智能网联汽车产业架构及发展驱动因素分析(2021年)课件.pptx

1、目目录录一、产业架构与四一、产业架构与四大大驱驱动动因素因素 1 二、产业发展现状二、产业发展现状及及竞竞争争格局格局 2（一）（一）C-V2X 产业化部产业化部署署处于导入期处于导入期 21.V2X 车载终端 32.路侧设施 43.安全芯片 6（二）高精度地图（二）高精度地图产产业业逐逐渐由传统图商扩展渐由传统图商扩展到到车车企企、互联网企业、出、互联网企业、出行行服服务务商商 6（三）自动驾驶：（三）自动驾驶：L3 接近量产，接近量产，L4 处于研发和小处于研发和小规规模测试阶段模测试阶段 71.L2/L3 主要车型的销量数据 72.自动驾驶技术发展水平及难点 93.自动驾驶软件和算法领域

2、的领先参与者 104.智能网联汽车的市场空间11（四）政策：给出（四）政策：给出明明确确目目标标 11 三、投资机会三、投资机会 13（一）道通科技（一）道通科技 13（二）虹软科技（二）虹软科技 13（三）中科创达（三）中科创达 131一、产业架构一、产业架构与与四大驱动因四大驱动因素素从 2010 年以车载信息娱乐服务为核心的“车联网”概念的萌芽，到 2016 年以行车安全为 核心的智能网联技术路线的提出，再到 2017 年 LTE-V2X 标准的确定开启商业化进程，从 2020 年开始 5G 逐步替代 LTE 实现更高级别的自动驾驶，至今，智能网联汽车产业经历了 10 年摸 索，以 V2

3、X 为核心基础实现网联自动驾驶的产业路径逐渐清晰，产业前景渐明。智能智能网网联联汽汽车车与与智智慧慧交交通紧通紧密相密相连连，两两者者融融合合协协同同发展发展是未是未来来的的主主要要趋趋势势。智能网联汽 车通过搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，融合现代通信与网络技术，实现车与X（人、车、路、云等）智能信息交互、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功 能，可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶，进而使汽车成为智能交通网络系统中重要的功 能结点，从而构建“人-车-路-云”协同的智能交通体系。智能网联汽车产业的跨行业、跨领域 属性突出，涉及汽车、电子、信息通信、交通等多个产业及交通、

4、交管等多个主管部门，因此 产业架构复杂，需要多方协同推进。图图 1：智智能网联能网联汽汽车产车产业业架构架构全全景图景图图图 2：智能网联图景：智能网联图景23C-V2X、高精度、高精度地地图图、自自动动驾驶驾驶技技术术、政政策策协同协同是是智智能能网联网联汽汽车车产产业业发发展的展的四四大大驱驱动动因因 素。素。1、C-V2X：在 V2X 系统中主要有短距离直接通信的传输模式（V2V，V2I，V2P）和基 于网络的远程通信（V2N），V2X 的概念也随之扩展为对增强的高级驾驶辅助系统（ADAS）的协同控制，使得车辆之间可以分享感知信息，从而最终 V2X 将发展为协作式自动驾驶（CAD）。车路

5、协同市场的发展需要依靠路侧设施先行，当路侧设施普及率达到一定程度，V2X 车载终端装车成本会进一步降低，普及率将逐渐提高，智能交通网络搭建成功，再依托边缘计 算、云控平台等技术，从而进一步提高城市和道路的运转效率。车路协同得到发展，L4/L5 级 自动驾驶才有可能实现。所以 C-V2X 是核心。2、高高精精度地度地图图：不同级别的自动驾驶对地图有 不同的内容和精度要求，对高级别自动驾驶 L4 和无人自动驾驶 L5，高精度地图是必备项。3、自动驾自动驾驶驶技技术术：包括计算平台、ADAS、高端传感器、新型汽车电子、车载操作系统等等。4、政策协政策协同同：智能网联汽车的跨行业、跨领域属性突出，涉及

6、汽车、电子、信息通信、交通等多 个产业及交通、交管等多个主管部门，在政策、专项研究、法律法规、标准、试验测试等工作 方面均需要协同推进。四个四个因因素素密密不不可可分，分，缺缺一一不不可，可，共共同同推推动动智智能网能网联联汽汽车车产业产业发发展展。最核心的驱动因素是V2X，这是车与道路、车、人进行信息交换的基础设施建设的统称，包括车载终端、路侧设施、通信协议、路侧与交通、交管等监管部门的接口规范等等。基于 V2X 建设达到一定程度，再 结合高精度地图、车辆自动驾驶技术的辅助及各监管部门政策的完备这 3 个驱动因素，车-路-人协同的智能驾驶才能实现，这是产业的发展路径，四个因素缺一不可，通过跟

7、踪四个驱动因 素的发展情况可以获知产业现状。二、产业发展二、产业发展现现状及竞争格状及竞争格局局（一）C-V2X 产业化部署处于导入期我国 C-V2X 工作组给出了产业化路径及时间表：2019-2021 年为 C-V2X 产业化部署导入 期，我国正在积极开展车路协同测试示范。在这一阶段，C-V2X 通信设备、安全保障、数据 平台、测试认证方面可基本满足 C-V2X 产业化初期部署需求。同时，在国家和联网示范区、先导区及部分特定园区部署路侧设施，形成示范应用，车企逐步在新车前装 C-V2X 设备，鼓 励后装 C-V2X 设备，车、路部署相辅相成，形成良性循环，C-V2X 生态环境逐步建立，探索

8、商业化运营模式。2022-2025 年为 C-V2X 产业化部署发展期，根据前期示范区、先导区建设经验，形成可 推广的商业化运营模式，在全国典型城市和道路进行推广部署，并开展应用。2025 年以后为 C-V2X 产业高速发展期，逐步实现 C-V2X 全国覆盖，C-V2X 新车搭载率 达到 50%，建成全国范围内的多级数据平台，跨行业数据实现互联互通，提供多元化出行服 务。图图 3：C-V2X 产产业业化化时间表时间表V2X 是车与道路、车、人进行信息交换的基础设施建设的统称，下面将介绍其中 V2X 车 载终端、路侧设施、安全芯片这三个环节的发展情况及竞争格局。1.V2X 车车载载终终端端V2X

9、 车载终端作为未来智能汽车 C 端的大数据入口，具有战略地位，是 V2X 产业链里的 核心环节。车载终端是构成车联网的关键节点，指能够在车内提供无线通信能力的电子设备。目前，车载终端主要借助蜂窝通信网络连接车联网云平台，为用户提供信息和娱乐服务，从而满足用 户的相关需求。V2X 时代，传统的 T-BOX 等汽车终端设备将面临变革。汽车 TCU（远程信息 控制单元）车载终端可以融合 4G/5G 模块、C-V2X 模组、车载导航模块等技术和产品，通过 集成 C-V2X 技术，新一代 V2X 车载终端可以实现车与车、车与路、车与人、车与云平台之间 的连接，为用户提供交通安全、交通效率和信息服务的相关

10、应用。发展现发展现状状：由于目前 C-V2X 路侧设施的覆盖范围较小，可支持的应用场景较少，车企无 主动安装 C-V2X 车载终端的动力，同时 C-V2X 与依靠自车传感设备进行感知获取的信息融合 仍在研发过程中，需要解决功能安全等问题。根据 C-V2X 产业化时间表，预计 2020 年实现 支持 LTE-V2X 的车载终端的量产，2020-2021 年开始在新车前装 C-V2X 车载终端，2025 年 C-V2X 新车搭载率达到 50%。在 2019 年 2 月 27 日世界移动通信大会上，吉利、高新兴和高通三方联合宣布 5G 和 C-V2X 技术研发计划，并预计 2021 年发布吉利全球首

11、批支持 5G 和 C-V2X 的量产车型。2019 年 3 月 26 日，福特汽车公司宣布将于 2021 年在中国实现首款搭载 C-V2X 技术车型的量产工作。2019 年 4 月 15 日，一汽集团、长安汽车、北汽集团、上汽集团、东风汽车、广汽集团、江淮汽车、东南汽车、长城汽车、比亚迪、众泰汽车、江铃汽车、宇通客车共同发布商用路标，宣布于 2020 年至 2021 年下半年量产 C-V2X 汽车。竞争格竞争格局局：车载终端的参与者众多,竞争激烈。国内企业大唐电信、华为、德赛西威、东45软、金溢科技、千方科技、三旗通信、万集科技、星云互联、中兴、高新兴等均可提供支持 LTE-V2X 的车载终端

12、产品。国外传统 Tier1，如大陆、博世、哈曼、德尔福、LG 等也参与到 了LTE-V2X 车载终端的竞争中。华为推出了可同时兼容4.5G 和5G 的C-V2X 车载终端T-BOX，东软推出了融合 C-V2X/5G/以太网等技术的 T-Box 3.0 产品。国外三星哈曼推出的 TCU，内置蜂窝式 NAD 以及 Autotalks 的第二代芯片组，提供 C-V2X 功能。市场空间市场空间：若假设 2025 年 C-V2X 模组新车搭载率达到 50%，全年汽车销量达到 3600 万 辆，那么 C-V2X 模组能卖约 1800 万个，单个 5G/LTE-V2X 模组价格按 600 元计算的话，则20

13、25 年我国 C-V2X 模组市场空间能达到 108 亿。表表 1：V2X 车车载载终终端主端主要要参与者参与者企业企业主要产品主要产品华为华为在 C-V2X 领域进展迅速，已推出了 C-V2X 芯片、网关、车载终端、路侧单元和端到端全面解决方案。2019 年 5 月，成立智能汽车解决方案 BU。智能汽车解决方案 BU 是公司面向智能汽 车领域的端到端业务责任主体，将华为公司的 ICT 技术优势延伸到智能汽车产业，提供增量 ICT 部件和解决方案。大唐电信GV-T516A 车载终端、GV-T516O 车载终端、GV-T516R 车载终端。德赛西威V2X 产品（车路协同）获得合资品牌车企的项目定

14、点，计划于 2020 年量产。东软作为车载系统整体供应商，车载量产业务已覆盖国内绝大多数车厂。推出了融合 C-V2X/5G/以太网等鲨鱼鳍天线的下一代通信域控制器解决方案 T-Box、单一导航平台支持全球不同市场的 OneCore Navigation 全球导航平台。截止 2019 年，公司与英特尔、红旗共同研发的一机四屏智能 座舱产品实现量产，成功应用于红旗的部分车型。公司与小康集团（东风小康、金康汽车）开展 合作，实现面向多车型从云侧到端侧的产品覆盖。东软全球导航系统成功应用于日产首款自动驾 驶车型。东软车载信息娱乐系统、T-Box 积极开拓海外市场，获得了包括欧洲、东南亚等国的车 载前装

15、量产项目。同时与长城汽车展开先行研发合作，共同定义车内计算平台的软硬件架构体系。金溢科技公司基于 LTE-V 的车载终端经过多年的测试验证和迭代，已较为成熟，目前在和多家车厂推进前装上车工作，2020 年新增一汽解放、奇瑞捷豹路虎、北汽新能源、吉利等车企的合作。同时加快推进 5G-V2X 终端的研发，借助 ETC 实现前装的趋势，公司将成为众多主机厂的一级或二级供应 商，为公司后续导入 V2X 产品提供良好的契机。千方科技2019 年，公司积极参与 V2X 产业生态建设与产品研发，目前已形成涵盖路侧单元、车载终端的全线 V2X 产品体系，涵盖了网联化路端设施与车载终端、智能化交通管理与行车服务

16、等多领域应用，联合中国移动、亦庄开发区加快推进亦庄核心区全域 5G 智能网联测试道路建设；参与海淀 区环保园 100 平方公里自动驾驶创新示范区建设，全力助推我国智能网联事业发展；参与发起成 立的北京智能车联产业创新中心完成自动驾驶道路测试里程超 12 万公里。自主研发的 V2X 系列 核心产品已通过国内 V2X“四跨”互联互通测试。万集科技公司 V2X 产品主要包括路侧天线、车载终端以及相关的平台软件。公司是国内最早进行 V2X 终端产品和应用技术研究的企业之一，2017 年推出了国内首批 LTE-V 通信终端，V2X 车载通信终端通过了 30 余项车规级测试。公司确定了 LTE-V 通信模

17、组选型，完成基本符合汽车电子车规级 要求的车载通信终端硬件产品设计，验证了三种 LTE-V 模组、主控方案、车载以太网等关键模块，优化了 V2X OBU 前装方案，确定了产品化硬件方案。公司基于自主产品和技术逐步形成了“V2X+路侧智慧基站+云控平台”的智能网联解决方案。星云互联V2X 产品及业务已部署超过 20 个国内城市、数十家主机厂及一级供应商、近万台 V2X 路侧及车载产品实际运行。高新兴已推出自主研发的路侧单元设备（RSU），基于 3GPPRelease14 标准的 LTE-V2X 路侧单元（RSU），支持 Uu+PC5 并发模式，支持 LTE-V、WiFi、GPS/北斗、4G/5G

18、 的多模通信架构，旨在实现车辆 与周围环境之间低延迟、高可靠性以及高密度的数据交换，和对路况环境的全面感知。博世V2X CCU 支持所有通信标准，设备齐全，可以在世界任何地方使用。2.路路侧侧设施设施路侧设施主要包括 V2X 系统所定义的路侧单元（RSU）、感知单元和计算决策单元。路 侧设施可以与道路子系统中的电子交管设施、数据平台、车辆和人进行数据交互。其中，路侧 单元（RSU）是集成 C-V2X 功能的路侧网联设施，能够实现路与车、路与人、路与云平台之 间的全方位连接，同时为交通协同管控、交通运营服务提供有效的手段。路侧感知单元由一系 列路侧感知设备与处理设备构成，主要有摄像头、激光雷达、

19、毫米波雷达等。路侧计算决策单 元，在设备端有多种实现方式，可以融合到 RSU 内，可以是本地的 MEC 单元，也可以是区域的计算中心，负责数据的存储与计算，可应用边缘计算提高效率。发展现状发展现状：从商业化角度看，路侧设施在各地试点示范建设后，解决了一些交通问题，产生了明显的社会效益，因此政府建设意愿也较强。例如已经试运行半年的沪杭甬智慧高速先 行段（每隔 250 米布设毫米波雷达和摄像头），平均车速提升 8%、通行能力提升 20%、道路 拥堵时间降低 10%、出行时间预测准确率达到 90%、道路行车事故下降 10%、救援时间缩短10%。竞争格局竞争格局：参与者也较多，目前万集科技、千方科技等

20、在路侧设施领域有着较完善的布 局，产品线同时覆盖路侧单元（RSU）、感知单元和计算决策单元。市场空市场空间间：佐思汽研预计到 2025 年路侧设施（包括雷达、摄像头等）的市场规模将超过400 亿元。其中激光雷达铺设成本最高，单套设备价格有的高达数万元，但激光雷达在路侧尤 其是复杂路口具有较明显的优势，可以极大提高数据获取的准确性与可靠性。激光雷达在路侧 端的应用还处在早期，在使用量上尚未形成规模。图图 4：路路侧设施与侧设施与 V2X 系统系统表表 2：路侧设施主要参与者：路侧设施主要参与者企业企业感知单元感知单元路侧单元路侧单元计算决策单元计算决策单元激光雷达毫米波雷达（广域雷达）摄像头RS

21、U边缘计算万集科技千方科技华砺智行希迪智驾星云互联易华录慧尔视镭神智能金溢科技673.安安全全芯片芯片LTE-V2X 通信有较高的安全要求，需要采用安全证书和加密机制保证 PC5 接口上消息通 信的安全性。国内标准要求支持国密算法。使用硬件安全芯片可以满足 LTE-V2X 通信的国密 算法要求，提供国密算法硬件加速提升运算性能。目前国内华大电子、华大信安、信大捷安等 公司均可提供国密安全芯片。高通发布骁龙 9150C-V2X 芯片，支持 C-V2X 规范与 5G 兼容。从 2017 年标准确定到 2018 年期间，高通一直用该芯片配合产业制定所有的测试规范和测试方 法，这是业界最早完成的、最早

22、宣布的 C-V2X 芯片。中兴通讯也已经于 2018 年发布基于高通 芯片的 LTE-V2X 测试模组。大唐、华为等芯片企业都将提供基于各自芯片的通信模组。2020 年 6 月 18 日，国汽智联自主创新搭建了针对 V2X 应用场景的安全芯片处理性能测试系统，并完成首例国内安全芯片的测试，V2X 安全芯片处理性能测试系统填补了国内测试领域的空 白。表表 3：安安全芯片全芯片主主要参要参与与者者企业企业主要产品主要产品华大电子基于华大电子高安全 SE 的车联网解决方案，针对车内安全，涉及到车内总线、ECU、OBD、TBOX及 IVI 等系统的安全防护，通过部署在关键节点上的 SE，保障车内网络以

23、及与 TSP 平台的链路安 全。针对 V2X 安全，车载 OBU 及路侧 RSU 等设备借助集成的 SE，存储唯一入网标识、注册证 书及应用证书，通过对通信报文的签名验签操作，解决直连环境下的协议破解、非法认证、隐私 泄露等问题。华大信安安全 MCU 系列芯片具有高集成度（BOM 成本最优），兼具高安全和低功耗，并具备全系安全算法和接口，可应用于国密化设备改造、网银 U 盾、mPOS、视频与安全云加密等信息安全领域。信大捷安在智能网联汽车信息安全服务领域，2019 年，搭载公司信息安全服务的比亚迪、宇通等智能网联汽车已量产，众泰、爱驰也即将量产。公司与华为、李尔合作，提供满足 V2X 应用场景

24、的高性能、高可用国密安全芯片及配套安全服务，共同支撑奥迪下一代 V2X 智能网联汽车项目。大唐、华为提供基于各自芯片的通信模组。高通发布骁龙 9150C-V2X 芯片，支持 C-V2X 规范与 5G 兼容。中兴通讯已经于 2018 年发布基于高通芯片的 LTE-V2X 测试模组。（二）高精度地图产业逐渐由传统图商扩展到车企、互联网企业、出行服务商高精度地图产业总体而言处于发展初期，因为尚未实现规模化量产。预计随着 2021 年以 后更多的 L3 车型密集上市，搭载高精度地图的智能汽车增多，届时高精度地图的市场规模将 实现快速增长。佐思汽研预计中国高精度地图的市场规模在 2025 年将超过 90

25、 亿元。从当前 L3 车型的高精度地图供应商来看，商业化应用走在前列的图商主要是高德地图、百度地图、四维图新、易图通等。发展水平上看，四维图新、百度、高德进展基本相当，已完 成 30 余万公里高速路、城市快速路采集，2020 年左右完成城市道路采集。高精度地图由于处于发展初期，还缺乏统一的行业标准，图商使用的是一个事实标准。行 业标准预计在高精度地图规模化应用于自动驾驶汽车上之后才能形成。我国自动驾驶地图工作 组计划在 2022 年完成各种自动驾驶地图相关标准及测试标准。图图 5：高高精度地精度地图图产业产业全全景景（三）自动驾驶：L3 接近量产，L4 处于研发和小规模测试阶段乘用车乘用车及及

26、商用商用车的车的 L3 级级自动驾自动驾驶驶系系统已统已接接近量近量产产，L4 级自动驾驶级自动驾驶系系统处统处于于研研发发和小和小规规 模测试模测试阶阶段段。主流车厂目前都给出了量产的 L2.5 的时间表，基本上集中在 2022 年前后。2018 年奥迪正式推出量产的 L3 级自动驾驶车型奥迪 A8，这是世界范围内第一台量产的 L3 级自动 驾驶汽车。2019 年国内品牌上汽集团、广汽集团均推出了 L3 量产自动驾驶系统乘用车，2020 年长安汽车也已量产 L3 车型。国内主流客车企业在自动驾驶方面走在前列的以宇通、厦门金 龙、中车、中通、厦门金旅等为主要代表，卡车以东风商用车、一汽解放、重

27、汽等为主要代表。1.L2/L3 主主要要车型车型的的销销量量数据数据我们整理了 2019 年及 2020 年 1-8 月 L2/L3 主要车型的销量数据（网上数据可能不完全统 计）。L2 车型中，销量靠前的有一汽大众探岳、长安汽车-CS75 plus、长安汽车-CS55、长安汽 车-CS75、特斯拉 Model 3、吉利缤瑞、沃尔沃 XC60；L3 车型因量产较晚，数据较少，从已 有的数据来看，长安 UNI-T 表现不菲。表表 4：2019 年及年及 2020 年年 1-8 月月 L2 主主要要车车型销量型销量数数据据销量数据销量数据（万辆）（万辆）2020 年度年度1 月月2 月月3 月月4

28、 月月5 月月6 月月7 月月8 月月1-8 月总计月总计长城 WEY VV60.310.020.160.30.210.280.370.452.1吉利缤瑞0.730.150.210.850.610.690.540.554.33吉利博瑞 GE0.0460.0140.0460.0330.0320.0340.0160.0130.234吉利几何 A0.010.030.030.020.020.010.090.030.24上汽荣威 MARVEL X0.050.030.05-0.050.050.050.28广汽传祺 AION S0.260.140.30.360.390.360.370.412.59蔚来 ES

29、60.180.070.140.280.260.280.280.251.74蔚来 ES80.01-0.020.020.090.130.090.120.48小鹏 G30.06-0.080.10.10.080.060.060.54威马 EX5-0.120.120.140.20.20.20.98威马 EX6-0.010.010.0040.0050.0020.031一汽大众探岳2.10.030.70.681.651.481.231.479.34理想 ONE-0.260.210.180.240.271.16长安汽车-CS551.090.120.790.710.670.740.761.015.8989表表

30、5：2019 年及年及 2020 年年 1-8 月月 L3 主主要要车车型销量型销量数数据据长安汽车-CS752.570.220.550.330.280.350.580.75.58长安汽车-CS75 plus-0.171.291.681.751.741.511.559.69现代索纳塔九0.001-0.090.330.370.791特斯拉 Model 3-0.361.111.51.11.185.25沃尔沃 XC600.670.0070.410.740.490.740.650.664.367沃尔沃 S600.1600.130.180.180.160.20.241.25沃尔沃 S900.250.00

31、50.10.340.260.250.240.281.725销量数据销量数据（万辆）（万辆）2019 年度年度1 月月2 月月3 月月4 月月5 月月6 月月7 月月8 月月9 月月10 月月11 月月12 月月总计总计长城 WEY VV60.580.40.550.410.410.470.460.430.510.530.530.495.77吉利缤瑞1.250.60.80.60.50.520.510.530.590.780.830.848.35吉利博瑞 GE0.050.120.130.130.0130.0170.040-0.0090.150.280.939吉利几何 A-0.10.140.170.1

32、10.120.120.160.250.111.28上汽荣威MARVEL X0.040.040.040.040.040.040.040.03-0.05-0.050.41广汽传祺AION S0.070.20.340.380.060.20.340.380.340.420.550.844.12蔚来 ES6-0.010.060.10.230.210.190.140.231.17蔚来 ES80.180.060.140.150.090.040.040.040.030.010.010.010.8小鹏 G30.060.060.120.220.270.220.150.030.210.050.10.151.64威马

33、 EX5-威马 EX6-一汽大众探岳0.690.510.910.710.921.31.641.892.212.42.482.2817.94理想 ONE-长安汽车-CS551.351.051.210.590.61.080.820.720.860.721.091.1111.2长安汽车-CS751.821.121.370.770.761.21.11.212.022.522.722.8619.47长安汽车CS75 plus-现代索纳塔九0.020.010.010.010.0060.0030.005 0.0060.0080.0070.0400.129特斯拉 Model 3-沃尔沃 XC601.060.3

34、60.970.630.490.510.810.840.760.60.670.628.32沃尔沃 S600.030000.180.140.170.160.20.180.210.471.74沃尔沃 S900.210.170.210.230.480.50.40.520.440.30.340.374.17销量数据销量数据（万辆）（万辆）2020 年度年度1 月月2 月月3 月月4 月月5 月月6 月月7 月月8 月月1-8 月总计月总计广汽 Alion LX0.030.020.050.040.020.020.020.010.21长安 UNI-T-0.380.741.011.023.15上汽 MAXUS

35、 D600.030000.030.020.020.020.12小鹏汽车 P7-0.020.030.170.20.422.自自动动驾驾驶驶技术技术发发展展水水平平及及难点难点自动自动驾驾驶驶技技术术按按运运行行步步骤骤可可分为分为环环境境感感知知层层、规规划划决策决策层和层和控控制制执执行行层层。自动驾驶通过 装配在车上的传感器设备感知汽车周围的驾驶环境，结合导航的高精度地图等地图数据，进行 快速的运算和分析，不断模拟和深度学习潜在的路况环境并作出判断，进一步借助算法规划汽 车最理想或最合适的行驶路线及方式，再通过芯片反馈给控制系统进行刹车、方向盘控制等实 际操作。1、环境感、环境感知知层层：自

36、动驾驶车辆感知外部环境的技术，主要负责汽车定位、移动障碍物检 测和跟踪、道路地图测绘以及交通信号的检测和识别。其中关键技术是利用机器视觉和传感器 的融合，通过传感器获取图像，利用视觉算法进行图像处理、特征提取，结合高精度地图来观 测自身的定位、姿态和运动轨迹。2、规规划决划决策策层：层：规划决策层是自动驾驶技术的核心，对车 辆的行驶路径进行路径规划，完成障碍物的避障、轨迹跟踪和自适应巡航等，其主要内容分为 规划和决策两部分。规划包括路径规划和速度规划，通过路径规划确定车辆可行驶的路径，然 后根据该路径确定可行驶的速度。决策是根据给模块传递的信息来决策汽车的行为，加减速、左右转换道和超车，需要考

37、虑汽车的安全性和舒适性能够安全、尽快的到达目标地点，主要分 为行为决策和运动决策。3、控制、控制执执行行：控制执行层是在环境感知基础上，根据决策规划的目 标轨迹，通过纵向和横向控制系统等配合使用，使汽车能够按照目标轨迹准确稳定行驶。图图 6：自自动驾驶动驾驶技技术架构术架构下面表格介绍环境感知层、规划决策层和控制执行层的技术发展水平及难点、主要参与者。表表 6：环环境感知境感知层层、规、规划划决策决策层层和控制和控制执执行层行层的的技术技术发发展水展水平平及难点及难点、主要主要参参与者与者环境感知层环境感知层规划决策层规划决策层控制执行层控制执行层技术发展水平技术发展水平机器视觉主要涉及摄像头

38、及识别算法，其主要 算法是基于图像识别、计算机视觉对障碍物类型、道路标志及标线、行人车辆和交通信号的 检测和识别。计算机视觉中所需的算法具体细分为：物体检测、跟踪、分割和分类识别等。常用的算法为以 CNN 为基础的卷积神经网络路径规划算法由最基础的基于搜索的规划算法进 行改进，为了在复杂场景下能够实现实时求解，多种改进算法不断被提出和更新。主要算法为 A*、Hybrid A*算法以及在 A*算法的基础上考虑了车的最大转向问题的 D*、D*Lite 算法，以及基于采 样的规划算法：概率路线图（PRM）和快速搜索随控制算法通过对车辆横纵 动力学建模，开发控制算法实现车辆运动控制。控制执 行算法需要

39、在自动控制理论和车辆动力学模型基础 上进行设计，控制的基本内销量数据销量数据（万辆）（万辆）2019 年度年度1 月月2 月月3 月月4 月月5 月月6 月月7 月月8 月月9 月月10 月月11 月月12 月月总计总计广汽 Alion LX-0.030.050.050.13长安 UNI-T-上汽 MAXUS D60-0.130.120.070.040.080.030.47小鹏汽车 P7-0.030.050.050.1310为主。感知类算法包括多传感器信息融合技术（卡尔曼滤波等）、视觉 SLAM 算法和激光SLAM 算法，其中视觉 SLAM 算法包括常见的vSLAM 算法：ORB-SLAM、S

40、VO、DSO、MonoSLAM，VINS 以及RGB-D 等；激光SLAM算法中包括各类滤波算法，ESKF、EKF 和 UKF等。目前激光 SLAM 算法进行定位和导航发展 比较成熟，但其传感器价格昂贵。在深度学习 技术框架下，机器视觉不断提升准确度，通过 和高精度地图进行配合，感知层的算法不断成 熟和完善。未来的发展，感知器的迭代非常快，需要深度学习和人工智能技术的进一步提升，结合大量的仿真数据和 AI 芯片才能更好的发 展。在该分支领域百度、德尔福、通用、福特、同济大学等申请专利数较多。机树（RRT）算法等。今年 6 月，Waymo 和谷歌的团队提出了提出了 TNT 模型，一种目的地引导

41、的轨迹预测方法，运用了监督学习的方法对车辆和 行人进行多轨迹回归，最终的模型能够输出多个未 来轨迹的预测和可能性，在内部数据集中取得了非 常好的效果。决策算法包括决策状态机、决策树、马尔可夫决策过程、基于知识的推理决策模型、基 于价值的决策模型以及基于 POMDP 的行为决策 模型、基于 PCB 的行为决策模型以及基于博弈论 和深度强化学习的算法。在该分支领域，百度公司、图森未来、驭势科技在这方面取得的专利技术较 多。容为横向控制和纵向控制。横向控制算法包括 LQR、MPC 算法，纵向控制算法包括 PID、MPC 模型预测 控制算法。技术难点技术难点环境感知层当前技术难点主要在于传感器的精度和

42、算力无法达到要求。目前传感器的扫描 不仅存在时间误差，还有成本高昂，需要配合CPU 等运算硬件来进行运算和优化。无论是激 光雷达、多精度摄像头、多信息源融合，都受 各类传感器物理性质的限制，还有很多场景识 别困难。在目标检测的时候，同时要求高精度 和高速度，计算机数据处理容易丢失细节，精 度和运行速度需要进一步提升来满足自动驾 驶中的实际环境。AI 算力与复杂环境数据、仿真测试平台均存在不足。自动驾驶本质是 AI 计算问题，基于 AI 算法 能够进行认知、推理以及驾驶，需要高算力的计算 平台。根据国内领先的自动驾驶芯片设计初创公司 地平线的观点，要实现 L3 级的自动驾驶每秒万亿 次浮点运算以

43、上的计算力级别，而在 L4 级、L5 级，计算力的要求将继续指数级上升。并且，实际 路况非常复杂，涉及到不同方面的人、车、物的场 景。目前仍缺乏足够和复杂的环境数据进行测试，需要采集、测算和计算海量的数据，来实现行为预 测与规划。需要场景测试、仿真平台来不断训练自 己的模型，进行算法的验证和迭代。目前在自动控制技术中，自动驾驶操作与人类驾驶员 操作之间驾驶模式的转换 是目前的热点技术，包括自 动驾驶模式和人工操作模 式的切换和监管。在该分支 领域，国外以车企为主，通 用本田丰田和福特申请专 利较多。亚洲国家以科技型 公司、汽车制造企业、零部 件供应商和部分科研机构 申请专利为主。主要参与者主要

44、参与者感知层面提供计算机视觉算法的公司包括商汤科技、旷视科技、虹软科技、深瞐科技等。提供算力平台及视觉解决方案的公司主要有 地平线、纵目科技、环宇智行、东软集团等。地平线是目前中国唯一一家实现车规级 AI 芯 片量产前装的公司。在规划决策层面，提供算法和软件服务的包括Momenta、驭势科技、图森未来、Plus Ai 等公司。Momenta 作为国内知名的自动驾驶算法提供商，在 自动驾驶算法、高精度地图、ADAS 等细分方向 都具有较强的研发实力。驭势科技在业务上已形成 可规模化部署的 L3-L4 级智能驾驶系统，并已在多 种商业场景中率先落地，在行业居于领先地位。在控制执行层主要是汽车零部件

45、供应商参与，国内公司技术上与国际大厂还有 差距。国内参与者有伯特 利、亚太机电、科博达和拓 普集团等。113.自自动动驾驾驶驶软件软件和和算算法法领领域域的领的领先先参参与与者者在自动驾驶软件技术和算法服务中，市场发展潜力巨大。车企、互联网科技公司和初创公 司等纷纷开展相关的研发。国外以美国的 Waymo 和以色列的 mobileye 为主。国内参与的互联 网公司包括百度、阿里、腾讯、滴滴和华为。智能汽车公司包括 ponyai、小鹏汽车、理想汽车、威马汽车、蔚来、Auto X 等。初创和科技公司中研发软件服务和核心算法的包括地平线、Momenta、驭势科技、环宇智行、纵目科技、东软集团、图森未

46、来、Plus Ai、商汤科技、虹软 科技等。地平线是目前中国唯一一家实现车规级 AI 芯片量产前装的公司；Momenta 作为国内 知名的自动驾驶算法提供商，在自动驾驶算法、高精度地图、ADAS 等细分方向都具有较强的研发实力；驭势科技在业务上已形成可规模化部署的 L3-L4 级智能驾驶系统，并已在多种 商业场景中率先落地，在行业居于领先地位。除了初创科技公司和互联网巨头，国内整车企业 也在建设研发团队，包括上汽、广汽、一汽、长城、长安、吉利、比亚迪和其他车企，并与互 联网和科技公司进行合作发展。表表 7：自自动驾驶动驾驶软软件和件和算算法领法领域域的领先的领先参参与者与者企业企业主要产品主要

47、产品百度百度 Apollo 作为国内领先的自动驾驶技术研发平台，能提供包括全息感知、决策和实时控制等技术解决方案，与国内多家车企进行合作。已与沃尔沃、一汽、长安、广汽、长城、北汽、比亚迪 等多家车企达成自动驾驶方面的合作。地平线地平线是目前中国唯一一家实现车规级 AI 芯片量产前装的公司。感知是现阶段对算力需求最大的一块，地平线基于自主创新研发的已量产上车的中国首款车规级 AI 芯片“征程二代”，提供 ADAS 视觉感知解决方案以及智能座舱解决方案。2019 年底，地平线发布名为 Matrix 的最新自动驾驶计 算平台，可支持激光雷达、毫米波雷达的接入和多传感器融合，能够为 L3 和 L4 级

48、别的自动驾驶 提供高性能的感知系统，目前已向世界顶级自动驾驶厂商大规模供货。12MomentaMomenta 作为国内知名的自动驾驶算法提供商，在自动驾驶算法、高精度地图、ADAS 等细分方向都具有较强的研发实力。其核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图、驾驶决策算法。产品包括不同级别的自动驾驶方案，以及衍生出的大数据服务。目前已于丰田汽车达成战略合作，主要解决方案是利用尖端技术自动生成高清地图帮助自动驾驶汽车识别交通标志和车道边缘的物 体，并进行汽车的决策和控制。驭势科技驭势科技在业务上已形成可规模化部署的 L3-L4 级智能驾驶系统，并已在多种商业场景中率先落地，在行业居于领先地位。

49、核心团队由前 Intel 中国研究院院长领衔，拥有数百人的无人驾驶全栈技术。驭势科技 U-Drive 是一款面向多场景、高级别自动驾驶的智能驾驶系统，包括 AI 算法、智 能驾驶控制器、云端智能驾驶大脑等核心模块。它可适配大量主流车型（乘用车/商用车/物流拖车 等），并具备自我升级能力，未来可持续开放并强化更多自动驾驶功能、软件和应用，最终实现开 放道路的无人驾驶。今年 8 月与中汽创智（由中国一汽、东风公司、兵器装备集团、长安汽车、江宁经开科技共同筹建）签署战略合作协议，将在汽车智能驾驶领域展开深层合作。并为上汽通 用五菱、一汽、奇瑞新能源、浙江合众新能源等多家国内领先的汽车自主品牌提供服务

50、。东软集团东软集团在汽车电子领域深耕近 30 年，面向全球汽车厂商提供车载信息娱乐系统、智能网联、新能源汽车、自动驾驶与共享出行等全面解决方案。在驾驶辅助系统与导航引擎方面拥有近 3000 人 的研发团队，主要布局集中在目标检测和识别算法以帮助应对复杂路况。在智能视觉、传感器融 合、车辆控制拥有相关国内外专利 100 余项。目前下游客户包括，本田中国、广田研究院、中国 一汽等在软件领域达成了合作。纵目科技纵目科技是中国领先的自动驾驶（AD）和高级驾驶辅助系统（ADAS）技术及产品供应商，已经形成从基础研发到量产应用的完整产业链，拥有出色的 SLAM 技术及可大规模量产的高精度传感器。纵目科技是