2019年自动驾驶行业深度研究报告
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全球及中国智能驾驶行业研究报告2019作为未来汽车工业的发展方向,中国智能驾驶产业市场规模预计到2020年将达到1214亿元人民币,前景可期。
在未来国家智能驾驶相关政策法规逐渐成型、行业内技术不断完善、中国智能驾驶企业积极推动应用落地的情况下,中国智能驾驶市场规模将保持持续扩大趋势。
全球及中国智能驾驶市场现状➀智能驾驶技术的提升是辅助驾驶技术的高度融合根据智能驾驶技术的自动化程度,可将汽车分为4个级别,从低到高依次是初级辅助驾驶汽车、高级辅助驾驶汽车、自动驾驶汽车、无人驾驶汽车。
智能驾驶技术的提升实际就是多个辅助驾驶技术的融合。
单一的辅助驾驶技术仅能够对驾驶员进行驾驶辅助,而多个辅助驾驶技术的融合则能够适应更多场景,乃至全场景下的无人驾驶。
➁智能汽车的出现是智能驾驶技术发展过程中发生质变的关键点智能汽车的普及将在未来形成新的商业模式。
车载摄像头、车载雷达、车载夜视仪等部分核心硬件将预装在智能汽车中,额外的硬件将通过统一的传输总线与汽车连接。
智能驾驶相关软件将作为可选项预装,车主届时亦可选择下载更符合自己要求智能驾驶相关软件。
智能汽车的出现将逐步形成完整的软硬件生态系统,处于上游的智能驾驶硬件供应商和解决方案供应商将有机会直接面对终端消费者。
类似手机产业经历了从功能机到智能机的演变,汽车产业也将经历从功能汽车到智能汽车出现,再到智能汽车普及的过程。
只是汽车产业更加复杂,这个过程将相对漫长。
当辅助驾驶技术在功能汽车中得到普及以后,人们开始探索功能汽车的智能化,为功能汽车增加第三方智能配件。
随着后装智能驾驶配件技术的提高,自动驾驶技术,甚至无人驾驶技术将在功能汽车中逐渐得到普及。
当智能驾驶技术发展到比较成熟的阶段,加上互联网的快速发展,独立的智能汽车将开始出现。
智能汽车的出现是智能驾驶技术发展过程中发生质变的关键点。
在智能汽车发展的同时,功能汽车对智能驾驶配件的需求将由后装变为前装,最终完成由功能汽车向智能汽车的蜕变。
一、无人驾驶汽车的内涵及阶段(一)无人驾驶汽车的内涵无人驾驶汽车是一种智能汽车,也可以称之为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。
无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。
它是利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。
(二)无人驾驶汽车的技术阶段无人驾驶汽车的发展大致需要经历五个阶段:完全人工驾驶、驾驶员辅助、半自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶(无人驾驶)。
1、驾驶员完全控制车辆;2、驾驶员辅助:特定功能自动化,比如ESC、主动刹车;3、半自动驾驶:多个自动化功能协同工作,比如全自动泊车;4、高度自动驾驶:车辆已基本实现自动驾驶,但驾驶员需要在突发情况下接手,比如遇到暴风雨;5、完全自动驾驶:驾驶员只需要输入目的地即可,其实工作全部自动完成。
目前,部分高端量产车型的自动化程度可达到第三阶段,谷歌无人驾驶汽车以及其他汽车厂商的无人驾驶概念车可达到第四阶段。
短中期,实现或普及第三阶段自动驾驶功能以及量产第四阶段无人驾驶汽车将是汽车制造商的工作重点,汽车电子供应商(超声波、雷达、摄像头、传感器等)、汽车制动系统供应商(ESC、主动制动系统等)以及汽车服务供应商(导航、车联网等)将受益最为明显。
图表汽车驾驶的发展阶段资料来源:产研智库二、发展无人驾驶汽车的意义(一)完善交通状况目前交通违规案例中绝大多数的事故源于超速,酒驾,违章行驶的人为驾驶因素。
随着统一的交通系统的逐渐形成、互联网技术的日益完善,成熟的汽车制造技术驱动下的无人驾驶汽车将使得所有社会车辆都在自动系统里,道路重新按速度划分,从而有助于降低交通事故率和道路拥堵情况。
2019年汽车自动驾驶专题行业研究报告20201.1 自动驾驶概念:时间表推迟,“地理围栏”限制使用场景1.2 ADAS:实现无人驾驶前,由高级辅助系统辅助驾驶员1.3 自动驾驶分级:L1-L4适用场景受限,落地时间差异大1.4 自动驾驶场景:物流运输商业化高,城市化路况复杂2.1 政策:路测规范及发展战略相继落地2.2 资本盛宴:机构分别选取商用、乘用、硬件的一家公司跟投2.3 落地场景分析:物流场景降本提效,乘用车市场潜力大3.1 产业链:感知-决策-控制3.2 细分产业格局:传感器、高精地图、芯片、控制器的现状3.3 竞争性分析:创业公司须拥有订单交付能力,大型车企重点考虑收购4.1 自动驾驶产业图谱全景聚焦4.2 Waymo:Robotaxi业务投入运营,建厂自研估值1750亿4.3 NVIDIA:并行计算的GPU专注于融合不同传感器4.4 AutoBrain:MPC算法结合域控制器对不同场景定制解决方案4.5 图森未来:L4级干线运输落地美国,加速推进半封闭枢纽场景5.1 总结及趋势预测:L3级别落地时间继续推后,车联网将带来改变CHAPTER 1自动驾驶:2020年多数场景L3落地,场景商业化差异大1.1 自动驾驶概念:时间表推迟,“地理围栏”限制使用场景1.2 ADAS:实现无人驾驶前,由高级辅助系统辅助驾驶员1.3 自动驾驶分级:L1-L4适用场景受限,落地时间差异大1.4 自动驾驶场景:物流运输商业化高,城市化路况复杂一、自动驾驶:时间表推迟,“地理围栏”限制场景落地➢随着移动互联网的流量天花板逐渐见顶,互联网与实体行业如农业、工业、建筑业和服务业等传统行业的数字化融合将成为新的趋势,产业互联网结合5G 和云计算等技术将加快实体经济转型。
➢汽车作为产业互联网场景下必不可少的智能移动设备,随着新一代的汽车技术革命如新能源、智能网联、自动驾驶的创新,将结合不同的落地场景打造可复制循环的商业模式闭环。
2019年中国自动驾驶行业发展研究报告01自动驾驶行业发展现状02自动驾驶产业链重点环节分析03自动驾驶汽车行业领先企业案例04自动驾驶行业发展趋势CONTENTS目录自动驾驶行业发展现状1自动驾驶定义及分级2自动驾驶发展阶段3自动驾驶优势4自动驾驶应用场景5自动驾驶政策6自动驾驶路测牌照发放情况1-1自动驾驶定义及分级SAE等级名称概念界定功能区域驾控主体感知接管监控干预实现功能道路环境监测驾驶员执行部分 或全部动态驾驶任务Level 0完全人类驾驶由人类驾驶员全程操控汽车,但可以得到主动安全系统的辅助信息。
/全部全部Level 1机器辅助驾驶利用环境感知信息对转向或纵向加减速进行闭环控制,其余工作由人类驾驶员完成。
人人人人/机器人人Level 2部分自动驾驶利用环境感知信息同时对转向和纵向加减速进行闭环控制,其余工作由人类驾驶员完成。
人人自动驾驶系统执 行全部动态驾驶任务(使用状态中)Level 3有条件自动驾驶由自动驾驶系统完成全部驾驶操作,人类驾驶员根据系统请求进行干预。
人Level 4高度自动驾驶在限定道路和功能条件下,由自动驾驶系统完成全部驾驶操作,无需人类驾驶员进行任何干预。
部分部分部分部分部分部分部分部分部分部分部分部分由自动驾驶系统完成全部的驾驶操作,Level 5完全自动驾驶 人类驾驶员能够应付的全部道路环境,系统都能自动完成。
机器机器机器机器机器机器机器机器机器全部全部全部自动驾驶在人工智能和汽车产业的飞速发展下已成为业内外关注的焦点,依据美国汽车工程师协会(SAE)2014年制订的自 动驾驶分级标准(按照自动驾驶对于汽车操纵的接管程度和驾驶区域),自动驾驶可分为L0-L5共六级。
自动驾驶定义及分级1-2自动驾驶发展阶段(辅助)(高度自动化)(完全自动化)(警告)(1990年)(2010年)(2020年)(2030年)L1级辅助驾驶D A S L3级高度自动驾驶H A DL4级+完全自动驾驶自动驾驶 进入拐点单一功能辅助定速续航、A B S 、ESP组合功能辅助 自适应巡航、碰撞 预警、紧急制动等等单一功能辅助特定环境下(高速 公路等)实现无人驾驶单一功能辅助 所有交通环境,包括 复杂城市道路实现无人驾驶全球现处阶段ADAS 快速 发展L2级高级辅助驾驶A D A S(Level )全球自动驾驶发展阶段ADAS (高级驾驶辅助系统)是 实现自动驾驶的基础,汽车智 能化推动ADAS 的快速发展。
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中国自动驾驶仿真技术研究报告发布
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来源:《中国计算机报》2019年第21期
本报讯 5月30日,在第六届国际智能网联汽车技术年会(CICV)上,自动驾驶仿真蓝皮书《中国自动驾驶仿真技术研究报告(2019)》发布。
该蓝皮书由51VR发起,由清华大学苏州汽车研究院、广汽研究院智能网联技术研發中心、中国汽车技术研究中心智能汽车研究室暨汽车软件测评中心、江苏省智能网联汽车创新中心、北京智能车联产业创新中心、奇点汽车和51VR联合发布。
据悉,这是首部全面介绍中国自动驾驶仿真测试发展现状的工具书,内容涵盖自动驾驶仿真测试所有领域,包括:仿真测试市场需求分析、方法应用、搭建技术方案、软件现状、虚拟场景数据库、示范区测试方法介绍、标准介绍、挑战及发展趋势八个部分。
农机自动驾驶行业研究报告摘要一、农机自动驾驶的定义、分类与技术原理(一)农机自动驾驶的定义农机自动驾驶基于北斗导航定位、物联网信息采集、农机农艺融合等底层技术,是一套通过自动控制算法控制农业机械按规划路径实现自动化作业的系统。
通过推广应用农机自动驾驶系统,可有效降低农机手的劳动强度,提高农机的作业效率和作业质量,并实现农机作业成本的降低。
(二)农机自动驾驶的分类按控制方式划分,农机自动驾驶系统可分为电动方向盘式和液压转向式两大类型。
目前,在我国的农机行业推广实践中,几乎皆为电动方向盘式。
主要是由于液压转向式的改装比较复杂,成本高,特别是对农机本体的液压系统清洁度要求苛刻。
对应地,电动方向盘式的改装简单,成本也低。
(三)农机自动驾驶的技术原理农机自动驾驶系统包含三个核心元素:物理部件、智能部件和联接部件。
物理部件主要承担执行器的功能。
例如,电动方向盘式系统是将电动方向盘固定在农业机械的方向盘安装轴上,在接收到控制信号后,电机输出扭矩驱动方向盘安装轴转动,从而实现转向、控制行走路径等功能。
液压转向式系统则将电磁液压阀安装在控制农机转向的液压油路上,在接收到控制信号后,电磁阀通过移动液压阀芯实现相关功能。
智能部件主要承担信息采集、人机交互、智能运算等功能。
例如,安装在农机上部的智能接收机,内置北斗导航定位模块,为算法输入农机的实时位置信息;安装在农机前部的陀螺仪角度传感器,为算法输入农机的速度、方向等信息,并在北斗导航定位信号不佳时提供离线计算冗余;安装在农机内部的智能导航终端,通过人机交互界面为算法输入任务信息。
最终,算法在综合各方面的输入信息后进行运算,并驱动物理部件自动执行指令。
联接部件主要承担信息传输功能。
例如,农机自动驾驶系统各部件通过Can-Bus总线进行互联和信息交换,智能接收机一般还内置了SIM卡,可以向农机厂家或自动驾驶系统生产商定时传输农机生产数据,包括行驶轨迹、作业面积、发动机载荷、故障报警、油箱余量等。
2019年自动驾驶市场空间分析报告2019年11月目录一、服务业人力成本持续上升,机器换人需求迫切 (4)二、自动驾驶技术发展迅速,可广泛应用于多种场景 (6)三、不同场景下自动驾驶潜在应用市场空间分析 (9)1、公路物流行业 (9)(1)公路物流行业发展现状 (9)(2)公路物流行业可替代人力空间分析 (12)2、汽车出行行业 (13)(1)汽车出行行业发展现状 (13)(2)汽车出行行业可替代人力空间分析 (14)3、餐饮行业 (15)(1)餐饮行业发展现状 (15)(2)餐饮业可替代人力空间分析 (17)4、外卖行业 (18)(1)外卖行业发展现状 (18)(2)外卖行业可替代人力空间分析 (19)5、酒店住宿业 (20)(1)酒店住宿行业发展现状 (20)(2)酒店住宿业可替代人力空间分析 (21)6、各行业可替代人力空间对比 (22)自动驾驶技术的本质是用人工智能来代替各具体场景下的人力劳动,实现工作效率的提升和人力成本的下降,其底层逻辑与工业机器人的“机器换人”类似,将对汽车出行、物流、室内外商业服务等诸多行业产生深远影响。
那么对于人力成本的节约,就是自动驾驶技术的直接经济价值体现。
基于对行业现状的理解和行业需求的认知,从市场规模预测、人力成本占比和可替代的角度着手分析,尝试着对于自动驾驶的几个重要应用领域,包括物流快递、汽车出行、外卖、餐饮和酒店等,进行人力成本替代空间分析,以之作为该领域自动驾驶应用的潜在市场空间。
基于该分析,得出以下观点:1、自动驾驶的需求空间取决于下游应用领域的市场空间与人力成本占比的大小,以及人力可替代的难易程度;2、公路物流、餐饮、汽车出行、外卖和酒店行业在2018年的市场规模分别为4.3、4.3、1.4、0.25和0.4万亿元;我们预计到2025年,上述各行业的市场规模分别可达7.8、8.3、1.6、0.45、0.48万亿元;各应用领域市场规模巨大,但横向对比也有较大差异;3、在20%的替代率假设下,公路物流、餐饮、汽车出行、外卖和酒店的人力替代空间分别为3500、3330、1226、172和166亿元;而在更激进的50%替代率假设下,上述各行业的人力替代空间分别为8700、8324、3065、429和415亿元。
2019年自动驾驶行业分析报告2019年7月目录一、适龄劳动人口数量下降,机器换人需求增加 (5)二、应用场景丰富,封闭低速载物无人车最先变现 (7)1、开放场景下的高速载人应用:自动驾驶汽车,商业化进程尚早 (8)2、开放场景下的低速载人应用:无人小巴,小规模测试运营 (11)3、室外封闭场景下的低速载物应用:无人清洁车+室外物流车 (13)4、室内封闭场景下的低速载物应用:最早变现的商业场景 (14)(1)餐饮场景 (15)(2)酒店场景 (16)(3)KTV场景 (17)(4)医院场景 (18)三、自动驾驶产业链构成 (18)1、产业链构成:感知-决策-执行 (18)2、感知层:多传感器融合成必然趋势、激光雷达重要性凸显 (19)(1)激光雷达成本较高,仍需技术突破和大规模量产 (20)(2)激光雷达竞争格局 (21)3、决策层:高精度地图是自动驾驶刚需,市场呈两极分化格局 (23)(1)高精度系高级自动驾驶必需 (23)(2)高精度地图两极格局 (24)①国外高精度地图两极格局:初创企业v.s 车企、互联网 (24)②国内高精度地图两极格局:老牌地图服务商v.s 挑战者 (26)4、执行层:物流服务成短期突破口,联合互联网巨头扩大服务范围 (27)(1)承担服务或物流功能的载物无人车是短期内规模化应用的切入口 (27)(2)与互联网巨头达成合作,进军无人服务平台 (28)四、自动驾驶产业链市场空间测算 (29)1激光雷达:2025年国内市场规模可达百亿元 (29)(1)开放场景下激光雷达市场空间测算 (29)(2)无人车领域激光雷达市场空间测算 (31)2、高精度地图:2025年国内市场规模超过110亿元 (32)3、无人车:2025年室内服务和物流配送市场空间超过400亿元 (33)(1)室外-物流配送场景 (33)(2)室内应用场景 (34)五、产业链各环节融资情况 (38)1、激光雷达:融资事件数和金额逐渐攀升 (38)2、高精度地图:融资数量较稳定,融资额波动较大 (40)3、无人车:融资热度提升,物流领域占比较大 (41)六、相关公司简况 (43)1、镭神智能:技术领先的激光雷达及行业应用解决方案供应商 (44)(1)技术发展迅猛,实现多个“唯一” (44)(2)在激光雷达领域率先实行大幅度降价 (45)(3)提供激光雷达车路协同解决方案,为无人驾驶打开“上帝视角” (45)2、星舆科技:借助北斗研发全场景高精度地图解决方案 (45)3、优地科技:国内顶尖的室内外服务机器人整体方案提供商 (46)(1)应用场景广泛 (47)(2)深厚的技术积累 (47)(3)业内顶尖的机器人底盘 (47)自动驾驶是必然趋势,封闭环境下的低速载物无人车最易商业变现。