汽车零配件行业特斯拉产业系列深度报告二从特斯拉观汽车智能化 智能驾驶爆发在即_W

1、2016 年 06 月 23 日证券研究报告汽车零配件行业 2016年日常报告评级：买入维持评级行业深度研究特斯拉产业系列深度报告二：从特斯拉观汽车智能化 智能驾驶爆发在即行业观点长期竞争力评级：高于行业均值市场数据(人民币） 行业优化平均市盈率市场优化平均市盈率国金汽车零配件指数沪深 300 指数上证指数深证成指 中小板综指27.9315.8710136.263117.322891.9610255.2711282.25特斯拉：自动驾驶商业化的引领者。特斯拉 Model S 在出厂时就装载各种传感器，再配合 GPS 和高精地图，基本具备自动驾驶的硬件基础。软件方面，特斯拉通过独有的空中升级功能

2、，可以像 iPhone 一样实现频繁、持续的更新换代，使车主可以免费便捷地自行升级，并使用最新的自动驾驶功能。从 2014 年 11 月发布 V6.0 系统以来，1 年时间内特斯拉自动驾驶系统升级 4 次；V7.1 可以实现短时托管，2018 年有望实现自动驾驶。智能驾驶势在必行，看好特斯拉智能驾驶技术路线。智能网联汽车是即将到来的汽车革命，在政策和市场的相互推动下，汽车快速步入智能化时代。目前，全球有 7 万多辆配备自动驾驶功能的 Model S，每天可上传约 420 万公里的自动驾驶数。特斯拉具备传统车企与互联网企业双重基因，通过“深度学习与空中升级”，可高效快速地深化智能化水平，2018

3、 年有望自动驾驶。特斯拉 Model S 在出厂时基本具备自动驾驶硬件基础，自 2014 年 11 月发布自动驾驶 V6.0 系统以来，1 年时间内特斯拉自动驾驶系统升级 4 次至V7.1，可实现短时托管。看好特斯拉自动驾驶技术路线： 1）硬件一步到位，自动驾驶系统像 iPhone 一样可空中升级；2）7 万辆存量汽车，每天获得海量低成本测试数据；通过深度学习，不断优化。ADAS 提升单车智能化先行，开启千亿蓝海市场。智能网联汽车是 ADAS 与车联网的完美结合，车联网受通信基础建设落后通讯标准未统一影响，未来的普及速度会落后于 ADAS。我们预计到 2020 年国内乘用车 ADAS 前装市场

4、规模达 1,350 亿元，商用车 ADAS 前装市场规模达 85 亿元，存量车ADAS 市场规模 600 亿元，总体市场规模接近 2,000 亿元，未来五年年复合增长率将接近 100%。感知给汽车装上智慧的眼睛，雷达与摄像头各显神通。感知技术是智能驾驶的第一步，起到信息输入的关键作用。摄像头与雷达等感知设备由于各自优13994129551191510875983687967756国金行业沪深300相关报告1. 电动与智能齐飞 Tesla 浪潮来袭-特斯拉产业系列深度报告一.，2016.6.222. 行业销量增速好转 持续推荐智能化与电动化-汽车行业周报（20.，2016.6.193. 国内首个

5、无人驾驶基地开园 继续推荐智能汽车-汽车行业周报（2.，2016.6.144. 国内首个无人驾驶测试基地开园 期待无人驾驶路线图发布-智能汽.，2016.6.14 5.iCar 五年内有望上路 继续推荐智能汽车-汽车行业周报（20.，2016.6.6势，将融合使用，满足感知端需求；而同类传感器将在单发展。能上纵向深度底盘电子控制系统供应商将长期掌控 ADAS 集成控制领域。手机电脑芯片厂商过度产能逐步向汽车转移，加快汽车芯片的发展；而深度学习 GPU 和FPGA 构架的推出为智能驾驶天文计算体量提供可能；4G/5G 以及 CAN 总线的技术进步为汽车通讯提供便捷。对于判断集成来讲，底盘电子控制

6、系统供应商将长期掌控 ADAS 集成控制领域。看好底盘电子控制系统供应商布局智能驾驶。执行模块涉及汽车转向与制 动，是汽车安全最核心的技术，也是与整车厂关系最为密切的部分；随着汽车制动系统从机械制动到电子化的提升，ESP（车身电子稳定系统）和 IBS（智能刹车系统）的推出为智能驾驶做好执行端技术储备。重点看好在智能驾驶有所布局的底盘电子控制系统供应商。投资建议 智能汽车是未来长期的投资方向，2016 年是智能汽车元年，产业步伐加快倒逼法规放开。特斯拉产业链持续关注，特别是特斯拉代表的两个趋势，智能化与电动化。智能化，推荐拓普集团、双林股份、均胜电子、万安科技、亚太股份、云意电气，建议关注长信科

7、技、欧菲光。风险提示：智能驾驶产业进程不及预期，相关法规改革不及预期。崔琰分析师 SAC 执业编号：S1130516020002 (8621)60230251联系人(8621)61038264分析师 SAC 执业编号：S1130515070001 鲁家瑞骆思远- 1 -敬请参阅最后一页特别声明150623150923151223160323160623行业深度研究目 录1 特斯拉：自动驾驶商业化的引领者71.1 特斯拉自动驾驶系统空中升级 深度学习71.2 传感器“眼明耳聪” 助特斯拉实现自

8、动驾驶91.3 雄心勃勃 2018 年将实现自动驾驶102 智能驾驶势在必行 看好特斯拉技术路线122.1 政策：各项政策积极推动 汽车步入智能化时代122.1.1 各国政府纷纷支持无人驾驶发展122.1.2 国内亦加快步伐实现汽车智能化132.1.3 产业倒逼法规改革 无人驾驶合法化迫在眉睫142.2 汽车智能化路线大PK 看好特斯拉技术路线152.2.1 特斯拉：硬件到位，软件不断升级152.2.2 Google：硬件外包，软件自主172.2.3 传统汽车厂商：依赖汽车电子系统供应商 不断提升单车智能化192.2.4 看好特斯拉路线 传统车企与互联网企业合作是趋势202.3 自主品牌企业奋

9、起直追 有望弯道超车212.4 ADAS 提升单车智能化先行 开启千亿蓝海市场232.4.1 “单车智能化+车联网=智能网联汽车” 单车智能化先行232.4.2 智能驾驶开启 ADAS 千亿级市场243 智能驾驶感知层：雷达与摄像头各显神通253.1 感知给汽车装上智慧的眼睛 市场高速发展253.2 雷达：感知端最重要的组成 对无人驾驶说“YES”263.2.1 超声波雷达是泊车系统最常用、最关键的传感器263.2.2 毫米波雷达：ADAS 核心传感器273.2.3 激光雷达效果最好 专用产品可大幅度降低成本283.2.4 汽车雷达市场被国外垄断343.3 视觉 ADAS 系统发展迅速353.

10、3.1 ADAS 带动汽车芯片需求快速增长353.3.2 手机电脑芯片厂商纷纷布局汽车芯片新战场363.3.3 智能汽车“芯”挑战383.3.4 中国汽车芯片几乎全部依赖进口，有望出现“芯”气象393.3.5 视觉算法：为不同 ADAS 功能搭载最优算法403.3.6 车用摄像头：外资品牌把控 未来 5 年的年复合增长率达 30%423.4 感知应用趋势：同类传感器叠加 单能上的纵向深度结合424 智能驾驶判断层：底盘电子控制系统供应商将长期占主导地位454.1 “ ECU/ CAN 总线”：智能驾驶判断与信息传送的黄金搭档 454.1.1 ECU：智能汽车的控制核心454.1.2 CAN 总

11、线使 ECU 快速传送信息成为可能454.2 智能驾驶 ECU：深度学习助推无人驾驶 GPU 与 FPGA 迎来新机会46- 2 -敬请参阅最后一页特别声明行业深度研究4.2.1 深度学习推动汽车实现无人驾驶464.2.2 深度学习为 GPU 与 FPGA 产业带来新机会474.3 智能驾驶 ECU：车联网将帮助 ECU 更好的判断484.4 底盘电子控制系统供应商掌控 ADAS 集成控制领域505 智能驾驶执行层：看好底盘电子控制系统供应商布局智能驾驶525.1 执行端是决胜智能驾驶领域的关键525.2 汽车电控制动：从机械制动到电子化的提升525.2.1 盘式制动器将逐步替代鼓式制动器52

12、5.2.2 汽车制动电控化 为智能驾驶做好准备545.2.3 ESP/ESC：实现智能驾驶的核心底盘电控技术555.3 IBS：线控技术升级终点 无人驾驶的最佳选择575.3.1 IBS 线控技术升级终点575.3.2 IBS：无人驾驶的最佳选择586 行业投资分析616.1 看好智能驾驶产业链616.2 上市公司通过并购快速切入智能网联汽车617 风险提示64图表目录图表 1：特斯拉向车主推送新系统7图表 2：特斯拉 OTA 升级历史8图表 3：特斯拉自动驾驶已可实现短时托管84：特斯拉盲区预警功能95：特斯拉自动变道功能96：特斯拉配备的传感器97：特斯拉周身传感器让其“眼明耳聪”98：特

13、斯拉 Model S 与其他车型自动驾驶功能对比（：标配；：选配；图表图表图表图表图表-：无）10图表 9：各地区政府对无人驾驶的政策支持对比12图表 10：智能汽车发展路线图13图表 11：国内智能网联汽车方面相关. 13图表 12：奔驰自动驾驶概念车14图表 13：乐视超级汽车14图表 14：ios1 升级到 ios9 十几款iPhone 就了整个手机产业15图表 15：特斯拉通过 OTA 持续升级系统 扁平化产品带来无差异的用户体验 16图表 16：用户使用自动驾驶功能的数据都会上传给特斯拉16图表 17：Google 无人驾驶汽车17图表 18：Android 系统市占率迅速超过 io

14、s、Symbian18图表 19：Android 市占率从 4%提高到 81%只用了 7 年时间18图表 20：2014 年 9 月至 2015 年 11 月 Google 无人驾驶车故障次数及原因. 18- 3 -敬请参阅最后一页特别声明行业深度研究图表 21：传统汽车厂商在自动驾驶领域进展19图表 22：特斯拉具备传统车企和互联网双重优势20图表 23：无人驾驶两种不同的策略（传统车企 VS 互联网企业 VS 特斯拉） 21图表 24：自主品牌企业在智能汽车领域的进展及规划21图表 25：正在高速公路行驶的长安睿骋无人驾驶汽车22图表 26：北汽无人驾驶车正在提供试驾22图表 27：乐视超

15、级汽车 LeSee23图表 28：百度自动驾驶车正在进行路测23图表 29：ADAS 系统基本构成23图表 30：ADAS 智能驾驶具体应用2331：ADAS 产业链供应商24图表图表 32： ADAS 市场预测（单位：亿元）24图表 33：传感器技术路线图和相关的自动驾驶功能25图表 34：2015-2030 年自动驾驶汽车中的传感器模块市场26图表 35：LIDAR 栅格地图26图表 36：大众第三代超声波半自动泊车系统27图表 37：毫米波雷达是 ADAS 核心传感器27图表 38：奔驰 S 级使用多达 7 个雷达27图表 39：全新奥迪 A4 使用 5 个毫米波雷达28图表 40：双模

16、雷达 用于 Stop&Go 自动跟车28图表 41：毫米波雷达发展方向28图表 42：谷歌无人驾驶汽车中的激光雷达29图表 43：激光雷达地形绘测29图表 44： Velodyne 64 线激光雷达解剖图30图表 45：互联网企业花盆式激光雷达31图表 46：传统车企倾向嵌入式激光雷达31图表 47：Velodyne32 线新款固态混合超级冰球扫描型雷达32图表 48：固态激光雷达32图表 49：福特使用Velodyne 激光雷达成像图33图表 50：Velodyne hdl-64e 激光扫描雷达成像图33图表 51：法雷奥与 Ibeo 合作量产的 ScaLa34图表 52：Ibeo 的 LU

17、X 和 miniLUX 产品3453：Quanergy 第一款产品 M8-134图表图表 54：Quanergy 在 2016 年 CES 上用于展示S3 Demo 的红色奔驰34图表 55：2015 年汽车雷达主要厂家市场占有率（单位：%）35图表 56：机器视觉原理图35图表 57：2014-2020 年全球汽车半导体营收规模（单位：亿美元，%）36图表 58：2014 年全球汽车半导体厂商前十营收情况（单位：亿美元）36图表 59：2011-2015 年中国汽车电子芯片行业市场规模（单位：亿元）39- 4 -敬请参阅最后一页特别声明行业深度研究图表 60：2016-2020 年中国汽车电

18、子芯片需求预测（单位：亿元）39图表 61：偏航预警功能原理40图表 62：用于行人检测的 DMP 算法41图表 63：行人检测上，CNN 由于 DPM41图表 64：夜视系统42图表 65：车用前置摄像头市场规模预测（单位：百万）42图表 66：2015 年汽车摄像头模组供应商及份额（单位：%）42图表 67：无人驾驶汽车的“三重”测距传感器及其优劣势43图表 68：ECU 的基本组成45图表 69：汽车普遍的 ECU 结构类型4570：经典 CAN 总线构造图4671：汽车 CAN 总线主要特点46图表图表图表 72：深度学习是机器学习的分支47图表 73：深度学习在汽车中的应用47图表

19、74：全球 GPU 市场竞争格局（单位：%）47图表 75： 英伟达最新推出的 Tesla P100 芯片47图表 76：全球 FPGA 市场竞争格局（单位：%）48图表 77： Xilinx 开发的 FPGA 芯片48图表 78：2G、3G 和 4G 速度对比表48图表 79： 4G 网络下的车联网49图表 80：TSP 处于车联网产业链核心地位49图表 81：国内车联网市场空间50图表 82：欧美 ECU 市场竞争格局（单位%）51图表 83：日本 ECU 市场竞争格局（单位：%）51图表 84：执行端是实现智能驾驶的核心52图表 85：汽车制动系统结构示意图53图表 86：鼓式制动器结构

20、图53图表 87：鼓式制动器工作原理示意图53图表 88：盘式制动器结构图54图表 89：盘式制动器工作原理示意图54图表 90：通风制动盘散热示意图54图表 91：陶瓷制动盘示意图54图表 92：汽车电子制动相关产品55图表 93：ESP/ESC 技术发展历程55图表 94：配备 ESP 系统可有效防止侧滑侧翻56图表 95：各地区政府对无人驾驶的政策支持对比56图表 96：中国自主品牌汽车 ESP/ESC 安装情况57图表 97：EMB 主要的优点58图表 98：博世智能刹车系统（IBS）58- 5 -敬请参阅最后一页特别声明行业深度研究图表 99：IBS 工作原理图解58图表 100：

21、iBooster 可实现多种刹车方式59图表 101：iBooster 与智能驾驶可实现完美配合59图表 102：重卡安装 AEB 系统60图表 103：ACC 实现智能跟车60图表 104：智能驾驶产业链解析61图表105：智能驾驶相关上市公司盈利预测与财务指标62- 6 -敬请参阅最后一页特别声明行业深度研究1 特斯拉：自动驾驶商业化的引领者1.1 特斯拉自动驾驶系统空中升级 深度学习革命性的空中升级（OTA）功能，使汽车设计和制造环节的软硬件分开。 特斯拉汽车可以像 iPhone 手机一样，以 OTA 的方式来升级系统固件，这在汽车业内尚属首次。当特斯拉有新的功能更新时，可远程推送给特斯

22、拉车主，车主只需在联网状态下免费下载安装新系统，即可享受特斯拉的最新功能。这样特斯拉在设计制造完成后，硬件上已经具备了实现更多新功能的条件，只需在未来通过软件升级来一步步“解锁”新功能。软件更新经济便捷，使特斯拉时刻保持最优化。对于传统汽车厂商，无论 是导航地图等基础功能的升级还是仪表盘、空调系统的更新，都需要向车主寄送 USB 或者开车去 4S 店更换升级，并且需要花费一笔费用，而对于特斯拉车主，无需花费任何费用和时间，即可完成升级，并享受众多新的功能。车主甚至可以通过更新系统来提升特斯拉的动力性能，因为特斯拉可通过固件升级优化变频器算法从而提升动力性能；当特斯拉发生软件层面的故障时，仅通过

23、远程更新即可修复系统漏洞，甚至无需传统意义上的物理召回，这对传统汽车来说难以想象。图表 1：特斯拉向车主推送新系统来源：公开资料，国金证券研究所空中升级功能显著加快，促进自动驾驶系统渗透。自特斯拉 2014 年 11 月首次针对中国发布 V6.0 版本系统以来，已进行了 5 此重大升级，从最初的中文导航、智能空气悬架到 V6.1 系统的车道偏离预警，再到 V6.2 系统的主动巡航控制、自动紧急制动，最初售出的 Model S 不需要任何硬件更新已经逐步“解锁”了很多智能功能。2015 年 10 月，特斯拉又发布了 V7.0 系统，其中一项重大更新便是 Autopilot（自动驾驶）功能，此时的

24、特斯拉已经具有了自动车道保持、自动变道和自动泊车功能，可以实现人为干预下的半自动驾驶。2016 年 1 月，特斯拉推出了最新的 V7.1 系统，新增了垂直泊车、手机或车钥匙遥控召唤等功能，使自动驾驶功能更加智能。正是因为特斯拉的空中升级功能，使其车辆可以像 iPhone 一样实现频繁、持- 7 -敬请参阅最后一页特别声明行业深度研究续的更新换代，使车主可以免费便捷地升级使用最新的自动驾驶功能，显著加快了特斯拉自动驾驶系统的渗透。图表 2：特斯拉 OTA升级历史推送时间系统版本新增重要功能自动车道保持、自动变道和侧方自动泊车、仪表盘提显示视化道路等功能2015 年10 月V7.0车道偏离预警、自

25、动追踪道路标志、识别当前路段限速值、盲点预警、行程电量预估和智能温度预设等功能2015 年2 月V6.1来源：公开资料，国金证券研究所深度自主学习，使特斯拉更快成为“老司机”。特斯拉的自动驾驶系统能够 通过不断地收集信息，了解在不同路况下，如何更好地行驶，随着时间的推移，特斯拉的系统可以自动学习，变得越来越聪明。特斯拉目前还不能实现完全的自动驾驶，需要驾驶员的主动干预，而每次主动干预对于特斯拉来说都是一次学习机会，其能够对“犯过的错误”进行修正，并不断完善功能。另外，自动驾驶系统会自动搜集驾驶数据并存储在特斯拉的“车队学习网络”，一辆车学会一件事情后，所有特斯拉汽车就都学会了。这对于已经量产的

26、特斯拉来说，优势非常明显，因为目前路面上已有大约 7 万多辆特斯拉汽车支持 Autopilot 功能，每天行驶 260 万英里(约合 418 万公里)，这样庞大的道路实测数据可以帮助特斯拉的自动驾驶系统更加快速地学习，变得更加聪明，更快成为“老司机”。图表 3：特斯拉自动驾驶已可实现短时托管来源：公开资料，国金证券研究所- 8 -敬请参阅最后一页特别声明2014 年 11 月V6.0中文导航和地图服务、语音命令设定目的地、智能空气悬架、无钥匙启用和新的电源管理选项（节能模式）等功能3D 导航、车速辅助、主动巡航控制、前撞预警、自动紧急2015 年 4 月V6.2制动、盲点警报、车道偏离警报和自

27、动远光灯等辅助驾驶功能2016 年 1 月V7.1垂直泊车、手机或车钥匙遥控召唤、丰富实时道路显示等功能行业深度研究图表 4：特斯拉盲区预警功能图表 5：特斯拉自动变道功能来源：特斯拉官网，国金证券研究所来源：特斯拉官网，国金证券研究所1.2 传感器“眼明耳聪” 助特斯拉实现自动驾驶周身传感器让特斯拉“眼明耳聪”。硬件层面，特斯拉周身遍布了各种传感 器：围绕车身的 12 个超声波传感器（雷达）、位于风挡玻璃上的前视摄像头、前格栅中部的雷达。超声波传感器用于监控车身四周的车辆或是障碍物；前视摄像头用于识别分道线、道路标志，以及交通指示牌；雷达用于监控与前车的车距。2014 年 10 月后出厂的车

28、辆都配备这些传感器，特斯拉将这些传感器深度整合，再配合 GPS 和高精度地图，使其具备自动驾驶的硬件基础。图表 6：特斯拉配备的传感器图表 7：特斯拉周身传感器让其“眼明耳聪”来源：公开资料，国金证券研究所来源：公开资料，国金证券研究所自动驾驶功能不断增强，V7.1 系统可实现短时托管。具备了硬件基础，再配合车载软件系统，特斯拉已可实现自动驾驶功能。从 V7.0 系统开始，特斯拉已可实现 Autopilot（自动驾驶）功能：车道线内辅助转向；在开启转- 9 -敬请参阅最后一页特别声明行业深度研究向灯后自动变更车道；主动巡航控制时自动调整车速；通过对电机功率、制动系统、以及转向系统的数字化一体控

29、制，能够帮助车辆避免来自前方和侧方的碰撞，并防止车辆滑出路面；搜寻附近的泊车地点，当探测到空闲车位后发出提醒，并根据驾驶员的指令自行泊入车位。而 V7.1 系统新增了垂直泊车、手机或车钥匙遥控召唤、辅助转向的安全限制等功能，并丰富了实时道路显示功能，此时特斯拉已可实现短时托管功能。图表 8：特斯拉配；-：无）Model S 与其他车型自动驾驶功能对比（：标配；：选Model S 70D奔驰 S 级 500L 4MATIC宝马 7 系 750Li xDrive奥迪 A8L 60TFSI quattroABS 防抱死刹车辅助(EBA/BAS/BA 等)车身稳定控制(ESP/DSC 等)-陡坡缓降-

30、主动刹车/主动安全系统-自适应巡航-自动驻车车道偏离预警系统-可变转向比泊车雷达（前）自动泊车-全景摄像头18201713标配个数来源：爱卡汽车，国金证券研究所1.3 雄心勃勃 2018 年将实现自动驾驶n 天量数据，加速特斯拉自动驾驶系统进化，有望在 2018年实现完全自动驾驶。配备了自动驾驶所需摄像头、雷达、超声波传感器等硬件的车型早在 2014 年 10 月就开始销售，特斯拉从那时起就已经开始收集数据，对驾驶员的操作方式展开了调查。目前配备自动驾驶功能的特斯拉汽车在全世界有 7 万多辆，特斯拉已经收集到了 7.8 亿英里(约合 12.5 亿公里)的驾驶数据，其中自动驾驶数据就有 1 亿英

31、里(约合 1.6 亿公里)，是 Google 的自动驾驶数据的 500 多倍，并且这个数据还在以每天 260 万英里(约合 418- 10 -敬请参阅最后一页特别声明GPS 导航夜视系统-倒车雷达（后）倒车影像可变悬架并线辅助-盲点检测预警-定速巡航整体主动转向系统-上坡辅助-牵引力控制(ASR/TCS 等)制动力分配(EBD/CBC 等)售价（万）104.85199.8198.8184.8行业深度研究万公里)的速度增长。考虑到平民化车型 Model 3 量产后，特斯拉的自动驾驶数据更会爆炸性的增长；天量的数据加上自动驾驶系统的“车队学习网络”（一辆车学会一件事情后，所有特斯拉汽车就都学会了）

32、，特斯拉的自动驾驶系统将会迅速进化，有望于 2018 年基本实现完全自动驾驶。- 11 -敬请参阅最后一页特别声明行业深度研究2 智能驾驶势在必行 看好特斯拉技术路线智能化、共享化，即智能网联汽车、无人驾驶、车联网，智能网联汽车将 是智能汽车的发展方向。根据中国制造 2025对智能汽车的定义，具备信息共享、复杂环境感知、智能化决策、自动化协同等控制功能，与智能 公路和辅助设施组成的智能出行系统，可实现“高效、安全、舒适、节能” 行驶的新一代汽车。智能网联汽车是即将到来的汽车革命，预计在政策与市场的推动下，汽车 步入智能化时代。智能网联汽车具备多重优势：1）道路安全，交通事故率 可降低到目前的

33、1%；2）交通堵塞，车联网技术提高道路流量 10%，ACC（自适应巡航）市占率 90%时交通交流将提高 80%；3）降低油耗，协同式交通系统可降低油耗 20-40%；4）共享经济，人机共驾，车辆共享。2.1 政策：各项政策积极推动 汽车步入智能化时代2.1.1 各国政府纷纷支持无人驾驶发展n 为应对无人驾驶和汽车智能化的快速发展，各地区政府均表态大力支持无人驾驶。目前，英国、荷兰、加拿大、和日本等国家纷纷表示将支持汽车无人驾，其国将无人驾驶提升到国家战略地位，并给予 40 亿美元的研发经费支持，有可能在 2016 年 7 月份出台美国国家级无人驾驶汽车标准细则；对欧盟来讲，荷兰、德国和奥地利联

34、合打造智能交通走廊项目（以荷兰鹿特丹为起点，途径德国慕尼黑、法兰克福，最终达到奥地利维也纳），该项目志在打通整个欧洲，实现智能交通；日本内阁府牵头制定自动驾驶研发计划，提出 2030 年完全自动驾驶市场化目标，并建有全球最健全的智能交通基础设施。图表 9：各地区政府对无人驾驶的政策支持对比地区无人驾驶相关政策支持政府：欧盟各成员国之间密切合作，具有完备的顶层设计，Horizon 2020 框架内 63 亿欧元被指定用于智能网联汽车相关研究与产业化推动； 企业：具有世界领先的整车企业和汽车电子零部件供应商；目标：预计 2025 年左右实现完全自动驾驶汽车量产。欧盟来源：公开资料，国金证券研究所-

35、 12 -敬请参阅最后一页特别声明政府：内阁府牵头制定自动驾驶研发计划，提出 2030 年完全自动驾驶市场化日本目标，政府各部门第一期研究经费总投入 24.5 亿日元； 企业：车企在智能网联化发展中起到核心作用；现状：智能交通建设起步较早，交通设施基础好，全国交通智能化水平高。荷兰政府：在瓦赫宁根市与埃德市间启用无人驾驶公交车；出台无人驾驶卡车规划目标：5 年内实现卡车无人驾驶。加拿大安大政府：加拿大安大略省允许无人驾驶自动汽车在该省实际道路上行驶。略省政府：将率先于 2016 年春出无人驾驶巴士，并进行为期两年的测试。英国政府：颁布了自动（或半自动）汽车的道路测试指导德国政府：成立了关于无人

36、驾驶汽车项目委员会研究相关法律问题。政府：支持建设交通变革中心（MTC），推动智能网联汽车示范区建设；计划斥资 40 亿美元重点发展无人驾驶； 2016 年 2 月美国高速公路管理局美国（NHTSA）表示谷歌无人驾驶可以被视为司机；2016 年 7 月将出台美国国家级无人驾驶汽车标准细节；2022 年 AEB 成为新车标配。企业：谷歌、苹果等 IT 企业强势参与智能网联汽车研发；目标：标准方面占据制高点，提出 2020 年强制安装 V2V 设备。行业深度研究2.1.2 国内亦加快步伐实现汽车智能化n 车联网、无人驾驶已提到国家战略高度。中国制造 2025明确提出：至2020 年，驾驶辅助（DA

37、）、部分自动驾驶（PA）车辆市占率约 30%；至2025 年，DA、PA 车辆市占率保持稳定，高度自动驾驶（HA）车辆市占率约 10-20%。2015 年 12 月 14 日，工信部发布文件首次提出要出台车联网发展创新行动计划（2015-2020 年），要求推动车联网技术研发和标准制定，组织开展车联网试点。图表 10：智能汽车发展路线图来源：公开资料，国金证券研究所n 政策不断推进，明确加快智能汽车推广。2015 年 5 月 8 日，中国制造 2025，明确提出加快汽车等行业的智能化改造；2015 年 12 月，工信部首次提出要出台车联网发展创新行动计划（2015-2020 年）， 要求推动车

38、联网技术研发和标准制定，组织开展车联网试点、基于5G 技 术的车联网示 范。政策再次把智能汽车、车联网相关要求更加细化；2016 年 2 月，机动车运行安全技术条件（修订稿）指出 11 米以上客车需配备车道偏离报警系统 LDW 和前车碰撞预警系统 FCW，所有客车安装 ABS； 2016 年 6 月，国内首个无人驾驶测试基地上海智能网联汽车示范基地正式开园，进一步加快国内汽车智能化的产业进展。图表 11：国内智能网联汽车方面相关时间具体内容车联网发展创新2015.12行动计划（2015-2020 年）要求推动车联网技术研发和标准制定，组织开展车联网试点。本次修订主要针对于载重车、多用途车辆提出

39、更高的安全要求，同时对新能源汽车提出专门的运行安全技术要求， 具体如下：机动车运行安全 1）对于 3.5 吨以上的货车、半挂车等需要装配间隙自动调2016.02 技术条件（修订 节装置，并扩大了 ABS 安装对象范围；2）11 米以上客车需配备车道偏离报警系统 LDW 和前车碰稿）FCW，所有客车安装ABS；撞预警系统3）乘用车需配备数据记录仪 EDR；4）要求插电式混动汽车纯电续航里程大于 50km，并对灭- 13 -敬请参阅最后一页特别声明2015.05中国制造2020 年，DA、PA 市占率约 30%；2025 年，DA、PA 市2025占率稳定，HA 市占率约 10-20% 。行业深度

40、研究火安全与低速行驶有特殊要求。百度公司 CEO 李彦宏与吉利集团董事长李书福均提出加快自动驾驶立法提案。2016.03提案上海智能网联汽车示范基地开园2016.06模拟现实路况，为无人驾驶汽车提供测试场地。来源：公开资料，国金证券研究所2.1.3 产业倒逼法规改革 无人驾驶合法化迫在眉睫目前法规阻碍自动驾驶市场化。目前各国通行的交通法规显然没有跟上无 人驾驶的研发进度，涉及 72 个国家的维也纳协定（道路交通公约部分） 明确要求车内必须安装有刹车和方向盘等部件，同时必须有人自始至终都 掌控着方向盘。而谷歌的无人驾驶汽车是没有刹车和方向盘等部件的，所 有无人驾驶的目的都是要解放双手，这明显违背

41、了传统的交通法规。如何 将无人驾驶合法化成为未来无人驾驶汽车市场化的一大障碍。汽车智能化产业进展超预期。随着汽车智能化的深入发展，传统车企与互 联网企业纷纷加大智能驾驶布局，产业化进展不断超预期。其中，沃尔沃、戴姆勒、宝马、现代、丰田、日产、本田等国际汽车巨头纷纷表态到 2020 年初步实现自动驾驶市场化；互联网企业 Google、百度和乐视纷纷表示要大举进入造车领域。2016 年 3 月， 美国国家公路交通安全管理局（ NHTSA）和美国保险行业非营利团体 IIHS （ Insurance Institute for Highway Safety）宣布，已与 20 家汽车厂商达成协议，预定最

42、晚从 2022年 9 月 1 日起在美国销售的全部新车上标配紧急自动刹车（AEB）系统。这 20 家厂商是：通用汽车、福特汽车、菲亚特克莱斯勒、丰田汽车、本田、日产汽车、马自达、三菱汽车、富士重工业、现代汽车、起亚汽车、奥迪、宝马、戴姆勒（梅赛德斯-奔驰）、大众、保时捷、沃尔沃、玛莎拉蒂、捷 豹路虎、特斯拉汽车。这 20 家公司的销量在美国汽车市场上占到 99。图表 12：奔驰自动驾驶概念车图表 13：乐视超级汽车来源：公开资料，国金证券研究所来源：公开资料，国金证券研究所多方努力加快无人驾驶立法，期待法规早日落地。表示已经开始制定无人驾驶安全法规，最早 2017 年 3 月通过；2016 年

43、 2 月美国高速公路管理局（NHTSA）表示谷歌无人驾驶可以被视为司机，并表示 2016 年 7 月将出台美国国家级无人驾驶汽车标准细节。对国内来讲，机动车运行安全技术条件（修订稿）规定 11 米以上客车需配备车道偏离报警系统 LDW 和前车碰撞预警系统 FCW，所有客车安装 ABS，新规有望年底实施；同期间，百度公司 CEO 李彦宏与吉利集团董事长李书福均提出时，今年加快自动驾驶立法提案。智能驾驶产业超预期，已经到了倒逼法规改革的拐点；我们认为智能驾驶相关法规的落地将大力推进智能驾驶市场化。- 14 -敬请参阅最后一页特别声明2016.03十三五规划具有驾驶辅助功能的智能网联汽车新车渗透率达

44、到 50%，有条件自动化的汽车的新车渗透率为达到 10%。行业深度研究n 我们认为未来政策仍需要明确的主要有两个问题：1）法规须允许无人驾驶汽车上路，同时涉及车型认证的问题；2）由无人驾驶汽车引发的交通事故如何处理在法律上仍相关政策不断完善。定。我们认为无人驾驶产业化进程加快有望倒逼2.2 汽车智能化路线大 PK 看好特斯拉技术路线2.2.1 特斯拉：硬件到位，软件不断升级像 iPhone 一样可不断升级，传统汽车商业逻辑。诞生于硅谷的特斯拉天生就有互联网思维，把汽车当做一个拥有四个的可移动电脑终端去做，车辆在出厂的时候就配备了丰富的硬件产品，而 OTA 升级功能又能使特斯拉像 iPhone

45、一样持续地升级换代车载系统，这完全商业逻辑中的分类分档销售。了传统汽车产品扁平化，从刚出厂的“婴儿”不断升级成长成为“老司机”。就像2007 年的初代 iPhone，除了酷炫的全触屏外，只能打电话，连中文短信输入都没有，给人强烈的“废品感”。但随后通过苹果的 OTA 升级 ios 系统，用户可以不需要去任何苹果实体店，不花费一分钱，就可以逐步拥有更多功能：中文输入、复制粘贴、App Store，让 iPhone 变成一个几乎无所不能的终端。如今，ios 系统已升级到 9.3 版本，五年前的 iPhone 4S 甚至可以通过升级，拥有近乎 iPhone 6S 的功能。对于特斯拉，2014 年 1

46、0 月出产的车辆，在硬件上都配备各种超声波雷达、摄像头等传感器，但只有中文导航等几项简单功能，而随后通过 OTA 升级，让特斯拉拥有了各种丰富的功能：车道偏离预警、自动巡航控制、自动紧急制动、自动泊车、手机/钥匙遥控等。特斯拉的这种无差别用户体验，有望像iPhone 一样快速提高渗透率，传统汽车。图表 14：ios1 升级到 ios9 十几款 iPhone 就了整个手机产业来源：公开资料，国金证券研究所- 15 -敬请参阅最后一页特别声明行业深度研究图表 15：特斯拉通过 OTA 持续升级系统扁平化产品带来无差异的用户体验来源：公开资料，国金证券研究所量产化使特斯拉能够低成本地快速获取大量自动

47、驾驶数据。目前全世界已 有 7 万多使用特斯拉自动驾驶功能的用户，这为特斯拉带来了其他竞争对手无可比拟的优势：可低成本地快速获取大量自动驾驶数据。特斯拉的自动驾驶项目总监的 Sterling Anderson 日前在于美国旧金山举办的“MIT EmTech Digital2016”会议上表示，目前配备自动驾驶功能的特斯拉汽车在全世界有 7 万多辆，使特斯拉在短短一年半的时间里已经收集到了 7.8亿英里(约合 12.5 亿公里)的驾驶数据，其中自动驾驶数据就有 1 亿英里(约合 1.6 亿公里)。数据量是 Google 的自动驾驶数据的 500 多倍，几乎比其他所有竞争对手的总和还多，并且还在以

48、每天 260 万英里(约合 418 万公里) 的速度增长。更为重要的是，如此大量的数据获取几乎是没有成本的。图表 16：用户使用自动驾驶功能的数据都会上传给特斯来源：公开资料，国金证券研究所- 16 -敬请参阅最后一页特别声明行业深度研究2.2.2 Google：硬件外包，软件自主n 一步到位，直指无人驾驶。Google 与其他竞争对手循序渐进，首先推出半自动驾驶功能，最终再过渡到完全自动驾驶的路线不同，Google 认为只要技术成熟，直接采用全自动驾驶技术更加安全。Google 公司表示，未来其无人驾驶汽车最终将不会配备方向盘，实现完全无人驾驶，以便更好的解使乘客有更多时间查收邮件，看电影，

49、或是做任何喜欢做的事情。放双手，图表17：Google 无人驾驶汽车来源：公开资料，国金证券研究所Google 将与传统车企合作，走“硬件外包+软件自主”的轻资产路线。Google 早在 2009 年就启动无人驾驶汽车项目，目前已有相当丰富的技术积累，在全球范围内处于十分领先的地位。然而 Google 是是一家专注于软件和互联网的技术型公司，其长项在软件而非硬件。因此 Google 高管曾多次表示，公司不希望自行开发汽车，而是向汽车厂商提供软件系统和地图技术，合作开发能在繁忙的城市道路和高速公路上安全行驶的无人驾驶汽车。目前 Google 已与克莱斯勒展开合作：100 辆全新的 2017 版C

50、hrysler Pacifica 加入了 Google 无人驾驶车队；和克莱斯勒合作开发自动驾驶迷你货车等。我们认为，Google 未来将把自己研发的无人驾驶系统和软件技术通过授权给车企的方式推向市场。未来将开源，重走 Android 路线？暂不确定，若开源将像传统手机那样汽车行业。Google 无人驾驶汽车把硬件外包，只专注研发软件系统，如果未来其无人驾驶技术成熟，并采用开源形式，将对整个产业产生强烈 冲击，有望像 Android 系统一样迅速占领市场。众所周知，Android 系统诞 生于 2008 年，落后于苹果的 ios 系统。然而在那个众多智能手机操作系统群雄逐鹿的年代，Androi

51、d 凭借开源的形式，受到众多运营商和手机厂商的广泛支持，从而迅速战胜了诺基亚的 Symbian 系统，并超过苹果的 ios 系统，市场份额从 2009 年的 4%迅速提升至 2015 年的 81%，成为移动操作系统市场的霸主。我们认为，如果未来 Google 的无人驾驶汽车系统研- 17 -敬请参阅最后一页特别声明行业深度研究发成熟并采用开源的形式，允许众多汽车厂商再开发并搭载，将改变市场格局，极具效应。图表 18：Android 系统市占率迅速超过 ios、Symbian图表 19：Android 市占率从 4%提高到 81%只用了 7 年时间来源：KPCB，国金证券研究所来源：KPCB，国

52、金证券研究所尚未量产路测数据较少，但更加专注于复杂城市道路的无人驾驶。Google 目前投入无人驾驶测试的车辆仅有 100 多辆，与特斯拉的 7 万多辆的差距悬殊。因此 Google 启动自动驾驶测试项目以来，仅获得 150 万英里(约240 万公里)的路测数据，而特斯拉在短短一年半时间内就获得了 1 亿英里(约合 1.6 亿公里)的自动驾驶数据。但特斯拉的路测数据基本上都来自于高速公路行驶，属于相对简单的驾驶环境，而 Google 则更加专注于复杂的城市道路环境，历程虽短但难度更高。另外，Google 拥有一项宝贵的资源： 扎根于各城市街道精密的 Google Maps 数据，这样 Goog

53、le 的无人驾驶测试中心每天在电脑上模拟数百万英里的驾驶里程，利用这些数据，Google 能够更加高效低成本地进行无人驾驶算法的研究和调整，从而快速提高其 无人驾驶技术。Google 的无人驾驶技术正迅速进步。从 Google 向美国机动车辆管理局(DMV)提交的一份关于其无人驾驶汽车测试的报告中可以看出，2014 年 9月到 2015 年 11 月期间，其无人驾驶汽车出现“感知差异”故障的次数已显著下降。在 2014 年第四季度，其无人驾驶汽车每行驶 785 英里就会出现一次故障，而到了 2015 年第四季度，故障次数显著降低，每行驶英里才出故障。5,318图表 20：2014 年 9 月至 2015 年 11 月 Google 无人驾驶车故障次