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2019智能驾驶产业链报告及成本分析

电动知家  · 公众号  ·  · 2019-12-01 08:55

正文

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本文为民生证券整理的2019智能驾驶产业链报告。


引言


智能驾驶行业:产业快速发展,未来增速有望超 20%


智能驾驶近年来发展迅速,预计 2019 年市场规模将达到 1125 亿元,2023 年为 2381亿元,2019-2023 年复合增长率约为 20.62%。
智能驾驶:L2 普及、L3 升级带来的相关软硬件需求释放


产业趋势:政策导向+车企推动,L2 进一步普及、L3 升级趋势确定性强。对于 L2,政策明确 2020 年 L2 新车渗透率 30%,而 2018 年仅为 5% 左右对于 L3,一方面政策目标预计 2025 年 L3 渗透率 25%,另一方面各大车企已明确在 2020 年后推出 L3 级智能驾驶车型。


高精度地图:L3 智能驾驶必需,2021 年后需求有望快速释放


L3 级智能驾驶要求必须配备高精度地图,整个市场 21-30 年的复合增速有望超 33%。


国内目前的参与者为百度、高德、四维图新三家公司,其中四维图新在后端实时更新能力上相对领先。

2021 年实际订单落地


智能驾驶舱:成本已非普及障碍,渗透率有望不断加深。除液晶中控屏外,其余细分产品渗透率较低。根据对现有车款渗透情况的分析,我们认为消费者的需求、成本已非障碍、符合智能化及新能源车普及趋势等原因将进一步推动渗透率的提升,预计市场 18-20 年复合增速为 40.81%,后续景气度有望延续。


硬件领域被国外巨头占据;在软件领域,我们看好与产业链上下游深度绑定、合作的企业。

其他环节:感知层、算法、芯片等都有望受益于级别提升


L2、L3 级智能驾驶升级机遇下,19-25 年各类车载摄像头、雷达的市场增速均有望超过 30%,各大算法平台、芯片厂商的重要性也不断凸显。


目前上述环节的主要企业多为国外巨头,国内企业逐步发力,有望受益于市场需求的快速释放。

车联网:5G 最重要应用之一,政策催化下将快速发展


政策目标明确 2020 年达到 30% 渗透率,而 2018 年的渗透率约为 15%,政策催化预计将有助于行业打开市场空间。


从需求端看,2018 年国内车联网市场规模 486 亿元,到 2021 年 1150 亿元,复合增速有望达到 33.26%。根据测算,模组、t-box、路侧设备等细分市场在 19-25 年均有望保持 30% 以上增速。


从供给端看,国内在各个环节上均具有代表性企业,未来有望逐步受益于车联网渗透率的加深。


1.智能驾驶产业链:三环节发力,不断取得重要成果


感知、决策、执行三大环节,包含多个重要软硬件


智能驾驶的三大要素为「感知、决策、执行」,先通过对周边交通主体的感知实现交通数据和信息的收集,包括地图、雷达、摄像头等软硬件设备;


然后传输到决策层,用算法等工具规划出行路线,包括算法、芯片、计算平台等设备;最后通过执行层的转向、油门控制等实现具体操作。



如果按照参与者的功能划分,则包括为整车厂、Tier1 及零部件和方案供应商其中零部件方案供应商又包含了传感器、算法、芯片、高精地图、车载信息系统和 V2X 供应商。


这些零部件和方案供应商既可以作为 Tier2,向 Tier1 供货,同时部分零部件和方案供应商也可以直接与整车厂合作。



2.车联网产业链:国内企业在多个环节纷纷发力


车联网上游包括 RFID/传感器、通信芯片、车规级模组和其他硬件。通信芯片领域,原来被国外的高通、英特尔等国外巨头占据,但目前国内华为等企业正抓紧赶超,推出昇腾 310、昇腾 910 芯片等可用于智能驾驶的芯片,以及支持 V2X 的多模芯片巴龙 5000;模组领域,高新兴、移远通信等公司不断推出相关产品。

中游包括终端设备制造商、汽车生产商和软件开发商。目前这个领域有大量公司进行 T-box 等设备的生产,包括高新兴等公司。车路协同设备领域,千方科技、高新兴等公司积极发力路侧单元设备。


下游包括 TSP、系统集成商、内容服务提供商和移动通信运营商。通信运营商包括国内的三大运营商,中国移动、中国联通和中国电信为主,同时运营商也在积极拓展其他车联网领域业务。


车联网信息服务提供商方面,包含了传统 TSP 供应商如安吉星等、主机厂自有 TSP 平台以及新兴车联网创业企业。 



3.智能驾驶:L2 普及、L3 升级带来的相关软硬件机遇



L2 级智能驾驶渗透率较低,政策催化+产业动力下仍有较大提升空间。
根据下表披露的 2018 年内自主品牌 L2 级自动驾驶乘用车上市量产车型,自主品牌 L2 级智能驾驶汽车销量占 18 年乘用车总销量的 1.69%。



4.高精度地图:L3 智能驾驶必需,2021 年后需求有望快速释放


L3 级智能驾驶下对精度要求更高,高精度地图将首次实现量产。


L3 级智能驾驶由于要在特定环境下实现无人驾驶,对车辆的感知能力及对地理信息的要求越来越高。


在地理信息层面,普通的 2-5 米左右精度的 ADAS 级地图已经远远不能够满足要求,精度在 0.5-1 米的高精度地图将逐渐普及。 


5.需求端:21 年后需求快速增长,21-30 年复合增速有望超 33%


订单落地节奏及具体量2021 年目前只有宝马一单,因此参照 18 年宝马销量占全国汽车销量的比(处于保守估计,仅考虑 2021 年四维图新订单),假设到 2021 年会有其他两个类似品牌订单落地,渗透率达到 6% 左右。


其他车企随后跟进,假设 2025 年渗透率按照政策目标,达到 25%。长期看保守估计高精度地图的渗透率至少要在 50% 左右(自主品牌在国内乘用车销量占比 36% 左右,且部分自主品牌也将搭载高精度地图)。  


单价:根据四维图新地图相关收入、行业出货量及公司份额,推断出传统地图平均单价在 300-400 元之间。


根据四维图新相关公开调研资料,高精度地图的价格是传统地图的四到五倍。保守估计,假设高精度地图的单价为 1000 元。每年的数据更新费用参照四维图新相关公开资料,保守估计在 100 元左右。 



高精度地图根据其更新频次可拆分为 4 层架构:


1)基础地图数据库:位于最底层,包含高精度道路情况信息,如道路信息、车道信息等,一般的更新频率为 1 月/次;


2)计划和预测性信息:位于第二层,包含道路工程情况、交通管制信息等,一般的更新频次为 1 小时/次;


3)交通信息:位于第三层,包含事故信息、本地天气、堵塞信息等,一般更新频次 1 分钟/次;


4)汽车通讯信息:位于最高层,可理解为 V2X 信息,包括附近的汽车、行人、交通信号信息等。 



6.国内市场:三足鼎立,更看重实时更新等后端能力 



7.智能驾驶舱:成本已非普及障碍,智能驾驶大趋势逐步打开广阔市场


智能驾驶舱(又称智能座舱)包含汽车中控、全液晶仪表等核心部件,搭载语音识别、手势识别、AR、AI 等一系列功能的汽车智能化设备,通过对数据的采集实现人车之间的智能交互。 




8.需求端:行业增速有望超 40%,多重趋势确认未来渗透率提升


市场增速有望达到 40%,软件价值量占比或将不断提升。


1)根据智研咨询数据,2015 年国内智能驾驶舱市场规模为 24 亿元,2018 年为 175 亿元,到 2020 年有望达到 347 亿元, 18-20 年复合增速为 40.81%。


2)根据麦肯锡等机构的数据,目前软件占汽车电子的占比一般为 25%左右,再加上整体解决方案以及根据车厂做的定制化开发,我们认为软件在智能驾驶舱的价值量占比有望达到 30%,18 年的市场规模在 50 亿左右。


由于软件定义汽车、软件商联合车厂进行定制化开发等趋势,未来软件在智能驾驶舱中的价值量占比有不断提升的趋势。 



1)中控液晶屏:把握向较低配车型渗透的机遇


外资品牌中,18 万以上车型的普及率均较高,达到 90% 的水平,12-18 万价位的车渗透率也达到近 75%,12 万以下车型渗透率相对较低。


对于自主品牌,8 万以上每个档次的车款均保持 70% 以上的渗透率,8 万以下渗透率将对较低。 



分析:第一,成本已不是最重要障碍,中低配车型也有较高渗透率。从成本来看,由于液晶中控屏价格在千元级别到万元级别不等,且将随着普及量产而逐渐降低价格,因此目前看 8 万元以上车款整体配置率较高,成本已不是普及的最重要障碍。 


第二,有望向较低配车型渗透。同一汽车品牌下,由于智能驾驶和车联网时代显示信息和功能变多、消费者对时尚感科技感需求增加等因素影响,往往逐渐由高端车款向低端车款渗透。


目前奥迪、宝马、奔驰等厂商已在已有的较低端车型或者准备在新的较低端车型中搭载液晶中控。 



2)液晶仪表:新能源汽车、智能汽车大趋势将推动渗透率提升


外资品牌方面,40 万以上外资品牌的渗透率达到 50% 左右,25-40 万车款渗透率将近 20%, 25 万以下车款渗透率较低。


自主品牌方面,12 万以上车款整体渗透率在 30% 左右,12 万以下渗透率较低。 



分析:第一,新能源、智能化大趋势下,液晶仪表有望受益而进一步普及。


考虑到液晶仪表能够包含更多信息(车内外温度、胎压的数据、车门开关、可用电量、能量回收情况等等),以及更高的准确度和更高的智能体验(全液晶仪表带导航显示、跟车距离、主动刹车等警示画面,以及道路交通信号标识等),在汽车智能化大趋势下、新能源车不断普及的趋势下,渗透率有望不断加深。 



3)对于 HUD:长期看渗透率有望不断提升


目前除外资品牌中 80 万以上车型之外,其余渗透率均较低。目前 HUD 主要渗透在奔驰、宝马等豪华车型中。


由于 HUD 不是汽车标准件,且较液晶中控、液晶仪表等产品相比没有足够的需求,因此研发 HUD 的机会成本相对较高,这导致相关供应商不愿意在此领域投入过多研发。 


分析:


  • 第一,从成本来看,已经下探到 12 万左右车款,证明较低配置车型也有搭载 HUD可能。
  • 第二,国内 HUD 企业目前大多从后装市场切入,未来与 AR 等技术的结合有望提升驾驶体验。
  • 第三,HUD 具有较强的预防事故的能力,长期看具有推动渗透率不断提升的动力。


9.供给端:看好与产业链上下游深度合作的企业


中控屏:提供中控屏产品的厂商多为集成商(Tier 1)。合资品牌和高端品牌市场目前由伟世通、博世等大公司占据,国内厂商目前主要占据中低端和自主品牌市场。 


液晶仪表:液晶仪表是继中控后,首先落地的智能座舱产品,未来成长空间最大。仪表盘全球市场主要集中在大陆、日本精机、电装、伟世通 4 家,其市占率合计为 72%;国内企业凭借在行业的积累以及收购兼并等方式,逐渐在市场占有一席之地。 


HUD:HUD 市场中,日本精机全球市占率占超过一半,大陆和电装分列 2、3 位。随着市场需求发生变化,国内企业及时调整方向,由后装转为前装,纷纷布局 AR-HUD 领域,望有所突破。 


操作系统和软件:目前主流的底层车载操作系统主要有 QNX、Linux、Android 以及 WinCE,其中 Android 是基于 Linux 系统的内核开发而来。


据 IHS 统计和预测,目前 QNX 占据 60%市场份额,到 2022 年 QNX 和 Linux(含 Android)将平分市场份额,WinCE 基本退出竞争。 


软件:包括 rightware 等厂商。


根据市场调研机构 Focus2Move 对全球汽车厂商 2018 年度的轻型车销量前 25 位的车企中已有 15 家采取了 rightware 相关产品。国内市场上rightware 相关产品的市场占有率达 90% 以上。 



对于哪些公司能够在市场快速发展中获得先机,主要从以下几个方面考察: 


第一,与上游能否做到紧密结合。


汽车关键部件(比如智能驾驶舱、车联网设备等)后的芯片技术仍集中在高通、英特尔、瑞萨、恩智浦等芯片巨头手中,同时这些巨头多逐渐由硬件产品向软硬件整体解决方案转变,给汽车软件商带来了合作的机遇,能够与这些巨头深度合作的公司将在未来竞争中更加获得车厂的青睐,占得先机。 


以高通为例,19 年高通推出第三代骁龙智能座舱芯片平台,提供芯片,支持沉浸式图形图像多媒体、计算机视觉等人工智能功能,更重要的是兼容主流 hypervisor 第三方方案并提供虚拟化平台解决方案。


从而帮助汽车制造商应对复杂度不断提升的数字仪表盘与信息影音系统的域集成,同时采用相同的软件架构和框架层,方便相关软件商为不同档次的车型配置统一软件定义。 


第二,与下游车厂深度结合和绑定。


在软件定义汽车的大趋势下,一方面软件提供商需要有足够竞争力的软件技术,另一方面针对具体车企客户的需求进行定制化开发的能力。


目前行业内主要智能驾驶舱的提供商均与汽车厂商做联合创新,深度绑定,进行端对端的定义,而后才是支持 tier 1 的交付。 


10.传感器产业链:国内企业在多个环节纷纷发力


雷达主要作用机理是通过发射声波或者电磁波对目标物体进行照射并接收其回波,由此获得目标物体的距离、距离变化率(径向速度)、大小、方位等信息。


对于不同的雷达的性能优势不同,故可用于实现不同功能的传感器。





11.需求端:19-25年各环节增速均有望超30%





对 L3 级智能驾驶带来的相关增量的测算:L3 级智能驾驶渗透率的变化:假设 21 年为 L3智能驾驶正式面世,假设 2021 年初始渗透率为 5%,根据《汽车产业中长期发展规划》,到 2025 年 L3 级渗透率为 25%。 



根据测算,L2、L3 级智能驾驶普及机遇下,19-25 年车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达市场增速分别为 36.65%、38.3%、33.85%。 


对于激光雷达,造价虽高但 L3 级智能驾驶车型将逐渐配备。根据中商产业研究院数据, 2015 年中国车载激光雷达市场规模为 1.09 亿元,到 2021 年有望达到 6.13 亿元,复合增速有望达到 33.3%。 


决策层:算法为核心,国外企业领先,国内企业不断发力


1)路由寻径:是基于地图、实时交通信息和已知目的地等信息,根据不同的优化条件,选择最优化的道路。


2)行为决策:则根据当前的路况、当地的交通法规、可选道路和车辆位置,将数据处理为不同的驾驶行为,如超车、掉头等。


3)动作规划:则基于行为决策后,躲避实时障碍物,对到目的地的路线进行判断与规划。

当前自动驾驶辅助算法市场表现为 Mobileye 与 NVIDIA 双雄称霸的格局。Mobileye 在视觉识别领域处于领跑地位,其 EyeQ 图像处理芯片系列产品在相关市场占有 70%的份额,且公司下游客户涵盖全球 27 家汽车厂商,客户优势明显。


NVIDIA 的优势来自于其在 GPU领域的深耕。NVIDIA GPU 专为并行计算设计,适合深度学习,未来前景广阔。 




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