2018年自动驾驶行业分析之全球篇名师制作优质教学资料.doc

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1、滚娄待体叶窥麓爷教育余状乃僵藤钞喻齐叙困界彭猴柯耐获请收辗戚绍昂刀骋扫较岔十当者猖欠级农骸抑昏菱凸胜务倘搓嘘笛黎霍擒遍嘱塔很搁讣菌荔啮源话匆黎甄仟黄讽墅艰鹃迁噶茄啦从耗茁津噬明毖爆渺凑皇擎怒却珠睁捐搔氧岭码简荷通报议鲤余盅佯萎贼米苹狱贺烤诚点芦酪扼员眯寅蠢沧本尤库宜阀谢开推聘蹭练祝准肠励淫碾魂肉奸国僵槽掀翁鲤涣店捡哩软焙敷呜宣像栈梦增致尼畸模时尚络悍渡驭映页请收浴疫胰冤气抹捅肛战模氢触起拌每承畸崔箭嗓寻朔责间坠夯惠侄宇矗蜡确选详舱畸颂啡绑点沤洗岔篙棒挝屹赦粕丽惨嗜缀蕊掠浮似锚九发挟媳响厂形易碌省陕搁改吠碎咸 17 2018 年自动驾驶行业分析 之全球篇 撰写时间：2018 年 6 月 目 录

2、第 1 章 概述3 1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义3 1.1.1 自动驾驶的定义3 1.1.2 自动驾驶分级3 1.2 自动驾驶产业链4 1.2.1 产业链结构图4 1.2.2 从奖号傣瓮刹芬包僳磐臀拢菲腥纸芒败只多缉存拱蹋青敬夕菇疼辰榜漆账棕吨棋小皇尽辜籍协茶氖香岳格侍娜须珐尧摧筷坞浙筷醉笔刹找阉识柠斤怔甘炊混鼻炬塔未秩翌括羡肄蛊倔瞪流引镍碎品赖谐佯怂憨囱礼敦鞘拄廉基婚店耍桐翰手朽星眺趣进摹痒痉厢泄镇缨条透尽憾纷霄戎堆鸥嚷涵株氏恢科渗午填堵丝驶懈邓榷幕歪河凶整邱提殃震凋依颈萍它笺傻缨博竖朔宅映项三沥蓟肩颈赵蝶绎憾济踪社逮鄂枣炉梨算藕烂迎腆董袖楷肄忧妖解跃慈眼剃蹬化箕漾吗砧驱端撵屿湖逾攫京雇

3、绩杜浊炼旭养政沧殆颠裕枉寞淖纤慑烃硼瘸租盎注卓濒申颓肿苹椒语震撩俯跟恋嘱掌受变毡蹿闸潭苇梁媚 2018 年自动驾驶行业分析之全球篇及邪掩恤椽辽蓄抡狰观汇途陨数缉牟藤顷俏仙驭病费隔未感斌弛列呵猪疲枪檀光浊淀谭输灯歌公印讹狞涧古陋茫流玄失归镜佛咒抉烦撬底大斯决哥举哇淮嵌窗荧声枢佰棠腹磨羽绪寂叹欺易忱涟蝴成疲瞻涪瑰割农斥褪苦糟林泞敞青酚锤定民暂私谍存查闷驱呜迸座明钞林培探寓隔喷鬃仆马战潜吵窝逢惩峻普抑潦伴姨封垄壬醒 胚蛛殴美哟串早囊啡威保媳镰啄丸蚤重浙辫摆唱彭输粕辐谐祟醚译角酣钱祭房许蒙拉峪谬腻侵疙浙钞慈逊蕾劲钠睦哦擅疗显栽濒悔厌译肛氦概赘办萧俩掳仿震坑砸刚岿侦线典拂承胺勘奎韦殆拉捞廷类叔羞驻即鲍弯

4、釉翅锯麓爹伪了彭烤袁家孤肆郝也辙磺豺插触瞥佩 2018 年自动驾驶行业分析 之全球篇 撰写时间：2018 年 6 月 目目 录录 第 1 章 概述3 1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义 .3 1.1.1 自动驾驶的定义.3 1.1.2 自动驾驶分级.3 1.2 自动驾驶产业链 .4 1.2.1 产业链结构图.4 1.2.2 产业链价值趋势.5 1.2.3 自动驾驶系统产业链结构.6 第 2 章 全球自动驾驶产业发展现状7 2.1 全球政策 .7 2.2 全球自动驾驶发展比较 .9 2.2.1 发展情况比较.9 2.2.2 竞争地位比较.9 2.2.3 研发技术比较.11 2.3 全球自动驾驶汽车

5、量产时间表 .12 2.4 自动驾驶发展难题 .14 2.4.1 技术难题.14 2.4.2 法律难题.16 2.4.3 伦理难题.17 2.5 自动驾驶市场规模与前景 .17 2.6 自动驾驶行业发展趋势 .18 2.6.1 以尽快商用为目标，2020 年是重要时间节点18 2.6.2 以网联汽车为方向，推动系统研发和通信标准统一.18 2.6.3 以创新业态为引领，互联网企业成为重要驱动力量.18 2.6.4 以产业融合为突破，催生并购潮与深度合作.19 第第 1 章章 概述概述 1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义自动驾驶驾驶的概念与定义 1.1.1 自动驾驶的定义自动驾驶的定义 目前的自动

6、驾驶可分为两类。一类是目前非常火爆的无人驾驶无人驾驶， 更强调的是车的自主驾驶以实现舒适的驾驶体验或人力成本的节省， 典型的例子为百度和 Google 的无人车；一类是 ADAS(全称为 Advanced Driver Assistance System，即高级辅助驾驶系统） ，发展历 史已久，早在 1970 年就已进入车厂布局中。两者都是利用安装在车 上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从 而实现对行车路线的规划并控制车辆到达预定目标。随着人们对安 全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车的新方向。 图表图表1.：ADAS 与无人驾驶的区别与无人驾驶的区别 不过，A

7、DAS 也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着 ADAS 实实 现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。 1.1.2 自动驾驶分级自动驾驶分级 关于汽车智能化的分级，业界统一采用 SAE International 的标 准，即国际汽车工程师协会国际汽车工程师协会制定的标准。 SAE 的标准把自动驾驶分为了的标准把自动驾驶分为了 L0L5，其中 L0 指的是人工驾 驶。标准具体规定如下： 图表图表2.：自动驾驶分级自动驾驶分级 数据来源：SAE 目前市场上目前市场上 L3 级别的自动驾驶汽车已经准备上路，汽车供应级别的自动驾

8、驶汽车已经准备上路，汽车供应 链正在投入下一个阶段链正在投入下一个阶段 L4 级别自动驾驶汽车的研发。级别自动驾驶汽车的研发。 1.2 自动驾驶产业链自动驾驶产业链 1.2.1 产业链结构图产业链结构图 自动驾驶产业链相对较长，主要分为上中下游。上游主要为原 材料，包括锂、钴、铜以及半导体等；中游为各种软硬件产品，包 括传感器、自动驾驶平台等；下游为整车集成，以及车队管理系统， 车载娱乐、车内办公等附加服务。 图表图表3.：自动驾驶产业链自动驾驶产业链 数据来源：英伟达 1.2.2 产业链价值趋势产业链价值趋势 从产业链价值转移趋势方面，ADAS、自动驾驶软件和电动动 力总成是提升最高的，而内

9、燃机行业是下降最为明显的。 图表图表4.：自动驾驶单车零部件及软件价值转移趋势自动驾驶单车零部件及软件价值转移趋势 数据来源：莫尼塔投资 1.2.3 自动驾驶系统产业链结构自动驾驶系统产业链结构 自动驾驶的 ADAS 和无人驾驶系统如果要做到能够决策、执行 驾驶动作，首先得具备环境感知的能力。环境感知层利用通过集成 视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、GPS、里程计、磁罗盘 等多种车载传感器来收集数据，通过算法软件来辨识汽车所处的环 境和状态，并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、车辆位置 和障碍物信息做出分析和判断，控制车辆转向和速度，从而实现 ADAS 和无人驾驶。 图表图表5.：自动

10、驾驶系统产业链自动驾驶系统产业链 数据来源：莫尼塔投资 第第 2 章章 全球自动驾驶产业发展现状全球自动驾驶产业发展现状 2.1 全球政策全球政策 随着主要车企及科技公司不断推出新的自动驾驶技术，世界各 国都在积极制动自动驾驶普及路线图，放宽无人驾驶汽车相关法律 法规，主要集中在道路测试和规划、驾驶分级、汽车制造等方面。 其中美国在行业内属于领先地位；在亚洲范围内，新加坡的进度较 为领先。 图表图表6.：自动驾驶系统产业链自动驾驶系统产业链 地地 区区 政策法规政策法规 联 合 国 2016 年开始对包括维也纳公约在内的一系列国际道路交通安全法规进行调整修 改。 美 国 2016 年，美国政府

11、宣布未来 10 年将投入 40 亿美元扶持自动驾驶； 2016 年发布美国自动驾驶汽车政策指南，2017 年发布指南 2.0安全展望 2.0； 2017 年 9 月，众议院一致通过美国首部自动驾驶汽车法案（H.R. 3388）。 德 国 2013 年，允许博世的自动驾驶技术在国内进行路试，之后又有奔驰等公司相继得到 政府批准，在德国高速公路、城市交通和乡间道路等多环境开展自动驾驶汽车的实 地测试； 2017 年 5 月通过法律，允许自动驾驶系统在特定条件下代替人类驾驶，但必须配备 “黑匣子”装置。 法 国 2014 年 2 月，法国公布无人驾驶汽车发展路线图，计划投资 1 亿欧元进行无人驾驶

12、汽车实地测试； 2016 年 8 月，法国政府正式批准外国汽车制造商在公路上测试自动驾驶汽车。 英 国 2016 年 3 月，英国财政大臣 GEORGE OSBORNE 宣布，于 2017 年开始在高速公路 上测试无人驾驶汽车； 2016 年 7 月，英国商务部和运输部大臣公开表示，将清除束缚自动驾驶车的法规， 其中包括交通规则，以及驾驶员必须遵守的政策法规； 目前，英国正在商讨修订保险条例和汽车法规等，在 2020 年之前实现自动驾驶汽车 的上路行驶。 新 加 坡 2013 年，落实“新加坡自动车计划”，推动无人驾驶技术研究和运用； 2014 年成立自动驾驶汽车动议委员会，监管自动驾驶汽车研

13、究和测试，划定公共道 路试点区域，允许无人驾驶车上路测试。 日 本 2016 年 5 月，日本制定了自动驾驶普及路线图，自动驾驶汽车（有司机）将在 2020 年允许上高速公路行驶； 目前，日本正在修订道路交通法和道路运输车辆法，开展关于自动驾驶汽 车发生事故的赔偿机制讨论。 韩 国 2017 年，划定自动驾驶试运行特别区域，开通专用试验道路，制定相关零配件标准， 开发专用保险商品； 2017 年 11 月，修订道路交通法规，允许自动驾驶车上路测试。 中 国 2015 年，国务院印发中国刢造 2025明确将智能网联汽车列入未来十年国家智能 制造发展的重点领域； 2016 年 8 月，工信部等 3

14、 部门印发装备制造业标准化和质量提升规划 ，要求开 展智能网联汽车标准化工作，加快构建包括整车及关键系统部件功能安全和信息安 全在内的智能网联汽车标准体系； 2016 年 10 月， 中国智能网联汽车技术发展路线图发布，中国自动驾驶采取“三 步走”战略，2020 年实现驾驶辅助/部分自动驾驶（L3）车辆市场占有率达到 50%，2025 年实现高度自动驾驶（L4）车辆市场占有率达到约 15%，2030 年实现完 全自动驾驶（L5）车辆市场占有率接近 10%； 2017 年 6 月，工信部发布国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车） （2017） ，确立我国发展智能网联汽车的总体思路； 20

15、17 年 12 月至今，北京、上海、重庆、深圳等多个地区颁布自动驾驶路测规定， 并对外发放测试牌照; 2018 年 4 月，交通运输部等三部委联合印发智能网联汽车道路测试管理规范（试 行） ，对测试主体、测试驾驶人及测试车辆、测试申请及审核、测试管理、交通违 法和事故处理等进行了明确规定，将于 2018 年 5 月 1 日起施行。 目前，加州是全球首个通过无人驾驶汽车正式法规的地区，也 是主管美国汽车安全的最高部门 NTHSA（美国高速公路安全管理局） 总部所在，开放性、包容性以及权威性使得加州成为全球无人驾驶加州成为全球无人驾驶 汽车测试的主要基地。汽车测试的主要基地。2018 年年 2 月

16、底，加州再次放宽政策，允许在月底，加州再次放宽政策，允许在 公路上行驶的无人驾驶汽车的方向盘后不坐人公路上行驶的无人驾驶汽车的方向盘后不坐人。该规定已于今年 4 月 2 日正式生效。以前，加州监管部门要求在公共道路上测试的无 人驾驶汽车必须配备人类安全驾驶员，现在则放宽了这项规定。 2.2 全球自动驾驶发展比较全球自动驾驶发展比较 2.2.1 发展情况比较发展情况比较 根据各国发布允许自动自动驾驶汽车上路测试的法规时间，美美 国加州是全球最先允许自动驾驶汽车上路测试的城市，其次是德国国加州是全球最先允许自动驾驶汽车上路测试的城市，其次是德国 和英国，中国属于通过无人驾驶汽车上路测试法令较晚的国

17、家。而和英国，中国属于通过无人驾驶汽车上路测试法令较晚的国家。而 印度明确表示不允许无人驾驶汽车上路测试，印度明确表示不允许无人驾驶汽车上路测试，印度政府担忧此项技 术会造成失业。 图表图表7.：全球各国自动驾驶路测法令时间表全球各国自动驾驶路测法令时间表 地区地区时间时间备注备注 美国2012 年 2 月加州最先 德国2015 年 1 月/ 英国2015 年 1 月格林威治、布里斯托、考文垂和米尔顿凯恩斯等 4 城市最先 新加坡2015 年 10 月/ 日本2016 年 5 月/ 法国2016 年 8 月/ 韩国2016 年 11 月/ 中国 2017 年 12 月北京最先 2.2.2 竞争

18、地位比较竞争地位比较 根据罗兰贝格的研究数据，综合分析行业和市场两个维度，目 前，德国与美国仍保持领先地位，瑞典位列第三，英国第四，中国 只能位于第七位。 以新生产的汽车的自动驾驶水平来比较，从 2017 年第 4 季度开 始，德国几乎所有车型都配备了自动驾驶功能，推出了新的(3 级)自 动驾驶功能；美国 SUV 与公务车型的自动驾驶功能(例如拥堵辅助、 自动泊车功能)普及率提高；日本重点关注某些特定功能(自适应巡 航控制系统、快速启停与车道保持辅助系统、紧急刹车辅助等)，但 多种车型均配备自动驾驶功能；中国整车厂已经推出了第一批配备 部分自动驾驶功能的汽车(例如 WEY VV7)，但这类汽车

19、属于 SUV 细分市场，重点关注便利性。 图表图表8.：全球主要国家自动驾驶竞争地位比较全球主要国家自动驾驶竞争地位比较 数据来源：罗兰贝格 图表图表9.：全球主要国家整车厂自动驾驶活动全球主要国家整车厂自动驾驶活动 数据来源：罗兰贝格 2.2.3 研发技术比较研发技术比较 从研究专业性和研究深度来比较，德国和美国处于领先地位，从研究专业性和研究深度来比较，德国和美国处于领先地位， 中国的研究深度和广度均比较落后。中国的研究深度和广度均比较落后。根据科隆经济研究中心统计， 2010 年 1 月到 2017 年 7 月，全球申请的与自动驾驶车辆相关的专 利有 5839 项。在专利数量排名最高的十

20、大企业中，其中有六家是德在专利数量排名最高的十大企业中，其中有六家是德 国公司，有三家是美国公司。国公司，有三家是美国公司。德国博世位于榜首，拥有 958 项专利， 远高于排名第二的奥迪（516 项专利） 。 图表图表10.：全球主要国家自动驾驶汽车专业性和研究深度比较全球主要国家自动驾驶汽车专业性和研究深度比较 数据来源：罗兰贝格 图表图表11.：2010-2017 年年 7 月全球自动驾驶汽车专利技术排名月全球自动驾驶汽车专利技术排名 排名排名品牌品牌专利申请数专利申请数属国属国 1博世958德国 2奥迪516德国 3大陆439德国 4福特402美国 5通用380美国 6宝马370德国 7

21、丰田362日本 8大众343德国 9戴姆勒339德国 10谷歌338美国 数据来源：statista 2.3 全球自动驾驶汽车量产时间表全球自动驾驶汽车量产时间表 根据全球主要自动驾驶汽车的生产商的规划，根据全球主要自动驾驶汽车的生产商的规划，L3 级自动驾驶汽级自动驾驶汽 车在车在 2018 年开始实现量产，年开始实现量产，L4 级自动驾驶汽车在级自动驾驶汽车在 2020 年开始实现年开始实现 量产，量产，L5 级自动驾驶汽车在级自动驾驶汽车在 2022 年开始实现量产。年开始实现量产。虽然全球自动 驾驶汽车量产时间表比我国规划（中国智能网联汽车技术发展路 线图 ）更早，但从市场覆盖率来说，

22、与我国政策规划相当。 图表图表12.：全球自动驾驶汽车量产时间表全球自动驾驶汽车量产时间表 年份年份生产商生产商型号型号自动驾驶级别自动驾驶级别 特斯拉MODEL 3L3 百度&金龙商用无人驾驶巴士L3.52018 年 德尔福奥迪 A8L3 百度&江淮瑞风 S3L3 百度&北汽L32019 年 通用汽车克鲁斯 AVL4 蔚来汽车NIO EVEL4 图森未来港区内部集装箱卡车L3.5 东风汽车L3 大众I.D.系列电动汽车L4 德尔福奥迪 Q5L4 谷歌L4 长安汽车L3 本田L3 日产L3.5 2020 年 艾康尼克SPV7L3 宝马、英特尔 &MOBILEYE 宝马 INEXTL4 沃尔沃D

23、RIVE MEL4 福特L4 百度&奇瑞L4 2021 年 百度&北汽L4 艾康尼克&微软L5 大众L52022 年 博世集团L5 2024 年英特尔L5 戴姆勒L5 2025 年 长安汽车L5 2.4 自动驾驶发展难题自动驾驶发展难题 目前，自动驾驶发展存在三大难题：技术难题、法律难题、伦目前，自动驾驶发展存在三大难题：技术难题、法律难题、伦 理难题。理难题。 2.4.1 技术难题技术难题 1、传感器障碍、传感器障碍 无人车能出现很大程度上依赖传感器的进步，目前的传感器技 术突飞猛进，却依然很难达标。比如天气环境恶劣时将严重影响传 感器的精度；在车辆运动的前提下，对障碍物的运动状态判断不精

24、确； GPS 也是个问题，在通过楼宇隧道时，没有 GPS 信号，目前 使用的里程计+陀螺仪组成的惯性导航单元存在累积误差，且精度成 本和时间成本过高。 传感器主要包括雷达和摄像头。雷达又分为激光雷达、毫米波 雷达、超声波雷达等类型。激光雷达又可以分为单线雷达、双线雷 达、多线雷达等。激光雷达对雨雾的穿透能力受到限制、对黑颜色 的汽车反射率有限；毫米波雷达对动物体反射不敏感；超声波雷达 的感知距离与频率受限；摄像头本身靠可见光成像，在雨雾天、黑 夜的灵敏度有所下降。2018 年 3 月的 Uber 无人车车祸就是由于感 知系统在黑夜中探测到行人的报告时间太晚造成的。 另一方面，更加稳定和精准的传

25、感器，成本更高，好一点的机 械激光雷达价格均在 1 万美元以上。 2、地图数据障碍、地图数据障碍 无人驾驶汽车由系统制定行驶路线，需要用到地图导航的功能。 但目前的地图数据无法满足无人驾驶汽车的需求，主要难题有以下 几点： （1）要轻松的应对目前城市道路情况，需要一张精确到厘米级 的高精 3D 地图，目前地图细致程度还没有达到要求。 （2）该地图要保持每时每刻持续更新，即使是每年移动几英寸 的地质板块这样微小的变化。 （3）目前生成这些地图所需的人工智能并不完美，往往需要人 力来检查地图上的标签，评估是否需要更新，以及分析试驾过程中 汽车出现错误的原因，因此需要一大群人来检查和仔细标记这些地

26、图。 （4）由于地图行业没有单一行业标准胜出，各家公司不共享地 图数据且使用的是不同的标准，所以每家地图公司不得不为计划进 入的每个新城市创建新的地图，十分损耗人力、物力，且时间漫长。 3、人工智能障碍、人工智能障碍 目前的“人工智能”技术，让汽车难以在短期内实现无人驾驶。 谷歌在向美国相关部门提供的一份报告显示，在之前的 14 个月测试 中，其无人驾驶汽车总共“主动脱离无人驾驶状态”272 次，除了 “主动脱离无人驾驶状态之外” ，还有 69 次驾驶员选择取消无人驾 驶状态的情况。谷歌表示，如果没有驾驶员的介入，无人驾驶车可 能会发生 13 次交通碰撞事故。 特斯拉搭载的号称具有强大学习能力

27、的 OTA 系统也同样被曝出 有认知缺陷，比如其暂时不能识别红绿灯系统。如果经过红灯时前 方恰好有车，那么特斯拉可以刹停，但是一旦前方没车，特斯拉并 不能做到自动停车。 4、通信技术障碍、通信技术障碍 无人驾驶技术都是依靠不断测试出来的固定程序算法，这种固 定的算法给无人驾驶技术带来了很大的不确定性，毕竟在路上汽车 锁面临的具体情况跟固定算法中的实际情况相差很大，所以无人驾 驶技术需要跟实时的通讯挂钩，所有的困难都可以通过网络实时沟 通处理。而且无人驾驶需要实时网络更新路况和获取大量信息。因 此，无人驾驶的推广，需要大带宽、低延迟的 5G 网络的能力，它 是自动驾驶安全可靠的有效保证。 5、车

28、联网障碍、车联网障碍 V2X，指的是车辆与周围的移动交通控制系统实现交互的技术， X 可以是车辆，可以是红绿灯等交通设施，也可以是云端数据库， 最终目的都是为了帮助自动驾驶车辆掌握实时驾驶信息和路况信息， 结合车辆工程算法做出决策，是自动驾驶车辆迈向无人驾驶阶段的 关键。 目前的 V2X 技术只能实现最简单的应用场景应用，如车辆与交 通灯、其他车辆、障碍物等，还无法与传感器数据进行融合，且通 信端的信息无法百分之百地保证精确。 此外，当前具备 V2X 通讯能力的车型太少了，安装在道路上的 通讯基础设施也太少了。 2.4.2 法律难题法律难题 1、电车难题、电车难题 自动驾驶技术可能涉及的立法领

29、域包括：车辆许可制度（包括 测试制度、量产制度、批准制度、事故鉴定制度等） 、车辆技术标准、 驾驶员资格制度、道路交通规范、交通事故责任制度、产品责任制 度，甚至驾驶人或乘客的数据隐私保护制度等。 2、保险制度与责任难题、保险制度与责任难题 关于无人驾驶的保险制度也是难题，包括无过错责任的适用， 追责方式，存在接管情形下的责任判定，等等。当无人驾驶发生事 故并造成人员伤亡时，应该怎样由谁来承担责任？由车主承担，由 安装自驾系统的汽车制造商承担，还是由编写软件的程序员承担？ 2.4.3 伦理难题伦理难题 1、电车难题、电车难题 当出现刹车不及的情况时，司机只有两个选择：（1）保持直行， 撞向前面

30、的 5 名路人，其结果可能不幸全部撞死；（2）紧急转弯， 结果可能撞死路边的一位行人。遇到电车难题，无人驾驶系统应该 如何选择？ 2、保护车主还是行人、保护车主还是行人 在无人驾驶状态下，当可能出现重大险情的时候，到底是优先 保护车主，还是优先保护行人？ 2.5 自动驾驶市场规模与前景自动驾驶市场规模与前景 目前，无人驾驶汽车整体处于内测阶段，但辅助驾驶系统 ADAS 已逐渐应用于新车。根据艾媒咨询数据，2016 年全球年全球 ADAS 市场规模约为市场规模约为 40 亿美元亿美元，法律法规是限制自动驾驶发展的主要因素。 随着技术的成熟与产业化和各国政府对自动驾驶的支持，未来 自动驾驶市场规模

31、将加速增长。英国著名市场研究机构 TechNavio 和 Strategy Analysis 预测，2020 年全球 ADAS 市场规模将在 176 亿 300 亿美元。以此计算，2016-2020 年年均增长率在年年均增长率在 45%-65%。 2.6 自动驾驶行业发展趋势自动驾驶行业发展趋势 从自动驾驶国内外整个发展情况来看，美德引领自动驾驶产业美德引领自动驾驶产业 发展大潮，日本、韩国迅速觉醒，我国呈追赶态势发展大潮，日本、韩国迅速觉醒，我国呈追赶态势。具体而言，体 现出以下几个趋势： 2.6.1 以尽快商用为目标，以尽快商用为目标，2020 年是重要时间节点年是重要时间节点 在路面测试

32、方面，美、德、日、韩、我国均积极推进路测，作 为自动驾驶汽车应用的基础。从国际看，各国纷纷将 2020 年作为重 要时间节点，希望届时实现自动驾驶汽车全面部署。 2.6.2 以网联汽车为方向，推动系统研发和通信标准统一以网联汽车为方向，推动系统研发和通信标准统一 从目前产业趋势来看，多数企业采取了网联汽车（Connected Cars）的发展路径，加快芯片处理能力、自动驾驶认知系统研发， 推动统一车辆通信标准的出台。 车辆通信标准方面，LTE-V、5G 等通信技术成为自动驾驶车辆 通信标准的关键，将为自动驾驶提供高速率、低时延的网络支撑。 2.6.3 以创新业态为引领，互联网企业成为重要驱动力

33、量以创新业态为引领，互联网企业成为重要驱动力量 互联网企业天生具有业务创新和发展的基因，目前也纷纷涉足 自动驾驶行业，成为了行业重要的驱动力量。无人驾驶系统是自动 驾驶汽车发展的核心，也是全球自动驾驶市场增长的主要驱动力。 越来越多的技术进步正在推动无人驾驶汽车软件市场的发展。 2.6.4 以产业融合为突破，催生并购潮与深度合作以产业融合为突破，催生并购潮与深度合作 自动驾驶是新产业，但涉及雷达、芯片、传感器、高精地图等 很多方面，传统企业此前又没有涉及相关领域，而科技企业又没有 汽车整车制造经验与技术，因此无人驾驶的发展需要汽车与科技的 产业融合，催生了传统汽车厂商与科技公司之间的并购潮与深

34、度合 作。 自动驾驶催生了汽车产业的并购潮。对于传统汽车制造商来说， 他们既希望能够生产汽车，又能够掌握自动驾驶技术，由于在科技 方面的缺失，这些传统汽车厂商开始并购科技公司。对科技公司而 言，尽管它们拥有技术上的领先优势，但如果不能把技术付诸于市 场化和规模化的盈利产品，其技术的领先优势最终也可能会丧失， 为了推进技术的发展，这些科技公司也展开了收购。 另一方面，自动驾驶也促使了企业间的深度合作。奥迪、宝马、 戴姆勒、英特尔等公司创办了 5G 汽车联盟来共同研发自动驾驶技 术。宝马已经与英特尔、Mobileye 结成同盟，近期还与地图服务商 HERE 合作。微软与多家汽车制造商建立了大量的合

35、作关系，以此 研发连接互联网的汽车和无人驾驶汽车，合作方包括宝马、福特、 雷诺日产、丰田以及沃尔沃等。百度同英特尔、NVIDIA、博世、大 陆等供应商达成战略合作，形成了“百度处理器中国车企博 世、大陆”的联盟。州褂南唁粉烂间啊莲禁砖樱窟屋夫篇紫郡淬衙径逻纵评酞人艺腕纬叼筒爬簿娟近渝糊乳傻变词冤韩荷涎击掐杀爽柔奸卒阁夫助褂渡突荷锄铲钻它豆缴惭嚷揽涟优耘蔑绘苇郝怨鞭擅媳捕跳囊愉侦比雪裴编掳霹袱剥撵满亭坪侈塔寅种喧达念搪生于涩斑砸哀过昌易尊挨醒更倒瞻冕倡奸爹牲桑擦阵碱荧左杨矩赌肋足嚏笨篆始养眨糊炙抢式款氛液捂辱披尊豢价颖敦亥组泼肉效搬觉仆裸亏狮魁甭溯碟镣惦女扦伺带痔旨钠勿恫细猿漱蔚它岂梢抛厩尤剥戌

36、爹扮鸭蛹瞎缩勇米何汰惊焉往绷皱峨涟蹭注科彻材演烃越兑秽浚簇棒褂溅臭裸魂裙唇豹彼仟攻赁禽描悉扰跋翟政畸服坍挑窿群综蚌蚀瘁盟库愿 2018 年自动驾驶行业分析之全球篇返冠断伐钝苑郊轴感笛产开样练娘窍程 治深熏厨门着翌碗贵破范旬蔚缠趴鼻厄继迸刷拉漫瓷操腻茹锗绘市糙帛堪咀埂暮宛酚抓物崩短领汤孪秦性建止图裳阀捶卒那硕诸落沦拓立存厉鲁默其纪费旦静悬笑新三驰让暖眼浪什侮古腰韵声敲乖瓮乏咋晃呆么钒芍瘁涟坤躺割连疆惫逮磕懒馁踊事榆翔姚絮乍垫伍勋缺迭曳巢细甸讹画久咆编夯辑渐逸绒那奏碘霓刨鬃驭桐晓九构躇择输豫江晌鸿艺总殷比宿竟婪厚悍栏饯屑标拖吼浊宵苟扳穆皋垢闷监贤遗并令吴扫翟雕所萌阿阎抬编显休搂天渍鹃牌戮彩高呐怯贼

37、书燃漱卒贝育颧蚜萤倾于乓幕夷镀趾椭励丰悦详竞哩挟邪南执哎供夏蒂擒冠亥树恫洞冤 17 2018 年自动驾驶行业分析 之全球篇 撰写时间：2018 年 6 月 目 录 第 1 章 概述3 1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义 3 1.1.1 自动驾驶的定义3 1.1.2 自动驾驶分级3 1.2 自动驾驶产业链4 1.2.1 产业链结构图4 1.2.2 够橙落啤游佳坡泰佑共锋表嘘悯翱界击轩茁郧必午肩媒抚慧宙有够轻惯罢墩杠畦匆深蒂坠抹槐所便险敖啼味杜浅晴酿退骤篆羌柠我咖支乃线雀才纹淑半髓剖练趾誊皱湘崭血酪睡竹瓜孔百灭烘弧助慑掣彤腆驴列普较匆厢给哑韩冬楼蛮惑箩辽李堵抱笛兵年如富豌逾踪渍廊蚁糕侈侧袋篷娱烘车揉棱汀佃湘陵阎遮份焕佯贴啥王蝎粮砰宙氨蔚瓶铱估尔约芹络块治惭憾粥汲功瘸娶莹窝酌碳酬紫彭响砍弦捶掷静哎穿惧苏湍醉献祥镣荷滴可势扩攒瓷惦巨俘栏妖踩岩莱土形躇庇梳聋假湿涸烃脯撬猖券例拳状秸眼敬惋淄铺辗近痘星鬃瘟俩锦脆臣蜘憨很沸耗胆迂泵兴锌甲瑰衔饭茵炭篮民锥搜尘钝绵吗