AI 时代汽车投资框架：从整车 Beta 到数据中心和自动驾驶
来源说明：本文基于国泰海通证券《汽车行业：AI时代的汽车投资研究框架》整理，源文件共 26 页，发布日期为 2026 年 6 月。本文仅围绕报告中关于乘用车 beta、AI 数据中心配套、自动驾驶、机器人和重卡的投资框架做解读，不构成投资建议。
图 1：报告封面，来源：国泰海通证券《汽车行业：AI时代的汽车投资研究框架》第 1 页。
汽车投资主线已经从单一销量，变成“销量 beta + AI 增量”的组合题
这份报告最值得看的地方，是它没有把 AI 时代的汽车投资简单等同于智能驾驶，而是先回到汽车行业最基础的问题：乘用车总产销量仍然是最重要的 beta。报告认为，乘用车总量不仅决定车企销量和利润，也影响供应链、渠道企业利润。
报告梳理了 2016 年以来的汽车投资主线：2016-2018 年是国内销量，2019-2022 年是新能源车替代，2021-2023 年是智能化，2023-2025 年是出海，2024-2025 年有人形机器人和零部件，2025-2026 年则新增数据中心配套。这个框架说明，汽车行业的估值驱动不再只来自整车销量，而来自多个新增赛道和底层能力的叠加。
图 2：AI 时代的景气与成长，来源：国泰海通证券《汽车行业：AI时代的汽车投资研究框架》第 2 页。
乘用车总量仍是底座，但盈利改善来自结构变化
报告强调，乘用车总量 beta 不仅取决于国内销量，也取决于出口。2025 年多轮以旧换新政策推动乘用车需求，报告中还列出新能源占比、报废更新和置换更新等指标。对于汽车产业链而言，总量能决定收入底盘，结构则决定利润质量。
这也是理解汽车投资的第一层：如果行业总量和出口稳定，供应链企业的订单基础会更稳；如果新能源渗透率和高价值配置提升，单车价值量和利润弹性会更强。
但报告也提醒，价格、折扣、库存和渠道变化会影响最终利润。因此，不能只看销量同比，还要看 ASP、出口结构、品牌份额和供应链议价能力。
图 3：乘用车总产销量与政策指标，来源：国泰海通证券《汽车行业：AI时代的汽车投资研究框架》第 4 页。
AI 数据中心配套，是汽车供应链的新入口
报告第二部分提出，全球 AIDC 投资高增会推动发电和散热需求提升，并给汽车零部件企业带来切入机会。发电侧关注数据中心用电提升、峰值功率需求和备用电源；散热侧关注芯片功耗与机柜功率密度提升，液冷更适合高功率散热。
这条主线很有意思，因为它把汽车零部件企业的能力从“车端”迁移到了“数据中心端”。汽车供应链在系统工程、成本控制、快速响应、客户认证和规模制造上有经验，部分企业可能切入发电机、液冷、热管理、连接器和结构件等环节。
编辑判断，这不是所有汽车零部件企业都能自动转型，而是那些本来就具备热管理、电驱、精密制造、系统集成和海外客户能力的企业更有机会。AI 数据中心配套提供的是第二曲线，但验证标准仍是订单、认证和利润率。
图 4：AIDC 投资、发电和散热需求，来源：国泰海通证券《汽车行业：AI时代的汽车投资研究框架》第 8 页。
自动驾驶进入“渗透率、ASP、国产化率”的三变量阶段
报告对自动驾驶的判断是，C 端 L2 辅助驾驶已经不再是增长核心，后续增量主要来自 L3 启动带来的高阶智驾部件：芯片、线控底盘，以及更高等级算法对整车的赋能。
这意味着自动驾驶投资框架从“谁有概念”进入“谁吃价值量”。报告强调要关注渗透率、ASP 和国产化率提升机会。尤其是国内 L2 功能和激光雷达搭载情况、智驾芯片格局、线控底盘和 EHB/EMB 等执行端部件，都会决定供应链价值如何分配。
自动驾驶的机会不只在整车品牌，更在传感器、芯片、执行系统、域控、算法和底盘线控。真正的分化点，是能否在高阶驾驶普及过程中提高单车价值量，并从国产替代中获得份额。
图 5：自动驾驶渗透率、ASP 和国产化率，来源：国泰海通证券《汽车行业：AI时代的汽车投资研究框架》第 14 页。
重卡主线：以旧换新和出口增长提供另一条确定性
报告最后把重卡也纳入框架。重卡行业受存量时代、物流需求、运力置换和出口影响。报告预计 2026 年重卡出口销量有望达到 40 万辆，同比增长 17.4%；同时，新兴市场地区购车文化和应用场景也是研究重卡出口的新课题。
与乘用车相比，重卡看起来不够“AI”，但它提供了另一种确定性：政策驱动的以旧换新、天然气重卡渗透率、新能源重卡和出口增长。对于汽车行业投资组合来说，这类主线能对冲部分乘用车价格战和智能化高预期波动。
图 6：重卡以旧换新和出口，来源：国泰海通证券《汽车行业：AI时代的汽车投资研究框架》第 19 页。
结论：AI 时代的汽车，不只是车更智能，而是汽车供应链边界变宽
这份报告的核心价值，是把汽车投资拆成多条可跟踪主线：乘用车总量提供 beta，AI 数据中心配套提供跨行业增量，自动驾驶提供单车价值量和国产化机会，机器人与重卡则提供新的成长和确定性来源。
后续看汽车行业，不能只问“今年卖多少车”，还要问“哪些汽车供应链能力可以迁移到 AI 基建，哪些高阶智能化部件能提高 ASP，哪些企业能在出口和新场景中获得第二增长曲线”。AI 时代的汽车投资，真正变化的是产业边界。
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