第一部分

等级划分

一般提到智能驾驶，各大公司都会说我们在202X年实现L3或者L4级别的智能驾驶，很多人对这个L3、L4没概念，其实这是Level-3、Level-4的缩写，而等级的定义是由美国汽车工程师协会提出的，不同级别代表汽车智能化的程度不同，最高到L5级全自动驾驶，这个级别的汽车基本可以在好莱坞大片本色出演了，最近看一部美剧《西部世界》第三季，里边的汽车基本可以诠释什么叫全自动驾驶，这部剧不错，安利给各位，不过不看前两季好像第三季看不懂。扯远了，看一下各个等级的划分界限及定义。

L1-L2阶段需要人监控驾驶环境，新增的智能驾驶设备多用于对驾驶员的辅助。L3-L5阶段则是由智能驾驶系统完成对环境的监控，新增的智能驾驶设备主要用于控制车辆更加安全、高效的运行。 当前量产的车辆全部都是L2级别以下的，尽管部分车企吹嘘说自己达到了L3级别的水平，一律当做L2看。牛逼如特斯拉，也不敢说自己L3，最多宣传的时候抛出个噱头L2.5，也不知道这个2.5是怎么定义的。

行业趋势

智能化的前提，势必是电动化汽车的大面积应用，这点是毋庸置疑的。看一下国际各大机构对纯电动汽车的未来几年发展做出的预测。

可以看出，电动化已经不是制约智能驾驶的门槛，未来几年甚至更久，电动车的渗透率会逐步抬升，国内外各大股指也对新能源的概念做出了强烈反应。而技术的变革从来不是一蹴而就的，如果等到万事俱备，新能源遍地跑的时候再布局智能化，显然为时已晚。世界各大车企智能驾驶汽车的量产规划也早已提上日程：

从已有的智能驾驶量产规划来看，2020年-2022年已经是各大车企的量产车辆兑现时段。但是不同于新能源汽车的爆发式发展，智能化的进程貌似总是有点不及预期。记得2018年各大车企信誓旦旦的说2020、2021年要量产L3甚至L4车型。从图中也可以看出，包括特斯拉、大众、通用、本田、北汽、小鹏……不少车企的智能驾驶规划中，2020年都有量产L3级智能驾驶车型推出，但是目前来看，无一兑现。主要原因还是交通环境的复杂性及量产实现成本之间的矛盾现阶段难以调和。尽管如此，为什么各大车企仍旧不遗余力的往智能化方向投入呢？因为市场需求在这里，产业趋势在这里，未来的发展方向也在这里。何况随着这两年智能驾驶技术的爆发式探索，各种单独开发的功能模块已经对量产车型产生了显而易见的推动作用。

四大模块：

智能驾驶是一个大系统，不深究细节，从功能属性上来讲，可以直接划分为四个模块：感知、定位、规划及控制。

看一下这几个模块的功能是什么。

感知：通过相机、雷达等传感器获取环境信息，如障碍物（其他汽车和人也算是障碍物）、车道线等。这部分是整个产业链的重中之重，各种摄像头公司、雷达公司、还有做图像标注的、视觉处理的……都集中在这个环节。

定位：通过GPS或者RTK等获取自身车辆位姿信息。定位这块少不了地图，说道地图肯定不少人第一反应就想起来了四维图新，没错，就是这个环节用的。

规划：根据上游感知、定位的环境信息、车辆速度、加速度等信息规划出一条最优路径、速度输出控制模块。规划这块是个难点，但一般都是每个研发智能驾驶量产车的公司有自己的规划策略，这里边是纯算法的东西，很少有公司将规划这个环节的业务独立出来，但是各个公司开发出的功能应用系统又绕不开这个环节。

控制：根据规划输出结果，控制方向盘转向及车辆加减速，最终达到控制车辆以适当的车速沿着期望路径行驶的目的。控制又分为横向控制和纵向控制，横向控制就是控制车辆转向，纵向控制就是车辆加减速。和规划有点像，控制模块涉及的智能驾驶概念性硬件较少。怎么理解呢，比如像感知模块，相机和激光雷达，不上智能驾驶系统，这两个传感器硬件就可以省去，所以做激光雷达的和相机的公司可以算作是智能驾驶概念股。但是控制模块执行对象，对应转向和加减速的方向盘和电机，不管有没有智能驾驶功能，这些硬件系统仍然必不可少。如果非要扯上关系，倒不是没有，新能源汽车对智能驾驶系统的友好度要远远高于燃油车。燃油车的智能驾驶系统能做到L2级就到瓶颈了，而且性能表现还不如电车，内部逻辑就不深究了，无非是电机比发动机好控制等原因，这也是上边为什么说“智能化的前提，势必是电动化汽车的大面积应用”。

到这里算是把智能驾驶系统给梳理出了一个框架出来，但这个并不是智能驾驶产业链上下游关系，仅仅是智能驾驶系统的一个算法层面如何实现的逻辑梳理。

第二部分

产业链业务拆分

之前说过智驾系列的文章不好写，主要就是上下游不好区分，比如智驾算法这块，不仅各个汽车电子软件开发商在做，博世、大陆、安波福、联电、华域这些国内外核心零部件企业也在做，包括百度、阿里、长城、上汽、广汽这些互联网及车企也在做，关系比较混乱，像新能源系列那样用一个产业链上下游表格一图带过实在是不现实。因此下图产业链上下游的数据可能会和一些朋友理解有较大出入，这里仅仅是提供一个简单粗暴的框架，依次为切入点，谈谈自己的看法，标红的部分为A股上市公司，各位看到有辨识度较高的标的未列出的，欢迎评论区纠正。

同新能源产业链一样，智驾产业链也可以划分为上、中、下三个部分。

1）上游产业

上游环节公司我已初步筛选补充过了，标识度高点的企业已经列出，应该没有太多的遗漏。

上游产业比较好理解，主要就是芯片&模组。主控芯片是什么意思呢，类似于传统车辆的ECU，智驾系统需要有一个比较大的ECU给所有智能驾驶相关的算法运行提供一个平台。和传统汽车不一样的地方是智能驾驶相关算法，尤其是图像处理、传感器融合等算法绝大多数是用深度学习框架实现的，对芯片的要求很高。简单理解就是普通芯片不行，智能驾驶算法运行需求需要在更牛逼的芯片上才能运行，而这个更牛逼的芯片当然技术要求也较高。主控芯片这块国内做的也不少，但是成气候的不多，除了华为海思，上市企业貌似就寒武纪做的还可以。

上游的另外一个环节是通信、定位芯片及模组。这个环节是和主控芯片并列的，作用就是保证车辆数据在信息交互层面的要求。所谓V2X，即为vehicle to everything的缩写，泛指车辆对外界的信息交互，而v2x芯片就是保证这项服务的正常运行提供的算力平台。大唐旗下的高鸿股份和华为海思都是有强大技术背景的实力派企业。通信模组这块应该就不用我多说了，去年炒作5G芯片的时候，标红的这几个都是概念股。

2）中游产业

中游产业是比较乱的一个环节，像中科创达这种公司，主营业务既有软件软件开发、又有软硬件一体化解决方案；还有表格中没提及的主营业务为软件订制服务解决方案的诚迈科技，和上汽等多家车企都合作开发过新能源及智能驾驶车型必备OTA技术。因此大家可以将终端硬件和软件开发看做是一个部分，通俗的理解为提供一个软件解决方案的汽车电子供应商即可。

目前A股上市企业有智能座舱龙头中科创达、德赛西威等，智慧交通龙头千方科技，还有万集科技、索菱股份（貌似已经st了）、华阳集团、路畅科技……这些公司我没有做任何筛选，仅仅对科大讯飞（严格来说不算是智驾概念股，但是智能驾仓的语音交互也是科大讯飞的一个方向）、中科创达及德赛西威了解过一点，本文中提及的个股均非本人推荐。这里边没有呈现全部做智驾软硬件的公司，仅仅是一部分。

这里重点提一下博世，个人对博世一直的以一种膜拜的态度看待这家公司的，很多业外人士对博世没有太多概念。举个例子，在通信领域，华为已经很牛逼了，但是华为仅仅是通信标准制定的参与者之一，而且在某些细分领域还未必能达到世界第一的地位。但是博世在汽车界，是行业标准的制定者，是N多个行业标准的制定者，很多标准，他不需要和谁商量，博世的企业标准就是汽车的行业标准。这两年虽然很多新兴公司及互联网公司在智驾领域争相开花，但是商用量产的龙头，还是稳如狗的博世。如果有一天国内能有一个技术驱动型的公司能有博世的成就，我觉得无论所属哪个行业哪个领域，都是值得国人尊敬的。

3）下游产业

下游环节个人认为就是一些网络、地图、通信运营等业务的公司，主要就是为整车智能驾驶系统正常运行提供服务类型的企业。这里边标识度较高的也是A股上市的几家公司：四维图新地图界一哥，海格智能和北斗星通也都是导航&定位方面比较有竞争力的企业。

传感器

可以看出来上面的智驾产业链并不完整，缺少了传感器相关企业。比如做激光雷达的禾赛科技、做摄像头的海康威视，还有做毫米波的博世、大陆、电桩、华域、德赛西威等，也都是智驾车型放量的绝对受益公司。传感器这个环节设计的东西较多，后边单独开篇再讲，这里仅对几种常用传感器做个简单介绍。

智能驾驶汽车上配置的传感器较为常用是相机、毫米波雷达、激光雷达及超声波雷达，相机中最为典型的应用又有广角相机和鱼眼相机两种，现在有的车里倒车影像或者360环视一般会用到鱼眼相机，视场角比较大，但是周边变形严重，这里不做太细介绍，给大家看一张图：

知道各位也懒得分析这张到底想表达什么意思，用大白话说就是：

1）激光雷达的测距精度、测距范围及对温度和光照的适应性都很厉害，缺点就是太贵；

2）对环境细节信息的提取能力吊炸天，但是光照影响太大，晚上就瞎了；

3）毫米波最大优点探测角度比较大，抗干扰性强，性能比较稳定，另外也不贵，缺点就是分辨率和精度跟不上。

4）超声波雷达最牛逼的地方是便宜，倒车防撞提醒用的一般是这个，一台车上装十个成本才一百块钱，精度也是最差的，不过低速倒车3m左右足够了。

5）红外优点不是很明显，主要就是晚上比较好用，智驾方案里不算标配，很多传感器方案都没有这个，这里就不过多提了。

最具争议的就是激光雷达，优点和缺点都很明显，优点是所有传感器中综合性能最好的，测距精度和光线适应性方面是真的好，可以认为不受光照影响，这比相机好用太多。缺点就是太贵，在价格方面是真的贵。但是周围环境的距离信息又是车辆行驶过程中机器重要的一项指标。因此我个人认为，智能驾驶发展到L3及以上水平时，激光雷达可认为是必配方案。

智能驾驶汽车成本拆分

当前智能驾驶领域的传感器布局方案没有一定的标准，但是传感器成本在整车所占比重又不可忽视，因此只能以某家公司的单个车型做一个成本拆分（数据来源：华西证券）。

可以看到，仅激光雷达一个类型的传感器就占整车成本的12%，有些公司为了达到较好的效果，其激光雷达的配置更高。但是高昂的成本也是为什么量产车型特斯拉Model3不配置激光雷达方案的一个重要原因。不管马斯克牛逼吹的多大，最直接的原因就是成本太贵，无他。不过也正是这一决定才使得特斯拉有把终端售价一降再降的勇气。

从这个成本拆分可以看出，传感器布局中激光雷达占比12%，导航系统占比5%，这两块算是智能驾驶系统新增成本，而相机、毫米波雷达因已经是成熟部件，除了去配套软件成本，基本可以不于考虑。因此，假如后期有一波智能驾驶的相关炒作，除了做软件算法的一些公司之外，导航和激光雷达肯定是必炒项目。

最后，结合上次新能源系列文章还没有写完，股价就被炒上天的教训，这里提前给出两个选股方向：1）激光雷达相关，从智驾系统的成本拆分可以看出，激光雷达单个传感器12%的整车成本，行业发展起来，必然有一两个龙头公司朝着大市值迈进；2）软硬件解决方案相关，俗称做智驾算法的供应商。这部分是靠硬实力的，汽车行业对安全的重视程度太高了，智驾要保证安全，就得有核心技术，这就是自然而然护城河，一旦技术被大企业验证，订单就会源源不断的堆过来，毕竟像汽车这种出了安全事故对企业就是致命打击的行业，很少有企业去在不确定性这么高的智驾领域仅仅为了降低成本去做小白鼠，选择一些核心技术没有被市场验证过的企业。这块一旦龙头确定，集中度提升会非常快。