汽车：智能驾驶研究框架（一）总章_24页_2mb

智能驾驶行业分析总结

一、核心观点

1. 单车结构变革

• 电子电气架构从分布式走向集中式：由功能域控制迈向跨域融合（Centralized Architecture + Zone Control），提升算力利用率、降低线束成本、促进软件定义汽车。
• 电动化作为基础载体：电动车响应速度快、控制精度高，且满足静态低功耗需求（如哨兵模式），支持L3+自动驾驶的关键前提之一。

2. 产业链与商业模式变化

• 微笑曲线升级：软件能力强的企业受益，产业链由线性结构向网状演化，出现轻资产代工与智驾软件功能订阅新模式。
• 商业模式创新：智驾功能软件付费（如特斯拉、蔚来）、代工合作（华为-赛力斯）、售后数字化服务，争夺价值链高溢价环节。

3. L2-L3能力分界线与行业现状

• L2/L3质变点：L2依赖驾驶员监控；L3允许在部分条件下车内接管。L3实现仍处早期，如奔驰、特斯拉已试点。
• 传感器与硬件需求：L2/L2+常见“三域融合及重型化”方案，可能包含摄像头、毫米波雷达等资源；L3方案逐步探索纯视觉（特斯拉）与激光雷达结合路径（多车厂）。

二、重点板块与风险提示

1. 投资建议

• 关注全产业链中具备技术壁垒及软件能力标的，包括：
  • 硬件供应商：德赛西威、均胜电子、经纬恒润等
  • 软件服务龙头：中科创达、光庭信息、华阳集团等
  • 新技术整合者：押注城市NOA、感知融合、计算平台企业。

2. 风险因素

• 渗透率不及预期：消费者接受度、成本分摊影响算法/传感器场景落地进度。
• 政策法规滞后：L3及更高级别无人驾驶相关政策进程尚未清晰，影响量产推广。
• 关键技术供应瓶颈：芯片短缺、原材料成本波动可能制约汽车产业电子化进程。
• 宏观经济放缓：消费需求下滑可能减缓整体技术投入意愿。

三、行业演进小结

• 产业重心重心转向感知融合与决策智能化，硬件价格下降是商用关键。
• 提案方指出，城市导航辅助驾驶（NOA）成为当前核心技术战场，高精地图、域控制器等成为竞争焦点。
• 下一代技术路线已进入多路并进状态，包括纯视觉、融合感知方案，自动驾驶商业化进程加速，智驾企业进入快速迭代阶段。