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本文作者: 小芹菜 | 2016-06-21 11:12 |
雷鋒網(wǎng)按:本文來自中信證券研究部汽車行業(yè)首席分析師許英博等人,根據(jù)中信汽車2016年6月15日推出的“智能汽車”行業(yè)深度報告進行梳理摘錄,著重從ADAS系統(tǒng)集成與核心元器件兩個層面分析了技術發(fā)展現(xiàn)狀與市場格局,以及相關的上市公司。由作者授權雷鋒網(wǎng)發(fā)布,為汽車行業(yè)提供參考。
(圖來自汽車之家)
摘錄如下:
未來科技進步趨勢將從“互聯(lián)網(wǎng)”向“物聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展,智能駕駛是“萬物互聯(lián)”的最好載體,“無人駕駛”是汽車智能的終極發(fā)展方向??萍夹凸炯铀僦悄荞{駛技術進步和產(chǎn)品迭代,ADAS(Advanced Driving AssistantSystem)是智能駕駛最好的落地點。
無人駕駛板塊關注度顯著提升
主要由于:
1)跨界而來的科技型公司(如特斯拉、蘋果、BAT等)加快了技術進步的步伐,亦吸引消費者和資本市場關注;
2)5G通信技術、傳感技術進步和成本下降,使得實時車聯(lián)和無人駕駛成為可能;
3)傳統(tǒng)車企在競爭壓力下,加快研發(fā)和并購進程。
* 智能駕駛將進入高速發(fā)展期,技術、立法、產(chǎn)業(yè)化同時推動。
我們預計能夠實現(xiàn)全自動駕駛的智能汽車硬件有望于2020-2025年量產(chǎn),結合移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算的智能駕駛服務推廣有望在10年后逐漸普及。科技型企業(yè)和傳統(tǒng)整車巨頭搶灘智能駕駛,加速技術進步和產(chǎn)品迭代。特斯拉自動駕駛版本已于2015年底裝配量產(chǎn)車,中資科技公司如蔚來汽車、和諧富騰、樂視汽車等預計將在2017-2018年投放量產(chǎn)產(chǎn)品。與此同時,大規(guī)模路試和兼管立法與之同步進展。
* ADAS是智能駕駛的關鍵落地點,參股和收購是上市公司介入ADAS的主要方式。
科技型公司產(chǎn)品設計更加從用戶出發(fā),組織形式更加靈活,但產(chǎn)品制造邏輯仍因循或參考傳統(tǒng)汽車路徑。模塊化ADAS是從傳統(tǒng)汽車向無人駕駛進發(fā)的重要方式,也是智能汽車的關鍵落地。預計2020年中國ADAS市場規(guī)模有望達到2000億,傳統(tǒng)零部件供應商保持優(yōu)勢地位,創(chuàng)業(yè)型公司參與度亦將提升。中資ADAS公司有望通過“模仿+自主創(chuàng)新”方式跑步前進,優(yōu)秀公司相對稀缺,上市公司將通過參股和收購方式進入相關領域。
* 感知元器件和執(zhí)行機構亦值得重點關注。
本報告梳理了創(chuàng)業(yè)型ADAS公司進展,其主要技術路徑包括基于攝像頭圖像識別的環(huán)視系統(tǒng),以及疊加雷達的綜合感知應用,如碰撞預警等。ADAS主要由:感知單元、程序算法、執(zhí)行機構等幾部分組成。感知部分包括:毫米波雷達、激光雷達、攝像頭、超聲波雷達等;執(zhí)行機構包括制動系統(tǒng)等。感知元件和執(zhí)行機構有望分別形成數(shù)百億元級別市場。此外,智能駕駛還可能帶來的投資機會包括:高精度地圖、車聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等。
* 智能駕駛風險因素:
1)多數(shù)上市公司進入智能駕駛領域以參股和并購的外延式擴張為主,自身經(jīng)營發(fā)展和新業(yè)務整合協(xié)同能力需要跟蹤驗證;2)未來1-2年產(chǎn)品真空期,來自智能駕駛的盈利貢獻比例較低;3)相關標的高估值缺乏安全邊際;4)上市公司高管減持風險等。
* 投資建議、行業(yè)評級:無人駕駛是汽車產(chǎn)業(yè)終極發(fā)展方向,但未來1-2年智能汽車產(chǎn)品相對稀缺且盈利貢獻有限;智能駕駛板塊或持續(xù)呈現(xiàn)高估值的主題性行情;被并購標的的市場地位將成為公司估值的重要參考因素。維持行業(yè)“強于大市”評級。建議重點關注:萬安科技、拓普集團、亞太股份、星宇股份、均勝電子、雙林股份等。
無人駕駛板塊關注度顯著提升,主要由于:
1)跨界而來的科技型公司(如特斯拉、蘋果、BAT等)加快了技術進步的步伐,亦吸引消費者和資本市場關注;
2)5G通信技術、傳感技術進步和成本下降,使得實時車聯(lián)和無人駕駛成為可能;
3)傳統(tǒng)車企在競爭壓力下,加快研發(fā)和并購進程。我們預計能夠實現(xiàn)全自動駕駛的智能汽車硬件有望于2020-2025年量產(chǎn),結合移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算的智能駕駛服務推廣有望在10年后逐漸普及。
不同組織的分級標準各有不同:美國高速研究所(BASt)、美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)、國際自動機械工程師學會(SAE)的標準大體相同,具體級別稍有差別。其中SAE分級最詳細,將無人駕駛技術分為0到5級,分別對應完全手動駕駛、輔助駕駛、部分模塊自動化、特定條件下自動化、高度自動化以及全自動化的無人駕駛。而NHTSA將高度自動化和全自動化的無人駕駛都歸類為4級。0-2級仍以手動駕駛為主,需要駕駛員觀測周邊駕駛環(huán)境;3級及以后則為智能駕駛系統(tǒng)觀測周邊環(huán)境。
目前1級和2級輔助駕駛已經(jīng)成熟量產(chǎn),包括1級警告提示類功能車道偏離預警LDW、前撞預警FCW、盲點檢測BSD、交通標志識別TSR等,以及2級干預輔助類功能自適應巡航ACC、車道保持輔助LKA、緊急自動剎車AEB、智能遠光燈IHC、自動泊車AP等。3級綜合功能自動駕駛已有充分技術儲備,如豐田的公路自動駕駛輔助AHAC,特斯拉的自動巡航Autopilot,以及通用的Super Cruise,預計2018-2020年實現(xiàn)量產(chǎn)。高度自動駕駛已經(jīng)進入試驗車階段,預計2020年可達量產(chǎn)水平。最終完全自動駕駛預計將于2025年實現(xiàn)。
科技型企業(yè)和傳統(tǒng)整車巨頭搶灘智能駕駛,加速技術進步和產(chǎn)品迭代。特斯拉自動駕駛版本已于2015年底裝配量產(chǎn)車,中資科技公司如蔚來汽車、和諧富騰、樂視汽車等預計將在2017-2018年投放量產(chǎn)產(chǎn)品。與此同時,大規(guī)模路試和兼管立法與之同步進展。近期,汽車工程學會理事長付于武在國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車(上海)封閉測試區(qū)開園儀式上透漏,中國首個無人駕駛標準或將于兩個月內發(fā)布。
智能駕駛未來空間格局或呈現(xiàn)金字塔結構。智能駕駛的行業(yè)空間結構呈現(xiàn)三層:
1)OEM和科技型公司,傳統(tǒng)車企仍然掌握汽車生產(chǎn)資質和整車控制集成的核心競爭力,科技型公司則憑借在人工智能、人機交互方面的優(yōu)勢搶占一部分市場份額;
2)ADAS供應商利用掌握的感知識別算法等為車企和科技型公司提供ADAS系統(tǒng)解決方案;
3)底層零部件供應商,如雷達、攝像頭、芯片、電子剎車等。從塔頂至塔底,行業(yè)資金/技術門檻逐漸降低,行業(yè)集中度也相應降低。
汽車行業(yè)空間巨大,掌握智能駕駛的公司有望獲得核心競爭力,享受萬億空間。
全球汽車銷量增速雖然放緩,但是整體銷量仍超過8000萬,其中中國市場2015年行業(yè)銷量達2460萬輛,帶動相關產(chǎn)業(yè)鏈超2.5萬億。汽車行業(yè)經(jīng)過100多年的發(fā)展,傳統(tǒng)硬件技術如發(fā)動機、變速箱等已經(jīng)趨于成熟,技術層面(動力性、操縱性)滿足絕大部分消費者需求的情況下,服務層面有望成為行業(yè)未來主要競爭力,因此智能駕駛及其帶來的人車交互服務模式變革有可能會帶來整個行業(yè)的核心競爭力重構。
我們預計至2025年,科技型公司將在智能汽車領域分得40%市場,而傳統(tǒng)車企將堅守60%市場。主要原因包括:
1)科技型公司占據(jù)先機,憑借數(shù)據(jù)算法優(yōu)勢掌握智能汽車核心競爭力;
2)造車門檻較高,傳統(tǒng)整車廠仍保有全產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢,產(chǎn)品安全可靠性更高;汽車更新?lián)Q代周期較長,消費者對傳統(tǒng)品牌認可度較高,汽車產(chǎn)業(yè)不會被科技型公司完全顛覆。
科技型公司如特斯拉、谷歌、百度等均開始涉足無人駕駛領域,且跨越程度快于傳統(tǒng)整車廠商。我們認為科技型公司直接跨越到無人駕駛的主要原因:
1)科技型公司作為行業(yè)新進入者,并無歷史“包袱”,可以直接實現(xiàn)跨越式發(fā)展;
2)科技型公司在數(shù)據(jù)融合、高精度地圖方面具有技術優(yōu)勢;
3)通過實現(xiàn)無人駕駛可以真正地將汽車變成下一個“互聯(lián)網(wǎng)入口”。
特斯拉自2014年開始推出Autopilot無人駕駛功能,汽車安裝有前視攝像頭、雷達、環(huán)繞超聲波雷達,可以在部分路況下實現(xiàn)自動駕駛,并可支持OTA在線升級服務。谷歌于2014年發(fā)布其首款無人駕駛原型車,并于2015年1月開始在加州路試,2016年2月被美國政府正式認證為司機,預計2020年實現(xiàn)量產(chǎn)。
百度在2015年12月宣布其與寶馬合作的無人駕駛汽車在北京路試成功,并同月成立無人駕駛事業(yè)部,預計將在2018年實現(xiàn)高自動化無人駕駛部分商業(yè)化,2020年實現(xiàn)無人駕駛汽車大規(guī)模生產(chǎn)。
樂視汽車成立于2015年7月,同年12月宣布與阿斯頓馬丁合作,代工第一代樂視超級汽車;2016年1月宣布與美國電動汽車公司Faraday Future合作,同月推出電動超級概念跑車FFZero1;2016年4月投資10億美元的電動車廠在美國拉斯維加斯奠基,同月推出首款無人駕駛超級概念車LeSEE。
和諧富騰成立于2015年6月,同月收購浙江綠野獲得汽車生產(chǎn)資質;將推出“愛迪生”和“iCar”兩個品牌,預計2018年可實現(xiàn)量產(chǎn)。
蔚來汽車成立于2014年底,2015年6月其TCR車隊獲得Formula E首個年度車手總冠軍;2016年4月與江淮簽署100億元戰(zhàn)略合作協(xié)議。
與快速的產(chǎn)業(yè)化進程相對應,科技型公司也迅速吸引了大批傳統(tǒng)車企高管加盟。據(jù)統(tǒng)計,樂視汽車、和諧富騰、蔚來汽車匯聚了超過20位前傳統(tǒng)車企高管。我們分析原因包括:
1)科技型公司對高水平人才更加重視,且處于新興發(fā)展階段,高管更加可能有所作為;
2)科技型公司資金充足,高水平人才待遇顯著優(yōu)于傳統(tǒng)車企。此外,大批傳統(tǒng)車企人員的加盟也說明科技型公司已逼近量產(chǎn)階段,或將于近年內商業(yè)化,與傳統(tǒng)整車廠爭奪汽車市場。
我們判斷,傳統(tǒng)整車企業(yè)基于自身優(yōu)勢及現(xiàn)實情況,預計將從輔助駕駛系統(tǒng)(1-2級)開始逐步提升,最終實現(xiàn)自動化無人駕駛。主要原因在于:
1)傳統(tǒng)車輛“包袱”較重,已售車輛數(shù)量巨大,受制于盈利壓力無法實現(xiàn)跨越式升級;
2)傳統(tǒng)汽車廠商已有半自動技術儲備,輔助駕駛技術已經(jīng)配置在一部分車型;
3)由于法規(guī)倫理等方面制約,無人駕駛較難在傳統(tǒng)車廠直接應用。
智能駕駛產(chǎn)業(yè)化進程趨熟,且確定性逐漸走強。汽車行業(yè)當前處于1-2級智能駕駛階段。3級綜合輔助智能駕駛已有充分技術儲備,如豐田的公路自動駕駛輔助AHAC,特斯拉的自動巡航Autopilot,以及通用的Super Cruise。商業(yè)化計劃聚焦4級高度自動化駕駛:奔馳在去年的CES展上首次展出了自動駕駛概念車F015 Luxuryin Motion,配備車聯(lián)網(wǎng)、行人檢測、自動緊急制動等功能;日產(chǎn)計劃2020年讓無人駕駛汽車上路,仍保留駕駛員操作權限。預計2020年前后迎來高級自動駕駛產(chǎn)業(yè)化高潮。
主要原因包括:1)智能駕駛的核心競爭力在于算法的高速迭代,相比于合資廠商,自主品牌擁有更多自主決定權,更有可能實現(xiàn)ADAS核心算法的快速發(fā)展;2)國內汽車行業(yè)競爭日益加劇,自主品牌寄希望于智能駕駛實現(xiàn)“彎道超車”。4月北京車展,上汽和阿里發(fā)布首款互聯(lián)網(wǎng)汽車;長安無人駕駛汽車成功從重慶開往北京參展,已經(jīng)實現(xiàn)高速路況下自動化駕駛(3級);北汽亦展出其無人駕駛汽車。國內自主品牌車企已經(jīng)具備智能駕駛技術儲備,預計最快于2017年實現(xiàn)3級智能駕駛汽車量產(chǎn)。
歐美日均將ADAS列入汽車安全法規(guī),中國或于近年效仿。美國高速公路安全管理局NHTSA自2011年起就將汽車前撞預警FCW納入車輛安全評分,并規(guī)定自2018年開始五星安全標準車輛必須配備自動緊急制動AEB。2016年3月,20家占據(jù)美國汽車市場份額99%以上的制造商(通用、福特、菲亞特克萊斯勒、豐田、本田、日產(chǎn)、馬自達、三菱、富士重工業(yè)、現(xiàn)代、起亞、奧迪、寶馬、戴姆勒、大眾、保時捷、沃爾沃、瑪莎拉蒂、捷豹路虎、特斯拉)同意自2022年起乘用車標配AEB,豐田更主動表態(tài)自2017年開始為在美銷售新車標配AEB。歐洲新車碰撞測試項目NCAP同樣在汽車安全評分中列入了自動緊急制動AEB,自適應巡航ACC等。日本國土交通省MLIT自2014年開始將自動緊急制動AEB納入安全評分體系。我們預測中國或將效仿先進國家經(jīng)驗,于2018年開始將ADAS技術列入安全法規(guī)。
美國高速公路安全管理局NHTSA在汽車五星安全標準中明確加入ADAS。NHTSA指出,高達94%的汽車事故與人為失誤有關,因此強烈建議安裝ADAS主動安全系統(tǒng),包括前撞預警FCW,車道偏離預警LDW,以及后視系統(tǒng)RVS;并建議安裝行人檢測系統(tǒng)PDS,自動緊急制動AEB,盲區(qū)檢測BSD等。
ADAS作為車輛智能化的初級階段產(chǎn)品,有望率先普及商業(yè)化。根據(jù)技術條件和產(chǎn)業(yè)化發(fā)展階段,目前處于輔助駕駛向半自動駕駛推進的階段,ADAS作為過渡產(chǎn)品預計將率先普及。主要的ADAS技術包括自適應巡航ACC,車道偏離預警LDW,車道保持輔助LKA,前裝預警FCW,自動緊急制動AEB,盲點探測BSD,自動泊車AP等。
ADAS系統(tǒng)滲透率快速提升,2020年中國ADAS市場規(guī)模有望達到2000億。其中前裝市場滲透率達到30%,后裝市場年度滲透率提升有望達5%。主要驅動力來自于多方面:1)政策法規(guī)推動傳統(tǒng)廠商普及前裝;2)全球銷量增速下行細化配置競爭力;3)互聯(lián)網(wǎng)跨界競爭者倒逼;4)消費者交互式體驗需求升級。
傳統(tǒng)一級供應商在ADAS領域保持優(yōu)勢地位。大陸、德爾福、電裝、奧托立夫、博世這5家傳統(tǒng)優(yōu)勢公司2013年全球乘用車ADAS市場份額分別為17.5%、13.5%、12.9%、11.3%和10.1%,總計超65%。其余份額被法雷奧、天合、麥格納、海拉等企業(yè)占有。
創(chuàng)業(yè)型公司后生可畏,前瞻布局核心技術者有望迎來業(yè)績爆發(fā)。重點關注有優(yōu)勢技術儲備的創(chuàng)業(yè)型公司,主要原因:1)ADAS技術尚未完成,產(chǎn)業(yè)尚未成熟,傳統(tǒng)整車廠、科技型公司、零部件廠商都處在同一起跑線上,企業(yè)間差距小于傳統(tǒng)行業(yè);2)ADAS的核心競爭力在于高速迭代的算法和大量的實車驗證,長時間的技術積累可以造就企業(yè)無法超越的競爭優(yōu)勢。以Mobileye為例,該公司成立于1999年,經(jīng)歷了8年無盈利時間,直到2007年才與通用簽訂了第一個生產(chǎn)協(xié)議;經(jīng)過長達十幾年的研發(fā),Mobileye在單一攝像頭視覺ADAS系統(tǒng)占據(jù)國際領先地位;截至2016年1月,產(chǎn)品被應用于通用、寶馬、沃爾沃、特斯拉等20個整車廠的237款車型,公司營業(yè)收入快速攀升。
創(chuàng)新型與模仿者并起,全力投入創(chuàng)新者有望最后勝出。國內諸多創(chuàng)業(yè)型公司已經(jīng)掌握核心識別算法,開始進入ADAS系統(tǒng)集成。其中有通過自主式研發(fā),通過技術性/本土化創(chuàng)新等方面提升產(chǎn)品性能和客戶體驗;也有僅僅試圖通過模仿國外知名公司產(chǎn)品,以期迅速搶占前期市場以獲得更高售價的創(chuàng)業(yè)型公司。我們認為,智能駕駛未來行業(yè)集中度會快速提升,只有真正掌握本土化競爭力的公司才有可能最終勝出。
上市公司紛紛投資參股,布局ADAS產(chǎn)業(yè)鏈。萬安科技先后參股蘇打網(wǎng)絡、飛馳鎂物,布局車聯(lián)網(wǎng);與瑞典瀚德成立合資子公司,布局智能汽車電子制動;參股Evatran,布局新能源汽車無線充電。亞太股份是制動系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)龍頭,先后參股前向啟創(chuàng)、鈦馬信息、杭州智波、蘇州安智等,戰(zhàn)略布局汽車智能化、車聯(lián)網(wǎng);參股Elaphe,布局新能源汽車。金固股份先后參股上海語境、蘇州智華,布局車聯(lián)網(wǎng)及ADAS。中原內配參股靈動飛揚,布局行車輔助系統(tǒng)。同致電子總部設在臺灣,是亞洲最大的倒車雷達公司,國內的市場占有率約為50%;擁有多項ADAS核心技術,包括自動泊車AP、環(huán)視系統(tǒng)SVC、盲點監(jiān)測BSD、車道偏離預警LDW等,同時在開發(fā)自動緊急制動AEB、交通標志識別TSR、行人監(jiān)測系統(tǒng)PDS等。
智能駕駛包含多種元器件,其中感知識別、地圖等組件模塊有望成為國產(chǎn)突破口。下一篇,我們將重點介紹元器件:感知識別/地圖等模塊如何迎來國產(chǎn)化的契機??衫^續(xù)關注雷鋒網(wǎng)專欄更新《智能汽車:從ADAS到無人駕駛 (下)| 深度》
【附作者介紹】
許英博:汽車行業(yè)首席分析師,畢業(yè)于清華大學汽車工程系,2007年進入中信證券研究部,新財富金牌分析師。
陳俊斌:汽車行業(yè)分析師,畢業(yè)于廈門大學電子工程系,2010年進入中信證券研究部,中國注冊會計師。
高 登:汽車行業(yè)分析師,博士畢業(yè)于清華大學工業(yè)工程系,2012年進入中信證券研究部。
崔宇碩:汽車行業(yè)分析師,碩士畢業(yè)于清華大學汽車工程系,2014年進入中信證券研究部。
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