36Kr：2023年中國自動駕駛行業(yè)研究報告

36氪研究院36KRRESEARCH《2023年中國自動駕駛行業(yè)研究報告》36Kr-2023年中國自動駕駛行業(yè)研究報告報告摘要案例分析公司報告摘要地平線地平線高效能智能駕駛計算方案提供商蘑菇車聯(lián)自動駕駛?cè)珬＜夹g(shù)與運營服務提供商輕舟智航自動駕駛通用解決方案提供商知行科技自動駕駛前裝系統(tǒng)解決方案提供商?國家政策大力扶持，給自動駕駛行業(yè)發(fā)展注入強心劑。?經(jīng)過多年發(fā)展，自動駕駛已經(jīng)成為中國展現(xiàn)國家技術(shù)實力、創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)配套水平的新名片，呈現(xiàn)出蓬勃向上的新格局。進入2022年以來，國家層面及地方政府也適時出臺一系列政策和規(guī)劃，促進自動駕駛相關(guān)產(chǎn)業(yè)健康快速發(fā)展。2022年11月，工信部印發(fā)《關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車準入和上路通行試點工作的通知》，對準入試點的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品，提出了一系列規(guī)劃和指導要求，進一步推進了自動駕駛的發(fā)展進程。?乘用車自動駕駛正在由L2向L3+過渡，商用車自動駕駛已進入商業(yè)化運營階段。相關(guān)研究報告36Kr-2021-2022年中國自動駕駛行業(yè)研究報告（2022.03）36Kr-2021年中國出行行業(yè)數(shù)智化研究報告?得益于硬件平臺和軟件算法逐步成熟，新車搭載L2功能正在逐漸成為前裝標配。據(jù)統(tǒng)計，2022年我國在售新車L2和L3的滲透率分別為35%和9%，預計2023年將達到51%和20%*。與此同時，限定場景下的商用車自動駕駛率先進入商業(yè)化階段。這主要由于商用車對價格的敏感度更低，相關(guān)研究報告36Kr-2021-2022年中國自動駕駛行業(yè)研究報告（2022.03）36Kr-2021年中國出行行業(yè)數(shù)智化研究報告?自動駕駛下半場來臨，商業(yè)化落地將成為競爭關(guān)鍵。?2022年以來，資本針對自動駕駛賽道的投資邏輯開始發(fā)生變化。簡言之，就是資本市場趨于理性，商業(yè)化落地成為影響投資人決策的關(guān)鍵性指標。當前，自動駕駛企業(yè)兼顧算法優(yōu)化和量產(chǎn)落地，在技術(shù)研發(fā)同時，通過技術(shù)應用降維實現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)，打通商業(yè)化落地路徑，構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)，推動自動駕駛加速落地。可以預見，當自動駕駛下半場來臨，商業(yè)化落地將成為競爭關(guān)鍵。1目錄CONTENTS發(fā)展驅(qū)動力0202自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈及應用場景分析芯片、傳感器、線控底盤、高精地圖、V2X0303自動駕駛典型案例分析輕舟智航知行科技0404自動駕駛發(fā)展趨勢展望艙駕融合成為趨勢生態(tài)合作成為企業(yè)發(fā)展的重要能力301自動駕駛行業(yè)發(fā)展概況l定義與分類l發(fā)展驅(qū)動力l發(fā)展現(xiàn)狀l資本分析?自動駕駛，又稱無人駕駛，是依靠計算機與人工智能技術(shù)在沒有人為操縱的?自動駕駛技術(shù)分為多個等級，不同機構(gòu)提出過多種分級標準，目前業(yè)界常用的兩種分級標準是NHTSA分級（美國高速公路安全管理局提出）和SAE分級（美國汽車工程協(xié)會提出）。兩種分級在具體級數(shù)劃分方面存在特征描述方面存在共性，從L3級開始，駕?在本報告中，對自動駕駛技術(shù)的研究采用SAENHTSA分級SAE分級名稱定義駕駛操作周邊監(jiān)控接管應用場景無自動化沒有任何輔助功能及系統(tǒng)，完全依靠駕駛員進行操作駕駛員駕駛員駕駛員無駕駛支援車輛對方向盤和加減速的一項操作提供駕駛操作，駕駛員負責其余駕駛動作駕駛員&車輛駕駛員駕駛員限定場景部分自動化車輛對方向盤和加減速的多項操作提供駕駛操作，駕駛員負責其余駕駛動作車輛駕駛員駕駛員限定場景有條件自動化由車輛完成絕大部分駕駛操作，駕駛員需保持注意力以備不時之需車輛車輛駕駛員限定場景高度自動化在限定道路和環(huán)境條件下，由車輛完成所有駕駛操作，駕駛員無需保持注意車輛車輛車輛限定場景完全自動化由車輛完成所有駕駛操作，駕駛員無需保持注意力車輛車輛車輛所有場景參考資料：西南證券，36氪研究院根據(jù)公開資料4?近年來，我國先后推出一系列支持政策，推動自動駕駛技術(shù)發(fā)展和商業(yè)化落地。2020年2月，國家發(fā)改委、工信部等11個部委聯(lián)合下發(fā)的《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》提出，加速發(fā)展高級別自動駕駛。2022年8月，交通運輸部發(fā)布《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》（征求意見稿），旨在適應自動駕駛技術(shù)發(fā)展的趨勢，鼓勵自動駕駛車輛商用。同時，北發(fā)布部門文件名稱主要內(nèi)容構(gòu)建協(xié)同開放的智能汽車技術(shù)創(chuàng)新體系，突破智能計算平臺、云控基礎平臺等關(guān)鍵基礎技術(shù)，完善測試評價技術(shù)，開展應用示范試點；構(gòu)建跨界融合的智能汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，推進車載高精度傳感器、車規(guī)級芯片等產(chǎn)品研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化；推進智能化道路基礎設施規(guī)《2020年智能網(wǎng)聯(lián)汽車標準化工作要點》要形成能夠支撐駕駛輔助及低級別自動駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車標準體系，并建立智能網(wǎng)聯(lián)汽車標準制定及實施評估機制?！缎履茉雌嚠a(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021-發(fā)展一體化智慧出行服務。加快建設涵蓋前端信息采集、邊緣分布式計算、云端協(xié)同控制的新型智能交通管控系統(tǒng)；推進以數(shù)據(jù)為紐帶的“人—車—路—云”高效協(xié)同；支持以智能網(wǎng)聯(lián)汽車為載體的城市無人駕代客泊車和特定場景示范應用。部聯(lián)合發(fā)布《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試與示范應用推動汽車智能化、網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)應用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，規(guī)范智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛功能測試與示范應用。《物聯(lián)網(wǎng)新型基礎設施建設三年行動打造車聯(lián)網(wǎng)（智能網(wǎng)聯(lián)汽車）協(xié)同服務綜合監(jiān)測平臺，加快智慧停車管理、自動駕駛等應用場景建設，推動城市交通基礎設施、交通運載工具、環(huán)境網(wǎng)聯(lián)化和協(xié)《自動駕駛汽車運輸安全服務指南在保障運輸安全的前提下，鼓勵在封閉式快速公交系統(tǒng)等場景使用自動駕駛汽車從事城市公共汽（電）車客運經(jīng)營活動，在交通狀況簡單、條件相對可控的場景使用自動駕駛汽車從事出租汽車客運經(jīng)營活動，在點對點干線公路運輸、具有相對封閉道路等場景使用自動駕駛汽車從事道路普通貨物運輸經(jīng)營活動。《關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車準入和上路通信試點工作的通知》工信部、公安部遴選符合條件的道路機動車輛生產(chǎn)企業(yè)和具備量產(chǎn)條件的搭載自動駕駛工程的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品，開展準入試點；對通過準入試點的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品，在試點城市的限定公共道路區(qū)域內(nèi)開展上路通行試點。5AI技術(shù)發(fā)展推動自動駕駛技術(shù)迭代，芯片?自動駕駛發(fā)展進程與AI技術(shù)發(fā)展高度相關(guān)。根據(jù)Gartner新興技術(shù)成熟度曲駕駛開啟產(chǎn)業(yè)化進程。但由于受成本和法規(guī)限制，彼時高級別自動駕駛的商業(yè)化落地遭遇瓶頸。經(jīng)過三四年技術(shù)積累，感知和決策算法等核心技術(shù)的突破提高了AI模型魯棒性、系統(tǒng)冗余性和測試完善性，助力自動駕駛加快商業(yè)?算法、數(shù)據(jù)與芯片技術(shù)發(fā)展為自動駕駛功能實現(xiàn)提供了堅實的底座。1）深度學習算法在感知層和決策層共同驅(qū)動自動駕駛發(fā)展，深度強化學習算法（DRL）的產(chǎn)生讓更高維度的數(shù)據(jù)處理成為可能；2）海量優(yōu)質(zhì)路況數(shù)據(jù)是訓練AI算法模型、提高感知精度的關(guān)鍵，路測里程和路測車輛數(shù)量增加而帶來的高質(zhì)量數(shù)據(jù)給自動駕駛發(fā)展提供了必要支持；3）芯片為自動駕駛技術(shù)提供算力平臺，隨著汽車電子電氣架構(gòu)由域集中式向中央集中式演進，自動駕駛的主控芯片向中央計算芯片融合的方向發(fā)展，芯片集成度的提高可以有包括控制算法、定位算法、感知算法和決策算法?？刂坪投ㄎ凰惴òl(fā)展較快包括控制算法、定位算法、感知算法和決策算法?？刂坪投ㄎ凰惴òl(fā)展較快，感知和決策算法作為自動對于自動駕駛而言，數(shù)據(jù)貫穿研發(fā)、測試、量產(chǎn)、運營維護等全生命周期。以數(shù)據(jù)驅(qū)動汽車進化，自動駕芯片是為自動駕駛提供算力的大腦，傳感器生成數(shù)據(jù)給芯片，由芯片通過算法處理和運算后，輸出汽車6減排、產(chǎn)業(yè)變革等方面推動社會整體發(fā)展和進步。?當前，車輛架構(gòu)正在朝著以通用計?制定渠道引流策略和個性化宣發(fā)內(nèi)容?對脫敏數(shù)據(jù)進行用戶畫像分析，將留?對脫敏數(shù)據(jù)進行用戶畫像分析，將留劃??搭建個性化直播間；主播和直播內(nèi)容*參考資料：交通運輸部，公安部，中國疾控中心，37?目前來看，我國量產(chǎn)乘用車自動駕駛等級正在由L2向L3+過渡。得益于硬件2022年我國在售新車L2和L3的滲透率分別為35%和9%，預計2023年將達到51%和20%。部分科技公司直接研發(fā)L4級自動駕駛，并在部分城市路段或特定場景下進行測試。但目前高級別自動駕駛?cè)匀幻媾R著政策法規(guī)、安全性、技術(shù)成熟度等眾多挑戰(zhàn)亟待突破。據(jù)統(tǒng)計，2022年我國L4滲透率為2%，預計2023年將達到11%*。數(shù)據(jù)來源：共研產(chǎn)業(yè)研究院，36氪研究院整理?與此同時，限定場景下的商用車自動駕駛率先進入商業(yè)化階段。這主要由于商用車對價格的敏感度更低，B端付費意愿更高，加之場景交通復雜程度較低以及政策鼓勵與放開，使得商用車在成本、市場、技術(shù)、法規(guī)等方面具有更好的落地性。目前，在礦區(qū)、港口、干線物流、機場、物流園區(qū)等細分場景，高級別自動駕駛正在孕育新市場。其中，干線物流、礦區(qū)、港口三大場景因人力資源不足和安全事故頻發(fā)的痛點明顯，降本增效成果顯著，商業(yè)化8?主機廠方面，國際巨頭多采取穩(wěn)扎穩(wěn)打的發(fā)展策?互聯(lián)網(wǎng)/科技公司憑借人工智能算法和軟件技術(shù)優(yōu)勢車企形成分庭抗禮之勢?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭通過投資、孵化或直接組?隨著自動駕駛高速發(fā)展，傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)中的主同比增加了近3個百分點*。9?在自動駕駛解決方案方面，存在?在技術(shù)可行性之外，參與者話語權(quán)、準入門檻、商業(yè)化參與者決定采取何種路線的重要考量因素。乘用車是道路上的主要拉的FSD、小鵬的NGP、蔚來的NOA等都是主機廠踐行單車智能路線的代駕駛在相關(guān)路口的問題發(fā)生頻率降低80%以上*。資邏輯正在由過去的多點布局轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)化落地、硬件集成和量產(chǎn)為先。!!投資事件數(shù)量（個）企業(yè)名稱企業(yè)定位與所屬領(lǐng)域飛步科技超億元地平線高效能智能駕駛計算方案提供商蘑菇車聯(lián)數(shù)億元輕舟智航威馬汽車約6億美元新能源汽車產(chǎn)品及出行方案提供商知行科技02自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈及應用場景分析l自動駕駛產(chǎn)業(yè)圖譜l自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)分析芯片、傳感器、線控底盤、高精度地圖、V2Xl自動駕駛主要應用場景物流、環(huán)衛(wèi)、礦山、港口、Robotaxi決策規(guī)劃控制執(zhí)行軟件算法芯片團nviDIA.從通信模組elit高精地圖決策規(guī)劃控制執(zhí)行軟件算法芯片團nviDIA.從通信模組elit高精地圖傳感器 域控制器域控制器整車廠整車廠解決方案提供商解決方案提供商輕舟QCRAFT端、端用戶端、端用戶C端用戶打車服務配送服務無人零售游注：自動駕駛產(chǎn)業(yè)圖譜由36氪研究院梳理，只列出部分企業(yè)為代表，未覆蓋全在智能汽車快速發(fā)展帶動下，汽車芯片結(jié)構(gòu)由MCU級別芯片，在MCU基礎上增加了音頻處理DSP、圖像處理GPU、神經(jīng)網(wǎng)絡目前市場中主要有三種自動駕駛芯片SoC架構(gòu)方案，從發(fā)展趨勢來看，定制批量生產(chǎn)的低功耗、低成本的專用自動駕駛AI芯片（ASIC）將逐漸取代高功SoC架構(gòu)代表企業(yè)發(fā)展趨勢CPU+GPU+ASIC英偉達、特斯拉、高通等在自動駕駛算法尚未成熟固定之前，該架構(gòu)仍然會是主流CPU+ASICMobileye、華為、地平線等自動駕駛算法成熟后，定制批量生產(chǎn)的低功耗、低成本的專用自動駕駛AI芯片（ASIC）將逐漸取代高功耗的GPU，該架構(gòu)有望成為未來主流架構(gòu)CPU+FPGA百度、賽靈思、Waymo等FPGA適合做算法的開發(fā)測試，在大規(guī)模量產(chǎn)方面不具備成本優(yōu)勢數(shù)據(jù)來源：蓋世汽車，東方證券研究所，36氪研究院整理?隨著自動駕駛等級提升，多傳感器融合，感知數(shù)據(jù)處理量增加，同時上層軟算力芯片快速發(fā)展。數(shù)據(jù)來源：頭豹研究院，36氪研究院整理?大算力芯片產(chǎn)品陸續(xù)出現(xiàn)，市場競爭愈發(fā)激烈。英偉達OrinX系統(tǒng)級芯片算芯片商芯片商最大算力功耗（W）制程（nm）適用等級量產(chǎn)上市時間英偉達OrinX254407L2-L52022MobileyeEyeQUltra5L4/L52025華為Ascend91051231072022地平線征程5L2-L42022高通SA8540360/5L1-L52022數(shù)據(jù)來源：36氪研究院根據(jù)公開資料整理特斯拉（自研）地平線Mobileye英偉達大華股份圖示：2022年1-9月中國市場乘用車前裝標數(shù)據(jù)來源：高工智能汽車，36氪研究院整理光雷達、超聲波雷達、毫米波雷達等對車輛周邊的環(huán)境進行實時感知，獲取周圍物體的精確距離及輪廓信息。?從技術(shù)發(fā)展路徑來看，自動駕駛主要分為視覺派和雷達派兩大路線。視覺派特斯拉為典型代表。但由于攝像頭對物體及其距離的識別高度依賴深度學習算法，因此視覺方案對算法的要求極高，需要龐大的訓練數(shù)據(jù)來持續(xù)支持算法改進。雷達派以激光雷達為核心，并配合攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達等傳感器，以強感知和低算法為特點，典型代表是Waymo。早期激光雷達成本較高，動輒上萬美元的價格在一定程度上制約了方案推廣，近年來在技術(shù)發(fā)展、量產(chǎn)規(guī)模提升、國產(chǎn)供應鏈切入等多種因素驅(qū)動下，目前整體價?隨著高級別自動駕駛滲透率不斷提升，視覺路線和雷達路線的單車搭載傳感器數(shù)量均較以往大幅增長，其中L3傳感器數(shù)量將達到17-34顆，比L1增加一傳感器類型攝像頭3-113-143-143-14毫米波傳感器超聲波傳感器4-88-128-128-128-12激光雷達00124合計6-1414-2617-3418-3520-37數(shù)據(jù)來源：奧迪威招股說明書，東莞證券研究所，36氪研究院整理?3.線控底盤。傳統(tǒng)汽車底盤主要由傳動系、行駛系、轉(zhuǎn)向系和制組成，這四部分相互連通、相輔相成。而線控底盤就是對汽車底盤信號的傳導機制進行線控改造，以電信號傳導替代機械信號傳導，從而使其更加適用于自動駕駛車輛。具體來說，就是將駕駛員的操作命令傳輸給電子控制器，再由電子控制器將信號傳輸給相應的執(zhí)行機構(gòu)，最終由執(zhí)行機構(gòu)完成汽車轉(zhuǎn)向、制動、驅(qū)動等各項功能。在這一過程中，線控結(jié)構(gòu)替代了方向盤、剎車踏板與底盤之間的機械連接，將人力直接控制的整體式機械系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)椴僮鞫撕驮O備端兩個相互獨立的部分，實現(xiàn)多來源電信號操作，使得線控底盤具備高精度、高安全性、高響應速度等優(yōu)勢。可以說，線控底盤是智能汽車實現(xiàn)L3及以上高階自動駕駛的必要條件。位置精度接近1米，相對位置精度在厘米級別，能夠?qū)崟r、準確、全面地表達道路特征。高精地圖信息包括道路信息、規(guī)則信息、實時信息三部分，其中道路信息由車道模型、道路部件和道路屬性構(gòu)成，為自動駕駛汽車提供決策基礎；規(guī)則信息和實時信息則疊加于道路信息之上，獲取駕駛行為限制和?受國內(nèi)地圖測繪政策限制，并非所有廠商都有資質(zhì)能進行高精地圖數(shù)據(jù)采集，測繪資格成為高精地圖產(chǎn)業(yè)的重要壁壘。目前，擁有“導航電子地圖制作全排除在外。自身不具備資質(zhì)的企業(yè)只能通過投資、合作等方式間接使用該一般來說，高精地圖供應商一旦與整車廠形成封閉供應鏈，短時間內(nèi)很難更換。除政策限制外，高精地圖數(shù)據(jù)的采集和維護需要大車輛為信息感知對象，借助新一代信息通信技術(shù)，實現(xiàn)車與車、車與人、車與路、車與服務平臺等之間的網(wǎng)絡連接。V2X不是單純的聯(lián)網(wǎng)技術(shù)或智能產(chǎn)?V2X主要有DSRC和C-V2X兩個實現(xiàn)路線。DSRC由IEEE提出，發(fā)展自上世紀末，由歐美主導，經(jīng)過二十多年發(fā)展，技術(shù)已相對成熟；C-V2X由3GPP提出，由中國主導，包括LTE-V2X和5GNR-V2X兩種。目前，DS?C-V2X技術(shù)基于蜂窩網(wǎng)通信技術(shù)演進形成，通過直連通信和蜂窩通信兩種通C-V2X還具備未來可支持高級別自動駕駛的演進路線優(yōu)勢，即5G-V2X。目前，我國已經(jīng)明確選擇C-V2X技術(shù)路線作為車聯(lián)網(wǎng)的直連通信技術(shù)。隨著政服務、貨運車隊應用等?根據(jù)不同行駛里程和行駛區(qū)域，自動駕駛在物流領(lǐng)域的落地應用場景主要可分為干線物流和末端物流。離、道路參與者相對簡單的特點。長期以來，安全和成本問題是干線物流的兩大痛點。在這一市場，60%運力為個體車主或小型車隊，市場競爭激無序，超載、超速、疲勞駕駛等問題普遍存在*1。搭載L3及以上自動駕駛系統(tǒng)的卡車可以實現(xiàn)高速上自動跟車、變道超車、主動避讓、自動調(diào)頭等多項少人力成本，提高運輸效率。產(chǎn)業(yè)和學術(shù)界認園區(qū)等封閉或半封閉場景，具有高頻分散、即時性強的特征，存在配送效率低、成本高的行業(yè)痛點。相比于載人級自動駕駛應用，末端物流場景的行駛速度低、路段封閉、場景復雜度低，自動駕駛技術(shù)的落地難度大大降低，因而能夠更早實現(xiàn)規(guī)?；纳虡I(yè)應用，搭載自動駕駛系統(tǒng)的無人配送車成為解決方案。通過配備雷達、攝像頭等高精傳感器，無人駕駛配送車能夠?qū)崟r感知和識別周邊環(huán)境變化，根據(jù)配送物體的數(shù)量和需求，自助規(guī)劃最優(yōu)配送路現(xiàn)無人配送車核心零部件的自研自產(chǎn)自用，極大降低了產(chǎn)品成本，為規(guī)?；?環(huán)衛(wèi)行業(yè)主要有高度人力依賴和人衛(wèi)工作效率和安全性。隨著智慧環(huán)衛(wèi)被納入政府部門和環(huán)衛(wèi)服務器人公司、泛人工智能應用公司等。對于正向現(xiàn)金流的追求和商的關(guān)鍵。??專注于城市場景下的無人駕駛，?定位于人工智能技術(shù)的應用，提?礦區(qū)工作存在安全性低和人力成本高兩大痛點。一方面，礦區(qū)工作危險系數(shù)礦企對自動駕駛技術(shù)需求強烈。此外，礦山場景簡單、道路封閉、整體條件?與國外相比，我國礦區(qū)自動駕駛起步較晚，主要由希迪智駕、踏歌智行、慧拓智能等自動駕駛公司牽頭落地。礦山開采分為露天開采和地下開采，目前國內(nèi)的自動駕駛企業(yè)幾乎都聚焦于露天礦的運輸場景。礦區(qū)自動駕駛解決方案是一項綜合工程，不僅需要無人駕駛改裝、線控化設計和匹配、加裝軟件算法和多傳感器融合方案，還需要搭建調(diào)度系統(tǒng)、高精地圖和通信網(wǎng)絡，最終實現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃和決策控制。近五年來，國內(nèi)企業(yè)加快礦山場景的技術(shù)方案研發(fā)和運營探索，多家公司已經(jīng)開始小規(guī)模的車隊測試運營。在政策支持、技術(shù)進步和市場需求驅(qū)動下，礦山自動駕駛商業(yè)化落地程度將逐步提升。數(shù)據(jù)來源：頭豹研究院，36氪研究院整理?港口自動駕駛是典型的封閉低速運營場景，速度家自動駕駛技術(shù)解決方案提供商陸續(xù)進行自動駕駛集卡落解決方案AGV自動駕駛跨運車自動駕駛集卡感知、定位、導航系統(tǒng)道路預埋磁釘車載傳感器車載傳感器基礎設施改造前期投入大、改造費用高基本無需場地改造基本無需場地改造采購、維護、保養(yǎng)成本單車成本高昂單車成本較高單車成本較低運輸能力水平運輸水平及垂直運輸水平運輸使用區(qū)域限制港內(nèi)限定區(qū)域港內(nèi)限定區(qū)域港內(nèi)、港外、等級公路使用便利性僅能自動駕駛同時支持自動駕駛和遠程控制同時支持自動駕駛和遠程控制調(diào)整作業(yè)區(qū)域需重新鋪磁釘簡單易行簡單易行未來技術(shù)升級潛力低高高適用港口大型新建港口堆垛箱數(shù)較少新舊港口新舊港口數(shù)據(jù)來源：億歐智庫，國信證券，36氪研究院整理解決當前車輛安全隱患和用車痛點，其無人化和智能化優(yōu)勢將給出行方式帶?業(yè)界認為，我國Robotaxi商業(yè)化發(fā)展可分為四個階段。商業(yè)化運營牌照的推出是拉開商業(yè)化序幕的標志；商業(yè)化1.0是運營政策賦能期，集中解決算法精進和長尾問題，為大規(guī)模商業(yè)化應用提供技術(shù)支撐；商業(yè)化2.0是技術(shù)成熟期，技術(shù)得到市場驗證，實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)和落地；商業(yè)化3.0是成本效率獲取數(shù)據(jù)以及通過數(shù)據(jù)迭代算法的能力成為各自動駕駛公司完善技術(shù)解決方案、實現(xiàn)商業(yè)化應用的核心競爭力。自動駕駛公司和出行服務運營商積極探索車隊運營、算法降維以及場景開拓等多種商業(yè)化落地路徑。運營政策賦能期駕駛技術(shù)成熟期成本效率優(yōu)勢期運營政策賦能期駕駛技術(shù)成熟期成本效率優(yōu)勢期?僅在城市劃定范?一二線城市為主，圍內(nèi)試運營圍內(nèi)試運營?擴展到更大的城市區(qū)域，包括市03典型案例分析l地平線l蘑菇車聯(lián)l輕舟智航l知行科技?地平線成立于2015年，是行業(yè)領(lǐng)先的高效能智能駕駛計算方案提供推動智能駕駛在中國乘用車領(lǐng)域商業(yè)化應用的先行者，地平線致力于通過軟硬結(jié)合的前瞻性技術(shù)理念，研發(fā)極致效能的硬件計算平臺以及開放易用的軟件開發(fā)工具，為智能汽車產(chǎn)業(yè)變革提供核心技術(shù)基礎設施和開放繁榮的軟件?依托領(lǐng)先智能計算架構(gòu)技術(shù)，打造底層開放平臺。地平線是國內(nèi)率先實現(xiàn)大規(guī)模前裝量產(chǎn)的車載智能芯片公司，領(lǐng)跑ADAS一體機、智能座艙、智能駕駛（行泊一體）域控制器等細分市場。地平線通過在車載智能芯片與智能駕駛算法領(lǐng)域的前瞻探索與量產(chǎn)積累，現(xiàn)已構(gòu)建起支撐全場景整車智能規(guī)模化落地的強勁實力，能夠面向產(chǎn)業(yè)提供包含高性能汽車智能芯片、硬件參考設計、軟件開發(fā)平臺、參考算法與示例等在內(nèi)的完整芯片解決方案。NOA、行泊一體等全場景智能駕駛的感知方案。依托高性能的征程系列新芯片和強大的視覺感知處理能力，能夠高效支撐以大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡應用和海量地實現(xiàn)L2-L4級智能駕駛量產(chǎn)及持續(xù)迭代升級全時免喚醒、可見即可說、所思即所達等主動精準的力車企與生態(tài)伙伴構(gòu)建領(lǐng)先的人機交互方案和差異化價位、全動力類型車型量產(chǎn)需求；最新一代征程5專注高像頭、毫米波雷達、激光雷達等多傳感器感知、融合、預測與規(guī)劃控制需求量化、量化訓練、編譯優(yōu)化和部署三大核心能力，提供從模型獲得至應用部署的全流程支持。已累計賦能超過件系統(tǒng)開發(fā)與應用量產(chǎn)提供全生命周期的可靠性保障和?軟硬結(jié)合，極致效能，打造核心技術(shù)壁壘。軟硬結(jié)合的本質(zhì)是軟硬件計算架構(gòu)的深度結(jié)合。在大算力基礎上，地平線憑借在軟件協(xié)同優(yōu)化方面的深厚積效率和計算靈活性。?規(guī)?；把b量產(chǎn)，領(lǐng)跑行業(yè)商業(yè)化落地。地平線征程芯片累計出貨量已突破200萬片，與超過20家車企簽下超過70款車型的前裝量產(chǎn)定點項目。2022產(chǎn)大算力芯片量產(chǎn)元年。同年，地平線先后與大眾汽車集團達成深度戰(zhàn)略合作，與東風日產(chǎn)啟辰達成量產(chǎn)合作，意味著中國車載智能芯片企業(yè)已經(jīng)走向國際市場。模式，向行業(yè)合作伙伴提供底層芯片和芯片開發(fā)軟件平臺，幫助合作伙伴快速建立具有競爭力的自動駕駛軟硬件系統(tǒng)。同時，地平線打造了開源的實時供軟件工具包、芯片參考設計和技術(shù)支持，助力部分車企開發(fā)自研芯片，提20家車企簽下超過70款車型的前裝量產(chǎn)定點項目?覆蓋燃油車、電動車、SUV、MPV、轎跑率的持續(xù)引領(lǐng)?定位Tier2，開放交付，提供芯片+量產(chǎn)級?蘑菇車聯(lián)成立于2017年，是自動駕駛?cè)珬＜夹g(shù)與爭中形成先發(fā)優(yōu)勢。?率先提出并實踐“車路云一體化”方案，引領(lǐng)技感知、融合決策控制、高精地圖、AI、仿真系統(tǒng)、云+邊緣計算、實時大數(shù)城市級自動駕駛落地項目積累大量數(shù)據(jù)與運營經(jīng)驗，形成商業(yè)化落地閉環(huán)，成就“行業(yè)黑馬”?自動駕駛規(guī)?；虡I(yè)化落地，成就“行業(yè)黑馬”。當自動駕駛商業(yè)化落地成為主旋律，行業(yè)競爭焦點也轉(zhuǎn)移于此。蘑菇車聯(lián)充分考慮市場需求、應用成本、落地阻力等因素，遵循商業(yè)化落地的底層邏輯，選擇從簡單到復雜、從高毛利到常規(guī)場景的發(fā)展思路，覆蓋車輛類型從特種車輛、商用車到公共服務乘用車，最后延伸至私家車。具體而言，短中長期盈利模型可以概括為三衡陽城市級自動駕駛項目、云南大理車路協(xié)同自動駕駛智慧景區(qū)項目等10余個城市級項目，累計訂單金額超過100億元。其中，衡陽項目是典型代表。合城市交通新基建、自動駕駛運營服務和城市智慧交通大腦，建成國內(nèi)首個城市級自動駕駛落地項目。一系列落地建設經(jīng)驗和規(guī)模，積累了大量數(shù)據(jù)和運營經(jīng)驗，反哺技術(shù)研發(fā)和城市數(shù)字化建設，商業(yè)化落地閉環(huán)。同時，這些積累也賦予蘑菇車聯(lián)從2G，到2B，再到2C的打造城市交通數(shù)字底座在城市各個場景實現(xiàn)自動駕駛商業(yè)化落地為所有交通參與者提供實時交通數(shù)據(jù)?輕舟智航成立于2019年，是全球前沿的自動駕駛通用解決方案提供智航擁有輕、快、高效的自動駕駛團隊，通過多年實踐積累了全棧自研的核心技術(shù)體系，打造“自動駕駛超級工廠”底層研發(fā)系統(tǒng)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動+效率提升為內(nèi)核，以系統(tǒng)性運作、流水線開發(fā)為特點，以此增強自動駕駛技術(shù)的?輕舟智航采取“雙擎”發(fā)展戰(zhàn)略?！半p擎”即技術(shù)應用深度和廣度，也是自動駕駛落地的兩大核心能力。一方面，以公開道路L4級別自動駕駛能力為“動力引擎”，不斷探索更多落地場景，驅(qū)動城市交通出行效方面，以自動駕駛前裝量產(chǎn)規(guī)?；涞貫椤皠?chuàng)新引擎”，借助更多裝機量實現(xiàn)產(chǎn)品和技術(shù)的打磨。流水線開發(fā)數(shù)據(jù)自動化閉環(huán)系統(tǒng)性運作數(shù)據(jù)高效自動化利用批量化數(shù)據(jù)解決方案感知算法規(guī)劃控制圖示：輕舟智航“自動駕駛超級工廠”?多元產(chǎn)品矩陣，滿足市場需求。在L4級自動駕駛領(lǐng)域，輕舟智航以智慧城市場景需求為導向，推出龍舟系列自動駕駛車及解決方案，應用于網(wǎng)約車、公交車及接駁車等場景。前裝量產(chǎn)方面，推出高階輔助駕駛方案“輕舟乘風”,可全國產(chǎn)配置，既可配置“一顆激光雷達”，也?差異化技術(shù)路線，打造獨特競爭力。數(shù)據(jù)方面，輕舟智航擁有海量L4級傳感器數(shù)據(jù)和駕駛行為數(shù)據(jù)，有效提高前裝量產(chǎn)能力上限；同時利用L4工具鏈優(yōu)勢，加速前裝量產(chǎn)能力迭代。感知方面，超融合感知方案擁有領(lǐng)先的多傳感輛行車更聰明、效率更高效、體驗更舒適。通過小商業(yè)閉環(huán)積累大量數(shù)據(jù)，推動更大商業(yè)閉環(huán)的實域開創(chuàng)新品類，聯(lián)結(jié)居民區(qū)、交通樞紐和商業(yè)中心，利用“軌道交通+微循域，推出自動駕駛解決方案“輕舟乘風”?NPC：基于獨創(chuàng)的時空聯(lián)合規(guī)劃技?NPC：基于獨創(chuàng)的時空聯(lián)合規(guī)劃技?在Robotaxi領(lǐng)域持續(xù)測試與?知行科技成立于2016年，是一家專注于自動駕工智能高科技公司。經(jīng)過多年發(fā)展，知行科技在多傳感器數(shù)據(jù)融合整車系統(tǒng)集成驗證能力，是國內(nèi)領(lǐng)先的具有全棧自動駕駛研發(fā)能力的公司。?知行科技深度布局域控制器和智能攝像頭兩條產(chǎn)品線階段，iDCHigh預計在2024年實現(xiàn)量產(chǎn)。智能攝像頭產(chǎn)品主要面向ADAS智能前視攝像頭高級輔助駕駛功能?車道偏移報警、前方碰撞預警系統(tǒng)?交通擁堵和高速公路自動駕駛包展趨勢下，提供性能更強、價格更優(yōu)的域控產(chǎn)品。其自研的行泊一體域控制?全棧自研，打造卓越核心技術(shù)。知行科技的域控制器實現(xiàn)了全棧自研，它不依賴于任何特定的硬件平臺，上層功能可以100%移植到全新硬件平臺。為了實現(xiàn)這一目標，知行科技專門開發(fā)了一套靈活可靠的軟件中間件，它支持實時操作系統(tǒng)RTOS（包含核間通信），HLOS（如Linux這種開源的操作系），?需求導向，規(guī)模化量產(chǎn)有序推進。知行科技以市場需求為導向，通過輕量級方案（iDCMid）切入市場，再借助中低端車型走量，同（iDCHigh），向高端車型延伸，逐漸步入高階自動駕駛。目前域控制器?未來，知行科技將加快全場景智能駕駛的全面落地，在提高市場占有率的同實現(xiàn)了軟件中間件和硬件的全棧自硬分離實現(xiàn)了軟件中間件和硬件的全棧自硬分離域控制器iDCMid已經(jīng)正式量產(chǎn)下04自動駕駛發(fā)展趨勢展望l商業(yè)化落地成為競爭關(guān)鍵l艙駕融合成為趨勢l生態(tài)合作成為企業(yè)發(fā)展的重要能力?自動駕駛商業(yè)化主要受場景標準化程度、技術(shù)成本優(yōu)勢、安全性能要求等因素影響。這就意味著，整體來說，高級別自動駕駛將遵循從封閉到半開放和開放、從專用到通用、從載物到載人的落地邏輯。?商用車方面，自動駕駛貨車商業(yè)模式清晰，有望率先落地；末端物流剛需較將成為高確定性的落地場景。乘用車方面，隨著自動駕駛AI模型在云端深入應用，行泊一體的自動駕駛架構(gòu)持續(xù)迭代，車端自動駕駛系統(tǒng)的綜合成本大低算力車端平臺上部署，這將使得高級別自動駕駛系統(tǒng)成為中端價位車型的場景標準化程度安全性能要求安全性能要求自動駕駛自動駕駛?智能座艙和自動駕駛是汽車智能化的兩個典型代表，直接影響汽車智能化體驗。智能座艙是汽車與用戶溝通和交流的載體，側(cè)重于人車交互；自動駕駛則發(fā)揮汽車的基本功能，在行駛過程中實現(xiàn)車與環(huán)境的交互。而在交通環(huán)境中，駕駛行為是一個由人、車、環(huán)境三方參與并交互的過程?隨著汽車智能化的發(fā)展，從國內(nèi)外整車企業(yè)發(fā)布的新車來看，目前正在從分布式電子電器架構(gòu)向域集中式控制器架構(gòu)過渡。無論是傳統(tǒng)汽車還是新能源汽車上，域集中式架構(gòu)正越來越多地應用于量產(chǎn)車型。與此同時，采用更集中、更高算力的通用計算硬件，配合更豐富的軟件進行整車控制，實現(xiàn)軟件定義汽車，將給汽車行業(yè)帶來顯著改變。可以看到，汽車產(chǎn)業(yè)鏈核心零部件供應商、整車廠商、自動駕駛解決方案提供商等都在進行艙駕融合方面的研發(fā)。例如，在芯片領(lǐng)域，未來有望在同一芯片中完成智能座艙、智能駕駛、智慧泊車功能，進一步簡化自動駕駛硬件體系，降低成本；在汽車域控架構(gòu)方面，呈現(xiàn)域功能集中的趨勢，這主要是由于自動駕駛和座艙芯片的芯片制共享、感知共享、服務共享，智能座艙域控制器可支持智駕系統(tǒng)失效下的系統(tǒng)級安全冗余等。但真正要達到硬件芯片層面的融合，則面臨更多挑戰(zhàn)。一件解耦勢在必行；另一方面，功能的集中會規(guī)避安全風險，需要進行芯片結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)過程優(yōu)化。未來，隨著自動駕駛基礎設施越來越完善