1、精彩文檔 2018年自動駕駛行業分析 之全球篇 精彩文檔 撰寫時間：2018年6月 目錄 第 1 1 章概述 3.3. 1.1自動駕駛駕駛的概念與定義3 1.1.1自動駕駛的定義3 1.1.2自動駕駛分級3. 1.2自動駕駛產業鏈4. 1.2.1產業鏈結構圖4. 1.2.2產業鏈價值趨勢5. 1.2.3自動駕駛系統產業鏈結構6 第 2 2 章全球白動駕駛產業發展現狀 7.7. 2.1全球政策.7. 2.2全球自動駕駛發展比較9. 2.2.1發展情況比較9. 2.2.2競爭地位比較9. 2.2.3研發技術比較1.1 2.3全球自動駕駛汽車量產時間表12 2.4自動駕駛發展難題1.4 2.4.1技

2、術難題14 2.4.2法律難題16 2.4.3倫理難題17 2.5自動駕駛市場規模與前景1.7 2.6自動駕駛行業發展趨勢18 2.6.1以盡快商用為目標，2020年是重要時間節點18 2.6.2以網聯汽車為方向，推動系統研發和通信標準統一18 2.6.3以創新業態為引領，互聯網企業成為重要驅動力量18 2.6.4以產業融合為突破，催生并購潮與深度合作.19精彩文檔 第1 1章概述 1.11.1自動駕駛駕駛的概念與定義 1.1.11.1.1自動駕駛的定義 目前的白動駕駛可分為兩類。一類是目前非常火爆的無人駕駛， 更強調的是車的白主駕駛以實現舒適的駕駛體驗或人力成本的節省，典型的例子為百度和 G

3、oogleGoogle 的無人車；一類是 ADASADAS（全稱為 AdvancedDriverAssistanceSystergAdvancedDriverAssistanceSysterg 即高級輔助駕駛系統），發展歷史已久，早在 19701970 年就已進入車廠布局中。兩者都是利用安裝在車上的各式各樣傳感器收集數據，并結合地圖數據進行系統計算，從而實現對行車路線的規劃并控制車輛到達預定目標。隨著人們對安全、舒 適的駕駛體驗的不斷追求，白動駕駛成為汽車的新方向。 圖表1:ADAS1:ADAS與無人駕駛的區別 I I主要功能并非完全控制;氣車，而|I :是預先為駕駛者判斷可能發生的 i i

4、可逐步實現 I I- -強情機器駕驗，以頰舒適布省! !危險保證行車的安全性 i i 無人駕駛|人力成本的目的,近幾年常火爆 !完成監視、預警、剎車以及導向 i i使用人工智能的駕駛體系來完成對； i i 等任務.受世界各國相關法規推!i i 車的完全控制 !進的影響,其需將保持增悵；:! I! 采源：3636研究院 不過，ADASADAS 也可以視作無人駕駛汽車的前提，隨著 ADASADAS 實現的功能越來越多，漸進式可實現無人駕駛。 1.1.21.1.2自動駕駛分級 高級輔助駕駛 ADASADAS 無人駕駛 精彩文檔 關于汽車智能化的分級，業界統一采用 SAEInternationalSA

5、EInternational 的標準,即國際汽車工程師協會制定的標準。 SAESAE 的標準把白動駕駛分為了 L0L5L0L5，其中 L0L0 指的是人工駕駛。 標準具體規定如下： 圖表2:2:自動駕駛分級 等級 叫法 轉向、加減速控制 對環境的觀察 激瓶駕駛的應對 應對工況 L0L0 人工駕駛 駕駛員 駕駛員 駕駛員 L1L1 輔助駕駛 理駛員!系統 駕駛員 駕駛員 部分 L2L2 半自動駕駛 系統 駕駛員 駕駛員 部分 L3L3 高度自動駕駛 系統 系統 駕駛員 部分 L4L4 超高度自動駕駛 系統 系統 系統 部分 L5L5 全自動駕駛 系統 系統 系統 全部 數據來源：SAE 目前市場

6、上 L3L3 級別的白動駕駛汽車已經準備上路，汽車供應鏈正在投入下一個階段 L4L4 級別白動駕駛汽車的研發。 1.21.2自動駕駛產業鏈 1.2.11.2.1產業鏈結構圖 白動駕駛產業鏈相對較長，主要分為上中下游。上游主要為原材料，包括鋰、鉆、銅以及半導體等；中游為各種軟硬件產品，包括傳感器、白動駕駛平臺等；下游為整車集成，以及車隊管理系統，車載娛樂、車內辦公等附加服務。實用標準文案 數據來源：莫尼塔投資 精彩文檔 圖表3:3:自動駕駛產業鏈 1.2.21.2.2產業鏈價值趨勢 從產業鏈價值轉移趨勢方面，ADASADAS、白動駕駛軟件和電動動力總成是提升最高的，而內燃機行業是下降最為明顯的。

7、 圖表4 4：自動駕駛單車零部件及軟件價值轉移趨勢 20150352015025 購蛙內燃機金屬骨架內怖外飾轉向剎車車輪懇睇統被動安全電子設備變速箱軻通訊設備 數據來源：英偉達 快充電樁 排放系統 車燈 腱動車動力電池 混動動力總成/48/48典機 ADAS/ADAS/自動駕駛軟件III 15.0%15.0%- -10.0%10.0%- -5.0%5.0% 0.0%0.0% 5.0%10.0%15.0%5.0%10.0%15.0% 實用標準文案 數據來源：莫尼塔投資 精彩文檔 1.2.31.2.3自動駕駛系統產業鏈結構 白動駕駛的 ADASADAS 和無人駕駛系統如果要做到能夠決策、執行駕駛動

8、作，首先得具備環境感知的能力。環境感知層利用通過集成視覺、激光雷達、超聲傳感器、微波雷達、GPSGPS 里程計、磁羅盤等多種車載傳感器來收集數據，通過算法軟件來辨識汽車所處的環境和狀態，并根據所獲得的道路信息、交通信號的信息、車輛位置和障礙物信息做出分析和判斷，控制車輛轉向和速度，從而實現 ADASADAS 和無 人駕駛。 第2 2章全球自動駕駛產業發展現狀 2.12.1全球政策 隨著主要車企及科技公司不斷推出新的白動駕駛技術，世界各國 都在積極制動白動駕駛普及路線圖，放寬無人駕駛汽車相關法律法規，主要集中在道路測試和規劃、駕駛分級、汽車制造等方面。其中美國在行業內屬于領先地位；在亞洲范圍內，

9、新加坡的進度較為領先。 圖表6:6:自動駕駛系統產業鏈 地 區 政策法規 聯 合國 2016年開始對包括維也納公約在內的一系列國際道路交通安全法規進行調整修改。 圖表5:5:自動駕駛系統產業鏈 實用標準文案 精彩文檔 2016年，美國政府宣布未來10年將投入40億美元扶持自動駕駛； 美 2016年發布美國自動駕駛汽車政策指南，2017年發布指南2.0安全展望 國 2.0； 2017年9月，眾議院一致通過美國首部自動駕駛汽車法案(H.R.3388)。 德國 2013年，允許博世的自動駕駛技術在國內進行路試，之后又有奔馳等公司相繼得到政府批準，在德國高速公路、城市交通和鄉間道路等多環境開展自動駕駛

10、汽車的實地測試； 2017年5月通過法律，允許自動駕駛系統在特定條件下代替人類駕駛，但必須配備“黑匣子”裝置。 法國 2014年2月，法國公布無人駕駛汽車發展路線圖，計劃投資1億歐元進行無人駕駛 汽車實地測試； 2016年8月，法國政府正式批準外國汽車制造商在公路上測試自動駕駛汽車。 實用標準文案 精彩文檔 英國 2016年3月，英國財政大臣GEORGEOSBORNE于2017年開始在高速公路 上測試無人駕駛汽車； 2016年7月，英國商務部和運輸部大臣公開表示，將清除束縛自動駕駛車的法規， 其中包括交通規則，以及駕駛員必須遵守的政策法規； 目前，英國正在商討修訂保險條例和汽車法規等，在202

11、0年之前實現自動駕駛汽車 的上路行駛。 新 加 坡 2013年，落實“新加坡自動車計劃”，推動無人駕駛技術研究和運用； 2014年成立自動駕駛汽車動議委員會，監管自動駕駛汽車研究和測試，劃定公共道路試點區域，允許無人駕駛車上路測試。 日本 2016年5月，日本制定了自動駕駛普及路線圖，自動駕駛汽車（有司機）將在2020 年允許上高速公路行駛； 目前，日本正在修訂道路交通法和道路運輸車輛法，開展關于自動駕駛汽車發生事故的賠償機制討論。 韓國 2017年，劃定自動駕駛試運行特別區域，開通專用試驗道路，制定相關零配件標準，開發專用保險商品； 2017年11月，修訂道路交通法規，允許自動駕駛車上路測試

12、。 中 國 2015年，國務院印發中國劍造2025明確將智能網聯汽車列入未來十年國家智能 制造發展的重點領域； 2016年8月，工信部等3部門印發裝備制造業標準化和質量提升規劃，要求開展 智能網聯汽車標準化工作，加快構建包括整車及關鍵系統部件功能安全和信息安全在內的智能網聯汽車標準體系； 2016年10月，中國智能網聯汽車技術發展路線圖發布，中國自動駕駛采取“三 步走”戰略，2020年實現駕駛輔助/部分自動駕駛（L3）車輛市場占有率達到50%2025年實現高度自動駕駛（L4）車輛市場占有率達到約15%2030年實現完全自動駕駛（L5）車輛市場占有率接近10% 2017年6月，工信部發布國家車聯

13、網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車） （2017），確立我國發展智能網聯汽車的總體思路； 2017年12月至今，北京、上海、重慶、深圳等多個地區頒布自動駕駛路測規定，并對外發放測試牌照； 2018年4月，交通運輸部等三部委聯合印發智能網聯汽車道路測試管理規范（試行），對測試主體、測試駕駛人及測試車輛、測試申請及審核、測試管理、交通違法和事故處理等進行了明確規定，將于2018年5月1日起施行。 目前，加州是全球首個通過無人駕駛汽車正式法規的地區，也是 主管美國汽車安全的最高部門 NTHSANTHSA（美國高速公路安全管理局） 總部所在，開放性、包容性以及權威性使得加州成為全球無人駕駛汽車測試的

14、主要基地。20182018 年 2 2 月底，加州再次放寬政策，允許在公路上行駛的無人駕駛汽實用標準文案 精彩文檔 車的方向盤后不坐人。該規定已于今年 4 4 月 2 2 日正式生效。以前，加州監管部門要求在公共道路上測試的無人駕駛汽車必須配備人類安全駕駛員，現在則放寬了這項規定。 2.22.2全球自動駕駛發展比較 2.2.12.2.1發展情況比較 根據各國發布允許白動白動駕駛汽車上路測試的法規時間，美國 加州是全球最先允許白動駕駛汽車上路測試的城市，其次是德國和英國，中國屬于通過無人駕駛汽車上路測試法令較晚的國家。而印度明 確表示不允許無人駕駛汽車上路測試，印度政府擔憂此項技術會造成失業。

15、圖表7:7:全球各國自動駕駛路測法令時間表 地區 時間 備注 美國 2012年2月 加州最先 德國 2015年1月 / 英國 2015年1月 格林威治、布里斯托、考文垂和米爾頓凱恩斯等4城市最先 新加坡 2015年10月 / 日本 2016年5月 / 法國 2016年8月 / 韓國 2016年11月 / 中國 2017年12月 北京最先 2.2.22.2.2競爭地位比較 實用標準文案 精彩文檔 根據羅蘭貝格的研究數據，綜合分析行業和市場兩個維度，目前,德國與美國仍保持領先地位，瑞典位列第三，英國第四，中國只能位于第七位。 以新生產的汽車的白動駕駛水平來比較，從 20172017 年第 4 4

16、季度開始，德國幾乎所有車型都配備了白動駕駛功能，推出了新的（3 3 級）白 動駕駛功能；美國 SUVSUV 與公務車型的白動駕駛功能（例如擁堵輔助、白動泊車功能）普及率提高；日本重點關注某些特定功能（白適應巡航控制系統、快速啟停與車道保持輔助系統、緊急剎車輔助等），），但多 種車型均配備白動駕駛功能；中國整車廠已經推出了第一批配備部分白動駕駛功能的汽車（例如 WEYVV7WEYVV7）, ,但這類汽車屬于 SUVSUV 細分市場，重點關注便利性。 巾場 數據來源：羅蘭貝格 實用標準文案 精彩文檔 低中局 發展階段 （量產車芨樣車） 數據來源：羅蘭貝格 2.2.32.2.3研發技術比較 從研究專

17、業性和研究深度來比較，德國和美國處于領先地位，中國的研究深度和廣度均比較落后。根據科隆經濟研究中心統計，20102010 年 1 1 月到20172017 年 7 7 月，全球申請的與白動駕駛車輛相關的專利有 58395839 項。在專利數量排名最高的十大企業中，其中有六家是德國公司，有三家是美國公司。德國博世位于榜首，擁有 958958 項專利，遠高于排名第二的奧迪（516516 項專利）。 圖表9:9:全球主要國家整車廠自動駕駛活動 高中 (不禮醐) 程苔舊回 實用標準文案 精彩文檔 數據來源：羅蘭貝格 圖表11:201011:2010- -20172017年7 7月全球自動駕駛汽車專利技

18、術排名 排名 品牌 專利申請數 屬國 1 博世 958 德國 2 奧迪 516 德國 3 大陸 439 德國 4 福特 402 美國 5 通用 380 美國 6 寶馬 370 德國 7 豐田 362 日本 8 大眾 343 德國 9 戴姆勒 339 德國 10 谷歌 338 美國 數據來源：statista 2.32.3全球自動駕駛汽車雖產時間表 根據全球主要白動駕駛汽車的生產商的規劃，L3L3 級白動駕駛汽車在 20182018年開始實現量產，L4L4 級白動駕駛汽車在 20202020 年開始實現量產，L5L5 級白動駕駛汽車在 20222022 年開始實現量產。雖然全球白動駕 100%

19、研究課題的覆蓋耕 圖表1010：全球主要國家自動駕駛汽車專業性和研究深度比較 實用標準文案 精彩文檔 駛汽車量產時間表比我國規劃（中國智能網聯汽車技術發展路線圖）更早，但從市場覆蓋率來說，與我國政策規劃相當。 圖表12:12:全球自動駕駛汽車量產時間表 年份 生產商 型號 自動駕駛級別 2018年 特斯拉 MODEL3 L3 百度&金龍 商用無人駕駛巴士 L3.5 德爾福 奧迪A8 L3 2019年 百度&江淮 瑞風S3 L3 百度&北汽 L3 通用汽車 克魯斯AV L4 2020年 蔚來汽車 NIOEVE L4 圖林未來 港區內部集裝箱卡車 L3.5 東風汽車 L3

20、大眾 I.D.系列電動汽車 L4 德爾福 奧迪Q5 L4 谷歌 L4 長安汽車 L3 本田 L3 日產 L3.5 艾康尼克 SPV7 L3 2021年 寶馬、英特爾 &MOBILEYE 寶馬INEXT L4 沃爾沃 DRIVEME L4 福特 L4 百度&奇瑞 L4 百度&北汽 L4 2022年 艾康尼克&微軟 L5 大眾 L5 博世集團 L5 2024年 英特爾 L5 2025年 戴姆勒 L5 長安汽車 L5 實用標準文案 精彩文檔 2.42.4自動駕駛發展難題 目前，白動駕駛發展存在三大難題：技術難題、法律難題、倫理難題。 2.4.12.4.1技術難題 1

21、1、傳感器障礙 無人車能出現很大程度上依賴傳感器的進步，目前的傳感器技術突飛猛進，卻依然很難達標。比如天氣環境惡劣時將嚴重影響傳感器的精度；在車輛運動的前提下，對障礙物的運動狀態判斷不精確；GPSGPS 也是個問題，在通過樓宇隧道時，沒有 GPSGPS 信號，目前使用的里程計+陀螺儀組成的慣性導航單元存在累積誤差，且精度成本和時間成本過高。 傳感器主要包括雷達和攝像頭。雷達又分為激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等類型。激光雷達又可以分為單線雷達、雙線雷達、多線雷達等。激光雷達對雨霧的穿透能力受到限制、對黑顏色的汽車反射率有限；毫米波雷達對動物體反射不敏感；超聲波雷達的感知距離與頻率受限；攝像頭

22、本身靠可見光成像，在雨霧天、黑夜的靈敏度有所下降。20182018 年 3 3 月的 UberUber 無人車車禍就是由于感知系統在黑夜中探測到行人的報告時間太晚造成的。 另一方面，更加穩定和精準的傳感器，成本更高，好一點的機械激光雷達價格均在 1 1 萬美元以上。 2 2、地圖數據障礙 無人駕駛汽車由系統制定行駛路線，需要用到地圖導航的功能。 但目前的地圖數據無法滿足無人駕駛汽車的需求，主要難題有以下幾點： 實用標準文案 精彩文檔 (1)(1) 要輕松的應對目前城市道路情況，需要一張精確到厘米級的高精3D3D 地圖，目前地圖細致程度還沒有達到要求。 (2)(2) 該地圖要保持每時每刻持續更新

23、，即使是每年移動幾英寸的地質板塊這樣微小的變化。 (3)(3) 目前生成這些地圖所需的人工智能并不完美，往往需要人力來檢查地圖上的標簽，評估是否需要更新，以及分析試駕過程中汽車出現錯誤的原因，因此需要一大群人來檢查和仔細標記這些地圖。 (4)(4) 由于地圖行業沒有單一行業標準勝出，各家公司不共享地圖數據且使用的是不同的標準，所以每家地圖公司不得不為計劃進入的每個新城市創建新的地圖，十分損耗人力、物力，且時間漫長。 3 3、人工智能障礙 目前的“人工智能”技術，讓汽車難以在短期內實現無人駕駛。 谷歌在向美國相關部門提供的一份報告顯示，在之前的 1414 個月測試 中，其無人駕駛汽車總共“主動脫

24、離無人駕駛狀態”272272 次，除了“主動脫離無人駕駛狀態之外”，還有 6969 次駕駛員選擇取消無人駕駛狀態的情況。谷歌表示，如果沒有駕駛員的介入，無人駕駛車可能會發生 1313 次交通碰撞事故。 特斯拉搭載的號稱具有強大學習能力的 OTAOTA 系統也同樣被曝出有認知缺陷，比如其暫時不能識別紅綠燈系統。如果經過紅燈時前方恰好有車，那么特斯拉可以剎停，但是一旦前方沒車，特斯拉并不能 做到白動停車。 4 4、通信技術障礙 實用標準文案 精彩文檔 無人駕駛技術都是依靠不斷測試出來的固定程序算法，這種固定 的算法給無人駕駛技術帶來了很大的不確定性，畢竟在路上汽車鎖面臨的具體情況跟固定算法中的實際

25、情況相差很大，所以無人駕駛技術需要跟實時的通訊掛鉤，所有的困難都可以通過網絡實時溝通處理。而且無人駕駛需要實時網絡更新路況和獲取大量信息。因此，無人駕 駛的推廣，需要大帶寬、低延遲的 5G5G 網絡的能力，它是白動駕駛安全可靠的有效保證。 5 5、車聯網障礙 V2X,V2X,指的是車輛與周圍的移動交通控制系統實現交互的技術，X X 可以是車輛，可以是紅綠燈等交通設施，也可以是云端數據庫，最終目的都是為了幫助白動駕駛車輛掌握實時駕駛信息和路況信息，結 合車輛工程算法做出決策，是白動駕駛車輛邁向無人駕駛階段的關鍵。 目前的 V2XV2X 技術只能實現最簡單的應用場景應用，如車輛與交通燈、其他車輛、

26、障礙物等，還無法與傳感器數據進行融合，且通信端的信息無法百分之百地保證精確。 此外，當前具備 V2XV2X 通訊能力的車型太少了，安裝在道路上的通訊基礎設施也太少了。 2.4.22.4.2法律難題 1 1、電車難題 白動駕駛技術可能涉及的立法領域包括：車輛許可制度 （包括測試制度、量產制度、批準制度、事故鑒定制度等）、車輛技術標準、駕駛員資格制度、道路交通規范、交通事故責任制度、產品責任制度，甚至駕駛人或乘客的實用標準文案 精彩文檔 數據隱私保護制度等。 2 2、保險制度與責任難題 關于無人駕駛的保險制度也是難題，包括無過錯責任的適用，追責方式，存在接管情形下的責任判定，等等。當無人駕駛發生事

27、故并造成人員傷亡時，應該怎樣由誰來承擔責任？由車主承擔，由安裝白駕系統的汽車制造商承擔，還是由編寫軟件的程序員承擔？ 2.4.32.4.3倫理難題 1 1、電車難題 當出現剎車不及的情況時，司機只有兩個選擇：（1 1）保持直行，撞向前面的 5 5 名路人，其結果可能不幸全部撞死；（2 2）緊急轉彎，結果可能撞死路邊的一位行人。遇到電車難題，無人駕駛系統應該如何選擇？ 2 2、保護車主還是行人 在無人駕駛狀態下，當可能出現重大險情的時候，到底是優先保護車主，還是優先保護行人？ 2.52.5自動駕駛市場規模與前景 目前，無人駕駛汽車整體處于內測階段，但輔助駕駛系統 ADASADAS 已逐漸應用于新

28、車。根據艾媒咨詢數據，20162016年全球ADASADAS市場規模約為4040億美元，法律法規是限制白動駕駛發展的主要因素。 隨著技術的成熟與產業化和各國政府對白動駕駛的支持，未來白動駕駛 市 場 規 模 將 加 速 增 長 。 英 國 著 名 市 場 研 究 機 構 TechNavioTechNavio 和StrategyAnalysisStrategyAnalysis 預測，20202020 年全球ADASADAS 市場規模將在176176 億一300300 億美實用標準文案 精彩文檔 元。以此計算，20162016- -20202020 年年均增長率在 45%45%- -65%65%。 2.62.6自動駕駛行業發展趨勢 從白動駕駛國內外整個發展情況來看，美德引領白動駕駛產業發展大潮，日本、韓國迅速覺醒，我國呈追趕態勢。具體而言，體現出以下幾個趨勢： 2.6.12.6.1以盡快商用為目標，20202020年是重要時間節點 在路面測試方面，美、德、日、韓、我國均積極推進路測，作為白動駕駛汽車應用的基礎。從國際看，各國紛紛將