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擁抱汽車行業新時代，智能化引領邁入下半場 　　當前汽車智能化板塊出現兩點積極變化：1）下游汽車銷量回暖，行業拐點位置顯現。根據中汽協數據，5月汽車產銷分別完成233萬輛和238萬輛，環比分別提升9.4%和10.3%，同比分別提升21.1%和27.9%。我們認為此前有關汽車行業受到補貼退坡和降價等不利因素已經體現在當前市場的定價當中，行業拐點位置開始顯現。2）政策催化，6月2日，國務院召開常務會議，研究促進新能源汽車產業高質量發展的政策措施。通過近期的一線調研，和對重點車型軟硬件配置進行跟蹤梳理，我們認為智能化仍是主機廠的重點發力方向，行業維持高景氣，且出現諸多新趨勢。 　　L2+接棒，從輔助駕駛邁向高級別智能駕駛 　　根據高工智能汽車數據，自2021Q1以來，L2級別智能車的滲透率從不足15%提升至約30%，單季度搭載量從約60萬輛提升至約150萬輛，為智能駕駛板塊提供了強勁的驅動力。同時，根據高工智能汽車數據，2022年1-10月，國內市場乘用車前裝標配L2+/L2++交付上險42.14萬輛，前裝搭載率為2.65%，顯示出高級別智能駕駛正在逐步落地。在2023年上海國際車展期間，包括理想、小鵬、蔚來、長安、長城、東風等諸多主機廠均宣布將推出L2+級別的自動駕駛功能。我們預計后續在L2級別滲透率穩步提升的同時，L2+級別將迎來跨越式增長，智能車產業鏈高景氣不改。 　　激光雷達成為主流選項，規模化量產能力成為競爭重點 　　根據我們的統計，在2023年的上海車展中，廠商共計展出近40款搭載激光雷達車型，其中絕大多數采用了速騰聚創、禾賽科技或圖達通的激光雷達方案。我們認為，在具備高速導航輔助駕駛或城區導航輔助駕駛的L2+級別功能中，搭載激光雷達的多傳感器融合方案已成為眾多車廠的主流選項。且隨著激光雷達向芯片化、固態化的方向演進，激光雷達成本正快速降低。根據禾賽科技2023年Q1財報，其在Q1一共交付了34834臺激光雷達，實現營收6260萬美元，對應單臺激光雷達產品售價已降至2000美元以下，相較于2020年8.94萬元的單價顯著下降。且我們預計隨著搭載率的提升，產品價格有望進一步降低，后續隨著激光雷達開啟上車周期，對于激光雷達廠商而言，規模化量產能力成為競爭重點。 　　人車交互是確定性趨勢，智能座艙功能持續豐富 　　座艙的硬件平臺方面，眾多車型采用了高通8155域控制器，其迎來大規模上車周期，為智能座艙提供了強大的算力支撐，且高通下一代智能座艙芯片8295也陸續取得定點。此外，一芯多屏成為趨勢，智能座艙屏幕正在從過去的單屏擴展到儀表、中控屏、平視顯示器、娛樂屏在內的多個顯示屏，多屏可獨立顯示內容，也可互聯互動、多維交互。除了顯示以外，我們也注意到了各個主機廠在智能化人車交互上發力，基于DMS的手勢交互，以及基于AI和大模型的語音交互等功能也成為了智能座艙的重要組成部分。 　　智能化浪潮下，本土產業鏈全面崛起 　　芯片方面，除英偉達和高通兩大全球巨頭外，以地平線為代表的本土的芯片廠商展現出了強大的競爭力，例如征程芯片已在120余款車型上取得前裝定點。激光雷達方面，包括速騰聚創、禾賽科技、圖達通等廠商均已實現規模化量產，具備先發優勢。軟件算法方面，大眾旗下的軟件公司CARIAD在2023年的上海車展期間宣布與中科創達建立合資公司，專注于智能互聯和信息娛樂系統領域的軟件產品及解決方案的研發與測試。此外，在智能駕駛整體解決方案的選擇上，如德賽西威、宏景智駕、縱目科技、華為等廠商也成為了國內主機廠的首選。總體來看，得益于國內主機廠將智能化作為彎道超車的抓手之一，各類本土智能化部件供應商在行業從0到1的過程中全面崛起，我們預計隨著汽車智能化邁入下半場，上述廠商的先發優勢有望進一步放大，在全球汽車產業鏈中占據一席之地。

1、國內外大廠發力布局，AI應用生態加速構建，行業應用前景有望打開： 　　（1）硬件端，以NVIDA為代表的國內外廠商布局AI芯片等硬件，有望降低行業內公司AI部署的成本和門檻，為AI商業化應用創造條件； 　　（2）軟件端，國內外大廠相繼發布AI大模型，并展現出出色的實際任務解決能力，應用空間廣闊； 　　（3）商業模式層面，ChatGPT插件大幅提升AI大模型的實用性和準確性，未來“AI大模型+應用插件”有望成為主流模式； 　　2、AI+行業應用有望加速融合，關注各賽道內具備布局優勢的廠商： 　　（1）隨著AI商用空間的逐步打開，AI結合各行業應用的進程有望加速，建議關注AI與辦公、教育、工業、醫療、安全、遙感、建筑、法律和金融行業的深度融合； 　　（2）對標Microsoft365Copilot，我們認為AI結合工具有望在實際業務場景中大幅提升用戶效率，實現降本增效，重點推薦廣聯達； 　　（3）我們認為AI大模型在文本生成領域技術已經成熟，在具備一定格式的文本生成中可輔助使用者完成任務，推薦AI+法律標的，通達海； 　

國產“ChatGPT”揚帆啟航。OpenAI的商業模式為API接口收費。我們認為此種商業模式具有“卡脖子”的風險，因此我國需要發展自主可控的“ChatGPT”。國產生態正在逐步繁榮，百度打響國產ChatGPT領域“第一槍”，其在算法、算力、數據、生態、平臺五方面皆有儲備；ChatGPT的競爭本質即大模型儲備競賽，大模型是人工智能發展的必然趨勢，也是輔助式人工智能向通用性人工智能轉變的堅實底座。大模型分為NLP(自然語言處理)、CV(計算機視覺)、多模態和科學計算四類。此外，中美科技巨頭已經開啟大模型儲備“軍備賽”。

　　百度文心一言，開啟國產ChatGPT新征程。百度是少有大模型語言訓練能力的公司，模型儲備方面，百度實現了全生態布局。1、NLP(自然語言處理)，已經具備智能創作、摘要生成、問答、語義檢索、情感分析、信息抽取等能力，且可以讓機器人像人一樣具有邏輯且自由對話；2、CV(計算機視覺)，可用于應用于圖像分類、目標檢測、語義分割等場景，此外還可以應用于文檔、卡證、票據等圖像文字識別和結構化理解；3、跨境大模型，可實現AI作畫、場景融合視覺常識推理、跨模態圖像檢索、跨模態文本檢索等多場景；4、生物計算，應用場景為蛋白結構預測和小分子藥物研發等領域。 　 　　百度為國產ChatGPT“領軍企業”，具有算力積累和生態優勢。平臺方面:擁有自主生態的百度百舸·AI異構計算平臺，具備高效率、多密度、高易用性、多場景部署、樂高式拼接等能力。算力方面:百度自身具有建設智能算力中心的實力，技術領先且自主可控，已有典型落地案例；服務器方面擁有自研的昆侖芯云服務器；芯片方面，昆侖芯AI芯片是百度自主研發的芯片，2代芯片已量產，具備算力支撐強、高速互聯等多重優勢。生態:百度大模型賦能千行百業，已有落地應用，合作廠商分別覆蓋科技、金融、航天、影視、汽車、電子制造等諸多產業。此外，我們推測ChatGPT有望成為搜索引擎的流量入口，百度搜索引擎有望借助文心一言大模型的能力重回巔峰。此外，目前國產科技巨頭已經開啟大模型的“軍備競賽”，因此，我們判斷，未來AI+有望賦能千行百業，具有AI+能力的廠商有望呈現“百花齊放”的態勢。 　

機器視覺是AI工業質檢行業的基石

　　機器視覺為各行業集成應用和服務，其中包括了基于機器視覺發展的AI工業質檢行業。AI工業質檢技術作為機器視覺的應用層，其主要運用了機器視覺的算法庫、光學器件以及圖像傳感器。AI工業質檢已成為機器視覺在制造業的重要應用之一，推動中國制造業的智能化發展 　 　　02制造業人工智能解決方案市場規模上升，AI工業質檢行業發展向好 　 　　中國制造業人工智能解決方案的市場規模呈現快速增長的態勢，2017至2021年的年復合增長率為97.2%。云廠商、機器視覺廠商、AI創新技術廠商紛紛進入AI工業質檢賽道，已在AI工業質檢領域積累了多個細分領域案例。隨著AI工業質檢技術在各領域滲透率的不斷提高，制造業人工智能解決方案市場規模將持續上升，預計2021至2026年的年復合增長率為45.6%。當前中國AI工業質檢行業集中度較低，百度智能云、創新奇智、華為云、阿里云占據了41.5%的市場份額，AI工業質檢賽道仍有入場機會 　　03AI工業質檢覆蓋多個制造行業，為行業內企業降本增效 　 　　AI工業質檢主要涉及到產品外觀缺陷、尺寸、平整度、距離、校準、焊接、質量、彎曲度等檢測。AI工業質檢結合機器視覺和神經網絡算法，實現從人工設計特征和規則到AI從大量數據中自動學習的突破。AI工業質檢能夠根據成像環境和缺陷輕微變化自動調整閾值和算法，進而提高制造業企業的質檢效率，降低人力使用成本，幫助制造企業實現降本增效 　

【車】之智能化和電動化的投融資熱潮，適逢本土配套和進口替代黃金機遇期，已形成全產業鏈協同發展之大趨勢。大陸各產業環節的龍頭企業，將通過持續投入、技術領先、產能規模和創新能力等優勢不斷提升集中度，逐步躋身國際一流，供應鏈市場增量巨大，行業迎來國產強勢替代和無國界投融資高潮，增量信息泉涌不斷；智能電動車超級周期，最先持久受益的是高附加值產品供應鏈，您想研究的，我們正全面逐一展開！ 　　1.智能電動車領域中：①高科技企業在擁有智能終端，物聯網，5G通信和智能家居等帶來的技術底座和供應鏈儲備之后，已具在該新領域占據高彈性增量市場的綜合能力；②足夠的創新發展縱深，可喚起多行業龍頭（消費、通訊、工控、醫療、軍工和航天等），躋身該新領域實現高彈性產品化；③未來中國大陸作為承擔“全球高端制造重任”的核心，結合國家強有力扶持，綜合導致該市場處于戰略新興位置，亦是向制造強國和科技強國轉變的新時期重要體現；綜合看，智能電動車產業巨大空間，能夠孕育先做大，再做強的龍頭企業，持續拉動作用顯著。 　　2.智能元年開啟，電動化下半場競爭：作為能源變革與信息變革交匯點，智能電動車將成繼PC、手機后的第三代智能移動終端，重新定義人類生活與出行方式。作為智能化最佳載體，新能源車在供給端質變驅動下迎來爆發，滲透率持續向上，為尋求產品差異化賣點，新老勢力開始將目光鎖定智能，寄期加速電動化進程。 　　3.電動化是智能化最佳載體，政策驅動加速發展：中國新能源車行業得益于電動化水平持續提高，綜合水平已實現國際領先，驅動力也已從政策驅動轉向供給驅動。電動化作為智能化技術底座，電動化、電氣化能力提升可更好支撐未來整車電子電氣架構向集中式演進，并推動線控底盤、軟件算法、車載以太網等伴生技術協同發展。 　　本重磅深度報告將按照技術、產品、價值量、應用和受益公司等綜合維度由淺入深分析，站在產業發展趨勢帶來投資價值的邏輯進行深度剖析，包括但不僅限于： 　　①上游：器件和零部件及供應商，包括：自動駕駛和ADAS、機器視覺和AI等智能決策機制；激光&毫米波雷達、攝像頭和CIS、車內感知配套、紅外等環境感知傳感；云端控制平臺、運營商和通信終端、通信芯片和零部件、TSN網絡車載以太網、以及星聯網等網聯技術； 　　②中游：供應鏈和系統方案，包括：軟件定義汽車和車載操作系統、網絡和信息安全的軟硬件、OTA遠程在線升級技術等操作系統和信息安全；人機交互HMI等生態、車機（IVI+儀表）、HUD、車聯網TSP、AR等虛擬顯示應用、聲學、玻璃、氛圍燈、座椅等智能座艙；計算、存儲、功率、傳感器、電池和電驅等配套、模擬和射頻、PCB和FPC、連接器等車規半導體；電驅電動一體化等；線控執行系統；動態地圖和定位服務；供應鏈變化； 　　③下游和終端：參與者、制造&應用服務，包括：傳統車企及OEM、ICT企業、新勢力等整車廠分析；智能工廠、電子設備、鋰電池設備、換電設備等智能制造工廠；應用場景服務； 　　④受益、相關和非上市重要公司，見報告正文。

人工智能技術是使人造機器具備類人類智能、模擬人類學習、認知、感知能力的信息技術，感知層人工智能技術發展成熟，多項應用方案實現規模落地，認知層人工智能技術將是實現下一代人工智能技術突破的關鍵。

中國工業領域人工智能技術滲透率較低，人工智能技術的應用主要集中于產品生產環節。工業領域各應用場景可用樣本數量的缺乏，是工業領域人工智能技術實現落地的主要制約因素之。

機器視覺技術在工業領域中應用廣泛，核心功能包括產品識別、測量、定位及檢測，是實現產品分揀、裝配、搬運、質檢等多個生產環節智能化轉型的核心技術，相較于人工生產具備降本增效等顯著優勢。

中國工業領域人工智能行業產業鏈上游以傳感器及AI芯片制造商與AI算法提供商為主體，產業鏈中游以輔助研發系統及智能生產系統提供商與工業機器人制造商為主體，產業鏈下游涵蓋工業領域各細分市場。

但是中國工業傳感器行業發展進入成熟期，主要增長動力來自于工業制造規模的增長與智能制造的應用，受制于人工智能技術在工業領域的滲透率增長速度較低，短期內中國工業傳感器市場需求增長速度預計將持續下行。

CMOS圖像傳感器成為圖像傳感器應用市場主流應用選擇；全球CMOS圖像傳感器市場集中度較高，壟斷效應明顯，龍頭企業占據高端CMOS圖像傳感器市場主導地位，對下游客戶具備較強主動議價能力。

應用于AI算法運行的處理器芯片以GPU、FPGA及ASIC三類芯片為主；發展起步較早的GPU芯片已實現規模化應用，具備更強的性能及更低的功耗的高度定制化ASIC芯片市場發展空間較大。

在11月4日舉行的2020世界計算機大會“工業互聯與制造生態”專題論壇上，賽迪顧問智能制造研究中心發布了《中國工業機器視覺產業發展白皮書》，這是業內首份針對機器視覺技術工業應用及產業發展情況的綜合研究。數據顯示，2019年，全球工業機器視覺市場規模約為80億美元，較2018年增長約3%；中國工業機器視覺市場規模約為138億元，增速約為4.8%。

機器視覺廣泛應用于電子及半導體、汽車制造、食品包裝、制藥等領域，其中消費電子、汽車和半導體是當前機器視覺最重要的應用領域。

整體來看，機器視覺行業是一個有較強成長性的行業，行業天花板較高。中國作為全球最大的工業制造國，在未來產業升級的過程中，將有望釋放巨大的機器視覺系統需求。

目前，在國家政策的鼓勵和支持下，全國各省份紛紛以自身產業特點出臺相關的政策。如上海、浙江、山東等省市，分別出臺了與智能工廠、未來工廠和智能化技術改造相關的政策，用以支持以工業機器視覺為代表的智能制造細分領域發展。

隨著工業控制對精確度和自動化的要求越來越高，3D機器視覺將在許多“痛點型應用場景”中大顯身手，有望成為最炙手可熱的技術之一。2D向3D轉變，將成為繼黑白到彩色、低分辨率到高分辨率、靜態圖像到動態影像后的第四次視覺技術突破