自動(dòng)駕駛汽車市場規(guī)模預(yù)測分析 2020自動(dòng)駕駛汽車行業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展前景分析

• 2020年11月24日 zengyan來源：互聯(lián)網(wǎng) 444 22
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隨著汽車電子化水平的提高、駕駛安全需求的不斷擴(kuò)張以及智能駕駛快速興起，進(jìn)一步加快和助力我國自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，自動(dòng)駕駛汽車行業(yè)已然成為行業(yè)新風(fēng)口。

2020自動(dòng)駕駛汽車行業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展前景分析

隨著汽車電子化水平的提高、駕駛安全需求的不斷擴(kuò)張以及智能駕駛快速興起，進(jìn)一步加快和助力我國自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，自動(dòng)駕駛汽車行業(yè)已然成為行業(yè)新風(fēng)口。自動(dòng)駕駛汽車(Autonomous vehicles;Self-driving automobile )又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動(dòng)機(jī)器人，是一種通過電腦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無人駕駛的智能汽車。在20世紀(jì)已有數(shù)十年的歷史，21世紀(jì)初呈現(xiàn)出接近實(shí)用化的趨勢。

自動(dòng)駕駛成本為何這么貴?

人才、數(shù)據(jù)、硬件都是原因

1、人才

在美國，自動(dòng)駕駛工程師仍處于緊缺狀態(tài)。目前的從業(yè)工程師中，過半人數(shù)擁有博士學(xué)位，剩下的也大多擁有碩士學(xué)位，平均工資在23萬美元左右，最頂尖的10%人才更是坐擁35萬美元以上的年薪。

2、數(shù)據(jù)

為了收集足夠的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，建立自身競爭優(yōu)勢，也為了驗(yàn)證自身技術(shù)安全性，分析道路實(shí)際場景，各自動(dòng)駕駛企業(yè)均需要進(jìn)行大量的公共道路測試。

在路試中，每部車都至少需配備一位安全駕駛員，一位工程師，以及一位控制室監(jiān)控員，這其中的人力成本不言而喻。再考慮上高額的保險(xiǎn)費(fèi)用，其開銷便顯得愈發(fā)高昂。

3、硬件

其中，鐳達(dá)(LIDAR，LIght Detection and Ranging)，便是全車最為昂貴的部分。

鐳達(dá)借助激光的反射探測四周物體，得到準(zhǔn)確的立體位置關(guān)系，生成三維的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，是絕大多數(shù)自動(dòng)駕駛技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)的感知核心。

根據(jù)中研研究院研究出版的《2020-2025年中國自動(dòng)駕駛行業(yè)前景分析與投資戰(zhàn)略咨詢報(bào)告》統(tǒng)計(jì)分析顯示：

自動(dòng)駕駛行業(yè)集中度分析

1、市場集中度分析

圖表：我國自動(dòng)駕駛行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域市場集中度情況

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

我國自2015年起持續(xù)推出引導(dǎo)自動(dòng)駕駛發(fā)展的相關(guān)政策，意在推動(dòng)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(huì)上，交通運(yùn)輸部總規(guī)劃師王志清表示交通運(yùn)輸部將從三個(gè)方面推動(dòng)自動(dòng)駕駛：一、加強(qiáng)協(xié)同合作，優(yōu)化政策供給，出臺(tái)自動(dòng)駕駛頂層設(shè)計(jì)文件;二、夯實(shí)發(fā)展基礎(chǔ)，公關(guān)自動(dòng)駕駛與車路協(xié)同技術(shù)，推動(dòng)交通設(shè)施數(shù)字化;三、開展試點(diǎn)示范，建設(shè)自動(dòng)駕駛示范路、示范區(qū)，以2022年北京冬奧會(huì)等為節(jié)點(diǎn)，推動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車商業(yè)化運(yùn)用。我們認(rèn)為，此次發(fā)言給予市場一個(gè)較為明確的落地預(yù)期，預(yù)計(jì)將在2021-2022年間迎來自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)的拐點(diǎn)。

2、企業(yè)集中度分析

由于我國道路的復(fù)雜和地方交通情況的差異，在衡量一個(gè)自動(dòng)駕駛企業(yè)的技術(shù)成熟程度時(shí)，要同時(shí)考慮到其技術(shù)是否具有普遍適用于不同實(shí)測環(huán)境的能力。自動(dòng)駕駛汽車的最終目的是在所有道路上徹底實(shí)現(xiàn)無人駕駛功能，由于我國廣闊的疆土和豐富的自然、人文環(huán)境，這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)需要收集大量不同地區(qū)的信息，并根據(jù)這些信息設(shè)計(jì)并完善自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。在國內(nèi)，百度已完成的實(shí)測區(qū)域數(shù)量在行業(yè)中領(lǐng)先其他企業(yè)，覆蓋了我國不同地區(qū)的城市。在發(fā)達(dá)城市上，在北京和陽泉等進(jìn)行實(shí)測，而在西部城市重慶測試則體現(xiàn)出實(shí)測區(qū)域的地理差異。百度自動(dòng)駕駛測試數(shù)據(jù)的多樣性可以更好地體現(xiàn)百度自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在不同地區(qū)、不同道路信息和規(guī)范下技術(shù)的可靠性，而且在城市收集的實(shí)測數(shù)據(jù)有利于百度的系統(tǒng)更新和算法完善。在這一指標(biāo)上，百度與國內(nèi)其他企業(yè)相比具有非常大的優(yōu)勢，該優(yōu)勢也可以轉(zhuǎn)化為將來系統(tǒng)進(jìn)一步優(yōu)化的巨大潛力。

圖表：2019 年各企業(yè)累計(jì)實(shí)測區(qū)域個(gè)數(shù)

資料來源：公開數(shù)據(jù)整理

3、區(qū)域集中度分析

在行業(yè)內(nèi)對(duì)比過程中，我們注重自動(dòng)駕駛測試區(qū)域的個(gè)數(shù)、差異、地理分布，以此反映出自動(dòng)駕駛車輛在面對(duì)不同道路行駛環(huán)境、氣候等其他因素時(shí)的適應(yīng)能力和一致有效性。同時(shí)，企業(yè)大量的實(shí)測區(qū)域數(shù)表明該企業(yè)具有多樣性的個(gè)體數(shù)據(jù)，能更好地為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和更新提供支撐。

(一)地理位置差異造成的地理環(huán)境差異

我國地域遼闊，各地地理環(huán)境差異較大，在自動(dòng)駕駛過程中，車輛需要通過感應(yīng)器識(shí)別道路信息，在識(shí)別的過程中，天氣情況的變化可能對(duì)識(shí)別效率和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)執(zhí)行操作的時(shí)間造成影響。所以，自動(dòng)駕駛企業(yè)需要通過在不同地區(qū)測試，基于這些測試結(jié)果，完善自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，使得系統(tǒng)可以全面解決由地理位置差異造成的故障與問題。

(二)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異造成的交通設(shè)施、法規(guī)差異

我國城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有一定的差異，一、二線城市交通設(shè)施齊全，但也具有復(fù)雜性，三、四線城市相對(duì)道路信息簡單，但是存在設(shè)施不完善的情況。在自動(dòng)駕駛汽車沿車道行駛時(shí)，車道間安全提示線為感應(yīng)器的識(shí)別對(duì)象之一，但在地方城市，部分道路存在線路規(guī)劃不明確等問題，這將成為自動(dòng)駕駛汽車安全行駛的挑戰(zhàn)。而且挑戰(zhàn)也存在于交通復(fù)雜的大城市，在遇到立交、待轉(zhuǎn)區(qū)、外車道調(diào)頭等問題時(shí)，自動(dòng)駕駛汽車需要識(shí)別并判斷行車車道，這需要大量數(shù)據(jù)支撐，以及不斷對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化。

根據(jù)中國交通發(fā)展和城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際情況來看，未來自動(dòng)駕駛行業(yè)的主要市場區(qū)域還是主要集中在一二線城市。

圖表：截止至2019年自動(dòng)駕駛企業(yè)已公布累計(jì)實(shí)測區(qū)域個(gè)數(shù)

資料來源：公開數(shù)據(jù)整理

自動(dòng)駕駛汽車發(fā)展前景和自動(dòng)駕駛汽車市場規(guī)模預(yù)測分析

從自動(dòng)駕駛國內(nèi)外整個(gè)發(fā)展情況來看，在自動(dòng)駕駛技術(shù)的激烈競爭中，美德引領(lǐng)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展大潮，日本、韓國迅速覺醒，我國呈追趕態(tài)勢，近幾年，我國汽車自動(dòng)駕駛行業(yè)獲得了快速發(fā)展，2016年市場規(guī)模已超過500億元。

前不久，“無人駕駛”的出租車駛上街頭，免費(fèi)開放供市民預(yù)約使用。這些自動(dòng)駕駛汽車“駛”入百姓生活之前，都要經(jīng)過哪些關(guān)卡?誰在為自動(dòng)駕駛的安全把關(guān)?

“所有自動(dòng)駕駛車輛在進(jìn)入城市道路測試之前，都要經(jīng)過封閉測試場的幾百道‘關(guān)卡’的測試，經(jīng)過專家評(píng)審等層層考核后才能‘放行’。”截至目前，北京市自動(dòng)駕駛汽車在開放道路上已累計(jì)測試200萬公里，相當(dāng)于繞地球赤道跑了50圈，且實(shí)現(xiàn)零事故。下一步，北京還將開放高速公路的自動(dòng)駕駛測試。

這幾年來智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展非?？?，智能化和網(wǎng)聯(lián)化的融合已經(jīng)形成了國際共識(shí)，包括歐盟、美國、日本、韓國、新加坡、澳大利亞等在內(nèi)的多個(gè)國家紛紛出臺(tái)相關(guān)政策推進(jìn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展，該領(lǐng)域也因此涌現(xiàn)出了一批新的技術(shù)和新趨勢。

隨著互聯(lián)網(wǎng)+與移動(dòng)終端智能手機(jī)的完美結(jié)合，車聯(lián)網(wǎng)在汽車制造業(yè)上得到了大規(guī)模的廣泛應(yīng)用，不僅使智能交通成為現(xiàn)實(shí)，而且使自動(dòng)駕駛也變成了可能。2017年，自動(dòng)駕駛是當(dāng)前全球汽車與交通出行領(lǐng)域智能化和網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展的主要方向，已成為各國爭搶的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。自動(dòng)駕駛汽車被寄予厚望，其商業(yè)化將帶動(dòng)汽車上中下游產(chǎn)業(yè)鏈尤其是高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)市場的發(fā)展，市場發(fā)展空間巨大。由于國內(nèi)整車制造廠家對(duì)于自動(dòng)輔助駕駛技術(shù)的需求迫切，自動(dòng)輔助駕駛產(chǎn)業(yè)鏈極有可能在未來幾年爆發(fā)?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”推動(dòng)了我國自動(dòng)駕駛汽車在智慧交通、車聯(lián)網(wǎng)等多領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用，為“中國制造2025”將帶來的巨大發(fā)展機(jī)遇。

長期以來，僅有Velodyne、Quanergy等少數(shù)廠商具有鐳達(dá)的研發(fā)與制造能力，其價(jià)格亦長期高居不下，成為自動(dòng)駕駛汽車上遠(yuǎn)超汽車本體，最為昂貴的部件。以Velodyne的64線鐳達(dá)為例，其售價(jià)高達(dá)75000美元，和寶馬7系的售價(jià)相差不遠(yuǎn)，而一輛自動(dòng)駕駛汽車上往往需要多個(gè)鐳達(dá)協(xié)同工作，確保感知的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性，這使得自動(dòng)駕駛來的更為昂貴。

2013年12月31日全球知名經(jīng)濟(jì)咨詢機(jī)構(gòu)IHS環(huán)球透視(以下簡稱IHS)汽車部門預(yù)測，截至2035年全球?qū)碛薪?400萬輛自動(dòng)駕駛汽車，而全自動(dòng)化汽車的推出速度會(huì)相對(duì)較慢。

預(yù)計(jì)至2035年自動(dòng)駕駛汽車全球總銷量將由2025年的23萬輛上升至1180萬輛，而無人駕駛的全自動(dòng)化汽車將于2030年左右面世。研究還預(yù)測，到2050年之后，幾乎所有汽車或?qū)⑹亲詣?dòng)駕駛汽車或自動(dòng)駕駛商務(wù)汽車。

預(yù)測至2025年全球自動(dòng)駕駛汽車銷量將占汽車總銷量的0.2%。至2035年，隨著無人駕駛變成現(xiàn)實(shí)，這一數(shù)字將上升到9.2%。該公司在一篇報(bào)告中預(yù)測，2025年自動(dòng)駕駛汽車電子技術(shù)將使汽車售價(jià)上升7000美元至1萬美元(約合人民幣42373元至60533元)不等，至2030年和2035年則會(huì)分別回落至5000美元和3000美元。

想要了解更多關(guān)于自動(dòng)駕駛行業(yè)具體詳情分析，可以點(diǎn)擊查看中研普華研究報(bào)告《2020-2025年中國自動(dòng)駕駛行業(yè)前景分析與投資戰(zhàn)略咨詢報(bào)告》。

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  2020-2025年中國自動(dòng)駕駛行業(yè)前景分析與投資戰(zhàn)略咨詢報(bào)告

  自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可分為感知、決策和控制三個(gè)層面，其中決策層主要依靠機(jī)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(duì)感知層傳來的路況和車況數(shù)據(jù)進(jìn)行認(rèn)知和判斷，形成實(shí)時(shí)的行...

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