【《汽车自动驾驶产品宏观环境PEST分析》2500字】

汽车自动驾驶产品宏观环境PEST分析1政策环境自动驾驶行业正处于大规模商用的初期阶段，政策的支撑与引导、法律法规的创新与适配对于加速自动驾驶技术迭代，推进产业快速发展有极为重要的作用。截至2021年10月，我国在自动驾驶领域立法体系已初步建立完成，并取得了一定的成果。法律的建立健全和政府的鼓励政策将制造更多的行业机会，推动Z公司更快的发展。目前，大多数立法文件侧重于政策性和规范性，着眼于宏观调控与地方试点相结合。在发展规划方面，2015年，国务院发布的《中国制造2025》提出推进智能交通领域产品的研发和产业化。2020年2月，国家发改委、科技部等11个部委联合发布《智能汽车创新发展战略》，规划设计了自动驾驶的发展规划、发展战略和未来愿景。计划到2025年，中国自动驾驶汽车的技术规范、产业生态、基建设施、法律法规、传输安全和行业标准体系将基本健全。除了政策和立法的积极推动外，自2018年以来，智能网联汽车示范区也在各地蓬勃发展。除工业与信息化部联合推动建立智能网联汽车示范区外，部分地方政府通过与机构或资本合作的方式，陆续建设了50余个智能网联汽车示范区，为自动驾驶产品普及打下基础。表1.1国内目前通过、发布的相关法律法规政策日期发布单位政策名称政策内容2019.09中共中央国务院《交通强国建设纲要》推动大数据、超级计算等创新技术与交通行业深度融合2020.02国务院发改委等部委《智能汽车创新发展战略》到2025年，V2X在部分公路逐步开展应用，高精度时空基准服务网络实现全覆盖2020.04工业和信息化部《2020年智能网联汽车标准化工作要点》加快车辆智能化标准制定，协同推动车辆网联化标准制定2021.04工业和信息化部《智能网联汽车生产公司及产品准入管理指南（试行）》规定L3、L4级自动驾驶公司级产品的准入纲领性要求，行业准入门槛2021.08公安部、交通运输部《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》规范智能网联汽车自动驾驶功能测试与示范应用2经济环境2021年，在复杂严峻的国际形势和国内疫情的影响下，国民经济增长8.1%，达成114亿元。国民经济运行总体平稳、稳中有进，这对Z公司的发展是有力的促进作用。世界银行对2021年世界经济及主要经济体经济增速预估，结果显示我国经济增长仍处于世界前列。2021年我国经济增长8.1%，比世界银行预估的世界经济增长5.5%快2.6个百分点，比美国增长5.6%快2.5个百分点，比欧元区增长5.2%快2.9个百分点，比日本增长1.7%快6.4个百分点。我国经济总体规模在2020年超过100万亿元后，又上了一个新台阶，达到114万亿元，在稳居世界第2位的同时，占世界经济规模比重由2020年的17.4%提高到2021年超过18.0%。这一比重的上升不仅显示出我国经济实力的增强，也呈现出我国对世界经济增长贡献的提高。自动驾驶产品归属于汽车产业，汽车产业已作为我国支柱产业，是制造行业中产值规模最大、相关的产业最多、涉及上下游供应链链最长的产业，它受经济环境的影响十分巨大。2012-2021年上半年，我国汽车制造业的产量总体呈现先升后降的趋势。产量在2017年时达到最高点，全年共生产2902万辆。2018年开始我国汽车产量开始逐渐回落。2021年中国汽车产量达2608.2万辆，较2020年增加了85.70万辆，同比增长1.40%，相关数据显示汽车产业经济环境已进入存量博弈时代，在此关键的竞争阶段，各家厂商都在寻求自动化和智能化的路径以打造差异化，对自动驾驶产品发展利好。图1.12010-2020年中国生产总值及增长率（数据来源：中国汽车工业协会）3社会环境随着人工智能技术和新能源技术的爆发式发展，汽车行业目前正在经历一场前所未有的改变。为了充分体现汽车给人们带来方便，同时又尽可能地避免交通事故带来的危害，越来越多的公司投入到自动驾驶产品的研发当中，以增加交通运输的安全性能。目前，丰田、通用、奔驰等国际车企已经在量产车上配ADAS。根据欧洲新车碰撞测试（NewCarAssessmentProgram，简称“NCAP”）的研究发现，90%以上的车祸是由于司机的注意不集中而导致的，而自动驾驶产品能可减少40%以上的追尾或碰撞事故的发生。根据国家统计局相关数据显示，2021年我国共发生交通事故20.3万起，死亡人数近6.4万，造成直接经济损失近12.1亿元。ADAS产品的普及将可大大降低事故率，挽回由于交通事故导致的直接或间接损失，有极大的社会效益。表1.22017-2021年全国交通事故发生情况汇总分析2017年2018年2019年2020年2021年交通事故数：起198394196812187781212846203049死亡人数：人5853958523580226309363772受伤人数：人213724211882199880226430209654财产损失：万元1038971075431036921207601213114技术环境从技术端来看，自动驾驶技术的进步依赖于软件、硬件和后台等各环节的有效支撑，具有很强的短板效应。目前，自动驾驶的核心组成硬件包括各类传感器和算法芯片等，其技术性能如功耗、算力和散热能力等不断提升，对自动驾驶大规模普及有很大的帮助。而软件部分包含计算、地图采集定位、物体分类和跟踪感知、行驶规划等几部分，在近年来伴随技术演进都有极大的进步。后台主要涉及软件开发工具包，包括工具链和模拟器等技术。在技术层面，主要难点是感知和行驶规划部分，尤其在算法训练和软件开发仍面临大量复杂难题。伴着技术的技术，相关软件、硬件和后台等关键技术将逐步被攻克，对Z公司未来的发展存在利好。表1.2自动驾驶相关技术水平进展自动驾驶相关技术水平技术堆栈技术开发进展（部分示例）解决问题难度硬件传感器与融合对不同传感器和组合模式（摄像头、激光雷达、雷达）的有效融合在各种天气和光照条件下探测、分类和解析静态物体（如基础设施、汽车、道路标志等）在各种天气和光照条件下探测、分类和解析移动物体（如行人、摩托车/自行车、汽车等）商业上可行、成本可以接受的车规级平台（如激光雷达）中软件计算(CPU+GPU)自动驾驶车规级设备已推出（如英伟达等）功耗和制冷技术仍需要进一步改进以支持大规模商业化低地图采绘定位嵌入特征数据且持续更新的地图，支持高精度定位在大规模商业化之前，为绘制高精度地图搜集精准数据仍需要大量测绘车辆低物体分类和跟踪感知语义场景和环境理解感知物体对罕见场景的应对能力（如建筑工地、乱穿马路的人、不遵守交通规则的车辆等）分类和跟踪预测物体移动方向（如行人和骑自行车的人在3