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國信證券唐旭霞:汽車行業中期投資策略,行業有三條增長曲線

2023-08-18 07:47:57    來源:搜狐汽車

近日Wind3C會議上,國信證券汽車行業首席分析師唐旭霞帶來《汽車行業中期投資策略:把握出海和產業升級機遇》主題分享,嘉賓認為,在當前總量紅利淡化背景下,看好的是產業周期帶來的汽車板塊行情,上一輪經歷過SUV產業周期、電車產業周期,下一輪我們可以期待的是電車持續出海,提升全球市場份額和競爭力,認為汽車行業有三條增長曲線,嘉賓分享主要觀點如下:

// 增長點一:汽車出口成為自主品牌新增量 //

行業的成長點我們列了三點。其實要講增長又回到汽車的產業背景,因為汽車行業從總量來看,是從成長走向成熟期,總量紅利淡化的階段。在沒有總量的時代我們要找成長機會,其實就是看新產品的滲透率提升。2015-2017年階段,看SUV新產品滲透率提升,在2020-2022年階段看的是電車新產品滲透率提升。

今年新能源車國內滲透率我們估計能夠突破35%。往后看國產品牌在新能源技術突破背景下的出海邏輯。如果再往后,看的是智能化滲透率提升邏輯,再再往后看的是一個全新的產品,機器人產業鏈順接車端產業鏈的邏輯。全球份額國產品牌占比不到20%,遠低于國產品牌在國內的銷售占比,這是總量乘用車的比例。但是如果單獨看新能源乘用車,會發現國產品牌新能源乘用車在全球新能源乘用車里占比在40%以上。

其實中國汽車產業承接歐美日車企的生產20多年,我們產業、產線的自動化水平、工人的效率、工人的素質都已經比較高,在產品力上已經不輸于合資外資品牌。同時國產品牌有很強的成本優勢,這些年品牌形象也在快速提升。2020年起新能源的加速滲透給了國產品牌彎道超車的機會。原來燃油車時代卡脖子的變速箱、發動機,在新能源車時代也變成了我們優勢的“三電”產業鏈,在后續看好國產品牌出海,提升我們的全球份額。

// 增長點二:智能駕駛奇點時刻將至 //

第二個增長點是智能駕駛。因為剛才說汽車總量空間有限,核心在滲透率提升邏輯,出海是國產品牌滲透率提升的重要產業趨勢。但出海是基于市場、基于競爭去提滲透率。而智能駕駛就是基于技術變革帶來新品滲透率提升,這條線同時也跟AI線有重合度,有希望實現供給創造需求的新一輪產業革命。

我們覺得新一輪技術驅動的景氣度行情有四個要素,一是技術底層突破;第二是爆款產品出現;第三是可持續跟蹤的數據,第四是海內外行情共振。

其實AI這輪是基于谷歌的自注意力模型發展出來Transformert再應用到GPT上的語言模型。實際上,汽車也是基于自注意力模型Transformer應用在感知層面,使得現在汽車感知可以脫離高精度地圖的限制,這是底層的技術突破,在于 BEV+Transformer的大模型上車。第二是產品層面,高級別自動駕駛車型陸續推出,像小鵬G6、問界M5高階自動駕駛版本在下半年有非常多的試駕活動。展望理想、蔚來、高合,還有明年極氪、埃安,他們也有可能會陸續推出智能駕駛上大模型的車型。如果技術底層變化,然后爆品產品出現,很快消費者就會出現正反饋,行業的滲透率水平就會快速進入到提升狀態?,F在有可持續跟蹤的數據去印證滲透率的提升,但現在相對于電車,智能車的可跟蹤性不算很強,因為還沒有一個很標準化的智能車定義的數據出來。

(圖片來自國信證券)

第四、海內外行情共振。我們復盤上一輪電車發生海內外行情共振的時間段。2020-2021年,特斯拉和國內比亞迪、小鵬新勢力發生共振。這輪我們也期待特斯拉入華,海外英偉達、特斯拉人工智能的龍頭企業跟國內新車企發生行情共振。

現在汽車智能化具備了技術底層突破,爆款產品出現??沙掷m跟蹤數據和海內外行情共振后面可以期待,我們覺得空間是巨大,奇點時刻漸近。

// 增長點三:機器人帶來產業鏈投資新機遇 //

最后一個增長點是機器人。這條線也是技術變革帶來的新品滲透率提升,供給創造需求的產業新革命。之所以會成為汽車產業下一輪發展主線根本原因是汽車和機器人的產業鏈高度重合。

(圖片來自國信證券)

如果往極致去思考,汽車就是一個輪式機器人。線控制動、轉向零部件這些大結構的動作原理和機器人也是相似。汽車電機、減速器、傳感器本身在機器人上也要使用,只是對精度的要求不同而已。和家電零部件比較,汽車零部件的精度、耐久度和復雜工況的要求比較高;和機械零部件比較,汽車零部件量產能力更強,所以汽車零部件是一個最好的承接機器人行業的產品。

另一方面,機器人行業里特斯拉有希望成為一個比較重要的參與方。本來跟特斯拉在汽車行業業務有合作的零部件公司有希望成為機器人的集成廠商,而且確實也有相關零部件公司在給特斯拉做機器人關節總成的送樣。特斯拉的車端產業鏈是有希望成為后續機器人產業鏈的參與企業。

最后,機器人的算法架構和車端相似,都是基于Transformer底層的神經網絡模型機器人做訓練,而且特斯拉都是在新建的Dojo數據中心去訓練機器人和智能駕駛車,這里面是可以幾乎平移過去。訓練所采集的數據可能不一樣,但是整個架構很類似。我們覺得車端和機器人零部件共通性較強的前提下,人形機器人在大廠入局、技術迭代、政策催化加持下有希望加速發展。

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