智能驾驶专题（一）：汽车智能化的商业化路径、产业演进及投资机会探讨 (1).pdf

中泰证券研究所专业领先深度诚信 证券研究报告 2021.6.3 汽车智能化的商业化路径、产业演进及投资机会探讨 智能驾驶专题（一） 苏晨 S0740519050003 陈传红 S0740519120001 2 主要结论 1、三大商业化路径之争： （1）应用场景之争：核心看迭代速度，ROBOTAXI场景目前的迭代速度慢于消费市场； 2）技术路线之争：更多是成本考量，纯视觉的成本集中在云端，多感知融合成本集中在车端。纯视觉有综合成本优势，多感知融 合有可靠性优势。纯视觉对算法、传感器精度要求更高； （3）算法是否自研：自研算法迭代比第三方算法快。自研算法能够获得车 的、高 量的 ，可 A O 迭代， 第三方算法 A O 能 。 2、 能化 车端 云端 争 ： （1）第 ：车端 争， 要 、传感器、算法 算 ，核心看currency1； 2）第 ：云端 争，核心看车“有量 云端算 ，云端 争 ，于算法 fi应用fl是 应， 业 化 势速。 3、”应：有 ， 感知云端， 能业化。，感知是 业 的 ，感知算法、传感器。 云端 争 ，fi应用 2X 。 、 能化 代， 车的 ，市场集中度 高。传 车 代， 车是高度 化的 消费， 车 性大、 市场集中度 、 高。在 能车 代，于云端应用 算法 的， 车集中度有 大 度 。 、”应：（1） ：高 、 、 高算 ；（2）算法： 解耦势明显，车 控制端 中的悬挂有 成下 解耦。 CONTENTS 目录 CONTE NTS 专业领先深度诚信 中泰证券研究所 1 智能驾驶：拨开云雾，迭代速度决定一切 目 录 CONTENTS 竞争格局：商业路径之争，迭代速度定成败 产业演进：车端到云端，市场终将寡头化 供应链：爆发有先后，感知、集成到应用 1 2 3 5 落地场景之争：ROBOTAXI和消费市场 场景是汽车智能化最先需要考虑的因素之一。目前行业分为两种路线：ROBOTAXI和高端乘用车市场，ROBOTAXI目标 是直接替代司机，技术路线比较激进；消费市场是ADAS渐进性路线，即渐进式的从L2迭代L4以上。 （1）ROBOTAXI：谷歌、百度、小马智行等，主要来自于互联网行业，无汽车生产 。 （2）消费市场： 、 、 为等。 图：渐 乘用车路线代表企业 图：ROBOTAXI路线代表企业 资料来源：公开信息整理,中泰证券研究所 6 产品迭代速度：渐进式消费市场占优 资料来源：Wind,中泰证券研究所 场景 ， 迭代 度。 1、市场 比： ，渐进式路线 度 （1）ROBOTAXI： 替代司机 ， 网 车需。是替代司机从技术上currency1比较“。 较； （2）高端乘用车：fifl 2以上乘用车 ，以上 2，市场分”为、1。 市场fl 2以上 2，以上为 ， fl 2以上、以上汽车 为1 、2 。 ROBOTAXI场景的司，于式需要替代司机（ ）， 场景 较 。 7 产品迭代速度：渐进式消费市场占优 资料来源：Wind,中泰证券研究所 2、车 比： 司之 两 的 （1）目前 的ROBOTAXI车 ， 来 fi 能 ， 度较 、车 。 （2） 目前 1 ， 21 2 。 比ROBOTAXI，车 1。 公司 车队数量规模运营车队规模部署地点未来规划 百度500辆级别 长沙（45辆）、沧州（30 辆）、北京（40辆） 27个测试城市覆盖、全面开放三个 城市：长沙、沧州、北京 在 3 年内（2021 - 2023），实现 30 个城市落 地，车队规模达到 3000 辆，服务 300 万乘客。 小马智100辆级别 加州（10辆级别）、州、 北京未披露 州、北京 将进步扩Ro botaxi在北京的服务规模，全面 向北京公众扩开放，下步计划在上海全面启 动 远知100辆级别州（40辆）州计划在未来三到四年内推出全驾驶出租服务 滴滴100辆级别上海（规划30辆）上海将在更多城市开放路测 AutoX 100辆级别上海（规划100辆）上海 将在深圳坪区建设中国首个全驾驶运营中 ，开展L5级别全驾驶Ro boTaxi车队示范应 用，推驾驶科普和市场教育，探索商业化 运营模式 Wa ymo 600辆级别凤凰城(350辆）在美超过10个州多赛道运，如Ro bo Truck、货物递送等 表：全球 要ROBOTAXI企业运营车“规 及规划 计 8 产品迭代速度：渐进式消费市场占优 资料来源：Wind,中泰证券研究所 、 比： 目前 的ROBOTAXI车 ， 来 fi 能 ， 度较 、车 。度 1 ”； 的消费市场 1 ”。 表：全球自驾驶企业年里程 对比 2020 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E 百度3990670 3990670 69402960 104104440 138805920 173507400 小马智 1082229 1442972 3607429 7214858 10822288 18037146 远知 1136112 1704168 2840280 5680560 8520840 11361120 滴滴 NA 1041044 3470148 3470148 69402960 173507400 Au toX 43200 1440000 1872000 2433600 3163680 4112784 Wa ym o 8979672 12677184 16902912 21128640 31692960 42257280 小鹏 540000000 3780000000 1260000000 2520000000 3780000000 5418000000 特斯拉 108000000000 151200000000 264600000000 415800000000 604800000000 907200000000 9 盈利模型比较：ROBOTAXI盈亏平衡点较低，但可能较晚 资料来源：Wind,中泰证券研究所 、 比：ROBOTAXI ， （1） ，ROBOTAXI的 4 ，消费市场的 2 。ROBOTAXI 于消费市场。 （2）目前，ROBOTAXI的 和消费市场 司 currency1，ROBOTAXI 较，因为离 开 和 “以 标。 表：ROBOTAXI的 亏平衡测算 项目有安全员安全员 日运营里程（ km ） 90 90 运营天数 300 300 每公里付费（元） 3 3 运营车队数量（辆） 48000 48000 单车制造成本（万） 42. 5 42. 5 单车年折旧（万） 6. 07 6. 07 安全员成本（万） 4. 80 0. 00 电费（万） 0. 27 0. 27 运营 + 研发费用（万） 1. 67 1. 67 盈利（万） -2 25989 4411 458385 384858 222116 205987 194158 179054 173191 170483 159936 110002 0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000 450000 500000 T e sl a 大 众 集 团 通 用 集 团 现 代 - 起 亚 汽 车 集 团 雷 诺 - 日 产 联 盟 比 亚 迪 汽 车 宝 马 集 团 戴 勒 姆 集 团 吉 利 控 股 集 团 PSA 图：2020年全球电车销量前十车企（单位：台） 10 两种路径的头部企业对比：图森未来与特斯拉 20112012201320142015201620172018201920202021Q1 汽车销售收 1,953,627 2,429,238 4,405,52 6 6,299,81 8 12,707,2 03 14,525,1 46 17,771,2 18 5,915,48 4 开发收 35,080 17,321 9,578 3,447 能源收 125,833 729,391 1,067,39 5 1,068,05 6 1,301,06 5 324,622 服务及其他收 198,089 324,632 654,194 954,699 1,552,90 2 1,504,64 2 586,817 营业收 128,691 259,752 1,227,608 1,957,074 2,627,327 4,855,99 2 7,683,40 3 14,729,2 97 17,146,1 04 20,576,9 25 6,826,92 4 汽车销售收 占比 0.00%0.00%0.00%99.82%92.46%90.72%81.99%86.27%84.71%86.36%86.65% 服务及其他收 0.00%0.00%0.00%0.00%7.54%6.69%8.51%6.48%9.06%7.31%8.60% 研发费用 -131,677 -172,209 -141,433 -284,350 -466,176 -578,829 -900,460 - 1,002,28 1 -936,904 -972,863 -437,649 销售、政及 般费用 -65,594 -94,516 -174,109 -369,380 -598,861 -993,510 - 1,618,19 5 - 1,945,36 8 - 1,845,90 3 - 2,052,08 1 -693,929 营业支出 -197,270 -266,725 -315,542 -653,729 -1,065,036 - 1,572,33 8 - 2,518,65 5 - 3,040,46 2 - 2,886,75 2 - 3,024,94 4 - 1,065,20 8 研发费用占营 业支出比例 67%65%45%43%44%37%36%33%32%32%41% 销售、政及 般费用占营 业支出比例 33%35%55%57%56%63%64%64%64%68%65% 历年销量（单 位：辆） 650290922442240765065876285103181245024367820499500 表：斯拉与支出 （单位：万元） 2018201920202021Q1 营业收 6 495 1,203 620 营业成本 -1,113 -3,454 -1,476 研发费用 -22,153 -44,382 -86,129 -27,228 销售费用 -745 -568 -857 -446 管理费用- 般及政费用 -8,356 -15,321 -24,338 -10,004 营业支出 -31,254 -61,384 -114,778 -39,153 研发费用占营 业支出 70.88%72.30%75.04%69.54% 销售费用占营 业支出 2.38%0.93%0.75%1.14% 管理费用- 般及政费用 占营业支出 26.74%24.96%21.20%25.55% 车队数量50+ 70 路测里程450万公里+ 仿真模拟里程2.4亿公里+ 在订单5700辆 资料来源：Wind，图森未来招股书，中泰证券研究所 表：图森未来财务情况及运营情况（单位：万元） 从收端上currency1， 长性远高于图森 来，图森 来截止 1Q2021，车 只70 ；从 端currency1，图森 研发等 于 ，ROBOTAXI 要于消费市场模式。 从支端上currency1：研发费用： 初创期与图森 来目前研发费用占业支比例 致处于65%- 75%区 。售&管理费用： 初创期与图 森 来目前占比 ，随着 走向 熟， 售&管理费用替代研发费用占 了业支的 。 11 ROBOTAXI：依靠算法迭代优势，特斯拉等有机会重构整个产业 从消费市场切Robotaxi，重构整 产业：于消费市场获得最规模 ， 自动驾驶 法 领先。 22 业绩报告电话会中指随着 自动驾驶（FSD）技术的改进， 所卖的汽车 会变 Robotaxi, 从而使 汽车的使用率从每周的12小增加至每周 小。 以从这些变 为Robotaxi的车辆中收取外的费 用（司希望以每英 1美元的服务fl ，以每英 0.18美元的 ）进而增加更多的司收，而 汽车的 消费者也 以自己所拥的汽车来享受外的收。 关注1 Robotaxi ：马 克 22 22 1辆Robotxi， 因为 等 管 的 ， 上了一些 性。 22 切ROBOTAXI。 图：特斯拉Robtaxi汽车 资料来源：Roadshow，中泰证券研究所 推出了一套完整 的完全自动驾驶 软件 第一步 推出自动驾驶出 租车软件(Tesla Network) 第二步 去掉人类司机， 实现完全无人驾 驶 第三步 图：特斯拉Robtaxi实施方案 12 全球Robotaxi运营公司梳理 fiRobotaxi领 者为百度、小马智行、 远 行等司。 （1）百度：目前拥 辆 ”的 车 、11 辆车辆以 的自动驾驶 。司拥221 22规 市 Robotaxi，车 规模 辆以 服务 乘 的 目标。 I i it tio为自动驾驶 指标之一， 以currency1“了 和接管 ，行业fifl为是比 驾 更 、 化和 的 法，百度21 加自动驾驶报告中 I指标 一。 （2）小马智行：目前拥1辆 ”的 车 、 1 的自动驾驶 。司22加D ”的自动驾 驶报告中 I指标。司目前 美元。 （） 远 行：目前拥1辆 ”的 车 、 4 的自动驾驶 ，以 4辆车辆， 司21 加D ”的 I指标中 ，22加D ”的 I指标中， 进 。 外Robotaxi领 者为a o、i 等司。 （4）a o：目前拥 辆 ”的 车 、 拥 辆车辆、 2英 的 路 、 21 加D ”的 I指标中，以 22加D ”的 I指标中一，司目前 美元。 i 目前拥2 辆 ”的 车 、 拥1辆车辆、21 加D ”的 I指标中 ， 以 22加D ”的 I指标中， 司拥 用、 、 等 司的 加，目前 也 美元。 资料来源：各公司官网,公开数据，汽车之心，盖世汽车，加州2020自动驾驶报告，中泰证券研究所 13 全球Robotaxi运营公司梳理 全球Robotaxi运营公司梳理 公司测试车队数量规模运营车队规模部署地点未来规划 运营里程公里（加州 DMV2019.11.1- 2020.1.31)cpuc.c a.gov/avcpilotdata/ 单车每月运营里程(公里） 截至2020自动驾驶累计 测试里程（公里） 当前估值（2021.5）累计融资（2021.5)战略领投方 每一千英里接管数（2020加州自动 驾驶报告） 国内牌照数量（截至2020年） apollo500 （ 5 ） 州 （30 ） （ 0 ） 2 测试 全 州 3 年内（2021 -2023） 30 地 车队规模 3000 300 a 00公里 0.055（2019） 199 currency1“100 加州（10 ） 州 未fi 州 fl 一Robotaxi 规模 全 公 一计划 全 ”动 9015. 2公里（加州10 计 2019.11.1-2020.1.31) 300.190 112.5公里53 11 投资 加略 投资 0.093 30 100 州（ 0 ）州2023年 全 驾驶 运营 11 0公里（ 0 计 2019年12.1-1.31） 102.5（2020年年） 3 05.3 2020年国 ） 50公里（2021. ） 33 0.15 20（2019） 100 （规划30 ） fl 测 0公里（2019.9） 数 未fi 0 D 资 领投 aulso 投资 国国 国 投资机构跟投3 软 愿景 2 领 投5 0.192 utoX 100 （规划100 ） fl 深圳坪山区 设国首 全 驾驶 运营心 展L5 全 驾驶 RoboTaxi车队示范应用 驾驶 普和 场 育 探索商业化运营模 99公里（3 计 2019.11.1-2020.1.31) 109.9 总数未fi 51 （2020年加州测试里程） 轮东风汽车领投2019 年9月 utoX获得由东 风领投 阿里巴巴参投 一 轮融资 12 月底又获得了前兆宏 领投数千 re-B轮融资 此前 utoX投资者还有汽 联发 真格 丹华资 0.0 9 / Waymo 00 凤凰 (350 ） 10 州 赛道运 如Robo Truck 货物递送 3912公里（加州 5 计 2019.11.1-2020.1-31) 1 0. 2 2000英里 （2020.1） 300- 00 2020年外部融资30 谷歌 0.033 / R O 100 （2019） 迈阿密 华盛顿特区 奥斯汀 不再 立自动驾驶出租车队（机器 出租 车） 而fl自动驾驶技术应用于货物运 运 照里程 2.5 201 年 特 rgo 资10 2020年 rgo 资2 特 0.095 / ruise 200-300 山（130 2019） 山 全 动 用汽车 总数未fi 12320 9公 里（加州2020年测试里 程） 300 92 软 用 软 0.035 / OOX 山 斯 加斯 首发 动 车 oox 立 Robotaxi（自动驾驶出租车） 和软 发一全 自 动驾驶汽车 9.2 2公里（加州11 计 2019.11.1-2020.1-31） 5.29 5 55 总数未fi 1 03 公 里（2020加州测试里程） 13 currency1 0.2 （2019） / ROR “州 和ROR计划 iea 和测试fiflurora自动驾驶 和软 驾驶汽车 urora 心 自动驾 驶技术和 总数未fi 19532 （2020年加州测试里程） currency1B R(T )估值 100 ber Deso / ”100 （规划） （规划20 ） 州（10 ） 州 深圳 ” 车 Tier1 出公司 物 ”业 应用场景 化自 动驾驶 方车 Tier 1 发 自动驾驶车 出公司 心 车 内自动 驾驶车队部署 而 用 点 点Robo-Taxi（自动驾驶出租车） 物”业 自动驾驶 方 应用于区 公 货运 场景 100公里 5000 re-轮 融资 轮融资由 领投 资 ”资 Vetech hia 资 机构跟投 东风 Ly t 30 30 （ 斯 加斯） 斯 加斯 总数未fi 523 0公里 （2020年加州测试里程） 5.5 5.5 出 / 资料来源：各公司官网,公开数据，汽车之心，盖世汽车，加州2020自动驾驶报告，中泰证券研究所 14 产品路线之争： 和 资料来源：Wind,中泰证券研究所 fl为， 和激 为代 的多 “， 多技术上的分 ，更多是 业化路 的 。 （1）车端： 2 激 ， 至 2 4； 法 ” 种 和 度要 ， 要 比激 多 要高， 4元以上。 （2）端：于 ， 法要高，需要用高 和规模 端进行 和 ，目前 上currency1， 要高。 ： 车端 ，端 高，用 法弥补 的 足，激 多 好 ，用 硬件弥补 法的 足。多 具备 冗余优势，初期能够 上弥补 法的 距。 分类部件纯视觉多传感融合 车端硬件技术案 8 颗摄像头 +1 颗毫米波 +12 颗超声波 2 颗激光 +13 颗摄像头 +5 颗毫米波 +12 颗超声波 传感器硬件成本 3200 23000 芯片 144TOPS ， 10000 元 30TOPS ， 6000 元 算法种类 48 种 20 种左右 云端算 1 EFLOPS 0.1 EFLOPS 车端 表：纯视觉 多传感融合方案 方案对比 图：多感知与纯视觉成本 势析 15 产品路线之争： 和 L1/L2 ”： 森美，L1 2等 下ADAS摄像 fl 为4美 。目前激 单fl美元以上；GHz 毫米波 单fl 1元，24GHz 单fl 元； 声波 单fl 百元。1） ： 采用“ 颗摄像+1颗毫 米波 +12 声波 ”， 2元；2）多 “：小鹏 采用“2 激 + 毫米波 +12 声波+1 摄像 ， 4. 。 L/L4 ”： 森美，L、L4摄像 望 1 美 、2美 。于自动驾驶 ” 高，两 法需要 法+ 激 配“，因此 。 资料来源：安森美，中泰证券研究所 图：随着自驾驶级别 高A A 里搭载的 价值量大 特斯拉 小鹏 P5 蔚来 ET7 激光雷达 0 2（ 144线） 1（ 1550nm波长固态激光雷 达，等效 300线） 毫米波雷达 1（ 77GHz） 5 5 超声波雷达 12 12 12 摄像头 8 13 11（ 800万像素） 平台算 14 TOPS 30 TOPS 1016 TOPS 表：车企传感器方案 16 产品路线之争： 和 资料来源：Wind,中泰证券研究所 和百度等开始 供 和多 的备 项， 哪种 主要currency1 户偏好。 （1） ：前置多目摄像 以 IDAR 法从2D转化 D，以获得景深从而距。 （2）多 ： 负责 ”和 分割等，激 负责距等。 表： 纯视觉方案传感器配置方案 表：百度的多感知与纯视觉传感器配置方案 类型 数量 激光雷达 0 毫米波雷达 1 超声波雷达 12 摄像头 11 类型 百度纯视觉案 ANP 百度纯视觉案 AVP百度驾驶公交车 激光雷达 0 0 4（ 40线 ） 毫米波雷达 5 5 6 超声波雷达 12 12 0 摄像头 12 5 7 17 算法 之争： 算法比 算法迭代 资料来源：焉知自动驾驶，Wind,中泰证券研究所 目前，行业自研 法和 法两种模式，fl为，自研 法比 法迭代 ，长期currency1，主机厂基 自研为主。 （1） ： 车装配，是L2/L领域的 ， Y Q4是 法和 高度耦“， Y Q 开始， 开放 分 法， 供工具链。 的 法迭代 式 ：需要跟主机厂签协议， 主要从 获取，无法获 面的车辆信息；R 模式只能 获取几 KB/ 的 ；AN 线 无法获取，无法使用SHADO模式。 （2）自研 法：L4代， 法 基 自研为主，自研 法迭代更 。 图：1 -20年 出货量（单位：万套） 0 500 1000 1500 2000 2500 2014201520162017201820192020 图： 线 18 obi 的 一 的战略”局。1、 冗余： 供完 端 端自动驾驶功能的摄像 子系统和具 功能的 和激 子系统；2、道路信息管理（R ）：上自动构建 扩展和 的自动驾驶高 图；、责任敏 模 （RSS）：帮助自动驾驶汽车 的驾驶 策。 新的 和激 技术：英 尔收购，技术和制造能 增强。 obi 解 创新来 供先进 功能， 优化 和 效率。 件像 拥24条 道，1dB的动态 和4dB 的 电 ，能够构建足以 自动驾驶策略的 态。 高度 图： obi 完 1 的高 图 制，每 制的高 图 。 资料来源：Mobileye，中泰证券研究所整理 图：obileye 三位 体战略 目 录 CONTENTS 竞争格局：商业路径之争，迭代速度定成败 产业演进：车端到云端，市场终将寡头化 供应链：爆发有先后，感知、集成到应用 1 3 2 20 能 产业 进的两个 ： 资料来源：Wind,中泰证券研究所 fl为，智能驾驶 产业 进，分为车端 端 两 。 （1）车端 （22 22 ）：主要 电子电 构、 、 、 法等。这 ，于主机厂的车 和 ， 端要 高。 主要 汽车产和 的 ，主要面向售fl2+的消费市场。 这 ， 分产 转 的主机厂会 化 。 （2）端 （22 ）：主要 、 法、车整“、生态能 。于车 、 ， 端 需指 增长，端主要进行 法 、生态currency1用。这 效currency1会强化， 法会进一 开 距，生态currency1用等 收 增的功能 来 多（ 、2X、R 等），Robotaxi开始 。 21 争要：构currency1算currency1算法currency1“ 21 资料来源：博世，中泰证券研究所 n电 构势： 向中中，向端中，化 硬件、解耦 硬件。 n 率先 中域 ，等 向域 进，fi电 构迭代 。 图：博世电气架构图：博世电气架构 22 算： 速fifl 自动驾驶的 需：L2 ”需要 2TO S，L需要24TO S，L4为2TO S，L 为1+TO S； 主车currency1 ： 1）来： T“的 ADA ， 了4颗英 Oi ， 11 TO S。2颗 为主 ，负责自动驾 驶系统 ；1颗为冗余备 ， 性；1颗为fi 智能与 性 fl用 ， 法整 和单车 性化 。 2） ：Had a . 了2颗FSD ， 144TO S。 22Had a 4.， 42TO S。 资料来源：腾讯科技，中泰证券研究所 表： 流车企 算 品牌车型芯片总算力（TOPS）制程工艺（nm）满足级别 蔚来ET7 英伟达Orin芯片1016 7 L3 特斯拉model 3 FSD芯片 144 14 L2 特斯拉model Y FSD芯片 144 14 L2 特斯拉model S FSD芯片 144 14 L2 小鹏P7 英伟达Xavier SoC 30 12 L3 小鹏P5 英伟达Xavier SoC 30 12 L3 蔚来ES8 骁龙820A 2.5 14 L2 蔚来ES6 骁龙820A 2.5 14 L2 蔚来EC6 Mobileye EyeQ4 2.5 28 L2 小鹏G3 骁龙820A 2.5 14 L2.5 理想理想ONE 骁龙820A 2.5 14 L2 威马EX5 Mobileye EyeQ4 2.5 28 L2 23 算法与“ 法是智能化 的最关 因素之一。 来 法的 化主要： （1） 小，端 法 ； （2） 法的种 和冗余 ，智能化的度。 ：（1）摄像 ，主要 率、像素等 ；（2）激 ：主要 。 资料来源：腾讯科技，中泰证券研究所 表： 流算法及其 法 优点 缺点 SIFT 检测特征丰富 ， 具有优秀的匹配效果 计算量 ， 检测速度慢 PCA-SIFT 检测速度获得改善 不完全仿射不变 ， 检测精度不 SURF 检测速度快 ， 精度较 ， 综合性能好 过于依赖主向的选取准确度 ORB 检测速度快 、 检测精度良好 不具备尺度不变性 VJ 第种能够实时检测的脸检测算法 准确率般 ， 鲁棒性不 OverFeat 最早使用 CNN进特征提取 图像滑窗 ， 时间 、 空间开销 R-CNN 确定候选区域 ， CNN提取特征 ， 性能比传统算法显著提 对每个候选区域都做特征提取 ， 时间 、 空间开销 SPP-Net 整张图片提取特征 ， 加快速度 ； SPP层 ， 避免候选区 域归化 空间开销 Fast R-CNN 同时完成定位和分类 ， 节省空间 候选区域选取法计算复杂 Faster R-CNN 真正完成端到端训练测试 模型复杂 ， 小目标检测不佳 ， 空间量化粗糙 R-FCN 定位精度更 模型复杂 ， 计算量 Mask R-CNN 实例分割准确 ， 检测精度更 实例分割代价昂贵 YOLO 络简单 ， 检测速度优异 定位准确度低 ， 小目标 、 多目标检测效果不佳 SSD 络简单 ， 检测准确度获得 模型难收敛 ， 小目标检测效果不佳 YOLO v2 416 允许用户在精度和速度之间调整 使用预训练 ， 难迁移 DSOD300 不需要预训练 检测速度般 R-SSD 小目标检测效果较好 模型计算复杂 ， 检测速度般 24 “ 基 理：多 信息 “技术的基 理 于 ”“处理信息的 。 用多 进行“理支配与 分， 种 进行多 、多 的信息互补和优化“处理，最 的一 性解。 优势：多 “技术的优势于用多 互协的功能 基于 获得的分离信息， 技术 （ 信息多 ”、多 面“）使得这些分离信息更多用信息，进而 整 系统的智能化。 ：多 “分为硬件与 件。 件分为 与 。 分 ：多 技术分为前 “ 法与 “ 法，前 “技术较 “技术因技术较为 ， 强。 要： 件面： 法需要足够强，因为多 “技术要高的 处理与性。硬件面： 要，需要 信息获取冗余 分。 资料来源：CNBLOGS，CSDN,中泰证券研究所 图:多传感器技术运作方法 25 “ 构 多 “的 系 构分为：分”式、中式和 “式 分”式：先 所获得的始 进行局 处理， 信息 “中进行智能优化“来获得 。 中式：中式 获得的始 直接 至中处理 进行 “处理， 以 “。 “式： “式多 信息 “ 中， 分 采用中式 “ 式， 余的 采用分”式 “ 式。 资料来源：中霍传感,CNBLOGS,中泰证券研究所 图:多传感器融合体系 体系架构分布式集中式混合式 信息损失小中 精度底中 通信带宽小中 融合处理容易复杂中等 融合控制复杂容易中等 可扩充性好差般 计算速度快慢中等 可靠性底 表:多传感器融合体系对比 26 “ currency1 算法 “ 法：每 处理生 的目标 ， 每 自己所 的 ，最 所 完 目标 生 ， 主处理 进行 “。 前 “ 法的“ 于只 一 法 所多 获得的“ 进行 。 以 前 “技术理解为 造一 ， 所 始 “一 ，这 能 的 信息 以 摄像 等等。 图:融合算法运 资料来源：CNBLOGS,中泰证券研究所 27 ：算平 争 是 ：以 DO O为例， 1 FLO S，用来进行 、 和新currency1用“建。端 、 高。 （1） ： 为 .12 . 12 o F 2。 （2）建造 ： 2 建造 +. 电费/。 资料来源：各企业官网，公开资料整理，中泰证券研究所 表：各企业云计算总算 表：云计算署成本 总算（ eflops） 微软 0.024 阿里 0.1 华为 0.128-0.512 部署成本（亿元） 建造成本 20 电费 0.73 28 算”算 资料来源：新车新技术，中泰证券研究所 表：云计算vs超算 区”： 与 区”主要中于 面： 1） 用/fl用： 用， fl用； 2）分”/中： 分”，中； ） /性能： 较 ， 高。 云计算 超算 通用 /专用 通用。面向所有需要信息技术的场景，应用领域和应用 层次不断扩张，要支撑构造千变万化的应用。 专用。提供国家科技领域和尖端技术研究需 要的运算速度和存储容量。 分布 /集中 以分布式为特，统筹分散的硬件、软件和数据资源， 通过软件实现资源共享和业务协同 集中式。针对计算密集型任务更强调通过并 计算获得性能。 成本 /性能 重视成本。采用价格相比便宜的 x86硬件搭建，可用性、 可靠性和扩展性主要通过软件实现 重视性能。成本较同时能源消耗较 29 算法迭代 ，特斯拉算 图：华 能驾驶云服务八爪鱼Oc o s 资料来源：华为，中泰证券研究所 为“ ”： ，服务 、模 、 、 、标注等 生周期业务。1）业fi领先的自动标 注能 ；2）和 D协“例场景智能 （构建 ；上 ）一 式自动驾驶 D O 能 （规 法 周期 小 ， 法迭代周期周 。） Doo： 强 。目标 1 FLO S F 2，主要用于处理 和 网 模 。从而汽车 自 动驾驶。 百度智能驾驶： 采能 强。fi最规模、最fl业的采 + 规模的一 化采车+多 “+支 车 辆 制化、 改装。 谷歌智能驾驶：路 长， 。 造自动驾驶 ，24小 ；与英 尔等“ 造用于所路 的L4 以上自动驾驶 。 目 录 CONTENTS 竞争格局：商业路径之争，迭代速度定成败 产业演进：车端到云端，市场终将寡头化 供应链：爆发有先后，感知、集成到应用 2 3 1 31 有 资料来源：Wind,中泰证券研究所 fl为，智能驾驶 产业 进，分为车端 端 两 。 （1）车端 （22 22 ）：主要 电子电 构、 、 、 法等。这 ，于主机厂的车 和 ， 端要 高。此的 机会主要 和 能 （ 法、域制 ）。 （2）端 （22 ）：主要 、 法、车整“、生态能 。于车 、 ， 端 需指 增长，端主要进行 法 、生态currency1用。这 效currency1会强化， 法会进一 开 距，生态currency1用等 收 增的功能 来 多（ 、2X、R 等），Robotaxi开始 。此的 机会主 要中端currency1用。 32 头：fi ，能 32 资料来源：产业研究院，中泰证券研究所 n 标T a，车currency1ADAS 摄像 增加， 距离、像素也 。 n前 ：单目 目 目。 较于 目摄像 两幅图像的 进行距，使得 更加 ， 目摄像 进一 车摄像 的度。 Model 3ET7 极氪 001小鹏 P5ARCFOX极狐 T智 L7 前视 3 4 3 1 环视 4 4 4 侧视 4 4 后视 1 3 2 车内 2 合计 8 11 15 13 5 14（含车 内） 像素 1.2M8M8M2M2M 48M（ 车 顶） 探测距离 250m687m250m180m 摄像头类型 安装位置 功能 概要 单摄摄像头 前视 前撞预警、交通标志识 别、碰撞预警、车 道偏离预警、自适应巡 航 般采用视角 45 的摄像头，需 安装在车身的两个位置，双摄摄 像头拥有更好的测距功能，但成 本较。 双摄摄像头 角摄像头 环视 全景泊车、车道偏离预 警 通过同时在车身四周装配上 4个 角摄像头，来实现全景影像图， 实现道路路线感知。 角 /鱼眼摄 像头 后视 后视泊车辅助 主要用于倒车使用。 角摄像头 盲点 后视镜摄像头、盲点检 测 除使用超声波雷达作为盲点检测 外，也可以通过摄像头来实现。 角摄像头 内嵌 闭眼提醒 般安装在车内后视镜位置。 表： 表： 车 方案 33 头：能 ADAS ” 需要 距离 以 currency1 度进一的 ， 摄像 性能要更高。 1）分辨率/（像素） 。 2）动态 扩张。 率 。 33 资料来源：新车新技术，中泰证券研究所 图： 控级别 要求 0 50 100 150 200 250 300 0 20 40 60 80 100 120 140 可视距离 像素需求 可视距离1/3 CCD 图：斯拉 e 3 0 于2 算 可 别 大 34 头：部 随 距离 ， 件fl 变化主要是镜 和图像 。为 更远距离 ， 更多采用长焦镜 ，技术 主要是 学 。像素 、率 需要 进行 。 34 资料来源：前瞻产业研究院，中泰证券研究所 图：车载 价值成 50% 25% 14% 5% 6% 图像传感器模组封装光学镜头音圈马达红外滤光片 图：车载 35 分辨率（像素） +摄像 增加 宽需更：以YU42的 式为例，摄像 所需宽像素X率*比 *1. ，随率和像素 ， 所需 增加。 加 负荷。从造车新势 解 来currency1，随着 和摄像 增加， 的 置也 来 高。 若14 像素的摄像 深度学习 ， 至 需要1To 。 35 资料来源：各公司官网，中泰证券研究所 表： 与视 分辨率 传输带宽范围 QCIF 128kbps CIF 384kbps 4CIF 1.5Mbps 720P 3.5Mbps 1080P 8Mbps 车型 系统 项目 配置 芯片 特斯拉 Model 3Autopilot 3.0 像素 120万 搭载 2个特斯拉自研芯 片（ FSD芯片） 摄像头数量 8个 芯片算 144TOPS（ 单个芯片 72TOPS） 蔚来 ET7 NIOAutonomous Driving（ 2022年 季度起交付） 像素 800万 搭载 4个 NVIDIA Drive Orin芯片 摄像头数量 11个 芯片算 1016TOPS 小鹏 P7 XPILOT 3.0 像素 200万 英伟达 Xavier芯片摄像头数量 13个 芯片算 30TOPS 理想 ONE 理想 ONE标配辅 助驾驶系统 像素 130万 Mobileye EyeQ4 视觉 感知处理芯片 摄像头数量 6个 芯片算 单个芯片 2.2TOPS（数量未知） 表： 车 势 A A 解 方案 36 头产业 资料来源：前瞻产业研究院等，中泰证券研究所 摄 像 头 镜头 COMS 模组封装 欧菲光、丘钛科技、 华域汽车、德赛西威、 华阳集团、松下、法 雷奥、富士通、大陆 韦尔股份、思特威、 比亚迪半导体、格科 微、安森美、索尼、 三星 舜宇光学、联创电子、 Sekonix、kantatsu、 fujifilm 34% 18% 14% 12% 22% 舜宇光学 Sekonix kantatsu fujifilm 其他 4