1、汽车智能化概述
2019年，国家工信部发布《新能源汽车产业发展规划（2021-2035）》的征求意见稿，意见稿提出“坚持电动化、网联化、智能化、共享化发展方向。与此同时，从2019年年中以来以国外特斯拉，国内蔚来、理想、小鹏为代表的汽车“新势力”迎来了跨越式的发展，汽车销量和股价都暴涨，特别是股价涨幅高达十倍以上；同样的，国内以新能源车为主打的比亚迪销量也大幅提升，股价大幅上涨约3倍。新能源汽车是未来的趋势，其销量带来的股价提升确实是显而易见的，但股价的涨幅却远高于销量，估值远高于传统汽车巨头，则多少让人有些费解，这其实正是汽车的智能化带给各个汽车“新势力”远高于传统汽车的估值溢价。汽车电动化是智能化的载体，在目前汽车电动化已经逐步深入人心的今天，电动化的发展也在不知不觉中加速，特别是以特斯拉为代表的“新势力”，诚然走在了时代的前列，并将很多科幻色彩的功能以商业化的价格呈现在了人民的视野。
广义的汽车智能化即智能网联汽车包含单车智能化以及车联网的概念，单车智能化即智能汽车，指汽车通过搭载先行的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备实现协助驾驶员对车辆的操控，甚至完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能；另外，单车智能还包含智能座舱概念，即在汽车实现智能驾驶或者更高端的无人驾驶后，人被释放出来，而通过全新的人机交互环境，享受智能的体验与服务。而车联网则包含通过V2X（车联网）技术汽车能够与道路信息、交通信号、其他车辆等周围环境联接为一体，形成“人、车、路”高效运行的交通体系。本策略更多的涉及到单车智能领域，即更多关注智能汽车以及智能座舱等的投资机会，而对于涵盖更广领域的车联网仅少量涉及与单车智能联系更紧密的领域。

1.1、智能汽车渐行渐近
目前对于智能汽车的智能化分级，全球以美国国际自动机工程学会（SAE）制定的分级标准为判断依据。根据 SAE 的分类标准，自动驾驶技术分为L0-L5 共六个等级：
Level 0（无自动化）：需要人类驾驶者全权操作汽车，在行驶过程中可以得到警告和保护系统的辅助；
Level 1（驾驶支援）：针对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶支援，其他由人类驾驶者操作；
Level 2（部分自动化）：针对方向盘和加减速中多项操作提供驾驶支援，其他由人类驾驶者操作；
Level 3（有条件自动化）：由无人驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，人类驾驶者提供适当操作；
Level 4（高度自动化）：在限定的道路和环境中可由无人驾驶系统完成所有驾驶操作；
Level 5（完全自动化）：无需人类驾驶者任何操作，全靠无人驾驶系统操作，在有需要时可切换至人工操作模式。

而国内同样也对自动驾驶的标准进行了划分，大致跟SAE标准类似，但也有少量区别：对于0—2级智能驾驶，SAE标准全部由驾驶员完成，而国内标准则允许驾驶员和系统共同完成。具体地，根据2020 年 3 月 9 日，工信部发布的《<汽车驾驶自动化分级>推荐性国家标准报批公示》 ,在《汽车驾驶自动化分级（报批稿）》 中将中国汽车驾驶自动化划分为6 个等级：
0 级（应急辅助）：系统不能持续执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵运动控制，但具备持续执行动态驾驶任务中的部分目标和事件探测与响应能力；
1 级（部分驾驶辅助）：系统在其设计运行条件内持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，且具备相适应的部分目标和事件探测能力；
2 级（组合驾驶辅助）：系统在其设计运行条件内持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向和纵向运动控制，且具备相适应的部分目标和事件探测能力；
3 级（有条件自动驾驶）：系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务；
4 级（高度自动驾驶）：系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管；
5 级（完全自动驾驶）：系统在任何可行驶条件下，持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。

目前自动驾驶在实现路线上主要包括两种路线：
一种是以车企为主的，通过对单车智能化水平的渐进式发展，通过对各种传感器、控制器、执行层等硬件的升级，最终达到自动驾驶的水平。不过这其中，特斯拉属于另类，它通过快速的迭代升级以及软件的应用，已经拉开其他车企一个身位。
另一种是以互联网科技公司主导的跨越式自动驾驶，其跳过辅助驾驶阶段，直接从L4级高度自动驾驶开始，通过对传感器等的搭建，利用AI算法对大规模样车数据的积累、分析、快速迭代以达到自动驾驶的目的。目前该模式已应用于封闭/半封闭的矿山、码头、大型物流场等特殊场景，以谷歌的 Waymo、通用的 Cruise、福特的 Argo.ai 以及百度阿波罗等为代表。
目前大部分汽车巨头都处于自动驾驶2—3级水平，而特斯拉目前最高可实现L4级自动驾驶水平，引领全球。互联网科技巨头引领的自动驾驶也普遍在L4级水平，与特斯拉相比各有优劣，目前还很难说谁能取得最终的领先。

政策助力，智能化汽车大幅发展拉开序幕
全球看，美国从2015年开始提出《美国智能交通系统（ITS）战略规划（2015-2019）》，到2019年正式发布指导性文件《确保美国自动驾驶领先地位：自动驾驶汽车 4.0》，对自动驾驶的发展趋势以及监管态度不断明确，自动驾驶的发展方向逐渐明朗并走上正轨；我国从2015年《中国制造 2025》明确将提出对智能驾驶发展的要求，经过一系列政策的不断发布，从宏观、产业规划、技术标准、应用领域以及发展目标都做了规划，地方政府以及产业层面也都在积极的响应。以中国汽车技术研究中心牵头的汽车行业标准组织计划在 2020 年制定 30 项以上智能网联汽车重点标准，初步建立能够支撑驾驶辅助及低级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系，到 2025 年制定 100项以上智能网联汽车标准，系统形成支撑高级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。

1.2、智能驾驶产业链
智能驾驶产业链主要包括：上游RFID、传感器、定位芯片和其他硬件等元器件设备制造商构成；中游包括终端设备制造商、软件开发商以及系统集成商，下游则主要是汽车生产商。而从功能上可分为环境感知、决策规划、控制执行等环节，其中零部件供应商负责提供感知相关的各类传感器，转向、制动等车辆控制执行器；整车企业自主或者与零部件 Tier1 供应商一起负责系统的集成，主要包括：数据融合、规划决策、车辆控制等系统功能部分。

从目前智能驾驶汽车的发展阶段看，ADAS即高级辅助驾驶系统属于智能驾驶汽车的标配，同时，随着科技的不断进步，相关传感器、芯片等成本的下降，ADAS有望迎来高速发展。根据公开资料预计2025 年市场规模有望突破1500亿元。其中新能源汽车 ADAS 市场规模增速更快，预计2020年350亿元，2025 年突破1000亿元。
ADAS（先进辅助驾驶系统） 利用雷达、摄像头等传感器采集汽车周边环境数据，进行静态、动态物体的识别、跟踪，控制系统结合地图数据进行做出行为决策，使驾驶者觉察可能发生的危险，必要情况下直接控制车辆的刹车或者转向动作，可有效提升驾驶安全性、舒适性。
目前主流的ADAS功能主要包括车身稳定控制（ESP）、盲点检测系统（BSD）、前车防撞预警（FCW）、车道偏离预警系统（LDW）、道路交通标识识别（TSR）、主动刹车/主动安全系统（AEB）、疲劳驾驶提示（DMS）、倒车车侧预警系统（CTA）、巡航系统（ACC）、自动泊车入位（AP）、车联网和自适应远近光灯（AFL）等。目前常用的 ADAS 功能包括安全控制类的 ACC/AEB/LKS 等，预警类的 FCW/LDW/PCW/BSD 等，其他辅助性的 AP 等功能。需要指出的是，目前各国都在将AEB以法规的方式，纳入乘用车的标配。

ADAS主要零部件包括毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、摄像头、电动转向、电动刹车等技术，不同车企在实现方式上会通过各种雷达和摄像头的组合来实现环境感知，然后通过算法、软件、硬件有机结合为一个完整的系统体系，产生不同的自动驾驶感知层实现路径。特别的，特斯拉感知系统主要以摄像头为主，毫米波雷达和超声波雷达为辅助，同时依托自研芯片的高效算力，基于大量真实路测数据来帮助核心算法提升，以强大的算法来弥补激光雷达等高精度测绘数据缺失的不足，整体在性能及成本之间取得了合理的平衡，是业内成熟的方案之一。

各产业链环节格局
摄像头
车载摄像头按照不同的应用功能包括单目、双目、广角、普通视角以及夜视等，为满足不同级别自动驾驶的需要，全车一般会在前视、环视、后视、侧视以及车内等位置搭载不同焦段的摄像头。
摄像头主要包括：摄像头镜头和模组，镜头的核心器件为CMOS图像传感器，其主要为美日韩企业垄断，安森美在汽车图像传感器市场的市占率超过 40%，其他包括在手机摄像头CMOS占比较高的索尼、三星等；而模组主要厂商包括安波福、博世、电装等，占比达到60%左右。国内厂商豪威科技从手机摄像头CMOS向车载领域拓展，舜宇光学、欧菲光、联创电子等手机摄像头领域厂商也正凭借其消费电子领域的工艺积累进入车载市场。

 雷达
如上所述，雷达包括超声波雷达毫米波雷达和激光雷达。三种雷达功能和发展阶段各不相同。超声波雷达的行业门槛较低，功能有限价格低廉，在中国市场已经实现国产替代，中国厂商有较高的话语权。激光雷达的行业壁垒较高，且因为高级别自动驾驶发展节奏的没有预期那么快，激光雷达的普及率较低，其功能较强但价格暂时还处于高位，中国本土厂商与国外厂商起步时间相同，暂不存在明显差距。毫米波雷达功能较强，价格适中，行业壁垒较高，产业发展迅猛。目前市场上主流的车载毫米波雷达频段为 24GHz（用于短中距离）和 77GHz（用于长距离雷达）；77 GHz在性能和体积上都更具优势，其距离分辨率更高，体积比24GHz 产品小了三分之一，是未来发展的趋势。目前毫米波雷达主要由大陆、博世、海拉等传统零部件巨头所垄断，特别的77GHZ 雷达的开发难度更高，博世、大陆、德尔福（安波福）、电装、天合（采埃孚）等公司已经实现了量产搭载，且均具备整车集成搭载能力；国内企业目前布局的企业主要有华域汽车、德赛西威、保隆科技、森斯泰克（非上市）等，因为产品成熟度、客户集成能力等原因，产品并没有大规模上量，但国内厂商有机会以更好的成本管控和更优的本地服务响应来逐步实现国产替代。

 车规级芯片及算法
相对于传感器而言，芯片和算法才是整个ADAS甚至于无人驾驶系统的核心。以 AI 芯片为代表的车规芯片以及围绕其组建的计算平台是 ADAS/AD 的算力之源，所有的判断和决策都有赖优秀算法同一流硬件的融合。一般而言，由从事环境感知的企业采购传感器以及 ADAS 芯片，在芯片上实现算法软件的开发，其附加值可以达到 30%-70%以上。
不同于一般消费级芯片，车规级芯片认证难度大、认证流程长，其进入主要车企或 Tier1 供应链，须经过严苛的认证流程，如北美汽车产业所推的AEC-Q100，以及 ISO/TS16949 规范等。车规级芯片主要被国外垄断，包括特斯拉自有的FSD芯片，英伟达、高通、英特尔（Mobileye）、赛灵思、瑞萨电子、意法半导体、飞思卡尔、德州仪器、恩智浦、富士通等提供包括 ARM、ASIC、GPU、AI、SOC、FPGA、DSP、MCU等芯片方案。国内华为、地平线等也逐渐的提供有竞争力的芯片和算法解决方案，虹软科技在视觉算法上，从消费级应用向车规级解决方案拓展。

 不过，需要说明的是，对于L3以上等更高级的智能驾驶，汽车所需配置的摄像头和雷达数量增多，还要接入高精地图及 V2X 网络等各种数据源，会实时产生海量数据，对数据处理的要求非常高，传统的32位车规级 MCU 被认为已经无法满足。以特斯拉 FSD 为代表的AI 芯片，已经成为中央域控制器（关于域的概念我们下文会详细介绍）发展的方向，芯片计算能力已经达到 30TOPS（万亿次/秒） 以上。典型的包括特斯拉FSD，高通、英伟达、英特尔（Mobileye）以及，国内的华为地平线等芯片。

执行层：线性控制和转向
执行层是智能驾驶的基础，传统电控制器主要包括底盘控制系统和动力控制系统，因为直接涉及到整车安全，整个系统对可靠性、响应性等有很高的要求，主要被国际巨头垄断。
底盘电子系统主要包括：电动助力转向系统（EPS），智能刹车系统（IBS），以及将制动、转向、动力输出集成在一起的电子稳定系统（ESC）。在实现 L2 智能驾驶中， EPS、IBS、ESC都将成为必须配置。目前，IBS只有博世、大陆、采埃孚/天合具有完备的设计技术与量产能力。国内厂商华域汇众、伯特利、拓普集团、亚太股份等厂商均有布局IBS、ECS 等领域，易力达、豫北等企业也有 EPS 产品，德尔股份开发了EHPS主要用于商用车领域。
由于在更高级的自动驾驶中，执行层要求更短的制动响应速度（300ms→120ms），而且新能源汽车无发动机产生真空助力，提升能量回收效率需要实现踏板解耦。ESC/ESP（电子控制）为基础的制动系统已不能满足新能源与自动驾驶汽车的需求，而线控制动能够解决这两方面的问题，其中行车制动中线控制动主流方案将为电子液压制动系统EHB。EHB可分为one box和two box两种技术路线，其中one box可集成多项技术，在成本上也更具有优势,预计将成为线控制动的主要技术。目前在线性控制中，依然是被传统的国际巨头垄断，国内华域汽车、伯特利、联创电子有所布局，伯特利预计会在2021年量产。 

 动力控制包括动力控制、档位控制等。在乘用车上，无论是传统动力还是新能源，控制都为电子控制，但在商用车上，目前绝大部分还在使用 MT、AMT 等，电控变速箱一直因为成本、超载、油耗等问题没有得到大规模使用，成为动力电子控制最后的缺口。

整体市场规模上，根据东吴证券测算，2020年国内ADAS主要功能市场规模达844亿元，同比增长19.3%。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年市场规模将达到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。
1.3、智能座舱产业链
在高级自动驾驶逐渐成熟的时候，汽车就从交通工具变成移动空间，驾驶员时间被解放出来，此时建立乘坐空间智能化，提供更高级更丰富的人机交互，充分利用消费者的碎片化时间，提供社交、娱乐、办公等服务就显得重要起来。智能座舱应运而生。
智能座舱是指配备智能化和网联化车载产品的汽车座舱，其由智能座舱内饰及座舱电子构成，通过智能座舱内饰和座舱电子的联动，实现人、路、车的智能交互，是重新定义人车关系的智能车载产品。
汽车智能座舱内饰包括座椅、灯光、空调等，用户可对车舱内各内饰功能进行控制，伴随语音语义识别、机器视觉等技术的发展，座舱内饰的智能化程度逐渐加深。
汽车座舱电子包括全液晶仪表、车载信息娱乐系统、车联网模块、抬头显示（HUD）、流媒体后视镜等汽车电子设备，座舱电子是人车交互的中枢，可体现整车的智能化水平。座舱电子功能丰富，具备支持语音识别、手势识别、高清显示、主动安全报警、实时导航、在线信息娱乐、紧急救援等功能和服务，伴随座舱电子智能化水平的提升，座舱电子设备成本及复杂程度将持续增加。
相对于上文所述的智能驾驶领域，智能座舱安全要求较低，同时，因其承载着用户交互的功能，整车企业对其功能掌控意愿较高，均希望将其作为产品差异化的抓手。作为增量机会，本土国内零部件企业具备更好的用户理解能力与服务能力，有望在此取得突破。

智能座舱产业链主要包括上游系统、算法、芯片以及中控屏等各种零器件供应商，中游智能座舱解决方案供应商（Tier1 供应商）以及下游整车厂商。
操作系统和算法：目前主流的底层车载操作系统均为国际供应商，包括：QNX、Linux、Android 以及 WinCE，其中 Android是基于 Linux 系统的内核开发而来。据IHS 统计和预测，目前 QNX 占据 60%市场份额，到 2022 年 QNX 和 Linux（含 Android）将平分市场份额，WinCE 基本退出竞争。 国内中科创达在布局该领域。
芯片：同样的在高级智能驾驶阶段，智能座舱的控制同样以座舱域控制器的形式呈现，其通过以太网/MOST/CAN，将实现抬头显示（HUD）、仪表盘、导航、车载娱乐等部件的融合在一起，甚至可以进一步整合智能驾驶 ADAS 系统和车联网V2X 系统，实现优化智能驾驶、车载互联、信息娱乐等功能。座舱域控制器的核心芯片，包括德州仪器的 Jacinto 7、NXP 的i.mx8、瑞萨的 R-CARM3/H3、高通的 820A/835A 等产品，目前国际巨头在该领域的占比依然达到70%以上。国内华为推出了麒麟芯片用于该领域。
其他核心零器件：目前中控屏、液晶仪表盘、抬头显示仪（HUD）是核心组成部分。其中，中控屏与仪表盘作为乘用车不可或缺的部分，其正在从传统的中控台和机械仪表迭代升级而来，液晶屏幕提供给司乘人员更加丰富的信息与视觉体验。而抬头显示 HUD 则是因为智能驾驶等级提升而带来的新增功能。根据易车网统计数据，当前中控 CID 已经基本普及，搭载率在 80%左右。液晶仪表正处在渗透期，10—30 万的车型搭载率仅为 20%。而抬头显示的搭载率还在萌芽阶段，主要集中在 30 万元以上的车辆。

市场格局上，在中控屏领域，根据伟世通的数据 2015 年全球前五大供应商集中度为 57%，分别是：伟世通（26%）、大陆（15%）、博世（7%）、夏普（5%）和德赛西威（4%）。较为分散，但高端品牌依然被国际厂商把持。
汽车仪表盘属于安全件，具有更高级别的车规级安全与可靠性要求，整车企业选择更加谨慎；根据 Marklines 数据，市场全球前五大供应商集中度为 80%，包括大陆（25%）、日本精装（17%）、日本电装（15%）、伟世通（15%）、博世（8%），整体市场集中度较高。国内主要有德赛西威、东软集团等。
由于HUD的研发成本较高，近年来专注于产品研发的国际汽车电子企业较少，研发力度不足，以泽景电子、京龙睿信、水晶光电等为代表的中国本土HUD生产商保持平稳较快发展，该类型企业与车企建立合作关系，抢占HUD市场。 目前，AR-HUD处于研发阶段，伴随汽车智能座舱行业的发展，掌握AR-HUD核心技术的厂家将获得绝对竞争优势。
智能座舱解决方案Tier1供应商。成为 Tier1 供应商必要的条件是丰富的产品线，全面的系统集成能力，与整车企业良好的合作关系。原来在中控、仪表、域控制器等有丰富产品布局的供应商，更有望以点带面、整合出一套完整方案，成为智能座舱领域Tier1供应商。Tier1 供应商主要包括国际巨头博世、安波福、伟世通等,以及国内企业德赛西威、均胜电子、布谷鸟、华为等。而在本土领域以及自主车企品牌，国内企业有望迎来大幅发展机会。
2、特斯拉引领，软件定义汽车
在汽车的发展历程中，整车厂商需要对汽车的传感器、执行器、ECU、线束、操作系统等整车软硬件进行设计，进而实现车内高效的信号传输、线束布置等效果。而这种对整体框架结构的设计即电子电气架构——EEA（Electrical/Electronic Architecture）。
2.1、电子电气架构从分布式向集中式演进
不同厂商、不同车型都有自己独特的EEA设计理念，虽细节不同，但大体基调一致：硬件数量减少，ECU 功能简化，算力向中央集中，未来向云端集中。行业通常以博世提出的经典6阶段递进发展。

从整体演进的方向看，EEA从模块化、分布式的电子电气架构向集中式、域控制以及中央集中式电子电气发展。这主要是由于在越高级、功能越多的车型中，ECU的数量越多，在目前的豪华车型中ECU数量多达100+，而相互之间的线束连接大大增加了车身的重量，线束已经成为全车第三或者第二重的部件， 例如，2007 年奥迪 Q7 和保时捷卡宴的总线长度已经超过 6km，对应重量超过 70kg；如果继续沿用分布式架构，在智能驾驶时代，线束重量可达 100kg。
在集中式电子电气架构中，整车厂商引入了域的概念，域包括功能域和区域两种。功能域指根据功能将电子控制单元划分为若干个模块，划分的方式各不相同。区域则指直接按照车身物理位置对域进行划分，目前该模式仅有特斯拉在应用。区域”相比“功能域”大大简化了机械布置的难度和线束长度，不再需要一个线束从车尾拉到车头。Model S 内部线束长度长 3 千米，而 Model 3 只有 1.5 千米，采用全新技术和材料的 Model Y 甚至能将线束长度缩短至 100 米，即从目前看区域型架构由于功能域架构。
在引入域的概念后，每个域内原本由各个 ECU 分别负责的功能由一个 DCU（域控制器）主导，ECU 本身的功能被简化；DCU 需要具备比普通 ECU 更强大的算力，搭载多核处理器。域内部仍使用 CAN、FlexRay 等传统车载网络，域之间的通信需要引入车辆以太网。跨域融合则进一步将计算单元集中，多域控制器（MDC）取代部分 DCU，将来自不同功能域的数据整合在同一个控制器内进行融合处理。如自动驾驶需要整合摄像头、GPS、轮速传感器等多域信号。
特斯拉的区域架构即是跨域融合的一种更高级的形式：Model3 搭载中央计算模块 CCM（Hardware3.0），算力继续集中到更少数的中央单元，甚至不再需要 ECU，未来或只需要功能简单的传感器、执行器等器件。而最终的模式即所有的计算模块都集中于云端，汽车不再依赖汽车本身控制。

唯一的第五阶段EEA结构——特斯拉 Model3  EEA 架构。其主要模块有：1.中央计算模块（CCM），包括自动驾驶及娱乐控制模块负责所有辅助驾驶相关的传感器、摄像头、雷达等以及负责外部连接和车内通信系统的域功能；2.右车身控制器 BCM RH，负责低速自动泊车 AP、热管理、扭矩控制等；3.左车身控制器 BCM LH，负责了内部灯光、进入等。

在汽引入分布式电子电气架构后，算力更多的集中于域控制器和中央计算模块，ECU 的功能被弱化，而传感器、执行器成为单独模块，零部件走向标准化、通用化。即硬件和算力解耦——硬件标准化，软件定义汽车。
在软件定义汽车的趋势下，汽车整车厂商将需要将更多的研发精力投入到软件的开发，从汽车整车的全局出发来实现软件的功能，软件将成为差异化的突破口。而汽车四化的今天，多种新功能和新应用使得汽车软件的复杂度非常高：目前传统的传统燃油车的软件代码平均长度已经超过 100万行，而目前相对最为成熟的导航系统大约有两千万行代码， L5 自动驾驶功能软件代码量具估算更是将超过 10 亿行，软件的复杂程度呈现指数增长。未来汽车整车厂商将会聚焦软件开发权限，一家汽车厂商的软件开发能力将会决定厂商最终的实力，这方面国外车企已经充分认识到软件能力的重要性，并已经开始大幅增加投资在软件开发团队。

目前已经多家整车厂商在积极布局软件业务，但各个厂商已经落后特斯拉较多，需要持续多年的持续投入才能追赶特斯拉的步伐。还有一些车厂选择与专业的第三方软件公司合作，比如宝马为在 IT 和软件开发领域迈出全球创新网络扩张的重要一步，其选择了与 CRITICAL Software 组建 Critical TechWorks。后者将主要研发和运营各个领域的高端软件解决方案，产品范围涵盖车载娱乐信息解决方案和数字服务、量产自动驾驶运输系统、数字销售和数字售后平台、产品数据管理的高端集成解决方案等，以确保在此领域的相关专长和技能。

在汽车完成软硬件解耦，聚焦于开发软件重新对汽车功能进行差异化构建之后，新的商业模式显现，即OTA（Over The Air），空中下载技术。OTA，即通过云端数据实现对车辆端的软件更改、实现车企端与用户端的互动，从而解决车辆BUG、给车辆增加新功能、为用户全生命周期体验负责。
在分布式架构模式下，ECU 来自不同供应商，有着不同的嵌入式软件和底层代码，软件生态复杂，OEM 无法自主进行整车维护，更无法实现 OTA。而在软件定义汽车的趋势下，对汽车整体进行OTA得以实现。而且在传统汽车领域，Tier1 更新 ECM 的周期和新车型的研发周期相匹配，一般为 2-3 年，率先实现 OTA 的特斯拉更新频率则为几个月一次，用户体验差异明显。
特斯拉是第一家将OTA应用到汽车上的公司，截止至 2020 年 6 月，特斯拉共进行较大版本的 OTA 升级 61 次，且近几年来升级速度明显加快，升级内容涉及动力系统、座舱娱乐系统、车身电子域、底盘域和自动驾驶域。

2.3、无人驾驶的灵魂—FSD芯片
特斯拉无人驾驶汽车目前已经迭代了三个版本，在芯片的算力和算法上，经历了第一代的视觉芯片MobileyeEyeQ3搭配数据融合芯片NVIDIATegra3版本，到第二代的采用NVIDIA的1颗TegraParker芯片和1颗Pascal架构芯片方案；由于Mobileye和NVIDIA都是针对多家车厂设计的通用版芯片和算法，算力不及预期，算法冗余且功耗较高，被特斯拉抛弃。
在第三代Autopilot3.0系统中，特斯拉应采用自有设计的2颗FSD芯片的冗余设计来满足系统功能安全要求，实现总计144TOPS的算力以及72W的功耗表现。3.0系统的成本仅为2.5系统（2.5系统为2.0系统的小幅升级，多应用1颗英伟达PackerSoC）的8成，功耗仅为2.5系统的2.5成，而实际使用性能却提升20倍以上。

另外，近期曝光的FSD测试版软件更新了新的功能：特斯拉FSD Beta版在十字路口为行人让行；据特斯拉首席执行官马斯克表示，这些改进预计将使得特斯拉的完全自动驾驶测试版软件在12月更广泛地发布，该软件可以使特斯拉的自动驾驶导航功能在司机监督下在城市街道上自动驾驶。
对于自研的 FSD 专用芯片，其精简了不必要的软硬件模块，大大减少研发设计工作量，缩短了研发周期。但其劣势也比较明显：生态相对封闭。特斯拉的FSD芯片由 IC 设计龙头博通与特斯拉共同开发，为业内首个享受芯片龙头台积电 SoW 封装技术的芯片产品，可以将 HPC 芯片在不需要基板和 PCB 的情况下直接与散热模组整合在单一封装中。该芯片采用的 7nm 芯片工艺的主要优点是能够在更低的电源电压（低于 500mV）下工作，功耗更低（速度提高 35%，功耗降低 65%），发热量更小。从第三方的评测机构的评测数据看，其在图像处理、数据传输带宽、数据处理、运算能力都处于最顶级的地位。
借助于OTA技术，特斯拉的无人驾驶功能属于消费者选购项。消费者在购买汽车时可以选择激活 FSD 功能，但是要额外支付8000 美元费用（2020 年 7 月 1 日价格上调 1000 美元至 8000 美元/辆），可以享受自动驾驶辅助、自动泊车、智能召唤、交通标志识别等功能，并且后续可以通过 OTA 持续升级自动驾驶能力。另外，根据科技媒体 electrek 报道，特斯拉有望在年底前推出 FSD订阅服务，价格约为 100 美元/月。FSD 订阅服务可以进一步降低消费门槛，提高激活率，同时在订阅的商业模式下，每辆激活的 FSD 车辆都将为特斯拉提供持续的现金流。 

参考资料：华西证券《未来已来 掘金智能网联汽车时代》20200923 崔 琰；
光大证券《智能驾驶深度报告：久闻其声，终见其来》20200811 吴程浩；
申港证券《汽车科技化变革领军者——特斯拉产业链》20200922 曹旭特

（杨红训    执业证书编号A0430617080001）

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