（报告出品方：中信证券）

中国智能电动车正在按下加速键

总量：疫情后乘用车行业产销复苏超预期，预计全年实现双位数增长

年1-7月，我国乘用车行业销量为1,万辆，同比+8.5%。3月开始受吉林、上海等地疫情影响，OEM和零部件生产供应受阻，4月批发量同比下滑43.4%。但是进入5月后，供给端疫情的影响逐步消除，全国重点省市如上海、北京、吉林等地疫情获得控制，消费能力逐步好转，5月批发销量同比降幅收窄到1.4%，零售销量同比降幅亦由4月的38.7%收窄至21.6%。随着5月底购置税减免等消费刺激政策出台、供应链复工复产，6、7月份行业产销量持续修复，销量同比分别为+41.6%、+40.1%。我们预计全年乘用车销量达到2,万辆，同比增长10.3%。

电动车：需求持续超预期，预计年新能源乘用车销量达到万辆

年新能源乘用车销量有望达到万辆。、年我国新能源乘用车销量分别为、万辆，同比增长13.4%、%，新能源车批发口径渗透率分别达到6.0%、15.5%，同比提升1.0pct、9.5pcts。虽然上游锂价持续上行使得车企终端价格逐步上调，但考虑到当前头部新能源车企订单充足，我们认为对全年的新能源汽车需求仍可以保持乐观态度。同时考虑锂价和原油价格持续高位，我们继续看好今年PHEV的销量占比持续提升。随着优质电车供给的丰富、补能网络的逐渐完备、以及新能源车消费者认同度的提升，叠加年以来燃油价格提升，新能源车的替代作用有望加速。我们预计年全年新能源乘用车销量将达到万辆，同比+80.4%，全年新能源车渗透率达到25.3%，同比提升9.8pcts。预计年新能源乘用车销量有望达到万辆以上，同比增速达到30%+。

新能源车下沉趋势明显，看好未来二线、三线、四线城市的销量贡献。新能源车的渗透率在年、年经历了两次快速增长。年的增长主要归功于一线城市渗透率从上一年的8.5%提升到15.0%；年则见证了新能源车消费的成功下沉：二线、三线、四线城市渗透率分别从年的6.5%、3.9%、4.9%大幅提升到16.7%、12.6%、12.3%，而且贡献了69%（万辆）的增量销量。年1~7月，一线城市新能源车渗透率到37.3%，预计全年这一数字会继续提升；其他城市新能源车正在加速渗透，二线、三线、四线城市新能源车渗透率分别相比年全年提升11.6、12.2、9.7pcts。

混动：需求的底层逻辑正在改变，DHT技术崛起推动混动加速替代燃油车

在技术和需求的变革下，PHEV作为过渡性技术的尴尬地位正在得到明显的扭转。消费者购买插电混动车型的核心需求有两种：1.牌照和路权的需求；2.省油的需求，特别是不插电时的馈电油耗。年之前比亚迪DM-i面世之前，传统基于P2或者P2.5的插混车型相较于同款燃油车往往贵出至少5万元以上，而其馈电油耗又很难明显超过同等尺寸的燃油车。根据上险量数据，年中国乘用车市场上的PHEV渗透率仅为0.93%，在全部电动车销量中占比16.2%，且主要以一二线城市的“路权需求”为主（年，一二线城市在PHEV市场的销量占比分别为43%、25%）。

年以来，基于P1+P3串并联双电机的比亚迪DM-i技术实现跨越式提升，很好地满足了消费者节油需求，替代政策成为混动车型放量的重要推力。尽管双积分政策对油耗要求愈发严格，推动节能汽车快速发展，但政策已经不再是行业发展的主导因素，优质供给下消费者节油需求得以满足才是混动放量的主要动力。随着成本的降低及性能的提升，混动车与燃油车已可做到相对平价，其相对纯燃油车的节油经济性凸显。以比亚迪热销车型秦PlusDMi（起售价11.18万元）为例，该车型的馈电油耗低至3.8L/km，是同等价位段、尺寸中经济性最好的车型。

我们看好DHT的技术发展，认为以P1+P3双电机串并联架构为核心的DHT架构将成为混动车型主流配置，同时增程式也将受益于混动行业的需求爆发。根据电机摆放位置进行划分，单电机混动车型可以划分为P0、P1、P2、P2.5、P3、P4，传统的单电机架构都被证明难以肩负大幅降低馈电油耗的重任。从当前的技术发展趋势和市场需求来看，P1+P3的串并联双电机的架构是混动的必然趋势，是自主品牌接下来重点发展的方向，也极有可能成为混动的终极技术。其典型代表为：比亚迪DM-i（单档），长城柠檬混动DHT（两档）、吉利雷神动力（三档）、广汽自主GMC、本田i-MMD等。我们认为，P1+P3架构的串并联双电机的DHT架构是目前所有混动技术中馈电油耗和性价比最为突出的方案，也是最受消费者认可的方案。同时，基于双电机的增程式技术虽然没有高速直连模式，但也为客户提供了相似的需求，同样有望受益于行业的需求爆发。

预计混动车型渗透率将在年达到50%，自主车企有望直道超车。年PHEV、HEV和EREV在乘用车市场的渗透率分别为2.6%、5.5%、0.5%，我们预计年，PHEV、HEV、EREV（増程式）的渗透率有望达到24%、18%、9%，并推动整体新能源车占比接近70%（HEV不计入新能源销量），而年纯燃油车的占比可能将被压缩至很低的水平。这其中，混动比例大幅提升的主要动力即来自于DHT和增程式技术的推广。自主品牌在混动技术上持续投入，通过DHT技术的重要突破，在技术层面上追平了与日系车企的差距；而纵观海外车企，受制于纯电转型压力和“柴油门”事件的影响，主流欧美车企基本已经退出DHT混动技术的牌桌，目前在DHT技术上仍有持续投入的只有中国和日本两国的车企，自主企业有望实现直道超车，在市场份额上继续扩张。

智能驾驶：L2快速渗透，高阶自动驾驶正在加速落地

L2级自动驾驶稳步渗透，高阶自动驾驶初现雏形。L2级自动驾驶渗透率自年来，每年均有5pcts左右提升，H1达33%。此外，特斯拉、蔚来、小鹏、理想、高合、长城等品牌均有车型具备地图领航/领航辅助功能，我们将相应车型划分为L2+，H1L2+渗透率达5%，高级别自动驾驶初显雏形。技术进步促进成本降低、自动驾驶作为自主品牌竞争差异化的重点，共同促进自动驾驶快速渗透。我们预计/年L2级自动驾驶渗透率分别为60%/52%。此外，自主品牌高端化，将高阶自动驾驶作为差异化重点，我们认为随着法律法规的完善，高阶自动驾驶将快速落地，预计年L3/L4及以上级别自动驾驶渗透率分别为10%/1%，并将于年提升至40%/8%。

智能座舱：竞争正在走向差异化，有望成为自主品牌的核心杀手锏

未来更多的产品差异化将围绕“智能座舱”展开。相较于自动驾驶，智能座舱的需求更加千人千面。特别是考虑到中国消费者的偏好，中国智能电动车的智能座舱大概率不会沿着特斯拉的“极简主义”方向发展。从蔚来、理想、小鹏的第二代新车型以及问界的鸿蒙座舱等例子中，我们可以看到一个明确的趋势：中国自主品牌在智能座舱上投入的物料成本、生态应用和场景创新已经超越海外车企，并且会根据自身的品牌定位发展出不一样的产品形态。我们认为智能座舱是未来第三生活空间、人机交互的主要入口，未来更多的产品差异化将围绕“智能座舱”展开，这也将成为自主品牌的核心杀手锏。

智能驾驶：行业渗透率稳步提升，高算力芯片+激光雷达有望迅速上量

L2级自动驾驶稳步渗透，高阶自动驾驶初现雏形

SAE自动驾驶分级标准：L3级被普遍认为是自动驾驶的一个分水岭，L3-L5可认为是真正意义上的自动驾驶。根据美国汽车工程师学会（SAE）标准，自动驾驶分为L0-L5六级。随着级别升高，智能化程度逐级提升，驾驶操作、道路环境监测及最终的风险处理者逐渐由人类向汽车系统进行过渡。L5作为最高级别的自动驾驶，其可实现不限场景的驾驶完全自动化。L4与L5相比，核心区别在于L4仅可在限定的道路环境下完成自动驾驶。在L3级别时，如果智能驾驶系统发生系统不可处理的意外时，系统将要求人类提供适当应答，而L4及L5级别时，系统可处理相应意外情况。L1及L2可以实现横向（如车道变换）或纵向（如前进行驶）的自动驾驶，但相对L3而言，核心是缺乏对驾驶环境的监测能力。L1与L2的核心区别则在于L2可同时实现横向及纵向的自动驾驶，而L1仅可实现横向或纵向某一维度的自动化。

基于L2与L4在技术、成本等方面的差异，造车新势力与Robo-Taxi公司分别做出了“降维”与“升级”的选择。造车新势力传统车企中的先行企业坚持全栈自研，凭借成熟车型将L2+导入市场,依靠影子模式不断迭代算法能力，不断逼近L3自动驾驶。另一类是Robo-Taxi等L4-L5级别厂商，采用适用性广的量产方案打入车企，降维做L2+适配解决方案。

L2向上：特斯拉领跑市场，造车新势力跟进

目前头部企业的自动驾驶方案可以分为两条路线：1.特斯拉：以视觉为基础+自研FSD芯片。特斯拉的自动驾驶方案是以视觉为基础，以FSD芯片（TOPS）为核心的解决方案。年以前，Tesla的ModelS采用的是Mobileye的EyeQ3芯片与单目摄像头，此后特斯拉转为自研。特斯拉现在采取的是与中国车企不同的自动驾驶方案：不采用激光雷达，而是以纯视觉为主。特斯拉的视觉算法的感知配件包括8个摄像头——后方的一个倒车摄像头，前方的一个三目总成件，两侧的两个环绕摄像头，此外还有一个毫米波雷达。Model3Tesla的三目摄像头是纯OEM硬件，摄像头采集完数据后发给Autopilot控制器。三个摄像头分别对应60m、m、m覆盖范围。特斯拉的摄像头模块将所有CMOS传感器嵌入到PCB中，而将图像处理交给Autopilot的域控制器完成。

2.新势力公司：高算力英伟达芯片+激光雷达。除特斯拉之外，其他大部分中国车企均选择了高算力芯片（以英伟达Orin为代表）+激光雷达的解决方案，自主品牌智能化配置“军备竞赛”愈演愈烈。年初至今，主流自主品牌向高端价格带加速渗透，通过大幅提升智能化配置，聚焦打造驾乘差异化体验。在自动驾驶方面，蔚来、小鹏、理想和北汽极狐等新发车型普遍搭载了高算力计算平台，AI芯片方案以英伟达和华为为主，算力均在TOPS以上，其中蔚来ET7单车算力甚至高达TOPS。上述车型搭载的传感器总数均为30个左右，其中北汽极狐ArcfoxαS搭载了34个传感器。绝大部分车型均计划搭载激光雷达（单车1-3颗），目前已确定的供应商有大疆揽沃（Livox）、速腾聚创、图达通（Innovusion）、禾赛科技和华为等。此外，部分品牌已经开始搭载华为、地平线等自主芯片，整车厂在智能化配置领域的“军备竞赛”愈演愈烈。

域控制器：软件定义汽车，迭代决定智能

域控制器是智能化中枢，按照功能域进行划分是经典方案，亦可按照空间划分进行补充。在“软件定义汽车”时代，汽车从“分布式”到“中央计算单元变化”，ECU数量的增长必然带来决策和控制复杂度的提升，类似智能手机运算中枢的概念，域控制器在智能汽车中的作用不断提升，有望在未来汽车智能化的过程中扮演核心角色。目前看汽车电子电气架构主要被分位五个域，由自动驾驶、动力总成、底盘控制、座舱与车身控制五个域构成，其中座舱域和车身控制域有进一步整合的趋势。头部企业特斯拉在Model3上直接按车身设计空间来进行域的划分，具体分为中域、左域和右域，打破了按照功能域进行划分的思维方式。

自动驾驶域控制器为决策层核心产品，有助于传感器融合与高级别功能的实现。高级别自动驾驶意味着传感器传入信号的复杂程度逐步提升，如L2级别侧视摄像头的加入导致需要预处理的视频数据成倍的增加，L3+级别激光雷达的加入又不断地生成千万级的待处理点云信息。因此，相关芯片需要同步提升自身的计算能力、传输带宽、存储能力。分布式电子电气架构不利于多传感器之间的深度融合，也无法调用不同子系统的传感器来实现复杂功能。在电子电气架构的集中化趋势下，自动驾驶域控制器依托集成度更高、性能更优的计算平台，能够更好地支撑传感器融合，以实现更高级别的ADAS功能。国内供应商已实现高算力域控方案的量产配套。德赛西威IPU04采用英伟达Orin，算力达TOPS，在理想L9、小鹏G9等车型上实现落地；公司的IPU03也量产配套小鹏P7。经纬恒润的自动驾驶域控制器也已量产配套红旗E-HS9、哪吒S。在智能驾驶趋势下，大算力芯片需求提升，德赛西威、经纬恒润等国内供应商已实现高算力域控方案的量产配套。

自动驾驶高算力芯片：智能化趋势下，高算力芯片需求正在飞速提升

智能化趋势下，高算力芯片需求提升，英伟达Orin成高算力主流方案。年GTC大会上，英伟达发布自动驾驶芯片Orin。该芯片采用7nm制程工艺，包含了亿个晶体管，并在软件端集成英伟达下一代GPU架构和ArmHerculesCPU内核，以及新的深度学习和计算机视觉加速器。英伟达Orin最先推出了两种版本，分别是TOPS的Orin和TOPS的OrinX。基于多个Orin或者OrinX的组合，对应的智能驾驶域控制器算力可达0TOPS以上。

“蔚小理”的新车型均搭载最新的座舱和自动驾驶高算力芯片，在硬件的角度预留可支持未来2-3年发展的算力。蔚来、小鹏、理想的新发车型，均基于英伟达Orin打造自动驾驶计算平台。其中，小鹏G9的计算平台搭载两颗英伟达OrinX芯片，实现总TOPS算力。蔚来ET7/ET5搭载的超算平台Adam更是配备四颗英伟达NVIDIADriveOrin芯片，算力超过0TOPS，拥有48个CPU内核，个矩阵运算单元，个浮点运算单元，共计亿个晶体管，算力高达TOPS。ADAM通过两颗主控芯片负责NAD全栈算法计算，使用一颗作为独立完整的冗余备份芯片，最后一颗作为群体智能与个性训练计算专用芯片。理想L9的智能驾驶算力平台搭载两颗英伟达Orin，总算力达到TOPS。其双处理器互为算力冗余，可同时实时运行各种深度神经网络，并确保安全所需的冗余和分集。

激光雷达：实现L3以上自动驾驶的核心部件

激光雷达成为L3以上自动驾驶最重要的传感器。对于自动驾驶传感器的选择，目前市场上存在着两种不同路径：一种是由摄像头主导，不采用激光雷达产品，典型代表为特斯拉；另一种是由激光雷达主导，配合摄像头、毫米波雷达等元件组成。特斯拉由于激光雷达的价格与量产进度问题而不选用激光雷达，但纯视觉算法已经频繁暴露问题，且激光雷达价格降低、量产能力提升的情况下，激光雷达凭借其测量分辨率高、抗干扰能力强、抗隐身能力强、穿透能力强和全天候工作的优势，成为L3以上ADAS的必要传感器组件，可以有效应对各类CornerCase。

预计激光雷达将在~年进入全面爆发期。在年CES展会上，大部分激光雷达供应商新推出的激光雷达价格都已降至0美元以下，标志着激光雷达价位进入乘用车量产时代。而在整个年中，大量车企公布了搭载激光雷达的自动驾驶车型，其中大部分大型计划在年正式量产，整个行业迅速走向成熟期。由于激光雷达的重要性，部分车企开始通过共同研发乃至直接入股的方式，与激光雷达企业达成深度合作关系。由于激光雷达本身技术仍处于不成熟期，站在激光雷达厂商角度，同样也希望与头部智能化车企合作开发，帮助自身技术快速走向车规级落地。

L4向下：深耕商业化细分场景，同时赋能传统车企加速智能化

高级别自动驾驶技术可拓展空间大，落地场景丰富。高级别自动驾驶能够有效解决人力成本提升、交通安全、司机短缺等诸多痛点，是汽车行业企业竞相角逐的制高点。目前可供自动驾驶产品落地的场景可大致分为城市开放场景、高速场景和封闭场景，其中城市场景包括Robotaxi、环卫服务、城配物流以及最后一公里配送；高速场景即干线运输；封闭场景主要包括了港口、矿区。高级别智能驾驶整体解决方案业务上公司的同业公司主要包括图森未来、百度等全球自动驾驶巨头。

封闭园区、特定路况的自动驾驶市场需求逐步显现。近年来，我国老龄化问题突出，加之港口、矿区等封闭园区工作环境恶劣，工作强度大，用工难、人力成本高等问题日益显现。但是，封闭园区也具有车辆行驶速度低、路况简单等特点，有利于自动驾驶技术的落地。根据亿欧智库预测，年中国矿区自动驾驶技术服务的市场规模将达到约45亿元。另据佐思汽研预测，中国港口自动驾驶的市场规模将由年的2亿元增长至年的约61亿元。

Robotaxi是最具市场潜力的自动驾驶场景。受各地政策与技术成熟度约束，目前无人出租车仍需配备安全员，成本高昂。但麦肯锡在《致胜汽车行业下半场》中预测，未来5-10年人力成本将会进一步升高，而无人出租车每千米成本将不断下降，并将在-年之间与人工驾驶出租车持平。在取消安全员并实现规模化部署后，预计无人出租车的成本优势将得到凸显，带来出行服务的颠覆。根据麦肯锡预测，/年，中国用于出行服务的自动驾驶汽车行驶里程数有望达到0.3/1.6万亿公里/年，我们假设其单价为2元/公里，则其/年对应市场空间约0.6/3.2万亿元。

L4级别厂商的另一条商业化道路：逐渐将技术拓展至L2+，赋能传统车企加速智能化。L4等高级别自动驾驶厂商硬件水平发展迅速，且由于场景类似、算法复用成本低等原因，L4厂商降维进入L2+级别领域，以Tier1身份拓展乘用车客户。L4级别厂商的降维优势主要包括三方面：1.数据闭环能力强：L4面对的场景更复杂，要求更好地利用数据闭环，相比L2有先发优势；2.系统流畅性更好：L4厂商提供相对完整的系统解决方案，避免L2到L2+系统切换的流畅性损失；3.性能天花板更高：相比于传统架构，更适应城区的复杂状况，性能天花板更高。在这样的降维优势下，L4级别厂商纷纷和产业链公司展开合作，尤其是和传统车企合作，为其智能化赋能，包括百度和红旗、北汽的合作，文远知行和广汽、东风等主机厂的合作等。

智能座舱：自主品牌创新的核心战场

座舱芯片不断迭代，高通新车搭载率领先

座舱芯片是主要竞争点，科技巨头和初创公司同台竞技。早期车内娱乐芯片市场由恩智浦、TI、瑞萨等传统汽车芯片巨头垄断。年，高通、英伟达、英特尔、三星等芯片厂商逐步成为智能座舱升级的主力军，高通几乎垄断着汽车座舱高端市场。年，智能网联汽车时代来临，随着座舱内对于视觉感知、语音交互等功能需求的提升，AI发挥越来越重要的作用，国产芯片新势力崛起。目前座舱芯片的主要玩家中，国内厂商包括传统整车厂（吉利等）、科技企业（华为、百度等）、创业公司（地平线、寒武纪等），国外厂商包括消费芯片供应商（高通、英特尔、三星等）、智能座舱芯片供应商（思瑞浦、德州仪器等）。

基于高通的座舱平台方案成为多家品牌新发车型首选。年，高通发布A座舱芯片。A在性能方面的巨大优势，帮助高通逐步确立在智能座舱领域的领先地位。时至今日，A依然是最主流的座舱芯片之一。年，高通发布座舱芯片。高通采用7nm制程工艺，较A的14nm制程工艺更加先进。高通采用1+3+4的8核心设计，CPU性能为A的两倍，GPU性能为A的2-3倍。此外，高通能够支持WiFi6、蓝牙5.2、AI加速计算和5G网络。蔚来ET7/ET5、小鹏G9和理想L9均搭载高通芯片，流畅度有望大幅提升。其中，理想L9标配了两颗高通芯片，配合24GB内存和GB高速存储组成的计算平台，为AI、软件和娱乐提供强大的计算能力，丰富乘客的驾驶体验。

座舱大屏化、多屏化，HUD、液晶仪表、全景玻璃车顶等配置逐渐渗透

车内大屏化、多屏化趋势明显。汽车智能化发展，人机交互增多，大屏化、多屏化趋势逐渐显现。一方面，中控屏向大屏化发展，10寸及以上中控屏占比从年17%提升到Q2的84%，大屏化速度极快；另一方面，车屏幕数量稳定提升，目前仍以1-2个屏幕为主流，但配置2个以上屏幕的车型快速增长，例如理想One率先使用四联屏设计、理想L9采用五屏交互模式。基于汽车第一排的液晶仪表盘、中控大屏、行车电脑及副驾驶屏这4块屏幕进行统计，根据我们测算，H1，屏幕数量1个及2个的车型销量占比分别为52%及40%，配置3个屏幕的车型销量已占2.31%。

HUD、全液晶仪表等智能硬件渗透率提升。全液晶仪表盘相较于传统机械仪表盘能够向驾驶者提供更多的车辆行驶信息，近年来渗透率保持急速、稳定提升，我们测算年全液晶仪表盘渗透率仅为4%，Q2已达48%，渗透率提升稳定、迅速。HUD作为驾驶员感知智能汽车最重要的HMI接口，伴随显示效果完善、成本降低而持续渗透。作为驾驶员感知智能汽车最重要的HMI接口，W-HUD技术成熟、成本较低，逐渐下探到低价格带车型；AR-HUD功能丰富、显示效果好，高端化车型纷纷搭载。目前，HUD渗透率稳定提升，Q2达7.56%，预计年渗透率可达38%。

智能座舱并非硬件堆砌，“场景定义+功能创新”是产品的核心抓手

硬件之外，我们认为更应该

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