从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇.pdf

2019年 04月 08日 风险提示 ：汽车销量增速不及预期、车联网与 5G的技术结合不及预期 从 政策、技术和产业三维度看智能驾驶新 机遇 1 2 3 智能 驾驶 两条发展路线 均取得重要 成果 从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇 投资建议 3 一、智能驾驶 两 条发展 路线 均取得重要成果 01 两条发展路线均取得重要成果 “革命 ”路线 （限定场景下的 L4级智能驾驶） 国内：阿波龙量产，在海淀公园等场景试运行 国外： Waymo One网约车领域首次无人驾驶的落地 “渐进演化 ”路线 （从L2开始逐步摸索） 各大车企 积极布局，纷纷给出 L3级智能驾驶时间表 特斯拉、凯迪拉克、奥迪成为先行者，其他车企也着力打造智能化 4 一、智能驾驶 两 条发展 路线 均取得重要成果 01 目前 无人驾驶主要有两条发展路线： 第一是 “ 渐进演化 ” 路线：以车企为主，在现有的汽车上逐渐新增一些自动驾驶功能，但始终不脱离驾驶员的操控。 第二种是 “ 革命 ” 路线 ：完全 自动 驾驶的解决方案， 车内无 驾驶员 或驾驶员不操控 ， 主要依靠车载 激光雷达 等 系统 实现自动 驾驶 。 1. 在 “ 革命 ” 路线 方面 1） 百 度阿波龙实现在特定场景下的无司机 驾驶 ，可 应用于园区等特定场景 。 2018年 11月百 度官方宣布阿波龙已在北京海淀公园公开试乘 21天，配合海淀区政府打造全球首个 AI公园 。 2） 网 约车、出租车领域的无人驾驶首次实现商用化。谷歌旗下子公司 Waymo推出 了付费无人出租车服务应用 Waymo One，实现了网约车领域首次无人驾驶的 落地 。 图 1： 百度阿波龙在海淀公园开展试乘 图 2： 在凤凰城郊行驶的 Waymo无人车 5 01 1. 在 “ 革命 ” 路线方面 3）进展之下，仍需冷静：城市路段存在一定困难，短期看还需加大研发和训练； 特定场景（货运、园区、港口、公园 等相对简单场景）有望更早落地，成为智能驾驶全面普及的一个重要过渡。 图 3： “革命 ”路线 下的智能驾驶仍存在一定局限性 以Waymo One为例 限定区域 仅对少数乘客 仍需配备驾驶员 技术仍有障碍 美国加州的凤凰城四周的四个 郊区，也是经过多次测试的地区 来自“早期骑手”项目的用户，已经尝试过自动驾驶 应对复杂的路面情况 左转问题，还需要系统学习，一些规则和人类司机驾驶习惯的冲突 一、智能驾驶 两 条发展 路线 均取得重要成果 6 01 1. 在 “ 革命 ” 路线方面 4）国内领先的智能驾驶平台：百度 Apollo搭建平台化生态， 已与近 70家企业建立商用协同关系 ，支持国内智能驾驶的发展 。 与 之相似的，还有 谷歌的 Waymo无人驾驶平台，英伟达 的 全球首款人工智能自动驾驶平台 -Drive PX Pegasus。 图 4： 百度 Apollo平台连接众多合作伙伴，实现赋能与共享 图 5： 百度 Apollo平台连接众多合作伙伴 融合 共享 为车联网、智能硬件相关企业提供软硬件服务及相关资源 感知层 国内存在大量布局智能驾驶算法的优质创业企业，可以实现资源的互补 例如地平线： Matrix自动驾驶计算平台依托工具链部署神经网络模型，更好地理解复杂场景 决策层 实现智能驾驶数据的共享，有望协同推进智能驾驶的发展 执行层 一、智能驾驶 两 条发展 路线 均取得重要成果 7 01 2. 在 “ 渐进演化 ” 路线 方面： 1） L3智能驾驶将成为智能驾驶发展的重要分界点：智能驾驶分为五个级别，其中 3级开始将由驾驶系统来完成操作，驾驶员仅起到监督作用。 表 1：智能驾驶的级别 智能驾驶分级 称呼（ SAE） SAE定义 NHTSA SAE 0 0 无自动化 由人类驾驶者 全权操作汽车 ，在行驶过程中可以得到警告和保护系统的辅助。 1 1 驾驶支援 通过驾驶环境 对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶支援 ，其他的驾驶动作都由人类驾驶员进行操作。 2 2 部分自动化 通过驾驶环境 对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援 ，其他的驾驶动作都由人类驾驶员进行操作 3 3 有条件自动化 由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作 。根据系统请求， 人类驾驶者提供适当的应答 。 4 4 高度自动化 由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作 。根据系统请求， 人类驾驶者不一定需要对所有的系统请求作出应答 ，限定道路和环境条件等。 5 完全自动化 由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作。人类驾驶者在可能的情况下接管 ，在所有的道路和环境条件下驾驶。 一、智能驾驶 两 条发展 路线 均取得重要成果 8 01 2. “ 渐进演化 ” 路线 ： 2） 各 车厂积极布局。继特斯拉推出 autopilot 2.5之后，奥迪 A8率先实现了 L3级智能驾驶，主要在拥堵路段解放驾驶员的双手。其他 车企 也 都在汽车中增添了智能化功能。 企业 具体尝试 特斯拉 已经将 Autopilot已更新至 HW 2.5版本，能够在充分感知外界环境的情况下实现 自适应定速巡航和电子助力转向等功能（仍需人来进行操作） ， 预计 2019年 4月推出 3.0版本。 宝马 自适应速度推荐技术 (Adaptive Speed Recommendation)则可以根据地形的改变以及道路的限速信息，给出一个合适的速度推荐值，并显示在仪表盘中提醒驾驶员改变速度。随着自动控制集成度的提升， ASR还能够在驾驶员没有及时给出反应的情况下，自动改变车辆速度。 通用 凯迪拉克 Super Cruise自动驾驶汽车可能将成为国内首个落地的能够量产且实现高速公路真正释放双手的智能驾驶技术。高德地图将为 Super Cruise驾驶系统提供覆盖国内绝大多数的高速公路、城市快速路，以及与高速公路相连的所有城市高架道路的高精地图数据，并通过 OTA 远程升级技术，实现云端更新 奔驰 S级等高端车型已经搭载辅助驾驶功能，包括车辆自主并线、主动限速辅助、交通标志协助等功能 沃尔沃 Pilot Assist自动驾驶辅助功能在 130公里 /小时时速内可清晰识别道路标线，自动进行提速 /减速和转向操作 奥迪 A8车型装备了辅助驾驶功能，搭载了 3级自动驾驶技术，主要针对在拥堵路段，帮助驾驶员实现双手脱离方向盘的驾驶，同时也包含泊车、导航等功能 大众 全景摄像系统把车身周围的图像实时传入；动态车灯辅助照明系统通过改善路面照明条件而提高驾驶 的安全性 表 2： 各大车企在智能驾驶领域的布局 一、智能驾驶 两 条发展 路线 均取得重要成果 9 01 2. “ 渐进演化 ” 路线 ： 3）先行者对比： 特斯拉 autopilot 2.5、凯迪拉克 Super Cruise系统、 奥迪 A8在软件、硬件和适用场景的对比 表 3： “ 渐进演化 ” 路线中率先推出智能驾驶系统的车型及其对比 一、智能驾驶 两 条发展 路线 均取得重要成果 汽 车 凯 迪拉克 CT-6 特斯拉 奥迪 A8 软 件 高 级辅 助 驾驶 系 统（ Super Cruise，包含含高精度地 图 ）（ L2级智能 驾驶 ） 高 级辅 助 驾驶 系 统（ Autopilot 2.5，包含高高精度地 图 ）（ L2级 智能 驾驶 ） 高 级辅 助 驾驶 系 统 （ zFAS）（ L3级 智能 驾驶 ） 硬件 前置 摄 像 头 、 环视摄 像头 、 车 内 摄 像 头 、 长 距、短距毫米波雷达、超声波雷达 摄 像 头 8个、毫米波雷达 1个、超声波雷达 12个 激光雷达 ScaLa、 单 目前置 摄 像头 、毫米波雷达、超声波 传 感器、摄 像 头 适用 场 景 封 闭 的 经过测绘 的高速公路 环 境下 在高速公路、 车 道 线 清晰的道路 时 速 60KM/h以下在高速公路、放路段和双向高速 车 道 环 境下 10 1 2 3 智能驾驶 两条发展路线 均取得重要成果 从政策、技术和产业三维度看智能驾驶新机遇 投资建议