深交所投教 | 对话基金经理｜新质生产力下的投资机遇-汽车智能化（下）

来源 : 天风证券投教基地

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2024-08-24

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编者按：

发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。为了帮助投资者把握新质生产力下的投资机遇，深交所联合同花顺推出“对话基金经理——新质生产力下的投资机遇”系列节目，围绕人工智能、大数据、智能制造、新能源、生物技术等新质生产力代表性行业ETF及新质生产力公司占比较高的重点宽基深证50ETF、创业板50ETF等，帮助投资者通过ETF分享新质生产力下的投资机遇。“汽车智能化”是新质生产力下的投资机遇系列节目第二期，共分为上下两集，在本平台陆续推出。

嘉宾简介

张晓南：景顺长城ETF与创新投资部基金经理，理学学士、经济学硕士。具有14年证券、基金行业从业经验，具备CFA、FRM资格证书，目前在景顺长城基金担任创业 50ETF、纳指科技 ETF 等基金基金经理。

周伟：广发证券汽车资深分析师，上海交通大学工程硕士，目前广发证券发展研究中心负责汽车产业研究工作。

主持人：

那刚才我们聊到这么多细分的门类，我也注意到汽车智能化这个技术的发展应该是同时依托于硬件和软件。那也想请教一下晓南老师，在这个汽车智能化发展的浪潮下，硬件的这个发展这一块有什么机遇？

景顺长城张晓南：

实际上我是感觉汽车智能化，或者说智能化本身，它是比较类似于我们人类去做决策的流程。因为智能汽车也是要感知一些外部的环境，然后去做一个决策，做完决策之后它要再去有一些相关的这个动作，比如说自适应巡航或者自动变道等等。

汽车智能化硬件一般分成三个部分，一个是感知，一个是决策，一个是执行，可以认为有这三层。然后当然也有一些厂商，比如我们一再强调的华为产业链，它就把这三个部分一起打包，然后提供给车企，形成商业化的一个解决方案。

如果细分来说，首先第一个是感知层。感知就是，这辆车运用了多少个雷达，多少个摄像头，可以去感知周边这些事物。甚至包括一些联网的设备，因为我们后面可能也会提到所谓的这个车联网。这些就是属于感知的一部分，其目的是让我们的汽车能够在行驶的时候识别周围的情况，以为后面的决策来提供一个依据。甚至这个可能包括驾驶员主观的需求，比如说我要快或者慢。这个实际上都是感知层所需要接收到的一个信息。

其次是决策层。决策层就包括一些基础的硬件，例如芯片，同时还有软件，例如算法以及算法层面的一些优化。以上都属于决策层，就是从感知层拿到数据之后，决策层决定这辆车要怎么去开。目前海外公司在这方面的技术实力会更强一些，因为在芯片和算法方面他们都会比较有优势，但我们国内厂商的技术实力也在突飞猛进。例如最近出现的AI芯片，它很有可能会出现在智能汽车上，并成为决策层的一部分。而这种专门针对智能驾驶的AI芯片我们目前已经有相当好的技术积累。

最后就是执行层。执行层指这个汽车在路上行驶的时候模仿人的行为，不管是机械信号还是电信号，包括转向、制动、灯光等等。这些就是系统现在已经知道了路上到底有什么，然后也决定了怎么开，那么最后驾驶的动作实际上就是由执行层来执行。例如驾驶员或者乘客需要以怎样的速度行驶，或者前方出现了行人需要刹车，又或者说可能现在天气比较晚，需要打开车灯等等。像这样的一些操作，就需要决策层通过软件和硬件配合来实现。

主持人：

谢谢晓南老师，刚才晓南老师分享了这个硬件方面的投资机遇。那周伟老师您能分享一下软件方面的投资机遇吗？

广发证券周伟：

软件这一部分大致可以分为基础软件层和应用算法层。那基础软件用手机或者是电脑里的操作系统的二次开发来进行类比。我们一般称为中间件或叫底软。有一部分的公司会专门进行基础软件的开发，也有一部分公司会同时开发硬件和基础软件。从基础软件的角度看，它的作用主要是给软件提供一个操作的平台。应用算法则可以用手机里的一个APP来类比。比如刚刚提到的自动驾驶、自动泊车和自适应巡航等等，它就像一个个的 APP一样，通过应用算法来实现对应的具体功能。很多整车企业，或者创业类型的企业都会从事应用算法方面的工作。因为算法是车企实现差异化的核心和要点，所以他们尽最大可能实现算法的开发。因此在算法层，我们需要重视像车企等板块的投资机会。

主持人：

那刚刚我们也聊到了很多这个行业的投资机会，假如我们的普通投资者也觉得这个方向不错，想做一个相关的资产配置，那两位老师有什么投资建议吗？

景顺长城张晓南：

我们是非常建议普通投资者用指数投资这种方式参与这样的板块型投资机会。

广发证券周伟：

我也非常认同用指数投资的方式来参与。

景顺长城张晓南：

指数投资比较明显的一个好处在于它是一种充分分散化的投资方式或者投资组合。它可以让投资者在不是特别熟悉这个行业的时候，也仍然能够参与到这个行业的投资机会当中。投资者并不需要担心行业中的某几只股票或者说细分子版块出现风险，进而导致投资者重点投资的部分个股产生非常大的系统性风险。同时，又因为它是在大方向或者大主题下的分散投资，它是可以充分的享受到这个方向或者这个主题的更多投资机遇。

主持人：

谢谢晓南老师。那么市场上面有没有哪一些值得关注的代表性的这个指数呢？

景顺长城张晓南：

可以关注以下几个指数。首先是深交所的重点指数，创业板 50 指数。这个指数是深交所创业板中成长型创新创业龙头企业指数。它里面涵盖了像电力设备、新能源（智能汽车、新能源汽车）以及医药、电子还有计算机等等相关的龙头公司。这些创业板公司非常具有成长性，同时这个指数的估值目前非常低，可以适度关注。(数据来源：Wind，截至2024/7/10，创业板50指数当前市盈率（TTM）为22.44倍，处于指数近五年0.66%分位点)

其次是国政新能源车电池指数。新能源汽车目前最大的痛点并不是智能驾驶，智能驾驶只是其中一个加分项，让新能源汽车变得更利于驾驶。但是新能源汽车目前最受关注的还是里程焦虑，那么自然而然的专注于新能源汽车电池这一块投资的国政新能源车电池指数也是一个大家在当前这个阶段可以重点关注的一个这个指数。这个指数里面也是集中了我们国家这个电池行业的一些龙头，并且覆盖了电池产业的上中下游。

其实在整个智能汽车的产业链中，我国是有在全球都处于领先地位的龙头公司的。不论是创业板50指数，还是国政新能源车电池指数，它们主要覆盖的就是这些龙头公司。这些指数可以多加关注。如果关注整车，可以关注在香港上市的这种新势力的汽车的相关的指数。这种指数相对较多，大家可以根据自己的侧重点进行选择。例如ICT行业、医药行业或者新能源车行业等等。

主持人：

谢谢晓南老师。刚才，我们深入的探讨了汽车智能化行业整体的发展情况和投资机会。现在我们来畅想一下这个行业未来还可能出现了一个新的趋势和新的发展情况。

景顺长城张晓南：

如周伟老师所说，在从 L0 到 L5 的一个历程当中，目前我们处在 L2 到 L3 之间，也就是辅助驾驶的阶段。首先，我们在未来一定会从辅助驾驶进入全智能驾驶的阶段，这是可以预见的。，传感器的数量不一定会增加，但是传感器的性能一定会有所提升，同时更好地服务于我们算法方面的不断优化。尤其是大模型，我觉得大模型是智能驾驶非常好的推进器。因为它可以实现更快、更多以及更实时的推演，由此辅助我们驾驶的操作。这是第一点。

第二点，智能驾驶的决策路径可能会发生变化。刚才我们提到的路径是先感知，再决策，最后执行。接下来极有可能发展出端到端的智能驾驶方案。只需要给系统提供传感数据，紧接着就可以直接实现我们到某一个目的地的驾驶方案，不再经过中间大量的非常严格划分的一个决策路线。而在决策路径的发展中，我个人感觉帮助最大的仍然是大模型，感觉大模型极有可能重构我们的智能驾驶行业。

第三点，未来不仅有车内的端到端的智能驾驶的优化，还会再加上车路协同，也就是车联网。在车辆网的状态下，智能驾驶相比较人工驾驶而言，犯错是更少的。在每一辆车都不犯错、正常驾驶的情况下，我们当前的一个道路交通应该有非常大的优化空间。这个优化离不开我们所说的车到车以及车到端，甚至车路之间的一个这个协同操作。这些都是我们现在可以预见到的未来。

广发证券周伟：

由于现阶段处于 L2 的初级阶段，车企也会充分考虑消费者的消费能力和智能驾驶体验的一个效果。因此现阶段车企为了节约成本，更多的还是会考虑纯视觉的技术路线，这样可以节约激光雷达或者高级智能驾驶芯片的购置成本，同时还能实现初级L2 的功能。随着这L3 的逐步演进，不管是激光雷达的用量，还是算力的需求都会不断的提升。一旦发展到 L3 车越来越多之后，大家就会往这个车路协同的方向发展。那车路协同的发展也必然会带来路端，比如通信、网络、云计算这类基础设施的建设。这个也会带来整个路端的智能化基础建设的投资机会。