智能汽车产业148页深度研究报告：汽车智能开启，拥抱产业变革 | 附完整报告下载

报告出品方/作者：华西证券，崔琰

 一、智能驾驶 核心要素

1. 渐进式和跨越式路线差异何在？

1. 什么是智能座舱？

1. 哪些巨头在跨界入局？

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特斯拉功能领先，L3自动驾驶导入。特斯拉功能领先，最新FSD Beta版软件可实现城市街道自 动辅助驾驶、交通信号灯识别等；国内造车新势力蔚来、小鹏相继推出高速自主导航驾驶 （传统车企亦计划推出），城市区域及功能连续性为下一 步主要拓展方向。

商用场景相对较易，率先落地。Robotaxi：Waymo2018年底率先推出，国内科技初创公司 紧随其后，小马智行、百度等相继落地。据瑞银集团预测， 2030年全球自动驾驶出租车市场规模可能超2万亿美元；高速货运：干线物流场景，交通情况相对简单可控；特定场景：如港口、矿山，结构化场景，自动驾驶技术实现 难度最低。

头部企业开启技术方案输出。Waymo：同沃尔沃汽车集团达成全球战略合作，为极星 和领克两大品牌提供L4自动驾驶技术，创造包括网约车服 务在内的应用场景和商业模式；百度：L4纯视觉自动驾驶技术Apollo Lite降维输出，推出 自主泊车AVP及领航辅助驾驶ANP，现已与广汽、威马、 长城等品牌开展量产合作。

新政策定调，强调智能化与网联化协同。车联网以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，是实现高等级自动驾驶的关键前提；国家层面车联网布局已久，各项配套扶持政策逐步完善。近年来，各项政策强调5G技术对于车联网发展的积极作用；2020年11个部委联合发布的《智能汽车创新发展战略》强调智能化与网联化协同。

决胜智能汽车 变革人类传统出行

目前阶段：乘用场景由L2 逐步向 L3 迈进；商用场景 L4 先行落地

终极形态完全自动驾驶 （兼顾出行安全与出行效率）

终极目标：颠覆 人类传统出行方式。

单车智能感知层：智能汽车“双眼”多传感器融合

优劣势各异，多传感器融合为主流方案

高阶自动驾驶核心：可靠性 可用度 ，分别体现在行车安全和功能连续性

自动驾驶各类型传感器优劣势各异，目前量产车 ADAS 主流配置为摄像头毫米波雷达 超声波雷达。

在 L3 及以上自动驾驶路线中，激光雷达重要性凸显，据 ElecFans ，搭载激光雷达自动驾驶系统安全性可达 99.99%99.99%，而摄像头、毫米波雷达等传感器仅能保证 99%。

激光雷达：以激光束为信息载体的主动测量装置

激光雷达 是 以激光束为 信息载体，利用 相位、振幅、频率等来 搭载信息，并 将辐射源频率提 高 到 光频段，通过 发射激光来测量物体与传感器之间精确距离 从而对周边环境形成 3D 点云数据 的主动测量装置。

按测距 方法划分，可以 分为飞行时间 ToF 测距法、基于相干探测的 FMCW 测距法以及三角测距 法等，其中 1 ToF 方案现已得到广泛应用；2 FMCW 激光雷达大多仍处于概念机阶段。

技术方案各异，短期 半固态最具应用条件

按扫描 方式划分，主要 包含机械式（整体 360 旋转）、半固态（收发模块静止、仅扫描器 发生机械运动，包括 转镜、 MEMS和固态（无任何 机械运动部件，包括 Flash 、 OPA ）三大类。

机械式激光雷达已广泛应用，但 主要应用于 L4 L5 无人 驾驶领域，受 限车规、成本、外观等问题难以适用于 L2 L3。

现阶段半固态（ MEMS 、旋转镜、棱镜）最具备前装量产 应用条件，但中长期来看，全 固态潜力巨大。

多车企发布搭载计划，前装量产前夜

相比于摄像头、 毫米波雷达，激光雷达 兼具测距远、角度分辨率优、受环境光照影响小 等特点，可 显著提升自动 驾驶系统可靠性，是 解决自动驾驶连续体验的关键传感器（相比于纯视觉 方案），被 大多数整车厂、 Tier 1 认为是 L3 及以上自动驾驶所必需。

2020 年底开始，多 车企（如北汽、小鹏、长城、沃尔沃等）宣布将 搭载激光雷达，规模化 应用有助于激光雷达制造成本 进一步降低，行业 整体处于前装量产前夜。

收发模块是制约激光雷达性能和成本的关键

激光雷达系统主要包括发射模块、接收模块、控制及信号处理模块和 扫描模块 ，其中 收发模块是制约性能和成本的关键。

发展趋势：高性能、低成本和高可靠性（内含车规级要求）

实现路径：1 ）收发单元阵列化 发射端逐渐采用平面化 激光器器件，由 EEL 到 VCSEL ；接收端逐渐采用 CMOS 工艺单光子 探测器 SPAD ，取代 线性雪崩二极管探测器 APD。

2 ）核心模块芯片化 从单发射接收到 系统 SOC ，本质 为通过集成电路手段将通用、低集成度的电路元器件和系统根据应用 的需要，加工 成高集成度的 专用模块，一方面降低成本，另一方面 提高产品一致性。

激光雷达：市场参与者众多 传统 Tier1 与初创公司共同竞争

赛道绝佳，技术路线选择事关重大

市场参与者众多，行业 总体呈现传统 Tier1 与初创公司共同竞争 的特点，参与 主体主要包括美国的 Velodyne 、 Luminar 、 Aeva 、Ouster ，以色列的 Innoviz ，德国的 Ibeo ，以及 国内的禾赛科技、速腾聚创等。

技术 能力上，国内 厂商与海外 差距较小，基本 处于同 一起跑线，赛道 层面 机会绝佳，但 对技术路线选择的容错率较低。

激光雷达：产业链梳理

智能汽车“双眼”，视觉 方案核心传感器

车载摄像头是指安装在汽车上，用于监控汽车内外环境情况以辅助汽车驾驶员行驶的摄像设备。车载摄像头为 ADAS 高级辅助驾驶核心传感器，视觉处理芯片基于神经网络算法对采集到的图像信息进行处理，以识别目标及语义信息。

现状：按安装位置不同可分为前视、后视、环视、内视车载摄像头。车载摄像头最初在汽车上的应用是行车记录仪和倒车影像。

随着汽车智能化程度的提高，摄像头开始和算法结合，从而实现车道偏离预警（ LDW ）、汽车碰撞预警 FCW ）等 ADAS 功能。

趋势：随着智能驾驶对安全性要求的不断提升， 车载摄像头将朝着以下两个方向发展：1 、夜视技术应用 ，提高夜间行车安全性；2 、像素提升 ，增强目标 及语义信息 识别能力 （蔚来 ET7+ 长城摩卡：800 万像素 vs 特斯拉：120 万像素）

摄像头：图像传感器为车载摄像头核心器件

车载摄像头主要组成部件包括镜头组、图像传感器（ CMOS ）以及数字处理芯片 DSP ），具有 较高的技术壁垒。

成本 构成上，图像 传感器 CMOS 占车载摄像头成本的半壁江山 。此外，模 组封装、光学镜头分别占比 25% 及 14%14%，前 三者合计占比近 90%。

毫米波雷达：自动驾驶感知层主心骨，77GHz 市场空间广阔

毫米波雷达是指利用波长 1 10mm 、频率 30 300GHZ 的毫米波进行探测的传感器。根据辐射电磁波 方式不同，主要 有脉冲和连续波（单频连续波 CW+ 调频连续波 FMCW ）两种 工作模式，其中 FMCW 具有可同时测量多个目标、分辨率较高、信息处理复杂度低、成本低廉、技术成熟 等优点，是 目前最常用的车载毫米波雷达调制方式。

目前各个国家对车载毫米波雷达分配的频段主要集中在 24GHz 和 77GHz 77GHz 带宽大（有关精度）、波长短（雷达天线 尺寸小，同样 体积可 布置更多，增大增益，有关距离），在 探测距离、精度、体积上更 具优势，长远 来看具备更大发展空间。

趋势：高分辨率雷达、 4D 点云成像毫米波雷达（距离 速度 方位角 高度）、射频前端雷达。

毫米波雷达：主 IC 为核心

毫米波雷达系统主要由阵列天线、前端收发射频组件（ MMIC 芯片）、数字信号处理器（ DSP/FPGA ）及控制电路等 部分构成，其中 天线及前端收发组件为核心硬件。

成本 构成上，雷达 主 IC 成本占比达 43%43%，辅助 芯片、 PCB 、其他电子料成本占比分别 11% 、 16% 和 11%。

智能座舱—HUD：智能汽车行驶安全的“保护伞”

显示行车信息 ，解决安全隐患。HUD可将车速、油耗、导航、限速等信息投影于汽车前挡风玻璃上，驾驶车无需低头即可获得信息，进而大幅提高行车安全性；

技术原理：影像源经多次光学反射后反射至人眼；

器件构成：影像源（TFT-LCD屏、DLP投影、MEMS激光扫描投影）→光学镜片（自由曲面镜片）→前挡风玻璃（楔形玻璃）；

HUD类型：C-HUD、W-HUD、AR-HUD，近年来W-HUD成本有所降低，为目前HUD主流配置，AR-HUD视觉效果最佳，且具 有与ADAS融合特点，正成为未来HUD发展趋势。

智能座舱—汽车玻璃：智能汽车体验升级重要载体

自身亮点引领消费升级。大面积玻璃提升消费体验：全景天幕采光面积可高达3平 方米，超高科技感、超大视野享受、极佳采光效果；附加功能增加行车舒适度：可集成隔热、隔音、调光、 氛围车灯、太阳能等附加功能；岚图FREE SUV采用智能可调光全景天幕，实现十级明 暗度可调，同时隔绝99%紫外线。

多方位解决传统可开启式天窗劣势。降低制造成本：全景天幕为无法开启的固定式结构，结构及零 部件需求相对简单。一般可开启式小天窗成本约2,000元，可开 启式全景天窗成本在3,000-10,000元，而天幕玻璃平均成本仅为 1,500元；免除保养成本：传统天窗需定期保养，后续费用高，而全景天 幕因其简单的固定式结构，无需保养。

智能座舱—IVI：车载信息娱乐，重新定义人机交互

座舱芯片：恩智浦、瑞萨、德州仪器、意法半导体等为传统龙头；英特尔、高通、英伟达、华为等消费电子芯片厂商加入竞争 逐渐上量；吉利、零跑、芯驰科技等国内车企和半导体公司开始发力；

车载OS：QNX、Linux、Android为三大底层OS，Android基于Linux开发，生态资源更丰富；互联网巨头向下涉足车载OS， 如阿里Ali OS（基于Linux）；车企开发专属操作系统，蔚来NIO OS（基于Android）；

IVI系统：阿尔派、哈曼、博世等行业巨头掌控市场；德赛西威、均胜电子、航盛电子等国内供应商跟随自主品牌，市占率快 速提升。

智能座舱—其他：DMS加速渗透，氛围灯美学升级

驾驶员监测系统（DMS）：分为主动式DMS和被动式DMS，其中主动式DMS一般基于摄像头和近红外技术，从眼睑闭合、眨 眼、凝视方向、打哈欠和头部运动等检测驾驶员状态，被动式DMS则是基于方向盘转向和行驶轨迹来判断驾驶员状态；

主动式DMS有望加速渗透：1）政策强制标配：Euro-NCAP要求 2022 年 7 月开始新车必须标配DMS，中国已立法对商用车 强制装配DMS，乘用车要求也在推进中；2）车企加速布局：2020年特斯拉通过OTA升级启用DMS，有望引领行业潮流；

海外Tier1+国内科技企业入局：1）博世、大陆、电装等海外Tier1已推出DMS完整解决方案；2）海康威视、商汤科技、百 度、中科创达、虹软科技、经纬恒润、德赛西威等国内企业也纷纷布局DMS产品，并开始落地各个品牌车型。

华为：汽车BU归属调整，To B转向To C直面客户

2019年5月27日，成立智能汽车解决方案BU成立，隶属ICT管 理委员会，2020年11月25日，业务管辖关系由ICT调整至消费 者BG，由To B转向To C ；2021年计划研发投资10亿美元，研发人员5,000+

百度：ACE交通引擎，乐高式汽车智能解决方案。2019年，正式发布ACE智能交通解决方案，赋能城市交通；2020年12月，正式发布Apollo乐高式汽车智能化解决方案，包 含智驾、智舱、智图、智云四大系列产品，主机厂可随意选择；2021年下半年Apollo将迎量产高峰，每月一款新车上市，预计 未来3-5年前装量产搭载量100万辆。

小米：小米正式入局，掘金智能汽车星辰大海

计划投入：首期投资100亿元人民币，预计未来10年总投 资100亿美元；

现有布局：1）战投：战投凯立德、蔚来、小鹏、博泰、灵 明光子等10余家汽车产业相关企业；2）技术：成立“小米 车联”布局车联网项目；已申请车辆定速巡航、车辆导航等 十余项专利；3）芯片：和高通合作紧密，有望在芯片层面得 到支持，同时先后战投云英谷科技、比亚迪半导体等8家芯片 公司；

优势分析：1）能力：手机业务全球第三，拥有的核心能力 （如硬件、互联网）与智能电动车行业存在较强相关性；2） 品牌：MIUI系统月活用户达3.68亿（截至2020Q3）；3）资 金：截至2020年底，现金余额1,080亿元；4）渠道：小米之 家门店超过2,000家，覆盖全国30个省份270个县。

重塑产业秩序

软件定义汽车时代，汽车基座可能不再是“车”，产品定义、供给关系、研发流程、人才组织、商业模式等将发生根本性变 革，核心能力亦由生产制造转变为软件开发及生态构建：

1）整车端：除特斯拉电动智能化水平相对突出以外，其他国内外车企包括造车新势力大体可理解为处于同一起跑线，谁能胜出 尚难断定，主动求变才是核心；

2）零部件端：传统汽车产业链重塑， Tier0.5供应商出现，产业链地位前移，具有核心技术实力的自主零部件供应商有望依托中 国市场通过全球化配套顺势崛起为全球零部件龙头，而原有汽车供应体系外潜在进入者影响亦不容小觑。