AI+汽车智能化专题:优选华为头部整车及产业链

AI+汽车智能化专题:优选华为头部整车及产业链
2023年10月18日 08:30 未来智库官网

(报告出品方/作者:东吴证券,黄细里)

一、智驾复盘:功能驱动,主线投资逐步落地

智能驾驶全链汇总

智能驾驶全环节以全新集中式的EE架构为依托,感知融合+规划决策+控制执行三大维度分别实现 软硬件解耦,以计算平台(芯片平台+系统软件)、应用软件(主要为感知规控相关算法)、外围 硬件(含感知/执行硬件)为排序,重要性依次降低。

智能驾驶迭代历史复盘:整车架构变化角度

智驾历史发展分为三个阶段:Mobileye引导第一阶段,特斯拉/英伟达在19年之后逐步取代/强化自 身的行业地位,核心手段来源于底层EE架构的变化以及软件的突破性进展。

智能驾驶迭代历史复盘:消费者需求角度

L0~L3功能持续进阶,覆盖更多细分场景,逐步接近用户需求中心痛点和常见场景,接受度提升。 对于消费者需求端,差异化功能体验的升级以及额外支付的成本为消费者是否愿意为智驾功能买 单的核心影响要素。 智能驾驶历史发展的三个阶段伴随着功能级别的提升,覆盖场景的逐步开拓以及产品体验的逐步 优化,先后解决用户在全域驾驶辅助、结构化道路领航以及全域领航等更高维度的驾驶场景,并 通过感知以及决策软硬件的迭代升级在长周期维度实现成本下降。

智能化历史复盘一张图:抓大放小看本质

智驾功能级别提升驱动下,当前已经历“硬件新增→硬件升级→软件主导”三大发展阶段。 当前智驾进入到软件主导+硬件集约的发展趋势,产业链重心从“中上游供应商(Tier1/2等一体化 智驾方案提供商)”演变为“上游供应商(芯片硬件)+下游主机厂(数据软件)”,智驾板块方 向投资机会相应变化,向上下游两端倾斜。

复盘金固股份:后市场&EPS&传感器等多维转型

2014~2016年顺应汽车市场网联化行业趋势,公司积极发力后市场服务,推出特维轮业务;同时合 作海外企业拓展EPS(电动助力转向)产品,并且投资智能驾驶传感器零部件企业,多维转型;后 续业绩未兑现,股价回归初始水平。

理解Mobileye:开创智驾时代,主导L2+以下市场

黑盒子解决方案软硬件结合紧密,产品效率高但开放性低,适合L2级别及以下简单场景智驾辅助 功能。Mobileye以自研EQ系列ASIC芯片及单目摄像头解决方案,无自学习及判断能力,算法成 熟,成本较低,但是场景泛化和迁移能力有限;第三方厂商无法进行定制化开发,黑盒供应。  Mobileye在L2+以下ADAS市场市占率70%+,主要原因为:L2级别以下ADAS对于自动驾驶感知以 及决策环节依赖度较低,主体依然为驾驶员本身;Mobileye纯视觉方案具备大规模量产经验,成 熟可靠且成本较低,对于原有底盘/车身EE架构变化较小(原有基础上软硬件“打补丁”形式)。  当前Mobileye同样逐步放开自身软硬件强绑定,EQ5系列搭载于极氪,逐步开放部分由主机厂开发。

理解特斯拉:智驾软硬件颠覆者,绝对行业最前沿

特斯拉真正实现智能汽车时代软硬件完全独立生态体系构建,其意义在于:1)对于行业:首创域 集中式/中央集中式EE架构,颠覆式硬件创新,实现整车算力共用与软硬件解耦,便于OTA升级, 真正进入软件定义汽车时代;2)对于OEM友商:软硬件一体化全栈自研构建强有力竞争壁垒, 以更低成本实现更优产品体验。

理解英伟达:占据硬件至高位,全自研具备可行性

占据硬件至高位,几乎成为L3级别以上智驾功能市场标配。PX→Xavier→Orin→Atlan(预计2025 年量产交付),英伟达自研大算力AI芯片,Soc集成CPU/GPU/ISP等功能,算力逐步由10Tops以下 提升至1000Tops以上,满足中央集中式整车架构所需算力,当前最新量产芯片Orin平台已经搭载至 头部新势力/传统主机厂高端品牌等,几乎覆盖智驾领域除特斯拉外的所有头部OEM。 未来高阶智驾软硬件全栈一体化自研为发展方向,吴新宙加盟驱动英伟达向“安卓”角色变化。 依托于硬件绝对优势,英伟达自身在智驾软件(感知决策执行)领域同样领先,定位第三方高阶 智驾软硬件一体化供应商,成为L3及以上时代的Mobileye。(与特斯拉/华为/新势力等属于竞合关 系)

二、软件主导趋势下,产业格局趋于集中

端到端方案驱动,智驾能力需求向软硬件两端收敛

模块化智驾算法方案逐步向端到端解决方案演变,龙头特斯拉率先采用TransFormer+BEV+占用 网络算法驱动行业变革。 TransFormer+BEV完成信号时序融合提升效率,Occupancy Networks(占 用网络)解决长尾场景依赖,加速落地。TransFormer+BEV算法架构的运用实现感知维度端到端率 先落地,多传感器信号统一输入并实现时序融合,统一俯视视角共享图像特征,提升算法开发效 率;占用网络算法帮助BEV实现2D转3D,目标特征检测变为空间占用检测,感知系统全面升级, 根本上解决问题;进一步的,以强化学习加速端到端解决方案落地。 端到端智驾方案高效且场景全覆盖,但高度依赖大算力芯片硬件以及足够的源数据(包括路测以 及仿真数据)对算法进行持续训练,保证快速迭代。

智驾核心环节:AI芯片+感知/决策软件为核心

计算平台+应用软件为常青树。考虑transformer大模型上车以及BEV+占用网络算法应用,OEM智 驾能力对于激光雷达以及地图依赖度进一步降低;未来汽车智能驾驶竞速赛将核心围绕广义计算 平台的能力进行展开,进一步可以拆分为:AI芯片以及感知/决策环节软件算法等两大环节。

围绕智驾核心环节:硬件决定成本,软件影响体验

围绕计算平台(芯片+系统软件)+应用软件两大核心环节,产业链不同角色势必展开激烈竞争, 我们判断:1)系统软件与芯片形成强绑定关系,短期依然以现有成熟第三方(英伟达)+特斯拉/华 为自用为主,长期头部新势力陆续布局(核心在于软件算法固定以后能否实现ASIC芯片自研);2)软件算法环节,头部OEM借数据优势开展布局,压缩强势Tier1+第三方软件厂商等的生存空间。

智驾落地节奏超预期,2023年覆盖全国城市

数据:超强数据搜集和算法迭代能力持续优化功能体验。4月以来,ADS2.0借由华为AI训练集群构建丰富的 场景库,每天学习的里程超过 1000 万公里,辅助驾驶的算法模型每 5 天更新一次。截至2023年9月,ADS2. 0长距离领航平均接管里程已经提升至200km(4月为114km)。 硬件:云端超算中心配合边缘端自研硬件提供外围支撑。华为以1800PFLOPS超算中心用于云端大模型训练, 边缘端采用1激光雷达+3毫米波雷达+1摄像头+12超声波雷达作为感知硬件,MDC 610作为核心计算单元, 提供200Tops算力。 软件:BEV+GOD2.0+RCR2.0完善软件算法架构覆盖更多无图场景。华为融合BEV鸟瞰感知能力以及业内首 创的GOD2.0网络(通用障碍物检测,识别异形物体)+RCR2.0(道路拓扑推理网络,匹配导航地图与显示 网络),以类似于特斯拉BEV+占用网络的算法架构,实现功能落地。

渠道/品牌/产品定义等能力持续进化,全栈一体

华为在智能化方面秉持平台+生态的战略,建立全栈式智能化解决方案,处于行业领先水平, 自研深度硬实力将为华为长期领先保驾护航。华为自身渠道+品牌力+营销等软实力也同样领先, 多年终端业务积累使得华为在消费者洞察、产品定义等方面具有独特优势,整车视角下华为综 合实力出色。

智能化整车小鹏汽车城市领航行业领先

整车智能驾驶全栈自研布局最早,2024~2025年新车&盈利正循环可期。1)新车逐步迭代新平 台覆盖全价位区间:2024~2025年每年2款左右新车覆盖15~30万元价格区间,以领先智驾为核 心竞争力;2)盈利正循环:智驾降本推进&新车规模起量,毛利率提升,盈利与销量正循环。 根据行业综合估值及公司竞争力综合判断,小鹏汽车合理估值中枢为5倍2024年PS。

理想汽车:智驾转型提速,城市领航进军第一梯队

高举高打明确智驾战略转型,纯电+智驾双轮驱动新一轮周期。新品周期强势,标配高阶辅助驾驶 功能落地。2024~2025年理想增程L系列车型价格下探+纯电新品聚焦20~50万元区间批量平台化 推车。标配城市领航,首创通勤模式,兼顾功能升级与产品体验,2024持续迭代,双轮驱动向上。 根据行业综合估值及公司竞争力综合判断,理想汽车合理估值中枢为30倍2024年PE。

高级别自动驾驶域控渗透率加速提升

智能驾驶AI芯片:英伟达、Mobileye、华为三强格局,英伟达率先破局。Xavier->Thor持续迭代,英伟达AI芯片成为行业领军产品。英伟达成立于1993年,主要从事图形处理器GPU 和AI芯片的设计、生产和销售,目前已成长为人工智能计算领域的领导者。2012年,英伟达切入人工智能领域 ,推出CUDA深度学习框架,开创加速计算先河,随后其AI芯片产品被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断、智能家 居等领域。根据英伟达发布DRIVE SoC路线图,其产品从1TOPs的PARKER逐步升级至2000TOPs的Thor芯片, 最终目标是实现L5级别自动驾驶。Thor芯片算力是Orin的8倍,预计将于2025年在极氪品牌上实现量产。相较 于地平线、高通等竞争对手,英伟达的产品受到主流车企的支持。

硬件标准化趋势,推动线控转向0->1的突破

E/E架构升级是前提,域集中+区域控制器。1)智能座舱+自动驾驶域控制器(未来两域融合)算力集中,通过 标准化的域控制器实现ADAS和智能座舱的硬件功能;2)区域控制器集中车身舒适域控制器算力,通过标准的 以太网+I/O口实现车内设备通讯传输,便于硬件插拔升级。 线控底盘实现上下车体解耦,实现底盘模块的标准化。线控底盘技术(转向、制动、悬挂)将过去油车时代最 具备个性化调教的领域进行了硬件标准化,有效的实现了上车身与底盘之间的机械解耦,使得底盘硬件模块的 标准化成为可能。转向性能、制动性能、悬挂软硬调节均可通过软件来进行调教。 一体化压铸实现材料及工艺标准化,提升车身迭代效率,帮助车企降本。一体化压铸实现了车身制造的标准化, 有效的提升了车身(未来推广到电池盒+副车架)设计迭代和制造效率,降低车企制造成本(产线/设备/人员)。

报告节选:

(本文仅供参考,不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息,请参阅报告原文。)

精选报告来源:【未来智库】。

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