2019年自動(dòng)駕駛行業(yè)分析報(bào)告

1、內(nèi)容目錄 HYPERLINK l _TOC_250022 一、總論：自動(dòng)駕駛與電動(dòng)化、共享化改變汽車產(chǎn)業(yè)格局和出行方式5 HYPERLINK l _TOC_250021 意義：與汽車電動(dòng)化、共享化的趨勢(shì)結(jié)合5 HYPERLINK l _TOC_250020 分級(jí)：L1 人類駕駛逐級(jí)步入 L5 車輛自動(dòng)駕駛6 HYPERLINK l _TOC_250019 實(shí)現(xiàn)：通過(guò)決策層、感知層、執(zhí)行層8 HYPERLINK l _TOC_250018 相關(guān)公司9 HYPERLINK l _TOC_250017 二、自動(dòng)駕駛解決方案：整車廠和科技巨頭蓄勢(shì)待發(fā)10 HYPERLINK l _TOC_250016

2、 OEM 廠商：投入巨大、成果顯著10 HYPERLINK l _TOC_250015 系統(tǒng)廠商：Waymo小聯(lián)盟 Vs. 百度 Apollo 大聯(lián)盟10 HYPERLINK l _TOC_250014 量產(chǎn)車型自動(dòng)駕駛方案：特斯拉 Autopilot Vs. 奧迪 A8 AI.14 HYPERLINK l _TOC_250013 三、芯片：自動(dòng)駕駛的大腦16 HYPERLINK l _TOC_250012 進(jìn)入門檻高、性能要求高、成本高16 HYPERLINK l _TOC_250011 現(xiàn)狀：平臺(tái)化方案搭配標(biāo)準(zhǔn)化芯片16 HYPERLINK l _TOC_250010 趨勢(shì)：自動(dòng)駕駛專用的

3、定制化、集成度高的芯片16 HYPERLINK l _TOC_250009 相關(guān)公司17 HYPERLINK l _TOC_250008 四、傳感器：環(huán)境信息和車內(nèi)信息的采集與處理20 HYPERLINK l _TOC_250007 激光雷達(dá)：實(shí)時(shí)建立周邊環(huán)境的三維模型20 HYPERLINK l _TOC_250006 毫米波雷達(dá)：全天候工作、難以成像22 HYPERLINK l _TOC_250005 攝像頭：分辨率高、功能齊全、雷達(dá)的補(bǔ)充設(shè)備25 HYPERLINK l _TOC_250004 五、車聯(lián)網(wǎng)：自動(dòng)駕駛的延伸28 HYPERLINK l _TOC_250003 趨勢(shì)：向用戶體

4、驗(yàn)化發(fā)展28 HYPERLINK l _TOC_250002 車載信息終端 CID：車聯(lián)網(wǎng)與汽車的界面與入口33 HYPERLINK l _TOC_250001 高精地圖：汽車進(jìn)入高等級(jí)自動(dòng)駕駛的必要手段37六、重點(diǎn)推薦：索菱股份 002766.SZ39 HYPERLINK l _TOC_250000 七、風(fēng)險(xiǎn)提示41圖表目錄圖表 1：美國(guó)年輕人首次申領(lǐng)駕照人數(shù)比例持續(xù)下降5圖表 2：美國(guó)二手車賣家賣車后的選擇5圖表 3：我國(guó)出行方式里程比6圖表 4：全球自動(dòng)駕駛市場(chǎng)規(guī)模（億美元）錯(cuò)誤!未定義書簽。圖表 5：美國(guó)汽車工程師協(xié)會(huì) SAE 自動(dòng)駕駛分級(jí)7圖表 6：L1 人類駕駛逐級(jí)步入L5 車輛自

5、動(dòng)駕駛8圖表 7：自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)層級(jí)8圖表 8：自動(dòng)駕駛相關(guān)公司9圖表 9：OEM 廠商進(jìn)展情況10圖表 10：系統(tǒng)廠商進(jìn)展情況10圖表 11： Waymo 發(fā)展歷程10圖表 12：2017 年加州 DMV 報(bào)告披露路測(cè)成績(jī)11圖表 13：Waymo與克萊斯勒合作車輛及其硬件系統(tǒng)11圖表 14：Apollo 發(fā)展歷程12圖表 15：百度 Apollo 平臺(tái)技術(shù)框架12圖表 16：百度 Apollo 計(jì)劃成員單位13圖表 17：百度 Apollo 計(jì)劃成員單位13圖表 18：百度 Apollo 計(jì)劃成員單位（按產(chǎn)業(yè)鏈分/部分）13圖表 19：特斯拉 Autopilot 功能15圖表 20：奧迪 A

6、8 自動(dòng)駕駛傳感器系統(tǒng)15圖表 21：特斯拉 Autopilot Vs. 奧迪 A8 AI15圖表 22：自動(dòng)駕駛芯片主要產(chǎn)品性能16圖表 23：未來(lái)專用計(jì)算平臺(tái)將成為主流17圖表 24：Mobileye EyeQ 系列18圖表 25：NVIDIA DRIVE Pegasus AI計(jì)算平臺(tái)19圖表 26：地平線“征程”自動(dòng)駕駛芯片19圖表 27：各類傳感器特點(diǎn)20圖表 28：激光雷達(dá)原理20圖表 29：激光雷達(dá)效果20圖表 30：激光雷達(dá)優(yōu)缺點(diǎn)20圖表 31：Velodyne 產(chǎn)品信息21圖表 32：Velodyne新 128 線激光雷達(dá)21圖表 33：Quanergy 激光雷達(dá)芯片22圖表

7、34：Quanergy 激光雷達(dá)生產(chǎn)線22圖表 35：國(guó)內(nèi)主要激光雷達(dá)產(chǎn)品信息22圖表 36：FMCW 調(diào)制毫米波雷達(dá)原理23圖表 37：毫米波雷達(dá)類別23圖表 38：毫米波雷達(dá)優(yōu)缺點(diǎn)23圖表 39：行易道毫米波雷達(dá)參數(shù)24圖表 40：承泰科技毫米波雷達(dá)應(yīng)用24圖表 41：蘇州豪米波產(chǎn)品基本信息24圖表 42：納雷科技產(chǎn)品基本信息25圖表 43：攝像頭優(yōu)缺點(diǎn)25圖表 44：車載攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈25圖表 45：2017 年 CMOS 全球市場(chǎng)占比26圖表 46：舜宇光學(xué)車載鏡頭出貨量26圖表 47：舜宇光學(xué)車載鏡頭出貨量增長(zhǎng)率26圖表 48：舜宇光學(xué) 2018 年出貨量26圖表 49：歐菲科技智能汽

8、車業(yè)務(wù)收入27圖表 50：車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用28圖表 51：車聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈架構(gòu)29圖表 52：車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢(shì)29圖表 53：我國(guó)車聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模（億美元）30圖表 54：三旗通信車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品30圖表 55：三旗通信合作伙伴30圖表 56：英卡科技服務(wù)結(jié)構(gòu)圖31圖表 57：JKC系列無(wú)線數(shù)據(jù)記錄儀31圖表 58：inBOX01 衛(wèi)星定位汽車行駛記錄儀31圖表 59：Y car plus 系統(tǒng)32圖表 60：Y car-link 系統(tǒng)32圖表 61：四維圖新“趣駕”系統(tǒng)32圖表 62：CID 在車聯(lián)網(wǎng)構(gòu)架上是核心環(huán)節(jié)33圖表 63：奔馳 2018 年新一代車載信息終端系統(tǒng)33圖表 64：CID 系統(tǒng)的盈利模式

9、33圖表 65：CID 系統(tǒng)總附加值拆解33圖表 66：全球從事 CID 系統(tǒng)主要企業(yè)34圖表 67：國(guó)外主要汽車企業(yè)所用的 CID 系統(tǒng)34圖表 68：國(guó)內(nèi)從事 CID 系統(tǒng)主要企業(yè)34圖表 69：國(guó)內(nèi)主要汽車企業(yè)所用的 CID 系統(tǒng)34圖表 70：CID 前裝和后裝市場(chǎng)規(guī)模測(cè)算（億元）35圖表 71：公司 CID 系統(tǒng)分類及主營(yíng)產(chǎn)品35圖表 72：駕駛員控制系統(tǒng)36圖表 73：智能車聯(lián)電子系統(tǒng)36圖表 74：華陽(yáng)集團(tuán)產(chǎn)品36圖表 75：車載信息娛樂(lè)系統(tǒng)37圖表 76：顯示模組與系統(tǒng)37圖表 77：高精地圖與普通導(dǎo)航電子地圖的區(qū)別37圖表 78：高精地圖與普通導(dǎo)航電子地圖的區(qū)別38圖表 79

10、：高精地圖頭部廠商情況38一、總論：自動(dòng)駕駛與電動(dòng)化、共享化改變汽車產(chǎn)業(yè)格局和出行方式意義：與汽車電動(dòng)化、共享化的趨勢(shì)結(jié)合自動(dòng)駕駛與汽車電動(dòng)化、共享化的趨勢(shì)結(jié)合 。相比與傳統(tǒng)的汽車行業(yè)，電動(dòng)車在系統(tǒng)控制與執(zhí)行層面更適合自動(dòng)駕駛，而自動(dòng)駕駛與車聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合、汽車共享化的趨勢(shì)，能夠有效的預(yù)防交通事故、同時(shí)減少擁堵、提高道路 的通行效率，使其容納不斷上升的通流量。未來(lái)的出行方式以及汽車本身 都將會(huì)有很大的變化，由此帶來(lái)巨大的新興市場(chǎng)。美國(guó)年輕人首次申領(lǐng)駕照人數(shù)比例持續(xù)下降 ，自 2010 年起，美國(guó)青年群體（1619 歲）駕照持有人數(shù)幾乎以每年 3%遞減；1644 歲各年齡層的駕照持有率均出現(xiàn)了下降，

11、以 17 歲為例，2000-2014 年持有駕照的人數(shù)比例下降近 2%；反映出了即使是美國(guó)這樣車輪子上的國(guó)家，年輕人不再那么迫切的去考駕照，共享出行已經(jīng)可以滿足出行需求。圖表 1：美國(guó)年輕人首次申領(lǐng)駕照人數(shù)比例持續(xù)下降50,0008%40,0006%30,0004%20,00010,0002%00%17歲有駕照人數(shù)2016 年美國(guó)市場(chǎng)售出 4100 萬(wàn)輛二手車（歷史最大值），其中 9%，即近370 萬(wàn)人將成為“無(wú)車一族”，不再選擇買新車而是選擇使用Uber、Lyft以及公共交通解決通勤，也反映出美國(guó)市場(chǎng)對(duì)于共享出行方式的認(rèn)可。圖表 2：美國(guó)二手車賣家賣車后的選擇選擇Uber、Lyft等叫車軟件

12、, 9%其他或不確定, 14%買了另一輛車或還有一輛車, 77% 我國(guó)市場(chǎng)接受度更高。 我國(guó)市場(chǎng)對(duì)于汽車電動(dòng)化、共享化以及自動(dòng)化的接受度更高，產(chǎn)業(yè)投入更大，預(yù)計(jì) 2030 年自動(dòng)駕駛的汽車會(huì)占據(jù)整體出行里程的 40%以上，由此帶來(lái)的千億美元規(guī)模的新興市場(chǎng)有待開發(fā)。圖表 3：我國(guó)出行方式里程比分級(jí)： L1 人類駕駛逐級(jí)步入 L5 車輛自動(dòng)駕駛自動(dòng)駕駛定義： 即讓汽車自己擁有環(huán)境感知、路徑規(guī)劃并自主實(shí)現(xiàn)車輛控制的技術(shù)，也就是用電子技術(shù)控制汽車進(jìn)行的仿人駕駛或是自動(dòng)駕駛。根 據(jù)人與車輛控制的程度不同，美國(guó)汽車工程師協(xié)會(huì) SAE 界定了五級(jí)自動(dòng)駕駛方案。目前在 ADAS 基礎(chǔ)上，L2 到 L3 級(jí)別的

13、自動(dòng)駕駛將逐漸成為新車型的標(biāo)配， 產(chǎn)生大量新增需求，這是目前主要的投資機(jī)會(huì)；L4 到 L5 的完全自動(dòng)駕駛也在逐漸成熟中，一旦商業(yè)化將影響產(chǎn)業(yè)的未來(lái)。圖表 4：美國(guó)汽車工程師協(xié)會(huì)SAE 自動(dòng)駕駛分級(jí)L0 代表沒(méi)有自動(dòng)駕駛介入的傳統(tǒng)人類駕駛。L1 級(jí)能夠?qū)Ψ较虮P和加減速中的單項(xiàng)操作給與支持。 比如已經(jīng)廣泛應(yīng)用的自適應(yīng)巡航（ ACC）功能，即能夠通過(guò)雷達(dá)探測(cè)與前車的實(shí)時(shí)距離自動(dòng)控制加減速，從而保持與前車的安全距離。L2 級(jí)能夠同時(shí)對(duì)方向盤和加減速中的多項(xiàng)操作給與支持。 如果汽車除了具備上面 L1 級(jí)描述中的自適應(yīng)巡航外，同時(shí)還具備車道保持（LKA） 功能，或者自動(dòng)變道功能，那則屬于 L2 級(jí)自動(dòng)駕

14、駛。L3 級(jí)之前環(huán)境的觀察者都是人，進(jìn)入 L3 則意味著道路環(huán)境的觀察和駕駛操作都由系統(tǒng)來(lái)完成，人只需要對(duì)所有的系統(tǒng)請(qǐng)求進(jìn)行應(yīng)答。系統(tǒng)已經(jīng)完全能夠識(shí)別出直線、彎道、紅綠燈、限速路牌，路上行走奔 跑的人貓狗等等各種環(huán)境變量。環(huán)境觀察和駕駛操作都由系統(tǒng)來(lái)完成， 人只需要對(duì)所有的系統(tǒng)請(qǐng)求進(jìn)行應(yīng)答。比如突然下雨了，檢測(cè)到地面 濕滑是否需要減速；比如檢測(cè)到前方車輛行駛過(guò)慢是否需要超車；檢 測(cè)到前方有人在車道較近處走動(dòng)是否需要鳴笛提醒等等，這些請(qǐng)求系 統(tǒng)會(huì)反饋給駕駛員，由人來(lái)做決定。L4 級(jí)駕駛操作和環(huán)境觀察仍然都由系統(tǒng)完成，人只需要在某些復(fù)雜情況進(jìn)行應(yīng)答。 比如只需要在某些復(fù)雜地形或者天氣惡劣的情況時(shí)，

15、才需要人對(duì)系統(tǒng)請(qǐng)求做出決策，而其他情況下系統(tǒng)能獨(dú)自應(yīng)付自動(dòng)駕駛。L5 級(jí)就是完全的自動(dòng)駕駛狀態(tài)，車上沒(méi)有方向盤，沒(méi)有剎車，沒(méi)有油門，完全不需要人的介入。圖表 5：L1 人類駕駛逐級(jí)步入L5 車輛自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)：通過(guò)決策層、感知層、執(zhí)行層自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通?？煞譃闆Q策層、感知層、執(zhí)行層，以及高精地圖和車聯(lián)網(wǎng)的支持。圖表 6：自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)層級(jí)感知層：環(huán)境信息和車內(nèi)信息的采集與處理。 這方面涉及到道路邊界檢測(cè)、車輛檢測(cè)、行人檢測(cè)等技術(shù)，即傳感器技術(shù)，所用到的傳感器一般都會(huì)有激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、速度和加速度傳感器等等。由于各個(gè)傳感器在設(shè)計(jì)的時(shí)候有各自的局限性，單個(gè)傳感器滿足不了各種 工

16、況下的精確感知，想要車輛在各種環(huán)境下平穩(wěn)運(yùn)行，就需要運(yùn)用到多傳 感器融合技術(shù)，該技術(shù)也是環(huán)境感知這一大類技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)所在，目前 國(guó)內(nèi)這方面和國(guó)外的主要差距也集中在多傳感器融合方面。決策層：依據(jù)獲取的信息來(lái)進(jìn)行決策判斷，確定適當(dāng)工作模型 ,制定相應(yīng)控制策略，替代人類做出駕駛決策。 這部分的功能類似于給車輛下達(dá)相應(yīng)的任務(wù)，例如在車道保持、車道偏離預(yù)警、車距保持，障礙物警告等系統(tǒng)中， 需要預(yù)測(cè)本車與其他車輛、車道、行人等在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的狀態(tài)，先進(jìn) 的決策理論包括模糊推理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等。由 于人類駕駛過(guò)程中所面臨的路況與場(chǎng)景多種多樣，且不同人對(duì)不同情況所 做出的駕駛策略應(yīng)對(duì)

17、也有所不同。因此駕駛決策算法的優(yōu)化需要非常完善 高效的人工智能模型以及大量的有效數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)需要盡可能的覆蓋到 各種罕見(jiàn)的路況，而這也是駕駛決策發(fā)展的最大瓶頸所在。執(zhí)行層：指系統(tǒng)在做出決策后，替代人類對(duì)車輛進(jìn)行控制，反饋到底層模 塊執(zhí)行任務(wù)。 車輛的各個(gè)操控系統(tǒng)都需要能夠通過(guò)總線與決策系統(tǒng)相鏈接， 并能夠按照決策系統(tǒng)發(fā)出的總線指令精確地控制加速程度，制動(dòng)程度以及 轉(zhuǎn)向幅度等駕駛動(dòng)作。高精地圖以及車聯(lián)網(wǎng)的支持 ，系統(tǒng)能夠確定位置并規(guī)劃一條可通行的路徑， 實(shí)現(xiàn)智能車輛的自主導(dǎo)航；更進(jìn)一步，車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用一方面能夠是出行更 加方便智能，另一方面又能夠擴(kuò)展汽車交通工具的屬性，成為未來(lái)個(gè)人的 移動(dòng)平臺(tái)。

18、相關(guān)公司圖表 7：自動(dòng)駕駛相關(guān)公司20172018E2019E20172018E2019E索菱股份002766.SZ13.850.340.540.72422619CID、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)興民智通002355.SZ9.780.120.130.16827460CID、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)德賽西威002920.SZ34.051.371.241.44252824CID、人機(jī)交互均勝電子600699.SH27.330.421.341.75652016人機(jī)交互系統(tǒng)華陽(yáng)集團(tuán)002906.SZ19.550.680.750.89292622數(shù)字儀表東軟集團(tuán)600718.SH14.580.860.460.58173225自動(dòng)

19、駕駛系統(tǒng)路暢科技002813.SZ32.210.200.460.691617047自動(dòng)駕駛系統(tǒng)巨星科技002444.SZ11.180.150.750.84731513激光雷達(dá)中海達(dá)300177.SZ11.740.150.210.26775645激光雷達(dá)華域汽車600741.SH24.872.082.462.52121010毫米波雷達(dá)舜宇光學(xué)2382.HK152.302.673.734.71574132車載攝像頭歐菲科技002456.SZ19.640.380.841.23522316車載攝像頭四維圖新002405.SZ25.180.220.330.441157658高精度地圖亞太股份002284

20、.SZ7.210.110.140.19665238自動(dòng)駕駛制動(dòng)系統(tǒng)耐世特1316.HK12.120.140.150.18878169自動(dòng)駕駛轉(zhuǎn)向系統(tǒng)金龍汽車600686.SH15.080.750.710.97202116整車公司名稱代碼收盤價(jià)EPSPE業(yè)務(wù)二、自動(dòng)駕駛解決方案：整車廠和科技巨頭蓄勢(shì)待發(fā)圖表 8：OEM 廠商進(jìn)展情況OEM 廠商：投入巨大、成果顯著傳統(tǒng)整車廠如奧迪、特斯拉、通用、 Uber、豐田、福特等公司均有自己的自動(dòng)駕駛研發(fā)團(tuán)隊(duì)，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域投入巨大，成果顯著，如奧迪 A8 L3 級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)已經(jīng)量產(chǎn)上市。系統(tǒng)奧迪元收購(gòu) Cruise Automation ，5 億美元入

21、股 LyftUber直接 L42016 年首先將自動(dòng)駕駛車投入招車服務(wù)，6.8 億美金收購(gòu) OTTO43 輛沃爾沃 XC90豐田ADAS和 L4 并行L3 已實(shí)現(xiàn)，L4 車型正在測(cè)試，2020 年實(shí)現(xiàn)完全無(wú)人駕駛能力福特直接 L410 億美金收購(gòu) Argo，戰(zhàn)略投資 Velodyne、Civil Maps，擁有龐大自動(dòng)駕駛測(cè)試車隊(duì)， 2021 年自動(dòng)駕駛汽車上路，用于共享出行，2017 年 90 輛2025 年銷售私人客戶特斯拉通用路徑ADAS和 L4 并行自ADAS至 L4ADAS和 L4 并行進(jìn)展L3 級(jí) A8 量產(chǎn)上市采取攝像頭+毫米波雷達(dá)方案，目前車型具備 L2 能力，有 10 萬(wàn)輛能

22、夠傳回駕駛數(shù)據(jù)，有大量駕駛里程。馬斯克最近宣布，覆蓋各類駕駛場(chǎng)景的完全自動(dòng)駕駛將在 2019 年年末到來(lái)2018 將生產(chǎn)數(shù)千輛自動(dòng)駕駛汽車，用于 Lyft 出租車服務(wù)；10 億美測(cè)試車隊(duì)350 輛雪佛蘭 Bolt圖表 9：系統(tǒng)廠商進(jìn)展情況系統(tǒng)廠商： Waymo小聯(lián)盟 Vs. 百度 Apollo 大聯(lián)盟能夠提供自動(dòng)駕駛解決方案的系統(tǒng)廠商，目前以谷歌的Waymo 和百度的Apollo 為代表，系統(tǒng)Waymo（谷歌）Apollo（百度）路 徑 直接 L4L4 為主，支持 ADAS進(jìn)展2009 年即起步，2016 年組建 Waymo，2017 年與克萊斯勒合作的無(wú)人駕駛車 Pacifica 上市，預(yù)計(jì)

23、 2018 年投入運(yùn)營(yíng)。已積累 500 萬(wàn)英里，每 1000 英里需人工干預(yù) 0.2 次，遙遙領(lǐng)先競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手2015 年成立自動(dòng)駕駛事業(yè)部，2017 年自動(dòng)駕駛事業(yè)群組，李彥宏宣布 2018 年小規(guī)模生產(chǎn)自動(dòng)駕駛小巴車，2021 年大規(guī)模量產(chǎn)自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試車隊(duì)豆莢車、普銳斯、克萊斯勒，180 輛約 30 輛Roadstar.aiL4 測(cè)試2018 年 3 月進(jìn)行深圳實(shí)地路測(cè)；此前進(jìn)行了硅谷雨夜的路測(cè)。結(jié)果顯示均較好。Waymo谷歌母公司 Alphabet 旗下獨(dú)立的專注自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開發(fā)的子公司。谷歌自2009 年起啟動(dòng)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目，2016 年成立獨(dú)立實(shí)體 Waymo。圖表 10： Waymo

24、 發(fā)展歷程時(shí)間2009 年2010 年2012 年2013 年2013 年2015 年2016 年2017 年2018 年開發(fā)進(jìn)展啟動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車項(xiàng)目，成立自動(dòng)駕駛汽車團(tuán)隊(duì)，大范圍采集街景數(shù)據(jù)，構(gòu)建地圖數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)由紐約時(shí)報(bào)，正式對(duì)外公布正在研發(fā)全自動(dòng)駕駛汽車（SAE Level 4 及以上）獲得加州機(jī)動(dòng)車管理局（DMV）頒布的自動(dòng)駕駛汽車路測(cè)許可正式開始復(fù)雜情況下的城市道路實(shí)測(cè)設(shè)計(jì) Firefly（螢火蟲）原型車并進(jìn)行系列改裝公司重組為 Alphabet，開始和汽車制造商 FIAT 合作，不再親自制造汽車本身成立專注研究并商業(yè)化自動(dòng)駕駛技術(shù)的獨(dú)立實(shí)體公司 Waymo拿到美國(guó)高速公路安全管理局（N

25、HTSA）的認(rèn)定文件，開啟真人乘車試驗(yàn)在亞利桑那州拿到美國(guó)首個(gè)商業(yè)自動(dòng)駕駛打車服務(wù)執(zhí)照2017 年加州 DMV（california department of motor vehicles）自動(dòng)駕駛報(bào)告披露的數(shù)據(jù)顯示，Waymo 的車隊(duì)規(guī)模、路測(cè)里程和人工干預(yù)周期上均保持領(lǐng)先，特別是人工干預(yù)周期，達(dá)到 5596 英里/次，第二名的 GM 為 1254 英里。通過(guò)報(bào)告可以看到，車隊(duì)規(guī)模大，路測(cè)里程越長(zhǎng)，干預(yù)周期越長(zhǎng)。 因此自動(dòng)駕駛系統(tǒng)研發(fā)也是一個(gè)需要較大財(cái)力、時(shí)間投入的工程。圖表 11：2017 年加州DMV 報(bào)告披露路測(cè)成績(jī)4000006000350000300000250000200000

26、150000100000500000路測(cè)里程（英里）干預(yù)周期（英里/次）500040003000200010000根據(jù) Waymo安全報(bào)告披露，公司與克萊斯勒合作的車型中，一輛車裝有 5個(gè)激光雷達(dá)，分別為前部 3 個(gè)，頂部 1 個(gè)和尾部 1 個(gè)；毫米波雷達(dá) 4 個(gè)，前后部各 2 個(gè)；攝像頭 1 個(gè)，位于頂部；其他補(bǔ)充傳感器 1 個(gè)，位于頂部。由于是測(cè)試車輛，安裝傳感器數(shù)量較多，成本也較高。圖表 12：Waymo與克萊斯勒合作車輛及其硬件系統(tǒng)從發(fā)展歷程看 Waymo 在戰(zhàn)略上出現(xiàn)過(guò)反復(fù)，2013 年推出等豆莢車表明公司等努力方向是自己造車，但 2015 年與克萊斯勒合作并宣告不再制造汽車，表明它

27、對(duì)自己進(jìn)行重新定位，著重做系統(tǒng)研發(fā)。當(dāng)然，與克萊斯勒而 不是自身研發(fā)自動(dòng)駕駛的通用、特斯拉等公司合作，應(yīng)該是出于整車廠的 合作意向、開放程度等?？傮w看 Waymo 是綜合實(shí)力最強(qiáng)的自動(dòng)駕駛公司，路測(cè)車隊(duì)規(guī)模、路測(cè)里程都位于前列，并且路測(cè)成績(jī)較好，平均 5596 英里才需要一次人工干預(yù)。百度 Apollo2017 年 4 月發(fā)布 Apollo 計(jì)劃，加速自動(dòng)駕駛進(jìn)程。預(yù)計(jì) 2018 年與金龍客車合作量產(chǎn)小巴“阿波龍”。在國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)研發(fā)上保持領(lǐng)先。圖表 13：Apollo 發(fā)展歷程Apollo 平臺(tái)是一套完整的軟硬件和服務(wù)系統(tǒng)，包括車輛平臺(tái)、硬件平臺(tái)、軟件平臺(tái)、云端數(shù)據(jù)服務(wù)等四大部分。旨在向

28、汽車行業(yè)及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的合作伙伴提供一個(gè)開放、完整、安全的軟件平臺(tái)，幫助他們結(jié)合車輛和硬件系統(tǒng)，快速搭建一套屬于自己的完整的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。圖表 14：百度Apollo 平臺(tái)技術(shù)框架百度 Apollo 計(jì)劃以“開放”和“聯(lián)盟”為特色，自計(jì)劃宣布以來(lái)已有近百家整車廠、Tier1、Tier2、科研機(jī)構(gòu)、運(yùn)營(yíng)商等成為盟友，也包括北京、上海、重慶、福建平潭等地方政府。圖表 15：百度Apollo 計(jì)劃成員單位北京汽車福田汽車Bosh索菱股份TomTom汽車制造商傳統(tǒng)供應(yīng)商跨行業(yè)供應(yīng)商北汽新能源江淮汽車Continental德賽西威Intel一汽解放獵豹汽車NXP紫光展銳先鋒車 和 家 長(zhǎng)安汽車長(zhǎng)城汽車東

29、風(fēng)汽車金龍客車奇瑞汽車蔚來(lái)汽車力帆Delphi 聯(lián)電ZFRenesas富迪科技航盛電子路暢科技博泰Microsoft NVIDIA VIRESBlack BerryFord威馬汽車ESD遠(yuǎn)峰科技華陽(yáng)集團(tuán)Daimier君馬汽車Infincon中科創(chuàng)達(dá)北斗星通Hyundai比亞迪NovAtel遠(yuǎn)特科技同行者安森美飛歌音像中興通訊圖表 16：百度Apollo 計(jì)劃成員單位自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司科研機(jī)構(gòu)地方政府運(yùn)營(yíng)商Autonomous StuffMomenta北航保定Grab地平線機(jī)器人Neousys北理工重慶兩江新區(qū)神州優(yōu)車禾賽科技PlusAI清華上海汽車城首汽租車速騰聚創(chuàng)新石器龍碼上海交大蕪湖一嗨租車

30、VelodynePOLYSYNC同濟(jì)北京亦莊盼達(dá)用車智行者科技知行科技中國(guó)汽研中科慧眼車聯(lián)天下怡力電子UdacityCSDNOpen Robotics圖表 17：百度Apollo 計(jì)劃成員單位（按產(chǎn)業(yè)鏈分/部分）產(chǎn)業(yè)鏈部分主要成員單位毫米波雷達(dá)Bosch ，Continental，Delphi激光雷達(dá)Velodyne，速騰聚創(chuàng)，禾塞科技計(jì)算平臺(tái)NVIDIA，Intel，NXP，Infineon ，Renesas ，地平線機(jī)器人攝像頭ZF，中科慧眼自動(dòng)駕駛汽車北京汽車，奇瑞汽車，金龍客車，智行者科技等Waymo小聯(lián)盟 Vs. 百度 Apollo 大聯(lián)盟通過(guò)上述分析我們看到， Waymo 走的是“

31、小聯(lián)盟”戰(zhàn)略，與少數(shù)整車廠（克萊斯勒、捷豹、本田等）和傳感器廠商進(jìn)行深度合作。它具有先發(fā)優(yōu) 勢(shì)，積累較多路測(cè)里程和較大車隊(duì)規(guī)模，路測(cè)成績(jī)也較好。而百度走的是 “大聯(lián)盟”的戰(zhàn)略，依托 Apollo 平臺(tái)，盡可能地?cái)U(kuò)大“朋友圈”。但除數(shù)據(jù)共享外尚未看到成熟的合作模式。雖然 Waymo 和 Apollo 是兩種不盡相同的發(fā)展路線，但我們認(rèn)為只是發(fā)展路程的不同，條條大路通羅馬。Waymo 首先研發(fā)自身的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，包括軟件和硬件，并與少數(shù)幾家整車廠進(jìn)行深度合作，例如克萊斯勒的數(shù)十 輛測(cè)試車， 2 萬(wàn)臺(tái)捷豹 I-Pace 投入未來(lái)的自動(dòng)駕駛打車服務(wù)，以及與本田簽約進(jìn)入物流和遞送市場(chǎng)，走的是“少而精”的

32、路線，可以快速獲得較多的商業(yè)化落地車隊(duì)。但存在的問(wèn)題是如果未來(lái)跟其他整車廠合作，可能存在新的技術(shù)整合問(wèn)題。百度 Apollo 在開始階段就整合了多家產(chǎn)業(yè)鏈上下游的企業(yè)，如果這個(gè)聯(lián)盟的配合較好，則百度的系統(tǒng)應(yīng)該可以適配所有聯(lián)盟內(nèi)部車企的車輛。但是 這決定了在初始階段的開發(fā)工作為了盡量能通用于多數(shù)的下游應(yīng)用，會(huì)持 續(xù)較長(zhǎng)時(shí)間。此外，互聯(lián)網(wǎng)公司在汽車產(chǎn)業(yè)鏈上沒(méi)有積累，量產(chǎn)整車互聯(lián)網(wǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)不 如傳統(tǒng)汽車廠商，2015 年以后 Waymo 的“不生產(chǎn)整車”戰(zhàn)略也預(yù)示了這一點(diǎn)。結(jié)合上述分析，Waymo 和 Apollo 或其他自動(dòng)駕駛系統(tǒng)廠商的商業(yè)模式大概率類似 “安卓”系統(tǒng)，自身研發(fā)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)（或包

33、括與其配合的硬件），與整車廠合作，以用戶行為數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的價(jià)值為主要盈利來(lái)源。索菱股份除去國(guó)際大廠和科技巨頭，在算法領(lǐng)域及汽車電子有積累的團(tuán)隊(duì)往往在自動(dòng)駕駛方面有核心的競(jìng)爭(zhēng)力。索菱即從 ADAS 模塊入手，在深度學(xué)習(xí)、毫米波雷達(dá)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、視覺(jué)雷達(dá)融合等方面加大研發(fā)投入，形成基于單目視覺(jué)的前向 ADAS 系統(tǒng)（包括 FCW、PCW、LDW、AEB 等）、車內(nèi) ADAS 系統(tǒng)（包括駕駛員注意力輔助系統(tǒng)和人臉識(shí)別系統(tǒng)等）、車輛全盲區(qū)管理（包括 360 環(huán)視系統(tǒng)、A 柱盲區(qū)顯示及大型車盲區(qū)管理等） 、毫米波雷達(dá)（包括 24G 毫米波雷達(dá)、77G 毫米波雷達(dá)），逐步完善從 level0-level5

34、 級(jí)自動(dòng)駕駛產(chǎn)品和解決方案。更進(jìn)一步，公司投資參股設(shè)立的深圳市逸行智能駕駛科技有限公司，由原 東軟集團(tuán)高級(jí)副總裁、東軟汽車電子解決方案事業(yè)本部總經(jīng)理簡(jiǎn)國(guó)棟帶領(lǐng)， 向 L3 級(jí)別自動(dòng)駕駛方案邁進(jìn)。路暢科技為某車廠開發(fā)了景區(qū)觀光車無(wú)人駕駛解決方案，其中配裝有 16 線激光雷達(dá)的無(wú)人車具備自動(dòng)繞障功能；與某新能源車廠簽訂了關(guān)于 AEB（自動(dòng)緊急剎車）、 AP（自動(dòng)泊車）的開發(fā)合同，其中 AEB 基于自主研發(fā)的短距離激光雷達(dá)與智能相機(jī)融合實(shí)現(xiàn)前方障礙物檢測(cè)，自主研發(fā)控制器及算法； AP 基于 12 個(gè)超聲波雷達(dá)及自主泊車控制器和算法，將集成 360 環(huán)視系統(tǒng)。量產(chǎn)車型自動(dòng)駕駛方案：特斯拉 Autopi

35、lot Vs. 奧迪 A8AI特斯拉的 Autopilot 功能：相當(dāng)于 L2 級(jí)別的自動(dòng)駕駛，能夠根據(jù)交通狀況調(diào)整車速；保持在車道內(nèi)行駛；自動(dòng)變換車道而無(wú)需駕駛員介入；從一條 高速公路切換至另一條；在接近目的地時(shí)駛出高速；在接近停車場(chǎng)時(shí)自動(dòng) 泊車。奧迪 A8：是市場(chǎng)上第一款具備 L3 級(jí)別自動(dòng)駕駛能力的量產(chǎn)車，在某些特定情況下，如在停車和駛離、時(shí)速 60 公里以下行駛或交通擁堵時(shí)，該系統(tǒng)將接管奧迪 A8 的駕駛操控，而駕駛員則無(wú)需持續(xù)監(jiān)控車輛的駕駛與運(yùn)行。圖表 18：特斯拉Autopilot 功能圖表 19：奧迪A8 自動(dòng)駕駛傳感器系統(tǒng)圖表 20：特斯拉Autopilot Vs. 奧迪 A8

36、 AI自動(dòng)駕駛級(jí)別L2L3特斯拉 Autopilot2.0奧迪 A8 AI發(fā)布時(shí)間2016 年 10 月發(fā)布，2017 年 1 月 OTA推送2015 年 CES 發(fā)布，2017 年 9 月德國(guó)上市中央控制器nvidia Drive PX2芯片多個(gè) nvidia GPU，SOC超聲波雷達(dá) 12 個(gè)TTTech zFAS Tegra K1 Infineon AurixAltera Cyclon V Mobileye EyeQ3四線激光雷達(dá) 1 個(gè)超聲波雷達(dá) 12 個(gè)長(zhǎng)距離毫米波雷達(dá) 1 個(gè)傳感器毫米波雷達(dá) 1 個(gè)攝像頭 8 個(gè)中距離毫米波雷達(dá) 4 個(gè)廣角 360 度攝像頭 4 個(gè)前向攝像頭 1

37、個(gè)紅外夜視攝像頭 1 個(gè)高速公路和開放道路應(yīng)用場(chǎng)景高速公路和行車緩慢的環(huán)境主動(dòng)巡航輔助轉(zhuǎn)向雙向高速車道上的行駛速度低于 60 公里/小時(shí)擁堵路況系統(tǒng)接管車輛的駕駛操作，基本功能自動(dòng)變道自動(dòng)泊車管控車輛的啟動(dòng)、加速、轉(zhuǎn)向及制動(dòng)三、芯片：自動(dòng)駕駛的大腦進(jìn)入門檻高、性能要求高、成本高高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)、自動(dòng)駕駛、車聯(lián)網(wǎng)(V2V/V2X)與車載娛樂(lè)服務(wù) 系統(tǒng)等，均需要高效能處理芯片。例如自動(dòng)駕駛未來(lái)包括 4-5 臺(tái)激光雷達(dá)，5 臺(tái)毫米波雷達(dá)，若干個(gè)攝像頭和紅外探測(cè)器等傳感器，在車輛高速運(yùn)行時(shí)每秒都會(huì)產(chǎn)生大量點(diǎn)云（三維位置數(shù)據(jù)）和視頻（多幀圖像數(shù)據(jù)），自動(dòng)駕駛芯片必須有能力及時(shí)處理獲取的信息，

38、并利用算法做出合理決策。自動(dòng)駕駛芯片對(duì)性能要求高，但對(duì)于部分已商用的產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，對(duì)成本同樣有較高的要求。自動(dòng)駕駛芯片的成本主要體現(xiàn)在三方面：1、耗電每瓦提供的性能；2、每單位性能的成本；3、生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建，如用戶群、易用性等。自動(dòng)駕駛芯片領(lǐng)域進(jìn)入門檻高，主要是 Intel（Mobileye）、Nvidia 兩大巨頭的“雙雄爭(zhēng)霸”。此外少數(shù)創(chuàng)業(yè)公司如地平線機(jī)器人、寒武紀(jì)等，在具體場(chǎng)景應(yīng)用上有一定優(yōu)勢(shì)?，F(xiàn)狀：平臺(tái)化方案搭配標(biāo)準(zhǔn)化芯片芯片方案技術(shù)路線上，自動(dòng)駕駛遵循了一般人工智能對(duì)計(jì)算平臺(tái)的升級(jí)規(guī)律，即開始階段使用 CPU，而后升級(jí)到 GPU。目前各大廠商的技術(shù)處于 GPU+FPGA 階段，由于芯片成

39、本還處于高位， 現(xiàn)在平臺(tái)化的方案搭配標(biāo)準(zhǔn)化的芯片是一種開源的解決方案，另一方面， 芯片集成度不高，系統(tǒng)供應(yīng)商會(huì)將自動(dòng)駕駛系統(tǒng)分為主模塊和選裝模塊， 適配整車柔性較大，給整車廠選擇的空間也較大。圖表 21：自動(dòng)駕駛芯片主要產(chǎn)品性能名 稱 Drive PX2 征程公司Nvidia地平線機(jī)器人浮點(diǎn)運(yùn)算能力(Tops)1典型功耗（W）1.5視頻處理能力支持 12 路攝像頭輸入、激光定位、雷達(dá)和超聲波傳感器可 處 理 4Lane MIPI ； 實(shí) 時(shí) 處 理1080p30fps；每幀可同時(shí)對(duì) 200 目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別；每幀延時(shí)小于 30msEyeQ4Mobileye2.53Drive XavierNv

40、idia3030EyeQ5Mobileye24105 顆核心處理器(4 顆 MIPSi-class 核心和 1 顆 MIPSm-class 核心)、6 顆 VMP 芯片、2 顆 MPC 核心和 2 顆 PMA 核心，可以同時(shí)處理 8 部攝像頭數(shù)據(jù)，每秒浮點(diǎn)運(yùn)算可達(dá) 2.5 萬(wàn)億次一個(gè)特別定制的 8 核 CPU、一個(gè)全新的 512 核 Volta GPU、一個(gè)全新深度學(xué)習(xí)加速器、全新計(jì)算機(jī)視覺(jué)加速器、以及全新 8K HDR 視頻處理器裝備 8 枚多線程 CPU 內(nèi)核，搭載 18 枚Mobileye 下一代視覺(jué)處理器工藝Level 2201728nmLevel 32018L3/L4201810nm

41、L4/L5202016nm配套方案Level 3上市時(shí)間2016趨勢(shì)：自動(dòng)駕駛專用的定制化、集成度高的芯片未來(lái)隨著處理器設(shè)計(jì)門檻的降低和對(duì)自動(dòng)駕駛算法協(xié)同進(jìn)化要求的提高， 自動(dòng)駕駛專用的人工智能處理器將成為主流。TPU（Tensor Processor Unit）是谷歌研發(fā)的針對(duì)深度學(xué)習(xí)加速的一款機(jī)器學(xué)習(xí)定制的專用芯片（ASIC），專為谷歌的深度學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 而設(shè)計(jì)。第一代TPU 僅能用于推斷（即不可用于訓(xùn)練模型） ，并在著名的AlphaGo 人機(jī)大戰(zhàn)中提供了巨大的算力支撐。去年 5 月谷歌發(fā)布了 TPU 2.0，不僅能進(jìn)行推斷，還能高效支持訓(xùn)練環(huán)節(jié)的深度網(wǎng)絡(luò)加速。谷歌I/O

42、2018 開發(fā)者大會(huì)期間發(fā)布了第三代 AI 人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)專用處理器 TPU3.0，TPU 3.0 的計(jì)算能力最高可達(dá) 100PFlops( 每秒 1000 萬(wàn)億次浮點(diǎn)計(jì)算)，是去年 TPU 2.0 的 8 倍多。BPU（Brain Processing Unit）是地平線研發(fā)的未來(lái)會(huì)直接應(yīng)用于自己主要產(chǎn)品中的芯片，包括：智能駕駛、智能生活和智能城市。相比于國(guó)內(nèi)外 其他 AI 芯片 start-up 公司，地平線的第一代 BPU 走的相對(duì)保守的 TSMC 的 40nm 工藝。圖表 22：未來(lái)專用計(jì)算平臺(tái)將成為主流相關(guān)公司MobileyeMobileye，1999 年成立，2007 年推出首

43、款產(chǎn)品，2014 年 8 月 1 號(hào)在紐交所上市。公司主要從事汽車工業(yè)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法和駕駛輔助系統(tǒng)芯片技 術(shù)的研究。 Mobileye 的產(chǎn)品覆蓋了全球50 個(gè)國(guó)家，據(jù)官方資料顯示， Mobileye 在全球有 1000 萬(wàn)的裝載量。Mobileye 具有自主研發(fā)設(shè)計(jì)的芯片 EyeQ 系列，由意法半導(dǎo)體公司生產(chǎn)供應(yīng)?，F(xiàn)在已經(jīng)量產(chǎn)的芯片型號(hào)有 EyeQ1 、Eye Q2 、EyeQ3 、EyeQ4 ， EyeQ5 正在開發(fā)進(jìn)行中其中 EyeQ4 芯片在 2018 年量產(chǎn)，可滿足 L3 級(jí)別自動(dòng)駕駛要求，采用28nm 制程，計(jì)算性能 2.5 TOPS（萬(wàn)億次/每秒）功耗為 3 瓦。此外，英特爾

44、CEO 在 2017 年紐約車展的演講中展示了 EyeQ 5 芯片，對(duì)標(biāo)英偉達(dá) Drive PX Xavier SoC，并透露 EyeQ5 的計(jì)算性能達(dá)到了 24 TOPS，功耗為 10 瓦，芯片節(jié)能效率是 Drive Xavier 的 2.4 倍。英特爾自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將采用攝像頭為先的方法設(shè)計(jì)，搭載兩塊 EyeQ5 系統(tǒng)芯片、一個(gè)英特爾凌動(dòng) C3xx4 處理器以及 Mobileye 軟件，大規(guī)模應(yīng)用于可擴(kuò)展的L4/L5 自動(dòng)駕駛汽車，并展示了 Mobileye 100 輛測(cè)試車隊(duì)中的首輛汽車， 該車隊(duì)將使用英特爾-Mobileye 解決方案。此外宣布在中國(guó)與上汽集團(tuán)、四維圖新達(dá)成合作。圖表 2

45、3：Mobileye EyeQ系列NvidiaNVIDIA 創(chuàng)始人兼 CEO 黃仁勛在 2018CES 上介紹，Drive Xavier 在過(guò)去四年中的研發(fā)投入高達(dá) 20 億美元，可提供每秒 30 萬(wàn)億次的計(jì)算能力，功耗為 30 瓦，能效比上一代架構(gòu)高出 15 倍。配備了兩個(gè) Xavier 系統(tǒng)級(jí)芯片和兩個(gè)下一代 NVIDIA GPU 的 Pegasus 是全球首款致力于推進(jìn) L5 級(jí)全自動(dòng)駕駛出租車的 AI 車載超級(jí)計(jì)算機(jī)，它的外形只有車牌大小，可以實(shí)現(xiàn)每秒320 萬(wàn)億次深度學(xué)習(xí)計(jì)算，能夠同時(shí)運(yùn)行多個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，功耗為 400w。圖表 24：NVIDIA DRIVE Pegasus AI計(jì)

46、算平臺(tái)地平線機(jī)器人2017 年地平線發(fā)布了新一代自動(dòng)駕駛芯片“征程”和配套軟件平臺(tái)方案“雨果”，同時(shí)還發(fā)布了“旭日”處理器應(yīng)用于智能攝像頭?！罢鞒獭笔且豢顚Ｓ?AI 芯片，采用地平線的第一代 BPU 架構(gòu)，可實(shí)時(shí)處理 1080p30 視頻，每幀中可同時(shí)對(duì)200 個(gè)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤、識(shí)別，典型功耗1.5W，每幀延時(shí)小于 30ms。地平線的芯片更聚焦在針對(duì)不同場(chǎng)景下的具體應(yīng)用，并與產(chǎn)業(yè)伙伴協(xié)同共贏共享價(jià)值。相比于英偉達(dá)的方案，地平線 “征程”芯片在功耗上低一個(gè)數(shù)量級(jí)；在價(jià)格上，會(huì)呈現(xiàn)出更大的競(jìng)爭(zhēng)力。圖表 25：地平線“征程”自動(dòng)駕駛芯片寒武紀(jì)5 月 3 日，寒武紀(jì)科技在 2018 產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上發(fā)

47、布了多個(gè) IP 產(chǎn)品采用7nm 工藝的終端芯片 Cambricon 1M、云端智能芯片 MLU100 等。其中寒武紀(jì) 1M 芯片是公司第三代 IP 產(chǎn)品，在 TSMC7nm 工藝下 8 位運(yùn)算的效能比達(dá) 5Tops/watt（每瓦 5 萬(wàn)億次運(yùn)算）。對(duì)于多線和復(fù)雜的自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)，通過(guò)靈活配置 1M 處理器，可以實(shí)現(xiàn)資源的最大化利用。相比上一代的 1A，1M 還支持終端的訓(xùn)練，以此避免敏感數(shù)據(jù)的傳輸和實(shí)現(xiàn)更快的響應(yīng)。該產(chǎn)品可應(yīng)用于智能手機(jī)、智能音箱、攝像頭、自動(dòng)駕駛等不同領(lǐng) 域。四、傳感器：環(huán)境信息和車內(nèi)信息的采集與處理自動(dòng)駕駛系統(tǒng)目前應(yīng)用比較主流的環(huán)境感知傳感器包括激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波

48、雷達(dá)和攝像頭。超聲波雷達(dá)產(chǎn)品已經(jīng)很成熟，探測(cè)距離近、成本低，目前滲透率已很高。 激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)擁有很多優(yōu)良性能，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域應(yīng)用潛力巨大。圖表 26：各類傳感器特點(diǎn)性能成本超聲波雷達(dá)很低攝像頭適中紅外線適中激光雷達(dá)目前很高毫米波雷達(dá)適中探測(cè)角度120303015-360 10-70遠(yuǎn)距離探測(cè)弱弱一般強(qiáng)弱夜間環(huán)境強(qiáng)弱強(qiáng)強(qiáng)強(qiáng)全天候弱弱弱弱強(qiáng)不良天氣環(huán)境一般弱弱弱強(qiáng)溫度穩(wěn)定性弱強(qiáng)一般強(qiáng)強(qiáng)車速測(cè)量能力一般弱一般弱強(qiáng)路標(biāo)識(shí)別XXXX激光雷達(dá)：實(shí)時(shí)建立周邊環(huán)境的三維模型激光雷達(dá)概述激光雷達(dá)（ LiDAR）能釋放多束激光，接收物體反射信號(hào)，計(jì)算目標(biāo)與自身的距離。應(yīng)用較多的是利用反射信號(hào)的折返時(shí)間 計(jì)

49、算距離（ Time of Flight），也有連續(xù)波調(diào)頻（ CWFM）方法。與雷達(dá)和攝像頭相比，激光雷達(dá)可以通過(guò)多束激光高頻發(fā)射獲取的反射數(shù)據(jù)形成周邊物體的高清3D 的“點(diǎn)云”圖像。圖表 27：激光雷達(dá)原理圖表 28：激光雷達(dá)效果 雖然目前自動(dòng)駕駛解決方案尚未有明確的固定搭配，但激光雷達(dá)會(huì)成為最重要的傳感器。而毫米波雷達(dá)、攝像頭將是重要的補(bǔ)充。激光雷達(dá)成本較高的問(wèn)題是暫時(shí)的，隨著固態(tài)激光雷達(dá)技術(shù)成熟和產(chǎn)量提升，成本將降低到可承擔(dān)的范圍內(nèi)。圖表 29：激光雷達(dá)優(yōu)缺點(diǎn)形成周邊物體高清 3D 圖像雨雪、霧霾天氣精度下降優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)探測(cè)距離較長(zhǎng)，最遠(yuǎn)達(dá) 300m目前價(jià)格較昂貴數(shù)據(jù)量較小，便于快速?zèng)Q策無(wú)法辨

50、認(rèn)物體質(zhì)地和顏色圖表 30：Velodyne 產(chǎn)品信息相關(guān)公司VelodyneVelodyne 在車用激光雷達(dá)上處于領(lǐng)先地位，公司 CEO 在采訪中表示在車用市場(chǎng)公司市占率高于 80%，谷歌在最早的自動(dòng)駕駛原型車中使用的 LiDAR 就是該公司開發(fā)的。Velodyne 激光雷達(dá)產(chǎn)品線豐富，包括16 線束、32 線束、64 線束及 128 線束等產(chǎn)品。ULTRAPUCK32200120 萬(wàn)360/-25+15（2020 年）Puck Hi-Res1610060 萬(wàn)360/10VLP-16機(jī)械式16120220 萬(wàn)360/26.93999HDL-32E激光雷達(dá)3280-100139 萬(wàn)360/+1

51、0-3040000500-650HDL-64E6480000VLS-128128300300360/40預(yù)訂1000產(chǎn)品名稱技術(shù)路線線束數(shù)量測(cè)量距離 /米生成點(diǎn)數(shù) /秒水平/垂直視角官方售價(jià)量產(chǎn)預(yù)計(jì)售價(jià)圖表 31：Velodyne 新 128 線激光雷達(dá)QuanergyQuanergy 是固態(tài)激光雷達(dá)的領(lǐng)先廠商，目前已有 M8 和 S3 兩款全固態(tài)激光雷達(dá)。Quanergy 堅(jiān)持 OPA（光學(xué)相控陣）的固態(tài)激光雷達(dá)技術(shù)路線，并且認(rèn)為 MEMS 存在微振鏡這個(gè)運(yùn)動(dòng)部件，不能算是真正意義上的“固態(tài)”。圖表 32：Quanergy 激光雷達(dá)芯片圖表 33：Quanergy 激光雷達(dá)生產(chǎn)線其他國(guó)內(nèi)公司

52、在 2018 年 CES 上有 16 家激光雷達(dá)公司參與，其中就有 4 家中國(guó)公司，它們?cè)诩夹g(shù)路線、產(chǎn)品成熟度差距不大。主要產(chǎn)品信息如下：圖表 34：國(guó)內(nèi)主要激光雷達(dá)產(chǎn)品信息公司產(chǎn)品型號(hào)主要性能巨星科技（歐鐳激光）Toucan3D-16 線中海達(dá)速騰聚創(chuàng)北科天繪北醒光子光珀智能RS-LiDAR- 32R-AngleCE30ULTRA- UBA2成功研制了適用于汽車輔助駕駛領(lǐng)域的 16 線及 32 線激光雷達(dá)傳感器樣品16 線；測(cè)距： 20cm150m（目標(biāo)反射率20%）；320 ，000pts/s；垂直測(cè)角：30；水平測(cè)角：360；轉(zhuǎn)速:300-1200rpm （5-20Hz）最大測(cè)距 120

53、0m ；360大視場(chǎng)； 132水平視場(chǎng)、9 垂直視場(chǎng)；無(wú)任何機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件；刷新率 20Hz70水平視場(chǎng)/40垂直視場(chǎng)；測(cè)距 150m；頻率 30fps；功耗10-20 瓦毫米波雷達(dá)：全天候工作、難以成像毫米波雷達(dá)概述毫米波雷達(dá)發(fā)出和接收的是電磁波，此外與激光雷達(dá)相比毫米波雷達(dá)會(huì)有 很多測(cè)量短距離的場(chǎng)景，如側(cè)向警示、倒車警示等，因此主要以 FMCW 調(diào)制方法來(lái)測(cè)距。主要原理是，通過(guò)振蕩器形成持續(xù)變化的信號(hào)，而發(fā)出信 號(hào)和接收信號(hào)之間形成頻率差，其差值與發(fā)射-接收時(shí)間差成線性關(guān)系，只要通過(guò)頻率差就能計(jì)算車輛與物體距離。圖表 35：FMCW 調(diào)制毫米波雷達(dá)原理圖表 36：毫米波雷達(dá)類別優(yōu)缺點(diǎn)上，毫米

54、波雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)在全天候工作，即不良天氣、夜晚等環(huán)境下 可以發(fā)揮作 用，而 激光雷 達(dá)會(huì)受雨 雪霧霾 的影響。 缺點(diǎn)是 目前主 流的24GHz 毫米波雷達(dá)較難成像，分辨率不及前兩者。79GHz 毫米波雷達(dá)可以形成類似激光雷達(dá)的“點(diǎn)云”成像，分辨率較高。圖表 37：毫米波雷達(dá)優(yōu)缺點(diǎn)效果無(wú)法形成點(diǎn)云成像接近激光雷達(dá)的效果，產(chǎn)生點(diǎn)云類別24GHz77GHz79GHz測(cè)距遠(yuǎn)(200m 以上)分辨率較低，難以成像優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)約幾十厘分辨率約 1 米米前后分辨率最少間隔10cm 的兩個(gè)物體，水平最小分辯距離也為 10cm 左右不良天氣下表現(xiàn)良好價(jià)格適中角分辨率較低 由于毫米波雷達(dá)成本較低，并且在不良天氣下表現(xiàn)良好

55、，因此將成為感知設(shè)備中重要的一環(huán)。但由于其分辨率較低，因此不能作為激光雷達(dá)的替代品，而是激光雷達(dá)的重要補(bǔ)充設(shè)備。相關(guān)公司華域汽車2017 年底國(guó)內(nèi)首款自主研發(fā)、具有獨(dú)立知識(shí)產(chǎn)權(quán)的 24GHz 后向毫米波雷達(dá)實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，前向、后向毫米波雷達(dá)通過(guò)冬季極寒工況試驗(yàn)，自 動(dòng)泊車系統(tǒng)完成車位掃描、路徑規(guī)劃、整車控制、路徑跟隨算法等開 發(fā)。行易道公司國(guó)內(nèi)最早推出 77GHz 雷達(dá)，近主流市場(chǎng)的 77GHz 中近程雷達(dá)2017 年底量產(chǎn)，77GHz遠(yuǎn)程雷達(dá)（用于重型卡車、大型巴士等，作用距離 200 米）將在 2018 年推出。此外，公司與意法半導(dǎo)體，中科院電子所微波成像國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室三方成立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，推動(dòng)

56、 79GHz 雷達(dá) 2019 年前進(jìn)行產(chǎn)品化。圖表 38：行易道毫米波雷達(dá)參數(shù)型號(hào)LRR刷新頻率20Hz頻段作用距離速度范圍方位角度范圍應(yīng)用FCW、ACC、AEB目標(biāo)數(shù)量77GHz3-200 m-7040 m/s-88 degree 32承泰科技承泰科技成立于 2015 年 4 月，并立項(xiàng)研發(fā) 77GHz汽車毫米波雷達(dá)， 目前公司在研發(fā) 77GHz 汽車毫米波雷達(dá)上也取得突破，已在內(nèi)部測(cè)試階段，2017 年 9 月份推出外部測(cè)試。圖表 39：承泰科技毫米波雷達(dá)應(yīng)用型號(hào)CTLRR-100頻段77GHz自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)(ACC)：提供精確的目標(biāo)測(cè)量數(shù)據(jù)；提供不間 斷的目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)應(yīng)用前向碰撞預(yù)警

57、(FCW)：提供全天候前方目標(biāo)信息；提供滿足預(yù)設(shè)距離要求的報(bào)警信息自動(dòng)緊急制動(dòng)(AEB)：自動(dòng)識(shí)別逼近的危險(xiǎn)目標(biāo)；小于安全距離時(shí)自動(dòng)制動(dòng)蘇州豪米波公司所生產(chǎn)的 24GHz 毫米波雷達(dá)系列產(chǎn)品，性能及各項(xiàng)系數(shù)達(dá)到同行77GHz 產(chǎn)品水平，同時(shí)價(jià)格優(yōu)勢(shì)明顯。24GHz 產(chǎn)品技術(shù)成熟、量產(chǎn)穩(wěn)定，目前公司產(chǎn)能達(dá)到 1 萬(wàn)套/月。圖表 40：蘇州豪米波產(chǎn)品基本信息應(yīng)用主要參數(shù)遠(yuǎn)距離雷達(dá)（國(guó)外知名廠商ACC,AEB,FCW）豪米波中距離雷達(dá)（國(guó)外知名廠商BSD）豪米波頻率77GHz24GHz24GHz24GHz距離檢測(cè)范圍1-170m1-150m76m1-80m水平視角10+/-1064+/-70角度檢測(cè)

58、精度0.50.50.50.5距離分辨能力成本2.5m2.5m低 50%-70%3m2.5m低 50%納雷科技公司采取與 Tier 1 廠商大陸合作的方法進(jìn)入 77GHz毫米波雷達(dá)的競(jìng)爭(zhēng)。圖表 41：納雷科技產(chǎn)品基本信息發(fā)射頻率24 GHz77 GHz型號(hào)CAR150ARS408功耗12V DC 25 測(cè)距范圍測(cè)距精度6 W0.75-100 m（乘用車）0.2 m6.6 W 0.2-250 m（長(zhǎng)距模式）0.40(長(zhǎng)距)/0.10(短距)m攝像頭：分辨率高、功能齊全、雷達(dá)的補(bǔ)充設(shè)備攝像頭概述攝像頭分為單眼攝像頭、三焦攝像頭（交通標(biāo)志探測(cè) *1；校準(zhǔn)距離視覺(jué)攝像頭*2）和立體攝像頭（可探測(cè)深度）。

59、L2 及以前，Mobileye 提供單眼攝像頭解決方案， L3 以后，需要多個(gè)攝像頭配合。攝像頭的單車成本約150600 美元。圖表 42：攝像頭優(yōu)缺點(diǎn)分辨率高于雷達(dá)和 LiDAR天氣不佳或夜間性能差優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)價(jià)格較低測(cè)遠(yuǎn)距物體性能較差能探測(cè)物體的質(zhì)地和顏色測(cè)距性能差雖然攝像頭分辨率高、功能齊全，但是它錄入的是圖像信息，數(shù)據(jù)量較大， 較依賴圖像識(shí)別，相比激光雷達(dá)的點(diǎn)云，對(duì)計(jì)算機(jī)的要求高很多，這也將 提高整體成本。因此攝像頭獲取的圖像信息將主要負(fù)責(zé)交通標(biāo)志識(shí)別等少 數(shù)領(lǐng)域，作為激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)的補(bǔ)充。圖表 43：車載攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈光學(xué)鏡片濾光片保護(hù)膜晶圓鏡頭組膠合材料CMOS芯片DSP封裝模組信

60、號(hào)傳輸系統(tǒng)集成封裝傳感器 CMOS 方面，日韓高科技企業(yè)壟斷，索尼、三星兩家市占率之和超過(guò) 50%。圖像處理器 DSP 方面，主要供應(yīng)商為德州儀器（ TI）、Mobileye、華為海思等，其中德州儀器（TI）市占率最高。鏡頭組方面，舜宇光學(xué)市占率最高，占車載鏡頭組國(guó)內(nèi)市場(chǎng)50%以上， 2017 年出貨量近 4700 萬(wàn)顆，同比增長(zhǎng) 40%以上。圖表 44：2017 年 CMOS 全球市場(chǎng)占比圖表 45：舜宇光學(xué)車載鏡頭出貨量22.30%35.20%7.80%12.10%18.70%5000.0042%41%3.90%索尼三星豪威科技安森美佳能其他4000.003000.002000.00100