云悦资本新能源&智能汽车系列研究（九）：自动驾驶风头正劲还是寒气初起，如何创造产业链商业成功和投资佳话？

云悦观点1：2030年全球自动驾驶车端系统市场规模将达5000亿美元，其中芯片、传感器、软件算法将贡献主要增量市场

云悦观点2：自动驾驶升级打开感知系统硬件传感器增长空间，全球自动驾驶硬件传感器市场规模预计2030年达1308亿美元

云悦观点3：电子电气架构升级推动汽车主控芯片的需求增加，2030年全球自动驾驶芯片市场的规模将达1000亿美元

引言：

作为当下少有的风口，自动驾驶曾疯狂吸纳各路玩家，资金、人才源源不断地流入这条赛道。据麦肯锡去年统计，从2010年起，无人驾驶相关技术的投入超过1000亿美元。然而自动驾驶的故事却一直没有突破性进展，美股上市的自动驾驶类公司，市值与高峰期相比平均暴跌80%-90%，其中表现最差的下跌超过95%。

自动驾驶是风头正劲，还是寒气初起？如何能率先突破重围，创造出产业链商业成功和投资佳话？

一、行业总体情况

1.1 行业概览：L2正成为标配，L3开始量产上车

智能汽车是指通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。汽车智能化发展程度很大程度上取决于汽车自动驾驶发展进度。

美国汽车工程师学会SAE将自动驾驶技术分为L0-L5级，其中L0-L2仍然需要驾驶员驾驶，属于ADAS（高级辅助驾驶系统）范畴。从L3开始，汽车才真正进入到自动驾驶范畴。L3指在特定场景下，系统可以实现对车辆的完全接管，当驾驶员在系统失效时，驾驶员取得驾驶权。作为评判汽车智能化水平的核心关键，自动驾驶相比于传统有人驾驶具有诸多优势，包括安全性高、成本低、效率高等。

自动驾驶分级

资料来源：SAE

目前自动驾驶技术仍在不断迭代升级中，2007-2015年L1级别已实现商业化并广泛普及，2014-2020年L2级别的ADAS已经成熟并广泛使用，代表车型包括特斯拉Model3、上汽大通D90等。未来将逐步从L2升级到L5，在此过程中，Robotaxi /Robobus /Minibus /Robotruck等商用场景在L3以上级别自动驾驶落地已经开始崭露头角，家用车目前普遍在L2以下，未来随着技术升级、法律完善，自动驾驶水平将有望稳步提升。

1.2 市场潜力：目前为L2向L3过渡阶段，未来高级别自动驾驶渗透率将持续提升

罗兰贝格预测2030年自动驾驶市场规模将约5000亿美元，其中芯片、传感器、软件算法将贡献主要增量市场。目前L2正在成为新车标配，根据高工智能汽车研究院数据，2021年我国ADAS前装标配新车搭载率约为39.6%，L2标配新车搭载率约为19.4%；2022年1-5月L2功能搭载率达到25.5%。L3渗透率也在不断上升，根据PwC数据，预计2025年全球L3及以上自动驾驶渗透率将达到8.6%，2025年中国L3及以上自动驾驶渗透率超过10%，2030年将达到30%。未来随着激光雷达等核心部件成本下降，预计到2030-2035年，L4/L5级别自动驾驶将开始商用化。

1.3 政策梳理：立法完善推动自动驾驶渗透率提升

多个发达国家及地区如欧盟、日韩均已提出自动驾驶产业的发展目标。德国在2021年7月正式实施《自动驾驶法》，成为全球首个允许L4级别自动驾驶汽车上路的国家。日本于2020年4月正式实施《道路交通法》修正案，允许L3级别自动驾驶汽车上路，同时计划2022年在农村地区实现L4级自动驾驶汽车上路，2025年私家车和卡车运输实现高速公路L4级自动驾驶。韩国已经在2021年推出L3级别自动驾驶汽车，计划到2024年实现L4级别部分商用化，预计2030年L3、L4级别车辆在新车市场占比达50%。欧盟计划2030年实现完全自动驾驶。美国交通运输部则在2021年1月发布了《自动驾驶汽车综合计划》，进一步明确了美国自动驾驶汽车发展方向。目前美国有29个州/邦以及华盛顿哥伦比亚特区已经颁布了自动驾驶相关法律。

而在国内，今年8月1日将正式开始实施《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，本次《条例》开放了L3以上自动驾驶汽车准入和登记，并对交通违法和责任认定做了具体要求，预计将有力推动L3级智能汽车在深圳落地，同时为国内其他城市及国家级法规提供参考。

资料来源：天风证券

二、产业链拆解

自动驾驶产业链上游包括传感器、芯片、地图、车载软件等二级供应商，以及智能驾驶解决方案等一级供应商；中游包括乘用车、商用车等整车环节，下游为车辆运营等服务市场。

自动驾驶产业链

资料来源：艾瑞咨询

自动驾驶系统分为感知层、决策层和控制层，感知层主要通过摄像头、雷达等感知周围环境

信息，并通过GPS/惯导等实现定位等车辆状态的获取；决策层依据感知层提供的环境信息

和车辆定位情况，根据适合的模型进行路径规划等决策；控制层则通过底盘及各种控制附件

件，驱动车辆执行相应命令动作。

自动驾驶系统框架图

资料来源：中金公司

三、板块拆解及投资机会分析

3.1 感知层

自动驾驶升级将打开感知系统硬件传感器空间。罗兰贝格数据显示，2020年全球自动驾驶硬件传感器市场规模达383亿美元，预计2030年将达1308亿美元，CAGR高达13%。通过传感器实现车况感知是实现智能驾驶的第一步，也是汽车智能化浪潮中最先受益的增量领域。

“多传感器融合”将成为未来主流方案。自动驾驶传感器主要分为雷达和摄像头两大类，其中，车载摄像头通过采集光学信息，进行算法识别，分辨率较高，成本也较低，在L2-L3级智能驾驶中广泛使用，但易受不良天气影响。车载雷达方面，根据性能和工作原理不同，可以分为毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达三大类。由于各传感器性能优势各有不同，彼此之间可以实现优劣势互补，多传感器融合将成为主流方案，以应对智能驾驶中面临的复杂的路况和天气条件。

各类传感器方案及增速对比

资料来源：天风证券

各级别自动驾驶所需车载传感器数量

资料来源：国海证券

车载摄像头：摄像头是基础标配，但在强光环境下性能会大打折扣。随着智能驾驶功能的完善和演进，汽车车身将至少需要配置前视、环视、后视、侧视、内置摄像头，各部分还可能采用2-3个摄像头搭配使用。从数量角度看，目前L2级别正在普及，单车摄像头平均搭载量为2-3颗。未来随着智能驾驶向无人驾驶发展，L3级别每辆汽车有望搭载8+颗摄像头，L5级别则接近20颗，可以预计未来车载摄像头、车载CIS有望迎来快速增长期。

雷达：超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达技术各具优劣。毫米波雷达的主要优势在于探测距离远、抗干扰能力最强，可全天候运作，在夜晚、阴雨雪雾等场景中发挥关键作用。但精度较弱，对于非金属不敏感，不利于探测部分物体的大小和形状。超声波雷达优势在于技术成熟，成本低、精度高，但由于声波传递较慢，反馈时间长，只适合用于倒车等短距离场景，目前广泛应用于自动泊车系统。激光雷达的优势在于全面综合性能好，灵敏度和精准度最高，可构建周边环境的三维模型，但是成本高昂，易受天气影响，且技术成熟度最低，目前仍处于量产关键时期。综合来看，激光雷达凭借最全面的综合优势，未来将成为自动驾驶核心传感器，大规模量产后成本也有望显著降低。

小结：从投资机会角度考虑，激光雷达单价高，且为自动驾驶刚需，市场空间广阔，技术与商用进度均处于发展初期，本土企业与国际企业差距不明显，国产供应商有望突围。毫米波雷达存在77GHz取代24GHz的发展机会，竞争格局未定，同样值得关注。而车载摄像头与超声波雷达的硬件技术已进入成熟阶段，产业链完备，预计未来主要由现有玩家分享智能汽车渗透率提升带来的行业增量，后进入厂商难以脱颖而出。

3.2 决策层

决策层通过利用感知层、传输层反映回来的信息，建立相应的模型，制定出适合的控制策略，主要包含操作系统、芯片、算法、高精度地图以及云平台等核心构成元素。自动驾驶决策层带来的增量空间主要在于自动驾驶AI芯片和对应的高精度地图，这两者是L3及以上级别自动驾驶汽车必备的功能要素。

主控芯片：随着汽车E/E架构迈向集中化，将带来芯片算力需求大幅提升。GPU/FPGA/ASIC/类脑等AI芯片将扮演愈发重要的角色。据IDC预计，汽车主控SoC系统级芯片的需求逐年增加，到2030年，每辆汽车的车载AI芯片平均售价约在1000美元，全球车载AI芯片市场的规模将达到1000亿美元。当前L1-L3级自动驾驶算力芯片单车价值分别为50美元、150美元、500美元，L4/L5级自动驾驶算力芯片单车价值约为1500美元，随着技术逐渐成熟，至2030年有望下降到41美元、111美元、315美元、931美元。

其中Mobileye（英特尔）、赛灵思（AMD）占据L1-L2级辅助智能驾驶的垄断地位，市占率合计超过70%。而在L3-L4领域，今年英伟达的高算力芯片异军突起，大量L4级自动驾驶公司采用基于英伟达Orin芯片进行方案开发。奔驰、沃尔沃、现代、奥迪都已宣布将采用英伟达的解决方案。此外，高通将量产Snapdragon Ride自动驾驶解决方案，长城汽车已经确定搭载使用。高通的Snapdragon Ride或将是首款5nm制程的自动驾驶芯片，其效能表现让诸多整车厂和自动驾驶公司保持高度关注。

国产领先厂商包括华为、地平线和黑芝麻等。地平线拥有国内首款车规AI芯片征程，实现了中国车规级AI芯片量产的零突破，目前征程五代算力将达到96TOPS，实际性能超过特斯拉FSD芯片。黑芝麻于2021年在上海车展发布了新一代A1000pro，算力达到106Tops。华为MDC600芯片算力高达352TOPS，可支持L3/L4级自动驾驶，最新推出的麒麟990A，使用7nm工艺，但在华为芯片代工受限的背景下，前景仍旧不明朗。

全球主流自动驾驶芯片厂商情况

资料来源：公开资料整理

高精地图：据易观分析预测，2025年中国高精度地图市场规模将达200亿，2021-2025年CAGR高达33.1%，市场前景广阔。等级越高的智能驾驶对定位及地图功能要求也越高，普通 ADAS 的定位精度要求为米级，具备L3功能的智能驾驶则一般需要厘米级定位。高精地图可有效弥补传感器的性能边界，提供重要的先验信息，是L3及以上级别的自动驾驶汽车的必备基础。

其高精度体现为：1）坐标精度更高，其绝对位置精度接近1m，相对位置精度在厘米级别（能够达到10-20cm）；2）包含更多的道路交通信息元素，例如准确的道路形状、车道线的种类及颜色等特质特性；3）普通地图更新频率一般是一个季度，而高精度地图的理想更新频率是1个小时。

高更新频率所带来的技术难点主要为：1）图商需要足够数量的采集车辆去更新数据；2）高精度地图的数据量巨大，对于车机的芯片存储及传输能力要求高。因此需要巨额的前期投入，整车厂在选择地图厂商时非常谨慎，往往需要较长时间的测试，一旦选择不会轻易更换，用户粘性较强，由此行业壁垒明显，具备甲级测绘（“甲导”）等相关资质的传统地图厂商先发优势显著。

2020年中国高精地图行业市占率情况

资料来源：IDC

小结：自动驾驶主控芯片的发展趋势为高算力和高能耗比。高算力芯片的设计、制造存在极高的技术门槛和专利壁垒，预计市场将高度集中，在国际市场上处于领先位置的厂商中，除特斯拉只服务于自家的闭环生态，其余3家分别是Mobileye、英伟达、高通。从市场表现来看，尽管几家国内自动驾驶芯片行业的创新企业已经在市场落地，但是在中高端市场，国内芯片企业的表现还有很大的上升空间，未来可持续关注。另外在高精地图领域，前期大量长期的资金投入形成天然产业门槛，头部企业优势明显。由于测绘级定位涉及到国家安全，存在政策壁垒，因此有望成为本土企业确定且能够长期成长的赛道，其中拥有测绘资质牌照，技术能力强，且具有丰富数据及运营权的企业将获得先发优势。

参考资料：

[1] 中信证券：2022年智能汽车&自动驾驶产业专题报告

[2] 五矿证券：汽车智能化+网联化深度：自动驾驶逐步升级，摄像头+激光雷达星辰大海

[3] 天风证券：计算机行业深度研究：加速向上，L3自动驾驶元年开启

[4] 国融证券：汽车电子行业深度报告：汽车智能化加速渗透，汽车电子产业链迎来发展机遇

[5] 产研：浅谈高精度地图的发展与格局

[6] 自动驾驶如何走向成熟？丨2022年中国商用车自动驾驶产业发展报告