国产EV新势力的自动驾驶Secret Recipes€¦ · 并计划在2022年采用英伟达Orin芯片。而目前主要依托Mobileye EyeQ4解决方案的蔚来和理想则均计划在2022年使用英

中信证券研究部 2021年1月27日

全球产业策略专题

国产EV新势力的自动驾驶Secret Recipes

何翩翩首席全球产业策略分析师雷俊成全球产业策略分析师

许英博首席科技产业分析师

陈俊斌首席制造产业分析师

杨泽原首席计算机分析师

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英伟达CEO黄仁勋提出“电动化”和“智能化”将颠覆汽车行业，所以我们认为谁能掌握电池技术和自动驾驶技术，谁就能得天下。本报告将重点探讨国产EV新势力，小鹏、蔚来和理想的自动驾驶竞争格局，将会是龟兔赛跑，还是并驾齐驱？我们认为研发团队实力、数据获取、硬件配置，以及全栈自研将致为关键。

在自动驾驶的军备竞赛里，按下重启键后来势汹汹的蔚来，以及IPO后快马加鞭、摩拳擦掌的理想，能否与拥有先发优势的小鹏并驾齐驱？

我们认为小鹏目前的自动驾驶布局虽然在国内造车新势力中较为领先，但在竞争对手奋起直追下，我们认为三家公司有望并驾齐驱。小鹏的核心优势在于其全栈自研构建的“数据-研发-优化”全闭环生态圈。其研发团队成员在细分领域的相关经验，以及选用英伟达前沿芯片和搭载各类传感器提供安全冗余，也让他先拔头筹。目前小鹏采用英伟达 Xavier芯片，并计划在2022年采用英伟达Orin芯片。而目前主要依托Mobileye EyeQ4解决方案的蔚来和理想则均计划在2022年使用英伟达的Orin芯片，采取全栈自研的策略，并在高调招兵买马。长期来看，蔚来或将复刻特斯拉的研发路线，与英伟达合作但同时展开芯片自研，计划建立软硬件全面自主可控的自动驾驶系统。理想在IPO后正摩拳擦掌，内外并举，快马加鞭积极搭建自研团队，我们认为也不容忽视。

小鹏采取从L1/2不断叠加功能到L3再到L4的稳健路线，而非直接跨越至L4。蔚来的下一代车型ET7计划于2022年Q1上市，并采用全栈自研逐步实现L3。而理想在IPO后开始加大自研投入，计划以渐进式发展路径于2021-2022年实现L3级别，2022年推出全新车型X01，并配备支持L4级别的硬件系统，最终于2024年实现L4。

路遥知马力，从“自研”出发，各家积极招兵买马

前文说到谁能掌握自动驾驶技术，谁得天下。所以“自研”已成为了各家造车新势力的共同方向。团队组建对于各家在自动驾驶能否取得成功将至关重要。目前小鹏的自动驾驶研发团队搭建较早，规模较大，核心成员主要来自高通、三星、百度、广汽等，并覆盖了自动驾驶技术的主要细分领域。2018年底吴新宙从高通加入后，其自动驾驶团队组建开始提速。目前团队分布在圣地亚哥、上海和广州，规模近400人。按下重启键后，蔚来的全栈自研路线虽又被重新提上了日程。蔚来在融资后重新部署技术研发团队，以任少卿和白剑一软一硬挂帅，目前团队规模为200人左右，并希望继续扩展。不难看出蔚来希望透过任少卿的加入来补齐感知技术，而白剑的加入则进一步印证了蔚来想要自研芯片的决心。理想在IPO

后开始大力招揽行业顶尖人才。2020年9月前伟世通全球首席架构师王凯出任CTO。理想预计到2021年上半年自动驾驶团队规模将扩大3倍，达200人。

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三家EV新势力均采用“强感知”路径，特斯拉的“弱感知”是否注定失败？

我们认为鉴于特斯拉强调其自动驾驶解决方案仅依靠视觉感知，所以很多人会质疑到底激光雷达在自动驾驶里是必不可少，还是锦上添花？但我们认为在高级别自动驾驶里如果单纯依赖视觉感知是无法达到所需要的安全冗余。对比采用“弱感知”的特斯拉，三家EV新势力均会在下一代车型采用“强感知”方案。小鹏、蔚来和理想均表示在下一代车款里也将配置激光雷达。小鹏与蔚来已确认将分别搭载览沃科技和Innovusion的激光雷达，而理想也预留了激光雷达接口。而德国三巨头，宝马、奔驰和奥迪，也在他们L3级别车型搭载激光雷达。高精度和3D建模能力是激光雷达区别于其他传感器的重点。我们认为“强感知”充分考虑了自动驾驶的安全冗余性。长期来看，特斯拉“弱感知”技术路径能否支撑更高级别的自动驾驶对安全冗余的要求仍是一个问号。

另外，中国道路情况复杂，只有掌握大量本土数据，才能开发出适用于中国路况的自动驾驶算法。对比特斯拉，由于中国严格的法规限制，导致其缺乏中国本土化数据且尚无获取中国道路数据的资质，因此其自动驾驶功能在中国或出现失配现象。这正为国内造车新势力提供了机会，做最懂中国的智能汽车。

英伟达Orin在高级别自动驾驶芯片中处于绝对领先水平，三家造车新势力均选用，此外产业链中哪些标的值得关注？

三家EV新势力均选用英伟达Orin作为下一代计算平台，其中蔚来将搭载4颗Orin芯片，算力高达1016 TOPS，从芯片层面上可看出三家公司的势均力敌。从2015年发布车载超级计算平台DRIVE PX到17年底发布面向完全自动驾驶L5级别的Pegasus，再到19年底发布的DRIVE AGX Orin，英伟达在硬件层面算力和研发节奏上是当仁不让的“先行军”。而英伟达的软硬件一体化，进一步增强其在自动驾驶领域的壁垒。行业一般认为，L2需要的计算力在10 TOPS以下，L3需要30-60 TOPS，L4需要超过100 TOPS，L5需要超过1000 TOPS。针对此算力需求，我们认为英伟达的Orin平台单芯可达 200 TOPS的算力水平，在高级别自动驾驶中处于绝对领先水平。软件方面，英伟达完整的软件计算平台NVIDIA DRIVE，能帮助客户构建定制化的应用。另外，德赛西威作为英伟达国内域控制器的唯一合作伙伴，也将从高级别自动驾驶的导入中受惠。

自动驾驶的快速发展对产业链整体都具有促进效用。从EV出发，到主流传感器到Tier 1供应商，再到核心芯片供应商等，都将享受市场增长的红利。我们预计受益标的包括：理想(LI.US)、蔚来(NIO.US)和小鹏(XPEV.US) ；英伟达(NVDA.US)、Mobileye（英特尔 INTC.US ）及地平线（潜在科创板标的）等芯片企业；中科创达(300496.SZ)、德赛西威(002920.SZ)等Tier 1供应商。另外，我们认为激光雷达和高精地图将成为乘用车企发展高级自动驾驶技术的主流配置，预计受益标的包括：Velodyne (VLDR.US)、 Luminar (LAZR.US)、Innoviz（准备美股上市）、禾赛科技（潜在科创板标的）、览沃科技、四维图新(002405.SZ)、TomTom (TOM2.AS) 等。

风险提示：自动驾驶技术落地不及预期，自动驾驶成本下降不及预期，各国政府对自动驾驶的法律尚不健全，全球宏观经济复苏放缓等。

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自动驾驶产业链图谱

距离检测

机器视觉

定位北斗星通(002151.SZ)

感知系统

奥托立夫(ALV.US) Valeo(FR.PA)

Clarion(6796.JP) 索尼(SNE.US)

舜宇光学(02382.HK) 欧菲光(002456.SZ)

Aptiv(APTV.US) 德国大陆(CON.GR)

Hella(HLE.GR) 英飞凌(IFX.GR)

日本电装(6902.JP) Bosch(未上市)

德赛西威(002920.SZ) 华域汽车(600741.SH)

日本电装(6902.JP) 三菱电机(6503.JP)

日本京瓷(6971.JP) 同致(3552.TW)

Velodyne(VLDR.US) Luminar(LAZR.US)

IBEO、Innoviz、Ouster、Aeva、速腾聚创、禾赛科技、览沃科技、北科天绘（未上市）

TomTom(TOM2.AS) HERE(未上市)

四维图新(002405.SZ) 阿里巴巴(BABA.US)/高德地图

千方科技(002373.SZ) 高通(QCOM.US)

LG Innotek (011070.KS) 中科创达(300496.SZ)V2X车联网

高精度地图

理解规划系统

决策系统

英伟达(NVDA.US)

英特尔(INTC.US)/Mobileye

地平线、黑芝麻、华为（未上市）

恩智浦(NXPI.US)

英飞凌(IFX.GR)

德州仪器(TXN.US)

意法半导体(STM.US)

赛灵思(XLNX.US)

均胜电子(600699.SH)

科博达(603786.SH)

星宇股份(601799.SH)

Mando(204320.KR)

现代摩比斯(012330.KR)

瑞萨电子(6723.JP)

谷歌(GOOGL.US) 百度(BIDU.US)

特斯拉(TSLA.US) 及一众全栈方案初创公司

主控芯片

汽车电子零部件

系统算法

车用芯片

从EV出发，到主流传感器到Tier 1供应商，再到核心芯片供应商等，都将享受市场增长的红利。我们预计受益标的包括：理想(LI.US)、蔚来(NIO.US)和小鹏(XPEV.US) ；英伟达(NVDA.US)、Mobileye（英特尔 INTC.US ）及地平线（潜在科创板标的）等芯片企业；中科创达(300496.SZ)、德赛西威(002920.SZ)等Tier 1供应商。另外，我们认为激光雷达和高精地图将成为乘用车企发展高级自动驾驶技术的主流配置，预计受益标的包括：Velodyne (VLDR.US)、 Luminar (LAZR.US)、Innoviz（准备美股上市）、禾赛科技（潜在科创板标的）、览沃科技、四维图新(002405.SZ)、TomTom (TOM2.AS) 等。

资料来源：Gartner，中信证券研究部

摄像头

激光雷达

毫米波雷达

超声波雷达

GPS/导航

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目录

1. 小鹏：在龟兔赛跑中，依然能够保持领先吗？

2. 蔚来：按下重启键后的自研之路？

3. 理想：内外并举，快马加鞭，能否迎头赶上？

4. EV新势力自动驾驶相关可比公司估值表

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目录

1.1 小鹏：在龟兔赛跑中，依然能够保持领先吗？

1.2 小鹏SWOT分析

1.3.1 优势：小鹏研发团队覆盖领域较为全面，规模相对领先

1.3.2 优势：全栈自研构建“数据+算法”全闭环

1.3.3 优势：安全冗余的传感器配置

1.3.4 优势：高精度地图帮助小鹏实现厘米级定位

1.3.5 优势：英伟达Xavier芯片为小鹏提供冗余算力

1.3.6 优势：小鹏自动泊车和NGP功能较为完善

1.4 劣势：小鹏智能座舱体验不及理想与蔚来

1.5 机会：激光雷达或为小鹏带来自动驾驶新可能

2.1 蔚来：按下重启键后的自研之路？

2.2 蔚来SWOT分析

2.3.1 优势：当前ADAS系统较为成熟

2.3.2 优势：智能座舱搭载先进的NOMI人机交互系统

2.4 劣势：Mobileye封闭模式或限制蔚来自主可控性，转身选择英伟达拥抱自研或是必由之路

2.5.1 机会：NT2.0平台带来更大发展潜力

2.5.2 机会：招兵买马，重启全栈式软件自研，复刻特斯拉研发之路，进军芯片自研

3.1 理想：内外并举，快马加鞭，能否迎头赶上？

3.2 理想SWOT分析

3.3 优势：理想ONE从“家庭用车”出发打造人性化智能座舱

3.4 劣势：目前理想ONE采用博世+Mobileye主流软硬件方案，或难以实现部分L2+高阶功能

3.5.1 机会：招揽行业顶尖人才，提升自研能力

3.5.2 机会：升级下一代车型传感器配置，与英伟达展开合作

4.1 EV新势力自动驾驶相关可比公司估值表

4.2 术语表

4.3 风险提示

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1. 小鹏：在龟兔赛跑中，依然能够保持领先吗？1.1 小鹏：在龟兔赛跑中，依然能够保持领先吗？










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1.1 小鹏：在龟兔赛跑中，依然能够保持领先吗？

小鹏目前在国内造车新势力自动驾驶布局中有着一定先机，但在国内乘用车市场进入自动驾驶“军备竞争”起点的当下，我们认为，小鹏能否保持身位领先的关键点，在其相对完善的自动驾驶团队能否保持全栈自研能力的领先地位。近日，蔚来和理想也提出转向全栈自研的策略，在研发团队搭建方面也均在招兵买马。但目前两家均依赖较封闭的Mobileye解决方案，导致底层数据获取受到一定制约。往后脱离了Mobileye合作后，蔚来和理想需要让更多的车辆上路积累本土数据，是往后加速迭代升级、打造差异化自动驾驶体验的关键。

小鹏的核心优势为全栈自研构建的“数据-研发-优化”全闭环通路。凭借研发团队成员在细分领域的布局和相关经验，选用英伟达的前沿芯片且各类传感器配置丰富，目前在国内处于行业领先地位。

我们认为数据是决定自动驾驶与环境适配程度的核心。小鹏前期针对中国路况信息做了大量的标定和建模，以此研发出符合中国环境的自动驾驶系统。对比特斯拉，由于缺乏中国本土化数据且尚无获取中国道路数据的资质，导致其自动驾驶功能在中国或出现一定的失配现象。

我们认为数据也是算法建模与软件落地的基础。自动驾驶是一种基于机器学习算法的技术，本质是通过对庞大的数据集进行算法逻辑构建，并不断测试迭代优化软件性能，因此我们认为大量的数据采集是自动驾驶技术开发的前提。小鹏的P7目前采用的英伟达Xavier芯片开放程度高，使其可以获取较充足的视觉数据，全闭环通路也使其可以主动迭代优化算法。而蔚来和理想目前的量产车型蔚来ES8、ES6和理想One采用的仍然是Mobileye的解决方案，该相对封闭的系统导致两家难以有效获取和利用底层视觉数据。因此二者均提出全栈自研的发展策略，也开始进行底层数据收集与模拟，并选择Orin作为下一代计算平台，我们认为大量的数据收集和建模是需要时间积累的，因此脱离了Mobileye合作后蔚来和理想需要让更多的车辆上路积累本土数据。

另外，对比采用“弱感知”的特斯拉，三家公司均采用“强感知”传感器配置，包括搭载激光雷达等。我们认为充分考虑了自动驾驶的安全冗余性。而特斯拉主要依靠摄像头+毫米波雷达而不使用激光雷达的“弱感知”模式，导致安全冗余性不足。长期来看，特斯拉“弱感知”的技术路径能否支撑更高级别的自动驾驶要求仍然存疑。

小鹏目前在功能的全面性和实际用户体验上均较为领先。小鹏深耕的自动泊车功能目前在新势力中体验较优，不仅耗时较短和可泊入车位较多，XPILOT 3.0新增的停车场记忆泊车功能也使其不需依赖停车场改造，能实现较全面的通用性。而针对小鹏NGP和蔚来NOP，我们综合了多家国内第三方测评反馈，目前小鹏的NGP相对来说能为用户带来更完善的行车体验。包括在上下匝道时，小鹏可完全脱手，但蔚来仍需人工介入；变道时小鹏可自主变道，而蔚来则相对保守，更多时候需要驾驶员命令式变道。

未来规划方面，小鹏预计在2021年初将通过OTA推送XPILOT 3.0，实现大部分场景的L3级功能，随后也将推出记忆自主泊车等功能，全面达到L3级。2022年计划推送XPILOT 3.5，来实现高速自动驾驶能力，并最终在2024-2025年实现L4级。另外， 2021年预计小鹏将率先推出国内首款搭载激光雷达的量产智能汽车，将继续发展“强感知”能力。

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优势

团队规模较大，打造全栈自研系统

首家落地搭载英伟达Xavier芯片的车企

配置各种安全冗余传感器

国产EV新势力中自动驾驶功能相对完善

对比与特斯拉，拥有本土化数据和体验

机会

2021年计划发布并量产首款搭载激光雷达智能汽车，有望构建感知能力新壁垒

2022年计划搭载英伟达Orin芯片，算力大幅提升

威胁

竞争者奋起直追，蔚来与理想均发布全栈自研计划，并将配置英伟达Orin芯片

劣势

智能座舱体验不及理想与蔚来

先行发布较低售价产品的策略，或导致后续售价提升空间有限

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1.3.1 优势：小鹏研发团队覆盖领域较为全面，规模相对领先核心成员经验较为丰富。我们了解到小鹏管理层人员的背景主要为互联网行业和汽车行业，董事长何小鹏为UC浏览器创始

人，曾经担任阿里移动事业群总裁，其对互联网行业的深刻理解，及行业内人脉可以帮助小鹏汽车在智能交互及软件层面的开发。小鹏自动驾驶技术团队的负责人吴新宙是前高通自动驾驶负责人，在高通主要负责视觉感知和深度学习等领域，其余核心成员也主要来自于三星、百度、广汽等，拥有相对丰富的自动驾驶研发经验。

OTA升级频率较高、产出功能实用，侧面印证了小鹏研发团队的能力和效率。通过统计我们发现，小鹏自2019年推出Xmart OS车载系统以来密集升级，累计升级10次，新增功能59项，优化功能1912项，升级主要集中在自动驾驶和智能座舱优化上。

小鹏管理层与自动驾驶团队核心成员情况

职位背景专业优势

管理层

何小鹏 CEO

原阿里事业群总裁- 华南理工大学计算机专业学士- UC优势创始人

整车架构和平台搭建

夏衍总裁原广汽研究院科长- 清华大学汽车工程专业硕士- 负责系能源及智能汽车的控制系统开发

智能汽车控制系统

何涛高级副总裁原广汽研究院自动驾驶团队核心成员- 清华大学汽车工程专业硕士- 负责新能源控制系统的开发

自动驾驶控制系统

自动驾驶团队

吴新宙自动驾驶副总裁

原高通自动驾驶负责人

- 该团队在计算平台上提供基于计算机视觉、深度学习、精准定位和传感器深度耦合的自动驾驶解决方案

- 持有一百六十项专利，并带领团队获得了多个汽车领域的工业奖项

自动驾驶解决方案

肖志光智能系统部总监原广汽研究院无人车项目技术负责人机器人系统集成和控制算法

李力耘行为预测与规划总监

原百度Apollo成员

- 曾在百度无人车部门负责无人车行为预测系统和智能决策规划系统的整体架构及算法优化

- 拥有多项国际专利，其中包含三十余项无人车决策预测相关专利申请，并著有两本无人车方向的技术书籍

行为预测和智能决策规划

资料来源：小鹏汽车公司官网，36氪，中信证券研究部

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团队规模在造车新势力中相对领先。小鹏当前自动驾驶团队人员规模近400人，并持续增加中，其中名校硕博占比80%+，博士50+人，对比于蔚来200人左右和理想为百余人左右的团队规模，处于相对领先地位。团队主要分布在北美和国内，北美部分，硅谷团队负责感知和传感器融合，圣地亚哥团队负责定位，包括组合惯导等，共约100人；中国部分，上海团队主要负责高精地图，广州团队主要负责工程落地、产品开发、测试验证等，共约300人左右。

研发团队架构覆盖领域较为全面。我们认为小鹏的自动驾驶研发团队部门架构包含了主要的细分技术领域，包括视觉感知、定位、传感器融合、高精地图、规划控制、行为预测、大数据平台、测试等。

资料来源：小鹏汽车公司官网，中信证券研究部

Parixit Aghera

研发软件负责人原高通CR&D软件总监

李力耘行为预测与规划负责人

原百度Apollo成员

王弢视觉感知负责人

原Drive.ai联合创始人

Vignesh Sethuraman

自动驾驶定位技术负责人原三星SLAM负责人

肖志光整车集成、规划与控制负责人XPILOT 2.0量产主导者

高炳涛高精地图&SLAM高级总监原Ygomi研发总监

林一树大数据团队负责人原LinkedIn Tech Lead

吴新宙自动驾驶副总裁

前高通自动驾驶研发团队负责人

北美团队：核心算法研发国内团队：集成、测试、落地

小鹏自动驾驶团队架构及负责人

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1.3.1 优势：小鹏自动驾驶发展路径稳健、规划清晰

小鹏自动驾驶XPILOT系统的发展路径稳健、规划清晰、客户认可度较高。

自动驾驶的实现路径上，小鹏采取从L1/2不断叠加功能到L3再到L4的稳健路线，而非直接跨越至L4。我们认为，稳健的路线可以缩短新技术应用的间隔，这样可以在丰富用户自动驾驶体验的同时有针对性的获取用户端的数据反馈，进而迭代算法，提供给用户更完善的体验。

发展规划上，小鹏目前的ADAS系统XPILOT 2.5已经实现大部分L2级功能，2021年初将通过OTA推送XPILOT 3.0实现部分场景的L3级功能，包括高速公路自动驾驶、记忆自主泊车等。小鹏计划于2022年推送XPILOT 3.5，来实现高速自动驾驶能力，并最终希望在2024-2025年实现L4级自动驾驶。对于不同等级的硬件更新，负责人吴新宙表示，小鹏将在2021年搭载大疆旗下的览沃科技车规版激光雷达浩界，针对XPILOT 3.5也预计将计算平台升级为英伟达Orin芯片，但在此之前尚未有平台升级规划。

在客户购买意愿上，小鹏在三季报中表示在2020Q3交付的P7中，用户配置可支持XPILOT 3.0或XPILOT 2.5的比率已到98%。我们认为其自动驾驶系统的客户认可和接受程度较高，印证了其自动驾驶功能的相对实用性，可以提供良好的体验。

2019-2020 2021 2022

XPILOT 2.5

自动变道辅助

遥控泊车

智能座舱升级

XPILOT 3.5

L3级别高速

自动驾驶

2023

中级智能阶段高级智能阶段完全智能阶段

2024-2025

XPILOT 5.0

L4级别部分场

景全自动驾驶

XPILOT 3.0

NGP推送

全自研360度感知

XPILOT 4.0

面向城市的

自动驾驶能力

小鹏XPILOT自动驾驶系统研发规划

资料来源：小鹏汽车公司官网，中信证券研究部

搭载英伟达Xavier芯片，算力可达30 TOPS

预计发布搭载览沃浩界车规版激光雷达的新款智能车，实现3D建模能力

升级至英伟达Orin自动驾驶芯片，算力可达200 TOPS

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神经网络

回归测试集

功能弱势场景

用户端数据集

车队

寻找类似数据

影子模式

标注

我们认为，全栈自研能力是小鹏汽车的核心优势。其带来的优势主要有两点，一是可以自主迭代完善自动驾驶技术；二是能够开发出特色差异化功能。所谓全栈自研，指的是不仅基于车端的感知、定位、规划和控制等模块算法的自研，更在数据通路及云端数据采集与标注、分布式网络训练等算法方面自研，达到数据和算法的全闭环。小鹏认为“整个智能汽车行业还属于一个发展的初期，在这个阶段能否全栈自研，做一个完整智能闭环，是成功的关键。”小鹏也是新势力三家中较先实现全栈自研的公司。

“数据+算法”全闭环是自动驾驶技术能自主完善“可生长”的前提。我们认为，掌握源于用户侧的一手数据，意味着可以自主训练和优化算法。自动驾驶是一种基于机器学习算法的技术，而机器学习的本质是用庞大的数据集来训练并迭代优化计算机程序性能，所以决定机器学习算法准确性的关键因素之一就是数据。而以蔚来和理想目前的情况为例，因为之前选择与Mobileye合作，自己较难获得自动驾驶中底层原始数据，也较难以在训练算法模型中掌握主动权。

小鹏区别于特斯拉在于拥有中国本土化的数据集，拥有中国特色的自动驾驶“自适应”能力。正如之前提到的，数据是影响自动驾驶性能的关键因素之一，而数据来源也决定了训练出的算法的适用性。我们认为，中国道路情况复杂，只有掌握大量本土数据，才能开发出适用于中国路况的自动驾驶算法。小鹏前期针对中国的环境做了标定和建模，并进行深度学习。随着用户越来越多，小鹏汽车也可以掌握到较多中国特色的数据，从而开发出符合中国环境及用户喜好的自动驾驶产品。而特斯拉由于缺乏中国本土化数据且尚无获取中国道路数据的资质，其自动驾驶功能在中国出现一定的失配现象。

小鹏“数据+算法”闭环通路

资料来源：小鹏公司，OFweek智能汽车网，亿欧网，中信证券研究部

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传感器层面，小鹏P7共搭载31个传感器，数量和配置均在新势力量产车型中领先。其中包括：14个摄像头，包含前置4

个摄像头（1个三目模块+1颗前向安全辅助摄像头）、5颗增强感知摄像头（左右两侧各2个、后置1个）、4个环视摄像头、1个车内摄像头，12个超声波传感器和5个毫米波雷达，组成了业内领先的360度双重感知融合系统。配置方面，以摄像头为例，14 个视觉摄像头的布置，完成了对远（50m+），中（3m-100m)，近（0m-10m）三个区域的全方位视觉覆盖。相对全面的摄像头配置组合，也为小鹏在泊车和行车上的功能差异化打下了基础。

小鹏P7传感器数量和配置在量产车型中领先

公司车型传感器总数

前置摄像头

感知增强摄像头

环视摄像头

车内摄像头

毫米波雷达

超声波雷达

小鹏 P7 31三目*1

单目*15 4 1 5 12

特斯拉 Model 3 22 三目*1 - 6 - 1 12

蔚来 ES 8 25 三目*1 - 4 1 5 12

理想理想ONE 18 单目*1 - 4 - 1 12

资料来源：各汽车公司官网，智车科技，集贤网，中信证券研究部

小鹏P7主要配置情况及供应商

单目摄像头*11

超声波雷达*12

三目摄像头*1

毫米波雷达*5

Xavier

芯片

域控制器

高精度地图

功能供应商供应商

博世BOSCH

博世BOSCH

后向200万像素侧向100万像素

防加塞和自动变道

200万像素车道感知和碰撞预警

近距离感知

360度感知

中央计算单元

域控制单元

道路规划安全冗余

功能

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雷达的感知融合提高了小鹏整体远距离感知精度。雷达可远距离使用，对目标探测的角度、距离的准确度也高于摄像头。当前摄像头感知的测距性能普遍为50米内精度5%、100米内精度10%。而融合毫米波雷达后，测距的精度能够实现50米内精度2-3%，100米内5-8%。

我们认为，雷达感知可以弥补摄像头易受环境因素影响的问题，为小鹏带来安全冗余。毫米波雷达是当前具性价比较高的测距传感器之一，具备体积小、探测距离远、昼夜无差别工作以及对雾雨雪良好穿透能力等优点。我们认为，其可用于补充摄像头在雨天、雾霾、黑夜情况下，识别能力大幅下降的情况，进一步保证了自动驾驶的安全性能。

资料来源：搜狐汽车，集贤网，中信证券研究部

英伟达Xavier强算力+摄像头冗余配置形成360度视觉感知

雷达感知的融合提升小鹏高精度感知能力带来安全冗余

摄像头的视觉感知质量是自动驾驶的关键因素之一。在感知层收到摄像机传输的图像和数据后，自动驾驶系统首先需要通过以深度学习为核心的计算机视觉技术进行目标检测，即对周围的环境、车辆、行人以及交通基础设施做出精准的分割和目标分类，而信息质量也决定了此环节的准确程度。

我们认为冗余摄像头和多算法结合的方案保证了小鹏视觉感知的鲁棒性。P7搭载了14个摄像头和多个深度学习算法程序，通过在Xavier的主控ECU上并行处理，形成了360度视觉感知。而这需要同时平衡好神经网络性能和鲁棒性，并对神经网络进行大量优化，让其在不同任务间共享资源，充分利用Xavier不同运算资源（GPU、DLA等）。

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高精度地图主要的两点作用可以总结为车道级导航和自定位能力。定位能力层面，小鹏P7使用了高德提供的绝对精度50cm、相对精度10cm的高精地图，相对定位精度达到<0.3%，是实现车道级定位的基础。同时小鹏将高精地图与车载双频高精GPS、实时动态差分定位（RTK）以及超高精度惯性测量单元（IMU）三重高精度定位硬件深度结合，使全局定位精度可达厘米级；此外，即时定位与地图构建技术（SLAM）的使用，使P7相对定位精度达到<0.3%。三重技术互为补充与叠加，可以有效提升在立交桥、隧道或恶劣天气下传感器效果不理想时的自动驾驶的稳定性和安全性。

资料来源：智车科技，集贤网，中信证券研究部

高精度地图和多种定位技术的融合帮助小鹏实现厘米级定位

长远来看，高精度地图或为高级别自动驾驶必备

高精度地图可以测量传感器看不到的量，我们预测或是高级别自动驾驶必备。我们发现仅依靠传感器的信息是很难感知车辆现在是处在高速公路还是普通城市道路、前方道路的曲率、上下坡的坡度等。而由于这些量短时间内不会改，可以由高精度地图提前记录，包括道路曲率、航向、坡度和横坡角等，这些信息对于实现完全脱手的高级别无人驾驶的也是至关重要的。

我们认为海外的自动驾驶公司获取中国高精度地图数据并非易事，或帮助中国智能造车构建一定壁垒。高精度地图的采集和使用在国内是受到严格限制的。目前中国仅有14家单位具有甲级地图测绘资质。国外的无人驾驶公司想要自己主动获取高精地图数据，并不是一件简单的事情，在现有法规限制下，只能寻求与中国的公司进行合作。

自动驾驶对于地图精准度要求

L2 2m – 5m

L3 0.2m – 2m

L4 0.1m – 0.3m

L5 0.1m – 0.3m

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小鹏现搭载的英伟达Xavier计算平台在已量产平台中处于上游，下一代预计搭载Orin平台，可满足L4级别算力需求。P7的计算核心是英伟达的车规级芯片Xavier，目前算力达到30 TOPS，弱于特斯拉FSD单芯片的72 TOPS（特斯拉HW3.0计算平台算力为144 TOPS），高于蔚来ES6和理想One搭载Mobileye EyeQ4芯片的2.5 TOPS。功耗方面，Xavier芯片功率为30W，算力功耗比为1 TOPS/W，略优于Mobileye EyeQ4芯片的0.8 TOPS/W。对于更高等级自动驾驶的算力需求，小鹏自动驾驶负责人吴新宙表示，针对小鹏的XPILOT 3.0系统，Xavier平台能提供较冗余的算力，故尚未有升级规划。而对于预计2022年推出的XPILOT 3.5，小鹏已预订了英伟达Orin作为计算芯片，同时蔚来和理想下一代也均将采用Orin芯片。我们认为，由于Orin与Xavier的架构通用，二者的应用及指令集可以兼容，未来应能实现较好的升级和迁移。

我们认为在车辆电子架构从分布式进化为域集中式的过程中，与英伟达深度绑定的域控制器Tier 1德赛西威也能从中受惠。从行业合作惯用模式来说，英伟达一般不会直接向主机厂提供芯片，而是选择与域控制器Tier 1合作。作为英伟达国内的主要合作伙伴，德赛西威为主机厂提供基于英伟达芯片的硬件集成设计制造和通用软件的安装调试等服务。另外，由于德赛西威对英伟达芯片的产品功能定义、开发设计和生产制造方面有较充足的理解和经验，所以可以帮助主机厂较快速的实现芯片“上车”。我们认为在智能汽车快速迭代的当下，节约开发时间成本对主机厂来说是至关重要的，预计短时间内与德赛西威的合作开发模式仍将是主机厂的主要选择之一。


Xavier芯片在已量产芯片中处于上游水平

英伟达 Xavier 英伟达 Orin 特斯拉 FSD Mobileye EyeQ4

算力 30 TOPS ~200 TOPS 72 TOPS 2.5 TOPS

功耗 30瓦 45瓦 50瓦 3瓦

算力功耗比

1 TOPS/W 4.44 TOPS/W 1.44 TOPS/W 0.8 TOPS/W

适用等级

L2-L3 L2-L5 L3 L2-L3

传感器支持

13摄像头+5毫米波雷达+12超声波雷达+1车内摄像头

15个摄像头+5毫米波雷达

+12个超声波雷达+3个激光雷达

8摄像头+1毫米波雷达+16超声波雷达

最多10摄像头+毫米波雷达+激光雷达

量产年 2020年 2022年 2019年 2018年

资料来源：各汽车公司官网，英伟达官网，中信证券研究部

Orin+GPU算力可满足L4/5

resolution

注：英伟达Orin传感器支持数据取自公开公司中传感器数量较多的上汽智己汽车配置表

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1.3.5 优势：英伟达Orin平台在L4/5高级别目前处于绝对领先水平

资料来源：英伟达官网，中信证券研究部

Drive PX 2

搭载Pascal GPU

下一代

Xavier

搭载Volta GPU

下一代

Pegasus

搭载2块Xavier SoC

和2片下一代GPU

此前搭载在Model S/X/3中，特斯拉后转为自研

ZF ProAI自动驾驶系统，基于Drive

PX 2平台，将应用于商用卡车

英伟达计划3年内为丰田量产基于Xavier的定制平台

计划在2020年上路基于Xavier的车型

下一代

Orin

从Pegasus的4芯片进一步集成为2芯片

2019年进行基于Pegasus的高级别无

人驾驶路测

英伟达不断提升算力极限，强调无人驾驶的实

现，不仅需要系统冗余(redundancy in the

system)，还需要多种冗余提供多样性，后备方

案应采用原理上不一样的方法(fundamentally

different approach)，也就是Diversity and

Redundancy，才能达到L4级别及以上。

英伟达Orin平台在高级别自动驾驶中目前处于绝对领先水平。行业一般认为，L2需要的计算力在10 TOPS以下，L3需要30-60 TOPS，L4需要超过100 TOPS，L5需要超过1000 TOPS。针对此算力需求，我们认为英伟达的Orin平台单芯可达200 TOPS的算力水平，在L4/5高级别自动驾驶中目前处于绝对领先。

英伟达赋能L3及以上级别的车载芯片并在算力和开放度上保持绝对优势。从2015年发布车载超级计算平台DRIVE PX到17年底发布面向完全自动驾驶L5级别的Pegasus，再到19年底发布进一步系统级自动驾驶平台DRIVE AGX Orin，英伟达在硬件层面算力和研发节奏上成为当仁不让的“先行军”。

软硬件一体化，能够增强英伟达在自动驾驶计算领域的壁垒。

硬件方面：英伟达主要产品包括Xavier和Orin芯片以及分别基于二者的自动驾驶平台DRIVE PX Pegasus和DRIVE

AGX Orin，针对L3及以上赛道，在算力上具有绝对领先的优势。2019年底发布的自动驾驶平台DRIVE AGX Orin，单芯片（Orin）算力可达200 TOPS，落地到自动驾驶层面，从服务L2级别的单摄像头的Orin S到L5级别的2块Orin+2块GPU芯片，算力从36 TOPS到2000 TOPS，功耗也从15W提升至750W。

软件方面：英伟达完整的软件计算平台 NVIDIA DRIVE，能帮助客户构建定制化的应用。NVIDIA DRIVE IX作为智能驾驶舱的开放平台，可为客户提供全面的功能，其中包括驾驶员监控、自然语言处理和车载可视化。

18


小鹏自动泊车耗时较短、场景覆盖率较高，在新势力中相对领先。通过多家测评，我们了解到小鹏自动泊车功能平均耗时为32秒，场景覆盖率可达到85%以上，且目前能实现垂直车位、平行车位、斜列式车位的自动泊车。另外我们发现，与绝大多数自动泊车系统不同，小鹏可以通过车身上的多个摄像头实现车位线识别，使得无论车位两侧是否停有车辆，其均能够识别出车位并进行自动泊车。在自动泊车技术规划上，小鹏现阶段已实现停车场记忆泊车功能，未来将凭借车端高性能传感器配置及云端停车场全局构建功能，逐步实现AVP代客泊车。

小鹏自动泊车在新势力中较为领先

小鹏自动泊车差异化体验

资料来源：英伟达GTC大会官网，小鹏汽车官网

我们认为停车场记忆泊车是小鹏自动泊车的升维功能之一。传统的自动泊车，车主需将车辆开至停车位附近后再执行程序，而小鹏的停车场记忆泊车，凭借停车场全局构建功能，在有限的几次常规停车后完成对停车场和常用车位的记忆，并可以自动记录停车路线，解决了“最后一公里”驾驶问题。另外，传统自动泊车需要对整个停车场进行改造，如增加识别空置停车位以及探测物体和人的摄像头系统等，而小鹏可以做到不依赖停车场改造，全部依靠车辆上的传感器，拥有较高的通用性，所以我们认为小鹏对自动泊车进行了升维。

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部分自动泊车功能实测

场景场景示意人工（4人操作平均）小鹏特斯拉

用时操作情况用时操作情况用时

垂直停车

最快14.4s

最慢38.3s

平均23.7s

打方向盘次数

平均5次

挂挡次数平均2次

36.7s

打方向盘次数4次

挂挡次数3次

45.4s

侧方停车

最快11.4s

最慢26.9s

平均20.3s

打方向盘次数

平均5.5次

挂挡次数平均2次

25.4s

打方向盘次数5次

挂挡次数2次

49.6s

1.3.6 优势：小鹏自动泊车实际使用效率和成功率较高

资料来源：汽车之家测评，小鹏汽车官方测评，中信证券研究部

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1.3.6 目前辅助驾驶功能在国内场景下的使用对比

资料来源：42号车库（测试时间：2020年7月），新车一讲，英伟达GTC大会，中信证券研究部

针对辅助驾驶功能的实际体验，我们综合了多家国内第三方测评反馈，目前小鹏的NGP相对来说能为用户带来更佳的行车体验。通过对比我们发现小鹏自动泊车功能实际体验相对完善，其NGP功能在应对雨天及夜间等特殊场景时也有较稳定的表现。

目前辅助驾驶功能在国内场景下的使用对比

小鹏特斯拉蔚来理想

特殊场景

无车道线无论跟车与否皆可使用无论跟车与否皆可使用跟车可使用无法使用

雨天场景全程开启全程开启无法开启偶尔开启

夜间场景正常工作正常工作过弯道存在问题基本正常工作

弯道场景成功率较高成功率较高成功率中等成功率较低

拥堵场景

最长启停时间 90s 300s 3s 75s

最短跟停距离 3.15m 5.1m 3.1m 3.3m

减速是否平顺较平顺前车静止时不够平顺前车静止时不够平顺较平顺

加速响应速度 ~ 1.2s ~ 1s ~ 1.7s > 2s

自动泊车

侧方停车用时：25s 用时：38s 用时：41s 用时：67s

垂直停车用时：37s 用时：54s 用时：58s 用时：112s

可泊入车位类型有车无车场景均支持仅支持前后有车的侧方位车位和前后有车的车位

仅支持垂直车位和前后有车的侧方位车位

仅支持前后/左右有车的侧方位/垂直车位

可视化人机交互

画面流畅度流畅、稳定流畅、稳定流畅、稳定流畅度中等

相对距离与现实较一致较一致高度一致较一致

开启前后状态较明显较明显相对不明显较明显

危险提示较醒目较醒目较醒目较醒目

显示范围四周四周四周前向

显示目标物数量较多、种类相对丰富数量较多、种类相对丰富数量中等、种类普通数量中等、种类普通

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目前部分辅助驾驶功能演示图

小鹏特斯拉蔚来理想

进出匝道

自主变道合理程度

大曲率弯道通行

成功识别限速路牌并根据路牌调速

未能识别新道路限速标志成功识别限速路牌但选择跟车车速

未能识别新道路限速标志

1.3.6 优势：目前中国常规驾驶场景下，小鹏NGP表现更优

资料来源：老司机测评（测试时间：2020年10月），新车评网测评（测试时间：2020年12月），42号车库，各公司官网，中信证券研究部

成功驶入中国特色Y字路口

失败由于无高精地图且中国本土数据无法获取导致功能失配

失败

合理变道能够主动进入快车道、应对其他车辆突发情况做出调整

激进变道出现无故变道、压线变道等对中国路段水土不服的情况

保守变道出现前车慢速却一直不变道的情况，虽安全但行车低效

成功过弯成功过弯过弯失败过弯中退出自动驾驶程序

过弯失败过弯中退出自动驾驶程序

尚未支持全自主变道仅有转向灯变道功能

失败

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小鹏智能座舱虽通过OTA的不断升级正逐步完善，但整体体验仍不及理想与蔚来。基于高通、中科创达和科大讯飞技术的小鹏智能座舱，在2019年广州车展发布之初称为“智能音乐座舱”。我们了解到，其主要特点为可选装丹拿音响，使车辆配备一共18个扬声器，并搭载7.1.2 声道以及DTS X沉浸式音效技术，但除此之外并无其他亮点，被称为“移动的练歌房”。2020年10月份小鹏汽车推出的智能座舱升级版本。在交互方面，新增“连续对话”功能，即一次唤醒可在20s

内进行连续对话，还有“双音区锁定”功能，使得系统仅听取主驾驶员的命令，不受车上其他人的干扰，提高了语音识别精准率。小鹏P7的智能座舱也拥有较多的生态与接入，它支持应用商店及支付宝小程序双重生态体系，目前已拥有50+个第三方应用，并支持支付宝声纹支付功能。另外我们了解到，P7智能座舱还向用户开放了车辆硬件，比如用户可以用唱吧唱歌让车内氛围灯不断律动等。同时考虑到驾驶安全问题，在汽车行进过程中小鹏也对视频播放等功能做出了限制。但通过和理想与蔚来对比，我们发现小鹏智能座舱在交互屏幕数量和语音识别能力等在汽车行驶过程方面仍较单薄，智能座舱整体体验或不及理想与蔚来。

资料来源：小鹏汽车智能日，理想汽车官网

小鹏交互屏幕数较少

1 2 3

4

1 2

小鹏P7：双屏交互系统

理想ONE：四屏交互系统

小鹏目前仅支持双声区识别

理想ONE：全车语音交互系统

小鹏P7：双声语音交互系统

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小鹏于2021年1月1日宣布，今年将量产搭载浩界车规版激光雷达的新款智能汽车，充分表现出超越特斯拉的自动驾驶感知能力和安全冗余。我们认为鉴于特斯拉强调其自动驾驶解决方案仅依靠摄像头，并进行视觉拼接来实现环境感知，所以很多人会质疑到底激光雷达是不是必需要？但我们认为在高级别自动驾驶里如果单纯依赖视觉感知是无法达到所需要的安全冗余。这也就意味着特斯拉单独依靠算法的“弱感知”策略或不可取。在灯光昏暗或光线偏强的情况下，单纯的依靠摄像头可能会造成一些弱视场景。但在搭载激光雷达之后，其感知能力不受环境光影响，提高了光线不足等条件下的性能。且激光雷达可以实现3D环境的信息采集，也将提升汽车识别横纵向位置精度、空间分辨率的能力，有望达到超高分辨率<0.1度。我们认为这样的高精度和3D建模能力是激光雷达区别于其他传感器的重要一点，为未来L4城市低速NGP功能以及更高等级的自动驾驶功能实现打下基础。

浩界车规版激光雷达是由大疆孵化的览沃科技生产的旋镜式激光雷达，采用混合固态方案，发射、接收电子元器件固定，只有扫描模块在运动，减少了相同线数效果下所需的发射与接收单元数。但其使用旋转双楔形棱镜扫描器替代MEMS的悬浮“微动”扫描镜，根据折射定律通过两棱镜的绕轴独立旋转来实现出射光束的指向调整，进一步保证了在车辆行驶动态下的稳定性。浩界有150米的探测距离，单台横向FOV120度、整车前方150-180度的宽幅点云视野提升了应对侧方车辆加塞等场景的能力，144线等效线程有着更密的3D点云输出，可以更快检测出远处路面上诸如行人、自行车、雪糕桶等细小目标物体。另外，6499元的公开售价也意味着激光雷达千元时代的到来，我们认为，除技术原理的硬件精减使得成本降低外，大疆在光学元件的生产经验与供应链资源也为览沃激光雷达带来了成本优势。

我们认为激光雷达的技术在从机械转型到固态以及在开始量产的同时，价格也开始下来到普通车款可以接受的程度。目前激光雷达的技术路径较多，还处于百花齐放的阶段，未来哪一种技术路径将跑出也是未知数。小鹏可以通过上万级的采购量来获得较强的议价能力。蔚来和理想也表示下一代车款将会使用激光雷达来增加安全冗余。

资料来源：小鹏公司，览沃科技，新智驾，搜狐汽车，中信证券研究部

2

1 收发模块

扫描模块

小鹏将采用览沃定制的激光雷达

24

1.5 机会：激光雷达逐渐成为行业趋势

我们认为激光雷达正在成为自动驾驶发展趋势，也将是L4级以上自动驾驶的主力传感器。目前，市场主流的激光雷达有4

线、8线、16线、32线、64线和128线之分，线数越高，探测结果越精准。我们预测高级别自动驾驶要求激光雷达线程至少16线以上，一般需64线以上。虽然目前激光雷达的技术壁垒较高，还面临着技术路径的不确定性、车规级量产化和价格高昂等问题，但我们发现主流汽车制造商已逐渐开始探索并应用。如奥迪和奔驰使用了法雷奥的Scala雷达；宝马使用了Innoviz的产品；沃尔沃使用了Luminar的激光雷达来做L3/L4级别的安全冗余。另外，国内厂商北汽极狐、长城、蔚来等公司均采用了激光雷达的解决方案。

奥迪在2018年量产的A8上首次采用法雷奥Scala激光雷达，但仅有4线

北汽极狐预计将在2021年发布采用华为激光雷达的车型

北汽极狐HBT将搭载华为生产的三颗96线程的激光雷达。2020年12月21日，北汽旗下的智能电动车品牌极狐ARCFOX宣布，其HBT车型将搭载将搭载3颗96线华为车规级激光雷达。这款激光雷达拥有120度×25度视野，三颗激光雷达整体可以实现300度的视角。全视野中，水平、垂直线束均匀分布，不存在拼接、抖动等情况，可形成稳定的点云，具有城区行人车辆检测覆盖、高速车辆检测能力。同时该款车还配备了6个毫米波雷达、12个摄像头和13个超声波雷达，并搭载352 TOPS算力的华为MDC600

芯片，该车型也将于2021年亮相发布。

奥迪搭载了法雷奥Scala激光雷达。为了应对激光雷达量产的挑战，奥迪使用了一种更小巧的激光扫描传感器方案，新款奥迪A8保险杠处的一个圆弧状传感器是小型化激光扫描传感器。在外形不需旋转的前提下可以达到145度的水平视角，150米远的探测距离。其激光二极管每秒可发射近10万次红外线脉冲，控制系统会根据红外线脉冲的反射情况计算出前方物体的详细轮廓。

12

3

4

5

61: 旋转反射镜

2: 接收单元

3: 激光二极管

4: 扫描角度（145度）

5: 数据传输FlexRay总线

6:带加热功能的前保护罩

资料来源：未来汽车日报，中信证券研究部

25

2. 蔚来：按下重启键后的自研之路？


2.2 蔚来SWOT分析






26


在三家造车新势力中，我们认为蔚来此前依托Mobileye，在L1/2的ADAS技术较为成熟；而其近期发布的下一代自动驾驶平台在硬件层面也处于行业相对领先水平。但蔚来在与Mobileye的合作中话语权不强，因此随着财务回暖，蔚来也在自研道路上按下重启键的同时，转而选择拥抱英伟达。

从长期规划来看，蔚来希望复刻特斯拉的研发路线，采用英伟达芯片作为过渡，或会最终走上自研芯片之路，建立软硬件全面自主可控的自动驾驶系统。但我们也需看到，自研芯片路线投入大、周期长，经历战略转向的蔚来，能否通过借力英伟达过渡到全面自研可控的模式，抢占自动驾驶技术的高地，将是决定蔚来自动驾驶发展空间的重要因素。

目前蔚来量产车型的自动驾驶平台均为NT1.0，搭载Mobileye EyeQ4芯片。受益于Mobileye作为全球ADAS龙头的加持，蔚来成为造车新势力中首个发布NOP领航辅助系统的公司。我们认为蔚来在L1/2级别ADAS相对成熟，但由于EyeQ4仅有2.5 TOPS的算力，低于小鹏的Xavier与特斯拉的FSD，可能会阻碍其向更高级别功能的实现。综合多家汽车测评机构的实际体验结果，蔚来在上下高速匝道、自动变道、自动泊车等场景下的真实表现还略有不足。

蔚来下一代车型ET7计划于2022Q1上市，将基于NT 2.0平台，采用全栈式自研算法并通过NAD（NIO Autonomous

Driving）自动驾驶系统逐步实现L3。NT 2.0主要包括Adam超算平台和Aquila超感平台，与德赛西威合作搭载4片英伟达Orin芯片，总算力达1016 TOPS，同时采用激光雷达实现安全冗余。我们认为，蔚来在硬件规划上“高举高打”，但在软件方面相比早就采用英伟达Xavier芯片的小鹏，蔚来或许还需要一定时间加速与英伟达的合作适配。且蔚来此前在选择依托Mobileye作为权宜之计，合作中话语权不强，在真实路况数据的积累方面也需要加速补足。

蔚来自动驾驶团队在过去两年受到财务掣肘，经历了较大的人事变动，研发路线也经历了多次改变。但随着2020年公司财务状况的回暖以及两位核心技术人员的加盟，蔚来自动驾驶研发按下重启键，转型软硬件全栈自研，计划在下一代车型中采用全栈式自研算法，同时还提出了相对激进的自研芯片路线，我们也将长期关注其发展动向。

在蔚来发展的早期，公司就曾在中美两地部署了完整的研发团队，与Mobileye展开L2级别研发合作的同时，自主同步研发L4级别自动驾驶技术。但在2019年公司遭遇财务掣肘，自动驾驶团队人员流失严重，自研路线按下了暂停键。蔚来为了保证高级别自动驾驶技术的尽快落地，转为进一步依仗于Mobileye，跨过L3共同研发L4级别自动驾驶技术。

2020年，蔚来财务状况回暖，开始重新组建自动驾驶团队，并将研发重心从北美转回中国，自研路线也被重新提上日程。随着任少卿和白剑的加盟，蔚来力图补齐感知技术，并组建专门的硬件团队进军芯片自研。蔚来放弃Mobileye转而使用开放度更高的英伟达Orin芯片。我们认为，蔚来或将会复刻特斯拉当年的研发路线，在与英伟达合作的同时持续推进自研进度，借助Orin芯片实现过渡。但由于自研芯片投入大、周期长，可能要到2023年后才会有成型产品出来，因此该计划能否有效仍需时间验证。

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2.2 蔚来 SWOT 分析

优势

当前ADAS系统较为成熟，国内造车新势力中首个拥有辅助领航功能NOP的公司

智能座舱配合NOMI人机交互系统用户体验反馈较好

机会

NT 2.0自动驾驶平台将搭载Orin芯片与激光雷达，硬件规划“高举高打”

招兵买马，重启全栈式软件自研

希望复制Tesla研发之路，进军芯片自研

威胁

竞争者纷纷布局高级自动驾驶，竞争日益激烈

劣势

当前基于Mobileye的方案，软硬件高度耦合或限制蔚来自动驾驶技术的自主可控性

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蔚来当前的ADAS系统主要基于Mobileye EyeQ4芯片，在L1/2层面功能相对完备。但在部分高阶功能上有所欠缺，用户实际体验也稍弱于小鹏和特斯拉。不过蔚来积极推进L2+阶段的最重要功能之一：高速道路领航辅助功能（Navigate

on Pilot，NOP）的落地，是继特斯拉在2018年10月发布自动辅助导航驾驶功能（Navigate on Autopilot，NOA）后又一款能够根据导航信息自主完成上下匝道、高速巡航、换道超车的辅助驾驶系统。对比另外两家新势力竞争对手，小鹏在2020年10月发布了NGP系统，预计将会在2021年初全面推送；而理想则预计要到2021-2022年才能实现类似的自动辅助导航驾驶功能。

我们认为，把握中国特有的路况特点来提升自动驾驶系统的差异化体验，是国产造车新势力的努力方向之一。蔚来的NOP系统搭配百度高精度地图，可在高速路与城市快速路环境下使用，可实现自动进出匝道、切换主干道、车速自动调整、智能变换车道和自动超越慢车等功能。我们认为，对比特斯拉在算法开发上更成熟、更激进，追求多样化的功能，但针对中国路况的设计优化缓慢，或出现失配现象，而蔚来在高精地图的加持下，可以更加精确稳健地实现车辆定位和控制，并针对中国的路况做改进，提升差异化体验效果。

进。

理想 Li Auto 蔚来 NIO Pilot 小鹏 XPILOT 3.0 特斯拉 FSD Beta

ACC自适应巡航 √ √ √ √

FCW前向碰撞预警 √ √ √ √

AEB自动紧急制动 √ √ √ √

红绿灯识别 √ √

LDW车道偏离预警 √ √ √ √

LKA自动车道保持 √ √ √ √

自动变道功能 √ √ √

自动转向功能 √

车辆自动召唤 √

APA全自动泊车 √ √ √ √

自动导航辅助功能 √（NOP） √（NGP） √（NOA）

造车新势力公司实现ADAS功能对比

资料来源：各汽车公司官网，中信证券研究部

29

蔚来的下一代车型ET7将采用第三代高通骁龙汽车数字座舱平台和高通骁龙汽车5G平台。该平台基于骁龙820A芯片打造，同时支持AI智能语音系统和C-V2X车路协同通信等功能。此外，蔚来还将与均胜电子子公司均联智行合作，采用其提供的V2X的5G-TBOX和5G-VBOX产品。

我们认为，新一代的数字座舱有望进一步增强蔚来的智能化水平，车路协同系统也将为汽车的自动驾驶提供更多的安全冗余和辅助作用，助力更高级别自动驾驶技术的实现。

在智能座舱方面，造车新势力们各具亮点，蔚来的优势在于搭载了具备语音交互系统和智能情感引擎的NOMI机器人，使得整个座舱更具温度和趣味性。蔚来的座舱NOMI为核心，在周围依次布置了9.8英寸的数字仪表屏、11.3英寸的中控屏和10英寸的HUD，同时还配备了驾驶员状态监测摄像头，在驾驶员分神或疲劳驾驶等情况下给予提示，为L2+自动驾驶的实现起到了一定的辅助作用。

在下一代车型ET7中，蔚来还将在智能座舱方面与高通、均胜电子、中科创达等公司展开合作，搭建5G通信平台并开发完整的C-V2X解决方案，有望为L3以上自动驾驶起到更多的辅助作用。

下一代车型ET7将搭载高通第三代智能座舱和5G平台

NOMI智能语音系统增强人机交互


NOMI的智能语音解决方案由科大讯飞提供，除了能够实现基本的娱乐功能外，还能够告知驾驶员当前汽车的驾驶状态。一旦汽车发生状态切换，NOMI就会通过语音提示的方式提醒驾驶员自动驾驶系统的意图和即将进行的动作，通过人机实时交互的方式与驾驶员互动，增强驾驶员驾驶信心与驾车体验感。

资料来源：蔚来汽车官网，电子发烧友网，中信证券研究部

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Mobileye高耦合度的封闭系统、相对“黑盒”的交付模式，相对限制了合作车企在自动驾驶技术上的研发自主性。蔚来在发展的早期为了尽快实现L2级别的辅助驾驶，选择依托Mobileye EyeQ4的解决方案作为权宜之计。但也受制于Mobileye的系统较为封闭，算法与芯片捆绑销售，下游整车厂与Mobileye的合作中往往无法根据自身需求设计自动驾驶功能，灵活度较低，也无法掌握关键算法与数据。

在自动驾驶时代，算法与数据是产业链中最为核心的竞争力之一，各大新势力整车厂都希望能够将数据与算法的自主权掌握在自己手中。Mobileye的相对强势导致了蔚来汽车在视觉系统算法和数据等方面丧失了一定的自主可控性，限制了蔚来的发展。

蔚来转身选择拥抱英伟达或成为必由之路，但在布局时间上，蔚来并不领先。小鹏早在其自动驾驶研发初期就锁定了与英伟达的合作，目前已经基于Xavier芯片发布了技术较为成熟的NGP系统；理想也在2020年的9月就和英伟达展开合作，计划在下一代车型中采用Orin芯片。

从长期规划来看，蔚来希望复刻特斯拉的研发路线，采用英伟达芯片作为过渡，或会走上自研芯片之路，建立软硬件全面自主可控的自动驾驶系统。但我们认为自研芯片路线投入大、周期长，我们也将长期关注其发展动向。因此，经历战略转向的蔚来，能否通过借力英伟达过渡到全面自研可控的模式，抢占自动驾驶技术的高地，将是决定蔚来自动驾驶发展空间的重要因素。

芯片厂商效率与开放性对比

资料来源：Mobileye官网，蔚来汽车官网，中信证券研究部

蔚来计划采用4片Orin芯片构建Adam超算平台

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资料来源：汽车之家，中信证券研究部

目前，蔚来正逐步从NT1.0自动驾驶平台向NT2.0演进，并计划在2022Q1量产的ET7轿车上搭载新一代平台NT2.0。相比于目前已经应用在量产车型上的NT1.0平台，我们认为NT2.0将给蔚来带来更大的发展潜力。该平台具有以下优势：

高性能激光雷达实现感知冗余：NT2.0平台搭载了Innovusion的激光雷达，总线数为 300线，水平FOV为120°，同时采用了1550nm激光光源，最远探测距离可以达到500m。在扫描技术方面，Innovusion采用了转镜式结构，扫描器由一个多边形棱镜和一个电流扫描振镜组成，在车规级认证方面相比于MEMS激光雷达有较大优势。我们认为，该激光雷达在性能方面处于行业相对领先位置，有望在2022年Q1实现量产。Innovusion曾在2018年A轮融资中获得蔚来投资，并在近日获得了均胜电子的战略投资，与其旗下的均胜智行展开合作，计划通过激光雷达等传感器的数据融合为蔚来汽车提供全面完整的道路信息。高性能激光雷达的引入和均胜电子的加盟将给予蔚来汽车更多的感知数据冗余，进一步增强自动驾驶的安全性。

感知系统配置较为丰富：Aquila超感平台除了激光雷达外，还包括了11个800万像素高清摄像头，5个毫米波雷达，12

个超声波雷达，在感知端方面实现了比较丰富的数据采集。

自动驾驶系统算力较高：Adam超算平台搭载了4片英伟达Orin芯片，1016TOPS的综合算力在业内处于比较领先的地位，可满足L3以上的自动驾驶算力需求。

自主可控的全栈式自研NAD系统：蔚来放弃了Mobileye的合作研发路线，转而采用英伟达Orin芯片开发全栈式自研软件系统NAD，并计划通过该系统逐步实现城市、高速、停车场等场景下的点到点自动驾驶，在自动驾驶技术的研发上掌握了更多的自主可控性。

蔚来汽车车型及自动驾驶平台演进路线蔚来ET7搭载Innovusion激光雷达

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资料来源：蔚来汽车官网，36氪，新浪财经，中信证券研究部

各造车新势力自动驾驶硬件搭载情况

公司车型自动驾驶芯片

及单片算力(TOPS)前向摄像头激光雷达

车内摄像头

感知摄像头

环视摄像头

毫米波雷达

超声波雷达

蔚来 NT1.0 ES8 EyeQ4（2.5）三目 *1 - 1 - 4 5 12

蔚来 NT2.0

(下一代）ET7 Orin（254）高清摄像头 *4 1 1 3 4 5 12

特斯拉 Model 3 FSD（72）三目*1 - - - 6 1 12

小鹏 P7 Xavier（30）三目*1+单目 *1 - 1 5 4 5 12

理想理想ONE EyeQ4（2.5）单目 *1 - - - 4 1 12

蔚来的下一款车型ET7将基于NT2.0

自动驾驶平台，整体算力水平和传感器搭载情况相较于当前的NT1.0版本

均有较大提升，给蔚来高级自动驾驶技术的实现提供了良好的硬件基础，也带来了更大的发展潜力。

基于NT2.0平台的ET7硬件搭载情况

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蔚来自动驾驶团队在过去两年受到财务掣肘，经历了较大的人事变动，研发路线也经历了多次改变。但随着2020年先后获得多笔融资以及任少卿的加盟，蔚来全面重启软件自研路线，并提出了建立全栈式自研的NAD自动驾驶系统的计划。在芯片自研方面，蔚来或将复刻特斯拉的研发之路，一方面继续展开与英伟达的合作，另一方面也布局自主研发，从而构建起全面自主可控的自动驾驶系统。目前，蔚来正在继续招兵买马，其自动驾驶研发团队规模已经接近300人。我们认为，蔚来有望通过软硬件全面自研进一步增强其在自动驾驶技术上的自主可控性，但考虑到芯片自研周期较长且前期投入较高，我们也将长期关注其发展动向。

在软件自研方面，蔚来在发展的早期就曾在中美两地部署了完整的自动驾驶技术团队，计划与Mobileye合作的同时展开全栈式自主研发。但在2019年，公司遭受了较大的财务危机，自动驾驶团队研发人员流失严重，原本计划全栈式自研的蔚来也不得不按下了暂停键，选择与Mobileye携手共同开发L4级别自动驾驶，以追赶竞争对手的脚步。然而，随着2020年财务状况回暖，蔚来开始招兵买马，全栈式软件自研路线又被重新提上了日程。在2020年6月前自动驾驶副总裁Jamie Carlson离职后，蔚来迎来了自动驾驶领域的领军人物——任少卿。任少卿毕业于中国科技大学与微软亚洲研究院联合培养博士班，曾担任Momenta公司研发总监，接棒后担任蔚来助理副总裁（AVP），主要业务方向为计算机视觉。同时，蔚来还提拔了自动驾驶总监章健勇升任AVP。

在芯片自研方面，虽然目前蔚来已经招募了原小米芯片部门总经理白剑并组建起了自己的硬件团队，但我们认为芯片自研风险较大且研发壁垒较高，我们也将长期关注其发展动向。对于芯片这一需要大量资源和资金投入的硬件，国内的造车新势力们态度并不统一。目前，国内三家造车新势力均锁定了与英伟达的合作，而理想与小鹏的管理层则均表示短期内不会涉及芯片自研领域。因此，如果蔚来能够抓住自研芯片的机会，那么它将有望成为国产造车新势力中唯一一家具有软硬件全栈自研能力的厂商，对于公司的长远发展具有重要意义。

资料来源：36氪，中信证券研究部

蔚来自动驾驶团队核心成员背景

章健勇助理副总裁（AVP）

• 清华大学汽车工程专业硕士

• 目前担任蔚来汽车自动驾驶

总监，带领蔚来团队完成了

NIO Pilot自主量产研发

• 曾参与上汽集团自动驾驶研

发工作

白剑硬件团队副总裁（VP）

• 北京邮电大学博士，主

攻密码学和通信工程

• 曾担任OPPO硬件部门

总监、小米芯片和前瞻

研究部门总经理

任少卿助理副总裁（AVP）

• 中科大与微软亚洲研究院联合培养

博士

• 曾担任Momenta自动驾驶研发总

监，精通计算机视觉系统，目前主

要负责蔚来自动驾驶算法研发

• 曾提出业内领先的高效框架Faster

RCNN和图像识别算法ResNet

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3. 理想：内外并举，快马加鞭，能否迎头赶上？


3.2 理想SWOT分析





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在三家造车新势力中，我们认为理想汽车更加强调精准出色的产品定位能力和贴近用户需求的体验优化，而自动驾驶技术处于快马加鞭迎头赶上的阶段。因此，决定理想在自动驾驶领域竞争格局的，或将是其计划于2022年发布的搭载英伟达Orin芯片的下一代车型X01。

“内外并举，快马加鞭”是理想自动驾驶规划的标签：理想在IPO后开始加大自研投入，计划以渐进式发展路径于2021-2022年实现相当于L3级别的导航自动驾驶功能（NOA）。2022年推出的全新车型X01预计配备支持L4级别自动驾驶能力的硬件系统，并计划于2024年在X01上实现L4级自动驾驶能力。1） 2020年9月，前伟世通全球首席架构师王凯出任CTO，理想的智能化技术研发提速，通过大规模招兵买马，理想规划到2021年上半年自动驾驶团队规模将扩大3倍。2）理想是国内造车新势力中第一家宣布采用英伟达Orin芯片的车企，宣布与英伟达和德赛西威展开战略合作，在下一代车型X01上实现硬件配置的全面升级。

理想目前在售的车型理想ONE，主要是通过出色的产品定位能力塑造品牌力，因此在L2级辅助驾驶层面主要采用了博世+Mobileye的主流软硬件方案。理想ONE目前用来做前视探测的包括1颗单目摄像头和1个毫米波雷达，在远距离探测和盲区检测上存在短板，一定程度上或难以实现部分L2+的高阶功能，如“自动变道功能”与“自动导航辅助功能”。但我们预测理想下一代车型的传感器配置从质量和数量两方面都将得到较大幅度的提升，尤其是得益于英伟达Orin芯片强大的运算能力和可扩展性，理想计划于下一代车型实现辅助驾驶到自动驾驶的全功能覆盖。

未来，通过与英伟达的紧密合作和自研能力的积极提升，我们认为理想有望快速迎头赶上。当然，由于理想自动驾驶研发团队仍在组建中，公司产品上线也刚满1年，我们也将长期关注理想能否实现“算法及数据”的突破。

硬件配置：在未来车型的规划中，三家造车新势力都计划搭载英伟达Orin系列芯片，且蔚来的搭载数量将高达4片，理想尚未公开具体配置。我们认为国内乘用车市场进入自动驾驶“军备竞争”的起点，包括上汽智己、长城、北汽等发布的规划来看，各家企业的硬件差异度不大，配置绝不是决定自动驾驶功能的唯一条件。

算法能力：目前，理想ONE的自动驾驶软硬件主要还是依附于第三方供应商。对比小鹏一直主导自动驾驶全栈自研能力，理想目前积极提升研发实力，从自动驾驶系统、数据平台、整车集成以及验证测试，四个维度打造研发团队。因此如何充分利用英伟达Orin芯片强大的算力，打造出令人满意的L4级自动驾驶产品，将是理想的研发关键。

数据收集：在硬件和算法之外，我们认为数据是决定自动驾驶水平的另一大要素，而数据收集无法一蹴而就。国内造车新势力在2020年均进入放量起点，正在从5万辆量级向10万+量级突进的关键时点。虽然对比特斯拉的整体销量还有距离，但把握中国复杂路况，让更多的车辆上路积累本土数据，是往后加速迭代升级、打造差异化自动驾驶体验的关键。

36

3.2 理想汽车SWOT分析

优势

理想拥有清晰的技术演进路线，预计在下一代车型实现辅助驾驶到自动驾驶的全覆盖

智能座舱以“家庭用车”为出发点，提供人性化设计

机会

招揽行业顶尖人才，提升自研能力

升级下一代车型传感器配置，国内造车新势力中第一家宣布采用英伟达Orin芯片的车企

威胁

竞争者纷纷布局高级自动驾驶，竞争日益激烈

劣势

目前理想ONE的软硬件配置主要依赖于

第三方供应商，硬件配置偏弱，或难以实现部分较高端的L2+功能

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资料来源：理想汽车官网，车云研究所，中信证券研究部

创新的四屏交互：功能划分明确，提供震撼的科技感体验

1 2 3

4

理想ONE独创四屏交互系统，四块屏幕各司其职，视觉效果上科技感也更强，在目前的竞争对手中无可取代。作为一款定位家庭用车的SUV，除驾驶员以外，理想ONE也十分注重其他乘客的乘车体验。除了提供海量的娱乐应用软件以外，理想ONE对副驾驶娱乐屏的设计也十分用心。例如，副驾驶娱乐屏接上耳机后，声音输出可以与中控屏相互独立，中控屏在播放音乐的同时与看电影的副驾驶互不干扰。另外，在停车挂P挡时，视频可以投屏到中控屏幕上，供车内所有乘客观看，十分适合中长途家庭出游的场景使用。但值得注意的是，目前理想ONE车内并未安装DMS系统以实时探测驾驶员的状态，因此我们认为，副驾驶娱乐屏从另一角度可能会对驾驶员的注意力造成一定的干扰。

1 数字仪表屏：提供核心的驾驶安全信息

2 中控屏：集成娱乐、电话、导航等丰富功能

3 副驾娱乐屏：为副驾提供专属的娱乐资讯及应用

4 功能控制屏：让车辆交互触手可及，支持模糊操作

• 两套系统和两个芯片：数字仪表屏和功能控制屏使用德州仪器Jacinto 6处理器，搭载Linux系统，更注重安全和稳定；中控屏和副驾娱乐屏使用高通骁龙820A

处理器，搭载Android系统，更注重兼容和扩展性。另外，由中科创达提供智能座舱平台解决方案。

强大的语音交互系统：呼唤“理想同学”，全车语音交互

• 声源定位准：理想ONE车内分布了四个高灵敏度麦克风，能够实现对不同位置乘客语音指令的精准区分和识别。例如，在不同座位上发出“打开车窗”指令，车辆会打开相应位置的车窗。实测证明，该方案声源定位准确率高达 95%。

• 语义理解有巧思：理想ONE可以识别到一些其他车型不易理解的刁钻指令，且识别速

度较快。例如多目的地导航功能可准确识别途经点；又比如，“我想听黄老板的歌”可以准确搜索到Ed Sheeran。尽管理想ONE并没有突破技术瓶颈，但有针对性地对导航、音乐等功能做了优化，给用户带来更智能的体验。

理想和地平线及腾讯叮当共同打造语音助手理想同学，硬件层面全车配备了4颗A28数字硅麦，支持4路人声分离，能实现：多路拾音、人声定位、回声消除、降噪和语音唤醒。

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资料来源：理想汽车官网，车云研究所

我们认为智能座舱的壁垒相较于自动驾驶来说偏低，随着各家在功能上逐渐趋同，可以使车企脱颖而出的将是其如何通过创新和细节对用户体验进行更深层次和更精准的挖掘。理想ONE相比之下定位“家庭出游用车”，在特定场景的功能设计上有其独特的思考，能够给用户带来惊喜。

理想汽车始终将用户体验放在第一位，思考人与车如何紧密连接，车如何更好地服务于人。值得一提的是，除了创新独特的四屏交互系统和强大的语音交互功能，理想在一些具体功能的细节设计上也体现了其对于“家庭出游用车”的定位思考和“以人为本”的核心理念。

细节1：导航功能强大

理想ONE的导航默认为高德地图，用户也可切换为腾讯地图和百度地图，满足用户的多样化需求。

通过扫描二维码，车载地图可以和手机地图互联，同步位置收藏等数据。

通过“导航组队功能”，乘客可以通过登录高德地图账号实现手机和车机组队出行，不同用户之间分享位置；还可以通过微信与高德地图关联，将微信位置直接发送到车机。通过以上功能，多人多车出行的位置共享也变得更加方便，适合组队自驾游的用户。

细节2：注重用车安全

理想ONE的许多设计都体现了对于车主用车安全的关心。

人在车内时，功能控制屏上会显示出车辆的各种异常状态，比如车门微观、安全带未系等，以便于车内人员随时把控车辆情况。

停车时，行车记录仪会自动拍摄周边环境照片，用户可以再APP中查看。下车后，若车辆存在一些异常，例如车窗未关或钥匙遗留，APP也会立刻收到提醒消息，用户可以通过远程操作解决这些问题。

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资料来源：汽车之家， Mobileye官网，部分摘录自中信证券研究部《理想汽车（LI）会是中国的特斯拉么？》（2020/7/13），中信证券研究部

由于理想ONE主要是一款通过出色的产品定位能力塑造品牌力的车型，辅助驾驶性能没有成为核心卖点。因此在L2级辅助驾驶层面主要采用了博世+Mobileye的主流软硬件方案，传感器数量配置也相对主流，因此在L2+级别的高阶功能提供上或有所欠缺。在2020年11月理想“软件更新说明会”上，创始人李想表示目前理想ONE车型的自动驾驶硬件暂时不会再更新。但理想下一代车型X01在硬件和芯片配置将有所提升，我们认为，届时在自动驾驶功能的实现上，理想也将快速追赶上竞争对手的步伐。

理想ONE目前辅助驾驶的短板主要体现在：由于车辆后侧缺少毫米波雷达，理想ONE无法对后方长距离的车辆进行检测，因此无法实现被视为较为高阶的“自动变道功能”。而特斯拉、蔚来和小鹏皆可提供此功能。另外，2020年9-10月，蔚来和小鹏先后发布NOP和NGP功能，与特斯拉NOA实现的功能相似。虽然该功能仍属于L2级辅助驾驶功能的范畴，但可提供L3级别的用户体验，向更高级别的自动驾驶功能又靠近了一步。

理想ONE共配备18个传感器：摄像头和毫米波雷达配置数量少于竞争对手

公司传感器总数

前置摄像头

车内摄像头

其他摄像头

毫米波雷达

超声波雷达

特斯拉Model 3

22 三目*1 - 6 1 12

蔚来ES 8 25 三目*1 1 4 5 12

小鹏P7 31 三目*1+单目*1 1 9 5 12

理想ONE 18 单目*1 - 4 1 12

理想ONE配置Mobileye EyeQ4芯片，算力落后于小鹏和特斯拉的芯片

厂商名称算力

（TOPS）功耗（W）

配备车型

特斯拉 FSD HW3.0 144 100 特斯拉 HW3.0

Mobileye EyeQ4 2.5 3 理想ONE；蔚来现有车型

英伟达

Drive AGX Xaiver 30 30 小鹏P7

Drive Orin ~200 65预计2022年量产；将应用于理想、小鹏、

蔚来2022年发布的车型

各家公司已实现辅助驾驶功能对比

理想蔚来小鹏特斯拉

自适应巡航 √ √ √ √

前向碰撞预警 √ √ √ √

自动紧急制动 √ √ √ √

红绿灯识别 √ √

车道偏离预警 √ √ √ √

自动车道保持 √ √ √ √

自动变道功能 √ √ √

全自动泊车 √ √ √ √

导航辅助驾驶功能

√ √ √

智能召唤 √

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资料来源：部分参考中信证券研究部《理想汽车（LI.O）投资价值分析报告：差异化产品定位，低成本有助可持续发展》（2020/8/19），各公司年报、招股书，中信证券研究部

左侧为采集道路数据的摄像头，用于辅助驾驶系统的算法训练和优化；右侧为参与感知的单目摄像头

1个前置摄像头：豪威科技OV10642

1个77GHz毫米波雷达：博世12个超声波传感器：博世

4个环视摄像头：豪威科技OV10640

理想ONE主要依赖第三方软硬件供应商实现自动驾驶功能

我们在上文提到，对于希望打造全栈自研，实现软硬件一体化自主可控的新势力车企来说， Mobileye“黑盒”模式的封闭性使得蔚来、理想在视觉领域的算法和数据采集方面存在一定的受制。这也是为什么理想需要在下一代车型上与Mobileye“分手”而转向英伟达。另外，理想辅助驾驶的控制部分主要由易航智能研发。易航智能是一家2015年成立，理想参与天使轮投资的创业公司。但易航也无法将底层数据和开发软件以白盒的形式提供给理想，导致对理想智能化自主研发的助力不大。

因此我们认为，理想需要加速数据收集来支撑其全栈自研的开展。在数据采集方面，理想ONE在Mobileye的摄像头之外，还增加了一颗专门用于采集道路数据的摄像头，用于辅助驾驶系统的算法训练和优化。但理想与Mobileye“分手”意味着失去了Mobileye打包好的视觉算法，需要加速开展感知、决策、控制等全方位的研发。正如2016年的特斯拉，选择终止与Mobileye的合作，并推出基于英伟达Drive PX2的Autopilot HW2.0。由于特斯拉相关的感知算法没有得到完善的开发，导致Autopilot的使用体验有所下降，直到一年以后随着数据逐渐积累，算法进行优化，Autopilot HW2.0的使用效果才有所改善。

理想的策略是先推出下一代车型X01，预埋传感器硬件及接口，并逐步通过OTA技术实现自动驾驶功能的迭代升级。

芯片与系统供应商：

从相对占比来看，理想正在大力投入自研

• 域控制器：博世iBooster

• 视觉识别芯片（感知）：Mobileye EyeQ4

• ADAS系统（控制）：易航智能

38%

411%

43%90%

36%57%

研发人员数/总员工数研发费用/收入

各公司研发情况（截至2019年底）

理想小鹏蔚来

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资料来源：36氪，汽车之家，建约车评，GeekCar，理想公司官网，中信证券研究部

IPO后，理想开始大力招揽行业顶尖人才。2020年9月，前伟世通全球首席架构师王凯出任理想CTO，使理想的智能化技术研发提速。目前，理想汽车已经形成了有关自动驾驶自研方面的具体规划。王凯表示，CTO办公室将专注于内部开发任何对最终用户体验有直接影响的事物，例如智能座舱、自动驾驶以及与汽车相关的尖端技术，例如云技术，数据挖掘等。同时，理想也在大举招兵买马，预计到2021年上半年理想汽车的自动驾驶团队规模将扩大3倍，达到200人规模。我们认为自研是理想正确也是必经的道路。

为了实现L4级别自动驾驶能力，理想已经开始深度布局相关技术的研发；预计2024年实现L4级别自动驾驶能力

相关能力要求理想布局及研发

技术人才储备

• 理想汽车自动驾驶业务的总经理郎咸朋目前已经组建了四个团队，分别是自动驾驶系统、数据平台、整车集成以及验证测试团队；到2021年上半年理想汽车的自动驾驶团队规模将扩大3倍，达到200人规模；

• 新加入的CTO王凯拥有18年汽车和手机行业核心技术研发与管理经验，深耕于汽车电子电气架构、域控制器领域、汽车智能网联与自动驾驶等领域。加入理想前，王凯在伟世通担任全球首席架构师，致力于高度集成的先进汽车电子研发，包括ADAS、数字仪表盘、信息娱乐系统、驾驶员监控等域控制器的研发工作，是开放式可扩展自动驾驶平台DriveCore的核心创始设计人。我们认为，与其他竞争对手的团队相比，王凯在整车架构和平台搭建方面有更丰富的经验；而架构开发对于车企来说可以最大限度地把握高效率、高质量和低成本的开发与产品个性化间的平衡。

研发团队

主要负责人

实时操作系统 • 理想已经完成了实时操作系统的自主研发，名为Li OS；该系统可以让自动驾驶系统在硬件上高效的运行，并实现不断迭代。

单车智能-数据• 理想ONE配备有收集道路信息和驾驶场景的摄像头，用于记录“加塞”等特殊工况下人类驾驶员的操作，并回传至理想后

台，学习人工操作与处理逻辑，便于理想自身对相关技术的算法研发。

王凯首席技术官（CTO）2020年9月加入理想

曾担任伟世通全球首席架构师及自动驾驶总监

郎咸朋自动驾驶业务总经理

曾担任百度L3事业部高精地图与自动驾驶技术总监

范皓宇智能与系统副总裁

曾任阿里巴巴YunOS互联网汽车首席产品经理

许迎春算力平台副总裁

许

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资料来源：理想公司官网，英伟达官网，汽车之家，建约车评，中信证券研究部

放眼未来，我们认为真正决定理想在自动驾驶领域竞争优势的将是其计划于2022年推出的下一代车型X01。英伟达Orin

芯片的强大算力将成为理想下一代车型功能提升的一大助力，但在芯片和算力之外，其具体功能的实现还应取决于理想自研团队在软件和算法方面的消化和适配实力。

2020年9月，理想宣布与英伟达及德赛西威展开战略合作，将在其2022年推出的下一代车型X01上搭载英伟达Orin系统级芯片。Orin芯片发布于2019年，计划于2022年正式投产，单芯片算力可达200 TOPS，相比小鹏P7所搭载的上一代Xavier系统级芯片运算性能提升了7倍。 X01上也将推出全新的车辆架构，通过ECU、硬件传感器升级，以此逐步实现L4级别自动驾驶能力。硬件的感知能力方面，理想计划在下一款车型上以8个摄像头和5个毫⽶波雷达，两套360度感知异构系统，互相构成冗余；同时会预留激光雷达的接口。

英伟达自动驾驶车载芯片发布规划理想下一代车型X1将在传感器配置、芯片算力上有大幅提升

理想ONE 理想X1

发布时间 2019年底预计2022年

传感器配置

摄像头 5个 8个

超声波雷达 12个未知

毫米波雷达 1个 5个

激光雷达无预留接口

自动驾驶芯片（算力）

Mobileye EyeQ4

（2.5 TOPS）英伟达Orin系列芯片

（200 TOPS）

理想自动驾驶技术演进路线

2021-2022 实现相当于L3级别的自动辅助导航驾驶（NOA）

2022-2023 推出全新车型X01，并配备支持L4级别自动驾驶能力的硬件系统

~2024 计划将L4级别的自动驾驶能力通过OTA的方式量产上车

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4. EV新势力自动驾驶相关可比公司估值表


4.2 术语表

4.3 风险提示

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资料来源：Wind，彭博一致预期，中信证券研究部，数据截至2021年1月26日

小鹏、蔚来、理想可比公司估值比较2021 2022

证券代码市值（十亿美元） P/S P/CF EV/EBITDA EV/EBIT EV/Sales P/S P/CF EV/EBITDA EV/EBIT EV/Sales

造车新势力

小鹏 XPEV.US 43.0 16.6 15.4 8.6 7.9

蔚来 NIO.US 91.2 20.3 20.1 12.2 126.9 363.9 761.4 12.1

理想 LI.US 31.7 9.9 223.0 8.3 5.9 98.5 90.0 142.7 4.9

新能源汽车

Tesla TSLA.US 801.0 16.4 98.9 90.3 142.7 16.5 12.4 74.0 66.8 95.6 12.4

Nikola NKLA.US 7.7 87.5 75.4 26.1 22.5

比亚迪 002594.SZ 89.6 3.2 28.1 30.2 59.5 3.6 2.5 24.6 26.5 49.0 3.0

传统车企

上汽集团 600104.SH 42.5 0.3 5.5 10.5 15.6 0.5 0.3 12.0 9.5 14.4 0.4

广汽集团 601238.SH 19.2 1.6 100.3 12.9 1.6 1.5 56 10.3 59.0 1.4

北汽蓝谷 600733.SH 5.8 2.2 55.8 3.3 1.7 42.2 2.5

吉利汽车 00175.HK 40.5 2.4 16.9 17.6 23.3 2.3 2.2 17.4 14.8 19.0 2.1

长城汽车 601633.SH 55.8 2.4 19.4 23.4 32.8 2.5 2.1 22.2 20.0 28.2 2.2

通用汽车 GM.US 78.8 0.3 5.1 3.8 5.7 0.3 0.3 4.4 3.3 4.6 0.3

丰田汽车 TM.US 211.6 1.0 7.4 16.8 27.0 1.6 0.9 6.4 13.1 18.0 1.4

AI芯片英伟达 NVDA.US 343.4 17.0 39.8 42.6 39.2 16.9 14.9 31.2 37.1 32.7 14.8

寒武纪 688256.SH 10.0 68.0 64.2 50.8 304.7 48.0

激光雷达Velodyne VLDR.US 3.9 31.1 28.8 17.1 132.5 481.3 15.8

Luminar LAZR.US 10.6 393.9 393.8 295.6 295.6

汽车电子零部件和

Tier 1

宁德时代 300750.SZ 146.8 13.6 52.5 61.6 109.4 13.3 9.9 45.2 46.7 80.0 9.7

均胜电子 600699.SH 6.0 0.7 9.2 10.0 20.1 1.0 0.6 6.4 8.6 15.5 0.9

德赛西威 002920.SZ 10.4 7.0 89.7 67.2 77.1 6.9 5.8 101.7 52.2 56.8 5.7

中科创达 300496.SZ 9.7 17.5 206.1 90.8 116.7 16.9 13.1 90.3 66.3 81.4 12.6

舜宇光学 02382.HK 30.6 3.8 9.5 24.0 31.1 3.8 3.3 7.5 20.0 24.8 3.3

Aptiv APTV.US 38.8 2.5 22.2 17.4 25.4 2.7 2.3 18.2 15.0 19.8 2.4

恩智浦 NXPI.US 48.6 5.0 18.1 15.3 21.2 5.6 4.6 14.3 14.4 16.7 5.2

现代摩比斯 012330.KS 29.0 0.8 10.5 7.0 9.4 0.6 0.7 9.0 6.3 8.4 0.5

英飞凌 IFX.GR 56.8 3.9 15.7 14.7 26.9 4.3 3.6 14.7 13.5 22.6 4.0

德国大陆 CON.GR 29.5 0.6 5.9 5.5 11.1 0.7 0.5 4.8 4.7 8.3 0.7

TomTom TOM2.AS 1.5 2.1 21.0 32.2 1.6 2.0 18.0 17.8 1.5

高精地图四维图新 002405.SZ 5.0 9.1 201.4 41.0 67.2 92.1 7.0 32.7 30.5 45.3 6.7

Uber UBER.US 98.4 6.2 6.3 4.5 65.8 73.4 4.7

共享经济Lyft LYFT.US 15.3 4.6 4.2 3.4 71.7 76.9 106.2 3.1

美团 03690.HK 289.0 10.3 81.7 93.0 147.4 10.0 7.6 54.9 53.5 70.4 7.4

45

4.2 术语表

缩写全称中文释义

ACC Adaptive Cruise Control 自适应巡航

ADAS Advanced Driving Assistance System 高级驾驶辅助系统

AEB Autonomous Emergency Brake 车道偏离预警

APA Auto Parking Assist 全自动泊车

AVP Automated Valet Parking 自动泊车功能

DMS Driver Monitor System 疲劳驾驶预警系统

ECU Electronic Control Unit 电子控制单元

FCW Forward Collision Warning 前向碰撞预警

GPU Graphics Processing Unit 图形处理器

IMU Inertial Measurement Unit 惯性测量单元

LDW Lane departure Warning 自动车道保持

NAD Nio Autonomous Driving 蔚来自动驾驶平台系统

NGP Navigate Guided Pilot 小鹏自动导航辅助驾驶

NOA Navigate on Autopilot 特斯拉辅助导航功能

NOP Navigate on Pilot 蔚来领航辅助功能

OTA Over-the-air 空中下载技术

RTK Real-time Kinematic 实时动态差分定位

SLAM Simultaneous Localization and Mapping 即时定位与地图构建

V2X vehicle to everything 车对外界的信息交换

46

4.3 风险提示

自动驾驶技术落地不及预期。自动驾驶技术的核心实际上是基于人工智能技术，叠加云计算的信息互通，和机器人技术

的操控进行的技术“大综合”，也代表着人工智能技术目前最前沿和应用最广阔的方向。因此尽管在系统训练层面，90-

95%的底层架构和基础问题已经解决，但最后5%的长尾问题，是制约所有无人驾驶逼近L4&L5商业落地临界点的一大瓶

颈，例如Uber及Tesla的致死事件的发生也反映目前自动驾驶的长尾问题尚未得到有效解决。

自动驾驶成本下降不及预期。目前高企的车载芯片及LiDAR等核心零部件价格制约了自动驾驶车辆的普及。目前Robotaxi

车辆成本可近百万，即使可完全替代人工对比传统出租车也并未有优势；同时在卡车货运、最后一公里及半封闭场景下，

尽管技术已相对成熟，但成本成为制约这些场景大面积推广的主要因素。若未来零部件价格不能大幅下降，那么将制约

自动驾驶在各个场景下应用的推广速度。

各国政府对自动驾驶的法律尚不健全。目前各国对自动驾驶汽车的上路法规还未有明确界定。例如在国内，自动驾驶汽

车仅能在限定区域测试。除此之外，在人车交互及事故界定的问题上，自动驾驶也有待相关法律条文完善。

全球宏观经济复苏放缓。疫情的反复使得未来全球经济复苏蒙上阴影。各家传统车企在疫情期间销量也出现大幅下滑，

经营的收缩或将影响各家车企对自动驾驶项目资金和技术的支持力度。同时，失业率的升高和对未来的不确定性也将影

响消费者对自动驾驶汽车的消费意愿。

感谢您的信任与支持！THANK YOU

雷俊成（全球产业策略分析师）

执业证书编号： S1010520050003

杨泽原（首席计算机分析师）

执业证书编号： S1010517080002

何翩翩（首席全球产业策略分析师）

执业证书编号： S1010520050004

许英博（首席科技产业分析师）

执业证书编号： S1010510120041

陈俊斌（首席制造产业分析师）

执业证书编号： S1010512070001

分析师声明

主要负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此声明：（i）本研究报告所表述的任何观点均精准地反映了上述每位分析师个人对标的证券和发行人的看法；（ii）该分析师所得报酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来均不会直接或间接地与研究报告所表述的具体建议或观点相联系。

评级说明

其他声明

本研究报告由中信证券股份有限公司或其附属机构制作。中信证券股份有限公司及其全球的附属机构、分支机构及联营机构（仅就本研究报告免责条款而言，不含CLSA group of companies），统称为“中信证券”。

法律主体声明

本研究报告在中华人民共和国（香港、澳门、台湾除外）由中信证券股份有限公司（受中国证券监督管理委员会监管，经营证券业务许可证编号：Z20374000）分发。本研究报告由下列机构代表中信证券在相应地区分发：在中国香港由CLSA Limited分发；在中国台湾由CL Securities Taiwan Co., Ltd.分发；在澳大利亚由CLSA Australia Pty Ltd.（金融服务牌照编号：350159）分发；在美国由CLSA group of companies（CLSA Americas, LLC（下称“CLSA Americas”）除外）分发；在新加坡由CLSA Singapore Pte

Ltd.（公司注册编号：198703750W）分发；在欧盟与英国由CLSA Europe BV或 CLSA （UK）分发；在印度由CLSA India Private Limited分发（地址：孟买（400021）Nariman Point的Dalamal House 8层；电话号码：+91-22-66505050；传真号码：+91-22-

22840271；公司识别号：U67120MH1994PLC083118；印度证券交易委员会注册编号：作为证券经纪商的INZ000001735，作为商人银行的INM000010619，作为研究分析商的INH000001113）；在印度尼西亚由PT CLSA Sekuritas Indonesia分发；在日本由CLSA Securities Japan Co., Ltd.分发；在韩国由CLSA Securities Korea Ltd.分发；在马来西亚由CLSA Securities Malaysia Sdn Bhd分发；在菲律宾由CLSA Philippines Inc.（菲律宾证券交易所及证券投资者保护基金会员）分发；在泰国由CLSA Securities

(Thailand) Limited分发。

针对不同司法管辖区的声明

中国：根据中国证券监督管理委员会核发的经营证券业务许可，中信证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务。

美国：本研究报告由中信证券制作。本研究报告在美国由CLSA group of companies（CLSA Americas除外）仅向符合美国《1934年证券交易法》下15a-6规则定义且CLSA Americas提供服务的“主要美国机构投资者”分发。对身在美国的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所载任何观点的背书。任何从中信证券与CLSA group of companies获得本研究报告的接收者如果希望在美国交易本报告中提及的任何证券应当联系CLSA Americas。

新加坡：本研究报告在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.（资本市场经营许可持有人及受豁免的财务顾问），仅向新加坡《证券及期货法》s.4A（1）定义下的“机构投资者、认可投资者及专业投资者”分发。根据新加坡《财务顾问法》下《财务顾问（修正）规例（2005）》中关于机构投资者、认可投资者、专业投资者及海外投资者的第33、34及35 条的规定，《财务顾问法》第25、27及36条不适用于CLSA Singapore Pte Ltd.。如对本报告存有疑问，还请联系CLSA Singapore Pte Ltd.（电话：+65 6416 7888）。MCI

(P) 024/12/2020。

加拿大：本研究报告由中信证券制作。对身在加拿大的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所载任何观点的背书。

欧盟与英国：本研究报告在欧盟与英国归属于营销文件，其不是按照旨在提升研究报告独立性的法律要件而撰写，亦不受任何禁止在投资研究报告发布前进行交易的限制。本研究报告在欧盟与英国由CLSA （UK）或CLSA Europe BV发布。CLSA （UK）由（英国）金融行为管理局授权并接受其管理，CLSA Europe BV 由荷兰金融市场管理局授权并接受其管理，本研究报告针对由相应本地监管规定所界定的在投资方面具有专业经验的人士，且涉及到的任何投资活动仅针对此类人士。若您不具备投资的专业经验，请勿依赖本研究报告。对于由英国分析员编纂的研究资料，其由CLSA （UK）与CLSA Europe BV制作并发布。就英国的金融行业准则与欧洲其他辖区的《金融工具市场指令II》，本研究报告被制作并意图作为实质性研究资料。

澳大利亚：CLSA Australia Pty Ltd (“CAPL”) (商业编号：53 139 992 331/金融服务牌照编号：350159) 受澳大利亚证券与投资委员会监管，且为澳大利亚证券交易所及CHI-X的市场参与主体。本研究报告在澳大利亚由CAPL仅向“批发客户”发布及分发。本研究报告未考虑收件人的具体投资目标、财务状况或特定需求。未经CAPL事先书面同意，本研究报告的收件人不得将其分发给任何第三方。本段所称的“批发客户”适用于《公司法（2001）》第761G条的规定。CAPL研究覆盖范围包括研究部门管理层不时认为与投资者相关的ASX All Ordinaries 指数成分股、离岸市场上市证券、未上市发行人及投资产品。CAPL寻求覆盖各个行业中与其国内及国际投资者相关的公司。

一般性声明本研究报告对于收件人而言属高度机密，只有收件人才能使用。本研究报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布该研究报告的人员。本研究报告仅为参考之用，在任何地区均不应被视为买卖任何证券、金融工具的要约或要约

邀请。中信证券并不因收件人收到本报告而视其为中信证券的客户。本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况、目标或需要，不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的建议或策略。对于本报告中提及的任何证券或金融工具，本报告的收件人须保持自身的独立判断。

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本报告所载的资料、观点及预测均反映了中信证券在最初发布该报告日期当日分析师的判断，可以在不发出通知的情况下做出更改，亦可因使用不同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与中信证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反。中信证券并不承担提示本报告的收件人注意该等材料的责任。中信证券通过信息隔离墙控制中信证券内部一个或多个领域的信息向中信证券其他领域、单位、集团及其他附属机构的流动。负责撰写本报告的分析师的薪酬由研究部门管理层和中信证券高级管理层全权决定。分析师的薪酬不是基于中信证券投资银行收入而定，但是，分析师的薪酬可能与投行整体收入有关，其中包括投资银行、销售与交易业务。

若中信证券以外的金融机构发送本报告，则由该金融机构为此发送行为承担全部责任。该机构的客户应联系该机构以交易本报告中提及的证券或要求获悉更详细信息。本报告不构成中信证券向发送本报告金融机构之客户提供的投资建议，中信证券以及中信证券的各个高级职员、董事和员工亦不为（前述金融机构之客户）因使用本报告或报告载明的内容产生的直接或间接损失承担任何责任。

未经中信证券事先书面授权，任何人不得以任何目的复制、发送或销售本报告。

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免责声明

投资建议的评级标准评级说明

报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告

发布日后6到12个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的6到12个月内的公司股价（或

行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A股市场以沪深300指

数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）

为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准；美国市场以纳斯达克综合指数或标普500指数

为基准；韩国市场以科斯达克指数或韩国综合股价指数为基准。

股票评级

买入相对同期相关证券市场代表性指数涨幅20%以上

增持相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于5%～20%之间

持有相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～5%之间

卖出相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上

行业评级

强于大市相对同期相关证券市场代表性指数涨幅10%以上

中性相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～10%之间

弱于大市相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上

证券研究报告 2021年1月27日

Documents

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