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通过提高算法弥补芯片技术不足...20
4.1芯片:
虽是瓶颈,可通过算法弥补不足...20
4.2算法:
国内企业具备一定竞争实力,可弥补芯片的不足...21
五、执行层:
外延并购+自主研发,获得技术突破...22
5.1执行层:
部分技术国内企业仍有望突破...22
5.2国内企业在电子制动领域有望率先获得技术突破...23
第二节智能网联:
ADAS+车联网,拓展新的需求成长空间...25
一、车联网和自动驾驶融合是必然趋势...25
二、ADAS+车联网,打开新的成长空间...26
2.1ADAS+车联网,有望广泛运用于车队管理和公交交通领域...26
2.2ADAS+车联网,力促智能网联产品渗透率有望快速提升...27
三、产业链上具竞争实力公司有望受益...28
第三节新能源汽车:
智能电动融合,看好最上游和下游...29
一、智能电动融合是未来趋势...29
二、新能源汽车产业链:
继续看好产业链两端...31
三、预计上游锂矿价格有望维持平稳...32
四、看好专用车(物流车)需求空间...33
4.1专用车销量增长较快...33
4.2补贴退坡对物流车影响不大.....35
4.3新能源物流车有望替代传统车....36
4.4拥有电动车技术及传统制造优势的企业有望脱颖而出......36
第四节相关公司分析.....37
一、保千里:
自动驾驶稀缺标的,夜视系统前、后装均有望放量....37
二、万安科技:
内生加外延布局智能驾驶、车联网....38
三、拓普集团:
致力于自动驾驶执行层供应商......39
四、金固股份:
布局后市场、智能驾驶,打造汽车生活大数据平台......39
五、江淮汽车:
传统汽车和新能源汽车有望双增长....40
六、双林股份:
自动驾驶外延式道路开启.....40
七、金马股份:
收购众泰,延伸新能源汽车产业链....41
八、得润电子:
META+Mobileye,拓展新的成长空间....41
图表目录
图表5:
自动驾驶产业链及公司....6
图表6:
高精度地图的构成......7
图表7:
高精度地图是自动驾驶车必备条件.....8
图表8:
ADAS地图的特点.....9
图表9:
高精度地图降低自动驾驶系统成本的路径...10
图表10:
传感器的缺陷...11
图表11:
高精度地图逐步升级...12
图表12:
国内图商龙头高精度地图领域发展迅速...14
图表13:
传感器领域国内外厂商对比...15
图表14:
激光雷达的价格和生产、配套企业...15
图表15:
传感器成本下降路径...16
图表16:
激光雷达自身成本下降路径...17
图表17:
多传感器融合替代激光雷达是传感器成本下降的路径...18
图表18:
自动驾驶系统渗透率...19
图表19:
自动驾驶芯片的竞争格局...21
图表20:
自动驾驶算法的竞争格局...22
图表21:
自动驾驶执行层的竞争格局...23
图表22:
自动驾驶执行层电子制动系统的竞争格局...23
图表23:
国内企业电子制动系统的发展路径...24
图表24:
智能网联汽车产业链...26
图表25:
ADAS+车联网的商业模式...27
图表26:
公路营运车辆拥有量...27
图表27:
新能源汽车VS自动驾驶...29
图表28:
新能源汽车产业链...31
图表29:
碳酸锂价格走势...32
图表30:
六氟磷酸锂价格走势...33
图表31:
新能源专用车月度销量...34
图表32:
新能源专用车年度销量...
图表33:
深圳首批5家物流企业将采购新能源专用车...
图表34:
部分新能源专用车企业进入目录车型...
图表35:
智能网联主要投资标的...
表格目录
表格1:
高精度地图相关企业...
表格2:
自动驾驶底盘系统相关公司...
表格3:
智能网联汽车产业链公司...
表格4:
电动智能相关车型...
表格5:
16年新能源专用车补贴调整情况...
...34
...36
...37
...12
...25
.28
.30
...35
势不可挡的大趋势、大机会
一、自动驾驶产业链分析
自动驾驶产业链:
分为地图、感知层、决策层和执行控制层4个层次。
地图层是自动驾驶系统的基础之一,主要为可以被自动驾驶系统所读取的高精度地图构成,即机器能识别的地图,为自动驾驶系统控制车辆动作和路径规划提供重要的数据源;
感知层是自动驾驶系统的重要基础,主要是各类传感器构成,其主要作用是为自动驾驶系统控制车辆动作提供周边近距离的环境数据;
决策层是自动驾驶的核心,主要由芯片和算法两部分构成,芯片是算法执行运算
的硬件条件,算法是利用地图层和传感器采集的数据资源计算出控制汽车命令的软件
条件;
执行层是自动驾驶系统对汽车主动控制的执行者,决策层制定出命令后要靠执行层进行车辆控制,包括底盘控制、发动机控制和车身控制等三大类。
图表1:
自动驾驶产业链及公司
预计龙头图商有望率先突破高精度地图技术
2.1高精度地图的构成
高精度地图在自动驾驶系统中和感知层属于同一层次,为决策层提供环境数据,其由基本导航图层、定位图层、规划图层、数据处理单元4部分构成。
第一部分基本导航图层和传统地图数据一致,提供车辆周边的道路和车辆位置等
基本数据;
第二部分定位图层提供更精确的二维车道数据以及车辆在车道中的精确位置数据;
第三部分规划图层加入了三维地形数据(如车道坡度、曲率等)、速度限制数据、以及实时路况信息等;
第四部分在前三部分的基础上,对数据进行标准化、分解和重构,将数据变为可被自动驾驶系统识别和利用的数据。
图表2:
高精度地图的构成
2.2要实现自动驾驶必须用高精度地图
高精度地图具有可被机器识别、高精度、多图层、实时性强的特点、一定程度降低自动驾驶系统成本、可以弥补传感器的缺陷、且配合自动系统逐步升级的特性决定了高精度地图是自动驾驶的必备条件。
图表3:
高精度地图是自动驾驶车必备条件
2.2.2.1高精度地图是实现自动驾驶的必备条件
ADAS地图的第一个特点是可被机器识别,现有地图主要是用于人脑识别,而实现
自动驾驶时,需要有机器能识别的地图;
第二个特点是高精度,其精确度可以达到10cm;
第三个特点是多图层,在传统地图基本导航图层的基础上,增加定位图层和规划图层,
数据方面增加了高精度二维车道数据、三维地形数据、交通信息数据等等;
第四个特
点是实时性更强,利用云计算平台对数据进行实时更新和同步,而传统地图只是定时
更新。
图表4:
ADAS地图的特点
2.2.2.2高精度地图可降低传感器数量、降低成本
高精度地图降低自动驾驶系统成本的主要原因:
首先,可以降低传感器成本,当
前车用传感器由于没有形成规模效应导致价格高企,如激光雷达单价可以达到7万美
元,毫米波雷达500美元左右,高精度地图由于丰富了数据来源,降低自动驾驶系统
在数据采集方面对传感器的依赖,可以减少传感器的数量;
其次,高精度地图可以降
低芯片和算法的成本,高精度地图可以利用云计算降低芯片的运算负荷和算法的复杂
度;
最后,高精度地图属于大数据产品,虽然前期开发成本较高,但是边际成本低。
高精度地图降低自动驾驶系统成本的路径
2.2.2.3高精度地图可弥补传感器缺陷
仅靠传感器作为采集环境数据的构建三维地图用于自动驾驶的缺陷:
第一是传感器的识别范围有限,各类传感器的识别距离一般在几百米左右,如果在雨雪等极端环境下反射特性发生变化,识别距离和效果还会大打折扣;
第二个缺陷是当道路环境受到影响如车道线受到破坏、被雨雪覆盖等因素,传感器无法采集环境数据影响决策层工作。
高精度地图通过移动互联网为决策层构建三维地图有效的弥补这个缺陷,对传感器起到有力补充。
传感器的缺陷
2.2.2.4高精度地图循序渐进模式配合自动驾驶系统逐步升级
从高精度地图企业的布局上看,高精度地图不是一步到位,而是配合自动驾驶系
统的升级,将从ADAS高精度地图逐步升级,半自动驾驶高精度地图,最后升级至无人驾驶高精度地图,地图的精度、系统的运行效率、数据的丰富度逐步提升。
根据四维图新的产品规划,2016年-2019年公司将逐步完成ADAS地图产品,L2-L4级别自动驾驶高精准地图的制作,并且在产品的时间点和车厂保持一致。
高精度地图逐步升级
2.3预计龙头图商有望率先突破高精度地图技术
当前布局高精度地图主要有3类企业。
第一类是互联网企业主导,其通过收购的
手段获得地图资源,再结合自身的云计算优势打造高精度精度,典型的企业有谷歌、
XX、阿里巴巴、UBER,谷歌大量收购了地图资源厂商keyhole、skybox、waze,XX
收购了图商瑞图万方,阿里巴巴收购图商高德地图,UBER收购;
第二类企业是车企主
导,通过收购和自建的方式布局高精度地图,典型的企业有丰田、奥迪、宝马和奔驰,
丰田选择自建高精度地图,ABB联合收购了图商HERE;
第三类企业是互联网企业和图
商合作,双方优势互补,如腾讯和四维图新,苹果和TomTom,小米和凯立德。
三类模式不管是收购还是股权合作,各方都是在对核心地图资源争夺,图商依旧处于核心地位。
高精度地图相关企业
资料来源:
盖世汽车网、车云网、
当前国内传统图商龙头如高德、四维图新、XX等在高精度地图商业化方面较为领先。
高德目前是国内第一个获
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