ICVTank 公布的多个方面数据显示，预计2025 年中国智能座舱的市场规将攀升至 1030 亿元。目前，全球传统座舱市场基本由大陆、伟世通、电装等海外 Tier 1 所主导，行业格局“形似稳固”。随着智能化浪潮的开启，软硬件解耦趋势将进一步加剧，原有的供应格局或将被打破，而真正具备“完整、优质、可持续”产品矩阵，且拥有智能化“纵深”能力，并可赋能主机厂实现软硬件解耦的 Tier 1 或将率先受益。

  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，通过回溯智能手机的迭代历程，我们得知智能汽车的发展与其存在异曲同工之处。

  以交互为起点：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。依托于电子设备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革新，取消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，均搭载了尺寸接板大小的中控触摸大屏。

  中控大屏的出现使得人车交互的体验感提升，但屏幕触控反馈的迟缓和对于用户视觉的占用仍在潜移默化中影响着驾驶安全。因此，智能座舱的交互模式将进一步向触摸-语音-手势等多模态的交互方向演化。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，最后借助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。

  硬件的革新、交互模式的多样性将驱动智能座舱向多屏交互集成化方向迭代。智能座舱的集成化可分为三个阶段：1）单一座舱：主要由中控平台构成，仅提供多媒体娱乐功能；2）中控平台、仪表盘等系统集成（目前阶段）：由全液晶仪表盘、中控大屏、HUD、后座娱乐等外设硬件构成，并嵌入了多模态的交互方式，可实现人车智能交互、车辆管理等功能。有必要注意一下的是，随着屏幕数量的增多，为实现多屏之间信息交流的互联互通，“一芯多屏、多屏融合”的趋势开始显现。根据伟世通的资料，2023 年将全面形成以多屏化集成为形态的中控平台；3）与无人驾驶集成：伴随着驾驶自动化程度的提高，用户将从驾驶任务中释放开来，与智能座舱融合，使其具备了“移动第三空间”的条件。

  智能座舱较于传统座舱增配部件，单车配套价值量随之上涨，市场空间也明显提升，但现阶段仍由国外 Tier 1 所主导。根据中国产业信息网的数据测算，传统座舱仅包括，机械仪表盘、车载信息娱乐系统，单车价值量在 1500 元左右。而智能座舱则包括，全液晶仪表盘、车载信息娱乐系统、HUD、语音交互、流媒体中央后视镜等主要部件，单车价值量成倍增加，其配套价值上涨至 9000 元以上，智能座舱市场规模由此也将进一步扩容。

  ICVTank 公布的多个方面数据显示，2018 年中国智能座舱的市场规模为 396.9 亿元，预计2025 年将攀升至 1030 亿元，2018-2025年期间的 CAGR 达到 15%。目前，全球传统座舱市场基本由大陆、伟世通、电装等海外 Tier 1 所主导，行业格局“形似稳固”。

  但我们判断，随着智能化浪潮的开启，软硬件解耦趋势将进一步加剧，原有的供应格局或将被打破，而真正具备“完整、优质、可持续”产品矩阵，且拥有智能化“纵深”能力，并可赋能主机厂实现软硬件解耦的 Tier 1 或将率先受益。

  全球化供应链+自动化工程能力是持续发展的底气。市场一致认为，全球化供应链能力是 Tier 1 供应商应当具备的基础条件。但我们大家都认为，全球化供应链的匹配需率先在各国间铺设人员、设立工厂，其成本、时间耗费巨大，但该能力的实现又至关重要，必然的联系到主机厂新车型的交付效率以及稳定性，因此其能力恰恰是决定供应商能否从“高级”到“顶流” 的最难突破，却也是最重要的指标。

  以架构的迭代为驱动：汽车架构从分布式-（跨）域集中-中央计算平台架构演化，将整合大量类似功能的 ECU，转而由域控制器进行统一的管理调度，使得开发人员能完全独立于底层硬件进行上层软件的开发以及内在数据的集中交互和决策处理，从而推动了软硬件解耦的大潮。

  上述变化也为产业链环节带来了新的要求，即新时代下的核心供应商，需要同时在硬件、软件两端及其协同能力上分别展现核心优势，实现“两条腿走路”。我们大家都认为，软硬件协同能力将是新时代下供应商的核心卡位优势，而硬件层面的工程化和量产能力、软件层面的芯片兼容能力和平台化能力，将为这一卡位优势提供更大的用户粘性，从而使得壁垒优势更加坚固。

  智能座舱域向集中式架构发展的核心体现是“一芯多屏”结构的出现。分布式结构中各交互模块由对应 ECU 及其芯片单独控制的架构，将帮助座舱域控制器对交互场景中所有屏幕模块来优化管理。

  作为域控制器的核心差异化因素，芯片成为了主机厂对域控制器选择的主要诱因，从而形成“选控制器”本质在于“选芯片”的底层逻辑。

  智能化时代，芯片作为支撑车机功能运行的核心，在座舱域的核心要求是实现智能化和网联化两大关键性指标。智能化体现在“一芯多屏”架构下多样化、复杂化的交互任务和车载应用的解决能力，而网联化则是基于车联网生态下的数据通信能力，在座舱领域体现为 5G Modem 技术。

  具体来讲，智能化方面，随着车载生态的丰富和“屏”数量的增多，对于“芯” 的要求也随之提升，大多数表现在芯片算力等方面，即逐步完成 MCU 芯片向算力更强的 SoC芯片的倒逼，以承载大量图像、音频等非结构化数据的算力需求；网联化方面，芯片需要具备集成 5G Modem 技术的通信模块，进而实现车端、路端等核心要素间的数据交互能力。因此，芯片厂商作为域控制器厂商的核心技术支持者，为域控制器产品的差异化提供了最大空间。

  相应地，域控制厂商作为芯片厂商生产能力的延伸，也为芯片厂商提供了充足的市场基础和供应链能力。这一供需关系推动形成了“芯片厂商为核心、域控制器厂商作为必要补充”的供应链格局，技术的难点将由芯片厂商和域控制器 Tier 1 共同探索、相互赋能。

  这种格局下，作为壁垒性最强的一环，芯片厂商对于主机厂来说，是技术架构的基石，其他功能的设计和生产均需满足与芯片的适配性才能有效提升运行效率。因此域控制器厂商背后的芯片厂商，将成为主机厂供应链选择的重要选择维度。

  在芯片向域控制器的集成封装模块，自身硬件生产也任旧存在散热难、功耗高等技术难点，这对域控制器集成厂商的工程能力是重要考验。随着芯片数量的增多、芯片算力要求的逐步的提升，智能座舱域同无人驾驶域相仿，均面临着功耗过高、散热困难的问题。根据天际汽车基础硬件总监周毅的观点，前期独立 ECU 在电控方面的功耗约为 10W，部分小型驱动仅 1-2W，整个功耗基本能通过被动散热解决。

  但对于域控制器，功耗会达到 100w 量级，简单被动散热已不足以满足其硬件运行需求，而中央计算平台功耗预计会达到数百瓦，无论是结构散热设计，或是整体硬件架构涉及，都对域控制厂商的硬件工程能力提出了较高的要求。

  合格的域控制器良率是芯片厂商或主机厂核心技术可以在一定程度上完成商业变现的必要条件，将极度影响“芯片-域控制器-整车”这一供应链主轴的良性和高效运行。因此较高的工艺生产能力，也是域控制器厂商们对产业链进行赋能从而打动主机厂的重要切入点。

  作为芯片厂商的深入捆绑对象，Tier1 提供的整体化打包方案还能够在性价比和进度赶超维度赢得主机厂的青睐。打包方案可以为主机厂提供较高的采购性价比。根据产业链调研，目前主流座舱芯片的价格在近百美元，域控制器硬件价格在数千块钱左右，加上足够的后期支持调试费用，单独采购各零部件的总成本在 3000-4000 元左右；

  而打包采购内置芯片的域控制器方案总成本则低于分包形式，对于主机厂来说将是极富性价比的选择。此外，整体化打包方案经过先前的适配，能有很大成效避免主机厂与两家供应商自行沟通可能会导致的沟通成本和适配成本，帮助其在智能化技术和市场格局快速迭代的环境中加快量产速度，实现产品的更快速上马。

  凭借出色的本地化响应能力，Tier1 还将充当主机厂和芯片厂商对接过程中的快速支持角色。对于主机厂在量产过程中面临的各类的紧急型服务需求，深耕市场多年的 Tier1 能够凭借其出色的服务能力，为芯片厂商的技术延伸提供现场调试、应急处理等途径的有效补充。头部Tier1 自有的、链条化的调试和编译平台，也能够作为技术端的必要拼图，为芯片厂商和主机厂的调试提供便利。

  通过以上分析我们得出结论：拥有优势算力、具备良好硬件集成能力、性价比、量产效率以及本地化能力的“芯片商-域控制器商”联盟将在市场中更具竞争优势；在联盟内部，对于芯片厂商来说，域控制器 Tier1 的定位除提供集成能力外，还在于为其提供必要的市场客户资源和供应链整合能力。目前部分国外核心座舱芯片厂商，因其传统业务重心的不同，导致短期内恐暂不具备对国内市场进行完全自主推广的能力。

  而传统头部 Tier1 深耕行业和区域多年，与多家当地主机厂均已形成成熟的合作伙伴关系，加之头部行业地位使得其也具备对供应链上下游良好的掌控力。在芯片厂商本地化“脉络”短期缺失的情况下，域控制器 Tier1 的自有成熟的供应链体系和市场基础可以帮助芯片厂商弥补这一暂时的“短板”，形成技术和商业能力上的良性联动。因此，域控制器 Tier1 在联盟内部，也成为了承担集成硬件、积累客户和完善供应链功能的重要角色。

  智能汽车对软件从服务于单一模块功能的需求，逐渐升级为对整域甚至跨域功能协调管理的需求。为了充分提高对于各模块硬件的管理控制效率，我们大家都认为新架构下软件相对于不同模块的适配性，即：芯片的兼容性开发和不同计算模块的平台化统筹管理能力，将成为域控制器厂商的核心竞争优势。其控制算法对于核心平台架构以及不同模块的复用性、适配性也将成为主机厂对域控制厂商的进阶要求。

  在分布式架构阶段，各功能模块的 ECU 具备自己独有的软硬件结构，软件算法在其自有硬件架构中独立发挥计算和控制功能，以保证单一功能模块的独立性。在此架构下，各功能模块之间为避免架构的干扰，会尽可能要求降低之间的数据互通或信息传导，因此导致软件层仅需要专注于对其自身模块功能的实现。

  而在集中式架构下，由于控制模块的聚拢，各功能模块的软件层被归集到域控制器中，形成了面向全域的统一控制算法。这样架构的变化使得软件层的作用从单一功能实现演变成为了配合通信架构升级，全新的架构不仅要实现功能，更需要达成对全域的复合调度。由此对于汽车软件的发展提出全新要求：实现对全域硬件的兼容性开发和拥有统筹化管理能力。

  软件功能的升级，带动了座舱域控制器厂商的职能升级。智能化时代，座舱域控制器厂商除了作为主要的板级供应商外，还演变为了基础软件供应商。其主要工作为硬件和操作系统等应用软件的对接，便于让主机厂自定的操作系统得以在硬件层面跑通。

  具体来看，不仅需要在硬件层面对相应的 SoC 芯片的外围电路进行设计，还需要把相应的操作系统（如 Andriod等）移植到相应的硬件平台上，并且在中间层把一部分与具体硬件设备相关的代码作为抽象接口保留出来，以便上层随时调用。这部分软件代码称为板级支持包（Board Supprt Package， BSP）。

  1）系统上电时硬件初始化的引导加载程序（Bootloader），主要由主机厂外包软件厂商负责、 2）操作系统访问硬件时的相关驱动程序、以及 3）与硬件访问直接相关的、 方便操作系统直接调用的软件模块。 一般而言，域控制器厂商的主要工作范围是对 2 和 3 相关的软件设计。 与上文软件级新要求相对应，这部分软件层级工作主要涉及到对下层不相同的型号的芯片以及上层不同虚拟机、操作系统之间的兼容和适配。

  BSP 部分的开发，在与底层硬件封装后，后续便不太需要再改动和升级，因此暂无法对主机厂产品差异化的战略目标形成帮助，因此主机厂一般不倾向于考虑这部分市场，同时由于车规级要求比较高，可开发程度受局限，新入局的科技巨头一般也不会外延至这一业务。 以上考量维度，使得座舱域控制器厂商在这一板块具有较强的天然壁垒。

  无人驾驶作为智能汽车的“技术珠峰”，由感知层-决策层-执行层实现。以数据的获取、分析判断和最终指令的执行为主轴，当前自动驾驶的实现原理可划分为如下层级：

  一、为采集路况数据并提供数据分析样本的感知层，即解决了“我在哪？”、“旁边的环境如何？”的问题；

  二、对采集的数据来进行集中化处理并计算出最优行为路径的决策层，其核心任务则需判断“旁边的环境接下来要发生啥变化”、“我该怎么做”；

  三、将决策层处理意见落实至动力系统，并转化为实际车辆行为的执行层。其中，感知层作为无人驾驶域技术的起点，其内部各传感器技术的迭代成为了重塑该领域格局的重要前提，而如何通过整合多传感器模块、高效率增强融合定位以拓宽安全边界，也将成为全产业需要共同攻坚的难题。

  随着智能汽车架构由分布式-（跨）域集中- 中央计算平台架构演化，也将进一步对决策层的运算能力和运算效率提出“升维”要求。因此，对于相关领域布局企业而言，掌握感知层和决策层的前瞻性技术，或将是抓住无人驾驶发展脉络，获得腾飞最佳机遇。

  感知层：基于无人驾驶冗余度和容错性特性，要求越是高阶的无人驾驶需要配备越多的传感器。依照我们的产业链调研，2020 年起国内外已起步进入 L3 级无人驾驶阶段，2021 年后将呈现加速状态，L2-L3 标志着汽车的操作权正式由人类驾驶者移交给无人驾驶系统，对无人驾驶系统的冗余度和容错性的要求均有着质的提高。

  从传感器数量来看，毫米波雷达的数量将从 L2 的 3 个左右提升到 6 个以上，摄像头也从 1 个大幅度的提高至 4 个以上，甚至会开始装配激光雷达。进入到 L4/L5 层级，传感器的数量也将水涨船高，毫米波雷达届时有望达到10 个以上，摄像头相应翻番，达到 8 个以上，激光雷达或会随着成本的迅速下降而有所新增。总之，高阶无人驾驶对传感器的数量要求会慢慢的多，尽可能确保行驶安全。

  多传感器融合是未来无人驾驶传感器方案的主要发展的新趋势。以自动泊车为例，需要摄像头和超声波雷达，甚至是毫米波雷达的多传感器融合方能实现的无人驾驶功能。自动泊车辅助借由摄像头和雷达的扫描和定位，相比于传统的倒车影像及倒车雷达，智能化程度更高，一般是先由超声波雷达或毫米波雷达识别车位空间，摄像头检测车位线，然后经电子控制单元对汽车和旁边的环境进行建模后，控制方向盘、油门踏板和刹车等执行件，实现自动泊车入库。

  随着无人驾驶级别升级，单车对传感器的需求量在持续攀升。以特斯拉、奥迪 A8 与通用 Cruise为例，摄像头基本随着级别数的提升单车配套量在增加，毫米波雷达随着级别的提升增幅尤其明显，L4 级的通用 Cruise 搭载的毫米波雷达数量是奥迪 A8 的 4 倍，单价昂贵的激光雷达在 L3 级别必备，L4 级别需求量亦有显著增加，技术最为成熟的 L5 级 Waymo 摄像头、毫米波搭载数量有所减少，但高价值量的激光雷达搭载数在不断提升。

  决策层：无人驾驶的实现依赖于大量的传感器，其产生的海量数据需要强大的计算能力作为支撑，强大的计算平台即成为刚需，以用于处理传感器输入的信号数据并输出决策及控制信号。

  而强大计算平台的构成，其内在则是具备更强算力的 SoC 芯片。我们在此章节也深度解析了目前各大芯片厂商在自动驾驶领域的优劣势，以及主机厂在考虑厂商时选择维度的差异。

  自动驾驶计算平台演进方向——芯片+算法协同设计。在未来计算平台的演化中，参考我们之前发布的行业报告《芯际争霸—人工智能芯片研发攻略》的观点，未来芯片有望迎来全新的设计模式——应用场景决定算法，算法定义芯片。如果说，过去是算法根据芯片来优化设计的时代（通用 CPU+算法），现在则是算法和芯片协同设计的时代（专用芯片 ASIC+算法），这某些特定的程度上可以称为“AI 时代的新摩尔定律”。

  具体而言，无人驾驶核心计算平台的研发路径是根据应用场景需求去对应设计算法模型，基于海量数据来进行充分验证，待模型成熟后再开发一个芯片架构，该芯片并不是通用的处理器，而是针对应用场景跟算法结合在一起的AI算法芯片。根据业界预估，相比于通用的设计思路，算法定义的芯片将能至少有三个数量级的效率提升。

  执行层：为了适应汽车 EE 架构的简化，以及无人驾驶功能的实现，执行层将从传统的纯机械式进阶为以主动控制技术为主导的线控技术。对于自动紧急制动（AEB）、自适应巡航系统（ACC）、自动泊车系统（AP）等无人驾驶功能的实现，传统的纯机械式执行机构无法对其融入了传感器和执行各类决策的电控单元来控制，因此，执行层的控制技术将进行电子化升级，并根据无人驾驶功能的等级提升，发展为以主动控制为核心的线 年主机厂基本实现 L2 级无人驾驶，未来将望加速普及与迭代。根据汽车电子设计、汽车电子头条的统计，2018 年大部分的外资及自主车主机厂均已在部分车型上实现了 L2 级无人驾驶。外资主机厂中以奥迪为代表，其 2018 年推出的奥迪 A8 是全球第一款量产 L3 级别的无人驾驶车型，改款车型搭载 5 个毫米波雷达、5 个摄像头及 12 个超声波雷达与一个 4 线机械激光雷达。目前根据大多数主机厂规划，均于 2020 年后逐步实现 L3/L4 级无人驾驶。

  无人驾驶级别的提升叠加渗透率的扩大，市场将进入加速渗透期，整体市场规模有望达到千亿级。当前大多数主机厂已在部分车型上实现 L2 级自动驾驶，对应量产车的车型销量直接影响了自动驾驶的渗透率水平。

  2020 年 11 月，世界智能网联汽车大会上正式对外发布《智能网联汽车技术路线》，其中精确指出，至 2025 年具备 L2 和 L3 级的新车将达到 50%；至2030 年将超过 70%。同时，根据盖世汽车研究院的预测，预计到 2025 年，中国乘用车整车中配置无人驾驶系统的产量比例接近 80%，其整体市场规模将达到 1758 亿元，2018-2025 年期间的 CAGR 高达 32%。

  因此，市场目前仍更多地把公司当作传统的零部件企业，忽视了其已从传统制造转型为汽车“智能化工厂”背后的行业空间和盈利模式的深刻变化。我们大家都认为，在汽车智能化的巨大浪潮下，依循着“外设硬件革新-内在智能深化-应用生态重塑”的渐进路线，三点优势能够让均胜电子从群雄割据的市场中脱颖而出。首先，汽车工业的特性及客户对于稳定、安全、优质服务的追求使得行业格局稳固，客户基础相对难以撼动，而均胜电子凭借其先进的创新设计、人机一体化智能系统、品质管理及优秀服务早已成为了大众、宝马、戴姆勒-奔驰、通用、本田和特斯拉等全球化主机厂的长期合作伙伴。同时，公司在此基础上也不断实现客户结构的下沉，与北汽、广汽、吉利以及上汽等国内主机厂均实现良好合作。 均胜电子在并购德国普瑞等优质标的后，“产品的质量+全球供应链” 的双满贯优势也使其进一步成为了具备“德系品质、中国基因”的“隐形冠军”。

  均胜电子从“硬件定义”向“软硬件共同定义”的转型中，率先依托均胜普瑞赋能座舱外设硬件，均联智行也已实现在软硬件两端的双向协同，并强化了这一关键技术卡口的用户粘性，两者共力使之成为汽车智能化发展的先行者。 遵循“选控制器”本质在于“选芯片”的底层逻辑，均联智行无论是其自身具备的吸引力，还是现阶段与芯片厂商合作，均具备充足优势。

  首先，公司的智能座舱产品已实现了与三星 V710/V910、高通 SA8150/SA8155、瑞萨 M3/H3N、华为 Kirin 990A 等多款座舱芯片的完美对接，同时依靠对方的技术上的支持，也已形成了在芯片技术领域的规模优势及示范效应。其次，在硬件工程能力上，均联智行已经具备充足的“实战”经验。

  公司携手大众设计量产了 CNS3.0 车机交互系统，并成功搭载新款迈腾车型，实现了从智能家居到车辆保养的生态化交互能力，赢得大众的认可并已在后续新帕萨特车型上继续深度合作，这对于与其他车企未来的合作起到了极为亮眼的示范效应；此外，公司的量产能力也使得其有能力为客户提供更富性价比的产品和方案。对比单独采购芯片和域控制器的供应商来说，企业来提供的内置芯片的域控制器打包方案，将为客户节约数千元的成本，从而使得双方的合作更具粘性。

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