2018年中国汽车自动驾驶行业发展现状及规划分析,目前自动驾驶尚处于辅助驾驶阶段「图」

一、自动驾驶汽车行业定义

根据目前常用的对自动驾驶汽车的定义,自动驾驶汽车主要分为L1至L5总共5个级别,分别为L1辅助驾驶、L2部分自动驾驶、L3有条件自动驾驶、L4高度自动驾驶和L5完全自动驾驶。随着级别的升高,自动驾驶的程度也逐渐增加。

自动驾驶汽车的级别定义

自动驾驶汽车的级别定义

资料来源:公开资料整理

感知层是自动驾驶三大核心部分的第一部分,其负责搜集环境和车体自身的信息,为自动驾驶汽车提供决策和执行的信息源。环境感知是感知层的核心部分,为获得自动驾驶汽车所处的环境信息,目前的主流解决方案是多传感器的融合,其中车载摄像头、毫米波雷达和激光雷达是自动驾驶汽车获取驾驶环境信息的三大核心部件。随着自动驾驶程度的提升,其对汽车感知能力的要求也越来越高,这直接要求感知层传感器的数量、技术以及种类等多方面有相应的提升。

自动驾驶技术架构

资料来源:公开资料整理

不同级别自动驾驶汽车所需要的传感器数量

不同级别自动驾驶汽车所需要的传感器数量

资料来源:公开资料整理

二、汽车自动驾驶行业发展现状分析

数据显示,2016年全球无人驾驶汽车市场规模为40亿美元,到2018年全球无人驾驶汽车市场规模达到了48.2亿美元,到2021年,预计全球无人驾驶汽车市场规模将达70.3亿美元;到2035年,预计全球无人驾驶汽车销量将达2100万辆。目前,全球无人驾驶汽车行业中,美国属于领先地位;在亚洲范围内,新加坡的进度较为领先。

全球自动驾驶产业链代表企业

资料来源:公开资料整理

中国现已成为全球最大的车辆及出行服务市场,在全球乘用车市场的份额由2007年的9%增至2017年的30%。至2030年,自动驾驶相关的新车销售及出行服务创收将超过5000亿美元,中国也很有可能成为全球最大的自动驾驶市场。

自动驾驶汽车产业的发展是汽车、电子、信息通信和道路交通运输等行业的融合发展。《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》提出,到2020年,智能网联汽车产业跨行业融合取得突破,其中4G车联网无线通信技术(LTE-V2X)实现产业化和商业部署,5G车联网无线通信技术(5G-V2X)加快研发并实现部分商业化。同时,持续推进道路基础设施、交通标志标识的数字化改造和新建,

在道路关键节点部署窄带物联网(NB-IoT)等网络,智能道路基础设施水平明显提升。工信部指出,2019年将正式颁布5G牌照,自动驾驶汽车将会成为最早的应用之一。以5G为代表的物联网技术持续推进将推动自动驾驶汽车快速发展。

目前,大量的中国企业正着手开发自动驾驶技术架构的核心构成要素,包括激光雷达、摄像头、处理器、软件和地图/基于位置的服务等。在2012至2017年间,约有70亿美元的风险投资投入到中国的自动驾驶技术企业,这一数额与在同期投资于美国初创企业的金额相当。但是,中国的平均交易规模是7200万美元,是美国平均交易规模的两倍。

2014-2020年中国汽车自动驾驶行业市场规模现状及预测

资料来源:华经产业研究院整理

自动驾驶汽车是未来汽车行业的重点发展方向,为此国家出台了一系列政策和规划以促进相关产业的发展。2015年国家推出中国制造2025计划,对智能网联汽车的发展做出重要规划,到2020年掌握辅助驾驶技术,并初步建立自主研发和生产体系,到2025年掌握自动驾驶总体和关键技术,并建立完善自主研发和生产体系,完成汽车行业的转型升级。

相关报告:华经产业研究院发布的《2019-2025年中国汽车自动驾驶行业市场调查研究及投资前景预测报告

三、自动驾驶汽车行业发展规划

在自动驾驶汽车渗透率的规划上,根据《汽车产业中长期发展规划》,到2020年,汽车驾驶辅助(L1级别)、部分自动驾驶(L2级别)、有条件自动驾驶(L3级别)系统的新车渗透率超过50%,到2025年,自动驾驶汽车渗透率达到80%,其中L2和L3的渗透率达到25%。同时,根据《智能汽车创新发展战略》,到2025年高级别自动驾驶汽车(L4级别及以上)开始实现规模化应用。

随着渗透率的逐渐提高,自动驾驶汽车的规模快速增长。自动驾驶汽车的发展需要大量的测试,为此国家出台了多项政策规定支持企业或团队进行自动驾驶汽车测试。北京在2017年最先出台自动驾驶测试活动管理规范;2018年4月,工信部等部门出台《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、测试车辆等提出要求,进一步规范化自动驾驶汽车测试,促进行业有序发展。

自动驾驶汽车渗透率发展规划

资料来源:公开资料整理

自动驾驶是地面交通的发展方向,但目前尚处于辅助驾驶阶段,ADAS系统正快速增长。利用多种传感器,如摄像头、激光雷达、微波/毫米波雷达等,监控车内外驾驶环境,对静、动态物体进行辨识、侦测与追踪,帮助驾驶者排除或规避潜在风险。ADAS正从高端车型向主流车型快速渗透。随着自动驾驶程度提高,各个硬件和系统的市场均会得到显著发展。由于深度学习算法的引入,自动驾驶技术取得突破性的进展,但要使得规模生产、基础设施、法律法规等条件满足通用场景进行全自动驾驶要求还尚需10到15年时间。 

本文采编:CY237

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