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2023蓄势待发前景可期-智能驾驶产业链发展情况简析报告

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2023蓄势待发前景可期-智能驾驶产业链发展情况简析报告

www.lhratings.com研究报告1 蓄势待发、前景可期 ——智能驾驶产业链发展情况简析 联合资信工商评级一部|丁媛香|李成帅|孙长征 近年来,汽车产业“电动化+智能化”转型加速,高级驾驶辅助系统在乘用车中普及率明显提高,突出智能化特点的车企市场表现整体较好。2022年及2023年前三季度,以“造车新势力”为代表的国内相关车企业绩表现差异大,部分企业毛利率低、期间费用侵蚀利润,仍处于亏损状态,而个别企业因产销已达一定规模,固定成本和费用被有效摊低,已处于扭亏的临界点,面临良好的发展局面。 汽车企业对智能驾驶的研发方向、技术路线有所差异,近年来通过大规模研发投入,取得了较大进展,目前行业整体已基本具备L3级自动驾驶的技术准备,智能驾驶面临由“辅助驾驶”向“无人驾驶”的过渡期。未来,政策的放开、法规的完善,有望加快L3级及以上智能驾驶应用的拓展,而汽车智能化水平的升级将使其对消费者的吸引力得以增强,汽车行业的盈利模式也将得以丰富,具备技术积累的车企有望取得先发优势。 智能驾驶的发展需要多领域配套的跟进,具有良好的产业带动效应。近年来各种传感器、域控制器、线控转向、线控制动的应用快速增长,整体仍有较大发展空间。目前,相关的零部件领域的行业集中度普遍较高,国内企业在摄像头、激光雷达、域控制器及功能集成、软件算法方面具有较强竞争力,国外知名企业在毫米波雷达、线控制动、线控转向等产品以及各类部件涉及的上游核心元器件(如各类芯片)领域处于主导地位,不利于国内供应链的稳定。但中国是全球最大的汽车生产国,随着智能驾驶的升级、发展,零部件需求的增长有望带动国内企业在相对薄弱的领域加大研发和生产投入、提升竞争力,从而逐步实现国产替代。 一、智能驾驶技术及产业概况 经过多年的积累,目前智能驾驶正处于由辅助驾驶向无人驾驶发展的过渡阶段;智能驾驶的发展需要上游多个领域配套的跟进,具有很强的产业带动作用。 1.智能驾驶的基本概念 智能驾驶(又称“自动驾驶”)是指通过对汽车配置传感、控制、执行等软硬件设施,使得汽车可以感知道路环境信息,并根据相关信息控制汽车的运行方向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶并到达预定地点的功能体系。人类对智能驾驶技术的研究迄今已有近七十年的历史,智能驾驶由实验室走向产业化,技术的进步由对人类驾驶员提供越来越多的辅助,发展到在更多操作上取代人类驾驶员,乃至逐步代替驾驶员实现无人驾驶。为了更准确地描述车辆的自动驾驶能力,汽车行业普遍按照国际汽车工程师协会(SAE)所提出标准,将自动驾驶划分为六个等级;2021年8月,中国全国汽车标准化技术委员会发布了《汽车驾驶自动化分级》(GB/T40429-2021),该标准与SAE标准较为接近。 等级 名称 定义 驾驶操作主体 环境监测主体 支援主体 L0 无自动化 系统辅助增强驾驶员对环境和危险的感知,但驾驶员全权操作汽车 驾驶员 驾驶员 -- L1 驾驶员辅助 系统对方向盘和加减速中的一项操作提供辅助,其他驾驶动作均由驾驶员操作 驾驶员+驾驶系统 驾驶员 驾驶员 L2 部分自动化 系统对方向盘和加减速中的多项操作提供辅助,其他驾驶动作由驾驶员操作 驾驶员+驾驶系统 驾驶员 驾驶员 L3 有条件自动化 系统完成绝大部分驾驶操作,驾驶员根据系统请求提供适当应答 驾驶系统 驾驶系统 驾驶员 L4 高度自动化 在限定道路和环境条件下,系统完成所有驾驶操作,驾驶员不一定需要对所有系统请求作出应答 驾驶系统 驾驶系统 驾驶系统 L5 完全自动化 系统完成所有驾驶操作,驾驶员在可能的情况下接管,不限定道路和环境条件 驾驶系统 驾驶系统 驾驶系统 资料来源:公开信息,联合资信整理 表1智能驾驶分级标准 在上述等级划分中,L2级以下的智能驾驶通常被称为ADAS(高级驾驶辅助系统),其特点是,系统只在特定场景下对驾驶员提供协助,车辆行驶决策权在驾驶员, 驾驶员需要承担所有的责任与后果;在L4和L5级的智能驾驶中,系统主导驾驶行 为,责任主体为汽车生产或智能驾驶服务商。L3级是技术发展的必经阶段,由于该级别的智能驾驶只能在特定条件下代替人,并且在系统失效时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存在较大争议。 2.中国智能驾驶相关政策 智能驾驶的发展有利于汽车产业的转型,符合国家推进增长方式转变的政策,得到了政府部门的支持。近年来,中国政府大力推动经济增长方式转变,并积极引导汽车行业向“新能源”和“智能化”的方向转型,中央和地方政府出台了一系列支持智能驾驶发展的政策、措施。 时间 政策 发布部门 主要相关内容 2015.05 《中国制造2025》 国务院 将智能网联汽车列入我国智能制造的重点发展领域 2017.12 《国家车联网产业标准体系建设指南》 工信部国家标准委 确立智能网联汽车的标准体系建设指导思想、基本原则和建设目标 2020.12 《关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》 交通运输部 提出到2025年自动驾驶基础理论研究取得积极进展,道路基础设施智能化、车路协同等关键技术及产品研发和测试验证取得重要突破;出台一批自动驾驶方面的基础性、关键性标准;建成一批国家级自动驾驶测试基地和先导应用示范工程,在部分场景实现规模化应用,推动自动驾驶技术产业化落地 2021.04 《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南》 工信部 规定了L3、L4级自动驾驶企业及产品的准入要求 2022.07 《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》 深圳市人大常委会 给予L3、L4级智能驾驶汽车上路权,但要求汽车保留人工驾驶模式,行驶中驾驶人负责监控车辆运行状态和周围环境,随时准备接管车辆 2022.08 《自动驾驶汽车运输安全服务指南》 交通运输部 在保障安全的前提下,鼓励在封闭式快速公交系统等场景使用自动驾驶汽车从事城市公共客运经营活动 2022.08 《关于做好智能网联汽车高精度地图应用试点有关工作的通知》 自然资源部 在北京、上海、广州、深圳、杭州、重庆六个城市开展智能网联汽车高精度地图应用试点 2022.11 《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》 工信部 选择符合条件的企业和具备量产条件的自动驾驶功能汽车,开展准入试点 2023.03 《智能汽车基础地图标准体系建设指南》 自然资源部 加强智能汽车基础地图标准规范的顶层设计,推动地理信息在自动驾驶产业的安全应用 2023.09 《公路工程设施支持自动驾驶技术指南》 交通运输部 对公路设施中的自动驾驶云控平台,以及交通感知、交通控制与诱导、通信、定位、路侧计算、供配电和网络安全设施和技术指标进行统一,提出公路工程设施提供辅助信息的能力与范围 资料来源:公开信息,联合资信整理 表2近年来中国智能驾驶相关政策出台情况 除上述政策外,上海、成都、西安等多地近年来先后出台了地方性政策,指导、规范智能网联汽车的测试、示范运营等行为。中央及地方所出台政策涵盖了行业整体发展、标准建设、规范完善、基础设施和平台搭建等各个方面,展现出国家全面推动自动驾驶生态体系构建的重视态度,有利于中国自动驾驶的推广普及。 3.智能驾驶发展现状 汽车的智能化需要各种电子器件完成,其功能的扩展伴随着能耗的增加,因而汽车的“电动化”对“智能化”天然地具有一定支持。2020年以来,新能源汽车产销率的大幅增长,同时,随着新事物接受能力更强的“90后”人群成为消费主力,智能驾驶等新功能所带来驾乘体验的提升也促进了电动车产品力的进一步提升,“智能化”对终端用户购车决策的影响明显上升。 资料来源:中国汽车工业协会、wind 图1近年来中国新能源车销售情况 (单位:万辆、%) 资料来源:高工智能汽车研究院、国信证券经济研究所 图22022年以来L2级及以上功能乘用 车渗透率 根据工信部数据,2020年,中国乘用车智能驾驶L2级及以上渗透率约为15%;2021年,该比率上升至约20%。2022年以来,中国乘用车智能驾驶L2级及以渗透率继续提高,根据高工智能汽车研究院数据,2023年7月,标配L2级及以上功能的乘用车渗透率为37.0%,较上年同期提高8.8个百分点。目前常见的L2级自动驾驶普遍具有自适应巡航、车道保持、自动刹车辅助和自动泊车四大类基本功能,主流汽车厂商均已导入了L2级的辅助驾驶产品,行业技术研发的主流已聚焦于L3及以上级别的功能。 智能驾驶从L2向L3的跃升,意味着驾驶权从“人”过渡到“车”,属于重要分水岭,从技术层面看,首先需要驾驶系统算法(决策能力)的突破,其次需要系统感 知能力的提升。2022年以来,更高级的人工智能算法和深度学习技术被应用于智能 驾驶系统,核心算法取得重大突破,行业步入城市NOA1时代;同时,越来越多的车型引入4D毫米波雷达或激光雷达、高清摄像头等部件,系统感知能力得以明显提升。目前,从厂家所介绍功能看,普遍认为特斯拉的Modle3、ModleY、ModleS和ModleX,小鹏的P5、P7,以及长安Uni-T、问界M7、蔚来ES8等产品在感知能力、算力等方面已经可以满足L3级自动驾驶的需要(因法律许可等问题,多数车企在正式场合尚不能使用“L3”进行宣传)。 从法律层面,L3级自动驾驶的落地,需要政府部门出台相关规定,开放车辆的路权许可并厘清驾驶人、主机厂等各方的责任边界。2022年7月,深圳市出台地方法规,放开L3级以上自动驾驶汽车路权,限于当前技术条件,规定发生事故时责任仍由驾驶员承担,大大降低了车企的顾虑。从工信部等部门相关人员的表态看,工信部正在积极推动智能网联汽车准入和上路通行试点。未来,随着相关政策的逐步放开,国内L3级自动驾驶的研发、试验和推广有望加速。 4.智能驾驶产业链基本情况 汽车的智能驾驶的实现,可以简要归结为感知层、决策层和执行层三大部分的配合,三个部分分别相当于人类的眼耳、大脑和四肢。其中,感知层负责感知周围环境并进行识别和分析等,探测的精度、广度与速度是影响系统安全性的重要因素,该部分的核心为毫米波雷达、摄像头、激光雷达等传感器件。决策层负责路径规划和导航等,主要载体为域控制器2,其功能的实现依赖于主控芯片、软件操作系统和应用算法等多层次软硬件的结合。执行层通过线控装置取代人类的手和脚来执行刹车、加减速、转向的操作,主要包括线控制动系统、线控转向系统等。 智能驾驶产业链的下游环节为整车生产厂家,中游环节主要为向汽车厂家供应集成类部件的企业(tier1),上游主要为基础元器件厂家。按上述划分模式,智驾领域产业链概况如下表所示。 项目 中游产品 中游主要供应商 上游核心元器件(及主要供应商) 感知层 毫米波雷达 博世、大陆、安波福、维宁尔、经纬恒润、威孚高科、联合光电、世运电路、胜宏科技、沪电股份、深南电路、隼眼科技、保隆科技等 射频MMIC芯片(NXP、英飞凌、意法半导体、瑞萨电子、得捷电子等)、高频PCB(生益电子、沪电股份、松下、ROGERS等) 1领航辅助,NavigateonAutopilot。 2为避免传统汽车分布式架构所存在的布线复杂、算力浪费、协同困难等弊端,主流的智能汽车基于功能对动力、底盘、座舱、自动驾驶、车身五大区域分设域控制器。 摄像头 舜宇光学、联创电子、欧菲光、德赛西威、豪恩汽电、麦格纳、大陆、采埃孚、松下、索尼、法雷奥、德尔福、海康威视、大华股份等 光学镜片(舜宇光学、大立光等)、滤光片(水晶光电、欧菲光等)、CMOS图片传感器(韦尔股份、豪威科技等)等 激光雷达 禾赛科技、图达通、速腾聚创、Luminar览沃科技、VelodyneLidar、Aeva等 激光器(美国IPG、德国通快、大族激光、华工科技等)、FPGA(AMD、Intel等)、模拟芯片(德州仪器、亚德诺、英飞凌等)等 决策层 域控制器及功能集成 德赛西威、华为、经纬恒润、毫末智行、福瑞泰克、佑驾创新、纵目科技、超星未来、易航智能等 主控芯片(mobileye、高通、英伟达、地平线、黑芝麻、华为、恩智浦、英飞凌

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