智能网行业研究报告

智能硬件终端发展历程久、变革速度快每个时代都有属于自己的“智能时代”，17-19世纪中到19世纪末，“蒸汽时代”的到来，改变了工业和交通方式，推动人类产业的变革，19世纪末和20世纪初是“电气时代”，发电机和内燃机的诞生成为动力新能源，解决了交通工具的发动机问题，20世纪四五十年代开始是“信息时代”，以知识经济为代表的新型经济成为各国综合国力竞争成败的关键。电子计算迅速发展和广泛应用，21世纪以来全球进入“智能时代”，以人工智能、5G 通信、光电芯片、大数据等为代表的智能化技术趋向成熟，人工智能将进一步解放人类的双手甚至大脑。“智能时代”的特征就是世界是个物物相连的互联网，智能硬件终端等同于应用在各个场景中的智能机器人，智能机器人的脑、眼、耳、口、手、腿分别对应相应的技术支撑，且智能硬件终端的发展正在逐渐打破产品边界，由内而外形成功能融合、数据融合、生态融合。智能硬件终端领域正处于高速发展的时期2019年我国智能硬件终端行业进入高速发展阶段，以小米、华为为代表的行业大厂凭借自身软件开发能力、用户基数以及完善的产业链多重优势，其各自运营的生态大局已初具规模，以小米MIUI系统和华为手机为控制核心的智能硬件终端产品线规模扩展迅速。初创型的智能硬件终端企业逐渐壮大，资本市场出现一些新的上市公司，像科大讯飞、京东方、智米科技、华米科技等，这些企业既包含了技术研发又有丰富的智能硬件终端产品体系，还有部分企业背靠互联网基因的母公司，培养了良好的用户生态，比如猎户星空、小米生态链企业。当下，智能硬件终端企业的商业模式相对比较明晰，盈利途径相对多元，企业发展进入相对稳定的时期。从投资角度来看，现阶段及未来十年都属于相对安全阶段。智能硬件终端的市场规模上万亿智能硬件终端的领域包含的范围甚广，现阶段智能家居设备、智能机器人、智能车载设备、智能医疗设备、智能可穿戴设备、智能大屏设备、智能安防设备等细分场景领域都有较好的落地和应用，每个领域的产品品类都很丰富。有数据显示，“万物智能”时代的物联网将拥有10万亿美元的市场空间，按照硬件占比20%-30%来计算，智能硬件设备的潜在市场空间约2~3万亿美元。本篇报告主要研究的内容有：智能硬件终端领域的发展演进过程智能硬件终端领域的发展驱动力智能硬件终端领域的市场规模及投融资情况智能硬件终端领域的产业链分析智能硬件终端领域的细分领域分析概述智能硬件终端领域的未来发展趋势及风险痛点以下为《物联网“向死而生”，智能硬件“以梦为马”》36氪智能硬件终端行业研究报告全文。点击报告下载全文，提取码：2u33关于36氪研究院36 氪研究院是 36 氪子品牌，专注于一级市场的行业研究，通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业，欢迎大家积极与我们交流讨论。分析师： 李晓晓 lixiaoxiao@36kr.com Wechat:15011504594 ； 关注泛人工智能、文娱消费领域

获取《2020年智能网联汽车产业深度研究报告》完整版，请关注绿信公号：vrsina，后台回复“新能源车报告及白皮书”，该报告编号为20bg0071。ADAS 渗透率有望加速提升，预计 2025 年市场规模有望突破 1，500 亿元。其中新能源汽车 ADAS 市场规模增速更快，预计 2020 年 350 亿元，2025 年突破 1，000 亿元。汽车网联化是指基于通信互联，使汽车具有环境感知、决策和控制运动能力，核心技术之一便是车路协同，即通过车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与人（V2P）等信息交互和共享，使车和周围环境协同与配合。当车与路的信息实时交互后，有利于解决自动驾驶中雷达和摄像头遭遇恶劣天气等情况下识别不准的问题，提升自动驾驶的实现难度和降低实现成本。2012 年，中国市场占全球 BEV 销量比例仅14.5%，2013 年后全球 BEV 销量迎来高速增长，到 2019 年全球 BEV 销量已经突破 150万辆，而中国市场贡献83.35万辆，占全球BEV销量比例提升至55.5%。新浪VR知识星球报告库以近五千分，所有新浪VR报告都将由管理员上传（包含部分未在其他平台发布的非互联网相关报告）VIP用户福利不定时开启，前1000名还能领领优惠券性价比更高！ 新浪VR，早一天看见未来。

【车讯网 报道】2020年12月17日，由中国汽车工程学会和国家智能网联汽车创新中心联合主办的《中国智能网联汽车产业发展报告(2020)》(以下简称“蓝皮书”)发布会在北京成功举办。蓝皮书指导专家、行业机构和高校专家、整车零部件企业代表、新闻媒体及蓝皮书编写单位代表等160余人出席了本次会议。中国汽车工程学会常务副理事长兼秘书长张进华，国家智能网联汽车创新中心(以下简称“创新中心”)常务副主任严刚，社会科学文献出版社社长王利民为发布会致辞。清华大学教授、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强就“智能网联汽车基础平台发展现状及展望”做主题发言，介绍了各基础平台的建设进展并系统性地阐述了基础平台之间的协同创新关系。蓝皮书的指导专家、编写成员及参会的行业企业代表共同就汽车产业对于智能网联汽车基础平台的产品需求、如何建设基础平台以及协同开展基础平台的研发和应用等主题展开讨论交流。2020年蓝皮书由中国汽车工程学会、国家智能网联汽车创新中心以及中国智能网联汽车产业创新联盟共同组织40余家细分行业的标杆企业、100余位行业专家，历时近一年时间，共同编写完成，是一部较全面论述中国智能网联汽车产业技术发展的权威著作。蓝皮书从宏观层面综述了2019年以来我国智能网联汽车产业发展现状和面临的挑战，提出了我国智能网联汽车产业发展对策；介绍了2019年以来智能网联汽车技术进展及趋势；评价了我国智能网联汽车产业在国际竞争中所处地位。蓝皮书就智能网联汽车基础平台开展专题研究，阐述了智能网联汽车计算基础平台、云控基础平台、高精动态地图基础平台、信息安全基础平台、智能终端基础平台的发展情况、平台内涵、参考架构、技术路线和生态体系，提出发展建议；分析了以上五大基础平台之间的产业化协同发展关系。蓝皮书为社会公众全面了解中国智能网联汽车产业技术发展打开了一扇窗，为相关政府部门出台政策法规、研究机构和生产企业等制定战略规划和开展研究提供了借鉴与参考。智能网联汽车基础平台不仅是智能汽车的支柱式“新型零部件”，也是“中国方案”智能网联汽车的重要特征。基础平台的技术突破和应用，可以为不同类型企业产品研发提供跨领域的基础模块和中间组件，形成我国未来汽车产业发展的基础支撑，加速产业协同创新发展。

“十三五”期间，我国将智能网联汽车纳入国家智能制造发展重点领域，相关部委也出台了多项政策支持车联网产业标准体系建设、智能网络汽车测试管理，不断推动智能网联汽车标准化工作。在推动智能网联汽车建设方面，中国已经走出了自己的特色。除了通过自动驾驶、网联化方案外，车路协同也成为重要发展路径。同时，国家政策导向作用正不断加强，围绕产业落地的标准体系也日益完善。截至目前，围绕智能网联汽车产业的布局正在成为焦点。资料来源：《亿欧智库-2020中国智能网联产业影响力指数研究》报告站在技术落地时间节点，亿欧智库希望通过对智能网联汽车产业详细拆解，以多维度指标，向行业展示出目前发展的总体竞争情况，以帮助企业认清未来发展趋势，加速生态壁垒建设，快速实现商业落地。基于中国智能网联汽车产业发展特点，亿欧智库制定了一套中国智能网联产业影响力指数评价体系。体系由品牌影响力、技术影响力、资本影响力和生态影响力四大一级评价指标构成，各权重分别占产业影响力指数的20%、25%、25%、30%。四项一级指标由14项不同的二级评价指标构成。资料来源：《亿欧智库-2020中国智能网联产业影响力指数研究》报告中国智能网联汽车产业影响力指数研究遵循了指标构建的系统性原则、典型性原则、动态性原则、简明科学性原则、可量化原则、层次性原则，并以此进行综合评判中国智能网联汽车产业发展状况，以向行业展示出比较合理科学的研究结果。亿欧智库通过长期的数据监测从中国智能网联产业中筛选出50家头部企业，并根据亿欧智库制定的中国智能网联产业影响力指数评价体系分别为各企业进行赋分。各企业总分是由品牌影响力、技术影响力、资本影响力和生态影响力各一级指标得分累加算出。资料来源：《亿欧智库-2020中国智能网联产业影响力指数研究》报告基于过去的研究成果，《2020中国智能网联汽车产业影响力指数研究》报告中详细描述了亿欧智库对中国智能网联产业的洞察结果。洞察一：企业发展呈现多元化；企业间技术影响力差异小根据产业影响力指数各分项指标得分上来看，行业内并未呈现较为明显的单一分项指数恒强的情况。这意味着，各企业在发展过程中都有着自己的独特特点，在某些影响力建设上尚且存在不足之处。资料来源：《亿欧智库-2020中国智能网联产业影响力指数研究》报告在排名中下游的企业中，品牌影响力指数得分率普遍低于其余三个分项指数（如红框区域①所示）。在智能网联汽车产业中，企业在发展初期更加注重技术发展、并进行融资，布局生态，而在资源和体量有限的情况下，品牌建设较为滞后。根据产业影响力指数排名情况所示，排名靠前的企业多数为具有车企背景的企业或有互联网巨头公司背景的企业为主。排名位处头部的企业在四项指标的得分率上未呈现较为规律性的强弱现象（如红框区域②所示）。亿欧智库认为，车企由于实力较为全面，在分项得分率上差异不大，而有巨头背景的企业由于背靠母公司，其在分项得分率上的情况更多取决于母公司的战略制定以及战略定位。资料来源：《亿欧智库-2020中国智能网联产业影响力指数研究》报告从分项指标得分率极差来看，品牌影响力得分率极差最大，差值为72%，而技术影响力得分率极差最小，差值为22%。这意味着，智能网联汽车50家企业虽然在产业影响力得分率存在较大差距，但在技术影响力得分率上差距较小。亿欧智库认为，出现该现象的原因与产业属性相关。智能网联产业是一个技术门槛相对较高的产业，因此在产业中的企业均具备较强的技术实力，一些企业有望靠技术突出重围。洞察二：企业四大影响力指标间存在强弱不同的线性关系亿欧智库将50家智能网联汽车企业的品牌影响力、技术影响力、资本影响力和生态影响力等四个分项指标中的得分率进行了两两线性拟合，得出以下结果。资料来源：《亿欧智库-2020中国智能网联产业影响力指数研究》报告从四项指数间的线性拟合度结果来看，品牌影响力与资本影响力之间线性相关程度最强，而与生态影响力呈非线性相关。这意味着品牌影响力的大小并不能提升企业的生态影响力，但品牌影响力大的企业更能够获得资本的青睐，反之亦然。影响资本影响力的另一个因素是企业的技术影响力，二者间的线性相关程度仅次于品牌影响力与资本影响力。亿欧智库认为，在智能网联汽车产业中技术影响力强的企业同样会受到资本的青睐，这也与智能网联自身是技术型产业有关。洞察三：传统车企产业影响力明显落后于新造车企亿欧智库发现，对比传统车企和新造车企双方，二者在各维度指标中呈现出了明显不同。在技术影响力，传统车企积累较为丰富。而在智能网联汽车品牌影响力与生态影响力上，传统车企明显落后于新造车企。这意味着在面向智能网联汽车产业发展，传统车企在业务布局上仍然过于保守，发展速度较慢。资料来源：《亿欧智库-2020中国智能网联产业影响力指数研究》报告在生态影响力上，传统车企落后于新造车企。由于在监测期内，传统车企在政企合作、合作伙伴拓展上进展较慢，导致在生态影响力上呈现走低的情况，而反观新造车企在智能网联产业的布局则动作频频。洞察四：巨头背景企业间影响力存在全方位差异总体来看，四家巨头背景企业代表百度Apollo、斑马网络、腾讯车联和华为（智能汽车）的四项指标得分率之间并未呈现较为突出的一项。从四家企业对比来看，华为与Apollo在四项指标上均领先于斑马网络和腾讯车联。资料来源：《亿欧智库-2020中国智能网联产业影响力指数研究》报告在技术影响力方面，百度Apollo、斑马网络、腾讯车联、华为（智能汽车）之间相差最小。但在生态影响力方面，Apollo、华为遥遥领先；在品牌影响力与资本影响力方面，华为（智能汽车）与Apollo较为领先，明显高于斑马网络与腾讯车联。亿欧智库认为，Apollo和华为（智能汽车）在各项得分中均有不错的表现源于其背靠的所属公司的原有优势和战略制定。Apollo在初期建立开放生态，与地方政府和众多企业进行合作，其生态影响力表现也较为突出。华为（智能汽车）在技术方面的积累也使得其在发展智能网联产业时获得先发优势，而其技术影响力在四家企业中也最高。斑马网络与腾讯车联虽然也背靠巨头，但在各方面的后续成长中并没有发挥出其背景优势。但相较于其他企业表现依然可圈可点，只是与巨头之间还存在差异。洞察五：创业企业与车企和巨头背景企业的生态影响力旗鼓相当总体来看，创业企业与车企背景、巨头背景企业对比，无论是头部企业小马智行还是排名靠后的智驾科技在生态影响力上都已具备和巨头掰手腕的能力。而在品牌影响力、技术影响力方面，创业企业明显落后于其他类型企业。资料来源：《亿欧智库-2020中国智能网联产业影响力指数研究》报告智驾科技相比巨头还有不小的差距。但创业企业中的头部企业小马智行已经在品牌影响力和技术影响力上缩小了与巨头的差距，并且在资本影响力上已经超越部分车企背景和巨头背景企业。这意味着，创业型企业靠技术实力能够杀出重围。此外，在业务模式上，创业企业建立的多项技术壁垒，以及落地场景生态也将成为杀手锏，使其在行业占有一席之地。亿欧智库认为出现此现象的原因是，创业企业为发展业务，生态开放程度远优于车企背景和巨头背景企业。因此，创业企业在生态影响力上表现良好，而其他三方面则会随着多方合作的加强进一步增强，逐步缩小与巨头间的差距。

获取报告请登录【未来智库】。报告全文112页，以下为报告摘要。本篇报告从全球视角分析解读智能网联汽车 的产业发展驱动力以及技术演进路径，试图把握产业趋势，分析供需端的演绎方向。全球智能网联汽车处于什么发展阶段？核心驱动力包括哪些？市场参与者有哪些？各自的技术路线选择如何？ADAS 产业链发展如何？渗透率是否有望加速提升？车联网在 5G 时代的发展态势？产业链如何受益？无人驾驶的应用场景包括哪些？Robotaxi 的发展前景如何？软件定义汽车给车企的发展带来哪些变革和机遇？汽车电子电气架构的演进升级路线？车规芯片的效能和功耗如何成为汽车性能表现关键因素？1.全球群雄逐鹿，两条路线并行全球范围来看，欧美日和中国等主要国家都出台法规加速推进智能汽车的发展， 其中欧美日以单车智能化为主线，中国强调智能化和网联化协同。特斯拉是自动驾驶 商业化引领者，独辟蹊径推动智能化发展，2014 年 10 月推出 Autopilot 1.0 首次实 现自动驾驶系统商业化，正在向 L3 迈进。传统车企联盟化成趋势，包括大众-福特、 戴姆勒-宝马、通用-本田等，共享技术和推动商用化。L2 搭载率显著提升，L3 正在 开始渗透。而以 Waymo 和百度为代表的科技企业则一步到位，在 RoboTaxi、无人物 流等率先发力，推动 L4 及以上级别的无人驾驶商用化。1.1.政策推动，两条路线并行1.1.1.分级：智能化以美国 SAE 标准为主 网联化尚未规划一致1.1.2.政策：全球加速推动自动驾驶 中国强调智能化与网联化协同1.1.3.单车智能两条路并行 车联网助力大规模应用单车智能化有 2 条不同的技术路线：以车企为主的渐进提高汽车驾驶自动化水平：汽车自动化程度不断提高， 向着辅助驾驶、半自动化驾驶、高度自动化驾驶和完全自动驾驶的智能化方 向发展。其中，特斯拉和传统车企路径又略有差异，特斯拉相对传统车企技 术迭代速度更快。以科技公司为主的无人驾驶技术发展路线：无人驾驶的主要特点是跳过汽 车自动化逐级发展的思路，直接实现车辆的无人驾驶，应用领域可以拓展到 封闭/半封闭的矿山、码头、大型物流场等特殊场景，以谷歌的 Waymo、通 用的 Cruise、福特的 Argo.ai 等为代表。车联网助力自动驾驶大规模应用。汽车网联化是指基于通信互联，使汽车具有 环境感知、决策和控制运动能力，核心技术之一便是车路协同，即通过车与车（V2V）、 车与路（V2I）、车与人（V2P）等信息交互和共享，使车和周围环境协同与配合。当 车与路的信息实时交互后，有利于解决自动驾驶中雷达和摄像头遭遇恶劣天气等情况 下识别不准的问题，提升自动驾驶的实现难度和降低实现成本。1.2.群雄逐鹿，特斯拉引领特斯拉引领自动驾驶，车企不断加大投入：特斯拉于 2014 年 10 月推出 Autopilot 1.0，首次实现自动驾驶系统商业化，目 前正在向 L3 迈进。不同于传统分布式电子电器架构，特斯拉采用集中式电子电气架 构，减少线束长度，并能够提高大数据处理能力；此外，特斯拉全球率先应用 OTA 升 级系统，其自动驾驶功能通过无线网络进行 OTA 持续更新，不断进行性能优化。传统车企联盟化成趋势，包括大众-福特、戴姆勒-宝马、通用-本田等，共享技 术和推动商用化。目前，L2 自动驾驶系统搭载率显著提升，L3 正在开始渗透。我们 认为随着车企不断加大投入，持续发力，有望加速推动 L3 及以上自动驾驶系统的渗 透。1.2.1.特斯拉独辟蹊径，快速迭代向 L3 自动驾驶迈进，Autopilot 功能逐渐优化：自 2014 年起，特斯拉开始在自动驾驶领域进行布局，先后从 L1-L2 进化到 L2.5， 并稳步向 L3 迈进。在此基础上，特斯拉 Autopilot 系统进化到 3.0 版本，搭载其自 研 FSD 计算平台的自动驾驶功能于 2019 年正式亮相，意味着特斯拉首度使用了自研 车载 AI 芯片，运算平台与芯片性能逐渐提升。此外，特斯拉的 Robotaxi 计划预计于 2020 年推出，这也意味着特斯拉将可能同时与 Uber、滴滴等传统网约车平台、以及 Waymo 等 Robotaxi 平台竞争，从而在技术和规模上达到最佳的平衡。根据 lexfridman 测算：截至 2019 年末，特斯拉累计交付搭载 AP 硬件的车辆 85 万辆，AP 激活状态下特斯拉已积累行驶数据 30 亿英里；数据被广泛应用于 AP 功能优 化与 OTA 推送，形成良性循环；此外，AP3.0 将搭载自主研发的 FSD 芯片，从而保障 运算需求。特斯拉已建立起足够的 ADAS 数据累积。OTA 将成为未来实现完全自动驾驶功能数据更新最切实可行的方式：汽车 OTA 主 要分为 FOTA（Firmware-over-the-air，固件在线升级）和 SOTA（Software-overthe-air，软件在线升级）两类，前者是一个完整的系统性更新，后者是迭代更新的 升级。传统车企更新车内固件需要到 4S 店或者定点维修机构，耗时效率低下；而通 过 OTA 升级不仅可以更新软件，还可以刷新固件而获得整车性能优化。特斯拉是全球率先应用 OTA 升级系统的车企：特斯拉自动驾驶功能通过无线网络 进行 OTA 持续更新，可实现对软件系统甚至自动驾驶算法的更新从而进行性能优化。 如特斯拉推出续航升级选项可为 Model 3 提升 5%的续航；加速升级服务可将 Model 3 的 0-100km/h 从 4.4 秒降到 3.9 秒；推出座椅加热服务可以解锁座椅加热功能等。对于传统车企而言，由于受限于车辆网络安全、来自经销商的压力等，目前车机 仍普遍依赖线下升级。而特斯拉则率先通过 OTA 实现 AP 功能、地图、娱乐系统、车 辆控制等功能升级，保持用户新鲜感，不断改善用户体验。自 2014 年起，特斯拉系 统软件版本已从 6.0 更新至 10.2，在主动巡航、自动泊车、雷达探测、辅助转向、 智能召唤方面进行了全方位系统化的在线升级。采用集中式电子电气架构，是行业趋势所向。特斯拉通过高性能的核心计算平 台作为算力总控，构建一整套完整的软件系统，通过系统和软件层面的集成，把原有 的硬件配置局限打破，域控制器成为一个领域内的主要计算和调度单位；再通过基础 计算平台来统一完成原先由车身控制、热管理控制、通信控制等各分散 ECU 单独完成 的计算，以此满足整个领域的运算需求，实现整车功能总控。其中，中央计算模块（CCM）整合了信息娱乐系统（IV）、辅助驾驶系统（ADAS）， 以及外部连接和车内通信系统域功能；左车身控制模块（BCMLH）和右车身控制模块 （BCMRH）分别负责车身与便利系统、底盘与安全系统和部分动力系统的功能；随着 自动驾驶等级的提高，则越需要超高传输速度将海量数据直接通过 FSD 芯片进行处理， 然后及时反馈到执行层。特斯拉通过升级电子架构减少线束长度。特斯拉直接跨越域集中电子电器架构， 采用域 ECU 车载电脑的方式，其自研的 FSD 芯片每秒能完成 144 万亿次计算，能同时 处理每秒 2,300 帧的图像，并且能够应对 L5 自动驾驶所需的感知层数据量和计算能 力。通过升级电子架构，从而有效减少线束的长度，特斯拉主要车型 Model 3 线束长 度约为 1.5km，而 Model Y 仅 100 米。1.2.2.车企各有千秋，渐进发展国外车企：联盟化成趋势，共享技术和推动商用化。 通用+Cruise+本田：2016 年，通用以 10 亿美元收购 Cruise，此后在 2017 年的凯迪拉克 CT6 上搭载 Super Cruise 3.0，2018 年本田以 7.5 亿美元投 资 Cruise，三者联合开发自动驾驶量产车型，2020 年 1 月正式发布首款量 产车型 Cruise Origin，预计将于 2022 年大规模量产； 福特+Argo+大众：2017 年，福特以 10 亿美元收购 Argo AI，计划于 2021 年 量产 L4 自动驾驶汽车，此后大众于 2019 年投资 Argo AI 26 亿美元，计划 于 2021 年推出具备 L5 自动驾驶功能的新款车型 Sedric； 丰田+Uber：2018 年，丰田向 Uber 投资 5 亿美元，计划 2021 年将以丰田塞 纳为原型的车辆，以及联合装载 Toyota GuardianTM（高度安全驾驶支持） 系统和 Uber 自动驾驶系统的自动驾驶拼车车辆引进 Uber 的拼车网络，并推 进共同开发合作。2019 年，丰田联合电装和软银向 Uber 投资 10 亿美元，再 度深化合作； 雷诺日产+Waymo：共同研发自动驾驶汽车和卡车，计划于 2020 年推出 10 款 无人驾驶汽车。我们认为，联盟化趋势有助于传统车企与软件公司在技术资源上的规模效应，进 一步推进自动驾驶汽车的量产。中国车企：传统车企稳健前行，造车新势力重点发力。1）长城汽车：长城汽车先后与阿里巴巴、腾讯、百度、华为、AutoBrain、海 克斯康等公司展开合作，实现汽车行业巨头与科技巨头的“强强联合”。基于未来智 能网联汽车的发展趋势，长城汽车在相关创新技术领域进行了提前规划和深入布局。 如长城汽车 i-pilot 智能驾驶系统所带来的自动驾驶水平提升。2）吉利汽车：吉利汽车先后与腾讯、百度、华为、中国联通等公司展开合作； 其中，从吉利博越 PRO 开始，吉利汽车将开始全面搭载融合小度车载交互系统的 GKUI19 系统，实现百度 AI 与 GKUI19 吉客智能生态系统的相互赋能。4）长安汽车：2018 年，长安汽车发布“北斗天枢”智能化战略，具体包括： 产品层面：2020 年，不再生产非联网新车，并实现 100%搭载驾驶辅助系 统； 技术层面：2020年和2025年前分别建成L3和L4自动驾驶智能开放平台； 人才层面：2025 年打造 5,000 人的开发团队； 合作层面：不仅与博世、德尔福、英特尔、华为、高德、腾讯、IBM 等进 行合作，还联合政府、通信服务商、房地产企业、出行服务平台等，连 同高铁、飞机、地铁、公交形成立体交通生态系统。 2018 年下半年实现 L2 自动驾驶车型（CS55）量产，2020 年发布搭载 L3 自动驾驶系统的车型 Uni-T，在法规允许的情况下具备量产 L3 自动驾驶 汽车的能力。5）蔚来汽车：2017年，蔚来宣布将于2020年为美国消费者推出自动驾驶汽车， 并在此后的 2019 年 6 月将其高级辅助驾驶系统 Nio Pilot 升级为 2.0 版本，新增了包含高速自动辅助驾驶（Highway Pilot）、拥堵自动辅助驾驶（Traffic Jam Pilot）、 转向灯控制变道（Auto Lane Change）等在内的 7 项功能。6）小鹏汽车：2018 年，小鹏与德赛西威联合开发 L3 自动驾驶汽车，预计 2020 年量产，此后 2019 年 X Pilot 升级至 2.5 版本，上线 ICA 智能巡航辅助功能，实现 车道保持、违章查询、自动泊车、AI 语音助手等智能辅助系统。1.2.3.科技巨头商用先行，一步到位科技公司 1：Waymo 推出无人出租车服务，冲击商业化运营。Waymo 是全球自动驾驶技术最领先的企业。Waymo 是谷歌旗下的子公司，开发自 动驾驶平台“Waymo Driver”，目前已升级迭代至第五代，传感器、电子元器件、天 线、外壳和固件等均由 Waymo 自主研发，成本下降一半。传感器技术方面，Waymo 主 要由激光雷达系统、视觉系统、雷达系统，附加传感器组成。Waymo 自动驾驶商业化进展持续突破。2018 年 7 月，Waymo 宣布其自动驾驶车队 在公共道路上的路测里程已达 800 万英里，实现了商业化运营，走在行业前列，2019 年 10 月更是在道路测试上超过 1,000 万英里。此外，在沃尔沃之前，Waymo 已经先后 与菲亚特·克莱斯勒、捷豹路虎、雷诺-日产-三菱等车企开展深入合作，逐步推进 Waymo Driver 在各种车辆平台上的部署。Waymo 于 2018 年 12 月推出无人出租车服务 Waymo one，并于 2019 年 10 月上线了无安全员的无人出租车，逐步构建起自动驾驶 的商业领域版图。自动驾驶领域屡获资金认可，2020 年融资 30 亿美元。2020 年 5 月 13 日，Waymo 公司 CEO John Krafcik 宣布，在 3 月 2 日官宣的 Waymo 首轮 22.5 亿美元融资再次获 得新投资人的追加投资，本轮累计融资金额达到 30 亿美元。在新冠疫情的影响下， 2020 年美国自动驾驶领域在资金支持方面陷入低谷，Waymo 的外部融资更是 2020 年 美国自动驾驶为数不多的融资记录，证明了 Waymo 在自动驾驶领域的技术实力与无人化实践方向获得投资人的广泛认可。融资所获资金将继续在 Waymo 的三个主要商业化 方向 Robo Taxi、Robo Truck、Honeycomb 上寻求业务发展与突破。科技公司 2：百度 Apollo 开放平台，已加盟 177 家汽车相关企业。Apollo 开放平台版本更迭，应用场景与技术齐升。2019 年，百度 Apollo 宣布， 将开放平台扩张为 3 个：自动驾驶平台、车路协同平台和智能车联平台；与此同时， Apollo 自动驾驶开放平台发布了 Apollo 5.5 版本，包括了 Robotaxi 方案、面向 BRT 快速公交的 Minibus 2.0 方案、面向最后一公里的自主泊车方案、面向低成本低速微 型车方案，以及自动驾驶云等关键技术；Apollo 车路协同开放平台可应用场景包含 智能网联自动驾驶、智能网联辅助驾驶、交通诱导与信号控制、运营车监管、出行服 务、智能停车等。汇聚汽车相关企业，降低成本提升规模。Apollo 开放平台已汇聚来自全球 97 个 国家的 36,000 名自动驾驶开发者，开源代码量总体超过 56 万行，是 2018 年的 2.4 倍，连续两年蝉联全球最大的自动驾驶开发者社区。截至目前，百度 Apollo 的自动 驾驶车辆在中国超过 24 个城市进行测试，车辆总数超过 400 辆，累积实现 10 万次的 安全载客出行，累计路测里程超过 300 万公里。我们认为，与车企合作进行前装量产， 有助于百度降低自动驾驶技术开发的成本，提高系统的一致性和稳定性，从而为提升 智能化领域规模打下基础。2.电动化加速，新能源汽车是最佳载体 新能源汽车相比传统燃油车电气化水平更高，新能源汽车的加速渗透为推动智能 网联技术的发展奠定了更好的基础。全球新能源汽车从 2010 年初见规模到 2019 年渗 透率达 2.3%，呈现加速渗透态势，但仍处于较低水平，上升空间大。2020 年中国新 能源汽车补贴政策如期延长两年，补贴退坡力度和节奏趋缓；海外以欧洲为例，2020 年碳排放法规进入第四阶段，叠加新能源汽车补贴力度加大，电动化进程加速。特斯 拉、大众、比亚迪等头部车企标杆车型投放市场，引领电动车技术趋势。2.1.电动车加速渗透，中长期趋势确立（略）2.2.标杆车型及电动平台引领市场技术趋势2.2.1.特斯拉：明星车型 Model 3 示范引领技术趋势高端车型定义品牌，中端车型销量顺利爬坡逐步兑现业绩。从车型布局来看， 2008 年特斯拉以个性化车型 Roadster 切入电动车市场；随后 2012 年、2015 年上市 的 Model S、Model X 作为高端电动车奠定了公司作为豪华品牌的基础；2017 年、 2020 年中端车型 Model 3、Model Y 上市，刷新爆款电动车销量纪录。从高端到中端，技术水平始终引领行业。从定义品牌的高端车型 Model S/X，到 兑现销量、业绩的中端车型 Model 3/Y，特斯拉始终坚持对电动车产品性能的极致追 求，各车型的续驶里程、加速性能等核心参数均处于同级别最高水平，技术水平引领 行业。国产化进程不断超预期，开启新能源汽车 3.0 时代。国产后较进口车型售价下降近 20%，性价比显著提升，预计随零部件国产化比例 提升仍有降价空间。平台化助力，特斯拉新车型量产节奏不断加快。随着生产工艺、零部件配套体 系、车型平台化战略趋于成熟，特斯拉新车型从发布到交付的时长明显缩短，最长的 Model X 耗时 3 年 7 个月，交付时间从 2013Q4 多次跳票至 2015Q3；Model Y 与 Model 3 共平台且共享超 75%零部件，从发布到交付仅用了 1 年时间。特斯拉 Model Y 量产与交付进度不断超预期。Model Y 量产进程不断提前，在 2019Q1 车型发布时，特斯拉预计 Model Y 将于 2020Q3 交付；2019 年 10 月，特斯拉 将 Model Y 的交付时间提前至 2020 夏季；2020 年 1 月，Model Y 的交付时间再次提前至 2020Q1 末；根据特斯拉官网消息，Model Y 已于 2020 年 3 月开始率先交付美国 市场。豪华中型 SUV 市场具有较好的成长性，特斯拉 Model Y 全球市场空间广阔。目 前美国、西欧、中国的豪华中型 SUV 市场空间分别达到 38 万辆、36 万辆和 62 万 辆，总体规模与豪华 B 级轿车相当，但相比之下豪华中型 SUV 在主要市场总体销量规 模均维持较快的复合增速。考虑到：SUV 车型在美国、中国持续热销，SUV 车型在欧 洲市场份额提升，中国豪华品牌乘用车渗透率持续提升，爆款诞生带动的市场扩容 等，我们认为 Model Y 全球市场空间较 Model 3 更为广阔。预计 Model Y 中国市场潜在年销量超过 40 万辆。目前上海工厂 Model Y 项目已 于 2020 年 1 月正式启动，考虑到上海已有 Model 3 生产经验，我们预计国产 Model Y 交付时点有望提前至 2020Q4。参考 Model 3 对豪华中型轿车市场的扩容效应，中国 市场 Model 3 的 BBA 竞品与 Model Y 的 BBA 竞品的销量比值，以及豪华中型 SUV 市场 的成长性，我们预计 Model Y 上市后在中国市场潜在年销量将超过 40 万辆。2.2.2.大众 MEB：全面转型电动化彰显海外龙头决心 制定 2025 战略，明确电动化推进时间表。2016 年 6 月，大众发布“TOGETHER Strategy 2025”，提出在 2025 年之前推出 30 款电动车，到 2025 年电动车的销量达 到 200-300 万辆，占总销量的 20-25%。计划 2023 年前投资 300 亿欧元用于汽车电动 化升级，到 2030 年欧洲与中国生产汽车中电动车占比超过 40%。打造三个全新纯电动专用平台，彰显电动化转型决心。在整车制造方面，大众 打造了三个全新的纯电动专用平台，分别为 MEB、PPE 以及 SPE。其中：1）MEB 为紧凑型纯电动平台（大众、斯柯达、西雅特、奥迪共享）；2）PPE 为中大型纯电动平台（保时捷与奥迪贡献）；3）SPE 为高性能纯电动平台（保时捷与奥迪、兰博基尼共享，生产奥迪 e-tron GT/保时捷 Taycan 等车型）。德国工厂启动生产，上汽大众首辆 ID.下线，大众集团电动化时代开启。2019 年 11 月，大众汽车在茨维考工厂举行了 MEB 平台首款车型 ID.3 生产启动仪式，受海外 疫情影响，ID.3 的首批订单延迟到 2020Q3 交付。2019 年 11 月，全球首个专为 MEB 平台打造的工厂上汽大众新能源工厂落成，首辆 ID.下线，新工厂将于 2020 年 10 月 正式投产，规划年产能 30 万台。ID.3 的正式交付和上海新能源工厂正式投产，标志 着大众集团全面电动化时代的正式开启。整车产能布局以 MEB 平台为核心，2022 年建成 8 个 MEB 工厂。MEB 平台是大众转 型新能源汽车的核心，至 2029 年大众规划累计销售 2,600 万辆纯电动车，其中约 2,000 万辆纯电动车将在 MEB 平台生产。外采、股权投资与合资相结合，多维度保障动力电池供应。现阶段 MEB 平台动力 电池以外采为主，大众在欧洲、美国和中国分别选定了 MEB 平台动力电池主供应商。 为保障动力电池稳定供应，大众也参股、合资了多家动力电池企业，包括 Northvolt、 国轩等。2.2.3.比亚迪：e 平台+智能化 始现差异化竞争优势市占率保持第一，新能源乘用车龙头地位稳固。比亚迪新能源乘用车行业龙头 地位稳固，根据工信部合格证产量，过去 4 年中仅 2017 年比亚迪被北汽新能源短暂 超越（受政策因素影响，北汽新能源 EC 系列 A00 级车型在 2017 年热销）；2018 年市 占率恢复至 20%以上；2019 年过渡期后用于营运的新能源乘用车需求萎缩，比亚迪市 占率短期下滑，但 2019 全年仍达到 18.4%，市占率保持行业第一。e 平台定义未来汽车硬件新标准，科技引领智能化发展。e 平台是比亚迪纯电动 汽车的高阶孵化器，基于 e 平台打造的多款王朝系列 EV 车型和 e 系列车型已经推向 市场，标志着比亚迪向纯电动汽车零部件一整套集成化解决方案领域全面迈进。旗舰 车型“汉”配置全新智能科技，车机采用 DiLink 3.0 智能网联系统，人机交互体验 行业领先，DiPilot 系统实现 OTA 升级，可通过手机 NFC 解锁，并遥控空调、车窗、 后备厢、座椅加热和通风等。新产品周期全面开启，产品布局向两极扩展，市占率有望触底回升。2020 年 7 月，比亚迪旗舰轿车“汉”上市，各项性能指标均达到同级别标杆水准，目前在手订 单不断攀升，带动新能源汽车销量与品牌价值向上。比亚迪以 A 级轿车 F3DM 双模电 动车切入新能源乘用车领域，2018 年以来为了适应更多个人消费者的需求，公司加 强了对高端车型和高性价比车型的开拓，产品布局更加贴近个人消费者需求，市占率 有望触底回升。动力电池技术研究取得突破，技术水平跻身行业一线，外供打开成长空间。动 力电池自供是比亚迪在新能源汽车领域的核心竞争力之一，目前比亚迪动力电池技术 水平、装机量均处于行业领先水平。2020 年 3 月，比亚迪发布全新一代电芯“刀片 电池”，体积利用率、安全性大幅提示，成本大幅下降，体积利用率提升到 60%，系 统能量密度提升到 140Wh/kg，可以满足目前大部分车型需求。同时，自 2020 年以来， 北汽新能源、长安福特等厂商多款搭载比亚迪动力电池的新能源车型进入工信部新车 型公告，动力电池外供即将落地。比亚迪旗下的弗迪动力规划到 2022 年建成 100GWh 的动力电池产能，外供其他新能源车企有望成为公司动力电池重要的销售渠道。比亚迪在新能源汽车领域全面实现自主可控，三电技术获得海外巨头认可，有 望向更多车企输出新能源汽车平台，实现全面对外开放。比亚迪是中国唯一在动力 电池和 IGBT 等核心零部件领域实现自主可控的新能源车企，同时具备纯电（EV）和 插电混动（DM）两条路线技术积累。目前比亚迪的新能源汽车平台技术已经得到戴姆 勒、丰田认可，随着新能源整车平台输出在全球范围内逐步成为主流，比亚迪有望向 更多车企输出新能源汽车平台，实现全面对外开放，打开更广阔的成长空间。2.3.汽车智能化的最佳载体是新能源汽车智能网联技术发展推动汽车电子产品功率提升。随着智能网联技术的发展，车 辆配备的与自动驾驶/辅助驾驶功能相关的激光雷达、毫米波雷达、摄像头等各类传 感器的使用数量增加，与车联网/人机交互功能相关的液晶屏使用数量增加，车载芯 片的运算能力（以英伟达自动驾驶芯片系统 Xavier 为例，配备定制的 8 核 CPU、512 核 Volta GPU、2 个深度学习加速器，整个系统包括 90 亿个晶体管）和通讯设备的复 杂程度大幅提升，汽车电子产品的功率也随着车辆智能化、信息化的推进而提升。以 自动驾驶技术为例，根据国际自动机工程学会的统计，目前高级别自动驾驶测试车辆 的自动驾驶系统功率在 2.5kW 左右；根据博格华纳的研究，完全自动驾驶系统的功率 在 2-4kW 之间，能耗与 50-100 台笔记本电脑相当。新能源汽车相比传统燃油车电气化水平更高，发展智能网联技术具有更好的基 础。新能源汽车以电力驱动的内在特性决定了其电气化水平整体高于传统燃油车， 动力电池可以直接供电，线束和连接器可以承载的功率更大，车辆上可以布局更多的 汽车电子设备，能够更好的适应车辆智能化、信息网的发展趋势。我们从保时捷 Taycan 和 Panamera 两款车型内饰的对比中可以直观的感受到电动汽车在布局汽车电 子设备方面的优势，Taycan 虽然车型定位低于 Panamera，但中控区域布置了 4 块可 联动的大尺寸液晶屏，并取消了几乎全部实体按键，控制功能被集成在下方的 8.4 寸 触控屏中。线控技术是实现高级别自动驾驶的必要技术，而电动汽车是线控技术落地的最 佳平台。在传统底盘技术中，当驾驶者做出踩下制动踏板/油门踏板、转动方向盘或 踩下离合器踏板并拨动档位操纵器等动作时，力通过机械连接装置传导到执行机构， （在液压/气压等装置的辅助下）车辆完成相关动作；线控底盘系统的差别在于当驾 驶者做出以上相关动作时，各个位移传感器将力信号转化为电信号，传导至 ECU 后计 算出所需要的力，然后由电机驱动执行机构完成相关动作。线控底盘系统取消了大量的机械连接装置及液压/气压等辅助装置，一是有助于 车辆实现轻量化，二是减少了力在传导过程中能量的损耗，三是可磨损部件减少维护 成本降低。此外线控底盘系统还具有响应速度快、控制精度高的特点，可以满足高 级别自动驾驶技术的要求，提升安全性。基于新能源专用平台设计、生产的新能源汽 车底盘经过重新设计，可以更好的适应各线控装置的布局，同时更高的电气化水平可 以有效支撑线控底盘系统的正常运行。电动化与信息化、智能化融合发展，共同推动汽车技术颠覆性进步。汽车技术 的电动化与信息化、智能化趋势既有各自的独特内涵，又有紧密的相互联系。电动汽 车是智能网联技术的最佳载体，同时高度智能网联的汽车产品将实现更大程度的节能 减排，从而使汽车低碳化技术发挥更大的效用。新能源汽车长期的发展趋势是与信息 化、智能化走向融合，三者将共同推动汽车技术的颠覆性进步。3.ADAS：强制标配+成本下降，渗透率加速提升ADAS（Advanced Driver Assistance System），即高级驾驶辅助系统，是利用摄 像头、雷达、激光和超声波等传感器，在行驶过程中瞬时的感应收集周围环境数据， 对障碍物进行辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据进行系统的运算分析，预先 为驾驶者判断可能发生的危险，并对车辆进行制动控制的安全技术。ADAS 是包括前 车防撞预警 FCW、自适应巡航 ACC、自动紧急刹车 AEB 等多种技术的融合。目前行业正处于由 L2 辅助驾驶向 L3 以上迈进的阶段，随着政策强制标配叠加传 感器、芯片等核心部件成本下降，ADAS 渗透率有望加速提升，预计 2025 年市场规模 有望突破 1500 亿元。其中新能源汽车 ADAS 市场规模增速更快，预计 2020 年 350 亿 元，2025 年突破 1,000 亿元。3.1.欧美日标配 AEB，中国商用先行自动驾驶的标准化逐渐在全球范围内展开，各国自 2014 年起陆续将 AEB （Automatic Emergency Braking，自动紧急制动）纳入汽车产品考核评分列表中， 助推 AEB 的普及： 欧盟：2014 年初，欧盟新车安全评鉴协会（Euro NCAP）正式将 AEB 纳入评 分体系，没有配备 AEB 的车型将很难获得 5 星级评价。从 2015 年 11 月 1 日 开始，欧洲新生产的重型商用车强制安装 LDW（Lane departure warning system，车道偏离警示）及 AEB。 美国：2014 年美国公路安全保险协会（IIHS）的碰撞测试引入预碰撞系统 （Front Crash Prevention）评价体系，并明确规定，如果车辆不具备前方 碰撞预警系统或自动紧急制动功能，不能获得最高的“TOPSAFETY PICK+” 评价；2015 年美国交通部（NHTSA）宣布从 2018 年开始，标配 AEB 是新车获 得五星评价的必要条件。 日本：日本新车安全评鉴协会（JNCAP）首度进行了预碰撞安全系统测试， 针对 AEB 和 LDW 进行安全评估。 中国：中国早在 2014 年的世界 NCAP 大会上便提出了 2018 年 C-NCAP 标准或 将 AEB 加入测试内容。2019 年 7 月中国安全产业协会制定《商用车自动紧急 制动系统 AEBS 后装技术规范和性能测试要求》，开始建立标准体系。各国再陆续出台法规强制标配 AEB： 美国：2016 年 3 月，美国 NHTSA 与通用、丰田等 20 家车企（占美国市场 99% 以上）达成协议，2022 年前在美销售所有新车安装 AEB。NHTSA 表示，2019 年，特斯拉、沃尔沃、奥迪和梅赛德斯四家车企经过一致协商，已自主完成 配套，比计划提前 3 年完成。 欧盟+日本：联合国欧洲经济委员会于 2019 年 2 月宣布，日本和欧盟等 40 个国家（不包括中美）达成一致意见，最早从 2020 年起要求新款乘用车及 轻型商用车配套 AEB（以时速低于 60 kph/42 mph 的低速行驶为对象）。 中国：2018 年 4 月起，9 米以上客车需要装配 FCWs；2019 年 4 月起，9 米以 上营运客车强制安装 AEB。3.2.产业链逐渐成熟，夯实基础（略）3.2.1.感知层：摄像头和雷达成本下降3.2.2.判断层：车规芯片及计算平台3.2.3.执行层：线控制动、转向等3.3.ADAS 渗透率加速提升规模超千亿 ADAS 市场规模将突破千亿元。在政策强制标配和电动化加速的驱动下，ADAS 渗 透率有望加速提升：1）ADAS 功能在新能源汽车上的搭载率高于传统燃油车，2018 年 中国 ADAS 市场新能源汽车占比近 70%，而传统燃油车仅占 30%左右；2）随着技术逐 渐成熟和成本不断下降，ADAS 正由高端向中低端市场渗透。预计 ADAS 市场规模 2020 年达 700 亿元，2025 年突破 1500 亿元。其中新能源汽车 ADAS 市场规模增速更快，预 计 2020 年 350 亿元，2025 年突破 1000 亿元。高技术壁垒决定高集中度，Tier 1 巨头和芯片龙头占据领先地位。ADAS 执行任 务由感知、判断、执行三个环节组成，单车智能主要依赖传感器技术（雷达和摄像 头）、芯片和算法。1）传感器：主要由安波福、博世、电装、大陆、法雷奥、 Veoneer 等垄断；2）算法和芯片：主要由 Mobileye、英伟达、高通、Renesas、 Infineon 等垄断；3）线控制动：博世、大陆、天合等占主导地位，中国伯特利、联 创电子等赶追。4.车联网 V2X：政策+5G+科技巨头入局 车联网提速政策+5G+科技巨头入局，车联网发展将明显提速。伴随《智能汽车创新发展战 略》正式稿的推出，中国车联网的发展在保持高增长的同时得到了稳健而全面的政策 指引和支撑，超过 30 个示范区正开展规模试验。另外，在 5G 全面商用的背景下，同 时华为、Google、百度、腾讯等科技巨头纷纷加速布局车联网的推动下，车联网相关 产品逐渐落地，车载 OS 品类丰富，传感器、通讯设备、中控芯片等硬件以及车载信 息服务、通信服务、云服务等软件需求形成巨大的增量市场。4.1.车路协同是适合中国的长期路径（略）4.1.1.政策密集出台 加大扶持力度4.1.2.各地积极响应 建设智能网联示范基地4.1.3.通讯标准之争 LTE-V2X 有望成为主流4.2. 5G 性能显著提升，解决数据传输痛点5G 相对于 4G 在性能方面有质的飞跃。与 4G 相比，5G 技术具有更快的网络传输 速率，能够达到大于 1Gbps 的传输速率，是 4G 技术的 10 至 100 倍；5G 技术具有更 高的连接密度，可以达到超过 100 万连接数/平方公里的连接密度，是 4G 技术的 5 倍； 5G 技术具有更低的网络时延，小于 1ms 的时延仅为 4G 技术时延的五分之一。5G 能够解决 C-V2X 信号延迟的问题。智能网联汽车需要实时从周边的信息源收 集数据，通过整合、运算进行实时决策。为了确保车辆运行安全，数据传输速率、延 迟、稳定性都需要达到较高标准。5G 具备的低延时、高传输速率等多方面优势，能 够有利于彻底解决数据传输问题。4.3.科技巨头入局，推动行业发展4.3.1.华为：ICT 技术优势凸显加速进军 Tier1 深耕 ICT 领域三十年，跨界进军汽车行业。自 1987 年公司成立起，华为一直专 注于 ICT（信息与通讯技术）领域，在通讯、云计算等方面积累了大量的技术。秉持 着“万物互联”的科技发展理念，华为对汽车行业早有布局。早在 2013 年，华为针 对汽车推出了车载通信模块 ME909T。2014 年，华为先后与东风、长安、一汽签订了 合作协议，在从车辆网领域共同开发。2015 年，华为接连拿到了来自奥迪、奔驰的 通信模块订单。技术过硬，早期产品已获得市场认可。华为 2013 年推出的 ME909T 车载通信模块 支持包括 4G 在内的多种制式，且具备抗恶劣环境能力、抗不稳定供电能力，以及具 备更宽的工作温度范围和更低的待机功耗等车载设备应具备的性能，其高兼容性、高 集成性、高质量性和高稳定性均达到了车规级。华为早期的车联网产品已凭借过硬的 技术获得市场认可，为近年来正是进军汽车行业打下品牌基础。成立新业务单元，智能汽车上升为重点战略。2019 年 5 月 27 日，任正非签发华 为组织变动文件，批准成立智能汽车解决方案 BU，隶属于 ICT 管理委员会。6 月 11 日，华为发文确定了智能汽车解决方案 BU 的组织架构：华为主打的三个产品线是智 能驾驶、智能座舱和智能车云；在部门设置方面，分为战略业务发展部、政策与标准 专利部、营销部门这三大前台部门，以及人力资源、质量运营和财经管理这三个后台 部门。配合 BU 储备人才，专注于解决方案供应商。华为 2020 年应届博士在招岗位分布 在：智能驾驶研究员、智能座舱研究员、AI 算法优化/系统平台研究员、智能汽车解 决方案设计与集成验证研究员、车联网大数据研究员，是按照 BU 组织架构的需求进 行的人才储备。综合华为智能汽车解决方案 BU 以及招聘岗位看，华为目前主要的工 作重心放在智能汽车解决方案供应方面，短期内不会成为自主造车。提供数字化解决方案，成为增量部件供应商。在智能驾驶、智能座舱、智能车 云的三大产品线上，华为致力于通过公司在 ICT 领域方面的技术积累，为车企提供数 字化解决方案，对标博世，成为 Tier1 供应商（一级供应商）。 基础通讯模块：LTE-V2X 或者 5G-V2X 车载通信模块，T-Box 等。 移动数据中心 MDC：通过软件层、平台层和芯片层的三层联合，华为为自动 驾驶汽车提供了移动计算平台 MDC，该平台具备高性能、高安全高可靠以及 高能效和确定性低时延的“三高一低”技术优势，能够满足 L3~L5 自动驾驶 所需，具备 ASIL D 级别安全设计架构，实现 ROS 内部时延续小于 1ms，内核 调度时延小于 10us，端到端时延小于 200ms。 自动驾驶云服务 Octopus：Octopus 是自动驾驶一站式开发平台，提供自动 驾驶全流程自动化工具链（数据服务、训练服务、仿真服务）。依托大数据AI 基础能力和昇腾 310 和 910 芯片，Octopus 能支持路测车 PB 级数据存储 和亿级数据秒级检索，加速自动驾驶算法迭代从“月/周”到“天”，大幅 提升开发效率和节省大量人力成本，助力车企和测评机构快速开发自动驾驶 产品。 自动驾驶网联解决方案 ADN：华为自动驾驶网络战略（ADN）是继华为全云 化战略 All-Cloud 之后面向未来十年的战略，旨在通过融合运用 SDN、NFV、 云、大数据、AI、知识图谱等多种智能技术，重点研究人工智能技术对未来 网络架构、运维模式和商业模式的影响，用架构性创新解决电信网络的 TCO 结构性问题，带动电信产业的智能升级。 人-车-家全场景出行互联解决方案 HiCar：对标百度 CarLife 以及苹果 Carplay，且增加了手机与车辆深层次融合，致力于将汽车打造成为第三生 活空间，目前生态合作伙伴已经超过 30 家车厂，包括奥迪、一汽、广汽、 北汽、奇瑞、江淮等车企已经加入，合作车型超过 120 款。相关公司有金固 股份、得润电子、启明信息等。 直流快充模块 HiCharger：华为 于 2020 年 4 月 23 日发布，中国版本为 30kW， 海外版本为 20kW；海外版 20kW 直流快充模块最高效率可达 96.55%，中国版 30kW 最高效率可达 96.4%；采用全灌胶、全隔离的防护技术，通过内部传感 器采集的温度数据再结合人工智能算法， HiCharger 可以识别充电桩的防 尘网堵塞以及模块风扇的堵转状态，远程提醒运营商实施精准、可预测性维 护。多层次、多维度合作，对标博世等 Tier1。华为已与宝马、奥迪、奔驰、英特尔、 高通等公司共同成立 5GAA；与中国移动、易华录等在软件方面进行协同；与中国主 要车企（广汽、上汽、一汽等）开展生态合作。多层次、多维度的布局将帮助华为在 智能网联汽车方面占据制高点，未来有望成为博世等 Tier1 供应商。多点发力，华为车联网布局进展快速。总结来说，华为在车联网业务上的布局 启动早、发展快、品类多。经过了长达七年的发展，华为目前已研发移动通信模块、 云计算平台、充电模块以及人车家互联解决方案，无论是硬件端，还是软件端，都已 具备相关产品，多点发力的发展态势将助力华为向 Tier 进军的步伐更为稳健。4.3.2.百度：发力车载 OS 系统Apollo 计划持续推进，拥有自研路侧计算单元。早在 2017 年 4 月，百度就发布 了 Apollo 计划，宣布开放自动驾驶平台。经过近三年的发展，在 2019 年 7 月， Apollo5.0 已实现限定区域自动驾驶车辆量产。另外，百度已具备自研路侧计算单元， 助力车路协同进展。小度车载 OS 商业化成果斐然。截至 2019 年 6 月，搭载百度车辆网功能的汽车品 牌超过 60 个，上市车型达到 300 余款，达成合作意向并将在明年两年后上市的车型 总数将达到 500 余款以上。预计 2020 年百度车载操作系统搭载量有望达 120 万辆。4.3.3.阿里：注重 AI 解决方案深耕智能化操作系统，向万物互联进发。2019 年 11 月，阿里巴巴成立了斑马智 行，一个基于 AliOS 的智能网联汽车开发平台，其背后的斑马网联由阿里巴巴与上汽 集团共同成立。在 AliOS 的赋能下，斑马智行从智能语音助手、AR 导航出发，逐步 加入人脸识别、无感支付、车载娱乐等新功能，筑建全方位操作系统生态。AI 解决方案成为新发展阶段。2018 年 4 月，阿里巴巴人工智能实验室与戴姆勒、 奥迪、沃尔沃达成战略合作，开展天猫精灵汽车 AI+计划，通过天猫精灵实现家车互 联（家车双向控制、数据双端同步）、人车互联（语音视觉交互、表情拟态反馈）、云 车互联（海量音频视频、本地生活新零售），增强用户体验。4.3.4.腾讯：车载娱乐成独特优势自身优势定位清晰，All in Car 系统落地。早在 2017 年，腾讯就与广汽集团发 布了 iSPACE 概念车，致力于为车主打造全方位智能生活体验。2019 年，腾讯旗下的 梧桐车联推出了操作系统级智能网联系统方案——TINNOVE OS，该系统深度整合了腾 讯车联的基础能力和核心生态资源，能够提供基于场景的个性化服务推荐，TINNOVE OS 前瞻版已率先搭载了颠覆性的微信车载版和腾讯最新的全双工语音技术。腾讯在 游戏、音乐、资讯、影视等方面具有独特优势，浑然天成的娱乐生态将助力腾讯迅速 占领车载娱乐系统高地。4.4.车联网提速，规模超万亿5G+科技巨头入局驱动车联网发展提速，软件占比提升趋势下市场规模有望超万 亿元。短期看，传统汽车的网联化将直接带动车载通信设备的需求量大幅提升，驱 动车联网市场规模扩大；中长期看，在硬件设备成为汽车标准配置的情况下，车联网 的发展将朝着丰富软件品类，打造服务生态的方向发展，届时各类车载内容与服务将成为主力增长点，进一步促进车联网规模扩大；到智能网联汽车发展成熟期，增量将 从硬件向软件转移，TSP（车载信息服务提供商）成为核心。 OBU/RSU：OBU（On Board Unit，车载单元）和 RSU（Road Side Unit，路边 单元）是 V2V 以及 V2X 的基础，预计潜在市场规模超千亿元。目前行业处于 完全竞争状态，大唐、德赛、东软、华为、中兴等大小公司均在研发各自的 通信单元，技术与客户品质将成为决定胜负的关键。 汽车电子：国外厂商占据主导地位，国内厂商积极跟进。车载芯片：英伟 达、英特尔、高通、德州仪器、英飞凌、华为等；传感器：博世、大陆、法 雷奥、电装、Velodyne、德赛西威、华域汽车等。 T-BOX：车载通信模块，国内外厂商比拼高下。国际上由 LG、博世、大陆、 法雷奥等主导，中国包括英泰斯特、 华为、慧翰股份等。 TSP：车载信息服务提供商，车企、车机终端厂、互联网群雄逐鹿。车企商： 通用、Onstar、丰田 G-Book、上汽 InkaNet；车机终端厂：索菱股份、四维 图新、九五智驾、博泰等；互联网巨头：苹果、Google、百度、阿里巴巴、 腾讯等。5.无人驾驶：商用先行 RoboTaxi 稳步推进 无人驾驶商用先行落地，货运、物流、港口、矿山等多场景开花，市场规模超万 亿元。成本下降+安全要求+环保优势推动 RoboTaxi 商用化，巨大的市场空间吸引着 国内外科技企业、车企、出行服务商等入局，其中 Waymo 和百度分别引领单车智能化 路线和车路协同路线，特斯拉计划打造 100 万辆的 Robotaxi 车队，有望颠覆行业。 RoboTaxi 布局者又纷纷进军无人物流，选择不同细分抢占更大的市场。5.1.无人驾驶商用先行，规模万亿无人驾驶商用多点开花，规模超万亿元。无人驾驶在固定场景下的应用更易落 地，目前商用无人驾驶营运主要包括：1）公共道路，主要是高速公路等干线运输重 卡的无人驾驶，2019 年中国重卡保有量超过 750 万辆，按均价 30 万元/辆测算，市场 规模超过 2 万亿元；2）受限制区域，包括港口、矿山、短途无人配送、城市及园区 环卫等，其中预计中国港口无人驾驶卡车规模近 3,000 亿元，矿山无人驾驶卡车市场 规模（前装+后装）超 5,000 亿元。商用场景 1-无人货运卡车：市场空间广阔，巨头纷纷布局。货物运输需求的迅 猛增长与司机数量的短缺决定了无人货运卡车巨大的市场发展前景。戴姆勒、宝马、 沃尔沃、通用、特斯拉、Waymo 等巨头近年来加速布局，比如戴姆勒通过收购美国自 动驾驶初创企业 Torc Robotics 开发自动驾驶技术并应用于卡车中，沃尔沃发布无驾 驶舱的电动卡车 Vera 可用于港口、工厂区和物流巨型中心等，特斯拉发布首款纯电 动卡车 Semi 等。商用场景 2-无人矿区车：海外应用广泛，中国亦已商用。无人矿区车有利于提 高生产效率，减少矿区的安全事故，美国卡特彼勒和日本小松无人矿区车分别于 2011 年和 2008 年正式投入商业运营，必和必拓、力拓及 FMG 等矿业巨头陆续投入使 用无人矿区车，其中力拓正在运营的车辆数量超过 80 辆，FMG 超过 130 辆。中国徐工 集团、北方股份、中国重汽和陕西同力重工等无人矿区车纷纷于 2019 年开始商用， 慧拓无限、踏歌智行、易控智驾等技术方案供应商先后获得融资，预计中国市场有望 迎来高速增长。5.2.RoboTaxi 加速推进百舸争流 RoboTaxi（自动驾驶出租车）是使用自动驾驶技术代替人工驾驶员进行驾驶行为 的出租车服务。全球：Waymo 引领，特斯拉欲入局。2009 年，Google X 实验室成立无人驾驶汽 车计划，经过 7 年研发，2018 年底，Waymo 正式推出面向自动驾驶网约车的 Waymo One 应用，随后宝马、大众、通用、福特等车企联合英特尔、英伟达、谷歌、Lyft 等 纷纷入局，2019 年特斯拉表示 2020 年将推出 100 万辆的 Robotaxi。中国：百度布局最早，初创企业跟进。2013 年百度启动无人车项目，2019 年自 动驾驶出租车队 Apollo Robotaxi 在长沙开始落地运营，滴滴、文远知行、小马智行 （Pony.ai）、AutoX 等随后入局。海外逐步扩大 RoboTaxi 的运营范围。美国亚利桑那州最早允许开放 Robotaxi 载 人运输，Waymo 于 2018 年开始向早期用户免费开放此项服务。在加州，自动驾驶车辆获得加州 DMV（Department of Motor Vehicle）的部署许可证和 CPUC（California Public Utilities Commision）颁发的载客运输两种许可后，将被允许载客服务，但 不能收取费用。Waymo、Cruise、Pony.ai、AutoX 等自动驾驶企业已获得相关许可。 同时运营范围在扩大，Waymo 的 RoboTaxi 运营范围从凤凰城扩展到加州南湾，累计 服务超过 10 万人次。国内多地开放自动驾驶道路测试。2019 年以来，国内广州、长沙、上海、武汉、 沧州、北京等 6 个城市已开放自动驾驶道路测试，百度、文远智行、小马智行 （Pony.ai）、AutoX、滴滴等先后开启RoboTaxi运营，2020年有望成为国内Robotaxi 的规模化元年。自动驾驶技术企业、出行服务平台、车企等联合布局成趋势： 前装车型开发—自动驾驶技术企业+车企：Waymo、百度、小马智行 （Pony.ai）等开始与车企合作开发 L4 车型，通过正向设计的方式，将传感器及控制器提前装配，流水线式标定。在生产过程中完成多项整车测试， 提升车辆安全性能，保证车辆生产效率。 商业运营—自动驾驶技术企业+出行服务平台：Robotaxi 共有三种商业运营 模式，包括：1）成立合资公司负责运营, 比如文远知行与广州白云出租汽 车集团；2）与出行服务公司合作，比如 AutoX 与深圳鹏程电动出租汽车公 司等；3）自动驾驶公司自主运营，比如小马智行（Pony.ai）。成本下降是 Robotaxi 规模化的关键驱动力。受限于政策要求，Robotaxi 当前仍 需配备安全员，且主要是改装车型，根据测算，配有安全员+改装车的 Robotaxi 每公 里成本仍显著高于传统车，但未来随着技术的不断发展，自动驾驶系统硬件成本有望 迅速下降，前装量产车成为趋势，且去掉安全员，届时 Robotaxi 的经济性将尤为明 显。Waymo 引领单车智能化路线：携手沃尔沃开启前装量产之路。2018 年，Waymo 先后向捷豹路虎和 FCA 购买 2 万辆高端电动 SUV I-Pace 和不超过 6.2 万辆克莱斯勒 Pacifica 混合动力车型，对其进行改装和集成。2020 年 6 月，Waymo 与沃尔沃达成全球战略合作，旨在将 Waymo Driver 技术搭载到一个出行专属的全新纯电车平台上，从而创造包括网约车 服务在内的应用场景和商业模式，开启前装量产之路。庞大的自动驾驶车队积累了大量的数据。截至 2020 年 6 月，Waymo 的自动驾 驶系统在全美 25 个城市，累计测试里程已经达到 2,000 万英里，此外还有超过 150 亿英里的虚拟仿真测试积累。百度引领车路协同路线：百度 RoboTaxi 是全球首个前装量产+L4 商业化运用。2019 年 9 月，百度和一 汽红旗合作的量产 L4 级自动驾驶出租车 Robotaxi 车队在正式在长沙开放试运营，普 通市民可登陆 Apollo 官网申请成为种子用户并预约试乘体验。2020 年 4 月，百度 Apollo Robotaxi 服务上线百度地图及百度 APP 智能小程序，成为国内首个通过国民 级应用向公众开放的自动驾驶出租车服务。百度在长沙打造了「车企-政府-科技公司」的合作模式。长沙主导了智能网联示 范区的建设，一汽红旗提供了 Robotaxi 前装量产的产线，百度 Apollo 提供了自动驾 驶与车路协同的软硬件系统。百度 Apollo 的自动驾驶车辆已在中国超过 24 个城市进行测试，车辆总数超过 400 辆，累积实现 10 万次的安全载客出行，累计路测里程超过 300 万公里。特斯拉有望颠覆行业：2019年，特斯拉表示将于 2020年推出100万辆的 Robotaxi，计划仍在推进中， 正在等待监管部门的批准。特斯拉计划推出 Robotaxi 服务软件 Tesla Network，特斯 拉车主可以让闲置的车辆加入 Tesla Network 车队， 提供网约车服务从而赚取收入。特斯拉 Robotaxi 每年有望产生 3 万美元的毛利润。根据特斯拉的测算，若运营 成本为 0.18 美元/英里（对比 Uber 和 Lyft 的 1-2 美元/英里），服务价格为 1 美元/英 里，假设每辆车每年行驶 9 万英里，对应每年大约可产生毛利润约 3 万美元。此外预 计下一代 Robotaxi 的制造成本有望降至 2.5 万美元，并且有可能采取租售并举的方 式提供服务。6.底层技术：软硬件协同驱动智能网联发展底层技术的演进是驱动汽车产业从内燃机驱动到电力驱动过渡内生驱动力。从 传统燃油车到油电混动，从插电混合动力再到纯电驱动，政策导向和市场需求作为外 沿驱动固然重要，但底层技术的演进实际在深刻影响这场产业变革的进程。我们认为 这一轮变革的底层技术驱动力主要聚焦在以软件定义汽车为主线的应用层演进，以及 以电子电气架构升级及域控制器进化为主线的硬件架构演进。车企的核心能力需要从制造向创造转变，研发侧重需要从机械加硬件向软件加 硬件转移。项目管理理念既要满足安全性、鲁棒性的需要稳步向前，同时也要适应 软件开发小步快跑迭代更新的灵动迅捷。车企唯有顺应时代发展，通过加快发展动能 的新旧转换，通过理念创新、技术创新、产品创新、商业模式创新等，向创新深处谋 发展，寻机遇，才能在市场中占据有利地位。而其中，以汽车行业“新四化”为导向， 以“软件定义汽车”为主流思想的创新模式，成为汽车产业向电动化、智能化转型的 过程中的制胜关键。6.1.软件定义汽车，布局合作成主流6.1.1.竞争力由硬变软 车企围绕软件布局软件定义汽车逐渐成为共识。当前传统燃油车的软件代码平均长度已经超过 100 万行，相比日常熟悉的消费电子等多种类产品，这个代码量已是相对最长。在整车电 子电气架构功能以分布式布置而稍显分散的当下，软件工作量被不同控制单元的供应 商所分担。而顺应汽车行业的发展，以大众为代表的汽车集团将聚焦和收紧软件开发 的权限，自主开发软件代码的占比将提升到 60%，软件开发部门将成为人数过万的主 要研发团队。软件研发工作成为车企关注和精力投入的首要重点将是可预见的趋势。预计到 2025 年，汽车平均代码量将是当前的五倍以上。汽车新四化将衍生出多种新功能和 新应用，这将直接导致整车软件代码量激增。以目前相对最为成熟的导航系统为例， 大约有两千万行代码，而 L5 自动驾驶功能软件代码量具估算更是将超过 10 亿行。车企需要调整和重新定义核心竞争力，客观评估研发能力和资源现状，将有限 的研发资源集中到跟用户体验相关性更高的地方。汽车代码和计算量的激增是体现了消费者对于汽车功能需求的转变，汽车的核心价值从单一出行工具过渡到生活第三 空间，拥有强烈的个人属性，其价值感也开始围绕这个核心来打造。启动、怠速、驾 驶性及 NVH 等以电控和机械来构建的客户体验的重要性将下降，而以车联网、大屏、 触控、语音等一系列元素组成的智能交互功能，其对客户体验的重要性将极大地提升。软件能力是连接终端客户的能力，是持续提供迭代应用升级的基础，也是收集 数据资源的通道。软件定义汽车的本质就是未来硬件会越来越标准化，而软件将成 为差异化的突破口。国外车企已经充分认识到软件能力的重要性，并在近两年频繁决 策做出实际的团队构建动作。 车企软件团队构建有以下三种方式：1）设立软件相关子公司；2）同软件背景企业合资合作；3）在内部设立软件相关新部门。丰田是设立软件相关子公司的代表企业。今年 7 月底宣布重组丰田研究院高级研 发公司 TRI-AD 并改善业务，正式成立软件公司 Woven Planet Holdings，并将于明年 1 月开始正式运营。新公司下设两家公司：Woven Core 和 Woven Alpha，其中 Woven Core 将专注于自动驾驶，并包括目前负责丰田自动驾驶开发的丰田研究院 TRI-AD， TRI-AD 成立于 2018 年 3 月，是丰田与电装、爱信共同出资 28 亿美元成立的合资公 司，其中丰田持有 90%的股份。Woven Alpha 将在互联、车载软件和高清地图等领域 开创新业务，孵化创新项目。控股公司的运营资本预计为 200 亿日元，Woven CORE 的 运营资本预计为 5000 万日元，Woven Alpha 的运营资本预计为 1 亿日元。上汽乘用车在今年 7 月将其软件中心定名为“零束”，该新公司主要从四个方面 开展业务：1）数字化创意工厂；2）电子电气架构（致力打造中央集成式电子架构）；3）ICV 基础软件（负责从操作系统、业务层到云管端一体化架构）；4）数据架构和网络安全（探索人工智能在汽车上的应用）。长安于 2019 年底通过将座舱、车控、云端、驾驶等方面的软件开发人员进行整 合，成立了软件科技公司。新公司主要聚焦“1+5+1”软件核心能力：1）1 个整车软件平台；2）5 个软件基础能力:需求设计、软件架构、代码开发、编译集成、测试；3）1 个软件体系能力。吉利集团战略投资并独立运营亿咖通科技，聚焦座舱智能化与整车智能化两大领 域，围绕人工智能、边缘计算、大数据构建企业的核心业务能力，具体包括：1）通信、云、芯片、传感器等基础技术；2）信息娱乐主机的多媒体开发设计3）语音助理、自然语义识别引擎；车企同软件背景的专业公司合资也是一条行之有效的路径。宝马在积极向移动出行技术公司转型。为在 IT 和软件开发领域迈出全球创新网 络扩张的重要一步，其选择了与 CRITICAL Software 组建 Critical TechWorks。后者 将主要研发和运营各个领域的高端软件解决方案，产品范围涵盖车载娱乐信息解决方 案和数字服务、量产自动驾驶运输系统、数字销售和数字售后平台、产品数据管理的 高端集成解决方案等，以确保在此领域的相关专长和技能。广汽集团在 2019 年 11 月同东软睿驰联合成立广汽研究院-东软睿驰 SDV 联合创 新中心，主要围绕软件定义汽车（SDV）的发展趋势在基础软件新技术研究、智能网 联、新能源等领域开展长期稳定的合作。此外，广汽集团在 2020 年 3 月同中科创达 成立智能汽车软件技术联合创新中心，旨在打造一个软件和应用创新的基地，推动广 汽在智能网联领域的技术创新和智驾互联汽车生态圈的构建。以大众为代表的公司选择在内部成立层级更高、规模更大的独立软件部门。大众集团组建 Car.Software 软件部门，未来将支持大众集团旗下的所有车型配 备统一的、拥有全部基础功能的软件平台，包括“vw.os”车辆操作系统和大众汽车 云，以极大降低在每辆车上进行软件整合的成本。长城内部设立一级部门“数字化中心”来推动集团的数字化业务进展。该中心业 务包括智能驾驶、智能座舱、数字化营销平台、数据中台、用户运营平台等，且数字 化中心的业务将面向所有长城品牌进行赋能，包括长城（皮卡）、哈弗、WEY 以及纯 电动品牌欧拉。6.1.2.软硬件开发解耦，企业间竞合策略改变传统汽车整车开发周期过长，车型改款或迭代升级的研发成本过高的问题亟待 改变。传统汽车采用分布式电子电气架构，底层稍显复杂，ECU 数量随着车辆功能的 复杂而增多，不同 ECU 之间相对独立，彼此之间仅通过 CAN 或 LIN 总线进行有限的通 信。此外，这些控制器的软件和硬件高度耦合，每当需要更换新的硬件时，都需要对 ECU 的软件进行重新编写和大规模的修改，并需要进行大量的测试认证。汽车开放系统架构 AUTOSAR 为汽车的软硬件之间提供了一个类似于电脑操作系统 与应用程序之间的中间层，试图将软硬件解耦。AUTOSAR 是一个开放化、标准化的汽 车嵌入式系统软件架构规范，由全球规模最大的几家汽车企业、零部件供应商以及电 子、半导体、软件系统公司以联盟形式维护。包括大众、丰田、宝马、戴姆勒、大陆、 博世、福特等在内的 9 家核心公司是 AUTOSAR 协议的发起人，也负责 AUTOSAR 开发模 式的筹划、管理和调控。AUTOSAR 架构中系统软件自上而下被规整分层：应用层、运行时环境、基础软件 层和微控制器层，每一层只会调用下一层的接口，并为其上一层提供接口。这带来 了如下好处：1）软件可以跨平台复用；2）便于软件的交换与更新；3）软件功能先 期架构级别的定义和验证将减少开发错误；4）减少手工代码量，减轻测试验证负担， 提高软件质量；5）标准化的数据交换格式便于各公司间的交流合作。在智能化趋势下，整车电子电气架构加速演变以面向和适配更复杂的域控制器 和中央计算平台。AUTOSAR 更多是基于现有分布式架构的软硬件分离解决方案，但也 反映了车企在项目开发过程中软硬件分离的发展方向和迫切需要。而在当前汽车产业智能化转型的浪潮中，车载网络也从 CAN/LIN 总线向车载以太网发展。AUTOSAR 架构 开始演进升级为 Adaptive AUTOSAR。掌握主导权，提高应用开发效率，让整车可以持续迭代、升级，改善性能以及 用户体验，特斯拉方案可能为更多实力车企采用。当控制器的软件是基于 AUTOSAR 开 发的时候，相关工作往往由控制器供应商完成，车企想要实现 OTA 就必须通过供应商。 不同于 AUTOSAR 在独立的 ECU 基础上开发中间件的做法，特斯拉进行了大刀阔斧的变 革，采用 CCM 中央计算模块，将 4G 模块、ADAS 域控制器和智能座舱的计算单元，整 合在一块主板上，形成了汽车的“中央计算平台”。特斯拉在中央计算平台的基础上 形成了基于 Linux 开发的实时操作系统，而这比 AUTOSAR 的做法更进一步。软硬件在开发流程中的解耦将是智能网联汽车发展过程中的必然趋势。无论是 AUTOSAR 的演进迭代又或是特斯拉的一步到位，在智能网联时代可以预见传统的以 2 到 3 年为一个新车型项目周期的开发模式将因为软硬件的解耦而发生重大改变。过去 几年全球主要车企巨头开始倡导软硬件开发解耦，并且投入巨额资金加快核心软件平 台的自主开发和掌控能力。而随着科技巨头涉足汽车行业，数字化成为跨界颠覆的核 心焦点。连接、云计算、人工智能和无线更新等消费电子产品的技术特征将被更多的 移植到整车上。为了满足自动驾驶和电气化对整车 E/E 架构高安全性、高数据吞吐能力等的要求， 安波福提出了 SVA（Smart Vehicle Architecture）架构。SVA 可以使开发人员完全 独立于底层硬件来开发软件，将大为减少整个开发流程的复杂性。硬件和软件的并行 开发将加快新车型的上市时间，降低乘车集成和测试的成本，并且后续软件的设计和 验证可以不断的迭代升级。得益于软硬件的分离，车企可以建立一个经过认证的软件应用商店，开发人员可 以直接从应用商店提取应用，并下载应用到每一辆目标新车之上。整车常规保养中软 件维护的概念被弱化，终端车主无需去到 4S 店即可进行软件更新升级。这样的操作 将以软件开发投入小幅增加的代价，快速提升单车价值感和客户体验。在智能网联的总体发展趋势下，车企会更多的选择合作，基于自身现有资 源以达成优势的互补。软件定义汽车，硬件标准化以及软硬件开发的解耦等趋 势将共同作用，对车企的竞合策略带来影响和改变。车企中综合实力一般，产品 线单一的，需要针对性分配研发资源，聚焦跟用户体验关联更强的应用部分，机 械硬件等尽量复用现有的平台方案。而实际上即便是体量规模庞大，具备一定实 力的头部车企，也将开始更加严格的审视自身的优劣，整合自己的优势资源，并 在市场上寻找可以优势互补的合作伙伴。车企掌控的研发环节将有所侧重和聚焦，大包大揽不再可取。2020年6月， 福特和大众成立战略联盟，欲在皮卡、商用车和电动车领域协同合作，分摊研发 投资，分散市场风险。2020 年 3 月，比亚迪和丰田按 50%对 50%的比例出资设立 合资公司，欲在电动车领域进行“技术对等”的整车开发合作。这都是反映当前 合作趋势的典型案例。6.2.电子电气架构从分布式到集中式演进升级6.2.1.以跨域融合为特征的电子电气架构分布式电子电气架构已不能满足智能汽车发展的需要。随着汽车智能网联的发 展，在汽车功能愈发复杂，整车上所布置的 ECU 电子控制器单元也在逐增多。当前一 辆乘用车可以拥有多达 70-80 个 ECU，而所有 ECU 的总计代码量预计已达约一亿行， 其复杂度远超安卓手机系统。在传统的汽车供应链中，不同的 ECU 来自不同的供应商， 有着不同的嵌入式软件和底层代码。这种分布式的架构在整车层面造成了相当大的 冗余，传统汽车的软件更新几乎与汽车生命周期同步，极大地影响了用户体验。向以集中化和域融合为特征的跨域集中式电子电气架构发展。以模块化和集成 化为特征的分布式电子电气架构方案已不再具有优势，需要向以集中化和域融合为特 征的跨域集中式电子电气架构发展，“域”的概念由此而生。整车需要关注系统方案 和软件集成控制，单一功能的控制器不再成为主流。车企唯有掌握“域”控制理念， 才能在汽车智能网联时代继续保有匹配整车地位的话语权。传统分布式电子电气架构体系通常将功能划分在不同的模块领域，如动力总成、 信息娱乐、底盘、车身等。在每个模块领域中，控制器的设计通常基于特定的功能， 如：座椅控制单元 SCU、尾门控制器 PLG 等。模块与模块之间通过 CAN 总线传递信息， 而其模块划分一般也根据总线数量而定。跨域集中式电子电气架构更好地支持了软件的持续创新和更新升级。分布式电 子电气架构模块化封闭的架构局限性在 L2 以下的自动驾驶应用中可被容忍，但在 L4 自动驾驶或 ASIL-D 功能安全的要求下，这种局限就会被放大，成为正向功能开发的 障碍。跨域集中式电子电气架构通过域控制器和以太网提供了未来汽车所需的计算能 力和通讯能力，将车辆层级软件集中于域控制器，并标准化高度嵌入式控制器，更好 地支持变形管理和跨域功能，化解了分布式架构的局限。集中式汽车电子电气架构将分为三层：1）顶层为云计算服务平台；2）中层为车载计算控制平台（即域控制器）；3）下层为机电一体化的标准化执行器、传感器控制器。一般将汽车电子电气系统分为五个功能域，分别是动力总成域、底盘域、车身域、 信息娱乐域（智能座舱域）、辅助/自动驾驶域。由此，中层的计算与控制包括五个域 的主控和以太网通讯、无线通讯共七个元素。集中式方案的落地受实现成本制约。“域”集中式方案的架构理念完美，但近 年在中低端车型上并没有得到大范围的运用，方案实施成本是首要矛盾。随着汽车电 子应用增多，整车 ECU 数量及运算能力需求都不断增长，同时对运算带宽的需求也开 始爆发，汽车电子系统成本已然大增。而为配合基于模块划分的“功能域”的概念， 线束、布置、安装、支架，不得不重新洗牌设计，机械结构改造成本也将显著增加。特斯拉在 Model 3 按物理空间临近原则划分域，具有成本优势。为了解决高昂的 成本问题，且不丢失“域”的软件集中的核心概念，特斯拉 Model 3 重新划分了 “域”。在新的概念中，不再存在传统的车身域、动力域等，取而代之的是物理空间 上的划分“区域 Zone”，比如中域、左域和右域。新的域按照布置方案来划分，这 是区域的核心理念。汽车电子开始由繁至简。新的域可能会实现基于位置分布的“域 Zone”，通过不同域之间的交互融合，完美化解了线束成本等问题。“区域 Zone”给软件开发提出较高要求，带来诸多挑战：1）单一控制器的工程师需要负责更多的控制器和功能，例如车身控制器工程师 可能需要开始研习雷达的驱动和算法；2）同样功能的软件开发工作量会大幅提升，功能安全 ASIL-C 和 D 级别的软件开 发逐渐变成标配。域的控制开发要求将不再仅限于功能，软硬件开发将打破传统的功能划分壁垒， 更多地需要从整车角度思考去设计。6.2.2.特斯拉引领车企硬件架构升级策略特斯拉采用垂直一体化的策略，从 0 到 1 直接采用车辆集中式电子电气架构，引 领了汽车电子电气架构的演进趋势。其最新款 Model 3 是该结构下第一款量产车型。 Model 3 全车主要有三大控制模块构成，一个是类中央控制模块的自动驾驶及娱乐控 制模块 Autopilot & Infotainment Control Mole，另外两个分别是右车身控制器 BCM RH 和左车身控制器 BCM LH。特斯拉作为一个特例较为领先，其电子电气架构的技术方向具有一定参考价值， 但其实现过程的可复制性不高。电子电气架构的演变涉及者众，一般车企无法独立完 成，需要同技术积累深厚的系统级供应商一起来进行研发。大众集团将集成式 EEA 列为未来集团发展的战略重点，加大对软件研发的投入规 划，设立 Car.Software 开发独有的 VW.OS 操作系统。大众集团已经将软件列为布局 智能网联的必争之地，随着汽车功能的不断增加和定位的变化，软件开发人员的比例 会显著增加，甚至成为占比最大的研发力量。大众率先提出将汽车架构的硬件与软件 开发分离开来，并加大了对于软件研发的投入，准备逐步从供应商手中收回对于软件 的主导权，在这一领域打造自己的核心优势。成功的合作、博采众长是奥迪顺利实现 L3 自动驾驶汽车量产的重要驱动力。2017 年，奥迪的中央驾驶员辅助控制单元（zFAS）在其推出的首款量产的 L3 自动驾 驶汽车奥迪 A8 首次亮相。zFAS 大小相当于一个小型平板电脑，是奥迪 ADAS 功能的核 心，其是奥迪与包括安波福、Mobileye、英伟达、英特尔、英飞凌等在内的多家公司 合作开发的成果，集成各个领域最先进的技术。通用推出凯迪拉克云电子电气架构，其算力与安全性能提升、可实现整车云更 新（FOTA），带来新一代移动互联体验。凯迪拉克云电子架构在性能和运行效率方面 显著提升，成为连接、驱动和控制车辆的几乎所有功能的强大技术中枢，更以无限的 拓展潜力，为高度集成化、规模化软件创新开发与应用奠定了技术基础。宝马新的 E/E 架构采用集成式架构、可实现系统级优化，未来将逐步向云端架构 靠拢。在宝马对于未来汽车电子架构的规划中，ECU 是基于需求分类的，每个 ECU 控 制着一类特定的系统需求，所有 ECU 采用统一的开发方法取代了局部开发方法，可以 实现对汽车的系统级优化。新的E/E架构实现了中央计算平台、集成式ECU、商品ECU 的多层分级，不同类型的功能由不同级别的控制器负责。未来车内的 E/E 架构会逐步 向云端架构靠拢，海量数据将被传输至云端进行分析处理。6.3.车规芯片及计算平台驱动智能网联的发展6.3.1.特斯拉 FSD：从外购到自研特斯拉的探索领先行业，从最初外购芯片到自研 FSD，自成一体的同时引领了产 业发展。其自制策略下的研发的 FSD 专用芯片精简了不必要的软硬件模块，这将大大 减少研发设计工作量，缩短了研发周期。而其主要劣势是生态相对封闭，在建立相对 完善的生态体系方面不具备先天的优势。特斯拉第一代 Autopilot 1.0 系统：特斯拉 2014 年发布 Autopilot 1.0，视觉芯 片采用 Mobileye EyeQ3，数据融合芯片采用英伟达 Tegra 3。搭载 1 个前置摄像头、 1 个后置倒车摄像头、1 个前置雷达及 12 个超声波传感器。2014 年 10 月开始，Model S 和 Model X 开始搭载这第一代 Autopilot 1.0 系统。尽管 Model S/X 在市场上取得 相对不错的成绩，但是因为 EyeQ3 的算力不及预期，且 Mobileye 的算法和芯片捆绑 销售策略也极大限制了创新，最终特斯拉弃用了这个方案。特斯拉第二代 Autopilot 2.0 系统：2.0 系统以摄像头为主，雷达作为辅助，硬 件方案采用 NVIDIA 的 1 颗 Tegra Parker 芯片和 1 颗 Pascal 架构芯片方案；支持 8 个摄像头、12 个超声波雷达和 1 个前置毫米波雷达。整体性能较上一代方案有近 40 倍的提升。NVIDIA 的方案算力较强，但是能耗偏高。后来特斯拉优化升级了 2.5 版 本的系统，这仍是 NVIDIA 方案的延续。但是最终，因为 NVIDIA PX2 方案的 GPU 芯片 资源利用率不高，同等算力下功耗表现较差，故特斯拉最终弃用 NVIDIA 方案。特斯拉 Autopilot 3.0 系统：在 2019 年初举行的 Autonomy Day 上，特斯拉推出 搭载自研 14nm 工艺 FSD 芯片的 Autopilot 3.0 系统方案。3 月起，3.0 系统正式搭载 在量产的 Model X/S 上，4 月 12 日起，3.0 系统正式搭载在量产的 Model 3 上。特斯 拉完全自研的这一代 3.0 系统采用了 2 颗 FSD 芯片的冗余设计来满足系统功能安全要 求，实现总计 144TOPS 的算力以及 72W 的功耗表现。3.0 系统的成本仅为 2.5 系统的 8 成，功耗仅为 2.5 系统的 2.5 成，而实际使用性能却提升 20 倍以上。特斯拉 Autopilot 4.0 预计将于 2022 年上半年到来，届时将与英伟达 Drive AGX Orin、Mobileye EyeQ5 同场竞技。Autopilot 4.0 有以下几个特点：芯片将采用台积电 7nm 工艺制造。芯片由 IC 设计龙头博通与特斯拉共同开发， 为业内首个享受芯片龙头台积电 SoW 封装技术的芯片产品，可以将 HPC 芯片在不需要 基板和 PCB 的情况下直接与散热模组整合在单一封装中。相比于 16nm 和 14nm，HW4.0 的 7nm 芯片工艺的主要优点是能够在更低的电源电压（低于 500mV）下工作，功耗更 低（速度提高 35%，功耗降低 65%），发热量更小。随着自动驾驶系统对于算力的需求 日益增长，芯片功耗对效率的影响也会变得越发显著。深度学习算法迭代提升显著。特斯拉将把针对无监督学习技术的研发放到绝对 的优先级。其代号为 Dojo 的项目计划对一台超强的训练计算机输入大量数据，并进 行无监督的大规模训练，最终完成高效的算法提升。粗略计算，特斯拉目前有超过 80 万辆以上搭载 HW2/3 硬件的汽车在全球各地行驶。以用户平均每天驾驶约一个小 时计算（每辆车 8 个摄像头），车队每月大约会产生 1.968 亿个小时的视频。特斯拉 拿到优质数据的机会能比竞争对手高出几个数量级。借助 Dojo 项目，特斯拉有机会 以较低的成本实现算法性能的指数级提高。6.3.2.Mobileye 优先发展支持 ADAS（略）6.3.3.英伟达聚焦 L3 以上高级自动驾驶（略）6.3.4.地平线：国产自主龙头优势渐显（略）7.总结及投资建议全球范围来看，欧美日和中国等主要国家都在出台法规加速推进智能汽车的发展， 其中中国政策定调智能化与网联化协同。特斯拉和大众等传统车企采取渐进式发展， 而以 Waymo 和百度为代表的科技企业则一步到位，在 RoboTaxi、无人物流等率先发 力，进军 L4 以上的无人驾驶商用化。新能源汽车是智能网联的最佳载体，全球新能 源汽车渗透率从 2010 年初见规模到 2019 年的 2.3%，呈现加速渗透态势，但仍处于较 低水平，上升空间大。电动化加速+政策推动+产业链日益成熟，驱动智能网联汽车加 速发展，其中 ADAS 规模近千亿元，车联网和无人驾驶等市场规模则超万亿元。在软件定义汽车成为共识的背景之下，整车的核心竞争力表现载体逐渐由硬件+ 机械转移到软件+硬件，软件的开发及迭代能力、软硬件架构的定义及前瞻性以及自 身的客户能力基础及资源水平该成为车企的关注点。在智能网联产业链各细分领域中， 我们认为中短期智能座舱和 ADAS 将会率先落地，看好显示面板、HUD、车载中控、摄 像头和雷达等、线控制动等相关产业链机会，长期看好高等级自动驾驶、V2X 车联网、 围绕出行的服务及应用，和以它们为基础可能诞生出的新商业模式。……（报告观点属于原作者，仅供参考。报告来源：华西证券）如需完整报告请登录【未来智库】。

机构：华西证券主要观点:全球群雄逐鹿 两条路线并行 全球范围来看，欧美日和中国等主要国家都在出台法规加速推进智能汽车的发展，其中中国政策定调智能化与网联化协同。特斯拉是自动驾驶商业化引领者，独辟蹊径推动智能化发展，2014 年 10 月推出 Autopilot 1.0 首次实现自动驾驶系统商业化，目前正在向 L3 以上迈进。传统车企联盟化成趋势，包括大众-福特、戴姆勒-宝马、通用-本田等，共享技术和推动商用化，L2 搭载率显著提升，L3 正在开始渗透。而以 Waymo 和百度为代表的科技企业则一步到位，在RoboTaxi、无人物流等率先发力，推动 L4 以上的无人驾驶商用化。电动化加速 新能源汽车是智能网联的最佳载体 新能源汽车较传统燃油车电气化水平更高，电动化加速助推智能网联技术的发展。全球新能源汽车从 2010 年初见规模到 2019 年渗透率达 2.3%，呈加速渗透态势，但仍处于较低水平，上升空间大。2020 年中国新能源汽车补贴政策如期延长两年，补贴退坡力度和节奏趋缓；海外以欧洲为例，2020 年碳排放法规进入第四阶段，叠加新能源汽车补贴力度加大，电动化进程加速。特斯拉、大众、比亚迪等头部车企标杆车型投放市场，引领电动车技术趋势。ADAS：政策强制标配+部件成本下降 渗透率加速提升 智能驾驶的发展正处于由 L2 向 L3 及以上级别迈进的阶段，随着政策强制标配 AEB 等叠加传感器、芯片等核心部件成本下降，ADAS 渗透率有望加速提升，预计 2025 年市场规模有望突破 1,500 亿元。其中新能源汽车 ADAS 市场规模增速更快，预计 2020 年 350 亿元，2025 年突破 1,000 亿元。车联网 V2X：政策+5G+科技巨头入局 车联网发展提速 车路协同是适合中国的长期路径，政策密集出台，不断加大扶持力度，全国超过 30 个示范区正开展规模试验。在 5G全面商用的背景下，华为、Google、百度、腾讯等科技巨头推动下，车联网相关产品逐渐落地，车载 OS 品类丰富，传感器、通讯设备、中控芯片等硬件以及车载信息服务、通信服务、云服务等软件需求形成巨大的增量市场。无人驾驶：商用先行 Robotaxi 稳步推进 无人驾驶商用先行落地，货运、物流、港口、矿山等多场景开花，市场规模超万亿元。成本下降+安全要求+环保优势推动 RoboTaxi 商用化，巨大的市场空间吸引着国内外科技企业、车企、出行服务商等入局，其中 Waymo 和百度分别引领单车智能化路线和车路协同路线，特斯拉计划打造 100 万辆的 Robotaxi 车队，有望颠覆行业。这些 RoboTaxi 布局者又纷纷进军无人物流，选择不同细分抢占更大的市场。底层技术驱动行业变革 车企由制造转向创造 软件定义汽车的共识下，车企资源向软件倾斜，软硬件解耦导致研发迭代加速，车企间联合布局优势互补的合作成为主流。电子电气架构向集中式发展，控制器主导权从供应商向车企归集，域控制器成为核心能力。车规芯片的算力和功耗影响智能汽车性能，芯片科技巨头和初创公司入局将深刻影响产业发展。车企在智能汽车时代将弱化制造属性而强化创造属性，其同科技巨头的跨界融合及底层技术的演进将产生投资良机。投资建议 我们认为智能网联汽车将步入加速发展阶段，我们认为中短期智能座舱和 ADAS 将会率先落地，长期看好高等级自动驾驶、V2X 车联网、围绕出行的服务及应用：1）ADAS：由国际汽车零部件巨头垄断控制，本土初创科技公司可能凭借技术突破和本地化服务的优势，在雷达、摄像头及芯片、线控制动、汽车电子等领域存在国产替代的机会；2）智能座舱：实现“第三空间”的核心载体，看好显示面板、中间件软件、车载中控等增量机会；3）车联网：朝着丰富软件品类、打造服务生态的方向发展，各类车载内容与服务将成为主力增长点，长期来看增量将从硬件向软件转移，TSP（车载信息服务提供商）成为核心；4）无人驾驶：以谷歌 Waymo、百度 Apollo 等科技巨头引领，从 RoboTaxi 或特定场景化运输切入做起，发展潜力巨大。风险提示 政策推进不及预期、智能网联技术发展不及预期、汽车行业景气度不及预期等

今年4月，建设银行的“无人银行”在上海开业。它采用带有人脸识别功能的智能摄像头和闸机取代了安保人员，用迎宾机器人取代了原本的大堂经理，用智能柜员机取代了银行柜员，客户在进入银行之后，由机器人引导通过自助或远程的方式完成业务办理。“无人银行”引起了人们的无限遐想，未来的银行业会发展成什么样子？《Bank3.0》作者Brett King曾预言，“未来的银行将不再是一个地方，而是一种行为”。在经历了以物理网点、网络银行为主导的两代后，银行将变为：随时随地，无处不在的金融。Banking Anywhere，Banking Anytime！将“人”置于银行服务的中心位置，让传统的银行服务彻底摆脱物理网点和机具的限制，实现人们所到之处、所需之时、实时拥有便捷的金融服务。在今天，这样的畅想并不是空穴来风，伴随着科技的进步和互联网金融的冲击，银行业的智能化变革正如火如荼地展开，智慧银行时代，悄然来临。什么是智慧银行？智慧银行有哪些特征？智慧银行是传统银行、网络银行的高级阶段，是银行在当前智能化趋势的背景下，以客户为中心，重新审视银行和客户的实际需求，并利用人工智能、大数据等新兴技术实现银行服务方式与业务模式的再造和升级。智慧银行相对传统银行具有两个显著的特点：一是智能化的感知和度量。与以往直接的询问或根据历史服务数据做简单分析的方式不同，智慧银行通过一系列的智能化设备，在用户毫无察觉的情况下感知用户需求、情绪、倾向偏好等，从而为进一步的营销和服务提供支持。二是资源和信息的全面互联互通。智能化的感知和度量改变了银行采集信息的方式，将以往无法量化的信息按照某种规则进行量化分析，从而为资源的配置和优化提供决策依据。如，通过对银行网点的排队情况、业务类型、业务量的监控分析，可辅助银行完成网点布局的优化；通过对用户位置、需求信息以及网点实时服务情况的获取，可帮助用户选择最优的网点等。线上与线下的结合与不同渠道的信息互联使资源的配置更加合理和高效。有哪些因素驱动了银行的智慧化变革？技术、数据、场景和市场是主要的驱动力。技术方面，随着人工智能等技术的逐渐成熟，其商业应用场景逐渐受到行业的重视，银行业因数据量大，应用场景众多而成为各项技术争相落地的沃土；数据方面，金融业大量的数据沉淀对数据处理工作提出了更高的要求，也为大数据、人工智能等技术的应用提供了数据基础；场景方面，银行业务场景多样且呈精细化运营的趋势，针对各个环节的服务创新有助于提升效率，优化服务；市场方面，互联网金融的发展给银行业务带来不小的冲击，使传统银行在面临同业竞争的同时，还不得不应对新经济形态带来的用户习惯的改变和用户对服务质量要求的提高。激烈的市场竞争环境促使银行以客户为中心，重新审视用户需求，利用新技术手段优化业务流程，从而提升银行业的运营效率和服务水平。我国智慧银行的发展现状传统线下网点运营的成本压力使得银行一方面大量裁撤网点，另一方面也积极地投入智能化变革。当前，智慧银行呈现出线上线下结合、前后台协同的业态。其典型应用场景包括：用户识别、刷脸支付、智慧网点、智能客服和智能风控等。从产业链的角度来看，布局智慧银行领域的技术公司种类多样，其中，以生物识别、计算机视觉、自然语言处理、大数据等技术公司较为普遍，在应用上，生物识别和智能风控相对成熟。智慧银行的发展趋势回顾过去几年，网络银行、数字银行、虚拟银行、智慧银行等说法不断更新人们对银行的认知。这些被赋予了时代特色的名词，虽然在概念的界定上并不完全清晰，但它足以表明银行业追随技术发展与时俱进的步伐。在当前这个智能、高效、万物互联的时代背景下，银行业的发展也呈现智能、高效和便捷的特征，其网点建设则表现出明显的智能化、轻型化、特色化和社区化的趋势。注：本报告PDF版本可点击链接下载关于36氪研究院36 氪研究院是 36 氪子品牌，专注于一级市场的行业研究，通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业，欢迎大家积极与我们交流讨论。分析师：杜玉(yu100，yu@36kr.com)，关注人工智能、金融科技领域。

研究报告丨智能硬件全文字数:7050字 精读时间:18分钟2017年中国智能家居市场规模为3254.7亿元，预计未来三年内市场将保持21.4%的年复合增长率。无论是垂直领域的独角兽，或是互联网、硬件、家电领域的行业巨头，都希望从中分一杯羹，而两者之间看似针锋相对，实则相互依存。在产品与技术周期相互交替的发展规律下，顺势而为才能把握市场机遇。1.中国智能家居市场概念界定及发展历程2.中国智能家居市场的规模、商业模式及从业者洞察3.中国智能家居市场的未来趋势▌中国智能家居：概念界定行业概念立体，涉及范围广阔本报告的研究范畴是智能家居。智能家居是以住宅为载体，融合自动控制技术、计算机技术、物联网技术，将家电控制、环境监控、信息管理、影音娱乐等功能有机结合，通过对家居设备的集中管理，提供更具有便捷性、舒适性、安全性、节能性的家庭生活环境。智能家居不单指某一独立产品，而是指一个广泛的系统性产品概念。▌中国智能家居：发展历程硬件企业和互联网公司竞相进场，入口争夺战日趋白热化早期的中国智能家居市场受制于技术和市场环境，尽管有龙头企业和科研院所等大力推动，但一直是不瘟不火。直到2014年谷歌以32亿美元收购Nest的事件引爆全球的智能家居产业，同年的美国CES上，三星和LG也推出了各自的智能家居平台。在此背景下，智能家居的热度席卷至国内市场，除最早进入的一批家电企业外，消费电子、互联网公司以及运营商等产业链中的关联方也纷纷进场，或自研智能硬件，或布局生态平台。不同类型企业间的跨界合作和开放生态成为智能家居市场的主流。亚马逊Echo的成功让国内市场开始聚焦智能音箱这一入口级产品，2017年下半年开始的入口争夺战的背后，是巨头公司对整个智能家居生态的野心。▌中国智能家居：投融资情况融资集中在项目早期，投资逐渐回归理性在智能硬件领域中，智能家居的融资事件数量位居前列。2014年以来互联网公司、家电企业等头部玩家动作不断，智能家居创业领域同样引起了资本的高度关注，创业企业正在成为行业内一股重要的新生力量。从融资轮次的角度看，智能家居领域的融资事件有超过70%来自于天使轮和A轮，说明行业尚处在发展的早期阶段。资本市场寒冬的到来导致智能家居投资热度有所回落，资本已经逐渐回归理性。独角兽企业数量可观，已领先企业更受资本青睐根据CNNIC数据，截至2017年12月，智能硬件领域的独角兽企业占比达到6.5%。考虑到与电子商务、网络金融和文化娱乐等领域相比，智能硬件市场起步较晚，而独角兽数量相对比较可观。2018年上半年尽管融资事件数量有所回落，但其中有9家企业获得亿元以上融资。这9家企业分别专注于智能家居的不同垂直领域，如智能门锁、智能音箱、智能电视等，同时也有提供整体解决方案的公司，均是已经具有一定市场基础的领先企业。▌中美智能家居：发展情况对比美国居住环境更利于市场发展，中国智能家居场景仍需探索美国是全球智能家居市场容量最大的国家，受益于物联网、人工智能等底层技术的领先，行业发展基础比较扎实。基于美国以独栋房屋为主的居住环境，有线智能家居系统起步早且更加成熟，在有线向无线过渡的阶段中，消费者的认知和接受程度也相对较高。中国虽然在技术层面和美国有一定差距，但在应用领域的探索方面表现得非常积极，产业链各环节的企业都在努力进行技术与应用的结合。尽管，中国市场目前行业处在发展的初期阶段，尚未出现智能家居的刚需场景，但基于人口量级优势，在全球范围内已经具有一定的规模。▌中国智能家居：产业链分析上游元器件、中间件不断取得突破，下游渠道加速扩张通常所指的智能家居企业为智能家居品牌商，涵盖向最终用户提供终端产品、解决方案和设备管理控制平台的企业，底层除物联网操作系统、云服务作为管理控制平台的支撑外，还包括内容服务、生活服务等互联网增值服务。智能家居产业链上游主要是芯片、传感器等元器件供应，以及通讯模块和智能控制器等中间件供应商。品牌商可以通过线上、线下零售渠道直接向C端用户销售终端产品，也可以面向房地产、家装公司等B端客户提供整体解决方案。▌中国智能家居：产业图谱跨界玩家众多，竞争格局尚不明朗，各类型企业均有机会▌中国智能家居：商业模式硬件厂商以销售差价盈利，软件厂商通过流量和数据变现将智能家居划分为硬件和软件两个层面，其中硬件对应于智能家居的应用层，软件对于智能家居的平台层、传输层和感知层。硬件产品的品牌方专注于产品侧的设计和制造，向终端用户提供的是智能家居的物理属性，通过销售硬件赚取差价实现盈利。针对智能家用产品的云计算、物联网通信和人工智能三项核心技术，技术供应商通常会提供其中的一项或多项能力。他们既可以选择直接通过向硬件厂商销售技术和服务变现，也可以选择以硬件产品连接到海量的终端用户，利用获取到的用户流量和数据，通过面向消费者的互联网服务和面向企业的数据服务进行变现。▌中国智能家居：销售渠道2C模式涵盖线上线下零售，2B2C模式采用项目采购制根据智能家居产品直接面向的客户群体的不同，营销模式可以划分为2C模式和2B2C模式两大类。2C的零售渠道涵盖常规的自有和第三方电商渠道、众筹平台，线下渠道方面各品类之间存在差异，可归类为品牌直营店、电信运营商、各级经销商和代理商、智能家居体验店。直接面向B端客户的2B2C模式采用项目采购的方式，早期多为全屋智能企业的选择，现阶段已经有越来越多的智能单品厂商开始考虑与房地产、家装公司合作，将自身产品打包进全屋智能解决方案，通过前装市场加速产品落地。其中，智能家居样板间为该模式下新兴的销售渠道。▌中国智能家居：市场规模2017年市场规模突破3000亿元，智能家电占比高达86.9%2017年，中国智能家居市场规模达到3342.3亿元，同比增长24.8%。其中，智能家电产品因整体均价较高，且智能电视、智能冰空洗等产品的智能化渗透率远高于智能照明、家用安防等品类。同年智能家电市场规模为2828.0亿元，占比高达86.9%。预计未来三年内，智能家居市场将保持21.4%的年复合增长率，到2020年市场规模将达到5819.3亿元。家电智能化渗透率逐年提高，未来三年复合增长率超20%在2017年2828.0亿元的智能家电市场中，智能冰箱、空调、洗衣机市场规模为831.3亿元，智能影音数码（智能电视、智能音箱等）市场规模为1472.6亿元。考虑到智能电视渗透率的增长空间已经比较有限，而冰空洗等白电产品的智能化渗透率逐年上升，中国智能家电市场将保持稳定增长，预计到2020年市场规模将达到5155.0亿元。▌中国智能家居：竞争要点硬件产品：智能功能决定购买行为，交互体验推动产品普及对于智能家居硬件产品来说，功能和体验是其两大关键属性。硬件产品所具备的智能功能是吸引消费者溢价购买的根本动力，通过增加通讯模块、传感器等，智能家居相比传统的家居产品能够更好地应对用户的操作需要和适应环境的变化。在此基础上，出色的交互体验会为产品带来差异化的竞争优势。当前智能家居的交互方式已经越来越多样化，从最早的触屏+App开始向解放双手的语音交互、生物识别等延伸。智能语音技术的进步和头部玩家对音箱类产品的高度重视，正在不断推动语音交互在家居场景中的落地应用。生态模式：以生态连接各垂直细分领域，发挥企业核心优势智能家居行业涉及面非常广泛，各垂直细分领域之间壁垒高，完整的智能家居生态不是某个或某几个独立的智能单品所能代表的。行业本身的特性意味着一家独大的情形难以出现，势必要跨界融合，将不同环节和细分领域的参与者囊括进来。尽管越来越多的企业开始秉承着开放的心态达成合作，但对于生态的具体形态、每个参与者的位置和利益分配的方式尚无定论。通常，在行业内有一定领先优势的头部企业，大多希望凭借既有优势主导生态的形成和发展，而中小企业和创业公司则更倾向于选择加入已有的生态，利用生态内的资源发挥自我价值。通讯协议：多种通讯技术互为补充，生态割裂联动尚存困难在智能家居系统中组网是设备联通的前提。相比延展性差的有线技术，无线技术能够省去复杂的布线环节，将智能家居由传统的前装市场向后装市场拓展，已经后来居上。不同类型的无线通讯技术有各自适合的应用场景。在短距离无线通讯技术中，以WiFi、蓝牙和ZigBee的应用最为广泛，但存在着传输距离短、信号盲区、联网困难和成本功耗等难点。随着以NB-IoT为代表的远距离无线通讯技术投入使用，已经有部分家电企业开始与通信设备厂商、电信运营商展开合作，生产基于低功耗广域网络的智能家电，从而与现有的局域网络形成互补效应。尽管不同通讯协议在技术上的互联互通并非难题，智能家居市场生态割裂的现状依然导致跨生态联盟间的设备无法实现联动。在当前尚未形成寡头垄断的市场格局下，用户的产品消费选择被限定在同一生态联盟内显然是不现实的，行业有待标准的统一。▌调研基本情况纵深延展的行业布局，业务立体且更具备市场竞争力参与调研的从业者所在企业的业务布局占比最多的是解决方案（32%），其次分别是平台（19%）、智能控制器（15%）、集成商（14%），艾瑞认为：目前行业内，无论是厂商自有技术还是与第三方合作，主流业务聚焦在辅助传统家电、家居业务线智能改造以及功能升级；值得关注的是，行业内主流玩家都比较倾向于搭建平台，不仅是便于自有产品的横向布局，还寄望于以自身企业为中心的生态链纵向发展。▌中国智能家居：行业发展阻碍因素非需求功能产生的产品溢价，消费者并不买账截止2018年上半年，智能家居的发展并没有预测中火爆，受访者认为排在第一梯队最主要的阻碍原因——分别来自于产品、用户、技术三个维度；首当其冲的是目前市面上的产品，人机交互体验差（12.7%）；其次，从业者认为，现有还没真正挖掘用户的刚需应用场景（11.3%）；第三位则是全屋智能家居系统尚未形成（11.0%），产品之间无法互联互通，缺乏联动性。艾瑞认为，不管是从用户需求、产品研发，还是市场布局的角度，业内停留在“为了智能而智能”的阶段进步微小，这样的出发点，最终会导致用户并不愿意为非需求功能提升而产生的产品溢价埋单，最终导致的市场的不良闭环。▌中国智能家居：爆发时间与推动因素消费者接受度以及产品交互体验提升是行业爆发的关键因素44%的从业者认为距离智能家居行业爆发还有两年，从业者判断的依据是，从市场教育的角度来看，消费者经过行业初期的市场教育，对于智能家居产品的接受度大幅上涨（21.1%）；从用户体验的角度来看，历经2018-2020年的技术磨炼与产品迭代，人机交互的体验将有所提升（19.5%）；市场关注度的角度来看，一款现象级产品的出现（16.5%），将会引领更多的关注目光，更有利于提升市场对产品的需求，以及使得资本运作持续升温，这些对于行业爆发都是关键性因素。▌中国智能家居：率先爆发的领域安全与影音娱乐类在技术推动下率先爆发基于自身专业角度、综合技术情况来判断，从业者认为在人脸识别、智能视频分析、前端计算能力等技术的引领下，家庭安防类产品（32.6%）将会是爆发的最先领域；其次，从业者认为影音娱乐类产品（22.5%）也非常具有爆发的潜力，原因是各互联网巨头纷纷加入智能电视与智能音箱的战局，激烈的行业竞争，将有效推动产品迭代以及功能升级；第三，家庭自动化类产品（13.4%），目前，市面上的全屋类自动化对基础设施布控有一定要求，因此，未来在不需要升级基础布控下，实现全屋自动化的产品值得期待。▌中国智能家居：落地最快的场景各场景的发展与消费者的需求密切挂钩基于自身专业角度和对行业用户的认知来判断，从业者认为以家为消费单位的用户，最关注的是家庭安全问题，尤其是租房市场上，租户和房东都特别关注房屋与人身安全，家庭安防场景（30.0%）被认为是刚需场景；其次，从业者认为用户由于照明场景（22.5%）的智能灯泡的进入壁垒低（替换成本低且容易实施），因此认为该场景落地难度不高；第三，影音娱乐场景（17.0%）也比较被看好，原因是在家庭生活里，该场景满足了用户在生活当中的休闲、放松和娱乐需求。艾瑞认为：场景的发展有两个方向：一方面，需求高的场景产品，市场表现也相对活跃，厂商也愿意投入资源加快产品迭代；另一方面，作为试水型场景，虽然智能程度低，但由于置换成本低容易被消费者接受，起到教育市场的作用。▌中国智能家居：通讯协议的主导地位WiFi 是现阶段最具备条件实现互联互通的通信协议从调研的结果看，从业者从目前的技术普及程度以及通讯协议互联互通的优势上判断，最看好的协议前三位分别是：WiFi、NB-IoT、ZigBee；从业者普遍认为，其实通讯协议并没有优劣之分，只有在该产品的场景下是否合适；从普及程度看，WiFi能满足联网功能，也是现阶段具备条件实现互联互通的通信协议（最新型号智能家用路由器，已兼容同时接入128个设备）；单从性能上来看，NB-IoT的低能耗、寿命长、距离更有优势，但碍于目前 NB-IoT 还处于推广阶段，尽管从业者都看好NB-IoT，但距离其普及阶段还有2-3年的“发酵时间”；而ZigBee的性能也比较出众，唯一的缺点是在兼容性上不足，因此，是否能成为主流的通讯协议还有待考究。▌中国智能家居：最被看好的用户入口普及度+移动性+交互方式决定用户入口产品的形态从传统家电升级为智能家居时，背后的信息源越来越多且信息体量越来越大，因此，最好的解决方法是创造一个集中信息流的入口产品，将家居内所有的用户数据都统一起来，通过学习与判断用户需求和习惯，达到“千人千面”的服务效果。从看好的用户入口产品梯队来看，第一梯队的产品具有三个特征：移动性强、交互功能易上手但价格稍高；智能手机排在第一位，很大程度是因为智能手机的普及率高且 APP 控制方式易于掌握；紧随其后的是在智能语音技术和泛声音娱乐内容加持下的智能音箱，从业者普遍认为这是国内外各大巨头抢占的用户入口产品。▌中国智能家居：行业发展态度从业者对行业发展充满期待，普遍认为行业处于上升阶段从调研的情况看，从业者对于智能家居行业发展的态度积极，将近七成的从业者都给予了乐观发展的判断（其中，42%的从业者表示行业未来前途非常光明）；另外，有不到三成的从业者认为智能家居行业未来发展相对稳步前进；然而，仅有4%的受访者对未来发展抱着观望或不确定的态度。艾瑞认为：从业者比较认同自己所处行业的发展前景，尤其是对于行业判断整体都比较乐观，说明行业还处于上升阶段，行业竞争格局还未形成，新进入者还有发展机会。▌行业发展趋势巨头与独角兽激烈碰撞的表象下，将是彼此依存、共生共赢艾瑞认为：无论垂直领域的独角兽企业，或是互联网、硬件、家电领域的巨头公司，都希望从智能家居市场中分一杯羹。出于行业广度和深度的考虑，在看似针锋相对的竞争关系背后，未来巨头和独角兽之间应当是相互依存的。原因是巨头公司倾向于从宏观层面提出战略布局，着眼于整个智能家居市场而非某个单品。通过强劲的资本和流量资源切入智能音箱等入口级产品，巨头公司能够迅速创造极高的市场关注度，其围绕核心产品及物联网、云服务、人工智能技术构建的生态，可以赋能行业内其他的玩家。相较而言，独角兽公司更加聚焦自身发展，因为深耕垂直领域，对产品从设计到销售的整个流程执行力强。在发展初期独角兽的品牌声量有限，借助巨头的力量可以将产品快速推向市场。而随着独角兽自身发展的成熟、业务广度的增加，有机会完成向巨头公司的转变，以生态连接创造更大的价值。顺势而为：把握行业发展周期，产品和技术两不误艾瑞认为：智能家居产品作为物联网和人工智能技术落地的关键场景，其产品周期与技术周期通常呈现出对称变化的形态，即在产品市场火爆时，技术领域相对沉寂，而当技术关注度高时，产品市场趋向势微。经历过2015年的集中性爆发后，智能家居行业陷入两年的“沉默”期，直到2018年智能音箱风口的出现，又重新引爆市场。而在这之前，恰恰是以智能语音为代表的人工智能技术的崛起为智能音箱兴起做出了铺垫。前装市场正在崛起，与后装市场形成互补，未来将齐头并进艾瑞认为：无线对有线的替代是现阶段智能家居的重要特点，安装便捷且价格更低让后装智能家居先于前装走入消费者的视野。但后装智能家居更偏向DIY，属于由多个智能单品组合而成的系统，因为，没有从整体对智能家居进行统一布局，用户体验与前装智能家居相去甚远。在智能家居的受众由极客向大众过渡的过程中，前装市场将会发挥出重要的作用。部分智能家居厂商已经开始与房地产、家装公司合作，将其产品打包进整体的智能家居解决方案，一方面借助线下渠道的力量更快的触达消费者，一方面将目标用户拓展至消费能力更强、年龄层次更广的群体中。但是，考虑到前装与后装适用于不同的场景，两者之间存在一定的优势互补，未来势必会齐头并进，共同促进智能家居行业的发展。

根据2018年埃森哲对中国消费者进行的洞察调研，71%的用户希望自身的消费问题可以通过智能客服解决，76%的用户希望企业能够更多地通过科技手段来提供更好的客户服务。2018年前，我国传统呼叫中心坐席数量实现了稳定增长。根据中国信通院数据测算，2010-2018年间，呼叫中心坐席保持15%的年均复合增长率。而2018年之后，传统人工座席的数量不增反降，减少了约16万。从目前智能客服市场容量来看，客服基础软件的市场规模大概在100亿人民币左右，且毛利较小。未来，随着人工智能技术的演进与加速赋能，智能客服行业有望突破300-600亿的市场增量。新浪VR知识星球报告库上万份报告，所有新浪VR报告都将由管理员上传（包含部分未在其他平台发布的非互联网相关报告）VIP用户福利不定时开启，前1000名还能领领优惠券性价比更高！ 新浪VR，早一天看见未来。