甲子光年：2022中國自動駕駛行業研究報告-商業化落地腳步加速（11頁）.pdf

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1、出品機構：甲子光年智庫研究指導：宋濤研究團隊：翟惠宇發布時間：2022.06目 錄Part 01定義和分類Part 02發展歷程Part 05產業鏈現狀Part 04市場規模Part 06政策導向Part 07驅動/制約因素Part 08案例征集Part 03應用場景Part 01 定義和分類根據駕駛員在駕駛過程中的參與程度，對駕駛自動化進行6個級別的分級 自動駕駛：依靠計算機與人工智能技術，車輛可以自動的方式持續地執行部分或全部動態駕駛任務 L1-L2自動駕駛：車輛輔助駕駛，接管部分車輛控制任務；責任判定中，駕駛員為責任主體 L3-L5自動駕駛：車輛自動駕駛，激活后執行連續性駕駛任務；責任判

2、定中，自動駕駛方案提供商將是責任主體之一 當前全球乘用車領域中，自動駕駛正處于由L2級別自動駕駛向L3級別自動駕駛的過渡階段類別分級名稱車輛橫縱向控制事件探測和響應動態駕駛任務接管設計運行范圍人工駕駛L0應急輔助駕駛員駕駛員和系統駕駛員有限制輔助駕駛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L2組合駕駛輔助系統駕駛員和系統駕駛員有限制自動駕駛L3有條件自動駕駛系統系統駕駛員有限制L4高度自動駕駛系統系統系統有限制L5完全自動駕駛系統系統系統無限制圖表1 1：自動駕駛分級和特點圖表2 2：自動駕駛技術的應用場景2C2C2B2B2G2GRobotaxiAVPRobotruck末端配送新型

3、公交車礦區等場景當前所在位置：L2+到L3發展Part 02 發展歷程中國自動駕駛技術發展應用快，在國際上處于頭部領先地位 中國自動駕駛起步稍慢，但技術與國際一流廠商在技術上已經并駕齊驅，目前頭部解決方案玩家基本由中美兩國的公司包攬 技術逐步成熟，L2及L2+自動駕駛技術已經實現規?；慨a，并處于放量階段；而L4級別以上的自動駕駛也已經在中美兩國各地區實現上路測試，處于不斷累積路測數據的階段中外自動駕駛發展歷程比較谷歌率先組建團隊，開始研發無人駕駛技術，后獨立成立Waymo公司海外中國 特斯拉發布Autopilot nuTonomy成立Uber進入路測階段 Waymo公司成立 Cruise與通

4、用合作 Argo AI成立 Aurora成立 奧迪A8搭載L3級別自動駕駛系統 Waymo在鳳凰城提供小規模出租車服務 各自動駕駛公司不斷累積路測里程百度成立自動駕駛事業部，入局開始自動駕駛研發 百度發布阿波羅計劃 阿里設立自動駕駛部門 文遠知行成立 Momenta、小馬智行等公司成立 首個智能網聯汽車試點示范區成立 北京發放自動駕駛路測牌照 各自動駕駛解決方案公司、運營公司、主機廠先后在多個城市拿到路測牌照20092009201420142015201520162016福特、寶馬、日產、沃爾沃等汽車制造企業相繼入局20172017201820182020202020212021 圖森未來、智

5、行者等公司成立特斯拉推出FSD圖森未來拆分于美股上市Part 03 應用場景L2/L2+自動駕駛技術發展成熟；L3及以上突破難度大，封閉場景為適當切入窗口 自動駕駛技術的批量落地和商業化進程，取決于技術上電腦對人類駕駛員的實際替代作用 作業流程越標準，自動駕駛技術的規?；涞鼐蜁饺菀?；得益于成本規模效益，礦區、港口等場景的應用即將實現商業化 場景更加復雜的Robotaxi和Robotruck等通用場景需要完成度更高的自動駕駛技術以控制風險；同時政策法規和責任劃定機制方面的不完善，使得L3以上的通用自動駕駛技術很難在短時間內做到批量商業化，但是自動駕駛最終替代人類駕駛員的趨勢不可逆轉20102

6、01020152015203020302020202020252025倒車輔助預計商業化時間自動駕駛等級L4L4L3L3L2L2L1L1L5L5ACC自適應巡航控制APA自動泊車TJP交通堵塞自動駕駛無人配送L4高速公路RobotruckL4城市通用RobotaxiL5完全自動駕駛礦區港口場景應用圖：中國自動駕駛分場景批量商業化進程L0L0Part 03 應用場景自動駕駛技術在各應用場景已經逐步實現了不同程度的商業化 技術落地看重使用場景，不同場景中自動駕駛落地情況有很大區別，與場景復雜度、技術成熟度及相關法規完善程度高度相關 物流配送已經比較成熟，礦山港口商業化亦已起步，園區小巴和清潔場景同

7、樣開始有商業化訂單落地，而在開放道路的無人駕駛卡車與乘用車仍在積累路測數據階段，距離規模商業化有較大距離礦山/港口物流配送RobotruckRobotaxi圖：自動駕駛各落地場景主要廠商（部分）商業化進展Part 04 市場規模隨著滲透率不斷提升，預計2025年L2及以上自動駕駛系統市場規模將破2000億 中國乘用車銷量在全球新冠疫情的影響下甚至出現了負增長，但隨著造車新勢力的崛起和整個汽車產業電動化、智能化進程的不斷深入，搭載L2級別以上自動駕駛系統的汽車銷量和占比節節攀升，預計將于2022年超越1000萬輛 高等級的自動駕駛系統有著更高的售價，隨著L3、L4級別的自動駕駛系統在未來走向乘用

8、車市場，市場規模將進一步加速增長 干線物流Robotruck擁有更大的商業化落地價值，潛在市場規模超3萬億；其次為乘用車Robotaxi，潛在市場規模約1.7萬億2371214420182049230043442549071710816497078441259149720182019202020212022E乘用車銷量（萬輛）新能源乘用車銷量（萬輛）市場規模測算（億元）圖1：中國L2及L2+前裝自動駕駛系統市場規模圖2：L3及以上自動駕駛分場景潛在市場規模（元）駕駛速度場景復雜度高速干線物流3.3萬億Robotaxi1.7萬億礦區自動駕駛6千億即時物流1700億自主泊車800億預計2025年可

9、達2250億元2025EPart 05 產業鏈現狀決策層是自動駕駛產業鏈的集成核心，是實現單車智能的關鍵 自動駕駛汽車產業鏈由感知層、決策層、執行層組成：車載視覺、雷達和高精度定位等系統組成自動駕駛汽車的感知層；車用計算芯片和算法系統組成自動駕駛汽車的決策層；電子化的油門、轉向、制動等控制系統組成自動駕駛汽車的執行層 自動駕駛感知層已經逐步實現國產替代，激光雷達等關鍵零部件的國產化將為未來自動駕駛汽車的低成本、規?；a提供支撐感知層決策層執行層毫米波雷達激光雷達超聲波雷達高精地圖V2X技術算法/系統車用芯片車路協同方案油門控制轉向控制制動控制攝像頭單車智能車路協同慣性導航底盤控制Part 0

10、6 政策導向車路協同是出于全局統籌考量的規劃方向，是智慧交通的重要組成部分 在中國各級政府統籌發展智慧城市、智慧交通的大環境下，車路協同的技術路線將是中國實現自動駕駛的主要規劃方向 當前在智慧道路尚無成熟發展條件的環境下，以單車智能為主，車路協同為輔的現狀仍將持續；未來車路云一體化的實現，將賦能整個出行系統，做出全局最高效、最安全的決策，真正實現智慧交通發布時間政策名稱發布單位內容與意義2015年5月中國制造2025國務院布局和推動智能汽車產業化2017年12月促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）工信部提出建立智能網聯汽車智能化平臺2018年1月智能汽車創新發展戰略發

11、改委提出2035年智能網聯汽車體系框架全面形成2018年12月車聯網（智能網聯汽車產業發展行動計劃）工信部智能網聯汽車實現特定場景規模應用2020年10月新能源汽車產業發展規劃（2021-2035）國務院提出實施智能網聯技術創新工程2021年2月國家綜合立體交通網規劃綱要國務院2035年實現綜合立體交通基礎設施要素全周期數字化2021年3月國家車聯網產業標準體系建設指南工信部設計制定車聯網產業生態環境標準Part 07 驅動/制約因素追求更省力的駕駛和更低廉的經營成本，是驅動自動駕駛繼續前進的兩大因素 人工智能算法不斷演進，車載芯片算力不斷提升，以及5G通信設施的快速普及，都在技術層面不斷驅動

12、自動駕駛賽道的發展 雖然自動駕駛技術帶來的智能化、便利性、安全性、低成本、高效率等優點為乘用或商用場景創造了更高的需求，但新技術的應用在各場景仍面臨著多樣化的制約因素 隨著自動駕駛商業化的逐步推進，這些制約條件將逐步得到解決，科技將以更快的速度進入并賦能人們的工作與生活駕駛更省力安全性更高交互更智能性價比提升駕駛人切實體會到了自動駕駛帶來的方便感知系統可更細致地感知車周環境，及時地判斷風險智能駕艙打造更舒適愉悅的體驗規?；a安裝，將逐步降低自動駕駛產品單價成本更低廉作業更安全作業效率高有效降低勞動力和管理成本，為經營者帶來更多收益特殊場景作業領域可顯著提升安全性，大幅降低安全事故發生率24小

13、時連續作業，提升場景工作效率乘用車開放場景商用和封閉場景驅動因素制約因素技術不成熟定責不明確開放場景仍存在corner cases待系統學習L3及以上自動駕駛責任劃分尚不明確商業化困難港口、礦區等場景的商業化并非純市場化行為，商業開拓能力是獲取訂單的關鍵報告亮點預告 報告將關注和分析不同級別自動駕駛技術在不同場景的商業化落地進程和發展階段 探討高級別自動駕駛方案廠商商業化落地模式的差異和創新 展望Robotaxi的落地進度以及運營平臺的賦能報告覆蓋廠商 自動駕駛科技公司 主機廠/整車廠 網約車運營平臺 激光雷達、定位導航、計算平臺等自動駕駛涉及的上游供應商報告發布傳播平臺 甲子光年公眾號首發報告咨詢聯系 趙靜蕊 微信：zhaojr8226 郵箱：Part 08 自動駕駛案例征集甲子光年智庫將于后續發布自動駕駛行業研究報告，現征集業內代表企業實踐案例 甲子智庫后續將正式發布“2022年甲子光年自動駕駛行業研究報告”，期待與業內各方人士共同洞察自動駕駛行業發展趨勢，助力各級別各場景自動駕駛技術落地，引領國內智能網聯汽車發展。