自動(dòng)駕駛：百年汽車產(chǎn)業(yè)的“iPhone”時(shí)刻

1、內(nèi)容目錄 HYPERLINK l _bookmark0 自動(dòng)駕駛是百年汽車工業(yè)史上又一次偉大的范式轉(zhuǎn)移6 HYPERLINK l _bookmark1 重新定義汽車產(chǎn)業(yè)的游戲規(guī)則6 HYPERLINK l _bookmark6 自動(dòng)駕駛是汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然勢(shì)7 HYPERLINK l _bookmark10 1.1. 現(xiàn)象級(jí)事件頻發(fā)，自動(dòng)駕駛拉開商業(yè)化序幕9 HYPERLINK l _bookmark13 自動(dòng)駕駛概念定義L3是分水嶺 HYPERLINK l _bookmark17 技術(shù)：5G+AI 打通自動(dòng)駕駛?cè)味蕉}”13 HYPERLINK l _bookmark18 自動(dòng)駕駛技術(shù)框架概

2、述13 HYPERLINK l _bookmark20 解構(gòu)自動(dòng)駕駛核心技術(shù)模塊14 HYPERLINK l _bookmark21 自動(dòng)駕駛感知層傳感器14 HYPERLINK l _bookmark22 自動(dòng)駕駛感知層傳感器的定義和分類14 HYPERLINK l _bookmark25 環(huán)境感知傳感器的發(fā)展趨勢(shì)15 HYPERLINK l _bookmark28 高精度定位傳感器的發(fā)展趨勢(shì)16 HYPERLINK l _bookmark33 5G/ 技術(shù)為自動(dòng)駕駛打通外部大腦”17 HYPERLINK l _bookmark36 計(jì)算平臺(tái)（主控芯片）17 HYPERLINK l _boo

3、kmark37 高等級(jí)自動(dòng)駕駛的本是 計(jì)算問題，車載計(jì)算平臺(tái)是剛需17 HYPERLINK l _bookmark41 算法和芯片協(xié)同設(shè)計(jì)是計(jì)算平臺(tái)的重要發(fā)展趨勢(shì)18 HYPERLINK l _bookmark43 自動(dòng)駕駛算法19 HYPERLINK l _bookmark44 自動(dòng)駕駛算法的定義和分類19 HYPERLINK l _bookmark48 算法驗(yàn)證迭代之路仿真 路測(cè)20 HYPERLINK l _bookmark50 高精度地圖21 HYPERLINK l _bookmark55 自動(dòng)駕駛 23 HYPERLINK l _bookmark57 人機(jī)交互）23 HYPERLIN

4、K l _bookmark60 黑科技打通自動(dòng)駕駛技術(shù)任督二脈”24 HYPERLINK l _bookmark65 政策：“綠燈頻開，合法上路在即26 HYPERLINK l _bookmark70 成本：有望驟降，從 Demo跨越到準(zhǔn)量產(chǎn)階段28 HYPERLINK l _bookmark71 技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)核心部件成本驟降28 HYPERLINK l _bookmark72 自動(dòng)駕駛硬件改造成本有望至2000 美元/車以下28 HYPERLINK l _bookmark75 核心部件成本趨勢(shì)分析29 HYPERLINK l _bookmark85 政府助力車路協(xié)同基建普及，顯著降低單車改造

5、成本31 HYPERLINK l _bookmark89 從封閉到開放，聯(lián)合研發(fā)分?jǐn)傞_發(fā)成本32 HYPERLINK l _bookmark91 市場(chǎng)：蓄勢(shì)待發(fā)，大幕將啟33 HYPERLINK l _bookmark92 態(tài)度開放，需求旺盛，中國(guó)或成全球自動(dòng)駕駛第一大市場(chǎng)33 HYPERLINK l _bookmark97 商業(yè)化路徑之車廠前裝：進(jìn)入大規(guī)模量產(chǎn)前夕，規(guī)模有望超過1400 億美金35 HYPERLINK l _bookmark98 車廠大規(guī)模自動(dòng)駕駛計(jì)劃進(jìn)入倒計(jì)時(shí)35 HYPERLINK l _bookmark104 6.2.1. 年自動(dòng)駕駛前裝市場(chǎng)空間有望達(dá)到 億美金37 H

6、YPERLINK l _bookmark107 商業(yè)化路徑之 終極場(chǎng)景，潛力無(wú)限37 HYPERLINK l _bookmark108 開啟 元年37 HYPERLINK l _bookmark112 商用場(chǎng)景的 有望率先落地38 HYPERLINK l _bookmark115 投資建議與重點(diǎn)推薦公司40 HYPERLINK l _bookmark116 投資建議40 HYPERLINK l _bookmark118 重點(diǎn)推薦公司41 HYPERLINK l _bookmark119 四維圖新：國(guó)內(nèi)高精度地圖領(lǐng)軍企業(yè)41 HYPERLINK l _bookmark120 千方科技：國(guó)內(nèi)交通信

7、息化龍頭，積極布局 業(yè)務(wù)41 HYPERLINK l _bookmark121 中科創(chuàng)達(dá)：全球領(lǐng)先的智能駕駛艙軟件解決方案提供商42 HYPERLINK l _bookmark122 中海達(dá)：高精度定位龍頭，邁入自動(dòng)駕駛新時(shí)代42 HYPERLINK l _bookmark123 德賽西威：車機(jī)先行者，加碼智能網(wǎng)聯(lián)43 HYPERLINK l _bookmark124 格爾軟件：國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的車聯(lián)網(wǎng)信息安全提供商43 HYPERLINK l _bookmark125 風(fēng)險(xiǎn)提示44圖表目錄 HYPERLINK l _bookmark2 圖 1：自動(dòng)駕駛獨(dú)領(lǐng)汽車產(chǎn)業(yè)風(fēng)騷6 HYPERLINK l _b

8、ookmark3 圖 2：汽車進(jìn)化為第三生活空間7 HYPERLINK l _bookmark4 圖 3：以豐田 e-Palette 為例，未來汽車的產(chǎn)品形態(tài)7 HYPERLINK l _bookmark5 圖 4：車廠的角色重新定義7 HYPERLINK l _bookmark7 圖 5：自動(dòng)駕駛破局現(xiàn)有交通出行的困局的關(guān)鍵8 HYPERLINK l _bookmark8 圖 6：自動(dòng)駕駛關(guān)乎時(shí)間、關(guān)乎生命8 HYPERLINK l _bookmark9 圖 7：自動(dòng)駕駛將激活、重塑和創(chuàng)造多個(gè)萬(wàn)億級(jí)市場(chǎng)9 HYPERLINK l _bookmark11 圖 8：自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展史和標(biāo)示性時(shí)間

9、10 HYPERLINK l _bookmark12 圖 9：自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)持續(xù)吸金 HYPERLINK l _bookmark14 圖 10：自動(dòng)駕駛分級(jí)12 HYPERLINK l _bookmark15 圖 自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)難度隨著路況復(fù)雜程度上升12 HYPERLINK l _bookmark16 圖 12：自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)功能&時(shí)間表13 HYPERLINK l _bookmark19 圖 13：自動(dòng)駕駛的技術(shù)框架14 HYPERLINK l _bookmark23 圖 14：自動(dòng)駕駛感知層傳感器的功能以及優(yōu)缺點(diǎn)15 HYPERLINK l _bookmark24 圖 15：感知層傳感器捕捉

10、外部環(huán)境信息15 HYPERLINK l _bookmark26 圖 16：環(huán)境感知傳感器的兩種思路15 HYPERLINK l _bookmark27 圖 17：傳感器各有優(yōu)劣，融合發(fā)展是趨勢(shì)16 HYPERLINK l _bookmark29 圖 18：車輛運(yùn)動(dòng)傳感器模塊的定義16 HYPERLINK l _bookmark30 圖 19：高精度定位模塊的定義16 HYPERLINK l _bookmark31 圖 20：高精度定位模塊的三種技術(shù)原理17 HYPERLINK l _bookmark32 圖 21：主流定位方案普遍采取融合的技術(shù)路線17 HYPERLINK l _bookma

11、rk34 圖 22：5G/ 為自動(dòng)駕駛車輛提供外部信息”17 HYPERLINK l _bookmark35 圖 23：5G/ 的結(jié)束特點(diǎn)17 HYPERLINK l _bookmark38 圖 24：自動(dòng)駕駛汽車各傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量18 HYPERLINK l _bookmark39 圖 25：百度自動(dòng)駕駛解決方案在備箱搭載計(jì)算平臺(tái)”18 HYPERLINK l _bookmark40 圖 26：自動(dòng)駕駛每提升一個(gè)等級(jí)，算力要求就提升一個(gè)等級(jí)18 HYPERLINK l _bookmark42 圖 27：芯片+算法協(xié)同演進(jìn)是產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向19 HYPERLINK l _bookmark45

12、圖 28：感知層算法的核心任務(wù)20 HYPERLINK l _bookmark46 圖 29：感知層算法的核心任務(wù)20 HYPERLINK l _bookmark47 圖 30：決策層算法的核心任務(wù)20 HYPERLINK l _bookmark49 圖 31：自動(dòng)駕駛仿真算法的界面（類似汽車游戲場(chǎng)景）21 HYPERLINK l _bookmark51 圖 32：高精度地圖的內(nèi)容22 HYPERLINK l _bookmark52 圖 33：高精度地圖的內(nèi)容22 HYPERLINK l _bookmark53 圖 34：高精度地圖的作用22 HYPERLINK l _bookmark54 圖

13、 35：從 開始，自動(dòng)駕駛需要高精地圖的持23 HYPERLINK l _bookmark56 圖 36：自動(dòng)駕駛需要新一代的操作系23 HYPERLINK l _bookmark58 圖 的組成構(gòu)件24 HYPERLINK l _bookmark59 圖 成為連接用戶與外部互聯(lián)服務(wù)的重要入口24 HYPERLINK l _bookmark61 圖 39：自動(dòng)駕駛技術(shù)升級(jí)的核心能力25 HYPERLINK l _bookmark62 圖 40：深度學(xué)習(xí)引入大幅提升了機(jī)器視覺的能力25 HYPERLINK l _bookmark63 圖 的成功標(biāo)志著機(jī)器智能的重要突破25 HYPERLINK l

14、 _bookmark64 圖 42：自動(dòng)駕駛 已經(jīng)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化26 HYPERLINK l _bookmark66 圖 43：全球多數(shù)國(guó)家已將自動(dòng)駕駛納入國(guó)家頂層規(guī)劃27 HYPERLINK l _bookmark67 圖 44：國(guó)家自動(dòng)駕駛頂層計(jì)劃27 HYPERLINK l _bookmark68 圖 45：全國(guó)自動(dòng)駕駛路測(cè)牌照發(fā)放城市及公司27 HYPERLINK l _bookmark69 圖 46：自動(dòng)駕駛車輛上路合法化的漸進(jìn)路徑28 HYPERLINK l _bookmark76 圖 47：攝像頭價(jià)格曲線29 HYPERLINK l _bookmark77 圖 48：毫米波雷達(dá)價(jià)格曲

15、線29 HYPERLINK l _bookmark78 圖 49：超聲波雷達(dá)價(jià)格曲線30 HYPERLINK l _bookmark79 圖 50：GPS&IMU價(jià)格曲線30 HYPERLINK l _bookmark80 圖 51：芯片廠的定價(jià)策略30 HYPERLINK l _bookmark81 圖 52：計(jì)算平臺(tái)的價(jià)格曲線30 HYPERLINK l _bookmark82 圖 53：激光雷達(dá)的技術(shù)趨勢(shì)31 HYPERLINK l _bookmark83 圖 54：激光雷達(dá)現(xiàn)階段報(bào)價(jià)31 HYPERLINK l _bookmark84 圖 55：激光雷達(dá)的價(jià)格曲線31 HYPERLIN

16、K l _bookmark86 圖 56：交通桿改造增加邊緣計(jì)算設(shè)備32 HYPERLINK l _bookmark87 圖 57：自動(dòng)駕駛改造32 HYPERLINK l _bookmark88 圖 58：5G 是車路協(xié)同系統(tǒng)的核心技術(shù)32 HYPERLINK l _bookmark90 圖 59：車企自動(dòng)駕駛聯(lián)盟33 HYPERLINK l _bookmark93 圖 60：國(guó)內(nèi)消費(fèi)者對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)接納程度更高34 HYPERLINK l _bookmark94 圖 61：消費(fèi)者對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)是否有需求34 HYPERLINK l _bookmark95 圖 62：消費(fèi)者愿意為購(gòu)買自動(dòng)

17、駕駛車支付 4600 美元的溢價(jià)34 HYPERLINK l _bookmark96 圖 63：全球前十國(guó)家汽車產(chǎn)量情況（2017 年）35 HYPERLINK l _bookmark99 圖 64：Tier1/2 自動(dòng)駕駛時(shí)間表35 HYPERLINK l _bookmark100 圖 65：國(guó)內(nèi)車廠自動(dòng)駕駛時(shí)間表35 HYPERLINK l _bookmark101 圖 66：國(guó)際車自動(dòng)駕駛時(shí)間表36 HYPERLINK l _bookmark102 圖 67：國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛前裝滲透率36 HYPERLINK l _bookmark105 圖 68：現(xiàn)階段量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的報(bào)價(jià)37 HYP

18、ERLINK l _bookmark109 圖 推出的 Robo-taxi的 界面38 HYPERLINK l _bookmark110 圖 自動(dòng)駕駛車的內(nèi)部情況38 HYPERLINK l _bookmark111 圖 71：麥肯錫預(yù)測(cè) 2025-2027 年將是 Robo-taxi的成本拐點(diǎn)38 HYPERLINK l _bookmark113 圖 72：自動(dòng)駕駛應(yīng)用場(chǎng)景的目標(biāo)市場(chǎng)規(guī)模（百億/年）39 HYPERLINK l _bookmark114 圖 73：自動(dòng)駕駛卡車的 TCO 成本40 HYPERLINK l _bookmark117 圖 74：自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈涉及公司概覽41 HY

19、PERLINK l _bookmark73 表 1：高等級(jí)自動(dòng)駕駛核心部件配部件的價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)29 HYPERLINK l _bookmark74 表 2：自動(dòng)駕駛硬件配臵成本趨勢(shì)預(yù)測(cè)29 HYPERLINK l _bookmark103 表 3：國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛前裝滲透率預(yù)測(cè)36 HYPERLINK l _bookmark106 表 4：國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛前裝套件的市場(chǎng)規(guī)模37重新定義汽車產(chǎn)業(yè)的游戲規(guī)則汽車產(chǎn)業(yè)升級(jí)換代，自動(dòng)駕駛獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷。直觀理解，自動(dòng)駕駛就是機(jī)器替代駕駛員開車”， 國(guó)內(nèi)亦稱之為智能網(wǎng)聯(lián)汽車。與電動(dòng)化、共享化相并列，自動(dòng)駕駛（智能化+網(wǎng)聯(lián)化）早已新四化趨勢(shì)之一。春江水暖鴨先知，從嗅覺靈

20、敏的資本市場(chǎng)的表現(xiàn)來看，自動(dòng)駕駛早已是汽車產(chǎn)業(yè)升級(jí)的絕對(duì)主角。代表目前全球最強(qiáng)自動(dòng)谷歌Morgan 率先定價(jià)到了1750 Uber 的估值。Morgan 對(duì)于自動(dòng)駕駛的熱捧絕非孤例，根據(jù)德國(guó)經(jīng)理人雜志報(bào)道，大眾集團(tuán) Diess 1370 億美元的報(bào)價(jià)參股 10%（提議最終未得到董事會(huì)支持而告終我們認(rèn)為，自動(dòng)駕駛獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷的背后原因在于自動(dòng)駕駛將是未來汽車產(chǎn)業(yè)游戲規(guī)則的定義者。圖 1：自動(dòng)駕駛獨(dú)領(lǐng)汽車產(chǎn)業(yè)風(fēng)騷3 Uber 的市Stanley 2018 機(jī)器輔助人開車到機(jī)器開車人輔助、機(jī)器開車行走的精密儀器”，也不只是一臺(tái)行走的計(jì)算機(jī)行走的第三空間自動(dòng)駕駛創(chuàng)造了新的消費(fèi)經(jīng)濟(jì)和生產(chǎn)力市場(chǎng)乘客經(jīng)濟(jì)，乘客

21、在路上或消費(fèi)， 或工作，或娛樂，每一輛車都可以變成移動(dòng)的商業(yè)地產(chǎn)。圖 2：汽車進(jìn)化為第三生活空間圖 3：以豐田 e-Palette 為例，未來汽車的產(chǎn)品形態(tài)數(shù)據(jù)來源：理數(shù)據(jù)來源：豐田，自動(dòng)駕駛時(shí)代，車廠角色將重新定義。類是移動(dòng)服務(wù)汽車。傳統(tǒng)的汽車制造商將逐步向移動(dòng)出行服務(wù)商轉(zhuǎn)型，為用戶提供as a Service 或者說是 as a 手機(jī)流量套餐一樣，對(duì)用戶的出行服務(wù)進(jìn)行按需收費(fèi)。從廣義來看，未來出行服務(wù)需要具備（車（司機(jī)的工資，直接決定了車企轉(zhuǎn)型移動(dòng)出行服務(wù)商的盈利潛力。圖 4：車廠的角色重新定義數(shù)據(jù)來源：整理，圖標(biāo)來源于各公司官網(wǎng)自動(dòng)駕駛是汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)現(xiàn)在很多大城市每年汽車增長(zhǎng)

22、20%，道路增長(zhǎng) 1%，路不夠車用（擁堵，車已經(jīng)塞滿了城市；另一方面，汽車又是使用率最低的工業(yè)品，城市不得不為 95%時(shí)間閑臵的汽車建造大量的停車場(chǎng)， 車位比車貴。現(xiàn)有交通出行的困局的根源是因?yàn)槿?、車、路，三者之間在特定時(shí)間段的自動(dòng)駕駛驅(qū)動(dòng)圖 5：自動(dòng)駕駛破局現(xiàn)有交通出行的困局的關(guān)鍵數(shù)據(jù)來源：整理，圖標(biāo)來源于各公司官網(wǎng)自動(dòng)駕駛關(guān)乎時(shí)間、關(guān)乎生命，將釋放巨大的社會(huì)價(jià)值：自動(dòng)駕駛關(guān)乎生命。滴滴程維曾表示，理論上，機(jī)器比人更適合開車。人其實(shí)并不很適合開車，人類的可靠視距大概只有兩三百米，但是激光雷達(dá)可以看到更遠(yuǎn)。人類只能看到前面 180100 疲勞駕駛、酒駕。在技術(shù)足夠成熟的前提下，機(jī)器駕駛的綜合安

23、全性會(huì)比人類高一個(gè)量級(jí)， 而這意味著全球每年死于交通事故的 125 萬(wàn)人死于道路交通事故的人員2015 年全，有更多生命得到拯救。羅振宇提出了國(guó)民總時(shí)間24 小時(shí)中，上下班通勤是逃不掉的固定時(shí)間支出，尤其是在地理2018 小時(shí)。按照擁堵?lián)p失=城市平均時(shí)薪*因擁堵造成的延時(shí)*人均全年通勤次數(shù)的計(jì)算公式，根據(jù)百度GDP 的 5% 到 8%的損失。自動(dòng)駕駛時(shí)代，用戶在圖 6：自動(dòng)駕駛關(guān)乎時(shí)間、關(guān)乎生命數(shù)據(jù)來源：整理，附注，圖片來源于百度在釋放巨大社會(huì)價(jià)值的基礎(chǔ)上，自動(dòng)駕駛將激活、重塑和創(chuàng)造多個(gè)萬(wàn)億級(jí)市場(chǎng)。1）自動(dòng)駕駛將激活汽車市場(chǎng)。智能、安全和人機(jī)共駕的新體驗(yàn)將重新激發(fā)人們換車的需求；2）自動(dòng)駕駛將

24、重塑出行市場(chǎng)。MaaS 將解決如今困擾消費(fèi)者和出行服務(wù)商的最大問題司機(jī)成本和“壞人”風(fēng)險(xiǎn)。如果說當(dāng)前的網(wǎng)約車只解決了出行需求的一半問題，那么未來自動(dòng)駕駛出租車將是另一半問題的答案。此外，自動(dòng)駕駛應(yīng)用到商用場(chǎng)景，用機(jī)器替代日益高昂的人力成本，也將創(chuàng)造巨大價(jià)值；3）自動(dòng)駕駛將創(chuàng)造新的消費(fèi)經(jīng)濟(jì)和生產(chǎn)力市場(chǎng)乘客經(jīng)濟(jì)。這些時(shí)間，乘客在路上或消費(fèi)，或工作，或娛樂，每一輛車都可以變成移動(dòng)的商業(yè)地產(chǎn)。更進(jìn)一步，除了上述三個(gè)市場(chǎng)之外，自動(dòng)駕駛技術(shù)的普及還會(huì)產(chǎn)生間接的二級(jí)效應(yīng)，對(duì)能源、房地產(chǎn)、保險(xiǎn)等行業(yè)都會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)而巨大的影響。圖 7：自動(dòng)駕駛將激活、重塑和創(chuàng)造多個(gè)萬(wàn)億級(jí)市場(chǎng)GDP 損失1.1. 現(xiàn)象級(jí)事件頻發(fā)，

25、自動(dòng)駕駛拉開商業(yè)化序幕自動(dòng)駕駛不再是夢(mèng)想，主機(jī)廠規(guī)?；慨a(chǎn)即將啟動(dòng)。回顧自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷史，大致可以分為如下階段：源起。1980 攝像頭為主、其他傳感器為輔 開發(fā)出不同的自動(dòng)駕駛汽車的原型，并且在真實(shí)路況中展現(xiàn)出了令2004 “ 第二次海灣戰(zhàn)爭(zhēng) ” DARPA 無(wú)人車挑戰(zhàn)賽為自動(dòng)駕駛技術(shù)交流開辟了空間和研究的土壤，為產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)了大量的人才。第無(wú)人車挑戰(zhàn)賽為起點(diǎn)。賽道開啟。2009 X 確立了多個(gè)登計(jì)劃oonshot，旨在捕捉未來惠及全人類的核心技術(shù)。無(wú)人車項(xiàng)目在谷歌的資金支持下正式開啟。隨后，陸續(xù)有更多的科技巨頭入場(chǎng)。核心技術(shù)跨越式發(fā)展。自動(dòng)駕駛技術(shù)經(jīng)過多年打磨后，日趨成熟，絕大部分主流車企也

26、宣布了自動(dòng)駕駛的量產(chǎn)計(jì)劃表。為了更好的捕捉自動(dòng)駕駛技術(shù)衍生出來的需求，從芯片廠到Tier1 億美元收購(gòu) 自動(dòng)駕駛視覺芯片公司，并正式成立自動(dòng)駕駛事業(yè)部。技術(shù)得到商業(yè)化驗(yàn)證。2017、2018 年開始，自動(dòng)駕駛技術(shù)得到商業(yè)化驗(yàn)證。車廠領(lǐng)跑者奧迪首發(fā)了全球第一款 在經(jīng)過 10 One 營(yíng)，并在 18 年分別向捷豹、菲亞特-克萊斯勒下了 20000 量捷豹 I-PACE 車型以及 62,000 輛Pacifica 混動(dòng)車的訂單，用于在未來 3 年內(nèi)在全美擴(kuò)大自動(dòng)駕駛車隊(duì)陣容。無(wú)獨(dú)有偶，Uber 早期也與沃爾沃達(dá)成協(xié)議，計(jì)劃采購(gòu) 2.4 萬(wàn)輛車輛，用于自動(dòng)駕駛車隊(duì)。車輪也已經(jīng)率先啟動(dòng)，標(biāo)志性的事件就是

27、 2019 及以上的高精度地圖的主流車廠訂單（寶馬。從 2019 年開始，到 2020、2021 年，根據(jù)全球主流車廠的計(jì)劃表，將陸續(xù)開始有量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛車輛出爐，自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)有望進(jìn)入黃金發(fā)展期。圖 8：自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展史和標(biāo)示性時(shí)間數(shù)據(jù)來源：各公司官網(wǎng)，整理現(xiàn)象級(jí)事件頻發(fā)，自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面提速。1）資金層面。自動(dòng)駕駛在一級(jí)市場(chǎng)已經(jīng)成2018 年就全球狂攬 94.7 億美元的融資。充裕的資金資質(zhì)將成為自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)最好的助推器之一；2）產(chǎn)業(yè)層面?？萍季揞^繼續(xù)引領(lǐng)行業(yè)風(fēng)向標(biāo)；車廠相繼爭(zhēng)先宣布轉(zhuǎn)型移動(dòng)出行服務(wù)商（典型代表豐田、通用、大眾，繼續(xù)加碼自動(dòng)駕駛研發(fā)投入；3）政策。全球政府為自動(dòng)駕駛的合

28、法化上路正緊鑼密鼓的修訂政策法規(guī)。日本政府近期通過了道路運(yùn)輸車輛法修正案，確保自動(dòng)駕駛的合法性；國(guó)內(nèi)方面， 圖 9：自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)持續(xù)吸金mobileye自動(dòng)駕駛概念定義將是自動(dòng)駕駛技術(shù)的飛躍。對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)和概念的定義，國(guó)際上通用的是美國(guó) 協(xié)會(huì)定義的標(biāo)準(zhǔn)。我們?nèi)粘Ｉ钪薪佑|的最多的仍然是 級(jí)別的自動(dòng)駕駛技術(shù)（以特斯拉AutoPilot 為典型代表和 L3 是重要的分水嶺，在 及以下的自動(dòng)駕駛技術(shù)仍然是輔助駕駛技術(shù)，盡管可以一定程度上解放雙手nds f，但是環(huán)境感知、接管仍然需要人來完成，即由人來進(jìn)行駕駛環(huán)境的觀察，并且在緊急情況下直接接管。而在 級(jí)中，環(huán)境感知ys f而 、則帶來自動(dòng)駕駛終極

29、的駕駛體驗(yàn)，在規(guī)定的使用范圍內(nèi)，車主可以完全實(shí)現(xiàn)雙手脫離方向盤以及注意力的解放nds ff，被釋放了手、腳、眼和注意力的人類，將能真相對(duì)于輔助駕駛技術(shù)有質(zhì)的提升，從機(jī)器輔助人開車到機(jī)器開車人輔助”（L3）”，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器開車（4/5，3 將成為是用戶價(jià)值感受的臨界點(diǎn)，將成為產(chǎn)業(yè)重要分水嶺。圖 10：自動(dòng)駕駛分級(jí)數(shù)據(jù)來源：蔚來汽車，跟消費(fèi)者普遍希望的全能除了基礎(chǔ)的SE 協(xié)會(huì)還給出了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的重要設(shè)計(jì)維度：設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍，即自動(dòng)駕駛技術(shù)可以安全工作的環(huán)境，包括車輛自動(dòng)駕駛時(shí)的速度、地形、路況、基礎(chǔ)環(huán)境、交通情況、時(shí)段（白天、晚上特斯拉 為圖 11：自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)難度隨著路況復(fù)雜程度上升數(shù)據(jù)來源：

30、艾瑞，（復(fù)雜城市道路2019 動(dòng)駕駛車輛測(cè)試，并有望在部分高速公路允許 L3 自動(dòng)駕駛。到 2025 年城市特定區(qū)域 L4、L5 自動(dòng)駕駛有望開放，自動(dòng)駕駛將步入分區(qū)域推進(jìn)的新階段。而 2025 年之后，才會(huì)逐步放開自動(dòng)駕駛區(qū)域限制，從限定場(chǎng)景逐步拓展到全場(chǎng)景。圖 12：自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)功能&時(shí)間表數(shù)據(jù)來源：羅蘭貝格，技術(shù)： ”自動(dòng)駕駛技術(shù)框架概述單車智能的三大核心環(huán)節(jié)感知層、決策層和執(zhí)行層。狹義的理解，從單車智能的角度， 、周邊環(huán)境如何？”的問題；決策層則要判斷周邊環(huán)境接下來要發(fā)生什么變化、我該怎么做”；執(zhí)行層則是偏機(jī)械控制， （行人、車輛）信息。決策層的大腦（計(jì)算平臺(tái)+算法）基于感知層輸入的信

31、息進(jìn)行環(huán)境建模（預(yù)判行人、車輛的行為，形成對(duì)全局的理解并作出決策判斷，發(fā)出車輛執(zhí)行的信號(hào)指令（加速、超車、減速、剎車等。最后執(zhí)行層將決策層的信號(hào)轉(zhuǎn)換為汽車的動(dòng)作行為（轉(zhuǎn)向、剎車、加速。鑒于高等級(jí)自動(dòng)駕駛是極為復(fù)雜的系統(tǒng)性工程，其技術(shù)方案尚未完全定型，無(wú)論傳統(tǒng)車廠、Tier1 “車”、云、“路協(xié)同進(jìn)化是產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。廣義的理解，在單車智能技術(shù)路線的基礎(chǔ)上， 車端云端路端外腦”，從而減少單車智能的硬件成本。圖 13：自動(dòng)駕駛的技術(shù)框架數(shù)據(jù)來源：整理，附注：紅色表示偏機(jī)械硬件改造，本文不重點(diǎn)討論解構(gòu)自動(dòng)駕駛核心技術(shù)模塊自動(dòng)駕駛感知層傳感器自動(dòng)駕駛感知層傳感器的定義和分類（高精度定位模塊GNSS萬(wàn)能傳

32、感器。不同傳感器所發(fā)揮的功能各不相同，在不同場(chǎng)景中各自發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，難以相互替代。圖14：自動(dòng)駕駛感知層傳感器的功能以及優(yōu)缺點(diǎn)圖 15：感知層傳感器捕捉外部環(huán)境信息數(shù)據(jù)來源：艾瑞，數(shù)據(jù)來源：圖森，環(huán)境感知傳感器的發(fā)展趨勢(shì)視覺主導(dǎo)的方案： 攝像頭（主導(dǎo)）+毫米波雷達(dá)+超聲波雷達(dá)+低成本激光雷達(dá)，典型的車廠是特斯拉。特斯拉最為激進(jìn)，創(chuàng)始人馬斯克堅(jiān)持在其方案中不加入激光雷達(dá)；2）激光雷達(dá)主導(dǎo)的方案：低成（主導(dǎo)毫米波雷達(dá)+超聲波傳感器+90%7000 圖 16：環(huán)境感知傳感器的兩種思路數(shù)據(jù)來源：清華大學(xué)，傳感器各有優(yōu)劣勢(shì)，技術(shù)方向的最終定型取決于技術(shù)的發(fā)展速度以及部件成本的價(jià)格曲線。1）攝像頭非常適用

33、于物體分類。攝像頭視覺屬于被動(dòng)視覺，受環(huán)境光照的影響較大， 但成本低。攝像頭生成的數(shù)據(jù)，人就能看懂，不過其測(cè)距能力堪憂。攝像頭非常適用于物體分類。雷達(dá)在探測(cè)范圍和應(yīng)對(duì)惡劣天氣方面占優(yōu)勢(shì)。在探測(cè)距離上優(yōu)勢(shì)巨大，也不怕天氣影響，但不善于識(shí)別物體分辨率。激光雷達(dá)優(yōu)勢(shì)在于障礙物檢測(cè)。激光雷達(dá)是主動(dòng)視覺，和攝像頭這類被動(dòng)傳感器相決于技術(shù)的發(fā)展速度以及部件成本的價(jià)格。圖 17：傳感器各有優(yōu)劣，融合發(fā)展是趨勢(shì)數(shù)據(jù)來源：麥肯錫，高精度定位傳感器的發(fā)展趨勢(shì)（即刻位臵、要去哪里（目標(biāo)位臵）的問題，因此高精度定位傳感器（厘米級(jí)精度）模塊需要應(yīng)用于 以上自動(dòng)駕駛。圖18：車輛運(yùn)動(dòng)傳感器模塊的定義圖 19：高精度定位模

34、塊的定義數(shù)據(jù)來源：百度數(shù)據(jù)來源：百度按照不同的定位實(shí)現(xiàn)技術(shù)，高精度定位可以分為三類。慣性測(cè)量單元）等，根觀察目前產(chǎn)業(yè)的主流方案，普遍采取融合的形式，大體上有：1）基于 GPS 和慣性傳感器的傳感器融合；2）基于激光雷達(dá)點(diǎn)云與高精地圖的匹配；3）基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的道路特征識(shí)別，GPS 衛(wèi)星定位為輔助的形式。圖20：高精度定位模塊的三種技術(shù)原理圖 21：主流定位方案普遍采取融合的技術(shù)路線數(shù)據(jù)來源：百度數(shù)據(jù)來源：百度理5G/ 技術(shù)為自動(dòng)駕駛打通外部大腦”V2X 技術(shù)為自動(dòng)駕駛打通外部大腦。就是把車連到網(wǎng)或者把車連成網(wǎng)， （2（2I（2（2P通過 大腦外部信息5G 傳傳感器的技術(shù)價(jià)值。圖 22：5G

35、/V2X 為自動(dòng)駕駛車輛提供“外部信息”圖 23：5G/V2X 的結(jié)束特點(diǎn)數(shù)據(jù)來源：焉知自動(dòng)駕，數(shù)據(jù)來源：億歐，計(jì)算平臺(tái)（主控芯片） 計(jì)算問題，車載計(jì)算平臺(tái)是剛需自動(dòng)駕駛就是四個(gè)輪子上的數(shù)據(jù)中心隨著汽車自動(dòng)駕駛程度的提高，汽車自身所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將越來越龐大。根據(jù)英特爾 測(cè)算，假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車配臵了 GPS約 4000GB ”，而計(jì)算平臺(tái)”，用于處理傳感器輸入的信號(hào)數(shù)據(jù)并輸出決策及控制信號(hào)。圖24：自動(dòng)駕駛汽車各傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量圖 25：百度自動(dòng)駕駛解決方案在后備箱搭載“計(jì)算平臺(tái)”數(shù)據(jù)來源：英特爾，數(shù)據(jù)來源：百度，高等級(jí)自動(dòng)駕駛的本質(zhì)是 AI 計(jì)算問題，車載計(jì)算平臺(tái)的計(jì)算力需求至少在 2

36、0T以上。從最1）處理輸入的信號(hào)（雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭等2）做出決策判斷、給出控制信號(hào)：該加速還是剎車？該左轉(zhuǎn)還是右轉(zhuǎn)？英偉達(dá) 黃仁勛的觀點(diǎn)是自動(dòng)駕駛本質(zhì)是 計(jì)算問題，需求的計(jì)算力”，其認(rèn)為自動(dòng)駕駛汽車需要對(duì)周邊的環(huán)境進(jìn)行判斷之后還作出決策， 超級(jí)處理器， 然后基于 算法能夠進(jìn)行認(rèn)知、推理以及駕駛。根據(jù)國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛芯片設(shè)計(jì)初創(chuàng)公 20 個(gè) teraflops（每秒萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算） 級(jí)、 級(jí)，計(jì)算力的要求將繼續(xù)指數(shù)級(jí)上升。圖 26：自動(dòng)駕駛每提升一個(gè)等級(jí)，算力要求就提升一個(gè)等級(jí)數(shù)據(jù)來源：地平線，算法和芯片協(xié)同設(shè)計(jì)是計(jì)算平臺(tái)的重要發(fā)展趨勢(shì)自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)演進(jìn)方向芯片算法協(xié)同設(shè)計(jì)。目前運(yùn)用于

37、自動(dòng)駕駛的芯片架構(gòu)主要有 4 現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列和 專用集成電路 架構(gòu)具備相當(dāng)優(yōu)勢(shì)。參考我們之前發(fā)布的行 應(yīng)用場(chǎng)景決定算法，算法定義芯片。如果說過去是算法根據(jù)芯片進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的時(shí)代（通用P+算法，現(xiàn)在則是算法和芯片協(xié)同設(shè)計(jì)的時(shí)代（專用芯片 SI+算法，這一定程度上稱得上是 時(shí)代的新摩爾定律圖 27：芯片+算法協(xié)同演進(jìn)是產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向數(shù)據(jù)來源：地平線，自動(dòng)駕駛算法自動(dòng)駕駛算法的定義和分類算法是自動(dòng)駕駛的大腦。感知層算法核心任務(wù)是將傳感器的輸入數(shù)據(jù)最終轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)能夠理解的自動(dòng)2）是基于感知層算法的輸出結(jié)果，給出最終的行為/動(dòng)作指令，包括行為決策（汽車的跟隨、停止和追趕、動(dòng)作決策（汽車的轉(zhuǎn)向、速度等、

38、反饋控制（向油門、剎車等車輛核心控制部件發(fā)出指令。整體來看， 級(jí)別的自動(dòng)駕駛，側(cè)重于替代人的環(huán)境感知能力， 圖28：感知層算法的核心任務(wù)圖 29：感知層算法的核心任務(wù)數(shù)據(jù)來源：地平線，數(shù)據(jù)來源：億歐，圖 30：決策層算法的核心任務(wù)數(shù)據(jù)來源：，附：橘色框表示決策層算法的核心任務(wù)算法驗(yàn)證迭代之路仿真 or 路測(cè)算法的驗(yàn)證及迭代需要路測(cè)+仿真。按照產(chǎn)業(yè)普遍觀點(diǎn)，車企需要 100 億英里的試駕數(shù)據(jù)來優(yōu)化其自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，若要達(dá)到該測(cè)試?yán)锍虜?shù)，按照目前的實(shí)際路測(cè)能力計(jì)算，即便是一支擁有 100 輛測(cè)試車的自動(dòng)駕駛車隊(duì)，7X24 小時(shí)一刻不停歇地測(cè)試，要想完成 100 億英里的500 實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。相對(duì)于真實(shí)

39、的路測(cè)而言，仿真的一大優(yōu)勢(shì)就是其可重復(fù)性，畢竟人不能兩次踏進(jìn)同一條河流”，但仿真通過在計(jì)算機(jī)的虛擬世界中重構(gòu)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景可以做到這一點(diǎn)。從產(chǎn)Pony.ai 等諸多自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公、等開源式自動(dòng)駕駛仿真平臺(tái)。圖 31：自動(dòng)駕駛仿真算法的界面（類似汽車游戲場(chǎng)景）數(shù)據(jù)來源：waymo，高精度地圖高精度地圖的定義和特性。地圖一詞已經(jīng)失去了其傳統(tǒng)路線圖的含義。地圖” 實(shí)際上指的是非常精確且不斷更新的自動(dòng)駕駛環(huán)境模型。目前，業(yè)界對(duì)于高精度地圖所包含高精度+高鮮度的兩高特性：1）高Lnk2）高鮮度則是指數(shù)據(jù)將更為豐富以及需要?jiǎng)討B(tài)實(shí)時(shí)更新。實(shí)時(shí)性是非常關(guān)鍵的指標(biāo)，因?yàn)樽詣?dòng)駕駛完全依賴于車輛對(duì)于周圍環(huán)境的處理，如果實(shí)

40、時(shí)性達(dá)不到要求，可能在車輛行駛過程中會(huì)有各種各樣的問題及危險(xiǎn)。按照數(shù)據(jù)的更新頻率，高精度地圖可以分為靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)兩層。1）靜態(tài)數(shù)據(jù)是指高精度地圖需要將道路基本形態(tài)（車道線等數(shù)據(jù)，通過地圖或矢量數(shù)據(jù)來正確表達(dá)出來。在圖 32：高精度地圖的內(nèi)容圖 33：高精度地圖的內(nèi)容數(shù)據(jù)來源：光庭，數(shù)據(jù)來源：光庭，眼睛”，代替駕駛員完成感知的過程。然而，現(xiàn)有的傳感器方案仍然存在改進(jìn)的空間，包括傳感器測(cè)量的邊界（視覺、激光感知范圍有限、傳感器應(yīng)用的工況限制（如攝像頭在雨雪天氣無(wú)法正常工作。高精度地圖超視距的特點(diǎn)意味著其可以對(duì)整體道路流量、交通事件、路況進(jìn)行預(yù)判，可以作為感知層的安全冗余；2）提供先驗(yàn)知識(shí)。自

41、動(dòng)駕駛的基本原則：讓車的判斷越少、也就越安全。高精4）提供車道級(jí)的規(guī)劃路徑。正如前文所述，高精度地圖會(huì)把道路基本形態(tài)，特別是車道線展現(xiàn)出來，輔助自動(dòng)駕駛車輛實(shí)現(xiàn)車道級(jí)的路徑規(guī)劃，支持并線超車等高等級(jí)的駕駛決策。圖 34：高精度地圖的作用數(shù)據(jù)來源：高德，高精度地圖是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的必要條件嗎？Level3 及以上是必選項(xiàng)?；诿绹?guó) 協(xié)vl 2 以下的輔助駕駛階段DS 階段，高精度地圖在高速公路、停車場(chǎng)泊車等特殊場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，高精度地圖的重要性開始凸顯。業(yè)內(nèi)公認(rèn)要想實(shí)現(xiàn) 級(jí)別的自動(dòng)駕駛，高精度地圖將成為必選項(xiàng)。理由在于 的自動(dòng)Super Cruise 等已經(jīng)量產(chǎn)的 車型還是百度、谷歌等互聯(lián)網(wǎng)廠

42、商的 自動(dòng)駕駛方案都引入了高精度地圖，進(jìn)一步驗(yàn)證了上述觀點(diǎn)。圖 35：從 level3 開始，自動(dòng)駕駛需要高精地圖的支持?jǐn)?shù)據(jù)來源：高德，自動(dòng)駕駛 自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)復(fù)雜需要穩(wěn)定的實(shí)時(shí) OS 支持。如果將自動(dòng)駕駛汽車視為一個(gè)電子終端產(chǎn)品， 那么除了組成的硬件、用來執(zhí)行命令的算法（程序）之外，底層操作系統(tǒng)也必不可少。操作系統(tǒng)的價(jià)值在于可以更好的分配、調(diào)度運(yùn)算和存儲(chǔ)資源。一個(gè)汽車駕駛系統(tǒng)運(yùn)行的軟件包括感知、控制、決策、定位等一系列高計(jì)算消耗，邏輯十分復(fù)雜，對(duì)安全可靠性要求特別高的程序，簡(jiǎn)單的單片機(jī)無(wú)法實(shí)現(xiàn)，需要建立在一個(gè)成熟的五臟俱全的通用操作系統(tǒng)基礎(chǔ)上，同時(shí)要滿足實(shí)時(shí)性、分布式、可靠性、安全性、通用性等

43、要求。從上述的要求可見，自動(dòng)駕駛的操作系統(tǒng)與 PC 又稱為實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)TS圖 36：自動(dòng)駕駛需要新一代的操作系統(tǒng)RTOS數(shù)據(jù)來源：整理，圖標(biāo)來自百度人機(jī)交互）是連接用戶與外部互聯(lián)服務(wù)的重要入口。是駕駛員與車輛交互的橋梁，駕駛員可以方便快捷地在 中查詢、設(shè)臵和切換車輛系統(tǒng)的各種信息，在增強(qiáng)駕系統(tǒng)等多個(gè)組件構(gòu)I也被稱作駕馭員界面rvr Intrfce，駕馭員的首要使命（Primary Task）的中心功能，信息娛樂等作為次要功能Scondry sk。而在自動(dòng)駕駛時(shí)代，隨著駕駛員的注意力逐步釋放出來，汽將成為連接用戶與外部互聯(lián)的設(shè)計(jì)理念也將被顛覆。圖37：HMI的組成構(gòu)件圖 38：HMI成為連接用戶

44、與外部互聯(lián)服務(wù)的重要入口數(shù)據(jù)來源：蓋世汽車，數(shù)據(jù)來源：百度，黑科技打通自動(dòng)駕駛技術(shù)的“任督二脈”是解鎖高等級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)的關(guān)鍵所在。升級(jí)到 、升級(jí)到 過渡到 。的主要升級(jí)在于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)環(huán)境并作出反應(yīng)，其主要難點(diǎn)在于機(jī)器的感知能力能否達(dá)到要求。駕駛這種等級(jí)的車輛， 司機(jī)只需要在系統(tǒng)提示的時(shí)候接管系車輛的掌控權(quán)或者完成判斷，正常加減速、轉(zhuǎn)彎等操作基本可以交給系統(tǒng)來處理。這一過渡需要解決的問題是，機(jī)器如何代替人進(jìn)行可靠的周邊行23 過渡到 4。 （。圖 39：自動(dòng)駕駛技術(shù)升級(jí)的核心能力數(shù)據(jù)來源：整理以深度學(xué)習(xí)為代表的 以 的 級(jí)別輔助駕駛為例，仍然是基于后端規(guī)則庫(kù)的傳統(tǒng)機(jī)器視覺，通過匹配后端規(guī)則庫(kù)與前

45、端攝像頭的輸入數(shù)據(jù)，進(jìn)行物體的識(shí)別和跟蹤。傳統(tǒng)機(jī)器視覺最大的問題是，規(guī)則庫(kù)是有限的，而汽車處理圖像分類任務(wù)的能力大幅提升，錯(cuò)誤率直接下降。以 ImageNet 機(jī)器視覺大賽為例，深度學(xué)習(xí)技術(shù)框架下的機(jī)器視覺和傳統(tǒng)的機(jī)器視覺有著明顯的量級(jí)的提升。我們認(rèn)為，不斷成熟完善的 機(jī)器視覺配的技術(shù)瓶頸起到了關(guān)鍵的作用。引入以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為代表的 技術(shù)，5G 打通外部大腦，助力 自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)基于搜索或者規(guī)則引擎的駕駛決策系統(tǒng)，往往只能采取非常保守的駕駛策略，即遇到障礙物立即剎停。而變道超車，加塞卡位等等在日常駕駛中經(jīng)常需要面對(duì)的情況，目前的系統(tǒng)需的關(guān)鍵所在。谷歌 在圍棋領(lǐng)域的成功是一個(gè)重要的標(biāo)志性事

46、件，其創(chuàng)新的引入了強(qiáng)化學(xué)習(xí)等全新的 學(xué)習(xí)框架， 為代表的 大腦”，可以為自動(dòng)駕駛車輛提供更實(shí)時(shí)、更全面的外部信息，更好自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)。圖 40：深度學(xué)習(xí)引入大幅提升了機(jī)器視覺的能力圖 41：AlphaGo 的成功標(biāo)志著機(jī)器智能的重要突破數(shù)據(jù)來源：imagenet,數(shù)據(jù)來源：deepmind，自動(dòng)駕駛 商業(yè)化技術(shù)已經(jīng)成熟，L4/5 加速發(fā)展進(jìn)入驗(yàn)證試點(diǎn)階段。縱觀全球主流科技公司和整車廠的自動(dòng)駕駛技術(shù)商業(yè)化進(jìn)展，除了個(gè)別領(lǐng)跑者如整車廠（奧迪已經(jīng)量產(chǎn) 級(jí)別的自動(dòng)駕駛車輛、科技公司ymo 已啟動(dòng) 4 ，大部分向 L4/5 加速發(fā)展進(jìn)入驗(yàn)證試點(diǎn)階段。圖 42：自動(dòng)駕駛 L3 已經(jīng)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化數(shù)據(jù)來源：

47、艾瑞，政策：綠燈2016 年 9 2018 年 10 3.02017 2017 官民 ITS 級(jí)自動(dòng)駕駛功能，并在特定區(qū)域?qū)崿F(xiàn) 級(jí)自動(dòng)駕駛應(yīng)用。國(guó)內(nèi)也已啟動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車發(fā)展（征求意見稿圖43：全球多數(shù)國(guó)家已將自動(dòng)駕駛納入國(guó)家頂層規(guī)劃圖 44：國(guó)家自動(dòng)駕駛頂層計(jì)劃數(shù)據(jù)來源：電動(dòng)車百人，數(shù)據(jù)來源：電動(dòng)車百人，地方政府綠燈頻開，自動(dòng)駕駛政策、牌照和路測(cè)成為一場(chǎng)關(guān)于城市名片的競(jìng)賽?？紤]到汽車工業(yè)對(duì)于地方 GDP 的拉動(dòng)作用以及自動(dòng)駕駛的技術(shù)引領(lǐng)作用，國(guó)內(nèi)地方政府對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)可謂綠燈2018 年底，國(guó)內(nèi)已有 12 座城市和地區(qū)發(fā)放(2019 年-2022 年)的競(jìng)賽。圖 45：全國(guó)自動(dòng)駕駛路測(cè)牌照發(fā)

48、放城市及公司數(shù)據(jù)來源：億歐，國(guó)家層面指導(dǎo)意見有望出臺(tái)，監(jiān)管有望不再缺位，確保自動(dòng)駕駛車輛上路的合法性。目前駕駛員，而且駕照、車險(xiǎn)、交通法規(guī)等所有制度環(huán)節(jié)都假定（駕駛權(quán)逐步更替成機(jī)器，在現(xiàn)有的制度下，會(huì)引發(fā)一系列現(xiàn)實(shí)的困境，例如：在交通事故中，如何判定哪輛車是事故責(zé)任方？自動(dòng)駕駛車輛和傳統(tǒng)車輛的路權(quán)如何分配？自動(dòng)駕駛車輛想要規(guī)?；纳下罚x不開底層的法律監(jiān)管的創(chuàng)新，來確保其基本的合法性?？梢哉f，相對(duì)于已出臺(tái)的眾多產(chǎn)業(yè)政策的大力支持，目前國(guó)內(nèi)在關(guān)于自動(dòng)駕駛技術(shù)的法律監(jiān)管方面是缺位的。但考慮到國(guó)內(nèi)的整個(gè)法律體制相對(duì)于全球其他國(guó)家，更具有集中的、自上而下的監(jiān)管特點(diǎn)；具有不同2019 年 2 月 28

49、,將力爭(zhēng)在圖 46：自動(dòng)駕駛車輛上路“合法化”的漸進(jìn)路徑數(shù)據(jù)來源：預(yù)測(cè)成本：有望驟降，從技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)核心部件成本驟降 自動(dòng)駕駛硬件改造成本有望降至 2000美元/車以下產(chǎn)業(yè)界普遍對(duì)于自動(dòng)駕駛成本大幅度驟降持樂觀態(tài)度。政策法規(guī)、技術(shù)兩大難題越過之后， 的單車 Tier1 Clark 此前曾表示，到 2025 年，德爾福希望將自動(dòng)駕駛汽車的成本降低逾 90%至 5000 美元左右。預(yù)計(jì)至 2025 年，L3 的自動(dòng)駕駛硬件改造成本約在 1900 美元車。參考三菱日聯(lián)摩根士丹利(MUMSS)、英飛凌、及以上2025 的自動(dòng)駕駛硬件改造成本約在 1900-4400 美元/車。表 1：高等級(jí)自動(dòng)駕駛核心

50、部件配臵&部件的價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)元/件） 核心部件配臵2018年元/件） 2021年成本（美元/件）2025 年成本（美元/件）攝像頭-146881006035毫米波雷達(dá)-111221109070超聲波雷達(dá)48121212151210激光雷達(dá)-0 或144200003000600GPS&IMU-1111000700500計(jì)算平臺(tái)（類英偉達(dá) Drive PX2）-11 或22250015001000數(shù)據(jù)來源：預(yù)測(cè)附注：1）3 ；2）L4 級(jí)別的自動(dòng)駕駛對(duì)于計(jì)算平臺(tái)的需求將視路況、工況決定，復(fù)雜路況、工況將需要配臵 2 顆類類英偉達(dá) Drive PX2 的芯片表 2：自動(dòng)駕駛硬件配臵成本趨勢(shì)預(yù)測(cè)自動(dòng)駕

51、駛硬件配臵成本（美元/車） L3L420184390447002021279415004202519004440數(shù)據(jù)來源：預(yù)測(cè)核心部件成本趨勢(shì)分析核心部件的價(jià)格曲線及趨勢(shì)。4 圖47：攝像頭價(jià)格曲線圖 48：毫米波雷達(dá)價(jià)格曲線數(shù)據(jù)來源：測(cè)數(shù)據(jù)來源：測(cè)圖 49：超聲波雷達(dá)價(jià)格曲線圖 50：GPS&IMU價(jià)格曲線數(shù)據(jù)來源：測(cè)數(shù)據(jù)來源：測(cè)核心部件市場(chǎng)對(duì)于自動(dòng)駕駛量產(chǎn)的一大（芯片研發(fā)投入高達(dá) 20 億美金的投入。而一旦達(dá)到大規(guī)模量產(chǎn)（100 萬(wàn)顆圖 51：芯片廠的定價(jià)策略圖 52：計(jì)算平臺(tái)的價(jià)格曲線數(shù)據(jù)來源：理數(shù)據(jù)來源：測(cè)核心部件8 （64 線4 （32 線4 （16 線機(jī)械式激光雷達(dá)的光學(xué)系統(tǒng)的裝配

52、和標(biāo)定過程要求高度嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臋C(jī)械系統(tǒng)校準(zhǔn)，同時(shí)，量產(chǎn)的一致性要求也會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)能均預(yù)測(cè)未來激光雷達(dá)的量產(chǎn)成本將下調(diào)到數(shù)百美金/顆。圖53：激光雷達(dá)的技術(shù)趨勢(shì)圖 54：激光雷達(dá)現(xiàn)階段報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)來源：力策科技，數(shù)據(jù)來源：力策科技，圖 55：激光雷達(dá)的價(jià)格曲線數(shù)據(jù)來源：預(yù)測(cè)政府助力車路協(xié)同（V2X）基建普及，顯著降低單車改造成本“聰明”的車智能”的路，車路協(xié)同（V2X）發(fā)展將顯著降低單車改造成本。目前大部分對(duì)于自動(dòng)駕駛硬件改造成本的討論都停留在單車智能的技術(shù)路線和視角。實(shí)際上，國(guó)內(nèi)的自動(dòng)單車智能與車路協(xié)同協(xié)同發(fā)展。車路協(xié)同的價(jià)值和二十年駕齡老司機(jī)” 天眼他將站在完美” 視角保障安全、疏導(dǎo)交通，高效分配道路資源

53、。以一個(gè)交通路況復(fù)雜的路口為例，人類司機(jī)和自動(dòng)駕駛車車載傳感器由于視角和視線的局限，都只能感知到路況信息的一部分，那些看完美視角路側(cè)感知設(shè)備以后，利用高與方，并實(shí)現(xiàn)多種分析功能，把這些信息通過 通信實(shí)時(shí)的共享給路口的全部車輛，即車路協(xié)同技術(shù)的演進(jìn)和基礎(chǔ)設(shè)施的普及，將會(huì)顯著降低單車智接管數(shù)會(huì)下降 62%2-3 年在中國(guó)落地。圖56：交通桿改造增加邊緣計(jì)算設(shè)備圖 57：自動(dòng)駕駛改造數(shù)據(jù)來源：華人運(yùn)通，；附：高精攝像頭、微波雷達(dá)、V2X-RSU 路側(cè)單元、路邊緣計(jì)算單元等數(shù)據(jù)來源：百度，車路協(xié)同（V2X）已經(jīng)成為國(guó)家重點(diǎn)發(fā)展戰(zhàn)略，5G 基建點(diǎn)火助力。目前發(fā)展車路協(xié)同技術(shù)及其應(yīng)用已納入交通部智能交通系

54、統(tǒng)發(fā)展戰(zhàn)略。國(guó)家的在建項(xiàng)目有：新一代國(guó)家交通控制網(wǎng)和智慧公路試點(diǎn)工程/ 的普及將進(jìn)一步提升車路協(xié)同的技術(shù)價(jià)值。根據(jù)中移動(dòng)測(cè)算，自動(dòng)駕駛車輛以每小時(shí) 60 英里(約 96.56 公里小時(shí))5G 4G 100 公里的汽車，從發(fā)現(xiàn)1.4 2019 年以來政府提出了科技新基建的政策發(fā)展方針。建設(shè)加強(qiáng)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)居于首位（包括 5G 的商用G 產(chǎn)業(yè)，快速完善科技新基建”，為自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鋪路。政府的保駕護(hù)航下，國(guó)內(nèi)有望擁有全球最領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛基礎(chǔ)設(shè)施5+2圖 58：5G 是車路協(xié)同系統(tǒng)的核心技術(shù)數(shù)據(jù)來源：車云網(wǎng)，從封閉到開放，聯(lián)合研發(fā)分?jǐn)傞_發(fā)成本自動(dòng)駕駛研發(fā)對(duì)于軟硬件投入的門規(guī)模效應(yīng)，搶占時(shí)間窗口，成

55、為產(chǎn)業(yè)新趨勢(shì)。在共同利益的驅(qū)動(dòng)下，我們已經(jīng)看到奔馳、寶馬、通用、本田、大眾、福特等一線車廠，在自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域達(dá)成戰(zhàn)略合作協(xié)議，預(yù)計(jì)后續(xù)將有更多的車企加入到聯(lián)盟中。圖 59：車企自動(dòng)駕駛聯(lián)盟數(shù)據(jù)來源：車云網(wǎng)，凱輝汽車基金，態(tài)度開放，需求旺盛，中國(guó)或成全球自動(dòng)駕駛第一大市場(chǎng)國(guó)內(nèi)消費(fèi)者對(duì)于自動(dòng)駕駛的接受程度、需求、支付意愿均居于全球前列。1）接受程度。根的態(tài)度，尤其在數(shù)據(jù)、安全性等領(lǐng)域；2）需求：騰訊人工智能與自動(dòng)駕駛消費(fèi)者調(diào)研，則60%2018 4 月的調(diào)研顯示， 49%非常重要。國(guó)內(nèi)消費(fèi)者愿意為購(gòu)買自動(dòng)駕駛車輛支付高達(dá) 4600 3900 美元和 2900 美元。圖60：國(guó)內(nèi)消費(fèi)者對(duì)于自動(dòng)

56、駕駛技術(shù)接納程度更高圖 61：消費(fèi)者對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)是否有需求數(shù)據(jù)來源：艾瑞，數(shù)據(jù)來源：騰訊人工智與自駕駛費(fèi)者研，圖 62：消費(fèi)者愿意為購(gòu)買自動(dòng)駕駛車輛支付 4600 美元的溢價(jià)數(shù)據(jù)來源：麥肯錫，中國(guó)已經(jīng)是全球最大的汽車市場(chǎng)，有望成為全球自動(dòng)駕駛市場(chǎng)第一大市場(chǎng)。從 1956 年中國(guó)第一輛解放牌卡車在一汽下線開始，經(jīng)過 60 wind 數(shù)據(jù)， 約占全球汽車市場(chǎng) 1/3。盡管 2018 汽車下鄉(xiāng)政策的托底，以及消費(fèi)升級(jí)的趨勢(shì)，我們對(duì)國(guó)內(nèi)汽車市場(chǎng)的未來仍然保持樂觀態(tài)度。巨圖 63：全球前十國(guó)家汽車產(chǎn)量情況（2017 年）數(shù)據(jù)來源：wind,1400 億美金車廠大規(guī)模自動(dòng)駕駛計(jì)劃進(jìn)入倒計(jì)時(shí)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)

57、進(jìn)入大范圍量產(chǎn)前夕，2020/2021 年將成為主機(jī)廠量產(chǎn)的重要節(jié)點(diǎn)。觀察自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)主流企業(yè)（Tier1/2、車廠）的量產(chǎn)時(shí)間表，2020/2021 年是絕大部分企業(yè)高等級(jí)自動(dòng)駕駛（Level3/4）量產(chǎn)的節(jié)點(diǎn)?？梢哉f，自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)已經(jīng)進(jìn)入大范圍量產(chǎn)前夕。圖64：Tier1/2自動(dòng)駕駛時(shí)間表圖 65：國(guó)內(nèi)車廠自動(dòng)駕駛時(shí)間表數(shù)據(jù)來源：各家公新聞數(shù)據(jù)來源：各家車廠/出服務(wù)司公新聞圖 66：國(guó)際車自動(dòng)駕駛時(shí)間表數(shù)據(jù)來源：各家車廠/出行服務(wù)公司公開新聞，以 、2021 年為界，國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈即將開啟黃金 10 年發(fā)展期。（征求意見稿）以及產(chǎn)業(yè)鏈調(diào)研的結(jié)果。我們認(rèn)為，以 2020、2021 10

58、年發(fā)展期。圖 67：國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛前裝滲透率數(shù)據(jù)來源：預(yù)測(cè)2017E2018E2019E2020E2021E2022E2023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030EL1/L28.0%2017E2018E2019E2020E2021E2022E2023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030EL1/L28.0%11.0%14.0%18.0%23.0%28.0%35.0%43.0%48.0%47.0%47.0%43.0%39.0%35.0%level30.0%0.0%0.1%0.4%1.0%2.0%5.5%8.0%14.0%20.0%2

59、5.0%30.0%35.0%40.0%level4/50.0%0.0%0.0%0.1%0.1%0.2%0.4%1.0%1.6%2.5%4.0%7.2%10.0%12.0%L1-L58.0%11.0%14.1%18.5%24.1%30.2%40.9%52.0%63.6%69.5%76.0%80.2%84.0%87.0%總滲透率數(shù)據(jù)來源：預(yù)測(cè)，附注：17 年、18 年數(shù)據(jù)來源于產(chǎn)業(yè)專家調(diào)研6.2.1. 2030 年自動(dòng)駕駛前裝市場(chǎng)空間有望達(dá)到 1400 億美金級(jí)別及以上的自動(dòng)駕駛前裝套件預(yù)計(jì)報(bào)價(jià)將在 3000-10000 美金現(xiàn)階段已經(jīng)量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn) 功能的通用-凱迪拉克 CT6 的智

60、能駕駛配臵包的報(bào)價(jià)在 5000 美金/ AutoPilot 5000 美金/套、8000 美金/ 60 公里/小時(shí)的速度完成自動(dòng)駕駛功能，讓駕駛員完全可以不用手握方形盤而去做其他的事情，在遇到緊急情況的時(shí)候，車輛會(huì)發(fā)出接管請(qǐng)求，并且給駕駛員提供 8-10 秒的10000 美金/級(jí)別及以上的自動(dòng)駕駛前裝套件預(yù)計(jì)報(bào)價(jià)將在 3000-10000 美金/套。當(dāng)然，不排除成本大幅降低后，整車廠將降低報(bào)價(jià)，讓利消費(fèi)者。圖 68：現(xiàn)階段量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)來源：艾瑞，整理國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛前裝套件的市場(chǎng)規(guī)模 2030 年有望突破 1400 億美金。根據(jù)前文所預(yù)測(cè)的國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛滲透率曲線以及自動(dòng)駕駛前裝套件