GIV2022轩元资本王荣进：新能源汽车赛道，中国有望引领全球

2022年12月16 —17日，由合肥市人民政府和中国电动汽车百人会联合主办的2022全球智能汽车产业峰会在安徽合肥举行，由安徽省发改委指导本届论坛围绕智能汽车发展的全球新变革与新战略主题，设置了五场主题论坛和两场闭门会议，与行业组织，高校，龙头企业代表共同探讨中国智能汽车发展新路径

其中，轩辕资本创始人王在12月17日举办的投资人论坛上发表了精彩演讲。以下为现场演讲实录:

各位领导，各位朋友，各位行业专家，下午好，我非常荣幸能够来到百人会与大家分享今天我们就来分享一下新能源汽车领域的投资

先简单介绍一下轩辕资本轩辕资本是一家专注于新能源汽车产业链投资的投资机构我们投资的范围从电气化到智能化我们的团队成员都有至少10年的行业背景，无论是实业还是投资，甚至20年以上我们的LP由一些机构投资者组成，包括东方证券创新投资，东北证券，力源创投，江西金控等等我们LP组成本身就是专业的投资机构，这也是对我们的一种认可

我自己也在新能源汽车领域投资了近10年，从电气化到智能化，从当时的主材到辅材，再到智能化和智能驾驶，包括核心部件，包括特定场景下的无人驾驶我们应该投了几十个相关的案例，有相当一部分已经退出IPO了

众所周知，智能汽车已经成为国家战略，2020年发布了国家路线图应该说从电动化，智能化，包括智能驾驶，特定场景，都有官方的行业指引出台，对整个行业未来的发展会起到非常重要的作用

汽车的演变是从形状到方向的变化进化不仅仅是在结构上更换一块电池那么简单，实际上是由内而外的改变就像我们说手机一样，手机一开始是单一功能的通话工具，后来演变成了通话，娱乐，社交的综合工具它们是综合性，体验性的产品，汽车也是以前大家都知道，汽车是从A点到B点的交通工具，但是现在已经演变成了交通，娱乐，生活等的综合工具，一个体验式的产品它改变的不仅仅是外形，还有未来的产品定位产品定位的改变，从产品定义，营销等等，也会产生一系列的变化

整个智能汽车的组成，前面专家也提到过，包括底层的硬件芯片，包括GPU，CPU，FPGA，MCU，然后是虚拟化系统，然后是BSP，包括IOTS实现，还有中间件相关，包括上面的算法库，然后是感知，决策执行等，然后是构成功能应用的智能驾驶舱，智能驾驶，车联网服务等围绕着这些维度

SAE智能驾驶分为三类:脚离，手离，眼离，脑离和无人驾驶智能驾驶的三大核心主要包括感知，搜索和决策如果把感知比作成年人的眼睛和耳朵，搜索就相当于人的大脑，决策就相当于人的脚，决定着未来

感知层由车载摄像头，毫米波雷达，激光雷达，甚至一些辅助的超声波雷达，以及一些定位系统如IMU，TBox等定位构成了整个传感的几个重要组成部分

这款相机是目前应用最广泛的，有单目，双目，广角它的应用范围很广，包括前视摄像头，还有一些后视测试摄像头，包括内置的，包括DMS等，具有广泛的应用这些车大部分都要配三五个甚至十个伴随着智能驾驶水平的提高，摄像头数量成倍增长就相机行业而言，在消费级产品，非常成熟的国货，车规产品上能做好的企业并不太多我们相信伴随着国产化的迭代，国产的机会应该会越来越多

毫米波雷达应用广泛，是ADAS的一个组成部分它分为短程，中程和远程特斯拉走的是纯视觉的技术路线我个人认为，L2周边的智能驾驶，城市解决方案应该会实现但伴随着智能驾驶水平的提高，纯视觉的技术路线可能需要一些其他的多传感器融合，包括激光雷达和毫米波雷达，对消费者来说更可行，也更安全

激光雷达可以分为很多技术路线，无论是通过扫描还是激光收发目前MEMS或者半固态雷达比较多从长远来看，无论是满足车辆法规要求，还是能够持续降低成本，全固态雷达都可能是一个重要的发展方向在未来，它将非常快地降低激光雷达的成本

决策层包括域控制器整个异构架构以前都是分布式MCU，逐渐形成了多个域控制器模式，包括车身域，汽车域，底盘域，智能驾驶等等从长远来看，它将成为一个中央集成平台，从分布式变为集中式特斯拉是自研的，也有很多创业公司，比如国内的鸿景之家，给车企代工供货目前在两条路线:自研和外包相对来说，底盘域和智能驾驶域的价值更大，车身域更便宜，一个域控制器几百块钱

就底盘而言，底盘是整个智能驾驶的最底层，给转向制动带来系统性的变化应该说也是一个新的机会国内有很多相关的初创公司，目前发展良好在这个市场中，主要是博世，康帝等公司占据了比较大的份额，博世占据了60%以上的市场份额在这里，我们面临着国产替代的机会，因为这部分的保障和供应是不确定的，这在R&D费用方面给国内车企带来了很大的压力国内相关公司正在尝试这部分的国产化目前以两箱路线为主考虑到成本和未来迭代，会向两箱方向发展和业内人士交流后，大家都觉得两盒的定义越来越高了

就驾驶而言，它正在从L2迭代到L3蔚来总经理朱妍介绍，未来，通过OTA将硬件嵌入高层，升级算法是各大主机厂的普遍做法

智能驾驶应该处于加速渗透阶段到2030年，L3的普及率至少达到30%，这可能是保守的我认为到2030年，L3的渗透率可能会达到30%，L2将达到60%或70%以后的车基本都会标配ADAS，只是标准不一样，大部分都是L2或者L2+就像以前的手机没有摄像头，现在每个手机都有摄像头，无非就是摄像头的像素高度这是标准的

除了智能驾驶，围绕乘用车，特定场景下的无人驾驶也有相当多的投资机会我们总结为万亿美元的干线Robotaix，包括几千亿的矿区，卫生，几百亿的港口等等也有很多投资机会具体场景，要从相对简单的场景入手，可能会容易一些它的复杂度相对简单，场景简单，落地性更强高复杂性或开放道路无人驾驶可能会带来更大的挑战，比如Robotaix我们认为需要很长时间，也许更长时间，才能实现基于特定场景的无人驾驶，比如矿区，港口，未来两三年应该会处于快速落地的阶段无论是从降成本的速度，还是从产品的可靠性，从算法的准确性，我个人感觉未来两年应该会有一个窗口期

智能驾驶也是一个非常大的市场根据国外咨询机构的分析判断，2030年应该会达到1700亿美元以上我们发现了智能驾驶舱和智能驾驶融合的趋势驾驶时，驾驶员通过智能驾驶舱发送指令，智能驾驶舱再将指令传输给智能驾驶智能驾驶执行后，结果反馈给智能驾驶舱，智能驾驶舱反馈给终端用户两者越来越融合

应该说智能驾驶舱也是一个非常大的市场ICVTank预测，2025年，中国智能驾驶舱市场将达到1000亿美元未来智能驾驶舱的整个生态可能会更加多元，百花齐放但智能驾驶在某些语境下趋于标准化，对某些场景的判断，对某些角落案例的处理也越来越标准化

汽车也是一个非常重要的方向，这也是一个未来增量非常大的市场一辆燃油车可能有几百个汽车芯片，但智能车可能有1000多个，高档智能车可能有3000个这里未来的市场空间非常大汽车级芯片分为五种主要控制类型，包括MCU，MCU，MPU，GPU，存储芯片，功率芯片，IGBT，MOS，第三代半导体碳化硅，各种传感器芯片，各种雷达芯片，电源管理相关的模拟芯片等这里面涉及的面应该还挺多的

在智能化的背景下，对半导体的需求增加了从感知，决策，执行，网络化，包括电动化的角度，分析了汽车电子的未来比例华为海思有一份报告，到2030年，汽车电子在整车中的BOM成本将达到50%，应该说是一个非常大的数字汽车的一个重要部分是芯片

先简单说一下SoC芯片特斯拉的FSD整个芯片包括CPU，GPU，异构架构等伴随着智能驾驶水平的提高，智能驾驶对计算能力的要求越来越高SoC也在从工艺，计算能力等方面向越来越高的方向发展，计算能力越来越强2019年，特斯拉的计算能力是几十个top，到2022年，英伟达的Orin已经达到几百个topNvidia前段时间也就是今年9月份发布了Atlan芯片，运算能力1000TOPS，发展速度非常快制造工艺正从28纳米发展到10纳米和5纳米以上伴随着计算能力的提高，对制造工艺的要求也同步提高

就车企而言，目前大多处于SoC芯片外包阶段，部分采用自研特斯拉采用自研芯片的方式，理想情况下NVIDIA芯片，威马等也采用自研的方式，小鹏和比亚迪都发布了自研芯片的计划未来就整个格局来说，应该说大部分车企都不具备自主研发SoC智能驾驶芯片的能力，相当一部分是进口的一些R&D能力强的头部可能会采用自研的方法

驾驶舱的SoC芯片主要是高通的，在市场上的影响力更强像瑞萨和恩智浦，也有一些国内市场国内创业公司Core Engine也在围绕驾驶舱做SoC芯片，国内在这方面会有一些突破的机会

有车用MCU芯片的公司比较多，比如英飞凌，恩智浦，ST等我们还投资了一家汽车级的MCU公司我个人认为，一旦国内公司在全外资垄断下打开缺口，再过三四年应该就能很快实现国产化从MCU结构上来说，门槛不是特别高，只是满足车辆法规级别的要求，可能需要一段摸索的时间国内创业公司还需要一段时间与智能驾驶和驾驶舱不同，SoC门槛相当高，这确实需要一点时间一旦MCU和IGBT的差距被国内创业公司拉开，我觉得未来的发展会更快

目前，IGBT是主要的功率半导体，但碳化硅在节能方面受到了极大的关注到2025年，整个新能源汽车可以贡献15亿美元的碳化硅市场碳化硅有自己的特点，电场强度高，饱和性好，导热性好，而且在向800伏方向发展，这样碳化硅的速度实际上会进一步加快碳化硅也是一个值得关注的方向但客观来说，我们对这一块持谨慎乐观的态度，因为它的渗流速度可能没有预期的那么快，短期内仍可能以IGBT为主

谈到汽车的不同架构，我们从分布式迭代到集中式在这种背景下，有一个概念就是将互联网领域引入汽车领域SOA，这是一种面向服务的架构我以前做软件开发事实上，许多互联网服务都是基于SOA的淘宝，支付宝等都是在中间站，通过SOA集中处理各种请求，后台基于数据仓库在这种背景下，整车的架构过去是通过很多点和线来交联的一旦成为SOA架构，整个系统将具有更强的可扩展性和灵活性，整个冗余在各方面都更强而且软硬件是分开的，软件做软件的事，硬件做硬件的事里面有很多可以重复利用的地方同一个管制员，和共性有关的东西，有十个管制员的一部分工作，十个人都做了如果是在SOA框架下，这部分可以复用，提高了迭代的效率，降低了开发成本在成本，可扩展性和可重用性方面，都比原来的架构好很多基于此，软件定义汽车成为可能

说到软件定义的汽车，软件主要包括哪些方面底层软件基于AUTOSAR，与芯片和操作系统相关，包括虚拟化，包括中间件，包括应用层的一些功能软件或者与用户交互的软件它们都属于国鑫领导人提到的新兴软件在传统汽车中很少或有一些在这个背景下，其实是一个增量市场，这也是一个值得关注的领域

软件定义汽车也改变了很多方面，比如商业模式，产品定义，R&D流程，人才结构，供应关系的改变。

在单纯卖车之前，特斯拉开始卖智能驾驶服务，从卖车变成卖服务产品定义在过去，我们关注性能大家都看到了我的车100米加速了多少现在，性能已经发展成为以客户为中心的整体驾驶体验，而不是追求单一的性能产品开发过程也从软硬件的融合，变成了软硬件的解耦

在人才结构上，以前车企有大量的硬件工程师，现在和大众一样，也在招聘3000名软件工程师，这也是整个人才结构的变化和曾经在电子通讯，互联网领域工作，转行到新能源汽车领域的人才交流他们开了个玩笑我们喝咖啡，传统交通工具里的人可能会拧螺帽本质上，未来软件人才的重要性越来越高硬件底层的东西也很重要毕竟硬件决定了软件的边界而且，供给关系也发生了变化以前是Tier1和Tier2，现在是Tier0.5和Tier1.5，整个关系不再是层级关系，而是网络关系在这种背景下，软件给汽车的很多方面带来了一些改变

总结整个智能汽车，从历史的角度来看，互联网技术起源于欧美，但整个生态其实起源于中国新能源汽车的整个技术来自欧美，但我个人认为，在中国的政策环境和用户群体的背景下，包括通讯技术和互联网，中国或许可以在这个体系下进一步领先世界

谢谢你

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