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電動汽車論壇 電動汽車論壇-電動汽車網 『 電動汽車愛好者交流區 』 中金公司-無人駕駛-AI+5G系列:通用無人駕駛的理想與現實
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中金公司-無人駕駛-AI+5G系列:通用無人駕駛的理想與現實 精華 1  [復制鏈接]

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我們認為, 通用無人駕駛技術是科技行業、 汽車行業及出行服務行業( Mobility as
a Service, MaaS) 的長期發展驅動力之一。 但由于當前數據與算法能力尚不足以
實現零缺陷目標, 無人駕駛短期內正面臨發展瓶頸。過去一年, 多家傳統車企調
整研發策略,通過投資的形式布局無人駕駛,資源正在不斷向頭部無人駕駛企業
集中。 我們建議投資人留意 Waymo、 Cruise、百度 Apollo 等頭部無人駕駛企業
的發展動態,同時看好能夠提供差異化解決方案的無人駕駛產業鏈公司, 建議關
注芯片供應商地平線、華為海思,傳感器供應商禾賽科技、德賽西威,車聯網終
端設備供應商高新興、千方科技,高精度地圖廠商四維圖新等。

目錄
投資概要 ........... 4
自動駕駛狂熱期已過,主要無人駕駛企業發展面臨瓶頸 ................. 8
Waymo:商業化運營發展緩慢,開源數據集擁抱開放與合作 ........8
Cruise:無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃,開源可視化工具 ..9
特斯拉: Autopilot 硬件算力不斷提升, Semi 重卡生產推遲至 2020 年底.............................10
百度 Apollo:全球首個自動駕駛開放平臺.......................................12
傳統車企專注 L2 商業化,主要采用投資方式進行 L3 以上布局 ...13
L4 無人駕駛面臨的主要困難................... 15
相關法律法規已不再是主要制約瓶頸......15
算法與數據:自動駕駛企業開始擁抱開源數據集...........................16
系統零缺陷是實現自動駕駛的核心挑戰, L3 可能是短期最優動態平衡 ...............................17
半導體、 5G、高精度地圖賦能自動駕駛 ......................................... 21
半導體助力自動駕駛 .................................21
網聯化為自動駕駛提供技術支撐 .............24
高精度地圖構建自動駕駛基礎設施 .........27
建議關注公司:華為、地平線、禾賽科技...................................... 30
華為....................30
地平線................31
禾賽科技............31
圖表
圖表 1: Gartner 2017 年新興技術成熟度曲線...........................................4
圖表 2: Gartner 2018 年新興技術成熟度曲線...........................................4
圖表 3: 主要車企自動駕駛規劃時間表...........5
圖表 4: 自動駕駛產業圈...................................5
圖表 5: L4 級自動駕駛落地的難點 ...................6
圖表 6: 智能汽車產業鏈...................................7
圖表 7: 谷歌“螢火蟲”原型車.......................8
圖表 8: Waymo One 在鳳凰城的限定區域內運營 ....................................8
圖表 9: 2018 年加州自動駕駛脫離報告—MPD 指標................................9
圖表 10: 2018 年加州自動駕駛脫離報告—路測里程指標 ......................9
圖表 11: Cruise 營業利潤...................................9
圖表 12: Cruise 股權結構(截至 2019 年 7 月) ......................................9
圖表 13: 數據可視化平臺 Webviz ..................10
圖表 14: 特斯拉歷代 Autopilot 硬件參數對比.......................................11
圖表 15: 特斯拉 FSD 芯片研發量產過程.......11
圖表 16: 自動駕駛卡車發展三階段...............12
圖表 17: 百度 Apollo 計劃自動駕駛開放路線圖....................................12
圖表 18: 百度 Apollo 計劃開放平臺...............13
圖表 19: 自動駕駛產業圈...............................14
圖表 20: 美國 31 個州已經就自動駕駛汽車有相關立法與行政令 ......15
圖表 21: L4 級自動駕駛落地的難點 ...............16
圖表 22: 自動駕駛企業公開數據集...............17
圖表 23: 主要自動駕駛數據集對比...............17
圖表 24: 嚴重性、暴露率和可控性定義.......18
圖表 25: ASIL 根據嚴重性、暴露率、可控性可以分成 5 個等級..........18
圖表 26: 面對高嚴重性應用時,功能安全需求往往處于 ASIL-C/D 的區域 .................................18
圖表 27: 分散式 ADAS 電氣架構(左圖),集中式 ADAS 電氣架構(右圖) ..............................19
圖表 28: 致力于零缺陷管理時,對于簡單應用而言綜合質量成本或伴隨著產品缺陷的降低而下行(左圖);但對于復
雜應用可能會出現綜合質量成本高企的情況(右圖) ........................20
圖表 29: 汽車計算芯片肩負多類計算任務...21
圖表 30: NVIDIA Xavier SoC ..............................21
圖表 31: Tesla FSD SoC ......................................21
圖表 32: AI 芯片需軟硬結合............................22
圖表 33: 汽車計算芯片領域挑戰英偉達的兩個方向 ............................22
圖表 34: 主要自動駕駛計算平臺對比...........23
圖表 35: 主要自動駕駛計算平臺內置 AI 芯片對比...............................23
圖表 36: 汽車計算芯片主要模塊對比...........23
圖表 37: 汽車向智能化、網聯化發展的趨勢........................................24
圖表 38: 非視距場景下 V2X 的優勢...............24
圖表 39: V2X、光達、毫米波、攝像頭解決方案成本對比...................24
圖表 40: C-V2X 中的直連接口( PC5)和網絡接口( Uu) ....................25
圖表 41: 我國 C-V2X 的應用探索形式 ...........26
圖表 42: 不同階段車聯網市場規模測算(單位:億元) ....................26
圖表 43: 高精度地圖的數據元素...................27
圖表 44: 導航地圖、 ADAS 地圖和高精度地圖的對比 ..........................27
圖表 45: 四維圖新的高精度地圖生產過程...28
圖表 46: 前裝車載導航出貨量市場份額, 2018Q2 ...............................28
圖表 47: 前裝車載導航滲透率.......................28
圖表 48: 導航電子地圖甲級測繪資質企業...29
圖表 49: 華為端到端的汽車數字化解決方案........................................30
圖表 50: 地平線發展歷程...............................31
圖表 51: 地平線 Matrix 1.7 自動駕駛計算平臺 .....................................31
圖表 52: 地平線工具鏈支持模型轉換和部署........................................31
圖表 53: 禾賽 Pandar40 與 Velodyne 產品效果對比..............................32
圖表 54: 禾賽科技融資歷史...........................32

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