近日Wind3C會議上，國信證券汽車行業(yè)首席分析師唐旭霞帶來《汽車行業(yè)中期投資策略：把握出海和產(chǎn)業(yè)升級機遇》主題分享，嘉賓認為，在當前總量紅利淡化背景下，看好的是產(chǎn)業(yè)周期帶來的汽車板塊行情，上一輪經(jīng)歷過SUV產(chǎn)業(yè)周期、電車產(chǎn)業(yè)周期，下一輪我們可以期待的是電車持續(xù)出海，提升全球市場份額和競爭力，認為汽車行業(yè)有三條增長曲線，嘉賓分享主要觀點如下：

// 增長點一：汽車出口成為自主品牌新增量 //

行業(yè)的成長點我們列了三點。其實要講增長又回到汽車的產(chǎn)業(yè)背景，因為汽車行業(yè)從總量來看，是從成長走向成熟期，總量紅利淡化的階段。在沒有總量的時代我們要找成長機會，其實就是看新產(chǎn)品的滲透率提升。2015-2017年階段，看SUV新產(chǎn)品滲透率提升，在2020-2022年階段看的是電車新產(chǎn)品滲透率提升。

今年新能源車國內(nèi)滲透率我們估計能夠突破35%。往后看國產(chǎn)品牌在新能源技術(shù)突破背景下的出海邏輯。如果再往后，看的是智能化滲透率提升邏輯，再再往后看的是一個全新的產(chǎn)品，機器人產(chǎn)業(yè)鏈順接車端產(chǎn)業(yè)鏈的邏輯。全球份額國產(chǎn)品牌占比不到20%，遠低于國產(chǎn)品牌在國內(nèi)的銷售占比，這是總量乘用車的比例。但是如果單獨看新能源乘用車，會發(fā)現(xiàn)國產(chǎn)品牌新能源乘用車在全球新能源乘用車里占比在40%以上。

其實中國汽車產(chǎn)業(yè)承接歐美日車企的生產(chǎn)20多年，我們產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)線的自動化水平、工人的效率、工人的素質(zhì)都已經(jīng)比較高，在產(chǎn)品力上已經(jīng)不輸于合資外資品牌。同時國產(chǎn)品牌有很強的成本優(yōu)勢，這些年品牌形象也在快速提升。2020年起新能源的加速滲透給了國產(chǎn)品牌彎道超車的機會。原來燃油車時代卡脖子的變速箱、發(fā)動機，在新能源車時代也變成了我們優(yōu)勢的“三電”產(chǎn)業(yè)鏈，在后續(xù)看好國產(chǎn)品牌出海，提升我們的全球份額。

// 增長點二：智能駕駛奇點時刻將至 //

第二個增長點是智能駕駛。因為剛才說汽車總量空間有限，核心在滲透率提升邏輯，出海是國產(chǎn)品牌滲透率提升的重要產(chǎn)業(yè)趨勢。但出海是基于市場、基于競爭去提滲透率。而智能駕駛就是基于技術(shù)變革帶來新品滲透率提升，這條線同時也跟AI線有重合度，有希望實現(xiàn)供給創(chuàng)造需求的新一輪產(chǎn)業(yè)革命。

我們覺得新一輪技術(shù)驅(qū)動的景氣度行情有四個要素，一是技術(shù)底層突破；第二是爆款產(chǎn)品出現(xiàn)；第三是可持續(xù)跟蹤的數(shù)據(jù)，第四是海內(nèi)外行情共振。

其實AI這輪是基于谷歌的自注意力模型發(fā)展出來Transformert再應(yīng)用到GPT上的語言模型。實際上，汽車也是基于自注意力模型Transformer應(yīng)用在感知層面，使得現(xiàn)在汽車感知可以脫離高精度地圖的限制，這是底層的技術(shù)突破，在于 BEV+Transformer的大模型上車。第二是產(chǎn)品層面，高級別自動駕駛車型陸續(xù)推出，像小鵬G6、問界M5高階自動駕駛版本在下半年有非常多的試駕活動。展望理想、蔚來、高合，還有明年極氪、埃安，他們也有可能會陸續(xù)推出智能駕駛上大模型的車型。如果技術(shù)底層變化，然后爆品產(chǎn)品出現(xiàn)，很快消費者就會出現(xiàn)正反饋，行業(yè)的滲透率水平就會快速進入到提升狀態(tài)。現(xiàn)在有可持續(xù)跟蹤的數(shù)據(jù)去印證滲透率的提升，但現(xiàn)在相對于電車，智能車的可跟蹤性不算很強，因為還沒有一個很標準化的智能車定義的數(shù)據(jù)出來。

（圖片來自國信證券）

第四、海內(nèi)外行情共振。我們復(fù)盤上一輪電車發(fā)生海內(nèi)外行情共振的時間段。2020-2021年，特斯拉和國內(nèi)比亞迪、小鵬新勢力發(fā)生共振。這輪我們也期待特斯拉入華，海外英偉達、特斯拉人工智能的龍頭企業(yè)跟國內(nèi)新車企發(fā)生行情共振。

現(xiàn)在汽車智能化具備了技術(shù)底層突破，爆款產(chǎn)品出現(xiàn)。可持續(xù)跟蹤數(shù)據(jù)和海內(nèi)外行情共振后面可以期待，我們覺得空間是巨大，奇點時刻漸近。

// 增長點三：機器人帶來產(chǎn)業(yè)鏈投資新機遇 //

最后一個增長點是機器人。這條線也是技術(shù)變革帶來的新品滲透率提升，供給創(chuàng)造需求的產(chǎn)業(yè)新革命。之所以會成為汽車產(chǎn)業(yè)下一輪發(fā)展主線根本原因是汽車和機器人的產(chǎn)業(yè)鏈高度重合。

（圖片來自國信證券）

如果往極致去思考，汽車就是一個輪式機器人。線控制動、轉(zhuǎn)向零部件這些大結(jié)構(gòu)的動作原理和機器人也是相似。汽車電機、減速器、傳感器本身在機器人上也要使用，只是對精度的要求不同而已。和家電零部件比較，汽車零部件的精度、耐久度和復(fù)雜工況的要求比較高；和機械零部件比較，汽車零部件量產(chǎn)能力更強，所以汽車零部件是一個最好的承接機器人行業(yè)的產(chǎn)品。

另一方面，機器人行業(yè)里特斯拉有希望成為一個比較重要的參與方。本來跟特斯拉在汽車行業(yè)業(yè)務(wù)有合作的零部件公司有希望成為機器人的集成廠商，而且確實也有相關(guān)零部件公司在給特斯拉做機器人關(guān)節(jié)總成的送樣。特斯拉的車端產(chǎn)業(yè)鏈是有希望成為后續(xù)機器人產(chǎn)業(yè)鏈的參與企業(yè)。

最后，機器人的算法架構(gòu)和車端相似，都是基于Transformer底層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型機器人做訓(xùn)練，而且特斯拉都是在新建的Dojo數(shù)據(jù)中心去訓(xùn)練機器人和智能駕駛車，這里面是可以幾乎平移過去。訓(xùn)練所采集的數(shù)據(jù)可能不一樣，但是整個架構(gòu)很類似。我們覺得車端和機器人零部件共通性較強的前提下，人形機器人在大廠入局、技術(shù)迭代、政策催化加持下有希望加速發(fā)展。

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