AI智能汽车未来的模样：华泰柏瑞中证智能汽车ETF.pdf

Table_Main Table_Title分析师： 郑琳琳 执业证书编号： S0740520020002 Email： zhengll Table_Report 相关报告 鹏华国证证券龙头 ETF 特色 产品价值分析 之一 医药行业迎来创新研发时代：银 华中证创新药产业 ETF 特色产 品价值分析之二 科技投资方兴未艾，龙头企业强 者恒强 易方达中证科技 50ETF_ 特色产品价值分析之三 云计算大势所趋，大数据投资利 器乘风破浪 ： 富国中证大数据产业 ETF 特色产品价值分析之四 A+H 股珠联璧合拥抱核心资产：汇 添富中证沪港深 500ETF 特色产 品价值分析之六 Table_Summary 投资要点 智能汽车是新时代下汽车产业转型升级的突破口和未来战略的制高点，它不仅是 汽车本身的技术，更是“传统工业经济 +数字经济 +智能经济”融合的产物 。 智能 汽车在中国乃至全世界具有广阔的市场 ，处于高速发展阶段 。本文首先梳理了 AI 智能车 衍生出 的 三大主要应用方向 （ 自动驾驶、智能座舱和车联网 ）的产业链构 成情况， 然后围绕 政府政策的推广、智能汽车对传统汽车的挑战、基础技术成熟 性、人民消费方式改变等维度分析当前智能车行业的整体市场现状，并 通过分析 各产业链未来潜在需求和市场空间提出当前 AI 智能车投资价值。 最后本文 介绍 了 CS 智汽车指数以及 跟踪该指数的基金产品，为投资者布局该主题基金提供便捷工 具。 CS 智汽车 指数 简介 编制思路： CS 智汽车 指数 选取为智能汽车提供终端感知、平台应用的公司， 以及其他受益于智能汽车的代表性沪深 A 股作为样本股，反映智能汽车产业 公司的整体表现 。 指数特点： 成分股以 中小盘为主 ， 前十大权重股均为所在行业的龙头股 ，近 年来表现突出；行业分布上以电子、计算机、汽车为主；近年来交投活跃， 流动性好。 指数表现： 近年来表现突出 ， 指数与可比指数相比，夏普比率较高；估值较 同类指数更具吸引力，且目前市场关注度较低。 华泰柏瑞中证智能汽车 ETF 华泰柏瑞中证智能汽车 ETF（ 516523.SH）， 发售时间为 2021 年 2 月 1 日至 2021 年 2 月 3 日 ；其基金管理人为 华泰柏瑞基金 ， 成立于 2004 年 11 月 18 日 ，是 国内知名的被动投资“金牛”基金公司 。 截至 2021 年 1 月 28 日，共 在管 ETF 产品 11 只，产品类别覆盖宽基 （沪深 300、中证 500 等） 、行业主题 （光伏、互联网、科技 等 ）、 Smartbeta（红利、红利低波）等 。 风险提示： 本报告结论完全基于公开的历史数据进行统计、测算，文中部分 数据有一定滞后性，同时存在第三方数据提供不准确风险；对基金产品和基 金管理人的研究分析结论并不预示其未来表现，也不能保证未来的可持续性， 亦不构成投资收益的保证或投资建议；产品的表现受宏观环境、行业基本面 超预期变动、市场波动、风格转换等多重因素影响，存在一定波动风险。 Table_Industry 证券研究报告 /量化投资策略报告 2021 年 1 月 31 日 AI 智能，汽车未来的模样 ： 华泰柏瑞中证智能汽车 ETF 特色产品价值分析 之 七 - 2 - 量化投资策略报告 内容目录 一、 AI 智能车应用方向与产业链梳理 . - 5 - 1.1 何为 AI 智能车 . - 5 - 1.2 AI 智能车自动驾驶概述 . - 5 - 1.3 AI 智能车智能座舱概述 . - 6 - 1.4 AI 智能车网联化概述 . - 6 - 二、 AI 智能车行业发展现状 . - 7 - 2.1 我国智能汽车的发展目标和产业路径已经明确 . - 7 - 2.2 智能汽车对传统汽车市场发起挑战 . - 8 - 2.3 智能汽车行业产业链 发展成熟 . - 9 - 2.4 中国消费者软件付费的习惯逐步养成 . - 10 - 三、 AI 智能车行业布局正当时 . - 10 - 3.1 智能车行业市场前景广阔 . - 10 - 3.2 我国乘用车消费量还将持续增长 . - 11 - 3.3 老款汽车更新换代需 求量大 . - 11 - 3.4 需求推动自动驾驶产业链受益明显 . - 12 - 3.5 智能座舱向中低端车型渗透率快速提升 . - 14 - 3.6 智能车机厂商将完善车联网布局 . - 15 - 四、 CS 智汽车指数投资价值分析 . - 16 - 4.1 CS 智汽车指数编制 . - 16 - 4.2 CS 智汽车指数结构分析 . - 16 - 4.3 CS 智汽车指数流动性 . - 19 - 4.4 CS 智汽车指数风险及收益情况 . - 20 - 4.5 CS 智汽车指数估值与盈利能力 . - 22 - 4.6 CS 智汽车指数成分股盈利情况 . - 23 - 五、公司及产品信息 . - 23 - 5.1 公司简介 . - 23 - 5.2 产品信息 . - 25 - - 3 - 量化投资策略报告 图表目录 图表 1： AI 智能车与传统汽车的主要差异 . - 5 - 图表 2：智能车三大系统构成 . - 5 - 图表 3： 智能驾驶舱上下游构成 . - 6 - 图表 4：车联网产业链 . - 7 - 图表 5： 2017 年 -2020 年的智能汽车政策梳理 . - 8 - 图表 6： 2018 年美国电动车销量（辆） . - 9 - 图表 7： 2015-2019 年特斯拉收入情况（ Million Dollars） . - 9 - 图表 8：中国第三方移动支付市场规模 . - 10 - 图表 9： 互联网用户付费 意愿不断提高 . - 10 - 图表 10： 全球乘用车消费量占比（ 2015 年 -2019 年） . - 11 - 图表 11： 全球乘用车产量占比（ 2015 年 -2019 年） . - 11 - 图表 12： 全球及中国市场智能网联车渗透率情况及预测 . - 11 - 图表 13： 2020-2030 年中国车载毫米波雷达市场规模预测 . - 12 - 图表 14： 2020-2030 年中国车载激光雷达市场规模 . - 13 - 图表 15： 2020-2030 年中国车载计算单元（与自动驾驶相关）市场规模 . - 14 - 图表 16： 2016-2020 国内智能驾驶舱市场规模（亿元） . - 14 - 图表 17：以智能车机为核心的智能互联网服务 . - 15 - 图表 18： 2017-2022 年车联网市场规模统计及预测（亿美元） . - 16 - 图表 19： 车辆网专利全球地域分布 . - 16 - 图表 20： CS 智汽车成分股总市值分布 . - 17 - 图表 21： CS 智汽车成分股所属宽基指数 . - 17 - 图表 22： CS 智 汽车指数成分股行业分布（按数量） . - 17 - 图表 23： CS 智汽车指数成分股行业分布（按市值权重） . - 18 - 图表 24： CS 智汽车行业数量分布 . - 18 - 图表 25： CS 智汽车指数 概念暴露前 10 . - 19 - 图表 26： CS 智汽车指数前十大权重股详细信息 . - 19 - 图表 27： CS 智汽车近 5 年日成交额 . - 20 - 图表 28：当前市场上汽车相关指数风险收益比一览 . - 20 - 图表 29： CS 智汽车及同类指数自 2015 年来表现情况 . - 20 - 图表 30： CS 智汽车指数与可比指数在不同牛熊环境下的对比 . - 21 - 图表 31： CS 智汽车及同类指数自 2015 年来在不同牛熊区间的表现 . - 21 - 图表 32： CS 智汽车及同类指数市盈率水平 . - 22 - 图表 33： CS 智汽车指数与可比指数估值情况对比 . - 22 - - 4 - 量化投资策略报告 图表 34： CS 智汽车成分股 PB-ROE 情况 . - 23 - 图表 35：华泰柏瑞基金在管产品数量与规模情况 . - 24 - 图表 36：华泰柏瑞基金公司在管 ETF 产品情况 . - 24 - 图表 37：华泰柏瑞中证智能汽车主题 ETF 产品信息 . - 25 - - 5 - 量化投资策略报告 一、 AI 智能车应用方向与产业链梳理 1.1 何为 AI 智能车 智能车机定义： 根据我国发布的智能汽车创新发展战略中对智能汽车的定义： “通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，并 逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。智能汽车通常又称为智能网联 汽车、自动驾驶汽车等”。当前通过智能 化、网联化两大技术路径，智能汽车衍 生出 三 大主要应用方向： 自动驾驶 、智能座舱 和车联网。 相比于以燃油车为主的传统汽车， AI 智能车的智能硬件和个性化软件功能将成 为最核心的要素，颠覆传统汽车的价值构成。 AI 智能车在动力来源方面以电能 为主，将减少城市噪音和空气污染，而机器辅助的自动驾驶方式提升了出行的安 全性，座舱软件和服务又将提高用户的体验感和生活品质。 AI 智能车实现了车 与车、车与人、车与路、车与云之间实时进行信息传输和联系，在智能网联时代 无疑是未来汽车领域的核心竞争 方向 。 图表 1： AI 智能车与传统汽车的主要差异 汽车类型 传统汽车 电动汽车 AI 智能车 动力来源 燃油 电能 油电皆可，电能为主 核心元素 三大件：发动机、变速箱、底盘 电池、电机、电控 智能硬件、个性化软件、服务 驾驶方式 完全人类驾驶 机器辅助驾驶 机器驾驶为主，人类为辅 功能更新 交由车厂进行维护升级 预置功能，通过 OTA 下载软件更新包 互联方式 每辆车都是单独个体，几乎没有相 互联系 车与车、车与人、车与路、车与云之间实时进行信息传输和联系 资料来源： 互联网公开资料， 焉知自动驾驶网， 中泰证券研究所 整理 1.2 AI 智能车自动驾驶概述 AI 智能车和人的行为模式几乎一致。 人的运动步骤由 五官感知外部环境，将声 音、图像等信息传递到大脑 ；再由 大脑对信息进行处理和分析，做出下一步行动 的决策 ；最后由 四肢接收大脑传递的决策指令，做出各种行动 。 而智能车的运动 步骤 首先 利用车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器设备对外部环境进行 感知 ；再 将感知得到的各种声音和图像等信息传递给车载计算平台，计算平台对 信息进行加工处理，做出决策 ；最后 电机电控系统、传动系统等硬件接收计算平 台的决策指令，做出启动、刹车、转向等行动 。 由此， AI 智能车由三大系统构 成 可以概括为 ： 负责环境识别的环境感知系统，负责计算分析的中央决策系统， 负责执行控制的底层控制系统。 每个系统负责区域如图表 3。 图表 2： 智能车三大系统构成 - 6 - 量化投资策略报告 资料来源： 互联网公开资料， 焉知自动驾驶网， 中泰证券研究所 1.3 AI 智能车智能座舱 概述 智能座舱它以座舱域控制器（ DCU）为核心，推动包含液晶仪表盘、中控屏、流 媒体后视镜、抬头显示系统等部件在内的多屏融合，实现语音控制、手势操作等 更智能化的交互方式。而传统座舱一般是采用机械式仪表盘和内嵌式中控液晶屏， 各个系统是相互独立的。智能座舱产业链主要分为硬件和软件两个部分。上游硬 件包含显示屏幕组、外观塑料件、印刷电路板、车载处理器、外观结构件、仪表 显示器，中下游软件加入了手势语言在内的交互技术，包含底层嵌入式操作系统、 软件服务、 ADAS 系统等应用。因此，相比之下，智能操作的主要优势在于座舱 域控制器（ DCU）不仅链接传统座舱电子部件，还可以进一步整合智能辅助驾驶 ADAS 系统和车联网 V2X 系统，使得智能汽车可以进一步优化整合自动驾驶、车 载互联、信息娱乐等功能。座舱电子作为人机交互的入口已然成为行业的下一个 变革点，智能座舱将有望成为未来汽车的标配。 图表 3： 智能驾驶舱 上下游构成 资料来源： 互联网公开资料， 中泰证券研究所 整理 1.4 AI 智能车网联化概述 汽车毕竟是在复杂路况中行驶，并与其他车、行人、路等产生互动的，单车智能 很难完全解决智能驾驶的问题。车联网包括车与车、车与云、车与路的互联，每 辆车的数据由云端分析掌握，设计出最合理的出行路线和速度，不仅可以解决交 通拥堵，安全性也可以大幅提升。 车联网是信息与数据时代对汽车产业链的延伸， 是汽车领域从制造到服务的价值重心转移。 汽车的智能化与车联网将汽车从“工 - 7 - 量化投资策略报告 具”转变为“终端”，将汽车行业从“制造”延伸到“服务”，实现智能化交通 管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络。 车联网是万物智联 中的一部分，从上游终端 厂到下游应用服务商，众多厂商共同分享车联网盛宴 。 车联网产业链的上游是硬件模块和软件系统， 主要包括 RFID/传感器、定位芯片 和其他硬件等元器件设备制造商。 硬件模块是基础部件，通信芯片、通信模组、 运算处理部件是最核心的组成部分；上游软件系统中，操作系统和高精度地图是 核心部分。中游是路侧设备和车载终端设备。 中游车载终端设备中， V2X 车载模 块和车载计算芯片是核心部件。 V2X 车载模块是网联汽车与其他终端通信的设备， 其性能决定了整体车辆网的通信效率。 下游主要是整车制造和通信运营等，包括 TSP、系统集成商、内容服务提供商。 综上， 车联网产业链中主要有 TSP（汽车 远程服务提供商）、整车厂商、电信运营商、硬件终端、平台等各个参与主体， 其在车联网各主要领域的主导能力、商业模式均有不同。未来产业的价值链将呈 现各参与主体交错发展模式，资金的流动也将呈现多向化、快速化的特点。车联 网的发展，让“软件定义汽车”成为汽车产业发展的战略共识。在汽车智能网联 化的过程中，随着智能汽车的市场普及和渗透，软件在汽车中扮演的角色愈发重 要，成为未来汽车智能化的基础和核心。 图表 4： 车联网产业链 资料来源： C-V2X 业务演进白皮书 IMT-2020（ 5G）推进组 ，艾瑞咨询， 中泰证券研究所 二、 AI 智能车行业发展现状 2.1 我国智能汽车的发展目标和产业路径已经明确 当前，众多国家朝着智能化汽车进行政策赋能是智能汽车即将进入加速跑道的 重要推力 。除了欧盟委员会先后发布了通往自动化出行之路：欧盟未来出行战 略以及智能汽车安全的良好实践等重要文件并明确表示欧盟须在 2030 年 完全进入自动驾驶社会的目标导向外；德国先后颁布了道路交通法修正案和 自动驾驶技术道德伦理标准，还单独推出了自动和联网驾驶战略，宣布将 - 8 - 量化投资策略报告 投入数十亿欧元改造网络基础设施、鼓励智能汽车研发；同时法国将自动驾驶领 域纳入国家人工智能发展计划和促进经济增长及企业变革行动方案。同样，美国 政府推出了智能汽车的最新政策体系“自动驾驶 4.0”，并计划改造一段长约 40 英里的轨道，这条专门用 于自动驾驶汽车的跑道命名为“密歇根智慧出行走廊”。 另外，韩国 2016 年投入了 1455 亿韩元用于无人驾驶核心技术的开发，制定了将 智能汽车作为重点的“未来汽车国家愿景”，且该国产业通商资源部新设“未来 汽车产业课”，专门负责推进汽车智能化相关产业融合工作。 对于中国而言，发展汽车行业智能网联升级将会推动相关产业链发展，助力国 内经济的结构转型加速和快速发展。因此 我国高度重视智能汽车的产业发展 。 近年来 国家各部 委相继出台政策， 国内顶层设计层出不穷 ， 从自动驾驶道路测试， 芯片、通讯、操作系统等配套技术发展，行业整体渗透率等多方面提出了智能汽 车短、中、长其发展目标，提出到 2035 年中国智能汽车全球领先的目标 ， 进一 步加速了车联网以及人工智能技术发展，加大了对智能汽车各产业链扶持力度。 图表 5： 2017 年 -2020 年的智能汽车政策梳理 政策名称 颁布 日期 主要内容 国家车联网产业标准体系建设指南（智能 网联汽车） 2017/12 到 2020 年，初步建立能够支撑驾驶辅助及低级别自动 驾驶的智能网联汽车标准体系。到 2025 年，系统形成 能够支撑高级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。 智能汽车创新发展战略（征求意见稿） 2018/1 到 2020 年 ， 大城市、高速公路的 LTE-V2X 覆盖率达到 90%，北斗高精度时空服务实现全覆 盖；到 2025 年， 5G-V2X 基本满足智能汽车发展需要。 车联网（智能网联汽车）直连通信使用 5909-5925MHz 频段管 理规定（暂行） 2018/11 规划了 5909-5929MHz 频段作为基于 LTE-V2X 技术的车 联网（智能网联汽车）直连通信的 工作频段。 车联网 (智能网联汽 车 )产业发展行动计 划 2019/2 明确提出 2020 年要实现：车联网用户渗透率达到 30%以上，新车驾驶辅助系统 (L2)搭载率 达到 30%以上，联 网车载信息服务终端的新车装配率达到 60%以上。 交通强国建设纲要 2019/9 在交通装备方面提出加强新型载运工具研发。包括加强智能网联汽车（智能汽车、自动驾 驶、车路协同）研发，形成自主可控完整的产业链。 智能汽车创新发展战略 2020/2 到 2025 年，国家发展中国标准智能汽车的技术创新、 产业生态、基础设施、法规标准、产 品监管和网络安全体系基本形成。实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产。 汽车驾驶自动化分级（报批稿） 2020/3 规定了汽车驾驶自动化功能的分级标准。标准基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务 的程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行条件限。 资料来源： 政府官网 ， 中泰证券研究所 自动驾驶分级标准已落地，加速产业链发展。 2020 年 3 月 9 日，工信部在官网 公示了汽车驾驶自动化分级推荐性国家标准报批稿，该标准自 2017 年起由 汽标委组织国内外十余家单位共同探讨、完成编制，规定了汽车驾驶自动化系统 的分级原则和技术要求等，且拟于 2021 年 1 月 1 日开始实施。 汽车驾驶自动 化分级制定了我国的自动驾驶分类标准，为后续出台自动驾驶相关的法律法 规提供了依据，为企业发展自动驾驶提供了准绳，有利于加速自动驾驶行业的 发展。 2.2 智能汽车 对 传统汽车 市场 发起 挑战 当前， 互联网造车厂商如 TESLA、 APPLE、 HUAWEI 等行业新进入者在产品设计理 - 9 - 量化投资策略报告 念、汽车电子架构技术和软件开发等多方面上对传统 OEM、 Tier1 等形成颠覆式 冲击，“鲶鱼效应”推动市场变革步伐加快 ， 新能源汽车普及度 也 逐渐提高 。 以特斯拉为例， Tesla 目前无疑是落地量产产品中智能化程度最高的产品。 Tesla 作为整车市场的新进入者和挑战者，通过率先推出 RoadStar、 Model S、 Model X 等高端车型产品，奠定了品牌影响力并获得了原始资本积累，并在 2017 年推出 了面向中低端市场的 Model3 车型，产品一 经推出即获得了市场上的广泛关注和 认可，并获得了大量的订单。在美国产品销量远超同类型新能源汽车产品，在中 国市场， Model3 同样获得了成功，通过后续的本土化生产实现的成本进一步降 低，预计将会进一步抢占国内市场。每一辆 Tesla 除了为公司贡献一次性的车辆 销售收入外，智能网联技术将会长期为公司带来持续的现金收入 。 图表 6： 2018 年美国电动车销量 （辆） 图表 7： 2015-2019 年特斯拉收入情况 （ Million Dollars） 来源：艾瑞咨询 ， 中泰证券研究所 来源： TESLA， 中泰证券研究所 此外， 在智能化汽车的全球商界作业层面，除了特斯拉作为造车新势力携带着自 己的 Model3 在自动驾驶的跑道上大出风头外，其他传统跨国车企也都在摩拳擦 掌。在已经架构起自己的“智能城市模拟平台”的基础上，福特汽车计划在 2023 年之前投资 40 亿美元用于智能汽车的专项研发，无独有偶，德国大众已经投资 26 亿美元的资金用于 Argo AI 自动驾驶企业初创平台企业，同时日本丰田决定 向小马智行投资 4 亿美元 ， 通用汽车专门成立了自动驾驶子公 Cruise，而且设 计研发出了 Cruise Origin 自动驾驶汽车。 2.3 智能汽车行业 产业链 发展 成熟 AI 智能车前期增长预期未能充分释放与基础技术尚不够发达有很大关系，但如 今基础技术的发展方兴未艾，使 AI 智能车的快速发展和大规模普及创造了有利 条件，奠定了坚实基础。 产业经过长期发展，上游相关技术逐步成熟，为车联网、 高阶自动驾驶的逐步落地、发展形成了技术及产业链支撑 。 同时， 中国具有发展 AI 智能车的最佳基础设施和市场条件。 中国有全球最大的消费市场，全球最多 的工程师数量，全球最先进的 5G 通信技术，全球最发达的基础设施，全球最丰 富的数据来源，在全球未来的 AI 智能车竞争当中，有望占据先机，实现弯道超 车。 图表 11： AI智能车上游基础技术 - 10 - 量化投资策略报告 资料来源： 互联网公开资料， 中泰证券研究所 2.4 中国消费者软件付费的习惯逐步养成 线上消费场景已经成为人们精神世界的刚需，移动付费平台运营模式从“平面化” 向“垂直化”不断纵深，支付渠道、手机的 APP 和云等移动终端渗透进人们日 常消费的方方面面，促使我国第三方移动支付市场规模不断增加，互联网用户为 软件付费意愿也不断提高，这为未来移动互联网的发展提供了重要基础。随着移 动支付技术的发展和整个社会对知识的迫切需求，用户对知识付费观念的普及将 推动车联网产业的快速发展。 图表 8： 中国第三方移动支付市场规模 图表 9： 互联网用户付费意愿不断提高 来源： wind， 中泰证券研究所 来源： wind， 中泰证券研究所 三、 AI 智能车行业布局正当时 3.1 智能车行业市场前景广阔 智能汽车在中国乃至全世界具有广阔的市场，根据麦肯锡咨询预测， 未来汽车产 业 90%以上的科技创新将集中于汽车智能化领域。 从 2018 年开始，智能汽车有 -1,000.00 0.00 1,000.00 2,000.00 3,000.00 0 200,000 400,000 600,000 800,000 20 14 -0 3 20 14 -1 0 20 15 -0 5 20 15 -1 2 20 16 -0 7 20 17 -0 2 20 17 -0 9 20 18 -0 4 20 18 -1 1 20 19 -0 6 20 20 -0 1 20 20 -0 8 中国第三方移动支付市场规模 第三方移动支付市场规模（亿元） 同比增长率 025 5075 100125 150175 200 0 20,000 40,000 60,000 80,000 互联网用户付费意愿不断提高 软件业务收入（亿元） 腾讯收费增值服务注册账户数（百万户） - 11 - 量化投资策略报告 望迎来持续 20 年的高速发展黄金期。 据波士顿咨询集团测算， 2023 年全球智能 汽车年出货量将超过 7000万台， 其中将有 1800万辆汽车拥有部分无人驾驶功能， 1200 万辆汽车成为完全无人驾驶汽车。 据 IDC 预测， 2035 年全球智能汽车产业 规模将突破 1.2 万亿美元，中国智能汽车产业规模将超过 2000 亿美元。 同时，中国联网汽车数量也保持快速增长。 据中国 汽车工程学会预测，中国联网 汽车有望从 2015 年的 1232 万辆增长到 2021 年的 7200 万辆，渗透率或达 24%。 2025 年、 2030 年我国销售新车联网比率将分别达到 82%、 95%，联网汽车销售规 模将分别达到 2800 万辆、 3800 万辆。尽管中国汽车产业面临产销量下滑挑战， 智能汽车依然将迎来快速发展期。麦肯锡分析的数据显示，至 2030 年无人驾驶 相关的新车销售及出行服务创收将超过 5000 亿美元。据中国汽车工业协会预测， 中国在 2020 2025 年间实现低速驾驶和停车场景下的自动驾驶，在 2025 2030 年间实现更多复 杂场景下的自动驾驶。到 2040 年，智能汽车可能颠覆当前的交 通运输模式，智能驾驶将占据道路上行驶车辆数量的四分之三。 3.2 我国 乘用车消费量 还将持续增长 中国汽车品牌逐渐走出国门，将通过一带一路、 RCEP 等契机抢占海外智能车市 场，带动国内智能车产业链的整体需求；随着全国数据中心、 5G 基站等新基建 构建完成，智慧交通将大规模普及 ， 当前制约汽车消费的一个重要原因 交通 拥堵将在智慧交通和智能汽车的路线优化下大大缓解，城市可承载的汽车数量将 大幅上升。 图表 10： 全球乘用车消费量占比 （ 2015 年 -2019 年） 图表 11： 全球乘用车产量占比 （ 2015 年 -2019 年） 来源： wind， 中泰证券研究所 来源： wind， 中泰证券研究所 3.3 老款汽车更新换代需求 量 大 未来几年，原本智能化率较低的老款汽车将逐渐报废退出，并更新换代为新一代 的 AI 智能车，将带来智能汽车软硬件的 大体量 需求。 图表 12： 全球及中国市场智能网联车渗透率情况及预测 - 12 - 量化投资策略报告 资料来源： IHS Markit， 中泰证券研究所 3.4 需求推动 自动驾驶 产业链受益明显 自动驾驶落地速度与车速、行驶环境开放程度、以及系统功能及安全性要求成正 比。近两年，带有高阶自动驾驶（ ADAS）的乘用车产品逐渐落地，产品从海外旗 舰车型逐渐渗透至国内品牌的中小型乘用车产品；市场普遍预计未来 2 年内带有 TJP、 HWP 等 L3 功能的车型将会逐步落地； L4/5 车型落地预计将会不早于 2025 年，场景从封闭驾驶环境（园区、港口、矿山、机场）逐步向城市开放道路场景 发展，届时车辆将会由系统完全接管，车辆出行工具属性将会加强 ， 消费者购车 及出行方式将会因此发生重大改变。 （ 1） 感知层 预计 L2.5/L3 高级辅助驾驶产品将会推动中长距离 毫米波雷达市场发展 ， L4/L5 自动驾驶产品将会推动 激光雷达市场发展 。 毫米波雷达市场发展 ： 毫米波一般是指工作频率在 30100GHz，波长在 110mm 的电磁波，位于微波与远红外波相交叠的波长范围。毫米波雷达是指工作频段在 毫米波雷达，其具有抗干扰、探测距离远（ 200m）、价格较低（ 5001000 元左右） 等优势。车载毫米波雷达主要用于测量周边障碍物相对速度、距离和方位。目前 主要产品分为 24GHz 和 77GHz 两大种类， 77GHz 分辨率远优于 24GHz 产品 （ 60cm3.75cm），但由于产品体积更小、工作频率更高，因此对产品制造加工 工艺要求更高。目前 77GHz 产品市场主要被大陆、博世和德尔福等海外厂商所主 导。 传统毫米波雷达市场被海外厂商占领，国内厂商逐渐开始对 77GHz 高端产 品进行渗透，伴随 L2/3 车辆逐步放量，为毫米波雷达市场带来额外的增长，市 场替代空间较大。 图表 13： 2020-2030 年中国车载毫米波雷达市场规模预测 - 13 - 量化投资策略报告 资料来源： 艾瑞咨询 ， 中泰证券研究所 激光雷达市场发展 ： 在自动驾驶领域，由于激光波形的特性（高频短波），相比 毫米波雷达，可提供更精确的环境探测数据（厘米级），构建高精度 3D 模型 ， 因 此被认为在高级别自动驾驶系统中具有不可或缺的位置。当前整车厂商普遍接受 的主流传感器配置方案为：“摄像头 +毫米波雷达 +超声波雷达” 。据艾瑞咨询研究 测算结果显示： 该套感知层方案可以保证对于 99%的行车环境的感知。激光雷达 作为其补充，基于其强大的探测精度，为其提供额外的安全冗余 ， 当前各厂商对 激光雷达的投资布局主要是瞄准未来 L4 及以上自动驾驶场景，具有可观的市场 应用前景。 图表 14： 2020-2030 年中国车载激光雷达市场规模 资料来源： 艾瑞咨询 ， 中泰证券研究所 （ 2） 决策层 - 14 - 量化投资策略报告 ECU（ Electronic control unit）指汽车电子控制单元，可以理解成一个嵌入式 的微电脑，主要对包括发动机、制动系统、空调、照明、车窗等一系列功能进行 控制。近年来，随着车辆功能的日益丰富，当前乘用车上已发展到拥有几十到近 百个 ECU 控制单元， ECU 间通过 CAN/Lin/FlexRay 等总线相连形成局域网进行数 据共享和协同。 L3 以上系统对计算性能提升需求将导致传统 ECU 堆砌转变为高 性能计算单元对传统 ECU 的替代，看好 AI 芯片应用前景，根据艾瑞咨询测算， 预计自动驾驶计算平台市场规模在未来十年复合增长率将会超过 25%。 图表 15： 2020-2030 年中国车载计算单元（与自动驾驶相关）市场规模 资料来源： 艾瑞咨询 ， 中泰证券研究所 3.5 智能座舱向中低端车型渗透率快速提升 近年来，车企为了增强自身车型的差异化竞争能力，逐渐将智能座舱从豪华车型 向入门车型渗透。新能源汽车和智能汽车的快速发展也在刺激智能座舱渗透率快 速提升。根据盖世汽车的数据显示， 2019 年国内智能驾驶舱市场规模为 521 亿， 预计 2017-2020 年智能驾驶舱的复合增长率超过 20%。 2019 年中国座舱产品 (车 载信息娱乐系统、驾驶信息显示系统、 HUD、流媒体后视镜、行车记录仪、后排 液晶显示 )渗透率分别为 83.1%、 15.0%、 7.5%、 3.1%、 10.6%、 0.6%。目前，智 能座舱的竞争愈演愈烈，商业化普及呈递增趋势，使得汽车由单一驾驶功能演变 为定制化为主的综合移动空间，同时给车联网技术型企业带了 优越 商机。车载市 场的需求 加速 释放，智能座舱产品成为自动驾驶的入口。 图表 16： 2016-2020 国内智能驾驶舱市场规模（亿元） - 15 - 量化投资策略报告 资料来源： 中国汽车技术研究中心， 盖世汽车， 中泰证券研究所 3.6 智能车机厂商将完善车联网布局 智能车机集成地图导航、语音声控、倒车影像、音乐播放、电台等功能于一体， 是智能网联汽车的核心载体。 近年来，随着车联网技术与产业高速发展，智能车 机市场潜力大。部分智能车机厂商逐步向增值服务延伸，以智能车机业务切入车 联网运营，进而完善其车联网布局。 图表 17： 以智能车机为核心的智能互联网服务 资料来源：中泰证券研究所 在宏观政策、潜在市场、技术创新以及基础设施建设等多重因素的推动下，中国 车联网市场的快速增长。 根据 HIS 数据及预测， 2017 年全球前装智能联网汽车 总量为 1430 万辆，预计 2022 年达到 7838 万辆，渗透率由 2017 年的 15%，增长 到 2022 年的 69%。 据中国产业信息网数据，全球车联网市场规模 2022 年预计达 283 351 428 521 628 0 100 200 300 400 500 600 700 2016 2017 2018 2019 2020E - 16 - 量化投资策略报告 到 1658 亿美元， 2017-2022 年复合增速达 22.3%， 中国车联网市场规模 2022 年 有望达到 549 亿美元， 2017-2022 年复合增速达 33.7%，快于全球市场整体增速。 车联网渗透率的快速提升，将有助于智能车载市场的需求进一步释放。未来随着 5G 技术的进一步推广、 V2X 技术发展、用户增值付费意愿 提升等因素，车联网市 场有望迎来爆发式增长。 图表 18： 2017-2022 年车联网市场规模统计及预测（亿 美元） 图表 19： 车辆网专利全球地域分布 来源： 中国产业信息网 ， 中泰证券研究所 来源： 中国通讯学会 ， 中泰证券研究所 四、 CS 智汽车 指数投资价值分析 4.1 CS 智汽车指数编制 指数编制思路： 中证智能汽车主题指数，简称 CS 智汽车，指数代码为 930721.CSI，选取为智能汽车提供终端感知、平台应用的公司，以及其他 受益于智能汽车的代表性沪深 A 股作为样本股，反映智能汽车产业公司的 整体表现。该指数以 2012 年 6 月 29 日为基日，以该日收盘后所有样本股 的调整市值为基期，以 1000 点为基点。 选样方法： 该指数以中证全指为样本空间，在样本空间内，首先对成分股 按照过去一年日均成交金额由高到低排名，剔除流动性排名后 20%的股票； 其次，将为智能汽车提供终端感知、平台应用的公司，以及其他受益于智 能汽车的公司作为智能 汽车主题，包括但不限于智能汽车硬件软件提供商， 整车厂商，互联网厂商，行业应用供应商等；最后按照过去一年日均总市 值由高到低排名，选取前 80 只股票构成中证智能汽车主题指数样本股。 计算及调整方法： 中证智能汽车主题指数经报告期成份股的调整市值经除 数修正后得出，调整市值设置权重因子以使单个样本股权重不超过 5%。 该指数修正方式同沪深 300 指数，每季度定期审核调整一次。（特殊情况 下将有临时调整）。 4.2 CS 智汽车指数 结构分析 成分股市值以中小市值为主 。 截至 2021 年 1 月 28 日， CS 智汽车指数成 - 17 - 量化投资策略报告 分股共有 36 只，从数 量上看，成分股市值分布以中小市值为主，成分股 市值小于 600 亿达 27 只，市值超过 1000 亿元的只有 5 只， 分别为立讯 精密、韦尔股份、汇川技术、中兴通讯、闻泰科技。 从指数成分股所属主 流宽基指数来看， CS 智汽车指数成分股主要属于中证 500 和中证 1000， 数量达 21 只。 图表 20： CS 智汽车成分股总市值分布 图表 21： CS 智汽车 成分股所属宽基指数 来源： wind， 中泰证券研究所 ，数据截至 2021 年 1 月 28 日 来源： wind， 中泰证券研究所 ，数据截至 2021 年 1 月 28 日 成分股 主要属于电子、计算机、汽车等 优质行业赛道。 按照申万一级行业 划分， CS 智汽车分布在电子、计算机、汽车、通信、电气设备、家用电 器、国防军工 7 大行业。自 2020 年初新冠疫情爆发以来，科技和医药主 题股是股市中的优势赛道，海内外资金的恐慌性抱团也使得行业中的头部 公司股价大幅上升，虽然目前的新冠疫情程度小于 2020 年，但目前仍有 疫情反复的风险，科技、医药行业仍有一定成长空间。在 CS 智汽车指数 中，从数量上看，处于电子、计算机行业的企业有 19 家，占所有成分股 的一半以上；从权重上看，两个行业的权重占比为 51.63%，也占所有成 分股的一半以上。 图表 22： CS 智汽车指数成分股行业分布（按数量） 来源： wind， 中泰证券研究所 ， 数据截至 2021 年 1 月 28 日 =1000亿 , 5 800-999亿 , 2 600-799亿 , 2 400-599亿 , 4 200-399亿 , 10 200亿以下 , 13 12 10 9 5 中证 500 沪深 300 中证 1000 其他 10 9 7 6 2 1 1 0 2 4 6 8 10 12 电子 计算机 汽车 通信 电气设备 家用电器 国防军工 成分股数量 - 18 - 量化投资策略报告 图表 23： CS 智汽车指数成分股行业分布 （按市值权重） 来源： wind， 中泰证券研究所 ， 数据截至 2021 年 1 月 28 日 由于 CS 智汽车指数为行业主题指数，为了使指数具有可比性， 在后文的 分析中 我们选取与其 类似 的指数与之对比， 分别为 CS 新能车 （ 399976.SZ）、新能源车（ 930997.CSI）、智能汽车（ 399432.SZ）、 CS 车联网（ 930725.CSI）。 相较于其他指数，受电子、计算机等科技股行情的影响较大。 以成分股权 重