软件定义下一代汽车,国产龙头依旧是:华为!

华为ICT技术深厚,奠定坚实基础。华为在ICT领域奠定的核心技术优势包括:芯+OS+AI算法+云+传感器。1)芯:海思通用五大类芯片,为汽车芯蓄力,包括AI芯片昇腾系列、CPU鲲鹏芯片、手机SOC芯片麒麟系列、5G基站芯片天罡和5G基带芯片巴龙、联接芯片凌霄系列。2)OS:研发鸿蒙操作系统储备基础软件技术,转化为汽车鸿蒙座舱操作系统HOS、智能驾驶操作系统AOS、智能车控操作系统VOS以及跨域集成软件框架VehicleStack。3)AI算法:依托昇腾AI芯片+AI机器学习算法基础实现计算的快/准/巧。4)云:依托依托昇腾+鲲鹏等芯片,实现无时无刻的云服务。5)传感器:布局激光雷达+摄像头+毫米波雷达。华为的深厚技术远不止于此,在此次全球智能电动化汽车竞争中,助力中国汽车工业加速崛起。

华为以云-管-端协同全方位布局,向汽车SAY:Hi!华为云-管-端布局指:云:智能云平台,管:智能网联,端:智能驾驶、智能座舱、智能电动。华为定位汽车增量市场,发布Hi全栈智能汽车解决方案包括:1)1个计算与通信与通信架构,实现:硬件可扩展,软件可持续OTA升级更新。华为在计算与通信架构之上提出跨域集成软件堆栈(VehicleStack),共同构建数字系统,实现三个操作系统的互联互通,基于服务理念而构造,为车企搭建可持续的盈利模式。2)5大智能系统:智能车云、智能网联、智能驾驶、智能座舱、智能电动。3)激光雷达等全套的智能化部件。HI技术帮助汽车产业实现技术升级,快速开发领先的智能电动汽车,为消费者带来最佳出行体验。

投资建议:我们看好“5G/AI技术进步+特斯拉催化”带来的新一轮自动驾驶行情。区别于2015-2016年,这轮行情不同点:1)软件取代硬件定义汽车,E/E架构升级成为关键已是行业共识;2)用户版L3级ADAS功能渗透率快速提升从而带来单车价值量上升。华为以芯片、操作系统、机器学习算法、云服务、传感器等众多核心技术进军汽车领域,定位核心增量部件,为智能汽车提供全栈式解决方案。零部件方面,看好与华为汽车业务的(潜在)合作方:华阳集团(智能座舱+智能驾驶),中国汽研(车路协同+智能网联平台),中科创达(中间件),德赛西威(智能座舱+智能驾驶),四维图新(地图),宁德时代(电池),富临精工(减速器),湘油泵(压铸件)等。整车方面,受益于电动智能车可不断OTA升级,使车企与用户关系从一锤子买卖变成持续性服务,不仅改变未来居民生活方式且带来社会效率进一步提升。美国特斯拉目前是引领者,而中国车企有望通过与华为深度合作,借助华为在智能电动领域积累的核心技术优势厚积薄发,最终有望实现自主崛起。标的上不仅看好汽车产业的重生,更看好自主品牌的崛起!传统车企:长城/吉利/长安/比亚迪/广汽/上汽。造车新势力:蔚来/小鹏/理想。

风险提示:自动驾驶行业发展不及预期,法律法规限制自动驾驶发展,中美贸易摩擦加剧的风险。

智能网联汽车快速发展,2025年将超3千亿市场规模。随着智能汽车快速发展,智能座舱和ADAS功能均不断升级,不论是传感器数量、芯片算力还是单车价值均实现快速提升。智能座舱方面,我国智能座舱市场规模将由2020年的567亿元提升至2025年的1030亿元,CAGR超过+15.2%;ADAS方面,我国自动驾驶市场规模将由2020年的844亿元提升至2025年的2250亿元,CAGR超过+21.3%。全球来看,根据华为数据,当汽车智能化渗透率每提高1%,全球汽车零部件(除美国市场外)市场空间扩大33亿美元;若智能化和电动化同时提高1%,全球汽车零部件的空间将扩大60多亿美元。若智能化+电动化渗透率共同提高50%,全球将新增超万亿元市场。

智能汽车架构由下往上依次为车辆平台+外围硬件+芯片平台+系统软件(操作系统)+应用算法软件。在智能网联汽车产业大变革下,软件定义汽车理念已成为共识。传统汽车采用的分布式电子电气(E/E)架构因计算能力不足、通讯带宽不足、不便于软件OTA在线升级等瓶颈,不能满足现阶段汽车发展的需求,E/E架构升级已成为智能汽车发展的关键。实现软件定义汽车的关键变量即为:芯片+操作系统+中间件+应用算法软件+数据五大核心技术,未来谁能把握其中一环或将实现汽车产业链地位的提升。

AI芯片长期将逐步形成特斯拉自研自用,Mobileye+NVIDIA+华为三强格局。特斯拉FSD芯片自研自用,引领产业发展,属于独立一级;全球GPU领域AI龙头NVIDIA和背靠英特尔的汽车AI芯片龙头Mobileye属于第一阵列;华为技术强劲自建生态体系属于1.5阵列,有望快速突围进入第一阵列;国内智能驾驶AI芯片新锐地平线等处于第二阵列。

操作系统:巨头构建基础平台,Tier二次开发做差异化产品,是软件生态的基石。以前车企采用8位或16位嵌入式MCU,不支持复杂的QNX、Linux等操作系统。随着域的逐渐形成,需要管理的算法软件和代码量均指数级提升,打造适配的操作系统势在必行。特斯拉基于Linux自建操作系统,系统简约、流畅,是汽车界的“苹果”;华为推出智能座舱操作系统OS(基于鸿蒙微内核)、智能驾驶操作系统AOS、智能车控操作系统OS;百度基于QNX开发基础软件平台。

软件定义汽车,应用层功能是试金石。应用算法软件工程化、集成化即为ADAS功能或座舱的应用,如ACC自适应巡航、自动泊车等功能。算法系统主要为三大部分:感知融合、决策规划、控制。车企在软件布局由浅至深依次为:软件整合、决策规划、感知、基础软件(OS)。

华为成立智能汽车解决方案BU,正式进军智能汽车领域。根据36氪,华为消费者BG正在与智能汽车解决方案BU进行整合,总负责人是华为消费者业务CEO余承东。

华为车BU核心骨干携带硬科技+汽车产业基因。总裁王军此前任职于华为日本运营商业务部,曾任华为无线网络业务部FDD产品线总裁。副总裁郑刚曾任北汽集团党委常委,北京新能源总经理、党委书记,曾获“中国十大首席品牌官”。另一位副总裁何利杨曾任华为西欧企业业务部部长、华为全球解决方案总裁、华为业务BG解决方案总裁。他们都具有深厚的项目经验和纯熟的业务能力,与首席技术官蔡建永、产品经理李振亚等共同构成了汽车BU的领导骨干。除了高管团队之外,汽车BU从汽车ICT业务领域抽调多名核心技术骨干组建新业务。

华为在ICT领域积累了深厚的技术基础,包括且不限于芯片-操作系统-机器学习算法-云技术-传感器等,是培育华为汽车业务的沃土。

3.1.芯片全面布局,支撑华为强大生态体系

华为芯片全面布局,五大类芯片是支撑华为生态的基础。华为旗下的海思半导体2004年成立,目前已经建立起了比较完善的芯片产品体系。海思芯片在通用领域主要分为五大类:AI芯片昇腾系列、云计算处理器鲲鹏芯片、手机SoC芯片麒麟系列、5G基站芯片天罡和5G基带芯片巴龙、联接芯片凌霄系列。在汽车专用领域,目前昇腾310、昇腾310分别用于汽车端自动驾驶推理和企业云端训练,鲲鹏920作为智能驾驶CPU芯片用于通用计算,巴龙5000为5G通信芯片,麒麟710A为座舱域的SoC。

3.1.1.麒麟芯片应用于手机/汽车座舱领域

3.1.2.昇腾芯片应用AI计算领域

昇腾系列智能芯片为AI应用提供算力支持。华为于2018年首发昇腾310推理芯片,可用于边缘计算领域,以及汽车自动驾驶域控制器MDC平台中。此外,华为于2019年发布昇腾910训练芯片应用于云端领域。

华为基于昇腾310芯片打造汽车自动驾驶域控制器MDC平台。

3.1.3.鲲鹏CPU芯片应用于通用计算领域

最新鲲鹏920芯片已实现通用计算最强算力,性能优于其他厂商的同类型芯片。鲲鹏920面向数据中心,主打低功耗强性能,性能达到业界领先水平,尤其是整型计算能力,业界标准SPECintBenchmark评分超过930,超出业界标杆25%,同时能效优于业界标杆30%.

3.1.4.巴龙和天罡芯片应用于通信领域

3.2.鸿蒙操作系统,连接无限可能

华为鸿蒙是面向全场景微内核的分布式OS,可实现跨平台协作。鸿蒙是全世界第一个面向全场景微内核的分布式OS,其开发的初衷是为了提升操作系统的跨平台能力,包括支持全场景、跨多设备和平台以及应对低时延和高安全性挑战的能力。

鸿蒙系统具备四大技术特性,分布架构、天生流畅、内核安全、生态共享。1)分布式架构保证系统稳定性:鸿蒙采用分布式架构能实现开发跨终端分布式应用,且保证系统的稳定性,系统中某部分发生故障,仍可继续运行。2)时延引擎+高性能IPC,通信效率更高:鸿蒙OS通过使用时延引擎和高性能IPC两大技术,解决现有系统性能不足的问题,提高通信效率。3)微内核+外核设计,安全性更高:鸿蒙系统采用微内核+外核设计,其中微内核无需Root权限,外核服务则相互隔离,从而提升系统安全。4)开发环境更丰富,生态共享:华为提供的集成开发环境,和支持多语言统一编译的方舟编译器,应用程序开发人员可以大幅提高软件开发效率。

3.3.机器学习算法实力强劲,实现快/准/巧

诺亚方舟实验室和智能车云服务产品部是机器学习软件算法的核心支撑团队。华为八爪鱼(HUAWEIOctopus)自动驾驶云服务依托联合团队以及诺亚方舟实验室的最新研究成果,优化自研算法,多项算法模型的精准率达到业界领先水平。

华为选择开源数据集进行算法验证测试,并在自有数据集验证以构建亿级数据标注能力。华为选择业界最具权威性的开源数据集作为算法验证集进行测试,通过持续优化算法设计,实现数据挖掘算法在数据集上获得SOTA性能,以提升华为在自动驾驶数据迭代领域的竞争力。

华为机器学习软件算法实力强劲。截止2020年7月,华为诺亚方舟实验室NoahCVLab团队稳居COCOBBOXDetection(2D目标检测)的榜首(2020年度挑战赛尚未开赛),领先第二名1个百分点。

3.4.云服务加速崛起

华为云业务发展驶入快车道,营收规模、付费用户数、基础设施规模等迅速增长。据Canalys报告显示,2020年Q2中国公有云服务市场中,华为占15.5%,超越腾讯云和百度云排名第二,仅次于阿里云,同比增速259.6%。目前华为云已经推出二百余项云服务与二百余项解决方案,年交易额已超过10亿元,订单数量超过10万。

3.5.传感器广泛布局

汽车ADAS传感器各有优劣势。如下图:

华为基于在ICT领域积累的芯片、操作系统、机器学习算法、云服务等基础技术,全面进军智能汽车领域。2020年10月30日发布华为智能汽车解决方案-HI品牌。HI全栈智能汽车解决方案包括:1)1个计算与通信与通信架构,实现:硬件可扩展,软件可持续OTA升级更新。华为在计算与通信架构(CCA)之上提出跨域集成软件堆栈(VehicleStack),共同构建数字系统,采用微服务和微插件,并基于服务理念而构造,为车企搭建可持续的盈利模式。2)5大智能系统:智能车云、智能网联、智能驾驶、智能座舱、智能电动。3)以及激光雷达等全套的智能化部件。HI技术帮助汽车产业实现技术升级,快速开发领先的智能电动汽车,为消费者带来最佳出行体验。

华为赋能汽车E/E架构升级。随着汽车行业由软件定义功能逐步取代硬件定义,华为使能汽车有分布式电子+电气架构向计算+通信架构转变。架构升级核心体现为:硬件、软件、通信架构升级。1)硬件架构升级:由分布式向域控制/中央集中式发展,算力利用率更高,统一交互,实现整车功能协同。2)软件架构升级:软件架构分层解耦,促使软件通用性,便于管理供应商。3)通信架构升级:LIN/CAN向以太网发展,满足高速传输、低延迟等性能需求。

4.1.云-智能云平台

基于昇腾910AI芯片打造智能云平台。智能车云服务包括:自动驾驶云服务(提供数据服务、训练服务、仿真服务)、车联网云服务(三电、智能驾驶、智能座舱数据采集与存储)、高精地图云服务(打造动态地图聚合平台,不自己搭建地图,而是让地图供应商在云服务上呈现)。

华为推出自动驾驶云服务,Octopus八爪鱼系统可实现数据服务、训练服务、仿真服务。

华为发布OceanConnect车联网平台,全面使能车企数字化转型。

华为发布三电云服务:融合电池机理和数据模型,实现电池安全预警与寿命精准管理。

华为将打造全国高精度动态地图聚合平台,高精地图的企业可在云服务上呈现。

4.2.管-智能网联平台:5G车载模组+T-Box+以太网关

华为打造智能网联解决方案,实现车内、车外高速连接。

华为核心产品包括:5G+C-V2X车载通信模组、T-Box、车载网关、RSU等。1)华为5G车载模组MH5000:不仅让车载终端具备高速率、低延时的5G移动通信能力,还可以同时具备车路协同的C-V2X(CellularVehicle-to-Everything)通信能力。2)华为T-Box平台:华为于2019年发布新一代T-box平台,可大幅提升智慧座舱的响应速度、运行速度,较上一代产品响应速度提升50%,运行速度提升60%,可实现车辆防盗、网络安全保障、蓝牙车钥匙、远程控制、云服务对接等功能。

4.3.端侧-智能驾驶系统:芯片硬件+OS+云服务+传感器

从智能驾驶升级路径情况来看,现阶段处于L3级导入期。2020年逐步进入L3级有条件自动驾驶时代,可解放双手,算力需求大约为30-60TOPS,驾驶员不必一直监控系统,但必须时刻保持警惕并在必要时进行干预,代表功能为TJP、RPK等。

华为定位汽车增量市场,具备全栈式提供自动驾驶解决方案的能力,核心产品包括:芯片方案+操作系统+ADAS算法软件+云服务。

4.4.端-智能座舱系统:麒麟芯片+鸿蒙OS+应用生态

华为将基于麒麟芯片及鸿蒙操作系统,打造智能座舱平台和生态。2019年推出Hicar车联互联解决方案,实现深度互联“1+1+N”模式,即一部手机,一个车机及其他智能终端的互通互联。HiCar生态合作伙伴已经超过20家车厂,合作车型超过150款车型,具有30多款应用。2021年HiCar预装车型达到500万辆。此外,在2020年Hi品牌日,华为针对C端汽车用户发布了前装产品HMSforCar,车内投屏HiCar和后装产品车载智慧屏。

4.5.端-智能电动系统:mPower+芯片硬件+整车控制OS+三电云服务

MPower智能电动是华为自研的三电系统,主要包括BMS电池管理系统、MCU电机控制系统、车载充电系统及车下充电模块,为车企提供多形态电驱、充电及电池管理系统等解决方案。2020年3月,华为的mPower智能电动产品获得德国莱茵TUV安全认证,表明mPower从研发到生产的全流程体系符合ASILD标准要求。

5.1.车企层面

华为定位汽车增量部件供应商,与各大车企开展战略合作。到2020年5月,华为与18家车企建立了5G汽车生态圈,意在加速5G车载技术在汽车领域商业进程。华为可提供全栈式智能汽车解决方案,可根据车企需求芯片方案+操作系统+ADAS算法软件+云服务其中任意环节。车企和华为的合作可分为三大类:

Level1:即为软件实力较弱的车企,由华为作为Tier1提供整套解决方案产品(芯片+操作系统+算法软件+传感器的一整套方案),车企实现集成;

Level2:即为具备部分软件算法(如融合决策算法)的车企,由华为提供基础芯片+基础软件(操作系统)平台+传感器及感知算法,车企负责融合决策算法。

Level3:即为软件算法实力突出(感知融合+决策控制算法)的车企,由华为提供基础芯片+基础软件(操作系统)平台,车企负责ADAS整套算法。

5.2.零部件层面

我们看好“5G/AI技术进步+特斯拉催化”带来的新一轮自动驾驶行情。区别于2015-2016年,这轮行情不同点:1)软件取代硬件定义汽车,E/E架构升级成为关键已是行业共识;2)用户版L3级ADAS功能渗透率快速提升从而带来单车价值量上升。华为以芯片、操作系统、机器学习算法、云服务、传感器等众多核心技术进军汽车领域,定位核心增量部件,为智能汽车提供全栈式解决方案,看好华为汽车产业链。

零部件方面,看好与华为汽车业务的(潜在)合作方:华阳集团(智能座舱+智能驾驶),中国汽研(车路协同+智能网联平台),中科创达(中间件),德赛西威(智能座舱+智能驾驶),四维图新(地图),宁德时代(电池),富临精工(减速器),湘油泵(压铸件)等。

整车方面,受益于电动智能车可不断OTA升级,使车企与用户关系从一锤子买卖变成持续性服务,不仅改变未来居民生活方式且带来社会效率进一步提升。美国特斯拉目前是引领者,而中国车企有望通过与华为深度合作,借助华为在智能电动领域积累的核心技术优势厚积薄发,最终有望实现自主崛起。标的上不仅看好汽车产业的重生,更看好自主品牌的崛起!传统车企:长城/吉利/长安/比亚迪/广汽/上汽。造车新势力:蔚来/小鹏/理想。

法律法规限制自动驾驶发展。道路测试、运行安全、驾驶规则、信息安全、责任划分等等都需要法律法规的支持。要想推动智能汽车行业发展,完善立法是核心要素之一。

中美贸易摩擦加剧的风险。若中美贸易摩擦加剧,将影响芯片的供应。

THE END
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7.智能网联汽车周报(1月第三周)北京建设2022年高级别自动驾驶●上海将制定智能网联汽车终端发展计划 ●上汽通用五菱与地平线合作自动驾驶 ●极氪上海智能研发中心正式成立 ●集度汽车机器人品牌标志命名为PIXEL-J ●西井科技智能换电无人驾驶商用车量产 ●小马智行推出自研车规级计算单元方案 ●上汽零束与延锋合作智能座舱平台 https://mp.ofweek.com/nev/a756714026297
8.汽车网关研究:Zonal架构下的网关,集成化成为重要趋势3.8.11 联合汽车电子研发面向下一代的跨域中央计算平台 3.9 东软 3.9.1 东软简介 3.9.2 东软汽车业务及经营情况 3.9.3 东软汽车网络安全产品 3.9.4 东软智能座舱架构 3.9.5 东软通用域控制器 3.9.6 自动驾驶中央计算平台——X-Center产品 3.9.7 东软NetEye智能网联汽车安全解决方案(S-Car) https://www.dongchedi.com/article/7264755170721071656
9.电子电气架构智能计算架构和SOA应用soa电子电气架构车载计算基础平台侧重于系统可靠、运行实时、分布弹性、高算力等特点,实现感知、规划、控制、网联、云控等功能,最终完成安全、实时、可扩展的多等级自动驾驶核心功能。如图所示,车载计算平台的总体架构主要包含车控操作系统和异构分布硬件架构两部分。其中,运行于车载智能计算基础平台硬件及汽车电子控制单元硬件之上,支撑智能https://blog.csdn.net/Soly_kun/article/details/142992831
10.几个主流的自动驾驶平台汽车技术几个主流的自动驾驶平台 引言:本文节选自汽标委智能网联汽车分标委今年7月编撰的《汽车控制总体技术要求研究报告》,本报告由国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司、华为技术有限公 引言: 本文节选自汽标委智能网联汽车分标委今年7月编撰的《汽车控制总体技术要求研究报告》,本报告由国汽(北京)智能网联汽车研究院有限https://www.auto-testing.net/news/show-111614.html
11.车联网白皮书(网联自动驾驶分册)51CTO博客同时,由于交通行为更多是众多参与者之间互相“博弈”,在路径动作的决策规划环节,单车智能自动驾驶难以给出最佳的解决方案。 网联化有望分担单车的算力消耗,基于云控平台给出全局最优的驾驶策略。 在算力方面,一是网联化作为“超级传感器”能够直接给出感知的目标结果,省去了复杂的对传感器信号的计算分析过程,如红绿灯的https://blog.51cto.com/lovebetterworld/3312409