根据我们第 4 篇《软件定义汽车，AI 芯片是生态之源》结论，AI 芯片长期将逐步形成特斯拉自研自用，Mobileye NVIDIA 华为三强格局。特斯拉 FSD 芯片自研自用，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 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，Tier 二次开发做差异化产品，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，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 Linux、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。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 规划、感知、基础软件（OS）。
2. 华为组织架构变革，正式进军汽车产业 华为成立智能汽车解决方案 BU，正式进军智能汽车领域。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、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 36 氪，华为消费者 BG 正 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 CEO 余承东。
华为车 BU 核心骨干携带硬科技 汽车产业基因。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
3. 华为 ICT 技术深厚，奠定坚实基础 华为在 ICT 领域积累了深厚的技术基础，包括且不限于芯片-操作系统-机器学习算 法-云技术-传感器等，是培育华为汽车业务的沃土。
3.1. 芯片全面布局，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。华为旗下的海思半导体 2004 年成立，目前已经建立起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。在汽车专用领域，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。
3.1.1. 麒麟芯片应用于手机/汽车座舱领域
麒麟芯片经历寒武纪 IP 授权到自研崛起，主要应用于手机/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，相比去年同期增长超 30%。国内位居第一，市场份额达到 41%。华为发布 麒麟 710A 进军汽车座舱域。麒麟 710A 在麒麟 710 的基础上进行了 CPU 降频处理，从 原先的 2.2GHz 降到了 2.0GHz，由中芯国际代工，采用 14nm 工艺。
华为、高通等新进入者共同抢占传统汽车芯片厂商份额。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。
3.1.2. 昇腾芯片应用 AI 计算领域
昇腾系列智能芯片为 AI 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 2018 年首 发昇腾 310 推理芯片，可用于边缘计算领域，以及汽车自动驾驶域控制器 MDC 平台中。 此外，华为于 2019 年发布昇腾 910 训练芯片应用于云端领域。
华为基于昇腾 310 芯片打造汽车自动驾驶域控制器 MDC 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。
汽车 AI 推理芯片格局清晰，寡头垄断。ADAS 领域的 AI 芯片玩家主要为特斯拉、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。
云端 AI 芯片领域，英伟达为绝对市场龙头，华为、寒武纪等加速追赶。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 平方 毫米，运算密度超过 NVIDIA V100、Google TPU v3，整体性能高达 512PFlops。
3.1.3. 鲲鹏 CPU 芯片应用于通用计算领域
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。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%。
3.1.4. 巴龙和天罡芯片应用于通信领域
华为 5G 通信芯片包括巴龙和天罡系列芯片。巴龙 5000 目前少有的已经商用的 5G 基带终端芯片。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。
天罡芯片是全球首款 5G 基站芯片，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。
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。
3.2. 鸿蒙操作系统，连接无限可能
华为鸿蒙是面向全场景微内核的分布式 OS，可实现跨平台协作。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，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。
鸿蒙系统具备四大技术特性，分布架构、天生流畅、内核安全、生态共享。1）分 布式架构保证系统稳定性：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 IPC，通 信效率更高：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 外核设计，安全性更高：鸿蒙系统采用微内核 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。
2020 年 8 月华为公布鸿蒙座舱操作系统 HOS、智能驾驶操作系统 AOS 和智能车 控操作系统 VOS 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。
3.3. 机器学习算法实力强劲，实现快/准/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。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。
华为选择开源数据集进行算法验证测试，并在自有数据集验证以构建亿级数据标注 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，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。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 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。
3.4. 云服务加速崛起
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。 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。
3.5. 传感器广泛布局
汽车 ADAS 传感器各有优劣势。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，且受天气和光线影 响较大。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：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。
华为在 2020 年北京车展发布了 8M 前视双目摄像头、超级鱼眼摄像头、77GHz 毫 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， 以及 4D 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达，可以做到等效 100 线。到 2024 年左右，下一代华为全固态激光雷达将量产。
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 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。
车载激光雷达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。Velodyne 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。
4. HI 全栈智能汽车解决方案，形成五大系统 华为基于在 ICT 领域积累的芯片、操作系统、机器学习算法、云服务等基础技术， 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，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 大智能系统：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。
华为赋能汽车 E/E 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：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：LIN/CAN 向以太网发展，满足高速 传输、低延迟等性能需求。
4.1. 云-智能云平台
基于昇腾 910AI 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
自动驾驶云服务行业存在的痛点包括：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。
华为推出自动驾驶云服务，Octopus 八爪鱼系统可实现数据服务、训练服务、仿真 服务。1）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：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：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：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。
4.1.2. 华为车联网云服务
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运维监管。3）对平台安全、可靠性要求较高。
华为发布 OceanConnect 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。
OceanConnect 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：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：为汽车提供稳定联接，支撑亿级海量连接和百万级高并发；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 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：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。
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 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。
4.1.3. 华为高精地图云服务
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取对 AI 算力和算 法要求高。
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。
4.2. 管-智能网联平台：5G 车载模组 T-Box 以太网关
华为打造智能网联解决方案，实现车内、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 GE~10GE 以上以太网络。
华为核心产品包括：5G C-V2X 车载通信模组、T-Box、车载网关、RSU 等。1）华 为 5G 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 非独立组网）双模组网、支持 C-V2X 等特性。2）华为 T-Box 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-智能驾驶系统：芯片硬件 OS 云服务 传感器
从智能驾驶升级路径情况来看，现阶段处于 L3 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。
华为打造 MDC 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（即指芯片平台，华为采用其 自研的 Host CPU 和 AI 芯片、ISP 芯片、存储控制芯片打造的 MDC 域控制器） 智能 驾驶 OS Octopus 八爪鱼自动驾驶云服务 ADAS 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，共同拓展未来产业空间。
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 操作系统 ADAS 算法软件 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 ，L3~L4 级自动驾驶。
4.4. 端-智能座舱系统：麒麟芯片 鸿蒙 OS 应用生态
华为打造 CDC 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。
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 HiCar 预装车型达到 500 万辆。此外，在 2020 年 Hi 品牌 日，华为针对 C 端汽车用户发布了前装产品 HMS for Car，车内投屏 HiCar 和后装产 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。
4.5. 端-智能电动系统：mPower 芯片硬件 整车控制 OS 三电云服务
华为打造 VDC 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（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、充电及电池管理系统的动力域解决方案。
MPower 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 TUV 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。
华为为新能源汽车提供 HiCharger 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 4 月发布新一代 HiCharger 直流快充模块，进 军充电桩领域。新一代模块可以达到 30kW（国内版本），另外还会向海外推出 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。
2020 年 9 月华为发布业界首款多合一电驱动系统 DriveONE，电机智能油冷技术有 效提供性能。华为多合一电驱动系统集成了 MCU、电机、减速器、DCDC、OBC、PDU、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 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；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，提升整 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，使得轴承寿命提升 10%。
5. 定位增量部件供应商，全面与汽车产业链合作 5.1. 车企层面
华为定位汽车增量部件供应商，与各大车企开展战略合作。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三大类：
Level 1:即为软件实力较弱的车企，由华为作为 Tier 1 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 基础软件（操作系统）平台 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 础芯片 基础软件（操作系统）平台，车企负责 ADAS 整套算法。
5.2. 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。
6. 投资建议 我们看好“5G/AI 技术进步 特斯拉催化”带来的新一轮自动驾驶行情。区别于 2015- 2016 年，这轮行情不同点：1）软件取代硬件定义汽车，E/E 架构升级成为关键已是行 业共识；2）用户版 L3 级 ADAS 功能渗透率快速提升从而带来单车价值量上升。华为以 芯片、操作系统、机器学习算法、云服务、传感器等众多核心技术进军汽车领域，定位核心增量部件，为智能汽车提供全栈式解决方案，看好华为汽车产业链。
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（报告观点属于原作者，仅供参考。报告来源：东吴证券）
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