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來 源 |東吳汽車黃細裡團隊
撲克導讀
最近，華為造車的消息傳得沸沸揚揚。
有媒體傳出消息，華為消費者 BG 正在與智能汽車解決方案BU進行整合，總負責人是華為消費者業務 CEO 餘承東。
也有行業人士認為，榮耀手機業務剝離後，消費者 BG 的業務將出現一個大空檔，而汽車業務或將填補這個空檔。
今天，華為正式亮出了自己的態度：
華為不造車，但我們聚焦 ICT 技術，幫助車企造好車。
同時，就智能汽車部件業務的管理做出決定，將智能汽車解決方案 BU 的業務管轄關係從 ICT 業務管理委員會調整到消費者業務管理委員會，同時任命汪濤為消費者業務管理委員會成員。
重組消費者 BG IRB 為智能終端與智能汽車部件 IRB，將智能汽車部件業務的投資決策及組合管理由 ICT IRB 調整到智能終端與智能汽車部件 IRB。任命餘承東為智能終端與智能汽車部件 IRB 主任。
任正非也對此表態：
以後誰再建言造車，幹擾公司，可調離崗位，另外尋找崗位。
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以下來自東吳汽車研究報告《【重磅深度】軟體定義汽車，全棧自研國產龍頭華為》
正文
汽車智能電動化催生萬億市場，華為入局汽車領域
根據華為數據，當汽車智能化滲透率每提高1%，全球汽車零部件（除美國市場外）市場擴大33億美元；若智能化和電動化同時提高1%，全球汽車零部件市場將擴大60多億美元，以此作為測算依據，若智能化+電動化滲透率共同提高50%，全球將新增超萬億元市場。在智能電動浪潮下，汽車產業正發生巨變，汽車架構以「電子+電氣」為核心逐步演變為「通信+計算」為核心，核心體現為硬體、軟體、通信架構三大升級。晶片+作業系統+中間件+應用算法軟體+數據構建核心技術閉環，誰把握其中一環，或將實現產業鏈地位的提升。
華為ICT技術深厚，奠定堅實基礎
華為在ICT領域奠定的核心技術優勢包括：芯+OS+AI算法+雲+傳感器。
1）芯：海思通用五大類晶片，為汽車芯蓄力，包括AI晶片昇騰系列、CPU鯤鵬晶片、手機SOC晶片麒麟系列、5G基站晶片天罡和5G基帶晶片巴龍、聯接晶片凌霄系列。
2）OS：研發鴻蒙作業系統儲備基礎軟體技術，轉化為汽車鴻蒙座艙作業系統HOS、智能駕駛作業系統AOS、智能車控作業系統VOS以及跨域集成軟體框架Vehicle Stack。
3）AI算法：依託昇騰AI晶片+AI機器學習算法基礎實現計算的快/準/巧。
4）云：依託依託昇騰+鯤鵬等晶片，實現無時無刻的雲服務。
5）傳感器：布局雷射雷達+攝像頭+毫米波雷達。華為的深厚技術遠不止於此，在此次全球智能電動化汽車競爭中，助力中國汽車工業加速崛起。
華為以雲-管-端協同全方位布局，向汽車SAY：Hi!
華為雲-管-端布局指：云：智能雲平臺，管：智能網聯，端：智能駕駛、智能座艙、智能電動。華為定位汽車增量市場，發布Hi全棧智能汽車解決方案包括：
1）1個計算與通信與通信架構，實現：硬體可擴展，軟體可持續OTA升級更新。華為在計算與通信架構之上提出跨域集成軟體堆棧（VehicleStack），共同構建數字系統，實現三個作業系統的互聯互通，基於服務理念而構造，為車企搭建可持續的盈利模式。
2）5大智能系統：智能車雲、智能網聯、智能駕駛、智能座艙、智能電動。
3）雷射雷達等全套的智能化部件。HI技術幫助汽車產業實現技術升級，快速開發領先的智能電動汽車，為消費者帶來最佳出行體驗。
前言：軟體定義汽車背景
智能網聯汽車快速發展，2025年將超3千億市場規模。隨著智能汽車快速發展，智能座艙和ADAS功能均不斷升級，不論是傳感器數量、晶片算力還是單車價值均實現快速提升。參照我們前期發布的第1篇《軟體定義汽車，智能座艙先行》和第2篇《軟體定義汽車，ADAS正加速》報告，重點梳理了座艙和ADAS升級路徑、上下遊產業鏈的競爭格局以及根據我們自建的汽車之家樣本資料庫測算了市場規模。智能座艙方面，我國智能座艙市場規模將由2020年的567億元提升至2025年的1030億元，CAGR超過+15.2%；ADAS方面，我國自動駕駛市場規模將由2020年的844億元提升至2025年的2250億元，CAGR超過+21.3%。全球來看，根據華為數據，當汽車智能化滲透率每提高1%，全球汽車零部件（除美國市場外）市場空間擴大33億美元；若智能化和電動化同時提高1%，全球汽車零部件的空間將擴大60多億美元。若智能化+電動化滲透率共同提高50%，全球將新增超萬億元市場。
智能汽車架構由下往上依次為車輛平臺+外圍硬體+晶片平臺+系統軟體（作業系統）+應用算法軟體。在智能網聯汽車產業大變革下，軟體定義汽車理念已成為共識。傳統汽車採用的分布式電子電氣（E/E）架構因計算能力不足、通訊帶寬不足、不便於軟體OTA在線升級等瓶頸，不能滿足現階段汽車發展的需求，E/E架構升級已成為智能汽車發展的關鍵。參照我們發布的第3篇《軟體定義汽車，E/E架構是關鍵》結論，E/E架構升級包括硬體、軟體、通信架構三大升級，特斯拉已經做到一個中央計算平臺控制整車，而傳統汽車主機廠/Tier 1級供應商無法一步到位，因此多為跨域融合方案（即3個域或5個域等）。實現軟體定義汽車的關鍵變量即為：晶片+作業系統+中間件+應用算法軟體+數據五大核心技術，未來誰能把握其中一環或將實現汽車產業鏈地位的提升。
根據我們第4篇《軟體定義汽車，AI晶片是生態之源》結論，AI晶片長期將逐步形成特斯拉自研自用，Mobileye+NVIDIA+華為三強格局。特斯拉FSD晶片自研自用，引領產業發展，屬於獨立一級；全球GPU領域AI龍頭NVIDIA和背靠英特爾的汽車AI晶片龍頭Mobileye屬於第一陣列；華為技術強勁自建生態體系屬於1.5陣列，有望快速突圍進入第一陣列；國內智能駕駛AI晶片新銳地平線等處於第二陣列。
作業系統：巨頭構建基礎平臺，Tier二次開發做差異化產品，是軟體生態的基石。參照我們前期發布的第5篇《軟體定義汽車，作業系統是汽車之魂》，以前車企採用8位或16位嵌入式MCU，不支持複雜的QNX、Linux等作業系統。隨著域的逐漸形成，需要管理的算法軟體和代碼量均指數級提升，打造適配的作業系統勢在必行。特斯拉基於Linux自建作業系統，系統簡約、流暢，是汽車界的「蘋果」；大眾作為汽車界的代表不安現狀，不僅研發應用層軟硬體，同時也基於Linux、QNX和VXworks等研發VW.OS軟體作業系統。NVIDIA、Mobileye、美國黑莓、華為、百度等科技網際網路巨頭則構建廣義作業系統基礎軟體平臺，欲打造汽車界的「Google安卓」。Tier則針對主機廠的傳感器、自動駕駛算法方案的不同二次開發做差異化產品。其中NVIDIA基於QNX開發基礎軟體平臺；Mobileye基於Linux開發基礎軟體平臺；美國黑莓推出QNX的智能駕駛版本；華為推出智能座艙作業系統OS（基於鴻蒙微內核）、智能駕駛作業系統AOS、智能車控作業系統OS；百度基於QNX開發基礎軟體平臺。
軟體定義汽車，應用層功能是試金石。應用算法軟體工程化、集成化即為ADAS功能或座艙的應用，如ACC自適應巡航、自動泊車等功能。算法系統主要為三大部分：感知融合、決策規劃、控制。感知算法供應商已較為成熟，此類玩家多為傳感器供應商及科技創企。決策規划算法主要涉及全局路徑規劃、行為決策、運動規劃等，涉及整車系統方案，此類玩家多為車企/科技網際網路/L4駕駛創企。3）控制算法主要涉及執行端，此類玩家多為傳統底盤電子和車企。車企在軟體布局由淺至深依次為：軟體整合、決策規劃、感知、基礎軟體（OS）。
華為組織架構變革，正式進軍汽車產業
華為成立智能汽車解決方案BU，正式進軍智能汽車領域。華為有兩大主要責任機構：ICT基礎設施業務管理委員會和消費者業務管理委員會。消費者委員會包括消費者BG和消費者BG區域組織兩個部門，負責消費者業務的戰略和經營管理。ICT下設六個部門：運營商BG、企業BG、網絡產品與解決方案、Cloud & AI BG、ICT區域組織和智能汽車解決方案BU。汽車BU隸屬於華為的ICT，由華為輪值董事長徐直軍統領。汽車BU是公司面向智能汽車領域的端到端業務責任主體，將華為公司的ICT技術優勢延伸到智能汽車產業，提供增量ICT部件和解決方案。根據36氪，華為消費者BG正在與智能汽車解決方案BU進行整合，總負責人是華為消費者業務CEO餘承東。
華為車BU核心骨幹攜帶硬科技+汽車產業基因。總裁王軍此前任職於華為日本運營商業務部，曾任華為無線網絡業務部FDD產品線總裁。副總裁鄭剛曾任北汽集團黨委常委，北京新能源總經理、黨委書記，曾獲「中國十大首席品牌官」。另一位副總裁何利楊曾任華為西歐企業業務部部長、華為全球解決方案總裁、華為業務BG解決方案總裁。他們都具有深厚的項目經驗和純熟的業務能力，與首席技術官蔡建永、產品經理李振亞等共同構成了汽車BU的領導骨幹。除了高管團隊之外，汽車BU從汽車ICT業務領域抽調多名核心技術骨幹組建新業務。
華為ICT技術深厚，奠定堅實基礎
華為在ICT領域積累了深厚的技術基礎，包括且不限於晶片-作業系統-機器學習算法-雲技術-傳感器等，是培育華為汽車業務的沃土。
3.1晶片全面布局，支撐華為強大生態體系
華為晶片全面布局，五大類晶片是支撐華為生態的基礎。華為旗下的海思半導體2004年成立，目前已經建立起了比較完善的晶片產品體系。海思晶片在通用領域主要分為五大類：AI晶片昇騰系列、雲計算處理器鯤鵬晶片、手機SoC晶片麒麟系列、5G基站晶片天罡和5G基帶晶片巴龍、聯接晶片凌霄系列。在汽車專用領域，目前昇騰310、昇騰910分別用於汽車端自動駕駛推理和企業雲端訓練，鯤鵬920作為智能駕駛CPU晶片用於通用計算，巴龍5000為5G通信晶片，麒麟710A為座艙域的SoC。
3.1.1.麒麟晶片應用於手機/汽車座艙領域
麒麟晶片經歷寒武紀IP授權到自研崛起，主要應用於手機/車機等終端。早在1991年，華為就成立了自己的ASIC設計中心，1993年成功研發出華為第一塊數字專用集成電路。2013年底，華為海思推出了麒麟910，這是其第一款SoC，儘管由於性能和兼容性等原因，沒有完全得到市場的認可，但標誌著其已經有能力自主研發的手機晶片。經過幾年的發展，2020年Q2全球手機AP晶片華為海思位居第三，超越三星，佔據16%的市場份額，相比去年同期增長超30%。國內位居第一，市場份額達到41%。華為發布麒麟710A進軍汽車座艙域。麒麟710A在麒麟710的基礎上進行了CPU降頻處理，從原先的2.2GHz降到了2.0GHz，由中芯國際代工，採用14nm工藝。
華為、高通等新進入者共同搶佔傳統汽車晶片廠商份額。座艙晶片和消費電子應用類似，功能安全標準高於消費電子領域，所以汽車座艙晶片運算性能一般低於手機，但可靠性、穩定性高於手機。從工藝製程角度來看，消費電子領域的晶片製程已經普及7nm，部分產品達到5nm，傳統汽車晶片廠商晶片製程仍主要為16nm\28nm等。傳統座艙域的晶片玩家主要為NXP、瑞薩、英飛凌、TI等，高通、華為等作為手機晶片領域的龍頭企業，以晶片算力高等優勢正不斷搶佔傳統汽車電子市場份額。
3.1.2.昇騰晶片應用AI計算領域
昇騰系列智能晶片為AI應用提供算力支持。按照算法分類，AI晶片分為雲端訓練和邊緣端/終端推理晶片兩部分。推理晶片一般用於邊緣端領域，使用雲端訓練好的算法模型進行運算。訓練晶片則應用於企業研發內部/雲計算，用於訓練算法模型，相對而言訓練晶片要求算力更高。從技術路線來看，AI晶片主要分為GPU、FPGA和ASIC三類。業界一般認為，GPU方案通用性較高，支持的算法多，生態優越；ASIC方案性能功耗比優，在少數算法上性能表現突出；FPGA方案則介於兩者中間。華為於2018年首發昇騰310推理晶片，可用於邊緣計算領域，以及汽車自動駕駛域控制器MDC平臺中。此外，華為於2019年發布昇騰910訓練晶片應用於雲端領域。
華為基於昇騰310晶片打造汽車自動駕駛域控制器MDC平臺。昇騰310是一款高效、靈活、可編程的AI處理器。基於典型配置，性能達到16TOPS/INT8，8 TFLOPS/ FP16，而其功耗僅為8W。能效比高於目前主流的自動駕駛英偉達Xavier與Mobileye EyeQ4。並於在2018年推出汽車自動駕駛MDC計算平臺以及高階自動駕駛全棧解決方案，包括分別對應於L3、L4級自動駕駛的MDC 300和MDC 600平臺。MDC集成了華為自研的Host CPU晶片、AI晶片、ISP晶片與SSD控制晶片，並通過底層的軟硬體一體化調優，在時間同步、傳感器數據精確處理、多節點實時通信、最小化底噪、低功耗管理、快速安全啟動等方面業界領先。現階段華為已有MDC300、MDC600、MDC210、MDC610四款智能駕駛域計算平臺。
汽車AI推理晶片格局清晰，寡頭壟斷。ADAS領域的AI晶片玩家主要為特斯拉、英偉達、Mobileye、華為、地平線等。特斯拉自研自用，自成一派。對外提供AI晶片的供應商方面英偉達、Mobileye處於絕對第1檔，英偉達主要面向L2+及以上高級別自動駕駛，對外提供晶片+基礎軟體平臺（不提供應用軟體算法），Mobileye主要面向L0-L3級的ADAS領域，對外提供攝像頭+晶片+基礎軟體+應用算法的一體式解決方案。華為因產品仍未搭載到上市車型，處於第1.5檔，模式和英偉達類似；地平線和Mobileye模式類似，等處於第2檔。
雲端AI晶片領域，英偉達為絕對市場龍頭，華為、寒武紀等加速追趕。在雲端AI晶片領域，英偉達屬於絕對龍頭，佔據AI晶片90%市場份額，主要系英偉達打造了一系列基於其GPU的深度學習SDK，包括Cuda、cuDNN、TensorRT等，降低了開發者利用GPU進行深度學習訓練和推理的門檻，加快了計算速度，短期內其他廠商難以突破其應用生態。華為於2019年發布昇騰910晶片，採用臺積電7nm EUV工藝製造，最多32核心，熱設計功耗350W。它的半精度浮點性能高達256TFlops，內核面積182.4平方毫米，運算密度超過NVIDIA V100、Google TPU v3，整體性能高達512PFlops。
3.1.3.鯤鵬CPU晶片應用於通用計算領域
最新鯤鵬920晶片已實現通用計算最強算力，性能優於其他廠商的同類型晶片。鯤鵬920基於ARMv8指令集，是行業內首款7nm數據中心ARM處理器，採用多發射、亂序執行、優化分支預測等多種手段，並針對大數據、分布式存儲、資料庫及雲服務等場景進行了優化，提升了其性能。鯤鵬920擁有64個內核，集成8通道DDR4，可以提供多個接口，主頻可達2.6GHz，總帶寬640Gbps。鯤鵬920面向數據中心，主打低功耗強性能，性能達到業界領先水平，尤其是整型計算能力，業界標準SPECintBenchmark評分超過930，超出業界標杆25%，同時能效優於業界標杆30%。
3.1.4.巴龍和天罡晶片應用於通信領域
華為5G通信晶片包括巴龍和天罡系列晶片。巴龍5000目前少有的已經商用的5G基帶終端晶片。巴龍5000支持NSA和SA兩種組網方式，兼容2G、3G、4G和5G多種網絡制式，覆蓋sub-6GHz和mmWave頻段，峰值下載速率分別可達4.6Gbps和7.5Gbps。目前比亞迪已宣布旗下車型漢將採用華為以巴龍5000為核心的5G通信模組MH5000。天罡晶片是全球首款5G基站晶片，在集成度、算力、頻譜帶寬等方面表現出色。三方面性能的改善，使得基站的尺寸縮小超過50%，重量減輕23%，安裝時間相比4G節省一半。因而，華為自主研發5G基站能夠實現體積小、重量輕、性能強等多項優勢，超過以往的4G基站，並實現成本的壓縮。
目前市面上發布的5G基帶晶片有5款，紫光展銳的春騰510，高通的X50/X55，華為的巴龍5000，聯發科的M70，還有三星的Exynos Modem 5100。已經商用的只有巴龍5000和高通的X50、X55。
3.2.鴻蒙作業系統，連接無限可能
華為鴻蒙是面向全場景微內核的分布式OS，可實現跨平臺協作。鴻蒙是全世界第一個面向全場景微內核的分布式OS，其開發的初衷是為了提升作業系統的跨平臺能力，包括支持全場景、跨多設備和平臺以及應對低時延和高安全性挑戰的能力。鴻蒙系統具有四大特點：分布架構、天生流暢、內核安全和生態共享；有三層架構：第一層是內核，第二層是基礎服務，第三層是程序框架。2019年鴻蒙OS 1.0率先用於智慧屏產品，計劃從2020年起將逐步用於手機、平板、汽車等更多智能設備中。
鴻蒙系統具備四大技術特性，分布架構、天生流暢、內核安全、生態共享。1）分布式架構保證系統穩定性：鴻蒙採用分布式架構能實現開發跨終端分布式應用，且保證系統的穩定性，系統中某部分發生故障，仍可繼續運行。2）時延引擎＋高性能IPC，通信效率更高：鴻蒙OS通過使用時延引擎和高性能IPC兩大技術，解決現有系統性能不足的問題，提高通信效率。3）微內核+外核設計，安全性更高：鴻蒙系統採用微內核+外核設計，其中微內核無需Root權限，外核服務則相互隔離，從而提升系統安全。4）開發環境更豐富，生態共享：華為提供的集成開發環境，和支持多語言統一編譯的方舟編譯器，應用程式開發人員可以大幅提高軟體開發效率。
2020年8月華為公布鴻蒙座艙作業系統HOS、智能駕駛作業系統AOS和智能車控作業系統VOS以及跨域集成軟體框架Vehicle Stack。跨域集成軟體堆棧（VehicleStack）可實現三個作業系統的互聯互通，基於服務理念而構造，為車企搭建可持續的盈利模式。華為自動駕駛作業系統內核（含虛擬化機制）已獲得業界Safety領域最高等級功能安全認證（ISO 26262 ASIL-D），成為我國首個獲得ASIL-D認證的作業系統內核；同時，該內核於2019年9月獲得Security領域高等級信息安全認證（CC EAL 5+），標誌著該系統內核已成為業界首個擁有Security & Safety雙高認證的商用OS內核。
3.3. 機器學習算法實力強勁，實現快/準/巧
諾亞方舟實驗室和智能車雲服務產品部是機器學習軟體算法的核心支撐團隊。華為智能車雲服務產品部和諾亞方舟實驗室形成聯合攻堅技術團隊（Noah CV Lab & Octopus），開展自動化數據標識、傳感器融合算法、SLAM/VIO算法、智能決策和推理、路徑規劃和運動控制、智能交通系統模擬仿真等業務方向的研究。華為八爪魚（HUAWEI Octopus）自動駕駛雲服務依託聯合團隊以及諾亞方舟實驗室的最新研究成果，優化自研算法，多項算法模型的精準率達到業界領先水平。
華為選擇開源數據集進行算法驗證測試，並在自有數據集驗證以構建億級數據標註能力。算法的優劣主要是通過數據集測試結果進行評判，自動駕駛最重要的測試任務包括了3D目標檢測、2D目標檢測、語義分割、實例分割、場景流預測、光流預測、深度估計等，其中3D目標檢測和2D目標檢測是最核心的標杆任務場景。3D目標檢測數據集包括Kitti、nuScenes、lyft dataset、Waymo open dataset、appllo scape、H3D等，其中nuScenes和Waymo是最具份量的測試集。2D目標檢測則以COCO測試集為標杆。華為選擇業界最具權威性的開源數據集作為算法驗證集進行測試，通過持續優化算法設計，實現數據挖掘算法在數據集上獲得SOTA性能，以提升華為在自動駕駛數據迭代領域的競爭力。在開源數據集獲得模型驗證後，華為還會在自有數據集驗證數據挖掘的閉環系統，構建高質量的億級數據標註能力，以滿足商用環境下量產算法對數據規模的要求。
華為機器學習軟體算法實力強勁。在2020年7月華為在第二屆自動駕駛數據集2020 nuScenes Challenge 的3D 目標檢測挑戰賽中，華為諾亞方舟實驗室與HUAWEI Octopus自動駕駛雲服務聯合團隊Noah CV Lab & Octopus，取得了3D detection track第一名（mAP：64%，NDS：69%）的成績，大幅領先第二名CenterPoint (UT Austin) mAP 3.1，NDS 1.5個百分點，超過上一屆挑戰賽冠軍模型 mAP 11.4，NDS 5.7個百分點。截止2020年7月，華為諾亞方舟實驗室 Noah CV Lab團隊穩居COCO BBOX Detection（2D目標檢測）的榜首（2020年度挑戰賽尚未開賽），領先第二名1個百分點。
3. 4. 雲服務加速崛起
華為雲業務發展駛入快車道，營收規模、付費用戶數、基礎設施規模等迅速增長。華為的高速發展與其開發者的增長密切相關，2016年華為雲與計算領域開發者僅有2.5萬，目前已經接近200萬。華為計劃進一步擴大其規模，2019年推出「沃土計劃 2.0」，計劃未來5年投資15億美元發展雲與計劃開發者。據Canalys報告顯示，2020年Q2中國公有雲服務市場中，華為佔15.5%，超越騰訊雲和百度雲排名第二，僅次於阿里雲，同比增速259.6%。目前華為雲已經推出二百餘項雲服務與二百餘項解決方案，年交易額已超過10億元，訂單數量超過10萬。中國，華為雲已服務於政府、網際網路、汽車製造、金融、基因等多個行業，包括30多個國家級部委、600多家政府與公共事業單位、網際網路50強企業中的30家、20多家大型車企、14家基因領域企業等。
3.5. 傳感器廣泛布局
汽車ADAS傳感器各有優劣勢。攝像頭：基本原理是透鏡呈像，可探測駕駛員周圍如信號燈、路標等信息，但缺點是無法探測障礙物與車之間的距離，且受天氣和光線影響較大。毫米波雷達：通過毫米波的反射來進行探測，探測距離遠、受天氣影響小，但是無法探測行人和樹木等低電波反射率物體。雷射雷達：通過發射和接受雷射光束探測目標位置，可繪製出高精的3D地圖，可以探測出物體與車之間的距離，但其價格昂貴，受天氣影響較大。目前主流的解決方案是使用多種傳感器，相互協同補充。
華為在2020年北京車展發布了8M前視雙目攝像頭、超級魚眼攝像頭、77GHz毫米波雷達，支持短距、中距和長距多種不同應用場景、等效100線的雷射雷達傳感器，以及4D成像毫米波雷達。其中雷射雷達方面，華為將於2021年底量產混合固態雷射雷達，可以做到等效100線。到2024年左右，下一代華為全固態雷射雷達將量產。
華為的MEMS雷射雷達技術能有效增加雷射雷達的探測距離和視場角。雷射雷達可分為機械旋轉式和固態雷射雷達兩種。2020年7月2日，世界智慧財產權組織國際局公布了一款華為的雷射雷達專利。華為該產品是一款MEMS固態雷射雷達，有別於傳統MEMS雷射雷達的一個發射和接收組件，該雷達採用了多個發射和接收組件。專利圖中畫出了3個測距模組，每個模組都含有雷射發射器101a，分光鏡102a，接收器103a。這種設計雖然會增加雷達的體積，但是可以有效增加探測距離和視場角。
車載雷射雷達行業主要為初創企業為主。華為雷射雷達競爭對手包括：Velodyne、Quanergy、Ibeo和國內的禾賽科技、速騰聚創、大疆。Velodyne涉及雷射雷達業務較早，有一定技術積累，目前市場份額最高。禾賽科技技術實力較強，其產品主要針對中高速的無人駕駛計程車。速騰聚創不僅提供雷達產品，也提供相應算法，其產品在低速物流車已經有所應用。目前已過車規且量產的固態雷射雷達產品主要有Velodyne的Velarray和大疆的Tele-15和Horizon。相比而言，華為的雷射雷達水平和垂直視場角較大，掃描範圍更廣；垂直角解析度更低，掃描更加精確。
HI全棧智能汽車解決方案，形成五大系統
華為基於在ICT領域積累的晶片、作業系統、機器學習算法、雲服務等基礎技術，全面進軍智能汽車領域。2020年10月30日發布華為智能汽車解決方案-HI品牌。HI全棧智能汽車解決方案包括：1）1個計算與通信與通信架構，實現：硬體可擴展，軟體可持續OTA升級更新。華為在計算與通信架構（CCA）之上提出跨域集成軟體堆棧（VehicleStack），共同構建數字系統，採用微服務和微插件，並基於服務理念而構造，為車企搭建可持續的盈利模式。2）5大智能系統：智能車雲、智能網聯、智能駕駛、智能座艙、智能電動。3）以及雷射雷達等全套的智能化部件。HI技術幫助汽車產業實現技術升級，快速開發領先的智能電動汽車，為消費者帶來最佳出行體驗。
華為賦能汽車E/E架構升級。隨著汽車行業由軟體定義功能逐步取代硬體定義，華為使能汽車有分布式電子+電氣架構向計算+通信架構轉變。架構升級核心體現為：硬體、軟體、通信架構升級。1）硬體架構升級：由分布式向域控制/中央集中式發展，算力利用率更高，統一交互，實現整車功能協同。2）軟體架構升級：軟體架構分層解耦，促使軟體通用性，便於管理供應商。3）通信架構升級：LIN/CAN向乙太網發展，滿足高速傳輸、低延遲等性能需求。
4.1.雲-智能雲平臺
基於昇騰910AI晶片打造智能雲平臺。智能車雲服務包括：自動駕駛雲服務（提供數據服務、訓練服務、仿真服務）、車聯網雲服務（三電、智能駕駛、智能座艙數據採集與存儲）、高精地圖雲服務（打造動態地圖聚合平臺，不自己搭建地圖，而是讓地圖供應商在雲服務上呈現）。
4.1.1.華為自動駕駛雲服務
自動駕駛雲服務行業存在的痛點包括：1）海量採集數據，有效數據佔比少，對AI算力要求高；2）自動駕駛開發涉及技術棧多，孤島工具多。3）虛擬仿真需要豐富的場景庫，及高性能仿真系統。4）上市缺乏評測標準和體系，商用運營缺乏監管平臺。華為利用自身在雲計算、人工智慧、車聯網等ICT技術的多年積累，通過構建統一的全棧雲平臺，助力傳統車企快速上市自動駕駛，為評測機構及政府部門提供評測、監管服務。
華為推出自動駕駛雲服務，Octopus八爪魚系統可實現數據服務、訓練服務、仿真服務。1）數據服務：針對海量原始數據，基於融合標註能力，多模型並行等平臺能力，自動化形成數據集。2）訓練服務：AI晶片與框架結合大幅提升訓練效率，在典型的ResNet50網絡的訓練中，Altas900集群有近2倍的訓練速度提升，同時支持業界主流的深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch。3）仿真服務：實現車-路端等的多樣數據高效轉換為仿真場景庫。此外，可實現攝像頭、雷射雷達、毫米波雷達、車輛動力學、不同天氣和路況仿真等。此外，自動駕駛雲服務還包括評測服務：可對接管率、交通規則、感知、決策、規劃、控制等模塊進行分析評測，服務於車輛評測機構，提升評測效率。
4.1.2.華為車聯網雲服務
車聯網雲服務的行業痛點包括：1）海量數據異構，對數據的統一處理能力要求高；2）安全問題頻發，缺少對車輛安全運行的運維監管。3）對平臺安全、可靠性要求較高。
華為發布OceanConnect車聯網平臺，全面使能車企數位化轉型。華為於2018年6月在德國發布了OceanConnect車聯網平臺，致力於使能車輛的智能化網聯、車企的服務化轉型和交通的智能化演進。傳統模式下，消費者和車企聯繫較少，缺乏粘性。華為車聯網平臺可實現智能駕駛、智能座艙等數位化部件的狀態數據和故障數據的採集和存儲，形成統一的智能車輛數據資源池，再基於雲端強大的AI和大數據能力，實現數據資產貨幣化，為客戶提供更有價值的汽車服務，如智能駕駛、車隊管理、預防性維修等。
OceanConnect華為車聯網平臺數位化每一輛車，數位化每條路。1）生態使能：通過數據和業務分離結構，幫助車企掌控數字資產，匯聚第三方內容和應用生態，構築以車企為中心的生態系統。2）聯接使能：為汽車提供穩定聯接，支撐億級海量連接和百萬級高並發；通過全球可達的公有雲部署能力，滿足車企業務全球化運營需求。3）數據使能：通過對車況和駕駛行為等車輛大數據的採集與分析，在雲上實現人和車的數字畫像（Digital Twins），通過精準車主駕駛行為及出行場景分析，使能智能內容分發和業務推薦。4）演進使能：車聯網平臺與V2X協同發展，從單車智能到車、路協同智能，使能未來智能交通，提升社會交通整體的安全性和效率。
華為發布三電雲服務：融合電池機理和數據模型，實現電池安全預警與壽命精準管理。華為基於在電池領域豐厚的技術積累，結合雲計算、AI、大數據等技術，推出了三電雲服務能力，可以實現車輛狀態雲端可視、電池故障預警、熱失控防控、電池健康狀態精準評估、電池剩餘壽命精準預測以及電池控制策略優化。
4.1.3.華為高精地圖雲服務
高精度地圖雲服務行業存在的痛點在於：1）測繪法律法規規定的資質門檻要求高；2）海量地圖測繪數據的安全保存要求高；3）數據脫敏和地圖元素提取對AI算力和算法要求高。
華為將打造全國高精度動態地圖聚合平臺，高精地圖的企業可在雲服務上呈現。2020年北京車展上華為發布高精地圖雲服務，即打造全國高精度動態地圖聚合平臺，通過與圖商夥伴數據合作，形成優勢互補，為客戶提供覆蓋更廣、質量更優、動態鮮活的地圖數據服務能力。華為高精地圖雲服務為客戶提供了存儲與應用合規、自動駕駛應用支撐、高精地圖分發、動態地圖數據分發和高精地圖數據安全5大服務能力，服務於車聯網位置應用、智能網聯產業園區、自動駕駛仿真/運營和自動駕駛服務等四大場景。
4.2.管-智能網聯平臺：
5G車載模組+T-Box+乙太網關
華為打造智能網聯解決方案，實現車內、車外高速連接。1）打造開放的端、雲智能網聯解決方案，讓每一輛車永遠在線，服務直達；2）全球首款2G/3G/4G/5G全制式的V2X開放車載模組，使能夥伴開發專業產品；3）OceanConnect 車聯網聯接管理雲服務，全球接入，支持千萬級車輛同時在線；4）基於領先網絡技術，打造車內GE~10GE以上乙太網絡。
華為核心產品包括：5G+C-V2X車載通信模組、T-Box、車載網關、RSU等。1）華為5G車載模組MH5000：不僅讓車載終端具備高速率、低延時的5G移動通信能力，還可以同時具備車路協同的C-V2X（Cellular Vehicle-to-Everything）通信能力。華為5G通訊模組MH5000高度集成了5G與C-V2X技術，採用5G基帶晶片Balong5000，具備單芯多模、高速率、上下行鏈路解耦、支持SA（5G獨立組網）和NSA（5G非獨立組網）雙模組網、支持C-V2X等特性。2）華為T-Box平臺：華為早在2016年發布第一代T-BOX平臺，可實現車聯聯網、車輛控制、數據安全等功能。於2019年華為發布新一代T-box平臺，可大幅提升智慧座艙的響應速度、運行速度，較上一代產品響應速度提升50%，運行速度提升60%，可實現車輛防盜、網絡安全保障、藍牙車鑰匙、遠程控制、雲服務對接等功能。目前比亞迪已宣布旗下車型漢將採用華為以巴龍5000為核心的5G通信模組MH5000。
4.3.端側-智能駕駛系統：
晶片硬體+OS+雲服務+傳感器
從智能駕駛升級路徑情況來看，現階段處於L3級導入期。2018年進入L2級部分自動駕駛時代，駕駛過程可實現脫腳，算力需求小於10TOPS，代表功能為ACC with LKA、APA等。2020年逐步進入L3級有條件自動駕駛時代，可解放雙手，算力需求大約為30-60TOPS，駕駛員不必一直監控系統，但必須時刻保持警惕並在必要時進行幹預，代表功能為TJP、RPK等。到2025年將逐步進入L4級高度自動駕駛時代。隨著晶片和算法等性能增加，自動駕駛功能將進一步升級，City Pilot、更高級的AP等功能湧現，E/E架構進一步升級。到2030年將逐步進入L5級完全自動駕駛時代，整車控制完全由系統控制，算力需求甚至超過1000TOPS。
華為打造MDC智能駕駛平臺，開放合作促進智能駕駛發展。1）發揮華為雲+AI優勢，打造車雲協同的智能駕駛平臺，包括：智能硬體平臺（即指晶片平臺，華為採用其自研的Host CPU和AI晶片、ISP晶片、存儲控制晶片打造的MDC域控制器）+智能駕駛OS+Octopus八爪魚自動駕駛雲服務+ADAS軟體算法。2）建立認證標準和對接流程，打造開放傳感器生態；3）支持合作夥伴開發智能駕駛算法、構建靈活適配智能駕駛場景的差異化應用、服務和解決方案。4）建立對接規範，與主流廠商共同構建執行部件生態。5）推動面向智能駕駛的行業標準和立法落地，凝聚行業共識，共同拓展未來產業空間。
華為定位汽車增量市場，具備全棧式提供自動駕駛解決方案的能力，核心產品包括：晶片方案+作業系統+ADAS算法軟體+雲服務。公司定位為汽車增量市場，為汽車客戶提供增量部件，客戶可根據自身需求有選擇的採用華為的方案。2019年華為基於昇騰310晶片發布MDC300、MDC600平臺。2020年北京車展前夕，華為發布新一代平臺MDC210和MDC610分別提供48及160TOPS算力可支持L2+，L3~L4級自動駕駛。
4.4.端-智能座艙系統：
麒麟晶片+鴻蒙OS+應用生態
華為打造CDC智能座艙平臺，全場景協同，創造體驗新標杆。1）打造CDC智能座艙平臺，實現智能汽車與智慧型手機在硬體、軟體和應用生態等全產業鏈的無縫共享；2）基於智慧型手機Kirin晶片構建IVI模組，發揮產業鏈協同的規模效應，降低硬體成本；3）基於鴻蒙OS，共享華為「1+8」 生態，實現跨終端的全無感互聯；4）共享智慧型手機豐富APP生態提升用車體驗開放API，使能跨終端夥伴發展智能座艙應用。
華為將基於麒麟晶片及鴻蒙作業系統，打造智能座艙平臺和生態。2019年推出Hicar車聯互聯解決方案，實現深度互聯「1+1+N」模式，即一部手機，一個車機及其他智能終端的互通互聯。HiCar生態合作夥伴已經超過20家車廠，合作車型超過150款車型，具有30多款應用。2021年HiCar預裝車型達到500萬輛。此外，在2020年Hi 品牌日，華為針對C端汽車用戶發布了前裝產品HMS for Car，車內投屏HiCar和後裝產品車載智慧屏。Harmony車機OS是第一個真正為智能座艙開發的中立開放式OS。HMS for Car和Hicar業務現仍屬於消費者業務，兩個業務板塊約400多人。
4.5.端-智能電動系統：
mPower+晶片硬體+整車控制OS+三電雲服務
華為打造VDC智能電動平臺，使能車企電動汽車差異化體驗創新。華為聚焦電動汽車，打造VDC智能電動平臺，使能車企面向不同的用戶偏好，創造差異化用戶體驗，為客戶提供VDC硬體平臺+整車控制OS。將網絡能源產業鏈和技術優勢引進智能電動汽車，打造mPower多形態電驅、高效車載充電產品。2019年4月上海車展上，華為首次以汽車Tier1的定位亮相，並展示了mPower智能電動等一系列汽車數位化解決方案，包括車載充電系統、電機控制器（MCU）、電池管理系統（BMS）、三合一電驅動系統、多合一電驅動系統，以及直流充電模塊，旨在為車企提供多形態電驅、充電及電池管理系統的動力域解決方案。
MPower智能電動是華為自研的三電系統，主要包括BMS電池管理系統、MCU電機控制系統、車載充電系統及車下充電模塊，為車企提供多形態電驅、充電及電池管理系統等解決方案。2020年3月，華為的mPower智能電動產品獲得德國萊茵TUV安全認證，表明mPower從研發到生產的全流程體系符合ASILD標準要求。
華為為新能源汽車提供HiCharger直流快充模塊和車載充電機（OBC）。DC-DC是對電路進行直流變壓，將電池包的高壓電壓轉換為低壓電壓供給車載電子器件使用，電動汽車車載充電機（OBC）是指固定安裝在電動汽車上的充電機，充電時經過OBC給汽車電池充電，保證系統安全。2020年4月發布新一代HiCharger直流快充模塊，進軍充電樁領域。新一代模塊可以達到30kW（國內版本），另外還會向海外推出20kW的版本，兩個版本可同尺寸兼容。秉承「可靠高效、智能低噪」的設計理念，HUAWEI HiCharger直流快充模塊將有效解決充電基礎設施行業痛點問題。
2020年9月華為發布業界首款多合一電驅動系統DriveONE，電機智能油冷技術有效提供性能。華為多合一電驅動系統集成了MCU、電機、減速器、DCDC、OBC、PDU、BCU七大部件，實現了機械部件和功率部件的深度融合。1）相比業界水冷電機，相同功率和扭矩下，電機體積的可減少15%；2）可實現繞組平均峰值溫度降低30℃，磁鋼峰值溫度降低15℃，油冷電機壽命可延長一倍；3）根據電機溫度和工況，智能調節油泵的噴油量和油速，當電機在低速運轉時，可以降低油泵的出油量，節約能效，提升整體系統效率。4）軸承是電機中的易損部件和瓶頸，華為設計的油道可實現主動噴淋，潤滑軸承和齒輪，使得軸承壽命提升10%。
定位增量部件供應商，
全面與汽車產業鏈合作
5.1.車企層面
華為定位汽車增量部件供應商，與各大車企開展戰略合作。到2020年5月，華為與18家車企建立了5G汽車生態圈，意在加速5G車載技術在汽車領域商業進程。華為可提供全棧式智能汽車解決方案，可根據車企需求晶片方案+作業系統+ADAS算法軟體+雲服務其中任意環節。車企和華為的合作可分為三大類：
Level 1:即為軟體實力較弱的車企，由華為作為Tier 1提供整套解決方案產品（晶片+作業系統+算法軟體+傳感器的一整套方案），車企實現集成；
Level 2:即為具備部分軟體算法（如融合決策算法）的車企，由華為提供基礎晶片+基礎軟體（作業系統）平臺+傳感器及感知算法，車企負責融合決策算法。
Level 3:即為軟體算法實力突出（感知融合+決策控制算法）的車企，由華為提供基礎晶片+基礎軟體（作業系統）平臺，車企負責ADAS整套算法。
5.2.零部件層面
華為智能汽車包含「雲-管-端」架構。雲即為智能車雲，管即為智能網聯；端則從座艙擴展到了智能駕駛、智能座艙、智能電動。現階段華為產品尚未大規模量產，未來兩年將有大量的公司參與到華為產業鏈中，共同助力中國汽車工業的自主崛起。
投資建議
我們看好「5G/AI技術進步+特斯拉催化」帶來的新一輪自動駕駛行情。區別於2015-2016年，這輪行情不同點：1）軟體取代硬體定義汽車，E/E架構升級成為關鍵已是行業共識；2）用戶版L3級ADAS功能滲透率快速提升從而帶來單車價值量上升。華為以晶片、作業系統、機器學習算法、雲服務、傳感器等眾多核心技術進軍汽車領域，定位核心增量部件，為智能汽車提供全棧式解決方案，看好華為汽車產業鏈。
零部件方面，看好與華為汽車業務的（潛在）合作方：華陽集團（智能座艙+智能駕駛），中國汽研（車路協同+智能網聯平臺），中科創達（中間件），德賽西威（智能座艙+智能駕駛），四維圖新（地圖），富臨精工（減速器），湘油泵（壓鑄件）等。
整車方面，受益於電動智能車可不斷OTA升級，使車企與用戶關係從一錘子買賣變成持續性服務，不僅改變未來居民生活方式且帶來社會效率進一步提升。美國特斯拉目前是引領者，而中國車企有望通過與華為深度合作，藉助華為在智能電動領域積累的核心技術優勢厚積薄發，最終有望實現自主崛起。標的上不僅看好汽車產業的重生，更看好自主品牌的崛起！傳統車企：長城/吉利/長安/比亞迪/廣汽/上汽。造車新勢力：蔚來/小鵬/理想。
風險提示
智能網聯汽車行業發展不及預期。可能出現智能網聯汽車行業技術發展較慢，或出現相關事故使發展停滯情況。
法律法規限制自動駕駛發展。道路測試、運行安全、駕駛規則、信息安全、責任劃分等等都需要法律法規的支持。要想推動智能汽車行業發展，完善立法是核心要素之一。
中美貿易摩擦加劇的風險。若中美貿易摩擦加劇，將影響晶片的供應。
你自以為的極限，只是別人的起點？
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