通信行业深度研究：从总线到以太网，车内通信架构演化新机遇

（报告出品方/作者：东北证券，史博文、刘云坤）

1.1. 政策+需求催动下智能网联汽车前景明确、空间广阔

新四化指引汽车未来发展方向，智能化、网联化方兴未艾。以特斯拉为代表的新势 力车企给传统汽车行业带来了全新的开发理念和技术，未来汽车作为手机之后另一 大移动终端，对自动驾驶和网联功能的需求已成产业共识。汽车新四化（网联化、 智能化、电动化、共享化）趋势中，电动化和共享化的产业链和商业模式已较为成 熟，而智能化（自动驾驶）和网联化（车联网）能够为用户提供个性化和更舒适的 驾驶及娱乐体验，是车企在行业发展新浪潮中体现品牌区分度的重要抓手。智能化 和网联化技术对技术和产业链的要求高，目前尚在发展初期，如自动驾驶系统感知 方案和电子电器架构仍处于应用与探索并行的阶段。

政策文件指引频出，规范标准不断细化，加速推动智能网联汽车发展进程。针对智 能网联汽车产业，我国政府先后指定出台多项政策规范、指导意见等，从短期、中 期和长期促进智能网联汽车产业标准体系建设和技术应用发展。2018 年 12 月，工 信部发布《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》，目标 2020 年车联网渗透 率达到30%、新车L2 搭载率达到30%、联网车载信息服务终端新车装配率达到60%；且技术体系可以支撑 L3。2020 年 2 月，十一部委联发《智能汽车创新发展战略》， 提出智能汽车产业发展战略目标，2025 年 L3 可规模化量产，L4 于特定场景下应用；2020 年 11 月，发布《智能网联汽车技术路线图 2.0》，目标 L2、L3 级智能网联新车 占比于 2025 年达到 50%；2030 年超过 70%；2025 年 C-V2X 渗透率达到 50%，2030 年基本普及。

新四化需求及政府助力催动智能网联汽车出货量快速提升，中国速度快于全球。需 求推动下，全球智能网联汽车出货量和渗透率快速提升。IDC 预测，2024 年全球搭 载智能网联系统的新车出货量将达到 7620 万辆，智能网联系统搭载率将达 71%， 2020-2024 年年复合增长率 14.5%。中国智能网联汽车增速和渗透率均高于全球， IDC 预测到 2025 年中国智能网联汽车出货量将从 2021 年的 1370 万辆增至 2490 万 辆，智能网联系统装配率将达到 83%，2021-2025 年年复合增长率 16.1%。

智能网联汽车相关产业规模快速成长，2026 年中国智能网联汽车市场规模近 6000 亿元。Business Research 预测到 2026 年，包含乘用车、Robo-Taxi、共享汽车、车路 协同等所有相关应用及服务的全球自动驾驶汽车产业链市场规模将从 2021 年的 8202.9 亿美元增至 14754.7 亿美元，年复合增长率 12.5%。前瞻产业研究院预测， 2026 年中国智能网联汽车产业规模将达到 5859 亿元，2016-2026 年年复合增长率达 到 22.15%。

中国智能网联汽车发展速度位居世界前列，相关产业链有望率先受益。中国受益国 家政策大力支持及新势力厂商如特斯拉、小鹏、蔚来、理想等的鲶鱼效应，发展进 度高于全球平均水平，此外新能源汽车快速发展给了我国汽车弯道超车的机会，。依 据 IHS Markit 数据及预测，中国智能网联功能新车渗透率在 2020 年超过世界渗透 率，到 2025 年将达到 75.90%，高于全球的 59.40%。

依据操作控制主体、驾驶员接管、场景限制等标准，自动驾驶分为 L0-L5 共 6 个等 级，L5 为完全自动驾驶，标准明晰助为智能网联汽车产业发展铺平道路。国际汽车 工程师协会 SAE（Society of Automotive Engineers）J3016 标准将自动驾驶功能分成 L0-L5 五级，L0 为人工驾驶，从 L1 到 L5 车辆接管的功能越来越多，需要人工介入 的场景逐级减少，到 L5 实现所有场景车辆操作的完全自动驾驶。国内也针对自动 驾驶推出了自己的分级标准，2020 年 3 月工信部公示《汽车驾驶自动化分级》推荐；2021 年市场监管总局、标准化管理委员会正式出台《汽车驾驶自动化分级》国家推 荐标准（GB/T 40429-2021），于 2022 年 3 月 1 日起正式实施。国内标准与 SAE 标 准大体相同，不同点在于国内 L0 级别为应急辅助，自动驾驶系统可参与部分目标 与时间探测和响应。

L2 渗透率不断提升，L3 即将落地。当前各大主机厂的主流智能车型大都已实现 L2 级别的自动驾驶功能，新车 L2 渗透率不断提升。麦肯锡预测，到 2030 年全球新车 L2 及以上等级的自动驾驶等级渗透率将从 2021 年的 20%提升至 67%，其中 L2 渗 透率 57%，仍将是主流自动驾驶等级。车云数据显示，我国具备 L2+OTA 功能的智 能网联乘用车渗透率逐月提升，2022 年 8 月新车销量（上险数）达 415,208 辆，渗 透率从 2021 年 1 月的 8.0%提升至 21.8%。从分级标准的定义中可以看出 L2 到 L3 的提升是一道门槛。SAE 标准中 L3 车辆将完成大部分驾驶操作，并负责周边监控 任务；我国标准中 L3 其需要车辆进行目标时间探测与相应等大部分驾驶任务，用 户在需要时完成动态驾驶任务接管。L3 功能的实现对技术和安全测试的要求大幅提 高，同时引发权责界定等法律问题。依据我国自主厂商的规划路线图，目前均处于 L2 向 L3 过渡的 L2.5、L2.9 阶段。目前我国 L3 及以上自动驾驶应用以试验和区域 性示范为主，L4 甚至完全的自动驾驶大规模应用预计短期内难以实现，需要长时间 的技术积累、法规体系的完善及路侧基础设施的建设。2022 年 7 月，深圳市率先立 法支持 L3 上路，明确有驾驶人的智能网联汽车责任由驾驶人承担，无驾驶人智能 网联其策划责任由车辆所有人和管理人共同承担。事故权责的明确标明 L3 向正式 落地迈出了坚实的一步。

ADAS 为当前阶段自动驾驶核心产品，市场增长潜力巨大。ADAS（Advanced Driver Assistance System/先进辅助驾驶系统功能）为目前汽车自动驾驶功能的主要产品载 体，通过感知（摄像头、雷达等）、决策（芯片、算法等）、执行（线控制动、转向 等）实现驾驶功能。目前 ADAS 产品主要为 L2 级别，新车装配率快速提升，市场 空间增长潜力大。佐思汽研数据显示，2021 年中国自主品牌 ADAS 装配量达 248.9 万辆，同比增长 69.6%，装配率达 29.1%；2022 年 1-4 月 ADAS 装配量 88.7 万辆， 同比增长 39.5%，装配率 33.9%。随着 ADAS 及 L2+自动驾驶渗透率逐渐提升，增 长潜力逐步释放，预计 ADAS 市场仍有 2-3 倍增长空间。根据 Statista 数据，到 2028 年全球 ADAS 市场规模将增至 585.9 亿美元，2021-2028 年复合增长率 11.40%。我 国 ADAS 市场规模增速显著快于全球，根据中汽协数据，2025 年我国 ADAS 市场 规模将达到 2250 亿元，2020-2025 年复合增长率 21.67%。

1.2. 软件和电子将成为核心竞争力，感知、传输、决策都将受益

软件和电子是汽车价值量增加的核心驱动因素之一，成本占比逐渐提升。与传统汽 车相比，智能网联汽车自动驾驶、智能座舱、车联网等新功能的实现主要依靠软件 算法和传感器、T-box 等新的车载电子产品，其在整车成本中的占比将逐渐提升。伴 随着软件定义汽车（Software Defined Vehicle, SDV）及面向服务的框架（Service Oriented Architecture, SOA）的提出和普及，整车的设计开发也将与传统产生较大变 革。麦肯锡预测，到 2030 年全球汽车销售额将达到 38,000 亿美元，年复合增长率3.27%；其中软件和电子电器元件市场将增至 4,690 亿美元，年复合增长率 7.02%， 是整车增长率的两倍以上。到 2030 年汽车软件和电子电器占整车价值量占比也将 从 2020 年的 8.64%升至 12.34%。

汽车软件和电子的细分市场中，ECU/DCU 占比最大，动力电子增速及集成验证服 务增速较快。2019 到 2030 年动力电子市场增速最快，达到 18%，2030 年市场规模 将达到约 700 亿美元；其次为集成验证服务，增速 10%，2030 年规模 320 亿美元。ECU/DCU 仍为其中最大的细分领域，因规模化量产效应降本效应增速仅 3%。ECU/DCU 从结构来看比重向 DCU 倾斜。2025 年 ECU 与 DCU 市场规模分别为 760 亿美元和 210 亿美元，二者之比约为 3:1；随着域控制器的集成和发展，到 2030 年 二者市场规模相当。其中自动驾驶域和座舱（信息娱乐）域向 DCU 转变较快。2025 年 ADAS 的 ECU 与 DCU 市场空间之比为 4:3，到 2030 年变为 1:3；ADAS 市场空 间也从 350 亿美元增至 560 亿美元。2025 年座舱域 ECU 与 DCU 价值之比约为 6:5， 到 2030 年座舱大部分价值量集中在 DCU，ECU 与 DCU 之比变为 1:9。

1.3. 车内通信架构作为智能网联的基础技术，升级换代需求强烈

车内通信架构是智能网联汽车核心技术之一，其连接计算功能，。智能网联汽车的通 信可划分为车-车通信、车-人通信、车-云通信、车-路通信和车-云通信五类场景。其 中车内通信处于中心地位，与其他场景均有数据交互。车内通信通过规划控制车内 各个功能单元之间信息的传递、处理及执行，使得车内的传感器、控制器和执行器 能够有机地联合在一起完成高可靠低时延的数据传输和处理。从技术层面来看，智 能网联汽车核心技术包括感知技术（传感器、定位、V2X）；连接计算技术（E/E 架 构、计算平台）；预测决策技术（AI 算法等）。EE 架构相关的车内通信扮演了连接 的关键角色，将传感器产生的海量数据及时可靠的传输给计算平台进行处理和决策。

2.1. 车内通信网络：汽车的神经系统、负责数据传输处理的核心部件

车内通信网络指基于 CAN、LIN 等传统通信技术建立的使得车内传感器、控制器 与执行器(ECU)之间进行及时可靠的数据传输、处理和决策的通讯网络。在汽车行 业早期，车内网络架构采用的都是点对点的通信模式。但随着汽车智能化和自动化 程度加深，功能愈加丰富，单车 ECU 和导线数量大幅增加。传统的点对点架构下一 辆车的导线长度可达数千米，节点可达上千个。一方面线束的采购和装配成本大幅 增加，另一方面也加剧了对车内有限空间的消耗。

点对点通信到汽车总线，复杂度大幅降低，可靠性及可维护性大幅提升。点对点的 通信模式下，动力及车身控制中的各个功能单元都要与仪表盘进行一对一连接，各 动力功能单元之间也需要相互连接，线束繁多，布线复杂。以 CAN 为代表的总线技 术问世后，动力单元可连接到一条动力 CAN 上接到仪表盘，车身单元连接到车身 CAN 上接到仪表盘，线束的数量和结构大大简化。传统点对点式的通信架构下汽车 每增加一个新功能就需要对应增加一个 ECU，增加电线和线束布线，并嵌入相应的 硬件和软件，效率低且可操作性差。而分布式架构如 CAN 总线可协助车辆实现最 高减重 45kg 公斤并节约空间。相比于点对点式的通信模式，分布式架构优势在于：1）允许紧密联系的功能部署在一个 ECU 上从而更简单地集成到网络上；2）损坏替 换很方便；3）应用层协议和数据定义统一，任何遵循协议的供应商所生产的控制单 元都可轻易添加或拆除，几乎不需要硬件和软件的修改适配，灵活性强，设计成本 低。