进击王者，引领未来——特斯拉产业链专题（上）-搜狐财经

　　国泰君安策略团队张华恩/吴宇擎/乔永远

　　国泰君安汽车组王炎学

　　电力设备与新能源洪荣华/王浩

　　国泰君安计算机组符健

　　国泰君安机械组吕娟

　　国泰君安中小盘孙金钜

　　导读

　　能源革命与人工智能两大浪潮助推特斯拉引领未来汽车大趋

相关公司股票走势
天齐锂业
多氟多
众和股份
当升科技
胜利精密

势，国产化预期持续发酵下，汽车电动化、智能化、共享化三大趋势性机会正加速来临。

　　摘要

　　能源革命与人工智能助推特斯拉引领汽车未来。环保需求推动能源清洁化、可再生化，并加速汽车电动化趋势。同时，基础计算设施、深度学习算法、大数据等技术的持续突破，使得人工智能从未来走进现在，汽车智能化趋势正全面铺开。

　　国产化预期持续发酵，特斯拉主题热点纷呈。特斯拉 2016年4月发布Model 3，其后短短一个月时间内取得37.3万的预定量，成为特斯拉旗下大众化的爆款产品。但目前特斯拉在华售价较高且享受的优惠政策有限，导致其2015年在华销量仅完成预定目标的50%。我们认为如果特斯拉如能建立合资工厂，至少可以减免25%关税和10%购置税，同时本土化采购有望带来成本的下降，更低的售价有利于带动销量提升。根据此前公司高层言论，预计特斯拉将最快在2016年下半年兑现在华建厂，国产化预期发酵将持续催化主题投资机遇。

　　投资建议：沿着电动化、智能化、共享化掘金产业链投资机会。

　　电动化：电动力将逐渐替代并颠覆传统的汽车机械动力总成，我们认为随着以特斯拉为代表的新能源汽车产销量高速增长，电池产业链包括碳酸锂与六氟磷酸锂等核心资源供给不足的上游原材料、正极材料、电解液以及电池管理系统等均有望持续受益，推荐：天齐锂业、多氟多、众和股份，受益：当升科技、胜利精密。电池管理系统（BMS）推荐均胜电子、康尼机电。此外，电机与电机控制系统也具有较大的弹性，推荐信质电机。国内装备生产商合锻智能、智慧松德也将受益。

　　智能化：ADAS系统是汽车智能化的重点，建议沿着感知系统、判断系统、执行系统三大组成部分来挖掘。感知系统方面，推荐车载摄像头（欧菲光、保千里）、雷达（沪电股份、巨星科技）、高精度地图（四维图新）。判断系统方面，推荐芯片算法、人工智能（东软集团）。执行系统方面，看好电子刹车（推荐：亚太股份、万安科技，受益：拓普集团），电控油门（受益：宁波高发）。

　　共享化：特斯拉通过空中升级更新车载系统的模式已逐渐对传统汽车形成了颠覆性影响。随着IT的深入渗透，不排除未来将会对整个传统汽车产业链产生深度变革的效应。自上而下，无论是制造环节，服务及流通环节，后端支付环节，还是打车和后市场环节，IT都将重塑产业格局。推荐：长信科技、四维图新，受益：快乐购、登云股份。

　　其他受益的零部件有：继电器（宏发股份）、电动空调（奥特佳）、密封件（海达股份）、中控屏（蓝思科技）等。

　　风险提示：特斯拉国产化进程不及预期、特斯拉销量产能扩张不及预期。

　　正文

　　1. 能源革命与人工智能助推特斯拉引领未来

　　本篇报告聚焦特斯拉产业链，站在汽车行业深度变革的前夜，为投资者梳理汽车界“苹果”——特斯拉所引领的三大颠覆性革命：汽车电动化、智能化、共享化，并挖掘其对应的投资机会。

　　我们认为特斯拉身处能源革命与人工智能两大浪潮之中。未来两股热潮将把特斯拉推向风口之巅，预计2020年特斯拉汽车销量将达百万台，将引领未来数十年相关产业链广阔的投资机遇。而特斯拉国产化趋势有望驱动产业链上下游进入全面加速新浪潮。

　　1.1. 能源革命推动汽车电动化大趋势

　　环保需求将推动能源清洁化、可再生化，有利于汽车电动化。目前全球能源使用结构依旧以不可再生能源为主(占90%)，但未来清洁能源使用量上升是大势所趋。根据2007年世界综合能量流动图，世界交通94%依赖石油。而交通在能量消耗中占据相当比重，在大多数国家占将近1/3。发电站能量转化效率（60%）远高于内燃机（20%）。电动车若广泛推向市场，以汽车能耗体量，将引发能源结构革命，对全球能源可持续利用与环保意义深远。

　　Model3普及化加速汽车电动化新征程。目前汽车市场仍以传统的内燃机驱动汽车为主，电动汽车份额低于10%。但是，电动化技术路线已较为成熟，且特斯拉并不执著于打造类似苹果的闭环，其技术大范围复制推广或可拥有较为广阔的未来。最新主推产品Model 3主打“低价+大众化”，推出后预定量达37.3万辆，7倍其2015年总销量。我们看好特斯拉系列产品带来的大众普及化趋势，并将加速汽车电动化新征程。

　　1.2. 人工智能催生汽车智能化跨时代投资机遇

　　AlphaGo战胜李世石引发全世界范围内对于人工智能的关注。随着基础计算设施、深度学习算法、大数据等技术持续突破，人工智能发展瓶颈逐渐解决，产业进入第三次黄金发展期。谷歌CEO施密特多次表示，下一个时代是人工智能时代。汽车智能技术兴起晚于电动化，但未来同样前景广阔。

　　人工智能技术演进将推动汽车两大变革方向：无人驾驶+车联网。一方面，特斯拉向传统汽车注入互联网基因，通过全球7万多辆特斯拉自动驾驶大数据，基于“深度学习”与“空中升级”，不断优化机器自动驾驶技术，最终实现“无人驾驶”。驾驶人从方向盘中解放出来，车载工作、娱乐系统前景无限广阔。另一方面，智能化将颠覆车载系统的生态格局，未来将有越来越多的“汽车+互联网”应用出现。

　　目前无人驾驶领域特斯拉处于技术领先阶段，感知、判断、执行是无人驾驶的三大重要环节，图形技术是无人驾驶的核心技术。同时，互联网时代，汽车也将充分融入，车机互联将成趋势，也将带动相关芯片、语音识别等技术发展。

　　1.3. 特斯拉国产化预期发酵，主题热点纷呈

　　特斯拉在华销量低于预期，国产化预期发酵。特斯拉2014年全球销售31655辆，在华销售2499辆，占比为7.9%，2015年特斯拉在全球销量为50,000辆左右，中国销售5,000辆左右，此前预计在中国销量为10,000辆，实际仅完成了目标的50%，大幅低于预期。特斯拉在华销售仅能享受免牌照的优惠，相比于国内电动车的免购置税和补贴，对客户吸引力较小。

　　国产化趋势将有效降低成本，有望打开销量空间。特斯拉如果效仿国内合资品牌建设合资厂商，国内生产的特斯拉将享受包括补贴、牌照、购置税等一系列优惠政策，即使不能纳入补贴车型，仅进口关税27%和购置税10%两项费用的减免也非常可观，同时零部件国产化将降低总体成本。特斯拉Model 3定价更适合中国市场，在华销量值得期待。Model 3的竞争车型奔驰C级、奥迪A4等在华年销量总计为30万辆左右，我们认为随着特斯拉充充电接口与新国标统一后，特斯拉在华销量值得期待，按照10%的渗透率计算，年销量可达3万辆。

　　2. 电动化：特斯拉电池、BMS和电机引领行业趋势

　　2.1. 特斯拉电池引领高镍NCM和NCA电池大潮流

　　2.1.1. 特斯拉电池经历三个阶段，主要采用镍钴铝

　　特斯拉汽车到目前为止一直采用松下电池，主要经历以下三个阶段：（1）Roadster主要采用钴酸锂18650电池。（2）Model S采用镍钴铝18650电池，核心是提高了循环寿命。早期的Model S采用2.9AH的18650电池，后期改进为3.1AH的电池，而同期国内主流的新能源汽车三元18650电池为2.2-2.6AH，差距较大。（3）Model 3采用镍钴铝20700电池，同时采用硅炭负极。Model 3电池的直径由18mm改进为20mm，提高比例为10%，高度由65mm提高为70mm，提高比例为7.6%，最终体积提高了33%，同时负极石墨材料中加入了10%的硅，待超级电池工厂大规模量量产后，单体能量密度可达343 Wh/kg，电芯容量可达6.2AH，相对于以前的18650电池3.1AH容量，整整提高了一倍。

　　从Model S之后，特斯拉一直钟情能量密度最高的镍钴铝（NCA）电池。目前主流的锂电池正极材料有钴酸锂、镍钴猛（NCM）、锰酸锂、磷酸铁锂、镍钴铝（NCA）。汽车动力电池解决方案一般有三种：磷酸铁锂、NCM和NCA，磷酸铁锂安全性较好，但是能量密度较低，目前我国客车上主要使用磷酸铁锂电池，NCM能量密度较高，但是安全性较差，需要良好的控制技术，乘用车使用NCM较多，NCA能量密度最高，技术含量也最高，目前我国尚不能批量生产镍钴铝电池能力，全球范围大规模使用NCA整车厂仅有特斯拉。

　　2.1.2. 电池成本占比60%，是未来特斯拉成本下降的主要源头

　　特斯拉的电池成本主要分为三个阶段，目前电池成本占比接近60%，未来投资50亿美金的超级电池工厂投产，成本有望下降30%以上。

　　第一个阶段为2013年以前，18650电芯价格较低仅为$2，但是BMS和PACK成本较高，电池成本占比为57%。此前松下一直为特斯拉的电池独家供应商，提供的电池为18650的NCA电池，单个电芯为3.1Ah，能量为11.47Wh，单价为$2左右，预计该价格为松下抢占市场而有意放低的价格。以85kwh的Model S为例，采用7263颗电芯，电池成本为$15246，特斯拉公告的BMS和PACK成本为$20000，总电池成本为$35246，2013年特斯拉年报显示其毛利为22.5%，车子售价为$79900，其成本为$79900 × (1 - 22.5%)= $61923，电池成本占比为$35246/ $61923=57%。

　　第二阶段为2013年至特斯拉的超级电池工厂Gigafactor投产前，受商业因素的而影响，电芯单体价格大幅上升为$3.5，得益于BMS和PACK成本下降，电池成本占比为59%。2013年10月30号特斯拉与松下签订了高达70亿美元合同，此时18650NCA电芯的价格上涨到了$3.5，涨幅高达75%，同样85kwh的7263颗电芯成本为7263×3.5=$26680，但是特斯拉单独出售的电池包价格和年报显示的毛利却没有太大的变化，估测BMS+PACK成本已经大幅降低为$10000，因为BMS和PACK主要成本为设计费，本身的电子元器件和制造成本很低，整个电池包的成本为$26680+$10000=$36680，成本占比为$36680/ $61923=59%。

　　第三阶段为超级电池工厂建成之后（2017~），电池成本下降30%以上。预计20700单体价格为$3.3，折合0.14美元/w。由于Model 3电芯数量较少且容量较少，预计Model 3 BMS+PACK成本为$2880左右，综合电池包成本为$6960，电池包成本占比29%。

　　2.1.3. 高镍NCM和NCA电池大势所趋

　　Ni的含量越高，对应比容量越高，NCM811和NCA比容量最高。NCM分子中，Mn只起到稳定结构的作用，并不参与电化学反应，主要通过Ni和Co的价态变化来实现锂离子（Li+ ）脱嵌过程中的电荷平衡。Ni存在Ni 2+ 到Ni 3+ ，以及Ni 3+ 到Ni 4+ 两个氧化过程，Co只存在Co 3+ 到Co 4+ 的氧化过程。且Ni的氧化还原电压平台较低。所以Ni元素含量的高低是决定多元材料容量的主要因素。NCM811中Ni含量为35.6%，比容量要比NCM111高出29.3%，NCA中Ni含量为47.5%，比容量比NCM111提高30.5%。

　　正极材料是电池能量的短板，提高正极材料比容量是提高电池能量密度的最佳方式，未来高比容量的NCA和高镍NCM是大势所趋。正极材料的比容量一般为100-200mAh/g，而石墨负极材料的比容量高达400mAh/g，所以电池中负极和电解液等一般采用冗余配置，电池的最终能量密度由正极材料决定。采用高容量的正极材料，能够带来负极、隔膜、电解液用量的大幅减少，电池最终能量密度的提升幅度远大于正极材料比容量提高的幅度。所以采用高容量的正极材料对于减轻电池重量，提高电动车的续航性能具有重要意义。

　　NCA中Ni含量最高，技术壁垒高，产能主要集中在日韩，我国量产较少。2014年全球NCA产量为1.45万吨，占所有正极材料8.9%左右，2015年NCA产量为2.3万吨，占比为10.3%。目前NCA主要供应商有日本化学产业株式会社、户田化学(Toda)和住友金属(Sumitomo)，韩国的Ecopro和GSEM也有少量产品销售，2015年我国NCA供应量不到2000吨，而同期三元材料为3万吨，NCA产量比例明显低于国际水平。NCA正极材料技术壁垒高，工艺难度大，量产NCA电池难度也非常大，所以目前我国NCA正极材料及电池规模都非常小，目前仅有宁波金和能量产NCA正极材料。

　　特斯拉2015年销量为5万辆，折算 NCA正极材料6400吨，占全球NCA产量27.4%。2015年全球销量为5万辆左右，主要以85度电的Model S为主，共需要电池425万kwh，每kwh需要NCA正极材料约1.5kg，仅特斯拉就消耗NCA正极材料6400吨，占全球NCA产量比例高达27.4%，特斯拉有力的推动了NCA电池市场。

　　我国企业正在逐步攻克NCA和高镍NCM技术，未来有望进入特斯拉产业链。如：宁波金和锂电正极材料已获得三星SDI、LGC、ATL等大客户认可，并已建立长期战略合作关系。当升科技新建4000吨NCM811产线，中和股份新建NCA产线等，未来随产线的逐步投产，我国正极材料企业有望进入特斯拉供应链。

　　2.2. NCM和NCA电池对BMS要求更高，看好专业三方公司

　　2.2.1. 特斯拉采用小型电池+优秀BMS的方案

　　特斯拉采用小型电池+优秀BMS的方案。小型电池工艺成熟，积累了过去15年消费电池的成熟技术，同时消费电池能量较高、成本较低，将众多(7000多个)的小电池单体组成电池组，将会大幅增加电池单体之间的不一致性，导致单体温度、电荷、电压出现不平衡现象，引起个别电池过充、过放，从而降低电池组寿命以及安全性。特斯采用了优秀的BMS和PACK技术来解决小型电池的缺点。

　　电池PACK采用多级串并联组成。其中每69节并联一组为电池砖(brick)，再将9组串联一层为电池片(sheet)，最后串联堆叠11层构成构成电池PACK。

　　2.2.2. 电池检测实验室：源头增加锂电池单体一致性

　　源头的筛选提高电池的一致性。因标准18650电池单体容量较小(约10.4wh)，Tesla Model S 85kWh版电动汽车需要7263颗电池单体。如此众多的电池单体所组成电池组，会大幅增加单体之间的不一致性，容易导致个别单体过充、过放并产生静电反应从而降低电池组寿命并产生安全隐患，从而对单体的一致性检测提出极高的要求。Tesla拥有一个独立的锂电池监测实验室并依据锂电池单体化学性能、形状系数建立了一个完备的数据信息中心，通过这个实验室以及数据中心将电池供应商Sanyo所提供的18650电池进行严格的性能测试以及一致性筛选，主要关注指标包括：单体容量大小，储能持久性、功率输出大小、电压上下限等。其中一致性、安全性较好的电池作为电池组备用电池，从而在根本上保证电池组功率传导的稳定性以及持久性。

　　2.2.3. 电荷平衡系统：有效排除18650故障单体

　　特斯拉自主研发优秀的均衡技术。为此Tesla自主研发单体电荷平衡系统，可有效排除故障单体，保证整车安全性能。Tesla电池组尾部安装有印刷电路板，内置众多电源开关，每个电源开关一端连接某个18650电池单体，另一端连接一个中型的集电器(单体电荷监控器)。当电池组中某一电池因过充、过放、温度过高导致电量与其他电池不同时，集电器就会将能量在电池之间进行相互转移，防止其电压超过安全范围而产生异变。而当该电池真的产生异变时，电子集成器将控制电路板上相对应的电源开关弹开，从而将此电池单体隔离，避免产生静电反应而引起爆炸。

　　2.2.4. 主动温度管理系统：提升整车安全性能

　　电池组智能温度监测系统。电动汽车安全性能主要体现在对电池组温度以及电流的控制上，尤其对于大容量的电池模组，当电池组过充、过放、碰撞以及运行过程中电池过度发热都会引发电池组温度过高而引发爆炸。Tesla汽车电池组中的每一个电池单体都连接着一个热敏电阻以及一系列的光导纤维，同时将热敏电阻连接到电池监控器，将光导纤维连接到光敏感应器。当某个电池单体温度超过安全标准时，热敏电阻将产生一个电信号传达至电池监控器以便启动电池冷凝系统保证电池安全性能。当电池发生热逃逸等现象时，将影响光导纤维中光束的传输，进而刺激光敏感应器发出相应信号进行热度调节。而当汽车发生剧烈碰撞时，电池组与电机的能量传输路径将被立即阻断，电池组外保护层将保护电池组免受碰撞影响，从而避免发生剧烈爆炸。

电池组液体冷凝系统—实时温度控制系统。Tesla自主研发的机体液体冷凝系统为双模式冷却系统，其中第一层冷却回路专门为电池组降温，电池回路将电池组与冷却泵相连接，回路中充满了冷却剂，且延伸多个冷却管覆盖至每个电池单体，“冷却液”呈绿色，由50%的水和50%的乙二醇混合而成。第一层冷却回路将控热系统，通风设备以及其他散热装置与电池组热量管理系统连接起来，从而保证每个电池单体温度低于其安全值以下，保证其散热性以及安全性能。第二层冷却回路包括第二冷却储液罐并与至少一个转动部件进行热交换，并立于第一个冷却回路，保证电池组冷却系统的独立性。

　　良好的电池管理系统为电池循环寿命提供了保障。Tesla公司承诺为Tesla Model S电池组提供8年或是10万英里的质量保证，其汽车其他部件提供4年或是5万英里的质量保证。以早期的Roadster为例，电池组内各单体电池的温度差异控制在±2°C内。2013年6月的一份报告显示，在行驶10万英里后，Roadster电池组的容量仍能维持在初始容量的80%~85%，而且容量衰减只与行驶里程数明显相关，而与环境温度、车龄关系不明显。可见特斯拉电池管理系统的水平。

　　2.2.5. 目前国内专业三方BMS公司技术占优，看好其发展前景

　　NCM和NCA电池对BMS要求更高。电池能量密度更高，但是安全性能稍逊，对电池管理系统要求更高。且一般单体容量较小，以18650电池为例，其单体容量为8-10w，特斯拉电池包有7000多个单体电芯，其BMS难度不言而喻。磷酸铁锂电池的单体容量高，以CATL方形为例，其三元电池容量为6~42AH，而磷酸铁锂电池为50~200AH，单体容量大，同样容量的电池包单体数量则越少，BMS技术难度自然降低了不少。

　　特斯拉一直将BMS视为核心技术，我国整车和电芯企业企业从事BMS技术研发时间较短，当前阶段专业第三方BMS技术占优。目前国内从事BMS和PACK主要有电芯厂、整车厂和专业第三方公司。我们认为BMS具有很强的技术壁垒，且核心技术在于软件和算法，而PACK需要与整车厂密切合作，具备较强定制属性。我国电芯类的公司从事BMS技术研发时间较短，且BMS软件技术开发与电芯的电化学工艺存在较大差异，在当前阶段电芯公司的核心竞争力在于利用规模化生产降低成本，并提供高度标准一致的产品，与PACK行业定制属性存在较大差异。整车也大多是从传统的燃油车企业转向电动车，对BMS也缺乏经验。我国专业第三方BMS公司积累的经验最为丰富，所以在一定时间内，我们看好专业第三方公司的发展，长期来看我们认为整车企业也将掌握BMS技术但不一定会自己生产，专业的BMS公司将和电芯企业一起为整车企业服务。

　　2.3. 铸铜转子感应电机，特斯拉的独门绝技

　　电动机相对于传统燃油发动机有巨大优势，这种巨大优势造就了特斯拉的惊人性能。电动机的输出扭矩可以在大范围调整，可以始终维持大马力状态，以特斯拉电机为例，转速可达13000转，不需要变速箱（装有固定减速比为9.3的减速器），这一优点是大多数内燃机无法匹敌。特斯拉电动车作为新生事物，诞生之初就能在3秒内加速至100公里/小时的速度，达到了很多超级跑车的水平。

　　有别于永磁电机和铝转子感应电机，特斯拉电机采用铸铜转子感应电机。目前电动车普遍选用永磁电机，原因在于永磁电机不需要无功功率形成励磁，电机效率较高，通常能够比感应电机节能20%左右。但感应电机结构更为简单，无需电刷、换向器等结构，可靠性更好。特斯拉通过采用铸铜转子替代铸铝转子，降低了内阻，实现了感应电机效率和功率密度的大幅提升，达到接近永磁电机的水准，使得感应电机可靠性好、温度特性好的优势发挥出来。

　　富田电机是特斯拉唯一的电机供应商，与富田合作更有利于打入特斯拉供应链。富田电机自特斯拉生产Roadster时就开始供应感应电机，也是目前特斯拉正在量产的Model S、Model X的电机供应商。若其他厂商希望进入特斯拉的供应链，与富田电机进行相关合作是较好的方法，可以通过如合作建厂、技术授权、股权交换等等方式来实现合作。特斯拉单电机售价约2000美金（Model S），Model 3电机售价预计在1500美金左右，Model 3配有2个电机，若Model 3年产50万辆，仅Model 3的电机需求可达15亿美金。

　　只要攻克铸铜转子的核心技术，就有机会进入特斯拉电机转子采购体系。感应电机作为一种很成熟的产品，在工业领域有极其广泛的应用，而特斯拉感应电机的核心技术之一在于铸铜转子。铸铜转子在浇筑过程中熔点更高，同时容易出现气泡，浇筑成型的难度比较大。预计铸铜转子占电机总成本30%以上，预计售价在300-500美金，远高于普通转子，如果企业能够突破铸铜转子工艺技术，未来就有机会进入特斯拉供应链。

　　电控系统是决定新能源汽车的控制和运行，是驱动系统的大脑。电机控制系统主要由逆变器（主要部件为IGBT功率模块）、逆变驱动器、电源模块、中央控制模块、软启动模块、保护模块、散热系统信号检测模块等组成，能够实现对充放电速率、电压等级、电机的每分钟转数（RPM）、转矩和再生制动系统等。

　　特斯拉的电芯输出的是直流电，但感应电机为交流电，因此需要先将直流电逆变为交流电，这一过程由功率电子模块（PEM）完成。特斯拉PEM由72个IGBT构成，IGBT占整个控制器成本30%-40%。特斯拉通过对应的软硬件系统，包括转动变频器、数字信号处理系统，控制电机扭矩和电池能量输出，这是整车能量控制系统。通过高性能信号处理器将制动、刹车、加速、减速等需求转换为数字信号，控制转动变频器将电池组的直流电与交流电的相互转换，以带动三相感应电动机提供汽车动力。

　　3. 智能化：无人驾驶，跨时代的投资机遇

　　3.1. 无人驾驶的跨时代特征可类比苹果智能手机替代诺基亚普通手机

　　2014年CES展开始成为全球汽车业的盛会，取代五大车展的地位，主要是因为无人驾驶汽车的横空出世。2015年1月一辆自动驾驶的奥迪 A7 在完全无人为干预的情况下从帕罗奥多开到拉斯维加斯CES展会，全程560英里。

　　3.1.1. 行业催化剂：通信技术、运算技术和无人驾驶交通立法

　　技术层面，通讯技术与芯片运算技术的提升是推动无人驾驶技术发展的重要动力；而法律层面的立法将有效解决无人驾驶汽车的法律空白，推动该技术的普及。

通讯技术
　　短距离通讯技术（DSRC）的成熟，是实现车车通讯/车路通讯（V2V/V2I）必要前提，该技术的核心突破点在于传输低延时与高准确性。
　　高速移动互联网（5G/ 6G）的普及，是构建传感器网络与车云交互的必要技术，无人驾驶对于通讯带宽的消耗巨大。

高性能芯片
　　机器视觉、深度学习等人工智能领域的突破对无人驾驶的发展意义重大，同时对系统运算能力提出了极高的要求，芯片厂商也纷纷提前布局。

无人驾驶立法
　　无人驾驶涉及的交通事故责任鉴定是所有人都面临的一个难题。我们认为，各国立法机关在充分确保安全的前提下，也同时会从保护和推动该技术发展角度考虑，逐渐完善相关法律法规。

　　3.1.2. 什么是无人驾驶汽车

　　通俗来讲，无人驾驶技术将经过三个过程：辅助安全驾驶系统（正在量产）、自动驾驶、无人驾驶。美国高速公路安全管理局（NHTSA）将无人驾驶技术的发展分为五个阶段，如下表：

　　3.1.3. 无人驾驶的技术原理：感知、判断、执行、互联

　　（1）感知——汽车的眼睛（视觉），耳朵（听觉），身体（触觉）：依靠各类传感器获得环境数据，突破人类生理限制。传感器搭载数量的持续提升，使行车数据收集渠道显著拓宽；

　　（2）判断——汽车的大脑（机器智能）：根据传感器等输入数据，行车电脑取代司机主动发出控制指令，依靠芯片与算法的不断提升从而得以实现；

　　（3）执行——汽车的手与脚：电子装置取代传统机械设备，根据行车电脑指令实施控制；

　　（4）互联——汽车的远程智囊：车内网，车际网，三网融合进一步提升整个交通系统的运行效率。

　　3.1.4. 无人驾驶时代：全面提升车、路、人的效率

　　无人驾驶的智能系统突破人工操作局限，最大化汽车行驶效率，从而降低油耗，提高行车安全，缓解拥堵，解放驾驶员的大脑与双手。

　　无人驾驶下将更容易实现共享用车，目前的私家车将被共享车辆的拥有方式所替代。通过设立网络化的租赁点，客户利用移动终端实现预约，租车、还车及付费，车辆自助实现全程借与还。最大化的提升了车辆在城市中的使用效率。

　　3.2. ADAS系统：无人驾驶在现实中的第一步

　　国际ADAS领先公司Mobileye成美股市场热捧对象。公司是国际ADAS领域的领导厂商（ ADAS是Advanced Driving Assistant System的缩写，高级驾驶辅助系统），主要致力于汽车工业的计算机视觉算法和驾驶辅助系统的芯片技术的研究。其研究成果和产品已集成至沃尔沃、通用、宝马、现代、沃尔沃客车、雷诺卡车等世界汽车制造商生产的车辆中。沃尔沃的“城市安全系统”和宝马的“车道偏离预警系统”均采用了Mobileye的核心芯片

　　Mobileye于2014年8月在美国上市即大受关注，至今仍是美股市场中耀眼的明星，市场对公司未来显示出极大的信心。截至到2015年5月28日公司最新收盘价为47.08美金，静态市盈率为507.09倍，PB为60.33倍。全部增持评级，一致目标价69美元，50%上涨空间。

　　3.2.1. ADAS实现单车智能驾驶，是无人驾驶的第一步

　　高级驾驶辅助系统（ADAS）能够实现Level2的无人驾驶，是无人驾驶的第一步，已经产生非常热门的投资机会。

　　3.2.2. ADAS由感知、判断、执行等核心组件构成

　　无人驾驶最重要的三大环节是感知、判断和执行。

　　3.2.2.1. 感知：传感器是ADAS系统的数据入口

　　摄像头、雷达等多种传感器可感知车辆、行人的实时状态，是ADAS系统的数据入口。通常用到的零部件有毫米波雷达、地磁传感器、螺旋一、Lidar、摄像头和车轮转速传感器等。

　　无人驾驶一共分为五个阶段，而根据不同阶段的需求，企业根据性价比来对不同的传感器进行组合。

　　现在而其他的主流厂商的传感器方案多为超声波+视觉+毫米波+激光的组合。其中超声波传感器利用延时数据进行测算，实现停车辅助、自动泊车等低速场景。

　　毫米波雷达则是基于多普勒原理进行测速，其设计难点在于天线设计、数据标定等，现在已有多家公司推出了高集成度的毫米波雷达套片。毫米波雷达目前被广泛应用于ACC等高速场景，该技术一般应用于探测障碍物和测速。

　　在多种传感器当中，视觉传感器的性价比最高，其可以应用于车道线识别、行人识别、交通标志识别和前向碰撞等多种功能。

　　红外夜视系统的功能是提升夜间行车安全。主动式与被动式红外夜视系统是两种主流的技术路线。主动式通过CCD接受物体反射的对应敏感频谱成像，而被动式的红外焦平面探测器接受物体的红外辐射成像。两者各有优势，将在较长时间内共存。

　　激光雷达的基本原理是TOF（Time of Flight），在这些非标状态下，通过视觉识别车道线的车辆定位方式不可行，必须通过激光雷达实时扫描周围环境。

　　传感器数据融合包括传感器接口、仲裁判定、导航、用户接口、全局管理等几个模块，是无人驾驶软件开发中最大的难点之一。

　　3.2.2.2. 判断：算法是ADAS系统的灵魂

　　3.2.2.3. 执行：初级应用为报警，逐渐进化到车辆控制

　　ADAS系统通过传感器获取数据，主芯片完成判断后，初级应用通过声音、图像、振动对驾驶者进行警示。与电子控制功能结合后，逐渐进化到对车辆的自动控制。

　　HUD能够将显示投影在驾驶者视线正前方，是显示ADAS警示信息的最优选择，我们预测，HUD的发展将显著受益ADAS系统的普及。

　　油门、转向、刹车的电子控制相对较为成熟，与ADAS系统配合后可以实现自动控制功能。

　　3.2.3. 国内ADAS系统研发处于起步阶段

　　随着自主品牌需求的提升，国产ADAS进入前装的机会同步提升。前装ADAS产品准入门槛高，现阶段多为德尔福、博世等海外配套厂商主导。国内初创团队多从前装360环视、后装行车记录仪（附加ADAS功能）等安全要求相对较低的产品切入。

　　3.3. 深度学习与互联：互联网企业逐鹿无人驾驶汽车

　　互联网巨头凭借大数据与深度学习卡位人工智能，进军无人驾驶汽车。由于传统车机械构造复杂，供应链体系相对封闭与稳定，新进入者多选择电动车作为突破口，互联、电动、智能三条发展主线实现融合。

　　互联网巨头掌握大数据与深度学习技术，在无人驾驶领域潜力巨大。现阶段ADAS最高级的图像算法基于浅层学习，需要人工提取足够多的特征参数作为输入，机器通过自学习实现数据收敛，完成对应的识别预判等操作。无人驾驶阶段需依赖人工智能，处理的场景与数据相比ADAS系统是指数级增长，机器深度学习成为必须。

　　硬件角度，深度学习对于系统运算能力提出了极高的要求，芯片厂商也纷纷提前布局。

　　3.3.1. 车联网延伸单车感知判断功能，实现全网络无人驾驶

　　车联网的终极目是组建传感器网络，实现数据的无缝传输，依托云计算平台实现全网络的无人驾驶。我们认为，车联网的发展，将伴随着车内网(In-Vehicle Network)的数据互通与向外延伸，辅之以车际网( V2x)的数据交换，再结合移动互联(Mobile Internet)的数据全面贯通，并向着全网络无人驾驶的终极目标全速发展。