市场虽然低迷，但我们必须积极，一方面积极把握市场调整出来的中长期投资布局的机会，另一方面，低头赶路，努力做好投资研究。
分析分享我们对智能驾驶的一些研究和看法。
一、了解智能驾驶
1、自动驾驶的分级
自动驾驶技术有多个分级，不同的机构提出了不同的标准，但现在最常用的是由美国高速公路安全管理局（NHTSA）和美国汽车工程协会（SAE）提出的分级标准。
尽管两种标准在具体级别上有所差异，但都认为从L3级开始，驾驶的主要责任由人转移到了车辆自身，这也使得L3级成为自动驾驶技术发展的一个关键节点。
在国内的《汽车驾驶自动化分级》中，L0到L2级被视为自动驾驶辅助系统（ADAS），而L3级及以上被认为是高级自动驾驶。
目前，全球的自动驾驶正处于从L2级向L3级的转变过程中：目前，高级自动驾驶主要应用在限定场景中，如智慧园区、港口码头和停车场等，包括商业车辆物流、自动停车等特定领域。
如果L3级自动驾驶能够实现，那将是我们迈向全自动驾驶的一大步，或将带来各种高端配套需求的增长。
自动驾驶技术SAE分级标准
2、自动驾驶技术演进方向
自动驾驶技术沿着智能化和网联化两个维度演进，就像人一样，一个方向是让汽车自己变得更聪明，汽车能更聪明，能自己通过摄像头、雷达等"眼睛"看清周围环境，通过车载芯片的"大脑"做出决策；
另一个方向就是让汽车能通过车联网（V2X）这样的"社交网络"，和其他的人、车、道路甚至云端等各种元素进行沟通，实现更好的配合驾驶。
但V2X依赖于路侧云端基础设施建设，预计中短期内或仍将以单车智能方案为主。
二、智能驾驶产业链
智能驾驶产业链涉及多个主体，包括整车制造商、零部件供应商、车载平台开发商和出行服务供应商等。
这条庞大的产业链汇集了各类参与者，从造车新势力到传统整车厂商，再到科技巨头以及创业公司。
1、芯片：智能驾驶的大脑
自动驾驶芯片是最核心的硬件，附加值也很高，市场的竞争者主要是国内外数据科技领域的龙头公司，这其中要么是国外的公司，要么是还未上市的公司，只有在域控制器领域有少量的A股公司参与。
2、车载传感器：纯视觉和激光雷达路线之争
传感器是自动驾驶感知层的核心硬件，相当于智能汽车的眼睛，主要利用摄像头、激光雷达、超声波雷达和毫米波雷达等设备，对车辆周围的环境进行实时感知，获取周围物体的距离和轮廓信息。
据天风证券2023年6月份的预测，到2030年，国内车载摄像头市场规模将达到380亿元，全球市场规模将达到1141亿元，年复合增长率预计为17.5%。
在成本方面，CIS传感器占比52%，光学镜头和模组封装占比39%。（数据来源：天风证券，2023.06）
在车载雷达方面，激光雷达是一项关键技术。
从技术发展路径来看，自动驾驶感知方案主要分为纯视觉和激光雷达两大路线。纯视觉方案主要依赖摄像头，并辅以毫米波雷达、超声波雷达等传感器。
这种方案的总体成本较低，典型代表是美国的一家龙头企业。然而，纯视觉方案对于物体及其距离的识别高度依赖深度学习算法。
因此，视觉方案对算法的要求非常高，需要大量的训练数据来不断改进算法。
激光雷达方案则以激光雷达为核心，并结合摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等传感器。
这种方案以强感知和低算法要求为特点。
多传感器融合的方案弥补了纯视觉方案的一些缺陷，但成本相对较高，通常还需要结合高精度地图才能发挥较佳效果。
3、高精地图：减配可能成为趋势
高精度地图是针对自动驾驶汽车的一种地图数据范式，具有接近1米的绝对位置精度和厘米级的相对位置精度，能够准确、全面地表达道路特征。
在激光雷达感知方案中，高清地图或为必不可少的。
然而，目前高精度地图减配可能成为一种趋势。
一方面，高精度地图的覆盖范围、成本和更新频率等问题限制了其在城市级别自动驾驶量产中的应用。
另一方面，高精度地图测绘属于强监管的领域，相关政策法规的颁布和实施也增加了企业使用高精度地图的成本。
因此，近年来有多家企业宣布寻找替代高精度地图的解决方案。
今年4月已经有公司发布了一款不依赖高精度地图的高级自动驾驶系统，并将其搭载在某车型，其它多家公司也提出了在2023年完全摒弃高精度地图的计划。
4、域控制器：从分布到集中
汽车域控制器是一种集成了多种功能的电子控制单元，用于管理和控制车辆各种系统。
随着汽车电子技术的发展和功能的增加，传统的单个控制单元已无法满足需求。
因此，汽车制造商开始采用多个控制单元来管理系统，但其间的通信和协调需要复杂的软件算法和硬件设计，增加了开发成本和复杂度。
而域控制器则将多个控制单元的功能集成到一个单一的控制单元中，简化了系统架构，降低了成本。
从2022年市占率来看，国内企业占比比较小，但布局很积极，有望在域控制器市场取得领导地位。
5、线控底盘：迈向L3及以上自动驾驶等级的关键技术
传统汽车底盘主要由传动系、行驶系、转向系和制动系四部分组成，相互连通、相辅相成。
而线控底盘是对底盘信号传导机制进行线控改造，以电信号传导替代机械信号传导，使其更适用于自动驾驶车辆。
具体来说，驾驶员的操作命令通过线控底盘传输给电子控制器，再由电子控制器传输给执行机构，最终完成转向、制动、驱动等功能。
线控结构取代了方向盘、刹车踏板与底盘之间的机械连接，实现了多来源电信号操作，使线控底盘具备高精度、高安全性和高响应速度的优势。
可以说，线控底盘是实现L3及以上高级自动驾驶的必要条件。
线控底盘主要包括线控制动、线控转向、线控悬架、线控油门和线控换挡。其中，线控制动和线控转向技术的壁垒最高，发展相对较晚，根据头豹研究院2023年4月的预测，到2026年，中国线控底盘行业规模有望从2021年的180.6亿元增长至2026年的1,159.5亿元，年复合增长率达到45.0%。
1）线控制动：预计2025年在新能源车渗透率30%
线控驻车制动(EPB)经历了从拉索式到一体化的发展过程。
预计到2025年，国内EPB市场规模将达到220亿元，有较大的国产替代空间。
线控行车制动包括电子液压制动系统(EHB)和电子机械制动系统(EMB)两类。
市场前景广阔，预计到2025年，线控行车制动在新能源和燃油乘用车中的渗透率分别达到30%和16%。
以单车价值量2300元来计算，对应的市场规模将达到129亿元，2021-2025年的复合年增长率(CAGR)达到87%。（《汽车行业深度报告线控底盘:智能电动浪潮下的千亿蓝海》国海证券，2023.5.31）
2）线控转向：预计2025年SBW渗透率可能达到15%（《汽车行业深度报告线控底盘:智能电动浪潮下的千亿蓝海》国海证券，2023.5.31）
汽车转向系统经历了从机械转向系统(MS)到机械液压助力转向系统(HPS)，再到电子液压助力转向系统(EHPS)和电子助力转向系统(EPS)，最终发展到线控转向系统(SBW)。
随着电动化程度的提升，线控转向系统逐渐受到关注。
相比EPS，SBW的最大差异在于方向盘和执行机构之间没有机械连接。SBW在成本控制、底盘设计灵活性、驾驶感受、行车安全和空间利用等方面具有明显优势。
然而，由于技术壁垒较高且受到旧国家标准的限制，目前SBW的渗透率仍然较低。
随着2022年1月国家标准对线控转向的限制解除，以及国内外供应商相关产品逐步量产，SBW的渗透率将加速提升。
三、智能驾驶行业即将迎来技术、政策、产品三重拐点
1、大模型加速推动 L3 智能驾驶落地
大模型的生成能力持续提升，结合多模态的输入和输出能力，不仅仅在NLP领域，大模型在图像处理、语言处理、视频处理等多个维度的应用在不断地加强，也有望给整个汽车智能化趋势进一步赋能。
1）模块化&端到端，智能驾驶两大算法框架
智能驾驶算法的框架主要有两大类：1）模块化智能驾驶算法方案；2）端到端的解决方案。
截至 2022年，业界采用最多的自动驾驶架构还是模块化自动驾驶系统，它的优点是整个架构非常简洁，采用感知层、决策规划层和执行控制层三层架构，以解决感知、决策和执行任务时的问题。
每层可以进一步细分为各种模块和子模块，使得开发团队可以并行开发不同的子模块，提高开发效率。
然而，这种模块化系统也面临复杂和庞大的挑战，需要人工设计所有模块，并且受限于算力的限制，无法将所有子模块都升级为深度学习网络。
因此，模块化自动驾驶系统可以处理大部分自动驾驶场景，但在处理少数特殊场景时可能需要耗费大量精力进行标准化解决。
另一种自动驾驶的系统方案是端到端（End to End），其核心思想是将采集到的信息（如图像数据、点云数据等）直接输入统一的深度学习网络，并输出自动驾驶车辆的驾驶命令（如方向盘转角、方向盘转速、车速等）。
相较于模块化系统，端到端架构设计简单、硬件成本较低，并且更易于实现不同场景下的泛化性，适合城区道路自动驾驶场景的落地，从而提升至L3级别。
2）借助 TransFormer 模型，感知系统全面升级
某全球龙头电动车企作为纯视觉方案的代表企业，为了更好地通过摄像头了解周围环境，并摆脱频繁更新高精度地图所带来的维护成本，采用实时建图的方式完成环境的搭建，从而协助车辆进行决策。
其BEV感知算法通过统一转换不同视角摄像头采集的图像数据到上帝视角，实现车辆实时生成活地图。
这一方法补充了自动驾驶后续决策所需的道路拓扑信息，使得摆脱高精度地图依赖成为可能。
采用BEV（2D）+占用网络（3D）+TransFormer算法，将车道相关信息进行编码，包括车道节点位置、属性、分叉点、汇合点和车道样条曲线几何参数。
这些信息类似于语言模型中的单词编码，通过时序处理获得车道线之间的拓扑连接关系，从而实现行驶路径规划。
整个矢量地图生成过程涉及到7500万个参数。
3）引领技术方向，高级别自动驾驶方案有望实现降本
龙头企业全新的自动驾驶架构一经推出，迅速获得业界各家企业的认可，国内主流车企纷纷采用BEV+TransFormer 的方式对全新一代自动驾驶感知方案进行建模。
部分企业采用了占用网络的技术，在算法架构上全面向龙头看齐，虽然基于安全考虑，目前推出的城市导航辅助驾驶功能都搭配了激光雷达作为冗余感知配置，但随着算法的成熟，有望降低对于激光雷达的依赖，大幅降低整套系统的成本，进一步推动高级别自动驾驶渗透率的提升。
2、国内政策逐步健全、L3加速落地
2022年11月2日，工信部会同公安部发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》，将遴选符合条件的和具备量产条件的搭载自动驾驶功能（L3-L4级别）的智能网联汽车产品，开展准入试点，并在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点；
6月21日，某会议提到，将启动智能网联汽车准入和上路试点，支持L3级及更高级别的自动驾驶功能商业化应用。“相信在不久的将来，更多有智能化水平的产品会跑在路上”。
6月30日，工信部等五部门印发《制造业可靠性提升实施意见》，聚焦机械、电子、汽车三个行业。
再度提及汽车自动驾驶系统。指出，汽车行业重点聚焦线控转向、线控制动、自动换挡、电子油门、悬架系统等线控底盘系统，高精度摄像头、激光雷达、基础计算平台、操作系统等自动驾驶系统。
7月7日，北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室宣布正式开放智能网联乘用车“车内无人”商业化试点。
今年3月，北京无人驾驶车辆进入“车内无人”载人示范应用阶段。截至目前，无人化测试车辆共计116台，测试总里程近200万公里，累计订单超150万人次。（数据来源：环球财经网，2023.7.8）
3、海外：加快构建规范自动驾驶发展的政策法规框架
日韩加速推动自动驾驶商业化落地。
2019年5月，日本通过了新的《道路交通法》，允许L3级自动驾驶车辆上路。
日本警察厅在次年10月公布了《道路交通法》修正案，允许L4级别自动驾驶车辆上路，并于2023年4月1日正式实施。
而在2022年9月，韩国政府发布了《移动创新路线图》，制定了自动驾驶普及的“三步走”计划。
韩国成为继日本和德国之后，第三个允许L3级（有条件自动化）自动驾驶汽车上路的国家。
德国加快完善自动驾驶顶层法律。在2021年5月，德国正式通过了全球首部《自动驾驶法》，为自动驾驶车辆上路提供了合规保障。
从2022年开始，德国允许具有高级别自动驾驶功能的车辆在公共道路和指定区域内行驶。
根据《自动驾驶法》框架，某德企获得了德国联邦汽车运输管理局的许可，允许其销售L3级自动驾驶汽车。
美国强调机动车安全标准，加快调整监管政策。2022年3月，美国国家公路交通安全管理局发布了针对无人驾驶车辆的乘客安全技术规定，强调自动驾驶车辆必须提供与人类驾驶传统车辆同等水平的乘员保护能力。
截至2023年5月，美国本土已有40个州制定了与自动驾驶相关的法规政策。而在2023年5月，美国加州批准了某德企L3级别自动驾驶系统的上路申请。
2023年H2以及2024年是车企智能化新车加速投放的窗口期，城市NOA功能成为区分车企智能化的关键能力，目前国内外主要电动车企业都在进行测试积累，努力推进NOA高阶辅助驾驶能力建设，产业化进度将有望持续超预期，无人驾驶的奇点时刻慢慢来临！
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文章精选：
4、向上的趋势和主线，逐步浮出水面：2023年2季度策略报告（第1020篇周策略）2023.04.02
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