无人驾驶行业分析报告Word下载.docx

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*****网+智能交通为终极模式，但实现门槛较高.8

三、国内零部件公司积极布局ADAS..............8

1、驾驶辅助系统（ADAS）进入快速发展期，预计2020年市场规模接近2000亿元..............8

2、国内创业型公司与传统零部件厂商合作，有望逐步切入前装市场............9

（1）亚太股份.......10

（2）星宇股份.......10

（3）金固股份.......11

（4）中原内配.......11

（5）威帝股份.......12

四、无人驾驶是跨行业、跨学科的综合技术.................12

1、传感器：

雷达、摄像头等元器件将大规模使用......13

2、执行器..14

3、大数据：

细粒度实时地图数据+高精度导航是实现无人驾驶的技术基础15

4、基础设施：

多层次的道路交通大数据是实现无人驾驶的重要外部基础之一..15

五、风险因素............17

一、无人驾驶将成为未来5-10年最重要的产业和投资热点

1、无人驾驶是未来汽车的终极方向

Uber和滴滴快的的共享模式开始改变消费者用车行为，从重“拥有权”向重“使用权”过渡。

宝马、奔驰、大众等汽车巨头已经开始进入汽车共享领域，Uber亦与卡耐基梅隆大学共同研发无人驾驶车。

未来，无人驾驶的共享汽车（SAV，SharedAutonomousVehicle）或将成为汽车的终极形态，传统汽车公司和新兴互联网公司沿着“智能化”和“网络化”的路径逐步演变。

2、无人驾驶将成为未来5-10年最重要的产业和投资热点

12月16日，XX宣布无人驾驶路试成功，随后成立无人驾驶事业部。

2016年1月6日，CES消费电子展将在美国拉斯维加斯开幕，届时464个汽车相关厂商参展，创历史之最；

期间，奥迪、大众等传统汽车厂商，以及FaradayFuture等创新公司有望发布全新自动驾驶车型。

2016年4

月，上汽和阿里或将在北京车展发布首款互联

网汽车，长安、北汽、乐视等亦有望展出无人驾驶汽车。

无人驾驶从理想照进现实，必将成为未来5-10年汽车产业和A股最重要的投资热点之一。

车辆智能化+道路和交通设施智慧化

1、无人驾驶按照汽车控制权及安全责任分配可分为不同级别

不同组织的分级标准各有不同：

美国高速研究所（BASt）、美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）、国际自动机工程师学会（SAE）的标准大体相同，具体级别稍有差别。

其中SAE分级最详细，将无人驾驶技术分为六个等级：

完全手动驾驶（0级）、辅助驾驶（1级）、部分模块自动化（2级）、特定条件下自动化（3级）、高度自动化（4级）以及全自动化的无人驾驶（5级）。

前三级（0-2）仍以手动驾驶为主，需要驾驶员观测周边驾驶环境，而后三级中则为智能驾驶系统观测周边环境。

目前我们正处在智能辅助驾驶和半自动驾驶阶段，未来料将加速向自动驾驶的阶段推进。

车辆智能化、道路和交通设施智慧化

对于无人驾驶的实现方案主要有两条，其一是车辆自身通过高精度传感器、人工智能等技术实现自动驾驶。

而另一条路径则是通过大数据交互，将车辆、道路信息、路况信息之间形成通信网络。

我们认为，若要实现无人驾驶，两条路径缺一不可。

按照欧洲道路运输研究咨询委员会（ERTRAC）2015年对于无人驾驶路径的预测，这两条路径将在2020年开始融合，并预计在2030年最终实现城市环境的无人驾驶。

辅助驾驶系统（ADAS）装配率将快速提升

车辆智能化的主要实施方案为：

采用高精度传感器，如微波雷达、激光雷达等使得汽车具有感知周边驾驶环境的能力；

具有强大的计算芯片及核心算法针对不同的环境得出相应的驾驶策略；

最后使用相应的执行系统进行物理操作。

我们认为，完全无人驾驶由于技术、法规等限制尚需时日，车辆智能化的发展将从辅助驾驶系统（ADAS）开始，并逐步提升其应用能力和操作权限，最终实现完全无人驾驶。

*****网+智能交通为终极模式，但实现门槛较高

我们认为道路交通智慧化主要分为两个部分：

1）车与车之间通信（V2V），信息包括速度、位置、驾驶方向、刹车等；

2）车与交通系统之间通信（V2X），信息包括实时路况、道路信息、行人信息等。

在此情况下，将极大提升整个交通系统的驾驶安全性及交通效率，与车辆智能化形成良好的协同效应。

但目前实现仍有几点困难：

1）车辆通信数据标准仍不统一；

2）目前无线通讯技术较难满足响应速度要求；

3）智能交通基础投入较大。

三、国内零部件公司积极布局ADAS

1、驾驶辅助系统（ADAS）进入快速发展期，预计2020年市场规模接近2000亿元

根据技术条件和产业化发展阶段，目前处于第一阶段向第二阶段的发展期，驾驶辅助系统（ADAS）装配率将快速提升。

预计2015年全球ADAS相关产品市场规模约500亿元，2020

年市场规模接近

2000亿元，其中中国市场规模超过500亿，市场份额接近30%。

传统国际汽车零部件巨头具有竞争优势，占据主流整车厂前装市场。

博世、大陆、德尔福、电装等国际零部件巨头，以及新兴创业型公司Mobileye，在ADAS领域仍具有明显的技术优势，占据国际主流汽车厂商的前装市场。

2、国内创业型公司与传统零部件厂商合作，有望逐步切入前装市场

苏州智华、前向启创等国内ADAS供应商，已具备研发、生产ADAS系统的能力。

考虑中国消费者年龄结构更年轻，对新鲜事物的接受程度较高，中国ADAS供应商通过后装市场积累了一定的资本和技术。

目前，传统零部件上市公司通过参股、技术合作等方式进入，双方可在技术研发和客户拓展等方面形成互补，有望逐步切入前装市场。

（1）亚太股份

公司投资前向启创、钛马信息、轮毂电机公司Elaphe，集团投资杭州智波科技，在智能驾驶、*****网方面领先布局：

1）前向启创提供完整的车载高级驾驶辅助系统产品，以及全套的解决方案，后装产品有望短期落地。

2）钛马信息定位于车载移动互联网服务运营商，可利用先进的大数据云平台和多个系列的智能终端产品，提供*****网整体解决方案及运营外包服务。

3）Elaphe在轮毂电机研究、开发等方面处于世界领先地位，亚太股份未来将与Elaphe在中国成立合资公司。

4）智波科技主要产品为毫米波防撞雷达系统。

通过一列产业布局，公司在无人驾驶汽车环境感知、主动安全控制、互动互联的技术储备逐步完善，未来成长空间广阔。

（2）星宇股份

公司LED、AFS等汽车电子业务占比已达15%，AFS随动转向智能车灯已开始配套广汽传祺GS4，未来有望逐步进入合资品牌，ADB自适应大灯的研发正在进行中。

公司非公开发行将募资7

亿元用于车

灯及车灯电子、智能驾驶研发、车载无线充电、抬头显示、传感器技术、智能化生产线等项目的研发，保障公司的可持续发展。

公司实施员工持股计划，2015年至2017年每年实施一期，打通长效激励机制。

公司已经进入大众、通用、日产、丰田、福特、本田等国内主流合资车企，明年新增配套车型主要包括一汽大众宝来、迈腾、奥迪Q3等，产品结构进一步优化。

综合考虑公司的客户、产品结构，预计未来两年有望保持15%以上的较快增长，目前仅对应2016年30倍PE。

（3）金固股份

参股苏州智华，具备乘用车前装资质的稀缺智能驾驶标的。

公司目前持有苏州智华20%的股权，后者主要产品为汽车智能驾驶辅助产品，包括基于摄像头的全景泊车系统、车道偏离报警及车道保持辅助系统、前向碰撞预警系统、行车记录仪、车载摄像头系列产品，基于超声波雷达的自动泊车系统、盲点探测系统等。

苏州智华已成功进入国内多家商用车和轿车前装配套供应体系，处于国内领先地位。

此外，公司持有上海语境12.5%的股权，探索*****网及智能交通平台搭建。

（4）中原内配

参股灵动飞扬，智能驾驶系统进入东风风神前装市场。

公司战略入股汽车驾驶辅助系统企业灵动飞扬，占比15.3%。

灵动飞扬在智能驾驶领域具有行业领先地位，产品包括Birdview（三维鸟瞰行车辅助系统）、LDWS（车道偏离预警系统）、BSD（盲点监测系统）、FCW

（前方碰撞预警系统）等，在前装和后装市场建立了良好的产品和技术服务口碑。

我们认为，公司战略入股灵动飞扬，将发挥公司的客户和市场优势，推动灵动飞扬在前装和后装市场的产品技术研发及市场开拓。

（5）威帝股份

车身CAN总线是汽车核心数据的入口，具备向智能驾驶和*****网扩张的天然优势。

公司是国内领先的汽车电子龙头企业，主要产品为客车CAN总线产品，市场占有率40%以上。

车身CAN总线是汽车核心数据的入口，从产品端公司有望向智能驾驶扩展，从数据运营端公司有望向*****网扩张。

目前公司正在大力研发*****网云计算服务平台，将汽车总线的数据通过无线网络上传至云端，实现车辆的大数据服务，如车队管理、驾驶行为分析等功能。

远期看，公司有望通过现有的入口优势卡位车载服务系统，直接面对终端消费者，由传统零部件供应商向综合服务商转变。

四、无人驾驶是跨行业、跨学科的综合技术

无人驾驶生态的完善需要传感器、处理器、执行器、大数据、基础设施的支持。

无人驾驶将利用摄像头及雷达传感器获得的信息与高精度的3D数字地图进行对比，首先锁定车辆自身目前所处的位置，并确认车道线及周边是否存在障碍物。

在掌握这些周边情况后，判断行驶路线，通过向执行器下达按照该路线行驶的驾驶操作指示，实现

自动行驶。

行驶途中可进行实时定位并瞬时感应周边环境变化，为下一步的认知、判断做出反馈。

雷达、摄像头等元器件将大规模使用

无人驾驶汽车借助于多种信息采集设备，包括光学摄像头、激光传感器、雷达、红外夜视仪等，对汽车周围的车、行人、车道、障碍物、交通信号进行精细识别。

综合当前的技术条件和使用成本看：

1）为了掌握与前方行驶车辆间的距离，使用激光传感器与立体摄像头提高性能；

2）而高速行驶时的距离测量及恶劣气候下要求环境精度时，则需要毫米波雷达的性能：

3）全方位LIDAR（LaserImagingDetectionAndRanging）内置多个激光发送、接收传感器，边旋转边进行测量，可进行快速的全方位扫描，获取360°

全景的实时3D图像数据，但受制于价格昂贵及安装条件的限制，目前仍处于实验室阶段。

2、执行器

自动驾驶根据感知周围环境，对车身进行加速、刹车、转向等操作，电动助力转向系统、紧急制动系统将得到大规模普及。

目前豪华车中高档车型已实现相应功能，电动助力转向系统、紧急制动系统为了确保本车与前行车辆保持一定距离，对执行器进行电子控制，从而实施加速、减速、以及在检测到障碍物时进行制动操作。

随着相关技术逐步成熟，如控制单元能正确把握状况并下达操作指令，目前的执行器单元可直接用于自动驾驶。

细粒度实时地图数据+高精度导航是实现无人驾驶的技术基础

无人驾驶对数据的精细化、实时化要求越来越高，精确到厘米级的细粒度地图、精细实时路况、高精度导航的信息配合将协助车辆处理路况信息并做出相应的动作。

四维图新等地图厂商已开始提供高级驾驶辅助功能，随着北斗二期组网卫星数量的增多，北斗导航地图的精确度将达到分米、厘米级，对我国逐步实现无人驾驶也将起到至关重要的作用。

多层次的道路交通大数据是实现无人驾驶的重要外部基础之一

（1）智能交通的功能主要包括：

城市交通管理、高速公路交通管理、智能公交、车辆管理、车辆调度、交通诱导等；

目前我国的智能交通从基础设施建设阶段逐步向智能交通服务转型。

（2）在道路交通数据的采集手段上，我国目前仍集中在视频监控、电子卡口等方式，通常摄像头会受到天气等不确定因素的干扰；

而电磁式传感器、超声

波传感器、多普勒雷达传感器、红外传感器等其他采集方式，能从多

个维度弥补视频摄像头的不足；

对道路数据的监测将扩展至各个方面：

如道路全程的车速、车流、路面温度、湿度、全程实时路况等信息；

未来在主干道的全程多层次的传感器数据采集，将是实现无人驾驶的重要外部基础之一。

无人驾驶是跨行业、跨学科的综合技术，建立在信息感知、控制和执行等环节基础上。

车辆智能化的基础包括：

信息感知（传感器、雷达、摄像头等）、处理控制（高性能车用芯片、地图等）、动作执行（电子转向、电子制动等）；

车辆智能将经由ADAS向整车自动驾驶发展。

道路交通智慧化需要基础设施升级，细粒度实时地图数据、高精度导航、大数据等技术应用等，逐步形成智慧交通网。

五、风险因素

短期内，无人驾驶仍面临三大制约因素：

1）技术安全；

2）法规伦理；

3）过度风险，非自动和完全自动驾驶并存的混合阶段可能引发较高的事故率。

技术安全和法规伦理障碍均有望较快得到突破，但混合阶段将是未来无人驾驶汽车的艰难转型期。