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汽车行业研究报告:智能驾驶之路

2021-05-21 15:223230

智能驾驶加速到来


  电动化加速智能化进程:


  1)燃油车时代,汽车电子规模即呈现出稳步增长


  2)纯电动汽车由于减少了传统动力系统,电子电气化架构从分布式走向集中式,高级智能驾驶的实现成为可能。


  3)智能化是电动化发展的下一阶段:电动车的个性化差异需要通过智能化体现。


  


  智能化对汽车行业盈利模式的变革


  智能化使得以软件、数据驱动的盈利模式成为可能:


  1)传统汽车企业以效率、成本驱动,高效率和低成本策略获取更高的市场份额;


  2)盈利模式:主机厂(整车企业)将标准化产品卖给经销商,获取一次性利润;


  3)周期性:需求与经济周期相关,新车型研发时间长拉大企业经营周期;


  4)低盈利性:全球竞争格局分散,盈利能力较低。


  


  传统车企盈利情况:


  1)毛利率:10%-25%的区间波动,销量与价格受需求周期影响;


  2)净利润率:总体在10%以内,低景气度阶段出现亏损;


  3)ROE:除亏损年度,ROE在10-15%之间波动。


  


  特斯拉的盈利分析:


  特斯拉汽车业务收入由三部分构成:


  汽车销售(无回购协议):含汽车销售收入、FSD等自动驾驶软件包、OTA软件升级收入、充电服务等,2020年24,053百万美元,占比76.72%,增长25.2%


  积分收入:卖积分收入,2020年1,580百万美元,占比5.01%,增长166%。


  汽车销售(附回购协议):2020年551百万美元,占1.75%,增长277%。


  


  特斯拉的盈利分析:


  特斯拉毛利率高于BMW和戴姆勒:2020年汽车业务毛利率24.8%,2015年来新高;


  2020年高毛利率伴随着车型均价降低,2020年车型均价4.8万美元,与BMW、奔驰均价相当,但盈利能力大幅领先 ;


  特斯拉车型均价的降低主因Model3的销量占比提升,2020年特斯拉共交付汽车49.9万辆,Model3+Y合计销售44.3万辆,占比88.8%。


  


  特斯拉对未来盈利模式的探索:


  订阅模式:2020Q1财报电话会,马斯克提到2021年FSD软件包会推出订阅模式,以提高其渗透率。


  


  特斯拉对未来盈利模式的探索:


  Robotaxi车队:2019年特斯拉自动驾驶日上,马斯克提出构建特斯拉Robotaxi车队,任何特斯拉车主都可以加入特斯拉车队网络,自主选择分享的时段、对象等,特斯拉提取25%-30%的收入比例。车队由特斯拉自有车辆+用户车辆构成;


  


  重新设计的专门Robotaxi车型:目前Model3的成本低于3.8万美元,重新设计的Robotaxi车型,通过进一步简化零件数量,在不久的将来(三年)成本降到2.5万美元或更低;汽车和电池包的使用寿命超过100万英里(约160万公里);


  按照每辆自动出租车每年行驶9万英里(14.5万公里),一半空驶率,每英里毛利润在0.65美元估算,一辆自动驾驶出租车一年的毛利润约为3万美元。


  


  大众汽车对未来盈利模式的探索:Business model 2.0


  完全自动驾驶汽车终极形态:汽车结构将大幅简化,不再按硬件划分的配置版本(如中、高配等),而是通过软件定义不同的功能,实现定制化汽车版本。


  大众汽车将传统汽车转变为以软件为基础的产品,以数据驱动的盈利模式成为可能:2021年夏天,在德国六个城市推出定制版电动车ID3,基于使用收费,功能可选择(如导航),每12周通过OTA升级汽车的软件系统。大众的商业模式2.0是希望在汽车的生命周期内获取更多收入。


  现阶段用户可采用租赁模式使用全自动驾驶功能:大众认为由于目前自动驾驶软件包价格昂贵,用户可选择按照使用时间付费模式。


  


  中长期,未来车企的盈利来源:从一次性付费的制造业模式转型为全生命周期付费的模式;


  销售汽车收入:硬件收入,占比会逐渐减小;


  软件收入:自动驾驶功能的不断完善,OTA推送软件,根据用户开通的软件功能收费;


  Robotaxi收入:组建出行公司,按照自动驾驶行驶里程获取收入;


  大数据资源:汽车将全面收集与用户出行、娱乐等相关的数据,此数据资源带动利益。


  这种盈利模式大幅平滑了传统车企盈利周期波动的特性,出行市场及大数据相关的市场想象空间更大。


  智能驾驶的实现策略


  智能驾驶的实现:感知、决策\规划\判断、执行


  感知能力:传感器、定位技术提升感知能力,摄像头、毫米波雷达、激光雷达、HDmap等;


  决策\规划\判断:计算平台、算法将感知系统数据分析判断,并反馈决策指令到执行层;


  执行:刹车、转向和动力等。


  


  智能驾驶的渐进式发展路径:L3级是自动驾驶与驾驶辅助系统的分水岭


  L2及以下:驾驶员仍是驾驶的主体责任人,辅助系统用于提升驾驶安全和便利性。


  L3及以上:驾驶系统是主体责任人,L3需要驾驶员在自动驾驶功能无效时,随时接管,L4 和L5级别则无需接管,L5为完全自动驾驶。(即L5以前都有失效场景) 。


  渐进式发展路径是目前主流模式:借助机器学习,神经网络,通过大量的数据训练,以日渐完善自动驾驶系统,直至具备完全自动驾驶能力,达到L5级。


  


  主要玩家智能驾驶策略:


  新势力:特斯拉为代表的新入者,无传统车包袱,从电动车切入,全栈自研


  高度强调自研,以拥有对软件和数据完全掌控能力;


  自制汽车和电池:拥有整车设计与制造能力,具备电池包生产能力,正布局电芯生产工厂 ;


  拥有自主设计的计算硬件平台:芯片设计能力等;


  自主开发的软件系统;


  持续不断的数据收集:已经累计销售超100万辆特斯拉车型,且具备数据收集能力。


  


  数据是特斯拉最大优势,并坚持以视觉为主的自动驾驶路线


  2020年4月,特斯拉宣布其自动驾驶系统已累计行驶30亿英里,目前累计在路上具备自动驾驶功能的特斯拉车型已经超过100万辆。这是特斯拉大幅超越竞争对手的优势所在。


  硬件版本逐步从外购到自制:2019年开始采用自主设计的自动驾驶芯片,特斯拉宣称该芯片是从底层就为自动驾驶设计的车规芯片,满足L4自动驾驶需求。


  2016年以来特斯拉自动驾驶系统的传感器构成几乎没有变化:6个摄像头加1个前置毫米波雷达。马斯克认为当前配置足够实现L4自动驾驶,激光雷达和高精度地图是不必要的配置。


  


  特斯拉的数据闭环:大数据采集、神经网络与影子模式


  特斯拉自动驾驶汽车收集数据,将无法识别场景等失效信息进一步标识,通过神经网络经进一步训练自动驾驶系统,使得自动驾驶系统认知更多新的场景,以进一步完善;


  DOJO超级计算机;


  影子模式。


  


  传统势力:丰田为代表,Home&away战略,挖潜内部,积极联合外部应对智能化


  HOME:内部挖潜,2020年7月,丰田研究机构TRI-AD重组为一个控股公司(Woven Planet)和两个子公司(Woven Core和Woven Alpha)。后又成立Woven Capital公司负责该领域收购并购,2021年4月份将以5.5亿美元收购Lyft自动驾驶部门。当前人数800人。


  TRI-AD为2018年由丰田、电装和爱信合资成立,旨在加强丰田的软件实力,尤其是用于自动驾驶的软件系统和主动安全的软件实力。


  丰田体系联盟:丰田以集团层面统筹旗下零部件子公司,构建智能化联盟,2020年先后与电装、爱信、捷泰科特等成立合资公司共对智能化,与芯片巨头瑞萨合作开发高算力芯片。


  


  传统势力:丰田为代表,Home&away战略,挖潜内部,积极联合外部以应对智能化


  外部联合:


  与斯巴鲁联合开发电动车平台BZ:结合丰田TNGA平台及斯巴鲁在驾驶性能的特长,2025年前丰田将投放15辆纯电动车,其中7辆来自BZ平台。


  丰田与Uber:2016年建立联盟关系,2019年丰田联合电装、软银入股Uber高级技术公司;


  丰田与小马智行:2019年2月,丰田入股小马智行,双方将在自动驾驶领域展开合作。


  丰田与滴滴:丰田、滴滴将与广汽丰田汽车有限公司共同成立合资公司,开展面向网约车司机的车辆相关服务。此外,丰田将向滴滴及上述合资公司投资,投资额共计6亿美元。


  


  传统势力:丰田为代表,Home&away战略,挖潜内部,积极联合外部以应对智能化


  2021年4月,丰田在日本推出新款Mirai和雷克萨斯LS,配备Advanced Drive系统,具备L2 级自动驾驶。起售价格为845万日元(约RMB49.7万元),1632万日元(约RMB96万元);


  该硬件系统支持L4级别自动驾驶,安全是第一考虑因素 ;


  运算系统冗余:两套完全不同的自动驾驶运算系统,主系统ADS ECU,后备为ADX ECU。两系统同时工作,ADS负责绝大部分事务,ADS失效,则ADX运行,不需要人工接管。


  ADS使用高等级车规元件,使用传统非深度学习算法即可确定性可解释性的算法。ADX以深度学习算法为主,但深度学习不具备确定性和可解释性,无法通过功能安全认证,而ADS是保证安全。


  


  大众汽车:快速转型的大象,承受电动化和智能化转型之重


  未来5年智能电动方向研发投入730亿欧元(约RMB5700亿):其中电动方向投入350亿欧元,混动技术投入110亿欧元,电子化领域270亿欧元。


  大众通过以下四个方面增加企业价值:1.汽车电动化;2.软件定义产品;3.新的商业模式;4.智能驾驶。


  


  大众汽车:模块化与标准化思路发展智能化


  集全集团之力,发力软件:2019年,大众汽车集结内部与软件相关的人才,成立一家独立于其他部门的软件公司——Car.sfotware Organisation,人数超过5000人,5年内扩充到1 万人。力争软件自制率从现在10%提升到2025年的60%。


  五大职能:


  1.构建统一的操作系统vw.os,用于大众旗下所有品牌:保时捷、奥迪、大众、斯柯达等;


  2.构建统一的信息多媒体系统,用于大众旗下所有品牌:保时捷、奥迪、大众、斯柯达等;


  3.构建所有驾驶辅助系统,包括高度自动化的驾驶和泊车功能;


  4.动力、底盘和充电技术的互联功能实现;


  5.大众旗下品牌移动服务和商业模式的协同效应。


  


  大众汽车:模块化与标准化思路发展智能化


  2024年发布Artemis项目,作为全集团软件平台,包括大众vw.os和软件架构。该系列产品先用豪华品牌上,如保时捷和奥迪,2026年用于大众品牌(Trinity项目)。


  电动平台:大众MEB平台仍将是主力(2016年开始研发,投入70亿美元),到2022年将有27款车型出自该平台。豪华电动车(奥迪、保时捷)将基于PPE平台开发,预计第一款车于2023年发布,PPE平台将具备更好的性能、更高的续航里程和更短的充电时间。2025年大众汽车将发布新一代平台SSP,该平台可生产大众所有品牌车型。


  到2025年,大众将实现大幅简化旗下跟品牌车型结构,硬件统一,由软件定义汽车的目的。


  


  大众汽车:联合外部,共摊成本


  大众与福特:车企联盟共同应对;


  福特利用大众MEB平台,在欧洲市场生产纯电动汽车;大众商用车利用福特商用车平台,生产皮卡等轻型车;


  大众\福特共同持股自动驾驶公司Argo.AI(由前谷歌和Uber智能驾驶高管创立),大众商用车自动驾驶系统将采用Argo方案,与福特共担研发成本;


  车企联盟的模式无独有偶:通用汽车收购自动驾驶公司Cruise,又与本田汽车联合研发。


  


  零部件巨头:与整车企业展开合作与竞争,产业链价值争夺(1)


  博世:出行方案业务(主要是汽车零部件业务)2020年成立一个全新的子部门,CrossDomain Computing Solutions


  2020年初,博世合并了汽车业务中所有汽车电子业务子部门,该部门即开始生产控制单元和汽车控制器,主要目的是希望通过一个部门为客户提供汽车电子和软件产品。


  博世认为,集成软件的汽车电子系统市场规模至2030年有望保持15%以上的复合增长率。


  2020年博世全年有7.3万员工,其中近3.4万人为软件工程师,新成立的部门2021年将拥有1.7万人。


  


  零部件巨头:与整车企业展开合作与竞争,产业链价值争夺(2)


  大陆:将业务单元聚焦在两个领域:成长(Growth)和价值(Value)


  成长类业务:大陆将车联、辅助驾驶、自动驾驶领域、EE架构列为成长类业务。大陆应对策略是聚焦技术创新,保持高于行业的增长率,先获取领先的行业地位。中期看,大陆认为其该业务复合增速在7%-11%,EBIT率为6%-8%,对应ROCE超过15%。


  价值类业务:轮胎市场,饱和市场,规模稳定但增速比较低。大陆的优势业务,现金牛业务。中期看,业务增速在4%-5%,EBIT率为12%-16%,ROCE超过20%。


  


  国内车企:


  优势:消费环境:中国消费者,尤其是90后、00后对智能化产品的接受程度高;


  政策环境:中国对智能网联汽车的政策环境更友好;


  产业支持:5G通信、卫星定位及地图地理信息、互联网行业等;人工智能、机器学习、神经网络等相关人才优势;


  自主车企:反应快、及时调整、相关企业在自研和合作上迅速布局;


  电动化:布局先于外资车企;


  劣势:车企总体自研实力弱,规模效应不足;零部件产业链薄弱,整车及零部件软件实力储备不足。


  


  


  智能驾驶趋势判断:


  基于以上分析,我们认为:


  趋势一:L4级智能驾驶汽车有望在2025年量产,但规模化普及仍需时间


  L4级智能驾驶系统成本仍然昂贵,2025年能达到量产水平,但价格昂贵(传感器、系统冗余);


  L4智能驾驶系统将率先在豪华车先应用,起到消费者教育,提升消费者对智能驾驶接受度,后期随着成本下降,逐步下探至大众消费市场;


  L4系统的普及或采用租赁、分期付款等模式销售。


  趋势二:L2+级辅助驾驶系统的快速普及仍将是未来2-3年的该领域的主要增长点


  硬件竞赛:传感器(毫米波雷达、激光雷达、摄像头)等性能升级,成本下降,以及更高算力的计算平台等将是各企业比拼的主要硬件实力。


  硬件竞赛会有一个天花板,即硬件水平满足L4级以后,硬件竞赛结束,软件成为智能驾驶体验的决定因素,全栈自研模式下的智能驾驶功能体验将具备优势。


  这一阶段,传感器(激光雷达等)、软件、算法具备核心技术的企业将成为行业核心资源。


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