特斯拉全自动驾驶(FSD)V12版本的推出正进入倒计时,智能驾驶的奇点时刻或许正在到来。

马斯克在此前的试驾直播中表示,FSD Beta V12是有史以来第一个端到端AI自动驾驶系统(Full AI End-to-End),从头到尾都是通过AI实现。我们没有编程,没有程序员写一行代码来识别道路、行人等概念,全部交给了神经网络自己思考。

天风证券数据研究团队在近期发布的报告中指出,智驾赛道处于高速成长期,智驾时代的到来代表着新技术,新认知,新机会,那么到底新在哪里?

天风证券指出,从新技术来看,智能驾驶作为新技术处于高速成长期,重点由场景拓展转为里程迭代;新认知则意味着,新能源车行业上半场由油电同价逻辑开启,下半场智能化时代有望回归用户价值。新机会则为,软件端价值持续上升,从多模块到端到端算法是主要趋势;硬件端控制器走向中央域,传感器需求随自动驾驶等级增加,但最终走向低成本、小体积,执行器关注线控制动和空气悬架。

新认知:智能化体验成为用户重要购车因素之一

天风证券指出,根据电子行业经验和创新扩散理论,新兴技术通常遵循S型曲线,即渗透率的提升经历“慢-快-慢”三个过程。对比智能手机的渗透率提升过程,智能驾驶赛道刚刚进入高速成长期。

天风证券认为,从现在开始,整个行业将进入智驾接管里程数迭代期:

目前整体接管里程数还较低,地平线认为5年内有望提升1000倍,为用户带来全新驾乘体验。
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天风证券认为,高性价比为过去三年新能源汽车渗透率快速上行的主要逻辑,但随着动力电池价格稳定,规模效应降本的边际减少,预计价格战的烈度将趋缓,智能化体验成为用户重要购车因素之一,更关注新技术创造的新供给,新供给创造的新需求

2023年上半年价格战成为车市关键,特斯拉、小鹏、零跑等多家新能源品牌提升降价力度,整车性价比不断提升。价格战更多是动力电池产能快速扩张、技术迭代、成本降低为前提的性价比抬升。
新能源汽车行业将向智能化、网联化加速发展,智能化体验成为用户重要购车因素之一。我们更关注新技术创造的新供给,新供给创造的新需求。
车联网、车载娱乐系统、智能驾驶系统、安全防护系统、感知与定位系统,在汽车被视作下一代智能终端的现在,深耕于驾驶场景,谁能深挖用户使用车辆过程中的多样化需求,尤其是针对一些场景定制化开发相关服务功能,谁就能脱颖而出。
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软件新机会:从多模块到端到端算法

天风证券在报告中指出软件定义汽车成为共识,单车软件价值将从当前的8000~16000元增长至2030年的16000~32000元,其价值占整车硬软件物料清单(BOM)的比例预计将从当前的4~9%增加至2030年的8~12%

据亿欧智库,除了特斯拉、小鹏、蔚来、理想、长城旗下的毫末以及上汽飞凡等部分主机厂采用全栈自研方案,其余的大部分主机厂都选择采用第三方供应商方案,或者与供应商深度合作进行开发。
典型的是华为智选朋友圈:华为和赛力斯、奇瑞等合作的问界和智界品牌。由于整车制造产能的过剩和重资产,从制造方和品牌方看,均有合作诉求。

天风证券认为,从多模块到端到端为软件的发展方向,端到端更像人类,模块和模块更像工业化产品:

多模块的缺点是每一个模块单独训练,每一个模块的训练都会出现偏差,偏差集合到最终的一个结果,最终影响到整体的KPI。
端到端/End-to-End其实是深度学习中的一个概念,运用到自动驾驶领域的话,简单来说是直接将车身视觉、传感器等等采集到的信号,比如路灯信号、有没有行人等,输入到一个统一的神经网络系统,这个系统再做出预测、输出诸如方向盘转弯多少角度、该踩油门幅度多少等汽车下一步应做的动作。
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硬件新机会:中央域控制器是未来主流趋势

天风证券认为,用一个或几个“大脑”来操控全车的 ECU (Engine control unit:发动机控制器)与传感器正逐渐成为汽车电子电气架构的发展方向共识:

每个功能对应一个控制模块在汽车智能化时代日益复杂,汽车ECU数量都在逐年递增,一些高端车型的ECU 数量已经破百。
汽车电子电气架构开始从分布式向集中式发展。用一个或几个“大脑”来操控全车的 ECU 与传感器正逐渐成为汽车电子电气架构的发展方向共识。
以域为单位的域控制器(DCU)集中式架构是下一步发展阶段。而未来 DCU 成熟后,我们预计还将向域控制器整合方向发展,最终将部分功能移至云端。
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根据高工智能汽车,2023H1英伟达和地平线占比超八成。除特斯拉FSD以外,仅五家方案商实现NOA车型量产交付。

自动驾驶端并行计算的需求越来越多,对芯片和域控制器算力要求提升。从各家方案来看,单芯片算力超过100TOPS成为标配。

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传感器需求最终走向低成本、小体积

天风证券认为,随着智能驾驶级别的上升,对传感器的数量要求随之提升。产品形态趋势是整套方案的视场角更大以及具体产品的集成难度更小。具体到传感器的趋势是走向低成本、小体积:

大算力需求和数据采集成本高成为痛点。BEV感知模型的难点在于需要大算力芯片和较高的数据采集成本。2D的图像数据已不再适用于BEV感知模型,而3D视觉图像的采集会消耗较大的算力,并且需要重新做数据标注等工作,数据采集成本会大幅上升。
产品形态趋势是整套方案的视场角更大以及具体产品的集成难度更小。具体到传感器的趋势是走向低成本、小体积,一方面是车厂对成本的严格控制,一方面是大量传感器需要集成对体积有严格要求。
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线控制动one-box为主流,空气悬架国产突围

天风证券认为,线控制动具备更快的响应速度,可以更好的满足自动驾驶的发展需求,EMB(Electric Mechanical Brake)电子机械式线控制动或许是下一代线控解决方案:

对于新能源汽车而言,线控制动由于用电子助力替代了真空助力,很好地解决了因发动机被电机所取代,没有稳定真空源的问题。不仅如此,线控制动除了满足新能源车的日常制动需求,还可以回收制动能力,从而提升续航里程。

基于Two-box方案的线控制动,本土厂商的积极布局下,已经率先实现了国产突破,目前大家正朝着集成化程度更高的One-box集体发力。不过随着线控制动技术日趋成熟,One-Box方案正在接力开启国产化新时代。

EMB(Electric Mechanical Brake)电子机械式线控制动或许是下一代线控解决方案。

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与此同时,天风证券认为,空气悬架优势明显:

1)保护作用:对于新能源车,空气悬架能保持离地间隙、消除振动,更好保护电池。2)提升续航:相比传统悬架,空悬整体重量有所减轻,有助于提升续航里程。3)智能舒适:比起传统悬架的金属件的“硬连接”,路面振动经过空气弹簧的传递能有明显的过滤削弱效果。
根据高工智能汽车数据,以今年1-5月上车数据为统计口径,国产供应商已经在空气弹簧赛道率先突围,供气单元仍处于外资供应商垄断格局,控制系统部分则开始出现硬件委外代工,系统自研的趋势。
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本文观点主要来自天风证券报告《智能驾驶:新技术,新认知,新机会》(分析师:孙谦 S1110521050004)有删节