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自动驾驶行业研究报告总结

核心内容

本报告由36氪研究院发布，时间为2017年2月，分析了自动驾驶行业的宏观形势、竞争格局及未来发展趋势。报告指出，自动驾驶技术正在快速发展，并逐步从高级辅助驾驶（ADAS）向完全自动驾驶演进。

主要观点

1. 自动驾驶概念与分类

• 自动驾驶分为 ADAS（高级辅助驾驶系统）和 无人驾驶 两类。
• ADAS 主要功能为辅助驾驶，如监视、预警、刹车、导向等，而非完全控制车辆。
• 无人驾驶 强调机器驾驶，以实现更舒适或节省人力成本的目标。
• 根据NTHSA定义，目前技术发展处于 Level 2 阶段，即组合功能辅助阶段。

2. 市场规模

• 当前全球ADAS市场规模在 50亿至80亿美元 之间，远低于车载信息系统（300亿美元）。
• 未来市场规模预计达到 百亿美金级别，主要取决于整车销量和ADAS渗透率。
• 2020年预测全球ADAS市场规模为 176-300亿美金。

3. 行业驱动力

• 技术进步：传感器和算法的不断发展，使得自动驾驶技术遵循摩尔定律快速革新。
• 政策推动：各国对汽车安全的重视推动ADAS普及，如中国C-NCAP对ESC的加分政策。
• 投资活跃：2015-2016年，35家自动驾驶企业中有19家获得融资，投资规模达4.6亿美元，平均单个轮次投资约2400万美元。

4. 政策分析

• 中国汽车工程学会提出 “三步走”战略，目标是到2026-2030年，每辆车都应采用无人驾驶或辅助驾驶系统。
• 各国对ADAS的法规标准逐步提高，如美国NHTSA将CIB和DBS纳入高级安全特性列表。

5. 投融资数据分析

• 自动驾驶企业融资轮次偏早期，A轮企业占比最高（78%）。
• 获投企业平均年龄为 4.3岁，主要集中在2013-2015年成立。
• 激光雷达、毫米波雷达等传感器公司获投比例高，显示其在产业链中的重要地位。

关键信息

1. 产业链构成

自动驾驶产业链主要包括 传感器、算法与芯片、控制方案整合 和 高精度地图与定位。

传感器

• 激光雷达：精度高，但成本高，尚未实现规模化生产。
• 毫米波雷达：成本较低，适合低端车型，稳定性高。
• 摄像头：可识别行人和交通标志，但受光线和天气影响较大。
• 多传感器融合：是实现高度自动化ADAS功能的关键，未来趋势为 固态化、小型化、低成本化。

算法与芯片

• 算法和芯片占ADAS系统成本的 15-20%，技术门槛高。
• Mobileye 占据算法市场绝大部分份额，而 NVIDIA 在芯片领域积极布局。
• 国内企业在算法和芯片领域相对弱势，但仍有发展机会，尤其在 多传感器融合算法 领域。

2. 巨头布局

• 百度 和 Google 在高精度地图方面有显著优势。
• Tesla 在实际驾驶数据方面具有较多积累。
• Uber 在无人货运方面已有布局。
• 各大公司均在 传感器、算法、地图、芯片 等领域展开合作与研发。

3. 行业趋势展望

• 自动驾驶技术的兴起将带来汽车产业的新一轮升级。
• ADAS 是当前主要的市场增长方向，受益于安全政策的推动。
• 无人驾驶 未来将更多地在 物流行业 商业化落地，因为其路线固定，环境复杂性较低，有利于提高安全性与效率。

行业机遇

• 低成本激光雷达提供商：随着技术发展，激光雷达成本将下降，成为无人驾驶的关键传感器。
• 多传感器算法融合技术商：特别是在摄像头与激光雷达融合方面，创业公司有较大发展空间。
• 物流行业：无人驾驶在该领域的商业化前景广阔，可有效降低人力成本，提升效率。

总结

自动驾驶行业正处于快速发展阶段，ADAS是当前主要增长方向，而无人驾驶技术则在未来有更大潜力。行业驱动力包括技术进步、政策推动和投资活跃。产业链中，传感器和算法是核心技术，激光雷达作为高精度传感器，未来将趋于固态化、小型化和低成本化。各大企业如百度、Google、Tesla、Uber等在不同领域布局，国内企业则在算法和传感器方面有较大发展空间。行业机遇主要集中在 低成本激光雷达 和 多传感器融合算法，物流行业是无人驾驶理想的商业化落地领域。

分析师：曹婷
联系方式：caoting@36kr.com
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