半导体行业深度研究报告自动驾驶电动车带动

（报告出品方/作者：国金证券，郑弼禹、樊志远、罗露）一、全球车市的展望根据TheBostonConsultingGroup预估从到年，全球汽车／电动车销量加总年均复合增长率约为1%，并预计年，全球车市销量将增加至1.09亿辆，但汽油，柴油车将被各种形态的电动新能源车来取代。虽然在未来10年，全球车市的销量复合增长率CAGR可能只有1-2个点，但随着消费者从汽油车转换成新能源电动车及从人驾车转换成SAEL3-L5自动驾驶车需求的不断扩大，我们预期全球车用半导体市场仍将大幅增长，未来15年的复合增长率可能超过20%，远高于市场预期低于10%的增长。1.人驾到自驾，重点在成本及视觉／AI芯片技术：很多产业专家说未来的自驾车就像装了四个轮子的智能手机，以自驾技术的难度及半导体配置而言，我们不同意这说法，我们认为自驾车像是装了四个轮子的智能AI服务器（如果透过远端控制软件来协作，自驾车队更像装了四个轮子的智能集群系统），Gartner在年四季度预测在年，全球有近74.6万自驾车，而目前使用激光雷达来作为视觉功能的SAEL4-L5的自驾车成本要超过20万美元，昂贵的激光雷达感测元件就要5万美元以上，所以很难普及到自用车，像是特斯拉不使用光达，但透过3颗前置摄像头（60，，公尺视觉距离），1颗后置摄像头（50公尺视觉距离），4颗前后侧边摄像头（80-公尺视觉距离），12颗环绕车身的超音波感测器（感测距离8公尺），及一颗前置雷达（公尺视觉距离）推出的L3-L4全自动驾驶解决方案，整体额外自驾功能成本应该不超过2万美元。所以我们认为另一个研究机构ABI预估至年，L3-L5自动驾驶车将达到八百万销量，于年达到全球8%汽车销量市场份额的预测，可能还过于保守，我们估计于年全球超过30%的汽车销量将具备L3-L5的自动驾驶功能，未来15年的复合增长率达到30-35%。2.油车到新能源车，重点在电池及电力驱动技术：虽然全球纯电动车占比在年连5个点都没有，但从挪威在五年内就要全面禁售燃油车，其他主流国家陆续在，年执行禁售燃油车，我们因此预估在年，全球可能有超过50%的新车上市，将都是纯电动车，而彭博社预估到了年60%的新车将是纯电动车，我们预估未来15年的复合增长率达到20-25%。比较特别的是全球十大传统车厂因为燃油引擎技术的包袱，及缺乏领先的电池及电力驱动技术，反而不如一些新兴电动车公司如特斯拉，蔚来，小鹏，理想及未来的苹果，阿里巴巴，富士康，百度都想跨足，这足以解释为何市场给新兴电动车数倍于传统车厂的市场估值。年起禁售燃油车：挪威；根据挪威道路协会统计，福斯旗下品牌奥迪（Audi）e-tron是挪威年的电动车市占冠军，总销量达9,台。年的销售冠军特斯拉Model3在年跌入第二名，销量为7,台，福斯的ID.3以7,台名列第三。据挪威道路协会数据，挪威的电动车渗透率由年的42％增加至年的54％。若将油电混合车也算在内，渗透率更高达83％。年起禁售燃油车：英国首相宣布英国可能提前10年自年起禁止;荷兰，丹麦、冰岛、爱尔兰，德国，印度，以色列年起禁售燃油车:法国，西班牙，台湾年起禁售燃油车:日本欧洲车厂进度：德国BMW承诺于年前至少推出12款纯电动车及25款全新电动车和油电混合车；德国Benz规划于年以前所有车款都会提供纯电动车版本；法国宝狮Peugeot指出于～年拟发表7款油电混合车和5款电动车；福斯VW将在年前销售3mnEV，纯电动车占比达25%，并在年前推50款EV,30款油电混合车；Volvo年生产车款全面配备电动引擎,仅贩售电动车及混合电动车美国车厂进度：美国GM于年前将推20款全电动车，于年前于全球停产汽柴油引擎车，全面转型至电动车；Ford在-年将推出13款电动及油电混合车款，并于今年二月宣布投资10亿美元改造德国科隆组装厂为电动车厂房，让欧洲福特车销售于年前改为全电动。亚洲车厂进度：日本Toyota(Panasonic)车销量在为电动;Nissan预计于年推出12款纯电动车；Honda将2/3车款在转为电动；韩国Hyundai/Kia将于年会有14EV车款（vs.2车款in）二、自驾及电动车比例增加及每车半导体价值提升是两大驱动力未来半导体产业多样化的动能无虞,亿物联网遍地开花的长期成长趋势不变,但以份额而言,我们认为汽油引擎车转马达电动车，接着是由人驾转SAE3-5级自驾车的占比提升，加上电动车及自驾车的技术演进（耗能降低，电池密度提升，电源转换系统重量降低，摄像头，感测器，雷达，激光雷达数量提升，及人工智能芯片运算能力提升但要求耗能持续降低），这些技术演进将逐步拉升每台电动车及自驾车的半导体价值，这两大驱动力对全球车用半导体公司及产业未来二十年将产生重大影响,因此我们不认同IHSMarkit对全球车用半导体于-复合成长率约7%的预估,我们认为全球车用半导体市场于-年复合成长率应有机会超过20%（主要系增加AIGPU,FPGA,ASIC，激光雷达,以太网络,碳化硅的价值及数量）,远超过全球半导体市场在同时间的复合成长率的5－6%,约占全球半导体市场(包括记忆体部分)的份额在年达到30%(从’s5%),每车半导体价值从年的美元，暴增10倍到年的2,美元。而中国车用半导体市场因中国及国际大厂主导全球马达电动车，车用电池，及SAELevel3-5自驾市场及技术更新,我们因此预估于-年中国车用半导体市场的复合成长率应超过全球的20%,达到近25-30个点的复合增长率。那为什么我们比专业研究机构较为乐观，而预估全球车用半导体市场于-年复合成长率可能超过20%呢？（1%CAGR来自于全球车市成长，9-11%CAGR来自于每车车用芯片数目增长，8-10%CAGR来自于芯片平均单价提升）。以中国大陆为例，根据中国汽车工业协会预估，汽车搭载芯片的数量在快速增长，电动车搭载芯片的数量高于燃油汽车，年，中国生产的汽车安装的平均芯片数目约为颗，年增加至颗，预测年将增加至颗（5年复合成长率达10%），而同时期外国品牌增加一倍到1,颗（5年复合成长率达7%），因为通常新能源电动车加了更多的电子控制单元用在区域网络，驱动系统，摄像头传感系统及先进驾驶辅助系统，其国内，国外品牌电动车平均芯片数目于年将高达1,-1,颗（5年复合成长率高达12%）。三、全球车用半导体市场，未来与现在大不同归因于电动车对功率半导体的需求大增，全球功率半导体龙头英飞凌(InfineonTechnologies)的全球车用半导体市场份额从年的16.7%，拉高到年的18.5％，一举抢下恩智浦(NXP)蝉联多年的全球车用半导体龙头宝座。而目前十大汽车半导体厂商合计占全部市场的八成以上，市场集中度偏高。特别的是，目前全球前五大汽车半导体厂皆是由整合元件制造商（IDM）掌控，合计持有超过70%份额，主要系车用半导体主要多是用6”,8”,及12”特殊制程生产各种功率器件及微控制器，而且这些产品和半导体制程工艺都需要经过全球车厂数年及非常严格的品质，可信度，耐高温严寒等测试。虽然全球车用半导体产业，目前由传统的整合元件制造商（IDM）掌控，但我们预期未来有些前十大，甚至前五大车用半导体厂都可能易主，主要是因为当SAEL3-L5自驾系统兴起，人工智能，摄像头感测器，激光雷达，毫米波雷达，蜂窝车联网C-V2X的射频放大器，以太网络芯片公司的兴起，而这些芯片很多是由无晶圆设计公司，或非传统车用的IDM半导体大厂在主导，尤其在人工智能方面，有特斯拉自研的双人工智能ASIC芯片，英伟达的OrinAI计算平台及Cuda软件，谷歌张量处理器(TensorProcessingUnit)，英特尔／Altera/Mobileye的CPU/FPGA/AI解决方案，地平线L3/L4自动驾驶(16nm征程3.0芯片,及未来的4.0，5.0),苹果自研自驾车用AI芯片；在车用摄像头感测芯片方面，有索尼，三星及韦尔的豪威；在激光雷达方面，有Lumentum，AMS,IIVI,英特尔，Waymo/谷歌；在蜂窝车联网C-V2X方面有Skyworks,Qorvo,Avago/博通，及其代工厂的稳懋，宏捷科，三安光电，还有磊晶外延片IQE，全新光电,Kopin等供应商；在以太网络芯片方面有博通,美满及瑞昱的以太网络芯片，除了英伟达之外，这些公司目前都排不上前十大车用半导体厂商，但以后车用人工智能及激光雷达芯片的全球龙头，确实有机会进入全球前十大车用半导体厂商。四、自驾带动AI,激光雷达，摄像头，毫米波雷达，蜂窝车联网，及以太网络芯片需求1.出租车与自用车在自驾AI脑平台决策层的竞争根据我们在自驾AI脑平台决策层的研究，就美国自驾出租车，公交车运营商而言，WaymoOne的技术还有大数据里程数明显领先GMCruise，但大多都采用2-4颗英伟达的GPU及2-4颗英特尔的x86CPU芯片架构，加上庞大的视觉感测系统，我们估计其AI芯片加上视觉软硬件成本将轻易超过15万美元;而就全球自用自驾车而言，Tesla的自研人工智能双ASIC芯片,低成本视觉架构，超过10亿英里大数据里程数，在成本（不超过2万美元假如包括软件）效率(SAEL3-L4FSD)的比较上，都遥遥领先英伟达及Mobileye的解决方案，我们认为英伟达的AIGPU虽然拿到最多的设计方案，也有极优秀的精确度，但因整体建制成本过高，比较适合可以分摊折旧，长时间创造营收运营的自驾出租车队，而不适合一般自用车，所以全球自驾自用车要普及，英伟达必须要将其自驾车芯片平台成本大幅降低，否则我们将看到Tesla的自驾FullSelfDrivingFSD自用车持续主导L3-L4自驾自用车市场。就中国大陆自驾出租车，公交车运营商而言，百度ApolloGo的技术还有大数据里程数明显领先AutoX，但两方案应该都是采用英伟达的GPU及英特尔的x86CPU芯片架构，加上庞大的视觉感测系统，我们估计其AI芯片加上视觉软硬件成本将超过10万美元;而就国内自用自驾车而言，地平线征程5/67nm的自研人工智能ASIC芯片,应该明显领先黑芝麻的A016nm芯片解决方案，但若比较Tesla自研芯片，英伟达的AIGPU，英特尔MobileyeEyeQ5/Q6,除了价格及成本优势外，国内自研自驾车ASIC芯片，应该还需要2-3年的时间才能追上国际大厂。Waymo／谷歌的SAEL5出租车自驾方案：不同于Tesla的Fullself－driving自驾车，驾驶还是要时时将手放在驾驶盘上，并介入突发状况，而去年谷歌推出的WaymoOne,就决定把安全驾驶员移除，但对于远程操作员仍需才孔急，而Tesla已经透过其全球使用客户进行L3自驾功能，并有上千位测试客户进行L4Beta版本的测试，Waymo还是仅在凤凰城进行测试，若要继续扩张，Waymo还需要搭建出新区域的高精度地图，扩大服务区域到凤凰城以外的区域，尤其是车辆密集，行人，自行车混合，及有工地，大雨，大雪的区域。累计至年12月,谷歌的Waymo已经累计了0万英里自动驾驶里程数的大数据,透过建置更庞大的无人驾驶出租车车队。我们认为谷歌是利用其在机器学习及云端软，硬件的技术领先优势，加上机器学习终端软件，固件(firmware)，安卓物联网作业系统及半导体芯片整体解决方案模块（由英伟达的图形处理器，谷歌张量处理器TPU，英特尔x86中央处理器,及现场可编程门阵列芯片FPGA/PLD组合而成），我们估计其整体SAEL5无人驾驶系统及视觉配备软硬件成本应超过20万美金（尤其是安装5颗长，中，短程激光雷达，4颗雷达，9个摄像头），来进行无人驾驶整车制造。虽然建造成本高昂，但Waymo自动驾驶系统在时速里以下行进时的精确度,安全防护,资料中心/云端训练学习应明显的领先同业,而像安卓物联网作业系统AndroidOS主导智能手机般地抢下乘坐共享服务业,出租车／公交车等公共运输服务业,及产品运送的物流服务业（WaymoVia）等大部分的自动驾驶市场。Tesla是全球自用车里程数及低成本L3/L4自驾的赢家：低成本视觉系统：不同于Waymo,英伟达，Mobileye／Intel，地平线，百度，华为，滴滴，阿里巴巴，富士康及国内各大车厂的激光雷达解决方案，特斯拉宣称人眼的视觉就像摄像头（可视距离达公尺），坚持不使用激光雷达（可视距离也是公尺），所以Tesla透过3颗前置摄像头（60，，公尺视觉距离），1颗后置摄像头（50公尺视觉距离），4颗前后侧边摄像头（80-公尺视觉距离），12颗环绕车身的超音波感测器（感测距离8公尺），及一颗前置雷达（公尺视觉距离）推出的L4自动驾驶解决方案，整体额外自驾视觉功能硬件成本应该不超过美元。低成本AI芯片：再加上TeslaHardware3.0于年所推出的自研ASIC双芯片，双核架构，采用12核心ARMCortex-A72CPU,两颗双核36TeraOPS的AINPU（NeuralProcessingUnit,4x36=TOPS）,三星14nm制程工艺,60亿个晶体管，芯片面积mm2,假设14nm近6,美元晶圆代工成本加上3,美元封测成本，良率90%，每片晶圆可以切割颗芯片来测算，每片芯片制造成本约45美元，一组AI芯片成本不超过美元，这是远低于英伟达上千甚至上万美元的人工智能芯片的解决方案，而根据工商时报年8月报导，Broad

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