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汽车行业专题报告：AI时代，车企的升维之战。AI 技术发展加速，形成云侧 AI 与端侧 AI 两条路线。自 2022 年 Open AI 推 出建立在 GPT-3.5 和 GPT-4.0 大语言模型上的聊天机器人 ChatGPT 后，AI 技 术取得了飞速的发展及应用，春节期间 DeepSeek 模型引爆全球关注。目前 AI 技术部署形成了云侧 AI 和端侧 AI 两条路线，端侧 AI 凭借本地即时响应、数 据隐私保护及个性化体验的优势，适用场景更为广泛。

车企是端侧 AI 核心玩家，智驾是最前沿、近变现的 AI 技术。智能驾驶是融 合了先进传感器、人工智能、通信、自动控制等多种技术，使车辆能够在不同 程度上实现自主感知、决策与控制，从而完成驾驶任务的综合性技术。随着 AI 大模型的发展，2023 年特斯拉提出利用端到端技术实现智能驾驶，随后国内 华为、理想、小鹏等企业在端到端智驾上快速切换。2025 年将是高阶城市 NOA 功能加速应用的一年，新势力车企也相继表态在 AI 领域深入布局。 未来趋势上：1）车企或以智能驾驶为锚点，进行横向应用场景泛化或自下而 上构筑 AI 生态；2）涉足汽车的消费电子企业或从宏观体系/生态出发，既有 云侧通用 AI 的大力投入，也兼容智能驾驶等端侧 AI 应用场景。

端侧 AI 有望实现 10 年 10 倍成长，车企面临商业模式升维之战。Market.us 预 测从 2022 年至 2032 年，全球端侧 AI 市场空间将从 152 亿美元提升至 1,436 亿美元，接近十倍增长、年复合增长率达 25.9%。其中增长将主要来自工业、 汽车以及政府相关产业。技术、市场的不断发展，车企的商业模式也正酝酿变 化。我们认为未来车企的商业模式将从以硬件销售为主向综合模式转变： 1.0 - 硬件：车企以汽车硬件销售为主要收入来源。 2.0 - 硬件+软件：智能驾驶以软件收费（买断、订阅）形式出现在车企收入中， 车企可以持续从存量用户挖掘价值。此外，产品品类可扩张至机器人、无人驾 驶也将开启 ToB 运营版图。 3.0 - 硬件+软件+服务：硬件可以扩张更多品类，软件以自动驾驶技术为核心 输出，而数据变现、车路云协同服务和个性化的定制服务也将产生价值。最终 形成 ToB/ToC、硬件/软件/服务等多维度覆盖的闭环。

中期关注车企端侧 AI 应用泛化、长期关注 AI 体系构建。中期视角下，我们 预计 2.0 模式对应国内市场空间有望从 2025 年 0.9 万亿增至 2030 年 4.3 万亿， CAGR 约为 36%。其中，硬件/软件、汽车/机器人的业务比重变化明显，软件、 机器人业务或具备更强的成长弹性。长期视角下，车企 AI 体系搭建完善后有 望将商业版图拓展到更多领域，完成从高端制造企业向 AI 科技企业的转型。

传统份额定价外，需关注到行业变革推动的认知与估值重塑。车企传统 PE/PS 估值核心在于市场份额，估值方法论/框架仍然是基于 1.0 以硬件销售为核心 的商业模式。而在行业潜在有变革的当下，车企商业模式变化会带动投资者认 知的切换，进而对估值进行重塑。无论是未来市场扩张带来的终局量价提升， 还是对标美股科技/港股互联网，新能源车企的 PE/PS 估值仍有较大提升空间。 AI 时代，车企本身就是软硬结合的佼佼者。