汽车零部件:三大核心主线赛道,龙头全梳理
当前国家正在推动我国汽车行业调整升级,鼓励研发制造高质量、高技术水平的自主品牌汽车。一系列汽车产业政策对零部件产业提出更高要求,带动行业实现积极健康发展。
同时,汽车保有量不断增长,汽车维修与改装为汽零行业不断贡献增量需求,推动行业不断壮大。据前瞻产业研究院,至2028年我国汽车零部件行业主营业务收入将突破4.8万亿元。
同时,在汽车行业全球化发展趋势中,要求汽车零部件供应商需要具备与汽车制造商国际市场拓展战略相符的配套供货能力。#汽车##新能源车##自动驾驶#
当前国内部分优质汽车零部件供应企业与国际化汽车制造商已经形成稳定的合作关系,在其进行全球化汽车制造基地布局的发展契机下,也能够通过多年的合作基础在海外市场获得配套其零部件供应的合作机会,目前我国汽车零部件出口金额已经达5411.3亿元,为海外市场的开拓提供较大市场空间。
在智能化汽车浪潮下,汽车零部件行业市场空间广阔,当下节点三大主线赛道值得重点关注:高算力域***、底盘执行单元和智能驾驶AI算法。
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高算力域***
域***属于刚起步的全新产品,各车企期待快速落地域***,加上目前传统车企多套电子电气架构并存,在这种复杂的背景下,本土域***TIER1面临巨大行业机遇,且已取得先发优势,海外竞争对手动作较慢。
传统ADAS领域实力强,具备合资整车客户优势、供应链优势。但在目前快速搭载域***的自主品牌上份额较低,可能错失域***赛道先机。如博世首款智驾域控落地要2023年底。
受益于车企加速全新E/E架构量产,自动驾驶域***渗透率迅速提升。
其核心驱动力为L2+级别自动驾驶汽车大规模量产落地,新势力及部分自主车企率先尝试进入跨域集中架构阶段,目前已有超过18家供应商推出了超过20款L2+行泊一体域***。
从市场竞争格局来看,2022年,座舱域***装机量快速增长,以德赛西威、东软睿驰、华阳集团为代表的本土Tier1开始崛起。
根据盖世汽车、高工数据,2022年1-5月,国内座舱域***装机量突破47万套,同比增长25%,TOP10供应商市占率超95%,本土化座舱域***上榜厂商为德赛西威、东软睿驰、诺博科技、博泰,市占率分别14.2%、12.4%、5.6%、1.2%。
该环节主要参与厂商还包括经纬恒润、均胜电子、科博达等。
主机自研厂商中,特斯拉、蔚来均采取自动驾驶域***全自研模式,域***由代工厂生产制造。其他典型代表如:长城汽车的毫末智行+诺博科技,吉利旗下的亿咖通等。
除了新兴造车企业一开始便采用域控制架构,传统车企也加快了域***产品上车步伐,典型架构包括吉利浩瀚SEA架构、广汽星灵架构、长城GEEP架构、比亚迪E3.0平台、大众E3架构等。
智驾域控单车价值量及技术壁垒均更高,国内供应商有望通过和地平线、黑芝麻等芯片厂商深度绑定合作获取项目,完成智驾域控产品量产从0到1的转变。
底盘执行单元
在电动智能化背景下,通过线控化,整车的制动和转向功能可以通过多途径进行实现。如达到目标减速度,可以通过驾驶员主动制动、ESC主动建压、EPB、电机动能回收共同实现;达到目标转向角,可以通过驾驶员主动转向、线控转向、ESC制动来共同实现。
线控底盘通过电信号取代机械或液压部件向执行机构传递信息,以减少或取消座舱与底盘执行器之间的物理连接。线控底盘一般包括4个子**,分别为线控制动、线控悬架、线控转向和线控驱动。其中,线控制动的产业化进度较快,目前在国内乘用车前装市场渗透率已经突破20%。
为了实现上下分体式造车,滑板底盘必须采用全线控的方案,将制动、转向等以线控的方式集成在底盘上,这样才能实现车身和底盘的分离,上下车体的全面解耦。
线控转向**最显著的特征为去掉了传统转向**中从转向盘到转向执行器间的机械连接,由路感反馈总成、转向执行总成、***以及相关传感器组成。
该环节主要厂商包括伯特利、拓普集团、亚太股份,耐世特、浙江世宝等。
线控底盘产业链及部分代表厂商图示:
资料来源:华西证券
2022年1月,我国的转向标准(GB 17675-2021)将不再**全动力转向(即仅依赖外部能源作为转向能源,线控转向属于全动力转向),允许转向**方向盘和车轮物理解耦。
目前,中汽研标准所和集度、蔚来、吉利三家主机厂组成标准小组,共同推动我国线控转向行业标准的制定。
美国也通过《无人驾驶汽车乘客保护规定》,允许通用Cruise等不配备方向盘的无人驾驶车型在公开道路测试。
印发《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确指出,要加快研发智能(网联)汽车基础技术平台及软硬件**、智能线控底盘和智能终端等关键部件。
随着政策放松及智能驾驶的发展,线控转向有望从导入期步入快速成长期。L3+自动驾驶的实现将使得线控转向落地,罗兰贝格曾预计2025年L2、L3、L4自动驾驶渗透率约35%、4%、1%。
AI 算法环节
当前智能汽车迎来高速发展,人工智能技术赋能智能汽车零部件、生产、应用全面升级,智能驾驶算法平台或成为汽车半导体最大增量。
通过人工智能、深度学习可以极大优化算法架构提升识别能力。基于人工智能技术对行人等难度较大的物体识别率稳步突破90%,接近可应用水平。
自动驾驶算法训练可以提升自动驾驶算法与传感数据之间的协同。通过实际路测和虚拟路测两种路径,完善算法的环境感知和路径规划能力,将可能发生的事故率降到最低。
自动驾驶算法反映了工程师们根据人的思维模式,对自动驾驶所需处理过程的思考。通常包含感知、预测、规划模块,同时辅助一些地图、定位等模块,实现自动驾驶功能的落地。
国外巨头已逐步应用于产业化,国内的优势在于丰富的算法资源与近年来大量AI人才往这个方向转移,弱势在于缺乏汽车实测经验和数据。
智能驾驶算法平台技术方案是目前软硬件解耦趋势下越来越多整车企业的选择。特斯拉的FSD、华为智能驾驶MDC,以及蔚来汽车将要采用的英伟达ORIN。
目前国内算法领域,地平线、百度(Apollo)做得较为突出,此外纵目科技、禾赛科技等公司在多传感器融合领域技术优势明显。
而传统算法的代表非Mobileye莫属,这家以色列公司已经研究了近20年的自动驾驶,在芯片、硬件、算法领域都有较强的布局,Mobileye已经是智能驾驶领域寡头之一。
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