2018年中國(guó)自動(dòng)駕駛概況、自動(dòng)駕駛標(biāo)準(zhǔn)、駕駛場(chǎng)景及自動(dòng)駕駛競(jìng)爭(zhēng)格局發(fā)展趨勢(shì)分析[圖]

    自動(dòng)駕駛是指智能汽車通過(guò)安裝配備在車上的傳感器設(shè)備（包括2D攝影視覺(jué)感知、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等）感知汽車周圍的駕駛環(huán)境，結(jié)合導(dǎo)航的高精度地圖等地圖數(shù)據(jù)，進(jìn)行快速的運(yùn)算與分析，在不斷模擬和深度學(xué)習(xí)潛在的路況環(huán)境并作出判斷，進(jìn)一步借助算法規(guī)劃汽車最理想或最合適的行駛線路及方式，再通過(guò)芯片反饋給控制系統(tǒng)進(jìn)行剎車、方向盤控制等實(shí)際操作動(dòng)作。

    一、概況

    隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的流量天花板逐漸見(jiàn)頂，互聯(lián)網(wǎng)與實(shí)體行業(yè)如農(nóng)業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)和服務(wù)業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化融合將成為新的趨勢(shì)，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合5G和云計(jì)算等技術(shù)將加快實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。

    汽車作為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下必不可少的智能移動(dòng)設(shè)備，隨著新一代的汽車技術(shù)革命如新能源、智能網(wǎng)聯(lián)、自動(dòng)駕駛的創(chuàng)新，將結(jié)合不同的落地場(chǎng)景打造可復(fù)制循環(huán)的商業(yè)模式閉環(huán)。

新能源汽車與自動(dòng)駕駛打造智能網(wǎng)聯(lián)汽車的基礎(chǔ)架構(gòu)

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    在自動(dòng)駕駛行業(yè)熱度飆升之初，算法型公司和主機(jī)廠對(duì)自動(dòng)駕駛L4~L5級(jí)別的落地時(shí)間規(guī)劃在2018~2022年，但從政府對(duì)自動(dòng)駕駛的開(kāi)放態(tài)度、復(fù)雜道路突發(fā)情況的發(fā)生和“地理圍欄”效應(yīng)對(duì)部分場(chǎng)景的適應(yīng)性來(lái)看，不同場(chǎng)景的落地時(shí)間差異顯著。

    二、ADAS

    ADAS（高級(jí)別輔助駕駛），是一個(gè)主動(dòng)安全功能集成控制系統(tǒng)，利用雷達(dá)、攝像頭等傳感器采集汽車周邊環(huán)境數(shù)據(jù)，進(jìn)行靜態(tài)、動(dòng)態(tài)物體的識(shí)別、跟蹤，控制系統(tǒng)結(jié)合地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行做出行為決策，使駕駛者覺(jué)察可能發(fā)生的危險(xiǎn)，必要情況下直接控制車輛以避免碰撞，可有效提升駕駛安全性、舒適性。

    ADAS是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的前提，自動(dòng)駕駛與ADAS（高級(jí)輔助駕駛）都是通過(guò)傳感器，收集車內(nèi)外的數(shù)據(jù)來(lái)反饋車周邊的異常信息。區(qū)別在于，ADAS是通過(guò)周邊信息的異常反饋給駕駛員，由駕駛員根據(jù)反饋的道路信息和傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行駕駛操作。而自動(dòng)駕駛的最高級(jí)階段，則是通過(guò)傳感器反饋的數(shù)據(jù)，傳輸給決策層做出決策，最終由控制層將行為動(dòng)作引導(dǎo)給系統(tǒng)，系統(tǒng)完成最終的操作。

已實(shí)現(xiàn)L2級(jí)別（ADAS）的國(guó)內(nèi)量產(chǎn)車型

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    ADAS在定義中并沒(méi)有對(duì)覆蓋范圍有具體的限定，從無(wú)自動(dòng)化向無(wú)人駕駛的技術(shù)創(chuàng)新都可看作是ADAS的一部分。而ADAS的實(shí)現(xiàn)過(guò)程從硬件設(shè)備操作感知系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫(kù)、芯片算法等規(guī)劃具體決策，電機(jī)等控制單元操作控制系統(tǒng)。整體過(guò)程離不開(kāi)感知-決策-控制的操作線條。目前ADAS包含但不限于自適應(yīng)巡航控制、盲點(diǎn)探測(cè)、前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)、夜視系統(tǒng)等。

    一、 自動(dòng)駕駛標(biāo)準(zhǔn)

    由于從無(wú)自動(dòng)化干擾到最終的無(wú)人駕駛過(guò)程中，會(huì)出現(xiàn)不同程度的系統(tǒng)干預(yù)，各國(guó)協(xié)會(huì)分別對(duì)自動(dòng)駕駛劃分了不同級(jí)別和標(biāo)準(zhǔn)，各國(guó)商業(yè)公司按照劃分的級(jí)別來(lái)對(duì)外宣布研發(fā)階段和落地成果。目前已知的標(biāo)準(zhǔn)包含由CAAM（中國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)）、NHTSA（美國(guó)高速公路安全管理局）、SAE（美國(guó)機(jī)動(dòng)車工程學(xué)會(huì)）各自制定。而國(guó)際上通用的標(biāo)準(zhǔn)是以SAE制定的L0-L5六個(gè)階段為主。

    L0：此階段無(wú)自動(dòng)化設(shè)備介入。由駕駛員全程操控汽車。

    L1：?jiǎn)我还δ茏詣?dòng)化。在特定駕駛環(huán)境下，單項(xiàng)輔助駕駛系統(tǒng)可通過(guò)獲取車輛周邊環(huán)境信息反饋給駕駛員，但動(dòng)態(tài)操作由駕駛員完成。

    L2：部分系統(tǒng)自動(dòng)化。多項(xiàng)輔助駕駛系統(tǒng)根據(jù)環(huán)境信息對(duì)汽車的橫向和縱向駕駛動(dòng)作同時(shí)進(jìn)行操作，動(dòng)態(tài)操作依舊由駕駛員完成。

    L3：在特定環(huán)境下，系統(tǒng)完成全部動(dòng)態(tài)操作，但駕駛員需要在特殊情況發(fā)生時(shí)，給予系統(tǒng)回應(yīng)。目前大多商業(yè)公司集中此階段的落地。

    L4：在特定環(huán)境下，即使駕駛員未對(duì)特殊情況進(jìn)行回應(yīng)，系統(tǒng)依舊負(fù)責(zé)執(zhí)行全部動(dòng)態(tài)駕駛動(dòng)作。

    L5：系統(tǒng)進(jìn)行全路況的動(dòng)態(tài)駕駛動(dòng)作，駕駛員可對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行管理。

    二、 駕駛場(chǎng)景

    自動(dòng)駕駛從概念提出到發(fā)展到現(xiàn)階段，最重要的兩個(gè)目的是降低駕駛風(fēng)險(xiǎn)提升安全，進(jìn)而降低成本實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。不僅乘用車和商用車的車型會(huì)有所區(qū)別，其各自所適用的場(chǎng)景也差別較大，商業(yè)路徑各不相同。

自動(dòng)駕駛主要適用場(chǎng)景及各場(chǎng)景商業(yè)化程度、代表公司

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    乘用車：現(xiàn)階段并沒(méi)有完全出臺(tái)與乘用車上路或量產(chǎn)的相關(guān)法律條文或政策文件，大部分解決方案無(wú)法滿足L3-L5級(jí)別的技術(shù)條件，外加安全問(wèn)題、法律責(zé)任問(wèn)題、消費(fèi)者認(rèn)知普及等問(wèn)題，目前來(lái)看落地有難度，但隨著與整車廠的量產(chǎn)開(kāi)始同步，近期也出現(xiàn)了轉(zhuǎn)機(jī)。

    商用車：商用車由于不同的適用場(chǎng)景，因此在落地性上各不相同，目前主流落地性較強(qiáng)的場(chǎng)景包括自動(dòng)駕駛叫車服務(wù)、高速運(yùn)輸、港口貨運(yùn)、礦區(qū)、市政環(huán)衛(wèi)以及最后一公里物流。

    干線物流場(chǎng)景，主要基于L4的系統(tǒng)操控。穿梭于有大量公路貨運(yùn)需求的城市之間。計(jì)價(jià)方式與運(yùn)送貨物的體積、重量、品類、等因素息息相關(guān)。而回到自動(dòng)駕駛落地干線物流的主因，不外乎降本與提效。

美/日/中物流運(yùn)輸成本結(jié)構(gòu)

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美/日/中物流倉(cāng)儲(chǔ)成本結(jié)構(gòu)

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美/日/中物流管理成本結(jié)構(gòu)

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    結(jié)合中美日三國(guó)的物流成本來(lái)看，運(yùn)輸成本是在包含倉(cāng)儲(chǔ)及管理費(fèi)用在內(nèi)占比最高的核心成本。

    司機(jī)薪資：以美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，卡車司機(jī)年收入的中位數(shù)約在44,500美元左右。

    國(guó)內(nèi)單個(gè)司機(jī)的駕駛成本年薪構(gòu)成也至少超過(guò)20萬(wàn)元，結(jié)合單個(gè)車輛2個(gè)司機(jī)輪流執(zhí)勤的情況，在干線物流駕駛司機(jī)存量少、增量低的大背景下，運(yùn)輸需求上漲將面臨供給不足的情況。

    L4級(jí)：搭配L4級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)，無(wú)需駕駛員便可以通過(guò)傳感器感知周邊車輛環(huán)境和動(dòng)態(tài)，結(jié)合結(jié)構(gòu)化道路的位置和標(biāo)識(shí)，為下一步行駛做出決策，并由系統(tǒng)進(jìn)行最后的決策。在這段過(guò)程中，司機(jī)的工作負(fù)擔(dān)大大降低。未來(lái)隨著政策放開(kāi)和技術(shù)不斷發(fā)展，可以實(shí)現(xiàn)完全無(wú)人化，無(wú)需安全員在車內(nèi)。

    費(fèi)用方面，以圖森未來(lái)在亞利桑那州和德州落地的商業(yè)模式為例，盡管前期試運(yùn)營(yíng)車輛單車成本高（獨(dú)立采購(gòu)激光雷達(dá)等設(shè)備），但后續(xù)量產(chǎn)后按照不同客戶的需求定制化費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)。且前裝系統(tǒng)量產(chǎn)后的整車可以降低意外事故發(fā)生率、提升駕駛安全、降低司機(jī)費(fèi)用的投入。

    油耗及罰款：在國(guó)內(nèi)的高速路段中，由于不同年限的商用運(yùn)輸車輛在一定時(shí)期內(nèi)會(huì)達(dá)到年限，但高昂的購(gòu)車成本還是會(huì)讓企業(yè)選擇繼續(xù)使用該車輛。因此，在高速路段臨檢時(shí)，經(jīng)常會(huì)遇到排放標(biāo)準(zhǔn)不達(dá)標(biāo)導(dǎo)致的罰款事件。

自動(dòng)駕駛在成本及管理成本幫助企業(yè)減負(fù)

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半封閉樞紐場(chǎng)景涉及到的具體場(chǎng)景

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    物流園區(qū)的車輛改造解決的問(wèn)題，主要在于貨運(yùn)量的逐年提升下，運(yùn)輸車輛的運(yùn)行時(shí)間更長(zhǎng)，園區(qū)內(nèi)集裝箱等大型貨物的移動(dòng)和單位周轉(zhuǎn)量也越大，停車需要達(dá)到厘米級(jí)的精度，還要與起重機(jī)進(jìn)行交互。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，全國(guó)貨運(yùn)量和公路貨運(yùn)量都在逐年提升，貨物運(yùn)輸量由2015年的417.6億噸增長(zhǎng)到2018年的514.6億噸。

    最后一公里配送服務(wù)，以快遞配送和外賣場(chǎng)景為主，屬于區(qū)別于乘用車的低速行駛，能夠解決配送時(shí)間、配送需求以及客戶隱私安全性等問(wèn)題，但在行駛過(guò)程中會(huì)涉及大量?jī)?nèi)部道路及非機(jī)動(dòng)車道，依舊需要解決外部干擾等因素。目前包含京東、蘇寧等在內(nèi)企業(yè)都開(kāi)始參與到無(wú)人配送車的測(cè)試與量產(chǎn)環(huán)節(jié)。

2015-2018年全國(guó)貨運(yùn)量、公路貨運(yùn)量及公路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量

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    以半封閉樞紐為例，自動(dòng)駕駛在此固定區(qū)域及低速環(huán)境下落地相對(duì)乘用車在復(fù)雜城市道路下面臨的各類V2X問(wèn)題，處理方式更為直接，區(qū)別在于同一場(chǎng)景下，哪個(gè)企業(yè)提供的算法更全面、解決方案量產(chǎn)成本合適、以及滿足主機(jī)廠在礦區(qū)、物流園區(qū)以及港口的需求。

    五、競(jìng)爭(zhēng)格局

    自動(dòng)駕駛行業(yè)在場(chǎng)景中的滲透離不開(kāi)算法和硬件設(shè)備的支持，不同的場(chǎng)景下，各家公司所采用的傳感器設(shè)備、芯片、計(jì)算方式是區(qū)別公司之間競(jìng)爭(zhēng)力的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

    對(duì)于自動(dòng)駕駛下的不同級(jí)別，成熟的（L2級(jí)別）設(shè)備支持相對(duì)完善，包含激光雷達(dá)、攝像頭視覺(jué)解決方案、芯片（如Mobileye的EyeQ系列產(chǎn)品）等在內(nèi)已經(jīng)擁有成熟的一級(jí)零部件供應(yīng)商。

    而對(duì)于逐步開(kāi)發(fā)的（L3級(jí)別以上）算法及系統(tǒng)，對(duì)硬件和算法的要求越來(lái)越高，車規(guī)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)逐步提升，因此給了一些創(chuàng)業(yè)公司挖掘商機(jī)的機(jī)會(huì)，如何在新一個(gè)研發(fā)階段提供有競(jìng)爭(zhēng)力的設(shè)備成為發(fā)力的重點(diǎn)。

    自L3級(jí)別往后，系統(tǒng)操作會(huì)需要傳感器收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，模擬實(shí)際場(chǎng)景可能發(fā)生的情況并不斷進(jìn)行重復(fù)演練，對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)中涉及到的各個(gè)環(huán)節(jié)標(biāo)準(zhǔn)也將不斷提高。

    傳感器層面的競(jìng)爭(zhēng)相對(duì)更加激烈，多家廠商積極打造符合自動(dòng)駕駛規(guī)格的雷達(dá)、攝像頭解決方案等，而算法型公司也根據(jù)各自的模型和標(biāo)的場(chǎng)景加強(qiáng)算力，加速落地。

    1、高精度地圖概念與訂單落地

    傳統(tǒng)圖商：當(dāng)司機(jī)駕駛汽車行駛在城市或低/高速路段時(shí)，導(dǎo)航地圖會(huì)向我們推薦一條或幾條路線，現(xiàn)有的多數(shù)導(dǎo)航地圖甚至顯示擁堵情況，以及每需要花費(fèi)的時(shí)間。獲得這些信息后，司機(jī)根據(jù)地圖提供的信息決定是否直行和轉(zhuǎn)彎，并對(duì)周圍的駕駛環(huán)境進(jìn)行評(píng)估，可能還要考慮交通管制：信號(hào)燈、限速標(biāo)志等。

    高精度地圖：自動(dòng)駕駛在脫離人力的情況下，無(wú)法自主判斷目前所在位置以及依據(jù)GPS識(shí)別交通信號(hào)燈、指示牌、行人以及其他障礙物。因此，包含大量駕駛輔助信息的高精度地圖便成為自動(dòng)駕駛不可或缺的重要環(huán)節(jié)。高精度地圖擁有眾多特點(diǎn)，精度多在5~10厘米（高精性）、（包容性）、語(yǔ)義信息多（實(shí)時(shí)性）。

    高精度地圖的制作與應(yīng)用需要以云服務(wù)作為載體，因此相比于傳統(tǒng)地圖License模式，按年（年費(fèi)）或者按服務(wù)量（服務(wù)費(fèi)）的支付方式進(jìn)行是高精度地圖比較特殊的一點(diǎn)。即使像海外圖商如Here、TomTom等，其高精度地圖產(chǎn)品也還沒(méi)有形成比較具體清晰的商業(yè)模式。高精度地圖產(chǎn)品最終的收費(fèi)模式需要圖商、Tier1、車廠等產(chǎn)業(yè)鏈中主要參與者共同協(xié)商確定。

    2、車規(guī)級(jí)激光雷達(dá)

    激光雷達(dá)通過(guò)采取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，利用3D建模構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。在自動(dòng)駕駛行業(yè)，通過(guò)激光雷達(dá)得到的數(shù)據(jù)與高精度地圖進(jìn)行結(jié)合，再借助深度學(xué)習(xí)算法返回到實(shí)際場(chǎng)景中進(jìn)行決策。

    車規(guī)級(jí)激光雷達(dá)目前擁有1線、4線、8線、16線、32線和64線，線束越高、反應(yīng)速度和精確度也響應(yīng)越高，成本也更高昂。目前16線激光雷達(dá)在低速場(chǎng)景和園區(qū)內(nèi)應(yīng)用更廣泛。

    車規(guī)級(jí)激光雷達(dá)的參與者主要是Velodyne，Velodyne的產(chǎn)品64線、32線、16線3類產(chǎn)品在售，官方定價(jià)分別為8萬(wàn)美金（約合52.3萬(wàn)人民幣）、4萬(wàn)美金（約合26萬(wàn)人民幣）和8千美金（約合5.2萬(wàn)人民幣）。

    國(guó)內(nèi)參與激光雷達(dá)研發(fā)的企業(yè)包含北科天繪、數(shù)字綠土、鐳神智能等。北科天繪目前布局了包含激光雷達(dá)芯片在內(nèi)的自研產(chǎn)品，鐳神智能也發(fā)布了多線及固態(tài)激光雷達(dá)專用芯片。

    3、毫米波雷達(dá)

    毫米波通常是指30～300GHz頻域，能分辨識(shí)別很小的目標(biāo)，且能同時(shí)識(shí)別多個(gè)目標(biāo)。同超聲波雷達(dá)相比，毫米波雷達(dá)具有體積小、質(zhì)量輕和空間分辨率高的特點(diǎn)，擁有較成熟的市場(chǎng)和技術(shù)，抗干擾能力也優(yōu)于其他車載傳感器，由于技術(shù)的提升和規(guī)?；瘧?yīng)用于ADAS，價(jià)格也相對(duì)更合理。

    市場(chǎng)主流使用的車載毫米波雷達(dá)按照其頻率的不同，主要可分為兩種：24GHz毫米波雷達(dá)和77GHz毫米波雷達(dá)。通常24GHz雷達(dá)檢測(cè)范圍為中短距離，用作實(shí)現(xiàn)盲點(diǎn)探測(cè)系統(tǒng)，而77GHz長(zhǎng)程雷達(dá)用作實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)巡航系統(tǒng)。

    毫米波雷達(dá)的市場(chǎng)份額基本都被國(guó)外Tier1壟斷，以博士、大陸、Hella和德?tīng)柛榇淼膹S商壟斷了絕大多數(shù)的市場(chǎng)份額。國(guó)內(nèi)上市公司中，德賽西威量產(chǎn)了24GHz毫米波雷達(dá)，非上市公司中，行易道科技、木?？萍?、蘇州毫米波等企業(yè)都獲得了后裝訂單。

毫米波雷達(dá)發(fā)展趨勢(shì)

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    4、芯片

    傳統(tǒng)CPU由于算力不足，難以滿足處理視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求，而GPU同時(shí)處理大量簡(jiǎn)單計(jì)算任務(wù)的特性在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域取代CPU成為了主流方案。

    從ADAS在向更高級(jí)別自動(dòng)駕駛進(jìn)化的過(guò)程中，包含激光雷達(dá)點(diǎn)云、計(jì)算機(jī)視覺(jué)采集圖像等在內(nèi)的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行接收、分析、處理等行為，因此，算法型公司對(duì)芯片的需求和類型也存在較大差別。

    在目前已有的主流芯片類型中，GPU擅長(zhǎng)云端訓(xùn)練，但功率相對(duì)高且推理效率一般；FPGA芯片的算力強(qiáng)但功耗同樣較高，每完成一次燒錄，都會(huì)具備新連接方式后的功能；ASIC芯片是專門針對(duì)特定客戶特定目的設(shè)置的專用芯片，功耗低、體積小等特點(diǎn)很符合車規(guī)級(jí)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)。

    目前出貨量較大的是在輔助駕駛芯片擁有較大話語(yǔ)權(quán)的Mobileye，以EyeQ為主的四代產(chǎn)品可以處理8臺(tái)攝像頭的數(shù)據(jù)，目前Mobileye已被英特爾收購(gòu)；另外英偉達(dá)的GPU芯片目前同樣被大規(guī)模使用，在前期研發(fā)和試行階段，盡管功耗和成本高，但靈活性也相對(duì)較強(qiáng)。

    相關(guān)報(bào)告：智研咨詢發(fā)布的《2019-2025年中國(guó)自動(dòng)駕駛儀行業(yè)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)報(bào)告》