汽车智能化+网联化深度：自动驾驶逐步升级，摄像头+激光雷达星辰大海_76页_6mb
报告摘要
汽车智能化与网联化深度分析总结
核心内容
汽车智能化与网联化是汽车行业不可逆转的发展趋势，推动汽车从传统机械终端向智能化、网联化终端转型。自动驾驶技术正逐步从L0升级至L5，其中L3及以上级别标志着真正的自动驾驶开始。感知层、决策层和控制层构成自动驾驶系统，传感器和AI芯片需求大幅提升。V2X技术助力构建智慧交通体系，射频前端芯片成为推动网联化的重要组件。中国在自动驾驶领域发展迅速，已发布国家标准并走在立法前列。
主要观点
- 自动驾驶升级：SAE将自动驾驶分为L0-L5，NHTSA分为L0-L4，L3是自动驾驶的门槛。随着技术进步和立法完善，自动驾驶将逐步普及。
- 技术支撑：自动驾驶技术依赖于传感器（如摄像头、雷达）和AI芯片（如GPU、FPGA、ASIC等），其中激光雷达和AI芯片是未来发展的核心。
- 商业化与家用双引擎：Robotaxi、Robobus、Minibus等商业化模式率先发展，而家用汽车仍以L2为主，未来有望逐步升级。
- 网联化发展：V2X技术是构建智慧交通体系的关键，C-V2X成为主流技术路线。高精地图是自动驾驶的重要支撑，射频前端芯片助力车联网发展。
- 投资建议：关注摄像头、雷达、AI芯片、射频前端芯片等核心组件，推荐联创电子、长光华芯、炬光科技。
关键信息
自动驾驶等级与功能
| 等级 | 定义 | 操控主体 | 典型应用 |
|---|---|---|---|
| L0 | 系统辅助增强驾驶员环境感知能力 | 驾驶员 | 碰撞预警、车道偏离预警 |
| L1 | 系统执行某一子任务 | 驾驶员 | 自动制动、车道保持 |
| L2 | 系统执行多个子任务 | 驾驶员 | 自动变道、车道居中辅助 |
| L3 | 系统接管车辆 | 系统 | 高速公路辅助、交通堵塞辅助 |
| L4 | 系统自动执行完整任务 | 系统 | Robotaxi、无人物流车 |
| L5 | 系统在所有场景自动执行任务 | 系统 | 无限制场景 |
自动驾驶优势
- 保障交通安全：减少人为错误导致的交通事故。
- 降低运输成本：提升燃油经济性，节省人工成本。
- 提升用车效率：优化交通流量，减少拥堵。
- 减少空气污染：精准控制减少排放。
自动驾驶产业链
- 上游：传感器、芯片、地图、车载软件等。
- 中游：整车制造（乘用车、商用车）。
- 下游：车辆运营、出行服务、社会管理等。
自动驾驶渗透率预测
| 年份 | 全球L2渗透率 | 全球L3渗透率 | 全球L4渗透率 | 全球L5渗透率 |
|---|---|---|---|---|
| 2025 | 27% | 1% | 0.5% | 0.5% |
| 2035 | 59% | 10% | 9% | 1% |
自动驾驶技术发展
- 摄像头：单目为主，分辨率以720P、1080P为主，技术成熟，成本低，但受光线和天气影响。
- 雷达：超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达，其中激光雷达将快速增长，CAGR达113%。
- AI芯片：算力需求从L1-L5分别为<1、2、30、300、4000+ TOPS，中国AI芯片市场预计2025年达109.9亿元，CAGR为44.7%。
自动驾驶商业化进展
- Robotaxi：全球主要公司包括Waymo、Cruise、AutoX、小马智行等，中国公司如百度Apollo、AutoX等已取得一定进展。
- 成本拐点：预计2025-2027年，Robotaxi成本将出现拐点，实现规模化部署。
- 技术挑战：边缘场景识别、成本高、商业化闭环尚未形成。
网联化发展
- V2X技术：提升交通效率、安全性，C-V2X成为主流。
- 高精地图：用于定位、感知、规划、决策，推动自动驾驶发展。
- 射频前端芯片：作为“汽车之耳”，助力车联网发展。
投资建议
风险提示
- 新能源车销量、Robotaxi等商业落地不及预期。
- 车规级传感器、芯片等产品导入不及预期。
- 激光雷达、AI芯片等技术研发进度不及预期。
图表目录
- 图表1：汽车智能化
- 图表2：自动驾驶概念及定义
- 图表3：自动驾驶标准分类
- 图表4：不同自动驾驶等级对应操控主体
- 图表5：自动驾驶等级划分
- 图表6：自动驾驶分级
- 图表7：中国汽车驾驶自动化分级
- 图表8：自动驾驶优势
- 图表9：自动驾驶产业链
- 图表10：全球自动驾驶发展历程
- 图表11：中国自动驾驶发展历程
- 图表12：自动驾驶系统架构
- 图表13：全球部分国家和地区自动驾驶规划
- 图表14：美国各州自动驾驶立法进度
- 图表15：中国自动驾驶发展进度及规划
- 图表16：2021-2035年欧盟自动驾驶汽车销量
- 图表17：2021-2035年美国自动驾驶汽车销量
- 图表18：2021-2035年中国自动驾驶汽车销量
- 图表19：2021-2035年日本自动驾驶汽车销量
- 图表20：2015-2035年全球自动驾驶汽车渗透率
- 图表21：自动驾驶最先应用的行业
- 图表22：2021年中国载人场景三大类别概念范围界定
- 图表23：中国自动驾驶出行工具应用场景
- 图表24：2021年中国商业运输成本结构
- 图表25：2020年中国货车司机年龄
- 图表26：2019-2020年中国矿山安全事故统计
- 图表27：2021年中国自动驾驶与人工驾驶每日运行时间
- 图表28：有人驾驶出租车与Robotaxi成本对比
- 图表29：Robotaxi成本在2025-2027年将迎来拐点
- 图表30：Robotaxi生态圈
- 图表31：全球Robotaxi企业扮演的角色
- 图表32：全球Robotaxi铁三角模式公司
- 图表33：中国自动驾驶载人场景Top10运营商发展现状概况
- 图表34：2021年DMV自动驾驶路测数据（有安全员）
- 图表35：2021年DMV自动驾驶车辆规模Top10（有安全员）
- 图表36：2021年DMV自动驾驶MPI Top10（英里）（有安全员）
- 图表37：2021年DMV自动驾驶MPI（无安全员）
- 图表38：2020-2021年中国Top3城市自动驾驶累计牌照发放量
- 图表39：2020-2021年中国Top3城市自动驾驶累计道路里程
- 图表40：中国各城市示范区自动驾驶载人场景运营商数量
- 图表41：中国各城市示范区自动驾驶载人场景运营商占比
- 图表42：2021年中国Robotaxi产业分布
- 图表43：2021年中国Robobus产业分布
- 图表44：车载摄像头整车应用
- 图表45：2015-2020年全球车载镜头出货量
- 图表46：2020年全球车载摄像头镜头市场格局
- 图表47：2019-2020年各类车载摄像头渗透率
- 图表48：不同级别自动驾驶汽车平均搭载摄像头数量
- 图表49：2021-2026年全球及中国车载摄像头市场规模
- 图表50：车载摄像头主要组件及供应商
- 图表51：超声波雷达位置及探测
- 图表52：自动泊车
- 图表53：2020-2026年全球超声波雷达市场规模
- 图表54：2021-2026年全球超声波雷达安装量
- 图表55：2021-2025年全球12颗超声波雷达方案渗透率
- 图表56：2014-2023年中国超声波雷达市场规模
- 图表57：2018年全球超声波雷达竞争格局
- 图表58：2021年中国车载超声波雷达竞争梯队Top10
- 图表59：毫米波雷达工作原理
- 图表60：毫米波雷达示意图
- 图表61：2017-2022年全球毫米波雷达市场规模
- 图表62：全球汽车毫米波雷达厂商市占率
- 图表63：4D毫米波雷达探测维度
- 图表64：激光雷达工作原理
- 图表65：激光雷达应用：环境感知+定位
- 图表66：激光雷达产业链
- 图表67：激光雷达核心模块
- 图表68：激光雷达显性参数
- 图表69：激光雷达产业链主要厂商
- 图表70：激光雷达分类及产业链主要厂商
- 图表71：单线（2D）激光雷达原理
- 图表72：多线（3D）激光雷达光线图
- 图表73：单线扫描VS多线扫描
- 图表74：水平与垂直视场角（FOV）
- 图表75：ToF与FMCW性能对比
- 图表76：EEL/VCSEL/光纤激光器对比
- 图表77：2020-2026年EEL市场规模（分应用领域）
- 图表78：传感应用的VCSEL市场规模（亿美元）
- 图表79：2020年VCSEL下游应用占比
- 图表80：传感应用的VCSEL发展趋势
- 图表81：传感应用的VCSEL产业链
- 图表82：2021-2026年VCSEL市场规模（分应用领域）
- 图表83：2019年全球智能机TOF镜头VCSEL厂商市占率
- 图表84：905nmVS1550nm激光器性能对比
- 图表85：汽车激光雷达各光源波长市占率
- 图表86：各类激光雷达工作原理
- 图表87：汽车激光雷达各扫描方式市占率
- 图表88：各类激光雷达方案对比
- 图表89：激光雷达探测器性能对比
- 图表90：激光雷达探测器性能对比
- 图表91：激光雷达专用芯片及功能模块示意图
- 图表92：禾赛科技芯片化发展路线
- 图表93：2019-2026年全球激光雷达市场规模
- 图表94：2020年全球激光雷达厂商市占率
- 图表95：2020-2026年全球激光雷达各下游应用领域占比
- 图表96：2020-2026年全球激光雷达下游市场规模
- 图表97：全球高分辨率激光雷达出货量预测（分国家/地区，千颗）
- 图表98：全球汽车激光雷达各厂商市占率
- 图表99：汽车激光雷达渗透率
- 图表100：全球首款车载激光雷达Valeo SCALA 1
- 图表101：Valeo SCALA 1拆解主要零部件
- 图表102：Valeo SCALA 1制造成本拆解
- 图表103：览沃科技Horizon制造成本拆解
- 图表104：激光雷达实际价格VS预计价格（美元）
- 图表105：激光雷达价格有望持续下降
- 图表106：激光雷达厂商、类型、价格
- 图表107：自动驾驶传感器参数对比
- 图表108：自动驾驶传感器光谱范围
- 图表109：摄像头性能雷达图
- 图表110：超声波雷达性能雷达图
- 图表111：毫米波雷达性能雷达图
- 图表112：激光雷达性能雷达图
- 图表113：自动驾驶视觉主导方案VS激光雷达主导方案
- 图表114：Model 3各传感器和计算单元位置
- 图表115：Model S各传感器位置
- 图表116：特斯拉视觉方案覆盖范围
- 图表117：特斯拉纯视觉方案覆盖范围
- 图表118：奥迪A8各传感器和计算单元位置
- 图表119：沃尔沃XC90各传感器位置
- 图表120：多传感器融合方案各传感器覆盖范围和作用
- 图表121：自动驾驶L1-L5级别对应传感器数量（颗）及单价（美元）
- 图表122：2020-2025年自动驾驶各类传感器功能变化
- 图表123：2020-2025年全球自动驾驶各类传感器市场规模
- 图表124：全球机器驾驶传感器市场规模
- 图表125：2020年中国车载雷达竞争格局
- 图表126：L2-L5自动驾驶各类传感器中半导体价值量（美元）
- 图表127：搭载多种传感器车型汇总
- 图表128：蔚来ES6传感器位置分布
- 图表129：小鹏G9传感器位置分布
- 图表130：汽车E/E架构技术路线
- 图表131：汽车E/E架构路线图
- 图表132：自动驾驶L1-L5对于AI芯片算力需求（TOPS）
- 图表133：2015-2025年中国自动驾驶AI芯片市场规模
- 图表134：AI芯片在AI层次中的应用
- 图表135：训练-推断两阶段深度学习
- 图表136：AI芯片对比
- 图表137：类脑计算市场规模及市占率（十亿美元）
- 图表138：类脑计算下游应用普及时间
- 图表139：IBM TrueNorth架构
- 图表140：类脑计算厂商及机构
- 图表141：类脑芯片参数对比
- 图表142：国内外自动驾驶AI芯片
- 图表143：部分车企自动驾驶AI芯片更迭
- 图表144：信息和通信技术已全面渗透进如今的移动出行场景
- 图表145：V2X
- 图表146：车联网定义及功能
- 图表147：车联网发展阶段
- 图表148：车联网产业生态
- 图表149：DSRC车联网
- 图表150：C-V2X车联网
- 图表151：DSRC与C-V2X对比
- 图表152：C-V2X随着驾驶安全性要求提高将得到更广泛的应用
- 图表153：2018-2029年C-V2X通信技术路线图
- 图表154：中国C-V2X产业链
- 图表155：Here高精地图图层
- 图表156：TomTom高精地图图层
- 图表157：高精地图信息展示（限高、路宽、坡度、半径等）
- 图表158：高精地图信息展示（限速、剩余路程、坡度、半径等）
- 图表159：传统导航地图与高精地图对比
- 图表160：中国导航电子地图甲级测绘资质名单
- 图表161：高精地图企业与车企合作情况
- 图表162：传统导航地图与高精地图盈利模式对比
- 图表163：2020-2025年全球高精度地图市场规模
- 图表164：2020-2025年中国高精度地图市场规模
- 图表165：全球高精度地图厂商
- 图表166：2020年中国高精地图厂商Top5
- 图表167：2018-2025年全球及中国智能网联汽车渗透率
- 图表168：欧盟汽车保有量（万辆）和互联汽车渗透率
- 图表169：美国汽车保有量（万辆）和互联汽车渗透率
- 图表170：中国汽车保有量（万辆）和互联汽车渗透率
- 图表171：日本汽车保有量（万辆）和互联汽车渗透率
总结
汽车智能化和网联化正在成为未来发展的核心方向，自动驾驶技术正逐步从L0升级至L5，其中L3及以上级别成为真正意义上的自动驾驶。感知层、决策层和控制层是自动驾驶系统的关键组成部分，传感器和AI芯片的需求大幅增长。V2X和高精地图技术成为构建智慧交通体系的重要支撑。中国在自动驾驶领域发展迅速，已制定国家标准并走在立法前列，未来有望实现L4/L5级别自动驾驶商业化。投资建议关注摄像头、雷达、AI芯片、射频前端芯片等核心组件，推荐联创电子、长光华芯、炬光科技。然而，Robotaxi等商业化模式仍面临成本高、技术不成熟等挑战。
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