宁波汽车自动驾驶项目商业计划书.docx
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宁波汽车自动驾驶项目商业计划书
宁波汽车自动驾驶项目
商业计划书
xx集团有限公司
报告说明
HUD：
多信息化时代人车交互的重要窗口。
随着新能源汽车的兴起以及自动驾驶的普及，驾驶员需要关注的信息变得多样化，HUD技术显得尤为重要。
目前W-HUD为目前的主流方案，与此同时搭载AR-HUD的车型也逐渐进入大众视野，预计到2025年我国AR-HUD渗透率将由2021年的1%提升至15%，配套量将达到340万套。
根据谨慎财务估算，项目总投资37496.69万元，其中：
建设投资29536.47万元，占项目总投资的78.77%；建设期利息700.84万元，占项目总投资的1.87%；流动资金7259.38万元，占项目总投资的19.36%。
项目正常运营每年营业收入64700.00万元，综合总成本费用50176.37万元，净利润10624.69万元，财务内部收益率21.29%，财务净现值13935.48万元，全部投资回收期5.93年。
本期项目具有较强的财务盈利能力，其财务净现值良好，投资回收期合理。
本项目符合国家产业发展政策和行业技术进步要求，符合市场要求，受到国家技术经济政策的保护和扶持，适应本地区及临近地区的相关产品日益发展的要求。
项目的各项外部条件齐备，交通运输及水电供应均有充分保证，有优越的建设条件。
，企业经济和社会效益较好，能实现技术进步，产业结构调整，提高经济效益的目的。
项目建设所采用的技术装备先进，成熟可靠，可以确保最终产品的质量要求。
本期项目是基于公开的产业信息、市场分析、技术方案等信息，并依托行业分析模型而进行的模板化设计，其数据参数符合行业基本情况。
本报告仅作为投资参考或作为学习参考模板用途。
第一章绪论
一、项目定位及建设理由
车载CIS——智能驾驶下的千亿赛道。
图像传感器作为摄像头核心深度受益行业浪潮，根据TSR，车用CIS市场未来将超越消费类应用成为仅次于手机应用的CIS第二大应用市场，单车摄像头的需求量将随自动驾驶技术等级升高而不断增加，我们推算全球汽车CIS未来或冲击百亿美元市场空间。
二、项目名称及建设性质
（一）项目名称
宁波汽车自动驾驶项目
（二）项目建设性质
本项目属于扩建项目
三、项目承办单位
（一）项目承办单位名称
xx集团有限公司
（二）项目联系人
徐xx
（三）项目建设单位概况
公司坚持提升企业素质，即“企业管理水平进一步提高，人力资源结构进一步优化，人员素质进一步提升，安全生产意识和社会责任意识进一步增强，诚信经营水平进一步提高”，培育一批具有工匠精神的高素质企业员工，企业品牌影响力不断提升。
公司在发展中始终坚持以创新为源动力，不断投入巨资引入先进研发设备，更新思想观念，依托优秀的人才、完善的信息、现代科技技术等优势，不断加大新产品的研发力度，以实现公司的永续经营和品牌发展。
面对宏观经济增速放缓、结构调整的新常态，公司在企业法人治理机构、企业文化、质量管理体系等方面着力探索，提升企业综合实力，配合产业供给侧结构改革。
同时，公司注重履行社会责任所带来的发展机遇，积极践行“责任、人本、和谐、感恩”的核心价值观。
多年来，公司一直坚持坚持以诚信经营来赢得信任。
公司不断推动企业品牌建设，实施品牌战略，增强品牌意识，提升品牌管理能力，实现从产品服务经营向品牌经营转变。
公司积极申报注册国家及本区域著名商标等，加强品牌策划与设计，丰富品牌内涵，不断提高自主品牌产品和服务市场份额。
推进区域品牌建设，提高区域内企业影响力。
四、项目建设选址
本期项目选址位于xx（以选址意见书为准），占地面积约85.00亩。
项目拟定建设区域地理位置优越，交通便利，规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备，非常适宜本期项目建设。
五、项目生产规模
项目建成后，形成年产xx套自动驾驶设备的生产能力。
六、建筑物建设规模
本期项目建筑面积87216.83㎡，其中：
生产工程62246.55㎡，仓储工程11914.24㎡，行政办公及生活服务设施9585.30㎡，公共工程3470.74㎡。
七、项目总投资及资金构成
（一）项目总投资构成分析
本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。
根据谨慎财务估算，项目总投资37496.69万元，其中：
建设投资29536.47万元，占项目总投资的78.77%；建设期利息700.84万元，占项目总投资的1.87%；流动资金7259.38万元，占项目总投资的19.36%。
（二）建设投资构成
本期项目建设投资29536.47万元，包括工程费用、工程建设其他费用和预备费，其中：
工程费用25154.10万元，工程建设其他费用3726.68万元，预备费655.69万元。
八、资金筹措方案
本期项目总投资37496.69万元，其中申请银行长期贷款14302.91万元，其余部分由企业自筹。
九、项目预期经济效益规划目标
（一）经济效益目标值（正常经营年份）
1、营业收入（SP）：
64700.00万元。
2、综合总成本费用（TC）：
50176.37万元。
3、净利润（NP）：
10624.69万元。
（二）经济效益评价目标
1、全部投资回收期（Pt）：
5.93年。
2、财务内部收益率：
21.29%。
3、财务净现值：
13935.48万元。
十、项目建设进度规划
本期项目按照国家基本建设程序的有关法规和实施指南要求进行建设，本期项目建设期限规划24个月。
十一、项目综合评价
该项目的建设符合国家产业政策；同时项目的技术含量较高，其建设是必要的；该项目市场前景较好；该项目外部配套条件齐备，可以满足生产要求；财务分析表明，该项目具有一定盈利能力。
综上，该项目建设条件具备，经济效益较好，其建设是可行的。
主要经济指标一览表
序号
项目
单位
指标
备注
1
占地面积
㎡
56667.00
约85.00亩
1.1
总建筑面积
㎡
87216.83
1.2
基底面积
㎡
32866.86
1.3
投资强度
万元/亩
332.59
2
总投资
万元
37496.69
2.1
建设投资
万元
29536.47
2.1.1
工程费用
万元
25154.10
2.1.2
其他费用
万元
3726.68
2.1.3
预备费
万元
655.69
2.2
建设期利息
万元
700.84
2.3
流动资金
万元
7259.38
3
资金筹措
万元
37496.69
3.1
自筹资金
万元
23193.78
3.2
银行贷款
万元
14302.91
4
营业收入
万元
64700.00
正常运营年份
5
总成本费用
万元
50176.37
""
6
利润总额
万元
14166.26
""
7
净利润
万元
10624.69
""
8
所得税
万元
3541.57
""
9
增值税
万元
2978.13
""
10
税金及附加
万元
357.37
""
11
纳税总额
万元
6877.07
""
12
工业增加值
万元
23969.08
""
13
盈亏平衡点
万元
22666.43
产值
14
回收期
年
5.93
15
内部收益率
21.29%
所得税后
16
财务净现值
万元
13935.48
所得税后
第二章行业、市场分析
一、HUD——多信息时代人车交互窗口
抬头显示系统HUD首次适用于枪械瞄具中，后来演变至战斗机座舱罩或透明板上，用于反应飞机速度、高度、雷达等信息。
后来随着汽车的兴起和普及该技术逐渐应用于车辆中，该技术在汽车中的应用使得驾驶员不必在道路和仪表板中来回切换，增加了行车的安全性，目前随着新能源汽车的兴起以及自动驾驶的普及，需要驾驶员观察的仪表信息由之前的速度、车辆情况演变为导航信息、附近车辆情况、限速情况、智能驾驶情况等，驾驶员很难在驾驶车辆途中频繁转移视线至中控台或仪表板，这些转变使得HUD技术的应用范围加大，同时其重要程度也有大幅提升。
HUD主要分为三种类型，分别为组合型抬头显示系统C-HUD、风挡型抬头显示W-HUD和增强现实型抬头显示系统AR-HUD。
其中C-HUD主要用于汽车改装市场，通常在汽车仪表上方或顶部加装一块半透明树脂板，随后将其作为投影介质呈现出虚像，目前由于C-HUD成像区域较小、内容受限、成像高度低、汽车碰撞时容易造成驾驶员二次伤害等因素，已经被基本淘汰。
W-HUD为目前的主流方案。
主要利用曲面反射放大成像技术，将前挡风玻璃作为反射介质进行成像，可以支持较大额呈现区域和更远的投射距离，但由于其需要根据前挡风玻璃的尺寸和曲率搭配高精度反射镜来使其成像清晰，导致其成本较高。
AR-HUD：
融合AR，达到与现实融合效果。
AR-HUD同W-HUD一样，也通过前挡风玻璃作为介质进行成像，但是其融合了AR技术，可以达到最终的成像效果与真实世界融合的目的，同时AR-HUD整合了车辆的各种传感器和ADAS信息，将W-HUD无法显示的内容以3D的形式进行展现，相对于W-HUD，AR-HUD在VID、FOV、画面尺寸等关键参数上都有较大幅度的升级。
目前根据成像原理和影像源，AR-HUD成像方式可分为四种：
TFT、DLP、LCOS、LBS-MEMS。
TFT：
目前是HUD行业最成熟、常见的解决方案。
利用LED发射光经过液晶单元后将屏幕的信息映射到目标区域，在行业内相对成熟，参与厂家较多且都具有自身的特色方案，成本目前控制在较低水平。
DLP：
采用德州仪器专利产品DMD芯片，并利用其自身独立微型镜片控制相关角度，来时间光学字节输出，相较于TFT技术，DLP容易获得更高的亮度，同时由于其自身结构的特点，DLP技术相较于TFT能够很好地应对太阳光倒灌问题。
但是DLP的缺点也较为明显：
成本较高且为德州仪器额专利技术。
LCOS：
属于新型Micro-LCD放射式投影技术，有机结合了LCD和CMOS集成电路，具备大屏幕、高亮度、高分辨率等特点。
LBS-MEMS：
是一种将三基色激光模组与MEMS结合的显示技术，利用MEMS微镜扫描，结合RGB激光束的光来成像。
由于采用激光光源，其具有色域更广，无需聚焦等优点，同时自身体积也较小，并且可以根据图像信息调节光源的亮度。
目前全球HUD产业上游可归纳为HUD相关原材料及核心部件，例如LED光源、投影芯片、PCB板、玻璃、光学镜片等，相关部件及关键材料的技术水平要求较高，且海外公司优势较为显著，例如DLP技术路径中，德州仪器公司便垄断了先关的上游芯片技术，上游也是HUD产业链中的核心。
中游属于HUD的制造商，例如国内的水晶光电目前HUD产品进入爬坡量产阶段，并已经在红旗E-HS9中投入使用。
下游为大型整车厂，其销量的多少将直接影响到中游的盈利能力，未来随着AR-HUD的放量以及成本进一步优化，将进一步下沉至中低端产品中。
智能汽车带动，HUD装机数量激增。
虽然HUD技术在多年前便在世界范围的各大车厂的中高端汽车中使用，但是受限于当时的通信技术、显示技术、人机交互体验等多方面原因，搭载HUD的汽车数量一直呈现缓慢递增态势，近两年随着新能源汽车销量的快速增长以及显示技术的升级带来的HUD成本下移，以及解决了早期分辨率低、重影难以消除等问题，HUD的配套量快速增长。
根据盖世汽车研究院的整理，我国乘用车HUD配套量在2020年达到76.5万套，同比增长超100%。
在多信息化的今天，驾驶员除了需要关注当前的路况信息，还需要留意导航、未来路况、车辆情况等多重信息，在安全驾驶的前提下可以说HUD在如今成为了智能汽车中驾驶员与信息之间重要的交互平台伴随着HUD的搭载量提升，HUD升级也在悄然进行，ARHUD渗透率未来将会提升。
目前市场主流HUD仍然是W-HUD，但是由于其自身技术的限制，W-HUD未来将无法满足智能驾驶所需的多信息交互需求，我们认为AR-HUD在未来将成为HUD的主流方案。
根据盖世汽车网预测，到2025年我国AR-HUD渗透率将由2021年的1%提升至15%，配套量将达到340万套。
目前全球HUD市场基本被海外垄断，国产替代空间巨大。
世界范围内主要公司有：
日本精机、大陆、日本电装、伟世通、博世等，中国目前主要的供应商为华阳集团、水晶光电、泽景电子等。
根据高工汽车研究院数据显示，2021H1在W-HUD市场中，全球前五的企业占据了市场超95%的市场，前三名分别是日本精机、日本电装、华阳集团，其中国内额供应商华阳集团凭借自身在长城、长安、广汽等客户的项目订单增加使其市占率跻身世界前列。
二、车灯：
“功能”走向“智能”
随着新能源车的销量持续增长以及汽车互联、自动驾驶的不断升级，车灯升级也在进行中，在LED照明技术的升级下，车灯与车载传感器在算法的加持下，能够实现根据路面的情况进行多样光的他调节，实现例如多道路模式切换、智能转向、无眩光远光、行人警示等照明功能。
车灯由之前的保障夜间行车安全、警示车辆的单一功能产品，逐渐向车辆信息数据输出载体的角色演化，实现从“功能”到“智能”的角色升级。
LED将维持其主流车灯灯源地位。
在汽车前灯目前的演变情况来看，我们认为未来LED灯将维持主流角色，其使用寿命、高效率、高耐用性等特质在车规认证中也将具有较大优势，同时在实现车灯智能化的进程中，LED灯源由于其模块化性能较好、体积小、响应速度快等优点也将更好地实现车灯的智能化。
虽然目前激光大灯在某些高端车型中已经应用且性能优于LED灯，但是受限于高成本，短期内无法快速渗透到中低端车型中。
随着技术的发展，以及对于复杂环境的应对需求，结合了较高的工艺，提高产品的安全性，智能大灯孕育而生。
智能大灯的出现有效扩大了夜间的照明范围，改善了远光炫目的问题，实现了车灯的智能自动调节，成功将车灯向“智能”的角色发展。
目前LED在智能车灯中应用较为广泛，但是也有类似于宝马的车厂较为青睐激光大灯，LED车灯又演变为矩阵式LED大灯，并从功能上可以区分为AFS、ADB、DLP等智能方案，不同的车厂有自身的偏好。
其中矩阵式LED：
将车灯内部的多个LED灯光按照矩形排列，形成多个照明分区。
实现多个分区的精准控制，是实现自动切换远近光、改变照明范围、改变照明角度、调节车灯亮度的基础，目前矩阵式LED车灯已经
AFS：
自适应前照灯系统俗称转向大灯，由传感器、ECU、车灯控制系统等协同作用，实现车灯在转弯时能够自动控制车灯偏转，从而保证驾驶视野中没有灯光盲区。
ADB：
自适应远光系统，在AFS的基础上实现了车辆根据路况自适应切换远近光的智能灯光控制系统，其内部的传感器在感知到有车辆或者行人的情况下将控制灯光关闭或调暗部分远光照明区域，从而在避免被照目标眩目的同时保证其余照明的清晰度。
DLP：
数字光处理，可以理解为将ADB进行更多的分区，从而实现了多区域的光线精细调节。
而精细地调节所带来的便是车灯投影成为现实，车灯也作为一个信息的传递窗口，在智能化中走上更高台阶。
通过分析汽车之家2021年1-11月累计销量前25的车型，通过对比可以发现目前LED车灯在10万以上的车型中已经十分普遍，并有向下继续渗透的趋势。
在20万元以上给的车型中，可搭载智能车灯的车型开始增加，其中以AFS和ADB为主的技术方案较为流行，但是目前很多车型虽然具有搭载智能车灯的能力，却只在顶配车型中出现或需要消费者额外付费选装，导致最终的综合渗透率依旧较低。
根据前瞻产业研究院的数据，我国在2019年AFS大灯渗透率为18%，而ADB的仅为1.8%。
我们认为未来新车型搭载智能车灯的占比将会进一步提升，同时随着汽车智能化的加速普及和LED车灯成本的进一步下降，智能车灯在我国的渗透率将会在近几年飞速提升。
激光大灯尚未普及，目前应用于高端车型中。
相对于LED大灯，激光大灯的优势是明显的，传统LED大灯发光强度通常为100流明，而激光大灯可以做到170流明，并且照射范围可达前方600米，几乎两倍于传统LED大灯，使得驾驶人员即使在人烟稀少的地区，依旧可以在很大程度上避免由于照明带来的安全隐患。
但是目前激光大灯成本依旧较高，虽然今年来搭载激光大灯的车辆逐年增加，但是仍然只存在于高端车型中，向下渗透仍需很长时间。
目前全球车灯行业集中度较高，根据Varroc统计数据，全球2020年前五大厂商份额累计约74%，其中日本小系、意大利马瑞利、法国法雷奥份额为全球前三，占比分别为25.3%、13.9%、12.8%。
国内华域、星宇股份等厂商发力追高，在2019年的我国车灯份额占比中，华域视觉占比28%，星宇股份占比9%，其中华域视觉前身为上海小系，由于自身具有日本小系的技术以及相关背景，在被华域汽车收购后延续了其技术工艺，在全球范围内设立7个生产基地和8个海外研发中心，客户涵盖大众、别克、丰田、宝马、特斯拉等全球知名客户，产品覆盖前、后、转向灯。
星宇股份成立于1993年，自创立初期专注于车灯业务，企业由卤素灯一路进化到目前的智能车灯，旗下产品进入大众、宝马、丰田、宝马等知名厂商。
百亿市场空间，智能车灯规模稳步增长。
根据太平洋汽车网数据，2019年我国乘用车销量2069.8万辆，我们根据我国2019年的AFS渗透率18%、ADB渗透率1.8%，通过均价可以估算出2019年我国AFS和ADB智能车灯规模约为115.5亿元。
假设2021年渗透率达到20%，ADB渗透率达到2.2%，则根据中汽协数据，我国2021年全国乘用车销量2627.5万测算出AFS和ADB车型销量分别为525.5万和57.8万，根据目前市场中AFS2500的均价以及ADB5000元的价格测算，我国在2021年AFS及ADB总市场规模达到160.3亿。
同时全球智能车灯市场规模也在稳健增长，根据GMIResearch数据，全球智能车灯的规模将从2019年45.2亿美元上升至2025年64亿美元。
第三章项目背景分析
一、ADAS渗透率加速，带动车载摄像头高速发展
车用摄像头需求增长主要来源于ADAS系统的发展和普及。
ADAS是自动驾驶的主流应用技术方案，其关键是视觉系统，通过感知道路环境增加驾驶员可见性，并在驾驶员疏忽时对危险情况做出反应，加大对行车安全的保障。
未来5年自动驾驶汽车出货量将保持高速增长，带动车载摄像头放量。
根据IDC，预计全球自动驾驶汽车合计出货量将能从2020年的2773.5万辆增至2024年的5424.7万辆，渗透率预计超过5成，2020-2024年CAGR达18.3%，其中L3级别2024年出货量或将达到约69万辆。
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。
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。
（L3以上网联汽车广泛使用）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HISMarkit的数据显示，中国2021年L2的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RolandBerger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RolandBerger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。
二、车载CIS——智能驾驶下的千亿赛道
特斯拉、蔚来等造车新势力走在技术前沿，引领智能汽车行业发展，作为智能汽车最引人瞩目的技术当属自动驾驶。
环境感知是实现自动驾驶最关键的环节之一，环境感知的核心是传感器（sensor），目前主要的传感器分为两种，摄像头和雷达。
区别在于摄像头是通过第三方发射波（光）感知信息，而雷达是通过自己发射波来感知信息。
雷达根据探测距离、分辨率的不同，分为超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达（LiDAR）。
激光雷达具有测距远、分辨率高的优点，但价格昂贵；毫米波雷达体积小，天气适应性较强，成本较激光雷达低很多，主要分为24GHz和77GHz/79GHz，后者测距更远，制造工艺难度更大，其局限性在于对静止物体的分析精度不够；摄像头成本最低，但易受天气影响，且需要复杂的算法支持工作。
根据Yole，2025年ADAS摄像头模组市场规模有望达81亿美元。
智能汽车迭代升级势不可挡，汽车为未来CMOS图像传感器高增速市场。
车载摄像头最初主要应用在倒车系统中，随着5G商用落地以及ADAS（AdvancedDrivingAssistanceSystem，高级驾驶辅助系统）快速普及，汽车加速智能化步伐，感知技术作为自动驾驶技术发展的一大核心，催化车用图像传感器迎来量价齐升。
根据Omdia，预计2020-2030年，汽车摄像头及工业视觉将成为图像传感器增速最快的两大下游领域，其中汽车十年间年均复合增速预计将能达到近20%之高。
造车新势力摄像头配备更加激进，有望加速CIS上车进程。
造车新势力在推动技术变革上一向表现出更加积极地姿态，与传统车企渐进式提升自动化水平不同，蔚来等造车新势力多采用“一步到位”的技术发展路线，跳过L1、L2级，加速推进L3、L4车型量产上市，自然的，其在自动驾驶传感层的上也领先一步，率先“安排”更多数量摄像头“上车”。
从统计情况来看，同为L3级别的奥迪A8和奔驰S配备摄像头分别为5及6个，而“造车新势力”特斯拉、蔚来、理想、小鹏的L2+级别自动驾驶汽车配备摄像
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