2019年04月08日风险提示：汽车销量增速不及预期、车联网与5G的技 术结合不及预期,2019三维度看智能驾驶发展分析报告,一、智能驾驶两条发展路线均取得重要成果,01,两条发展路线均取得 重要成果,“革命”路线（限定场 景下的L4级智能驾 驶）,国内：阿波龙量产， 在海淀公园等场景试 运行,国外：Waymo One 网约车领域首次无人 驾驶的落地,“渐进演化”路线（从 L2开始逐步摸索）,各大车企积极布局， 纷纷给出L3级智能驾 驶时间表,特斯拉、凯迪拉克、 奥迪成为先行者，其 他车企也着力打造智 能化,3,一、智能驾驶两条发展路线均取得重要成果,01,目前无人驾驶主要有两条发展路线：第一是“渐进演化”路线：以车企为主，在现有的汽车上逐渐新增一些自动驾驶功能，但始终不脱离驾驶员的操控。 第二种是“革命”路线：完全自动驾驶的解决方案，车内无驾驶员或驾驶员不操控，主要依靠车载激光雷达等系统实 现自动驾驶。1. 在“革命”路线方面1）百度阿波龙实现在特定场景下的无司机驾驶，可应用于园区等特定场景。2018年11月百度官方宣布阿波龙已在北 京海淀公园公开试乘21天，配合海淀区政府打造全球首个AI公园。2）网约车、出租车领域的无人驾驶首次实现商用化。谷歌旗下子公司Waymo推出了付费无人出租车服务应用WaymoOne，实现了网约车领域首次无人驾驶的落地。,图1：百度阿波龙在海淀公园开展试乘,图2：在凤凰城郊行驶的Waymo无人车,4,01,1. 在“革命”路线方面3）进展之下，仍需冷静：城市路段存在一定困难，短期看还需加大研发和训练；特定场景（货运、园区、港口、公园等相对简单场景）有望更早落地，成为智能驾驶全面普及的一个重要过渡。图3：“革命”路线下的智能驾驶仍存在一定局限性,以WaymoOne为例,限定 区域,仅对少数乘客,仍需配 备驾驶 员,技术仍有障碍,5,美国加州的凤凰城四周的四个郊区，也是经过多次测试的地区,来自“早期骑手”项目的用户，已经 尝试过自动驾驶,应对复杂的路面情况,左转问题，还需要系统学习，一些规则和人类司机驾驶习惯的冲突,一、智能驾驶两条发展路线均取得重要成果,01,1. 在“革命”路线方面4）国内领先的智能驾驶平台：百度Apollo搭建平台化生态，已与近70家企业建立商用协同关系，支持国内智能 驾驶的发展。与之相似的，还有谷歌的Waymo无人驾驶平台，英伟达的全球首款人工智能自动驾驶平台-Drive PX Pegasus。图4：百度Apollo平台连接众多合作伙伴，实现赋能与共享图5：百度Apollo平台连接众多合作伙伴,融合,共享,感知层为车联网、智能硬件相关企业提供软硬件服务及相关资源,国内存在大量布局智能驾驶算法的优质创业 企业，可以实现资源的互补例如地平线：Matrix自动驾驶计算平台依 托工具链部署神经网络模型，更好地理解复 杂场景,决策层,执行层实现智能驾驶数据的共享，有望协同推进智 能驾驶的发展,6,一、智能驾驶两条发展路线均取得重要成果,01,7,2. 在“渐进演化”路线方面：1）L3智能驾驶将成为智能驾驶发展的重要分界点：智能驾驶分为五个级别，其中3级开始将由驾驶系统来完成操 作，驾驶员仅起到监督作用。表1：智能驾驶的级别,一、智能驾驶两条发展路线均取得重要成果,01,8,2. “渐进演化”路线：2）各车厂积极布局。继特斯拉推出autopilot 2.5之后，奥迪A8率先实现了L3级智能驾驶，主要在拥堵路段解放 驾驶员的双手。其他车企也都在汽车中增添了智能化功能。,表2：各大车企在智能驾驶领域的布局,一、智能驾驶两条发展路线均取得重要成果,01,9,2. “渐进演化”路线：3）先行者对比：特斯拉autopilot 2.5、凯迪拉克Super Cruise系统、奥迪A8在软件、硬件和适用场景的对比,表3：“渐进演化”路线中率先推出智能驾驶系统的车型及其对比,一、智能驾驶两条发展路线均取得重要成果,02,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,智能驾驶新机遇,政策层面,技术层面,产业层面,1. 智能驾驶是政策重点推动领域。2. 促进汽车 消费政策有望为相关公司带来业绩利好,5G商用不断加速，基于5G的车联网标准有待明确，车联网技术的提升将明显促进智能驾驶的发展,L3级智能驾驶有望在2020年左右落地，产业链相 关的软件、硬件领域有望受益。,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,12,1. 政策：车联网、路测利好频出，汽车消费促进政策有望带动收入提升1）多项重要政策推动驾驶领域的发展。表4：智能驾驶领域相关政策,02,13,1. 政策：车联网、路测利好频出，汽车消费促进政策有望带动收入提升2）特别是2018年12月25日,工业和信息化部印发了车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划(下称行动计划）中，提出在5G逐步商用的新形势下，2020年以及2020年后车联网发展的明确目标。表5： 车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划政策要点,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,14,1. 政策：车联网、路测利好频出，汽车消费促进政策有望带动收入提升3）路测事件不断增加，为产业加速发展奠定基础。2018年工信部、公安部、交通部三部委发布智能网联汽车道路测试管理规范(试行)，路测标准已经明确，北京、上海、深圳、浙江等多地纷纷开展无人驾驶路测。以北京为例： 2018年，北京市已为8家企业的56辆自动驾驶车辆发放了道路临时测试牌照，自动驾驶车辆道路测试已 安全行驶超过15.36万公里。表6：2018年北京市道路临时测试牌照发放及测试情况,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,1. 政策：车联网、路测利好频出，汽车消费促进政策有望带动收入提升4）政策鼓励汽车消费，对相关公司业绩形成利好政策层面：1月28日，国家发改委等10部委联合发布进一步优化供给推动消费平稳增长促进形成强大国内市场的实 施方案（2019年），提出了六大举措促进汽车消费。4月的商务部例行发布会上，发言人表示，制造业等行业增值 税税率下调政策出台后，总体上有利于促进汽车消费，与此同时商务部将多措并举推动汽车消费。从近年来汽车消费来看，国内汽车销量增速近年来逐渐走低，且乘用车领域国内品牌市占率未有明显提升。,50%45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%,0,500,1000,1500,2000,2500,3000,3500,200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017,汽车销量（万台）,增速,图6：国内汽车销量及增速变化,0,15,10,20,30,40,50,60,2011/012011/062011/112012/042012/092013/022013/072013/122014/052014/102015/032015/082016/012016/062016/112017/042017/092018/022018/072018/12,图7：国内乘用车自主品牌市占率,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,1. 政策：车联网、路测利好频出，汽车消费促进政策有望带动收入提升4）政策鼓励汽车消费，对相关公司业绩形成利好智能汽车板块增速与汽车销量增速相关度较高：可以看到，作为汽车产业的上游，Wind智能汽车板块的收入增速与汽 车销量增速变化趋势基本一致，因此智能汽车产业链上的公司有望明显受益于汽车销量的提升。,图8：汽车销量增速与Wind智能汽车板块收入变化趋势相似（单季数据）,50%40%30%20%10%0%-10%-20%,2015Q1,2015Q2,2015Q3,2015Q4,2016Q1,2016Q2,2016Q3,2016Q4,2017Q1,2017Q2,2017Q3,2017Q4,2018Q1,2018Q2,2018Q3,2018Q4,汽车销量增速,智能汽车,16,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,2. 技术：5G商用带来车联网新机遇，标准明确后有望加速发展1）5G商用在即：19-20年预商用或者正式商用，驱动产业加速发展。更加契合车联网的需求：速率、时延、连接数和移动能力都与车联网需求相配。具体来看，速率上提升了100倍左右，时延降低了30-50倍左右，连接数提升了100倍左右，移动性提升超过1倍。,人车互通现有技术基本能够满足,DSRC和LTE-V2X两种标准，其中LTE-V2X在5G时代需要进一 步更新和明确车企、运营商、政府多方面的努力,车车互通,主要依靠政府的推动，目前国家智能汽车与智慧交通（京冀） 示范区海淀基地等示范区已经不断展开测试工信部部长苗圩在博鳌亚洲论坛2019年年会上表示，现在中国 正在致力于研究推动车联网发展，在中国的公路上要加快推动 数字化、智能化改造。,车路互通,17,图9：4G与5G的基本特点对比,图10：实现车与人、车与物连接的条件,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,速率,4G:100Mbps5G:10Gbps,时延,4G:30-50（或70-80）ms5G:1ms,连接数,4G:100005G:1000000,移动能力,4G:350KM/h5G:500KM/h,02,2. 技术：5G商用带来车联网新机遇，标准明确后有望加速发展1）5G商用在即：19-20年预商用或者正式商用，驱动产业加速发展。车联网市场发展潜力巨大：根据前瞻产业研究院的数据，2017年国内车联网市场规模为2696亿元，到2021年有望达到4014亿元，2017-2021年复合增速为10.46%。2017年我国车联网行业用户规模达到1164万户，2017-2021年复合增长率 约为34.87%，2021年用户规模有望达到4097万户。,0%,5%,10%,15%,20%,25%,0,500,1000,1500,2000,2500,3000,3500,4000,4500,2017,2018,2019,2020,2021,市场规模（亿元）,车联网渗透率,图11：车联网市场规模与渗透率,0%,10%,20%,30%,40%,50%,60%,0,500,1000,1500,2000,2500,3000,3500,4000,4500,2017,2018,2019,2020,2021,用户数量,增长率,18,图12：车联网用户规模及增长率,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,DSRC,历史：发展较早，标准成熟，1999年标 准即明确,优势：低延时、应用历史长,缺点：通信距离短、通信容量低、性能不稳定,LTE-V2X/5G-V2X,历史：发展较晚，4G相关标准已明确， 但5G尚未明确,优势：网络覆盖广、通信距离较长,缺点：基于5G的相关标准尚未落地，成 熟性有待考察,19,2. 技术：5G商用带来车联网新机遇，标准明确后有望加速发展2）通信标准的明确后，基于5G的车联网有望加速落地 车联网主流通信：国外：主要是DSRC：美国主导的V2X通信协议，并得到丰田、通用等多个汽车厂商的支持，2016年美国交通部立法计划将在2023年强制美国所有轻型车辆配备车用DSRC技术。 DSRC实现车辆快速移动下在较小范围内（约数十米）的通 信，已广泛地应用在ETC不停车收费、出入控制等领域，但存在通信距离短、通信容量低、性能不稳定的缺陷。国内：主要是C-V2X：网络覆盖广、通信距离较长，但起步晚，缺乏基于5G的相关标准。华为、大唐等都参与了基于4G的LTE-V标准的研发和制定。图13：车联网主流的两种通信技术对比,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,2015年：国内 多家通信企业（华为、大唐、中兴）参 与了LTE-V标 准制定和研发,2017年6月，进一步 增强型V2X操作方案 发布2016年9月，首版 涵盖了V2V和V2I 的V2X标准发布,2018年6月：R15LTE-V2X正式发布,2018年：关于5G -V2X的相关测试：首 个5G -V2X概念验 证（PoC）测试等不 断推进,20,2. 技术：5G商用带来车联网新机遇，标准明确后有望加速发展目前，国内基于4G的LTE-V2X相关标准已经制定，基于5G的相关标准及尝试正在不断推进：2018年2月，华为与西班牙电信在马德里5G联合创新中心，共同完成了世界首个5G -V2X概念验证（PoC）测试。2018年3月，河北移动与保定长城汽车公司、华为公司在雄安新区完成首次5G-V2X自动远程驾驶启动及行驶测试，实 现了通过5G网络远程控制20公里以外的车辆完成启动加速、减速、转向等操作，网络时延保持在6毫秒以内，仅为4G 的十分之一。2018年12月，华为与德国罗德与施瓦茨公司在慕尼黑和上海的现场测试中成功地在车辆环境中进行了5G-V2X延迟测量，实现毫秒级别的延迟。政策目标：到2020年，开展5G-V2X示范应用。图14：基于4G及5G的V2X技术推进情况,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,21,3. 产业：L3级智能汽车预期明确，产业链各环节受益1）各大车企量产预期明确：2020年前后有望迎来新的突破。戴姆勒、宝马等各大车企以及国内知名汽车品牌宣布将在2020年左右量产搭载Level 3级自动驾驶功能的车型。大量 车企特别是国内车企宣布L3级的量产，对产业链上软硬件厂商形成带动作用，在关键领域具有卡位优势的企业有望受 益。,表7：部分车企对于辅助驾驶、自动驾驶的计划,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,3. 产业：L3级智能汽车预期明确，产业链各环节受益2）L3智能驾驶真正的落地进度：尽管各大车企纷纷宣布时间表，但是具体的产业落地情况还要从实际进行分析： 第一，政策及标准制定：有待进一步明确和完善目前只有美国和德国等少数国家的部分地区相关法律允许自动驾驶汽车上路，“双手离开方向盘”是否符合交通规则？相关政策和标准有待进一步完善。 第二，成本：长期看不成为普及的阻碍为了保证高度的智能性、感知能力及安全性，需要配备大量摄像头、雷达等设备，导致单车成本较高 而未来随着整个产业链的不断成熟，以及单个产品的降价，预计整套系统硬件成本会明显下降。,图15：单个产品的价格也在不断下降,图16：L4自动驾驶系统为例：整体系统成本有望明显下降,同时伴随着产业 链的不断成熟,激光雷达：激光雷达行业领头羊 Velodyne 对其 16 线产品进行了半价促销，从超过1万美元下降到3999 美元,毫米波雷达：1500元左右,车用摄像头：几十至几百元不等,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,22,02,23,3. 产业：L3级智能汽车预期明确，产业链各环节受益3）软件方面，看好高精度地图在Level 3级智能驾驶中的应用智能驾驶的三大要素为“感知、决策、执行”，离不开对路况信息的精确及时的了解，高精度地图将发挥重要作用。根据智研资讯的数据，高精度地图行业2020 年的市场规模预计将达到21亿美元，2025将达到94亿美元。表8：智能驾驶分级以及相关的地图精度,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,3. 产业：L3级智能汽车预期明确，产业链各环节受益3）软件方面，看好高精度地图在Level 3级智能驾驶中的应用,国内具备甲级测绘资质的只有14家公司,地图测绘资质,高精度地图需要大量数据，有道路数据采集和 市场积累的图商具有明显先发优势。,数据积累,高精度地图对于精度、路况信息和更新频度要 求较高，需要“专业采集+众包维护”的生产方 式：通过专业采集车队（包含多个摄像头和雷 达的采集车，成本较高）实现基本的数据采 集，在长期内以众包等形式使用大量车辆反 馈，以实现地图数据的高频率更新。长期、高频率、高精度的数据采集需要图商具 有强大的技术和资金支持。,采集能力,图18：高精度地图的制作具有一定壁垒,普通的导航电子地图的 绝对坐标精度大约在10 米左右，ADAS级的地图 精度在米级，HAD级精 度则在厘米级,包括准确的道路形状，每个车道的 坡度、曲率、航向、高程，侧倾， 详细限速信息、警示信息等,要求地图应做到 每日（甚至是更 高频率）的更新，对图商的数据 采集、整理能力 是一个比较大的 考验,图17：高精度地图的要求,24,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,3. 产业：L3级智能汽车预期明确，产业链各环节受益3）软件方面，看好高精度地图在Level 3级智能驾驶中的应用根据公司公告以及相关资料，在14家具备甲级测绘资质公司中，百度（子公司长地万方具备测绘资质）、高德、四维 图新在高精度地图的采集能力和已采集里程已处于领先地位，其余公司在道路信息采集等方面均未有明显突破。表9：三大图商在高精度地图的采集能力和已有布局已处于领先地位,ADAS（L2- HAD应用L3)应用,25,图商地图数据的采集能力道路信息采集精度包含的路况信息用于采集 ADAS 级别高精度地图数,6个 CCD 摄像头。HAD级别高精,高德度地图数据的采集车顶部装配2个激光雷达和4个摄像头；出租车、,物流侧、众包队伍等都在不停地产,生数据并传输给公司,据的采集车（单车成本超过百万），已经完成了32万公里,道路测绘,普通道路条件下横向,误差和纵向误差在,6cm，纵向误差5cm以 内,高速公路高精度地图 7cm以内，高速/城市 有效获取道路的曲率、,数据,凯迪拉克,的采集和部分城市的 环路条件下横向误差 坡度、弯道信息等关键 (Super Cruise),-,采集车队总量为 288 台，其中具备覆盖率大于1万公里，,百度高精度地图采集能力的车辆约 40 包含中国的高速公路 多台；已开放数据众包平台和城市快速路,绝对精度60cm,有效获取道路的曲率、 长城WEY品 坡度、弯道信息等关键牌、自用数据,-,在全国范围内建立了35个外业基地（包括香港），拥有超过600人的,16年底完成了覆盖全 国高速公路的基于,外业采集人员及超过100辆的作业ADAS的高精度地图四维图新 车辆，自主研发的高精度采集车， 的制作，L3级别的高 ADAS级地图精度已 可以采集全景影像数据、到路面影 精度地图已经覆盖20达到20cm像数据、亚米级高精度GPS数据、 多个城市； 完成了 3路测近距离激光雷达等高精度数据； 万多公里高速公路 探索众包模式HAD地图绘制,数据,特斯拉,有效获取道路的曲率、 autopilot（国坡度、弯道信息等关键 内应用）、,奔驰、宝马 等,-,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,26,3. 产业：L3级智能汽车预期明确，产业链各环节受益3）软件方面，看好高精度地图在Level 3级智能驾驶中的应用 从量和价两个角度，看公司高精度地图的长期价值数量：Level 3级别自动驾驶成为关键，2020年前后或为重要节点目前多数车型的辅助驾驶功能仍处于Level 1-Level 2，对地图精度和所包含信息量要求不高。具有Level 3级辅助驾 驶的汽车真正量产并在国内销售，将可能成为高精度地图相关图商收入的一个转折点。,价格：价格明显高于普通地图，后端价值或更为可观一方面，根据相关资料，国外市场上应用于自动驾驶的高精度价格约为传统地图价格的五倍；另一方面，可能改变出售license的模式，创造更大的后端价值。高精度地图更新频率较高（实现日更新，甚至未来 可能实现实时更新），因此高精度地图很可能存在可观的后端价值，即将高频率的更新作为服务，按月或者按年收取 更新服务费，其长期收入很可能远超一次性的软件出售收入。,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,3. 产业：L3级智能汽车预期明确，产业链各环节受益4）硬件方面，长期看好传感器、芯片等领域智能驾驶的三大要素为“感知、决策、执行”，其中感知层基本依靠雷达、摄像头等硬件。图19：智能驾驶产业链,GPS/INS,毫秒波雷达/ 摄像头,高精度地图,提供道路信息,环境感知和车辆定位,感知层,ADAS算法/芯片,计算平台,处理信息，计算、路径和 行为规划,转向控制,油门控制,制动控制,执行输出的指令,计算机中控,决策层,执行层,零部件,作用,车联网更好实现 车与外界（包括 车、环境、监控 系统等的互联）,27,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,28,3. 产业：L3级智能汽车预期明确，产业链各环节受益4）硬件方面，长期看好传感器、芯片等领域无人驾驶汽车传感器主要包括摄像头、激光雷达、雷达等，主要功能是对行驶路径上的感知和对行驶路径、周边物体、交通标志三大类进行感知。高级别智能驾驶需要更多硬件配合：特斯拉Autopolit自动驾驶系统目前包含12个雷达与8个摄像头。表10：感知层硬件的应用、功能和优势劣势,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,02,3. 产业：L3级智能汽车预期明确，产业链各环节受益4）硬件方面，长期看好传感器、芯片等领域高级别智能驾驶需要更多硬件配合：以奥迪A8的传感器配置为例车规量产级激光雷达ScaLa；一个单目前置摄像头；毫米波雷达采用“1+4”方案：一个前向的长距毫米波雷达，四个 车角各配一个中程毫米波雷达；十二个超声波传感器分布在车身的前部、侧部和后部；四个位于前部、后部和外后视 镜底部摄像头可以提供环视视角。图20：奥迪A8的传感器配置,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,29,02,30,3. 产业：L3级智能汽车预期明确，产业链各环节受益4）硬件方面，长期看好传感器、芯片等领域芯片、计算平台成为基础和核心，科技巨头纷纷布局。无人驾驶技术对于芯片的要求更高，包括芯片的稳定性、压力 等。Intel、Nvidia等巨头纷纷通过收购等方式布局无人驾驶芯片，特斯拉Autopilot系统一直使用英伟达的定制版DrivePX2芯片， ARM最新设计的芯片Cortex-A65AE也有望将于2020年面世。同时，智能驾驶计算平台也需要芯片和处理器 作为支撑。表11：知名科技企业开发的一栈式自动驾驶计算平台产品,二、从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇,03,32,三、投资建议智能驾驶迎来新机遇的三点逻辑：政策层面，促进汽车消费政策有望对相关公司形成业绩利好，同时智能驾驶自身也是政策大力推动的领域；技术层面：5G商用不断加速，车联网技术的提升将对智能驾驶发展起到明显的促进作用；产业层面：L3级智能驾驶有望在2020年左右落地，产业链相关的软件、硬件领域有望受益。建议关注：1. 软件领域，关注高精度地图领域具有明显优势的四维图新。2. 车联网领域，关注中科创达、千方科技。3. 硬件领域，关注德赛西威、路畅科技等。,风险提示：汽车销量增速不及预期、车联网与5G的技术结合不及预期,三、投资建议,THANKS,