2018年自动驾驶之控制执行研究报告
２０１８年自动驾驶之控制执行研究报告
内容目录
一、总论：控制执行系统随电子化、电动化、自动驾驶的发展而升级 (4)
二、制动：制动系统电子化是自动驾驶的必由之路 (6)
2.1 制动系统发展历程及电子化趋势 (6)
2.2 市场空间大，电子液压制动系统为主要增长点 (10)
2.3 制动系统主要供应商，博世大陆领先，国内产商从零部件入局 (11)
三、转向：电动助力转向占据主流，未来方向为线控系统 (16)
3.1转向系统的发展路径及EPS和线控趋势 (16)
3.2 市场规模平稳增长，电动助力转向系统为主要增量 (20)
3.3 转向系统主要供应商，捷泰格特领头，国内产商进入电动转向系统 (21)
四、智能传动 (24)
4.1 轮毂电机 (24)
4.2 轮毂电机优缺点 (24)
五、投资建议 (25)
5.1 拓普集团 (25)
5.2 耐世特 (25)
5.3 华域汽车 (26)
六、风险提示 (28)
图表目录
图表1：自动驾驶系统结构 (4)
图表2：电子液压制动系统国内市场空间（亿元） (5)
图表3：电动助力转向系统国内市场空间（亿元） (5)
图表4：车辆纵向控制 (6)
图表5：车辆制动系统 (6)
图表6：车辆制动系统发展历程 (7)
图表7：液压真空制动 (7)
图表8：液压真空制动结构 (7)
图表9：真空液压制动的优缺点 (8)
图表10：真空助力液压系统结构 (8)
图表11：真空助力液压制动的优缺点 (8)
图表12：电动助力器液压制动系统结构 (9)
图表13：西门子 VDO EMB线控机械制动系统 (9)
图表14：EMB线控机械制动系统组成和功能 (9)
图表15：电子机械制动（EMB）制动的优缺点 (9)
图表16：电子液压制动系统国内市场空间（亿元） (10)
图表17：我国汽车制动系统竞争格局 (10)
图表18：博世iBooster EHB系统 (11)
图表19：博世HAShev方案 (11)
图表20：博世iBooster性能 (12)
图表21：博世iBooster南京厂规划产能单位：（万套） (12)
图表22：大陆MK C1 EHB系统 (13)
图表23：大陆MK C1 EHB系统原理 (13)
图表24：大陆MK C1与博世iBooster对比 (14)
图表25：采埃孚EBC460 (14)
图表26：采埃孚EBC460与博世iBooster对比 (14)
图表27：车辆横向控制 (16)
图表28：车辆转向系统发展路线 (16)
图表29：机械液压助力转向系统构造 (17)
图表30：机械液压助力转向系统的优缺点 (17)
图表31：电子液压转向系统 (18)
图表32：电子液压转向系统的优缺点 (18)
图表33：电动助力转向系统（ EPS） (18)
图表34：捷太格特EPS (19)
图表35：英菲尼迪Q50线控转向系统 (19)
图表36：电动助力转向系统的优缺点 (20)
图表37：不同类型EPS原理及适用范围 (20)
图表38：电动助力转向系统国内市场空间（亿元） (20)
图表39：JTEKT产品线 (21)
图表40：JTEKT产能情况 (22)
图表41：博世华域转向主要产品 (22)
图表42：耐世特随需转向?系统 (23)
图表43：耐世特静默方向盘?系统 (23)
图表44：浙江世宝产品线 (23)
图表45：Protean轮毂电机构造 (24)
图表46：轮毂电机的优缺点 (24)
图表47：近期营收、毛利、毛利率 (25)
图表48：近期净利、净利率 (25)
图表49：拓普集团2018H1智能刹车系统营收情况 (25)
图表50：耐世特2017、2018H1营收、毛利、毛利率 (26)
图表51：耐世特2017、2018H1净利、净利率 (26)
图表52：华域汽车2017、2018H1营收、毛利、毛利率 (26)
图表53：华域汽车2017、2018H1净利、净利率 (26)
图表54：重点公司 (27)
横向控制，即方向盘角度的调整以及轮胎力的控制。
车辆制动系统的发展经历了从真空液压制动（HPB）到电控和液压结合（EHB），到新能源汽车发展的阶段逐步转向纯电控制的机械制动（EMB）和更智能化的线控制动。
对于传统车来说，真空源是由发动机的负压产生的；而涡轮增压发动机的进气歧管内负压很低，自动变速箱低温启动时真空度不够，并且
电动车或者纯电行驶的插电式混合动力汽车，由于没有发动机或者发
动机不工作，无法获得稳定的真空源，同时新能源车本身还需要尽量
通过动力电机进行制动能量回收，为此的解决方案，一是使用电子真
空泵，但需要持续运转，相对能耗较高，并且一旦电子真空泵发生故
障，整个刹车系统将失去真空度；另一种方案则是电子线控刹车系统。
电子真空泵通过电机直接驱动产生真空源，能耗低，性能稳定，成本低，是目前的主流解决方案。
真空环境的稳定性决定了制动的操作难易度，而电动助力制动系统，将原有的真空助力器、制动总泵及带有车辆稳定系统的ABS总泵进行
了集成，彻底摆脱了真空环境影响，且可以实现制动能量回收最大化。
进而随着汽车电气化和自动化的浪潮，智能刹车系统是无人驾驶执行
层的核心零部件，线控制动预示着未来的趋势。
【完整版】2020-2025年中国车联网和自动驾驶行业市场发展战略研究报告
（二零一二年十二月） 2020-2025年中国车联网和自动驾驶行业市场发展战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……
报告目录 第一章企业市场发展战略研究概述 (6) 第一节研究报告简介 (6) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (7) 第三节企业市场发展战略的作用、特征及与企业的关系 (9) 一、企业市场发展战略的作用 (9) 二、市场发展战略的特征 (10) 三、市场发展战略与企业战略的关系 (11) 第四节研究企业市场发展战略的重要性及意义 (12) 一、重要性 (12) 二、研究意义 (12) 第二章市场调研：2018-2019年中国车联网和自动驾驶行业市场深度调研 (13) 第一节5G推动车联网与自动驾驶腾飞 (13) 第二节5G时代来临，推动车联网与智能驾驶发展 (14) 一、5G具有大流量、低时延、高可靠性等优点 (14) 二、5G赋予车联网更多功能 (16) 三、5G是自动驾驶实现的先决条件 (19) 第三节车联网C-V2X或后来居上，车载终端有望先行爆发 (21) 一、DSRC与C-V2X对比，C-V2X有望后来居上 (22) （1）DSRC (22) （2）C-V2X (23) （3）LTE-V2X完胜DSRC，为车联网的最优解 (25) 二、车联网产业链涵盖芯片模组、终端设备等主要环节 (28) 三、车联网潜在市场规模近万亿 (29) 四、车联网硬件设备有望率先受益 (30) 第四节智能驾驶产业链涵盖感知、决策、执行等环节 (35) 一、智能驾驶产业链 (35) 二、中国或成为最大的自动驾驶市场，未来规模超万亿 (37) 三、ADAS加速渗透，带来行业新机遇 (40) 第五节5G商用箭在弦上，产业链各环节蓄势待发 (44) 一、5G牌照发放，开启商用化进程 (44) 二、产业链各环节进展顺利 (48) （1）芯片及模组 (48) （2）终端设备 (49) （3）整车企业 (49) （4）基础设施 (50) 第六节部分企业分析 (53) 一、均胜电子：安全整合推动业绩增长，汽车电子前景广阔 (53) 二、德赛西威：汽车电子龙头，车联网智能驾驶逐步落地 (53) 三、华域汽车：汽车零部件龙头，智能电动打开成长空间 (54)
自动驾驶行业分析之全球篇
2018年自动驾驶行业分析 之全球篇 撰写时间：2018年6月
目录
第1章概述 自动驾驶驾驶的概念与定义 自动驾驶的定义 目前的自动驾驶可分为两类。一类是目前非常火爆的无人驾驶，更强调的是车的自主驾驶以实现舒适的驾驶体验或人力成本的节省，典型的例子为百度和Google的无人车；一类是ADAS(全称为Advanced Driver Assistance System，即高级辅助驾驶系统），发展历史已久，早在1970年就已进入车厂布局中。两者都是利用安装在车上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从而实现对行车路线的规划并控制车辆到达预定目标。随着人们对安全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车的新方向。 图表1：ADAS与无人驾驶的区别 不过，ADAS也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着ADAS实现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。 自动驾驶分级
关于汽车智能化的分级，业界统一采用SAE International的标准，即国际汽车工程师协会制定的标准。 SAE的标准把自动驾驶分为了L0~L5，其中L0指的是人工驾驶。标准具体规定如下： 图表2：自动驾驶分级 数据来源：SAE 目前市场上L3级别的自动驾驶汽车已经准备上路，汽车供应链正在投入下一个阶段L4级别自动驾驶汽车的研发。 自动驾驶产业链 产业链结构图 自动驾驶产业链相对较长，主要分为上中下游。上游主要为原材料，包括锂、钴、铜以及半导体等；中游为各种软硬件产品，包括传感器、自动驾驶平台等；下游为整车集成，以及车队管理系统，车载娱乐、车内办公等附加服务。
自动驾驶汽车硬件系统概述
自动驾驶汽车硬件系统概述 自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统 如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 自动驾驶汽车硬件系统概述 从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解： 一、自动驾驶系统的硬件架构 二、自动驾驶的传感器 三、自动驾驶传感器的产品定义 四、自动驾驶的大脑 五、自动驾驶汽车的线控系统
自动驾驶事故分析 根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。 从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。
目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。 自动驾驶研发仿真测试流程 所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。 软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿
自动驾驶产业链分析报告
自动驾驶产业链分析报告2020年8月
目录 滴滴Robotaxi 落地上海，迈出自动驾驶一大步 (5) 滴滴自动驾驶落地上海，行业加速驶来 (5) 单车智能+车路协同，实测表现良好 (6) Robotaxi 在全球发展现状如何？ (7) 中美公司引领自动驾驶，Waymo 一马当先 (7) 中国Robotaxi 的潜在年市场规模超过1000 亿 (10) 产业链复杂，Robotaxi 发展需要多方共同努力 (13) 车路协同是必然，5G 网络必不可少 (14) 高精度地图值得重点关注 (16) “星基+地基+INS”结合，实现高精度定位安全冗余 (17) 百度具有技术优势，滴滴具有场景优势 (20) 技术公司与出租车公司合作，或成Robotaxi 主流模式 (21) 龙头企业 (21) 移远通信：模组全球龙头，受益确定性强 (21) 华测导航：车载高精度定位前瞻布局者 (22) 锐明技术：车载监控龙头，成长空间大 (22) 图表目录 图1：滴滴出行面向公众开放自动驾驶试乘体验 (5) 图2：央视新闻直播自动驾驶网约车在上海开放上路 (5) 图3：滴滴自动驾驶车辆外观 (6) 图4：滴滴自动驾驶测试区域 (6) 图5：滴滴车路协同中路侧设备 (6) 图6：红绿灯读秒信息 (6) 图7：滴滴自动驾驶人工接管 (7) 图8：车辆云端控制 (7) 图9：2019 年，Waymo 是估值最高的自动驾驶企业（单位:亿美元） (7) 图10：2019 年12 月Waymo 发布的数据 (7) 图11：百度Robotaxi (8) 图12：文远知行Robotaxi (8) 图13：自动驾驶公司近年来MPI 快速增长 (10) 图14：自动驾驶不同细分市场的特点和规模 (10) 图15：大疆的TELE-15 激光探测测距仪 (11) 图16：希迪智驾无人驾驶卡车 (13) 图17：Robotaxi 产业链 (13)
2020年自动驾驶行业分析报告
2020年自动驾驶行业 分析报告 2020年2月
目录 一、行业发展拐点将至，由起步逐步迈入普及期 (5) 1、截止2019年，行业已经历由L1向L2的起步阶段 (5) 2、从渗透率曲线看，增速拐点有望在今明两年显现 (11) 二、行业驱动力 (13) 1、海外法规2022年强制搭载主动安全配置 (13) （1）美国：将自动驾驶视为国家战略，并在2022年普及AEB (13) （2）欧盟：2022年强制搭载ISA、AEB、车道保持、盲区监测等 (15) 2、国内消费者对自动驾驶认知的提高 (16) 3、商业化运营不断推进，技术日趋成熟 (17) 三、汽车电子架构大变革，为ADAS解开约束 (20) 1、特斯拉：从Model S到Model 3，率先开启电子架构变革浪潮 (21) 2、大众集团：奋起直追 (22)
随着ADAS功能的快速普及，行业正在进入普及期，渗透率即将进入快速增长阶段。本报告分功能，详细测算了每个功能历年的渗透率情况，重点探讨未来ADAS的渗透率变化趋势以及发展驱动力。 行业发展拐点将至，由起步逐步迈入普及期。从历史配置的渗透率曲线看，自动驾驶类配置的S曲线在起步阶段大约持续4-5年，并且在渗透率接近20%左右出现拐点，随后产业链逐渐成熟，进入加速渗透的阶段。截止2019年，指导价5-25万元的主力销售区间内，主动刹车、车道保持、并线辅助、自动泊车等辅助驾驶的配置率均低于20%（个别功能接近20%）。从价格看，目前搭载L2级自动驾驶车型的平均指导价，高出全行业平均水平4-5万元，配置成本仍然较高，未来参考L1级自动驾驶的渗透过程，价格有望在渗透率提升后快速下降。而主机厂也开始加速转型，最为典型的就是作为保守品牌之一的丰田汽车，宣布2020年起全面导入雷克萨斯L2级主动安全技术。行业拐点已日趋临近。 未来行业驱动力1：海外法规2022年强制搭载主动安全配置。1）美国：自动驾驶计划由美国运输部（USDOT）牵头，由公路交通安全管理局（NHTSA）负责，目标是保持美国在自动化领域的领导地位。在执行层面，占全美99%销量的主机厂承诺到2022年，在他们生产的每辆3.86吨以下的汽车中，均安装AEB；2）欧洲：作为“Europe on the Move”计划，欧盟要求2022年所有新车强制搭载智能速度辅助（ISA）、酒精呼吸检测、嗜睡预警系统、分心识别和预防系统、紧急停车信号、倒车检测系统、事件数据记录器、精确的胎压监测等配
2018年自动驾驶行业市场发展分析,中国或成最大自动驾驶市场「图」
2018年自动驾驶行业市场发展分析，中国或成最大自动驾驶市场「图」 自动驾驶技术是汽车产业与高性能计算芯片、人工智能、物联网等新一代信息技术深度融合的产物，其本质是汽车产业的升级。随着智能互联、人工智能技术以及新能源技术的井喷式发展，自动驾驶行业潜力初步释放，一个不同于科幻电影的汽车智能化新时代已悄然来临。凭借着资金、科技和渠道资源等优势，各大互联网科技巨头、大型传统车企以及技术型创业公司纷纷切入自动驾驶领域，自动驾驶的实现将带动整个泛汽车行业发生颠覆性的改变。 一、自动驾驶行业的发展历程 自动驾驶并非一个全新的概念，早在1925年，美军就研制出了第一辆无人驾驶概念汽车，智能汽车雏形开始出现，20世纪70年代开始，科技发达国家率先进行无人驾驶汽车的研究。 1984年，美国国防高级研究计划署（DARPA）与陆军合作，发起自主地面车辆（ALV）计划，2009年，Google和DARPA建立了GoogleX实验室，2014年，Google无人车正式发布，并与第二年6月完成公路测试，随后大量科技企业和传统车企纷纷推出产品，奥迪、福特、沃尔沃、日产、宝马等众多汽车制造厂商于2013年开始相继在无人驾驶汽车领域进行了布局，同时以谷歌为代表的新技术力量也纷纷入局无人驾驶领域。 与发达国家相比，我国在自动驾驶汽车研究方面起步较晚，自20世纪80年代底才开始，至1992年，国防科技大学才成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车，随后，传统汽车制造厂商纷纷加入无人驾驶领域的研究中来，我国自动驾驶领域初具行业规模，除此之外，以百度为代表的高科技公司也相继加入了无人驾驶汽车领域的研究。 随着人工智能时代的来临，自动驾驶技术已经成为整个汽车产业的最新发展方向，受到了前所未有的关注，包括互联网公司、传统车厂、新兴科技创业公司在内的各类厂商如雨后春笋一般出现。从自动驾驶国内外整个发展情况来看，美德引领自动驾驶产业发展大潮，日本、韩国迅速觉醒，我国呈追赶态势。 二、自动驾驶行业的产业链结构 自动驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的自动驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的整车厂商，在整个业务链中扮演至关重要的一环，该类厂商，上游为零部件和技术供应商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等，下游为运营和服务提供商，如车队管理系统，车载娱乐、车内办公等附加服务。
自动驾驶控制系统、控制方法及设备的生产技术
本技术涉及一种自动驾驶控制系统，包括主控制器、备份控制器、转向执行机构以及制动执行机构，转向执行机构包括主转向控制器以及备份转向控制器，制动执行机构包括主制动控制器以及备份制动控制器，备份控制器用于在接收到主控制指令时，分解主控制指令得到备份转向控制指令和备份制动控制指令，将备份转向控制指令发送至转向执行机构，将备份制动控制指令发送至制动执行机构；控制系统用于在监测到主控制器、主转向控制器和主制动控制器中的任一器件发生异常时，控制转向执行机构执行备份转向控制指令，并控制制动执行机构执行备份制动控制指令。实施本技术，可解决自动驾驶控制系统在任意控制器或执行机构单点失效时，系统无法正常运行的问题。 权利要求书 1.一种自动驾驶控制系统，其特征在于，所述控制系统包括控制装置以及执行装置，所述控制装置包括主控制器以及备份控制器，所述执行装置至少包括转向执行机构以及制动执行机构，所述转向执行机构至少包括主转向控制器以及备份转向控制器，所述制动执行机构至少包括主制动控制器以及备份制动控制器，其中， 所述备份控制器，用于在接收到主控制指令时，对所述主控制指令进行分解，得到备份转向控制指令以及备份制动控制指令，将所述备份转向控制指令发送至所述转向执行机构，将所述备份制动控制指令发送至所述制动执行机构； 所述控制系统用于在监测到所述主控制器、主转向控制器和主制动控制器中的任一器件发生
异常时，控制所述转向执行机构执行所述备份转向控制指令，并控制所述制动执行机构执行所述备份制动控制指令。 2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶控制系统，其特征在于，所述主转向控制器用于在控制系统监测到所述主控制器、主转向控制器和主制动控制器中的任一器件发生异常时，向所述备份转向控制器发送第一响应控制指令，所述第一响应控制指令用于指示所述备份转向控制器响应所述备份转向控制指令； 所述主制动控制器用于在控制系统监测到所述主控制器、主转向控制器和主制动控制器 中的任一器件发生异常时，向所述备份制动控制器发送第二响应控制指令，所述第二响应控制指令用于指示所述备份制动控制器响应所述备份制动控制指令。 3.如权利要求1所述的一种自动驾驶控制系统，其特征在于，所述备份转向控制器用于在预设周期内未接收到所述主转向控制器的控制指令时，所述备份转向控制器响应所述备份转向控制指令； 所述备份制动控制器用于在设定周期内未接收到所述主制动控制器的响应指令时，所述备份制动控制器响应所述备份制动控制指令。 4.如权利要求1所述的一种自动驾驶控制系统，其特征在于，所述备份转向控制器用于在检测到与所述主转向控制器通讯中断时，所述备份转向控制器响应所述备份转向控制指令； 所述备份制动控制器用于在检测到与所述主制动控制器通讯中断时，所述备份制动控制器响应所述备份制动控制指令。 5.根据权利要求1所述的一种自动驾驶控制系统，其特征在于，所述控制系统具体用于监测所述主控制器、主转向控制器和主制动控制器中的任一器件是否发生故障，或者所述主控制器、主转向控制器和主制动控制器中的任一器件是否发生通讯中断。 6.根据权利要求3所述的一种自动驾驶控制系统，其特征在于，所述主转向控制器还用于在控制系统监测到所述主控制器、主转向控制器和主制动控制器中的任一器件发生异常时，基
自动驾驶行业市场分析报告
自动驾驶行业分析报告
目录 1. 什么是自动驾驶？自动驾驶有哪些优势？ (3) 1.1 什么是自动驾驶？ (3) 1.2 自动驾驶和电动车以及共享汽车有哪些联系？ (3) 2. 为什么说全球自动驾驶推进是大势所趋？ (5) 2.1 技术层面 (5) 2.2 政策层面 (6) 2.3 消费者层面 (8) 2.4 其他层面 (8) 3. 自动驾驶多快能落地？市场普及需要多久？行业格局将来是怎么样的？ (8) 3.1 巨头时间表 (8) 3.2 自动驾驶行业总体增速情况 (9) 3.3 主要玩家情况 (10) 3.4 自动驾驶产业链及颠覆行业状况 (11) 4. 哪些公司布局领先？哪些公司值得投资？ (12) 4.1 Waymo (12) 4.2 英伟达 (13) 4.3 安波福 (13) 4.4 舜宇光学 (17) 5. 行业风险 (19) 图表 1 无人驾驶等级分段 (3) 图表 2 燃油车及电动车使用成本比较 (4) 图表 3 动力电池价格下降趋势（Tesla） (6) 图表 4 动力电池价格下降趋势（DOE） (6) 图表 5 各国地区自动驾驶政策 (7) 图表 6 试驾前后对自动驾驶接受程度对比 (8) 图表 7 巨头无人驾驶技术推进时间表 (9) 图表 8 level 3-4自动驾驶车辆销量预测 (9) 图表 9 主要自动驾驶企业情况梳理 (10) 图表 10 自动驾驶产业链梳理 (11)
图表 11 自动驾驶颠覆行业 (11) 图表 12 单车配套价值转移趋势 (12) 图表 13 英伟达合作伙伴 (13) 图表 14 安波福2017年营收比重 (14) 图表 15 2017 安波福分业务毛利率水平 (14) 图表 16 2017安波福分地区营收水平 (14) 图表 17 北美及欧洲市场电子电气架构市占率 (15) 图表 18 收购与合作情况 (16) 图表 19 ADAS工作流程 (17) 图表 20 传感器的种类与应用 (18) 图表 21 全球汽车销量及单车摄像头数量 (19)
2018年自动驾驶行业百度Apollo分析报告
2018年自动驾驶行业百度Apollo分析报告 2018年2月
目录 一、百度“Apollo”，自动驾驶的“登月工程” (4) 1、做自动驾驶的赋能者，搭建数据、算法、硬件生态圈 (4) 2、自动驾驶的大脑：百度ACU，国内首个可量产自动驾驶专用计算平台 (6) （1）高精地图：自动驾驶的“千里眼” (6) （2）环境感知：自动驾驶的五官 (6) （3）决策规划：自动驾驶的指令 (6) 3、“Apollo”1.0到2.0：技术快速迭代，目标2020年形成高速、城市全路况自 动驾驶 (8) 二、“Apollo”加盟踊跃，产业链或重塑 (11) 1、自动驾驶生态系统类似电脑操作系统，占据行业制高点 (11) 2、“Apollo”生态初具规模，合作伙伴覆盖面广 (14) 3、百度赋能，三天打造自动驾驶 (15) （1）Momenta联手“Apollo”1.5实现定车道昼夜自动驾驶 (16) （2）金龙客车一周内完成自动驾驶改装 (16) （3）三天改装一台自动驾驶汽车 (17) 三、全球科技、车企巨头竞相涌入 (17) 1、万亿级市场，巨头同台竞技 (17) （1）英伟达：2016年首款自动驾驶计算平台NVIDIA Drive PX2上市 (18) （2）英特尔：2017年4月英特尔发布Intel GO 自动驾驶平台 (19) （3）Google：商业化最早 (20) （4）特斯拉：高级辅助驾驶落地最早，自建完整生态链 (21) 2、抱团竞争，格局未定 (22)
自动驾驶：亮相春晚，见证国家队“Apollo”实力。2018 年2月15日，由百度、比亚迪、金龙客车、智行者等组成的自动驾驶车队亮相春晚，在自动驾驶模式下驶出8 字形的路线。本次自动驾驶车队分为28 辆车，包括比亚迪的自动驾驶轿车、金龙的自动驾驶小巴、智行者的自动驾驶快递车和环卫车等。28 辆车的自动驾驶解放方案由百度提供，为百度的“Apollo”（阿波罗）平台。本次自动驾驶车辆亮相春晚是中国高端科技的展现，是自动驾驶商业化的极佳宣传，也是自动驾驶国家队“Apollo”实力的见证。 行业变革：汽车从“四个轮子两排沙发”演变至“四个轮子一台电脑”。受自动驾驶行业发展有两个驱动力：第一，政策推动，尤其是油耗、安全法规的强制执行，智能驾驶功能逐渐标配，如2018 年客车将标配AEB；第二，自动驾驶功能（智能化）已经成为吸引消费者的核心卖点，尤其是电动车、互联网造车、弱势车企。随着汽车电子装配率的提升，汽车逐渐从“四个轮子两排沙发”演变为“四个轮子一台电脑”，以传感器、计算芯片、算法、地图为主要新增部件的自动驾驶市场前景广阔。 行业进展：商业化加速。此前行业普遍认为L3级无人驾驶商业化需要等到2020年左右，L4级商业化在2025年左右，2018 年2月谷歌宣布今年将实现无人驾驶出租车（L4级）的商业化比行业此前观点大幅提前。除谷歌外，全球还有通用（预计2019年投放无人驾驶出租车）、Uber（预计从2019年购买沃尔沃无人驾驶车辆投放运营）等巨头也宣布了无人驾驶商业化运营时间表。全球自动驾驶商业化已经加速。
自动驾驶行业市场分析报告
自动驾驶行业市场分析报告 2020年4月
内容目录 域控制器的背景 (7) 无人驾驶是大势所趋 (7) 无人驾驶催生产业链新机遇 (8) 无人驾驶进程中车辆电子电气架构从分布到集中 (9) 域控制器的前世今生 (12) 前世：汽车ECU 的出现及瓶颈 (12) 今生：DCU（域控制器）走上舞台 (15) 域控制器的分类——经典的五域划分 (16) 1.动力域（安全） (16) 2.底盘域（车辆运动） (18) 3.座舱域/智能信息域（娱乐信息） (21) 4.自动驾驶域（辅助驾驶） (22) 5.车身域（车身电子） (23) 域控制器产业链机遇 (23) 域控制器硬件拆解 (24) 域控制器产业链梳理 (26) 域控制器带来的硬件升级和附加软件机遇 (33) 域控制器的未来 (38) 域控制器是车辆OTA 升级的基石 (38) 域控制器未来走向中央控制器时代 (40) 分析建议和推荐标的 (42) 德赛西威：智能座舱龙头企业，智能驾驶推进有序 (43) 科博达：一体两翼，汽车电子核心标的 (43) 星宇股份：好行业+好公司+好格局，具备全球车灯龙头潜质 (44) 伯特利：线控制动产品切入ADAS 执行层，客户高端化升级 (45)
图表目录 图1：出行供需公式 (7) 图2：从云-管-端三大维度拆解智能驾驶产业链 (8) 图3：无人驾驶实现路径 (8) 图4：华为智能汽车整体目标 (9) 图5：博世划分的电子电气架构演进 (10) 图6：智能汽车渐进式发展 (10) 图7：博世16bit 发动机控制器（机械节气门） (13) 图8：博世16bit 发动机控制器（机械节气门） (13) 图9：所有级别汽车中ECU 增加的数量 (14) 图10：分布式电子电气架构 (14) 图11：根据应用域划分的车载网络 (15) 图12：博世DCU 电子架构 (16) 图13：合众PDCS 动力域控制器 (17) 图14：哪吒汽车第二款量产车哪吒U (17) 图15：合众汽车动力域控制 (18) 图16：EHB 系统示意图 (19) 图17：EMB 系统示意图 (19) 图18：第二代iBooster 实物图 (19) 图19：博世的最新产品IPB 图 (19) 图20：电助动力系统（EPS）示意图 (20) 图21：线控转向系统（SBW）示意图 (20) 图22：智能驾驶辅助系统构成图 (22) 图23：博世发动机ECU 外观 (24) 图24：德赛西威自动驾驶DCU 外观 (24) 图25：博世ECU 拆解 (24) 图26：特斯拉AP2.5 自动驾驶DCU 拆解 (24) 图27：2017 年中国汽车电子市场MCU 竞争格局 (29) 图28：中国PCB 市场下游应用分布 (30) 图29：国内主要PCB 厂商汽车业务营收 (30) 图30：国内主要PCB 厂商汽车业务营收占比 (30) 图31：国内主要汽车PCB 厂商整体毛利率对比 (31) 图32：国内主要汽车PCB 厂商整体净利率对比 (31) 图33：无源器件分类 (31) 图34：无源器件细分品类占比 (31) 图35：2017 年全球MLCC 品牌竞争格局 (32) 图36：自动驾驶L1-L5 需要的算力 (34) 图37：FPGA 和ASIC 对比 (36) 图38：车载通信网络升级趋势 (37) 图39：车辆电子电气架构向集中计算平台升级 (40) 图40：特斯拉Model 3 网络拓扑图 (41) 图41：宝马规划中央计算平台的电子电气架构 (42) 图42：可以在ECU 或云端执行的功能的总体系统结构和软件设计 (42) 表1：SAE 无人驾驶自动化程度划分 (11) 表2：中国驾驶自动化等级与划分要素的关系 (11) 表3：2020 年是L3 级别车型量产年 (11) 表4：主要L3 级别车型配置参数比较 (12) 表5：汽车L1-L5 升级过程中控制器逐渐集成化 (12) 表6：汽车的常见ECU 应用及功能 (13) 表7：EHB 系统与EMB 系统比较 (19) 表8：线控制动系统主要供应商、产品与客户情况 (20) 表9：EPS 与SBW 介绍 (20) 表10：电助动力系统（EPS）主要供应商及客户 (21) 表11：线控转向系统（SBW）主要供应商及产品现状 (21) 表12：典型座舱域控制器厂商及其方案和客户 (22)
2018年自动驾驶之控制执行研究报告
２０１８年自动驾驶之控制执行研究报告
内容目录 一、总论：控制执行系统随电子化、电动化、自动驾驶的发展而升级 (4) 二、制动：制动系统电子化是自动驾驶的必由之路 (6) 2.1 制动系统发展历程及电子化趋势 (6) 2.2 市场空间大，电子液压制动系统为主要增长点 (10) 2.3 制动系统主要供应商，博世大陆领先，国内产商从零部件入局 (11) 三、转向：电动助力转向占据主流，未来方向为线控系统 (16) 3.1转向系统的发展路径及EPS和线控趋势 (16) 3.2 市场规模平稳增长，电动助力转向系统为主要增量 (20) 3.3 转向系统主要供应商，捷泰格特领头，国内产商进入电动转向系统 (21) 四、智能传动 (24) 4.1 轮毂电机 (24) 4.2 轮毂电机优缺点 (24) 五、投资建议 (25) 5.1 拓普集团 (25) 5.2 耐世特 (25) 5.3 华域汽车 (26) 六、风险提示 (28) 图表目录 图表1：自动驾驶系统结构 (4) 图表2：电子液压制动系统国内市场空间（亿元） (5) 图表3：电动助力转向系统国内市场空间（亿元） (5) 图表4：车辆纵向控制 (6) 图表5：车辆制动系统 (6) 图表6：车辆制动系统发展历程 (7) 图表7：液压真空制动 (7) 图表8：液压真空制动结构 (7) 图表9：真空液压制动的优缺点 (8) 图表10：真空助力液压系统结构 (8) 图表11：真空助力液压制动的优缺点 (8) 图表12：电动助力器液压制动系统结构 (9) 图表13：西门子 VDO EMB线控机械制动系统 (9) 图表14：EMB线控机械制动系统组成和功能 (9) 图表15：电子机械制动（EMB）制动的优缺点 (9) 图表16：电子液压制动系统国内市场空间（亿元） (10) 图表17：我国汽车制动系统竞争格局 (10) 图表18：博世iBooster EHB系统 (11)
自动驾驶行业分析之全球篇
自动驾驶行业分析之全 球篇 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
2018年自动驾驶行业分析 之全球篇 撰写时间：2018年6月
目录
第1章概述 1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义 1.1.1 自动驾驶的定义 目前的自动驾驶可分为两类。一类是目前非常火爆的无人驾驶，更强调的是车的自主驾驶以实现舒适的驾驶体验或人力成本的节省，典型的例子为百度和Google的无人车；一类是ADAS(全称为Advanced Driver Assistance System，即高级辅助驾驶系统），发展历史已久，早在1970年就已进入车厂布局中。两者都是利用安装在车上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从而实现对行车路线的规划并控制车辆到达预定目标。随着人们对安全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车的新方向。 图表1：ADAS与无人驾驶的区别 不过，ADAS也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着ADAS实现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。 1.1.2 自动驾驶分级 关于汽车智能化的分级，业界统一采用SAE International的标准，即国际汽车工程师协会制定的标准。 SAE的标准把自动驾驶分为了L0~L5，其中L0指的是人工驾驶。标准具体规定如下：
图表2：自动驾驶分级 数据来源：SAE 目前市场上L3级别的自动驾驶汽车已经准备上路，汽车供应链正在投入下一个阶段L4级别自动驾驶汽车的研发。 1.2 自动驾驶产业链 1.2.1 产业链结构图 自动驾驶产业链相对较长，主要分为上中下游。上游主要为原材料，包括锂、钴、铜以及半导体等；中游为各种软硬件产品，包括传感器、自动驾驶平台等；下游为整车集成，以及车队管理系统，车载娱乐、车内办公等附加服务。 图表3：自动驾驶产业链 数据来源：英伟达1.2.2 产业链价值趋势 从产业链价值转移趋势方面，ADAS、自动驾驶软件和电动动力总成是提升最高的，而内燃机行业是下降最为明显的。 图表4：自动驾驶单车零部件及软件价值转移趋势 数据来源：莫尼塔投资1.2.3 自动驾驶系统产业链结构 自动驾驶的ADAS和无人驾驶系统如果要做到能够决策、执行驾驶动作，首先得具备环境感知的能力。环境感知层利用通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、GPS、里程计、磁罗盘等多种车载传感器
全自动驾驶系统中的通信技术
全自动驾驶系统中的通信技术 胡雪瑞 2008080304334 20080803041A 摘要：FAO系统是引导城市轨道交通发展趋势的先进客运交通系统，在世界很多城市得到了应用。本文对城市轨道的全自动驾驶系统进行了分析，并提出了其中的通信方案。 1引言 目前，国内许多城市都在建设城市轨道交通网络，那些人口在千万以上的特大城市，其发展往往是跨越式的，要求建设的城市轨道交通在互联互通、安全、快捷、舒适性方面具有很高的水平。FAO系统是引导城市轨道交通发展趋势的先进客运交通系统，在世界很多城市得到了应用。FAO系统与传统系统相比，具有安全可靠性高、增大线路通过能力、提高旅行速度、减少车辆需求量、减少定员、提高服务、降低系统生命周期成本、易于工程实施和城市路网互联互通等优势。 本文第二部分介绍了FAO系统的特点和它的系统组成，并在第三部分着重介绍了FAO 系统中的通信控制部分。第四部分介绍了FAO系统通信方案的选择，并在第五部分介绍了无线传输GSM-R的原理。 2 FAO系统 无人驾驶系统是指列车驾驶员执行的工作完全自动化的、高度集中控制的列车运行系统。无人驾驶系统具备列车自动唤醒启动和休眠、自动出入停车场、自动清洗、自动行驶、自动停车、自动开关车门、故障自动恢复等功能，并具有常规运行、降级运行、运行中断等多种运行模式。实现全自动运营可以节省能源，优化系统能耗和速度的合理匹配。 全自动驾驶系统(简称FAO，Fully Automatic Operation)要求建设的城市轨道交通在互联互通、安全、快捷、舒适性方面具有很高的水平．20世纪90年代，随着通信、控制和网络技术的发展，可以在地车之间实现大容量、双向的信息传输，为高密度、大运量的地铁系统成为真正意义上的FAO系统提供了可能． FAO系统的主要功能是地车的双向信息传输和运营组织的综合与应急处理．车一地信息传输通道是列车运行自动控制系统的重要组成部分．自动控制系统的车载设备完全靠从地面控制中心接受的行车控制命令进行行车，实时监督列车的实际速度和地面允许的速度指令，当列车速度超过地面行车限速，车载设备将实施制动，保证列车的运行安全。 FAO系统实现列车的自动启动及自动运行、车站定点停车、全自动驾驶自动折返、自动出入车辆段等功能，同时对列车上乘客状况、车厢状态、设备状态进行监视和检测，对列车各系统进行自动诊断，将列车设备状况及故障报警信息传送到控制中心，对各种故障和意外情况分门别类，做出处置预案。目前基于CBTC控制的FAO系统的典型组成下图。
自动驾驶系统路基智能云控制技术
自动驾驶系统路基智能云控制技术 10月12日，由深圳市交通运输委员会主办，深圳市综合交通运行指挥中心承办的2018中国城市智慧交通大会在深圳益田威斯汀酒店隆重举行。清华大学副教授李萌发表了《自动驾驶系统路基智能云控制技术》的主旨演讲。 李萌：尊敬的各位领导、各位来宾，大家下午好！非常荣幸来到中国城市智慧交通大会和大家分享对未来交通的一些思考。我的题目是“自动驾驶系统路基智能云控制技术”，这里有两个关键词，第一个词是自动化交通。现在说未来交通，最常说的一个词是自动驾驶，自动驾驶是从车、驾驶的角度，让机械工具更有效自动化运行，但这只是其中一个手段，而不是最终目的。我们的最终目的是让自动化驾驶能够更好的服务自动化交通，改善生活质量。第二个词，路基智能云控，自动驾驶有很多技术手段，怎样才能够更好有效的发挥协同作用。从四个方面跟大家分享。 一、概述 9月份下旬的时候，作为中国代表团的一员，我参与了2018年世界智能交通大会，见识了世界上最先进智能交通理念。欧洲的未来交通有哪些特点？2018年世界智能交通大会的主题Quality of life（生活品质），往届很多讲自动驾驶、智能网联、通讯5G的主题，都是从技术的手段来阐释未来交通特点，但欧洲人讲的是生活品质。从欧洲人的视角来看，不论交通是哪些技术的发展，最终都是要服务于人类生活。哥本哈根是非常有名的交通城市，从70年代开始，它就已经推出以公共交通作为引导的城市发展主题。 右边的这张图，一个手指型的手指规划，五个手指头构建了整个城市的公共交通系统发展，这个城市依赖公共交通的体系发挥最有效的的交通作用，这是一个根本性的改变，也改变了我们很多根本的规划理念。 丹麦哥本哈根是全世界自行车使用量最高的国家。我国曾经是自行车大国，但自行车应用率最高的城市应该是哥本哈根。右上这张图是全世界第一条自行车快速路，这个城市25%的出行是自行车提供支持。我想要强调的是，交通的最终目的不是改善交通工具，而是改
2018ADAS与自动驾驶产业链研究——计算平台与系统架构篇
2018ADAS与自动驾驶产业链研究——计算平台与系统架构篇两年前，佐思产研撰写了《2016年ADAS与自动驾驶产业链报告》，细分为三份报告，合计约500页。随着汽车行业的发展，自动驾驶产业的壮大，今年我们更新这份报告时，不得不大幅扩充为七份报告，合计约1200页。 这七份产业链报告是： 《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——计算平台与系统架构篇》 《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——主机厂与系统集成商篇》 《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——汽车视觉产业篇》 《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——汽车雷达产业篇》 《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——低速自动驾驶产业篇》 《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——商用车自动驾驶产业篇》 《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——自动驾驶初创企业篇》 《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——计算平台与系统架构篇》共158页，包括七部分内容： ADAS与自动驾驶简介 ADAS与自动驾驶市场预测 国内车厂ADAS与自动驾驶策略，包括吉利、通用、上汽、东风、长城、广汽、长安、蔚来、小鹏、拜腾等厂家 ADAS与自动驾驶软件架构，包括Autosar经典与自适应、ROS 2.0与QNX ADAS与自动驾驶硬件架构，包括车载以太网、TSN、以太交换与网关、域控制器ADAS和自动驾驶安全认证，包括ISO26262、AEC-Q100 处理器厂家研究，包括NXP、瑞萨、德州仪器、Mobileye、英伟达、安霸、英飞凌和ARM 等 根据佐思产研的研究，2017年中国ADAS与自动驾驶市场规模约为59亿元，到2021年预计能达到426亿元，年均增长率约为67%。
2018年无人驾驶行业深度研究报告
２０１８年无人驾驶行业深度研究报告
L3半自动驾驶水平以上的行业发展，需要整个汽车行业供应商关系的重组和整合。包括： 1、形成“车企+供应商+芯片巨头+打车软件+物流公司”的格局； 2、共享经济下的租车打车、商业货运物流、以及低速半封闭场景领域会最快落地得到应用； 3、L4相对比L1、L2，单车系统零部件支出会增长470%，从545美元升至3100美元/车。 我们认为全球L1-L5智能驾驶市场的渗透率会在接下来5年内依靠ADAS 市场的高速发展而处于高速渗透期，然后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期，在来到2025年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。我们预测到2030年，全球L4/5级别的自动驾驶车辆渗透率将达到15%，单车应用成本的显著提升之外，从L1-L4级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。 2020年开启无人驾驶「黄金十年」 01
传感器识别(Sensing) 高精地图定位(Mapping) 驾驶策略系统(Driving Policy) 终极愿景：「在任何区域里发挥全效功能」 无人驾驶两大技术阵营「 Diversity and Redundancy 」
无人驾驶从L0到L5 智能驾驶新风口，两大阵营愿景「在任何区域达到完全无人驾驶」 AI 引领下，智能驾驶对交通运输和汽车制造业带来革新颠覆。智能驾驶作为人工智能落地最快、产业空间最大的应用方向之一，行业当下处于优势资源聚拢整合的阶段，整车厂商以及新兴科技巨头纷纷加大布局。 执行转向或加 减速 驾驶环境监控驾驶决策（如 换车道、转弯）系统能处理的驾驶工况 示例 L0 无自动驾驶功能 No-Automation L0 无自动驾驶功能No-Automation 人人人不能 仅具有提示功能的预警系统，如车道偏离预警、盲点监测 L1单一功能辅助驾驶Function-specific Automation L1 驾驶员辅助 Driver Assistance 人或系统 人人部分 如自适应巡航控制、车道保持 L2多功能协同辅助驾驶Combined Function Automation L2部分自动驾驶Partial Automation 系统人人部分 如自适应巡航+车道保持，自动刹车+自适应巡航 L3有限自动驾驶 Limited Self-Driving Automation L3有限自动驾驶Condition Automation 系统系统人部分 高速路况自动驾驶、自主泊车 L4 完全自动驾驶Full Self-Driving Automation L4高度自动驾驶 High Automation 系统系统系统部分 人类只在特殊情况下介入 L5完全自动驾驶Full Automation 系统系统系统所有完全无需人类介入 02
2018年自动驾驶系统决策层分析报告
2018年自动驾驶系统决策层分析报告 2018年6月
目录 一、决策层是自动驾驶的大脑 (5) 1、自动驾驶实现：通过决策层、感知层、执行层 (5) 2、决策层的重要性：处理数据控制车辆的核心 (7) 3、发展趋势：多域控制器 (7) （1）ECU电子控制单元 (8) （2）DCU域控制器 (9) （3）MDC多域控制器 (10) 二、整车厂：商业化加速、方案逐渐成熟量产装车 (11) 1、行业变革趋势：新车标配L3，L4/L5逐渐成熟 (11) 2、整车厂：积极布局、以最合理的方案量产装车为目标 (12) 3、L2级方案：特斯拉Autopilot (13) 4、L3级方案：奥迪A8AI (14) 5、L4级方案：通用Cruise AV (15) 6、特斯拉Autopilot Vs.奥迪A8AI Vs.通用Cruise AV (17) 三、科技公司：自动驾驶的开拓者、未来出行的颠覆者 (17) 1、Waymo (18) 2、百度Apollo (21) 3、Waymo小联盟Vs.百度Apollo大联盟 (25) 4、安全策略：Waymo逐步进化Vs.Mobileye不造成事故 (27) （1）Waymo (27) ①模拟测试 (27) ②封闭道路测试 (30)
③公共道路驾驶 (31) （2）Mobileye (32) ①安全距离 (33) ②横向机动车责任 (34) ③多路口和路权规则 (35) ④行人 (36) ⑤注意盲区 (36) （3）WaymoVs.Mobileye (38) 5、应用：共享租车 (39) 6、事故分析 (41) 7、相关公司 (42) （1）德赛西威 (42) （2）索菱股份 (43) （3）东软集团 (44) （4）路畅科技 (45) （5）景驰科技 (46) （6）Roadstar.ai (47) 四、重点企业：德赛西威 (49) 1、智能座舱龙头 (49) 2、抢占ADAS智能驾驶领域，开发L3中央控制器 (50) 五、主要风险 (50)
2019年汽车自动驾驶专题行业研究报告
２０１９年汽车自动驾驶专题行业研究报告
一、自动驾驶：2020年多数场景L3落地，场景商业化差异大 1.1 自动驾驶概念：时间表推迟，“地理围栏”限制使用场景 1.2 ADAS：实现无人驾驶前，由高级辅助系统辅助驾驶员 1.3 自动驾驶分级：L1-L4适用场景受限，落地时间差异大 1.4 自动驾驶场景：物流运输商业化高，城市化路况复杂 二、全“景”追踪：资本布局集中、创业公司商用场景多落地物流 2.1 政策：路测规范及发展战略相继落地 2.2 资本盛宴：机构分别选取商用、乘用、硬件的一家公司跟投 2.3 落地场景分析：物流场景降本提效，乘用车市场潜力大 三、技术产业链及竞争格局：传感器方案差异大，算法是核心 3.1 产业链：感知-决策-控制 3.2 细分产业格局：传感器、高精地图、芯片、控制器的现状 3.3 竞争性分析：创业公司须拥有订单交付能力，大型车企重点考虑收购 四、路径差异及典型企业商业模式分析 4.1 自动驾驶产业图谱全景聚焦 4.2 Waymo：Robotaxi业务投入运营，建厂自研估值1750亿 4.3 NVIDIA：并行计算的GPU专注于融合不同传感器 4.4 AutoBrain：MPC算法结合域控制器对不同场景定制解决方案 4.5 图森未来：L4级干线运输落地美国，加速推进半封闭枢纽场景 五、总结：L3级别落地时间继续推后，车联网将带来改变 5.1 总结及趋势预测：L3级别落地时间继续推后，车联网将带来改变
CHAPTER 1 自动驾驶：2020年多数场景L3落地，场景商业化差异大 1.1 自动驾驶概念：时间表推迟，“地理围栏”限制使用场景1.2 ADAS：实现无人驾驶前，由高级辅助系统辅助驾驶员1.3 自动驾驶分级：L1-L4适用场景受限，落地时间差异大1.4 自动驾驶场景：物流运输商业化高，城市化路况复杂