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汽车软件行业专题研究报告：汽车智能化重构汽车软件产业供应链一、自动驾驶普及对汽车软件供应商带来的重构自动驾驶技术的普及将是未来10年智能汽车行业最重要的行业变革因素。我们观察到今年以来自动驾驶技术普及在海外和国内均呈现加速落地态势：通用公司在2020年初在加州开始测试无人驾驶出租车。在2021年5月，通用Cruise宣布计划在2023年迪拜试点商业化运营无人驾驶出租车，并在2023年底前将SuperCruise系统推广到22个车型。谷歌旗下的Waymo在2020年10月宣布将在凤凰城菲尼克斯向公众开放没有安全员的无人驾驶出租车服务。特斯拉公司在2021年6月宣布，将开始测试不使用雷达的FSD（FullSelf-Driving）,并计划推向市场。减少传感器的使用标志着特斯拉对其视觉可靠性的信心越来越强。华为在2021年4月展示了市区内无干预的自动驾驶功能，并预计在一到两年内大规模量产推向市场。百度在21年初宣布：“2021年下半年，Apollo智能驾驶将迎来量产高峰，每个月都会有一款新车上市，未来3-5年内预计前装量产搭载量达到100万台”；国内的初创公司文远知行在2019年开始在广州常态化运营带安全员的robotaxi，截止到2021年5月，累计历程已经超过500万公里。以上即将达成自动驾驶大批量应用的公司，大致可以分为三类：有车厂自己主导，由硬件供应商主导提供软硬件方案，以及由软件供应商集成形成解决方案，我们认为这三类公司均将对产业链格局的变革产生较大的影响：（一）以Tesla为代表的一类自研车企技术路线和对产业格局的改变Tesla公司的自动驾驶技术路径代表了一类新锐车企的发展路径，既弱化外部供应商的地位，坚持自己主导自动驾驶软件硬件的完全自主开发。特斯拉的发展历史为：HW1.0：特斯拉在2013年发布的第一代自动驾驶平台，其基于Mobileye芯片，使用了单个EQ3系列摄像头，单个毫米波雷达和12个中程超声波传感器，毫米波雷达是由博世提供。HW2.0：特斯拉在2016年发布了第二代自动驾驶平台，其基于英伟达DrivePX2开发一个全新的驾驶辅助硬件，MCU芯片采用英飞凌TriCore系列产品，毫米波雷达仍然是博世产品。HW3.0：特斯拉驾驶辅助硬件的重大革新，首次采用自研的自动驾驶芯片，抛弃英飞凌/英伟达的产品，自研高度集成的SoC+MCU芯片，使用了芯片代工模式；HW4.0：特斯拉下一代芯片平台，使用台积电7nm工艺。整套系统的亮点是预计抛弃毫米波雷达，使用全视觉方案。以特斯拉为代表的车厂完全自研模式，对车厂有较高的吸引力：自身主导，外部供应商为辅的模式下，自己对技术路演的演进有绝对话语权。比如马斯克从第一性原则出发极度不看好多传感器融合，押注纯视觉自动驾驶。结果不论，但特斯拉的完全自研的路线能支持他实现应用自己的理念。从产业链价值量来说，自动驾驶最核心的硬件和软件都保留在特斯拉自己手中，未来的利润一定最高的，也保留了向其他车厂输出自动驾驶解决方案的可能。拉长时间来看，掌握核心技术，是车厂保持独立性，不至于沦为“代工厂”的关键；从以上三个方面的优点虽然极为吸引主流车厂，但另一方面这一条路也是最艰难的：软件方面，特斯拉有深厚的积累，并且是从零开始没有历史包袱的科技公司。而主流车厂的组织架构和管理模式未必能适应软件开发这个行业。大众庞大的为ID.3开发软件的团队最终失败就证明了这一问题是普遍的。硬件方面，开发自有的芯片和系统对于习惯于伸手向供应商要成熟方案的主流车厂而言，难度也比看起来大很多。我们认为，虽然有很多主流车厂会向这个目标努力，但未必每一家都能达到特斯拉同样的高度，这样，外部的软硬件供应商均有可能获得更大的话语权，主要的机会有：车厂处于组织架构改革困难等因素，直接并购外部软件供应商，如通用汽车先后在2016年和2021年并购自动驾驶软件方案供应商Cruise和Voyage；软件供应商和车厂的自研部门深度合作，共同完成自动驾驶应用方案的开发，预计这种模型在中国将比较流行，可能有很大的发展机会。（二）NV，Mobileye为代表的芯片供应商对软件产业格局的改变芯片供应商化身为软硬一体解决方案供应商主导自动驾驶解决方案再提供给车厂也是目前较为流行的一种模式：英伟达在2017年发布了开放式自动驾驶平台NVIDIADRIVE，为合作伙伴提供从底层运算、操作系统层、软件算法层以及应用层在内的全套可定制的解决方案，支持L3~L5级的自动驾驶。Intel收购Mobileye之后，将其整合进了自己的整套自动驾驶方案内IntelGo内。解决方案囊括了高性能车载计算，软件开发工具，5G连接，强大的数据中心平台及最新的AI技术。在软件SDK方面包括深度学习SDK，计算视觉SDK等诸多SDK。以NV自动驾驶软件平台为例，我们注意到这个平台的