今年以来，随着特斯拉的不断降价，新能源汽车市场迎来了激烈的价格战。 我们认为，价格战的背后，也折射出行业深处正在发生的剧变。 智能汽车革命正在迎来下半场。

2022年，我国新能源汽车销量将突破600万辆，占汽车总出货量的比重首次超过25%； 乘用车ADAS渗透率已达50%以上，均超出预期。 经过几年的发展，汽车智能化在技术、功能、产品等方面都发生了翻天覆地的变化。 汽车正逐渐从交通工具向智慧出行空间转变，高度智能化、电动化的下一代智能汽车正在推动汽车产业链从底层硬件架构、软件架构、产品形态乃至产业链生态发生新的变革。 变革正在发生，汽车产业面临百年未有之深刻变革。

本文我们围绕汽车行业发生的变化，结合长期的观察和思考，提炼出一些关于汽车行业发展趋势的看法和结论，与读者分享。

汽车电子电气架构向集中集成演进

（博世集团-汽车电子和电气架构的阶段图）

随着汽车电动化、智能化的快速推进，汽车产品呈现出显着的集成化发展趋势，汽车电子电气架构将逐步走向集中化发展。

分布式架构严重阻碍汽车智能化发展，存在较大瓶颈难以突破。

汽车电子电气架构决定了智能功能的上限。 如果没有先进电子电气架构的支持，无论安装多少所谓的汽车智能功能，都无法支撑车辆的不断更新和持续领先，更谈不上带来车辆成本降低和量产。 研发效率。

• 从车辆设计/制造的角度来看，分布式EE架构过于复杂且难以物理安装。 随着电子电器产品在车辆上应用的增多，ECU的数量从几十个迅速增加到100多个。ECU的数量越多，对应总线的线束长度就越长，线束的重量也会相应增加。

• 从成本角度看，汽车电子产品成本已从1970年代的4%增长到2020年的30%左右，随着汽车智能化的发展趋势还将进一步提高。 同时，随着电子电气控制器数量的增加，线束数量的增加，整个系统的重量也随之增加，这将导致整车成本增加，车辆自动化水平低下。集会。 预计到2030年，汽车电子价值将占整车价值的50%，重量将占整车重量的5%左右。 因此，减重、降低成本成为架构持续演进的核心驱动力。

• 从计算能力和功能角度来看，L0-L2级别的ADAS解决方案大多由4-5套ADAS子系统组成。 每个子系统通常以一体机的形式执行特定的功能（具有独立的传感器+ECU（MPU+MCU）+算法）； ECU和子系统相对独立，可能由不同的供应商提供。 框架无法复用，难以统一维护和升级（编程语言和逻辑算法不一致），因此存在复用性不足和算力浪费。 问题。 为了实现更复杂的功能，需要同时开发多个控制器进行验证。 一旦任何一个ECU出现问题，整个功能都可能失效，无法满足汽车智能化快速迭代的需求。

传统的分布式架构已经成为未来智能汽车难以承受的负担。

集中式架构是未来智能汽车的终极架构形式

汽车的分布式电子电气架构已经无法适应汽车智能化的进一步演进，高集成度才是解决之道。

通过用少量高性能计算单元替代过去大量的分布式MCU，将多个分散的小型传感器集成为功能更强的单个传感器。 汽车功能逐渐集成化、集中化。 ECU负载的减少，意味着车辆上原本搭载的几十个、上百个传感器被每个ECU的软件和硬件一一剥离，然后功能主要通过软件迁移到域控制器上。 不同功能的域进一步集成，达到跨域集成阶段，进而进入中心计算定位域阶段。

集中式电子电气架构通过DCU进一步整合了整个车辆架构，相当于单个ECU的“扩展”和多个ECU的“合并”。 集中式架构可以大幅减少ECU数量和线束连接器成本，集中计算能力和功能，减少资源浪费，大幅降低成本，提高系统开发和运行效率； 并且软件和硬件将实现高度解耦，可以进行OTA升级，使得汽车的功能边界可以不断拓展。

中低端车型智能市场仍有很大空间

近年来，智能辅助驾驶领域的Tier 1一直处于“军备竞赛”状态，各种令人眼花缭乱的智能功能纷纷涌现。 随着消费者对智能功能的需求越来越强烈，面对日益激烈的竞争，主流车型标配智能功能已成为主机厂的重要市场策略。

智能功能已经成为消费者购车时考虑的重要因素。

消费者在购买电动汽车时考虑的问题中，除了低成本和环保之外，高智能化也成为重要的考虑因素。 这也说明电动汽车真正进入市场驱动阶段，不再依赖政策补贴、牌照等因素； 而造车新势力的产品也逐渐被消费者认可：

（麦肯锡-2023中国汽车消费者洞察）

消费者对智能配置的需求强烈，可以大大增加他们的购车意向。 停车场、高速公路、城市道路也是目前客车自动驾驶的三大应用场景。 超过75%的用户有自动泊车和高速公路领航辅助的需求，城市道路领航辅助的需求也占比超过60%。 。 在高端电动汽车市场，消费者更加关注汽车的智能化，领先主机厂将带动整体电动汽车行业向“更智能”的方向升级。

（麦肯锡-2023中国汽车消费者洞察）

同时，据相关统计，具有智能配置的座舱将大幅提升用户购车意愿，占比78.40%，其中近20%的用户认为智能座舱是必买配置。

以上数据都表明，未来整车厂之间的竞争将不仅仅局限于续航里程、充电时间、车辆成本、性能等传统指标。 智能配置将在消费者的购车决策中发挥重要作用。

中低端车型的智能功能市场还存在很大缺口，整车厂亟待填补。

虽然文章开头提到新能源汽车销量和ADAS功能取得了不错的进展，但智能辅助驾驶功能实际量产仍存在大部分市场空白。 2022年，中国乘用车销量为2356.3万辆，其中销量25万辆以下的中低端车型占据近80%的市场份额。 智能辅助驾驶功能的安装率仍然不高：

• 其中，备受消费者关注的智能停车功能APA，在25万元以下车型中渗透率不足10%； 高速领航辅助功能NOA普及率仅为1.1%；

• 高速辅助HWA普及率较高，15万元以下车型安装率为13.1%，15万-25万元车型安装率为32.9%。

• 另一方面，从车型来看，2021年A级车销量市场占比达55%，电动化率仅为20%。 该细分市场市场仍以燃油车为主，而传统分布式车辆架构在实现智能化功能方面存在很大局限性； 随着汽车电气架构的演进，未来电动化率将进一步提升。

•因此，智能辅助驾驶功能在中低端价位的乘用车中仍有很大的市场空间。

面对汽车智能化的发展趋势，主机厂对于智能驾驶辅助功能“上车”有着明确的需求。 通过不断提高汽车功能的丰富程度，各类功能已成功开发，可以覆盖大部分日常任务。 利用场景提升用户的驾驶体验，培养用户的使用习惯。

但目前整车厂也面临着智能驾驶辅助功能产品供应商众多，但实际用户体验较差、成本较高，无法实现预装标准配置等问题； 而在量产过程中，“成本低-安全性高-体验好”的高标准也给Tier1带来了巨大的挑战，“演示经常有，但量产却很难找到”，中端市场空间广阔。向低端乘用车转型也意味着对Tier 1技术和工程能力的双重考验。

软件定义汽车带来新的商业模式

随着汽车架构的集中化演进和软硬件的高度解耦，未来软件服务将成为主机厂的差异化竞争力，“软件定义汽车”正在成为不可阻挡的趋势。

软件价值的提升带来更广阔的想象空间

汽车智能化将带动汽车软件开发需求爆发式增长。 预计2025年智能汽车代码产生量将达到7亿行，较2020年增长2.3倍。未来，随着汽车智能化的不断升级和软件生态的逐步繁荣，需求汽车软件开发将呈爆发式增长，汽车软件成本占比将大幅增加。

与智能手机的发展趋势类似，智能汽车的核心价值正在从过去的工具消费品的主要属性快速转向具有运营升级属性的智能移动出行空间。 因此，在未来的汽车消费价值链中，软件将带来价值和收入大幅增长。

（华为&安永—2022智能汽车云服务白皮书）

随着汽车智能化的发展和竞争的日益激烈，主机厂迫切需要体现产品的个性化和差异化。 因此，自动驾驶领域和智能座舱领域成为绝对的价值高地，也是各主机厂关注的焦点。 场地。 未来，软件定义汽车的深度和价值将不断增长，主机厂将逐步实现商业化层面软件价值的转变。

随着自动驾驶技术在效率、安全性、易用性、用户场景使用频率等方面不断完善和优化，智能功能将逐渐取代续航里程、充电效率等工具属性指标，成为消费者出行时的重要考虑因素。汽车购买决策。 因素，最终将实现软件价值的商业变现和商业模式的创新。

（罗兰贝格—智能汽车软件白皮书）

预嵌入硬件和冗余设计已成为主流做法

对于新能源汽车来说，OTA升级可以不断更新和完善汽车的性能和功能，让车辆变得更好、更安全。 这是智能汽车与传统汽车最大的区别。

在OTA模式“鼻祖”特斯拉的推动下，主机厂开始认识到软件和服务收费的重要性，通过硬件预嵌入等方式提升车辆的感知、计算和执行能力。 虽然短期软件不足以充分发挥硬件能力，但车企期望通过OTA远程升级推迟此类收入。 硬件预嵌入已成为汽车行业的趋势。 特斯拉、威小利等造车新势力不断通过OTA升级提升用户体验，并对车内娱乐服务、自动驾驶等功能实行订阅制或一次性收费，为可持续商业模式带来新机遇的原始设备制造商。 很大的想象空间。

冬季，新能源汽车不可避免地会面临充电慢、启动功率不足、续航里程降低等问题，给车主带来很大的困扰。 特斯拉、比亚迪、JK等车企通过OTA改进，对能量回收、热管理、制动等各个方面进行了升级。 他们不仅考虑到用户冬季的安全，还注重车辆的续航能力。 这一改进改善了车主在寒冷天气下的驾驶体验，体现了电动汽车在智能化方面的显着优势。

对于Tier1来说，在软件定义汽车时代，软件的商业模式也呈现出多元化的趋势：（1）一次性投入研发费用购买软件包，如ADAS/AD算法包； （2）单车软件授权费（）、收费（按照整车出货量和单价的一定比例划分）； （3）一次性研发费用和自行车包装。 随着软件定义汽车的不断发展，产业链生态系统正在逐步开放。 主机厂将通过向用户收取软件授权费和OTA更新服务费来完成闭环商业模式。

软件正在赋予汽车更多的变量，使其更加个性化和创新，拉近与消费者的距离。

汽车行业积极拥抱SOA架构

软件定义汽车已成为行业共识。 各大主机厂都在大力投入建立内部软件开发团队，旨在构建自己的基础软件平台架构和上层开放接口，重构软件生态系统。

传统的软件架构有很大的局限性

由于软件和硬件在组件层面解耦，软件独立成为核心组件产品。 汽车软件的复杂度不断增加，代码量迅速增加，开发难度也随之增加。 在软件架构层面，汽车软件架构也在从面向信号的架构（-）转向面向服务的架构（-）。

传统分布式EE架构下汽车软件面向信号的架构已经不能满足汽车智能化的需求：

1）固定架构缺乏灵活性：ECU各功能的编码在架构设计阶段就预先定义在ECU排序文件中，在运行过程中依次调用、一一运行。 ECU之间的信号发送和接收关系是静态的，信号只能通过网关转发，不灵活。

2）无法支持OTA升级：固定的软件架构限制了用户的个性化开发需求。 OTA外部开发者无法通过软件定义新功能，无法支持软件的在线升级和迭代更新。

3）巨大的开发和修改成本：在面向信号的架构下，如果需要修改某个软件功能，则必须修改整车的通信系统和ECU，而ECU异化的增加导致修改过程的成本和复杂性。 。

SOA软件架构已成为必然趋势

SOA软件架构不是一种特定类型的软件产品，而是一种软件架构设计理念，具有接口标准化、松耦合、灵活、易扩展等特点。 其本质是将原本分散的ECU及其相应的基础软件功能进行模块化、标准化，重新部署成分层的软件架构。 汽车可以为驾驶员提供不同的软件配置，无需添加或更换硬件。 不同的服务使得满足“万人”的个性化需求成为可能。

由于SOA架构的“松耦合”特性，无论是服务组件还是硬件都可以通过标准化的方式连接和访问。 如果要添加某个功能，只需要添加相应的服务组件，并使其调用不同的硬件功能即可。 真正实现平台化、模块化的快速开发：

从长远来看，SOA架构将重构汽车生态系统，汽车行业很可能复制PC和智能手机的软件分工模式。 上汽、小鹏汽车、威马、合众等整车厂纷纷布局SOA软件架构的发展。 OEM厂商可以自建操作系统和SOA平台，也可以与供应商合作，引入大量算法供应商和生态合作伙伴，形成开发者生态系统。 未来，主机厂可以为用户提供全生命周期的软件服务。

目前，一辆新车的平均研发周期已从过去的5至7年缩短至2至3年。 一级供应商向整车厂提供的技术和服务在时间上更加紧迫，时间间隔更短，技术要求更加灵活2023.01汽车销量，必须结合整车厂的具体需求。 软件的迭代周期越来越短，独立于硬件的软件升级成为持续为客户提供价值的关键。 在SOA架构下，开发人员可以更加专注于上层应用的开发，而无需重新编译底层算法甚至每个ECU中的软件。 这也解决了同一应用在不同机型、硬件环境下重复开发的问题。 这些痛点使得汽车软件架构非常灵活且易于扩展，使其真正实现通用化、平台化、模块化。

未来Tier1的产品生态将更加开放

随着智能汽车时代的加速，主机厂对功能的新鲜度和丰富度提出了极高的要求。 黑盒交付已经不再流行，注定会被主机厂抛弃。

成功也是“黑匣子”，失败也是“黑匣子”——ADAS领先者落后

说到黑盒交付，绕不开的一家公司是，作为大学基础学术研究与商业应用相结合的成功典范、自动驾驶领域的先行者、全球最重要的ADAS芯片解决方案之一供应商。 堪称自动驾驶领域的“活化石”。 但现在这个ADAS时代的霸主正在逐渐失去优势。

（基于蔚来ES8的首款量产车型）

1998年，创始人、以色列希伯来大学教授阿姆农在日本做学术演讲时被丰田投资，随后创立了该公司。 自成立以来，“芯片+算法”软硬件一体化的组合解决方案受到车企青睐。 巅峰时期全球市场占有率达到70%，包括日产、凯迪拉克、宝马、通用、大众等汽车。 ADAS解决方案已被主要制造商部署。 长期以来，其在ADAS市场占据绝对主导地位。

2014年成功登陆美国股市，市值80亿美元； 2017年3月，被芯片巨头英特尔以153亿美元收购； 2022年将再次在纳斯达克上市，但第二次IPO后的估值仅超过1600亿美元，与英特尔最初希望的500亿美元估值相去甚远。

事物繁荣但衰落。 在众多竞争对手的围攻下，他们已经开始落后。 近年来，重要客户相继流失，特斯拉、威小力、宝马、大众等传统大客户相继选择进行自主开发或与其“分手”。 在2022年及以后推出的新车型中，尤其是智能电动汽车中，整车厂几乎全部选择英伟达、高通、华为等科技巨头的自动驾驶芯片。 这个时代已经逐渐结束了。

智能汽车时代，只有“白盒”解决方案才能满足主机厂差异化、个性化的产品快速迭代需求。

抛开核心技术、算法、芯片性能、事故等原因，落后的核心原因是其过去“黑匣子交付”的ADAS解决方案不适用于新能源智能汽车。

“黑匣子交付”有很大的局限性。 虽然汽车行业使用“黑匣子交付”模式已有近一百年，但在智能汽车产业链生态逐渐开放的时代，“黑匣子交付”已经不能满足当前主机厂对汽车的需求制造业。 “黑匣子投放”存在太多的不可控性。 传感算法预装在嵌入式系统的芯片内。 完全封闭系统的OEM无法看到算法如何运行、获取核心数据或独立修改内部算法。 和调整，二次开发仍然需要依赖供应商团队，不利于算法的实时迭代升级，软硬件无法实现更高效的协同开发，迭代周期较长。

在汽车智能化趋势的今天，主机厂车型和装机功能的更新换代周期缩短，不同主机厂对产品有个性化、差异化的需求，更倾向于与供应商合作，根据需求共同研发更新。 改变通过自主研发更新实现一定程度的差异化设计。 看似标准化、软硬件一体化，但封闭的“黑匣子”系统很难满足主机厂快速迭代的需求。 “白盒交付”可以理解为解决方案提供商在交付给OEM时给出一份使用说明书。 OEM可以认识、了解、使用产品，并可以在此基础上继续做二次开发。

针对这一趋势，业内一些玩家也开始布局开放的产品生态系统，地平线、英特尔等公司就做出了很好的榜样。 例如地平线的天工开物平台提供模型库、工具链等，帮助主机厂降低开发难度； 从底层到硬件到软件都是开放的，客户可以从任意层购买的服务，然后在上面构建自己的算法或应用程序；

自动驾驶竞争下半场，开放、快速迭代、差异化将是未来智能驾驶辅助系统的主旋律。

结论

随着汽车智能化革命之路进一步深入，智能辅助驾驶功能赛道升级，主机厂对智能辅助驾驶功能的需求日益迫切。 能否真正实现商业化，或许是整车厂接下来关注的焦点。 当主机厂越来越多地打价格战时，利润率必然导致利润率越来越低，迫使Tier 1进一步降低成本； 当软件定义汽车时代真正到来时，主机厂自身的产业链生态将不得不重点关注结构，Tier1也需要开始思考下一阶段的核心竞争力。 如今，智能汽车产业链快速转型，无论是整车厂还是Tier 1企业都需要适应节奏、拥抱变化。 智能汽车的未来将走向何方，我们拭目以待。

由于篇幅限制，我们无法在本文中展开更多观点。 如果您是行业专家、汽车电子领域的创业者、或者关注该领域的投资人，欢迎您与我们联系，我们期待与您进行更深入的交流。

参考：

[1]2021.05，开元证券，《智能汽车专题报道软件篇：迈向SOA软件架构》

[2] 2021.12，艾瑞咨询，《中国智能驾驶产业研究报告》

[3]2022.10，新能源汽车产业研究，《产业研究：驾驶室集成电气架构对芯片和软件的挑战》

[4]2022.03，东北证券，《行业深度：汽车软件黄金赛道2023.01汽车销量，厂商成长多维度分析》

[5]2022.08，中信证券，《专题研究：ADAS辅助驾驶领域全球领先者》

[6] 2022.08，华为&安永，《2022年智能汽车云服务白皮书》

[7]2022.11，中国汽车报，““黑匣子”还是“白匣子”，就是这个问题”

[8]2022.12，麦肯锡，《2023年中国汽车消费者洞察》

[9]2023.01，甲子光年，《2023年智能驾驶行业研究报告》

[10]2023.03，罗兰贝格，《智能汽车软件白皮书——自行车价值翻倍，软件集成服务或成主流》