2020年產業數字化專題報告2020年產業數字化專題報告導語根據IDC的數據，中國公有云的市場規模在2020年預計約為193億導語根據IDC的數據，中國公有云的市場規模在2020年預計約為193億美元，未來將保持著 34.5%的復合增速在2023年達到470億美元的規模。來源：國信證券報告綜述ERP云化已然成勢，企業數字化轉型迎接加速ERP是企業數字化起點，隨著數字化浪潮的到來，ERP系統在新環境下又有了新的發展機遇：一方面ERP開啟了云化之旅，由于ERP企業IT系統中的價值量較大，所以 ERP的云化將會快速促進企業的數字化轉型；另一方面 ERP系統逐漸從企業內部走向企業外部，由單個產品逐步 走向生態融合。我們認為 ERP的云化不僅加快了國內企業數字化的進程， 而且也大大縮短了和海外巨頭之間產品的差距，受益于國內廣闊的企業 市場，同時疊加國產化帶來的發展機遇，國產ERP廠商將深度受益。工業軟件助力制造業轉型，工業互聯網逐步落地當前制造業正在由自動化為代表的工業 3.0向智能化為代表的工業4.0邁進，在人口老齡化，用工成本上升的趨勢下，為了維護我國制造業支柱地位，智能制造升級是必然方向。工業軟件是制造業轉型核心，但 國外廠商仍占據較大的市場份額，國產替代已經開啟。以MES為代表的生產環節，逐步向工業互聯網領域升級，智能制造已經證明價值。當前智能制造已度過基礎設施階段，政策催化下，行業應用正逐步落地開花。軟件定義汽車時代到來，智能座艙和自動駕駛商業化加速邁進汽車正被重新定義，數字化、智能化轉型已進入加速落地階段。特斯拉引領汽車行業由制造業向科技行業轉型，汽車 IT架構也由分布ECU架構向域架構，甚至是中央計算架構轉型。同時，從芯片計算平臺到智能駕駛軟件堆棧，軟件價值量在汽車中的占比越來越高。數字化浪潮下，車廠紛紛布局智能駕駛，智能座艙域和自動駕駛域成為現階段發展核心。企業ERP的云化之路ERPERP(Enterprise Resource Planning，企業資源規劃）系統是專門為解決企業信 息化而誕生的，從原型到最終成型一共經歷了 5個發展階段，從20世紀40年代的庫存控制訂貨法，到 20世紀60代的時段式MRP，到20世紀70年代的閉環MRP，到20世紀80年代的MPRII，最終形成了20世紀90年代的ERP，每個階段都反應了企業不同發展的需求。ERP系統在每個階段的發展都是為了解決企業不同的問題： 1）庫存控制訂貨法，是在計算機出現之前，為避免缺貨的發生兒而提出的一種按過去的經驗預測未來的物料需求的方法。原則是保證在任何時候倉庫里都有一定數量的存貨，以便需要時隨時取用； 2）時段MRP（MaterialRequirementsPlanning ，物料需求計劃），相對于訂貨法來說，不僅考慮了不同物料需求之間的相互匹配關 系，將所有的物料需求和產品結構聯系起來，還給物料的庫存狀態數據加上時間坐標，更加方便管理；3）閉環MRP，將對物料需求的管理延伸到車間作業管理和采購需求管理，將來自車間、供應商和計劃人員的信息反饋回來以達到整體計劃的協調和平衡；4）MRPII（Manufacturing Resource Planning，制造 資源計劃），將生產、財務、銷售、工程技術、采購等各個子系統結合成一個一 體化系統，成為制造資源計劃，相比于 MRP增加了財務管理和模擬的能力，加強了財務和生產的聯系；5）ERP，相比于MRP所涉及的企業管理范圍更加廣泛，在制造業競爭愈加激烈的背景下，一般企業的經營戰略從以企業自身為 中心逐步向以客戶為中心的經營戰略轉變，基于時間、以客戶為中心、面向整 個產業鏈的ERP系統應運而生。ERP產品是企業信息化的重要組成部分。一個ERP產品主要包括了財務、資金、報表、總賬、應收應付、庫存、采購、銷售、生產、成本以及人力資源等管理模塊，幾乎涉及到了企業管理的方方面面。根據1990年Gartner對ERP系統的定位，主要在軟件功能范圍、軟件應用環境、軟件功能增強、軟件支持 技術等幾個方面做了總結：1）軟件功能范圍更加廣泛，相比于 MRPII，還要有質量管理、實驗室管理、流程作業管理、配方管理、產品數據管理、維護管理、 管報告和倉庫管理等拓展功能； 2）軟件應用環境更加多樣化：不僅支持離散型制造+流程式制造；還要支持國內經營與跨國經營的混合以及在生產、分銷和 服務等業務的混合；3）軟件功能要支持能動的監控能力，包括整個企業內采用 計劃和控制方法、模擬功能、決策支持能力和圖形能力等；4）軟件支持技術方 面，要能夠支持開放的客戶機、服務器計算環境，包括要求客戶機/服務器體系結構，圖形用戶界面，計算機輔助軟件工程，面向對象技術，關系數據庫，第 四代語言，數據采集和外部集成等為額。ERP信息化系統已由最初的工業制造類企業逐步拓展到全行業企業客戶。ERP的產品原型最開始是針對庫存、物料等進行管理，所以天然適合在制造業企業中推廣，隨著ERP的內涵越來越豐富，逐步滲透進企業的采購管理、財務管理、人力管理、營銷管理等，ERP的受眾企業也在逐步拓寬。根據前沿產業研究院的統計，現階段的ERP產品已經適應了幾乎所有行業客戶，下游客戶中占比最大的仍然是制造業，其次包括了流通、建筑、電力、交通、石化等行業的客戶。數字浪潮來臨，ERP云化助推企業數字化轉型云化后減輕企業 IT包袱，更加專注業務。隨著數字化浪潮的到來，越來越多的企業探索業務數字化和數字業務化，將自身的業務通過數字化的方式沉淀下來， 同時將沉淀下來的數字資產進行不斷的梳理和探索從而能夠指導公司業務的發 展。云計算作為數字化浪潮中不可或缺的一環，正助推企業的數字化轉型。對 于企業來說，將自身的 系統云化后，相比于之前的本地部署模式，不僅首次 投入的成本大幅降低，同時在整體系統的可擴展性方面都將獲得比較好的提升。由于企業的IT系統托管給云服務廠商后，相應的實施、維護、升級、安全等工作都交由服務商完成，企業用戶節省了大量的 IT成本和人精力，這將使得企業用戶更好的專注業務發展。ERP系統價值量較大，云化后助力企業數字化轉型。 目前在企業的IT系統中，主要包括了ERP系統、OA協同系統、財務系統、人力系統、營銷系統、客戶 管理CRM系統、MES系統、產品生命周期管理PLM系統、企業資產管理 EAM系統、設備管理維護 FM統、產品數據管理 PDM系統等等，其中 ERP系統的覆蓋泛微最廣，和企業生產經營的聯系最為緊密，且價值量較大。具體來說：1）ERP系統實施的成功與否，不僅僅是企業內部某個部門所決定的，而是需要公司的管理層自上而下的協同，因為在實施過程中，需要涉及的業務部門較 多，從前端營銷到中端生產到后端運營等都需要，這點在20世紀90年代企業從以自身為中心的組織形態到以客戶為中心的組織形態中就顯現無疑； 2）ERP系統的價格一般較為昂貴，國內廠商面向客戶提供的 ERP價格都在千萬級別， 而國外巨頭如SAP對于ERP系統的報價動輒上億，且每年的運營維護費也占 了產品價值量的15%-20%，價格不菲。所以，從ERP系統對于企業業務的 強耦合以及在眾多企業 IT系統中價值量較高這兩個角度來說，企業的ERP系統上云后，都將助推企業數字化轉型。ERP走向生態化，打通企業內外鏈接。ERP在前幾十年的發展中，主要圍繞著企業資源進行精細化規劃，但是對于外部的鏈接相對關注較少。目前，ERP系統正在從單個產品走向生態融合，正在從企業內部走向企業外部。以 ERP龍頭廠商用友網絡的云產品 NCCloud例，NCC產品秉承鏈接、協同、共享的社 會化商業理念，開OpenAPI，不僅僅和產業鏈上的企業進行鏈接協同，還引 入了社會化商業伙伴為企業提供增量價值服務，比如和外部第三方數據平臺合作助力企業內外數據挖掘、和外部的招聘網站合作實現人力資源管理的內外部打通、和電子支付公司合作打通企業內外部資金流、和直播平臺合作打通企業 內外部宣傳渠道等等。總體來說， ERP系統從業內部走向企業外部，不僅為 企業帶來外部增量價值，也進一步加了企業數字化轉型的步伐。國內ERP云化進一步縮小海內外廠商差距ERP概念源自海外，由于海外的工業化進程比我國開始的早，所以海外尤其是德國和美國等國家的制造企業對于庫存管理的需求以及后續的物料管理需求、生產計劃管理需求等早于國內。在傳統本地化部署階段，我國ERP發展落后于為海外將近十余年，但是在ERP云化趨勢下，國內企業意識覺醒較早， ERP云化進程和國外巨頭大幅縮短。傳統ERP國內外發展差距在10多年。ERP的鼻祖公司SAP成立于1972年，于1992年就發布了較為完整的ERP產品R3，相比之下，我國的ERP企業在2000年左右剛剛開始探索ERP產品（目前國內的ERP主要公司用友和金蝶都在2000年前后開始由財務軟件探索向ERP產品的轉型），所以我國的企業在ERP的進展上基本上落后于海外10多年。ERP云化縮短了國內與國外巨頭的差距。 通過比較海外 ERP巨頭SAP的產品發展歷史以及國內ERP龍頭企業用友網絡和金蝶國際的產品發展，可以看出， 我國ERP產品的云化進程基本上和國外相當：1）SAP于2013年推出了自身的云平臺，并依賴此平臺開發出了 S/4 HANA 產品，于 2017 年通過收購 HybrisAriba、SucessFactor、Concur 等公司而分別形成了營銷、采購、人力 SaaS云產品，所以2013-2017年是其云化開始到加速的階段；2）反觀國內，ERP的兩大廠商用友和金蝶，分別于 2010年左右開始了云化探索，其中用友2017年發布了U8Cloud、精智工業互聯網平臺、用友云平臺等產品預示 著云轉型的加速，而金蝶2011年開始云轉型，發布了K3V12.3 產品并在后續幾年不斷推出更新版本，于2017年正式將金蝶 ERP升級為金蝶云，云業務開 始加速。所以從國內外主流廠商的 ERP國內外主流廠商的 ERP產品的發展歷程來看，國內廠商正借由云化進程逐步縮短與海外巨頭的差距。云ERP發展空間巨大，建議關注國內龍頭廠商隨著數字化浪潮的不斷推進，國內的企業正在快速上云，我國的企業數量規模之龐大決定了未來云ERP的發展空間很大。根據工信部和國家商務總局的統計數據，我國目前約有企業300080+萬家，中型企業占比略高，約有435萬家，占比最多的是小型企業，約2800萬家。這些龐大的企業客戶數量均是云ERP的潛在客戶。同時，根據IDC的數據，中國公有云的市場規模在2020年預計約為193億美元，未來將保持著34.5%的復合增速在2023年達到470億美元的規模；同時，根據《中國企業上云指 數（2018）》可以看出，2018年全國企業上云比例為43.9%，相較于 2017 年 的 40.3%整體提升了 3.6%，仍然56.1%的企業未使用云平臺，公有云比例跟 國外相比處于較低位置。國產化浪潮不斷推進，國產 ERP廠商時代發展機遇來臨。從市場占有率來看，我國的ERP廠商主要占據了中低端 ERP的市場，根據前瞻產業研究院的統計， 我國ERP的總體市場中，用友、浪潮和金蝶合計占據了約80%的市場，但是在高端ERP市場中，SAP和Oracle 占據了超過 50%的市場。中低端市場產品 結構相對較為簡單，且價值量較低，而中高端市場的客戶數量雖然相對較少， 但單個的價值量較大，未來國內 ERP廠商逐步向高端市場滲透是必然。隨著國產化浪潮的不斷推進，大型國企和央企的 ERP系統有望迎來更換需求，同時有 部分高端 ERP市場的海外巨頭將逐步撤出中國市場，這為國內的 ERP廠商帶來了難得的時代發展機遇，進入高端市場不僅意味著自身的產品競爭力不斷加 強，而且服務好高端客戶的同事也意味著走向國際化的可能性。建議關注國內ERP龍頭廠商。在國內的ERP廠商中，用友和金蝶處于領先地位，2019年兩者的收入分別達到85.1億元、34.1億元，從收入體量來看相較 其他廠商而言較大。同時，為了適應國內企業的數字化浪潮，兩家公司均加快 了云產品的研發及推廣力度，用友和金蝶2019年的云收入分別為19.7億元、13.1億元，同比分別增長為131.6%、54.1%，均處于快速增長態勢中。我們認 為在國產化浪潮的背景下，高端 ERP的市場將逐步向國內企業打開，同時企業 數化浪潮趨勢下，國內企業上云的步伐將會進一步加快，上述兩個產業趨勢下，這兩家公司將深度受益，建議關注。工業數字浪潮掀起，多重政策大力推動制造業邁入工業4.0時代。制造業仍是全球經濟發展的核心支柱，信息技術的發展也在不斷為制造業賦能。早期工業1.0時期，以蒸汽機為代表，掀起了第一次工業革命；隨后電力的發展和應用，推動工業2.0的第二次工業革命。從20世紀70年代至今，電子和IT技術融合下的自動化，成為了當前工業體系的基礎，大幅提升生產效率和安全性。隨著軟件技術，尤其是大數據、AI、物聯網等持續發展，智能化生產必將成為制造業下一個高峰。以工業軟件為核心的工業互聯網平臺將驅動工業4.0的新革命。我國制造業升級迫在眉睫，工業互聯網成智能制造方向。 中國作為“界工廠”， 全球制造龍頭的地位正受到挑戰。尤其當今國內人口老齡化嚴重，年輕勞動力 供給不足；而互聯網企業的高薪招人背景下，制造業用工成本逐漸上升，且招人困難。制造業是我國的經濟基石，為了保證制造業在國內穩步發展和轉型， 通過工業互聯網，打造智能工廠，盡量減少用工需求，成為制造業務發展的必 然方向。自2015“中國制造 2025”提出后，我國在智能制造和工業互聯網 領域持續推出新政。在2015-2020 期間，智能制造的轉型，更多的是在以云基礎設施的建設，以及標準梳理、示范項目為主。積極催化，各地方已開始進入落地環節。 在國家政策引導下，各地方也不斷推出具體補貼政策支持工業互聯網發展。對于制造業較強的地方政策支持更為積 極，單就 2020年，就有蘇州、佛山、青島、西安、廣州發布具體支持政策。其中，尤其以制造業大省廣東省補貼范圍和強度最大。從各地補貼支持共性來 看，對于工業互聯網應用、平臺給予不同程度的補貼，尤其是跨行業、跨領域 的工業互聯網平臺支持力度最大。從2021年開始，工業互聯網平臺有望進 入密集落環節。我國工業軟件大發展正當時，國產替代穩步推進中國工業軟件市場廣闊，保持穩定增長。根據賽迪顧問《中國工業軟件發展白皮書》，全球工業軟件市場達到3893億美元，同比增長5.2%；歐洲和北美占比超過70%，亞太占比不到24%。2019年，中國工業軟件市場規模達到1720億元，同比增長16.5%，預計2020年突破2000億。我國是制造業第一大國，但大而不強，發展質量不高一直是工業發展的瓶頸。近年來在智能制造等一系列政策推動下，工業軟件有望得到進一步發展。關鍵軟件領域，國產替代備受期待。 廣義上，工業軟件又分為嵌入式軟件（工業通信、汽車電子等軟件）、研發設計類（ CAD、PLM等軟件）、生產控制類（MES、DCS等軟件）、信息管理類（ERP、CRM等軟件）。其中嵌入式占比顯著較高， 國內發展較好，以海康、大華為代表的安防企業已經成為全球龍頭。但是更偏 軟件的方向上，某些領域仍與海外巨頭有較大差距，但國產廠商已經開始逐步 代。例如用友、金蝶在 ERP領域取代 SAP、Oracle；中望軟件在CAD領域逐步向Autodesk看齊；寶信、中控、鼎捷在 MES領域逐步取代海外西門子等。國產工業軟件崛起是大勢所趨。工業制造領域最具代表性的生產控制類軟件，國外廠商占比仍高。MES和DCS在生產控制類占比高，外企仍占據較大份額。在生產控制類軟件中，MES占比 最大，達到 29%；其次 DCS占比達232018年MES市場約為83億，DCS市場約為66億。從市場份額來看，工業軟件市場集中度較低，前10大廠商中，外企占比高達37DCS領域替代，中控技術已證明產業趨勢。 工業安全是重要方向，2010年伊朗核設施鈾濃縮離心機的西門子控制系統遭到“震網”病毒攻擊，該事件充分證明了掌握控制系統核心技術的重要性。早期霍尼韋爾、橫河電機、艾默生、 西門子、ABB、施耐德等國外品牌仍占據了大量DCS高端市場，但2019年中控技術市場份額達到27%，第二名艾默生為16%，第三名和利時15.2%。國內供應商不斷突破，市場進一步被國產替代。MES為生產環節核心，智能制造價值凸顯MES是智能制造的核心。企業生產運營管理流程一般分為計劃層、執行層和控制層：計劃層以 ERP為代表，根據企業資源安排生產計劃；執行層以MES為代表，根據計劃安排控制層的任務；控制層以DCS為代表，直接對生產進行操 作控制。MES構筑了上層計劃與底層控制之間的橋梁，是生產的核心環節。具 體來看，MES是一套面向制造企業車間執行層的生產信息化管理系統，包括制 造數據管理、計劃排程管理、生產調度管理、庫存管理、質量管理等多種功能 塊。在當前智能制造的發展中，MES作為整個生產環節知識的凝結，在云和大數據的發展下，成為智能制造的核心。MES市場增長有望加快，下游應用領域廣泛。 在我國制造業升級的過程中，MES是制造企業通往智能制造的必經之路。根據第三方測算，我國MES軟件市場規模在50億左右，整體仍然較小。隨著政策不斷催化，以及產業內部壓力 下降本增效的持續需求，MES市整體增速有望向上。從下游來看，MES已經廣泛應用于鋼鐵、機械、汽車、輕工、化工等行業。隨著工業互聯網在各個 行業逐步落地，MES的升級和改造也會帶動市場的高速成長。智能制造優勢已經顯現。根據數字化智慧工廠 SaaS+解決方案提供商云棲智造的案例，其通過核心“數據中臺”和“業務中臺”雙中臺技術架構驅動，結合工業物聯網、機器視覺、AI、5G等新興技術幫助制造業企業打造數字化智慧工 廠。以年產值3千萬的200人離散型工程為例，云棲智造的方案可以減少 75%的管理人士、提高75%的生產效率、縮短53%的交貨周期、提高 10%的良品率、減少73%的物料滯留、提高 16%的設備利用率。智能制造價值顯著，工業 4.0級已經成為眾望所歸。汽車數字化——智能駕駛架構演進，軟件定義汽車時代到來汽車制造業被重新定義，數字化、智能化轉型已進入加速落地階段。特斯拉引領汽車行業由制造業向科技行業轉型，汽車 IT架構也由布式ECU架構向域架構，甚至是中央計算架構轉型。同時，從芯片計算平臺到智能駕駛軟件堆棧， 軟件價值量在汽車中的占比越來越高。數字化浪潮下，各大車廠紛紛布局智能駕駛，智能座艙域和自動駕駛域成為現階段發展核心。特斯拉架構領先，造車新勢力緊隨其后，傳統車廠紛紛布局，智能座艙域、自動駕駛域是現階段的重中之重。智能座艙：“硬+軟”全面升級進入爆發期，產品成熟商業化加速智能座艙硬件升級，“智能化+集中化”架構重新定義軟硬件形態 人交互式體驗核心，多屏融合智能駕駛艙代表未來傳統汽車駕駛倉的生態系統以碎片化為主，分布式電子控制單元之間信息無法有效交互，導致人與車之間存在交互障礙。隨著汽車電子化程度提高，電子控制單元整合是汽車電子設計的發展趨勢，多屏融合的智能座艙將集成中控大屏+液晶儀表盤+抬頭顯示器（HUD）+流動后視鏡，并搭載高級輔助駕駛（ADAS）、無人駕駛技術和人工智能等新時代科技，帶來更為智能化和安全化的交互體驗。智能座艙全產業鏈分為三大環節：1）Tier0.5級供應商也可稱為產業的下游，主要以各大車企和傳統Tier1供應商構成，如德賽西威、均勝電子、偉世通等，云計算和車聯網的普及使華為、BAT科技類供應商也分布于產業下游；2）Tier1為座艙提供中控屏、儀表盤、流媒體后視鏡、后排液晶顯示器等硬件，同時配合開發信息娛樂解決方案、駕駛顯示解決方案和HUD為智能座艙的電子化技術升級；3）傳統的Tier2主要供應PCB品，未來產業將集中升級操作系統相關軟硬件，如增加應用軟件、中間件軟件、自主定制操作個性化系統、可達成“一芯多屏”的高效能低成本芯片。一芯多屏替代多組件集中取代分布。未來智能座艙所代表的多屏融合體驗都將依賴于高計算能力的超級芯片。多個分布式的電子單元使每個系統如同“孤島”一般，難以支持多屏幕融合、多模塊互動等復雜座艙功能，“一芯多屏”替代多單元組件的技術將融合每座“孤島”成為一塊“新大陸”。伴隨著智能駕駛滲透率提升，全球芯片巨頭紛紛布局推出具備人工智能計算能力的主控芯片，取代傳統分布式的功能芯片，IHS預測在2020年汽車主控芯片市場規模可達到40萬億美元。“一塊芯片、多屏互交”將成為智能座艙未來趨勢，單一芯片可以降低系統復雜度以提高安全性能，并降低成本預算。通過融合云側終端和V2X場景，底層 芯片和車載系統根據各個電子控制單元（ ECU）饋的數據進行計算，了解汽 車行駛狀態以及各項參數指標，調配車輛至最佳行駛狀態。以液晶顯示器為例， 傳統機械儀表盤難以承受大量行車數據，液晶儀表盤通過升級芯片并引入云端 數據，構建智能座艙交互平臺和界面，未來將升級裸眼 3D儀表盤。座艙域目前高通一枝獨秀。目前，高通已經贏得全球領先的 20+家汽車制造商的信息影音和數字座艙項目。目前高通通過驍龍 820A602A汽車平臺，在數字座艙領域為汽車提供高水平的計算性能。其中，驍龍820A數字座艙平臺支 持計算機視覺與機器學習，能夠提供豐富的圖形與多媒體功能，加上廣泛的可 視化和操作系統選項組合及神經處理引擎，幫助汽車廠商打造差異化特性，提 供卓越用戶體驗。目前，包括奔馳、奧迪、保時捷、捷豹路虎、本田、吉利、 城、廣汽、比亞迪、領克、小鵬、理想智造、威馬汽車在內的國內外領先汽車制造商均已推出或宣布推出搭載驍龍汽車數字座艙平臺的車型。2020年多款上市新車型都搭載了驍龍820A，包括全新領克05、奧迪A4L、小鵬P7及2020款小鵬G3部分車型等。高通今年量產的SA8155P芯片更是在主頻、算力、制程方面全面領先競爭對手，龍頭地位穩固。高通此前在智能移動終端、通信等芯片領域展現出龍頭研發實力，目前在座艙域DCU方面也全面領先競爭對手。自主品牌、合資品牌、外資品牌車廠紛紛圍繞SA8155P搭建研發平臺，車型落地在即。軟件定義汽車趨勢明朗，使用軟件解決硬件控制場景軟件定義汽車擁有7層IT架構，智能座艙成為軟件定義汽車率先落地場景，此外特斯拉、小鵬等汽車廠商開始使用OTA解決性能和故障問題，未來應用場景將不斷拓展。車載開發以定制化為主車企開發自主車載系統方式以標準的定制化操作為主， ROM和超APP方式為輔。車載系統的構建從下至上為：硬件、虛擬機、系統內核、標準系統服務層、汽車服務和車輛控制、應用程序框架（含中間層）、應用程序和云服務。智 能座艙是結合軟件和硬件多多元配合下的產品，一個完美的智能座艙需要擁有 駕駛輔助、座艙域控制器、沉浸式聲學體驗、顯示屏技術和座艙檢測系統等新 技術，同時搭配內飾、座椅等傳統硬件。車企對車載OS布局會根據戰略格局以及自身實力劃分為 3種形式1）定制化 自主開發專屬 OS；2）ROM方式基于已有系統做上層UI；3）直接采用現成的 車載OS并搭建自身的應用軟件。頭部車廠大多傾向從整車硬件到車載OS都自己開發，形成自身獨有的完整生態鏈。車載OS是傳統車產實現數字轉型的關鍵，汽車將演變為移動智能終端。目前 主流的底層車載操作系統共有四種：QNX、Linux、Android 以及WinCE，其中WinCE基本上已經退出市場。從主流車企選擇的系統開發方式來看，海外高端 車廠、零部件供應商（如奔馳、寶馬等）和國內車企新勢力（如小鵬、蔚來等） 都選擇自建技術團隊，即在底層操作系統基礎之上進行定制化開發，形成獨有 的車載系統。QNX為車載OS領域龍頭，全球100%的OEM商和前八家Tier1都是 QNX的客戶，在車載信息娛樂系統或車聯網系統占據超過60%的市場份額，如寶馬 ConnectDrive、奧迪MMI都用QNX技術。車載OS行業巨頭QNX也推出基于軟件的智能座艙解決方案，憑借實時性交互等優勢，集成多個電子控制單元 （ECU）到單一芯片系統（SoC）使系統運行的軟件可以打破臨界線，甚至橫 跨不同的操作系統，從而推動安全認證的要求。使用 QNX平臺的智能座艙不僅享有可靠安全的車載信息系統和娛樂信息系統，還可以通過同一 ECU訪問Android系統的最新應用程序，如谷歌地圖和音樂軟件。Linux作為一個開發多年的成熟 OS，是當下最安全、穩定的操作系統之一，廣泛應用于服務器、云計算、超級計算機、銀行等領域。基于Linux成熟版本開發的定制化程序，可以用作驅動件的 ADAS表顯示系統和信息娛樂系統。Android是基于Linux內核和其他開源軟件的修改版本，讓非常多的OEM商通過Android系統進入自研產品、定制化開發的道路，如蔚來、小鵬等。目前， 谷歌和黑莓公司都分別為其基于 Android和Linux底層系統為基礎，建立了 OAA聯盟和AGL項目開發上層操作系統并完善生態，吸引了全球 OEM巨頭，Tier1，芯片巨擎作為合伙人。Android系統由于交互延時等問題，在座艙域和駕駛域的性能表現弱于QNX、Linux。虛擬機和中間層軟件分別輔助車載系統虛擬機輔助軟硬件的一體化聚合是未來趨勢。 Hypervisor（虛擬機）是運行在物理服務器和操作系統之間的中間軟件層，可用于同步支持Android、Linux、QNX多系統。根據ISO26262 標準規定，儀表盤的關鍵數據和代碼與娛樂信息 系統屬于不同等級，主流市場中，QNX或Linux系統用來驅動儀表系統，信息 娛樂系統則以Android為主，目前技術只能將兩個系統分開裝置在各自芯片中。然而，虛擬機可以同時運作符合車規安全標準的 QNX與Linux，因此虛擬機管理的概念被引入智能座艙操作系統。隨著液晶儀表以及其他安全功能的普及，供應商不需要裝載多個硬件來實現不同的功能需求，只需要在車載主芯片上進行虛擬化的軟件配置，形成多個虛擬機，在每個虛擬機上運行相應的軟件即可 滿足需求。行業領先虛擬機有： QNXHypervisor、ACRN、PikeOS和哈曼DeviceVirtualization ，用服務底層操作系統。中間件層位于平臺（操作系統）和應用軟件層之間的軟件，用于連接各個分布式系統和應用軟件。中間件層可以使開發人員避開復雜的底層操作系統，直接在簡單而統一的開發環境下接入應用軟件，不僅縮短開發周期，還減少系統的維護、運營和管理的工作量。智能網聯汽車和5G+AIoT實現“人-車-路-云”高度協同無線通信將廣泛運用在智能座艙，連接以算法、芯片、操作系統和以ADAS執行、智能中控、語音交互為主的執行層， 為OEMs廠商開發測試終端產品打造 自主、可控、完整的產業鏈。中國通信學會發布研究報告《車聯網知識產權白 皮書》中數據顯示，截至 2019年月，全球車聯網領域專利申請累計114587件，美國位居榜首，占3025應用場景。傳統車廠的信息技術及開發架構不足以支持如此龐大的數據量提供計算、儲存 和網絡支持，因此車廠趨向于深度合作 BAT等互聯網頭，共同構建車聯網生 態推出各自特色的云平臺系統，如上汽與阿里聯合打造的斑馬網絡、騰訊與長 安汽車的梧桐車輛、博泰的“Mobile隨身車聯網”。打通底層到云端的各個技術、生態環境，將具備自動駕駛功能的智能網聯汽車和5G-V2X全云場景的逐步實現規模化商業應用，促進未來“人-車-路-云”的高度協同。在軟硬件一體化的實施過程中，車輛智能網聯中最重要的設備為云 端數據平臺的建設，搭載先進的車載傳感器、控制器，連接車內各個 ECU獲取的數據，實現車與車、車人、車與城市建筑、車與基礎設施等通信數據交換 共享。根據IDC全球智能網聯汽車預測報告顯示，可以連接第三方服務平臺的車輛以及配備嵌入式移動網絡的全球智能汽車出貨量在 2019年已達5110萬輛，同比增長45.4%，預測2023年將增至7,630萬臺。云計算的優點在于降低成本的 同時還可以運用合理的資源分配方式處理數量龐大的數據，并且滿足更加彈性 和個性化的業務模式更新迭代快（OTA）的需求。云端數據可以真正的為自動駕駛提供有效解決方案，隨著 V2X通的發展和5G技術的推進，汽車行業將在未來致力于 ADAS芯片和車載娛樂信息芯片的相互融合發展。C-V2X無線技術可以快速收集更多信息以及降低延時，從而最大程度的保證行車安全，并且協作駕駛過程中能夠降低能源損耗，提升自動駕駛/半自動駕駛的效率。根據《智能汽車創新發展戰略》，我國將重點支持LTE-V2X/5G-V2X的發展，基礎建設快速發展為智能網聯汽車滲透帶來紅利。其中地平線已推出了基于征程處理器和 Matrix自動駕駛計算平臺的多層次解決 方案以及針對現階段汽車市場亟需的輔助駕駛推出的ADAS、DMS、AR-HUD 技術方案。另一方面，高精地圖軟件的加入也將會很大程度的加強自動駕駛輔 助系統，將汽車的舒適、安全和智能提升到一個全新的境界。語音交互系統未來智能語音交互將成為最主流的人車交互場景。日益豐富的生物識別技術助力智能語音交互系統，依托于AI技術的不斷發展以及大數據的推廣應用，為駕駛艙帶來更高效、人性化、情感化、個人定制化的行車氛圍。為了打造智能音樂座艙，基于駕駛員音樂沉浸式氛圍，小鵬配備18個丹拿Dynaudio頂級Confidence系列音響系統，以及20個聲道，可通過智能動態音效技術，根據音樂風格、聲場位置進行智能調節音效。配備具有獨立聲源的主駕音樂枕頭，并加設了主動降噪、私密通話等功能，更好的實現聲源定位從而達到語音交互的提升。地平線語音交互技術利用理想 ONE車內的四個高靈敏度麥克風，及地平線的聲源定位、盲源分離和降噪算法，進而對不同位置乘客的語音指令的精準區分和識別。主流車廠逐漸與第三方應用軟件合作，打造符合多場景需求的完整座艙 生態體驗，并通過手機端的連接實現遠程車輛操控、遠程車輛信息查看、NFC高安全系數數字鑰匙、物聯多端交互模式。自動駕駛芯片介紹在傳統芯片行業，常用算力、功耗和面積三大指標來衡量性能。 由自動駕駛功能對算力極高的追求，峰值算力成為衡量自動駕駛芯片的最主要指標。目前一般認為，L2需要的計算力<10TOPS，L3需要的計算力為30~60TOPS，L4需要的計算力>100TOPS，而L5需要的計算力目前還未有明確定義（有預測需要至少1000TOPS），每增加一級自動駕駛等級，算力需求則相應增長一個數量級。根據英特爾推算，在全自動駕駛時代，每輛汽車每天產生的數據量將高達4000GB。特斯拉核心壁壘：自研自動駕駛芯片+神經網絡算法+計算平臺特斯拉在汽車智能化領域最大的壁壘來自于其掌握核心數據、AI算2014年～2016年，特斯拉自動駕駛域曾搭載MobileyeEyeQ3芯片；2016年～2019年，特斯拉將MobileyeEyeQ3更替為NvidiaParkerSOC和NvidiaPascalGPUDRIVEPX2AI計算平臺。由于英偉達的高能耗，2017年起，馬斯克決定開始自研主控芯片，尤其是主控芯片中的神經網絡算法和AI處理單元全部由特斯拉自己完成；2019年4月，特斯拉正式在AutopilotHW3.0平臺上搭載了自研的FSD主控芯片。特斯拉FSD主控芯片組成自動駕駛域控制器，對整個自動駕駛區域進行控制，把區域內所有的ECU功能集成到一起,達到降低ECU量的目的。特斯拉的 汽車電子電氣架構在一開始設計之時，就考慮到了現有分散式的E/E架構的局限性，選擇將大量ECU進行功能的集中處理。在特斯拉的 Model3車型上，特斯拉選擇將整個E/E構架分為三大模塊，分別為自動駕駛 (Autopilot)及娛樂控制模塊—相當于中央計算機，掌控了所有的攝像頭、雷達傳感器還有車機；右車身控制模塊—集成了自動泊車、座椅控制、行業快報 /計算機扭矩控等功能；以及左車身控制模塊，集成了內部燈光、轉向柱控制等。用作自動駕駛域控制器的芯片集成相比起傳統 ECU，芯片設計和制造難度都更大，要想使用一片域控制器代替數十個傳統 ECU，其要求的制造工藝水平非常 高，對芯片生產設備的要求也相應更高。根據IBS數據，28nm芯片的設計成 本大致在 5130萬美元左右，而7nm芯片需要2.98億美元。目前國外自動駕駛 芯片真正進入大規模量產的只有三家，除了特斯拉以外，還有英偉達和 Mobileye。制造方面，目前可以制造 7nm芯片的廠商只有三星和臺積電，可見其制造難度之大。未來隨著高性能自動駕駛芯片需求的增加，我們認為這將推動芯片制造企業的發展，進一步優化芯片的產業格局。同時生產低端芯片的企業也必須 不斷提高自己的研發和制造水平以搶奪場。目前特斯拉自主研發的 FSD芯片采用14nm的工藝制造，現版本于2019年4月份首次發布，一個整體主板上有兩個芯片，每個芯片包括一個中央處理器 （CPU），一個圖形加速卡（GPU）和兩個神經網絡計算單元（NPU），其中中 央處理器和圖像處理器都采用了第三方設計授權，以保證其性能和穩定性，并 易于開發，關鍵的神經網絡處理器設計由特斯拉自主研發,馬斯克稱之為現階 段用于汽車自駕駛領域最強大的芯片。中央處理器是1個12核心基于ARMA72架構的64位處理器，運行頻率為2.2GHz；1個圖像處理器能夠提供0.6TFLOPS計算能力，運行頻率為1GHz；2個神經網絡處理器在2.2GHz的運行頻率下能提供72TOPS的處理能力。這三個處理器各有分工。簡單來說，中央處理器作為汽車的中央大腦