從1886年第一輛汽車誕生到現(xiàn)在，130年來(lái)汽車在給人們帶來(lái)大量益處的同時(shí)，也暴露了越來(lái)越多的問(wèn)題，如環(huán)境污染、道路擁堵、交通事故帶來(lái)的傷亡等。智能駕駛的出現(xiàn)則能夠通過(guò)技術(shù)手段解決傳統(tǒng)駕駛方式產(chǎn)生的用戶痛點(diǎn)。比如智能駕駛汽車使用清潔能源作為燃料，可根據(jù)路況環(huán)境調(diào)整行駛速度，選擇優(yōu)選路線，緩解交通阻塞，避免一些因疲勞駕駛等問(wèn)題引發(fā)的交通事故等。

　　智能駕駛在整車的基礎(chǔ)上進(jìn)行智能+網(wǎng)聯(lián)升級(jí)，有效降低事故概率保障車主出行自由，目前關(guān)鍵零部件為外企壟斷，國(guó)產(chǎn)替代空間廣闊。智能駕駛通過(guò)搭載先進(jìn)的傳感器、控制器、執(zhí)行器、通訊模塊等設(shè)備協(xié)助駕駛員操控車輛，目前我國(guó)乘用車智能駕駛滲透率在30%-40%之間，處于L2向L3過(guò)渡階段。未來(lái)隨著核心技術(shù)不斷取得突破、關(guān)鍵零部件國(guó)產(chǎn)化率提升、法規(guī)制度進(jìn)一步完善，我國(guó)智能駕駛將覆蓋更多應(yīng)用場(chǎng)景，保障全民出行安全和出行自由。

　　那么，智能駕駛的概念具體是怎樣界定的，級(jí)別有哪些，我國(guó)智能駕駛發(fā)展的驅(qū)動(dòng)因素有哪些，當(dāng)前國(guó)際國(guó)內(nèi)智駕發(fā)展現(xiàn)狀如何，產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成是怎樣的，市場(chǎng)空間有多大，相關(guān)公司又有哪些，今后發(fā)展趨勢(shì)都有哪些？本篇研報(bào)圍繞上述問(wèn)題進(jìn)行了深度梳理，希望對(duì)智能駕駛行業(yè)感興趣的朋友有所啟發(fā)。

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　　智能駕駛是指汽車通過(guò)搭載先進(jìn)的傳感器、控制器、執(zhí)行器、通訊模塊等設(shè)備協(xié)助駕駛員操控車輛，甚至完全代替駕駛員實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的功能。

　　具體來(lái)看，智能駕駛根據(jù)自動(dòng)化程度分為五個(gè)級(jí)別：L1階段是輔助駕駛階段，以駕駛員操作為主。車輛能夠根據(jù)駕駛環(huán)境提供方向盤和減速其中之一的支持。L2階段是部分自動(dòng)駕駛階段，司機(jī)可以短暫休息，但需隨時(shí)準(zhǔn)備好手動(dòng)駕駛。L3階段是條件自動(dòng)駕駛階段，車輛可以在一定條件下，系統(tǒng)完成所有駕駛操作，駕駛員根據(jù)系統(tǒng)要求提供適應(yīng)性反應(yīng)。L4階段是高度自動(dòng)駕駛階段，系統(tǒng)可以完成所有的駕駛操作，在有條件的道路上行駛時(shí)，駕駛員可以完全解放雙手。L5階段是完全自動(dòng)駕駛階段，車輛能夠在所有場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)人控制。

　　智能駕駛到自動(dòng)駕駛，L3級(jí)別是關(guān)鍵。從L3開始，駕駛操作和周邊監(jiān)控都是由系統(tǒng)自動(dòng)完成，駕駛員只需要在緊急動(dòng)態(tài)下做好接管處理即可；所以L3級(jí)別駕駛的主角已經(jīng)切換為車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了人類駕駛員到AI駕駛員的飛躍。

　　感知模塊（Perception）主要負(fù)責(zé)車周信息感知和目標(biāo)檢測(cè)。感知模塊輸入各類傳感器的數(shù)據(jù)，輸出車道線，行人，車輛等的位置和軌跡等信息。感知算法的核心是融合各類傳感器的信息，精準(zhǔn)識(shí)別物體的類別與位置（需要2D還原為3D）。

　　預(yù)測(cè)模塊（Prediction）主要負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)車周物體的運(yùn)動(dòng)，評(píng)估障礙物下一時(shí)刻可能的動(dòng)作。預(yù)測(cè)模塊輸入車周物體和車輛自身的位置與速度等信息，輸出物體運(yùn)動(dòng)軌跡的預(yù)測(cè)。

　　決策規(guī)劃模塊（Planning）主要負(fù)責(zé)計(jì)算車輛下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)路徑，向控制模塊輸出指令。規(guī)劃與決策在開發(fā)環(huán)節(jié)往往結(jié)合在一起，包括三個(gè)層次：1）全局路徑規(guī)劃（Route Planning），結(jié)合目的地和地圖信息生成全局路徑。2）行為決策層（Behavioral Layer），結(jié)合感知模塊的環(huán)境信息做具體行為決策。3）運(yùn)動(dòng)規(guī)劃（Motion Planning），結(jié)合行為決策和約束條件形成運(yùn)動(dòng)軌跡。

　　控制模塊（Control）主要負(fù)責(zé)精準(zhǔn)控制車輛按規(guī)劃軌跡行駛。控制模塊根據(jù)決策規(guī)劃的路線，生成具體的加速、轉(zhuǎn)向和制動(dòng)指令，控制驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，制動(dòng)系統(tǒng)和懸架系統(tǒng)。

　　智能駕駛的本質(zhì)是通過(guò)訓(xùn)練使車輛具有人類的駕駛能力，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型替代基于規(guī)則的算法，可提升模型表現(xiàn)。1）過(guò)去，一些智能駕駛的方案中感知，預(yù)測(cè)等模塊采用了CNN和RNN等AI模型；2）現(xiàn)在，在Transformer模型引入CV領(lǐng)域和智能駕駛領(lǐng)域后，智駕能力的提升明顯加速。例如，在感知模塊，基于BEV+ Transformer做特征融合，相較于傳統(tǒng)的CNN模型具有更好的全局感知能力；在預(yù)測(cè)模塊，有研究表明基于Transformer的多模態(tài)軌跡預(yù)測(cè)相較于傳統(tǒng)的RNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有更好的效果；在規(guī)劃模塊，基于AI模型的算法相比于基于大量規(guī)則的算法也更加簡(jiǎn)潔高效。3）未來(lái)，基于Transformer有望實(shí)現(xiàn)感知決策一體化的大模型。相較于目前模塊化的開發(fā)方式，可以避免級(jí)連誤差，提升視覺(jué)信息表達(dá)，優(yōu)化終端性能體驗(yàn)。

　　（1）AI加速智能化第一步：頭部玩家基于BEV+ Transformer做特征融合，提升感知能力

　　車輛獲取外部信息的傳感器包括攝像頭，激光雷達(dá)，毫米波雷達(dá)，超聲波雷達(dá)等，不同傳感器獲取的信息特征不同，因此需要通過(guò)算法將各類數(shù)據(jù)融合。過(guò)去多傳感器融合采用后融合的方式，將傳感器各自處理后的信息做基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的加權(quán)運(yùn)算，這樣會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)損失。現(xiàn)在利用Transformer大模型可以提取特征向量，在統(tǒng)一的3D坐標(biāo)系空間（BEV）內(nèi)做特征融合，還可以結(jié)合時(shí)序信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)識(shí)別，最后進(jìn)行多任務(wù)輸出，如靜態(tài)語(yǔ)義地圖、動(dòng)態(tài)檢測(cè)等。AI大模型的加持下，智能駕駛的感知能力可以明顯提升，優(yōu)化Corner Case的處理，同時(shí)由于車輛生成了動(dòng)態(tài)語(yǔ)義地圖，可以減少對(duì)高精地圖的依賴。

　　目前采用的模塊化的智能駕駛開發(fā)架構(gòu)（感知—預(yù)測(cè)—規(guī)劃—控制）優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)化研發(fā)團(tuán)隊(duì)分工，但是缺點(diǎn)在于會(huì)出現(xiàn)信息損失和累計(jì)誤差問(wèn)題，同時(shí)每個(gè)模塊的優(yōu)化目標(biāo)不一致。我們認(rèn)為，基于Transformer的模型的Attenion機(jī)制，未來(lái)智能駕駛有望統(tǒng)一感知與決策算法模塊，實(shí)現(xiàn)端到端的大模型，即一個(gè)模型輸入傳感器數(shù)據(jù)，直接輸出控制信號(hào)。端到端的智能駕駛可以避免累積錯(cuò)誤或任務(wù)協(xié)調(diào)不足的問(wèn)題。

　　智能駕駛的發(fā)展是汽車強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略選擇，也是實(shí)現(xiàn)交通強(qiáng)國(guó)、制造強(qiáng)國(guó)、科技強(qiáng)國(guó)、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)等重要載體。

　　近年間多地出臺(tái)支持政策，加快智能駕駛落地進(jìn)程。2018年以來(lái)，國(guó)務(wù)院辦公廳、工信部、公安部、交通運(yùn)輸部等部門相繼頒布《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測(cè)試與示范應(yīng)用管理規(guī)范（試行）》、《自動(dòng)駕駛汽車運(yùn)輸安全服務(wù)指南（試行）（征求意見稿）》等政策文件，明確了國(guó)內(nèi)智能駕駛發(fā)展規(guī)劃、智能駕駛道路測(cè)試規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)。自然資源部發(fā)布《關(guān)于做好智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精度地圖應(yīng)用試點(diǎn)有關(guān)工作的通知》，明確將在6個(gè)城市首批開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精度地圖應(yīng)用試點(diǎn)。各地方政府也陸續(xù)出臺(tái)道路測(cè)試與管理規(guī)范文件，目前我國(guó)已有9個(gè)省（市）發(fā)布了自動(dòng)駕駛政策，另有17個(gè)省（市）發(fā)布了市級(jí)政策或已經(jīng)開展自動(dòng)駕駛測(cè)試。

　　智能駕駛的發(fā)展將賦能智慧出行和智慧城市，解決擁堵、交通事故、節(jié)能環(huán)保及城市管理問(wèn)題。

　　據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì)，全球每年有約135萬(wàn)人死于道路交通事故，另有2000-5000萬(wàn)人受到非致命傷害，交通事故已經(jīng)成為致人死亡的八大原因之一。據(jù)統(tǒng)計(jì)，有81.5%的道路交通事故由人為因素引發(fā)，僅有不到20%的事故由機(jī)動(dòng)車或環(huán)境因素導(dǎo)致。智能駕駛能夠消除和減少駕駛員違規(guī)違法操作、駕駛經(jīng)驗(yàn)不足和自身缺陷或感知限制等不良人為因素，對(duì)減少交通事故降低道路交通風(fēng)險(xiǎn)具有重大價(jià)值。以百度L4整體安全系統(tǒng)為例，其基于功能安全和預(yù)期功能安全要求和設(shè)計(jì)思路，構(gòu)建了主系統(tǒng)安全、冗余安全系統(tǒng)、遠(yuǎn)程云代駕系統(tǒng)三層安全體系，通過(guò)核心算法和策略設(shè)計(jì)、硬件和軟件冗余安全設(shè)計(jì)、遠(yuǎn)程云代駕技術(shù)、全流程測(cè)試驗(yàn)證技術(shù)等有效保障道路交通安全。

　　隨著我國(guó)進(jìn)入深度老齡化社會(huì)，老年人的生活質(zhì)量也愈發(fā)受到社會(huì)各界的重視。據(jù)公安部統(tǒng)計(jì)，2021年我國(guó)60歲以上駕駛員有1784萬(wàn)人，相較于2018年提升近60%；我國(guó)50歲到60歲駕駛員6966萬(wàn)人，相較于2018年提升近50%，越來(lái)越多的老年人享受到汽車帶來(lái)的出行便利。然而在可預(yù)見的未來(lái)，這些老年人可能因疾病或身體老化而無(wú)法駕駛汽車，失去汽車出行自由。若智能駕駛汽車得到普及，年老或疾病便不再是駕車出行的障礙，老年人和殘障人士都可以在沒(méi)有其他人的幫助下乘坐智能駕駛汽車去任何地方，實(shí)現(xiàn)真正的出行自由。

　　特斯拉FSD誕生以來(lái)經(jīng)歷過(guò)幾次重大升級(jí)，當(dāng)前FSD在BEV+ transformer+占用網(wǎng)絡(luò)的底層支持下有望完成新一代的升級(jí)，有望大幅提升FSD的高階智能駕駛能力和迭代速度。

　　2017-2019年Mobileye主導(dǎo)時(shí)代。2016年之前，特斯拉FSD算法全部由Mobileye提供，Mobileye沿用傳統(tǒng)視覺(jué)路線，采用低精度地圖+算法迭代實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能；2016年到2019年間，特斯拉加大對(duì)視覺(jué)感知算法的研發(fā)投入，逐步建立起自身的軟件和算法框架。

　　2019-2020年FSD芯片上車，全棧自研第一階段。2019年起，F(xiàn)SD芯片上車，特斯拉加快了軟件的迭代速度，同時(shí)開始發(fā)展視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在純視覺(jué)感知路線上不斷深耕。

　　2019年到2023，BEV、transformer、占用網(wǎng)絡(luò)等引入，全棧自研第二階段。2021年7月推送的FSDBetaV9版本的軟件從底層完全重寫，不依賴?yán)走_(dá)，只采用TeslaVision視覺(jué)方案。

　　特斯拉預(yù)計(jì)2023年內(nèi)推出FSDV12，或?qū)⒁攵说蕉薃I更新其全自動(dòng)駕駛包。AI算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，基于海量的人類司機(jī)駕駛數(shù)據(jù)，通過(guò)AI算法訓(xùn)練，使智能駕駛系統(tǒng)能夠像成熟人類司機(jī)一樣接管cornercase，應(yīng)對(duì)復(fù)雜路況。此外，據(jù)馬斯克透露，F(xiàn)SDV12將取消Beta版本。這意味著特斯拉有可能在年內(nèi)正式向北美用戶推送FSD的完整版。

　　據(jù)TroyTeslike數(shù)據(jù)，特斯拉FSD全球滲透率在2019Q2達(dá)到高點(diǎn)45.7%，主要原因是前期特斯拉銷售主力車型是售價(jià)相對(duì)較貴的ModelS、ModelX，客戶群體預(yù)算較為充足對(duì)價(jià)格相對(duì)不敏感。隨著后期Model3、ModelY等價(jià)格較低車型銷量占比持續(xù)提升，該部分群體對(duì)價(jià)格敏感，而FSD技術(shù)相對(duì)尚未成熟，所以付費(fèi)意愿不強(qiáng)使得FSD滲透率走低，2022Q3全球滲透率已降至7.4%。到了2022年11月FSDBetaV11版本的發(fā)布使得車輛決策時(shí)間尤其在左右轉(zhuǎn)時(shí)大大縮短，延遲減小，性能和使用體驗(yàn)顯著提升，同時(shí)2022年11月開始FSDBeta不再對(duì)安全評(píng)分進(jìn)行要求，可以向幾乎全部北美FSD已購(gòu)買或訂閱車主進(jìn)行推送。截至2023年1月，已經(jīng)有40萬(wàn)北美用戶接入FSDBeta，相較于2022年12月公布的數(shù)據(jù)28.5萬(wàn)提升近40%。我們預(yù)計(jì)隨著FSDV12完整版的到來(lái)，F(xiàn)SD功能趨于完善，消費(fèi)者的付費(fèi)意愿不斷增強(qiáng)，F(xiàn)SD滲透率有望加速向上。

　　（4）“超級(jí)計(jì)算機(jī)”Dojo投產(chǎn)運(yùn)行將助力FSD性能躍升，助力特斯拉實(shí)現(xiàn)全面自動(dòng)駕駛

　　近期，特斯拉披露了特斯拉首臺(tái)“超級(jí)計(jì)算機(jī)”Dojo的進(jìn)展，其計(jì)劃于7月正式投入生產(chǎn)，到2024年初，將成為全球最先進(jìn)的5臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)之一。Dojo是用來(lái)處理AI任務(wù)的超級(jí)計(jì)算機(jī),可以幫助特斯拉更高效地處理海量的車輛行駛數(shù)據(jù)，包括車輛的傳感器數(shù)據(jù)、路況信息等等，從而提升特斯拉自動(dòng)駕駛算法的準(zhǔn)確性和安全性。一旦正式投入使用，或?qū)⑦M(jìn)一步提升特斯拉電動(dòng)車的計(jì)算機(jī)視覺(jué)能力，使FSD自動(dòng)駕駛水平再上一個(gè)臺(tái)階。特斯拉方面稱，一旦Dojo啟動(dòng)并運(yùn)行，特斯拉完全自動(dòng)駕駛系統(tǒng)FSDBeta將呈現(xiàn)“指數(shù)級(jí)提升”。

　　2016-2021年，全球智能駕駛市場(chǎng)規(guī)模從929.39億元增長(zhǎng)至1835.25億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率14.5%；同期中國(guó)智能駕駛市場(chǎng)規(guī)模從43.9億元增長(zhǎng)至93.7億，年復(fù)合增長(zhǎng)率16.4%，略高于全球平均增速。盡管目前我國(guó)智能駕駛市場(chǎng)規(guī)模僅為全球的5%，但我國(guó)是全球汽車保有量最高的國(guó)家，當(dāng)前智能駕駛汽車滲透率不到10%，隨著智能駕駛技術(shù)的不斷突破及相關(guān)法律法規(guī)、基礎(chǔ)設(shè)施的完善，我國(guó)智能駕駛市場(chǎng)規(guī)模將有巨大增長(zhǎng)空間。

　　當(dāng)前我國(guó)大部分汽車仍處于L0純?nèi)斯ゑ{駛階段，2020年L1和L2級(jí)別智能駕駛合計(jì)占比32%，L3及以上智能駕駛系統(tǒng)滲透率微乎其微。我國(guó)主要車企均進(jìn)行了智能駕駛前瞻性布局，當(dāng)前已有吉利、長(zhǎng)城、長(zhǎng)安、東風(fēng)、一汽紅旗、上汽、奇瑞實(shí)現(xiàn)了L3級(jí)別智能駕駛布局，其中吉利、長(zhǎng)城、東風(fēng)已經(jīng)進(jìn)入L4/L5級(jí)別智能駕駛領(lǐng)域，預(yù)計(jì)在2025年我國(guó)主要車企均將布局L4/L5級(jí)別智能駕駛。

　　智能駕駛系統(tǒng)技術(shù)壁壘高，控制制動(dòng)、控制單元、傳感器等多種核心技術(shù)均被外企壟斷。2021年，我國(guó)智能駕駛系統(tǒng)84%的市場(chǎng)份額被博世、電裝、大陸等德國(guó)、日本、英國(guó)、瑞典企業(yè)占據(jù)，國(guó)產(chǎn)化率低，且國(guó)內(nèi)尚無(wú)具備競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力的智能駕駛系統(tǒng)企業(yè)。未來(lái)我國(guó)智能駕駛系統(tǒng)國(guó)產(chǎn)替代空間廣闊，提升我國(guó)智能駕駛系統(tǒng)國(guó)產(chǎn)化率將是產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展的重要方向。

　　智能駕駛感知系統(tǒng)主要包括車載攝像頭、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)，其中攝像頭和毫米波雷達(dá)占據(jù)98%的市場(chǎng)份額，2021年激光雷達(dá)市場(chǎng)規(guī)模僅為4.6億元。相較于車載攝像頭和毫米波雷達(dá)，激光雷達(dá)具有探測(cè)距離遠(yuǎn)、分辨率高、響應(yīng)快、精度極高、實(shí)時(shí)三維建模等優(yōu)勢(shì)。當(dāng)前激光雷達(dá)市場(chǎng)規(guī)模較低的主要原因是國(guó)產(chǎn)化率低，價(jià)格高昂。

　　但在激光雷達(dá)領(lǐng)域，我國(guó)國(guó)產(chǎn)替代競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力最強(qiáng)，大疆、華為、禾賽科技已突破核心技術(shù)，合計(jì)市占率近15%。隨著固態(tài)激光雷達(dá)等新技術(shù)路線替代傳統(tǒng)機(jī)械式雷達(dá)，工藝成本顯著下降，疊加國(guó)產(chǎn)激光雷達(dá)供貨量上升，我國(guó)激光雷達(dá)市場(chǎng)價(jià)格將有較大降低空間，激光雷達(dá)將成為最具應(yīng)用推廣潛力的智能駕駛感知系統(tǒng)。

　　2021年，我國(guó)智能駕駛定位系統(tǒng)中，V2X、車輛網(wǎng)、高精地圖、云服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模分別為400、2126、50、1446億元，我國(guó)智能駕駛決策系統(tǒng)中，ADAS、汽車芯片市場(chǎng)規(guī)模分別為1030、133億元。與智能駕駛其他核心系統(tǒng)類似，定位系統(tǒng)和決策系統(tǒng)市場(chǎng)份額亦被大陸、博世等外企占據(jù)，國(guó)內(nèi)企業(yè)市占率較低。但隨著華為、百度、中興等國(guó)內(nèi)V2X提供商，阿里、華為、騰訊等國(guó)內(nèi)云服務(wù)提供商，百度、智途等國(guó)內(nèi)高精地圖提供商，啟明信息、中寰衛(wèi)星等國(guó)內(nèi)車聯(lián)網(wǎng)提供商，聞泰科技、納思達(dá)等國(guó)內(nèi)汽車芯片供應(yīng)商的競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力不斷增強(qiáng)，國(guó)產(chǎn)企業(yè)有望爭(zhēng)取外企的市場(chǎng)份額，在智能駕駛定位系統(tǒng)和決策系統(tǒng)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)國(guó)產(chǎn)替代。

　　從2021年開始，多家車企公布了城市NOA的上線年下半年，城市NOA已經(jīng)從概念變成現(xiàn)實(shí)。2022年9月，小鵬P5率先在廣州推出城市NOA功能，緊隨其后極狐阿爾法S的HI版綁定華為的解決方案，相繼在深圳、上海落地了城市NOA功能。到了2023年，眾多車企在城市NOA方面有了突破性進(jìn)展，2023H2各車企的城市NOA即將大規(guī)模落地。

　　小鵬汽車：國(guó)內(nèi)首家上線城市NOA的車企，并預(yù)計(jì)于2024年實(shí)現(xiàn)車位到車位的全景輔助駕駛能力。2022年9月，小鵬汽車成為國(guó)內(nèi)首個(gè)上線城市NOA功能的車企，并開始在廣州進(jìn)行試點(diǎn)。小鵬計(jì)劃在下半年在無(wú)高精地圖覆蓋的城市開放自動(dòng)變道、超車、左右轉(zhuǎn)的能力，并預(yù)計(jì)在2024年推出XNGP的終極形態(tài)，實(shí)現(xiàn)車位到車位的全場(chǎng)景輔助駕駛能力。

　　蔚來(lái)汽車：國(guó)內(nèi)首家實(shí)現(xiàn)NOA高速領(lǐng)航的公司，并計(jì)劃于下半年發(fā)布城區(qū)NOP+。是國(guó)內(nèi)首家實(shí)現(xiàn)NOA高速領(lǐng)航落地的公司。目前NOP+已經(jīng)在北京二環(huán)、三環(huán)、四環(huán)、五環(huán)等城市環(huán)路及快速路、高速公路實(shí)現(xiàn)全覆蓋。

　　理想汽車：計(jì)劃2023年下半年開通城市通勤NOA。2023年6月，不依賴高精地圖的城市NOA開啟內(nèi)測(cè)。2023年下半年，理想計(jì)劃開通城市通勤NOA功能。

　　比亞迪：2022年開始自動(dòng)駕駛路線從合作借鑒轉(zhuǎn)為建立自研能力，高速DNP功能將于今年三季度搭載于漢車型上。到了2021年之后，比亞迪開始進(jìn)入到第二個(gè)階段，合作借鑒建立自研的基礎(chǔ)能力。定位更高的騰勢(shì)、F品牌、仰望等，也已規(guī)劃或公布將搭載包括城市NOA在內(nèi)的高階智駕功能。

　　長(zhǎng)城汽車：毫末城市NOH預(yù)計(jì)今年三季度落地。可滿足當(dāng)前L3以及后續(xù)L4/L5等全場(chǎng)景自動(dòng)駕駛功能的實(shí)現(xiàn)。毫末智行城市NOH預(yù)計(jì)在今年三季度落地，于2024年上半年即可完成落地城市100城的目標(biāo),實(shí)現(xiàn)點(diǎn)點(diǎn)互達(dá)。2025年更大規(guī)模全場(chǎng)景的NOH將更快落地,全面邁入全無(wú)人駕駛時(shí)代。

　　華為：城市NCA已經(jīng)實(shí)現(xiàn)落地，并將實(shí)現(xiàn)更多無(wú)圖城市的落地。今年三季度，華為城區(qū)NCA將實(shí)現(xiàn)15個(gè)無(wú)圖城市的落地，四季度將新增30個(gè)無(wú)圖城市落地至45城。

　　城市NOA的落地意味著高階智能駕駛的使用場(chǎng)景大幅度擴(kuò)展，從之前的高速公路、封閉園區(qū)等特定場(chǎng)景擴(kuò)展到更復(fù)雜的城市場(chǎng)景。對(duì)于用戶來(lái)講，高階智能駕駛的體驗(yàn)也大幅度提升。之前在特定場(chǎng)景才能使用的高階智能駕駛相關(guān)功能，目前在日常通勤的城市場(chǎng)景也可使用。同時(shí)，對(duì)于體量較大以及自動(dòng)駕駛算法正向研發(fā)能力強(qiáng)的頭部企業(yè)來(lái)講，使用場(chǎng)景的擴(kuò)展意味著數(shù)據(jù)量更加豐富，進(jìn)而使得算法迭代速度將提升。

　　智能駕駛是在整車的基礎(chǔ)上進(jìn)行智能+網(wǎng)聯(lián)的升級(jí)。目前參與智能駕駛探索的企業(yè)主要有傳統(tǒng)車企、初創(chuàng)車企和互聯(lián)網(wǎng)造車企業(yè)。相較于傳統(tǒng)汽車，智能駕駛汽車需安裝感知系統(tǒng)，如激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等；定位系統(tǒng)，如GNSS定位和接受系統(tǒng)、IMU慣性傳感器、高精地圖；計(jì)算與決策系統(tǒng)，如ADAS系統(tǒng)、車載芯片、車載存儲(chǔ)器等，以實(shí)現(xiàn)智能化。此外，智能駕駛汽車還需移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)和終端的支持，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)。智能駕駛汽車下游應(yīng)用場(chǎng)景廣闊，可覆蓋共享汽車、無(wú)人駕駛巴士、通勤車等多類應(yīng)用場(chǎng)景。

　　自動(dòng)駕駛能力提升需要軟硬件協(xié)同，目前自動(dòng)駕駛?cè)栽谔剿饔布﨎om成本邊界，自動(dòng)駕駛?cè)孕枭?jí)并且硬件先行。自動(dòng)駕駛功能升級(jí)需要軟硬件結(jié)合，性能升級(jí)需要軟硬件的共同提升。歷史來(lái)看，自動(dòng)駕駛迭代節(jié)奏為硬件階梯向上，軟件持續(xù)提升，且軟件的迭代落后于硬件。

　　前向攝像頭+前向毫米波雷達(dá)方案仍為目前智能駕駛感知層硬件配置的主要選擇，配置硬件車型占比逐月提升。智能駕駛感知層硬件來(lái)看，包括前視攝像頭、環(huán)視攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器。

　　前視攝像頭：裝配率和車型價(jià)格帶分布正相關(guān)，各價(jià)格帶由于品牌分布和供給差異配置情況差別明顯。

　　配置率穩(wěn)步提升，功能標(biāo)配車型占比較2022年增長(zhǎng)明顯。裝配率和價(jià)格帶正相關(guān)，自主品牌配置率遙遙領(lǐng)先。

　　前向雷達(dá)配置率領(lǐng)先，毫米波雷達(dá)整體配置率小幅提升。日系、德系、美系車型傳感器配置相對(duì)穩(wěn)定，毫米波雷達(dá)裝配率領(lǐng)先。

　　自主品牌高階智能駕駛的差異化感知硬件配置。配置率來(lái)看，激光雷達(dá)配置率中樞波動(dòng)上行。目前，激光雷達(dá)仍可以作為高階自動(dòng)駕駛方案感知端傳感器硬件的代表品類。

　　傳感器是數(shù)據(jù)輸入來(lái)源，屬于智能駕駛感知層。此處的感知為廣義感知，包含環(huán)境傳感器的攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)，也包含車身傳感器的壓力類、位置類、光雨量類等產(chǎn)品，兩者共同完成整車對(duì)環(huán)境及自身信息感知，并用于后續(xù)決策、執(zhí)行。智能化趨勢(shì)下，傳感器數(shù)量及規(guī)格提升。環(huán)境傳感器層面視覺(jué)優(yōu)勢(shì)顯著，攝像頭數(shù)量及素質(zhì)提升，2022年開始大量800萬(wàn)像素?cái)z像頭搭載上車。車身傳感器層面，目前中級(jí)車使用的傳感器每輛車超過(guò)100只，（豪華轎車數(shù)量則為200個(gè)），單車價(jià)值量已超過(guò)2000元。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)迭代對(duì)算力要求持續(xù)提升。機(jī)器學(xué)習(xí)和算力趨勢(shì)可以拆分為三個(gè)時(shí)代：前深度學(xué)習(xí)時(shí)代、深度學(xué)習(xí)時(shí)代和大模型時(shí)代，各階段在訓(xùn)練過(guò)程中需要的算力差別明顯，每階段數(shù)據(jù)處理量指數(shù)級(jí)提升，對(duì)應(yīng)所需算力亦大幅提升。

　　目前智能駕駛功能上尚未實(shí)現(xiàn)完全城市NOA功能，未來(lái)仍需要通過(guò)提升通用感知能力和博弈算法的優(yōu)化提升認(rèn)知和規(guī)劃能力。以特斯拉功能迭代為例，特斯拉在2019年6月的SoftwareVersion10版本中推出高速NOA方案，過(guò)去主要通過(guò)數(shù)據(jù)的積累和人工標(biāo)注豐富智能駕駛場(chǎng)景。2020Q4，特斯拉公開了FSDBeta6.0，感知、識(shí)別、規(guī)劃能力快速提升。2023Q2推出FSDBeta11.4，補(bǔ)充了Occupancy network，同時(shí)引入博弈算法，智能駕駛算法對(duì)世界的認(rèn)知能力初見成效，可以完成基礎(chǔ)信息的4D建模。在未來(lái)從高速NOA提升至城市NOA過(guò)程中，仍需要提升感知、識(shí)別、規(guī)劃能力。一方面，需要通用感知完成對(duì)障礙物檢測(cè)（Occupancy network），同時(shí)需要完成障礙物Reasoning的高效分析，從而完成更合理的障礙物行為的推測(cè)。另一方面，優(yōu)化博弈算法，充分考慮交通參與者的博弈習(xí)慣，將規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為無(wú)監(jiān)督和離線優(yōu)化/復(fù)現(xiàn)交互的標(biāo)注方式。未來(lái)智能駕駛升級(jí)的路徑中，仍需要“硬件——軟件——算法”的協(xié)同配合。

　　英偉達(dá)新一代方案Thor預(yù)計(jì)2024年上市，有望帶動(dòng)國(guó)內(nèi)整車廠智駕的新一輪升級(jí)。

　　英偉達(dá)作為國(guó)內(nèi)整車廠智能駕駛芯片的核心供應(yīng)商，芯片升級(jí)節(jié)奏或成為影響國(guó)內(nèi)整車廠智駕升級(jí)節(jié)奏的重要原因。英偉達(dá)下一代智駕芯片Thor有望2024年上市，核心算力有望達(dá)到2000tops，進(jìn)一步帶動(dòng)國(guó)內(nèi)整車廠智能駕駛硬件方案的升級(jí)。

　　英偉達(dá)Orin方案包括AGX版本和NX版本，其中AGXOrin方案是車廠更多使用的高算力版本，OrinNX方案在過(guò)去被忽略。

　　由于AGXOrin和OrinNX使用相同的開發(fā)者平臺(tái)，AGXOrin方案到OrinNX方案的切換難度較低，轉(zhuǎn)換速度較快，OrinNX或成為未來(lái)國(guó)內(nèi)整車廠中算力方案的主要選擇。

　　地平線方案架構(gòu)持續(xù)升級(jí)，憑借異構(gòu)計(jì)算模式和豐富的接口設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)性能的領(lǐng)先，或成為首個(gè)中國(guó)中算力芯片。

　　地平線年1-9月銷量數(shù)據(jù)來(lái)看，地平線萬(wàn)輛，銷量快速上行，未來(lái)有望成為國(guó)產(chǎn)芯片中算力方案的主要選擇。

　　域控是智能駕駛決策核心，屬于智能駕駛決策層。控制器作為汽車決策層的核心部件，功能實(shí)現(xiàn)依賴主控芯片、軟件操作系統(tǒng)、中間件、應(yīng)用算法。隨自動(dòng)駕駛從L0-L1-L2-L3-L4，行車端、泊車功能不斷升級(jí)，自動(dòng)駕駛域控單車價(jià)值同步提升。目前L2-L4級(jí)自動(dòng)駕駛域控整體單車價(jià)值在2000~10000元區(qū)間，產(chǎn)品滲透率增長(zhǎng)，域控制器市場(chǎng)空間廣闊，根據(jù)我們測(cè)算，2025年國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛域控制器市場(chǎng)規(guī)模約為480億元。

　　執(zhí)行端：線控底盤具備響應(yīng)速度快與控制精度高的特點(diǎn)，是實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別自動(dòng)駕駛技術(shù)的關(guān)鍵。由于以電信號(hào)取代機(jī)械聯(lián)結(jié)與機(jī)械能量傳遞，線控系統(tǒng)具備以下優(yōu)勢(shì)：

　　1）以電信號(hào)的方式傳輸，系統(tǒng)的響應(yīng)速度更快；2）應(yīng)用傳感器收集與記錄信息，控制精度與子系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)性大幅提升；3）以線控系統(tǒng)取代機(jī)械裝置，減輕整備質(zhì)量，提升輕量化水平，同時(shí)節(jié)省大量空間，有利于實(shí)現(xiàn)模塊化設(shè)計(jì)。從控制流的角度來(lái)看，自動(dòng)駕駛技術(shù)本質(zhì)是對(duì)“駕駛員指令輸入-底盤子系統(tǒng)影響輪胎力-達(dá)到相應(yīng)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)-駕駛員操作修正”控制閉環(huán)中的人工控制實(shí)現(xiàn)部分（甚至完全的）取代，線控技術(shù)的應(yīng)用增強(qiáng)了底盤系統(tǒng)的電子化程度，是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)。

　　線控制動(dòng)：滲透率穩(wěn)步提升，one-box和two-box滲透率均有明顯增長(zhǎng)。線控制動(dòng)系統(tǒng)的應(yīng)用仍集中在新能源車中，充分解決新能源車型的里程焦慮。后續(xù)伴隨自動(dòng)駕駛功能的升級(jí)，具備安全冗余的線控制動(dòng)方案有望快速上車。

　　線控制動(dòng)系統(tǒng)通過(guò)制動(dòng)卡鉗產(chǎn)生的制動(dòng)力和動(dòng)力能量回收產(chǎn)生的制動(dòng)力之間不同比例的配比，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)力回收。通過(guò)線控系統(tǒng)的能量回收增加續(xù)航里程，可以在行駛過(guò)程中減少能量消耗，從而有效緩解目前電動(dòng)車電池成本較高、續(xù)航里程較低的問(wèn)題。

　　線控底盤是數(shù)據(jù)流在車端的應(yīng)用，屬于智能駕駛執(zhí)行層。數(shù)據(jù)從傳感器流入，經(jīng)域控制器等處理，轉(zhuǎn)變成汽車終端指令向執(zhí)行層傳輸，其中線控底盤執(zhí)行X、Y、Z軸三向操作。X軸線控轉(zhuǎn)向以電子控制器取代方向盤與轉(zhuǎn)向輪之間機(jī)械連接，提高響應(yīng)速度，行業(yè)處于發(fā)展初期；Y軸線控制動(dòng)以電控信號(hào)取代傳統(tǒng)制動(dòng)系統(tǒng)部分或全部機(jī)械部件，解決新能源車缺少真空泵源困境，通過(guò)電信號(hào)獲得更快信息傳輸及響應(yīng)速度，21年國(guó)內(nèi)行業(yè)滲透率已達(dá)9%；Z軸空懸以空氣彈簧取代傳統(tǒng)彈簧，搭配可變阻尼減振器減輕顛簸，行業(yè)滲透率快速提升。

　　ADS2.0算法升級(jí)：ADS1.0通過(guò)融合感知BEV架構(gòu)實(shí)現(xiàn)“看得清”，ADS2.0最重大的變化是“有圖無(wú)圖都能開”，擺脫高精地圖的依賴，通過(guò)推理實(shí)現(xiàn)像真正司機(jī)一樣看路識(shí)路。

　　為什么要擺脫高精地圖的依賴？——1）成本非常高；2）高精地圖更新慢，幾個(gè)月才更新一次。

　　GOD網(wǎng)絡(luò)可以識(shí)別白名單外障礙物：除了打過(guò)標(biāo)簽和訓(xùn)練過(guò)的“白名單”障礙物，對(duì)于沒(méi)有訓(xùn)練過(guò)（不在白名單之內(nèi)）的異形障礙物，GOD網(wǎng)絡(luò)也可以做到有效識(shí)別，減少了長(zhǎng)尾風(fēng)險(xiǎn)。

　　小鵬汽車中國(guó)市場(chǎng)年度銷量持續(xù)提升，2020年銷量突破10萬(wàn)。配備XPILOT3.0的P7擁有高速NGP等智駕功能，一經(jīng)推出便大受歡迎，是首個(gè)突破十萬(wàn)量產(chǎn)的純電新勢(shì)力車型。此后小鵬又推出多款新車型，并不斷調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)品戰(zhàn)略。2023年7月新車型G6啟動(dòng)交付，搭載XNGP，參考售價(jià)區(qū)間為20-28萬(wàn)，銷量提升較快。根據(jù)小鵬官網(wǎng)數(shù)據(jù)，2023年9月G6銷量達(dá)8132輛，銷量占比從7月的35%快速提升至53%。

　　保隆科技成立于1997年，創(chuàng)始人及部分管理層來(lái)自武漢理工大學(xué)，校企深度合作。上市7年3輪股權(quán)激勵(lì)，涉及董事、高管、核心技術(shù)人員共1369人，激勵(lì)到位，公司氛圍團(tuán)結(jié)。技術(shù)實(shí)力強(qiáng)悍，圍繞三條能力構(gòu)建業(yè)務(wù)主線)氣門嘴積累橡膠能力拓展空氣懸架；2）TPMS（胎壓監(jiān)測(cè)系統(tǒng)）積累傳感能力拓展車身傳感器及環(huán)境傳感器等業(yè)務(wù)；3）排氣管件積累金屬能力拓展輕量化結(jié)構(gòu)件。公司產(chǎn)品落地能力強(qiáng)悍，多業(yè)務(wù)進(jìn)展順利。客戶結(jié)構(gòu)廣泛覆蓋大眾、比亞迪、大陸等車企、TIER1及售后市場(chǎng)，22年實(shí)現(xiàn)營(yíng)收48億元，前五名客戶合計(jì)占比28%。

　　汽車高階智能駕駛奇點(diǎn)時(shí)刻將至，投資機(jī)遇圍繞數(shù)據(jù)流演進(jìn)，算法在于整車，零部件涉及感知（數(shù)據(jù)獲取）—決策（數(shù)據(jù)處理）—執(zhí)行（數(shù)據(jù)應(yīng)用），執(zhí)行層通過(guò)線控底盤實(shí)現(xiàn)X軸（線控轉(zhuǎn)向）、Y軸（線控制動(dòng)）、Z軸（空氣懸架）三向操作。保隆科技布局的傳感器+域控+空氣懸架市場(chǎng)規(guī)模超600億元，2025年行業(yè)規(guī)模近1600億元，增量來(lái)自智能駕駛滲透率提升。

　　1）TPMS標(biāo)配件，公司發(fā)射器全球份額從2020年12%提升至2022年17%。2）氣門嘴及平衡塊市場(chǎng)需求平穩(wěn)，公司是全球最大的輪胎氣門嘴企業(yè)之一，完成TPMS氣門嘴前瞻技術(shù)布局。3）金屬零部件從排氣管件轉(zhuǎn)向新能源，推出液冷板等新產(chǎn)品。

　　1）空氣懸架，公司12年切入皮囊及空懸，掌握全產(chǎn)業(yè)鏈工藝，覆蓋空氣彈簧、電控減振器、控制單元等全系統(tǒng)開發(fā)能力，22年國(guó)內(nèi)空簧市場(chǎng)份額13%；2）傳感器，車身傳感器自研+并購(gòu)形成壓力類、光學(xué)類、速度類、位置類、加速度類、電流類6品類、40+種產(chǎn)品布局，平均單車價(jià)值量約1000元。環(huán)境傳感器布局毫米波雷達(dá)、攝像頭、超聲波雷達(dá)等，4D毫米波雷達(dá)預(yù)計(jì)24Q1量產(chǎn)，有望加速國(guó)產(chǎn)替代；3）域控，公司與領(lǐng)目科技成立合資公司，行泊一體域控制器預(yù)計(jì)今年9月量產(chǎn)。

　　經(jīng)緯恒潤(rùn)成立于2003年，是一家覆蓋電子產(chǎn)品、研發(fā)服務(wù)及解決方案和高級(jí)別智能駕駛整體解決方案三大業(yè)務(wù)的汽車Tier1廠商，形成“三位一體”業(yè)務(wù)布局，在核心技術(shù)、應(yīng)用場(chǎng)景、行業(yè)客戶群等方面相互支持、協(xié)同發(fā)展。公司在技術(shù)覆蓋和戰(zhàn)略布局上較為全面，具有覆蓋硬件（硬件與機(jī)械結(jié)構(gòu)）、底層軟件（AutosarCP）、操作系統(tǒng)與中間件（QNX與AutosarAP）、核心算法等方面的全棧式解決能力，和包含智能駕駛域、車身和舒適域、動(dòng)力域、底盤域、智能網(wǎng)聯(lián)等汽車領(lǐng)域在內(nèi)的全面業(yè)務(wù)布局，能夠在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)更大優(yōu)勢(shì)，為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

　　進(jìn)入2023年以來(lái)，智能駕駛行業(yè)迎多重利好催化，行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)向好、前景明朗。

　　汽車NOA功能逐步由高速場(chǎng)景轉(zhuǎn)向城市場(chǎng)景（城市用車時(shí)長(zhǎng)占比達(dá)90%），未來(lái)隨著城市NOA的不斷滲透，以及大模型、大算力、海量數(shù)據(jù)的加成，自動(dòng)駕駛行業(yè)有望進(jìn)入“ChatGPT時(shí)刻”。

　　目前NOA標(biāo)配交付車型均價(jià)為35.33萬(wàn)元（今年1-4月統(tǒng)計(jì)口徑），同比下降9.39%，基礎(chǔ)NOA標(biāo)配+高階NOA選裝（頂配）有望成為市場(chǎng)趨勢(shì)。

　　根據(jù)佐思汽研，23Q1中國(guó)行泊一體方案量產(chǎn)車型滲透率為6.7%，2030年行業(yè)整體裝配率有望達(dá)到51%。

　　公司智能駕駛業(yè)務(wù)可提供覆蓋感知端+控制端的全面解決方案，自2016年量產(chǎn)ADAS產(chǎn)品以來(lái)，業(yè)務(wù)規(guī)模持續(xù)高速增長(zhǎng)。公司依托于Mobileye、TI等芯片龍頭構(gòu)筑產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，已成為國(guó)產(chǎn)智能駕駛電子產(chǎn)品龍頭廠商，2020年/2022H1國(guó)內(nèi)市占率分別達(dá)3.6%/3.9%，為中國(guó)乘用車新車前視系統(tǒng)前十名供應(yīng)商中唯一的本土企業(yè)。公司不斷加大研發(fā)，積極開拓行泊一體等新技術(shù)方案，有望憑借優(yōu)質(zhì)的技術(shù)和服務(wù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)模快速拓展。

　　Bsports必一體育

　　構(gòu)建多方責(zé)任體系，明確汽車制造者、程序研發(fā)者、實(shí)際操作者等各方的責(zé)任判定依據(jù)；設(shè)立專門的智能駕駛登記管理機(jī)構(gòu)，面向智能駕駛開設(shè)特殊的駕照資格審查機(jī)制；增設(shè)智能駕駛交通事故險(xiǎn)種，使智能駕駛相關(guān)事故能夠得到合理的賠償和救濟(jì)；完善個(gè)人信息保護(hù)機(jī)制，嚴(yán)防企業(yè)泄露通過(guò)智能駕駛系統(tǒng)獲取的用戶信息。

　　2.傳統(tǒng)造車企業(yè)主導(dǎo)的同時(shí)，新興科技企業(yè)入局智能駕駛，加快核心零部件國(guó)產(chǎn)替代進(jìn)程

　　除比亞迪、理想、長(zhǎng)城、吉利等傳統(tǒng)造車企業(yè)及百度、華為、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)正在緊鑼密鼓布局智能駕駛外，大量新興科技企業(yè)，尤其是以激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、智能駕駛芯片為代表的核心零部件企業(yè)也密集進(jìn)入智能駕駛領(lǐng)域。據(jù)零壹智庫(kù)不完全統(tǒng)計(jì)，2022年第三季度，國(guó)內(nèi)一級(jí)市場(chǎng)上共有55家自動(dòng)駕駛相關(guān)公司獲得61筆股權(quán)融資，其中23筆披露具體融資金額，對(duì)應(yīng)的融資總額約為63.3億元。新興科技企業(yè)帶動(dòng)資本入局智能駕駛領(lǐng)域，利于加快關(guān)鍵領(lǐng)域技術(shù)突破和量產(chǎn)推廣，實(shí)現(xiàn)核心零部件國(guó)產(chǎn)替代。

　　多傳感器融合技術(shù)就是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將來(lái)自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù)，在一定的準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析和綜合，以完成所需要的決策和估計(jì)。隨著智能駕駛級(jí)別的提升，車輛所需要的傳感器也越發(fā)多樣化，為了應(yīng)對(duì)不同的場(chǎng)景和保證車輛的安全，多傳感器融合將成為行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。

　　車路協(xié)同是指將數(shù)字化賦能的智能汽車與傳感技術(shù)賦能的先進(jìn)道路結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)駕駛員、智能駕駛汽車、智慧道路、云平臺(tái)的高效協(xié)同，這大大減少了車端的運(yùn)算負(fù)擔(dān)，讓自動(dòng)駕駛汽車成本更低，更容易落地，并能提供更多的安全冗余，同時(shí)，車路協(xié)同提供的信息更多，使其更適合復(fù)雜路況，進(jìn)一步拓展智能駕駛下游應(yīng)用場(chǎng)景。

　　智能駕駛產(chǎn)品技術(shù)上的代際升級(jí)有望驅(qū)動(dòng)整車格局的新變遷。復(fù)盤全球和國(guó)內(nèi)車企崛起的經(jīng)驗(yàn)，生產(chǎn)技術(shù)/產(chǎn)品技術(shù)/需求挖掘的代際變革和邊際優(yōu)化是一個(gè)車企崛起的核心原因。

　　汽車行業(yè)經(jīng)歷了手工生產(chǎn)—大批量生產(chǎn)—精益生產(chǎn)的代際性的變革，其中又有平臺(tái)化模塊化等生產(chǎn)方式創(chuàng)新帶來(lái)的降本增效，目前處于精益生產(chǎn)范式下平臺(tái)化模塊化生產(chǎn)的邊際優(yōu)化中。特斯拉采用一體化壓鑄技術(shù)大幅提升生產(chǎn)效率，國(guó)內(nèi)蔚來(lái)、極氪等企業(yè)也應(yīng)用一體化壓鑄生產(chǎn)后地板等零部件。

　　汽車行業(yè)陸續(xù)出現(xiàn)跑車，平民車，大型轎車，皮卡，氣泡車，經(jīng)濟(jì)型轎車，SUV，MPV等細(xì)分市場(chǎng)，一些市場(chǎng)反應(yīng)敏捷的企業(yè)享受到細(xì)分市場(chǎng)快速成長(zhǎng)的紅利。近年來(lái)家庭用車，女性用車，越野車等細(xì)分市場(chǎng)的需求挖掘給一些企業(yè)帶來(lái)機(jī)會(huì)，但隨著消費(fèi)者選擇的多樣化，新的細(xì)分市場(chǎng)的挖掘難度加大，目前處于在各種細(xì)分市場(chǎng)的邊際完善中。

　　汽車行業(yè)經(jīng)歷了馬車—燃油車—電動(dòng)車的代際性變革，其中又有渦輪增壓，流線型設(shè)計(jì)等的持續(xù)優(yōu)化。我國(guó)汽車行業(yè)正處于從燃油車向電動(dòng)車轉(zhuǎn)型代際變革中，比亞迪與理想汽車等企業(yè)在電動(dòng)化浪潮中迅速崛起。

　　產(chǎn)品技術(shù)角度即將進(jìn)入下一個(gè)代際跨越，即智能駕駛的代際升級(jí)：城市NOA的大規(guī)模落地，高階智能駕駛進(jìn)入城市場(chǎng)景。而智能駕駛的代際升級(jí)有望產(chǎn)生整車格局的變遷。隨著消費(fèi)者越來(lái)越看重智能駕駛帶來(lái)的駕駛體驗(yàn)的提升，智能駕駛能力有望成為消費(fèi)者選擇汽車產(chǎn)品的重要因素，相關(guān)能力較強(qiáng)的車企有望實(shí)現(xiàn)彎道超車。

　　L2+到L3-L4不是連續(xù)的技術(shù)邊際優(yōu)化，而是跨越式的技術(shù)升級(jí)。大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)等規(guī)模到達(dá)一定程度時(shí)，會(huì)出現(xiàn)定性的變化。

　　下圖展示了大模型的“涌現(xiàn)”現(xiàn)象，橫軸表示各個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的規(guī)模，縱軸表示準(zhǔn)確率，可以看到有效參數(shù)跨越一個(gè)明顯的臨界值后，模型的精度會(huì)大幅提升。同樣基于Transformer架構(gòu)的智能駕駛大模型在數(shù)據(jù)和參數(shù)積累到一定程度后，也有望迎來(lái)“涌現(xiàn)”時(shí)刻，智能駕駛的能力也有望大幅提升。即智能駕駛的技術(shù)能力的提升并非線級(jí)別的智能駕駛，或許不是連續(xù)的技術(shù)邊際優(yōu)化，而是跨越式的技術(shù)升級(jí)。因此，智能化的代際升級(jí)可能驅(qū)動(dòng)整車格局變化，頭部企業(yè)與其他企業(yè)的技術(shù)差距可能會(huì)拉大。

　　據(jù)IHS統(tǒng)計(jì)，2020年全球新車智能駕駛滲透率為40%，預(yù)計(jì)2025年將達(dá)到70%，且L4/L5級(jí)別智能駕駛系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。2035年以后，L3及以下級(jí)別的智能駕駛系統(tǒng)滲透率將逐漸下降，到2040年，所有新車都將配備自動(dòng)駕駛功能，且L4/L5級(jí)別智能駕駛系統(tǒng)滲透率將達(dá)到50%。

　　2.按照下游應(yīng)用場(chǎng)景口徑測(cè)算，預(yù)計(jì)2025年我國(guó)智能駕駛市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)萬(wàn)億級(jí)

　　智能駕駛下游應(yīng)用場(chǎng)景主要分為TOG、TOB和TOC，據(jù)測(cè)算，到2025年，我國(guó)TOG智能駕駛市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)200億元，TOB智能駕駛市場(chǎng)規(guī)模最大，約為6500億元，TOC智能駕駛市場(chǎng)規(guī)模約為3150億元。智能駕駛將率先在商用領(lǐng)域打開市場(chǎng)空間，隨著我國(guó)相關(guān)法規(guī)政策和基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善、智能駕駛零部件平均價(jià)值的提升，TOC端發(fā)展前景也十分廣闊。

　　域控制器、線控制動(dòng)、毫米波雷達(dá)、攝像頭以及4D毫米波雷達(dá)等是智能化受益新賽道。隨著電動(dòng)智能化產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)發(fā)展，發(fā)動(dòng)機(jī)、燃油噴射系統(tǒng)、變速器、啟動(dòng)電機(jī)及發(fā)電機(jī)、渦輪增壓、尾氣處理系統(tǒng)、油箱及燃油系統(tǒng)預(yù)計(jì)逐步萎縮。而自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)需要毫米波雷達(dá)、攝像頭、超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)、4D毫米波雷達(dá)等傳感端產(chǎn)品的保障，自動(dòng)駕駛滲透率的提升拉動(dòng)傳感端產(chǎn)品需求持續(xù)提升。智能電動(dòng)車背景下，傳統(tǒng)純機(jī)械的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和制動(dòng)系統(tǒng)逐漸被替代，電控轉(zhuǎn)向和電控制動(dòng)興起，到最后線控轉(zhuǎn)向線控制動(dòng)。此外隨著智能化和電動(dòng)化的深入，轉(zhuǎn)向和制動(dòng)進(jìn)入線控轉(zhuǎn)向和線性制控時(shí)代。電子電氣架構(gòu)從分布到集中，域控制器、多域控制器替代ECU。

　　車企城市NOA加速落地，意味著高階智能駕駛進(jìn)入城市場(chǎng)景。無(wú)論從軟件還是硬件層面，對(duì)汽車產(chǎn)品都提出了更高的要求。因此，有望驅(qū)動(dòng)零部件新賽道市場(chǎng)空間加速增長(zhǎng)，同時(shí)提升整體滲透速度。

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