2023年汽车行业24年智能化策略：东风已起，智行未来

1. 电子电气架构：2024 年准中央域控落地，海外寻求国内协作

1.1 从技术趋势，当下正处于跨域融合的迭代时刻

域集中架构已经被主流车企所应用，当下正处于跨域融合的迭代时刻。整车架构由分布式 向域集中最终实现中央集成式架构的发展趋势已经被广泛采纳并付诸实现。特斯拉在 Model 3 上率先落地（准）中央集成式架构，实现智能驾驶、信息娱乐、中央网关的集成+区域控 制；小鹏、零跑、理想等其他新势力车企奋起直追，大多通过“传统分布式 → 域集中式 架构 → 域融合式架构”的路径向特斯拉的架构追赶学习。目前主流车企大多已经采用了 “域集中+MCU”的整车架构，但是受限于技术及成本考虑，整车完全采用域控实现全部的 控制功能并不现实。在当下的“域融合式”进程中，头部车企已经推出跨域融合的架构并 已经有车型落地，车企经常宣传为“中央域控”，但其本质还是跨域融合的形式，并没有实 现完全的中央域控，可以认为是（准）中央域控形式，此外各个车企的（准）中央域控所 能够集成的功能和方案的硬件设计也具备差异，主要还是基于各个车企技术、成本、部门 沟通等的原因考虑。

由域融合走向跨域，可通过“功能软件层融合（一个域控盒子中多个电路板，one box） → 物理硬件层融合（域控盒子中板级融合，one board） → 芯片融合（one chip）”的路径 逐步走向未来的中央集成式架构。总结主流的跨域融合的路径，核心在于将座舱域和智驾 域融合，其他的泊车、车身等功能也可能会纳入融合的考虑范围。 ①跨域融合第一阶段，功能软件层融合，一个域控盒子有不同的电路板分属不同功能控制， 通过以太网或 CAN 协议共享座舱域和智驾域中的信号，小鹏 X-EEA 2.0 就处于这个阶段。 ②第二阶段，智舱与智驾的域控制器在物理层面融合，域控盒子内一个电路板，但是内置 多个 SoC 芯片与 MCU 芯片以实现不同功能，这一方案比部署在不同电路板上技术难度更 高，但 BOM 成本更低，理想的 LEEA 3.0、小鹏的 X-EEA 3.0/3.5、零跑的四叶草架构和特 斯拉的 Model 3/Y 均处于这个阶段。 ③未来当 SoC 芯片的可靠性得到充分发展时，智舱与智驾功能将有可能由一个 SoC 芯片通 过虚拟机分割出不同的功能模块实现，达成真正的算力集中化，目前还没有方案落地，这 是下一步技术发展方向，高通 8295、英伟达 Thor、高通 Flex 等芯片可能支持该方案实现。

当下的域控集中或跨域融合阶段，也催生出整车软件架构和车载网络技术的变化。 ① 从软件的层面，软件平台化和面向服务的 SOA 设计是趋势。域控架构是软件定义汽车 的硬件载体，软件的重要程度得到极大提升。面对当下软件主体多、跨域功能实现复杂、 迭代开发周期长、开发成本高等问题。由此主机厂努力打造软件集中化的平台，推进分 层式的软件平台，将中间层、应用层等进行切分，可以提高分工效率，规范软件开发。 此外，推进软件架构的服务化，整车软件 SOA 为必然趋势，由原来的基于功能向基于 服务变动，更好地调提升效率的。 ②车载网络技术的发展趋势则为高带宽、低延时、高可靠、车云协同。目前，车载网络以 CAN 网络（~1Mb/s）、CAN FD 网络（~8Mb/s）和 FlexRay（~10Mb/s）为主，随着智能 驾驶功能的发展，基于 CAN 总线的信号传输已经无法满足全部需求，车载以太网 （100Mb/s~1Gb/s）是发展趋势。

从成本角度看，长期内，E/E 架构的升级将从软件、硬件、供应链管理三方面节省显性成 本： 1、硬件方面，①集中式架构将直接带来线束和 ECU 成本的下降，如特斯拉从 Model S 的 功能域集中架构到 Model Y 的准中央集中式架构，线束从 3km 缩短到 1km；②集中过程中 域控制器不断集成，而中央集中式架构最终导向 SoC的复用，实现算力使用效率的最大化， 从而降低域控制器和芯片成本；根据 Nullmax 的行泊一体形态论，单就行泊一体的域控演 进分析，从分离式域控制器到集成式域控制器，减少一个域控制器使得成本降低 30%，而 进一步达到单 SoC 系统则可以使得成本相对于分离式域控降低 50%，预计中央集中式架构 单一主控芯片使域控制器数量减少可以带来硬件成本的极大下降。 2、软件方面，根据高工智能汽车观点，E/E 架构演进伴随的 SOA 分层式整车及数据接口 设计平台，可以帮助车载智能系统的软件适配成本降低 85%。 3、从供应链角度，管理域控、芯片的供应商数量下降，主机厂供应链管理成本下降。

1.2 从主机厂维度，中国厂商迭代升级，传统外资“抱”中国大腿

域控趋势下，特斯拉引领，国内新势力中华为、小鹏和零跑走在头部，其他新势力和自主 品牌紧跟，而海外传统主机厂实际落地较慢。在跨域演变的理论和规划上，博世率先提出 域控演变的路线，海外主机厂如奥迪、特斯拉跟进规划。但是在实际应用上，特斯拉 Model 3 领先实现（准）中央集中式架构；国内主机厂跟随，进展快的是新势力，如小鹏 2022 年 搭载在 G9 的 X-EEA 3.0、零跑 2023 年搭载在 C10 上的 LEAP 3.0，已经进入跨域融合阶 段的（准）中央集中式架构，其它主机厂也全面迈入域控集中阶段，并预计在 2025 年前实 现（准）中央集中+区域控制的解决方案，包括长城、理想、广汽埃安、比亚迪、长安、上 汽、吉利、蔚来等；海外传统车企如大众、沃尔沃也在积极跟进，但实际进度相对于领先 国内新势力较为落后，并开展与中国主机厂的技术合作，如大众转而向小鹏合作寻求突破， 沃尔沃则是和吉利共同开发并应用 SEA 浩瀚架构，Stellantis 集团则与零跑汽车成立合资公 司以利用零跑的电动车生态实现自身电气化目标。

（1）特斯拉：整车 E/E 架构创新的先行者

特斯拉为主机厂中汽车电子电气架构变革的先行者，率先落地“中央计算+区域控制”。2012 年特斯拉推出的 Model S 仍具有功能域划分，2017 年推出的 Model 3 则实现了“中央计算 +区域控制”的（准）中央集中式架构，同时按照区域设计打破传统功能域划分，引领行业 变革方向。Model 3 整车包括四大域控制器：中央计算模块（AICM）+左车身控制模块 （LBCM）、右车身控制模块（RBCM）和前车身控制模块（FBCM）三大区域控制器。其 中，中央计算模块连接各自动驾驶传感器，综合执行逻辑计算功能，完成人机交互，包括 自动驾驶模块（Autopilot）、信息娱乐模块（IVI）、远程信息处理器（T-BOX）。前车身控制 模块负责 12V 的电池、电源分配和热管理的功能；左车身控制模块和右车身控制模块分别 负责剩下的车身与便利系统、底盘与安全系统和部分动力系统的功能。

特斯拉的架构发展过程中，逐步加大控制器的自研比例，使其域集中的设计更加“彻底”。 根据 2023 年 3 月特斯拉投资者交流日的信息，特斯拉整车内控制器自研比例经历 Model S （20%）、Model X（40%）、Model 3（56%）、Model Y（61%）、Cybertruck（85%）五代 车型迭代，下一代车型计划实现 100%的自研，将极大程度把握控制器供应链，进一步推进 “硬件预埋+软件升级”模式，简化供应链管理实现更好的降本。同时控制器的自研，也有 助于把控整车架构的设计，使得域集中变革更加“彻底”，根据 3IS 对 Model Y（2021 款）、 大众 ID.4（2020 款）和福特 Mach E（2021 款）的电子电气架构对比，Model Y 的 ECU 数量仅为 26 个，减少到了另外两款车的一半水平，在 Lin 总线的数量上，Model Y 的数量 仍旧仅有另外两款车的一半左右。特斯拉 Model 3 域控架构的集成度较大众和福特更加领 先。

（2）小鹏：追赶特斯拉 E/E 架构变革的先行军

小鹏的电子电气架构在新势力中较为领先，实现（准）中央集成式架构。随着车型迭代到 G6，X-EEA 3.5 电子电气架构上车。 ①G3 搭载的 EEA 1.0 为传统分布式架构，多模块、布线复杂，软硬件深度耦合。 ②P7 搭载的第二代电子电气架构 X-EEA 2.0 为域集中架构，采用功能域控制器，传统 ECU 数量减少 60%，仅保留局部传统 ECU；中央域控制器仅支持仪表、信息娱乐系统以及智能 车身相关控制的大部分功能，集成中央网关，没有实现智驾、座舱等大算力核心功能模块 的集成，没有实现计算中心化，因此不算中央集成式架构。 ③G9 搭载的 X-EEA 3.0 则实现了（准）中央集成式架构，在中央计算平台上实现板级融合， 集成车控、智驾、座舱 3 个域控制器；在区域控制上取消 EEA 2.0 域集中时期的功能域方 案，采用类似特斯拉的区域控制方案，分为左右域控制器。 ④G6 搭载的 X-EEA3.5 在 3.0 的基础上进一步发展，中央计算平台集成了六大功能域，OTA 升级速度提升 300%。从硬件架构来看，小鹏 X-EEA 3.5 实现舱驾板级融合，跨域融合的 中央计算平台将智能驾驶、座舱、仪表、网关、IMU、功放等功能集成，我们认为中央域 控的集成度之高已经超越特斯拉当前 Model 3 和 Model Y 的 E/E 架构，只不过在整体的控 制器自研上弱于特斯拉。

（3）零跑：位于中国车企领跑 E/E 架构变革的第一梯队

硬件层面，实现四域集中，集成度达行业先进水平。2023 年 7 月，零跑发布以四叶草中央 集成式电子电气架构为大脑的 LEAP 3.0 平台架构，预计将搭载在 C10 车型上。零跑平台 架构五年实现三次迭代，从 2019 年的分布式架构 LEAP 1.0，到 2021 年的域集中式架构 LEAP 2.0，再到现在的四叶草（准）中央集中式电子架构 LEAP 3.0。四叶草架构将一颗 SoC 芯片和一颗 MCU 芯片分电路板集成到中央计算平台上，集成座舱域、智驾域、动力 域、车身域，实现了物理融合；同时应用区域控制，据官网消息，整车线束长度缩短至 1.5km， ECU 数量下降至 28 个，我们认为零跑四叶草架构可能已经达到特斯拉 Model 3 水准。

（4）大众：迭代过程中因软件问题受阻，中国区转而寻求中国车企合作

大众从 MQB 平台车型的分布式架构升级为 MEB 平台 ID 系列车型上采用的（准）中央计 算架构。MEB 的中央计算机构中集成整车控制器（ICAS1）、智能驾驶（ICAS2）和智能座 舱（ICAS3）三大域控制器。ICAS1 实现整车所有控制类功能集成；ICAS2 作为智能驾驶 运算中心，通过以太网接收 ICAS1 的雷达和摄像头信息，实现运算处理，并实现对于制动 和转向系统的请求；ICAS3 采用一机多屏控制方式，通过以太网接收 ICAS1 和 ICAS2 的 需求。但大众 ID 系列的电子电气架构同时依然保留了较多分布式模块，集成度较低。 根据大众官网，2024年将推出新的 PPE和第二代 MEB+平台。目前大众的 ID系列基于 E³1.1 版电子电气架构，预计 2024 年基于新的高端平台 E³1.2 的保时捷 Macan 和奥迪 Q6 e-tron 将正式发布；下一代 E³2.0 将是全新的电子架构，并且实践“软件定义汽车”理念，我们预 计在 2025 年之后落地。

大众 E/E 架构迭代规划并不落后，但落地受阻，转而寻求中国车企合作。从大众的规划看， 其 E/E 架构迭代速度并不落后，也走在了外资及合资的前列，但落地过程中因软件问题拖 累了实际落地节奏，如保时捷 Macan EV 和奥迪纯电车型都被迫推迟到 2024 年上市，而 2023 年 5 月大众开始对软件部门 CARIAD 进行全面重组。此外大众也积极与中国企业达成 合作提升智能化能力，2022 年底和 2023 年 4 月，CARIAD 中国与地平线、中科创达组建 合资公司；2023 年 7 月，大众宣布向小鹏投资约 7 亿美元，收购 4.99%股权，并达成技术 框架协议，面向中国的中型车市场共同开发两款大众汽车品牌的电动车型，预计于 2026 年 走向市场；此外，大众旗下奥迪与上汽集团签署战略备忘录，合作开发、拓展高端市场智 能网联电动车产品组合。

5）小结：特斯拉具有先发优势，新势力加速追赶，传统合资车企仍有差距。 整车架构变革进程中特斯拉引领行业处在第一梯队，国内新势力中小鹏当前的 X-EEA 3.5 架构和零跑 LEAP 3.0 平台架构较为领先，整体处于第二梯队，其他新势力和头部自主如吉 利、长城、比亚迪、上汽等紧随。而合资车企虽有整车架构变革的规划，但在落地阶段或 因软件能力较弱以及跨部门协作的阻碍，迭代风格较为保守，保留或复用较多传统架构， 进度落后，同时在软件层面缺少技术积累，在域控集中的进程中遇到瓶颈。

1.3 域控集中模式下商业模式的变化及投资机会

主机厂加码软件能力建设，产业格局转向水平整合和垂直分割，主机厂掌控力提升。E/E 架构从分布式到域集中再向集中式域控架构转变的过程中，集成度不断上升，主机厂必须 有专业的软件团队以集成自研和外包的软件；同时随着硬件逐渐标准化，软硬件解耦，主 机厂对产品方案的自研掌控意愿提升，出于软件定义汽车及 OTA 能力的需求在软件能力上 逐步加码。在分布式架构阶段，软件和 ECU 高度耦合，Tier1 把 Tier2 的软件和芯片打包后 提供给主机厂，主机厂参与基础软件与域控系统的集成；在域集中架构阶段，软件逐步从 硬件中分离，主机厂选择直接和 Tier1/2 合作，在应用软件层合作或自研，将各功能模块集 成；在中央计算+区域控制阶段，中央计算平台水平整合功能域，各传感器/执行器被中央计 算单元支配，而原属于 Tier1 的大部分策略层的软件由主机厂主导，硬件、底软等则由不同 公司分工进行垂直分割，主机厂对产业链的掌控力增强。

响应主机厂“自研可控”需求，供应链企业转型 Tier1.5/0.5 应对变化。原先的分布式建构， 主机厂更多负责架构/需求开发及系统集成工作，供应商负责各个功能所需 ECU 的核心功能 和软件开发，多是黑盒交付。现在域控集中架构下，主机厂需要组建自己的专业团队加强 对于关键功能如智能驾驶、智能座舱的把控，主机厂或 Tier1 投资或联合设立 Tier0.5，或 者出现如华为这样的第三方 Tier0.5，同时深入参与核心功能共同开发的 Tier1 也可以认为 是 Tier0.5，Tier0.5 和主机厂深度绑定，全流程介入，合作模式为 Tier 0.5+OEM，在这一 阶段很多其他功能也是由 Tier1 进行开发和交付。中央计算架构下需要更加开放的深度合作， 技术实力强的主机厂建立专业软件团队，主要开发软件架构、逻辑功能和软件集成，Tier1 提供标准化的应用软件模块、通用基础软件和硬件，对于技术实力一般的主机厂，仍需要 Tier0.5/Tier1 的更多支持。

2. 智能驾驶：2024 年高阶智驾迎来新发展，投资更加聚焦

2.1 以特斯拉为标杆创新迭代，2024 年城市 NOA 大规模落地新起点

体验升级叠加智驾降本，2023 年智驾渗透率提升迅速。2023 年随着优质车型推出，一方 面高速和城市 NOA 等高阶智驾功能体验增强，另一方面智驾降本使得搭载智驾功能的车型 价位下探，推动智驾渗透率提升。根据佐思汽车研究，2023 年上半年 L2 级智能驾驶渗透 率达到 35.1%（去年同期 27.1%），L2+/L2++智能驾驶渗透率达到 8.6%（去年同期 4.8%）。 从趋势上，我们认为 L2 有望逐步成为接近标配的功能，L3（因法规原因，当下的 L2++可 认为是 L3）开始迈入渗透率提升加速期。

优质车型推出，NOA 愈加完善，消费者为智能驾驶付费的意愿增强。根据 2023 年 10 月小 鹏和问界官方数据，以小鹏 G9 和改款问界 M7 为例，两款车的高阶智驾版本车型价格上贵 2.5 万元左右，但是分别有约 80%和 60%的用户选择了高阶智驾版本。我们可以认为，智 能驾驶尤其是高阶智驾功能已经开始成为用户购车决策的核心影响因素。

特斯拉不仅是整车 E/E 架构的先行创新者，也是智能驾驶的引领者，横向对比看，可以说 各家主机厂或智能驾驶算法公司均把特斯拉作为智能驾驶的行业标杆。根据特斯拉软硬件 迭代，特斯拉智能驾驶大致可分为三个阶段： ①2016 年及之前，特斯拉与 Mobileye 合作开发 AP1.0； ②2016-2018 年：与英伟达合作推出 AP2.0 作为过渡方案，逐步建立计算机视觉+AI+芯片 的自研能力； ③2019 年至今，特斯拉进入软硬件全栈自研阶段，而根据其软件端（尤其是算法）FSD 的 变化又可以划分为 4 个小阶段，FSD 为特斯拉自研算法和硬件竞争能力的集中体现，历经 多次版本更新迭代，已贯通城市与高速 NOA 功能。

在算法端，特斯拉感知模型快速迭代，持续提高感知精度和长尾问题覆盖度，奠定纯视觉 路线技术基础，创新方法也在引领行业。复盘特斯拉智驾算法迭代过程，目前最值得关注 是其感知算法在 21~22 年取得了较大突破，逐渐完成了 BEV+Transformer+occupy 的算 法架构、用特征级融合取代了后融合，实现了由小模型转向大模型，进一步提升感知模型 的精度和对长尾问题的覆盖度。2023 年端到端架构推出是下一阶段的重要一点，FSD Beta v12 将采用端到端的架构，输入视觉等传感器信号、输出转向、刹车、加速等车辆控制信 号，提升自动驾驶算法性能。端到端架构拥有更高的上限，当模型训练达到某个临界点， 其将继续提高水平从而超越现有技术范式。

国 内 厂 商 在 追 随 特 斯 拉 智 能 驾 驶 的 发 展 方 向 ， 尤 其 是 算 法 层 面 。 特 斯 拉 BEV+Transformer+occupy 算法逐渐成为行业共识，国内领先如华为和蔚小理已经在 23 年 通过 OTA 部署类似算法，如华为在 ADS1.0 中便转向 BEV 架构，而 ADS2.0 中的 GOD2.0 类似于特斯拉的 Occupancy network 算法。但是需要注意的是，国内厂商主要是在感知端 （未用到决策规划环节）采用 transformer 算法，与特斯拉相比还有一定差距。 国内厂商目前在采用智能驾驶端到端架构的进度上还较为滞后，仅有小鹏在 23 年 10 月 24 日发布了下一代的 XBrain 架构的部分信息有涉及，架构由 Xnet2.0 和 XPlanner 组成，其 中 XNet2.0 将感知范围提升 200%，实现了动态 BEV、静态 BEV 和占据网络三网合一， XPlanner 则是基于神经网络的规划与控制，即端到端架构，但是小鹏 XBrain 具体上车时间 未知。其他厂商鲜有公开规划信息。

综合以上信息，我们判断国内智能驾驶第一梯队的华为和小鹏距离特斯拉，在算法迭代路 径上可能有至少 2 年差距。 虽然特斯拉 FSD12 即将发布，但 FSD 功能还未入华，后续也存在入华的不确定性，国内 厂商有时间窗口进行追赶，将城市 NOA 功能率先普及，2024 年预计随着城市 NOA 广泛 落地，高阶智驾迈入加速发展的新阶段： ①华为计划 2023 年第三季度率先在 15 个城市落地不依赖高精地图的城市 NCA 功能，2023 年第四季度开放至 45 城，预计在 2023 年 12 月，NCA 将实现“全国都能开、越开越好开” 的智驾体验（23 年 11 月 4 日晚公布可 OTA 升级至高速 NCA 全国可开）。 ②2022 年 9 月小鹏汽车成为国内首个上线城市 NOA 功能的车企，开始在广州进行试点。 2023 年上半年首发北京、上海、广州、深圳的高精地图版本城市 NOA。根据小鹏的规划， 城市 NOA 将在 2023 年年底落地 50 城，2024 年落地 200 城。 ③理想在 2023 年 6 月不依赖高精地图的城市 NOA（通勤 NOA，点到点）进行内测，计划 年底落地 100 城，2024 年 2 季度推送全量 AD MAX 用户。 ④2022 年 12 月，蔚来 NOP+功能落地，2023 年 9 月，蔚来宣布 NOP+功能从高速进入城 区，以“按路开通”的方式提供全域通行的点到点智能驾驶体验，目标是要实现“不依赖 高精地图，全国可开通”，计划 2024 年第二季度，将累计开通城区领航路线里程 40 万公里， 满足大部分用户使用需求。 ⑤上汽智己与 Momenta 合作打造智驾方案，计划 2023 年底开启城市 NOA 公测，2024 年 年中开放无图城市 NOA，2024 年通勤 NOA 覆盖 100 城。 ⑥同样与 Momenta 合作的比亚迪腾势，计划 2023Q4 开放高速 NOA 功能，2024Q1 开放 城市 NOA 功能。仰望也与 Momenta 合作，NOA 节奏与腾势类似。

华为和小鹏领先城市 NOA，2024 年城市 NOA 将由“尝鲜”迈入“实用和好用”。在城市 NOA 落地进度上，华为和小鹏领先处于第一梯队，预计在 2023 年底实现约 50 座城的城市 NOA 和全面的高速 NOA，2024 年预计开放更广泛的城市 NOA，同时提升智驾的实际体验； 理想、蔚来、比亚迪和智己进度较第一梯队晚约半年至一年（其中理想更接近晚半年，其 余接近一年），2023 年还处于城市 NOA 内测阶段，2024 年城市 NOA 开始正式落地，但还 是通勤 NOA 的形式，未能做到城区的全场景覆盖。总之，2024 年将可能是城市 NOA 更广 泛覆盖的新起点，由之前的“尝鲜”迈入“实用和好用”的阶段，各家主机厂落地节奏和 实际体验将是重要的竞争差异点。

2.2 降本加速渗透，24 年智能驾驶迅猛发展的关键

我们认为 2023 年是 L3 高阶智能驾驶的量产元年，2024 年趋势加快。2024 年 L3 渗透率 的提升主要依赖于智驾领先车企如华为系（问界、智界）、小鹏、理想、蔚来、智己等的销 量，往后看 2025 年传统主机厂增量较大，而合资和外资预计于 2026~2027 年开始贡献 L3 级别自动驾驶的增量。展望 2024 年，在问界(我们预计年销 30-40 万）、智界（我们预计年 销 15-20 万）、小鹏（预计年销 30 万）、特斯拉（预计国内年销 95 万）、理想（预计年销 65 万）、蔚来（预计年销 25 万）、智己（预计年销 15 万）等带动下，L3 车型销量有望超 过 200 万辆，使得 2024 年 L3 渗透率达到 8%~10%。 2024 年智能驾驶领域提高渗透率的核心是价格带下移，这主要依赖于供应商硬件的成本， 我们认为当智驾的成本占整车单价 10%左右的时候，会是厂商愿意配置的时刻，因此，24 年智驾降本能力是关键跟踪指标。随着智能驾驶算法不断更新迭代，尤其是大模型的引入， 算法有了很大的提升，从而降低了对于智能驾驶硬件的需求，这是降本的重要驱动。我们 认为降本可能通过以下途径实现：感知端降本，决策端降本以及数据端降本：

1、感知端降本主要是传感器数量减配或传感器种类变化。算法迭代和传感器性能提升，将 会带来同等智驾功能所需的传感器数量的下降，同时，冗余要求的降低也是减配动力。最 直观表现的就是对激光雷达的减配，华为 ADS2.0 已经由 ADS1.0 的 3 个降为 1 个，后续 不排除用“补盲雷达”取代激光雷达。从技术方案上，也有可能用 4D 毫米波雷达增强感知。 头部车企在 L3 阶段逐步向“纯视觉”或“视觉为重”的方向演进，整体感知成本也更低。 2、整车架构从域控集中到跨域融合，当下行泊一体因成本优势受到欢迎。行泊一体可以打 造高速、城市和泊车全场景的智驾方案，行车与泊车用一个 SOC 实现功能，同时算法端的 完善，也使得主机厂不用过于追求大算力 AI 芯片，华为 ADS2.0 的算力已经由 ADS1.0 的 400TOPS 降为 200TOPS。此外，行泊一体架构可更好复用行车和泊车的传感器。 我们以华为 ADS2.0 和 ADS1.0 为例，ADS2.0 在硬件上有明显的降本，激光雷达、毫米波 雷达减少使用个数，智驾芯片算力降低，预计硬件成本由 1.0 版本的 4.1 万元降至 2.0 版本 的 1.8 万元。

此外，数据采集、标注和仿真也具备降本途径。①数据采集。各家企业纷纷在尝试使用智 驾大模型通过建立云端数据闭环：一方面减少车端无效的数据采集、制定合理的数据存储 方案；另一方面优化车端数据采集机制、提高数据处理的自动化程度等措施来提高数据处 理的效率。②数据标注。各家厂商纷纷将自动标注和人工标注相结合，在大幅降低人工标 注成本的同时，提升整体标注效率。③仿真数据。面对各种类型的 corner case，主机厂将 仿真得到的场景可以作为自动驾驶系统测试的辅助，替代很大一部分的实车测试，极大地 节省测试时间，同时也能降低成本。

我们预测 L2 级别中前视一体机、L2 级别域控、L3 域控方案整体智驾成本以及渗透率的变 化趋势分别为： 1）L2 级（前视一体机）：搭载 ACC、AEB 等功能，是当前 L2 功能主要实现形式，23 年 成本在 800-1000 元区间，随着一体机功能还有升级趋势，以及技术降本，预计未来成本或 将持平。渗透率方面，我们预计 L2 级别智能驾驶未来几年渗透率仍将持续提升，但后期随 着 L3 级智能驾驶普及后渗透率会有所下降，而 L2 级前视一体机占 L2 级智能驾驶份额将 会逐渐下降。 2）L2 级（智驾域控及整体方案；含 L2+）：相较于前视一体机成本较贵，在 L2 级智能驾 驶中份额较小。根据其搭载的芯片以及传感器方案的不同，23 年的成本预计在 7000-15000 元左右，而随着传感器减配以及算力控制，预计 24 年成本有望降到 4000-10000 元左右。 渗透率方面，我们预计未来 L2 级智驾域控占 L2 级智能驾驶份额将会逐渐提升。 3）L3 级（含 L2++）：L3 级智能驾驶均采用域控方案。虽然目前 L3 级智能驾驶还未量产， 但是当前 L2++智能驾驶方案已经非常接近 L3，因此我们以 L2++智驾方案成本当做 L3 级 智能驾驶成本。在感知端精简及算力控制下，L3级智能驾驶硬件成本有望从 2023年的 2.5-4 万元降至 2024年 1.5-2.5万元左右。而渗透率方面，L3级智能驾驶渗透率未来将逐渐提升， 尤其是在迈过导入期后有望迅速提升。 我们预计中国自动驾驶渗透率将逐年攀升，L2 及以上智能驾驶 2022-2025 年总渗透率将从 32%迅速增长到 70%，中国智能驾驶硬件市场规模 2025 年有望达 1254 亿元，2022-2025 年 CAGR 达到 55%。

2.3 智能化将为 2024 年投资主线，智能驾驶是其中关键

在当下智能驾驶发展的新阶段，主机厂加大投入智能驾驶投入，注重软件算法的开发，整 体话语权将强化，最直接受益于智驾车型销量快速提升，以及由此带来的规模效应；而零 部件环节，更看好能够具备 Tier0.5 角色的企业，以及在底盘细分领域具备国产替代能力的 厂商。 1、主机厂在智能驾驶软件算法方面话语权提升，能够享受能力提升带来的附加值。主机厂 一方面直接受益于智驾车型热销，高阶智驾版本车型定价更高，而且现在更被购车者偏好， 因此主机厂直接受益于热销带来的现金流和利润的提升；另一方面，具备技术优势的主机 厂正在进行技术输出开辟另一成长路径，如小鹏汽车、零跑汽车。我们重点推荐小鹏汽车、 以及在 2024 年和华为进一步深化合作的长安汽车，关注理想汽车。 2、零部件维度，相较 2019 年~2022 年投资机遇因新增软硬件较多而“遍地黄金”，我们 认为当下的投资机遇更加聚焦，软件/AI 芯片/新型传感器＞纯硬件，具备 Tier0.5 能力的供 应商更具机遇，而底盘细分领域有望进一步国产替代。

3. 智能座舱：兵家必争之地，2024 年趋于白热化

3.1 汽车向“第三生活空间”进化，可打造差异化卖点

当前汽车座舱智能化加速落地，汽车由出行工具向“第三生活空间”进化，智能座舱正成 为各大汽车厂商必争之地。汽车电子电气架构由分布式向集中式升级，座舱域控加速上车， 并且功能集成愈加丰富，并呈现出三大趋势：（1）座舱域控芯片算力提升；（2）舱泊、舱 驾融合趋势；（3）本土厂商在种类繁多的座舱细分赛道不断发力。 智能座舱的总体配置率不断提高，2026 年全球智能座舱市场规模将达到 440 亿美元，中国 市场占比将超 4 成。根据 HIS，未来智能座舱的总体配置率将不断提高，2019 年全球和中 国新车智能座舱配置率分别为 38.4%和 35.3%，而 2025 年配置率将会提高到 59.4%和 75.9%，中国新车智能座舱配置率增速高于全球平均水平。根据 ICVTank，2020 年全球智 能座舱市场规模 231 亿美元，中国市场约 83 亿美元；2026 年全球智能座舱市场可达 440 亿美元，CAGR 为 11.3%，中国市场将达 183 亿美元，CAGR 为 14.2%。中国在全球市场 的份额将从 35.9%上升到 41.6%，是全球最大的智能座舱市场。

3.2 关注消费者愿意付费的产品，座椅、车灯、HUD 等

我们从三个维度构建统一的分析框架：（1）当前的渗透率高低、（2）未来增速/升级趋势（3） 市场空间和竞争格局。 根据智能座舱各项配置的配置率高低和未来增速/升级趋势两个维度，将其划分为四个象限： 其中第一象限为开启了第二成长曲线的赛道，渗透率较高但升级趋势明显的赛道；第二象 限为高机遇赛道，当前渗透率率较低且未来增速较快；第三象限的功能配置渗透率较低， 但未来增速有待验证，属于个性选择配置；第四象限为高渗透率的成熟赛道。而第三个维 度-市场空间和竞争格局分析主要用来对于各象限内部的配置的推荐程度进行排序。

高机遇赛道的配置当前渗透率较低并且未来增速较快，值得重点关注，包括（1）HUD：总 体渗透率不断提升，W-HUD 已较为成熟，AR-HUD 当前成本较高，但技术降本驱动下有望 逐渐成为主流；（2）DMS/OMS：DMS 未来有望成为乘用车标配，且硬件呈现升级趋势， 算法或集成于域控芯片，未来市场空间广阔；（3）数字钥匙：BLE、NFC 和 UBW 三类数 字钥匙占比逐年提升，而当前厂商产品布局中 BLE+NFC+UBW 集成方案备受关注；（4） 无线充电：渗透率快速上行，22 年为 28%，并且充电功率和车均个数仍有提升空间。 当前渗透率较高但升级趋势明显的赛道包括：（1）智能座椅：座椅功能升级迭代，加热、 通风、记忆、按摩和电动调节等功能渗透率不断提高，当前全球汽车座椅市场由外资主导， 国产替代空间广阔；（2）车灯：车灯有三大升级趋势，LED、ADB 和多色氛围灯共铸成长， 并且以星宇和华域为首，国产替代持续加速；（3）屏幕：多屏化和大屏化趋势明显，带动 行业空间持续扩张；（4）扬声器：单车扬声器数量不断提升，根据高工智能汽车，2021 年 国内前装市场上声电子市占率第一，品牌音响渗透率不断提高，但由马丁洛根、哈曼、BOSE 等外资占据；（5）空气净化：空气净化的健康需求不断增强，空气净化和香氛系统渗透率 持续提升，并呈现集成趋势。

编辑：火腿肠