自动驾驶行业分析报告.docx

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自动驾驶行业分析报告

2019年自动驾驶行业分析报告

2019年9月

一、2020有望成为量产乘用车L3自动驾驶落地的关键节点

尽快实现L3级自动驾驶在量产乘用车上的应用是整条产业链发展的核心目标。

我们从芯片、算法、地图、传感器、车联网、产业政策等维度出发，可以看到2021年左右实现L3级自动驾驶的量产应用已经成为全行业的共识，在实际的发展过程中，我们观察到部分环节的发展并不均衡，解决方案的部分细节存在分歧，但整体并不

国内外的主流主机厂多数都公布了较为明确的自动驾驶发展规划，L3级自动驾驶的落地时间普遍在2019-2022年之间。

根据公开的产业链消息，部分主机厂已经实现了部分环节的定点，多数主机厂已经对L3自动驾驶方案进行了测试。

我们观察到，部分超前的L3车型因当地法规原因并未实现实际销售，部分主机厂基于安全冗余、良率、成本、法规限制等原因，对自身的L3级自动驾驶方案进行了一定的修改，对前期提出的过于激进的计划进行了修正。

二、政策导向积极智能网联汽车测试园区遍地开花

作为汽车行业影响最为深远的变革之一，全球范围内的主流政策导向是积极鼓励和有序开放的。

目前的政策方向主要包括：

自动驾驶测试要求、产业标准、驾驶资格和安全要求、自动驾驶基础设施建设。

目前，产业环境成熟度较为领先的国家是我国和美国。

我国的主管部门把智能网联汽车定义为5G的核心应用场景，给予了足够的重视和支持。

然而，作为一个横跨多个产业链的全新行业，政策组合的推出不可能一蹴而就。

目前：

传感器、芯片行业补短板是产业链亟待解决的问题；

自动驾驶的分级、场景界定、各环节的国标制定是自动驾驶脱离测试、走向应用的基础；

《道路交通安全法》及相关法规政策需要做出相应的细化和调整；

智能网联基础设施建设需要统一的规划。

三、自主品牌传感器组合趋于务实

目前，自动驾驶系统的主流传感器包括激光雷达、毫米波雷达、视觉、超声波雷达、红外线等；广义的传感器包括自动驾驶所需数据集——高精度地图和车联网终端。

主流的L3级自动驾驶解决方案主要依赖基于机器学习的视觉+雷达方案，激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达的主要区别在于精度、测距、鲁棒性、成本等方面，普遍的观点是将不同特点的传感器组合使用，提高系统的安全冗余。

目前尚不需要车联网技术介入到决策环节。

L3自动驾驶在传统的高级辅助驾驶（ADAS）基础上增加了高速公路自动驾驶和自动代客泊车两大功能。

ADAS的技术和场景上已经较为明确，功能多数基于具体场景，L3功能涉及的场景更多，系统需要具备决策能力，传感器组合的要求更加复杂。

L3功能的主传感器组合为视觉+雷达+高精度地图，辅助传感器的选择上仍存在一定的不确定性。

我们判断国外主流车厂将采用“激光雷达+毫米波雷达+视觉+高精度地图”为主传感器的方案，该方案的安全冗余度高，价格预计在3000美元左右；国内主机厂受制于成本、法规、车市需求低迷等影响，可能会放弃推出对标国外主机厂的方案，改用“毫米波雷达+视觉+高精度地图”作为主要传感器，该方案的成本显著低于国外主机厂方案，传感器成熟度高，但提供的安全冗余不足，更接近于之前业界提出的“L2.5”级别。

四、从硬件到应用自动驾驶市场空间有望打开

作为汽车行业历史上最大的变革之一，自动驾驶的应用空间非常广阔。

自动驾驶的行业逻辑将主要围绕4个方面展开：

量产乘用车自动驾驶渗透率提升；

完全自动驾驶重塑出行业态；

园区、矿山等封闭场景借助自动驾驶技术实现完全自动化；

卡车自动驾驶提升物流行业效率。

作为自动驾驶行业的底层技术设施，我们认为高精度地图、车联网设施等环节的建设和维护将形成多个全新的细分行业。

自动驾驶基础设施的投入将先行于行业爆发时点。

1、AVP有望成为量产L3自动驾驶标配功能

看好自动代客泊车（AutoValetParking,AVP）成为L3自动驾驶的标配功能。

我们认为AVP功能所依赖的传感器成熟度高，场景一般属于封闭低速环境，较容易实现车规级的解决方案。

根据主机厂公开的研发规划，多家主机厂都将AVP功能作为自动驾驶的标配功能。

AVP功能的实现难点在于：

实现过程是完全不需要驾驶员参与的，极端情况需要车辆自身去处理，具有部分的L4级自动驾驶特征；

停车场环境相对封闭、复杂，场地干扰因素多，需要停车场端提供地图或定位支持。

场端的基础设施投资有望成为新方向。

2、特定场景自动驾驶率先落地

特定场景自动驾驶有望在园区、矿山、码头等场景率先落地。

对于上述场景而言，自动驾驶技术将显著降低专业司机的人力成本和运营风险。

因为行业逻辑的不同，特定场景的用户对于成本的容忍度相对较高，项目在商务和技术环节均更容易落地。

以国内为例，珠海港、洋山港、天津港均进行了完全自动驾驶试验，多家矿山、物流、仓储企业也开展了相关的研究和测试，行业发展方兴未艾。

3、Robotaxi有望在2020年进入商用试点运营

Robotaxi是完全自动驾驶技术的核心场景，将从根本上改变汽车行业逻辑。

目前，Waymo、Cruise、小马智行、XXApollo、滴滴、文远智行等公司均开展了开放道路的Robotaxi测试，Waymo已于2018年实现了项目的试商用。

五、智能网联汽车有望成为5G核心应用场景

5G低时延特征决定其核心场景是智能网联汽车，这也是工信部等主管部门反复强调的观点。

车联网的核心为三大场景：

数据服务，包括信息娱乐系统数据服务、车机系统更新、地图信息的更新和回传；

车路协同，主要是车端和路端的交互及智能交通的应用；

车辆直连通信，通信模组有望接入车载以太网，加入自动驾驶决策和车辆控制环节。

行业普遍观点为2020年推出基于5G-V2X的路端和车端设备，2021年实现智能网联汽车的商用。

目前智能网联汽车目前仍面临三大挑战，包括：

车端OBU和路端RSU设备的普及仍要等待R-16标准冻结；

智能网联基础设施的建设需要强有力的底层设计，确保系统具备跨区域、跨车型的复用能力；

智能网联汽车的商业模式需要与运营方深度绑定，目前尚无商用项目落地，没有确定的商业模式。

对于智能网联存在的挑战，主管部门有较为清醒的认识，所以整体的产业扶持政策思路是积极扶持地方示范项目，慎重推出全国性项目和产业指导意见。

目前的产业政策方向主要以地方建设智能网联汽车测试示范区为主，主要围绕传统的汽车产业优势地区和智能交通业务进展较为领先的城市展开。

六、产业链：

看好高精度地图和高精度定位的投资机会

自动驾驶产业链围绕主机厂展开，涉及到传感器、计算平台、系统、汽车通讯等方向。

我们认为，自动驾驶产业链链条较长，传统的零部件总成企业具备更强的整合能力和技术积累，具备一定的竞争优势，国内公司主要的机会来自部分细分行业的单点突破。

1、从政策和数据层面看好高精度地图的投资机会

（1）多家企业新入局高精地图，看好行业受益自动驾驶和车联网普及

在移动互联网时代，导航电子地图被视作重要的流量入口，以BAT为代表的产业力量以流量为核心建立了导航电子地图的游戏规则。

随着自动驾驶和车联网技术的发展，主机厂普遍将普及L3自动驾驶的时间节点定在2020年左右，高精度地图作为驾驶决策所需的环境数据集合，其重要性和价值量将显著超过传统的车载导航地图。

以四维图新、高德导航、XX地图为代表的行业龙头和以中海庭为代表的主机厂系图商目前已经完成或接近完成L3自动驾驶所需的高精度地图绘制，处于行业领先地位；

以滴图科技、Momenta、宽凳科技为代表的新图商普遍在从技术创新的角度研究高精度地图在自动驾驶和智能交通领域的新应用。

值得注意的是，通信巨头华为近期获得了导航电子地图测绘牌照，根据公开招聘信息，城市服务行业龙头美团点评也有意加入高精地图行业。

截止2019年8月，已有20个主体获得了高精地图测绘牌照，行业格局是否会随着越来越多的公司加入行业而变得更加分散成为市场关注的焦点。

与探讨牌照逻辑和规模效应逻辑不同，我们将尝试用数据更新的逻辑探讨高精度地图的市场格局。

（2）L3及以上的自动驾驶系统需要以较高频率进行动态信息更新

与传统的导航电子地图不同，高精地图是给车“看”的地图，从数据结构上，高精地图可以分为道路信息、图像信息、雷达信息、交通动态信息。

动态信息即道路环境相较底图的变化信息，不准确的信息将降低高精地图的可靠性，也将影响自动驾驶的安全。

从自动驾驶的阶段考虑，L3是驾驶决策由人转变为车的分界点，为保证自动驾驶的可靠性，一般认为L3及以上的自动驾驶系统即需较高频率的动态信息更新。

（3）众包更新是高精地图更新的必然选择

理论上，完全的自动驾驶需要实时的动态信息更新作为支持，在目前L3普及阶段高精地图尚无必要提供实时的更新频率，以四维图新为例，公司目前可以实现高精地图“日更新”。

考虑到我国高速公司与城市主要道路的里程之和已超过30万公里，专业采集车所需的高昂硬件和人力成本，众包采集是唯一的更新方案。

以四维图新的方案为例，四维图新采用了专业更新+众包更新结合的采集方式，C端的采集主要依托车辆自身传感器，以采集动态信息数据为主。

考虑地理信息安全因素，我们判断众包采集数据将回传图商，并由图商处理后才会交由主机厂使用。

众包更新的数据由众包车辆自身传感器采集并上传，具备L3自动驾驶功能的乘用车本身具备亚米级甚至分米级的定位精度，其实际采集的数据将接近专业测绘车辆的数据精度，涉及国家秘密。

根据《中华人民共和国测绘法》和国家测绘地理信息局下发的《关于加强自动驾驶地图生产测试与相关应用的通知》，相关工作必须由具有资质的图商完成。

所以我们判断，未来通过乘用车众包产生的更新数据将回传到由图商控制的高精地图云平台，由图商进行偏转、脱敏后才会交由主机厂使用。

基于以上的分析，我们判断未来主机厂和图商的合作将不会停留在采购地图数据服务的阶段，图商将通过高精地图云平台与主机厂达成更为紧密的合作关系。

高精地图行业有望出现类似T-box行业的发展逻辑，各家主机厂的T-box主要供应商一般为其新能源车管理平台的搭建方，随着各家主机厂的管理平台日趋完善，主机厂和自身的T-box供应商的合作关系也趋于稳固。

高精地图行业与T-box行业的不同在于，高精地图云平台将由图商运营并管理，双方的合作关系一旦达成将很难变更。

我们看好具备先发优势和云平台能力的图商与主机厂达成稳固合作，建立较宽的护城河。

2、看好国内高精度定位行业实现突破

（1）高精度定位是基于高精度地图体系的自动驾驶系统的基础

对于人类驾驶员和L2辅助驾驶而言，地图和定位数据并不影响车辆驾驶决策，对定位精度的要求较低，一般为米级至分米级精度，不要求系统具备车规级可靠性；从L3开始，自动驾驶系统需要具备驾驶决策能力，在定位环节需要配置匹配高精度地图精度的定位硬件，一般要求为10-30cm定位精度；随着系统使用场景的增加，高精度定位需要适应更多极端场景，精度需要提升至厘米级。

（2）从技术路线上，定位技术需要从传统的GNSS单点定位过渡到差分定位+组合导航+场景匹配的组合方案

GNSS单点定位在精度和可靠性上无法满足精度和可靠性需求，所以基于终端信号增强（多模多频+自差分）、增强信号（星基+地基定位增强）的GNSS方案成为主流，同时搭配惯性导航设备解决自主导航、高动态等自动驾驶特殊要求。

场景匹配也是提高解算速度，降低定位难度的路线之一。

只有三类技术融合，才能较好满足自动驾驶的定位需求。

值得注意的是，GNSS高精度定位所需的高精度定位基准网有望成为由运营商提供的、特殊的通信基础设施服务。

在5G网络加速建设的背景下，车联网、物联网在自动驾驶、工业互联网、智慧城市等方向的需求开始爆发，高精度定位有望成为广泛的需求。

通过基准网的建设，终端可以较低的成本实现高精度定位，高精度定位有望实现大范围普及，而高精度基准网络也有望成为运营商提供的增量服务。

运营商在高精度定位基准网的投资有望