2021年12月05日 | 汽车智能化深度研究：重体验＋软实力，汽车智能化驶上高速车道

1. 重体验+“软”实力，汽车智能化驶上高速车道

消费群体变迁和新盈利模式塑造的双重推动下，汽车智能化在加速发展，智能化边界也在不断扩容。作为伴随智能手机崛起而长大的一代，90 后/00 对汽车的智能网联化需求更加突出尤其是在某些体验感很深的座舱&自动驾驶等领域，会成为影响购车决策的重要因素；同时汽车行业盈利模式正从制造端向软件端延伸，盈利对象从新车销售向存量市场全生命周期扩展，智能化是实现新盈利模式的前提，也是最主要载体。在多重因素驱动下，汽车智能化将迎来加速发展，智能化的边界逐步从精密控制走向提升驾驶体验。

1.1. 汽车智能化是体验型消费和新盈利模式落地的重要载体

以 90 为代表的年轻消费群体崛起，带动了乘用车的消费属性和体验型需求不断提升，而智能化是其重要载体。作为伴随着智能手机崛起而长大的一代，90 后/00 对汽车的智能网联化需求更加突出尤其是在某些体验感很深的座舱&自动驾驶等领域，会成为影响购车决策的重要因素；同时他们在买车时更加看重外观、配置而非质量、安全性，乘用车的消费属性在不断凸显。在消费者的偏好将推动汽车智能化的加速发展。

90 后消费者占比不断提升，体现出了不同的消费特征。90 后逐步成为购车的主力人群：2014 年 90 消费人群占比不足 20%，到 2020 年已经超过 40%。90 后在消费时体现出了不同于 60/70 的消费特征，看重个性化和美观度、看重智能网联化、品牌中性化。

看重外观、看重配置、更加追求驾驶乐趣。90 后“颜控”，70/80 在买车时更加看重质量和安全性，而 90/95 后更加看重外观和配置。同时对于 95 而言，买车的用途中追求驾驶乐趣。

汽车行业盈利模式的改变也在推动汽车智能化的快速前进。整车企业和零部件公司主要的盈利方式是制造业模式，主要群体为新购车人群，净利润=销量*单车净利；而以新造车势力以及科技巨头为代表的新进入者正在打造汽车行业新的盈利模式，把群体变为了整个乘用车的保有量市场以及新车市场，通过对乘用车整个生命周期的环节提供产品或者服务来盈利，产品和服务包括新车销售、软件服务以及各种配套服务等，而智能化是新盈利模式落地的前提，也是最主要载体。

软件市场规模在快速增长，成为整车和零部件企业的新的增长点。随着汽车智能化、网联化水平的提升，单车代码数量高速增长，汽车软件市场正增长，预计 2030 全球汽车软件市场规模达到 500 亿美元；同时软件和服务类业务具备更高的盈利能力，以苹果和特斯拉为代表的科技巨头在软件业务上的收入和盈利贡献在不断提升，以苹果为例，2021 其软件&服务毛利率超过 60%，毛利占比达到 30%，特斯拉autopilot 海外选装包价格也达到 7000 美元。

盈利群体从新车销量向保有量转变。对于传统车企而言，盈利的对象主要是每年新增的销量，存量市场的后市场服务是经销商的重要盈利来源；对于造车新势力而言，通过付费 OTA 升级从存量市场获得盈利正在逐步实现，以特斯拉为例，他在加速包、座椅加热以及续航升级等领域已经实现了付费升级服务。

1.2. 汽车智能化范畴不断扩大，真正意义上的智能汽车时代正在来临

智能化在汽车上的表现形式主要是汽车电子，汽车电子包括发动机电子系统、底盘电子系统、车身电子电器、自动驾驶系统和信息娱乐与网联系统等五大类。发动机电子系统包括管理 ECU、冷却系统、点火系统等；底盘电子系统包括转向系统、悬挂系统、制动系统等；自动驾驶系统包括雷达、摄像头、芯片、算法等；车身电子电器包括主要车身线束、照明系统、开关等；安全舒适系统包括座椅相关装置、空调系统等；信息娱乐与网联系统包括车联网相关应用等。

汽车电子的发展本身是一个不断迭代和完善的过程，其外延在不断拓展，过去更多以精密控制为主，未来会更侧重于空间体验以及辅助驾驶。从初级阶段的电子燃油喷射、电子点火等到后来的防抱死系统、电子稳定控制等，再到现在的胎压监测、LED 大灯、线控技术、娱乐和通信等，汽车电子的前半阶段侧重点是对车辆行驶的精密控制，控制的主体还是驾驶员本身；而在接下来的汽车电子的后半段，无论是辅助驾驶、智能座舱还是智能底盘，是在一定程度上降低驾驶难度、提升驾驶感受，侧重点发生转变。

1.3. 更高水准的智能化的大前提：电子电气架构的变革和软硬件的解耦

更高水准的智能化的大前提：电子电气架构的变革和软硬件的解耦。汽车智能化从简单走向复杂，从独立走向协同，会涉及更多感知或者执行终端的协调、更高的算力和更标准化的系统语言，汽车电子电气架构会加速从分布式走向集中式，控制器从 ECU 域控制再走向多域控制；同时整车厂要把软件打造成新的盈利来源，需要改变过去零部件巨头软硬件一体化供应的模式，在其定义下打造新的应用生态，就需要实现软硬件的解耦。

E/E结构变革可以分成五个阶段，目前大部分车企仍处于第三代E/E分布式体系到第四代的变化过程中，从分散式走向更集中。在第三代E/E体系中，功能在具有高度软件到硬件(SW-to-HW)集成的 ECU 上。第四代 E/E 体系中出现核心域控制器，在整合多个功能的基础上进行成本优化和更多功能的实现

按照麦肯锡的定义，E/E结构可以划分为五个阶段：1、出现独立ECU，功能根据 ECU 进行一定程度的分离，功能 ECU 一一对应；2、出现分域的概念，包括动力、底盘、车身等等域，同一个域的 ECU 被合并，域与的交流较少；3、通过控制网关跨功能连接加强域与域的联系，可以处理更加复杂的功能，比如自动驾驶；4、出现核心域控制器对功能进行整合，可以实现更复杂的功能；5、出现虚拟域，专属硬件减少，应用以太网加强通讯能力，汽车更像是一台高性能电脑。

伴随着集中化和软硬件的分离，多域控制器架构中将出现控制器交流跨领域现象。电子电气架构以一个控制单元来控制不同的领域，如信息娱乐和车身控制。集中化将伴随着硬件和软件的分离，车辆系统被构建为一个分层架构，在操作系统（OS）和中间件层有清晰的抽象结构点。跨领域交流在信息娱乐和驾驶辅助方向将变得常见，因为高性能、低安全本身性、延迟临界性的领域更容易也更有利于转变。

ECU、DCU、MDC 分别可以代表汽车控制器发展的三个阶段：由电控单元 ECU 的数量急剧增多，到出现域控制器 DCU 的概念，再到分域控制的控制思路，汽车控制思路经历了两次大变革。

域控制器 DCU( Domain Control Unit)的逻辑是按照电子部件的功能将整车划分为几个域（动力总成，车辆安全，车身电子智能座舱和智能驾驶等），再采用有更加优秀处理能力核心处理器对每个域进行控制，达到取代目前分布式汽车电子电气架构的目的。

域控制器使得整车功能集成度得到提高，软件与硬件的设计有更多分离的可能性。单个 ECU 的作用被弱化，复杂的数据处理和控制功能被统一安排在核心处理器中，ECU 更多的是在执行 DCU 的命令。同时，传感器模块不再需要与具体某个 ECU 相对应，零部件得以进行标准化生产。

多域控制器 MDC（Multi Domain Controller）将是汽车电子电气架构未来发展的趋势。随着汽车行业的发展，汽车控制器需要接收和分析处理的信号变得更加复杂，数量也急剧增多。传统的功能 ECU 一一对应的模式，或是单一分模块的域控制器已经无法满足需求了，而 MDC 平台本身的可扩展性使其能够对接的传感器类型与数目是不固定的。

MDC的逻辑是通过一块 ECU来接入不同的传感器得到的数据，对其进行分析，最终发出控制的指令。与 DCU 不同的是，DCU 是单一模块的域控制器，其对接的传感器是按照功能进行划分的，而 MDC 中一块 ECU会接触传统意义下不同功能的传感器。

以特斯拉 Model 3为例，特斯拉已经从域控制器的阶段直接进入多域控制器阶段。Model 3 四大控制器 AICM（辅助驾驶及娱乐控制模块）、BCMRH（右车身控制器）、BCM LH（左车身控制器）以及 BCM FH（前车身控制器）控制着整辆车几乎所有功能。

在控制器领域，Model 3实现了多域控制，而且控制器表现出了高度集成化，功能标准化、形状个性化的特征。Model 3 的左、右、前车身控制器在印刷电路板上的元件铺贴密度都非常高，一块印刷电路板上设计了多颗控制器，FBCM 有 4 颗 MCU，而 BCM LH 与右车身控制器中各有3 颗 MCU；而在功能上除了核心控制器之外的的子控制器功能更加标准化，实现了软硬分离，特斯拉自研的控制器比例超过 50%；而在形状上 Model 3 车身控制器的形状并不是传统的规则方形，根据整车设计决定的控制器的高度和面积来决定形状。

除了控制器的特点外，Model 3 在电子电气架构上还有以下特征：1）打造自己的车载 linux 系统，80%以上软件自己开发；2）控制器为线束模块化服务，车载线束总长度降至 1.5km；3）去保险丝化和去继电器化。

2. 智能驾驶：L2+级别 ADAS 迎来爆发增长

2.1. L2+级别 ADAS 将迎来高速增长

自动驾驶是一整套相互融合的系统，具体包括感知、决策和执行三个层面。感知层来感知周围环境，进行识别和分析，包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等；决策层负责规划路径和导航；而执行层负责汽车的加速、刹车以及转向。

自动驾驶分级有差异，不同企业选择了不同的发展路径。根据系统参与程度的差异，自动驾驶可以划分为 L0-L5 级，在 L0-L2 较低级别的智能驾驶可以通过 ADAS 功能来实现。在自动驾驶的路径下不同企业的选择上有差异，传统车企采用渐进的 EASY 模式，通过 ADAS 覆盖低级别自动驾驶，逐渐提升自动驾驶等级，科技型企业一开始就选择了 hard 模式，直接从 L4 甚至更高级别开始切入市场，抢占行业话语权。

ADAS 全称是高级驾驶辅助系统，它包括自动紧急刹车、自适应巡航、车道保持、盲区监测、自动泊车等功能。ADAS 是自动驾驶在中低级别时的重要实现方式，在感知和执行端能较好的满足智能驾驶要求，对于更高级别的自动驾驶而言，ADAS 在决策层还需要进一步的升级。

L2+级别的 ADAS 渗透率有望不断提升。根据罗兰贝格数据，2020 年中国的 ADAS 装配主要以 L0 和 L1 级别为主，预计到 2025 年 L2+级别的ADAS 渗透率将达到 35%，L2+的功能像自适应巡航、自动泊车辅助等装配率也会大幅提升。

装配率提升带动 ADAS 规模快速增长。全球 ADAS 市场正在快速增长，预计到 2020-2030 年全球 ADAS 规模将从 270 亿美元增至 831 亿美元；中国市场也处在加速增长中 2020-2025 年中国 ADAS 规模将从 270 亿美元增至 844 亿元增长至 2250 亿元。从行业竞争格局看，国际零部件巨头占据了中国 ADAS 市场的大部分市场份额，2020 年博世、大陆和电装的份额分为别 27%/22%/21%。

2.2. 感知层：摄像头和雷达迎来高速增长

感知层的主要产品有光学摄像头、毫米波雷达以及激光雷达等，整车企业和科技型巨头在感知层面选择了两条不同的技术方向。

1）视觉主导方案：摄像头（主导）＋毫米波雷达＋超声波雷达＋激光雷达，典型的代表是特斯拉，马斯克坚持在其方案中不加入激光雷达。

2）激光雷达主导方案：激光雷达（主导）＋毫米波雷达＋超声波传感器＋摄像头，典型的代表是 Google Waymo。

车载摄像头主要有前视摄像头、环视摄像头、侧视摄像头、后视摄像头和内置摄像头等，根据 ADAS 的功能需求单车用量有差异，高端车超过8 个以上，而 2020 年中国车载摄像头的单车搭载量不足 2。随着 L2+级别的 ADAS 渗透率的不断提升，摄像头的单车用量将持续增长。

随着 L2/L3 级别自动驾驶的车辆占比不断提升，车载摄像头销量有望加速增长，行业规模有望从 2020 年的 64 亿元增长是 2025 年的 230 亿元。

车载雷达包括超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达，在不同级别的自动驾驶中单车用量有差距，根据前瞻产业研究数据，2020 年中国汽车雷达市场规模为 270 亿元，其中以超声波雷达和毫米波雷达为主。

高级别自动驾驶装配率不断提升，带动毫米波雷达、激光雷达用量持续增长，雷达行业市场规模有望持续增长。L2/L3/L4 级别的毫米波雷达数量分别超过 3/6/10 个，而且从 L3 级别开始，激光雷达的装配率开始提升。在高级别自动驾驶带动下，雷达市场规模将迎来高速增长，预计 2025年中国车载雷达市场规模超过 700 亿元。

2.3. 决策层:关键环节是算法和芯片

决策层是根据感知层得到的信息通过计算最优路径，帮助类驾驶员做出最优的驾驶决策。在 L1-L3 级别决策层更多起到的是辅助驾驶员的作用，主要功能有车道保持、车道偏离预警、自适应巡航等，而更高级别的自动驾驶中决策层会替驾驶员做出更多决策。

从构成上看，决策层主要有两个环节，一个是算法，包括感知层算法和决策层算法，另一个是芯片。感知层算法主要是把雷达、摄像头等传感器采集的信息转换成计算机能够识别的语言，决策层算法则是把感知层算法的信息转换成决策指令。

目前算法层面的参与者主要有三类，一是整车企业，包括宝马、大众、奥迪等传统车企以及特斯拉等新能源车企，二是 Google、百度、因特尔等互联网以及科技企业，三是 uber、滴滴等驾驶运营商。

在芯片层面，Mobileye 和英伟达占据垄断地位，高通在逐步布局。在智能驾驶芯片领域，Mobileye 和英伟达占据了垄断地位，其中 Mobileye 的主要客户为 tier1 供应商，而英伟达的主要客户包括部分整车厂以及 tier1供应商。高通则通过收购恩智浦切入汽车半导体，在自动驾驶芯片领域快速推进。

Mobileye 在 L2L3 级别的自动驾驶芯片领域占据支配地位，核心优势在视觉处理。Mobileye2004 年推出第一代自动驾驶芯片 EyeQ1 到 2018 年推出第四代产品 EyeQ4，在 L2-L3 级别自动驾驶芯片市场占据主要市场份额，2019 年 EyeQ 系列芯片出货量约 1700 万套，预计前装市场 1500万套，市场占有率大约为 75-80%。

Mobileye 在 2017 年被英特尔收购，成为英特尔自动驾驶芯片产业链环节的重要环节。2017 年 3 月英特尔以 153 亿美元收购 Mobileye，而在2015 年 6 月、2016 年 9 月英特尔分别收购了 FPGA 巨头 Altera 以及视觉处理芯片公司 Movidius，结合英特尔自身的 CPU 处理器形成了自动驾驶的整体硬件解决方案。

英伟达在 L4 级别更具备优势，适用于摄像头、雷达等不同类型传感器的融合。英伟达从车载娱乐等处理起家切入到汽车芯片领域，2015 年初推出其第一代智能驾驶芯片 DrivePX 系列，随后不断升级，最新一代产品 DriveXavier，可满足 L3/L4 级别的自动驾驶计算需求。英伟达在自动驾驶芯片领域的特点是支持能像头输入、激光定位、雷达和超声波传感器等多种传感器的融合，使其在更高级别的自动驾驶中更具备优势。

2.4. 执行层：线控技术的不断推进

在自动驾驶执行层，主要涉及到三块，控制车速的油门、控制车轮的转向系统以及控制制动的制动系统。这些系统在自动驾驶应用中的关键是实现解耦，便于决策层更快速、更准确的控制。

3. 座舱电子:消费者体验的重要落地场景

相对低单品价格、低安全等级要求、强体验感受，智能座舱产品具有很强爆发性。座舱作为驾驶的空间主体，更容易从视觉和听觉两个维度与驾驶员形成智能交互和驾驶感受，容易打造出差异化卖点；座舱的主要应用多联屏、声学系统、HUD 等单价相对较低，能兼容中端车型因而具备广泛的客户群体；而座舱中除了车机外大部分产品的安全等级要求相对较低，开发周期相对短。综合看来，智能座舱的单品具备快速放量的基础。

3.1. 供需双重推动智能座舱优化升级

在汽车电子的诸多应用中，智能座舱将成为焦点。智能座舱是从消费者应用场景出发构建的人机交互体系，从汽车座舱升级路径来看，座舱产品正处于初级智能时代，全液晶仪表开始逐步替代传统仪表，少数车型新增 HUD 抬头显示、流媒体后视镜等，人机交互方式多样化，智能化程度明显提升。但现阶段大部分座舱产品仍是分布式离散控制，即操作系统互相独立，核心技术体现为模块化、集成化设计。

智能座舱产品多元化，单车价值量提升 3-7 倍。传统座舱产品以机械仪表和车载音视频播放器为主，整体单车配套价值在 2000 元以下，而智能座舱产品丰富，融合触控、智能语音、视觉识别、智能显示等实现多模态交互，整体单车配套价值在 6700-13900 元，是传统座舱的 3-7 倍。

供给端与需求端双重推动，智能座舱发展前景广阔。智能座舱产业链分为三大环节：上游零部件供应商-中游单个产品供应商-下游集成产品需求商。公司从汽车电子零部件供应商开始，经过多年业务拓展和新产品开发，成为汽车座舱电子供应商与系统集成服务商，处于产业链中下游。目前上游芯片、软硬件等技术问题逐步得到解决，供给端质量提升，成本费用下降；汽车智能网联化进程加快，汽车电子产品需求大幅增加。在供给端与需求端的双重推动下，公司智能座舱产品市场空间广阔。

2025 年中国全液晶仪表市场空间将达 301 亿元。2020 年中国前装全液晶仪表市场渗透率为 27.2%，预计 2025 年可达 55%；市场发展带动成本费用下降，价值量从 2619 元降低至 2249 元，对应全液晶仪表市场空间为 301 亿元，复合增速 16%。

2025 年中国车载信息娱乐系统市场空间将达 488亿元。2020年中国前装车载信息娱乐系统市场渗透率为 90.2%，预计 2025 年可达 99%，由于车载信息娱乐系统渗透率处于较高水平，成本费用下降空间较小，随着集成配置提高，预计价值量从 1800 元增加至 2027 元，对应车载信息娱乐系统市场空间为 488 亿元，复合增速 8%。

2025年中国流媒体后视镜市场空间将达 47亿元。2020年中国前装流媒体后视镜市场渗透率为 7.6%，预计 2025 年可达 30%，价值量从 747 元降低至 541 元，对应流媒体后视镜市场空间为 47 亿元，复合增速 33%。

2025年中国智能座舱市场空间将达 1032亿元。智能座舱主要产品包括全液晶仪表、车载信息娱乐系统、HUD、流媒体后视镜等。2020 年中国智能座舱市场空间为 497 亿元，预计 2025 年市场空间可达 1032 亿元，复合增速 16%。

3.2. 强化智能化体验，HUD 配置率先普及

HUD 抬头显示是一套将重要的行车信息实时映射在车前挡风玻璃上的显示系统，避免了驾驶员因低头、转移视线等带来的行车安全隐患。HUD的基本结构主要包括信息处理与影像显示两部分。信息处理部分将各种行车信息转换成驾驶员可识别形式如图像、文字后输出，影像显示部分通过反射投影装置将接收到的信息映射在前挡风玻璃上，驾驶员即可直接在玻璃上获取车辆相关信息。

从 HUD 开始在汽车上应用到现在，共出现了三种产品形态：C-HUD（组合式抬头显示器）、W-HUD（风挡式抬头显示器）和 AR-HUD（增强现实式抬头显示器）。C-HUD 通过放置于仪表上方的透明树脂玻璃反射出虚像，安装便利，但成像区域小、显示内容有限；W-HUD 使用前挡风玻璃来反射成像，可支持更大的成像区域和更远的投影距离；AR-HUD 在W-HUD 的基础上将导航和 ADAS 信息与前方道路融合，使显示信息直接投射在用户视野角度的道路上。

HUD 市场基本被国外巨头垄断，国内企业将持续发力。2016 年日本精机、德国大陆、日本电装、美国伟世通、德国博世的全球 HUD 市场占有率依次为 55%、18%、16%、3%、3%，共占据 95%的市场份额；2020 年国外巨头仍占据中国 HUD 市场份额超 80%，几乎垄断中国市场。近几年国内也出现众多优秀的 HUD 供应商，前装量产正加速追赶国外企业，比如华阳集团、泽景电子、未来黑科技、水晶光电、点石创新等。

经济型车比重加大，HUD 市场空间巨大。HUD 过去成本高且研发难度大，近年来 HUD 技术逐渐成熟，市场空间不断扩大。中国乘用车市场前装 HUD渗透率逐年上升，由2015年的0.12%提升至2020年的2.87%。高工智能汽车研究院数据显示，2021 年 1-5 月国内新车前装标配搭载HUD 上险量为 41.45 万辆，同比增长 118.96%，在 W-HUD 上险量超过1 万辆的车型中，经济型车型有 8 款，占比 91%，是 HUD 市场增量的贡献主要来源。

2025 年中国乘用车前装 HUD市场空间可达 197亿元。随着汽车智能化变革的不断深入，HUD 技术也得到快速发展，搭载 HUD 的车型迅速增加，前装 HUD 渗透率逐年上升。预计 2025 年国内前装渗透率达到 45%，W-HUD 和 AR-HUD 成为主流， HUD 市场空间有望达 197 亿元，2021-2025 年复合增速 58%。

2025年全球乘用车前装 HUD市场空间可达 447亿元。2020年全球汽车销量 7797 万辆，预计 2025 年增加至 9567 万辆，前装 HUD 渗透率自 8%增长至 23%，AR-HUD 占比 40%，则 HUD 平均价值量为 2033 元，对应447 亿元市场空间，年复合增速 35%。

3.3. 消费升级+智能化，车载功放即将爆发

车载功放是声学系统中将音频输入信号进行选择与预处理，通过功率放大芯片将音频信号放大，用来驱动扬声器重放声音的电子产品。公司车载功放主要为数字功放，数字功放相较于传统模拟功放具有稳定性高、抗干扰能力强、失真小、噪音低、动态范围大等特点。数字功放系统中内置 DSP 处理器，对整车声场、相位、均衡及声像等方面进行调整，可提升声音输出品质，配合公司自主研发的声学信号处理算法，数字功放产品可实现更多的拓展功能。

消费升级+智能化发展，车载功放迎来发展机遇。受成本等因素的影响，对于中低配置的车型，过去汽车制造厂商更多的选择将音响系统的功率放大功能或简易的音频处理功能集成于主机内。随着汽车消费升级，中高端及豪华车型销量占比增加，下游对整车音响系统的品质的要求不断提升，车载功放在前装市场的需求逐渐扩大。此外，在汽车智能化升级趋势下，搭载中控屏幕成为当下车型的设计潮流，将车载音响系统的功率放大功能从主机中独立出来并搭载车载功放成为重要的发展趋势。音质提升需求及汽车智能化驱动的双重动力，为车载独立功放带来较大的发展空间。

全球前装车载功放市场参与者众多，行业集中度较低。从全球来看，主要的参与者有三大类，一类是伟世通、德尔福等国际知名汽车零部件供应商，该类企业多为国际汽车零部件巨头，在车载功放行业竞争地位较稳定；另一类是日本阿尔派株式会社、先锋电子等起步于电子产品的企业，该类企业在日系汽车制造厂商的车载功放市场中具有较强的市场竞争力；第三类是具有汽车声学业务布局的电声企业，如普瑞姆、艾思科集团等，该类企业可提供完整的汽车声学解决方案，具备一定的竞争力。

国内前装车载功放市场起步晚，本土供应商快速发展抢占份额。由于缺乏电子产品方面的先发优势和初期大规模的研发投入，国内厂商初期发展缓慢，近年来随着国内企业整体业务规模的发展和电子技术水平的提升，加之部分企业通过并购、合资等方式进行资源整合，国内车载功放企业取得较快发展。目前国内前装车载功放市场主要有两类参与者，一类是以航盛电子、德赛西威等为代表的汽车电子企业，其专注于汽车电子产品，硬件软件开发和电子产品体系较为成熟，在前装车载功放领域具备较强的竞争力；另一类是以上声电子为代表的具有汽车声学业务布局的电声企业，其在现有的客户体系内也拥有一定的竞争优势。

2025年全球车载功放市场空间 431亿元，中国车载功放市场空间达137亿元。2020 年全球汽车销量 7797 万辆，中国汽车销量 2531 万辆，预计2025 年全球汽车销量 9567 万辆，中国汽车销量 3039 万辆。消费升级叠加智能网联化发展，车载功放量价提升明显，预计 2025 年全球和中国车载功放渗透率达 25%，单车价值量为 1800 元，对应全球车载扬声器市场空间为 430.51 亿元，年复合增速 15%；对应中国车载扬声器市场空间为 136.75 亿元，年复合增速 14%。