汽车及汽车零部件行业AI+车系列报告（一）：AI+汽车，产业链将如何被重塑？-20230413-国金证券-17页_1mb

汽车及汽车零部件行业研究总结

核心内容概述

本报告分析了AI技术对汽车行业的深刻影响，特别是Omniverse平台和大语言模型（LLM）在汽车制造、软件开发、座舱交互和智能驾驶领域的应用前景。报告指出，AI技术将重塑汽车产业链，推动效率提升、成本下降和生态结构变化，并提出相关投资建议。

主要观点

1. Omniverse重塑汽车制造生产力

• 技术基础：Omniverse基于数字孪生技术，结合AI与GPU，构建高仿真虚拟世界，提升汽车研发和生产效率。
• 应用领域：广泛应用于汽车设计、生产测试、零售及全球工厂协同。
• 效率提升：宝马使用Omniverse可提升生产规划效率30%，预计至2025年单车制造成本将下降25%。
• 成本优化：通过虚拟仿真替代物理测试，减少硬件投入，提升测试效率。

2. 汽车软件行业迎来变局

• 成本结构：汽车软件行业为工程师密集型，80%营业成本来自员工薪酬。
• 人才结构：60%为基础通用型编程人员，未来可能被大模型API替代，仅高级架构师和算法工程师留存。
• 商业模式：从外包商向“卖铲子”转变，知识库成为核心竞争力。
• 头部效应：行业集中度将提高，尾部企业面临出清风险，建议关注光庭信息、中科创达等转型较快的企业。

3. 座舱智能化趋势明确

• 多模态交互：AI将推动座舱从单点交互向多模态发展，提升人车交互体验。
• 生态变化：主机厂对座舱控制能力弱化，第三方生态链逐步清晰。
• 功能整合：座舱与智能驾驶域融合趋势明确，硬件融合将降低成本，软件融合依赖网络通信。

4. 智能驾驶生态变革

• 生成式AI应用：用于训练场景库和实现类似特斯拉的shadow模式，提升感知和决策能力。
• 技术整合：Transformer等大模型成为自动驾驶深度学习主流，推动端到端自动驾驶发展。
• 格局变化：自动驾驶大模型供应商将主导感知、推理和决策层，具备核心技术的企业具备较高壁垒。

关键信息

• Omniverse平台：由英伟达推出，利用RTX技术实现高仿真虚拟世界，提升汽车制造效率。
• 行业趋势：
  • 汽车制造全面数字化，生产流程优化。
  • 汽车软件向“卖铲子”模式转变，知识库为核心竞争力。
  • 座舱多模态交互和多域融合成为发展方向。
  • 智能驾驶由大模型驱动，推动行业生态变革。
• 投资建议：
  • 关注Omniverse推动的效率提升。
  • 关注转型较快的软件企业，如光庭信息、中科创达。
  • 关注大模型和高算力芯片企业。
  • 关注特斯拉及智能驾驶相关产业链。
• 风险提示：
  • AI技术应用不及预期。
  • 芯片供应受限。
  • 下游销量不达预期。

投资逻辑总结

• 效率提升：Omniverse将显著提升研发和生产效率，推动产品快速迭代。
• 成本优化：虚拟测试和仿真将降低物理测试成本，提升企业盈利能力。
• 生态重构：软件外包商将逐步被大模型供应商取代，行业集中度提高。
• 技术融合：座舱与智能驾驶域融合趋势明显，推动多模态交互和整体智能化升级。
• 投资机会：AI技术驱动下，软件企业、芯片企业及智能驾驶相关企业将受益。

行业投资评级说明

• 买入：预期未来3-6个月内行业涨幅超过大盘15%以上。
• 增持：预期未来3-6个月内行业涨幅在5%-15%。
• 中性：预期未来3-6个月内行业涨幅在-5%-5%。
• 减持：预期未来3-6个月内行业跌幅超过大盘5%。

风险提示

• AI应用不及预期：技术标准和资源投入不足可能影响AI在汽车行业的落地。
• 芯片供应受限：美国芯片禁令可能影响高算力芯片的供应。
• 下游销量不及预期：市场需求不足或竞争加剧可能影响AI汽车销量。

总结

AI技术正深刻改变汽车产业链，从制造到软件、从座舱到智能驾驶，推动行业效率提升、成本优化及生态重构。Omniverse作为数字孪生平台，将加速汽车制造的数字化转型；大模型将重塑汽车软件行业，推动“卖铲子”模式；座舱多模态交互和多域融合成为趋势；智能驾驶由大模型主导，技术壁垒高。投资建议关注具备技术优势和转型能力的企业，同时注意行业风险。