新能源汽车行业：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-180517_43页_5mb
报告摘要
自动驾驶行业分析报告总结
核心内容
自动驾驶技术正逐步改变汽车产业格局和出行方式，结合汽车电动化和共享化趋势，未来将产生巨大的投资机会。预计到2030年，自动驾驶汽车将占据整体出行里程的40%以上，带来千亿美元级别的新兴市场。
主要观点
- 自动驾驶将提高车辆利用率，实现更多使用场景，是共享化的重要前提。
- L2至L3级自动驾驶将成为新车型的标配，产生大量新增需求。
- L4至L5级自动驾驶正在成熟，一旦商业化将对产业产生深远影响。
- 自动驾驶技术需要依赖决策层、感知层、执行层，以及高精地图和车联网的支持。
- 传感器融合是环境感知的关键，当前国内在多传感器融合方面仍与国外存在差距。
- 自动驾驶芯片是自动驾驶的大脑，未来将向定制化、高集成度方向发展。
- 互联网公司与整车厂合作是未来趋势，类似“安卓”系统模式。
关键信息
市场数据
- 市场优化平均市盈率：18.90
- 国金汽车和汽车零部件指数：3751.57
- 沪深300指数：3892.84
- 上证指数：3169.57
- 深证成指：10701.32
- 中小板综指：10867.35
自动驾驶分级
根据SAE标准，自动驾驶分为L0至L5六个等级，其中L2至L3级已逐渐成为新车型的标配，L4至L5级正在逐步商业化。
自动驾驶系统结构
自动驾驶系统包括决策层、感知层、执行层，以及高精地图和车联网的支持。
传感器类型与特点
- 激光雷达：形成高清3D图像，探测距离远，但成本高、受天气影响大。
- 毫米波雷达：全天候工作，测距远，但分辨率低。
- 摄像头：分辨率高、功能齐全，但受光线影响较大。
- 超声波雷达：成本低、探测距离近，主要用于近距离检测。
芯片发展趋势
- 自动驾驶芯片对性能要求高，目前主要使用GPU+FPGA组合。
- 未来将向定制化、高集成度的专用芯片发展，如TPU（谷歌）、BPU（地平线）、NVIDIA DRIVE Pegasus等。
- 专用芯片将提高能效比，降低功耗，提升自动驾驶系统性能。
行业关键公司
| 公司名称 | 代码 | 收盘价 | EPS (2017) | EPS (2018E) | EPS (2019E) | PE (2017) | PE (2018E) | PE (2019E) | 业务 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 索菱股份 | 002766.SZ | 13.85 | 0.34 | 0.54 | 0.72 | 42 | 26 | 19 | CID、自动驾驶系统 |
| 东软集团 | 600718.SZ | 14.58 | 0.86 | 0.46 | 0.58 | 17 | 32 | 25 | 自动驾驶系统 |
| 欧菲科技 | 002456.SZ | 19.64 | 0.37 | 0.84 | 1.23 | 53 | 23 | 16 | 车载摄像头 |
| 四维图新 | 002405.SZ | 25.18 | 0.22 | 0.33 | 0.44 | 115 | 76 | 58 | 高精度地图 |
| 耐世特 | 1316.HK | 12.12 | 0.14 | 0.15 | 0.18 | 87 | 81 | 69 | 自动驾驶转向系统 |
技术路线对比
| 公司 | 技术路线 | 传感器配置 | 自动驾驶级别 | 产品特点 |
|---|---|---|---|---|
| 特斯拉 | 摄像头+毫米波雷达 | 12个超声波雷达，1个毫米波雷达，8个摄像头 | L2 | 高速公路和缓慢交通场景 |
| 奥迪A8 AI | 多种传感器融合 | 1个四线激光雷达，12个超声波雷达，4个长距离毫米波雷达，4个广角摄像头 | L3 | 适用于低速和拥堵路况 |
主要自动驾驶解决方案公司
- Waymo（谷歌）：采用“小联盟”战略，与少数整车厂合作，拥有较大的路测里程和车队规模。
- 百度Apollo：采用“大联盟”战略，整合产业链上下游企业，通过开放平台推动自动驾驶发展。
- 索菱股份：在ADAS和自动驾驶系统方面有较强的技术积累，逐步向L3级推进。
- 路畅科技：提供景区观光车无人驾驶解决方案，开发AEB和AP系统。
芯片发展趋势
- Mobileye EyeQ系列：EyeQ4用于L3，EyeQ5用于L4/L5。
- NVIDIA DRIVE Pegasus：全球首款用于L5的AI计算平台，性能强大。
- 地平线“征程”芯片：功耗低，价格更具竞争力，适合多种应用场景。
- 寒武纪：发布7nm工艺的终端芯片Cambricon1M，支持终端训练。
传感器发展趋势
- 激光雷达：目前成本高，但随着固态激光雷达技术成熟，未来成本将降低。
- 毫米波雷达：在不良天气下表现良好，是激光雷达的重要补充。
- 摄像头：分辨率高、功能齐全，是自动驾驶的重要视觉感知工具。
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。
- 使用场景限制。
- 法律法规限制自动驾驶发展。
图表目录
- 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：我国出行方式里程比
- 图表4：全球自动驾驶市场规模
- 图表5：SAE自动驾驶分级
- 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11：2017年加州DMV报告披露路测成绩
- 图表12：Waymo与克莱斯勒合作车辆及其硬件系统
- 图表13：百度Apollo发展历程
- 图表14：百度Apollo平台技术框架
- 图表15：百度Apollo计划成员单位
- 图表16：百度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 Vs. 奥迪A8 AI
- 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：寒武纪产品信息
- 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：摄像头优缺点
- 图表40：车载摄像头产业链
- 图表41：2017年CMOS全球市场占比
- 图表42：舜宇光学车载镜头出货量
- 图表43：舜宇光学车载镜头出货量增长率
- 图表44：舜宇光学2018年出货量
- 图表45：欧菲科技智能汽车业务收入
- 图表46：车联网的应用
- 图表47：车联网供应链架构
- 图表48：车联网发展趋势
- 图表49：我国车联网市场规模
- 图表50：三旗通信车联网产品
- 图表51：三旗通信合作伙伴
- 图表52：英卡科技服务结构图
- 图表53：JKC系列无线数据记录仪
- 图表54：inBOX01卫星定位汽车行驶记录仪
- 图表55：Ycarplus系统
- 图表56：Ycar-link系统
- 图表57：四维图新“趣驾”系统
- 图表58：CID在车联网构架上是核心环节
- 图表59：奔驰2018年新一代车载信息终端系统
- 图表60：CID系统的盈利模式
- 图表61：CID系统总附加值拆解
- 图表62：全球从事CID系统主要企业
- 图表63：国外主要汽车企业所用的CID系统
- 图表64：国内从事CID系统主要企业
- 图表65：国内主要汽车企业所用的CID系统
- 图表66：CID前装和后装市场规模测算
- 图表67：公司CID系统分类及主营产品
- 图表68：驾驶员控制系统
- 图表69：智能车联电子系统
- 图表70：华阳集团产品
- 图表71：车载信息娱乐系统
- 图表72：显示模组与系统
- 图表73：高精地图与普通导航电子地图的区别
- 图表74：高精地图头部厂商情况
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