（一）OEM 迈向自研，有其内在客观诉求
软件定义汽车趋势之下，OEM面临产业链价值量的再调整，挑战与机遇并存。 OEM面临的价值量挤压风险：原位于产业链Tier2/3的芯片商、核心传感器厂商、软 件商话语权提升。 OEM面临的价值量扩张潜力：商业模式存在优化的潜力，从原有“一次性硬件销售” 有望转化为“一次性硬件销售+后续软件升级服务”，有望从C端获得更多价值量， 长期来看以robotaxi为代表的新兴业态也有望抬升OEM价值量潜力。
为何从自动驾驶域控制器入手？自动驾驶域控制器内嵌自动驾驶芯片、BSP、操作 系统、中间件、算法等软硬件产品，属于汽车实现自动驾驶功能的核心零部件。 目前A股智能驾驶核心标的，多有自动驾驶域控制器相关业务，而部分造车新势力的 自研信息时常见诸于公开媒体，致使资本市场对自动驾驶域控制器的主机厂采购策 略关注颇多。 我们从“收益-成本”这一经济学经典分析框架入手，尝试对未来自动驾驶域控制器 行业格局前景进行分析。
OEM自动驾驶域控制器的收益：更多价值量+更强的自主权。 对价值再分配的话语权：在tier1整机制造域控制器的模式下，tier1的毛利率相对较 高，且高级别自动驾驶域控制单体价值量也普标较高。相较之下，我国OEM一般毛 利率都在20%以下，而OEM又对价值量高的单体零部件成本敏感度高。
对自主权的更强掌控：智能汽车体验的差异化核心是软件，而软件的创新常常围绕 在硬件的创新延展开来（最典型例子，在有了大算力自动驾驶芯片、激光雷达等硬件之后，更高等级智能驾驶才具备了开发的基础，有了超强硬件支持，算法可以相 对弱化，且迭代速率更快更高效）。 此外，如果在面对外围供应链波动（比如缺芯等）的情况下，如果OEM不具备较高 的自研自主权，一味依赖供应商，将要付出更多的成本和研发时间。
（二）全栈自研费用高昂，中长期经济性堪忧，底层 knowhow 积累弱于 独立第三方
OEM自动驾驶域控制器的成本：高昂的时间、财务、人力等成本投入，产业角色受 限难产生规模效应，车市下行过程中OEM会面临更大压力。 现在来看，通用的部分，即没有差异化的部分一定会越来越依赖供应商，车厂会聚 焦于差异化的应用交互、车型的创新、关键卖点的研发等方面，而不是进行大规模 的平台化的研发。主要是因为： （1）财务成本：研发一个平台需要十亿、甚至二十亿的投入，成本高昂；
（2）时间成本：研发时间较长，往往1-2年不一定能见到成效。 对于OEM而言，在确定智驾主控芯片选型之后，需要先对芯片做周围电子元器件的 搭建和通讯测试，经过多轮测试再做面向量产的域控。
（3）人力成本：在开发平台时需要数百至上千号人，平台成熟后原先做中间件和底 层的员工工作量不饱和但是又不能轻易开除，维护平台需要多方面的人才； （4）产业角色：OEM无法给其他主机厂供货，致使自身产品无法产生可观的规模效 应，中长期成本高。同时，技术也在不断迭代更新，从整车厂的角度，长期维护一个 如此大的平台缺乏长期经济性，底层knowhow积累弱于中立第三方。 因此总的来看，全栈自研域控制器意味着2年以上投入期、数百人至上千的研发团队、 数亿甚至数十亿元的资金投入强度，且相关投入难以对外创收，可复用性较低
（三）全面自研大概率是少数玩家路线，对于大多数 OEM 而言，供应链 全面可控或更为现实
不考虑算法和芯片自研情况下，域控自研年化投入强度预计约为3亿元。智能驾驶域 控制器可以主要拆解为底层芯片、中间件、OS内核、开发工具链、应用算法和域控 硬件集成组装六个部分。结合九章智驾、IBS以及相关上市公司等产业信息，可对软 件和域控硬件自研投入进行大致匡算：
（1）算法：目前部分头部主机厂及造车新势力持续加大算法自研投入，1500研发人 员规模为自研城市NOA投入门槛，预计对应年投入资金规模约为8亿元； （2）中间件：参考产业现状，130人的团队将AP AUTOSAR开发较高成熟度耗时不 低于2年，如果持续研发和维护预计需要不低于200人，对应年投入资金规模预计约 为1亿元。值得注意的是，在很多情况下，考虑到国内在中间件领域技术积累一般， 初期研发效率低，真实费用投入往往会更多。 （3）OS内核：参考分布式OS内核供应商，车企预计需要150人以上团队进行自研， 对应年投入资金规模预计约为1亿元。OS内核也是国内技术积累相对一般的细分环 节，考虑到初期研发效率低，真实费用投入往往也会更多。 （4）域控制器硬件设计与集成：在假设OEM自研域控的电路设计、结构设计、芯片 选型、测试软件开发等环节，生产制造委外代工，车企预计需要50人以上团队，对 应年投入资金规模预计约为0.3-0.5亿元； （5）开发工具链：仿真工具及其他数据工具链需要上亿元投入，在OEM持续研发和 维护背景下，对应年投入资金规模预计约为0.5-0.7亿元； （6）芯片SOC：以7nm芯片为例，包括IP许可、EDA、研发、最终设计、封装、测 试等在内的合计流片费用超过20亿元，假设单款芯片研发周期为5年，对应年投入资金规模预计约为4亿元；
总结来看： （1）智驾域控全栈自研，需要年化投入强度预计约为15亿元。 （2）不考虑算法和芯片自研情况下，智驾域控自研年化投入强度预计约为3亿元， 但是考虑到OEM纷纷将算法作为打造差异化的核心，因此在不考虑芯片自研、算法 中低强度自研的情况下，预计智驾域控自研年化投入强度预计约在6亿以上，从产业 规律出发，我们可假设10-15%投向智驾自研，这就对应着OEM每年总研发投入强度 预计40-60亿元以上。 考虑到前述测算仅为理想条件下的基础性投入，OEM自研初期人员效率低，叠加同 步启动多产品线研发等带来的额外成本，实际的智驾域控自研年化投入强度应显著 高于前述测算结果——此处，还未考虑可能的研发失败带来的投入无产出局面。
因此，远期来看，我们判断具备大规模量产能力（数十万台规模）+突出的驾驶域软 硬件能力，是进行OEM自研域控制器的必要条件（而非充要条件，不同OEM自身基 因及能力存在异质性），因此未来部分头部造车新势力（需要庞大销售规模支撑）、 以及极少数传统头部OEM预计将会把自研当做核心发展路线之一。 而对于绝大多数的OEM，我们预计与tier1、第三方软件商的合作应该会是主流。
（一）华为智驾方案优势与挑战并存，头部 OEM 是否愿意入局仍需观察
作为国内科技领军者，华为在智能汽车领域具备核心竞争力。随着汽车产业与ICT 产 业的深度融合，华为将ICT技术优势延伸到智能汽车产业，围绕智能驾驶、智能座舱、 智能电动、智能网联和智能车云五大领域全面布局，可以提供的全栈智能汽车解决 方案涵盖架构、系统、关键部件三层。
渠道能力突出，华为问界借助手机门店网络，迅速实现汽车销售渠道的布局。问界 终端门店有两种，一种是用户中心，另一种是体验中心（商超店）。 根据电动汽车观察家披露数据，在较短时间内，问界通过庞大的销售网点，快速实 现月度销量的爬升。
从研发能力看，华为在感知和决策方面实力突出，汽车智能化领域专利总数与大陆 集团相近。结合对智慧芽专利库2001年到2020年上半年的自动驾驶专利梳理来看， 华为在汽车智能化领域专利数量可观，尤其是在底盘和线控领域的专利数量颇多， 说明华为早已布局底盘和线控领域。根据佐思汽研披露数据，从汇总的汇总专利数 量来看，华为高达10666项，约为博世的三分之一，与大陆集团相近，显著高于百度 和Waymo。 从研发投入强度及研发人员数量来看，自华为智能汽车解决方案BU成立以来，累计 投入已达30亿美元，研发团队达到7000人的规模（资料来源：华为投资控股有限公 司2022年报）。对比之下，国内智能驾驶龙头tier1德赛西威2022年研发投入17亿元 人民币，研发人员3494人（资料来源：Wind）。
华为智驾方案的挑战亦是客观存在，目前投入规模庞大，创收体量偏低，规模效应 不足致使短期产品成本偏高。从华为车BU与典型tier1的经营指标对比出发，目前华 为车BU每一个研发人员创收约为30万元，德赛西威、经纬恒润则为426万元、165万 元，华为车BU当期研发投入亦较为庞大，4年投入超过200亿元，德赛西威、经纬恒 润分别为17亿元、7亿元。
此外，出海存在客观阻力，这也意味着智能驾驶市场格局收敛速率大概率显著慢于 智能手机市场。从监管环境来看：我国智能驾驶产业技术进入海外成熟市场时面临 非常严苛的安全监管，例如车辆产品网络安全合规准入认证，个人信息保护与数据 安全等。从贸易环境来看：2023年10月欧盟委员会发布公告，决定对进口自中国 的纯电动载人汽车发起反补贴调查。 因此，中国自动驾驶产业链（尤其是华为等国产化方案）整体性对外输出短期尚存 一定阻力，中立的传统汽车产业链供应商或可采取循序渐进战略，汽车智能化产品 出海早期可更多着眼于座舱以及低阶智能驾驶方案等。
长期来看，舱驾融合一体时代主控芯片制程要求更为先进，华为智驾芯片产品进一 步迭代亦存在客观挑战。在面向跨域融合的布局过程中，智能驾驶芯片龙头企业英 伟达以及智能座舱芯片龙头企业高通前后发布面向跨域融合中央计算的SoC芯片， 2022年英伟达发布了面向中央计算平台、算力达到2000TOPS 的Thor SoC 后，同 年高通也发布了Snapdragon Ride Flex SoC。根据盖世汽车信息，英伟达Thor和高 通骁龙Ride Flex皆采用5nm制程，从产业规律出发，我们认为这也反映了行业龙头 对于舱驾融合时代SOC的共性判断—即更强算力、更低功耗的要求下，舱驾融合时 代SOC需要采用更先进的半导体制程。
综合前述分析，对于华为系Tier1，相较于前期的华为车BU，业务推进阻力进一步弱 化，优势进一步突出，但仍有不少客观存在的挑战。
（二）中短期对传统 tier1 依赖与挤压并存，长期还需看华为系智驾方案 出货规模趋势
中短期来看，产业链分工趋势依旧明确，降本+产品迭代量产落地等压力之下，华为 进军汽车产业显著依赖传统Tier1供应商。相较于进军汽车产业初期，经过数年的产 业竞争，华为布局汽车业务更加均衡考虑现有技术积累、经济性、产品迭代速率、产 业生态等多种因素，业务布局集中在座舱&智驾计算平台、座舱应用生态、传感器等 环节，而在座舱硬件、车灯、声学产品等层面依赖传统Tier1供应商。 此外，从产业逻辑出发，问界等相关车型在智能驾驶域控零部件领域也存在采购传 统Tier1现有产品的可能性，这有助于达到降本、加快车型落地等目标。
长期来看，华为智驾方案的影响仍有待观察。除了前面所述的华为智驾方案的优势 与挑战之外，华为系Tier1对产业格局的影响还需重点观察OEM合作伙伴生态，如果 未来OEM伙伴集中在赛力斯、长安等车企，初始影响范围相对较小，但如果后续有 更多OEM入局其中，华为合资公司具备成为“行业性技术平台”的潜力。
OEM价格竞争压力持续，2024年德赛西威原材料成本压力缓解+规模效应继续释放， 有望进一步缓解毛利率传导压力，无需过度悲观。 收入端来看，OEM价格竞争压力持续，供应链年降压力依旧存在。从燃油车角度来 看，新能源成本下探、“油电同价”给燃油车厂商带来一定压力，而且燃油车智能化 程度相对较低，更依赖于优惠价格来吸引客户。从NEV角度来看，随着碳酸锂价格 下跌，造车成本有所下降，且随着新能源市场高速发展，形成规模效应，产品拥有更 多的利润空间。因此，2024年价格竞争情况预计将会延续。 成本端来看，相较于2023年，原材料成本压力有望缓解。从主营业务成本结构出发， 根据公司招股说明书数据，电子类、机械电子类元器件为核心成本项，2015-2017H1 期间，电子类原材料在主营业务成本中占比分别为29.9%、30.2%、29.5%，机械电 子类元器件在主营业务成本中占比分别为28.5%、32.6%、32.0%。考虑到2015- 2017H1期间进口原材料占当期原材料采购总金额比例分别为54.1%、53.1%和 48.6%，结合公司目前快速放量的IPU02、IPU04等产品主控芯片皆采购自海外，因 此进口原材料（尤其是半导体、集成电路等电类元器件）的价格波动对公司毛利率 影响较大。
2023年进口电类元器件进口价格下行明显，预计将对2024年毛利率构成明显支撑。 根据海关总署数据，2023年集成电路、二极管&晶体管等半导体器件进口价格指数均 值分别为110.08、97.6，分别同比下行11.6%、12.2%。考虑到德赛西威存货采用加 权平均法计价，这就意味着2023年进口电类元器件成本的下行更多将在2024年主营 业务成本中体现，因此预计将对2024年毛利率构成明显支撑。
规模效应继续释放，从2013至2023Q1-3期间数据来看，营收增速每增加10pct，德 赛西威期间费用率将下行0.56pct。从汽车制造业产业规律出发，边际成本一般会随 着规模扩张而不断下降，从而形成了强大的规模效应护城河，这在财务报表上体现 为更高毛利率，更低的期间费用率。 根据2013年至2023Q1-3财务数据来看，德赛西威营收增速与期间费用率变动值相关 性达到-66%，负相关性强。从回归结果来看，两者回归函数为： 期间费率变动 = -0.056*营收增速 + 0.011 这就意味着，营收增速每增加10pct，德赛西威期间费用率将下行0.56pct，而55% 的营收增速有望驱动期间费用率下行2.0pct。
（一）本土汽车智能化供应链出海趋势日趋明朗
出海成为国内OEM日益重要的新增长曲线。近年国内主机厂以不同的技术出海、服 务出海、品牌出海等方式，主动走出去。此外，中国汽车产业多个专业细分领域实现 突破和领跑，并向海外市场延伸。根据Wind数据，2023年1-10月我国本土制造汽车 出口量达392万辆，同比增长59.7%。 从下游出口地来看，亚洲、欧洲、南美为出口前三大地区，2022年出口销量占比分 别为36%、26%、14%。，近年来，随着蔚来、小鹏、比亚迪等车企纷纷加大出海力 度，欧洲、东南亚已成为出海热门区域。 从出口商来看，近年来处于我国乘用车出口量前列的主要为上汽、奇瑞、特斯拉等 主机厂。2022年，我国乘用车出口量前五名分别为上汽、奇瑞、特斯拉、长安、东 风，出口量分别为48万辆、45万辆、27万辆、25万辆、24万辆。2023年1-8月，我 国整车出口量前五名分别为上汽、奇瑞、特斯拉、长安、吉利，出口量分别为67万 辆、56万辆、24万辆、23万辆、21万辆。
（二）地缘政治等外围压力之下，德赛西威等中立 tier1 出海更为可期
中国汽车智能化方案出海优势与挑战并存，德赛西威等中立tier1出海更为可期。 凭 借电动化浪潮打下的产业基础，加之中国消费者对汽车智能化的高偏好度，目前中 国汽车智能化产业链总体处于全球领先位置，在智能座舱、智驾系统、激光雷达、核 心底软等领域具备了全球竞争力，产业规模持续壮大。 智能座舱领域，中国市场智能座舱渗透率高于全球水平。根据HIS数据，早在2020 年，中国市场座舱智能配置水平的新车渗透率约为48.8%，到2025年预计可以超过75%，均高于全球市场的装配率水平。
智能驾驶领域，中国本土供应商也在快速崛起，具备国际竞争力。在L1-L2智驾发展 时代，凭借前期多年积累，国际Tier1在L1-L2时代占据先机，步入2022-2023年以后， 中国智能驾驶市场已经逐步过渡到到L2+（普通行泊一体），L2++（行泊一体+高速 NOA），甚至L2+++（行泊一体+城市&高速NOA）等高阶智能化阶段，L2+时代， 国外Tier1开始落后于国内Tier1的发展步伐。
但是地缘政治环境等外围因素也对中国汽车智能化出海产生一定扰动，中国汽车智 能化产业链（尤其是华为等国产化方案）整体性对外输出短期尚存一定阻力，后续 出海进展的核心变量仍需观察国内外产业进程的差距、地缘政治环境等多重因素。 从实际出发，产业链玩家可采取循序渐进战略，汽车智能化产品出海早期可更多着 眼于座舱以及中低阶智驾方案等，德赛西威、中科创达、均胜电子等传统中立tier1 出海更为可期。
目前中国本土汽车智能化产业链供应商出海主要有三条路径： （1）凭借在中国本土磨练的技术优势和成本优势，直接打入海外OEM供应链，抢 夺海外供应商市场份额。 （2）收购海外传统供应商，快速打入海外市场。 （3）跟随本土OEM进军海外，伴随本土汽车出口起量，打开新的增长空间。
德赛西威出海战略，总结起来主要也是三条： （1）坚定本土国际化战略：加大对欧洲、新加坡、日本和美国等区域分支机构的 投入与建设，强化当地研发、销售、项目管理和制造等综合实力。从业务推进来 看，德赛西威借助于在中国市场合资车企中的可观份额和突出竞争力（比如南北大 众、一丰广丰等），未来或有望在丰田、大众、福特、本田等全球头部OEM海外 车型中取得重要进展。 （2）积极运用财务杠杆：通过合资合营、业务并购等非有机增长手段，加快海外 市场产品技术和客户拓展等方面的突破，快速提升全球市场份额。从业务推进来 看，2019年3月公司成功收购德国先进天线公司ATBB公司100%股权，在产品线拓 展、新技术开发和欧洲客户开拓等方面均获得助力。 （3）携手本土车厂出海：近年来本土汽车品牌在海外市场持续实现突破，德赛西 威海外本土化能力建设成果，将充分与本土车厂实现高效协同，形成核心竞争力。
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