計算機行業研究及2022年度策略：信創、工業軟件、智能(néng)駕駛

信創資訊 | 2022-01-17 15:58:21 | 中芯教育

（報告出品方/作者：華鑫證券，寶幼琛，任春陽）

1、計算機闆塊處于正合适布局時點

1.1、計算機闆塊估值到達曆史平均水平

計算機闆塊全年存在相對收益。受新冠疫情以及中美摩擦等影響，2021年A股市場呈現較大波動。截至12月31日，2021年計算機闆塊收益率爲4.60%，同期滬深300收益率爲-9.12%，跑赢滬深300指數13.72pct，在中信28個一級行業中排第21位，表現相對疲軟。整體來看，疫情對計算機行業的擾動雖然有所減弱，但仍然存在，抗疫使得政府非必要支出收緊，相關的信息化招投标有所減少，疫情使得項目的線下實施延後，對部分以項目實施爲商業模式的公司影響較大，同時中美摩擦更加凸顯自主可控的重要性，網絡安全、工業軟件等行業政策上得到支持。智能(néng)駕駛、能(néng)源IT等高景氣度行業有不錯的表現。

1.2、闆塊業績有所改善，公募低配計算機

2021年疫情影響逐步減弱，業績開始有所改善。計算機闆塊營收整體呈現穩步增速的态勢，2020年實現營收7736.45億元，同比增長6.46%，疫情使得2020年營收增速降低近幾年最低水平。歸屬淨利潤方面(miàn)，2018年由于商譽計提較多，使得淨利潤增速下滑最爲明顯，2020年實現淨利潤255.73億元，同比下降7.17%，主要受疫情影響，部分以項目制訂單爲主要商業模式的公司業務開展受阻，尤其是在政府、醫院領域，由于下遊客戶信息化項目延遲招投标，以及正在實施過程項目的延遲進場，同時政府抗疫支出加大，非必要信息化支出減少。2021前三季度計算機闆塊實現營收5788.10億元，同比增長18.46%，實現歸屬淨利潤208.74億元，同比增長0.46%，營收和淨利潤增速均較2020年有所提高，疫情影響逐步減弱，闆塊業績有所改善。

2021Q3公募基金減倉計算機，相對低配。按照證監會行業分類，2021Q3公募基金信息傳輸、軟件和信息技術服務業持有市值相比Q2有所減少，達到2497億元。公募基金持有市值占基金淨值有所減少，達到1.06%（同比減少0.36pct），占股票投資市值比例大幅降低，達到3.93%（同比減少1.88pct），計算機持股比例降低至2019Q2以來新低。截至2021三季度，公募基金相對标準行業配置低配計算機-0.51%，達到2018年以來新低。

2021Q3公募基金重倉計算機闆塊（申萬分類）公司108家（與2021Q2增長4家），合計重倉市值約921億元（2021Q2爲901億元）。2021Q3公募基金計算機行業前十大重倉股（持有市值最多）爲恒生電子、廣聯達、深信服、科大訊飛、中科創達、寶信軟件、用友網絡、金山辦公、德賽西威、安恒信息。相比于2021Q2，安恒信息新進入前十大公募持倉，恒生電子、廣聯達獲得較大幅度加倉，科大訊飛、深信服減倉較多。

2、信創：政策加碼不斷，行業景氣度攀升

2.1 、電子政務及行業信創推進，市場規模放大

随著(zhe)電子政務以及行業信創啓動，信創規模有望逐級放大。首先，黨政信創有望正式從過去的行政辦公拓展到電子政務信創建設。2022年1月6日，國家發改委公開印發《“十四五”推進國家政務信息化規劃》，提出“到2025年國家電子政務網安全保障達到新水平，全面(miàn)落實信息安全和信息系統等級分級保護制度，基本實現政務信息化安全可靠應用，确保政務信息化建設和應用全流程安全可靠。”

2021年是信創大範圍落地元年，主要目标市場是行政辦公，目前全國大部分省份已經完成(chéng)招标。從各省采購情況來看，已經完成(chéng)委/省/市三級政府PC及服務器采購。預計 2022年開始，電子政務信創市場將(jiāng)逐步啓動，十四五規劃明确指出原則是自主可控、安全可靠。可以确認十四五期間（2021-2025），行政辦公及電子政務要全部完成(chéng)國産化替代。因此，增量信創市場有望在三年内逐步落地。

以金融、石油、電力、電信、交通、航空航天、醫院、教育爲代表的八大重要行業將(jiāng)啓動國産化替代項目并穩步推進。在政策方面(miàn)，先後出台了《關于開展2017年電信和互聯網行業網絡安全試點示範工作的通知》《2018年教育信息化和網絡安全工作要點》《2018年農業部網絡安全和信息化工作要點》《關于加強工業互聯網安全工作的指導意見（征求意見稿）》等文件，自主可控市場空間向(xiàng)“8+2”的主要行業拓展，將(jiāng)導緻國産化市場空間成(chéng)倍數級釋放。

金融及電信等重點行業信創已全面(miàn)啓動,包括中國工商銀行、中國銀行等金融巨頭均在近期開展了規模較大的信創産品招标。中國長城産品已全面(miàn)進入六大國有銀行及各地城市行，股份制銀行并形成(chéng)标杆項目；南天信息、神州數碼、北明軟件等中标中國農業銀行2021年鲲鵬PC服務器采購項目；神州信息前三季度金融信創訂單同比增長十倍；運營商方面(miàn)，2021年來運營商紛紛開啓了電信領域國産化全面(miàn)布局，加大對信創相關人力、财力的投入，啓動軟件遷移适配工作。2022年開始，我們預計運營商會提升對國産服務器的招标比例。

2.2 、信創産品生态不斷完善，從“能(néng)用”邁入“好(hǎo)用”

IT産業底層核心産品國産化重要性凸顯。中興禁售、華爲斷供事(shì)件截然不同的後果引發國内高科技行業對于加快掌握産品核心技術進程、實現從産業價值鏈底端到上層轉變的關注和重視。在核心技術上受制于人是目前國内IT企業存在的重大隐患。IT國産化是基于“硬件-軟件-服務”鏈條實現整體生态的國産替代，在這一進程中本土IT企業應以目前國産核心軟硬件企業爲龍頭，縮減适配成(chéng)本；以國家政策利好(hǎo)環境爲支撐，逐步完善整機生态。

“振芯鑄魂”掀起(qǐ)計算産業國産化大潮。2018年以來，美國“科技霸權主義”對本土IT企業實施打壓限制，中興、華爲事(shì)件敲響行業警鍾，此次國産化替代浪潮開始松動 Wintel聯盟在國内的地位。在國産CPU方面(miàn)，已發展出龍芯、飛騰、鲲鵬、申威、海光和兆芯等多個體系；與之對應地，國産操作系統完成(chéng)從“可用”向(xiàng)“好(hǎo)用”的過渡，基于Linux内核的二次開發，包括中标麒麟、天津麒麟、深度、普華等。由于IT産業存在産業鏈上下遊的适配問題，行業内木桶效應顯著，這要求各環節的對核心技術的掌握整體推進，加速形成(chéng)一個完整的正反饋國産化生态系統。

國内四大IT集團自主可控深度布局。目前我國規模化布局自主可控産業的主要爲四大IT集團，分别爲中國電子集團（CEC）、中國電子科技集團（CETC）、中科院系和華爲。CEC中央直接管轄，旗下兩個自主可控公司：中國長城（持股40.59%）和中國軟件（持股42.13%）；CETC旗下主要自主可控公司爲太極股份（持股38.97%）；中科院旗下主要自主可控平台爲中科曙光（21.32%）；華爲在芯片、服務器和操作系統上均有布局。

PK體系已在重點領域得到廣泛的應用。2019年12月29日，《PK體系标準(2019年版)》及《PKS安全體系》發布，宣告國内首個計算機軟硬件基礎體系标準正式落地。“PK體系”是飛騰“Phytium處理器”和麒麟“Kylin操作系統”的結合，具有完全自主知識産權，從2011年發展至今，已經成(chéng)功應用于政府信息化、電力、金融、能(néng)源等多個行業領域。《PK體系标準》的推出，實現了上下遊廠商技術服務以及體系内用戶的标準化，同時也解決了體系内部産品與第三方接入産品之間接口、參數、版本等的适配問題。“PK 體系”對标Windows+Intel體系，是計算機基礎體系的中國架構，將(jiāng)逐漸形成(chéng)上下遊協調發展的良性生态鏈。

華爲鲲鵬生态逐漸成(chéng)型。鲲鵬計算産業是基于鲲鵬處理器構建的全棧IT基礎設施、行業應用及服務，包括PC、服務器、存儲、操作系統、中間件、虛拟化、數據庫、雲服務、行業應用以及咨詢管理服務等。鲲鵬計算産業依托開發者及人才培養體系，以構建全行業全場景的産業體系爲目标，實現産業鏈上下遊共享紅利。華爲將(jiāng)核心産能(néng)聚焦在商用處理器、數據庫、雲端、操作系統以及存儲幾大方面(miàn)，在中間件、應用軟件及操作系統方面(miàn)實現開源，積極與業内其他廠商尋求協作開發，推出基于鲲鵬主闆的服務器與 PC産品。華爲鲲鵬計劃以華爲鲲鵬+升騰雙芯片爲核心，構建完整國産計算生态。華爲在市場占有率較低的前期緻力于引導行業中的參與者，樹立生态标杆；在生态發展較完備的後期則實施集中化研發策略，退出部分專業性強的領域。除了自建生态方面(miàn)做出的努力外，華爲還聯合國内各大軟硬件企業，以“硬件開放，軟件開源”的策略拉攏合作夥伴，目前已有超過150家企業成(chéng)爲鲲鵬計算産業的參與者（報告來源：未來智庫）

3、工業軟件：智能(néng)制造+國産替代+政策支持

3.1 、工業軟件定義及分類

業内的共識是：工業軟件是工業知識軟件化的結果，工業軟件指將(jiāng)數學、物理、化學、電子、機械等多學科知識進行融合并軟件化，使工業軟件成(chéng)爲智能(néng)工具，起(qǐ)到定義工業産品、控制生産設備、完善業務流程、提高運行效率等作用，其核心在于幫助工業企業提質降本增效，提高企業在高端制造中的競争力。

工業軟件是工業與軟件相互融合、促進的産物。工業軟件源于工業需求用于工業場景，根植于工業又脫胎于工業，工業軟件的誕生需要紮實的工業積澱與技術積累，沉澱行業Know-how。法國達索、德國西門子等公司的發展印證隻有基于高端工業才能(néng)孕育世界一流的工業軟件。

結合産品形态、用途和特點的不同，工業軟件可分爲研發設計、生産控制、信息管理和嵌入式軟件四大類。每類軟件都(dōu)有不同産品和代表企業，其中研發設計類軟件主要用于提高企業的研發能(néng)力和效率，包括 CAD/CAE/PLM/EDA 等，代表企業包括 Autodesk、達索系統、中望軟件、華大九天等；生産控制類軟件主要用于提高制造過程的管控水平、改善生産設備的效率和利用率，包括 PLC/EMS/MES 等，代表企業包括西門子、霍尼韋爾、寶信軟件、中控技術等；信息管理類軟件主要用于提高企業管理水平和資源利用效率，包括 ERP/PM/CRM 等，代表企業包括 SAP、Oracle、用友網絡、金蝶等；嵌入式軟件是嵌入在硬件中的操作系統和開發工具軟件，包括 PLC/SCADA/DNC 等，代表企業包括 WNDRVR、西門子、海爾、中興等。

3.2 、制造大國到制造強國，工業軟件是破局關鍵

根據世界銀行統計數據，我國制造業增加值自2010年起(qǐ)就(jiù)已超越美國成(chéng)爲世界第一，此後多年保持世界第一的位置，2019年我國制造業增加值3.82萬億美元，遠超第二名的美國2.34萬億美元，并且增速也排在幾個強國之首，是名副其實的制造大國。同時我國是全世界唯一擁有聯合國産業分類中所列全部工業門類41個工業大類、207個工業中類、 666個工業小類的國家，産業體系較爲完整。

但我國制造業呈現出“大而不強”、“全而不優”的特點，長期處于價值鏈的中底端，主要從事(shì)的是勞動密集型的基礎加工組裝業務。根據工信部原部長苗圩的描述：在全球制造業四級梯隊格局中，中國處于第三梯隊。我國在核心技術、發明專利、研發創新等方面(miàn)與歐美發達國家存在較大差距，推動制造業高質量發展、建設制造強國是我國經濟發展的重大戰略任務之一。

制造強國建設中工業軟件重要性凸顯。顯示：我國 2019 年制造強國發展指數值 110.84，仍處于世界主要制造業國家的第三陣列，落後于美德日等國。其中，質量效益分數項關注質量指數、世界知名品牌數、制造業增加值率、勞動生産率、銷售利潤率等指标，持續發展分數項關注研發投入、發明專利、單位制造業增加值能(néng)耗等指标；在參與比較的九國中，我國這兩項指标分别得分 16.1/15.6，僅排在第 7 名。在我國制造業發展規模已經大幅度領先的情況下，制造強國的建設將(jiāng)從這兩方面(miàn)發力，以智能(néng)制造爲主要抓手，來推動制造業的高質量發展。而工業軟件作爲智能(néng)制造的核心内容，在制造強國的建設中發揮著(zhe)重要作用。

根據制造強國綜合指數，目前我國整體處于工業化中後期，是比較優勢轉型的關鍵階段，人力成(chéng)本、環境成(chéng)本的優勢不再，進入轉型升級重塑産業競争新優勢的時期，在這一時期工業軟件的廣泛應用將(jiāng)推動後工業化進程。

3.3 、外部環境封鎖，倒閉國産替代加速

相比于美德日等國的工業化發展曆程，我國工業發展晚幾十年，對應的工業知識技術積累相對較少，工業軟件的需求也較少，“造不如買”一直是國内工業企業普遍觀點，造成(chéng)我國工業軟件遠遠落後于發達國家，高端的工業軟件一直被(bèi)海外巨頭壟斷，工業軟件作爲卡脖子的關鍵産品，深受國際形勢影響。近些年來中美貿易摩擦不斷，美國通過“實體名單”等措施，限制我國高科技領域相關單位産品出口以及美國技術及相關服務的支持。

2019 年美國制裁華爲，Cadence、Synopsys 和 Mentor Graphics 三大 EDA 供應商停止對華爲供貨，EDA 軟件是爲芯片設計工程師提供仿真和驗證的工具，能(néng)夠極大提高集成(chéng)電路設計的效率和可操作性。2018 年美國 Cadence、Synopsys 和德國 Mentor Graphics 在全球 EDA 軟件市場占 64.10%份額，這三大 EDA 廠商在國内市場份額高達 77.7%，EDA 斷供事(shì)件對我國芯片企業産生嚴重影響。2020 年哈爾濱工業大學和哈爾濱工程大學被(bèi)美國列爲實體名單，并被(bèi)禁止使用 MATLAB 及配套軟件。

從國家層面(miàn)講，華爲 EDA 斷供以及哈工大 MATLAB 軟件禁用等事(shì)件的頻繁發生給國家安全敲響了警鍾，凸顯出研發自主可控工業軟件的重要性，倒逼國内工業軟件企業發展。從企業層面(miàn)講，随時斷供的工業軟件增加企業的供應鏈風險，影響公司的生産經營。我們認爲，在中美貿易摩擦的大背景下，斷供事(shì)件將(jiāng)加速工業軟件的國産替代。

3.4 、政策支持，工業軟件迎來發展良機

工業軟件領域政策持續不斷出台。2015 年出台的《中國制造 2025》，是我國實施制造強國戰略的第一個十年行動綱領，提出要開發自主可控的高端工業平台軟件和重點領域應用軟件，建立工業軟件集成(chéng)标準和安全評測體系；2016 年“十三五”規劃提出要實施智能(néng)制造工程、加快發展智能(néng)制造核心支撐軟件，將(jiāng)高端工業和大型管理軟件列入重點突破領域；此後各部門出台了多項政策引導行業發展方向(xiàng)，包括《國務院關于深化制造業與互聯網融合發展的指導意見》、《軟件和信息技術服務業發展規劃（2016-2020 年）》、《關于深化“互聯網+ 先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》等；2021 年“十四五”規劃提出要補短闆，解決集成(chéng)電路、智能(néng)制造等“卡脖子”技術問題，爲工業軟件的發展提供了良好(hǎo)的政策環境。

3.5 、國内工業軟件發展迅速，國産替代空間大

我國工業軟件市場發展加快，增速高于全球水平。全球工業軟件市場規模從 2012 年 2850 億美元增長到 2019 年 4107 億美元，CAGR 爲 5.36%，國内工業軟件市場規模從 2012 年 728.6 億元增長到 2020 年 1974 億元，CAGR 爲 13.27%，超過全球平均水平。根據前瞻産業研究院的預測：國内工業軟件市場規模將(jiāng)由 2021 年的2294 億元達到 2026 年的 4301 億元，未來幾年複合增速 13.40%，國内市場仍將(jiāng)保持較快增長。

據數字化企業研習社數據： 2018 年我國工業軟件中隻有 ERP 和 CAD/CAE/CAPP 的滲透率超過了 50%，其他工業軟件的滲透率大多低于 30%，國内工業軟件滲透率普遍較低，未來有較大的提升空間。

國産工業軟件自給率低，進口替代空間大。目前國内工業軟件産品主要應用于工業機理簡單的低端市場領域，而高端的工業軟件自給率較低。比如經營管理類國産軟件雖然已經占到 70%，但高端市場仍然以 SAP、oracle 爲主；生産控制類軟件占 50% 市場份額，但高端市場不占優勢；而在運維服務類軟件中，國産軟件由于缺乏成(chéng)熟工程應用以及數據經驗積累，僅占 30%市場份額；而對于研發設計類軟件，95%依賴國外進口，遠期進口替代空間大。

從國内市場工業軟件前十供應商國内外企業數對比來看，研發設計類軟件如 CAD/CAE/PLM 國内企業分别爲 3/0/2 家，國外企業占絕對部分；MES/SCM/ERP 國内企業分别占 7/4/7 家。國内工業軟件市場整體呈現出“管理軟件強、工程軟件弱，低端軟件多、高端軟件少”，高端領域進口依賴大的特點。（報告來源：未來智庫）

4、智能(néng)駕駛：滲透率提升帶來産業鏈投資機會

4.1 、政策推動下智能(néng)駕駛滲透率不斷提升

随著(zhe)科技的進步以及産業的發展，“電動化、智能(néng)化、網聯化、共享化”已經成(chéng)爲汽車行業的發展趨勢，在四化的推動下，我國智能(néng)駕駛的滲透率不斷提升。根據前瞻産業研究院測算，2016年我國L1、L2級自動駕駛滲透率約爲3%，而根據國家工業信息安全發展研究中心發布的《智能(néng)網聯汽車數據安全研究》顯示，2020年我國智能(néng)網聯汽車市場滲透率已經達到15%。2021年新推出的車型均以L2/L2+級自動駕駛爲主，廣汽、蔚來、小鵬等多家國内車企表示正在全力研發L3級别車型。

2020年11月，在世界智能(néng)網聯汽車大會上，清華大學教授、國家智能(néng)網聯汽車創新中心發布了《智能(néng)網聯汽車技術路線圖2.0》，對我國的智能(néng)網聯汽車發展提出了具體的規劃。將(jiāng)智能(néng)網聯發展分爲三個階段：2020-2025年爲發展期，2026-2030年爲推廣期，2031-2035年爲成(chéng)熟期。其中提到到2025年，PA(L2)、CA(L3)級智能(néng)網聯汽車市場份額超過50%，HA（L4）級智能(néng)網聯汽車實現限定區域和特定場景商業化應用；到2030年，PA、CA級智能(néng)網聯汽車市場份額超過70%，HA級智能(néng)網聯汽車市場份額達到20%；到2035年，中國方案智能(néng)網聯汽車技術和産業體系全面(miàn)建成(chéng)、産業生态健全完善。在政策以及車企的推動下，預計中國智能(néng)駕駛滲透率將(jiāng)會進入快速提升階段。

4.2 、算力算法數據持續改善，爲智能(néng)駕駛提供技術支撐

算力、算法、數據這三個人工智能(néng)技術的發展的要素近幾年在持續提升，爲智能(néng)駕駛技術的發展提供堅實的技術支撐。

算力：AI芯片不斷升級叠代，爲算法提供支持。由于人工智能(néng)算法需要對數據進行訓練和推斷，才能(néng)得出好(hǎo)的模型，因此對算力的要求越來越高。近些年人工智能(néng)快速發展的主要原因之一就(jiù)是算力的提升，從最開始的運用CPU進行深度學習，到後續運用GPU，再到專爲深度學習算法定制的 FPGA 和ASIC 芯片，乃至最新的類腦芯片，摩爾定律支撐下AI芯片快速發展，AI 芯片的算力從19世紀60年代的每秒百次浮點運算數提高到移動互聯網時代的百億次，近期的萬物互聯與智能(néng)化時代則提高至每秒萬億次，算力和功耗性能(néng)快速提升，AI芯片不斷升級叠代，爲深度學習算法在雲端和設備端實現商用提供了支持。

2）算法端：基于深度學習的神經網絡算法不斷發展，感知和認知不斷叠代，效率逐步提高，同時疊加開源深度學習平台，大幅降低企業的開發成(chéng)本和客戶的購買成(chéng)本； 3）數據端：5G時代到來，随著(zhe)物聯網、工業互聯網的逐步滲透，使得全球數據量從2010年的2ZB迅速增長到2018年的32ZB，預計2025/2035年將(jiāng)分别達到175/2142ZB。海量的數據爲算法模型提供訓練基礎。

4.3 、智能(néng)駕駛帶來産業鏈投資機會

根據國際清潔交通委員會發布的《中國電動汽車成(chéng)本受益評估（2020-2035）》中的數據顯示，2020年中國電動汽車價格比傳統燃油車高出5000-17000美元，其價值差異主要體現在智能(néng)座艙、車載傳感器、汽車軟件、訂閱服務等智能(néng)駕駛所必需的硬件與軟件上。随著(zhe)滲透率的逐步提升，産業鏈將(jiāng)充分受益。

交互端：智能(néng)座艙將(jiāng)傳統座艙的機械儀表和中控屏用液晶儀表、HUD、車聯網模塊等代替，帶給駕駛員和乘客更智能(néng)的座艙體驗，成(chéng)爲休閑、娛樂、辦公等多功能(néng)于一體 “第三空間”。智能(néng)座艙作爲人車交互的重要平台，在汽車網聯化大背景下滲透率逐步提升。IHS發布的《智能(néng)座艙市場與技術發展趨勢研究白皮書》顯示，2020年我國智能(néng) 座艙滲透率約爲48.8%，2025年滲透率有望達到75.9%，遠高于世界平均水平。根據前瞻産業研究院的預測，我國智能(néng)座艙市場規模將(jiāng)由2020年的567億元增長到2025年的1030 億元，CAGR爲12.68%。

車端：感知層作爲汽車的“眼睛”，是實現智能(néng)駕駛的第一步。市場上主要采用多傳感器結合視覺方案，需要利用各傳感器特點，形成(chéng)優勢互補，在不同環境下發揮自身功能(néng)。目前主流的車載傳感器有車載攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等。随著(zhe)我國ADAS滲透率的逐步提高，將(jiāng)給車載傳感器帶來巨大的增量機會，行業將(jiāng)長期維持高景氣。

1）車載攝像頭：2018年全球單車攝像頭搭載個數均爲1.7顆，Yole預測2023年將(jiāng)達 3顆。具體來看，L2級别的ADAS系統至少需要車載攝像頭6顆（1前視+1後視+4個環視）， L3級别ADAS系統至少需要車載攝像頭7顆（2前視+1後視+4環視），L4級别ADAS系統車載攝像頭需求將(jiāng)達13顆。2020年，我國車載攝像頭市場規模約爲64億元，ICV Tank預測 2025年市場規模將(jiāng)達230億元，CAGR約爲29%。

2）激光雷達：目前我國正處于L2-L3的過渡階段，市場新車型以L2/L2+爲主。L3級自動駕駛作爲ADAS到ADS的分水嶺，激光雷達對整車智能(néng)化程度的提升起(qǐ)著(zhe)至關重要的作用。随著(zhe)未來5年L3級ADAS快速滲透疊加激光雷達降本進程的不斷推進，激光雷達市場將(jiāng)迎來巨大增量。前瞻産業研究院預測中國激光雷達市場規模將(jiāng)由2021年的2.3億元提高到2026年的432億元，5年時間增長186倍。

3）毫米波雷達：毫米波雷達具有穿透性強，空間辨識度高等特點，是智能(néng)駕駛視覺方案的重要組成(chéng)部分。随著(zhe)智能(néng)駕駛滲透率的逐步提高，Ofweek預測中國毫米波雷達市場規模將(jiāng)由2018年的67億元增長到2025年的310億元，CAGR約爲24.46%。

4）超聲波雷達：超聲波雷達主要分爲 40kHz、48kHz 和 58kHz ，頻率不同導緻靈敏度和探測角度不同，主要用于自動泊車和倒車雷達。根據前瞻産業研究院和新思界産業研究中心的數據：2020年我國超聲波雷達市場規模爲51.7億元，預計2023年將(jiāng)達到63 億元，CAGR約爲6.81%。

雲端：軟硬件解耦對汽車電子電力架構(EE）提出新要求，總體呈現出由分布式轉變爲集中式，最終形成(chéng)車載電腦+雲計算的趨勢。集中式架構將(jiāng)從多個ECU收集的數據在同一個域控制器中統一處理，減少計算冗餘，使域内主導的DCU或MCU具備更強的算力。在汽車軟件代碼行數破億的大背景下，算力逐步向(xiàng)中央集中，分布式架構將(jiāng)成(chéng)爲行業主流。

1）算力：智能(néng)駕駛汽車涉及到傳感器環境感知、高精地圖/GPS精準定位、V2X信息通信、多種數據融合、決策與規劃算法運算、運算結果的電子控制與執行等過程，需要處理海量數據和大量邏輯運算，對算力提出了極大的需求。據地平線數據，自動駕駛每增加一級，會增加數十倍的算力需求。L2級自動駕駛的算力需求僅要求2-2.5TOPS，但是L3級自動駕駛算力需求就(jiù)需要20-30TOPS,到L4級需要200TOPS以上，L5級别算力需求則超過2000TOPS。高算力剛需拉動了車載AI SoC芯片的需求，車載AI SoC芯片將(jiāng)迎來發展良機。

2）軟件：智能(néng)駕駛對軟件的可擴展性、靈活性和可複用性的要求逐步提升，軟件代碼行數已經破億，2025年或破6億。在軟件定義汽車時代，汽車整體價值量將(jiāng)逐步向(xiàng) 軟件方傾斜，軟件價值占比將(jiāng)進一步提升。以特斯拉FSD，蔚來NOP爲代表的軟件訂閱服務將(jiāng)重構車廠盈利模式，實現産品全生命周期盈利覆蓋。據麥肯錫預測，2025年純電動車型軟件單車價值量將(jiāng)達0.23萬美元，2030年有望達到1.82萬美元，CAGR約爲51.24%， 2030年後汽車軟件驅動占比將(jiāng)高達30%，硬件驅動僅占41%，軟件的價值量占比將(jiāng)逐步提升。