智能驾驶

摘要：随着辅助驾驶功能逐步量产，乘用车中除了已大量普及的L0级的辅助功能外，L1-L2级的高级辅助驾驶技术也逐步成为行业标配，渗透率逐年提升，智能驾驶有着较大的潜在市场空间。目前，我国汽车智能驾驶行业处于从L1-L2级向L3级衍进的过程中。目前L1级别辅助驾驶功能并未发挥出车辆硬件的最大效用，加之L2级的快速渗透和成本的降低，预计仅搭载L1级别功能的乘用车将逐渐减少，未来L2级别功能将逐渐取而代之，同时随着智能驾驶相关上路法规的不断完善，L3级别有条件自动驾驶乘用车将加速落地。2023年上半年，中国具备组合驾驶辅助功能（L2级）的乘用车新车销量占比达到42.4%。

一、定义及分类

智能驾驶指车辆通过不同类型的传感器实现对周边道路、行人、障碍物、路侧单元及其他车辆的感知，在不同程度上实现车辆安全、自主驾驶，是人工智能在汽车领域融合应用的重要方向。目前，世界各国对驾驶自动化技术理解和分类基本一致，中国《汽车驾驶自动化分级》（GB/T40429-2021）将驾驶自动化分为L0-L5五级。L0级别系统仅提供预警类功能，车辆控制完全由驾驶员掌控，因此不属于辅助驾驶或自动驾驶范围。L1-L2级别系统可接管少部分的、不连续的车辆控制任务，属于辅助驾驶范围。而L3-L5级别系统可以在一定情况下执行连续性的驾驶任务，属于自动驾驶范围。

二、行业政策

1、主管部门和监管体制

智能驾驶行业的管理体制是在国家宏观经济政策调控下，遵循市场化发展模式的市场调节管理体制，采取政府宏观调控和行业自律管理相结合的管理方式。智能驾驶行业的主管部门包括国家发改委、工信部、交通部和科技部，行业自律组织为中国汽车工业协会。

国家发改委负责综合研究拟订经济和社会发展政策，进行总量平衡，指导总体经济体制改革的宏观调控部门。工信部负责工业行业和信息化产业的监督管理，组织制订行业的产业政策、产业规划，组织制订行业的技术政策、技术体制和技术标准，并对行业的发展方向进行宏观调控。交通部负责规划、协调全国交通运输体系，拟订并监督实施公路、水路、民航等行业规划、政策和标准，承担道路、水路运输市场监管责任，指导交通运输信息化建设。

科技部负责研究提出科技发展的宏观战略和科技促进经济社会发展的方针、政策、法规，研究科技促进经济社会发展的重大问题，研究确定科技发展的重大布局和优先领域，推动国家科技创新体系建设，提高国家科技创新能力等工作。中国汽车工业协会则负责收集、整理并分析行业统计资料，为政府制定产业政策和行业规划提供依据；协助政府部门组织和修订行业标准，包括技术标准、经济标准和管理标准，组织推进标准的贯彻实施，进行行业检查与评定；建立行业自律性机制，规范行业自我管理行为；面向企业开展信息服务，提供政府有关政策、法规和国内外技术经济情报和市场信息；协助有关部门进行贸易争端调查与调解，开展国际交流与会展服务等。

2、国家层面相关政策

汽车智能驾驶行业一直以来都是国家重点鼓励、发展的战略性产业。近年来，国家部委陆续发布了一系列支持行业发展的产业政策。2023年11月，工业和信息化部、公安部等部门联合发布了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，提出通过开展试点工作，引导智能网联汽车生产企业和使用主体加强能力建设，在保障安全的前提下，促进智能网联汽车产品的功能、性能提升和产业生态的迭代优化，推动智能网联汽车产业高质量发展。基于试点实证积累管理经验，支撑相关法律法规、技术标准制修订，加快健全完善智能网联汽车生产准入管理和道路交通安全管理体系。

3、地区层面相关政策

地方层面上，各省市政府也相继推出了支持汽车智能驾驶行业发展的政策，为智能驾驶营造了良好的发展环境。2023年12月，山东省人民政府发布了《山东省新能源汽车产业高质量发展行动计划》，提出优化布局智能网联设施。以新能源智能商用车为突破口，率先在港口、机场、公路港、大型物流园区等区域开展智能交通应用试点。支持济南、淄博市加快建设国家智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点，支持东营市争创国家级车联网先导区。

三、行业壁垒

1、技术研发壁垒

汽车智能驾驶产品往往是根据整车厂商的技术要求或与整车厂商协作开发的，汽车智能驾驶企业需要充分理解整车厂商的设计理念，迅速将新材料、新工艺和新技术运用于产品开发中，并在较短的时间内完成产品设计、工艺开发、样品试制、样品送检、小批量试产等前期准备工作，对技术研发团队的技术研发实力、工艺设计能力考验较大，也为本行业的新进入者造成了较高的技术研发壁垒。

2、人才壁垒

智能驾驶行业属于技术密集型行业，包括研发、销售、管理人才在内的核心人才、特别是具有复合能力的综合人才，是企业运营的关键。智能驾驶公司需要储备大量软件、电子、通信、传感、结构设计和工程设计等领域的专业研究开发人才，因此，人才的培养、引进、人才梯队的建设已成为智能驾驶行业的进入壁垒之一。

3、规模及资金壁垒

汽车整车厂商特别是国内整车厂商在选择智能驾驶相关产品供应商时，对供应商供货的及时性、规模化供货能力尤其看重，智能驾驶供应商要持续、稳定地获得整车厂商的订单，需要前期投入大量的资金进行厂房建设、设备购置及库存备货，这就在一定程度上对新进入竞争者的资金实力形成了考验。此外，汽车整车厂商具有较强的市场地位，大多实行原材料“零库存”的经营策略，一般在领用供应商的产品后才与供应商进行结算，导致智能驾驶供应商产成品库存金额相对较大，给智能驾驶供应商的资金周转带来较大压力，也提高了整个智能驾驶行业新进入者的资金壁垒。

四、发展历程

智能驾驶技术最早的探索可追溯到20世纪末。1995年，美国卡内基梅隆大学的“Navlab”项目首次实现了智能驾驶车辆在城市道路上行驶，但当时的技术还相对原始，难以在复杂环境中实现稳定行驶。随着时间的推移，一些汽车制造商和科技公司开始投入到智能驾驶领域，进行了一系列的试验和实验。2010年代中期-2010年代末，随着传感器和计算机技术的不断进步，智能驾驶技术取得了重要突破。激光雷达、摄像头、超声波传感器等成为智能驾驶车辆的“眼睛”，实时获取车辆周围环境的信息。同时，机器学习和人工智能算法的发展，使得车辆能够更准确地理解和应对复杂交通环境。进入2020年代，我国积极推动高阶级智能驾驶落地。一些汽车制造商推出了配备“高级驾驶辅助系统（ADAS）”的汽车，实现了在特定条件下的智能驾驶。然而，这一阶段依然需要驾驶员时刻保持警惕，以应对突发情况。同时，智能驾驶车辆的测试也逐步扩大，各类测试车辆在不同城市的道路上进行了大量测试。

五、产业链

1、行业产业链分析

智能驾驶产业链与汽车产业经过多年发展已形成的成熟产业链分工基本一致，主要由后服务市场、整车厂商、一级供应商、二级供应商及其他上游原材料、设备供应商等构成，专业化分工有序，形成竞争加合作的产业链生态。智能驾驶产业链上游主要由各类传感器、芯片、软件算法、高精地图等产业组成。与此同时我国涌现一批专注于智能驾驶解决方案的企业，在智能驾驶技术及解决方案上实现突破。处于中游的整车厂商通过自主研发或合作研发的方式不断开发具备智能驾驶功能的汽车并制定智能驾驶车辆研发计划。中国智能驾驶行业产业链如下图所示：

智能驾驶行业产业链

汽车芯片

英飞凌科技公司

瑞萨科技公司

杭州士兰微电子股份有限公司

南京芯驰半导体科技有限公司

比亚迪半导体股份有限公司

激光雷达

速腾聚创科技有限公司

上海禾赛科技有限公司

图达通智能科技(苏州)有限公司

北京万集科技股份有限公司

车载摄像头

欧菲光集团股份有限公司

深圳奥尼电子股份有限公司

联创电子科技股份有限公司

舜宇光学科技(集团)有限公司

高精地图

上游

知行汽车科技（苏州）股份有限公司

纵目科技(上海)股份有限公司

小鹏汽车有限公司

蘑菇车联信息科技有限公司

中游

新能源汽车

燃油车

下游

2、行业领先企业分析

（1）惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司

德赛西威聚焦于智能座舱、智能驾驶和网联服务三大业务群。公司智能驾驶业务致力于提供整体解决方案及多种形态业务模式组合，除智能驾驶域控制器及相关算法外，已在相关传感器和T-Box产品方面获得市场领先地位，其中高清摄像头、ADAS摄像头已实现规模化量产，毫米波角雷达、BSD雷达均在多个客户量产应用，同时4D及国产化雷达方案已完成产业技术布局；5G+V2X T-BOX+智能天线方案已顺利在上汽通用、红旗等客户上实现规模化量产。2022年度，德赛西威智能驾驶业务销售额和新项目订单规模继续保持爆发式增长，全年营收同比增长83%，新项目订单年化销售额接近80亿元。2023年上半年德赛西威智能驾驶业务实现营收18.4亿元，同比增长86.38%，毛利率为17.01%。

（2）知行汽车科技（苏州）股份有限公司

知行汽车科技成立于2016年,总部位于中国苏州,是一家专注于自动驾驶领域前装系统解决方案的人工智能高科技公司，可为车企提供自动驾驶解决方案及域控制器、iFC等产品。目前，知行科技已与多家知名国内及国际OEM开展合作，已获得吉利、长城、奇瑞、东风、极星等客户的量产定点。近年来，知行汽车科技营收不断扩大，2023年上半年营收为5.43亿元，较2022年上半年的3.59亿元增长51%。

六、行业现状

随着辅助驾驶功能逐步量产，乘用车中除了已大量普及的L0级的辅助功能外，L1-L2级的高级辅助驾驶技术也逐步成为行业标配，渗透率逐年提升，智能驾驶有着较大的潜在市场空间。目前，我国汽车智能驾驶行业处于从L1-L2级向L3级衍进的过程中。目前L1级别辅助驾驶功能并未发挥出车辆硬件的最大效用，加之L2级的快速渗透和成本的降低，预计仅搭载L1级别功能的乘用车将逐渐减少，未来L2级别功能将逐渐取而代之，同时随着智能驾驶相关上路法规的不断完善，L3级别有条件自动驾驶乘用车将加速落地。2023年上半年，中国具备组合驾驶辅助功能（L2级）的乘用车新车销量占比达到42.4%。

七、发展因素

1、有利因素

（1）智能汽车已逐渐成为消费者核心需求

目前，智能网联汽车成为我国汽车产业发展的战略方向。智能网联汽车通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有智能驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。随着智能网联汽车的进一步发展，其实现的功能将更加丰富、提供的服务将更加便捷，下游应用场景将进一步扩大，促进智能驾驶系统产品渗透率与质量的提升，有利于汽车智能驾驶行业的持续发展。

（2）汽车电动化发展，为汽车智能化提供良好基础

新能源汽车是全球汽车产业绿色发展、低碳转型的重要方向，也是我国汽车产业高质量发展、实现弯道超车的战略选择。近年来，随着我国新能源汽车的普及以及国家和各省份对新能源汽车的政策激励，外加北上广深等超一线城市对传统燃油车的号牌管制，促进了我国新能源汽车的发展。2023年中国新能源汽车产销分别完成958.7万辆和949.5万辆，同比分别增长35.8%和37.9%，市场占有率达到31.6%。汽车电动化为智能化提供了良好的基础，技术端底层、产品端差异化、用户端体验需求决定了电动车是汽车智能化的最佳载体，电动化、智能化相互融合的智能电动汽车，将成为未来汽车发展的大趋势。

（3）汽车智能化技术水平不断提升，汽车智能驾驶行业将迎来发展拐点

在汽车智能网联化的变革中，电子、软件算法等价值将因智能驾驶技术而显著提升，先进通讯、人工智能等技术不断应用在智能驾驶汽车中，推动智能汽车的快速发展。随着5G、智慧交通和V2X车路云协同等技术的同步发展，有望为汽车智能驾驶行业带来更多红利，使智能驾驶系统达到技术提升、降本增效的效果。目前我国量产的智能汽车正在从L1-L2逐渐向高等级衍进，L3级高速公路有条件自动驾驶、L4级自主代客泊车、矿区自动驾驶和无人末端配送有望尽快实现大规模量产落地。随着高级别应用的量产落地，汽车智能驾驶行业将迎来发展拐点。

2、不利因素

（1）研发成本随技术要求上升，带来较高的资金与创新压力

近年来，随着下游应用领域需求井喷，智能驾驶企业需要迅速响应市场需求，针对不同应用场景开发新技术与新产品，由于各类场景在不同时间区域条件下差别较大，因此智能驾驶技术难度远超预期。高级别智能驾驶的技术难度呈指数增长，对于芯片、传感器、软件、电子电气架构等都有着较高要求，任一环节技术滞后都难以实现智能驾驶的落地，因此企业在更高级别智能驾驶的技术层面也面临较大挑战。另一方面，智能驾驶企业需要在前期投入较大的研发成本才能保证智能驾驶功能的更新迭代，其中包含传感器研发、底层算法等，此过程需要企业投入大量资金、周期相对较长且具有一定市场风险。因此，智能驾驶企业将受到资金、创新的双重压力。

（2）智能驾驶行业政策风险

近年来，汽车智能驾驶行业受到国家及地方政策的大力支持。然而国家和相关部门有关本行业的产业政策、相关法律法规及实施细则在出台时间、实施力度等方面具有不确定性，若今后汽车智能驾驶行业的产业政策发生不利变化或汽车智能驾驶公司发生违反相关政策的违规行为，将可能会对智能驾驶行业业务经营产生不利影响。

（3）产业链韧性有待进一步提升

智能驾驶行业主要原材料为芯片、电容电阻、镜头、线材、探芯、五金、PCB板、模具、塑胶等，直接材料成本占比较高。若主要原材料价格未来持续大幅上涨，智能驾驶生产成本将显著增加，因此智能驾驶行业存在原材料价格波动的经营风险。此外，智能驾驶行业生产所需的芯片等部分电子元器件依赖从美国、韩国、荷兰、日本等国家进口，可能受到国际局势、贸易政策等多方面因素的影响，产业链韧性有待进一步提升。

八、竞争格局

国际供应商在汽车电子领域深耕多年，拥有较大话语权，在多个领域均掌握核心技术，如控制制动、控制单元、传感器等。以维宁尔、安波福和法雷奥为代表的国际汽车电子供应商的产品结构完善、技术成熟、知名度高，业务在全球范围均有开展。近年来随着汽车智能化、网联化发展的趋势，国际企业纷纷向智能驾驶所需零部件及解决方案转型，包含自动驾驶域控制器、传感器、高级别智能驾驶算法等方向。国内汽车智能驾驶行业企业由于起步较晚，技术积累相对薄弱、市场规模相对较小，在向高等级智能驾驶系统产品研发及生产转型时存在一定压力，智能驾驶初创企业切入汽车供应链需要一定的时间。

九、发展趋势

1、电子电气架构由分布式向集中式过渡，智能驾驶控制单元成发展关键

未来，汽车电子电气架构将向车辆集中电子电气架构转变，围绕更大区域内的计算平台来进行搭建，以一个或若干个核心计算平台作为基础，构建完整的软件系统。受汽车电子电气架构由分布式向集中式演变的影响，通过域控制器集成多个不同功能的ECU产品，单车装载ECU产品的数量将有所减少。拥有平台化产品供应能力及集成域控制器设计研发经验的企业具有较强先发优势与技术积累，预计将在汽车电子电气架构集中式的发展趋势中受益。

2、多传感器融合将成为未来智能驾驶的主流方案

随着智能驾驶级别的提升，车辆所需要的传感器也越发多样化，为了应对不同的场景和保证车辆的安全保证，多传感器融合成为行业趋势。多传感器融合技术是对信息的多级别、多维度组合并导出有用的信息，包含图像信息、点云信息等，不仅可利用不同传感器的优势，还能提高整个系统的智能化程度、准确性和鲁棒性。随着多目摄像头、毫米波雷达、深度视觉算法和增强型学习决策算法等技术的发展，为了有效使得汽车感知系统形成互补，多传感器融合已成为众多整车厂商来提高自身智能驾驶能力的技术之一。

3、超声波与视觉融合泊车方案应用渗透率将不断提升

传统的自动泊车方案以12个超声波传感器为基础，能够完成横向、垂直、斜向三种泊车动作，但由于适用场景单一，无法识别划线车位，且整个泊车过程无法可视化，用户体验较差。目前，自动泊车方案正从传统纯超声波方案向超声波+视觉融合泊车方案升级；视觉融合全自动泊车系统在使用超声波传感器对周围环境进行检测的基础上，增加了环视摄像头的感知信息，使车辆的感知能力进一步增强，提升了自动泊车功能的使用体验。超声波与视觉融合泊车方案应用渗透率将不断提升，成为市场主流的自动泊车方案。