2021年电子行业从智能手机到智能汽车分析报告（56页）.pdf

《2021年电子行业从智能手机到智能汽车分析报告（56页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2021年电子行业从智能手机到智能汽车分析报告（56页）.pdf（56页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、智能驾驶算法及出行服务：软件服务将成为厂商盈利模式的重点高精度地图：智能驾驶关键环节高精度地图是智能驾驶产业链中不可缺少的一个环节。高精度地图将大量的行车辅助信息存储为结构化数据，这些信息可以分为两类。第一类是道路数据，比如车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率等车道信息。第二类是车道周边的固定对象信息，比如交通标志、交通信号灯等信息、车道限高、下水道口、障碍物及其他道路细节，还包括高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。高精度地图将此类信息用于自动驾驶的地图匹配、路径规划、特定情况下的自动驾驶，可以解决传感器在雨雪、大雾天气中不适用的问题，并可大量减少车载传感器的数目，降

2、低整车成本，加快无人驾驶的商用化，在自动驾驶系统中发挥着不可替代的作用，是无人驾驶感知层的重要补充。高精度地图五大特征区别于传统地图，与传感器互相补充为无人驾驶提供安全保障。高精度地图与传统地图最大的区别是直接服务对象的不同，前者的服务对象是机器，后者是人。另外两者还存在图层、精度、更新速度、数据来源等差别。从角色定位来看，高精度地图在智能驾驶的作用，已经逐步脱离单纯地图数据导航的作用，而更多是与其它传感器融合在一起，发挥环境感知作用。高精度地图提供的先验信息能弥补一般传感器在特定环境下的信息缺失。高精度地图提供更多信息，有助于提升稳定性与感知算法效率。高精度地图可为传感器提供抽象信息。第一，

3、当某些传感器数据缺失时，可以利用地图数据进行推算。第二，高精度地图可以用于相互校验，当同一个数据有多个数据来源时，可以校验其他传感器数据的可信度，提高整个系统准确度。此外，高精度地图可以提升自动驾驶车载传感器对周围信息的感知算法效率和准确率。高精度地图的存在，可以利用其去掉地图中固有的标志物信息，让有限的计算资源集中在道路上可能对自动驾驶带来影响的动态物体。我们认为未来的高精度地图将具备三大功能：(1)地图匹配,提高车辆定位精度。(2)解决特定情况下传感器失效的问题,弥补环境感知设备的不足。不仅增加了车道属性相关(车道线类型、车道宽度等)数据，更有诸如高架物体、防护栏、树、道路边缘类型、路边地

4、标等大量目标数据。高精度地图能够明确区分车道线类型、路边地标等细节。(3)行驶路径全局规划，并且基于预判制定合理的行驶策略。因此，各大整车厂和互联网公司都在积极布局高精度地图，相关厂商包括四维图新、高德地图、百度地图等。智能驾驶算法：商业化有望逐步推进智能算法往往采用软硬件一体的形式提供。从智能驾驶运用到的智能算法类型看，包括路径规划算法、决策算法、计算机视觉算法等，其中涉及车辆控制、路线规划、信息收集处理等多种应用。智能算法往往通过软硬件一体的形式提供，如 ADAS 芯片内置的全景泊车系统、车道偏移警示系统、前方碰撞警示系统、行人碰撞警示系统、交通标志识别系统、车辆盲区侦测系统、驾驶员疲劳探测系统和后方碰撞预警系统等功能均内置了对应的智能算法、TPMS 芯片内含车轮定位等算法、车载 AI 芯片融合了深度学习等人工智能算法、车载智能摄像模组往往内置了计算机视觉算法。算法是智能化的核心，硬件则是算法的载体。