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精品文档 2022年汽车智能化行业环境感知、车身感知、网联感知组成车载感知系统发展研究报告(76页).pdf

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    1、2022 年深度行业分析研究报告 内容目录内容目录 前言前言 . 8 感知篇:环境感知感知篇:环境感知+车身感知车身感知+网联感知组成车载感知系统网联感知组成车载感知系统 . 8 单车传感器数量倍增,为高阶自动驾驶落地夯实基础 . 9 政策指引,助力高阶辅助驾驶 ADAS 快速落地 . 11 多传感器融合,定义自动驾驶汽车的“慧眼” . 12 环境感知之一:激光雷达环境感知之一:激光雷达 . 14 激光雷达是 L3 级以上自动驾驶的必备传感器 . 14 混合固态短期会是主流,固态芯片化是终极形态 . 17 激光雷达成本拐点来临,大规模商业化落地在即 . 19 空间测算:预计到 2025 年全球

    2、市场规模 739 亿元,CAGR 107% . 22 相关公司:炬光科技、速腾聚创(未上市)、禾赛科技(未上市) . 23 环境感知之二:车载摄像头环境感知之二:车载摄像头 . 26 单车摄像头数量持续增加,天花板不断打开 . 26 EEA 架构集中化,有望带动摄像头成本下行 . 32 车内感知需求不断增加,DMS 有望成为标配. 33 空间测算:预计到 2025 年全球市场规模近 1200 亿元,CAGR 22% . 35 相关公司:联创电子、虹软科技、韦尔股份 . 36 环境感知之三:环境感知之三:毫米波雷达毫米波雷达 . 38 77GHz 正在取代 24GHz 成为主流 . 38 海外厂

    3、商正主导市场,国内正起步追赶 . 41 空间测算:预计到 2025 年全球市场规模 380 亿元,CAGR 26% . 44 相关公司:德赛西威、华域汽车、森思泰克(未上市) . 45 环境感知环境感知之四:之四:超声波雷达超声波雷达 . 46 成本优势显著,国产化率高,是成熟的车载传感器 . 47 自动泊车(APA)渗透率快速提升,带来新的增长动能 . 48 空间测算:预计到 2025 年全球市场规模约 390 亿元,CAGR 7.4% . 51 相关公司:中科创达、奥迪威(创新层转板北交所)、上富股份(拟上市)、纵目科技(未上市) . 52 车身感知:惯性导航、卫星导航、高精度地图车身感知

    4、:惯性导航、卫星导航、高精度地图 . 55 惯性导航:车身感知定位系统的信息融合中心 . 55 卫星导航:RTK 助力 GNSS 实现厘米级的定位 . 57 高精度地图:实现 L3 及以上自动驾驶的必备基础 . 59 “GNSS+IMU+高精度地图”组成多融合车身感知定位系统 . 65 空间测算:预计到 2025 年全球卫惯市场空间 225 亿元,高精度地图市场空间约90 亿元 . 69 相关公司:四维图新、华测导航、中海达、千寻位置(未上市) . 69 网联感知:车载端、路侧端、云端网联感知:车载端、路侧端、云端 . 72 “车、路、云”一体化,C-V2X 商业化落地进入倒计时 . 72 车

    5、载端:前装 5G C-V2X 量产开启,有望成为数字座舱标配 . 76 路侧端:与单车智能相结合,朝着综合智能网联汽车发展 . 77 相关公司:千方科技、移远通信、均胜电子 . 79 图表图表目录目录 图图 1 :汽车智能化产业地图之感知层:汽车智能化产业地图之感知层 . 8 图图 2 :L2-5 级各类传感器的搭配方案级各类传感器的搭配方案 . 10 图图 3 :多传感器信息融合技术原理:多传感器信息融合技术原理 . 13 图图 4 :不同传感器在光谱上对应的位置:不同传感器在光谱上对应的位置 . 13 图图 5 :激光雷达的工作原理:激光雷达的工作原理 . 15 图图 6 :19-25 年

    6、激光雷达下游各场景市场空间(亿美元)年激光雷达下游各场景市场空间(亿美元) . 16 图图 7 :19-25 年激光雷达下游应用占年激光雷达下游应用占比变化(比变化(%). 16 图图 8 :激光雷达是摄像头与毫米波雷达的有效补充:激光雷达是摄像头与毫米波雷达的有效补充 . 17 图图 9 :激光雷达的芯片化架构设计:激光雷达的芯片化架构设计 . 19 图图 10 :激光雷达的构成:激光雷达的构成 . 20 图图 11 :传统分立式激光雷达的成本构成及占比:传统分立式激光雷达的成本构成及占比 . 20 图图 12 :激光雷达成本不断下降:激光雷达成本不断下降 . 21 图图 13 :全球车规激

    7、光雷达市场规模(亿元):全球车规激光雷达市场规模(亿元) . 22 图图 14 :全球车规激光雷达搭载量(万颗):全球车规激光雷达搭载量(万颗) . 22 图图 15 :炬光科技车载激光雷达产品布局:炬光科技车载激光雷达产品布局 . 24 图图 16 :速腾聚创的:速腾聚创的 RS-LiDAR-M1 固态激光雷达固态激光雷达 . 25 图图 17 :禾赛:禾赛科技最新发布的科技最新发布的 AT128 车规级激光雷达安装示意图车规级激光雷达安装示意图 . 25 图图 18 :车载视像头结构组成:车载视像头结构组成 . 26 图图 19 :车载镜头产业链结构:车载镜头产业链结构 . 26 图图 2

    8、0 :车载镜头成本结构:车载镜头成本结构 . 26 图图 21 :2019 年全球车载摄像头镜头市场份额年全球车载摄像头镜头市场份额. 27 图图 22 :2018 年全球车载年全球车载 CIS 传感器市场份额传感器市场份额 . 27 图图 23 :2019 年年全球车载摄像头模组市场份额全球车载摄像头模组市场份额. 28 图图 24 :特斯拉:特斯拉 Model 3 的感知系统的感知系统 . 30 图图 25 :Mobileye 的纯摄像头解决方案的纯摄像头解决方案 . 30 图图 26 :21Q1 中国乘用车摄像头安装量及单车平均安装量中国乘用车摄像头安装量及单车平均安装量 . 30 图图

    9、 27 :18-23 年全球汽车平均搭载摄像头数量(颗)年全球汽车平均搭载摄像头数量(颗) . 30 图图 28 :2012-2025 年单车搭载摄像头的个数变化情况年单车搭载摄像头的个数变化情况 . 31 图图 29 :19-20 年各类型车载摄像头渗透率情况年各类型车载摄像头渗透率情况 . 31 图图 30 :特斯拉的三目前视摄像头结构拆解:特斯拉的三目前视摄像头结构拆解 . 32 图图 31 :采孚:采孚 S-Cam4 三目前视摄像头结构拆解三目前视摄像头结构拆解 . 32 图图 32 :集中式的:集中式的 EEA 架构架构 . 33 图图 33 :特斯拉:特斯拉 Model 3 的电子

    10、电气架构的电子电气架构 . 33 图图 34 :主机厂对主机厂对 DMS 系统的采用历程系统的采用历程 . 33 图图 35 :全球车载摄像头市场规模(亿元):全球车载摄像头市场规模(亿元) . 35 图图 36 :全球车载摄像头搭载量(百万颗):全球车载摄像头搭载量(百万颗) . 35 图图 37 :联创电子的车载摄像头产品矩阵联创电子的车载摄像头产品矩阵 . 36 图图 38 :虹软科技虹软科技的智能座舱视觉解决方案(的智能座舱视觉解决方案(DMS) . 37 图图 39 :子公司豪威科技子公司豪威科技的车载的车载 CIS 产品布局产品布局 . 37 图图 40 :毫米波雷达的工作原理:毫

    11、米波雷达的工作原理 . 38 图图 41 :77GHz 雷达的分辨率和精度比雷达的分辨率和精度比 24GHz 提升提升 3 倍倍 . 40 图图 42 :77GHz 雷达的体积仅为雷达的体积仅为 24GHz 的三分之一的三分之一 . 40 图图 43 :毫米波雷达的发展历史:毫米波雷达的发展历史 . 41 图图 44 :博世的:博世的 LRR2 和和 LRR3 毫米波雷达的结构毫米波雷达的结构 . 42 图图 45 :毫米波雷达成本组成:毫米波雷达成本组成 . 42 图图 46 :2018 年全球毫米波雷达市场份额年全球毫米波雷达市场份额 . 42 图图 47 :中国毫米波雷达市场份额情况:中

    12、国毫米波雷达市场份额情况 . 42 图图 48 :2019 年年 1 月中国月中国 SRR 供应商及安装量份额供应商及安装量份额 . 43 图图 49 :2019 年年 1 月中国月中国 LRR 供应商及安装量份额供应商及安装量份额 . 43 图图 50 :全球毫米波雷达市场规模(亿元):全球毫米波雷达市场规模(亿元) . 44 图图 51 :全球毫米波雷达搭载量(百万颗):全球毫米波雷达搭载量(百万颗) . 44 图图 52 :华域汽车:华域汽车 77GHz 的的 4D 成像雷达成像雷达 . 45 图图 53 :森思泰克的毫米波雷达产品线:森思泰克的毫米波雷达产品线 . 46 图图 54 :

    13、超声波雷达的工作原理:超声波雷达的工作原理 . 47 图图 55 :超声波雷达的功能示意图:超声波雷达的功能示意图 . 47 图图 56 :自动泊车系统由:自动泊车系统由 12 颗超声波雷达组成颗超声波雷达组成 . 47 图图 57 :全球超声波雷达供应商竞争格局:全球超声波雷达供应商竞争格局 . 48 图图 58 :2018 年全球超声波雷达行业竞争格局年全球超声波雷达行业竞争格局. 48 图图 59 :19-20 年中国乘用车年中国乘用车 APA 装配量及增速(万辆,装配量及增速(万辆,%) . 49 图图 60 :2019-2025 年不同单车超声波雷达配置方案占比(年不同单车超声波雷达

    14、配置方案占比(%) . 51 图图 61 :全球超声波雷达市场规模(亿元):全球超声波雷达市场规模(亿元) . 51 图图 62 :全球超声波雷达搭载量(百万颗):全球超声波雷达搭载量(百万颗) . 51 图图 63 :中科创达在智能汽车领域的产品布局:中科创达在智能汽车领域的产品布局 . 52 图图 64 :奥迪威在车载超声波传感器领域的产品布局:奥迪威在车载超声波传感器领域的产品布局 . 53 图图 65 :上富股份的超声波传感器产品矩阵:上富股份的超声波传感器产品矩阵 . 53 图图 66 :纵目科技提供的超距超声波传感器:纵目科技提供的超距超声波传感器 . 54 图图 67 :信号定位

    15、、航迹递推与地图匹配技术组成了车身感知定位技术:信号定位、航迹递推与地图匹配技术组成了车身感知定位技术 . 55 图图 68 :捷联式惯性导航系统工作原理图:捷联式惯性导航系统工作原理图 . 56 图图 69 :惯性测量单元结构:惯性测量单元结构 . 56 图图 70 :航迹递推工作原理:航迹递推工作原理 . 57 图图 71 :惯性导肮系统作为车身感知定位系统的信息融合中心:惯性导肮系统作为车身感知定位系统的信息融合中心 . 57 图图 72 :卫星导航的三球定位原理:卫星导航的三球定位原理 . 58 图图 73 :通过地基增强系统实现误差修正:通过地基增强系统实现误差修正 . 58 图图

    16、74 :GNSS-RTK 系统的应用系统的应用 . 59 图图 75 :高精度地图概念示例:高精度地图概念示例 . 59 图图 76 :2020 年国内高精度地图市场竞争格局年国内高精度地图市场竞争格局. 61 图图 77 :Apollo 平台高精度地图的制作过程平台高精度地图的制作过程. 62 图图 78 :集中采集:集中采集+众包采集是众包采集是数据采集的未来方向数据采集的未来方向 . 62 图图 79 :Mobileye 在绘图过程中所采用的语义识别模型在绘图过程中所采用的语义识别模型 . 63 图图 80 :路侧感知模型示意图:路侧感知模型示意图 . 64 图图 81 :高精度地图成本

    17、随自动驾驶等级的增长而高速上升:高精度地图成本随自动驾驶等级的增长而高速上升 . 64 图图 82 :华为的高精度地图云服务:华为的高精度地图云服务 . 65 图图 83 :GNSS-RTK+惯性导航惯性导航+地图匹配系统组成的多融合车身感知定位系统地图匹配系统组成的多融合车身感知定位系统 . 67 图图 84 :四维图新的客户及合作伙伴:四维图新的客户及合作伙伴. 69 图图 85 :华测导航的北斗地基增强系统:华测导航的北斗地基增强系统+GNSS/INS 组合导航系统组合导航系统 . 70 图图 86 :中海达的高精度定位天线平台已经在上汽荣威鲸试用:中海达的高精度定位天线平台已经在上汽荣

    18、威鲸试用 . 71 图图 87 :千寻位置打造的时空智能产业生态:千寻位置打造的时空智能产业生态 . 71 图图 88 :V2X 车联网的整车协同方车联网的整车协同方案案 . 72 图图 89 :C-V2X 产业链架构产业链架构 . 75 图图 90 :中国中国 C-V2X 产业化部署整体时间表产业化部署整体时间表 . 75 图图 91 :路侧单元(路侧单元(RSU)产品图片)产品图片 . 78 图图 92 :车联网:车联网 MEC 产品图片产品图片 . 78 图图 93 :十字路口的典型路侧设备部署方案:十字路口的典型路侧设备部署方案 . 78 图图 94 :千方科技提供的:千方科技提供的

    19、RSU 和和 OBU 产品产品 . 79 图图 95 :移远通信提供的车规级:移远通信提供的车规级 C-V2X 通通信模组信模组 . 80 图图 96 :均胜电子提供的:均胜电子提供的 V2X 平台平台 . 80 表表 1 :环境感知、车身感知与网联感知组成了车载感知系统环境感知、车身感知与网联感知组成了车载感知系统 . 9 表表 2 :自动驾驶四大硬件传感器的比较自动驾驶四大硬件传感器的比较 . 9 表表 3 :自动驾驶分级:自动驾驶分级 L0-L5 . 9 表表 4 :各级别自动驾驶对传感器数量的需求量各级别自动驾驶对传感器数量的需求量 . 10 表表 5 :2021 年广州车展智能驾驶硬

    20、件搭载方案简介年广州车展智能驾驶硬件搭载方案简介 . 11 表表 6 :各国关于车辆主动安全的相关政策各国关于车辆主动安全的相关政策 . 11 表表 7 :各国各国 NCAP 规程中关于规程中关于 ADAS 的相关要求的相关要求 . 12 表表 8 :多传感器融合的三种方式介绍多传感器融合的三种方式介绍 . 14 表表 9 :激光雷达的发展历程:激光雷达的发展历程 . 15 表表 10 :国内外各企业激光雷达国内外各企业激光雷达应用场景应用场景 . 16 表表 11 :纯视觉主导与激光雷达主导的自动驾驶技术路线:纯视觉主导与激光雷达主导的自动驾驶技术路线 . 17 表表 12 :各类激光雷达的

    21、原理和优劣势介绍:各类激光雷达的原理和优劣势介绍 . 18 表表 13 :各类测距方式的主要特点:各类测距方式的主要特点 . 18 表表 14 :激光雷达上游主要供应商激光雷达上游主要供应商 . 20 表表 15 :各家激光雷达的产品及价格:各家激光雷达的产品及价格. 21 表表 16 :各车型在激光雷达型号的选择各车型在激光雷达型号的选择 . 22 表表 17 :全球车规激光雷达市场空间测算:全球车规激光雷达市场空间测算 . 23 表表 18 :激光雷达赛道主要玩家激光雷达赛道主要玩家 . 23 表表 19 :车载摄像头车载摄像头上游主要供应商上游主要供应商. 27 表表 20 :车载视像头

    22、的类型及其功能车载视像头的类型及其功能. 28 表表 21 :各家车企的车载摄像头搭载情况各家车企的车载摄像头搭载情况 . 29 表表 22 :21Q1 中国乘用车市场各类摄像头安装量增速中国乘用车市场各类摄像头安装量增速 . 31 表表 23 :海外:海外 Tier 1 方案商的方案商的 DMS 产品对比产品对比 . 34 表表 24 :国内部分:国内部分 DMS 系统供应商产品对比系统供应商产品对比 . 34 表表 25 :全球车载摄像头市场空间测算:全球车载摄像头市场空间测算 . 35 表表 26 :各国车载毫米波频段分配各国车载毫米波频段分配 . 39 表表 27 :24GHz、77G

    23、Hz 及及 79GHz 毫米波雷达毫米波雷达 . 39 表表 28 :SRR、MRR 和和 LRR 三种三种毫米波雷达对应的毫米波雷达对应的 ADAS 的功能的功能 . 40 表表 29 :毫米波雷达:毫米波雷达上游主要供应商上游主要供应商. 42 表表 30 :海外主要厂商的毫米波雷达及参数:海外主要厂商的毫米波雷达及参数 . 43 表表 31 :毫米波雷达国内主要供应商:毫米波雷达国内主要供应商. 44 表表 32 :全球毫米波雷达市场空间测算:全球毫米波雷达市场空间测算 . 44 表表 33 :四代:四代自动泊车技术的发展路线自动泊车技术的发展路线 . 49 表表 34 :中国部分汽车品

    24、牌自动泊车:中国部分汽车品牌自动泊车 APA 方案及代表车型方案及代表车型 . 50 表表 35 :全球超声波雷达市场空间测算:全球超声波雷达市场空间测算 . 52 表表 36 :国际四大卫星导航系统简介:国际四大卫星导航系统简介. 58 表表 37 :高精度地图的四个基本层级及属性信息:高精度地图的四个基本层级及属性信息 . 59 表表 38 :高精度地图与传统地图的比较:高精度地图与传统地图的比较 . 60 表表 39 :高精度地图是:高精度地图是 L3 及以上级别的自动驾驶汽车的必备基础及以上级别的自动驾驶汽车的必备基础 . 60 表表 40 :国内高精地图甲级测绘资:国内高精地图甲级测

    25、绘资质名单(截至质名单(截至 2021 年年 12 月)月) . 61 表表 41 :5G 技术在性能上是数据更新的良好选择技术在性能上是数据更新的良好选择. 63 表表 42 :高精度地图与传统地图盈利模式的区别:高精度地图与传统地图盈利模式的区别 . 65 表表 43 :松耦合、紧耦合和深耦合三种架构松耦合、紧耦合和深耦合三种架构 . 66 表表 44 :主要自动驾驶乘用车的高精定位方案主要自动驾驶乘用车的高精定位方案 . 68 表表 45 :主要商用场景自动驾驶定位方案主要商用场景自动驾驶定位方案 . 68 表表 46 :智能网联相关政策梳理:智能网联相关政策梳理 . 73 表表 47

    26、:DSRC 和和 C-V2X 两种技术路线对比两种技术路线对比 . 74 表表 48 :车载终端的主要产业链:车载终端的主要产业链 . 76 表表 49 :国内:国内 C-V2X 部分量产车型的功能配置部分量产车型的功能配置 . 77 表表 50 :十字路口场景所需的设备清单十字路口场景所需的设备清单 . 78 前言前言 智能驾驶主要可以分为感知层、决策层与执行层,本篇是汽车智能化系列专题的第一篇,主要围绕着汽车智能化的感知层展开。感知层主要可以分为环境感知、车身感知与网联感知三大类。下游整车 OEM 的智能化军备竞赛正式打响,由于汽车的迭代周期相对较慢,因此各类感知硬件的预埋必须具有前瞻性,

    27、各感知硬件有望率先放量。本篇行业报告将围绕着各类感知硬件从其概念、技术路径、发展趋势、竞争格局、核心参与者以及市场空间等内容展开,全面梳理汽车智能化浪潮下,在智能汽车感知层的相关投资机会。 感知篇: 环境感知感知篇: 环境感知+车身感知车身感知+网联感知组成车载感知网联感知组成车载感知系统系统 整个车载感知系统主要包括环境感知、车身感知与网联感知三大部分。整个车载感知系统主要包括环境感知、车身感知与网联感知三大部分。其中,(1)环境感知:)环境感知:主要负责车辆从外界获取信息,如附近车辆、车道线、行人、建筑物、障碍物、交通标志、信号灯等,主要包括四大类别的硬件传感器车载摄像头、毫米波雷达、激光

    28、雷达、超声波雷达;(2)车身感知:)车身感知:主要负责车辆对自身状态的感知,如车辆位置、行驶速度、姿态方位等,主要包括惯性导航、卫星导航和高精度地图;(3)网联感知:)网联感知:主要负责实现车辆与外界的网联通信以此来获得道路信息、 行人信息等, 主要包括各类路侧设备、 车载终端以及 V2X云平台等。 图图 1:汽车智能化产业地图之感知层:汽车智能化产业地图之感知层 资料来源:亿欧智库,国信证券经济研究所整理 表表 1:环境感知、车身感知与网联感知组成了车载感知系统环境感知、车身感知与网联感知组成了车载感知系统 环境感知环境感知 车身感知车身感知 网联感知网联感知 感知对象 附近车辆、车道线、行

    29、人、建筑物、障碍物、交通标志、信号灯等 车辆位置、行驶速度、姿态方位等 实时路况、道路信息、行人信息等 感知方案 通过四大硬件感知传感器,车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达获取周边交通数据 基于高精度地图、GPS 或北斗卫星导航、惯性导航等为汽车的定位和导航提供数据 利用 LET-V2X、5G、路侧设备如 RSU 等获得实时信息 感知特征 多采用多传感器融合方式进行感知,利用不同传感器的优劣势互补提升感知精度 高精地图和导航可对传感器试别的数据再次确认, 相互补充, 与传感器结果相互关联达成安全冗余 实现车辆与外部节点间的数据共享和控制协同, 更加强调车辆、道路、行人、使用者之间的联

    30、系 资料来源:艾瑞咨询,国信证券经济研究所整理 四大硬件传感器是自动驾驶汽车的眼睛,是环境感知的关键。四大硬件传感器是自动驾驶汽车的眼睛,是环境感知的关键。车载传感器主要包括车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达四大类。自动驾驶汽车首先是对环境信息与车内信息的采集、处理与分析,这是实现车辆自主驾驶的基础和前提。环境感知是自动驾驶车辆与外界环境信息交互的关键,车辆通过硬件传感器获取周围的环境信息,环境感知是一个复杂的系统,需要多种传感器实时获取信息,各类硬件传感器是自动驾驶汽车的眼睛。 表表 2:自动驾驶四大硬件传感器的比较自动驾驶四大硬件传感器的比较 类别类别 功能功能 优势优势 劣势劣

    31、势 超声波雷达超声波雷达 变道辅助,盲区检测,自动泊车等 穿透性强,测距方法简单,成本低,短距离测量优势较为明显 传播速度慢,无法跟上车距实时变化,方向性较差且易受天气影响 毫米波雷达毫米波雷达 自适应巡航控制,前向防撞报警,盲区检测,辅助停车,辅助变道,自动紧急制动阀,自动泊车等 天气适应性好 探测距离与精度相对激光雷达较弱 激光雷达激光雷达 自适应巡航控制,前向防撞报警,盲区检测,辅助停车,自动紧急制动阀,自动泊车,导航及定位等 精度高、探测距离远 易受自然光或热辐射影响,价格昂贵 车载摄像头车载摄像头 自适应巡航控制,前向防撞报警,盲区检测,自动紧急制动阀,自动泊车,变道辅助,驾驶员状态

    32、监控,交通标识识别,导航及定位等 精度高,距离远,直观方便,成本较低 受天气影响较大,算法及算力要求高 资料来源:亿欧智库,国信证券经济研究所整理 单车传感器数量倍增,为高阶自动驾驶落地夯实基础单车传感器数量倍增,为高阶自动驾驶落地夯实基础 当前自动驾驶正处在当前自动驾驶正处在 L2 向向 L3 级别跨越发展的关键阶段。级别跨越发展的关键阶段。 其中, L2 级的 ADAS是实现高等级自动驾驶的基础,从全球各车企自动驾驶量产时间表来看,L3 级别自动驾驶即将迎来大规模地商业化落地。 表表 3:自动驾驶分级:自动驾驶分级 L0-L5 美国国家公路安全管理局(美国国家公路安全管理局(NHTSANH

    33、TSA)、美国汽车工程师协会()、美国汽车工程师协会(SAESAE)自动驾驶分级标准)自动驾驶分级标准 分级分级 NHTSA L0 L1 L2 L3 L4 SAE L0 L1 L2 L3 L4 L5 名称(名称(SAE) 无自动化 驾驶支持 部分自动化 有条件自动化 高度自动化 完全自动化 SAE 定义定义 由 人 类 驾 驶者 全 权 驾 驶汽车,在行驶过 程 中 可 以得到警告 通过驾驶环境对方向盘和加速减速中的一项操作提供支持,其余由人类操作 通过驾驶环境对方向盘和加速减速中的多项操作提供支持, 其余由人类操作 由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作,根据系统要求,人类提供适当的应答 由无人驾

    34、驶系统完成所有的驾驶操作, 根据系统要求, 人类不一定提供所有的应答。 限定道路和环境条件 由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作,可能的情况下,人类接管,不限定道路和环境条件 主体主体 驾驶操作驾驶操作 人类驾驶者 人类驾驶者/系统 系统 周边监控周边监控 人类驾驶者 系统 支援支援 人类驾驶者 系统 系统作用域系统作用域 无 全域 资料来源:NHTSA,SAE、国信证券经济研究所整理 随着自动驾驶级别的提升, 单车传感器的数量呈倍级增加。随着自动驾驶级别的提升, 单车传感器的数量呈倍级增加。 预计自动驾驶 Level 1-2 级需要 10-20 个传感器,Level 3 级需要 20-30 个传

    35、感器,Level 4-5 级需要40-50 个传感器。 Level 1-2 级别:级别:通常具有 1 个前置远程雷达和 1 个摄像头,用于自适应巡航控制,紧急制动辅助和车道偏离警告/辅助。2 个向后的中程雷达可实现盲点检测, 外加 4 个摄像头和 12 个超声波雷达则可实现 360 度视角的泊车辅助功能。预计 Level 1-2 的总传感器数量约为 10-20 个左右。 Level 3 级别:级别:在 Level 1-2 配置的基础上,外加 1 个远程激光雷达,由于主动距离测量,激光雷达还具有高分辨率,广角和高精度的特点,这对于检测和分类对象或跟踪地标以进行定位将是必需的。对于高速公路领航系统

    36、(Highway pilot)应用,通常会额外增加 1 颗后向的远程激光雷达。预计会使用 6-8 个摄像头,8-12 个超声波雷达和 4-8 个毫米波雷达,以及 1 个激光雷达,因此,预计 Level 3 的传感器总数量会在 20-30 个左右。 Level 4-5 级别:级别:通常需要多种传感器进行 360视角的交叉验证,以消除每种传感器的弱点。预计会使用 8-15 个摄像头,8-12 个超声波雷达和 6-12 个毫米波雷达,以及 1-3 个激光雷达,因此,预计用于 Level 4 至 5 的传感器总数量会在 30-40 个左右。 图图 2:L2-5 级各类传感器的搭配方案级各类传感器的搭配

    37、方案 表表 4:各级别自动驾驶对传感器数量的需求量各级别自动驾驶对传感器数量的需求量 L0L1 L2 L3 L4 L5 摄像头摄像头 0-4 4-6 6-8 8-10 12-15 超声波雷达超声波雷达 4-8 8-12 8-12 8-12 8-12 毫米波雷达毫米波雷达 1-3 3-5 4-8 6-12 6-12 激光雷达激光雷达 0 0 0-1 1-3 1-3 资料来源:麦肯锡,国信证券经济研究所整理 资料来源:亿欧智库,国信证券经济研究所整理 从本次广州车展来看,各家新车型均搭配多个激光雷达,以此来提前布局高阶自动驾驶,哪吒 S 配置了 3-6 颗混合固态激光雷达,售价在售价在 30 万以

    38、上的新车万以上的新车型普遍搭配了支持型普遍搭配了支持 L3-L4 级自动驾驶所需要的各类传感器(级自动驾驶所需要的各类传感器(2+颗激光雷达、颗激光雷达、12颗超声波雷达、颗超声波雷达、7-10 颗高清摄像头、颗高清摄像头、5+颗毫米波雷达)颗毫米波雷达)。以蔚来 ET7 为例,共搭载了多达 33 个高精度传感器, 包括 1 个超远距高精度激光雷达、 11 个 800万像素高清摄像头、5 个毫米波雷达、12 个超声波传感器、2 个高精定位单位、1 个 V2X 车路协同感知系统和 1 个 ADMS 增强主驾感知,较蔚来 ES8 的 25个传感器还多了 8 个。 表表 5:2021 年广州车展智能

    39、驾驶硬件搭载方案简介年广州车展智能驾驶硬件搭载方案简介 车型车型 自动驾驶芯片自动驾驶芯片 算力算力 激光雷达个数激光雷达个数 毫米波雷毫米波雷达个数达个数 超声波雷超声波雷达个数达个数 高清摄像高清摄像头个数头个数 普通摄像普通摄像头个数头个数 小鹏小鹏 G9G9 2 颗英伟达 Orin 508 TOPS 2 颗速腾聚创 128 线固态激光雷达 5 12 12 - 沙龙机甲龙沙龙机甲龙 华为 MDC 400 TOPS 4 颗华为 96 线混合固态激光雷达 5 12 7 4 威马威马 M7M7 4 颗英伟达 Orin 1016 TOPS 3 颗速腾聚创 128 线固态激光雷达 5 12 7 4

    40、 智己智己 L7L7 英伟达 Xavier 30-60 TOPS - 5 12 12 - 蔚来蔚来 ET7ET7 4 颗英伟达 Orin 1016 TOPS 1 颗图达通 5 12 11 - 广汽埃安广汽埃安 LXLX PlusPlus 华为 MDC 200 TOPS 3 颗速腾聚创 128 线固态激光雷达 6 12 8 4 极狐阿尔法极狐阿尔法 S S 华为 MDC 400 TOPS 3 颗华为 96 线混合固态激光雷达 6 12 13 - 哪吒哪吒 S S 华为 MDC 200 TOPS 3-6 颗华为 96 线混合固态激光雷达 5 12 13 - 资料来源:小鹏、蔚来等各公司官网,国信证

    41、券经济研究所整理 政策指引,助力高阶辅助驾驶政策指引,助力高阶辅助驾驶 ADAS 快速落地快速落地 各国政策不断刺激,助力高阶辅助驾驶各国政策不断刺激,助力高阶辅助驾驶 ADAS 快速落地。快速落地。美国在 2011 年开始就强制所有轻型商用车和乘用车搭载 ESP 系统,欧盟从 2013 年开始强制安装重型商用车搭载 LDW、 AEB 等功能, 日本从 2014 年强制要求商用车搭载 AEB系统,2019 年欧盟与日本等 40 国达成草案,将于 2020 年起全部轻型商用车和乘用车强制安装 AEB 系统。中国自 2016 年开始出台各项政策,逐步强制商用车搭载 LDW、FCW、LKA、AEB

    42、等 ADAS 功能。 表表 6:各国关于车辆主动安全的相关政策各国关于车辆主动安全的相关政策 经济体经济体 时间时间 政策与简要内容政策与简要内容 适用车型适用车型 美国 2011 美国所有总重在 4.5 吨以下的车辆都必须装配 ESP 系统 乘用车、轻型商用车 2020 白宫与交通部发布自动驾驶汽车准则 4.0,明确了自动驾驶的十大原则,统一简化监管体系,消除监管障碍,提高政策透明度与一致性,增强了美国公众对自动驾驶汽车的信任度 - 欧盟 2013 欧洲所有新生产的重型商用车强制安装 LDW、AEB 系统 重型商用车 2014 欧洲所有新生产乘用车和商用车强制安装 ESP 系统 乘用车、轻型

    43、商用车 2019 欧盟和日本等 40 个国家和地区对强制引入自动刹车的规则草案达成协定, 要求 2020 年起所有乘用车和轻型商用车必须安装 AEB 系统 乘用车、轻型商用车 日本 2014 日本要求商用车必须逐步配备 AEB 系统 商用车 2019 日本政府拟定方针,要求自 2021 年起日本销售的新款乘用车和轻自动车必须配备 AEB 系统,同时自动制动入法 乘用车、轻自动车 中国 2016 机动车运行安全技术条件(修订稿)明确指出 11 米以上客车需安装 LDW 和 FCW,所有客车安装 ABS 系统 商用客车 2017 营运客车安全技术条件 (JT/T 1094-2016)要求 9 米以

    44、上营运客车必须安装 LDWS 和 AEBS,并给出 13 个月过渡期 商用客车 2017 机动车运行安全技术条件(GB7258-2017)规定,11 米以上公路客车和旅游客车应装备符合标准规定的 LDWS 和AEBS,相应车辆的 AEBS 系统强制前装时间点为 2021 年 2 月 1 日 商用客车 2018 营运货车安全技术条件(IJT/T1178.1-2018)规定,2020 年 5 月 1 日起总质量12000kg 的载货汽车和牵引车应安装 FCW 和 LDWS。2021 年 5 月 1 日起,总质量12000kg 且最高车速大于 90km/h 的载货汽车和牵引车需加装 AEBS 商用货

    45、车 2019 营运车辆自动紧急制动系统性能要求和测试规程(JT/T1242-2019)规定,2019 年 4 月 1 日起所有新生产的 9 米以上的营运车辆都必须加装符合要求的 LDWS 和 AEBS 商用车 2019 工信部完成道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义、道路车辆盲区监测(BSD)系统性能要求及试验方法、乘用车车道保持辅助(LKA)系统性能要求及试验方法3 项汽车行业推荐性国家标准的制修订工作 乘用车 资料来源:各经济体交通部官网,国信证券经济研究所整理 各国新车测试标准不断增加对主动安全各国新车测试标准不断增加对主动安全 ADAS 功能的权重。功能的权重。NCAP(Ne

    46、w Car Assessment Program,新车测试项目)是测试机构对新车型的车辆安全水平进 行全面评估,并直接面向公众公布试验结果。NCAP 是民间组织,不受政府机构组织控制。碰撞测试成绩则由星级表示,共有五个星级,星级越高表示该车的碰撞安全性能越好。 在部分国家,AEB 等系统已经成为五行评级的必备条件。从各国 NCAP 的路线图能够看出,美国 NHTSA 从 2011 年就将 LDW、FCW 等指标纳入加分项,美国 IIHS 从 2014 年开始将 FCW 和 AEB 规定为最高评级的必备条件,欧盟Euro-NCAP 从 2014 就将 AEB 纳入评分体系,并不断增加测试场景,中

    47、国C-NCAP 从 2017 年首次纳入 AEB 测试。 各国对各类 ADAS 辅助驾驶系统的重视程度不断提升,带动高阶辅助驾驶的全面落地。 表表 7:各国各国 NCAP 规程中关于规程中关于 ADAS 的相关要求的相关要求 经济体经济体 测试机构测试机构 时间时间 标准与内容标准与内容 美国 IIHS 2013 评分体系中纳入前方碰撞预警系统(FCW)指标 2014 规定 FCW 和自动紧急制动系统(AEB)是获得最高评级的必要条件 NHTSA 2011 测试加分项中增加 LDW、FCW、ESC 等指标 2015 规定自 2018 年起,AEB 是获得最高评级的必要条件 2016 与 20

    48、家车企(总市场份额达 99%以上)达成协议,2022 年 8 月 31 日以前在美新车均需搭载 AEB 2021 拟在 NCAP 中新增四项 ADAS,包括行人自动紧急制动(PAEB)、车道保持支持(LKS)、盲区警告(BSW)和盲区干预(BSI) 欧盟 Euro-NCAP 2014 评分体系中纳入 AEB、LDW、LKA 等指标,主动安全权重由原来的 10%提高至 20% 2016 增加 AEB-VRU 指标,考虑 AEB 对路上行人的保护 2018 增加 AEB-VRU cyclist 指标,考虑 AEB 对骑行者的保护 2020 扩充 AEB 测试内容,增加后向、迎面、交叉路口等多种情境

    49、下 AEB 对人员的保护 中国 C-NCAP 2014 世界 NCAP 大会上,中汽研表示 2018 年 C-NCAP 将纳入 AEB 指标 2017 C-NCAP 管理规则(2018 年版)中纳入 FCW、AEB 指标。其中 AEB 测试包括车辆追尾 AEB 与行人 AEB 2020 C-NCAP 管理规则(2021 年版)中新增 AEB 踏板式摩托车试验场景、LKA、LDW、BSD、SAS、ESC 指标,主动安全权重由 15%上升至 25% 日本 J-NCAP 2014 评分体系中增加 LDW、AEB 等指标 2016 评分体系中增加行人自动紧急制动(PAEB)等指标,考虑夜视系统的影响

    50、2017 评分体系中纳入 LKA 指标 资料来源:各国 NCAP,国信证券经济研究所整理 多传感器融合,定义自动驾驶汽车的“慧眼”多传感器融合,定义自动驾驶汽车的“慧眼” 为了使汽车感知系统形成有效互补,多传感器融合已成为众多主机厂来提高自为了使汽车感知系统形成有效互补,多传感器融合已成为众多主机厂来提高自身智能驾驶能力的核心技术之一。身智能驾驶能力的核心技术之一。 为了应对不同的场景和保证车辆的安全保证,多传感器融合成为行业趋势。多传感器融合技术是对信息的多级别、多维度组合导出有用的信息,包含图像信息、点云信息等,不仅可利用不同传感器的优势,还能提高整个系统的智能化。 多传感器信息融合技术的

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