汽车自动驾驶行业深度报告.docx

汽车自动驾驶行业深度报告智能驾驶高速渗透，硬件价值链逐渐凸显智能化转型加速，软件定义汽车已成定局当前用户的关注点逐步从汽车的机械属性转向汽车的智能化属性。随着新一代消费者比例逐步增加，“Z世代”、“她经济”等个性化需求越来越凸显。越来越多的厂商开始重视用户体验，从车身设计、智能化服务、自动驾驶功能等多角度提升用户驾乘感受。同时，车辆本身也已经从代步交通工具向智能移动空间转变，车辆数字化转型已成行业共识。随着用户智能化体验需求的不断提升、政策的持续推进、行业的高度重视，汽车智能网联技术发展迅速，智能汽车市场规模及渗透率显著提升。据车云网数据显示，2022年Q1L2级且可OTA升级的智能汽车销量同比环比大幅上升，渗透率超20%。预计至2025年渗透率超40%o软件定义汽车已成共识，硬件是技术基石。为实现汽车智能化的提升，软硬件缺一不可，优质的传感器、芯片等硬件是软件定义汽车的基础。感知方面，单从软件方面提升难度较大，需要更多更优质的传感器获取更加充分和准确的感知信息，以达到对性能和安全的快速提升。决策方面，分布式架构在计算能力和通讯带宽等方面的限制，制约了汽车智能化的发展，需要高性能的自动驾驶芯片和DCU进行整合,提升算力和算力利用率。因此大量主机厂在相关领域加速布局。产业政策持续推动，行业标准逐步规范2020年11月智能网联汽车技术路线图2.0发布，预计到2025年,中国L2、L3级智能网联汽车销量占当年汽车总销量比例超过50%,CV2X终端新车装配率达50%。计划到2035年，中国方案智能网联汽车技术和产业体系全面建成，网联式高度自动驾驶智能网联汽车大规模应用。2021年5月，两部委发布关于确定智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展第一批试点城市的通知，确定北京、上海、广州、武汉、长沙、无锡6个城市为智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展第一批试点城市。2021年8月，工信部发布智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行），提出推动汽车智能化、网联化技术应用和产业发展，规范智能网联汽车自动驾驶功能测试与示范应用。2022年1月，“十四五”规划中提出推进自动驾驶、无人配送等应用,发展自动驾驶货运服务。“渐进式”路线与“跨越式”路线齐头并进。2021年8月19日，汽车驾驶自动化分级推荐性国家标准发布。按照该标准，驾驶自动化可以分为L0-L5等6个级别。各大厂商从不同方向切入：1）传统主机厂采用“渐进式”路线，从相对基础、难度较低的辅助驾驶入手，逐步实现L1L2L2+的辅助驾驶功能。场景驱动式的发展路线优势在于能在乘用车上搜集大量驾驶数据，在应用中不断完善其感知、控制方面的算法。2）初创自动驾驶公司如AUtOX、文远知行、小马智行等及部分互联网厂商如谷歌WaynIO/百度APOno选择“跨越式”路线，从L4级别切入研发自动驾驶技术。优势在于算法研发一步到位，不用经历从低级到高级自动驾驶算法和硬件上的转型。缺点在于算法开发的高成本、使用场景及范围有限、长周期导致商业化进展相对缓慢。目前部分RobotaXi厂商也与车企合作，开发L2场景，以求更快速的商业化落地。ADAS加速渗透，市场空间广阔消费者接受度不断提升，ADAS搭载量快速增长。随着ADAS技术逐步走向成熟与产品价格逐渐下降，ADAS功能正逐渐从豪华车向中低端车型渗透。消费者的消费理念也在逐渐变化，除了关注外观、空间、价格等关键参数，也越来越关注产品安全与智能化配貉，更注重驾乘体验。根据AliXPartnerS对全球消费者的调研结果显示，全球市场消费者对不同水平的自动驾驶技术各有喜好，中国消费者对L2/L4级自动驾驶的接受度相对较高，其意愿支付成本高于全球其他市场。根据高工智能汽车研究院数据，2021年搭载前向ADAS新车807.9万辆，同比增长29.5%；其中L2级ADAS395.62万辆，同比增长77.7%。2022年1-3月中国搭载ADAS（L0-L2级）系统新车213.4万辆（+18.7%）o从产品生命周期来看，L2及以下ADAS系统已进入成长期，未来有望快速增长。国产零部件迅速发力，国产化替代前景向好。中国市场目前行车ADAS仍以海外Tierl为主，国产迅速追赶；泊车及环视ADAS国产厂商是主要供应商。根据高工智能汽车统计数据显示，2021年大陆、博世、电装、采埃孚、安波福占据前装ADAS（行车）市场约80.0%市场份额。ADAS（环视及泊车）市场2021年前五名分别为博世、TTE法雷奥、德赛西威、苏州智华。现阶段中国的智能驾驶系统相对发达，高级别智能驾驶的测试、验证、量产位于世界前列，未来国产替代率有望进一步提升。厂商布局路线清晰，“渐进”路线持续推进1.3逐渐进入量产阶段，部分车型已达标准。L3级自动驾驶具备在类似于高速公路的限定环境下完整执行动态驾驶任务（DDT）的能力，面对自动驾驶系统失灵、车辆故障或其他突发情况，驾驶员要尽可能以最小风险接管。对于L3及以上等级自动驾驶汽车，一般需要域控制器、线控底盘、激光雷达的支持。部分厂商2021年已实现L3级量产,相关车型已具备L3功能，但受限于法规要求无法完全使用。目前法规对高级别自动驾驶逐渐放开。深圳自2022年8月1日起施行深圳经济特区智能网联汽车管理条例。该文件对智能网联汽车定义、测试及示范应用条件、权责归属等问题进行了详细定义，是全国首个对L3及以上自动驾驶权责、定义等重要议题进行详细划分的官方管理文件。随着L3车型的陆续上市及法规的不断开放，相关领域将迎来快速发展。1.4级尚处于示范运营阶段。L4级自动驾驶系统的开发与场景的选择密切相关，不同场景间实地环境差异和行业需求差异，决定了解决方案的难度、路径选择与盈利模式。乘用车方面短期内难有较大突破。目前国内外L4/5级自动驾驶乘用车项目基本上处在试运营阶段，国内法规及主要城市在积极推动无人驾驶示范区发展。据北京市高级别自动驾驶示范区发布，2022年4月，北京亦庄开放国内首个乘用车无人化运营试点，允许主驾驶不配备安全员的robotaxi服务。2020年北京开始建设高级别自动驾驶示范区，目前2.0阶段基本完成，实现332个数字化智能路口基础设施全覆盖，高级别自动驾驶车辆的城市级工程试验平台搭建。截至今年3月底，北京市示范区已累计发放智能网联测试号牌288张，其中乘用车166张，无人配送车118张，自动驾驶累计测试里程超过400万公里。高级别自动驾驶无人化规模化在持续推进，但L4/5级别大规模应用于乘用车尚需时日。1.5任重而道远。从L4到L5级别，是实现全自动驾驶从特定场景到全场景的跨越。实现全场景的应用需要应对现实中复杂的交通网络,技术方面，目前主要的制约因素是缺少性能强大的人工智能系统以及高可靠性和灵敏度的传感器。另外，从研发到真正落地，还需适应与V2I的基础设施建设相配合以及相关法律的完善与消费者对完全自动驾驶的接受度。近几年来Uber.Tesla.Waymo等频陷“自动驾驶风波”，暴露出当前全自动驾驶技术不成熟的缺陷，引发了公众对自动驾驶商业化的担忧，根据各公司披露的计划，L5级自动驾驶预计至少需要到2025年后才能技术实现，受法规及成本等方面制约，量产实现预计更久。2025年中国乘用车智能驾驶渗透率预计达84%。假设：1）销量方面：2021年中国乘用车市场销量2148万辆，同比增长6.5%。我们预计20222025年汽车销量有望较快增长，维持5%左右。2）渗透率方面：据高工智能汽车数据，2020、2021年中国LLL2级智能汽车占比均不足20%。汽车传感器经历从单一传感器感知到多传感器融合智能驾驶传感器主要分为视觉传感器和雷达传感器两类。视觉传感器主要为各类摄像头，依据镜头的数量可以大体分为单目、双目和多目摄像头。视觉传感器主要用于获取车身周围环境图像，通过机器学习、Al计算等技术进行图像识别。雷达传感器按照电磁波频率主要可以分为激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达三类，主要通过收发电磁波来探测障碍物的位貉、速度等信息。汽车感知方案呈现出纯视觉方案与多传感器融合感知方案两种类型,融合方案受多数厂商青睐。纯视觉方案传感器只使用摄像头，通过对算法的不断优化，增加对摄像头图像识别的准确性。纯视觉方案的优势在于：1）摄像头成本较低，2）摄像头探测距离普遍高于雷达传感器,3）单一类型传感器进行感知结果融合时数据类型一致。但摄像头在弱光、强光、遮挡等情况下难保证高准确性，且摄像头测距精度存在较严重不足。多传感器融合方案一般会搭载数个激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波雷达，通过多个传感器获取车身周围信息，进行数据的整合,以多传感器的感知结果弥补单传感器难以探测到的信息。根据数据在不同环节进行融合分为数据层融合、特征层融合和决策层融合三种。多传感器融合方案扬长避短，并且系统设计冗余，能有效提高识别准确度和安全性。难点在于：1）不同传感器感知结果不同，精准融合难度较高；2）传感器数据融合会消耗大量的算力，也很考验技术的鲁棒性和冗余度；3）激光雷达价格较高，成本难以控制。车载摄像头：立体视觉及多传感融合逐渐取代单摄像头感知方案车载摄像头通过镜头和图像传感器实现图像信息的采集功能，是最早使用也是目前发展最成熟的自动驾驶感知设备。1956年，首个引入摄像技术的概念车型Centurion由别克推出，使用后谿广角摄像头拍摄车后影像并显示在控制台屏幕以替代后视镜。1991年，丰田SOarer推出倒车辅助摄像头，推动车载摄像头商用化发展。1999年，斯巴鲁公司首次将双目摄像头技术应用到量产车的ADA（ActiveDrivingAssist,主动辅助驾驶系统）上。2006年，360全景环视系统概念诞生，车载摄像头作为主要传感器快速发展。2021年，800万像素摄像头被搭载于21款理想ONE上，首次量产使用。单一种类摄像头感知问题难以解决，多镜头立体视觉/多传感器融合成主流方案。单一摄像头感知受结构及原理限制，难独立完成感知任务。单目镜头难以像人眼一样实现快速变焦，使用时一般定焦，难以兼顾测量的距离和范围。双目镜头能解决单目定焦问题，但是受原理限制，成本高昂难以降低。三目镜头问题在于处理逻辑，若出现感知误差难判断真伪。目前业内普遍放弃单一摄像头感知方案。大量厂商采用多传感器融合方案，将障碍物位络检测交给更有优势的雷达来进行，摄像头主要进行标志识别。另一种方案是特斯拉采用的立体视觉技术，通过深度学习算法分析车身四周多个摄像头的感知结果，形成类似于激光雷达的点云图，再将点云图融合形成鸟瞰图，避免了多镜头感知的误差问题。同时通过包含速度和加速度的神经网络、独特的transformer和神经网络技术，准确判断并预测其他车辆速度信息并形成三维坐标。高像素摄像头带来更广的视场角和更远的探测距离，随高性能传感器需求增加及配套软硬件技术的不断完善，渗透率逐渐提升。在前视摄像头中，800万像素摄像头可以在实现20025Om探测距离的同时拥有120度左右视场角，而100200万像素摄像头只能在有效探测距离为10015Onl时实现50度左右的视场角。现阶段主流车载摄像头像素在200500万之间。摄像头像素越高，计算平台需要处理的数据量就越高，需要更高效的算法和更多的算力来进行运算。同时低像素处理算法也需要较大幅度的更新。目前部分车型如理想ONE、蔚来ET7、极氟OOI等，已经开始应用800万像素的摄像头。此外，高性能硬件是优质自动驾驶技术的基础。前谿传感器的精度越高、探测距离越长,越能保证行驶的安全。部分厂商也采用多摄像头混用方案，如小鹏G9采用2颗800万像素前视双目摄像头和2颗290万像素侧视摄像头来收集视觉信息。国内市场车载摄像头覆盖率水平尚处于低位，市场增长潜力较大。随着ADAS渗透率不断提升、性能不断提高，摄像头总体出货量会不断提升，高性能产品占比增加。目前摄像头各像素等级间的价差较大，120万像素的摄像头平均在150元，500万像素摄像头价格大概在300元左右，800万像素在500元左右。随着生产技术的不断成熟，产品良率提升，预计产品单价会小幅下降。经我们测算，2025年中国乘用车市场摄像头市场将达到214.9亿元，2022025年复合增速达28.4%。毫米波雷达：4D毫米波雷达成市场新秀车载毫米波雷达的概念可以追溯到20世纪60年代，直至20世纪90年代三菱、奔驰汽车开发出基于毫米波雷达的前向距离控制系统，毫米波雷达得以在汽车上使用。早期毫米波雷达为24GHZ雷达，芯片采用神化镶(GaAs),需要配备十个左右的RF芯片，体积庞大，成本昂贵。21世纪初，错硅(SiGe)工艺的发展使得毫米波雷达高度集成，体积缩小，成本逐步下降。2010年，中国开始出现毫米波雷达厂商，由于技术不成熟以及国外的技术封锁，早期国产毫米波雷达均为24GHzo2017年，TI(德州仪器)推出了使用CMOS工艺高度集成的77GHZ的毫米波雷达芯片，将MMICRF、DSP和MClJ集成到了一个SOC上，显著降低了制造成本和硬件开发难度。角雷达前向雷达化，前向雷达角雷达化。随着毫米波雷达性能的不断提升，角雷达逐步具备前向雷达的诸多技术特点，比如远距离探测等。同时ACC,AEB等功能也将迁移至角雷达，比如更好适应十字路口VRU检测以及实现后向AEB。前向雷达也逐渐具备角雷达广角的特点，形成全方位的前向感知等。未来二者的界限会更加模糊。24GHZ逐步淘汰，77GHZ已成主流，79GHZ优势明显。24GHZ雷达主要用于短距离补盲，其频率低，波长较短，穿透力较弱。同时频率低会导致信号更容易受到干扰。77GHZ波长更短，穿透力更强，在中远距离探测表现更好,整体体积更小。但相应的芯片、天线等设计制造难度更大，成本比24GHZ产品更高。79GHZ产品分辨率更低，探测更为精准。同时79GHZ最短探测距离较低，能有效弥补77GHZ雷达近距离盲区问题。77GHZ负责长距离探测，79GHZ负责短距离探测或将成为主流。4D毫米波雷达逐渐前装上车，未来发展空间广阔。4D毫米波雷达广视角、高分辨、能探测静物，与传统毫米波雷达相比优势显著。其一，传统毫米波雷达无法获取高度信息，4D雷达有效地弥补了这一点,部分产品垂直视场角可达30°,能够有效侦测立交桥、限高杆、路牌等障碍物。其二，4D雷达探测更加精准，分辨率可以做到小于1°,精度小于0.1。其三，4D雷达可以识别静止障碍物。4D雷达由于点云密集，可以对静止点进行识别。更优秀的性能表现能够让4D毫米波雷达有效支持更高级别的智能驾驶，且价格在150（2000元左右，短期内远低于激光雷达。据高工智能汽车研究院预计，2023年中国乘用车市场前装4D毫米波雷达将突破百万颗，到2025年4D成像雷达占全部前向毫米波雷达的比重有望超过40%o多用途扩展有望推动毫米波雷达新增长。目前车内检测以摄像头为主，容易引起用户对个人隐私安全的担忧，部分厂商也在考虑使用其他产品替代。毫米波雷达精度满足要求，价格低廉。且信号可以穿透座舱材料，故可以隐藏到外壳内部，不影响整体设计的美观。目前毫米波雷达已在座舱内实现生命体征监测和手势控制，未来有望应用于更多车型。毫米波雷达海外巨头Tierl占主要地位。据高工智能汽车数据显示,2021年国产乘用车毫米波雷达市场集中于海外Tier1,前五名分别为博世、大陆、安波福、维宁尔、海拉，市占率分别为32.3%、23.9%、9.6%、9.2%,9.0%,CR5达84%。国产厂商目前以难度较低的角雷达为主，仅有森思泰克、华域、零跑（自研）、华为等厂商实现乘用车前向毫米波雷达前装量产，随着川速微波、德赛西威等公司的产品陆续上车，后续国产份额预计持续提升。激光雷达：混合固态激光雷达量产上车，多种扫描方案百花齐放激光雷达20世纪60年代开始使用，早期主要用于军事方面，经典应用案例是通过探测阿波罗计划宇宙飞船放下的反射器，来测量地月距离。2000年后，VeIOdyne创始人DaVidHaIl推出了首款实时3D车载激光雷达，奠定了VelOdyne一段时间的龙头地位。2010年后，随着智能辅助驾驶的逐步发展，激光雷达公司也频繁成立，不断更新产品,一方面提升产品性能，一方面提升产品稳定性，降低成本。2015年后,大量激光雷达公司产品逐渐落地，多种解决方案持续推进。许多科技巨头如大疆、华为等也开始进入到该领域中。2020年后，多家激光雷达公司先后上市，数款车型也开始搭载激光雷达。激光雷达技术路线丰富，逐渐由机械向固态发展。从测距原理上分,可以分为FMCw(调频连续波FreqUenCy-ModUlatedCOntinUOUSWaVe)和TOF(Timeofflight)两种。FMCW雷达通过多普勒效应等光的波动变换测距。优点在于高分辨率、抗干扰能力强，但技术研发难度较大，目前预计2024年可以看到部分产品推出。TOF激光雷达为目前主流方案,通过计算激光在目标与雷达之间的飞行时间和速度来得到距离，技术相对成熟。混合固态式激光雷达收发模块固定，仅有扫描器进行机械旋转。按扫描器的不同又有转镜、棱镜和MEMS激光雷达三种。转镜方案通过电机带动旋转镜转动，将光束通过不同角度反射，来达到扫描效果。MEMS方案通过MEMS微振镜的水平和竖直方向高速振动来实现对空间的扫描。棱镜方案通过两个旋转的楔形棱镜改变光路方向，实现二维扫描。机械旋转式激光雷达受结构原因主要针对L4以上市场，混合固态产品在辅助驾驶领域快速落地。一方面机械式激光雷达由于系统本身能实现360。旋转，可以做到水平全方位扫描，图像完整无需拼接，线束密集分辨率高，能为自动驾驶汽车的研发提供高质量的感知数据，便于其对算法部分进行研发。另一方面自动驾驶汽车短期内无商用压力，需求量少，在车规、使用寿命、量产能力等方面要求较低。随着激光雷达产品成本的不断下行和辅助驾驶功能对安全要求的不断增加,混合固态产品成本可控、易量产、使用寿命长、稳定性较高、技术较为成熟，目前及未来中短期内都为辅助驾驶的主要方案。量产元年开启带来激光雷达市场迅速提升。2022年多款搭载激光雷达的车型量产，目前渗透率较低，主要搭载于自动驾驶功能较为领先的车型。激光雷达作为感知安全的重要保证，未来随着技术的更新和成本的不断降低，渗透率会逐步提升。经我们测算，2025年中国乘用车市场激光雷达市场将达到109.7亿元，20212025年复合增速达92.9%O混合固态产品百花齐放，率先低成本量产厂商具备先发优势。目前速腾、华为、大疆IiVox、InnovusionIBEO>Luminar等厂商在量产、价格等方面具有一定优势，率先展开商用。速腾依靠其在机械式激光雷达上的技术积累，推出了高稳定性的MI固态激光雷达，并提供相应算法，已拿下超40款车型前装订单。华为凭借其工程技术和研发优势,推出大视场角无拼接激光雷达产品，点云更加稳定连续，已与长安、长城、北汽部分车型合作。大疆IiVOX通过转镜方案和“花型”非重复扫描技术，有效降低雷达成本，产品零售价达到数千元人民币，目前已于小鹏汽车上搭载。IBEO早前与Valeo合作推出了全球首款车规级激光雷达，在提升安全稳定性方面有所积累，目前与长城摩卡达成合作。InnoVUSion采用155OnIn激光光源、InGaAS的线性APD接收、LNA和高速的ADC信号处理，性能表现出色，扫描部分采用多面镜(Polygonalmirror),是现阶段能车规量产的可靠方案之一。域集中趋势不断推进，自驾域控制器成智能驾驶计算主体DeU取代ECU,成为车载计算主体汽车电子电气架构可以分为分布式架构、域集中式架构和车辆集中式架构等三个阶段。早期汽车采用分布式电子电气架构，主要承载车辆计算的为分布在各个部位的数百个ECUo随着汽车功能的不断增加，每一个功能就需要一个新的模组，ECU的数量不断攀升。但ECU较为独立，各个TierI把软件刷入ECU,导致主机厂难以在车辆的维度上对软件进行调配，管理成本不断增加。目前已有大量厂商从分布式架构转向域集中架构，按车辆功能划分为动力域、底盘域、座舱域、智能驾驶域和车身域，以域的维度整合计算单元，形成以功能域为单元的计算架构，有效降低了架构的复杂度，减少了ECU的数量。自驾域控制器架构逐渐向高集成、高算力、多接口发展。由于分布式EeU系统独立，多传感器难以协同工作，数据融合困难，自驾域控制器随之而生。其集成度更高，能够支撑更复杂的传感器融合算法，实现更高级别的自动驾驶。早期自驾域控制器受硬件限制，采用四芯片方案，包含安全核、前视核、环视核、融合核，典型产品是奥迪zFASo后将感知的前视核和环视核进行融合，产生了MCU（安全核）+MPU（性能核）+FPGA（融合核）的三芯片方案，主要产品为通用supercurise0随着性能核性能的进一步提高，逐渐取代了融合核的功能，目前主流方案为MeU+MPU的双芯片方案，如博世DASy等。目前出现进一步融合趋势，英伟达Orin作为较新的MPU产品，内部集成了MCU芯片，支持ASIL-D功能安全。高性能计算平台是汽车智能化发展的硬件保障。自驾域控制器承担高级辅助驾驶及自动驾驶数据的处理、运算和传输，需要汇集各类传感器、高精地图甚至路端的数据信息，进行整合、处理、运算、路径规划，最终将计算结果发送到执行模块进行车辆的控制，对算力、算法要求较高。随着智能驾驶功能的不断推出、安全性和性能的逐步提升，高算力的SOC芯片、Al计算平台和图像处理能力成为智能驾驶发展的基础。同时，为了保证未来软件在不断迭代中不受到硬件的制约,需要提前预埋足够强力的芯片来保证软件的持续性OTA升级顺利进行。目前域控制器厂商仍在不断提升产品性能，研发更高算力、更高性能利用率产品。据黑芝麻智能预计，L4级别自动驾驶将需要500+ToPS的算力、200KDMIPS的CPU速度；L5需要100O+TOPS和500KDMIPSo智驾域控加速渗透，有望迎来量价双增随着L2级及以上智能驾驶系统的搭载，自动驾驶域控制器渗透率和出货量预计不断提升。全球市场方面，据佐思汽研预测，2025年自动驾驶域控制器出货量将超过700万套。国内市场方面，高工智能汽车研究院监测数据显示，2021年度中国市场新车前装标配搭载自动驾驶域控制器52.83万台。据盖世汽车预计，2025年自动驾驶域控制器出货量将超过400万套。智驾域控制器参与者众多，国内产品领先自动驾驶域控制器主要参与者包括三类，OEM、Tierl.TierL5软件平台厂商。OEM厂商以特斯拉、理蔚鹏等新势力企业为主。特斯拉自研中央计算机CCM+区域车身控制器；小鹏计划自研XPU自动驾驶智能控制单元，集成行车和泊车的智能控制，提升域融合程度。通过自研自用，主机厂一方面可以打造更契合自身产品和平台的产品，降低由硬件和软件的不适配带来的算力浪费等问题，另一方面能够将核心硬件技术掌握在自身手中。Tierl厂商国内以德赛西威、华为、大疆、经纬恒润等企业为主，海外博世、大陆、采埃孚等巨头均有所涉及。Tierl厂商具备优秀的硬件集成能力和供应链优势，产品硬件指标表现优秀，是目前主要的域控制器供应商。随着软硬件的不断解耦和主机厂个性化定制需求增加,具有模块化、可裁剪、可扩展软件平台的域控制器越来越受到欢迎。同时由于大部分主机厂软件研发实力相对较弱，Tierl也不断提供软件开发套件和中间件产品来解决主机厂软件开发需求。2020年博世发布开源的自动驾驶中间件冰羚(iceoryx),2021年采埃孚发布其中间件产品，同时建立全球软件中心持续投入。华为也正式公布其MDC计算平台，并配套了多款相关工具链和上百个APl接口。TierL5软件平台公司主要有TTTeCh等。软件平台厂商以表现出色的中间件产品（即软件平台）为亮点切入自驾域控制器领域，但是大部分产品硬件性能相对较差。中间件产品主要作用是将具体业务和硬件的底层逻辑解耦，让上层软件开发者基于中间件提供的结果进行开发，而不需要了解底层逻辑，从而缩短上层软件的开发周期、节省运行成本。ZFAS域控制器由TTTech进行基础软件和硬件的设计，早在2017年便量产搭载于奥迪A8上。TTTech也与上汽集团合资成立创时智驾，并为荣威、智己等品牌的部分车型配貉其研发的iECU自动驾驶域控制器。国内智驾域控制器进度领先，华为、德赛产品优势明显。海外厂商博世、大陆等TierI预计2023年推出新一代域控产品，进展相对较慢。部分已推出产品主要针对L2级辅助驾驶，性能表现较为平庸。国内方面，华为MDC平台芯片、域控制器、底层OS全面自研，产品性能表现出色，最高达400TOPS,领先市面上绝大部分产品。系列产品线较为完善，覆盖了商用车封闭环境、乘用车L2L4等多个场景的自动驾驶需求。同时提供开放的生态和大量开发工具，极大提升了开发效率。目前MDC610、MDC810已确定在阿维塔11、广汽埃安AlONLX、北汽极狐阿尔法SHl版上搭载。德赛西威与英伟达深入合作，IPUO4使用目前Al算力领先的英伟达Orin芯片，产品性能表现出色。IPUo3迅速落地,2021年贡献业绩收入超4亿元。目前IPUo3已在小鹏P7上运用了一段时间，IPlJ04与理想达成合作，预计最快2022年年中量产。芯片国产化替代持续推进，国产芯片覆盖面逐渐增加。随着智能化的普及，主机厂和Tierl对高性能芯片的需求逐渐增加。目前芯片产品主要在国外供应商手中，核心元器件、高端产品主要由海外企业供应。近两年受疫情影响、供给错配等原因，汽车产业芯片短缺问题严重，海外供应受到较大影响，供应风险偏大，更多厂商会选择采用国产芯片。国内芯片厂商也在逐步完善产品及供应链，产品覆盖面较广,性能和技术有了一定突破。未来随着国产厂商芯片质量和供应能力的不断加强，预计国产替代率会进一步提升。智能底盘支撑高阶自动驾驶，线控技术迎来高速渗透汽车底盘经历从机械传统底盘到智能底盘的演进传统机械底盘主要功能是响应驾驶员指令，直接控制轮胎六分力，间接改变车辆动力。电控系统底盘在机械底盘的基础上，弥补了驾驶员的操作不便和负担。现阶段底盘系统还处于机电混合时期，但智能化底盘已成为趋势，智能底盘是智能驾驶、智能座舱、动力系统重要的支撑平台，可以预测路况并实施主动的控制和执行。智能底盘相比于传统底盘和电控底盘来说，最大的特点是需要与智能座舱、自动驾驶、动力系统深度融合。可以不完全按照驾驶员指令进行车辆控制，而是根据人、车、路的特性进行主动控制。智能底盘主要包括线控换挡、线控油门、主动悬架、线控转向、线控制动等。线控换挡是自动泊车的基础，海外厂商有一定先发优势，目前主要由采埃孚天合、康斯伯格等主导。国内宁波高发、南京奥联等也有涉及，产品主要供给自主品牌。线控油门技术相对成熟，渗透率近乎100%,主要由海外厂商博世、大陆等为主，国内宁波高发、奥联电子也有所涉及。主动/半主动悬架能有效提升驾驶舒适度，早期主要搭载于海外豪华品牌，目前逐渐向下渗透，蔚来、极氯等车型陆续搭载。线控转向和线控制动技术出现较晚，是实现L3及以上自动驾驶的重要执行技术。目前渗透率较低，随着自动驾驶技术的高速发展，渗透率有望迅速提升，自主品牌迎来发展机会。智能底盘低碳性主要要求在轻量化和能量回收方面。轻量化底盘能有效降低油耗、提升续航里程、提高响应能力。目前方向主要有：1）优化设计结构，如薄壁化空心集成设计，来降低结构重量。2）优化轻量化工艺，如一体化压铸、空心铸造工艺等，提升成品率和精确度。能量回收主要集中在制动方面，悬架能量回收为攻坚方向。目前制动方面能量回收较为成熟，对于绝大部分场景都能进行高效能量回收，据中国一汽研发总院估计能提升20%左右续航里程。悬架能量回收上世纪已有相关技术，但发展至目前仍不成熟，回收效率较低，成本收益比低。未来方向预计为结合高功率的主动悬架技术，进行特定场景下的能量回收。电动化智能化带动线控制动高速增长制动系统向线控制动发展，具有响应快、空间小、效率高等特点。传统制动系统分为机械式和人力液压式制动系统两种。机械式制动系统目前已被完全淘汰，人力液压制动系统通过制动主缸和制动液传导制动踏板的力，来完成车辆制动。该方案反应灵敏，随动性好，但随着车辆质量增大，驾驶员难以产生足够的制动力。助力制动系统分为真空助力液压制动系统和气压助力制动系统，通过发动机动力增加人力，达到制动效果。智能汽车需要在无人驾驶状态下按照控制器解析出控制指令，完成对应制动动作。电控制动可以满足智能车主动制动的需求，主要有两种方案：其一是电子机械制动系统（EMB）,通过电机直接作用在刹车片形成制动。其二是电子液压制动系统（EHB）,在传统液压制动方案的基础上，加装ECU与电机。优势在于系统故障时可以打开备用阀，变为传统液压制动系统。未来方向为纯线控的电子机械制动系统（EMB）：通过ECU处理踏板位移传感器和车速传感器获取的信息，再控制制动器完成相关操作，制动力由电机产生，能量及信号由电线和数据线传递。优势在于：1）纯电子系统减少了制动响应时间。2）占用空间小，避免复杂的装辂和管道布貉。但EMB系统无冗余备份系统，对可靠性要求极高，短期内难以广泛普及，仍以EHB系统为主。线控制动搭载率迅速提升，我们预计2025年渗透率可达50机量产规模效应和主机厂降本需求推进了零部件厂商降本行为，产品售价随之下降，预计Two-Box价格下降到1500元左右，One-BOX也有一定程度下降。自动驾驶功能不断推进，对线控制动的需求逐渐提升。加之技术逐渐成熟，成本下行，渗透率有望迅速提升。经我们测算，2025年中国乘用车市场线控制动市场将达到176.2亿元，20212025年复合增速达42.7%。制动系统海外零部件供应商具有先发优势，国内厂商迅速追赶。博世、大陆、采埃孚等海外Tierl布局线控制动较早且技术积累深厚，是市场上主要量产企业。其中，博世一定程度上处于领先地位，早在2013年就正式推出!Booster,成为全球首家推出iBooster的企业，目前量产最大，配套方案最广。其第二代产品使用一级滚珠丝杠减速,体积重量大幅减小，且助动力有所提升，同时该方案具有较高的能量回收效率、较轻的重量和较短的响应时间，性能表现出色。国内厂商以伯特利、亚太股份、格陆博、拓普集团等企业为主，正在快速追赶。高级自动驾驶拉动转向线控化传统机械式、液压、电控、电动转向系统以人为执行器设计。机械式转向系统以人的体力为转向能源，所有的传力件都是机械的，主要由操纵机构、转向器、转向执行机构组成。液压转向系统在机械式系统的基础上，加上一套液压助力装貉构成。电控转向系统在液压系统上增加了电子控制和执行元件，将车速信息加入到系统中，实现助力大小随车速和方向盘转矩实时调节，降低能量消耗，增加路感。电动转向系统(EPS)是在机械系统上增加一套电机减速器总成、方向盘转矩传感器和电控单元构成，优点有：1)只在转向时提供助力，有效降低能源消耗。2)助力大小可以通过软件调整，兼顾低速时转向的轻便性和高速时的稳定性。但电动转向系统仍使用机械连接，存在机械连接的限制。