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埃尼阿克：L4级自动驾驶技术及应用场景行业研究报告（2018年）

核心内容概述

L4级自动驾驶技术代表了自动驾驶系统对车辆驾驶任务的全面接管，适用于特定场景。本报告分析了L4级自动驾驶技术的发展现状、商业化应用、行业未来趋势及投资建议。

主要观点

• 技术实现：L4级自动驾驶系统由感知层、决策层、执行层组成，依赖高精度传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）和深度学习算法进行环境感知、路径规划和车辆控制。
• 硬件成本：当前L4级自动驾驶系统硬件成本高昂，整体系统成本在50万元左右，但随着技术成熟和产业链完善，预计1~2年后可降至10~20万元。
• 商业化应用：L4级自动驾驶目前主要应用于封闭园区和固定线路的物流运输，如港口集装箱运输、干线物流运输等，城市道路环境复杂，难以实现商业化落地。
• 行业趋势：未来随着车联网、高精度地图等技术的发展，L4级自动驾驶将逐步进入乘用车领域，推动出行方式变革，影响传统汽车行业结构。
• 投资布局：具备自造血能力、技术壁垒和长期市场表现的企业更有可能在自动驾驶领域取得成功。

关键信息

L4级自动驾驶技术分层

• 感知层：包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、GNSS/IMU等，用于获取环境信息。
• 决策层：基于深度学习和算法处理，实现路径规划、行为决策等。
• 执行层：通过控制模块实现车辆的转向、加速、制动等操作。

主要硬件设备

• 激光雷达：用于构建3D环境模型，如Velodyne HDL-64、Ibeo SCALA、北科天绘C-Fans、Quanergy S3等。
• 摄像头：技术成熟，成本低，适合多种场景。
• 毫米波雷达：用于探测距离和速度，适合复杂环境。
• 计算平台：如NVIDIA Xavier、Intel-Altera Cyclone V等，用于数据处理和决策执行。

自动驾驶商业化应用场景

• 封闭园区：如港口、矿区、工业区等，适合L4级自动驾驶系统运行。
• 干线物流运输：适用于高速公路，具有较高的运营效率和成本优势。
• 共享出行：未来L4级自动驾驶将对传统私家车市场形成冲击，成为共享出行的重要载体。

自动驾驶产业链

• 上游：包括高精度传感器厂商（如Velodyne、Ibeo、北科天绘）、芯片设计公司（如NVIDIA、Intel、Mobileye）等。
• 中游：包括整车厂商（如宝马、大众、通用）和Tier1供应商。
• 下游：包括出行服务提供商（如Lyft、Uber、百度阿波罗）和地图服务商（如四维图新、高德地图、TOMTOM）。

未来发展趋势

• 技术成熟：随着深度学习、高精度地图、车联网等技术的发展，L4级自动驾驶将逐步进入乘用车市场。
• 市场变革：自动驾驶将改变传统汽车行业结构，整车厂商将向出行服务市场转型。
• 成本下降：预计未来1~2年，L4级自动驾驶系统成本将大幅下降，推动商业化落地。

行业风险分析

• 政策风险：自动驾驶政策出台速度影响行业发展，需政府制定完善的法规和保险制度。
• 技术风险：系统对复杂环境的应对能力有限，需持续研发投入和测试验证。
• 安全风险：重大交通事故可能影响公众接受度和行业发展。

投资建议

• 关注自造血能力：具备商业化运营能力和进入整车供应链的企业更具投资价值。
• 重视技术壁垒：拥有核心技术团队、阶段性研发成果和产业背景支持的企业更具竞争力。
• 关注市场集中度：在细分市场具有高集中度和较强整合能力的企业更有潜力。
• 政策与数据支持：具备政策支持和数据积累的企业将更具优势。

行业前景

L4级自动驾驶将推动出行方式变革，改变消费者的拥/用车习惯，对传统汽车市场形成冲击。随着技术发展和成本下降，L4级自动驾驶将逐步进入乘用车领域，成为未来出行的重要组成部分。

附录：行业相关数据

• L4级自动驾驶商业化应用：预计在2018~2019年，多个L4级自动驾驶项目将逐步落地。
• 行业数据：中国物流行业集中度低，未来面临整合；自动驾驶内集卡可降低物流成本，提升效率。
• 消费者接受度：中国消费者对自动驾驶接受度较高，但需防范重大事故对公众信任的影响。

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