汽车行业软件定义汽车深度报告.docx

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汽车行业软件定义汽车深度报告

汽车行业软件定义汽车深度报告

1.自动驾驶升级路径

从自动驾驶升级路径情况来看，现阶段处于L3级导入期。

2015年以前辅助驾驶功能主要为L1/L0级，L1级可实现加减速或转向控制，驾驶员持续进行车辆横向和纵向的操作，代表功能为LKA、AEB等，汽车E/E架构为分布式，即大部分功能仍是分布式离散单元控制，即单个ECU对应单个功能，整体单车配套价值约7千元；2016年进入L2级时代，可同时实现车速和转向自动化。

驾驶必须始终保持掌控驾驶，在特定场景下系统进行横向和纵向操作，代表功能为ACCwithLKA、APA等，部分ECU开始集成式发展，但仍未有域的划分，目前L2及以下整体单车配套价值在1.5万元左右。

到2020年将正式进入L3级时代，为有条件自动驾驶，可解放双手。

驾驶员不必一直监控系统，但必须时刻保持警惕并在必要时进行干预，代表功能为TJP、RPK等，分布式E/E架构逐渐发展成为域集中式架构，整车大约分为5~6个域，控制器算力指数级提升，以太网开始出现，L3及以下整体单车配套价值约为2.5万元。

到2023年将逐步进入L4级时代，随着芯片和算法等性能增加，自动驾驶功能将进一步升级，CityPilot、更高级的AP等功能涌现，E/E架构进一步升级，L4及以下整体单车配套价值超过4万元。

L3级自动驾驶于2020年左右批量上市。

根据全球各大车企规划来看，大部分车企准备在2019-2020年量产上市L3级自动驾驶车型，少部分车企则选择跳过L3级，直接进军L4级自动驾驶。

此外，国内车企量产上市节奏略晚于海外车企，我们预计海外车企将从2021年起L4级车型陆续批量上市，而国内车企2023年左右批量上市。

2.自动驾驶的市场规模有多大？

2.1.2020年全球自动驾驶市场约千亿美元

提高效率+安全是自动驾驶对整个社会提供的价值所在，造就全球自动驾驶市场大红海。

对于全球自动驾驶市场规模众说纷纭，我们列出市场主要的预测数据，以供参考。

根据科尔尼数据预测，至2025年全球自动驾驶（包含车端、道路、云等）市场规模达800亿美元，至2030年市场规模达2800亿美元。

根据罗兰贝格数据预测，2020年全球自动驾驶车端系统的市场规模1138亿美元，到2030年市场规模将约5000亿美元，其中芯片、传感器、软件算法将贡献主要增量市场。

2.2.2020年国内自动驾驶市场达844亿元

我们测算ADAS功能产品前装市场容量步骤如下：

第一步：

乘用车市场容量预测。

根据中汽协数据，2019年我国乘用车汽车产量为2136万辆。

借鉴海外发达国家发展经验，我们认为国内乘用车千人保有量2019-2025年将逐步攀升至200辆，预计2019-2025年国内乘用车复合增速3%。

第二步：

各产品前装市场的渗透率预测。

根据汽车之家披露的标配情况，产品渗透率从自建样本库获取。

样本共有118款车型，每个车型均采集高中低三个档次的产品搭载情况。

（备注：

本文测算均只针对前装市场；十二个主要ADAS功能无特殊说明，下文均指360度全景影像、自适应性远近光灯、疲劳驾驶提示、车道偏离预警、并线辅助、道路交通标志识别、倒车车侧预警系统、定速巡航、车道保持辅助、主动刹车系统、自适应巡航、自动泊车入位，且先后顺序不变。

）

假设2017-2020年自建样本体系的功能渗透率即为各功能前装市场渗透率。

根据样本统计数据，2019年ADAS产品（360度全景影像、自适应性远近光灯、疲劳驾驶提示、车道偏离预警、并线辅助、道路交通标志识别、倒车车侧预警系统、定速巡航、车道保持辅助、主动刹车系统、自适应巡航、自动泊车入位）渗透率分别为19.8%、21.8%、21.8%、24.7%、22.1%、7.1%、9.4%、46.8%、18.5%、33.1%、23.4%、19.8%。

其中主动刹车系统、定速巡航系统较为成熟，渗透率较高，分别为33.1%、46.8%；其他功能均处于普及期，渗透率均在25%以内。

我们重点参考各功能近几年和各价格带功能渗透率（见附录），假设至2025年ADAS功能前装市场渗透率分别为52%、48%、51%、50%、36%、32%、38%、5%、48%、70%、69%、62%。

此外，L3，L4级功能也将分别于2020年、2024年逐步上市。

我们认为未来几年ADAS功能渗透率将加速提升（除自适应巡航替换定速巡航外），主要原因为：

1）随着消费者对汽车功能安全需求不断提升，更加愿意为ADAS功能买单；2）车企将ADAS功能作为新车型亮点，以此来增加市场竞争力；3）随着智能新技术逐渐成熟，5G商用后，用户体验更加良好，销量上升带来成本的进一步下探。

第三步：

各功能的单车价值预测。

自动泊车入位、自适应巡航涉及功能安全，实现难度较大，360度全景影像对硬件参数要求较为苛刻，功能成本更高，2019年每个功能单车价值约为2000元/套，其余每个功能单车价值约为1000元/套。

L3新增功能在2020年单车配套价值为1.1万元/套，L4新增功能在2023年单车配套价值为2万元/套。

其中自动泊车入位正处于功能不断集成的过程，因此单车配套价值将逐年缓慢提升，并趋于稳定。

其余功能，随着技术逐渐成熟，渗透率提升后，成本进一步下探，单车配套价值有望先下降，而后趋于稳定。

我们预计到2025年单车价值分别为360度全景影像（1184元）、自适应巡航（1772元）、自动泊车入位（2431元）、L3新增功能（6495元）、L4新增功能（16200元）、其余功能（均为592元）。

2025年ADAS市场规模达2250亿元，2019-2025年CAGR达21.3%。

经测算，2020年ADAS主要功能市场规模达844亿元，同比增长19.3%。

随着5G逐步落地，主机厂纷纷推出搭载ADAS功能的新车型，ADAS各功能渗透率加速提升，到2025年市场规模达到2250亿元，L2及以下级别功能中自动泊车入位、自适应巡航为最大的两个市场，分别为384亿元、312亿元，将贡献主要增量市场。

3.自动驾驶产业各环节发展如何？

自动驾驶通过感知层（毫米波雷达、激光雷达、单\双目摄像头等），来感应周围的环境，然后通过决策层进行辨识、运算与分析，并通过执行层来完成操作，从而增加汽车驾驶的舒适性和安全性。

自动驾驶等级划分标准较多，为便于分析，我们参照美国SAE、NHTSA以及中国版分级标准（申报稿）等标准，将各功能划分为以下等级，其中L0主要为预警类功能，L1主要为独立的主动控制类、驾驶辅助类，L2主要为组合的主动控制类、驾驶辅助类，L3级及以上为更高级的自动驾驶。

自动驾驶全产业链大致可以分为三大环节：

感知-控制决策-执行。

感知层主要包括雷达（激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达）、视觉系统（摄像头、红外相机等）；控制决策层包括操作系统、应用软件、芯片/计算平台等；执行层包括制动、转向、照明、油门、安全气囊等。

此外，还包括车内通讯、地图和车联网等。

3.1.多传感器融合是主要发展趋势

环境感知传感器主要包括视觉识别类（包括单目、双目、多目摄像头及红外线相机）和雷达类测距传感器（激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等）。

每种传感器其工作原理、材料特性、制造工艺等不同，因此其应用的性能、成本等均不相同。

1）摄像头应用较为广泛，成本低廉，可实现特征类符号的检测与识别，如车道线检测、交通标志识别、交通灯识别、行人和车辆检测等，但在恶劣天气或光线较差的环境下效果较差。

2）超声波雷达成本最低，但探测距离短，常安装在车前后保险杠上，用于泊车入位；3）毫米波雷达具有体积小、穿透力强且不受恶劣天气和光线环境影响等优势，可用于探测车距及前车速度，是实现主动刹车、自适应巡航的基础。

4）激光雷达效果最佳，可获取目标距离、方位、高度、速度甚至形状等参数，成本方案最高，但目前大陆推出了低成本的摄像头激光雷达融合传感器或能改变目前行业对激光雷达的认识

各功能根据需求不同，采用不同的传感器方案。

对识别要求较高的功能如智能大灯、道路偏离预警、道路保持辅助、紧急制动、行人检测、道路标志识别采用以摄像头为主的组合方案，而对测距要求较高的如自适应巡航等，采用以雷达传感器为主的方案。

ADAS功能在不断进步演化，多传感器融合是主要发展趋势。

AEB系统分为几个档次，从消费者体验角度来看，首先出现的是警示加声音提醒的FCW前方碰撞预警系统；若驾驶员无反应，则出现限速自动提示；最后则为自动介入刹车。

从硬件配置角度来说，各主机厂采用方案不尽相同，初代系统多为单雷达或单摄像头实现预警功能，如毫米波雷达（供应商以博世、大陆等为主）、单目视觉摄像头（供应商以Mobileye等为主）。

随着对功能安全的重视，多类或多个同种类型传感器融合制动（供应商以博世、大陆、安波福和维宁尔等为主）逐渐成为主机厂实现AEB功能的主要实现形式。

3.2.决策层是自动驾驶技术的大脑

决策层的底层技术驱动在于软件算法的持续优化，计算平台处理能力的指数级提升。

决策层负责将同类传感器信号进行算法融合或特征提取等预处理，然后由主处理器进行多类传感器信号的数据融合，并评估判断做出决策，并将指令输出给控制器，执行刹车、转向、加速等操作。

现阶段，各ADAS功能较为独立，每个功能的前期预处理、数据融合、控制指令输出均有单独的芯片处理。

随着芯片算力的迅速提升，软件算法的持续优化，大量的计算将由一颗主芯片来承担。

自动驾驶计算平台芯片企业涌现。

现阶段自动驾驶决策层硬件供应商分为两大类，一类是传统汽车芯片供应商，主要为较低级的自动驾驶功能提供MCU芯片，此类芯片控制指令处理能力尚可，但AI算力方面表现较弱；另一类是以消费电子、初创企业或者通信巨头等领域的新入局者，AI算力和功耗方面表现亮眼。

计算平台芯片企业呈现两超多强的竞争格局。

Mobileye、Nvidia属于第一梯队，特斯拉、华为、地平线处于第二梯队，其他传统汽车芯片供应商主要面向自动驾驶功能市场处于第三梯队。

1）Mobileye背靠英特尔，占据L3及以下市场，对外提供算法+硬件，产品逐渐由视觉处理向多传感器融合发展，但后期算力提升略显不足，算法和平台捆绑销售，灵活度较差，客户难以做出差异性产品；2）Nvidia凭借GPU芯片绝对领导优势，方案占据L4级及以上预研市场，算力较高，也可支持多传感器数据融合，已通过功能安全标准，但价格较贵；3）特斯拉属于自研芯片，可根据需求研发专用芯片，大大缩小研发周期，针对性的设计也会在大大减少芯片硬件资源，但现阶段并未认证功能安全标准。

4）华为、地平线尚处于适配测试中，华为的模式和Nvidia类似，算力较高，目前已通过功能安全标准认证，主要针对L3及以上市场。

地平线模式和Mobileye类似，主要针对L2/L3级市场。

华为和地平线或在2020年-2021年会有量产车搭载，将成为自动驾驶领域重要的组成部分。

3.3.执行机构是实现行车安全的核心所在

主动控制类功能和自动泊车是最有价值且体验效果较好的功能。

但实现AEB、ACC、AKS、AP等功能，需要执行机构的参与，传统的纯机械执行机构无法通过电子技术控制，因此需要电子化升级，以利于集成到驾驶辅助系统中，实现自动驾驶功能。

博世、大陆等外资巨头凭借深厚的汽车动力总成和底盘技术优势，是现阶段智能驾驶执行机构以及ADAS功能的主要供应商。

为便于实现智能驾驶功能，执行机构应首先线控化即电子化，典型的线控执行包括线控制动、线控转向和油门。

线控制动技术难度高，EMB系统是未来发展趋势。

线控制动系统分为机械式线控制动