【海通电子】产业链和价值链，汽车电子全新解析

太极匡 2015-10-19

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我们非常看好汽车电子产业的投资机会，认为汽车将会经历从功能性向智能化转变，电子化程度加深，产业链及价值链将会重塑。犹如上一波驱动了电子产业发展的从功能手机向智能手机转变的大机会正在来临！我们发布汽车电子系列报告，深度剖析汽车电子产业的本质。本篇报告我们研究分析的是汽车电子产业系列报告—汽车电子产业链及价值链解析，敬请关注！

如果对我们的研究感兴趣，请联系我们（手机&微信：18502138751 陈平）

摘要：

汽车智能化带来的汽车电子产业投资机会，是下一个大金矿。智能汽车的逻辑基点是自动驾驶解放双手带来人类封闭空间首次的无缝连接，智能汽车不是传统意义上的交通工具，而是书房、客厅以及办公室，空间性成为智能汽车核心属性。而车联网的将封闭的车内空间联通，才能为用户创造出真正的价值，引爆价值链。但是车联网的普及需要杀手级应用，UBI将会迅速崛起。

电子化、传感识别与自动驾驶是智能汽车三大核心技术。电子化为智能汽车提供硬件基础。汽车电子产业进入强势增长且格局稳定的良性扩张期，是智能汽车最具确定性的领域。传感识别是汽车智能化的前提，未来车载传感器市场将会迎来爆发式增长，而MEMS传感器比例也会大幅提升。同时传感器摄像头的传感器融合将成为识别技术主流解决方案。

自动驾驶预计将在2020年时机成熟，国内市场是块大蛋糕。国外主流法律、大型跨国公司都在积极推动自动驾驶技术的发展，预计2020年自动驾驶时代将会来临，并且从应用场景的丰富性以及安全必要性两个角度来说，中国市场是快大蛋糕。

车联网是汽车智能化第二个关键节点：打通数据链，延伸产业链，下沉价值链，参与者众多。自动驾驶、传感器与电子化影响的是传统汽车的产业链，车联网更多的是影响价值链。车联网将“封闭空间”联通，起到智能汽车系统应用平台的作用，通过V2V、V2I、V2C为用户创造出真正的价值。互联网企业纷纷入局有望打破行业封闭，创造新的盈利模式。

UBI解决了车联网谁付费的问题与传统车险业的痛点，是智能汽车的杀手级应用。其关键意义在于解决了车联网谁付费的关键问题，为车联网系统，用户，传统车险公司三方都创造了价值。前面讨论的是智能汽车的必备条件，UBI则告诉你如何走向智能汽车。UBI将会引爆整个车联网市场，带来车联网大规模普及。

智能汽车即将重塑汽车产业，现在是智能汽车最佳布局阶段。梳理智能汽车的几个投资领域，推荐关注保千里（600074）、得润电子（002055）、欧菲光（002456）、长信科技（300088）、晶方科技（603005）以及港股上市公司舜宇光学（2382.HK）等。

正文：

1、电子化、传感识别与自动驾驶是智能汽车三大核心技术

我们认为汽车仅仅作为交通工具的时代逐渐远去，依托车联网平台与自动驾驶技术生态系统才是智能汽车产业下一个高地。而智能汽车的逻辑基点是自动驾驶解放驾驶员双手带来人类空间意义首次的无缝连接，其技术发展必然伴随汽车电子化以及传感器的大规模应用。因此，电子化、传感识别与自动驾驶是智能汽车的三大核心技术。

1.1 汽车电子是智能汽车硬件基础，已进入良性扩张期

汽车从功能性向智能化的发展过程，电子化程度会越来越高，是电子产业投资的下一个大金矿。传统燃油车因为内部传动设置太复杂，所以车身机械语言和车联网使用的IT语言无法兼容，即使在车身安装大屏幕也属于生硬移植，汽车电子化有利于将两种语言打通，让机械语言和电子信息语言成为一套统一的语言。

汽车电子产品分为两类:一类是汽车电子控制装置，要和车上机械系统进行配合使用，实现所谓“机电结合”：它们包括发动机、底盘、车身电子控制。另一类是车载汽车电子装置，是在汽车环境下能够独立使用的电子装置，和汽车本身的性能并无直接关系。它们包括汽车信息系统（行车电脑）、导航系统、汽车音响及电视娱乐系统、车载通信系统、上网设备等。

无论从市场增速以及产业链格局角度，汽车电子产业已进入良性扩张期，为智能汽车的发展奠定了良好的硬件基础。

汽车电子近年强势增长，推动汽渗透率不断提升。

根据德勤咨询，2016年全球汽车电子规模预计将达到2348亿美元，2012-2016年复合增长率达到9.8%。其中中国汽车电子市场规模预计740.6亿美元，同期复合增长率达到14.6%。汽车电子的强势增长推动汽车电子渗透率不断提升，预计到2020年汽车电子渗透率会从现阶段30%左右增长到50%以上。

汽车电子产业链格局稳定

汽车电子产业链主要由三个层级构成。自上而下分别是电子元件供应商、系统/一级供应商、整车厂。电子元件供应商与系统/一级供应商之间存在三级与二级中间供应商，一般是国内外中小型公司，技术含量与产业链控制度较低。

汽车电子供应链认证周期长、行业壁垒高，造成产业链格局稳定，市场集中度较高。比如国际ADAS领导者Mobileye前装认证周期长达七年，而其市场占有率超过80%（基于摄像头的ADAS订单）。汽车电子产业内部，汽车电子控制装置(top 3 share>70%)市场集中度要比车载电子装置（top 3 share<45%）更高。

1.2 汽车传感识别技术是汽车智能化前提

汽车传感器和识别技术是汽车智能化的前提，传感器通过收集车身环境和司机信息传输至ECU再经算法以及ASIC分析识别做出判断，对执行器发布指令完成一整套系统。

汽车传感器

汽车智能化离不开传感器的应用，传感器收集的车身环境和司机信息是智能化的基础，传感器收集到的信息通过总线传输至ECU（Electronic Control Unit，电子控制单元。从用途上讲则是汽车专用微机控制器，由微处理器（CPU）、存储器（ROM、、RAM）、输入/输出接口（I/O）、模数转换器等大规模集成电路组成。用一句简单的话来形容就是“ECU就是汽车的大脑”。）并对执行器发布指令完成一整套系统。现有车身传感器主要以MEMS传感器为主并主要包括测速传感器、光电传感器和图像传感器、压力传感器等。主要用于发动机控制系统、底盘控制系统、车身控制系统和导航系统中。

智能汽车使得传统汽车从单纯的交通工具转变为一个集交通、交际、娱乐与安全为一体的体系。目前，一辆普通家用轿车上大约安装几十到近百只传感器，而豪华轿车上的传感器数量可多达二百余只其中，大约1/3的传感器采用的是MEMS传感器。随着汽车电子渗透率的提升以及自动驾驶时代的来临，未来车载传感器市场将会迎来爆发式增长，而MEMS传感器比例也会大幅提升。同时，随着自动驾驶时代的到来，汽车摄像头传感器将会爆发式增长。

传感器发展的未来趋势是：

（1）传感器使用量上升，且MEMS传感器数量占比提升。随着汽车电子渗透率的提升以及汽车智能化，单车传感器使用数量以及价值都会迅速上升。2013年每辆车传感器使用量预计达到190美元，预计2016年达到240美元，单车传感器使用量复合增长率8%。

（2）综合来自不同系统的各种传感器信号，以提供更多的功能。比如ADAS驾驶系统通过连接主动安全系统与被动安全系统实现更大的安全系数。

（3）中国汽车传感器市场增速将领先全球，据IHS iSuppli公司的汽车MEMS报告，随着安全法规进一步实施，碳排放以及中国汽车出货量增长，预计2015年中国汽车MEMS销售额将增长到3.879亿美元，而2010年是1.943亿美元。2010-2015年复合年度增长率为14.8%，远高于9.0%的世界平均水平

识别技术

汽车识别技术包括车道检测识别，行人与车辆识别，动物识别等，是ADAS系统的核心，也是智能汽车与自动驾驶的基础。通过识别技术可以显著提升车辆与行人的安全系数。

识别技术解决方案包括摄像头解决方案、雷达/激光雷达解决方案、传感器融合。市场发展初期由于雷达技术成熟且不受天气情况影响，雷达/激光雷达解决方案是市场主流。但随着ASIC(专用集成电路)的发展以及图像处理算法的提高，基于摄像头成像的技术渐渐被主流厂商接受。

未来传感器摄像头的传感器融合将成为主流解决方案。这主要是由于雷达技术在辨别金属障碍物方面准确率较高，但在辨别非金属障碍物如行人方面却无能为力，且无法准确辨识从侧面驶来的车辆，而且无法辨别车道，碎片或者道路坑槽。但摄像头的视觉处理技术可以更好地辨别道路上的标识，行人等信息，也可以通过算法计算行人与车辆的行动轨迹，相较雷达技术成本更低，功能更为全面，准确性也较高。但是考虑到摄像头的像素对图像识别技术的限制以及在雾天和雨天等极端情况下功能降低，传感器融合将成为主流。

1.3 自动驾驶是智能汽车投资逻辑基点，万事俱备只欠东风

我们认为智能汽车产业极大的脱离了传统汽车产业，正如智能手机对传统手机产业的颠覆，无论是汽车产业的运作模式还是生活含义都将会被改变。汽车仅仅作为交通工具的时代逐渐远去。而这一切的逻辑基点是自动驾驶带来人类空间意义的无缝连接。智能汽车将因自动驾驶时代的到来成为移动的客厅、办公室或者书房。

自动驾驶可通过传感器（ADAS）与车联网实现现阶段传感器技术更成熟

基于传感器式的自动驾驶解决方案，是将多种传感器，如摄像机、雷达、激光雷达搭载在汽车周身及内部，通过软件计算、判断汽车行驶环境，对汽车驱动器以及控制单元下达指令的技术。也即我们常说的高级驾驶辅助系统（ADAS）。奔驰、宝马、沃尔沃都采用了这种技术。我们前期市场首推的自动驾驶标杆企业保千里和国外对标公司Mobileye都是此类技术的研发者。这种技术实现完全自动驾驶成本较高，通过传感器实现完全自动驾驶需要创建车辆环境的360度视图，必须配置更多的传感器组合。在谷歌汽车上使用的激光雷达系统（LIDAR）能提供360度成像，但其价格高达7万美元。

车联网是第二种解决自动驾驶的方式。这种技术对道路基础设施要求极高，通过车联网DSRC技术实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）的实时通信，这种方式部署快速，低延迟，可靠性较高。但该技术对基础设施及通讯水平要求较高，需要政府牵头进行大规模道路改造，信号一旦失效车辆行驶安全会受到威胁并且无法识别道路行人，动物，坑洞等信息。

考虑到汽车对安全性的较高要求，未来两种解决方案会并存，互补。现阶段ADAS技术更为成熟，已经进入大规模商用阶段。Mobileye以及保千里的产品已经受到市场认可，沃尔沃、宝马、奥迪、比亚迪、长安、广汽都在其车型上搭载ADAS系统。

ADAS是实现自动驾驶的必经之路，处于爆发期前夜

正如前文所述，ADAS是指利用雷达、激光、摄像头、传感器以及算法等多种技术分析汽车所处周遭环境，在碰撞或危险发生前就发出警报的主动安全系统。ADAS大大提高了车辆的行车安全，按照美国公路保险安全协会的估计,如果所有车辆都安装高级驾驶辅助系统，每年约有190万起车祸—其中包括1/3的高速公路致死车祸—可以避免。ADAS可以提供包括行人检测、车道偏离预警、夜视、交通标志识别、碰撞预警等多种功能。

ADAS系统不仅可以使车辆“了解”自己所处环境，同时可以将警报反馈到车身控制系统，在危险发生前让汽车做出反应，起到感知环境并控制车身的作用，从而ADAS是自动驾驶的技术基础。国际著名ADAS公司也纷纷公布自己的技术路线图，预计2020年之后自动驾驶汽车将会量产。

全球主流汽车法规体系推动自动驾驶技术发展

除了自动驾驶技术成熟，各国也纷纷出台法律推动自动驾驶技术发展。而美国弗洛里达州、内华达州、加利福利亚州、密歇根州已经对相关主机厂自动驾驶汽车进行授权。按照安全气囊，安全带等被动安全系统渗透率经验，在监管层介入后，一般5-7年即可全面铺开。

自动驾驶在中国市场有广阔空间

正如前文论述，ADAS将会在5-7年内迅速普及，进而推动自动驾驶技术的发展。但是 ADAS在中国的普及速度是否可能显著弱于国际水平？业界主要疑虑有二：一是中国当局是否会仿照国外同行强制要求ADAS系统的安装，如若没有强制安装，市场怎么保证？二是ADAS是否适用于中国市场。ADAS很多功能都必须在高速情况下才能激活，比如车道保持功能的启动条件一般要求车速在60km/h，还有考虑到中国车道拥挤情况，诸如行人与车辆碰撞警告等功能是否会起到作用。

我们认为上述担忧虽然属实，但是ADAS在中国有广阔的市场空间：

（1）C-NCAP（中国新车评价规程）一直以EuroNCAP为范本并向其靠拢，该组织也正在考虑将主动安全系统作为其评级的标准之一。更何况我国交通死亡人数以及百万车辆死亡人数远高发达国家，考虑到车辆的保有量以及产能逐年增多，具有使用主动安全系统进行“安全追赶”的必要性。

（2）截至2014年底，中国大陆高速公路的通车总里程达11.195万公里位居全球首位，相比于欧美等发达国家，中国有足够多使用ADAS系统的场景。

（3）不同于其他国家的情况是，中国的厂商有主动安装ADAS系统的动机。国产汽车厂商在传统的发动机、变速箱、底盘等方面的技术落后于国外先进汽车厂商，赶超难度较大；从技术追赶角度ADAS是国内厂商实现弯道超车、提高国产汽车的内在价值及科技形象的重要途径。

因此，ADAS作为自动驾驶技术的前导在中国市场具有广阔空间。

2. 车联网—生态系统应用平台，联通智能汽车“封闭空间”

车联网是汽车智能化第二个关键节点。自动驾驶技术将汽车从交通工具角色中抽离，并解放驾驶员的双手，让汽车成为会议室、客厅、书房等“封闭的空间”。而车联网将“封闭空间”联通，起到智能汽车系统应用平台的作用，通过V2V、V2I、V2C为用户创造出真正的价值。自动驾驶、传感器与电子化影响的是传统汽车的产业链，车联网更多的是影响价值链。

2.1 车联网包括V2V、V2I与V2C

车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车与车（V2V）、车与基础设施（V2I，I指Infrastructure）、车与云（V2C,C指Cloud）实现互联互通。

V2V（V:Vechile）—通过DSRC技术实现车车互联，有效降低事故发生率

当汽车与汽车能够主动沟通的话，将能大大降低交通事故的发生几率。比如在十字路口或者弯道盲点区感应另一方向车辆行驶状况；雾天、雨天测量前车距离本车距离以及驾驶速度。

V2V采用IEEE802.11p通讯协议，被称为DSRC（专用短程通信技术）技术。IEEE802.11p传承了Wi-Fi大部分的物理帧结构设计，包括OFDM发射，以及基本媒体接入控制(MAC)层协议，目前支持5MHz/10MHz/20MHz的带宽。相比一般的蜂窝网络，IEEE802.11p所能覆盖的半径并不大，在500m以内，但速度很快，达到毫秒级的运算，V2V系统每秒可以发送十次信息，每次发送包括车辆GPS定位，加速度，刹车状态，方向盘转角和车速等数据。

V2I（I：Infrastucture）—通过IEEE802.11实施车辆路况管理

车车通讯提升的是安全性，而车路通讯则大大地改善交通拥堵状况。通过与道路和周边基础设施通信，可以有效帮助交通管理部门实现交通路况管理，侦测附近道路的拥堵情况，绕开拥堵路段。同时，如前文所述，V2I通信与传感器和地图的结合是实现自动驾驶的重要手段。

由于IEEE802.11技术中连接认证过程耗时过长，而车辆与路边的网络基础设施所组成的通信链路是临时性并且安全性较高。为此，一般采用IEEE1609实现V2I。IEEE1609包括4个子协议，其中IEEE1609.1定义了资源管理，将远端的应用层与当前的车辆联系起来;IEEE1609.2为应用层和管理信息提供安全服务;IEEE1609.3是网络层;总体上，IEEE1609.4可以处理多信道通信。

V2C（C：Cloud）—通过Telematics打开汽车后市场泛服务

Telematics是通信(Telecommunication)和信息科学(Informatics)的合成词，是指通过内置在汽车上的计算机系统、无线通信设备、卫星导航装置、互联网技术等，来提供文字、语音、图像等信息传送的服务系统。Telematics一般使用3G/4G网络实现汽车（V）与网络（I）和云端（C）的互联互通，打开汽车后服务泛市场，将汽车产业链延伸并下沉。比如像安吉星、G-book、inkanet等汽车厂商的原厂Telematics系统以及腾讯路宝盒子以及百度CarNet系统等后起之秀。

2.2 车联网：打通数据链，延伸产业链，下沉价值链，参与者众多

车联网打通数据链，延伸汽车产业链

车联网将汽车产业链延伸。TSP(TelematicsService Provider，在现阶段车联网产业链居于核心地位，上接汽车、车载设备制造商、网络运营商，下接内容提供商。)将从车联网产业链核心转变为枢纽，上接汽车、车载设备制造商、网络运营商，下接内容提供商，数据在所有行业之间高速流动。

金融、保险、4S店与车队等行业将得到深度整合。车联网系统通过车联网数据，帮助主机厂以及4S店垂直各个环节的数据交换和共享。同时打通上下游数据交换和共享，包括汽车后市场以及二手车市场，使得数据连上的信息可以被深度分析和挖掘，例如保险公司利用车主行车数据进行车险定价。

车联网造成汽车价值链下沉，智能汽车价值链核心不在主机厂

车联网对汽车产业不是产业链的冲击，而是价值链的重组。车联网将汽车产业价值链延伸并下沉，传统主机厂从价值链的下游转变为“硬件提供商”，汽车服务后市场将被打开。传统汽车交通工具属性会逐渐弱化，车载信息服务、智能驾驶、汽车后市场泛服务将会成为智能汽车新蓝海。

车联网市场参与者众多，现阶段主机厂TSP系统装机量最大

从网络上看，车联网价值链是“端管云”三层体系。每一层都有众多市场参与者进入，整体市场发展方向已经明朗，但行业还未成熟。除了通信运营商掌控管系统，端系统与云系统传统主机厂和互联网公司竞争激烈。

前装市场目前主要是汽车制造商在旗下车型搭载自家品牌的车联网系统，前期免费，积累用户数量，培养用户习惯。汽车制造商在技术装置方面主要采用雷达（厘米波、毫米波、超声波）、相机（立体、彩色、红外）、传感器（雷达、激光、超声波）、摄像机等进行环境感知和识别，通过基于车联网的协同式辅助驾驶技术进行智能信息交互，结合GPS导航实现路径规划，注重机电一体化系统动力学及控制技术的研发。如宝马的iDrive、雪佛兰的MyLink、别克的Intellilink、凯迪拉克的CUE、福特的SYNC、丰田的G-book。

但由于现阶段车联网功能还处于初级阶段，无法实现V2V、V2I、V2C的高级功能，以防盗、安全性功能为主，缺少“杀手级应用”，导致用户存量较少。而在互联网大打免费策略的今天，车联网的收费模式也难以为继，使得续约率较低。即使是市场领先的安吉星续约率也仅在20%到30%之间，根本无法达到车联网所需的大数据功能。

因此，车联网进而智能汽车的发展必须要解决杀手级应用以及由谁付费的问题。这个问题的答案我们放到后面叙述。

互联网企业入局有望打破行业封闭，创造新的盈利模式

互联网企业在高度智能化数据分析和判断能力方面具有较大优势，纷纷进军车联网行业。

车联网发展最大阻碍在于汽车厂商系统封闭，没有统一标准，造成平台与其他行业信息割据，很难建立起可持续发展的创新模式与杀手级应用，反过来又造成了用户续约率较低，难以形成有效地数据积累，陷入恶性循环。互联网企业布局车联网，兼容多种车机有望打破行业割据状况，打造行业大平台，创造新的盈利模式。相比汽车前装TSP系统走总线，互联网公司一般选择OBD接口读取汽车数据，并通过USB或WIFI将手机界面“投影”到车机进行操控。提供的服务也一般是基于地图的LBS服务以及娱乐功能，属于初级阶段。

2.3 车联网是汽车智能化关键节点将向“云端”与“体验”发展

车联网是汽车智能化关键节点。车联网之于传统汽车，相当于操作系统与计算机硬件的关系，车联网为汽车智能化提供了网络接口，搭建智能汽车生态系统的应用平台，打通数据链，延伸产业链，下沉价值链。而自动驾驶以及电子化相当于计算机硬件，为智能汽车生态系统提供了硬件基础。

车联网正处于发展初期有广阔市场空间

正如前文所述，由于汽车行业割据，标准不统一，以及缺乏杀手级应用等原因。车联网还处于发展初期，续约率以及渗透率较低，同时车联网功能简单，与汽车智能化有一定距离。

而国际国内互联网巨头的入局以及主机厂拥抱互联网，共享中控屏有望打破行业割据局面，以及UBI杀手级应用的出现也将加快车联网渗透率。根据毕马威咨询，预计到2022年，车联网将覆盖90%的乘用车。

车联网将从“接地”走向“云端”（V2C）

车联网将从接地走向以基于云端的车联网平台为代表的应用。最主要的特点是，对NGTP进行了内置，与多种数据进行了集成，引入了四屏互动的概念。通过接入云端，可以实现事件采集的高扩展性，支持多种协议（AMQPS，HTTPS）；支持百万级设备的扩展；支持多种同类型设备接入；能够对常用的4种通讯模式进行预设；基于令牌的安全模型等功能。从用户体验出发，进行进行云平台的车联网架构将是大势所趋。

车联网将从安全控制走向体验应用

车联网的用户功能，将从传统的以安全为主“控制”走向以用户体验为主的“前台型”应用。现阶段主机厂前装TSP功能主要以防盗、安全功能为主。而互联网公司的入局将驱动应用型为主的功能，比如以阿里汽车APP为主，通过前装车联网和后装APP整合，打造买车、用车、养车的O2O应用。

3. UBI（Usage Based Insurance）—智能汽车杀手级应用

UBI解决了车联网谁付费的问题与传统车险业的痛点，是智能汽车的杀手级应用。其关键意义在于解决了车联网谁付费的关键问题，为车联网系统，用户，传统车险公司三方都创造了价值。如果说前面两章讨论的是智能汽车的必备条件，第三章就是如何走向智能汽车。UBI将会引爆整个车联网市场，带来车联网大规模普及。

3.1 UBI可以解决车联网核心问题及车险业痛点，是智能汽车杀手级应用

UBI（UsageBased Insurance）是基于车主驾驶行为以及使用车辆相关数据相结合的个性化保险产品。利用Telematics（车载信息服务）技术，保险公司实时监控里程、油耗等车辆数据，结合车主“三急”次数、违章次数等驾驶行为数据，通过大数据技术处理，评估车主驾车行为的风险等级，通过风险等级指数为每位车主提供定制化的保单，保费是取决于车主实际行驶里程、驾驶时间、行驶地点、具体驾驶行为等指标的综合考量。

UBI是基于PAYD与PHYD进行保费定价

车险定价主要有保额定价、车型定以及使用定价（UBI，UsageBaed Insurance）模式三种。我国目前主要是半保额、半车型定价阶段。UBI又分为PAYD（Pay-as-you-drive，按里程付费）以及PHYD（Pay-how-you-drive，按驾驶方式付费）两种。PAYD是两种类型中相对简单的一种。这种类是在车上安置GPS，基于被保险人驾驶里程数来收费。PHYD是使用OBD接口等装置来追踪一系列因素，除了里程，这些装置还能获取日期、时间、位置、速度、转弯、制动情况以及频繁并线行为等。

后装OBD UBI是现阶段UBI发展的主要模式

UBI根据模式主要分为前装/后装，嵌入式（TSP）/即插即用（OBD式）四种。每种模式各有优缺点,TSP可以获取车内全部信息并能保证数据安全，但是不具有便携性，无法识别司机，同时后装TSP成本最高。而OBD成本低，可以由司机随身便携带，但是数据量不高，在主机厂内部加密数据的情况下更是如此。现阶段后装OBD UBI为主要模式。

UBI有效解决车险公司痛点以及车联网付费问题 是杀手级应用

在车险理赔过程中存在两个灰色地带。首先，车险公司无法准确知道车祸细节，造成统一定价，为司机的道德风险创造了机会。驾驶行为在保险理赔成本中占有最大比例，具有高风险驾驶行为的车主，比低驾驶风险车主，理赔成本高出2.5倍以上，而高风险驾驶行为车主只占到20%不到。因此，在传统的车险定价模型中，实际上是低风险驾驶车主在补贴高风险驾驶车主。而这种道德风险的存在，反过来又限制了车险市场的发展。

另一方面，在车祸过后的理赔阶段，因为是客户从4S店维修，为4S店的道德风险创造了机会。4S店一般会选择比较昂贵的零配件为顾客维修，而客户由于有保险公司买单自然也不会过问，这反过来加重了车险公司成本。

UBI可以有效分析驾驶数据，帮助保险公司识别客户风险，破解车险领域黑盒子悖论，有效降低保险公司的综合赔付成本。而70%的“低风险用户”可以享受保费折扣，反过来提高了用户粘性，提升续保率。以美国最大的车险公司StateFarm为例，自2011年推出UBI业务以来，其承诺赔付率从2010年70.4%下降到2014年65.5%。而美国第二大UBI车险公司Allstate在2013年第三季度推出评测驾驶行为的DrivewiseAPP更为关键的是，UBI的出现解决了车联网的核心痛点，给出了车联网的盈利模式。在互联网免费大旗大行其道的今天，车联网系统的收费模式是难以立足的，这也造成了车联网系统的续约率普遍偏低。而UBI的出现可以有效解决由谁付费的问题，由于UBI可以极大的降低赔付率、赔付成本以及人员工资（主要是营销以及精算人员），因此，车险公司有动力去推动车联网的发展，与整机厂合作安装车联网车载设备。

更为关键的是，UBI的出现解决了车联网的核心痛点，给出了车联网的盈利模式。在互联网免费大旗大行其道的今天，车联网系统的收费模式是难以立足的，这也造成了车联网系统的续约率普遍偏低。而UBI的出现可以有效解决由谁付费的问题，由于UBI可以极大的降低赔付率、赔付成本以及人员工资（主要是营销以及精算人员），因此，车险公司有动力去推动车联网的发展，与整机厂合作安装车联网车载设备。以来，净保费和有效保险合同持续提升。

3.2 模型以及数据积累是UBI核心壁垒

UBI的核心壁垒在于数据积累与模型。对大部分采用UBI计算的保险公司来说，驾驶风险模型会用到20个以上的参数，包括车主驾驶的距离（里程数）、车主驾驶的质量（急加速、急刹车、转弯、调头）、车主驾驶的节点（驾驶的时间）、路况四方面。

由于UBI模型具有迭代更新的特点，因此数据量以及模型迭代次数至关重要。一般情况，成熟的UBI模型需要100万以上的有效数据，迭代时间超过6个月。据我们产业链跟踪的结果，国内能做到百万级数据量只有翼卡、Onstar、车宝、得润电子（其并购意大利UBI公司数据量应该也过百万）4家。（Progressive从2009年开始，用了6年时间用户数也只有250万）

保险公司利用UBI，会构建两个分析模型，一个是驾驶风险模型，一个是基于驾驶风险和其他风险的保险定价模型。驾驶风险模型是拥有车联网数据的企业可以进行挖掘的部分。最终的模型结果是给出用户评级，而保险公司基于评级进行车险定价。

由于数据量庞大且混合（规则、半规则），驾驶风险模型一般采用云的机器学习（MachineLearning）。

机器学习迭代由两部分组成。第一步进行云平台验证，在保险公司的协助下，从UBI的车主中选取出险理赔的红蓝匹配样本，抽取特征值，从而在云平台构建业务模型（神经网络/决策树等）；之后数据导入，进行云平台运算，校验模型和精算分析进行沟通，确定驾驶风险输出的可用性，并最终确定对驾驶风险影响的因子及其关系。

迭代过程的第二步是形成模型基准。根据云平台的验证结果，建立驾驶风险的评分模型明确和其他数据的（例如理赔）的集成和协同关系、建立通过驾驶风险进行骗保、客户分群的整体架构、研究其他UBI保险驾驶风险模型的实施路径，最终进行蓝图设计，明确驾驶风险模型完善实施的规划。

通过上述机器运算对大量数据反复迭代，不断提升模型的准确性。

3.3 车险费率深化改革 UBI成为智能汽车市场前哨战

2013到2015年是美国车险市场UBI快速推广期将带动全球市场发展

正如前文所述，UBI可以有效解决车险业核心痛点并解决车联网付费问题，自推出以来就得到迅速发展。2013到2015年是在美进入快速推广期。美国前10名的汽车保险公司都推出了UBI业务，有45个州至有10种UBI服务，最多的一个州推出了18种服务。

美国是最早推行UBI产品，自2009年Progressive推出UBI产品以来，市场迅速发展。美国UBI前4大公司市占率52%,HHI系数731.9（<1000），表明市场参与者众多，几乎所有的保险公司都涉足UBI领域。预计未来4年，欧洲和美国UBI市场年均增长率超过40%以上，同时市场将加速整合。

车险费率深化改革 车险信息共享平台（中国保信)UBI国内市场爆发指日可待

2014 年7月，保监会向各财险公司发布了《关于深化商业车险条款费率管理制度改革的指导意见（征求意见稿）》，2015年2月3日，保监会又正式印发《关于深化商业车险条款费率管理制度改革的意见》，决定于在黑龙江、山东、广西、重庆、陕西、青岛等省市正式启动车险费率市场化试点工作。《意见》出台，将“赋予财产保险公司一定的商业车险费率厘定自主权……最终形成高度市场化的商业车险费率形成机制。”为UBI的大规模推广奠定了监管基础。

《意见》出台以前，车险费率是由中国保险行业协会于2006年制定，2007年启用，分a、b、c三款。这三种条款在保障范围、费率结构、费率水平和费率调节系数基本一致，险企自行操作的灵活性较低，服务也趋于同质化。此次费率改革将会改变过去几乎完全参照新车购置价确定保费的模式，在新车购置价、车龄、座位数等因素为核心的现有车险定价模式基础上，针对消费者驾驶行为、违规记录、车辆零配件价格、维修成本等多种因素在市场规定费率之内自主确定车险价格浮动。

另外，全国车险保险信息平台已经由中国保险信息有限责任公司搭建完成。截至2015年3月底，车险平台覆盖全国35个省市、59家保险总公司、820家省级保险分公司。涵盖包括车辆信息、客户信息、承保情况、理赔情况等6大类信息。

UBI千亿级市场格局初显

UBI无论对车险公司、车联网企业还是用户（中国用户相对于隐私，更愿意选择高折扣）都具有价值，因此各大厂商都纷纷进入该市场。根据易观智库，中国UBI市场预计2020年达到832.8亿，5年间年均复合增长率139%，因此UBI市场是智能汽车下一个千亿级别的市场。（国内车险市场规模大概5000亿，按照美国20%渗透率计算1000亿的市场规模是客观的。）

大型车险公司一般选择与车联网企业或者汽车后市场企业组成由其主导的战略联盟。

中小型车险公司由于势单力薄，无法组成大型战略联盟，一般选择与成熟的UBI平台合作进行业务拓展。作为独立的UBI平台，可以快速积累数据，避免车险公司内部的利益纠葛（因为UBI本质上是取代精算师，对保险公司内部的利益冲击较大）。

国内做的最好的UBI平台是车宝，2014年7月上线后，累计认证用户超过400万（与前述有效数据并不是一个概念），安全驾驶里程超过1000万KM，覆盖527个城市以及9家保险公司。车宝公司免费提供硬件车宝盒子，车主只用选择未来一年内的里程：5000公里、10000公里、15000公里、20000公里、30000公里、50000公里，对应最高车险奖励额度分别是50%，40%，30%，20%，11%，10%。

4. 相关标的推荐

智能汽车即将重塑汽车产业，现在是智能汽车最佳布局阶段，挑选行业龙头与潜力股至关重要。我们梳理出自动驾驶、汽车电子、传感器、车联网与UBI方面具有绝佳投资机会的个股做整体介绍。

4.1 保千里—自动驾驶最佳投资标的，A股Mobileye

保千里极具创新精神和战略眼光。是A股自动驾驶与智能硬件标杆企业。公司近期公告拟募集19.89亿元用于布局汽车主动安全系统全网建设、商用显示系列产品建设、手机打令产业化、云端大数据服务系统建设、研发中心建设等项目，实施“智能硬件互联网”战略。

智能硬件方面，公司将销售智能硬件作为互联网的入口，构建后台云端大数据服务系统，不仅给客户提供单体硬件的功能，更让其享受大数据分析带来的专属化服务。公司不断向智能硬件生态系统方向发展，拓展盈利模式。

汽车主动安全系统后装产品已经开始放量，前装产品已经跟40家汽车厂商签署合作协议。公司是国内智能驾驶方向走的最快，将带动未来业绩快速增长。保千里在主动红外夜视方面处于国内行业领先者与开拓者地位，并且率先将主动红外夜视技术运用于车载主动安全系统。公司主动安全系统具有高性价、技术优势、先发优势等的核心竞争力，较深的护城河可以为公司带来持续稳定的高额盈利：

（1） 高性价比：汽车夜视核心技术原先由索尼、佳能等日系厂商掌握，夜视产品定价较高，奔驰、宝马、奥迪等车型夜视系统达到3-10万，对于国产中低端车型成本太高，而且国外夜视产品部分功能仍存在清晰度不够理想、可视角不能与车速同步等不足。

而保千里产品在满足一般夜视需求的基础上，在照度传感器、车道偏离传感器、行人探测传感器共同作用下，具有可视角与车速同步、强光抑制等主动安全功能，夜视可视范围达到400m，并能探测到150m以内的行人，可安装于各小、中、大型车辆。而保千里针对7万元起的汽车系列匹配不同性能1200~8000元的产品，国产车才完全消费的起。

（2） 技术优势：保千里拥有核心的激光夜视技术与主动安全系统智能技术。保千里拥有全面的近红外、中近距离激光夜视成像与处理技术，解决了全天候成像、双向高速移动高速对焦、消除激光散斑等技术问题，并且其自主研发的与车速同步的变焦技术、超强匀化红外激光光源技术解决了手电筒效应，将主动红外夜视技术顺利运用于ADAS领域。同时，保千里研发出拥有自主知识产权的人像识别技术，可实现复杂情况下的精准识别，识别率高于90%。100米范围内可同时识别、跟踪多个目标，广泛应用于汽车行人检测模组、车道偏离预警模组等。

（3） 先发优势：汽车安全领域一大特点是，产品导入期特别长，汽车厂商往往要经过长时间的反复测试才会采用某一供应商，并且已经选用很难更换，以Mobileye为例，其产品导入期长达7年之久，也就是说即使某个厂商具有同款产品也要等7年左右才会形成竞争（国内导入期要少于国外，但从营销到导入至少2年，并且随着监管严格导入期会延长）。而保千里已与比亚迪、长安、广汽、吉利、山东重卡等国内40多家汽车厂商签订合作协议，先发优势明显。

ADAS市场爆发在即，而10年之内完全自动驾驶的时代就会来临，我们有理由相信，拥有成熟的主动安全系统技术以及主动红外夜视技术的保千里将会成为智能汽车的标杆企业，享受市场爆发收益。我们预测公司15/16/17年EPS分别为0.18/0.28/0.42元，维持公司“买入”评级，目标价19.6元（16年70X）。

风险提示：ADAS市场增长不及预期。其他业务增速不及预期。

4.2 得润电子：并购国外UBI领先企业，UBI标杆企业

得润电子非公开发行不超过5,000 万股，发行价不低于57.83 元募集不超过28.9 亿元资金，资金六大投向为：FPC 产能扩建项目（10%）、USB Type-C接器建设项目（10%）、车联网平台建设项目（27%）、新能源及智能汽车硬件建设项目（22%）、研发中心建设项目（14%）、偿还银行贷款（17%）等。表明公司在巩固传统消费电子市场同时，积极进军汽车电子领域，成为国内智能汽车不能忽视的参与者。

除了通过二级市场募资，得润电子出资6,000 万还与上海尚颀投资、上汽集团、台州市金融投资有限责任公司等共同发起设立规模5 亿元（首期资金2.3 亿元）的并购成长产业基金，产业并购基金投向将重点聚焦于汽车产业链相关制造业升级、节能环保、医疗健康以及其它具成长性的战略新兴产业。

得润电子并购欧洲UBI巨头Meta。Meta采用OBD模式UBI，在欧洲以“硬件销售服务分成”方式占领市场。Meta拥有UBI核心竞争力，掌握百万级车主数据，且模型成熟。通过并购Meta,得润电子顺利成为国内车用传感器、车联网UBI、充电模块领导企业。极具稀缺投资价值。

在传统消费电子领域，得润电子收购信润电子，战略合作TCL，消费电子成长的到保证。Type-C与FPC等产品放量在即，增长可期。

我们预计公司15/16/17的EPS分别为0.38/0.53/0.84元，维持“买入”评级，目标价37.1元（16年70X）。

风险提示：Meta模型不适用与中国市场，消费电子萎缩等。

4.3 欧菲光—转型之王进军汽车电子

欧菲光是一家专注于移动互联智能终端的国际化平台型企业。公司主营产品为电容式触摸屏、摄像头模组、指纹识别模组等。2009年至2013年分别实现营业收入3.0亿元、6.1亿元、12.8亿元、39.3亿元、91.0亿元，四年增长超30倍。2014年实现营业收入194.8亿元，同比增长114.07%；实现归属于上市公司股东的净利润6.8亿元，比上年同期增长19.29%。

欧菲光最大的特征之一对产业的走势有深入的理解，每次转型都获得巨大成功。2002年，欧菲光开始研发生产红外截止滤光片，四年时间成为全球最大的厂家，占全球市场份额三分之一；2008年进入触控系统领域，2013年至今出货量保持全球第一，是全球最大的智能手机触摸屏供应商；2012年开始进入影像系统领域，仅用了一年多时间就迅速进入国内第一阵营，2014年微摄像头模组出货量达到了1.05亿颗，全球排名前列；2014年进入生物识别领域，仅半年有余就建成了中国最大的指纹识别模组工厂。

2015年公司制定了“互联网 ”行动战略，重点布局智慧领域。自2014年开始，公司已将智慧城市产业定位为公司未来发展的核心业务之一，经过一年多的探索和实践，目前公司已逐步完善行业领先的位置服务公共平台、物联网服务公共平台、电子商务公共平台、视频融合公共平台和大数据应用公共平台等五大能力输出平台，致力于发展成为国内领先的智慧城市一体化解决方案系统集成商。此外，公司成立车载事业部，紧抓车载电子等新兴市场发展机遇，布局车载触摸屏、360度全景摄像头和车联网应用等相关领域，加速国内外知名品牌客户开发和认证进度。

我们预计公司15/16/17年EPS分别为0.81/1.05/1.40元，首次给予“增持”评级，目标价32.4元（15年40X）。

风险提示：转型进度不达预期。

4.5 晶方科技—晶圆级CSP业内领导者，进军车载CIS封装

晶方科技主营业务为集成电路的封装测试业务，主要为CMOS图像传感芯片（CMOS image sensor）、环境光感应芯片、MEMS、指纹识别芯片等提供晶圆级芯片尺寸封装（WLCSP）及测试服务，主要应用于手机、相机、笔记本、安防监控、行车记录仪等领域。公司是大陆首家、全球第二大能为影像传感芯片提供WLCSP封装量产服务的厂商。

公司采用的WLCSP封装技术具有节约成本的显著优势，在行业内领先。一方面，WLCSP封装优化了产业链结构。能减少封装前合格芯片的测试环节，且在封装过程中无需使用基板，降低封装成本。其二，WLCSP封装成本是按照晶圆数量计算的，与切割后的芯片数无必然联系，而传统封装的封装成本是按照封装芯片个数计量的。因此，WLCSP封装成本随晶圆尺寸的增大和芯片数量增加而降低，而公司是全球唯一具有可量产12英寸WLCSP产线的公司，12英寸晶圆级CSP封装将会进入前期被COB封装占据的500、800万像素市场，对公司订单数有极大拉升作用。

同时，公司拥有一批国际知名半导体厂商组成的客户群，并与其建立了长期的合作关系。全球最大的CMOS影像传感器供应商豪威科技（OmniVision）是公司第三大股东，在自身财务下滑、大陆工程师红利与地缘优势以及豪威被国有资金背景的财团要约收购等因素下，将有大批订单从公司原有台湾封装厂商精材科技转移至晶方科技。

看好公司ADAS以及车联网对汽车摄像头的推动作用，未来单车多个摄像头，市场想象空间巨大。另一方面，车载摄像头是豪威科技增速最快的业务，有大量的CIS封装需求，而晶方科技的WLCSP是最适合豪威CIS封装平台。期待公司下一步动作。

维持“买入”评级。我们预计2015-2017年EPS分别为1.03、1.30和1.71元。豪威、索尼等大客户的订单向中国大陆转移，公司的12英寸晶圆级CSP封装在全球率先量产，我们估计2015年开始12英寸对利润的贡献将更明显，将开启未来2~3年的快速成长期，另外双摄像头如果成为行业趋势则将使得市场空间增加50%，所以公司可以享受一定的估值溢价，我们给予公司2015年45倍PE，目标价46.35元，维持“买入”评级。

风险提示：OV 的转单速度可能慢于预期、汽车摄像头封装技术研发不及预期等。

4.6 舜宇光学—已进入车载摄像头产业链并占据领导地位

舜宇光学是中国领先的光学产品制造企业，具备全面的设计实力及专业生产技术，公司在光学非球面技术、AF/ZOOM和多层镀膜等多项核心技术的研究和应用上处于国内领先水平。公司目前产品包括光学零件(玻璃/塑料镜片、平面镜、棱镜及各种镜头)、光电产品(手机相机模组及其他光电模组)和光学仪器(显微镜、测量仪器及分析仪器)。