第二章 自動駕駛產業地圖

第一節 產業發展環境

一、全球新能源汽車產業保持高速增長

新能源汽車作為目前最有利于實現自動駕駛的平臺正在快速發展，并逐步成為影響汽車產業發展的新興勢力。2018年全球新能源汽車銷量達到201萬輛，實現41.5%的增長。中國新能源汽車銷量增速遠高于世界平均水平，達到61.6%。2018年，中國新能源汽車銷量達到125.6萬輛，占全球新能源汽車總銷量的62%，中國已成為全球最大的新能源汽車市場。從市場增速看，我國新能源汽車市場已從初創期過渡到成長期，市場需求將進一步上升，產業進一步繁榮。2013—2018年中國新能源汽車銷量及增速如圖2-1所示。

二、各國加速布局規劃自動駕駛產業

從全球范圍來看，美國、歐洲和日本等國家及地區的自動駕駛汽車起步較早，各國政府采取出臺相應戰略規劃及政策、制定標準及法律法規以及建設示范區等措施，推動自動駕駛及智能網聯汽車的發展，加快產業化進程。在我國，為推進中國汽車產業的轉型升級，國家和各地方政府也已出臺多項政策和規劃。利好政策和相關標準的落地將加速智能網聯汽車產業的發展，推動中國自動駕駛實現標準化和自主化。各國自動駕駛規則見表2-1。

三、商用車ADAS的需求增加將加速自動駕駛產業發展

相比于乘用車，商用車因其體積大、盲區多、制動工況惡劣、載人或載貨量大、長途駕駛人容易疲憊等多種原因成為重大交通事故高發主體，有著強烈的安全需求。安裝ADAS可以監測駕駛人狀態，提供預警功能，甚至進行有效干預，從而更好地保證行車安全，降低交通事故發生率。2017年3月，交通運輸部發布的《營運客車安全技術條件》中明確要求9m以上營運客車加裝具備LDW（車道偏離預警系統）、FCW（前向碰撞預警系統）等功能的ADAS產品。隨著國家相關政策的陸續出臺及技術的突破帶來成本的下降，過去商用車ADAS無人買單的窘境將得以改善，也使保險公司、車輛運營商等開始加大對商用車ADAS市場的關注，商用車ADAS市場有望迎來爆發式增長。

四、人工智能和5G為自動駕駛提供強大助推力

人工智能（AI）技術的快速發展，為汽車行業帶來新的驅動力，加速車輛的智能化進程，使得自動駕駛逐漸成為可能。而5G技術的突破更是為自動駕駛技術的發展提供了強大的助推力。AI包括算法、計算能力和數據三大要素，目前市面上算法多為深度學習算法，計算能力的實現依托于GPU（圖形處理器）、FPGA（現場可編程門陣列）等高性能計算芯片，數據則來源于具體應用場景下的海量信息。對于自動駕駛而言，AI被應用于感知和決策環節，深度學習算法的長足發展使得汽車愈加智能化，可以實現精準感知、推斷預測、高精定位、路徑規劃等行為。目前的4G網絡僅能滿足汽車共享狀態更新的要求，尚不足以應對汽車自動駕駛的海量信息輸送要求，而5G通信技術則可以滿足網聯自動駕駛汽車對高數據帶寬和低延遲的需求，5G網絡的普及將極大地推動自動駕駛的進程。

五、技術快速迭代發展，特定場景功能成為焦點

當前，國際各大整車企業都已經推出L2級輔助駕駛功能系統，有代表性的包括通用汽車Super Cruise、福特Co-Pliot360、特斯拉AutoPilot、沃爾沃Pilot Assist，寶馬Personal CoPilot、戴姆勒DRIVE PILOT、日產ProPILOT、本田AcuraWatch等，具備了超車、變道、自動跟車等各類功能，奧迪新A8也已經具備L3級自動駕駛功能，奧迪新A8也已經具備L3級自動駕駛功能，成為首個L3級無人駕駛量產車并已在歐洲上線相關功能。輔助駕駛相關技術的積累為未來完全無人駕駛的發展奠定了基礎。

與此同時，高等級智能網聯汽車技術也取得快速發展。Waymo已完成超過1000萬英里的自動駕駛道路測試和超過50億英里的模擬測試，目標是直接推出L4級自動駕駛系統，并在美國鳳凰城等地推出自動駕駛出行服務。通用汽車通過收購Cruise強化無人駕駛能力，面向汽車出行市場開發量產L4級無人駕駛汽車，并向美國交通部提交無人駕駛豁免申請。日本豐田汽車則開發e-Palette移動平臺并取消駕駛人座位，打通通勤、物流以及用餐、辦公等各類生活場景，并依托e-Palette打造未來出行生態，利用豐田提供的開放API接口，供應商可以開發相應的硬件和控制軟件，實現自有的智能駕駛功能。

特定場景無人駕駛方面，自主泊車系統（Autonomous Valet Parking，AVP）等具有場景相對簡單、運行范圍有限且集中、技術實現難度相對較低等特點，有望成為下一個量產熱點。2018年9月，戴姆勒和博世合作研發的自動代客泊車系統在中國首次亮相。法雷奧與思科也共同開發遠程自動泊車系統，駕駛人可在車庫入口下車，使用智能手機激活系統，車輛將自主完成泊車。此外，無人駕駛技術也已經在國外多個地區的園區、景區、港口、機場、環衛等特定場景下擁有了廣泛的應用。

第二節 產業鏈全景圖

廣義上看，自動駕駛產業并不是傳統的階級化鏈式產業鏈，而是需要車企、互聯網企業等各類企業間合作互通催生出的新型商業機會和組織形態。主要包括感知系統、決策系統、執行系統和通信系統。

一、感知系統

自動駕駛汽車的感知部分直接影響車輛的安全性和穩定性，感知系統包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、高精度地圖與定位等。不同的感知方式在環境、距離和功能方面具有不同的優勢，因此多傳感器融合可以確保獲得全局信息，并輔助計算機做出更準確的判斷規劃。

車載攝像頭的核心傳感器CMOS和圖像處理器DSP主要被國外企業壟斷，包括索尼、三星、德州儀器、Mobileye等。國內舜宇光學是車載鏡頭的龍頭企業，市場占有率全球第一；歐菲科技引入國內領先研發團隊，產業布局初見成效。

激光雷達被國外的生產商占領主要市場，Velodyne公司的包括16線、32線、64線以及128線激光雷達等產品、Quanegy公司的M8和S3兩款全固態激光雷達以及IBEO公司的4線和8線的機械旋轉式激光雷達等均處于領先地位。相對而言，國內有較為完整的產業鏈和光機電技術基礎，禾賽科技、速騰聚創、巨星科技等企業在激光雷達領域仍有較大機會。

毫米波雷達近年來也逐漸成為自動駕駛汽車中參與多傳感器信息融合的感知設備，市場目前基本被國外廠商占領，如博世、大陸、海拉、德爾福等企業在行業內擁有深厚的技術積累和實際經驗。而在國內，像行易道、蘇州豪米波、深圳安智杰、納雷科技、南京隼眼等毫米波雷達廠商，也在積極進行布局，力爭追趕國際水平。

高精度地圖與定位在自動駕駛中扮演著重要角色，無論是整車企業，還是零部件公司還是科技公司都普遍達成了共識，自動駕駛的地圖服務需要全行業各大參與者共同來推動向前發展。目前國外的主要市場被HERE、TomTom等公司占領，國內市場則以百度地圖、高德地圖、四維圖新等公司為主力。預計到2025年，全球智能網聯汽車傳感器市場規模將達548億美元。

二、決策系統

自動駕駛汽車的決策系統依據感知系統獲取的信息來進行決策判斷，包括計算平臺、操作系統、自動駕駛算法等。

車載計算平臺是自動駕駛汽車決策系統競爭的焦點，全球芯片制造商、汽車零部件供應商、整車企業及互聯網企業正展開積極布局。目前，國際先進企業均取得了一些實質性的技術進展，部分企業已經推出系列產品，并積極與整車企業開展合作。目前在芯片、ADAS、IP領域，英偉達、英特爾、微軟、Mobileye、恩智浦、德州儀器、高通等在技術研發方面占據優勢。

自動駕駛操作系統是自動駕駛的核心部分。自動駕駛操作系統包含系統軟件和功能軟件兩部分，其中系統軟件創建復雜嵌入式系統運行環境，功能軟件則根據自動駕駛核心需求明確各共性子模塊。國際巨頭企業搶先布局自動駕駛操作系統的系統軟件，嵌入式操作系統QNX的市場占有率最高，Linux基于開源代碼適合于個性化定制等，各大供應商紛紛推出不同的操作系統以滿足不同整車企業的需求。

自動駕駛決策算法是自動駕駛企業的核心競爭力。目前有諸多車企和科技企業參與研發，一方面包括大眾、特斯拉、上汽、一汽等在內的傳統車企和造車新勢力，一方面還有著眼于算法集成層面的初創公司，同時還有谷歌、百度等互聯網科技企業和博世等的大型一級供應商（Tier1）涉足其中。

三、執行系統

自動駕駛汽車不僅僅靠感知和決策，它還需要線控系統的執行。線控系統主要有五大部分，分別為線控轉向、線控制動、線控換擋、線控節氣門、線控懸駕。它們決定了自動駕駛汽車行駛的安全性和舒適性。

目前，國外供應商在自動駕駛汽車執行系統領域具有絕對優勢，相關執行控制專利技術和零部件產品將依然長期掌控在如博世、大陸、德爾福等大型Tier1手中，在價格和性能上均遠超國內水平。以線控制動系統為例，作為執行系統的核心功能，目前全球領先的Tier1依靠成熟的底盤控制技術和規模效應，在線控制動領域占據主導地位，且在底盤控制接口方面不對外開放，形成了一定程度的行業壁壘。博世推出的iBooster線控制動系統，通過電動機替換高壓蓄能器實現技術革新，推動主缸完成制動過程，產品已批量應用于大眾、奧迪、特斯拉及凱迪拉克等品牌的車型。日立、大陸和天合也分別推出了EACT、MKC1、IBC線控制動系統。國內技術儲備相對較弱，中國京西重工、萬向集團、武漢元豐、伯特利、易立達等企業正加速布局。由于傳統汽車制造業正在受到新技術沖擊，國內外電動汽車廠商、互聯網造車新勢力等在電控、電池方面占有技術優勢的企業也正面臨新的機遇。

四、通信系統

通信系統包括車內通信及V2X。V2X是連接車與車、（V2V）車與路（V2I）、車與人（V2P）、車與云（V2C）等的信息交互平臺，包括安全解決方案、電子電氣架構及云平臺等領域。目前，V2X通信系統以美國主導的DSRC標準和我國主導的C-V2X標準為主，未來隨著5G通信系統的逐漸成熟，5G-V2X有望成為新的技術標準。信息安全貫穿自動駕駛汽車信息交互系統，為自動駕駛汽車的正常安全行駛提供了有效保障。隨著汽車智能化、網聯化程度的逐漸提高，新一代電子電氣架構也將有別于傳統模式，為此，全球汽車企業、零部件供應商及電子、半導體和軟件系統公司依托AUTOSAR汽車開放系統架構共同開發汽車電子標準架構，其中包括新一代電子電氣架構。云平臺聚焦車路協同管理，是未來實現智慧交通、智慧城市的基礎。

第三節 產業發展分析

一、產業現狀

2018年，我國汽車銷量出現28年以來的首次下降，全年汽車產銷量分別為2780.92萬輛和2808.06萬輛，同比下降4.16%和2.76%。其中乘用車產銷量分別為2352.94萬輛和2370.98萬輛，同比下降5.15%和4.08%；商用車產銷量分別為427.98萬輛和437.08萬輛，同比增長1.69%和5.05%。雖然2018年我國的汽車銷售量有所下降，但總體銷量體量依然巨大，自動駕駛產業的潛在市場廣闊，規模巨大。從產業結構上看，我國在自動駕駛產業結構分布相對均衡，受商用車強制加裝ADAS系統的政策影響，ADAS系統及配套解決方案企業所占比例最高，達到21.4%。

2018年中國自動駕駛產業結構分布圖如圖2-2所示。

二、產業細分領域分析

（一）傳感器制造成本高，部分技術被國外廠商壟斷

車輛自動駕駛操作必須基于車輛周圍實時環境的信息進行判斷，因此需要各類傳感器提供周圍環境準確的信息。自動駕駛所需傳感器主要包括車載攝像頭、激光雷達、毫米波雷達和超聲波雷達等，不同的傳感器有不同的功能，優劣各異且目前由單一傳感器無法替代，只有進一步加強各傳感器的協同配合，組成自動駕駛環境感知解決方案以實現對外界環境的數據收集、處理及分析等工作。由于激光雷達具有可準確獲取目標信息和成像能力強等優點，在自動駕駛感知系統中占據了重要地位，但其成本高昂。另外，由于激光雷達制造、調試、裝配等流程復雜，較多零部件難以滿足嚴格的車規級別要求，部分關鍵技術目前被國外廠商壟斷。國內以禾賽科技等公司為例主要通過犧牲一定精度的方式降低激光雷達成本，加速ADAS系統傳感器量產升級，同時積極推動技術研發與創新，爭取實現核心技術國產化。毫米波雷達具有探測距離遠，精度較高，穿透霧、灰塵的能力強，能夠全天候全天時工作等優勢。特斯拉在其智能汽車中已使用替代激光雷達的解決方案，采用毫米波雷達與攝像頭的方式。但是毫米波雷達市場也被國外廠商所壟斷，國內主要的零部件供應商正在致力于車載毫米波雷達研發。

（二）計算機視覺方案積累薄弱，差距明顯

多種傳感器獲取不同角度的信息，需要在汽車端整合、分析，以獲得車輛自動駕駛所需準確的環境信息。一方面需要高效的芯片，對各類信息進行快速運算及時分析獲取結果；另一方面也需要先進的算法程序，對各類傳感器獲取的信息進行感知、識別和判斷。在自動駕駛產業中，芯片和算法程序通常整合在一起市場壁壘較高，行業巨頭Mobileye不僅擁有深厚的算法、數據積累，而且能夠自主研發視覺芯片和高精度地圖。計算機視覺方案方面我國與國外差距較大，國內供應商相關技術目前主要應用于ADAS系統，遠不能滿足自動駕駛所需技術要求對于算法程序來說，通過新興的人工智能（AI）技術是提高感知識別準確度的有效途徑，而國內的人工智能初創企業卻較少將自動駕駛作為自己的應用方向。

多個不同類的感知設備可以獲得不同方位與類別的信息，收集的不同信息之間可以相互補充，也可能會存在冗余與矛盾的情況，這就需要利用控制中心下達正確的指令，要求其對多個不同類的感知設備收集到的信息進行融合與綜合判斷。在多個感知設備使用的情況下，進行信息融合，是保證安全駕駛的前提。感知技術的融合可提高系統的冗余度與容錯性，從而保證信息決策的快速與正確。最終要實現感知技術融合，需要硬件與軟件層面的相互配合。感知技術融合在自動駕駛汽車領域屬于一項非常關鍵的技術。從產業的角度來看，此前《麥姆斯咨詢》報道稱，傳感器融合系統需求預計將在未來5年內以約19.4%的復合增長率（CAGR）增長，預計市場規模將在2023年達到75.8億美元。

（三）造車新勢力快速壯大且估值較高

自2015年蔚來、前途、威馬等造車新勢力集中涌現以來，國內共崛起近60家造車新勢力。新興車企多數具有互聯網基因，往往具備極強的資本運作能力，資金實力雄厚。行業內15家主流企業共發生融資活動120多筆，造車新勢力總融資規模已經超過1500億元。其中，蔚來汽車已經成功赴美上市，IPO定價為每股6.25美元，估值高達64億美元，緊隨其后的威馬汽車、小鵬汽車等估值均在200億元以上。近年來，在車市整體遇冷、政策補貼退坡、行業競爭加劇等因素的影響下，造車新勢力面臨的壓力陡增。

（四）按運營場景進行自動駕駛落地的科技公司發展迅猛

由于傳感器、算法等技術成本較高及相關監管法律法規及標準尚不成熟等原因，全場景下的無人駕駛還無法實現。但是，按不同應用場景進行自動駕駛車輛的運營成為初創型科技企業發展的重要方向。其中，進行自動駕駛出租車場景運營的代表性企業有pony.ai和Roadstar.ai；圖森未來專注于端到端的高速路段以及集中在港口碼頭一類的固定場景下的商用車自動駕駛；智行者科技和馭勢科技則明確定位于停車場、公園、機場等園區場景下低速物流車、清掃車、擺渡車等的自動駕駛落地。分場景的運營能夠實現自動駕駛技術的快速落地，也能針對細分領域解決行業痛點，因而得到社會和資本的認可，這類企業估值較高且發展迅猛。

三、產業規模與結構預測

中國自動駕駛產業在宏觀政策、潛在市場、技術創新、基礎設施建設等有利因素影響下，將逐步成型并快速增長。中國汽車市場巨大，雖然近期增速放緩，但整體保有量依然巨大。隨著智能網聯汽車以及新能源汽車比例的不斷提升，市場對自動駕駛技術的需求逐步增長，自動駕駛產業將會逐漸成型并壯大。短期內，自動駕駛產業主要增長點反映在ADAS系統在乘用車和商用車上的普及與升級，長期來看，自動駕駛產業未來發展的核心將在于傳感器解決方案、車輛決策方案等系統軟件的開發及與芯片等硬件的集成。

（一）產品滲透率逐漸增長，ADAS系統2021年產業規模將突破千億元

2017年4月，工信部、國家發改委、科技部聯合發布的《汽車產業中長期發展規劃》中提出“到2020年，汽車DA（駕駛輔助）、PA（部分自動駕駛）、CA（有條件自動駕駛）系統新車裝配率超過50%，網聯式駕駛輔助系統裝配率達到10%，滿足智慧交通城市建設需求”。ADAS系統作為人類駕駛到無人駕駛的過渡產品，將率先得到大規模應用。未來，隨著技術的突破，ADAS產品成本將逐漸下降。搭載ADAS功能的車型將從高端車型向中低端車型滲透，前碰撞預警、車道保持系統、自動泊車輔助等ADAS功能將進一步普及。盲區監測、車道偏離預警等功能有望在新上市車型中實現完全覆蓋。在整個汽車市場中，配備盲區監測功能的ADAS產品滲透率將超過80%。預計未來兩年，中國汽車市場對ADAS的需求量將保持持續增長的態勢，年均復合增長率約為27.8%，在2021年實現近千億產業規模。

（二）駕駛輔助向自動駕駛功能逐步升級加速，2025年之前有望實現L3級功能大規模普及

隨著激光雷達、毫米波雷達等自動駕駛關鍵器件逐漸實現國產，預計成本及售價會逐步降低，在中高端乘用車上裝配率加速上升。同時以BAT（百度、阿里巴巴、騰訊）為代表的互聯網公司及資本布局的科創公司進入自動駕駛領域，帶來人工智能、云計算等先進技術，加速視覺解決方案、傳感器融合方案等難點的研發與升級。中國自動駕駛綜合技術水平有望在2020年進入L2—L3階段，于2025年之前大規模普及并實現L3級別自動駕駛的商業化。

（三）產業結構重心將逐步由ADAS系統及傳感器制造向算法芯片系統研發和市場運營領域轉移

短期內，自動駕駛產業的結構重心主要在ADAS系統的普及及雷達傳感器的升級，ADAS系統解決方案及雷達傳感器的制造將是產業重點。長期來看，隨著ADAS系統市場逐漸趨于飽和、雷達傳感器成本逐步減低，未來自動駕駛產業結構重心將逐步向算法程序開發及芯片集成等高技術附加值和后市場運營等價值鏈下游領域轉移。

參考文獻

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