智能电动汽车行业深度研究报告:智能电动汽车2025谁将胜出?

智能电动汽车将成汽车产品竞争主战场,更是下一代移动互联网 AIoT 最重要的产品平台。基于保守假设,我们预计,到 2025 年,中国电动汽车销量规模将超 700 万辆(CAGR 39%),其中绝大多数具备智能配置。以特斯拉为代表的造车新势力重新定义智能车产品,完成消费者教育和投资者教育。我们判断,未来仍将有更多科技公司入局,加入“软件定义汽车”的竞争。同时,以大众为代表的传统汽车公司觉醒,显著加大智能电动领域投资。预计市场竞争将在2023-2025 年变得空前激烈。我们认为,决定智能电动汽车市场地位的关键因素是:1)包含软件、硬件、机械件的全栈产品定义、研发和落地能力;2)持续降成本以获得更大份额、积累更多数据以优化算法的能力。

▍更大的市场:我们预计 2025 年中国和全球电动汽车销量规模分别达 700 万辆、1500 万辆,CAGR 分别为 39%、36%。届时,绝大多数电动汽车将具备智能配置。1)电动汽车逐渐进入成熟期,电池成本持续下降加速普及。2014-2020 年宁德时代动力电池的平均售价下降幅度累计达 70%左右。特斯拉预计未来 5 年电池成本仍有望再下降 50%以上,加速电动车普及。2)电动车简化车身结构,降 低制造难度。电动车零部件数量较传统汽油车减少约 40%,模块化生产帮助造车新势力在发展初期利用第三方富裕产能或新建产能,实现代工生产,加速产业化进程。3)智能化和软件水平改善用户体验。智能座舱和自动驾驶将成为拉开用户体验差距的主要因素,高端汽车代码量可达 1 亿行,复杂程度高于 PC 和智能手机,且代码量预计仍将快速增长。

▍软件定义汽车:智能座舱改善用户体验,保有量和行驶里程影响自动驾驶算法。1)核心竞争力:软件定义智能化水平,包括智能座舱和自动驾驶。电动车结构相对简单且动力差异不大,动力总成(发动机、变速箱等)不再是关键竞争力。软件能力支撑智能化水平。2)智能座舱:类似于手机曾经历的从“功能机”向 “智能机”的迁移,汽车正在经历智能化进程。3)自动驾驶算法:研发强度和自动驾驶里程数是关键。特斯拉凭借超 48 亿公里的行驶里程(2020.4)持续优化算法。4)更大的保有量:意味着更多的数据。领军企业特斯拉持续推出更高性价比产品,产品均价由 2013 年初的 11.3 万美元/辆,降低至 2020 年底的 5.0万美元/辆,降幅达 55.7%,驱动累计销量超 140 万辆(2020.12)。5)智能汽车商业模式未来可能从“购买产品”向“订阅服务”演进。特斯拉 FSD(Full Self-Driving)售价由 2019 年初 3000 美元上涨至 2020 年底的 1 万美元,亦有望于 2021 年推出按月付费套装。

▍更激烈的竞争:更多科技公司入局 VS 传统车企的觉醒。1)特斯拉销量快速提升,中国造车新势力努力追赶。2020 年,特斯拉销售整车 49.96 万辆(+35.8%),市值上涨 7.8 倍;蔚来、理想、小鹏分别销售 4.3 万辆、3.3 万辆、2.6 万辆,蔚来市值上涨 16.7 倍,理想、小鹏美股 IPO 之后市值大幅上涨。IPO 和再融资驱动中资造车新势力公司研发投资持续提升。2)更多科技公司入局:小米公告以全资子公司进入智能电动汽车领域,计划未来 10 年投资 100 亿美元;据路透社报道,苹果或将于 2024 年发布苹果智能汽车;华为以 Tier 1 角色进军智能汽车领域;百度与吉利控股合作成立集度汽车进军整车制造领域。3)传统车企觉醒,加速智能电动车投放进程。大众在 2021 年 Power day 称争取最迟到 2025年成为全球电动汽车市场的领导者。长城、比亚迪均加快了在智能电动汽车领域的投资和产品投放。4)我们判断,2021-2023 年将有更多科技公司涉足汽车领域,传统车企加速转型, 2023-2025 年可能成为电动车产品竞争最激烈的阶段。

▍谁能胜出:具有全栈研发和产品能力&持续降成本的公司有望获得更多份额。1)全栈研发能力:智能电动汽车重新定义汽车产品,是对传统汽车公司原有研发组织形式的挑战,需要软件、硬件、机械件工程师密切合作,共同完成产品定义和研发设计。具有较强全栈研发能力,具有更灵活的研发组织形式的公司有 望定义更优秀的产品。2)持续降成本的能力:当前智能电动汽车的主力价格段在 20-40 万元,产品进一步大规模普及需要伴随价格段持续下探。更大的汽车销量、更长的行驶里程亦将产生更多的数据反哺优化自动驾驶算法。具有持续优化产品和成本结构能力的公司,有机会获得更多市场份额。

▍风险因素:国际贸易摩擦加剧的风险;动力电池成本下降幅度不达预期的风险;动力电池产能不足的风险;自动驾驶汽车出现严重安全事故影响行业进展的风险;政策对于自动驾驶进行限制的风险;智能汽车数据隐私管理不足的风险;证券市场大幅波动导致造车新势力融资能力不足的风险;传统企业智能化转型进度不达预期的风险;汽车芯片等计算单元成本下降缓慢的风险等。

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