淺析自動駕駛產業的未來趨勢

過去兩年，全球知名車企和科技巨頭都在爭先恐后地向智能駕駛領域擴張。然而，目前輔助駕駛系統的滲透率仍然很低，距離大規模商業化使用還有很長的路要走。未來三年，ADAS相關行業將具備爆發式增長能力。1.自動駕駛的發展路徑根據汽車控制權和安全責任的分配，自動駕駛可以分為不同的層次。不同機構對自動駕駛的分級標準大致相同，但具體級別略有不同。國際自動機械工程師協會（SAE）將自動駕駛技術分為0到5個級別，分別對應全手動駕駛、輔助駕駛、部分模塊自動化、特定條件下的自動化、高度自動化和全自動駕駛。美國公路安全管理局（NHTSA）將自動駕駛技術的發展分為四個層次：L1：車輛的一個或多個功能可以自動化，每個功能都可以獨立工作，可以向駕駛員發出危險警告。包括夜視、行人檢測、交通標志識別、車道偏離預警、盲點監控、后方平交道口交通警報等。駕駛員可以解放雙腳。L2：它至少包括兩個主要的基本自動控制功能。組合功能實現了自動化，系統在發生危險時會采取一些相應的措施。主要具有自適應巡航、車道保持功能、緊急制動等功能。司機可以解放雙手。L3：在有限的環境下可以實現自動駕駛，并判斷是否恢復駕駛員的自動駕駛模式。司機可以睜開眼睛。L4：在任何條件下都可以實現全自動駕駛。司機可以解放他們的大腦。自動駕駛目前處于L1-L2級別，預計2025年全自動駕駛汽車將實現商業化。目前，L1級和L2級輔助駕駛汽車已在量產中成熟，L3級綜合功能自動駕駛有足夠的技術儲備，如豐田的道路自動駕駛輔助AHAC、特斯拉的自動巡航自動駕駛儀、通用的超級巡航。預計L3級轎車將在2018-2020年大規模生產。高度自動駕駛已進入實驗階段，預計2020年達到量產水平，最終預計2025年實現全自動駕駛。在此之前，高級駕駛員輔助系統ADAS仍將發揮重要作用。樂觀預測，在2030年的新車銷量中，全自動駕駛汽車將占15%左右，部分自動駕駛汽車約占50%。2.自動駕駛推動了高精度數字地圖的發展。隨著自動駕駛技術向全自動駕駛的不斷發展，對地圖應用的要求也越來越高。為了實現全自動駕駛，汽車需要配備精確顯示周圍環境的高精度地圖，誤差不能大于10厘米。傳感器和地圖的結合使自動駕駛汽車能夠及時糾正數據錯誤，識別車輛的確切位置并進行導航。此外，高精度地圖可以檢查傳感器接收到的數據，幫助汽車準確監測周圍環境。因此，全自動駕駛對數字地圖的精度要求非常高。汽車地圖市場分為兩部分：前裝和后裝。預裝產品是指汽車出廠前安裝在整車上的地圖導航產品，是原車本身不可分割的一部分；

裝車后地圖系統是指汽車出廠后，根據用戶要求安裝在整車上的車載地圖系統。隨著居民整體收入水平的增長，越來越多的家庭愿意購買和交換高端汽車，因此乘用車產品的消費將呈現大眾化、高端化的趨勢。同時，技術進步使得前置地圖系統的成本更低，這推動了乘用車前置車地圖系統的滲透率提高。2011年，前置產品的滲透率將達到7%，2016年將提高到20%。此外，前置車地圖系統的出貨量與乘用車的銷量之間存在正相關。在大眾化趨勢和乘用車銷量增長的推動下，前置車地圖系統將高速增長，且增長趨勢非常持久。同時，由于地圖測繪長期投入大量資金、人力、物力，數據集成和地圖繪制能力非常高，地圖行業的繪制資質需要國家測繪局等相關部門的批準，因此行業準入門檻相對較高，市場將維持寡頭壟斷的格局。未來幾年，國內后裝汽車地圖系統市場仍有一定的增長潛力。盡管后裝汽車地圖系統的滲透率逐漸提高，但主要集中在高端汽車市場，高端車型銷量有限，中低端車型銷量巨大，仍占據主要市場，數億輛庫存汽車的消費是后裝汽車圖系統的潛在客戶，因此，后裝汽車地圖系統市場仍有廣闊的發展空間。3.單車的傳感器值逐車上升。傳感器賦予了車輛智能識別的功能，可以識別道路和行人，通過一定的算法真實還原道路場景。它是ADAS系統的重要組成部分。目前，用于自動駕駛技術研發道路測試的傳感器主要分為三類：激光傳感器、車載攝像頭等視覺傳感器、毫米波雷達等雷達傳感器。一輛車的傳感器值一輛接一輛地上升。根據Strategy Analytics的數據，隨著自動駕駛的改進，單車上傳感器的價值將逐車增加。據估計，到2018年，單車傳感器的價值將達到225美元。4.降低激光雷達的成本是一項緊迫的任務。激光雷達可以360度掃描一定直徑范圍，建立動態、三維的地圖環境，為車輛提供道路信息。激光雷達以其高精度而聞名，已被廣泛應用于技術先進的自動駕駛汽車，但其高昂的成本已成為阻礙其工業化的主要痛點。未來，激光傳感器將朝著固態、小尺寸、低成本的方向發展。根據市場研究公司Markets and Markets的數據，2014年激光雷達傳感器的市場空間已達4.03億美元，其中中國市場占24%。預計到2035年，中國激光雷達市場年增量市場規模將達到170億元，中國激光激光雷達市場年均復合增長率為17.5%。由于激光雷達傳感器技術強大，供應商主要在海外，公司主要包括Velodyne、Continental、SICK、IBEO.Riegl等。自動駕駛技術路線爭議：預存或實時檢測預存技術路線：1）需要提前收集數據建立3D地圖，并在地圖上標記車道和交通標志；2） GPS確定汽車的大致位置，并通過與之前建立的地圖進行比較來確認當前位置（10厘米以內）；3） 檢測并跟蹤交通標志和周圍環境，避免碰撞，完成自動駕駛。目前，谷歌、臉書和優步主要使用這一技術路線。實時檢測技術路線：1）離線訓練器，采用機器學習方法，使汽車能夠檢測車道、行人和汽車；

2） GPS確定汽車的大致位置，系統自動實時檢測車道和周圍環境，并根據之前訓練的分類器實現對車道和周邊環境的識別和跟蹤，從而完成自動駕駛。盡管預存技術路線的工業化程度令人困惑，但它不能用于未繪制地圖的地區，并且后期高清地圖的維護成本較高，這將限制該技術路線的應用范圍。然而，在目前的技術條件下，實時檢測路線的可靠性仍有待提高。目前，將預存技術路線與實時檢測技術路線相結合是一種現實的選擇。從長遠來看，實時檢測技術的路線或最終目標。正如汽車取代馬車一樣，自動駕駛汽車取代了傳統汽車，這將徹底改變城市交通，并帶來巨大的社會效益。首先，自動駕駛將降低事故率和死亡率。目前，全球每年有120萬人死于車禍，去年美國死于車禍的人數增加了9%，達到3.8萬人。90%的車禍是由人引起的，而使用手機分心已成為近年來除了酒后駕駛之外最大的安全隱患。即使是L1/L2的自動駕駛也可以極大地糾正人為錯誤，降低事故率。根據公路安全保險研究所的研究，自動緊急制動（AEB）可以減少40%的追尾事故，前向碰撞警告（FCW）也可以減少23%的追尾。根據Alphabet提交的數據，弗吉尼亞理工大學交通研究所證實，不同級別的Alphabet自動駕駛汽車發生碰撞事故的概率遠低于目前國家交通事故數據庫計算的平均值。自動駕駛汽車將提高汽車的使用率，并以較低的汽車保有量滿足現有的出行需求。目前，美國家庭平均擁有2.1輛汽車，但使用率僅為4%（按座位計算僅為1%）。其他時候，汽車停在家里或目的地。L4級自動駕駛實現后，多個家庭成員共享一輛車將更加可行。根據密歇根大學的計算，在私人購買L4級自動駕駛汽車的情況下，美國家庭汽車的數量可以減少到1.2輛，但自行車里程可以增加101%。當自動駕駛汽車成為社會共享時，資源效率的提高更令人印象深刻。當自動駕駛技術成熟后，共享出行將成為城市交通的主要方式。屆時，滿足現有出行需求的汽車數量將進一步減少，單位運輸成本將大幅降低。根據密歇根大學的計算，一輛自動駕駛共享自動駕駛汽車可以取代9.34輛傳統汽車（但它需要多跑8%才能接下一個人）。根據新加坡麻省理工學院研究與技術聯盟的計算，在新加坡部署30萬輛SUV可以滿足全國的出行需求，即使在高峰時段，等待時間也不會超過15分鐘。目前，新加坡的客車數量接近80萬輛。波士頓咨詢公司估計，目前紐約乘坐出租車的單位成本為2.8美元/英里，私人車輛為1.2美元/英里、公共交通為1美元/英里。而完全自動駕駛的共享汽車可以將單位成本降至0.6美元/英里；自動駕駛還將減少交通擁堵（美國人每年在交通擁堵中花費近70億小時），減少對停車場的需求（15%的城市面積用于停車場），減少能源消耗（20%的碳排放來自交通），擴大殘疾人和老年人的活動范圍，釋放人們的駕駛時間（全球私家車每年的駕駛時間為3750億小時），增加對車內信息和娛樂的需求。過去兩年，全球知名車企和科技巨頭都在爭先恐后地向智能駕駛領域擴張。然而，目前輔助駕駛系統的滲透率仍然很低，距離大規模商業化使用還有很長的路要走。未來三年，ADAS相關行業將具備爆發式增長能力。1.自動駕駛的發展路徑根據汽車的分布，自動駕駛可以分為不同的層次……

膽汁控制權和安全責任。不同機構對自動駕駛的分級標準大致相同，但具體級別略有不同。國際自動機械工程師協會（SAE）將自動駕駛技術分為0到5個級別，分別對應全手動駕駛、輔助駕駛、部分模塊自動化、特定條件下的自動化、高度自動化和全自動駕駛。美國公路安全管理局（NHTSA）將自動駕駛技術的發展分為四個層次：L1：車輛的一個或多個功能可以自動化，每個功能都可以獨立工作，可以向駕駛員發出危險警告。包括夜視、行人檢測、交通標志識別、車道偏離預警、盲點監控、后方平交道口交通警報等。駕駛員可以解放雙腳。L2：它至少包括兩個主要的基本自動控制功能。組合功能實現了自動化，系統在發生危險時會采取一些相應的措施。主要具有自適應巡航、車道保持功能、緊急制動等功能。司機可以解放雙手。L3：在有限的環境下可以實現自動駕駛，并判斷是否恢復駕駛員的自動駕駛模式。司機可以睜開眼睛。L4：在任何條件下都可以實現全自動駕駛。司機可以解放他們的大腦。自動駕駛目前處于L1-L2級別，預計2025年全自動駕駛汽車將實現商業化。目前，L1級和L2級輔助駕駛汽車已在量產中成熟，L3級綜合功能自動駕駛有足夠的技術儲備，如豐田的道路自動駕駛輔助AHAC、特斯拉的自動巡航自動駕駛儀、通用的超級巡航。預計L3級轎車將在2018-2020年大規模生產。高度自動駕駛已進入實驗階段，預計2020年達到量產水平，最終預計2025年實現全自動駕駛。在此之前，高級駕駛員輔助系統ADAS仍將發揮重要作用。樂觀預測，在2030年的新車銷量中，全自動駕駛汽車將占15%左右，部分自動駕駛汽車約占50%。2.自動駕駛推動了高精度數字地圖的發展。隨著自動駕駛技術向全自動駕駛的不斷發展，對地圖應用的要求也越來越高。為了實現全自動駕駛，汽車需要配備精確顯示周圍環境的高精度地圖，誤差不能大于10厘米。傳感器和地圖的結合使自動駕駛汽車能夠及時糾正數據錯誤，識別車輛的確切位置并進行導航。此外，高精度地圖可以檢查傳感器接收到的數據，幫助汽車準確監測周圍環境。因此，全自動駕駛對數字地圖的精度要求非常高。汽車地圖市場分為兩部分：前裝和后裝。預裝產品是指汽車出廠前安裝在整車上的地圖導航產品，是原車本身不可分割的一部分；

裝車后地圖系統是指汽車出廠后，根據用戶要求安裝在整車上的車載地圖系統。隨著居民整體收入水平的增長，越來越多的家庭愿意購買和交換高端汽車，因此乘用車產品的消費將呈現大眾化、高端化的趨勢。同時，技術進步使得前置地圖系統的成本更低，這推動了乘用車前置車地圖系統的滲透率提高。2011年，前置產品的滲透率將達到7%，2016年將提高到20%。此外，前置車地圖系統的出貨量與乘用車的銷量之間存在正相關。在大眾化趨勢和乘用車銷量增長的推動下，前置車地圖系統將高速增長，且增長趨勢非常持久。同時，由于地圖測繪長期投入大量資金、人力、物力，數據集成和地圖繪制能力非常高，地圖行業的繪制資質需要國家測繪局等相關部門的批準，因此行業準入門檻相對較高，市場將維持寡頭壟斷的格局。未來幾年，國內后裝汽車地圖系統市場仍有一定的增長潛力。盡管后裝汽車地圖系統的滲透率逐漸提高，但主要集中在高端汽車市場，高端車型銷量有限，中低端車型銷量巨大，仍占據主要市場，數億輛庫存汽車的消費是后裝汽車圖系統的潛在客戶，因此，后裝汽車地圖系統市場仍有廣闊的發展空間。3.單車的傳感器值逐車上升。傳感器賦予了車輛智能識別的功能，可以識別道路和行人，通過一定的算法真實還原道路場景。它是ADAS系統的重要組成部分。目前，用于自動駕駛技術研發道路測試的傳感器主要分為三類：激光傳感器、車載攝像頭等視覺傳感器、毫米波雷達等雷達傳感器。一輛車的傳感器值一輛接一輛地上升。根據Strategy Analytics的數據，隨著自動駕駛的改進，單車上傳感器的價值將逐車增加。據估計，到2018年，單車傳感器的價值將達到225美元。4.降低激光雷達的成本是一項緊迫的任務。激光雷達可以360度掃描一定直徑范圍，建立動態、三維的地圖環境，為車輛提供道路信息。激光雷達以其高精度而聞名，已被廣泛應用于技術先進的自動駕駛汽車，但其高昂的成本已成為阻礙其工業化的主要痛點。未來，激光傳感器將朝著固態、小尺寸、低成本的方向發展。根據市場研究公司Markets and Markets的數據，2014年激光雷達傳感器的市場空間已達4.03億美元，其中中國市場占24%。預計到2035年，中國激光雷達市場年增量市場規模將達到170億元，中國激光激光雷達市場年均復合增長率為17.5%。由于激光雷達傳感器技術強大，供應商主要在海外，公司主要包括Velodyne、Continental、SICK、IBEO.Riegl等。自動駕駛技術路線爭議：預存或實時檢測預存技術路線：1）需要提前收集數據建立3D地圖，并在地圖上標記車道和交通標志；2） GPS確定汽車的大致位置，并通過與之前建立的地圖進行比較來確認當前位置（10厘米以內）；3） 檢測并跟蹤交通標志和周圍環境，避免碰撞，完成自動駕駛。目前，谷歌、臉書和優步主要使用這一技術路線。實時檢測技術路線：1）離線訓練器，采用機器學習方法，使汽車能夠檢測車道、行人和汽車；

2） GPS確定汽車的大致位置，系統自動實時檢測車道和周圍環境，并根據之前訓練的分類器實現對車道和周邊環境的識別和跟蹤，從而完成自動駕駛。盡管預存技術路線的工業化程度令人困惑，但它不能用于未繪制地圖的地區，并且后期高清地圖的維護成本較高，這將限制該技術路線的應用范圍。然而，在目前的技術條件下，實時檢測路線的可靠性仍有待提高。目前，將預存技術路線與實時檢測技術路線相結合是一種現實的選擇。從長遠來看，實時檢測技術的路線或最終目標。正如汽車取代馬車一樣，自動駕駛汽車取代了傳統汽車，這將徹底改變城市交通，并帶來巨大的社會效益。首先，自動駕駛將降低事故率和死亡率。目前，全球每年有120萬人死于車禍，去年美國死于車禍的人數增加了9%，達到3.8萬人。90%的車禍是由人引起的，而使用手機分心已成為近年來除了酒后駕駛之外最大的安全隱患。即使是L1/L2的自動駕駛也可以極大地糾正人為錯誤，降低事故率。根據公路安全保險研究所的研究，自動緊急制動（AEB）可以減少40%的追尾事故，前向碰撞警告（FCW）也可以減少23%的追尾。根據Alphabet提交的數據，弗吉尼亞理工大學交通研究所證實，不同級別的Alphabet自動駕駛汽車發生碰撞事故的概率遠低于目前國家交通事故數據庫計算的平均值。自動駕駛汽車將提高汽車的使用率，并以較低的汽車保有量滿足現有的出行需求。目前，美國家庭平均擁有2.1輛汽車，但使用率僅為4%（按座位計算僅為1%）。其他時候，汽車停在家里或目的地。L4級自動駕駛實現后，多個家庭成員共享一輛車將更加可行。根據密歇根大學的計算，在私人購買L4級自動駕駛汽車的情況下，美國家庭汽車的數量可以減少到1.2輛，但自行車里程可以增加101%。當自動駕駛汽車成為社會共享時，資源效率的提高更令人印象深刻。當自動駕駛技術成熟后，共享出行將成為城市交通的主要方式。屆時，滿足現有出行需求的汽車數量將進一步減少，單位運輸成本將大幅降低。根據密歇根大學的計算，一輛自動駕駛共享自動駕駛汽車可以取代9.34輛傳統汽車（但它需要多跑8%才能接下一個人）。根據新加坡麻省理工學院研究與技術聯盟的計算，在新加坡部署30萬輛SUV可以滿足全國的出行需求，即使在高峰時段，等待時間也不會超過15分鐘。目前，新加坡的客車數量接近80萬輛。波士頓咨詢公司估計，目前紐約乘坐出租車的單位成本為2.8美元/英里，私人車輛為1.2美元/英里、公共交通為1美元/英里。而完全自動駕駛的共享汽車可以將單位成本降至0.6美元/英里；自動駕駛還將減少交通擁堵（美國人每年在交通擁堵中花費近70億小時），減少對停車場的需求（15%的城市面積用于停車場），減少能源消耗（20%的碳排放來自交通），擴大殘疾人和老年人的活動范圍，釋放人們的駕駛時間（全球私家車每年的駕駛時間為3750億小時），增加對車內信息和娛樂的需求。

標簽：大眾豐田特斯拉

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