2022年经纬恒润业务布局及竞争优势分析 经纬恒润智驾技术工程化落地能力出众

1. 经纬恒润：国内汽车电子综合供应商，20 年积淀铸成 3 大核心产品线

1.1. 从技术服务商到汽车电子综合供应商，20 年积淀铸成公司 3 大产品线

历经 20 年积淀，公司已从软件技术服务商成长为智驾产品软硬件综合供应商。公司于 2003 年 9 月成立，创业之初主要以汽车及航天动力控制系统领域的基础软件开发工具代理业务为 主。同时，公司基于对其代理软件的熟悉度，逐步开始将相关开发工具应用于实践，为主机 厂提供完整的研发服务及解决方案服务业务，并在 2004 年成功承接东风汽车发动机仿真测 试项目。此后的数十年间，又陆续为一汽、东风、上汽搭建了整车 E/E 系统仿真功能测试实 验室（2004-2010）、吉利新平台车型全栈研发及测试服务（2016-2018）等。

2006 年，公 司成立汽车电子产品部门，开始迈向车身控制领域的硬件研发，开拓汽车电子产品业务。2009 年，公司成为国内第一家加入 AUTOSAR 组织的基础软件供应商，为公司奠定了在车控领域 的软件实力基础，同年公司收入规模突破 1 亿元。2015 年，公司基于在车身电子领域的软 硬件技术积累，进一步升级汽车电子产品，迈向自动驾驶领域，相关 ADAS 产品成功量产至 上汽荣威、一汽红旗等车型。2018 年，公司开始探索 L4 级自动驾驶业务，整合仿真测试、 高算力智驾控制器等软硬件技术，并于2021年成功为日照港提供全套港口MaaS解决方案。 由此，标志着公司高阶智驾业务整体解决方案业务成功实现商业化落地，同年公司收入规模 突破 30 亿元，净利润达到 1.46 亿元的历史最高水平。

目前，公司核心业务包括研发服务及解决方案服务、车身电子产品、智能驾驶电子产品、智 能网联电子产品，以上四大业务合计收入规模占总收入 90%以上（2020 年数据，下同）。其 中，智能驾驶电子产品是公司未来收入规模增长的核心驱动力。我们预计 2021 年该业务收 入已超过 6 亿元，主要受商用车新政策驱动（根据交通部《营运货车安全技术条件》，2020 年 9 月起，18 吨以上载货车需要强制安装车道偏离预警和前向碰撞预警系统；2021 年 5 月 起，12 吨以上载货车需要强制安装自动紧急刹车系统），公司配套商用车的 ADAS 控制器产 品出货量大幅提升。

因此综合来看，2018-2021E 该业务收入规模 CAGR 超过 67.5%。除此 之外，公司还拥有底盘控制电子产品（占比 1.7%）、新能源和动力系统电子产品（占比 1.6%）、高端装备电子产品（占比 1.5%）、汽车电子产品开发服务（占比 3.3%）等。下文我们将针 对车身电子、智能驾驶电子、智能网联电子三大核心硬件产品进一步分析。

1.1.1. 车身控制器：已凭借规模优势构筑强护城河，长期有望受益于车身域融合趋势

公司车身电子产品品类繁多，涵盖防夹控制器、座椅控制器、商用车车门控制系统、自适应 前照灯系统控制器等数十种，配套客户包括一汽、上汽、长城、广汽等主机厂以及英纳法等 外资 Tier1。其中，主力出货产品包括防夹控制器、BCM 车身控制器、车身域控制器、车门 域控制器、电动后背门控制器。根据公司招股说明书数据统计，2021H1 车身电子产品平均 价格为 123.6 元；2018-2021H1 总销量分别约为 643 万套、618 万套、658 万套、427 万套， 其中防夹控制器占比最高，销量分别约为 277 万套、251 万套、248 万套、176 万套。

目前，公司车身控制器业务已凭借多年来所积淀的规模优势及基础软件优势构筑了稳定的护 城河。公司是国内最早一批布局车身控制器的内资 Tier1，相较于国内其他供应商已展现出 相当的规模优势和品质优势，是国内为数不多的可与外资 Tier1 直面竞争的车身电子供应商， 相关产品已成功配套于福特集团、通用汽车、戴姆勒等全球头部主机厂。同时，由于车身控 制器近些年正由原本分散的控制器模块融合为 BCM 车身控制系统，所对应的软件代码量亦 呈现指数级增长，因此需引入更多的第三方商业软件及 AUTOSAR 等规范体系软件。而公司 作为国内第一家加入 AUTOSAR 组织的基础软件供应商，其多年来所积淀的基础软件开发能 力将持续赋能车身电子领域，进一步巩固自身护城河。

此外，BCM 模块亦有望进一步升级 为车身域控制器，单车价值量将大幅提升。目前，常规的车身控制模块单车价值量约 150~300 元左右，其中除了负责中央控制的 MCU 外，已包含了可实现远程无钥门禁 (RKE)和被动无钥门禁 (PKE) 的收发器和接收器，驱动雨刮、门锁、座椅加热等功能的电机驱动器，针对 于 LED 车灯的驱动芯片等。而随着汽车功能的不断增加，BCM 中输入/输出处理器和通道数 量也会不断增加，这时开发车身控制模块软件的复杂性也呈指数级增加，并且还面临着功耗、 信息安全等问题。

因而在 E/E 架构由分布式走向域集中的过程中，众多主机厂亦将车身控制 系统域融合为车身域控制器，在原有的 BCM 模块基础上进一步集成了胎压监测、PEPS、以 太网关等功能，同时也使得该产品单车价值量实现数倍增长。特斯拉在 Model 3 中已率先将 整车车身根据物理区域划分为前、左、右三大车身域控制器。

其中，左右车身控制模块把部 分基础功能按区域进行对称划分，两者分别负责各自区域内的内外部灯光、门锁、车窗、驻 车卡钳等。而相对于左车身控制器，右车身控制模块还具有两个独有的功能—热管理（左车 控制器仅负责鼓风机等）和自动泊车辅助系统（APA）。前车身控制模块则主要负责为整车中 各个控制器进行电源分配、车前大灯、雨刮器等传统 BCM 的功能。在此高度集中的设计下， 特斯拉三个车身控制器已相当于传统汽车中的车身控制器、4 个车门控制器、2 个座椅控制 器、方向盘位臵记忆控制器、空调控制器、电池传感器等众多 ECU 的融合。

根据高工智能汽车研究院数据统计，2021 年度中国市场（不含进出口）乘用车新车搭载 BCM 集成域控制器（处于过渡阶段的产品）上险量为 84.23 万辆（按单车统计口径，部分车型搭载多个域控制器），前装渗透率为仅 4.13%，处于替代升级的早期阶段。面对车身电子产品 换代升级的新趋势，国内以经纬恒润、东软睿驰、诺博科技等为代表内资厂商已相继发布车 身域控产品，有望打破传统车身电子由外资供应商垄断的格局。经纬恒润已于 2020 年推出 BDCU 车身域控制器，能够兼容传统 BCM 功能，同时集成空调算法、门控逻辑、胎压监控、 以太网通讯接口等，且已成功配套量产至一汽集团、华人运通等主机厂。东软睿驰于 2021 年推出基于 NXP S32G 汽车网络处理芯片（全球首个同时集成传统 MCU 与具备 ASIL D 功 能安全 MPU 的芯片）打造整车通用域控制器，并以此为基础可根据主机厂需求灵活应用于 车身域控制（集成网关、车窗控制、灯光控制等功能模块）、底盘域控制（:集成智能控制悬 挂、电子驻车单元等系统功能模块）等多个领域。

1.1.2. 智驾控制器：产品已完成 L4 以下全等级覆盖，将充分受益于 ADAS 渗透率提升趋势

整体来看，公司智驾控制器产品主要包含 ADAS 控制器、ADCU 域控制器、HPC 车载计算 平台及各类传感器，功能覆盖 L4 级以下全部自动驾驶等级。分不同功能等级来看：

（1）在 L2 级以下领域：公司同时具备面向行车及泊车领域的控制器。其中，基于 Mobileye 芯片的“单目一体化”前向视觉系统（也即公司行车 ADAS 控制器）是公司目前智驾业务中 的主力出货产品，可解决 L2 级及以下的行车智能化功能，例如交通拥堵辅助、车道保持辅 助、自适应巡航控制等，已成功量产配套吉利汽车、一汽红旗等多家主机厂。此外，根据主 机厂对可具体功能需求的不同，可增配多个摄像头、毫米波雷达以及超声波雷达，形成 1V、 1V1R、1V3R、1V5R 等多种方案。整体来看，2018-2021H1 公司该产品销量分别为 6.75 万套、10.18 万套、30.67 万套和 27.23 万套。另一方面，公司亦基于德州仪器 TDA2/TDA4 和英飞凌 TC297 打造泊车控制器（对标德赛西威 IPU02 泊车控制器），可实现自动泊车、代 客泊车（需采用 TDA4 芯片）等功能，已成功量产配套至上汽大通、宝能汽车、美团、小马 智行等客户。

（2）在 L3（L2+）级领域：公司基于 Mobileye EyeQ4 与英飞凌 TC397 的芯片组合打造集 行车与泊车功能为一体的 ADCU 域控制器，并成功量产配套一汽红旗 EHS-9，可在新增实 现高速路自动驾驶、交通拥堵自动驾驶等高阶智能化功能。（报告来源：未来智库）

（3）在 L4 级领域：公司基于德州仪器 TDA4 与英飞凌 TC397 的芯片组合打造 HPC 车载计 算平台，能够搭载自研或客户定制的人工智能感知算法、路径规划和控制方案，实现在高速 公路、城市道路、停车场等多场景下安全、精准、稳定的自动驾驶。目前，该产品已获得赢 彻科技、宝能汽车等客户定点。此外，公司已于 2021 年底与国内车载 AI 芯片供应商黑芝麻 科技签署战略合作协议，未来将就自动驾驶（包括域控制器、泊车等）、智能座舱产品以及 相关应用开展全面的技术和商务合作。

目前，公司 ADAS 控制器已位居国内商用车和乘用车领域头把交椅。2016 年，公司自主研 发的先进辅助驾驶系统（ADAS）控制器首次量产配套上汽荣威 RX5 车型，打破了国外零部 件公司在该领域的垄断地位，同时也标志着公司智驾控制器开始规模化量产出货。根据佐思 车研数据统计，时至 2020 年，公司乘用车新车前视系统（即公司 ADAS 控制器产品）在中 国乘用车新车前视系统供应商装配量中排名第八位，已达到 3.6%，为前十名供应商中唯一 一家本土企业；在自主品牌乘用车市场中，公司市场份额占比达到 16.7%，位居市场第二； 在商用车领域，自 2020 年 9 月新规开始实施至当年 12 月底（根据交通部《营运货车安全技 术条件》，2020年9月起，18吨以上载货车需要强制安装车道偏离预警和前向碰撞预警系统； 2021 年 5 月起，12 吨以上载货车需要强制安装自动紧急刹车系统），国内重型牵引车（营运 类）搭载公司 ADAS 产品新车上险量 11.2 万辆，市场份额达 30.44%，居市场首位。

展望未来，公司 ADAS 产品可凭借 Mobileye 的强大优势，持续享受 L2 级自动驾驶渗透率 提升所带来的行业红利。由于 Mobileye 为软硬一体的交付模式，其主控芯片中封装有成熟 的感知算法，因此具有相当的性价比优势。尤其对于 L2 级以下的低阶自动驾驶领域，主要 以中低端乘用车及商用车为主，其对自动驾驶配臵的软硬件成本敏感度较高，因此更偏好性 价比较高的 Mobileye 方案。根据高工智能汽车研究院数据统计，2021 年 1-11 月新车标配前 向 ADAS 视觉感知系统中，采用最多的就是 Mobileye 方案，占比达到 36.3%。而多年以来， 公司 ADAS 产品一直基于 Mobileye 芯片打造，对应采购金额占总成本比例超过 10%。因此， 我们认为公司 ADAS 产品可凭借 Mobileye 的强大性价比优势，持续享受 L2 级自动驾驶渗透 率提升所带来的行业红利。

1.1.3. 智能网联产品：已完成三代产品迭代，可满足当下 5G 及车载以太网需求

公司智能网联电子产品业务围绕汽车网联化技术趋势展开，主要包括远程通讯控制器 （T-BOX）和网关（GW）。其中，T-Box 是由 OBD、MCU、GPRS、GPS 定位模块、蓝牙 模块、2G/3G/4G/5G 通信模块、电源转换电路以及车载传感器等相关电子件组成的车辆信息 与定位信息传输系统，同时通过总线通信的方式使车辆与用户实现信息的互联互通，可为用 户提供行车数据、行驶信息、实时状态检测、远程控制以及安防服务等相关数据信息。公司 T-box 产品经历三次迭代，目前已推出基于 5G 和 V2X 技术的新一代 T-BOX 产品，配套车 型包括一汽解放 J6、一汽红旗 HS5/HS7、广汽埃安 S/V/LX 等，2018-2021H1 该产品销量 分为 5.63 万套、21.18 万套、34.24 万套、21.11 万套。公司网关（GW）产品具备平台化特 点，整车厂可以通过该产品提升整车拓扑结构的可扩展性和整车信息安全，目前已配套上汽 通用别克 GL8、奇瑞瑞虎 8、吉利缤越/缤瑞/帝豪/远景/远景 X3/几何 A 等车型，2018-2021H1产品销量为 42.42 万套、64.26 万套、83.66 万套、50.11 万套。

T-BOX 渗透率渐入瓶颈期，国产替代将为本土供应商核心成长逻辑。T-Box 从 2000 年初的 雏形发展至今，核心通信模组亦从初期的 2G 持续迭代至 5G，已然成为乘用车之中重要且较 为成熟的前装零部件。根据佐思车研数据统计，未来几年 T-BOX 前装渗透率的提升速度将 有所放缓，预计至 2025 年渗透率将达到 85%。同时，由于国内厂商在该领域起步较晚，当 前国内 T-BOX 产品供应商仍主要以 LG 电子、法雷奥、电装等外资 Tier1 为主。公司作为本 土 T-BOX 产品核心供应商，2020 年装配量达到 36.9 万辆，市场占有率达到 3.9%，位居全 部厂商第 10 位，本土厂商第 5 位。因此，未来对于以公司为代表的国内 T-BOX 供应商而言， 装配量提升的逻辑将逐步由享受汽车智能网联化渗透率提升所带来的行业红利转变为国产 替代。而对比海内外厂商当前 T-BOX 产品的核心参数来看，国内厂商在设备启动时间、定 位精度、GNSS 速度精度等方面性能已不输外资供应商，未来有望凭借性价比优势进一步加 速国产替代进程。

1.2. 从商用车到乘用车，客户结构已覆盖海内外多数主机厂及 Tier1

从整体客户结构角度来看，公司现已相继覆盖商用车及乘用车，直接供货的核心客户包括一 汽集团、中国重汽、上汽集团、广汽集团等自主品牌（位居公司前五大客户），2018-2021H1， 公司前五大客户销售金额占当期营业收入的比例分别为 42.6%、50.5%、52.6%和 57.5%。 同时，公司客户结构也已成功拓展至通用汽车、纳威斯达、达夫卡车等外资主机厂，以及英 纳法、安通林、HI-LEX、博格华纳、伊顿工业等国际 Tier1 客户。此外，公司亦获得了中国 商飞、中国中车等高端装备领域客户和日照港等无人运输领域客户。

2. 经纬恒润智驾技术工程化落地能力出众，助力其在 L4 以下具备多重成长性

2.1. 中低阶自动驾驶领域：可基于多个芯片平台实现 ADAS 产品智能化升级

目前，行业内关于自动驾驶域控制器芯片的选择存在两类主流方案，一类是以英伟达为代表 的通用计算芯片（GPU），也即具备支持多类深度学习模型、开放芯片接口供主机厂定制化 等特点。另一类是以 Mobileye 为代表的专用计算芯片（ASIC），其特点为将算法直接封装至 芯片内，采用“黑盒”交付模式。多年以来，公司 ADAS 产品以 Mobileye 芯片为核心解决 方案，因此我们在讨论公司未来在 L3 级以上自动驾驶领域的成长性时，下文将分为两类情 景假设：（1）若公司仍以 Mobileye 为核心解决方案，在 L3+领域是否具备成长空间？（2） 若公司不再以 Mobileye 为核心解决方案，是否能够平滑的迁移至其他芯片平台。

2.1.1. 情景假设一：若仍在 Mobileye 体系内，公司在 L2+/L3 领域是否具备成长空间？

若公司未来仍以 Mobileye 芯片为核心解决方案，则其智能驾驶产品未来在 L3 以上的成长性 将一定程度依赖于Mobileye 自身的发展情况，因而此处我们将讨论的问题便转变为Mobileye 在 L3 级以上自动驾驶领域是否存在足够成长性。上文提到，历史以来 Mobileye 采用“黑盒” 交付模式，也即将感知算法直接烧录在芯片中，仅对主机厂输出计算结果（例如测距距离、 道路曲率等）。此类交付方式特点是性价比高、对主机厂或 Tier1 的自研能力要求较低，因而 在自动驾驶渗透率较低的时期倍受主机厂喜爱。可以看到，Mobileye 芯片在 2021 年全球整 体出货量高达到 2810 万片。然而，当下随着主机厂自研能力逐步加强，且自动驾驶逐渐成 为众多车型的重要卖点（意味着主机厂对自动驾驶相关硬件成本的容忍度变高、对自动驾驶 算法的要求更为苛刻），主机厂在 L3 以上领域则更偏好英伟达等芯片的“白盒”交付模式， 从而将核心感知算法掌握在自身手中，进一步实现全栈自研。

不过，我们认为未来在 L3 以上领域 Mobileye 依旧将有一席之地。原因如下： （1） Mobileye 已从“黑盒”模式升级为“灰盒”模式，将更多的编译权下放给主机厂 Mobileye 在 EyeQ5 开始支持第三方编程，也即开放了图像算法接口和训练算法接口。主机厂可自由选择图像算法的同时也可以通过训练算法接口将自身所采集的数据返 还给芯片持续训练，从而持续优化升级自动驾驶算法模型，摆脱原有黑盒模式的刻板 印象。

同时，在 2022 年初发布三款全新芯片，将成为其在 L3 以上领域的胜负手， 具体包括： EyeQ6Light：阉割版本的 EyeQ6，采用 7nm 制程、5Tops 算力、3w 功耗、2023 年 量产。主要用以替代先前的系列芯片，解决低阶自动驾驶。 EyeQ6High：EyeQ5H 的进阶版本，7nm 制程、34Tops 算力。根据官方介绍，算力 相比 EyeQ5 多了接近 3 倍，但是能耗只多了 25%。EyeQ Ultra：L4 级自动驾驶核心芯片，对标英伟达下一代自动驾驶芯片。采用 5nm 制程、176Tops 算力、小于 100w 功耗。

（2） 丰富的众包地图数据可提升自身运算效率，从而一定程度弥补在峰值算力上的差距 英伟达芯片为通用计算芯片，本质上的运算逻辑与 Mobileye 所采用的专用计算芯片 存在差异，因而单纯的去对比峰值算力并不能说明各自的优劣。正如“马力”不如“百 公里加速”更真实的反映整车动力性能；算力并不能真实反映汽车 AI 芯片性能，因 此以地平线为代表的科技公司曾提出以“每秒准确识别图像帧率 FPS”为真实性能的 指标。

Mobileye 虽然峰值算力不足但其效率更高。自动驾驶决策中算力消耗的核心环节在 于“决策”，也即基于感知的信息对周围的交通参与者的行进轨迹进行预测，然后决 策出一条合理且安全的路线，但是一旦涉及到预测，随着预测的未来时间越久，对算 力的需求就会进入指数级增长的过程。因此，Mobileye 为提升运算效率，获得视觉 感知信息后会先进行场景分割，优先计算路面信息，而不是盲目地全局处理。换言之， Mobileye 为提升自身运算效率会优先去计算有可能的未来，而不是一味的运算所有 未来。而之所以可以实现择优计算，本质上依靠的是已有强大的 REM（道路信息管 理平台）的众包地图服务平台。根据 2022 年 CES 公司公布信息，Mobileye 宣布现 有的众包车队在 2021 年期间，一共收集了 40 亿公里的数据，目前每天可以收集 2500 万公里的数据，预计 2022 年可以收集 90 亿公里的数据。

（3） 差异化锚定万亿级商用车高阶自动驾驶市场 L4 以上的自动驾驶应用将分为商用车以及消费级自动驾驶车辆。其中，商用车因其 多以固定路线或封闭园区形式，此类厂商更注重的基于自动驾驶功能之上所提供的各 类运输或出行服务，因而更偏好于“硬件+算法+地图”的一体化解决方案。也正因如 此，我们认为，未来在商用车高阶自动驾驶领域，Mobileye 的性价比优势将得以延 续。同时，未来商用车自动驾驶应用场景众多，包含港口、矿区、末端物流、智慧园 区、干线物流等，其市场规模亦会相当庞大。根据蔚来资本测算数据，远期来看国内 高阶自动驾驶商用车市场规模将超过 1.4 万亿元。

因此，Mobileye 一直以来十分着重于商用车领域布局。2020 年，斥资 9 亿美元收购 的以色列出行服务运营商 Moovit（业务遍及全球 102 个国家），通过 Moovit 的技术 来扩展 Mobileye 的移动出行服务。同时，与蔚来汽车合作研发 Robotaxi 车辆，搭载 8 颗 EyeQ5 芯片，预计 2022 年在以色列特拉维夫和德国慕尼黑提供 Robotaxi 服务。 此外，在 2022 年初的全球 CES 大会上，美国硅谷创业公司 Udelv 首次发布使用 Mobileye 自动驾驶技术开发的电动货运车，并计划在 2023 年实现商业运营，到 2028 年生产 35000 辆 Udelv 无人驾驶货运车。目前，美国最大的商业车队管理公司 Donlen 已订购了 1000 辆该款搭载 Mobileye 自动驾驶方案的运输车。

（4） 英特尔收购 Mobileye 后，可为其提供成熟软件开发套件，补全其软件生态 通常而言，完整的自动驾驶硬件系统不止包含芯片本身，还需要传感器之间的融合算 法，再辅以驾驶策略以及决策能力和高精地图。同时，还有功能安全和故障后继续保 持工作的能力，因此自动驾驶芯片的销售往往需要辅以成熟的开发套件。而在英特尔 收购 Mobileye 后可有效补全其“灰盒”模式下的软件工具链。实际上，在其收购完 成后，英特尔以色列分部的 200 名工程师已全员加入 Mobileye，为 EyeQ5 及以上的 SOC 芯片专门开发工具链和 API，使得主机厂可以自由的将在英伟达芯片上开发的 算法和 Mobileye 算法进行免代码迁移，也即一次开发完成后只需要套工具链进行再 编译，就可以编译出两个平台的环境。因此，英特尔的背书一定程度上可以补全在开 放时代下，Mobileye 芯片的软件生态工具链问题。需要强调的是，自动驾驶芯片对 其开发工具链的要求很高，高通此前斥资 45 亿美元收购维宁尔即是为了通过合并其 Arriver 部门，补全自身 Snapdragon Ride 自动驾驶芯片的软件工具链实力。

2.1.2. 情景假设二：若不在 Mobileye 体系内，公司能否平滑的迁移至其他芯片平台？

我们认为，公司可凭借强大的自动驾驶工程化落地能力平滑迁移至英伟达等其他芯片平台， 原因如下：

（1） 公司基于自身在电子系统领域的长期实践经验，在自动驾驶技术工程化落地过程中 的多个关键环节均具备强大的研发实力。 通常而言，整车自动驾驶技术的落地与应用可分为两个阶段：第一阶段，主要以提升 主控芯片性能、优化核心算法策略、升级传感器技术等工作为主；第二阶段，则主要 以解决 Corner case、构建数据闭环，搭建标准化基础软件平台、场景库仿真测试等 工作为主，同时这也是决定自动驾驶技术能否工程化落地的关键。而公司基于自身在 电子系统领域的长期实践经验，目前可提供贯穿整车电子电气系统开发的多种解决方 案和多项服务业务，其中即包含汽车基础软件开发、智能驾驶场景库搭建及仿真测试、 汽车以太网测试等多个在自动驾驶工程化落地过程中的关键环节。

下文我们将以汽车基础软件平台的构建为例，来具体说明公司在自动驾驶技术工程 化落地方面的出众能力：前文中有提到，当汽车中 ECU 数量大幅增加时，所对应的 软件代码数量亦呈现指数级增长，因此为提升不同硬件平台之间软件的可复用性以及 降低主机厂与供应商之间的软件适配成本，需引入更多的第三方商业软件及规范体系 软件，实现基础软件接口的标准化。典型的规范体系软件即为 AUTOSAR，该组织 由宝马、博世公司、大陆、戴姆勒等全球头部主机厂和 Tier1 于 2003 年联合建立， 旨在为汽车 E/E 构架开发一套开放的行业标准。而公司是国内第一家加入 AUTOSAR 组织的基础软件供应商（2009 年）。（报告来源：未来智库）

目前，AUTOSAR 架构共分为 Classic 和 Adaptive 两类，分别对应传统汽车 ECU 的开发以及高性能车载计算平台的开发。在传统 Classic AUTOSAR 中，海外供应商已在该标准下的开发工具链及基础软件领域占据 主导，如 EB（大陆集团子公司）、ETAS（博世集团子公司）、VECTOR 等，国内厂 商则主要以代理为主。而在面向智能汽车领域的 Adaptive AUTOSAR 时，由于国内 外厂商均处于起步阶段，也成为了国内供应商重点发力的方向。目前，国内已涌现出 以经纬恒润、东软睿驰、华为等为代表的厂商，相继发布符合 Adaptive AUTOSAR 标 准的汽车基础软件开发工具链，在为国内及国际的 OEM 和供应商提供稳定可靠、 便捷易用的开发平台的同时，亦进一步加强了自身对于高性能车载计算平台的开发能 力。

（2） 主机厂与芯片厂商软件实力日益提升，硬件平台开发门槛逐步下降，使得更多 Tier1 可参与其中。 一方面，主机厂正在通过成立软件子公司、与第三方公司合作、参股新兴科创企业等 方式不断完善自身对于自动驾驶中间件及算法的研发实力。另一方面，芯片厂商为构 建自身生态，也在不断完善相关基础软件及中间件，并开放编译接口供主机厂使用。 可以看到，英伟达已完成基础软件 Drive OS、中间件 Driver Works、自动驾驶算法 Drive AV、地图 Map 等多领域软件布局。因此，长期来看在主机厂与芯片供应商纷 纷提升软件实力的趋势下，对 Tier1 考量标准将更多落在工程化落地能力方面。我们 认为，公司未来有能力凭借在汽车电子领域积淀的系统性工程化落地能力平滑的迁移 至英伟达等其他芯片平台。

2.2. 高级别自动驾驶领域：国内少有的 L4 级综合解决方案供应商

公司于 2015 年进入高级别智能驾驶业务领域，2018 年至今，先后在青岛港、唐山港、日照 港开展港口 MaaS 业务，主要进行集装箱和散货场景下的单车智能解决方案开发、智能车队 运营管理解决方案开发以及车-云数据中心的建设，覆盖智慧港口无人驾驶重卡投放及运维的 全部环节。其中，前期的单车智能解决方案包括整车 SOA 软件设计、AI 感知算法设计、中 央计算平台等核心硬件配套、底盘线控的定制化开发等；后期的车队运营管理解决方案具体 包含搭建码头整体调度系统、对无人车辆的行驶和作业过程信息化监控、规划行驶路线等。 除此之外，为满足智能驾驶系统在长期迭代过程中对海量路试数据的需求，公司开发了云端 大数据系统。该系统依托 5G 网络，具有远程数据采集、压缩、传输、 解析、回放、与算法 开发工具无缝对接等功能，可服务客户从研发到商业化运营的不同阶段。目前，公司在唐山 港、日照港两个港口共投放二十余台智能驾驶港口车开展运营。

成本因素和货车司机的稀缺性成为推动港口智能化升级的核心推动因素，公司作为国内唯一 可提供该领域完整解决方案的上市公司。根据中国物流与采购联合会调研数据统计，2021 年我国货车司机中，36-45 岁的占比最大，达到 48.7%；相较于 2016 年调研数据而言，司 机年龄显著向中老年段上移，年轻货车司机比例显著下降。

此外，目前货车司机取得驾照类 型以 A2 为主，占比为 61.5%；其次为 B2 驾照类型占比为 26.9%；C 驾照类型占比为 7.2%。 而根据我国《机动车驾驶证申领和使用规定全文》，需持有 A2 驾照才可以驾驶牵引车（含集 卡车），而 A2 驾照的获取必须在获得 B2 驾照基础上增驾，无法直接报考申领，且在实习期 驾驶的机动车不得牵引挂车，因而难以吸引年轻从业者进入。总结而言，在货车司机的老龄 化趋势下，对于货车司机的稀缺性将一定程度上成为推动港口智能化升级的重要因素之一。

另一方面，港口的智能化升级可有效降低其运营成本，提升服务效率。例如，当机器学习方 法应用于港口企业效益的时间序列分析中时，可从“运营类”、“航运率”等多维度预测未来 的走势变化，提供可视化分析效果图来辅助港口进行下一步决策，降低车辆空驶率、提升港 口运输周转率并降低物流成本。而从竞争格局角度来看，目前提供智慧港口完整解决方案的 供应商主要以图森未来、主线科技为代表的新兴创业公司为主。公司作为传统 Tier1 厂商， 凭借多年以来在汽车感知、决策、控制多个领域的软硬件实力积淀，已成为国内少有的可提 供 L4 级港口解决方案的公司。

长期来看，公司可将 L4 级高级别自动驾驶业务拓展至园区、矿区、校园等多个场景，从而 进一步打开成长空间。类似智慧港口的封闭式自动驾驶场景还包括智慧园区、智慧矿区、大学校园等，同时此类场景相互之间也存在许多共同特点。例如，以上封闭式场景均要求车速 均小于 30km/h，在场景内均有标准化的道路、指示牌以及固定的停靠区域和行驶路线，且 应用车辆类型也主要以重卡、摆渡车等为主。因此，相对应的以上场景所适用的自动驾驶解 决方案也存在许多共通之处。对于公司而言，则可以将成熟的 L4 级自动驾驶解决方案复用 于多个场景，从而进一步打开成长空间。

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