1、2023 年深度行业分析研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 目录目录 一、行业概述.1 二、行业现状.5 三、如何普及自动驾驶.7 四、商业模式分析.15 五、竞争格局.22 六、产业链分析.23 七、相关公司.34 八、发展趋势及展望.39 一、行业概述一、行业概述 1、概念与定义、概念与定义自动驾驶技术是指:使汽车能够在没有人类司机介入的情况下安全行驶的一系列技术,它涵盖了从车辆自主控制到完全无人驾驶的广泛技术。2、国内自动驾驶详细历程国内自动驾驶详细历程(1)萌芽期:政策引导与技术初探(萌芽期:政策引导与技术初探(2010-2015 年)年)国家发布新能源汽车产业发展规划,其中提到智能
2、网联汽车的发展方向。(2)快速发展期:创新突破与产业布局(快速发展期:创新突破与产业布局(2016-2020 年)年)2017 年,新一代人工智能发展规划发布,明确提出发展智能网联汽车。2018年,各地政府相继出台自动驾驶测试管理政策,开启道路测试许可。滴滴、蔚来、华为等企业纷纷布局自动驾驶,开展研发和测试工作。多个城市建立自动驾驶测试区,如北京、上海、广州等。百度、滴滴等公司在长沙、北京、上海等地启动自动驾驶出租车(Robotaxi)试点项目。(3)成熟期:商业化探索与全面应用(成熟期:商业化探索与全面应用(2021 年至今)年至今)2021 年,智能网联汽车技术路线图 2.0发布,进一步明
3、确了自动驾驶技术的发展目标和路线。各地政府加快智能交通基础设施建设,支持自动驾驶商业化应用。自动驾驶技术在感知、决策、控制等方面不断进步,具备在复杂道路环境下的运行能力。自动驾驶在公共交通、物流运输等领域逐步落地应用。智能道路和车联网(V2X)技术逐步推广,为自动驾驶车辆提供更安全高效的运行环境。3、技术原理及底层逻辑技术原理及底层逻辑(1)自动驾驶技术架构自动驾驶技术架构 自动驾驶核心模块:感知、决策、规划、控制。感知模块感知模块主要负责车周信息感知和目标检测。感知模块输入各类传感器的数据,输出车道线,行人,车辆等的位置和轨迹等信息。主流的感知方式包含激光雷达和摄像头视觉两种。决策模块决策模
4、块主要负责预测车周物体的运动,评估障碍物下一时刻可能的动作,输出物体运动轨迹的预测。规划模块规划模块主要负责计算车辆下一时刻的运动路径,规划与决策在开发环节往往结合在一起,基于感知模块输出的车周信息在神经网络训练融合,输出行动路线。控制模块控制模块主要负责精准控制车辆按规划轨迹行驶。控制模块根据决策规划输出的路线,生成具体的加速、转向和制动指令,控制驱动系统,转向系统,制动系统和悬架系统。(2)NOA:成为从:成为从 L2 到完全自动驾驶的重要过渡技术到完全自动驾驶的重要过渡技术 NOA(Navigation on AutoPilot)与自动驾驶的关系是紧密相关的,NOA 是 L2+级辅助驾驶
5、的典型功能,标志着从 ADAS(高级驾驶辅助系统)到 FSD(完全自动驾驶)的过渡。这种系统能够实现在高速公路、城市快速路和普通城市道路上的点对点自动驾驶。目前,NOA 主要包括高速 NOA 和城市 NOA两种应用场景。高速高速 NOA 场景:场景:高速路况与场景复杂度较低,因此造车新势力以及传统头部车企已基本实现了高速场景 NOA 的量产。高速高速 NOA 场景包括场景包括一:自动汇入主路。一:自动汇入主路。领航开始后,在经匝道并即将进入主路时,根据高精地图及主路内车流、车道线情况智能调节车速,自动打灯变道,汇入主路。场景二:主路巡航场景二:主路巡航行驶、智能选车道。行驶、智能选车道。根据道
6、路限速及高精地图自动设定巡航速度,综合道路情况智能选择驶入主路后,选择最优车道。场景三:自动驶离高速。场景三:自动驶离高速。主路巡航时,前方需驶出主路在距匝道前方约 2.5km 时,提前自动择机向右并到最外侧车道,以便驶入匝道。城市城市 NOA 场景:场景:城市路况复杂,对于自动驾驶的硬件及软件的要求更高,仍有巨大的发展潜力。道路交通场景方面:1)交通网络错综复杂,交织点众多。2)城市通勤道路常见三大场景:多分叉口、多变车道、非清晰车道。3)主车行为多变化。主车行驶车速时快时慢,常换车道城市通勤道路持有三大行为:车速慢/多换车道/借道。NOA 作为向完全自动驾驶过渡的重要技术,虽然目前处于辅助