20220710-国信证券-计算机行业研究框架（汽车智能化_工业数字化）_194页_14mb

计算机行业研究总结

核心内容

计算机行业正处于科技创新新周期，受益于“软件定义未来”的趋势，行业具备低估值和高成长的双重特征。工信部等政策持续推动信息产业发展，为新一轮科技创新奠定了基础。当前计算机板块估值已充分消化，公募配置比例处于历史低位，投资机会大于风险。行业重点聚焦于汽车智能化和工业数字化两大领域，相关细分行业景气度高企，具备长期增长潜力。

主要观点

• 汽车智能化：2022年被视为高阶智能驾驶落地元年，行业竞争加剧，但增长动能强劲。随着EEA架构集中化，域控制器成为行业变革的关键。ADAS产品快速放量，感知层（激光雷达、车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达）和决策层（域控制器）共同推动智能化进程。应用软件成为主机厂品牌智能化的直接体现，对算法和核心功能的投入将成行业竞争焦点。
• 工业数字化：全球共振趋势下，工业软件国产化进程加快。生产控制和研发设计类软件的国产替代是长期投资方向。国家政策持续加码，推动工业软件突破“卡脖子”问题，提升制造业效率和降能耗。

关键信息

投资建议

建议关注以下高景气度且受疫情影响较小的细分领域及相关公司：

1. 汽车智能化：

   • ADAS产品：中科创达、经纬恒润、光庭信息
   • 域控制器：中科创达、经纬恒润、光庭信息
   • 智能座舱：中科创达、中控技术、赛意信息、中望软件、概伦电子

2. 工业数字化：

   • 工业软件：宝信软件、中控技术、赛意信息、中望软件、概伦电子

风险提示

• 工业软件国产化进程不及预期
• 汽车智能化行业竞争加剧及行业发展不及预期

重点公司盈利预测及投资评级

行业专题：汽车智能化与工业数字化

汽车智能化

感知层研究框架

• 环境感知：包括车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达，用于获取车辆周围环境信息。
• 车身感知：依赖高精度地图、GNSS和惯性导航系统，实现车辆定位与导航。
• 网联感知：依托V2X技术、5G和路侧设备，实现车辆与外部环境的数据共享和协同。

ADAS系统研究框架

• EEA架构集中化：域控制器成为趋势，提升系统集成效率。
• 成本拆解：高性能SoC主芯片占据域控制器成本主要部分。
• 技术要求：异构多核硬件架构成为高阶自动驾驶趋势。
• 行泊一体域控制器：OEM自研、系统集成商和软件平台商共同参与。

算力芯片研究框架

• 智能座舱SoC：高通占据中高端市场，英伟达在自动驾驶领域领先。
• 自动驾驶SoC：英伟达Xavier和Pegasus为主流产品，特斯拉FSD芯片也具备竞争力。
• 评价框架：芯片性能、算力、能耗和效率是主要考量因素。

汽车软件研究框架

• 操作系统：QNX+Linux或QNX+Android为当前主流。
• BSP：连接主板硬件与操作系统，是系统开发中的关键环节。
• Hypervisor：实现跨平台应用，提升系统灵活性。
• 中间件层：实现软硬件解耦，提高开发效率。
• 功能软件：包括自动驾驶核心模块。
• 工具链：提升研发效率。
• 应用软件：OEM品牌智能化的直接体现。

工业数字化

EDA软件研究框架

• 市场空间：中国成为EDA市场的重要增长动力。
• 海外对标：Synopsys、Cadence等是行业领先者。
• 国内现状：本土EDA厂商正在快速发展，但仍有技术短板。

CAD软件研究框架

• 市场空间：行业稳步发展，国内规模扩张迅速。
• 竞争格局：国外巨头主导，但国产化浪潮势不可挡。

CAE软件研究框架

• 技术壁垒：高，是物理和数学的结晶。
• 市场空间：应用广泛，国内外市场保持稳定增长。
• 发展历程：Ansys为全球龙头，行业进入并购阶段。
• 国内现状：霍莱沃等企业在电磁仿真领域取得进展。

工控系统研究框架

• PLC、DCS、SCADA：分别是底层控制、流程工业控制和数据采集监控系统。
• 流程工业数字化：自动化控制系统是流程工业控制的大脑，自动化仪表市场竞争格局分散，国产化替代空间广阔。
• 工业软件：软件定义数字化，全方位优化生产控制。

煤矿智能化研究框架

• 系统构成：包括作业链解析、系统组成、竞争格局等。
• 经济效益：智能化升级可显著提升煤矿生产效率和安全性。
• 市场空间：智能化煤矿的验收指标和系统构成是行业关注重点。

技术路线与市场趋势

激光雷达

• 激光雷达：L3级以上自动驾驶的必备传感器，具备高精度、远距离和全方位探测能力。
• 发展历程：从1960年代的科研应用，到2017年全球首款车规级激光雷达量产。
• 技术路线：分为机械式、混合固态和固态激光雷达，其中混合固态是当前主流方案，固态为未来趋势。
• 市场空间：2019年全球市场规模约16亿美元，预计2025年将达38亿美元，年复合增长率约20%。

自动驾驶分级与传感器需求

• 自动驾驶分级：从L0到L5，系统自动化程度逐步提升。
• 传感器需求：随着自动驾驶级别提升，单车传感器数量呈倍级增长，L3以上需激光雷达作为必备传感器。

技术路线对比

• 纯视觉方案：以特斯拉为代表，依赖摄像头和AI算法，但受限于精度和稳定性。
• 激光雷达方案：以Waymo、百度Apollo等为代表，具备高精度和稳定性，但成本较高。

技术路线与成本

• 激光雷达：机械式成本高、可靠性差；混合固态成本较低、量产性好；固态具备高分辨率和稳定性，但技术难度高。

结论

计算机行业在“软件定义未来”的背景下，正迎来新一轮增长周期。汽车智能化和工业数字化是两大核心方向，未来市场空间广阔，政策支持和行业趋势为行业带来显著机遇。重点公司如中科创达、经纬恒润、宝信软件、中控技术等具备较高投资价值。然而，行业仍面临技术突破、政策落地及竞争加剧等风险，需持续关注。