王榮進：各位來賓、各位領導，大家上午好！

    非常榮幸在這次汽車資本論壇能跟證券日報一起發布這篇研究報告，這份報告由六部分構成，主要是總結我們對于NOA的一些理解，包括未來行業的趨勢。報告的最后有一個附件，這部分是我們在2023年年初、春節期間包括后來春節開工以后，我利用空余時間寫的對2023年新能源投資論點做的總結，從電動化、智能化做了一些總結。我待會兒簡單給大家介紹一下，也是對行業做一些前瞻預判，我們對2023年、2024年行業本身的投資熱點和方向做一些前瞻性的研究。這個方案主要是NOA的背景介紹、市場現狀、技術分析、投資機會包括挑戰與風險，包括附錄，這是我們年初總結的2023十大投資熱點。

    第一章背景介紹，城市NOA本質就是導航輔助駕駛。智能駕駛的發展，在2013年到2016年、2017年一些輔助的ADas功能，主要是ACC等開始。經過大概2018年、2019年幾年行業泡沫期的破滅，大家開始往ADas的方向前行，在2020年往汽車零部件的角度做ADas。包括往商業化落地，發展到今天，ADas已經到非常重要的時間拐點。有一句話這么說，NOA是ADas的上限，但是下游智能駕駛的下限，就是說智能駕駛相關的企業，就像我們打游戲打通關一樣，如果無法完成NOA的話，智能駕駛競爭的籌碼、門票就沒了，本質上可以理解為駕駛到了相對高級的階段，對落地包括成本控制各方面都是綜合性的要求。

    我簡單過一下城市NOA，以前是高速，現在到城區的自動駕駛，跟導航相結合，使得NOA能夠比較好地推行。目前主機廠對NOA非常重視，也是作為下一步競爭主要的籌碼，特斯拉比較早推出，國內像小鵬、華為都在推行NOA的落地，這塊是作為自動駕駛的制高地，只有在智能駕駛這塊有一定的積累，才會有更好的效果，今天下午的圓桌論壇也會就這個方向做一些探討。

    生產的現狀就是特斯拉推出了NOA，后來國內的新勢力小鵬也比較早推出NOA，包括蔚來、理想、長城等等都在推行NOA，大家希望能把握先機。這是一個NOA測算，這是我們結合一些數據，在2025年搭載NOA的一些車型，高速的話可能達到15%的裝機率，城區的話可能1%的裝機率，因為城區的復雜度比高速高多了。

    應用案例，包括華為等等這些公司作為重點在推行。特斯拉應該是比較早的，它的HW3就有這個功能，2023年下半年升級為HW4開始商業化落地，之前特斯拉官方關于落地方面已經有明確的官方預期。小鵬汽車也在2022年9月份推出了NOA，現在開始大規模商業化落地。我前幾天在關于小鵬未來的NOA論壇上提出了非常宏大的計劃，初期在11個城市，下一步會積極推廣他們NOA的落地。包括蔚來汽車叫OP，本質也是一樣的，包括理想汽車也是2023年下半年開始行動，前幾天他們也有一些具體的細則。華為和別人合作，把相關的NOA功能也植入進去。

    應該說2023年被稱之為NOA元年，大家對這塊都非常重視。

    技術層面有一些問題，CornerCase問題難以全部解決，高速上簡單一些，其實城區是非常復雜的，比如一些小動物突然跑出來，都會對智能駕駛造成一定的干擾，包括有些道路的養護等突發事件，導致城區NOA比較麻煩。而且在代碼部分的數量也大幅提高。在高速這塊，它的代碼和程序，比如相關的預測、控制，代碼要增加100倍。包括用戶體驗也有需要優化的地方。還有成本層面的問題，NOA基本是標配，雷達、攝像頭得有多個，在這個角度，成本居高不下，還需要進一步降低。

    第三章技術分析。NOA大模型是非常重要的，此外，包括AI芯片、地圖，這都是能夠使NOA順利落地的重要因素。

    應該說AI大模型能夠賦能城市NOA的功能，包括BEV，人工智能。

    這是大模型大概的原理，就是把數據進行標準化，或者以寫代碼的方式格式化，格式化以后進行統一的標注，使得它的融合更加順暢，而不是原來的通過攝像頭、雷達拿到數據，第一端口不夠。第二時序這塊。通過大模型盡可能標準化，在數據的一致性和時序上也能夠達到很好的結合。包括自動標注這些也是和大模型密切相關的。還有激光雷達在城區輔助駕駛是非常重要的感知端。

    關于特斯拉的激光雷達，大家有一些爭論，因為特斯拉比較特殊一些，它當時推智能駕駛的時間點，在當時還是不成熟的。當時特斯拉為什么一開始選擇1865的電芯？當時是存在沒有更好選擇下的不得已的選擇，從電池也好，包括智能駕駛也好，在技術發展的NOA階段，它會進行一些優化，比如特斯拉現在開始用一些方格的電芯，某一天特斯拉也可能會選擇激光雷達，我覺得是隨著技術衍變而變化的。第二點特斯拉的視覺和數據量短時間能夠足夠支撐目前的使用，但是它的技術迭代速度包括數據積累量，這是目前大部分車企沒法比擬的，這個問題上，大家還是以傳感器為主要的融合點，包括攝像頭、激光雷達等的融合。

    這是目前裝載NOA簡單的概括。AI芯片也驅動了大算力，往這個方向發展。不僅僅是算力提出的要求，對它的架構也提出要求，我們了解國內有一些做自動駕駛系統的公司，它的架構在2015、2016年階段的架構，導致芯片算力會有天花板?，F有體系整個架構重新設計，然后在此基礎上重新規劃，這些都是密切相關的。

    還有高精地圖的短板，地圖還是有一定的參考作用，我們拿一個物體的時候只是作為輔助的參考，不是作為主要的，只是作為驗證的方式，以前是依賴地圖，現在是輕地圖，就是一個交叉驗證。國內還是“重感知+輕地圖”的方式。

    第四章政策環境。包括起步階段到十一五有進一步的發展，然后示范運營階段到蓬勃發展階段，然后從科技人員角度進行戰略指導，前面幾位專家也作了總結，包括后來在一些科研補貼方面做了相關的試點，在2014年、2015年國家有財政補貼，再到一些充換電的優惠政策，包括牌照等等，應該說國家出臺了很多支持政策。然后在L3這塊，2022年下半年和2023年上半年國家對智能駕駛出臺了很多政策，地方政府也紛紛跟上，目前在這個階段，市場熱度還是比較高。

    我們總結了全球在這塊的發展態勢，美國還是追求單車智能，也開始逐步重視智慧系統。無論是余教授還是鄔總，講到中國現有特征可能更加適合發展車路系統，有一些社會效益。然后歐洲采取智能化網聯化雙管齊下的方式，日本無論是智能化還是網聯化相對偏落后一點，在一兩個月之前，我見到一批從東京回來的朋友，日本企業對這塊競爭比較慢一些。我們對歐洲和日本簡單做一個總結，還有一些政策導向。再就是相關的政策。

    第五章投資分析。智能駕駛、能源安全、智能交通、車路系統有一些相關的投資機會，比如智能駕駛帶來一些投資機會，包括像能源管理、智能駕駛技術、大模型的應用，包括交通系統，地圖、數據的分析挖掘等等。

    這里對投資分析做了簡單的梳理，投資建議包括路端、車端、基礎設施、AI供應商，從單車智能到車聯系統相關的結合。我們有一個觀點是，如果中國在車路協同或者車路云領域形成體系化，未來有沒有可能隨著“一帶一路”的發展，往全球化推進，我們覺得這塊也是可以預期的，所以也是有對外輸出的可能性。

    風險包括數據的隱私、技術依賴、監督與政策變動、技術實施失敗、市場接受度。

    我簡單把2023年初寫的投資熱點過一下。電動化，我們講了復合集流體包括分布式驅動等等，復合集流體是這個市場非常重要的熱點，銅箔鋁箔，包括特性，滲透率、市場容量等等。納電池是鋰電池的補充，國內也比較關注，包括一些工程機械、特殊場景的儲能也是比較重要的應用場景，這里也會存在一些投資機會。后面談到的固態電池，在下一波電動化是非常重要的籌碼，固態電池在一些消費電子以固態的形式或者半固態的形式使用，全國還面臨一些技術挑戰，里面的硫化物等等包括半導體，我們對這塊也做了簡單的分析，包括分布的驅動。比亞迪推出來之后，我們覺得在現有體系是新的發展機會，可能有一些投資機會，也做了一些梳理，當時查了比亞迪相關的專利，他們在分布式驅動領域已經有不少的技術積累。

    智能化部分域控制器。比原有3D更豐富，彌補了原有3D雷達不足的地方，我們當時投資了物流科技，他們目前是處于遙遙領先的地位。包括雨控制器，下一步可能成為一個熱點的底盤域，我們也做了一些梳理，做了大概的分析。

    然后在線控底盤連續多輪投資了余老師參與孵化的同馭科技，同馭科技的老總也在現場，我們判斷是非常重要的一個方向，我們看好這個團隊的背景下，多次連續投資。

    對未來ENB新的路線也做了探索，關于汽車半導體，包括存儲芯片、模擬芯片等等也做了梳理，簡單做了總結分析，包括以太網未來高速傳輸的芯片等等也做了梳理。

    我們對特定場景無人駕駛也做了梳理，對多個不同場景也做了梳理，這個賽道我們做了好幾年，一直在密切觀察過程中，從商業化角度、成本等等方面來看，具備了商業化的爆發點。

    這是我簡單跟大家匯報報告的主要內容，謝謝！