行业投资评级 - 报告未明确给出行业投资评级 核心观点 - 2026年汽车行业展望：稳内需主基调明确，出口贡献确定性增长亮点 [2] - 2026年行业动能将切换至“出口引领”与“内需升级”的双轮驱动 [12] 2025年市场回顾与年末特征 - 11月乘用车批发量同比增长1.2%、环比增长2.6%至304万台，但上险量仅203万台，延续10月以来的同环比双降趋势 [2] - 11月行业库存水平因车企被动加库存行为进一步上行 [2] - 2025年国内乘用车市场呈现“前高后稳、四季度承压”的特征，主要受“两新”补贴政策逆周期刺激影响 [3] - 年底未出现预期的购置税优惠退坡前抢购潮，因2025年补贴额度提前用尽且2026年新政未出，部分消费者持币待购 [3] 2026年内需市场展望 - 中央经济工作会议将“坚持内需主导”作为明年首要经济任务，预计将出台更积极政策刺激汽车消费 [4] - 预计2026年“两新”补贴政策将延续，但施政原则从“大水漫灌”转向“精准滴灌”，引导产业升级 [4] - 报废更新补贴可能扩大覆盖范围，单车补贴金额或从固定金额调整为价格系数差异化机制 [4] - 汽车置换补贴额度可能下降，但汽车补贴的财政预算大盘可能相对充裕 [4] - 2026年购置税补贴减免的车型技术标准将提高，以引导高质量发展 [5] - 2025年底补贴额度耗尽有望加速2026年新政策落地进程 [5] - 由于2026年春节较晚（2月17日），拉长了年初出台新消费政策的时间窗口，配合车企春节展销，被压抑的消费需求可能集中释放 [3] - 预计2025年全年乘用车销量有望同比增长10%，首次突破3000万台 [12] - 考虑到高基数及政策调整，2026年国内销量增长面临挑战，但总量有望展现韧性，预计在3000万台中枢保持平稳 [12] 出口市场展望 - 11月乘用车出口同比增长48.7%至62.4万台，单月销量再创历史新高 [8] - 预计出口强劲增长趋势有望在2026年延续并存在超预期可能 [8] - 中国汽车出海正经历从整车出口到“散件组装+海外全工艺设厂”的双核增长阶段 [8] - 11月新能源乘用车出口同比增长275%至接近30万台，占乘用车整体出口比重达47% [8] - 自6月以来，乘用车月度出口连续保持20%以上同比增长，11月增速提升至近50% [9] - 预计2025年乘用车出口同比增长21%至600万台规模 [12] - 预计2026年出口有望同比保持20%快速增长，达到720万台水平 [12] 智能化发展趋势 - L2辅助驾驶强标落地将加速ADAS基础功能下沉到10万元级别车型，推动“全民智驾” [10] - L3/L4高阶自动驾驶在限定区域试点提速，Robotaxi等新业态进入商业化验证关键期 [10] - 人形机器人开始与智驾系统、智能座舱形成技术与生态协同，成为车企新增长点 [10] - 智能网联驱动的结构性创新将成为行业增长新引擎，推动产业迈向“软件定义、场景驱动、生态重构”的新时代 [10] 行业竞争与整治趋势 - 中央政府将综合整治汽车产业“内卷式”竞争，引导企业从无序价格竞争转向技术、品质和服务比拼 [11] - 市场监管总局发布《汽车行业价格行为合规指南（征求意见稿）》，明确禁止低于成本倾销等行为 [11] - 行业正经历从“野蛮生长”到“精耕细作”的转型，政策驱动的产能出清与市场自律规范有望促进行业供需再平衡 [11]

文章核心观点 - 储能行业与光伏行业存在本质差异，不会重蹈光伏行业全产业链亏损的覆辙 [6][18] - 储能行业正体现出“逆光伏化”特性，其核心竞争力在于系统集成、软件算法和全生命周期运维能力，而非单纯的硬件价格 [6][12][16] - 行业未来发展关键在于抢占“看不见的价值”，如安全性、软件生态和运维服务，避免陷入无底线价格战 [17][20] 行业竞争格局 - 储能行业竞争激烈，但头部企业如宁德时代储能电芯毛利率稳在27%左右，阳光电源系统毛利率接近40%，特斯拉储能系统毛利率长期在30%以上 [3][4][5] - 头部企业增速明显快于行业，并保持显著的产品溢价，市场集中度提升，与价格战导致集中度下降的大宗商品模式不同 [5] 产品本质差异 - 光伏组件功能线性、可量化，品牌间效率差异微小（0.1%-0.2%），不足以支撑品牌溢价，易彻底沦为大宗商品 [7] - 储能系统是高风险、非线性、高集成的复杂物，其价值模型包含核心变量“安全性”，问题可能导致100%资产损失 [7][8] - 业主购买头部品牌实质是购买“风险对冲”，愿意为20%-30%的毛利率付费，为不确定性买单 [8] 运维要求差异 - 光伏系统运维低频、低介入，主要保证物理清洁度 [9] - 储能系统运维高频、高介入，全球至少20%的储能电站不达预期，未来可能面临更大运维崩塌危机 [9] - 储能运维复杂度随应用场景升级而增加，从强配时代到套利时代（一年几百次充放电），再到市场时代（算法博弈），比拼设备商的全生命周期成本（TCO）和运维支持能力 [10][11][12] 软件与系统集成能力 - 储能设备开启智能化、软件化进程，硬件通过技术整合成系统，价值增长是指数级的，而光伏价值增长被物理定律锁死 [13][16] - 头部企业通过软件算法建立优势，如特斯拉的AutoBidder能源平台、海博思创的BMS精度（3%以内）、阳光电源的构网型储能 [16] - 系统化能力是最终武器，用户数据、策略和盈利模型被锁定在软件生态后，切换系统的风险远大于硬件差价，价格战失去意义 [17]

行业核心转变 - 行业正经历以低碳化、电动化、智能化为核心的全面系统性重塑，标志为技术、创新、产品、产业、市场五大体系的转变 [2] - 技术体系从以机械工程为主导转变为低碳化、电动化、智能化深度交叉融合的新范式，汽车演进为集机械、电子、算力、数据于一体的超级智能移动终端 [2] - 创新体系从传统的线性链式研发转向网状结构、AI赋能的新模式，人工智能深度融入从需求洞察到虚拟仿真测试的全流程 [2] - 产品体系从燃油车为主转向以新能源汽车为主，2024年新能源汽车销量达1286.6万辆，市场渗透率从2014年的0.3%大幅提升至40.9%，2025年1-8月渗透率进一步升至45.5% [3] - 具备组合驾驶辅助功能的新车渗透率已达62.58%，智能化成为消费新热点 [3] - 产业体系从以合资品牌为主转向以自主品牌为主，中国品牌乘用车市场份额从2020年的38.4%跃升至2025年1-8月的68.8% [3] - 市场体系从依赖国内增量向海外增量驱动的全球化转变，2025年1-8月汽车出口达429.2万辆同比增长13.7%，新能源汽车出口153.2万辆同比大幅增长87.3% [3] 行业盛会亮点 - 第三十二届中国汽车工程学会年会暨展览会预计总参会人数超万人，整车、零部件企业及高校科研机构代表分别有3000人 [4] - 会议交流活动超130场聚焦六大技术领域，全新升级的汽车创新技术展参展企业达200家实现翻番 [4] - 大会将全球首发《节能与新能源汽车技术路线图3.0》等近30项标志性成果与技术趋势预测 [4] - 与会者来自全球30余国涵盖政产学研各界顶尖专家与工程师 [4] - 会议体系形成1场开幕式暨全体大会、5大主论坛、超100场专题会议及多项同期活动的全链条交流生态 [4] - 以AI赋能汽车为主线设立AI主论坛及多场专题会议，并设AITX专题展推动汽车向具身智能体转变 [4] - 独立品牌AITX汇聚200家产业链头部企业，预计专业观展达3万人次，配套举办技术发布、产需对接等精准活动 [5] - 议题设置关注高质量发展、技术品牌建设、国产芯片上车等现实挑战，并组织采购对接提升合作效率 [5] - 大会构建政、产、学、研、用、资六位一体的创新生态，首次组建国际委员会并深化与全球行业组织合作 [5] - 大会将集中展示重庆产业成果，助力其打造世界级智能网联新能源汽车产业集群 [5][6]

行业发展趋势 - 半导体行业收入预计到2030年将达到1万亿至1.2万亿美元 2035年可能达到2万亿美元 [4] - 晶体管数量将在2030年突破1万亿里程碑 行业经历史无前例的扩张 [4] - 制程成本急剧攀升 5纳米制程约需4.2亿美元 3纳米制程达5.4亿美元 [4] 西门子EDA战略框架 - 提出三大战略方向：软件定义 AI加持 芯片赋能 [4] - 新增AI加持战略 反映人工智能在EDA领域重要性快速提升 [4] - 软件定义推动从硬件同质化向差异化竞争转变 汽车行业尤为明显 [5][6] 软件定义战略 - 软件重新定义价值创造方式 特斯拉OTA升级和传统车企数字化转型为例证 [6] - 要求EDA工具具备跨域协同能力 需从系统级角度考虑软件架构和算法优化 [6] - 设计方法需"左移" 即在早期阶段通过软硬件协同设计优化性能 [6] AI加持战略 - 工业级AI需具备五大特性：可验证性 可用性 通用性 稳健性 准确性 [7] - 推出EDA AI System跨产品基础平台 支持NVIDIA NIM并建立数据湖架构 [8] - 已发布四款AI增强工具：Questa One Aprisa AI Calibre Vision AI Solido [8] 芯片赋能战略 - 构建全面数字孪生体系 涵盖机械设计 半导体供应链和工艺仿真环节 [9] - 包含从功能验证 物理实现 生产封装到3D IC技术的完整链条 [9][10] - 通过Silicon Lifecycle工具实现全生命周期管理和实时监控 [10]

软件定义产品（SDP）的崛起趋势 - 软件定义从单一行业概念发展为跨领域系统性重构，涵盖汽车、工业、医疗、航空航天、能源、家电等多个领域 [2][4] - 行业案例：德国工业设备厂商KRONES通过数字孪生+仿真实现生产线测试与部署，医疗机器人手术系统Corindus和航空飞控系统也依赖软件定义能力 [6] - 软件定义赋能任何嵌入式系统执行功能与算法的行业 [7] SDP的三大核心价值 - 客户期望演进：从功能交付转向体验交付，强调可持续性、安全性与数字连续性 [10] - 技术平台升级：支持电气化、自动驾驶、车载互联等功能的模块化更新 [10] - 商业模式重塑：按需付费、功能订阅、应用商店式服务成为新营收增长点 [10] 企业转型的三大障碍 - 专业割裂：系统工程、软件工程、电气设计等团队孤立工作，缺乏协同平台 [11] - 软硬件协同复杂化：边缘智能环境中MCU、MPU、FPGA等异构架构增加部署难度 [11] - 开发流程碎片化：从需求定义到OTA更新缺乏统一工具支撑 [11] 模型驱动开发（MBD）的解决方案 - MBD构建全流程协同框架，覆盖需求建模、算法开发、代码生成、系统仿真，支持MCU、DSP、FPGA等多种硬件自动适配 [14] - 与英伟达、意法半导体等合作建立芯片模型库，实现"模型即代码、模型即沟通"的并行协作机制 [16][17] - 案例：AWS自动驾驶项目中实现软硬解耦开发，开发流程从线性串行转为可并行迭代的敏捷体系 [18] AI在工程开发中的应用 - 生成式AI辅助编写MATLAB脚本、设计滤波器，并自动生成Simulink模块模板 [20] - 强调"系统内可验证的AI功能"，如预测性维护模型需通过虚拟环境仿真验证安全性与可靠性 [20] - 提供行业专属工具包（如DO Qualification Kit、医疗合规包），兼顾平台统一性与行业个性化需求 [20] 软件定义的未来方向 - 云端作为"第二大脑"：支持5G/云实时数据汇聚、并行仿真、DevOps高效化，构建"云原生工程中台" [22] - 产品生命周期闭环：通过OTA更新实现"交付只是开始"，提升客户粘性与资源效率 [24] - "设计左移"与"验证右伸"理念：早期发现潜在问题，后期持续优化性能 [24] 工程思维的深度重塑 - MATLAB和Simulink作为"工程平台的操作系统"，连接算法与硬件、数据与模型，实现全生命周期闭环 [26] - 软件定义不仅是工具升级，更是从功能构建到价值释放的工程范式转变 [27]