车载网络变革高速连接器迎来春天.pdf

行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 电子 证券 研究报告 2021 年 09 月 01 日 投资 评级 行业 评级 强于大市 (维持 评级 ) 上次评级 强于大市 作者 潘暕 分析师 SAC 执业证书编号： S1110517070005 许俊峰 分析师 SAC 执业证书编号： S1110520110003 资料 来源： 贝格数据 相关报告 1 电子 -行业投资策略 :行业首席联盟 培训 2021-07-24 2 电子 -行业深度研究 :H2 看好行业优 化 +苹果创新对销量、供应链的拉动中 长期看好苹果虚拟现实产品带动的新 一轮创新 2021-07-18 3 电子 -行业深度研究 :虚拟显示第二 春，电子创新新战场 2021-05-17 行业走势图 车载网络变革，高速连接器迎来春天 1、 汽车智能化发展趋势确立，自动驾驶迎来快速发展期 2018 年底，工信部发布 车联网产业发展行动计划， 明确了国家政府对自 动驾驶的政策支持力度。 以 2020 年为分界点， 20 年前智能车 实现特定场景规模应用 ， 2020 年后， 智能网联汽车和 5G-V2X 逐步实现规模化商业应用 ；因此，我们在这两年陆 续看到国内汽车品牌陆续发布带有 L2 高级辅助驾驶功能的车型推出市场。 自动驾驶可以分为 L0 至 L5 五个级别，当下全球自动驾驶发展至 L2 级别， L2 及其以下的高级辅助驾驶的实现需依赖于 ADAS,及其配备的大量的传感 器 ， 这一趋势 使 车 辆的 数据 传输 量激增。 据 Intel 测算，自动驾驶车辆每天 将产生超过 4T 的数据量。 以一台配备有五个雷达传感器和两个视频系统的 车辆（加上额外的其他测量值）为例，在采集和存储期间，需要管理大约 1GByte /s 的海量数据。 2、 数据 传输需求快速增长 催化 E/E 架构变革 由于车内 ADAS 及大量的传感器的数量提升， 智能汽车迎来了从分布式 向域 集中式过渡阶段，从全车 100 余 ECU 到 5 个 DCU，控制功能迅速集中。 在 域集中式汽车架构设计中，域控制器处于需要强大的计算能力、超高的实时 性能以及大量的通信外设。 因此，大量的高速传输需求，带来了车载网络通 讯的变革，我们认为 以太网 将 成为域间控制器网络的网络骨干介质， 并用于 代替现有串行网络（如 MOST 和 FlexRay），未来高速总线将以以太网为主。 3、车载网络变革带来高速 连接器用量显著提升， 单车价值量快速提升 在传统燃油车时代，汽车对于 数据传输 的需求更多集中在 10M 以下，对应 功能有 GPS/FM/和车窗开关等功能；但在智能车时代， 无论是车联网还是 ADAS 的 发展 都会提高对 汽车数据传输的需求，催生了百兆和千兆的数据传 输需求，因此高速连接器 Fakra、 HFM、 HSD 和以太网等产品在汽车内使用 将会 大幅提升， 据罗森伯格亚太副总裁丁磊的发言，在近两年车内高频连接 器已经从过去的 1 根增长到 30 根了。 未来随时汽车电子化渗透率快速提升， 以及对车载网络的需求升级，高速连接器行业将迎来广阔的空间 。 4、投资建议 车联网发展迎来黄金时期，海量的数据传输需求在汽车领域涌现，看好高速 连接器 领域 供应商，重点关注 电连技术 ，建议关注 意华股份、 立讯精密 、 瑞可达 等 。 风险 提示 ： 国内外自动驾驶 上路 政策开放力度 不及预期、国内车联网基建速 度不及预期、车辆微型连接器领域出现新的技术突破、 恶性 的 自动驾驶交通 事故打断车辆智能化提升的进度 -11% -7% -3% 1% 5% 9% 13% 17% 2020-08 2020-12 2021-04 2021-08 电子 沪深 300 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 内容目录 1. 汽车电子化发展趋势确立，自动驾驶成为行业新风口 . 4 1.1. 政策引导行业快速发展， 2020 年是发展元年 . 4 1.2. L1-L2 自动驾驶： ADAS 多传感器提高数据传输需求 . 4 1.3. L3-L5 自动驾驶：车联网全方位感知补足单车智能短板 . 6 1.4. 行业发展进度：多城市试点， L3 汽车发布在即 . 8 2. E/E 架构变革，车载以太网迎来黄金发展期 . 9 2.1. 自动驾驶提 高车载通讯需求，数据传输需求快速提升 . 9 2.2. 域集中式架构：从分散的 ECU 到集中的 DCU . 11 2.3. 以太网有望成为骨干网络，全面替代其他高速总线 . 14 3. 自动驾 驶智能化显著提升高速连接器单车用量 . 19 3.1. EE 架构变革催化下，高速连接器迎来快速发展 . 20 3.1.1. 传感器带动 FAKRA 用量增长，集成化带来 HFM 新增量 . 21 3.1.2. 域集中式架构需高性能以太网连接器 支持 . 23 3.2. 技术复 杂、供应链渗透难度大，行业准入壁垒高 . 26 3.2.1. 微型电连接器：技术、规模、人才三重壁垒 . 26 3.2.2. 汽车厂商的供应商筛选：标准严、周期长 . 28 4. 全球市场参与厂商 . 29 5. 风险提示 . 31 图表目录 图 1：自动驾驶分级 . 4 图 2： ADAS 相关产品 . 5 图 3：蔚来 ET7 传感器配置情况 . 6 图 4：通过日本政府对 L3 级别自动驾驶部分审查的本田 LEGEND . 6 图 5：单车智能和车联网方案下自动驾驶的区别 . 8 图 6：远程驾驶类场景 . 10 图 7：信息服务类场景 . 10 图 8：滴滴双子星自动驾驶硬件平台 . 11 图 9：分布式 ECU 示意图 . 11 图 10：域控制系统示例 . 12 图 11：博世关于 EE 架构的六个阶段 . 13 图 12：宝马的 E/E 架构升级 . 13 图 13：华为分布式电子架构 . 14 图 14：华为概念车 . 14 图 15：汽车 E/E 架构模型 . 14 图 16： CAN 总线的发展历程 . 14 图 17： LIN 总线架构 . 15 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 3 图 18： FlexRay 在汽车中的示意图 . 15 图 19： MOST 总线结 构 . 16 图 20：车载网络与输出传输 . 17 图 21：车载以太网的应用阶段 . 17 图 22：以太网应用预测 . 18 图 23：传感器融合案例 . 19 图 24：各传输速率对应连接器 . 21 图 25：板端 FAKRA 连接器 . 21 图 26：线束端 FAKRA 连接器 . 21 图 27：传统 “灯笼头”连接器的问 题 . 22 图 28：传统 FAKAR 与 5 X 4 高速迷你 FAKRA 的对比 . 23 图 29：环视 Adas 架构 . 23 图 30：罗森伯格 H-MTD 连接器 . 24 图 31：泰科 MATEnet 产品系列 . 24 图 32：高速连接器应用 . 25 图 33：影响连接器性能的相关变量 . 25 图 34：汽车以太网链路示例 . 25 图 35：罗森伯格质控系统 . 27 图 36：罗森伯格自动化装配产线 . 27 图 37：正在进行设备操作的罗森伯格技术人员 . 28 图 38：丰田汽车供应链管 理体系 . 28 图 39：服务机构协助配件企业取得 ISO/TS16949 认证的业务流程 . 29 图 40：罗森伯格德国总部 . 30 图 41： TE 主营收入构成 . 30 表 1： 2019 年部分开放路试城市情况统计 . 8 表 2：海内外汽车厂商推出 L3 驾驶车型 . 9 表 3：泰科电子所生产的部分高速连 接器 . 20 表 4： 2025 年中国高速连接器市场规模预测 . 26 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 1. 汽车电子化发展趋势确立，自动驾驶成为行业新风口 1.1. 政策引导行业快速发展， 2020 年是发展元年 车联网产业发展行动计划 锚定车联网发展目标 2018 年底，工信部发布车联网产业发展行动计划，彰显了国家对于车联网产业发展的 高度重视，明确表示将加大对车联网产业的政策支持力度。该计划明确以 2020 年为时间 节点，分两个阶段实现车联网产业高质量发展的目标，车联网产业发展从示范应用阶段向 规模应用阶段跨越。具体为， 2020 年前，具备高级别自动驾驶功能的智能网联汽车实现 特定场景规模应用； 2020 年后，高级别自动驾驶功能的智能网联汽车和 5G-V2X 逐步实 现规模化商业应用，“人 -车 -路 -云”实现高度协同。 在该发展计划中，提出要 推动 LTE 网络的改造和升级，满足车 联网的大规模应用。提升 LTE-V2X 网络在主要高速公路和部分城市主要道路的覆盖水平，完善路侧单元的数据接 入规范，提高路侧单元与道路基础设施、智能管控设施的融合接入能力，推动 LTE-V2X 网络升级与路侧单元部署的有机结合。在重点地区、重点路段建立 5G-V2X 示范应用网 络，提供超低时延、超高可靠、超大带宽的无线通信服务。分阶段、分区域推进道路基础 设施、交通标志标识的数字化改造和新建，在桥梁、隧道等道路关键节点加快部署窄带物 联网（ NB-IoT）等网络。 在数据方面， 要 促进各类车联网平台的互联互通，推动智能网联汽车、道路基础设施、通 信基站、车联网平台和应用服务等信息交互与数据共享，构建数据使用和维护的市场化机 制，保障车辆安全有效地运行。鼓励构建跨行业、跨部门的综合大数据及云平台，支撑车 联网应用的规模发展和持续创新。 在智能道路基础设施方面， 要 促进网络通信技术、人工智能技术与道路交通基础设施的深 度融合，为车联网、自动驾驶等新技术应用提供必要条件。面向典型场景和热点区域部署 边缘计算能力，构建低时延、大带宽、高算力的车路协同环境。支持北斗卫星导航系统和 差分基站等设施建设，提升车 用高精度时空服务的规模化应用水平，满足车辆的高精度定 位导航需求。在部分高速公路和部分城市主要道路，支持构建集感知、通信、计算等能力 为一体的智能基础设施环境。 现阶段的自动驾驶和高度自动驾驶衍生了几个关键的技术挑战，其一便是海量数据和信息 的处理能力 ， 车辆联网的不同场景的数据传输量激增 就是例子 。 现阶段应对这些挑战的六 个关键推动因素：架构、高速数据、外部链接、可靠性、安全性、设计。 1.2. L1-L2 自动驾驶： ADAS 多传感器提高数据传输需求 按照国际通用标准，根据智能化程度的不同，自动驾驶汽车可以被分为 5 个等级： L1-辅 助驾驶、 L2-部分自动驾驶、 L3-有条件自动驾驶、 L4-高度自动驾驶、 L5-完全自动驾驶 （无人驾驶）。从全球范围来看， L1 和 L2 级别的自动驾驶汽车已经实现了大规模量产， 如我们通常见到的自适应巡航（ ACC）、车道保持（ LKA）、自动刹车辅助（ AEB）等功 能就属于这个级别的自动驾驶功能，该级别自动驾驶功能已经可以实现解放我们的双手或 者双脚，但驾驶员必须保持注意，随时可能需要接管车辆。 图 1： 自动驾驶分级 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 5 资料来源： 看点快报 、 天风证券研究所 在产品层面，单车智能足以支撑 L2 及以下自动驾驶技术 ，所以 L2 及其以下的高级辅助 驾驶 的实现 需 依赖于 ADAS（高级驾驶辅助系统） ,及其配备的 大量的传感器（例如毫米 波雷达、激光雷达，摄像头） 。 ADAS 是利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据， 进 行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理， 从而能够让驾驶者在最快的时间 察觉可能发生的危险， 以引起注意和提高安全性的主动安全技术。 ADAS 采用的传感器 主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热 、压力或其它用于监测汽车状态 的变量， 通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上 。 图 2： ADAS 相关产品 资料来源 ：商业新知、 天风证券研究所 比起传统车辆，搭载了 ADAS 系统的车辆需要安装更多的传感器。 华为车联网领域总经 理樊玉轲认为：“随着人们对于安全、环保、舒适、通信和娱乐的需求日益增长，各种传 感器和车载终端在数量和质量上也随之增长，每辆汽车涉及的传感器和车载终端数量已多 达 200 多只，而这个数字还在以 7.3%的年平均增长率增长。” 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 6 图 3：蔚来 ET7 传感器配置情况 资料来源： 四川在线 、 天风证券研究所 高频率数据传输需求 不断增加的传感器数量带来车载数据量激增， 促使 ADAS 配备更 高带宽的传输网络。据 Intel 测算，自动驾驶车辆每天将产生超过 4T 的数据量。 以单个传感器的数据传输量测算， 自动驾驶车雷达和视频传感器各自产生的数据量达到了 100MByte/s， 在此之上 ，附加的 ECU 内的融合数据大约为 50MByte/s。 以 一台配备有五个雷达传感器和两个视频系统的车 辆（加上额外的其他测量值） 为例 ，在采集和存储期间，需要管理大约 1GByte / s 的海量 数据。 1.3. L3-L5 自动驾驶：车联网全方位感知补足单车智能短板 目前 ADAS 系统的主要功能目前 仍然不 是完全控制汽车，而是为驾驶人提供车辆的工作 情形 ，与车外环境变化等相关信息进行分析，且预先警告可能发生的危险状况，让驾驶人 提早采取因应措施，避免交通意外发生。 而成为无人驾驶智慧车技术基础的目的，是 ADAS 系统目前积极追求的方向。随着物联网的发展，相关的厂商需在不断累积使用经验与克服 盲点后，汽车的自动驾驶程度将会得到进一步提升。当然这 一 趋势也将伴随着 车辆联网需 求的进一步提升 。 L3 是自动驾驶系统的一个分水岭，前面是以驾驶员为责任主体，机器为辅助；后面是机 器为责任主体，驾驶员逐渐脱离驾驶任务。 国家工信部公示标准中将 L3 定性为“限定条 件下的自动化”：在自动驾驶系统所规定的运行条件下，车辆本身就能完成转向和加减速， 以及路况探测和反应的任务；一些条件下司机可以将驾驶权完全交由自动驾驶车辆，但在 必要时需要进行接管。换言之，在 L3 级自动驾驶状态下，驾驶员不光可以“脱手”“脱脚”， 还可以“脱眼”，即不用时刻监管车辆，只需保持能动态接管驾驶任务 。 图 4：通过日本政府对 L3 级别自动驾驶部分审查 的本田 LEGEND 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 7 资料来源： 汽车之家 、 天风证券研究所 伴随着自动驾驶智能度的提升，单车智能或无法完全满足车辆应对环境复杂性和满足自身 安全性的诉求。 首先是安全。单车智能在应对极端天气、不利照明、物体遮挡等挑战性交 通场景方面，能力仍然有待提升。其次是 ODD 限制。自动驾驶运行设计域 (Operational Design Domain， ODD)是指自动驾驶系统功能设定的运行条件，包括环境、地理和时段 限制、交通流量及道路特征等。目前车辆在限定路段中行驶时，仍然没有彻底解决准确感 知识别和高精度定位问题。另外还有经济性。为了确保自动驾驶安全，高等级的自动驾驶 车辆需要部署更多传感器，大大增加了硬件成本，难以保证车辆的经济性，从而阻碍了规 模商业化进程。 因此 除了单车智 能外 车辆 还 将 需要的 车联网“云 -管 -端”架构 作为补充来 实现完全自动驾 驶的目标 。通过“云” V2X（ Vehicle to X)所建立的车与车、车与基站、基站与基站的通 信通道，使车辆获得实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息，从而提高驾驶安 全性、减少拥堵、提高交通效率、提供车载娱乐信息等 。 车联网对单车智能的进阶补充至少体现在三个方面 1、 提升智能系统的感知能力。车端的传感器在感知时依然会受到视角、视野范围以及恶 劣天气的限制，路侧单元能够帮助提升单车的感知能力，尤其是超视距的感知，能够让系 统在更充分信息的辅助 下提前进行决策。 2、 降低单车的生产成本和开发周期，提升量产的可能性。完全依赖于单车智能实现 L4 及 以上的自动驾驶，首先成本高， 根据赛文交通网公众号 显示，以 Robo-taxi 为例将会增加 10-20 万美元的成本； 其次开发周期也长，新产品完成车规级认证将耗费大量时间，再加 上系统与整车的验证与测试，都会延长。 3、 实现全局的调度与规划。单车智能只是进行车辆自身的规划，缺乏全局意识，而从车 路协同的角度，可以实现全局的统筹调度，既辅助决策提供最优解，也能提升道路通行效 率，这是单车智能做不到的。 换而言之车联网可以让车辆中控系统用上帝视角去看待这个世界。 当车辆能够从所有的智 能设备中获得信息，就能够快速处理这些信息并且得到最好的解决方案。回归到具体驾驶 情景，车、道路、红绿灯、哪怕是一个探头，都将成为驾驶的感知系统，提供有价值的信 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 8 息。车不再是驾驶在道路上，而是在数字高速 之 上。 图 5： 单车智能和车联网方案下自动驾驶的区别 资料来源： 盖世汽车 资讯 、 天风证券研究所 1.4. 行业发展进度：多城市试点， L3 汽车发布在即 道路测试 政策逐步 跟进 伴随着技术和基础设施的成熟，实验数据的不断丰富，相关政策也在逐步跟上。近年来， 中国和国外政府已纷纷出台了自动驾驶的产业扶持和上路实验的政策。 欧盟委员会发布 通往自动化出行之路：欧盟未来出行战略，提出到 2030 年将会普及完全自动驾驶。日 本内阁府与日本汽车工业协会发布的相关报告中提出， 2025 年将在国道和地方道路实现 自动驾驶。 中国的 不少地方 政府 也 出台相关政策，加快自动驾驶汽车从道路测试 。 北京、 上海、天津、重庆、广州、武汉、长春、深圳、杭州、无锡、长沙、保定、济南、平潭、 肇庆等多座城市出台了道路测试管理规范，划 定了具体道路开放区域。据不完全统计，截 至 2019 年 2 月 21 日，全国共有 22 个省市区出台了智能网联汽车测试管理规范或实施细 则，其中有 14 个城市发出测试牌照，牌照数量总计 100 余张。 表 1： 2019 年 部分开放路试城市情况统计 地点 出台法规时间 法规名称 牌照数辆 北京 2017 年 12 月 15 日 北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导 意见 (试行 ) 68 保定 2018 年 1 月 2 日 关于做好自动驾驶车辆道路测试工作的指导意见 - 上海 2018 年 2 月 22 日 上海市智能网联汽车道路测试管理办法 (试行 ) 7 重庆 2018 年 3 月 14 日 重庆市自动驾驶道路测试管理实施细则 (试行 ) 14 深圳 2018 年 3 月 16 日到 10 月 26 日 深圳市关于规范智能驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见 (征求意见稿 )、智能网联汽车道路测试管理规范 (试行 )、深圳 市智能网联汽车道路测试开放道路技术要求 (试行 ) 2 平谭 2018 年 3 月 28 日 平潭综合实验区无人驾驶汽车道路测试管理办法 (试行 ) 7 长春 2018 年 4 月 16 日 长春市智能网联汽车道路测试管理办法 (试行 ) 5 长沙 2018 年 4 月 16 日 长沙市智能网联汽车道路测试管理实施细则 (试行 ) 5 广州 2018 年 4 月 26 日 广州市南沙区关于智能网联汽车道路测试有关工作的指导意 见 (试行 ) - 天津 2018 年 6 月 25 日 天津市智能网联汽车道路测试管理办法 (试行 ) 3 肇庆 2018 年 6 月 25 日 肇庆市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则 (试行 ) 1 济南 2018 年 7 月 17 日 济南市智能网联汽车道路测试管理办法 (试行 ) 1 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 9 杭州 2018 年 8 月 20 日 杭州市智能网联车辆道路测试管理实施细则 (试行 ) 2 无锡 2018 年 9 月 11 日 江苏省智能网联汽车道路测试管理细则 (试行 ) 3 河南 2018 年 11 月 5 日 河南省智能网联汽车道路测试管理办法 (试行 ) - 武汉 2018 年 11 月 27 日 武汉市智能网联汽车道路测试管理实施细则 (试行 ) - 广东 2018 年 12 月 3 日 广东省智能网联汽车道路测试管理规范实施细则 (试行 ) - 资料来源： 智慧交通网 、 天风证券研究所 瓜熟蒂落： L3 车型预计量产 在 19 年 上海车展期间， L3 级自动驾驶汽车来到了台前。无论是小鹏、威马、零跑等新造 车势力，还是大众、 BBA、北汽、上汽、广汽等传统车企，都亮出了自家的 L3 级自动驾 驶车型。以下表格的十家公司，不论是外资车企，自主品牌，还是新造车势力，都将 L3 级自动驾驶汽车的量产时间定在了两年之内。 表 2： 海内外汽车厂商推出 L3 驾驶车型 车企 车辆型号 车型定位 传感器方案 是否有激光雷达 量产时间 小鹏 小鹏 P7 四门轿跑 毫米波雷达、摄像头、 超声波雷达 无 2020 威马 未公布 未公布 未公布 未公布 2020 零跑 零跑 S01、 C-MORE 紧凑级轿车、中 型 SUV 毫米波雷达、摄像头、 超声波雷达 无 2020 广汽 广汽 AionLX 中大型 SUV 毫米波雷达、摄像头、 超声波雷达 无 2019 上汽 上汽荣威 Marvel X Pro 中大型 SUV 未公布 未公布 2020 北汽 ARCFOX ECF Concept 中型 SUV 未公布 未公布 未公布 奔驰 新款 S 级 四门豪华型轿车 未公布 未公布 2020 宝马 iNEXT 中大型 SUV 未公布 未公布 2021 大众 ID.ROOMZZ (L4) 中大型 SUV 未公布 未公布 2021 奥迪 新 A8 四门豪华型轿车 激光雷达、毫米波雷 达、摄像头、超声波雷 达 有 已量产 资料来源：界面新闻、车东西、天风证券研究所 在自动驾驶技术、 L3 及其以上产品、基础设施和配套法规日益成熟的背景下，自动驾驶 的智能化有望在近年得到快速提升 。而考虑到广阔的下游可替代市场，这一趋势对现有产 业格局的影响和冲击将是惊人的。 2. E/E 架构变革 ，车载以太网迎来黄金发展期 2.1. 自动驾驶提高车载通讯需求， 数据传输需求 快速 提升 车联网对车辆的 传感器数量及 数据传输性能提出了更高的要求， 传统车辆的对外通信需求 主要是对 AM/FM 收音机信号接收、或者无网络下的定位导航天线， 其 传输速率要求较低， 数据延时性要求不高，而在 5G 车联网框架下所衍生出的新 应用场景 普遍对数据的传输速 率、发送频率、延时性、可靠性范围、定位精度都有较高的要求。 以远程驾驶和信息娱乐场景为例： 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 10 远程驾驶类场景，包括远程端为驾驶员，向车辆发送控制指令或形式建议的远程驾驶，如 远程接管等场景，以及远程控制端为平台程序，对车端进行控制实现自动泊车，如自动代 客泊车等。 远程驾驶类场景通常都属于连续性有大带宽上行以及低时延下行需求的场景， 需满 足高速移动性需求，平台需满足大数据存储能力需求，部分场景对时延和计算能力要 求较高。具体来说，上行时延 100ms，下行时延 20ms;上行速率 60Mbps，下行速 率约 400kbps;可靠性上行一般大于 99.9%,下行大于 99.999%;定位精度 1m。 图 6： 远程驾驶类场景 资料来源： 5G 车联网技术与需求白皮书（ 2021） 、 天风证券研究所 信息服务类场景包括基于车路协同的远程软件升级、车载娱乐信息、差分数据服务等。 信 息服务类场景通常都属于连续性有大带宽需求的场景，需满足高速移动性需求，平台需满 足大数据存储能力需求，部分场景对时延和计算能力要求较高。具体来说，与中心平台交 互时延 100ms，与 MEC 交互时延 20ms;部分场景上行速率 200Mbps，下行速率最 高可达 500Mbps1Gbps。 图 7：信息服务类场景 资料来源： 5G 车联网技术与需求白皮书（ 2021） 、 天风证券研究所 自动驾驶智能化提升，带来传感器数量激增 比以驾驶员为责任主体的高级驾驶辅助技术，以机器为责任为主体的自动驾驶系统需要面 对更复杂的环境和更小的容错空间。 因此， 自动驾驶程度的提升还将伴随着两个趋势，即 冗余性传感系统的配置和各传感器之间融合程度的提升。 今年 4 月，滴滴自动驾驶升级推出了新一代自动驾驶硬件平台 滴滴双子星。该平台搭 载了 50 多个传感器，算力超过 700TOPS（处理器运算能力单位），每秒超千万级点云成 像，而且整体造价较上一代保持不变。该平台设计了多 重冗余，不仅有核心高性能传感器 冗余，而且还拥有车载自动驾驶系统冗余、远程协助系统冗余、前装量产车型冗余等，整 体上实现了硬件的多层冗余性配置。 比如，传感器冗余保证了自动驾驶汽车在各个方向、各类型的毫米波雷达、摄像头、激光 雷达等感知设备都能交叉验证，进一步提升了车辆在隧道、雨雾、逆光、黑夜等复杂场景 中的感知能力。如果自动驾驶汽车中有一个传感器坏了，或者因为各种其他原因，导致传 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 11 感器带来的数据无效，那么还会有其他传感器能够覆盖同一场景，交叉验证能让自动驾驶 达到更高的安全等级。 但是 冗余结构的设计虽然带来了更好的安全性，但也额外增加了倍 数成本 。 图 8： 滴滴双子星自动驾驶硬件平台 资料来源： 腾讯新闻 、 天风证券研究所 综上所述， 随着 自动驾驶和车联网 的发展， 车内传感器数量激增 带来数据传输量大幅提升 ， 汽车电子电气架构和车内网络都将面临着重大变革 。 2.2. 域集中式架构：从 分 散的 ECU 到集中 的 DCU 汽 车电子电气架构是汽车上所有电气系统的有序集合，包括了所有电气系统的线束连接和 接口，数据交互，也包括了所有电气系统的运行环境，是整个汽车设计的灵魂。总线的发 展是汽车电子电气架构变革的直接体现 。 随着 ADAS 的快速发展，分布式架构无已经无法适应需求。 因为 ADAS 系统里有各种传感 器 ， 产生的 大量的数据， 每个传感器模块可以对数据进行预处理，为了保证数据处理的结 果最优化，最好功能控制都集中在一个核心处理器里处理，这就产生了对域控制器的需求 。 目前的汽车电子电气架构都是分布式的，各个 ECU 都通过 CAN 或 LIN 总线连接在一 起， 通过工程师预设好的通信协议交换 信息。 Strategy Analytics 统计数据显示，各级别汽车 ECU 数量都在逐年递增，每台汽车搭载的 ECU 平均 25 个，而在一些高端车型中这一数量通常 会超过 100 个。 ECU 数量越多，总线数量必将更长， 2000 年奔驰 S 级轿车的电子系统已 经拥有 80 个 ECU， 1,900 条总长达 4km 的通信总线。 图 9： 分布式 ECU 示意图 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 12 资料来源： 基于 CAN 总线的多 ECU 通信平台设计沈秀娟、卢珞先、黄涛 、 天风证券研究所 为了控制总线长度、降低 ECU 数量（或者保持数量不变），从而降低电子部件重量、降低 整车制造成本，分散的小传感器被逐渐集成为功能更强的单个传感器，将分散的控制器按 照功能域划分、集成为运算能力更强的域控制器（ Domain Control Unit， DCU）的想法应 运生。 所谓“域”，就是将汽车电子系统根据功能划分为若干个功能块，每个功能块内部的系统 架构由域控制器为主导搭建，利用处理能力更强的多核 CPU/GPU 芯片相对集中地控制 每个域，以取代目前的分布式电子电气 架构。各个域内部的系统互联仍可使用现如今十分 常用的 CAN 和 FlexRay 通信总线。而不同域之间的通讯，则需要由更高传输性能的以太 网作为主干网络承担信息交换任务。 在 域集中式汽车架构设计 中，域控制器处于绝对中心，它们需要强大的计算能力、超高的 实时性能以及大量的通信外设。 域控制器因为有强大的硬件计算能力与丰富的软件接口支 持，使得更多核心功能模块集中于域控制器内，系统功能集成度大大提高，这样对于功能 的感知与执行的硬件要求降低。加之数据交互的接口标准化，会让这些零部件变成标准零 件，从而降低这部分零部件开发 /制造成本 。也就是说，外围零件只关注本身基本功能，而 中央域控制器关注系统级功能实现。 对于功能域的具体划分，不同整车厂会有自己的设计理念，如博世分为 5 个域：动力域、 底盘域、座舱域、自动驾驶域、车身域，大众 MEB 平台车型为 3 个域：自动驾驶域、智 能座舱域、车身控制域。 图 10： 域控制系统示例 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 13 资料来源： 中国传动网 、 天风证券研究所 博世用六个阶段来描述 E/E 架构的发展趋势，从简单到复杂依次为：模块化、集成化、集 中化、域融合、车载电脑和车 -云计算。这种划分的核心思想是电子控制单元（ ECU）从分 布到集中。 图 11： 博世关于 EE 架构的六个阶段 资料来源： 汽车营造社 公众号 、 天风证券研究所 宝马在其下一代 E/E 架构中致力构建可升级、可扩展、可复用以及可移植的全新中央集中 式架构，计划于 2021 年左右量产。 硬件方面采用英特尔的至强服务器 CPU+3 颗 EyeQ5 共同组成一个中央计算平台；在软件方面开发基于 Classic AutoSAR 和 Adaptive AutoSAR 混合的通用软件框架，自研操作系统。 图 12： 宝马的 E/E 架构升级 资料来源： 汽车营造社 公众号 、 天风证券研究所 在这场电子电气架构变革的浪潮下，国内整车企业将自己定位成标准平台的提供商，纷纷 推出各自的全新电子电气架构，采用模块化的开发方式，致力于构建更加开放的零部件与 功能开发生态。华为提出基于计算和通信的“ CC 架构”，由 MDC 智能驾驶平台、 CDC 智 能座舱平台和 VDC 整车控制平台三大域控制器构成跨域融合架构方案，每个平台接入分布 式网关构成的骨干环网。在执行部件生态上，华为希望打造接口标准，让 MDC 与执行部 件更容易配合。 在 2020 北京车展上，华为就以一款透明车，展示了其目前研发设计的域 控制器架构。 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 14 图 13： 华为分布式电子架构 图 14： 华为概念车 资料来源： 汽车营造社 公众号 、 天风证券研究所 资料来源： 车云网 、 天风证券研究所 从各主要车企和零部件供应商对未来汽车电子电气架构的规划来看，集中化已成为 主流 趋 势。国内自主汽车目前的电子电气架构主要还是分布式的，正处于集成化和集中化演进阶 段。 2.3. 以太网 有望成 为骨干网络 ，全面替代其他高速总线 “多拓扑并存 +网关集中控制”是当前汽车总线的基本形态 ， 总线作为一种车辆网络拓扑 结构，是车上所有的电子和电气部件的互联结构的线束表现，直接影响到控制器功能分配、 数据网络的规划。典型的拓扑结构有总线拓扑、环形拓扑、星型拓扑、网状拓扑以及他们 之间的各种组合形式。总线的应用可以简化线束的复杂程度，主要类型有 CAN、 LIN（本 地互连网络）、 FlexRay、 MOST、车载以太网等。 图 15： 汽车 E/E 架构模型 资料来源： 汽车营造社 公众号 、 天风证券研究所 CAN CAN 总线的出现很好的解决了众多功能模块控制单元之间的数据交换实时性和稳定性问 题，是一种能有效支持分布式控制和实时控制的串行通讯网络，在现代汽车的网络化应用 中起到了基石的作用。 CAN 总线采用 5V 差分信号的双线传输，理论上速率可达 1M/s，汽 车上一般为 125500Kb/s。 2011 年 Bosch 发布了第二代 CAN 通信技术 CAN FD（ Flexible Data-rate），优化了通信带宽和有效数据长度，使得 CAN FD 的通信速率可达到 5Mbit/s， 在大众第八代高尔夫上获得应用。 2020 年第三代 CAN 通信技术 CAN XL 启动，可实现高 达 10+Mbit/s 的比特率，填补了 CAN FD 与 100BASE-T1（以太网）之间的空白。 图 16： CAN 总线的发展历程 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 15 资料来源： 卡车之家 .、 天风证券研究所 LIN 局部互联协议 LIN 是一种低成本的、面向“传感器 /执行器控制 的低速串行通讯网络协议。 1998 年由多个汽车生产商提出，作为低速 CAN 的低成本替代方案， 2001 年梅赛德斯奔驰 SL 上第一次量产使用了 LIN 总线； LIN 采用单主控制器 /多从设备的模式 ,仅使用一根 12V 无屏蔽信号总线和一个无固定时间基准的节点同步时钟线。其最高传输速可达 20kbit/s。 图 17： LIN 总线架构 资料来源： 汽车营造社 公众号 、 天风证券研究所 FlexRay FlexRay 总线是由宝马、飞利浦、飞思卡尔和博世 等公司共同制定的一种新型通信标准，在 实时性、可靠性和灵活性方面具有一定的优势。宝马公司在 07 款图片 X5(参数 |图片 )系列 车型的电子控制减震器系统中首次应用了 FlexRay 技术，目前在宝马的高端车上主要应用 于事关安全的线控系统和动力系统。传输方式： FlexRay 系统中使用双绞线电缆，两个通道 的每一条都由两根电缆组成。 FlexRay 的目标是提供一种具有高传输速率的系统，能以确定 性的方式可容错得进行工作，并可实现灵活的应用和拓展，主要用于动力总成系统和主动 安全系统，以及线控系统。 图 18： FlexRay 在汽车中的示意图 行业 报告 | 行业深度研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 16 资料来源： 汽车营造社 公众号 、 天风证券研究所 MOST MOST 表示“多媒体传输系统”，是一种专门针对车内使用而开发的、服务于多媒体应用 的数据总线技术。 1998 年由 BMW、 Daimlerchrysler 等建立 MOST 联盟，管理定义 MOST 总线相关规范；自从宝马 7 系列汽车首次采用 MOST 技术以来，该技术的普及速度突飞猛 进，实现实时传输声音、视频，满足高端汽车娱乐装置的需求。 各控制单元之间通过一个 环形数据总线连接，该总线只向一个方向传输数据，一个控制单元拥有 2 根光纤，一根用 于发射机，另一根用于接收机。 各控制单元之间通过一个环形数据总线连接，该总线只向 一个方向传输数据，一个控制单元拥有 2 根光纤，一根用于发射机，另一根用于接机。 图 19： MOST 总线结构 资料来源： 汽车营造社 公众号 、 天风证券研究所 在 ADAS 和车联网的发展势头下，现存的车载网络架构急需变革。伴随着 ADAS 的传 感器 数量 不断增加 （摄像头、 毫米波雷达和激光雷达等）和包括停车辅助、车道偏离预警、 夜视辅助、自适应巡航、碰撞避免、盲点侦测、驾驶员疲劳探测等的使用场景不断丰富， 带来车载数据量的激增。 以 上文所列的 配备有五个雷达传感器和两个视频系统的车辆（加 上额外的其他测量值）为例，在采集和存储期间，需要管理大约 1GByte / s 的海量数据 。 车联网对数据传输速率的要求也相当高，以信息服务类场景需求为例，下行速率可达 500Mbps-1Gbps。传统 MOST 的速率为 150Mbit/