2024年智能汽车八大产业趋势研究
1. 智能汽车产业高度竞争时代已至，技术和量产能力 的比拼将成为主旋律
1.1. 未来数年智能汽车产业竞争烈度将加剧，将考验车企技术 与量产能力
中国新能源车渗透率已达 40%，正进入成长期到成熟期的过渡阶段。根 据乘联会，2023 年 11 月国内新能源汽车渗透率已突破 40%，根据起点 研究院预测，至 2030 年中国新能源汽车渗透率或提升至近 80%。类比 智能手机市场，中国智能汽车产业已进入市场渗透率从 40%的高速增长 期至 80%成熟期见的过渡期。在此阶段下，产业将面对智能汽车保守者 在余下潜在客群中比例变大、转化率变难，同时存量智能汽车客户置换 时，因已体验过智能汽车、更懂车而更难取悦和转化的状况，相较过去， 中国智能汽车市场竞争烈度将在未来数年内向更高水平跃升。
1.1.1. 技术创新是下一阶段智能汽车竞争重点，“技术能力”是最大的 卖点
当前智能汽车已成为四个轮子上的计算平台，智能汽车正在经历智能化 技术爆发应用的临界点，“技术创新”将成为车企在竞争中进攻力的关 键。
以智能驾驶为例，得益于车载算力大幅增长以及高阶辅助驾驶技术 不断进步，2023 年中以来如小鹏、华为等龙头通过城市 NOA 等 L2++辅 助驾驶实现智能驾驶出圈破局，大幅提升智能驾驶在消费者购买评价中 的认知权重；另一方面，相关政策突破使得高阶辅助驾驶作为车企差异 化竞争重点成为可能。由于如高阶辅助驾驶等技术进步带来的使用体验 非常“显性”，容易被消费者直观感受到，也让车企更容易宣传形成新的 付费点和用户转化：根据工业和信息化部，2023 上半年我国搭载自动驾 驶辅助系统的汽车渗透率达 42.2%，较 2022 年 34.9%增加 7.3 pct。“技 术创新”将成为产业链相关公司最大的卖点和最好的进攻点。
又以智能座舱为例，当前智能汽车承载更多驾驶之外的功能，渐成为一 种新的日常生活场景。
座舱作为乘员体验的核心环境近年正在快速智能 化：根据 HIS，2021 年中国市场智能座舱新车渗透率为 50.6%并预计在2025 年超 75%，渗透率大幅超过全球水平。国内智能座舱技术创新处于 国际前沿，无论是大模型接入座舱、多模态座舱交互、DMS\OMS 等底 层技术采用，还是车载大屏、车载连屏、车载 KTV、车载 VR 等应用技 术创新都让快速渗透中的智能座舱提供越来越丰富、舒适和娱乐性体验， 使智能汽车在基础的交通工具功能外，“生活”属性更强。
在高阶智能驾驶实际落地尚需时日的背景下，强化智能座舱是车企实现 智能化差异竞争的主要手段之一。
L3 及以上高阶智能驾驶正面临研发难 度大、技术尚未成熟、责任划分立法不完善等阻碍。而在当前如 DMS、 OMS、UWB 等更丰富且成本不断下降的座舱传感器与如 AR HUD、CMS、 车载 VR 等更智能座舱设备装备上车，以及如大模型等新技术在智能座 舱内的加速落地推动座舱体验进入新阶段的趋势下，智能座舱正不断解 锁多模态的交互方式、多场景的用车体验，以满足乘员在车内更多的体 验需求。智能座舱带给座舱乘员直观的使用体验带来用户的支付意愿将 进一步上升：根据亿欧智库，2021 年不愿意为智能座舱各功能进行支付 的用户占比仅为 7.9%，亦推动智能座舱加速成为车企在智能化上的核心 竞争点之一。
1.1.2. 频繁价格战、车型迭代加速背景下，强化“量产能力”是应对高 强度竞争的必要手段
提升量产能力是实现降本增效应对未来激烈竞争的重要手段。
2023 年以 来，国内智能汽车产业一方面面临价格战频发、不同车型销量排行榜变 动频繁、技术创新速度和新车型迭代周期加快的激烈竞争环境；另一方 面面对全球范围内新能源补贴、牌照等政策退坡，一级市场融资降温的 背景，产业链利润率受到较大考验，通过提升量产能力以在制造端“降 本增效”将是未来产业链在竞争中保持良好“防御力”的关键。降本使 得企业在频繁价格战中保持经验策略灵活性和生存空间，增效既带来降 本，效率提升又有助于企业快速迭代新的产品以满足更多细分场景的差 异定位和友商竞争。在此过程中，大量如应用一体压铸、电池一体化技 术、毫米波雷达 SoC 化乃至车载 Chiplet 芯片技术将从制造的各个层面 优化生产效率和成本结构，最终帮助产业链形成更高的量产能力。
1.2. “缺芯”与科技竞争推动本土供应链培育，高度竞争产业 酝酿长期的国产化机遇
2020-2022 年由新冠疫情与地缘政治黑天鹅事件导致全球汽车产业经历 一场“缺芯”危机。疫情反复带来全球芯片产能和运力不足、俄乌冲突 等地缘政治黑天鹅事件以及在此背景下主机厂/Tier One 采取“饱和时订 购”的策略导致过去 3 年内汽车芯片供需失衡放大，汽车芯片平均交付 周期从疫情爆发时的 12 周攀升至顶峰时的 27.1 周。国内汽车产能面临 巨大压力，来自海外的汽车芯片供应链受到考验。而从中美科技竞争的 中长期视角看，培育独立、稳定的本土供应链对于国产主机厂而言亦具 有较强动力和紧迫性。
智能汽车产业链尚有大量环节等待国产替代。如当前国内毫米波雷达及 其芯片等组件市场均由国外厂商主导。国外厂商长期主导国内毫米波雷 达市场，集中度高。2021 年博世、大陆、安波福、维宁尔、海拉分别位 列中国毫米波雷达市场份额前五位，CR5=84%。国内 77GHz 毫米波雷 达产品较为稀缺。国外的 77GHz 毫米波雷达产品不单独向中国销售，只提供全套系统，价格昂贵且一般也不会配备最新产品。国内芯片核心技 术积累较少，整体产业处于初级发展阶段，国产替代空间巨大。
近年随着中国集成电路和汽车电子产业发展，备考世界最富创新与增长 最快的智能汽车市场，中国智能汽车供应链企业开始打破封锁，国产化 加速。如中国 HUD 市场，国外厂商由于领域起步早、具有先发优势，在 前期形成了以国际企业为主的格局。随着近年 HUD 产品逐渐由高端车 向中端车型渗透、以及中外 HUD 技术差距缩小，国内厂商凭借成本优 势以及本土自主品牌崛起带动的本土供应链需求，市场份额不断提升： 2022 年华阳集团以 18.2%的份额，位于国内 HUD 市场供应商首位，总 供应商的第二位。相较 2020 年超
2. 趋势一：800V 高压平台推动超快充与能耗革命， 成为纯电发展分水岭
2.1. 800V 高压平台将带来新能源汽车超快充与能耗革命
2.1.1. 800V 是提升快充速度、降低能耗减少续航焦虑的有效手段 提升快充功率主要通过提升电压和电流来实现。在新能源车充电过程中， 充入的电量——总功（W）为充电功率（P）和时间的乘积，即 W=P× t，在电池容量（总功 W）相同的情况下，若想缩短充电时间需要提升充 电功率。而根据功率公式 P=U×I，提升电功率 P 可通过提升电压 U 或 提升电流 I 来实现。
增大电流将带来散热安全和充电损耗问题。400V 架构下要达到 300 kW 的超快充功率需要将电流提升至 750A。但电流增大会带来充电安全问 题：根据焦耳定律 Q=I²Rt，电阻 R 不变时，电流的平方与电流通过导体 产生的热量成正比，即在相同时间 t 内电流 I 每提升一倍，产生的热量 Q 为四倍，大电流方案势必对充电设备和电池散热产生巨大压力。同时 大量发热还会造成能量损失，损害快充经济性。充电电流在超快充领域 的提升潜力有限。因此在当前新能源车 400V 架构下，普遍峰值功率为 100 kW，对应 250A 电流、在 20%-80% SOC（State of Charge，充电状 态）快充区间的充电时间约为 30 分钟和 1C 的充放电倍率。
提高充电电压是实现超快充的重要思路。若提升电压至 800V，即便在保 持国标上限 250A电流的非 800V普通快充桩下，即可实现接近 200 kW、 2C 充放电倍率的快充，获得较普通 400V 平台多一倍的充电功率。对于 一款 700 km 续航的电车而言，800V 平台可实现充电 15 分钟续航近 400km 的体验，续航焦虑较 400V 平台将大幅缓解。 80%市场份额都为国外厂商占据的局 面，国内供应商追赶势头强劲。当前国内 HUD 供应商已在长城、长安、 广汽、北汽等众多自主品牌汽车搭载上市。除自主品牌之外，东风本田、 上汽大众、宝马、奥迪等合资品牌也开始与国内供应商开展合作，国内 供应商份额提升势头有望继续保持。
从长期看，面对广阔的增量替代空间，高度竞争的中国智能汽车产业最 终将在竞争引发的技术和量产能力快速进步下，培育出全球领先的产业 链和巨大商业机遇。
3. 趋势二：城市 NOA 引发智能驾驶“黑莓时代”，智 能驾驶真正成为购车必要考量
3.1. 城市 NOA 是当前 L2 级辅助驾驶的最新发展阶段
3.1.1. NOA 可实现点到点自动驾驶，是更先进智能的
L2+辅助驾驶 NOA（Navigate On Autopilot）是自动辅助导航驾驶或领航辅助驾驶。 驾驶员在设定好导航路线并进入 NOA 的可使用路段后，可实现自动上 下匝道、自动辅助超车、自动辅助变道、自适应巡航等多种功能，并在 一定范围内实现点到点的自动驾驶功能。从安全责任角度看，NOA 运行 过程中驾驶员仍然是驾驶的责任主体，必须随时监控系统并进行必要的 调整，因而从自动驾驶分级标准看，NOA 虽能实现接近 L3 级别的有条 件自动驾驶但仍属于 L2 级别内技术和功能较基础 L2 更高级的 L2+辅助 驾驶。
4. 趋势三：毫米波雷达 SoC 化，加速毫米波雷达“量 与质”的渗透
4.1. 车载毫米波雷达与其他传感器良好互补，是感知层重要组 成部分
毫米波雷达是一种以波长位于 1-10mm、频率在 30-300GHz 的电磁波作 为放射波的雷达传感器。车载领域为当前毫米波雷达最大的应用场景， 主要用于辅助驾驶和座舱监控。2022 年中国毫米波雷达市场中，车载毫 米波雷达占比达 26%。作为辅助驾驶传感器的重要组成部分，毫米波雷 达已大量应用于辅助驾驶系统中作为前向雷达，并在向四角、后向、侧 向等位置延展，以实现盲区检测、自动泊车、后碰撞预警等更高阶、更 丰富的辅助驾驶功能。在近年座舱智能化的风潮下，毫米波雷达正加速 应用于座舱内儿童遗留检测、手势识别等领域，毫米波雷达相较摄像头 在满足智能控制功能基础上能提供更好的私密性。
5. 趋势四：新性能、新场景，4D 毫米波雷达开启产业全新增长周期
5.1. 延续优势+性能升级，4D 毫米波雷达是毫米波雷达一次大 幅进化
5.1.1. 4D 毫米波雷达增加“高度”探测信息，各项性能进一步提升 4D 毫米波雷达的“4D”是指：高度、距离、方位以及速度四个维度。
相较传统毫米波雷达，4D 毫米波雷达增加了“高度”维度探测信息的输 出。4D 毫米波雷达通过改变芯片技术，增加纵向天线数量实现俯仰角度 的测量。4D 毫米波的高度信息输出原理和方位角类似，利用不同接收天 线对同一回波信号的相位差计算得出角度的测量。毫米波雷达使用单片 收发器，需通过增加虚拟通道 MIMO 数（虚拟通道数 = 接收天线数量 × 发射天线数量）实现俯仰角度的测量。输出高度信息的核心是要增加 纵向天线数量，不同于传统 CMOS 毫米波雷达的单颗芯片构成形态，4D 毫米波雷达芯片通过级联、单芯片集成和虚拟孔径算法三种技术实现虚 拟通道数增加，从而增加更多返回点接收高度信息。
6. 趋势五：大模型赋能座舱，智能座舱新战场
6.1. 大模型将给予智能座舱一次深度进化
拥抱大模型技术是智能汽车行业全面且快速形成的共识。现象级大模型 产品 ChatGPT 问世以来受到各行各业广泛关注，产业迅猛发展，正引领 一次新的产业革命。当下汽车行业也正积极布局、拥抱大模型：无论是 百度、商汤等人工智能龙头公司旗下大模型与众多车企官宣合作，还是 蔚来、理想、小鹏等智能汽车头部车企公开自研大模型计划，或是华为 等科技巨头宣布将在其汽车问界 M9 上接入盘古大模型，大模型技术正 加速向中国智能汽车行业渗透。
