小鹏汽车深度解析智能电动先锋脚踏实地有望厚积薄发Word格式.docx
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2大平台+4款车型,销量持续增长
小鹏汽车定位中高端电动智能市场,目前已布局2大造车平台和4款车型。
小鹏汽车目前共开发了2大造车平台——David和Edward,其中David平台主要面向轴距在2600mm-2800mm之间的车辆设计,小鹏G3及其改款G3i、9月上市的紧凑型车P5均出自该平台;
Edward平台主要面向轴距在2800mm-3100mm之间的车辆设计,目前已量产中型车P7,2022年小鹏第四款新车型也将基于Edward平台打造。
产品矩阵丰富,销量持续走高。
2019年公司仅有G3一款车型,当年交付量为16608辆;
2020年5月第二款车型P7开始交付,带动公司销量一路走高,全年交付共27006辆;
2021年3月,公司推出搭载磷酸铁锂电池的平价版P7,助力该车型连续四个月打破历史月销纪录,截止8月,公司已经累计交付45992辆,远远超过去年全年销量。
产品投放节奏加快,销量有望快速增长。
2021-2022年,小鹏将每年投放一款新车——P5和中大型SUV;
据小鹏汽车官网,从2023年起,小鹏汽车将加快产品投放节奏,计划每年至少推出2-3款新车型,有望推动销量快速增长。
1.2.产能:
代工转自建,持续扩产能
代工转自建,持续扩产能。
据小鹏汽车招股说明书,2017年3月,小鹏与海马汽车签订合同,由海马代工生产小鹏G3;
2020年3月,小鹏收购广东福迪汽车后获得生产资质,自建广州肇庆工厂,一期产能10万辆,2020年5月已经投产,二期产能10万辆将于2022年三季度投产;
公司计划在广州和武汉自建工厂,规划年产能均可达到10万辆,预计分别在2022年12月和2023年达产;
此外,据同花顺互动平台,海马汽车表示与小鹏的代工合作关系将于2021年底到期。
1.3.营销:
因地制宜,“直营+经销”相结合
国内:
不同于其他造车新势力,小鹏采取“直营+经销”的模式。
在线上,小鹏通过官方商城、天猫和汽车之家等多平台进行销售。
在国内线下,不同于其他造车新势力,小鹏采取直营和特许经营的方式,既可以降低成本,也可以为消费者提供升级的购车体验。
据公司官网,截止2021年6月30日,小鹏汽车的实体销售和服务网络包括200间门店和64个服务中心,覆盖74个城市,其中直营店占110家。
据小鹏汽车官网,小鹏计划在2021年年底扩建至350家,并且提升直营店的比例,同时店铺会根据不同城市的需求来规划店铺中所展示的车型。
国外:
采取经销模式,节约成本、提高品牌知名度。
据小鹏汽车官网,目前小鹏已向挪威出口近500辆G3,8月P7正式发运挪威。
作为最早打开海外智能电动汽车市场的造车新势力,小鹏汽车在海外采取经销模式,主要目的在于节约成本,降低海外运营的财务压力,同时提高公司品牌的全球知名度。
1.4.财务:
营收快速增长,毛利率持续上行
营收快速增长,小鹏Q1财报首次确认自动驾驶软件收入。
2018Q4,小鹏开始交付G3产生收入,2019-2020年分别实现营业收入23.21亿元和58.45亿元,同比分别大增23813.04%和151.83%。
2021H1公司确认收入67.12亿元,同比大增569%,Q1小鹏首次确认了自动驾驶软件收入约8000万元,其中2020年软件收入约5000万元,小鹏也因此成为中国首家确认自动驾驶软件收入的车企。
毛利率持续上行,连续四季度为正。
2018-2019年,公司毛利率分别为-24.33%、-24.05%,2020年4月公司推出新车P7,小鹏销量大幅上涨产生规模效应,公司毛利率终于在2020Q3由负转正为4.60%。
随着销量的持续上涨,公司毛利率也持续上行,连续四季度为正。
2.智能化颠覆汽车行业,核心竞争力发生转移
2.1.智能化颠覆商业模式,软件收费已正式落地
汽车智能化是大势所趋。
近年来,我国出台了一系列智能网联汽车相关政策,涵盖了顶层设计、行业规划、基础支撑等多个方面,有力促进了智能网联汽车跨行业、跨学科的融合发展。
据2021年5月住建部和工信部召开的智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点工作部署会议,我国智能网联汽车产业发展取得积极成效,2020年L2智能网联乘用车的市场渗透率已达到15%。
按照2020年11月《智能网联汽车技术路线图2.0》,2025年L2级和L3级新车渗透率要达到50%,到2030年要超过70%。
自动驾驶将改变汽车属性,智能化功能将逐渐成为消费者更关注的因素。
随着自动驾驶逐渐解放驾驶者的手、脚及注意力,汽车将从单纯的出行工具变为移动智能私人空间,达到完全自动驾驶的汽车甚至可以实现车内办公、娱乐、休息。
基于此,消费者对于汽车的关注也将逐渐从传统汽车的三大件转移至智能汽车能够提供的智能化功能(包括软件及服务)上,主要包括购车时即可实现的软件功能以及购车后根据需求进行更新升级的功能及服务。
据德勤2020年调查显示,90%以上的中国消费者表示愿意为车联网相关技术付费,其中25%-30%消费者的支付意愿超过5000元。
OTA升级是实现智能化功能更新的必要条件,可以提升用车体验和产品价值。
传统汽车,如果车主想要获得更多的体验和功能只能换车或升级,换车意味着车主需要花费一大笔钱,而不管是升级基础功能或智能空调系统、仪表盘等,都需要在4S店完成。
OTA升级可以帮助车主体验到足不出户就完成车辆升级的便捷,在提升用户体验的同时也不断提升产品的价值,实现“常用常新”。
自2012年起,特斯拉已经实施了约50次OTA升级,主要涉及到潜在问题的改善、全新功能的导入以及交互界面、交互逻辑的优化等方面。
智能化颠覆汽车商业模式,利润贡献逐渐从汽车销售转向汽车销售+服务收入。
在传统汽车行业,汽车一经售出,车主和车企再无其他联系,收费模式为单次高价的购车费用。
随着汽车智能化的发展,即使车辆售出,只要车主有升级、解锁新功能或获得“新车”的需求,即可通过OTA升级来实现,对于车企来说,除单次出售汽车外,还有多次持续收益(服务收入)的机会。
软件收费作为智能汽车的新盈利模式已经正式落地。
目前,特斯拉、蔚来、小鹏等车企均已落地软件收费,主要以出售自动驾驶软件包为主。
据特斯拉财报,截止今年一季度,特斯拉与互联网连接和全自动驾驶功能以及关于空中软件更新等相关的递延收入余额为20亿美元,早在2019年,特斯拉就已通过出售FSD套件获得收入超10亿美元,根据德勤预测,到2025年特斯拉软件收入占利润比重价格将提升至14%;
据蔚来财报,2020年蔚来其他销售收入(包括软件收入)高达10.75亿元,同比增长134.7%;
据小鹏汽车年报,2020年小鹏自动驾驶系统软件包收入为5000万,而今年一季度达到3000万,超过去年全年收入的一半。
智能汽车时代,软件和服务逐渐成为消费者的焦点,也为车企创造了新的盈利方式。
一方面,传统造车进入“微利时代”。
受汽车市场增速放缓、行业竞争加剧、原材料上涨、车企精益能力接近极限等多方因素影响,传统汽车靠硬件盈利的模式已经几近极限。
另一方面,软件收入的粘性强、毛利率高、边际成本低,随着大众对智能汽车的接受度和需求越来越高,智能汽车保有量进一步增加,未来服务盈利或将超越卖车利润。
届时,在软件和服务上占据优势的企业才是最大的赢家。
据大众7月13日发布的2030NEWAUTO战略,大众预测到2030年,软件相关收入将达到1.2万亿欧元,较纯电车和燃油车收入之和增加约1/3,因此大众确定了“2025年实现软件自研率60%、自研电芯覆盖旗下80%新车以及2030年实现60%的旗下车辆搭载自研芯片”的目标。
2.2.智能汽车时代,通过软硬件自研实现数据闭环是核心竞争力
2.2.1.核心:
自动驾驶时代,闭环数据为王
闭环数据是真正影响自动驾驶技术水平的关键和核心。
算法与数据双轮驱动方可实现更成熟的自动驾驶技术,也是自动驾驶技术落地的必然选择。
但随着时间的推移,各家公司在算法方面的差距会逐渐缩小,真正影响自动驾驶技术水平的其实是数据。
数据贯穿着自动驾驶产品的研发、生产、测试、运营等全生命周期,基于数据驱动的自动驾驶,必须完成前期数据的收集、中间数据的存储与迁移以及后期核心数据的训练与管理,方可形成一个完整的自动驾驶数据流动闭环,进而快速提升自动驾驶产品的迭代和升级,进一步降低成本、改善用户智能体验。
量产数据
自动驾驶在开发过程中需要采集大量的数据,构建相应的场景数据集,进行算法训练;
数据驱动算法
基于场景数据和真值可以做场景分析,并建立相应的算法评测体系;
闭环自动化
基于场景数据建立虚拟环境,并生成测试场景,极大地提高自动驾驶系统的测试验证效率;
自动驾驶车辆上路后,会回传海量真实数据,系统根据数据不断进行迭代升级,丰富“错题集”,解决数据分布的“长尾问题”,并通过OTA的方式为用户持续推送新的功能、适应更多的场景和提升体验。
2.2.2.基础:
核心软硬件自研
核心软硬件自研是实现数据闭环、进行有效迭代的基础。
完整的自动驾驶系统由硬件、软件及数据组成,其中硬件是支撑和载体,软件即算法受数据驱动。
想要实现完整的数据闭环、进行有效迭代和升级,车企就必须掌握核心软硬件的自主性。
其中,核心软硬件主要包括芯片、算法和操作系统等。
芯片:
如果车企能够自研芯片,意味着它受芯片供应商的桎梏更小,车企能够按照自己的节奏研发量产性能更高、成本更低的芯片;
算法:
车企的自主性越强,算法的能力也越强,修正和优化速度也越快;
操作系统:
操作系统主要负责对硬件和软件资源进行管理、分配、调度,一般来说,自研操作系统的车企能更深刻地理解汽车的软硬件及其关系,对于智能汽车的掌控程度更深,更有利于高效快速实现OTA升级等。
2.2.3.前提:
电子电气架构从分布式向集中式进化
燃油车时代,分布式EEA是主流。
燃油车时代,汽车的电子元器件数量有限,电子电气架构并不复杂,OEM根据不同Tier1的技术和价格优势分别采购ECU,只需要进行集成、测试和验证,并不需要掌握技术细节和代码。
很长一段时间内,OEM只是根据市场需求不断增加ECU和调整线束布臵,线束已经成为整车第二或第三重的部件。
智能化时代,EEA从分布式走向集中式是必然趋势。
电动化引入三电系统加剧了EEA的复杂程度,智能座舱和自动驾驶需要更多的ECU和传感器。
但分布式EEA已经到达瓶颈,算力和总线信号传输速度远远落后于智能化需求,沿用原先的修补逻辑无法达到L3级别自动驾驶。
而且,由于分布式架构的ECU来自不同供应商,软件生态复杂,要实现整车OTA,
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