中泰证券:汽车智能化的商业化路径、产业演进及投资机会探讨

1、三大商业化路径之争:

(1)应用场景之争:核心看迭代速度,ROBOTAXI场景目前的迭代速度慢于消费市场;(2)技术路线之争:更多是成本考量,纯视觉的成本集中在云端,多感知融合成本集中在车端。纯视觉有综合成本优势,多感知融合有可靠性优势。纯视觉对算法、传感器精度要求更高;(3)算法是否自研:自研算法迭代比第三方算法快。自研算法能够获得车辆完整的、高质量的数据,可通过SHADOW模式进行迭代,第三方算法不具备SHADOW能力。

2、智能化将经历车端和云端竞争两个阶段:

(1)第一阶段:车端竞争,主要围绕架构、传感器、算法和算力等,核心看产品定义;(2)第二阶段:云端竞争,核心看车队保有量和云端算力,云端竞争阶段,由于算法和生态应用都是边际效应递增,行业头部化趋势会加速。

3、供应链:爆发有先后,先感知后云端,先赋能后专业化。我们认为,感知是行业率先爆发的子领域,包括感知算法、传感器。当进入云端竞争阶段,生态应用和V2X等细分领域会爆发。

4、智能化时代,整车的生意“变好”,市场集中度提高。传统车时代,汽车是高度差异化的周期消费品,整车厂盈利周期波动性大、市场集中度低、产品护城河不高。在智能车时代,由于云端应用和算法边际收益递增的特点,整车集中度有望大幅度提升。

5、供应链:(1)硬件:高像素摄像头、MEMS激光雷达、低功耗高算力芯片将爆发;(2)算法:软硬件解耦趋势明显,车辆控制端中的悬挂有望成为下一个解耦部件。

                                                                 

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