电子行业专题研究报告：从特斯拉自动驾驶迭代看硬件未来发展趋势
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报告出品/作者：国金证券
以下为报告原文节选
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一、自动驾驶的前世与今生
1.1 自动驾驶浪潮越演越烈
自动驾驶汽车指主要依靠人工智能、视觉计算、雷达和全球定位及车路协同等技术，使汽车具有环境感知、路径规划和自主控制的能力，从而可让计算机自动操作的机动车辆。美国、德国等国家均将自动驾驶汽车视为未来汽车产业发展的主流趋势，各方面投入持续加大。自动驾驶系统可以分为感知层、决策层、执行层，分别代替人的眼睛、大脑、手脚。
有别于传统人工驾驶车辆，自动驾驶车辆最大特点是 AI 技术的主导，其驾驶过程是机器不断收集驾驶信息并进行信息分析和自我学习从而达到自动驾驶的系统工程。
感知层负责感知、采集和处理车内信息和环境信息，主要包括智能硬件（传感器、RFID 及车载视觉系统等）、导航（GPS、北斗以及惯性导航系统）、 路侧设备等。车内所采用的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等，并基于高精地图、GNSS 卫星定位、IMU 惯性导航等进行路测辅助。
决策层依据感知层获取的信息进行决策判断，制定相应控制策略，替代人类做出驾驶决策。
决策层主要包含操作系统、芯片、计算平台和算法等，被视为自动驾驶的中央大脑。决策算法需要覆盖多数罕见路况的海量数据以及完善高效的人工智能技术。硬件主要是各类计算芯片、自动驾驶域、域控制器等。
执行层是指系统在做出决策后，替代人类对车辆进行控制。车辆的各个操控系统都需要能够通过总线与决策系统相链接，并能够按照决策系统发出的总线指令精确地控制加速程度，制动程度以及转向幅度等驾驶动作。其中，执行层主要包含动力总成（发动机或电机）、制动以及各类电子电气系统。
关于自动驾驶的分级标准目前有两种，即 NHTSA（美国高速公路安全管理局）和 SAE（国际自动机工程师学会）。目前行业主流采用 SAE 的分级标准：根据无人驾驶发展程度、自动化程度，将智能网联汽车的无人驾驶等级由低到高划分为 6 个层级。一般以 L3 级别为界，将 L3 级及以上视为“高级别自动驾驶”，L3 以下被称为辅助驾驶。L0-L2 级被视为自动驾驶辅助系统（ADAS），由 L2 级跃升到 L3 级后，动态驾驶任务的接管者主体发生改变，由驾驶员转变为车辆系统。L2 级的 ADAS（高级驾驶辅助系统）是实现高等级自动驾驶的基础，目前全球自动驾驶处于 L2 向 L3 级别转化的过程。
当前 L1/L2 级自动驾驶车辆渗透率已达 50% 以上。目前市面上的自动驾驶功能的汽车仍是以 L1/L2 辅助驾驶功能为主，包括拥堵时自动辅助驾驶、自动危险预判刹车、高速/封闭路巡航、自动泊车，但驾驶的主体责任仍然在驾驶员。目前，L1、L2 及 L3 智能驾驶技术将仍是中国自动驾驶技术的主流。预计能够实现 L4 级别功能的车型将于 2024/2025年正式上市，首批 L5 级自动驾驶汽车将于 2025-2030 年间上市。根据中商产业研究院的数据，2021 年中国 L0 自动驾驶汽车渗透率超过 50%，L1 为 25%、L2 为 20%。随着自动驾驶技术的发展，预计到 2023 年，中国 ADAS（L1+L2）智能驾驶技术的渗透率预计将达到约 60%。
在自动驾驶的浪潮下，行业内各家主机厂积极布局，呈现出不同思路。1）国际巨头通常采取稳扎稳打、缓步推进的策略，从 L1/2 低级别辅助驾驶逐步切入 L4 高级别驾驶，同时通过投资或持股业内创业公司孵化内部团队；2）国际与国内新势力车企将自动驾驶视为核心竟争优势，通过自研芯片、算法等将自动驾驶的核心能力牢牢掌握在自己手中；3）国内较小型主机厂多采用拿来主义，由于研发能力相对较弱通常与大厂联合,以确保在自动驾驶不落人后(如赛力斯与华为合作)。4）国内传统强势主机厂呈现多方向探索，对芯片与算法公司进行财务投资,或在探索自研路径的同时采购供应商方案。也有传统强势主机厂与巨头联合，采用合资或者战略合作的方式共同孵化独立品牌，如吉利与百度合作推出的“集度 JiDu"；5）出行平台公司在无人驾驶运营场景发力,如滴滴押注无人驾驶出租车场景,落地自动驾驶方案。
产业链长，“感知-决策-执行”构成产业链上通路，中游为整车厂+解决方案提供商双架构，下游场景丰富多元。自动驾驶功能的实现需要汽车制造商、零部件供应商、车载计算平台开发商、出行服务供应商等多方主体参与，因此产业链较长。其中上游包括感知层、决策层和执行层，涉及传感器、软件算法、芯片设计制造、高精地图、通信模组、域控制器等
众多玩家。中游为整车厂和平台层，整车厂包括传统的车企以及所谓的造车新势力，,前者以燃油车为主，如大众、吉利等，后者主打新能源汽车，如特斯拉；方案供应商则主要包括汽车行业传统的 Tier1 及一些高科技公司，典型的公司包括蘑菇车联、百度 Apollo。
下游主要为整车厂和第三方服务,在 L4 级自动驾驶模式下，用户需求派生出多个不同的应用场景，涵盖用户包括 G 端、B 端、C 端不同用户及不同使用场景。与此同时业务模式也变得更加多元，自动驾驶公司的角色可能不仅仅是供应商，也可能作为运营商推动自动驾驶技术在城市开放场景、高速场景和封闭场景的商用车端相关应用落地，提供丰富多元的场景化服务。
1.2 自动驾驶政策先行，商用化处于初级阶段
自动驾驶相关法律法规加速拟定和逐步完善。自动驾驶商业化落地的社会环境条件已得到各国政府重视，相关立法工作正在加快。自 2012 年 Google 获得美国加利福尼亚州首个自动驾驶汽车测试牌照以来，发达国家均在积极推动自动驾驶汽车新政策的制定和引导。美国率先引领自动驾驶政策落地，早在 2013 年就已出台自动驾驶测试的相关标准，NHTSA新规表示目前并不禁止部署自动驾驶汽车,甚至无需配备手动驾驶控制系统。中国已有北京、广州、深圳、重庆、武汉、长沙等 10 多个城市允许自动驾驶汽车在特定区的特定时段从事出租汽车、城市公共汽（电）车等商业化试运营，且应用规模不断扩大。
自动驾驶仍处于商业化落地的初级阶段。当前，L2 级别自动驾驶汽车已经商业化落地，但市场渗透率和应用规模仍然较小，L3、L4 及以上等级自动驾驶仍停留在试验和区域性示范的有限运行场景中。2022 年 7 月，深圳率先破冰发布《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，成为全国首个对 L3 级及以上自动驾驶权责、定义等重要议题进行详细划分的官方管理文件。技术安全问题依然是影响自动驾驶规模商业化落地的关键原因，由于受到技术、法规等制约，L3 级自动驾驶汽车目前仍未能大规模量产落地，仅搭载在小批量车型之上，或者部分 L3 级别功能在 L2+的车上体现。各国急需突破与技术、产业发展不相适应的政策瓶颈，明确 L3-L5 更高级别自动驾驶的技术方案和落地路径，以激发自动驾驶领域创新能力。
1.3 自动驾驶的发展对硬件产业链形成巨大成长加持
自动驾驶和新能源应是未来 15 年最大的科技变革。从人驾到类似智能服务器装四轮驱动的自驾的转变将对硬件产业链形成巨大的提升，大幅提高激光雷达,摄像头,毫米波雷达,CV2X 等感知层芯片,GPU/CPU/FPGA/AI 芯片等决策层芯片，以及高速以太网接口等执行层芯片的需求。
人驾到自驾，自动驾驶的发展重点在于持续降本以及视觉和 AI 芯片技术的进步：如同我们在报告《2022-2023 年投资策略应用篇，汰弱留强》中提到，很多产业专家说未来的自驾车就像装了四个轮子的智能手机，以自驾技术的难度及半导体配置而言，我们不同意这说法，我们认为自驾车像是装了四个轮子的智能 AI 服务器（如果透过远端控制软件来协作，自驾车队更像装了四个轮子的智能集群系统），成本的持续下降使得自动驾驶的大规模推广更易于实现。目前自动驾驶感知技术存在两种路径：1）传统车企和造车新势力使用摄像头、激光雷达、毫米波雷达的硬件方案，但激光雷达的价格仍在 2 万元以上，大幅提高单车价格。2）特斯拉采用纯视觉路线，不使用激光雷达但通过 3 颗前置摄像头（60，150，250 公尺视觉距离），1 颗后置摄像头（50 公尺视觉距离），4 颗前后侧边摄像头（80-100公尺视觉距离），12 颗环绕车身的超声波雷达（感测距离 8 公尺）推出的 L3 等级 FSD 自驾驶解决方案，整体自动驾驶成本应该不超过 5000 元。所以我们之前在 2022 年度策略报告中估计 2035 年全球超过 30%的汽车销量将具备 L3-L5 的自动驾驶功能，未来 15 年的复合增长率达到 30-35%。
我们认为从传统燃油车转向新能源汽车，接着是 SAE L3-5 级自动驾驶的占比提升，加上电动车及自动驾驶的技术演进（耗能降低，电池密度提升，电源转换系统重量降低，摄像头，传感器，激光雷达数量提升，及人工智能芯片运算能力提升但要求耗能持续降低），这些技术演进将逐步拉升每台新能源车的半导体价值，这两大驱动力对全球车用半导体公司及产业未来二十年将产生重大影响, 我们于 2022 年度策略报告中估计全球车用半导体市场于 2020-2035 年复合成长率应有机会超过 20%（主要系增加 AI/GPU, FPGA, ASIC，激光雷达,摄像头，以太网, MCU，碳化硅，电源管理芯片的价值及数量）,远超过全球半导体市场在同时间 5-6%的 CAGR,汽车半导体在全球半导体市场中的份额在 2035 年有望达到30%(从 2021 年不到 10 个点),每车半导体价值从 2020 年的 268 美元，暴增 10 倍到 2035年的 2758 美元。
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