自動駕駛企業(yè)現(xiàn)狀及行業(yè)發(fā)展態(tài)勢分析

• 2022年5月24日 ZhouXun來源：互聯(lián)網(wǎng) 1039 66
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企查查數(shù)據(jù)顯示，目前我國共有8714家自動駕駛相關(guān)企業(yè)，廣東省以2610家企業(yè)數(shù)量高居第一，江蘇、山東分列二三位。2020年，自動駕駛相關(guān)企業(yè)新注冊1437家，同比下降13.8%，今年一季度新注冊285家，同比增長17.8%。從華為、中興、大唐等通信領(lǐng)域的企業(yè)到以阿里

自動駕駛系統(tǒng)可分為感知、決策和控制三個層面，其中決策層主要依靠機器視覺、深度學(xué)習(xí)、傳感器、高精度地圖和車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)協(xié)同合作，對感知層傳來的路況和車況數(shù)據(jù)進行認知和判斷，形成實時的行駛指令，并將指令傳達給控制層來實現(xiàn)駕駛行為?；趯θ祟愸{駛員操作借助多少的程度，國際上將自動駕駛分為L0到L5共六個級別。其中L0為無自動化，L5為完全自動駕駛。目前行業(yè)內(nèi)主要廠商已實現(xiàn)L3級別自動駕駛技術(shù)，少數(shù)頂尖廠商正在攻堅L4級別。

根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2022-2027年中國自動駕駛行業(yè)前景預(yù)測與投資戰(zhàn)略咨詢報告》顯示：

自動駕駛企業(yè)現(xiàn)狀及行業(yè)發(fā)展態(tài)勢分析

企查查數(shù)據(jù)顯示，目前我國共有8714家自動駕駛相關(guān)企業(yè)，廣東省以2610家企業(yè)數(shù)量高居第一，江蘇、山東分列二三位。2020年，自動駕駛相關(guān)企業(yè)新注冊1437家，同比下降13.8%，今年一季度新注冊285家，同比增長17.8%。從華為、中興、大唐等通信領(lǐng)域的企業(yè)到以阿里、騰訊為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，再到四維圖新等創(chuàng)新型企業(yè)，均已布局自動駕駛車路協(xié)同技術(shù)。

有研究認為，智能駕駛行業(yè)擁有較大的發(fā)展?jié)摿?，是未來的發(fā)展趨勢，測算我國L1-L3級智能駕駛2021年行業(yè)規(guī)模約為302億元，但到2025年可達約862億元，行業(yè)CAGR為30%。L2級及以下智能駕駛是相對標(biāo)準化方案，會以供應(yīng)商為主，L2+級高階智能駕駛頭部車廠有自研趨勢，但仍將有較多的Tier 1供應(yīng)商。目前海外巨頭占據(jù)較高市場份額，但我國廠商高速成長。

我國的自動駕駛發(fā)展保持與國際并跑的態(tài)勢，國內(nèi)自動駕駛發(fā)展從地域上看，產(chǎn)業(yè)發(fā)展集中在北京、廣東、上海、浙江、江蘇，技術(shù)領(lǐng)域涵蓋了ADAS/駕駛解決方案、成車機器人制造、雷達傳感器、行車系統(tǒng)和算法、地圖和導(dǎo)航等方面。從商用化現(xiàn)狀可以看出，這些企業(yè)還處于技術(shù)研發(fā)階段，跨界和整合是的產(chǎn)業(yè)鏈進入了深度合作期，優(yōu)勢互補可以上企業(yè)和整個產(chǎn)業(yè)向好發(fā)展。

我國自2015年起持續(xù)推出引導(dǎo)自動駕駛發(fā)展的相關(guān)政策，意在推動交通發(fā)展提高質(zhì)量效益轉(zhuǎn)變。

在2019世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會上，交通運輸部總規(guī)劃師王志清表示交通運輸部將從三個方面推動自動駕駛：一、加強協(xié)同合作，優(yōu)化政策供給，出臺自動駕駛頂層設(shè)計文件;二、夯實發(fā)展基礎(chǔ)，公關(guān)自動駕駛與車路協(xié)同技術(shù)，推動交通設(shè)施數(shù)字化;三、開展試點示范，建設(shè)自動駕駛示范路、示范區(qū)，以2022年北京冬奧會等為節(jié)點，推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車商業(yè)化運用。

報告資料詳實，圖表豐富，既有深入的分析，又有直觀的比較，為中國自動駕駛企業(yè)在激烈的市場競爭中洞察先機，能準確及時的針對自身環(huán)境調(diào)整經(jīng)營策略。

了解更多行業(yè)詳情，可以點擊查閱中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2022-2027年中國自動駕駛行業(yè)前景預(yù)測與投資戰(zhàn)略咨詢報告》。

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  2022-2027年中國自動駕駛行業(yè)前景預(yù)測與投資戰(zhàn)略咨詢報告

  自動駕駛系統(tǒng)可分為感知、決策和控制三個層面，其中決策層主要依靠機器視覺、深度學(xué)習(xí)、傳感器、高精度地圖和車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)協(xié)同合作，對感知層傳來的路況和車況數(shù)據(jù)進行認知和判斷，形成實時的行...

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