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2019自动驾驶行业深度研究报告.pdf

大小:0KB更新时间:2019-06-14 05:40:35 我要下载

◆ 正视L3、L4级别落地时间表,算法型企业的关键一年 36氪研究 | 自动驾驶专题行业研究 2019年6月

36Kr-自动驾驶专题研究报告 2019.6 要点摘要 ➢投资视角 ◼ 技术难度:L2级别ADAS的大范围应用建立在Tier1 分析师 强大的系统、模块化能力以及车规级产品基础上。 姓名:李坤阳 L3级别不论是驾驶安全风险还是技术攻克难度是真 微信:frank308 正的分水岭,是乘用车主机厂近期量产合作的重点 邮箱:likunyang@36kr.com ,专注乘用车场景的部分一级市场公司已有L3级别 量产能力。L4级别对商用场景的降本提效意义重大 ,可大幅降低人力成本,后期车内无需配置安全员 参考报告及文章 ,但在国内落地时间受不确定性因素影响。 《蔚来-场景致胜:汽车产业趋势洞察》 ◼ 场景落地与技术难度: 乘用车场景目前经历L2级别 --蔚来资本&罗兰贝格 2018.11 《Initiating on EV Battery Material 过渡到L3级别,多采用激光雷达+毫米波雷达+摄 Suppliers: Be Selective》 像头的感知方案,采用FPGA或部分采用ASIC芯片 --Morgan Stanley 2019.02 ,结合零散区域范围内高精地图进行决策控制;商 《七大总结2018中国自动驾驶产业年 用车以高速货运为主,落地可以迅速降低成本提高 度报告》 --亿欧智库2018.07 效率,以L4级别作为主要突破方向,多采用摄像头 《AI 芯片市场正快速起航,国内边缘芯 视觉+激光雷达的感知方案,以及GPU芯片作为计 片面临更大机遇》 --平安证券2019.4 算中央,参与者众多但有量产合作的企业数量少。 ◼ 行业KSF(关键成功因素): ✓ 算法型公司(提供解决方案和系统):订单交付能力(是否与主机厂和Tier1就产品 有真正订单合作)、研发团队的人员背景(研究相关模型及算法投入时间)、是否具 备成熟产品投入测试运营、相关场景的传感器组合成本是否适用于量产、战略规划是 否稳定(专注目标场景落地的时间) ✓ 硬件供应(传感器及芯片):毫米波雷达发展成熟,是大部分算法型公司的解决方案 感知层主要设备;车规级的激光雷达研发周期长,用来做测试采购成本较高,且必须 外露在车外进行感知,乘用车解决方案中涉及相对较少;摄像头视觉解决方案多用于 L2级别,L3级别及以上应用规模大;芯片研发未来倾向ASIC专用芯片,目前GPU通 用芯片更多用于适合L4级别以上的商用场景。 2

目录 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 3

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