2017-无人驾驶热血而来，技术法规突破_61页_4mb

无人驾驶技术与产业发展分析总结

核心内容

无人驾驶技术被视为未来社会的重要系统工程，是汽车技术发展的重要浪潮，具有技术、政策、消费三大推动力，将深刻改变汽车产业及产业链。其核心在于通过传感器感知环境、自动规划路线并控制车辆，实现安全可靠地行驶。无人驾驶不仅提高社会效率，还创造跨行业投资机遇，推动智能硬件、大数据、云计算等领域的快速发展。

主要观点

1. 无人驾驶的技术路径：
   无人驾驶的发展依赖于传感器技术、移动芯片、智能算法、ADAS系统、车联网和智能交通等环节的协同发展。其中，传感器是实现无人驾驶的关键，尤其以摄像头、毫米波雷达、夜视系统为主。

2. 无人驾驶的产业化进程：
   无人驾驶的产业化正加速推进，主要得益于技术进步、法规放宽、基础设施完善和大规模路测的启动。预计2018-2020年将成为无人驾驶商业化的重要起点。

3. 产业链与投资方向：
   无人驾驶将从“硬”向“软”转变，从制造走向生态。短期投资重点在智能硬件，长期则关注平台型公司。重点推荐亚太股份、金固股份、万安科技、得润电子、欧菲光、保千里、中原内配、四维图新、数字政通、千方科技、东软集团、长信科技、国脉科技、盛路通信等。

4. 法规与政策支持：
   法规的突破是无人驾驶产业化的重要前提。美国、日本、欧盟等地区已开始放松法规，推动ADAS渗透和无人驾驶上路。《维也纳道路交通公约》修正案的生效，确认了无人驾驶的合法性。

5. 市场潜力与经济效益：
   无人驾驶的市场潜力巨大，其可显著降低交通事故率、交通堵塞和油耗，提升社会整体经济效益。以美国为例，若无人驾驶汽车占据90%市场份额，每年将带来2010亿美元的社会效益。

关键信息

技术发展

• 无人驾驶技术分为五个层级（L0-L4），目前达到L2、L3水平。
• 摄像头、毫米波雷达、夜视系统等是无人驾驶的重要传感器。
• 深度学习技术的进步显著提升了图像识别精度和算法成熟度，推动无人驾驶技术快速突破。

法规突破

• 美国NHTSA认可谷歌SDS合法，推动无人驾驶法规演进。
• 日本、欧盟等地区亦在推进无人驾驶法规建设，为产业发展扫清障碍。
• 《维也纳道路交通公约》修正案的生效，为无人驾驶上路提供法律依据。

产业化加速

• 2016年，百度、博世、宝马、奥迪等企业加速无人驾驶技术研发和测试。
• ADAS功能逐步成为汽车标配，AEB等系统将提前普及，推动无人驾驶进程。

产业链与投资

• 车载摄像头、毫米波雷达、智能算法、车联网、智能交通等环节将率先受益。
• 国内厂商如舜宇光学、欧菲光、晶方科技等正积极布局车载摄像头领域。
• 无人驾驶将从智能硬件逐步走向生态平台，未来将带来场景变现的机遇。

投资建议

• 短期：关注智能硬件领域，如车载摄像头、毫米波雷达等。
• 中期：重视V2V、大数据、云计算等技术的落地。
• 长期：看好平台型公司，如特斯拉、谷歌、百度、宝马等，未来将实现全面无人驾驶。

风险提示

• 系统性风险：技术、法规、市场等多方面不确定性。
• 产业推进不达预期：无人驾驶技术发展可能受制于技术瓶颈或政策滞后。

重点推荐公司

• 亚太股份：前装积累深厚，ADAS技术领先。
• 金固股份：汽车生活圈“互联网+”协同布局。
• 欧菲光：布局车载摄像头、车联网等领域。
• 保千里：主动安全系统在前装市场领先。
• 长信科技：高精度显示技术领先。
• 四维图新：高精度地图解决方案。
• 东软集团：基于多传感器的数据融合技术。
• 千方科技：智慧交通管理解决方案。

附录

图目录

• 图1：无人驾驶的实现逻辑
• 图2：当前辅助驾驶ADAS的主要功能
• 图3：无人驾驶产业化：要求多要素成熟、共同发力
• 图4：百度无人驾驶汽车在北京完成路试
• 图5：AlphaGo的架构
• 图6：人工智能在图像识别中的错误率
• 图7：应用人工智能抓取数据的准确率
• 图8：AlphaGo棋力测评
• 图9：宝马无人驾驶概念车
• 图10：宝马集团：无人驾驶成为主要战略方向
• 图11：宝马集团：车系升级配合Projecti2.0
• 图12：奥迪RS7跑车具备无人驾驶“领航”功能
• 图13：奥迪高级到达系统概念
• 图14：谷歌无人驾驶汽车：法规环境持续放松
• 图15：AEB系统：辅助检查前方障碍物，实现自动制动
• 图16：大客车道偏离报警系统
• 图17：10米以上大客的国内产量
• 图18：国内政策飓风来袭，敲定未来目标
• 图19：无人驾驶大巴进入全球性路测阶段
• 图20：日本无人驾驶出租车RobotTaxi：试运行路段
• 图21：无人驾驶模拟城镇MCity布局图
• 图22：MCity：收集美国全部交通标志
• 图23：MCity：放置随机移动的模拟行人
• 图24：安亭汽车城：部分试验区域
• 图25：全球ADAS法规进程
• 图26：博世：无人驾驶传感器解决方案
• 图27：谷歌：无人驾驶模型车
• 图28：摄像头是车联网信息处理重要入口
• 图29：Mobileye通过摄像头方案成为ADAS龙头
• 图30：全球车载摄像头市场规模
• 图31：国内车载摄像头产能
• 图32：汽车摄像头产业链
• 图33：飞思卡尔77GHz车载雷达系统
• 图34：车载雷达的应用功能分区
• 图35：世界主要国家的车载雷达波段规划
• 图36：无线电的波长、频率及大气衰减关系
• 图37：被动红外技术原理图
• 图38：主动红外技术原理图
• 图39：无人驾驶汽车结构图
• 图40：Google无人驾驶汽车感知模块构成
• 图41：Google无人驾驶图像识别
• 图42：Google机器视觉效果
• 图43：人工智能实现元素及演进
• 图44：ADAS传感器示意图
• 图45：EyeQ3移动处理器
• 图46：历年搭载Mobileye芯片的车型数量
• 图47：Mobileye发布基于AI的高精度、实时地图方案
• 图48：底盘电控领域的主流部件
• 图49：智慧交通管理架构
• 图50：无人驾驶、车联网与智慧交通产业边界
• 图51：车联网与智慧交通产业链
• 图52：亚太股份：前装积累深厚
• 图53：亚太股份：无人驾驶的架构思路
• 图54：公司ADAS战略合作整车厂的汽车销量规模
• 图55：苏州智华：主动安全方案提供商
• 图56：国内二手车及新车的销量规模
• 图57：各国二手车/新车销量比例
• 图58：金固股份：汽车生活圈“互联网+”协同布局
• 图59：公司历年营业收入
• 图60：公司历年净利率情况
• 图61：全球车载TFT-LCD显示屏规模预测
• 图62：车联网数据几何增长，传统仪表盘将被触控屏代替
• 图63：比克电池历史沿革
• 图64：趣驾3.0生态平台构架图
• 图65：东软集团基于多传感器的数据融合技术
• 图66：统一安全策略构架图

表目录

• 表1：无人驾驶的五个层级
• 表2：百度无人驾驶汽车规划
• 表3：博世：未来10年无人驾驶战略时间表
• 表4：全球无人驾驶汽车巨头的推进时间表
• 表5：摄像头具有诸多优点，是实现ADAS重要传感器
• 表6：国内厂商纷纷进军车载摄像头领域
• 表7：各类无线电波用于探测时的优缺点
• 表8：车载雷达的分类配置
• 表9：恩智浦：车载雷达用于实现ADAS功能
• 表10：夜视技术分类
• 表11：国内外车企夜视系统配备情况
• 表12：不同深度学习模型在ILSVRC2014的物体分类结果
• 表13：现有产品结构及其不足之处
• 表14：Mobileye感知硬件产品
• 表15：2013年全球ADAS主要系统集成商及市场份额
• 表16：车联网网络层级
• 表17：国外厂商利用人工智能在无人驾驶、车联网和智慧交通领域的布局举例
• 表18：4G与4.5G/5G技术指标比较
• 表19：保千里主动安全系统在前装市场的推进速度
• 表20：拟募集资金投向
• 表21：保千里：可比公司估值水平
• 表22：增资完成后公司的股东结构
• 表23：长信科技：可比公司估值水平