汽车行业“智能驾驭，电动未来”系列之智能化：智能驾驭进展加速，拥抱万亿级市场-20190509-招商证券-43页_4mb

智能化推动汽车行业发展总结

核心内容

智能驾驶已成为汽车行业发展的核心趋势，未来将催生万亿级市场。随着政策支持和市场需求的推动，汽车智能化正从自下而上的硬件普及逐步向自上而下的算法与系统集成发展。当前，国内厂商在智能驾驶产业链中已具备一定的竞争优势，特别是在感知层、执行层和通信层，有望实现突破。

主要观点

• 智能驾驶的发展阶段：分为三个阶段，第一阶段（2019-2020）聚焦于基础硬件的普及；第二阶段（2021-2025）关注算法与系统集成；第三阶段（2025年后）将实现自动驾驶在多个场景的落地，带来单车价值量的显著提升。
• 政策与规划推动：国家出台多项政策支持智能驾驶发展，如《智能汽车创新发展战略》等，为行业提供了明确的发展方向和规范。
• 技术发展趋势：摄像头、毫米波雷达、激光雷达等感知技术是智能驾驶的关键，多传感器融合是提升感知精度的主流方案。
• 国内厂商崛起：国内企业在智能驾驶的多个环节（如传感器、芯片、执行系统）已具备一定的技术实力和市场占有率，未来有望进一步扩大。
• 投资机会：推荐具有先发优势的整车企业（如上汽、比亚迪）和智能化零部件企业（如拓普集团、德赛西威），以及在高精度地图、MCU芯片、激光雷达等细分领域表现突出的公司。

关键信息

智能驾驶产业链结构

智能驾驶产业链主要分为以下三部分：

1. 基础硬件：包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等。
2. 基础软件：涵盖算法框架、高精度地图、深度学习等。
3. 应用集成：包括智能座舱、车联网、无人驾驶解决方案等。

感知层技术分析

• 摄像头：国内厂商（如欧菲光、舜宇光学）在该领域具备优势，但受限于光线条件。
• 毫米波雷达：国内厂商（如湖南纳雷科技、华域汽车）正在加速布局，24GHz雷达已实现量产，77GHz雷达正逐步推广。
• 激光雷达：具备高精度的三维成像能力，但成本较高，需通过降维、固态化、规模效应降低成本。
• 多传感器融合：是提升识别精度和系统稳定性的重要方式，传感器之间互补，共同提升感知能力。

控制层与算法技术

• 经典算法：包括前处理、前景分离、物体识别、结果改进、物体跟踪等，是智能驾驶的基础。
• 深度学习突破：深度学习技术显著提升了识别精度，成为未来智能驾驶算法的重要方向。
• 算法芯片：如NVIDIA Drive PX2、Tesla新芯片等，性能和成本不断优化，符合摩尔定律。

执行层与系统变革

• 转向系统：从传统机械转向向线控转向升级，EPS厂商在国内市场已具备一定竞争力。
• 制动系统：从人力制动向电控制动过渡，新能源汽车对电控制动系统的需求显著增长。
• 执行层的重要性：执行层是智能驾驶实现实际驾驶行为的关键，对系统稳定性、效率有重要影响。

通信与网联化

• V2X与5G：车联网（V2X）是实现自动驾驶的重要基础，5G技术将加速其落地。
• 通信技术：云、管、端的三层架构已逐步明确，运营商、设备商和主机厂是主要投资机会。

投资建议

• 汽车：推荐上汽集团、比亚迪、拓普集团、兴民智控、德赛西威、均胜电子。
• 计算机：推荐四维图新、中海达、千方科技、万集科技。
• 通信：建议关注高新兴、移为通信、广和通、中兴通讯。
• 电子：推荐立讯精密。

风险提示

• 汽车销量不及预期。
• 政策落地不及预期。

图表目录

• 图1：国内主机厂自动驾驶推广时间表
• 图2：自动驾驶功能及预期时间轴
• 图3：自动驾驶汽车产业链
• 图4：博世单目、双目摄像头传感器
• 图5：毫米波雷达安置位置介绍
• 图6：Velodyne HDL-64E激光雷达拆解
• 图7：Velodyne HDL-64E激光雷达原始数据
• 图8：固态激光雷达体积小、便宜、与车身融合
• 图9：智能驾驶系统十分依赖算法和数据
• 图10：视觉识别过程中的前处理和前景分离
• 图11：现有算法在精度和运算速度之间的对应关系
• 图12：通过摄像头获取实时路况信息
• 图13：通过雷达获取实时路况信息
• 图14：激光雷达感应成像
• 图15：LiDAR进行3D成像
• 图16：恩智浦Blue-Box多传感器融合方案
• 图21：NVIDIA Drive PX2芯片
• 图22：PX2平台运作原理模拟
• 图23：Tesla最新智能驾驶芯片
• 图25：德赛西威CES Asia上发布的智能驾驶舱
• 图26：智能驾驶舱包含22个传感器
• 图27：智能驾驶产业链中执行器决定智能驾驶的最终效果
• 图28：执行器在智能车辆中的位置
• 图31：基于真空助力的液压制动系统
• 图32：基于ESP的液压制动系统
• 图33：博世iBooster电控助力系统位置
• 图34：iBooster系统结构
• 图35：车内通信和车外通信
• 图36：V2X应用场景
• 图37：车联网从聚焦汽车产品向聚焦用户驾驶体验升级
• 图38：LTE-V技术图解
• 图39：PC5方案
• 图40：PC5接口应用场景
• 图41：Uu接口应用场景
• 图42：Uu接口和PC5接口互为补充
• 图43：LTE-V2X技术标准的发展
• 图44：5G车联网业务分类及通信需求
• 图45：汽车行业历史PE Band
• 图46：汽车行业历史PB Band

正文目录概要

1. 智能驾驭进入实质落地期，政策及规划催生万亿行业
2. 智能加速，感知先行
3. 智能驾驶大脑，国内优势与弱势并存
4. 执行层的国内突破与机遇
5. V2X实现网联智能化，5G加速车联网落地
6. 展望