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（报告出品方/作者：开源证券，任浪、孙金钜）1、智能汽车全栈式供应整装待发，软件定义汽车从根做起1.1、星火燎原，华为入局从车载通信开始汽车在新四化发展浪潮的推动下正经历颠覆式变革，华为以车载通信模块为星星之火入局此万亿级市场，在智能汽车领域逐渐形成燎原之势，其智能汽车产品已进入落地上车阶段。自年5月15日开始，美国对华为的半导体芯片供应不断打压。芯片断供、剥离荣耀等一系列事件后，华为的消费者业务压力提升，华为亟待开辟下一个万亿级市场。汽车行业在电动化、智能化、共享化、网联化的发展浪潮下正经历颠覆式变革，华为依托其深厚的ICT技术储备加速切入智能汽车领域。华为近年来智能汽车业务加速扩张，已经从业务探索期（-）、合作研发期（-）逐步走向产品落地阶段（-至今）。年，华为成立车联网业务部并推出车载模块MET，开始布局车联网和自动驾驶领域；年，华为看准5G低时延对自动驾驶的痛点改善，宣布为新一代自动驾驶汽车设计与高速互联网连接的通信架构；年华为相继收获奥迪、奔驰的通信模块订单，并就车载服务与大众达成合作；年起，华为凭借5G技术的领先优势，与上汽、广汽、北汽新能源等多家车企在车联网、自动驾驶领域展开合作，不断拓宽技术边界。年，华为携车载计算平台MDC、HiCar、云服务Octopus等多款产品以智能汽车增量供应商身份亮相上海车展，随后正式成立智能汽车解决方案事业部，将汽车业务上升至战略地位。至此，华为智能汽车业务由幕后转向台前，进入与整车厂深度合作，加速产品上车阶段。1.2、全栈式方案造梦HuaweiInside，极狐阿尔法SHBT首尝鲜华为智能汽车全栈解决方案定位汽车界的Intel，实现HuaweiInside，对车企进行HI品牌加持。华为于年10月30日正式发布智能汽车解决方案品牌HI，提供全栈式智能解决方案。HI全栈解决方案集芯片、操作系统、感知硬件、决策融合算法、云计算等优势为一体，打造汽车技术闭环。具体可概括为1+4+N，即1个全新的计算与通信架构（CC架构）、4大智能系统（智能驾驶、智能座舱、智能电动和智能车云服务）以及激光雷达、AR-HUD等全套智能化部件。华为对于智能汽车业务的定位不止于Tier1，更要成为汽车界的Intel，实现HuaweiInside，让HI成为汽车行业的要素品牌代表并给予车企品牌加持。华为智能汽车BU总裁王军指出，华为所提供的增量部件将占整车成本的约1/3。与此同时，其预计汽车智能化程度每提升1%，除美国外的全球零部件市场规模有望扩大33亿美元，发展空间广阔。目前，华为针对不同车企的对于汽车智能化的不同规划共提供了三种商业模式：（1）针对整车能力突出而软件基因相对匮乏的车企，提供全套HI解决方案并在车身上印有HI的Logo；（2）针对具备部分软件算法的车企，提供底层智能驾驶、智能座舱、整车控制三大计算平台及对应的AOS、HOS、VOS三大操作系统，方便车企及第三方供应商进行上层应用软件以及自动驾驶决策算法的开发；（3）作为传统Tier1，为车企提供激光雷达、AR-HUD等智能化硬件。华为首批5G汽车生态圈合作车企包括一汽、东风、长安汽车、上汽、广汽、北汽、比亚迪、长城汽车等18家，其中北汽新能源将采用华为的全栈式方案，首款联名车型ARCFOX极狐阿尔法SHBT将于年4月发布。1.3、集中式CC架构叠加三大智能化平台，软件定义汽车从根做起1.3.1、集中式CC架构聚焦计算+通信，占据自动驾驶时代车路协同技术制高点汽车电子化程度提升，EE架构向域控制器、中央计算单元升级，博世、特斯拉等领先企业正加快部署。传统EE架构采用总线+分布式控制架构。但随着汽车电子化程度提升，车内ECU数量达到上百个，且由不同的供应商提供，存在算法无法协同、互相冗余、难以统一维护及OTA升级等痛点。为此，博世、大陆、安波福等Tier1纷纷推出新一代电子电气架构，其主要技术包括网关、域控制器及车载以太网等，实现汽车架构由分布式向域集中升级，最终走向中央计算，达到车云协同的效果。其中，特斯拉的EE架构发展最为领先，已达到车载中央电脑和区域控制器，配合其自研的操作系统可实现整车OTA。特斯拉的架构相对传统车企领先五年以上，预计大众、奥迪等车企部署的集中式EE架构量产时间将集中在-年。华为CC架构采用分布式网关+域控制器组成环网，安全性较集中网关更高。华为的CC（Computing/Communication）架构聚焦计算、通信两大领域，通过分布式网关组成环网，进行高速的网络数据传输，并在三大平台的计算中心进行数据实时分析及处理，从而实现整车的感知、算力、电源共享。从计算架构来看，华为将汽车划分为智能驾驶、智能座舱、智能车控三大域并推出相关的开放平台及操作系统（自动驾驶操作AOS、鸿蒙智能座舱操作系统HOS和车控操作系统VOS）。从通信架构来看，无论是特斯拉还是其他车企，皆采用集中式网关，即分布式-域集中-中央计算单元的升级路径。其最终将算力集中到唯一的中央计算模块中，对“中央大脑”的性能要求高。而华为的CC架构将所有执行器和传感器接入分布式网关，并组成环网。由于环网数据可以双向流动，因此在单个环网故障的情况下其他三个环网仍然可以保持运作，安全性进一步提升。我们认为，华为CC架构的升级路径将是云边端一体化，进而占据车路协同制高点。博世等Tier1选择单车智能路线，视车云协同、中央计算的架构为最高阶段，在目前对时延要求不高的座舱领域已经实现，未来自动驾驶也将如此。然而，未来L4及以上的自动驾驶需要对路况进行统一的实时分析，处理海量数据并进行复杂的逻辑运算，需要车路协同技术的支持。边缘计算将算力集中至设备节点，大幅缩短数据上传云端、回传的时间，可进一步保证自动驾驶的安全。我们认为未来自动驾驶的发展或将需要云边端一体化的解决方案（即车路协同），华为的CC架构可发挥其在传统通信业务积累的经验，在车路协同时代占据技术制高点。此外，汽车行业的发展长期依靠供应商的技术驱动，整车厂采用多个供应商的策略使得整车技术协同的难度较大。特斯拉之所以在智能汽车时代领先，主要原因在于其供应链的全栈自研，可以实现从底层架构、芯片、操作系统、算法等到自动驾驶、座舱体验、车身控制完整的解决方案。华为亦选择从底层CC架构开始全栈自研，有望快速跟进，后发而先至。1.3.2、MDC+CDC+VDC三大平台构建统一生态在CC架构之上，华为推出驾驶、座舱、整车控制三大平台，即三大域，每个域通过芯片+操作系统构成统一生态。MDC智能驾驶平台：包含昇腾芯片+AOS操作系统以及标准化硬件产品、配套工具链等，可支持组件服务化、接口标准化、开发工具化，并兼容AdaptiveAUTOSAR。与此同时，MDC平台可进行软硬件解耦，整车厂可在此平台基础上快速开发、调试、运行自动驾驶算法和功能，实现L2+~L4级别自动驾驶的平滑演进。CDC智能座舱平台：包含麒麟芯片+鸿蒙OS，并分别基于麒麟芯片构建IVI模组，发挥产业链协同的规模效应降低硬件成本，基于鸿蒙OS共享华为“1+8”生态，实现跨终端互联。在此基础上，使用Hicar手机映射方案提升用车体验并开放API接口，为跨终端的软件供应商开发座舱应用提供便利。VDC整车控制平台（智能电动平台）：包含电驱+MCU+整车控制VOS，将网络能源产业链和技术优势引进智能电动汽车，打造mPower多形态电驱及高效的车载充电产品，为整车厂提供差异化的整车控制。2、芯、网、云融合，国产智能汽车Tier1实至名归2.1、智能驾驶：计算平台软硬件高度耦合，激光雷达直面前装量产智能驾驶技术的成熟及商业化落地将对原有汽车产业链的价值分配格局产生颠覆性作用，感知、决策等核心功能的地位愈发凸显。智能驾驶主要划分为感知、决策、执行三部分。其中，感知系统（环境感知+车辆感知，包括摄像头、雷达等传感器，相当于人的眼睛与耳朵）主要有以特斯拉为代表的纯视觉方案以及摄像头+雷达的融合感知方案两类；决策系统（计算平台+软件算法）作为汽车的“大脑”为汽车提供算力支持，并承担来自雷达、摄像头等感知系统的数据处理工作，在短期内快速做出驾驶决策。由于车规级芯片在发热、寿命、网络安全方面的要求相对于消费级有质的飞跃，因此该环节主要被传统ICT巨头如华为、高通、英伟达等所占据。在此基础上，高精度地图、云服务、路侧通信设备等也将配合车端决策系统进行驾驶决策；执行系统（制动、转向、油门、底盘等，相当于人的四肢）在做出决策规划后辅助/替代驾驶员进行车辆控制，是智能驾驶的行动基础。2.1.1、软硬件高度耦合，MDC平台推进ADAS与L4级自动驾驶双管齐下华为基于过硬的软硬件实力选择ADAS与L4并行的智能驾驶策略，有望达到短期盈利与长期技术引领并重的效果。当前智能驾驶的主流发展路径主要有三种：（1）循序渐进型：基于盈利性、安全性考量并对供应链升级较为依赖的企业，在技术上选择由L2向L4平滑演进，在产品价格上选择由高端车型向中低端渗透，如上汽、长城、蔚来等；（2）直接切入L4型：在软件算法及电子领域根基深厚的新兴科技公司，其选择直接切入L4级自动驾驶，减少人为干预，为汽车带来颠覆性体验，如Waymo、百度等；（3）ADAS和L4并行型：以ADAS为短期盈利点，并兼顾L4级高阶自动驾驶的自主创新，软硬件技术过硬，如华为、奥迪、宝马等。具体而言，华为之所选择并行策略一方面是因为L4级自动驾驶现阶段在法律法规、技术路线、盈利模式等方面仍有诸多障碍，华为基于ICT领域的技术沉淀定位全栈解决方案供应商，希望成为智能驾驶的技术引领者。另一方面，当前车企搭载ADAS的意愿较L4明显更高，更易落地上车，安全性亦更高。华为MDC平台可支持L2-L4级自动驾驶的算力需求。美国汽车工程师学会（SAEInternational）以算力为标准定义了L0~L5共6个级别的职能驾驶。其中，L2需要的计算力10TOPS，L3需要的计算力为30~60TOPS，L4需要的计算力TOPS，L5需要的计算力目前未有明确定义。针对ADAS与L4并行的自动驾驶战略，华为相继推出MDC、MDC与MDC、MDC四款不同的计算平台。其中MDC、MDC于年开发者大会推出，分别支持L2、L4级自动驾驶，算力分别为64TOPS、TOPS。MDC、MDC为前两款的减配版，算力分别为48TOPS、TOPS，进一步推动MDC产品的系列化，以满足不同客户的多样化需求。华为自动驾驶平台在算力、能效比、软硬件耦合度、车规级认证等方面皆处于领先地位。（1）算力及能效比：算力与能效比是判断芯片竞争力的基本指标，前者决定自动驾驶可以实现的等级高低，后者决定汽车行驶过程中的散热与稳定性。据搜狐汽车数据，高通SnapdragonRide平台在算力、能效比方面优势明显，分别达到TOPS、5.4TOPS/W，华为紧随其后；（2）软硬件耦合度：以特斯拉、Mobileye为代表的软件+算法+芯片一体化解决方案尽管在算力方面没有绝对优势，但在软硬件高度耦合的情况下可最大化发挥其芯片的性能，实现高级别自动驾驶。华为同样采用平台、算法自研模式，可结合驾驶数据实时训练、更新算法，高效发挥芯片的算力；（3）车规级认证：车规级芯片认证标准高、流程长，主要包括可靠性标准AEC-Q系列、质量管理标准ISO/TS及功能安全标准ISO三项。其中，ISO安全是汽车电子元件稳定性优劣的重要评判依据。华为MDC早在年已通过ASIL-D级别标准，领先芯片巨头英伟达（年），研发能力进一步得到认可。2.1.2、“爬北坡”上激光雷达，直接面向前装量产在自动驾驶产业链中，感知层作为自动驾驶的“眼睛”决定了环境建模的方法和效果，对自动驾驶的能力有直接影响。目前感知方案主要包括视觉方案与视觉+激光雷达方案两种。前者以特斯拉为代表，主要由摄像头+毫米波雷达等低成本传感器组成，可获得高帧率、高分辨率的周围环境信息。纯视觉方案成像质量受环境明暗程度影响较大，在恶劣天气和夜晚情况下感知难度提升明显。特斯拉的成功主要归功于其领先的软件算法——通过已销售车辆的真实场景数据开发可自主学习的“影子模式”实时训练、优化算法以弥补纯视觉方案的不足，对其他软件能力较弱的车企而言复制难度较大。后者以Waymo、华为为代表，采用摄像头+激光雷达+其他传感器的融合方案，利用多谱勒成像技术构建目标清晰的3D图像。通过测量激光信号的时间差和相位差确定距离,并基于此过程中在目标对象表面所采集的大量密集点云数据、反射率、三维坐标等信息构建被测目标的三维模型，还原真实场景，从而达到环境感知的目的。与纯视觉方案相比，激光雷达方案受环境影响较小、可探测距离更远、稳定性更高。年全球激光雷达市场规模将达.4亿美元，中国激光雷达市场规模预计达到43.1亿美元，-年CAGR为63.1%，其中ADAS、Robotaxi/Robotruck的需求占比较高。以MEMS为代表的半固态激光雷达方案成本可控制在元内，是短期内上车的优中之选。激光雷达由激光发射器、接收器、扫描器、透镜天线和信号处理电路组成，按扫描方式和有无机械转动部件可分为机械式、半固态（MEMS、微振镜）、纯固态（相控阵OPA、Flash）三类。其中，机械式激光雷达利用发射机旋转扫描，将“线”变成“面”达到动态扫描、动态接收信息的目的。目前，按照发射器的数量，机械式激光雷达主要有16线、32线、64线、线等多类，线束越高，发射器数量越多，相应的成本也更高。据SAE数据，年Velodyne所提供的16线激光雷达单价约为4,美元，而较早型号HDL-64的售价则高达70,美元。相比较而言，以MEMS为代表的半固态激光雷达利用微机电系统在硅基芯片上集成微振镜，通过微振镜反射激光器的光线实现扫描，可有效提高量产能力、降低成本。Lunimar、Innoviz、Aeva等厂商都将其成本控制在美元左右。固态式激光雷达（OPA）采用多个光源组成阵列，通过控制各光源发射的时间差合成角度灵活、精密可控的主光束，在一定角度范围内立体扫描物体。然而固态式激光雷达制造工艺难度大、光学产业链不成熟，短期难以落地。华为自年开始研发激光雷达，启用“爬北坡战略”直接生产面向前装量产的中长距激光雷达。据世界知识产权组织国际局，华为年7月公布了一项名为“多线程微振镜激光测量模组和激光雷达”的专利。该方案兼具MEMS微振镜扫描器与机械式激光雷达的特性，采用多个发射和接收组件而非传统MEMS的单独组件。该方案利用MEMS振镜垂直扫描密度易于控制的优点，使同线数下所含有的激光发射、接收模组数量处于机械激光雷达和MEMS激光雷达之间，从而平衡提升功率和控制成本之间的矛盾。a、b、c分别是三个测距模组，每个模组包含激光发射器、分光镜、接收器三个元件。其发射的光束通过反射镜至MEMS微振镜进行二维扫描摆动，从而实现等效96线的扫描效果。相对于传统MEMS方案，华为激光雷达的优势在于有效距离、FOV显著提升。其他厂商对反射率数据披露较少，华为激光雷达则明确标注反射率10%，据佐思汽研，在10%反射率下的有效较传统MEMS方案将大幅提升。此外，多组振镜对功率的提升使得MEMS振镜尺寸有缩小余地，进而提高FOV（华为激光雷达的FOV为°×25°）。与此同时，由于振镜的尺寸与成本成正比，越小的振镜相对造价也更低。华为曾表示，未来其激光雷达成本有望降低至美元。同时，据华为智能汽车解决方案官微消息，华为已建立第一条车规级激光雷达的Pilot产线并按照年产10万套的节奏推进，以适应未来大规模量产需求。目前，华为激光雷达已经在北汽ARCFOX极狐HBT上搭载。华为凭借在光电领域的深厚积累，以激光雷达Tier1身份广泛投资光电半导体企业，赋能国内Tier2，推动国产供应链崛起。华为采用多振镜MEMS方案降本的关键在于其在光电领域多年的技术积累已形成领先优势，规模化采购激光发射器和接收器的成本亦比传统激光雷达更低。基于此，华为以激光雷达Tier1身份投资了鑫耀半导体、裕太微电子、纵慧芯光、南京芯视界、炬光科技等多家国内Tier2供应商。其中，鑫耀半导体（目前哈勃投资持股23.91%）主要产品包括砷化镓单晶片、磷化铟单晶片等III-V族半导体衬底片，是垂直腔面发射激光器（VCSEL）、光通信用激光器和探测器的必备原材料。美股已上市激光雷达企业Luminar激光雷达产品采用的nm光源即为磷化铟材料；纵慧芯光为华为ToF光源的主供应商，拥有自己的外延产线和封测产线。据eefocus数据，公司外延产线可实现-0片/月的产能，对应于产出的VCSEL芯片产能达到20kk-40kk/月。公司目前已获华为、小米产投等多轮投资。未来，华为将有望凭借自身在制造业积累的产品、质量、成本、渠道等优势赋能国内Tier2加速崛起。2.2、智能座舱：“1+8+N”生态战略延伸，后端收费核心入口华为以鸿蒙操作系统为根基，推动“1+8+N”生态由手机向平板、耳机等领域扩展。智能汽车作为其关键一环，其后端收费入口——智能座舱意义重大。所谓1+8+N战略是指以智能手机为中心，实现其与平板、可穿戴、智慧屏、车机等8大设备的无缝连接，从而打造移动办公、智能家居、运动健康、影音娱乐、智能出行5大应用生态。其中，智能座舱是智能出行的核心应用场景，其可以实现用户数据获取、OTA升级以及后期的软件收费变现。根据ICVTank公布的数据显示，年全球智能座舱行业市场规模达亿美元，预计到年全球智能座舱行业市场规模有望达亿美元。中国作为全球汽车行业发展潜力最大的市场，年中国智能座舱行业市场规模达.1亿元，随着中国市场消费升级，智能座舱加速应用，预计到年中国智能座舱行业的市场规模将达到亿元，-年CAGR达15%。华为基于芯片+鸿蒙操作系统推出CDC智能座舱平台，并进一步推出AR-HUD、无线充电等座舱电子，加速其在智能座舱领域的商业化进程。2.2.1、华为携手比亚迪发力座舱SoC芯片，推动国产车规级芯片加速落地车规级SoC芯片是智能座舱大屏化、多屏化升级的主流选择，高通凭借消费级芯片的领先技术切入座舱，先发优势、生态建设优势突出。SoC（System-On-Chip，片上系统）将中央处理器CPU、图形处理单元GPU、图像处理单元ISP、数字信号处理器DSP、基带处理单元BBU、存储器ROM/RAM、神经处理单元NPU等集成在一块芯片上，可有效提升电子信息系统的运转效率，缩短开发成本。目前，手机等消费电子领域已普遍采用SoC芯片，智能座舱作为手机的延伸近年来亦逐步采用通过车规级认证的SoC芯片以满足座舱内大屏化、多屏化的交互需求。高通凭借在消费级芯片中的霸主地位切入智能座舱领域，自年以来相继发布A、SAP两款智能座舱芯片，主要针对高端车型。据高通在年CES的数据，A平台已获得全球25家主要汽车厂商中18家（奥迪、大众、小鹏、理想等）的订单，金额约55亿美元，而高通年最新发布的SAP则是第一款车规级7nmSoC芯片，其CPU、GPU算力较A均有明显提升。麒麟A上车比亚迪汉，华为与比亚迪携手共推国产车规级芯片进程。智能座舱安全等级较自动驾驶更低，因此从消费级芯片向座舱芯片迁移门槛也相对较低。华为首款座舱芯片A的本体即为年的麒麟，预计将与高通A全面对标。具体来看，在制程方面，高通A为台积电代工的12nm工艺，而华为则受制于美国制裁选择中芯国际代工的14nm制程芯片。在CPU与GPU的配置方面，高通采用自家定制的Kryo四核处理器及Adreno，而华为则集成了ARM混合架构CPU（A73+A53）以及Mali-G51GPU。在应用生态方面，由于高通A上车时间更早以及中立第三方供应商的定位，使得其在卫星定位系统、多媒体娱乐以及嵌入式软件平台的支持上包容性更强，主要体现为苹果CarPlay、谷歌AndroidAuto、GPS等应用上。总体而言，华为在座舱芯片领域仍然处于追赶高通的地位，整车厂对于华为仍然处于观望态度居多。然而，在国产芯片进口替代的趋势下，国内自主品牌厂商有望逐步与华为进行合作尝试，年2月以来，比亚迪作为麒麟芯片的首次对外合作对象，将携手华为一起推进座舱领域的芯片上车进程。国产手机芯片上车尽管可以复制大部分技术，但是在环境温度、生命周期等车规级认证上难度仍然较高。若比亚迪可以实现麒麟A的生产，则华为将实现从设计、代工到封测等各个环节的国产替代，对于华为入驻智能座舱或将具备里程碑意义。2.2.2、自研鸿蒙操作系统，占据座舱后端收费核心入口当前车载操作系统市场呈现出百家争鸣的竞争格局，主要包括基础操作系统、定制型操作系统、ROM型操作系统和手机映射类系统四种。（1）基础操作系统是指包含系统内核、底层驱动、虚拟机等所有底层软硬件的操作系统，其开发难度最高，竞争格局也基本稳定，以QNX、Linux、安卓、鸿蒙OS几家为主。（2）定制型操作系统在基础操作系统之上进行定制化开发（涉及系统内核的修改），对软件的开发技术、软硬件结构规划的要求相对较高，是对通用计算机系统软件开发有一定经验互联网平台、以及对整车结构控制有深刻理解的整车厂的首要选择。AliOS是基于LinuxKernel深度开发的驱动万物智能的操作系统。百度的DuerOS以及大众的VW.OS便是基于QNX和安卓系统所做的深度开发。其中，大众还与微软合作，借助其云计算能力将VW.OS与大众汽车云相结合，以实现操作系统的全新升级。（3）ROM型操作系统同样是基于基础操作系统的进一步开发，与定制型的区别在于ROM型不涉及系统内核的修改，对软件开发的要求相对较低。正因如此，国内新兴的造车势力如理想、小鹏、蔚来更倾向于选择ROM型操作系统。（4）手机映射类系统并不算是操作系统，只是将手机上的音乐、社交、语音等功能映射在汽车上应用，如华为的Hicar、苹果的CarPlay以及谷歌的AndroidAuto等。该类系统主要是头部手机厂商利用其在手机移动终端上的丰富应用软件资源，向汽车终端进行应用延伸的一种表现形式。短期来看，开放式的HiCar映射系统通过前装、USB外接、车载智慧屏等方式上车，其迁移成本低、操作便捷，被比亚迪、新宝骏等众多车厂所接受。HiCar作为华为进入座舱领域的排头兵，可支持AI语音助手、人脸识别、手机车机互联互通等功能。与竞争对手苹果CarPlay相比，HiCar的优势主要体现在本土化、无线化以及与整车厂的绑定深度方面。具体来看，在本土化方面，HiCar基于华为在手机端丰富的应用生态，可支持高德、腾讯、百度三大地图导航、酷狗、网易云等主流音乐APP以及喜马拉雅、懒人听书等有声类软件共计29款（统计时间年2月）。未来，基于HiCar提供的HiCarKit和HiCarSDK开放能力，预计将有更多应用软件上车。在连接方面，HiCar具备蓝牙、后装车载智慧屏、USB等多种连接模式，且在屏幕放缩、联动时无卡顿。而苹果CarPlay目前仍然以有线连接为主，繁琐性明显增加。在车企合作方面，HiCar可通过语音助手小艺直接控制车门、车窗、空调等硬件设备，而CarPlay与国内车企之间的合作仍然停留在软件层面上。目前，HiCar已在比亚迪新宝骏、荣威等品牌的车型上前装搭载，其中比亚迪汉更作为展车在华为线下旗舰店推广。据华为在年10月发布会的计划，其已与30多家厂商达成合作，预计年将有万辆新车预装HiCar。中长期来看，基于分布式架构的鸿蒙OS将打破不同智能终端之间的壁垒，为消费者提供“1+8+N”全场景的智能出行体验。鸿蒙OS是华为智能座舱的核心，其定义了HMS-A的7大核心能力、12个车机子系统以及多个HOS-CAPI，从而构建了面向汽车的全场景OS软件平台。从架构来看，鸿蒙OS从下到上可分为内核、基础服务、程序框架及应用四层，并通过分布式软总线技术进行分布式数据管理、能力调度及虚拟外设。分布式架构的优势在于其将内核等底层技术进行封装，使开发者可以聚焦在自身的业务逻辑开发上，最终在跨设备之间实现共享生态。此外，鸿蒙OS采用全新的微内核设计，即内核只提供基础的多进程调度、多进程通信等服务，而内核之外的用户侧则尽可能多地实现系统服务。与座舱内普及的安卓操作系统相比，鸿蒙OS具备三大设计优势。其一，分布式架构可提供更为简介的代码结构，在一定程度上解决了安卓长期被诟病的代码行冗余和遗留问题；其二，微内核的安全性更高、时延更低，与基于Linux宏内核的安卓相比，其执行代码量显著降低；其三，华为配套的方舟编译器及LiteOSIDE应用程序套件简化了原有安卓开发者对应用程序的调整过程，从而简化其他应用程序向鸿蒙OS的迁移成本，提高开发效率。随着鸿蒙OS落地，华为基于1+8+N的全场景生态应用将实现无缝共享，座舱也将成为华为在汽车领域后端收费的核心入口。2.3、智能电动：深耕通信网络，多合一电驱动高度融合华为深耕通信基站业务多年，对电驱动控制模块和通信处理技术见解独特，其推出业界首款超融合的动力域解决方案将有望加速汽车电动化发展。汽车电动化的普及使得行业对电驱动系统的需求快速提升并在性能、效率、尺寸、重量、可靠性等各个环节提出更高要求。华为凭借多年通信基站建设维护及光伏行业的经验积累，在电驱动控制模块、通信处理等领域技术优势明显。其智能电动解决方案集多合一电驱动、车载直流快充模块、VDC硬件、整车控制OS及软件应用、三电云服务为一体，加速汽车电动化发展。具体而言，在电驱动部分，华为推出业界首款超融合的动力域解决方案，集成电机控制器(MCU)、电机、减速器、车载充电机(OBC)、电压变换器(DC/DC)、电源分配单元(PDU)及电池管理系统主控单元(BCU)七大部件，进而实现机械部件和功率部件的深度融合。在此基础上，将智能化与电动化绑定以实现端云协同。在电池部分，华为HiCharge直流快充在硬件上采用全灌胶、全隔离防护，支持国内版30kW和国外版20kW两个版本。其中，30kW快充模块最高效率达96.4%，20kW最高效率96.55%，具备-0V恒功率输出。在软件部分融合AI算法可有效地识别充电桩防尘网堵塞及模块风扇堵转等问题并对充电桩的温度进行智能调节。2.4、智能车云：四大云服务方案助力车云互联，加速自动驾驶场景落地四大云服务方案助力汽车产业云、应用云的互联互通，加速自动驾驶应用场景落地。华为智能车云服务聚焦自动驾驶、高精度地图、电池安全、V2X四项难点，提供自动驾驶云服务（HUAWEIOctopus）、高精地图云服务、V2X云服务、车联网云服务（包含三电云服务）四大子服务方案。其中，自动驾驶云服务所提供的仿真训练可高质量还原自动驾驶场景，推进自动驾驶测试进程，意义重大；高精地图云服务提供高精地图分发、动态地图分发、高精地图数据安全等功能，协助推动车联网位置应用、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的落地；V2X云服务在提供设备管理、事件管理等基础V2X能力的基础上为无人驾驶车队提供了路径规划、统筹调度能服务，进而实现全域感知和全局策略控制；车联网云服务基于云端AI和大数据深度挖掘智能驾驶、智能座舱等数据价值，实现数据资产的货币化；三电云服务融合电池机理和数据模型达到电池安全预警及寿命精准管理的目的。目前，华为已在无锡、湖南湘江、长沙等地建立智能网联先导区，推进智能车云平台的互联互通。华为自动驾驶云服务通过构架高仿真场景库加速自动驾驶上路。华为八爪鱼（HUAWEIOctopus）自动驾驶云服务所提供的数据、训练、仿真三大服务贯穿自动驾驶开发、测试及商用优化的全生命周期，形成以数据为驱动的自动驾驶闭环方案。数据服务部分，华为具备自动化数据标注、场景挖掘和困难案例挖掘的能力，通过2D/3D联合标注有效提升目标检测的准确率。训练服务部分，该系统可在挖掘困难案例场景过程中自动生成测试数据集并进行模型的训练和优化，从而实现自动驾驶算法的快速迭代。仿真服务部分，华为通过真实场景转仿真、内置海量仿真场景库、开放兼容第三方场景库等方式为自动驾驶提供覆盖面广、真实度高的仿真测试场景。一套自动驾驶系统需测试亿+英里（约+亿公里）才达到量产应用条件，里程要求较高。现阶段，自动驾驶车辆无法大规模上路，实车路侧里程数据有限，云上仿真将是满足里程测试要求的最佳途径。华为大规模的仿真测试将为其自动驾驶方案的推出奠定坚实基础。详见报告原文。（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）精选报告来源：。

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