北京车展亮点大盘点：国产品牌熠熠生辉，智能化浪潮奔腾不息

本期内容提要:

参展车型回顾：自主品牌星光闪耀，合资品牌电动化提速。北京车展正式闭幕，参展车型中全新车型近半数，SUV车型热度高。分品牌看，国产品牌首发车型新能源渗透率高，其中增程式、插混等混动车型为发力重点，问界、比亚迪、腾势、方程豹、仰望、深蓝、长城等品牌都推出了增程/插混车型。豪华、合资品牌电动化加速。以奔驰、宝马、保时捷为代表的豪华品牌电动化加速。燃油车型方面，大众实现主力车型换代进一步巩固燃油车基盘；福特品牌发布的烈马、野马则分别在硬派越野、跑车市场延续了燃油车生命力。

①以中大型SUV为主的细分市场加速推出新产品。根据杰兰路统计，车展前后上市及预售的新车共有75款，其中中型、中大型SUV共有20余款车型上市。我们认为在理想取得成功后，众多车企纷纷在中型、中大型SUV市场加速扩张版图，车型价格也进一步下探，东风奕派eπ008、零跑C16等新车型有望将中大型SUV起售价降至20万左右。相较于SUV，轿车、MPV等市场“内卷程度”较低。

②国产品牌开始涉足高端轿车赛道，享界S9、腾势Z9GT、仰望U7正面挑战BBA。高端轿车领域仍难有国产品牌对56E（宝马5系、奥迪A6、奔驰E级）、78S（宝马7系、奥迪A8、奔驰S级）发起真正的冲击。我们认为在高端轿车领域，品牌认知与消费者粘性大于产品力，相较于BBA等传统豪华品牌，国产品牌总体仍略有劣势，但华为赋能的问界M9、比亚迪旗下高端品牌仰望U8都证明了国产品牌具有冲击高端的实力，对于国产品牌而言，高端轿车仍是蓝海赛道。

③产品力为基+互联网流量思维，小米汽车破圈效应显著。根据小米汽车公众号消息，从4月3日首次交付起，小米SU74月份已完成交付7058台。截止4月30日24时，小米SU7锁单量达88063台，其中女性购车占比28%，BBA车主占比29%，苹果用户占比达52.5%。凭借出色的产品力，小米汽车交付正快速爬坡。小米汽车作为北京车展最热门的品牌之一，车展期间展台累计接待超15万人，我们认为雷军、李想、李斌等互联网领域出身的创业者选择造车，一方面能在一定程度上助推中国汽车在智能化与产品定义层面实现突破，另一方面，他们从幕后逐渐走向台前也有助于为产品积累关注度与影响力，进一步将出色的产品力转化为实际交付。

技术突破：华为智能汽车解决方案新品牌“乾崑”发布，端到端智驾方案快速迭代。

①华为智能汽车解决方案新品牌“乾崑”发布，开启智能驾驶规模商用元年。2024年4月24日，华为举办了华为智能汽车解决方案发布会，发布新品牌“乾崑”。该品牌定位智能汽车解决方案品牌，新品牌“乾崑”以智能驾驶为核心，涵盖乾崑ADS、乾崑车控、乾崑车云等解决方案，与“鸿蒙座舱”并为华为智能汽车解决方案的两大核心品牌。发布会上共发布了包括ADS3.0、4D毫米波雷达、鸿蒙座舱、乾崑车控、乾崑车载光、乾崑车云3.0在内的十大新品。华为车BUCEO靳玉志表示，2024年底搭载华为智驾系统车辆会累计超过50万辆。

②智能化增量赛道齐发力。1）端到端智驾方案快速迭代。尽管特斯拉缺席北京车展，但FSDV12所搭载的端到端方案正为智驾迭代带来冲击。车展期间多家车企&供应商发布端到端方案：华为乾崑ADS3.0全新架构采用PDP（预测决策规控）网络实现预决策和规划一张网，从而实现类人化的决策和规划。小鹏AI天玑系统全球首发，宣布将量产上车端到端的感知和规控模型。长城魏牌蓝山智驾版搭载SEE一体化智驾大模型，实现无图全国都能开。极氪、理想、小鹏、比亚迪以及极越已确定与NVIDIA将以NVIDIADRIVEThor平台为基础进行合作，将支持包括端到端在内的大模型的部署。商汤绝影面向量产的端到端自动驾驶解决方案UniAD在北京车展上完成上车演示首秀。元戎启行正式对外展示了其即将量产的高阶智驾平台DeepRouteIO。2）算力、感知能力持续升级。地平线、黑芝麻智能发布了全新的智驾计算芯片；禾赛、速腾聚创激光雷达性能持续升级，价格持续下探。3）AI大模型上车。车展前后蔚来、小鹏、理想纷纷推出AI大模型，基于用车、娱乐和出行等场景的训练，车载大模型在逻辑推理、记忆网络、语言理解、知识问答和文本生成等方面具有强大能力。

投资建议：今年1-4月汽车行业表现较淡，消费者观望氛围较强，展望5月后市，我们看好随着以旧换新细则的出炉，需求全面释放带动行业β有望拐点向上。整车建议关注【比亚迪、长安汽车、赛力斯、北汽蓝谷、长城汽车、吉利汽车、理想汽车、零跑汽车】等自主与新势力企业，零部件建议关注绑定强势主机厂及高景气赛道的龙头公司，如华为汽车产业链【拓普集团、沪光股份、信质集团】等，小米链【无锡振华、模塑科技】等，理想链【博俊科技、秦安股份】等，以及其他细分赛道龙头【福耀股份、星宇股份、伯特利、爱柯迪、继峰股份、新泉股份】等。

风险因素：汽车需求恢复不及预期、汽车智能化落地不及预期、零部件年降超预期、外部宏观环境恶化、原材料价格上涨等。

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