自动驾驶报告

⚫ 我国自动驾驶芯片产业仍处在发展初期，本土厂商抓住机遇切入蓝海市场。在过去，自动驾驶芯片主要以实现单一功能为主（支持低级别的辅助驾驶），而 2017 年特斯拉 Model3 开始量产，标志着自动驾驶芯片从追求单一功能向承担“大脑”功能转变，自动驾驶芯片行业进入“拼算力”的时代。由于当时市场上可供选择的自动驾驶芯片产品较少，国内以华为、地平线、黑芝麻、芯驰科技为代表的新兴芯片科技公司凭借着 AI 算法、高能效比等优势切入这一蓝海市场，并在高级别自动驾驶落地之前加速算力追赶。此外，芯片国产化是智能

人工智能技术推动自动驾驶技术在过去 20 年内蓬勃发展，预计到 2025 年，我国自动驾驶系统装机量将达到 1,630 万辆，装机渗透率突破 65%。与自动驾驶相关的零部件（上游传感器和中游芯片）市场规模将达到 1336 亿元。今年来自动驾驶普及率不断提高，各地纷纷发布扶持政策，2021 年自动驾驶已经在港口、矿区实现商业化落地。行业趋势上看，各国对于数据的保护将让自动驾驶技术带有明显的地域色彩。法规原因导致地图测绘和数据跨境传输遇到问题，外资企业想要在中国开展自动驾驶业务就必须研究本地化的自动

重视新一轮汽车智能化大周期向上行情！复盘 2010 年以来汽车智能化行情已经走完 2 波：1）2014-2016 年（mobileye/博世引领全球 L2 辅助驾驶，关键技术摄像头等视觉创新，代表性应用 AEB/LCC 等）；2）2020-2022 年（特斯拉引领全球准 L3 辅助驾驶，关键技术是大算力芯片+域控制器，代表性应用自动泊车+高速辅助驾驶）。我们预计 2023 年将酝酿开启第三波大行情！本轮全球引领者或是 TransFormer 架构的大模型助推下推出低成本 L3 自动驾驶方案的【特

目前自动驾驶行业网络基础架构普遍为 Input -> backbone -> neck -> head-> output。纯视觉方案的特斯拉自主构建 HydraNet 网络，在 input 端输入摄像头的原始图像数据，通过 backbone 层神经网络(CNN)提取图像特征，对特征赋予时间等信息做融合（BEV+Transformer），将速度、环境等感知处理结果传向各子 heads 再完成后续规控任务。目前行业通用的自动驾驶模型是存在感知、规划几个模型的分解式构造。特斯拉

特斯拉在“智能”方面的示范效应，以及智能驾驶是 5G 下最主要的应用场景，我们认为汽车电子将是特斯拉产业链之后的市场焦点。我们汽车、前瞻、计算机、电子等多行业联合，重点推荐“六六六”组合：保隆科技、均胜电子、德赛西威、华域汽车、科博达、星宇股份。并推出汽车电子行业系列深度报告，本期聊聊智能驾驶的潜在爆款应用——自动泊车。  自动泊车是智能驾驶的典型应用。自动泊车系统可使车辆自主驶入泊车位，是智能驾驶场景下的典型应

世界各国都在致力于推进数字经济，利用人工智能加速信息和通信技术的创新。目前，数字化转型的重点正在从提高效率转向创造价值，从企业内部转向产业链、价值链协同。5G的大规模部署以及生成式人工智能等新技术的应用正在帮助运营商和企业加速数字化转型，系统地推动网络向自动化和智能化演进，从而提高业务创新和运营服务能力。运营商希望通过以平台和服务为导向的业务和能力，如网络即服务（NaaS)，为数字经济赋能，进一步释放网络潜力，拓展业务市场。

未来自动驾驶普遍实行之后，将对保险公司、中介、车商等围绕车辆上下游企业的影响有两个层面：一是针对行车风险的保险产品调整是否及时和到位，这涉及保险定价是否合理和理赔是否便捷，自动驾驶对数据产生和收集具有很大帮助，一定程度上有利于保险产品定价和理赔；第二是保险生态建设的问题，因为车险并不是孤立服务，涉及购车、定损、维修、检测等多个环节，自动驾驶技术的使用，进一步增强了上下游联系的紧密程度，有利于车险生态的建设。

特斯拉率先引入BEV+Tranformer大模型，与传统2D+CNN小模型相比，大模型的优势主要在于：1）提高感知能力：BEV将激光雷达、雷达和相机等多模态数据融合在同一平面上，可以提供全局视角并消除数据之间的遮挡和重叠问题，提高物体检测和跟踪的精度；2）提高泛化能力：Transformer模型提取特征函数，通过注意力机制寻找事物本身的内在关系，使智能驾驶学会总结归纳而不是机械式学习。主流车企及自动驾驶企业均已布局BEV+Transformer，大模型成为自动驾驶算法的主流趋势。在车端大模型可赋

自动驾驶的潜在应用市场空间超万亿，预计其中城市开放场景的商业潜力最大。本篇报告继《商用车自动驾驶渐进，智能交通时代来临》后，系统性地梳理了城市开放场景下各细分场景的市场空间与场景特点，包括 Robotaxi、环卫场景、城配场景、以及无人末端配送场景。我们认为，城市场景高级别自动驾驶正在加速落地，其应用有望解决人力成本提升、交通安全、司机短缺等行业普遍面临的痛点，并有望通过相似场景下的数据积累和技术迁移反哺 Robotaxi 技术，形成泛城市场景下的技术迁移、互通、和闭环。 自动驾驶潜在市场空间

华为正式进军汽车自动驾驶领域；在引爆市场关注度的同时，也将带动国内自动驾驶系统稳步推进。2020 全球电动车渗透率仅约 4.6%（IEA），当前量产车型自动驾驶系统尚处于 L2/L2+级。结合“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要，我们预计汽车下阶段发展重心将紧密围绕绿色+智能两大核心主题。长期坚定看好国内各行业龙头切入产业链，引领基于中国场景的自动驾驶系统迭代升级。 软件/算法、激光雷达、以及芯片/域控制器为产业链最受益子行业：车企或陆续在智能电动车领域采取直营、

智慧矿山 矿用车辆自动驾驶协同作业系统 第1部分：总体技术要求智慧矿山 矿用车辆自动驾驶协同作业系统 第2部分：车辆技术要求智慧矿山 矿用车辆自动驾驶协同作业系统 第3部分：云控平台技术要求智慧矿山 矿用车辆自动驾驶协同作业系统 第4部分：信息交互要求智慧矿山 矿用车辆自动驾驶协同作业系统 第5部分：车辆和云控平台测试方法及要求

自动驾驶是汽车产业与人工智能、高性能计算、大数据、物联网等新一代信息技术以及交通出行、城市管理等多领域深度融合的产物，对降低交通拥堵、事故率，帮助城市构建安全、高效的未来出行结构，对汽车产业变革，以及城市交通规划具有深远的影响。随着环境感知、多传感器融合、智能决策、控制与执行系统、高精度地图与定位等核心技术的快速发展与成熟，自动驾驶汽车已经从实验室走向公开道路实地测试及商业化示范的阶段。围绕自动驾驶在出行服务、干线物流、封闭园区物流、公交巴士、末端配送、市政环卫、自动泊车等场景的测试、示范及进一