汽车智能化2022年度策略总结
核心内容
2022年是全球汽车智能化发展的重要转折点,智能化将接棒电动化,成为推动汽车变革的关键力量。随着新能源汽车渗透率逐步提升,智能化在“单车价值+渗透率+毛利率”框架下成为最具投资价值的赛道之一。
主要观点
- 需求-技术-资金-人才形成正循环:智能化各个环节进入加速阶段,L3功能实现“0-1”突破,L2功能向标配演进。
- E/E架构升级趋势:从分布式ECU向域控制/中央集中架构发展,功能域+以太网成为标配,车规级以太网将推动传输带宽升级。
- 感知层技术并行发展:视觉方案(如摄像头)与激光雷达技术同步推进,多传感器融合成为未来主流。
- 决策层技术竞争激烈:AI芯片、操作系统、域控制器成为核心,英伟达、Mobileye、高通、华为等企业占据主导地位。
- 执行层国产替代加速:底盘域控制器集成、线控制动等技术提升,推动国产替代进程。
- 应用层多样化发展:智能座舱、L2+/L3+自动驾驶、SOA服务等多点开花,消费者对智能化配置的接受度持续提升。
关键信息
智能化技术发展节点
- 传感层:激光雷达成为最大增量,成本下降、技术升级(如固态激光雷达)加速普及。
- 决策层:AI芯片(如英伟达Orin、华为Ascend系列)、操作系统(QNX、Linux、Android)为关键技术,其中英伟达和Mobileye在L2/L3领域表现突出。
- 执行层:线控制动、底盘域控制器集成成为重点,国产替代加速。
- 应用层:智能座舱(如大屏、HUD、流媒体后视镜)、L2+/L3自动驾驶、SOA服务成为消费者感知最强功能。
智能化产业链布局
- 重点个股:
- 传感层:炬光科技(激光雷达)、舜宇光学(摄像头)
- 决策层:英伟达、高通、地平线(AI芯片)、德赛西威、中科创达、华阳集团(域控制器)
- 执行层:伯特利、拓普集团(线控制动)、耐世特(线控转向)
- 应用层:华阳集团(HUD)、上声电子(声学)
激光雷达市场前景
- 2025年全球车载激光雷达市场规模预计达94.4亿美元,年复合增长率49.5%。
- 中国激光雷达市场预计达43.1亿美元,增长潜力巨大。
- 主要厂商包括华为、禾赛科技、速腾聚创、Luminar、Innoviz等。
AI芯片发展趋势
- 算力与能效比:高算力、高能效比成为趋势,主流芯片如英伟达Orin、Mobileye EyeQ系列、高通SA8155P等。
- 工艺制程:从28nm向5nm演进,提升性能和功耗比。
- 市场格局:特斯拉自研FSD芯片,英伟达和Mobileye主导高端市场,华为、地平线、寒武纪等国内企业加速突破。
操作系统发展
- 主流操作系统:QNX(安全性高)、Linux(灵活性强)、Android(生态完善)。
- 智能座舱OS:安卓生态为主,华为鸿蒙OS、百度Apollo、大众VW.OS等逐步进入市场。
- 自动驾驶OS:QNX与Linux为主要选择,部分车企自研操作系统。
产业链价值与竞争格局
- 软硬件解耦:硬件价值增量由供应链掌握,软件价值由传统Tier1、强势Tier1和主机厂争夺。
- 自动驾驶域:成为产业链最大争夺点,传统Tier1逐步被边缘化,新Tier1和主机厂竞争激烈。
- E/E架构:功能域+以太网成为标配,中央计算单元为未来方向。
未来趋势
- 硬件标准化:推动软件付费模式,衍生服务成为新增长点。
- 多传感器融合:视觉+激光雷达成为主流感知方案,提升自动驾驶体验。
- 智能化配置“有”比“没有”好:消费者愿意为功能差异付费,智能化配置成为购车决策的重要因素。
- 政策影响:数据监管趋严,自动驾驶功能迭代谨慎,但推动行业标准化和安全性提升。
风险提示
- 全球疫情控制低于预期
- 芯片短缺持续,乘用车需求复苏不及预期
- 智能化推广不及预期,影响技术落地
重点车企智能化配置情况
| 品牌 |
车型 |
处理器 |
传感器/个 |
硬件版本 |
L2/L3价格 |
车价 |
差价 |
| 小鹏P7 |
智行版 |
/ |
5 |
/ |
/ |
22.99 |
/ |
| 小鹏P7 |
智享版 |
控制单元 |
20 |
Xpilot 2.5 |
标配 |
24.99 |
2.0 |
| 小鹏P7 |
智尊版 |
Xavier |
31 |
Xpilot 3.0 |
标配 |
25.99 |
1.0 |
| 蔚来ES6 |
运动版 |
标配 |
标配 |
标配 |
1.5 |
35.8 |
/ |
| 蔚来ES6 |
性能版 |
标配 |
标配 |
标配 |
1.5 |
39.8 |
4.0 |
| 蔚来ES6 |
签名版 |
标配 |
标配 |
标配 |
标配 |
46.8 |
7.0 |
| 理想One |
2021款 |
标配 |
标配 |
标配 |
3.2 |
33.8 |
/ |
| 特斯拉Model3 |
标准续航版 |
标配 |
标配 |
标配 |
0.98 |
19.96 |
/ |
| 广汽AION Y |
80智领 |
标配 |
标配 |
标配 |
/ |
20.88 |
/ |
| 广汽AION Y |
80智享 |
标配 |
标配 |
标配 |
标配 |
20.88 |
0.92 |
| 吉利极氪 |
- |
标配 |
标配 |
标配 |
1.6/3.5 |
26.6 |
/ |
智能驾驶传感器对比
| 传感器 |
探测距离 |
优势 |
劣势 |
价格 |
应用 |
| 摄像头 |
3~50m |
可识别文字、颜色、物体 |
难以检测距离;受光线、天气影响 |
30~70美金 |
AEB、ACC、LKA、BSD等 |
| 超声波雷达 |
0.2~10m |
指向性强,精度高,价格便宜 |
表面材质影响测量精度 |
10~20美金 |
APA |
| 毫米波雷达 |
0~100m |
检测距离远,受天气影响较小 |
方位分辨率低,难以检测静止或缓慢移动物体 |
50~200美金 |
ACC、AEB、BSD等 |
| 激光雷达 |
1~200m |
绘制高精度3D地图,准确检测障碍物 |
价格高,体积大,受天气影响,不擅长色彩区分 |
机械:$4000~$30,000 固态:几百美元 |
ACC、LKA、AEB、TJA、FCW等 |
| 夜视系统 |
500m以内 |
穿透距离远,拓宽视野 |
价格高 |
几千美金以上 |
NV、LDW |
智能驾驶芯片对比
| 芯片厂商 |
芯片名称 |
AI算力(TOPS) |
工艺制程(nm) |
适用等级 |
量产时间 |
| 特斯拉 |
FSD(HW4.0) |
216(估) |
7 |
L4/L5 |
2022 |
| 特斯拉 |
FSD(HW3.0) |
72 |
14 |
L3 |
2019 |
| 英伟达 |
Orin |
254 |
7 |
L4/L5 |
2022 |
| 英伟达 |
Xavier |
30 |
12 |
L2/L3 |
2020 |
| Mobileye |
EyeQ6 |
128 |
7 |
L4/L5 |
2023 |
| Mobileye |
EyeQ5 |
24 |
7 |
L2/L3 |
2021 |
| Mobileye |
EyeQ4 |
2.5 |
28 |
L1/L2 |
2018 |
| 高通 |
SM8540+SA9000B |
360 |
7 |
L2/L3/L4/L5 |
2022 |
| 华为 |
Ascend910 |
512 |
7 |
L4 |
2022 |
| 华为 |
Ascend310 |
16 |
12 |
L3 |
2019 |
| 地平线 |
绎程5 |
128 |
16 |
L3/L4 |
2022 |
| 地平线 |
绎程3 |
5 |
12 |
L2/L3 |
2020 |
| 地平线 |
绎程2 |
4 |
28 |
L1/L2 |
2019 |
| 黑芝麻 |
A2000 |
>250 |
7 |
L4/L5 |
2025 |
| 黑芝麻 |
A1000 Pro |
106 |
16 |
L3/L4 |
2022 |
| 黑芝麻 |
A1000 |
70 |
16 |
L2/L3 |
2021 |
| 零跑+大华 |
凌芯01 |
4.2 |
28 |
L2/L3 |
2021 |
| 瑞萨 |
R-CAR V3U |
60 |
12 |
L3 |
2023 |
智能座舱芯片对比
| 芯片厂商 |
芯片型号 |
工艺 |
CPU核心 |
性能/DMIPS |
GPU核心 |
| 高通 |
820A |
14nm |
Kyro200 |
42k |
Adreno 530 |
| 高通 |
SA6155P |
11nm |
Kyro300 |
40k |
Adreno 608 |
| 高通 |
SA8155P |
7nm |
Kyro435 |
80k(E) |
Adreno 640 |
| 高通 |
SA8195P |
7nm |
Kyro495 |
150k(E) |
Adreno 899 |
| 高通 |
SA8295 |
5nm |
Kryo 680 |
/ |
Adreno 660 |
| AMD |
AMD-Ryzen |
12nm |
AMD Zen+ |
/ |
AMD RDNA2 |
| 华为 |
Kirin 710A |
14nm(中芯国际) |
A73/A53 |
/ |
Mail G51 |
| 华为 |
Kirin 980 |
7nm |
A76/A55 |
72K |
Mali G76 |
| 英特尔 |
A3950 |
14nm |
Intel |
42K |
Intel HD 505 |
| 三星 |
Exynos Auto 8890 |
14nm |
CustomizedCPU/A53 |
63k |
Mali T880 |
| 三星 |
Exynos Auto V910 |
8nm |
A76 |
111k |
Mali G76 |
| 三星 |
Exynos V920 |
5nm(E) |
A76 |
200K(E) |
/ |
| 联发科 |
MT2712 |
28nm(E) |
Arm A72/A53 |
22K |
Mali-T88 |
| 恩智浦 |
i.mx8QM |
28nm |
Arm A72/A53 |
26K |
GC7000 |
| 恩智浦 |
i.mx6 |
40nm |
Arm A9 |
6K/12K |
GC2000/GC355/GC320 |
| 瑞萨 |
R-CAR H3 |
16nm |
Arm A57/A53 |
40K |
GX6650 |
| 德州仪器 |
Jacinto 6 |
28nm(E) |
Arm A15 |
/ |
SGX544/GC320 |
操作系统对比
| 操作系统 |
简介 |
优势 |
劣势 |
合作主机厂/零部件供应商 |
| QNX |
黑莓公司开发,符合ISO26262 ASIL D标准 |
安全性、稳定性高,车规级 |
需授权费用 |
通用、克莱斯勒、凯迪拉克、雪佛兰、雷克萨斯、路虎、保时捷、奥迪、大众、别克、丰田、捷豹、宝马、现代、福特、日产等 |
| Linux |
多用户、多任务、支持多线程和多CPU |
免费、灵活性强、安全性高 |
应用生态不完善、技术支持差 |
丰田、日产、特斯拉等 |
| Android |
基于Linux架构,开源 |
开源、移动生态完善 |
安全性、稳定性差,不适合仪表盘等高安全需求 |
奥迪、通用、蔚来、小鹏、吉利、比亚迪、博泰、英伟达 |
| WinCE |
微软公司,多任务抢占、硬实时 |
实时性能优秀,Windows生态便利 |
开发者和应用减少,即将退出市场 |
福特等 |
华为智能车控操作系统VOS
- 功能:支持异构多核、兼容AUTOSAR,实现ECU代码平滑迁移,提升开发效率。
- 应用场景:覆盖网关、车身控制器、电动系统、底盘系统、传感器、MDC等多种设备。
- 优势:开源、开放,帮助主机厂实现自主可控,支持多种芯片厂商。
华为VehicleStack
- 特点:实现域控制系统跨域集成调度,支持不同车型架构重用,缩短开发周期6-8个月。
- 功能:支持分布式通信、数据和安全框架,提升整车性能与体验。
鸿蒙OS搭载车型情况
- 北汽极狐阿尔法S HI版:搭载鸿蒙OS与麒麟990A芯片,价格25-40万元,2021年四季度开始交付。
- 赛力斯SF5:搭载华为DriveONE电驱系统、Hi-Car互联方案、HUAWEI SOUND,未来有望搭载鸿蒙OS。
- 吉利AB高端品牌:基于方舟架构与CHN平台,搭载华为智能技术。
智能化发展路径与市场前景
- 技术趋势:从L2向L3/L4演进,多传感器融合、域控制器集成、中央计算单元成为主流。
- 市场增长:2025年全球车载激光雷达市场达94.4亿美元,中国达43.1亿美元。
- 产业链竞争:传统Tier1向后移动,强势Tier1与主机厂争夺主导权,国内企业加速崛起。
总结
2022年汽车智能化进入加速阶段,L2/L3功能快速普及,激光雷达、AI芯片、域控制器等核心技术推动行业变革。随着E/E架构升级、多传感器融合、操作系统多样化,智能化将成为汽车发展的核心方向。国内企业如炬光科技、华为、地平线等在产业链中占据重要位置,未来有望实现更多突破。同时,政策监管趋严,推动行业标准化与安全性提升,为智能化发展提供保障。