汽车零部件行业深度分析报告.pdf
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1、 本报告版权属于安信证券股份有限公司,各项声明请参见报告尾页。1 20232023 年年 0303 月月 1 15 5 日日 汽车零部件汽车零部件 行业深度分析行业深度分析 智能网联汽车建设正加速,特定场景智能网联汽车建设正加速,特定场景商业模式已完成闭环商业模式已完成闭环 证券研究报告证券研究报告 投资评级投资评级 领先大市领先大市-A A 维持维持评级评级 首选股票首选股票 目标价(元)目标价(元)评级评级 行业表现行业表现 资料来源:Wind 资讯 升幅升幅%1M1M 3M3M 12M12M 相对收益相对收益 -7.5-4.6 7.8 绝对收益绝对收益 -10.7-3.0 0.9 徐慧雄
2、徐慧雄 分析师分析师 SAC 执业证书编号:S1450520040002 李泽李泽 联系人联系人 相关报告相关报告 智能汽车 2023 年度策略():座舱迈入 2.0 时代,车机域控格局或将再重塑 2022-12-12 线控底盘:实现高阶自动驾驶的必要条件,各环节将迎加速量产期 2022-10-29 车路协同有效解决单车智能痛点,车路协同有效解决单车智能痛点,多因素驱动智能网联汽车多因素驱动智能网联汽车加速落地加速落地 在目前智能汽车软硬件平台性能有限的背景下,无论是纯视觉方案还是多传感器融合方案,均难以获得超视距、全局化的交通信息,在实现 L3 级以上高阶自动驾驶仍有较大难度。而车路协同的建
3、设可通过 V2X 实时传输远端信息,有效补足单车感知能力的补足。同时,国内具备优渥的 5G 通信基建基础,叠加国内人口道路密度大、高速等道路基础设施建设相对完善等特征,智能网联汽车落地亦具备较强经济性。近年来,在构建智慧交通体系政策的支持下,各地已纷纷开启试点区项目,未来随着自动驾驶渗透率的持续提升,国内智能网联汽车“云管端”建设有望进一步加速。车端车端:OBU 车端通信的核心设备,车端通信的核心设备,具备低时延、高兼容性具备低时延、高兼容性等等特点特点 车路协同系统通过“端”、“管”、“云”三方共同协作,从而实现环境感知,数据融合计算及决策控制,车端设备则更多体现“管”功能。其中 OBU 是
4、车端核心设备,可借助 V2X 及 5G 通信技术实现车与车、车与人、车与云及车与路之间的全面信息交互。同时,由于车路协同对通信实时性提出更高要求,叠加路端和车端信息具有异质性特征,OBU 设备具备低时延、高兼容性特点。路端:路端:RSU 实现车路通讯,实现车路通讯,MEC 为为局部决策提供局部决策提供低时延低时延算力支持算力支持 RSU 和 MEC 是智能网联汽车路侧设备中实现车路信息通讯的关键设备。其中 OBU 帮助单车实现 C-V2X 技术通讯,于车端能够提供超视距、全局实时的信息;于交通端能够为智慧交通数据中心提供实时的路况信息。此外,RSU 源于 ETC 设备的升级,因而具备相对成熟的
5、产业链,传统 ETC 龙头公司金溢科技、万集科技等均已实现率先布局。MEC 为移动边缘计算单元,负责向路侧和车端设备提供近端低时延的算力支持。同时,由于边缘计算平台和云平台技术、架构等同源,传统的提供综合 IaaS 服务的云平台巨头阿里、腾讯、百度等目前仍为该边缘云业务的主导者。云端:云端:云控平台是云控平台是智能网联汽车智能网联汽车中数字化交通建设的主要载体中数字化交通建设的主要载体 云控系统是实现智能网联汽车的重要软件基础设施平台,承担“数据+算力中心”角色,为智慧交通和应用主体提供全局交通信息和非实时算力支持,整体架构包含边缘云、区域云和中心云三级。参与者中云服务商与传统服务相似提供基础
6、性服务,交通平台集成商完成专业化部署和运营,其掌握数据运营自主权,更具备增长弹性。特种车场景特种车场景有望有望率先落地,率先落地,提供整体解决方案为目前主流提供整体解决方案为目前主流商业模式商业模式 城市路段、高速公路及园区、港口等特定区域由于路况简单、封闭运营等因素是目前智能网联汽车主要应用场景。而目前在落地实施的过程中,商业模式主要包括“提供完整的解决方案及后期运营服务”和“销售改装自动驾驶车和车端、路端设备”两类,从头部供应商落地案例上看,提供完整的软硬件解决方并协助进行后期平台运营为当前的主流商业模式。相关相关关注关注标的:蘑菇车联、金溢科技、千方科技标的:蘑菇车联、金溢科技、千方科技
7、 风险提示:风险提示:主机厂自动驾驶升级进度不及预期;主机厂自动驾驶升级进度不及预期;智能网联汽车智能网联汽车项目落项目落地进度不及预期;车端网联化速度不及预期地进度不及预期;车端网联化速度不及预期。-21%-11%-1%9%19%29%39%2022-032022-072022-112023-03汽车零部件汽车零部件沪深沪深300300行业深度分析行业深度分析/智能网联智能网联汽车汽车 本报告版权属于安信证券股份有限公司,各项声明请参见报告尾页。2 内容目录内容目录 1.车路协同在技术进步与政策支持背景下正加速落地.6 1.1.当前处于 L2+自动驾驶级别规模量产时期,2022年 L2+渗透
8、率约 21.9%.6 1.2.依靠单车智能实现 L5智驾难度大,车路协同有望突破技术瓶颈.7 1.2.1.单车智能难以实现 L5 级自动驾驶.7 1.2.2.车路协同有效补齐单车智能技术不足.8 1.3.C-V2X 技术普及加速落地,中国的交通国情亟需发展车路协同.9 1.3.1.C-V2X是核心通信技术,其普及将协助车路协同快速发展.9 1.3.2.中国人口道路密度使车路协同更具经济性,新基站及智能公路加快方案落地.10 1.3.3.中国对行车安全问题关注度高,车路协同有效解决单车智能安全隐患等问题.11 1.4.国家政策积极推动建设智能网联汽车,自动驾驶安全运输征求意见稿落地.12 2.车
9、端设备:OBU 是为核心部件,具备低时延、高兼容性特点.13 3.路侧设备:RSU 实现车路信息实时通讯,MEC 提供局部算力支持.15 3.1.RSU 是车路实时通讯的关键设备,为车端提供超视距、全局实时的信息.15 3.1.1.RSU 是车路实时通讯的关键设备.15 3.1.2.于车端,RSU 能够实时传输近端和远端的静态交通及动态路况信息.16 3.1.3.于路端,RSU 提供比传统方案更高效、多元化的交通信息.17 3.1.4.RSU 源于 ETC 设备具备产业基础,智能网联汽车东风下多方供应商跑步入场.18 3.2.MEC 为局部决策提供算力支持,解决云端处理延时问题.18 3.2.
10、1.MEC 为近源数据提供算力支持,其部署架构与云平台类似.18 3.2.2.MEC 的核心硬件为提供算力支持的主控芯片.19 3.2.3.从对车端/路端提供算力支持的角度看,MEC 能够有效平衡高算力和通信低时延要求.20 3.2.4.从对 C 端提供服务角度看,缩短数据传输路径,提高服务实时性体验.22 3.2.5.产业链:综合型云计算厂商率先切入,技术出身的创新型企业相继入局.23 4.云端部署:云控平台是数字化交通建设的主要载体.23 4.1.组成架构:中心云、区域云和边缘云是云控系统基础平台的核心架构.23 4.2.意义:云控平台是构建智能车大数据平台、实现智能网联汽车新基建及智能车
11、技术迭代的重要解决方案之一.24 4.3.功能:云控平台为智慧交通和应用主体提供交通信息和非实时算力支持.25 4.4.产业链:云服务商提供基础性服务,交通平台集成商完成专业化部署运营.25 5.商业化进程:特种车辆有望率先落地,头部厂商已完成商业闭环.26 5.1.特种车对应的路段封闭、路况简单,具备较高的落地可行性.26 5.2.城市/高速场景下 B 端客户落地难度大,主机厂/出租车设备配套意愿不高.27 5.3.方案整包为主流商业模式,企业承担“路端/云端部署总包+运营”角色.28 6.相关关注标的.29 6.1.蘑菇车联:全栈自研推出标准化产品,商业化落地形成正向循环.29 6.1.1
12、.核心软硬件自研,提供标准的车路云一体化产品及解决方案.29 6.1.1.1.6.1.1.1.全栈自研使得企业具备车路协同整套解决方案集成能力全栈自研使得企业具备车路协同整套解决方案集成能力.30 6.1.1.2.6.1.1.2.标准化产品方案,满足多场景落地真实需求标准化产品方案,满足多场景落地真实需求.30 6.1.2.签约项目超百亿元,形成数据、商业双闭环.34 oPpMpRpOsOoNnPtNqRnRpP8OdN8OoMnNtRoNkPnNtQlOrQtNaQnMqNwMtOpOxNoOvM行业深度分析行业深度分析/智能网联智能网联汽车汽车 本报告版权属于安信证券股份有限公司,各项声明
13、请参见报告尾页。3 6.1.2.1.多区域,多场景快速落地,下好智慧交通基建的先手棋.34 6.1.2.2.多数项目处于初中期已逐步形成商业闭环,未来有望实现正向循环.34 6.2.金溢科技:高速 ETC 设备头部厂商,V2X 业务拓展有望打开成长空间.34 6.3.千方科技:传统智慧交通解决方案商,项目经验和客户积累助力智能网联汽车项目规模化落地.35 7.风险提示.36 图表目录图表目录 图 1.不同自动驾驶等级之下的代表性功能.6 图 2.2025 年中国 L1-L3级自动驾驶渗透率将达到 65%.7 图 3.单车智能和车路协同适用范围和局限性比较.7 图 4.现阶段单车智能对超视距感知
14、、视觉盲区交通信息难以感知.8 图 5.单车智能和车路协同感知系统框架.8 图 6.无协同感知时车辆视线受阻,无法获得信号灯信息.9 图 7.V2X 的四类交互对象.9 图 8.车端能够有效分摊路端部署成本.10 图 9.2019-2022 年中国 5G 基站数量(万).11 图 10.2015-2020 中国智慧公路行业市场规模(亿元).11 图 11.车路协同使得安全区域明显增加.11 图 12.车路协同领域国家级政策体系不断完善.12 图 13.端管云架构图.13 图 14.车载单元位于“端”层.14 图 15.OBU 主要结构.14 图 16.OBU 实现 V2X 信息交互.14 图
15、17.OBU 工作流程.15 图 18.路侧系统架构.15 图 19.RSU 部署于信号灯横栏等路端上.16 图 20.通信单元是 RSU 的核心部件.16 图 21.RSU 连接关系网.16 图 22.RSU 实现车路信息通信示意图.16 图 23.多语义、异形信号灯难以识别.16 图 24.视线遮挡无法识别信号灯,易发生安全事故.16 图 25.视线遮挡或恶劣天气下,近端信号灯信息发送.17 图 26.远端交通信息实时播报.17 图 27.视线被遮挡后,仍可通过 RSU 获取闯入行人和对向车辆等实时路况信息.17 图 28.传统方案通过地磁检测方式测算交通流量等信息存在高延时、信息量小等问
16、题.17 图 29.RSU 产业链及主要参与者.18 图 30.智能网联汽车边缘云组成图.19 图 31.边缘云平台层构成.19 图 32.边缘云 V2X 应用层组成.19 图 33.百度 Apollo 路侧 MEC 设备.19 图 34.谷歌无人车边缘计算平台主要硬件.19 图 35.不同硬件平台适合的负载类型.20 图 36.Intel 酷睿处理器提供高算力支持.20 行业深度分析行业深度分析/智能网联智能网联汽车汽车 本报告版权属于安信证券股份有限公司,各项声明请参见报告尾页。4 图 37.车路协同各节点业务对低时延的需求.20 图 38.MEC 与中心云配合,承担分流低延时计算任务的角
17、色.21 图 39.智能网联汽车 MEC 协同计算模型.22 图 40.MEC 部署于边缘 UPF 附近实现业务请求分流.22 图 41.MEC 产业链及图谱.23 图 42.云控系统架构及组成.24 图 43.区域云总体框架图.24 图 44.中心云总体架构图.24 图 45.云端提供数据和算力支持.25 图 46.天津西青智能网联汽车先导区车路协同云控平台.25 图 47.天津西青智能网联汽车先导区车路协同运营平台.25 图 48.云服务商和交通平台集成商为云控平台的主要参与者.26 图 49.城市/高速/特定区域智能网联汽车应用场景对比.26 图 50.特种车场景率先落地.27 图 51
18、.蘑菇车联在衡阳市提供自动驾驶接驳服务.27 图 52.蘑菇车联在衡阳市提供自动驾驶环卫服务.27 图 53.中国智能网联汽车渗透率空间亟需进一步提升.27 图 54.一二线城市单车节约成本需达到 3k 元左右.27 图 55.开放道路场景落地难度大.28 图 56.整套解决方案和部分设备商间的关系.28 图 57.整套解决方案和部分设备销售模式对比.29 图 58.百度 Apollo 的车路协同解决方案.29 图 59.蘑菇车联标准产品包.30 图 60.蘑菇车联的整体方案提供方式.30 图 61.蘑菇车联发展定位及业务方向.31 图 62.车路协同基站集成多种核心技术单元.31 图 63.
19、车路协同基站能有效实现项目大规模标准化落地.31 图 64.蘑菇数字底座.32 图 65.蘑菇云控平台.32 图 66.蘑菇交通大脑.32 图 67.高精地图.32 图 68.自动驾驶车辆的套件升级.32 图 69.汽车大脑实现技术突破.32 图 70.自动驾驶车辆(部分).33 图 71.自动驾驶车辆运营业务.33 图 72.智能运营中心.33 图 73.自动驾驶级别导航服务.33 图 74.与多地政府达成合作.34 图 75.蘑菇车联已与多地政府达成合作.34 图 76.蘑菇车联多数项目已形成商业闭环.34 图 77.2020 年中国 ETC 行业市场份额(按 OBU 销售量).35 图
20、78.2018-2021 金溢科技不同业务板块营收占比.35 图 79.千方科技 Omni-T2.0 全域交通解决方案.35 图 80.千方科技智慧交通落地项目.36 行业深度分析行业深度分析/智能网联智能网联汽车汽车 本报告版权属于安信证券股份有限公司,各项声明请参见报告尾页。5 表 1:自动驾驶等级划分.6 表 2:DSRC和 C-V2X 优劣势对比.10 表 3:2015-2022 年智能网联汽车建设相关政策梳理.12 表 4:车路协同各节点业务对低时延的需求.21 行业深度分析行业深度分析/智能网联智能网联汽车汽车 本报告版权属于安信证券股份有限公司,各项声明请参见报告尾页。6 1.1
21、.车路协同车路协同在在技术进步技术进步与与政策支持政策支持背景背景下下正正加速落地加速落地 1.1.当前处于当前处于 L2+自动驾驶自动驾驶级别规模量产时期级别规模量产时期,2022 年年 L2+渗透率约渗透率约 21.9%国内国内自动驾驶被分为六个级别:其中自动驾驶被分为六个级别:其中 L0-L2 可实现辅助驾驶,可实现辅助驾驶,L3 开始正式进入自动驾驶。开始正式进入自动驾驶。自动驾驶是指汽车依靠激光雷达、摄像头等传感器使车辆具有环境感知能力,配合人工智能、高精度地图及全球定位等技术使车辆完成路径规划及自主决策,最终车辆可以在不受人为干预的情况下自动安全的行驶。根据工信部发布的推荐性国家标
22、准报批公示,当前汽车的自动驾驶被划分为 L0-L5六个等级:(1)L1 与 L2 分别是部分驾驶辅助及组合驾驶辅助,在 L1 级别的辅助驾驶中,自动驾驶系统可以辅助驾驶员完成部分驾驶操作。车辆防抱死系统(ABS),车身电子稳定功能(ESP)等配置均在 L1 级别辅助驾驶中得到应用,然而在此级别中辅助驾驶功能有限,大部分功能主要是由驾驶员完成。L2在 L1的基础上可以实现部分功能的自动化,但检测路况,紧急情况的判断及操作仍需驾驶员完成。L2 级别辅助驾驶通常会具备 ACC 自适应导航,车道保持系统,自动刹车辅助系统及自动泊车系统等。(2)L3,L4,L5 分别是有条件自动驾驶,高度自动驾驶及完全
23、自动驾驶。从 L3 级别的驾驶自动化开始,车辆本身可以通过激光雷达等传感器实时监测周边环境从而实现有条件的自动驾驶。L4-L5 级车辆不仅可以达到协同感知,同时可以达到协同控制及协同决策,通过车辆网联化及人工智能算法逐渐成熟,车、路、云可相互协调在三层架构中实现环境感知、数据融合计算,再由车端进行实时控制,从而达到有条件自动驾驶及高度自动驾驶。表表1 1:自动驾驶等级划分自动驾驶等级划分 分级分级 名称名称 设计运行条件设计运行条件 车辆横纵向运动控制车辆横纵向运动控制 目标目标/事件探测及响应事件探测及响应 驾驶时任务接管驾驶时任务接管 L0 应急辅助 有限制 驾驶员 驾驶员及系统 驾驶员
24、L1 部分驾驶辅助 有限制 驾驶员和系统 驾驶员及系统 驾驶员 L2 组合驾驶辅助 有限制 系统 驾驶员及系统 驾驶员 L3 有条件自动驾驶 有限制 系统 系统 系统及驾驶员 L4 高度自动驾驶 有限制 系统 系统 系统 L5 完全自动驾驶 无限制 系统 系统 系统 资料来源:德勤,安信证券研究中心 图图1.1.不同自动驾驶等级之下的代表性功能不同自动驾驶等级之下的代表性功能 资料来源:安信证券研究中心整理 当前当前国内国内自动驾驶自动驾驶仍仍处于处于 L2+规模规模化化量产量产阶段阶段,目前目前 L2+渗透率约渗透率约 21.9%。低阶的 ADAS(先进辅助驾驶系统)仍是目前自动驾驶市场的主
25、导技术。其中,L2 级的 ADAS 可以根据周边环境,在特定情况下实现车辆加速/减速,但其余动态驾驶需要由驾驶员完成。根据佐思汽研数据显示,截止至 2022 年 1-4 月,L2+级自动驾驶系统配置量同比增长 118.4%,汽车数量达到 57.4 万辆,装配率达到 21.9%。此外,根据前瞻产业研究院数据统计,预计到2030年国内 L3级及以下自动驾驶车辆渗透率将达到 70%。名称功能系统控制控制方向代表车型(举例)前方碰撞预警(FCW,Forward Collision Warning)监测前方车辆,判断本车和前车间距、相对速度和位置,并及时给予驾驶员警告-长安逸动PLUS、北汽EXS车道偏
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