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智能汽车产业迎来爆发，硬件进入拐点放量期

新能源车行业深度报告

电力设备及新能源

投资评级：推荐（维持）

分析师：胡鸿宇

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行业走势图（2023年12月27日）

资料来源：wind，华宝证券研究创新部

投资要点

政策端和产业端多项催化，智能驾驶渗透率快速提升。2023 年以来中央和地方政府更是政策频出推动智能驾驶行业发展，产业迎来质变时刻。车企不断加码智能化，国内智能汽车产业迎来爆发期，华为、特斯拉、新势力、传统品牌车企都纷纷加码智能驾驶，国内智能驾驶发展到达新高度，2023 年 1-9 月乘用车 NOA 标配前装搭载交付量已经达到 37.7 万辆，渗透率接近 2.5%。

智能驾驶硬件先行，技术向软硬件协同迭代。智能驾驶系统由感知、决策和执行三个部分构成，责任明确地控制汽车运行。感知层用来代替人的眼睛，通过传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精地图等）来收集驾驶员行驶过程中涉及到的驾驶信息，包括道路边界、车辆、行人，被称为“中层控制系统”。决策层用来代替人的大脑，通过获取到的信息进行计算，制定相应的控制策略，负责路径规划和导航，被成为“上层控制系统”。执行层则是代替人的手脚，将接收到的控制策略进行执行，其中包括加减速、转向等，也被称为“底层控制系统”。

智能驾驶是不可逆转的产业趋势，重点关注智能化升级带来的硬件增量机会。在特斯拉和华为等头部车企引领下，汽车智能化加速发展，当下时点，自动驾驶仍处在向前快速迭代的过程中，伴随 L3 法规的逐步放开和算法的持续升级，自动驾驶功能或成为消费者购车的新需求。未来智能驾驶功能或成为整车销量胜负手，同时智能驾驶相关零部件企业有望凭借技术优势和产品迭代获得更大成长机会，我们认为智能驾驶发展硬件先行，未来技术向软硬件协同迭代，建议关注智能化升级带来的硬件增量机会，包括传感器、线控底盘等方向。

风险提示：新能源汽车销量增速不及预期；智能驾驶技术发展进度不及预期；市场需求不及预期；智能驾驶市场竞争加剧；此外文中提及的上市公司旨在说明行业发展情况，不构成推荐覆盖。

内容目录

政策端和产业端多项催化，智能驾驶渗透率快速提升.... ...4
1.1. 智能驾驶政策频出，加速行业发展. ... 4
1.2. 车企不断加码智能化，国内智能汽车产业迎来爆发期. ....6
1.3. 体验升级叠加智驾降本，智能驾驶技术渗透率加速提高 ... 10
智能驾驶硬件先行，技术向软硬件协同迭代.... .... 11
2.1. 智能驾驶系统由感知、决策和执行三部分构成. ... 11
2.2. 感知是实现智能驾驶的前提，不同等级辅助驾驶对应不同传感器配置方案.. ... 12
2.2.1. 车载摄像头：受益于智能驾驶行业渗透率提升，车载摄像头有望迎来量价齐升.. ....15
2.2.2. 超声波雷达：发展较成熟具有优势，迎来增长新动能.. ......... 19
2.2.3. 4D 毫米波雷达：具有性能和成本优势，国产替代进程加速.... .................................................... ..... 21
2.2.4. 激光雷达：从 0 到 1，即将进入拐点放量期....... ..................................................................... 23
2.3. 决策是实现智能驾驶的关键，算力算法有望持续升级. ......................................................................... ...... 25
2.4. 执行是实现智能驾驶的基础，线控渗透率快速提升....... .................................................................. ...... 27
2.4.1. 线控制动优势显著，是汽车电动智能化时期的发展趋势... ............................................................... ..... 29
2.4.2. 线控转向是汽车进入高阶智驾时代后的必要技术手段之一. ............................................... ... 31
2.4.3. 线控悬架随着国产化和降本的推进，逐渐向更低价格段车型渗透.. ................................................ ... 32
2.4.4. 线控驱动渗透率较高，未来持续降本增效.. ................................................. ..... 33
降本增效保障安全是智能驾驶硬件未来发展的关键所在... ............................................................................... ...... 33
3.1. 现阶段以多传感器方案为主，激光雷达降本还在持续中............................................................................... .... 33
3.2. 降本的推进和国产替代，线控渗透率不断提升.... ........................................................................... ...34
风险提示..... .... 35

图表目录

图 1：华为 ADS2.0 突破高精地图限制.. .....7
图 2：华为 ADS2.0 接管里程提升至 200KM.. .... 7
图 3： XNet 2.0 深度视角神经网络实现动态 BEV、静态 BEV、占据网络三网合一.... ... 7
图 4：截至 2023 年 H1 传统车企品牌（含部分孵化的新势力品牌）智驾进程. ..................................... .... 8
图 6：乘用车 NOA 标配前装搭载交付量（万辆）与渗透率... ........................................ .... 9
图 7： 2023 年智能汽车销量迅速增长.....
图 8： 2023 年智能汽车渗透率明显提升... ...................................................................................... .... 10
图 9： 2022 年 H1 和 2023 年 H1 智能驾驶渗透率.. ........................................................................... ...... 11
图 10：智能驾驶系统由感知、决策和执行三个部分构成.. .................................................................. ....12
图 11：自动驾驶汽车常用的各种硬件... ............................................................................ ..... 12
图 12：智能汽车感知层传感器分布..... ............................................................................................................... ...... 15
图 13：车载摄像头分布情况. ....................................................................................................... ..... 15
图 14：各自动驾驶等级车载摄像头需求... ........................................................................................................ ...... 16
图 15：车载摄像头的组成... ..................................................................................................... ..... 17
图 16： 2022 年车载摄像头模组各成本占比.. ...................................................................................................... ....... 17
图 17：车载摄像头产业链.. ................................................................................................... ....... 18
图 18： 2023 年 9 月车载摄像头出货量占比.... ............................................................................................ .....18
图 19： 2023 年 9月车载摄像头模组出货量占比.. ............................................................................... ...18
图 24：智能驾驶泊车场景功能和相关配置勾稽图. ... 21
图 25： 2021-2023 年 1 月不同超声波雷达配置方案占比（%） ................................................................... ....21
图 26：全球毫米波雷达市场规模... ... 21
图 27：毫米波雷达结构构成..... .......................................................................................................... .... 22
图 28：毫米波雷达硬件成本占比... ................................................................................................ .... 22
图 29： 2022 全球毫米波雷达市场各厂商占比.. .............................................................................................. ... 22
图 30： ToF 激光雷达系统组成... .... 23
图 31：自动驾驶车辆架构图..... .................................. .... 25
图 32：端到端的自动驾驶解决方案接收传感器信息，直接输出控制信号或策略.. .................................. .... 26
图 33：线控底盘是实现自动驾驶的关键技术....... ................................................. ...... 28
图 34：线控底盘由多个子系统构成.. .......................................................................... ..... 28
图 35：电子液压制动系统 EHB.. .... 29
图 36：电子机械制动系统 EMB... ............................................................................... .... 29
图 37： Two-Box 方案中 Ebooster 和 ESP 分别独立. ............................................................................ ..... 30
图 38：
图 39：线控转向使方向盘解耦.... .............................................................................. ..... 31
图 40：悬架系统组成.... ........................................................................... .... 32
图 41：半主动式悬架结构.. ... 32
图 42：预计 2025 年国内线控制动市场规模达到 148 亿元.. ......................................................................... .... 35
图 43：预计 2025 年国内线控悬架市场规模达到 293 亿元.. .......................................................................... ..... 35
表 1：智能驾驶相关政策.. ....4
表 2：中国智能驾驶的等级划分....................
表 3：截止 2023 年 H1 传统品牌车企智驾功能渗透率............................................................................................... ...... 7
表 5：智能驾驶传感器类别及特征...........
表 6：不同辅助驾驶功能对应典型传感器配置. ..... 14
表 7：车载摄像头分类.... ....................................................................................... .... 15
表 8：部分主流自动驾驶车型车载摄像头配置. ............................................................................................ .... 16
表 9：车载摄像头产业链..... .............................................................................................. ...... 18
表 10：两种汽车超声波雷达类型对比. ........................................................................................... .... 19
表 11：毫米波雷达产业链.. .............................................................................. .... 23
表 12：布局激光雷达产业链上游各组件的主要厂商. .................................................................................... ....24
表 13：激光雷达厂商发展进展..... ....................................................................................................................... ...... 24
表 14：代表厂商芯片技术路线.......... .............................................................................................................................. 26
表 15：线控底盘核心元件...... ...................................................................................................... ....... 28
表 16：线控制动各大厂商产研进程.. ......................................................................................... .... 30
表 17：国产厂商线控转向研发进展. .... 31
表 18：空气悬架代表厂商进展.. ........................................................................................................... .... 33
表 19：智能驾驶发展路径演变... .................. ........................................ .... 34

1. 政策端和产业端多项催化，智能驾驶渗透率快速提升

1.1. 智能驾驶政策频出，加速行业发展

智能驾驶发展屡获支持，政策频出加速行业发展。2023 年以来中央和地方政府更是政策频出推动智能驾驶行业发展，产业迎来质变时刻。仅 2023 年上半年，国内相关部门和地方政府已出台近 30 条涉及智能驾驶产业的相关政策和规定，从产业结构、技术创新、网联基础设施等多方面推动智能驾驶行业发展。央地协同，地方先行先试探索创新路径，截至 2023 年 6月，我国 50 余个省市区发布道路测试实施细则，推动无人化测试、载人测试、载物测试、高速测试、商业化试点等测试示范创新探索，多地通过地方立法或设立政策先行区推动智能网联汽车发展。此外智能网联汽车商业化运行正式启动，推动产业发展与升级转型，11月 17 日，四部委联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》（下称《通知》），旨在引导智能网联汽车生产企业和使用主体加强能力建设，促进智能网联汽车产品功能、性能提升和产业生态迭代优化，基于试点实证积累管理经验，支撑相关法律法规、技术标准制修订，加快健全智能网联汽车生产准入管理和道路交通安全管理体系，有助于保障智能网联汽车产品安全运行，推动智能网联汽车产业高质量发展，推广应用经过试点实证的自动驾驶和“车能路云”融合的先进技术和产品、可行方案、创新机制。《通知》的实施意味着我国正式启动了智能网联汽车的商业化运行，产业发展迈出关键一步。

表 1：智能驾驶相关政策

时间	部门	文件名称	主要内容
2018年4月	工信部	《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范(试行)》	明确了道路测试、示范应用和测试区(场)的定义，适用范围进-步由限定道路扩展到限定区域，并明确了高速公路可作为道路测试和示范应用的道路。同时，将地级市纳入可具体制定实施细则并组织道路测试和示范应用的省、市范畴。
2020年7月	国务院办公厅	《关于进一步优化营商环境更好服务市场主体的实施意见》	完善对新业态的包容审慎监管，进一步放宽互联网诊疗范围，降低导航电子地图制作测绘资质申请条件，增加智能网联汽车等新业态应用场景供给。
2020年12月	交通运输部	《关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》	到 2025年，自动驾驶基础理论研究取得积极进展，道路基础设施智能化、车路协同等关键技术及产品研发和测试验证取得重要突破;出台一批自动驾驶方面的基础性、关键性标准:建成批国家级自动驾驶测试基地和先导应用示范工程，在部分场景实现规模化应用，推动自动驾驶技术产业化落地。
2021年8月	工信部、公安部、交通运输部	《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范(试行)》	明确了道路测试、示范应用及测试区（场）的定义，将道路测试和示范应用的范围扩展到包括高速公路在内的公路、城市道路和区域，并对省、市级相关主管部门的主要职责与工作机制进行了说明。
2022年1月	交通运输部、科技部	《交通领域科技创新中长期发展规划纲要(2021-2035 年)》	推动新能源汽车和智能网联汽车研发，突破高效安全纯电驱动、燃料电池与整车设计、车载智能感知与控制等关键技术及设备。
2022年1月	发改委	《关于深圳建设中国特色社会主义先行示范区放宽市场准入若干特别措施的意见》	建设国家级智能网联汽车测试区、产品质量检验检测中心和车联网先导区，推动无人驾驶道路测试全域开放，加快城市主干道、高速公路、低空领域、区域配送、铁路物流基地等有序纳入测试开放目录。
2022年2月	工信部	《车联网网络安全和数据安全标准体系建设指南》	到2023年底初步构建起车联网网络安全和数据安全标准体系，到 2025年，形成较为完善的车联网网络安全和数据安全标准体系完成100 项以上标准的研制，提升标准对细分领域的覆盖程
			度，加强标准服务能力，提高标准应用水平，支撑车联网产业安全健康发展。
2022年8月	交通运输部	《自动驾驶汽车运输安全服务指南(试行)(征求意见稿)》	在保障运输安全的前提下，鼓励在封闭式快速公交系统等场景使用自动驾驶汽车从事城市公共汽(电)车客运经营活动,在交通状况简单、条件相对可控的场景使用自动驾驶汽车从事出租汽车客运经营活动，在点对点干线公路运输、具有相对封闭道路等场景使用自动驾驶汽车从事道路普通货物运输经营活动。
2022年8月	自然资源部	《关于做好智能网联汽车高精度地图应用试点有关工作的通知》	在北京、上海、广州、深圳、杭州、重庆六个城市开展智能网联汽车高精度地图应用试点。
2022年9月	工信部	《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2022年版)》 (征求意见稿)	到2025年，系统形成能够支撑组合驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系，修订100项以上智能网联汽车相关标准,涵盖组合驾驶辅助、自动驾驶关键系统、网联基础功能及操作系统等标准，并贯穿功能安全、预期功能安全、网络安全和数据安全等安全标准，满足智能网联汽车技术,产业发展和政府管理对标准人的需求。
2022年11月	工信部	《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》	自动驾驶功能的智能网联汽车，开展准入试点，明确试点工作中的试点内容和试点主体申报条件及试点组织实施过程中的具体细则及责任划分。
2023年3月	工信部	《国家汽车芯片标准体系建设指南(2023版)》征求意见稿	到 2025年，制定30项以上汽车芯片重点标准，到2030年，制定70项以上汽车芯片相关标准。建立完善汽车芯片标准体系，引导和推动我国汽车芯片技术发展和产品应用，培育我国汽车芯片技术自主创新环境，提升整体技术水平和国际竞争力，构建安全、科学、高效和可持续的汽车芯片产业生态。
2023年3月	上海市浦东新区	《上海市浦东新区促进无人驾驶智能网联汽车创新应用规定实施细则》	国内首部聚焦在L4级及以上自动驾驶系统的地方专项立法
2023年3月	自然资源部	《智能汽车基础地图标准体系建设指南(2023版)》	加强智能汽车基础地图标准规范的项层设计，推动地理信息在自动驾驶产业的安全应用。建立智能汽车基础地图标准体系动态更新工作机制，为推进智能汽车基础地图技术创新应用和智能汽车产业健康发展提供持续有力保障。
2023年5月	国家工信部	国标《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》征求意见稿	规定了智能网联汽车自动驾驶数据记录系统的技术要求和试验方法。自动驾驶数据记录系统应记录车辆及自动驾驶数据记录系统基本信息、车辆状态及动态信息、自动驾驶系统运行信息、行车环境信息和驾驶员操作及状态信息五类数据元素。
2023年6月	北京市	《北京市智能网联其策划政策先行区数据分类分级管理细则（试行）》	为车路云一体化数据分类分级提供细化的落地指引，推动形成政府监管、市场自律的数据治理结构，为产业数据安全和数据市场化流通交易奠定基础。
2023年7月	工信部	《国家车联网产业标准建设指南(智能网联汽车)(2023 版》	2023 版指南充分考虑智能网联汽车技术深度融合和跨领域协同的发展特点，设计“三横二纵”的技术逻辑架构，针对智能网联汽车通用规范、核心技术与关键产品应用，构建包括智能网联汽车基础、技术、产品、试验标准等在内的智能网联汽车标准体系。
2023年9月	交通运输部	《交通运输部关于推进公路教字化转型加快智慧公路建设发	到2027年，公路数字化转型取得明显进展，到2035年，全面实现公路数字化转型，建成安全、便捷、高效、绿色、经济
		展的意见》	的实体公路和数宇率生公路两个体系。
2023年10月	交通运输部	《公路工程设施支持自动驾驶技术指南》	对公路工程设施中的自动驾驶云控平台、交通感知设施、交通控制与诱导设施、通信设施、定位设施、路侧计算设施、供配电设施和网络安全设施以及技术指标进行了统一，提出公路工程设施提供辅助信息的能力与范围，用以指导目前自动驾驶试验的公路工程的相关设施建设与发展。
2023年11月	工信部、公安部、住建部以及交通运输部	《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》	在智能网联汽车道路测试与示范应用工作基础上，四部门遴选具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点。

资料来源：政府官网，观研报告网，华宝证券研究创新部

L3及以上智能驾驶立法试点，智能汽车全产业链有望受益。国内 L3 及以上自动驾驶的立法和试点共经历了三个阶段：允许在封闭路段和规定开放路段测试，允许以无人驾驶汽车为载体的营利性和非营利性活动试点，推出对 L3 级以上的智能网联汽车的管理办法。目前国内正处于第三阶段，工信部等发文支持有条件的自动驾驶（L3）和高度自动驾驶（L4），推动智能汽车产业迈入 L3时代，智能汽车全产业链有望受益。

表 2：中国智能驾驶的等级划分

分级	名称	持续的车辆横向和纵向运动控制	目标和事件探测与响应	动态驾驶任务后援	设计运行范围
LO	应急辅助	驾驶员	驾驶员及系统	驾驶员	有限制
L1	部分驾驶辅助	驾驶员和系统	驾驶员及系统	驾驶员	有限制
L2	组合驾驶辅助	系统	驾驶员及系统	驾驶员	有限制
L3	有条件自动驾驶	系统	驾驶员及系统	动态驾驶任务后援用户(执行接管后成为驾驶员)	有限制
L4	高度自动驾驶	系统	系统	系统	有限制
L5	完全自动驾驶	系统	系统	系统	有限制

资料来源：工信部，观研报告网，华宝证券研究创新部

1.2. 车企不断加码智能化，国内智能汽车产业迎来爆发期

新势力车企前瞻布局技术研发，引领着未来智能驾驶的发展方向。华为智能驾驶软硬件持续升级迭代，从 ADS 1.0 到 2.0 的升级，实现功能端多维度升级。ADS1.0 通过融合感知 BEV架构实现“看得清”，ADS2.0 最重大的变化是“有图无图都能开”，摆脱高精地图的依赖，通过 GOD 2.0 与道路拓扑网络推理实现像真正司机一样看路识路，问界 M5、新问界 M7均搭载了 HUAWEIADS2.0 高阶智能驾驶系统。小鹏汽车不断完善其智能驾驶硬件，成为国内首个实现无图智驾整车落地的厂商。目前，小鹏汽车的 XNGP 系统在国内智能驾驶技术方面处于领先地位。XNGP 是小鹏汽车最新一代智能辅助驾驶系统，它继承了 XPILOT 系统的优势并进行了进一步发展，该系统可以在全国范围内使用，具备实现全场景智能辅助驾驶的能力。智能架构升级，推出面向全场景智驾的终极架构-XBrain，该系统由深度视觉神经网络 XNet 2.0 和基于神经网络的规控 XPlanner 等模块构成。基于全新的 XBrain 架构，小鹏也提出了新的目标：轻地图（覆盖中国、走向全球、哪里都能用）、全场景（跨越高速/城区、连接小区和内部道路）、轻雷达（拟人感知、极致降本）。

图 1：华为 ADS2.0 突破高精地图限制

资料来源：华为发布会，利得研究院，华宝证券研究创新部

图 2：华为 ADS2.0 接管里程提升至 200KM

资料来源：华为发布会，利得研究院，华宝证券研究创新部

图 3：XNet 2.0 深度视角神经网络实现动态 BEV、静态 BEV、占据网络三网合一

资料来源：小鹏汽车，华宝证券研究创新部

传统品牌车企逐步加码智能驾驶，技术水平不断提升。在头部车企带领下，智能化新一轮产业趋势正在开启，比亚迪、长安、吉利等头部车企高度重视智能化，通过引进人才与技术、寻求合作等多种方式，积极提升智能驾驶技术水平。在智能驾驶发展的过程中，部分传统车企通过孵化智能化品牌布局智能驾驶，同时传统品牌也在加速实现 L2 级别智能驾驶从 0-1 的发展。目前长安汽车旗下的阿维塔，在与华为合作后成为中国唯二两家实现城市 NOA 功能的车企品牌。吉利推出子品牌极氪、长城推出魏牌，当前二者的智能驾驶功能与头部新势力车企相比也无太大差距。

表 3：截止 2023 年 H1 传统品牌车企智驾功能渗透率

智驾功能	渗透率
四周环视系统	45.73%
巡航系统	32.06%
主动刹车系统	31.42%
车道偏离预警系统	30.98%
车道保持辅助系统	26.78%
道路交通标识识别	26.43%
并线辅助	18.63%
自动泊车入位	8.57%

资料来源：亿欧智库，华宝证券研究创新部

图 4：截至 2023 年 H1 传统车企品牌（含部分孵化的新势力品牌）智驾进程

资料来源：亿欧智库，华宝证券研究创新部

城市 NOA 将规模落地，高阶辅助智能驾驶有望实现升级降本。领航辅助驾驶，即特斯拉所称的 NOA （Navigate onAutopilot），亦可对应不同车企对外宣传的 “高阶智能/智慧+领航/导航+自动/辅助驾驶”功能，可实现一定道路场景范围内的点到点智能驾驶。根据场景的不同，领航辅助可进一步分为高速领航和城区领航。高速领航普遍限制在特定高速公路和城区高架路开启，目前已在国内落地开花；城区领航则针对复杂城区道路场景进行升级，今年正加速导入。目前国内各大车企正在比拼 L3 级智能驾驶功能城市 NOA（领航辅助驾驶）功能落地速度，当前华为、小鹏、理想、蔚来等车企均在积极布局城市 NOA，计划于 2023 年年内落地相关功能，逐步拓宽开放区域。城市场景开放之后，数据也将丰富累积，从而推动车企智能驾驶算法迭代、智能驾驶技术代际升级。随着算法的迭代和成熟，高阶辅助智能驾驶有望减配高成本硬件，未来综合成本有望继续降低。

表 4：车企城市 NOA 落地布局规划

车企品牌	智能驾驶系统名称	适配车型	目前开放地区	技术特点	首发时间	主要功能
小鹏	城市 NGP、 XNGP	小鹏 G3iN版、小鹏 P7E版/P版、小鹏 P5E版P版、小鹏 G9 Pro 版/Max 版	2023年上半年首发北京.上海、广州、深圳(高精地图城版本)；2023年下半年落地50城；2024年落地200 城	2023年，从高速到市的领航辅助驾驶明确表示不依赖高精地图	2022年9月	在没有高精地围的区城，将在LCC增强版基础上，逐步增加新的能力，最终使无图区线的功能表现无限接近NGP
理想	城市NOH	理想 L7；理想L8；理想L9	23年三季度开启内测推送，年底覆盖100 座城市	明确表示不依赖高精地图	23年下半年	可以在上下班路线上使用 NOA 功能,覆盖理想车主95%以上的通勒场景
蔚来	NAD	ET 系列；E5系列；EC 系列	北京；预计到年度拓展到100 个城市		23年下半年	可实现自主在高速换电站进行换电补能
华为	城区NCAADS2.0	极狐阿尔法 SHI;阿维塔11;问界 M5 智驾版；问界新M7;	深圳、上海、广州开放高精地图版本；2023年第三季度率先在 15个城市落地不依赖高精地图的城市NCA 功能,2023年第四季度开放至45城；预计在2023年12月，城区NCA将实现全国都能开、越开越好开的智驾体验。	发布不依赖高精地图版本	2022年9月	NCA可遭盖城区90%场景；跨地面、地下停车场以及机械车位均可进行智能泊车
长城毫末	城市NOH	魏牌摩卡 DHT-PHEV 和蓝山	北京、保定、上海；未来达到100城	明确表示不依赖高精地图	2023年Q3
上汽智己	城市NOA	智己 L7、LS7、LS6	2023年9月去高精地图公测，10 月城市 NOA公测，2024年通勤模式百城齐开，2025 年 Do0rto Door全场景通勤	预计会和高速 NOA一样逐步舍弃高精地图	2023年Q4
百度Apollo	Apllo CityDriving Max	集度、极越01	上海、深圳、杭州开启，计划2024年全国超200个城市可用 PPA(点到点领航辅助)	目前需要，但降低依赖	23年内

资料来源：高工智能汽车，第一电动汽车，电车场，赛博汽车，各公司官网，华宝证券研究创新部

智能驾驶发展到达新高度，汽车产业智能化水平快速提升。2022 年乘用车 NOA 标配前装搭载交付量为 21.2 万辆，今年 1-6 月交付 20.9 万辆，已接近去年全年水平，1-9 月交付量已达 37.7 万辆，同比增长 151.2%，渗透率接近 2.5%。据弗若斯特沙利文数据，2023 年中国智能网联车市场规模有望达到 1613 亿元，2020-2023 年复合增长率约为 26.2%。据工信部统计数据显示，搭载辅助智能驾驶系统的智能网联汽车渗透率有望从 2023 年上半年的 42.4%增长至 2025 年的 75%，届时，国内智能汽车产业将迎来爆发期。

图 5：乘用车 NOA 标配前装搭载交付量（万辆）与渗透率

资料来源：高工智能汽车，乘联会，华宝证券研究创新部

1.3. 体验升级叠加智驾降本，智能驾驶技术渗透率加速提高

智能化是汽车革命的下半场，智能驾驶市场需求增长。消费者在购买电动车时考虑的问题，除了使用成本低和环保之外，智能化程度高已成为重要考虑因素。这也显示出电动车已真正进入市场驱动的阶段，不再依靠政策补贴以及牌照等因素驱动；并且造车新势力的产品也逐渐得到消费者认可。消费者对智能化配置有强烈需求，可极大程度提升购车意向。泊车、高速公路、城市道路也是当下乘用车自动驾驶的三大应用场景，根据麦肯锡《2023 中国汽车消费者洞察》,超 75%的用户对自动泊车和高速公路领航辅助有需求，城市道路领航辅助的需求占比也超过60%。

智能驾驶渗透率仍处低位，未来发展空间较大。目前我国乘用车智能驾驶渗透率在30%-40%之间，处于 L2 向 L3 过渡阶段。随着技术逐步走向成熟、产品价格逐渐下降及用户智能化体验需求的不断提升，智能驾驶功能正逐渐从豪华车向中低端车型发展，渗透率快速提升。2023 年 1-6 月中国市场（不含进出口）乘用车前装标配 L2（含 L2+）辅助驾驶功能车型销售 324.4 万辆，同比增长 37.7%，增速维持较高水平。在市场规模方面，工信部发布的《智能网联汽车技术路线图 2.0》明确提出要加强智能网联技术攻关，到 2025 年智能网联汽车渗透率达到 50%，到 2030 年智能网联汽车渗透率超过 70%。

图 6：2023 年智能汽车销量迅速增长

资料来源：高工智能汽车，华宝证券研究创新部

图 7：2023 年智能汽车渗透率明显提升

资料来源：高工智能汽车，华宝证券研究创新部

体验升级叠加智驾降本，智能驾驶技术渗透率加速提高。工信部统计数据显示，2022 年，我国搭载辅助自动驾驶系统的智能网联乘用车新车销售量达到 700 万辆，同比增长 45.6%，其中新能源汽车辅助自动驾驶系统搭载比例达 48%；全国已开放智能网联汽车测试道路里程超过1.5 万公里，自动驾驶出租车、无人巴士、自主代客泊车、干线物流以及无人配送等多场景示范应用在有序开展；全国 17 个测试示范区、16 个“双智”试点城市、7 个国家车联网示范区完成了 7000 多公里道路智能化升级改造，装配路侧网联设备 7000 余台套。随着优质车型的推出，2023 年高速和城市 NOA 等高阶智驾功能的体验得到增强，同时，智驾降本也将使得搭载智驾功能的车型价格下降，推动智驾渗透率提升。根据佐思汽车研究，2023 年上半年 L2 级智能驾驶渗透率达到 35.1%（去年同期 27.1%），L2+/L2++智能驾驶渗透率达到 8.6%（去年同期 4.8%）。从趋势上，我们认为 L2 有望逐步成为接近标配的功能，L3（因法规原因，当下的 L2++可认为是 L3）开始迈入渗透率提升加速期。

图 8：2022 年 H1 和 2023 年 H1 智能驾驶渗透率

资料来源：佐思汽车研究，华宝证券研究创新部

2. 智能驾驶硬件先行，技术向软硬件协同迭代

2.1. 智能驾驶系统由感知、决策和执行三部分构成

智能驾驶系统由感知、决策和执行三个部分构成。实现智能驾驶要解决三个核心问题“我在哪？我要去哪？我要怎么去？”智能驾驶通过传感器感知周围环境、监测车辆的定位和状态，并转化为数据和信息，实时动态监测周边环境变化，并利用感知的结果，对车辆进行最优规划，在规划好路径之后，汽车执行系统会控制车辆沿着规划好的路径完成驾驶。也就是通过“感知、决策和执行”来解决这三个核心问题。

图 9：智能驾驶系统由感知、决策和执行三个部分构成

资料来源：方象知产研究院，华宝证券研究创新部

通过“感知、决策与执行”三个系统的分工协作，责任明确地控制汽车运行。感知层用来代替人的眼睛，通过传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精地图等）来收集驾驶员行驶过程中涉及到的驾驶信息，包括道路边界、车辆、行人，被称为“中层控制系统”。决策层用来代替人的大脑，通过获取到的信息进行计算，制定相应的控制策略，负责路径规划和导航，被成为“上层控制系统”。执行层则是代替人的手脚，将接收到的控制策略进行执行，其中包括加减速、转向等，也被称为“底层控制系统”。

图 10：自动驾驶汽车常用的各种硬件

资料来源：曼孚科技，华宝证券研究创新部

2.2. 感知是实现智能驾驶的前提，不同等级辅助驾驶对应不同传感器配置方案

感知是实现智能驾驶的前提，起着类似人类驾驶员“眼睛和耳朵”的作用。实现智能驾驶，需要优先解决行车安全的问题，为了确保车辆在不同场景下都能够做出正确判断，需要实时对周围环境信息进行实时动态获取和识别，这些信息包括自身车辆的状态、周围车辆的状态、交通流信息、道路状态、交通标志、行人状况等，以满足车辆决策系统的需求，是实现自动驾驶的前提条件。

智能驾驶汽车通过装备车载传感器来满足环境感知的需求，多传感器融合是目前车企的主要选择。智能驾驶传感器主要包括摄像头和雷达两大类。摄像头可获取图像数据，再利用机器学习等图像识别技术来实现距离测量、目标识别等功能；雷达利用发射波和反射波之间的时间差、相位差获得目标物体的位置和速度等数据。按所发射信号的波长，雷达可以分为毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达三类。目前除特斯拉坚持以摄像头为主导的纯视觉感知方案以外，多数厂商均采用多传感器融合技术路线，即集成来自不同传感器的数据，如相机、激光雷达和雷达等。多传感器融合可显著提高系统的冗余度和容错性，能够提升决策的快速性和正确性，是目前多数主流车企的选择。

表 5：智能驾驶传感器类别及特征

类别	摄像头	毫米波雷达	激光雷达	超声波雷达
基本原理	通过摄像头采集信息，并发进行算法识别	射并按收毫米波，更具相差时间计算距离	通过超声波发射与发射接收时间差计算距离	发射和接收激光以此测算距离
波长	可见光：390-770mm红外光：1mm-760mm	24GHz:-125mm77GHz: -39mm79GHz	40KHz: 8.5mm58KHz: 5.9mm	905nm、1550nm
探测距离	与摄像头像素有关，0-150m	与频率有关，0-250m	与功率、频率有关，0-3m	与波长/功率有关，0-300m
测距/测速精度	可实现测距，但能力偏弱、精度较低	±0.5m，纵向精度高，横向精度低	±0.1m，高精度	±0.05m，高精度
探测角度	水平：0-150°垂直：0-60°	水平：-60~+60°垂直：-7.5~+7.5°	水平：-60~+60°垂直：/	水平：360° （机械式）垂直：-20~+20°
精度评价	一般	较高，±0.3°	高	高，±0.3°
环境适应能力	弱、易受影响	强、不受影响	一般、不太受影响	弱、易受影响
路标识别、交通信号	可识别	无法识别	无法识别	无法识别
数据类型	图像	位置、速度	位置、速度	位置、速度、形状
算法、技术成熟度	高	较高	高	门槛低、成本高
成本 (美元/件)	高清摄像头：60-150	24GHz: 50-10077GHz: 120-150	10-20	500-2000
优势	分辨率高，可识别多种物体；可识别红绿灯交通信号，成本低	不受物体形状和颜色影响，受恶劣天气影响小；测速测距能力突出	成本低，受环境影响较小；近距离探测精度高	可探测多数物体，精度高，且可构建环境3D模型，实时性好
劣势	受光线影响大，测距能力弱，过渡依赖算法，可能产生误判	无法探测物体大小和形状，对金属不敏感	速度慢，发射时间长，适成用于短距离探测	本高昂，受天气影响较大

资料来源：盖世汽车，华宝证券研究创新部

不同等级的辅助驾驶功能对应不同的传感器硬件配置，对应匹配不同算力的自动驾驶芯片。结合 SAE 的自动驾驶分级和目前国内市场已上市的车型，我们把辅助驾驶功能可以分为五个等级：

1）实现 L1 和最基础的 L2 功能，一般采用 1V1R，即一个前视摄像头和一个前向毫米波雷达就可以实现了自动泊车功能，常见的其他配置还包括 1V3R、1V5R；

2）实现大部分 L2 功能即 L2+，典型的传感器配置是 5V5R12U。即在 1V5R12U 的基础上，再增加 4个广角环视摄像头。通过在车辆前保、后保/后尾门上方、左右后视镜下方布置四个广角环视摄像头，可实现车辆近距离 360 度感知、可用以实现自动泊车，结合四个角雷达，能实现对行车盲区以及后方来车的监控，最终实现 L2+的功能；

3）实现 L2+高速 NOA。实现高速 NOA 的方案也比较多，典型的方案是 11V5R12U，或10V5R12U 即在 5V5R12U 的基础上，再增加一颗(或两颗)前视摄像头（长焦/主视）、一颗后视摄像头和四颗周视摄像头。；

4）实现 L2+高速 NOA+城区 NOA。目前市场上量产实现城市 NOA、或者对城市 NOA 进行了硬件预埋的车型，在传感器的选择上分为了两大阵营——纯视觉方案和多传感器方案。纯视觉方案感知方案采纳者主要为特斯拉，方案中摄像头起主导作用，其优点是成本更低，但摄像头容易受到环境光的干扰，对算力和算法的要求较高，国内的百度与吉利的合资品牌极越 01 也采用了纯视觉方案。大部分中国汽车品牌选择了以更保守的方式推进，仍然采用了“视觉+雷达”的自动驾驶方案，激光雷达的加入能够获取更深度的空间信息，对于物体的位置、距离和大小感知更准确，且由于激光雷达是自发光并不受环境光影响，不过激光雷达高昂的价格较大的增加了自动驾驶的成本，国内小鹏、蔚来、华为等高端车型均采用的是多融合方案。

5）实现 L3 的瓶颈不在于传感器，目前 L2+高速 NOA+城区 NOA 的传感器就已经可以实现 L3。如奔驰 DRIVE Pilot 的传感器配置是 6V5R12U，不及国内很多车型丰富；

6）实现 L4/L5（尚未有真正量产的车型，因此暂不考虑）。

表 6：不同辅助驾驶功能对应典型传感器配置

辅助驾驶功能	功能介绍	整车售价：万元	传感器配置	代表车型	算力(TOPS)
基础L2功能	ACC 自适应巡航（全速域/非全速域）；ACC 自适应巡航（全速域/非全速域）；FCW 前向碰撞预警；LDW 车道偏离预警；LKA车道偏离辅助;LCC 车道居中保持；自动泊车	10-15	1V1R/1V3R/1V5R	吉利帝豪S；长安深蓝 SL03	4-5
L2+以及泊车功能	以上所有+TJA交通拥堵辅助+ALC拨杆变道辅助+AEB自动紧急制动+RCW后方碰撞预警+RCW后方碰撞预警+ESA紧急转向避障+BSD盲区预警+TSR交通限速识别+APA全自动泊车+RPA遥控泊车	15-20	5V5R12U	领克01	5-10
L2+高速 NOA	以上所有+高速领航辅助+HPA记忆泊车	>20	10/11V5R12U	蔚来、小鹏、理想等绝大部十分车型	几到一百多
L2+高速 NOA+城区NOA	以上所有+城区领航辅助	>25	11V5R12U+激光雷达；纯视觉	视觉+激光雷达：小鹏G9、P7i、P5；北汽极狐阿尔法S·HI版；阿维塔11；蔚来 EC7、ES7、ET5、ET；	>150
				理想L9；一汽集团奥迪E-TRON；吉利集团路特斯ELETRE；理想 L7、L8、L9；合众新能源哪吒S；广汽 AION LX；高合 HIPHIZ；上汽集团飞凡R7；纯视觉：特斯拉、极越01
L3		>25	11V5R12U+激光雷达	奔驰S级(包括 EQS)	>150

资料来源：艾瑞咨询，华宝证券研究创新部

2.2.1. 车载摄像头：受益于智能驾驶行业渗透率提升，车载摄像头有望迎来量价齐升

车载摄像头是自动驾驶汽车的主要感知硬件，前向摄像头和环视摄像头装配车型占比较高。在自动驾驶系统中，摄像头是实现众多预警、识别类功能的基础，目前所有的乘用车自动驾驶方案都会运用到摄像头。根据不同自动驾驶功能及其在自动驾驶汽车上的安装位置，车载摄像头可分为前视、后视和侧视、环视、内置 5大类型，其中前视摄像头使用频率最高，性能要求也相应提高，通过广角及普通视角摄像头可实现包括前向碰撞预警、车道偏离预警等多重自动驾驶功能；侧视摄像头代替后视镜将成为趋势，以消除汽车后视镜盲区的存在；环视则帮助车主开启“上帝视角”，通过车身周围的多个广角摄像头实现 360°场景还原，形成一副车辆四周的全景俯视图。根据高工产研和中保研，2023 前三季度前视摄像头装配车型占比为 52.3%，环视摄像头装配车型占比为 43.7%，装配车型占比较高。

图 11：智能汽车感知层传感器分布

资料来源：智能汽车电子与软件，华宝证券研究创新部

图 12：车载摄像头分布情况

资料来源：智能汽车电子与软件，华宝证券研究创新部

表 7：车载摄像头分类

安装部位	类别	功能	描述	价格
前视	单目/双目	前车防撞预警、车道偏离预安警、交通标志识别、行人碰亚撞预警	装在前挡风玻璃上,视觉45°左右；双目拥有更好的测距功能，但成本较单目更贵	300-500 元
环视	广角	全景泊车	在车四周装配4-8个摄像头进行	首个约150-200元

敬请参阅报告结尾处免责声明

安装部位	类别	功能	描述	价格
			图像拼接以实现全景，加入算法可实现道路感知	一套4-8个
后视	广角	倒车影像	安装在后尾箱，实现泊车辅助	150-200 元
侧视	普通视角	盲点监测	安装在后视镜下方部位，一般盲点检测只需要使用超声波雷达，也有使用摄像头代替	单个150-200元
内置	广角	疲劳提醒	安装在车内后视镜处监测司机状态	150-200 元

资料来源：汽车产业前线观察，华宝证券研究创新部

自动驾驶等级提升带动车载摄像头数量增加。当前自动驾驶方案呈现百花齐放趋势，不同方案的车载摄像头数量大部分保持在 8-13 个区间。纯视觉方案中，特斯拉凭借强大的算法以及 BEV+占用网络等技术，将摄像头个数保持在 8个，在 2023 年推出的 HW4.0 中，在 ModelX/S 中增加至 11个摄像头，呈现出增加的趋势。而同样的纯视觉方案，国内极氪 001 则搭载了 15 个摄像头，将硬件堆叠达到了极致，以此匹配算法的不足。融合感知方案中，华为 ADS2.0搭载了 11个摄像头，7 个环境感知镜头，4个环视镜头，前视双目摄像头像素高达 800 万像素，其余为 260 万像素，基本代表了行业主流车载摄像头方案。

图 13：各自动驾驶等级车载摄像头需求

资料来源：Yole，智研咨询，华宝证券研究创新部

表 8：部分主流自动驾驶车型车载摄像头配置

技术路线	车企	车型	摄像头数量	摄像头配置情况
纯视觉方案	特斯拉	Model3新款	8	1个主视野摄像头，1个鱼眼镜头，1个长焦距镜头，2 个侧方前视摄像头，2个侧方后视摄像头，1个后视摄像头
纯视觉方案	特斯拉	Model Y新款	8	1 个主视野摄像头，1个鱼眼镜头，1个长焦距镜头，2 个侧方前视摄像头，2 个侧方后视摄像头，1 个后视摄像头
融合感知方案	极氟	极氟001	15	7个 800 万像素长距高清摄像头；4 个短距环视高清摄像头，2个车内监测摄像头，1个车外监测摄像头，1个后流媒体摄像头
融合感知方案	小鹏	G9	12	前视摄像头3（1个 800 万像素双目 +1 个长焦单目）：前风挡；侧视摄像头4（290 万像素）：侧前
				视2（外后视镜底座）＋侧后视2（翼子板）；后视摄像头*1：车尾灯下方；4 个环视摄像头
		G6	12	7 个高感知摄像头，4 个 360 度环视摄像头，1个驾驶员检测摄像头
	问界	问界M5	8	1 个单目前方感知摄像头，1个环境感知摄像头，4个环视摄像头，2个车内摄像头
		2023款问界M5	5/11	标准版1个环境感知镜头，4个环视镜头，智驾版7个环境感知镜头，4个环视镜头
		问界M7	8	1个单目前方感知摄像头，1个环境感知摄像头，4个环视摄像头，2个车内摄像头
		2023款问界M7	5/11	标准版1个环境感知镜头,4 个环视镜头，智驾版 7个环境感知镜头，4个环视镜头

资料来源：易车，汽车之家，华宝证券研究创新部

车载摄像头主要由镜头组、图像传感器（CMOS）、数字图像信号处理（ISP/DSP）组成。根据智研咨询，车载摄像头中图像传感器的成本占比可达 52%，镜头组和模组封装占比分别为20%、19%；三者均处于产业链中游位置，其中图像传感器是车载摄像头核心技术。镜头组、胶合材料、图像传感器经封装构成镜头模组，镜头模组将光电信号传递至图像传感器进行图像信号处理；图像信号处理器将电信号转化为数字信号，并与镜头模组封装集成，形成终端系统。

图 14：车载摄像头的组成

资料来源：智驾最前沿，华宝证券研究创新部

图 15：2022 年车载摄像头模组各成本占比

资料来源：智研咨询，华宝证券研究创新部

图 16：车载摄像头产业链

资料来源：智驾最前沿，华宝证券研究创新部

国内车载摄像头镜头厂商加速成长，并逐步向模组端拓展提升盈利能力。近年国内的舜宇光学、联创电子、欧菲光发展迅猛，积极发展技术并抢占市场，市占率超越老牌欧美厂商日立、三协、世高、桑来斯等，跻身多强行列。以出货量为最硬核标准，根据潮电智库统计，今年 1-9月，车载镜头前三甲分别为舜宇、联创电子和欧菲光。2023 年 9 月舜宇光学出货 826 万只车载摄像头，占比 56%；欧菲光出货 150 万只，占比 10%；联创出货 143 万只，占比 10%。同时镜头厂商也逐步向模组端拓展，2023 年 9 月舜宇光学子公司舜宇智领、德赛西威、欧菲光出货占比遥遥领先。

图 17：2023 年 9 月车载摄像头出货量占比

资料来源：潮电智库，华宝证券研究创新部

图 18：2023 年 9 月车载摄像头模组出货量占比

资料来源：潮电智库，华宝证券研究创新部

表 9：车载摄像头产业链

	环节	代表公司
上游	光学镜片	大立光、今国光学、亚洲光学、关东辰美、玉晶光、利达光电、舜宇光学
	滤光片	旭硝子、大真空、水晶光电、深圳激埃特、Optrontec、深圳市赛旭、日本电波
	保护膜	3M、水晶光电、海泰、LG、美能达、耐司、蔡司
	设计	索尼、三星、安森美、韦尔股份、格科微
	封测	精材、胜丽、同欣电子、晶方科技、华天科技
	晶圆	台积电 TSMC、中芯国际 SMIC、三星、联电UMC、Micron、德州仪器 TI、东芝、ST-Micro、海力士 SK Hynix
中游	镜头组	三星、无锡凯尔、LG、夏普、舜宇光学、ST-Micro、富士康、联创电子、欧菲光
	胶合材料	乐泰、恒诚伟业、爱普生、日本精工、东洋、玛斯特、德国汉高、3M、道康宁、巴斯夫、日东电工
	图像传感器	索尼、格科微电子、Hynix、OVT、安森美、LG、东芝、比亚迪电子、三星
	镜头模组封装	松下、法雷奥、三星、舜宇光学、丘钛科技、欧菲光
	图像信处理器	索尼、松下、TI、三星、Mobileye、ARMSun、AMBA、日立
下游	系统集成	索尼、天台、松下、麦格纳、法雷奥、同致、苏州智华、浙江海康、迈瑞思、北京经纬恒润、海拉、保千里、大陆、德尔福、辉创电子

资料来源：新材料在线，黄华电子，华宝证券研究创新部

2.2.2. 超声波雷达：发展较成熟具有优势，迎来增长新动能

作为自动泊车方案主流传感器，车载超声波雷达驶入发展快车道。超声波传感器也称超声波雷达，是一种使用超声波来检测车辆周围物体的距离的传感器汽车提供停车辅助、防撞和其他安全功能。汽车上常见的超声波雷达有两种，第一种是安装在汽车前后保险杠上的，称为 UPA（超声波驻车辅助传感器）；第二种是安装在汽车侧面的，称为 APA（自动泊车辅助传感器）。超声波雷达在智能网联汽车中有着广泛的应用，最常见的是自动泊车辅助系统。自动泊车辅助系统通常使用 12 个超声波传感器，车前、后部各 4 个短距超声波传感器负责探测倒车时与障碍物之间的距离，两侧的长距超声波传感器负责探测停车位空间。据佐思汽研统计，2022 年中国乘用车新车超声波雷达安装量较 2021 年（10009.0 万颗）同比增长 7.4%，至 10752.5 万颗，预计到 2025 年其安装量将超过 1.4 亿颗。从单车安装量来看，2021 年-2023 年 1 月，超声波雷达单车安装数量呈递增趋势，从平均每车 4.9 颗增加到 5.6 颗。受益于行泊一体规模化落地、舱泊一体发展等因素，预计 2025 年超声波雷达单车安装量有望增至 7 颗，超声波雷达市场进入高速增长期。

表 10：两种汽车超声波雷达类型对比

类型	数量（个）	安装位置	作用	探测距离
UPA (超声波驻车辅助)	4-8个	保险杠处	探测汽车前后方障碍物	15-250cm
APA（自动泊车辅助）	4个	车身侧面	探测汽车左右侧障碍物	30-500cm

资料来源：《智能汽车无人驾驶与自动驾驶辅助技术》（瑞佩尔，化学工业出版社），华宝证券研究创新部

图 19：APA 与 UPA

资料来源：亿欧智库，华宝证券研究创新部

图 20：2021-2025 年中国乘用车超声波雷达安装量（万颗）

资料来源：佐思汽研数据库，华宝证券研究创新部

超声波雷达发展较为成熟，国产化率较高。根据 leadleo 数据，2014 年至 2020 年中国车载超声波雷达行业规模从 35.3 亿元增长至 51.7 亿元，CAGR 达 6.57%。车载超声波雷达比毫米波雷达和激光雷达的技术门槛更低且发展较为成熟，在成本和普及度上具有优势。超声波雷达的产业链可以明确地划分为三个关键环节：上游的原材料生产、中游的雷达生产以及下游的汽车整车制造。上游环节主要由芯片和传感器等原材料供应商构成。技术含量高且与安全性能紧密相关的芯片主要依赖于进口，其他非关键原材料已经实现了国产化。中游为超声波雷达生产商，主要参与者可以分为国际 Tier1、国内 Tier1 以及初创公司。海外 Tier1 厂商居主导地位，国内企业如奥迪威全球市占率已达 6%，有国产替代的潜力，国产化率进一步提高。

图 21：2014-2020 年中国车载超声波雷达行业规模及增速

资料来源：leadleo，前瞻经济学人，华宝证券研究创新部

图 22：2018 年全球超声波雷达市场竞争格局

资料来源：华经产业研究院，华宝证券研究创新部

受益于 L2 级以上智能汽车发展，超声波雷达迎来增长新动能。以往倒车雷达应用中，一般需要 4-6 个超声波雷达，主要分布安装在车头车尾的保险杠处。而目前的高阶自动驾驶泊车方案，包括 APA、AVP 等应用中，一般需要 8-12 颗超声波雷达，从数量上相比以往的倒车雷达应用增加一倍以上。L2 级别的全自动泊车（APA）、遥控泊车（RPA）等基本由 12UR（超声波雷达）实现；L2+级别的记忆泊车（VPA）则为 4V12UR 实现；而 L4 级别的代客泊车（AVP）则需要配合 5V12UR（4颗环视+1 颗前视摄像头）实现。目前在泊车、驻车等低速场景中仍然主要依赖超声波雷达，随着 L2 级以上智能汽车销量增加、渗透率上升，车载超声波雷达市场未来有望迎来增长新动能。根据佐思研数据库，2019 年12 颗超声波雷达方案的占比仅为9.6%左右，预计到 2025 年 12 颗超声波雷达方案的渗透率将达到 26.1%。随着自动泊车商业化推广，12 颗超声波雷达方案占比正在快速攀升，有望成为未来智能汽车的主流。

图 23：智能驾驶泊车场景功能和相关配置勾稽图

资料来源：汽车之家，华宝证券研究创新部

图 24：2021-2023年1月不同超声波雷达配置方案占比（%）

资料来源：佐思研数据库，华宝证券研究创新部

2.2.3. 4D毫米波雷达：具有性能和成本优势，国产替代进程加速

4D 毫米波雷达是一种使用天线发射波长 1-10mm、频率 24-300GHz 的毫米波作为放射波的雷达传感器。通过处理回波测得汽车与探测目标的相对距离、速度、角度及运动方向等信息的传感器。其优势在于不受天气影响，即使是恶劣天气和光照情况下也能正常工作，穿透烟雾、雨雪、灰尘能力强，具有全天候、全天时的工作特性，且探测距离远、精度较高、被广泛用于车载距离探测，具体应用包括自适应巡航、碰撞预警、自动紧急制动、盲区探测等。在纯视觉方案下，车载摄像头易受恶劣天气影响，而毫米波雷达则可以弥补纯视觉方案在雨雪等天气与眩光下的失灵，提供更加安全舒适的感知方案。

自动驾驶持续升级带动毫米波雷达市场需求，4D 毫米波雷达有望加速上车。2023 年 1-6月，中国乘用车新车 4D 雷达整体安装量超过 11.4 万颗，占总雷达安装量的 1.3%。根据佐思汽研预测，2022 年毫米波雷达全球市场规模达到 34.9 亿美元，预计在 2027 年达到 86.7 亿美元，年复合增长率达到 16%。目前主流自动驾驶方案毫米波雷达用量在 3-5 颗。随着特斯拉纯视觉方案更新，重新搭载毫米波雷达，将带动更多车企搭载毫米波雷达，未来有望持续放量。

图 25：全球毫米波雷达市场规模

资料来源：佐思汽研，华宝证券研究创新部

4D 毫米波雷达主要由射频前端、数字信号处理器 (DSP)、高频 PCB 板等器件组成。由于产品性能和功能上和 3D 毫米波雷达具有差异，射频芯片的数量与性能差距明显，反映到成本端，4D 毫米波雷达硬件成本较传统 3D 毫米波雷达明显提升。同时，4D 毫米波雷达引入深度学习框架，从算法上提升产品的感知性能，算法开发成本加高软件成本。算法占成本的 50%，由于国内雷达算法测量精度和范围具有一定局限性，国外算法受到专利保护价格昂贵；射频占成本的 25%，包括发射机、接收机及信号处理器；信号处理芯片占成本的 10%，分别有以 TI为代表的 DSP 路线和赛灵思为代表的 FPGA 路线；高频 PCB 板占成本的 10%左右。

图 26：毫米波雷达结构构成

资料来源：焉知汽车，ittbank，华宝证券研究创新部

图 27：毫米波雷达硬件成本占比

资料来源：盖世汽车，华宝证券研究创新部

4D 毫米波雷达具有性能和成本优势，国产替代进程加速。4D 毫米波雷达适配各级别自动驾驶方案，低级别自动驾驶方案中替换逻辑清晰，高级别自动驾驶方案中协同感知作用明显。考虑到摄像头、毫米波雷达、激光雷达成像原理的差异，以及高阶自动驾驶仍然需要多种类感知层硬件协同配合。此外，后续 4D 毫米波雷达有望复刻 3D 雷达降价节奏，加速上车，有望帮助毫米波雷达成为高性价比选择。2022 年毫米波雷达市场占有率前三为博世、大陆、安波福，市占率分别为 33%、24%、11%。国内厂商起步较晚，森思泰克、德赛西威、华锐捷、华为等陆续进入量产阵营。4D 毫米波雷达赛道上，目前仅有采埃孚、森思泰克、福瑞泰克实现前装量产交付，其中，森思泰克凭借在理想、深蓝的量产搭载，实现了规模化的前装。国内毫米波雷达厂商在未来将进入更多毫米波雷达细分赛道，加强国产替代节奏。

图 28：2022 全球毫米波雷达市场各厂商占比

资料来源：智研咨询，华宝证券研究创新部

表 11：毫米波雷达产业链

	环节	代表公司
上游	射频前端MMIC	英飞凌、德州仪器、意法半导体、恩智浦、中国电科、意行半导体、清能华波、加特兰微电子
	PCB	罗杰斯、Isola、TACONIC、沪电股份、生益电子、四会富仕
	DSP 芯片	意法半导体、恩智浦、德州仪器、加特兰电子
	设计	索尼、三星、安森美、韦尔股份、格科微
	封测	精材、胜丽、同欣电子、晶方科技、华天科技
	晶圆	台积电 TSMC、中芯国际 SMIC、三星、联电UMC、Micron、德州仪器 TI、东芝、ST-Micro、海力士 SK Hynix
中游	毫米波雷达	博世、大陆、电装、安波福、法雷奥、松下、采埃孚、森思泰克、德赛西威、华锐捷、华为、福瑞泰克、纵目科技
下游	智能驾驶相关车企

资料来源：亚洲新能源汽车网，华宝证券研究创新部

2.2.4. 激光雷达：从0 到 1，即将进入拐点放量期

激光雷达是通过发射红外光脉冲（而非无线电波）来测量脉冲到达附近目标物体并返回的时间。激光雷达通过输出激光脉冲和反射脉冲之间的时间精确计算其到每个物体的距离。激光雷达每秒捕获数百万个这样的精确距离测量点，从中可以生成其环境的 3D 矩阵，并且从这种全面的环境映射中获得有关对象的位置、形状和行为信息。激光雷达具有探测距离远、精度高，可识别行人和物体等优势，可以有效解决高等级智能驾驶所面临的复杂场景，虽然成本和性能较难达成平衡，但仍有部分高端车型选择搭载，这也为激光雷达厂商带来了发展机遇。

激光雷达作为高精密仪器，上游元件主要有激光器、探测器、模拟芯片、FPGA 主控芯片、光学组件。这些元件构成了激光雷达的激光发射系统、光电接收系统、信号采集处理系统、控制系统，共同实现激光雷达对目标物体的探测功能。激光雷达产业链上游激光器、探测器国外发展时间较长、具备经验优势、产品更加成熟，国内发展迅速，性能基本具备国外供应链水平、在产品上定制更灵活且具备价格优势。用于发光控制、光电转换和电信号实时处理的模拟芯片国外厂商技术先进、产能充足、成熟度高，国内普遍存在一定差距，车规类产品差距更大。FPGA主控芯片国外产品性能大幅领先，但国内产品能够满足激光雷达应用需求。光学组件国内技术和供应链水平已经达到甚至超越国外，并且具备明显的成本优势。

图 29：ToF 激光雷达系统组成

资料来源：禾赛科技招股说明书，华宝证券研究创新部

表 12：布局激光雷达产业链上游各组件的主要厂商

环节	细分环节	主要厂商
激光发射	激光器	长光华芯、炬光科技、Lumentum、OSRAM、AMS
激光发射	发射光学系统	蓝特光学、福晶科技
激光接收	探测器	滨松、芯思杰、安森美、索尼
激光接收	接收光学系统	舜宇光学、联创电子、福晶科技、永新光学、富兰光学
扫描系统	电机	鸣志电气
	MEMS	滨松、速腾聚创、知微传感
	扫描镜	意法半导体、Lemoptix
信息处理	DSP	亚德诺、圣邦
信息处理	FPGA	赛灵思、英特尔、紫光国微

资料来源：ittbank，禾赛科技招股说明书，华宝证券研究创新部

激光雷达进入拐点放量期，大批定点带动激光雷达规模化量产价格下行，有望实现应用车型价格持续下降。受自动驾驶方案感知需求驱动，激光雷达厂商收获多项车企定点，促使激光雷达厂商快速放量，规模化量产，进而成本迅速下降，由最初的 18000 元左右下降至今年 3000元左右的最低价格。2020 年 8 月 11日上午，华为智能汽车解决方案 BU 总裁王军在第十二届汽车蓝皮书论坛上透露，华为计划将激光雷达的成本降至 200 美元，甚至有望降到 100 美元。可见，随着未来激光雷达的快速放量、企业竞争不断加剧，中短期内其价格将呈下降趋势。目前众多厂商获得了车企定点，新势力开始搭载激光雷达，根据盖世汽车，2023 年 1-10 月上险车辆搭载激光雷达为32.57万颗，以单车搭载1颗为主。禾赛上车量16.22万颗，市占率55.4%，搭载车型为理想 L9、L8、L7，图达通市占率为 19.3%。

表 13：激光雷达厂商发展进展

厂商	发展进展
禾赛科技	目前已获包括比亚迪等11家车企量产定点，其中6家将在2023年底前开始量产交付
速腾聚创	目前已获得吉利汽车、广汽埃安、长城汽车、小鹏汽车等12家车企的量产定点
图达通	目前已获得蔚来三款车型的量产定点，同时获得多家商用车定点项目
亮道智能	已对外展示了前向+侧向补盲激光雷达的集成DEMO实车。目前亮道自研软硬件技术，推进产品的量产落地
探维科技	目前已与合创汽车达成合作，实现量产，同时其推出面向高级辅助驾驶的旗舰产品Tempo 能够满足智能汽车在高速/城市 NOA 中面对复杂环境的感知需求
北醒	目前已与滴滴自动驾驶正式达成生态战略合作。双方已联合推出了2K图像级高精度激光雷达“北曜Beta”，此激光雷达针对L4Robotaxi 的场景具有超高性能和适配性

资料来源：亿欧智库，华宝证券研究创新部

2.3. 决策是实现智能驾驶的关键，算力算法有望持续升级

决策是实现智能驾驶的关键，起着类似人类驾驶员“大脑”的作用。自动驾驶汽车在进行决策规划时，会从环境感知模块中获取道路拓扑结构信息、实时交通信息、障碍物（交通参与者）信息和主车自身的状态信息等内容。结合这些信息，决策规划系统会对当前环境作出分析，然后对底层控制执行模块下达指令。换言之，自动驾驶汽车的行为决策与路径规划是指依据环境感知和导航子系统输出信息，通过一些特定的约束条件规划出给定多条可选安全路径，并从中选取一条最优路径作为车辆行驶轨迹的过程。运动规划生成与驾驶行为对应的驾驶轨迹，包含路径规划和速度规划，最后再采用一些优化方式让变道加速等行为变得平顺以满足舒适性要求。

图 30：自动驾驶车辆架构图

资料来源：《自动驾驶汽车决策与控制》（杨世春、曹耀光、陶吉等，2020年），华宝证券研究创新部

自动驾驶的决策层主要包括两大部分，即软件部分和硬件部分。软件部分即算法，硬件部分即芯片。

算法层面，端到端大模型成为远期共识。算法包括对信息数据的处理、道路短期未来情况的推演预测、行驶方案的制定等等。由于人在驾驶过程中所面临的路况与场景多种多样，且不同人对不同情况所做出的驾驶行为也有所差异，因此驾驶决策算法的优化是自动驾驶技术中非常核心的部分，也是各大自动驾驶方案提供商的核心竞争力所在。自动驾驶汽车常用的行为决策算法主要有三种类型：1）基于神经网络：自动驾驶汽车的决策系统主要采用神经网络确定具体的场景并做出适当的行为决策；2）基于规则：工程师想出所有可能的“if-then 规则”的组合，然后再用基于规则的技术路线对汽车的决策系统进行编程；3）混合路线：结合了以上两种决策方式，通过集中性神经网络优化，通过“if-then 规则”完善，混合路线是最流行的技术路线。感知、预测、规划等环节每个模块独立负责单独的子任务被称为模块化算法设计，这种方案具备简化研发团队分工，便于问题回溯，易于调试迭代等优点，但由于将不同任务解耦，各个模块之间容易产生信息损失问题，且多个模块间优化目标不一致，最后模块间产生的误差会在模型中传递。端到端自动驾驶解决方案回归自动驾驶第一性原理，设计一个算法模型，直接输入传感器感知的信息，输出控制结果。

图 31：端到端的自动驾驶解决方案接收传感器信息，直接输出控制信号或策略

资料来源：盖世汽车，华宝证券研究创新部

算力层面，芯片为后续的软件处理数据提供基本的算力支持。随着驾驶自动化等级的不断提高，电子电气架构向域/跨域控制转变，对于决策层的芯片和算力提出的更高的要求，MCU难以满足日益增长的汽车智能化需求，算力更强的 SoC 芯片重要性提升，SoC 可包含多个处理单元，如 CPU、GPU、DSP 和其他外设接口等，单个芯片中集成了更多的配套电路，能够提升运算效率。从各大厂商的产品路线来看，自动驾驶芯片呈现出 GPU、FPGA、ASIC 三大架构共荣的格局。自动驾驶汽车智能化水平越来越高，需要处理的数据体量越来越大，高精地图、传感器、激光雷达等软硬件设备对计算提出更高要求，因此具备 AI 能力的主控芯片成为主流，加速芯片可以提升算力并助推算法的产生。目前，常见的 AI 加速芯片包括 GPU、ASIC、FPGA 三类。GPU 擅长图像识别，ASIC、FPGA 可以灵活设计，满足定制化需求。

表 14：代表厂商芯片技术路线

公司	芯片	设计路线	架构
英伟达	Xavier	CPU+GPU+ASIC	以 GPU 为计算被心，主要有4 个模块：CPU、GPU、DLA和 PVA，其中 GPU 占据最大西积
特斯拉	FSD	CPU+GPU+ASIC	以 NPU（一种ASIC）为计算核心，有三个主要模块：CPU、
			GPU和 NPU，其中特斯拉自研的 NPU占据最大面积
Mobileye	EyeQ5	CPU+ASIC	EyeQ5主要有4个模决：CPU、ComputerVisionProcessors (CVP)、Deep LearningAccelerator(DLA）和Multithreaded Accelerator(MA)。其中 CVP 是针对很多传统计算机视觉算法设计的ASIC
地平线	征程	CPU+ASIC	地平线自主设计研发了AI专用的 ASIC 芯片 BrainProcessing Unit (BPU)
谷歌 Waymo		CPU+FPGA	计算平台采用英特尔Xeon12核以上CPU，搭配 AItera 的Arria 系列 FPGA

资料来源：亿欧智库，华宝证券研究创新部

2.4. 执行是实现智能驾驶的基础，线控渗透率快速提升

决策是实现智能驾驶的基础，起着类似人类驾驶员“四肢”的作用。智能驾驶控制执行系统是指系统做出决策规划以后，替代驾驶员对车辆进行控制，反馈到底层模块执行任务。执行控制系统是自动驾驶汽车行驶的基础，车辆的各个操控系统需要通过总线与决策系统相连接，并能够按照决策系统发出的总线指令精确地控制加速程度、制动程度、转向幅度、灯光控制等驾驶动作，以实现车辆的自主驾驶。执行指的是将控制信号发送给执行器，执行器执行的过程。执行器有转向、油门、刹车、灯光档位等。而控制执行技术主要分为车辆的横向控制和纵向控制。横向控制即转向控制，保证汽车在规划的路线上正常行驶，在不同车速、路况条件下保证转弯的有效性和乘坐舒适度。纵向控制可以对危险情况作出紧急处理，最大程度上避免交通事故的发生，还可以在安全的前提下缩短与前车的距离。

线控底盘是车辆底盘的新形态，是实现自动驾驶的关键技术。随着新能源汽车的不断发展，智能驾驶执行器已经逐步升级为线控底盘执行系统，线控底盘通过电信号取代机械或液压部件向执行机构传递信息，以减少或取消座舱与底盘执行器之间的物理连接，具备以下优势：1）以电信号的方式传输，系统的响应速度更快；2）应用传感器收集与记录信息，控制精度与子系统间的协调性大幅提升；3）以线控系统取代机械装置，减轻整备质量，提升轻量化水平，同时节省大量空间，有利于实现模块化设计。线控底盘一般包括 4个子系统，分别为线控制动、线控悬架、线控转向和线控驱动。

图 32：线控底盘是实现自动驾驶的关键技术

资料来源：焉知汽车网，华宝证券研究创新部

图 33：线控底盘由多个子系统构成

资料来源：焉知汽车网，华宝证券研究创新部

线控底盘核心模块成长性优异。线控悬架、线控转向、线控制动都有较高的单车价值量，据盖世汽车预测，三大方向在 2022-2026 年均有不低于 20%的市场规模成长。线控驱动相对成熟，应用率高；线控悬架方面，空气悬架、自适应可调减震器等已经出现并应用，未来会得到进一步发展；线控制动和转向是最核心的环节，其中线控制动目前适用于高级别自动驾驶的稳定量产产品不多，是各大玩家争相布局的赛道。

表 15：线控底盘核心元件

核心元件	产品及功能描述	单车价值量(元)	2022-2025年CAGR	技术成熟度	渗透率
线控制动	线控制动系统(Brake-By-Wire）是电子控制的制动系统，汽车底盘域的核心部件，其主要特征是取消了制动踏板和制动器之间的机械连接，以电子结构上的关联实现信号的传送、制动能量的传导，分为液压式线控制动系统(Electro-HydraulicBrake，EHB)和机械式线控制动系统(Electro-Mechanical Brake，EMB)两种	2000-2500	23.2%	技术处于发展阶段	渗透率低
线控悬架	线控悬架对弹性和减振元件进行升级，使之成为可主动调节元件，加入电子控制系统，实现基架系统的智能化调节。目前主流的线控悬架为空气弹贵+CDC型线控减振器组合，由空气弹黄、线控减振器、空气供给单元、控制器 ECU、传感器、储气罐和空气管路等组成。	10000-20000	31.1%	技术成熟	渗透率低
线控驱动	线控驱动系统将原来由机械传递，如驾驶人踩加速踏板动作，变成由电信号精确传递驾驶人动作。若是自动驾驶模式，将由计算平台替代踩加速踏板、操纵变速杆等，由电信号来控制驱动电机。线控驱动系统的实现需要线控油门系统和线控换挡系统配合实现。	线控电门：约300线控换挡：400-500	线控电门：2.9%线控换挡：19.8%	技术成熟	渗透率高
线控转向	线控转向系统 (SBW)是指取消中间传动轴，方向盘与转向机构之间只通过电信号传输的车辆转向系统。线控转向动力来源完全由人手以外的动力提供，故又称为全动力转向。	约 4000	23.2%	技术处于发展阶段	渗透率低

资料来源：《汽车线控底盘技术发展趋势分析与研究》（陈萌），盖世汽车，华宝证券研究创新部

2.4.1. 线控制动优势显著，是汽车电动智能化时期的发展趋势

线控制动优势显著，在电动化和智能化时期是未来趋势。制动分为驻车制动系统和行车制动系统，驻车制动主要起着让紧着的汽车可靠地停在原地或坡道上的作用；行车制动主要起着让行驶中的汽车以适当的减速度减速行驶直至停车和让下坡行驶的汽车保持适当的稳定车速的作用。驻车制动系统主要采用电子手刹（EPB），行车制动在汽车电动化和智能化发展前期主要采用机械液压制动技术，占据大概 99%的乘用车市场份额，线控制动系统随着电动化和智能化发展渗透率不断提升，按照结构不同分为电子液压制动（EHB）系统和电子机械制动（EMB）系统两类。

短期内线控制动领域仍将以 EHB 为主，EMB 被认为是终局方案。EHB 依靠踏板驱动液压助力实现制动，具有显著优势：（1）制动特性可变，可提供最合理的压力变化特性；（2）摆脱真空泵的影响；（3）可实现电子驻车；（4）成本较 EMB 更低；（5）具有冗余备份，失效后可通过液压提供部分制动力。EMB 依靠刹车踏板驱动电机实现制动，相比 EHB 响应速度更快，无需助力器和制动液，结构简单维护方便，但由于技术难度高落地困难，对可靠性要求高，短期难以大批量应用。

图 34：电子液压制动系统 EHB

资料来源：汽车 EE 技术漫谈，华宝证券研究创新部

图 35：电子机械制动系统 EMB

资料来源：汽车 EE 技术漫谈，华宝证券研究创新部

根据是否和 ESC 系统集成，EHB 可分为 Two-box 和 One-box 两种形式。行业内将eBooster（博世公司命名为 iBooster）和 ESC 组合的方式称之为 Two-Box，集成 eBooster 和ESC 功能于一体的系统便称之为 One-box。比较而言，One Box 质量更轻，更容易布置，实现踏板的完全解耦，降低能耗，响应时间短，唯一的劣势在于制动冗余没有 Two Box 更好。

当前市场产品以 Two Box 为主，2022 年线控制动配置率 15%左右，其中 Two Box 占比 70%，但未来 One Box 有望逐步占据市场主流，根据公司公告，伯特利认为 2025-2026 年线控制动的市场渗透率 60%+， one-box 占 70%左右。

图 36：Two-Box 方案中 Ebooster 和 ESP 分别独立

资料来源：新出行网，华宝证券研究创新部

图 37：One-Box 方案中 Ebooster 和 ESP 合二为一

资料来源：新出行网，华宝证券研究创新部

海外厂商占据市场主导权，国内厂商加速布局。目前，线控制动行业发展初期，海外头部Tier1 凭借在传统制动领域的技术积淀及先发优势占据着全球绝大数市场份额。线控制动仍处于发展初期阶段，历史上在制动系统领域处于领先地位的国外的传统 Tier 1 巨头如博世、大陆、采埃孚等具有先发优势和技术优势，尤其博世等在相关产品技术上做到严格保密。目前，博世、大陆、采埃孚都实现了 EHB 方案的量产。博世最早于 2013 年量产的明星产品 iBooster 系列，已经为保时捷、上汽大众新能源产品、特斯拉全系、荣威 Marvel X、理想 ONE、领克 01/03、蔚来全系、小鹏 P7/G3 等车型广泛配套。根据华经产业研究院数据统计，2020 年全球线控制动系统份额有 65%均由博世占据。但随着国内新能源车市场蓬勃发展，国内厂商加速布局，伯特利、亚太股份、拿森科技等国内厂商都取得了一定进展。

表 16：线控制动各大厂商产研进程

公司名称	国别	产品系列	有/无	产研进程
博世	德国	Two-Box	有	量产供货
博世	德国	Onw-Box	有	量产供货
大陆集团	德国	Two-Box	无
大陆集团	德国	Onw-Box	有	量产供货
采埃孚	德国	Two-Box	有	量产供货
采埃孚	德国	Onw-Box	有	量产供货
伯特利	中国	Two-Box	无
伯特利	中国	Onw-Box	有	量产供货
弗迪动力	中国	Two-Box	无	=
弗迪动力	中国	Onw-Box	有	量产供货
菲格科技	中国	Two-Box	有	量产供货
菲格科技	中国	Onw-Box	有	在研
亚太股份	中国	Two-Box	有	量产供货
亚太股份	中国	Onw-Box	有	在研
同驭汽车	中国	Two-Box	有	量产供货
同驭汽车	中国	Onw-Box	无
联创电子	中国	Two-Box	有	量产供货
		Onw-Box	有	在研
拓普集团	中国	Two-Box	无	■
拓普集团	中国	Onw-Box	有	SOP
拿森科技	中国	Two-Box	无	-
拿森科技	中国	Onw-Box	有	量产供货

资料来源：汽车制动网，华宝证券研究创新部

2.4.2. 线控转向是汽车进入高阶智驾时代后的必要技术手段之一

线控转向系统是汽车进入高阶智驾时代后的必要技术手段之一。线控转向系统与传统转向系统在物理结构上的显著区别是，方向盘与转向机构之间的转向中间轴等机械部件被取消，而代之以由线束、传感器、控制单元组成的主动控制系统。由于机械部件的取消，这使得方向盘与转向机构得以解耦，这相对于传统的转向系统，其在空间上要小了许多，对于整车而言，提高了车内空间的利用率，同时由于机械部件的取消，使得系统总成具有更轻的质量，这在新能源汽车的背景下，对于整车提升续航起到了一定的作用。在系统控制方面，由于线控转向的控制信号全部来源于电子控制单元，可通过软件的精准控制，让整车获得更加舒适的驾驶体验，而在某些极端情况下，相对于人而言，软件及电信号的控制可通过更快的响应、更短的延迟对车辆做出更加安全、有效的控制，并最大程度的确保车内人员的安全。

图 38：线控转向使方向盘解耦

资料来源：云飨汽车，华宝证券研究创新部

国内外厂商积极布局线控转向，产品导入期有望实现国产替代。车企方面，丰田搭载线控转向技术的 bZ4X 车型已经上市，为线控技术的大规模量产应用提供先行经验；Tier1 方面，采埃孚计划在全球主要市场量产线控转向系统，2022 年与蔚来签订合约将在线控转向产品等领域展开合作；博世/博世华域、Kayaba、耐世特等厂商均在线控转向领域展开布局。虽然海外龙头厂商具有先发优势，但线控转向行业仍处于导入阶段，相关技术尚未成熟，国内多家企业已经在线控转向领域实现突破，未来国内厂商在线控转向领域有望实现替代。

表 17：国产厂商线控转向研发进展

国产厂商	线控转向研发进展
耐世特	随需转向系统以及静默方向盘系统，QuietWheel产品专利
长城精工	研发中
联创电子	产学研合作推出功能样机
拓普集团	研发中
经纬恒润	研发中
德科智控	研发中
拿森科技	2021年发布三款线控底盘产品
浙江万达	原型机，试验中
浙江航驱	原型机，研究中
浙江世宝	原型机
湖北恒隆	研发中

资料来源：盖世汽车，华宝证券研究创新部

2.4.3. 线控悬架随着国产化和降本的推进，逐渐向更低价格段车型渗透

线控悬架系统也称为电控悬架/主动悬架系统，是智能网联车辆的重要组成部分。线控悬架实现纵垂协同控制，悬架负责承载并稳定汽车垂直方向受力，线控悬架是汽车垂直方向平衡器，可实现缓冲振动、保持平稳行驶的功能，直接影响车辆操控性能以及驾乘感受。车辆驾乘过程中，操控性和舒适性是两个重要的评价指标，两者很难兼顾。线控悬架就是根据路况实际情况自动调节悬架的高度、刚度、阻尼实现行车姿态精细化控制，自动平衡汽车操控性和舒适性两个指标。线控悬架通常由线控弹簧、线控减震器、线控防倾杆组成，线控弹簧，主要调节车身高度和悬架刚度，来应对不同路况的驾驶场景，通常采用空气弹簧；线控减震器主要调节悬架阻尼，来优化汽车的 NVH 性能。

图 39：悬架系统组成

资料来源：TheMustangSource.com，华宝证券研究创新部

图 40：半主动式悬架结构

资料来源：智能汽车电子电气技术漫谈，华宝证券研究创新部

随着空气悬架系统的国产化与持续降本，线控空气悬架持续渗透。从搭载车型看，理想、蔚来等品牌多款车型已经搭载空气悬架系统，并且已经渗透至 30 万元以下车型，空气悬架系统发展空间广阔。电气化和智能化变革促使汽车电子电气架构调整，推动软硬件解耦，在此背景下，空气悬架零部件竞争格局即将重塑，国产零配件供应商有望加速国产替代。在软硬件解耦趋势下，主机厂负责空气悬架 ECU、控制方案研制和最终集成，而空气悬架总成将分拆成空气供给单元、空气弹簧、传感器等硬件，由零配件供应商对口供应，这为体制更灵活、拥有快速响应及成本优势的本土空气悬架单点突破带来机遇，也促使本土供应商积极进行多技术布局。

表 18：空气悬架代表厂商进展


保隆科技	器，2018年进行ECAS攻关，自研空气悬架核心零部件，产品与客户皆
孔辉科技	现国产替代的过程中，有望率先确立国内领先地位，而后进军合资品牌及国际市场
中鼎股份	外市场基础，并成立子公司安徽安美科，海外技术本土化落地，持续降本
时驾科技	集合了空压泵、电磁阀、控制器等空气悬架的核心零部件，可为主机厂带来千元级降本

资料来源：盖世汽车，华宝证券研究创新部

2.4.4. 线控驱动渗透率较高，未来持续降本增效

线控驱动渗透率较高，未来持续降本增效。针对传统内燃机汽车，线控驱动技术（线控油门）目前在乘用车和商用车上普遍应用，市场占有率达 99%以上；针对新能源汽车，线控驱动技术已经全面应用，现在正处于集中电机驱动阶段，随着电气化水平的提高，未来将向以轮边电机和轮毂电机为代表的分布式驱动发展。在电机方面，包括永磁同步电机效率的提升，轮边、轮毂电机技术的突破，比如冷却技术、集成技术等；在电控方面，IGBT 散热技术、封装技术、布局优化等需要解决，随着自动驾驶等级的提升，电机控制器功能安全的等级也需要随之升级。

3. 降本增效保障安全是智能驾驶硬件未来发展的关键所在

3.1. 现阶段以多传感器方案为主，激光雷达降本还在持续中

现阶段以多传感器方案为主，激光雷达降本还在持续中。目前国内市场，30 万以上主流车型已经普及激光雷达，今年国内新车型（城市NOA）基本都是标配激光雷达，尤其是下半年随着智己 LS6、问界 M7/M9、小鹏 G6、智界 S7、小米等多个热门车型陆续发布量产，激光雷达出货量持续加速增长。海外虽然自动驾驶进度较慢，但如 BBA、大众、沃尔沃等海外头部车企仍坚定走激光雷达方案。随着激光雷达成本的快速下降，激光雷达的性价比已经非常凸显了，去年行业 0-1 量产，半固态激光雷达 ASP 从 3000-400 元到今年迅速降至 2000-3000 元，随着上量之后成本仍会快速降低，未来固态激光雷达成本有望降低到 2000 元以下。此外，在目前算法尚未成熟、数据量尚不充足的情况下，没有激光雷达兜底的纯视觉方案，在安全和可靠性上对未知路况等等一系列方面都存在隐患，因此我们认为多传感器方案是中短期的过渡方案。

未来随着视觉算法的日渐成熟，纯视觉方案或是终局。由于大部分公司视觉算法还不够成熟，且自动驾驶的安全性至关重要，因此短期需要雷达来补余能力，但长期来看，一方面随着未来算法和算力水平的不断提高，通过更多大量真实、有效的驾驶数据喂养算法模型，积累更多驾驶场景，多模态大语言模型的能力可以覆盖识别，通过学习自动驾驶系统不仅可以学习驾驶本身，甚至能够理解世界的底层规则，并且有望实现超越人类的驾驶能力；另一方面只用计算芯片和摄像头的硬件成本则更低，特斯拉 HW3.0的硬件成本占比整车只有 3%左右，而国内高阶智驾系统的硬件成本占比通常在 10%，更低的硬件成本意味着更多的车型搭载，从而获得更多的数据，更多的数据又反过来促进自动驾驶系统迭代，从而形成正循环。

表 19：智能驾驶发展路径演变

	早期	当前	未来
算法名称	激光雷达+高精地图	BEV+Transformer+Occupancy	端到端大模型
原理	依靠高精地图获得路侧信息(含多种静态障碍物)，依靠激光雷达作像为主要的感知器件，叠加视觉算法辅助，其中视觉算法多为传统CV(即CNN、传统计算机视觉算法等）	采用视觉为主的信息，将多个摄头采集的信息进行特征提取，之后送入Transformmer进行融合转换，形成BEV视角下的外部环境还原，叠加占用网络带来的通用障物感知能力，实现感知	多模态大语言模型的能力可以覆盖识别、理解外部环境并作出驾驶决策的范围，并且有望实现超越人类的驾驶能力
传感器	激光雷达高精度地图摄像头毫米波雷达超声波雷达	激光雷达摄像头 (升级)毫米波雷达超声波雷达	摄像头为必须其余仍需观察
代表玩家	主要是做 L4 Robotaxi的玩家：谷歌Waymo、通用Cruise、滴滴、百度早期Robotaxi、小马智行等	主要是渐进路线的玩家:特斯拉号（FSDV10、V11）、小鹏、蔚来、理想、华为、Momenta、比亚迪等，目前几乎目标量产的产品均采用此路线	特斯拉FSDV12，英国Wayve、毫末智行 DriveGPT、一些学术研究亦在探索

资料来源：盖世汽车，华宝证券研究创新部

3.2. 降本的推进和国产替代，线控渗透率不断提升

近年来国内新能源汽车渗透率加速提升，头部主机厂已逐步开始在新能源车型上规模化量产线控制动系统。国内的线控制动厂商主要有伯特利、亚太股份和拿森科技，未来有望伴随自主品牌崛起持续实现份额扩张。根据高工智能汽车研究院监测数据显示，2022 年中国市场（不含进出口）乘用车前装标配线控制动系统上险量为 497.39 万辆，同比增长 56.56%，前装搭载率为 24.95%。新能源汽车销量快速增长，预计 2025 年国内线控制动市场规模有望达到 148.80亿元，22-25 年 CAGR 为 20.73%。目前主流自主基本都在新能源新车型搭载了线控制动产品，包括比亚迪汉、特斯拉、小鹏汽车、蔚来汽车等。随着新能源汽车销量快速增长，车企聚焦智能化做升级，线控制动产品出货量有望跟随新能源汽车，保持高速增长。根据 OICA，预计 2025年国内线控制动乘用车前装出货量有望达到930万套，市场规模达到148亿元，22-25年CAGR为 23.20%。同时未来随着国产厂商不断拓展机械加工件自制范围降低生产成本，扩大产能和出货规模从而降低电子物料、芯片采购成本，线控制动渗透率及国产替代率均会有所提升。

国产电控空气悬挂系统正凭借成本优势加速渗透。目前全球电控空气悬挂系统总成的市场仍然由海外供应商所垄断。中鼎、保隆领衔，国产电控空气悬挂系统正凭借成本优势加速渗透。目前，国内除电子减震器还需采购天纳克、采埃孚萨克斯等第一梯队的 CDC 减震器，空气悬架其余关键零部件如空气供给单元和空气弹簧均已实现国产化，有望实现降本。其中，空气弹簧单车价值量较高，国内中鼎股份、保隆科技、孔辉汽车、天润工业以及拓普集团均已实现自制。目前空悬国内可生产部分单车价值量下降到了 8200 元左右，其中空气供给单元 2400 元左右，空气弹簧 3000 元左右，传感器和控制器 800 元、软件程序 2000 元。未来随着规模效应的体现，空气悬架有望进一步降本，渗透率提升确定性较强。根据 OICA，预计 2025 年国内线控悬架市场规模有望达到 293 亿元，22-25 年 CAGR 为 31.1%。

图 41：预计 2025 年国内线控制动市场规模达到 148 亿元

资料来源：OICA，华宝证券研究创新部

图 42：预计 2025 年国内线控悬架市场规模达到 293 亿元

资料来源：OICA，华宝证券研究创新部

智能驾驶是不可逆转的产业趋势，重点关注智能化升级带来的硬件增量机会。在特斯拉和华为等头部车企引领下，汽车智能化加速发展，当下时点，自动驾驶仍处在向前快速迭代的过程中，伴随 L3 法规的逐步放开和算法的持续升级，自动驾驶功能或成为消费者购车的新需求。未来智能驾驶功能或成为整车销量胜负手，同时智能驾驶相关零部件企业有望凭借技术优势和产品迭代获得更大成长机会，我们认为智能驾驶发展硬件先行，未来技术向软硬件协同迭代，建议关注智能化升级带来的硬件增量机会，包括传感器、线控底盘等方向。

4. 风险提示

新能源汽车销量增速不及预期；智能驾驶技术发展进度不及预期；市场需求不及预期；智能驾驶市场竞争加剧；此外文中提及的上市公司旨在说明行业发展情况，不构成推荐覆盖。

分析师承诺

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公司和行业评级标准

★ 公司评级

报告发布日后的 6-12个月内，公司股价相对同期市场基准（沪深300指数）的表现为基准：

买入：	相对超出市场表现15%以上；
增持：	相对超出市场表现5%至15%;
中性：	相对市场表现在-5%至5%之间;
卖出：	相对弱于市场表现5%以上。

★ 行业评级

报告发布日后的 6-12个月内，行业指数相对同期市场基准（沪深300指数）的表现为基准：

推荐：	行业基本面向好，行业指数将跑赢基准指数;
中性：	行业基本面稳定，行业指数跟随基准指数；
回避：	行业基本面向淡，行业指数将跑输基准指数。

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智能汽车产业迎来爆发，硬件进入拐点放量期

电力设备及新能源

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行业走势图（2023年12月27日）

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投资要点

内容目录

图表目录

1. 政策端和产业端多项催化，智能驾驶渗透率快速提升

1.1. 智能驾驶政策频出，加速行业发展

1.2. 车企不断加码智能化，国内智能汽车产业迎来爆发期

1.3. 体验升级叠加智驾降本，智能驾驶技术渗透率加速提高

2. 智能驾驶硬件先行，技术向软硬件协同迭代

2.1. 智能驾驶系统由感知、决策和执行三部分构成

2.2. 感知是实现智能驾驶的前提，不同等级辅助驾驶对应不同传感器配置方案

2.2.1. 车载摄像头：受益于智能驾驶行业渗透率提升，车载摄像头有望迎来量价齐 升

2.2.2. 超声波雷达：发展较成熟具有优势，迎来增长新动能

2.2.3. 4D毫米波雷达：具有性能和成本优势，国产替代进程加速

2.2.4. 激光雷达：从0 到 1，即将进入拐点放量期

2.3. 决策是实现智能驾驶的关键，算力算法有望持续升级

2.4. 执行是实现智能驾驶的基础，线控渗透率快速提升

2.4.1. 线控制动优势显著，是汽车电动智能化时期的发展趋势

2.4.2. 线控转向是汽车进入高阶智驾时代后的必要技术手段之一

2.4.3. 线控悬架随着国产化和降本的推进，逐渐向更低价格段车型渗透

2.4.4. 线控驱动渗透率较高，未来持续降本增效

3. 降本增效保障安全是智能驾驶硬件未来发展的关键所在

3.1. 现阶段以多传感器方案为主，激光雷达降本还在持续中

3.2. 降本的推进和国产替代，线控渗透率不断提升

4. 风险提示

分析师承诺

公司和行业评级标准

★ 行业评级

风险提示及免责声明

适当性申明

2.2.1. 车载摄像头：受益于智能驾驶行业渗透率提升，车载摄像头有望迎来量价齐升

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