自动驾驶系列报告之一_综合篇_自动驾驶的时代已经开始到来_41页_5mb

自动驾驶行业系列报告之一：综合篇

核心内容

自动驾驶技术正在迅速发展，与汽车电动化和共享化趋势结合，将引发汽车产业的深刻变革，带来巨大的投资机会。预计到2030年，自动驾驶汽车将占据整体出行里程的40%以上，显示出巨大的市场潜力。当前，L2至L3级别的自动驾驶已逐渐成为新车型的标配，而L4至L5级别的完全自动驾驶也正在逐步成熟。

主要观点

• 行业变革：自动驾驶将改变人类的出行方式，提高交通效率，减少事故，提升车辆利用率。
• 技术发展：自动驾驶系统由决策层、感知层、执行层组成，并依赖高精地图和车联网的支持。
• 市场接受度：中国市场的接受度高于美国，预计2030年自动驾驶汽车将占据较大市场份额。
• 商业模式：自动驾驶技术的商业模式正在逐步明确，涉及硬件、软件、数据服务等多个方面。
• 产业链整合：整车厂与科技公司将在未来走向合作，形成更加紧密的产业链整合。

关键信息

技术层级

• L0：完全由人类驾驶，无自动驾驶介入。
• L1：支持方向盘或加减速的单项操作。
• L2：支持方向盘和加减速的多项操作。
• L3：系统完成环境观察和驾驶操作，人仅需响应系统请求。
• L4：系统在复杂情况下仍可完成驾驶，人仅需在特定情况下响应。
• L5：完全自动驾驶，无需人工干预。

自动驾驶系统结构

• 感知层：使用激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器进行环境信息采集。
• 决策层：通过人工智能算法进行决策判断。
• 执行层：控制车辆的加速、制动和转向等操作。

传感器技术

• 激光雷达：能够形成高清3D图像，探测距离远，但成本高、在恶劣天气下精度下降。
• 毫米波雷达：适用于全天候环境，但分辨率较低。
• 摄像头：用于识别路标和进行视觉分析，但受天气影响较大。

芯片发展

• 芯片需求：自动驾驶需要高性能、低功耗的处理芯片，以支持实时数据处理和决策。
• 主流芯片：NVIDIA的Drive PX2和Drive Xavier，Mobileye的EyeQ系列，地平线的“征程”系列。
• 趋势：未来将出现更多定制化、集成度高的自动驾驶专用芯片。

行业趋势

• 自动驾驶商业化：Waymo和百度Apollo分别代表“小联盟”和“大联盟”策略，前者注重技术积累，后者注重生态构建。
• 传感器融合：多传感器融合技术是环境感知的关键，国内企业在该领域仍与国外存在差距。
• 成本下降：随着技术进步和产量增加，激光雷达等传感器的成本将逐步下降。

相关公司分析

索菱股份（002766.SZ）

• 业务：车载信息终端、自动驾驶系统。
• 技术积累：在ADAS、深度学习、视觉雷达融合方面有较强的技术积累。
• 投资方向：设立逸行智能驾驶科技有限公司，推动L3级自动驾驶方案。

东软集团（600718.SH）

• 业务：自动驾驶系统。
• 优势：在软件方面有较强优势，与整车厂合作广泛。

欧菲科技（002456.SZ）

• 业务：车载摄像头。
• 技术优势：在摄像头技术方面有较强的市场竞争力。

四维图新（002405.SZ）

• 业务：高精度地图。
• 市场前景：高精度地图是自动驾驶系统的重要组成部分。

耐世特（1316.HK）

• 业务：自动驾驶转向系统。
• 技术发展：在转向系统方面有较为成熟的技术。

其他公司

• 行易道：开发77GHz毫米波雷达，已实现量产。
• 承泰科技：研发77GHz毫米波雷达，已进入测试阶段。
• 华阳集团：在车载信息娱乐系统方面有较强竞争力。

风险提示

• 自动驾驶及车联网行业发展不及预期。
• 装车渗透率不及预期。
• 产品开发及成本下降不及预期。
• 使用场景受限。
• 法律法规限制自动驾驶发展。

图表总结

• 图表1：美国年轻人首次申领驾照人数比例持续下降。
• 图表2：美国二手车卖家卖车后的选择。
• 图表3：中国出行方式里程比。
• 图表4：SAE自动驾驶分级。
• 图表5：L1至L5自动驾驶级别。
• 图表6：自动驾驶实现层级。
• 图表7：自动驾驶相关公司。
• 图表8：OEM厂商进展情况。
• 图表9：系统厂商进展情况。
• 图表10：Waymo发展历程。
• 图表11：Waymo路测成绩。
• 图表12：Waymo与克莱斯勒合作车辆及其硬件系统。
• 图表13：Apollo发展历程。
• 图表14：Apollo平台技术框架。
• 图表15：Apollo计划成员单位。
• 图表16：Apollo计划成员单位（按产业链分）。
• 图表17：特斯拉Autopilot功能。
• 图表18：奥迪A8自动驾驶传感器系统。
• 图表19：特斯拉Autopilot与奥迪A8 AI功能对比。
• 图表20：自动驾驶芯片主要产品性能。
• 图表21：未来专用计算平台将成为主流。
• 图表22：Mobileye EyeQ系列。
• 图表23：NVIDIA DRIVE Pegasus AI计算平台。
• 图表24：地平线“征程”自动驾驶芯片。
• 图表25：寒武纪1M芯片。
• 图表26：各类传感器特点。
• 图表27：激光雷达原理。
• 图表28：激光雷达效果。
• 图表29：激光雷达优缺点。
• 图表30：Velodyne产品信息。
• 图表31：Velodyne新128线激光雷达。
• 图表32：Quanergy激光雷达芯片。
• 图表33：Quanergy激光雷达生产线。
• 图表34：国内主要激光雷达产品信息。
• 图表35：FMCW调制毫米波雷达原理。
• 图表36：毫米波雷达类别。
• 图表37：毫米波雷达优缺点。
• 图表38：行易道毫米波雷达参数。
• 图表39：承泰科技毫米波雷达应用。

总结

自动驾驶技术正逐步从L2到L5级别发展，与电动化、共享化趋势结合，将带来汽车产业的巨大变革。当前，L2至L3级别的自动驾驶已成为新车型的标配，而L4至L5级别的技术也逐渐成熟。在技术实现上，自动驾驶系统分为决策层、感知层和执行层，依赖高精地图和车联网的支持。激光雷达、毫米波雷达和摄像头是主要的传感器，各有优劣。芯片作为自动驾驶的大脑，其性能和成本是关键因素，目前由NVIDIA、Mobileye、地平线等企业主导。未来，随着技术进步，自动驾驶专用芯片将成为主流。相关公司如索菱股份、东软集团、欧菲科技等在自动驾驶领域有较强的竞争力。