智能驾驶本质上涉及注意力吸引和注意力分散的认知工程学，主要包括网络导航、自主驾驶和人工干预三个环节。智能驾驶的前提条件是，选用的车辆满足行车的动力学要求，车上的传感器能获得相关视听觉信号和信息，并通过认知计算控制相应的随动系统。
根据预测：L1 级 2015 年渗透率为 5%，到 2018 年有望达到 20%，预警类功能全面向中低端 车型渗透。L2 级有望在 18 年 CN-CAP 零件，未来几年将成为整车厂 L2 功能集中投放期， 2020 年预计达到 10%以上。自动驾驶将在 2018 年逐步引入高速路段自动驾驶，2020 年各大整车厂将全面上 线自动驾驶功能。
无人驾驶渗透时间表
预计 L1、L2、L3、L4 的单车价值分别为 485 美金、1375 美金、3445 美金以 3385 美 金，智能化等级上升带来单车价值的不断上升。L1 和 L2 将在五年内快速渗透，2020 年国内将达到百亿美金规模，符合增长约 39%。随着 L2 渗透提升及 L3 逐渐引入，智 能驾驶未来将持续保持 30%以上高增长。
智能驾驶市场空间（亿美金）
智能驾驶各个层级渗透率预测
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录
第一章智能汽车与智能驾驶
1.1 智能汽车
1.2 智能驾驶概述
1.3 辅助驾驶技术
1.3.1 车道保持辅助系统
1.3.2 泊车辅助系统/倒车辅助系统
1.3.3 防碰撞系统/刹车辅助系统
1.3.4 自适应巡航系统（ACC）
1.3.5 夜视系统
1.3.6 驾驶员疲劳监测预警系统
1.3.7 协调型驾驶辅助
第二章全球ADAS系统应用现状
2.1 全球高级驾驶辅助系统（ADAS）市场
2.2 全球主要ADAS系统配置情况
第三章整车厂商智能驾驶系统装配情况
3.1 大众集团（VolkswagenGroup）
3.1.1 大众汽车（VolksWagenwerk）
3.1.2 奥迪汽车（AudiAG）
3.1.3 集团其他品牌
3.2 宝马公司（BMW）
3.3 戴姆勒公司（DaimlerAG）
3.4 沃尔沃（Volvo）
3.5 通用汽车（GM）
3.6 福特汽车公司（FordMotorCompany）
3.7 丰田汽车公司（ToyotaMotorCorporation）
3.8 本田汽车（HondaMotor）
3.9 日产汽车（NissanMotorCo.Ltd.）
第四章整车厂商自动驾驶技术研发情况与路线图
4.1 沃尔沃（Volvo）
4.1.1 自动驾驶最新技术应用
4.1.2 已进入实测的研发项目
4.1.3 自动驾驶路线图
4.2 梅赛德斯-奔驰(Mercedes-Benz)
4.2.1 自动驾驶最新技术应用
4.2.2 已进入实测的研发项目
4.2.3 自动驾驶路线图
4.3 宝马公司（BMW）
4.3.1 自动驾驶最新技术应用
4.3.2 已进入实测的项目
4.3.3 自动驾驶路线图
4.4 奥迪（Audi）
4.4.1 自动驾驶最新技术应用
4.4.2 已进入实测的研发项目
4.4.3 自动驾驶路线图
4.5 福特（Ford）
4.5.1 已进入实测的项目
4.5.2 合作研究项目
4.6 丰田汽车（Toyota）
4.6.1 已进入实测的研发项目
4.6.2 自动驾驶路线图
4.7 日产汽车（Nissan）
4.7.1 自动驾驶最新技术应用
4.7.2 已进入实测的项目
4.7.3 自动驾驶路线图
第五章科技类公司自动驾驶技术研发情况与路线图
5.1 Google
5.1.1 已进入实测的项目
5.1.2 与传统OEM厂商的分歧
5.2 MobileyeVisionTechnologies
5.3 Baidu
图表目录
图：ModelsforBasicITSElements
图：2017-2022年智能汽车产业链市场规模预测
图：沃尔沃定义的自动驾驶4阶段及自动驾驶计划
图：智能驾驶的三种方案
表：各地区主动安全相关法规&机构标准
图：欧洲NCAP各领域权重系数
图：高级驾驶辅助系统（ADAS）种类
图：摄像头对道路标记线的识别
图：车道偏离时报警示意图
图：获得欧洲NCAP“Advanced”奖的车道保持辅助系统
图：全景泊车系统的显示
图：智能泊车工作过程
图：有无刹车辅助系统的制动效果对比
图：获得欧洲NCAP“Advanced”奖的自动紧急制动系统
图：主动防碰撞系统工作过程
图：ACC系统的工作过程
图：夜视系统夜间视野范围对比
图：开启夜视系统时的中控显示屏
图：夜视系统侦测到行人时的投影
图：基于面部特征的疲劳监测
图：基于车辆实时轨迹的疲劳监测
表：协调型驾驶辅助的技术要点及功能
图：协调型驾驶辅助应用示例
图：各智能驾驶系统对应的自动驾驶阶段
图：无人驾驶汽车的各传感系统
图：汽车自动驾驶系统的结构
表：主要整车厂自动驾驶计划
图：2017-2022年全球ADAS用传感器需求量
图：2017-2022年全球ADAS用半导体器件市场规模
图：2014-2016年全球主要ADAS系统渗透率
图：2017-2022年全球ADAS市场规模
表：主要整车厂车道偏离预警/辅助系统配置情况
表：主要整车厂泊车辅助/智能泊车系统配置情况
表：主要整车厂预防碰撞系统（带主动制动）配置情况
表：主要整车厂自适应巡航系统配置情况
表：主要整车厂夜视系统配置情况
表：配置超过3个系统的车型（LDW、泊车辅助、主动制动、ACC、夜视）
图：大众FrontAssist系统
图：大众ParkingAssist系统
图：大众LaneAssist系统
表：大众各车型ADAS配置情况
图：AudiPreSenseFrontsystem
图：AudiAdaptivecruisecontrol–sensoranftheirdetectionranges
图：AudiParkAssist-parkingprocedure
图：AudiLaneAssist
图：AudiNightVisionAssistant
表：Audi各车型ADAS配置情况
表：Porsche各车型ADAS配置情况
表：SEAT&Skoda各车型ADAS配置情况
图：BMWParkAssistant
图：BMWNightVision
表：BMW各车型ADAS配置情况
表：BMW驾驶辅助主要先进配置
图：Mercedes-BenzAttentionAssistillustration
图：Mercedes-BenzBrakeAssistPlusandPre-SafeBrakeillustration
图：Mercedes-BenzDISTRONICPLUSwithSteeringAssist
表：Mercedes-Benz驾驶辅助主要先进配置
表：Mercedes-Benz各车型ADAS配置情况
表：Volvo驾驶辅助主要先进配置
表：Volvo各车型ADAS配置情况
图：GM驾驶辅助系统
表：GM各品牌各车型ADAS配置情况
表：GM驾驶辅助主要先进配置
图：FordActiveparkassist
表：Ford各车型ADAS配置情况
表：Lincoln各车型ADAS配置情况
表：FordMotorCompany驾驶辅助主要先进配置
图：丰田预防碰撞系统（2012年开发新型）
表：ToyotaMotorCorporation驾驶辅助主要先进配置
表：Toyota各车型ADAS配置情况
表：Lexus各车型ADAS配置情况
表：AdvancedfeaturesofCMBS
图：HondaADASDiagram
表：Honda驾驶辅助主要先进配置
表：Honda各车型ADAS配置情况
图：NissanForwardEmergencyBrakingSystem
图：NissanDistanceControlAssistSystemConfiguration
图：NissanLaneDeparturePreventionSystemConfiguration
表：Nissan驾驶辅助主要先进配置
表：Nissan各车型ADAS配置情况
表：Infiniti各车型ADAS配置情况
表：Volvo已投入使用的自动驾驶相关技术
图：Volvoadaptivecruisecontrolwithsteeringassistance
图：VolvoSafeRoadTrainsfortheEnvironment
图：VolvoSelfParkingCar
图：Volvo第一辆自动驾驶汽车在Gothenburg一般公路展开公测
图：Volvo道路磁场感应定位系统
图：Mercedes-Benz已投入使用的自动驾驶相关技术
图：Mercedes-Benz新S-Class所使用传感器
图：Mercedes-BenzINTELLIGENTDRIVE所用技术
图：Mercedes-Benz“FutureTruck2025”：HighwayPilot
图：BMW已投入使用的自动驾驶相关技术
图：BMWConnectedDrive概念车在高速状态下自动转弯
图：BMWConnectedDrive概念车所用传感器
图：BMW自动驾驶各阶段计划
表：Audi已投入使用的自动驾驶相关技术
图：Audi全球第一个电子控制的防眩光highbeam系统
表：Ford已投入使用的自动驾驶相关技术
图：FordAutomatedFusionHybridResearchVehicle
表：Toyota已投入使用的自动驾驶相关技术
图：ToyotaAHDA的构成
表：Nissan已投入使用的自动驾驶相关技术
图：Nissan带移动物体监测功能的全景监测器
图：2016年Nissan公共道路测试内容
图：Leaf自动驾驶原型车所用传感器
图：Google首款无人驾驶概念车构成
图：GoogleLaserrangefinder生成的3D图像（模拟）
表：使用Mobileye图像处理芯片的厂商
图：Mobileye基于摄像头产品提供的主要功能
研究方法
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预判，助力企业商业决策。
数据来源
本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合，本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
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