智能驾驶2023年度报告

The annual report of Chinese ADAS product in 2O23 序言INTRODUCTION 随着汽车智能化进一步的发展，智能驾驶产品正在来到普及时刻。 智能驾驶，即ADAS（AdvancedDriverAssistanceSystems），高级辅助驾驶系统。 2017年，特斯拉一段完全由车辆「自己驾驶」，通过路口、识别红绿灯、过弯、变道转向，最后还能「自己」停入车位的视频引爆网络。虽然这个视频最后被证实是通过剪辑实现的，但不得不说，视频中展示的就是智能驾驶最完整、最高阶段的场景功能：从停车场到高速、城区，再到停车场，全程都由系统自已识别路况、控车，人类只用坐在方向盘后监管系统做得好不好。 但这些年过去，如果说特斯拉曾经在这个应用上宛如iPhone般一枝独秀，那随着中国智能车玩家的量产车型产品和能力不断展现，现在已经到了安卓时刻一一更多车型、更多价位、更多车主用户，可以体验到智能驾驶。 那么，现在国内各智能车玩家已经展示出什么样的能力？能分出什么样的阵营？基于现状，未来又会怎样演变？这其中又有哪些值得关注的玩家？ 本篇报告将以2023年度在中国已实现量产车型落地的产品为主体，描绘智能驾驶产业现状、格局、关键变量和未来进程。 目录 CONTENTS 时局现状：2个共识 其他智能驾驶迭代影响因子12 （1）激光雷达路线及其成本(2)L4级技术降维13（3）量产车标准化和规模化15 （1）顶天立地：技术进阶路线明晰02（2）铺天盖地：智能驾驶产品门槛下探03 智能驾驶产业未来趋势 中国智能驾驶格局04 （1）中国智能驾驶2023格局梯队（2）智能驾驶产业三大趋势 （1）梯队：以实现能力划分05（2）阵营：以感知方案及高精地图划分06（3）派系：以自研及供应商划分08 2024值得关注的智能驾驶【变量】公司 智能驾驶送代关键要素60 (1）技术等级(2）量产车销量（3）智能驾驶产品是否标配（4）智能驾驶产品售价准入门槛 时局现状：2个共识 （1）顶天立地：技术进阶路线明晰 根据当下技术现状，智能驾驶产品可以分为行、泊两类。 行，即在行车域发挥的功能，包括一些主动安全功能，以及高速NOA（NavigateonAutopilot）和城区NOA；而泊，则是在泊车、停车场景发挥的功能，比如记忆泊车，AI代客泊车等等。 在行车域，各玩家产品由低到高的迭代路线为： 在泊车域，目前行业基本已经达成的共识，各类智能泊车产品由低到高的迭代路线为： 毫无疑问，在智能驾驶实现中，行车和泊车，都是A/司机系统对车辆控制、交互不同程度的应用。其中，泊车场景可以视为AI司机能力在相对简单环境、低速场景的应用，整体上是A/司机行车能力的降维释放。所以不论是目前业内共识，还是技术开发现状，行车域产品挑战难度更大；对行车域的把握，也能更全面感知智能驾驶能力的全貌。 因此本篇报告将围绕行车环境下的智能驾驶产品展开。 （2）铺天盖地：智能驾驶产品价格门槛下探 配置了高阶智驾能力的车型售价，以及智能驾驶产品价格，正在不断下探。 ■能实现城区NOA功能车型最低售价■智能驾驶产品价格蔚来智能驾驶产品采用付费订阅制，目前价格为680元/月 以城区NOA产品为例，可以明显看出，能实现城区NOA功能的车型售价不断下降，特别是同一车企或供应商。具备此能力最低价格的车型，智能驾驶系统价格趋于稳定。 2含2.2万双激光雷达和3.68万智驾包价格 中国智能驾驶格局 （1）梯队：以实现能力划分 根据我们的研究发现，国内量产车智能驾驶产品的实现以L2级智能驾驶为「主流」和「起步」。以此为依据，我们将国内智能驾驶格局划分为：正当代、次世代及领先一代。 同时，大部分传统车厂未完全实现基础L2级功能，在当今格局下，已成为落后一代。 智能驾驶产品的传感器主要包括摄像头、毫米波雷达、超声波雷达和激光雷达。 定位；超声波雷达也能提供目标物体的存在和距离信息，但是由于作用距离较短，多用于泊车系统。 根据各玩家传感器配置方案不同，整体上分为两大派别，一是按照有没有激光雷达，分出了激光雷达派和视觉派；二是视觉阵营中，还有不包含毫米波雷达、超声波雷达等多传感器穴余的纯视觉派。 另外，智能驾驶系统感知环境除了靠传感器，还能通过高精地图「开天眼」，让车辆直接获得包括车道、车道线、路面箭头、交通灯、交通标识牌等等环境信息，并且精度在分米或者厘米级别，降低算法难度要求，成为一些玩家实现高阶智能驾驶时的必要选择。 不过，由于高精地图使用、维护、更新等成本居高不下，审核过程缓慢，想要随时保持高精地图的鲜度非常困难，也有一些玩家开始逐渐摆脱对高精地图的依赖。 因此，从是否依赖高精地图的角度来看，各玩家可以分为有高精地图派和无高精地图派3。在行业内，目前也被简称为：有图派，无图派。上图显示了各派别玩家的分类。 （3）派系：以自研及供应商划分 案，又拥有自研团队，研发智能驾驶产品。 而根据量产车上产品实现的能力等级一城区NOA和高速NOA，供应商又可分为上图两大梯队。 智能驾驶迭代关键要素 03智能驾驶选代关键要素The Annual Reportof ADASProduct inChina 2023 智能驾驶是AI能力在量产车驾驶上的实现，而众所周知，AI能力迭代有三大关键要素：算法，算力和数据。目前智能驾驶应用呈现出两大特征： ①算法业内趋于一致，开始实现BEV+Transformer的大一统； ②算力层次相对分明，特别是最强算力：特斯拉拥有自研FSD芯片；其他主要玩家的旗舰算力来自英伟达，犹如安卓和高通骁龙的关系。 目前算法和算力对智能驾驶的影响，集中体现在能实现的技术等级上。 在智能驾驶场景中，影响数据产生和选代的关键要素首先是量产车的数量：可以理解为需要足够多的数据传感器开始工作；其次是数据传感器的效率和质量：如果所有的量产车都是一套标准传感器方案，数据质量、处理效率，无疑比多套传感器方案对于技术迭代有更强的推动作用。最后，可免费使用的智能驾驶产品，也有助于数据反馈和技术选代。 并且，只有在实际道路环境下、真实驾驶数据越多，遇到的CornerCase越多，智能驾驶系统的能力才更有可能向上迭代。 因此，在现阶段智能驾驶能力迭代的关键要素，可以着重关注： （1）技术等级 城区NOA>高速NOA>L2 能够实现更高技术等级的智能驾驶产品，技术上无疑有明确的领先性。 （2）搭载智能方案的量产车数量 更多的智能车销量或智能方案生产数量，意味着更多的数据积累。 （3）智能驾驶产品是否标配 智能驾驶产品是否标配是指，支持高阶智能驾驶的传感器是全系标配，还是只有高配或特定车型搭载。全系标配传感器的量产车型，无疑比付费选装或特定车型搭载传感器的车型，拥有更大的技术选代可能性。目前领先一代和次世代的传感器方案配备情况为： 03智能驾驶送代关键要素TheAnnualReportofADASProductinChina2023 （4）智能驾驶产品售价准入门槛 免费使用>付费使用 智驾产品免费使用量一定高于付费订阅使用量，而产品的使用量又会影响数据规模和选代进程。目前领先一代和次世代的智驾产品价格情况为： 综上所述，在同一等级下，免费使用、使用里程更长、量产车销量高的智能驾驶产品选代速度一定高于付费订阅、使用里程较短、量产车销量低的智能驾驶产品。insights 11AME车空者 其他智能驾驶迭代影响因子 04其他智能驾驶选代影响因子The Annual Report of ADAS Productin China 2023 除了基础的选代关键要素，还有一些因素会影响到智能驾驶产品选代变化的成本和效率。激光雷达会影响智能驾驶产品选代的成本，而L4级技术供应商入局以及量产车标准化方案会影响迭代的效率。 （1）激光雷达路线及其成本 随着激光雷达量产规模增加，带来成本进一步下探，更有利于大规模上车，促进更多智能驾驶产品向更高等级迭代。同时随着智驾数据积累，视觉派能力提升，激光雷达是否为成本必须项，会再次面临择时刻。 （2）L4级技术应用 近年来越来越多的L4玩家开始推出适用于乘用车的智能驾驶产品，完全自动驾驶技术的释放可以让车企更快实现高技术等级的智能驾驶产品上车，缩短自研周期。 已经拿出或正在研发相关产品的L4级供应商有： （3）量产车标准化和规模化 智能驾驶能力迭代的影响因素除了数据规模，还有数据质量，其中的关键是传感器方案是否一致。 由于不同传感器方案会使用不同的数据格式和处理算法，从而需要更多流程进行数据转换和统一，使用相同规格的传感器方案能帮助提高智能驾驶能力选代效率。 同时，传感器方案数量越少，已经实现的能力等级越高，就意味着智能驾驶技术能力越强。据统计，领先一代和次世代玩家智能驾驶传感器方案数量为： 智能驾驶产业未来趋势 05智能驾驶产业未来趋势TheAnnual Report of ADASProduct inChina 2023 （1）中国智能驾驶2023格局梯队 05智能驾驶产业未来趋势The Annual Reportof ADASProductin China 2023 （2）智能驾驶产业三大趋势 ①首先在供应商加持下，产品能实现城区NOA的玩家会变成次世代，产品能实现高速NOA的玩家会变成当代，没有NOA产品的玩家直接落后一代，没有L2功能的玩家直接落后两代。 ②其次在销量驱动下，销量高的玩家能更快形成数据规模优势，追平领先水平，搅动现状，形成新格局。 ③更重要的是，各玩家也会逐步形成统一的标准化数据容器，套娃式造车会是趋势。这将有利于数据来源，获得更优数据，帮助智能驾驶系统能力向更高阶的选代。 综合来说，2023年中国智能驾驶格局梯队，核心判别和影响因子，技术领先性占比更大，率先能够拿出领先一代的城区NOA方案的玩家，位置很靠前，占据先发优势。 但在2024年，由于智能驾驶技术方案已触及「天花板」，竞速的关键就在于数据了。搭载智能驾驶方案的量产车数量、智驾里程数据、智驾「开城」的数量等等，都将对技术和体验迭代，产生更加重要的影响，也会对2024年智能驾驶格局梯队，产生全新的影响。 也就是说，智能驾驶格局在2023年初定，目前没有位置稳固的玩家，竞速才刚刚开始，今后不仅要比拼技术方案顶不顶、上车落地速度快不快，更要比拼谁的销量大、用户使用率高。格局竞争激烈，但格局竞争也才刚刚开始。 唯一可以确定的是，在智能驾驶方向上，落后一代、甚至L2级方案也无法标配的车型，将很快失去产品和品牌竞争力。 没有哪个消费者，甘于为「落后」买单。也是这种市场驱动力，会让智能驾驶的竞争，愈加激烈和白热化。 2024值得关注的智能驾驶「变量」公司 比亚迪也在积极布局智驾最热的BEV感知+占用网络技术，目标今年实现上车。 比亚迪汽车 比亚迪今年的规划是，会上新十款带激光雷达的车型，并且有城市NOA能力的高阶智驾系统，30万以上车型标配，20万以上车型选配。 比亚迪仰望U8、腾势N7已经实现高阶智能驾驶方案上车。 腾势N7和仰望U8搭载的都是名为「天神之眼」的智驾系统。 腾势N7智驾版本硬件包括2颗英伟达DirveOrin芯片，算力为508TOPS；高阶智驾传感器包括2颗激光雷达、5颗毫米波雷达、12颗超声波雷达和14颗摄像头的方案，具备实现高速、城区、泊车三域贯通的智能驾驶能力。 另外，在研发方面来说，比亚迪虽然起步晚但是发力足够大。此前智驾团队规模已经超过2000人，未来计划还要再投1000亿研发。 有技术实力和高销量作为保证，以及继续加大的研发投入，比亚迪今后的智能驾驶水平也非常值得关注。 虽然还依赖高精地图，但经过实测这套方案的高速NOA，对于异常路况避让动作干净利索，且时机拿捏精准，证明系统具有领先的实时感知和规控能力。 仰望U8则标配2颗英伟达DirveOrin芯片，算力为508TOPS；同