國信證券唐旭霞:汽車行業(yè)中期投資策略,行業(yè)有三條增長曲線
近日Wind3C會議上,國信證券汽車行業(yè)首席分析師唐旭霞帶來《汽車行業(yè)中期投資策略:把握出海和產(chǎn)業(yè)升級機遇》主題分享,嘉賓認為,在當(dāng)前總量紅利淡化背景下,看好的是產(chǎn)業(yè)周期帶來的汽車板塊行情,上一輪經(jīng)歷過SUV產(chǎn)業(yè)周期、電車產(chǎn)業(yè)周期,下一輪我們可以期待的是電車持續(xù)出海,提升全球市場份額和競爭力,認為汽車行業(yè)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(yè)的成長點我們列了三點。其實要講增長又回到汽車的產(chǎn)業(yè)背景,因為汽車行業(yè)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(chǎn)品的滲透率提升。2015-2017年階段,看SUV新產(chǎn)品滲透率提升,在2020-2022年階段看的是電車新產(chǎn)品滲透率提升。
今年新能源車國內(nèi)滲透率我們估計能夠突破35%。往后看國產(chǎn)品牌在新能源技術(shù)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(chǎn)品,機器人產(chǎn)業(yè)鏈順接車端產(chǎn)業(yè)鏈的邏輯。全球份額國產(chǎn)品牌占比不到20%,遠低于國產(chǎn)品牌在國內(nèi)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(fā)現(xiàn)國產(chǎn)品牌新能源乘用車在全球新能源乘用車?yán)镎急仍?0%以上。
其實中國汽車產(chǎn)業(yè)承接歐美日車企的生產(chǎn)20多年,我們產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)線的自動化水平、工人的效率、工人的素質(zhì)都已經(jīng)比較高,在產(chǎn)品力上已經(jīng)不輸于合資外資品牌。同時國產(chǎn)品牌有很強的成本優(yōu)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(chǎn)品牌彎道超車的機會。原來燃油車時代卡脖子的變速箱、發(fā)動機,在新能源車時代也變成了我們優(yōu)勢的“三電”產(chǎn)業(yè)鏈,在后續(xù)看好國產(chǎn)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(chǎn)品牌滲透率提升的重要產(chǎn)業(yè)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(shù)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(xiàn)供給創(chuàng)造需求的新一輪產(chǎn)業(yè)革命。
我們覺得新一輪技術(shù)驅(qū)動的景氣度行情有四個要素,一是技術(shù)底層突破;第二是爆款產(chǎn)品出現(xiàn);第三是可持續(xù)跟蹤的數(shù)據(jù),第四是海內(nèi)外行情共振。
其實AI這輪是基于谷歌的自注意力模型發(fā)展出來Transformert再應(yīng)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(yīng)用在感知層面,使得現(xiàn)在汽車感知可以脫離高精度地圖的限制,這是底層的技術(shù)突破,在于 BEV+Transformer的大模型上車。第二是產(chǎn)品層面,高級別自動駕駛車型陸續(xù)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(xù)推出智能駕駛上大模型的車型。如果技術(shù)底層變化,然后爆品產(chǎn)品出現(xiàn),很快消費者就會出現(xiàn)正反饋,行業(yè)的滲透率水平就會快速進入到提升狀態(tài)。現(xiàn)在有可持續(xù)跟蹤的數(shù)據(jù)去印證滲透率的提升,但現(xiàn)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(biāo)準(zhǔn)化的智能車定義的數(shù)據(jù)出來。
(圖片來自國信證券)
第四、海內(nèi)外行情共振。我們復(fù)盤上一輪電車發(fā)生海內(nèi)外行情共振的時間段。2020-2021年,特斯拉和國內(nèi)比亞迪、小鵬新勢力發(fā)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(yè)跟國內(nèi)新車企發(fā)生行情共振。
現(xiàn)在汽車智能化具備了技術(shù)底層突破,爆款產(chǎn)品出現(xiàn)。可持續(xù)跟蹤數(shù)據(jù)和海內(nèi)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(chǎn)業(yè)鏈投資新機遇 //
最后一個增長點是機器人。這條線也是技術(shù)變革帶來的新品滲透率提升,供給創(chuàng)造需求的產(chǎn)業(yè)新革命。之所以會成為汽車產(chǎn)業(yè)下一輪發(fā)展主線根本原因是汽車和機器人的產(chǎn)業(yè)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(zhuǎn)向零部件這些大結(jié)構(gòu)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(fù)雜工況的要求比較高;和機械零部件比較,汽車零部件量產(chǎn)能力更強,所以汽車零部件是一個最好的承接機器人行業(yè)的產(chǎn)品。
另一方面,機器人行業(yè)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(yè)業(yè)務(wù)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(guān)零部件公司在給特斯拉做機器人關(guān)節(jié)總成的送樣。特斯拉的車端產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)怯邢M蔀楹罄m(xù)機器人產(chǎn)業(yè)鏈的參與企業(yè)。
最后,機器人的算法架構(gòu)和車端相似,都是基于Transformer底層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型機器人做訓(xùn)練,而且特斯拉都是在新建的Dojo數(shù)據(jù)中心去訓(xùn)練機器人和智能駕駛車,這里面是可以幾乎平移過去。訓(xùn)練所采集的數(shù)據(jù)可能不一樣,但是整個架構(gòu)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(shù)迭代、政策催化加持下有希望加速發(fā)展。
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