汽车及汽车零部件行业智能汽车专题：城市NOA迎爆发，技术趋势、商业模式和竞争格局解析-20231014-国金证券-21页_3mb

汽车组 - 智能汽车专题总结

核心观点

智能驾驶行业正迎来重大变革，核心算法实现突破，城市NOA成为新的爆发点。特斯拉引领的Transformer+Bev架构推动了智驾算法向端到端大模型演进，为智能驾驶的普及奠定基础。城市NOA将从四个方面重构产业链：智驾硬件技术迭代加速、商业模式变革、竞争格局颠覆和供应链变革。

技术趋势

1.1 算法：Transformer+Bev+Occupancy+Lanes Network闭环

• 算法已形成技术和场景闭环，实现无图城市NOA功能。
• 无图化趋势加速，高精地图覆盖有限且成本高。
• 算法突破后，无图城市NOA将成为下一个应用爆点。

1.2 传感器：4D毫米波雷达趋势强化

• 4D毫米波雷达相较传统雷达增加了俯仰角维度，具备高分辨率和抗恶劣天气能力。
• 成本约1300元，可部分替代激光雷达。
• 特斯拉已搭载，国内车企预计2025年逐步上车。

1.3 传感器：ADAS清洗，L3+催生百亿市场空间

• L3自动驾驶推动ADAS传感器清洗需求增长。
• 每辆车需清洗10-12个传感器窗口，清洗泵单个价值200-300元。
• 全球L3+汽车销量达5319万辆时，全球ADAS清洗市场约194亿元。

1.4 控制器：中央域控趋势加速

• 高阶自动驾驶要求>24TOPS算力。
• 集中式域控制器方案从四芯片演进至两芯片。
• 英伟达Thor即将量产，算力达2000TOPS，单芯片时代即将到来。

1.5 执行器：线控+一体化，底盘技术迭代仍在加速

• 线控刹车和转向缩短反应时间，是高阶自动驾驶必备。
• 磁流变减震器反映速度更快，是CDC的10倍。
• 一体化底盘成为长期趋势，如REE和RIVIAN已开始应用。

商业模式

2.1 行业垂直分工迎来巨变，整车或将演绎品牌、制造和软件的分离

• 系统级tier1逐步退出，模块化tier1崛起。
• 整车制造与品牌、软件逐渐分离，如华为与赛力斯、奇瑞等合作。
• 智能汽车将开启应用付费模式，三大流量（信息、物流、人流）成为主要盈利来源。

2.2 复盘手机行业经验

• 制造与品牌分离，如富士康为苹果代工。
• 软件与硬件分离，如安卓与iOS形成两大阵营。
• PC端是软硬件分离的先驱，IBM反垄断后形成开放生态。

2.3 智能汽车盈利模式展望

• 软件服务将成为重要收入来源。
• 智能汽车承担物流、客运流，未来可能引入运营分成等新商业模式。

竞争格局

3.1 城市NOA，数据竞争进行时

• 城市NOA是车企竞争新焦点，围绕数据展开。
• 小鹏、华为、特斯拉等企业已大规模推广城市NOA。
• 未来将进入爆发期，L3法规落地将加速行业发展。

3.2 华为智驾系统赋能：赛力斯、长安汽车（阿维塔）

• 华为通过智选和HI两种模式赋能车企。
• 问界M5/M7/M9搭载华为ADS2.0，实现城市NOA功能。
• 华为城市NCA预计年底全国覆盖，技术领先。

3.3 小鹏：平台与软件双轮驱动，自研积累抢占先发优势

• 小鹏Xpilot4.0增强多域融通能力，XNGP逐步实现无图化。
• 2023年Q3推出无图城市NOA，年底覆盖50城。

3.4 理想：新势力龙头后来居上，双能战略赋能公司竞争

• 理想AD Max 3.0引入大模型AI算法，实现无图城市NOA。
• 2023年9月，理想开启城区增强领航辅助NOP+。

3.5 蔚来：自驾最早起步者，积淀深厚公司厚积薄发

• 蔚来基于NT2.0平台实现城市NOA，搭载英伟达Orin芯片。
• 2023年第四季度累计开通城区领航路线里程6万公里。

3.6 从传统汽车到智能汽车，整车格局变化

• 传统车竞争靠硬件，后发优势明显。
• 智能车竞争靠软件，强者恒强，先发优势重要。
• 未来智能车产业链利润集中在全栈自研龙头、算法供应商、芯片供应商等。

供应链

4.1 华为供应链：步入新车周期，大级别机会显现

• 华为智选车模式下，赛力斯、奇瑞、江淮、北汽等合作。
• 华为ADS2.0搭载问界M5/M7/M9，带来技术突破。

4.2 奇瑞供应链：受益华为智选车放量，核心供应商获益

• 智界S7将于11月上市，EHY预计24年H1上市。
• 奇瑞供应链厂商包括星宇股份、保隆科技、瑞鹄模具等。

4.3 特斯拉供应链：FSD即将落地，全栈自研龙头持续发力

• 特斯拉产业链迎来贝塔性增长，如新泉、东山、拓普、三花等。
• FSD有望年底在海外落地，推动特斯拉进入新周期。

投资建议

• 汽车行业进入大整合时代，智能驾驶奇点临近。
• 整车端关注软硬件实力兼具、具备先发优势的车企。
• 建议关注华为系及其供应链，如星宇股份、沪光股份等。

风险提示

• 智能化进度不及预期
• L3法规落地时间不及预期
• 智能汽车市场渗透率不及预期