智能驾驶深度报告：仰望天空与脚踏实地.pdf

1 Ta ble _F irst Table_First|Table_ReportType 证 券 研 究 报 告 行 业 深 度 研 究 Table_First|Table_Summary 智能驾驶深度报告：仰望天空与脚踏实地 汽车行业 投资要点： 智能驾驶的价值与发展阶段 智能驾驶以 “服务人 ”、 “替代人 ”为目标，价值包含： 安全、高效、舒适 。 智能驾驶产品可分为两类：辅助驾驶产品由人对驾驶行为负责；自动（无 人）驾驶产品由系统承担部分或者全部责任。当前，我们依然处在辅助驾 驶阶段，并正向自动驾驶产品演进。 产品功能与应用场景的匹配程度影响用户需求 不同应用场景，用户需求有差异，这将会影响智能驾驶功能的接受度与普 及速度。我们认为：（ 1）安全相关的智能驾驶功能需求刚性，如： AEB、 FCW等功能；（ 2）显性价值清晰、能够解决用户痛点的智能驾驶 功能市场接受度高，如：节油、自动泊车等功能。（ 3）个性化的智能驾 驶功能接受度的价格弹性较大，如：自动变道、座舱 HUD等功能。 三力合一，加速智能驾驶发展；标杆已至，智能驾驶进入成长期 （ 1）国家、地方、行业全方位的政策鼓励与支持；（ 2）供给端：传感 器、计算机、通讯技术等逐渐成熟，产品成本下降，智能驾驶功能越来越 丰富；（ 3）特斯拉树立行业标杆，智能电动汽车已经深入人心。 智能驾驶已由导入期进入成长期，产品推出速度正在加快。未来，智能驾 驶功能将会越来越多，渗透率越来越高。 产业机会：仰望天空与脚踏实地兼顾，存量与增量机会并存 因为辅助驾驶向自动驾驶演进的节奏存在不确定性，在保持商业战略前瞻 性的同时也应该关注产品的落地情况。 整车端是牵引： L3/L4级自动驾驶需要依托场景，商用车：有望率先落 地，未来 3年将是关键，建议关注相关科技公司。乘用车：智能电车将会 先行， 产品功能与用户需求相匹配才能提高用户付费意愿。 零件端是支撑： 当前，我国缺乏零部件 Tier1，建议关注华为布局。其他 本土零部件企业分享智能驾驶红利的路径为：（ 1） 存量零部件 （毫米波 雷达、摄像头、普通控制器等）：从独立功能切入，国产替代有机会； （ 2） 增量零部件 （智能座舱、激光雷 达、域控制器与计算平台等）：降 低成本，提升集成与服务能力，成为 Tier1是关键；（ 3） 壁垒零部件 （高 精地图、网联模块）：外资进入有壁垒，本土企业为主导。 在公司层面，建议关注零部件公司进入先进国际整车平台的能力。 服务与测试端是保障： 推动产品落地，分享红利，确定性高，建议关注。 风险提示 汽车销量不及预期；智能驾驶技术发展不及预期；智能驾驶产品开发进度 不及预期；法规与技术标准推出不及预期；供应链风险。 Tabl e_First|Tabl e_R eportD ate 2021 年 05 月 27 日 Table_First|Table_Rating 投资建议： 中性 上次建议： 中性 Tabl e_First|Tabl e_C hart 一年内行业相对大盘走势 Table_First|Table_Author 张旭 分析师 执业证书编号： S0590521050001 电话： 0510-85613713 邮箱： Table_First|Table_Contacter 刘斌 联系人 电话： 0510-85607670 邮箱： Table_First|Table_RelateReport 相关报告 1、市场复苏持续，聚焦产业升级路径 汽车 2021.05.05 2、行稳致远：自主再起，智车已来 汽车 2021.01.13 请务必阅读 报告 末页的 重要 声明 0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% 20 -05 20 -06 20 -07 20 -08 20 -09 20 -10 20 -11 20 -12 21 -01 21 -02 21 -03 21 -04 21 -05 汽车 (申万 ) 沪深 300 2 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 正文目录 1 我们为什么需要智能驾驶？ . 7 1.1 智能驾驶简介：服务人与代替人 . 7 1.2 智能驾驶的 功能价值：安全 、高效、舒适 . 7 1.3 智能驾驶的经济价值：重构产业的革命 . 8 1.4 智能驾驶技术分级 与产品 . 9 2 市场需求：产品功能与应用场景的匹配程度影响用户需求 . 12 2.1 ADAS(辅助驾驶 )：产品成熟，功能不断丰富 . 12 2.2 L3/L4(自动驾驶 )：场景决定市场空间与落地节奏 . 13 2.3 产品功能价值决定需求弹性 . 15 3 政策、技术、标杆共同推动，智能驾驶加速到来 . 18 3.1 政策支持：国家战略方向；地方大力扶持；行业积极响应 . 18 3.2 技术进步：感知 /智能 /通讯技术导入 . 19 3.3 标杆引领：特斯拉引领智驾体验 . 22 3.4 标杆引领：商用车龙头寻求开辟新大陆 . 24 4 智能驾驶产业链分析：增量零部件与产业重构带来机会 . 26 4.1 当前：智能驾驶产业链分工与合作，集成能力是关键 . 26 4.2 未来：产业链重构，增量部件价值高 . 29 4.3 感知层 : 确定的增量市场，期待国产放量 . 35 4.4 执行层：底盘电控壁垒高，动力升级有机会 . 51 4.5 决策层（控制器与计算平台）：国产替代与增量机会并存 . 55 4.6 人机交互：智能座舱对接用户 . 63 5 投资建议 . 70 6 风险提示 . 73 图表目录 图表 1：智能驾驶：服务人与代替人 . 7 图表 2：智能驾驶功能的价值 . 8 图表 3：汽车行业 “新四化 ”是全方位的革命 . 8 图表 4: 软件定义汽车：通过软件持续优化与改变 . 8 图表 5： SAE 智能驾驶分级定义：自动驾驶是高等级的智能驾驶 . 9 图表 6： 从产品属性来看，智能驾驶分为两类产品 . 9 图表 7：不同公司的产品开发战略选择 . 9 图表 8：完全达到高等级智能驾驶（ L4 自动驾驶）还是需要较长的时间 . 10 图表 9： Waymo 处于自动驾驶领先位置 . 10 图表 10：自动驾驶面临长尾效应：难以覆盖全面 . 10 图表 11： 各国通向自动驾驶的战略选择 . 11 图表 12：我国强调智能化与网联化协同发展 . 11 图表 13：常见乘用车 ADAS 功能、价值及其工作原理 . 12 图表 15：乘用车常见 ADAS 功能 . 13 图表 16：商用车 ADAS 系统构成 . 13 图表 17：典型的智能驾驶使用场景 . 13 图表 18：应用场景决定市场空间（百亿元） . 13 图表 19：国内自动驾驶领 域投资波动 . 14 3 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 图表 20：港口集装箱卡车与末端配送小车 . 14 图表 21： L3 以上的自动驾驶开发：各公司选定主攻场景 . 14 图表 22： ADAS/AD（主动安全）相关标准计划 . 15 图表 23：乘用车对 AEB 搭载与性能要求越来越高 . 15 图表 24：主动安全功 能被引入商用车管理法规 . 15 图表 25： “两客一危 ”安全监管大量应用辅助驾驶 . 15 图表 26：自动泊车功能解决用户痛点 . 16 图表 27： ACC 功能缓解驾驶员跟车疲劳 . 16 图表 28： 自动驾驶卡车将在多 个环节为用户节约成本 . 16 图表 29：商用车智能驾驶产品价值较为显性 . 16 图表 30：智能座舱功能带来个性化体验 . 17 图表 31：用户对车载导航地图支付意愿不强 . 17 图表 32： ADAS 功能体 验调查，用户满意度不高 . 17 图表 33：用户对智能驾驶兴趣度高，支付意愿不强 . 17 图表 34：我国智能网联汽车标准体系框架 . 18 图表 35： ADAS 基本功能标准体系已经建立 . 18 图表 36：行业对于产品测试评价达成共识 . 19 图表 37： 2021 年，智能网联汽车质检中心获批 . 19 图表 38：车辆感知识别的内容 . 19 图表 39：激光雷达在汽车上的应用 . 19 图表 40： Moblieye 以算法与芯片成为行业龙头 . 20 图表 41：计算能 力提升满足高等级智能驾驶需求 . 20 图表 42： “人 -车 -路 -云 ”相互连接，构建未来智慧交通体系 . 21 图表 43： 智慧基站承担路段感知、通讯、计算功能 . 21 图表 44： 特斯拉汽车连续高速增长 . 22 图表 45： 智能驾驶功能是特斯拉宣 传重点 . 22 图表 46：国产品牌对标特斯拉智能驾驶功能与配置 . 22 图表 47：乘用车市场自动泊车功能搭载仍然较低 . 23 图表 48：全球 ADAS 市场预测 2019-2027 . 23 图表 49： 我国乘用车 部分 ADAS 配置变化情况：虽然逐年增高，但大部分功能低于 20% 搭载率 . 23 图表 50：我国物流费用占 GDP 比重较高 . 24 图表 51：通过车联网技术能够有效节约运输成本 . 24 图表 52：随着自动驾驶 重卡发展，整车企业的价值领域将会大幅拓展 . 24 图表 53：一汽解放已通过哥伦布计划布局智能驾驶、后市场、车联网 . 25 图表 54： 智能驾驶整车厂（ OEM）与供应商的分工与合作 . 26 图表 55： ADAS 级别智能驾驶产业链上下游：主机厂处于顶层，处于主导位置 . 26 图表 56：我国 ADAS 市场增长迅速 . 27 图表 57：部分公司 ADAS 业务收 入比较 (2019 年 ) . 27 图表 58：部分零部件企业在智能驾驶领域的布局：国际公司优势明显 . 27 图表 59： 全球零部件 TOP10 均能承担 Tier1 角色 . 28 图表 60：汽车软件与 EEA 的价值量将会持续提升 . 29 图表 61：电子电气架 构升级也是组织重构的过程 . 29 图表 62：汽车软件与其他软件对比：代码量巨大 . 29 图表 63：对标特斯拉，大众汽车提升软件自研率 . 30 图表 64: 汽车企业需要更多的软件人才与 IT 专家 . 30 图表 65：整车企业积极与科技公司合作 . 30 4 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 图表 66：国际整车企业抱团研究 L4 级智能驾驶 . 30 图表 67：芯片、算法将成为未来智能驾驶的核心零部件，价值节点发生转移 . 31 图表 68：应对软件定义汽车，整车企业的组织架构将会发生转变 . 31 图表 69： 行业变革下的各方需求与痛点：传统国际 Tier1 面临双重挤压 . 31 图表 70：国际汽车 Tier1 供应商拆分与并购，应对技术变革 . 32 图表 71：高等级智能驾驶实现共享出行，构建新型生态网络 . 32 图表 72：汽车价值链重构：通过软件实现价值链向中后段转移 . 32 图表 73：商用车干线物流领域合作模式 . 33 图表 74：自动驾驶公司（ 图森未来 TSP.O）对于智能物流网络体系构想及商业模式 . 33 图表 75：华为进入汽车领域，目标成为头部 Tier1 . 34 图表 76：我国整车企业进入正向研发突破阶段 . 34 图表 77：雷达、超声波、摄像头各有优劣 . 35 图表 78： 雷达、超声波、摄像头对应功能 . 35 图表 79： 主要感知传感器原理及比较 . 35 图表 80：智能驾驶等级越高传感器搭载数量与种类将会越多 . 36 图表 81：不 同智能驾驶级别的传感器方案估算（元） . 36 图表 82：视觉系统产业链（前视摄像头为例） . 37 图表 83： ZF 前视三目摄像头成本分拆 . 37 图表 84：摄像头涉及到的芯片供应商 . 37 图表 85： Mobileye 占前视方案市场主导地位 . 37 图表 86： 2018 至 2020 年，汽车 CMOS 市场份额 . 38 图表 87：全球车载视觉系统市场规模 . 38 图表 88： 车载摄像头分类及功能 . 38 图表 89：车载摄像头产业链部分参与企业 . 39 图表 90：车载摄像头种类及国 产机会： 360 全景影像、疲劳监测、盲区监测等视觉领域 产品有望突破 . 39 图表 91：汽车毫米波雷达工作原理 . 40 图表 92：汽车毫米波雷达结构 . 40 图表 93：大陆 ARS4-B 毫米波雷达主要芯片供应商 . 40 图表 94： Infineon 提供的 77/79GHz 的芯片方案 . 40 图表 95：典型车载雷达系统搭配（ 1+2+2） . 41 图表 96：未来 77GHz 和 79GHz 是趋势 . 41 图表 97：我国毫米波雷达市场快速增长 . 41 图表 98：全球毫米波雷达市场格局（ 2018） . 41 图表 99：汽车雷达定 点与开发周期较长 . 42 图表 100：保隆科技毫米波雷达产品介绍 . 42 图表 101：视觉 +毫米波雷达方案有局限性 . 43 图表 102：激光雷达获取点云进行测距和物体识别 . 43 图表 103：激光雷达 聚焦五大核心部件：技术分支多，尚未收敛 . 43 图表 104：测距原理： ToF 是目前的技术主流 . 44 图表 105：激光雷达按照扫描方式有无机械转动部件可以分为机械旋转、混合固态、纯固 态 . 44 图表 106：激光雷达向固态化发展与部分公司布局 . 45 图表 107： VCSEL 较 EEL 在光束质量上存在优势 . 46 图表 108： VCSEL 在成本和可靠性方面存在优势 . 46 图表 109：车用激光雷达产品核心点 . 46 图表 110：禾赛科技激光雷达 . 46 5 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 图表 111：各大车企正在加快激光雷达的搭载：激光雷达供应商选择备受关注 . 47 图表 112：激光雷达主要性能参数 . 47 图表 113：不同应用场景，对激光雷达有不同的性能要求 . 48 图表 114：激光雷达成本下降非常关键 . 48 图表 115： Tier1 对于激光雷达积极布局 . 48 图表 116：地图与其他传 感器感知距离比较 . 49 图表 117：不同等级的智能驾驶对地图的要求 . 49 图表 118：高等级智能驾驶定位方法 . 49 图表 119：车规级 GNSS/IMU 产品 . 49 图表 120：不同车载定位方式 对比 . 50 图表 121： 2017 年国内电动转向（ EPS）市场格局 . 51 图表 122： 2017 年国内（ ESC）市场格局 . 51 图表 123：博世 Servolectric 电子助力转向系统 . 52 图表 124：博世 iBooster 智能制动系统 . 52 图表 125：博世车身稳定系统 (ESC)组成及原理 . 52 图表 126：国际厂商在底盘控制领域布局深厚 . 53 图表 127： AMT 实现了动力输出智能控制 . 53 图表 128: 智能驾驶实现省油功能 . 53 图表 129：欧美 AMT 变速箱用了 15 年实现普及 . 54 图表 130：中国重卡（牵引车） AMT 快速增长 . 54 图表 131：汽车控制器原理 . 55 图表 132：汽车软件与硬件分离趋势确定 . 55 图表 133：汽车电子控制单元 （ ECU）产业链 . 55 图表 134：科博达车灯控制器进入国际整车厂平台 . 55 图表 135：博世域控制器 DASy . 56 图表 136：大陆汽车动力域控制器 (PDU)产品布局 . 56 图表 137： 座舱域控制架构 “一芯多屏 ” . 56 图表 138： 智能座舱域的功能 安全标准相对较低 . 56 图表 139： 座舱域控制器供应商及其产品 . 57 图表 140：国产芯片在座舱域控制器领域获得突破 . 57 图表 141： 全球汽车座舱域控制器出货量预测 . 57 图表 142： ZF（采埃孚） ProAI 的四代产品 . 58 图表 143：德赛西威 ADAS/AD 域控制器 . 58 图表 144： ADAS/AD 域控制器供应商及其产品 . 58 图表 145：车载智能计算基础平台参考架构：未来产业链分工围绕计算平台展开 . 59 图表 146：智能驾驶的车载计算平台能够让 Tier1Tier2ICT 等企业跨界整合 . 59 图表 147：部分车载计算平台比较 . 60 图表 148：特斯拉智能驾驶控制器（ FSD） . 60 图表 149：华为 MDC 展现其在智能汽车上布局 . 60 图表 150：车规级芯片开发周期长 . 61 图表 151：国产地平线芯片产品规 划 . 61 图表 152：芯驰科技产品布局 . 61 图表 153：本土芯片企业加强与下游车企合作 . 61 图表 154：域控制器与计 算平台市场规模预测 . 62 图表 155： 2020 年至 2030 年汽车软件价值分解 . 62 图表 156： 2020 年至 2030 年汽车软件增速预测： OS 和娱乐网联部分增速较高 . 62 图表 157：智能座舱整体结构 . 63 6 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 图表 158：智能座舱主要构成 . 63 图表 159： 虚拟系统对于实现智能座舱至关重要 . 63 图表 160：中控液晶屏搭载率已较高（ %） . 64 图表 161：液晶仪表盘搭载率提升有潜力（ %） . 64 图表 162： HUD 搭载率还较低（ %） . 64 图表 163： 1020 万车型 液晶仪表搭载对比 . 64 图表 164：中国市场液晶仪表盘市场规模预测 . 65 图表 165：中国市场抬头显示市场规模预测 . 65 图表 166：车载中控娱乐市场格局分散 . 65 图表 167：液晶仪表市场集中 度高 . 65 图表 168：车用液晶仪表产业链中的主要公司 . 66 图表 169：中控屏产业链中的主要公司 . 66 图表 170：智能座舱 “一芯多屏 ”系统架构非常重要 . 66 图表 171：智能座舱产业链结构：有望出现座舱 Tier1 . 67 图表 172： Tier1 通过集成化座舱电子产品获取更高的单车价值（ ASP） . 67 图表 173：国内外企业在智能座舱领域布局比较 . 68 图表 174：理想 ONE 智能座舱由德赛西威集成 . 68 图表 175：智己汽车 智能座舱整车厂主导较多 . 68 图表 176： DMS 主要功能 . 69 图表 177： DMS 组成及工作原理 . 69 图表 178：不同智能驾驶功能渗透率提高趋势明确 . 70 图表 179：未来 3 年将是自动驾驶产品商业化落地的关键时刻 . 71 图表 180：从产业维度看当前智能驾驶领域投资机会 . 71 7 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 1 我们为什么需要智能驾驶？ 1.1 智能驾驶简介：服务人与代替人 智能驾驶是指汽车通过配置先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备实 现协助驾驶员对车辆的操控，甚至完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。 高等级的智能驾驶是智能交通体系的一部分，通过 V2X（车联网）技术汽车能够 与道路信息、交通信号、其他车辆等周围环境联接为一体，形成 “人、车、路 ”高效运 行的交通体系。而在智能汽车内部，各种类型的传感器代替了人的眼睛与耳朵，感知 汽车周围情况；强大算力的控制器代替了人的大脑，决策车辆行驶路线；响应灵敏的 执行器代替了人的手脚，执行着智能大脑的命令。被 “代替 ”的驾驶员则通过全新的人 机交互环境，享受着智能的体验与服务。这是智能驾驶的愿景，也是定义各个子功能 的发展目标。 图表 1：智能驾驶：服务人与代替人 来源： 网络资料， 国联证券研究所 1.2 智能驾驶的 功能价值：安全、高效、舒适 安全始终是汽车出行的第一要务，早期的智能驾驶功能主要是集中在帮助驾驶 员减少交通事故的辅助驾驶功能。 其中，典型的功能为 AEB（ Autonomous Emergency Braking,自动紧急制动系统）。 AEB 系统通过摄像头或雷达检测和识别前方车辆，在 有碰撞可能的情况下先用声音和警示灯提醒驾驶者进行制动操作回避碰撞。根据 Euro NCAP 研究结果显示： AEB 技术能在现实世界中减少 38%的追尾碰撞，且无论 是在城市道路（限速 60km/h）或郊区道路行驶的情况下，效果并无显著差别。 根据中国自动驾驶安全读本，当前我国交通领域面临诸多痛点，包括：人为 原因导致的交通事故率占比 90%；因为交通拥堵，仅仅在北京就造成了人均 4013.31 元 /年的经济成本；我国物流费用在 GDP 中的比重达到 14.6%，远超欧美国家，效率 低下；我国大型城市停车位缺口平均在 70%以上，停车难的问题越来越突出。 8 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 图表 2：智能驾驶功能的价值 来源：中国自动驾驶安全读本，国联证券研究所 智能驾驶功能有望成为解决这些痛点的方案，其价值体现在多个方面： 提升安全性：智能驾驶功能帮助减少交通事故率。 提升效率，减少成本：协同式交通系统可以提高燃油经济性及交通效率。 提高舒适性：减轻驾驶负担，解放用户时间。 1.3 智能驾驶的经济价值：重构产业的革命 当前，汽车行业正在经历 100 多年来最为剧烈的变革， “新四化 ”趋势（电气化、 智能化、网联化、共享化）带来全方位的产业革命。在这一变革中，智能驾驶将显著 提升汽车电子、软件算法等在汽车价值中的比重。先进的计算机、通讯、算法等技术 成果将被应用在智能驾驶汽车上。传统汽车行业的生产组织要素（知识技能、组织模 式等）将被全面改变，有望创造众多新增部件机会。 软件定义汽车理念已经越来越被行业接受，通过软件更新（ OTA）持续的优化功 能与创造价值成为未来智能汽车必备特征。智能驾驶功能的演进也是汽车产业逐步 重构的重要内容。 图表 3：汽车行业 “新四化 ”是全方位的革命 图表 4: 软件定义汽车：通过软件持续优化与改变 来源：国联证券研究所 来源：华为，国联证券研究所 9 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 1.4 智能驾驶技术分级与产品 智能驾驶技术分级标准 当前，行业普遍遵循 SAE 协会定义的智能驾驶等级。 但从产品属性来看，智能 驾驶分为人承担责任和车承担责任两类 。其中， L2 及以下的智能驾驶通常被定义为 ADAS（高级驾驶辅助系统），其最大的特点是系统只是給驾驶员提供协助，驾驶员需 要承担所有的责任与后果。而在 L4 及以上的智能驾驶汽车上，责任主体为汽车生产 或者汽车服务商对于 L3 级别的智能驾驶，因为其只能在特定条件下代替人，并且在 系统失效的时候需要人及时接管车辆，在实际应用中的可操作性及责任界定问题在行 业内外存在较大争议。从技术角度而言， L3 级别智能驾驶是技术发展的必经阶段， 但从法律及产品角度，仍存在着较大争议。 图表 5： SAE 智能驾驶分级定义：自动驾驶是高等级的智能驾驶 来源： SAE，中国自动驾驶安全读本，国联证券研究所 智能驾驶产品开发战略选择 Waymo、滴滴等科技公司与初创公司采取 “高举高打 ”策略，直接针对 L4 级别 的智能驾驶进行研发，以期实现全自动驾驶。 根据 Navigant Research 发布的 2020 年度自动驾驶汽车排行榜， Waymo、通用 Cruise、百度处于领先地位。 Waymo 从 2009 年就开始了相关研究，其在该领域投入最大、积累数据最多、应用最全面。 图表 6：从产品属性来看，智能驾驶分为两类产品 图表 7：不同公司的产品开发战略选择 来源：国联证券研究所 来源： 网络资料， 国联证券研究所 10 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 从技术角度分析，针对 L4 级别的智能驾驶虽然已经有了很多进步，但是目前仍 处于试验研究阶段。面对情况复杂的开放道路，技术成熟度还远未达到全面商业化运 营的要求。 2019 年，著名咨询公司 Gartner 在其报告中认为 L4 级别自动驾驶技术 全面成熟还需要 10 年以上的时间。 图表 8：完全达到高等级智能驾驶（ L4 自动驾驶）还是需要较长的时间 来源： Gartner Hype Cycle For Emerging Technologies 2019，国联证券研究所 主流汽车企业均从 ADAS 功能入手实现产品化，并逐步向 L3、 L4 级别功能方 向演进。头部企业则是同时布局 ADAS 产品开发与 L4 级别的自动驾驶技术研究， 例如：大众， GM， Ford 等。 当前， L2 智能驾驶产品已经较为成熟，正在向 L3 技术 阶段发展。企业通过传感器、计算平台、算法的不断升级与迭代，逐步完善产品功能， 并扩展应用场景。特斯拉、奥迪、小鹏等已经宣传开发出具备 L3 技术能力的智能驾 驶汽车，但因为 ODD(Operational Design Domain:设计运行区域 )在法律及标准上还 没有明确，他 们更多以 L2+来定义相关产品。 2020 年底，特斯拉在写给加州机动车 管理局 (DMV)邮件中承认， FSD 目前并非真正的完全自动驾驶， FSD 和 Autopilot 一 样，都属于 L2 级自动辅助驾驶系统。 图表 9： Waymo 处于自动驾驶领先位置 图表 10：自动驾驶面临长尾效应：难以覆盖全面 来源： Navigant Research Leaderboard Report: Automated Driving 2020 来源： Waymo, 国联证券研究所 11 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 我国更加强调智能化与网联化同步发展，以网联功能构建 “人 -车 -路 -云 ”的整体 解决方案，减小单车智能的开发难度。 2020 年 2 月，由发改委等 11 部委联合发布的 智能汽车创新发展战略中明确提出： “到 2025 年，中国标准智能汽车的技术创 新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成。实现有条 件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下 市场化应用。智能交通系统和智慧城市相关设施建设取得积极进展，车用无线通信网 络（ LTE-V2X 等）实现区域覆盖，新一代车用无线通信网络（ 5G-V2X）在部分城市、 高速公路逐步开展应用，高精度时空基准服务网络实现全覆盖。 ” 图表 11： 各国通向自动驾驶的战略选择 图 表 12：我国强调智能化与网联化协同发展 来源：德勤：新基建下的自动驾驶 ，国联证券研究所 来源： 汽车工程协会节能路线图，国联证券研究所 12 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 2 市场需求：产品功能与应用场景的匹配程度影响用户需求 2.1 ADAS(辅助驾驶 )：产品成熟，功能不断丰富 ADAS（先进辅助驾驶系统） 利用雷达、摄像头等传感器采集汽车周边环境数据， 进行静态、动态物体的识别、跟踪，控制系统结合地图数据进行做出行为决策，使驾 驶者觉察可能发生的危险，必要情况下直接控制车辆的刹车或者转向动作，可有效提 升驾驶安全性、舒适性。 ADAS 所涉及的主要零部件毫米波雷达、超声波雷达、摄像头、电动转向、电动 刹车等已经在技术上成熟，并实现了大规模量产与应用。 ADAS 的功能与应用也越来 越丰富，相关测评标准已经颁布。在国家标准（ 2019 年）道路车辆先进驾驶辅助 系 统 (ADAS)术语及定义中给出了 36 项 ADAS 功能，包含 FCW、 BSD、 HMW、 HUD 等信息辅助类 21 项， AEB、 ACC、 LKA 等控制辅助类 15 项。 图表 13： 常见乘用车 ADAS 功能、价值及其工作原理 价值 功能 说明 感知部分 执行部分 安全控制 （控制辅助） ACC(Adaptive Cruise Control) 自适应巡航系统 保持安全距离，自动控制巡航车速 距离传感器（微波雷达、激 光雷达、摄像头等） 油门、挡位、制 动 LKA(Lane Keeping Assist) 车道保持系统 在车辆非受控偏离车道时，自动调 节转向 车道线识别传感器（摄像 头、激光雷达等） 转向 AEB(Autonomous Emergency Braking) 自动紧急制动 前方出现障碍物，自动紧急停车 距离传感器（微波雷达、激 光雷达、摄像头等） 制动 AFL(Adaptive Front Lights ) 智能大灯控制 可以根据道路的形状来改变大灯的 方向。令一些智能大灯控制系统能 够根据车速和道路环境来改变大灯 的强度。 摄像头 前大灯 安全提醒 （信息辅助） FCW(Forward Collision Warning) 前撞预警 检测车距，并发出警告 距离传感器（微波雷达、激 光雷达、摄像头等） 报警（仪表显 示、声音、振动 等） LDW(Lane Departure Warning) 车道偏离预警 在驾驶员无意识偏出车道时发出报 警 车道线识别传感器（摄像 头、激光雷达等） 报警（仪表显 示、声音、振动 等） DMS(Driver Monitoring Systems) 注意力检测系统 当驾驶员出现疲劳，注意力不集中 的时候提醒驾驶员 摄像头 报警（仪表显 示、声音、振动 等） BSD(Blind Spot Detection) 盲点检测 监视驾驶员视觉盲区，给予警告 距离传感器（微波雷达、激 光雷达、摄像头等） 报警（仪表显 示、声音、振动 等） 提升效率 AP 自助泊车 识别周围环境、实现自动停车入位 距离传感器（超声波、毫米 波、激光雷达、摄像头等） 油门、制动、转 向 来源：国联证券研究所 在乘用车领域，常用的 ADAS 功能包括安全控制类的 ACC/AEB/LKS 等，预警 类的 FCW/LDW/PCW/BSD 等，其他辅助性的 AP 等功能。 13 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 在商用车领域， 因为相关零部件成熟稍晚 ， ADAS 装配率 还比较 低 。当前量产 车 辆主要搭载的是 L1 级别功能或者信息报警类功能 ，如 AEB/BSD/DMS 等 。 随着商用 车 电 控 执行器 （刹车、转向等）产品的成熟 ， ADAS 功能 在商用有望越来越丰富。 2.2 L3/L4(自动驾驶 )：场景决定市场空间与落地节奏 因为技术的局限性， L3/L4 级自动驾驶技术产品需要依托场景进行开发。 对于驾 驶的场景，可以从环境的封闭性与车辆运行速度进行划分，相对封闭的环境与相对低 的运行速度有利于降低产品的开发难度。当前，典型的应用场景包括：高速公路、城 市道路、停车场、机场、矿区、园区、港口等。 图表 16：典型的智能驾驶使用场景 图表 17：应用场景决定市场空间（百亿元） 来源：亿欧智库，国联证券研究所 来源：蔚来资本 &罗兰贝格，国联证券研究所 针对特定场景开发 L3/L4 级自动驾驶产品优点是能够更快实现产品落地，缺点 是产品定制化特征决定了其市场规模将会有限。 根据罗兰贝格与蔚来资本的报告，自 动驾驶有望落地的场景中，跨域干线物流市场空间达到 7000 亿元，自动驾驶出租车 Robotaxi 市场空间达到 3500 亿元。而在港口场景中因为集装箱卡车本身规模有限 （ 1 万余辆），智能驾驶系统市场空间仅 60 亿元。 图表 14：乘用车常见 ADAS 功能 图表 15：商用车 ADAS 系统构成 来源：搜狐汽车 来源：鸿泉物联 14 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 过去几年，经历了自动驾驶投资起落后， “场景致胜 ”已经成为行业共识。当前， 各个公司纷纷选定自己的主攻场景，以争取实现更早的商业化落地 。 Waymo、百度、 滴滴、 Uber、文远知行、小马智行等公司的重点在 Robotaxi 领域； TuSimple(图森未 来 )、智加科技、赢彻科技等公司主攻干线物流；主线科技、西井科技等集中在港口物 流；希迪智驾、易控智加等主攻矿区场景；京东 X、菜鸟等则在园区物流配送上投入 较大。 图表 18：国内自动驾驶领域投资波动 图表 19：港口集装箱卡车与末端配送小车 来源：企查查，盖世汽车，国联证券研究所 来源：东风汽车，京东 X，国联证券研究所 不同的场景，产品开发难度不同，商业落地速度也有差别。 因为港口集装箱卡车 运行环境较为封闭，车速要求不高，产品开发相对简单，有望在 2023 年前后实现商 业化落地。而 Robotaxi 因为场景较为复杂，即使在美国较高的出行成本下，实现商 业化的收支平衡也要到 2026 年以后。这也是 Waymo 在美国凤凰城的 Robotaxi 运 营无法持续扩大的原因。 图表 20： L3 以上的自动驾驶开发：各公司选定主攻场景 来源：亿欧智库，国联证券研究所 2 8 23 43 75 78 62 60 24 0.3 0.7 8.2 225.6 534.9 811 184.2 436.3 176.4 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 投融资事件（起） 披露投融资金融（亿元） 15 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 2.3 产品功能价值决定需求弹性 辅助驾驶的安全功能被纳入法规标准，有望快速普及 智能驾驶的主动安全功能能够提高道路安全、减少交通事故。因此，我国政 府正在将会越来越多的主动安全功能纳入到法规标准体系。 在乘用车领域， AEB 等辅助驾驶功能已经被纳入欧洲、北美、我国的测试认证 规范，标准引导产品升级的意味明显。 2018 年， AEB 已被纳入我国乘用车的新车评 价规程 (C-NCAP)，缺乏相关配置的车型将难以获得较高的评级。根据评分体系，在 2018 年，车辆要获得 5 星级评价，主动安全的最低得分率要求为 26%；而到 2019 年，最低得分率提升至 38%； 2020 年提升至 55%。根据 Euro NCAP 的发展规划， 针对 AEB 功能，将引入更多测试包括：后向行人保护、 AEB 交叉路口评价等。 2022 年开始引入 Head-on（迎面）测试，模拟车辆正面头碰头的场景。 在商用车领域，特别是 “两客一危 ”车辆（公交、客运、危化品车辆），因为其对 交通安全运行影响重大，政府已经将装配 AEB， FCW 等辅助驾驶功能列入强制标 准 。考虑到商用车安全问题所造成的社会隐性 成本， 针对普通商用车辆的推荐标准也 已经颁布。 部分强制性政策与规定从 “ 两客一危 ” 开始，并逐步向重型载货汽车、 新能源汽车、中轻卡、专项作业车等领域推行。 2020 年发布的道路运输条例（修订草案征求意见稿），要求客运车辆、危 险货物运输车辆、半挂牵引车及总质量 12 吨以上的载货车辆应当按照有关规定 图表 21： ADAS/AD（主动安全）相关标准计划 图表 22：乘用车对 AEB 搭载与性能要求越来越高 来源：中汽中心（ CATARC） 来源：搜狐汽车，国联证券研究所 图表 23：主动安全功能被引入商用车管理法规 图表 24： “两客一危 ”安全监管大量应用辅助驾驶 来源：中汽中心（ CATARC） 来源：锐明技术，国联证券研究所 16 请 务必阅读报告末页的重要声明 行业深度研究 配备具有行驶功能的卫星定位装置和智能视频监控装置。 这些涉及人员安全的标准与法规政策的出台将会促进辅助驾驶（安全）功能 渗透率提升，加速功能改进与系统单车价值提升。 显性价值清晰的智能驾驶功能市场接受度高 在车辆驾驶过程中，停车、跟车、变道、紧急情况应对是常见的驾驶员操作。 乘 用车的智能驾驶功能开发主要是针对这些情景中的痛点，满足驾驶员的需求。 例如， 停车对新手司机而言难度较大，自动泊车（代客泊车）能够完成从找车位到泊车入库 的全过程。而在交通拥堵的道路， ACC（自适应巡航）能够有