當(dāng)前我國(guó)自動(dòng)駕駛正處于 L2向L3級(jí)別轉(zhuǎn)化的階段，預(yù)計(jì)2025年L2.5級(jí)別自動(dòng)駕駛車輛滲透率為50%，2030年L2.5和L4級(jí)別自動(dòng)駕駛汽車滲透率分別將達(dá)70%和18%。從產(chǎn)業(yè)鏈上看，僅上游（感知層、傳輸層、決策層、執(zhí)行層）和中游平臺(tái)層，到2025年新增市場(chǎng)空間達(dá)3088億元，2030年可達(dá)7020億元，10年復(fù)合增速為27%。
一、自動(dòng)駕駛?cè)a(chǎn)業(yè)鏈增量空間超 7000 億元
自動(dòng)駕駛發(fā)展歷史：自20年開始，自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)將步入黃金發(fā)展期自動(dòng)駕駛汽車指主要依靠人工智能、視覺(jué)計(jì)算、雷達(dá)和全球定位及車 路協(xié)同等技術(shù)，使汽車具有環(huán)境感知、路徑規(guī)劃和自主控制的能力， 從而可讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)操作的機(jī)動(dòng)車輛。美國(guó)、德國(guó)等國(guó)家均將自動(dòng)駕駛汽車視為未來(lái)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主流趨勢(shì)，各方面投入持續(xù)加大。
有別于傳統(tǒng)人工駕駛車輛，自動(dòng)駕駛車輛最大特點(diǎn)是AI技術(shù)的主導(dǎo)， 其駕駛過(guò)程是機(jī)器不斷收集駕駛信息并進(jìn)行信息分析和自我學(xué)習(xí)從而達(dá)到自動(dòng)駕駛的系統(tǒng)工程。伴隨自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展，每輛汽車將從過(guò)去的封閉轉(zhuǎn)向開放，融入到聯(lián)網(wǎng)的平臺(tái)中進(jìn)行實(shí)時(shí)的信息交互。
自動(dòng)駕駛最早應(yīng)用于20世紀(jì)90年代的美國(guó)軍事領(lǐng)域，產(chǎn)業(yè)化開始于21世紀(jì)谷歌 Moonshot 計(jì)劃中的無(wú)人車項(xiàng)目。以英特爾153億美金收購(gòu)無(wú)人駕駛視覺(jué)芯片公司 Mobileye 為標(biāo)志事件，全球進(jìn)入供應(yīng)鏈整合期。2020 年開始，主流車廠預(yù)計(jì)將陸續(xù)推出L3及以上自動(dòng)駕駛量產(chǎn)車輛，自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)有望進(jìn)入黃金發(fā)展期。
自動(dòng)駕駛級(jí)別：當(dāng)前全球自動(dòng)駕駛處于 L2 向 L3 級(jí)別轉(zhuǎn)變的階段2016 年，NHTSA 和 SAE 對(duì)無(wú)人駕駛發(fā)展程度率先給出了分級(jí)定義標(biāo)準(zhǔn)，將智能網(wǎng)聯(lián)汽車的無(wú)人駕駛程度由低到高劃分為 6 個(gè)層級(jí)。2020 年 3 月 9 日，我國(guó)工信部公示了《汽車駕駛自動(dòng)化分級(jí)》推薦性國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)報(bào)批稿，擬于 2021 年 1 月 1 日開始實(shí)施。
中美分類標(biāo)準(zhǔn)對(duì)每個(gè)具體的駕駛自動(dòng)化功能分級(jí)結(jié)果基本一致。根據(jù)“開啟自動(dòng)駕駛功能后，駕駛員是否應(yīng)該處于駕駛狀態(tài)”為標(biāo)準(zhǔn)。SAE 發(fā)布的自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)中，L3 級(jí)以上（包括 L3 級(jí)）的功能才能稱之為“自動(dòng)駕駛功能”；中國(guó)《汽車駕駛自動(dòng)化分級(jí)》中，以 L3 為界限，動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)的接管者的主體發(fā)生改變。因此，L3 及以上級(jí)別才可被稱為“高等級(jí)自動(dòng)駕駛”。即自動(dòng)駕駛以 L3 為分界線，L3 以上（包括 L3）被稱為自動(dòng)駕駛，L3 以下被稱為輔助駕駛。
目前，全球自動(dòng)駕駛處于 L2 向 L3 級(jí)別轉(zhuǎn)化的過(guò)程。L2 級(jí)的 ADAS（高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)）是實(shí)現(xiàn)高等級(jí)自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)，目前全球正處于汽車自動(dòng)化程度的第二階段，即 L2 級(jí) ADAS 階段。在當(dāng)前階段，依據(jù)駕駛環(huán)境信息，由一個(gè)或多個(gè)駕駛輔助系統(tǒng)在特定工況下執(zhí)行轉(zhuǎn)向或加速/減速，同時(shí)駕駛員執(zhí)行所有其余的各類動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，作為自動(dòng)駕駛基礎(chǔ)的 ADAS 應(yīng)用快速發(fā)展。
現(xiàn)階段高等級(jí)自動(dòng)駕駛主要聚焦于限定區(qū)域應(yīng)用場(chǎng)景。在高等級(jí)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，因?yàn)榍捌谘邪l(fā)投入大、技術(shù)難度高，L3 級(jí)及以上自動(dòng)駕駛汽車商業(yè)化進(jìn)程緩慢，產(chǎn)業(yè)鏈合作伙伴抱團(tuán)共同發(fā)展?jié)u成常態(tài)?，F(xiàn)階段，高等級(jí)自動(dòng)駕駛研發(fā)投入及商業(yè)化驗(yàn)證主要聚集在智慧園區(qū)/示范園區(qū)、港口、碼頭、停車場(chǎng)、高速等限定區(qū)域應(yīng)用場(chǎng)景，以及商用車物流、自動(dòng)泊車等細(xì)分領(lǐng)域，低成本自動(dòng)駕駛解決方案以及可彌補(bǔ)真實(shí)道路測(cè)試驗(yàn)證的自動(dòng)駕駛仿真測(cè)試需求凸顯。但隨著汽車產(chǎn)業(yè)“四化”轉(zhuǎn)型加速，以及國(guó)家頻繁發(fā)布產(chǎn)業(yè)紅利政策加速推進(jìn)圍繞智能汽車等新經(jīng)濟(jì)生態(tài)的快速發(fā)展，自動(dòng)駕駛載人、載物、高速測(cè)試等陸續(xù)開放，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)及核心領(lǐng)域具備前沿技術(shù)驗(yàn)證及整合服務(wù)能力的企業(yè)有望實(shí)現(xiàn)突破。
自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈：上游感知、傳輸、決策和執(zhí)行層，中游平臺(tái)層，下游為整車與服務(wù)自動(dòng)駕駛汽車功能的實(shí)現(xiàn)需要汽車制造商、零部件供應(yīng)商、車載計(jì)算平臺(tái)開發(fā)商、出行服務(wù)供應(yīng)商等多方主體參與，因此，自動(dòng)駕駛汽車的產(chǎn)業(yè)鏈較長(zhǎng)。具體而言，上游包括感知層、傳輸層、決策層和執(zhí)行層；中游為平臺(tái)層，包括整合的智能駕艙平臺(tái)、自動(dòng)駕駛解決方案以 及傳統(tǒng)的車聯(lián)網(wǎng) TSP 平臺(tái)；下游主要為整車廠和第三方服務(wù)。
其中，上游感知層包括車載攝像頭、雷達(dá)系統(tǒng)、高精度地圖、高精度定位、導(dǎo)航系統(tǒng)、路側(cè)設(shè)備等；傳輸層基于通信設(shè)備和服務(wù)為自動(dòng)駕駛提供信號(hào)傳輸，主要包括通信設(shè)備和通信服務(wù)；決策層包括計(jì)算平臺(tái)、芯片、操作系統(tǒng)、算法等；執(zhí)行層，對(duì)決策命令進(jìn)行執(zhí)行，包含線控、電子驅(qū)動(dòng)/轉(zhuǎn)向/制動(dòng)、系統(tǒng)集成及其他汽車零部件廠商。四條系統(tǒng)環(huán)環(huán)相扣，實(shí)現(xiàn)汽車網(wǎng)聯(lián)化功能。
1、感知層：自動(dòng)駕駛汽車的眼睛和耳朵，增量空間達(dá) 1900 億元
感知層用于感知外部環(huán)境變化、獲取相關(guān)信息。主要包括智能硬件（傳感 器、RFID 及車載視覺(jué)系統(tǒng)等）、導(dǎo)航（GPS、北斗以及慣性導(dǎo)航系統(tǒng)）、路側(cè)設(shè)備等。
智能硬件是智能汽車的“ 眼睛” 。無(wú)人駕駛硬件系統(tǒng)包括有傳感器、RFID、車載視覺(jué)系統(tǒng)等。隨著車聯(lián)網(wǎng)、智能互聯(lián)成為未來(lái)趨勢(shì)，相關(guān)硬件產(chǎn)品需求量也日益增大。根據(jù)賽迪智庫(kù)《2020 年中國(guó)汽車電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢(shì)展望》，汽車電子、裝置在汽車制造成本中所占的比重逐年提高。通過(guò)硬件系統(tǒng)，感知并采集環(huán)境信息是無(wú)人駕駛的第一步。
我們認(rèn)為自動(dòng)駕駛汽車感知層帶來(lái)的市場(chǎng)增量主要在傳感器，當(dāng)前行業(yè)內(nèi)主流研發(fā)和應(yīng)用的自動(dòng)駕駛汽車傳感器為車載攝像頭、超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等，不同的組合形成了以視覺(jué)主導(dǎo)（攝像頭+毫米波雷達(dá)+視覺(jué)芯片）和以多傳感器融合（激光雷達(dá)+毫米波雷達(dá)+攝像頭）為主導(dǎo)兩種路徑。無(wú)論何種路徑，均會(huì)帶動(dòng)傳感器的需求增長(zhǎng)，我們測(cè)算，預(yù)計(jì)到 2025 年傳感器市場(chǎng)規(guī)模將達(dá) 609 億元，到 2030 年將達(dá) 1901 億元，10 年復(fù)合增速約 30%。
假設(shè)預(yù)測(cè)：1，中國(guó)乘用車產(chǎn)量 20-22 分別為-5%/3%/3.5%，23-25 年為 5%，26-30 年為 3%；2，L2.5 級(jí)別自動(dòng)駕駛汽車滲透率 25 年為 50%，30 年為 70%；3，傳感器單價(jià)、單車用量參考車東西、CSDN 等。
1）傳感器：目前主流的自動(dòng)駕駛傳感器以攝像頭和雷達(dá)為主。
車載攝像頭模擬人類的視野，合成汽車周圍的環(huán)境圖像。按攝像頭的 安裝位置不同，可分為前視、側(cè)視、后視和內(nèi)置四種類型。
前視攝像頭最為重要，主要布置在車外用于感知車道、行人、路側(cè)等環(huán)境，按照不同功能解決方案可分為單目、雙目和多目等。攝像頭在車內(nèi)主要應(yīng)用于倒車影像（后視）和 360 度全景（環(huán)視）。高端汽車的各種輔助設(shè)備配備的攝像頭可以多達(dá) 8 個(gè)，用于輔助駕駛員泊車或觸發(fā)緊急剎車。
雷達(dá)傳感器分為超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)。雷達(dá)傳感器的 基本原理是通過(guò)電磁波遇到障礙后的反射信號(hào)，實(shí)時(shí)計(jì)算出汽車與障礙物的距離與接近速度。超聲波雷達(dá)發(fā)射回聲脈沖識(shí)別障礙物，主要用于泊車測(cè)距、輔助剎車等，價(jià)格較低應(yīng)用較廣。毫米波雷達(dá)通過(guò)天線發(fā)射毫米波信號(hào)，閱讀反射信號(hào)識(shí)別車身周圍環(huán)境，有 24GHz（短距測(cè)量）和 77GHz （ 長(zhǎng) 距 測(cè) 量 ） 。激 光 雷 達(dá) 基于波長(zhǎng)在 900nm~1500nm 左右的激光探測(cè)和掃視空間三維信息，精度最高且抗干擾能力強(qiáng)，但價(jià)格最貴且容易受到極端天氣影響。
目前自動(dòng)駕駛傳感器的選擇存在兩種不同的路徑：一種以攝像頭主 導(dǎo)，搭配毫米波雷達(dá)，使用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)駕駛， 典型代表有 Moblieye、特斯拉和百度 Apollo Lite；另一種則以激光雷達(dá)為主，同時(shí)搭載毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器和攝像頭，遠(yuǎn)距離全方位探測(cè)能力強(qiáng)，但成本相對(duì)較高， 典型代表為谷歌 Waymo 、百度Apollo（除 Apollo Lite）、文遠(yuǎn)知行等主流自動(dòng)駕駛廠商。目前兩種路徑尚未分出勝負(fù)，但我們認(rèn)為隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，激光雷達(dá)的價(jià)格有望下降，其全方位探測(cè)能力和不易受環(huán)境影響的優(yōu)勢(shì)將逐漸顯 現(xiàn)出來(lái)，有望成為未來(lái)自動(dòng)駕駛汽車主流的配置。
RFID又稱無(wú)線射頻識(shí)別，是自動(dòng)駕駛的耳朵。RFID 是一種通信技術(shù)，可通過(guò)無(wú)線電訊號(hào)識(shí)別特定目標(biāo)并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù)，而無(wú)需識(shí)別系統(tǒng)與特定目標(biāo)之間建立機(jī)械或光學(xué)接觸。RFID 主要由標(biāo)簽、閱讀器/ 讀寫器、天線三個(gè)部分組成。標(biāo)簽的主要功能是附著在物體上用以標(biāo)識(shí)目標(biāo)對(duì)象，由耦合元件及芯片組成，具有唯一的電子編碼；閱讀器/ 讀寫器的主要功能是讀取( 或?qū)懭耄?biāo)簽信息；天線的功能則是在標(biāo)簽和閱讀器之間傳遞射頻信號(hào)。RFID 應(yīng)用于車聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)是，能夠快速識(shí)別多個(gè)高速運(yùn)轉(zhuǎn)的物體，安全性好，識(shí)別速度快、距離遠(yuǎn)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量大等。RFID 技術(shù)的衍生產(chǎn)品主要有三類，分別是無(wú)源 RFID、有源 RFID 和半有源 RFID。目前我國(guó)已初步形成較為完善的 RFID 產(chǎn)業(yè)鏈，但在與車聯(lián)網(wǎng)密切相關(guān)的超高頻 RFID 研發(fā)領(lǐng)域與先進(jìn)技術(shù)仍有差距。
3）車載視覺(jué)系統(tǒng)是感知層硬件的整合，借助機(jī)器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行圖像增 強(qiáng)和數(shù)據(jù)處理。車載視覺(jué)系統(tǒng)主要應(yīng)用于視覺(jué)增強(qiáng)的駕駛輔助。采用CCD、紅外傳感器、車速傳感器、GPS 及毫米波雷達(dá)等傳感器獲取道路信息，通過(guò)圖像處理軟件進(jìn)行信息的傳輸與處理，提取低能見(jiàn)度、低照度下交通環(huán)境中的有用信息并剔除噪聲，在最短的時(shí)間內(nèi)以圖像的形式提供給駕駛員，提高車輛行駛的安全度。除了直接反饋給駕駛員圖像外，車載視覺(jué)系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)展出路況檢測(cè)、行人車輛分析、交通標(biāo)志識(shí)別、車道線等地面標(biāo)識(shí)識(shí)別、駕駛員疲勞駕駛提醒等種種功能。比如車內(nèi)攝像頭實(shí)時(shí)捕捉駕駛員面部信息，通過(guò)聲音、光線、振動(dòng)等刺激駕駛員，使其恢復(fù)清醒狀態(tài)。
導(dǎo)航系統(tǒng)是智能汽車的指南針。無(wú)人駕駛汽車的導(dǎo)航定位主要通過(guò)全球定 位系統(tǒng)（GPS）、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（BDS）、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)等實(shí)時(shí)獲取車輛的位置、航向、速度。L1、L2 級(jí)導(dǎo)航定位僅需要實(shí)現(xiàn) ADAS 導(dǎo)航級(jí)精度即可；L3-L5 級(jí)自動(dòng)駕駛需要厘米級(jí)精度導(dǎo)航。
GPS：是全球常用的民用衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)。其定位原理是采用 24 顆GPS 衛(wèi)星在離地面 1.2 萬(wàn)英里的高空以 12h 為周期環(huán)繞地球運(yùn)行，使得在任意時(shí)刻、在地面上的任意一點(diǎn)都可以同時(shí)觀測(cè)到 4 顆以上的衛(wèi)星。GPS 相對(duì)定位精度在 50km 以內(nèi)可達(dá) 6-10m，100-500km 可達(dá) 7-10m。通過(guò)差分基準(zhǔn)站、載波相位差分（RTK）等技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)定位結(jié)果。但民用 GPS 目前精確度還不足，軍用 GPS 精度較高。
北斗導(dǎo)航：為全球用戶提供全天候、全天時(shí)、高精度的定位。2020 年7 月 31 日，北斗三號(hào)全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)建成并開通。北斗衛(wèi)星系統(tǒng)相比于其他導(dǎo)航其特點(diǎn)：一是北斗系統(tǒng)空間段采用三種軌道衛(wèi)星組成的混合星座，與其他衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)相比高軌衛(wèi)星更多，抗遮擋能力強(qiáng)， 尤其在低緯度地區(qū)性能優(yōu)勢(shì)更為明顯。二是北斗系統(tǒng)提供多個(gè)頻點(diǎn)的導(dǎo)航信號(hào)，能夠通過(guò)多頻信號(hào)組合使用等方式提高服務(wù)精度。三是北斗系統(tǒng)創(chuàng)新融合了導(dǎo)航與通信能力，具備定位導(dǎo)航授時(shí)、星基增強(qiáng)、地基增強(qiáng)、精密單點(diǎn)定位、短報(bào)文通信和國(guó)際搜救等多種服務(wù)能力。
慣性導(dǎo)航系統(tǒng)：通過(guò)慣性測(cè)量組件（IMU）測(cè)量載體相對(duì)慣性空間的角速率和加速度信息，利用牛頓運(yùn)動(dòng)定律自動(dòng)推算載體的瞬時(shí)速度和位置信息，具有不依賴外界信息、不向外界輻射能量、不受干擾、隱蔽性好的特點(diǎn)。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在 GPS 信號(hào)丟失或者很弱的情況下，暫時(shí)填補(bǔ) GPS 留下的空缺，用積分法取得最接近真實(shí)的三維高精度定位。城市中高樓林立，還有橋梁、隧道等遮蓋情況，衛(wèi)星信號(hào)很難全程覆蓋，所以無(wú)人駕駛需要慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。但是由于慣性導(dǎo)航難以實(shí)時(shí)校準(zhǔn)，隨著行駛距離增大，誤差也會(huì)增大。當(dāng)前，慣性技術(shù)正處于第四代發(fā)展階段，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)高精度、高可靠性、低成本、小型化、數(shù)字化、應(yīng)用領(lǐng)域更加廣泛的導(dǎo)航系統(tǒng)。
路側(cè)設(shè)備是保證自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)“車路協(xié)同”的必要條件。自動(dòng)駕駛?cè)魞H只 有車端的數(shù)據(jù)，難以實(shí)現(xiàn)安全、準(zhǔn)確的駕駛，路端的一系列設(shè)備也必不可少。車聯(lián)網(wǎng)路側(cè)建設(shè)重點(diǎn)包括 RSU、路側(cè)智能交管設(shè)施、MEC 設(shè)備等。
路側(cè)單元（RSU）類似于通信“小基站”，主要由射頻模組構(gòu)成，也根據(jù)終端應(yīng)用的場(chǎng)景外接各類不同設(shè)備。RSU 安裝在路側(cè)，采用 DSR 技術(shù)，與車載單元 OBU 進(jìn)行通訊，實(shí)現(xiàn)車輛身份識(shí)別，電子扣分的裝置。主要功能包括：接收與發(fā)送數(shù)據(jù)，作為車聯(lián)網(wǎng)信息中轉(zhuǎn)站；感知道路狀態(tài)；執(zhí)行信號(hào)燈操作；對(duì)接路側(cè)可變信息牌等。區(qū)別于車載終端，路側(cè)單元與中國(guó)的交通系統(tǒng)和交通環(huán)境有密切的耦合性與相關(guān)性。目前的 RSU 供應(yīng)商主要來(lái)自于自主企業(yè)，包括大唐、華為、東軟、星云互聯(lián)、金溢科技、千方科技、萬(wàn)集科技等。
路側(cè)智能交管設(shè)施包含道路交通信號(hào)控制、道路交通視頻監(jiān)視、道路交通流信息采集、道路交通違法監(jiān)測(cè)記錄、道路交通信息發(fā)布等。隨著 V2X 技術(shù)的演進(jìn)與發(fā)展，全新的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)路側(cè)交管設(shè)施提出新的應(yīng)用需求，衍生出面向智能網(wǎng)聯(lián)車輛的信息交互、服務(wù)等應(yīng)用需求。后期規(guī)劃通過(guò)修訂現(xiàn)有設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)、制定新的信息交互接口規(guī)范來(lái)指導(dǎo)現(xiàn)有路側(cè)交管設(shè)施的升級(jí)改造，如《道路交通信號(hào)控制機(jī)信息發(fā)布接口規(guī)范》（送審稿）規(guī)定了信號(hào)燈色、控制狀態(tài)、可變車道功能、交通事件、車輛狀態(tài)等信息的發(fā)布與接收。
移動(dòng)邊緣計(jì)算MEC通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)邊緣處部署平臺(tái)化的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，具有低時(shí)延、高算力、高存儲(chǔ)、個(gè)性化的優(yōu)勢(shì)。在現(xiàn)有的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，車與車、車與路側(cè)設(shè)備間的數(shù)據(jù)傳輸與轉(zhuǎn)發(fā)，都需要經(jīng)過(guò)云計(jì)算中心的處理，傳輸路徑較大，數(shù)據(jù)量較大，對(duì)云計(jì)算平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理能力及傳輸時(shí)延的要求都較高。將MEC引入車聯(lián)網(wǎng)中，可將云計(jì)算的部分功能下沉到 MEC 中，大大降低數(shù)據(jù)的傳輸時(shí)延。MEC與 LTE-V2X 結(jié)合，拓展了車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，ICT 企業(yè)，包括三大電信運(yùn)營(yíng)商及華為、中興、諾基亞等設(shè)備商紛紛布局 MEC 在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用。
2、傳輸層：自動(dòng)駕駛提供信號(hào)傳輸，增量空間超 600 億
傳輸層是基于通信技術(shù)將感知層獲得的環(huán)境信息轉(zhuǎn)換成信號(hào)傳導(dǎo)到?jīng)Q策層，類似人體的傳輸神經(jīng)。傳輸層主要包含通信設(shè)備和通信服務(wù)，其中通信設(shè)備以元器件、信息交互終端等為主，通信服務(wù)主要為 DSRC 和 C-V2X兩種服務(wù)自動(dòng)駕駛的無(wú)線通信技術(shù)。
傳輸層的增量來(lái)自于 V2X 帶來(lái)的通信芯片、通信模組以及信息交互終端OBU、RSU 和 T-BOX 等。我們認(rèn)為自動(dòng)駕駛帶來(lái)的不僅僅是單車的網(wǎng)聯(lián)化，還需必備路的智能化，即車路協(xié)同。因此，預(yù)計(jì)傳輸端將帶來(lái)通信芯片、模組等通信元器件以及車路信息交互終端的爆發(fā)。我們預(yù)測(cè)自動(dòng)駕駛傳輸層的價(jià)值空間到 2025 年達(dá)到 395 億元，2030 年達(dá)到 629 億元，10 年復(fù)合增速為 18.79%。
假設(shè)預(yù)測(cè)：1，中國(guó)乘用車產(chǎn)量 20-22 分別為-5%/3%/3.5%，23-25 年為 5%，26-30 年為 3%；2，L2.5 級(jí)別自動(dòng)駕駛汽車滲透率 25 年為 50%，30 年為 70%；3，各模塊單價(jià)、單車用量參考頭豹研究院、中商產(chǎn)業(yè)研究、水清木華研究中心等。
通信元器件：通信芯片、通信模組。通信芯片是處理各種數(shù)據(jù)的中樞，目 前市場(chǎng)主流通信芯片有華為雙模通信芯片 Balong 765；大唐的 PC5 Mode 4 LTE-V2X 自研芯片；高通的 9150 LTE-V2X 芯片組。通訊芯片及外圍器件組成了通信模組，如華為基于 Balong 765 芯片的 LTE-V2X 商用車規(guī)級(jí)通信模組 ME959；大唐基于自研芯片的 PC5 Mode 4 LTE-V2X 車規(guī)級(jí)通信模組 DMD31；移遠(yuǎn)聯(lián)合高通發(fā)布的 LTE-V2X 通信模組 AG15。
信息交互終端：OBU、RSU 和 T-BOX。OBU 是車載單元，是采用 DSRC 技術(shù)，采集車況、路況、行人信息，提供與 RSU 及其他 OBU 的通訊信息交互功能。路側(cè)單元 RSU 能夠接收與發(fā)送數(shù)據(jù)，作為車聯(lián)網(wǎng)信息中轉(zhuǎn)站；感知道路狀態(tài)；執(zhí)行信號(hào)燈操作；對(duì)接路側(cè)可變信息牌等。T-BOX 又稱TCU（車聯(lián)網(wǎng)控制單元），是安裝在汽車上用于控制跟蹤汽車的嵌入式系統(tǒng)，包括 GPS 系統(tǒng)、移動(dòng)通訊外部接口電子處理單元、微控制器、移動(dòng)通訊單元以及存儲(chǔ)器，主要有總線信號(hào)收集和服務(wù)器通信兩大類功能，可實(shí)現(xiàn)汽車與 TSP 服務(wù)商的互聯(lián)，通過(guò)手機(jī) APP 端發(fā)送控制命令。目前國(guó)內(nèi)車廠前裝 T-Box 滲透率約為 25%。
通信技術(shù)：DSRC 和 C-V2X。目前主流的無(wú)線通信技術(shù)有兩種，一種是基于 Wi-Fi 技術(shù)也被稱為 DSRC（專用短距離通信）的技術(shù)路線，以日本、美國(guó)為代表主導(dǎo)；另一種是中國(guó)主導(dǎo)的基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)特別是 5G 技術(shù)的 C- V2X（蜂窩車聯(lián)網(wǎng)）。隨著中國(guó) 5G 及配套產(chǎn)業(yè)的不斷落地，政府和中國(guó)企業(yè)更傾向于 C-V2X 的技術(shù)方向。
C-V2X 代表車聯(lián)網(wǎng)未來(lái)技術(shù)發(fā)展方向。DSRC 基于 wifi 技術(shù)較為成熟，商用化程度領(lǐng)先。C-V2X（Cellular-V2X）則是基于 3G/4G/5G 等蜂窩網(wǎng)通信技術(shù)演進(jìn)形成的車用無(wú)線通信技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離和更大范圍的可靠通信，在技術(shù)性和先進(jìn)性及后續(xù)演進(jìn)方面優(yōu)于 DSRC，代表了車聯(lián)網(wǎng)未來(lái)的技術(shù)發(fā)展方向。2020 年 11 月 18 日，美國(guó)聯(lián)邦通信委員會(huì)（FCC）正式投票決定將 5.9GHz 頻段（5.850-5.925GHz）劃撥給 Wi-Fi 和 C-V2X 使用， 其中 30MHz 帶寬（5.895-5.925GHz）分配給 C-V2X，這標(biāo)志著美國(guó)正式宣布放棄 DSRC（IEEE 802.11p）并轉(zhuǎn)向 C-V2X。美國(guó)轉(zhuǎn)向之后，意味著由我國(guó)主推的 C-V2X 將成為全球范圍內(nèi)廣受認(rèn)可的行業(yè)事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。
3、決策層：自動(dòng)駕駛汽車大腦，增量空間超 2200 億元
當(dāng)前，從技術(shù)角度看，隨著 ADAS 系統(tǒng)的廣泛部署和以及長(zhǎng)時(shí)間的技術(shù)開發(fā)，自動(dòng)駕駛感知技術(shù)已經(jīng)不是主要瓶頸；傳輸層自 C-V2X 勝出之后，技術(shù)路線也已基本確定；執(zhí)行層則是主機(jī)廠和 Tier1 廠商擅長(zhǎng)的領(lǐng)域。因此，我們認(rèn)為自動(dòng)駕駛技術(shù)實(shí)現(xiàn)的真正門檻就在于決策層上。決策層通過(guò) 利用感知層、傳輸層反映回來(lái)的信息，建立相應(yīng)的模型，制定出適合的控制策略。由于真實(shí)路況的復(fù)雜程度，以及不同人對(duì)于不同路況的不同解決對(duì)策，決策算法需要覆蓋多數(shù)罕見(jiàn)路況的海量數(shù)據(jù)以及完善高效的人工智能技術(shù)。從功能上看，決策層主要包含操作系統(tǒng)、芯片、算法、高精度地 圖以及云平臺(tái)等核心構(gòu)成元素。
我們認(rèn)為自動(dòng)駕駛決策層帶來(lái)的增量空間主要在于自動(dòng)駕駛 AI 芯片和對(duì)應(yīng)的高精度地圖，這兩者是 L3 及以上級(jí)別自動(dòng)駕駛汽車必備的功能要素。經(jīng)我們測(cè)算，到 2025 年自動(dòng)駕駛決策層可見(jiàn)的增量空間將達(dá)1138億元， 2030 年將達(dá) 2236 億元，10 年復(fù)合增速達(dá) 23.44%。
假設(shè)預(yù)測(cè)：1，中國(guó)乘用車產(chǎn)量 20-22 分別為-5%/3%/3.5%，23-25 年為 5%，26-30 年為 3%；2，L2.5 級(jí)別自動(dòng)駕駛汽車滲透率 25 年為 50%，30 年為 70%；3，AI 芯片與高精地圖參考前瞻研究院、車云網(wǎng)等。
1）操作系統(tǒng)：為自動(dòng)駕駛提供底層支撐
自動(dòng)駕駛操作系統(tǒng)從功能上可以分為三大類，分別為智能座艙操作系 統(tǒng)、智能駕駛操作系統(tǒng)、智能車控操作系統(tǒng)。
智能座艙操作系統(tǒng)：智能座艙操作系統(tǒng)主要為車載信息娛樂(lè)服務(wù)以及車內(nèi)人機(jī)交互提供控制平臺(tái)，是汽車實(shí)現(xiàn)座艙智能化與多源信息融合的運(yùn)行環(huán)境，支撐用戶應(yīng)用平臺(tái)的定制開發(fā)。從用戶端為語(yǔ)音圖像識(shí)別、人機(jī)交互、地圖導(dǎo)航、信息安全、人-車-路- 云數(shù)據(jù)融合等應(yīng)用提供支撐。隨著汽車場(chǎng)景逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芤苿?dòng)終端，智能座艙操作系統(tǒng)需要通過(guò)支持更多個(gè)性化的應(yīng)用服務(wù)及強(qiáng)大的生態(tài)，面向客戶進(jìn)行差異化競(jìng)爭(zhēng)。目前，全球智能座艙操作系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)還未統(tǒng)一，在傳統(tǒng)智能座艙操作系統(tǒng)中，QNX 占據(jù)了 40%以上的市場(chǎng)份額，但隨著智能座艙信息娛樂(lè)應(yīng)用的逐漸豐富，擁有強(qiáng)大生態(tài)基礎(chǔ)的開源操作系統(tǒng) Linux（含 Android）占據(jù)第二大市場(chǎng)空間。
智能車控操作系統(tǒng)：智能車控操作系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)車輛自動(dòng)行駛功能、動(dòng)力性的運(yùn)行基礎(chǔ)。車控操作系統(tǒng)為車載控制 ECU 的硬件與算法提供了接口與交互平臺(tái)，基于 POSIX 標(biāo)準(zhǔn)的操作系統(tǒng)，適用于自動(dòng)駕駛所需要的高性能計(jì)算和高帶寬通信。車控操作系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展較早，目前標(biāo)準(zhǔn)化工作已經(jīng)開展。其中，由寶馬、博世、戴姆勒、通用等大型車企作為核心成員的汽車開放系統(tǒng)架構(gòu)組織 AUTOSAR 建立的 Adaptive 平臺(tái)，采用了開放式架構(gòu)和代碼開源方式，目前已經(jīng)成為國(guó)際主流的標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)。不僅實(shí)現(xiàn)了降本增效，還保障了車輛的安全性和一致性。
智能駕駛操作系統(tǒng)：智能駕駛系統(tǒng)由感知層、決策層和執(zhí)行層三個(gè)層面構(gòu)成。首先通過(guò)各項(xiàng)傳感器采集車輛周圍的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行整合；其次在決策層將整合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，加以分析后發(fā)出指令；最后，車輛各部分電子元件執(zhí)行指令。其中，智能駕駛操作系統(tǒng)處于決策層，主要完成對(duì)收集上來(lái)的數(shù)據(jù)的分類處理、分析、發(fā)出指令等操作，需要強(qiáng)大的算法以及芯片性能來(lái)支撐。目前正處于 L2、L3 級(jí)別自動(dòng)駕駛的上行階段，各廠商基于 OSEK/VDX、AUTOSAR 等技術(shù)規(guī)范，研發(fā)出各自的智能駕駛操作系統(tǒng)產(chǎn)品，并向 Tier1 供應(yīng)商提供解決方案。從架構(gòu)來(lái)看，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)又可分為底層操作系統(tǒng)、中間層以及上層系統(tǒng)。
底層操作系統(tǒng)：管理汽車整個(gè)硬件、軟件資源，所有應(yīng)用和服務(wù)都必須在底層 OS 上運(yùn)行，給用戶和其他軟件提供接口和環(huán)境。目前，較為主流的底層汽車操作系統(tǒng)有 QNX、Linux、Android ，以及鴻蒙、AliOS 等中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)研發(fā)的操作系統(tǒng)
中間層：下接底層 OS 廠商，將標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品接口對(duì)接到中 間層平臺(tái)上，同時(shí)，向上對(duì)接應(yīng)用層開發(fā)商及服務(wù)商，在將定制化開發(fā)工作集中在業(yè)務(wù)層面。根據(jù) ICVTank 的預(yù)測(cè)，2020 年國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中間件市場(chǎng)規(guī)模可達(dá) 10 億元人民幣。
上層系統(tǒng)：由各類車廠、解決方案提供商在底層 OS 基礎(chǔ)上為客戶定制的各類個(gè)性化操作系統(tǒng)都屬于上層應(yīng)用系統(tǒng)。近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)巨頭BATH、造車新勢(shì)力、整車廠均已進(jìn)行布局。其中，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)依托其軟件方面的經(jīng)驗(yàn)以及多年積累的應(yīng)用生態(tài)體系，在上層操作系統(tǒng)領(lǐng)域具有較大優(yōu)勢(shì)?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)阿里依托 AliOS 作為底層架構(gòu)的斑馬智行系統(tǒng)，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)蘋果依托 iOS 的 Carplay，造車新勢(shì)力特斯拉基于Linux 的 Version 系統(tǒng)，以及傳統(tǒng)車廠寶馬基于 QNX 的 iDrive 智能車載系統(tǒng)，目前都已經(jīng)在部分車型上實(shí)現(xiàn)適配及應(yīng)用落地。未來(lái)也將會(huì)有更多企業(yè)入局。
2）芯片：為自動(dòng)駕駛提供算力支撐
芯片是汽車必不可少的核心部分，按照不同功能可為三類，一類是傳統(tǒng)的 IVI 芯片，目前正逐步升級(jí)為智能駕艙芯片；第二類是負(fù)責(zé)自動(dòng)駕駛功能的芯片，按照算力需求其演進(jìn)路線為 CPU→GPU→FPGA→ASIC；第三類是車身控制 MCU 芯片。此外，還有多種其他功能的芯片，如攝像頭芯片，AMP 芯片、功率半導(dǎo)體芯片、胎壓監(jiān)測(cè)芯片 TPMS、BMS 芯片等。
汽車芯片市場(chǎng)規(guī)模快速增長(zhǎng)，壟斷格局逐步打破。據(jù) ICVTank 數(shù)據(jù)顯示，2019 年全球汽車芯片市場(chǎng)規(guī)模達(dá) 465 億美元，同比增長(zhǎng) 11%，受全球新冠疫情的影響，在汽車銷量下滑沖擊下，2020 年全球汽車芯片市場(chǎng)規(guī)模將有小幅下滑，預(yù)計(jì)規(guī)模為 460 億美元。2019 年，恩智浦占全球汽車芯片市場(chǎng) 14%，英飛凌次之，占比 11%，目前全球汽車芯片的市場(chǎng)集中度較高，行業(yè) CR4 為 43%，行業(yè) CR8 達(dá) 63%。隨著汽車行業(yè)加速進(jìn)入智能化時(shí)代，這一格局將逐步打破，包括以高通、英偉達(dá)為代表的傳統(tǒng)汽車半導(dǎo)體廠商、以谷歌、亞馬遜、蘋果等為代表的互聯(lián)網(wǎng)科技公司、以?shī)W迪、寶馬、特斯拉為代表的整車企業(yè)大舉進(jìn)軍自動(dòng)駕駛芯片領(lǐng)域，行業(yè)未來(lái)將會(huì)形成多頭競(jìng)爭(zhēng)的格局。
VI 芯片為車載信息娛樂(lè)系統(tǒng)芯片，隨著自動(dòng)駕駛的技術(shù)的發(fā)展，IVI 逐步升級(jí)為智能駕倉(cāng)，其包含的智能座艙電子的連接越來(lái)越多，包括V2X、WIF I、藍(lán)牙、4G、T-BOX，高精度地圖等。目前，各大 Tier1 正在推出或在研的智能座艙平臺(tái)方案，包括 NXP、瑞薩等傳統(tǒng)汽車芯片供應(yīng)商外，以及高通、英特爾等在內(nèi)的老牌芯片企業(yè)和國(guó)產(chǎn)芯片商全志科技，都在紛紛推出自家的智能座艙芯片產(chǎn)品。
來(lái)源：核芯產(chǎn)業(yè)觀察
