AI+汽车智能化：华为及头部整车产业链解析
（报告出品：东吴证券）
一、智驾复盘：功能驱动，主线投资逐步落地
智能驾驶全链汇总
智能驾驶全环节以全新集中式的EE架构为依托，感知融合+规划决策+控制执行三大维度分别实现 软硬件解耦，以计算平台（芯片平台+系统软件）、应用软件（主要为感知规控相关算法）、外围 硬件（含感知/执行硬件）为排序，重要性依次降低。
智能驾驶迭代历史复盘：整车架构变化角度
智驾历史发展分为三个阶段：Mobileye引导第一阶段，特斯拉/英伟达在19年之后逐步取代/强化自 身的行业地位，核心手段来源于底层EE架构的变化以及软件的突破性进展。
智能驾驶迭代历史复盘：消费者需求角度
L0~L3功能持续进阶，覆盖更多细分场景，逐步接近用户需求中心痛点和常见场景，接受度提升。对于消费者需求端，差异化功能体验的升级以及额外支付的成本为消费者是否愿意为智驾功能买 单的核心影响要素。智能驾驶历史发展的三个阶段伴随着功能级别的提升，覆盖场景的逐步开拓以及产品体验的逐步 优化，先后解决用户在全域驾驶辅助、结构化道路领航以及全域领航等更高维度的驾驶场景，并 通过感知以及决策软硬件的迭代升级在长周期维度实现成本下降。
智能化历史复盘一张图：抓大放小看本质
智驾功能级别提升驱动下，当前已经历“硬件新增→硬件升级→软件主导”三大发展阶段。当前智驾进入到软件主导+硬件集约的发展趋势，产业链重心从“中上游供应商（Tier1/2等一体化 智驾方案提供商）”演变为“上游供应商（芯片硬件）+下游主机厂（数据软件）”，智驾板块方 向投资机会相应变化，向上下游两端倾斜。
复盘金固股份：后市场&EPS&传感器等多维转型
2014~2016年顺应汽车市场网联化行业趋势，公司积极发力后市场服务，推出特维轮业务；同时合 作海外企业拓展EPS（电动助力转向）产品，并且投资智能驾驶传感器零部件企业，多维转型；后 续业绩未兑现，股价回归初始水平。
理解Mobileye：开创智驾时代，主导L2+以下市场
黑盒子解决方案软硬件结合紧密，产品效率高但开放性低，适合L2级别及以下简单场景智驾辅助 功能。Mobileye以自研EQ系列ASIC芯片及单目摄像头解决方案，无自学习及判断能力，算法成 熟，成本较低，但是场景泛化和迁移能力有限；第三方厂商无法进行定制化开发，黑盒供应。 Mobileye在L2+以下ADAS市场市占率70%+，主要原因为：L2级别以下ADAS对于自动驾驶感知以 及决策环节依赖度较低，主体依然为驾驶员本身；Mobileye纯视觉方案具备大规模量产经验，成 熟可靠且成本较低，对于原有底盘/车身EE架构变化较小（原有基础上软硬件“打补丁”形式）。 当前Mobileye同样逐步放开自身软硬件强绑定，EQ5系列搭载于极氪，逐步开放部分由主机厂开发。
理解特斯拉：智驾软硬件颠覆者，绝对行业最前沿
特斯拉真正实现智能汽车时代软硬件完全独立生态体系构建，其意义在于：1）对于行业：首创域 集中式/中央集中式EE架构，颠覆式硬件创新，实现整车算力共用与软硬件解耦，便于OTA升级， 真正进入软件定义汽车时代；2）对于OEM友商：软硬件一体化全栈自研构建强有力竞争壁垒， 以更低成本实现更优产品体验。
理解英伟达：占据硬件至高位，全自研具备可行性
占据硬件至高位，几乎成为L3级别以上智驾功能市场标配。PX→Xavier→Orin→Atlan（预计2025 年量产交付），英伟达自研大算力AI芯片，Soc集成CPU/GPU/ISP等功能，算力逐步由10Tops以下 提升至1000Tops以上，满足中央集中式整车架构所需算力，当前最新量产芯片Orin平台已经搭载至 头部新势力/传统主机厂高端品牌等，几乎覆盖智驾领域除特斯拉外的所有头部OEM。未来高阶智驾软硬件全栈一体化自研为发展方向，吴新宙加盟驱动英伟达向“安卓”角色变化。依托于硬件绝对优势，英伟达自身在智驾软件（感知决策执行）领域同样领先，定位第三方高阶 智驾软硬件一体化供应商，成为L3及以上时代的Mobileye。（与特斯拉/华为/新势力等属于竞合关 系）
二、软件主导趋势下，产业格局趋于集中
端到端方案驱动，智驾能力需求向软硬件两端收敛
模块化智驾算法方案逐步向端到端解决方案演变，龙头特斯拉率先采用TransFormer+BEV+占用 网络算法驱动行业变革。TransFormer+BEV完成信号时序融合提升效率，Occupancy Networks(占 用网络)解决长尾场景依赖，加速落地。TransFormer+BEV算法架构的运用实现感知维度端到端率 先落地，多传感器信号统一输入并实现时序融合，统一俯视视角共享图像特征，提升算法开发效 率；占用网络算法帮助BEV实现2D转3D，目标特征检测变为空间占用检测，感知系统全面升级， 根本上解决问题；进一步的，以强化学习加速端到端解决方案落地。端到端智驾方案高效且场景全覆盖，但高度依赖大算力芯片硬件以及足够的源数据（包括路测以 及仿真数据）对算法进行持续训练，保证快速迭代。
智驾核心环节：AI芯片+感知/决策软件为核心
计算平台+应用软件为常青树。考虑transformer大模型上车以及BEV+占用网络算法应用，OEM智 驾能力对于激光雷达以及地图依赖度进一步降低；未来汽车智能驾驶竞速赛将核心围绕广义计算 平台的能力进行展开，进一步可以拆分为：AI芯片以及感知/决策环节软件算法等两大环节。
围绕智驾核心环节：硬件决定成本，软件影响体验
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