汽車行業智能駕駛初創公司系列專題：智行者立足無人駕駛大腦商業化落地加速-220531（29頁）.pdf

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1、 證券研究報告 請務必閱讀正文之后的免責條款 智行者智行者：立足無人駕駛大腦，商業化立足無人駕駛大腦，商業化落地加速落地加速 汽車行業智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 中信證券研究部中信證券研究部 核心觀點核心觀點 李景濤李景濤 汽車及零部件聯席首席分析師 S1010520120003 尹欣馳尹欣馳 首席汽車及零部件分析師 S1010519040002 許英博許英博 首席科技產業分析師 S1010510120041 徐濤徐濤 首席電子分析師 S1010517080003 楊澤原楊澤原 首席計算機分析師 S1010517080002 在特斯拉示范效應下，在特斯拉示范效應下，“軟件定義汽

2、車”已經逐漸成為業界共識“軟件定義汽車”已經逐漸成為業界共識，自動駕駛技，自動駕駛技術的商業化落地逐漸加速術的商業化落地逐漸加速。智行者是智行者是國內自動駕駛國內自動駕駛行業領先行業領先公司，公司，立足于無人立足于無人駕駛大腦的研發駕駛大腦的研發及場景及場景落地落地，截至截至 2021 年年，其，其無人駕駛大腦已成功迭代無人駕駛大腦已成功迭代 3 個個版本版本。公司的無人大腦產品。公司的無人大腦產品在環衛、物流、在環衛、物流、Robotaxi、RoboBus 等諸多場景等諸多場景實現落地實現落地，為，為 T3 出行出行配套的配套的百臺百臺 Robotaxi 訂單也已訂單也已完成完成交付。交付。

3、一級市場一級市場前瞻前瞻自動駕駛自動駕駛技術技術商業化商業化落地落地加速加速，將催化二級市場更加認可智能化將催化二級市場更加認可智能化產業鏈標的的產業鏈標的的長期成長空間和長期成長空間和投資價值。投資價值。 智行者定位于無人駕駛大腦智行者定位于無人駕駛大腦研發研發，已實現已實現豐富場景、多種車輛的量產落地。豐富場景、多種車輛的量產落地。智行者自成立之初即定位于無人駕駛大腦研發， 其架構上主要包括自動駕駛操作系統 AVOS、自動駕駛中央計算單元 BBOX 和數據閉環系統 AVDC 三個模塊。其中，AVOS 主要包含系統軟件、功能軟件和應用軟件，能夠充分適配各類業務、場景；BBOX 是各類終端實現

4、智能駕駛的核心元件，公司根據不同的應用場景和車輛型號，研發了不同算力、不同尺寸的 BBOX；AVDC 能夠實現完整的數據聯調，打通 L3 和 L4 之間的數據壁壘和架構壁壘。截至 2021 年，公司的無人駕駛大腦已成功迭代 3 代產品，可以實現智慧城市中豐富場景、多種車輛的前裝量產及落地應用。 無人駕駛行業空間大，無人駕駛行業空間大，參與玩家在服務場景上以散點發力為主參與玩家在服務場景上以散點發力為主。目前可供自動駕駛產品落地的場景主要可大致分為：1）城市開放場景；2）高速場景；3）封閉場景。其中城市場景包括了 Robotaxi、環衛服務、城配物流以及最后一公里配送；高速場景即干線運輸；封閉場

5、景主要包括了港口、礦區。根據蔚來資本測算，自動駕駛市場空間超萬億，其中長途物流自動駕駛的潛在空間約為 7000 億元，是所有場景中空間最大的市場。Robotaxi、同城物流等場景同樣具有數千億級別的市場空間。港口物流、市政環衛、礦內物流等市場空間相對較小，但此類場景落地難度相對較低，能夠更早地實現全無人運營，客戶的付費意愿較高。 智行者智行者致力于致力于打通底層技術和場景解耦，商業化落地領先。打通底層技術和場景解耦，商業化落地領先。智行者專注于自動駕駛技術的打磨，不參與場景運維服務；致力于自動駕駛算法與場景解耦，打造能夠適配多個場景的自動駕駛底層解決方案， 構建無人駕駛大腦， 賦能各類客戶實現

6、無人化商業運營。智行者無人駕駛大腦產品已經在環衛、物流、Robotaxi、RoboBus 等諸多場景實現落地： 公司已在 100 多個城市投放園區環衛場景產品，累計清掃面積達數億平方米；與北汽、長安等主機廠開展 Robotaxi 合作，并與T3 出行一同試點“自動駕駛+正常駕駛”的 Robotaxi 落地模式；公司還賦能了特種車場景，已經實現交付。智行者致力于擴大產品服務邊界，以更低的成本、更快的速度獲取更加豐富場景的數據； 未來還計劃推動產品在乘用車領域的前裝量產，有望于 2024 年落地。公司將依托技術迭代與場景落地，打造無人駕駛智慧生活圈。 風險因素：風險因素： 智能駕駛新技術的推廣速度

7、低于預期， 智能汽車扶持政策的力度低于預期，出現智能駕駛的惡性事故，融資環境緊張導致企業現金流斷裂。 投資策略。投資策略。在特斯拉示范效應下，“軟件定義汽車”已經逐漸成為業界共識。智行者是國內自動駕駛行業領先公司， 立足于無人駕駛大腦的研發及場景落地， 截至 2021 年， 其無人駕駛大腦已成功迭代 3 個版本。 公司的無人大腦產品在環衛、物流、 Robotaxi、 RoboBus 等諸多場景實現落地， 為 T3 出行配套的百臺 Robotaxi訂單也已完成交付。 一級市場前瞻自動駕駛技術商業化落地加速， 將催化二級市場更加認可智能化產業鏈標的的長期成長空間和投資價值。我們汽車、前瞻、計 汽車

8、汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 證券研究報告 請務必閱讀正文之后的免責條款 算機、電子等多行業研究團隊聯合，重點推薦智能化產業鏈賽道業績強，估值彈性大的核心標的德賽西威、伯特利、華陽集團、保隆科技、中鼎股份、科博達、拓普集團、均勝電子、中科創達、舜宇光學科技、耐世特等，建議關注經緯恒潤。 重點公司盈利預測、估值及投資評級重點公司盈利預測、估值及投資評級 簡稱簡稱 收盤價收盤價（元）（元） EPS（元）（元） PE 評級評級 20A 21E 22E 20A 21E 22E 德賽西威 127.39 1.50 1.95 2.70 85 65 47 買入

9、 伯特利 65.18 1.24 1.54 2.23 53 42 29 買入 華陽集團 38.15 0.63 0.85 1.20 61 45 32 買入 保隆科技 37.50 1.29 1.46 2.45 29 26 15 買入 科博達 57.22 0.97 1.29 1.72 59 44 33 增持 中鼎股份 14.79 0.73 0.84 1.01 20 18 15 買入 均勝電子 12.04 -2.74 0.41 0.69 -4 29 17 買入 中科創達 108.91 1.52 2.21 3.01 72 49 36 買入 舜宇光學科技(H) 102.38 3.86 5.20 6.32 2

10、7 20 16 買入 耐世特(H) 3.87 0.32 0.40 0.74 12 10 5 買入 資料來源：Wind，中信證券研究部預測 注：股價為 2022 年 5 月 30 日收盤價 汽車汽車行業行業 評級評級 強于大市（維持）強于大市（維持） pOoRqRnOxPqNnPnOyRsQoP9PcMaQtRpPmOoMkPpPoQiNrRpOaQrRxOxNoMzQxNsRrM 汽車汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 目錄目錄 智行者：立足無人駕駛大腦研發及落地智行者：立足無人駕駛大腦研發及落地 . 1 三大核心模

11、塊構成智行者無人駕駛大腦 . 1 不同應用場景下 BBOX 有不同形態 . 5 無人駕駛行業空間大，落地無人駕駛行業空間大，落地場景多且較為分散場景多且較為分散 . 6 無人駕駛行業潛在市場空間超過萬億 . 6 無人駕駛場景分散，行業參與者多為散點滲透. 9 智行者商業化落地領先，成長空間大智行者商業化落地領先，成長空間大 . 18 智行者特點：打通底層技術與場景解耦，實現多場景賦能 . 18 營收已達數億元量級，未來成長可期 . 21 風險因素風險因素 . 23 投資建議投資建議 . 23 插圖目錄插圖目錄 圖 1：智行者無人駕駛大腦 . 1 圖 2：智行者無人駕駛大腦的三大模塊 . 2 圖

12、 3：智行者 AVOS 可全面覆蓋目前主流的自動駕駛應用場景 . 2 圖 4：智行者 AVOS 軟件系統 . 3 圖 5：智行者無人駕駛大腦硬件系統 Brainbox . 3 圖 6：智行者 AVDC 數據平臺 . 4 圖 7：智行者三維重建圖 . 4 圖 8：搭載 Brainbox 的智行者 SC50 . 5 圖 9：搭載 Brainbox 的智行者 SC80 . 5 圖 10：搭載 Brainbox 的智行者 Robotaxi . 5 圖 11：搭載 Brainbox 的智行者 Robobus . 5 圖 12：適用于高速場景的 Brainbox . 6 圖 13：適用于汽車前裝量產的 B

13、rainbox . 6 圖 14：自動駕駛場景的市場空間（百億元） . 8 圖 15：自動駕駛產業鏈結構 . 8 圖 16：自動駕駛環衛車核心零部件示意圖 . 10 圖 17：自動駕駛車輛實現邏輯圖 . 10 圖 18：文遠知行自動駕駛城配車輛 . 11 圖 19：酷哇機器人自動駕駛城配車輛 . 11 圖 20：智行者“蝸必達”系列產品 . 12 圖 21：毫末智行“小魔駝”系列產品. 12 圖 22：公路自動駕駛行業發展歷程 . 14 圖 23：慧拓智能“愚公”平行礦山解決方案 . 16 圖 24：智行者 RoboBus 產品 . 17 汽車汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公

14、司系列專題2022.5.31 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖 25：輕舟智航 RoboBus 產品 . 17 圖 26：LADS 解決方案 . 18 圖 27：LADS 具備成熟穩定的硬件“左腦”和持續進化的軟件“右腦” . 18 圖 28：智行者的商業閉環 . 19 圖 29：智行者的無人駕駛終局假設 . 19 圖 30：智行者無人駕駛大腦賦能的產品在低速自動駕駛場景的部分落地項目 . 20 圖 31：智行者向 T3 出行交付 Robotaxi 訂單 . 20 圖 32：智行者在重慶智博會投放的 Robotaxi 與 Robobus . 20 圖 33：智行者無人安防巡邏車. 21 圖

15、 34：智行者依托無人駕駛大腦賦能多個場景 . 21 圖 35：智行者選擇落地場景的 4 個邏輯 . 22 圖 36：智行者致力于滿足人們生活的各項需求 . 22 圖 37：智行者智慧基建商業化落地 . 23 表格目錄表格目錄 表 1：自動駕駛具體等級劃分標準 . 7 表 2：主要企業 Robotaxi 合作對象及測試里程 . 9 表 3：不同場景的自動駕駛技術特點比較 . 9 表 4：環衛自動駕駛主要參與企業 . 11 表 5：城配自動駕駛主要參與企業 . 12 表 6：三大末端配送場景特點對比 . 12 表 7：末端配送自動駕駛主要參與企業 . 13 表 8：部分無人配送車主要參數 . 1

16、3 表 9：干線物流自動駕駛主要玩家 . 14 表 10：自動駕駛集卡相比 AGV、跨運車更具優勢 . 15 表 11：港口運輸各玩家對比 . 15 表 12：礦山自動駕駛主要玩家概況 . 16 表 13：RoboBus 主要玩家概況 . 17 表 14：重點公司盈利預測、估值及投資評級 . 24 汽車汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 1 智行者智行者：立足立足無人駕駛大腦無人駕駛大腦研發研發及落地及落地 三大核心模塊構成智行者無人駕駛大腦三大核心模塊構成智行者無人駕駛大腦 公司定位：公司定位：通過通過無人駕駛大腦

17、無人駕駛大腦賦能賦能豐富場景、多種車輛。豐富場景、多種車輛。智行者成立于 2015 年，定位于 L4 級別高速載人乘用車自動駕駛技術研發；2016 年，智行者采用工控機的方式進行單車整套解決方案的后裝改造；但是，通過對市場前景的分析判斷，公司認為技術產品化和批量硬件預埋的通路才是無人駕駛技術型企業走到最后的基本保障，因此自 2017 年起開始研發軟硬件一體的無人駕駛大腦，包括通用型的無人駕駛底層平臺及配套硬件系統平臺。截至 2021 年，智行者無人駕駛大腦已成功迭代 3 個版本，形成無人駕駛大腦 3.0，可以實現智慧城市中豐富場景、多種車輛的前裝量產及落地應用。 圖 1：智行者無人駕駛大腦 資

18、料來源：億歐智庫 智行者無人駕駛大腦包括智行者無人駕駛大腦包括 AVOS、BBOX 和和 AVDC 三個模塊。三個模塊。智行者的無人駕駛大腦包含三大模塊， 分別為自動駕駛操作系統 （AVOS） 、 自動駕駛中央計算單元 （Brainbox）和數據閉環（AVDC） 。 汽車汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 2 圖 2：智行者無人駕駛大腦的三大模塊 資料來源：中國經營網 自動駕駛操作系統自動駕駛操作系統 AVOS：基于人基于人-車車-路閉環，實現架構上高內聚、低耦合。路閉環，實現架構上高內聚、低耦合。公司自主研發的自動

19、駕駛操作系統 AVOS 包含系統軟件、功能軟件、應用軟件，充分適配多類業務場景。與同業主要競爭對手相比，公司能夠在人員接近的條件下，實現更多的落地業務賦能。以 AVOS 為底層架構，公司根據不同的場景需求研發了不同算力、不同配置的硬件解決方案， 以提升用戶體驗， 適應商業價格敏感度。 目前， 智行者已形成低速室內外場景、高速后裝自動駕駛 L4 等級場景及適用于 L2/L2+級別的前裝量產等多套解決方案，可全面覆蓋目前主流的自動駕駛應用場景。 圖 3：智行者 AVOS 可全面覆蓋目前主流的自動駕駛應用場景 資料來源：智行者官網 智行者不斷打磨智行者不斷打磨 AVOS，逐步擴大適用場景，逐步擴大適

20、用場景。AVOS1.0 打通了自動駕駛感知-定位-規控的完整數據流，實現了高速公路和簡單城市工況的自動駕駛能力。AVOS2.0 重塑系統架構和通信方式，精簡進程與節點，提升了自動駕駛系統性能和穩定性，場景擴展到高速、城區和典型園區。AVOS3.0 基于嵌入式設備，實現嚴格時鐘同步，輔以零拷貝的自研中間件，進一步提升系統性能，實現了高速、城區、園區和越野工況的多場景覆蓋。 汽車汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 3 圖 4：智行者 AVOS 軟件系統 資料來源：智行者官網 智行者的智行者的自動駕駛算法在成本、穩定性等方

21、面具備優勢。自動駕駛算法在成本、穩定性等方面具備優勢。公司自研毫秒級時間同步/像素級空間同步的多傳感器融合感知系統，基于環視高清相機和固態激光雷達等車規級傳感器，實現融合感知距離精度可達 5cm。與競爭對手普遍采用機械旋轉式激光雷達相比，該系統成本更低、穩定性更好。公司提出基于駕駛行為語句的混合行為決策系統，適用于乘用車、環衛車等不同平臺，可實現復雜場景下的讓行、避障等功能，目前應用場景超過2800 個。 中央計算單元 （中央計算單元 （Brainbox） ： 終端實現自動駕駛： 終端實現自動駕駛的核心的核心硬件硬件。 公司自主研發的 Brainbox是搭載多種類IP架構的微處理IC構建強勁的

22、異構計算單元； 搭載高性能實時的底層MCU，支持安全島鎖步核，支持功能安全認證，構建可靠的控制單元；大腦集成了豐富的傳感器數據采集，包括多路 GMSL2 攝像頭接口（支持 800 百萬高清攝像頭） 、千兆以太網接口（支持多線束激光雷達，包括 1G Base-T1 車載以太網接口） 、CAN-FD、LIN、DSI 以及其他低速接口，集成 5G 通信、V2X 通信和 RTK 高精度定位，實現完整單車智駕和網聯智駕域功能。 圖 5：智行者無人駕駛大腦硬件系統 Brainbox 資料來源：智行者官網 汽車汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 請務必閱讀正文之后

23、的免責條款部分 4 數據閉環系統數據閉環系統 AVDC： 打通打通 L3 和和 L4 之間之間的數據壁壘和架構壁壘的數據壁壘和架構壁壘。 自動駕駛數據的高效處理，是保障算法快速迭代的關鍵因素之一。智行者搭建了車端推理-云端訓練的數據閉環系統，實現了從數據挖掘、數據回傳、數據清洗、模型優化、模型評估、OTA 部署的完整數據聯調。在車端，智行者布置模型推理和高價值的數據挖掘，通過人工示教、自動駕駛挖掘、顯示安全數據、隱形優化數據等不同的維度，對高價值場景數據進行挖掘；在云端，智行者布置了數據平臺、模型平臺和測評平臺三大平臺，實現半自動化的模型訓練與迭代，實現了周迭代的開發效率。此外，智行者用相同的

24、軟/硬件架構打通了 L3 和 L4 的數據壁壘和架構壁壘，通過前裝量產采集的數據反哺 L4 系統的功能升級。與國內自動駕駛公司通常采用 L3 和 L4 兩套系統架構、難以實現數據閉環相比，智行者的技術路線優勢明顯。 圖 6：智行者 AVDC 數據平臺 資料來源：中國經營網 智行者智行者自建三維場景重建方案與仿真場景庫，豐富自動駕駛場景數據。自建三維場景重建方案與仿真場景庫，豐富自動駕駛場景數據。公司搭建了國內云端自動化的三維場景重建方案，支持 24 小時云端流水線式并行自動建圖，道路標定精度達 10 厘米，可實現遠程實時更新，技術水平領先物流配送等巨頭自動駕駛公司 12年時間。公司也自建了高保

25、真自動化的仿真場景庫，包含數百項自動駕駛場景測試用例，覆蓋了城市道路/高速公路/停車場等典型環境，可實現自動化流水線式的仿真測試。 圖 7：智行者三維重建圖 資料來源：智行者官網 汽車汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 5 不同應用場景下不同應用場景下 BBOX 有不同形態有不同形態 智行者根據不同的應用場景和車輛型號智行者根據不同的應用場景和車輛型號，研發了不同算力、不同尺寸的硬件配套，研發了不同算力、不同尺寸的硬件配套BBOX 產品。產品。為了打造通用型的、可量產的高級別自動駕駛平臺，智行者不斷選取環衛、物流、乘

26、用及特種場景等不同類型自動駕駛場景進行實踐應用。目前，智行者在同一軟件架構下，根據不同應用場景制定了不同的硬件匹配方案。 適用于低速室內外場景的適用于低速室內外場景的 Brainbox 算力相對較低算力相對較低，性價比，性價比高高。適用于低速室內外場景的 Brainbox 使用瑞芯微的 RK3588 作為主要計算單元，采用了四核 A76 加四核 A55 的架構， NPU 算力達到 6TOPS； 使用 RK3568 作為用戶界面交互接口， 使用 Android 系統，外接觸摸顯示屏，提升交互體驗，并且能夠作為輔助計算單元?？刂破魇褂霉I級物料，大大降低了產品成本，適應商業價格敏感度，并且針對應用

27、場景做了功耗的優化設計，無需主動散熱，減小了噪音，提升了產品的客戶體驗，增強產品的競爭力。 圖 8：搭載 Brainbox 的智行者 SC50 圖 9：搭載 Brainbox 的智行者 SC80 資料來源：智行者官網 資料來源：智行者官網 適用于商業級中高速場景的適用于商業級中高速場景的 Brainbox 算力適中，算力適中， 在部分城市的在部分城市的 RoboTaxi、 RoboBus場景已有落地。場景已有落地。 商業級中高速場景的 Brainbox 使用英偉達 Xavier 和英飛凌 TC397 組成異構處理產品， AI 算力可達 60TOPS， 可滿足汽車后裝市場中高速自動駕駛 L4 等

28、級的場景。其控制器在設計上按照車規級要求開展，除個別物料外，全部使用車規級物料，在試驗上通過汽車級標準認證，且在部分城市的 RoboTaxi、RoboBus 場景已有落地的成熟案列。 圖 10：搭載 Brainbox 的智行者 Robotaxi 圖 11：搭載 Brainbox 的智行者 Robobus 資料來源：智行者官網 資料來源：智行者官網 適用于高速場景的適用于高速場景的 Brainbox 算力高達算力高達 508TOPS，可滿足，可滿足智能智能汽市場高速自動駕駛汽市場高速自動駕駛 汽車汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 請務必閱讀正文之后的

29、免責條款部分 6 L4 等級的場景。等級的場景。 適用于高速場景的 Brainbox 使用英偉達 ORIN 和英飛凌的 TC397 功能安全協處理器的異構計算平臺， 其算力高達 508TOPS， 能夠滿足重感知輕定位的算力布局，可滿足汽車高速自動駕駛 L4 等級的場景。其控制器設計了 5G 和 V2X 功能模組，可有效滿足智能網聯示范園區的場景需求， 同時設計 10G 網口， 具備多域控制器間的大數據交互功能，適應未來車端多域控制器的架構趨勢。其控制器按照汽車級設計要求開展，除個別物料外，全部使用車規級物料。 圖 12：適用于高速場景的 Brainbox 資料來源：智行者官網 適用于適用于乘用

30、車乘用車 ADAS 的的 BrainBox 主要面向主要面向汽車自動駕駛汽車自動駕駛 L2/L2+的場景。的場景。適用于汽車前裝量產的 BrainBox 主要采用地平線 J3 和英飛凌 TC397 組成多核異構產品，AI 算力15TOPS，可滿足汽車自動駕駛 L2/L2+的場景，針對使用場景的特點，控制器滿足相應的汽車級試驗標準，使用全車規級物料，并且產品滿足 ISO26262 功能安全標準，保證產品的可靠性。 圖 13：適用于汽車前裝量產的 Brainbox 資料來源：智行者官網 無人駕駛行業空間大，無人駕駛行業空間大，落地場景多且較為分散落地場景多且較為分散 無人駕駛行業無人駕駛行業潛在市

31、場潛在市場空間空間超過萬億超過萬億 高級別自動駕駛能夠有效解決人力成本提升、交通安全、司機短缺等諸多痛點。高級別自動駕駛能夠有效解決人力成本提升、交通安全、司機短缺等諸多痛點。L3級別自動駕駛條件下，特定場景下的自動駕駛不需要司機，或者司機擔任的是車輛管理者的角色，能夠一人管理多輛車。L4 級別以上則接近完全無人化，可以有效解決司機短缺與人力成本上升的難題。同時，高級別自動駕駛下，車輛的操作更加穩定可靠，不會疲勞駕駛，安全性比司機駕駛更高。 汽車汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 7 表 1：自動駕駛具體等級劃分標準

32、 等級等級 等級名稱等級名稱 持續的車輛橫向持續的車輛橫向和縱向運動控制和縱向運動控制 目 標 和 事 件目 標 和 事 件探測響應探測響應 動態駕駛任務接動態駕駛任務接管管 設 計 運 行設 計 運 行范圍范圍 運行和能力描述運行和能力描述 L0 應急輔助 駕駛員 駕 駛 員 和 系統 駕駛員 有限制 駕駛自動化系統不能持續執行動態駕駛任務中的車輛橫向或縱向運動控制，但具備持續執行動態駕駛任務中的部分目標和事件探測與響應的能力 L1 部分駕駛輔助 駕駛員和系統 駕 駛 員 和 系統 駕駛員 有限制 駕駛自動化系統在其設計運行條件內持續地執行動態駕駛任務中的車輛橫向或縱向運動控制，且具備與所執

33、行的車輛橫向或縱向運動控制相適應的部分目標和事件探測與響應的能力 L2 組合駕駛輔助 系統 駕 駛 員 和 系統 駕駛員 有限制 駕駛自動化系統在其設計運行條件內持續地執行動態駕駛任務中的車輛橫向和縱向運動控制，且具備與所執行的車輛橫向和縱向運動控制相適應的部分目標和事件探測與響應的能力 L3 有條件自動駕駛 系統 系統 動態駕駛任務接管用戶（接管后成為駕駛員） 有限制 駕駛自動化系統在其設計運行條件內持續地執行全部動態駕駛任務 L4 高度自動駕駛 系統 系統 系統 有限制 駕駛自動化系統在其設計運行條件內持續地執行全部動態駕駛任務和執行動態駕駛任務接管 L5 完全自動駕駛 系統 系統 系統

34、無限制 駕駛自動化系統在任何可行駛條件下持續地執行全部動態駕駛任務和執行動態駕駛任務接管 資料來源： 工信部 國家車聯網產業標準體系建設指南 （智能網聯汽車） ， 全國汽車標準化技術委員會 汽車駕駛自動化分級 （征求意見稿） ，中信證券研究部 自動駕駛市場空間自動駕駛市場空間累計累計超萬億，超萬億，其中其中干線物流、干線物流、Robotaxi、同城物流等場景的市場空、同城物流等場景的市場空間較大。間較大。目前可供自動駕駛產品落地的場景主要可大致分為：1）城市開放場景；2）高速場景；3）封閉場景。其中城市場景包括了 Robotaxi、環衛服務、城配物流以及最后一公里配送；高速場景即干線運輸；封閉

35、場景主要包括了港口、礦區等。根據蔚來資本測算，長途物流自動駕駛的潛在空間約為 7000 億元， 是所有場景中空間最大的市場。 Robotaxi、同城物流等場景同樣具有數千億級別的市場空間。港口物流、市政環衛、礦內物流等市場空間相對較小，但此類場景落地難度相對較低，能夠更早地應用自動駕駛技術，且下游客戶的付費意愿極高。 汽車汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 8 圖 14：自動駕駛場景的市場空間（百億元） 資料來源：蔚來資本測算，中信證券研究部 自動駕駛產業鏈自動駕駛產業鏈結構復雜，自動駕駛大腦在其中扮演關鍵角色。結構

36、復雜，自動駕駛大腦在其中扮演關鍵角色。自動駕駛產業鏈供應商主要為主機廠以及場景客戶提供囊括感知層、 決策層、 執行層與傳輸層在內的解決方案。其中，感知層主要包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等傳感器，并結合衛星定位、高精度地圖等路側輔助，完成環境感知；決策層主要通過自動駕駛芯片、車身控制 MCU 與其中搭載的決策規劃算法進行分析與決策；執行層包括轉向、制動等底盤控制系統，負責執行控制；傳輸層負責數據的互聯互通。上述模塊相輔相成，幫助自動駕駛車輛應對多種自動駕駛場景。其中無人駕駛大腦主要包括接受感知的決策層，同時下達指令給執行層，以及和車聯網、自動駕駛平臺等數據對接傳輸，是自動駕駛系統的核心部件。

37、 圖 15：自動駕駛產業鏈結構 資料來源：智行者官網 汽車汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 9 無人駕駛場景分散無人駕駛場景分散，行業參與者多為散點滲透行業參與者多為散點滲透 Robotaxi 領域玩家眾多，局部示范運營促進行業發展領域玩家眾多，局部示范運營促進行業發展。在諸多自動駕駛場景中，Robotaxi 的運營環境最復雜，對安全性要求最高。Waymo、百度 Apollo 等以 Robotaxi為主線的企業，是該自動駕駛場景的引領者。目前，廣州、長沙、上海、武漢、滄州、北京等允許開展無人駕駛出租車的載人測試，但

38、對車輛數量、封閉測試里程數量及載客對象提出嚴格要求。載人測試逐步向真實場景與商業模式靠近，一方面便于企業迭代自動駕駛技術，優化車輛乘坐體驗及人機交互功能；另一方面也起到民眾教育的作用，為未來大規模推廣做鋪墊。 表 2：主要企業 Robotaxi 合作對象及測試里程 企業名稱企業名稱 合作對象合作對象 落地城市落地城市 路測里程數路測里程數 商業模式商業模式 谷歌 Waymo 大眾、沃爾沃、菲亞特等 舊金山、鳳凰城 3200 萬公里 （截至 2021 年 8 月） 提供 Robotaxi 解決方案與運營服務 百度 Apollo 吉利、現代等 北京、長沙、上海等 2700 萬公里 （截至 2022

39、 年 5 月） 提供 Robotaxi 解決方案與運營服務 Pony.ai 豐田、一汽、廣汽等 北京、廣州、弗里蒙特等 800 萬公里 （截至 2021 年 10 月） 提供 Robotaxi 解決方案與運營服務 智行者 長安、北汽、東風等 北京、武漢等 500 萬公里（應用里程，截至 2022 年 5 月） 提供 Robotaxi 解決方案 文遠知行 廣汽、雷諾日產 廣州、鄭州、南京等 1000 萬公里 （截至 2022 年 1 月） 提供 Robotaxi 解決方案與運營服務 元戎啟行 東風汽車 廈門、武漢、深圳等 400 萬公里 （截至 2022 年 4 月） 提供 Robotaxi 解

40、決方案與運營服務 Momenta 上汽、豐田、通用、戴姆勒 北京、上海、蘇州等 未公布 提供 Robotaxi 解決方案與運營服務 AutoX 本田、比亞迪 上海、武漢、深圳等 未公布 提供 Robotaxi 解決方案與運營服務 資料來源：新智駕，各公司官網，中信證券研究部 商用車自動駕駛商用車自動駕駛的的技術要求低于技術要求低于 Robotaxi， 有望更快實現商業化落地， 有望更快實現商業化落地。 港口、 礦山、環衛、無人配送等商用車自動駕駛場景通常具有較為特定的運營區域，行駛范圍和路線相對固定。整體來看，商用車港口、礦區、機場、園區的場景相對簡單，車速相對較低，預計自動駕駛落地速度將會較

41、快；干線物流、城市配送場景復雜、車速高、且對安全性、可靠性的要求高，預計落地速度相對較慢；無人配送和城市巴士雖然面臨復雜路況，但無人配送車速相對較低、 城市巴士可以在特定線路建設 V2X 基礎設施， 同樣有望相對快速的落地。 表 3：不同場景的自動駕駛技術特點比較 交通燈交通燈 行人混行行人混行 人工駕駛人工駕駛車輛混行車輛混行 標線道路標線道路 路徑變化路徑變化 高精地圖高精地圖刷新刷新 崎嶇路面崎嶇路面 偶發障礙偶發障礙 雨雪天氣雨雪天氣 港口 礦山 Robotaxi 環衛場景 城配場景 長途物流 最后一公里 - - - 資料來源：億歐智庫，中信證券研究部 注：代表經常出現的 Case，代

42、表該場景不需要或極少出現的 Case 汽車汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 10 諸多自動駕駛諸多自動駕駛公司公司從從商用車自動駕駛場景起步，力圖盡快跑通商業模式商用車自動駕駛場景起步，力圖盡快跑通商業模式。Robotaxi由于資金消耗大、研發周期長，受當前在道路開放、路權界定、權責劃分等方面限制，產生穩定現金流的能力相對較弱，需要自動駕駛企業具備雄厚的資金實力。與之相比，商用車自動駕駛場景具有落地相對迅速、客戶付費意愿強等優點，有望產生穩定的現金流，為自動駕駛企業提供自身造血能力，減輕其對外部持續融資的依賴。圖森

43、未來等自動駕駛公司從商用車自動駕駛場景起步，謀求運營項目的快速落地，帶動自動駕駛數據收集與算法迭代。上述商用車自動駕駛場景主要包括： 1）無人環衛：無人環衛：自動駕駛技術自動駕駛技術在在環衛場景中環衛場景中有望率先有望率先落地。落地。目前，無人環衛場景主要包括園區、公園、學校等封閉區域，普通開放道路，以及高速高架、橋梁、隧道等半封閉道路。目前，相關參與者主要在封閉區域與普通開放道路進行商業化落地。無人環衛的行駛路線重復固定，單車清掃保潔覆蓋范圍通常在 10 公里以內，長尾問題相對有限。這就決定了自動駕駛環衛車需要的路測規模較小，可以在目前已經開放的路段短時間內積累較多數據完善算法。同時，由于自

44、動駕駛環衛人機交互相對簡單，不需要過分考慮車輛舒適度等問題，因此更適合自動駕駛落地。 圖 16：自動駕駛環衛車核心零部件示意圖 圖 17：自動駕駛車輛實現邏輯圖 資料來源：億歐智庫 資料來源：億歐智庫 目前自動駕駛目前自動駕駛環衛環衛參與者參與者主要包括酷哇機器人、智行者主要包括酷哇機器人、智行者、仙途智能、仙途智能等公司等公司，各家在落各家在落地產品及商業模式選取上存在地產品及商業模式選取上存在差異差異。其中酷哇機器人、仙途智能主攻普通開放道路，環衛車輛產品通常在 1 噸左右-18 噸不等，需配安全員，并采用直接提供運營服務的模式；智行者主攻園區等封閉區域清掃保潔，考慮到路權法規及實際人員替

45、代其主要產品為 1 噸以下的清掃機器人，可實現無人值守，不參與行業運營。主流公司均已實現產品落地，并投放數百輛車輛提供無人環衛服務。此外，無人駕駛科技公司也與傳統環衛企業及環衛裝備企業展開了積極合作，如深蘭科技于 2019 年與傳統環衛公司森遠股份簽訂全面戰略合作框架協議，后續將共同設立智能裝備產品生產基地，共同進行股權投資，共同投資設立城市物業運營服務公司等，形成全方位戰略合作伙伴關系。 汽車汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 11 表 4：環衛自動駕駛主要參與企業 企業名稱企業名稱 應用場景應用場景 產品形態產品

46、形態 落地區域落地區域 合作伙伴合作伙伴 商業模式商業模式 酷哇機器人 市政類清掃保潔 1 噸級-25 噸級的系列化環衛車輛 （自研自產車型或改裝現有車型） 廣東、江蘇、浙江、上海、湖南、陜西、川渝及安徽等地 中聯環境 提供無人環衛解決方案與運營服務 智行者 園區清掃保潔 1 噸以下的系列環衛車輛（自研自產車型） 火神山醫院、鳥巢、海淀公園、 上海中華藝術宮、 內蒙古示范大學等 自建工廠/OEM 提供無人環衛解決方案 仙途智能 市政類清掃保潔 3 噸級-16 噸級的系列化（后裝改裝）環衛車輛 南京長江隧道、唐山港、新鄭國際機場、北京朝陽公園等 瑞士企業波雄、宇通重工 提供無人環衛解決方案與運營

47、服務 深蘭科技 市政類清掃保潔 1 噸以下的小型機器人及 1 噸級電動環衛車（自研自產車型） 上海市進博會場館、 天津市中新天津生態城、江蘇省常州北站等 森遠股份 提供無人環衛解決方案 宇通環衛 市政類清掃保潔 6 噸級電動環衛車（改裝自產車型） 廣州南沙區全區 文遠知行 提供無人環衛解決方案與運營服務 資料來源：各公司官網，中信證券研究部 2）城市配送：城市配送：在在貨運物流中承擔短途城際以及“最后貨運物流中承擔短途城際以及“最后 50 公里”的角色，是公路運公里”的角色，是公路運輸的毛細血管。輸的毛細血管。城配場景下的痛點與干線物流、出行等領域痛點類似，行業高度分散、司機短缺、司機普遍年齡

48、偏大、年輕人不愿意做、司機難管控、作業環境差、疲勞駕駛等因素導致了行業正逐漸變化，給自動駕駛技術替代城配司機提供了契機。對于自動駕駛公司而言，城市范圍內的“倉到倉”運輸場景從技術層面與 Robotaxi 非常相似。但從整體的城市配送服務流程來說，自動駕駛在城市配送場景的應用類似環衛，兩者都是在城市道路、公開場景、固定線路下行駛，技術類別比較相似。 圖 18：文遠知行自動駕駛城配車輛 圖 19：酷哇機器人自動駕駛城配車輛 資料來源：文遠知行官網 資料來源：酷哇機器人官網 多家自動駕駛公司布局多家自動駕駛公司布局城配自動駕駛城配自動駕駛。隨著城市場景下的自動駕駛技術不斷成熟，替代司機后可有效解決同

49、城貨運的招工難、司機管控難的問題，并推動配送場景下的運輸成本降低。自動駕駛的智能調度也能降低安全隱患，防止司機疲勞駕駛導致的不良后果，進一步推動物流行業的合規管理等。同時，借助 5G 以及 V2X 的先進技術，在后端的云平臺上實現精準調配，讓貨物運輸的時間更短，效率更高，體驗更好。目前在自動駕駛城配領域有布局的自動駕駛公司有文遠知行、酷哇機器人、元戎啟行等。產業鏈相關方還包括但不限于物流公司（如菜鳥網絡） 、運力平臺（唯捷城配、貨拉拉、駒馬物流等） 、相關車隊 汽車汽車行業行業智能駕駛初創公司系列專題智能駕駛初創公司系列專題2022.5.31 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 12 及設備廠商

50、（如福田、江鈴、一汽解放、東風汽車、中國重汽等）等。 表 5：城配自動駕駛主要參與企業 企業名稱企業名稱 落地城市落地城市 合作對象合作對象 合作主機廠合作主機廠 飛步科技 湖州 中國郵政、德邦快遞 酷哇機器人 上海、湖州、蕪湖； 中國郵政 奇瑞、北汽 牧月科技（被文遠知行收購） 深圳 中通 江鈴 元戎啟行 深圳、武漢、杭州 資料來源：各公司官網 3）無人配送無人配送：有三大典型場景，其中快遞和商超零售有三大典型場景，其中快遞和商超零售場景場景有望更快落地有望更快落地。無人配送主要有快遞、外面和商超三大典型場景?？爝f對于即時性要求不高，集約化水平高；外賣對于即時性要求高，且配送路線環境復雜，存