把握变革中的机遇智能网联汽车_107页_6mb

报告摘要

汽车变革中的机会分析：智能网联汽车与智能驾驶

核心内容概述

本报告聚焦于汽车智能化、电动化及特斯拉产业链的投资机会，强调“汽车四化”（电动化、智能化、共享化、电商化）的发展趋势。报告指出，智能网联汽车是未来汽车发展的关键方向，其核心在于单车智能化与车联网（V2X）的结合。此外，报告分析了智能驾驶技术的演进路径、相关产业链的发展现状及投资机会。

主要观点

智能网联汽车：由单车智能化与车联网共同构成，是未来汽车发展的必然趋势。
单车智能化先行：ADAS（高级驾驶辅助系统）正在成为全球汽车安全评分的重要指标，推动汽车智能化进程。
V2X迎来拐点：车联网技术正加速发展，为智能网联汽车提供基础支持。
特斯拉引领变革：特斯拉通过硬件升级、深度学习与OTA技术，成为智能汽车发展的典范。
政策推动商业化：各国政策加速智能汽车和自动驾驶的法规制定，为产业商业化提供支持。
传感器融合趋势：多传感器融合是智能驾驶的必然发展方向，提高系统冗余度和容错性。
投资机会分析：围绕ADAS、V2X、传感器技术及算法开发等领域，具有较大的投资潜力。

关键信息

1. 智能驾驶分级与目标

LEVEL 0：手动驾驶，无智能辅助
LEVEL 1：主要提供警示提示功能
LEVEL 2：具备部分干预辅助功能
LEVEL 3：具备综合干预辅助功能
LEVEL 4：需V2X与高精地图支持，实现完全自动驾驶

目标：中国计划在2020年实现部分自动驾驶（PA）车辆市占率30%，并逐步向完全自动驾驶（FA）推进。

2. 传感器技术分析

ADAS（高级驾驶辅助系统）

摄像头：是最常用的ADAS感知识别元件，用于LDW、FCW、TSR、BSD、SVP、PA、驾驶员注意力监测等功能。
摄像头市场：2020年国内市场规模预计超60亿元，年复合增长率超20%。
CMOS与镜头：CMOS是摄像头的核心部件，目前被Sony、Samsung、OmniVision等外资品牌主导。舜宇光学、大立光电等企业在全球市场中占据重要份额。
模组封装：国内欧菲光、舜宇光学等企业已进入前装市场，未来有望进一步扩展。

毫米波雷达

功能：用于ACC、AEB、FCW等智能驾驶功能，具有远距离探测、不受天气影响等优点。
市场预测：2020年全球毫米波雷达出货量预计达7,000万个，市场规模超576亿元。
国产化趋势：国内企业如华域汽车、杭州智波科技、厦门意行半导体等正在加速研发，有望在未来三年内实现77GHz毫米波雷达的国产化。

激光雷达

功能：可实现动态三维建模，是无人驾驶的重要技术。
成本问题：目前成本过高，限制其大规模应用。
国内进展：华达科捷、思岚科技等企业正在研发低成本激光雷达，未来有望实现商业化。

夜视系统

功能：提升夜间行车安全性，可识别行人、动物等。
技术路线：包括微光夜视、被动热成像、主动红外三种。
市场现状：全球渗透率仅2.8%，国内仅0.5%。保千里、星宇股份等企业已进入市场。

多传感器融合

必要性：提高系统冗余度和容错性，是智能驾驶发展的必然趋势。
技术挑战：需要高效的算法支持，如贝叶斯准则、卡尔曼滤波等。
国内机会：东软集团、亚太股份等公司已布局ADAS算法，关注其并购动向。

3. ECU与深度学习

ECU（电子控制单元）：是智能汽车的“大脑”，负责处理传感器数据并做出驾驶决策。
深度学习：通过多层神经网络，提升汽车的智能处理能力，特斯拉采用深度学习技术，实现自动驾驶系统的持续升级。
GPU与FPGA：GPU适用于大规模并行计算，适合深度学习需求；FPGA具有高性价比，适合成本敏感型智能驾驶方案。

4. 传统车企与互联网企业合作

传统车企：如沃尔沃、戴姆勒、福特、宝马、现代、丰田、日产、本田等，均在积极布局智能驾驶技术。
互联网企业：如Google、Apple、百度、阿里、乐视等，正在尝试通过技术整合实现智能汽车的突破。
特斯拉模式：结合传统车企与互联网企业的优势，通过OTA、深度学习等方式快速提升智能水平。

5. 政策与法规

美国：计划2016年夏末出台自动驾驶标准，目标2020年强制安装V2V设备。
欧盟：2025年左右实现完全自动驾驶量产。
中国：2016年将发布智能网联汽车技术发展路线图，推动V2X和ADAS发展。
国际合作：日本、欧盟与联合国合作起草国际安全法规，推动自动驾驶标准化。

6. 投资机会

ADAS产业链：关注摄像头、雷达、激光雷达、夜视系统及多传感器融合技术。
V2X产业链：随着政策推动，车联网将成为智能网联汽车发展的核心。
算法与芯片：深度学习推动GPU与FPGA市场增长，关注相关企业技术布局。
国内企业机会：如晶方科技、舜宇光学、华达科捷、思岚科技、保千里等，有望受益于国产化趋势。

总结

本报告指出，智能网联汽车是汽车变革的核心方向，其发展依赖于单车智能化与V2X技术的结合。随着各国政策加速推进，智能驾驶和自动驾驶技术将逐步实现商业化。ADAS、毫米波雷达、激光雷达、夜视系统等传感器将成为智能汽车的重要组成部分，而多传感器融合与深度学习技术将提升系统的智能化水平。未来，国内企业有望在传感器国产化、算法开发及车联网技术上抓住机遇，推动行业进步。

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