中信證券：AI驅動商業化加速 2025智駕拐點正在到來
智通財經APP獲悉，中信證券發佈研報稱，智能車作爲AI領域重要的落地場景，有望在滲透率提升和體驗突破方面展現“非線性”的增長。其中滲透率方面，比亞迪的入局是2025年國內智駕行業最大變量，有望推動L2+級別銷量基盤快速從100萬輛提升至1000萬輛級別，帶動L2+滲透率從14%提升到30%，實現翻倍以上增長。在體驗方面，AI推動智駕體驗從“可用”向“好用”的轉變，用戶支付意願正在提升。2025年智駕拐點臨近，高階智駕車型放量有望帶動整車廠、域控制器模組和零部件企業投資機會。
中信證券主要觀點如下：
中國乘用車市場發展進入穩健增長的新階段，AI賦能行業高質量增長
回顧2024年，1-11月中國乘用車銷量實現2443.5萬臺，同比+5%；該行預計2024年全年乘用車銷量超過2750萬臺，繼2023年之後再次創下歷史以來的新高。2025年該行預計在“以舊換新”政策的支撐下，全年銷量有望達到2924萬臺。中期來看，中國汽車市場進入“穩健增長”的新階段，發展的“質量”追求大於“速度”追求。
中國車企在智能化——特別是AI大模型領域的技術優勢，有望繼續增強國產車企的產品力和競爭力。2025年AI在應用層面的落地備受關注，智能汽車，作爲與機器人、手機、AI眼鏡並列的AI端側落地的四大重點場景之一，有望在商業化落地(滲透率)和體驗突破方面展現出非線性的增長。
2025年國產龍頭車企入局，有望推動L2+銷量基盤從100萬提升至1000萬級別
覆盤高階智駕發展階段：
①導入期，2019年底特斯拉開啓國產化，發揮“鮎魚效應”帶動國內智能駕駛行業快速迭代，確定了60萬輛左右高階智駕銷量基盤；
②發展期，2022-2024年“蔚小理”等國產新勢力，實現了全系搭載NOA功能，2024年三家新勢力合計實現銷量91萬輛；
③爆發期，消費電子領域積累深厚的華爲、小米等科技企業跨界進軍汽車業務，大幅提升了優質車型的智能化配置和供給品類，帶動國內消費者對智駕功能的認知提升。
在充分驗證智駕功能的必要性後，國內頭部車企開始入場。國產龍頭車企的入局，有望成爲2025年國內智駕行業最大變量，推動L2+級別銷量基盤快速提升至1000萬輛級別，並將帶動國內更多車企普及高階智駕，加速L2+滲透率提升。
滲透率：2025年L2+滲透率有望實現翻倍提升，高速/城市NOA車型的銷量佔比有望提升到30%
L2+功能指具備領航輔助(NOA)功能的產品。2024年L0、L1、L2級別的車輛爲行業主流，據該行測算2024年L2及以下車輛合計銷量佔比達到86%；L2+功能雖然經歷快速增長，但在2024年滲透率僅達到14%，其中該行測算高速、城市NOA滲透率分別爲6%、8%。
該行預計2025年L2+滲透率將迎來陡峭的提升，有望從2024年的14%快速提升到30%，搭載量翻倍增長；其中高速NOA的增長最爲可觀，從2024年的6%提升到2025年的15%，銷量有望同比增長160%；城市NOA的滲透率有望從8%提升到15%。
長期來看，比亞迪有望帶動更多“主流品牌”入局，如本田有望搭載華爲智駕解決方案，奔馳與英偉達、Momenta等進行智駕技術合作。到2030年，L2+滲透率或將提升到80%。
端到端推動智駕體驗從“可用”到“好用”的轉變，用戶支付意願提升，算力升級成爲2025年行業趨勢
AI大模型的技術發展從“語言模型”領域擴散到汽車智能駕駛：以特斯拉爲例，公司2024年3月發佈FSD V12.3版本，採用端到端神經網絡算法，減少了傳統模塊化系統中各模塊之間的信息傳遞損耗；通過1000萬Clips以上的訓練，FSD已經實現更好地模擬人類駕駛行爲、減少接管意願。功能從“可用”變得“好用”的過程中，消費者支付意願提升。
2024年4月起，特斯拉推出99美元/月的FSD訂閱模式；根據Yipit數據，截至2024年7月，北美地區新增FSD付費訂閱率(不含買斷)估算從2%提升到12%。在國內，理想、小鵬、華爲通過硬件選裝配置的方式，在賣車環節對智駕功能進行收費。2022-2024年各家智駕選裝率均大幅提高，當前上述企業智駕版本的銷量均超過50%。
智駕功能在2025年還將下放到更低價格區間的車上，據HiEV、芯流汽車等報道和小鵬Mona產品發佈會，10-20萬元比亞迪、小鵬等將“智駕平權”作爲差異化競爭的手段，實現銷量和份額的繼續增長。
投資策略：2025年智駕拐點臨近，高階智駕車型放量有望帶動整車廠、域控制器模組和零部件企業投資機會
1)主機廠：落地價值量大，高階智駕帶來價值提升和利潤率提升，全棧自研的主機廠模型迭代快，大模型壁壘較以往更高。
2)域控制器&芯片：算力是智能駕駛的核心基礎，與頭部芯片商緊密合作、產品配套領先的tier-1產業鏈卡位效應強。
3)智能化零部件：受益於高階智駕滲透率提升，產業鏈上游零部件有望跟隨放量。
風險因素：汽車行業銷量下行風險；智能駕駛新技術的推廣速度低於預期；智能駕駛扶持政策的力度低於預期；智能駕駛成本下降不及預期；出現智能駕駛的惡性事故。
本文源自：智通財經網