汽车行业智能驾驶专题（一）：汽车智能化的商业化路径、产业演进及投资机会探讨-20210603-中泰证券-84页

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# 汽车行业 # 智能驾驶 # 商业化大小：7.86M | 页数：84 | 上架时间：2021-06-15 | 语言：中文

类型: 行研

上传者: FF

撰写机构: 中泰证券

出版日期: 2021-06-03

摘要：

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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