计算机行业周报：问界新M7放天量，智选车模式开枝散叶

股票研究 2023.10.08 问界新M7放天量，智选车模式开枝散叶 行 业李沐华(分析师)伍巍(研究助理) 报 周010-83939797021-38031029 limuhua@gtjas.comwuwei028683@gtjas.com 证书编号S0880519080009S0880123070157 本报告导读： 随着问界官方宣布问界新M7累计大定，华为智选车模式得到验证，奇瑞、江淮等也开始与华为合作，有望掀起华为汽车产业链的投资热潮，智舱智驾领域将充分受益。 摘要： 核心观点：随着问界系列的成功，华为智选车模式得到了车厂认可，奇瑞、江淮等车厂也开始与华为合作，同时鉴于华为专注于智舱智驾的高端路线，因此智能驾驶和智能座舱领域将充分受益于此次华为汽车产业链的崛起。目前华为智能汽车业务一共三种模式，即华为作 为零部件供应商的模式、华为提供全套智能化解决方案的模式以及全 面参与车型设计及后续销售渠道建设的智选模式，而智选模式对华为最有利。随着2023年10月7日问界官方宣布新款问界M7累计大定，突破�万台，我们认为智选模式得到市场充分验证，同时奇瑞、 证江淮、北汽等车厂也开始与华为进行合作，目标均是打造高端新能源 计算机 评级：增持 上次评级:增持 细分行业评级 相关报告 《AI办公商业化落地加速，多模态能力跃升》2023.09.26 《工业、消费双驱动，3D视觉大有可 为》2023.09.25 《WindowsCopilot激活海量AI应用市场》 2023.09.24 《电力现货市场规则出炉，电力IT迎来催 化》2023.09.20 《国产算力催化不断，“鹏腾”生态景气向上》2023.09.12 研 券车品牌，智选模式将开枝散叶。加之华为致力于高端路线，问界新M7主打HarmonyOS鸿蒙智能座舱3.0和HUAWEIADS2.0高阶智能驾驶 系统，硬件层面主打智能电动DriveONE平台，未来智能座舱和智能 究驾驶领域将充分受益。 报投资建议：推荐智能驾驶相关标的，推荐标的：中科创达、德赛西威， 告受益标的：赛力斯、经纬恒润、吉大正元。 行业更新：当前海外英伟达GPU算力卡一卡难求而且价格昂贵，但是国产卡生态依然存在问题，国产算力要支持大模型训练就要把生态 做好，芯片性能反而是其次。另外，大模型基础设施还要做好平衡设计，主要考虑四点，即系统平衡性原则、网络平衡设计、体系结构感知的内存平衡设计以及I/O子系统平衡设计；百川大模型性能领先、生态友好，引起开源社区极大反响。百川智能虽然成立较晚，但在大模型的各个评价维度，都居于领先地位。其大模型进展迅速离不开其在搜索引擎业务中的数据积累，能够把模型做到又快又好，加之其在整个底座结构上更加接近LLAMA的结构，所以开源设计上的支持会更加直接，现在基本上所有的互联网大厂都在用百川内部的模型。另外，百川2不仅开源了模型，还把中间的CheckPoint全部公开，极大助力了大模型基本原理的学术研究；智谱大模型相关应用落地迅速。除了智谱大模型方面的快速进展，智谱在大模型的创新应用、安全性以及商业模式上下了大功夫。智谱会积极评价自身应用，根据客户反馈来探索商业化方式，而且智谱已经与1000多家企业进行了沟通，大模型落地经验已经十分丰富。而且开放灵活的商业模式让中小企业能够高效低成本实现私有化解决方案，所以在创新应用领域，智谱大模型潜力巨大。 风险提示：技术迭代不及预期的风险；市场竞争加剧的风险 目录 1.问界新M7放天量，华为智选车模式将开枝散叶3 2.细分行业更新及产业新闻5 2.1.基于国产芯片的大模型研究即将开展5 2.2.百川大模型性能提升迅速，高热度持续6 2.3.智谱大模型矩阵完备，创新应用愈发丰富11 3.风险提示15 1.问界新M7放天量，华为智选车模式将开枝散叶 目前华为智能汽车业务一共三种模式。第一种是最传统的零部件模式— —华为作为零部件供应商，给车厂提供标准件（包括MDC（自动驾驶计算平台）、激光雷达、鸿蒙车机OS、AR-HUD、多合一动力总成等产品）。这种模式下，华为并未获得太多自身品牌溢价。第二种是HI（HuaWeiInside）模式，由华为提供全套智能化解决方案，这种方案凸显了华为的IT能力，但是在汽车制造方面还是由原车厂主导，无法全面整合华为的产品设计能力，有自身的局限性。第三种是智选模式，华为全面参与车型设计及后续销售渠道建设，除了没有直接打上华为商标之外，效果跟华为亲自下场造车并无太大区别，消费者也只认华为。该模式由赛力斯汽车（小康股份）2021年与华为联合设计，华为甚至参与了赛力斯两江工厂建设，两江工厂有1000多台智能机器人，全工段100%智能监控，140多项智能防错设计，920项质量监测（华为问界M7发布会上余承东披露）。华为从来料质量、生产过程管控等所有环节都进行了严格质量控制。在车生产出来之后，出厂之前，还有50公里的各种路况的实验测试，可见华为在智选车模式中的介入之深，已经远远超过了供应商的角色，可以称得上是监工。 智选模式对华为最有利，而赛力斯将其作为高端化的快速途径。小康股份主要生产面包车及轻型货车，后推出SUV，但定位都偏低端。2016年 小康股份在美国设立子公司SFMotors（赛力斯），向高端新能源车转型，后转向国内，直到2021年与华为合作智选模式开始出现大的拐点，逐步进入新能源汽车销售前十名榜单。2022年，赛力斯与华为合作的车型AITO问界M5、M7、M5纯电版先后上市，带动赛力斯全年营收增长104%，验证了智选模式的优越性。在此模式下，华为能够参与销售分成，最有动力协助车厂做大车型销量，甚至不惜动用自身品牌流量进行变现。2023年九月华为新产品发布会上，对问界新M7进行了大力宣传，效果极其明显——10月7日问界官方宣布新款问界M7累计大定（缴纳定金不可退）已经突破�万台。而整个2023年上半年，包括问界品牌在内的 赛力斯新能源汽车的同期累计销量为51734台，相比2022年同期，销量下滑了12.19%。对于赛力斯而言，能够直接借助国民品牌华为的销售和宣传力量，是自身发展不得多得的机遇。尤其是近年来华为专注于高端路线，为赛力斯新能源车高端化提供了快速路径。 智选模式将开枝散叶，奇瑞等车厂积极合作。随着问界系列的成功，华为智选车模式得到了车厂认可，奇瑞、江淮、北汽等车厂也开始与华为 进行合作，目标均是打造高端新能源车品牌，其中华为与奇瑞合作的Luxeed（智界）预计将于2023年四季度发布。后续华为智选模式下产品将形成矩阵，矩阵中不同品牌之间也将围绕华为的研发和营销资源展开博弈。 软件层面，问界新M7主打HarmonyOS鸿蒙智能座舱3.0和HUAWEIADS 2.0高阶智能驾驶系统，硬件层面主打智能电动DriveONE平台。鸿蒙智 能座舱直观提升了用户体验，手机“碰一碰”可实现接续追剧、游戏等应用流转，手机航拍也能流转到座舱屏幕。“小艺语音”即使在信号不好时，也可以离线语音导航，还能实现语音操控拍照随时分享。智能驾驶 层面，问界新M7搭载了HUWEIADS2.0高阶智能驾驶系统，拥有1个激光雷达、3个毫米波雷达、11个高清摄像头以及12个超声波雷达组成的硬件感知系统，可以实现不依赖于高精地图的高速和城区高阶智能驾驶。 问界智能化部件供应商众多。根据汽车产业研究机构盖世汽车调研信息，问界M7智能化部件主要供应商如下表所示。 表1：问界智能化部件供应商如下所示 零部件供应商 HarmonyOS智能座舱、音响、语音交互华为 AR-HUD、手机无线充电、NFC钥匙模块华阳集团数字钥匙经纬恒润 智能导航盈趣科技 自动泊车系统纵目科技 毫米波雷达福瑞泰克 ADAS摄像头镜头舜宇光学 DMS、OMS、环视镜头欧菲车联 CMOS安森美、豪威 密码安全吉大正元 数据来源：盖世汽车，国泰君安证券研究 问界M9值得期待，预计2023年四季度发布。根据华为商城公开信息，问界M9佳宁宇2023年四季度发布，其拥有增程和纯电两个版本，将搭 载HarmonyOS4，实现全场景协同，带来驾驶、娱乐、工作的革命性体验，并将AR-HUD与ADS智能驾驶系统首次深度融合。问界M9有望再度掀起华为汽车产业链的投资热潮。 图1智选模式下，华为全面参与车型设计及后续销售渠道建设 数据来源：华为商城 投资建议：推荐智能驾驶相关标的，推荐标的：中科创达、德赛西威，受益标的：赛力斯、经纬恒润、吉大正元。 股票名称 股价 EPS（元/股） PE（倍） 评级 （20231007） 2022A 2023E 2024E 2022A 2023E 2024E 中科创达 76.57 1.77 2.81 3.75 43.15 27.25 20.42 增持 表1:推荐标的盈利预测 德赛西威143.642.152.673.6366.8153.8039.57增持 数据来源：Wind，国泰君安证券研究 2.细分行业更新及产业新闻 2.1.基于国产芯片的大模型研究即将开展 海外英伟达GPU算力卡一卡难求而且价格昂贵，但是国产卡生态依然存在问题。国产算力要支持大模型训练要把生态做好：第一，就是做 好编程框架，利用基本算子快速构建人工智能模型，以降低编写人工智能模型的复杂度。例如:PyTorch，TensorFlow。第二，实现并行加速，为多机多卡环境提供人工智能模型并行训练的能力，确保能够支持数据并行、模型并行、流水线并行、张量并行等。第三，做好通信库，提供跨机跨卡的通信能力，支持人工智能模型训练所需的各种通信模式，能根据底层网络特点充分利用网络通信带宽。第四，做好算子库，算子库提供人工智能模型所需基本操作的高性能实现，要求尽可能覆盖典型人工智能模型所需的操作，要求算子库能充分发挥底层硬件的性能。第🖂，做好Al编译器。人工智能程序的目标代码依靠AI编译器生成。对于算子库不能提供的操作，通过Al编译器可以自动生成高效目标代码。因此，做好Al编译器非常重要。第六，做好编程语言，要求能够编写人工智能模型的基本算子，覆盖底层硬件功能以充分发挥硬件性能。同时，支持在异构处理器上编写并行程序。第七，做好调度器，提供在大规模系统上高效调度人工智能任务的能力。通过设计高效调度算法，提高集群资源利用率。第八，做好内存分配系统，针对人工智能应用特点提供高效的内存分配策略。第九，做好容错系统，提供在硬件发生故障后快速恢复模型训练的能力。第十，做好存储系统，支持训练过程中高效的数据读写(检查点、训练数据 等)。 图2国产软件生态还需要在多个层面努力做好 资料来源：2023大模型创业大会 国产AI芯片生态非常重要，芯片性能反而是其次。第一是基于国外或者别的芯片编制的软件要比较容易移植到国产AI芯片的系统中，第二 是新写的软件写起来比较顺比较好编，常见算子库都有提供。现在的情况就是生态不太好，做的不够好不够全。根据中国工程院院士郑纬 民在2023年大模型创业大会上的结论，国产Al芯片只要达到国外芯片60%的性能，把生态做好了客户也会满意。到70-80%效果更佳，客户不会因为芯片只有别人的60%而明显感觉不好。 大模型基础设施还要做好平衡设计。一般有四点考虑： 第一，叫系统平衡性原则：半精度运算性能与双精度运算性能的平 衡。 设计一台人工智能计算机中不仅要考虑半精度运算性能，还要考虑双精度运算能力，双精度与半精度运算性能之比为1:100比较合适。根据科学计算和大模型训练的发展趋势，变精度平衡设计的思想很重要，适应科学计算和更广泛的Al算法和应用提供保障。 第二，做好网络平衡设计。机器由成千上万块卡组成，卡与卡之间需要网络连接，网络设计究竟怎么连？不能只是针对CNN算法，还要考虑大规模预训练模型对系统的要求，因为大规模预训练模型需要高带 宽，低延迟的网络，因此不是简单的用网络连接起来就行。现在是多台机器训练，不可能是单节点训练，不可能是一台机器一块卡就行了，因为受限于计算性能和内存，模型很难