压力测试后，AI大模型+国产芯+出海潮！

2023H2智联汽车深度报告(智联汽车系列深度30)

证券分析师：刘菁菁 A0230522080003/ 杨海晏 A0230518070003 /戴文杰A0230522100006 /洪依真A0230519060003/黄忠煌 A0230519110001/林起贤 A0230519060002/屠亦婷 A0230512080003/刘洋A0230513050006

研究支持：朱傅哲A0230122080005/崔航A0230122070011

联系人：刘洋 liuyang2@swsresearch.com

2023.7.4

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行研报告均为公开版, 权利归原作者所有,起点财经仅分发做内部学习。

智联汽车的发展有技术原因，也有多个驱动因子

技术原因是智能化下的域控制器，以及多域合并的技术组合

驱动因子至少有四个：乘用车销量、产品渗透率、产品单价、公司市占率

压力测试下的新成长。过去半年主要是乘用车景气与智联汽车价格变化的担心，但其他成长因子存在，也带来新机会！

技术变化之AI大模型，从智联汽车拓展到“具身智能”

区分感知、预测、控制等不同环节，直观展示AI大模型可能对“多域控制”的影响。解释BEV鸟瞰/占用网络/端对端ADAS训练等。后者的“联合训练”有启发

再延展到“具身智能”，论述其他玩家多模态/Zero-shot/CV智能等趋势影响

. 提供了跨学科环节示意图

技术变化之国产化：域控制器与国产芯片

增量市场之出海：既有汽零出海数据确认，又有数字经济大国战略

风险：1）智联汽车的竞争和外部政策，有时候会带来波动。2）毕竟行业仍然面临价格变化的可能，公司的相对竞争优势需要跟踪。3）国产方案推广后，对行业价格和竞争格局的跟踪需要持续性。

标的：计算机：德赛西威、中科创达，关注经纬恒润

• 德赛西威：a通过压力测试/b国产芯/d出海+c预计尝试大模型+管理治理Alpha

• 中科创达： c大模型/d出海+b预计国产芯

• 经纬恒润： a渗透率提升通过压力测试+ b国产芯

汽车&机械：精锻科技、双环传动（机械&汽车）、保隆科技、华阳集团、继峰股份、爱柯迪

• 精锻科技：c大模型（机器人产业能力外溢）

• 双环传动：c大模型（机器人产业能力外溢） +管理治理Alpha

保隆科技+华阳集团+继峰股份：a压力测试下渗透率提升

• 爱柯迪：d出海

电子：裕太微、北京君正、国芯科技、瑞芯微

裕太微+北京君正+国芯科技+瑞芯微：a国产模拟/存储/MCU尝试渗透率提升通过压力测试+b国产芯

通信：华测导航、维峰电子、电连技术、瑞可达、永贵电器、鼎通科技

• 华测导航：a压力测试下有knowhow +管理治理Alpha

电连技术（高频高速稀缺+消费电子复苏）+华测导航（业绩稳健且确定性强）+瑞可达（高压+高频高速+机器人可能突破）+永贵电器（高压+充电枪连接器）+维峰电子（高毛利率、机器人可能突破）+鼎通科技（光通信+汽车高压）： a尝试渗透率提升通过压力测试

主要内容

复盘：半年减配压力测试
技术：AI大模型，渗透智联汽车的边界？
技术：国产芯的适配
增量市场：出海潮
逻辑和标的

1.1 智联汽车是多要素的乘积，汽车景气度仅为其一

智联汽车的发展

再多域合并

图：智联汽车电子化智能化的变革

资料来源：申万宏源研究

1.2 终端景气：5月终端销量波折复苏

2023年初，受2022年末燃油车购置税补贴、新能源补贴政策退坡对需求透支的影响，1月终端销量同比下滑43.1%。3月开始，行业的价格战导致了消费者持币观望情绪明显，对需求恢复形成一定扰动。

5月以来，随着近期价格战的逐步落地，消费者逐步打消观望情绪，5月终端销量170万辆，同比+34.1%，相较于2021年同期+5.2%。6月冲量效应明显，预计整体零售将达到185-190万区间，同比微增。

图：5月终端销量恢复逐步恢复（单位：万辆，%）

资料来源：上险数，申万宏源研究

1.3 终端景气：新势力、高端化趋势延续，仍然担心消费断层压力

分价格带看：近年来30万以上高端车型市场份额持续提升，销量占比从2020年的9.5%上升至2023年1-5月的13.7%。

分品牌看：2020年以来，BBA终端市场份额基本维持稳定，在10%左右上下波动；而新势力则受益于电动智能化浪潮，市场份额快速上升，从2020年的1.4%上升至2023年1-5月的6.9%。

消费断层：因此在总销量并没有明显增长的情况下，高端份额的大幅提升也意味着我们年初提到的消费断层问题的再现。当下环境对主战场在中低端市场，以及中低线城市的车企更为不友好，经营压力凸显。

图：30万以上高端车型占比持续提高

资料来源：乘联会，申万宏源研究

图：BBA市场份额基本稳定，新势力持续提升

资料来源：上险数，申万宏源研究

注：BBA为奔驰、宝马、奥迪；新势力为特斯拉、蔚来、小鹏、理想、极氪、哪吒、零跑

2023年前五个月狭义乘用车批发销量883万辆，同比+10.61%；保险终端销量为729万辆，同比+5.27%。

2023年5月狭义乘用车批发销量200万辆，同比+25.50%，环比+12.38%；上险170万辆，同比+34.05%，环比+9.94%。受2022年末燃油车购置税补贴、新能源补贴政策退坡对需求透支的影响，23Q1终端销量较为平淡；而随着近期价格战的逐步落地，消费者逐步打消观望情绪，5月销量开始恢复。

图：疫情影响逐步消散，预计23年我国车市批发/终端销量大幅提升

资料来源：中汽协，中保协，Wind，申万宏源研究

1.5 价格压力测试：折扣率算近似，6月折扣率环比略增

6月行业整体折扣率略有增加，刺激终端需求提升。我们爬取懂车帝平台的车型折扣情况，以各品牌销量加权计算，跟踪得到行业平均折扣率+0.63pct至9.92% ：

• 自主品牌平均折扣率+0.48pct至4.57%；

• 合资品牌平均折扣率+0.75pct至15.25%；

• 豪华品牌平均折扣率+1.00pct至20.62%。

表：6月自主品牌折扣率略有上升

2023012023022023032023042023052023065月-6月折扣变动率
自主品牌长城汽车	0.0%	3.5%	5.5%	4.4%	4.1%	4.4%	0.3%
长安汽车	4.7%	4.4%	4.1%	5.6%	5.1%	5.5%	0.4%
比亚迪	0.0%	1.5%	0.3%	0.8%	0.6%	1.5%	0.9%
吉利汽车	3.5%	3.8%	5.2%	6.5%	5.3%	5.9%	0.6%
上汽通用五菱	0.4%	0.8%	0.9%	2.9%	3.6%	4.1%	0.5%
上汽集团	3.2%	3.1%	4.4%	4.8%	4.5%	4.4%	-0.2%
广汽乘用车	1.9%	2.1%	0.4%	2.6%	6.5%	7.1%	0.6%
奇瑞汽车	4.5%	5.0%	5.9%	6.0%	6.3%	6.9%	0.6%

资料来源：懂车帝，申万宏源研究（2023年1月因懂车帝商务合作有变动，长城汽车、比亚迪数据缺失）

表：6月合资品牌折扣率有所上升

合资品牌	2023012023022023032023042023052023065月-6月折扣变动率
上汽通用雪佛兰		15.6%	14.6%	22.1%	21.4%	21.4%	0.0%
广汽丰田	14.8% 11.0%	10.2%	10.7%	8.4%	10.4%	11.0%	0.7%
一汽-大众	0.0%	0.0%	15.8%	13.2%	15.7%	15.4%	-0.3%
东风本田		10.8%			14.0%
广汽本田	0.0%	16.3%	11.3%	12.3%	15.1%	18.4%	4.5%
一汽丰田	14.2%	0.0%	12.9% 10.0%	14.0%	9.6%	14.4%	-0.7%
长安福特	0.0%	6.2%	6.2%	13.1%	8.3%	11.3%	1.7%
上汽通用别克	5.4% 17.5%	21.5%	20.8%	8.4% 16.2%	18.0%	8.5% 18.2%	0.2%
上汽大众	14.4%	14.0%	14.7%	14.5%	18.4%	19.4%	0.2% 1.0%

资料来源：懂车帝，申万宏源研究（2023年1、2月因懂车帝商务合作有变动，东风本田、一汽丰田、一汽大众数据缺失）

表：6月豪华品牌折扣率显著上升


豪华品牌汽-大众奥						2023012023022023032023042023052023065月-6月折扣变动率
迪	18.8%	20.3%			23.5%23.9%22.2%	22.9%	0.6%
华晨宝马	0.0%	0.0%	0.0%	9.8%	16.5%	616.2%	-0.3%
北京奔驰	27.2%	25.6%	22.2%	19.2%	20.0%	21.8%	1.8%
捷豹	0.0%	9.8%	13.4%	24.4%	24.4%	24.4%	0.0%
福建奔驰	11.1%	8.7%	9.3%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%
沃尔沃亚太		14.4%13.3%13.4%		15.9%	615.4%	616.1%	0.7%
长安林肯	3.4%	4.9%	4.8%	10.3%	6.5%	5.7%	-0.8%

资料来源：懂车帝，申万宏源研究（因懂车帝商务合作有变动，2023年1-3月华晨宝马数据缺失；2023年4-6月福建奔驰数据缺失）

毛利率可以近似的作为行业价格压力测试的指标

• 纵向看，在经历了行业曲折发展的5年，整体毛利率均有着较大程度影响。

2018-2019年：行业需求波动初期的18-19年整体抗风险能力较强，企业经营仍有较强的惯性。

2020-2022年：但随着外部环境进一步复杂化，包括原材料价格、运费、汇率等因素影响，毛利率开始出现大幅下滑。尤其是小企业，受到的冲击更为明显。单一业务无法平滑周期，抗风险能力弱的弊端在此也得以体现。

• 2023年：部分投资者预期价格压力需要关注

图：汽车零部件公司，2018-2022年加权平均毛利率趋势（%）

注：申万宏源汽车将214家零部件企业按照2022年营收划分规模区间资料来源：Wind,申万宏源研究

1.7 价格压力测试下：关闭一些窗，会打开新一些窗

之前2年景气促进竞争

替代品

新进入者

对上游话语权

大模型AI

代工厂和硬件巨头进入甲方自建进入

对上游芯片话语权

大模型AI进入成本太高

少数代工厂和硬件巨头进入

约3家甲方自建

2022年10月，景气高但竞争格局有威胁

芯片持续涨价压力

2023年6月，景气不很高但格局出清

竞争出清：代工厂和硬件厂商ROI低

自建慎重，且国产方案多（地平线，黑芝麻，芯驰

芯片涨价压力缓解

注：红色箭头表示竞争情况变好，绿色箭头表示竞争部分出清。蓝色部分表示其基本不变资料来源：申万宏源研究

图：2022年10月智联汽车的波特五力分析

图： 2023年6月智联汽车的波特五力分析

注“箭头颜色表示智联汽车主体对该环节的话语权资料来源：申万宏源研究

1.8 压力测试下，智联汽车Alpha公司有机会

表：平台化复用资源可以降低费用率。经营性净利率持平甚至提升（单位：%）

2013A 2014A 2015A 2016A
毛利率	25.2%	24.3%	27.0%	26.9%	2017A 25.8%	2018A 24.0%	2019A 22.7%	2020A 23.4%	2021A 24.6%	2022A 23.0%
三费率之和	18.3%	15.3%	13.0%	12.6%	12.5%	15.1%	18.4%	16.2%	15.4%	15.0%
销售费用率	6.1%	4.8%	4.3%	4.6%	3.5%	2.9%	3.6%	3.1%	2.4%	1.6%
非研发管理费用率	3.7%	2.9%	2.3%	2.0%	2.1%	2.5%	2.9%	2.8%	2.8%	2.6%
研发费用率	8.5%	7.6%	6.4%	6.0%	7.0%	9.7%	11.9%	10.3%	10.2%	10.8%
毛利率减三费率	6.9%	9.0%	13.9%	14.3%	13.2%	8.9%	4.3%	7.2%	9.2%	8.1%
毛利率减销售管理费用率	15.4%							16.6%20.3%20.3%20.2%18.6%16.3%17.5%	19.4%	18.9%

注：尽管2013年研发费用未直接提供（会计准则原因），2014-2017研发支出和研发费用金额一致，可以用此近似回溯2013年情况资料来源：Wind,申万宏源研究
图：年降虽然可能促成德赛西威毛利率压力，但平台化复用资源可以提高效率（单位：%）

资料来源：德赛西威历年年报，Wind，申万宏源研究

德赛西威为例：

• 价格转嫁。对上游转嫁，毛利率基本持平。

• 净利率稳定。即使通过价格竞争换取量，但净利率稳定。

• 2013-2022年，毛利率稳中有降（大量新产品开始毛利率不高，尤其座舱电子）。但由于平台化能力，销售与管理费用率趋于下降。因此对应的经营性净利率持平（参考下表的毛利率减销售、管理费用率）

1.9 压力测试下，部分汽车零部件也有Alpha公司

汽车零部件中的Alpha（根据申万宏源汽车）

50-100亿的公司是所有分类中最为特殊的一类。考虑到在毛利率环节，这一类型的企业毛利率仍在每年持续下滑，但幅度也明显好于其他类型企业，验证“积极转型，游刃有余”。

• 爆款产品的放量而稳步抬升。双环传动、伯特利

. 反转，新单品/大客户获得第二增长曲线。华阳集团、模塑科技

图：个别企业净利率实现逆势增长

资料来源：Wind,申万宏源研究

主要内容

复盘：半年减配压力测试
技术：AI大模型，渗透智联汽车的
边界？
技术：国产芯的适配
增量市场：出海潮
逻辑和标的

2.1 AI问题：自动驾驶+机器人+具身智能都卡在这里

传感器

检测-激光雷达

检测-毫米波雷达

检测-摄像头

检测-激光雷达

检测-毫米波雷达

检测-摄像头原始数据Raw data

原始数据

Raw data

原始数据Raw data

原始数据Raw data雷达感知算法

毫米波雷达感知算法

摄像头感知算法识别结果1

识别结果2

端到端融合算法数据融合

识别结果3

融合算法感知算法

检测

跟踪

预测

预测&决策算法

运动预测Motion

预测&决策算法

跟踪 Tracking

后融合ADAS算法

控制执行

映射地图 Mapping

L1-L2时代，大约2018年以前

L2+\~L3时代多种传感器崛起ADAS域控制器崛起

检测

控制执行

前融合ADAS算法

尝试视觉+4D成像为主的传感器

L3-L4时代尝试人车互动局部尝试大模型AI的端对端自动驾驶

占用预测Occupancy路径规划（含防碰撞）Planner控制执行

强化感知：空间-时序维度，多模态数据融合

在2021 TESLA AI DAY将引入Transformer进行大规模的无监督学习。2022年后国内公司跟进。

特斯拉从安装在汽车周围的八个摄像头的视频中用传统的ResNet提取图像特征，并使用Transformer、CNN、3D卷积中的一种或者多种组合完成跨时间的图像融合，实现基于2D图像形成具有3D信息输出。

毫末智行的AI团队正在逐步将基于Transformer的感知算法应用到实际的道路感知问题，如车道线检测、障碍物检测、可行驶区域分割、红绿灯检测&识别、道路交通标志检测、点云检测&分割等。

数据标注升级：大模型无标注自监督学习

先统一所有感知任务的backbone，再使用以无标注数据为主的数据，对大模型进行预训练，使大模型获得能够使用无标注数据训练的能力。这里同样使用了大模型并行计算的能力。

图：特斯拉的多模态数据融合

图：毫末智行MANA基于十亿级未标注数据的自监督学习

资料来源：Tesla AI Day，毫末智行官网，申万宏源研究

2.3 自动驾驶感知：大模型的BEV transformer重要 sws

传统驾驶算法下，时序信息很难与已有3D目标检测融合

3D BEV优势：1)将不同视角在 BEV 下统一，方便后续规划控制模块任务；2)BEV 下的物体没有图像视角下的尺度（scale）和遮挡（occlusion）问题；

时序信息：自动驾驶感知任务重要，但现阶段基于视觉的 3D 目标检测方法并没有很好的利用；

BEVformer：基于Transformer的自动驾驶BEV纯视觉感知

BEVFormer的两大核心任务：mutil-camera（多视角相机）和 bird- eye-view（鸟瞰图）BEV

BEVFormer利用了Transformer的特征提取能力以及Timestamp结构的时序特征的查询映射能力，在时间维度和空间维度对两个模态的特征信息进行聚合，增强整体感知系统的检测效果。

图：使用Transformer进行BEV数据融合相比CNN更加便捷

图： BEVFormer 在目标检测和地图分割的视觉结果

资料来源：nullmax，《BEVFormer: Learning Bird’s-Eye-View Representation from Multi-Camera Images viaSpatiotemporal Transformers》（中文可翻译为《通过时空变换器，从多摄像机图像中学习鸟瞰图表示》），申万宏源研究

2.4 自动驾驶预测：Occupancy Network占用网络

对BEV鸟瞰图的加强和改进

首先是纯视觉+AI+大模型路线，国内更可能用传感器路线

• BEV感知：高水平视觉为主的自动驾驶方案的起点

占用网络Occupancy Network：纯视觉自动驾驶技术的又一里程碑（CVPR 2022）

优势有哪些？泛化，2D变3D

• 2D BEV栅格变成3D栅格，高度方向又增加了一个维度变成了3D栅格

借鉴了NeRF(输出3D栅格特征和栅格流，增加语义输出和速度信息，可以变分辨率聚焦）

• 特征提取后，接Transformer

• 体现了泛化，可以识别之前未知物

• 体现了语义感知，超过雷达

图：占用网络和BEV的关系

资料来源：《Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space》（中文名可翻译为《占用网络：在函数空间中学习三维重构》），Tesla AI day，申万宏源研究

1）在Backbone环节特征提取，其中涉及BEV和多模态等大模型技术。

将一系列多相机图像输入特征提取器，并将生成的特征通过 BEVFormer 中的现成 BEV 编码器转换为统一鸟瞰图 (BEV) 特征。

• UniAD 可利用其他替代方案通过长期时间融合或多模态融合。

2）在感知环节

• 目标检测与跟踪模块可以实现对动态元素的特征提取、帧间物体跟踪。

MapFormer 将map queries作为道路元素（例如，车道和分隔线）的语义抽象(semantic abstractions)，并对地图进行全景分割。

图：自动驾驶大模型尝试多种子任务（目标检测、目标跟踪、场景建图、轨迹预测、栅格预测和路径规划）整合到统一的端到端网络框架

Figure2.PipelineofUnified AutonomousDriving(UniAD).Itisexquisitelydevised followingplanning-oriented philosophy.Insteai asimple stackoftasks,we investigate theeffect ofeachmoduleinperceptionand prediction,leveragingthebenefitsofjointoptimizal fromprecedingnodestofinal planninginthedrivingscene.Allperceptionandpredictionmodulesaredesigned inatransformerdecc structure,withtask queriesasinterfacesconnectingeach node.Asimpleattention-basedplannerisintheendtopredictfuturewaypo oftheego-vehicleconsideringtheknowledgeextracted fromprecedingnodes.Themapoveroccupancyisforvisualpurposeonly.

资料来源：Yihan Hu等《Planning-oriented Autonomous Driving》（中文翻译为《以路径规划为导向的自动驾驶》），CVPR2023，申万宏源研究

3）预测模块，实现动静态元素交互与长时序轨迹预测，而且已经有“联合训练AI”

• 由于每个单元的动作都会显着影响场景中的其他，因此该模块对所有考虑的单元进行联合预测。

4）在规划模块，基于轨迹预测，做防碰撞，其中涉及占用网络（Occupancy network）等大模型技术。

基于自身的轨迹预测和基于占据栅格的碰撞优化并使自己远离 OccFormer 预测的占用区域(occupied regions)以避免碰撞。

图：论文指出每个环节的重要指标，且指出“联合训练AI”的作用，例如两个识别子任务大大帮助了运动预测

ID	Track	Map	Modules Motion	Occ	Plan	AMOTA↑	Tracking AMOTP↓		IoU-lane↑	Mapping		Motion Forecasting		IoU-n.↑	oU-f↑	Occupancy Prediction VPQ-n.↑	VPQ-f↑		Planning avg.L2↓avg.Col.↓
0	/	/	/	√	/	0.356	1.328	IDS↓ 893	0.302	IoU-road↑ 0.675	minADE↓ 0.858	minFDE 1.270	MR 0.186	55.9	34.6	47.8	26.4	1.154	0.941
1	/					0.348	1.333	791
2		/				.	-	-	0.305	0.674 .	=		· -	· =	：	·	： 1	·	·
3	/					0.355	1.336	785	0.301	0.671	=		=		=	+	=	=
4						：	：	：	：	.	0.815	1.224	0.182		：	：	：
5	/					0.360	1.350	919		.	0.751	1.109	0.162		-	.	.
6						0.354	1.339	820	0.303	0.672	0.736(-9.7%)	1.066(-12.9%)	0.158	=	：		：	·	=
7									=	.			,	60.5	37.0	52.4	29.8
8	/					0.360 0.359	1.322	809 1057						62.1	38.4	52.2	32.1
9	/						1.359		0.304	0.675	0.710（-3.5%）	1.005（-5.8%)	0.146	62.3	39.4	53.1	32.2	.
10					/		-	-	=	.
					/	0.366								-	-	·	-	1.131	0.773
1	/						1.337	889	0.303	0.672	0.741	1.077	0.157	+	+	T	+	1014	0.717
					/	0.358		641	0.302
12	/						1334			0.672	0.728	1.054	0.154	62.3	39.5	52.8	32.3	1.004
																			0.430

Table2.Detailed ablations on theeffectiveness of each task.Wecan conclude that two perceptionsub-tasks greatly helpmotion forecasting,andpredictionperformancealsobenefitsfromunifyingthetwopredictionmodules.Withallpriorrepresentations,ourgoalplanningboosts significantly toensuresafety.UniADoutperforms naiveMTLsolutionbyalargemarginforpredictionand planning tasks, anditalsoownsthesuperioritythat nosubstantialperceptualperformancedrop occurs.Onlymainmetricsareshownforbrevity.“avg.L2" and“avg.Col”aretheaveragevaluesacrosstheplanninghorizon.*:ID-OistheMTLschemewithseparateheadsforeachtask.

资料来源：Yihan Hu等《Planning-oriented Autonomous Driving》（中文翻译为《以路径规划为导向的自动驾驶》），CVPR2023，申万宏源研究

2.7 更广视野：从自动驾驶，到“具身智能”(机器人） SWS

Embodied AI（具身AI）

主要涉及robotics的感知、规划、控制、导航等上层部分。

具身AI不再像传统AI仅从图像、视频、文本等数据库中学习，而是基于自身传感器（多是视觉传感器）感知环境并通过与环境交互进行学习。

具身智能所需要的AI能力：基础VQA能力（视觉）、导航和操作能力（跨模态）

• 大语言模型与机器人结合，产生了不错的效果。视觉-操作、视觉-导航任务。

具身智能基础AI能力：Visual Question Answering (VQA)，例如，输入一张图片问AI图片中有什么。

更进一步的AI能力：视觉语言导航和视觉语言操作这类长时间、连续性的任务。

视觉语言导航指通过自然语言让智能体（agent）到环境中的某个位置，视觉语言操作指通过自然语言让智能体进行某些操作（一般是取放物体）。

大模型对于具身智能的提升：

• 1、通过抽象的自然语言直接对机械智能控制。

• 2、Zero shot下的CV能力：图像分类、语义分割、目标检测、实例分割、物体追踪

• 3、更多跨模态的理解能力

目的：抽象自然语言到自动完成任务

试图将LLM当中的语义知识用在真实世界的决策问题当中；让机器人可以基于人类给定的较为抽象的自然语言去规划具体步骤并且最终完成指定的任务。

自动拆解用户任务，相比其他语言模型更好的帮助用户

• 例如：在面对用户的“我的饮料洒了，可以帮忙吗？”这一指令时

GPT3 的回复是“你需要一个吸尘器”，LaMDA 的回复是“需要我帮您找一个吸尘器吗？

SayCan 的反应则是，将会“1. 找到一块抹布，2. 拿起抹布，3. 将其带给用户，4. 完成”。

• 相比其他模型，可以让机器人更好地帮助用户。

SayCan模型处理用户自然语言要求

资料来源：《 Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances 》(中文翻译为《尽我所能，而非尽我所说：机器人供能的基础语言》）,申万宏源研究

PaLM-E (562 Billion parameters) = PalM (540B) + ViT (Vision Transformer, 22B)

PaLM-E本身是个多模态的大模型，不仅能理解文本，还能理解图片（因为加了ViT），可以理解图片中的语义信息。

Few-shot prompt可以看懂笑话（左上角），zero-shot可以具有图文思维链，左下角；

图像分割、语义分割、目标检测、实例分割四种任务

Visually-conditioned Jokes + Few-shot prompting

donkey iscarryinga dog,cat,and rooster. Joke:what do you calla donkey witha rooster on his back.A rooster booster.

Robot Visual Perception,Dialogue,and Planning

#

flour,andabowl of sugar..anda spatula..andaspoon..andabag of flour.andabag of inbowl.4.put sugar inbowl.5.mix.6.put inpan.7.bake.8.eat.9.cleanup.

Zero-shot Multimodal Chain-of-Thought

1.donot enter.2.except bicycles.3.do not entry except bicycles.4.yes.

Robotlnitiative

Physical Prediction

A:clean table..pick up trash.pick up chairs..wipe chairs.. put chairs down.

Spatial Grounding g

What flavor is the doughnut onthe left?Ablueberry.

Zero-shot:Multi-image Relationships

ontheleft.2.kobebryant haswon 5championshiprings.

a stove topwitha pot on it.

explain.Photo 1has sunglasses on top of folded clothes.Photo2does not have sunglasses on top of folded clothes.Therefore,sunglassesarein Photo 1but not in Photo2.

End-to-End Egocentric Q&A,Dialogue

OCR-free Math Reasoning

yorkknick.2.team ingreen isbostonceltic.3.lasttowinchampionshipwas bostonceltic.4.yearwas2oo8.5.starplayerwas paulpierce.6.iamnot sureif thisiscorrect.iamnotbasketball fan.ijust googleit.

custom pizzas.2nd step:2x \$9.99.3rd step:\$19.98.

1.youhada sandwich for lunch.
2.it was 12:45pm.

资料来源：《PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model》,（中文名可翻译为《PaLM-E：一个具身智能的多模态语言模型》），申万宏源研究

在CV领域，为何基于传统CNN+大参数的思路遇到瓶颈？

• 从算子层面看，传统的 CNNs 算子缺乏长距离依赖和自适应空间聚合能力；

• 从结构层面看，传统 CNNs 结构缺乏先进组件。

Transformer+CV，提升了视觉模型参数上限

• 2021年后，随着vit、swin transformer、mae等论文推出，transformer在CV和跨模态等应用增加。

• 2021年3月，google将尝试将自注意力机制和transformer直接应用在图像领域。

基于ViT 和 Swin Transformer 等方法，首次将CV模型扩大到20亿和30亿参数级别。

其单模型在 ImageNet 数据集的分类准确率也都突破了 90%，远超传统 CNN 网络和小规模模型，突破了技术瓶颈。

Google的Vision Transformer的核心思路

微软的Swin Transformer的核心思路

资料来源：《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》，（中文可翻译为《一张图像就像16X16个单词：Transformer架构用在大规模图像识别》），申万宏源研究

提出Segment Anything (SAM)项目

• 用一个基础大模型，可以实现Zero-shot下的通用分割能力，基本涵盖了分割的各个子领域。即，CV中某个重要领域的通用模型出现了。

• 零样本（zero-shot）或者简单prompt（比如一个点，下图中绿点、线框，或者一小段文字）下，就对任意图片进行分割。

一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。

• 1)10亿+掩码：在数据收集循环中使用高效模型，构建了迄今为止(到目前为止)最大的分割数据集，在1100万张授权和尊重隐私的图像上有超过10亿个掩码。

• 2）将发布SAM模型和数据集。数据集(SA-1B)，其中包含1B个掩码和1100万张图像，以促进对计算机视觉

基础模型的研究。

(a) Task: promptable segmentation

SAM的任务模型数据综述

(b) Model: Segment Anything Model (SAM)

大机器人具身智能

MCU

光芯片

ASIC/边缘计算处理器

DSA
(Tesla DOJO
为例）

GPU

控制器

传感器
电流环控制/力矩/被
动力控制/视觉

大智联汽车

传感器摄像头视觉激光雷达毫米波雷达超声波雷达

传动部件减速器/丝杠/其他等

电机伺服/步进/空心杯

定位导航IMU等

高速连接器

高压传感器

其他连接器

图例

电子和半导体范畴

通信范畴

大机械范畴

大汽车范畴

软件互联网AI范畴

尝试视觉+4D成像为主的传感器

检测

跟踪 Tracking

映射地图 Mapping

大模型：

谷歌/微软/Tesla/Meta等发力尝试人车互动/人机互动/自动行走局部尝试大模型AI的端对端自动驾驶

运动预测Motion占用预测Occupancy路径规划（含防碰撞）Planner控制执行

主要内容

复盘：半年减配压力测试
技术：AI大模型，渗透智联汽车的边
界？
技术：国产芯的适配
增量市场：出海潮
逻辑和标的

低水平均衡陷阱：

• 美国经济学家纳尔逊（NelsonR.R）提出“低水平均衡陷阱”理论

• 软件行业也有类似情况：如果增加软件产品需求，交付不过来，产品满意度低，粘性下降，利于IT服务公司，不利于产品公司

国内TMT产品行业的过去状态

国产芯片是一个迭代过程

净利率偏低，例如低于20%

• ROE偏低，例如低于15%

• 领域偏小，例如当年较狭隘的领域

• 广阔领域被海外产品占据，粘性高、售价高、研发强劲资

国内IT服务公司较多

料来源：申万宏源研究

A股核心产品公司变强的路径

资料来源：申万宏源研究

表：蔚小理装载的大算力域控制器，已经有国产ADAS平台

车厂	型号	大类 ADAS芯片	域控制器	算力	预计部分tier1		其他
小鹏	G9	8款，570 plus/pro/maxi	英伟达
		702 pro/max 650 性能版 pro/max/上	英伟达	4款单Orin-X 254TOPS		预计德赛西威，软硬一体化，含代 H	11颗摄像头+12超声波雷达+5毫米波雷达,MAX 和上市纪念款有2颗激光雷达
		市纪念	英伟达	4款双Orin-X 508TOPS		预计德赛西威，软硬一体化，含代 H
理想	L7	分为AD和SS	英伟达地平线			预计德赛西威
	L7-PRO	'AD PRO+SS PRO	地平线	J5	128TOPS	预计德赛西威，预计代工为主
	L7-MAX	IAD MAX+SS MAX	英伟达	双Orin-X	预计 508TOPS	预计德赛西威，软硬一体化	激光雷达+全套安全冗余
	L8	分为AD和SS	英伟达地平线			预计德赛西威
	L8-PRO	IAD PRO+SS PRO	地平线	J5	128TOPS	预计德赛西威，预计代工为主
	L8-MAX	'AD MAX+SS MAX	英伟达	双Orin-X	预计 508TOPS	预计德赛西威，软硬一体化	激光雷达+全套安全冗余
理想	L9		英伟达	双Orin-X	508TOPS		1颗激光雷达+11颗摄像头+12超声波雷达+1毫米波雷达
蔚来	ET5		英伟达	4颗Orin-X	1016TOPS
	ET7		英伟达	4颗Orin-X	1016TOPS	当前自研，伟创力代工，未来可能开放给tiel	1颗激光雷达+11颗摄像头+12超声波雷达+5毫米波雷达
	ES7		英伟达	4颗Orin-X	1016TOPS

资料来源：小鹏官方网站，理想官方网站，蔚来官方网站，车东西公众号，高工智能汽车公众号，申万宏源研究

表 : 部分ADAS芯片供应商情况，国产芯片已经广泛布局，这还没有计入MCU/存储/功率芯片等

	英伟达	高通	华为	Mobileye	地平线	黑芝麻	TI

高性能	iThor /orin-X/ Xavier等	;SA9000/8795等昇腾610等		'EQ UItra	J5/J6	C1200潜在




	中性能Orin标准	'8540/8650	昇腾310等
				EQ 5H/6H		'A1000	T1 TDA4VH






经济型
				'EQ 3/4/5M/6L
					'2/J3		iTI TDA4VM

资料来源：新智驾，高工智能汽车，申万宏源研究

客户合作（根据黑芝麻智能港交所递交招股说明书和弗若斯特沙利文的资料）

头部供应商合作。根据黑芝麻智能港交所递交招股说明书，截至2022年12月31日，黑芝麻智能已与一汽集团、上汽集团、东风集团、江汽集团等大型汽车OEM以及博世、亿咖通科技、经纬恒润等头部一级供应商达成合作

. 累计30家。累计合作30余家汽车OEM及一级供应商。

进入2023年以来，黑芝麻智能宣布了多项合作（根据黑芝麻智能港交所递交招股说明书和弗若斯特沙利文的资料）

3月，黑芝麻智能宣布与亿咖通科技的联营公司JICA合作在吉利集团的车款安装A1000SoC；

4月，黑芝麻智能获指定为百度国内首选智能汽车SoC合作伙伴，将共同开发基于华山A1000系列SoC的软硬件一体化自动驾驶产品；

5月，黑芝麻智能宣布与一汽集团联合合作，在红旗车型部署华山二号A1000L。

意向订单（根据黑芝麻智能港交所递交招股说明书和弗若斯特沙利文的资料）

截至最后实际可行日期，黑芝麻智能已取得来自10家汽车OEM及一级供应商的意向订单

Flash技术路线用于补盲确认，905nm路线可能成为主流（很大原因905探测器是硅基工艺，改进性能和降本空间大）

2022年11月，禾赛科技正式发布纯固态激光雷达FT120；2022年11月，RoboSense（速腾聚创）在Tech Day发布基于自研芯片和全新技术平台的Flash补盲激光雷达RS-LiDAR-E1（简称E1）

禾赛、速腾寻求上市，出货量上台阶（禾赛单月破万成常态）

2023年2月9日，禾赛科技正式于美国纳斯达克上市，成为中国激光雷达第一股，2023Q1正式实现盈利（经调整净利润及经营性现金流均转正），Q1交付量接近3.5万台；2023年6月30日，速腾聚创向港交所提交IPO申请，2022年亏损20.86亿元。

图：2022年最新的补盲激光雷达方案有望实现0盲区

资料来源：新智驾，申万宏源研究

表 :主流Flash激光雷达厂商所发布的产品性能参数（近距补盲为主），以及速腾聚创MEMS系列激光雷达路线图

型号

SRL121

HFL110

（长距）

libeoNEXTlibeoNEXTlibeoNEXT 近距） (短距)

FT120

E1 M1

M1 plus M2

厂商

大陆集团i大陆集团i

Ibeo

禾赛

速腾聚创

发布年份

2017年

I2019年11I 月

2021年

2022年 11月

2017发布， 2021年6 月量产

波长

905nm

I1064nm

885nm

905nm

日

905nm

探测距离

10m

122m@1！140m@1！40m@1！ 10%反射率'0%反射率10%反射率!

25m@1 0%反射率

30m@1 0%反射率%反射率

30m@10

150m@1 180m@1 200m@1 0%反射率0%反射率0%反射率

水平视场角

27°

120°

■ 1 1.2°

60°

120°

100°

120°

垂直视场角

11°

1 30° 1

5.6° 1

30°

60°

75°

90°

120° 25°

像素数量

N/A

128 X 32 i (4096)像

128 x80 i(10240)像

128×80

128 X 80 (10240)像

160x120 (19200)像

25万像素

600x125( 7.5万）像

分辨率

N/A

素 ■ 1 0.94°/像 1

1 素 0.09 1

I(10240)像素

素 0.94°

素 0.625°x0.

素

帧率

100Hz

素 25Hz

x0.07° 25Hz

i0.47°x0.38i 1° 25Hz

x0.75° 25Hz

625° 10Hz

预计0.2° 25Hz

15 Hz

0.2° x 0.2° 0.2° x 0.2° 0.1° x 0.2°

注：速腾聚创E1，像素业内标杆2.5倍，接收3D堆叠，发射二维扫描资料来源：大陆集团、禾赛科技、速腾聚创等官方网站，申万宏源研究

实际从整车厂角度，两者通常不直接比参数，选择是从具体功能场景需要出发。如前方大小目标分类、轮廓检测是激光雷达明显优势，恶劣天气和鬼探头场景是4D毫米波雷达优势。

4D成像毫米波雷达短期还无法替代激光雷达

4D毫米波雷达技术发展迅速，最先进的产品角分辨率和激光雷达已经没有数量级上的差异。在点云数量上和激光雷达相比仍有较大差距（几倍到数十倍）

激光雷达目前也无法替代毫米波雷达

其一是因为极端天气毫米波雷达必不可少，其二是因为激光雷达价格偏贵

图：Mobileye预计4D成像毫米波雷达和补盲激光雷达之间存在一定可替代性

资料来源：Mobileye招股书，申万宏源研究

3.7 国产连接器：景气分化+出海加速

连接器2023年变化主要在于：不同品类景气分化加剧、海外建厂+重视出海。

高压连接器：行业增速平滑，更关注竞争壁垒和格局，因此受到行业降价影响较大。行业公司开始更重视出海（海外开始新能源，且竞争压力较小）和产业链延伸机会（如机器人）

高频高速连接器：一方面智能化处在初期行业β较强，一方面射频电路设计等技术壁垒较高，行业降价影响不大，出货节奏比较稳健。

图：汽车各类连接器主要技术壁垒和行业参与者

低压连接器

高压连接器

换电连接器

高速连接器（ADAS）

壁垒

电气、机械、环境性能

载流能力、温升、插拔寿命、防护等级等电气、机械以及环境性能指标，还需要具备振动、冲击性能以及高防护等级

同时提供高压、低压、通信及接地的混装连接；浮动补偿能力；高寿命、低维护成本的要求

射频设计难度高，同时制程过程电气性能控制平稳要求较高。

主要行业参与者

海外为主，参与者众多。泰科、矢崎、安波福、罗森博格等

海外：泰科、安费诺、罗森博格国内：中航光电、瑞可达、永贵电器、航天电器

瑞可达为主，其他中航光电等

海外：罗森博格、泰科国内：电连技术、立讯精密（瑞可达、意华股份）

资料来源：瑞可达招股说明书，电连技术年报等，申万宏源研究

主要内容

复盘：半年减配压力测试
技术：AI大模型，渗透智联汽车的
边界？
技术：国产芯的适配
增量市场：出海潮
逻辑和标的

4.1 汽车海外市场有空间

汽车（含智联汽车）出海是重要趋势

. 全球：2023年前五个月总销量3349.44万辆，同比+8.5%；新能源总销量468.77万辆，同比+41.8%，渗透率14.00%；

• 美国：2023年前五个月总销量655.04万辆，同比+11.5%；新能源总销量56.43万辆，同比+45.6%，渗透率8.61%；

• 欧洲：2023年前五个月总销量629.54万辆，同比+21.32%；新能源汽车总销量103.80万辆，同比+18.34%，渗透率16.49%。

图：美国2023年前五个月总销量655.04万辆，同比+11.5%

资料来源：marklines，申万宏源研究

图：全球2023年前五个月总销量3349.44万辆，同比+8.5%

资料来源：marklines，申万宏源研究

图：欧洲2023年前五个月总销量629.54万辆，同比+21.3%

资料来源：marklines，申万宏源研究

2023年以来出口继续维持高增长状态，1-5月累计出口175.8万辆，同比增长81.6%。

微观验证：

上汽集团继续保持领先地位，前五个月累计出口销量达39.45万辆，同比+74.4%；

• 比亚迪增速迅猛，前五个月累计出口销量6.94万辆，同比+1765.8%；其他自主品牌的出口也有一定幅度增长。

图：2023年前五个月出口数量为175.8万辆，同比+81.6%

资料来源：中汽协，申万宏源研究

表：2023年主要自主品牌出口销量（万辆）

	1月	2月	3月	4月	5月	合计	合计同比增速
上汽集团	6.82	7.61	8.62	8.13	8.26	39.45	74.4%
吉利汽车	1.51	1.75	2.01	2.29	2.29	9.86	52.2%
长安汽车	1.83	2.22	2.63	1.86	2.06	10.60	58.9%
长城汽车	1.60	1.37	2.23	2.18	2.51	9.89	183.5%
广汽集团	0.43	0.30	0.49	0.29	0.35	1.86	63.0%
比亚迪	1.16	1.70	1.41	1.55	1.12	6.94	1765.8%

资料来源：中汽协，申万宏源研究

4.3 出海：汽零贸易参与度提升，验证趋势

中国汽零贸易参与度持续提升，汽零贸易参与度由2018年8%提升至2022年的14%

2018-2019年前，德国/日本/美国汽车全球销量快速增长，培育了本土汽零供应商较强的技术研发和生产配套能力，使其在全球汽零贸易中占据主流地位，长期位于全球汽零出口贸易额的前三位置。

• 2020年至今，①中国汽车主机厂在经历2018-2019年销量低谷后，随新能源车销量爆发叠加优质国产车型爆发，为本土汽零供应商提供配套能力培养沃土；②中国汽零产业链在疫情和缺芯环境下，表现出较强的保供和降本能力；③海外配套复苏进度更加波折以及存在部分环节产能出清。中国汽零贸易参与度不断提升至全球第二的水平，由2018年8%提升至2022年的14%。

历史上德国汽零贸易参与度高点在16%，美国超过20%；中国汽车工业也逐步进步成熟，中国汽零贸易参与度具备可提升的空间。但是也要警惕未来全球贸易开放程度下降的风险。

图：中国汽零贸易参与度自2021年提升至第二位，2022年贸易参与度加速提升至14%

资料来源:UN Comtrade，申万宏源研究。贸易参与度为hs编码口径，与前文不同

四阶段：全球化开放→欧美双反→中美贸易战加征关税→消费端补贴本地化要求四个阶段

2001年中国加入WTO(根据百度百科），同时全球化趋势加速演绎、贸易开放程度跃升。劳动力成本优势使得中国汽零供应商承接了大量中低端零部件生产制造环节，迎来10年汽零出口的快速增长。

2010年金融事件冲击下全球经济增长乏力，制造业回流诉求出现（根据百度百科）。欧洲率先对中国铝合金轮毂开启反倾销调查随后征税，美国开启双反调查。全球汽车产销仍保持5%左右增长，但出口增速下滑

2015年全球汽车产销首次负增（根据UNCOMTRADE）。根据新浪网，2017年汽零行业遭到国外双反调查16起（+50%），因技术贸易壁垒遭遇退运金额同比+110%，2018年7月贸易情况变化，美对华汽零加征25%关税。

疫情使得海外部分产能出清，叠加中国技术进步和配套能力提升，带来中国汽零出海阶段性回暖。但贸易政策（美墨加协定、IRA）演绎至本地化要求，出海建厂成为汽零企业的必经之路。

表：历史上汽零相关贸易保护政策梳理

签署对象	贸易协定	主要内容
		中国、世贸组织中国入WTO	2001年中国加入WTO按税则由25%到2006年降至10%
	欧盟、中国	反倾销调查后征税	对中国铝合金轮毂征收22.3%反倾销税期限5年
美国、中国		反补贴、反倾销调查中美贸易战美对中加征关税	美国欲制造业回流，对中国汽零反补贴调查、轮胎反倾销调查
中国、美国		商品清单	美国对进口汽车及零部件产品是否损害美国国家安全启动232调查，贸易代表建议对汽车及零部件加征关税25%
日本、欧盟		日欧经济伙伴关系协定（日欧EPA）	取消99%产品的关税、消除非关税壁垒，将在未来8年内取消针对日本汽车10%的进口关税和零部件3%的进口关税
美国、韩国		美国-韩国自贸协定	双方商定放宽汽车安全及环境标准，允许符合美国汽车安全标准的美汽车企业每年向韩出口的汽车配额由2.5万辆增加到5万辆。美对韩皮卡征收25%关税的期限延长20年，将原定于2021年到期的韩国皮卡关税延长适用至2041年。规定（5年过渡期）汽车零部件的本地化率需从原来的62.5%逐步提高到75%，并且要求汽车制造商至少70%钢铁和铝原料
美墨加		美墨加协定（USMCA）	必须来自美墨加。满足本地化率要求的条件的企业在墨西哥制造的产品在2023年7月后出口北美将获得零关税，吸引众多北美目标市场的主机厂和供应商建厂。
全球		全面与进步跨太平洋伙伴关	美墨间取消投资争端解决机制（ISDS），加入了针对非市场经济国家的相关规定。保留原TPP超过95%的项目，包含货物的国民待遇和市场准入、卫生和植物卫生措施、跨境服务贸易、商务人员临时入境、电信服务、电子商务、竞争政策、知识产权、劳工标准等条款。
		系协定 15国（除印度）区域全面经济伙伴关系协定	货物贸易、服务贸易、投资准入以及相应的规则以及电子商务、知识产权、竞争政策、政府采购、中小企业等内容。
美国		外商投资风险评估现代化法案	对现行外国直接投资安全审查机制进行修订和更新，扩大了对外国投资的审查范围和审查力度
美国		通胀削减法案	向购买新/二手电动车的美国消费者提供7500/4000美元补贴，需满足①至少40%电池关键原材料在美国及自由贸易协定国 2027年提高至80%，②至少50%电池组件在美墨加组装，2029年提高至100%。

资料来源：《中国汽车贸易高质量发展报告（2019年版）》，申万宏源研究

4.5 出海：预计前有通信+电子，后有能源+汽车+软件

软件出海为例，To B开始渗透，To C已有卓越公司，嵌入式软件具备全球比较优势

• 多家“嵌入式软件”公司的海外业务收入占比达到10%-50%，10%为产业分水岭

• 多家“纯软件”公司的海外收入占比达到5%-10%，即开始渗透

• “软件制造化”更易占据竞争优势，体现在商业模式上即为“嵌入式软件”

A股计算机海外收入占比提升，具备了与很多产业一同出海的基础

公司	类型	出海产品	主要海外市场	海外（境外占比）收入占比				备注
福昕软件	纯软件	PDF类	全球	202021H1 91%	91%	2021 22H1		备注
万兴科技	纯软件	消费类软件	欧洲、美国、日本		88%	91% 88%	91%	该细分领域全球领导者之一万兴科技总体收入主要来自于海外
虹软科技	纯软件	智能手机视觉解决方案	全球市场	88% 48%	56%		89%
长亮科技	纯软件	银行互联网核心系统	东南亚为主			53%	45%	5G换机潮驱动3年高增，叠加屏下指纹和汽车业务放量在即
石基信息	纯软件	云PMS/云POS	美国、欧洲等	6%	12%	10%	12%	海外收费标准约为国内5倍，亚洲甚至欧洲有竞争力
恒生电子	纯软件	金融IT系统		12%	10% 6%	12%	17%	海外酒店云化业务进展良好，预计云PMS系统落地加速
广联达	纯软件	机电专业BIM	东南亚东南亚、北欧	5%	4%	4%	4%	T+0等潜在金融创新或持续受益，中台化、海外化战略推进
金山办公	纯软件	办公软件		4%	3%	3%	3%	MagiCAD Cloud的是全球领先的机电BIM解决方案
道通科技嵌入式软件		汽车智能诊断分析	日本等全球全球	3% 58%		3%	3%	产品已具备全球竞争力
亿联网络	嵌入式软件	话机/视频/耳机/云办公	欧洲、美洲	80%	82%	61% 82%	66%	北美、欧洲为主50+国家
锐明技术	嵌入式软件	商用车信息化	欧美为主	46%	47%	49%	84% 50%	产品有全球竞争力和海外渠道
大华股份	嵌入式软件	安防/AI	全球	40%	42%	41%	48%	美洲、欧洲、中东为主
浪潮信息	嵌入式软件	服务器	美洲、欧洲	17%	12%	11%	9%	安防已是全球领军，AI在进步
德赛西威	嵌入式软件	智能座舱产品	全球市场	9%	10%	8%	7%	美国和欧洲市场在突破 A股智能驾驶领军，新产品开始爆发，看好产品市占率提升
汉得信息	软件服务	IT服务/云产品	亚洲为主尤其日本	11%		10%		亚洲尤其日本竞争力强
中科创达	软件服务	智能平台设计和服务	欧美、日本		44%44%	38%	32%
								跟随高通等全球销售和服务

4.6 更广的视野：制造+科技出海有时代背景

2016-2020年

• “强者恒强”、“消费升级”，商业模式优秀优先

2020-2022年

• “专精特新”、“双碳战略”，景气度和增长优先

2022后，尤其2023年

“共同富裕”、“国家安全”、“数字中国”，产业链出海是重要要素。

• 出海，销售更高制造业和科技附加值的产品。

出海，产业链能力帮助国家安全。

表：理解当前国际局势下的产业要素

阶段	时间	要素1	要素2	要素3	要素4	代表性投资风格	各增量投资
1	2016-2020H1	商业模式	增长			商业模式	外资等
2	2020H2- 2022H1	增长				景气度和增长	银行理财子等
	当前，尤其 _2022H2-2023H1__国际局势___产业链出海__公平				增长	国家安全，产业意义	理解当前局势的
3					再强调增长。6	国家安全，	长期投资者，尤其产
	202306				月16日主持召开	产业意义	业投资
					国务院常务会

注：要素和顺序无关，只是资本市场普遍认可的几种投资要素；
资料来源：Wind,申万宏源研究

4.7 更广的视野：出海新契机，是“一带一路”

表：近期较多国家和地区与我国的深度合作，为计算机出海、“一带一路”提供重要前提

地区或国家	时间	事件	内容	明细
德国	2021年		中国已经连续六年成为德国最大的贸易伙伴	2021年德国对华出口同比增长8.1%
德国	2022年11月	德国总理朔尔茨访华	12家德国大型企业高管组成的经济代表团	大众汽车、宝马集团、阿迪达斯、德意志银行、西门子、拜恩泰科、巴斯夫集团、喜宝集团、Geo Clima Design、瓦克化学集团、默克集团、拜耳集团的高管
法国	2022年11月	两国领导人会晤		绿色能源、科技创新深化经贸、航空、民用核能等领域合作，欢迎中国企业赴法国开展合作
海合会国家（沙特、阿联酉、卡塔尔、科威特、可曼、巴林6国）	过去10年 2022年12月	贸易伙伴	中国一直保持海合会第一大贸易伙伴地位我们与6国签署共建“一带	构建能源立体合作新格局、高科技合作等
			一一路”合作文件	推动金融投资合作新进展
			领导人出席首届中国	拓展创新科技合作新领域

			海湾阿拉伯国家合作委员会峰会未来3到5年	实现航天太空合作新突破
				打造语言文化合作新亮点
			共建大数据和云计算中心，加强5G和6G技术合作	围绕跨境电商合作和通信网络建设
沙特阿拉伯	2020年10月	合作伙伴	沙特数据与人工智能局与中国华为公司	等领域实施10个数字经济项目推动沙特国家人工智能能力发展
			建立合作伙伴关系	绿色能源、绿氢、光伏、信息技术、云服务、运输、物流、医疗、住房
	2022年12月	投资协议	34项投资协议，约干亿级订单（1100亿沙特里亚尔，折合	和建设工厂等多个领域能源战略+数字中心

资料来源：新华社，人民网，申万宏源研究

主要内容

复盘：半年减配压力测试
技术：AI大模型，渗透智联汽车的
边界？
技术：国产芯的适配
增量市场：出海潮
逻辑和标的

计算机：德赛西威、中科创达，关注经纬恒润

德赛西威：a通过压力测试/b国产芯/d出海+c预计尝试大模型+管理治理Alpha

• 中科创达： c大模型/d出海+b预计国产芯

• 经纬恒润： a渗透率提升通过压力测试+ b国产芯

汽车&机械：精锻科技、双环传动（机械&汽车）、保隆科技、华阳集团、继峰股份、爱柯迪

• 精锻科技：c大模型（机器人产业能力外溢）

• 双环传动：c大模型（机器人产业能力外溢） +管理治理Alpha

• 保隆科技+华阳集团+继峰股份：a压力测试下渗透率提升

• 爱柯迪：d出海

电子：裕太微、北京君正、国芯科技、瑞芯微

裕太微+北京君正+国芯科技+瑞芯微：a国产模拟/存储/MCU尝试渗透率提升通过压力测试+b国产芯

通信：华测导航、维峰电子、电连技术、瑞可达、永贵电器、鼎通科技

• 华测导航：a压力测试下有knowhow +管理治理Alpha

风险：1）智联汽车的竞争和外部政策，有时候会带来波动。2）毕竟行业仍然面临价格变化的可能，公司的相对竞争优势需要跟踪。3）国产方案推广后，对行业价格和竞争格局的跟踪需要持续性。表：相关公司估值表（日期是7月3日收盘价，单位：亿元，元）表：相关公司估值表（日期是7月3日收盘价，单位：亿元，元）

证券代码	证券简称	2023/7/3 收盘价（元)	总市值（亿2021A 元）	PB	Wind一致预期EPS			PE
证券代码	证券简称	2023/7/3 收盘价（元)	总市值（亿2021A 元）	PB	2022A	2023E	2024E	2021A	2022A	2023E	2024E
002920.SZ	德赛西威	156.82	871	13.3	2.13	2.89	3.96	105	74	54	40
300496.SZ	中科创达	97.58	446	4.9	1.68	2.26	3.02	69	58	43	32
688326.SH	经纬恒润-W	149.72	180	3.4	1.96	2.60	3.70	123	77	58	40
300258.SZ	精锻科技	14.76	71	2.1	0.51	0.62	0.79	41	29	24	19
002472.SZ	双环传动	34.40	293	4.3	0.68	0.94	1.24	90	50	36	28
603197.SH	保隆科技	52.82	110	4.3	1.02	1.86	2.50	41	52	28	21
002906.SZ	华阳集团	34.90	166	4.0	0.80	1.09	1.49	56	44	32	23
603997.SH	继峰股份	13.85	156	4.3	:	0.33	0.65	124	--	42	21
600933.SH	爱柯迪	22.74	204	3.9	0.72	0.92	1.19	66	31	25	19
688515.SH	裕太微-U	163.05	130	6.7	--	0.28	1.00	-	--	587	164
300223.SZ	北京君正	87.35	421	3.7	1.64	1.86	2.49	45	53	47	35
688262.SH	国芯科技	39.51	133	4.9	0.23	0.71	1.20	189	173	56	33
603893.SH	瑞芯微	72.88	304	10.4	0.71	1.00	1.44	51	102	73	51
300627.SZ	华测导航	32.11	173	7.0	0.67	0.88	1.14	59	48	37	28
301328.SZ	维峰电子	55.75	61	3.3	1.02	1.57	2.15	61	55	35	26
300679.SZ	电连技术	31.50	133	3.3	1.05	1.18	1.60	36	30	27	20
688800.SH	瑞可达	61.10	97	5.2	1.60	2.19	3.10	85	38	28	20
300351.SZ	永贵电器	16.29	63	2.8	0.40	0.57	0.77	5185	41	29	21
688668.SH	鼎通科技	93.58	92	5.5	1.70	2.38	3.21		55	39	29

注：根据wind一致预期
资料来源：Wind，申万宏源研究

信息披露

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华东A组茅炯 021-33388488 maojiong@swhysc.com

华东B组李庆 18017963206 liqing3@swhysc.com

华北组肖霞 15724767486 xiaoxia@swhysc.com

华南组李昇 15914129169 lisheng5@swhysc.com

A股投资评级说明

证券的投资评级：

以报告日后的6个月内，证券相对于市场基准指数的涨跌幅为标准，定义如下：

买入（Buy）：相对强于市场表现20％以上；

增持（Outperform）：相对强于市场表现5％～20％；

中性 (Neutral) ：相对市场表现在－5％～＋5％之间波动；

减持 (Underperform) ：相对弱于市场表现5％以下。

行业的投资评级：

以报告日后的6个月内，行业相对于市场基准指数的涨跌幅为标准，定义如下：

看好（Overweight）：行业超越整体市场表现；

中性 (Neutral) ：行业与整体市场表现基本持平；

看淡 (Underweight) ：行业弱于整体市场表现。

本报告采用的基准指数：沪深300指数

港股投资评级说明

证券的投资评级：

以报告日后的6个月内，证券相对于市场基准指数的涨跌幅为标准，定义如下：

买入（BUY）：：股价预计将上涨20%以上；

增持（Outperform）：股价预计将上涨10-20%；

持有（Hold）：股价变动幅度预计在-10%和+10%之间；

减持（Underperform）：股价预计将下跌10-20%；

卖出（SELL）：股价预计将下跌20%以上。

行业的投资评级：

以报告日后的6个月内，行业相对于市场基准指数的涨跌幅为标准，定义如下：

看好（Overweight）：行业超越整体市场表现；

中性 (Neutral) ：行业与整体市场表现基本持平；

看淡（Underweight）：行业弱于整体市场表现。

本报告采用的基准指数：恒生中国企业指数（HSCEI）

我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重建议；投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者应阅读整篇报告，以获取比较完整的观点与信息，不应仅仅依靠投资评级来推断结论。申银万国使用自己的行业分类体系，如果您对我们的行业分类有兴趣，可以向我们的销售员索取。

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压力测试后，AI大模型+国产芯+出海潮！

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智联汽车的发展有技术原因，也有多个驱动因子

技术变化之AI大模型，从智联汽车拓展到“具身智能”

技术变化之国产化：域控制器与国产芯片

标的：计算机：德赛西威、中科创达，关注经纬恒润

汽车&机械：精锻科技、双环传动（机械&汽车）、保隆科技、华阳集团、继峰股份、爱柯迪

电子：裕太微、北京君正、国芯科技、瑞芯微

通信：华测导航、维峰电子、电连技术、瑞可达、永贵电器、鼎通科技

主要内容

1.1 智联汽车是多要素的乘积，汽车景气度仅为其一

智联汽车的发展

1.2 终端景气：5月终端销量波折复苏

1.3 终端景气：新势力、高端化趋势延续，仍然担心消费断层压力

1.5 价格压力测试：折扣率算近似，6月折扣率环比略增

毛利率可以近似的作为行业价格压力测试的指标

1.7 价格压力测试下：关闭一些窗，会打开新一些窗

1.8 压力测试下，智联汽车Alpha公司有机会

德赛西威为例：

1.9 压力测试下，部分汽车零部件也有Alpha公司

汽车零部件中的Alpha（根据申万宏源汽车）

主要内容

2.1 AI问题：自动驾驶+机器人+具身智能都卡在这里

L3-L4时代尝试 人车互动局部尝试大模型AI的端对端自动驾驶

强化感知：空间-时序维度，多模态数据融合

数据标注升级：大模型无标注自监督学习

2.3 自动驾驶感知：大模型的BEV transformer重要 sws

传统驾驶算法下，时序信息很难与已有3D目标检测融合

BEVformer：基于Transformer的自动驾驶BEV纯视觉感知

2.4 自动驾驶预测：Occupancy Network占用网络

对BEV鸟瞰图的加强和改进

优势有哪些？泛化，2D变3D

1）在Backbone环节特征提取，其中涉及BEV和多模态等大模型技术。

2）在感知环节

2.7 更广视野：从自动驾驶，到“具身智能”(机器人） SWS

Embodied AI（具身AI）

具身智能所需要的AI能力：基础VQA能力（视觉）、导航和操作能力（跨模态）

大模型对于具身智能的提升：

目的：抽象自然语言到自动完成任务

自动拆解用户任务，相比其他语言模型更好的帮助用户

图像分割、语义分割、目标检测、实例分割四种任务

Visually-conditioned Jokes + Few-shot prompting

Robot Visual Perception,Dialogue,and Planning

#

Zero-shot Multimodal Chain-of-Thought

Robotlnitiative

Physical Prediction

Spatial Grounding g

End-to-End Egocentric Q&A,Dialogue

OCR-free Math Reasoning

在CV领域，为何基于传统CNN+大参数的思路遇到瓶颈？

Transformer+CV，提升了视觉模型参数上限

提出Segment Anything (SAM)项目

一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。

大机器人具身智能

图例

大模型：

主要内容

低水平均衡陷阱：

国内TMT产品行业的过去状态

客户合作（根据黑芝麻智能港交所递交招股说明书和弗若斯特沙利文的资料）

意向订单（根据黑芝麻智能港交所递交招股说明书和弗若斯特沙利文的资料）

Flash技术路线用于补盲确认，905nm路线可能成为主流（很大原因905探测器是硅基工艺，改进性能和降本空间大）

3.7 国产连接器：景气分化+出海加速

壁垒

主要行业参与者

主要内容

4.1 汽车海外市场有空间

汽车（含智联汽车）出海是重要趋势

4.3 出海：汽零贸易参与度提升，验证趋势

中国汽零贸易参与度持续提升，汽零贸易参与度由2018年8%提升至2022年的14%

四阶段：全球化开放→欧美双反→中美贸易战加征关税→消费端补贴本地化要求四个阶段

4.5 出海：预计前有通信+电子，后有能源+汽车+软件

4.6 更广的视野：制造+科技出海有时代背景

2016-2020年

2020-2022年

2022后，尤其2023年

4.7 更广的视野：出海新契机，是“一带一路”

主要内容

汽车&机械：精锻科技、双环传动（机械&汽车）、保隆科技、华阳集团、继峰股份、爱柯迪

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L3-L4时代尝试人车互动局部尝试大模型AI的端对端自动驾驶

汽车行业2023H2智联汽车深度报告（智联汽车系列深度30）：压力测试后，AI大模型+国产芯+出海潮！-20230704-申万宏源-48页