本文全文共 4131 字，阅读全文约需 10 分钟
01 相关背景
全球达成碳中和共识，各国纷纷明确碳中和目标。据 EMBER 统计，全球已有超过 120 个国家和地区提出了碳中和目标：苏南里及不丹以分别于 2014 和 2018 年实现碳中和；欧盟、英国、加拿大、日本、新西兰、南非等国计划在 2050 年实现碳中和。2021 年 4 月美国拜登政府明确提出将在 2050 年实现碳中和。中国作为全球最大的煤电国家，在 2021 年政府工作报告和“十四五”规划中明确提出 2030 年碳达峰、2060 年碳中和的目标。
燃油车排放是全球温室气体的重要来源之一，新能源汽车的发展是实现减排的必要组成。据联合国环境规划署 UNEP 的数据显示，海陆空交通运输在过去十年全球温室气体贡献占比约为 14％，其中陆地运输温室气体排放占比最高，约占全球温室气体的 10%，且仍保持较强的增长趋势。汽车作为当下陆地运输最主要的交通工具，是实现节能减排的重要切入点，这也意味着新能源汽车产业的发展是实现“碳中和”目标的重要一环。根据国家电网的数据显示，我国实现碳中和的总体路径中，交通领域为重要环节之一，主要包括用车电动化以及推广绿色出行等举措。
多国二氧化碳限排政策与新能源汽车补贴政策双管齐下。为了应对全球气候变暖的压力，新能源汽车路线已愈发明显：德国计划 2030 年禁售燃油车，法国计划 2040 年禁售燃油车；美国拜登政府设定了到 2050 年实现 100%零排放汽车销售的目标。我国在《新能源汽车产业发展规划（2021—2035 年）》中提出了新能源汽车发展愿景，计划到 2025 年，纯电动乘用车新车平均电耗降至 12.0 千瓦时/百公里，国内新能源汽车新车销售量占比将达到 20%左右。IEA 预计到 2050 年电能将占据整体交通领域 45%的份额，化石能源占比降低为 10%。
据PwC预计，未来欧盟/美国/中国BEV占轻型汽车新车销量比重将持续提升，2025年达17.1%/5.0%/19.5%，配置L4/L5级无人驾驶的新车销售渗透率也将在2025年达0.7%/0.1%/0.5%。
需求推动，汽车智能化渐行渐近。近十年间，手机行业发生了翻天覆地的变化，手机从功能机进化到智能机。手机已不再是单纯的通讯工具，而是成为了集通讯，娱乐，数据处理为一体的移动终端，通过安装应用可以实现各种各样的功能。而今，随着智能化对汽车行业的影响愈加明显，汽车正从单纯的出行工具逐渐向智能的“移动生活空间”演变。尤其是疫情以来的影响，消费者在关注汽车质量和性能的同时，对汽车产品的健康、安全、即时服务等智能化、数字化需求显著提升，推动汽车智能化快速发展。
车企积极拥抱智能化。在当前汽车产业调整与转型的重要时期，只有拥抱变革，积极进行数字化转型，车企才能不被时代大潮所弃，逐步建立技术护城河。汽车产业进入智能化时代是大势所趋，故汽车企业开展数字化转型势在必行。对于龙头企业而言，可以保持领先、强者愈强；对于后起之秀而言，有望实现异军突起、弯道超车。
政策、资金支持，全球网联汽车渗透率快速提升。智能网联汽车是国际公认的未来发展方向和关注焦点；车厂、电信商和第三方服务业者，皆看准汽车联网后产生的大量数据，以及衍生商用服务所带来的收益，纷纷加大对车联网领域的资本开支。在资金、政策及 5G 等新兴技术发展的三重推动下，全球网联汽车渗透率快速增长：据拓璞产业研究院预测，到 2025 年全球新车市场联网汽车的数量将接近 7,400 万辆，渗透率将突破 80%，全球车联网市场规模将接近 17,00 亿元。据锐观咨询数据统计，在 5G 快速建设与产业链成熟度快速提升的推动下，2020年我国 V2X 用户超过 6,000 万人，市场规模为 2010 亿元，预计到 2025 年我国车联网市场规模将突破 9,550 亿元，渗透率将突破 77%。
低阶自动驾驶已快速渗透，高阶自动驾驶仍处于爆发前期。受限于数据量、技术以及政策等多因素的限制，短期内高阶自动驾驶技术主要应用于商用车平台、场景限制在封闭园区或点到点固定线路的物流运输作业上；乘用车目前主要搭载低阶自动驾驶技术：据智研咨询数据统计，2020 年 L1/L2 级别自动驾驶渗透率约为 40%。随着通讯、人工智能、视觉计算、激光雷达等技术及环境的进一步成熟，高阶自动驾驶将进入乘用车平台，预计到 2025 年L1/L2、L3、L4/L5 级别自动驾驶渗透率将分别达到 47%、12%、2%；预计到 2030 年 L4/L5 级别自动驾驶有望达到 15%。
从 L0-L5，需要越来越多的依赖于机器而非个人，也相应的对应传感器、主控芯片、存储芯片、功率半导体等越来越高。
汽车的百年史里，数次技术变革都极大的推动了汽车消费和汽车工业的发展，如发动机控制、自动变速、底盘、主被动安全、通信及多媒体影音等技术。虽然这些技术给汽车的驾驶感受和舒适性都带来了提升，但汽车能源供给方式、驾驶方式以及驱动方式都没有发生变化。
如今，传统燃油车动力和传动系统将被电动车的大、小三电系统取代。自动驾驶、线控底盘、网联化和软件化，车、路和云端协同等赋予了汽车新的定义和生命力。汽车已不再单单是一个载客的交通工具，而是被定义为一个智能科技终端、可以在其中工作和休闲的第三移动空间。
据罗兰贝格预估，2025年一台配置L3级自动驾驶的纯电动车其电子系统总价值量将高达7,030美元，远超2019年配置L1级自动驾驶的燃油车的3,145美元，其中增长最大的系统为新能源驱动系统（2,235美元）和自动驾驶系统（925美元）。
智能化+电气化驱动电气架构持续升级：
ECU 是汽车电子设备的核心电控装置。ECU（Engine control unit）即汽车电子控制单元，又称“行车电脑”，是由输入接口、MCU 和输出接口组成的电子控制装置，是汽车电子设备的核心。ECU 的作用是根据所存储的程序对传感器输入的各种信息进行运算、处理、判断，然后输出指令给执行器，控制有关执行动作，达到快速、准确控制被动部件的工作目的。整块电路板设计安装于一个铝质盒内，通过卡扣或者螺钉安装于车身钣金上。
汽车 ECU 种类繁多，遍布三大电控系统。由于 ECU 是汽车控制的关键，汽车三大电控系统发动机、底盘、车身均需要 ECU，小到雨刷、座椅控制，大到转向、发动机控制，因此汽车 ECU 种类繁多。如发动机电控系统中需要发动机 ECU 控制发动机供油、点火、怠速等，底盘电控系统中需要变速器 ECU 控制自动变速器的升挡、降挡、锁止等，车身电控系统需要门窗 ECU 控制门窗的闭锁、开锁等。
传统汽车主要采用分布式 ECU 架构，汽车功能增加主要靠 ECU 数量的堆叠。随着发展，ECU 数量逐步提升。分布式架构下汽车各个功能由不同的单一 ECU控制单元来完成，通过 ECU 的累加来实现更多的功能，汽车的主体架构不发生改变。根据 OFweek 电子工程官网数据，目前普通汽车上的 ECU 数量为 50-70 个，高端汽车上的 ECU 数量超过 100 个。
传统分布式架构面临挑战，制约汽车电动化智能化发展。随着汽车智能化发展，汽车的功能逐渐增加，ECU 数量快速增长，靠传统分布式架构面临许多问题，主要体现为：
● 连接线束的难度和成本上升。随着 ECU 数量的增加，每个 ECU 都需要与总线连接，整车的线束会越来越臃肿，带来整车成本和重量的大幅上升。此外，ECU 的成倍增加还会带来总线信号数量的几何量级攀升，对总线带宽负载带来巨大挑战。
● ECU 出现冗余重叠，不利于升级和维护。汽车智能化要求对汽车的功能进行快速的升级迭代，OTA 升级逐渐成为大趋势。不同功能的 ECU 由不同的供应商提供，底层软件和驱动各异，后期需要不同的供应商来更新和维修。而传统的电气架构里面许多功能是由两个甚至多个 ECU 控制器共同配合完成的，功能升级涉及到多个控制器的同步更改，因此大大增加了功能拓展升级的成本。此外，不同的 ECU 还可能存在功能重叠，造成算力和成本浪费。
● 高级别辅助驾驶等功能需要不同 ECU 之间高度协同，传统架构处理效率较低。实现自动驾驶需要视觉、雷达、高精度地图以及车辆车身控制的共同参与。传统架构下多 ECU 协同能力有限，沟通效率较低，难以胜任高级自动驾驶任务。
电气架构往域集中式架构发展，未来进一步向中央集中式架构变化。随着传统分布式架构不再适应汽车发展的需要，域控制的概念被提出并逐渐接受。博世将整车划分为五个域，全车主要分为动力域、底盘域、车身控制域、信息娱乐域、ADAS（智能辅助驾驶）域。单个域主要有域控制器（DCU）进行计算和控制。各个域之间通过千兆以太网连接，以此解决实时性问题与传导问题，而每个域与自己分管的子系统之间通过 CAN，CAN-FD 以及百兆以太网连接通信。各个域控制器还会逐渐出现功能融合。
其显著特征是：
第一，DCU 的出现使ECU（电子控制单元） 标准化且数量大幅减少，并直接带来“降本”和“增效”。例如，若用一个集成中控、仪表、360°环视及其它影音娱乐功能的DCU替代多个来自不同供应商的传统ECU方案，最大可为车企带来将近38%的BOM成本节降（尚未考虑成本年降）。
第二，智能传感器/执行器数量增加。传统功能导向的ECU+传感器集成方案中的算力会被剥离并集中到DCU里，同时传感器本身也需具备基础算力，以便与DCU沟通，如通过CAN。
第三，软件开始独立于硬件，但并未完全分离。一些独立的功能仍然依靠ECU实现，但抽象层的出现是未来实现硬软件完全分离以及域融合的重要基础。
第四，中央网关与各个域之间可通过以太网通讯。
特斯拉Model 3 的EEA已经把自动驾驶（FSD）、影音娱乐（IVI）与互联互通（Connectivity）集中在了一起，看上去就是一个Zonal架构形态。但在软件平台方面，特斯拉尚未实现完全统一，由于FSD和IVI的安全等级、功能要求和迭代速度不同，特斯拉目前采用两套基础软件，并用不同的操作系统来支持自动驾驶芯片和IVI芯片的ARM和x86架构。
“电动化”+“智能化”浪潮下，汽车半导体应用边界持续拓宽。汽车半导体按功能可分为功率半导体（IGBT、MOSFET 等）、计算控制芯片（MCU、SoC 等）、存储芯片（DRAM、NAND、NOR 等）、传感器芯片（CMOS、雷达芯片、MEMS 等）、通信芯片（总线控制、射频芯片）等。2020 年汽车半导体产业中计算控制类芯片、功率半导体、传感器芯片、存储芯片市场规模占比分别为 23%、22%、13%和 9%。从应用领域看，传统燃油车的半导体主要集中在车身、底盘安全等传统汽车电子领域，随着汽车电动智能化不断发展，动力总成、辅助驾驶、信息娱乐等领域的半导体需求快速提升，2017-2022 年辅助驾驶、电动/混合动力系统的半导体应用规模 CAGR 分别高达 23.6%和 21%。
风险提示：本内容仅代表破卷研究的分析、推测与判断，登载于此仅出于传递信息之目的，不作为投资具体标的之依据。投资有风险，入市需谨慎！
版权声明：本内容版权归原创方或原作者所有，如转载使用，请注明来源及作者、文内保留标题原题以及文章内容完整性，并自负版权等法律责任。