2022年汽车电子行业市场现状及发展趋势分析 汽车电子市场广阔冲刺万亿规模

一、汽车电子市场广阔，冲刺万亿规模

1.1 汽车电子单车价值量提升趋势显著

汽车电子是安装在汽车中的电子元器件和电子设备的总称，是基于电子信息技术应用于 汽车领域形成的行业。从功能层面，汽车电子可以分为车身电子控制系统和车载电子装 置，其中： 车身电子控制系统：采用半导体等芯片，将车辆机械系统结合并统一控制，可以细 分为动力控制系统、底盘控制系统、车身控制系统等。 车载电子装置：作为单独的设备，独自承担相关功能，而对于车辆的驾驶性不会过 多影响，其主要目的在于提高车辆的便利性与舒适性。可以细分为智能驾驶系统、 车身及舒适系统、娱乐系统等。 目前整车的升级依赖于不断革新的汽车电子技术，而近年来汽车电子技术快速发展也使 得汽车的多种功能得以实现。

与传统消费电子不同，汽车电子由于关系到车辆的行驶安全，同时在使用过程中可能面 临更加苛刻的环境，对于质量的要求更加严格。例如发动机周边的元器件对于温度的要 求在-40℃~150℃之间，而普通民用消费电子则通常在 0~70℃，另外对于湿度、发霉、 有害气体侵蚀、使用寿命等指标中，汽车电子要求都要高于消费电子。这在很大程度上 加大了汽车电子的制造难度，也给相关企业提出更高要求。

纵观整个产业，汽车电子行业处于产业链中游，产业链上游行业主要为电子元器件、结 构件和印制电路板等行业，下游行业是整车制造业，最终在出行和运输服务等行业实现 产品应用。其中汽车电子元器件主要包括电阻、电感、电容、IC、晶振、磁材料等；结 构件主要包括压铸件、注塑件、接插件、密封件等。

目前汽车市场处于消费升级期，其中汽车电子是汽车产业中重要的支撑，伴随政策驱动、 技术指引、环保助推等多方面利好下，行业整体呈现高速增长态势。伴随汽车电子单车 价值量的增加，其在整车成本中的占比持续提升。以乘用车为例，根据赛迪智库数据， 乘用车汽车电子成本在整车成本中占比由上世纪 70 年代的 3%已增至 2015 年的 40% 左右，预计 2025 年有望达到 60%。随着汽车电子化水平的日益提高、单车汽车电子成 本的提升，汽车电子市场规模迅速攀升，根据中国汽车工业协会数据，预计到 2021 年全 球汽车电子市场规模将超过 20000 亿元，国内汽车电子市场规模将达到 8894 亿元。

长期以来，国际大型汽车电子企业如博世、大陆、日本电装、德尔福、伟世通、法雷奥 等凭借在技术积累、经验等方面的优势，在全球汽车电子市场份额中位居领先地位，根 据赛迪智库统计，2020 年前六家国外汽车电子一级供应商占据全球汽车电子市场 52.1% 的份额。

智能化转型，汽车电子趋势明显。目前汽车电子由之前的提供简单的逻辑计算的底层硬 件，逐步转化为提供强大算力的电子元件，目前汽车电子化的程度正逐渐被看作是衡量 现代汽车水平的重要标准，汽车电子推动汽车向智能化、网联化趋势发展，逐步实现由 交通工具，到有智能移动空间的转变。

1.2 整车 EE 架构向集中式进阶，域控制器成为核心

整车 EE 架构由分布式向集中式进阶。上一代分布式 EE 构架过于复杂、成本高，且 ECU 相互独立，可能由不同的供应商提供，框架无法复用，难以统一维护和升级，不能满足 主机厂对软硬解耦、灵活部署、OTA 升级等的要求。因此，整车 EE 架构由分布式走向 集中式成为重要趋势。

从整车的设计/制造维度讲，分布式 EE 构架过于复杂，物理安装困难。汽车智能驾 驶要求车辆搭载激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器，从 L0-L5 传感器数量逐 步上升，结构日趋复杂。仅当前 L2+级别的汽车，平均传感器数量约 20-30 个，极 狐阿尔法 S 华为 HI 版传感器数量高达 34 个。若汽车继续按照当前的分布式 EE 架 构发展，一方面算力可能产生瓶颈，一方面车辆物理空间有限，可能导致难以布置 更多 ECU 和线束；这也将反过来导致组装困难。而集中式电子电气架构能够平抑 ECU 和线束的增长趋势，降低 EE 网络的拓扑复杂度。

集中化电子电气架构能带来算力和功能的集中。在传统分布式 EE 架构中，增加一 个新功能，仅仅是添加一个 ECU，如果需要实现较为复杂的功能，则需要多个控制 器同时开发完成才能进行验证，一旦其中任意一个 ECU 出现问题，可能导致整个功 能全部失效。集中化的电子电气架构相当于单个 ECU 的“扩容”以及多个 ECU 的 “合并”，可以带来算力与功能的集中，减少资源浪费，提升系统开发和运行效率。

传统分布式架构更难实现 OTA 升级。在传统分布式 EE 架构之下，ECU 相互独立， 可能由不同的供应商提供，框架无法复用，难以统一维护和升级（编程语言和逻辑 算法不一致）。从这个角度来说，过去 Tier1 和 Tier2 主导的软件能力，未来会在汽 车架构的演进过程中逐步被车企消化吸收并主导，使得车企更能容易推出具有创造 性的差异化产品，从而推动汽车产业发展。

域控制器是汽车 EE 架构从 ECU 分布式架构演进到域集中式架构的一个重要标志。目 前通常域集中式 EE 架构按照功能划分域，分为智能座舱域、智能驾驶域和车辆控制域， 当前行业主流是按照功能划分域的 EE 构架，每个域由域控制器（DCU）进行控制。

1.3 主机厂呼声强烈，开放生态将成为主流

主机厂对创新性、主动性、差异性的需求日益强烈，高阶自动驾驶领域开放合作将成主 流。当前智能驾驶 SoC 厂商采取不同开放模式：以 Mobileye 为代表的黑盒厂商，为客 户提供从芯片到算法的 ADAS 一揽子解决方案，可以快速为主机厂提供智能化的能力， 但从长期来看，无法满足主机厂应用层的算法敏捷开发和迭代的需求；以英伟达为代表 的开放生态，允许上层算法的自主开发，为客户提供开发环境、开发工具、丰富的算子 库；以高通为代表厂商，以向客户提供 SoC 硬件平台为主，同时培育服务型合作伙伴予 以补充（例如中科创达），该模式对客户的研发能力要求较高。

黑盒交付模式的 Mobileye 积极拥抱变化，生态开放后下游 Tier1 厂商首要受益。为了 应对软硬解耦带来的开放需求，在 ADAS 市场提供黑盒交付的 Mobileye，基于 EyeQ5 提 供开放版本，即提供可编程序设计和开放的芯片。生态开放后，经纬恒润作为下游 Tier1 厂商的软件参与度将显著提升，有助于基于 Mobileye 自动驾驶平台积累更多软 件开发 Know How。

二、汽车自动化进程方兴未艾

传感器发展带动汽车自动化。随车汽车传感器的生产技术进步，车载摄像头、车载激光 雷达、车载毫米波雷达等传感器渗透率不断提升，加速了车联自动驾驶的应用，另外传 感器也使得车辆更加敏感，能够实现对于周围环境的实时感知，获得周围物体的轮廓以 及距离，实现自动避障、自主导航等功能。（报告来源：未来智库）

辅助驾驶成为汽车研发的重点方向，L1 至 L5 级别越高自动化水平越高。汽车自动化驾 驶通常分为 5 个级别，L0 即人工驾驶；L2 半自动化驾驶较为普及，是大多数车型已经 具备的功能；L3 几乎能完成全部自动驾驶，目前仅有奥迪 A8 为已上市 L3 级别车型； L4 只有在特定地段才需人工操纵其余时间告别驾驶员；L5 纯自动驾驶目前还只停留在 概念阶段，无需人类操作驾驶以及辨别路况将彻底改变人们出行观念。通常 L2 级别的自 动驾驶汽车会配备 2 颗以上摄像头，级别越高、功能越完善的车型则会配备更多的摄像 头，未来 L5 级别的车型至少将装载 11 颗摄像头，需求持续提升。

相对于传统燃油车，电动车更加适合应用自动驾驶技术，优势在于：1）电机的响应速度 更快，安全性更高；2）自动驾驶需要额外增加摄像头、雷达等电气设备，电动车使用这 些设备的时候不需要油电转换，能量损耗低；3）传统燃油车的 LIN、CAN 总线网络在自 动驾驶上已经无法应付过来了，需要升级到更快的 MOST 及车载以太网总线。燃油车由 于平台化、模块化的重复利用，牵连众多，很难在架构上推倒重来。 国内外电动车领域的领头羊公司都是通过互联网精神树立品牌形象，在产品塑造上更加 注重科技感，电动车电子化程度高，更加敢于应用先进的智能驾驶技术，车载镜头受益 于这个电动车发展大浪潮。

我国将智能汽车自动驾驶分为 5 个阶段，分别为：辅助驾驶阶段（DA）、部分自动驾驶 阶段（PA）、有条件自动驾驶阶段（CA）、高度自动驾驶阶段（HA）和完全自动驾驶阶段 （FA）。2020 年发布的《智能网联汽车技术路线图 2.0》中指出： 在 2025 年，我国 PA 与 CA 级智能网联汽车市场份额占比应超 50%。（L2+L3＞ 50%）； 到 2030 年 PA 与 CA 级份额超 70%，HA 级网联汽车份额达到 20%。（L2+L3＞70%， L4＞20%）； 到 2035 年，中国方案智能网联汽车产业体系更加完善，各类网联式高度自动驾驶 车辆广泛运行于中国广大地区。

根据 Statista 数据显示，全球 ADAS 市场规模预计从 2015 年的 7.64 亿美元提升至 2023 年的 31.95 亿美元规模，年复合增长率为 19.58%。根据 HIS Markit 的数据显示，中国 2021 年 L2 级的网联汽车渗透率为 20%，L3 级则为 0，如果在未来要实现上述条件： 2025 年 L2 与 L3 合计份额超过 50%，2030 年超 70%，则仍有较大的市场空间。

全球 ADAS 渗透率加速，2025 年全球仅有 14%车辆不具备 ADAS。根据 Roland Berger 研究预测，预计到 2025 年全球所有地区 40%车辆具有 L1 级功能，L2 及更高的功能车 辆占比将达到 45%，在全球范围内将仅有 14%的车辆没有实现 ADAS 功能。在具体 ADAS 功能中，根据 Roland Berger 数据预测，2025 年 L1~L2 级别的功能渗透率将较 2020 年 有较大提升，而 L3 及以上的 ADAS 功能将进入大众视野中，其中 HWP、远程泊车的渗 透率将达到 9%，全自动驾驶的渗透率也将达到 1%。而全球 ADAS 渗透率的加速，势必 将带动车载摄像头、激光雷达等细分行业上下游的景气程度，祥光产业链中的公司或将 从中深度获利。

L4 级别的自动驾驶要求 400TOPS 以上的算力，高算力、低功耗的自动驾驶 SoC 芯片 将成为域控制器的核心。L3 级别自动驾驶是算力需求的分水岭，需要的 AI 算力达到 20TOPS，L4 需要的算力接近 400TOPS，L5 甚至达到 4000+TOPS，在实现高算力的同 时还需要考虑低功耗，因此能满足前述条件的自动驾驶 AI 芯片便成为了 L4 及以上自动 驾驶落地的核心。

高等级自动驾驶有望在特定领域加速实现。目前，全球部分企业已经开始展示不同等级 自动驾驶商业化释放，Waymo、Zoox、百度等企业已经基于高度自动驾驶技术，开展了 自动驾驶出租车的试运营服务。由于安全是自动驾驶的重要前提之一，未来趋势可能遵 循“先封闭后开放”原则，率先在干线物流、矿区、港口等特定场景率先落地。以港口 为例，目前港口集装箱运营存在人工成本较高、工人短缺等特点，而激光雷达、摄像头 等传感器则可以很好适应该环境，经过改造后无需驾驶员管制和干预，可以实现自动环 境感知、危险情况主动制动或切换路线，实现港口自动化，解决目前的痛点。

盘点当前自动驾驶芯片的三大类参与者中，英伟达、Mobileye、高通目前已经成为主 流 参与者： （1）以 NXP、TI、瑞萨等为代表的传统汽车芯片厂商，在功能芯片市场占有较大市 场 份额，但因产品性能较难满足日益加大的算力需求和迭代速度，逐渐失去在自动 驾驶主 控芯片领域的竞争力； （2）以英伟达、Intel（2017 年收购 Mobileye）、高通为代表的消费级芯片厂商， 凭借 超强的研发能力、高算力芯片和消费领域积累的成本优势，抓住并引领汽车新 四化发展， 在智能驾驶 SoC 领域具备较强话语权，目前已经成为主流参与者； （3）以华为、地平线、黑芝麻等为代表的国产自动驾驶芯片，凭借本土化服务优势 以 及高效率的研发，在快速追赶中。

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