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扩消费?看汽车

下半年理想、华为、小鹏等车企在国内多个城市陆续开放城市NOA,比亚迪凭借自研自动驾驶系统也宣告入局。为了形成软件迭代的数据闭环,一场城市竞赛已经全面铺开。

下半年汽车板块利好不断。随着购置税减免政策退出的延迟落地,以及销售数据的环比修复,板块整体迎来了一波行情。

根据同花顺,年初至今整车板块涨幅达到了20%,其中6-7月累计24%,两个月逆转了跌势。期间,汽车零部件涨了13.44%,新能源汽车涨了8.04%。港股新能源汽车指数更在短短两个月反弹了36%。

在恢复和扩大消费通知出台之前,关于鼓励汽车消费的具体政策已经先行落地,并且汽车市场从上半年由纷乱的价格竞争导致的低迷中走出,数据呈现回升态势,许多车企,尤其新势力销量环比恢复增长。

与此同时,汽车智能化取得重要突破,自动驾驶由L2向L3转型的奇点已经到来。

下半年理想、华为、小鹏等车企在国内多个城市陆续开放城市NOA(高级辅助驾驶功能),比亚迪凭借自研自动驾驶系统也宣告入局。为了形成软件迭代的数据闭环,一场城市竞赛已经全面铺开。

01 销量改善,基金加仓

迄今,七月份多家车企陆续公布7月成绩单。总体来看,7月份主流电动车企销量环比持续增长,反映了拿出销量刺激措施后的需求回暖。

见图,7月销量环比继续增长的有蔚来、深蓝、小鹏、极氪、零跑、长城新能源、理想、比亚迪、以及广汽埃安。

先说下“蔚小理”,降价后的蔚来销量终于来到了两万,理想销量再破新高。而小鹏这个成绩只能说差强人意,6月以来宣传动作频频,先是开启G6交付,再与大众达成重磅合作。

过万的销量虽然环比修复,但看小鹏股价的表现,首月G6的交付量应该是不及预期的,只有3900辆。尽管还在爬坡期,订单量已经有了好几万,按照以往车型的销售峰值,最终7000-8000辆/月的期望是要达到的,否则股价将会随着预期落空下调。

新车爬坡拉动销量增长的还有长城电动车,7月份长城新能源一共卖了28896台车,几乎是4月份的两倍,由于销量提振明显,公司股价自6月份以来节节攀升,涨幅超过了30%。

下半年比亚迪主打一个稳。由于高基数效应,销量环比增速(3.74%)有所减弱,但每月依然有万余辆车的稳定增量。二季度比亚迪就有多款新车上市,包括宋Plus、仰望、腾势N7、海豹DMI等,上半年国内市占率提升了6.6%至35.2%。

1-7月累计销量就达到151.78万辆,同时海外销量逐月攀升,7月出口销量已经突破1.8万辆,不过今年的销量预期是300万辆,意味着之后五个月要拿出平均30万辆的月销量水准,从去年销量表现来看淡季没有太大影响,但环比增速不能再掉下去了。

从持仓比例的角度看出,随着汽车对于拉动消费的重要性突出,该板块在基金配置的权重从20年三季度以来上升显著。22Q4以及23Q1配置率连续两个季度回落,在二季度随着汽车销量表现出不错的恢复趋势下,基金对汽车板块的配置比例又大幅上升。

根据Wind统计,对比Q1,二季度公募基金对汽车各个板块进行了加仓,比例环比上升了0.85%至3.88%。

持股方面,共127家公司获得基金持仓,数量和上季度环比持平。其中比亚迪(32.2亿)、拓普集团(25.9亿)、伯特利(19.9亿)、拓普集团(19.8亿)、星宇股份(14.1亿)持股市值增加最多;环比加仓股份最多的包括宇通客车、玲珑轮胎、长安汽车、伯特利、华域汽车。

02 扩消费,看汽车

下半年步入传统淡季,加上去年已经有较高基数,汽车销量增长有一定的压力,但这块消费在经济中占据着重要地位,也较容易靠政策来盘活。在扩消费纲领性文件出台后,预计将有覆盖面更大、多层次的刺激措施持续落实。

关于刺激汽车消费的政策较早落地,总理在召开会议时即指出要延续和优化新能源汽车车辆购置税减免政策,与市场预期遥相呼应。

6月21日财政部三部门即联合发布公告,对购置日期在2024年1月1日至2025年12月31日期间的新能源汽车免征车辆购置税,其中,每辆新能源乘用车免税额不超过3万元。

此外,5月国家发改委发表《意见》,关于推动新能源汽车下乡的具体政策得到了落实,6月商务部组织了“百城联动”汽车界和“千县万镇”新能源汽车消费季,用展销活动来盘活购车积极性。

6月份,产销数据的环比增长更进一步确立汽车板块修复反弹的信心。

根据中汽协数据,6月汽车销售262.2万辆,同比增长4.8%、环比增长10.1%;乘用车批发销量环比增长10.6%,商用车较疫情低基数同比增幅(26.3%)更加显著。

同时,此前比较担忧的库存水位同比减少了4.7万辆,6月汽车经销商库存系数为1.35,环比下降22.4%低于警戒线水平,进入了合理范围。随着国六B部分车型销售时间延迟到年底,库存压力有望缓解,下半年车企降价的意愿预计会低一些。

小鹏与大众的强强联手体现着国产品牌反向赋能外资巨擘的实力,实际上近年来中系车技术、品牌力在国人中的认可度逐渐增加,尤其在电动车领域,由市占率表现得出来,外系电动车难以轻易打入早已被国产车包围的市场,高端燃油车也处在日渐式微的境地,受到蔚来、理想的追击。

今年1-6月德日两大传统车系的市场份额进一步收缩,与之成为对比,国产车品牌份额由去年的47.2%提升至53.1%。在出口方面,国产品牌汽车成为了向外输出的中坚力量,上半年汽车整体出口量同比增长76.9%,出口金额翻倍增长。

尽管上半年大部分车企陷入价格战拉锯,对比去年低迷阶段依然有所改善,1-5月份汽车企业总营收实现了7.6%的正增长,利润同比增长26.4%。

随着价格企稳,车市逐渐回暖,汽车当前的库存位置有希望从“被动去库存”切换到“主动补库存”,并向上游释放出积极的增产信号,8月电池厂的排产预期反映出上游订单的恢复环比还在增长。

在政治局会议后,国务院出台《关于恢复和扩大消费的措施》再次强调了汽车作为稳定消费基盘,提高经济增速的关键大宗消费品地位。

其中对汽车提出了两点建议,一是要优化汽车购买使用管理:包括因地制宜优化汽车限购政策、全面取消二手车限迁、鼓励以旧换新、推进车位资源共享+利用等;其次扩大新能源汽车消费:包括优化充电基础设施体系建设与布局、降低电动车使用成本、支持新能源汽车下乡、延续和优化新能源汽车车辆购置税减免等。

近两个月关于刺激汽车消费的政策基调是明确且一致的,有望引导层次更丰富、覆盖面更大的刺激措施出台,政策推出至今,广深两市随即呼应,推动放宽“限牌”,以旧换新,实施购车补贴。

配合新车供给持续爬坡,即使步入淡季,下半年电动车整体交付量依然有望维持环比增长的态势。

03 城市NOA,车企新战场

真如李想所说,智能化未来将左右购车决定,目前推广城市NOA说明了国内车企正学着特斯拉加快跑通自动驾驶软件迭代的数据闭环,城市数量代表数据规模的广度和深度,一场新的竞赛已经开启。

上半年有关部门已经就L3商业化进行过表态。工信部副部长辛国斌在国务院政策例行吹风会提到了,将启动智能网联汽车准入和上路试点,支持L3级及更高级别的自动驾驶功能商业化应用。

车企为此进行着积极筹备。不同于在限定路段才能进行的无人驾驶试验,今年汽车公司在各大城市抓紧铺开城市NOA(领航辅助驾驶),将原来只能在高速路段使用的辅助驾驶功能带到城市核心路段,这对自动驾驶功能将带来质的改变。

根据小鹏的计划,上半年发布的XNGP智能辅助驾驶首发落地北上广深,预计下半年将在50座城市落地,明年将落地200座城市。华为的问界M5智驾版将在五座城市开放城区NCA智驾功能,Q3在不依赖高精地图的情况下将于15座城市落地;理想、蔚来、以及长城旗下毫末智行也相继准备铺开城市NOA。

铺设城市NOA对自动驾驶级别的提高发挥着关键作用。在L3级别下,核心驾驶员实现由人到机器的过渡,驾驶权作了交接,但还得做好随时接管的准备。

在复杂的城市场景里,车主只需在导航里设定好目的地,车辆可以全程辅助驾驶到达终点,在路上还可以做自行变道、超车、过红绿灯等操作,这是城市NOA的功能。

但城市交通路况相比高速,复杂程度可高了不止一个量级,对车企而言,这相当于把小孩送进了大学,让他自己学习专业知识,面对纷繁的状况,认知和阅历能得到更好的锻炼,继续培养下去他就能接管整辆车了。

理想的推广方式,是先在核心高频驾驶路段开启NOA权限,采集必要信息;用1-2周的时间根据车主数据来为某条路线开启权限,当越来越多车主的通勤路线开始纳入可用范围时,城市NOA的规模便会逐步扩散。

车企地推城市NOA有点当年外卖大战的味道,产品迭代的核心动力来自于数据规模。

自动驾驶软件的底层技术决定了数据在深度学习算法中的核心地位,引发质变首先需要积累里程数据。根据毫末智行CEO顾潍颢曾表示,训练出一个能输出高精度和准确度的自动驾驶大模型,自动驾驶测试里程数据需至少达到 1 亿公里。

增加城市试点可以扩大里程规模和数据广度,积累里程数据仍然依托有效配置汽车销量不断堆砌的保有量规模,其实整块数据闭环的连接点指向了销量,而且是有效供给。

为了大规模推广使用,车企采取了不同的定价策略,即使卖出自动驾驶标配的汽车,仍需要吸引车主高频次使用NOA功能。

特斯拉是一个明显的极端,重视软件订阅模式,为了销量甚至可以零利润卖车;小鹏、理想、比亚迪等车企则通过软件免费,吸引更多人选装配套硬件。

车企还需要足够的算力资源来支撑算法训练的需求。自动驾驶软件的底层算法是以Transformer为代表的大模型,数据量较大时要在大规模计算中心进行分布式并行训练,否则训练的耗时将无法接受。

特斯拉此前就购买了大量英伟达GPU来搭建首台超级计算机Dojo用于AI训练,据称能进行每秒110亿亿次浮点运算;而小鹏和阿里云合作在乌兰察布修建了一座数据中心,采用1600块英伟达的A100芯片,算力达到了每秒60亿亿次。

自动驾驶分为感知、决策、执行层,在城市路段,决策层制定策略的难度随着道路复杂性上升,这个复杂性体现在道路静态规则和其他车辆行人状态的约束。

以特斯拉为例子,学习成本建立在通过超算集群,百万车队的不断反馈迭代来学习驾驶经验,最终提高驾驶水平。特斯拉在2021 年已经在北美测试全场景的 NOA 功能,去年正式推广使用。

感知层采用纯视觉路线的特斯拉让行驶在道路上的每辆特斯拉汽车都成为了数据收集器,通过车载摄像头收集数据上传云端,形成庞大且真实的自有数据池,在自研FSD芯片和自动驾驶算法下实现软硬件的同步优化。

在训练过程中,Autopillot开启的“影子模式”完善了数据闭环的反馈环节,该模式下如果用户驾驶行为和Autopilot的决策对比不一致,场景数据就会被传导云端进行算法修正。目前FSD beta版本已经测试了3年,累计形式约3.22亿公里的里程。

相比特斯拉,国内高级辅助自动驾驶推进速度比较慢,前两年还只能在即定高速路和有限城市里铺设NOA。

自动驾驶软件作为商品服务有着排他性,但城市地推速度之快并不意味着某家车企在软件性能迭代上就*一步,或者份额*的意义不算特别大。销量更大的车企天然有着规模优势,光是里程数的积累就有更多的车在跑。

跑得更早,未来也可能跑得更快。与专研三电的传统车企不同,新势力们把更多的精力放在了电动车智能化体验的塑造中。未来影响电动车体验的*价值点或将聚焦在日渐成熟的自动驾驶软件上,当前对于新势力,是潜在销量再一次跃升的关键时点。

按李想的话描述,“就像你买了一个二三十层的楼房,它是有没有电梯的差别;未来在中高端市场,如果不能提供城市NOA,消费者就是买和不买的区别。”

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