輕地圖重感知”成趨勢，智駕感知層硬件迎來(lái)放量機遇

自動(dòng)駕駛體驗持續升級，帶動(dòng)消費者智駕方案接受度迎來(lái)拐點(diǎn)。2023 年多家車(chē)企巨頭升級智駕系統，推出城市 NOA 功能，向 L3 等級自動(dòng)駕駛持續推進(jìn)。2023 年 3 月，小鵬推出了新一代智駕系統 XNGP，同年 4 月，華為推出HUAWEI  ADS 2.0 高階智能駕駛系統。智能駕使在舒適性、安全性、便利性的體驗升級顛覆了消費者們對 NOA 局限于高速路的刻板印象，車(chē)主為高階智駕買(mǎi)單意愿逐漸加強。

2023 新版問(wèn)界 M7 的 ADS 高階智駕包選裝率達到 60-70%（2023 年 9 月 17 日至 10 月 7 日）。2023 年年底，小鵬將在全國 50 城開(kāi)放無(wú)圖 NOA，華為將在全國普及無(wú)圖城市智駕方案，應用場(chǎng)景的拓寬將持續激發(fā)消費者需求感知，自動(dòng)駕駛行業(yè)迎來(lái)需求端拐點(diǎn)。 

1.“輕地圖重感知”智駕方案成長(cháng)期趨勢，自動(dòng)駕駛感知層硬件迎來(lái)放量機遇 

傳統意義上高精地圖憑借其高精度、數據維度豐富等特點(diǎn)被視作走向高階自動(dòng)駕駛的必經(jīng)之路、進(jìn)入城市 NOA 的基礎。近年來(lái)自動(dòng)駕駛高速發(fā)展趨勢下，由于繪圖成本過(guò)高、法規政策制定節奏限制、維護成本高昂等問(wèn)題使得高精地圖難以滿(mǎn)足城市NOA 普及節奏，車(chē)企們開(kāi)始轉向“重感知，輕地圖”的智駕方案。

許多車(chē)企提出了以感知為基礎，以大模型深度學(xué)習為實(shí)現路徑的技術(shù)路線(xiàn)，此路線(xiàn)需要高算力以及高感知能力支撐，有望持續帶動(dòng)高算力芯片、高像素攝像頭、激光雷達等硬件放量。 

如何實(shí)現去高精地圖？特斯拉引入車(chē)道線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )及新的數據標注方法，將車(chē)道同時(shí)線(xiàn)標注為一系列點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)有自己明確的語(yǔ)義（如“起始、并線(xiàn)、分叉、結束”等），從而形成完整的車(chē)道線(xiàn)連通關(guān)系圖，幫助FSD補足對高精地圖的需求。國內自動(dòng)駕駛頭部公司去高精地圖后或采取車(chē)端實(shí)時(shí)建圖方案，通過(guò)安裝在車(chē)輛上的相機等傳感器來(lái)構建車(chē)輛行駛過(guò)程中周?chē)沫h(huán)境地圖。

無(wú)圖方案頻出，逐步降低對高精地圖依賴(lài)。目前小鵬、華為等頭部主機廠(chǎng)發(fā)布無(wú)高精地圖的高階智能駕駛方案，并定下量產(chǎn)時(shí)間表，華為、毫末、元戎啟行等自動(dòng)駕駛公司也加入其中，自動(dòng)駕駛算法“重感知，輕地圖”趨勢明確。另一方面，百度、騰訊、四維等圖商近期也釋放輕地圖傾向，提供“精簡(jiǎn)版”高精地圖，比如騰訊的HD AIR，四維圖新的場(chǎng)景地圖。

1.1.   自動(dòng)駕駛持續升級，車(chē)載攝像頭迎量?jì)r(jià)齊升機遇 

車(chē)載攝像頭憑借靈活的探測距離、高傳輸速率、成本價(jià)格低廉等優(yōu)勢成為自動(dòng)駕駛方案中重要傳感器。單車(chē)搭載的攝像頭數量將增加。Yole報告指出， L1～L2級自動(dòng)駕駛功能僅需前后兩顆攝像頭，L2+ 級則需要引入ADAS前視感知攝像頭，加上4顆環(huán)視，共計需要5顆攝像頭。實(shí)際主機廠(chǎng)為后續OTA升級預留冗余，單車(chē)攝像頭配置遠超本級ADAS所需的攝像頭數量，如特斯拉Model 3搭載9顆高清攝像頭，蔚來(lái)、小鵬、理想車(chē)型攝像頭數量達到10-13顆。

攝像頭像素要求升級。大模型提高對感知數據的精細化要求，高分辨率圖像數據可以作為深度學(xué)習模型中更新和優(yōu)化其架構的參數的數據源，車(chē)載攝像頭向800萬(wàn)像素或更高像素級別升級。

高像素攝像頭成為行業(yè)趨勢，車(chē)載攝像頭價(jià)值量有望持續提升。提高車(chē)載攝像頭像素是一種重要的增加自動(dòng)駕駛方案感知能力的方式。對于部分新能源車(chē)企來(lái)說(shuō)，目前主流的 120W 到 200W 像素的鏡頭已經(jīng)不再滿(mǎn)足感知的需求，行業(yè)開(kāi)始使用 800W 像素800 萬(wàn)像素攝像頭可以進(jìn)一步探測到 100-150m 范圍內的行人，并且在窄視角的場(chǎng)模式情況下，大約可以探測到 500 mm 左右的動(dòng)態(tài)車(chē)輛，180  左右的小目標，從而增加汽車(chē)規控時(shí)間，實(shí)現更安全平穩的決策，提升自動(dòng)駕駛的舒適度和流暢度。隨著(zhù)自動(dòng)駕駛等級升級，高像素車(chē)載攝像頭滲透率有望進(jìn)一步提升，同時(shí)攝像頭像素有望進(jìn)一步向更高像素發(fā)展。

尤其是前視攝像頭，前視需要解決的場(chǎng)景最多，目標識別任務(wù)最復雜，比如遠距離小目標識別，近距離目標切入識別，高級別自動(dòng)駕駛車(chē)輛中都在規劃應用800萬(wàn)級別的高清像素攝像頭，用于對更遠距離的目標進(jìn)行識別和監測。目前具備800W像素攝像頭模組生產(chǎn)能力的廠(chǎng)商還比較少，比如說(shuō)舜宇、聯(lián)創(chuàng )電子等。百度Apollo 聯(lián)合索尼半導體方案公司、聯(lián)創(chuàng )電子（LCE）與黑芝麻智能，全球首創(chuàng )超1500萬(wàn)高像素車(chē)載攝像頭模組。

自動(dòng)駕駛等級提升帶動(dòng)車(chē)載攝像頭數量增加。當前自動(dòng)駕駛方案呈現百花齊放趨勢，不同方案的車(chē)載攝像頭數量大部分保持在 8-13 個(gè)區間。純視覺(jué)方案中，特斯拉憑借強大的算法以及 BEV+占用網(wǎng)絡(luò )等技術(shù)，將攝像頭個(gè)數保持在8 個(gè)，在2023 年推出的HW4.0中，在Model X/S 中增加至11 個(gè)攝像頭，呈現出增加的趨勢。而同樣的純視覺(jué)方案，國內極氪 001 則搭載了 15 個(gè)攝像頭，將硬件堆疊達到了極致，以此匹配算法的不足。融合感知方案中，華為 ADS2.0 搭載了11 個(gè)攝像頭，7 個(gè)環(huán)境感知鏡頭，4 個(gè)環(huán)視鏡頭，前視雙目攝像頭像素高達800 萬(wàn)像素，其余為 260 萬(wàn)像素，基本代表了行業(yè)主流車(chē)載攝像頭方案。 

車(chē)載攝像頭主要硬件構成包括光學(xué)鏡頭、圖像傳感器(CMOS)、圖像信號處理器(ISP)等。2022 年，車(chē)載攝像頭模組主要成本來(lái)自于光學(xué)鏡頭和圖像傳感器，成本占比分別為 20%和 52%。光學(xué)鏡頭是機器視覺(jué)系統中必不可少的部件，直接影響成像質(zhì)量的優(yōu)劣，影響算法的實(shí)現和效果。而 CMOS 圖像傳感器是將光信號轉換為電信號再轉為可被集成電路應用的數字信號，能滿(mǎn)足光學(xué)信息采集、處理和交換的要求，是車(chē)載攝像頭模組不可或缺的部分，也是價(jià)值量最高的部分。

國內車(chē)載攝像頭鏡頭廠(chǎng)商加速成長(cháng)，并逐步向模組端拓展提升盈利能力。2023 年1-2 月全球車(chē)載攝像頭鏡頭 TOP10 企業(yè)出貨總量為 2842 萬(wàn),其中舜字光學(xué)出貨量最多占比 60%，緊接著(zhù)是聯(lián)創(chuàng )電子、歐菲光，分別占比 7%、6%，cr3 為 73%。近年國內的聯(lián)創(chuàng )電子、歐菲光發(fā)展迅猛,積極發(fā)展技術(shù)并搶占市場(chǎng),市占率超越老牌歐美廠(chǎng)商日立、三協(xié)、世高、桑來(lái)斯等，躋身多強行列。CMOS 圖像傳感器市場(chǎng)主要由安森美和韋爾股份兩大領(lǐng)先企業(yè)主導，國內思特威、格科微等企業(yè)正加速成長(cháng)。

1.2.   激光雷達引領(lǐng)自動(dòng)駕駛新方向，定點(diǎn)上車(chē)迎來(lái)量產(chǎn)拐點(diǎn) 

激光雷達是一種用于精確獲得三維位置信息的傳感器，通過(guò)發(fā)射和接收激光束，獲取空間的位置點(diǎn)信息（即點(diǎn)云），并根據這些信息進(jìn)行三維建模，可以確定目標的位置、大小、外部輪廓等。

激光雷達在距離和空間信息方面具有精度優(yōu)勢，搭載激光雷達的多傳感器融合感知方案可通過(guò)互補達到全環(huán)境感知能力，可為高級別自動(dòng)駕駛提供安全冗余。特斯拉在感知領(lǐng)域引入占用網(wǎng)絡(luò )模型，在不定義具體物體的情況下，去確定物體在三維空間中的位置及速度運動(dòng)，來(lái)實(shí)現類(lèi)似激光雷達的感知效果。我們認為國內主機廠(chǎng)在機器視覺(jué)算法進(jìn)步的過(guò)程中，預計仍將激光雷達作為重要的補充傳感器，由此可減少在視覺(jué)領(lǐng)域所需積累的數據量，但長(cháng)期來(lái)看需求或將見(jiàn)頂，未來(lái)主機廠(chǎng)預計將逐漸降低對激光雷達的依賴(lài)。

通過(guò)技術(shù)迭代和大規模量產(chǎn)實(shí)現降本。激光雷達掃描方式從機械式到半固態(tài)是降本第一步?；旌瞎虘B(tài)式比機械式成本低的主要原因在：1）發(fā)射&接收端：相比于機械式激光雷達，激光器收發(fā)模塊數量明顯減少；2）掃描端：機械式收發(fā)模塊動(dòng)，系統復雜度高，電機成本高+調整測試難度大。激光器收發(fā)芯片集成化+ MEMS 規?；慨a(chǎn)是降本第二步。

補盲激光雷達或帶動(dòng)行業(yè)增長(cháng)第二曲線(xiàn)。常規激光雷達在側向感知方面任然存在不足:1)以常規激光雷達水平視場(chǎng)角為 120°計算，相鄰車(chē)道車(chē)輛超車(chē)切入在車(chē)頭超過(guò)3.5mm 時(shí)才能探測到，極易發(fā)生剮蹭 2) 對低矮物的探測感知不足: 由于主激光雷達垂直視場(chǎng)角的限制，存在著(zhù)前向 3mm~7m 的視覺(jué)盲區，對于側面矮小隆礙物和移動(dòng)物體，智能駕駛系統無(wú)法感知 3) 對道路周邊靜態(tài)物識別不足: 在車(chē)道線(xiàn)模糊的路段，容易規劃出波動(dòng)較大的軌跡線(xiàn)，影響用戶(hù)體驗

補盲激光雷達相較于常規激光雷達更加專(zhuān)注于解決側面存在的不足，同時(shí)減少了一些不必要的性能冗余，降低配置成本。同時(shí)補盲激光雷達從設計上就有垂直方向大視場(chǎng)角，當補盲激光雷達垂直視場(chǎng)角為 90°時(shí)，可以兼得車(chē)輛貼近地面的盲區以及朝上的視場(chǎng)角，靠近車(chē)端的盲區僅為 0.15m，可以有效避免車(chē)輛與附近障礙物的磕碰，還不失對近距離目標的類(lèi)型、朝向的感知，大幅度幫助車(chē)輛及時(shí)識別潛在的危險和風(fēng)險，并提前采取措施避免事故的發(fā)生，有效的提升車(chē)輛行駛的安全性和舒適性。

激光雷達進(jìn)入拐點(diǎn)放量期，大批定點(diǎn)帶動(dòng)激光雷達規?；慨a(chǎn)價(jià)格下行，有望實(shí)現應用車(chē)型價(jià)格持續下降。受自動(dòng)駕駛方案感知需求驅動(dòng)，激光雷達廠(chǎng)商收獲多項車(chē)企定點(diǎn)，促使激光雷達廠(chǎng)商快速放量，規?；慨a(chǎn)，進(jìn)而成本迅速下降，由最初的 18000 元左右下降至今年3000 元左右的最低價(jià)格。華為智能汽車(chē)解決方案BU 總裁王軍曾表示，華為計劃將激光雷達的成本降至 200 美元，甚至有望降到 100 美元。

可見(jiàn)，隨著(zhù)未來(lái)激光雷達的快速放量、企業(yè)競爭不斷加劇，中短期內其價(jià)格將呈下降趨勢。激光雷達作為智駕硬件方案成本最高的一環(huán)，其價(jià)格快速下降使得應用車(chē)型價(jià)格區間不斷下探，由2021 年 40 萬(wàn)元以上的車(chē)型過(guò)渡至今年最低 17 萬(wàn)的睿藍 7，未來(lái)價(jià)格下降至 1000 元以下時(shí)，有望成為智駕標配。 

激光雷達系統主要包括發(fā)射模塊、接收模塊、控制及信號處理模塊和掃描模塊(如有)。激光雷達成本拆解，收發(fā)模塊構成成本核心。不同技術(shù)路線(xiàn)的激光雷達各模塊成本占比均存在一定差異，一般情況下激光發(fā)射和接收模塊成本占比較高，各占 30%左右光學(xué)元件其次，占比 20%以下,其它物料成本主要由信號控制元件和電機外殼等等構成不同技術(shù)路線(xiàn)的激光雷達，各模塊的成本占比存在一定波動(dòng)。發(fā)射端: 1550nmm 光纖激光器成本>905nmEEL 激光器>905nmVCSEL 激光器，掃描端：MEMS 振鏡成本>轉鏡接收端：InGaAs 材料探測器成本>硅基材料探測器。

當前我國激光雷達上游核心發(fā)射接受器件仍以進(jìn)口為主，國產(chǎn)化率較高環(huán)節為光學(xué)元件。發(fā)射端激光芯片、接收端光子探測芯片是激光雷達上游核心器件，其性能決定了激光雷達的可靠性、探測距離等核心指標。供應格局方面，二者仍以海外廠(chǎng)商主導，例如發(fā)射端激光芯片方面，905nmEEL 主要由 amsOsram 等廠(chǎng)商主導，VCSEL 芯片則主要被Lumentum、II-VI（現Coherent 公司）等海外廠(chǎng)商壟斷；

光子探測芯片方面，國產(chǎn)廠(chǎng)商在1550nmAPD 芯片已取得積極進(jìn)展，根據C&C 統計，2022 年全球激光雷達 APD 芯片市場(chǎng)格局中，國內廠(chǎng)商芯思杰占據 27%居第二；而在 SPAD/SiPM 芯片方面（多用于905nm 激光雷達），我國仍依賴(lài)濱松、索尼、安森美等海外廠(chǎng)商。 

1.3.   4D成像毫米波雷達升級，或將替代低線(xiàn)激光雷達

毫米波雷達能夠全天候工作、具有較遠的探測距離、更易小型化等優(yōu)點(diǎn)，與其他傳感器良好互補并提供了兼具感知性能與成本的性?xún)r(jià)比傳感器選擇，是智能汽車(chē)感知層重要組成部分。

4D成像毫米波雷達或將完全替代3D毫米波雷達，有望對低線(xiàn)激光雷達形成替代。4D毫米波成像雷達相對于傳統毫米波雷達增加了俯仰角度的信息感知能力，可對縱向目標進(jìn)行高分辨率地識別；“成像”則類(lèi)似于激光雷達的點(diǎn)云成像效果。與傳統毫米波相比，4D成像雷達的射頻收發(fā)通道數量多出十倍以上，隨著(zhù)俯仰角分辨率大大提高，能夠對目標和環(huán)境呈現出豐富的點(diǎn)云圖像以及距離、速度和角度信息，可以適應更多復雜路況(如較小物體、遮擋物體以及靜止物體和橫向移動(dòng)障礙物檢測等)。

與激光雷達相比，部分指標近似達到16線(xiàn)激光雷達性能，但成本僅為激光雷達十分之一。我們認為 4D 毫米波雷達是較為經(jīng)濟、穩定的車(chē)載傳感器，或將完全替代3D毫米波雷達，并替代低線(xiàn)激光雷達，與高線(xiàn)激光雷達形成互補，后續或將逐步滲透放量。

4D 毫米波雷達助力業(yè)界突圍，有望代替部分激光雷達。傳統的 3D 毫米波雷達，在測量目標高度上性能不佳，通常只包含距離、方位和速度信息。近日多輸入多輸出(MIMO)天線(xiàn)技術(shù)的進(jìn)步提高了俯仰角分辨率，導致了 4D 毫米波雷達的出現。4D 毫米波雷達可以測量四種類(lèi)型的目標信息: 距離、方位、高度(俯仰角)和速度，具備初步的成像能力，同時(shí)虛擬通道數量的增加使得 4D 毫米波雷達輸出距離、速度和分辨率大幅提升，可以在中低端場(chǎng)景下成為前向激光雷達的平替。純視覺(jué)方案的特斯拉也被 4D毫米波雷達所吸引，在最新推出的 HW4.0 硬件體系中增加了一個(gè) 4D 毫米波雷達接口未來(lái)有望率先搭載在 Model S/X 兩款車(chē)型中。

自動(dòng)駕駛持續升級帶動(dòng)毫米波雷達市場(chǎng)需求，4D 毫米波雷達有望加速上車(chē)。據國際咨詢(xún)機構 ICV 研究測算，2022 年毫米波雷達全球市場(chǎng)規模達到 34.9 億美元，預計在2027 年達到 86.7 億美元，年復合增長(cháng)率達到 16%。目前主流自動(dòng)駕駛方案毫米波雷達用量在 3-5 顆。隨著(zhù)特斯拉純視覺(jué)方案更新，重新搭載毫米波雷達，將帶動(dòng)更多車(chē)企搭載毫米波雷達，未來(lái)有望持續放量。4D 毫米波雷達加速上車(chē)，作為部分激光雷達的平替可以降低感知方案成本，但 4D 毫米波雷達成本仍高于攝像頭和 3D 毫米波雷達。

海外產(chǎn)商主導全球毫米波雷達市場(chǎng)，國內廠(chǎng)商追趕實(shí)現“國產(chǎn)替代”。2022 年毫米波雷達市場(chǎng)占有率前三為博世、大陸、安波福，市占率分別為 33%、24%、11%，cr3 達到 68%。國內廠(chǎng)商起步較晚，森思泰克、德賽西威、華銳捷、華為等陸續進(jìn)入量產(chǎn)陣營(yíng)。4D 毫米波雷達賽道上，目前僅有采埃孚、森思泰克、福瑞泰克實(shí)現前裝量產(chǎn)交付，其中，森思泰克憑借在理想、深藍的量產(chǎn)搭載，實(shí)現了規?；那把b。國內毫米波雷達廠(chǎng)商在未來(lái)將進(jìn)入更多毫米波雷達細分賽道，加強國產(chǎn)替代節奏。

毫米波雷達硬件部分主要由高頻 PCB 天線(xiàn)、射頻前端收發(fā)組件、數字信號處理器及雷達控制電路等部分組成。2022 年毫米波雷達成本占比中射頻前端收發(fā)組件MMIC(包括發(fā)射、接收、及信號處理器)的成本約占 50%、高頻 PCB 天線(xiàn)(包括接收、發(fā)射天線(xiàn))的成本約占 20%、數字信號處理器(DSP/FPGA)的成本約占 20%;雷達控制電路及其它硬件成本約占 10%。MMIC 芯片是毫米波雷達成本中最重要組成部分。

4D毫米波雷達在中高端車(chē)型及自動(dòng)駕駛服務(wù)車(chē)型中快速滲透。特斯拉基于全新的自動(dòng)駕駛硬件HW4.0，首次在S/X的車(chē)型上搭載了4D毫米波雷達。除Tesla 外，價(jià)格在 40 萬(wàn)元以下的理想車(chē)型和價(jià)格在 70 萬(wàn)以上的寶馬車(chē)型、以及通用收購的 Cruise 自動(dòng)駕駛服務(wù)車(chē)均于近兩年完成了 4D 毫米波雷達布局。同時(shí)大陸、采埃孚等汽車(chē) Tier-1 巨頭基本完成對該領(lǐng)域的布局。

1.4.   國內外巨頭引領(lǐng)，自動(dòng)駕駛方案升級迭代 

特斯拉 FSD 持續研發(fā)升級。作為自動(dòng)駕駛純視覺(jué)方案的引領(lǐng)者，特斯拉一直專(zhuān)注于 FSD 的算法研發(fā)，目前 FSD 已更新至 V11.4，馬斯克表示 FSDV12 有望于明年初落地，更好地實(shí)現L3 能力，持續引導智駕格局。在硬件方面，特斯拉自動(dòng)駕駛方案自2014年逐步從HW1.0 硬件系列至HW4.0 硬件系列共五次迭代，以實(shí)現算法不斷升級迭代對感知層和決策層的要求提升，同時(shí)保障硬件成本處于可接受水平。 

華為ADS2.0 感知融合方案遙遙領(lǐng)先，多項更新加速智駕落地。2023 年4月，華為在問(wèn)界M5 智駕版首次搭載升級后的 ADS2.0高階智能駕駛系統。數據方面，ADS2.0借由華為AI訓練集群構建豐富的場(chǎng)景庫。截至 2023 年9月，ADS2.0長(cháng)距離領(lǐng)航平均接管里程已經(jīng)提升至 200km (4月為 114km)。 硬件方案上，華為在感知層利用算法實(shí)現外圍支撐， 采用共計 27 顆感知器，輔助駕駛芯片 MDC 610 作為核心計算單元提供200Tops 算力。軟件方面，華為融合 BEV 鳥(niǎo)瞰感知能力以及業(yè)內首創(chuàng )的 GOD2.0 網(wǎng)絡(luò )(通用障礙物檢測，識別異形物體) +RCR2.0(道路拓撲推理網(wǎng)絡(luò )，匹配導航地圖與顯示網(wǎng)絡(luò ))，以類(lèi)似于特斯拉 BEV+占用網(wǎng)絡(luò )的算法架構，減少對高清地圖的依賴(lài)，覆蓋更多無(wú)圖場(chǎng)景實(shí)現功能落地。

小鵬 XNGP 持續升級，無(wú)圖化+AI 助力智駕功能提升。小鵬作為國內智駕方案的領(lǐng)先者之一，于 2022 年9月公布第二代高階智駕系統 XNGP，在第一代 XPilot 系統的基礎上增加了城市NGP、高速 NGP 和 VPA 記憶泊車(chē)的功能。系統實(shí)現了城市路況下全程智能輔助駕駛，可以在沒(méi)有高精地圖的情況下，完成自動(dòng)跟隨、自動(dòng)變道、自動(dòng)超車(chē)等功能，同時(shí)針對用戶(hù)通勤和高頻路線(xiàn)提供“AI代駕”功能，為用戶(hù)提供定制化服務(wù)硬件方面主要增加了一顆輔助駕駛芯片和兩顆激光雷達，提升整體算力和感知能力。算法方面，全新的 AI架構融合了包括規劃、控制和預測在內的智駕大模型。小鵬預計 12月底將XNGP 覆蓋拓展至 50 城，2024 年內覆蓋全國主要城市路網(wǎng)。

1.5.   智駕方案升級提速，需求+供給雙重發(fā)力驅動(dòng)智駕方案加速普及 

產(chǎn)業(yè)鏈端技術(shù)持續迭代推動(dòng)智駕方案成本下降，消費者選購智駕方案意愿不斷提升。以特斯拉、華為代表的車(chē)企持續推進(jìn)自動(dòng)駕駛升級，帶動(dòng)上游零部件企業(yè)加速成熟，實(shí)現規?；桓?，上游企業(yè)規?；獛?dòng)硬件成本價(jià)格不斷下降，利好車(chē)企推出功能更強、價(jià)格更低的智駕選裝包，以及不斷下探低價(jià)位的智駕車(chē)型。智駕功能體驗升級和智駕選購包價(jià)格持續下降，消費者群接觸智駕功能的意愿也在逐步增強，智駕需求實(shí)現快速增長(cháng)。整個(gè)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)入了上中下游相互反饋，良好循環(huán)的局勢，持續推動(dòng)高階自動(dòng)駕駛加速落地。 

高階自動(dòng)駕駛從特定場(chǎng)所逐步走向個(gè)人乘用車(chē)。港口、無(wú)人工業(yè)園區、礦山等場(chǎng)景路段封閉、路況簡(jiǎn)單，車(chē)輛長(cháng)期處于低速、固定路線(xiàn)行駛的狀態(tài)，是天然的自動(dòng)駕駛應用場(chǎng)景，有利于企業(yè)減少運輸成本，提高運輸效率，目前部分港口、礦山等封閉化場(chǎng)景已初步實(shí)現 L4 級別自動(dòng)駕駛技術(shù)的商業(yè)化落地。隨著(zhù)高階自駕技術(shù)的不斷發(fā)展，應用場(chǎng)景也不斷擴大至開(kāi)放道路，進(jìn)入到消費者們的日常生活，如無(wú)人物流配送、無(wú)人城市環(huán)衛等低速自動(dòng)駕駛已經(jīng)在部分城市試點(diǎn)。而無(wú)人出租車(chē)（Robotaxi）也已經(jīng)在部分城市試運營(yíng)。未來(lái)自動(dòng)駕駛將逐漸進(jìn)入個(gè)人乘用車(chē)，在更加豐富的場(chǎng)景下展開(kāi)應用。 

城市 NOA 加速鋪開(kāi)，智能駕駛迎來(lái)革命性拐點(diǎn)。眾多國內外車(chē)企在 2023 年內發(fā)布或試點(diǎn)城市 NOA 系統并規劃在全國迅速鋪開(kāi)，華為預計于 2023 年 12 月在全國開(kāi)放不依賴(lài)高精度地圖的城區 NCA（原先規劃為 45 城），小鵬也將在 2024 年內完成全國主要城市路網(wǎng)全覆蓋，城市 NOA 落地進(jìn)程不斷加速。

城市場(chǎng)景下的輔助駕駛功能帶來(lái)的智駕體驗升級，或將進(jìn)一步激發(fā)消費者對城市場(chǎng)景下更多智駕功能的需求。城市NOA相較于高速 NOA 交通道路復雜程度呈倍數級增長(cháng)，對自動(dòng)駕駛軟硬件要求程度更高，城市NOA 的普及意味著(zhù)汽車(chē)能夠在更復雜的環(huán)境中自主駕駛，標志著(zhù)汽車(chē)智能駕駛真正從高階輔助駕駛逐步邁向自動(dòng)駕駛。 

執行端 | 有望加快線(xiàn)控底盤(pán)環(huán)節國產(chǎn)化進(jìn)程

高階智能駕駛落地進(jìn)行加快下，執行端的線(xiàn)控底盤(pán)重要性凸顯。線(xiàn)控底盤(pán)由線(xiàn)控換擋、線(xiàn)控油門(mén)、線(xiàn)控懸架、線(xiàn)控轉向、線(xiàn)控制動(dòng)五大環(huán)節組成。線(xiàn)控底盤(pán)以電信號代替機械信號，可實(shí)現人機解耦，更加適用于自動(dòng)駕駛車(chē)輛。隨著(zhù)高階智能駕駛的發(fā)展，車(chē)輛的行駛過(guò)程中機器駕駛比例提升，駕駛員百公里接管次數逐漸下降。

為保證整車(chē)在機器駕駛過(guò)程中的安全性，高階自動(dòng)駕駛車(chē)輛在執行層的設計中，需要在制動(dòng)、轉向等關(guān)鍵執行環(huán)節實(shí)現雙重甚至多重冗余。而考慮到車(chē)內空間、信號傳導機制、響應精度等因素，以線(xiàn)控結構替代機械式結構則是實(shí)現執行器多重安全冗余的必要條件。

看好國產(chǎn)線(xiàn)控底盤(pán)零部件供應商崛起機會(huì )。目前，線(xiàn)控制動(dòng)、線(xiàn)控轉向主要由外資Tier1主導，行業(yè)競爭格局集中。線(xiàn)控制動(dòng)主要由博世、大陸和采埃孚天合主導，中國線(xiàn)控制動(dòng)市場(chǎng)中博世市占率約90%。線(xiàn)控轉向行業(yè)處于起步階段，博世、捷太格特、采埃孚天合等傳統電動(dòng)助力轉向系統巨頭布局較早，已推出概念車(chē)型，技術(shù)較為領(lǐng)先。

國內眾多線(xiàn)控底盤(pán)技術(shù)布局者包括深耕底盤(pán)技術(shù)的上市公司伯特利、亞太、拓普等，以及創(chuàng )業(yè)型線(xiàn)控底盤(pán)供應商拿森、英創(chuàng )匯智、同馭、格陸博等。我們認為國內供應商專(zhuān)注細分賽道，由單點(diǎn)逐步延伸，向線(xiàn)控底盤(pán)發(fā)展，并具備快速響應和技術(shù)開(kāi)放的優(yōu)勢，在行業(yè)放量國產(chǎn)替代的共同作用下，看好國產(chǎn)供應商機會(huì )。

2.智駕方案持續升級，其他整車(chē)零部件迎來(lái)增長(cháng)新機遇，算力需求翻倍，或將達到800TOPS

2.1 車(chē)端算力 | 如何變化？感知數量質(zhì)量和場(chǎng)景復雜度驅動(dòng)算力升級

感知硬件的數量和性能不斷提升，邊緣計算需求增加。自動(dòng)駕駛級別越高，傳感器配置數量越多，運行產(chǎn)生的數據隨之大量增加。據新戰略低速無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)研究所數據，1個(gè)200W像素的高清攝像頭24小時(shí)錄像需占用40~60GB的存儲容量；1個(gè)單線(xiàn)激光雷達每小時(shí)可產(chǎn)生3~4GB點(diǎn)云數據；另外，GPS定位系統、車(chē)輛位姿等均有數據積累。

當一輛自動(dòng)駕駛車(chē)輛每天可以產(chǎn)生數TB，甚至數十TB數據，數據處理能力即為自動(dòng)駕駛技術(shù)驗證的關(guān)鍵點(diǎn)之一。若過(guò)度依賴(lài)云端數據處理分析和指令回傳，就會(huì )出現各種數據都往云端傳輸，云平臺數據過(guò)多，處理效率降低，時(shí)延增大，將極大影響自動(dòng)駕駛車(chē)輛的使用體驗。邊緣計算能預處理數據，過(guò)濾掉無(wú)用數據再上傳到云端。

大模型催化駕駛場(chǎng)景復雜多樣，提升算力需求。大模型催化下，NOA不斷從高速道路向城市道路拓展（高速道路-城市快速路-城市主干道-城市次干道-城市支路）。與城市道路相比，高速道路可能的場(chǎng)景和物體相對固定，而城市道路不僅是最主要出行場(chǎng)景（每天僅25%的人出行途徑高速，而城市道路則是 100%），而且環(huán)境復雜度更高，同時(shí)提升物體識別、感知融合和系統決策算力需求。

車(chē)端算力需求翻倍，達800TOPS以上。上汽人工智能實(shí)驗室表示，實(shí)現L2級自動(dòng)駕駛只需10Tops以下的算力，即便是實(shí)現L4級自動(dòng)駕駛也只需100Tops左右的算力，只有到了真正無(wú)人駕駛的L5級，才需要1000+Tops的算力?，F實(shí)中主機廠(chǎng)具備城市NOA高階智能駕駛功能的車(chē)型，算力大多在200-500TOPS左右。

沐曦首席產(chǎn)品官孫國梁指出，在車(chē)端部署大模型并能實(shí)現既定任務(wù)，算力至少要達到300～500TOPS。我們認為，模型優(yōu)化或可降低算力要求，但考慮到未來(lái)場(chǎng)景復雜度的增加，數據量增加，以及視覺(jué)感知占比增加（相對基于規則），車(chē)端算力或將翻倍達800TOPS以上。

大模型同時(shí)對芯片效能有更高要求。除了對算力有更高要求外，Transformer大模型對芯片效能有更高要求，主要體現在：1）CNN模型以卷積和矩陣乘等計算密集型算子為主（目前大多芯片是以CNN模型為出發(fā)點(diǎn)設計的），而Transformer是以訪(fǎng)存密集型算子為主的，對帶寬和存儲有較高要求；2）Transformer是浮點(diǎn)矢量矩陣乘法累加運算，而目前智能駕駛芯片基本均針對INT8的。智能駕駛芯片廠(chǎng)商正在加強芯片對Transformer的適配，如英偉達在新一代GPU中特別增加了Transformer引擎。

2.2.   智能駕駛方案帶動(dòng)價(jià)值量提升，高速連接器市場(chǎng)加速擴張 

自動(dòng)駕駛傳感器需要使用高頻高速連接器實(shí)現連接與數據傳輸。汽車(chē)自動(dòng)駕駛的實(shí)現依賴(lài)于車(chē)身傳感器收集環(huán)境信息并進(jìn)行處理，高頻高速連接器在其中就起到實(shí)現傳感器和車(chē)內主機之間的數據傳輸作用，同時(shí)起到連接和固定傳感器的作用。 

現有高頻高速連接器可分為四類(lèi)，分別是 FAKRA 連接器、mini FAKRA 連接器、 HSD 連接器和以太網(wǎng)連接器。其中 FAKAR 連接器是汽車(chē)行業(yè)通用標準的射頻連接器，用于無(wú)線(xiàn)傳輸，傳感器連接，mini FAKRA 連接器在其基礎上進(jìn)行了空間和傳輸優(yōu)化。HSD 連接器傳輸效率高，屬于差分高速傳輸，用于數據傳輸。以太網(wǎng)連接器是未來(lái)汽車(chē)發(fā)展的主流連接器，適合高速傳輸和大數據傳輸。 

高階自動(dòng)駕駛滲透率提升，高頻高速連接器市場(chǎng)需求規模將持續提升。L3 級別自動(dòng)駕駛奇點(diǎn)已至，未來(lái)車(chē)企將持續研發(fā)L4/L5 高階自駕車(chē)型。一方面，汽車(chē)主要依賴(lài)于傳感器采集車(chē)外環(huán)境信息傳輸至車(chē)內信息處理中心以實(shí)現自動(dòng)駕駛，因此隨著(zhù)汽車(chē)自動(dòng)駕駛升級，未來(lái)在智能汽車(chē)上搭載的傳感器數量將持續提升，帶動(dòng)連接器數量同比例上升。

另一方面，造車(chē)新勢力的強勢引領(lǐng)下，L2+智能駕駛車(chē)型的出貨量預計不斷攀升，占比不斷增加，高頻高速連接器需求旺盛。連接器作為自動(dòng)駕駛傳感器與汽車(chē)實(shí)現數據傳輸的重要接口，未來(lái)將隨著(zhù)自動(dòng)駕駛升級以及高階自動(dòng)駕駛車(chē)型出貨實(shí)現持續攀升。 

自動(dòng)駕駛攝像頭像素提升需要更高傳輸速率連接器協(xié)同，Mini Fakra 連接器適配更高傳輸速率的同時(shí)，節省車(chē)內布局空間，成為短期最優(yōu)解決方案。FAKRA 連接器是車(chē)載攝像頭搭載的主流連接器，但隨著(zhù)攝像頭像素提高和視頻分辨率提升，傳統 FAKRA連接器最高傳輸頻率 6GHz 無(wú)法達到用戶(hù)需求，相比之下HFM（高速 mini FAKRA）最高可支持 28Gb/s 的傳輸速率和20GHz 的傳輸頻率，還可實(shí)現四合一甚至五合一形式，減少占用空間。mini FAKRA 連接器在傳輸效率和空間優(yōu)化上都具有更大優(yōu)勢。而且在性能和裝配性都大大提升的情況下，HFM 未來(lái)成本會(huì )優(yōu)于市場(chǎng)上現有的車(chē)載同軸界面產(chǎn)品。 

高階自動(dòng)駕駛傳感器產(chǎn)生的數據量倍增，以太網(wǎng)連接器適配最高傳輸速率要求，將成為最終解決方案。一方面，隨著(zhù)自動(dòng)駕駛等級的提升，ADAS 傳感器采集的數據量將倍增，需要適配更高傳輸速率的連接器；另一方面，ADAS 攝像頭像素隨高階自動(dòng)駕駛升級，熱管理需求驅動(dòng) ISP 模塊外移，大量未經(jīng)處理的數據傳輸提出更高傳輸速率和帶寬要求，以太網(wǎng)連接器為最終替代方案。在攝像頭架構中，ISP 圖像信號處理器主要用于實(shí)現RAW 格式數據的前處理，并轉換為YCbCr 等格式，還可完成圖像縮放、自動(dòng)曝光、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)聚焦等多種工作。

目前已經(jīng)有很多圖像傳感器制造商在把 ISP 模塊從攝像頭模組中移除，來(lái)限制攝像頭的功耗和熱量產(chǎn)生。ISP 外移趨勢帶來(lái)車(chē)載傳感器傳輸數據量激增，將加速車(chē)載以太網(wǎng)在車(chē)內的應用，以太網(wǎng)連接器滲透率將加速提升。目前來(lái)講，由于車(chē)載激光雷達相較于A(yíng)DAS 攝像頭，采集的數據量更大，大部分都采用以太網(wǎng)連接器解決方案。 

高階自駕方案數據傳輸需求提高，高速連接器單車(chē)價(jià)值量有望進(jìn)一步提升。隨著(zhù)自動(dòng)駕駛及智能座艙加速發(fā)展，車(chē)載傳感器及智能座艙設備數量將增加，同時(shí)更多的網(wǎng)聯(lián)應用以及城市自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中大量的數據收集和處理，對所需傳輸數據量將持續擴大，進(jìn)而增加使用的高速連接器數量。隨著(zhù)自動(dòng)駕駛等級的不斷提升，高速連接器的單車(chē)價(jià)值量有望不斷增加。 

國外廠(chǎng)商主導市場(chǎng)，國內廠(chǎng)商加速追趕。目前，我國汽車(chē)高速連接器市場(chǎng)國產(chǎn)化程度較低，市場(chǎng)主要被羅森博格、泰科、安費諾等等國外企業(yè)所主導。2021 年中國汽車(chē)高速連接器市場(chǎng)中，森博格、泰科、安費諾三家企業(yè)占據了約 92%的市場(chǎng)份額，而國產(chǎn)企業(yè)以7%的市場(chǎng)份額排名第四，正處于加速追趕的階段。 

2.3.   AR-HUD 助力智能駕駛體驗升級，成本下降帶動(dòng)廠(chǎng)商快速放量 

AR-HUD 即 AR 技術(shù)與抬頭顯示的結合體。在使用過(guò)程中，AR-Creator 將導航、 ADAS、車(chē)輛信號等信息融合進(jìn)行圖像渲染及虛實(shí)重疊，然后把顯示模型輸出給 PGU，經(jīng)過(guò)放大光路改變畫(huà)面路徑、焦距、大小等，最后在擋風(fēng)玻璃上形成虛像并將畫(huà)面反射至人眼，能夠減少視線(xiàn)在行車(chē)路面和儀表或手機導航之間來(lái)回切換，從而降低潛在的事故風(fēng)險。 

TFT-LCD 為AR-HUD 技術(shù)主流，華為入局LCoS 有望改變技術(shù)格局。根據成像技術(shù)的工作原理不同，可以將 AR-HUD 分為 TFT-LCD、DLP、LCoS 和 LBS，目前 TFT-LCD 路徑為業(yè)內主流，有著(zhù)成本低、技術(shù)成熟的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)也存在清晰度有限、熱管理難度大等問(wèn)題。DLP 相較于TFT 方案顯示效果更佳，同時(shí)可以有效解決陽(yáng)光倒灌問(wèn)題，但DLP 是德州儀器專(zhuān)利技術(shù)，目前成本較高。隨著(zhù)華為入局LCoS 并于飛凡R7 中實(shí)現首次量產(chǎn)搭載，LCoS 技術(shù)展現了圖像分辨率的提升以及成本可控的優(yōu)點(diǎn)，未來(lái)有望與DLP 及時(shí)一同提高滲透率成為主流方案。 

智能駕駛帶動(dòng)AR-HUD 新需求，成本下降加速AR-HUD 裝車(chē)普及。華為即將上市的問(wèn)界M9 通過(guò)AR-HUD 可以實(shí)現安全輔助駕駛、車(chē)道級 AR 導航、投射360°倒車(chē)影像等功能，提升消費者智駕體驗。根據高工智能汽車(chē)數據顯示，2022 年中國市場(chǎng)乘用車(chē)前裝標配搭載 W/AR-HUD 交付150 萬(wàn)臺，AR-HUD 達到11 萬(wàn)套，滲透率較低，增長(cháng)空間大。2023 年上半年 AR-HUD 價(jià)格大約在 2000-3000 元區間，未來(lái)則有望下降至千元左右，加速 AR-HUD 裝車(chē)普及，與智能駕駛趨勢充分融合。 

國內廠(chǎng)商主導本土 AR-HUD 市場(chǎng)。在 2023 年 1-9 月 AR-HUD 中國市場(chǎng)中，份額排名前十的供應商幾乎被中國本土供應商包攬，其中水晶光電以28%的市場(chǎng)份額位居第一，市場(chǎng) cr3 達到75%。據高工智能汽車(chē)顯示，今年水晶光電（作為T(mén)ier 1 角色）定點(diǎn)新增14 個(gè)，到年底有希望增加至 16 個(gè)，定點(diǎn)合作商囊括國內外整車(chē)廠(chǎng)商多個(gè)車(chē)型。未來(lái)AR-HUD 持續放量有望使本土廠(chǎng)商充分受益。 

PGU 為 AR-HUD 成本核心。在 AR-HUD 可以拆分為 PGU、擋風(fēng)玻璃系統、光學(xué)元件、軟件等部分，其中 PGU（成像單元）是 AR-HUD 的核心部件,占 AR-HUD 整機BOM 的30%~50%。根據蓋世汽車(chē)的統計的數據顯示，TFT 路線(xiàn)的PGU 占總成本的30%左右，LCOS 路線(xiàn)的 PGU 占總成本 40%左右，DLP 路線(xiàn)由于 DMD 芯片為德州儀器獨家供應，PGU 占總成本50%以上。 

3.行業(yè)梳理

通過(guò)對自動(dòng)駕駛滲透率、產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)格、出貨量等觀(guān)測，我們認為智能駕駛落地加速，將進(jìn)入快速放量期，短期內華為智駕升級與新車(chē)發(fā)布將強勢帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈感知層硬件及其上游、連接器需求，看好智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈。細分領(lǐng)域中部分重點(diǎn)公司深度綁定于華為汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈，短期內有望受到問(wèn)界、智己、阿維塔等新車(chē)發(fā)布的持續驅動(dòng)。中長(cháng)期看，重點(diǎn)公司憑借其較強的核心競爭力，能夠在市場(chǎng)競爭中脫穎而出，伴隨智能駕駛升級落而持續受益，重點(diǎn)企業(yè)的業(yè)績(jì)值得期待。