智能驾驶行业德赛西威拾阶而上,汽车智能化

（报告出品方/作者：安信证券,赵阳,夏瀛韬）

1.全栈自研并非唯一选项，多种路径实现汽车智能化

如何看待汽车智能化的“全栈自研”热潮？近年来，从智能座舱到智能驾驶，汽车智能化的进程在不断加速。在智能化的浪潮中，大量车企纷纷将“全栈自研”视为深耕智能化时代的根基。其中，以“蔚小理”为代表的造车新势力早在创业初期，便将智能化作为主打卖点，并率先进行了自研的布局。目前包括吉利、长城、上汽等诸多传统车企也相继公布了全栈自研的路线图。例如，吉利汽车在“战略”中提出搭建涵盖电子电气架构、整车基础软件、智能座舱软件和自动驾驶软件的全栈自研体系；长城汽车在发布会中提出打造全栈自研的技术研发体系；哪吒汽车推出了全栈自研的智能安全汽车平台—山海平台。

哪些因素最终会影响供应商与整车厂的合作形态？车企纷纷涉足上游供应链一方面促进了行业的高速发展，但同时也引起了市场对于智能汽车产业链竞争格局重塑的思考。其中首当其冲的问题包括，1）未来Tier1和Tier2的空间是否会受到挤压，2）其角色又会发生怎样的变化。我们认为，要回答上述问题，首先需要厘清的是，整车厂自研会涉足哪些领域。因此，在本报告的第一章节，我们先探讨如下几个话题：1）对于智能驾驶，完成软、硬件全栈分别需要多大规模的研发投入；2）整车厂远期来看实现软、硬件全栈需要满足哪些条件；3）哪些因素会影响整车厂自研涉足的领域边界。

1.1.从整车厂和Tier2分别看全栈自研所需投入

我们通过观察整车厂和智能驾驶Tier2来确定对于软、硬件全栈的所需投入。首先，我们选取了Tesla、“蔚小理”等造车新势力，以及部分传统整车厂，来分析他们的年均研发费用以及研发投向，从而初步确定软、硬件全栈的所需投入。而后，我们选取了Momenta与地平线这两家智能驾驶Tier2独角兽企业。考虑到此类企业成立初期主要聚焦技术和产品研发，不会大规模投入生产制造，所以我们假设其年均融资额近似为研发所需投入，从而进一步分析、验证全栈自研的所需投入。

1.1.1.车企视角：研发投入的差异带来实现智能化路径的差异

Tesla、造车新势力和传统车企三类整车厂的研发投入额差别较大。通过对比Tesla、“蔚小理”等造车新势力，以及部分传统整车厂近三年的平均研发投入，从研发投入的绝对值来看，我们发现Tesla的研发年平均投入超过亿元；“蔚小理”等造车新势力的的研发投入在15-34亿元区间内；传统整车厂研发投入分化较大，上汽集团平均投入为亿元，比亚迪达到63.6亿元，我们选取的典型企业均值在每年50亿元左右。

Tesla是软硬件全栈自研的典型代表，年均研发投入超百亿。Tesla至年研发投入分别为93.69/97.29/亿元，平均每年约亿元。其中在智能化方面，Tesla的研发投入主要面向3个方向，即软件、硬件和数据闭环的搭建。1）算法软件：Tesla的Autopilot已经实现包括自动泊车、城市街道辅助驾驶等L2+级别智能驾驶功能，并完成了大规模商业化落地，开启了软件变现的商业模式，其自动驾驶选装包价格目前为1.2万美金。2）芯片硬件：Tesla于年推出自研FSD芯片，算力达72TOPS，作为Autopilot3.0的硬件基础，搭载于ModelS\ModelX\Model3等车型上。3）搭建数据闭环：除了市场上较为熟悉的Autopilot和FSD芯片，Tesla还在数据闭环的打造中投入了大量资源。在年的“AIDay”，Tesla发布了装载自研AI训练芯片D1的超级计算机Dojo，用于大数据处理和分析，训练Autopilot在内的整个自动驾驶系统，使得自动驾驶能力迭代升级进一步加速。

小鹏汽车作为国内软件全栈的代表，年均研发投入约为22亿。年，小鹏推出自动驾驶系统XPILOT，其核心功能和底层算法均为自主研发，而硬件部分如域控制器、传感器等采取第三方供应商的方案。从年上市的首款车型G3到年底量产的P5，小鹏的自动驾驶系统已经从XPILOT2.5升级至XPILOT4.0，在历次升级中，公司的智能驾驶功能陆续覆盖了高速NGP、记忆泊车等L2+级别的功能，且根据小鹏年业绩交流会披露，城市NGP功能计划在年二季度末正式开放，从而实现整个智能驾驶场景的连续覆盖。回顾小鹏的研发投入，至H1年分别为20.7/17.26/13.99亿元，年均研发约为22亿元。

传统车企研发投入绝对值较高，目前主要投向电动化和新车型研发，未来智能化投入仍有较大上升空间。传统车企研发投入差异较大，近三年，选取的上汽、吉利、比亚迪、长城、长安、广汽在内的6家传统车企平均研发投入为50亿左右。传统车企虽研发投入绝对值较大，但研发投向目前来看较为分散，主要体现在以下两个方面：1）新车型的研发，长城年推出了7款新车型；比亚迪近年也推出多款新车型，并不断进行存量车型的改款升级。2）技术项目的开发，电池安全应用、发动机生产、碰撞实验室能力升级建设项目为长安年主要资金投向；吉利重点投入汽车发动机、变速器及汽车造型相关性的研发工作。

上述三类车企中，小鹏、Tesla分别实现了自动驾驶软件和软硬件全栈自研，传统车企目前主要聚焦车型开发设计和电动化转型，自动驾驶研发起步相对较晚。结合其研发投入规模和投向，我们初步预判实现软件全栈每年至少需要20亿以上规模的研发投入，实现软硬件全栈的研发投入规模为每年百亿左右。

1.1.2.Tier2视角：Momenta与地平线，软硬两端的典型代表

从智能驾驶Tier2融资额，进一步分析、验证全栈自研的所需投入。上文中，我们从车企研发投入角度出发，测算了实现软件全栈和软硬件全栈的研发投入，为确保测算的有效性和准确性，我们选取Momenta与地平线这两家智能驾驶Tier2供应商。考虑到企业在成立初期主要聚焦技术和产品研发，还未进入到大规模生产制造阶段，我们将其年均融资额近似为研发所需投入，从而从融资额的视角进一步分析、验证全栈自研的所需投入。

软件和算法解决方案代表：Momenta可提供自动驾驶软件量产方案，成立至今融资额接近百亿。Momenta成立于年9月，是一家提供感知、定位、决策等软件算法，以及不同级别的自动驾驶软件方案的公司，我们将其视为软件和算法解决方案的代表。根据公司