华为入局，万亿市场被颠覆
细数这条万亿赛道上的各种看点...
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他从19年就持续看好5G主线，并且从中区分了5G基建、5G消费电子、5G云计算的爆发逻辑和时间范围，并且挖掘了汇顶科技、深南电路、蓝思科技这类大牛股。
他坚信未来的主线仍是科技方面，尤其是新能车和5G新基建方向，相信在政策不断扶持下，大牛股仍然会从中诞生的机会，另外对于市场上的防御板块，消费和医药也有布局机会，对于市场上的风险点，他也会同时讲明，总结避雷经验。
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消息面上，华为宣布，与一汽、上汽、广汽、北汽、东风汽车、长安汽车、比亚迪等首批18家车企共同打造“5G汽车生态圈”，加速5G技术在汽车产业的商用进程。
另外，百度Apollo、阿里高德等的无人驾驶车路试消息也不断传出。
我们即将进入智能汽车的时代，也就是业内所讲的“新四化”——电动化、网联化、智能化、共享化。
这“新四化”都是在电气化和电子化的基础上衍生出来的。
过去10年，汽车方面的创新70%以上都来自电子创新；
而在未来，宝马和大众都认为汽车的创新90%都将源于电气和电子方面。
我们熟悉的汽车，正从传统的代步工具变为更加娱乐化的产品，就如同手机从单一的打电话功能升级为应用丰富多彩的智能机。
同样的，未来定义汽车的，将不再是整车厂，而是软件开发商。
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“新四化”将颠覆传统的造车模式。造车是一个相对传统的行业，典型的特征就是创新很慢，大部分车厂已有完善的流程、按部就班的步骤，讲究的是工匠精神。
车企的进步往往在流程管理、质量把关等非技术性的创新，传统车企里的员工也都形成了固有的思维，这些思维在过去给他们带来了巨大的成就。
所以，下到基础员工上到部分高管都认为，创新是在现有基础上的创新。
这便是船大难掉头。
大众的供应商对于传统的车企模式曾这么评价：“IT的人讲快速迭代，搞那么复杂的流程，创新全被耽误掉了。”
这也是为什么造车行业竞争这么激烈的情况下，还会诞生这么多的互联网造车新势力，以及有这么多人愿意大额投资他们。
因为他们与传统车企的“基因”不同。
这决定了他们是以一个颠覆者的身份入场。
为了保持行业地位，传统车企们也做出了追随新趋势的举动。
大众的反应尤为突出。
到2024年，大众汽车计划在电动化、数字化、混动化三个领域投资600亿欧元，其中纯电动领域的投资330亿欧元，混合动力及数字化领域的投资270亿欧元。
每年超过130亿欧元的研发投入中，超过50%要投向软件研发。
在此次计划之前，大众集团将全球最大的汽车电子生产企业博世的技术总监赫伯特·迪斯挖了过来，并给予其CEO的职位。
迪斯一上任就推动这600亿欧元的计划，雄心勃勃。
2018年大众的研发人员超过5万人，绝大部分是非软件研发人员。
迪斯上台后，立马组建汽车操作系统部门，目前人员已超过5000人。
大众的行为概括为，既要建电动车的制造工厂（电动化），同时还要自己做汽车的操作系统、无人驾驶等核心软件部分（数字化）。
数字化分为三大块，每一块的投入都是巨大的，而且短期还没那么容易变现，大众集团却每一块都想吃。
于是，本想在2020年量产的大众新能源汽车陷入了卡壳。
据德国《经理人》杂志报道，数百名司机同时驾驶车辆进行路试，平均每天上报300个Bug，这让1万名大众集团的工程师抓耳挠腮，愁眉不展。
问题出在了操作系统和域控制器。
操作系统，这是软件运行的底层基础，也是目前我国还未能攀越的技术高峰。
PC时代的微软、移动智能手机时代的苹果和谷歌，这些企业不管是市值还是社会影响力都是顶级的存在。
他们的共同特征也为世人所熟知，那便是掌握了当下时代的操作系统主导权。
现在，谁能掌控汽车操作系统，便有机会获得下一轮科技巨头圆桌会议的入场券。
作为传统汽车寡头之一的大众集团，本身在传统汽车领域拥有很强的话语权，自身条件优秀，更是希望在新时代到来之后完成自身的进阶。
而域控制器，说白了就是电子架构的集成。
一部车，由传统的硬件和电子机械产品构成，随着汽车的科技化程度越来越高，电子机械产品越来越多。
目前的汽车电子产品多采用分布式布局，即各部件互相不联系，只由一条总线控制。
每个电子产品都有一个芯片，这个芯片是一个微型计算机，做简单的操作运算等功能，运算能力低，不同的机械电子拥有不同的芯片，每个芯片的底层软件和代码不同。
这些底层软件和代码是机械电子供应商的核心竞争力所在，一般不会选择公开。
域控制器的目的，就是整合各个分布式的电子产品，但这需要上游供应商的开放底层代码或者部分源代码。
这里有两个难度，第一个难度是上游供应商是否愿意开放源代码，第二个难度是各个部件的整合。
域控制器是提高汽车能效的重要领域，也是云端升级的基础。
饶是大众这样的顶级巨头，也在智能汽车的研发上屡屡碰壁，可见这里面的水有多深。
这也意味着，传统汽车向智能汽车的升级过程中，或许传统的一家独大模式将被瓦解，开放与合作的生态才是制胜之道。
这将带给成长股的投资者更多的机会。
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目前，智能汽车产业链的投资只有两种：只做硬件的，和（软件+硬件）一起做的。
在当下阶段，硬件是产值占比最高的，软件只是硬件的附庸品，因为目前汽车的功能不是娱乐而是代步。
但未来，相信软硬件的位置会互换。
落到具体的投资项目，又分为车联网、底层操作系统以及域控制器的三大块：智能驾驶舱、无人驾驶、车身控制。
先说智能驾驶舱，这听起来很高大上，但其实不过是在我们现有装备的基础上再添加一些信息设备而已。
它们包含了中控显示屏、仪表盘、抬头显示，以及传统的车载信息娱乐系统。
看到这，网友们会提出疑问，既然这些智能驾驶舱的产品，传统汽车基本都有，也就增加了抬头显示功能，那成长空间还大吗？
首先，传统汽车里的机械电子产品都是独立模块，每个独立模块都连接总线，那么总线就非常长，这增加了汽车的重量；
现在，将各独立模块整合成一个域，能节省总线长度，降低车身重量。
分布式布局变成集成式布局，意味着需要各个模块部分开放，甚至全开放底层代码，然后统一一个域控制器进行控制。
既降低车身重量，还节省成本。
这就是技术附加值。
第二个是市场增量。
传统汽车的中控屏幕大约在6寸左右，且非高清显示屏，现在车载中控屏一般都是10寸以上，属于高清屏，特斯拉的中控大屏甚至达17寸。
并且配备数量由一个中控屏到主驾驶的两个屏，再到副驾驶屏和后座屏。
屏幕的尺寸变大，数量翻倍。
接着便是汽车仪表盘，传统汽车仪表盘是机械电子仪表盘，价格很低，一个大约在100-200元。
而且显示数量有限，根本满足不了电动车、智能车的需求（例如电量显示、辅助驾驶操作显示和更多的信息显示功能）。
现在仪表从传统的机械电子仪表变为液晶电子显示表，不仅科技感更强，而且功能更加强大，驾驶体验也更强。
液晶仪表目前的价格是机械仪表的10-20倍左右。
抬头显示现在也还处于普及期。
作为科技感十足的抬头显示，能够增加汽车的逼格，总有人愿意为此买单，也将促进车厂的配置。
这便是增量市场。
造车新势力的理想汽车，在去年发布的理想one带有四个屏幕，屏幕数比一般的豪车品牌还多。
理想one的四屏交互系统
君临查了一下，理想one的售价在32.8万元，相当于B级或C级车的价格。
2018年我国B级车以上的销量大约占乘用车销量的30%左右，2019年占比或许会更高。
因为2019年我国乘用车销量惨淡，但合资豪车逆市增长。
2019年我国乘用车销量同比下滑9.6%，其中，国产乘用车是下滑主力军。
反观丰田在中国销量为62万辆，同比增长9%，本田销量155万辆，同比增长8.5%。
德系宝马的销售增速最高，同比增长13%，大众和奔驰也同比增长4%。
这说明，我国民众还是具备豪车消费能力的，理想这款的定价也没超出我国民众的购买能力范围。
随着市场的扩大，豪车的竞争也逐渐激烈，对于能够增加客户吸引力的东西也受到一众车企的关注。
多屏化和液晶仪表也是车企重要的选择。
除了这些主流配置外，其他还包含了流媒体后视镜、行车记录仪等可选配置。
据券商测算，到2025年国内智能座舱的空间将超过1000亿元，年复合增速将超过15%。
目前中控屏的渗透率大约在80%左右，上表所测算的车载信息娱乐系统仅是考虑渗透率提升和大屏趋势下的市场增长，而未考虑多屏配置。
因此在多屏趋势下，车载信息娱乐系统的复合增速会更高，进而带动整个智能驾驶舱的增长。
我们预计，未来五年，智能驾驶舱的市场空间的年复合增速应该超过20%。
目前在A股上市的生产智能驾驶舱部件的企业有德赛西威（SZ.002920）、路畅科技（SZ.002813）、华阳集团（SZ.002906），以及被st的索菱股份（SZ.002766）。
德赛西威作为我国汽车座舱电子龙头，市场占有率仅10%。
我国乘用车，尤其是合资车的绝大部分市场依然被外资企业占据，大陆、博世等全球汽车电子巨头在我国的影响力依然是数一数二的。
所以，即便没有大屏化、多屏化的趋势，我国汽车电子企业仅凭借国产替代和走进国际市场这个逻辑就有不错的发展空间。
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如果说智能汽车是一片海，那么智能驾驶舱便是大海的浅水区，而无人驾驶才是深水区。某些领域甚至深不见底。
智能驾驶的核心构成分为感知层、决策层、执行层。
感知层是一些基础的传感器，获得外界信息传给决策层去判断，执行层相对简单，按指令去做就行了。
感知层是有一定技术难度的，因为要兼顾设备在恶劣环境下的稳定性、信息传输的准确性，视频清晰度等问题。
摄像头领域是感知层中难度较高的。
摄像头也是硬件模组加软件组合而成，其中软件更加重要。
摄像头模组的制造不是难度，但如何更经济的量产摄像头比较难，因此汽车电子企业对于摄像头模组基本是对外采购的。
车载摄像头的视觉识别算法的全球老大是mobileye，在这个领域市场占有率超过75%。
摄像头是无人驾驶的关键设备，算法又是摄像头的核心，特斯拉的摄像头就是由mobileye提供的。
这家公司在2017年被英特尔以153亿美元的估值收购了。
摄像头之上，决策层的难度更高。
决策层由芯片和算法构成。
未来在5G加持之下，车联网将会普及，万物互联、各种应用汇集，庞大的信息处理导致对车载中央处理处的要求极高。
因此，如何满足强大的信息处理能力的车规级芯片是一道考验。
这比PC端、手机端的芯片要求只高不低。
至于算法，因为信息太多，而且各种情况要素不断在变化，因此这个算法必须具备深度学习的能力，也就是我们常说的AI。
单这一条件，就能够筛选掉绝大部分想参与算法开发的公司。
但具备深度学习能力的算法仅仅只是开始，真正的交通路况实在太复杂了。
例如，行人压线等红灯，这时汽车该如何判断？
路上的交通线逐渐淡去或消失，汽车又该如何判断？
各种突发事件层出不穷，它们都必须要求算法具备超快的反应速度和正确的决策。
即便无人驾驶的算法开发出来了，并且完善了，上路了。
如果出现事故谁来担责，算法开发公司还是整车制造厂商，还是个人担责？
是不是要定制相关的法律，否则保险公司怎么理赔？
假如制定了相关的法律，那么要落实法律又得出相应的规则，那是不是又要像对人一样也对无人驾驶建立一套交通规则？
这已不仅仅是涉及到公司和行业层面的事了。
所以无人驾驶是在深水区啊！
不过，实现理想的路虽然漫长，但也不表示没有投资机会了。
恰恰相反，这里面的机会太多了。
举个例子，按照业内分级，智能驾驶分为L1到L5的五个等级，分别对应解放双手、解放双脚、解放眼睛、解放大脑、无人驾驶。
很明显，到了L5才是真正的无人驾驶。
但在这个升级的过程中，汽车需要不断添加各种功能，比如自动泊车、车道保持、前碰撞预警、自动紧急刹车等等。
而每一个功能，都需要成百上千个电子零部件去实现。
比如传感器，包括摄像头、雷达、红外夜视仪等。
因此，目前离无人驾驶虽然还很遥远，但在进化的路上，各种汽车电子产品随时都有爆发式增长的机会。
再举个例子，摄像头。
汽车摄像头，目前已从过去的标清，升级到现在的高清配置，未来甚至有可能升级到超清；
过去一辆车只配置一个倒车摄像头，现在通常都要配置由十几颗组合而成的环视系统。
这些进化，推动了我国摄像头市场近几年的快速增长。
当然，目前A股的欧菲光、永新光学还只是刚刚进入这个领域，行业龙头是港股的舜宇光学。
总的来说，汽车电子是软件+硬件结合的产物。
硬件方面，我们有全球最完善的产业链和最具经济性的商业化能力（便宜）；
软件方面，软件开发的成本就是人，我国却有工程师红利（还是便宜）。
因此，逐渐蚕食国外汽车电子企业的市场份额，将是未来相对确定的趋势。
剩下的，就是看国内企业中，哪些能抓住机会，脱颖而出。
智能汽车发展，无疑是一条前景光明的赛道，在未来汽车产业的升级浪潮中，也将涌现出大量的投资机会。
君临在这里，提前搬一张小板凳，和你笑看风云。
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