智能電動汽車行業深度研究報告：智能電動汽車2025誰將勝出？

（報告出品方/作者：中信證券，許英博、尹欣馳）

核心觀點：

智能電動汽車將成汽車產品競爭主戰場，更是下一代移動網際網路 AIoT 最重要 的產品平台。基於保守假設，我們預計，到 2025 年，中國電動汽車銷量規模 將超 700 萬輛（CAGR 39%），其中絕大多數具備智能配置。以特斯拉為代表 的造車新勢力重新定義智能車產品，完成消費者教育和投資者教育。我們判斷， 未來仍將有更多科技公司入局，加入「軟體定義汽車」的競爭。同時，以大眾為 代表的傳統汽車公司覺醒，顯著加大智能電動領域投資。預計市場競爭將在 2023-2025 年變得空前激烈。我們認為，決定智能電動汽車市場地位的關鍵因 素是：1）包含軟體、硬體、機械件的全棧產品定義、研發和落地能力；2）持 續降成本以獲得更大份額、積累更多數據以優化演演算法的能力。

更大的市場：我們預計 2025 年中國和全球電動汽車銷量規模分別達 700 萬輛、 1500 萬輛，CAGR 分別為 39%、36%。屆時，絕大多數電動汽車將具備智能配 置。

1）電動汽車逐漸進入成熟期，電池成本持續下降加速普及。2014-2020 年 寧德時代動力電池的平均售價下降幅度累計達 70%左右。特斯拉預計未來 5 年電 池成本仍有望再下降 50%以上，加速電動車普及。

2）電動車簡化車身結構，降 低製造難度。電動車零部件數量較傳統汽油車減少約 40%，模塊化生產幫助造 車新勢力在發展初期利用第三方富裕產能或新建產能，實現代工生產，加速產業 化進程。

3）智能化和軟體水平改善用戶體驗。智能座艙和自動駕駛將成為拉開 用戶體驗差距的主要因素，高端汽車代碼量可達 1 億行，複雜程度高於 PC 和智 能手機，且代碼量預計仍將快速增長。

軟體定義汽車：智能座艙改善用戶體驗，保有量和行駛里程影響自動駕駛演演算法。 1）核心競爭力：軟體定義智能化水平，包括智能座艙和自動駕駛。電動車結構 相對簡單且動力差異不大，動力總成（發動機、變速箱等）不再是關鍵競爭力。 軟體能力支撐智能化水平。2）智能座艙：類似於手機曾經歷的從「功能機」向 「智能機」的遷移，汽車正在經歷智能化進程。3）自動駕駛演演算法：研發強度和 自動駕駛里程數是關鍵。特斯拉憑藉超 48 億公里的行駛里程（2020.4）持續優 化演演算法。4）更大的保有量：意味著更多的數據。領軍企業特斯拉持續推出更高 性價比產品，產品均價由 2013 年初的 11.3 萬美元/輛，降低至 2020 年底的 5.0 萬美元/輛，降幅達 55.7%，驅動累計銷量超 140 萬輛（2020.12）。5）智能汽 車商業模式未來可能從「購買產品」向「訂閱服務」演進。特斯拉 FSD（Full Self-Driving）售價由 2019 年初 3000 美元上漲至 2020 年底的 1 萬美元，亦有 望於 2021 年推出按月付費套裝。

更激烈的競爭：更多科技公司入局 VS 傳統車企的覺醒。1）特斯拉銷量快速提 升，中國造車新勢力努力追趕。2020 年，特斯拉銷售整車 49.96 萬輛（+35.8%）， 市值上漲 7.8 倍；蔚來、理想、小鵬分別銷售 4.3 萬輛、3.3 萬輛、2.6 萬輛， 蔚來市值上漲 16.7 倍，理想、小鵬美股 IPO 之後市值大幅上漲。IPO 和再融資 驅動中資造車新勢力公司研發投資持續提升。2）更多科技公司入局：小米公告 以全資子公司進入智能電動汽車領域，計劃未來 10 年投資 100 億美元；蘋果或將於 2024 年發布蘋果智能汽車；華為以 Tier 1 角色進軍智能 汽車領域；百度與吉利控股合作成立集度汽車進軍整車製造領域。3）傳統車企 覺醒，加速智能電動車投放進程。大眾在 2021 年 Power day 稱爭取最遲到 2025 年成為全球電動汽車市場的領導者。長城、比亞迪均加快了在智能電動汽車領 域的投資和產品投放。4）我們判斷，2021-2023 年將有更多科技公司涉足汽車 領域，傳統車企加速轉型， 2023-2025 年可能成為電動車產品競爭最激烈的階 段。

誰能勝出：具有全棧研發和產品能力&持續降成本的公司有望獲得更多份額。1） 全棧研發能力：智能電動汽車重新定義汽車產品，是對傳統汽車公司原有研發 組織形式的挑戰，需要軟體、硬體、機械件工程師密切合作，共同完成產品定 義和研發設計。具有較強全棧研發能力，具有更靈活的研發組織形式的公司有 望定義更優秀的產品。2）持續降成本的能力：當前智能電動汽車的主力價格段 在 20-40 萬元，產品進一步大規模普及需要伴隨價格段持續下探。更大的汽車 銷量、更長的行駛里程亦將產生更多的數據反哺優化自動駕駛演演算法。具有持續 優化產品和成本結構能力的公司，有機會獲得更多市場份額。

一、智能電動汽車的 2025：更大的市場

1.1 電動汽車：預計 2025 年中國和全球銷量分別達 700 萬、1500 萬輛

全球汽車行業總量需求基本穩定，中國在過去 15 年是全球汽車消費增長的主引擎。 中國汽車銷量從2005年的576萬輛增長到2020年的2531萬輛，2005到2020年的CAGR 為 11.3%，遠超過全球其他市場同期 0.6%的 CAGR。中國在全球市場的銷量佔比也從 2005 年的 8.7%提升至 2020 年的 32.6%。

全球汽車行業前十名企業的名字在過去 20 年幾乎沒有發生變化。過去 20 年，即便 中國市場規模飛速成長，但是：（1）通用、福特、豐田、大眾、菲亞特、PSA、日產、本 田、雷諾這九家企業在 1999 年、2007 年和 2017 年均位於前十名，只是座次發生了變化； （2）變化來自於併購和中國市場：現代依靠收購起亞汽車、以及中國等汽車市場的爆發 成功晉級前三，而戴姆勒在與克萊斯勒分家后跌出前十名；（3）展望未來：我們判斷將會 有更多的智能電動車公司進入 Top10 名單，變化正在進行中。

碳中和：2030 碳達峰目標下，電動車將持續取代燃油車。根據國家統計局等數據測 算，2017 年中國交通部門碳排放占狹義碳排放的 13%，2018 年全國交通部門碳排放總量 9.4 億噸，其中公路運輸佔比 83%。在碳中和的政策目標下，汽車行業的電動化趨勢料將 加速，以取代燃油消耗帶來的碳排放。

我們預計到 2025 年中國和全球電動汽車銷量規模分別達 700 萬輛、1500 萬輛。 Marklines & ACEA 數據顯示，2020 年，全球範圍內新能源汽車（含純電+插電混）銷量為 324 萬輛，滲透率 4.2%。中汽協數據顯示，2020 年中國新能源汽車銷量為 137 萬輛，滲 透率 5.4%。綜合考慮新能源汽車產業鏈成熟度、政策力度支持、車企未來的規劃，我們 預計，全球範圍內新能源汽車將在未來保持快速增長，全球新能源汽車銷量有望在 2025 年達到 1500 萬輛，滲透率提升至 16.4%，其中中國新能源汽車銷量有望在 2025 年達到 700 萬輛，滲透率提升至 20%以上（CAGR=38.5%）。

1.2 電池成本：未來有望持續下降，帶動電動車的普及

成本結構：電池取代發動機成為電動汽車中最大的成本來源。第一電動網數據顯示， 傳統燃油車中，發動機和車身成本佔比最大，分別達 15%、10%附近。而在純電動汽車中， OFWeek 數據顯示，電池成本佔比達 38%，為純電動汽車中最為關鍵的零部件，也是決 定未來產品是否能夠持續降價的最關鍵因素之一。其中，特斯拉在 2020 年電池日中公開 表示：新能源汽車電池成本下降速度偏慢，在很大程度上限制了新能源汽車的普及。

寧德時代的動力電池系統平均售價由 2014 年的 2.89 元/wh 降低至 2020 年的 0.84 元 /wh，降價幅度達 70.9%。

特斯拉：電池成本已降低至 100 美元/KWh,未來 5 年有望再下降 50%。據 Bloomberg NEF數據顯示，2014年至 2020年，特斯拉動力電池的平均售價由 2013年的 250美元/Kwh 降低至 2020 年的 100 美元/Kwh，下降幅度累計達 60%左右。未來 5 年，隨著電池產業 鏈的進一步成熟以及技術的進步，動力電池成本有望再下降 50%以上，進一步加速電動車 普及。

1.3 代工模式：汽車電動化降低造車成本，加速產業化進程

電動車簡化車身結構，降低製造難度

新能源汽車簡化了車身結構，使得電動車零部件數量較傳統汽油車減少約 40%，模塊 化生產幫助造車新勢力在發展初期利用第三方富裕產能或新建產能，實現代工生產，加速 產業化進程。

電動汽車代工生產模式已經出現，未來將進一步加速產業化進程

小鵬汽車：公司首款車型 G3 是選擇海馬汽車代工。後續隨著公司收購廣東福迪汽車 獲得生產資質之後，並在肇慶工廠投產。公司第二款車 P7 選擇自產模式。蔚來汽車選擇 江淮汽車代工。Fisker 於 2020 年 12 月宣布與汽車零部件公司麥格納簽署合作協議，將 由麥格納獨家代工公司首款車型 Fisker Ocean，計劃於 2022 年投產銷售。2021 年 12 月，公司與富士康達成初步合作協議，將由富士康為公司生產第二款車型，預計將於 2023 年 底量產銷售。

1.4 智能化：軟體水平提升，持續改善用戶體驗

智能座艙和自動駕駛將成為拉開用戶體驗差距的主要因素，高端汽車代碼量可達 1 億 行，複雜程度高於 PC 和智能手機，且代碼量仍將快速增長。

智能駕駛：L1/2 技術已相對成熟，滲透率將快速提升；L3 技術正處於導入期。evinside 數據顯示：全球 L1/2 技術的滲透率有望由 2019 年的 8%提升至 2025 年的 35%。同時， 隨著特斯拉、小鵬汽車等造車新勢力的商業化進程持續推進，預計 L3 技術未來幾年處於 快速導入期，國內市場有望由 2019 年的 4%提升至 2025 年的 60%。L4、L5 技術仍處於 試驗、封閉或半封閉園區運營階段，例如百度、滴滴沃芽、文遠知行等公司先後在上海、 廣州、長沙、北京等地區特定場所提供 Robotaxi 服務；圖森未來在美國高度公路開始了 無人駕駛貨車配送；Waymo 在美國開始提供 Robo-taxi 和無人駕駛貨車配送等服務。

汽車軟體代碼程指數級增長。1）隨著智能汽車功能的增加，其代碼遠超過智能手機 和 PC。據新思科技估計，PC 操作系統 Windows Vista 為 5000 萬行，而一輛高端汽車的 代碼量可達 1 億行。2）據 36 氪數據，未來汽車代碼將大幅增長，其中預計安全類軟體將 大幅增長四倍、網聯類軟體將增長 3 倍、信息娛樂類軟體將增長 1.5 倍、數據分析類軟體 將增長 3 倍。

二、智能電動汽車的 2025：智能將成為最核心的競爭力

電動車結構相對簡單且動力差異不大，傳統燃油車動力總成（發動機、變速箱等）不 再是關鍵競爭力。我們認為軟體定義的智能化水平是智能電動汽車的核心競爭力，包括智 能駕駛和智能座艙。

2.1 特斯拉：完成對消費者的智能駕駛教育

特斯拉加大在智能駕駛領域中的布局，FSD 功能不斷豐富，已完成消費者教育。公 司於 2014 年推出 FSD（Full Self-driving）功能，並於 2015 年 10 月通過 OTA 正式推送 給消費者。此後，特斯拉自動駕駛技術功能不斷完善，自動駕駛能力不斷增強，市場關注 度不斷提升。伴隨著公司演演算法的迭代升級，後續 FSD 自動駕駛能力有望進一步提升。

2.2 智能座艙：汽車行業智能化進程

汽車座艙經歷了機械儀錶盤、電器儀錶盤時代，逐漸進入智能輔助座艙時代。未來隨 著 AR/VR、自動駕駛等技術的持續發展，有望助推智能座艙發展。當前智能座艙正經歷類 似於手機從「功能機」向「智能機」的遷移，汽車亦正在經歷智能化進程。未來隨著智能 座艙滲透率的進一步提升，其市場規模將快速提升。據 ICVTank 數據顯示，預計未來全球 智能座艙市場規模將由 2019 年的 364 億美元增長至 2022 年的 461 億美元（CAGR 為 8.2%）；預計中國智能座艙市場規模將由 2019 年的 441 億元增長至 2022 年的 739 億元 （CAGR 為 23.0%）。

2.3 自動駕駛演演算法：研發強度和自動駕駛里程數是關鍵

演演算法是自動駕駛系統可靠性、準確度的決定性因素，將直接影響駕駛體驗。按照自動 駕駛演演算法框架的不同，可分為感知、決策、執行控制三大部分演演算法。1）環境感知類演演算法 主要是指通過攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等感測器觀測環境了解自己與周圍環境中交 通參與者的位置與狀態，主要包括 SLAM 演演算法、自動駕駛感知演演算法。2）決策演演算法主要是 車輛依據感知演演算法后，通過訓練好的模型，依託車載計算平台規劃對應的駕駛路徑或駕駛 決策，以保證車輛駕駛的安全性。主要包括自動駕駛規劃演演算法、自動駕駛決策演演算法。3） 執行控制演演算法主要是通過控制線控系統控制車輛按照規劃的路徑執行行駛操作。

為把握智能駕駛行業發展機遇，造車新勢力、傳統整車廠、科技公司以及初創公司加 大了在此領域中的相關布局。如：以特斯拉為代表的造車新勢力，推出了 FSD 智能駕駛 系統；以奧迪為代表的傳統整車廠，推出了 Audi AI 智能駕駛系統；以 Waymo 為代表的 科技公司，推出了 Waymo Driver 智能駕駛系統。

智能駕駛：不同的發展途徑，技術分化。特斯拉獨樹一幟，依靠眾多的數據不斷迭代 軟體演演算法能力，進而希望實現由 L2+的自動駕駛能力向 L4 自動駕駛能力的跨越。而其他 整車廠採用「漸進式」的路徑。

研發強度和自動駕駛里程數是增強演演算法的關鍵，特斯拉行駛里程數遠超競爭對手。自 動駕駛神經網路演演算法的訓練離不開大量的數據，特斯拉通過 Autopilot 直接採集用戶的行 駛數據，行駛里程數呈指數級增加。

造車新勢力加大研發投入。特斯拉 2018-2020 年研發支出穩定在 90-100 億人民幣附 近。蔚來、小鵬、理想 2018-2020 年研發支出在 7-44 億人民幣附近波動。得益於 2020 年較好的資本環境，各家公司分別通過發行股份或債券獲得大量融資，預計後續將加大在 智能汽車領域中的研發投入。其中，蔚來和理想預計公司 2021 年的研發支出分別為 50 億元（同比+101%）、30 億元（同比+173%）。

但與傳統整車廠相比，造車新勢力的研發強度依舊具備提升空間。造車新勢力的成立 時間通常在 10 年以內，技術研發積累時間不長，產品迭代次數有限。由於累計銷售規模 較小，盈利能力不強，甚至持續處於虧損狀態，造車新勢力的研發支出主要依靠融資，規 模相對有限。2020 年，蔚來、小鵬、理想的研發支出分別為 25 億元、17 億元、11 億元， 而 2019 年吉利、長城、比亞迪的研發支出就分別為 54 億元、42 億元、84 億元。特斯拉 2019 年研發支出為 13.4 億美元，但相對於傳統汽車公司依然偏低。豐田汽車、戴姆勒、 大眾汽車、通用汽車 2019 年研發支出分別為 96、74、169、68 億美元。

2.4 數據：智能汽車保有量與里程帶動數據增長，反哺自動駕駛演演算法迭代

特斯拉產品在過去 8 年的時間裡，ASP 降幅達 55.7%。自 2014 年推出 Autopilot（於 2019 年更名為 FSD）以來，特斯拉不斷豐富其功能。為了獲得更多的數據以訓練對應的 演演算法，領軍企業特斯拉持續推出更高性價比產品：2017 年 7 月開始交付 Model 3、2020 年 3 月開始交付 Model Y，未來仍有 Cybertruck、Semi 等多款車型處於產能規劃中。產 品 ASP 由 2013 年初的 11.3 萬美元/輛，降低至 2020 年底的 5.0 萬美元/輛，降價幅度達 55.7%。

特斯拉累計銷量已達 140 萬輛。伴隨著特斯拉中國上海工廠投產進度的超預期，以及 中國產品的降價，公司在華銷量大幅提升，由 2019 年的 4.5 萬輛增長至 2020 年的 14.4 萬輛。中國地區銷量的提升，帶動特斯拉全球銷量由 2019 年的 36.75 萬輛增長至 2020 年的 49.95 萬輛，基本完成公司 50 萬輛的銷量目標。自 2012 年量產以來，特斯拉在全 球銷量持續增加。據 Marklines 數據，特斯拉全球銷量累計約 140 萬輛，逐漸接近需求的 引爆點。