为智能汽车解决方案延续“云-管-端”架构。云：智能车云；管：智能网联；端则从最初车机扩展到智能驾驶、智能座舱、智能电动三大终端，形成智能驾驶、智能座舱、智能网联、智能电动、智能车云五大业务，通过“5G汽车生态圈”，聚焦核心部件，利用自身技术优势，积极探索和汽车领域产业链伙伴的合作，以供应商、HI模式和华为智选三种模式赋能车企，目前和赛力斯、长安、广汽埃安、北汽极狐深度合作，同时助力宝马、奥迪、长城等优质车企。 智能驾驶技术领先，率先推进全国无图驾驶 HUAWEI ADS 2.0突破高精地图限制，主动安全评测第一。华为高阶智能驾驶系统基于多传感器融合，结合高性能智能驾驶平台及拟人化智驾算法，以安全和智能为核心，实现面向高速、城区、泊车全场景极致连续体验。同时以超大规模云端仿真和数据挖掘训练为基础实现数据驱动、快速迭代。2023年4月华为发布最新的ADS 2.0智能驾驶系统，相较ADS 1.0安全性大幅提升同时传感器减配降低成本。从ADS 1.0的3颗激光雷达、6颗毫米波雷达、13颗摄像头降低为1颗激光雷达（前向，减少2个侧向）、3颗毫米波雷达（前向+侧后，减少2颗侧前+1颗后向）、11颗摄像头（前向4颗变成2颗）。同时增强算法能力，传统障碍物识别是采用白名单识别方式，需要训练才能识别。华为业界首创GOD网络，通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感融合感知，具备识别异形障碍物能力，类似特斯拉occupancy network，可以识别侧翻车辆、掉落的大纸箱、落石、倒地大树等，并减速刹停，更好保证驾乘人员安全。同时进一步增强道路拓扑推理网络，结合路标、红绿灯实现导航地图和现实世界匹配，实现类人的无高精地图区域驾驶，摆脱高精地图采集困难、无法实时更新等困境。 自动驾驶技术遥遥领先，率先落地全国无图驾驶。HUAWEI ADS 2.0体验升级，高速上面对上下匝道、避障、施工修路等场景能力进一步提升，覆盖90%城区场景，在复杂路口、人车混行场景也能顺利通行，平均人工接管里程从HUAWEI ADS 1.0的100km提升到200km。9月12日华为在发布会中提出在1.8E FLOPS训练算力加持下，华为自动驾驶模型每五天迭代一次，预计今年12月实现全国无图高阶智能驾驶（4月ADS 2.0发布会规划是年底45城无图驾驶），进度领先于国内其余车企/自动驾驶解决方案供应商。 智能泊车助力可见即可泊，首发无人代客泊车功能。华为4月发布APA（智能泊车辅助），具备业界领先的车位识别能力，支持360度车位识别及显示，可实现前向/侧向/后向车位自动搜索，支持160种车位泊入，包括斜坡车位、断头车位等非常规车位，可泊入车宽余量极限仅为0.4米，RPA（遥控泊车辅助）补全车宽余量小于0.4米场景，实现停车无忧。11月发布业界首个跨地面地下停车场代客泊车能力，首发于智界S7车型，计划24Q1在北京、上海、广州、深圳、重庆、苏州、东莞部分大型公共停车场逐步开放，在停车场有信号前提下可以实现车辆自主礼让行人、倒车避让、寻找车位泊车、自动接驾等功能，进一步助力消费者体验升级。 智能座舱持续进化，首个国产车载OS内核鸿蒙上车 华为在2023年4月发布会上推出新一代HarmonyOS智能座舱，实现车机操作系统、车载音响系统和车载智慧屏全面升级，带来语音视觉等系统能力升级及多屏多用户、独立多音区等领先体验。新一代系统将搭载华为突破性技术鸿蒙内核，作为首个国产车载OS内核，在超低时延和功能安全方面实现国产超越，成为全球首个获得双认证的操作系统内核。 华为将于今年秋季推出鸿蒙4.0车机系统，流畅性大幅优化，驻车场景或行车导航重载场景，语音及应用操作响应速度比上一代全面提升。一个车机可同时支持前后五屏流畅并发。此外，新一代系统将搭载华为突破性技术鸿蒙内核，作为首个国产车载OS内核，在超低时延和功能安全方面实现国产超越，成为全球首个获得双认证的操作系统内核。 新一代HarmonyOS智能座舱配备新一代HUAWEISOUND车载音响系统，7.1.4沉浸声场和超具临场感的空间音频带来有距离、有轨迹、有角度的声音，为驾乘者提供顶级影音体验。首发空间音频特性，以座位为中心形成独立声场，能抵消99%来自其它方向的噪音，扬声器同时成为消声器。首创独立多音区体验，前排后排乘客互不打扰，保障后排通话隐私隔离。同时搭载新一代车载智慧屏采用2K高清画质，87%屏占比创造车载屏奇迹，可根据环境光自动调节画质，湿手油手不脱手精准操控，实现音像双重升级。 发布800V碳化硅电驱动系统，实现业内量产电机最高转速 华为2020年发布多合一电驱动系统DriveONE产品，集成BCU、PDU、DCDC、MCU、OBC、电机、减速器七大部件，实现机械部件和功率部件的深度融合。同时还将智能化带入到电驱动系统中，实现端云协同与控制归一。同时在冷却层面，华为克服内部油道设计壁垒，采用油冷技术，在相同功率和扭矩下，电机体积相对水冷减少15%。 2023年11月，华为进一步发布全新一代DRIVE-ONE 800V碳化硅电驱动系统，配备每分钟转速2.2万转电机（实际具备2.5万转能力），实现业内量产电机最高转速，进一步搭载前150千瓦交流异步电驱系统和后215千瓦永磁同步电驱系统，助力首发车型智界S7实现3.3秒零百加速成绩。华为同样使用高压快充技术，充电5分钟续航200公里。 小米汽车元年，首款纯电轿车即将发布 小米汽车发展进程快，预计2024年量产。2021年3月30日小米集团公告，公司拟成立一家全资子公司，负责智能电动汽车业务，未来10年预计投入100亿美元，首期投入100亿元人民币，集团首席执行官雷军兼任智能电动汽车业务的首席执行官。2021年9月1日，小米汽车有限公司注册成立。2023年10月26日，小米澎湃OS 暨 Xiaomi 14系列新品发布会上，发布了全新的集团战略“人车家全生态”，2023年11月15日，小米牌汽车在工信部第377批《道路机动车辆生产企业及产品公告》新产品公示。 小米汽车本次公示企业为北京汽车集团越野车有限公司，产品商标为小米牌，公式产品SU7/SU7 max/pro版本，为纯电动轿车。小米汽车第一款纯电动轿车SU7（实际披露参数不全），我们对比了Model3、智界S7、小鹏P7i、极氪007。小米汽车轴距略长于竞品，且在车速上较为突出，单电机版本最高车速210km/h，电机峰值功率220KW，双电机版本最高车速265km/h，电机峰值功率220kW/275kW。 我们将小米和华为在手机及汽车业务上全面对比—— 与华为和车厂提供三种合作模式不同，小米选择自建工厂。第一种是零部件模式，第二种是HI模式（华为inside模式），通过华为的硬件、软件帮助企业解决造车，第三种是智选车模式，深度参与，利用华为在终端积累的品牌、渠道、零售、营销，通过华为在产品定义的经验帮助车企定义产品。 产能方面，2021年11月27日，北京经济技术开发区管委会和小米科技签订《合作协议》，小米汽车正式落户北京经开区，该项目将建设小米汽车总部基地、销售总部、研发总部，分两期建设累计产量30万辆，其中一期、二期分别为15万辆，目前维持2024年上半年正式量产目标不变。 从手机业务层面：华为Mate60带动今年销量回归，小米集团在手机业务具备强大的全球影响力，稳居全球出货量第三，我们认为小米有望通过其手机业务的影响力以及渠道积累迅速打开优势。 从汽车业务层面：华为在车企赋能上具备品牌、渠道、研发能力等多维度优势。渠道方面，截至2022年底，华为已在全球建立超过6万家门店和专柜，包含超过5500家体验店、2200余家华为授权服务中心，其中智选车渠道布局上，2022年底用户中心和体验中心已经超过了1000家，覆盖超过230座城市。研发方面，华为自智能汽车解决方案BU成立以来，累计投入已达30亿美元，研发团队达到7000人，首款智选模式车型2022年已经上市，目前已有多款合作车型。相比而言，小米汽车入场时间较晚，但进展快速，首款车预计2024年上半年上市，截至2023年3月底，小米汽车业务研发团队规模约为2300人，2022年智能电动汽车等创新业务费用投入为31亿元人民币。 细分对比华为智选模式现有车型和小米汽车，可以看到，当前华为智选模式主要车型集中在和赛力斯合作的问界品牌，该品牌以SUV为主，M5/M7/M9分别覆盖了25万-50万以上价位区间的增程/纯电SUV（增程销售是大头），近期华为第二款智选模式品牌（合作奇瑞）智界亮相，首款车定位C级轿车，预售价25.80-35.80万，尺寸定位和小米SU7有所重合。 小米汽车发展优势：智能多元化生态，手机业务、IoT平台、互联网服务相互赋能 结合雷军在致员工内部信中陈述了小米在汽车制造方面的优势：1、小米集团具有强大的品牌力和庞大的用户群；2、公司现金流资源充裕。3、小米集团对于基于硬件的互联网服务商业模式具备深刻的理解；4、公司持续加大对汽车业务的投入，具备汽车可应用的技术能力；5、集团战略“人车家全生态”，小米集团具备多元化的生态系统，统一MIUI、Vela、Mina、车机OS四个系统的软件架构。 1、小米集团具有强大的品牌力和庞大的用户群 小米集团发展至今，具备全球影响力与品牌效应。2023年前三季度小米集团在全球智能手机出货量排名位列第三（连续十三个季度全球第三），市占率达14.1%，且2023年第三季度中公司在欧洲地区智能手机出货量市占率升至23.3%。2023年9月，全球MIUI月活跃用户6.23亿。截至2023年9月30日，AIoT平台已连接的IoT设备（不包括智能手机、平板、笔记本电脑）数增加至6.99亿台。目前小米集团业务已经进入全球逾100个国家和地区。同时，小米之家运营门店遍布全球70余个国家和地区，2021年10月底已经突破1万家，拥有庞大的用户群体以及品牌宣传渠道。 2、手机业务、IoT平台、互联网服务相互赋能，公司现金流资源充裕 公司整体现金流量表现良好，截至2023H1公司期末现金余额315亿元人民币，经营活动现金流健康。小米集团拥有稳定的手机业务基本盘，IoT与生活消费产品用户数量庞大，已有9000+企业接入小米IoT平台，公司的手机业务、IoT平台、互联网服务（MIUI等）相互赋能，加强用户粘性，现金流资源充沛。 3、小米集团具备软硬件集成经验，具备汽车可应用的技术能力 公司持续加大对汽车业务的投入。截至2023年3月底，公司汽车业务研发团队规模约为2300人，2022年，智能电动汽车等创新业务费用投入为31亿元人民币，2023Q1-Q3智能电动汽车等创新业务费用投入分别为11亿元、14亿元、17亿元，截至2023年9月21日，小米汽车申请专利共1036个。 小米集团加强在人工智能领域的探索。2016年7月搭建了AI视觉团队。2021年3月宣布进入智能电动汽车领域后，短时间内迅速组建了汽车自动驾驶团队。2023年4月，小米集团组建了AI实验室大模型团队，AI领域相关人员已超1500人。 4、人车家，全生态，小米集团具备多元化的生态系统 发布全新集团战略“人车家全生态”，承载新战略的关键是小米澎湃OS。小米创立之初开始做MIUI，2010年MIUI诞生，2014年统一的IoT设备连接协议、通用IoT模组发布，2016年开始做通用操作系统，2017年小米自研的Vela OS正式发布，逐步统一IoT设备系统，2019年开始并行研发纯自研通用系统Mina OS，2021年初开始做车技系统，开启车机OS的研发，2022年初开始决定统一系统架构、统一底层代码，统一MIUI、Vela、Mina、车机OS四个系统的软件架构，并于2023年10月26日，小米澎湃OS 暨 Xiaomi 14系列新品发布会上，发布了全新的集团战略“人车家全生态”。 5、收购自动驾驶技术公司，全栈自研软件解决方案，提升智能化竞争力 小米集团于2021年8月25日发布公告收购自动驾驶技术公司深动科技，总金额约为7737万美元（约为5亿元人民币），于2021年9月22日交易完成交割，后者成为小米集团全资子公司。对应的，原深动科技团队加入小米集团。同时小米还致力于打造中长期战略产业能力，投资20亿元人民币，投资十余家自动驾驶领域上下游企业，覆盖核心传感器、执行器、域控制器等品类。 Deep motion有技术及研发能力，专注为高阶辅助驾驶系统和自动驾驶应用提供包括感知、定位、规划、控制在内的全栈软件解决方案。小米自动驾驶技术采用全栈自研算法的技术布局战略，自建全自研数据闭环系统、高效驱动核心算法及产品功能迭代。 2022年8月11日，小米集团首次披露小米自动驾驶技术的进展，小米自动驾驶一期研发计划投入33亿元，在演示视频中，小米测试车实现在掉头、环岛、连续下坡等场景下的辅助驾驶功能。测试车辆实现了无保护场景自动掉头、事故车辆自动绕行、多车道路口自动左转、自动环岛绕行、斑马线礼让行人、自动泊车入位+机械臂自动充电等行泊车场景。 智能驾驶各大环节拆解 当前的汽车智能驾驶围绕数据流进行演进，算法在于整车，零部件涉及感知层（数据获取）——决策层（数据处理）——执行层（数据应用）。 整车厂及自动驾驶技术开发商——加码布局智算中心。 智算中心是指基于GPU、FPGA等芯片构建智能计算服务器集群，提供智能算力的基础设施。其特点是建设周期长，初始投资大，所以目前仅有部分有实力的主机厂及企业在布局建设。参考佐思汽车信息，2023年1月，吉利汽车的星睿智算中心正式上线，总投资10亿元，规划机柜5000架。该中心目前的云端总算力达81亿亿次每秒，预计到2025年，算力规模将扩充到120亿亿次每秒；覆盖包括智能网联、智能驾驶、新能源安全、试制实验等业务领域，能提升吉利整体20%研发效率。 汽车零部件——围绕感知、决策、执行环节进行布局 感知层——传感器 1）摄像头 摄像头工作原理是目标物体通过镜头把光线聚拢，然后通过IR滤光片把不需要的红外光滤掉，此时模拟信号进入到传感器COMS芯片，通过AD数字输出，有的摄像头会放置ISP图像处理芯片，把处理后的信号传输给到主机。 按照安装部位的不同，摄像头主要分为前视、后视、侧视以及内置摄像头，以此来实现LDW、FCW、LKA、PA、AVM等功能。实现自动驾驶时全套 ADAS 功能将安装 6 个以上摄像头，前视摄像头因需要复杂的算法和芯片，单价在 1500 元左右，后视、侧视以及内置摄像头单价在 200 元左右，ADAS 的普及应用为车载摄像头传感器带来巨大的发展空间。 优缺点来看，摄像头分辨率高、可以探测到物体的质地与颜色，采集信息丰富，包含最接近人类视觉的语义信息。其缺点主要是摄像头受光照、环境影响十分大，在黑夜、雨雪、大雾等能见度较低的情况下，识别率大幅降低，且由于缺乏深度信息、因而三维立体空间感不强，因此摄像头获取的图像信息将主要负责交通标志识别等领域，作为激光雷达和毫米波雷达的补充。 摄像头市场规模：参考盖世汽车数据，随着摄像头在乘用车市场的持续渗透，预计国内乘用车摄像头市场规模有望从2021年的72.1亿元增至2025年的251.4亿元，CAGR分别为37%。伴随着ADAS持续渗透，摄像头单车需求量增加，参考盖世汽车数据，2022年上半年中国乘用车平均每辆车搭载2.3颗ADAS摄像头，预计2025年增长至6颗，预计国内乘用车ADAS摄像头搭载量有望从2021年的3935.7万颗增至2025年的13726.6万颗，CAGR为37%，预计国内乘用车摄像头市场规模有望从2021年的72.1亿元增至2025年的251.4亿元，CAGR分别为37%。 摄像头产业链：摄像头上游原材料包括流光片、光学镜片、保护膜和晶圆，中游元件主要由三部分构成：镜头组、CMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半导体）和DSP（Digital Signal Process，数字信号处理器），三部分元件经过系统封装后形成摄像头，投入市场。从硬件成本来看，芯片、镜头和其他物料各占1/3。从产业链企业布局看，国内目前主要布局在镜头组，CMOS与DSP相对较弱；另外摄像头总成产品Tier1，国内布局公司包含德赛西威、华阳集团等。 竞争格局：摄像头供应商部分，2021年中国市场乘用车前装标配摄像头（行/泊ADAS）搭载量排名前十中，作为本土供应商代表，德赛西威、智华科技、比亚迪进入前十，市场份额分别8.3%、4.4%、4.1%。其中，德赛西威作为国内最早布局车载摄像头的企业之一，已经实现了高清车载摄像头和环视系统的大规模量产，累计出货已经超过1000万颗。 2）激光雷达： 激光雷达对于实现高级别智能驾驶的必要性：目前应用于环境感知的主流传感器产品主要包括摄像头、毫米波雷达、超声波雷达和激光雷达四类。总体来看，摄像头在逆光或光影复杂的情况下视觉效果较差，毫米波雷达对静态物体识别效果差，超声波雷达测量距离有限且易受恶劣天气的影响，因此单独依靠摄像头或毫米波雷达的方案去实现智能驾驶是存在缺陷的，而激光雷达可探测多数物体（含静态物体）、探测距离相对更长（0-300米）、精度高（5cm），且可构建环境3D模型、实时性好，因而成为推进智能驾驶到L3级及以上的核心传感器。 从组成上看，激光雷达主要由激光发射、激光接收、信息处理、扫描系统组成。1）激光发射系统：激励源驱动激光器发射激光脉冲，激光调制器通过光束控制器控制发射激光的方向和线数，最后通过发射光学系统，将激光发射至目标物体；2）激光接收系统：经接收光学系统，光电探测器接收目标物体反射回来的激光，产生接收信号；3）信息处理系统：接收的信号经过放大处理和数模转换后，经过信息处理模块计算，获取目标表面形态、物理属性等特性，最终建立物体模型；4）扫描系统：以稳定的转速旋转起来，实现对所在平面的扫描，产生实时的平面图信息。 市场空间：激光雷达价格伴随着技术方案朝半固态及纯固态的推进将有望持续下降，激光雷达市场空间的打开将由市场需求量的激增持续推动。预计全球乘用车激光雷达市场规模将由2022年的242亿元增至2025年的963亿元，CAGR为59%；预计国内乘用车激光雷达市场规模将由2022年的70亿元增至2025年的283亿元，CAGR为59%。 上市公司：我们按照激光的路径对激光雷达上游主要零部件进行梳理，总体来看可以分为电学芯片（模拟芯片、FPGA）、光学部件（准直镜、分束器、扩散片、透镜、滤光片）、收发部件（激光器、探测器）。激光雷达电学芯片部分涉及的模拟芯片和FPGA芯片，海外芯片龙头为行业领导者，赛灵思的FPGA芯片应用于速腾聚创、禾赛科技等主流激光雷达厂商中。光学部件MEMS微振镜海外龙头（滨松、mirrorcle等）技术成熟，国内速腾聚创投资希景科技、禾赛科技和镭神智能自研MEMS微振镜；其他光学器件比如准直镜、扩散片、分束器等已经非常成熟，国内诸多厂商均有布局，代表性厂商有舜宇光学科技、永新光学、腾景科技、蓝特光学、水晶光电、福晶科技、炬光科技等，国内供应链成熟且具备成本优势，有望乘激光雷达之风迎来新发展机遇。对于激光器和探测器，国内供应商在产品的定制化上有较大的灵活性，价格也有一定优势，有望在收发模块开启国产替代，其中激光器的代表性厂商有内有炬光科技、长光华芯、纵慧芯光、睿熙科等，探测器的代表性厂商有灵明光子、南京芯视界、芯辉科技、宇称电子、阜时科技等。 3）域控制器： 域控制器的由来：成本端，1）算力冗余浪费。ECU的算力不能协同，并相互冗余，产生极大浪费；2）线束成本提升。分布式架构需要大量的内部通信，客观上导致线束成本大幅增加，同时装配难度也加大。技术端，1）多传感器融合算法需要域控制器的统一处理。ADAS系统里有各种传感器如摄像头、毫米波雷达和激光雷达，产生的数据量很大，各种不同的功能都需要这些数据，每个传感器模块可以对数据进行预处理，通过车载以太网传输数据，为保证数据处理的结果最优化，最好功能控制都集中在一个核心处理器里处理，这就产生了对域控制器的需求；2）分布式ECU无法统一维护升级。大量分离的嵌入式OS和应用程序Firmware，由不同Tier1提供，语言和编程风格迥异，导致没法统一维护和OTA升级；3）分布式ECU制约软件生态应用。第三方应用开发者无法与这些硬件进行便捷编程，成为制约软件定义的瓶颈；4）保障汽车安全的需求；5）平台化、标准化的需求。 随着车载传感器数量越来越多，传感器与ECU一一对应使得车辆整体性能下降，线路复杂性也急剧增加，同时分布式ECU架构在自动驾驶功能实现上面临诸多技术瓶颈，此时DCU（域控制器）和MDC（多域控制器）应运而生，以更强大的中心化架构逐步替代了分布式架构。 域控制器的分类：以博世经典的五域分类拆分整车为动力域（安全）、底盘域（车辆运动）、座舱域/智能信息域（娱乐信息）、自动驾驶域（辅助驾驶）和车身域（车身电子），这五大域控制模块较为完备的集成了L3及以上级别自动驾驶车辆的所有控制功能。 目前阶段，车企、Tier1零部件企业以功能域为主，也就是按照动力域、底盘域、车身域、座舱域、自动驾驶域来进行域控制器的开发和应用。从域控制器的产业链发展情况来看，目前国内外大多数企业多布局在具有更高附加值的座舱域和驾驶域，而动力域、底盘域、车身域并非现阶段多数厂商的竞争焦点，原因或在于动力域、底盘域因涉及出行安全，对设计的功能安全等级要求相对较高。 从市场空间来看： 自动驾驶域控制器：L2+及以上的市场增量主要系行泊一体下域控制器等高附加值单品的渗透，配套域控制器单车价值量提升至万元级别。伴随着自动驾驶持续渗透，我们预计驾驶域控制器全球的市场规模将从2022年的320亿元增至2025年的1630亿元，国内的市场规模将从2022年的93亿元增至2025年的479亿元。 座舱域控制器：单车价值量在2000-3000元之间，渗透率目前约8%、2025年有望达到20%，对应的全球市场规模将从2022年的162亿元增至2025年的421亿元，CAGR为38%。 4）线控制动： 汽车制动分为行车、驻车、应急、辅助制动四大类，行车和驻车制动是汽车标配。制动技术发展分为三个阶段：第一阶段是机械制动，制动能量完全由人体来提供。第二个阶段是压力制动，借助真空助力器等装置通过制动液或者气体传递制动压力。第三个阶段是线控制动，线控制动原有的制动踏板用一个模拟发生器替代，踏板与制动系统之间没有任何刚性连接或液压连接用以接受驾驶员的制动意图，产生、传递制动信号给控制和执行机构，并根据一定的算法模拟反馈给驾驶员。 汽车线控制动系统目前主要分为电子液压线控系统（EHB）和电子机械制动系统（EMB），当前EHB处于渗透率快速提升早期阶段 EHB（对应电子辅助阶段）：将原有的制动踏板机械信号通过传感器转变为电控信号，同时保留成熟的液压系统，ECU 通过电机驱动液压泵进行制动。当电子系统发生故障时，备用阀打开，EHB 变成传统的液压系统。 EMB（对应完全电控阶段）：完全摒弃了传统制动系统的制动液及液压管路等部件，由电机驱动产生制动力，每个车轮上安装一个可以独立工作的电子机械制动器。 ONE-BOX有望成为主流EHB方案。EHB根据集成度又分为TWO-BOX和ONE-BOX两种技术方案，区别在于是否集成了ABS/ESC。ONE-BOX方案的ECU中集成了ESC等功能，只有1个ECU，而TWO-BOX方案没有集成，有2个ECU，需要协调EHB的ECU和ESC的ECU。由于ONE-BOX方案集成度更高，在体积、重量上占优，在制动失效时的减速度优,并且其售价普遍低于TWO-BOX产品，有望成为主流方案。 ONE-BOX产品结构：以比亚迪BSC产品为例，比亚迪BSC系统由主缸、储液壶、液压单元组件、电机、活塞泵、电控单元、模拟器以及电路板等零部件组成。 线控制动系统是ADAS执行层的核心产品，2025年线控制动市场规模有望达到180亿元。线控制动系统可以解决新能源车真空助力器真空度不足问题，并且能量回收效率高，有利于提高电动车续航里程。线控制动系统还具有响应时间短、体积小、重量轻、可扩展性强、可以快速定制化刹车系统等优点。当前驻车制动已基本实现从机械制动向线控制动（EPB渗透率超60%），行车制动中线控制动渗透率渗透率较低（传统车1%、新能源17%左右）。目前随着电动智能化提速，自动驾驶级别提升，主机厂线控制动应用意愿增强。假设2025年我国汽车产量为3000万辆，线控制动产品单价为1500元，产品渗透率达到40%，则线控制动市场规模约为180亿元。 线控制动ONE-BOX方案技术难度大，配套壁垒高。ONE-BOX方案需要集成ESC，对安全性和稳定性要求极高。由于ONE-BOX方案集成了ESC功能，ONE-BOX产品的研发和推出必须在ESC的基础上进行，目前国内有能力量产ESC的只有伯特利和万向钱潮等少数公司。此外，集成方案采用一台伺服电机驱动主缸建压，并实现ESC的调压功能。液压系统的设计与控制过程非常复杂，需要长时间的经验积累和优秀的精密加工能力，制动系统直接关系到行车安全，对稳定性和安全性要求极高，新兴企业难以在短时间内得到整车厂的认同。 当前市场主要由博世、大陆、采埃孚、日立、爱德克斯、布雷博等外资企业供应。国内的行业参与者中伯特利是唯一实现ONE-BOX方案量产的企业。 4）空气悬架： 空气悬架升级效果明显，电动智能化催化渗透率上行。空气悬架可以调整车身高度提升通过性，调整阻尼系数（悬架软硬）适应路面状况、根据需要调整抓地力，可最大发挥整车硬件潜力，电动智能化催化空气悬架渗透率上行。1）智能化：一方面，空气悬架属于主动悬架，是智能化底盘控制的核心部件；另一部分，空气悬架系统可以通过ECU、更多的传感器等与自动驾驶、智能座舱高度融合，提前感知路况信息，自动调整车身状态，实现最佳驾乘体验。2）电动化：出于平衡汽车前后配重、下降重心，提高操控性等因素考量，新能源车一般将电池组安装在底盘中间，对底盘稳定性有更高需求。空气悬架可根据路面情况智能调节，避免出现电池泡水或损坏等情况；同时，现有新能源汽车比同级别燃油车重300~500斤，传统被动悬架难以兼顾软刚度和支撑力两个属性，空气悬架是完美替代。 目前，众多造车新势力纷纷在其高端车型上配置空气悬架系统。空气悬架系统对汽车驾乘舒适性的提升受到了消费者的广泛认可，产品的市场渗透率快速提升，越来越多的新能源汽车和燃油车通过配置智能空气悬架系统以提升产品竞争力和客户满意度。 国产替代降本，空气悬架渗透率有望上行。渗透率空气悬架系统总成成本保守约6000-7000元。海外制造商提供空悬方案，价格在12000元以上，还要额外附加高额开发费用。我们预计随着保隆科技、中鼎股份推动国产化，预计2025年空悬系统价格下降至6000元，应用车型下沉到25万元，行业渗透率达到15%，假设2025年我国乘用车销量2500万辆，空气悬架系统渗透率为15%，价格为6000元，则整体市场规模约为225亿元。 关注空气悬架核心零部件国产化机遇。全球来看，海外厂商起步较早,技术先进，大陆、威巴克等具备总成、ECU、空气弹簧、减震器等全面供应能力。出于降本需求，主机厂倾向于自主做集成，同时将空气悬架总成分拆为空气供给单元、空气弹簧、减震器等小总成，为国产自主品牌突破提供机会。 空气悬架系统包括空气压缩机、蓄压器、控制单元、前后桥车身高度传感器、3个不同方向的车身加速度传感器以及4个空气弹簧伸张加速度传感器。价值量从高到低：不含电控减震的空气弹簧（2000-3000元，单车4个）、电控减震器（预计2000元）、空压机（1700-1800元）、控制器（500元）、传感器（500元，单车7个）、分配阀（400元）、储气罐（200元）。当前中鼎股份（空气供给单元）、保隆科技（空气弹簧）等已经实现空悬核心零部件落地。 增长点三：机器人与车供应链高度重合，2024年有望成为量产元年 机器人与车端供应链高度重合度 传统智能汽车与机器人可分为感知、决策、执行三大层面。智能汽车可大致分为底盘之上+之下，底盘之上是智能座舱下人机交互实现场景，细分产业链为“芯片-系统-应用-显示”；底盘之下主要为智能电动和智能驾驶，智能电动集成三电系统，为整车运动核心能源支撑；智能驾驶主要基于“传感器-计算平台-自动驾驶算法”作用到执行层面，实现横向和纵向运动控制，整体可分为“感知-决策-执行”三大层面；人形机器人指能够模仿人类运动、表情、互动及动作的机器人，本质上同样可划分为感知、决策、执行三大层面。 以特斯拉汽车与人形机器人为例，其Optimus在多个层面沿用汽车领域技术： 机械结构：据特斯拉AI DAY，特斯拉正为Optimus研发电池、执行器，以将功耗保持最低水平，其在从传感到融合、再到充电管理，借鉴了在汽车设计方面的经验；并采用与汽车相同的芯片，支持Wi-Fi、LTE链接和音频交流。 软件方面：Optimus有望共用汽车FSD自动驾驶系统及Autopilot神经网络技术，同时特斯拉基于汽车安全模拟分析能力打造机器人安全性，在交通事故模拟中，特斯拉通过软件优化+电池保护等提升系统软硬件的安全性保障。 线控制动VS线性执行器，车端与机器人端执行层核心部件具技术共性。线控制动是将制动踏板机械信号转变为电控信号，并将信号传递给控制系统和执行机构，以电控模块实现制动力的核心智驾执行层之一。核心部件包括电机、滚珠丝杠、模拟器、电磁阀、传感器、ECU等。据特斯拉AI DAY，其人形机器人大概率会使用到线性执行器实现关节运动，线性执行器的主要核心零部件包括无边框电机、传感器（力矩+位置）、滚珠丝杠、轴承等部件，与线控制动核心部件高度重合。 车端和人形机器人的部分零部件具有一定共性，二者供应链重合度较高。总体来看，我们认为包括电机、传感器、减速机构、电池、冷却系统、轴承、芯片等部件在车端与机器人端具有一定技术相通性，同时，机器人零部件与汽车零部件在原材料、设计、工艺、设备、装配，以及成本管控能力、产品质量管控能力体系具有一定相通性，这就意味着在汽车领域具有相关产品、技术储备的公司，有望实现产品从车端向人形机器人端的延伸。 巨头引领、政策催化、技术升级为核心驱动力 驱动力一：特斯拉引领，大厂入局 特斯拉于2021年提出人形机器人相关设计概念，于2022年9月在AI Day上首次展示Optimus人形机器人产品，2023年5月特斯拉展示Optimus的最新进展，彼时人形机器人已能够执行如捡起物品等任务，并在特斯拉工厂中执行简单任务，整体来看进展较为迅速。马斯克预计，该款机器人价格可能最终会低于2万美元，量产预计可达百亿台级别量级；23年9月，特斯拉展示最新视频，纯视觉FSD自动驾驶系统可复制到机器人上用来处理运动指令，整体来看特斯拉人形机器人发展较为迅速。23年12月，特斯拉Optimus-Gen 2发布，由特斯拉设计的执行器和传感器构成，实现双自由度脖颈，行走速度提高30%、重量减轻10KG，且手部为11个自由度的灵巧手，更快更灵活，手指具备触觉感应提升精准度，整体进展较为迅速。我们认为特斯拉人形机器人有望给全球机器人市场带来类似于其在全球新能源汽车领域的“鲶鱼效应”，激发人形机器人玩家的活力。 国内方面，多家互联网科技具体入局人形机器人赛道。小米于2022年发布全栈自研人形仿生机器人CyberOne，可实现双足运动姿态平衡，全身拥有21个自由度，可实现各自由度0.5ms级别的实时响应，充分模拟人各项动作；华为23年6月成立全资子公司极目机器；另外据报道字节跳动也在进行机器人相关的布局，目前其机器人团队约有50人，计划年底扩充到上百人。大厂入局，凭借完善的技术和人才储备有望持续拉动机器人行业的发展。 驱动力二：AI催化，大模型加持 在设计、训练与制造人形机器人过程中，特斯拉大量应用人工智能技术，AI技术的加持有望持续催化人形机器人落地。据优必选，人形机器人核心技术包括（1）伺服控制（高性能伺服驱动器控制）：手脚驱动机制，提供精确+重复+灵活运动，及（2）人工智能技术：①计算机视觉：识别类似人类视觉的人脸、物体及环境，助其选择下一次动作或人机互动决策的物体细节的技术；②语音交互：以语音为基础信息载体，使其可与人互动，集成如自动语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)及文字转语音(TTS)等技术。AI大模型的引进及多模态技术的迭代，机器人有望结合大语言模型，提升智能化水平，逐步具备自然语言交互与自动化决策能力，未来人形机器人+大模型有望于商业化场景中逐步应用，加速机器人产业化。 驱动力三：政策加码保驾护航 2023年11月，工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》，意见指出人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，重塑全球产业发展格局。发展目标指出，到2025年，人形机器人创新体系初步建立，“大脑、小脑、肢体”等一批关键技术取得突破，确保核心部组件安全有效供给。整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产，培育2-3 家具有全球影响力的生态型企业和一批专精特新中小企业，打造2-3个产业发展集聚区。到2027年，人形机器人技术创新能力显著提升，形成安全可靠的产业链供应链体系，构建具有国际竞争力的产业生态，综合实力达到世界先进水平。 2024年有望成为量产元年，带来相关零部件投资新机会 2024年有望成为人形机器人量产元年。特斯拉从一代人形机器人到二代的亮相仅用9个月，便实现在灵活性、准确性、平衡性、自由度大幅提升及速度、质量的优化。我们认为，伴随以Optimus为代表的人形机器人的快速进化与创新，人形机器人商业化应用将迎来逐步落地，行业趋势有望加速：1）应用场景：猜测后续的特斯拉Optimus的应用场景将会从特斯拉超级工厂开始逐渐向外蔓延，后续辐射到其他制造工厂或相关细分应用场景（商用），远期随机器人持续迭代升级，逐渐落地至通用性（家用）场景；2）量产节奏：预计短期量产节奏会是以特定场景为主导，量产节奏具一定分散性、阶段性，而远期为大批量的通用性量产（类似汽车），这其中的核心驱动力预计主要为政策、技术、降本和应用场景的需求。 如我们前文所言，在车端与机器人端零部件共通性较高的前提下，人形机器人在大厂入局+技术迭代+政策催化的加持下，人形机器人发展有望持续提速，带来相关零部件企业的投资机会，基于此，结合AI DAY信息我们大概拆解其内部构造： 由于当前人形机器人产业处于萌芽阶段，最终技术路线（包括减速器的选型、丝杆的选型、传感器选型、执行器最终数量需求与设计等）未定，我们仅参考特斯拉 AI DAY 展示的人形机器人架构所对应的预计架构，整体特斯拉机器人可分别四大方面，1）感知层：主要包括摄像头、毫米波雷达等传感器；2）决策层：为机器人大脑，预计主要为AI芯片、FSD系统等；3）执行层：线性执行器、旋转执行器以及手部关节；4）其他：主要包括电池及管理系统，机体结构，以及智能表皮等。本次梳理着重于执行层关节部分： 旋转关节：预计14个执行器（肩部6个+腕部2个+腰部2个+髋部4个），整体旋转关节价值量预计为2.4-4.8万元，预计大批量生产后有降本空间，假设整体降低50%左右，即整体旋转关节量产后价值量为2-3万元左右。 直线关节：预计共有14个执行器（肘部2个+腕部4个+髋部2个+膝盖2个+踝部4个），即主要分布在膝、肘等摆动角度不大的单自由度关节以及腕部、踝部等双自由度但体积紧凑的关节。目前行星滚珠丝杠单价较高，预计大批量量产后有降本空间，我们假设降低50%，假设整体旋转关节量产后价值量为3万元左右。 手部关节：预计12个手部执行器，预计采用空心杯电机+齿轮减速箱+编码器+传感器（预计有望新增触觉传感器）的结构，预计大批量量产后有降本空间，我们假设降低50%，整体旋转关节量产后价值量为1.6万元左右。 具体报告内容详见国信证券汽车团队于2023年12月23日发布的《汽车行业年度投资策略-把握出海和产业升级机遇》 法律申明 本公众号（名称：【车中旭霞】）为国信证券股份有限公司（下称“国信证券”）经济研究所【行业】组设立并独立运营的唯一官方公众号。 本公众号所载内容仅面向符合《证券期货投资者适当性管理办法》规定的专业投资者。国信证券不因任何订阅或接收本公众号内容的行为而将订阅人视为国信证券的客户。 本公众号不是国信证券研究报告的发布平台，本公众号只是转发国信证券发布研究报告的部分观点，订阅者若使用本公众号所载资料，有可能会因缺乏对完整报告的了解而对其中关键假设、评级、目标价等内容产生误解和歧义。提请订阅者参阅国信证券已发布的完整证券研究报告，仔细阅读其所附各项声明、信息披露事项及风险提示，关注相关的分析、预测能够成立的关键假设条件，关注投资评级和证券目标价格的预测时间周期，并准确理解投资评级的含义。 国信证券对本公众号所载资料的准确性、可靠性、时效性及完整性不作任何明示或暗示的保证。本公众号中资料、意见等仅代表来源证券研究报告发布当日的判断，相关研究观点可依据国信证券后续发布的证券研究报告在不发布通知的情形下作出更改。国信证券的销售人员、交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本公众号中资料意见不一致的市场评论和/或观点。 本公众号所载信息、意见不构成所述证券或金融工具买卖的出价或询价，评级、目标价、估值、盈利预测等分析判断亦不构成对具体证券或金融工具在具体价位、具体时点、具体市场表现的投资建议。该等信息、意见在任何时候均不构成对任何人的具有针对性的、指导具体投资的操作意见，订阅者应当对本公众号中的信息和意见进行评估，根据自身情况自主做出投资决策并自行承担投资风险。订阅者根据本公众号内容做出的任何决策与国信证券或相关作者无关。 本公众号发布的内容仅为国信证券所有。未经国信证券事先书面许可，任何机构和/或个人不得以任何形式转发、翻版、复制、发布或引用本公众号发布的全部或部分内容，亦不得从未经国信证券书面授权的任何机构、个人或其运营的媒体平台接收、翻版、复制或引用本公众号发布的全部或部分内容。国信证券将保留追究一切法律责任的权利。 国信汽车首席分析师：唐旭霞 手机/微信：18682213292 邮箱：tangxx@guosen.com.cn 证券投资咨询执业资格证书编码：S0980519080002 国信汽车分析师：余晓飞 手机/微信：13726227946 邮箱：yuxiaofei1@guosen.com.cn 证券投资咨询职业资格证书编码：S0980523060001 联系人：王少南 手机/微信：17612176519 邮箱：wangshaonan@guosen.com.cn 联系人：杨钐 手机/微信：17796373814 邮箱：yangshan@guosen.com.cn 联系人：孙树林 手机/微信：13427533580 邮箱：sunshulin@guosen.com.cn
核心观点 国内总量红利淡化，短期受政策和库存周期扰动，结构性发展机遇在出海及电动智能化转型 我国汽车工业从成长期迈入成熟期（2010-2022年销量复合增速3%)，面临三大特征、五大变化。三大特征分别为：1）总量红利逐渐淡化，汽车销量低增速常态化；2）新旧产能切换，整车格局生变；3）电动智能化变革（新技术加速搭载上车）、国产整车和零部件面临巨大投资机遇；五大变化分别对应产品属性、生产工艺、电子电气（EE）架构、成本结构、商业模式的变化。 增长点一：乘用车出口全球第一，零部件积极出海建厂 主机厂出口：我国整车出口持续突破（2023年1-10月中国乘用车累计出口360万辆，同比+73%，全球第一），国内车企上汽、奇瑞、吉利等具备完整配套体系；比亚迪、蔚来、小鹏等结合当地用车情况包括直营、授权、租赁、订阅等制度，快速打开海外市场,预计明年出口销量有望达到600万辆，同比+24%；零部件出海：国内汽车零部件承接全球汽车工业数十年，生产工艺和成本管控能力优秀，近年来逐步跟随客户进行属地化供货（北美、墨西哥、欧洲、东南亚等），有望开拓新的增量市场。 增长点二：智能驾驶奇点时刻将至，看好华为+小米产业链 智能驾驶是人工智能的重要应用场景之一，用户基数大（全球14亿保有量汽车），具备广阔市场空间。2024年技术（特斯拉FSD端到端V12版本）+政策（L3试点推进）+爆款产品（华为、小米、新势力等）持续催化，具备L3能力的城市高阶智能驾驶车型销量渗透率有望突破单月5%，智能化产业进入加速时刻，看好智能驾驶感知层-决策层-执行层增量部件投资机会。推荐“零部件+HI（阿维塔）+智选模式（赛力斯、奇瑞、江淮、北汽）”三种模式赋能车企的华为产业链及量产元年的小米汽车产业链。 增长点三：机器人与车端供应链高度重合度，2024年有望成为量产元年 人形机器人与智能驾驶汽车本质上可分为感知-决策-执行三个层面，车端零部件（电机、电控、减速器、滚柱丝杠、软件、传感器、轴承等）与机器人重合度高，较多车端Know how可沿用至机器人领域；特斯拉发布二代人形机器人视频加速行业进展，后续在大厂引领（特斯拉、小米、小鹏等）+技术迭代（FSD、AI大模型催化）+政策呵护三重催化下，人形机器人发展有望持续提速，2024年有望成为量产元年，带来相关产业链环节投资机遇。 风险提示 乘用车竞争加剧、经济复苏不及预期、销量不及预期风险。 国内总量红利淡化，结构性发展机遇在出海及电动智能化转型 中国汽车工业从成长期迈入成熟期 中国汽车工业发展从20世纪50年代开始，1956年7月长春第一汽车制造厂内第一批解放牌汽车成功下线，1974年中国汽车产量突破10万辆，1992年突破100万辆，2009年突破1000万辆，2013年突破2000万辆，预计2023年将突破3000万辆。2010年是国内汽车行业增速的分水岭，国内汽车产量增速从两位数下降至个位数，行业处于震荡向上阶段，增长依赖于国内经济上行，以及汽车消费政策的刺激。中国的汽车市场从2000-2010年处于快速发展阶段，期间产量从207万辆提升至1827万辆，年均复合增速为24%，2010-2022年行业从1827万辆增长至2718万辆，年均复合增速为4%，国内整体乘用车市场增速有所放缓。 从产销量情况看，2018年中国汽车工业历史出现首次销量下滑，主要因为在2016、2017年政策补贴后第一年，行业受到政策刺激消费的挤出效应明显；在去杠杆、国内经济下行背景下2019年销量持续下滑；2020年国内受到疫情冲击，汽车产业遭受冲击；2022年下半年行业受到购置税减征的刺激销量有所恢复，全年汽车产销分别完成2702.1万辆和2686.4万辆，同比增长3.4%和2.1%；2023年以来，在优质供给、更大的行业优惠（新车价格更有性价比、老车降价）、出口的高增长催动下，预计2023年行业产销创历史新高。 根据中汽协预估，2023年我国汽车销量3000万辆左右，创历史新高，2024年汽车预计销量3100万辆左右，保持平稳增长。据中汽协，2023年汽车市场呈现出三大亮点：一是汽车产销创历史新高；二是新能源汽车延续了快速增长势头；三是汽车出口再创历史新高，2023全年有望达到490万甚至500万辆规模。中汽协预估，2023年我国汽车销量3000万辆左右，创历史新高，2024年汽车销量3100万辆左右，保持平稳增长，其中2024出口550万辆，同比增长15%，新能源汽车1150万辆，同比增长22%。新能源乘用车方面，崔东树预计，2024年新能源乘用车批发量达到1100万辆，增量为230万辆，同比增长22%，渗透率达到40%，预计保持较强增长势头。 结合中汽协预估，我们对明年行业做如下预估，我们预计2024年整体行业保持较低个位数增长（3-4%），行业结构性增长依然来自于电动智能化的发展与出口的高增长，其中出口的增速我们相较于中汽协预估更为乐观。 我们预计2024年新能源汽车的总销量超1150万辆（新能源乘用车预计1100万辆左右），同比增长超22%。比亚迪/特斯拉/吉利汽车/长安汽车/长城汽车2023年的新能源销量分别为300/94/50/42/27万辆，预计2024年的新能源销量分别为320/90/70/70/50万辆，分别同比+7%/-5%/+41%/+65%/+88%。蔚来/小鹏/理想/零跑/埃安2023年的销量分别为16/15/37/15/47万辆，预计2024年的销量分别为20/30/65/30/60万辆，分别同比+25%/+104%/+76%/+106%/+27%。 如下图所示，我们针对17家重点车企的新能源乘用车销量进行统计及预测，2023年1-11月前17家车企新能源合计销量为654万辆，我们预计2023全年的合计销量为743万辆，2024年的合计销量为961万辆，增量超200万辆。 国内汽车行业经历2001-2010年十年行业高增长黄金时代后，当前中国汽车行业逐步由成长期步入成熟期，此阶段行业面临三大特征，五大变化。 行业三大特征，五大变化 特征之一：总量红利逐渐淡化，汽车销量低增速常态化 随着中国汽车工业从成长期迈向成熟期，我国汽车的销量年化增速也逐年放缓，个位增速将逐渐成为常态化，而在早期的汽车工业总量红利也将逐渐淡化。2000-2010年，中国汽车市场处于快速发展阶段，销量从209万辆提升至1806万辆，年均复合增速为24%；2010-2022年，中国汽车市场增速有所放缓，销量从1806万辆增长至2686万辆，年均复合增速为3%。2023年，我们预计中国汽车销量有望达到3000万辆，同比增长大约11%。 从行业容量看，各国汽车千人保有量与人均GDP强相关，与人均公路里程有较强相关性。扣除异常值，人均GDP越高的地区，汽车千人保有量越高，我国目前人均GDP约在全球平均水平，但汽车千人保有量（我国为224辆/千人）低于同等水平的国家（泰国为278辆/千人），且低于人均GDP低于我国的国家，包括巴西、墨西哥、马来西亚等；公路建设越完善的地区，汽车人均保有量越高，我国目前人均公路里程略低于全球平均水平，但汽车千人保有量远低于同水平/低水平的墨西哥、韩国、马来西亚、泰国、土耳其、韩国等。 参考国信证券汽车团队于2019年7月23日发布的《存量与增量：汽车行业空间与机会》，给予成熟阶段国内汽车千人保有量 400 辆/千人假设。该报告对国内汽车千人保有量作了详尽的全球对比和国内对比，并辅以多因素分析（人均 GDP、人均公路里程、人口密度、公路里程密度）。根据千人保有量估算我国汽车行业的长期保有量，采取的主要方法是比较海内外各国汽车千人保有量水平（这里要考虑到各国差异性，经济发达程度、基建完善度、道路拥堵度等），得出我国汽车保有量增长空间，再根据欧洲、亚洲、北美各地区发达国家的“汽车保有量/销量”系数，给予国内长期系数预测，最后计算出国内长期汽车销量水平。测算后我国汽车销量有望增长至4000-4300万辆/年（在现有销量基础上增长42%-53%）。考虑发达国家汽车工业成长进入成熟期平均年限20年，销量年均复合增速2%，即国内汽车行业长期进入极低个位数的增长。 特征之二：新旧产能切换，整车格局生变 随着近年来我国新能源汽车产业的高速发展，新能源汽车渗透率不断增高。2019-2023年，我们预计新能源汽车销量由121万增长至940万，年均复合增速为67%；渗透率由4.7%增长至31.3%，并在2024年有进一步增长趋势。新能源汽车市占率的提高，使传统燃油车产能过剩、新能源产能快速扩张，行业面临新旧切换时点（此消彼长），结构性增长犹存。 特征之三：汽车电动智能化变革（新技术应用加速搭载上车）、国产整车和零部件面临巨大投资机遇 随着汽车智能化软硬件的不断迭代，当前的汽车智能化围绕数据流进行演进，数据流从获取、储存、输送、计算再应用到车端实现智能驾驶、应用到人端通过视听触等五感进行交互。数据流方向主要包含传感器、域控制器、线束、线控制动、空气悬架、车灯、玻璃、车机、HUD、车载音响等零部件，以实现更高级汽车智能驾驶、智能座舱、智能网联等功能为趋势进行快速迭代，国产整车及相应零部件面临巨大投资机遇。 变化之一：产品属性变 在传统燃油车时代，汽车仍未大范围普及，大多数家庭只拥有一辆家庭用车，而用车的需求也多为仅仅满足家庭出行，实现出行便利，汽车产品多被定义为“车和家”、“四个轮子，一个家”、“第三生活空间”等概念，如同早期人们使用的手机产品，只为满足远程通讯需求。而如今随着汽车使用普及产品多样性提高，新时代汽车不单单肩负满足消费者出行需求的使命，而是更多地被贴上了智能、能源、运动、交互等标签，更多地拥有了用户出行工具+生活场景应用的新属性。 变化之二：生产工艺变 汽车的传统生产工艺由“冲压-焊接-总装-涂装”组成，造成冲焊件的人力密集，工艺繁杂，工时较长，有大量的重复劳动。而如今的一体压铸将冲压和焊装合并，简化了白车身的制造过程。特斯拉在Model Y的制造中革命性地一体压铸了车身的整个后底板，大大减少了所需的焊接工序。此一体压铸零件包含了整车左右侧的后轮罩内板、后纵梁、底板连接板、梁内加强板等零件，型面、截面的变化以及料厚的变化都比较剧烈，相比传统车企量产的单体压铸结构零件难度增加很多。Model Y的白车身后部，几乎没有肉眼可见的焊接痕迹，大幅提升了车身结构的稳定性。 变化之三：电子电气（EE）架构变 无人驾驶进程中的车辆架构从分布向集中发展。全球零部件龙头企业博世曾经将汽车电子电气架构划分为三个大阶段：分布式电子电气架构-【跨】域集中电子电气架构-车辆集中电子电气架构，三个大阶段之中又分别包含两大发展节点，一共六个发展节点，细化了电子电气架构将从分布式向车辆集中式演变的过程。伴随汽车自动化程度从L0-L5逐级提升，目前大部分的传统车企电子电气架构处在从分布式向【跨】域集中过渡的阶段。分布式的电子电气架构主要用在L0-L2级别车型，此时车辆主要由硬件定义，采用分布式的控制单元，专用传感器、专用ECU及算法，资源协同性不高，有一定程度的浪费；从L3级别开始，【跨】域集中电子电气架构走向舞台，域控制器在这里发挥重要作用，通过域控制器的整合，分散的车辆硬件之间可以实现信息互联互通和资源共享，软件可升级，硬件和传感器可以更换和进行功能扩展；再往后发展，以特斯拉Model 3领衔开发的集中式电子电气架构基本达到了车辆终极理想——也就是车载电脑级别的中央控制架构。 汽车电子电气架构奠定车辆底层框架。汽车电子电气架构（Electronic and Electrical Architecture，文中简称EEA）是由车企所定义的一套整合方式，是一个偏宏观的概念，类似于人体结构和建筑工程图纸，也就是搭了一副骨架，需要各种“器官”、 “血液”和“神经”来填充，使其具有生命力。具体到汽车上来说，EEA把汽车中的各类传感器、ECU（电子控制单元）、线束拓扑和电子电气分配系统完美地整合在一起，完成运算、动力和能量的分配，实现整车的各项智能化功能。 变化之四：成本结构变 随着汽车智能化的推进，整车的成本结构也相应进行了变化。我们预测2019-2025年，汽车电子成本占整车成本比例将由26%上升至59%，超过非汽车电子部分成本。同时，汽车电子成本也将更细化地分为电气化成本、数字化成本以及自动驾驶成本等。未来，整车成本将由传统驱动设备主导，逐渐转化为由智能化零部件主导。 变化之五：商业模式变 传统汽车销售模式多为4S店集群模式，各大品牌汽车销售中心通常集中在远离市区的地点，购买便捷性较低，各经销商品控参差不齐，消费体验性较差，远离市区同时也造成产品宣传途径较为单一，多为传单式或电视电影广告，曝光率不足。而如今的新能源汽车销售模式多为市中心体验店模式，选址通常为大型商场，增加购买便捷度的同时通过统一管理直营店，提高服务水平。而新能源汽车在宣传方面也追求圈层文化，通过发布会等模式宣传公司文化、产品理念、创始人精神等，增加了产品的曝光度与用户的忠诚度。新能源汽车打破了传统汽车的固有商业模式，使产品的整个销售环节水平有了创新性提高。 国内汽车行业长期平缓向上，短期受政策和库存周期扰动 1、国内汽车行业长期平缓向上，政策和库存周期平稳改善。 产业周期维度（10年以上），中国汽车行业已经度过了销量增速最快的黄金十年（2000-2010年），总量从成长期向成熟期过渡，行业增速放缓但长期的保有量、销量仍有空间，当前我国汽车行业千人保有量为224辆/千人，经过对人均GDP和人均公路里程的国家对比分析，我们给予成熟阶段（发达国家汽车工业成长期进入成熟期平均年限20年左右）国内汽车千人保有量400辆/千人假设，对应汽车行业维持低个位数的增长。 政策周期维度（2-4年），2009年新能源汽车开启补贴，2014年开始减征购置税，成为行业发展的主导政策。燃油车政策端分别于2009年-2010年，2015年10月-2017年，2022年下半年减征购置税，刺激消费。往后看，政策周期平缓向上，行业层面，稳增长为主，工信部、财政部等七部门联合印发《汽车行业稳增长工作方案（2023—2024年）》。结构性层面，新能源购置税减免政策延续，工信部等四部门发布开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知，推进智能化。 库存周期方面（1-2年），2023年上半年因短期需求的扰动以及国六B非RDE库存车的影响，行业库存水平较高。不过在轻型汽车国六b车型给予半年销售过渡期的有利政策疏导下，当前阶段行业库存压力较小，处于库存同比向下，同时乘用车销量同比上升阶段，整体车市形势较好。根据中国汽车流通协会数据，2023年11月整体经销商库存系数同比、环比双降，11月份汽车经销商综合库存系数为1.43，环比下降15.9%，同比下降23.9%，库存水平在警戒线以下。 2、因为行业整体长期增速不高，行业竞争加剧，在此过程中自主份额持续提升，且自主车企的影响力扩大至海外，出海成为新的增量。 虽然行业整体保持较低增速，但电动智能的结构性变化带来行业的二次成长。在此过程中，自主品牌展现出明显的竞争优势，市占率从2020的36%提升至2023年1-9月份的51%。且自主品牌的竞争优势加快了海外拓展，2022年汽车企业出口311万辆，同比增长54%，成为仅次于日本的第二大汽车出口国，2023全年有望达到490万甚至500万辆规模，出海成为新的增量。 国内汽车行业长期平缓向上 目前汽车行业整体已度过高速发展期，长期保持低位增长。参考国信证券汽车团队于2023年7月4日发布的《汽车行业基础研究系列五：变局之下的汽车产业：供需、库存、盈利复盘》，给予成熟阶段国内汽车千人保有量 400 辆/千人假设。测算后我国汽车销量有望增长至4000-4300万辆/年，考虑发达国家汽车工业成长进入成熟期平均年限20年，预计销量年均复合增速2%，即国内汽车行业长期进入极低个位数的增长。 政策周期：政策改善推动行业向上 政策刺激是直接推动力。在历史上的购置税减征政策驱动下，2009、2010年我国汽车销量增速分别达53%、33%；2015、2016年我国汽车销量增速分别达7%、15%，刺激效果显著。2022年在疫情反复、供应链受阻等不利局面下，新一轮购置税减免政策的到来，汽车销量全年增长10%。 前两次政策刺激退出后年份的行业销量受到压力，对应的，2018-2020年销量增速分别为-4%、-10%、-6%。2023年虽然面临着新能源国补退出的第一年以及燃油车购置税减征退出后的第一年，但整体影响较弱。 我们测算的假设为通过计算补贴年限乘用车实际销量（施加减征税后）与对照销量（假设无减征税）的差额，估算出购置税减免的提振效益。1、假设 2009-2010年未施加购置税减征的情况下1.6L及以下乘用车的销量增速为 20%（采用2005-2008年复合增速），而实际销量增速（减税后）分别为 71%、34%，计算差额得出2009年、2010年因购置税政策刺激而带来乘用车增量销量分别为215万辆、343万辆，销量弹性分别为21%、25%。2、同理，2015年全年行业小于等于1.6L的乘用车实际销量增速为10%，其中不受购置税减征影响的1-9月份增速为5%，受到购置税减征影响的10-12月份增速为25%，我们以2014和2015年1-9月增速平均值作为基数，计算2015Q4、2016、2017年自然销量分别为399万辆、1489万辆、1601万辆，而实际销量增速分别为25%、21%、-2%，计算差额得到2015Q4、2016、2017年因购置税政策刺激而带来乘用车增量销量分别为66万辆、272万辆、119万辆（合计456万辆），销售弹性分别为10%、11%、5%。3、2022年6-12月2L及以下的乘用车销量约为1148万辆，同比增长8%，根据2021、2022年1-5月的2L及以下的乘用车销量增速，假设2022年6-12月份的自然增长率约为-9%，对应购置税减征促进178万辆的销量，销售弹性为12%，影响较小。 往后看，政策周期平缓向上，行业层面稳增长，结构性层面，新能源购置税减免政策延续，工信部等四部门发布开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知，加强智能化推进。 行业发展稳定政策。工信部、财政部等七部门联合印发《汽车行业稳增长工作方案（2023—2024年）》。一方面，要落实好现有新能源汽车车船税、车辆购置税等优惠政策，抓好新能源汽车补助资金清算审核工作，积极扩大新能源汽车个人消费比例；另一方面，要组织开展公共领域车辆全面电动化先行区试点工作，加快城市公交、出租、环卫、邮政快递、城市物流配送等领域新能源汽车推广应用，研究探索推广区域货运重卡零排放试点，进一步提升公共领域车辆电动化水平。 新能源下乡尚有空间。2020年7月工信部等三部门发布《关于开展新能源汽车下乡活动的通知》开启了新能源下乡活动，2021年3月、2022年5月工信部等四部门均发布《关于开展新能源汽车下乡活动的通知》，连续三年开展新能源汽车下乡活动。2023年5月5日国务院常务会议审议通过了关于加快发展先进制造业集群的意见，会议指出，农村新能源汽车市场空间广阔，加快推进充电基础设施建设，不仅有利于促进新能源汽车购买使用、释放农村消费潜力，预计将扩大农村市场新能源车的渗透率。 新能源购置税减免政策延续。财政部、税务总局、工业和信息化部于2023年6月19日发文，公告延续和优化新能源汽车车辆购置税减免政策有关事项。对购置日期在2024年1月1日至2025年12月31日期间的新能源汽车免征车辆购置税，其中，每辆新能源乘用车免税额不超过3万元；对购置日期在2026年1月1日至2027年12月31日期间的新能源汽车减半征收车辆购置税，其中，每辆新能源乘用车减税额不超过1.5万元。2023年12月11日，工信部、财政部、税务总局等三部门发布《关于调整减免车辆购置税新能源汽车产品技术要求的公告》，明确了2024年后新能源汽车减免车辆购置税政策适用的技术条件和执行要求。 推动智能化发展。2023年11月17日，工业和信息化部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知。总体要求是：在智能网联汽车道路测试与示范应用工作基础上，工业和信息化部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部遴选具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点；对取得准入的智能网联汽车产品，在限定区域内开展上路通行试点，车辆用于运输经营的需满足交通运输主管部门运营资质和运营管理要求。通知中智能网联汽车搭载的自动驾驶功能是指国家标准《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）定义的3级驾驶自动化（有条件自动驾驶）和4级驾驶自动化（高度自动驾驶）功能。 库存周期：行业库存有所缓解 宏观经济和政策决定行业的中长期走向，落实到企业层面，库存是企业短期经营决策的重要指标。 根据中汽协的库存数据以及汽车流通协会的库存系数计算，行业库存于2021年8月达到底部，在2021年8月-2022年11月行业库存积累，2022年12月、1月因年底促销与春节排产下降，库存降低，2023年上半年行业乘用车库存继续增加，主要原因包括国六B非RDE库存车、部分区域性降价导致消费者持币观望等因素。 2023年5月9日生态环境部等5部门联合发布了《关于实施汽车国六排放标准有关事宜的公告》，针对部分实际行驶污染物排放试验（RDE试验）报告结果为“仅监测”等轻型汽车国六b车型，给予半年销售过渡期，允许销售至2023年12月31日，该政策的实施有助于缓解市场库存车销售压力。 在行业的有利政策疏导下，当前阶段行业库存压力较小，处于库存同比向下，同时乘用车销量同比上升阶段，整体车市形势较好。 厂商库存方面 据中汽协数据，分年度看，车企端库存于2017年达到顶峰，随后开始明显回落，2022年库存回升幅度较大，乘用车库存同比增长48%。本轮库存积累也更多来自于2021年8月-2022年11月行业处于补库存状态所导致的企业库存持续积累，2022年12月因降价措施的推出库存有所下降。截至2023年11月，汽车行业厂商库存约为120万辆，其中乘用车库存97万辆，11月份厂商库存有所积累。 经销商库存方面 根据中国汽车流通协会数据，经销商库存系数方面，2023年11月整体经销商库存同比、环比双降，11月份汽车经销商综合库存系数为1.43，环比下降15.9%，同比下降23.9%，库存水平在警戒线以下。车市在年末进入冲刺阶段，在消费政策以及购车活动刺激下，经销商加速库存消化，经测算11月底经销商库存总量在300万辆左右，经销商库存在11月份均有所下滑。 增长点一：汽车出口成为自主品牌新增量，零部件龙头积极布局海外产能 整车出海：中国2023年前10个月已成全球第一大汽车出口国 当前的世界汽车出口大国主要包括中国、美国、日本、韩国、德国。根据中国海关总署、日本汽车工业协会、德国汽车工业协会、韩国汽车工业协会、美国国际贸易委员会发布的数据，2022年，中国汽车出口量达到333万台，位列世界第二，仅次于日本的381万台。德国/韩国/美国的汽车出口量分别为265/230/220万台。 2008-2022年中国汽车出口年化复合增速12%。从增速来看，除中国以外的其他传统汽车工业强国近几年的出口增速都明显放缓，甚至有所下滑。2008-2022年，日本的汽车出口量从673万辆下降至381万辆，年均复合增长率为-4%；韩国的汽车出口量从268万辆下降至230万辆，年均复合增长率为-1%；德国的汽车出口量从413万辆下降至265万辆，年均复合增长率为-3%。美国的汽车出口量从2017年的266万辆下降至220万辆，年均复合增长率为-4%。 中国从2008年至2022年，汽车出口量从68万辆增长至333万辆，年均复合增长率为12%，增速领先全球。 2023年1-10月，根据海关总署的数据，中国的乘用车累计出口量为360万辆，同比增长大约73%，高于韩国/日本/德国的220/322/261万辆，位列全球第一。 根据乘联会的数据，2023年1-11月，奇瑞汽车/上汽乘用车/特斯拉/吉利汽车/比亚迪的出口销量位列前五，分别为64/60/33/25/20万辆，分别同比增长132%/47%/27%/41%/353%。除合资车企上汽通用以外，中国出口销量前十的车企均为10%+的涨幅。 预计2024年出口销量增速近25%。如下图所示，我们针对中国出口前10的车企出口销量进行统计及预测，预计2023年中国出口销量前十名的车企合计出口销量有望达到308万辆，2024年有望达到439万辆，增量超100万辆。2024年全国的整体出口销量有望突破600万辆，同比增长近25%。其中，比亚迪的出口销量有望达到40-50万辆，同比增长接近100%；长城汽车的出口销量有望达到45万辆，同比增长接近100%；长安汽车的出口销量有望达到35万辆，同比增长超过50%。 从出口地来看，欧洲/亚洲/北美洲/南美洲/非洲/大洋洲出口量分别为163.1/140.8/50.3/31.8/17.3/20.7万辆，占比38%/33%/12%/7%/4%/8%。 汽车出口量前5的国家分别为俄罗斯/墨西哥/比利时/澳大利亚/英国，出口73.6/33.41/18.97/18.76/17.48万辆，同比+611%/71%/17%/48%/49%。汽车出口均价最高的5个国家分别为吉尔吉斯斯坦/德国/比利时/韩国/英国，均价3.1/3/2.9/2.9/2.9万美元。 零部件出海：属地化布局配套客户，开拓海外市场向全球龙头进发 复盘全球零部件龙头发展历程，基本都是跟随车企的全球化而实现自身全球布局。以全球车灯龙头日本小糸的发展历程为例，其扩张历程基本和丰田的出海是同期进行。 伴随着主机厂出海，以及国内零部件厂商竞争力的提升，零部件企业同样加大了对海外市场的布局，零部件出海主要包括： 1、国内已达到较高市占率，开拓其他市场。典型为福耀玻璃，公司在2016年占据国内汽车玻璃OEM市场60%份额，在全球23%份额（其中美国市占率16%、欧洲9%），海外市场还有较大增长空间，公司积极进行海外工厂建设。美国方面，16年下半年公司1）550万套汽车玻璃产能竣工；2）26万吨浮法玻璃产能投产，可完全满足550万套汽车玻璃自配。17年新增德国海德堡汽车玻璃和俄罗斯浮法玻璃（45万吨）两大工厂规划。福耀携覆盖当时美国25%汽车玻璃市场的产能布局，通过代顿工厂迈入新一轮扩张周期。 2、国内企业竞争优势强，但市场竞争度饱和（龙头市占率不一定高），需要开拓新的增量市场以打开天花板。典型为轻量化行业，国内企业竞争力强，但行业参与者众多，市场格局分散，国内龙头市占率5%左右，同样需要开拓海外市场以打开收入天花板。 3、汽车零部件属地化布局需求，跟随客户布设工厂。典型为特斯拉产业链标的，在上海工厂完成国产化配套后，多数在近几年开始于北美、墨西哥、欧洲等地建厂，以配合整车厂做属地化布局。 墨西哥是当前多数零部件出海的首站。墨西哥是汽车出口大国，根据墨西哥汽车工业协会的统计数据，2022年墨西哥共生产331万辆汽车，其中87%用于出口，年出口量为222万辆，为全球主要的汽车出口国，且主要出口至美国。 墨西哥具有良好的出口美国优势，主要得益于1994年生效的《北美自由贸易协定》（NAFTA），其中对于原产地的要求较为关键，要求汽车部件在美墨加三国生产比例达到62.5%才可以享受关税减免。根据2020年7月生效的《美墨加协定》（USMCA），该项条款对汽车原产地规则要求提高，汽车部件在美墨加三国生产比例从62.5%提升至75%，才能享受关税减免待遇。因此，本土企业于墨西哥建厂是扩张北美业务的重要途径。 墨西哥汽车产业集群集中于北部地区、北部美墨边境地区、墨西哥中部的Bajío地区，包括科阿韦拉州（Coahuila）、新莱昂州 (Nuevo Leon) 的蒙特雷 (Monterrey) 、墨西哥城 (Mexico City) 、瓜纳华托 (Guanajuato) 、阿瓜斯卡连特斯 (Aguascalientes) 等。主要涵盖汽车包括特斯拉、通用、宝马、奥迪、大众、日产、Stellantis等。 国内企业以敏实集团、福耀玻璃、爱柯迪、三花智控、岱美股份在北美布局较早，主要围绕主机厂所在的科阿韦拉州、蒙特雷市、新莱昂州、阿瓜斯卡连特斯州、瓜纳华托州、墨西哥城等地区布局配套产业链。 增长点二：智能驾驶奇点时刻将至，技术+产品+政策多维催化 全球汽车销量约8163万辆（2022年），保有量约14.46亿辆，当前特斯拉北美FSD售价在1.2万美元（买断式）；智能驾驶作为人工智能的应用场景之一，高保有量和高单价保障了较大的市场空间。高阶智能驾驶将人从操作车辆中解放出来，显著提升驾乘体验，预期拥有极高用户粘性；同时将车企定位从传统制造业转向科技行业，收费模式从整车交易一锤子模式转向持续付费，公司投资意愿较强。特斯拉、华为、小鹏等公司积极布局，Chatgpt式端到端大模型或将提升技术突破速度，刺激用户订购率上行，国内外法规落地完善自动驾驶上车。产品+技术+法规多维催化，智能驾驶奇点将至。 智能驾驶技术突破：目前主流的自动驾驶方案仍为分解式方案，多次技术迭代实现体验跃升 1956年通用就在Motorama展览会上推出了第一款具备自动驾驶功能的概念车Futurama II，而后人们持续探索自动驾驶，到今天主流的自动驾驶方案为分解式方案，即以环境感知、决策规划、执行控制3个主要模块互联协作实现自动驾驶。环境感知通过传感器接收环境信息并对数据进行处理，传向决策规划模块，而决策规划模块接收数据结合用户需求规划路线，并向执行控制模块下达指令；执行控制模块接收指令实现车辆操控。分解式自动驾驶模型的技术突破也正是来自感知、规划、控制三个模块，多次迭代实现驾乘体验跃升。 感知层面BEV+Transformer+Occupancy Networks脱离高精地图限制。传统观点认为高精地图是自动驾驶必不可少的重要条件，然而实际生活中高精地图测量难度大、成本高，再考虑中国道路变动速度较快，高精地图并不是最佳方案。特斯拉创新性引入BEV+Transformer+Occupancy Networks算法，实现感知+三维图像建设+解决遮挡+道路规划，输入二维图像生成三维效果，有效提升无高精地图的视觉方案自动驾驶体验。 特斯拉规控方案兼顾算法安全及算法耗时两方面。智能驾驶规控的核心目标是实现出发地到目的地间平衡最佳安全性、舒适性、驾乘时间和体验的路线，并驱使车辆顺利到达。其中在存在标识复杂路口或者众多交通参与者互动等场景，实现高效路径规划是核心。传统思路为尽量减少与其他交通参与者互动、做联合多物体的路径规划，但耗时长、用户体验差；特斯拉创新性引入交互搜索方案，1）接收上一步通过BEV+Transformer等多种大模型处理后的感知数据；2）通过接收到的vector space找到要去的路口、车道线等地点；3）做一条初始的路径规划；4）考虑场景中存在的其他交通参与者可能出现的博弈；5）重新进行路径规划。当人类驾驶员操控车辆，而系统后台规划决策与人类驾驶员行为不一致时，该场景特征通过影子模式上传至数据集参与后续训练。路径规划过程逐步增加约束条件（其他交通参与者博弈行为），并和神经网络结合，一方面保留约束规则保证规控层的安全、稳定；另一方面通过神经网络为模型加速。 特斯拉引领，国内新势力积极跟进大模型的布局。特斯拉BEV+Transformer+Occupancy networks大模型引领潮流后，华为、小鹏等多家公司走向摆脱高精地图依赖道路。根据九章智驾信息，小鹏汽车发布XNet，采用多相机多帧的方式把来自每一个相机的视频流直接注入一个大模型深度学习网络里，进行多帧时序前融合，输出BEV视角下的动态目标物的4D信息（如车辆，二轮车等的大小、距离、位置及速度、行为预测等），以及静态目标物的3D信息（如车道线和马路边缘的位置）。理想汽车2023年6月17日召开家庭科技日发布会，其城市NOA不依赖高精地图，采用增强BEV大模型，配备的自动驾驶训练算力达1200PFLOPS，还有6亿公里训练里程，当月开启北京和上海城市NOA内测；通勤NOA在用户自主设定通勤路线下1-2周内可以完成训练，预计通勤NOA下半年开放。华为ADS于2020年首次亮相，1.0版本实现基于Transformer的BEV架构，今年发布的2.0版本增加独家自研GOD网络，通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感融合感知，具备识别异形障碍物能力，实现无高精地图智能驾驶。华为智能驾驶方案与长安阿维塔、赛力斯问界、北汽极狐等深度合作，预计今年第三季度将实现15个无图城市落地，年末达到全国无图驾驶落地。 2024年期待端到端AI模型，进一步降低系统复杂度和开发难度 智能驾驶模型下一步迭代方向是端到端AI模型，以加大数据量换取系统复杂度和开发难度降低。端到端的智能驾驶方案将传统方案中感知、规划、执行等多个模型变成融合大模型，实现直接输入传感器数据到输出转向、刹车等驾驶指令的突破。一方面减少感知、决策等中间模块的训练过程，有效集中模型训练资源；避免产生数据多级传输导致的误差；同时也不存在各子模块目标与总系统目标存在偏差的情况，保证效益最大化。 智能驾驶层面，端到端最早出现在1988年的ALVINN实验中，实验者将一个摄像头装在真实车辆上，通过浅层神经网络实现图像特征提取，同时采集人类驾驶员动作，实现速度0.5m/s下400米的端到端无人驾驶。随后2016年，英伟达公布无人驾驶系统DAVE-2，结合近三十年的算力、算法等技术发展，其在ALVINN基础上增加摄像头和数据量，将浅层神经网络更新成先进的深度卷积神经网络以获得更好的特征提取效果，实现采集不到一百小时的训练数据足以训练汽车在高速公路、普通公路以及晴天、多云和雨天等多种情况下运行，路测数据显示98%时间为智能驾驶。 2023年，马斯克提出FSD V12版本将实现端到端的AI驾驶方案，目前该版本已向部分特斯拉员工开放使用，特斯拉方案具备的天然优势有望引领智能驾驶模型迭代提速。端到端模型发展多年，英伟达、商汤等陆续提出方案，但是受限于算法、数据等限制始终没有大规模落地。2023年特斯拉提出FSD V12版本将实现端到端的AI驾驶方案，从输入图像到输出控制的操作更为直观、流畅，同时和FSD多年技术积累契合。 1）传统的智能驾驶涉及雷达、摄像头、V2X等多样化数据来源，数据存在不同的格式和维度，同时还需要考虑定位和地图的输入，很难放入统一的模型网络中；而特斯拉将采用视觉方案，重感知、轻地图，利用BEV网络+Transformer架构实现了多视角视图的特征级融合，同时避免了雷达等传感器高成本问题。纯视觉方案存在难以识别没有经过训练的场景问题，即模型难以泛化，而特斯拉引入了Occupancy network实现输入2D图像到输出3D空间重建，算法端能力得到验证。 端到端模型将分解式模型中多个参数联合学习、拟合数据的实际分布情况、根据新的输入数据输出概率模型；根据大数定律，随机事件会在大量重复实验中收敛，即数据越多、拟合效果越好；端到端模型往往需要更大量的数据样本及算力支持。而特斯拉全球车队截至今年5月总行驶里程已经超过1000亿英里，根据特斯拉官网，特斯拉用于优化系统的autopilot行驶里程数据已经超过90亿英里。 政策层面：L3试点政策落地，高阶自动驾驶上车加速 各国政策也在不断放开对自动驾驶的限制。自动驾驶技术发展走在政策法规限制之前，高阶智能驾驶技术持续进度，然而事故权责认定、准入条件等领域立法仍是空白。美国国家航空运输安全管理局在2022年3月提出全自动驾驶汽车不需要再配备传统的方向盘、制动或油门踏板等装置，各国法规落地有望加速实现L3级以上自动驾驶。而我国在2023年11月，工信部等四部门推动L3及L4级智能网联汽车准入和上路通行试点工作：由车企和使用主体组成联合体申报，经车辆拟运行城市（应具备政策保障、基础设施、安全管理等条件）人民政府同意并加盖公章后，向所在地省级工业部申报，省级工业部会同其他部门审核，并在今年12月20日前报送工业部。工业部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部组织专家对申报方案进行审核并开展产品测试与安全评估，遴选具备量产条件产品，获得产品准入许可后，车辆可在限定区域内开展上路通行试点。 产品层面：高级别自动驾驶车型陆续推出 产品层面，特斯拉引领下，国内新势力加速推出高阶智能驾驶车型。2023年以来，以小鹏、华为问界等为代表的新势力车企陆续推出具备城区自动驾驶能力的多款车型，年内多次迭代（从有图到无图），且持续拓展无图城市数量，理想、蔚来跟随，共同占领消费者心智。当前国内高阶智能驾驶代表性车型包括问界M5智驾版、新M7智驾版、小鹏G6/P7i/G9等，年底问界M9、小鹏X9及理想OTA之后，高阶智能驾驶车型产品家族进一步扩容。 硬件端：当前多数新车在传感器及算力硬件上能力预埋充分。小鹏G6配套12个摄像头、12个超声波雷达、5个毫米波雷达、2个激光雷达、英伟达双orin域控制器，实现城市NGP智能导航辅助驾驶，问界新M7智驾版配套1个顶置激光雷达、3个毫米波雷达、11个高清视觉感知摄像头及12个超声波雷达，实现高速、城区高阶智能驾驶。 软件端：2023年是城市无图元年，国内新势力通过OTA升级等方式，加速落地城区无图智能驾驶，智能驾驶奇点将至。其中问界M5智驾版和新M7搭载HUAWEI ADS 2.0高阶智能驾驶系统，率先实现了不依赖于高精地图的高速、城区高阶智能驾驶，预计在今年12月，城区智驾领航辅助（城区NCA）将实现全国都能开、越开越好开的智驾体验；小鹏汽车无图高阶城市辅助驾驶多城目前已正式推送，2023年，XNGP将开放50城，2024年，覆盖全国主要城市路网；理想汽车12月AD2.0全面升级至AD3.0，全场景智能驾驶（NOA）全国都能开，将实现全国高速及城市环线全覆盖，全国110城的城市道路陆续开放。 预计2025年国内带城区辅助驾驶功能的智能驾驶市场规模约510亿元。我们测算2023年车主购买带有城区辅助驾驶功能的车预计占我国乘用车市场整体的0.4%，假设单车买断价3.6万元，市场规模约32亿元；至2025年，在小鹏、理想、问界、蔚来、特斯拉等车企发力下，国内带有城区辅助驾驶的自动驾驶渗透率预计到6%，市场规模约510亿元；到远期假设我国80%乘用车搭载城区辅助驾驶功能，其中60%车主愿意支付2万元买断费用，我国乘用车自动驾驶市场规模预计达2880亿元。 看好华为+小米汽车产业链 电动化、智能化催动汽车行业进入人工智能、跨界互联、智慧交互等多种技术创新演技时代，自动驾驶等智慧软件重要性日益凸显，汽车存在向“硬件只是软件载体”模式发展可能，提供华为、小米等消费电子厂商入局机会。一方面，华为、小米等有较强软件能力积累，并有手机、智慧家居等多产业链互联优势。另一方面，消费电子厂商有天然的粉丝生态、渠道优势，鲇鱼入局，竞争催化，汽车产业格局有望加速演进。 华为三种合作模式打造汽车朋友圈 1）零部件供应商 零部件模式下华为是Tier1/Tier2角色，提供超30种产品。此模式下华为是汽车行业内较为常见Tier1/Tier2供应商，提供目前已推出的30多款智能化汽车零部件，包括MDC（自动驾驶计算平台）、激光雷达、鸿蒙车机OS、AR-HUD、多合一动力总成等产品，与车企合作较浅，主要合作对象包括宝马、奥迪、上汽等。 2）HI模式 HI模式从架构和智能系统赋能车企，华为有望成为汽车行业的英特尔。2020年10月30日，华为首发智能汽车解决方案品牌HI，提供计算与通信架构和5大智能系统，智能驾驶，智能座舱、智能电动、智能网联和智能车云，以及激光雷达、AR-HUD等全套的智能化部件，在常规的Tier1/Tier2零部件供应模式上进一步加深合作，旨在通过华为全栈智能汽车解决方案，赋能车企打造精品智能网联电动汽车，为消费者提供极智、愉悦、信赖的出行体验。新车型使用车企的品牌，HI logo将在车身上呈现，代表它使用了HI全栈智能汽车解决方案，华为有望成为汽车行业的英特尔。 HI模式和车企的合作最早起于北汽极狐，首款车型阿尔法S HI版21年4月发布。北汽新能源2017年9月开始和华为合作，共同研发技术产品，2018年11月两者合作打造智能新车型，2021年4月华为宣布将与北汽、广汽、长安三家车企通过HI模式打造三个汽车子品牌，并将在四季度陆续推出（广汽于2023年3月公告退出HI模式转为供应商模式，未推出HI模式车型）。随后4月17日，北汽首款HI车型ARCFOX极狐阿尔法S HI版发布。该车采用华为鸿蒙OS车载系统，配置激光雷达智能驾驶系统和华为自研芯片。中央计算单元采用ADCSC中央超算，作为华为ADS部门自研的域控制器，算力达到400Tops。配备全球首款量产三激光雷达智能驾驶方案，更适合中国城区道路，高配硬件方案还包括13个摄像头（前向5个、侧向6个、后向2个）、6个毫米波雷达、4个角雷达和12个超声波雷达等。 阿维塔持续跟进HI模式，推出2款车型。长安2021年加入HI模式，11月发布阿维塔品牌，22年8月阿维塔首款车型——电动轿跑SUV阿维塔11正式上市，该车型采用阿维塔CHN整车平台，该平台为长安、华为、宁德共同设计，具备“新架构、强计算、高压充电”特征，具备高度延展、集成能力，覆盖2800-3100mm轴距，离地间隙可调，可同平台开发轿车、SUV、MPV及跨界车型，兼容两驱和四驱车型，配备Drive-one电驱，华为深度赋能。同时阿维塔11搭载34颗智驾传感器，包括3颗半固态激光雷达、6颗毫米波雷达、12颗超声波雷达、13颗高清摄像头；搭载高速ICA智能巡航辅助、高速NCA智驾导航辅助、智能泊车辅助等系统。23年11月，阿维塔发布同平台下第二款轿跑阿维塔12，配备华为最新ADS2.0系统，智驾能力及座舱体验大幅提升。 3）智选模式 智选模式是公司HI模式再升级版本，华为在该模式下全方位赋能车企，参与产品定义、整车设计、产品供应、宣传发布乃至上市销售等各个环节。2021年4月，华为推出智选模式首款车型赛力斯智选SF5，成为首款入驻华为门店车型。2021年12月，公司联合赛力斯正式推出问界品牌，陆续推出问界M5、M7、M9三款车型，2023年8月北汽蓝谷发布公告，提出从HI模式升级为智选模式，深化与华为智能汽车合作，同时2023年11月，奇瑞推出华为合作首款车型——智界S7，次月江淮首次发布公告回应与华为合作细节，提出由江淮汽车负责打造生产基地，销售方面，江淮汽车同意华为终端或其指定的第三方在全球范围内独家提供合作车型营销、销售、用户及生态运营等销售服务。 华为智能汽车解决方案BU成立于2019年，发展超300家产业链上下游合作伙伴。华为关注汽车电动化、智能化、网联化、共享化的革命，产业关键技术从机械向ICT转变，2019年5月成立智能汽车解决方案BU，位于ICT基础设施业务架构内，具有较强的To B业务属性，业务核心为Tier1/Tier2的零部件模式，不关注整车设计；2020年华为将智能汽车业务调整至消费者业务架构内，同年发布HI模式，以Tier0.5方式向车企供应智能汽车系统级解决方案，华为对接主体仍为车厂，业务核心关注点向整车设计转变。2021年，华为智能汽车解决方案业务架构进一步调整，开始独立于其他业务架构，与运营商业务、终端业务等并列一级部门，余承东担任智能汽车解决方案 BU CEO，并推动华为智选模式，当年4月发布赛力斯华为智选SF5车型。次年，华为智选模式持续升级，推出华为-赛力斯合作品牌问界，2年内陆续推出M5、M7、M9三款车型，今年累计贡献销量7.6万辆。 华为秉持“平台+生态”的战略，为智能汽车提供数字底座和开发工具，目前已累计发展了超过300家产业链上下游合作伙伴。智能汽车数字平台生态圈已有100多家生态伙伴加入，并完成与20个厂家40款设备的预集成与测试；70多家生态伙伴加入智能驾驶计算平台生态圈，联合推进乘用车、港口、矿卡、园区等智能驾驶场景的试点与商用；智能座舱平台已经与150多家软硬件伙伴建立合作，为消费者提供个性化、智能化、多样化的服务体验。 2023年11月华为将原有智选模式升级为鸿蒙智行，持续和赛力斯、奇瑞、江淮及北汽深入合作。同时进一步成立新的子公司，覆盖汽车智能驾驶解决方案、汽车智能座舱、智能汽车数字平台、智能车云、AR-HUD与智能车灯等业务，并将专用于该业务范围内的相关技术、资产和人员注入子公司，接受车企融资。首轮由长安获得融资机会，持股比例不超过40%，同时华为对鸿蒙智行现有四个伙伴发出邀约，并提出欢迎一汽等有战略价值车企加入，目标建立股权多元化的公司。这一动作为高投入的智能汽车业务提供资金支撑，另一方面拉动自主车企共建智能汽车平台，展望远期汽车行业分工演变，华为有望成为股权结构带来更有粘性的汽车产业链“安卓”，带领优质车企共建智能汽车这一中国新名片。 华为汽车发展优势：技术能力强悍，云-管-端架构赋能车企 聚焦ICT技术及智能网联汽车增量部件，云-管-端架构布局智能汽车。华为不造车，而是将ICT技术优势延伸到智能汽车产业，成为面向智能网联汽车的增量部件核心供应商，帮助车企“造好”车、造“好车”。华为智能汽车解决方案延续“云-管-端”架构。云：智能车云；管：智能网联；端则从最初车机扩展到智能驾驶、智能座舱、智能电动三大终端，形成智能驾驶、智能座舱、智能网联、智能电动、智能车云五大业务，通过“5G汽车生态圈”，聚焦核心部件，利用自身技术优势，积极探索和汽车领域产业链伙伴的合作，以供应商、HI模式和华为智选三种模式赋能车企，目前和赛力斯、长安、广汽埃安、北汽极狐深度合作，同时助力宝马、奥迪、长城等优质车企。 智能驾驶技术领先，率先推进全国无图驾驶 HUAWEI ADS 2.0突破高精地图限制，主动安全评测第一。华为高阶智能驾驶系统基于多传感器融合，结合高性能智能驾驶平台及拟人化智驾算法，以安全和智能为核心，实现面向高速、城区、泊车全场景极致连续体验。同时以超大规模云端仿真和数据挖掘训练为基础实现数据驱动、快速迭代。2023年4月华为发布最新的ADS 2.0智能驾驶系统，相较ADS 1.0安全性大幅提升同时传感器减配降低成本。从ADS 1.0的3颗激光雷达、6颗毫米波雷达、13颗摄像头降低为1颗激光雷达（前向，减少2个侧向）、3颗毫米波雷达（前向+侧后，减少2颗侧前+1颗后向）、11颗摄像头（前向4颗变成2颗）。同时增强算法能力，传统障碍物识别是采用白名单识别方式，需要训练才能识别。华为业界首创GOD网络，通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感融合感知，具备识别异形障碍物能力，类似特斯拉occupancy network，可以识别侧翻车辆、掉落的大纸箱、落石、倒地大树等，并减速刹停，更好保证驾乘人员安全。同时进一步增强道路拓扑推理网络，结合路标、红绿灯实现导航地图和现实世界匹配，实现类人的无高精地图区域驾驶，摆脱高精地图采集困难、无法实时更新等困境。 自动驾驶技术遥遥领先，率先落地全国无图驾驶。HUAWEI ADS 2.0体验升级，高速上面对上下匝道、避障、施工修路等场景能力进一步提升，覆盖90%城区场景，在复杂路口、人车混行场景也能顺利通行，平均人工接管里程从HUAWEI ADS 1.0的100km提升到200km。9月12日华为在发布会中提出在1.8E FLOPS训练算力加持下，华为自动驾驶模型每五天迭代一次，预计今年12月实现全国无图高阶智能驾驶（4月ADS 2.0发布会规划是年底45城无图驾驶），进度领先于国内其余车企/自动驾驶解决方案供应商。 智能泊车助力可见即可泊，首发无人代客泊车功能。华为4月发布APA（智能泊车辅助），具备业界领先的车位识别能力，支持360度车位识别及显示，可实现前向/侧向/后向车位自动搜索，支持160种车位泊入，包括斜坡车位、断头车位等非常规车位，可泊入车宽余量极限仅为0.4米，RPA（遥控泊车辅助）补全车宽余量小于0.4米场景，实现停车无忧。11月发布业界首个跨地面地下停车场代客泊车能力，首发于智界S7车型，计划24Q1在北京、上海、广州、深圳、重庆、苏州、东莞部分大型公共停车场逐步开放，在停车场有信号前提下可以实现车辆自主礼让行人、倒车避让、寻找车位泊车、自动接驾等功能，进一步助力消费者体验升级。 智能座舱持续进化，首个国产车载OS内核鸿蒙上车 华为在2023年4月发布会上推出新一代HarmonyOS智能座舱，实现车机操作系统、车载音响系统和车载智慧屏全面升级，带来语音视觉等系统能力升级及多屏多用户、独立多音区等领先体验。新一代系统将搭载华为突破性技术鸿蒙内核，作为首个国产车载OS内核，在超低时延和功能安全方面实现国产超越，成为全球首个获得双认证的操作系统内核。 华为将于今年秋季推出鸿蒙4.0车机系统，流畅性大幅优化，驻车场景或行车导航重载场景，语音及应用操作响应速度比上一代全面提升。一个车机可同时支持前后五屏流畅并发。此外，新一代系统将搭载华为突破性技术鸿蒙内核，作为首个国产车载OS内核，在超低时延和功能安全方面实现国产超越，成为全球首个获得双认证的操作系统内核。 新一代HarmonyOS智能座舱配备新一代HUAWEISOUND车载音响系统，7.1.4沉浸声场和超具临场感的空间音频带来有距离、有轨迹、有角度的声音，为驾乘者提供顶级影音体验。首发空间音频特性，以座位为中心形成独立声场，能抵消99%来自其它方向的噪音，扬声器同时成为消声器。首创独立多音区体验，前排后排乘客互不打扰，保障后排通话隐私隔离。同时搭载新一代车载智慧屏采用2K高清画质，87%屏占比创造车载屏奇迹，可根据环境光自动调节画质，湿手油手不脱手精准操控，实现音像双重升级。 发布800V碳化硅电驱动系统，实现业内量产电机最高转速 华为2020年发布多合一电驱动系统DriveONE产品，集成BCU、PDU、DCDC、MCU、OBC、电机、减速器七大部件，实现机械部件和功率部件的深度融合。同时还将智能化带入到电驱动系统中，实现端云协同与控制归一。同时在冷却层面，华为克服内部油道设计壁垒，采用油冷技术，在相同功率和扭矩下，电机体积相对水冷减少15%。 2023年11月，华为进一步发布全新一代DRIVE-ONE 800V碳化硅电驱动系统，配备每分钟转速2.2万转电机（实际具备2.5万转能力），实现业内量产电机最高转速，进一步搭载前150千瓦交流异步电驱系统和后215千瓦永磁同步电驱系统，助力首发车型智界S7实现3.3秒零百加速成绩。华为同样使用高压快充技术，充电5分钟续航200公里。 小米汽车元年，首款纯电轿车即将发布 小米汽车发展进程快，预计2024年量产。2021年3月30日小米集团公告，公司拟成立一家全资子公司，负责智能电动汽车业务，未来10年预计投入100亿美元，首期投入100亿元人民币，集团首席执行官雷军兼任智能电动汽车业务的首席执行官。2021年9月1日，小米汽车有限公司注册成立。2023年10月26日，小米澎湃OS 暨 Xiaomi 14系列新品发布会上，发布了全新的集团战略“人车家全生态”，2023年11月15日，小米牌汽车在工信部第377批《道路机动车辆生产企业及产品公告》新产品公示。 小米汽车本次公示企业为北京汽车集团越野车有限公司，产品商标为小米牌，公式产品SU7/SU7 max/pro版本，为纯电动轿车。小米汽车第一款纯电动轿车SU7（实际披露参数不全），我们对比了Model3、智界S7、小鹏P7i、极氪007。小米汽车轴距略长于竞品，且在车速上较为突出，单电机版本最高车速210km/h，电机峰值功率220KW，双电机版本最高车速265km/h，电机峰值功率220kW/275kW。 我们将小米和华为在手机及汽车业务上全面对比—— 与华为和车厂提供三种合作模式不同，小米选择自建工厂。第一种是零部件模式，第二种是HI模式（华为inside模式），通过华为的硬件、软件帮助企业解决造车，第三种是智选车模式，深度参与，利用华为在终端积累的品牌、渠道、零售、营销，通过华为在产品定义的经验帮助车企定义产品。 产能方面，2021年11月27日，北京经济技术开发区管委会和小米科技签订《合作协议》，小米汽车正式落户北京经开区，该项目将建设小米汽车总部基地、销售总部、研发总部，分两期建设累计产量30万辆，其中一期、二期分别为15万辆，目前维持2024年上半年正式量产目标不变。 从手机业务层面：华为Mate60带动今年销量回归，小米集团在手机业务具备强大的全球影响力，稳居全球出货量第三，我们认为小米有望通过其手机业务的影响力以及渠道积累迅速打开优势。 从汽车业务层面：华为在车企赋能上具备品牌、渠道、研发能力等多维度优势。渠道方面，截至2022年底，华为已在全球建立超过6万家门店和专柜，包含超过5500家体验店、2200余家华为授权服务中心，其中智选车渠道布局上，2022年底用户中心和体验中心已经超过了1000家，覆盖超过230座城市。研发方面，华为自智能汽车解决方案BU成立以来，累计投入已达30亿美元，研发团队达到7000人，首款智选模式车型2022年已经上市，目前已有多款合作车型。相比而言，小米汽车入场时间较晚，但进展快速，首款车预计2024年上半年上市，截至2023年3月底，小米汽车业务研发团队规模约为2300人，2022年智能电动汽车等创新业务费用投入为31亿元人民币。 细分对比华为智选模式现有车型和小米汽车，可以看到，当前华为智选模式主要车型集中在和赛力斯合作的问界品牌，该品牌以SUV为主，M5/M7/M9分别覆盖了25万-50万以上价位区间的增程/纯电SUV（增程销售是大头），近期华为第二款智选模式品牌（合作奇瑞）智界亮相，首款车定位C级轿车，预售价25.80-35.80万，尺寸定位和小米SU7有所重合。 小米汽车发展优势：智能多元化生态，手机业务、IoT平台、互联网服务相互赋能 结合雷军在致员工内部信中陈述了小米在汽车制造方面的优势：1、小米集团具有强大的品牌力和庞大的用户群；2、公司现金流资源充裕。3、小米集团对于基于硬件的互联网服务商业模式具备深刻的理解；4、公司持续加大对汽车业务的投入，具备汽车可应用的技术能力；5、集团战略“人车家全生态”，小米集团具备多元化的生态系统，统一MIUI、Vela、Mina、车机OS四个系统的软件架构。 1、小米集团具有强大的品牌力和庞大的用户群 小米集团发展至今，具备全球影响力与品牌效应。2023年前三季度小米集团在全球智能手机出货量排名位列第三（连续十三个季度全球第三），市占率达14.1%，且2023年第三季度中公司在欧洲地区智能手机出货量市占率升至23.3%。2023年9月，全球MIUI月活跃用户6.23亿。截至2023年9月30日，AIoT平台已连接的IoT设备（不包括智能手机、平板、笔记本电脑）数增加至6.99亿台。目前小米集团业务已经进入全球逾100个国家和地区。同时，小米之家运营门店遍布全球70余个国家和地区，2021年10月底已经突破1万家，拥有庞大的用户群体以及品牌宣传渠道。 2、手机业务、IoT平台、互联网服务相互赋能，公司现金流资源充裕 公司整体现金流量表现良好，截至2023H1公司期末现金余额315亿元人民币，经营活动现金流健康。小米集团拥有稳定的手机业务基本盘，IoT与生活消费产品用户数量庞大，已有9000+企业接入小米IoT平台，公司的手机业务、IoT平台、互联网服务（MIUI等）相互赋能，加强用户粘性，现金流资源充沛。 3、小米集团具备软硬件集成经验，具备汽车可应用的技术能力 公司持续加大对汽车业务的投入。截至2023年3月底，公司汽车业务研发团队规模约为2300人，2022年，智能电动汽车等创新业务费用投入为31亿元人民币，2023Q1-Q3智能电动汽车等创新业务费用投入分别为11亿元、14亿元、17亿元，截至2023年9月21日，小米汽车申请专利共1036个。 小米集团加强在人工智能领域的探索。2016年7月搭建了AI视觉团队。2021年3月宣布进入智能电动汽车领域后，短时间内迅速组建了汽车自动驾驶团队。2023年4月，小米集团组建了AI实验室大模型团队，AI领域相关人员已超1500人。 4、人车家，全生态，小米集团具备多元化的生态系统 发布全新集团战略“人车家全生态”，承载新战略的关键是小米澎湃OS。小米创立之初开始做MIUI，2010年MIUI诞生，2014年统一的IoT设备连接协议、通用IoT模组发布，2016年开始做通用操作系统，2017年小米自研的Vela OS正式发布，逐步统一IoT设备系统，2019年开始并行研发纯自研通用系统Mina OS，2021年初开始做车技系统，开启车机OS的研发，2022年初开始决定统一系统架构、统一底层代码，统一MIUI、Vela、Mina、车机OS四个系统的软件架构，并于2023年10月26日，小米澎湃OS 暨 Xiaomi 14系列新品发布会上，发布了全新的集团战略“人车家全生态”。 5、收购自动驾驶技术公司，全栈自研软件解决方案，提升智能化竞争力 小米集团于2021年8月25日发布公告收购自动驾驶技术公司深动科技，总金额约为7737万美元（约为5亿元人民币），于2021年9月22日交易完成交割，后者成为小米集团全资子公司。对应的，原深动科技团队加入小米集团。同时小米还致力于打造中长期战略产业能力，投资20亿元人民币，投资十余家自动驾驶领域上下游企业，覆盖核心传感器、执行器、域控制器等品类。 Deep motion有技术及研发能力，专注为高阶辅助驾驶系统和自动驾驶应用提供包括感知、定位、规划、控制在内的全栈软件解决方案。小米自动驾驶技术采用全栈自研算法的技术布局战略，自建全自研数据闭环系统、高效驱动核心算法及产品功能迭代。 2022年8月11日，小米集团首次披露小米自动驾驶技术的进展，小米自动驾驶一期研发计划投入33亿元，在演示视频中，小米测试车实现在掉头、环岛、连续下坡等场景下的辅助驾驶功能。测试车辆实现了无保护场景自动掉头、事故车辆自动绕行、多车道路口自动左转、自动环岛绕行、斑马线礼让行人、自动泊车入位+机械臂自动充电等行泊车场景。 智能驾驶各大环节拆解 当前的汽车智能驾驶围绕数据流进行演进，算法在于整车，零部件涉及感知层（数据获取）——决策层（数据处理）——执行层（数据应用）。 整车厂及自动驾驶技术开发商——加码布局智算中心。 智算中心是指基于GPU、FPGA等芯片构建智能计算服务器集群，提供智能算力的基础设施。其特点是建设周期长，初始投资大，所以目前仅有部分有实力的主机厂及企业在布局建设。参考佐思汽车信息，2023年1月，吉利汽车的星睿智算中心正式上线，总投资10亿元，规划机柜5000架。该中心目前的云端总算力达81亿亿次每秒，预计到2025年，算力规模将扩充到120亿亿次每秒；覆盖包括智能网联、智能驾驶、新能源安全、试制实验等业务领域，能提升吉利整体20%研发效率。 汽车零部件——围绕感知、决策、执行环节进行布局 感知层——传感器 1）摄像头 摄像头工作原理是目标物体通过镜头把光线聚拢，然后通过IR滤光片把不需要的红外光滤掉，此时模拟信号进入到传感器COMS芯片，通过AD数字输出，有的摄像头会放置ISP图像处理芯片，把处理后的信号传输给到主机。 按照安装部位的不同，摄像头主要分为前视、后视、侧视以及内置摄像头，以此来实现LDW、FCW、LKA、PA、AVM等功能。实现自动驾驶时全套 ADAS 功能将安装 6 个以上摄像头，前视摄像头因需要复杂的算法和芯片，单价在 1500 元左右，后视、侧视以及内置摄像头单价在 200 元左右，ADAS 的普及应用为车载摄像头传感器带来巨大的发展空间。 优缺点来看，摄像头分辨率高、可以探测到物体的质地与颜色，采集信息丰富，包含最接近人类视觉的语义信息。其缺点主要是摄像头受光照、环境影响十分大，在黑夜、雨雪、大雾等能见度较低的情况下，识别率大幅降低，且由于缺乏深度信息、因而三维立体空间感不强，因此摄像头获取的图像信息将主要负责交通标志识别等领域，作为激光雷达和毫米波雷达的补充。 摄像头市场规模：参考盖世汽车数据，随着摄像头在乘用车市场的持续渗透，预计国内乘用车摄像头市场规模有望从2021年的72.1亿元增至2025年的251.4亿元，CAGR分别为37%。伴随着ADAS持续渗透，摄像头单车需求量增加，参考盖世汽车数据，2022年上半年中国乘用车平均每辆车搭载2.3颗ADAS摄像头，预计2025年增长至6颗，预计国内乘用车ADAS摄像头搭载量有望从2021年的3935.7万颗增至2025年的13726.6万颗，CAGR为37%，预计国内乘用车摄像头市场规模有望从2021年的72.1亿元增至2025年的251.4亿元，CAGR分别为37%。 摄像头产业链：摄像头上游原材料包括流光片、光学镜片、保护膜和晶圆，中游元件主要由三部分构成：镜头组、CMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半导体）和DSP（Digital Signal Process，数字信号处理器），三部分元件经过系统封装后形成摄像头，投入市场。从硬件成本来看，芯片、镜头和其他物料各占1/3。从产业链企业布局看，国内目前主要布局在镜头组，CMOS与DSP相对较弱；另外摄像头总成产品Tier1，国内布局公司包含德赛西威、华阳集团等。 竞争格局：摄像头供应商部分，2021年中国市场乘用车前装标配摄像头（行/泊ADAS）搭载量排名前十中，作为本土供应商代表，德赛西威、智华科技、比亚迪进入前十，市场份额分别8.3%、4.4%、4.1%。其中，德赛西威作为国内最早布局车载摄像头的企业之一，已经实现了高清车载摄像头和环视系统的大规模量产，累计出货已经超过1000万颗。 2）激光雷达： 激光雷达对于实现高级别智能驾驶的必要性：目前应用于环境感知的主流传感器产品主要包括摄像头、毫米波雷达、超声波雷达和激光雷达四类。总体来看，摄像头在逆光或光影复杂的情况下视觉效果较差，毫米波雷达对静态物体识别效果差，超声波雷达测量距离有限且易受恶劣天气的影响，因此单独依靠摄像头或毫米波雷达的方案去实现智能驾驶是存在缺陷的，而激光雷达可探测多数物体（含静态物体）、探测距离相对更长（0-300米）、精度高（5cm），且可构建环境3D模型、实时性好，因而成为推进智能驾驶到L3级及以上的核心传感器。 从组成上看，激光雷达主要由激光发射、激光接收、信息处理、扫描系统组成。1）激光发射系统：激励源驱动激光器发射激光脉冲，激光调制器通过光束控制器控制发射激光的方向和线数，最后通过发射光学系统，将激光发射至目标物体；2）激光接收系统：经接收光学系统，光电探测器接收目标物体反射回来的激光，产生接收信号；3）信息处理系统：接收的信号经过放大处理和数模转换后，经过信息处理模块计算，获取目标表面形态、物理属性等特性，最终建立物体模型；4）扫描系统：以稳定的转速旋转起来，实现对所在平面的扫描，产生实时的平面图信息。 市场空间：激光雷达价格伴随着技术方案朝半固态及纯固态的推进将有望持续下降，激光雷达市场空间的打开将由市场需求量的激增持续推动。预计全球乘用车激光雷达市场规模将由2022年的242亿元增至2025年的963亿元，CAGR为59%；预计国内乘用车激光雷达市场规模将由2022年的70亿元增至2025年的283亿元，CAGR为59%。 上市公司：我们按照激光的路径对激光雷达上游主要零部件进行梳理，总体来看可以分为电学芯片（模拟芯片、FPGA）、光学部件（准直镜、分束器、扩散片、透镜、滤光片）、收发部件（激光器、探测器）。激光雷达电学芯片部分涉及的模拟芯片和FPGA芯片，海外芯片龙头为行业领导者，赛灵思的FPGA芯片应用于速腾聚创、禾赛科技等主流激光雷达厂商中。光学部件MEMS微振镜海外龙头（滨松、mirrorcle等）技术成熟，国内速腾聚创投资希景科技、禾赛科技和镭神智能自研MEMS微振镜；其他光学器件比如准直镜、扩散片、分束器等已经非常成熟，国内诸多厂商均有布局，代表性厂商有舜宇光学科技、永新光学、腾景科技、蓝特光学、水晶光电、福晶科技、炬光科技等，国内供应链成熟且具备成本优势，有望乘激光雷达之风迎来新发展机遇。对于激光器和探测器，国内供应商在产品的定制化上有较大的灵活性，价格也有一定优势，有望在收发模块开启国产替代，其中激光器的代表性厂商有内有炬光科技、长光华芯、纵慧芯光、睿熙科等，探测器的代表性厂商有灵明光子、南京芯视界、芯辉科技、宇称电子、阜时科技等。 3）域控制器： 域控制器的由来：成本端，1）算力冗余浪费。ECU的算力不能协同，并相互冗余，产生极大浪费；2）线束成本提升。分布式架构需要大量的内部通信，客观上导致线束成本大幅增加，同时装配难度也加大。技术端，1）多传感器融合算法需要域控制器的统一处理。ADAS系统里有各种传感器如摄像头、毫米波雷达和激光雷达，产生的数据量很大，各种不同的功能都需要这些数据，每个传感器模块可以对数据进行预处理，通过车载以太网传输数据，为保证数据处理的结果最优化，最好功能控制都集中在一个核心处理器里处理，这就产生了对域控制器的需求；2）分布式ECU无法统一维护升级。大量分离的嵌入式OS和应用程序Firmware，由不同Tier1提供，语言和编程风格迥异，导致没法统一维护和OTA升级；3）分布式ECU制约软件生态应用。第三方应用开发者无法与这些硬件进行便捷编程，成为制约软件定义的瓶颈；4）保障汽车安全的需求；5）平台化、标准化的需求。 随着车载传感器数量越来越多，传感器与ECU一一对应使得车辆整体性能下降，线路复杂性也急剧增加，同时分布式ECU架构在自动驾驶功能实现上面临诸多技术瓶颈，此时DCU（域控制器）和MDC（多域控制器）应运而生，以更强大的中心化架构逐步替代了分布式架构。 域控制器的分类：以博世经典的五域分类拆分整车为动力域（安全）、底盘域（车辆运动）、座舱域/智能信息域（娱乐信息）、自动驾驶域（辅助驾驶）和车身域（车身电子），这五大域控制模块较为完备的集成了L3及以上级别自动驾驶车辆的所有控制功能。 目前阶段，车企、Tier1零部件企业以功能域为主，也就是按照动力域、底盘域、车身域、座舱域、自动驾驶域来进行域控制器的开发和应用。从域控制器的产业链发展情况来看，目前国内外大多数企业多布局在具有更高附加值的座舱域和驾驶域，而动力域、底盘域、车身域并非现阶段多数厂商的竞争焦点，原因或在于动力域、底盘域因涉及出行安全，对设计的功能安全等级要求相对较高。 从市场空间来看： 自动驾驶域控制器：L2+及以上的市场增量主要系行泊一体下域控制器等高附加值单品的渗透，配套域控制器单车价值量提升至万元级别。伴随着自动驾驶持续渗透，我们预计驾驶域控制器全球的市场规模将从2022年的320亿元增至2025年的1630亿元，国内的市场规模将从2022年的93亿元增至2025年的479亿元。 座舱域控制器：单车价值量在2000-3000元之间，渗透率目前约8%、2025年有望达到20%，对应的全球市场规模将从2022年的162亿元增至2025年的421亿元，CAGR为38%。 4）线控制动： 汽车制动分为行车、驻车、应急、辅助制动四大类，行车和驻车制动是汽车标配。制动技术发展分为三个阶段：第一阶段是机械制动，制动能量完全由人体来提供。第二个阶段是压力制动，借助真空助力器等装置通过制动液或者气体传递制动压力。第三个阶段是线控制动，线控制动原有的制动踏板用一个模拟发生器替代，踏板与制动系统之间没有任何刚性连接或液压连接用以接受驾驶员的制动意图，产生、传递制动信号给控制和执行机构，并根据一定的算法模拟反馈给驾驶员。 汽车线控制动系统目前主要分为电子液压线控系统（EHB）和电子机械制动系统（EMB），当前EHB处于渗透率快速提升早期阶段 EHB（对应电子辅助阶段）：将原有的制动踏板机械信号通过传感器转变为电控信号，同时保留成熟的液压系统，ECU 通过电机驱动液压泵进行制动。当电子系统发生故障时，备用阀打开，EHB 变成传统的液压系统。 EMB（对应完全电控阶段）：完全摒弃了传统制动系统的制动液及液压管路等部件，由电机驱动产生制动力，每个车轮上安装一个可以独立工作的电子机械制动器。 ONE-BOX有望成为主流EHB方案。EHB根据集成度又分为TWO-BOX和ONE-BOX两种技术方案，区别在于是否集成了ABS/ESC。ONE-BOX方案的ECU中集成了ESC等功能，只有1个ECU，而TWO-BOX方案没有集成，有2个ECU，需要协调EHB的ECU和ESC的ECU。由于ONE-BOX方案集成度更高，在体积、重量上占优，在制动失效时的减速度优,并且其售价普遍低于TWO-BOX产品，有望成为主流方案。 ONE-BOX产品结构：以比亚迪BSC产品为例，比亚迪BSC系统由主缸、储液壶、液压单元组件、电机、活塞泵、电控单元、模拟器以及电路板等零部件组成。 线控制动系统是ADAS执行层的核心产品，2025年线控制动市场规模有望达到180亿元。线控制动系统可以解决新能源车真空助力器真空度不足问题，并且能量回收效率高，有利于提高电动车续航里程。线控制动系统还具有响应时间短、体积小、重量轻、可扩展性强、可以快速定制化刹车系统等优点。当前驻车制动已基本实现从机械制动向线控制动（EPB渗透率超60%），行车制动中线控制动渗透率渗透率较低（传统车1%、新能源17%左右）。目前随着电动智能化提速，自动驾驶级别提升，主机厂线控制动应用意愿增强。假设2025年我国汽车产量为3000万辆，线控制动产品单价为1500元，产品渗透率达到40%，则线控制动市场规模约为180亿元。 线控制动ONE-BOX方案技术难度大，配套壁垒高。ONE-BOX方案需要集成ESC，对安全性和稳定性要求极高。由于ONE-BOX方案集成了ESC功能，ONE-BOX产品的研发和推出必须在ESC的基础上进行，目前国内有能力量产ESC的只有伯特利和万向钱潮等少数公司。此外，集成方案采用一台伺服电机驱动主缸建压，并实现ESC的调压功能。液压系统的设计与控制过程非常复杂，需要长时间的经验积累和优秀的精密加工能力，制动系统直接关系到行车安全，对稳定性和安全性要求极高，新兴企业难以在短时间内得到整车厂的认同。 当前市场主要由博世、大陆、采埃孚、日立、爱德克斯、布雷博等外资企业供应。国内的行业参与者中伯特利是唯一实现ONE-BOX方案量产的企业。 4）空气悬架： 空气悬架升级效果明显，电动智能化催化渗透率上行。空气悬架可以调整车身高度提升通过性，调整阻尼系数（悬架软硬）适应路面状况、根据需要调整抓地力，可最大发挥整车硬件潜力，电动智能化催化空气悬架渗透率上行。1）智能化：一方面，空气悬架属于主动悬架，是智能化底盘控制的核心部件；另一部分，空气悬架系统可以通过ECU、更多的传感器等与自动驾驶、智能座舱高度融合，提前感知路况信息，自动调整车身状态，实现最佳驾乘体验。2）电动化：出于平衡汽车前后配重、下降重心，提高操控性等因素考量，新能源车一般将电池组安装在底盘中间，对底盘稳定性有更高需求。空气悬架可根据路面情况智能调节，避免出现电池泡水或损坏等情况；同时，现有新能源汽车比同级别燃油车重300~500斤，传统被动悬架难以兼顾软刚度和支撑力两个属性，空气悬架是完美替代。 目前，众多造车新势力纷纷在其高端车型上配置空气悬架系统。空气悬架系统对汽车驾乘舒适性的提升受到了消费者的广泛认可，产品的市场渗透率快速提升，越来越多的新能源汽车和燃油车通过配置智能空气悬架系统以提升产品竞争力和客户满意度。 国产替代降本，空气悬架渗透率有望上行。渗透率空气悬架系统总成成本保守约6000-7000元。海外制造商提供空悬方案，价格在12000元以上，还要额外附加高额开发费用。我们预计随着保隆科技、中鼎股份推动国产化，预计2025年空悬系统价格下降至6000元，应用车型下沉到25万元，行业渗透率达到15%，假设2025年我国乘用车销量2500万辆，空气悬架系统渗透率为15%，价格为6000元，则整体市场规模约为225亿元。 关注空气悬架核心零部件国产化机遇。全球来看，海外厂商起步较早,技术先进，大陆、威巴克等具备总成、ECU、空气弹簧、减震器等全面供应能力。出于降本需求，主机厂倾向于自主做集成，同时将空气悬架总成分拆为空气供给单元、空气弹簧、减震器等小总成，为国产自主品牌突破提供机会。 空气悬架系统包括空气压缩机、蓄压器、控制单元、前后桥车身高度传感器、3个不同方向的车身加速度传感器以及4个空气弹簧伸张加速度传感器。价值量从高到低：不含电控减震的空气弹簧（2000-3000元，单车4个）、电控减震器（预计2000元）、空压机（1700-1800元）、控制器（500元）、传感器（500元，单车7个）、分配阀（400元）、储气罐（200元）。当前中鼎股份（空气供给单元）、保隆科技（空气弹簧）等已经实现空悬核心零部件落地。 增长点三：机器人与车供应链高度重合，2024年有望成为量产元年 机器人与车端供应链高度重合度 传统智能汽车与机器人可分为感知、决策、执行三大层面。智能汽车可大致分为底盘之上+之下，底盘之上是智能座舱下人机交互实现场景，细分产业链为“芯片-系统-应用-显示”；底盘之下主要为智能电动和智能驾驶，智能电动集成三电系统，为整车运动核心能源支撑；智能驾驶主要基于“传感器-计算平台-自动驾驶算法”作用到执行层面，实现横向和纵向运动控制，整体可分为“感知-决策-执行”三大层面；人形机器人指能够模仿人类运动、表情、互动及动作的机器人，本质上同样可划分为感知、决策、执行三大层面。 以特斯拉汽车与人形机器人为例，其Optimus在多个层面沿用汽车领域技术： 机械结构：据特斯拉AI DAY，特斯拉正为Optimus研发电池、执行器，以将功耗保持最低水平，其在从传感到融合、再到充电管理，借鉴了在汽车设计方面的经验；并采用与汽车相同的芯片，支持Wi-Fi、LTE链接和音频交流。 软件方面：Optimus有望共用汽车FSD自动驾驶系统及Autopilot神经网络技术，同时特斯拉基于汽车安全模拟分析能力打造机器人安全性，在交通事故模拟中，特斯拉通过软件优化+电池保护等提升系统软硬件的安全性保障。 线控制动VS线性执行器，车端与机器人端执行层核心部件具技术共性。线控制动是将制动踏板机械信号转变为电控信号，并将信号传递给控制系统和执行机构，以电控模块实现制动力的核心智驾执行层之一。核心部件包括电机、滚珠丝杠、模拟器、电磁阀、传感器、ECU等。据特斯拉AI DAY，其人形机器人大概率会使用到线性执行器实现关节运动，线性执行器的主要核心零部件包括无边框电机、传感器（力矩+位置）、滚珠丝杠、轴承等部件，与线控制动核心部件高度重合。 车端和人形机器人的部分零部件具有一定共性，二者供应链重合度较高。总体来看，我们认为包括电机、传感器、减速机构、电池、冷却系统、轴承、芯片等部件在车端与机器人端具有一定技术相通性，同时，机器人零部件与汽车零部件在原材料、设计、工艺、设备、装配，以及成本管控能力、产品质量管控能力体系具有一定相通性，这就意味着在汽车领域具有相关产品、技术储备的公司，有望实现产品从车端向人形机器人端的延伸。 巨头引领、政策催化、技术升级为核心驱动力 驱动力一：特斯拉引领，大厂入局 特斯拉于2021年提出人形机器人相关设计概念，于2022年9月在AI Day上首次展示Optimus人形机器人产品，2023年5月特斯拉展示Optimus的最新进展，彼时人形机器人已能够执行如捡起物品等任务，并在特斯拉工厂中执行简单任务，整体来看进展较为迅速。马斯克预计，该款机器人价格可能最终会低于2万美元，量产预计可达百亿台级别量级；23年9月，特斯拉展示最新视频，纯视觉FSD自动驾驶系统可复制到机器人上用来处理运动指令，整体来看特斯拉人形机器人发展较为迅速。23年12月，特斯拉Optimus-Gen 2发布，由特斯拉设计的执行器和传感器构成，实现双自由度脖颈，行走速度提高30%、重量减轻10KG，且手部为11个自由度的灵巧手，更快更灵活，手指具备触觉感应提升精准度，整体进展较为迅速。我们认为特斯拉人形机器人有望给全球机器人市场带来类似于其在全球新能源汽车领域的“鲶鱼效应”，激发人形机器人玩家的活力。 国内方面，多家互联网科技具体入局人形机器人赛道。小米于2022年发布全栈自研人形仿生机器人CyberOne，可实现双足运动姿态平衡，全身拥有21个自由度，可实现各自由度0.5ms级别的实时响应，充分模拟人各项动作；华为23年6月成立全资子公司极目机器；另外据报道字节跳动也在进行机器人相关的布局，目前其机器人团队约有50人，计划年底扩充到上百人。大厂入局，凭借完善的技术和人才储备有望持续拉动机器人行业的发展。 驱动力二：AI催化，大模型加持 在设计、训练与制造人形机器人过程中，特斯拉大量应用人工智能技术，AI技术的加持有望持续催化人形机器人落地。据优必选，人形机器人核心技术包括（1）伺服控制（高性能伺服驱动器控制）：手脚驱动机制，提供精确+重复+灵活运动，及（2）人工智能技术：①计算机视觉：识别类似人类视觉的人脸、物体及环境，助其选择下一次动作或人机互动决策的物体细节的技术；②语音交互：以语音为基础信息载体，使其可与人互动，集成如自动语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)及文字转语音(TTS)等技术。AI大模型的引进及多模态技术的迭代，机器人有望结合大语言模型，提升智能化水平，逐步具备自然语言交互与自动化决策能力，未来人形机器人+大模型有望于商业化场景中逐步应用，加速机器人产业化。 驱动力三：政策加码保驾护航 2023年11月，工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》，意见指出人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，重塑全球产业发展格局。发展目标指出，到2025年，人形机器人创新体系初步建立，“大脑、小脑、肢体”等一批关键技术取得突破，确保核心部组件安全有效供给。整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产，培育2-3 家具有全球影响力的生态型企业和一批专精特新中小企业，打造2-3个产业发展集聚区。到2027年，人形机器人技术创新能力显著提升，形成安全可靠的产业链供应链体系，构建具有国际竞争力的产业生态，综合实力达到世界先进水平。 2024年有望成为量产元年，带来相关零部件投资新机会 2024年有望成为人形机器人量产元年。特斯拉从一代人形机器人到二代的亮相仅用9个月，便实现在灵活性、准确性、平衡性、自由度大幅提升及速度、质量的优化。我们认为，伴随以Optimus为代表的人形机器人的快速进化与创新，人形机器人商业化应用将迎来逐步落地，行业趋势有望加速：1）应用场景：猜测后续的特斯拉Optimus的应用场景将会从特斯拉超级工厂开始逐渐向外蔓延，后续辐射到其他制造工厂或相关细分应用场景（商用），远期随机器人持续迭代升级，逐渐落地至通用性（家用）场景；2）量产节奏：预计短期量产节奏会是以特定场景为主导，量产节奏具一定分散性、阶段性，而远期为大批量的通用性量产（类似汽车），这其中的核心驱动力预计主要为政策、技术、降本和应用场景的需求。 如我们前文所言，在车端与机器人端零部件共通性较高的前提下，人形机器人在大厂入局+技术迭代+政策催化的加持下，人形机器人发展有望持续提速，带来相关零部件企业的投资机会，基于此，结合AI DAY信息我们大概拆解其内部构造： 由于当前人形机器人产业处于萌芽阶段，最终技术路线（包括减速器的选型、丝杆的选型、传感器选型、执行器最终数量需求与设计等）未定，我们仅参考特斯拉 AI DAY 展示的人形机器人架构所对应的预计架构，整体特斯拉机器人可分别四大方面，1）感知层：主要包括摄像头、毫米波雷达等传感器；2）决策层：为机器人大脑，预计主要为AI芯片、FSD系统等；3）执行层：线性执行器、旋转执行器以及手部关节；4）其他：主要包括电池及管理系统，机体结构，以及智能表皮等。本次梳理着重于执行层关节部分： 旋转关节：预计14个执行器（肩部6个+腕部2个+腰部2个+髋部4个），整体旋转关节价值量预计为2.4-4.8万元，预计大批量生产后有降本空间，假设整体降低50%左右，即整体旋转关节量产后价值量为2-3万元左右。 直线关节：预计共有14个执行器（肘部2个+腕部4个+髋部2个+膝盖2个+踝部4个），即主要分布在膝、肘等摆动角度不大的单自由度关节以及腕部、踝部等双自由度但体积紧凑的关节。目前行星滚珠丝杠单价较高，预计大批量量产后有降本空间，我们假设降低50%，假设整体旋转关节量产后价值量为3万元左右。 手部关节：预计12个手部执行器，预计采用空心杯电机+齿轮减速箱+编码器+传感器（预计有望新增触觉传感器）的结构，预计大批量量产后有降本空间，我们假设降低50%，整体旋转关节量产后价值量为1.6万元左右。 具体报告内容详见国信证券汽车团队于2023年12月23日发布的《汽车行业年度投资策略-把握出海和产业升级机遇》 法律申明 本公众号（名称：【车中旭霞】）为国信证券股份有限公司（下称“国信证券”）经济研究所【行业】组设立并独立运营的唯一官方公众号。 本公众号所载内容仅面向符合《证券期货投资者适当性管理办法》规定的专业投资者。国信证券不因任何订阅或接收本公众号内容的行为而将订阅人视为国信证券的客户。 本公众号不是国信证券研究报告的发布平台，本公众号只是转发国信证券发布研究报告的部分观点，订阅者若使用本公众号所载资料，有可能会因缺乏对完整报告的了解而对其中关键假设、评级、目标价等内容产生误解和歧义。提请订阅者参阅国信证券已发布的完整证券研究报告，仔细阅读其所附各项声明、信息披露事项及风险提示，关注相关的分析、预测能够成立的关键假设条件，关注投资评级和证券目标价格的预测时间周期，并准确理解投资评级的含义。 国信证券对本公众号所载资料的准确性、可靠性、时效性及完整性不作任何明示或暗示的保证。本公众号中资料、意见等仅代表来源证券研究报告发布当日的判断，相关研究观点可依据国信证券后续发布的证券研究报告在不发布通知的情形下作出更改。国信证券的销售人员、交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本公众号中资料意见不一致的市场评论和/或观点。 本公众号所载信息、意见不构成所述证券或金融工具买卖的出价或询价，评级、目标价、估值、盈利预测等分析判断亦不构成对具体证券或金融工具在具体价位、具体时点、具体市场表现的投资建议。该等信息、意见在任何时候均不构成对任何人的具有针对性的、指导具体投资的操作意见，订阅者应当对本公众号中的信息和意见进行评估，根据自身情况自主做出投资决策并自行承担投资风险。订阅者根据本公众号内容做出的任何决策与国信证券或相关作者无关。 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