智能驾驶专题(一):端到端智驾加速整车出清,全栈自研有望突围|理想汽车|理想l7|图表|华为|芯片

　　核心观点：

　　（1）端到端落地，高阶智驾核心竞争要素从算法转向数据+算力。城市NOA在2024年全面落地，以城市NOA为代表

　　的高阶智驾渗透率进入加速扩张阶段。我们判断，高阶智驾有望在2025年从“能用”迈向“好用”，成为toC市场

　　竞争的重要手段。端到端智能驾驶技术在2024年首次落地，凭借全局优化、更高计算效率、更强泛化能力等优点，成为高阶智驾方案当前最优解。端到端阶段，高阶智驾核心竞争要素从算法转向数据+算力。

　　（2）高阶智驾助力20万-40万整车市场加速出清。高阶智驾对20-40万价格带竞争格局影响更大。20万以下车型主要受制于成本因素，40万以上车型商务需求较多，消费者更多考虑品牌附加值。而20万-40万市场，消费者对新

　　技术接受度最强，当前尚无具备绝对竞争优势的企业脱颖而出。端到端使得高阶智驾将在2025年从“能用”迈向“好用”，成为各大车企重要竞争手段，而端到端高阶智驾的核心竞争要素是数据+算力，竞争壁垒更高，预计将会拉大主机厂之间的产品力差异，加速20-40万市场出清。

　　（3）高阶智驾时代，整车厂竞争力强于第三方。高阶智驾系统提供方的竞争力取决于五大要素：数据、算力、人才、资金、内部协同，其中数据和算力是两大最核心要素。基于上述五大竞争要素，我们判断整车厂的竞争力强于第三方供应商；同时整车厂全栈自研的模式优于Tier0.5模式。整车厂中，建议关注华为系、理想汽车等五大竞争要素都具备积累的厂商。

　　投资建议

　　投资建议：以城市NOA为代表的高阶智驾渗透率进入加速扩张阶段。高阶智驾将在2025年从“能用”迈向“好用”，成为toC市场竞争的重要手段,加速20万-40万价格段整车竞争市场出清。伴随端到端技术的落地，高阶智驾的核心竞争要素从算法转向数据+算力，整车厂全栈自研模式竞争力强于第三方供应商，建议关注华为系、理想汽车等。

　　华为作为智能驾驶行业领先企业，在研发团队人数、资金投入上具备领先优势。2024年以来，随着鸿蒙智行车辆的持续热销，相关的数据里程积累较快，已突破10亿公里。在英伟达高性能云端算力芯片被禁的情况下，华为自研的昇腾系列算力芯片能够发挥出重要作用。建议关注华为在未来能继续维持智能驾驶的领先位置。

　　理想汽车是国内最早转型端到端的智能驾驶企业，凭借雄厚的现金储备、大量的数据积累，在经过多次端到端模型的迭代后，智能驾驶系统性能快速提升。理想汽车当前拥有国内行业最多的里程数据积累，云端算力储备也在快速提升。得益于在端到端时代抢跑优势，建议关注理想汽车在端到端时代维持智能驾驶行业第一梯队。

　　风险提示

　　行业竞争加剧、汽车与电动车产销量不及预期、法规进展不及预期、自动驾驶技术进展不及预期等。

　　内容目录

　　一、高阶智驾将成为toC市场核心竞争力，竞争重点转向“数据+算力”4

　　1.1高阶智驾规模化落地：技术、政策和成本三者缺一不可4

　　1.2端到端加持下，高阶智驾竞争重点从算法转向数据+算力11

　　二、高阶智驾有助于20万-40万整车市场加快出清13

　　2.1整车格局简析：明显的微笑曲线，中端竞争格局混沌13

　　2.2不同价位段高阶智驾配置度分析：20万-40万车型配置率最高，渗透率加速提升13

　　2.3系统成本和市场需求是高阶智驾在20-40万市场高配置率的核心要素15

　　三、整车厂全栈自研竞争力强于第三方，建议关注华为系、小米、理想、小鹏、蔚来等17

　　3.1高阶智驾竞争力取决于五大要素17

　　3.2整车厂自研模式之争：全栈自研优于Tier0.5模式18

　　四、投资建议22

　　五、风险提示22

　　图表目录

　　图表1：国内各整车厂城市NOA落地时间和落地范围4

　　图表2：智能化推动了汽车EE架构的变革，由分布式向集中式、域融合转变5

　　图表3：国内主要智驾车型搭载智能驾驶SOC芯片情况6

　　图表4：大算力SOC芯片量产情况7

　　图表5：特斯拉2023年端到端进程梳理8

　　图表6：国家级自动驾驶行业政策9

　　图表7：地区自动驾驶行业政策9

　　图表8：速腾聚创ADAS激光雷达产品价格通缩幅度收窄(单位:千元)11

　　图表9：配置高阶智驾能力的新车型售价正不断下探（单位：万元）11

　　图表10：传统智能驾驶系统构成12

　　图表11：基于端到端模型的智能驾驶系统12

　　图表12：整车竞争格局呈现“微笑曲线”13

　　图表13：20万元以下市场销量前20的车型及智驾功能配置14

　　图表14：20-40万元市场销量前20的车型及智驾功能配置14

　　图表15：40万元市场销量前20的车型及智驾功能配置15

　　图表16：高阶智能系统示意图16

　　图表17：高阶智驾系统成本分解16

　　图表18：各车企辅助驾驶里程累计情况17

　　图表19：华为ADS迭代历程18

　　图表20：华为ADS3.0技术架构18

　　图表21：华为ADS感知算法迭代升级过程19

　　图表22：小米全栈自研智驾系统技术构架19

　　图表23：理想4DOneModel端到端架构图20

　　图表24：小鹏NGP发展历程20

　　图表25：比亚迪和Momenta成立合资公司21

　　图表26：依托Momenta，智己快速实现高速和城市NOA的部署21

　　一、高阶智驾将成为toC市场核心竞争力，竞争重点转向“数据+算力”

　　1.1高阶智驾规模化落地：技术、政策和成本三者缺一不可

　　特斯拉于2020年10月在行业内首次发布了支持城市NOA的FSDBeta测试版，重新定义了汽车的智能化水平。2022年9月，小鹏在广州落地了国内首个城市NOA功能。此后华为、理想、蔚来、小米等公司快速跟进。2023年下半年，头部企业完成了部分城市的城市NOA功能开通。

　　2024年以来，由于技术端、政策端和成本端的不断推动，高阶智驾功能规模化商业应用取得了较大进展。以城市NOA为代表的高阶智驾在toC乘用车渗透率全面加速。2024年，L2+智驾功能整体渗透率预计将达到8.5%，其中高速NOA功能渗透率约为8%，高速NOA功能已经逐渐成为AIEV车型的标配功能。根据亿欧智库预测，城区NOA功能也在2024年开始大规模量产应用，迎来飞速发展，预计至2030年渗透率将达到25%。目前以城市NOA为代表的高阶智驾已进入渗透率加速扩张阶段。

　　图表1：国内各整车厂城市NOA落地时间和落地范围

　　企业/品牌 2024H1 2024H2 2025

　　第一梯队小鹏 2024-2025年开通全国范围内的点到点自动驾驶功能

　　理想实现城区NOA开通110城无图城区NOA全国范围内可用，通过OTA推送给所有max车型 -

　　蔚来实现全场景NOA全国范围的开城 -

　　极越实现城区NOA开通105城实现城区NOA开通全国 -

　　华为系通过OTA将城区NOA推送给给ADS2.0的用户全国范围可用升级ADS3.0，引入GOD/PDP的端到端架构 -

　　第二梯队智己汽车无图NOA开通上海、深圳、广州、苏州无图NOA开通全国 -

　　魏牌 - 城区NOA开通100城 -

　　埃安/吴铂 - 无图城区NOA全国范围可用 -

　　零跑 - 城区NOA全国范围可用 -

　　腾势 - 城区NOA落地 -

　　第三梯队极氪 - 城区NOA开始测试 -

　　奇瑞 - Pilot3.0推出高速NOA Pilot4.0推出记忆行

　　车

　　来源：亿欧智库，国金证券研究所整理

　　1.1.1集中式EE架构、大算力芯片及持续迭代的软件算法为高阶智驾规模化落地提供了技术基础

　　1）EE架构：从分布式走向域集中式，并进一步向中央计算平台演进

　　智能化和网联化趋势让汽车软件开始成为车企打造差异化的核心要素，从分布式向集中式转变的EE架构是实现软件定义汽车的前提。汽车EE架构的变革主要体现在以下4个方面：

　　a)计算性能：汽车主算力芯片由MCU转向SoC。MCU芯片通常只包含一个CPU处理器单元、存储和接口单元，算力一般仅几百DMIPS；而SoC是系统级芯片，一般采用“CPU+AI芯片（GPU\FPGA\ASIC）”架构方案。智能座舱和智能驾驶对汽车的软件架构和算法算力带来了数量级的提升需要，以MCU为主的汽车芯片已无法满足这些需求，转向搭载算力更强的SoC芯片；

　　b)车载以太网成为汽车主干通讯网络。传统的分布式架构中ECU间多通过CAN、LIN、FlexRay等通讯方式，数据的传输速度非常有限，一般不超过10M/S每秒。随着车内传感器数量的大幅增加、以及对高清图像数据的依赖逐渐加深，数据传输体量和速率要求大幅提高，车载以太网正逐渐成为智能汽车的主干网络，在单对非屏蔽双绞线上通信速率可达100M/S，同时，千兆和万兆以太网也逐渐落地应用。

　　c)软硬解耦实现OTA升级。软件不再是基于某一固定硬件开发，汽车原有ECU软件由烟囱式垂直架构转变为通用硬

　　件平台+基础软件平台+各类应用软件的水平分层架构，实现软硬件的解耦。硬件预埋，软件后部署，通过不断OTA实现软件功能迭代推动整车功能升级。

　　d)更好的成本管控。传统分布式架构的高端车型中主要ECU的数量多达100+，ECU增加对应线束增加带来成本提升，通过域控集成方式可较大幅度减少ECU数量。此外，传统分布式架构ECU由不同供应商提供，任何功能修改涉及多个控制器重新开发、验证，耗时耗力，且软件逻辑被供应商把控，整车厂无法对软件功能实现高效管理。

　　图表2：智能化推动了汽车EE架构的变革，由分布式向集中式、域融合转变

　　来源：ATC汽车技术平台，国金证券研究所

　　2）大算力芯片逐渐上车为高阶智驾的规模化落地提供了硬件基础

　　智驾SoC芯片是车辆实现智能驾驶功能的“中枢大脑”，需要统一实时分析、处理海量数据，并进行复杂逻辑运算，因此对其计算能力的要求非常高。伴随智驾功能升级，智驾芯片算力需求也持续提升。中低算力SoC芯片主要面向L1-L2级别辅助驾驶功能，如前视一体机的行车或泊车控制器方案，性价比较高；部分车型可提供高速NOA、记忆泊车等中阶智驾功能。而高阶智驾功能往往需要激光雷达、多个高清摄像头等传感器数据融合，结合BEV+0CC算法，或是端到端大模型算法，对SoC的算力提出更高要求。大算力SoC芯片通常指算力在100TOPS以上的产品，主要面向高级别的辅助驾驶乃至自动驾驶场景，代表性产品包括英伟达Orin-X，特斯拉HW系列，华为MDC系列等，其中英伟达Orin-X是当前高阶智驾车型的主流选择。

　　图表3：国内主要智驾车型搭载智能驾驶SOC芯片情况

　　高速NOA的车型的传感与芯片配置

　　车企理想L7Pro 极氪001 领克08 宝骏云朵(灵犀版) 小米SU7基础版

　　芯片地平线J5*1 MobileyeEQ5H*2 A1000*2 TITDA4VH*1 Orin-N*1

　　算力（TOPS） 128 48 116 32 84

　　激光雷达 - - - - -

　　毫米波雷达 1 1 5 1 1

　　超声波雷达 12 12 12 12 12

　　前视摄像头 8MP*1 8MP*2 8MP*1 双目8MP*2 8MP*2

　　仰视摄像头 4 4 4 - 4

　　后视摄像头 1 1 1 1 1

　　环视摄像头 4 4 4 4 4