汽车智能化深度报告：史诗级产业机遇，撬动万亿市场的阿基米德支点 | 附完整报告下载
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2021-06-06 00:26
报告出品方/作者：安信证券，蒋领、胡又文
继智能手机后又一划时代的颠覆，现代汽车工业的“升维”攻坚战。智能汽车是汽车工业史上又一次伟大的范式转移，也是现代汽车工业走向互联网文 明的“垓下之战”。作为移动互联网浪潮下划时代的产物，智能手机与智能 汽车的发展皆遵循着“交互的变革-架构的升级-生态的演变”这一路径。在 此变革下，汽车的产品定位将由简单的出行工具延伸为“移动第三空间”的 共享；汽车产业链的价值也将呈现“总量上升，重心后移”的趋势；而传统供应链格局也将被彻底打破，并驱动其从原先的垂直结构向扁平化网状模式 发展，主机厂的角色将从制造商向服务商实现转型。
以“交互的变革”为起点。交互体验作为最直接的触点，其创新性的设计是驱动用户产生消费的外在条件，同样也是智能产品实现普及的先决基础。其中，智能手机：以屏幕为突破口，凭借超大屏幕+多点触控的双重创新，赋予了手机在“视觉+触觉”能力上的升维，开启了人机交互的全新模式；智 能汽车：智能座舱中的全液晶仪表盘与中控大屏延续了智能手机的交互方 式，以视觉+触控的角度率先对近距离高频接触的座舱进行创新，并以此为基础，向触摸-语音-手势等多模态的交互方式演化，带来座舱的智能化升级。
“架构的升级”是实现功能快速迭代的内在动力。伴随着外在交互体验的趋同，功能的快速迭代将是产品在创新体验持续提升的内在动力，而该项能力实现的背后则是“架构升级”的稳步推进。纵观历程，智能手机与智能汽车的架构变革存在异曲同工之处，均在基于底层硬件、应用软件及通信技术的革新下，实现了产品架构从“机械定义-硬件定义-软硬件共同定义-生态定义” 的转变，推动了智能手机与智能汽车从功能性产品向智能化终端的代际突破，并使其产品的价值重心从硬件转移至软件层面，通过用户数据的反馈 +OTA 技术的完善，实现功能的快速迭代，为用户持续地创造消费价值，形 成强大的用户粘性。
“生态的演变”，终局的畅想。在交互与功能的双重驱动下，产品的生态边界将不断向外延伸，其价值也将被全面重塑。其中，智能手机通过 OTA 升 级实现了性能的提升，以及使其具备了承载更多应用的能力，而应用的丰富 也将驱动手机的生态边界不断拓展，最终成为万能的“场景性工具”；区别 于智能手机的应用生态，智能汽车在实现车内场景化的完善外，其 OTA 能力的输出将更聚焦于自动驾驶的实现，为汽车配备“隐形司机”，解除其作为移动工具的桎梏，成为真正的“移动第三空间”。
阵营的并立，模式的延续。在智能手机与智能汽车的发展历程中，均诞生了两大核心阵营，并形成了在模式上的对垒：
1）“苹果”模式：智能手机：苹果通过自研芯片+操作系统的战略，打造“fast system”，并依靠优化调整结构，实现软件在硬件基础上的快速迭代；智能汽车：特斯拉选择将其汽车架构直通终点至中央计算平台架构，并将自研的“Autopilot 系统+FSD 芯片” 进行垂直整合，实现了在性能上的全面赋能。同时，采用独特的“影子模式”， 打造海量数据+算法的研发迭代闭环，以实现在自动驾驶能力上的绝对领先；
2）“安卓”模式：智能手机：安卓系厂商通过开放硬件+开源软件的合体， 形成从芯片-操作系统-应用-终端的联盟合作，与苹果实现对垒；智能汽车：传统车企受制于自身在芯片研发及算法能力上的不足，多以“规则制定者” 的角色出发，倾向于在不同域中选择优质的供应商进行合作，以“联盟的形 式”展开差异化竞争。
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拥有相同“韵脚”的历史性变革：
智能手机与智能汽车
作为移动互联网浪潮下划时代的产物，智能手机与智能汽车皆遵循着“交互的变革-架构的升级-生态的演化”这一相同路径。其中，智能手机颠覆了传统功能机以机械按键为枢纽的交互方式，从视觉+触觉的角度进行创新性设计，带给用户全新的触控体验，并通过架构的升级不断完善手机功能，实现了从通信工具到万能“场景性工具”的华丽转身；智能汽车同样复刻了这一路径，率先以汽车座舱为突破口，从机械仪表盘向全液晶仪表盘与中控大屏进行智能化转变，并叠加自动驾驶功能的变革，驱动汽车的角色从传统的出行工具转变为共享的“移动第三空间”。
根据智能手机与智能汽车的发展趋势，其背后变化的核心逻辑皆遵循着“外在交互-内在功能-外延生态”的链条，赋予了用户在消费价值上的升维。交互体验作为用户最直接的触点，其创新性的设计是驱动用户产生消费的外在条件。智能手 机以屏幕为突破口，其超大屏幕+多点触控的双重创新成为了用户消费的重要驱动因素；对 于智能汽车而言，座舱中的全液晶仪表盘与中控大屏延续了智能手机的交互方式，带来了座 舱的智能化体验。
架构的升级是实现功能快速迭代的内在动力，持续为用户带来消费价值体验。伴随着外在交互体验的趋同，功能的快速迭代将是产品在创新体验持续提升的内在动力，而该项能力实现的背后则是“架构升级”的稳步推进。纵观历程，智能手机与智能汽车的架构变革存在异曲同工之处，均在基于底层硬件、应用软件及通信技术的革新下，实现了产品架构从“机械定义-硬件定义-软硬件共同定义-生态定义”的转变，推动了其从功能性产品向智能化终端的代际突破，并使产品的价值重心从硬件转移至软件层面，通过用户数据的反馈+OTA 技术的完善，实现功能的快速迭代，为用户持续地创造消费价值，形成强大的用户粘性。
在交互与功能的双重驱动下，产品的生态边界将不断向外延伸，其价值也将被全面重塑。智 能手机通过 OTA 升级实现了性能的提升，以及具备了承载更多应用的能力，而应用的丰富 也将驱动手机的生态边界不断拓展，最终成为万能的“场景性工具”；区别于智能手机的应 用生态，智能汽车在实现车内场景化的完善外，其 OTA 能力的输出将更聚焦于自动驾驶的 实现，为汽车配备“隐形司机”，解除其作为移动工具的桎梏，成为真正的“移动第三空间”。
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智能手机启示录：鏖战十年浪潮起伏
智能手机被重新定义
苹果在屏幕硬件上的创新开启了第一轮的触控革命，颠覆了传统人机交互的方式，重新定义了智能手机；而安卓系手机作为跟随者，则实现了智能手机的全面普及。在移动互联网持续发展的背景下，用户对于手机应用需求的井喷驱动其不断成为移动场景下的“万能工具”。追溯巨头的演化历程，智能手机经历了“交互的起点-颠覆与迭代-生态的终局”三大阶段。
2.1. 交互的起点：智能手机的触控革命
触控革命开启人机交互新模式，屏幕成为创新突破口。2007 年，苹果推出初代 iPhone，率先 围绕屏幕进行 UI 创新性设计，增强图形界面的色彩与呈像，使其显示屏的像素分辨率突破 了当时 320×240 的最高标准，攀升至 320×480。同时，苹果又创新性地采用了多点触控技术， 改变了智能手机最初以键盘、触笔为主的 UX 交互模式，使屏幕条目的移动取决于手指滑动 的速度，人机交互的方式得以革新。
苹果的视网膜显示屏技术与三星的魔焕炫屏将屏幕显示提升至全新高度，交互体验进一步攀升。苹果在 2010 年推出的划时代产品—iPhone4 中率先使用 Retina 显示屏，使得其屏幕分辨 率更为细腻，达到 960×640，重塑了高清分辨率屏幕标准；而安卓系厂商作为跟随者也随之 采取了多点触控技术进行屏幕的创新。其中，三星率先采用了魔焕炫屏，实现了显示层、触 控感应层和外覆玻璃层之间的无缝贴合，多点触控更加灵敏，图形界面的色彩还原与对比度 增强。此外，由于交互模式的改变，手机的实体键盘已不复存在，手机屏幕也获得了明显的 延展空间，并向“全面屏”趋势发展（截止目前，智能手机的占屏比已高达 97%）。智能手 机已全面实现了“视觉+触觉”的交互体验。
2.2. 颠覆与迭代：红军与蓝军“架构”的差异化征途
2.2.1. 智能手机架构的演化路径
从功能手机到智能手机的迭代，其背后往往伴随着硬件功能的革新与应用软件的创新，而手机架构作为支撑其运行的核心支点，也相应经历了“机械定义-硬件定义-软硬件共同定义-生 态定义”的演化过程。
从机械定义到硬件定义，智能手机初见雏形。伴随着移动互联网的诞生，由机械定义的传统功能手机不断扩充其应用以迎合用户需求的井喷，“智能手机”的概念开始出现在大众视野。但对于传统功能手机而言，受制于其单一内核芯片架构的局限性，若要新增应用功能，则需 要升级基带芯片以获得更强的 CPU 能力，同时需在基带芯片上重新编写和执行新的应用程序， 而由此带来最直接的问题就是拉长了手机的验证周期，且大幅增加了开发成本。因此，智能 手机架构的升级率先以硬件为着力点，从传统的单一内核芯片架构向基带处理器+应用处理 器架构迭代，以实现手机通信功能（基带处理器处理）与多媒体应用（应用处理器处理）功 能的分离，消除了可能由应用产生的软件缺陷，并导致处理器失效的风险。手机架构实现升级突破，开启了智能手机的“硬件定义时代”。
软硬件共同定义，丰富智能手机应用。依托于 3G 网络的落地，移动互联网的发展迎来了鼎 盛时期，用户对于手机功能的需求爆发。智能手机作为移动互联网入口的最佳载体，其终端 价值也在潜移默化中，从最初的通信及基础应用转移至多样化的场景性应用能力，但该项能 力的提升必然会极大程度增加手机的功耗。此时，“硬件定义时代”的基带处理器+应用处理 器架构已无法满足智能手机对于多应用、低功耗的要求。因此，手机架构进一步升级，推动 了智能手机从“硬件定义时代”跨入“软硬件共同定义时代”：
1）硬件架构：从基带处理器+应用处理器架构向多处理器内核系统架构进化。智能手机向多 处理器内核系统架构推进，将基带处理器与应用处理器的内核集成于单一芯片上，以实现芯 片集成、功能分离，从而降低软硬件设计的复杂性、减少手机功耗及硬件制造成本。目前， 除了苹果、三星等厂商能自研芯片外，其他手机厂商多与联发科、高通、海思等芯片厂商进 行合作。
2）软件架构：软件功能以应用程序形式存在，操作系统已趋于标准化。智能手机的通信应 用与多媒体应用在硬件定义时代已实现了彻底的分离，而在后续的迭代中，智能手机则复刻 了 PC 的软件体系，使得各种应用包括最基本的窗口管理器均以应用程序的形式存在。在操 作系统方面，其作为应用软件的基础，根据源代码与系统框架的不同大致可划分为封闭型 （IOS 操作系统）与开放型（安卓操作系统），根据 IDC 最新公布的数据显示，安卓操作系 统凭借其开放性的特点，占据了市场的绝对份额（2019 年其市占率高达 74.85%）。
智能手机的全新的架构不仅降低了在软硬件设计上的复杂性，同时也提高了其功能的可扩展性，但却使移动设备管理难度的加大。智能手机功能的日益丰富使其出现卡顿、数据丢失等 风险，并导致了故障手机召回成本的激增。在此背景下，OTA（空中传输技术）应运而生， 主要分为 FOTA（固件升级）与 SOTA（应用程序升级）：FOTA：通过移动通信接口对内存 数据进行远程管理，并根据其升级流程获得最新补丁和安全算法，以此来提升系统性能； SOTA：用户根据对应的应用程序软件包利用 OTA 进行新应用的下载，同时在软件厂商对应 用增加新的服务功能时，后续可再通过 OTA 的升级方式更新功能获得最佳体验。因此，通 过 OTA 升级，手机可实现性能+应用的双重升级，加快了手机的迭代周期，降低了召回成本。
2.2.2. 苹果：软硬件融合，闭源创造生态
软硬件一体化，实现高性能迭代。苹果以自研芯片+操作系统为战略，构建了独特的闭环生态，以避免兼容性差异等常态化问题，实现了从“芯片-操作系统-应用软件”的完美适配， 并大幅提升了系统的稳定性。同时，其率先采用了 DSA（特定领域体系结构）思路，从软硬件整体架构着手，打造“fast system”，并依靠优化调整结构，实现软件在硬件基础上的快速迭代，以保持手机性能的最优输出。值得注意的是，苹果以软硬件一体化为原型的自循环体系，便于用户在第一时间即能收到系统更新的推送，并通过 OTA 技术实现系统的升级，从而带给用户极致的消费体验。
FOTA 能力的实现成为苹果手机经久不衰的制胜法宝。通过 FOTA 技术，苹果用户可摆脱， 过去仅允许连接 iTunes 才能进行系统更新的限制，使其第一时间在联网状态下就能完成 IOS 系统的在线升级，以获得更强的手机性能。同时，在其闭环生态下，使得苹果能够快速捕捉 到系统中存在的安全漏洞，并通过 FOTA 方式及时推送给用户以实现在线修补，从而保证手 机的高度安全。根据 Apple 统计的数据显示，目前 iPhone 可支持至少 5-6 年 IOS 版本的更新。同时，参考 iAppleBytes 的实测结果，即使老款 iPhone 6S 也仍能运行最新的 IOS 14 系统，且 性能依旧能保持较高水平。
苹果独特的闭环体系有效保证了在 SOTA 方式下手机的安全。基于苹果独特的闭环生态，使得应用软件开发商仅能通过苹果所提供的工具包进行应用开发，并在其严格的审核机制下才能推出应用功能。同时，苹果也维持着严格的“硬性机制”，仅开放 AppStore 单一的下载渠道。而在此机制下，不仅为用户构建了高质量的应用生态圈，还有效降低了可能由第三方软件所带来的安全隐患，以保证用户通过 SOTA 方式进行应用下载/更新过程中的信息安全。
2.2.3. 安卓：开源生态下的重塑者
开放硬件+开源软件的合体，形成从芯片-操作系统-应用-终端的联盟合作。在移动智能终端的争夺战中，由于自身软硬件能力的缺乏，安卓采取了与苹果不同的战略模式：联合手机厂商、软件开发商、芯片制造商等多方势力，共同成立 OHA 联盟，并在基于安卓源代码下构建包含操作系统、中间件、应用程序在内的开源软件框架，以实现安卓系统与不同手机终端及芯片间的完美适配，形成从芯片-操作系统-应用-终端的安卓联盟生态。
安卓通过 FOTA 能力赋予了手机更强的性能，但也存在较为明显的安全隐患。安卓系手机通过 FOTA 能力驱动其系统在线升级，推动手机性能实现优化。以 OPPO 为例，其官方宣称， 用户可通过 FOTA 方式将系统更至最新的 ColorOS 11，以获得手机性能的优化（资源利用率提高 45%、系统响应速度提高 32%、帧率稳定性提高 17%）。但从安全性角度看，受到安卓系统碎片化影响，导致手机厂商对于系统中所存在的漏洞修复滞后（根据测评结果显示，安卓系手机与安卓官方版本更新周期时间差至少 60 天），存在明显安全隐患。根据 CVE Details 发布的软件产品安全漏洞报告显示，2019 年安卓系统以 414 处漏洞高居榜首，而苹果 IOS 系统未进入前十。
SOTA 能力是安卓生态优势的有效延展。在基于安卓独特的开源策略下，以“联盟式”的组合打法成为其最大的亮点：一方面通过与手机厂商的合作实现了安卓系统的快速普及，实现了应用软件在不同终端中的良好兼容；另一方面在基于其开放性原则下兼容了更多的应用软件开发商，应用矩阵也更丰富。对于用户而言，通过 SOTA 方式即能实现应用软件在不同终 端以及不同渠道的获取（渠道可以是官方应用商城，也可以是腾讯应用宝、360 等第三方应用平台）。我们认为，生态优势是安卓能与苹果进行正面抗衡的重要原因之一，而其 SOTA 能力则能将该项优势实现有效的延展。
2.3. 生态的终局：智能手机成为万能的“场景性工具”
硬件性能饱和+标准化趋势加剧，智能手机硬件创新迎来瓶颈期。在“软硬件共同定义时代”， 手机的硬件架构已经完全适配于移动互联网浪潮下智能化的发展，其硬件性能已完全能够支 撑功能与应用的同时运行。以苹果的单核性能为例，根据 Benchmark 公布的数据显示，近年 来其性能提升增速稳定维持在 20%左右，硬件性能增长乏力。此外，智能手机的屏幕、摄像 头、外观设计等硬件呈现出千篇一律的设计，硬件的差异化也在逐渐缩小。
OTA 升级不仅实现了智能手机生态的定义，还奠定了其软件收费的可能性。随着手机在硬件 能力上的完备且趋同，其系统软件的流畅性，以及应用生态的“迭代效率及丰富程度”就成 为了手机厂商之间竞争的关键。在此阶段，OTA 技术的具备就显得至关重要：一方面，通过 FOTA 能够实现手机系统性能的提升，以具备承载更多应用的能力；另一方面，SOTA 将不 断丰富“应用商城的产品矩阵”，从而完善手机的应用生态。随着 OTA 能力的完备及成熟， 智能手机迎来了“生态定义”的黄金时期，并带来了手机厂商在盈利模式上的跃升，其模式 也将从传统的硬件售卖，转变为“硬件+软件”收费的价值升维（软件收入包括：应用产品 的收入分成、广告费等）。
与真实场景互联，智能手机成为万能的“场景性工具”。除了提供个性化、集成化的生活、 娱乐、消费等软件服务外，智能手机与智能家具、智能汽车和可穿戴设备等终端的组合搭载， 实现了与现实生活中的真实场景的连接，彻底打破了时间、地点的限制，打通了线上、线下 的边界，也改变了手机仅作为线上应用载体的属性，使其逐步成为万能的“场景性工具”。
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汽车产业的范式转移：跟随与颠覆
在“新四化”的背景下，智能汽车的出现进一步延展了以智能手机为起点的功能性革命，打 破了汽车仅作为载人工具的观点，并推动了其产品属性向智能化的代际突破，百年汽车工业 将被彻底颠覆。通过回溯智能手机的迭代，我们发现智能汽车的发展与其存在异曲同工之处。
3.1. 交互的起点：智能座舱登场，人车交互模式开启
智能手机触控模式的诞生，改变了传统以按键为枢纽的交互习惯，同时赋予了汽车设计厂商足够的灵感，使其率先从视觉+触控角度对近距离高频接触的汽车座舱进行智能化创新。依 托于手机屏幕的触控交互设计，特斯拉在创始之初就率先对汽车座舱内的屏幕进行了革新， 取消了传统座舱复杂且老式的硬件按钮，化繁为简，将音响、娱乐、导航地图等功能汇集于 中控大屏中，并延续手机多点触控的操作模式，塑造了人车智能交互的新体验。此后，中控 大屏模式引领了汽车座舱的新潮流，无论是丰田售价十万级别的车型，还是法拉利百万级别 的车型，均搭载了尺寸接近平板大小的中控触摸大屏。
尽管中控大屏的出现使得人车交互体验感提升，但对于屏幕触控反馈的迟缓和视觉占用也在潜移默化中影响着驾驶安全。因此，智能座舱的交互模式进一步向触摸-语音-手势等多模态的交互方向演化，提高了人车交互的效率。首先通过多模态的交互技术整合座舱内分散的触 摸、语音识别等感知技术，增强智能汽车的感知能力，形成对用户全方位的输入理解，再利 用音效、增强现实等技术完成用户指令，最后通过屏幕对用户指令进行反馈，实现人与汽车 无缝交流的终极交互模式。
3.2. 架构的进阶：架构定义软件，软件决定生态
3.2.1. 智能汽车架构的演化路径
用户对于汽车的消费体验已不再满足于简单的出行，而是将其延伸为“移动第三空间”，以 获得乘坐体验与消费价值的双重升维。通过回溯智能手机的迭代历程能发现，手机 OTA 能 力的实现，才使得其获得了“价值的绽放”，成为万能的“场景性工具”；智能汽车将延续智 能手机的发展脉络，汽车 OTA 能力的完备也将是其“价值升华”的关键，而架构的迭代则 是其实现的前臵基础。总结而言，我们认为智能汽车将延续智能手机的脉络，由架构定义软 件，软件决定生态，生态重塑汽车。
通信技术的革命是汽车从“机械定义时代”跨向“硬件定义时代”的关键。回顾汽车架构的迭代历程，在“机械定义时代”汽车仅具备了必要的电气组件，但随着音频、照明设备、排 放电子模块等功能性模块的增加，ECU、传感器、仪表等电子元件的数量也随之急剧增多， 硬件成为了当时汽车架构中最主要的部分。在此背景下，受制于单点通信方式的局限性，布 线系统为了实现各硬件间的信息传输，只能选择被动性的叠加，从而导致了装配成本过高、 总重量超重等问题。为了解决这一矛盾，催生了车载总线技术的诞生，推出了 CAN/LIN/Flex Ray/MOST 等多种标准的总线链路，并允许相关硬件在同一总线链路下，实现数据以及功能 的共享与传输，从而有效降解了原有布线系统的复杂性，提升了数据的传输效率。至此，汽车“硬件定义时代”被开启。
应用软件层分离，实现软硬件初步解耦。在“硬件定义时代”，由于主机厂受制于自身研发能力的薄弱，同时考虑到包揽所有开发工作所带来的成本耗费，其更多的选择，依赖于具备较强研发能力的 ECU 供应商。但在分布式架构下，由于一个 ECU 对应一个功能，且往往带有嵌入式的软件系统，这就导致了在此阶段，汽车软硬件之间呈现高度的耦合。但相较于产品内在的变化，我们更需要关注，在此架构背后所映射的产业链议价权的改变，是供应商话语权的加速提升，主机厂只能被动局限于零部件的整合工作。此外，由于各供应商之间 ECU 标准的不统一，导致了底层软件重复的问题凸显，资源利用率较低。在此背景下，AutoSAR 的成立，将不同结构的 ECU 接口实现统一，而应用层与软硬件层也获得初步的解耦。同时， 其赋予了应用软件更好的可扩展性以及可移植性，进一步增强了软件的复用率。我们认为 AutoSAR 的出现，在原有架构下驱动了软硬件实现初步分离，主机厂也因此获得“解放”。
智能网联化引领汽车行业变革，EE 架构已向集成式推进，“软硬件共同定义时代”全面来临。 尽管在“硬件定义时代”AutoSAR 的出现，实现了软硬件的初步解耦，但其主要针对的还是 分布式 ECU 架构，因此仍然保留着浓厚的“硬件定义”色彩，车载软件的更新依旧与汽车 的生命周期同步。但随着智能网联化的推动，特斯拉的异军突起，将倒逼主机厂进行架构的 革新。汽车 EE 架构也将从分布式逐步演化至集中式架构，即将大量相同功能的 ECU 进行整 合，并交由域控制器进行统一的管理调度，使开发人员能完全独立于底层硬件下进行上层软 件的开发，以实现软硬件解耦范围的进一步扩大，以及内在数据的集中交互和决策处理。此 时，AutoSAR 也随之升级为 Adaptive AutoSAR 以适应新的智能化集中式 EE 架构。具体来看， EE 架构将分别从硬件、软件、通信三方面进行架构的升级，并向“集中、精简、可拓展” 的方向实现转变。
1）硬件架构：从分布式-（跨）域集中-中央计算平台架构演化。主机厂采用的分布式架构， 在面对智能座舱域、自动驾驶域所延伸出的进阶功能的变化时，往往“牵一发而动全身”， 使得汽车的开发周期被迫延长，开发成本呈现剧增。但随着 EE 架构向集中化开始演变，ECU 数量被大幅精简，并新增域控制器，将相似功能的 ECU 交由对应的域控制器进行统一管理 及调度，以形成域集中式架构，或者直接集成为中央计算平台架构，并通过整车物理区域划 分的区控制器配合中央计算平台进行统一的控制管理，以增强各执行单元的协同度。
2）软件架构：软硬件加速分离，推动软件架构升级为计算平台。EE 架构向集中式开始演化， 域控制器方案的出现，将彻底弱化底层 ECU 的运算能力，将功能的处理统一交付于域控制 器进行控制。这一方式的实施，将有利于实现底层资源的标准化、通用化，并进一步降低了 软硬件间的耦合度，将解耦范围从应用软件层的分离拓展至整个软件架构，使其独立于硬件 之上，发展为由“芯片-操作系统-中间件-算法”构成的计算平台。
3）通信架构：现有通信架构面临的困境，车载通信技术有望再次迎来革新。“硬件定义时代” 的通信技术革命，已驱动车载信息的传输方式从单点链路向总线链路实现转移，并使得各个 独立 ECU 之间的数据传输，可根据不同的通信需求采用 CAN/LIN/Flex Ray/MOST 等不同标 准的总线链路。但随着汽车智能化功能的增加，对于数据传输的效率、通信协议的开放性及 兼容性提出了更高的要求。根据 Intel 的测算，自动驾驶车辆每天将产生超过 4T 的数据量， 而车载总线技术作为上一轮通信技术革命的产物，并不具备高扩容性，导致其无法满足在智 能化变革下数据交互所需的带宽要求。同时，随着 ECU 数量的急剧增加，在车载总线链路 下，数据传输所需的线束也要随之延长，从而将带来成倍的成本压力与重量压力。根据佐思 汽车研究的测算，如果沿用目前的架构体系，无人车时代的线束成本将不会低于 1000 美元， 而其重量可达 100 公斤。
3.2.2. 特斯拉“类苹果”模式的布局
特斯拉的 EE 架构领先主流厂商 6 年，率先达到中央计算平台架构阶段，实现跨域融合，完成了从“功能机”到“智能机”的转变。特斯拉抛弃了由传统的特定 ECU 执行特定功能的 “功能机”设计，转为面向通用计算的“智能机”设计：以区控制器的形式协同不同功能域 之间的信息决策，即一个 CCM（中央计算模块）+三个区控制器。具体来看，CCM 整合了自 动驾驶和信息娱乐系统两大域，而区控制器则按位臵划分为前车身、左车身、右车身控制器， 并由 CCM 进行统一处理、决策，协调各域之间的操作控制。
其中，CCM 掌控了所有的摄像 头、雷达传感器还有车机；左车身控制器集成了内部灯光、转向柱控制等；右车身控制器则 集成了自动泊车、座椅控制、扭矩控制等功能。此前日经 BP 社在 2019 年拆解了特斯拉 Model 3(图片|配置|询价) 和 Model S(图片|配置|询价)，得出了一个结论：业内普遍认为，以中央处理器为核心的集中式 EE 架构的商 业化应用要到 2025 年之后，而特斯拉在 Model 3 上已经实现了上述架构，其架构已经领先其 同行超过 6 年。
完全自研的自动驾驶芯片+操作系统+算法是其 EE 架构遥遥领先的幕后推手。从 2014 年推 出第一个版本开始，特斯拉的自动驾驶系统“Autopilot”系统经过了 4 次大的硬件版本更新， 从最初 1.0 版本的完全基于第三方供应商 Mobileye 提供芯片+算法，到 2.0、2.5 版本逐步过渡 到自研算法+英伟达的芯片，最后在 2019 年 4 月份特斯拉成功推出自研芯片，实现了自动驾 驶芯片+算法的垂直整合。
同时，其基于 Linux 内核自研的 Version 操作系统能够与芯片完美 适配，增强软硬件的协同性能，加快算法迭代效率。从实际效果来看，基于自研的自动驾驶 芯片的 Autopilot 系统性能得到了显著提升，从 2.5 版本只能同时处理每秒 110 帧图像进化到 3.0 版本同时处理每秒 2300 帧的图像；与此同时，芯片成本也较之前下降了 20%。
如同苹果在智能手机的成功一般，特斯拉自动驾驶技术的垂直整合之道再次证明一个道理— 依赖第三方供应商技术无法建立起持续的核心业务壁垒，关键技术必须自研。以芯片为例， 特斯拉的自研 FSD 芯片被马斯克称为世界上最好的自动驾驶芯片，国内自动驾驶芯片厂商地平线的战略规划副总裁(图片|配置|询价)李星宇就表示：“特斯拉自研芯片成功，成为业内唯一一家拥有了自己芯片的车厂，这将打破产业游戏规则。从技术角度看，FSD 的成功推出足以令其领先同行至少三年”。
特斯拉采用独特的“影子模式”，打造海量数据+算法的研发迭代闭环。目前自动驾驶算法的 一大挑战在于—现实世界中，各式各样的复杂且少见的驾驶场景所带来的长尾风险。对于这 个挑战，特斯拉的方法论是通过打造海量数据+算法的研发闭环，解决现实世界中可能存在 的 0.00…01%的长尾风险。特斯拉根据“影子模式”的原理，在已交付车辆全部前装了“Autopilot” 的硬件（包括摄像头、毫米波雷达等传感器），利用传感器探测用户驾驶的真实路测数据， 并在驾驶过程中保持“Autopilot”系统的运行状态，时刻与该真实路测数据对比，不断修正 算法预测错误的部分，提升自动驾驶能力。
根据 electrek 的分析，截止 2019 年 7 月，特斯拉 已交付超 64.3 万辆具有自动驾驶功能的特斯拉汽车，基于上述车辆采集到的自动驾驶路测里 程达 15.6 亿英里。此后，特斯拉深度学习高级总监 Andrej Karpathy 在一次公开的演讲中透露， 截止 2020 年 4 月，Autopilot 累计的有效驾驶里程已经达到了 30 亿英里。与之对比，业内公认的自动驾驶全球领军企业—谷歌 Waymo 也只不过有 1500 万英里的数据积累。
特斯拉的通信架构已实现部分以太网的应用，具备车辆不断进化的能力。从特斯拉的一个 CCM+三个区控制器的整体架构来看，其三个区控制器仍然使用传统 CAN/LIN 总线向 CCM 传输数据，而在 CCM 内部则采用以太网技术，以支持中央计算平台高性能运算的通信需求。同时，具备高速传输效率的以太网成为特斯拉通过 OTA 技术赋予车辆不断进化能力的“临门一脚”。
FOTA 升级是特斯拉持续进化的“武功绝学”，也是软件服务收费的基石。特斯拉是全球第一 个使用 FOTA 技术的车厂，不仅能够通过 SOTA 实现车载信息娱乐系统的更新，也能够延伸 至自动驾驶、车身控制、电池管理等核心领域的 FOTA 升级，提升车辆自身性能。
同时通过 特斯拉 APP 进行 OTA 软件更新服务，实现软件服务收费的盈利模式，具体包括：1）首次引 入了软件应用商店（in-app-purchase），方便用户购买软件升级。未来所有特斯拉车主都可以 在特斯拉的 APP 中购买各种软件更新服务。例如，基本版自动辅助驾驶（Autopilot），完全 自动驾驶（FSD），加速性能提升以及其他高端功能；2）首度开启高级连接服务收费（9.9 美 元/月）。只有车主支付了服务费才能用实时路况、卡拉 OK、流媒体等功能。可以说，OTA 能力的实现是特斯拉从“钢铁”升级到“钢铁侠”的关键，也是特斯拉实现软件服务收费的技术基石。
通过持续升级，特斯拉的软件和应用服务生态越来越像苹果。2019 年 9 月，特斯拉时隔 1 年 后正式更新 V10 版本的车机系统，我们认为这是一次重要的转折点。在此之前，尽管特斯拉的中控大屏一度引领潮流，但其承载的软件生态却相对匮乏，屏除了车辆设臵、地图导航之 外基本无「生态」可言。
V10 版本的更新对于车机软件生态做了丰富的内容升级，具体包括：1）游戏方面：首度引入了麻将和扑克牌两类在线游戏，并且引入了经典人气游戏《Cuphead 茶杯头》；2）流媒体方面：国外版本支持播放 Youtube 和 Netflix 两个视频源；而在国内版本中，则融入了腾讯视频和爱奇艺。两个视频资源的体验，和我们在 PC 端的体验一样，在车辆驻车时就可以播放。可以说，V10 版本的推出让我们看到特斯拉开始认真打造汽车软件生态，整个汽车的使用体验也在向“移动第三空间”不断靠拢。
3.2.3. 传统车企“类安卓”模式的进击
在特斯拉的引领下，传统主机厂也逐步向集中式 EE 架构转变，其转变的路径可分为：
1）从 分布式-（跨）域集中-中央计算平台架构的渐进式路线；
2）像特斯拉一样，将其汽车架构直达终点至中央计算平台架构。
目前，部分国内自主品牌、造车新势力，以及大众、宝马、通用等强外资主机厂已经或正在规划升级其 EE 架构为（跨）域集中/中央计算平台架构。以宝马为例，其下一代 EE 架构将采用中央计算平台架构，并计划于 2021 左右年量产。此外，安波福、华为等 Tier 1 供应商/科技公司也纷纷部署 EE 架构。如华为提出的基于计算和通信的 CC 架构，由智能座舱、整车控制和智能驾驶三大域控制器构成，采用跨域融合的架构方案。
对于传统主机厂 EE 架构的升级之路，更多采取了“类安卓”式的合作模式。
1) 域控制器： 以采购 Tier1 的产品为主；
2）芯片：是主机厂实现架构升级的重要基石，但由于其自身在芯片研发能力上的不足，多以“规则制定者”的角色出发，倾向于在不同域中选择优质的供应商进行合作。其中，在智能座舱域中，核心供应商可分为两类：①传统汽车电子厂商，主要面向中低端市场；②消费电子厂商，主要面向中高端市场；在自动驾驶域中，核心厂商则主要包括，英伟达、高通、Mobileye、NXP、瑞萨等；
3）操作系统：作为架构的核心，传统主机厂多选择在基于底层操作系统下展开“差异化”的自研道路；
4）算法：在智能座舱域中：由于涉及的功能众多，厂商也较为分散。其中，与芯片厂商/ Tier1 有着深度合作，且具备算法能力的软件公司则相对占优；在自动驾驶域中：对于其算法供应商的选择可大致分为两类：一、芯片厂商以整体化方案直供；二、主机厂自行选择（在低阶成熟算法中：部分由 Tier1 决定/芯片厂商推荐；在高阶新兴算法中：由主机厂决定并促成其与 Tier1 实现适配，以 Tier1/ 初创型算法公司/科技巨头为主）。
以太网将成为未来车载通信技术的标杆。随着 EE 架构向集中化趋势发展，以太网凭借其具备高带宽、高开放、低延时的优势将被广泛应用，并有望成为车载通信网络中的骨干网。部分主机厂目前已经搭载了以太网技术，如小鹏的 P7 搭载了基于百兆的以太网架构，而相比传统车载通信总线的形式，其控制单元之间数据的传输速度提升了近 200 倍。同时，以太网的应用也将为传统主机厂实现 FOTA 升级赋能，以加快整车性能的迭代。
集中式 EE 架构的演化使得汽车 OTA 技术得以实现，OTA 实力成为主机厂竞争力的体现。 目前，大部分主机厂都能实现车载信息娱乐系统的远程升级（SOTA），但只有理想、小鹏、 蔚来等新势力造车能够通过“硬件预埋”的形式，对智能驾驶、底盘系统、电池管理等固件 系统的性能进行 FOTA 升级，并在后续实现以升级服务为收费核心的商业模式。如蔚来在 ET7 上首次采用了自动驾驶软件订阅机制，NAD 系统每个月收费 680 元，也再次验证了特斯 拉开创的智能汽车软件订阅模式的可行性。
3.3. 终极形态的畅想：生态定义汽车，“移动第三空间”的共享
智能汽车是百年汽车工业史上一次伟大的范式转移，将复制智能手机的交互与功能变革两大路径。手机智能化的核心是交互从按键到触屏，功能从通话工具到移动上网平台。智能汽车 同样复制这两条路径，交互方面从机械仪表盘变革为全液晶仪表盘、中控大屏为核心的智能 座舱，功能方面从驾驶工具转变为具有自动驾驶能力的移动平台。百年汽车工业正发生史诗 级的颠覆，而汽车的产品定位将不再是“行走的精密仪器”，也不仅只是一台“行走的计算机”，而是真正意义上的“移动第三空间”。
软件决定生态，生态定义汽车。在智能网联化的驱动下，EE 架构的集中式发展不仅实现了 软硬件的解耦，还突破了 OTA 原有的技术瓶颈，凸显了软件价值，真正实现软件定义汽车。主机厂通过 OTA 技术一方面可以不断丰富车载的应用生态，实现车内场景化的完善；另一 方面能够加快整车性能的迭代，驱动自动驾驶向更高等级进化。因此，汽车仅作为载人工具 的观点将被颠覆，逐渐转变为集消费、工作、娱乐的第三空间，最终实现生态的定义。
“共享化”时代，车厂角色将重新定义，开启智能汽车终极场景。随着滴滴、Uber 等出行服 务商对传统出行领域带来的冲击，主机厂也将顺应“共享出行”的潮流，未来汽车可能分为 两类，一类是有人驾驶的汽车，一类是移动服务汽车。传统的汽车制造商将逐步向移动出行 服务商转型，为用户提供 Car as a Service 或者说是 Mobility as a Service（MaaS）的一站式出行 服务。
从用户角度来看，相对于私有车的模式，转向移动出行服务，可以充分利用路上的时 间做自己的事；从车厂的角度来看，商业模式将从产权交易到使用权交易，即不再是一锤子 买卖的整车销售，而是类似“手机流量套餐”一样，对用户的出行服务进行按需收费。从广 义来看，未来出行服务需要具备三大要素：移动平台（车）、自动驾驶技术、用户服务入口。其中，自动驾驶将是关键技术，可以大幅度的降低出行服务平台的最大的运营成本项（司机 的工资），直接决定了主机厂转型移动出行服务商的盈利潜力。
Waymo 在 2018 年就已宣布正式商用，推出自动驾驶网约车服务，成为 Robo-taxi 的开篇之作。而特斯拉作为智能汽车的领头羊，马斯克也宣布其将在 2020 年实现完全自动驾驶功能，并打 造的无人驾驶网约车平台- Robotaxi network，开展自动驾驶出租车服务。同时，NVIDIA 创 始人兼首席执行官-黄仁勋在与欧洲《汽车新闻》的访谈中也表示：“未来主机厂将会像媒介公司一样，不再只是造车，而是运营车队，主机厂将成为车队管理者和服务提供者。
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史诗级产业机遇，万亿市场的阿基米德支点
智能汽车是继智能手机后“人与机器”共舞的最新戏码，其主线也延续着智能手机的发展脉 络：从交互的变革-架构的升级-生态的形成实现迭代变化。而在此过程中，无论是产业格局 的演变还是其价值链的转移，“软件”均是其中最为关键的变量。同时，我们认为，在“新 四化”的背景下，智能汽车将迎来远超 10 年前智能手机产业链的史诗级机遇。
4.1. 供应链的颠覆
根据汽车 EE 架构的演化，汽车产业的本质从一个企业做车（机械定义）-一个产业做车（硬 件定义）-多个产业做车（软硬件共同定义、生态定义）的演变。在“机械定义汽车的时代”，往往由一个企业进行汽车制造，但随着功能的增加，“硬件定义 汽车时代”到来，汽车系统逐渐变得复杂，配套供应商等角色的参与，组成了完整的汽车产 业链，形成了“主机厂-Tier1-Tier2/ Tier3”垂直合作模式。但由于分布式架构的开发高成本 与技术短板，主机厂主要依赖于 Tier1 实现汽车产品复杂功能的落地，自身只需解决好传输 网络、车身管理等整车适配问题，即“整车功能的实现=N* Tier1（软硬件解决方案）”，却也 在一定程度上限制了主机厂自主定制开发的权利。
传统供应链格局被颠覆，软件实力成为制胜关键。在“软硬件共同定义时代”下，EE 架构逐步升级为集中式架构，软硬件的解耦从软件应用层的分离到整个软件架构的打通，软件成 为主机厂实现创新的突破口。此时，主机厂已不再满足于传统的“黑盒模式”，希望能借此 变革掌控功能实现所需的软件部分。因此，具备自主研发能力的主机厂可跨过 Tier1 直接与 具有软件实力的 Tier2 合作，带动 Tier2 地位向 Tier1 转移，打破了原有传统的垂直供应链格 局，发展为扁平化网状模式，即“整车功能的实现=主机厂（软件）+Tier1（软件/硬件）/Tier2”。
科技公司入局，成为供应链中新一代 Tier1。以华为、BAT 为代表的科技巨头，利用自身技 术的优势切入智能汽车领域，通过为主机厂提供智能汽车解决方案、增量部件、开源软件平 台等方式与其进行开放合作，形成优势互补、多方合作的产业布局。同时，原本处于 Tier2 位臵的软件企业可能跃升至 Tier1，甚至 Tier0.5，或将成为智能汽车产业链中强有力的竞争者。
汽车产业边界不断向外扩展，主机厂向移动出行服务商角色转化，驱动产业链从垂直链条结构趋向交叉网状出行生态圈。随着 EE 架构、OTA 技术的成熟，汽车的出行功能从单纯载人 升级为“移动第三空间”共享出行方式，主机厂新增移动出行服务商角色，在为其他出行服 务商供应车辆的同时，自身也能够为用户提供共享出行服务，汽车产业进入跨界融合阶段， 多个产业共同打造未来移动出行的新业态。
4.2. 价值链的转移
汽车的单体价值量远超于手机，其所带来的产业性机会更为明显。智能手机的市场规模远远不及传统汽车市场，根据 IDC、国际汽车制造商组织的资料显示，其通过手机出货量与汽车 出货量进行测算，结果显示传统汽车的市场规模（1.8 万亿美元）已是智能手机（5000 亿美 元）的 3 倍以上。我们在结合以上数据，以及对于智能汽车趋势的理解下进行综合判断，认 为在“新四化”的背景下，随着智能网联化的驱动，智能汽车的市场规模不仅仅只是延续， 更有望实现大幅的超越，而软件的价值将是其中最大的增量。
在智能网联化驱动下，EE 架构的革新驱动汽车价值的重心从硬件向软件转变，软件成为智能汽车产业的关键，驱动软件市场规模的增长。在 Automotive News Europe 资讯中 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“汽车制造商的业务模式将从根本上发生改变。到 2025 年， 许多汽主机厂业很有可能以接近成本价的价格销售汽车，并主要通过软件为用户提供价值。” 根据麦肯锡的预测，汽车软件市场规模从 2020 年的 340 亿美金攀升至 2030 年的 840 亿美金， 期间的 CAGR 为 9%。从细分市场来看， OS and Middleware、ADAS and AD 软件市场规模增 长最为迅速，2020-2030 年期间的 CAGR 均达到 11%，超过软件市场规模整体复合增速，预 计在 2030 年分别达到 80 亿美金、430 亿美金的市场空间。
汽车成为新一代的电子产品，由软件+硬件重新定义。在“新四化”浪潮的推动下，汽车在 传统硬件时代的机械属性将逐步转变为具有机械功能的电子产品，从以硬件主导向软硬件共 同主导的定义上发生着根本性的改变。根据麦肯锡的预测，至 2030 年全球汽车市场，软、硬 件的占比将分别达到 30%、41%。其中，软件的占比较于 2016 年提升了近 3 倍。但需要注意 的是，在“软硬件共同定义时代”中，硬件价值虽然被逐渐弱化，但其依然是汽车的重要根 基，软件的迭代更新仍需要在依靠“硬件预埋”下，才能保证其后续升级的实现。
汽车价值链呈现“总量上升，重心后移”趋势，其价值从硬件-软硬件-服务不断延伸。传统 汽车作为载人交通工具，主要聚焦于整个汽车制造价值链条。而在智能汽车的驱动下，汽车 围绕着移动终端进行角色转换，提升设计研发、后市场服务等环节的软件价值，促进其产业 的“微笑曲线”不断向后端延伸，形成“制造+服务”的价值链条。其中，服务的增加不仅 仅只存在于曲线后端，而是长期贯穿于汽车的全生命周期，推动汽车产业价值总量上升。
OTA 能力成为汽车迭代升级的关键，也是主机厂持续创造服务价值的核心要素。OTA 技术 的运用，将分布式阶段单一 ECU 的 T-BOX 网联功能进行升级，趋向于整车功能的更新。对 于主机厂来说，通过 OTA 对应用软件与硬件性能升级进一步完善整车功能，加快汽车周期 迭代，并通过增值服务持续为用户提供消费价值；另一方面，OTA 技术升级方案不仅能够降 低缺陷产品的召唤成本，同时也能够快速修复车辆所出现的漏洞，降低主机厂对于售后车辆 的维护成本。因此，在消费价值提升+成本降低的双重因素驱动下，主机厂将有望实现盈利 能力的大幅提升。
共享服务、自动驾驶的发展重构汽车出行服务价值，新的商业模式将推动汽车产业价值链的完善。自动驾驶时代，“整车品牌”价值被弱化，取而代之的是移动服务价值的提升，主机 厂角色被重新定义为移动出行服务商，或为出行服务商提供服务，商业模式由原来的“一锤 子买卖”转变为按需付费的持续收费模式，而自动驾驶从 L2 向 L3/L4 级别的跨越或将成为该场景应用和服务的爆发点，奠定出行服务价值的潜力。同时，汽车产业链中的多方参与者 也将围绕其价值链进行深度挖掘，或外延至金融、保险、房地产等领域，产生巨大的商业发 展空间。
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智能汽车产业链的爆发
5.1. 智能座舱先行
智能座舱作为人车交互的入口已率先成为先行者。在“交互的起点：智能座舱登场，人车交 互模式开启”中，我们重点分析过：汽车智能化的起步延续着智能手机的发展脉络，汽车设 计厂商将率先从视觉+触控角度对近距离高频接触的汽车座舱进行智能化创新，人车交互的 模式也将逐步从触摸、物理操作的交互方式发展为以语音、手势、生物识别等多模态的交互， 并通过用户的感知数据实现人车的“无缝交流”。同时，传统座舱单一的中控屏幕及机械仪 表已无法满足日益庞大的行车信息及用户娱乐需求，因此集成化、场景化的智能座舱将成为 未来发展趋势。
5.2. ADAS 蓄势待发
美国自动驾驶分级统一行业认知。根据 SAE 标准，按照人类驾驶者的操作权限将自动驾驶分 成了 0-5 级。其中，2-3 级是一个重要的转折点，标志着驾驶权正式由人类移交给无人驾驶系 统。无人驾驶系统的分级，为全球主机厂无人驾驶研发进程提供了统一的指导。
ADAS 功能主要覆盖 L0-L2 级别，由感知层-决策层-执行层实现。其中，感知层解决的是“我 在哪？”、“周边环境如何？”的问题；决策层则要判断“周边环境接下来要发生什么变化”、 “我该怎么做”；执行层则是偏机械控制，将机器的决策转换为实际的车辆行为。根据上述 三个环节的分析框架，ADAS 技术实现的基本原理是：感知层的各类硬件传感器捕捉车辆的 位臵信息以及外部环境（行人、车辆）信息；决策层的大脑（计算平台+决策算法）基于感 知层输入的信息进行环境建模（预判行人、车辆的行为），形成对全局的理解并作出决策判 断，发出车辆执行的信号指令（加速、超车、减速、刹车等）；最后执行层将决策层的信号 转换为汽车的动作行为（转向、刹车、加速）。
5.3. V2X 循序渐进
作为 5G、云计算、大数据等新技术和智能网联汽车的结合点，车联网是未来智慧交通发展的主攻方向。车联网（V2X）是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装臵的智能网 联汽车，通过现代通信与网络技术，实现车与车、车与人、车与路以及车与云端间的通信。按照交互对象，可将 V2X 分为车与车（V2V）、车与人（V2P）、车与路（V2I）以及车与网络 （V2N）等四类。
具体来讲，V2V 即通过车载终端使得车辆之间形成一个互动的平台，可以 相互交流信息；V2P 则是通过连接到行人、骑行者等的手机、笔记本电脑等用户设备来实现 与汽车的通信，有利于保护这部分弱势交通群体，减少交通事故；V2I 主要是车载设备与路 侧的基础设施进行通信，提供实时信息服务，开展车辆的监控管理等工作；V2N 则赋予了汽 车接入网络与核心平台进行连接的能力。
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