11月汽车销量同比略增，智能网联再度来袭
摘要我们根据乘联会提供的11月乘用车销量信息进行分析（37个品牌，零售口径），11月乘用车总销量万辆（同比+1.5%），1-11月累计销量万辆（同比+2.4%）。分品牌来看，11月德系、美系保持高增速，日系、自主销量趋稳，韩系则持续下滑，品牌分化明显。我们认为，11月销量同比增速放缓主要受去年同期高基数的影响，全年预计同比增速为3%，维持行业“推荐”评级。
核心观点
11月销量同比小幅增加，看好年底德系冲量行情。根据乘联会提供的11月乘用车销量信息进行分析（37个品牌，零售口径），11月乘用车总销量万辆（同比+1.5%），1-11月累计销量万辆（同比+2.4%）。我们认为，11月销量同比增速放缓主要受去年同期高基数的影响，且日系、自主龙头品牌因销量目标提前达到增速有所放缓，看好12月德系冲量行情。虽然18年低排量购置税补贴继续退坡，但其边际效应在减弱，看好明年乘用车销量，预计同比增速5%。
国家大数据战略加速，智能网联再度来袭。我国。习近平在中共中央政治局第二次集体学习时强调实施国家大数据战略加快建设数字中国的重要性，还提到要推动互联网、大数据、人工智能同实体经济的深度融合。我们认为，互联网、大数据、人工智能等与汽车行业的融合主要体现在智能化和互联化方面，这也是行业发展的大趋势。随着国家强烈支持，智能互联有望迎来快速发展。车联网：T-BOX作为大数据来源，有望率先迎来爆发。智能驾驶：大数据是汽车智能化前提，“数据+算法”企业最为受益。
风险提示：汽车销量不达预期，相关政策不达预期。
正文
一、本周观点1.月销量同比小幅增加，看好年底德系冲量行情。
11月销量同比小幅增加，看好年底德系冲量行情。根据乘联会提供的11月乘用车销量信息进行分析（37个品牌，零售口径），11月乘用车总销量万辆（同比+1.5%），1-11月累计销量万辆（同比+2.4%）。我们认为，11月销量同比增速放缓主要受去年同期高基数的影响，且日系、自主龙头品牌因销量目标提前达到增速有所放缓，看好12月德系冲量行情。虽然18年低排量购置税补贴继续退坡，但其边际效应在减弱，看好明年乘用车销量，预计同比增速5%。
分品牌来看，对累计破10万辆的品牌统计发现，11月同比增速从最高的东南汽车（+35.66%）到最低的北京汽车（-39.66%）。分谱系来看，德系（同比+8.94%）、美系（同比+5.48%）继续保持保持高增速，日系（同比+0.39%）、自主（同比+1.03%）增速放缓，主要受销量目标提前达成销量控制原因，韩系（同比-25.19%）继续下滑，品牌分化依然明显。从1-11月累计销量来看，日系车表现抢眼（累计同比+10.44%），德系（累计同比+5.24%）下半年明显回升，自主（累计同比+7.04%）稳步回暖，美系（累计同比+1.23%）基本持平，韩系（累计同比-30.28%）继续维持负增长。
1.2国家大数据战略加速，智能网联再度来袭
12月9日，习近平在中共中央政治局第二次集体学习时强调实施国家大数据战略加快建设数字中国的重要性，还提到要推动互联网、大数据、人工智能同实体经济的深度融合。我们认为，互联网、大数据、人工智能等与汽车行业的融合主要体现在智能化和互联化方面，这也是行业发展的大趋势。随着国家强烈支持，智能互联有望迎来快速发展。
国家大数据战略加速，智能网联再度来袭。我国智能驾驶应用处于L1-L2渗透阶段，而车联网处于T-BOX硬件快速渗透阶段，-17年国家相继出台了多部针对智能驾驶的指导意见和技术标准，同期工信部申报强调信息安全技术的网联技术标准，部分城市要求新能源车加装监控平台（含T-BOX）。我们认为，随着国家逐渐重视互联网、大数据、人工智能等与实体经济的深度融合，汽车智能化、互联化作为其深度融合的产物，未来有望获得国家政策推动，智能互联发展有望步入发展快车道。
车联网：T-BOX作为大数据来源，有望率先迎来爆发。车联网系统主要包含四部分：主机、车载T-BOX、手机APP及后台系统，由于国家要求新能源车均需要加装监控平台，T-BOX作为车联网的硬件可以采集行车数据和实时监控行车状况，目前处于新能源汽车快速渗透期。同时，车联网的服务（UBI车险、个性化服务等）、智能驾驶决策层算法的迭代均需要依托实际驾驶的数据，需要海量行车数据来源，而T-BOX恰好就是汽车驾驶数据的采集端口。我们认为随着大数据、人工智能结合实体经济的推进，T-BOX作为海量数据的接口，有望率先迎来爆发。
智能驾驶：大数据是汽车智能化前提，“数据+算法”企业最为受益。汽车智能化进步是以大数据为前提和依托的，一辆车在运行过程中会产生海量数据，而智能化是从“数据采集-数据识别/清洗/分类/储存-驾驶行为分析/人机交互/辅助决策-决策层”的一系列过程，可见，汽车智能化离不开海量数据作为基础。智能驾驶按照产业链可分为感知层、控制层、执行层、地图数据四大模块，其中控制层是智能驾驶的核心，控制层中识别精度的提升是智能驾驶算法的核心目标，达到90%识别度是控制层与执行层衔接的底线，而传统的算法识别精度已经接近阈值，难以完全胜任对复杂的驾驶场景进行信息识别。而通过人工智能、深度学习可以极大优化算法架构提升识别能力，基于人工智能技术对行人等难度较大的物体识别率稳步突破90%，接近可应用水平。
受益标的：大数据战略的加速推进，汽车行业受益领域主要为车联网和智能驾驶，作为数据直接采集的接口，推荐T-BOX龙头企业，推荐四维图新（地图数据+算法优势），主机厂方面推荐较早布局智能互联车型的上汽集团（与阿里、中国移动、华为合作）、广汽集团（与腾讯、中国移动、科大讯飞合作）。
1.3新能源汽车政策分析：补贴退坡边际效应递减，双积分保障中长期发展
1）核心逻辑
补贴退坡是行业走向市场化的必然要求。补贴是一把双刃剑，可以说补贴是过去三年新能源汽车崛起的核心推动力，但其历史舞台也是时间问题，因为高额补贴引导呈行业粗犷式发展，先利用补贴把量和规模做起来，实现从“0”到“1”的突破，但高额补贴对应巨额财政压力（16年对应补贴总额约亿，17年估计亿左右），同时也滋生了诸多利用政策漏洞骗补的方式，行业若要回归正常发展必须依靠市场化竞争，将车企白癜风复色北京白癜风医院地图
