汽車智能駕駛深度研究報告：市場、政策、技術(shù)與產(chǎn)業(yè)鏈分析

1、汽車智能駕駛深度研究報告：市場、政策、技術(shù)與產(chǎn)業(yè)鏈分析1 我們?yōu)槭裁葱枰悄荞{駛？1.1 智能駕駛簡介：服務(wù)人與代替人智能駕駛是指汽車通過配置先進的傳感器、控制器、執(zhí)行器、通訊模塊等設(shè)備實 現(xiàn)協(xié)助駕駛員對車輛的操控，甚至完全代替駕駛員實現(xiàn)無人駕駛的功能。高等級的智能駕駛是智能交通體系的一部分，通過 V2X（車聯(lián)網(wǎng)）技術(shù)汽車能夠 與道路信息、交通信號、其他車輛等周圍環(huán)境聯(lián)接為一體，形成“人、車、路”高效運 行的交通體系。而在智能汽車內(nèi)部，各種類型的傳感器代替了人的眼睛與耳朵，感知 汽車周圍情況；強大算力的控制器代替了人的大腦，決策車輛行駛路線；響應(yīng)靈敏的 執(zhí)行器代替了人的手腳，執(zhí)行著智能大腦的命

2、令。被“代替”的駕駛員則通過全新的人 機交互環(huán)境，享受著智能的體驗與服務(wù)。這是智能駕駛的愿景，也是定義各個子功能 的發(fā)展目標。1.2 智能駕駛的功能價值：安全、高效、舒適安全始終是汽車出行的第一要務(wù)，早期的智能駕駛功能主要是集中在幫助駕駛 員減少交通事故的輔助駕駛功能。其中，典型的功能為AEB（Autonomous Emergency Braking,自動緊急制動系統(tǒng)）。AEB 系統(tǒng)通過攝像頭或雷達檢測和識別前方車輛，在 有碰撞可能的情況下先用聲音和警示燈提醒駕駛者進行制動操作回避碰撞。當(dāng)前我國交通領(lǐng)域面臨諸多痛點，包括：人為 原因?qū)е碌慕煌ㄊ鹿事收急?90%；因為交通擁堵，僅僅在北京就造成了

3、人均 4013.31 元/年的經(jīng)濟成本；我國物流費用在 GDP 中的比重達到 14.6%，遠超歐美國家，效率 低下；我國大型城市停車位缺口平均在 70%以上，停車難的問題越來越突出。智能駕駛功能有望成為解決這些痛點的方案，其價值體現(xiàn)在多個方面：提升安全性：智能駕駛功能幫助減少交通事故率。提升效率，減少成本：協(xié)同式交通系統(tǒng)可以提高燃油經(jīng)濟性及交通效率。提高舒適性：減輕駕駛負擔(dān)，解放用戶時間。1.3 智能駕駛的經(jīng)濟價值：重構(gòu)產(chǎn)業(yè)的革命當(dāng)前，汽車行業(yè)正在經(jīng)歷 100 多年來最為劇烈的變革，“新四化”趨勢（電氣化、 智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化）帶來全方位的產(chǎn)業(yè)革命。在這一變革中，智能駕駛將顯著 提升汽車電

4、子、軟件算法等在汽車價值中的比重。先進的計算機、通訊、算法等技術(shù) 成果將被應(yīng)用在智能駕駛汽車上。傳統(tǒng)汽車行業(yè)的生產(chǎn)組織要素（知識技能、組織模 式等）將被全面改變，有望創(chuàng)造眾多新增部件機會。軟件定義汽車理念已經(jīng)越來越被行業(yè)接受，通過軟件更新（OTA）持續(xù)的優(yōu)化功 能與創(chuàng)造價值成為未來智能汽車必備特征。智能駕駛功能的演進也是汽車產(chǎn)業(yè)逐步 重構(gòu)的重要內(nèi)容。1.4 智能駕駛技術(shù)分級與產(chǎn)品智能駕駛技術(shù)分級標準當(dāng)前，行業(yè)普遍遵循 SAE 協(xié)會定義的智能駕駛等級。但從產(chǎn)品屬性來看，智能 駕駛分為人承擔(dān)責(zé)任和車承擔(dān)責(zé)任兩類。其中，L2 及以下的智能駕駛通常被定義為 ADAS（高級駕駛輔助系統(tǒng)），其最大的特點是

5、系統(tǒng)只是給駕駛員提供協(xié)助，駕駛員需 要承擔(dān)所有的責(zé)任與后果。而在 L4 及以上的智能駕駛汽車上，責(zé)任主體為汽車生產(chǎn) 或者汽車服務(wù)商對于 L3 級別的智能駕駛，因為其只能在特定條件下代替人，并且在 系統(tǒng)失效的時候需要人及時接管車輛，在實際應(yīng)用中的可操作性及責(zé)任界定問題在行 業(yè)內(nèi)外存在較大爭議。從技術(shù)角度而言，L3 級別智能駕駛是技術(shù)發(fā)展的必經(jīng)階段， 但從法律及產(chǎn)品角度，仍存在著較大爭議。智能駕駛產(chǎn)品開發(fā)戰(zhàn)略選擇Waymo、滴滴等科技公司與初創(chuàng)公司采取“高舉高打”策略，直接針對 L4 級別 的智能駕駛進行研發(fā)，以期實現(xiàn)全自動駕駛。根據(jù) Navigant Research 發(fā)布的 2020 年度自動

6、駕駛汽車排行榜，Waymo、通用 Cruise、百度處于領(lǐng)先地位。Waymo 從 2009 年就開始了相關(guān)研究，其在該領(lǐng)域投入最大、積累數(shù)據(jù)最多、應(yīng)用最全面。從技術(shù)角度分析，針對 L4 級別的智能駕駛雖然已經(jīng)有了很多進步，但是目前仍 處于試驗研究階段。面對情況復(fù)雜的開放道路，技術(shù)成熟度還遠未達到全面商業(yè)化運 營的要求。2019 年，著名咨詢公司 Gartner 在其報告中認為 L4 級別自動駕駛技術(shù) 全面成熟還需要 10 年以上的時間。主流汽車企業(yè)均從 ADAS 功能入手實現(xiàn)產(chǎn)品化，并逐步向 L3、L4 級別功能方 向演進。頭部企業(yè)則是同時布局 ADAS 產(chǎn)品開發(fā)與 L4 級別的自動駕駛技術(shù)研

7、究， 例如：大眾，GM，F(xiàn)ord 等。當(dāng)前，L2 智能駕駛產(chǎn)品已經(jīng)較為成熟，正在向 L3 技術(shù) 階段發(fā)展。企業(yè)通過傳感器、計算平臺、算法的不斷升級與迭代，逐步完善產(chǎn)品功能， 并擴展應(yīng)用場景。特斯拉、奧迪、小鵬等已經(jīng)宣傳開發(fā)出具備 L3 技術(shù)能力的智能駕 駛汽車，但因為 ODD(Operational Design Domain:設(shè)計運行區(qū)域)在法律及標準上還 沒有明確，他們更多以 L2+來定義相關(guān)產(chǎn)品。2020 年底，特斯拉在寫給加州機動車 管理局(DMV)郵件中承認，F(xiàn)SD 目前并非真正的完全自動駕駛，F(xiàn)SD 和 Autopilot 一 樣，都屬于 L2 級自動輔助駕駛系統(tǒng)。我國更加強調(diào)智能

8、化與網(wǎng)聯(lián)化同步發(fā)展，以網(wǎng)聯(lián)功能構(gòu)建“人-車-路-云”的整體 解決方案，減小單車智能的開發(fā)難度。2020 年 2 月，由發(fā)改委等 11 部委聯(lián)合發(fā)布的 智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略中明確提出：“到 2025 年，中國標準智能汽車的技術(shù)創(chuàng) 新、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、基礎(chǔ)設(shè)施、法規(guī)標準、產(chǎn)品監(jiān)管和網(wǎng)絡(luò)安全體系基本形成。實現(xiàn)有條 件自動駕駛的智能汽車達到規(guī)?；a(chǎn)，實現(xiàn)高度自動駕駛的智能汽車在特定環(huán)境下 市場化應(yīng)用。智能交通系統(tǒng)和智慧城市相關(guān)設(shè)施建設(shè)取得積極進展，車用無線通信網(wǎng) 絡(luò)（LTE-V2X 等）實現(xiàn)區(qū)域覆蓋，新一代車用無線通信網(wǎng)絡(luò)（5G-V2X）在部分城市、 高速公路逐步開展應(yīng)用，高精度時空基準服務(wù)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)全覆蓋

9、?！? 市場需求：產(chǎn)品功能與應(yīng)用場景的匹配程度影響用戶需求2.1 ADAS(輔助駕駛)：產(chǎn)品成熟，功能不斷豐富ADAS（先進輔助駕駛系統(tǒng)）利用雷達、攝像頭等傳感器采集汽車周邊環(huán)境數(shù)據(jù)， 進行靜態(tài)、動態(tài)物體的識別、跟蹤，控制系統(tǒng)結(jié)合地圖數(shù)據(jù)進行做出行為決策，使駕 駛者覺察可能發(fā)生的危險，必要情況下直接控制車輛的剎車或者轉(zhuǎn)向動作，可有效提 升駕駛安全性、舒適性。ADAS 所涉及的主要零部件毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭、電動轉(zhuǎn)向、電動 剎車等已經(jīng)在技術(shù)上成熟，并實現(xiàn)了大規(guī)模量產(chǎn)與應(yīng)用。ADAS 的功能與應(yīng)用也越來 越豐富，相關(guān)測評標準已經(jīng)頒布。在國家標準（2019 年）道路車輛先進駕駛輔助系 統(tǒng)(

10、ADAS)術(shù)語及定義中給出了 36 項 ADAS 功能，包含 FCW、BSD、HMW、HUD 等信息輔助類 21 項，AEB、ACC、LKA 等控制輔助類 15 項。在乘用車領(lǐng)域，常用的 ADAS 功能包括安全控制類的 ACC/AEB/LKS 等，預(yù)警 類的 FCW/LDW/PCW/BSD 等，其他輔助性的 AP 等功能。在商用車領(lǐng)域，因為相關(guān)零部件成熟稍晚，ADAS 裝配率還比較低。當(dāng)前量產(chǎn)車 輛主要搭載的是 L1 級別功能或者信息報警類功能，如 AEB/BSD/DMS 等。隨著商用 車電控執(zhí)行器（剎車、轉(zhuǎn)向等）產(chǎn)品的成熟，ADAS 功能在商用有望越來越豐富。2.2 L3/L4(自動駕駛)：

11、場景決定市場空間與落地節(jié)奏因為技術(shù)的局限性，L3/L4 級自動駕駛技術(shù)產(chǎn)品需要依托場景進行開發(fā)。對于駕 駛的場景，可以從環(huán)境的封閉性與車輛運行速度進行劃分，相對封閉的環(huán)境與相對低 的運行速度有利于降低產(chǎn)品的開發(fā)難度。當(dāng)前，典型的應(yīng)用場景包括：高速公路、城 市道路、停車場、機場、礦區(qū)、園區(qū)、港口等。針對特定場景開發(fā) L3/L4 級自動駕駛產(chǎn)品優(yōu)點是能夠更快實現(xiàn)產(chǎn)品落地，缺點 是產(chǎn)品定制化特征決定了其市場規(guī)模將會有限。根據(jù)羅蘭貝格與蔚來資本的報告，自 動駕駛有望落地的場景中，跨域干線物流市場空間達到 7000 億元，自動駕駛出租車 Robotaxi 市場空間達到 3500 億元。而在港口場景中因為

12、集裝箱卡車本身規(guī)模有限 （1 萬余輛），智能駕駛系統(tǒng)市場空間僅 60 億元。過去幾年，經(jīng)歷了自動駕駛投資起落后，“場景致勝”已經(jīng)成為行業(yè)共識。當(dāng)前， 各個公司紛紛選定自己的主攻場景，以爭取實現(xiàn)更早的商業(yè)化落地。Waymo、百度、 滴滴、Uber、文遠知行、小馬智行等公司的重點在 Robotaxi 領(lǐng)域；TuSimple(圖森未 來)、智加科技、贏徹科技等公司主攻干線物流；主線科技、西井科技等集中在港口物 流；希迪智駕、易控智加等主攻礦區(qū)場景；京東 X、菜鳥等則在園區(qū)物流配送上投入 較大。不同的場景，產(chǎn)品開發(fā)難度不同，商業(yè)落地速度也有差別。因為港口集裝箱卡車 運行環(huán)境較為封閉，車速要求不高，產(chǎn)品

13、開發(fā)相對簡單，有望在 2023 年前后實現(xiàn)商 業(yè)化落地。而 Robotaxi 因為場景較為復(fù)雜，即使在美國較高的出行成本下，實現(xiàn)商 業(yè)化的收支平衡也要到 2026 年以后。這也是 Waymo 在美國鳳凰城的 Robotaxi 運 營無法持續(xù)擴大的原因。2.3 產(chǎn)品功能價值決定需求彈性輔助駕駛的安全功能被納入法規(guī)標準，有望快速普及智能駕駛的主動安全功能能夠提高道路安全、減少交通事故。因此，我國政 府正在將會越來越多的主動安全功能納入到法規(guī)標準體系。在乘用車領(lǐng)域， AEB 等輔助駕駛功能已經(jīng)被納入歐洲、北美、我國的測試認證 規(guī)范，標準引導(dǎo)產(chǎn)品升級的意味明顯。2018 年，AEB 已被納入我國乘用車

14、的新車評 價規(guī)程(C-NCAP)，缺乏相關(guān)配置的車型將難以獲得較高的評級。根據(jù)評分體系，在 2018 年，車輛要獲得 5 星級評價，主動安全的最低得分率要求為 26%；而到 2019 年，最低得分率提升至 38%；2020 年提升至 55%。根據(jù) Euro NCAP 的發(fā)展規(guī)劃， 針對 AEB 功能，將引入更多測試包括：后向行人保護、AEB 交叉路口評價等。2022 年開始引入 Head-on（迎面）測試，模擬車輛正面頭碰頭的場景。在商用車領(lǐng)域，特別是“兩客一?！避囕v（公交、客運、?；奋囕v），因為其對 交通安全運行影響重大，政府已經(jīng)將裝配 AEB，F(xiàn)CW 等輔助駕駛功能列入強制標 準。考慮到

15、商用車安全問題所造成的社會隱性成本，針對普通商用車輛的推薦標準也 已經(jīng)頒布。部分強制性政策與規(guī)定從“兩客一?！遍_始，并逐步向重型載貨汽車、 新能源汽車、中輕卡、專項作業(yè)車等領(lǐng)域推行。2020 年發(fā)布的道路運輸條例（修訂草案征求意見稿），要求客運車輛、危 險貨物運輸車輛、半掛牽引車及總質(zhì)量 12 噸以上的載貨車輛應(yīng)當(dāng)按照有關(guān)規(guī)定配備具有行駛功能的衛(wèi)星定位裝置和智能視頻監(jiān)控裝置。這些涉及人員安全的標準與法規(guī)政策的出臺將會促進輔助駕駛（安全）功能 滲透率提升，加速功能改進與系統(tǒng)單車價值提升。顯性價值清晰的智能駕駛功能市場接受度高在車輛駕駛過程中，停車、跟車、變道、緊急情況應(yīng)對是常見的駕駛員操作。乘

16、用車的智能駕駛功能開發(fā)主要是針對這些情景中的痛點，滿足駕駛員的需求。例如， 停車對新手司機而言難度較大，自動泊車（代客泊車）能夠完成從找車位到泊車入庫 的全過程。而在交通擁堵的道路，ACC（自適應(yīng)巡航）能夠有效跟車緩解駕駛員的疲 勞。對這些功能需求與駕駛員的經(jīng)驗、道路運行條件密切相關(guān)，產(chǎn)品價格對于需求彈 性影響較大。而在商用車領(lǐng)域，車輛作為生產(chǎn)資料，智能駕駛功能主要圍繞如何安全、高效的 創(chuàng)造價值進行開發(fā)。產(chǎn)品與功能的接受度與投入回報比直接相關(guān)，一旦突破拐點，市 場滲透率有望快速增長。圖森未來（TSP.O）在其招股書中披露，自動駕駛卡車有望 實現(xiàn) USD1.98/mile 的成本節(jié)省，未來有望接

17、近 1 年的投入回報比，這將使得用戶接 受度迅速提升。與之類似，2020 年我國重卡 AMT 變速箱投入回報比已被用戶接受， 出貨增速超過 7 倍且供不應(yīng)求，正在快速普及。盡管乘用車與商用車對智能駕駛需求出發(fā)點不同，但隨著政策完善、技術(shù)成熟、 客戶認知度提高，能夠切實解決用戶痛點的智能駕駛功能有望快速普及。個性化智能駕駛功能市場接受度將由產(chǎn)品成熟度、用戶支付意愿共同決定。隨著對于用戶體驗的重視，智能座艙作為智能駕駛中“人機交互”的端口越來越受 到重視，HUD（抬頭顯示）、多屏顯示等功能被已在部分車型上搭載。但這些個性化 的功能還面臨成本較高、成熟度不夠的局面，其市場普及與滲透率提升需要時間。同

18、時，部分智能駕駛功能夸大宣傳、操作復(fù)雜、用戶體驗不佳，在客戶端存在“老 手不會用，新手不會用”等問題，影響了其滲透節(jié)奏。根據(jù)威爾森咨詢在 2019 年的調(diào) 查，中國消費者對智能駕駛的興趣度達到 71%，但是信賴度只有 28%。因為用戶習(xí) 慣與功能成熟度，用戶更多不愿意支付額外費用或者處于觀望狀態(tài)。根據(jù) 2020 年 Q4 Tesla 交流會，中國用戶的 FSD 軟件付費激活率僅為 2%，費用更低的小鵬汽車 Xpilot 激活率也僅 20%。對于個性化的智能駕駛產(chǎn)品，還需要在提升用戶滿意度與支付意愿上努力。3 政策、技術(shù)、標桿共同推動，智能駕駛加速到來3.1 政策支持：國家戰(zhàn)略方向；地方大力扶持

19、；行業(yè)積極響應(yīng)智能駕駛的國家戰(zhàn)略 2020 年，我國 11 個部委聯(lián)合發(fā)布的智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略中已明確指出智 能駕駛汽車是國家戰(zhàn)略發(fā)展方向，其包括：（一）智能汽車已成為全球汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展 的戰(zhàn)略方向；（二）發(fā)展智能汽車對我國具有重要的戰(zhàn)略意義；（三）我國擁有智能汽 車發(fā)展的戰(zhàn)略優(yōu)勢。發(fā)展層面：智能駕駛汽車是成為汽車強國的戰(zhàn)略選擇。產(chǎn)業(yè)層 面：鼓勵相關(guān)產(chǎn)業(yè)跨界融合，產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)，智能化，網(wǎng)絡(luò)化，平臺化發(fā)展。技術(shù)層面： 智能駕駛帶動了高新技術(shù)的發(fā)展。應(yīng)用層面：汽車由機械運載工具轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芤苿涌?間和應(yīng)用終端、新興業(yè)態(tài)的重要載體。地方大力扶持智能駕駛產(chǎn)業(yè)落地地方政府對智能駕駛發(fā)展也極為重視，紛紛出臺各

20、項鼓勵與扶持政策。包括：依 托新型城鎮(zhèn)化和智能化道路交通設(shè)施等重大工程建設(shè)，紛紛建立智能公交與車路協(xié)同 技術(shù)應(yīng)用示范線路；制定示范應(yīng)用推廣計劃，逐年擴大智能網(wǎng)聯(lián)公交車示范區(qū)域和應(yīng) 用數(shù)量；制定政府采購要求，逐年提高智能駕駛環(huán)衛(wèi)車等的示范應(yīng)用比例；設(shè)立人才 專項配套政策，引導(dǎo)行業(yè)人聚集；扶持企業(yè)的智能駕駛技術(shù)研發(fā)等。地方政府希望通 過不斷擴大智能駕駛示范應(yīng)用規(guī)模，以示范應(yīng)用帶動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。行業(yè)標準體系正在成形，產(chǎn)品評測促進行業(yè)健康發(fā)展行業(yè)標準是指導(dǎo)智能駕駛發(fā)展的重要依據(jù)。相關(guān)部門將智能網(wǎng)聯(lián)汽車標準體系 框架定義為“基礎(chǔ)”、“通用規(guī)范”、“產(chǎn)品與技術(shù)應(yīng)用”、“相關(guān)標準”四個部分，同時根據(jù) 各具體標準

21、在內(nèi)容范圍、技術(shù)等級上的共性和區(qū)別，形成 14 個子類。2020 年，我 國已制定 30 項以上智能網(wǎng)聯(lián)汽車重點標準，初步建立能夠支撐駕駛輔助及低級別自 動駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車標準體系，到 2025 年預(yù)計將制定 100 項以上智能網(wǎng)聯(lián)汽車標 準，系統(tǒng)形成支撐高級別自動駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車標準體系。產(chǎn)品測試評價、質(zhì)量檢測體系完善將為消費者購車用車保駕護航。隨著整車企業(yè) 紛紛發(fā)布具備 L3L4 級自動駕駛功能汽車產(chǎn)品量產(chǎn)計劃，且積極開展道路測試、應(yīng)用示范及商業(yè)化試運營，行業(yè)急需建立完善智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品等級劃分及評估準則， 服務(wù)消費者購車用車。2020 年 10 月，由中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、國

22、汽（北 京）智能網(wǎng)聯(lián)汽車研究院有限公司、華為技術(shù)有限公司、中汽中心、中國汽研等共同 編制完成了智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品測試評價白皮書，行業(yè)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品測試評 價流程上達成了共識。其適用于配備自動駕駛系統(tǒng)且具備 L3/L4/L5 自動駕駛功能的 M 類、N 類車輛，其它類型車輛可參照執(zhí)行；可用于評價高速/環(huán)路、市內(nèi)運行、泊 車/取車、封閉園區(qū)和城際/郊區(qū)等五大連續(xù)運行場景的自動駕駛運行能力；可用于 Robotaxi、AVP、HWP 等典型自動駕駛汽車產(chǎn)品的測評，同時港口、礦區(qū)車輛可參 照使用。2021 年 1 月，國家市場監(jiān)督管理總局正式同意中國汽研與湖南湘江智能科 技創(chuàng)新中心有限公司共同籌建“國

23、家智能網(wǎng)聯(lián)汽車質(zhì)量監(jiān)督檢驗中心（湖南）”。3.2 技術(shù)進步：感知/智能/通訊技術(shù)導(dǎo)入感知技術(shù)發(fā)展感知是指智能駕駛系統(tǒng)從環(huán)境中收集信息并從中提取相關(guān)知識的過程，通常包含 環(huán)境感知和定位兩部分。其中，環(huán)境感知（Environmental Perception）指對于環(huán)境 的場景理解能力，例如障礙物的類型、道路標志及標線的識別、行人車輛的檢測、交 通信號的辨識等。定位（ Localization ）是對感知結(jié)果的后處理，通過定位功能從而 幫助汽車了解其相對于所處環(huán)境的位置。感知是智能駕駛系統(tǒng)的基礎(chǔ)。以攝像頭為基礎(chǔ)的視覺感知技術(shù)，因為成本較低，獲取信息豐富，有利于大規(guī)模在汽車上應(yīng)用。同時，毫米波雷達、

24、超聲波雷達技術(shù)在 汽車上也應(yīng)用得越來越成熟。激光雷達過去一般用在測繪、工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，價格昂貴。 2019 年，Luminar 發(fā)布了價格不到 1000 美元的 LiDAR 解決方案。Velodyne 公司則 計劃到 2024 年將平均售價從 2017 年的 17900 美元降至 600 美元。2020 年，華為 宣布其將量產(chǎn)的激光雷達單價在 200 美元以下。隨著激光雷達價格的快速下降，奧 迪、寶馬、奔馳等整車企業(yè)已將其納入了搭載規(guī)劃。算法升級與計算平臺進步過去十年，隨著深度學(xué)習(xí)為代表的算法在人工智能領(lǐng)域中應(yīng)用，計算機科學(xué)又進 入到了新的階段。深度學(xué)習(xí)是用于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

25、，并模仿 人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)的一種機器學(xué)習(xí)技術(shù)。它的基本特點，是試圖模仿大腦的神經(jīng) 元之間傳遞，處理信息的模式。最典型的應(yīng)用是計算機視覺和自然語言處理(NLP)領(lǐng) 域。其需要依靠大量的數(shù)據(jù)與硬件計算能力來完善功能。Mobileye 以其算法和芯片技術(shù)快速成為 ADAS 領(lǐng)域頭部企業(yè)，市場占有率一度 超過 70%。當(dāng)前，其算法日趨成熟、芯片性能大幅提升，能夠?qū)崿F(xiàn)判斷前方車輛、行 人、安全距離、車道線等功能，滿足了智能駕駛大規(guī)模應(yīng)用的需求。其第四代算法芯 片 EyeQ4 較上一代性能提升 8 倍，EyeQ 系列 芯片累計發(fā)貨量超過 5000 萬塊。2017 年，Mobileye 被英特爾以 15

26、3 億美元巨資收購。英偉達（NVIDIA）、高通（Qualcomm）、華為、百度、地平線等科技公司也紛紛 布局車載計算平臺。2019 年末，英偉達推出的全新自動駕駛芯片 ORIN，其性能已達 200TOPS（每秒鐘一萬億次運算），接近 L4 級別自動駕駛的算力要求。5G 時代到來，V2X 成為新基建一部分車聯(lián)網(wǎng)（V2X）能夠?qū)崿F(xiàn)車與車通訊（V2V）、車與人通訊（V2P）、車與路通訊 （V2I）、車與云端通訊（V2C）等信息交換。通過 V2X，車輛可以通過網(wǎng)絡(luò)獲取到更 多的道路和其他交通參與者的信息，而不是僅僅通過自車的感知和預(yù)測，能夠有效降 低單車成本、提升系統(tǒng)可靠性。5G 通訊技術(shù)正在全球范

27、圍進行應(yīng)用。對于智能駕駛，5G 的低延時、高帶寬的 特點，為 V2X 通訊網(wǎng)絡(luò)提供了更全面的保障。當(dāng)有低延時高帶寬的基礎(chǔ)設(shè)施支撐后，智能駕駛通過車端和云端的協(xié)同感知、計算能夠發(fā)揮出更大的潛力。5G 時代的到來， 將推動車聯(lián)網(wǎng)功能（V2X）的擴展與應(yīng)用，有望幫助智能駕駛完善功能。我國 5G 通信技術(shù)全球領(lǐng)先，基站建設(shè)覆蓋廣，為汽車的網(wǎng)聯(lián)化提供了良好的基 礎(chǔ)環(huán)境。因此，我國在實現(xiàn)智能交通的戰(zhàn)略上更加偏向車路協(xié)同發(fā)展，注重車輛的網(wǎng) 絡(luò)化水平提升，減小對于單車智能技術(shù)的依賴，加快智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品落地。2020 年，智慧道路基站建設(shè)成為我國“新基建”的重要內(nèi)容。智慧基站作為基礎(chǔ)設(shè)施被應(yīng)用 在道路上，其包

28、括了道路信息感知、數(shù)據(jù)存儲與計算、信息中繼傳輸?shù)裙δ転橐惑w。 智慧基站通過 5G/V2X 通信，以極低延時將信息傳輸給周邊車輛、移動終端及云端， 實現(xiàn)“人-車-路-云”協(xié)同交互，提供高質(zhì)量道路信息服務(wù)。傳感器、計算機、通訊、電子等技術(shù)的發(fā)展直接或者間接的推動著智能駕駛技術(shù) 的進步，智能駕駛領(lǐng)域也成為多產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的代表。在技術(shù)端，L3/L4 級別自動駕 駛技術(shù)的成熟度依托于各部分技術(shù)的成熟度，體現(xiàn)為明顯的短板效應(yīng)。因此，對于自動駕駛，我們認為不應(yīng)高估技術(shù)短期突破，但是更不應(yīng)低估其對于 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、商業(yè)模式的長期影響。3.3 標桿引領(lǐng)：特斯拉引領(lǐng)智駕體驗伴隨著上海工廠量產(chǎn) Model 3，2020

29、 年特斯拉達到了近 50 萬輛交付。特斯拉 2017-2019 年的交付量分別達到 10.31/24.52/36.75 萬輛，持續(xù)高速增長。除了純電 動，驅(qū)動特斯拉的另一個產(chǎn)品特征就是其智能駕駛功能，實現(xiàn)全面自動駕駛（FSD， Full Self Driving ）是公司產(chǎn)品開發(fā)的目標。特斯拉汽車除支持目前已實現(xiàn)的 Autopilot 自動輔助駕駛功能外，能夠通過 OTA 更新軟件，不斷完善功能。環(huán)繞車身共配有 8 個攝像頭，視野范圍達 360 度， 對周圍環(huán)境的監(jiān)測距離最遠可達 250 米。12 個超聲波傳感器作為整套視覺系統(tǒng)的補 充，可探測到柔軟或堅硬的物體，傳感距離和精確度接近上一代系統(tǒng)

30、的兩倍。增強版 前置雷達通過發(fā)射冗余波長的雷達波，能夠穿越雨、霧、灰塵，甚至前車的下方空間 進行探測，為視覺系統(tǒng)提供更豐富的數(shù)據(jù)。系統(tǒng)功能已包括：主動巡航控制、輔助轉(zhuǎn) 向、自動變道、自動泊車、車庫召喚、自動駛?cè)敫咚僭训?、自動識別紅綠燈、路標、 環(huán)島等復(fù)雜路況并自動控制等。同時，特斯拉引領(lǐng)的大屏幕車載中控，實現(xiàn)了更加智 能的人機交互模式，極大的提高了駕駛體驗。標桿已至，本土品牌紛紛應(yīng)戰(zhàn)，智能駕駛將由導(dǎo)入期進入成長期，體現(xiàn)為搭載功能越來越多，滲透率越來越高。特斯拉的 Autopilot 帶來了巨大的示范效應(yīng)，有望成 為智能駕駛功能全面普及的加速器。特別是新能源汽車領(lǐng)域，小鵬汽車、蔚來汽車、 智已汽

31、車等均將智能駕駛功能作為其產(chǎn)品力的體現(xiàn)，這將推動 L2 及 L2+的智能駕駛 的在市場端的普及。在燃油車領(lǐng)域，L2 及以上智能駕駛功能的滲透率仍在低位，市場潛力巨大。以 典型 L2 級自動泊車功能為例，該功能在 30 萬以上的車型配比較高，超過 30%；而 在 1020 萬區(qū)間的車型中，該功能平均率僅為 5%。820 萬的區(qū)間是我國乘用車銷 量的主力，占比達到 64%?？梢?，該功能的整車搭載率依然在 10%左右。細分來看， 以長城汽車、吉利汽車為代表的自主龍頭企業(yè)的泊車功能搭載率已達到 10%以上。 智能駕駛功能已成為自主產(chǎn)品超高性價比與產(chǎn)品領(lǐng)先性的標志，正在越來越被重視。隨著智能駕駛功能的增

32、加與普及，Marketstand 公司預(yù)測從 2019 到 2027 年， 全球 ADAS 市場年均增速將達到 20.7%，有望成為千億美元的市場。3.4 標桿引領(lǐng)：商用車龍頭尋求開辟新大陸商用車市場更加追求安全與高效，智能駕駛價值更加顯性商用車作為生產(chǎn)工具，投資回報比是客戶價值的根本。在細分客戶之中，個體用 戶更加看重初始購買成本，而團體客戶多選擇 TCO（全生命周期費用）作為其購買 判斷的依據(jù)。我國物流費用在 GDP 中約占 15%，明顯高于發(fā)達國家水平。其中一個 重要的原因是公路貨運效率不高，因為安排不合理、信息不對稱造成空載運營。根據(jù) 羅蘭貝格測算，當(dāng)前中國商用車市場總 TCO 規(guī)模為

33、 7 萬億，僅僅通過車聯(lián)網(wǎng)方式將 會有 1.02 萬億市場優(yōu)化空間?？梢?，智能網(wǎng)聯(lián)汽車對于商用車市場有著巨大吸引力， 能夠降低社會物流總成本。隨著智能物流的發(fā)展，重卡整車企業(yè)的邊界將有望大幅拓寬。重卡整車企業(yè)有望 從汽車制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)橹腔劢煌ㄟ\輸解決方案提供者。這其中包括車輛業(yè)務(wù)將會 延伸到新能源領(lǐng)域，車隊管理服務(wù)將會更加注重數(shù)據(jù)交易，通過自動駕駛卡車提供運 營管理服務(wù)，零部件涵蓋新增的高附加值部件。車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有望減小企業(yè)與客戶之間 的信息不對稱，這將有效幫助整車企業(yè)提高后市場的營運能力，包括汽車金融、售后 維修、二手車交易等。智能駕駛重卡成為企業(yè)未來產(chǎn)品方向國際商用車企業(yè)利潤在產(chǎn)品端與后市

34、場服務(wù)端的比例為 7：3，而我國汽車產(chǎn)業(yè) 當(dāng)前還是以產(chǎn)品銷售為主的傳統(tǒng)模式。智能駕駛重卡有望成為產(chǎn)品開發(fā)的主要方向， 國內(nèi)企業(yè)業(yè)務(wù)模式有望拓展。2019 年，一汽解放發(fā)布了“哥倫布智慧物流開放計劃”，旨在打造新業(yè)態(tài)產(chǎn)業(yè)集 群，探索新技術(shù)、新模式、新市場，引領(lǐng)未來。2020 年，其合作伙伴已發(fā)展到 96 家， 共同打造了領(lǐng)先的商用車智能網(wǎng)聯(lián)生態(tài)。一汽解放長期位居國內(nèi)重卡銷量第一，在其 帶動下，陜汽、東風(fēng)等競爭對手也開始加快了其智能重卡產(chǎn)品開發(fā)節(jié)奏。對于科技公司，L3/L4 級的智能重卡商業(yè)化落地即將進入沖刺階段。2021 年 3 月，圖森未來遞交了招股說明書，有望在美國上市，成為自動駕駛第一股。

35、2021 年 4 月，智加科技（Plus）宣布完成新一輪 2.2 億美元融資，加上一個月前的 2 億美元， 智加科技今年已完成總計達 4.2 億美元的融資。2020 年 11 月，嬴徹科技宣布完成了 1.2 億美元股權(quán)融資，此輪融資由寧德時代領(lǐng)投，原有股東包括普洛斯、G7、蔚來資 本參與跟投。商用車領(lǐng)域的標桿科技公司正在獲得資本市場的關(guān)注。4 智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈分析：增量零部件與產(chǎn)業(yè)重構(gòu)帶來機會4.1 當(dāng)前：智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈分工與合作，集成能力是關(guān)鍵智能駕駛主要功能包括環(huán)境感知、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行等。從功能職責(zé)分析，零 部件供應(yīng)商負責(zé)提供感知相關(guān)的各類傳感器，轉(zhuǎn)向、制動等車輛控制執(zhí)行器；整車企 業(yè)自

36、主或者與零部件 Tier1 供應(yīng)商一起負責(zé)系統(tǒng)的集成，主要包括：數(shù)據(jù)融合、規(guī)劃 決策、車輛控制等系統(tǒng)功能部分。當(dāng)前：自主整車集成能力有限，依賴國際 Tier1對于 ADAS 級別智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈，上游為 Tier2/Tier3 供應(yīng)商，負責(zé)提供元器件 或者次要零部件；中游系統(tǒng) Tier1 供應(yīng)商通常以自己的優(yōu)勢產(chǎn)品為依托，整合次級 Tire2 供應(yīng)商，為整車企業(yè)提供系統(tǒng)產(chǎn)品與服務(wù)；下游則為整車企業(yè)。從技術(shù)角度， ADAS 功能涉及感知、控制與執(zhí)行等眾多領(lǐng)域， Tier1 供應(yīng)商扮演著承上啟下的角 色，需要具備系統(tǒng)集成能力，十分關(guān)鍵。國際零部件巨頭承擔(dān)著 Tier1 的角色，占據(jù)了絕大部分市場份額

37、。在乘用車領(lǐng)域， 大陸、德爾福、博世，電裝、奧托立夫為前五名，占據(jù)全球超過 65%的市場份額。商 用車 ADAS 的系統(tǒng)集成商集中度更高，威伯科、大陸集團與博世集團三家企業(yè)合計 占有全球超過 60%的份額。根據(jù)智研咨詢測算，2020 年我國 ADAS 市場規(guī)模達到 800 億元。因為國內(nèi) ADAS 開發(fā)起步晚，自主整車企業(yè)多依賴國際 Tier1 供應(yīng)商提供 成套方案，以確保功能開發(fā)的成功率，國內(nèi)供應(yīng)商市場份額較小。豐富的產(chǎn)品布局是成為 Tier1 供應(yīng)商的必要條件。在智能駕駛領(lǐng)域，博世、大陸 和法雷奧是全球 Tier1 中布局最全面的企業(yè)，華為是國內(nèi) Tier1 中布局最全面的企 業(yè)。智能駕駛

38、領(lǐng)域的 Tier1 主要收入來自于感知層中的毫米波雷達與視覺系統(tǒng)、決策 層的控制器等 ADAS 系統(tǒng)增量部件，以提供一體化方案為主。全球前十位的 Tier1 供應(yīng)商均為歐/美/日/韓企業(yè)，缺乏世界級 Tier1 廠商是我國 汽車零部件產(chǎn)業(yè)的“阿喀琉斯之踵”，限制了國產(chǎn)汽車電子零部件進入整車體系。成為 一流汽車電子 Tier1，除了必要的規(guī)模、豐富的產(chǎn)品線，還需要具備系統(tǒng)集成與服務(wù) 能力。近年來，部分本土企業(yè)例如華域汽車、德賽西威、均勝電子等在部分 ADAS 基礎(chǔ) 功能上已經(jīng)具備部分集成能力，正在向 Tier1 角色成長。4.2 未來：產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)，增量部件價值高高等級智能駕駛需要更高的信號傳輸效

39、率、更強的計算能力、更完善的軟件控制， 電子電氣架構(gòu)（EEA）與汽車軟件的價值將會持續(xù)提升。根據(jù) McKinsey 的測算， 2020 年至 2030 年，軟件及電子電氣架構(gòu)（EEA）相關(guān)的市場 GARA 將會達到 7%。電子電氣架構(gòu)（EEA）是整車所用電子器件的組合形式，一個高效架構(gòu)將有效降 低產(chǎn)品成本、開發(fā)成本，提升產(chǎn)品導(dǎo)入效率，同時具備很強的適應(yīng)性，以應(yīng)對功能的 不斷升級的需求。傳統(tǒng)的電子電氣架構(gòu)（EEA）無法適應(yīng)未來智能駕駛功能的需求， 必須進行升級與調(diào)整。其趨勢是從傳統(tǒng)的分立控制向集中的域控制轉(zhuǎn)變，最終形成 “車載電腦+云計算”的云端互通模式。除了技術(shù)上的挑戰(zhàn)，這一升級過程也需要伴隨

40、 著組織分工的重構(gòu)，工作量巨大。同時，當(dāng)前汽車軟件分布在 50100 個 ECU 中，軟件結(jié)構(gòu)復(fù)雜，代碼量已經(jīng)超 過 Facebook、Android 等軟件，且開發(fā)與維護效率低下，已經(jīng)無法適應(yīng)未來高等級 智能駕駛的復(fù)雜功能需求。特斯拉 Model3 革命性 EEA 架構(gòu)，開啟集中計算平臺時代，軟件定義汽車成為可能。特斯拉將整車功能盡可能集中到 3 個計算模塊之中，僅留下負責(zé)外設(shè)的 ECU 分散布置，通過 CAN 或以太網(wǎng)總線橋接起。在這樣的 EEA 架構(gòu)中，特斯拉利用 OTA （遠程升級技術(shù)），讓其產(chǎn)品功能能夠不斷迭代與更新，從而充分發(fā)揮其軟件能力。 同時，Tire1 硬件供應(yīng)商的影響力與議

41、價能力被大大削弱。傳統(tǒng)整車企業(yè)已意識到軟件定義汽車將是產(chǎn)業(yè)鏈、組織要素的重構(gòu)的核心，關(guān)系 到企業(yè)未來的生存，紛紛加大投入力度。大眾汽車已成立專門的數(shù)字化與軟件部門。 目標在 2025 年前，投資 70 億歐元，招聘 10000 名軟件工程師，將軟件自研比率從 目前的不到 10%提升至 60%。并借助 Car.Software 打造的標準化操作系統(tǒng) vw.OS。與特斯拉相比，傳統(tǒng)整車企業(yè)缺乏相關(guān)技術(shù)儲備，需要巨大投入才有可能迎頭趕 上。面對這種窘迫的局面，整車企業(yè)一方面聯(lián)手科技公司，彌補知識、技能上的欠缺； 另一方面，搶先爭奪軟件開發(fā)人員，并收購相關(guān)科技公司，例如：通用 GM 收購 Cruise

42、。 無論哪種方式對于整車企業(yè)都是巨大的投入，選擇更加開放合作、利益共享的模式正 在成為主流。在新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系中，芯片、算法、數(shù)據(jù)服務(wù)、激光雷達等將成為產(chǎn)業(yè)鏈中的 新增核心零部件，且附加值高，新進入者將不可避免。而成熟的傳統(tǒng)零部件將會面臨 著被替代或者價值被擠占的局面，傳統(tǒng) Tier1 的主營業(yè)務(wù)將會受到挑戰(zhàn)。汽車軟件成為各方合作的重要紐帶，有實力的整車企業(yè)產(chǎn)品組織方式將會變化， 其對軟件的掌控將會加強。整車企業(yè)的軟件部門將會貫穿到零部件開發(fā)環(huán)節(jié)，傳統(tǒng) Tier1 以軟硬件承包的模式將會面臨挑戰(zhàn)。因此，傳統(tǒng)國際 Tier1 將會面臨整車客戶策略調(diào)整與科技公司進入的雙重沖擊， 業(yè)務(wù)拆分與重組不可

43、避免。這也將帶來供應(yīng)商的洗牌和產(chǎn)業(yè)合作模式的改變。近年來，博世、大陸、德爾福、采埃孚等國際 Tier1 都進行了拆分與并購，以應(yīng) 對未來自動駕駛等技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)。未來，乘用車將升級為出行服務(wù)提供商。汽車產(chǎn)業(yè)鏈將由原來等級分明、相對封 閉的金字塔結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)榛ト诠采?、分工合作、利益共享的新型產(chǎn)業(yè)生態(tài)。在乘用車領(lǐng) 域，當(dāng)智能駕駛達到 L4（自動駕駛）階段，整車廠商將不再是行業(yè)的下游，服務(wù)用 戶出行成為行業(yè)終極目標。數(shù)據(jù)、共享經(jīng)濟和人工智能技術(shù)將打破過去成熟的金字塔 式的汽車產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)。在網(wǎng)絡(luò)型的生態(tài)結(jié)構(gòu)中，搶占關(guān)鍵節(jié)點、成為用戶端口將是頭部企業(yè)布局的重點。 以智能汽車為平臺基礎(chǔ)，出行服務(wù)將會完成用戶

44、交互，數(shù)據(jù)收集、整合、分析，功能 應(yīng)用、優(yōu)化、迭代等。汽車產(chǎn)業(yè)的價值鏈將會從傳統(tǒng)的生產(chǎn)制造向汽車使用端延伸。 企業(yè)如果能夠?qū)佑脩?，持續(xù)了解用戶需求，改善用戶體驗，就有希望在產(chǎn)業(yè)鏈上占 據(jù)主動位置，獲得較高附加值。因此，整車企業(yè)希望轉(zhuǎn)型為出行服務(wù)提供商，例如：入股 T3 出行?？萍脊鞠?望擁有自己的硬件設(shè)備端口，例如：百度與吉利合作造車。在商用車領(lǐng)域，商用車升級成為物流服務(wù)提供商，創(chuàng)造價值是根本。智能駕駛最 終將會成為物流服務(wù)的重要組成部分。因此，場景方（例如 G7、滿幫等貨運平臺） 對商用車智能駕駛積極推動，其與頭部商用車企業(yè)、智能駕駛公司共同組成了商業(yè)化 聯(lián)盟以盡快實現(xiàn)產(chǎn)品落地。從經(jīng)濟效

45、益與安全角度，智能駕駛對商用車的價值更加突出，一旦功能與商業(yè)模 式成熟，其普及速度將會更加迅速。根據(jù)圖森未來招股說明書，其作為科技公司，將 貨運服務(wù)、自動駕駛產(chǎn)品、核心技術(shù)作為公司主要業(yè)務(wù)范圍。其與合作伙伴一起構(gòu)建 智能物流運營服務(wù)體系，并推出靈活的商業(yè)運營模式。在產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)的過程中，國產(chǎn)零部件供應(yīng)商有望迎來機會：首先，以華為、百度為代表的本土科技公司進入汽車行業(yè)，有望帶動上游企業(yè)。 2019 年，華為汽車事業(yè)部成立，其旨在成為未來智能汽車領(lǐng)域 Tier1，并從“端(車)- 管-云”三個層次全面布局。在車端，智能電動、智能駕駛、智能座艙布局包括了核心 零部件產(chǎn)品，軟件平臺，系統(tǒng)方案，開發(fā)與測試

46、工具等。華為的布局體現(xiàn)了其對汽車 行業(yè)早已經(jīng)做過深入的研究，以“增量零部件”為目標，以其 ICT 能力為基礎(chǔ)，“賦能” 整車企業(yè)，成為下一代 Tier1 的戰(zhàn)略目標明確。為了實現(xiàn)這一目標，華為一手抓住關(guān) 鍵零部件，一手打造系統(tǒng)解決方案能力，既有廣度也有深度，更容易與整車開展不同 程度的合作。同時，華為也與本土上游、生態(tài)其他環(huán)節(jié)展開了合作，其中包括四維圖新、中國汽研、航盛電子、寧德時代等。在華為的牽頭下，更多本土零部件企業(yè)有望 跟隨其進入到整車體系之中，借華為的擴張而成長。其次，在智能電動時代，自主車企的研發(fā)水平有了較大提升，正向研發(fā)進入突破 階段。自主汽車品牌經(jīng)歷了 20 多年的發(fā)展，從逆向研

47、發(fā)起步，到搭建研發(fā)體系和平 臺架構(gòu)，現(xiàn)在已經(jīng)開始取得核心技術(shù)正向研發(fā)的突破。在需求與功能定義能力上，自 主企業(yè)已經(jīng)具備部分能力。蔚來、小鵬、上汽、長安等為代表的本土企業(yè)在智能駕駛領(lǐng)域積極推動產(chǎn)品落地， 德賽西威、中科創(chuàng)達、地平線等本土供應(yīng)商在供應(yīng)鏈中的地位也得到了提升。最后，在產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)過程中，國際競爭對手拆分與重組導(dǎo)致戰(zhàn)略搖擺與執(zhí)行力下 降，本土零部件企業(yè)市場空間增大。4.3 感知層: 確定的增量市場，期待國產(chǎn)放量感知傳感器種類與原理：受益于智能駕駛滲透率與等級提高感知層的基本組成是各種類型的傳感器，包括：攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷 達，激光雷達等。感知是智能駕駛的基礎(chǔ)，在一輛能夠?qū)崿F(xiàn) L

48、2 及以上功能的車上需 要搭載多種傳感器，進行大量的冗余設(shè)計，才能確保產(chǎn)品的安全可靠。不同的 ADAS 功能將會應(yīng)用到不同類型傳感器的優(yōu)勢。在近距離、低速環(huán)境下， 超聲波、攝像頭能夠?qū)⑤^好勝任，在遠距離環(huán)境下，毫米波雷達、攝像頭、激光雷達 更加有效。在分辨率方面，攝像頭與激光雷達較為有優(yōu)勢。智能駕駛滲透率提高與等級提升將帶動傳感器產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展。對于實現(xiàn)智能駕駛 功能，雖然各公司在傳感器種類與數(shù)量選擇上有差異，但等級越高搭載傳感器越多是 確定趨勢。根據(jù)車型配置信息的相關(guān)統(tǒng)計，智能駕駛在 L2 需要 919 個傳感器，包括超聲波雷達、長距離及短距離雷達和環(huán)視攝像頭，發(fā)展到 L3 預(yù)計需要搭載 192

49、7 個，可能需要激光雷達、高精度導(dǎo)航定位等。在特拉斯、蔚來、小鵬等新能源汽車產(chǎn) 品中，均配備了大量攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達等傳感器。以小鵬 P7 XPilot 3.0 為例，其搭載博世第五代毫米波雷達，前置 4 個攝像頭（1 個三目攝像頭模塊和 1 個 DMS 攝像頭）、5 個增強感知攝像頭、4 個環(huán)視攝像頭共 13 個攝像頭。在感知 車輛兩側(cè)和后方情況方面，小鵬汽車用毫米波雷達+攝像頭形成兩套系統(tǒng)、互為冗余， 實現(xiàn)全車 360 度無死角覆蓋。同時，4 個環(huán)視攝像頭用于 360 度影像和自動泊車功 能。在傳感器零部件價格上，攝像頭中，用于環(huán)視等的廣角攝像頭價格較便宜約 150 元/個，用

50、于前視功能的單目及多目攝像頭附加值較高，單價在 600 元以上；毫米波 雷達 24Ghz 約 300 元/個作為角雷達使用，77Ghz 約 700 元/個；近距離泊車用的超 聲波雷達的價格最為便宜約 70 元/個。根據(jù)傳感器單價及配置方案，我們預(yù)計 L1 至 L4 級別的傳感分別為 1580 元、3600 元、11460 元、16960 元。從 L2 到 L3 級方案， 傳感器配置需要有較大的提升，主要是增加了激光雷達、慣性導(dǎo)航等新型傳感器。攝像頭系統(tǒng)：芯片+算法是核心，近距應(yīng)用等功能本土企業(yè)有望替代攝像頭系統(tǒng)是 ADAS 核心傳感器，在鏡頭采集圖像后，由攝像頭內(nèi)的感光組件 電路及控制組件對圖

51、像進行處理并轉(zhuǎn)化為電腦能處理的數(shù)字信號，從而實現(xiàn)感知車輛 周邊的路況情況。其最大優(yōu)勢在于識別內(nèi)容豐富（物體是車還是人、標志牌是什么顏 色），且攝像頭硬件成本相對低廉。攝像頭系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)包括：鏡頭組、芯片、視覺方案提供商（算法）、傳統(tǒng) Tier1 等。攝像頭模組本身的壁壘不高，攝像頭背后的算法和芯片是核心。通常由從事環(huán)境 感知的企業(yè)采購攝像頭模組以及芯片，在芯片上實現(xiàn)算法軟件的開發(fā)，其附加值可以 達到 30%-70%以上。Tier1 負責(zé)完成與整車廠的對接，系統(tǒng)集成等。Tier1 環(huán)節(jié)多為 國際供應(yīng)商，其提供毫米波雷達等其他傳感器，配合整車主機廠完成多傳感器融合等 集成工作。當(dāng)前，主要公司包括

52、：博世，大陸，ZF，法雷奧等。在汽車芯片環(huán)節(jié)，多數(shù)被國外壟斷，主要供應(yīng)商有英飛凌（Infineon）、瑞薩電子 （Renesas）、意法半導(dǎo)體（ST）、恩智浦（NXP）、富士通（Fujitsu）、賽靈思（Xilinx）、 英偉達（NVIDIA）等，提供包括 ARM、DSP、ASIC、MCU、SOC、FPGA、GPU 等芯片方案。以 Mobileye 為代表的視覺公司與 Tier1 配合為 OEM 定義產(chǎn)品，掌握核 心的視覺傳感器算法，并向下游客戶提供車載攝像頭模組、EyeQ 芯片以及軟件算法 在內(nèi)的整套方案。掌控視覺感知芯片與軟件算法等附加值更高環(huán)節(jié)，是 Mobileye 能 夠獲取高估值的原

53、因。Mobileye 在前視攝像頭解決方案領(lǐng)域市場占有率達到 70%。CMOS 圖像傳感器實現(xiàn)圖像采集功能。在該領(lǐng)域，目前韋爾股份旗下的 OmniVision 處于全球第二，且份額逐年上升。根據(jù) ICVTank、IHS 等數(shù)據(jù)，2015 年以來全球車載攝像頭市場持續(xù) 15%以上高 速增長，2020 年將達到 130 億美元。隨著車載攝像頭的單車搭載量與滲透率提升， 預(yù)計到 2025 年，全球車載攝像頭行業(yè)規(guī)模將達 270 億美元。國內(nèi)企業(yè)方面，以虹軟科技，Minieye 等為代表的國內(nèi)科技在以識別算法為基礎(chǔ) 切入到智能駕駛領(lǐng)域。經(jīng)緯恒潤基于 Mobileye 系統(tǒng)，以 Tier1 角色為部分自

54、主車企 提供解決方案。保隆科技、德賽西威均成功推出了 360 環(huán)視系統(tǒng)，并搭載到部分自主 品牌車輛上。相對前視系統(tǒng)而言，因為 360 環(huán)視系統(tǒng)、駕駛監(jiān)控等功能應(yīng)用于近距場景，對 攝像系統(tǒng)要求較低，并且其多為預(yù)警類功能，與車輛其他系統(tǒng)耦合度低，部件供應(yīng)商 更容易進入。隨著這些功能在中低價位車型上搭載，具有成本優(yōu)勢的本土企業(yè)有望迎 來放量。毫米波雷達: 77GHz 是趨勢，本土產(chǎn)品在商用車領(lǐng)域率先應(yīng)用毫米波雷達發(fā)射毫米波段的電磁波，利用障礙物反射波的時間差確定障礙物距離， 利用反射波的頻率偏移確定相對速度。毫米波雷達穿透霧、煙、灰塵的能力強，具有 全天候（大雨天除外）全天時的優(yōu)點。其缺點是無法識別

55、物體顏色；視場角較小，需 要多個雷達組合使用；行人的反射波較弱，難以識別。汽車毫米波雷達核心部件為 MMIC 模塊和雷達天線 PCB 板。前段單片微波集成 電路（MMIC）包括多種功能電路，如低噪聲放大器（LNA）、功率放大器、混頻器、 甚至收發(fā)系統(tǒng)等功能。在雷達天線 PCB 板上，主流方案是微帶陣列，即將高頻 PCB 板集成在普通的 PCB 基板上實現(xiàn)天線的功能，需要在較小的集成空間，并保持天線 足夠的信號強度。汽車毫米波雷達在歐美已經(jīng)使用多年，國內(nèi)起步較晚。因此，在毫米波雷達產(chǎn)業(yè) 鏈上，基帶數(shù)字信號處理芯片、單片微波集成電路、高頻 PCB 板等方面的供應(yīng)商多 為汽車電子半導(dǎo)體供應(yīng)商，如 I

56、nfineon、NXP、TI 等，國內(nèi)供應(yīng)商基本處于空白狀態(tài)。 國際汽車電子半導(dǎo)體供應(yīng)商具備提供一整套解決方案的能力。以 Infineon 為例，其針 對 77/79GHz 汽車毫米波雷達前段 MMIC，提供了 RXS816xPL 系列芯片。同時，其 能提供配套的芯片，包括：安全管理芯片、多核 MCU 等，甚至能夠提供一整套針對 AEB 功能的系統(tǒng)方案，實現(xiàn)高度集成。目前市場上主流的車載毫米波雷達頻段為 24GHz（用于短中距離）和 77GHz （用于長距離雷達）。77 GHz 在性能和體積上都更具優(yōu)勢，77GHz 的距離分辨率更 高，體積比 24GHz 產(chǎn)品小了三分之一，是未來發(fā)展的趨勢。2

57、4GHz 雷達現(xiàn)在主要應(yīng)用于盲點探測（BSD），77GHz 雷達主要用于自適應(yīng)巡 航控制系統(tǒng)（ACC），前向碰撞預(yù)警（FCW）和自動緊急制動（AEB）。根據(jù)中國新車評價規(guī)程（C-NCAP），自動緊急制動系統(tǒng)（AEB）已納入評分體系，77GHz 雷達需 求將會上升。當(dāng)前乘用車上，毫米波雷達主流采用“1+2+2”的方案，前向搭載 1 個 77GHz 的長距雷達，側(cè)向和后向各搭載 2 個 24GHz 的中短距雷達。例如：蔚來 ES8。根據(jù)華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的2020-2025 年中國毫米波雷達行業(yè)競爭格局分析及 投資戰(zhàn)略咨詢報告，2014 年至 2018 年，中國車用雷達市場從 14.7 億元增長到

58、 41.4 億元，年復(fù)合增長率為 29.5%。我們認為隨著乘用車 L2/L3 級別車輛滲透率提升、商 用車 AEB 成為強制搭載要求，我國毫米波雷達傳感器的年復(fù)合增長率將達到 30%， 2025 年有望達到 210 億元以上的規(guī)模。汽車毫米波雷達主要由大陸、博世、海拉、電裝等國際巨頭所主導(dǎo)。特別是難度 更高的 77/79GHZ 雷達，博世、大陸、德爾福（安波福）、電裝、天合（采埃孚）等 公司的產(chǎn)品早已實現(xiàn)了量產(chǎn)搭載，且其均具備整車集成、多傳感器融合能力。華域汽車、保隆科技、德賽西威、森斯泰克等國內(nèi)企業(yè)已經(jīng)布局了毫米波雷達， 包括：24G Hz 和 77GHz。因為產(chǎn)品成熟度、客戶集成能力等原因

59、，本土企業(yè)的雷達 產(chǎn)品難以與國際企業(yè)競爭，市場份額較小。較長的定點周期與開發(fā)周期，也是中國雷 達廠商難以與外國廠商爭奪市場份額的主要原因之一。一般新款車型的開發(fā)周期在 2436 個月之間，定點周期與研發(fā)周期都有相當(dāng)長一段時間，車企一旦選定供應(yīng)商合作，后續(xù)更改難度較大。當(dāng)前，出于供應(yīng)鏈的安全考慮，部分自主車企傾向選擇與多 家供應(yīng)商進行合作，并有意扶持本土供應(yīng)商，如“2+2” 模式（2 家國際廠商2 家本土 廠商），這會為帶來機會。在商用車領(lǐng)域，隨著國家對“兩危一客”等車輛有了 AEB 系統(tǒng)強制裝配的要求， 通過商用車 AEB 功能開發(fā)與搭載成為國產(chǎn)毫米波雷達實現(xiàn)量產(chǎn)搭載的一個路徑。華 域汽車以其

60、 77GHz 前向毫米波雷達產(chǎn)品為基礎(chǔ)，開發(fā)出適應(yīng)商用車的 AEB 系統(tǒng)， 成為了 ADAS 系統(tǒng)集成商。目前，其雷達實現(xiàn)為金龍客車等配套供貨，已適配 7 款 不同的客車車型。激光雷達：技術(shù)尚未收斂，量產(chǎn)/性能/車規(guī)是關(guān)鍵為什么需要激光雷達？視覺識別與毫米波雷達方案在特定場景下識別有缺陷，且 系統(tǒng)冗余度不夠。激光雷達能夠提高識別的成功率、增加系統(tǒng)的安全冗余。對于 L3/L4 以上的智能駕駛，因需要廠商承擔(dān)事故責(zé)任，激光雷達被普遍認為有搭載必要。激光雷達（Laser Detecting and Ranging，Lidar），是以發(fā)射激光束探測目標的 位置、速度等特征量的雷達系統(tǒng)。其工作原理與雷達