智能驾驶行业系列-百度Apollo：中国智能汽车时代的Apollo价值需被认知与验证_46页_4mb.pdf

1证券研究报告作者：海外行业报告 | 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智能驾驶行业系列 - 百度 Apollo2022年 06月 06日中国智能汽车时代的 Apollo价值需被认知与验证分析师 孔蓉 SAC执业证书编号： S1110521020002摘要： 重申百度 Apollo的价值，从搜索引擎到 AI技术的变革2请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明核心观点的前提： 百度在自动驾驶长达 9年的研发投入和已开始逐步商业化落地的产品价值未被充分认知，拆分百度估值，不难发现整个智能驾驶业务并未被给予估值（或期望） 。基于百度的历史表现，投资人对百度管理层与商业化能力发起挑战：质疑 Apollo的产品能否规模落地，能否成为百度核心业务外新的高增长驱动点。百度行业深度报告观点重申：“我们认为百度作为企业的商业模式、企业架构与组织力均在发生积极变化，自动驾驶、智能云等领域 AI技术的落地即是百度发展的最大机遇，亦是对百度战略与组织力的考验。”重申 Apollo的价值： 自今年 2月 Intel提交申请宣布 Mobileye的 IPO计划， Cruise和小马相继在 3月完成对应投资 /融资决策且展露其高估值。 我们认为在评估 Apollo价值上，不应过于悲观或是盲目乐观，但是在商业化落地拐点将至这个时间点，应该对 Apollo价值重新认知与持续跟踪的验证。资料来源 ： Wind， Invesmentu， nocamels， barrons，天风证券研究所名称 估值（美元） 时间 上市情况Ap o ll o NA 2 0 2 2 / 4 / 2 7 百度（B ID U .O ）Au r o r a 5 1 .1 亿 2 0 2 2 / 4 / 2 7 于2 1 年1 1 月4 日IP OM o b il e y e 5 0 0 亿 2 0 2 2 年2 月 准备IP O （已提交申请）C r u is e 2 1 0 亿 2 0 2 2 年3 月 通用汽车(GM. N)P o n y . a i 85亿 2 0 2 2 年3 月 D 轮估值自动驾驶企业估值表风险提示： 自动驾驶政策落地不及预期；车联网渗透率提升不及预期；百度 Apollo商业化进度不及预期；智驾产品增速不及预期；智慧城市项目因疫情等因素延后等。3核心观点（下）：商业化拐点将至 - 法规、技术、需求趋于成熟，竞争力凸显但产品有待验证 行业趋势需求：新势力高速增长是 C端市场对智能化需求的验证，传统整车积极跟进智能化布局， 从域控、智能座舱、自动驾驶等各个领域积累，强调软件定义汽车，尝试掌握更多产业链话语权。技术： L3落地进行时， 特斯拉以及一众新势力头部车企均已落地自研 L2+产品，且 L3也在未来的产品图谱里； L4方面，如百度 /小马智行获无人化许可也是有关部门对其技术趋于成熟的验证。法规：德国率先立法树立标杆，法规的落地才是 L3元年的起点。 我们认为国内自动驾驶法规自上而下落地的时间节点 /关键点需要基础设施和 c-v2x渗透率达标，而这个时间点或在 2025年，在此之前会逐步有示范法规落地。结论： L3元年将至（ L2+），自动驾驶商业化的前夕。 百度、华为等新晋 Tier1加快获取整车合作，新势力加码自研进度为验证。 Apollo智驾竞争力与多硬件平台、传感器、底层语言兼容： 硬件架构 +软件架构变革的趋势是百度 Apollo主攻软件 /算法开发，做到高兼容 +易开发，而硬件依赖生态合作的基石条件。多产品： AVP自动泊车、 ANP2.0（ L2+ 对标目前新势力已落地产品）、 ANP3.0（ L3 具备城市领航，对标 Tesla和新势力未来产品图谱）。低成本： 百度产品定位为轻传感器 +轻算力，不采用激光雷达，且对算力需求偏低。车企需求： 符合新车成本目标；技术成熟且能量产上车；掌握更多话语权即不希望在大量硬件 /零部件处被绑定；满足其自研需求。资料来源 ：百度 Apollo官网，易车等，天风证券研究所风险提示： 自动驾驶政策落地不及预期；车联网渗透率提升不及预期；百度 Apollo商业化进度不及预期；智驾产品增速不及预期；智慧城市项目因疫情等因素延后等。41. 智能驾驶行业发展：法规、技术、需求趋于成熟2. Apollo智能驾驶的产品与竞争力3. Robotaxi与智慧城市的落地4. Apollo估值目 录1.1 自动驾驶行业发展：政策、研发、生态合作加速推进， L2步入 L3进行时52021/12/28Waymo首次使用吉利专为乘客设计的全电动汽车来扩展Waymo One车队2021/8/19Tesla AI Day 举行，重点介绍了用于机器学习和神经网络训练的汽车芯片、系统和软件2022/1/20小马智行 首度公开第六代面向 L4车规级量产设计的自动驾驶软硬件系统外型设计、传感器及计算平台方案2021/7/10Tesla正式推出第一款没有安装雷达系统，仅仅依靠摄像头作为传感器的自动驾驶汽车 FSD Beta Version 9.02021/11/4Aurora与 SPAC公司Reinvent Technology Partners Y合并上市2021/12/9德国联邦汽车运输管理局 （ KBA） 批准 奔驰 的 L3级自动驾驶系统上路2021/1/19搭载 百度 AVP系统的威马 W6车型正式下线量产2021/1/27AutoX:开放深圳坪山区 Robotaxi公众预约2021/4/19上汽通用五菱宣布和 大疆 合作，年内量产上市宝骏新型车2021/4/19搭载地平线“远征 2” 芯片的 福瑞泰克 新一代ADAS前视解决方案已定点长安，五菱，一汽，将于 2021年下半年规模化量产2021/5/2百度 Apollo无人驾驶Robotaxi正式开启常态化商业运营，在北京部分地区向公众全面开放2021/4搭载 蔚来 Adam超算平台的 ET7首台样本车正式下线2021/5/25搭载 地平线 “远征 3”芯片的2021款理想 ONE正式下线量产2021/5/26搭载 华为 ADS的北汽极狐阿尔法 S.HI版量产验证车下线2021/6搭 NVIDIA Xavier芯片的 小鹏 P7 2021年 1-5月累计销量超过 2.4万辆2021/6/18百度 推出 apollo moon与极狐合作的 robotaxi成本 48万元2021/9/12百度 Apollo在上海正式上线自动驾驶演示应用2021/7/6Waymo在内部创建名为SimulationCity的软件解决方案，模拟、测试、评估 Waymo Driver的性能与表现2021/5/28 德国通过 L4 自动驾驶法案资料来源 ：易车，汽车之家，各公司官网等，天风证券研究所6地区 发布时间 示范应用法规 相关内容2 0 2 0 年4 月 道路交通法自动驾驶过程中，驾驶员负有安全驾驶的义务。如果未按要求切换驾驶模式而导致交通事故，驾驶员需要承担刑事责任。若自动驾驶过程中，因系统故障问题导致交通事故，汽车制造商将可能承担过失责任。未发布 汽车损害赔偿保障法对自动驾驶中的事故和责任如何划分进行完善。2 0 1 7 年5 月自动化和网联化车辆交通伦理准则如果事故发生在人工驾驶阶段，则由驾驶人承担责任; 如果发生在系统运作阶段，或由于系统失灵酿成事故，则由汽车制造商承担责任。2 0 2 1 年7 月道路交通法- 强制保险法自动驾驶公司进行商业化运营，必须购买相应的责任保险。韩国 2019年汽车事故赔偿法（修订案）L 3 级自动驾驶汽车发生事故，主要责任人为驾驶者本人，如果由于汽车缺陷导致的事故，车企负有连带责任。中国 2 0 2 1 年3 月道路交通安全法（修订建议稿）（未生效）依法确定驾驶人、自动驾驶系统开发单位的责任，依法确定损害赔偿责任。构成犯罪的，依法追究刑事责任。英国 2 0 1 8 年7 月 自动与电动汽车法案将车辆强制保险范围扩大至自动驾驶汽车, 对自动驾驶汽车在“自我驾驶”状态下发生事故的，保险人或车辆所有人应当承担首要责任。德国日本 德国 - 全球首个落地的自动驾驶法案： 德国于 2017年 6月份 率先发布了德国自动驾驶法（ 道路交通法 第八次修订），规定具有 L3级 的自动化系统可以在有驾驶员监管的情况下承担驾驶任务；2021年 5月 28日，通过全球 首个 L4级 自动驾驶法案； 2021年 12月 9日，德国 KBA批准奔驰 L3自动驾驶系统上路。 美国 政府加大州政府投入推动自动驾驶迭代： 为保证其在自动驾驶领域的领先地位出台多项政策促进行业发展并且每年为州政府拨款 450亿美元用于自动驾驶产业相关投资。截止 2021年美国有 43个州允许自动驾驶测试，其中 24个州允许自动驾驶商业化应用。 中国 从示范区自下而上，在车路协同、基础设施建设上弯道超车： 自 2018年开始，相关政府部门发布大量关于推动自动驾驶技术、配套道路设施的文件。各地区政府机构也积极扶持自动驾驶相关产业，为研发、测试等开绿灯。1.2 德国树立标杆落地自动驾驶法案，元年的起点是政策 + 法规资料来源 ：美国交通部，佐思汽车研究，天风证券研究所1.3 国内自动驾驶法规或不同：单车智能 + 车路协同7“ 到 2025年， 我国 PA、 CA级智能网联汽车销量 占当年汽车总销量比例超过 50%， CV2X终端新车 装配率达 50%，高度自动驾驶汽车首先在特定场景和限定区域实现商业化应用，并不断扩大运行范围。 2035年，各类网联式高度自动驾驶车辆将广泛运行于我国广大地区。”- 智能网联汽车技术路线图 2.0法规落地时间预测： 我们认为国内自动驾驶法规自上而下落地的时间节点 /关键点需要基础设施和 c-v2x渗透率达标，而这个时间点或在 2025年，在此之前会逐步有示范法规落地。在法规核心上或与海外有不同之处： 即除了对自动驾驶有更规范的检测、车规、执照要求与对责任划分和保险购买有明确指标， 还会对车路协同或者允许 PA、 HA级别功能启用的路段有明确要求。资料来源 ：中共中央国务院， CIDI， CSDN，智能交通产业联盟，工信部，天风证券研究所1.4 智能汽车变革的本质：硬件架构 + 软件架构8软件硬件灵魂充分条件基础必要条件软件定义汽车 SOA架构： 软件设计接口标准化，松耦合，易扩展，开发者可以专注上层应用开发而无需关注底层硬件架构。软硬解耦合： 应用 /软件层能够在不同车型、硬件平台、操作系统上复用。实现模块化、硬件可剪裁、升级迭代容易、满足车型多样化需求。分布式 - 域控制 /中央集中提升算力利用率与效能：减少算力设计需求。数据交互 + 功能协同：实现数据统一决策处理、协同执行功能。缩短线束降本提效： 减少布线、减轻配装与成本整车 OTA： 实现智能汽车可进化、可升级汽车智能化 硬件架构 +软件架构变革的趋势是百度Apollo主攻软件 /算法开发，做到高兼容 +易开发，而硬件依赖生态合作的基石条件。资料来源 ：地平线， Deloitte， whybeta，佐思汽车研究公众号，中国电子报，天风证券研究所1.5 新势力验证需求，传统整车积极跟进特斯拉和国内头部新势力整车以月为单位实现高速销量增长： 消化新能源政策红利的背后是智能化汽车正在更好地捕捉消费者需求。C端市场需求得到验证，传统整车积极跟进智能化布局： 从域控、智能座舱、自动驾驶等各个领域积累，强调软件定义汽车，尝试掌握更多产业链话语权。百度、 Momenta、华为等新 Tier1诞生： 提供智能驾驶解决方案。9算力平台及芯片 传感器 算法 高精地图2018 视觉 蔚来 ES 62020 视觉 蔚来 ES 82020 视觉 蔚来 EC 62021 N V O r i n 激光雷达基于英伟达平台自研蔚来 ET 72019 M o b i l e y e Q 4 视觉 M o b i l e y e 百度地图理想 O N E 20202021 征程 3 激光雷达 地平线 高德高精地图理想 O N E 20212017 N V X av i e r 视觉英伟达自动驾驶平台算法小鹏 P 72018 M o b i l e y e Q 4 视觉M o b i l e y e Q 4芯片集成算法小鹏 G 32021 N V X av i e r 激光雷达自研感知与决策规划算法小鹏 P 5产品型号M o b i l e y e高德高精地图M o b i l e y e Q 4智能驾驶方案理想 理想 A DA S小鹏 N G P蔚来 N O P / N A D 百度地图公司 开始时间硬件层 软件层11329238043547856006708470100002000030000400005000060000700008000002,0004,0006,0008,00010,00012,00014,00016,000蔚来 小鹏 理想图： Tesla国内月度销量（单位：台） 图：蔚来、理想、小鹏国内月度销量（单位：台）470810489347816000350414087资料来源： 乘联会，各公司官网，天风证券研究所1.6 多方案并行加码布局自动驾驶，自研或不能成为所有整车的出路10全栈自研 外购方案战略投资合作研发Tesla - FSD蔚来 - NAD： 逐步实现高速、城区、泊车和换电场景的全覆盖小鹏 Xpilot 4.0: 自动驾驶导航功能 NGP、 城市领航、 自动泊车 等极 氪 001，搭载 Mobileye整体解决方案威马 w6，搭载 百度 AVP泊车方案，后续会跟进 ANP整体方案比亚迪，预计新车型搭载 百度行泊一体 ANP方案 +高精地图长城摩卡，搭载 百度 AVP泊车方案广汽 埃安 /广汽传祺 ，基于 华为 MDC 610打造长安 阿维塔 ，搭载 华为 HI全栈智能汽车解决方案北汽极狐， 华为 三激光雷达搭载方案理想 one 2021，搭载 地平线 软硬一体方案长城 + momenta：沙龙汽车北汽极狐 + 百度 ： Apollo Moon RobotaxiFord 福特 + Lyft + 自动驾驶公司 Argo AI，合作研发预备开启无人驾驶的打车服务HONDA + 通用汽车 &Cruise，开发针对全球市场的自动驾驶汽车奔驰 + 博世 合作开发自动驾驶理想 - 地平线上汽 - Momenta蔚来 Momenta比亚迪 Momenta合资成立迪派智行长城 毫末智行（内部孵化）Toyota 小马智行 & Uber尼桑 /Renault Waymo头部新势力全栈自研，传统整车多方向布局追赶： 在硬件标准化趋势以及预埋 +冗余的情况下，软件 +算法或将成为核心决胜点。而完整自动驾驶技术的开发所面临的瓶颈是 1）投入产出比； 2）技术成熟度； 3）企业资源 +人才积累； 4）内部研发优先级。我们认为全栈自研或不能成为大部分整车企业的出路，而对外合作等多方向布局有望成为更高投入产出比的选择。资料来源： theverge，易车，各公司官网，天风证券研究所111. 智能驾驶行业发展：法规、技术、需求趋于成熟2. Apollo智能驾驶的产品与竞争力3. Robotaxi与智慧城市的落地4. Apollo估值目 录122.1 Apollo业务概览： 2B、 2C、 2G全面布局，看似“杂乱”实则主线清晰图： Apollo业务布局一览资料来源 ：百度 Apollo官网，易车等，天风证券研究所2022-2023 2025 2030商业化展望现况智能汽车解决方案落地 在威马、长城已落地的基础上，加速比亚迪、广汽等合作落地，且获取更多整车合作 重点关注： ANP和高精地图 威马、长城 AVP产品已落地 推进比亚迪、广汽等智驾研发合作 ANP落地进行时To C & To G 业务加速落地 Robotaxi： 2025 - 65城市， 2030 100城 集度汽车：造车落地量产 Robotruck： Deepway电动卡车量产 智慧城市 &车路协同：展望与 Robotaxi相仿 Robotaxi： 无人驾驶车500+，载人测试牌照 400+，已落地 8个城市 Robotaxi的里程碑： 商业化 + 无人化 智慧城市中标金额超 6个亿 造车：和吉利合资成立集度汽车， 预计 23年量产 软件技术全面堆栈， L2、 L3、 L4均有产品落地：L2： AVP、 ANP2.0L3： ANP3.0 + AVP，集度汽车L4：萝卜快跑 - Robotaxi 推动自动驾驶行业、政策、法规：基础设施建设：从高精地图绘制 到 智慧城市解决方案落地政策法规试行： Robotaxi的试运营和无人化图：百度 Apollo商业化展望（含个人预测）13第一阶段：技术研发，车路协同第二阶段：牌照获取，硬件自研，进军 Robotaxi百度自 13年开始无人驾驶的研发， 17年启动Apollo平台，其版本的迭代 逐步覆盖 L3、 L4级别自动驾驶所需技术： 增加了包括激光雷达，障碍物感知，红绿灯检测，限定区域视觉高速自动驾驶等功能 。在 19年 7月获得国内首张 T4级自动驾驶路测牌照，推出 Apollo Go，向 Robo-taxi领域进军。2.2 Apollo发展历程：深耕 9年，中国自动驾驶先驱者图： Apollo发展历程（ 2013-2018）截至 2021年 ， Apollo平台已发展成为 覆盖自动驾驶 ， 车路协同 ， 智能车联的三大开放平台 ；拥有超 210家生态合作伙伴 ， 覆盖 OEM， Tier1， 芯片公司 ， 传感器公司 ， 交通集成商等 ， 形成 从软件到硬件的完整汽车智能化产业链 。 自动驾驶测试里程超过 2700万公里 ， 拥有 3700+专利 ， 30+城市路测 。资料来源 ：百度 Apollo,天风证券研究所图： Apollo发展历程（ 2019-2021）资料来源 ：百度 Apollo,天风证券研究所 第三阶段（现在）：分阶段商业化落地资料来源 ：百度 Apollo官网，新浪财经， 新京报等， 天风证券研究所142.3 Apollo自动驾驶技术究竟如何？自动驾驶技术优势很难量化，我们认为技术优势的核心在于数据的积累与算法的迭代，这里我们将用 三个维度 进行对比，尝试评估头部自动驾驶企业实力：1） 自动驾驶测试里程数： 反应数据积累与迭代，自动驾驶的算法成熟度，应对复杂长尾场景能力。2） 自动驾驶脱离情况（ MPI）： 反应无人驾驶技术的稳定性与长尾情况应付能力，汽车智能独立性的体现（不需要安全员）3） 国内外自动驾驶道路测试牌照： 国内外自动驾驶牌照有着严苛的评判标准和测试去评估企业的自动驾驶水平，所以能否获取牌照是我们认为对企业自动驾驶实力评估相对重要的指标。表：加州 DMV 2019年自动驾驶脱离报告（美国唯一官方测试报告）资料来源 ： CA DMV，各公司官网，天风证券研究所152.4 Apollo自动驾驶技术全球第一梯队，但是技术和产品力不划等号 三个维度综合来看， Waymo在自动驾驶技术上拥有极强的数据迭代优势，领跑全球自动驾驶行业 ，百度和 Cruise则位列全球第一梯队。而就国内来说，从三个维度对比， 百度、小马智行、 AutoX等企业的技术水平处于第一梯队。但我们认为技术不代表自动驾驶产品能力，百度落地进行时的 ANP产品仍待市场验证。1 10 5010030070002004006008002019 2020图：百度测试里程增长速度（百万公里）资料来源 ：百度 Apollo官网，天风证券研究所1805013219 12221 106842022 15956475153405000100001500020000图： 2019年 MPI对比资料来源 ： CA DMV，天风证券研究所表：加州 DMV 2019年自动驾驶脱离报告（美国唯一官方测试报告） 表：北京市自动驾驶车辆道路测试报告 2020（国内唯一官方测试报告）资料来源 ： CA DMV，天风证券研究所 资料来源 ： 自动驾驶车辆道路测试报告 2020 ，天风证券研究所162.4.1 附录： Guidehouse最新自动驾驶竞争力榜单，百度排全球第一梯队今年 4月 27日， Guidehouse发布了最新自动驾驶竞争力榜单，百度连续两年被评估为国际自动驾驶“领导者”阵营。Guidehouse从 企业愿景、市场策略、合作伙伴、生产策略、技术、销售&营销 &分销、商业化程度、研发进度、产品组合、资金实力 十大维度对全球 15家自动驾驶企业进行综合评测。同时，根据执行能力(Execution)和策略能力 (Strategy)，Guidehouse将这些企业划分为“领导者”、“竞争者”、“挑战者”、“跟随者”四个等级。资料来源 ： Guidehouse自动驾驶报告， Apollo官网，天风证券研究所172.4.1 附录：国内外自动驾驶道路测试牌照获取条件表：国内外自动驾驶道路测试牌照获取条件资料来源 ： CA DMV，天风证券研究所 截至目前为止，百度仍是国内 唯一个获得 T4级别牌照 的企业，也是 最早获得商业化试运行许可 的 Robotaxi企业。 22年 4月 28日，北京发放无人化载人示范应用通知书， 百度和小马成为国内第一批获得无人化测自动驾驶出行服务资格的企业。我们认为对应牌照 +无人化 /商业化资质获取是评判自动驾驶企业技术能力的重要指标，也是 L4规模化落地前推动行业发展的标杆。182.4.2 附录： 20年上海道路测试（测试里程 + MPI数据作为参考）资料来源 ： 西部网， 上海市智能网联汽车开放道路测试报告（ 2020年） ， 天风证券研究所牌照数 自动驾驶累计里程 自动驾驶里程占比 避险脱离率 自动驾驶业务滴滴出行 40 90688 80.10% 26.9 自动驾驶解决方案上汽红岩 30 102061 56.50% 3.5 自动驾驶解决方案autox 26 13301 82.80% 5.8 robo-taxi百度 8 321 83.80% 14 自动驾驶解决方案丰田 6 19987 89.20% 6.7 Advanced Drive自动驾驶辅助系统图森 5 32861 78.00% 2.7 Robo-truck中智行 5 4802 92.40% 8 自动驾驶解决方案AW 5 485 94.00% /阿利昂斯 4 2142 80.80% 14.7上汽大众 4 2060 68.20% 14.9 ID.6商汤 3 2867 80.50% 8.3 自动驾驶解决方案上汽大通 2 1485 73.80% 10.2 智能驾驶辅助方案DeepBlue 1 2223 70.80% 10.9 熊猫智能公交车华为 1 1523 93.50% 20.7 自动驾驶解决方案表：上海道路测试数据 上海市智能网联汽车开放道路测试报告（ 2020年） （ 21年报告尚未公布）显示，上海累计开放 243条、 560公里测试道路，一共面向 22家企业、 152辆具备测试资格的车。 由于是华为为数不多公开披露的测试数据，所以单独做了个对比，可以发现 百度和华为在 MPI（避险脱离率）上差距不算大 ，而在上海测试中处于 第一梯队的是 AutoX和图森智能 等自动驾驶企业）。注： MPI和测试里程数据可以作为参考，但并不能直观反映自动驾驶企业的技术能力（ MPI的高低也可以取决于规控算法的激进 /保守调配程度，19整合后的 IDG展露 L3、 L4协同效应 ：1） L4技术降维 ， 生成 L3级别量产解决方案 ： IDG成立后在 19年发布 Apollo Lite， 称其为 L4级自动驾驶纯视觉城市道路闭环解决方案 。 Apollo Lite舍弃 Apollo测试中大量运用的激光雷达 ， 通过 10路摄像头 、 200帧 /秒数据量对数据进行处理 ， 实现 360度实时环境感知 。 其优点在于提供一个 低成本高效能的 L3-L4量产方案 ， 舍弃了高成本的激光雷达 ， 通过摄像头与单卡 GPU（ 算力低于 30TOPS） 实现城市与高速道路上的自动驾驶 。2） L3量产 ， 反哺 L4能力与降低 L4落地成本 ： L3级别量产解决方案落地且普及后 ， 其积累的自动驾驶数据将反哺ApolloL4级别能力持续领先和进化 。 同时 ， 我们还认为 L3量产将对 L3级别及以上的硬件供应链扩容 ， 从而降低 L4落地成本 ， 加速 Robo-taxi商业化 。2.5 Apollo管理层整合：明确自动驾驶产品图谱， L3/L4协同效应体现图： Apollo自动驾驶组织结构变化图： L3、 L4协同效应资料来源 ：科技时报，新浪科技等，天风证券研究所资料来源 ： 中国汽车智能化年度总结 ，天风证券研究所202.6 智能驾驶产品图谱： 智驾 、 智图 、智舱、智云 Apollo汽车智能化解决方案分为四个板块：智舱、智驾对应“人机交互”；智图、智云对应“生态扩充”。综合来看，我们认为 Apollo通过 软件生态闭环与硬件自研 +合作的模式 ，覆盖娱乐端、功能端、服务端、资源端、自动驾驶端，成为汽车智能化解决方案的供应商，向 OEM提供全栈式智能化产品。在商业化和百度布局综合来看，我们认为智驾（自动驾驶解决方案的落地）和智图（高精地图需求上升）为未来驱动收入增长的核心，且具备更高单车价值的潜力。资料来源 ： Apollo生态大会（腾讯视频），天风证券研究所212.7 智图：百度地图市占率第一，但未来的竞争市场于增长空间属于高精地图智图： 百度地图覆盖五个产品，分别为“给人看”的车机导航地图、“给车看”的 L2-L4级别自动驾驶高精地图、“给城市看的”动态孪生地图。 据官方数据统计， 20年用户日均导航使用时长为 57分钟，用户依赖度较高。据 IDC统计， 20年百度智图市占率 29.3%，为行业第一 ，为特斯拉，吉利，蔚来，威马等全球头部车企的合作伙伴。公司预测 2021年前装联网百度地图汽车板将达到 350万，年增长率 100%。 随着 L2+级别以上的自动驾驶商业化落地与普及，高精地图会 成为高等级自动驾驶的“标配”，为车辆提供环境感知辅助、超视距路况信息等。而高精地图的 单车价值与商业模式 将完全与传统车机导航地图区分开来。 公司预测未来三年（ 22-25年）内，自动驾驶高精地图装载 100万辆车。我们认为 Apollo智图尚处于起步阶段，未来渗透率和商业化空间随着高等级自动驾驶技术的成熟和普及会持续增长。图：百度地图的五个产品资料来源 ： Apollo生态大会，天风证券研究所29.30%21.70%17.90%14.70%16.40%百度 四维图新 高德 易图通 其他图：百度地图 5个产品资料来源 ： Apollo生态大会，天风证券研究所图： 20年百度车载地图市占率资料来源 ： IDC, 天风证券研究所222.8 智驾： Apollo的 L2-L3产品 -强视觉方案方案 ANP + AVP，产品力待验证智驾： 从 AVP到 ANP，从泊车领域到行车领域，支持城市全场景自动驾驶。 结合自研的自动驾驶计算平台，构筑 AVP/ANP+ACU的软硬一体解决方案。AVP： 首个量产“最后一公里自主泊车”与“一键召唤”的自主泊车解决方案 - 解放用户在停车场泊车与取车，在手机上实现一键完成所有操作。即将落地的威马 W6搭载 5个摄像头、 12个超声波雷达和 ACU实现 AVP量产。 目前和威马、长城落地了量产 AVP订单。ANP： 基于 L4级纯视觉自动驾驶城市道路闭环解决方案 Apollo Lite，实现端到端 L3级技术量产，支持城市内 A-B点完整行驶能力。通过 30+参与计算的深度学习网络实现 2D到 3D的建模，拥有 360度全方位感知。 ANP同时拥有智图、智云和 V2X作为冗余， 实现低成本、轻算力的强视觉方案， 加速量产上车的过程。图： AVP+ANP如何覆盖全场景资料来源 ：百度 Apollo官网，天风证券研究所232.9 智驾： ACU自动驾驶计算平台 多版本 + 高兼容ACU： Apollo的量产自动驾驶计算平台，应用于 AVP和 ANP。通过整合管理软硬件供应链，结合全球 6个 top硬件企业参与研发设计，实现 ACU量产，赋能百度提供车规级功能安全的商业化自动驾驶产品。 ACU覆盖全域安全、高精地图、环境感知、云端更新等核心自动驾驶能力，且从工程能力上 实现同时兼容 QNX、 Linux、 Autosar的底层软件环境盖亚，易于第三方二次开发。 不同自动驾驶产品对应不同的 ACU： 例如 AVP主要对应四喜，其中算力芯片为德州仪器的 TDA4处理器；而 ANP主要对应三鲜 PLUS，算力芯片为两颗英伟达 Orin-X。表： ACU四喜硬件合作伙伴资料来源 ： Apollo官网， Apollo公众号，天风证券研究所算力 5 0 8 T O P SS O C / M C U N v id ia O r in -X / Au r ix T C 3 9 7操作系统 L in u x / Q N X & Au to sar功耗 320W接口7 * GMS L 视频输入-最 高支持8 0 0 万像素摄像头，4 * GMS L视频输入-最高支持3 0 0 万像素鱼眼，1 2 *超声波雷达等三鲜P L U S 对应A N P 的A C U 平台表： ACU三鲜 PLUS配置表图： ACU拆解架构图资料来源 ： Apollo官网，天风证券研究所2423.2 3.0 14.7 20.5 24.6 26.4 25.0 27.2 32.3 29.4 33.8 43.2 14.4%13.4%14.1%13.3%14.7%15.0%15.0%15.5%15.5%13.9%14.7%18.2%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%0.010.020.030.040.050.01月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月L2销量（万辆） L2占比2.10 智驾供应商需求在哪？ B端痛点解决， C端需求增长智驾需求： 智驾的需求 建立在解决 B端软件技术缺口的痛点，与 C端需求放量促进 B端销量和利润提升。B端痛点： 汽车智能化驱动汽车产业核心竞争力 从硬件转向软件 ，即“软件定义汽车”。 OEM自动 /辅助驾驶量产方面目前由 Tesla领跑，蔚来、小鹏等国内造车新势力加入赛道，软件技术形成壁垒，成为传统 OEM技术上的缺口。C端需求： 同时， L2+级别辅助驾驶渗透率在新车销量中逐步上升， 20年末已提升至 18.2%， 21年末则是稳定在30%以上， 21年 12月更是达到了 45%的新高。 C端需求放量增加 B端对自动驾驶解决方案需求。图： 20年 L2+自动驾驶乘用车销售情况资料来源 ： CAICV，天风证券研究所 资料来源 ：赛博汽车，天风证券研究所图： 21年 7-12月 L2销量变化，占比持续超30%252.11 B端痛点：技术壁垒技术壁垒： 目前市场上自动驾驶技术发展路径有两种： 1）类似特斯拉、蔚来和小鹏等，通过自研 L2逐步突破到 L3。 2）类似Waymo、 Apollo，最初的战略目标就聚焦在突破 L4技术，跳过辅助驾驶阶段。我们认为 L2-L3技术路线核心不同，从 L2升级至 L3存在瓶颈；而 L3-L4则技术路线相仿，难点在于如何最小化成本实现成熟 L3技术。 根据 SAE定义的自动驾驶分级， L2仍需要驾驶员实时监控车辆与环境，做决策与判断；而 L3赋予车辆强感知环境能力，并在部分场景下拥有自主决策能力。 总结来说， L2-L3之间的核心差距，在人工智能 ：后者由人工智能参与决策 /规控层。 L4+技术则被称为无人驾驶，即由人工智能完成所有判断与决策。 人工智能技术对传统 Tier 1、 Tier2等注重嵌入式软件研发的供应商构成较大技术壁垒。 L3级别以上的自动驾驶内核转移为算法优化与数据迭代，领先的人工智能企业如谷歌、百度等拥有较强先发优势，在自动驾驶赛道领跑。不同于特斯拉、蔚来等造车新势力封闭式技术闭环，百度 Apollo、 Mobileye和华为的全栈式自动驾驶解决方案正是为了处理传统OEM技术壁垒的痛点，以 Tier 1的角色切入智能汽车产业链。表： SAE自动驾驶分级资料来源 ： SAE，天风证券研究所26百度 ASD Mobileye SuperVision 特斯拉 FSD（ Model3） 蔚来 NAD（ ET7） 小鹏 NGP（ P7）搭载平台 ACU / 特斯拉自研 FSD Computer ADAM SEPA数据处理单元系统（处理器 显卡 GPU显卡 *1 EyeQ 5H*2 特斯拉自研 FSD芯片 *2 英伟达 NVIDIA DRIVE Orin芯片 *4 Xavier芯片TOPS 30 48 144 1016 30摄像头个数 10个 11 前置 3个，侧置前视 2个，侧置后视 2个 11个 800万摄像头 14个监测范围 240米外的物体，对环境实时360度感知 360度环绕式感知前置长焦 250米，中焦 150米，广角 60米；侧置前视 80米；侧置后视 100米680米以外车辆， 220米外行人，260米外锥桶 不详激光雷达 无 无 无 1个 无自动驾驶级别 城市全路段实现自动驾驶 城市全路段实现自动驾驶可识别红绿灯和限速标志，可在大部分城市道路中实现自动驾驶（ 版）全栈自动驾驶技术，覆盖高速、城区、泊车、加电场景，点到点自动驾驶在高精度地图所覆盖的多数高速公路和部分城市快速路，实现从 A点到 B点的自动导航辅助驾驶SAE自动驾驶分级 L2+ L2+ L3（ beta） L2+ L2+自动泊车 自动泊车可实现最后一公里自动泊车和一键召唤功能 自动泊车 自动泊车可实现智能召唤 自动泊车可实现近距离内前进后退的简单召唤 自动泊车可实现手机遥控在近距离内泊入泊出车辆2.12 智驾竞争力：产品堆栈 + 低成本 + 高兼容智驾竞争力：与多硬件平台、传感器、底层语言兼容： 硬件架构 +软件架构变革的趋势是百度 Apollo主攻软件 /算法开发，做到高兼容 +易开发，而硬件依赖生态合作的基石条件。多产品： AVP自动泊车、 ANP2.0（ L2+ 对标目前新势力已落地产品）、 ANP3.0（ L3 具备城市领航，对标 Tesla和新势力未来产品图谱）。低成本： 百度产品定位为轻传感器 +轻算力，不采用激光雷达，且对算力需求偏低。车企需求： 符合新车成本目标；技术成熟且能量产上车；掌握更多话语权即不希望在大量硬件 /零部件处被绑定；满足其自研需求。表：百度 ASD对比资料来源 ：新浪财经，各公司官网，天风证券研究所272.12.1 附录：硬件合作生态 - 高兼容 +易于第三方开发图：智能汽车相关硬件合作伙伴生态布局总览资料来源 ： Apollo官网，天风证券研究所硬件合作生态 ： Apollo主攻软件技术研发，而传感器和芯片等自动驾驶基层硬件主要依赖其合作伙伴生态的发展。百度核心自研硬件有昆仑芯片、鸿鹄语音芯片和自动驾驶计算平台 ACU。282.12.2 附录：国内各平台布局资料来源 ：各公司官网，天风证券研究所表：国内各平台自动驾驶解决方案布局对比算力平台及芯片传感器 算法 高精地图威马W 6长城摩卡2018 蔚来E S 62020 蔚来E S 82020 蔚来E C 62020 激光雷达 蔚来E T 72019 M o b i l e y e Q 4 视觉 M o b i l e y e 百度理想O N E 20202021 征程3 激光雷达 地平线合作 高德理想O N E 20212017 N V I DIA X av i e r 视觉 英伟达合作 小鹏P 72018 M o b i l e y e Q 4 视觉 M o b i l e y e 小鹏G 32021 N V I DIA X av i e r 激光雷达自研感知与决策规划算法小鹏P 5华为 2019 H u aw e i A DSM DC 8 1 0 ( 自研）激光雷达 华为A DS 华为极狐阿尔法，长安，广汽大疆 2021大疆C i t y A s s i s t大疆智能驾驶域控制器（自研）视觉/ 激光雷