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自动驾驶发展到哪一步了?

自动驾驶辅助驾驶智能驾驶
发布时间:2021-08-18
理想汽车成功赴港上市,蔚来汽车却突然发生了一起车主车祸致死事故,一时之间被各种舆论推向了风口浪尖。

据“美一好”公众号发文称,8月12日下午,上善若水投资管理公司创始人、意统天下餐饮管理公司创始人、美一好品牌管理公司创始人林文钦驾驶蔚来ES8汽车启用自动驾驶功能后,在沈海高速涵江段发生交通事故,不幸逝世,终年31岁。

关于“无人驾驶”、“自动驾驶”以及“驾驶辅助”等话题的讨论再次被提及,但商家的宣传与用户的认知还是有所不同。自动驾驶有多少部分是“自动”?自动驾驶发展到哪一步了?产业链中最核心的技术是什么?报告酱主要参考了东吴证券《自动驾驶产业链及相关港美股标的梳理:AI加持,赋能自动驾驶广阔市场》工信安全《自动驾驶数据安全白皮书》,将对以上问题和大家一起分享。


01

什么是自动驾驶?



①发展历程

自动驾驶最早应用于20世纪90年代的美国军事领域,产业化开始于21世纪谷歌Moonshot计划中的无人车项目。以英特尔153亿美金收购自动驾驶视觉芯片公司Mobil Eye为标志事件,全球进入供应链整合期。

2020年开始,主流车厂预计将陆续推出L3(条件自动驾驶)及以上自动驾驶量产车辆,自动驾驶产业有望进入黄金发展期。

自动驾驶是人工智能实现场景落地的重要方向:人工智能的主要细分技术,包括机器视觉,深度学习,增强学习、传感器技术等均在自动驾驶领域发挥着重要的作用,自动驾驶发展的瓶颈主要在于这些人工智能底层技术上能否实现突破

科技企业、造车新势力纷纷加入智能化汽车的竞争。自动驾驶行业迎来爆发期,呈现快速发展的新格局。除了谷歌、百度等软件科技企业外,偏硬件的公司如小米、华为、英伟达、苹果等巨头也纷纷加入自动驾驶汽车领域的研究,还有特斯拉、蔚来、小鹏以及众多传统车企也纷纷开展自动驾驶的研究,整个市场呈现快速发展的势头。

②分类及技术路线

目前有自上而下与自下而上两种自动驾驶研发思路。

一种是不考虑成本的研究L4+级完全自动驾驶,代表企业有谷歌的Waymo、通用的Cruise、百度的Apollo等,目前其实现自动驾驶的系统成本在数十万到百万元人民币以上;另一种主要是车企,他们要考虑成本因素,所以一般是自下而上的,由低级别的自动驾驶开始逐渐提升水平,目前商业化的汽车基本上可以达到L2级ADAS(Advanced Driver-assistance Systems,高级驾驶辅助系统)水平,代表企业有特斯拉、奥迪、蔚来、小鹏等。

L2级的ADAS是实现高等级自动驾驶的基础,目前全球正处于汽车自动化程度的第二阶段,即L2级ADAS阶段。在当前阶段,依据驾驶环境信息,由一个或多个驾驶辅助系统在特定工作情况下执行转向或加速/减速,同时驾驶员执行所有其余的各类动态驾驶任务。

③发展空间

汽车市场正在经历快速的变革期,电动化是汽车升级的上半场,智能化是汽车升级的下半场。智能化将会迎来快速发展期,主要源于以下几个方面:

  • 半导体技术的提升与成本的下降:随着半导体制造商向汽车领域逐渐发展,规模化生产有利于成本的降低,从而推动销量扩大形成正反馈,汽车半导体有望复制手机半导体领域的发展规模和速度;

  • 电动化的不断普及加速了智能化:电动车的电机电控特性,相较于燃油车更有助于智能化的控制系统发展;

  • 对安全性便捷性和高效出行的要求:为了提升车辆差异化的竞争力,汽车厂商将继续增加在驾驶辅助系统ADAS方面的投入,提升自动避险刹车、自动泊车、道路领航等能力,以提升车辆的安全性与便捷性

据IDC报告,2020年售出的汽车中,拥有自动驾驶(辅助)功能的汽车数量(包含L1~5级)为2773.2万辆,其中L1为1874万辆,L2为896万辆,L3+为3.2万辆。根据市场智能化趋势以及前几年的增速为基础进行测算,到2025年,拥有自动驾驶(辅助)功能的汽车数量(包含L1~5级)为6332万辆,其中L1为3900万辆,L2为2320万辆,L3+为112万辆;2020~2025的CAGR为17.8%。


02

产业链及核心技术


智能驾驶汽车功能的实现需要汽车制造商、零部件供应商、车载计算平台开发商、出行服务供应商等多方主体参与,因此,智能驾驶汽车的产业链较长。具体而言:

  • 上游包括感知层、传输层、决策层和执行层。

  • 中游为平台层,包括整合的智能驾舱平台、自动驾驶解决方案以及传统的车联网TSP平台;

  • 下游主要为整车厂和第三方服务。

从上游系统分拆来看,汽车自动驾驶主要分为:

  • 感知系统(包括以车载摄像头为主导的视觉感知与以激光雷达为主导的激光感知),结合GPS/IMU/北斗等在内的导航系统,收集车身周围的实时数据;

  • 传输系统,通过元器件/V2X等通讯设备与通讯技术,将相关数据传输至决策系统;

  • 决策系统,通过运用芯片、软件/算法、以及高精地图等,得出相应的路径规划与决策信号;

  • 执行系统,通过接收感知系统的数据、以及决策系统的决策信号采取包括刹车/警示等在内的行车决策。


算力、算法、数据采集以及用户数据是人工智能的发展依赖于四个基本要素,在自动驾驶市场中对应于AI芯片、决策软件、传感器、用户数据等。对于实现完全的无人驾驶同样高度依赖于这四个基本要素,并且缺一不可。

也正如上文所说,由于数量多且单车价值量较高,L2级占据了大部分的市场增长空间。预计到2025年时,单车价值量中,L1级别主要是摄像头和毫米波雷达,平均单车总价值量约为143美元;L2级别主要是决策软件、AI芯片,平均单车总价值约为2850美元;L3级别主要是激光雷达,平均单车总价值约10381美元。但由于L2级别车辆销量较大,所以其整体市场规模很大,是L1级以及L3+级市场的10倍以上

预计到2025年,与单车自动驾驶相关的革新性部件,其市场总额可达781亿美元,2020~2025CAGR可达35.8%;决策软件、AI芯片以及传感器(摄像头、激光雷达、高精地图、毫米波雷达)发展空间更大。巨大的市场增量使得相关公司都希望能够乘着智能化升级的东风扩大公司业务,占领市场空间。


软件/算法是差异化竞争的核心

当前自动驾驶芯片市场呈现快速迭代、以及参与者增多的趋势。在车企当中,软件/算法是各车企形成长期差异化竞争的核心。短期来看,主机厂或基于其不同的软件/算法能力,与不同的芯片供应商开展合作;长期来看,预计在手机芯片等领域具有较强产业链优势,又可提供基础软件包(助力主机厂自主研发软件/算法)的tier-1芯片供应商或具有更强的市场竞争力

现阶段,国内芯片供应商主要为华为、地平线、黑芝麻等:

  • 自动驾驶芯片的技术核心在于设计

  • 预计华为与高通的发展路径较为相似,具有较强的芯片设计能力、以及基于手机芯片延伸至自动驾驶芯片的产业链优势(当前华为的芯片采用无晶圆制造设计模式,仅负责产业链中游的芯片电路设计与销售,其余生产、测试、封装等环节均外包)。

  • 预计地平线、黑芝麻等或通过与主机厂深度绑定(提供芯片+软件/算法全套方案)获取竞争力。

因此,可以预计当前以华为为主的国内芯片供应商主要瓶颈并非在于设计等技术层面,而是在于如何规模量产;其中,涉及上游的EDA软件/ARM架构、以及下游的光刻机。上市公司里,可以关注智能驾驶舱和ADAS领域的德赛西威;操作系统领域的中科创达;高精密地图领域的四维图新;智慧交通领域的千方科技。


03

规模商业化落地的必然趋势是?


单车智能自动驾驶容易受到遮挡、恶劣天气等环境条件影响,在全量目标检测、轨迹预测、驾驶意图“博弈”等方面存在困难。经多方确认,此次蔚来车主林文钦在交通事故发生时,NOP(领航辅助)功能处于启用的状态下,但从事故现场流出的图片和视频显示,林文钦驾驶的蔚来ES8可能是因为不慎撞上了高速公路左侧道路上的桩筒和作业车辆,碰撞发生后蔚来ES8左侧车头毁坏严重,左侧车轮脱落,A柱断裂损毁,前舱顶棚严重挤压变形,车辆左前门变形严重,并将作业车辆顶翻倒地。


辅助驾驶的事故是用户承担一切后果。但是问题在于有很多商家把“辅助”驾驶虚假宣传成“自动”驾驶来混淆视听,为了销量的擦边球宣传误导消费者,导致出现类似事故。当人们越习惯高级的辅助驾驶(比如说加了激光雷达)后,辅助驾驶会开得更好,用户就放低了警戒,更容易错误依赖辅助驾驶,更容易出车祸。


这时就要看车路协同自动驾驶,是指通过信息交互协同、协同感知与协同决策控制,可以极大地拓展单车的感知范围、提升感知的能力,引入高维数据为代表的新的智能要素,实现群体智能。可以从本质上解决单车智能自动驾驶遇到的技术瓶颈,提升自动驾驶能力,从而保证自动驾驶安全,扩展自动驾驶的设计运行域


车路协同能够加速自动驾驶规模商业化落地实现,其产业链潜力巨大,将成为新一轮科技创新和产业竞争的制高点。车路协同自动驾驶则是在单车智能自动驾驶的基础上,通过先进的车、道路感知和定位设备(如摄像头、雷达等)对道路交通环境进行实时高精度感知定位,按照约定协议进行数据交互,实现车与车、车与路、车与人之间不同程度的信息交互共享(网络互联化),并涵盖不同程度的车辆自动化驾驶阶段(车辆自动化),以及考虑车辆与道路之间协同优化问题(系统集成化)。通过车辆自动化、网络互联化和系统集成化,最终构建一个车路协同自动驾驶系统。


在自动驾驶行业发展前进的道路上,各位车主也不要掉以轻心,珍惜当下,珍爱生命,才是技术革新的关键!


#对于“自动驾驶”你是如何看待的?#

下方留言说说你的看法



参考研报


01

行业全景



【东吴证券】自动驾驶产业链及相关港美股标的梳理

【工信安全】自动驾驶数据安全白皮书

【光大证券】“绿色智行”之汽车自动驾驶产业链深度报告(一)

【中国移动】中国移动自动驾驶网络白皮书(2021)

【清华大学】面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望

【君迪】2021年中国消费者自动驾驶信心指数调查

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