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2021中国智能驾驶核心软件产业研究报告总结

核心内容

本报告聚焦“软件定义汽车”趋势，探讨其对汽车产业的深远影响，包括感知、决策、执行以及商业模式的重构。智能驾驶汽车作为“软件定义汽车”的重要组成部分，正推动汽车产业向更智能化、网联化、电气化和共享化方向发展。软件在整车价值中的占比将显著提升，成为未来汽车行业的核心驱动力。

主要观点

1. 软件定义汽车

   • 从“机械定义汽车”到“软件定义汽车”，软件在汽车中的渗透率持续提升。
   • 智能汽车将成为继智能手机之后，IT产业的又一个万亿级风口。

2. 软件与硬件解耦

   • 传统汽车中软硬件高度嵌套，难以实现个性化开发和OTA升级。
   • 为实现软件定义汽车，车企需强化软件自研能力、系统架构能力以及SOA架构能力。

3. 多传感器融合

   • 汽车感知层依赖多种传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）进行环境感知。
   • 多传感器融合是提升自动驾驶精度的关键技术，通过融合算法优化，可提高系统决策的准确性。

4. 算力军备竞赛

   • 自动驾驶芯片是智能驾驶汽车的核心，算力需求随自动驾驶等级提升而增长。
   • 从CPU到GPU再到ASIC，芯片架构不断演进，未来将向专用AI芯片发展。
   • 中国本土企业如地平线、黑芝麻智能科技等正在参与全球算力竞争。

5. 线控制动系统

   • 线控制动是实现高级别自动驾驶的关键部件，具备响应快、结构紧凑、节能等优势。
   • EHB和EMB是当前线控制动的两种主要方案，EMB虽为理想方案，但因技术限制，短期内EHB仍是主流。

6. 商业模式变革

   • 软件盈利将成为车企收入新增点，推动硬件变革。
   • 软件订阅服务、数据闭环、自动驾驶操作系统等将成为新的盈利模式。

关键信息

感知层

• 主要传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。
• 传感器数量和精度随自动驾驶等级提升呈指数增长。
• 摄像头与雷达融合是当前主流方案，各有优劣。

决策层

• 电子电气架构正从分布式向集中式发展，域控制器和多域控制器成为趋势。
• 高算力AI芯片是决策层的核心，如特斯拉、蔚来、智己等车型均搭载高性能芯片。
• 决策算法是智能驾驶汽车的核心竞争力，涉及路径规划、行为决策、运动规划等。

执行层

• 线控制动、电子转向和电子驱动是执行层的关键技术。
• 线控制动系统具备高响应速度、低能耗、可扩展性强等优势，是高级别自动驾驶的基础。

商业模式

• 软件订阅服务将成为车企收入的重要来源。
• 软件定义汽车将推动汽车产业结构重构，带动商业模式创新。
• 中国车企如上汽、大众、宝马等正在加强软件研发能力，提升核心竞争力。

软件发展趋势

• 汽车软件代码量呈指数级增长，预计2030年将占整车价值的30%。
• 软件定义汽车将带动汽车软件市场规模从2020年的1.85万亿元增长至2030年的3.44万亿元。

未来展望

• 智能驾驶将从L2向L3、L4、L5级别发展，算力需求持续提升。
• 多传感器融合、SOA架构、线控制动等技术将推动智能汽车的快速发展。
• 国内企业如智行者科技、国汽智控等正在推动智能汽车技术发展和商业化落地。

总结

软件定义汽车正在引领汽车产业进入新的发展阶段。随着智能驾驶技术的不断成熟，软件在汽车中的重要性日益凸显，成为定义汽车的核心要素。感知、决策和执行层的技术革新，推动了汽车电子电气架构向集中式演进，提升了自动驾驶的性能与可靠性。同时，软件盈利模式的拓展，将带动汽车商业模式的变革，为行业带来新的增长点。未来，随着算力、数据闭环和多场景应用的深入发展，软件定义汽车将成为智能汽车发展的主流方向。