中信证券研报指出，汽车行业2023年7月实现批发销量238.7万辆，环比-9.0%，同比-1.4%，同环比双下滑主要系去年同期高基数影响，叠加传统车市淡季，产销节奏放缓。新能源汽车行业7月实现批发销量78万辆，环比-3.2%，同比+31.6%。
7月下旬发改委等13部门印发《关于促进汽车消费的若干措施》，中信证券预计汽车消费潜力在政策刺激下将继续释放，看好“金九银十”的车市表现。
▍事项：
2023年8月10日，中国汽车工业协会发布2023年7月汽车产销数据，对此我们点评如下：
▍汽车总量：汽车行业7月实现销量238.7万辆，环比下降主要系传统车市淡季、产销节奏放缓等因素。
根据中汽协数据，2023年7月，汽车产销分别为240.1万辆/238.7万辆，环比-6.2%/-9.0%，同比-2.2%/-1.4%，去年同期高基数下，同比仅小幅下滑，整体表现稳健；环比下降系为7、8月行业传统淡季下，正常季节性因素所致，符合预期。2023年1~7月汽车产销分别为1565万辆/1562.6万辆，同比+7.4%/+7.9%。站在当前时点，我们认为淡季过后汽车消费仍将保持韧性，看好“金九银十”的车市表现。
▍乘用车：乘用车行业7月实现销量210万辆，环比下降主要系车市淡季需求减弱。
根据中汽协数据，乘用车7月产销分别为211.5万辆/210万辆，环比-4.7%/-7.4%，同比-4.3%/-3.4%；其中，传统燃油车国内销量112.6万辆，比2022年同期减少29.2万辆（同比-20.67%）。结构方面，乘用车7月出口32.6万辆，环比+4.5%，同比+34.9%，延续高速增长；自主品牌7月销量120.1万辆，同比+11.4%，单月市场份额为57.2%，同比+7.6pcts；1-7月自主品牌销量718.7万辆，同比+20.4%，表现大幅优于行业平均水平。我们认为5-7月乘用车高频销量表现亮眼，系行业价格战在23Q2进入平稳期、高线城市需求韧性强，传统淡季过后，“金九银十”乘用车销量继续存在超预期可能。
▍商用车：商用车行业7月实现销量28.7万辆，环比降幅符合预期。
根据中汽协数据，商用车7月产销分别为28.6万辆/28.7万辆，环比-16.4%/-19.0%，同比+17.0% /+16.8%，商用车产销实现两位数增长，主要系去年同期低基数等因素所致。我们对2023年行业复苏的三大核心变量判断维持不变，继续看好商用车行业2023年复苏：
1）基建投资的刺激将是对冲经济增速下行压力的不可或缺的调控工具；
2）重卡行业的平均置换周期为7-8年，而上一轮重卡牛市销售（2016Q4-2021Q1）的重卡保有量预计将在2023Q4起开启置换周期；
3）在众多初创科技公司、物流运营商和硬件厂商的合作下，商用车自动驾驶正在逐步实现场景落地，不断实现商业模式创新，拉动行业需求向上。
▍新能源车：新能源车行业7月实现销量78万辆，环比略有下滑。
根据中汽协数据，新能源车7月产销分别为80.5万辆/78万辆，环比+2.7%/-3.2%，同比+30.6%/+31.6%，渗透率达32.7%，同比+8.2pcts，环比+2.0pcts。分动力类型看，纯电动汽车产销分别完成55.5万辆/54.1万辆，同比分别+17.5%/+18.2%；插电式混合动力汽车产销分别完成25万辆/23.9万辆，同比分别+73.3%/+77.0%，产销量再创历史新高。展望2023年下半年，随着多款优质新品陆续推出与交付，新能源汽车产销同环比有望持续修复，此外，随着智能驾驶进入城市场景，2023H2智能驾驶迎来质变，我们看好城市智驾领先的头部新能源车企。
▍风险因素：
中国经济增长不及预期的风险，或来自海外需求不足、中国大陆消费不足或政府投资不及预期；新冠疫情带来的不确定性风险，或导致需求不足及国产供应链的阶段性供给不足；缺芯导致整车出货量不及预期的风险；汽车需求放缓的风险；关键原材料大幅涨价的风险；自动驾驶事故导致相关企业估值大幅下降的风险。
▍投资策略：
7月汽车产销同比下降系季节性因素所致，汽车消费仍具韧性。
展望下半年，电动化方面，我们认为新能源车优质供给集中已在7月开始交付，预计新能源车渗透率会持续提升。
智能化方面， 2023年下半年起，头部车企自动驾驶体验将集中落地“无图城市”，将辅助驾驶的功能应用从10%的低频场景（高速、泊车），拓宽到90%的高频场景（城市公路），辅助驾驶体验有望迎来“量变时刻”，带动主机厂和零部件两类投资机会。
整车方面：落地价值量大，对标特斯拉FSD和自主品牌的配置价差，高阶智驾带来价值提升为2-6万元/车；大模型壁垒高，全栈自研的主机厂模型迭代快，算法壁垒高；智驾训练数据壁垒高、价值高。
零部件方面关注三类投资机会：1）域控制器：算力是智能驾驶的核心基础，与头部芯片商紧密合作、产品配套领先的tier-1产业链卡位效应强；2）智能底盘：功能安全要求高、壁垒高；3）智能感知。
