人工智能系列研究之無人駕駛深度研究人工智能視角下的無人駕駛汽車移動的智能聯(lián)網機器人1_W

1、人工智能視角下的無人駕駛汽車：移動的智能聯(lián)網機器人人工智能系列研究之無人駕駛深度研究投資要點： 無人駕駛汽車：輪式智能機器人，眼疾腦快是核心百度、谷歌為代表的互聯(lián)網企業(yè)，以人工智能的視角切入無人駕駛產 業(yè)，將無人駕駛汽車看做一個智能的機器人系統(tǒng)，基于無人駕駛技術 的汽車，實質上就是一臺移動的智能聯(lián)網機器人，可以實現(xiàn)真正的智 能化和共享化。傳統(tǒng)汽車技術只是“移動”能力的載體，人工智能和車聯(lián)網才是無人駕駛技術的核心。無人駕駛汽車是汽車工業(yè)和人工智能 的集大成者 識別技術和深度學習算法的突破使無人駕駛成為可能無人駕駛技術可抽象為“環(huán)境探測-自動決策-控制響應”，其發(fā)展主要依賴于三方面技術的成熟：智能

2、感知技術是前提，智能決策和控制技術是核心，高精度地圖及智能交通設施等是重要支撐。智能識別及決策技術就想智能汽車的中樞神經，是自動駕駛技術成熟的核心及瓶頸。深度學習云平臺讓每一個新上路的“新駕駛腦”都像“老司機”那樣， 擁有豐富的駕駛經驗。作為無人駕駛發(fā)展成熟的重要支撐，高精度、 全信息地圖是不可或缺的。 無人駕駛技術將是人類社會一次重大的變革無人自動駕駛技術使出行更經濟、交通更高效、出行更安全。無人駕駛將推動法規(guī)、交通指示、保險對無人駕駛的適應，無人駕駛將車輛共享推向更高層次 無人駕駛的產業(yè)化路線商用車先于乘用車、雙駕雙控過度到無人 駕駛商用車將先于乘用車率先實現(xiàn)特定區(qū)域下的完全自動駕駛。整體

3、上是由雙駕雙控逐步走向完全的無人駕駛。 重點看好中海達、四維圖新和東軟股份等公司中海達是國內激光移動測量和高精度定位的龍頭，有望成為高精度地圖廠商測繪儀器的提供商和數(shù)據(jù)提供方，高精度定位市場也將打開。四維圖新是前裝市場份額最大的圖商，依靠其技術優(yōu)勢及流量優(yōu)勢切入高精 度地圖的制作與運營。東軟集團是國內汽車電子的領先廠商，有望切入無人駕駛系統(tǒng)集成領域。 風險提示政策風險，技術進步不及預期，競爭加劇風險推薦首次覆蓋分析師沈海兵(：（8621）20252609*：執(zhí)業(yè)證書編號：S0130514060002聯(lián)系人： 黃榮曌(：（0755）2390

4、 8856*趙乃迪(：（8610）8357 4080*田杰華(：（8621）2025 7805*圖：計算機行業(yè)相對大盤走勢行業(yè)深度報告 計算機行業(yè)2016 年01 月12 日證券研究報告請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份公司免責聲明行業(yè)深度研究報告/計算機行業(yè)投資概要：驅動因素、關鍵假設及主要預測：1、巨頭發(fā)力，無人駕駛主要技術逐漸成熟，行業(yè)進入爆發(fā)期各大車企、互聯(lián)網巨頭、芯片巨人、傳感

5、器公司紛紛推出自動駕駛的相關的技術，極大豐富了產業(yè)鏈的關鍵環(huán)節(jié)。主要技術和產業(yè)鏈環(huán)節(jié)均已形成較成熟的企業(yè)和技術，我們判斷，無人駕駛汽車即將進入爆發(fā)期。2、識別技術和深度學習算法的突破使完全自動駕駛成為可能三維激光雷達、毫米波雷達、圖像識別等新型探測器的成熟，以及深度學習算法的進步， 使汽車工業(yè)由傳統(tǒng)制造業(yè)主導轉向人工智能主導。智能控制技術就好比智能汽車的運動中樞神經， 是自動駕駛技術發(fā)展的核心3、商用車將先于乘用車率先實現(xiàn)特定區(qū)域下的完全自動駕駛商用車將先于乘用車率先實現(xiàn)特定區(qū)域下的完全自動駕駛，并且形成示范效應，繼續(xù)推動無人駕駛汽車的樣本訓練和提高。我們與市場不同的觀點：我們認為，無人駕駛汽

6、車是汽車工業(yè)和人工智能的集大成者，直覺和駕駛的經驗讓人們覺得 無人駕駛不可思議，然而如果以人工智能的視角看待無人駕駛，將無人駕駛汽車看做一臺臺 輪式智能機器人，這些機器人憑借探測器作為“精確的眼睛”、以深度學習為基礎的人工智 能作為“聰明果斷的大腦”，從而實現(xiàn)快速的移動。進一步，這些“移動的智能輪式機器人” 構成一個智能的車聯(lián)網，可以實現(xiàn)良好的通信、協(xié)調，最終實現(xiàn)一個高效、安全的交通、出行體系。估值與投資建議：我們看好無人駕駛汽車投資機遇，中海達是國內激光移動測量和高精度定位的龍頭，有望成為高精度地圖廠商測繪儀器的提供商和數(shù)據(jù)提供方，高精度定位市場也將打開。四維圖新是前裝市場份額最大的圖商，依

7、靠其技術優(yōu)勢及流量優(yōu)勢切入高精度地圖的制作與運營。東軟集團是國內汽車電子的領先廠商，有望切入無人駕駛系統(tǒng)集成領域。主要風險因素：政策風險，技術進步不及預期，競爭加劇風險請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份公司免責聲明。9目 錄一、無人駕駛汽車：輪式智能機器人，眼疾腦快是核心3（一）“一石激起千層浪”為何百度無人車能掀起人們對無人駕駛產業(yè)的空前關注？3（二）“產業(yè)鏈關鍵環(huán)節(jié)日漸成熟，無人駕駛汽車東方既白”互聯(lián)網企業(yè)和車企各自的探索4（三）“底特律握手硅谷”無人駕駛汽車是汽車工業(yè)和人工智能的集大成者8二、識別技術和深度學習算法的突破使無人駕駛成為可能9（一）智能感知：傳感器技術和模式識別技術突破瓶

8、頸10（二）駕駛腦：深度學習算法讓“駕駛腦”成為信得過的“老司機”13（三）高精地圖：夜空中最亮的星15三、無人駕駛技術將是人類社會一次重大的變革18（一）出行更經濟、交通更高效、出行更安全18（二）無人駕駛將推動法規(guī)、交通指示、保險對自動駕駛的適應19（三）自動駕駛將車輛共享推向更高層次22四、無人駕駛的產業(yè)化路線商用車先于乘用車、雙駕雙控過度到無人駕駛24（一）商用車將先于乘用車率先實現(xiàn)特定區(qū)域下的完全自動駕駛24（二）整體上由雙駕雙控逐步走向完全的無人駕駛25五、重點上市公司分析27（一）中海達：激光測量、高精度定位龍頭27（二）四維圖新：高精度地圖制做和運營方27（三）東軟集團：汽車電

9、子積累深厚，有望成為無人駕駛系統(tǒng)集成方29附錄一：科技行業(yè)的非線性發(fā)展：由計算機、互聯(lián)網的發(fā)展而想到31插 圖 目 錄32表 格 目 錄32一、無人駕駛汽車：輪式智能機器人，眼疾腦快是核心（一）“一石激起千層浪”為何百度無人車能掀起人們對無人駕駛產業(yè)的空前關注？一石激起千層浪百度無人車掀起了投資界對無人（自動）駕駛的空前關注。12 月 10 日上午，百度官方微信公眾號上宣布：百度無人駕駛車國內首次實現(xiàn)了城市、環(huán)路及高速道路混合路況下的完全自動駕駛。緊接著，12 月 14 日下午，百度召開“百度自動駕駛事業(yè)部成立大會暨產業(yè)生態(tài)報告會”，發(fā)布了 10 號上午無人駕駛的實驗情況，并且展示了百度以“自

10、動駕駛汽車大腦”的角色切入自動駕駛領域的戰(zhàn)略。隨后 16 日，百度無人車高調亮相烏鎮(zhèn)的“第二屆世界互聯(lián)網大會”，李彥宏親自向 展示了百度的無人駕駛汽車的最新成果。圖 2：在烏鎮(zhèn)“互聯(lián)網大會”上參觀百度無人車圖 1：百度無人駕駛汽車外觀、內部、頂部照片資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部相比百度這次試驗的成功的“高關注”，我國之前幾次成功的路測的關注度卻受到“冷落”。 我國在無人駕駛領域早有成果，2011 年，國防科技大學自主研制的 HQ3 無人車已經完成了從長沙到武漢 286 公里的高速全程無人駕駛實驗。此次實驗中，無人車自主超車 67 次，成功超越其他行車

11、道上車輛 116 輛，被其他車輛超越 148 次，實測全程自主駕駛平均時速 87 公里。2012 年，自軍事交通學院的無人車團隊的“猛獅 3 號”完成了從北京臺湖收費站到天津東麗收費站，共 114 公里的距離路測。在復雜的高速公路行車條件下，無人車完全由電腦智能操作駕駛，最高時速達 105 公里，歷時 85 分鐘。是我國首次在官方認證下完成高速公路測試的無人駕駛智能汽車。就實現(xiàn)時間、里程、難度上，幾次試驗并無本質的差異，除了百度作為互聯(lián)網巨頭本身受到更多關注之外，為何百度無人車能掀起人們對無人（ 自動） 駕駛產業(yè)的空前關注呢？圖 3：國防科技大學的 HQ3 實現(xiàn)長沙到武漢的路測圖 4：軍事交通

12、學院的“猛獅 3 號”實現(xiàn)津京高速的路測資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部我們認為，百度、谷歌為代表的互聯(lián)網企業(yè)，以人工智能的視角切入無人駕駛產業(yè)，將 無人駕駛汽車看做一個智能的機器人系統(tǒng)，基于無人駕駛技術的汽車，實質上就是一臺移動 的智能聯(lián)網機器人，可以實現(xiàn)真正的智能化和共享化。傳統(tǒng)汽車技術只是移動能力的載體， 人工智能和車聯(lián)網才是無人駕駛技術的核心。我們認為這樣的視角獲得了更多的共鳴，在人 工智能時代大爆發(fā)的當下，描繪了一個更有可能實現(xiàn)的無人駕駛產業(yè)發(fā)展的圖景，提振了人 們對無人駕駛汽車的信心。本質上，近年備受關注的特斯拉就是這一方面的先驅，特斯拉一方

13、面在新能源使用效率和電池性能上非常優(yōu)秀，另一方面實際上每一輛特斯拉，其實就是一輛互聯(lián)網化的智能機器人。特斯拉擁有全球獨有的 OverTheAir(OTA)空中升級技術免費開上 新車的技術。15 年底的 7.0 升級主要集中在自動駕駛方面，車主通過 OTA 升級使汽車獲得了全新的自動駕駛模式 Autopilot 功能，一方面將在高速駕駛中減輕駕駛員負擔，另一方面在幫助用戶泊車上更加簡單、方便。圖 5：汽車工業(yè)正向著智能化方向發(fā)展圖 6：人工智能成為自動駕駛汽車的大腦資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部（二）“產業(yè)鏈關鍵環(huán)節(jié)日漸成熟，無人駕駛汽車東方既白”互聯(lián)網

14、企業(yè)和車企各自的探索無人駕駛并非科幻電影中的通天入地，亦非保守主義者眼中的遙不可及，互聯(lián)網企業(yè)、整車制造商、汽車零件商、共享出行企業(yè)都從各自的利益出發(fā)，對自動駕駛進行了各自的探索。他們的特色也非常鮮明，互聯(lián)網企業(yè)以 的姿態(tài)，直接切入以人工智能為主導的的無人駕駛（完全自動駕駛）；整車廠商則從車的駕駛性、安全出高度自動駕駛的功能以提升客戶的體驗和安全，進而增強自家車輛的市場競爭力。汽車零件廠商則折中探索 ADAS 的解決方案同時進行無人駕駛關鍵技術的實驗。谷歌互聯(lián)網企業(yè)中參與自動駕駛研究的先驅，也是完全自動駕駛的倡導者，代表了目前 無人駕駛的最高水平。谷歌自 2009 年起推進無人駕駛的開發(fā)，Go

15、ogle Driverless Car 是谷歌公司的 Google X 實驗室研發(fā)中的完全自動駕駛汽車，不需要駕駛者就能啟動、行駛以及停止。目前正在測試，已經安全駕駛累計里程超過 160 萬公里。谷歌無人駕駛共包含 23 輛基于雷克薩斯RX450h 混合動力改造的無人駕駛汽車和30 輛公司自主設計研發(fā)的軟糖類型的汽車原型，這些車輛大部分都位于加州的山景城中，少量位于德州的奧斯丁，每周這些車輛的所有自動行駛里程在 10000 到 15000 英里之間。美國福特汽車和谷歌正在自動駕駛汽車的開發(fā)和生產方面推進合作談判。多家美國媒體報道了這一消息。計劃在福特生產的車輛上配備谷歌開發(fā)的自動駕駛系統(tǒng)。兩家

16、公司可能合資成立業(yè)務公司，汽車生產預計由福特負責，而專用軟件和系統(tǒng)的開發(fā)由谷歌負責。通過將無人駕駛汽車項目變成公司實體，谷歌可能會尋找更深入的方式來通過無人駕駛汽車賺錢，直接挑戰(zhàn)流行的搭車共享服務（Uber）。圖 7 ：谷歌委托制造的無人車原型圖 8：正在行駛中的谷歌無人駕駛汽車資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部特斯拉通過 OTA 系統(tǒng)升級，實現(xiàn)車道鎖定等高級輔助駕駛，并表示將在兩年內實現(xiàn)完全的自動駕駛功能。在最新版本的特斯拉車載系統(tǒng)中，已經搭載了名為 Autopilot 的自動駕駛功能。凡是在 2014 年 11 月后生產的 Model S 車型，現(xiàn)在也

17、已經用上了 Autopilot，Elon Musk 已經表示現(xiàn)在的 Autopilot 不是終點，完善的自動駕駛距離特斯拉并不遙遠，2 年后就能實現(xiàn)。他認為現(xiàn)在的 Model S 其實已經具備了自動駕駛的全部要素，他們要做的是不斷的讓系統(tǒng)針對環(huán)境進行優(yōu)化，特斯拉如果投入上千名工程師來進行測試，最快 2 年時間就能完成自動駕駛。圖 9：特斯拉可實現(xiàn)車道鎖定等自動駕駛功能圖 10：特斯拉自動駕駛模式下的界面資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部新能源汽車天生具備與互聯(lián)網相結合的獨特優(yōu)勢，自動駕駛技術在新能源汽車上或會得到更快發(fā)展。由于傳統(tǒng)汽車制造業(yè)已經有 100

18、多年的歷史，形成了大量的技術專利與行業(yè)標準， 互聯(lián)網企業(yè)如果需要將移動電話、藍牙、定位等設備與車輛本身實現(xiàn)互聯(lián)互通，在沒有廠商 的支持下，是非常復雜的系統(tǒng)工程。而車輛內部信息與電子產品技術接口是整車企業(yè)的核心 利益所在，很難拿出來與別人共享。然而新能源汽車在設計初期就充分采用了互聯(lián)網技術， 相對于傳統(tǒng)汽車更容易實現(xiàn)車與車之間、車與移動設備之間的互聯(lián)互通。以特斯拉的ModelS 為例，車內改變了傳統(tǒng)汽車的儀表設置，換而代之是17 寸的大屏和谷歌提供的安卓系統(tǒng)，車輛的主要功能都有由外置屏幕實現(xiàn)控制，并且操作系統(tǒng)易于進行個性化定制和升級。此外特斯拉還與 AT&T 合作把 3G 或 4G 信號連接到特

19、斯拉上，從而使新能源汽車能夠分享性能數(shù)據(jù)，獲得更好的遠程診斷和維護服務。圖 11：特斯拉的大屏系統(tǒng)充分采用了互聯(lián)網技術資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部法國法雷奧公司（Valeo）2015 年 12 月 3 日宣布，該公司的自動駕駛試驗車輛“Cruise4U”完成了環(huán)法國一周的行駛。試驗車從巴黎出發(fā)，總行駛距離超過 1 萬公里，其中，以自動駕駛模式行駛了 4000km 以上。法雷奧表示，對于調整系統(tǒng)以適應實際道路上的行駛及路況來說， 這是一次非常寶貴的機會。Cruise4U 的自動駕駛系統(tǒng)的主要技術是法雷奧與德國 IbeoAutomotive Systems（IBEO）公司合作開發(fā)的激光掃描

20、儀“SCALA”。系統(tǒng)還利用 Mobileye 公司的圖像處理技術，對激光掃描儀收集的數(shù)據(jù)以及車載攝像頭的影像實施整合，生成周邊環(huán)境的地圖。圖 12：Valeo 完成環(huán)法無人車測試資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部主流的車企如奧迪發(fā)布了面向消費者的原型車，完成了從加州到拉斯維加斯之間 500 公里的駕駛任務。沃爾沃的自動駕駛計劃名叫Intellisafe，該公司希望在 2020 年推向大眾市場時能夠有效減少沃爾沃汽車的事故，避免沃爾沃汽車導致的死亡或受傷。Bosch（博世）、Delphi（德爾福公司）也紛紛推出的可以安裝到現(xiàn)有汽車上的軟件和傳感器產品，從而實現(xiàn)自動駕駛。共享用車廠商 Uber

21、 雖然不會參與整車制造，但也在全力擁抱自動駕駛汽車。圖 13：奧迪推出自動駕駛圖 14：Uber 的中駕駛概念車設計圖資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部（三）“底特律握手硅谷”無人駕駛汽車是汽車工業(yè)和人工智能的集大成者我們認為車企目前在做的是自動駕駛（司機監(jiān)督下的自動駕駛、司機輔助自動駕駛），它們充分考慮了成本、法律、自身利益等關系，推動汽車的智能化和安全性；Google 等企業(yè)做的是無人駕駛（完全的自動駕駛）。自動駕駛是為駕駛員提供一種選擇，在某些特定的路況讓 汽車自己行駛，可以理解為“駕駛員”和“駕駛腦”對車的“雙控雙駕”。無人駕駛沒有給駕駛員選擇的機

22、會，全程讓“駕駛腦”自己駕駛。由于還處在研究階段并未實現(xiàn)量產，并未控制成本。是對自動駕駛技術的終極探索和嘗試。無人駕駛并不是 ADAS 的必然產物，發(fā)展無人駕駛也并非要從 ADAS 技術起步。正如谷歌的無人駕駛汽車工程師舉例那樣：并不是每天練習跳躍，最終就能飛翔。要想飛翔，要尋找正確的方法。傳統(tǒng)車企的自動駕駛車型仍保留傳統(tǒng)汽車的所有功能，并不限制駕駛員通過傳統(tǒng)的駕駛 界面（方向盤、油門和剎車）進行操作。沃爾沃希望自動駕駛車型能為駕駛員減少不必要的勞動。它在路況重復、乏味的時候可以替駕駛員進行自動駕駛，節(jié)省駕駛員的精力。在合適的路段通過 傳統(tǒng)的駕駛界面，令駕駛員享受更多的駕駛樂趣。同時在自動駕駛

23、時駕駛員也保有充分的自主性。而谷歌、百度等互聯(lián)網公司的思路完全不同，他們把傳統(tǒng)汽車除實用性外的一切屬性完全拋棄，把車輛徹底變成一種滿足人們出行需求的工具，而沒有除工具以外的任何樂趣。谷歌 做到了完全的無人駕駛，乘客不需要，也不能干預車輛的操控。本質上來說，谷歌的項目換成自動駕駛的自行車、摩托車甚至磁懸浮車輛也能成立，只要有一個能載人載物的車體，能從 A 點到達 B 點就足夠了。表 1：傳統(tǒng)廠商與互聯(lián)網廠商在不動程度的自動駕駛階段進行研究探索階段自動程度描述案例實現(xiàn)階段第一階段駕駛員輔助駕駛員輔助系統(tǒng)能為駕駛員在駕駛時提供必要的信息采集，在關鍵時候，給予清晰的、精確的警告車道偏離警告(LDW)，

24、正面碰撞警告(FCW)和盲點報警系統(tǒng)基本實現(xiàn)第二階半自動駕駛駕駛員在得到警告后，仍然沒能做緊急自動剎車(AEB)，緊急車道輔助中高檔車已經實現(xiàn)段出相應措施時，半自動系統(tǒng)能讓在汽車自動做出相應反應。(ELA)。第三階段高度自動駕駛在駕駛員監(jiān)控的情況下，讓汽車提供長時間或短時間的自動控制行駛自適應巡航、自動跟車高檔車（奔馳、奧迪等）已實現(xiàn)，特斯拉已推出此功能第四階段完全自動駕駛（無人駕駛）在無需駕駛員監(jiān)控的情況下，汽車可以完全實現(xiàn)自動駕駛駕駛員可以在車上從事其他活動，如上網辦公、娛樂或者休息。谷歌、百度等已在部分路段實現(xiàn)資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部泛在的傳感器、移動互聯(lián)網和云計算造就大數(shù)據(jù)

25、時代，大數(shù)據(jù)時代又成為人工智能的沃土， 學科交叉加速，產業(yè)前沿延伸，新興商業(yè)延伸。傳統(tǒng)意義的學科界別、產業(yè)界別、商業(yè)界別 日趨模糊，人工智能與傳統(tǒng)的汽車工業(yè)碰撞創(chuàng)新將會造就全新的移動的智能聯(lián)網終端， 我們暫且先稱之為“無人駕駛汽車”（電動汽車上已經不再使用汽油，但是人們因為習慣問題還在用著“汽車”這個名字）。無人駕駛汽車是汽車工業(yè)和人工智能的集大成者。硅谷牽手底特律：科技企業(yè)與傳統(tǒng)車企將聯(lián)手開發(fā)無人駕駛車。有人設想無人駕駛汽車是否會像“智能手機取代功能手機”一樣 傳統(tǒng)車企。但是，我們認為要想讓無人駕駛汽車在未來數(shù)年真正成為道路上的風景，科技企業(yè)與傳統(tǒng)車企可能不得不攜手合作。汽車工業(yè)走過百年，在

26、安全性、功能性、經濟性上已有非凡的積累；科技企業(yè)憑借人才優(yōu)勢，在人工智能、機器視覺等領域也有難以逾越的技術鴻溝。合作才是無人駕駛車夢想照進現(xiàn)實的必由之路。2016CES 之前，先是傳谷歌將和福特聯(lián)手打造一個獨立的自動駕駛汽車制造公司。然后是 CES 期間，高德和德爾福達成戰(zhàn)略合作協(xié)議，在自動駕駛領域展開廣泛深入的合作，具體將集中于高精度地圖、精準導航、高精度定位、LBS 服務等方面。通用汽車和汽車分享公司 Lyft1 月 4 日宣布，它們將合作開發(fā)能夠像 Lyft 出租車那樣讓消費者召之即來的無人駕駛汽車。沃爾沃汽車和科技公司愛立信（Ericsson）宣布將會共同研發(fā)轎車流媒體技術，為日后自動

27、駕駛汽車提供智能、高帶寬連接的數(shù)據(jù)流服務。這些項目都展現(xiàn)了科技巨頭和大型汽車制造商為打造出無人駕駛汽車而展開合作的最新例證。圖 15：外媒傳谷歌和福特欲成立合資公司開發(fā)無人車圖 16：通用戰(zhàn)略投資 Lyft，共同開發(fā)無人車服務料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部二、識別技術和深度學習算法的突破使無人駕駛成為可能智能汽車作為一個機器人系統(tǒng)，所涉及到的機器人技術主要有 感知（perception）、路徑規(guī)劃（planning）和控制（control）三大塊內容。無人駕駛技術可抽象為“環(huán)境探測-自動決行業(yè)深度研究報告/計算機行業(yè)策-控制響應”，其發(fā)展主要依賴于三方面

28、技術的成熟：智能感知技術是前提，智能決策和控制技術是核心，高精度地圖及智能交通設施等是重要支撐。以一種易于理解的方式看待無人駕駛技術：試想一個駕駛員在駕駛過程中的作用：1、眼看耳聽大腦想：駕駛過程中，司機不斷觀察（1）行人、行車；（2）交通指示；并思考 這些信息的含義。2、根據(jù)所獲取信息對車輛實施控制：根據(jù)所觀察到的信息，根據(jù)交通規(guī)則、導航、周圍行人和行車狀況，決定駕駛動作。3、適當?shù)膶Ш健?、通過手和腳實現(xiàn)駕駛反饋。接著，我們可以思考如何用人工智能的技術取代司機的功能：1、智能的探測器并識別信息的含義：激光雷達（可以判斷較遠物體的相對距離）、毫米波雷達（能監(jiān)測較近距離障礙物）、攝像頭（獲取交

29、通指示牌、車道線）。2、能夠理解交通情況并作出判斷的“駕駛腦”：在獲取了交通狀況之后，還要試圖理解車輛所 處的情況并作出判斷。3、導航：高精度地圖。4、通過控制器實現(xiàn)駕駛反饋。通過以上的分析，自動駕駛包括 4 大模塊（高精度地圖、感知、定位、智能決策與控制），底層為高精度地圖、中間層為感知、定位，最高層為智能決策與控制。（一）智能感知：傳感器技術和模式識別技術突破瓶頸智能識別及決策技術就想智能汽車的中樞神經，是自動駕駛技術成熟的核心及瓶頸。為實現(xiàn)自動駕駛，必須得先完成智能識別及決策系統(tǒng)的安全可靠性檢測。目前，計算機系統(tǒng)決策已經存在成熟的模型，但模型輸出結果的準確性極大程度上決定于系統(tǒng)參數(shù)及閾值

30、的設定。過去， 參數(shù)及閾值設定基本基于統(tǒng)計學結果，往往不可避免存在誤差；而在大數(shù)據(jù)時代，更具廣度和深度的數(shù)據(jù)統(tǒng)計能帶來更為精確的結果，但需依靠人工智能來實現(xiàn)。傳感器所感知到的信息池需要通過適當?shù)哪Ｊ阶R別技術來映射到真實環(huán)境，從而達到感知環(huán)境的目的。模式識別的兩個重要方面：光學信息識別和聲學信息識別。對應到自動駕駛中， 光學信息識別包括對路況、行人等做出的判斷；聲學信息識別在與實現(xiàn)車與車之間的智能溝通。例如：在駕車過程中，駕駛員通過觀察前方就能輕易分辨出車道線的信息。若智能汽車需獲取車道線信息，首先需要通過攝像頭獲取道路影像，但其本身并不具備映射到真實環(huán)境的物理含義。只有通過適當?shù)乃惴◤挠跋褓Y料

31、中提取能反映車道線的影像部分，并進行映射。不同的傳感器由于環(huán)境感知原理的差異，識別算法上也存在著不同。智能識別及決策技術是連接環(huán)境感知和智能控制的橋梁?；诟兄R別到的分類信息，判斷行駛的外部環(huán)境狀況及車輛狀態(tài)，進而做出行車決策，并將命令傳達至汽車智能控制系統(tǒng)， 以實現(xiàn)自動駕駛動作。該技術要解決的核心問題便是完成駕駛行為的規(guī)劃：不同行為之間保持相對獨立；同時，行為間切換需能實現(xiàn)平滑過渡。智能識別及決策技術的實現(xiàn)方式主要為將決策算法植入集成芯片，如視覺識別技術龍頭以色列企業(yè) Mobileye 的核心技術之一就是基于感知信息分析和識別，提供算法進行行駛決策智能預判。除了激光雷達（避障），還有有毫米

32、波雷達（探測）、GPS（定位）、里程計（定位）、陀螺儀（定位）、視覺系統(tǒng)（檢測、避障）、數(shù)傳電臺（監(jiān)控）等等。就不說很多小細節(jié)的進步了，但是上述的傳感器都是必須的，所以無人車的第一個難點是傳感器。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份公司免責聲明。1、基于 LiDAR（激光雷達測量）的感知系統(tǒng)。google 上用到的 LIDAR，LIDAR 被認為是用在無人駕駛汽車上最佳的技術，因為精度高并且可以使汽車在地圖上面準確地定位。谷歌使用的 Velodyne HDL-64E Lidar，即 Velodyne 公司64 線激光雷達是目前世界上最先進，體積最小，單位能量密度最高，采集數(shù)據(jù)最豐富的專業(yè)激光傳

33、感器。 集成了 64 束激光發(fā)射器和 64 個激光。360 度的旋轉，最高 15Hz 的轉動頻率， 每周4000 個點的采集頻率，HDL-64E 采用創(chuàng)新的激光陣列技術，相比較其它導航和繪圖傳感器， 系統(tǒng)可達到+2到-24.8的垂直視場角。專利技術的旋轉頭設計，在水平 360視場角內持續(xù)旋轉。它每秒可輸出高達 1.333 百萬個測量點，測量范圍可達 120m。圖 17：出于安全性考慮，谷歌和百度均選擇了效果最佳、價格最貴的 64 線激光雷達數(shù)據(jù)來源：中國銀河證券研究部激光雷達能夠即時構建周圍 100 米左右的三維模型，相當于無人駕駛汽車的眼。圖 18 里的三維場景雖然足夠密和詳盡，但是汽車本身

34、并不知道場景的表示和涵義。也就是說，它僅僅知道有物體在某個位置，但物體究竟是建筑？還是樹木？還是路標？僅僅通過這個圖還并不知道。算法需要通過視覺信息檢測到動態(tài)物體，包括汽車、人、自行車等。圖 18：LiDAR 實時構建的三維模型圖 19：“駕駛腦”計算機對三維模型進行建模分析資料來源：google，中國銀河證券研究部資料來源：google，中國銀河證券研究部2、基于相機/雷達的感知系統(tǒng)。Mobileye 作為全球計算機視覺技術和 ADAS 系統(tǒng)開發(fā)的龍頭，代表著智能感知識別領域的技術前沿。其產品能實現(xiàn)諸如前碰撞預警（FCW）、行人探測與防撞預警（PCW）、車道保持及危險預警（HMW）等功能。同

35、時，公司主張的單目攝像頭-單芯片的感知識別模式，具有低成本和易集成等優(yōu)勢；但在遠距離測距和橫向視野方面存在不足。其在視覺算法市場中的占有率接近壟斷地位，超過 90%。2016CES 上， 通用汽車公司宣布其將與智能行車技術公司 Mobileye 合作，使用眾包方式， 建立高精度的持續(xù)更新地圖。在一個比人類視角更廣、精度更高的情境下，自動駕駛也將會更安全。大眾汽車將與圖像自動化處理領域的技術引領者Mobileye 建立戰(zhàn)略合作關系。為此，雙方在 CES 上簽署了一份意向書，合資公司的研發(fā)重點是基于攝像頭的實時圖像處理技術。同時， 該技術以及高精度數(shù)字化地圖是實現(xiàn)自動駕駛的關鍵所在。圖 20：Mo

36、bileye 攝像頭的功能示例數(shù)據(jù)來源：mobileye 官網，中國銀河證券研究部3、毫米波雷達：測距毫米波它波長是 10 毫米到 1 毫米，頻段 30-300GHz，毫米波穿透力非常強，這種媒介它用在車輛上做傳感器非常適合，主要的應用場景就是測量距離，探測無人車周邊的環(huán)境。尤其車載傳感器對于全天候適應性的要求的時候，毫米波頻段是比較適合的。這也是為什么在車載傳感器里面，除了視頻、紅外以及激光之外，毫米波雷達在自動駕駛和無人駕駛里面是必不可少的傳感器，這個是一個非常主要的原因。（二）駕駛腦：深度學習算法讓“駕駛腦”成為信得過的“老司 機”深度學習云平臺讓每一個新上路的“新駕駛腦”都像“老司機”

37、那樣，擁有豐富的駕駛經驗。 谷歌現(xiàn)在約擁有 50 量無人車，累計行駛里程已經超過 160 萬公里，每一量無人車行駛過程中遇到各式各樣的交通情景和突發(fā)狀況將產生大量的數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)被傳回云平臺用作深度學習的訓練樣本，經過大量樣本訓練學習的“駕駛腦”，不僅僅獲得了自身行駛的駕駛經驗， 同時也獲得了其他車輛的“學習、訓練成果”，隨著樣本訓練的不斷增加，“駕駛腦”的駕駛技術將呈現(xiàn)級數(shù)式的 增長，就像人類中的“老司機”一樣令人放心，更令人興奮的是，每一輛剛上路的“新手”都是一 位有著百萬公里駕駛經驗的“老司機”，這一學習、分享、復制的方式，將大幅度提升無人駕駛技術的進步，同時提高無人駕駛汽車的安全性。

38、圖 21：深度學習算法通過多層迭代通過特征抽象進行模式識別的學習數(shù)據(jù)來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部智能控制技術就好比智能汽車的運動中樞神經，是自動駕駛技術發(fā)展的核心之一。依據(jù)智能識別及決策系統(tǒng)傳達的行車命令，智能控制系統(tǒng)執(zhí)行自動駕駛。智能控制技術的實現(xiàn)主要依靠汽車電控組件，包括電子穩(wěn)定控制系統(tǒng) ESP、輔助駕駛系統(tǒng) ADAS 等，其基礎技術已較為成熟，國內外已有非常好的諸如英飛凌等供應商，能協(xié)助車廠實現(xiàn)相關功能。全球領先半導體供應 商英飛凌聚焦駕駛智能化。英飛凌 AURIX 微控制器具有優(yōu)良的實時處理性能、嵌入式安全功能和最高靈活性，是整個車內網絡架構的信任錨，能夠支持自動駕駛汽車內的不同高

39、級駕駛輔助系統(tǒng)?；谠摦a品，英飛凌與伊萊比特、NVIDIA 合作研發(fā)同類中首款自動駕駛平臺。同時， 英飛凌基于其 3D 圖像傳感器芯片與科世達合作推出了攝像頭駕駛員輔助系統(tǒng)，是實現(xiàn)汽車自動駕駛的重要里程碑。公司生產的 SPT9 是用于汽車電子的高度集成系統(tǒng)解決方案，應用領域廣泛，比如汽車電動機的智能控制、電動車窗升降器、雨刷、天窗、電動座椅和風機/鼓風機控 制、油泵和水泵、安全氣囊、音響功放等。芯片巨人 NVIDIA 推出了新一代針對自動駕駛開發(fā)的深度學習的車載超級電腦DRIVE PX 2；Drive PX2 可以用作自動駕駛汽車的超級大腦，以深度學習算法來加強車輛的感知能力， 識別出車輛行駛

40、環(huán)境周圍的其他所有物體，包括行人、車輛、路標、車道線、建筑設施等等， 對車輛各類傳感器收集到的數(shù)據(jù)進行處理與分析，進而進行判斷，再做出決策?？傆?12 個CPU， 每秒能夠進行 24 萬億次深度學習的運算。為了適應車上的工作環(huán)境，配有水冷裝置，最高工作溫度可達到 80。Drive PX2 能夠最多對接車輛上 12 個視頻攝像頭，外加激光雷達傳感器、雷達傳感器以及超聲波傳感器。圖 22：英偉達的云端-車端深度學習平臺構想圖23 ：PX 2 與可樂瓶大小相仿，計算能力相當150 臺MacBook pro料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部當前，智能控制技術難點在于

41、：如何與決策系統(tǒng)更好地連接從而提高控制的精確度。在大數(shù)據(jù)和云計算時代，智能控制技術需依托深度學習，才能實現(xiàn)自動駕駛所要求的安全性和精確 度。深度學習是人工智能的一門學科，是通過計算機算法在機器上模擬神經網絡，讓機器具備學習的能力。百度 IDL 不但是百度的第一個基礎技術研發(fā)部門，事實上，也是中國第一家從事深度學習的研發(fā)機構。百度欲憑借自家強大的地理信息服務、云計算能力和人工智能服務，旨在為汽車打造“百度大腦”。但要實現(xiàn)汽車的自動駕駛，就得讓車輛安全高效且舒適精確地控制自己；而整車廠在車輛控制上具有得天獨厚的優(yōu)勢。因此，百度要和寶馬進行合作。寶馬向百度開放車輛的底層控制接口，并傳授相應的車輛控制

42、指令。圖 24：百度無人駕駛車的控制單元數(shù)據(jù)來源：互聯(lián)網、銀河證券研究部（三）高精地圖：夜空中最亮的星作為自動駕駛發(fā)展成熟的重要支撐，高精度、全信息地圖是不可或缺的。進行超出傳感器感知范圍及能力的駕駛行為時，則必須依靠高精度地圖。目前地圖提供信息的精細程度是無法滿足自動駕駛在準確性和安全性方面的要求。當前普通地圖導航能實現(xiàn)的精確度以 m 為計量，而自動駕駛所要求的高精地圖需達到 cm 級的精確度（10-20cm）。且高精地圖在道路數(shù)據(jù)采集的量級上也更大。自動駕駛用地圖不僅要實現(xiàn)較高的精度，還要包含全面的交通指示和限制的信息，如：車道限制的精確高度、車道線的位置、下水道口、障礙物以及在日常道路上

43、能看到的每一個細節(jié)。諾基亞 HERE 地圖是全球范圍內領先的高精地圖服務提供商。在過去的 15 個月中，HERE 已在6 大洲，30 個國家利用 400 輛測繪車完成約 2 百萬公里（120 萬英里）的高精度道路數(shù)據(jù)繪制，且數(shù)據(jù)庫仍在持續(xù)擴充。為了實現(xiàn) 10-20 厘米的地圖精度，HERE 地圖應用 LiDAR 技術獲取數(shù)十億的三維點云數(shù)據(jù)以建立路面模型，既包括車道數(shù)量和寬度等基本信息，也涵蓋道路坡度和斜率，車道標記， 以及路標等細節(jié)。目前，HERE 地圖已為美國的硅谷地區(qū)和密歇根州，以及法國和德國的部分地區(qū)的特定公路提供高精度地圖數(shù)據(jù)。圖 25：Here 高精度地圖示例數(shù)據(jù)來源：互聯(lián)網，中國

44、銀河證券研究部各方力量積極布局高精度地圖，爆發(fā)前夜跑馬圈地。目前高精度地圖的技術路線大約有兩大技術路線：一是，谷歌和德系三強收購 Here 的激光雷達移動測量車的路線，他們使用激光雷達和攝像頭獲取點云數(shù)據(jù)，進而建模分類得到高精度地圖。另一技術路線是，通用、大眾聯(lián)手 Mobileye 布局眾包地圖，還有豐田推出的高精度地圖采集系統(tǒng)，主要通過車輛的攝像頭+GPS、豐田自主開發(fā)的軟件以及云端。目前，大多數(shù)高精度地圖需要使用激光雷達。激光雷達雖然精度很高，但非常貴， 只有在收集到數(shù)據(jù)后對其進行標記才能使用。由于高精度地圖測繪成本很高，所以高精地圖不能頻繁更新數(shù)據(jù)，其實用性下降。如果每輛車都能收集數(shù)據(jù)，

45、即使精度不如 LIDAR，那么也能夠降低成本，增加數(shù)據(jù)量。目前高精地圖測繪依靠 LIDAR 的測繪車，如果普通的車會通過攝像頭，捕捉限速標志、車道線等道路信息。所有收集到的數(shù)據(jù)，都會通過豐田自動云端空間信息生成技術來處理。通過處理所有車輛上傳的地圖數(shù)據(jù)，就能夠得到整體上精度較高的地圖。圖 26：here 的激光雷達采集車圖 27：通過眾包云平臺的方式制作高精度地圖料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部TomTom 與德國汽車供應商博世集團合作發(fā)力，共同研發(fā)適用于高度自動化駕駛的高精度地圖。合作協(xié)議顯示：TomTom 將負責地圖設計，博世則基于其在系統(tǒng)工程方面的技

46、術經驗，制定地圖設計及繪制的規(guī)范要求，提高精確度，并且使其能無縫處理汽車傳感器采集的數(shù)據(jù)。圖 28：實時地圖更新流程數(shù)據(jù)來源：車云網，中國銀河證券研究部國內的上市公司四維圖新、高德導航正大力研發(fā)高精度地圖，且有前裝導航地圖 65%-70%的市場份額優(yōu)勢。中海達擁有移動激光測量技術，是高精度地圖的基礎。四維圖新是中國領先的數(shù)字地圖內 容、動態(tài)交通信息服務及基于位置的大數(shù)據(jù)垂直應用服務提供商，與寶馬、大眾、奔馳、通用、沃爾沃、福特、上汽、豐田、日產、現(xiàn)代、標致等主流車廠建立合作，領航中國前裝車載導航市場13 年。目前， 公司借助自主研發(fā)的專屬于 HAD 地圖二、三維編輯平臺，提供絕對精度達到 20

47、 厘米的高精度地圖。圖 29：中海達搭載移動激光掃描的測量車數(shù)據(jù)來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部三、無人駕駛技術將是人類社會一次重大的變革（一）出行更經濟、交通更高效、出行更安全出行更經濟、交通更高效。目前，很多的交通堵塞是由于人們不好的駕駛習慣和低效的交通 調度帶來的。無人駕駛實現(xiàn)了更好的車間溝通和駕駛規(guī)則，將減少擁堵，提高出行的效率。同樣， 自動駕駛技術也將推動汽車共享，也將減少形式的汽車的數(shù)量。因為自動駕駛汽車所預留的車間距 更大，加速和減速都是經過一系列計算來決定的。不同于人類司機駕駛會經常超車或者猛踩剎車，自 動駕駛汽車在車流比較密的時候，會保留一定的車距，減少突然剎車的次數(shù)， 從而

48、減少對后方車輛的影響，避免引起成條車流的波浪式加減速。圖 30：自動駕駛將提升交叉口實際通行能力圖 31：良好的駕駛習慣有利于提升同行效率資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部資料來源：互聯(lián)網，中國銀河證券研究部出行更安全，有很多事故都是由于駕駛員注意力不集中引起的，或者人的一些錯誤，包括在觀察上的失誤、決策上的失誤，或者駕駛員失去駕駛能力的情況，這都是一些人為的因素。所以說安全是我們做自動駕駛最大的原因之一，因為機器不會酒駕，機器也不會睡著了，機器也不會犯一些注意力不集中的錯誤。相關技術有車道偏離預警，碰撞預警，盲區(qū)監(jiān)測，倒車雷達/影像，360 環(huán)視影像等系統(tǒng)。目前，多家汽車制造商和一些研究機

49、構正在開發(fā)攝像頭、傳感器、雷達等方面的技術，希望讓汽車能夠與紅綠燈等周圍設施進行通訊，并且對附近的駕駛環(huán)境給出提醒。據(jù)了解，已經推出的技術包括自適應巡航控制、緊急剎車以及半自動駕駛功能， 這些功能讓道路更加安全。圖 32：實時地圖更新流程數(shù)據(jù)來源：車云網，中國銀河證券研究部（二）無人駕駛將推動法規(guī)、交通指示、保險對自動駕駛的適應方向盤后到底是誰？界定自動駕駛汽車的責任需要法律。谷歌在加州的無人駕駛汽車已經出現(xiàn)了幾十個小事故。大部分事故中，它們都是被人類司機追尾。那么，誰應該為這些事故負責？ 是制造這些自動駕駛汽車的公司，還是坐在自動駕駛汽車里的車主？這些都是需要法律亟待解決的 問題。工信部部長

50、 認為，自動駕駛技術在應用上還有很多工作要做。他表示，“將來這個車不是本人開的，是本人坐的，這個車也是本人所有的。一旦撞了人以后追究誰的責任？是追究生產這臺車企業(yè)的責任，還是業(yè)主的責任？在法律上還要研究這個問題?！爆F(xiàn)在加州已經有 11 家公司取得了無人駕駛汽車上路測試許可。此外，無人駕駛汽車在正式上路前要獲得政府認證，這就包括第三方測試、三年內定期提交測試報告等工作。最后是關于產品的責任問題。在目前交通法規(guī)下，如果路面上出現(xiàn)了事故，一般情況是一 個駕駛員和另外一個駕駛員爭論，到底是誰負責。在將來，如果自動駕駛的車輛在路面上發(fā)生事 故，最壞的情況可能是兩個駕駛員一起 車廠，說你們的車沒有開好，這

51、個責任是你們車廠的。所以考慮到這個產品責任問題，我們車廠有責任保證這個車輛能夠在所有的條件下非常好的運轉。我們經常強調安全是第一的，速度其實是排在安全的后面。我們把自動駕駛的車輛在路面上進行 展示是非常小心的，因為我們不想再展示的過程中把一個不完善的技術展示給公眾，會影響公眾 對自動駕駛技術的印象，其實是有害的。關于法規(guī)和產品責任，在國際上有各種各樣的研究和討 論，在國內相關部門及他們的智囊團進行共同的研究和討論，無人駕駛汽車的交通責任方面的 認定還需要更多的討論。交通指示將向智能化發(fā)展。我們不妨“腦洞大開”的設想，未來的交通指示可能因無人駕 駛技術而改變，同時也有可能被做成二維碼，或者通過

52、RFID 感應，將更豐富的信息存儲在云端，這樣就能實現(xiàn)無人車更準確、更豐富的獲取信息。當前，無人駕駛汽車可識別交通指示牌、 道路標識、車主語音命令等信息，進而提醒系統(tǒng)及時調整行駛模式。該系統(tǒng)最終會將交通信號燈、汽車、行人信息以及路面的各類參數(shù)綜合起來，在人工智能技術幫助下，實現(xiàn)自動行駛功能。無人駕駛風險衡量更精準，保費定價更公平，新的險種可能會出現(xiàn)。保費與事故發(fā)生頻率和嚴重程度存在直接的關系。在無人駕駛汽車的世界里，汽車事故顯著減少，因此這些保費中有大部分將化為泡影。當然，還是需要一些汽車保險，但汽車保險市場可能會縮減 75%，甚至更多。保險公司一般是從各自保費收入中賺取利潤，因此，對于許多保

53、險公司而言，保費大幅下滑意味著 來臨?！睆拿氛窦以诿绹c保險公司多次會談的情況看，美國保險業(yè)高管對無人駕駛汽車影響保險業(yè)的問題不屑一顧。目前美國保險業(yè)普遍認同的觀點是，即使無人駕駛汽車未來有可能普及，那 也是幾十年以后才會對保險業(yè)造成重大影響，現(xiàn)在沒必要擔心此事?，F(xiàn)在美國保險業(yè)的心思是，假 如無人駕駛汽車技術還需要好些年才能成熟，然后還需要解決監(jiān)管問題，其中包括頒發(fā)牌照和界 定與之相關的責任問題。接著，還需要好多年時間贏得消費者對無人駕駛汽車的信任。然后，鑒于汽車是一種壽命跨度較長的產品，所以還需要等待 10 多年才能看到無人駕駛汽車在美國的道路上占有一個顯著的比例。美國保險業(yè)還有一種觀點認為

54、，即使發(fā)生汽車事故率下降，但汽車受 損程度將加劇，因為修理那些配有各種攝像頭、傳感器、雷達等設備的無人駕駛汽車的費用肯定 昂貴。不過，美國也有一些保險公司的高管表示了擔憂。美國州農保險公司(StateFarmInsurance) 企業(yè)創(chuàng)新負責人弗雷克說，大多數(shù)汽車事故都發(fā)生在交通擁堵的時候，而事故的發(fā)生又導致更多 的擁堵以及更多的事故。即使諸如智能巡航控制和碰撞規(guī)避等漸進式無人駕駛技術的普及率達到25%，也將大大緩解交通擁堵程度，并將減少與擁堵相關的事故次數(shù)，這將促使汽車保費出現(xiàn)實 質性的降低。汽車保險公司可能改變商業(yè)模式。過去，汽車保險主要為人為錯誤導致的事故提供保障。伴隨著無人駕駛的發(fā)展，

55、汽車保險可能會改變其核心的商業(yè)模式，主要側重于保護汽車制造商在自動駕駛技術發(fā)生故障時所承擔的責任，而不是保護個人消費者在因人為錯誤導致事故時所承擔的責任。這種變化可使保險行業(yè)發(fā)生轉變，即由原來的為成千上百個人消費者提供保障轉變成只為幾個 OEM 及基礎設置運營商提供保障，有點類似于郵輪公司及運輸公司的保險。資料來源：，BCG 分析，中國銀河證券研究部圖 33：全球普遍使用的一些認證框架要實現(xiàn)自動駕駛技術，必須有多方合作伙伴：首先，社會和公眾必須被說服，自動駕駛技術是對社會有益的，是可以接受的；第二個，政府相關部門必須要討論法律框架的修改，批準無人駕駛的車輛上路；第三個，對車企的責任，必須證明這

56、個車輛是安全的，而且能夠對社會帶來更多的益處；第四個，對于車廠供應商，必須提供標準化的部件，為車廠生產汽車服務。汽車產業(yè)的各種聯(lián)盟是黏合車企和供應商非常好的地方，最后保險業(yè)可能也得適應自動駕駛車輛的變化。圖 34：多方合作力促自動駕駛技安全實現(xiàn)資料來源：虎嗅網，中國銀河證券研究部（三）自動駕駛將車輛共享推向更高層次汽車共享將提升自動駕駛新層次。分時共享用車能最大化車輛在城市中的使用效率，在不同時間段內，不同用戶可以使用同一輛車，可以縮短車輛無效使用時間和提高用車的銜接性。隨著分享經濟理論的推行，人們不僅從技術和實用性對汽車有較高的要求，而且更加希望汽車在環(huán)保經濟方面能滿足一定的要求。百度新成立的自動駕駛事業(yè)部，將以實現(xiàn)“智慧出行，分時共享”為核心目標，讓人們享受智能的出行服務，并在不同時段讓自動駕駛汽車服務不同人群，以實現(xiàn)汽車資源的分時段共享。這極大地體現(xiàn)了分享