智能驾驶产业链景气度“遥遥领先”

前言:新能源车行业进入成长中期，渗透率接近30%，2023年年初以来保持平稳较快增长。伴随新能源车占有率提升，汽车智能化配置进入加速渗透期，在政策、技术和商业三大维度迎来共振，在供给侧成为车企差异化竞争新抓手，在需求侧用户对智能化参数认可度不断走高。智能驾驶长期迭代的基底是海量数据训练，上游算力需求突出，海外龙头自研超算芯片优势显著，我国半导体产业链在海外高性能AI芯片出口限制强化背景下迎来国产替代发展机遇期。

在智能驾驶题材的高景气带动下，新能源车产业链和半导体产业链迎来需求共振，科创100ETF跟踪的科创100指数第二大权重行业为电子、第三大权重行业为电力设备新能源，有望受益于智能驾驶产业趋势不断落地的进程，值得重点关注。

新能源车步入成长中期，汽车智能化“下半场”已至:2023年年初以来，我国新能源车增速维持平稳较高水平，至9月底渗透率达到29.8%，进入成长中期。伴随新能源车占有率提升，智能化配置进入加速渗透阶段，尤其是智能驾驶相关配置。2023年新发布热门中高端车型中，智能化配置竞争白热化，智能化成为车企差异化竞争新抓手。

图:2023年新能源汽车销量同比保持高增

AI大模型助力汽车智能化技术突破:年初以来AIGC技术持续突破，从GPT-3.5到GPT-4再到11月6日发布的“史上最强”ChatGPT，大模型性能不断迭代提升，有望赋能车端智能化。传播学之父有着著名的“最后7分钟”论断:“如果人类的历史共100万年，放到一天里来看的话，这一天的前23个小时人类传播史是一片空白，一切最重大的发展都发生在这一天的最后7分钟”。而大模型的发展也可能是非线性的，伴随训练数据量和模型参数的持续提升，应用端智能化“奇点”有望来临。科创100ETF聚焦尖端科技领域，是投资者布局AI大模型的有力工具。

从产业趋势落地节奏来看，汽车智能化政策、技术、商业三方面共振，已然进入高速增长期。

1、政策端:L3级别智能驾驶被认为是辅助驾驶和自动驾驶的分水岭，在L3级别之后，驾驶主导权从驾驶员逐步移交至自动驾驶系统。当前，海外部分国家L3级别智能驾驶政策已出台，如美国2023年6月加州机动车辆管理局向某车企颁发了加州首张自动驾驶车辆部署许可证；2021年12月德国在法律层面认可L3自动驾驶上路；日本2023年4月发布《道路交通法》修正案，自2023年4月1日起解禁“Level 4”级自动驾驶出行服务以及利用自动配送机器人的业务；英国2023年6月起首次允许无人驾驶汽车商用。

国内也高度重视智能网联汽车的技术标准制定、法规政策推进和产业生态建设，采取了地方试验立法在前、顶层设计总结立法在后的模式。一线城市方面，

2023年7月北京市在京开放智能网联乘用车“车内无人”商业化试点，支持企业达到相应要求后在示范区内面向公众提供常态化自动驾驶付费出行服务；

上海市2023年7月为三家企业发放浦东新区无驾驶人智能网联汽车道路测试牌照；

深圳市前海管理局2023年6月和企业合作致力于在前海合作区落地深圳最大规模的无人驾驶乘用车队和自动驾驶巴士运营车队。

2023年7月，《国家车联网产业标准体系建设指南(2023版)》发布，强调“到2025年，系统形成能够支撑组合驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系，到2030年全面形成能够支撑实现单车智能和网联赋能协同发展的智能网联汽车标准体系”。

2、技术端:2021年7月海外电车龙头展示的BEV+Transformer的自动驾驶视觉感知新范式为国内车企打开了研发思路，2023年这一技术已从预研走到了量产落地阶段。BEV+Transformer的核心思路是，将视觉感知硬件摄像头获取的2D图像通过加测距的方式融合转化为鸟瞰图视角下的3D感知，从而避免2D图像视角下的远小近大和遮挡问题，算法能够对被遮挡区域进行预测。简单理解，就是在BEV+Transformer的加持下，智能驾驶视觉感知系统更像“人眼“和”人脑“了。在这种范式下，传统智能驾驶的激光雷达和高清地图的必要性边际降低，智能化新车型逐步以”无图导航“为新潮流。

图:汽车智能化重要指标渗透率情况

商业端:商业化层面，供给侧，配置智能驾驶功能的车企越来越多了。2023年NOA(Navigate on Autopilot，自动导航驾驶)由高速向城区迈进，以新势力为代表的自主车企年内均有城市辅助驾驶落地规划，部分车企用户总里程中，城市道路占到71%，对应的用车时长更是达到90%。此外，部分厂商的“无图“版本也将于年内上车。据高工智能汽车数据显示，2023年1-4月，实际标配NOA的车型交付量为11.2万辆，同比增长85.3%。科创100ETF(588190)布局硬科技领域，是投资者捕捉高新技术发展机遇的有力工具。

需求侧，越来越多消费者认可智能驾驶、智能驾驶功能成为消费者购车新决策参考。海外某电车龙头的用户中超40万名付费测试FSD功能，截至今年6月，FSD用户测试版累计行驶里程超过4.83亿公里。国内据相关调研，智能化体验成为用户重要购车因素之一。在汽车被视为下一代智能终端的现在，车联网、车载娱乐系统、智能驾驶系统、安全防护系统、感知与定位系统等，用户在使用车辆过程中的多样化需求被车企深挖，并作为差异化竞争的抓手。

图:有购买意向用户和大盘用户的智能驾驶关注点

智能驾驶产业链的景气度最终指向上游算力需求的突出:海外电车龙头智能驾驶算法领先国内头部玩家约2年，归根结底，要回归到其训练平台算力的优势上。早在2022年，海外电车龙头的训练平台算力已达2 EFLOPS。2023年7月该公司更是投产Dojo超级计算机，计划在2024年10月总算力达到100EFLOPS。反观国内头部新势力车企2023年最新披露训练平台算力均低于2EFLOPS，差距仍存。

算力芯片长期市场空间广阔，半导体国产替代势在必行:早在2021年AI Day，海外电车龙头就公布了超级计算机Dojo计划并宣布自研AI训练芯片D1，该芯片算力介于市场上常见的A100和H100之间，是支撑智能驾驶长尾场景覆盖、海量数据训练的基石。我国智能电车供应链相对完备，唯有上游算力芯片端有所缺失，在美国强化对我国高性能AI芯片出口限制的背景下，国产半导体企业迎来发展窗口期。

整体来看，在智能驾驶题材的高景气带动下，新能源车产业链和半导体产业链迎来需求共振，科创100ETF跟踪的科创100指数第二大权重行业为电子、第三大权重行业为电力设备新能源，有望受益于智能驾驶产业趋势不断落地的进程，值得重点关注。

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