万字重磅来了!

　　中国基金报记者张燕北孙晓辉

　　近年来，技术和政策瓶颈的逐步突破，自动驾驶发展进入正循环。随着超预期事件扎堆发布，近期市场上智能驾驶相关板块表现也很活跃。

　　板块表现再度活跃有哪些触发因素？行情是否具有可持续性？当前估值水平如何，是否是理想的布局时点？未来发展空间如何？会衍生出哪些细分领域机会？

　　对此，中国基金报记者采访了：

　　富国新材料新能源基金经理徐智翔

　　泰康基金量化投资部负责人魏军博士

　　富国基金旗智能汽车ETF基金经理张圣贤

　　建信智能汽车基金经理张湘龙

　　融通转型三动力基金经理刘申奥

　　光大保德信智能汽车主题基金经理王明旭

　　金信转型创新成长基金经理杨超

　　中信保诚基金研究部衣桢永

　　以上专业人士表示，在AI模型发展的大背景下，本轮智能驾驶行情本质上是产业趋势加速变化推动而成。由于汽车板块兼具复苏和创新的逻辑，也是市场最关注的两个逻辑，值得重视，行情有持续性机会。不过，由于当前行情比较极致，市场轮动加快，交易层面不少急涨标的面临抛压增大的情况。

　　但在这些人士看来，智能驾驶板块是目前最重要的产业趋势之一，因此更为看好智能驾驶板块的长期投资机会，汽车智能化无疑也将是最值得重视的投资领域之一。由于产业链较短，产业整体beta属性较强，重点关注感知硬件和算力芯片产商等细分领域机会。

产业+政策加速催化智能化进程

　　中国基金报：智能驾驶板块近期表现再度活跃，有哪些触发因素？

　　张圣贤：近期板块活跃，其中包含多个行业和政策上的催化。

　　一是新能源车购置税减免政策落地，消除了不确定性。自2014年实施新能源车免购置税政策以来，2017、2020、2022年3次政策延期，而对2024年之后的购置税政策，一直以来有许多讨论。此次2024-2027年购置税减免政策一次性落地，体现了阶梯式政策退坡，保证一定的政策延续性；同时也消除了不确定性，让车企能进行长期战略规划。

　　二是工信部表态支持L3及以上级别的自动驾驶功能商业化应用，近期也看到了很多城市有相关的政策落地，比如：上海自贸区临港新片区向四家企业发放基于立法基础的全国首批“无驾驶人”智能网联汽车道路测试牌照；北京高级别自动驾驶示范区办公室宣布正式开放智能网联汽车乘用车“车内无人”商业化试点，企业在达到相应要求后可在示范区面向公众提供常态化自动驾驶付费出行服务等。

　　此外，近期海外某车企FSD（完全智能驾驶软件）即将进入中国的预期也在持续升温。目前，该软件在北美处于beta测试版，已超过40W名司机测试使用。软件的重大更新+行驶里程数加速都意味着FSD即将进入成熟期，有望给消费者带来智能驾驶的全新体验认知。鲶鱼效应下，其他车企将加速推进智能化进程。

　　张湘龙：近期智能驾驶板块呈现比较好的表现，主要触发因素在以下三点：首先是汽车销量呈现超预期增长，车市回暖景气度上行；其次海外特斯拉智能驾驶进展引人关注，其于5月份正式在北美推送FSD beta v11.4版本，并且预期在年内有望实现全自动驾驶，引领产业趋势拐点；第三点是国内政策与产业同发力，工信部表示已启动L3级别相关工作，地方也在积极响应，各车企纷纷发布城市NOA计划，预期今年城市NOA实现加速渗透。

　　魏军：自从2019年“L2商业化元年”以来，智能驾驶这个板块一直没有实现跨级别的突破，因此行情相对比较反复。近期一方面大家都有“智能化是新能源汽车下半场”的预期，新能源车渗透率年初以来基本维持在30%附近，整体进入一个成长中期，车企需要找到新的竞争抓手，包括智能驾驶、智能座舱、智能网联在内的汽车智能化就是一个比较清晰的方向。

　　另一方面今年以来市场环境比较适合主题投资，人工智能又出现了重大技术突破，智能驾驶就是很好的一个“AI+汽车”的应用端落脚点。

　　而此前限制L2突破到L3的技术端有特斯拉为首的众多车企实现从软件到硬件、从感知到算法的突破，用户接受度暴增后训练数据量也快速增加；政策端也是从国内头部Tier 1企业代表人物发声到顶层设计政策出台到地方政府落地跟进，有一个完整预期链条的连续兑现；最后就是行业商业化放量维度，从上海车展到重庆车展再到近期国内自主新势力车企新车型销量数据都有比较亮眼的表现，其中不乏有新车在智能化维度做了比较高阶的功能配置，但定价又比较低比较亲民，对上游智能化产业链来说是利好。整体是大超板块市场预期的，因此带来了板块的活跃度。

　　刘申奥：主要是特斯拉自动驾驶进展超预期及对未来预期展望乐观：FSD Beta使用体验改善：特斯拉自从使用Transformer大模型后，经过两年多迭代，功能逐步成熟，体验日渐完善。目前最新版本的FSD Beta，在感知识别的稳定性以及转弯变道等较难场景下的表现都大幅提升。

　　FSD Beta行驶里程大幅提升：截至2023年6月，FSD Beta累计行驶里程已超过3亿英里。其中，自2023年4月开始FSD Beta累计行程里程加速提升，仅2023年二季度就提升约1亿英里。

　　完全自动驾驶预期明朗：马斯克在推特上表示，特斯拉FSD V12将采用端到端的大模型，并且将不再是测试版。他同时认为今年年底将有望实现完全自动驾驶。

　　王明旭：我们理解触发因素是多种多样的，除了表观上事件性触发因素，如马斯克在2023世界人工智能大会上表示，预计在今年年末便有望实现全面自动驾驶；如FSD进入国内的预期；如业内对于L3标准的预期。

　　我们认为，本质上产业也在发生变化，2023年确实是城市NOA的元年，在大模型建立、大算力应用的背景下，产业链发生的是从量变向质变的过程。大模型的泛化能力给新一代NOA带来了不依赖高精地图的强大能力，对于车企实现了降本增效，对于消费者也更具泛用性和便利性。

　　杨超：最近智能驾驶板块表现活跃，首先是新能源汽车出口及近期国内销售情况都有些超预期。其次，智能驾驶与AI相关度比较高，也受到今年上半年AI板块的热度影响。

　　衣桢永:1）2023年是AI智能快速发展的一年，资本市场对于智能化应用的接受度和认可度更高。2）互联网出现越来越多美国道路使用特斯拉FSD良好体验的视频。3）小鹏新产品的推出加强了投资者对国内自主品牌智能驾驶的信心。

复苏和创新逻辑驱动行情

　　中国基金报：行情是否具有可持续性？

　　徐智翔：汽车板块兼具复苏和创新的逻辑，正是市场最关注的两个逻辑，值得重视，有持续性机会。

　　以整车为例，电动化进入淘汰赛，龙头具有规模化成本优势，行业集中度有望提升，而且汽车消费复苏、爆款车型周期、汽车出口加速等都有可能带来销量上的超预期，此外，智能化创新实现突破，整车厂转型成为软件公司。

　　以汽车零部件为例，量上面跟随整车的增长，而且全球扩产、国产替代、智能化等都是大趋势，此外，汽车零部件公司也在转型人形机器人，这将是比汽车更大的市场。

　　张湘龙：本轮智能驾驶行情本质上是产业趋势加速变化推动而成。基于下半年视角，各车企NOA城市开拓逐渐落地，新势力进展更为迅速。其他传统主流车企也纷纷明确了推进计划，城市NOA落地速度可期。

　　同时，特斯拉方案的不断进阶也将带领行业技术走向新阶段，感知层BEV+Transformer及占用网络架构将大幅提升感知能力，智驾功能体验感有望进一步完善，收获更多消费者的正向反馈。

　　魏军：从长期看，汽车智能化的商业化兑现是需要时间的，当前处于预期饱满阶段，后续数据验证催化不会少。我国汽车智能化产业链有不少优秀的公司，从Tier 1解决方案提供商，到感知硬件激光雷达、毫米波雷达，再到软件算法和算力芯片，分布比较全面。后续伴随具体技术标准的出台、头部车企或Tier 1真正L3级别产品的发布和商业放量、以及用户对汽车智能化增配选项的接受度和认可度持续提高，智能汽车板块长期行情有望持续向上。

　　但短期因为众多超预期事件的扎堆发布，这个板块的市场情绪处于过饱和状态，近期也有较显著的回调。从市场环境看，近期AI主题投资整体存在一定调整压力，市场在其他一些估值相对较低的板块轮动比较频繁，可能在博弈月底重要事件预期的落地，之后伴随AI大赛道的调整完毕，智能汽车板块或可作为AI应用端的重要代表实现反弹，当然也可能结合板块成分股的中报业绩兑现情况出现分化。

　　王明旭：当前的行情比较极致，市场轮动加快，交易层面我们发现不少急涨标的面临抛压增大的情况。但是行情的持续主要还是需要产业基本面的支撑，结合智驾的催化。

　　除了基本面的智驾加速，我们也看到下半年的多个潜在催化因素。如特斯拉Dojo超算进展、FSD V12海外用户规模拓展、FSD潜在的入华机遇、AI Day、Model 3改款、Model Q和Cybertruck的车型信息。

　　杨超：智能驾驶板是目前最重要的产业趋势之一，因此更为看好智能驾驶板块的长期投资机会，汽车智能化无疑也将是最值得重视的投资领域之一。

　　衣桢永:从未来1-3年的维度，预期智能驾驶的产业会不断进步和发展，资本市场作为反映实体经济和产业晴雨表，预期也将在股价上反映出智能驾驶的未来成长性。

瓶颈逐渐突破

自动驾驶发展形成正循环

　　中国基金报：目前自动驾驶进展如何，是否在超预期发展？

　　徐智翔：近一段时间，具身智能成为科技焦点，被认为是AI的下一个浪潮。具身智能指有“身体”并支持物理交互的智能体，是将AI具象化，给大脑赋予“身体”，其中最具代表性的就是智能驾驶与机器人，一定程度而言，具身智能是比互联网革命更大的创新，是人工智能的终极形态。

　　我们看到，龙头车企的FSD（full self-driving，完全智能驾驶软件）即将发布V12版本，相较于此前的Beta测试版，创始人称V12版本将采用端对端（end-to-end）的AI完美形态，即FSD会从目前模块化的小模型进化到类似GPT的大模型中，这意味着未来软件成熟后，有望实现通用智能，这在具身智能领域可能是质的飞越。

　　今年以来，国内龙头厂商也陆续发布新一代智能驾驶软件，在试驾体验中也感受到了国内智能驾驶的突破进展，相信未来智能驾驶有望快速发展。

　　张湘龙：智能汽车是我国汽车产业未来发展的重要方向，其中自动驾驶在过去几年取得了很大进展。从技术角度来看，相关软硬件能力不断完善，从一开始的传感器、控制器等硬件冗余铺设到现在的感知、决策等软件算法逐步升级。

　　从产品来看，智能驾驶功能从L1级别的基础辅助驾驶功能逐渐升级到接近L3级别的高速/城区NOA。当前各地智能驾驶相关政策逐步落地，工信部已经启动智能网联汽车准入和上路通行试点，支持有条件的自动驾驶（L3级），及更高级别的自动驾驶功能商业化应用；北京正式宣布开放智能网联乘用车“车内无人”商业化试点。另一方面，主流车厂纷纷发布城市NOA落地计划，L3级别智能驾驶有望在今年取得突破。

　　魏军：关于自动驾驶的分级，目前国际上普遍认可国际汽车工程师协会的标准，分为L0-L5共六级。其中L0级（No Automation，无自动化）即完全手动人工操作。从L1级开始，自动化功能渗透率逐步提升。

　　L1级（Driver Assistance，驾驶员辅助）拥有自适应巡航控制或车道保持辅助等功能，驾驶员始终对车辆行驶负责。

　　L2级（Partial Automation，部分自动化）仍属辅助驾驶的范畴，但在加减速、转向控制等关键操作上已可实现自动化，但驾驶员仍要时刻准备介入，并对车辆行驶负责。

　　L3级（Conditional Automation，有条件自动化）级别开始进入真正无人驾驶的领域，在此级别，汽车可在特定情境下完全自动驾驶，但驾驶员需在汽车系统要求时准备接管。

　　L4级（High Automation，高度自动化）级别车辆能够在城区或高速公路场景下实现完全自主驾驶，同时承担安全无误操作的责任。驾驶员只需在极端或未定义的长尾情境下接管。

　　L5级（Full Automation，完全自动化）级别汽车可以在所有环境和情况下自主驾驶，完全无需人类驾驶员干预，并承担所有驾驶责任。

　　由汽车分级可知，L2级到L3级的自动驾驶进化跨度较大，汽车从辅助驾驶开始进入无人驾驶领域，车辆的主导者由人类驾驶员转变为系统。从商业化落地节奏来看，自动驾驶在L2级别遭遇瓶颈已有多年，早在2014年就有部分车企研发L2级辅助系统上车，2019年更是由于L2级别新车大量放出被业界誉为“L2元年”，但此后虽然“L2.5”、“L2.9”级别频出，但迟迟未能突破到L3级别。这其中既有技术的原因也有制度的原因。

　　技术维度，由于人类身份由驾驶员向乘客转变，这对车辆驾驶系统的人工智能程度提出了更高要求，从前端的感知到中端的融合再到后端的处理，从硬件到模型到训练数据量级再到算力需求，都与L2不可同日而语，对车企的研发能力提出了较高的要求。

　　制度维度，也正是由于驾驶员身份的转变，在意外事故发生时的责任方判定变得尤为重要；且由于技术跨度大，市面上有这么多L2.5和L2.9等级的新车，L3级别如何界定？多少激光雷达、毫米波雷达、摄像头，多少块算力芯片才能算得上L3级别自动驾驶？是否需要高精地图？这些都需要制度层面的技术标准和法律条款予以支持。

　　但就在最近，这两大瓶颈都有了超预期的松动。技术维度，2023年5月17日特斯拉2023年股东大会上，马斯克分享了特斯拉FSD（全自动驾驶，Full Self Driving）的开发进度。

　　2023年7月6日上海世界人工智能大会开幕式上，马斯克以视频形式发表演讲，称他认为FSD系统已非常接近于无人类干预的全自动驾驶状态，在Beta版美国道路测试中，从A点到B点乘客几乎无需触摸方向盘。马斯克甚至进一步预测L4-L5级别的全自动驾驶技术有望在今年晚些时候得到实现。此外，马斯克还表示非常有兴趣将自研的自动驾驶技术许可给其他汽车制造商使用，强化了L3级别自动驾驶全面放量和商业化落地的预期。

　　制度维度，2023年6月9日华为智能汽车解决方案BU CEO余承东称L3级别技术标准将在近期发布，市场期待程度节节攀升。6月21日，工信部表示将启动智能网联汽车准入和上路通行试点，组织开展城市级“车路云一体化”示范应用，支持L3及更高级别自动驾驶功能商业化应用，并表示将发布新版智能网联汽车标准体系指南，推进功能安全、网络安全、操作系统等标准的制订和修订。一线城市地方政府层面也积极跟进，如北京、上海等。

　　整体正是因为年初以来人工智能的技术突破和最近三个月在车企技术端和政策制度端存在超预期发展，市场发现自动驾驶领域在L2级别停滞多年的瓶颈有所松动、苦海泛浪，L3级别自动驾驶的落地节奏有望加快。

　　刘申奥：这两年自动驾驶行业加速发展。去年开始像小鹏、华为基于高精度地图使用小模型落地了城市NOA，在广州、上海等极个别有高精度地图覆盖的城市试点。AI技术的革新也推动自动驾驶更快进步，基于Transformer模型研发的算法上车，整车厂切换到“重感知、轻地图”的技术路线后，城市NOA的落地速度明显提速。如小鹏规划年底落地50城，明年落地200城；理想预计今年年底落地100城；华为规划今年三季度落地15城。落地城市的大幅增加，反过来也会产生更多有价值数据，“反哺”算法，形成自动驾驶发展的正循环。

　　王明旭：目前国内外各个车企都在自动驾驶领域展开较量。以特斯拉为代表，根据一季报，其当前FSD的总行驶里程已达到3亿英里，并随着用户规模的扩大实现了飞速增长。作为对比，截至今年一季度，FSD的行驶里程累计1.5亿英里。

　　与此同时国内车企也在加速追赶，6月29日上市的小鹏G6，搭载了新一代智能驾驶系统XNGP，逐步实现全场景的NGP，XNGP已在北上广深4个城市陆续开放，并计划在2023年底实现50个城市的覆盖。这款车比较受消费者欢迎。

　　除了小鹏的XNGP，还有华为的ADS、理想的城市NOA。市场上的新势力纷纷加码这块的研究和投放。而且今年全场景NGP基本都是交付即可用，而不是前几年的期货，消费者可以第一时间体验到智驾的便利。

　　杨超：与很多新兴行业一样，汽车智能化发展也呈现出“螺旋式上升、波浪式前进”的特点。去年海外智能驾驶上市公司曾经普遍出现大幅回调，原因在于随着行业的快速发展，智能驾驶存在的一些问题也开始暴露出来。

　　智能驾驶并不单纯是一个技术问题，还会存在相关配套政策法规问题，配套公共设施建设问题，此外还有成本、用户接受度等问题。经过一段时间的探索，针对这些发展中遇到的问题，一些解决方案也在不断的推进，目前看很多进展都较为积极。

　　衣桢永：在AI模型发展的大背景下，智能驾驶作为终端应用的重要场景在模型搭建、算法迭代等方面都有明显加速，从今年公开试驾的视频来看，在特斯拉发布的V11版本中，FSD的感知、预测、规划、决策、控制能力不断提升，美国司机对于汽车接管次数变少，驾驶体验也不断提升。近期马斯克表示特斯拉已经非常接近实现没有人工干预的全自动驾驶。中国汽车品牌也在加速推进智能驾驶的研发进程，小鹏汽车近期在发布新产品之后，市场反响也较好。

高级智能驾驶仍处早期阶段

空间较大

　　中国基金报：从产业周期来看，智能驾驶处于什么阶段？

　　徐智翔：智能驾驶已经来到了商业化的爆发点。以龙头车企为例，FSD坚持纯视觉路线，从2021年2D的BEV（鸟瞰图）到2022年3D的占用网络，再到2023年端对端的大模型化，每年都在发生巨大的变化，用户数也从2021年9月的2000人快速提升到2023年1月的约40万人。

　　国内方面，工信部表示将启动智能网联汽车准入和上路通行试点，支持有条件的自动驾驶、L3及更高级别的自动驾驶功能商业化应用，同时也可以看到造车新势力已经陆续实现城市路况下的全程智能辅助驾驶功能。

　　此外，FSD售价从2020年10月上市时的1万美金，到2022年9月涨至1.5万美金。其创始人展望，如果FSD成为现实，甚至有可能以0利润销售汽车硬件，汽车和FSD的关系，类似于剃须刀和刀片，这也为全球以及国内汽车行业对于智能驾驶的推广提供了一个可行的商业模式。

　　张湘龙：智能驾驶发展已经历经三大阶段，第一阶段法规要求商用车双预警配套，市场空间主要靠法规推进，初步探索辅助驾驶；第二阶段电动化快速渗透，智能化作为辅助卖点L1功能开始铺设，主要随新能源汽车销量提升而成长；第三阶段功能升级及快速渗透期，L2量产以1V1R为代表，在2017、2018年实现量产，随后硬件与功能双提升，L2级别向L2+、L2++发展，该阶段每一个功能都经历了自己的成长周期，由早期硬件堆料到功能快速渗透再到成为标配后的成本竞争最终赢家得到大份额而胜利。

　　下一阶段，国内主机厂将逐步探索数据闭环，智能驾驶将走向由数据驱动的新阶段，数据驱动下软件算法能力将进一步跃升，长期走向软件实现大幅降本的新时代。当前时点产业仍处于第三阶段，核心关注两点变化，新功能的渗透以及存量市场具有成本优势的强竞争力厂商。

　　魏军：从产业周期来看，智能驾驶仍处于发展初期，尤其是高阶自动驾驶L3级别技术的重大突破前夕。这个阶段的特点是智能化相关零部件成本高，从近年技术迭代的路径来看，暗含较大的降本潜力。

　　复盘智能驾驶技术迭代路径，2020年以前的智能化关键词是供应商依赖，彼时国内前瞻布局的自主新势力车企对各类传感器和感知算法融合能力偏弱，开发人员不足，辅助驾驶系统主要采用当时全球自动驾驶芯片龙头Mobileye的EyeQ4芯片，而且Mobileye还在视觉领域提供了一套完整的摄像头感知硬件+算法方案，并为主机厂预留接口，因此整体自研能力偏弱，车企供应商依赖程度高。

　　2021-2022年的智能化关键词是硬件冗余。伴随车企技术能力的提升和辅助驾驶需求场景的丰富，车企对Mobileye等单一供应商的依赖度降低，部分国产大算力芯片供应商开始崛起，由于城区导航等场景需要更高的感知精度和更具鲁棒性的感知融合分析能力，智能化模型的训练数据、算力芯片和传感器硬件需要保持冗余，智能化零部件成本高。

　　但展望未来，伴随产业发展进入相对成熟阶段后，智能驾驶有较大的降本空间和降本需求。在车企长期竞争激烈、价格压力大的格局下，硬件冗余不可持续。感知硬件端，模型算法的优化为硬件精简提供了可能性，比如特斯拉自研的BEV+Transformer鸟瞰图自动驾驶视觉感知新范式就是这样一种革新，通过将多个2D图像加测距的方式实现3D构图感知，避免远小近大和遮挡问题，从而对高精地图和激光雷达等感知硬件需求边际降低。上海国际车展期间，诸多高阶智能化新车型都以无图导航为新潮流。

　　算力硬件端，一方面通过域控制器的升级算力芯片需求趋向少量化，如2020年以前是分布式ADAS架构，简单理解就是每块芯片各管各的，单车芯片量多；2021-2022整合为行车域控制器和泊车域控制器，分别对应行车和泊车场景；2023年开始兴起行泊一体域控制器，可调用所有传感器信息集中融合处理，单车算力芯片量有望减少。另一方面车企如果采用自研或者国产替代芯片，也存在一定长期降本空间。

　　整体当前智能驾驶板块处于发展初期和重要技术突破前夕，智能化硬件成本压力肯定存在，但短期可以在需求侧用户对智能化增配选项接受度提高和供给侧重视用户个性化需求之间找到一个平衡，长期则有大模型赋能和国产替代助力降本，产业前景无忧。

　　刘申奥：目前国内头部的新势力厂商在部分场景（如高速NOA）上已经做得相对完善，正逐步从高速场景向城市场景拓展中。但传统的小模型难以解决城市场景下的corner case，整体算法架构都需要变革。Transformer大模型目前被认为有可能解决这些问题，特斯拉的运行效果也比较不错。而大模型对智能驾驶的赋能可以划分为三个阶段：

　　BEV+transformer 解决城市场景下的地图问题，实现“脱高精度地图”。这是目前国内新势力厂商所处的阶段；

　　升级到占用网络，解决异形障碍物识别问题，实现“脱激光雷达”，这是国内主机厂未来1-2年的发展方向；

　　从感知到规划决策端到端的自动驾驶模型，解决复杂交通参与者交互问题，预计今年年末领先企业能达到第三阶段。

　　王明旭：智能驾驶分为不同等级，一般所说的L2级智能驾驶渗透率已经不低，但高级智能驾驶还处于刚刚起步的阶段，发展空间较大。

　　杨超：从产业周期的角度来看，我认为智能驾驶处于导入期与快速成长期之间的过渡阶段，距离快速成长期已经不远。

　　衣桢永：我们所说的智能驾驶应该是L3以上的级别，由于法规落地和智能驾驶技术等原因，智能驾驶还处于成长期的早期阶段。

当前估值已不低

仍是需要关注的新兴赛道

　　中国基金报：当前估值水平如何，是否是理想的布局时点？

　　徐智翔：我们将从空间、格局、估值三个维度去判断板块和个股机会，目前汽车板块，特别是智能驾驶，具备市场空间大、壁垒高格局好的特点，在这种情况下，估值是很难长期处于较低水平。6月份以来，在智能驾驶和人形机器人的行情催化下，汽车板块涨幅较大，但目前估值提升中有基本面的支持，建议回调中关注业绩兑现能力强的龙头公司的投资机会。

　　魏军：中证智能汽车指数（930721.CSI）是智能汽车板块的代表指数之一，对A股智能汽车产业链成分股的整体表现表征比较充分。

　　据Wind数据库，截至2023年7月20日，中证智能汽车指数的市盈率TTM为51.65，处于指数历史（2016年1月1日以来）85.96%的分位数，高于中位数42.55，这也是近期超预期催化事件频出，板块持续上涨的结果，短期存在一定调整压力并且已经开始回撤。当前这个位置风险可能大于机会，等市场情绪出清，月底预期落地后，观察AI大赛道的反弹节奏再考虑择时跟进布局。

　　张湘龙：当前时点，行业估值水平属于历史中位，考虑到产业下半年及明后两年的趋势及进展，今年或为以NOA为代表功能快速渗透的起始元年，仍旧建议布局。

　　杨超：板块内部估值分化较大，需要具体分析。至于布局时点来说，短期较难把握，但从长期维度来看，目前依然是比较好的布局时点。

　　衣桢永：根据Wind统计的盈利预测，域控制器行业对应23年目前估值水平在50倍左右，从过去三年来看，这个估值水平处于历史的居中水平，股价对于短期基本面的信息已有一定的反映，但考虑到智能驾驶仍处于发展的偏早期阶段，未来成长空间很大，从比较长期的投资持有期来看，智能驾驶仍是需要关注的新兴赛道。

产业整体beta属性较强

关注感知硬件和算力芯片产商等细分领域机会

　　中国基金报：智能驾驶未来发展空间如何？会衍生出哪些细分领域机会？从投资时间轴来看，这些细分板块的投资顺序是怎样的？

　　张圣贤：“智能汽车”的投资逻辑可类比“智能手机”。借鉴苹果产业链的经验，某龙头企业的上海工厂设备零件逐步国产化，可能把非核心的硬件和代工部分转移给其他供应商，带动产业链供应商盈利改善。

　　短期来看，当下智能汽车有阶段性的机会。一方面，汽车是人工智能应用最好场景之一，智能汽车可能受益AI应用端爆发，例如智能座舱、智能驾驶迭代升级速度有望加快，车企开启新一轮智能化竞争，对于智能汽车硬件端、软件端需求有望显著提升等；另一方面，新能源车销量增速仍在高位，智能汽车受益相关零部件、软件的增长。短期，智能汽车同时受益于AI与新能源车。

　　中期来看，汽车作为大宗消费品，是国民经济的重要支柱产业，也是当前稳经济、促消费的重要抓手。2023年以来，多部委从需求侧和供给侧双向发力鼓励汽车产业高质量发展。未来一段时间内汽车行业有望成为经济增长和政策着力的重点。

　　来自乘联会相关微信公众号数据显示，从库存周期看，2023年5月末全国乘用车库存339万台，其中厂家库存占比22.6%，较去年5月提升1.8个百分点，环比上月下降1.6个百分点。看好乘用车景气度逐步改善，行业有望从“主动去库”阶段迈入“被动去库”阶段，而从历史上看，每一轮行业由“主动去库”转向“被动去库”，汽车板块估值通常迎来较好修复。

　　张湘龙：未来三年，智能驾驶功能有望进入跨越式升级的阶段，L2有望快速普及，L2+进入集中放量的阶段。根据高工数据，2022年国内乘用车前装大财辅助驾驶突破千万辆规模，其中L2级别及以上前装标配交付585.99万辆，同比增长61.66%。其中具备行泊一体能力的乘用车占比仅10%左右，NOA渗透率仅为个位数。预计NOA和行泊一体功能有望进入高增长周期。

　　在该趋势下，可能衍生出两大领域机会：一是增量市场增量功能带来的广阔市场，聚焦在30万以上价格带车型，该价格带车型销量持续扩容，高级别智驾方案率先渗透，伴随量增渗透率增将会带来广阔的以智能驾驶域控制器及传感器为主的硬件空间。

　　二是存量市场增量功能，主要聚焦在15-30万价格带，以实现L2级别功能标配为中期目标，带动L2级别渗透率快速提升，处于性价比考量，具有高低速组合功能的行泊一体将面临巨大的存量升级空间，相应带动该级别域控制器的广阔空间。

　　另一方面，15-30万价格带车企核心聚焦性价比及实际落地效果，国产化方案有望凭借自身高性价比取得突破，2024、2025年国产高算力芯片方案有望陆续推出，带来新的发展机遇。从投资时间轴来看，当前时点处于智能化功能的快速升级渗透期，硬件先行，建议率先关注以智能驾驶域控制器为代表的硬件配套厂商。

　　魏军：伴随L3及更高级别自动驾驶的技术和相关制度趋于完善，智能驾驶长期发展空间广阔，并由此衍生出下游整车、上游Tier 1集成或一体化解决方案提供商，激光雷达、毫米波雷达等感知硬件和算力芯片产商等细分领域机会。投资时间轴上产业链需求放量或由下至上传导，但整体链条较短，不存在像新能源车上游锂这种大资源品的周期性，因此产业整体的beta属性或比较强。

　　刘申奥：如果上述问题能够顺利解决，自动驾驶商业化大规模落地后，将极大程度解决驾驶的疲劳与安全问题，我们预计会有很高的市场接受度，搭载L3甚至更高级别自动驾驶可能成为未来汽车的标配。

　　细分领域的机会：一是自动驾驶域控制器：作为自动驾驶的“大脑”，将会是核心环节，机会主要来自域控制器的硬件+底层软件。

　　二是线控底盘：智能驾驶的执行层，是实现高阶自动驾驶的必要条件。

　　三是第三方算法：大模型上车对于算法能力要求较高，对于自研能力较弱的主机厂未来会通过和第三方算法公司合作的方式来实现高级别的自动驾驶。

　　四是4D毫米波雷达：目前自动驾驶感知算法以视觉为核心，4D毫米波雷达可能取代激光雷达作为安全冗余。

　　王明旭：智能驾驶的市场发展空间较为庞大，从芯片开始提供“智能驾驶+智能座舱”配套，到域控制器，到解决方案。从感知、决策到控制的每个细分领域都会衍生各种投资机会。自上而下来看，我们认为细分板块从价值量排序可能是我们选择投资的较好的参考。如整车、智驾域控制器、线控底盘、雷达摄像头等传感器。

　　杨超：在新能源汽车的上半场，也就是电动化发展过程中，诞生了很多优秀的中大市值企业。在新能源汽车的下半场，智能化时代，预计也将不断有一些新的优秀公司涌现，这里面也将会有孕育着大量的投资机会，大概率会有一些上市公司能够抓住这一机会而获得巨大发展机遇。

　　关于细分领域的投资机会，从下游的整车，中游汽车零部件，上游的材料，以及智能驾驶相关的检测领域，都会有很多投资机会值得挖掘。

　　从投资时间轴来说，近期智能驾驶相关的零部件板块，也包括相关的芯片及软件，以及汽车检测领域投资机会较多，长期看下游整车以及上游材料也都会有很多投资机会。

　　衣桢永：目前在30万以上的价格带，汽车品牌在智能驾驶硬件和软件算法更多，但是目前在30万以下车型中，除了个别领先品牌以外，智能驾驶的能力还有待提升。假设未来智能驾驶在国内渗透率提升，对于汽车整车和从事智能化零部件企业都会有新一轮成长机遇。投资顺序可以结合相关公司估值和未来成长性做持续分析和动态调整。

产业早期主题投资阶段

可逢低布局或长期定投

　　中国基金报：投资者如果布局相关领域，有什么建议？

　　张圣贤：从指数的表现看，智能车在年初这波的反弹表现，是明显优于新能源车的，核心还是由于投资者对于汽车智能化未来的发展前景更为乐观。总体而言，汽车智能化已然是未来的大势所趋。目前行业仍处于初级发展的阶段，未来的成长空间巨大，依然持续看好这个方向。

　　回归投资端，对于投资智能汽车的朋友，大家也做更长远的投资考虑。短期从技术端看，指数前期反弹幅度较大，震荡或仍不可避免。长期来看，目前还没有迎来智能汽车渗透率快速提高的阶段，现阶段以局部智能化需求为主，因此，当下仍处于产业早期的主题投资阶段，可通过长期定投的方式入场。如有下跌，依然可以考虑择机逢低来慢慢布局或者坚持定投。

　　魏军：工具选择上，由于智能化产业链的上下游链条相对较短，板块beta属性较强，非常适合用被动指数工具进行把握。中证智能汽车指数（930721.CSI）是智能汽车板块的代表指数之一，跟踪这一指数的众多智能汽车ETF均是不错的选择，该指数对汽车的“电动化”（新能源车产业链）和“智能化”（智能驾驶、座舱、网联等产业链）分散布局，在极端市场环境下或能稀释单一板块风险。

　　布局时间线上，如前所述，预计智能驾驶板块长期会有较强的行情持续性，但短期由于超预期催化频出连续上涨已然处于高位，和AI大赛道在当前市场环境下均有一定调整压力，因此短期需要注意风险。待月底市场情绪出清预期落地后，可再观察AI大赛道的反弹节奏，考虑择时跟进布局。

　　杨超：智能驾驶领域虽然投资机会很多，但无论从相关技术的复杂性来说还是发展过程中的变化来说，对投资者的专业性要求都会比较高，对于普通投资者，还是建议投资布局在智能驾驶相关领域的优秀主动管理基金产品更好。

　　王明旭：目前看，产业趋势整体向上，但部分投资标的股价可能有较大的波动，应该以平和的心态和适当的资金去参与。

　　衣桢永：目前资本市场对于相关领域的认可度不断提升，股价和估值水平也有所反映，建议投资者可以从中长期角度进行布局，虽然可能在股价层面短期波动会存在，但是可以积极拥抱产业发展的新趋势。

（文章来源：中国基金报）

(原标题：万字重磅来了!)

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