汽车ADAS+连接器行业展望调研投资分析报告.docx
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汽车ADAS+连接器行业展望调研投资分析报告
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2017CES智能驾驶遍地开花，奠定未来发展趋势
OEM主机厂、供应商、互联网、初创公司百家争鸣打造智能驾驶生态圈
智能汽车对传统汽车的颠覆将会超过智能手机对功能机的颠覆，成为智能终端发展的又一次革命。
现在的汽车相当于十年前的诺基亚功能机，是一个出行的工具，但是随着互联网的发展，汽车电子技术的进步，解放双手的智能驾驶被赋予了更多期望。
根据报告，2017年智能汽车将大规模完成测试，市场价值将在2025年前达420亿美元。
车辆配装无人驾驶技术的成本为2000美元到10000美元，随着利用率的提高，未来10年将下降4%到10%。
2035年全球将有1800万辆汽车拥有部分智能驾驶功能，1200万辆汽车成为完全智能驾驶汽车，而中国将成为最大的市场。
我们认为2016年开启了智能驾驶的元年，2018年将逐步实现商业化，以智能驾驶为主线之一的汽车电子将会迎来5到10年的投资机会。
图表1：
智能车联时代的汽车电子技术
汽车电子包括车身、车载等，需要搭载不同的技术完成，比如汽车安全系统、轮胎压力监测系统、传感器、ADAS等，其中汽车安全系统主要有：
奥托立夫、高田、TRW（天合）、丰田合成等；全球ADAS芯片：
Mobileye、德州仪器、瑞萨电子和飞思卡尔；传感器：
GE、英飞凌、飞思卡尔；全球导航与音响：
哈曼集团、大陆集团、先锋Pioneer、华阳集团等；轮胎压力检测系统：
喜莱德、大陆、天合等。
从我们统计数据来看，目前美国、日本和德国在汽车电子领域的发展较为迅速和成熟。
中国公司数量较多，但是发展时间比较短，处于崭露头角阶段。
图表2：
不同类型的全球汽车电子公司
图表3：
汽车电子上下游产业链
图表4：
互联网公司、供应商、OEM主机厂、科技公司对汽车电子布局
XX：
发布自动驾驶AI平台RoadHackers，与北汽达成战略合作
RoadHackers是XX的自动驾驶开放平台，基于深度神经网络，采用端到端的模式进行无人驾驶。
RoadHackers的输入是传感器的原始数据。
输出是车辆的控制决策指令，包括方向盘角度（steering）、加速（accelerating）、刹车（braking）。
连接输入输出的是深度神经网络，即通过神经网络直接生成车辆控制指令，中间没有人工（handcraft）参与的逻辑程序。
目前XX地图采集车队所采集的数据量已经达到PB级别，覆盖中国全部城市，数据精度达到NoveAtelSPAN-CPT厘米级GPS。
RoadHackers的开放历程全球第一。
在CES展会上，XX智能汽车与北京汽车股份有限公司共同发声：
双方在智能汽车领域达成战略合作，将共同推进汽车行业智能化升级。
XX会在合作中充当“大脑”的角色，为北汽提供CarLife、CoDriver和MapAuto等智能汽车OEM解决方案应用。
双方的合作主要围绕以下几个方面：
1）在2017上半年推出一款搭载XX车联网解决方案的车型，并共同打造一辆L3级别的自动驾驶车，希望年底能够开始路测；2）联合成立项目实验室，在智能汽车相关的新技术上进行共同研发，并推进量产；3）共同建立基于服务用户的通道和平台。
英伟达：
发布DRIVEPX2开放式人工智能计算平台，与奔驰、奥迪合作
英伟达（NVIDIA）是以设计智核芯片组为主的半导体公司和全球图形技术和数字媒体处理器行业领导厂商。
在本届CES上，英伟达宣布与梅赛德斯-奔驰达成深入合作关系，双方将基于NVIDIA的自动驾驶平台DRIVEPX2，推出一款全人工智能AI介入的合作车型。
该车为量产车，将在2018年上路。
英伟达自主研制的BB8自动驾驶路试车也搭载了最新的DRIVEPX2平台，运行DriveWorks软件，拥有完全自动驾驶解决方案。
英伟达与奥迪的合作是基于其在2016下半年推出一款专为无人驾驶汽车设计的新一代人工智能超级计算机Xavier，在展会上，奥迪将用搭载自动驾驶系统的Q7SUV演示这一技术。
双方还计划2020年前将联手推出基于英伟达技术的实现L4级别的自动驾驶汽车。
博世：
带来全新概念车，展示“互联”概念
博世在本届CES上带来了全新概念车，展示“互联”概念。
该款概念车主要包括了以下技术成果：
利用人机交互系统（HMI）实现汽车与驾驶者、家居、自行车的互联；通过博世智能家具APP操控家里的雨棚、供暖系统、冰箱等；借助交通工具之间（V2V）的互联，提前掌握路面上的其他交通工具的信息，降低碰撞的风险。
1）人脸识别和智能个性化功能：
利用驾驶者监控摄像头，迅速识别人脸，实现个性化服务。
利用驾驶者疲劳检测系统能提高驾驶安全。
2）neoSense触觉反馈：
通过触觉反馈功能，使驾驶者不需要看屏幕就能对信息娱乐系统进行操作。
促使驾驶者集中注意力，提升了驾驶安全性。
3）手势控制技术：
与UltraHaptics合作研发，利用超声波传感器来感应驾驶者的手是否摆在正确的位置上，并且对手势动作做出触觉反馈。
4）OLED高清显示：
全新概念汽车的操控面板首
次结合了有机发光二极管（OLED）显示技术，实现了高清显示。
5）数字化车外后视镜：
利用MirrorCamSystem解决方案，取代汽车两侧的车外后视镜。
该系统将摄像传感器集成到车辆内部，通过靠近汽车A柱左右两侧的显示器来显示。
大陆集团：
车载高级生物识别技术和车载OTA系统车载高级生物识别技术：
该项技术融合了高级生物识别技术和无钥匙进入启动系统。
车内配有指纹传感器，只有通过指纹识别才能启动汽车。
此外，还能通过面部识别系统，对车内的座椅、温度、音乐等进行自动调节。
智能玻璃：
去年，大陆就发布了能够进行无极式
调暗的“智能玻璃控制”技术。
今年的CES上，大陆展示了该项功能的加强版，车窗可根据交通状况自动进行调节，且该项技术不受所用薄膜种类限制，与电化学与分散聚合物液晶等多种技术都兼容。
基于卫星通信的车载OTA系统：
大陆与移动卫星通信公司Inmarsat达成合作，将共同实现基于卫星互联网的车载系统更新方案。
该系统功能的实现主要依赖于高清三维激光扫描雷达，可在汽车行驶过程中对汽车周围的环境进行3D实时监测，在1.32微秒的时间内，以30次/秒的频率扫描距离汽车几厘米到200多米范围内的环境，帮助减少交通事故的发生率。
图表5：
大陆集团智能玻璃
图表6：
大陆集团三维激光扫描雷达
法雷奥：
充满未来感的人机交互方案
1）搭载了360度自动紧急刹车系统eCruise4U混合动力自动驾驶汽车：
该车的传感器配置包括前视摄像头、雷达和激光雷达，都可以用来感知外部环境确保司机安全。
相比于一般车辆的AEB只关注前方，eCruise4U搭载了360度自动紧急刹车系统。
法雷奥用创新的汽车传感器和摄像头技术来提供自动驾驶制动系统。
2）C-Stream穹顶式座舱系统：
该系统利用内置摄像头观察驾驶者和乘客，该系统能收集数据并能使车辆及时采取行动从而增强行车安全性和驾乘舒适性。
在穹顶式座舱中，汽车中央后视镜的功能被车辆后端摄像头所替代，将影像投射于驾驶者视线范围内的穹顶侧端，该模式也为座舱设计预留出更大空间。
3）XtraVue超级视距系统：
XtraVue系统借助联网摄像头和激光雷达系统，其原理
是让车辆和周围与其通讯原理统一的车无线通讯，共享前脸或保险杠车载摄像头拍摄的照片。
4）法雷奥驾驶舱：
法雷奥驾驶舱的设计被赋予人机交互的使命，包括三种模式，驾驶任务——司机全权控制；旅行体验——半自动驾驶；回归驾驶——司机重新拿回控制权。
根据不同的驾驶模式，车厢内的香氛、灯光、温度也会随之改变。
Mobileye：
携手德尔福打造CSLP平台，同时与宝马、英特尔研发自动驾驶
Mobileye是以色列最大的技术公司之一，专长于车辆防碰撞技术及视觉处理，是全球领先的汽车与汽车电子零部件及系统技术供应商。
2016年8月，Mobileye和德尔福宣布双方将共同开发SAE（美国汽车工程协会）4/5级自动驾驶全套解决方案。
这套端对端、可量产、高性能和操作安全的全自动驾驶解决方案，可快速整合到全球不同客户的多种汽车平台中。
此后，英特尔将会为该平台提供定制化的芯片，能够实现每秒20万亿次数学运算，之后计划推出的更新版本计算能力预计是第一代产品的两到三倍。
在本次展会上，Mobileye和德尔福向观众展现由双方共同开发的中央传感定位与规划（CSLP）自动驾驶系统，CSLP是第一款可立即启用的、完全集成的自动驾驶解决方案，配备了行业领先的感知系统和计算平台。
Mobileye提供具有传感信号处理、融合及世界视图生成功能的eyeq4/5系统芯片技术，以及可以实现实时地图绘制和车辆定位功能的路况体验管理系统，
而德尔福则提供的具有道路和运动轨迹规划功能的自动驾驶软件算法，以及整合了整套摄像头、雷达和激光雷达系统的多域控制器。
该系统将于2019年实现量产,搭载于奥迪提供的车型上。
Mobileye携手宝马、英特尔共同研发。
在今年的CES上，Mobileye、宝马、英特尔三家公司共同宣布，在今年下半年将会有40辆基于宝马7系改装的自动驾驶原型车上路测试。
这些车型，搭载了来自英特尔和Mobileye的最新技术，将从美国和欧洲开始，逐步在全世界范围内开始公开道路测试工作。
汽车电子市场一片蓝海，汽车产业不断国产化替代
汽车电子在整车成本中占比提高，由高端向低端渗透
从全球看，汽车电子发展于20世纪60年代，作为国民经济新兴行业，承担着推进汽车产业结构调整的使命。
环保、安全、舒适是提升汽车电子快速发展的核心要素，节能环保催生了新能源汽车和动力控制系统的快速发展，安全性促进了被动安全系统和主动安全系统的发展，舒适性驱动了车载娱乐和车载通讯等系统的快速成长。
国产化替代、智能化、网络化和集成化带动了安全控制、智能驾驶和车联网需求大增。
在过去十多年中，汽车电子技术的应用使汽车工业安全性提高了10倍，总体排放物减少70%，油耗减少了40%。
图表7：
环保、安全、舒适是提升汽车电子快速发展的核心要素
从应用结构来看，汽车电子分为电子控制系统和CID系统两大类。
电子控制系统与汽车机械装置配合使用，直接影响汽车的操作性、安全性和舒适性。
CID系统则是独立使用的电子装置，一般不直接影响汽车整体的操作性，主要通过提高智能化、信息化和娱乐化程度增加汽车附加值，包括多媒体系统、智能信息应用、导航系统等。
随着近几年汽车总量的提升和消费者对汽车环保、安全和舒适的需求增加，带动了整车电子设备的快速发展。
从整体看，汽车电子呈现几个明显特点：
1）行业规模不断扩大，从2010年的328亿美元增长到2016年的740.6亿美元，6年内扩大近2倍；2）汽车电子技术创新对汽车电子的发展具有巨大的贡献，70%的汽车电子创新是汽车电子或与汽车电子相结合的产物；3）汽车电子成本占整车比例不断上升，2015年占比为40%，随着汽车智能化、电子化的发展，预计2020年将增长到50%；4）目前我国中低端车型的市场规模大于高端车型，传统高端车上配备的电子设备逐步向中低端车辆普及，这种趋势孕育着更多的市场机会；5）促进汽车电子行业发展的政策频出，2015年《中国制造2015》强调要继续支持电动汽车信息化、智能化核心技术。
图表8：
全球和中国汽车电子市场规模
图表9：
汽车电子在汽车总成本占比（%）
图表10：
各类车型汽车电子在总成本占比（%）
图表11：
汽车电子在汽车总成本占比（%）
中国汽车销量持续增长，自主品牌SUV汽车快速崛起
全球汽车行业2015年销售8968万辆，同比增长2%，中国2015年汽车销售2460万辆，同比增长4.71%，高于全球汽车行业的平均增速，总量规模和潜力大。
根据汽车工业协会，2015年自主品牌乘用车销售873.76万辆，同比增长15.3%，中国品牌SUV市场占有率第一，销售334.3万辆，首次超过轿车，同比增长82.8%。
2016年1-11月，中国品牌乘用车共销售925.1万辆，同比增长20.2%，SUV销量456万辆，同比增长57.1%，市场份额57.4%。
未来我们认为汽车电子的机会主要在：
1）合资品牌体量大，能够渗透到合资品牌的公司中。
2）国内SUV产业链相关标的，3）汽车零部件厂商。
图表12：
世界汽车产销量及同比增速
图表13：
中国汽车产销量及同比增速
2017年将见证中国品牌的强势崛起，中国品牌正成为越来越多购车用户的首选，预期2017年中国品牌的汽车销量增长在20%以上，部分甚至达到50%以上，但市场总量是有限的，中国品牌的崛起会压缩国外品牌如雪铁龙、别克雪佛兰、起亚等的生产空间，也会吸引越来越多合资车企的经销商，这将对中国汽车产业带来历史性机遇。
根据中国汽车工业协会，仅两年时间，乘用车中SUV的比例从2014年12月的24.21%上升到2016年12月的40.44%。
“购车关注度”是指在相应领域的销售线索，即离用户最后下单购车最近的一个衡量指标。
根据汽车之家数据，2017年1月“中国品牌”购车关注度TOP10前三位分别为吉利汽车（11.87%）、哈弗（10.70%）、宝骏（7.70%）。
图表14：
乘用车中SUV车型销量占比一直在提升
图表15：
2017年1月“中国品牌”购车关注度TOP10
技术创新、兼并收购、合资合营的方式是汽车电子国产化的路径
传统车厂深耕汽车电子领域，研发生产新的技术，促使技术升级，寻求更快速、更环保、更智能化的方式。
汽车电子前装市场利润率高，但需要汽车整车厂认证，一般认证周期比较长，国内汽车品牌以合资为主，自主汽车品牌实力相对较弱，且以中低端市场为主，目前主要被国外汽车电子巨头垄断，国内汽车电子企业可以通过兼并收购实现技术跨越，切入到国际汽车制造商供应体系，使得供应层根本性改变，为公司的长期盈利奠定基础。
图表16：
近年来国内外汽车电子公司并购案例
我们对汽车电子国产化路径进行分析，认为主要分3个时期，首先被替代的是车身、车载、后装市场和国产整车，然后是与车身相关的车身电子、前装市场、合资、外资整车厂等，最后是技术壁垒比较高的动力控制系统和底盘与安全控制。
图表17：
我国汽车电子的国产化替代路线图
智能驾驶是汽车电子行业的下一个盛宴
《MIT科技评论》2016年、2017年将自动驾驶作为十大突破性技术
《麻省理工科技评论》公布了2017年十大突破性技术，其中包括自动驾驶货车。
主要原因是在高速公路上行驶时，货车司机能够更高效地运输，该领域的主要研究者和参与者为：
沃尔沃、Otto、戴姆勒、皮特比尔特和XX。
对自动驾驶感兴趣的不仅是货运公司，Uber在去年8月收购Otto后，共同研发自动驾驶技术，目标是创建一个强大的自动运输交通网，让人和货物在多地之间的交通更加方便、安全且成本更低。
2016年10月，一台装载了Otto自动驾驶系统的火车将2000箱百威啤酒进行运输，全程200千米，全程通过自动驾驶实现。
Otto最新一代的传感器和处理器列阵被安装在沃尔沃车内，全套设备包括四个面向前方的摄像机、雷达和一盒加速度传感器。
Otto的关键技术是激光雷达技术，目前是从第三方购买，成本在10万美金，未来将会构建自己的团队，将成本控制在1美元内。
2016年《麻省理工科技评论》也将特斯拉自动驾驶仪列为十大突破技术之一，主要竞争者为：
特斯拉、沃尔沃、谷歌、福特、丰田、通用等。
特斯拉采用增量方法，客户都是其广泛的测试参与者，与那些组建小型测试车队收集数据，希望有一天能够推出全自动驾驶汽车的谷歌及其他公司不同，特斯拉真正需要自动化的硬件已经就绪，未来1-2年自动驾驶将在技术上具备可行性，特斯拉在实现自动驾驶上有望弯道超车，同时今年9月特斯拉预计将量产Model3车型，这将会是特斯拉发展的又一推进。
图表18：
《麻省理工科技评论》2016年、2017年十大突破性技术
无人驾驶是自动驾驶的最高阶段，可通过ADAS和车联网两个方面实现。
无人驾驶汽车预计到2020年初步实现商业化，并于2025年实现量产。
根据美国波士顿公司（BCG）预计，2025年全球无人驾驶汽车销量将达到1200万辆，中国将会成为全球最大的无人驾驶市场，超过四分之一的在中国销售。
参照NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）的标准，可将无人驾驶分为5个阶段，目前我国无人驾驶的现状处于第2阶段，部分实现了第3阶段，向第4阶段迈进。
较为先进的Tesla的Autopilot2.0功能，实现第5阶段的一种激进做法。
图表19：
自动驾驶分级
自动驾驶实现的方式主要有两种思路：
1）从Lv0跨度到Lv4，在特定的垂直领域和相对封闭的环境中推进无人驾驶；2）从Lv0逐步跨度到Lv5，通过整合集成ADAS中的控制功能，实现真正的无人驾驶。
为了推动自动驾驶行业的发展，我们队自动驾驶行业进行了产业链分解，主要分为：
感知、计算平台、算法集成、车辆控制、汽车通讯、无人驾驶汽车运营等。
图表20：
自动驾驶产业链
ADAS：
实现自动驾驶的必经之路
ADAS渗透率低，市场空间大
由于ADAS技术和成本较高，渗透率在欧美、日本等工业较发达的国家也不高，主要装配在奔驰、宝马等豪华汽车上。
2015年欧美日本三地具备L2/L1级别的车辆。
2015年欧美日三地具备L2/L1级别的车辆占新车销售量占比为8%-12%，亚洲地区（不含日本）ADAS的渗透率仅为2%。
通过对2007-2014年LDW、ACC、PA、ESC、HUD在全球、欧美、中国市场新车渗透率的变化进行测算，中国市场在新车渗透率、渗透率增速均显著低于欧美、全球平均水平。
以LDW为例，2014年中国市场ACC新车渗透率3.02%，同比增长20.15%，同期欧美市场新车渗透率实现9.57%，增速21.53%，北美市场新车渗透率5.05%，增速36.36%，中国市场增长潜力巨大。
自2014年智能硬件元年以后，互联网公司、初创公司、供应商和科技公司加大对智能驾驶的研发和合作，极大推动ADAS渗透率增速。
结合历史数据及行业研判，保守预计未来五年ADAS新车渗透率增速保持在30%以上。
图表21：
ADAS未来成长空间广阔
图表22：
全球ADAS渗透率较低
图表23：
国内新车ADAS功能渗透率（2015.10）
汽车保有量的迅速提升以及汽车电子化、智能化的需求为ADAS提供了广阔的市场空间，预计2020年全球存量市场渗透率将超过25%，中国存量市场渗透率可达10%，全球汽车市场进步稳步增长阶段，预计2020年全球汽车市场保有量超14亿，中国汽车保有量超2.6亿。
图表24：
全球ADAS规模（亿美元）及增速（%）
图表25：
中国ADAS规模（亿美元）及增速（%）
ADAS的未来实现方式：
三种传感器相互配合
ADAS的功能主要通过三个层次来实现：
感知层、决策层和执行层。
感知层就像人的五官，通过车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器采集周围环境中数据，决策层犹如人的大脑系统，通过算法从环境中采集数据并进行分析处理，自动驾驶所要求的定位精度极高（10cm）且覆盖的地域更广，GPS系统已经无法满足。
执行层是计算机获得了周边环境的感知信息后，如何对其作出反应，就像人的肢体，执行大脑生成的命令。
目前的人工智能和深度学习就是为了更好地解决这个问题。
图表26：
ADAS产业链知名供应商
通过摄像头进行拍摄，进行图像和视频识别，是自动驾驶汽车的主要感知途径。
由于ADAS要先于无人驾驶汽车向市场推广，因此在数据收集、工程化方面，ADAS公司处于领先地位。
目前，车载摄像头主要分为单目和双目两种。
双目摄像头主要基于视差原理，在数据量不足的情况下，测定车辆前方环境（树木、行人、车辆等）的距离数据，提供给自动驾驶进行车辆控。
单目摄像头基于机器学习原理，使用大量数据进行训练，进行环境识别，其缺点是需要大量数据支持，在恶劣环境下不如双目摄像头，但是价格较为便宜且发展较为成熟。
以色列公司Mobileye是世界顶尖的单目ADAS公司，中国企业与之相比存在一定的差距。
图表27：
国内双目和单目ADAS厂商
激光雷达的生产厂商主要是国外，如美国的Velodyne、Quanegy及德国的Ibeo等，激光雷达的穿透距离远，精度高达厘米级的3D场景扫描重现。
目前来看，多线激光雷达很可能是未来无人驾驶的必备传感器，并且与高精度地图及核心算法相关。
多线激光雷达还没有针对车规级的成熟量产方式，机械旋转式多线激光雷达在普遍使用，但体积过大成本过于昂贵，更小型低成本的纯固态激光雷达还未成熟。
图表28：
国内车用激光雷达厂商
毫米波是波长介于1-10mm的电磁波，波长短、频带宽，比较容易实现窄波速、雷达分辨率高，不易受干扰。
远距离雷达一般采用77GHz毫米波雷达，探测距离可达250m，分辨率一般为0.2-1m，近距离雷达一般采用24GHz毫米波雷达，探测距离一般在50m以内，分辨率可达cm级，由于77GHz相对于24GHz有诸多优势，未来全球车载雷达趋同于77GHz频段（76-81GHz）。
博世的LRR3通过采用英飞凌的单片锗化硅MMIC芯片替代LRR2的砷化镓芯片，极大实现了雷达结构的简化，同时优化相关性能参数，有望成为下一代技术趋势。
2014年全球毫米波雷达出货量在1900万颗，预计2020年将接近7200万颗，年复合增长率25%，处于快速增长期，目前全球车载毫米波雷达市场主要被汽车电子零部件巨头垄断，这些企业进入较早，形成较高的技术壁垒。
图表29：
全球车载毫米波雷达市场份额预测（万颗）
图表30：
全球车载毫米波雷达市场格局
图表31：
各类传感器性能比较
图表32：
不同传感器优点、缺点和性能比较
ADAS传感器未来发展的趋势。
目前来看，ADAS传感器的选择主要以车载摄像头为主，因为其在技术和成本方面具有先发优势。
但是，摄像头易受到雨、雪、雾、烟的影响，降低对汽车周围环境数据的搜集能力。
因此，未来ADAS功能的实现需要摄像头和雷达的融合，才能使汽车具备在多种环境下全天候工作的能力并提高安全性能。
激光雷达具有很高的解析度和精确度，且不易受复杂环境的影响，但目前Velodyne64线的成本高达8万美元，无法实现大规模量产和商业化。
自动驾驶技术的发展驱动激光雷达技术进步和成本下降。
近日，Alphabet公司旗下自动驾驶公司Waymo宣布，已经大幅削减激光雷达的成本，降幅达到90%。
Velodyne最近也宣布研发出了一款固态激光雷达，在大规模量产后能把成本降到50美金左右，预计18年以后能实现量产。
毫米波雷达的成本位于摄像头和激光雷达之间，主要有24GHZ和77GHZ两种形式。
24Hz的毫米波雷达在工艺和成本上具有优势，目前的市场份额大于77GHZ的毫米波雷达。
根据PlunketResearch的预测，到2020年，毫米波雷达的产量可达到7200万。
ADAS传感器融合的趋势主要分为两种：
一种是硬件结合，即将两种以上的传感器集成在同一块PCD板上，另一种是将不同传感器搜集的数据通过数据总线进行交换和共享。
由于各种感知方法在不同环境、距离和作用上各有所长，采用多传感器信息融合的方式有利于保证全方位信息收集，有助于计算机做出更为准确的判断和规划。
Tesla发布Autopilot2.0系统，从感知层和决策层入手，“硬件+芯片”升级
硬件方面：
该系统将包含8个摄像头，覆盖360度可视范围，对周围环境的监控距离最远可达250米。
12个超声波传感器完善了视觉系统，探测和传感硬、软物体的距离接近上一代系统的两倍。
增强版前置雷达通过冗长余波长提供周围更丰富的数据，雷达波可以穿越大雨、雾、灰尘，甚至前方车辆。
系统及软件方面：
升级的车载电脑基于英伟达TitanGPU—每秒钟能进行12万次计算，运行效率提升40倍，基于深度神
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