NOA深度:發展現狀、驅動因素、市場空間及相關公司深度梳理-231030(20頁).pdf

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1、 1/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 行業研究報告 慧博智能投研 NOA深度:深度:發展現狀發展現狀、驅動因素驅動因素、市場空間市場空間及相關公司及相關公司深度梳理深度梳理 高級駕駛輔助系統 ADAS(Advanced Driving Assistance System)是利用安裝在車上的各式各樣傳感器,在汽車行駛過程中隨時來感應周圍的環境,收集數據,進行靜態、動態物體的辨識、偵測與追蹤,并結合導航地圖數據,進行系統的運算與分析,從而預先讓駕駛者察覺到可能發生的危險,有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性。ADAS 中的 NOA 功能是一項先進的駕

2、駛輔助導航系統,可為駕駛員提供自動駕駛導航功能,包括車道變更、超車、換道等操作。具體來講,NOA 的原理是什么,有哪些分類,發展現狀如何,驅動其發展的因素都有哪些,市場空間又有多大,未來將面臨怎樣的挑戰及發展趨勢,相關公司都有哪些,帶著這些問題我們來閱讀下面這篇研報。目錄目錄 一、NOA 概述.1 二、NOA 發展現狀.3 三、驅動因素.8 四、市場空間.12 五、面臨挑戰及發展趨勢.14 六、相關公司.16 七、參考研報.20 一、一、NOA 概述概述 1.什么是什么是 NOA?自動輔助導航駕駛(NOA,Navigate on Autopilot),也有人叫導航輔助駕駛或領航輔助功能,本質意

3、思是把導航和輔助駕駛相結合,是一種基于車輛傳感器和高精度地圖數據的自動駕駛輔助系統,旨在幫助駕駛員在高速公路及城市道路中上更加安全、高效地行駛。通過在車輛上安裝多個傳感器,包括雷達、攝像頭和超聲波傳感器,NOA 功能可以自動感知車輛周圍的交通狀況,并在安全的情況下幫助駕駛員自動完成一系列操作,從而提高行車的舒適度、便利性和安全性。相比于傳統的自適應巡航功能,NOA 功能能夠自主判斷駛入、駛出道路的時機以及自主判斷超車的時機,并實現自動變道超車而不需要人為干預。2/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 2.NOA 原理原理 NOA 功能主要依賴于車載

4、系統內的數據處理元件以及包括傳感器、圖像識別處理器、激光雷達與 GPS、導航與控制單元等在內的控制模塊來運作。車載傳感器使用激光雷達的光束,對車輛周圍的環境進行實時掃描,從而獲取關于速度、車道、前車距離及相對位置等關鍵信息。同時,部分較高級別的 NOA 系統還將包含 GPS 和導航系統,使得車輛的行駛路徑可以在導航管家軟件中預先規劃,從而幫助車輛實現更為準確精確,并將畫地為牢,保證車輛的安全及可靠性。3.NOA 特點特點 NOA 的最大特點在于,其可以為駕駛員提供安全可靠的自動化駕駛導航輔助模式,因此,能夠提高人們在駕駛中的便利性,讓駕駛變得更加舒適。此外,NOA 功能的使用可以提高駕駛員對車

5、道、車速、前車距離以及交通狀況等方面的了解,從而讓駕駛員的駕駛行為更加符合其他駕駛路上的規范,減少危險駕駛行為產生的概率。此外,NOA 功能的廣泛應用還能有效降低車禍發生的概率和嚴重程度,使駕駛員和車內乘客更加安全。4.NOA 分類分類 根據應用場景不同,自動領航輔助(NOA)可進一步分為高速領航和城區領航,也就是通常我們所說的高速 NOA 和城市 NOA。高速 NOA 普遍限制在特定高速公路和城區高架路開啟,特別是在高速公路出入口、收費站等區域,包含自動調節車速、自動進出匝道、自動變道超車等功能,能夠提供更加精準的路線規劃和實時路況分析,從而減少駕駛員的操作負擔,提高行車效率,目前已在國內落

6、地。城市 NOA 則主要用于城市道路上的行駛,特別是在擁堵的城市路段,能夠提供更加智能的導航和駕駛輔助功能,從而減輕駕駛員的壓力,提高行車安全性,在復雜的城市場景中實現點到點的“導航輔助駕駛”功能,車主在導航上設定好目的地,車輛可以實現全程輔助駕駛到達終點,并在路途中實現變道、超車、過紅綠燈等行為動作,其難度也遠遠大于高速 NOA。3/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 由于應用場景的不同,高速 NOA 及城市 NOA 在技術原理、功能方面還是有一定差異的:(1)技術原理不同技術原理不同 高速 NOA 主要利用車輛的 GPS 定位、雷達、攝像頭等

7、傳感器數據,以及高精度地圖數據進行路徑規劃和實時路況分析。而城市 NOA 則需要考慮更多的交通標志、標線、行人等因素,因此需要更精準的地圖數據和更高的算法精度。(2)功能方面有差異)功能方面有差異 高速 NOA 的主要功能包括自動變道、超車提醒、車道保持等,旨在提高駕駛員的駕駛舒適性和安全性。而城市 NOA 的功能則更加多樣化,除了基本的導航功能外,還包括自動泊車、定點停車、智能跟車等功能,可以更好地適應城市道路的環境和交通狀況。與高速 NOA 相比,城市 NOA 面臨的交通道路復雜程度呈倍數級增長,對于軟硬件能力也提出了更高要求。除了技術層面的難點之外,面向路況更為復雜、駕乘場景更加多元的城

8、區,當前大多數消費者對于領航功能還處于觀望狀態。在城市 NOA 放量之前,車企以及智能駕駛相關供應商還需繼續建立用戶層面的認知,增加潛在用戶的購買信心,以促進市場規模的提升。伴隨自動駕駛技術不斷普及與發展,高速 NOA 和城市 NOA 都將成為未來汽車出行的重要組成部分。尤其是在城市化進程加速的今天,城市 NOA 將會有更加廣泛的應用前景,成為未來城市出行的重要解決方案之一。二、二、NOA 發展發展現狀現狀 1.始于特斯拉始于特斯拉 國內 NOA 的發展始于 2019 年,特斯拉向中國用戶推送了 NOA 功能,隨后蔚小理等新勢力也紛紛入局,推出高速領航輔助功能。截止目前,吉利、榮威等自主品牌也

9、開始在旗下的部分傳統燃油車上推出高速領航功能。2023 年,城市 NOA 功能落地與否成為判定車企品牌智駕發展水平的重要標準,因此頭部車企以及供應商紛紛開始加碼布局。4/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 2.國內多家車企已經打響城市國內多家車企已經打響城市 NOA 號角號角 2023 年 Q1,小鵬在北上廣深佛釋放初步 XNGP,開放點到點的依賴高精地圖的城市 NGP,但 XNGP已有脫圖能力,在無圖區自降至 LCC 增強版;無圖版本于 23 年 Q3 推出,年底覆蓋 50 城。華為ADS2.0 城市 NCA 覆蓋上深廣杭;短期依賴高精地圖,無

10、圖版本將于年底覆蓋全國。特斯拉的 FSD 在中國落地,除了要滿足數據合規問題、建立數據中心,還需要做大量的本地化測試,適配中國動態與靜態的路況,根據公司預測,FSD 在中國落地至少需要 12 個月。理想、蔚來也在快速推進。理想于 2021 年 12 月開放領航輔助駕駛功能;23 年 6 月,不依賴高精地圖的城市 NOA 在北京內測,年底推送 100 城。蔚來于 19 年 6 月新增高速 NOA 功能;23 年 6 月,在上海啟動城市 NOA 測試;7 月,蔚來城市 NOA 覆蓋北京;Q4 將累計開通城區領航路線里程 6 萬公里;24Q1 至 20 萬公里;24Q2 實現 40 萬公里;當前蔚來

11、仍依賴高精地圖,但其最新 NAD 智駕系統最終走向是無圖。3.NOA 車型落地,消費者智駕感知喚醒車型落地,消費者智駕感知喚醒 與城市 NOA 相配套,搭載城市 NOA 的車型紛紛上市。22 年理想推出 L 系列,MAX 版本配置激光雷達,可實現高階智能駕駛;同年蔚來推出 ET7 及 NT2.0 新平臺,全平臺新車型均可實現高階智能駕駛。小 5/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 鵬、問界完成最后催化,23 年 6 月,問界 M5 高階智駕版、小鵬 G6 問世,其中小鵬 G6 憑借其超預期的售價和 MAX 版本標配的 XNGP 智能駕駛,成為市場

12、的熱點。2023 年上海車展以來,眾多車企對外宣布了今年下半年實現多城市城區 NOA 計劃。理想宣布城市NOA 開啟內測,年底覆蓋 100 個城市;小鵬宣布廣州、上海、深圳、北京開通城市 NGP,未來會在更多城市開通該功能;蔚來宣布會在今年下半年開啟 NAD 服務中“城區 NOP+服務”的上海區域先鋒體驗。華為系上市喚醒消費認知,金九銀十智駕車型普及加速。9 月 12 日,華為新款問界 M7 上市,進店量&訂單量持續火爆。問界的爆火來自華為強勁品牌力帶來的基數擴張。Mate 手機熱度拉動進店量暴漲,M7 憑借領先智駕&超高性價比&鴻蒙系統生態,帶動油車用戶下定購車。同時,華為強勁品牌力和ADS

13、2.0 卓越表現,促使智駕需求興起。無圖 NCA 年底全國開通超預期,智駕版訂單占約 60%。4.基于高精地圖的高速基于高精地圖的高速 NOA 已走向成熟已走向成熟 高速 NOA 由于工況較為單一,復雜程度低,因此所需的硬件水平較為有限,基本上無需激光雷達,只要攝像頭與部分毫米波、超聲波雷達即可。同時,800 萬像素的前視攝像頭具有超過 250 米的探測距離,可以提供更加精準的預判幫助車輛實現更加流暢的規避,更加適用于車輛高速行駛的高速公路場景。高速 NOA 功能可以在用戶設置好出發地和目的地后,高速 NOA 的主要功能包括自動變道、變道超車、車道保持等,旨在提高駕駛員的駕駛舒適性和安全性。與

14、傳統的單點輔助駕駛功能,如車道保持、自動跟車等相比,高速 NOA 是智能化體驗的一個越級。自 2019 年首次發布,高速領航輔助(NOA)功能已可大幅降低駕駛者疲勞,實現在高速、環路變換車道、自動駛入/出等功能,提高形成安全性和便捷性。至 2023 年,國內主要新能源車企已陸續推出基于高精地圖的高速 NOA 功能。其中截至 2023 年 6 月底,小鵬高速 NGP 系統已可實現 3 次/千公里不舒適減速、0.4 次/千公里安全接管、105%的通行效率(假定駕駛員通行效率為 100%),技術已達到較為成熟的水平。目前高速 NOA 逐漸成為各家車企品牌追逐的“標配”功能,僅考慮在高速路上實現 NO

15、A,暫不考慮更復雜的城市 NOA,昂貴的高算力芯片和激光雷達并非必需。各家品牌車型 NOA 功能在超車、上下匝道體驗以及接管率上存在差異,這當中,感知、規控算法以及產品功能定義成為功能體驗優劣的關鍵。6/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 各個主流車企大規模搭載高速 NOA,相關車型價格將再次下探。目前大部分主流車企對在售車型已大規模搭載高速 NOA 功能,小鵬 XNGP 周用戶滲透率已達 94.6%。同時相關車型定價已下探至 20 萬元以下,如配備高速 NGP 的小鵬 P5460E+售價僅有 17.49 萬元,預計 23 年下半年搭載高速 NO

16、A 價格有望進一步走低。5.城市城市 NOA 開啟元年,新勢力有望持續獲益開啟元年,新勢力有望持續獲益 大模型推動感知算法升級,智駕走向“無圖”時代。從 2023 年開始,以 BEV+Transformer 等感知層面的神經網絡大模型為基礎、借助純感知和融合感知路線、通過“重感知+新地圖”徹底擺脫成本高鮮度低的高精地圖成為實現城市 NOA 的主流路線。相較于 CNN(卷積神經網絡)和 RNN(循環神經網絡)等小模型,Transformer 等大模型長序列處理能力更強、并行計算效率更高,可以通過注意力層的結構識別元素之間的多維信息,泛化性更強,從而減小車端硬件成本,成為目前城市智駕技術方案的首要

17、選擇。7/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 下半年城市 NOA 將有較大規模釋放,新勢力有望持續獲益。其中,小鵬預計下半年在數十個無圖城市釋放 XNGP;華為 ADS2.0 三季度將在 15 座城市實現無圖商用輔助駕駛,四季度擴大至 45 座城市;理想將于年底前完成 100 個城市的 NOA 推送;毫末智行計劃到 2024 年在 100 座城市落地無圖城市 NOH。預計國內新勢力車企有望領先獲益。L3 即將實現 0-1,智能化進入高速增長期。據羅蘭貝格預測,到 2025 年國內自動駕駛前裝市場規模預計增至 2250 億元,其中 22-25 年

18、CAGR 超 21%。預計 2025 年全球 14%的車輛無 ADAS 功能,40%的車輛具有 L1 級功能,36%的車輛具有 L2 級功能,10%的車輛具有 L3 級或更高功能,2030 年全球市場規模將達 5000 億美元,主要經濟體高級別自動駕駛占有率將不斷提升。8/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 三、三、驅動因素驅動因素 1.工信部支持工信部支持 L3 商業化,各地商業化,各地政策政策智駕政策智駕政策&智能網聯落地智能網聯落地 6 月 21 日,工信部表示將支持 L3 級及更高級別的自動駕駛功能商業化應用。同時將啟動智能網聯汽車準入和

19、上路通行試點,組織開展城市級“車路云一體化”示范應用,為高階自動駕駛量產提供政策保障。各地方相關部門也陸續推出智能駕駛鼓勵政策與智能網聯試點方案,推動汽車進一步智能化落地。7 月 26 日,工信部等兩部門印發國家車聯網產業標準體系建設指南(智能網聯汽車)(2023 版)。提出分階段建立智能網聯汽車標準體系:提出到 2025 年,形成能夠支撐組合駕駛輔助和自動駕駛通用功能的標準體系;到 2030 年,全面形成能夠支撐實現單車智能和網聯賦能協同發展的標準體系。政策的頻繁推出下智駕標準體系完善將加速。伴隨 L2 級自駕逐漸普及,L3 級智駕法規亦提上日程。政策以分階段形式確認標準體系建設時間點,明確

20、了未來智能網聯汽車標準體系建設節點和進程,L3 級智駕標準有望在年內落地。L3 法規落地將:1)給予國內廠商競爭信心,使主機企業和供應鏈廠商長期研發投入落地,大大促進高級別智能駕駛技術的普及;2)為 L4 及更高級別的智能駕駛技術研發開辟空間,L3 商用后領先廠商或將開啟 L4 級高級自動駕駛研發,推動智駕技術發展;3)變革市場競爭格局,電車競爭下半場即將到來,9/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 智能化車企及供應鏈企業即將獲益。智能化時代或將到來電車優勢進一步凸顯。伴隨 L2+智能駕駛的普及,電車將完成智能駕駛“質變”,對傳統油車的產品力優勢

21、將進一步擴大。促進油電替代進程加速,旺盛 H2 電車行情。智能化潮流下 H2 電車銷量有望超預期。2.高速高速 NOA 走向成熟,主流車企大規模搭載走向成熟,主流車企大規模搭載 目前,國內電車中 L2+智能駕駛滲透率高增,L2+智能駕駛快速成熟、普及。根據 GGII 的數據,23 年1-5 月,理想已實現 100%L2 覆蓋,其他新勢力諸如小鵬、蔚來亦在 80%以上,其他主流傳統自主如比亞迪、吉利、長城等亦已接近 50%,車企 L2 布局已趨于完善。3.智能駕駛產品技術上的代際升級有望驅動整車格局的智能駕駛產品技術上的代際升級有望驅動整車格局的新變遷新變遷 復盤全球和國內車企崛起的經驗,生產技

22、術/產品技術/需求挖掘的代際變革和邊際優化是一個車企崛起的核心原因。(1)從生產技術角度,汽車行業經歷了手工生產大批量生產精益生產的代際性的變革,其中又有平臺化模塊化等生產方式創新帶來的降本增效,目前處于精益生產范式下平臺化模塊化生產的邊際優化中。特斯拉采用一體化壓鑄技術大幅提升生產效率,國內蔚來、極氪等企業也應用一體化壓鑄生產后地板等零部件。(2)從需求挖掘角度,汽車行業陸續出現跑車、平民車、大型轎車、皮卡、氣泡車、經濟型轎車、SUV、MPV 等細分市場,一些市場反應敏捷的企業享受到細分市場快速成長的紅利。近年來家庭用車,女性用車,越野車等細分市場的需求挖掘給一些企業帶來機會,但隨著消費者選

23、擇的多樣化,新的細分市場的挖掘難度加大,目前處于在各種細分市場的邊際完善中。(3)從產品技術角度,汽車行業經歷了馬車燃油車電動車的代際性變革,其中又有渦輪增壓,流線型設計等的持續優化。我國汽車行業正處于從燃油車向電動車轉型代際變革中,比亞迪與理想汽車等企業在電動化浪潮中迅速崛起。產品技術角度即將進入下一個代際跨越,即智能駕駛的代際升級:城市 NOA 的大規模落地,高階智能駕駛進入城市場景。而智能駕駛的代際升級有望產生整車格局的變遷。隨著消費者越來越看重智能駕駛帶來的駕駛體驗的提升,智能駕駛能力有望成為消費者選擇汽車產品的重要因素,相關能力較強的車企有望實現彎道超車。10/20 2023 年年

24、10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 4.當前高階智能化作為技術代際升級,可能驅動行業格局的再變化當前高階智能化作為技術代際升級,可能驅動行業格局的再變化 L2+到 L3-L4 不是連續的技術邊際優化,而是跨越式的技術升級。大規模神經網絡的參數數量、訓練數據等規模到達一定程度時,會出現定性的變化。如圖 39 展示了大模型的“涌現”現象,橫軸表示各個神經網絡模型的規模,縱軸表示準確率,可以看到有效參數跨越一個明顯的臨界值后,模型的精度會大幅提升。我們認為,同樣基于 Transformer 架構的智能駕駛大模型在數據和參數積累到一定程度后,也有望迎來“涌現”時刻,智能駕駛的

25、能力也有望大幅提升。即智能駕駛的技術能力的提升并非線性的,從L2+級別提升到 L3-L4 級別的智能駕駛,或許不是連續的技術邊際優化,而是跨越式的技術升級。因此,智能化的代際升級可能驅動整車格局變化,頭部企業與其他企業的技術差距可能會拉大。11/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 5.從傳統汽車到智能汽車,從傳統汽車到智能汽車,驅動整車格局的變遷驅動整車格局的變遷 傳統車的競爭模式:硬件競爭具有后發優勢。競爭格局上看:各領風騷兩三年。圍繞爆款車型進行研發,經營上具有很明顯的產品周期:(1)2009-2013 年:早年奇瑞領先,11 年長城推出哈弗

26、 H6,憑借有競爭力的售價、良好的機械素質爆火,連續十余年蟬聯國產 SUV 銷量冠軍,爆款效應下長城于 2012 年成為逐漸成為銷冠。(2)2015-2017 年:吉利,博越系列熱銷,16 年 3 月上市后帶動吉利沖量,當年銷量 76.6 萬輛,同比+30%,并于 17 年成為銷冠,銷量-股價-營收均達小高峰。(3)2020 年起:比亞迪王朝/海洋系列放量,秦/宋/元 DM-i 及海豚等車型熱銷,比亞迪快速成為全國銷冠,銷量-股價-營收持續上漲。智能車的競爭模式:軟件競爭有先發優勢。競爭格局上看:強者恒強。跑馬圈地比傳統車時代更加重要。跑馬圈地能力強者勝出。智能汽車制造和品牌、軟件和硬件都可能

27、會分離。按照手機領域的經驗,我們傾向于判斷,智能車產業鏈利潤大頭集中在全棧自研龍頭、算法系統供應商、芯片供應商、整車制造商等。就智能汽車而言,目前算法和硬件制造產業化分工趨勢尚未明確,未來可能會出現類似于手機領域的全棧和聯盟模式并存。12/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 四四、市場空間市場空間 1.消費者認知增強,高階智能駕駛市場空間廣闊消費者認知增強,高階智能駕駛市場空間廣闊 伴隨城市 NOA 在 23-24 年的落地和普及、L3 法規在年內的落地,行業 0-1 已經實現,將進入爆發期。電車產品力相對于油車大幅增強,國內電車發展將進入認知驅

28、動。展望 24 年,廠商布局的深入&新車企的進入,將進一步打開高階智能駕駛市場。預計 23-25 年國內 L3 級智能駕駛汽車銷量 53.9/274.1/591.7 萬,滲透率 2.3%/11.2%/23.7%;至 30 年將達到 1600 萬+,占乘用車總量的 62%。13/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 2.智能化將重塑汽車零部件價值鏈,高階智能化滲智能化將重塑汽車零部件價值鏈,高階智能化滲透率加快將驅動部分零透率加快將驅動部分零部件賽部件賽道進展超預期道進展超預期(1)域控制器、線控制動、毫米波雷達、攝像頭以及域控制器、線控制動、毫米波

29、雷達、攝像頭以及 4D 毫米波雷達等是智能化受益毫米波雷達等是智能化受益新賽道新賽道 隨著電動智能化產業趨勢,發動機、燃油噴射系統、變速器、啟動電機及發電機、渦輪增壓、尾氣處理系統、油箱及燃油系統預計逐步萎縮。而自動駕駛的實現需要毫米波雷達、攝像頭、超聲波雷達、激光雷達、4D 毫米波雷達等傳感端產品的保障,自動駕駛滲透率的提升拉動傳感端產品需求持續提升。智能電動車背景下,傳統純機械的轉向系統和制動系統逐漸被替代,電控轉向和電控制動興起,到最后線控轉向線控制動。此外隨著智能化和電動化的深入,轉向和制動進入線控轉向和線性制控時代。電子電氣架構從分布到集中,域控制器、多域控制器替代 ECU。(2)城

30、市城市 NOA 及高階智能化加速,驅動新賽道空間增長加快,滲透提升加快及高階智能化加速,驅動新賽道空間增長加快,滲透提升加快 車企城市 NOA 加速落地,意味著高階智能駕駛進入城市場景。無論從軟件還是硬件層面,對汽車產品都提出了更高的要求。因此,有望驅動零部件新賽道市場空間加速增長,同時提升整體滲透速度。14/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 五、面臨挑戰及發展趨勢五、面臨挑戰及發展趨勢 1.高階智駕全場景覆蓋將面臨多維挑戰,功能發展與用戶教育需要同時推高階智駕全場景覆蓋將面臨多維挑戰,功能發展與用戶教育需要同時推進進 高階智駕功能的發展意在實

31、現全場景智駕功能的覆蓋,例如城市 NOA 功能,但仍將面臨眾多挑戰。未來發展過程中,最大的挑戰來自于全場景多元化、泛化的困難,特別是中國的交通路況,不同城市有不同類型的車道線、紅綠燈,以及信號燈變化、潮汐車道變化。多元泛化的場景使智駕功能全城市覆蓋難度極大提升,也對參與企業軟硬件綜合能力提出更高的要求。隨著城市 NOA 之后的發展,參與企業需要具備應對復雜場景的算法邏輯方案,同時大模型、多模態數據、自動化標注、智算中心等將成為標配,這對大部分車企來說將是巨大的挑戰。除了技術方面的調整,車企與智駕公司需要對用戶進行充分的引導,以保障智駕功能全場景覆蓋過程中的用戶駕駛安全。目前,高速場景的 NOA

32、 正在經歷逐漸普及、完善的過程,城市場景的 NOA 則將讓消費者真正從駕駛體驗中感受到便利??傮w來看,行業會越來越從客戶體驗的角度出發,無論高速 NOA 還是城市 NOA,最終想要實現的都是安全、舒適的駕駛體驗提升。2.短期內智駕功能幵不會形成短期內智駕功能幵不會形成“價格戰價格戰”,市場認知與付費意愿將加速提升,市場認知與付費意愿將加速提升 盡管智能駕駛功能的發展正在提速,而車企品牌也同時推出智能駕駛功能的各類收費方案,但短期內并不會因為智駕功能而產生“價格戰”。目前智能駕駛功能的發展階段仍然處于消費市場導入前期,與汽車產業的發展階段存在差異。短期內的降價是從整車角度而非智能駕駛功能。例如,

33、2023 年由于技術方案收斂、規模效應疊加下的生產成本降低,外加國六 A 清庫存需求,而造成整車價格下跌。目前智能駕駛技術和解決方案仍在持續演進節點,且在短期內無法到達商業化成熟與收斂。用戶對于智駕功能的認知剛被喚醒,對于智駕功能的信任度尚未建立,因此其對于智駕功能的付費意愿仍然需要提升。在此過程中,本土車企品牌既要特斯拉帶來的“鯰魚效應”,同時需要對用戶進行充分正確的引導與教育。15/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 3.大模型、大模型、AI、云服務、云服務持續賦能智駕,自動標注與仿真測試將加速自動駕持續賦能智駕,自動標注與仿真測試將加速自動

34、駕駛時代到來駛時代到來 車端數據采集完成之后,還需要經過數據標注,包括分配類標簽、繪制邊界框和標記對象邊界等,經過標注的數據才能變成算法模型能夠使用的有效樣本。而隨著自動駕駛技術的不斷迭代,需要大規模且高質量的數據集進行訓練。未來基于 AI 大模型賦能的自動標注將成為降本增效的利器,以提升標注效率。當前 L2+及以下的相關功能,所需要的測試場景有限,仿真測試的場景庫也較小,傳統的單機測試還可以勝任。但后續高等級自動駕駛則需要海量的測試場景,對應的仿真測試要求也越來越高:極強的 GPU算力、足夠的存儲帶寬和低時延等。云平臺仿真憑借其分布式架構及并行加速計算能力,可提升整體效率。16/20 202

35、3 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 六六、相關公司相關公司 AI 加持+城市 NOA 落地,高階智能化迎來蝶變時刻,看好高階智能化的產業機會。1.華為智駕系統華為智駕系統賦能:賽力斯、長安汽車(阿維塔)賦能:賽力斯、長安汽車(阿維塔)目前華為智駕主要通過兩種形式為車企賦能:1)智選模式:華為與車企聯合研發、設計,銷售渠道等由華為運營,主要和做企業有賽力斯、奇瑞、江淮、北汽。2)HI 模式,華為作為軟硬件供應商,為車企提供智能座艙與智能駕駛全套解決方案,主要車企有長安(阿維塔、深藍)。首款搭載華為 ADS2.0 量產車型問界 M5 于 2023 年 4 月 1

36、6 日發布。硬件層面 ADS2.0 相較于 1.0 相比,保留前向激光雷達,而量測 2 顆激光雷達取消;毫米雷達方面從 1.0 的 6 顆降至 3 顆(前向及側后);視覺傳感器由 1.0 的 13 顆降至 2.0 的 11 顆。2.0 高階智能駕駛融合感知 BEV 網絡+華為融合感知 GOD網絡+道路推理網絡可實現白名單障礙物、異形障礙物識別處理及導航地圖與顯示匹配,即實現城市NOA 功能,以及無限接近 L3 智能駕駛體驗。阿維塔 11 配備 3 顆激光雷達、6 顆毫米波雷達、13 顆高清攝像頭、12 顆超聲波雷達,并且華為MDC810 計算平臺提供硬件解決方案。華為是國內唯一一家可實現自動駕

37、駛芯片、大模型訓練芯片、軟件算法和數據分析算法等全棧自研的企業,其擁有 1.8EFLOPS 的學習訓練算力,僅次于特斯拉。自今年 4 月發布以來,該系統在 AI 訓練集群上構建了豐富的場景庫,每天深度學習 1000 萬+km,截止至今年 9 月,NCA 領航可做到 200km 接管一次,城市高架匯入、匯出成功率超過 99%。17/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 目前,華為城市 NCA 正快速落地:賽力斯:問界 M5 智駕版城區 NCA 功能已于 8 月 2 日在上海、廣州、深圳、重慶、杭州開放,預計 Q3將繼續擴充 15 個城市,Q4 有望覆

38、蓋至全國。阿維塔:阿維塔 11 從 3 月起在上海、深圳、廣州開放城區 NCA 功能,Q3 首批開放城市將達 15 城,10月官宣 Q4 將覆蓋至全國。奇瑞和江淮:車型待發布,根據產業鏈調研,預計華為和奇瑞合作車型 4 款,華為和江淮合作中高端轎車/MPV 等。其中與奇瑞合作的智界 S7 將于 11 月上市。2.小鵬:平臺與軟件雙輪驅動,自研積累搶占先發優勢小鵬:平臺與軟件雙輪驅動,自研積累搶占先發優勢 公司目前穩居智駕第一梯隊,計劃在 2023 至 2024 年實現全場景智能輔助駕駛,2025 年起正式向自動駕駛、無人駕駛進發。進展:2022 年,Xpilot4.0 增強了智能駕駛功能多域融

39、通,并在 P7i 和 G9 車型上實現。展望未來的XpilotNext 版本中,公司有望實現局部完全自動駕駛能力;2023 年 Q1,借助 XNGP,公司在北上廣深佛釋放初步 XNGP,開放點到點的依賴高精地圖的城市 NGP,在無圖區自降至 LCC 增強版;預計在2023 年 Q3 推出無圖城市 NGP,年底覆蓋 50 城。技術方案:公司首代智駕系統 Xpilot 功能持續優化,第二代智駕系統 XNGP 在“脫圖”軌道上持續推進。Xpilot 基于高精地圖+融合感知方案,XNGP 則基于公司自研 Xnet 感知網絡,以視覺感知為主的BEV+Transformer 大模型路線,利用神經網絡代替舊

40、系統中繁雜的手寫后處理邏輯,完全釋放能力后可以擺脫高精地圖限制。算力平臺:自 P5 起,公司引入 Orin 平臺并啟動軟件平臺化戰略,致力于保持新車型的行業領先地位,同時對老車型進行升級維護。過去,公司各車型的軟件版本因硬件架構差異而異,如 G3 采用 Mobileye方案,P7/P5 基于英偉達 Xavier 平臺自研,G9 則轉向 Orin 平臺,算力可達 200TOPS?,F在,軟件平臺化已實現,單一軟件能適配所有車型,極大提升了研發效率。此外,公司與阿里云合作成立“扶搖”智算中心,優化 Xnet 神經網絡訓練流程,使用算力 600PFLOPS 的 GPU 集群,使訓練從一臺機器拓展到多臺

41、機器,提升訓練效率。18/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 3.理想:新勢力龍頭后來居上,雙能戰略賦能公司競爭理想:新勢力龍頭后來居上,雙能戰略賦能公司競爭 規劃:2023 年 4 月,理想汽車發布“雙能戰略”,將在“智能”和“電能”全面發力。其中在“智能”方面,理想 ADMax3.0 的城市 NOA 導航輔助駕駛將于第二季度內開啟推送,并于年底前完成 100 個城市的落地推送。進展:2021 年,理想發布智能駕駛 1.0 系統,AEB 系統表現優異;2022 年 8 月,ADMax2.0 與ADPro2.0 交付了高速 NOA 導航輔助駕駛系

42、統?;谲浖?2.0 能力,打造“智能駕駛”和“智能空間”的技術平臺,提供卓越的 AI 智能用車體驗。2023 年 6 月,理想宣布理想 ADMax3.0 的城市 NOA 功能將于本季度開始推送內測用戶。9 月,為早鳥用戶推送內測版通勤 NOA,先以一二線城市為主,計劃到 11月份將布局的范圍擴大至 50 個城市,到 12 月就將覆蓋全國的 100 個城市,到了 2024 年的第二季度,通勤 NOA 將推送全量的 ADMax 用戶。技術方案:ADMax3.0 引入大模型 AI 算法,融合了靜態 BEV 道路結構感知網絡、動態 BEV 網絡和通用障礙物感知 Occupancy 網絡,不再依靠高精

43、地圖,實現實時感知、決策和規劃路線。算力平臺:芯片算力持續提升。英偉達 Orin-X 單顆芯片算力達 254TOPS,可滿足高級自動駕駛的計算要求。ADMax3.0 搭載兩顆英偉達 Orin-X 芯片,算力達 508TOPS,算力的提升可帶來智能駕駛系統性能的進一步升級。19/20 2023 年年 10 月月 30 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 4.蔚來:自駕最早起步者,積淀深厚公司厚積薄發蔚來:自駕最早起步者,積淀深厚公司厚積薄發 規劃:2023 年 9 月,蔚來宣布,將基于通用泛化能力開啟城區增強領航輔助 NOP+的交付。開啟城區增強領航輔助 NOP+的交付。預計在 2023

44、 年第四季度,蔚來將累計開通城區領航路線里程 6 萬公里;2024 年第一季度,將累計開通城區領航路線里程 20 萬公里;2024 年第二季度,將累計開通城區領航路線里程 40 萬公里。進展:高速&城市增強領航輔助,行業領先自主換電。2020 年 10 月,公司發布基于高精地圖的 NOP高速領航功能,成為國內首家落地高速 NOA 的公司;2021 年 8 月,發布智能系統 Aspen 白楊;2022年 3 月,NT2.0 和 NAD 智駕系統落地,同年 6 月和 8 月分別發布了基于 NT1.0、NT2.0 的 Alder 赤楊系統和 Banyan 榕系統,至此形成兩代車型平臺和三個智能系統的

45、技術格局。23 年 9 月,蔚來發布國內首個整車全域操作系統天樞 SkyOS 和首款自研芯片產品“楊戩”,并宣布增強領航輔助 NOP+從高速進入城區,9 月底開啟蔚來用戶領航路線心愿單的填寫,10 月份開始逐步為用戶開通心愿路線,提供全域增強領航輔助駕駛服務。技術方案:至 2023 年,蔚來主力車型已全部升級至 NT2.0,智能化水平統一。蔚來 NT2.0 平臺相較于NT1.0 平臺增配激光雷達,芯片轉為算力更高的英偉達 Orin,新增換電站全自動領航泊車、車距調節起步提醒、NAD 輔助駕駛等功能,提升自動駕駛體驗感及安全性。算力平臺:蔚來新一代產品的 NAD 系統上均搭載 4 個英偉達 Or

46、in 芯片,總算力達 1016TOPS,“天花板”更高。得益于 4 個 Orin 芯片提供的硬件能力,蔚來成為國內少數能實現全量+實時閉環的企業。20/20 2023 年年 10 月月 30 日日行業行業|深度深度|研究報告研究報告 七、參考研報七、參考研報 1.華泰證券-乘用車行業深度研究:造車新勢力,平臺化降本,NOA 升級2.興業證券-汽車行業智能駕駛系列深度之六:AI 加持+城市 NOA 落地,高階智能化迎來蝶變時刻3.國金證券-汽車及汽車零部件行業智能汽車專題:城市 NOA 迎爆發,技術趨勢、商業模式和競爭格局解析4.國金證券-汽車及汽車零部件行業研究:國內終端深度跟蹤系列(二),國內終端 H2 展望,智能化開啟城市 NOA 元年,市場或將超預期5.中金公司-汽車及零部件行業智駕先鋒系列一:“重感知,輕地圖”城市 NOA 全面落地的助推器6.中金公司-汽車及零部件行業智能汽車跟蹤月報:NOA 滲透率穩健提升;多屏滲透率高位震蕩,待進一步突破7.東方證券-電子行業:AI 大模型帶動芯片需求,汽車 NOA 有望批量落地8.中信期貨-【中信期貨工業與周期(汽車)】專題報告:智能化(一),城市 NOA 再近一步,華為智選突圍9.億歐智庫-2023 中國智能駕駛行業功能體驗及技術方案研究報告免責聲明:以上內容僅供學習交流,不構成投資建議。

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