【研报】2020年华为进军汽车行业全面布局芯片分析研究报告（33页）.pdf

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1、 2 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 内容目录内容目录 1. 前言：软件定义汽车背景前言：软件定义汽车背景 . 5 2. 华为组织架构变革，正式进军汽车产业华为组织架构变革，正式进军汽车产业 . 7 3. 华为华为 ICT 技术深厚，奠技术深厚，奠定坚实基础定坚实基础 . 8 3.1. 芯片全面布局，支撑华为强大生态体系. 8 3.1.1. 麒麟芯片应用于手机/汽车座舱领域 . 9 3.1.2. 昇腾芯片应用 AI 计算领域 . 10 3.1.3. 鲲鹏 CPU 芯片应用于通用计算领域 . 13 3.1.4. 巴龙和天罡芯片应用于通信领

2、域. 13 3.2. 鸿蒙操作系统，连接无限可能. 14 3.3. 机器学习算法实力强劲，实现快/准/巧 . 16 3.4. 云服务加速崛起. 17 3.5. 传感器广泛布局. 18 4. HI 全栈智能汽车解决方案，形成五大系统全栈智能汽车解决方案，形成五大系统 . 20 4.1. 云-智能云平台 . 21 4.1.1. 华为自动驾驶云服务. 21 4.1.2. 华为车联网云服务. 23 4.1.3. 华为高精地图云服务. 24 4.2. 管-智能网联平台：5G 车载模组+T-Box+以太网关 . 26 4.3. 端侧-智能驾驶系统：芯片硬件+OS+云服务+传感器 . 27 4.4. 端-智

3、能座舱系统：麒麟芯片+鸿蒙 OS+应用生态 . 28 4.5. 端-智能电动系统：mPower+芯片硬件+整车控制 OS+三电云服务 . 29 5. 定位增量部件供应商，全面与汽车产业链合作定位增量部件供应商，全面与汽车产业链合作 . 31 5.1. 车企层面. 31 5.2. 零部件层面. 33 6. 投资建议投资建议 . 35 7. 风险提示风险提示 . 35 图表目录图表目录 图 1：智能汽车架构. 5 图 2：智能汽车关键变量格局. 6 图 3：华为组织架构. 7 图 4：华为车部核心人物. 8 图 5：近期华为芯片发布时间. 9 图 6：2020Q2 全球手机 AP 芯片市场份额.

4、9 图 7：麒麟 710 芯片. 9 图 8：座舱域芯片主要产品. 10 图 9：华为昇腾 AI 芯片产品路线图 . 11 图 10：昇腾 310 芯片. 11 mNqPrRrPnMsOpOpNnQoRqN7NdN9PnPnNoMoOiNrQoPlOpNtP6MrQqMMYrQpNMYpOpQ 3 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 图 11：MDC300 计算平台 . 11 图 12：座舱域芯片主要产品. 12 图 13：巴龙 5000 芯片. 14 图 14：天罡芯片. 14 图 15：鸿蒙系统技术特性. 15 图 16：华为自动驾驶操

5、作系统内核通过 ASIL-D 认证 . 16 图 17：华为在 nuScenes 3D 目标检测挑战赛夺冠. 17 图 18：华为稳居 COCO 2D 目标检测榜首. 17 图 19：中国公有云服务市场份额. 18 图 20：华为激光雷达专利示意图. 19 图 21：固态激光雷达竞品情况. 20 图 22：华为智能汽车解决方案. 21 图 23：Hi 品牌全栈智能汽车解决方案. 21 图 24：华为使能汽车由分布式电子电气架构向计算+通信架构转变 . 21 图 25：自动驾驶云服务行业痛点. 22 图 26：八爪鱼智能云服务框架. 22 图 27：车联网云服务的行业痛点. 23 图 28：华为

6、车联网云服务. 23 图 29：华为车联网平台全面使能车企数字化转型. 24 图 30：高精度地图云服务行业痛点. 24 图 31：高精度地图云服务行业痛点. 25 图 32：华为高精度地图云服务. 25 图 33：高精度地图的数据存储云服务. 26 图 34：高精度地图的数据合规云服务. 26 图 35：华为智能网联平台. 26 图 36：自动驾驶商用路线图. 27 图 37：MDC 智能驾驶平台 . 28 图 38：智能驾驶架构分层. 28 图 39：华为全新一代 MDC 平台 . 28 图 40：华为 CDC 智能座舱平台 . 29 图 41：华为智能座舱核心产品. 29 图 42：华为

7、 VDC 智能电动平台 . 30 图 43：HUAWEI HiCharger 直流快充模块 . 30 图 44：华为车载充电系统（OBC） . 30 图 45：华为多合一电驱动系统. 31 图 46：华为与车企合作情况-1 . 32 图 47：华为与车企合作情况-2 . 33 图 48：华为智能座舱相关合作情况. 33 图 49：华为智能驾驶相关合作情况. 33 图 51：华为智能网联相关合作情况. 34 图 50：华为电动化相关合作情况. 35 表 1：云端芯片产品公司（除英伟达 GPU 外，其余均 ASIC 芯片） . 12 4 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后

8、的免责声明部分 行业深度报告 表 2：鲲鹏芯片及同类产品参数. 13 表 3：通信芯片主要竞品. 14 表 4：鸿蒙系统技术发展路线. 15 表 5：自动驾驶传感器性能对比. 18 表 6：华为智能驾驶传感器. 19 5 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 1. 前言：前言：软件定义软件定义汽车背景汽车背景 智能网联汽车快速发展智能网联汽车快速发展，2025 年将超年将超 3 千亿市场规模千亿市场规模。随着智能汽车快速发展，智能座舱和 ADAS 功能均不断升级， 不论是传感器数量、 芯片算力还是单车价值均实现快速提升。参照我们前期发布的第第

9、 1 篇篇软件定义汽车，智能座舱先行和软件定义汽车，智能座舱先行和第第 2 篇篇软件软件定义汽车，定义汽车，ADAS 正加速正加速报告，重点梳理了座舱和 ADAS 升级路径、上下游产业链的竞争格局以及根据我们自建的汽车之家样本数据库测算了市场规模。智能座舱方面，我国智能座舱市场规模将由 2020 年的 567 亿元提升至 2025 年的 1030 亿元，CAGR 超过+15.2%；ADAS 方面，我国自动驾驶市场规模将由 2020 年的 844 亿元提升至 2025 年的2250 亿元，CAGR 超过+21.3%。全球来看，根据华为数据，当汽车智能化渗透率每提高1%，全球汽车零部件（除美国市场

10、外）市场空间扩大 33 亿美元；若智能化和电动化同时提高 1%，全球汽车零部件的空间将扩大 60 多亿美元。若智能化+电动化渗透率共同提高 50%，全球将新增超万亿元市场。 智能汽车架构由下往上依次为车辆平台智能汽车架构由下往上依次为车辆平台+外围硬件外围硬件+芯片平台芯片平台+系统软件（操作系统）系统软件（操作系统）+应用算法软件。应用算法软件。在智能网联汽车产业大变革下，软件定义汽车理念已成为共识。传统汽车采用的分布式电子电气（E/E）架构因计算能力不足、通讯带宽不足、不便于软件OTA 在线升级等瓶颈，不能满足现阶段汽车发展的需求，E/E 架构升级已成为智能汽车发展的关键。参照我们发布的第

11、第 3 篇篇软件定义汽车，软件定义汽车，E/E 架构是关键架构是关键结论，结论，E/E 架构升级包括硬件、软件、通信架构三大升级，特斯拉已经做到一个中央计算平台控制整车，而传统汽车主机厂/Tier 1 级供应商无法一步到位，因此多为跨域融合方案（即 3 个域或 5 个域等） 。 实现软件定义汽车的关键变量即为： 芯片芯片+操作系统操作系统+中间件中间件+应用算法应用算法软件软件+数据数据五大核心技术五大核心技术，未来谁能把握其中一环，未来谁能把握其中一环或或将实现汽车产业链地位的提升。将实现汽车产业链地位的提升。 图图 1：智能汽车架构智能汽车架构 数据来源：中国软件评测中心，东吴证券研究所绘

12、制 根据我们根据我们第第 4 篇篇软件定义汽车，软件定义汽车，AI 芯片是生态之源芯片是生态之源结论，结论，AI 芯片长期将芯片长期将逐步逐步形成特斯拉自研自用，形成特斯拉自研自用，Mobileye+NVIDIA+华为三强格局华为三强格局。特斯拉 FSD 芯片自研自用， 6 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 引领产业发展， 属于独立一级； 全球 GPU 领域 AI 龙头 NVIDIA 和背靠英特尔的汽车 AI芯片龙头 Mobileye 属于第一阵列；华为技术强劲自建生态体系属于 1.5 阵列，有望快速突围进入第一阵列；国内智能驾驶 AI

13、芯片新锐地平线等处于第二阵列。 操作系统：巨头构建基础平台，操作系统：巨头构建基础平台，Tier 二次开发二次开发做差异化做差异化产品产品，是软件生态的基石，是软件生态的基石。参照我们前期发布的第 5 篇软件定义汽车，软件定义汽车，操作系统是汽车之魂操作系统是汽车之魂 ，以前车企采用 8位或 16 位嵌入式 MCU，不支持复杂的 QNX、Linux 等操作系统。随着域的逐渐形成，需要管理的算法软件和代码量均指数级提升，打造适配的操作系统势在必行。特斯拉基于 Linux 自建操作系统，系统简约、流畅，是汽车界的“苹果”；大众作为汽车界的代表不安现状， 不仅研发应用层软硬件， 同时也基于 Linu

14、x、 QNX 和 VXworks 等研发 VW.OS软件操作系统。NVIDIA、Mobileye、美国黑莓、华为、百度等科技互联网巨头则构建广义操作系统基础软件平台，欲打造汽车界的“Google 安卓”。Tier 则针对主机厂的传感器、自动驾驶算法方案的不同二次开发做差异化产品。其中 NVIDIA 基于 QNX 开发基础软件平台；Mobileye 基于 Linux 开发基础软件平台；美国黑莓推出 QNX 的智能驾驶版本；华为推出智能座舱操作系统 OS（基于鸿蒙微内核） 、智能驾驶操作系统 AOS、智能车控操作系统 OS；百度基于 QNX 开发基础软件平台。 软件定义汽车，应用层功能是试金石。软

15、件定义汽车，应用层功能是试金石。应用算法软件工程化、集成化即为 ADAS 功能或座舱的应用，如 ACC 自适应巡航、自动泊车等功能。算法系统主要为三大部分：感知融合、决策规划、控制。感知算法供应商已较为成熟，此类玩家多为传感器供应商及科技创企。决策规划算法主要涉及全局路径规划、行为决策、运动规划等，涉及整车系统方案， 此类玩家多为车企/科技互联网/L4 驾驶创企。 3） 控制算法主要涉及执行端，此类玩家多为传统底盘电子和车企。车企在软件布局由浅至深依次为：软件整合、决策车企在软件布局由浅至深依次为：软件整合、决策规划、感知、基础软件（规划、感知、基础软件（OS） 。） 。 图图 2：智能汽车关

16、键变量格局智能汽车关键变量格局 数据来源：东吴证券研究所绘制 7 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 2. 华为华为组织架构变革，组织架构变革，正式进军汽车产业正式进军汽车产业 华为成立智能汽车解决方案华为成立智能汽车解决方案 BU，正式，正式进军智能汽车领域。进军智能汽车领域。华为有两大主要责任机构：ICT 基础设施业务管理委员会和消费者业务管理委员会。消费者委员会包括消费者BG 和消费者 BG 区域组织两个部门，负责消费者业务的战略和经营管理。ICT 下设六个部门：运营商 BG、企业 BG、网络产品与解决方案、Cloud & AI BG

17、、ICT 区域组织和智能汽车解决方案 BU。 汽车 BU 隶属于华为的 ICT， 由华为轮值董事长徐直军统领。汽车 BU 是公司面向智能汽车领域的端到端业务责任主体， 将华为公司的 ICT 技术优势延伸到智能汽车产业，提供增量 ICT 部件和解决方案。根据根据 36 氪，华为消费者氪，华为消费者 BG 正正在与智能汽车解决方案在与智能汽车解决方案 BU 进行整合，总负责人是华为消费者业务进行整合，总负责人是华为消费者业务 CEO 余承东余承东。 图图 3：华为组织架构华为组织架构 数据来源：华为官网，东吴证券研究所 华为车华为车 BU 核心骨干携带硬科技核心骨干携带硬科技+汽车产业基因汽车产业

18、基因。总裁王军此前任职于华为日本运营商业务部，曾任华为无线网络业务部 FDD 产品线总裁。副总裁郑刚曾任北汽集团党委常委，北京新能源总经理、党委书记，曾获“中国十大首席品牌官” 。另一位副总裁何利杨曾任华为西欧企业业务部部长、华为全球解决方案总裁、华为业务 BG 解决方案总裁。他们都具有深厚的项目经验和纯熟的业务能力，与首席技术官蔡建永、产品经理李振亚等共同构成了汽车 BU 的领导骨干。除了高管团队之外，汽车 BU 从汽车 ICT 业务领域抽调多名核心技术骨干组建新业务。 8 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 图图 4：华为华为车部车部核

19、心核心人物人物 数据来源：华为官网，东吴证券研究所 3. 华为华为 ICT 技术技术深厚深厚，奠定坚实基础，奠定坚实基础 华为在华为在 ICT 领域积累了深厚的技术基础， 包括且不限于芯片领域积累了深厚的技术基础， 包括且不限于芯片-操作系统操作系统-机器学习算机器学习算法法-云技术云技术-传感器等，是培育华为汽车业务的沃土。传感器等，是培育华为汽车业务的沃土。 3.1. 芯片芯片全面布局，支撑华为强大生态体系全面布局，支撑华为强大生态体系 华为芯片全面布局，五大类芯片是支撑华为生态的基础。华为芯片全面布局，五大类芯片是支撑华为生态的基础。华为旗下的海思半导体2004 年成立， 目前已经建立起

20、了比较完善的芯片产品体系。 海思芯片在通用领域主要分为五大类：AI 芯片昇腾系列、云计算处理器鲲鹏芯片、手机 SoC 芯片麒麟系列、5G 基站芯片天罡和 5G 基带芯片巴龙、 联接芯片凌霄系列。 在汽车在汽车专用专用领域，领域， 目前昇腾 310、昇腾 910 分别用于汽车端自动驾驶推理和企业云端训练，鲲鹏 920 作为智能驾驶 CPU芯片用于通用计算，巴龙 5000 为 5G 通信芯片，麒麟 710A 为座舱域的 SoC。 9 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 图图 5：华为芯片发布时间：华为芯片发布时间 数据来源：华为官网，东吴证券研

21、究所绘制 3.1.1. 麒麟芯片麒麟芯片应用于手机应用于手机/汽车座舱领域汽车座舱领域 麒麟芯片经历寒武纪麒麟芯片经历寒武纪 IP 授权到自研崛起，主要应用于手机授权到自研崛起，主要应用于手机/车机等终端。车机等终端。早在 1991年，华为就成立了自己的 ASIC 设计中心，1993 年成功研发出华为第一块数字专用集成电路。2013 年底，华为海思推出了麒麟 910，这是其第一款 SoC，尽管由于性能和兼容性等原因，没有完全得到市场的认可，但标志着其已经有能力自主研发的手机芯片。经过几年的发展，2020 年 Q2 全球手机 AP 芯片华为海思位居第三，超越三星，占据 16%的市场份额，相比去年

22、同期增长超 30%。国内位居第一，市场份额达到 41%。华为发布华为发布麒麟麒麟 710A 进军汽车座舱域。进军汽车座舱域。麒麟麒麟 710A 在麒麟在麒麟 710 的基础上进行了的基础上进行了 CPU 降频处理，从降频处理，从原先的原先的 2.2GHz 降到了降到了 2.0GHz，由中芯国际代工，采用，由中芯国际代工，采用 14nm 工艺。工艺。 图图 6：2020Q2 全球手机全球手机 AP 芯片市场份额芯片市场份额 图图 7：麒麟：麒麟 710 芯片芯片 数据来源：Counterpoint Research，东吴证券研究所 数据来源：华为发布会，东吴证券研究所 10 / 36 请务必阅读

23、正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 华为华为、高通等新进入者共同抢占传统汽车高通等新进入者共同抢占传统汽车芯片芯片厂商厂商份额份额。座舱芯片和消费电子应用类似，功能安全标准高于消费电子领域，所以汽车座舱芯片运算性能一般低于手机，但可靠性、 稳定性高于手机。 从工艺制程角度来看， 消费电子领域的芯片制程已经普及 7nm，部分产品达到 5nm，传统汽车芯片厂商芯片制程仍主要为 16nm28nm 等。传统座舱域的芯片玩家主要为 NXP、瑞萨、英飞凌、TI 等，高通、华为等作为手机芯片领域的龙头企业，以芯片算力高等优势正不断抢占传统汽车电子市场份额。 图图 8：座舱域

24、座舱域芯片主要产品芯片主要产品 数据来源：ARM，各公司官网，东吴证券研究所整理 3.1.2. 昇腾腾芯片应用芯片应用 AI 计算计算领域领域 昇腾系列智能芯片为腾系列智能芯片为 AI 应用提供算力支持。应用提供算力支持。按照算法分类，AI 芯片分为云端训练和边缘端/终端推理芯片两部分。 推理芯片一般用于边缘端领域， 使用云端训练好的算法模型进行运算。训练芯片则应用于企业研发内部/云计算，用于训练算法模型，相对而言训练芯片要求算力更高。从技术路线来看，AI 芯片主要分为 GPU、FPGA 和 ASIC 三类。业界一般认为，GPU 方案通用性较高，支持的算法多，生态优越；ASIC 方案性能功耗比

25、优，在少数算法上性能表现突出；FPGA 方案则介于两者中间。华为于华为于 2018 年首年首发发昇腾腾310推理推理芯片， 可用于边缘计算领域芯片， 可用于边缘计算领域， 以及， 以及汽车自动驾驶域控制汽车自动驾驶域控制器器MDC平台中。平台中。此外，华为于此外，华为于 2019 年发布年发布昇腾腾 910 训练芯片应用于云端领域。训练芯片应用于云端领域。 11 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 图图 9：华为华为昇腾腾 AI 芯片产品路线图芯片产品路线图 数据来源：Counterpoint Research，东吴证券研究所 华为基于华为

26、基于昇腾腾 310 芯片打造汽车自动驾驶域控制器芯片打造汽车自动驾驶域控制器 MDC 平台。平台。 昇腾 310 是一款高效、灵活、可编程的 AI 处理器。基于典型配置，性能达到 16TOPS/INT8，8 TFLOPS/ FP16，而其功耗仅为 8W。能效比高于目前主流的自动驾驶英伟达 Xavier 与 Mobileye EyeQ4。 并于在 2018 年推出汽车自动驾驶 MDC 计算平台以及高阶自动驾驶全栈解决方案，包括分别对应于 L3、L4 级自动驾驶的 MDC 300 和 MDC 600 平台。MDC 集成了华为自研的 Host CPU 芯片、AI 芯片、ISP 芯片与 SSD 控制芯

27、片，并通过底层的软硬件一体化调优，在时间同步、传感器数据精确处理、多节点实时通信、最小化底噪、低功耗管理、快速安全启动等方面业界领先。 现阶段华为已有 MDC300、 MDC600、 MDC210、MDC610 四款智能驾驶域计算平台。 图图 10：昇腾腾 310 芯片芯片 图图 11：MDC300 计算平台计算平台 数据来源：华为官网，东吴证券研究所 数据来源：华为官网，东吴证券研究所 汽车汽车 AI 推理推理芯片格局清晰，寡头垄断。芯片格局清晰，寡头垄断。ADAS 领域的 AI 芯片玩家主要为特斯拉、 12 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深

28、度报告 英伟达、Mobileye、华为、地平线等。特斯拉自研自用，自成一派。对外提供 AI 芯片的供应商方面英伟达、Mobileye 处于绝对第 1 档，英伟达主要面向 L2+及以上高级别自动驾驶，对外提供芯片+基础软件平台（不提供应用软件算法） ，Mobileye 主要面向 L0-L3级的 ADAS 领域，对外提供摄像头+芯片+基础软件+应用算法的一体式解决方案。华为因产品仍未搭载到上市车型，处于第 1.5 档，模式和英伟达类似；地平线和 Mobileye 模式类似，等处于第 2 档。 图图 12：座舱域座舱域芯片主要产品芯片主要产品 数据来源：ARM，各公司官网，东吴证券研究所整理 云端云

29、端 AI 芯片芯片领域领域，英伟达，英伟达为绝对市场龙头，华为、为绝对市场龙头，华为、寒武纪寒武纪等加速追赶等加速追赶。在云端 AI芯片领域，英伟达属于绝对龙头，占据 AI 芯片 90%市场份额，主要系英伟达打造了一系列基于其 GPU 的深度学习 SDK，包括 Cuda、cuDNN、TensorRT 等，降低了开发者利用 GPU 进行深度学习训练和推理的门槛，加快了计算速度，短期内其他厂商难以突破其应用生态。华为于 2019 年发布昇腾 910 芯片，采用台积电 7nm EUV 工艺制造，最多32 核心，热设计功耗 350W。它的半精度浮点性能高达 256TFlops，内核面积 182.4 平

30、方毫米，运算密度超过 NVIDIA V100、Google TPU v3，整体性能高达 512PFlops。 表表 1：云端芯片产品公司（除英伟达：云端芯片产品公司（除英伟达 GPU 外外，其余，其余均均 ASIC 芯片）芯片） 公司公司 产品产品 发布时间发布时间 推理推理 训练训练 算力算力 功耗功耗 工艺工艺 产地产地 芯片类型芯片类型 华为 昇腾 910 2019 年 512TOPS(INT8) 310W 7nm 国内 云端 百度 昆仑芯片 / 260TOPS =3*Tesla T4 150W 7nm 国内 云端 燧原科技(腾讯投资) / 2019 年 20TFlops(FP32) 8

31、0TFLOPS（BF16/FP16） 225W 12nm 国内 云端 平头哥（阿里） 含光 800 2019 年 / 性能 78563 IPS / 7nm 国内 云端 寒武纪 MLU270 2019 年 128TOPS 70W 16nm 国内 云端 依图科技 Questcore 2019 年 15TOPS 20W 16nm 国内 云端 13 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 英伟达（GPU) Tesla V100 GPU 2017 年 120TOPS 300W 12nm 国外 云端 英特尔 Nervana NNP-T 2019 年 / 1

32、19TOPS / 16nm 国外 云端 谷歌 Cloud TPU v3 2018 年 420TOPS / 16/12nm 国外 云端 Groq TSP 2019 年 250TFLOPS 125W / 国外 云端 Habana（intel收购) Gaudi 2019 年 V100 / / 国外 云端 Graphcore IPU / 125 TeraFLOPS / 16nm 国外 云端 数据来源：各公司官网，东吴证券研究所整理 3.1.3. 鲲鹏鲲鹏 CPU 芯片芯片应用于通用计算领域应用于通用计算领域 最新鲲鹏最新鲲鹏 920 芯片已实现通用计算最强算力，性能优于其他厂商的同类型芯片。芯片已实现

33、通用计算最强算力，性能优于其他厂商的同类型芯片。鲲鹏 920 基于 ARMv8 指令集，是行业内首款 7nm 数据中心 ARM 处理器，采用多发射、乱序执行、优化分支预测等多种手段，并针对大数据、分布式存储、数据库及云服务等场景进行了优化，提升了其性能。鲲鹏 920 拥有 64 个内核，集成 8 通道 DDR4，可以提供多个接口，主频可达 2.6GHz，总带宽 640Gbps。鲲鹏 920 面向数据中心，主打低功耗强性能， 性能达到业界领先水平， 尤其是整型计算能力， 业界标准 SPECintBenchmark 评分超过 930，超出业界标杆 25%，同时能效优于业界标杆 30%。 表表 2：

34、鲲鹏芯片及同类产品参数鲲鹏芯片及同类产品参数 华为华为 高通高通 Intel 亚马逊亚马逊 飞腾飞腾 华芯通华芯通 型号 鲲鹏 920 Centriq 2460 Xeon Platinum 8180 Graviton FT-2000plus 昇龙 4800 架构 ARM v8.2 ARM v8 X86 ARM v8 ARM v8 ARM v8 工艺 7nm 10nm 14nm 16nm 10nm 主频 2.6GHz 2.2-2.6GHz 2.5-3.8GHz 2.3GHz 2.0-2.4GHz 2.6GHz 存储器 8 DDR4 Channels 6 DDR4 Channels 8 DDR4

35、Channels 6 DDR4 Channels 能耗 180W 120W 205W 120W 核心 64 核 48 核 28 核 64 核 64 核 48 核 数据来源：各公司官网，东吴证券研究所 3.1.4. 巴龙和天罡巴龙和天罡芯片应用于芯片应用于通信通信领域领域 华为华为 5G 通信芯片包括巴龙和天罡系列芯片。通信芯片包括巴龙和天罡系列芯片。巴龙巴龙 5000 目前少有的已经商用的目前少有的已经商用的 5G基带基带终端终端芯芯片片。巴龙 5000 支持 NSA 和 SA 两种组网方式，兼容 2G、3G、4G 和 5G 多种网络制式， 覆盖sub-6GHz和mmWave频段， 峰值下载速

36、率分别可达4.6Gbps和7.5Gbps。目前比亚迪已宣布旗下车型汉将采用华为以巴龙 5000 为核心的 5G 通信模组 MH5000。 14 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 天罡天罡芯片是芯片是全球首款全球首款 5G 基站芯片基站芯片，在集成度、算力、频谱带宽等方面表现出色。在集成度、算力、频谱带宽等方面表现出色。三方面性能的改善，使得基站的尺寸缩小超过 50%，重量减轻 23%，安装时间相比 4G 节省一半。因而，华为自主研发 5G 基站能够实现体积小、重量轻、性能强等多项优势，超过以往的 4G 基站，并实现成本的压缩。 图图 13

37、：巴龙：巴龙 5000 芯片芯片 图图 14：天罡芯片：天罡芯片 数据来源：华为发布会，东吴证券研究所 数据来源：华为发布会，东吴证券研究所 目前市面上发布的 5G 基带芯片有 5 款，紫光展锐的春腾 510，高通的 X50/X55，华为的巴龙 5000，联发科的 M70，还有三星的 Exynos Modem 5100。已经商用的只有巴龙 5000 和高通的 X50、X55。 表表 3：通信芯片主要通信芯片主要竞品竞品 华为华为 高通高通 联发科联发科 英特尔英特尔 三星三星 紫光展锐紫光展锐 型号 巴龙 5000 骁龙 X55 Helio M70 XMM8160 Exynos Modem 5

38、100 春藤 510 工艺 7nm 7nm 7nm 10nm 10nm 12nm Sub-6GHz频段下载峰值 4.6Gbps 7Gbps 4.7Gbps 4Gbps 2Gbps 2.3Gbps 毫米波频段下载峰值 6.5Gbps 7Gbps 6Gbps 6Gbps 4G 下载峰值 2.5Ghps 2.4Gbps 1.6Gbps 1.2Gbps NSA/SA NSA/SA NSA/SA NSA/SA NSA/SA NSA/SA NSA/SA 应用场景 智能手机、 家庭宽带终端、车载终端 智能手机、 电脑、 汽车、 移动热点、 固定天线、物联网 移动设备、汽车、物联网 移动设备、汽车、 蜂窝、物

39、联网 移动设备、物联网、自动驾驶 智能手机、WIFI、物联网 数据来源：各公司官网，东吴证券研究所 3.2. 鸿蒙鸿蒙操作系统操作系统，连接无限可能，连接无限可能 华为鸿蒙是面向全场景微内核的分布式华为鸿蒙是面向全场景微内核的分布式 OS，可实现可实现跨平台协作。跨平台协作。鸿蒙是全世界第一个面向全场景微内核的分布式 OS， 其开发的初衷是为了提升操作系统的跨平台能力，包括支持全场景、跨多设备和平台以及应对低时延和高安全性挑战的能力。鸿蒙系统具有四大特点： 分布架构、 天生流畅、 内核安全和生态共享； 有三层架构： 第一层是内核， 15 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文

40、之后的免责声明部分 行业深度报告 第二层是基础服务，第三层是程序框架。2019 年鸿蒙 OS 1.0 率先用于智慧屏产品，计划从 2020 年起将逐步用于手机、平板、汽车等更多智能设备中。 表表 4：鸿蒙系统技术发展路线鸿蒙系统技术发展路线 时间时间 产品产品 技术技术 落地产品落地产品 2017 鸿蒙内核 1.0 鸿蒙内核完成技术验证 2018 鸿蒙内核 2.0 用于终端 TEE 2019 鸿蒙 OS 1.0 基于开源框架，关键模块自研；分布式架构；方舟翻译器；时延引擎；TEE 微内接形式化检验；多终端开发 IED（Beta） 智慧屏 2020 鸿蒙 OS 2.0 内核及应用框架自研；通用微

41、内核架构；高性能图形线；支持多语言统一编译；多终端开发 IDE；满足车规级标准 创新国产 PC；手表/手环；车机 2020.09 开源鸿蒙系统：初始版本适用于 128KB-128MB RAM 设备。推出适用于智能电视、手表和车机等的鸿蒙 OS 2.0 Beta 版。 2020.12 适用于智能手机的鸿蒙 OS 2.0 Beta 版本 2021 鸿蒙 OS 3.0 软硬协同优化；垂直加速文件系统；软硬件协同高性能 IPC 音箱；耳机 2021.04 开源鸿蒙系统：扩展 128MB-4GB RAM 之间的设备支持 2021.10 开源鸿蒙系统：支持所有设备，包括 4GB 以上 RAM 的设备 20

42、22 VR 眼镜；更多设备 数据来源：华为发布会，东吴证券研究所 鸿蒙系统鸿蒙系统具备具备四大技术特性，四大技术特性，分布架构、天生流畅、内核安全、生态共享分布架构、天生流畅、内核安全、生态共享。1）分）分布式布式架构架构保证系统稳定性保证系统稳定性：鸿蒙采用分布式架构能实现开发跨终端分布式应用，且保证系统的稳定性，系统中某部分发生故障，仍可继续运行。2）时延引擎高性能时延引擎高性能 IPC，通通信信效率效率更高更高：鸿蒙 OS 通过使用时延引擎和高性能 IPC 两大技术，解决现有系统性能不足的问题，提高通信效率。3）微内核）微内核+外核设计，安全性更高外核设计，安全性更高：鸿蒙系统采用微内核

43、+外核设计，其中微内核无需 Root 权限，外核服务则相互隔离，从而提升系统安全。4）开发开发环境更丰富，生态共享：环境更丰富，生态共享：华为提供的集成开发环境，和支持多语言统一编译的方舟编译器，应用程序开发人员可以大幅提高软件开发效率。 图图 15：鸿蒙系统技术特性：鸿蒙系统技术特性 数据来源：华为官网，东吴证券研究所绘制 16 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 2020 年年 8 月华为月华为公布公布鸿蒙座舱操作系统鸿蒙座舱操作系统 HOS、智能驾驶操作系统、智能驾驶操作系统 AOS 和智能车和智能车控操作系统控操作系统 VOS 以及

44、跨域集成软件框架以及跨域集成软件框架 Vehicle Stack。 跨域集成软件堆栈 （VehicleStack）可实现三个操作系统的互联互通， 基于服务理念而构造， 为车企搭建可持续的盈利模式。华为自动驾驶操作系统内核（含虚拟化机制）已获得业界 Safety 领域最高等级功能安全认证（ISO 26262 ASIL-D） ，成为我国首个获得 ASIL-D 认证的操作系统内核；同时，该内核于 2019 年 9 月获得 Security 领域高等级信息安全认证（CC EAL 5+） ，标志着该系统内核已成为业界首个拥有 Security & Safety 双高认证的商用 OS 内核。 图图 16：

45、华为自动驾驶操作系统内核华为自动驾驶操作系统内核通过通过 ASIL-D 认证认证 数据来源：华为智能车解决方案公众号，东吴证券研究所 3.3. 机器学习机器学习算法算法实力强劲，实现快实力强劲，实现快/准准/巧巧 诺亚方舟实验室和智能车云服务产品部是机器学习软件算法的核心支撑团队。诺亚方舟实验室和智能车云服务产品部是机器学习软件算法的核心支撑团队。 华为智能车云服务产品部和诺亚方舟实验室形成联合攻坚技术团队（Noah CV Lab & Octopus） ， 开展自动化数据标识、 传感器融合算法、 SLAM/VIO 算法、 智能决策和推理、路径规划和运动控制、 智能交通系统模拟仿真等业务方向的研

46、究。 华为八爪鱼 （HUAWEI Octopus） 自动驾驶云服务依托联合团队以及诺亚方舟实验室的最新研究成果， 优化自研算法，多项算法模型的精准率达到业界领先水平。多项算法模型的精准率达到业界领先水平。 华为选择开源数据集进行华为选择开源数据集进行算法验证测试算法验证测试， 并在自有数据集验证以构建亿级数据标注并在自有数据集验证以构建亿级数据标注能力。能力。算法的优劣主要是通过数据集测试结果进行评判，自动驾驶最重要的测试任务包括了 3D 目标检测、2D 目标检测、语义分割、实例分割、场景流预测、光流预测、深度估计等，其中 3D 目标检测和 2D 目标检测是最核心的标杆任务场景。3D 目标检测

47、数据集包括 Kitti、nuScenes、lyft dataset、Waymo open dataset、appllo scape、H3D 等，其中nuScenes 和 Waymo 是最具份量的测试集。2D 目标检测则以 COCO 测试集为标杆。华 17 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 为选择业界最具权威性的开源数据集作为算法验证集进行测试， 通过持续优化算法设计，实现数据挖掘算法在数据集上获得 SOTA 性能性能， 以提升华为在自动驾驶数据迭代领域的竞争力。在开源数据集获得模型验证后，华为还会在自有数据集验证数据挖掘的闭环系统，构建高

48、质量的亿级数据标注能力，以满足商用环境下量产算法对数据规模的要求。 华为机器学习软件算法实力强劲。华为机器学习软件算法实力强劲。在 2020 年 7 月华为在第二届自动驾驶数据集2020 nuScenes Challenge 的 3D 目标检测挑战赛中，华为诺亚方舟实验室与 HUAWEI Octopus 自动驾驶云服务联合团队 Noah CV Lab & Octopus，取得了 3D detection track 第一名（mAP：64%，NDS：69%）的成绩，大幅领先第二名 CenterPoint (UT Austin) mAP 3.1，NDS 1.5 个百分点，超过上一届挑战赛冠军模型

49、mAP 11.4，NDS 5.7 个百分点。截止 2020 年 7 月，华为诺亚方舟实验室 Noah CV Lab 团队稳居 COCO BBOX Detection（2D 目标检测）的榜首（2020 年度挑战赛尚未开赛） ，领先第二名 1 个百分点。 图图 17：华为在华为在 nuScenes 3D 目标检测挑战赛目标检测挑战赛夺冠夺冠 图图 18：华为稳居华为稳居 COCO 2D 目标检测榜首目标检测榜首 数据来源：华为公众号，东吴证券研究所 数据来源：华为公众号，东吴证券研究所 3.4. 云云服务服务加速崛起加速崛起 华为云业务发展驶入快车道，营收规模、付费用户数、基础设施规模等迅速增长。

50、华为云业务发展驶入快车道，营收规模、付费用户数、基础设施规模等迅速增长。华为的高速发展与其开发者的增长密切相关，2016 年华为云与计算领域开发者仅有 2.5万，目前已经接近 200 万。华为计划进一步扩大其规模，2019 年推出“沃土计划 2.0” ，计划未来 5 年投资 15 亿美元发展云与计划开发者。 据 Canalys 报告显示， 2020 年 Q2 中国公有云服务市场中，华为占 15.5%，超越腾讯云和百度云排名第二，仅次于阿里云，同比增速 259.6%。 目前华为云已经推出二百余项云服务与二百余项解决方案， 年交易额已超过 10 亿元， 订单数量超过 10 万。 中国， 华为云已服

51、务于政府、 互联网、 汽车制造、金融、基因等多个行业，包括 30 多个国家级部委、600 多家政府与公共事业单位、互联网 50 强企业中的 30 家、20 多家大型车企、14 家基因领域企业等。 18 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 图图 19：中国公有云服务市场份额：中国公有云服务市场份额 数据来源：Canalys，东吴证券研究所 3.5. 传感器传感器广泛布局广泛布局 汽车汽车 ADAS 传感器各有优劣势传感器各有优劣势。摄像头摄像头：基本原理是透镜呈像，可探测驾驶员周围如信号灯、路标等信息，但缺点是无法探测障碍物与车之间的距离，且

52、受天气和光线影响较大。毫米波雷达毫米波雷达：通过毫米波的反射来进行探测，探测距离远、受天气影响小，但是无法探测行人和树木等低电波反射率物体。激光雷达激光雷达：通过发射和接受激光光束探测目标位置， 可绘制出高精的 3D 地图， 可以探测出物体与车之间的距离， 但其价格昂贵，受天气影响较大。目前主流的解决方案是使用多种传感器，相互协同补充。 表表 5：自动驾驶自动驾驶传感器性能对比传感器性能对比 传感器传感器 探测距离探测距离 优势优势 劣势劣势 价格价格 摄像头摄像头 50m 可以检测到大多数驾驶需要的信息， 比如车身周围环境及一些公路指示物。 难以检测物体与车辆距离； 容易受到黑暗、高亮度光线

53、及天气影响。 单目：$125$150 双目：$150$200 毫米波雷达毫米波雷达 250m 检测距离远；受天气影响较小。 方位分辨率较低； 难以检测一些低电波反射率的物体 （如树木） 及行人。 短距离：$50$100 长距离：$125$150 激光雷达激光雷达 200m 以内 可以绘制出高精度 （厘米级） 的 3D环绕地图； 方位角分辨率低， 探测精度高； 可以准确检测出周围障碍物的位置、距离和速度。 价格高；体积大；受天气（雨雪、雾等） 影响较大； 不擅长色彩区分（比如红绿灯）。 机械： $4000$30,000 (国内厂商普遍比外国厂商便宜) 固态：量产后预计价格一般数百美元 数据来源：

54、盖世汽车，东吴证券研究所 华为在华为在 2020 年北京车展发布了年北京车展发布了 8M 前视双目摄像头、超级鱼眼摄像头、前视双目摄像头、超级鱼眼摄像头、77GHz 毫毫米波雷达，支持短距、中距和长距多种不同应用场景、等效米波雷达，支持短距、中距和长距多种不同应用场景、等效 100 线的激光雷达传感器，线的激光雷达传感器，以及以及 4D 成像毫米波雷达。成像毫米波雷达。 其中激光雷达方面， 华为将于 2021 年底量产混合固态激光雷 19 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 达，可以做到等效 100 线。到 2024 年左右，下一代华为全固

55、态激光雷达将量产。 表表 6：华为智能驾驶传感器华为智能驾驶传感器 4D 成像毫米波雷达 等效 100 线激光雷达 8M 高清摄像头 2x 分辨率 10x 点云提升 静止物检测 220 米探测距离 140水平FOV 0.1垂直角分辨率 2x 检测距离 20%FOV 提升 畸变矫正 算法 360环境刻画 车规级量产 多合一 数据来源：华为官网，东吴证券研究所 华为的华为的 MEMS 激光雷达技术能有效增加激光雷达的探测距离和视场角激光雷达技术能有效增加激光雷达的探测距离和视场角。激光雷达可分为机械旋转式和固态激光雷达两种。 2020 年 7 月 2 日， 世界知识产权组织国际局公布了一款华为的激

56、光雷达专利。华为该产品是一款 MEMS 固态激光雷达，有别于传统MEMS 激光雷达的一个发射和接收组件， 该雷达采用了多个发射和接收组件。 专利图中画出了 3 个测距模组，每个模组都含有激光发射器 101a，分光镜 102a，接收器 103a。这种设计虽然会增加雷达的体积，但是可以有效增加探测距离和视场角。 图图 20：华为激光雷达专利示意图：华为激光雷达专利示意图 数据来源：佐思汽车研究，东吴证券研究所 车载车载激光雷达激光雷达行业主要为初创企业为主。行业主要为初创企业为主。华为激光雷达竞争对手包括：Velodyne、Quanergy、Ibeo 和国内的禾赛科技、速腾聚创、大疆。Velody

57、ne 涉及激光雷达业务较早，有一定技术积累，目前市场份额最高。禾赛科技技术实力较强，其产品主要针对中高速的无人驾驶出租车。速腾聚创不仅提供雷达产品，也提供相应算法，其产品在低速物流车已经有所应用。目前已过车规且量产的固态激光雷达产品主要有Velodyne 的 Velarray 和大疆的 Tele-15 和 Horizon。相比而言，华为的激光雷达水平和垂直视场角较大，扫描范围更广；垂直角分辨率更低，扫描更加精确。 20 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 图图 21：固态激光雷达竞品情况固态激光雷达竞品情况 数据来源：各公司官网，东吴证券研

58、究所整理 4. HI 全栈智能汽车解决方案全栈智能汽车解决方案，形成五大系统，形成五大系统 华为基于在华为基于在 ICT 领域积累的芯片、 操作系统、 机器学习算法、 云领域积累的芯片、 操作系统、 机器学习算法、 云服务服务等基础技术，等基础技术，全面进军智能汽车领域。全面进军智能汽车领域。 2020 年 10 月 30 日发布华为智能汽车解决方案-HI 品牌。 HI 全栈智能汽车解决方案包括：1）1 个计算与通信与通信架构个计算与通信与通信架构，实现：硬件可扩展，软件可持续 OTA 升级更新。华为在计算与通信架构（CCA）之上提出跨域集成软件堆栈（VehicleStack） ，共同构建数字

59、系统，采用微服务和微插件，并基于服务理念而构造，为车企搭建可持续的盈利模式。2）5 大大智能智能系统：系统：智能车云、智能网联、智能驾驶、智能座舱、智能电动。3）以及激光雷达等全套的智能化）以及激光雷达等全套的智能化部件。部件。HI 技术帮助汽车产业实现技术升级，快速开发领先的智能电动汽车，为消费者带来最佳出行体验。 公司名称公司名称禾赛科技禾赛科技速腾聚创速腾聚创Velodyne华为华为产品型号产品型号PandarGTRS-LiDAR-M1VelarrayTele-15 Horizon产品图技术路线MEMSMEMSMEMSOPAOPAMEMS探测距离300 m (10%反射率)180m(12

60、0m10%NIST)200m320 m 10%反射率500 m 50%反射率260m短距:80m 10%反射率中距:150m 10%反射率长距:220m 10%反射率测量准度 2 cmUp to 5cm高达 3 cm（典型值）2 cm2 cm扫描频率10 Hz，20 Hz15Hz10Hz、20Hz、25Hz垂直视场角20 (-10 +10 ，偏置 5 可调）25 (-12.5。 12.5 )3516.225.1短距:25中距:38垂直角分辨率最小0.16 （10 Hz，普通模式）平均0.20.05 0.50.120.280.07水平视场角60120 （60.060.0 ）12014.5 81.

61、7 短距:140中距:130水平角分辨率0.1平均0.20.12 0.2 0.02 0.03点云密度945,000 pts/s (典型值)1,125,000pts/s（单回波模式）单次回波：200万点/秒两次回波：400万次/秒三次回波：600万点/秒四次回波：800万点/秒240,000 点/秒480,000 点/秒（双回波)240,000 pts/s480,000 pts/s（双回波）大疆大疆 21 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 图图 22：华为智能汽车解决方案华为智能汽车解决方案 图图 23：Hi 品牌全栈智能汽车解决方案品牌全

62、栈智能汽车解决方案 数据来源： 华为聚焦 ICT 技术能车企造好-车 ，东吴证券研究所 数据来源：华为官网，东吴证券研究所 华为赋能汽车华为赋能汽车 E/E 架构升级架构升级。随着汽车行业由软件定义功能逐步取代硬件定义， 华为使能汽车有分布式电子+电气架构向计算+通信架构转变。 架构升级核心体现为： 硬件、软件、通信架构升级。1）硬件架构升级：）硬件架构升级：由分布式向域控制/中央集中式发展，算力利用率更高，统一交互，实现整车功能协同。2）软件架构升级：软件架构升级：软件架构分层解耦，促使软件通用性，便于管理供应商。3）通信架构升级：通信架构升级：LIN/CAN 向以太网发展，满足高速传输、低

63、延迟等性能需求。 图图 24：华为使能汽车由分布式电子电气架构向计算华为使能汽车由分布式电子电气架构向计算+通信架构转变通信架构转变 数据来源： 华为聚焦 ICT 技术能车企造好-车 ，东吴证券研究所 4.1. 云云-智能云平台智能云平台 基于基于昇腾腾 910AI 芯片打造智能云平台。芯片打造智能云平台。智能车云服务包括：自动驾驶云服务（提供数据服务、训练服务、仿真服务） 、车联网云服务（三电、智能驾驶、智能座舱数据采集与存储） 、高精地图云服务（打造动态地图聚合平台，不自己搭建地图，而是让地图供应商在云服务上呈现） 。 4.1.1. 华为自动驾驶云服务华为自动驾驶云服务 22 / 36 请

64、务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 自动驾驶云服务自动驾驶云服务行业存在的行业存在的痛点痛点包括：包括：1）海量采集数据，有效数据占比少，对 AI算力要求高；2）自动驾驶开发涉及技术栈多，孤岛工具多。3）虚拟仿真需要丰富的场景库，及高性能仿真系统。4）上市缺乏评测标准和体系，商用运营缺乏监管平台。华为利用自身在云计算、人工智能、车联网等 ICT 技术的多年积累，通过构建统一的全栈云平台，助力传统车企快速上市自动驾驶，为评测机构及政府部门提供评测、监管服务。 图图 25：自动驾驶云服务行业痛点自动驾驶云服务行业痛点 数据来源：华为官网，东吴证券研究所 华

65、为推出华为推出自动驾驶自动驾驶云服务，云服务，Octopus 八爪鱼系统八爪鱼系统可实现可实现数据服务、训练服务、仿真数据服务、训练服务、仿真服务服务。1）数据服务：数据服务：针对海量原始数据，基于融合标注能力，多模型并行等平台能力，自动化形成数据集。2）训练服务：训练服务：AI 芯片与框架结合大幅提升训练效率，在典型的ResNet50 网络的训练中，Altas900 集群有近 2 倍的训练速度提升，同时支持业界主流的深度学习框架，如 TensorFlow 和 PyTorch。3）仿真服务：仿真服务：实现车-路端等的多样数据高效转换为仿真场景库。此外，可实现摄像头、激光雷达、毫米波雷达、车辆动

66、力学、不同天气和路况仿真等。 此外， 自动驾驶云服务还包括评测服务：此外， 自动驾驶云服务还包括评测服务： 可对接管率、 交通规则、感知、决策、规划、控制等模块进行分析评测，服务于车辆评测机构，提升评测效率。 图图 26：八爪鱼智能云服务框架八爪鱼智能云服务框架 数据来源：华为公众号，东吴证券研究所绘制 23 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 4.1.2. 华为车联网华为车联网云云服务服务 车联网云服务的行业痛点包括：车联网云服务的行业痛点包括： 1） 海量数据异构， 对数据的统一处理能力要求高；2） 安全问题频发， 缺少对车辆安全运行的

67、运维监管。 3） 对平台安全、 可靠性要求较高。 图图 27：车联网车联网云服务的行业痛点云服务的行业痛点 数据来源：华为官网，东吴证券研究所绘制 华为华为发布发布 OceanConnect 车联网平台，全面使能车企数字化转型。车联网平台，全面使能车企数字化转型。华为于 2018 年 6月在德国发布了 OceanConnect 车联网平台，致力于使能车辆的智能化网联、车企的服务化转型和交通的智能化演进。传统模式下，消费者和车企联系较少，缺乏粘性。华为车联网平台可实现智能驾驶、 智能座舱等数字化部件的状态数据和故障数据的采集和存储，形成统一的智能车辆数据资源池，再基于云端强大的 AI 和大数据能

68、力，实现数据资产货币化， 为客户提供更有价值的汽车服务， 如智能驾驶、 车队管理、 预防性维修等。 图图 28：华为华为车联网车联网云服务云服务 数据来源：华为公众号，东吴证券研究所绘制 OceanConnect 华为车联网平台数字化每一辆车，数字化每条路。华为车联网平台数字化每一辆车，数字化每条路。1）生态使能：）生态使能：通过数据和业务分离结构，帮助车企掌控数字资产，汇聚第三方内容和应用生态，构筑以车企为中心的生态系统。2）联接使能：）联接使能：为汽车提供稳定联接，支撑亿级海量连接和百万 24 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 级高并

69、发；通过全球可达的公有云部署能力，满足车企业务全球化运营需求。3）数据使数据使能：能：通过对车况和驾驶行为等车辆大数据的采集与分析，在云上实现人和车的数字画像（Digital Twins） ，通过精准车主驾驶行为及出行场景分析，使能智能内容分发和业务推荐。4）演进使能：演进使能：车联网平台与 V2X 协同发展，从单车智能到车、路协同智能，使能未来智能交通，提升社会交通整体的安全性和效率。 图图 29：华为车联网平台全面使能车企数字化转型华为车联网平台全面使能车企数字化转型 数据来源：华为官网，东吴证券研究所 华为发布三电云服务：融合电池机理和数据模型，实现电池安全预警与寿命精准管华为发布三电云

70、服务：融合电池机理和数据模型，实现电池安全预警与寿命精准管理。理。华为基于在电池领域丰厚的技术积累，结合云计算、AI、大数据等技术，推出了三电云服务能力，可以实现车辆状态云端可视、电池故障预警、热失控防控、电池健康状态精准评估、电池剩余寿命精准预测以及电池控制策略优化。 图图 30：高精度地图云服务行业痛点高精度地图云服务行业痛点 数据来源：华为公众号，东吴证券研究所 4.1.3. 华为华为高精地图云高精地图云服务服务 高精度地图云服务行业存在的痛点在于：高精度地图云服务行业存在的痛点在于： 1） 测绘法律法规规定的资质门槛要求高；2）海量地图测绘数据的安全保存要求高；3）数据脱敏和地图元素提

71、取对 AI 算力和算法要求高。 25 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 图图 31：高精度地图云服务行业痛点高精度地图云服务行业痛点 数据来源：华为官网，东吴证券研究所 华为将打造全国高精度动态地图聚合平台，高精地图的企业可在云服务上呈现。华为将打造全国高精度动态地图聚合平台，高精地图的企业可在云服务上呈现。2020 年北京车展上华为发布高精地图云服务， 即打造全国高精度动态地图聚合平台， 通过与图商伙伴数据合作，形成优势互补，为客户提供覆盖更广、质量更优、动态鲜活的地图数据服务能力。华为高精地图云服务为客户提供了存储与应用合规、自动驾驶

72、应用支撑、高精地图分发、动态地图数据分发和高精地图数据安全 5 大服务能力，服务于车联网位置应用、智能网联产业园区、自动驾驶仿真/运营和自动驾驶服务等四大场景。 图图 32：华为高精度地图云服务华为高精度地图云服务 数据来源：华为公众号，东吴证券研究所绘制 26 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 图图 33：高精度地图高精度地图的的数据存储数据存储云云服务服务 图图 34：高精度地图高精度地图的的数据合规数据合规云云服务服务 数据来源：华为官网，东吴证券研究所绘制 数据来源：华为官网，东吴证券研究所 4.2. 管管-智能网联智能网联平台平

73、台：5G 车载模组车载模组+T-Box+以太网关以太网关 华为华为打造智能网联解决方案，打造智能网联解决方案，实现实现车内、车外高速连接。车内、车外高速连接。1）打造开放的端、云智能网联解决方案，让每一辆车永远在线，服务直达；2）全球首款 2G/3G/4G/5G 全制式的 V2X 开放车载模组，使能伙伴开发专业产品；3）OceanConnect 车联网联接管理云服务，全球接入，支持千万级车辆同时在线；4）基于领先网络技术，打造车内 GE10GE以上以太网络。 图图 35：华为：华为智能网联平台智能网联平台 数据来源：华为公众号，东吴证券研究所绘制 华为核心产品包括：华为核心产品包括：5G+C-

74、V2X 车载通信模组、车载通信模组、T-Box、车载网关、车载网关、RSU 等等。1）华华为为 5G 车载模组车载模组 MH5000：不仅让车载终端具备高速率、低延时的 5G 移动通信能力，还可以同时具备车路协同的 C-V2X（Cellular Vehicle-to-Everything）通信能力。华为 5G通讯模组 MH5000 高度集成了 5G 与 C-V2X 技术，采用 5G 基带芯片 Balong5000，具备单芯多模、高速率、上下行链路解耦、支持 SA（5G 独立组网）和 NSA（5G 非独立组 27 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深

75、度报告 网）双模组网、支持 C-V2X 等特性。2）华为华为 T-Box 平台平台：华为早在 2016 年发布第一代 T-BOX 平台，可实现车联联网、车辆控制、数据安全等功能。于 2019 年华为发布新一代 T-box 平台，可大幅提升智慧座舱的响应速度、运行速度，较上一代产品响应速度提升 50%，运行速度提升 60%，可实现车辆防盗、网络安全保障、蓝牙车钥匙、远程控制、云服务对接等功能。目前比亚迪已宣布旗下车型汉将采用华为以巴龙 5000 为核心的 5G 通信模组 MH5000。 4.3. 端侧端侧-智能驾驶智能驾驶系统系统：芯片硬件：芯片硬件+OS+云服务云服务+传感器传感器 从智能驾驶

76、升级路径情况来看，现阶段处于从智能驾驶升级路径情况来看，现阶段处于 L3 级导入期。级导入期。2018 年进入 L2 级部分自动驾驶时代，驾驶过程可实现脱脚，算力需求小于 10TOPS，代表功能为 ACC with LKA、APA 等。2020 年逐步进入 L3 级有条件自动驾驶时代，可解放双手，算力需求大约为 30-60TOPS， 驾驶员不必一直监控系统， 但必须时刻保持警惕并在必要时进行干预，代表功能为 TJP、RPK 等。到 2025 年将逐步进入 L4 级高度自动驾驶时代。随着芯片和算法等性能增加，自动驾驶功能将进一步升级，City Pilot、更高级的 AP 等功能涌现，E/E 架构

77、进一步升级。到 2030 年将逐步进入 L5 级完全自动驾驶时代，整车控制完全由系统控制，算力需求甚至超过 1000TOPS。 图图 36：自动驾驶商用路线图自动驾驶商用路线图 数据来源：华为，东吴证券研究所 华为打造华为打造 MDC 智能驾驶平台，开放合作促进智能驾驶发展。智能驾驶平台，开放合作促进智能驾驶发展。1）发挥华为云+AI 优势，打造车云协同的智能驾驶平台，包括：智能硬件平台智能硬件平台（即指芯片平台，华为采用其（即指芯片平台，华为采用其自研的自研的 Host CPU 和和 AI 芯片、芯片、ISP 芯片、存储控制芯片打造的芯片、存储控制芯片打造的 MDC 域控制器）域控制器）+智

78、能智能驾驶驾驶 OS+Octopus 八爪鱼自动驾驶云服务八爪鱼自动驾驶云服务+ADAS 软件算法软件算法。2）建立认证标准和对接流程，打造开放传感器生态；3）支持合作伙伴开发智能驾驶算法、构建灵活适配智能驾驶场景的差异化应用、服务和解决方案。4）建立对接规范，与主流厂商共同构建执行部件生态。5）推动面向智能驾驶的行业标准和立法落地，凝聚行业共识，共同拓展未来产业 28 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 空间。 图图 37：MDC 智能驾驶平台智能驾驶平台 图图 38：智能驾驶架构分层智能驾驶架构分层 数据来源：华为官网，东吴证券研究所

79、数据来源：华为官网，东吴证券研究所 华为定位汽车增量市场， 具备全栈式提供自动驾驶解决方案的能力， 核心产品包括：华为定位汽车增量市场， 具备全栈式提供自动驾驶解决方案的能力， 核心产品包括：芯片方案芯片方案+操作系统操作系统+ADAS 算法软件算法软件+云服务。云服务。公司定位为汽车增量市场，为汽车客户提供增量部件，客户可根据自身需求有选择的采用华为的方案。2019 年华为基于昇腾310 芯片发布 MDC300、MDC600 平台。2020 年北京车展前夕，华为发布新一代平台MDC210 和 MDC610 分别提供 48 及 160TOPS 算力可支持 L2+，L3L4 级自动驾驶。 图图

80、39：华为华为全新一代全新一代 MDC 平台平台 数据来源：华为，东吴证券研究所绘制 4.4. 端端-智能座舱系统智能座舱系统：麒麟芯片麒麟芯片+鸿蒙鸿蒙 OS+应用生态应用生态 华为打造华为打造 CDC 智能座舱平台，全场景协同，创造体验新标杆。智能座舱平台，全场景协同，创造体验新标杆。1）打造 CDC 智能座舱平台，实现智能汽车与智能手机在硬件、软件和应用生态等全产业链的无缝共享；2） 基于智能手机 Kirin 芯片构建 IVI 模组， 发挥产业链协同的规模效应， 降低硬件成本；3）基于鸿蒙 OS，共享华为“1+8” 生态，实现跨终端的全无感互联；4）共享智能手机 29 / 36 请务必阅

81、读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 丰富 APP 生态提升用车体验开放 API，使能跨终端伙伴发展智能座舱应用。 图图 40：华为华为 CDC 智能座舱平台智能座舱平台 数据来源：华为官网，东吴证券研究所 华为将基于麒麟芯片及鸿蒙操作系统， 打造智能座舱平台和生态。华为将基于麒麟芯片及鸿蒙操作系统， 打造智能座舱平台和生态。 2019 年推出 Hicar车联互联解决方案，实现深度互联“1+1+N”模式，即一部手机，一个车机及其他智能终端的互通互联。HiCar 生态合作伙伴已经超过 20 家车厂，合作车型超过 150 款车型，具有 30 多款应用。2021 年

82、 HiCar 预装车型达到 500 万辆。此外，在此外，在 2020 年年 Hi 品牌品牌日，华为针对日，华为针对 C 端汽车用户发布了前装产品端汽车用户发布了前装产品 HMS for Car，车内投屏，车内投屏 HiCar 和后装产和后装产品车载智慧屏。品车载智慧屏。 Harmony 车机 OS 是第一个真正为智能座舱开发的中立开放式 OS。 HMS for Car 和 Hicar 业务现仍属于消费者业务，两个业务板块约 400 多人。 图图 41：华为华为智能座舱核心产品智能座舱核心产品 数据来源：华为公众号，东吴证券研究所 4.5. 端端-智能电动系统智能电动系统：mPower+芯片硬件

83、芯片硬件+整车控制整车控制 OS+三电云服务三电云服务 华为华为打造打造 VDC 智能电动平台，使能车企电动汽车差异化体验创新。智能电动平台，使能车企电动汽车差异化体验创新。华为聚焦电动汽车， 打造 VDC 智能电动平台， 使能车企面向不同的用户偏好， 创造差异化用户体验，为客户提供 VDC 硬件平台+整车控制 OS。将网络能源产业链和技术优势引进智能电动汽车，打造 mPower 多形态电驱、高效车载充电产品。2019 年 4 月上海车展上，华为首次以汽车Tier1 的定位亮相， 并展示了 mPower 智能电动等一系列汽车数字化解决方案，包括车载充电系统、电机控制器（MCU） 、电池管理系统

84、（BMS） 、三合一电驱动系统、多合一电驱动系统，以及直流充电模块，旨在为车企提供多形态电驱、充电及电池管理 30 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 系统的动力域解决方案。 图图 42：华为华为 VDC 智能电动平台智能电动平台 数据来源：华为官网，东吴证券研究所 MPower 智能电动是华为自研的三电系统智能电动是华为自研的三电系统，主要包括 BMS 电池管理系统、MCU 电机控制系统、车载充电系统及车下充电模块，为车企提供多形态电驱、充电及电池管理系统等解决方案。2020 年 3 月，华为的 mPower 智能电动产品获得德国莱茵 T

85、UV 安全认证，表明 mPower 从研发到生产的全流程体系符合 ASILD 标准要求。 华为华为为新能源汽车提供为新能源汽车提供 HiCharger 直流快充模块和车载充电机 （直流快充模块和车载充电机 （OBC） 。） 。 DC-DC 是对电路进行直流变压，将电池包的高压电压转换为低压电压供给车载电子器件使用，电动汽车车载充电机（OBC）是指固定安装在电动汽车上的充电机，充电时经过 OBC 给汽车电池充电，保证系统安全。2020 年年 4 月发布新一代月发布新一代 HiCharger 直流快充模块，进直流快充模块，进军充电桩领域军充电桩领域。新一代模块可以达到 30kW（国内版本） ，另外

86、还会向海外推出 20kW 的版本，两个版本可同尺寸兼容。秉承“可靠高效、智能低噪”的设计理念，HUAWEI HiCharger 直流快充模块将有效解决充电基础设施行业痛点问题。 图图 43：HUAWEI HiCharger 直流快充模块直流快充模块 图图 44：华为车载充电系统华为车载充电系统（OBC） 数据来源：华为公众号，东吴证券研究所 数据来源：汽车之家，东吴证券研究所 2020 年年 9 月月华为发布华为发布业界首款业界首款多合一电驱动系统多合一电驱动系统 DriveONE， 电机智能油冷技术电机智能油冷技术有有效提供性能。效提供性能。 华为多合一电驱动系统集成了 MCU、 电机、 减

87、速器、 DCDC、 OBC、 PDU、 31 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 BCU 七大部件，实现了机械部件和功率部件的深度融合。1）相比业界水冷电机，相同功率和扭矩下，电机体积的可减少电机体积的可减少 15%；2）可实现绕组平均峰值温度降低 30，磁钢峰值温度降低 15，油冷电机寿命可延长一倍油冷电机寿命可延长一倍；3）根据电机温度和工况，智能调节油泵的喷油量和油速，当电机在低速运转时，可以降低油泵的出油量，节约能效，提升提升整整体系统效率体系统效率。4）轴承是电机中的易损部件和瓶颈，华为设计的油道可实现主动喷淋，润滑轴承和齿轮，使

88、得轴承寿命提升轴承寿命提升 10%。 图图 45：华为多合一电驱动系统华为多合一电驱动系统 数据来源：华为公众号，东吴证券研究所绘制 5. 定位增量部件供应商定位增量部件供应商，全面与汽车产业链，全面与汽车产业链合作合作 5.1. 车企层面车企层面 华为华为定位定位汽车增量部件供应商，与各大车企开展汽车增量部件供应商，与各大车企开展战略战略合作合作。到 2020 年 5 月，华为与 18 家车企建立了 5G 汽车生态圈，意在加速 5G 车载技术在汽车领域商业进程。华为可提供全栈式智能汽车解决方案， 可根据车企需求芯片方案+操作系统+ADAS 算法软件+云服务其中任意环节。车企和华为的合作可分为

89、三大类车企和华为的合作可分为三大类： Level 1:即为软件实力较弱的车企，由华为作为，由华为作为 Tier 1 提供整套解决方案产品提供整套解决方案产品（芯片+操作系统+算法软件+传感器的一整套方案） ，车企实现集成； Level 2:即为具备部分软件算法（如融合决策算法）的车企，由华为提供基础芯片由华为提供基础芯片+基础软件（操作系统）平台基础软件（操作系统）平台+传感器及感知算法传感器及感知算法，车企负责融合决策算法。 Level 3:即为软件算法实力突出（感知融合+决策控制算法）的车企，由华为提供基由华为提供基础芯片础芯片+基础软件（操作系统）平台基础软件（操作系统）平台，车企负责

90、ADAS 整套算法。 32 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 图图 46：华为华为与车企合作情况与车企合作情况-1 数据来源：各公司官网，汽车之家，东吴证券研究所整理 33 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 图图 47：华为与车企合作情况华为与车企合作情况-2 数据来源：各公司官网，汽车之家，东吴证券研究所整理 5.2. 零部件层面零部件层面 华为智能汽车包含“云-管-端”架构。云即为智能车云，管即为智能网联；端则从座舱扩展到了智能驾驶、智能座舱、智能电动。现阶段华为产品尚未大规模量产，未来两年将有大量的公司参与到华为产业链中，共同助力中国汽车工业的自主崛起。 图图 48：华为智能座舱相关合作情况华为智能座舱相关合作情况 数据来源：各公司官网，汽车之家，东吴证券研究所整理 图图 49：华为智能驾驶华为智能驾驶相关合作相关合作情况情况 数据来源：各公司官网，汽车之家，东吴证券研究所整理 34 / 36 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 图图 50：华为智能网联相关合作情况华为智能网联相关合作情况 数据来源：各公司官网，汽车之家，东吴证券研究所整理