自動(dòng)駕駛智能汽車產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告

1、自動(dòng)駕駛智能汽車產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告科技創(chuàng)新，變革未來59自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)分析1典型案例分析23總結(jié)：趨勢(shì)、風(fēng)險(xiǎn)、投資建議目錄關(guān)于智能網(wǎng)聯(lián)汽車的定義在傳統(tǒng)汽車基礎(chǔ)上通過ICT技術(shù)改造實(shí)現(xiàn)的“自動(dòng)化”及“網(wǎng)聯(lián)化”技術(shù)升級(jí)根據(jù)今年2月，我國發(fā)布的智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略中，對(duì)智能汽車的定義：“通過搭載先進(jìn)傳感器等裝置，運(yùn)用人工智能等新技術(shù)，具有自動(dòng)駕駛功能，并逐步成為智能移動(dòng)空間和應(yīng)用終端的新一代汽車。智能汽車通常又稱為智能網(wǎng)聯(lián)汽 車、自動(dòng)駕駛汽車等”。 智能汽車不僅局限于 “單車自動(dòng)駕駛”，除了單車搭載的智能傳感器、中央計(jì)算單元等設(shè)備外， 同時(shí)通過應(yīng)用通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)與道路設(shè)施、其他道路使用者、云端甚至衛(wèi)星的鏈

2、接，以實(shí)現(xiàn)對(duì)道路環(huán)境信息的掌握、互聯(lián)網(wǎng) 資訊進(jìn)行的交互和共享等功能。智能汽車將會(huì)成為未來智能交通系統(tǒng)中最重要的組成部分。本篇報(bào)告在第一章將會(huì)重點(diǎn)探討智能汽車技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素，在第二章重點(diǎn)描述汽車電子產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)， 在第三章根據(jù)智能汽車定義，分為“自動(dòng)駕駛”以及“車聯(lián)網(wǎng)”兩部分探討智能汽車發(fā)展對(duì)于汽車產(chǎn)業(yè)/供應(yīng)鏈的影響，并 在第四章重點(diǎn)描述國外/國內(nèi)智能汽車產(chǎn)業(yè)相關(guān)企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。Key Features:定義:被稱為智能網(wǎng)聯(lián)汽車、自動(dòng)駕駛汽車功能:具有自動(dòng)駕駛功能、能夠進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)交 互的新一代智能移動(dòng)終端技術(shù)構(gòu)成:搭載智能傳感器、控制器、執(zhí)行器，應(yīng)用 通信技術(shù)及人工智能等技術(shù)來源：智

3、能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，公開網(wǎng)絡(luò)信息整理。3智能汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷史梳理智能汽車經(jīng)過多年發(fā)展已由大學(xué)實(shí)驗(yàn)室逐步邁向商業(yè)化來源：公開資料匯總整理。19562005201520072016201720182019通用汽車推出FireBird， 基于車路協(xié)同技術(shù)，實(shí)現(xiàn)在高速場(chǎng)景下的無人駕駛。70年代90年代美國等發(fā)達(dá)國家大學(xué)、實(shí)驗(yàn)室開始基于人工智能和攝像頭傳感器 進(jìn)行移動(dòng)機(jī)器人、自動(dòng)駕駛原型車研究；80年代，日本開始車路間通信系統(tǒng)RACS研究；90年代，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、意大利帕爾瑪大學(xué)以及我國清華、國 防科工大等學(xué)府推出了自動(dòng)駕駛原型車并實(shí)現(xiàn)了實(shí)際上路測(cè)試。1999年，美國FCC將5.850-2.925GH

4、z頻段分給DSRC。20142010采用激光雷達(dá)的斯坦福大學(xué) “Stanley”無人車完成了 DARPA無人車挑戰(zhàn)賽，橫穿 240公里沙漠地帶。采用Velodyne64線激光雷達(dá)的 卡內(nèi)基梅隆大學(xué)贏得了 DARPA“無人車城市挑戰(zhàn)賽”；采用單目攝像頭技術(shù)的以色列 ADAS公司Mobileye產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)量 產(chǎn)。谷歌成立無人車項(xiàng)目 “Chauffeur”；中國舉辦“智能車未來挑戰(zhàn)大 賽”；國防科工大學(xué)HQ3無人車完成286公里高速無人駕駛測(cè)試。谷歌的第三代無人車 “Firefly” 上路測(cè)試；同一時(shí)期Mobileye的裝機(jī)量達(dá)到近千萬臺(tái)，并開始自動(dòng)駕駛技術(shù)的研發(fā)。奔馳推出無人駕駛概念車F015；特斯

5、拉推出了Autopilot系統(tǒng)；安霸收購意大利VisLab；百度成立自動(dòng)駕駛部門。Nvidia推出支持L2的Drive PX芯片3GPP開始LTE-V2X標(biāo)準(zhǔn)制定。通用收購Cruise Automation；英特爾收購Mobileye；長(zhǎng)安汽車與博世和清華合作的無人 百度成立阿波羅自動(dòng)駕駛聯(lián)盟；Waymo帶有安全員的自動(dòng)駕駛車 輛上路運(yùn)營(yíng)；車完成2000公里道路測(cè)試；Uber收購自動(dòng)駕駛公司Otto；Waymo獨(dú)立；各國相繼推出了自動(dòng)駕駛相關(guān)的政 國內(nèi)誕生大量自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司。策與法規(guī)，推動(dòng)行業(yè)發(fā)展；奧迪推出帶有L3功能A8車型。北京、上海、重慶、深圳等相繼 推出了智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測(cè)試管 理規(guī)

6、范，各地開始興建智能駕駛 測(cè)試和示范園區(qū)；基于MEMs、Flash等技術(shù)的車用 激光雷達(dá)產(chǎn)品陸續(xù)推出；Nvidia推出Jetson AGX Xavier。Waymo One無人駕駛出租 車付費(fèi)服務(wù)開始運(yùn)營(yíng)地平線推出征程二代自動(dòng)駕 駛芯片。挑 戰(zhàn) 者行 業(yè) 驅(qū) 動(dòng)政 策 催 化技 術(shù) 支 撐4智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈上游支撐技術(shù)來源：艾瑞研究院自行繪制。挑 戰(zhàn) 者行 業(yè) 驅(qū) 動(dòng)技 術(shù) 支 撐人工智能概念從上世紀(jì) 60年代提出，相關(guān)技術(shù) 在近20年伴隨計(jì)算機(jī)技 術(shù)的進(jìn)步得到了快速發(fā) 展，人工智能技術(shù)使自 動(dòng)駕駛汽車擁有對(duì)不同 道路情況思考判斷的能 力；汽車領(lǐng)域建立AUTOSAR 為汽車領(lǐng)域軟件系統(tǒng)開 發(fā)、軟

7、硬件解耦及汽車 OTA、自動(dòng)駕駛等技術(shù) 發(fā)展打下基礎(chǔ)。摩爾定律推動(dòng)半導(dǎo)體技 術(shù)快速發(fā)展，在單位空 間內(nèi)集成更多的電子管 使電子硬件計(jì)算性能和 能耗表現(xiàn)大幅提升，為 汽車智能化升級(jí)從硬件 層提供了基礎(chǔ)；人工智能硬件技術(shù)的發(fā) 展使汽車控制系統(tǒng)能夠 擁有媲美超級(jí)計(jì)算機(jī)的 計(jì)算能力，擁有能夠在 行駛過程中對(duì)行車環(huán)境 的感知和判斷能力，使 自動(dòng)駕駛成為可能。中國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過近 10年發(fā)展使國內(nèi)網(wǎng)民滲 透率超過了50%；5G相關(guān)技術(shù)得到快速發(fā) 展， Rel16第三階段技 術(shù)標(biāo)準(zhǔn)凍結(jié)，重點(diǎn)聚焦 URLLC場(chǎng)景、網(wǎng)絡(luò)切片 及毫米波通信等技術(shù)， 對(duì)于車聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)化應(yīng) 用來說具有重大意義。伴隨著自動(dòng)駕駛企業(yè)路

8、測(cè)里程的不斷積累、越 來越多的帶有數(shù)據(jù)收集 功能的網(wǎng)聯(lián)汽車不斷上 路行駛，可用于訓(xùn)練自 動(dòng)駕駛算法的有效數(shù)據(jù) 快速增長(zhǎng)，自動(dòng)駕駛系 統(tǒng)能力快速提升；圖商加速布局高精度地 圖領(lǐng)域，積極收集地圖 數(shù)據(jù)制作高精度地圖產(chǎn) 品，為自動(dòng)駕駛汽車提 供更遠(yuǎn)的視野。隨著近年來半導(dǎo)體硬件、軟件以及通信等技術(shù)上的進(jìn)步及突破，汽車智能化升級(jí)逐漸成為可能政在上頁梳理智能汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷史后，我們發(fā)現(xiàn)對(duì)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的探索可以追溯到上世紀(jì)中期，但直到上世紀(jì)末，相關(guān)技 策術(shù)仍然停留在實(shí)驗(yàn)室階段，我們認(rèn)為這主要是當(dāng)時(shí)的底層技術(shù)、配套產(chǎn)業(yè)等不足以支撐智能網(wǎng)聯(lián)汽車的落地。近二十年， 催伴隨著半導(dǎo)體、高精度傳感器、人工智能算法、移動(dòng)

9、通信網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的快速發(fā)展，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的落地逐漸成為可能，但 化當(dāng)前落地的產(chǎn)品智能化有限，只能部分實(shí)現(xiàn)輔助駕駛功能，或者是只能在封閉區(qū)域低速環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。未來伴隨著 資本的不斷投入、廉價(jià)的超級(jí)計(jì)算機(jī)單元和具有高精度探測(cè)能力的傳感器量產(chǎn)，伴隨著駕駛數(shù)據(jù)的積累自動(dòng)駕駛算法的快速提升，具有高等智能的智能網(wǎng)聯(lián)汽車有望在未來510年內(nèi)得到落地。軟件技術(shù)發(fā)展硬件技術(shù)發(fā)展通訊技術(shù)發(fā)展數(shù)據(jù)積累5自動(dòng)駕駛概念及定義（一）NHTSA/SAE根據(jù)系統(tǒng)/駕駛員對(duì)車輛行駛過程中動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)所承擔(dān)責(zé)任的比例對(duì)自動(dòng)駕駛進(jìn)行了6個(gè)等級(jí)的劃分美國公路交通安全管理局（ NHTSA ）將自動(dòng)駕駛劃分為L(zhǎng)0-L4，美國汽車工程

10、師協(xié)會(huì)（SAE）將自動(dòng)駕駛技術(shù)分為L(zhǎng)0L5。當(dāng)前部分OEM廠商已經(jīng)推出了具有L2功能的車型，預(yù)計(jì)L3車型將會(huì)在未來2年逐步實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。L3將會(huì)是一個(gè)技術(shù)的分水嶺， 主要體現(xiàn)在其實(shí)現(xiàn)了在特定設(shè)計(jì)場(chǎng)景下，系統(tǒng)對(duì)車輛動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)的完全接管，駕駛員可實(shí)現(xiàn)“脫手、脫腳、脫眼”，系 統(tǒng)足夠智能當(dāng)發(fā)現(xiàn)駕駛環(huán)境不滿足系統(tǒng)設(shè)計(jì)范圍時(shí)，可留給駕駛員足夠的時(shí)間對(duì)車輛駕駛?cè)蝿?wù)進(jìn)行接管。注釋：OEDR (Object and Event Detection)，目標(biāo)和事件探測(cè)和響應(yīng)。來源：SAE自動(dòng)駕駛定義和分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，艾瑞研究院整理繪制。NHTSASAE定義動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)（DDT）動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù) 支援（DDT Fallback

11、）設(shè)計(jì)適用范圍（ODD）典型應(yīng)用橫/縱向運(yùn)動(dòng) 控制物體和時(shí)間 的探測(cè)響應(yīng)6L0L0系統(tǒng)輔助增強(qiáng)駕駛員環(huán)境感知能力，駕駛 員執(zhí)行全部駕駛?cè)蝿?wù)駕駛員駕駛員駕駛員無碰撞預(yù)警（FCW）、車道偏離 預(yù)警（LDW）、行人預(yù)警（PCW）、盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)（BSM）L1在適合的設(shè)計(jì)范圍內(nèi)，系統(tǒng)可執(zhí)行車輛運(yùn)L1 動(dòng)控制中的某一子任務(wù)（不可同時(shí)執(zhí)行）， 駕駛員執(zhí)行其他的動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)駕駛員和系 統(tǒng)駕駛員駕駛員特定場(chǎng)景巡航控制（ACC）、自動(dòng)制動(dòng)（AEB）、車道保持（LKA）、 智能車速控制（ISA）L2L2在適合的設(shè)計(jì)范圍內(nèi)，系統(tǒng)可持續(xù)執(zhí)行車 輛運(yùn)動(dòng)控制任務(wù)（涉及到多個(gè)ECU配合）， 駕駛員負(fù)責(zé)執(zhí)行OEDR任務(wù)并監(jiān)督自動(dòng)駕

12、駛系統(tǒng)系統(tǒng)駕駛員駕駛員特定場(chǎng)景車道居中輔助（LCC）、自動(dòng)變道（ALC）L3在適合的設(shè)計(jì)范圍內(nèi)，系統(tǒng)可持續(xù)執(zhí)行完L3整的動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)，用戶在系統(tǒng)失效時(shí)接 受系統(tǒng)的干預(yù)請(qǐng)求，及時(shí)作出響應(yīng)系統(tǒng)系統(tǒng)駕駛員在系統(tǒng) 失效時(shí)取得駕 駛權(quán)特定場(chǎng)景交通堵塞輔助（TJP）、高速公 路輔助（HWP）、自動(dòng)泊車L4系統(tǒng)系統(tǒng)特定場(chǎng)景RoboTaxi、無人物流車、無人 巴士，etc在適合的設(shè)計(jì)范圍內(nèi)，系統(tǒng)可以自動(dòng)執(zhí)行L4 完整的動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)和動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)支援，系統(tǒng) 用戶無需對(duì)系統(tǒng)請(qǐng)求做出回應(yīng)系統(tǒng)能在所有道路環(huán)境執(zhí)行完整的動(dòng)態(tài)駕L5駛?cè)蝿?wù)和動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)支援，駕駛員無需系統(tǒng)介入系統(tǒng)系統(tǒng)全部場(chǎng)景自動(dòng)駕駛概念及定義（二）來源：

13、汽車駕駛自動(dòng)化分級(jí)工信部聯(lián)合長(zhǎng)安、廣汽、吉利、東風(fēng)、寶馬中國、東風(fēng)商用車、大眾中國、福特中國等8家車企及中國汽車技術(shù)研究中心有限公司、浙江亞太 機(jī)電股份有限公司、東軟睿馳汽車技術(shù)（沈陽）有限公司共同起草。分級(jí)定義車輛橫向縱向控 制目標(biāo)和時(shí)間探測(cè) 與響應(yīng)動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)接 管場(chǎng)景7L0應(yīng)急輔助：不能持續(xù)執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)中的車輛橫向或縱向 運(yùn)動(dòng)控制，但具備持續(xù)執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)中的部分目標(biāo)和時(shí)間 探測(cè)與響應(yīng)能力駕駛員駕駛員及系統(tǒng)駕駛員有限制L1部分駕駛輔助：設(shè)計(jì)運(yùn)行條件內(nèi)持續(xù)地執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù) 中的車輛橫向或縱向運(yùn)動(dòng)控制，且具備與所執(zhí)行的車輛橫向或 縱向運(yùn)動(dòng)控制相適應(yīng)的部分目標(biāo)和事件探測(cè)與響應(yīng)的能力駕駛

14、員和系統(tǒng)駕駛員及系統(tǒng)駕駛員有限制L2組合輔助駕駛：設(shè)計(jì)運(yùn)行條件內(nèi)持續(xù)地執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù) 中的車輛橫向和縱向運(yùn)動(dòng)控制，且具備與所執(zhí)行的車輛橫向和 縱向運(yùn)動(dòng)控制相適應(yīng)的部分目標(biāo)和事件探測(cè)與響應(yīng)的能力。系統(tǒng)駕駛員及系統(tǒng)駕駛員有限制L3有條件自動(dòng)駕駛：設(shè)計(jì)運(yùn)行條件內(nèi)持續(xù)地執(zhí)行全部動(dòng)態(tài)駕 駛?cè)蝿?wù)。動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)接管用戶以適當(dāng)?shù)姆绞綀?zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)?務(wù)接管。系統(tǒng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)接 管用戶（接管后 成為駕駛員）有限制L4高度自動(dòng)駕駛：在其設(shè)計(jì)運(yùn)行條件內(nèi)持續(xù)地執(zhí)行全部動(dòng)態(tài) 駕駛?cè)蝿?wù)和執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)接管。系統(tǒng)發(fā)出接管請(qǐng)求時(shí)，若 乘客無響應(yīng)，系統(tǒng)具備自動(dòng)達(dá)到最小風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的能力。系統(tǒng)系統(tǒng)系統(tǒng)有限制L5完全自動(dòng)駕駛：在

15、任何可行駛條件下持續(xù)地執(zhí)行全部動(dòng)態(tài) 駕駛?cè)蝿?wù)和執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)接管。系統(tǒng)發(fā)出接管請(qǐng)求時(shí)，乘 客無需進(jìn)行響應(yīng)，系統(tǒng)具備自動(dòng)達(dá)到最小風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的能力。系統(tǒng)系統(tǒng)系統(tǒng)無限制中國工信部于今年3月份公示了汽車駕駛自動(dòng)化分級(jí)推薦性國家標(biāo)準(zhǔn)報(bào)批稿將從政策角度為L(zhǎng)3車輛上路打下基礎(chǔ)目前，從技術(shù)和產(chǎn)品角度看，L3系統(tǒng)已經(jīng)開發(fā)完成并在全球部分區(qū)域?qū)崿F(xiàn)上路（奧迪、凱迪拉克以及國內(nèi)長(zhǎng)安等整車廠商已經(jīng)推出了L3產(chǎn)品）。但目前在國內(nèi)由于相關(guān)法律尚未完善，對(duì)于系統(tǒng)接管車輛過程中的責(zé)任歸屬和問責(zé)機(jī)制尚不明確， 因此國內(nèi)L3汽車還不能合法合規(guī)的上路行駛。韓國在今年1月正式推出了L3駕駛安全和商業(yè)化標(biāo)準(zhǔn)，我國今年3月公示了汽車駕駛自

16、動(dòng)化分級(jí)，將會(huì)為我國相關(guān)法律標(biāo)準(zhǔn)的完善奠定基礎(chǔ)。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)（一）自動(dòng)駕駛系統(tǒng)包括感知層、決策層、執(zhí)行層，整體技術(shù)成熟度受限于硬件、數(shù)據(jù)和算法的發(fā)展積累自動(dòng)駕駛系統(tǒng)由感知層、決策層和執(zhí)行層構(gòu)成，若將自動(dòng)駕駛系統(tǒng)比作為機(jī)器人的話，感知層、決策層、執(zhí)行層分別代表 了機(jī)器人的眼/耳、大腦及手腳。當(dāng)前自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展受限于數(shù)據(jù)、算法以及傳感器、計(jì)算單元等硬件的發(fā)展。理論上 講，算法與硬件是反向關(guān)系，控制、感知算法越強(qiáng)、對(duì)于硬件感知能力依賴越低，但出于安全性、魯棒性等因素考量，越 高階的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將會(huì)采用更強(qiáng)大的高精度傳感設(shè)備和計(jì)算單元保證系統(tǒng)的絕對(duì)安全性。感知自動(dòng)駕駛 功能的實(shí)現(xiàn)決策環(huán)境感

17、知車輛定位車載傳感器環(huán)境數(shù)據(jù)車身數(shù)據(jù)攝像頭毫米波雷達(dá)激光雷達(dá) 超聲波雷達(dá)紅外傳感器MEMS磁阻傳感器 MEMS霍爾傳感器車聯(lián)網(wǎng)硬件算法硬件算法車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)車身數(shù)據(jù)攝像頭 激光雷達(dá)GNSS/IMUMEMS磁阻傳感器 MEMS霍爾傳感器傳感器數(shù)據(jù)融合 分割、識(shí)別及分類 物體定位運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)車載傳感器算法-任務(wù)規(guī)劃、行為規(guī)劃和動(dòng)作規(guī)劃硬件-域控制器/芯片SLAM/SCAN MATCHINGRTK控制-執(zhí)行器來源：艾瑞研究院自主繪制。8自動(dòng)駕駛系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)（二）來源：公開市場(chǎng)資料，艾瑞研究院整理繪制。9當(dāng)前L2.5/3產(chǎn)品主要采取“攝像頭+毫米波+超聲波+域控制器”配置方案，從Tier1/2采購專用的傳

18、感器和處理單元當(dāng)前，主流的L2.5/3產(chǎn)品主要配置包括：前置攝像頭、環(huán)視攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)以及專用的車載計(jì)算平臺(tái)。 大部分廠商出于成本、技術(shù)成熟度等因素考量并未采用激光雷達(dá)，少量車企在其高端車型上配置了前向激光雷達(dá)/紅外攝像頭等傳感器以保證系統(tǒng)魯棒性。奧迪 A8奔馳 S寶馬凱迪拉克CT6長(zhǎng)安汽車UNI-T特斯拉Model 3蔚來 ES8小鵬 P7系統(tǒng)zFAS-SydtemDrive PilotiNextSuper CruiseAutoPilot 3.0NIO PilotXPILOT 3.0計(jì)算平 臺(tái)EyeQ3+Aletera Cyclone V+Aurix TC297T+Tegra

19、 K1 VCMNvidia Drive PXPegasusMobileye Eye Q5 、 Ifenion AurixMCU *2、 Intel Denveton CPU、Renesas V3HH3Mobileye采用了地平線征 程二代芯片用于 其智能座艙HW3 FSDMobileyeXavier（自動(dòng)駕駛）+高通820A（車機(jī)）實(shí)現(xiàn)功 能L3（60km/h以 下TJP）L3L3L2.5L3（40km/h以 下TJP）L2.5L2.5L3（HWP、超 級(jí)自動(dòng)泊車輔助）攝像頭7（4個(gè)環(huán)視+1前 視+駕駛員監(jiān)控+ 紅外夜視）前向雙目攝像頭+環(huán)視攝像頭+后 向攝像頭106687（前視3目攝像 頭+

20、4個(gè)環(huán)視攝像 頭+駕駛員監(jiān)控）13激光雷 達(dá)Valeo ScalaValeo ScalaValeo ScalaN/AN/AN/AN/AN/A毫米波56555155超聲波1212121212121212其他攝像頭中包含一 個(gè)紅外夜視攝像 頭輪胎濕度傳感器、GPS/GLONASS、高精度地圖、高精讀地圖增強(qiáng)型GPS、高 精度地圖、DMS、熱成像采用ADAS地圖 獲取8公里內(nèi)道 路信息，為決策 提供依據(jù)。當(dāng)前部分主機(jī)廠商L2.5/L3產(chǎn)品硬件系統(tǒng)配置自動(dòng)駕駛系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)（三）來源：公開市場(chǎng)資料&專家訪談，艾瑞整理繪制。10WaymoPony. AiNuTonomyVoyage元戎啟行AutoXTuS

21、impleEmbark計(jì)算平臺(tái)工控機(jī)Nvidia Titan XNvidia Xavier實(shí)現(xiàn)功能L4L4L4L4L4L4L4L4攝像頭8個(gè)6個(gè)6個(gè)4個(gè)8個(gè)12個(gè)10個(gè)5個(gè)激光雷達(dá)6臺(tái)激光雷達(dá)1臺(tái)32線激光 雷達(dá)2臺(tái)16線激光 雷達(dá)1臺(tái)1臺(tái)64線/128線+4個(gè)低線束激光 雷達(dá)3臺(tái)6臺(tái)2臺(tái)32線激光 雷達(dá)1臺(tái)4線激光 雷達(dá)3臺(tái)激光雷達(dá)毫米波雷達(dá)4臺(tái)3臺(tái)5臺(tái)5臺(tái)5臺(tái)6臺(tái)3臺(tái)3臺(tái)其他13臺(tái) GPS/IMU1臺(tái) GPS/IMUGPS/IMUGNSS2臺(tái) GPS/IMUL4產(chǎn)品還處于技術(shù)驗(yàn)證階段硬件配置方案尚不確定，預(yù)計(jì)激光雷達(dá)和具有更高算力的計(jì)算平臺(tái)將會(huì)成為系統(tǒng)標(biāo)配L4產(chǎn)品距離量產(chǎn)尚遠(yuǎn)，各廠商仍在探

22、索搭建自己的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，由于算法、硬件等技術(shù)日新月異，各廠家會(huì)根據(jù)其產(chǎn)品應(yīng)用場(chǎng)景不斷地優(yōu)化、迭代其技術(shù)方案，嘗試搭配選擇不同的上游廠商所提供的產(chǎn)品。當(dāng)前L4系統(tǒng)整體的造價(jià)要遠(yuǎn)高于 L2.5/3產(chǎn)品，主要是由于L4/5系統(tǒng)需要能夠完全擺脫安全員并達(dá)到極高的安全水準(zhǔn)，更高精度的傳感器和具有超強(qiáng)算力的 計(jì)算平臺(tái)將會(huì)為系統(tǒng)提供足夠的安全冗余，如廠商一般會(huì)搭載多臺(tái)多線程激光雷達(dá)和服務(wù)器級(jí)計(jì)算設(shè)備。當(dāng)前各廠商L4級(jí)自動(dòng)駕駛硬件配置方案感知層：外部傳感器來源：第一本無人駕駛技術(shù)書。11優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)探測(cè)范圍功能攝像頭Camera可對(duì)物體幾何特征、表面紋 理等信息進(jìn)行識(shí)別，可通過 算法實(shí)現(xiàn)對(duì)障礙物距離的探 測(cè)，技

23、術(shù)成熟、造價(jià)低廉受光照強(qiáng)度變化影響大，容 易受到惡劣環(huán)境干擾最遠(yuǎn)探測(cè)范圍可超過500米障礙物識(shí)別；車道線識(shí)別； 輔助定位、道路信息讀取、 地圖構(gòu)建毫米波雷達(dá)Radar對(duì)煙霧、灰塵的穿透能力較 強(qiáng)，抗干擾能力強(qiáng)，對(duì)相對(duì) 速度、距離以及角速度的測(cè) 量準(zhǔn)確度非常高測(cè)量范圍相對(duì)Lidar更窄， 難以辨別物體大小和形狀1000米障礙物探測(cè)（中、遠(yuǎn)）激光雷達(dá)Lidar精度高、探測(cè)范圍較廣、可 以構(gòu)建車輛周邊環(huán)境3D模 型容易受到雨雪霧等天氣影響，技術(shù)不夠成熟，產(chǎn)品體積大、 造價(jià)高昂300米障礙物探測(cè)識(shí)別；車道線識(shí)別；輔助定位、地圖構(gòu)建超聲波Ultrasonic技術(shù)成熟、成本低，受天氣干擾小，抗干擾能力強(qiáng)測(cè)

24、量精度差、測(cè)量范圍小、距離近10米障礙物探測(cè)（近）衛(wèi)星+慣導(dǎo)GNSS+IMU通過對(duì)衛(wèi)星三角定位和慣性 導(dǎo)航進(jìn)行結(jié)合實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛進(jìn) 行定位容易受到、城市建筑、隧道 等障礙物的干擾使得測(cè)量精 度大打折扣廣域高精度定位保持在10米以 內(nèi)車輛導(dǎo)航、定位預(yù)計(jì)L2.5/L3高級(jí)輔助駕駛產(chǎn)品將會(huì)推動(dòng)中長(zhǎng)距離毫米波雷達(dá)市場(chǎng)發(fā)展，L4/L5自動(dòng)駕駛產(chǎn)品將會(huì)推動(dòng)激光雷達(dá)市場(chǎng)發(fā)展感知層主要是為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)獲取外部行駛道路環(huán)境數(shù)據(jù)并幫助系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)定位，當(dāng)前最具代表性的傳感器包括：攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、GNSS/IMU以及激光雷達(dá)等。由于其波長(zhǎng)特性、工作原理各不相同導(dǎo)致其適用的應(yīng)用場(chǎng)景各異， 所以當(dāng)前大部分車輛都

25、是采用多種傳感器相融合的方式以實(shí)現(xiàn)對(duì)各種環(huán)境的應(yīng)對(duì)，保證感知能力冗余。當(dāng)前L2及以上車輛主要使用的外部傳感器及其特性介紹感知層：毫米波雷達(dá)-定義及分類毫米波雷達(dá)技術(shù)相對(duì)成熟，具有體積小、低功耗、低造價(jià)、全天候使用等特點(diǎn)，當(dāng)前已被廣泛應(yīng)用于乘用車產(chǎn)品毫米波一般是指工作頻率在30100GHz，波長(zhǎng)在110mm的電磁波，位于微波與遠(yuǎn)紅外波相交疊的波長(zhǎng)范圍。毫米波雷達(dá) 是指工作頻段在毫米波雷達(dá)，其具有抗干擾、探測(cè)距離遠(yuǎn)（200m）、價(jià)格較低（5001000元左右）等優(yōu)勢(shì)。車載毫米波 雷達(dá)主要用于測(cè)量周邊障礙物相對(duì)速度、距離和方位。目前主要產(chǎn)品分為24GHz和77GHz兩大種類，77GHz分辨率遠(yuǎn)優(yōu)于

26、24GHz產(chǎn)品（60cm3.75cm），但由于產(chǎn)品體積更小、工作頻率更高，因此對(duì)產(chǎn)品制造加工工藝要求更高。目前77GHz 產(chǎn)品市場(chǎng)主要被大陸、博世和德爾福等海外廠商所主導(dǎo)。24GHz77GHzBSD盲點(diǎn)探測(cè)、LCA變道輔助、PA泊車 輔助、RCTA警示系統(tǒng)、S&G自動(dòng)跟車ACC自適應(yīng)巡航、FCW安全車距預(yù)警探測(cè)距離 小于70m探測(cè)距離70200m產(chǎn)品技術(shù)成熟、天線體積 大、供應(yīng)鏈體系相對(duì)成熟制造工藝高、體積更小、測(cè) 量距離遠(yuǎn)、精度更高、芯片 供應(yīng)受限波長(zhǎng)：110mm天 線無線收發(fā) 開關(guān)發(fā)射機(jī)接收機(jī)信號(hào) 處理器汽車控制 電路算法芯片報(bào)警裝置缺少對(duì)目標(biāo)的辨認(rèn)和語義識(shí)別能力由于采用了波探測(cè)（面），相

27、對(duì)于激光角分辨率精度低來源：市場(chǎng)公開資料，艾瑞研究院自行整理繪制。12優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)產(chǎn)品特點(diǎn)：波長(zhǎng)短、天線尺寸小方向性好、極高的空間分辨力，跟蹤精度高基于多普勒效應(yīng)的相對(duì)速度測(cè)量，精度高相比激光和紅外，對(duì)煙、灰塵和霧具有更好的穿透能力產(chǎn)品分類：產(chǎn)品架構(gòu)：感知層：毫米波雷達(dá)-市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)市場(chǎng)被海外廠商占領(lǐng)，國內(nèi)廠商逐漸開始對(duì)77GHz高端產(chǎn)品進(jìn)行滲透，市場(chǎng)替代空間較大毫米波雷達(dá)主要由MMIC、基帶以及PCB等組成，其中決定了雷達(dá)性能最主要的為MMIC芯片（單片微波集成芯片），也被 稱為射頻集成電路（RFIC），這是一類高頻放大器件，被廣泛應(yīng)用于通信和GPS等各類設(shè)備的射頻、中頻和本

28、振電路中。 MMIC可以分成兩大類：一類是基于硅晶體管的MMIC，另一類是基于砷化鎵場(chǎng)效應(yīng)管（GaAs FET）的MMIC。GaAs FET 類MMIC具有工作頻率高、頻率范圍寬、動(dòng)態(tài)范圍大、噪聲低的特點(diǎn)，但價(jià)格昂貴，因此應(yīng)用場(chǎng)合較少；而硅鍺晶體管（SiGe）的MMIC性能優(yōu)越、使用方便，而且價(jià)格低廉，因而應(yīng)用非常廣泛。未來，預(yù)計(jì)采取CMOS工藝的毫米波雷達(dá)在 成本、集成度等方面將會(huì)進(jìn)一步提升，最終將會(huì)替代硅鍺工藝。當(dāng)前，國內(nèi)廠商開發(fā)能力主要集中在收發(fā)組建射頻前端領(lǐng)域，對(duì)于信號(hào)處理芯片的開發(fā)能力較弱MMIC單片微波集成電路基帶數(shù)字信號(hào)處理芯片天線高頻PCB板SCHWEIZER ELECTRON

29、IC毫米波雷達(dá)廠商來源：互聯(lián)網(wǎng)公開市場(chǎng)資料。13感知層：毫米波雷達(dá)-市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)注釋：報(bào)告所列規(guī)模數(shù)據(jù)均取整數(shù)位，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)精確至十位數(shù)（已包含四舍五入的情況）。3080140190230270300330340340205030607010014018021025030066.7%60.0%75.0%35.7%21.1%17.4%11.1%10.0%3.0%0.0%50.0%100.0%16.7%42.9%40.0%28.6%16.7%19.0%20.0%伴隨L2/3車輛逐步放量，為毫米波雷達(dá)市場(chǎng)帶來額外的增長(zhǎng)空間，國產(chǎn)替代空間巨大毫米波雷達(dá)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)：毫米波雷達(dá)芯片設(shè)計(jì)向著集成化方向發(fā)展，

30、天線、射頻以及基帶等未來將會(huì)被集成在同一塊芯片內(nèi)，大大降低產(chǎn)品復(fù)雜 度并節(jié)約制造成本，采用CMOS工藝硅晶體管的MMIC芯片由于具有技術(shù)成熟、制造成本低、容易集成等特點(diǎn)，將會(huì)成 為毫米波雷達(dá)未來的主流發(fā)展方向。由于77GHz雷達(dá)具有探測(cè)精度高、天線體積小等特點(diǎn)，預(yù)計(jì)未來將會(huì)對(duì)24GHz毫米波雷達(dá)產(chǎn)品形成替代趨勢(shì)；隨著國內(nèi)廠商77GHz雷達(dá)芯片的逐步突破，預(yù)計(jì)未來該領(lǐng)域?qū)⒂瓉韲a(chǎn)替代浪潮2020-2030年中國車載毫米波雷達(dá)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)2020e2021e2022e24GHz毫米波雷達(dá)（億元）2023e2024e2025e77GHz毫米波雷達(dá)（億元）2026e2027e24GHz毫米波雷達(dá)同比（

31、%)2028e2029e2030e77GHz毫米波雷達(dá)同比（%）來源：艾瑞研究院基于公開市場(chǎng)資料和模型計(jì)算得出。14感知層：激光雷達(dá)-定義及產(chǎn)品分類具有獲取信息豐富、精度高等特點(diǎn)，但由于其固態(tài)產(chǎn)品相關(guān)技術(shù)及加工工藝不成熟，當(dāng)前較少被應(yīng)用于乘用車產(chǎn)品激光雷達(dá)發(fā)展始于上世紀(jì)60年代，一開始被應(yīng)用于航空航天、測(cè)繪等領(lǐng)域，主要可以實(shí)現(xiàn)測(cè)距、環(huán)境監(jiān)測(cè)以及動(dòng)態(tài)、靜態(tài) 3D環(huán)境模型的構(gòu)建。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，由于激光波形的特性（高頻短波），相比毫米波雷達(dá)，可提供更精確的環(huán)境探測(cè)數(shù) 據(jù)（厘米級(jí)），構(gòu)建高精度3D模型，因此被認(rèn)為在高級(jí)別自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中具有不可或缺的位置。車用激光雷達(dá)起步較晚， 目前商業(yè)化面臨諸多問題

32、，如：考慮到功率等問題，車載產(chǎn)品有效測(cè)距短，產(chǎn)品固態(tài)化、小型化技術(shù)不夠成熟，難以滿足 車規(guī)要求，配套產(chǎn)業(yè)鏈不成熟，難以實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，而產(chǎn)量少導(dǎo)致了造價(jià)高昂等問題（Velodyne HDL-64售價(jià)高達(dá)于7.5萬美 元），此外激光雷達(dá)由于其波形特性，雨、雪、霧等天氣對(duì)其具有較強(qiáng)的干擾，相比起毫米波雷達(dá)來說抗干擾能力較弱。激光 發(fā)射器可編程邏輯門陣列TOF接收器編碼器電源管理 單元高頻 變壓器透鏡透鏡電源管理 單元超高速以太網(wǎng)路交換器處理器總線接口激光雷達(dá)來源：公開網(wǎng)絡(luò)渠道信息。15多線束 激光雷達(dá)2D2.5D沒有垂直視角3D測(cè)距速度快、數(shù)據(jù)處理量少多應(yīng)用于安全防護(hù)領(lǐng)域、地形測(cè)繪、城市建筑測(cè)量等垂直視

33、角較小，安裝在進(jìn)氣格柵垂直視角不超過10度垂直視角可以達(dá)到3040度垂直視角較大，可以安裝在車頂、擋風(fēng)玻璃處雨、雪、霧天氣受干擾較大傳統(tǒng)機(jī)械激光雷達(dá)體積大、產(chǎn)能低、造價(jià)高昂，難以被量 產(chǎn)應(yīng)用于乘用車平臺(tái)優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)波長(zhǎng)：905nm/1550nm產(chǎn)品特點(diǎn)：距離分辨率、角分辨率、速度分辨率高，可形成高精度3D 點(diǎn)云環(huán)境模型；具有晝夜工作能力。產(chǎn)品分類：?jiǎn)尉€束產(chǎn)品架構(gòu)：感知層：激光雷達(dá)-市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)激光雷達(dá)未來將朝向固態(tài)化方向發(fā)展，中短期基于MEMs技術(shù)的產(chǎn)品更加適合車規(guī)需求，具有可觀的市場(chǎng)應(yīng)用前景基于乘用車應(yīng)用場(chǎng)景下，整車廠商需要綜合考慮激光雷達(dá)的激光線束數(shù)量、探測(cè)距離、功率以及造價(jià)等因素。如：

34、高速公 路場(chǎng)景一般需要激光雷達(dá)能能夠發(fā)射100線束以上才能夠?qū)崿F(xiàn)較好的探測(cè)效果，但此類型產(chǎn)品往往造價(jià)高昂，解決方法如： 通過將多臺(tái)低線束激光雷達(dá)產(chǎn)品組合，可在一定程度上替代高線束激光雷達(dá)產(chǎn)品同時(shí)規(guī)避高昂的成本。此外，由于傳統(tǒng)的 機(jī)械式激光雷達(dá)體積龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，成本高昂而且量產(chǎn)能力低下，難以滿足整車廠商的要求，多家廠商正在著手研制基 于3D-FLASH、MEMs以及OPA等技術(shù)的激光雷達(dá)，以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品得小型化、輕量化發(fā)展。隨著相關(guān)技術(shù)的逐漸成熟，有望 將激光雷達(dá)產(chǎn)品造價(jià)降至千元級(jí)別。傳統(tǒng)機(jī)械及半固態(tài)產(chǎn)品機(jī)械結(jié)構(gòu)復(fù)雜、難以 符合車規(guī)級(jí)傳感器標(biāo)準(zhǔn)，生產(chǎn)過程需要人工調(diào)教、 成本高、生產(chǎn)周期長(zhǎng)，量產(chǎn)困難

35、采用MEMs技術(shù)，將傳統(tǒng)機(jī)械結(jié)構(gòu)用 MEMs微振鏡進(jìn)行替代，產(chǎn)品體積緊 湊，技術(shù)相對(duì)成熟，易于大規(guī)模生產(chǎn)公司： VelodyneVelodyneVelodyneIbeoInnovizDJI北科天繪Quanergy產(chǎn)品： HDL-64HDL-32VLP-16Lux-4/8Innoviz ProLivox Mid-100C-FansS3價(jià)格： 7.5萬美元2萬美元0.8萬美元250美元N/A9,999元10萬元250美元激光束：6432164-83001288范圍：120m80-120m100m100-150m150m260m200m150m精度：2cm2cm2cm10m5m2cm2cm4cm數(shù)據(jù)

36、頻率：1.3M/s0.7M/s0.3M/sN/A0.178M/s0.3M/sN/AN/A垂直角度：26.820153.22038.43010水平角度：360360360145；7398.4150120重量：15kg1kg0.83kgN/A0.95kg2.2kgN/AN/A采用Flash、OPA技術(shù)， 是真正的固態(tài)激光雷達(dá)技 術(shù)，完全取消了機(jī)械結(jié)構(gòu)來源：公開網(wǎng)絡(luò)渠道信息，艾瑞研究院整理繪制。16感知層：激光雷達(dá)-市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)1302403901310187042403530274048805420550084.6%62.5%42.7%46.5%28.8%20.1%15.1%11.1%1.5%20

37、26e2027e2028e2029e2030e作為視覺+毫米波的補(bǔ)充，部分OEM采用激光雷達(dá)為其L3系統(tǒng)提供安全冗余，預(yù)計(jì)在L4以上場(chǎng)景將會(huì)作為系統(tǒng)標(biāo)配使用當(dāng)前整車廠商普遍接受的主流傳感器配置方案為：“攝像頭+毫米波雷達(dá)+超聲波雷達(dá)”，該套感知層方案可以保證對(duì)于 99%的行車環(huán)境的感知。激光雷達(dá)作為其補(bǔ)充，基于其強(qiáng)大的探測(cè)精度，為其提供額外的安全冗余。在綜合考量系統(tǒng)對(duì)安 全性需求以及當(dāng)前激光雷達(dá)產(chǎn)品成熟度、造價(jià)等一系列因素后，我們認(rèn)為激光雷達(dá)可能并不會(huì)被大量采購應(yīng)用于L3系統(tǒng)中。 當(dāng)前各廠商對(duì)激光雷達(dá)的投資布局主要是瞄準(zhǔn)未來L4及以上自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，屆時(shí)激光雷達(dá)基于其精確地探測(cè)和豐富的信息 感知

38、能力將會(huì)為無人駕駛系統(tǒng)提供充分的感知能力的冗余，保障系統(tǒng)不會(huì)漏檢行車環(huán)境中對(duì)行車安全可能會(huì)造成威脅的一 切物體（Corner case）。2020-2030年中國車載激光雷達(dá)市場(chǎng)規(guī)模235.9%2020e2021e2022e2023e2024e2025e車載激光雷達(dá)市場(chǎng)規(guī)模（億元）注釋：報(bào)告所列規(guī)模數(shù)據(jù)均取整數(shù)位，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)精確至十位數(shù)（已包含四舍五入的情況）。車載激光雷達(dá)同比（%）來源：艾瑞研究院基于公開市場(chǎng)資料和模型計(jì)算得出。17決策層：計(jì)算單元-定義及分類近三十年汽車內(nèi)部計(jì)算單元ECU/MCU數(shù)量實(shí)現(xiàn)近百倍增長(zhǎng)ECU（Electronic control unit）指汽車電子控制單元，可以

39、理解成一個(gè)嵌入式的微電腦，主要對(duì)包括發(fā)動(dòng)機(jī)、制動(dòng)系統(tǒng)、 空調(diào)、照明、車窗等一系列功能進(jìn)行控制。近年來，隨著車輛功能的日益豐富，當(dāng)前乘用車上已發(fā)展到擁有幾十到近百 個(gè)ECU控制單元，ECU間通過CAN/Lin/FlexRay等總線相連形成局域網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享和協(xié)同。ECU由：輸入處理電路、 微處理器、輸出處理電路、系統(tǒng)通信電路及電源電路，其中核心是MCU微處理器（單片機(jī)），由CPU、存儲(chǔ)和I/O接口 等組成（ROM中存儲(chǔ)著預(yù)先錄入的程序，CPU通過讀取輸入數(shù)據(jù)信號(hào)并代入程序輸出控制信號(hào)，實(shí)現(xiàn)特定功能的控制）。ECU行業(yè)具有較高門檻，汽車等級(jí)單片機(jī)供應(yīng)商主要有：恩智浦 、瑞薩、NEC、富士、英飛凌、

40、意法、微芯和 德州儀器等。汽車電子零部件廠商往往與單片機(jī)供應(yīng)商建立戰(zhàn)略聯(lián)盟關(guān)系，獲得穩(wěn)定的合作關(guān)系，共同開發(fā)產(chǎn)品。傳統(tǒng)的汽車分布式計(jì)算架構(gòu)示意圖及微處理器分類微處 理器 MCU（單 片機(jī)）輸 入 處 理輸 出 處 理模擬信號(hào)數(shù)字信號(hào)電磁閥電動(dòng)機(jī)開關(guān)與指示通訊 電路電源 電路通訊口電源模擬信號(hào)8位單片機(jī)計(jì)算速度慢、功耗低；主要應(yīng)用于低端應(yīng)用場(chǎng)景，如：車門、雨刷、車窗、 傳感器等未來被集成于傳感器中16位單片機(jī)相較于8位單片機(jī)有所提升復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景，如：離合器、電子剎車、轉(zhuǎn)向等；面臨8位單片機(jī)性能提升以及32位單片機(jī)產(chǎn)能上升所 帶來的價(jià)格下降有被淘汰趨勢(shì)32位單片機(jī)速度非常快，適用于較高運(yùn)算性能、實(shí)

41、時(shí)性的電子模 塊作為主控處理。應(yīng)用領(lǐng)域：動(dòng)力控制、自適應(yīng)巡航、 駕駛輔助、電子穩(wěn)定系統(tǒng)、功能復(fù)雜的傳動(dòng)系統(tǒng)以及 多媒體信息系統(tǒng)、安全系統(tǒng)和引擎控制等復(fù)雜的電子 模塊。隨著產(chǎn)品通過AECQ認(rèn)證，產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域快速拓展， 產(chǎn)能快速提升使價(jià)格比大部分16位單片機(jī)都便宜。來源：汽車電子硬件設(shè)計(jì)朱玉龍。18決策層：計(jì)算單元-市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)L3以上系統(tǒng)對(duì)計(jì)算性能提升需求將導(dǎo)致傳統(tǒng)ECU堆砌轉(zhuǎn)變?yōu)楦咝阅苡?jì)算單元對(duì)傳統(tǒng)ECU的替代，看好AI芯片應(yīng)用前景未來乘用車產(chǎn)品在面臨智能化、網(wǎng)聯(lián)化升級(jí)過程中，基于對(duì)多源傳感器數(shù)據(jù)的融合處理統(tǒng)一決策，以及整車軟件統(tǒng)一升 級(jí)等需求，傳統(tǒng)的分布式計(jì)算架構(gòu)中近百個(gè)由不同廠商分別

42、開發(fā)提供的ECU產(chǎn)品將會(huì)被幾個(gè)Zonal ECU（DCU）/中央 計(jì)算單元所取代。由于自動(dòng)駕駛能力每提升一級(jí)，平均要求算力提升十倍，這對(duì)中央計(jì)算單元算力/功耗等設(shè)計(jì)提出了 較高需求，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈中單片機(jī)廠商技術(shù)積累有限，而像是：英偉達(dá)、高通、華為等在消費(fèi)電子、超算等領(lǐng)域具有技術(shù) 開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的廠商將會(huì)有較好的技術(shù)積累和市場(chǎng)前景，但仍需考慮從消費(fèi)電子到汽車電子過程中如何克服車規(guī)級(jí)電子設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的行業(yè)門檻。Central Compute r UnitTTTech&Delphi& Mobileye-zFASAurix TC297T：系統(tǒng)運(yùn) 行狀態(tài)、矩陣大燈； Altera Cyclone V：目 標(biāo)識(shí)別融合

43、、地圖融合、 自動(dòng)泊車、預(yù)剎車、激光 雷達(dá)、傳感器數(shù)據(jù)處理； EyeQ3：交通信號(hào)識(shí)別、 行人檢測(cè)、碰撞預(yù)警、光 線探測(cè)、車道線識(shí)別； TegraK1 VCM：駕駛員 狀態(tài)檢測(cè)、360度全景。現(xiàn)對(duì)不同車輛、行人、 車道線及交通信號(hào)標(biāo) 志的識(shí)別與監(jiān)測(cè)，適 用L3/4場(chǎng)景BOSCH-DASyContinental-ADCUNXP-BLUEBOX地平線-MATRIX具有較強(qiáng)的帶寬、算異構(gòu)計(jì)算單元平臺(tái)，主 S32V視覺處理器；基于征程二代芯片， 力、存儲(chǔ)和功耗表現(xiàn)，要實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的 LS2088內(nèi)嵌式計(jì)算算力達(dá)到40TOPS， 能夠融合多種傳感器評(píng)估與解析，最終實(shí)現(xiàn) 處理器：分析周邊路功耗20W，

44、對(duì)4路 數(shù)據(jù)、構(gòu)建精準(zhǔn)的完整環(huán)境模型的搭建況、評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)因素、1080p視頻處理，實(shí)360度環(huán)境模型并計(jì)指示汽車行為算行駛策略。芯片 供應(yīng)商汽車電子架構(gòu)向高性能集中式計(jì)算單元發(fā)展來源：各地平線、英偉達(dá)等公司首頁、公開資料匯總，艾瑞研究院自行整理。19決策層：計(jì)算單元-市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)170270400116084014601720194021102240217058.8%48.1%38.1%25.9%17.8%12.8%8.8%6.2%-3.1%2029e2030e預(yù)計(jì)自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模在未來十年復(fù)合增長(zhǎng)率將會(huì)超過25%根據(jù)我們的預(yù)測(cè)及通過市場(chǎng)數(shù)據(jù)收集，L3以上系統(tǒng)將會(huì)采用專用的計(jì)算平臺(tái)來處理

45、多傳感器數(shù)據(jù)，基于L3以及L4對(duì)系統(tǒng)安全冗余需求，我們假設(shè)L3系統(tǒng)將會(huì)至少采購一臺(tái)計(jì)算平臺(tái)保障對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的處理，L4及以上系統(tǒng)出于安全冗余考量，將 會(huì)采購至少2臺(tái)計(jì)算平臺(tái)以保障當(dāng)一臺(tái)計(jì)算平臺(tái)出現(xiàn)報(bào)錯(cuò)時(shí)，另外一臺(tái)可以保證系統(tǒng)的持續(xù)運(yùn)行和乘客的安全。我們假設(shè)，2020年一臺(tái)計(jì)算平臺(tái)的售價(jià)平均在萬元左右，未來隨著產(chǎn)量的上升，成本有望持續(xù)下降。自動(dòng)駕駛計(jì)算單元市 場(chǎng)規(guī)模在2020為175億元，到2030年市場(chǎng)規(guī)模將會(huì)達(dá)到1877億元，未來10年復(fù)合增長(zhǎng)率超過25%，市場(chǎng)前景廣闊。2020-2030年中國車載計(jì)算單元（與自動(dòng)駕駛相關(guān)）市場(chǎng)規(guī)模110.0%2020e2021e2022e2023e2024

46、e2025eADAS/AD DCU市場(chǎng)規(guī)模（億元）注釋：報(bào)告所列規(guī)模數(shù)據(jù)均取整數(shù)位，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)精確至十位數(shù)（已包含四舍五入的情況）。2026e2027e2028eADAS/AD DCU同比（%）來源：艾瑞研究院基于公開市場(chǎng)資料和模型計(jì)算得出。2059自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)分析1典型案例23總結(jié)：趨勢(shì)、風(fēng)險(xiǎn)、投資建議目錄傳統(tǒng)汽車市場(chǎng)顛覆者-特斯拉（一）以電動(dòng)車平臺(tái)為切入點(diǎn)，通過硬件和軟件的自研實(shí)現(xiàn)車輛的軟硬件解耦和價(jià)值重塑Tesla目前無疑是落地量產(chǎn)產(chǎn)品中智能化程度最高的產(chǎn)品，值得我們仔細(xì)研究。其中以Model 3為代表，研究機(jī)構(gòu)對(duì)特斯拉 拆解發(fā)現(xiàn)其電子電氣架構(gòu)（ E/E ）與傳統(tǒng)汽車存在較大差別，包括

47、：1、更集中、簡(jiǎn)化的計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)：傳統(tǒng)汽車電子電氣架構(gòu)中上百個(gè)ECU被3個(gè)域控制器（CCM、BCM LH和BCM RH）所 取代，車載計(jì)算能力大幅提升的同時(shí)車內(nèi)通信網(wǎng)絡(luò)布線得到極大簡(jiǎn)化；2、采用了自研的AI芯片：CCM中采用了自行研制的FSD芯片：對(duì)傳感器數(shù)據(jù)計(jì)算能力得到大幅提升；3、深度FOTA：相對(duì)集中的計(jì)算架構(gòu)和大量自主開發(fā)的軟件系統(tǒng)使車輛具備了深度FOTA功能，車輛可通過在線更新的形 式完成車輛性能升級(jí)，同時(shí)對(duì)于部分軟件上的問題可實(shí)現(xiàn)在線的Bug修正，免除了返廠召回維修升級(jí)的巨大成本；4、AutoPilot+影子模式：車聯(lián)網(wǎng)功能使每輛Tesla汽車都成為數(shù)據(jù)采集器，可實(shí)時(shí)收集并回傳Au

48、topilot運(yùn)行效果和駕駛員 干預(yù)情況，軟件開發(fā)人員可在后臺(tái)對(duì)Autopilot進(jìn)行升級(jí)并在線部署，Autopilot能力快速加速Robotaxi應(yīng)用的部署速度。技 術(shù) 支 撐行 業(yè) 驅(qū) 動(dòng)政 策 催 化挑 戰(zhàn) 者AutoPilot基于視覺+毫米波雷達(dá)的廉價(jià)感知系統(tǒng)解決方案， 使量產(chǎn)自動(dòng)駕駛產(chǎn)品落地成為可能。網(wǎng)聯(lián)化功能使每輛汽車都是數(shù)據(jù)收集裝置，通過影子模 式在后臺(tái)對(duì)自動(dòng)駕駛算法進(jìn)行不斷升級(jí)，通過 OTA對(duì)車輛自動(dòng)駕駛功能進(jìn)行不斷升級(jí)迭代。FOTA特斯拉OTA功能可持續(xù)對(duì)車輛包括信息娛樂系 統(tǒng)在內(nèi)的全車電子電氣架構(gòu)功能進(jìn)行升級(jí)， Model 3 自2017年發(fā)布以來已經(jīng)進(jìn)行了120+ 次OT

49、A升級(jí)，實(shí)現(xiàn)了包括加速功能在內(nèi)的深度 功能升級(jí)。FSD、域控制器高度集成化的域控制器設(shè)計(jì)大幅簡(jiǎn)化了汽車電 子電氣架構(gòu)復(fù)雜度，中央域控制器中使用了特 斯拉自行設(shè)計(jì)的FSD芯片，可為自動(dòng)駕駛算法 提供高效的傳感器數(shù)據(jù)融合和處理能力（600 GFLOPS，每秒2300幀的圖像處理能力）。影子模式60萬輛配備自動(dòng)駕駛硬件的特斯拉汽車通過影 子模式為后臺(tái)提供大量的實(shí)際道路駕駛數(shù)據(jù)（每天2000萬英里），特斯拉軟件開發(fā)人員在 后臺(tái)通過對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)分析，不斷豐富特斯拉自 動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)不同場(chǎng)景的處理能力。來源：公開市場(chǎng)數(shù)據(jù)收集整理，艾瑞研究院自主繪制。22傳統(tǒng)汽車市場(chǎng)顛覆者-特斯拉（二）來源：TESLA官網(wǎng)，艾

50、瑞研究院自主繪制。利潤(rùn) 增長(zhǎng)研發(fā)、 投入收入來源：艾瑞研究院自主研究繪制。直銷基于自動(dòng)駕 駛的MaaS軟件增值服務(wù)/OTA 數(shù)據(jù)閉環(huán)/Shadow基礎(chǔ)設(shè)施使用： 網(wǎng)絡(luò)、超充產(chǎn)能第一層商業(yè)飛輪： 基礎(chǔ)的整車產(chǎn)品銷 售邏輯，產(chǎn)品力、 性價(jià)比。TESLA區(qū)別于傳統(tǒng)整車廠商的商業(yè)飛輪分析第四層商業(yè)飛輪：自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)真正 的共享出行服務(wù)， 最大化挖掘車輛價(jià) 值；第三層商業(yè)飛輪： 在線升級(jí)功能為客 戶提供更豐富的功 能和內(nèi)容服務(wù)，實(shí) 現(xiàn)后續(xù)收費(fèi)；第二層商業(yè)飛輪： 完善的配套設(shè)施提 升客戶用車體驗(yàn)；技 術(shù) 支 撐行 業(yè) 驅(qū) 動(dòng)每一輛Tesla除了為公司貢獻(xiàn)一次性的車輛銷售收入外，智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)將會(huì)長(zhǎng)期為公司帶

51、來持續(xù)的現(xiàn)金收入政特斯拉的收入除了消費(fèi)者購買車輛的一次性的購車收入以外，在后續(xù)的車輛使用過程中（每輛車平均使用年限為8年）， 策消費(fèi)者還會(huì)不斷地向特斯拉支付包括：超級(jí)充電站使用費(fèi)、自動(dòng)駕駛軟硬件技術(shù)升級(jí)，網(wǎng)絡(luò)連接資費(fèi)以及信息娛樂內(nèi)容等 催后續(xù)一系列服務(wù)費(fèi)用。此外，基于目前特斯拉發(fā)展來看，未來特斯拉汽車很有可能作為共享汽車平臺(tái)或以推出特供的共享 化汽車平臺(tái)為基礎(chǔ)提供出行服務(wù)并收取出行服務(wù)費(fèi)用。挑 戰(zhàn) 者8,53517,63219,9523093,4327621,1071815,589 141,1161,5558831,5318692914681,0011,3912,226201520162017

52、201820192015-2019年特斯拉收入情況Service and other (Million Dollars)Energy generation and storage (Million Dollars) Automotive leasing (Million Dollars) Automotive Sales (Million Dollars)23傳統(tǒng)汽車市場(chǎng)顛覆者-特斯拉（三）來源：公開數(shù)據(jù)收集，艾瑞研究院自主研究繪制。來源：公開數(shù)據(jù)收集，艾瑞研究院自主研究繪制。技 術(shù) 支 撐行 業(yè) 驅(qū) 動(dòng)挑 戰(zhàn) 者139,51327,59524,900 24,781 18,306 18,194

53、 18,019 14,7158,66410,1607,5005,2712,957 2,5312,009 1,557 1,479 1,215特斯拉在電動(dòng)汽車市場(chǎng)領(lǐng)域銷量遠(yuǎn)超同類型產(chǎn)品，產(chǎn)品獲得市場(chǎng)廣泛認(rèn)可政Tesla作為整車市場(chǎng)的新進(jìn)入者和挑戰(zhàn)者，通過率先推出RoadStar、Model S、Model X等高端車型產(chǎn)品，奠定了品牌影 策響力并獲得了原始資本積累，并在2017年推出了面向中低端市場(chǎng)的Model 3車型，產(chǎn)品一經(jīng)推出即獲得了市場(chǎng)上的廣泛關(guān) 催注和認(rèn)可，并獲得了大量的訂單。在美國產(chǎn)品銷量遠(yuǎn)超同類型新能源汽車產(chǎn)品，在中國市場(chǎng)，Model 3同樣獲得了成功， 化通過后續(xù)的本土化生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)的

54、成本進(jìn)一步降低，預(yù)計(jì)將會(huì)進(jìn)一步搶占國內(nèi)市場(chǎng)。2018年美國電動(dòng)汽車銷量2020年3月中國電動(dòng)汽車銷量24主機(jī)廠商智能網(wǎng)聯(lián)汽車布局-豐田來源：豐田汽車官網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)公開資料整理。Connected智能互聯(lián)Autonomous自動(dòng)駕駛Sharing共享出行Electrification電動(dòng)化由傳統(tǒng)汽車制造廠商轉(zhuǎn)型為移動(dòng)出行服務(wù)提供商，致力于打造未來出行方式豐田是全球一線的整車廠商，豐田具有對(duì)技術(shù)的積極探索以及主動(dòng)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的特點(diǎn)。公司通過不斷的與政府合作、參 與眾多國際合作開發(fā)項(xiàng)目等形式，開發(fā)了領(lǐng)先的汽車電動(dòng)化、主/被動(dòng)安全技術(shù)，并積極探索智能交通系統(tǒng)。面對(duì)汽車市場(chǎng)未來發(fā)展趨勢(shì)時(shí)，豐田章男在201

55、8年CES展會(huì)上宣布了豐田將由傳統(tǒng)整車廠商OEM轉(zhuǎn)型成為移動(dòng)出行服務(wù)提供商，并提出了“智能互聯(lián)城市”這一概念。為了實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期發(fā)展目標(biāo)，公司提出了“CASE”新四化發(fā)展戰(zhàn)略：CASE25成立豐田互聯(lián)汽車公 司 （Toyota Connected Inc）， 開發(fā)移動(dòng)服務(wù)平臺(tái)（ MSPF ）和數(shù)據(jù)通 信模塊（DCMS）實(shí) 現(xiàn)V2X。豐 田 提 出 Mobility Teammate Concept， 同時(shí)布局高級(jí)輔助駕 駛（Guardian）和自 動(dòng)駕駛（Chauffeur） 。與 NTT DATA合作搭建 ICT平臺(tái)，開發(fā)高精度 地圖。豐田在汽車電動(dòng)化方 面有深厚的技術(shù)積累， 包括EV、FCV技術(shù)

56、等。 但汽車電動(dòng)化非本篇 報(bào)告關(guān)注方向，暫且 不列入范圍。基于豐田在智聯(lián)化、 自動(dòng)化方向上的技術(shù) 研發(fā)，推出出行服務(wù) Ha:mo和Hui-a。公 司長(zhǎng)遠(yuǎn)戰(zhàn)略發(fā)展方向 為從傳統(tǒng)OEM廠商轉(zhuǎn) 型為出行服務(wù)提供商（ MaaS ）。公司Preferred Networks；2017年9月，投資人車交互 公司PKSHA；2017年9月，戰(zhàn)略投資激光 雷達(dá)初創(chuàng)公司Luminar；術(shù)；打造未來城鎮(zhèn)“Woven City”2015年12月，投資10億美元成立豐田研究所，研究AI、機(jī)器人技術(shù)；2016年10月，成立豐田互聯(lián)汽車公司，自建共享車輛管理平臺(tái)MSPF；2017年7月，投資1億美元成立風(fēng)險(xiǎn)投資公司AI

57、Ventures，專門培養(yǎng)自 動(dòng)駕駛相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)；2018年1月，豐田發(fā)布移動(dòng)服務(wù)專用EV e-Palette Concept，是一款具 有具有電動(dòng)化、互聯(lián)化、自動(dòng)駕駛等技術(shù)的MaaS平臺(tái)。 e-Palette可 根據(jù)服務(wù)提供商要求定制內(nèi)飾，適應(yīng)不同的移動(dòng)服務(wù)場(chǎng)景。東京奧運(yùn)會(huì) 將被用于高速場(chǎng)景（L3），殘奧會(huì)期間提供移動(dòng)服務(wù)；2018年6月，搭載車載通信設(shè)備DCM的新款Crown、Corolla Sport上 市，通過豐田網(wǎng)聯(lián)汽車信息基礎(chǔ)設(shè)施及移動(dòng)出行服務(wù)平臺(tái)（MSPF）向 車主提供各種車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。2020年1月，宣布打造未來城市Woven City，實(shí)現(xiàn)城市道路、通訊、 家具設(shè)施互聯(lián)。與出行

58、領(lǐng)域廠商展開合作，探索網(wǎng)聯(lián)技術(shù)與移 動(dòng)出行商業(yè)模式的結(jié)合落地基于豐田MSPF及Translog等產(chǎn)品 和服務(wù)與出行服務(wù)廠商共同合作探 索共享出行服務(wù)2012年10月，與國土交通省合 作，啟動(dòng)汽車共享計(jì)劃；2016年6月，戰(zhàn)略投資Uber；2016年10月，投資出行公司Getaround；2017年5月，與 Oakenlnnovations和 Commuterz合作開發(fā)拼車業(yè)務(wù)；2017年8月，投資Grab；主機(jī)廠商智能網(wǎng)聯(lián)汽車布局-豐田布局開發(fā)城市級(jí)智能交通解決方案，并為此提供智能移動(dòng)終端、智能互聯(lián)及移動(dòng)出行云服務(wù)平臺(tái)解決方案豐田核心業(yè)務(wù)：集團(tuán)總部成立研究部門和豐田互聯(lián)子公司專注于AI、網(wǎng)聯(lián)技

59、來源：豐田集團(tuán)官網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)公開資料整理。投資技術(shù)廠商，獲取如人工智能、 激光雷達(dá)等核心關(guān)鍵技術(shù)2015年12月，投資 UIEvolution，inc，共同開 發(fā)安裝在車載系統(tǒng)上的中間 件2017年8月，收購人工智能Mobility Service PlatformToyota Smart Center與車廠、通信廠商、技術(shù)提供商以及政府 等展開合作，共同制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、實(shí)現(xiàn)技 術(shù)互補(bǔ)，共同推動(dòng)技術(shù)發(fā)展2009年，與電信廠商KDDI合作開發(fā)整合汽 車和手機(jī)電信服務(wù),合作搭建全球通信平臺(tái)；2016年9月，與日產(chǎn)、Zenrin等組建 DynamicMap Planning，開發(fā)高精地圖；2017年1月

60、，與福特合作開發(fā)智能設(shè)備連接 SDL，管理汽車智能手機(jī)應(yīng)用程序開發(fā)的開 源軟件，加速行業(yè)驅(qū)動(dòng)車載應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，聯(lián)盟 成員：馬自達(dá)、PSA富士重工、鈴木汽車， 以及供應(yīng)商Elektrobit、Luxoft和Xevo；2018年10月，與軟銀合作成立MONET子公司，推出使用基于e-Palette的自動(dòng)駕 駛服務(wù)。MONET將會(huì)使用豐田的MSPF和軟銀的IoT Platform。MONET先后獲 得了日本八家車企的投資，并計(jì)劃共享使用其平臺(tái)數(shù)據(jù)。公司計(jì)劃2020年現(xiàn)面向 機(jī)構(gòu)提供班車、網(wǎng)約車服務(wù)，2025-2030年推出基于e-Palette的自動(dòng)駕駛服務(wù)。技術(shù)廠商Woven City26Tier1廠