2023自動(dòng)駕駛行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局產(chǎn)業(yè)圖譜及相關(guān)公司分析報(bào)告

2023年深度行業(yè)分析研究報(bào)告一、自動(dòng)駕駛概況 1二、自動(dòng)駕駛行業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力 3三、自動(dòng)駕駛發(fā)展現(xiàn)狀、競(jìng)爭(zhēng)格局及資本分析 5四、自動(dòng)駕駛應(yīng)用場(chǎng)景分析 8五、AI大模型在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用 六、自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈 七、自動(dòng)駕駛相關(guān)公司 21八、自動(dòng)駕駛發(fā)展趨勢(shì)展望 29現(xiàn)如今，自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)成為汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的未來(lái)發(fā)展方向。應(yīng)用自動(dòng)駕駛技術(shù)可以全面提升汽車(chē)駕駛的安全性、舒適性，滿(mǎn)足更高層次的市場(chǎng)需求，并推動(dòng)產(chǎn)業(yè)科技升級(jí)。進(jìn)入2022年以來(lái)，國(guó)家層面及地方政府也適時(shí)出臺(tái)一系列政策和規(guī)劃，促進(jìn)自動(dòng)駕駛相關(guān)產(chǎn)業(yè)健康快速發(fā)展。2022年11月，工信部印發(fā)《關(guān)于開(kāi)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)準(zhǔn)入和上路通行試點(diǎn)工作的通知》，對(duì)準(zhǔn)入試點(diǎn)的智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)品，提出了一系列規(guī)劃和指導(dǎo)要求，進(jìn)一步推進(jìn)了自動(dòng)駕駛的發(fā)展進(jìn)程。自動(dòng)駕駛，又稱(chēng)無(wú)人駕駛，是依靠計(jì)算機(jī)與人工智能技術(shù)在沒(méi)有人為操縱的情況下，完成完整、安全、有效駕駛的一項(xiàng)前沿科技。自動(dòng)駕駛技術(shù)分為多個(gè)等級(jí)，不同機(jī)構(gòu)提出過(guò)多種分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，目前業(yè)界常用的兩種分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)是NHTSA分級(jí)（美國(guó)高速公路安全管理局提出）和SAE分級(jí)（美國(guó)汽車(chē)工程協(xié)會(huì)提出）。兩種分級(jí)在具體級(jí)數(shù)1/31劃分方面存在差異，但是在特征描述方面存在共性，從L3級(jí)開(kāi)始，駕駛主角均由駕駛員操作轉(zhuǎn)換為車(chē)輛自主駕駛。由此，L3級(jí)成為自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用的重要分水嶺。下面，我們對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的研究采用SAE分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。自動(dòng)駕駛最早可追溯至上世紀(jì)20年代，一輛名為“美國(guó)奇跡”的無(wú)線(xiàn)遙控汽車(chē)正式亮相。1984年DARPA發(fā)起ALV計(jì)劃，并于2004及2005年舉辦無(wú)人駕駛汽車(chē)挑戰(zhàn)賽，吸引了眾多科學(xué)家參與，在一定程度上加快了自動(dòng)駕駛行業(yè)的發(fā)展。自動(dòng)駕駛發(fā)展最初由高校實(shí)驗(yàn)室推動(dòng)，2009年谷歌入局，加速其商用進(jìn)程。2013年百度成立自動(dòng)駕駛研發(fā)團(tuán)隊(duì)，福特、寶馬、日產(chǎn)、沃爾沃等傳統(tǒng)整車(chē)廠(chǎng)及特斯拉、蔚小理等造車(chē)新勢(shì)力相繼布局，2015-2017年Momenta、圖森未來(lái)、智行者、小馬智行、AutoX、文遠(yuǎn)知行等自動(dòng)駕駛科技初創(chuàng)企業(yè)成立，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、整車(chē)廠(chǎng)、Tier1廠(chǎng)商及初創(chuàng)企業(yè)紛紛涌入自動(dòng)駕駛賽道。2009-2019年，各自動(dòng)駕駛公司在全球多地拿到路測(cè)牌照、積累測(cè)試?yán)锍?，L3/L4技術(shù)開(kāi)始商業(yè)化落地，自動(dòng)駕駛技術(shù)積累速度較快。2020年以來(lái)，特斯拉Model3、小鵬P7等具備L2/L2+功能的車(chē)型成功上市并擴(kuò)大量產(chǎn)，特定場(chǎng)景的高階自動(dòng)駕駛功能開(kāi)始落地；Waymo、Cruise、百度Apollo、小馬智行等公司開(kāi)啟Robotaxi商業(yè)化試點(diǎn)，進(jìn)行規(guī)?；召M(fèi)營(yíng)業(yè)。自動(dòng)駕駛進(jìn)入商業(yè)化應(yīng)用新階段，不同背景的參與者各有優(yōu)勢(shì)，尋求多種算法優(yōu)化與商業(yè)化落地路徑。2/31二、自動(dòng)駕駛行業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力國(guó)家政策的大力扶持給自動(dòng)駕駛發(fā)展注入強(qiáng)心劑，有力推動(dòng)行業(yè)發(fā)展進(jìn)程。近年來(lái)，我國(guó)先后推出一系列支持政策，推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展和商業(yè)化落地。2020年2月，國(guó)家發(fā)改委、工信部等11個(gè)部委聯(lián)合下發(fā)的《智能汽車(chē)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》提出，加速發(fā)展高級(jí)別自動(dòng)駕駛。2022年8月，交通運(yùn)輸部發(fā)布《自動(dòng)駕駛汽車(chē)運(yùn)輸安全服務(wù)指南（試行）》（征求意見(jiàn)稿旨在適應(yīng)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)，鼓勵(lì)自動(dòng)駕駛車(chē)輛商用。同時(shí)，北京、深圳、重慶等多地陸續(xù)出臺(tái)政策法規(guī)，推動(dòng)自動(dòng)駕駛車(chē)輛的商業(yè)化運(yùn)營(yíng)和上路。3/31AI技術(shù)發(fā)展推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)迭代，芯片、算法、數(shù)據(jù)構(gòu)建自動(dòng)駕駛功能底座。根據(jù)Gartner新興技術(shù)成熟度曲線(xiàn)，2018年以前，受益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識(shí)別等感知領(lǐng)域的應(yīng)用，自動(dòng)駕駛開(kāi)啟產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。但由于受成本和法規(guī)限制，彼時(shí)高級(jí)別自動(dòng)駕駛的商業(yè)化落地遭遇瓶頸。經(jīng)過(guò)三四年技術(shù)積累，感知和決策算法等核心技術(shù)的突破提高了AI模型魯棒性、系統(tǒng)冗余性和測(cè)試完善性，助力自動(dòng)駕駛加快商業(yè)落地。自2020年7月起，高級(jí)別自動(dòng)駕駛迎來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇。（2）算法、數(shù)據(jù)與芯片技術(shù)發(fā)展為自動(dòng)駕駛功能實(shí)現(xiàn)提供了堅(jiān)實(shí)的底座1）深度學(xué)習(xí)算法在感知層和決策層共同驅(qū)動(dòng)自動(dòng)駕駛發(fā)展，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（DRL）的產(chǎn)生讓更高維度的數(shù)據(jù)處理成為可能；2）海量?jī)?yōu)質(zhì)路況數(shù)據(jù)是訓(xùn)練AI算法模型、提高感知精度的關(guān)鍵，路測(cè)里程和路測(cè)車(chē)輛數(shù)量增加而帶來(lái)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)給自動(dòng)駕駛發(fā)展提供了必要支持；3）芯片為自動(dòng)駕駛技術(shù)提供算力平臺(tái)，隨著汽車(chē)電子電氣架構(gòu)由域集中式向中央集中式演進(jìn)，自動(dòng)駕駛的主控芯片向中央計(jì)算芯片融合的方向發(fā)展，芯片集成度的提高可以有效提升計(jì)算效率，降低應(yīng)用成本。自動(dòng)駕駛能夠在交通安全、出行效率、節(jié)能減排、產(chǎn)業(yè)變革等方面發(fā)揮價(jià)值。自動(dòng)駕駛可以提供更安全、更高效、更節(jié)能、更舒適的出行體驗(yàn)，其意義不僅在于改變?nèi)祟?lèi)的車(chē)輛駕駛習(xí)慣，更重要的是在交通安全、出行效率、節(jié)能減排、產(chǎn)業(yè)變革等方面推動(dòng)社會(huì)整體發(fā)展和進(jìn)步。（1）保障交通安全據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)每年6萬(wàn)余人死于交通事故，道路交通傷害已成為我國(guó)人群首要傷害死因，80%以上的道路交通事故皆因交通違法所致。自動(dòng)駕駛車(chē)輛通過(guò)智能控制和規(guī)范駕駛，可以有效避免此類(lèi)安全事故發(fā)生，保障交通安全。4/31交通擁堵一直是我國(guó)城市難題。在主要大城市，約75%的道路在高峰期出現(xiàn)擁堵，自動(dòng)駕駛的車(chē)載傳感器可與智能交通系統(tǒng)結(jié)合使用，實(shí)時(shí)優(yōu)化路口流量，提高車(chē)流效率，緩解擁堵。由此，基于更精準(zhǔn)的車(chē)輛控制和更少的交通擁堵率，可以有效降低資源浪費(fèi)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的效果。當(dāng)前，車(chē)輛架構(gòu)正在朝著以通用計(jì)算平臺(tái)為基礎(chǔ)、面向服務(wù)架構(gòu)演進(jìn)的方向發(fā)展，軟件定義汽車(chē)成為大勢(shì)所趨。軟件定義汽車(chē)將使汽車(chē)逐步從單一交通工具轉(zhuǎn)變?yōu)橐杂脩?hù)需求為導(dǎo)向的第三移動(dòng)空間。自動(dòng)駕駛讓駕駛員的精力和雙手得以解放，成為未來(lái)出行變革必不可少的技術(shù)底座。三、自動(dòng)駕駛發(fā)展現(xiàn)狀、競(jìng)爭(zhēng)格局及資本分析得益于硬件平臺(tái)和軟件算法逐步成熟，新車(chē)搭載L2功能正在逐漸成為前裝標(biāo)配。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2022年我國(guó)在售新車(chē)L2和L3的滲透率分別為35%和9%，預(yù)計(jì)2023年將達(dá)到51%和20%。部分科技公司直接研發(fā)L4級(jí)自動(dòng)駕駛，并在部分城市路段或特定場(chǎng)景下進(jìn)行測(cè)試。但目前高級(jí)別自動(dòng)駕駛?cè)匀幻媾R著政策法規(guī)、安全性、技術(shù)成熟度等眾多挑戰(zhàn)亟待突破。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2022年我國(guó)L4滲透率為2%，預(yù)計(jì)2023年將達(dá)到11%。5/31這主要由于商用車(chē)對(duì)價(jià)格的敏感度更低，B端付費(fèi)意愿更高，加之場(chǎng)景交通復(fù)雜程度較低以及政策鼓勵(lì)與放開(kāi)，使得商用車(chē)在成本、市場(chǎng)、技術(shù)、法規(guī)等方面具有更好的落地性。目前，在礦區(qū)、港口、干線(xiàn)物流、機(jī)場(chǎng)、物流園區(qū)等細(xì)分場(chǎng)景，高級(jí)別自動(dòng)駕駛正在孕育新市場(chǎng)。其中，干線(xiàn)物流、礦區(qū)、港口三大場(chǎng)景因人力資源不足和安全事故頻發(fā)等痛點(diǎn)明顯，降本增效成果顯著，商業(yè)化落地進(jìn)程較快，頭部企業(yè)已經(jīng)基本進(jìn)入商業(yè)化運(yùn)營(yíng)階段?；詣?dòng)駕駛領(lǐng)域市場(chǎng)參與者眾多，包括傳統(tǒng)車(chē)企、造車(chē)新勢(shì)力、互聯(lián)網(wǎng)/科技公司等，各類(lèi)玩家結(jié)合自身定位和能力優(yōu)勢(shì)，呈現(xiàn)出不同的發(fā)展思路。（1）主機(jī)廠(chǎng)方面，國(guó)際巨頭多采取穩(wěn)扎穩(wěn)打的發(fā)展策略和漸進(jìn)式技術(shù)路線(xiàn)主要依賴(lài)傳統(tǒng)Tier1方案，部分投資初創(chuàng)公司或組建內(nèi)部團(tuán)隊(duì)。國(guó)內(nèi)主機(jī)廠(chǎng)處于多方向探索階段，強(qiáng)勢(shì)主機(jī)廠(chǎng)在獨(dú)立自研基礎(chǔ)上采購(gòu)供應(yīng)商方案作為補(bǔ)充，并投資芯片和算法公司，與互聯(lián)網(wǎng)巨頭合作等；小型主機(jī)廠(chǎng)研發(fā)能力較弱，通常選擇與大廠(chǎng)合作，以確保在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域不落人后。造車(chē)新勢(shì)力則將自動(dòng)駕駛視為核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)，通過(guò)自研算法、芯片等掌握自動(dòng)駕駛核心能力。（2）互聯(lián)網(wǎng)/科技公司憑借人工智能算法和軟件技術(shù)優(yōu)勢(shì)進(jìn)入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，與車(chē)企互聯(lián)網(wǎng)巨頭通過(guò)投資、孵化或直接組建團(tuán)隊(duì)而成立自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)單元，跨界進(jìn)入市場(chǎng)；部分科技公司以自研芯片為基礎(chǔ)，向下游延伸，提供全套算法軟件及硬件產(chǎn)品；部分科技公司以高階自動(dòng)駕駛解決方案和Robotaxi為主營(yíng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，同時(shí)利用算法優(yōu)勢(shì)切入L2量產(chǎn)領(lǐng)域；亦有部分解決方案提供商聚焦于低速、封閉場(chǎng)地或干線(xiàn)物流等特定場(chǎng)景，或?qū)９フ?chē)路協(xié)同示范區(qū)場(chǎng)景，尋求多種模式的商業(yè)化落地應(yīng)（3）隨著自動(dòng)駕駛高速發(fā)展，傳統(tǒng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)中的主機(jī)廠(chǎng)和Tier1之間的關(guān)系也“大包大攬”的傳統(tǒng)Tier1受到造車(chē)新勢(shì)力的沖擊，新勢(shì)力對(duì)自動(dòng)駕駛相關(guān)軟硬件技術(shù)有著強(qiáng)烈的垂直一體化預(yù)期。同時(shí)，在汽車(chē)缺芯、地緣政治等因素影響下，部分主機(jī)廠(chǎng)開(kāi)始選擇和芯片等核心零部件供應(yīng)商建立直接合作關(guān)系，這一關(guān)系改變進(jìn)一步加劇了Tier1的經(jīng)營(yíng)壓力。與此同時(shí)，在L1向L2升級(jí)的輔助駕駛市場(chǎng)，本土Tier1供應(yīng)商開(kāi)始崛起。盡管外資Tier1巨頭依舊是市場(chǎng)主力，但中國(guó)本土Tier1供應(yīng)商份額合計(jì)占比已經(jīng)達(dá)到了8.89%，同比增加了近3個(gè)百分點(diǎn)。地6/31在自動(dòng)駕駛解決方案方面，存在單車(chē)智能和車(chē)路協(xié)同兩種路線(xiàn)。單車(chē)智能通過(guò)攝像頭、雷達(dá)等傳感器和高效準(zhǔn)確的算法，賦予車(chē)輛自動(dòng)駕駛能力；車(chē)路協(xié)同通過(guò)對(duì)人、車(chē)、路信息的全面感知，發(fā)揮協(xié)同配合作用，讓人車(chē)路云高度融合，打造“聰明的車(chē)＋智慧的路”。單車(chē)智能是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)，即使在以車(chē)路協(xié)同為主的技術(shù)方案中，單車(chē)智能也不可或缺。一方面，在路側(cè)智能設(shè)施未覆蓋或出現(xiàn)故障時(shí)，單車(chē)智能可以作為冗余與備份系統(tǒng)讓車(chē)輛安全可靠地完成行駛?cè)蝿?wù)；另一方面，單車(chē)智能也可以作為車(chē)路協(xié)同的終端觸手，輔助進(jìn)行系統(tǒng)升級(jí)和新功能開(kāi)發(fā)。而在復(fù)雜的交通環(huán)境下，車(chē)路協(xié)同能夠通過(guò)智能路側(cè)設(shè)備為自動(dòng)駕駛車(chē)輛提供具有完全獨(dú)立性的數(shù)據(jù)冗余感知系統(tǒng)，增加感知視角，提升自動(dòng)駕駛的安全性和可靠性。（2）在技術(shù)可行性之外，參與者話(huà)語(yǔ)權(quán)、準(zhǔn)入門(mén)檻、商業(yè)化落地難度等也是市場(chǎng)乘用車(chē)是道路上的主要交通工具，也是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的重要載體。目前，主機(jī)廠(chǎng)和自動(dòng)駕駛解決方案提供商多選擇單車(chē)智能的技術(shù)路線(xiàn)，通過(guò)自動(dòng)泊車(chē)、自適應(yīng)巡航等L2+功能為人們帶來(lái)人機(jī)共駕的體驗(yàn)感，讓技術(shù)自主可控的同時(shí)，獲取商業(yè)利潤(rùn)。如特斯拉的FSD、小鵬的NGP、蔚來(lái)的NOA等都是主機(jī)廠(chǎng)踐行單車(chē)智能路線(xiàn)的代表。（3）車(chē)路協(xié)同通路線(xiàn)的商業(yè)化契機(jī)而在2B的部分封閉和半封閉場(chǎng)景，以及2G的城市公共服務(wù)場(chǎng)景，車(chē)路協(xié)同通過(guò)對(duì)規(guī)?；ǜ脑旆?jǐn)偢兄陀?jì)算成本，并持續(xù)對(duì)城市基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行投資和維護(hù)，依托經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶動(dòng)效應(yīng)迎來(lái)商業(yè)化契機(jī)。目前，車(chē)路協(xié)同在城市公共服務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用和價(jià)值，已有示范區(qū)的數(shù)據(jù)支撐。例如，在北京高級(jí)別自動(dòng)駕駛示范區(qū)，通過(guò)對(duì)主城區(qū)路口進(jìn)行智能化升級(jí)改造，自動(dòng)駕駛在相關(guān)路口的問(wèn)題發(fā)生頻率降低80%以目前資本市場(chǎng)趨于理性，自動(dòng)駕駛商業(yè)化落地、硬件集成和量產(chǎn)成為主要投資方向。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2022年國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域相關(guān)融資153起，對(duì)外披露的融資總額近300億元。與2021年相比，融資事件數(shù)量有所增加，但累計(jì)融資金額大幅下降。與此同時(shí)，2022年融資超過(guò)5億元的投資事件僅有8起，而去年同一標(biāo)準(zhǔn)下為19起。可見(jiàn)，資本市場(chǎng)趨于理性。從投資方向來(lái)看，資本的投資邏輯正在由過(guò)去的多點(diǎn)布局轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)化落地、硬件集成和量產(chǎn)為先。7/31根據(jù)不同行駛里程和行駛區(qū)域，自動(dòng)駕駛在物流領(lǐng)域的落地應(yīng)用場(chǎng)景主要可分為干線(xiàn)物流和末端物流。（1）干線(xiàn)物流干線(xiàn)物流一般使用重卡，以高速公路為主，具有大批量、長(zhǎng)距離、道路參與者相對(duì)簡(jiǎn)單的特點(diǎn)。長(zhǎng)期以來(lái)，安全和成本問(wèn)題是干線(xiàn)物流的兩大痛點(diǎn)。在這一市場(chǎng)，60%運(yùn)力為個(gè)體車(chē)主或小型車(chē)隊(duì)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈且無(wú)序，超載、超速、疲勞駕駛等問(wèn)題普遍存在。搭載L3及以上自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的卡車(chē)可以實(shí)現(xiàn)高速上自動(dòng)跟車(chē)、變道超車(chē)、主動(dòng)避讓、自動(dòng)調(diào)頭等多項(xiàng)駕駛功能，在解決安全問(wèn)題的同時(shí)，能替代一名安全員，降低用工需求，減少人力成本，提高運(yùn)輸效率。產(chǎn)業(yè)和學(xué)術(shù)界認(rèn)為，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的應(yīng)用，重卡運(yùn)營(yíng)成本或可降低26%，事故率或可降低80%。由于商業(yè)模式更易落地，干線(xiàn)物流場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛玩家眾多，主要有主機(jī)廠(chǎng)商、智駕技術(shù)型企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)公司等，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈。（2）末端物流末端物流是連接終端用戶(hù)的短距離快遞配送，常發(fā)生在小區(qū)、園區(qū)等封閉或半封閉場(chǎng)景，具有高頻分散、即時(shí)性強(qiáng)的特征，存在配送效率低、成本高的行業(yè)痛點(diǎn)。相比于載人級(jí)自動(dòng)駕駛應(yīng)用，末端物流場(chǎng)景的行駛速度低、路段封閉、場(chǎng)景復(fù)雜度低，自動(dòng)駕駛技術(shù)的落地難度大大降低，因而能夠更早實(shí)現(xiàn)規(guī)?；纳虡I(yè)應(yīng)用，搭載自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的無(wú)人配送車(chē)成為解決方案。通過(guò)配備雷達(dá)、攝像頭等高精傳感器，無(wú)人駕駛配送車(chē)能夠?qū)崟r(shí)感知和識(shí)別周邊環(huán)境變化，根據(jù)配送物體的數(shù)量和需求，自助規(guī)劃最優(yōu)配送路線(xiàn)，降低人力依賴(lài)，減少重復(fù)配送，提高配送效率。目前，我國(guó)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)無(wú)人配送車(chē)核心零部件的自研自產(chǎn)自用，極大降低了產(chǎn)品成本，為規(guī)模化應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，掃清成本障礙，實(shí)現(xiàn)無(wú)人配送車(chē)的小規(guī)模量（1）環(huán)衛(wèi)行業(yè)主要有高度人力依賴(lài)和人員老齡化兩大痛點(diǎn)一方面，環(huán)衛(wèi)是典型的勞動(dòng)密集型行業(yè)，依賴(lài)大量人力，人力成本占60%以上；另一方面，在老齡化背景下，環(huán)衛(wèi)工人的平均年齡也偏高，多數(shù)人員年齡超過(guò)50歲。自動(dòng)駕駛環(huán)衛(wèi)車(chē)不僅能夠節(jié)省人力，還可以提高環(huán)衛(wèi)工作的智能化水平，提升環(huán)衛(wèi)工作效率和安全性。隨著智慧環(huán)衛(wèi)被納入政府部門(mén)和環(huán)衛(wèi)服8/31務(wù)公司的發(fā)展規(guī)劃之中，環(huán)衛(wèi)自動(dòng)駕駛因其三千多億的潛在市場(chǎng)空間，以及低速、安全風(fēng)險(xiǎn)更小的技術(shù)可行性，成為自動(dòng)駕駛率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)落地的場(chǎng)景之一。（2）環(huán)衛(wèi)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域市場(chǎng)參與者眾多，技術(shù)、算法和數(shù)據(jù)積累以及運(yùn)營(yíng)能力成為競(jìng)目前，切入環(huán)衛(wèi)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的科技公司眾多，包括自動(dòng)駕駛公司、服務(wù)機(jī)器人公司、泛人工智能應(yīng)用公司等。對(duì)于正向現(xiàn)金流的追求和商業(yè)化盈利能力的期待成為各類(lèi)玩家的共識(shí)。想要在環(huán)衛(wèi)市場(chǎng)突出重圍，除了優(yōu)秀的商業(yè)拓展能力，技術(shù)、算法和數(shù)據(jù)的積累以及深耕行業(yè)的運(yùn)營(yíng)能力成為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。（1）礦區(qū)工作存在安全性低和人力成本高兩大痛點(diǎn)一方面，礦區(qū)工作危險(xiǎn)系數(shù)高，安全問(wèn)題一直是行業(yè)的根本訴求；另一方面，礦山多在偏遠(yuǎn)地區(qū)，條件艱苦，危險(xiǎn)系數(shù)高，即使提高工資也面臨招工難的問(wèn)題。自動(dòng)駕駛能夠減少作業(yè)人數(shù)，提升礦區(qū)工作安全性，降低人力成本，有效解決礦區(qū)痛點(diǎn)。因此，礦企對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)需求強(qiáng)烈。此外，礦山場(chǎng)景簡(jiǎn)單、道路封閉、整體條件較為有利，更利于自動(dòng)駕駛技術(shù)落地。（2）礦區(qū)自動(dòng)駕駛整體處于初期測(cè)試階段，隨著商業(yè)化程度逐步提升，千億市場(chǎng)規(guī)模與國(guó)外相比，我國(guó)礦區(qū)自動(dòng)駕駛起步較晚，主要由希迪智駕、踏歌智行、慧拓智能等自動(dòng)駕駛公司牽頭落地。礦山開(kāi)采分為露天開(kāi)采和地下開(kāi)采，目前國(guó)內(nèi)的自動(dòng)駕駛企業(yè)幾乎都聚焦于露天礦的運(yùn)輸場(chǎng)景。礦區(qū)自動(dòng)駕駛解決方案是一項(xiàng)綜合工程，不僅需要無(wú)人駕駛改裝、線(xiàn)控化設(shè)計(jì)和匹配、加裝軟件算法和多傳感器融合方案，還需要搭建調(diào)度系統(tǒng)、高精地圖和通信網(wǎng)絡(luò)，最終實(shí)現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃和決策控制。近五年來(lái)，國(guó)內(nèi)企業(yè)加快礦山場(chǎng)景的技術(shù)方案研發(fā)和運(yùn)營(yíng)探索，多家公司已經(jīng)開(kāi)始小規(guī)模的車(chē)隊(duì)測(cè)試運(yùn)營(yíng)。在政策支持、技術(shù)進(jìn)步和市場(chǎng)需求驅(qū)動(dòng)下，礦山自動(dòng)駕駛商業(yè)化落地程度將逐步提升。據(jù)預(yù)測(cè)，到2025年中國(guó)礦山自動(dòng)駕駛市場(chǎng)規(guī)模有望突破千億元。9/31（1）港口是自動(dòng)駕駛率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的場(chǎng)景之一港口自動(dòng)駕駛是典型的封閉低速運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，速度在30km/h以下的自動(dòng)駕駛集卡，能夠行駛在塔吊和堆場(chǎng)之間，負(fù)責(zé)運(yùn)輸集裝箱。加之港口基建完善度高，路線(xiàn)復(fù)雜程度低，行人和車(chē)輛干擾術(shù)的落地難度相對(duì)較低，是自動(dòng)駕駛率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的場(chǎng)景之一。（2）多地港口落地應(yīng)用自動(dòng)駕駛集卡試運(yùn)營(yíng)港口水平運(yùn)輸自動(dòng)化共有自動(dòng)導(dǎo)引運(yùn)輸車(chē)AGV、自動(dòng)駕駛跨運(yùn)車(chē)、自動(dòng)駕駛集卡三種解決方案。自2018年起，主線(xiàn)科技、西井科技、智加科技等國(guó)內(nèi)多家自動(dòng)駕駛技術(shù)解決方案提供商陸續(xù)進(jìn)行自動(dòng)駕駛集卡落地應(yīng)用并逐步實(shí)現(xiàn)商業(yè)化試運(yùn)營(yíng)。目前國(guó)內(nèi)已有十余個(gè)港口落地應(yīng)用自動(dòng)駕駛集卡，在北、中、南部沿海重要港口均有布局。據(jù)統(tǒng)計(jì)，預(yù)計(jì)2025年中國(guó)港口集卡L4自動(dòng)駕駛滲透率將超過(guò)20%，L4港口自動(dòng)駕駛集卡應(yīng)用規(guī)模有望達(dá)到6,000-7,000輛，中國(guó)港口自動(dòng)駕駛規(guī)模將超過(guò)60億元，占全球市場(chǎng)約30%。10/31Robotaxi是自動(dòng)駕駛技術(shù)落地的核心場(chǎng)景，通過(guò)全面升級(jí)共享出行服務(wù)體驗(yàn)，解決當(dāng)前車(chē)輛安全隱患和用車(chē)痛點(diǎn)，其無(wú)人化和智能化優(yōu)勢(shì)將給出行方式帶來(lái)巨大變革，推動(dòng)市場(chǎng)空間走向萬(wàn)億級(jí)規(guī)模。業(yè)界認(rèn)為，我國(guó)Robotaxi商業(yè)化發(fā)展可分為四個(gè)階段。商業(yè)化運(yùn)營(yíng)牌照的推出是拉開(kāi)商業(yè)化序幕的標(biāo)志；商業(yè)化1.0是運(yùn)營(yíng)政策賦能期，集中解決算法精進(jìn)和長(zhǎng)尾問(wèn)題，為大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用提供技術(shù)支撐；商業(yè)化2.0是技術(shù)成熟期，技術(shù)得到市場(chǎng)驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)和落地；商業(yè)化3.0是成本效率優(yōu)勢(shì)期，Robotaxi的服務(wù)成本比人力更具競(jìng)爭(zhēng)力，成為普遍出行方式。目前，我國(guó)Robotaxi處于商業(yè)化測(cè)試階段。面對(duì)技術(shù)和安全方面的長(zhǎng)尾問(wèn)題，獲取數(shù)據(jù)以及通過(guò)數(shù)據(jù)迭代算法的能力成為各自動(dòng)駕駛公司完善技術(shù)解決方案、實(shí)現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用的核心競(jìng)爭(zhēng)力。自動(dòng)駕駛公司和出行服務(wù)運(yùn)營(yíng)商積極探索車(chē)隊(duì)運(yùn)營(yíng)、算法降維以及場(chǎng)景開(kāi)拓等多種商業(yè)化落地路徑。五、AI大模型在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用算法是決定自動(dòng)駕駛車(chē)輛感知能力的核心要素。當(dāng)前主流的自動(dòng)駕駛模型框架分為感知、規(guī)劃決策和執(zhí)行三部分。感知模塊是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的眼睛，核心任務(wù)包括對(duì)采集圖像進(jìn)行檢測(cè)、分割等，是后續(xù)決策層的基礎(chǔ)，決定了整個(gè)自動(dòng)駕駛模型的上限，在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中至關(guān)重要。感知模塊硬件部分主要為傳感器，軟件為感知算法，其中算法是決定自動(dòng)駕駛車(chē)輛感知能力的核心要素。11/31（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加快自動(dòng)駕駛感知算法發(fā)展，小模型向大模型迭代趨勢(shì)明確神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用驅(qū)動(dòng)感知算法高速發(fā)展。早在上世紀(jì)70年代，學(xué)術(shù)院校和科研機(jī)構(gòu)展開(kāi)對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的探索，早期的自動(dòng)駕駛感知算法主要是基于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，直到2010年之后隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被引入到自動(dòng)駕駛感知算法中，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的感知效果有了質(zhì)的提升。應(yīng)用于感知層面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以分為兩類(lèi)，一類(lèi)是以CNN、RNN為代表的小模型，另一類(lèi)是Transformer大模型。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）又叫多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中有三個(gè)基本類(lèi)型的層：輸入層、隱藏層（或者叫中間層，可以有多個(gè)）、輸出層。不同層之間的感知機(jī)全連接，在推理時(shí)，前向（從輸入輸出層）傳遞信號(hào)得到推理結(jié)果。在學(xué)習(xí)時(shí)則將誤差（真實(shí)值和推理值的偏差）反向傳遞（從輸出層到隱藏層到輸入層），實(shí)現(xiàn)對(duì)感知機(jī)參數(shù)（連接權(quán)重和閾值）的更新，直至找到使得誤差最小的一組感知機(jī)參數(shù)。在自動(dòng)駕駛感知模塊中輸入數(shù)據(jù)為圖像，而圖像具有高維數(shù)（對(duì)比時(shí)間序列通常只是一維向量），對(duì)其識(shí)別時(shí)需要設(shè)置大量輸入神經(jīng)元以及多個(gè)中間層，模型參數(shù)量大難以訓(xùn)練且消耗算力高，并可能帶來(lái)過(guò)擬合的問(wèn)題。CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生，本質(zhì)上是在信息傳入傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前先做一個(gè)特征的提取并進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，因此CNN圖像處理高緯度向量的任務(wù)上更加高效。CNN能夠高效率處理圖像任務(wù)的關(guān)鍵在于其通過(guò)卷積層、池化層操作實(shí)現(xiàn)了降維，模型需要訓(xùn)練的參數(shù)量相比于DNN來(lái)說(shuō)大幅降低，對(duì)硬件算力的要求也相對(duì)降低。12/31但是CNN仍然存在一定的缺陷，多次池化會(huì)丟失一些的有價(jià)值信息，忽略局部與整體之間的關(guān)聯(lián)性。在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下，感知還需要時(shí)序的信息來(lái)完成目標(biāo)跟蹤以及視野盲區(qū)預(yù)測(cè)等感知任務(wù)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN與CNN一樣都是傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展，相比于CNN在空間上進(jìn)行拓展，RNN是在時(shí)間上的擴(kuò)展，可以用于描述時(shí)間上連續(xù)輸出的狀態(tài)。這意味著某一時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)的輸出除了與當(dāng)前時(shí)刻的輸入相關(guān)，還與之前某一時(shí)刻或某幾個(gè)時(shí)刻的輸出相關(guān)。Transformer模型的關(guān)鍵在于計(jì)算輸入序列元素之間的關(guān)系權(quán)重，最早在NLP領(lǐng)域大放異彩，2020年起在CV領(lǐng)域開(kāi)始得到廣泛應(yīng)用。Transformer成功的關(guān)鍵在于引入注意力（attention）機(jī)制。Transformer憑借優(yōu)秀的長(zhǎng)序列處理能力和更高的并行計(jì)算效率，2021年由特斯拉引入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。Transformer與CNN相比最大的優(yōu)勢(shì)在于其泛化性更強(qiáng)。自動(dòng)駕駛感知模塊通常配備多個(gè)傳感器（甚至多種傳感器）達(dá)到安全冗余和信息互補(bǔ)的作用，但不同傳感器傳遞的信息存在相互沖突的可能性。舉例而言，如果一個(gè)傳感器識(shí)別到前方有行人要求汽車(chē)立即剎車(chē)，而另一傳感器顯示可以繼續(xù)安全行駛，在這種情況下如果不對(duì)傳感器信息進(jìn)行融合，汽車(chē)就會(huì)“感到迷?！?，進(jìn)而導(dǎo)致意外的發(fā)生。因此，在使用多種（個(gè)）傳感器采集信息時(shí)必須進(jìn)行信息交互、融合。感知可粗略分為獲取數(shù)據(jù)、提取特征、完成感知任務(wù)三個(gè)環(huán)節(jié)，按照信息融合發(fā)生的環(huán)節(jié)自動(dòng)駕駛感知技術(shù)可以分為前融合、特征融合以及后融合。13/31前融合方案感知精度相比于后融合大幅提升，但對(duì)算法、車(chē)端算力要求大幅提升。自動(dòng)駕駛向更高等級(jí)邁進(jìn)，城市領(lǐng)航輔助駕駛落地在即。城市場(chǎng)景具有高頻+剛需特征，城市領(lǐng)航系統(tǒng)的成熟應(yīng)用可使得駕駛體驗(yàn)擁有質(zhì)的提升。而從高速場(chǎng)景拓展到城市場(chǎng)景，意味著車(chē)輛所遇到的長(zhǎng)尾問(wèn)題（或者說(shuō)是Cornercase）大幅提升。因此，城市領(lǐng)航輔14/31助駕駛的落地需求對(duì)自動(dòng)駕駛模型的泛化能力提出更高的要求，同時(shí)考慮到商業(yè)化落地的成本約束，我們認(rèn)為，應(yīng)用AI大模型提高泛化能力+降低/控制車(chē)端硬件成本是自動(dòng)駕駛算法演變的核心脈絡(luò)。簡(jiǎn)單復(fù)盤(pán)特斯拉算法迭代歷程：1）2018年之前：后融合策略，在每個(gè)視角下處理多個(gè)task，將單個(gè)圖片檢測(cè)得到的結(jié)果再進(jìn)行融合。3）2020-2021：多個(gè)攝像頭輸入多個(gè)image，分別經(jīng)過(guò)多個(gè)主干網(wǎng)絡(luò)，抽取每個(gè)image特征，經(jīng)過(guò)BEVtransformer轉(zhuǎn)換，特征投影到BEV視角，再完成很多個(gè)task，實(shí)現(xiàn)特征級(jí)概念的融合。4）2022：從BEV升級(jí)到占用網(wǎng)絡(luò)，達(dá)到“偽激光雷達(dá)”的效果?？偨Y(jié)來(lái)看，特斯拉從“第一原則性”角度出發(fā)，堅(jiān)持純視覺(jué)方案。從特斯拉算法迭代方向來(lái)看，追求泛化，通過(guò)視覺(jué)的方案刻畫(huà)真實(shí)的物理世界。2020年8月馬斯克發(fā)布推特稱(chēng)特斯拉正在重構(gòu)自動(dòng)駕駛底層算法，2021年7月特斯拉正式推送FSDBetaV9.0，通過(guò)重寫(xiě)感知算法讓特斯拉只要用純視覺(jué)就可以實(shí)現(xiàn)城市級(jí)別的完全自動(dòng)駕駛；2022年11月特斯拉開(kāi)始推送FSDBetaV11版本，進(jìn)一步提升占用網(wǎng)絡(luò)算法，在近距離障礙物召回和惡劣天氣條件下的精度，Transformer空間分辨率提高了4倍。15/31（1）條件一：具備相當(dāng)數(shù)量的里程數(shù)據(jù)，因而自動(dòng)標(biāo)注+仿真平臺(tái)環(huán)節(jié)將尤為重要Transformer大模型量變引起質(zhì)變需要1億公里的里程數(shù)據(jù)。相比于CNN小模型來(lái)說(shuō)，Transformer需要更大量的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型。根據(jù)毫末智行CEO顧濰顥在毫末AIDAY上表示，訓(xùn)練出一個(gè)能輸出高精度和準(zhǔn)確度的自動(dòng)駕駛大模型，自動(dòng)駕駛測(cè)試?yán)锍虜?shù)據(jù)需至少達(dá)到1億公里。同時(shí)，訓(xùn)練Transformer大模型相比于CNN小模型來(lái)說(shuō)所要求的數(shù)據(jù)顆粒度不同（如傳感器配置、精度不同），因此在小模型時(shí)代所積累的數(shù)據(jù)存在部分無(wú)法用于大模型的訓(xùn)練。對(duì)于自動(dòng)駕駛廠(chǎng)商而言，所積累的數(shù)據(jù)量、對(duì)數(shù)據(jù)的處理極大的影響自動(dòng)駕駛模型的迭代速度。自動(dòng)駕駛訓(xùn)練所需要的真實(shí)數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括采集車(chē)數(shù)據(jù)和眾包數(shù)據(jù)。其中，傳感器采集得到的raw-data需進(jìn)行標(biāo)注后才可用于算法模型訓(xùn)練，自動(dòng)標(biāo)注工具可大幅提升數(shù)據(jù)處理速度。國(guó)內(nèi)廠(chǎng)商中小鵬、毫末智行等亦相繼推出自動(dòng)標(biāo)注工具，在降低人工成本的同時(shí)，效率得到顯著提升。根據(jù)小鵬科技日資料，小鵬推出的全自動(dòng)標(biāo)注系統(tǒng)將效率提升近45,000倍，以前2,000人年的標(biāo)注量，現(xiàn)在16.7天可以完成。毫末智行在AIDay中表示毫末基于視覺(jué)自監(jiān)督大模型，實(shí)現(xiàn)4DClip的100%自動(dòng)標(biāo)注，原先依靠的人工標(biāo)注成本則降低98%。除了真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)外，仿真場(chǎng)景是彌補(bǔ)訓(xùn)練大模型數(shù)據(jù)不足問(wèn)題的重要解決方式。目前仿真場(chǎng)景主要由游戲引擎生成，基于基礎(chǔ)的現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)保證仿真場(chǎng)景與真實(shí)場(chǎng)景之間的相似度，并依靠交通要素間的重新組合提高泛化能力。英偉達(dá)自動(dòng)駕駛仿真平臺(tái)DRIVESim通過(guò)Replicator合成數(shù)據(jù)工具來(lái)縮小仿真數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)之間差異并提高場(chǎng)景泛化能力。16/31生成式AI有望推動(dòng)仿真場(chǎng)景大幅提升泛化能力，幫助主機(jī)廠(chǎng)提升仿真場(chǎng)景數(shù)據(jù)的應(yīng)用比例，從而提高自動(dòng)駕駛模型的迭代速度、縮短開(kāi)發(fā)周期。生成式AI有望在針對(duì)真實(shí)場(chǎng)景中的cornercase進(jìn)行場(chǎng)景泛化的過(guò)程中取代人工，可以迅速泛化出大量的、與真實(shí)世界高擬合度的虛擬場(chǎng)景，進(jìn)而提高自動(dòng)駕駛模型的迭代速度。施自動(dòng)駕駛Transformer大模型應(yīng)用對(duì)算力的需求來(lái)自于兩個(gè)方面，分別是云端算力和車(chē)端算力。超算中心是自動(dòng)駕駛整車(chē)廠(chǎng)重要的基礎(chǔ)設(shè)施。超算中心初始投入高，小鵬自動(dòng)駕駛基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)國(guó)內(nèi)領(lǐng)先。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，主機(jī)廠(chǎng)及一級(jí)供應(yīng)商對(duì)搭建人工智能計(jì)算中心的預(yù)算普遍超過(guò)1億人民幣，超過(guò)2億人民幣投入的主機(jī)廠(chǎng)占比超過(guò)20%；從超算中心的部署周期來(lái)看，通常需要3個(gè)月左右的時(shí)間。小鵬是國(guó)內(nèi)最先布局超算中心的整車(chē)廠(chǎng)。2022年8月小鵬汽車(chē)成立自動(dòng)駕駛AI智算中心“扶搖”，由小鵬和阿里聯(lián)合出資打造。據(jù)小鵬汽車(chē)CEO何小鵬介紹，該中心具備60億億次浮點(diǎn)運(yùn)算能力（60000TFLOPs），可將自動(dòng)駕駛算法的模型訓(xùn)練時(shí)間提速170倍，并且未來(lái)還具備10~100倍的算力提升空間。17/31（1）芯片自動(dòng)駕駛芯片作為計(jì)算的載體，是自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)的重要硬件支撐。在智能汽車(chē)快速發(fā)展帶動(dòng)下，汽車(chē)芯片結(jié)構(gòu)由MCU進(jìn)化至SoC。SoC是系統(tǒng)級(jí)別芯片，在MCU基礎(chǔ)上增加了音頻處理DSP、圖像處理GPU、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器NPU等計(jì)算單元，常用于ADAS、座艙IVI、域控制等功能復(fù)雜的領(lǐng)域。目前市場(chǎng)中主要有三種自動(dòng)駕駛芯片SoC架構(gòu)方案，從發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，定制批量生產(chǎn)的低功耗、低成本的專(zhuān)用自動(dòng)駕駛AI芯片（ASIC）將逐漸取代高功耗的GPU，CPU+ASIC方案有望成為未來(lái)主流架構(gòu)。18/31隨著自動(dòng)駕駛等級(jí)提升，多傳感器融合，感知數(shù)據(jù)處理量增加，同時(shí)上層軟件性能持續(xù)迭代，應(yīng)用功能不斷豐富，汽車(chē)對(duì)算力的需求大幅提升，推動(dòng)大算力芯片快速發(fā)展。大算力芯片產(chǎn)品陸續(xù)出現(xiàn)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈。英偉達(dá)OrinX系統(tǒng)級(jí)芯片算力設(shè)計(jì)為254TOPS；Mobileye發(fā)布面向L4/L5級(jí)自動(dòng)駕駛芯片EyeQUltra，最高算力可達(dá)176TOPS；地平線(xiàn)發(fā)布的最新征程5芯片算力達(dá)128TOPS。當(dāng)高算力不再稀缺，算力已不再成為決定芯片能力的唯一標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于車(chē)企來(lái)說(shuō)，選用何種芯片，還需要綜合考慮技術(shù)的穩(wěn)定程度、易用程度、安全程度等。隨著自動(dòng)駕駛量產(chǎn)邁入深水區(qū)，L2+智能輔助駕駛成為標(biāo)配，從泊車(chē)、座艙域控到更高集成度的行泊一體、艙泊一體域控，智能駕駛域控制器市場(chǎng)迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)。國(guó)產(chǎn)芯片憑借低功耗、低成本、性能穩(wěn)定、量產(chǎn)快等特點(diǎn)，在智能駕駛域控制器領(lǐng)域的市場(chǎng)份額快速提升。據(jù)高工智能汽車(chē)統(tǒng)計(jì)，2022年前三季度，以地平線(xiàn)、大華股份為代表的國(guó)產(chǎn)芯片廠(chǎng)商進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)乘用車(chē)前裝標(biāo)配智能駕駛域控制器芯片份額CR5。（2）傳感器傳感器是自動(dòng)駕駛感知層的核心硬件，主要利用車(chē)載攝像頭、激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等對(duì)車(chē)輛周邊的環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)感知，獲取周?chē)矬w的精確距離及輪廓信息。從技術(shù)發(fā)展路徑來(lái)看，自動(dòng)駕駛主要分為視覺(jué)派和雷達(dá)派兩大路線(xiàn)。視覺(jué)派以攝像頭為主，輔以毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等傳感器，總體成本較低，以特斯拉為典型代表。但由于攝像頭對(duì)物體及其距離的識(shí)別高度依賴(lài)深度學(xué)習(xí)算法，因此視覺(jué)方案對(duì)算法的要求極高，需要龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)持續(xù)支持算法改進(jìn)。19/31雷達(dá)派以激光雷達(dá)為核心，并配合攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等傳感器，以強(qiáng)感知和低算法為特點(diǎn)，典型代表是Waymo。早期激光雷達(dá)成本較高，動(dòng)輒上萬(wàn)美元的價(jià)格在一定程度上制約了方案推廣，近年來(lái)在技術(shù)發(fā)展、量產(chǎn)規(guī)模提升、國(guó)產(chǎn)供應(yīng)鏈切入等多種因素驅(qū)動(dòng)下，目前整體價(jià)格已有所下降，越來(lái)越多的終端車(chē)廠(chǎng)導(dǎo)入激光雷達(dá)解決方案。隨著高級(jí)別自動(dòng)駕駛滲透率不斷提升，視覺(jué)路線(xiàn)和雷達(dá)路線(xiàn)的單車(chē)搭載傳感器數(shù)量均較以往大幅增長(zhǎng)，其中L3傳感器數(shù)量將達(dá)到17-34顆，比L1增加一倍以上，傳感器需求有望持續(xù)擴(kuò)大。（3）線(xiàn)控底盤(pán)傳統(tǒng)汽車(chē)底盤(pán)主要由傳動(dòng)系、行駛系、轉(zhuǎn)向系和制動(dòng)系四部分組成，這四部分相互連通、相輔相成。而線(xiàn)控底盤(pán)就是對(duì)汽車(chē)底盤(pán)信號(hào)的傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行線(xiàn)控改造，以電信號(hào)傳導(dǎo)替代機(jī)械信號(hào)傳導(dǎo)，從而使其更加適用于自動(dòng)駕駛車(chē)輛。具體來(lái)說(shuō)，就是將駕駛員的操作命令傳輸給電子控制器，再由電子控制器將信號(hào)傳輸給相應(yīng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)，最終由執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成汽車(chē)轉(zhuǎn)向、制動(dòng)、驅(qū)動(dòng)等各項(xiàng)功能。在這一過(guò)程中，線(xiàn)控結(jié)構(gòu)替代了方向盤(pán)、剎車(chē)踏板與底盤(pán)之間的機(jī)械連接，將人力直接控制的整體式機(jī)械系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)椴僮鞫撕驮O(shè)備端兩個(gè)相互獨(dú)立的部分，實(shí)現(xiàn)多來(lái)源電信號(hào)操作，使得線(xiàn)控底盤(pán)具備高精度、高安全性、高響應(yīng)速度等優(yōu)勢(shì)?？梢哉f(shuō)，線(xiàn)控底盤(pán)是智能汽車(chē)實(shí)現(xiàn)L3及以上高階自動(dòng)駕駛的必要條件。（4）高精度地圖高精度地圖是面向自動(dòng)駕駛汽車(chē)的一種地圖數(shù)據(jù)范式，絕對(duì)位置精度接近1米，相對(duì)位置精度在厘米級(jí)別，能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確、全面地表達(dá)道路特征。高精地圖信息包括道路信息、規(guī)則信息、實(shí)時(shí)信息三部分，其中道路信息由車(chē)道模型、道路部件和道路屬性構(gòu)成，為自動(dòng)駕駛汽車(chē)提供決策基礎(chǔ)；規(guī)則信息和實(shí)時(shí)信息則疊加于道路信息之上，獲取駕駛行為限制和車(chē)聯(lián)網(wǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)，幫助車(chē)輛預(yù)判和調(diào)整操作策略。受?chē)?guó)內(nèi)地圖測(cè)繪政策限制，并非所有廠(chǎng)商都有資質(zhì)能進(jìn)行高精地圖數(shù)據(jù)采集，測(cè)繪資格成為高精地圖產(chǎn)業(yè)的重要壁壘。目前，擁有“導(dǎo)航電子地圖制作（甲級(jí)）資質(zhì)”的單位僅有二十余家，均為國(guó)內(nèi)企事業(yè)單位，外國(guó)圖商被完全排除在外。自身不具備資質(zhì)的企業(yè)只能通過(guò)投資、合作等方式間接使用該測(cè)繪資質(zhì)，例如吉利、東風(fēng)等汽車(chē)廠(chǎng)商。由于高精地圖關(guān)系到自動(dòng)駕駛安全，一般來(lái)說(shuō)，高精地圖供應(yīng)商一旦與整車(chē)廠(chǎng)形成封閉供應(yīng)鏈，短時(shí)間內(nèi)很難更換。除政策限制外，高精地圖數(shù)據(jù)的采集和維護(hù)需要大量固定成本投入，使得行業(yè)進(jìn)入壁壘較高，市場(chǎng)內(nèi)呈現(xiàn)壟斷格局態(tài)勢(shì)。（5）V2X20/31車(chē)聯(lián)網(wǎng)（V2X）的概念源于物聯(lián)網(wǎng)，即車(chē)輛物聯(lián)網(wǎng)，是以行駛中的車(chē)輛為信息感知對(duì)象，借助新一代信息通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車(chē)與車(chē)、車(chē)與人、車(chē)與路、車(chē)與服務(wù)平臺(tái)等之間的網(wǎng)絡(luò)連接。V2X不是單純的聯(lián)網(wǎng)技術(shù)或智能產(chǎn)品應(yīng)用，而是融合了網(wǎng)聯(lián)化、智能化和服務(wù)新業(yè)態(tài)，具備跨界特征。V2X主要有DSRC和C-V2X兩個(gè)實(shí)現(xiàn)路線(xiàn)。DSRC由IEEE提出，發(fā)展自上世紀(jì)末，由歐美主導(dǎo)，經(jīng)過(guò)二十多年發(fā)展，技術(shù)已相對(duì)成熟；C-V2X由3GPP提出，由中國(guó)主導(dǎo)，包括LTE-V2X和5GNR-V2X兩種。目前，DSRC路線(xiàn)已基本被淘汰，C-V2X逐漸成為車(chē)聯(lián)網(wǎng)主流技術(shù)。C-V2X技術(shù)基于蜂窩網(wǎng)通信技術(shù)演進(jìn)形成，通過(guò)直連通信和蜂窩通信兩種通信接口，相互配合，彼此支撐，形成有效冗余，支持各類(lèi)車(chē)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。此外，C-V2X還具備未來(lái)可支持高級(jí)別自動(dòng)駕駛的演進(jìn)路線(xiàn)優(yōu)勢(shì)，即5G-V2X。目前，我國(guó)已經(jīng)明確選擇C-V2X技術(shù)路線(xiàn)作為車(chē)聯(lián)網(wǎng)的直連通信技術(shù)。隨著政策的密集出臺(tái)和大力扶持，V2X產(chǎn)業(yè)環(huán)境逐漸成型，并在多場(chǎng)景得以應(yīng)用。地平線(xiàn)是行業(yè)領(lǐng)先的高效能智能駕駛計(jì)算方案提供商。地平線(xiàn)成立于2015年，是行業(yè)領(lǐng)先的高效能智能駕駛計(jì)算方案提供商。作為推動(dòng)智能駕駛在中國(guó)乘用車(chē)領(lǐng)域商業(yè)化應(yīng)用的先行者，地平線(xiàn)致力于通過(guò)軟硬結(jié)合的前瞻性技術(shù)理念，研發(fā)極致效能的硬件計(jì)算平臺(tái)以及開(kāi)放易用的軟件開(kāi)發(fā)工具，為智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)變革提供核心技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和開(kāi)放繁榮的軟件開(kāi)發(fā)生態(tài)，為用戶(hù)帶來(lái)無(wú)與倫比的智能駕駛體驗(yàn)。依托領(lǐng)先智能計(jì)算架構(gòu)技術(shù)，打造底層開(kāi)放平臺(tái)。地平線(xiàn)是國(guó)內(nèi)率先實(shí)現(xiàn)大規(guī)模前裝量產(chǎn)的車(chē)載智能芯片公司，領(lǐng)跑ADAS一體機(jī)、智能座艙、智能駕駛（行泊一體）域控制器等細(xì)分市場(chǎng)。地平線(xiàn)通過(guò)在車(chē)載智能芯片與智能駕駛算法領(lǐng)域的前瞻探索與量產(chǎn)積累，現(xiàn)已構(gòu)建起支撐全場(chǎng)景整車(chē)智能規(guī)模化落地的強(qiáng)勁實(shí)力，能夠面向產(chǎn)業(yè)提供包含高性能汽車(chē)智能芯片、硬件參考設(shè)計(jì)、軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)、參考算法與示例等在內(nèi)的完整芯片解決方案。21/31軟硬結(jié)合，極致效能，打造核心技術(shù)壁壘。軟硬結(jié)合的本質(zhì)是軟硬件計(jì)算架構(gòu)的深度結(jié)合。在大算力基礎(chǔ)上，地平線(xiàn)憑借在軟件協(xié)同優(yōu)化方面的深厚積淀與持續(xù)探索，用算法定義芯片，并將芯片性能發(fā)揮到極致，大幅提升計(jì)算效率和計(jì)算靈活性。規(guī)?；把b量產(chǎn)，領(lǐng)跑行業(yè)商業(yè)化落地。地平線(xiàn)征程芯片累計(jì)出貨量已突破200萬(wàn)片，與超過(guò)20家車(chē)企簽下超過(guò)70款車(chē)型的前裝量產(chǎn)定點(diǎn)項(xiàng)目。2022年9月，地平線(xiàn)征程5芯片的全球首發(fā)量產(chǎn)車(chē)型“理想L8”上市，正式開(kāi)啟國(guó)產(chǎn)大算力芯片量產(chǎn)元年。同年，地平線(xiàn)先后與大眾汽車(chē)集團(tuán)達(dá)成深度戰(zhàn)略合作，與東風(fēng)日產(chǎn)啟辰達(dá)成量產(chǎn)合作，意味著中國(guó)車(chē)載智能芯片企業(yè)已經(jīng)走向國(guó)際市場(chǎng)。構(gòu)建開(kāi)放生態(tài)，助力汽車(chē)智能化發(fā)展。地平線(xiàn)定位于Tier2，采用開(kāi)放的合作模式，向行業(yè)合作伙伴提供底層芯片和芯片開(kāi)發(fā)軟件平臺(tái)，幫助合作伙伴快速建立具有競(jìng)爭(zhēng)力的自動(dòng)駕駛軟硬件系統(tǒng)。同時(shí)，地平線(xiàn)打造了開(kāi)源的實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)TogetherOS，并嘗試向部分有能力的整車(chē)廠(chǎng)開(kāi)放BPUIP授權(quán)，提供軟件工具包、芯片參考設(shè)計(jì)和技術(shù)支持，助力部分車(chē)企開(kāi)發(fā)自研芯片，提升差異化競(jìng)爭(zhēng)能力，加快創(chuàng)新研22/31蘑菇車(chē)聯(lián)成立于2017年，是自動(dòng)駕駛?cè)珬＜夹g(shù)與運(yùn)營(yíng)服務(wù)提供商?；趯?duì)政策的理解，對(duì)資本市場(chǎng)變化以及自動(dòng)駕駛行業(yè)特性和商業(yè)化落地規(guī)律的把握，蘑菇車(chē)聯(lián)采取“單車(chē)智能+車(chē)路協(xié)同”技術(shù)路線(xiàn)，以系統(tǒng)性思維打造了“車(chē)路云一體化”自動(dòng)駕駛方案，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與數(shù)據(jù)閉環(huán)，在自動(dòng)駕駛行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中形成先率先提出并實(shí)踐“車(chē)路云一體化”方案，引領(lǐng)技術(shù)創(chuàng)新。蘑菇車(chē)聯(lián)應(yīng)用融合感知、融合決策控制、高精地圖、AI、仿真系統(tǒng)、云+邊緣計(jì)算、實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)，將自動(dòng)駕駛+車(chē)路協(xié)同+AI云平臺(tái)三大板塊深度融合，打破單車(chē)智能感知瓶頸，大幅提升L4級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)規(guī)模化應(yīng)用的安全性，以滿(mǎn)足不同場(chǎng)景、不同車(chē)型的需求，成為實(shí)現(xiàn)L4級(jí)自動(dòng)駕駛規(guī)模落地的基礎(chǔ)。同時(shí)，全棧自研也保證了公司在該領(lǐng)域的技術(shù)自主可控和持續(xù)迭代，并以規(guī)模化效率和成本優(yōu)勢(shì)，為商業(yè)化落地應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。23/31“行業(yè)黑馬”自動(dòng)駕駛規(guī)?；虡I(yè)化落地，成就“行業(yè)黑馬”。當(dāng)自動(dòng)駕駛商業(yè)化落地成為主旋律，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)也轉(zhuǎn)移于此。蘑菇車(chē)聯(lián)充分考慮市場(chǎng)需求、應(yīng)用成本、落地阻力等因素，遵循商業(yè)化落地的底層邏輯，選擇從簡(jiǎn)單到復(fù)雜、從高毛利到常規(guī)場(chǎng)景的發(fā)展思路，覆蓋車(chē)輛類(lèi)型從特種車(chē)輛、商用車(chē)到公共服務(wù)乘用車(chē)，最后延伸至私家車(chē)。具體而言，短中長(zhǎng)期盈利模型可以概括為三階段：車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)服務(wù)、自動(dòng)駕駛車(chē)輛運(yùn)營(yíng)、自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)服務(wù)?；谶@一發(fā)展戰(zhàn)略，蘑菇車(chē)聯(lián)陸續(xù)落地開(kāi)放式5G商用智慧交通車(chē)路協(xié)同項(xiàng)目、衡陽(yáng)城市級(jí)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目、云南大理車(chē)路協(xié)同自動(dòng)駕駛智慧景區(qū)項(xiàng)目等10余個(gè)城市級(jí)項(xiàng)目，累計(jì)訂單金額超過(guò)100億元。其中，衡陽(yáng)項(xiàng)目是典型代表。2021年，蘑菇車(chē)聯(lián)與湖南省衡陽(yáng)市政府達(dá)成“車(chē)路云一體化”戰(zhàn)略合作，集合城市交通新基建、自動(dòng)駕駛運(yùn)營(yíng)服務(wù)和城市智慧交通大腦，建成國(guó)內(nèi)首個(gè)城市級(jí)自動(dòng)駕駛落地項(xiàng)目。一系列落地建設(shè)經(jīng)驗(yàn)和規(guī)模，積累了大量數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)，反哺技術(shù)研發(fā)和城市數(shù)字化建設(shè)，助力更多項(xiàng)目升級(jí)迭代，形成商業(yè)化落地閉環(huán)。同時(shí)，這些積累也賦予蘑菇車(chē)聯(lián)從2G，到2B，再到2C的能力和成長(zhǎng)空間，為其在自動(dòng)駕駛未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出奠定基礎(chǔ)。24/31（1）輕舟智航是全球前沿的自動(dòng)駕駛通用解決方案提供商，打造“自動(dòng)駕駛超級(jí)工廠(chǎng)”輕舟智航成立于2019年，是全球前沿的自動(dòng)駕駛通用解決方案提供商。輕舟智航擁有輕、快、高效的自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)，通過(guò)多年實(shí)踐積累了全棧自研的核心技術(shù)體系，打造“自動(dòng)駕駛超級(jí)工廠(chǎng)”底層研發(fā)系統(tǒng)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+效率提升為內(nèi)核，以系統(tǒng)性運(yùn)作、流水線(xiàn)開(kāi)發(fā)為特點(diǎn)，以此增強(qiáng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的擴(kuò)展性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的快速迭代與高效落地。輕舟智航采取“雙擎”發(fā)展戰(zhàn)略。“雙擎”即技術(shù)應(yīng)用深度和廣度，也是自動(dòng)駕駛落地的兩大核心能力。一方面，以公開(kāi)道路L4級(jí)別自動(dòng)駕駛能力為“動(dòng)力引擎”，不斷探索更多落地場(chǎng)景，驅(qū)動(dòng)城市交通出行效率提升；另一方面，以自動(dòng)駕駛前裝量產(chǎn)規(guī)?；涞貫椤皠?chuàng)新引擎”，借助更多裝機(jī)量實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和技術(shù)的多元產(chǎn)品矩陣，滿(mǎn)足市場(chǎng)需求。在L4級(jí)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，輕舟智航以智慧城市場(chǎng)景需求為導(dǎo)向，推出龍舟系列自動(dòng)駕駛車(chē)及解決方案，應(yīng)用于網(wǎng)約車(chē)、公交車(chē)及接駁車(chē)等場(chǎng)景。前裝量產(chǎn)方面，推出高階輔助25/31駕駛方案“輕舟乘風(fēng)”,可全國(guó)產(chǎn)配置，既可配置“一顆激光雷達(dá)”，也可純視覺(jué)配置，以極致務(wù)實(shí)方案達(dá)到高性?xún)r(jià)比，并基于一套技術(shù)棧，滿(mǎn)足多變車(chē)型和多類(lèi)場(chǎng)景需求。差異化技術(shù)路線(xiàn)，打造獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)方面，輕舟智航擁有海量L4級(jí)傳感器數(shù)據(jù)和駕駛行為數(shù)據(jù)，有效提高前裝量產(chǎn)能力上限；同時(shí)利用L4工具鏈優(yōu)勢(shì)，加速前裝量產(chǎn)能力迭代。感知方面，超融合感知方案擁有領(lǐng)先的多傳感器時(shí)序穿插融合技術(shù)，可極大提高感知精度和魯棒性；PNC方面，基于獨(dú)創(chuàng)的時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃技術(shù)，打造高質(zhì)量PNC方案，可靈活計(jì)算路徑和速度，讓車(chē)輛行車(chē)更聰明、效率更高效、體驗(yàn)更舒適。構(gòu)筑商業(yè)化壁壘，推動(dòng)自動(dòng)駕駛廣泛落地。以Robobus作為落地場(chǎng)景的起點(diǎn)，通過(guò)小商業(yè)閉環(huán)積累大量數(shù)據(jù)，推動(dòng)更大商業(yè)閉環(huán)的實(shí)現(xiàn)。并在Robobus領(lǐng)域開(kāi)創(chuàng)新品類(lèi)，聯(lián)結(jié)居民區(qū)、交通樞紐和商業(yè)中心，利用“軌道交通+微循環(huán)”的高效模式，滿(mǎn)足居民“最后三公里”的出行需求。同時(shí)，在Robotaxi領(lǐng)域不斷進(jìn)行技術(shù)測(cè)試和產(chǎn)品打磨，推動(dòng)自動(dòng)駕駛廣泛落地。知行科技成立于2016年，是一家專(zhuān)注于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域前裝系統(tǒng)解決方案的人工智能高科技公司。經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，知行科技在多傳感器數(shù)據(jù)融合、決策規(guī)劃、車(chē)輛動(dòng)態(tài)控制等自動(dòng)駕駛核心領(lǐng)域擁有核心算法，并擁有軟硬件開(kāi)發(fā)及整車(chē)系統(tǒng)集成驗(yàn)證能力，是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的具有全棧自動(dòng)駕駛研發(fā)能力的公司。知行科技深度布局域控制器和智能攝像頭兩條產(chǎn)品線(xiàn)，完整覆蓋L2及L2+市場(chǎng)需求。域控制器產(chǎn)品包括三個(gè)系列，其中iDCMid和iDCHigh是當(dāng)前面向乘用車(chē)量產(chǎn)主推的產(chǎn)品系列，iDCMid已經(jīng)獲得多家車(chē)企定點(diǎn)，并進(jìn)入量產(chǎn)階段，iDCHigh預(yù)計(jì)在2024年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。智能攝像頭產(chǎn)品主要面向ADAS市場(chǎng)，提供更具性?xún)r(jià)比的方案，iFC產(chǎn)品已歷經(jīng)三次迭代。通過(guò)全面布局，知行科技已經(jīng)實(shí)現(xiàn)高階智能駕駛的全場(chǎng)景方案覆蓋。在行車(chē)場(chǎng)景，知行科技已經(jīng)覆蓋了L2ADAS、高速NOA、城市NOA等功能，泊車(chē)場(chǎng)景也已經(jīng)覆蓋自主泊車(chē)、記憶泊車(chē)、代客泊車(chē)等功能。26/31行泊一體，搶占主流乘用車(chē)市場(chǎng)。知行科技定位Tier1，在行泊一體架構(gòu)的發(fā)展趨勢(shì)下，提供性能更強(qiáng)、價(jià)格更優(yōu)的域控產(chǎn)品。其自研的行泊一體域控制器iDCMid，基于一顆TDA4芯片開(kāi)發(fā)，采用5V4R的感知硬件配置，可實(shí)現(xiàn)NOA（導(dǎo)航輔助駕駛）、360全景影像、HPA（記憶泊車(chē)）等功能，兼具性能、成本和工程落地的考量，憑借性能和成本優(yōu)勢(shì)，主攻主流乘用車(chē)市場(chǎng)。全棧自研，打造卓越核心技術(shù)。知行科技的域控制器實(shí)現(xiàn)了全棧自研，它不依賴(lài)于任何特定的硬件平臺(tái)，上層功能可以100%移植到全新硬件平臺(tái)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，知行科技專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)了一套靈活可靠的軟件中間件，它支持實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)RTOS（包含核間通信HLOS（如Linux這種開(kāi)源的操作系統(tǒng)同時(shí)還可實(shí)現(xiàn)在大型的SOC中，多個(gè)核之間的可靠多核通訊。需求導(dǎo)向，規(guī)模化量產(chǎn)有序推進(jìn)。知行科技以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向，通過(guò)輕量級(jí)方案（iDCMid）切入市場(chǎng)，再借助中低端車(chē)型走量，同時(shí)開(kāi)發(fā)大算力方案（iDCHigh），向高端車(chē)型延伸，逐漸步入高階自動(dòng)駕駛。目前域控制器iDCMid已經(jīng)正式量產(chǎn)下線(xiàn)，成為目前行業(yè)內(nèi)少數(shù)已經(jīng)量產(chǎn)的域控產(chǎn)品。未來(lái)，知行科技將加快全場(chǎng)景智能駕駛的全面落地，在提高市場(chǎng)占有率的同時(shí)，進(jìn)一步強(qiáng)化算法與平臺(tái)能力，深化數(shù)據(jù)閉環(huán)，探索更多商業(yè)可能性。德賽西威是國(guó)內(nèi)汽車(chē)智能化領(lǐng)域的頭部Tier1，深度綁定英偉達(dá)這一高算力芯片供應(yīng)商資源，隨著高階自動(dòng)駕駛落地對(duì)主芯片算力需求的提升，將進(jìn)一步夯實(shí)其在自動(dòng)駕駛域控制器領(lǐng)域的核心地位。公司2016年開(kāi)始前瞻性布局自動(dòng)駕駛領(lǐng)域業(yè)務(wù)，2022年實(shí)現(xiàn)25.7億元營(yíng)收，同比增長(zhǎng)達(dá)83.07%，營(yíng)收占比17.22%。目前公司已量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛域控制器包括IPU01至IPU04。其中，IPU01和IPU02主打高性?xún)r(jià)比方案，主要搭載于中低端車(chē)型，實(shí)現(xiàn)L1和L2級(jí)別的駕駛輔助功能。根據(jù)公司官方公眾號(hào)，公司基于英偉達(dá)Xavier/Orin開(kāi)發(fā)的IPU03和IPU04域控制器主打高算力、高性能，能夠滿(mǎn)足L2+的高階自動(dòng)駕駛需求，并且已經(jīng)分別獲得小鵬、理想等頭部主機(jī)廠(chǎng)的量產(chǎn)支持，未來(lái)隨著L2+智能車(chē)放量自動(dòng)駕駛域控制器有望為公司持續(xù)貢獻(xiàn)業(yè)績(jī)?cè)隽俊＝?jīng)緯恒潤(rùn)是國(guó)內(nèi)唯一覆蓋L4以下全域自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的智能駕駛龍頭。公司智能駕駛產(chǎn)品覆蓋L4級(jí)及以下自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，覆蓋智能泊車(chē)、智能行車(chē)、安全預(yù)警三大領(lǐng)域。其中，公司ADAS系列產(chǎn)品前四代基27/31本覆蓋L2及以下所有自動(dòng)駕駛場(chǎng)景（自適應(yīng)巡航、交通擁堵輔助、自動(dòng)緊急制動(dòng)等ADCU域控制器開(kāi)始覆蓋部分L2+/L3級(jí)自動(dòng)駕駛場(chǎng)景（高速自動(dòng)駕駛、交通擁堵自動(dòng)駕駛等），HPC則可涵蓋L4級(jí)自動(dòng)駕駛場(chǎng)景（自主代客泊車(chē)等目前僅應(yīng)用于港口、園區(qū)等封閉式場(chǎng)景。除此之外，公司具備提供自動(dòng)駕駛仿真測(cè)試服務(wù)，根據(jù)公司招股說(shuō)明書(shū)，公司開(kāi)發(fā)了深度覆蓋測(cè)試需求的場(chǎng)景庫(kù)，包括法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)場(chǎng)景、功能覆蓋場(chǎng)景、經(jīng)驗(yàn)測(cè)試場(chǎng)景、事故和測(cè)試問(wèn)題的極端測(cè)試場(chǎng)景等各類(lèi)場(chǎng)景超過(guò)3萬(wàn)條，可以有效滿(mǎn)足智能駕駛測(cè)試對(duì)不同路況場(chǎng)景的需要。寒武紀(jì)是國(guó)內(nèi)AI芯片龍頭，2021年成立子公司行歌科技正式進(jìn)軍車(chē)載芯片領(lǐng)域。隨著自動(dòng)駕駛從小模型向大模型迭代，對(duì)車(chē)端推理和云端訓(xùn)練算力需求均大幅提升，公司將充分受益于這一行業(yè)趨勢(shì)。根據(jù)寒武紀(jì)董事長(zhǎng)陳天石博士在2022世界人工智能大會(huì)上的演講，寒武紀(jì)行歌產(chǎn)品布局將覆蓋L2+~L4全系列芯片組合，覆蓋不同檔位算力需求的計(jì)算平臺(tái)。其中，SD5223是面向L2+自動(dòng)駕駛市場(chǎng)的產(chǎn)品，最大算力超過(guò)16TOPS，單顆SOC可以實(shí)現(xiàn)行泊一體的功能，適配8MIFC/5V5R/10V5R等多產(chǎn)品形態(tài)。SD5226針對(duì)L4市場(chǎng)、支持車(chē)端訓(xùn)練產(chǎn)品，采用7nm制程，AI算力超過(guò)400TOPS，CPU最大算力超過(guò)300K+DMIPs。同時(shí)，行歌科技的自動(dòng)駕駛芯片可以與寒武紀(jì)的云端訓(xùn)練產(chǎn)品形成協(xié)同。2022年公司云端產(chǎn)品線(xiàn)發(fā)展迅速，思元290、思元370等產(chǎn)品在包括阿里云在內(nèi)的多家頭部企業(yè)的成功實(shí)現(xiàn)規(guī)模化銷(xiāo)售，并且，公司新一代云端訓(xùn)練芯片思元590正快速迭代，浮點(diǎn)運(yùn)算能力較上一代290產(chǎn)品有較大提升。寒武紀(jì)高性能AI訓(xùn)練芯片負(fù)責(zé)處理車(chē)端收集的海量數(shù)據(jù)并進(jìn)行復(fù)雜模型訓(xùn)練，再通過(guò)OTA推送到車(chē)端，通過(guò)車(chē)云協(xié)同，能夠?qū)④?chē)端的數(shù)據(jù)快速回傳，實(shí)現(xiàn)AI模型的快速迭代升級(jí)。28/31自動(dòng)駕駛下半場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)將進(jìn)入加速期，商業(yè)化落地將成為競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵目前，自動(dòng)駕駛企業(yè)兼顧算法優(yōu)化和量產(chǎn)落地，在技術(shù)研發(fā)同時(shí)，通過(guò)技術(shù)應(yīng)用降維實(shí)現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)，打通商業(yè)化落地路徑，構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)，推動(dòng)自動(dòng)駕駛加速落地。當(dāng)自動(dòng)駕駛下半場(chǎng)來(lái)臨，商