今年以来，诺德基金看到虽然新能源车板块仍在低位徘徊，但智能驾驶概念却走出了独立行情。Wind数据显示，截至2023年7月17日，中证新能源汽车指数年内跌幅达11.2%，同期中证智能汽车指数却上涨了16.35%。
智能驾驶概念火热背后，既有马斯克“年末将实现全自动驾驶”的豪言壮志推波助澜，也有政策刺激、AI技术迭代、商业化场景加快落地等多重坚实基础支撑。
那么，车企们在智能驾驶“新牌桌”会如何角逐？行业发展多年后，目前有何“新玩法”，对于新能源车投资而言又有何影响？
(资料图)
数据来源：Wind，2023.1.1-2023.7.17。CS新能车指数代码为399976.CSI, CS智汽车指数代码为930721.CSI。
指数的历史业绩不预示其未来表现，基金有风险，投资需谨慎。
诺德基金：打好“先手牌”，车企角逐智驾新蓝海
虽然现在智能驾驶概念火热，但在前几年，传统车企对这一新兴技术的兴趣或许并不太高。但随着电动化、智能化理念逐步深入人心，搭载高阶辅助驾驶，已经逐步成为新车型“标配”。工信部数据显示，2022年我国搭载辅助自动驾驶系统的智能网联乘用车新车销售量达700万辆，新能源汽车辅助自动驾驶系统搭载比例达48%。
从市场上各大车企的代表车型来看，各路玩家都在努力打好智能驾驶的“先手牌”。无论是造车“新势力”，还是民营企业、国有车企的代表车型在软硬件上都是“疯狂堆料”。
表：主要车企智能驾驶能力对比，数据来源：各车企官网、华西证券
诺德基金从一级市场融资热度来看，资本市场对电动化汽车的投资热情持续高涨。公开资料显示，今年上半年智能电动汽车领域98起融资事件中，有69起与智能驾驶相关。而在去年同期，整个智能驾驶电动汽车赛道披露的融资不过70+起，其中智能驾驶相关的融资事件不到60起。
行业“新玩法”：智驾3.0时代从硬件驱动到数据驱动
当前，车企们角逐的智能驾驶技术领域，已经发展到了哪个阶段了呢？
1.按自动驾驶技术分类来看
按照中国自动驾驶技术分类标准(如下图所示)，智能驾驶技术从低到高分为L0-L5六个等级：L0-L2为驾驶辅助，L3-L5为自动驾驶。简单来说，L1一般是可以解放手或者脚；L2可以同时解放双手和双脚；L3可以进一步解放眼；L4及以上还可以解放大脑。目前行业主流玩家尚处在L2向L3+过渡的阶段。应用场景上，国内车企多数已经实现了高速智能驾驶，城市智能驾驶正在陆续落地。
表：中国自动驾驶技术分级与特征，资料来源：市场监管总局、工信部等公开资料整理
2.从关键技术发展来看
智能驾驶汽车，作为集感知、规划与控制功能于一体的自主交通工具---即不需要人类操作即能感知其环境并对实现自主驾驶的电动载具。因此，要想实现智能化驾驶，需要感知、决策、执行三大核心系统的协同，具体到汽车软件为激光雷达、高精地图和大算力。
(1)高精地图：专门应用于智能驾驶的地图，相比普通导航地图而言具备“三高”属性：高精度、高动态、多维度。高精地图不仅包含了路面上各种静态信息(交通标识、红绿灯等)，也能实时提供车辆周边的动态信息，比如周边行人和车辆、天气、交通事故等等。
(2)激光雷达：车载激光雷达利用光线反射探测物体信息，相比摄像头、超声波雷达等传统传感器而言精度更高，能大幅提升汽车感知周边环境的能力。并且其主动探测的方式受天气影响更小，可以全天24h应用。
(3)大算力：随着汽车搭载的传感器越来越多，以及人工智能技术的发展，汽车搭载的智能驾驶芯片算力近年来得到长足进步，一开始的算力只有10几TOPS，而目前特斯拉的FSD芯片算力达144 TOPS，部分车企的智驾芯片算力高达1000 TOPS以上。
3.从行业发展阶段来看
在数字化浪潮推动下，算力系统出现了蓬勃发展。汽车行业从硬件驱动的1.0时代到软件驱动的2.0时代，行业正在进入以数据驱动的智能驾驶3.0时代。那么，在智能驾驶3.0时代，行业有何新玩法？
不同于此前的小模型、少数据，3.0时代意味着大模型和大数据。诺德基金发现除了在感知上应用多模态传感器(包含激光雷达、摄像头、超声波雷达、高精定位芯片等)联合输出结果外，系统在认知上也不单纯是数据收集后根据每一个场景人工“打标签”，而是通过系统化思维，形成可解释的场景化驾驶常识，以应对更复杂多元的驾驶场景。
图：智能驾驶3.0时代，资料来源：公开资料整理
诺德基金：开启新视界，智能驾驶投资价值几何？
站在当前时点来看，新能车行业在经历年初的“以价换量”后，行业景气度有所改善。中汽协数据显示，今年前6个月，我国新能源汽车产销分别完成378.8万辆和374.7万辆，分别同比增长42.4%和44.1%，供需情况有所好转。
但从新能源车行业的估值来看，CS新能车的PE(TTM)为19.51倍，处在上市以来5.86%的分位点，投资性价比凸显。
图：中证新能源汽车指数PE(TTM)，数据来源：Wind，截至2023.7.18
总而言之，诺德基金认为汽车行业的电动智能变革方兴未艾，借助AI技术的进一步突破，并叠加各地智能驾驶相关政策逐步落地，智能驾驶行业有望进入快速发展期。今年作为高阶智能驾驶落地的元年，随着消费者对智能化认知进一步加深、行业渗透率日益提高，智能驾驶行业有望长期受益。
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