汽车行业研究与中期投资策略：汽车智能化迎拐点华为引领浪潮

汽车行业研究与中期投资策略：汽车智能化迎拐点，华为引领浪潮1.

汽车智能化是确定趋势，华为将引领浪潮转型智能化是汽车行业的一个明确趋势，目前已经迎来拐点。汽车智能化是未来几年的主要投资逻辑。目前整车厂与

Tier1

厂商都在积极加大智能化的布局

力度。最关注的是华为。华为入局汽车领域，定位是

Tier1

厂商，为整车

厂提供汽车智能化的方案。我们判断华为将引领汽车智能化的浪潮。2020

年

10

月

30

日，华为正式发布智能汽车解决方案品牌

HI，包括

1

个全新的计

算与通信架构和

5

大智能系统，智能驾驶，智能座舱、智能电动、智能网联和智能车云，以及激光雷达、AR-HUD等全套的智能化部件。智能驾驶和智能座舱是华为的核心方案，这两个细分领域同时也是汽车智能化浪潮的核心。2.

智能驾驶SAE自动驾驶分级标准是国际汽车工程师协会制定的一套自动驾驶分级标准。SAE把自动驾驶分为六个等级，分别为

L0

至

L5，数值越高，代表自动驾驶的成熟度就越高。目前来看，全球基本都处于

L2+级别的水平。SAE将

L0-L2

级系统定义为“驾驶员辅助系统”，这三个级别的系统主要提供安全警告、车道居中、

自适应巡航控制等功能，仍需要驾驶员不断监控行车状态，并根据需要进行转向、

制动或加速。即使驾驶员的手脚离开了方向盘和踏板，驾驶的责任也依旧要由驾驶员承担。而

L3

级至

L5

级则被称为“自动驾驶系统”，根据系统开启的条件、是否需要驾驶员临时接管进行了等级划分，在系统开启后，车辆的操控工作将由自动驾驶系统完成。目前多家车企正在向

L3

级自动驾驶技术冲刺。2.1.

智能驾驶产业链自动驾驶体系由感知、决策、执行三个部分构成。感知系统也被称为中层控制系统，它以多种传感器的数据与高精度地图的信息作为

输入，经过一系列的计算和处理，实现对周围环境的精确感知。决策系统也被称为上层控制系统，它依据感知信息进行决策判断，确定合适的工作

模型，制定相应的控制策略，代替驾驶人做出驾驶决策。执行系统也被称为底层控制系统，它在系统做出决策后，根据结果对车辆进行控制。2.1.1.

感知系统环境感知模块能为决策系统提供丰富的信息，包括道路状况、交通标志及信号灯、交通流信息等。目前环境感知技术主要有两种路线，一种是以摄像头为主导的多传感器融合方案，其典型代表为特斯拉；另一种以激光雷达为主导，其他传感器为辅。定位模块用于精确感知车辆的绝对位置和方位信息，主要包括车辆的经纬度、航向角、速度、加速度、俯仰角、更新频率等。地图模块通常使用高精地图，其特点为“两高一多”，即高精度、高动态、多维度。

高精地图按在自动驾驶中所起的作用大致可以分为三层：车道级路网图层、定位图层和动态图层。高精地图拥有精确的车辆位置信息和丰富的道路元素数据信息，起到构建类似于人脑对于空间的整体记忆与认知的功能，可以帮助汽车预知路面复杂信息，更好规避潜在风险。2.1.2.

决策系统环境预测模块作为决策系统的直接数据上游之一，其主要作用是对感知层所识别到

的物体进行行为预测，并将预测结果转化为时间和空间维度的轨迹传递给后续模块。路径规划模块是指在接收到目的地信息后，对较长时间内车辆行驶的路径进行规划，

寻找合适的驾驶路线。行为决策模块是指接收到全局路径规划后，结合环境预测信

息，决定汽车的驾驶策略。动作规划模块根据具体的行为决策对短期甚至是瞬时的

动作进行规划。最后生成一条满足特定约束条件的轨迹，该轨迹作为控制模块的输入决定车辆最终行驶路径。决策算法是自动驾驶的核心竞争力，可以分为感知层算法和决策层算法。感知层算法将传感器的输入数据转换成计算机能够理解的自动驾驶车辆所处场景的语义表达、物体的结构化表达。而决策层算法是基于感知层算法的输出结果，给出最终的行为或动作指令，包括行为决策、动作决策和反馈控制。目前自动驾驶领域常用的决策算法分为三条路线：基于神经网络、基于规则、混合路线。基于神经网络的算法采用神经网络确定具体场景并做出决策；基于规则的算法是基于事先编写好的“if-then规则”进行

决策；混合路线算法则是对前两种算法进行结合，并进行优化，是最流行的算法路线。自动驾驶芯片是自动驾驶汽车的心脏，其核心性能指标是算例和能效比，自动驾驶

的级别越高，需要采集的信息精度越高，数据量就越大，就越依赖更多的算力支撑。

主要的算力单位是

TOPS，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次操作。L2

级需要的算力在

10TOPS以下，L3

级需要

30-60TOPS，L4

级需要超过

300TOPS，L5

级需要超过

1000TOPS甚至

4000TOPS。能效比越高意味着芯片的功耗越低，而功耗水平直接影响芯片的可靠性，低功耗芯片发热量低，有助于芯片模组散热和高效稳定运行。主流自动驾驶芯片主要有两种，一种是英特尔

Mobileye开发的

Mobileye®

EyeQX™

系列芯片，另一种是英伟达的

NVIDIADrivePX系列车载计算平台。2.1.3.

执行系统执行系统负责接收决策系统的指令，反馈到底层模块执行任务。执行控制系统是自动驾驶汽车行驶的基础，其核心技术包括车辆的纵向控制和横向控制技术。巡航控制和紧急制动控制都是典型的自动驾驶纵向控制案例。常用的控制策略包括传统控制方法和智能控制策略。传统控制方法，这类控制方法对模型依赖性大，误差也大，因此精度低、适应性差。常用的智能控制策略包括深度学习、模糊控制、神经网络控制及滚动时域优化控制等方法，这些算法在自动

驾驶中取得了较好的效果。横向控制系统根据目标路径信息以及自身位置信息计算方向盘转角，将计算所得的信息传递给执行机构执行。横向控制系统及控制方法的优劣性不仅会影响路径规划的跟踪精度，还会对车辆的稳定性和舒适性产生影响。横向控制主要有两种基本设计方法，一种是基于驾驶员模拟的方法，使用较简单的运动力学模型和驾驶员操纵规则设计控制算法，或使用驾驶员操纵过程的数据训练控制器获取控制算法。另一种则是基于模型的控制方法。这类方法需要建立较精确的汽车横向运动模型。目前横向运动模型的研究大都仅考虑横向运动运动学或动力学，进而对横向运动控制系统进行单独设计。但对汽车而言，其横向和纵向的运动学及动力学特性是相互影响的，因此横纵运动耦合控制是未来的发展趋

势。2.1.4.

产业链自动驾驶作为汽车领域的下一个竞赛点，涉及众多领域，车企仅依靠自身无法完成整个生态链的打造。因此车企、汽车零部件供应商、互联网企业及芯片企业等纷纷涉足，越来越多的车企通过结盟来提升自动驾驶领域的竞争力。全球主要有十家自动驾驶联盟。2.2.

智能驾驶市场空间至

2025

年全球自动驾驶市场规模达

800

亿

美元，至

2030

年市场规模达

2800

亿美元。2020

年全球自动驾驶车端系统的市场规模有望达到

1138

亿美元，到

2030

年市场规模将约

5000

亿美

元。2021

年有望迎来自动驾驶的爆发元年，中国自动驾驶行业市场规模将超

2350

亿元。随着

5G逐步落地，主机厂纷纷推出搭载

ADAS功能的新车型，ADAS各功能渗透率加

速提升，到

2025

年市场规模达到

2250

亿元，L2

及以下级别功能中自动泊车入位、

自适应巡航为最大的两个市场，分别为

384

亿元、312

亿元，将贡献主要增量市场。2.3.

智能驾驶的核心——芯片2.3.1.

分类自动驾驶汽车芯片按照产品功能可以分为三类：第一类是

ADAS芯片。ADAS意为高级驾驶辅助系统，用于实现

L1-L2

级别的辅助

驾驶功能。目前自动驾驶汽车芯片的主要市场集中在

ADAS驾驶辅助领域。第二种是基于

GPU的自动驾驶汽车芯片。目前

Mobileye、英伟达和特斯拉等公司

推出商用产品。第三种是支持自动驾驶功能的外围芯片，如

5G芯片、V2X芯片、数字座舱芯片、

虚拟仪表芯片、信息安全芯片、胎压监测芯片和域控制器芯片等。这些芯片起到为自动驾驶提供辅助、支持的作用。2.3.2.

智能驾驶芯片的发展趋势CPU、GPU、FPGA、ASIC将依次成为自动驾驶芯片的发展趋势。由于自动驾驶需要进行大量的计算处理，算力需求进一步增加，

FPGA与

GPU相结合成为当前的主流方案；着眼未来，当现有方案难以支撑计算需

求的时候，ASIC或将成为未来的发展方向。对于

L0/L1

级系统，传统的车规级

CPU即可满足需求；对于

L2

至

L3

级别，目前

采用的主流方案是

FPGA和

GPU相结合，但是

FPGA芯片硬件编程复杂性太高，

GPU算力也强，但功耗和价格太高，不适合大规模量产，因此仍需要进一步发展。2.3.3.

竞争格局英特尔、英伟达等是较早布局自动驾驶芯片的企业，目前占据了全球自动驾驶芯片

市场的较大份额，从市场份额出发，属于汽车芯片市场的第一梯队。2019

年，

自动驾驶芯片成为英特尔最大增长的业务板块，营收同比增长

26%至近

10

亿美元，

并让英特尔收获了全球

70%的辅助驾驶市场份额。Mobileye面向

L3

级以下市场，产品发展较为成熟。英特尔在

2020

年中国年度战略线上媒体交流会上宣布，Mobileye的

EyeQ芯片已经累计卖出

5400

万枚，被搭载在全球超过

5000

万辆汽车上。英伟达定位在

L3

及以上等级的自动驾驶，作为

GPU的发明者，在汽车主控芯片的

GPU市场处于垄断地位，常年保持

70%的市场占有率。高通和华为位于第二梯队。在智能驾驶领域，高通于

2020

年

1

月推出了

SnapdragonRide平台，正加速推广应用中。

不过高通凭借在通信及消费电子领域的优势，基于智能手机芯片的经验，成为智能座舱芯片领域的行业龙头。长城汽车车载智能芯片由高通公司负责，长城汽车在

2022

年推出的高端车型上将会率先采用高通

SnapdragonRide平台，应用到其智能驾驶系统中。长城汽车的另一个合作伙伴是华为，其将为长城汽车提供以

MDC为基础的高算力智能驾驶计算平

台。华为面向智能驾驶领域推出多款

MDC计算平台系列。硬件平台内部包含了两个核心芯片，分别是

CPU处理器和

AI处理器。第三梯队是其他的第三方芯片厂商，其中就包括地平线、云途、黑芝麻等国产公司。截至

2020

年底，地平线征程系列芯片出货量已经超过

16

万片，继征程

2、征程

3

之后，面向

L4

高等级自动驾驶的征程

5

芯片也已一

次性流片成功，将于年内正式发布。除此之外，越来越多的车企也开始尝试自主研发自动驾驶芯片。在国内市场，蔚来汽车在今年

10

月被曝出有意涉足自动驾驶芯片这一领域，造车新势力零跑汽车推出了具有自主知识产权的凌芯

01

智能驾驶芯片。吉利集团旗下亿咖通科技与云知声共同出资成立合资公司芯智科技。促使车企自主研发的原因有很多。首先，以

Mobileye为代表的芯片供应商提供的芯片和算法紧密耦合且打包出售，车企希望通过自主研发获得更多自主权。其次，车企自研自动驾驶芯片可以降低成本、积累人才，增强品牌效应。此外，车企自研芯片可以节省采购开支。从自动驾驶芯片格局来看，L1-L2

目前被

Mobileye占据，L3

以上则是英伟达更具

优势。我们认为华为的定位应当瞄准

L3

以上的市场。在

L1-L2

级别的市场，Mobileye产品非常成熟，具有明显的先发优势和丰富的客户资源，而

L3

以上的市场仍有较大的上升空间，市场格局仍未定型，存在大量机遇。国产自动驾驶芯片公司在技术上同国际领先企业仍存在两至三年的技术差距，而华为在技术研发上能与海外对手相提并论。华为将大量资源投入到汽车等领域来填补手机业务失去的营收空间，华为与高通在手机芯片领域便有着精彩的交锋，华为自研的麒麟芯片的表现证明了华为芯片的研发实力，在研发端华为能够与高通等巨头相较量。但同时我们也客观谨慎地认为，从自动驾驶芯片格局来看，华为目前能够维持在第

二梯队的位置，突围进入第一梯队还需要一定时间。芯片的工作不仅仅是研发设计，

制造能力同样不可缺少。而芯片制造的进程需要时间的积淀，华为能否突破芯片制裁的封锁需要时间检验，这短期内将会限制华为自动驾驶芯片的进一步提升。2.4.

华为的重点产品——MDC针对自动驾驶对计算平台的需求，华为推出MDC解决方案。它集成了华为自研的HostCPU芯片、AI芯片、ISP芯片与

SSD控制芯片，并通过底层的软硬件一体化调优，

在时间同步、传感器数据精确处理、多节点实时通信、最小化底噪、低功耗管理、

快速安全启动等方面领先业界。MDC智能驾驶计算平台总体包含四个部分：第一个部分是硬件平台，第二个部分是软件平台，第三个部分是工具链，第四个部分是安全平台，分为功能安全和信息安

全，功能安全指的是“自动驾驶车硬件出现问题后，避免车辆失控，能保证安全停

车”，信息安全指的是“车联网数据传输过程中的信息安全”。硬件平台内部包含了两个核心芯片，分别是是

CPU处理器和

AI处理器。CPU采用鲲鹏芯片。已发布的

MDC的

AI处理器采用昇腾

310

芯片，最新的

MDC810

并未公布

AI芯片内容，但是业界推测采用的也是昇腾

310

芯片。MDC软件平台自下而上分为模块化硬件层、自适应软件平台层和应用层。其中软件平台层包括自适应软件服务、车控

OS和自适应软件组件。开发工具链的功能简单完善易用，兼容

AUTOSAR。MDC工具链旨在提供个性化、标准

化、多元化的开发工具集合。华为新推出智能驾驶计算平台

MDC810。其算力高达

400+TOPS，可满足高级别的自动驾驶乘用车及

RoboTaxi的应用场景，是已经量产的最大算力的智能驾驶计算平台。北汽极狐搭载的自动驾驶系统使用的就是

MDC810。华为在智能驾驶领域，一方面是推出自研的自动驾驶解决方案，另一方面同时要推

出自动驾驶的生态，华为称之为

MDC生态。华为打造

MDC生态是必然的选择，因为华为的定位是

Tier1

厂商，无法面向所有的汽车定制智能驾驶的方案，而打造

MDC生态可以让生态中的所有开发者都能基于平台开发智能驾驶的更多应用，获取更多的客户，才能持续扩大自身在汽车领域的影响力。在智能驾驶的这场军备竞赛中，算力成为各大厂商比拼的核心之一。算力的单位是

TOPS，全称为

TeraOperationsPerSecond，即每秒钟可以运算多少万次。在自动驾驶的场景下，即每秒能识别多少帧，处理多少点云。根据分类，L3/L4/L5

级自动驾驶系统芯片的算力要求分别达

30+/200+/1,000+

TOPS。一般认为，L2

需要的计算力小于

10TOPS，L3

需要的计算力为

30-60TOPS，L4

需要的计算力至少大于

100TOPS，L5

需要的计算力目前未有明确结论，地平线预测要大于

4000TOPS。目前的计算平台仅能满足部分

L3、L4

级别的自动驾驶所需。智能驾驶对于算力的需求体现在以下几个方面：首先是算法要求。更高的算力能够支持更复杂更精准的算法；其次是传感器与数据端的需求。自动驾驶的级别越高，

所需传感器越多，捕获的数据量越多、精度越高，更依赖高算力支撑；第三是为了预埋算力。因为汽车是一种使用寿命较长的商品，在汽车的使用期限内必然会经过

多次的软件升级，因此必须预留算力为未来的升级做准备。3.

智能座舱3.1.

产业链智能座舱产业链丰富，从上游来看可分为硬件和软件两类，中游产业链包括车载信息显示系统、车载信息娱乐系统、车载通讯系统、座舱域控制器等等，而下游则是

OEM主机厂。3.2.

市场空间2019

年全球智能座舱行业市场规模达到

364

亿美元，预计到

2022

年，全球智能座舱行业市场规

模有望达到

461

亿美元，实现

8%的年均复合增长率。中国是智能座舱潜力最大的市场。2019

年中国智能座舱行业市场规模达到

441.1

亿元，预计在

2025

年将达到

1030

亿元，年均复合增速达到

13%，高于全球增速。3.3.

智能座舱的竞争格局——直接竞品与间接竞品智能座舱业务多为集成型业务，由

Tier1

将智能座舱以解决方案的形式供向车企市场。Tier1

厂商通过平台或系统集成多种技术、多种

零部件形成解决方案，而这些技术和零部件的来源主要为方案

提供商

Tier1

自行生产和外包。我们把华为智能座舱领域的竞争分为直接竞品和间接竞品。通过竞争对手的战略布局的来区分直接竞品和间接竞品，将明确提出未来将剑指

Tier1

的厂商作为华为智能座舱领域的直接竞品，而明确表述了不做智能座舱方案而只助力

Tier1

方案落地的零部件、技术厂商作为华为智能座舱的间接竞品。华为在智能座舱产业链中的定位是为车企提供解决方案的

Tier1

厂商，所以华为受到的最直接的竞争压力来源于产品和定位都和华为相似的方案提供商。华为潜在的、

间接的竞争压力则来自于智能座舱的二级供应商。

这类厂商不直接提供方案，而是赋能智能座舱的底层设施建设。3.3.1.

直接竞品市场对智能座舱

Tier1

的自身研发能力和资源基础及掌控能力都有着非常高的要求和期待，这也导致了目前已经进入和已经布局、

即将进入的厂商数量少，多为其原行业龙头的特点，也决定了华为在现阶段最主要

的竞争压力来源数量少而强势的现状。目前作为华为智能座舱直接竞品的

Tier1

具体可以分为以下两类：第一类是传统零部件、汽车技术厂商。这一类厂商的原有生产要素和智能座舱部分部件生产、功能研发所需求的投入要素存在重叠，加之原有客户基础多为车企，所以资源平移比较简单、转型成本相对较低。第二类是新入局的科技公司。这一类厂商入驻智能座舱市场的切入点在于强大的技术整合能力和资源基础，通过建立整合平台、平移技术资源，可以获取智能座舱强调的“智能”优势，从而快速建立的竞争壁垒。Tier1

厂商在智能座舱领域更多地寻求与车企合作开发。一方面是由于智能座舱的研发与集成需要强大的技术能力，共研共产能为产品的创新、研发和落地提供更加坚实的后备力量和更加广阔的资源池，另一方面下游企业的参与能更好地提升产品，能更有效率地达成

Tier1

和车企的共赢。在转型的大趋势之下，智能座舱领域的转型主要以“产业环节内部更新”+“龙头向

Tier1

转移”双线为主。对于大多数的原汽车行业部件、技术厂商来说，面对智能化浪潮的改革模式趋向于自我更新，这部分厂商致力于推陈出新以赋能

Tier1

的智能座舱方案集成，争取通过自主研发、更新和产能转移在全新的智能市场中提升市占率、建立壁垒。对于行业的龙头来说，目前智能座舱供应商较少，并且进入壁垒极

高的

Tier1

市场空白巨大，所以各方龙头势力纷纷向

Tier1

转型，力图跳脱出原产品

生态并争先占领空白市场。3.3.2.

间接竞品：操作系统竞争格局目前阶段，华为智能座舱方案的软件核心在于操作系统。当前智能座舱的操作系统市场，主要竞争者是

QNX、Linux和

Android。目前国际上还没有统一的智能座舱的操作系统标准，核心知识产权主要掌握在黑莓

QNX、谷歌

Android以及许多基于

Linux定制的

OS等国外软件企业手中，整车厂商和

Tier1

厂商则在这些基础上开发定制化界面。因此智能座舱操作系统市场并未

完全定型。3.3.3.

间接竞品：智能座舱芯片竞争格局认为芯片是智能座舱的硬件核心。高通在通信及消费电子领域优势明显，基于

智能手机芯片的成功经验，已成为智能座舱域芯片龙头。在国内车企当中，

蔚来、理想、小鹏等均推出搭载骁龙数字座舱的车型。2021

年

1

月，高通推出第

4

代高通骁龙汽车数字座舱平台，采用

5

纳米制程工艺，计划于

2022

年开始量产。3.4.

华为智能座舱3.4.1.

计算平台其中计算平台主要基于麒麟车机的模组。华为对于计算模组的理念是可插拔设计。

由于汽车相比手机、平板等拥有更长的生命周期，因此可插拔的设计能让同一辆车在生命周期中及时更新模组，升级中央处理单元。对于一级供应商来说，可以形成模块化设计，省去了一些重复性的工作。3.4.2.

软件平台——核心：鸿蒙华为采用

HarmonyOS车机操作系统，

采用分布式架构，与手机等其他智能设备共享生态，实现万物互联。在华为智能汽车解决方案中，官方表示

HarmonyOS车机操作系统可以实现“通过一芯多屏，多并

发、多用户多任务处理，激素启动，多部件协同，满足出行场景需要”。操作系统是华为智能座舱方案的核心。目前智能座舱操作系统的市场仍未定型，还没有统一的智能座舱操作系统标准，能在技术上取得突破的操作系统有望破局。3.4.3.

显示平台华为显示平台的布局包括

AR-HUD和车载智慧屏。华为对于

AR-HUD的设计原则是足够大、清晰、各种场景每时每刻都能使用。华为基于

ICT多年的技术积累，在空间光学、光学算法、显示技术等领域储备了深厚的技术。在

4

月上海国际车展上，R汽车

ES33

上便搭载

了华为的

AR-HUD技术，另外红旗汽车

EHS6

也采用华为

HI解决方案，搭载了

ARHUD、智能座舱方案。华为车载智慧屏拥有

15.6

寸、2k分辨率的屏幕，采用

HDR高动态范围图像技术以及软件处理算法，实现广色域性能。此外采用分布式

UI技术，可以将手机端应用流转至车载智慧屏，与手机端实时同步。3.4.4.

生态伙伴生态伙伴，华为分为硬件和应用。生态的建设依然围绕着鸿蒙系统展开。4、重点企业分析国内整车厂商中，长城汽车在智能驾驶领域有较为突出的战略布局，与高通和华为

都有合作。长城汽车将在

2022

年推出的高端车型上率先推出基于

SnapdragonRide平台开发的咖啡智驾系统。华为将为长城汽车提供以

MDC为基础的高算力智能驾驶计算平台，并配合长城汽车完成智能驾驶所需的感知组件的各项评估和测试。长安汽车携手华为、宁德时代，在汽车智能化领域展开合作。阿维塔科技聚合了长安汽车、华为、宁德时代各自在研发制造、智能解决方案和能源管理生态领域的优势技术，并深度整合三方战略资源，重新定义未来智能电动汽车，共创全球领先、自主可控的智能电动网联汽车平台。长安汽车具有较强的造车实力，自身也有智能驾驶方案的积累，再结合华为的技术模块，有望推出出色的智能化汽车。ADAS目前依然是智能驾驶很好的落地点，我们继续坚定推荐保隆科技。保隆科技

的

ADAS业务发力，2021

年成为国内商用车

ADAS龙头，后续乘用车持续跟进。

公司多品类传感器业务快速发展，在自动驾驶领域有广阔应用空间。此外空

气弹簧业务为自主品牌独一企业，已经配套蔚来。传统业务气门嘴、金属管件等仍将稳健增长。智能化浪潮下天幕玻璃与

HUD玻璃渗透率提升，汽车玻璃业务迎成长新空间。天幕玻璃作为汽车玻璃的新品种，在电动车中应用日益广泛；HUD玻璃近年逐渐从高端车向中低端车型下沉，加速市场渗透，引领汽车智能化趋势。4.1.

长城汽车强车型周期延续，Q1

销量表现亮眼。受益于去年三季度开启的强车型周期，公司

Q1

销量表现亮眼，实现整车销量

33.88

万辆，同比增长

125.37%。受益于销量的增长，公司

Q1

实现营业收入

311.17

亿元，同比增长

150.62%，收入增速高于

销量增速。多重因素拖累盈利能力，毛利率水平短期承压。公司

2021Q1

综合毛利率为

15.13%，

同比提升

5.8

个百分点；但从环比的角度来看，相比于

2020Q4

的毛利率水平下降了

3.13

个百分点，单车盈利方面，公司

Q1

单车盈利为

0.48

万元，环比下降了

25%左

右。强车型周期持续景气，产销规模有望再上一个台阶。公司自

2020

年三季度进入新一轮强产品周期，基于柠檬平台打造的第三代哈弗

H6

和哈弗大狗在四季度持续热销。2021

年，公司将进一步迎来多款基于全新车型平台的换代车型以及全新车型上市，助力公司产销规模上到一个新的台阶。随着公司平台化产品销量占比不断提高，平台化的降本效果将逐渐体现，公司毛利率水平将持续提升。此外，公司在模块化平台技术、混合动力技术、电动化技术以及智能

驾驶技术等方面全面布局，将在未来的行业竞争中拥有巨大的竞争优势。另一方面，

随着各地对皮卡进城的逐步放开，看好皮卡市场后续的增长，公司作为国内皮卡行业的龙头也将深度受益。4.2.

长安汽车Q1

产销实现同环比增长，自主部分业绩改善明显。销量方面，2021Q1

自主乘用车

实现销量

36.71

万辆，同比增长

122.28%，环比增长

16.42%，达到同期的历史高点。

对应到收入端，公司

Q1

实现营业收入

320.27

亿元，同比增长

176.95%，收入增速高于销量增速，主要是销量结构改善所致。业绩方面，公司

Q1

剔除联营和合营企

业投资收益后的扣非后归母净利润为

4.40

亿元，同比和环比均扭亏为盈。毛利率方面，2021Q1

公司综合毛利率为

14.11%，

虽然存在一定的原材料涨价的拖累，但产销大幅增长拉高了盈利水平，使得今年

Q1

的毛利率达到了近几年同期的最高水平。合资品牌经营稳健改善。销量上，Q1

长安福特实现整车销量

6.44

万辆，同比增长

111.45%；长安马自达实现整车销量

2.93

万辆，同比增长

69.08%。受益于合资销量的增长，公司

Q1

对联营及合营企业的投资收益为

2.80

亿元，同样实现同环比的扭亏，预计长安福特与长安马自达均实现盈利产生正贡献。自主与合资均处于向上周期，看好公司中长期发展。自主方面，从

CS75

PLUS、逸

动

PLUS、UNI-T、UNI-K等车型再到后续与华为及宁德时代联合打造的高端智能品

牌车型上市，长安自主的产品力不断提升。2021

年长安自主将迎来