自动驾驶行业市场分析报告
无人驾驶汽车调查报告
无人驾驶汽车调查报告
随着科技的不断发展，无人驾驶汽车正逐渐走进人们的视野。
本报
告将对这一新兴技术进行深入调查，分析其现状和未来发展趋势。
一、技术原理
无人驾驶汽车是利用先进的传感器、人工智能和自动驾驶系统，实
现车辆自主行驶的技术。
它通过激光雷达、摄像头等传感器实时监测
周围环境，结合地图数据和路况信息，自主决策和控制车辆的运动。
二、市场现状
目前，无人驾驶汽车的市场规模不断扩大，各大汽车厂商和科技公
司纷纷加入竞争。
特斯拉、谷歌、苹果等公司都推出了自家的无人驾
驶汽车，并在全球范围内进行测试和试运营。
三、安全性问题
无人驾驶汽车在提高交通效率的同时，也引发了一些安全性问题。
事故率、隐私泄露等问题成为了人们关注的焦点。
如何在确保安全的
前提下推广无人驾驶汽车成为了行业和政府的重要课题。
四、法律法规
当前，各国对无人驾驶汽车的立法尚不完善，法律法规缺乏针对性。
在推动无人驾驶汽车发展的同时，必须加强相关法规的制定和完善，
建立起一套行之有效的法律框架。
五、未来展望
随着技术的不断进步和应用场景的拓展，无人驾驶汽车有望成为未来交通出行的主流方式。
它将提高交通效率，减少事故风险，改善城市交通拥堵问题，为人们的出行带来更多便利。
以上是关于无人驾驶汽车的调查报告，希望通过本报告的分析，可以更好地了解无人驾驶汽车的技术原理、市场现状、安全性问题、法律法规和未来展望。
无人驾驶汽车的发展前景广阔，但也面临诸多挑战，需要各方共同努力才能实现其可持续发展和普及。
愿无人驾驶汽车的未来更加美好！。
无人驾驶车市场调研报告
无人驾驶车市场调研报告I. 调研背景近年来，随着人工智能和自动驾驶技术的快速发展，无人驾驶车成为了汽车行业的热门话题。
为了更好地了解无人驾驶车市场的现状和前景，本调研报告将对该市场进行全面的研究和分析。
II. 市场规模和发展趋势无人驾驶车市场在过去几年里取得了快速的发展，预计将在未来几年持续增长。
根据我们的调查数据显示，无人驾驶车市场在2020年的全球销售额达到XX亿美元，与2019年相比增长了XX%。
在未来五年内，预计市场规模将以每年XX%的复合年增长率增长。
III. 市场驱动因素无人驾驶车市场受到多种因素的驱动，以下为一些重要因素的分析：1. 技术进步：人工智能、机器学习和传感技术的不断发展提供了无人驾驶车实现自主驾驶的基础。
2. 安全性需求：自动驾驶技术具有无疲劳驾驶、智能避让等特点，有助于提高道路交通安全性，满足人们对安全驾驶方式的需求。
3. 能源效率：无人驾驶车智能化的行驶方式有助于减少能源消耗，提高燃油利用率。
4. 交通拥堵：无人驾驶车可以通过智能路线规划和车辆联网等技术解决交通拥堵问题，提高交通效率。
IV. 市场竞争格局目前，无人驾驶车市场竞争激烈，涉及多个公司和行业，以下为市场上一些重要参与者的分析：1. 全球汽车制造商：许多传统汽车制造商正在积极投入无人驾驶车领域，如特斯拉、奥迪等，通过收购、合作等方式扩大自身在该市场的份额。
2. 科技巨头：包括谷歌、苹果、亚马逊在内的科技巨头也参与无人驾驶车市场竞争，通过自家技术储备和资金优势，积极推动技术进步和应用落地。
3. 初创企业：一些新兴的无人驾驶车初创企业通过技术创新和突破，试图在市场中寻找自己的发展机会。
V. 市场挑战与发展前景虽然无人驾驶车市场发展势头良好，但仍面临一些挑战和障碍，以下为其中一些：1. 法律法规：无人驾驶车的上路面临诸多法律法规的限制和监管，如交通法规、责任规定等，需要相关政策的完善和制定。
2. 安全性问题：人工智能系统漏洞、黑客攻击等安全隐患存在，对车辆和乘客的安全构成威胁，需要各方共同研究和解决。
自动驾驶行业的SWOT分析
针对自动驾驶行业进行SWOT分析，我们可以从以下几个方面来探讨：一、优势（Strengths）技术创新：自动驾驶技术涉及到计算机视觉、深度学习、传感器融合等多个领域的前沿技术，这些技术的不断创新为自动驾驶行业的发展提供了强大的动力。
降低成本：自动驾驶技术有望大幅降低物流、出行等行业的成本，提高运输效率，为企业创造更多价值。
提高安全性：自动驾驶车辆通过精确的传感器和算法，能够在很大程度上减少交通事故的发生，提高道路安全性。
二、劣势（Weaknesses）技术成熟度：目前自动驾驶技术尚未完全成熟，仍存在诸多挑战，如复杂环境下的感知与决策、法律法规等。
法规限制：自动驾驶技术的推广受到各国法律法规的限制，需要政府部门的支持和引导。
消费者接受度：部分消费者对自动驾驶技术持怀疑态度，需要通过教育、宣传等方式提高消费者接受度。
三、机会（Opportunities）市场需求：随着人们对出行和物流需求的不断增长，自动驾驶行业有望迎来巨大的市场空间。
政策支持：各国政府纷纷出台政策支持自动驾驶技术的发展，为行业提供了良好的发展环境。
跨界合作：自动驾驶行业可以与汽车、出行、物流等多个领域进行跨界合作，拓展业务范围，实现共赢。
四、威胁（Threats）竞争压力：自动驾驶行业面临着来自国内外众多企业的竞争压力，需要不断提升自身实力以应对挑战。
技术风险：自动驾驶技术涉及到多个领域的前沿技术，存在一定的技术风险，如算法漏洞、传感器故障等。
道德伦理问题：自动驾驶技术在决策过程中可能面临道德伦理问题，如如何在紧急情况下做出最优决策等。
综上所述，自动驾驶行业具有明显的技术创新优势和巨大的市场机会，但同时也面临着技术成熟度、法规限制、消费者接受度等方面的劣势和挑战。
因此，自动驾驶行业需要充分发挥自身优势，抓住市场机会，积极应对挑战和威胁，以实现可持续发展。
无人驾驶行业分析报告
无人驾驶行业分析报告近年来，随着技术的不断发展和人们对出行便利性的需求不断增加，无人驾驶汽车逐渐成为人们关注的焦点。
本文将对无人驾驶行业的发展现状、前景以及面临的挑战进行分析。
一、发展现状无人驾驶行业的发展可追溯到上世纪50年代的自动驾驶技术研究。
然而，直到近年来，随着人工智能、传感器技术和数据处理能力的突破，无人驾驶汽车才开始蓬勃发展。
当前，无人驾驶汽车已经在测试阶段并逐步投入商业应用，包括自动驾驶巴士、出租车和货车等。
二、前景展望1. 市场潜力巨大：根据市场研究机构的数据显示，无人驾驶汽车市场规模预计将在2025年超过5000亿美元。
这一巨大的市场潜力将吸引更多的资本和技术投入，推动无人驾驶行业的快速发展。
2. 出行方式变革：无人驾驶汽车的出现将极大程度改变人们的出行方式，提供更加安全、便捷和舒适的交通工具。
在未来，人们可以更好地利用出行时间，提高工作效率，同时减少交通事故的发生。
3. 产业链升级：无人驾驶行业的兴起不仅仅是汽车行业的变革，同时也将推动相关产业链的升级。
例如，传感器和导航设备的需求将大幅增加，并带动相关企业的发展。
三、面临挑战1. 技术挑战：当前，无人驾驶技术还存在一些技术难题，如复杂交通环境下的感知和决策，以及应对突发情况的能力等。
这些挑战需要通过不断的技术改进和创新来解决。
2. 安全问题：无人驾驶汽车在保证安全方面还存在一定的难题。
例如，如何确保行驶过程中的数据安全，以及应对黑客攻击的防范等。
这些问题需要全球各方共同努力，制定相关法律法规和技术标准。
3. 法律法规限制：当前，无人驾驶汽车的发展还受到一些法律法规的限制。
例如，一些地区尚未明确无人驾驶汽车上路的法律框架，导致无法进行大规模商业化应用。
因此，相关监管机构需要出台明确的政策来规范无人驾驶汽车的运营。
四、展望未来无人驾驶行业作为未来汽车产业的重要方向，具有巨大的发展潜力。
我们可以预见，未来的道路将会有更多的无人驾驶汽车行驶，人们出行方式也将发生革命性的改变。
无人驾驶行业SWOT分析
无人驾驶车辆依赖大量传感器数据和通信，涉及到巨大的数据流。数据的安全性和隐私 保护是重要挑战。确保数据不被篡改、泄露或滥用至关重要。此外，车辆携带的传感器 可以获取周围环境信息，引发隐私问题。行业需要制定强有力的数据安全标准和隐私法 规以应对这一挑战。
技术可靠性与安全风险
漏洞与攻击风险
法规与监管挑战
责任分配
在无人驾驶事故发生时，责任的分配变得复杂。与传统驾驶不同，无人驾驶涉及到车辆制 造商、软件开发商、车主等多方利益相关者。法律界和保险业需要重新评估责任分配的方 式，制定相应的法律框架。这一挑战在不同国家可能存在差异，因为各国法律体系和文化 差异不同，需要企业制定全球一致的策略。
无人驾驶技术优势
感知技术的持续改进
无人驾驶技术在感知领域取得巨大进展。传感器技术不断演进，包括激光雷达、摄像头 、超声波传感器等，提高了环境感知的准确性。同时，计算机视觉和深度学习算法的发 展使车辆能够更好地理解和识别周围的物体和情境。这些改进使自动驾驶车辆更能适应 多样化的驾驶场景，包括复杂的城市道路和恶劣天气条件。
高精度地图与定位技术
无人驾驶受益于高精度地图和定位技术的不断提高。精确的地图数据与车辆内部传感器 相结合，有助于实现准确定位，提高车辆在复杂道路环境下的导航能力。同时，利用全 球定位系统（GPS）、惯性导航等技术的进步，车辆的定位精度不断增强，降低了误差 ，提高了安全性。
无人驾驶技术优势
自动驾驶硬件的演进
法规与监管挑战
安全漏洞和攻击风险
无人驾驶系统的安全性是一个持续的挑战。恶意攻击者可能试图入侵无人驾驶车辆的系统 ，从而危害乘客和道路安全。企业需要投入大量资源来保护其系统免受安全漏洞和攻击的 威胁。同时，监管机构也在加强对无人驾驶系统的安全要求，这对企业提出了更高的安全 标准。
低速自动驾驶市场分析报告
低速自动驾驶市场分析报告1.引言1.1 概述概述部分：低速自动驾驶市场是指自动驾驶技术在低速环境下的应用市场，包括停车、拥堵、校园、工厂等低速场景。
随着科技的进步和人们对安全、便利性的需求不断增加，低速自动驾驶技术逐渐成为自动驾驶技术的热点领域之一。
本报告将对低速自动驾驶市场进行深入分析，探讨市场的现状、趋势和竞争格局，以期为行业参与者和投资者提供有益的参考和建议。
文章结构部分的内容如下：1.2 文章结构本报告分为引言、正文和结论三部分。
在引言部分中，我们将概述本报告的目的和内容，并总结主要发现。
在正文部分中，我们将对低速自动驾驶市场的概况、市场趋势分析和市场竞争格局进行详细分析。
最后，在结论部分，我们将对本报告的主要发现进行总结，并展望低速自动驾驶市场的未来发展，并提出相关建议。
文章1.3 目的:本报告旨在对低速自动驾驶市场进行深入分析，探讨其概况、市场趋势以及竞争格局。
通过对市场的全面了解，我们旨在总结主要发现，展望未来发展，并提出相关建议，为相关企业和投资者提供决策参考，促进低速自动驾驶市场的健康发展。
1.4 总结在本文中，我们对低速自动驾驶市场进行了全面的分析和调研。
通过对市场概况、趋势分析和竞争格局的研究，我们发现低速自动驾驶市场正在迅速发展，各种创新技术不断涌现，市场潜力巨大。
在未来发展展望方面，我们预计低速自动驾驶市场将继续保持高速增长，成为自动驾驶技术领域的重要发展方向。
因此，我们建议各相关企业和机构应积极投入研发和市场推广，抓住低速自动驾驶市场的发展机遇，共同推动行业的进步和发展。
2.正文2.1 低速自动驾驶市场概况低速自动驾驶市场概况低速自动驾驶市场指的是车辆在低速行驶时，通过激光雷达、摄像头以及其他传感器实现自主导航和避障的技术应用市场。
随着技术的不断发展和成熟，低速自动驾驶技术已经逐渐走进日常生活，并在特定场景下得到了广泛应用。
低速自动驾驶技术首先在一些特定场景下得到应用，比如园区内的货物运输、机场的巡航车、校园内的校园巴士等。
无人驾驶车市场调研报告自动驾驶技术与安全问题
无人驾驶车市场调研报告自动驾驶技术与安全问题无人驾驶车市场调研报告：自动驾驶技术与安全问题I.引言无人驾驶汽车是近年来科技领域的一项重大突破，它们采用先进的自动驾驶技术，为人们带来了许多便利。
然而，随着其快速发展，自动驾驶技术以及与之相关的安全问题引起了广泛关注。
本报告将就无人驾驶车市场现状、自动驾驶技术以及相关的安全问题进行调研分析。
II.无人驾驶车市场现状近年来，无人驾驶车市场呈现快速增长的趋势。
根据市场研究公司的数据，预计到2025年，全球无人驾驶车市场规模将达到xx百万美元。
这源于不断提升的自动驾驶技术、云端计算和智能交通基础设施的发展。
III.自动驾驶技术发展概况1.传感器技术自动驾驶汽车依靠各种传感器来获得周围环境的信息，包括激光雷达、摄像头和雷达等。
这些传感器能够实时感知道路情况、障碍物和其他车辆，为无人驾驶汽车提供准确的感知能力。
2.人工智能技术人工智能技术在无人驾驶汽车中起着至关重要的作用。
通过机器学习和深度学习算法，车辆能够不断学习并适应不同的交通场景。
这使得无人驾驶汽车具备了判断和决策的能力。
3.车辆控制系统无人驾驶汽车的车辆控制系统是保证车辆安全行驶的核心部分。
它通过控制车辆的加速、刹车和转向等操作，实现车辆的精确操控和路径规划。
IV.自动驾驶技术面临的挑战：安全问题尽管自动驾驶技术的发展前景广阔，但目前仍面临许多安全问题，这些问题必须得到解决才能实现无人驾驶汽车的商业化应用。
1.系统故障与安全保障自动驾驶技术所依赖的传感器和人工智能系统在极端天气条件下可能会失效，或对某些情况作出错误判断。
因此，确保系统的可靠性和安全性是一个重要的挑战。
2.道路规则和道路信号系统的适应性无人驾驶汽车必须能够准确理解并遵守道路规则和道路信号系统。
然而，不同国家和地区的道路规则存在差异，传统的信号系统也无法满足无人驾驶汽车的需求。
3.数据隐私与安全无人驾驶汽车使用大量的传感器和摄像头收集道路和乘客信息，这些信息需要被妥善保护。
2023年辅助驾驶系统行业市场调研报告
2023年辅助驾驶系统行业市场调研报告近年来，随着汽车技术的不断发展和智能化水平的提高，辅助驾驶系统开始逐渐得到广泛应用。
据报告显示，全球辅助驾驶系统市场规模将在2025年达到340亿美元以上。
本文将对辅助驾驶系统行业市场进行调研分析。
一、辅助驾驶系统市场现状目前，全球辅助驾驶系统市场已经进入了快速增长的阶段，预计在未来几年内将进一步扩大市场规模。
据市场调研机构预测，到2025年，全球辅助驾驶系统市场将达到340亿美元以上，年复合增长率将达到16.7%。
在市场领域上，欧美和日本是全球辅助驾驶系统市场的主要市场，占据市场份额的比例非常高。
而在亚洲市场中，中国和韩国辅助驾驶系统市场增长较快。
二、辅助驾驶系统市场驱动因素在当前汽车市场中，辅助驾驶系统拥有更多的优势，成为了一个快速发展的市场。
其中，以下因素成为市场增长的主要推动因素：1、汽车安全要求的提升。
随着人们交通安全意识的提高，更多的汽车厂商开始投入到安全领域，在车辆中加入更多的辅助驾驶系统能够满足汽车安全需求，降低交通事故率，提高车辆安全性能。
2、消费者购车意愿的提高。
消费者在购车时，智能化和安全性能成为重要的考虑因素。
辅助驾驶系统能够提高车辆的智能性和安全性能，满足消费者需求，逐渐成为汽车制造商必备的配置之一。
3、政策激励。
为了鼓励汽车制造商加强辅助驾驶系统的研发和生产，政府、国际组织和行业协会纷纷出台了一系列支持措施和政策，包括区域刺激政策、税收减免政策、行业标准化制定等。
三、辅助驾驶系统市场面临的挑战和机遇辅助驾驶系统市场面临以下的挑战和机遇：1、技术创新和研发。
为了走在竞争的前沿，汽车制造商需要全力加强研发，推出更加强大的辅助驾驶系统，提高智能驾驶、自动驾驶等的技术含量，不断提升产品的市场竞争力。
2、法规政策的制定。
辅助驾驶系统的标准化和法规政策制定同样具有重要的意义，尤其是在亚太地区的规制不确定性更加严重。
所以，政府应该制订合理的法规政策规定，引导制造商进行合规开发和生产。
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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)表13：典型自动驾驶域控制器厂商及相应域控制器性能介绍 (23)表14：域控制器产业链一览 (27)表15：芯片产业链及主要厂商梳理 (28)表16：2019 年全球前十大IC 设计公司（单位：百万美元） (28)表17：2018 年国内前10 大IC 设计厂商（单位：亿元人民币） (28)表18：全球/国内排名前20 的PCB 厂商 (29)表19：国内主要PCB 厂商汽车业务梳理 (30)表20：典型座舱域控制器厂商及其方案和客户 (32)表21：典型自动驾驶域控制器厂商及其客户和伙伴 (33)表22：动力域、底盘域厂商及其方案和客户 (33)表23：单核和多核处理器对比 (34)表24：CPU VS GPU (35)表25：FPGA 和ASIC 成本和开发周期对比 (36)表26：域控制器典型的系统技术规格 (36)表27：自动驾驶域控制器典型的传感器通道 (37)表28：常见的车载通信网络优劣势对比 (37)表29：特斯拉历史上几次较有影响力的OTA 升级 (39)表30：传统车企和造车新势力开始发力布局OTA 技术 (40)表31：基于域和基于Central&Zone 架构的对比 (41)域控制器的背景无人驾驶是大势所趋要理解目前的无人驾驶（智能汽车），离不开以下一个公式：出行需求=总量*里程左边，出行需求=人数*人均出行里程。
右边第一项，总量=公共交通工具+私人交通工具。
右边第二项，里程=时间*速度。
图1：出行供需公式资料来源: 市场部需求方面，随着国内城市化和现代商业化的发展，一方面提高了城市人口，一方面城市半径不断提升（主要城市半径>25km），居民的生活工作出行距离增加，等式左边的出行需求是快速增加的。
出行需求的增加必将要求总量和使用效率的提升。
公共交通工具方面，公交和地铁等领域存在短板，2017 年中国地铁运行线路总长度为3881.77 公里，与美国仍有较大差距（重铁+轻铁，5799 公里）。
同时主要城市每万人拥有的公共出租汽车数量呈下降趋势。
私人交通工具方面，截至2019 年底，全国机动车保有量达3.48 亿辆，其中汽车保有量达2.6 亿辆，千人保有量达170 辆，受限于道路和停车场等土地要素的短缺，城市保有量增长存在瓶颈。
国内居民的出行需求和供给方存在着缺口，这种缺口部分程度削弱了居民的出行品质，造成拥堵的路上交通和地铁。
如何提高现有资源的使用效率是解决出行矛盾的关键。
智能驾驶和共享出行就是谋求提升资源使用率的供给端革命（我们在18 年12 月发布了共享出行行业专题-《共享汽车，非成熟条件下的模式探讨》），19 年7 月发布了智能驾驶行业专题-《ADAS+车联网，无人驾驶之路》）。
20 年3 月发布了华为汽车行业专题-《华为汽车业务现状、竞争格局和产业链机遇》。
根据华为智能汽车解决方案的拆解，未来的智能驾驶产业链将从云-管- 端三大层面带来全产业链机遇。
本篇域控制器深度报告就是从“端”的层面对其细分核心决策部件进行分析。
图2：从云-管-端三大维度拆解智能驾驶产业链资料来源: 市场部无人驾驶催生产业链新机遇无人驾驶实现需要四步走。
我们认为无人驾驶从应用层面可以分为四个阶段，阶段1是资讯被动侦测期，该阶段主要应用于车载资讯服务；阶段2是资讯互动交换期，也就是当前所处阶段，该阶段主要应用于ADAS 等；阶段3 是资讯主动传达期，该阶段主要应用为V2V 和V2I，融合传感器技术实现车路协同；阶段4 就是终极无人驾驶期，无人驾驶背景下车辆运营效率有望大幅提升，该阶段的典型应用就是共享汽车。
图3：无人驾驶实现路径资料来源: MIC，市场部无人驾驶进程中的车辆架构发生较大改变——从EE（电子电气）到“计算+通信”。
实现汽车软件定义、持续创造价值。
传统电子电气架构中，车辆主要由硬件定义，采用分布式的控制单元，专用传感器、专用ECU 及算法，资源协同性不高，有一定程度的浪费；计算+通信架构中，旨在实现软件定义车，域控制器在这里发挥重要作用，通过域控制器的整合，分散的车辆硬件之间可以实现信息互联互通和资源共享，软件可升级，硬件和传感器可以更换和进行功能扩展。
图4：华为智能汽车整体目标资料来源: 世界智能网联汽车大会-华为《聚焦ICT 技术，使能车企造好-车，造-好车》，国信证券经济研究所整理无人驾驶进程中车辆电子电气架构从分布到集中汽车电子电气架构奠定车辆底层框架。
汽车电子电气架构（Electronic and Electrical Architecture，文中简称EEA）是由车企所定义的一套整合方式，是一个偏宏观的概念，类似于人体结构和建筑工程图纸，也就是搭了一副骨架，需要各种“器官”、“血液”和“神经”来填充，使其具有生命力。
具体到汽车上来说，EEA 把汽车中的各类传感器、ECU（电子控制单元）、线束拓扑和电子电气分配系统完美地整合在一起，完成运算、动力和能量的分配，实现整车的各项智能化功能。
无人驾驶进程中的车辆架构从分布向集中发展。
全球零部件龙头企业博世曾经将汽车电子电气架构划分为三个大阶段：分布式电子电气架构-【跨】域集中电子电气架构-车辆集中电子电气架构，三个大阶段之中又分别包含两大发展节点，一共六个发展节点，细化了电子电气架构将从分布式向车辆集中式演变的过程。
伴随汽车自动化程度从L0-L5 逐级提升，目前大部分的传统车企电子电气架构处在从分布式向【跨】域集中过渡的阶段。
分布式的电子电气架构主要用在L0-L2 级别车型，此时车辆主要由硬件定义，采用分布式的控制单元，专用传感器、专用ECU 及算法，资源协同性不高，有一定程度的浪费；从L3 级别开始，【跨】域集中电子电气架构走向舞台，域控制器在这里发挥重要作用，通过域控制器的整合，分散的车辆硬件之间可以实现信息互联互通和资源共享，软件可升级，硬件和传感器可以更换和进行功能扩展；再往后发展，以特斯拉Model 3 领衔开发的集中式电子电气架构基本达到了车辆终极理想——也就是车载电脑级别的中央控制架构。
Page 10图5：博世划分的电子电气架构演进资料来源: 博世，市场部车辆自动驾驶级别主要参照0-5 级分类。
目前全球公认的汽车自动驾驶技术分级标准主要有两个，分别是由美国高速公路安全管理局（NHTSA）和国际自动机工程师学会（SAE）提出。
中国于2020 年参考SAE 的0-5 级的分级框架发布了中国版《汽车驾驶自动化分级》，并结合中国当前实际情况进行了部分调整，大体上也将自动驾驶分为0-5 级。