汽车智能驾驶行业分析报告.docx
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汽车智能驾驶行业分析报告
2016年汽车智能驾驶行业分析报告
2016年4月
智能汽车产业化进程将快于预期，3级和5级（美国SAE标准：
0-5级）自动驾驶车型最快有望于2016年和2020年投放量产。
北京车展将拉开自主品牌智能车型投放序幕。
我们预计未来两到三年将进入产品投放高峰期。
其中科技型公司和二线整车厂商积极发力，以期实现弯道超车抢占市场先机。
智能驾驶作为未来汽车行业核心竞争力，空间巨大，未来可达万亿规模，其中ADAS（辅助驾驶）作为过渡性产品有望率先普及，2020年渗透率有望超30%，对应市场规模近2000亿。
竞争格局：
未来行业或呈现“金字塔”结构。
我们预计行业空间将呈现金字塔形状：
1）上层为无人驾驶汽车；2）第二层为ADAS模块；3）底层为元器件。
自顶向底，行业资金密集需求度逐渐降低，行业集中度降低。
我们判断未来整车厂与科技公司成为智能驾驶行业两大主力，主要原因：
1）传统整车厂仍占据主导：
汽车产业链条长，制造门槛高；2）科技公司作为新进入者，无历史包袱，同时在数据融合、基于用户的高速迭代上具有竞争优势。
行业空间：
百亿元器件，千亿ADAS，万亿无人驾驶。
未来智能驾驶成为汽车行业核心竞争力之一，随渗透率提升，空间巨大。
未来无人驾驶汽车行业空间有望达万亿。
其中过渡性产品ADAS系统有望先行普及，带动相关产业链，预计2020年渗透率有望超30%，市场规模有望超千亿。
同时产业链上游相关元器件行业如雷达、摄像头、HUD（抬头显示）等需求均有望快速增长，2020年有望达到百亿级别。
一、智能驾驶：
脚步加快，迈入现实
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）、国际自动机械工程师学会（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，未来将加速向自动驾驶的阶段推进。
1、两条技术路径：
科技型公司VS传统整车厂
（1）科技型公司直接跨越到高自动化无人驾驶：
“零基础”+“互联网入口”
科技型公司如谷歌、XX等均开始涉足无人驾驶领域，且跨越程度快于传统整车厂商。
谷歌于2014年发布其首款无人驾驶原型车，并于2015年1月开始在加州路试，预计最快于2017年亮相。
国内互联网巨头XX则在2015年12月宣布其与宝马合作的无人驾驶汽车在北京路试成功，并同月成立无人驾驶事业部，预计将在2018年实现高自动化无人驾驶部分商业化。
我们认为科技型公司直接跨越到无人驾驶的主要原因：
1）科技型公司作为行业新进入者，并无历史“包袱”，可以直接实现跨越式发展；2）科技型公司在数据融合、高精度地图方面具有技术优势；3）通过实现无人驾驶可以真正地将汽车变成下一个“互联网入口”。
科技型公司优势：
“互联网思维”及大数据分析处理。
谷歌XX在无人驾驶方面的技术路径类似：
采用激光雷达等传感器探测周边障碍及道路标识、交通信号等，利用GPS确定自身位置，最终数据统一反馈至具有“学习能力”的计算核心，借助道路地图最终执行相关操作实现自动驾驶。
我们认为科技型公司主要竞争力在于：
1）科技型公司可以实现基于用户的高速迭代，优化速度远好于传统整车厂；2）科技型公司在未来车联网模式下的大数据融合、处理分析方面具有传统优势，而汽车企业则需要重新进行技术储备；3）无人驾驶需要车辆精确的实时位置及周边信息，谷歌、XX自身均具有高精度地图。
（2）传统整车厂商预计将采用逐步提升的方案实现最终无人驾驶
按照SAE的标准，无人驾驶可以分为0-5级。
我们判断，传统整车企业基于自身优势及现实情况，预计将从辅助驾驶系统（1-2级）开始逐步提升，最终实现自动化无人驾驶。
主要原因在于：
1）传统车辆“包袱”较重，已售车辆数量巨大，受制于盈利压力无法实现跨越式升级；2）传统汽车厂商已有半自动技术储备，辅助驾驶技术已经配置在一部分车型；3）由于法规伦理等方面制约，无人驾驶较难在传统车厂直接应用。
传统汽车厂商辅助驾驶系统ADAS（AdvancedDriverAssistantSystem）技术储备丰富，已经逐步开始应用。
ADAS即先进辅助驾驶系统，包含多个模块，例如：
1）自动巡航系统（ACC：
AdaptiveCruiseControl）；2）车道偏离预警/车道保持系统（LDW：
LaneDepartureWarning）；3）盲点检测（BSD：
BlindSpotDetection）；4）自动刹车（AEB：
AutonomousEmergencyBraking）等。
我们认为ADAS作为无人驾驶的过渡产品，最终诸多模块进行数据融合协同，形成车辆完全智能化。
传统整车厂商早已有技术储备，早在1995年三菱就在其Diamante上配置类似ACC系统。
现如今多款中高端车型均开始配置自适应巡航、自动泊车等功能，如BMW7系、奔驰S级均搭配自适应巡航（ACC）、航道偏离预警（LDW）等主动安全功能。
法规伦理等制约自动化无人驾驶在传统汽车厂商快速配置。
各大厂商目前均已开始布局自动化无人驾驶技术：
奔驰、奥迪、大众、丰田等传统厂商均在2016年CES展上展出其自动驾驶概念车或相关产品。
但是我们认为无人驾驶目前较难于在传统车厂直接应用，主要原因在于：
1）法规对于无人驾驶下的责任判定尚未确立，如将驾驶员责任全数归为整车企业，由此带来的高昂成本难以承受；2）紧急情况下的程序选择将涉及到伦理问题，难以界定。
2、智能电动融合已见端倪，或重构汽车格局
Model3热销或重新定义汽车需求。
北京时间2016年4月1日，特斯拉推出其新款Model3电动汽车的原型车，Model3是特斯拉既ModelS和ModelX之后的第三款车型，也是未来的主力车型。
其尺寸较ModelS小20%，近似于BMW3系/奥迪A4，续航里程近350公里，基础售价为3.5万美金，将于2017年开始生产，目前只接受预订。
截止目前订单已超过40万，需求火爆远超出市场预期，我们认为这体现出汽车消费需求发生变化：
相较于传统汽车“按部就班”的技术改进，汽车智能化、电动化等颠覆性的新科技理念更能吸引消费者。
Model3的热销重新定义了汽车需求，或将开启汽车行业重构时代。
智能化需求超越市场预期，或带来汽车行业格局重构。
与传统汽车不同，Model3的竞争重心已经转向汽车智能化方向：
Model3的动力性/续航里程相较于之前的ModelS/X并未有大的突破，同时其内饰设计极简化，仅配备一块横置15寸中控屏，省略仪表盘等部件。
但Model3作为特斯拉入门级产品，仍重点配置了汽车智能应用：
Autopilot自动驾驶功能，其包括雷达、前置摄像头、超声波传感器及GPS等一系列硬件以及空中升级、无线连接等功能。
与之对应的订单火爆情况体现出：
随着数码产品及互联网时代的来临，消费者对于交互式体验的需求逐步提升。
据麦肯锡在主要国家进行的最新调研数据发现，消费者对于ADAS系统的需求旺盛，意愿购买的人群比例均超过85%。
3、产业化进程加快，“弯道超车”驱动传统整车厂商
“弯道超车”驱动整车厂商，无人驾驶（L5）有望在2020年实现商业化。
无人驾驶产业化进程趋热，且确定性逐渐走强。
其中二线厂商步伐更为快速，我们认为主要原因为：
智能电动已经成为未来汽车行业核心竞争力，二线厂商有望凭借掌握智能驾驶等技术实现弯道超车。
预计L3级半自动驾驶车型可以在年内投放，2020年前后预计将迎来高级别自动无人驾驶产业化高潮，通过统计可发现，各大厂商如丰田、大众、起亚、博世等均计划在2020年前后实现单车自动无人驾驶商业化。
硬件价格有望快速下降，深度学习助推行业发展。
我们认为目前制约智能驾驶的主要因素为硬件价格昂贵（Google使用激光雷达价格近百万元）及人工智能技术制约。
我们预计这两点在未来5年内都将快速推进：
1）硬件价格有望随规模提升而快速下降，如Quanergy已经推出其低成本小型激光雷达，预计未来量产价格有望低于100美元；2）深度学习本质上是对人的大脑识别机制的模拟，可以凭借复杂环境及大数据快速迭代非线性提升性能，有望在未来5年内满足车载需求。
自主品牌集中发力，或有望快于合资品牌实现智能驾驶商业化。
国内厂商对于无人驾驶的投入热情高涨。
2015年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。
4月北京车展，上汽和阿里将在北京车展发布首款互联网汽车，长安、北汽、乐视等亦会展出智能驾驶汽车。
其中长安无人驾驶汽车成功从重庆开往北京参展，已经实现高速路况下自动化驾驶（L3级）。
我们认为国内自主品牌进度或快于合资品牌，主要原因在于：
1）自主品牌决策较合资品牌灵活；2）国内汽车行业竞争日益加剧，竞争力细分日益明显。
自主品牌对于智能驾驶需求预计快速提升。
随着市场需求逐渐提升，自主品牌逐渐开始配置ADAS系统：
如吉利博瑞搭载ACC、LDW等ADAS模块，其丰富的电子配置也使得吉利博瑞上市后销量快速提升，在同级别自主品牌中遥遥领先，甚至超过某些合资品牌。
我们预计受此引导，未来自主品牌中级车型上智能驾驶渗透率有望快速提升。
二、行业空间：
金字塔结构
智能驾驶未来空间格局或呈现金字塔结构。
我们认为未来行业空间将呈现三层结构：
1）传统整车厂商及谷歌XX等科技公司凭借自身竞争优势占据核心环节；2）零部件厂商及创业型公司利用掌握的感知识别算法等抢占ADAS系统集成市场；3）底层元器件如雷达、传感器、芯片、HUD等行业。
从塔顶至塔底，行业资金/技术门槛逐渐降低，行业集中度也相应降低。
1、智能驾驶：
万亿空间
（1）汽车行业空间巨大，中国市场约2.5万亿空间
全球汽车销量增速虽然放缓，但是整体销量仍超过8000万。
其中主要增长点中国市场2015年行业销量达2460万辆，带动相关产业链超2.5万亿。
在全球需求增速下行的情况下，智能驾驶的步伐预计加快：
1）产品配置细分化以应对市场多样化需求，“囚徒困境”推动传统车企快速配置；2）大众“尾气门”事件考验传统汽车行业制造模式，单纯压缩成本恐难以为继。
（2）未来掌握智能驾驶的公司有望获得核心竞争力，享受万亿空间
汽车自发明以来，经过100多年的发展，产品性能快速提升。
但是主要集中在硬件方面：
发动机、变速箱、电动机等；交互服务层面则仍保持为方向盘/中控系统等。
在现如今传统硬件技术已经趋于成熟，技术层面（动力性、操纵性）满足绝大部分消费者需求的情况下，服务层面可能会成为行业未来的主要竞争力，因此智能驾驶及其带来的人车交互服务模式变革有可能会带来整个行业的核心竞争力重构。
最终整个智能驾驶系统行业集中度较高。
主要原因在于：
1）智能驾驶系统核心在于决策算法，其性质决定了复制成本极低；2）人工智能技术壁垒较高，需要大资金长期投入。
（3）传统汽车厂商及科技公司一时瑜亮，各有优势
目前传统整车厂商与新进入的科技公司（谷歌、XX等）均开始发力力争在智能驾驶上抢占先机。
虽然两者的实现路径有所不同，但是我们认为最终智能驾驶技术路线会殊途同归，目前两者各有其竞争优势：
1）传统整车厂商具备先发优势，可以直接利用现存客户资源快速迭代优化其智能驾驶系统；2）科技公司在人工智能（智能驾驶核心环节）、人机交互服务层面具备较强竞争优势。
2、千亿ADAS：
有望率先商业化
ADAS作为车辆智能化的初级阶段产品，有望率先普及商业化。
根据技术条件和产业化发展阶段，目前处于辅助驾驶向半自动驾驶推进的阶段，ADAS作为过渡产品预计将率先普及。
由于在此阶段与高精度地图、车联网等功能相关度不高，
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