2018年自动驾驶行业分析之全球篇.doc

1 2018 年自动驾驶行业分析 之全球篇 撰写时间：2018 年 6 月 2 目目 录录 第 1 章 概述3 1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义 .3 1.1.1 自动驾驶的定义.3 1.1.2 自动驾驶分级.3 1.2 自动驾驶产业链 .4 1.2.1 产业链结构图.4 1.2.2 产业链价值趋势.5 1.2.3 自动驾驶系统产业链结构.6 第 2 章 全球自动驾驶产业发展现状7 2.1 全球政策 .7 2.2 全球自动驾驶发展比较 .9 2.2.1 发展情况比较.9 2.2.2 竞争地位比较.9 2.2.3 研发技术比较.11 2.3 全球自动驾驶汽车量产时间表 .12 2.4 自动驾驶发展难题 .14 2.4.1 技术难题.14 2.4.2 法律难题.16 2.4.3 伦理难题.17 2.5 自动驾驶市场规模与前景 .17 2.6 自动驾驶行业发展趋势 .18 2.6.1 以尽快商用为目标，2020 年是重要时间节点18 2.6.2 以网联汽车为方向，推动系统研发和通信标准统一.18 2.6.3 以创新业态为引领，互联网企业成为重要驱动力量.18 2.6.4 以产业融合为突破，催生并购潮与深度合作.19 3 第第 1 章章 概述概述 1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义自动驾驶驾驶的概念与定义 1.1.1 自动驾驶的定义自动驾驶的定义 目前的自动驾驶可分为两类。一类是目前非常火爆的无人驾驶无人驾驶， 更强调的是车的自主驾驶以实现舒适的驾驶体验或人力成本的节省， 典型的例子为百度和 Google 的无人车；一类是 ADAS(全称为 Advanced Driver Assistance System，即高级辅助驾驶系统） ，发展历 史已久，早在 1970 年就已进入车厂布局中。两者都是利用安装在车 上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从 而实现对行车路线的规划并控制车辆到达预定目标。随着人们对安 全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车的新方向。 图表图表1.：ADAS 与无人驾驶的区别与无人驾驶的区别 不过，ADAS 也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着 ADAS 实实 现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。 1.1.2 自动驾驶分级自动驾驶分级 4 关于汽车智能化的分级，业界统一采用 SAE International 的标 准，即国际汽车工程师协会国际汽车工程师协会制定的标准。 SAE 的标准把自动驾驶分为了的标准把自动驾驶分为了 L0L5，其中 L0 指的是人工驾 驶。标准具体规定如下： 图表图表2.：自动驾驶分级自动驾驶分级 数据来源：SAE 目前市场上目前市场上 L3 级别的自动驾驶汽车已经准备上路，汽车供应级别的自动驾驶汽车已经准备上路，汽车供应 链正在投入下一个阶段链正在投入下一个阶段 L4 级别自动驾驶汽车的研发。级别自动驾驶汽车的研发。 1.2 自动驾驶产业链自动驾驶产业链 1.2.1 产业链结构图产业链结构图 自动驾驶产业链相对较长，主要分为上中下游。上游主要为原 材料，包括锂、钴、铜以及半导体等；中游为各种软硬件产品，包 括传感器、自动驾驶平台等；下游为整车集成，以及车队管理系统， 车载娱乐、车内办公等附加服务。 5 图表图表3.：自动驾驶产业链自动驾驶产业链 数据来源：英伟达 1.2.2 产业链价值趋势产业链价值趋势 从产业链价值转移趋势方面，ADAS、自动驾驶软件和电动动 力总成是提升最高的，而内燃机行业是下降最为明显的。 图表图表4.：自动驾驶单车零部件及软件价值转移趋势自动驾驶单车零部件及软件价值转移趋势 数据来源：莫尼塔投资 6 1.2.3 自动驾驶系统产业链结构自动驾驶系统产业链结构 自动驾驶的 ADAS 和无人驾驶系统如果要做到能够决策、执行 驾驶动作，首先得具备环境感知的能力。环境感知层利用通过集成 视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、GPS、里程计、磁罗盘 等多种车载传感器来收集数据，通过算法软件来辨识汽车所处的环 境和状态，并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、车辆位置 和障碍物信息做出分析和判断，控制车辆转向和速度，从而实现 ADAS 和无人驾驶。 图表图表5.：自动驾驶系统产业链自动驾驶系统产业链 数据来源：莫尼塔投资 7 第第 2 章章 全球自动驾驶产业发展现状全球自动驾驶产业发展现状 2.1 全球政策全球政策 随着主要车企及科技公司不断推出新的自动驾驶技术，世界各 国都在积极制动自动驾驶普及路线图，放宽无人驾驶汽车相关法律 法规，主要集中在道路测试和规划、驾驶分级、汽车制造等方面。 其中美国在行业内属于领先地位；在亚洲范围内，新加坡的进度较 为领先。 图表图表6.：自动驾驶系统产业链自动驾驶系统产业链 地地 区区 政策法规政策法规 联 合 国 2016 年开始对包括维也纳公约在内的一系列国际道路交通安全法规进行调整修 改。 美 国 2016 年，美国政府宣布未来 10 年将投入 40 亿美元扶持自动驾驶； 2016 年发布美国自动驾驶汽车政策指南，2017 年发布指南 2.0安全展望 2.0； 2017 年 9 月，众议院一致通过美国首部自动驾驶汽车法案（H.R. 3388）。 德 国 2013 年，允许博世的自动驾驶技术在国内进行路试，之后又有奔驰等公司相继得到 政府批准，在德国高速公路、城市交通和乡间道路等多环境开展自动驾驶汽车的实 地测试； 2017 年 5 月通过法律，允许自动驾驶系统在特定条件下代替人类驾驶，但必须配备 “黑匣子”装置。 法 国 2014 年 2 月，法国公布无人驾驶汽车发展路线图，计划投资 1 亿欧元进行无人驾驶 汽车实地测试； 2016 年 8 月，法国政府正式批准外国汽车制造商在公路上测试自动驾驶汽车。 8 英 国 2016 年 3 月，英国财政大臣 GEORGE OSBORNE 宣布，于 2017 年开始在高速公路 上测试无人驾驶汽车； 2016 年 7 月，英国商务部和运输部大臣公开表示，将清除束缚自动驾驶车的法规， 其中包括交通规则，以及驾驶员必须遵守的政策法规； 目前，英国正在商讨修订保险条例和汽车法规等，在 2020 年之前实现自动驾驶汽车 的上路行驶。 新 加 坡 2013 年，落实“新加坡自动车计划”，推动无人驾驶技术研究和运用； 2014 年成立自动驾驶汽车动议委员会，监管自动驾驶汽车研究和测试，划定公共道 路试点区域，允许无人驾驶车上路测试。 日 本 2016 年 5 月，日本制定了自动驾驶普及路线图，自动驾驶汽车（有司机）将在 2020 年允许上高速公路行驶； 目前，日本正在修订道路交通法和道路运输车辆法，开展关于自动驾驶汽 车发生事故的赔偿机制讨论。 韩 国 2017 年，划定自动驾驶试运行特别区域，开通专用试验道路，制定相关零配件标准， 开发专用保险商品； 2017 年 11 月，修订道路交通法规，允许自动驾驶车上路测试。 中 国 2015 年，国务院印发中国刢造 2025明确将智能网联汽车列入未来十年国家智能 制造发展的重点领域； 2016 年 8 月，工信部等 3 部门印发装备制造业标准化和质量提升规划 ，要求开 展智能网联汽车标准化工作，加快构建包括整车及关键系统部件功能安全和信息安 全在内的智能网联汽车标准体系； 2016 年 10 月， 中国智能网联汽车技术发展路线图发布，中国自动驾驶采取“三 步走”战略，2020 年实现驾驶辅助/部分自动驾驶（L3）车辆市场占有率达到 50%，2025 年实现高度自动驾驶（L4）车辆市场占有率达到约 15%，2030 年实现完 全自动驾驶（L5）车辆市场占有率接近 10%； 2017 年 6 月，工信部发布国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车） （2017） ，确立我国发展智能网联汽车的总体思路； 2017 年 12 月至今，北京、上海、重庆、深圳等多个地区颁布自动驾驶路测规定， 并对外发放测试牌照; 2018 年 4 月，交通运输部等三部委联合印发智能网联汽车道路测试管理规范（试 行） ，对测试主体、测试驾驶人及测试车辆、测试申请及审核、测试管理、交通违 法和事故处理等进行了明确规定，将于 2018 年 5 月 1 日起施行。 目前，加州是全球首个通过无人驾驶汽车正式法规的地区，也 是主管美国汽车安全的最高部门 NTHSA（美国高速公路安全管理局） 总部所在，开放性、包容性以及权威性使得加州成为全球无人驾驶加州成为全球无人驾驶 汽车测试的主要基地。汽车测试的主要基地。2018 年年 2 月底，加州再次放宽政策，允许在月底，加州再次放宽政策，允许在 9 公路上行驶的无人驾驶汽车的方向盘后不坐人公路上行驶的无人驾驶汽车的方向盘后不坐人。该规定已于今年 4 月 2 日正式生效。以前，加州监管部门要求在公共道路上测试的无 人驾驶汽车必须配备人类安全驾驶员，现在则放宽了这项规定。 2.2 全球自动驾驶发展比较全球自动驾驶发展比较 2.2.1 发展情况比较发展情况比较 根据各国发布允许自动自动驾驶汽车上路测试的法规时间，美美 国加州是全球最先允许自动驾驶汽车上路测试的城市，其次是德国国加州是全球最先允许自动驾驶汽车上路测试的城市，其次是德国 和英国，中国属于通过无人驾驶汽车上路测试法令较晚的国家。而和英国，中国属于通过无人驾驶汽车上路测试法令较晚的国家。而 印度明确表示不允许无人驾驶汽车上路测试，印度明确表示不允许无人驾驶汽车上路测试，印度政府担忧此项技 术会造成失业。 图表图表7.：全球各国自动驾驶路测法令时间表全球各国自动驾驶路测法令时间表 地区地区时间时间备注备注 美国2012 年 2 月加州最先 德国2015 年 1 月/ 英国2015 年 1 月格林威治、布里斯托、考文垂和米尔顿凯恩斯等 4 城市最先 新加坡2015 年 10 月/ 日本2016 年 5 月/ 法国2016 年 8 月/ 韩国2016 年 11 月/ 中国 2017 年 12 月北京最先 2.2.2 竞争地位比较竞争地位比较 10 根据罗兰贝格的研究数据，综合分析行业和市场两个维度，目 前，德国与美国仍保持领先地位，瑞典位列第三，英国第四，中国 只能位于第七位。 以新生产的汽车的自动驾驶水平来比较，从 2017 年第 4 季度开 始，德国几乎所有车型都配备了自动驾驶功能，推出了新的(3 级)自 动驾驶功能；美国 SUV 与公务车型的自动驾驶功能(例如拥堵辅助、 自动泊车功能)普及率提高；日本重点关注某些特定功能(自适应巡 航控制系统、快速启停与车道保持辅助系统、紧急刹车辅助等)，但 多种车型均配备自动驾驶功能；中国整车厂已经推出了第一批配备 部分自动驾驶功能的汽车(例如 WEY VV7)，但这类汽车属于 SUV 细分市场，重点关注便利性。 图表图表8.：全球主要国家自动驾驶竞争地位比较全球主要国家自动驾驶竞争地位比较 数据来源：罗兰贝格 11 图表图表9.：全球主要国家整车厂自动驾驶活动全球主要国家整车厂自动驾驶活动 数据来源：罗兰贝格 2.2.3 研发技术比较研发技术比较 从研究专业性和研究深度来比较，德国和美国处于领先地位，从研究专业性和研究深度来比较，德国和美国处于领先地位， 中国的研究深度和广度均比较落后。中国的研究深度和广度均比较落后。根据科隆经济研究中心统计， 2010 年 1 月到 2017 年 7 月，全球申请的与自动驾驶车辆相关的专 利有 5839 项。在专利数量排名最高的十大企业中，其中有六家是德在专利数量排名最高的十大企业中，其中有六家是德 国公司，有三家是美国公司。国公司，有三家是美国公司。德国博世位于榜首，拥有 958 项专利， 远高于排名第二的奥迪（516 项专利） 。 12 图表图表10.：全球主要国家自动驾驶汽车专业性和研究深度比较全球主要国家自动驾驶汽车专业性和研究深度比较 数据来源：罗兰贝格 图表图表11.：2010-2017 年年 7 月全球自动驾驶汽车专利技术排名月全球自动驾驶汽车专利技术排名 排名排名品牌品牌专利申请数专利申请数属国属国 1博世958德国 2奥迪516德国 3大陆439德国 4福特402美国 5通用380美国 6宝马370德国 7丰田362日本 8大众343德国 9戴姆勒339德国 10谷歌338美国 数据来源：statista 2.3 全球自动驾驶汽车量产时间表全球自动驾驶汽车量产时间表 根据全球主要自动驾驶汽车的生产商的规划，根据全球主要自动驾驶汽车的生产商的规划，L3 级自动驾驶汽级自动驾驶汽 车在车在 2018 年开始实现量产，年开始实现量产，L4 级自动驾驶汽车在级自动驾驶汽车在 2020 年开始实现年开始实现 量产，量产，L5 级自动驾驶汽车在级自动驾驶汽车在 2022 年开始实现量产。年开始实现量产。虽然全球自动 13 驾驶汽车量产时间表比我国规划（中国智能网联汽车技术发展路 线图 ）更早，但从市场覆盖率来说，与我国政策规划相当。 图表图表12.：全球自动驾驶汽车量产时间表全球自动驾驶汽车量产时间表 年份年份生产商生产商型号型号自动驾驶级别自动驾驶级别 特斯拉MODEL 3L3 百度&金龙商用无人驾驶巴士L3.52018 年 德尔福奥迪 A8L3 百度&江淮瑞风 S3L3 百度&北汽L32019 年 通用汽车克鲁斯 AVL4 蔚来汽车NIO EVEL4 图森未来港区内部集装箱卡车L3.5 东风汽车L3 大众I.D.系列电动汽车L4 德尔福奥迪 Q5L4 谷歌L4 长安汽车L3 本田L3 日产L3.5 2020 年 艾康尼克SPV7L3 宝马、英特尔 &MOBILEYE 宝马 INEXTL4 沃尔沃DRIVE MEL4 福特L4 百度&奇瑞L4 2021 年 百度&北汽L4 艾康尼克&微软L5 大众L52022 年 博世集团L5 2024 年英特尔L5 戴姆勒L5 2025 年 长安汽车L5 14 2.4 自动驾驶发展难题自动驾驶发展难题 目前，自动驾驶发展存在三大难题：技术难题、法律难题、伦目前，自动驾驶发展存在三大难题：技术难题、法律难题、伦 理难题。理难题。 2.4.1 技术难题技术难题 1、传感器障碍、传感器障碍 无人车能出现很大程度上依赖传感器的进步，目前的传感器技 术突飞猛进，却依然很难达标。比如天气环境恶劣时将严重影响传 感器的精度；在车辆运动的前提下，对障碍物的运动状态判断不精 确； GPS 也是个问题，在通过楼宇隧道时，没有 GPS 信号，目前 使用的里程计+陀螺仪组成的惯性导航单元存在累积误差，且精度成 本和时间成本过高。 传感器主要包括雷达和摄像头。雷达又分为激光雷达、毫米波 雷达、超声波雷达等类型。激光雷达又可以分为单线雷达、双线雷 达、多线雷达等。激光雷达对雨雾的穿透能力受到限制、对黑颜色 的汽车反射率有限；毫米波雷达对动物体反射不敏感；超声波雷达 的感知距离与频率受限；摄像头本身靠可见光成像，在雨雾天、黑 夜的灵敏度有所下降。2018 年 3 月的 Uber 无人车车祸就是由于感 知系统在黑夜中探测到行人的报告时间太晚造成的。 另一方面，更加稳定和精准的传感器，成本更高，好一点的机 械激光雷达价格均在 1 万美元以上。 2、地图数据障碍、地图数据障碍 无人驾驶汽车由系统制定行驶路线，需要用到地图导航的功能。 15 但目前的地图数据无法满足无人驾驶汽车的需求，主要难题有以下 几点： （1）要轻松的应对目前城市道路情况，需要一张精确到厘米级 的高精 3D 地图，目前地图细致程度还没有达到要求。 （2）该地图要保持每时每刻持续更新，即使是每年移动几英寸 的地质板块这样微小的变化。 （3）目前生成这些地图所需的人工智能并不完美，往往需要人 力来检查地图上的标签，评估是否需要更新，以及分析试驾过程中 汽车出现错误的原因，因此需要一大群人来检查和仔细标记这些地 图。 （4）由于地图行业没有单一行业标准胜出，各家公司不共享地 图数据且使用的是不同的标准，所以每家地图公司不得不为计划进 入的每个新城市创建新的地图，十分损耗人力、物力，且时间漫长。 3、人工智能障碍、人工智能障碍 目前的“人工智能”技术，让汽车难以在短期内实现无人驾驶。 谷歌在向美国相关部门提供的一份报告显示，在之前的 14 个月测试 中，其无人驾驶汽车总共“主动脱离无人驾驶状态”272 次，除了 “主动脱离无人驾驶状态之外” ，还有 69 次驾驶员选择取消无人驾 驶状态的情况。谷歌表示，如果没有驾驶员的介入，无人驾驶车可 能会发生 13 次交通碰撞事故。 特斯拉搭载的号称具有强大学习能力的 OTA 系统也同样被曝出 16 有认知缺陷，比如其暂时不能识别红绿灯系统。如果经过红灯时前 方恰好有车，那么特斯拉可以刹停，但是一旦前方没车，特斯拉并 不能做到自动停车。 4、通信技术障碍、通信技术障碍 无人驾驶技术都是依靠不断测试出来的固定程序算法，这种固 定的算法给无人驾驶技术带来了很大的不确定性，毕竟在路上汽车 锁面临的具体情况跟固定算法中的实际情况相差很大，所以无人驾 驶技术需要跟实时的通讯挂钩，所有的困难都可以通过网络实时沟 通处理。而且无人驾驶需要实时网络更新路况和获取大量信息。因 此，无人驾驶的推广，需要大带宽、低延迟的 5G 网络的能力，它 是自动驾驶安全可靠的有效保证。 5、车联网障碍、车联网障碍 V2X，指的是车辆与周围的移动交通控制系统实现交互的技术， X 可以是车辆，可以是红绿灯等交通设施，也可以是云端数据库， 最终目的都是为了帮助自动驾驶车辆掌握实时驾驶信息和路况信息， 结合车辆工程算法做出决策，是自动驾驶车辆迈向无人驾驶阶段的 关键。 目前的 V2X 技术只能实现最简单的应用场景应用，如车辆与交 通灯、其他车辆、障碍物等，还无法与传感器数据进行融合，且通 信端的信息无法百分之百地保证精确。 此外，当前具备 V2X 通讯能力的车型太少了，安装在道路上的 通讯基础设施也太少了。 17 2.4.2 法律难题法律难题 1、电车难题、电车难题 自动驾驶技术可能涉及的立法领域包括：车辆许可制度（包括 测试制度、量产制度、批准制度、事故鉴定制度等） 、车辆技术标准、 驾驶员资格制度、道路交通规范、交通事故责任制度、产品责任制 度，甚至驾驶人或乘客的数据隐私保护制度等。 2、保险制度与责任难题、保险制度与责任难题 关于无人驾驶的保险制度也是难题，包括无过错责任的适用， 追责方式，存在接管情形下的责任判定，等等。当无人驾驶发生事 故并造成人员伤亡时，应该怎样由谁来承担责任？由车主承担，由 安装自驾系统的汽车制造商承担，还是由编写软件的程序员承担？ 2.4.3 伦理难题伦理难题 1、电车难题、电车难题 当出现刹车不及的情况时，司机只有两个选择：（1）保持直行， 撞向前面的 5 名路人，其结果可能不幸全部撞死；（2）紧急转弯， 结果可能撞死路边的一位行人。遇到电车难题，无人驾驶系统应该 如何选择？ 2、保护车主还是行人、保护车主还是行人 在无人驾驶状态下，当可能出现重大险情的时候，到底是优先 保护车主，还是优先保护行人？ 2.5 自动驾驶市场规模与前景自动驾驶市场规模与前景 18 目前，无人驾驶汽车整体处于内测阶段，但辅助驾驶系统 ADAS 已逐渐应用于新车。根据艾媒咨询数据，2016 年全球年全球 ADAS 市场规模约为市场规模约为 40 亿美元亿美元，法律法规是限制自动驾驶发展的主要因素。 随着技术的成熟与产业化和各国政府对自动驾驶的支持，未来 自动驾驶市场规模将加速增长。英国著名市场研究机构 TechNavio 和 Strategy Analysis 预测，2020 年全球 ADAS 市场规模将在 176 亿 300 亿美元。以此计算，2016-2020 年年均增长率在年年均增长率在 45%-65%。 2.6 自动驾驶行业发展趋势自动驾驶行业发展趋势 从自动驾驶国内外整个发展情况来看，美德引领自动驾驶产业美德引领自动驾驶产业 发展大潮，日本、韩国迅速觉醒，我国呈追赶态势发展大潮，日本、韩国迅速觉醒，我国呈追赶态势。具体而言，体 现出以下几个趋势： 2.6.1 以尽快商用为目标，以尽快商用为目标，2020 年是重要时间节点年是重要时间节点 在路面测试方面，美、德、日、韩、我国均积极推进路测，作 为自动驾驶汽车应用的基础。从国际看，各国纷纷将 2020 年作为重 要时间节点，希望届时实现