AI浪潮席卷全球，很多下游应用领域都受到追捧，游戏、传媒、广告、办公、教育行业，股价涨幅一轮高过一轮。
但要说真正的星辰大海，还要算在汽车领域的应用--自动驾驶。
这是一个万亿级别的大应用，也是极具颠覆性的应用，解放的不仅是司机的双手，更是一系列产业的变革和创新。
遥想当年，汽车横空出世，所引起的变化，包括交通网络基础设施、汽车制造产业链，以及由汽车所衍生出来的大量的关于工作、学习和生活的新需求，重塑了整个人类社会。
汽车业百年来最重要的一次变革，已经来到眼前，电动化只是上半场，而且大概率已经走得差不多，智能化的下半场，才刚刚开始。
这里面蕴含的“金矿”，远远比电动车大。
自动驾驶在两年前曾经有过疯狂的炒作，但由于处在讲故事阶段，商业化还不明朗，所以最后又掉了下来，而且直接埋了一众自动驾驶初创公司。
但如今，商业化的脚步正一步步靠近，这一次，很可能不一样了。
01政策催化
自动驾驶的商业化，一直被人诟病的，除了技术层面，就是相关的政策法规的不明确。如今，国家在这块动作频频。
6月以来，如同春风拂过解冻后的沃土，自动驾驶领域从政策到产业刺激不断，结合市场反应，主要是为自动驾驶向L3标准跃升而提前“预热”。
最早是特斯拉这条“大鲇鱼”的入局传闻，马斯克来华时，有关将FSD Beta向国内市场开放测试的流言不胫而走。
尽管官方对此辟谣了，但考虑到特斯拉已经向中国布局了大量可以升级到这项功能的汽车，在华为、小鹏一前一后铺开城市辅助驾驶功能后，一旦给予特斯拉测试资格，中国马上将成为自动驾驶竞争最激烈的红海市场。
6月21日，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。“相信在不久的将来，更多有智能化水平的产品会跑在路上”。
市场都认为这是在给L3标准落地铺路，早前华为智能汽车CEO余承东也表示，L3级自动驾驶标准预计于6月底发布。
为什么L3落地会引发这么大的轰动？
自动驾驶分为五级，L3被认为是从辅助驾驶到无人驾驶的一个分水岭，而目前上路行驶的车辆普遍都是L2。
L2大部分时间仍然需要驾驶员来操作，只在少数路况下手能够暂时脱离方向盘，到了L3刚好反过来，因此它的应用也就标志着驾驶权将从人移交给自动驾驶系统。
允许L3上路将加速汽车智能化水平提升，就像终于把小孩送进了大学，他自己要学习专业知识，独立面对社会百态，认知和阅历将得到更好的锻炼。
车企在这方面更是频频给出新的动向，结合政策铺路，这次可能不只是噱头，而是将形成新的竞争焦点，加速智能化级别渗透。
尽管L3还未全面施行，国内多家车企也已经在积极铺开城市NOA（领航辅助驾驶）。而特斯拉的FSD，在经过多年的频繁跳票之后，马斯克宣称已经越来越接近“chatGPT”时刻。
之所以今年车企抓紧在各大城市铺设NOA，除了营销方面引起潜在用户关注的考虑，当前电动车市场内卷严重，车企想要拿自动驾驶作为卖点，必须要提升全场景驾驶的实力。
各家落地NOA的技术路线不同，城市交通路况相比高速，复杂程度高了不止一个量级。不但要求更高精度的感知硬件，还要具备更高算力的芯片和复杂的视觉感知算法。如果硬件算法跟不上，那就还需要高精地图来当辅助，要么和地图厂商合作，要么自己去购买地图测绘资质。
上月，工信部等五部门印发《制造业可靠性提升实施意见》，提到汽车行业时，从感知层，决策层到执行层，几乎把自动驾驶应用所需要的技术挨个点了一遍。
L3如果能够落地，意味着离完全自动驾驶又近了一步，各种高端配套的需求也会就此打开。
新的政策出台，不能说安全扫清了障碍，但也确实为自动驾驶的商业化铺平了道路。而AI技术的不断突破，也大大加速了自动驾驶的商业化进程。相关汽配环节则会大大受益，市场就在反映这个逻辑。
02大幕已经拉开
电动车是上半场，智能车是下半场，是新能源汽车业内外的共识。
6月电动车销量走出了之前的低迷，按乘联会口径，零售量大概在67万辆左右，环比增长了15.5%。上个月国6B政策及时延期执行，让笼罩在消费者头上的乌云终于消散，购车信心又回来了，电动车渗透率加速爬升，目前已经达到了37%的水平。销售的回暖，在加快电动车普及的同时，也为自动驾驶商业化积累更多的基础用户和数据量。
从时间上看，国内的电动化上半场，基本已经走过了。无论纯电还是混动，小型轿车还是SUV，甚至各个价格段的电动车都挤满了车企，电动技术迭代速度放缓，领先车企迟早会失去这种先发优势。而像锂电池这类主要构件的出货量也已经出现增速放缓的现象，随着产能过剩竞争逐渐加剧。
而自动驾驶等级提升，相应的软硬件配套却展现出更高的增速。根据Yole，到2027年与自动驾驶有关的激光雷达预计约出货19.4万颗，22-27年复合增长率将达到87.1%。
虽然过去五年，围绕三电技术突破，中国实现了“弯道超车”，建立了完整独立的电动车产业链，在主要零部件的制造加工上做到低成本高质量的输出，也涌现了一批像宁德时代、汇川技术这样实力不俗的配套龙头企业，它们的股价在五年里翻了数倍。
但在新的下半场，如果无法在自动驾驶技术上领先，那前期积累的优势很可能不堪一击。因为电动化本质上还是制造业，而智能化则是软件，是AI。
正如智能手机，中国的出货量是世界第一，也涌现出华为、小米、OV这类排行榜前列的公司，但是最赚钱的软件操作系统和芯片，中国并没有赚到什么钱。
要知道，未来汽车绝对不只是一个代步工具，还会是下一个智能应用，流量入口，AI机器人。马斯克就很明确地为特斯拉定位：我们不是汽车公司，而是一家AI机器人公司。
所以，随着未来L3级标准陆续出台，未来智能驾驶的竞争窗口必将会扩大，车企铺开城市NOA和获得无人驾驶运营的测试资格，得益于从政策到行业技术发展的互相配合，也为智能化方向酝酿一波新的行情作了铺垫，未来这个领域，很可能会产生比宁德时代、赣锋锂业更牛的公司。
03“钱”途无量的领域
既然新能源汽车的下半场已经开始，哪些方向“钱”途无量？
首先，智能化的核心就是自动驾驶，围绕这个概念而铺排出来的产业链是首选。
硬件方面，最有价值的，一个是感知部分，也就是摄像头、激光雷达、毫米波雷达等等，相当于汽车的眼睛，这块已经形成了一个比较成熟的产业链，可以选择的概念股也不少。
如联创电子，做汽车摄像头的，已经成为国产特斯拉的供应商，还有从智能手机产业链转过来的舜宇光学。另外，日韩和中国台湾地区的摄像头公司也是非常有竞争力。
至于激光雷达，这个主要取决于自动驾驶公司所选用的路线，如特斯拉是纯视觉路线，激光雷达就不会出现在它的车上。更重要的是，马斯克曾经发表过抨击激光雷达的言论，认为这就像给一个四肢健全的人一把拐杖。
言外之意就是，激光雷达完全是多余，除非你确实“腿脚不灵便”。特斯拉能够有这样的底气，还是源于它对自身算力、算法和数据量的自信。此外，激光雷达过高的成本，也是其一直商业化进展缓慢的重要原因。
所以，对于全球最大的电动车公司，激光雷达基本无法赚到它的钱，这对于激光雷达行业来说不是好消息。
当然，采用激光雷达的公司，也并非实力不济，因为它们有高精地图辅助，这类企业对于激光雷达的采购量就会非常大，这类公司的代表是google和百度，以及采用这种路线的车企。纯视觉路线对于算法和数据的要求非常高，可以预见的是，除了特斯拉意外，其他厂商要走这条路将非常困难，它们大概率是离不开激光雷达的，所以激光雷达的市场需求也不会少。
激光雷达的上市公司相对要少，一级市场倒有不少，有兴趣的朋友可以查看我们前期的文章《激光雷达，自动驾驶赛道的新宠儿》。
感知部分之后，到了算力，其实说的就是芯片。主要也分两派，一派是特斯拉的自研FSD芯片，另一外则以AI芯片巨头英伟达为主，特斯拉以外的厂家基本都采用英伟达的orin平台。国内也有一些追赶者，如百度、寒武纪、华为，都在研发自动驾驶芯片，但相对而言，差距还比较明显。
芯片这块处于高度垄断型的行业，最后能够跑出的一定是少数，所以要选择投资对象，不是一件难事，只要抓住实力强大的龙头公司即可。自动驾驶严格意义上也是属于AI，是AI在汽车领域的应用，AI芯片的绝对老大英伟达，其实也是自动驾驶芯片领域的绝对老大。
可以说，投资自动驾驶芯片，抓住英伟达就可以了。而在中国，会多一个逻辑，那就是国产替代，所以国内领先的自动驾驶芯片厂，在资本市场上也会受到关注。
除了硬件，软件部分也是非常重要的领域，对应的算法和数据。全球来看，实力比较强大的公司，有特斯拉和google，国内有华为和百度。这个领域其实也是巨头垄断的领域，也只有巨头，才有足够的资金、人才和研发实力，去做这样的事情。
所以，算法方面的投资其实很简单，抓住几个巨头即可。
从自身价值以及商业化潜力来看，软件和芯片是核心中的核心，也是能够带来最大商业价值的部分，其次是摄像头、激光雷达这类感知零部件。因为前者适用于软件和芯片的估值逻辑，而后者只是制造业的估值逻辑。
但不管怎样，这些都处于刚起步的阶段，后面的星辰大海，还远着呢。
04结语
在过去两年的新能源汽车，主要围绕电动化做投资。
所以，锂电池、锂矿等产业链迎来爆发，并产生了宁德时代、赣锋锂业这样的大公司，但是，现在这场投资盛宴已经过了高光时刻。
即使错过，也没什么好可惜的。因为智能化的下半场，正在展开。
自动驾驶的出现，实现汽车业过去一百年都没能实现的事情，这是足够大的生意，也是足够大、足够多的投资机会。
而随着支持政策不断出台、AI技术的不断发展，还有不断提升的电动车销售渗透率，路测数据的进一步丰富，都在推动自动驾驶的商业化落地。
如果错过了电动车的上半场，那智能化的下半场，请务必要抓住。
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