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日-17日，由安徽省发展和改革委员会作为指导单位，合肥市人民政府、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”在安徽合肥召开。本届论坛围绕“全球新变局与智能汽车发展新战略”主题，共设置5个主题论坛和2场闭门会议，与行业机构、高校院所和领先企业代表共同探索我国智能汽车发展新路径。

其中，在12月17日举办的“投资家论坛”上，轩元资本创始人 王荣进发表精彩致辞。以下内容为现场演讲实录：

各位领导、各位朋友、各位产业界的专家，大家下午好，非常有幸能在百人会这个会场跟大家做一些分享。今天围绕新能源汽车领域的投资做一些分享。

先把轩元资本简单介绍一下，轩元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，覆盖从电动化到智能化。我们团队成员在产业里面，无论从实业，还是投资，都至少有十年以上的背景，甚至有超过20年的。我们的LP构成，主要是一些机构投资人，包括像东方证券创新投、东北证券、立元创投、江西省金控等等。我们的LP构成，本身就是比较专业的投资机构，这也是对我们的一种认可。

我本身也在新能源汽车领域投资将近10年时间，从电动化到智能化，从当时的主材到辅材，到智能化、智能驾驶，包括核心零部件，包括特定场景的无人驾驶，我们应该投了几十个相关案例，有相当一部分已经IPO实现退出。

大家知道，智能汽车已上升为国家战略，在2020年发布了国家线路图。应该说，从电动化和智能化，包括智能驾驶、特定场景，都发布了官方的产业指引，对未来的整个产业发展，起到非常重要的作用。

汽车的演变是从形态到定位的变化，演变不仅仅是在结构中换上了一个电池那么简单，实际上是从内而外的变化。就像我们讲手机，手机一开始是单一的通话功能性的工具，但是后来演变为综合的通话、娱乐社交等的工具，是综合型的体验型的产品，而汽车也是。汽车以前大家知道，就是从A点到B点，是一个交通工具，但是现在它已经演变成综合的交通、娱乐、生活等的工具，演变成一个体验型的产品。它变化的不仅仅是形态，而是它未来的产品定位。产品定位的变化，从产品定义、营销等等各个方面，也会产生一系列的变革。

整个智能汽车的构成，前面几位专家讲到了，包括从底层的硬件芯片，包括GPU、CPU、FPGA、MCU，再到虚拟化系统，再到BSP，包括IOTS实施，还有中间件相关的，包括上面的算法库，再到感知、决策执行等等，再到构成功能应用的智能座舱、智能驾驶、车联网服务等等，围绕这些维度展开。

SAE对智能驾驶做了一个分类标准，简单总结为脱脚、脱手、脱眼、脱脑、无人驾驶。智能驾驶的三大核心，主要包括感知、搜索、决策。如果把感知比喻成人的眼睛和耳朵的话，搜索就相当于人的大脑，决策相当于人的脚，决定了未来怎么走。

感知层又通过像车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达，甚至还有一些辅助超声波雷达进行定位，还有像IMU这样一些定位系统、TBox等等构成整个感知的几个重要的组成部分。

摄像头这块是目前应用最广泛的，有单目、双目、广角，应用面比较广，包括前视摄像头，有一些后视的测试的摄像头，包括内置的，包括DMS等等，应用面比较广，这块大部分车都得配三到五个，甚至十个。随着智能驾驶等级的提高，摄像头数量成倍增长。从摄像头产业而言，消费级产品，国内的非常成熟，车规级产品，能够做好的企业不是太多，我们相信这一块随着国产化的迭代，国产的机会应该越来越多。

毫米波雷达是应用非常多的，ADAS的组成部分，分短距、中距、长距，特斯拉走了纯视觉的技术路线，我个人觉得可能在L2左右的智能驾驶，城市解决方案应该能够实现。但是随着智能驾驶等级的提高，往L3以及以上的场景，纯视觉的技术路线可能需要一些其它多传感器融合，包括激光雷达，包括毫米波雷达的多传感器融合，这才可能是更加可行化的，对消费者更安全的一种做法。

激光雷达无论通过扫描方式还是激光的收发方式，也分很多种技术路线，目前以MEMS或者半固态雷达比较多一些，长期而言，无论是满足车规要求，还是持续降本的能力，可能全固态雷达是重要的发展方向。未来芯片化以后，它对激光雷达的降本速度可能会非常快。

决策层包括域控制器相关，整个异架构以前是分布式MCU的方式，逐步组成多个域控制器模式，包括车身域、座驾域、底盘域、智驾等等，长期来讲，将变成中央集成平台，从分布式往集中式转变。特斯拉是自研的，也有比较多的创业公司，像国内宏景智驾，给车企OEM做供应，目前处于自研和外采两条路线。相对而言，这里面底盘域和智驾域的价值大一点，车身域便宜一点，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，对转向制动而言带来系统性的变革，这里面应该说也是一个新的机会。这块国内有很多相关的创业公司，目前也发展得不错。这块市场中，主要还是像博世、Conti等公司占了比较多的份额，博世占了60%几的市场份额。这里面临国产替代的机会，因为这部分的保供不确定，在研发费用上面给国内车企带来很大压力。国内的相关公司纷纷想把这部分进行国产化，目前以Two—Box路线为主，考虑到成本还有未来的可迭代，会往Two—Box的方向发展，跟业内交流下来，大家觉得Two—Box的清晰度越来越高。

智能驾驶而言，正在从L2往L3迭代，蔚来的朱岩总介绍到，未来把硬件预埋到高等级、通过OTA升级算法的方式，实现后续迭代，这也是目前各大主机厂一个比较常见的做法。

智能驾驶应该处于加速渗透的阶段，到2030年，L3的渗透率至少达到30%，这个数据可能偏保守，我觉得2030年L3渗透率可能在30%，L2达到百分之六七十的渗透率。未来，汽车基本标配ADAS，只是标准高低不同，大部分是L2或者L2+。像以前的手机没有摄像头，现在每台手机都有摄像头，无非是摄像头的像素高低而已，这是标配。

除了智能驾驶，围绕乘用车而言，特定场景的无人驾驶也是有相当多的投资机会，我们总结为万亿级的干线Robotaix，包括千亿级的矿区、环卫，百亿级的港口等等。这里面也是有比较多的投资机会。特定场景，应该从相对简单的场景入手，这样可能会更容易一些。它的复杂度相对简单，场景也简单，落地性更强。高复杂度的或者公开道路的无人驾驶，可能会挑战比较大一些，比如Robotaix，我们觉得实现起来，时间可能会比较远，也许会更长的时间。基于特定场景的无人驾驶，像矿区、港口应该在未来的两三年处于快速落地的阶段，无论从降本的速度，还是从产品的可靠性，从算法的精度而言，我个人觉得，在未来两年应该是面临着一个窗口期。

智能驾驶也是非常大的市场，根据外资咨询机构分析判断，2030年应该达到1700多亿美金的市场。我们发现智能座舱和智能驾驶融合的趋势，在开车的时候，驾车人员通过智能座舱把指令下发，智能座舱再把指令传递给智能驾驶，智能驾驶执行完把结果再反馈给智能座舱，智能座舱再反馈给终端用户，这两者越来越趋于融合。

智能座舱应该说也是一个非常大的市场，ICVTank预测在2025年，整个中国的智能座舱市场规模达到1000亿美金。未来，智能座舱的整个生态可能更加多样化，会百花齐放。而智能驾驶在某些背景下会趋于一定的标准化，对于一些场景的判断，对于一些corner case的处理，越来越趋尽于标准化的程度。

汽车半导体也是非常重要的方向，这也是未来增量非常大的市场。一台燃油车的汽车芯片可能几百片，但是到整个智能汽车可能达到1000多片，高等级的智能汽车可能达到3000片，这里面的未来市场空间是非常大的。车规级芯片分成五大类主控，以及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，各种雷达干其芯片，模拟芯片涉及到电源管理等等。这里面涉及的面，应该还是挺多的。

在智能化背景下，提升了半导体的需求，从感知、决策、执行、网联等层面来看，包括电动化层面，分析汽车电子未来的占比，华为海思有一份报告，到2030年，汽车电子在整个汽车的BOM成本达到50%，应该说是一个非常大的数字。汽车电子里面一个重要的组成部分就是芯片。

简单讲一下SoC芯片。特斯拉FSD整个芯片的构成，里面包括CPU、GPU、异构架构等等，智能驾驶的算力要求，随着智能驾驶等级的提升也越来越高。SoC芯片也是从制程、算力方面，往越来越高的方向发展，算力越来越强。2019年特斯拉的算力几十个TOPS，发展到2022年，英伟达的Orin已经达到几百上千的TOPS。英伟达在前一段时间，即今年9月份，发布了它的Atlan芯片，达到1000TOPS的算力，发展速度非常快。制程从28nm到十几nm、5nm的方向发展，随着算力的提高，制程要求同步提高。

对于车企而言，目前大部分处于外采SoC芯片的阶段，有一部分采取自研方式。特斯拉采取自研芯片的方式，理想用的是英伟达芯片，威马等也采取自研方式，小鹏、比亚迪都发布了自研芯片的计划。未来，就整个格局而言，应该说大部分车企不具备自研SoC智能驾驶芯片的能力，相当一部分是外采，有一些头部的研发能力比较强的，可能会采取自研的方式。

座舱的SoC芯片这块，主要是以高通为主，其在市场的影响力比较强一些。其它像瑞萨、恩智浦，国内也有一些市场。国内的创业公司芯擎，围绕座舱的SoC芯片也在做，这一块也会有一些国产化突破的机会。

车载MCU芯片的企业多一些，像英飞凌、NXP、ST等等，我们也投了一家车规级MCU公司。我个人觉得，这里面一旦国产公司在整个外资的垄断下打开一个缺口，再给个三四年的时间，应该很快能够实现国产化。MCU从结构上而言，门槛没有特别高，只是为了满足车规级的要求，可能需要一个摸索时间，国内的创业公司还需要一些时间。不像智驾和座舱的SoC门槛相当高，那个确实需要一点时间。MCU、IGBT这些领域，一旦被国内的创业公司打开缺口的话，我觉得未来的发展速度会比较快。

功率半导体，目前还是以IGBT为主，但是碳化硅在节能方面得到了非常高的关注，到2025年，整个新能源汽车能贡献15亿美金的碳化硅市场。碳化硅有它的特点，如高电场强度、饱和度、导热系数，往800伏方向发展，使得碳化硅的速度其实会进一步加快。碳化硅也是一个非常值得关注的方向。但是客观而言，我们对这块保持谨慎乐观，因为它的渗透速度可能没有预想那么快，可能短时间还是以IGBT为主。

前面讲到汽车的异架构，从分布式往集中式迭代。在这个背景下，有一个概念，互联网领域引入到汽车领域SOA，所谓SOA，就是面向服务的架构。我以前做软件开发，其实很多互联网都是基于SOA的服务，淘宝、支付宝等等的整个中台，通过SOA的方式进行集中处理各种请求，后台基于数据仓库等。在这个背景下，整车的架构，以前通过很多个点、很多个线交叉链接，一旦变成SOA架构以后，整个体系会有更强的可扩展性、灵活性，整个冗余各方面会更强，而且软硬件分离，软件做好软件的事，硬件做好硬件的事。这里面存在很多可重用的地方。同样一个控制器，一些涉及到共性的东西，十个控制器有一部分工作十个人全部做了一遍，如果在SOA架构下，可以把这部分重用，提高了迭代的效率，也降低了开发成本。从成本、可扩展性、重用性方面看，比原来的架构方式好很多。基于此，“软件定义汽车”成为一种可能。

说到“软件定义汽车”，软件主要从哪些方面体现？底层的基于AUTOSAR跟芯片相关的软件，操作系统相关的，包括虚拟化，包括中间件，包括应用层的一些功能软件或者跟用户交互的软件。这里面都属于国新领导讲的新兴软件，在传统车里面是很少或者有些是几乎没有的。在这个背景下，其实是一个增量市场，这里面也是一个非常值得关注的领域。

智能汽车的软件市场也达到千亿美金。麦肯锡有一份报告，预测到2030年，中国这个市场达到1600亿美金。这个数字，我当时看完，也是挺惊讶的。后来我们把麦肯锡这份报告翻译成中文版本，发到我们公司微信公众号，有很多人对这个报告认真阅读，就它的原版报告跟我做一些探讨，大家觉得汽车软件其实是未来非常重要的市场。软件的重要性越来越高，传统汽车软件就是一亿多行，甚至两亿行，现在往更多的数量，甚至往五亿行方向发展。搜集的数据越来越多，在OTA更新、APP化、数据安全、功能整合等等，好多地方能够给软件发挥的空间。

软件定义汽车，同时也改变了很多方面，比如对于商业模式的改变，对于产品定义的改变，对研发流程、人才结构以及供给关系的改变。

以前单纯卖车，现在特斯拉开始卖智能驾驶服务，从卖车向卖服务的转变。产品定义，以前关注性能，大家看到我的车百米加速达到多少，如今性能已发展到了“以客户为中心”的整个驾乘体验，而不是追求单一性能。产品的开发流程，也从软硬件集成，向现在软硬件解耦的方式转变。

人才结构方面，以前车企有大量硬件工程师，现在像大众等，也在招募三千人的软件工程师，这也是整个人才结构的改变。我跟原来做电子通信领域、互联网领域转到新能源汽车领域的人才交流，他们开了一句玩笑，我们是喝咖啡的，传统汽车的人可能是拧螺丝帽的。本质上就是说，未来软件人才的重要性越来越高。硬件底层的东西也非常重要，毕竟硬件决定着软件的边界。而且供给关系也变了，以前是Tier1、Tier2，现在是Tier0.5、Tier1.5，整个关系，不再是层次关系，而变成网状关系。在这个背景下，软件对汽车的很多方面带来一些改变。

对整个智能汽车做一个总结，我们从历史的角度来看，互联网的技术源自于欧美，但是整个生态其实源头在中国。新能源汽车的整个技术也是源头来自于欧美，但是我个人觉得，在中国的政策环境、用户群体，包括通信技术、互联网化等等背景下，中国有可能在这个体系下，又能够进一步引领全球。

谢谢！

（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）