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汽车行业专题报告：平价高阶智能化，下一个车企竞争的胜负手。生产技术/产品技术/需求挖掘的代际变革和边际优化是车企崛起的重要原因。复盘全球和 国内汽车工业发展史，不同时期崛起的车企的共性是具备：天时（和平时期+经济平稳）+ 地利（国家发展+产业政策）+人和（生产技术/产品技术/需求挖掘定义)。从车企角度天时 地利难以左右，生产技术/产品技术/需求挖掘定义能力的代际变革和边际优化是车企角度 可以崛起的核心原因。（1）生产技术角度，汽车工业的生产方式经历了：手工生产—大批 量生产—精益生产的代际性的变迁，生产效率的大幅提升和成本的大幅降低也造就了福特/ 丰田/本田/特斯拉等一批企业的崛起，其中又有平台化，模块化生产方式创新带来的降本 增效。（2）产品技术角度，汽车行业经历了从蒸汽/电力驱动—内燃机驱动—电驱动的代 际性变迁，在每个时代内部又有一些技术的持续优化，如发动机的性能提升、涡轮增压技 术的应用、混动架构的调整、产品形态的调整等。（3）需求挖掘角度，细分市场需求的满 足给一些车企带来机会，汽车行业陆续出现跑车，平民车，大型轿车，皮卡，气泡车，经 济型轿车，SUV，MPV 等细分市场，一些市场反应敏捷的企业享受到细分市场快速成长 的红利。如美国 80 年代的紧凑小车和 MPV 细分市场的需求挖掘给日系和德系企业带来机 会，中国的 SUV 市场的快速成长相继给长城/长安/广汽/吉利等企业带来机会，女性用车/ 越野车/家庭用车等细分市场的需求挖掘也给欧拉/坦克/理想等品牌带来机会。代际变革是 范式的转移，相对于边际的优化，孕育着更加巨大的机会和更加持久的竞争力。

目前我国汽车行业处于电动化边际优化中，智能化代际突破变革前夜，平价智能化是下一 个技术爆发机会。（1）从生产技术角度，目前处于精益生产范式下平台化模块化生产的边 际优化中。（2）从产品技术角度，目前处于电动化变革进行中，智能化代际变革前夜。 （3）从需求挖掘角度，目前处于在各种细分市场的边际完善中。生产模式和需求定义很 难看到下一个代际上的跨越，但是产品技术上有望进入下一个代际跨越，我们认为这一机 会来自：平价高阶智能化。（1）从技术可行性角度，当前国内已到了大规模城市 NOA 的 前夕，问界/小鹏/理想等车企城市 NOA 年内大规模落地。（2）从功能场景渗透率角度，我 国新车 ADAS 装配率持续提升，目前 ACC/LCC/LCA 等功能的新车装配率均在 25%以上。

平价高阶辅助驾驶的可能路径：高成本智能化→算法迭代→硬件减配→平价智能化。近年 来国内智能驾驶的发展路径，整体而言是主机厂逐步减少对供应商的依赖，感知硬件从增 配到减配，电子电气架构逐步集中，算法能力持续增强。(1)2020 年前，关键词为供应商 依赖，主要方案为：分布式架构+后融合算法+Mobileye 芯片。（2）2021-2022 年，关键词 为硬件冗余，主要方案：域控式 ADAS 架构+后融合/特征融合+英伟达大算力芯片+激光雷 达+高精地图。（3）2023 年后，关键词为降本和大模型，主要方案：跨域式 ADAS 架构 + 后融合/特征融合+国内外大算力芯片+Bevformer 为基础的大模型。我们认为，首先通过丰 富的传感器配置和大算力芯片积累数据，算法迭代成熟后减配硬件，最终将实现平价智能 化。目前，国内能够实现城区 NOA 功能的高阶辅助驾驶硬件成本预计 2.5-3 万元。智能驾 驶的降本核心是用最小的算力、最少的芯片和最简单的传感器方案来实现安全可靠的辅助 驾驶功能。（1）感知环节的降本：核心是通过软件方案的优化，尽量采用更便宜的传感 器，目前一些主机厂在探索基于神经网络（以 Transformer+BEV 为主）做特征融合，减配 高精地图，并有望减配高成本的激光雷达。（2）计算环节的降本：一是通过自研或国产替 代，用更便宜的芯片，二是通过架构的集中化设计，用更少量的芯片和硬件。行泊一体有 望大规模落地，同时域控内部单 SoC 有望取代多 SoC 的方案，舱泊一体甚至舱驾一体也 在发展中。我们预计在“重感知轻地图”的路线下，伴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，预计高阶辅助驾驶的硬件成本有望降低 50%。