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中金公司-无人驾驶-AI+5G系列:通用无人驾驶的理想与现实 精华 1  [复制链接]

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我们认为, 通用无人驾驶技术是科技行业、 汽车行业及出行服务行业( Mobility as
a Service, MaaS) 的长期发展驱动力之一。 但由于当前数据与算法能力尚不足以
实现零缺陷目标, 无人驾驶短期内正面临发展瓶颈。过去一年, 多家传统车企调
整研发策略,通过投资的形式布局无人驾驶,资源正在不断向头部无人驾驶企业
集中。 我们建议投资人留意 Waymo、 Cruise、百度 Apollo 等头部无人驾驶企业
的发展动态,同时看好能够提供差异化解决方案的无人驾驶产业链公司, 建议关
注芯片供应商地平线、华为海思,传感器供应商禾赛科技、德赛西威,车联网终
端设备供应商高新兴、千方科技,高精度地图厂商四维图新等。

目录
投资概要 ........... 4
自动驾驶狂热期已过,主要无人驾驶企业发展面临瓶颈 ................. 8
Waymo:商业化运营发展缓慢,开源数据集拥抱开放与合作 ........8
Cruise:无限期推迟旧金山 RoboTaxi 部署计划,开源可视化工具 ..9
特斯拉: Autopilot 硬件算力不断提升, Semi 重卡生产推迟至 2020 年底.............................10
百度 Apollo:全球首个自动驾驶开放平台.......................................12
传统车企专注 L2 商业化,主要采用投资方式进行 L3 以上布局 ...13
L4 无人驾驶面临的主要困难................... 15
相关法律法规已不再是主要制约瓶颈......15
算法与数据:自动驾驶企业开始拥抱开源数据集...........................16
系统零缺陷是实现自动驾驶的核心挑战, L3 可能是短期最优动态平衡 ...............................17
半导体、 5G、高精度地图赋能自动驾驶 ......................................... 21
半导体助力自动驾驶 .................................21
网联化为自动驾驶提供技术支撑 .............24
高精度地图构建自动驾驶基础设施 .........27
建议关注公司:华为、地平线、禾赛科技...................................... 30
华为....................30
地平线................31
禾赛科技............31
图表
图表 1: Gartner 2017 年新兴技术成熟度曲线...........................................4
图表 2: Gartner 2018 年新兴技术成熟度曲线...........................................4
图表 3: 主要车企自动驾驶规划时间表...........5
图表 4: 自动驾驶产业圈...................................5
图表 5: L4 级自动驾驶落地的难点 ...................6
图表 6: 智能汽车产业链...................................7
图表 7: 谷歌“萤火虫”原型车.......................8
图表 8: Waymo One 在凤凰城的限定区域内运营 ....................................8
图表 9: 2018 年加州自动驾驶脱离报告—MPD 指标................................9
图表 10: 2018 年加州自动驾驶脱离报告—路测里程指标 ......................9
图表 11: Cruise 营业利润...................................9
图表 12: Cruise 股权结构(截至 2019 年 7 月) ......................................9
图表 13: 数据可视化平台 Webviz ..................10
图表 14: 特斯拉历代 Autopilot 硬件参数对比.......................................11
图表 15: 特斯拉 FSD 芯片研发量产过程.......11
图表 16: 自动驾驶卡车发展三阶段...............12
图表 17: 百度 Apollo 计划自动驾驶开放路线图....................................12
图表 18: 百度 Apollo 计划开放平台...............13
图表 19: 自动驾驶产业圈...............................14
图表 20: 美国 31 个州已经就自动驾驶汽车有相关立法与行政令 ......15
图表 21: L4 级自动驾驶落地的难点 ...............16
图表 22: 自动驾驶企业公开数据集...............17
图表 23: 主要自动驾驶数据集对比...............17
图表 24: 严重性、暴露率和可控性定义.......18
图表 25: ASIL 根据严重性、暴露率、可控性可以分成 5 个等级..........18
图表 26: 面对高严重性应用时,功能安全需求往往处于 ASIL-C/D 的区域 .................................18
图表 27: 分散式 ADAS 电气架构(左图),集中式 ADAS 电气架构(右图) ..............................19
图表 28: 致力于零缺陷管理时,对于简单应用而言综合质量成本或伴随着产品缺陷的降低而下行(左图);但对于复
杂应用可能会出现综合质量成本高企的情况(右图) ........................20
图表 29: 汽车计算芯片肩负多类计算任务...21
图表 30: NVIDIA Xavier SoC ..............................21
图表 31: Tesla FSD SoC ......................................21
图表 32: AI 芯片需软硬结合............................22
图表 33: 汽车计算芯片领域挑战英伟达的两个方向 ............................22
图表 34: 主要自动驾驶计算平台对比...........23
图表 35: 主要自动驾驶计算平台内置 AI 芯片对比...............................23
图表 36: 汽车计算芯片主要模块对比...........23
图表 37: 汽车向智能化、网联化发展的趋势........................................24
图表 38: 非视距场景下 V2X 的优势...............24
图表 39: V2X、光达、毫米波、摄像头解决方案成本对比...................24
图表 40: C-V2X 中的直连接口( PC5)和网络接口( Uu) ....................25
图表 41: 我国 C-V2X 的应用探索形式 ...........26
图表 42: 不同阶段车联网市场规模测算(单位:亿元) ....................26
图表 43: 高精度地图的数据元素...................27
图表 44: 导航地图、 ADAS 地图和高精度地图的对比 ..........................27
图表 45: 四维图新的高精度地图生产过程...28
图表 46: 前装车载导航出货量市场份额, 2018Q2 ...............................28
图表 47: 前装车载导航渗透率.......................28
图表 48: 导航电子地图甲级测绘资质企业...29
图表 49: 华为端到端的汽车数字化解决方案........................................30
图表 50: 地平线发展历程...............................31
图表 51: 地平线 Matrix 1.7 自动驾驶计算平台 .....................................31
图表 52: 地平线工具链支持模型转换和部署........................................31
图表 53: 禾赛 Pandar40 与 Velodyne 产品效果对比..............................32
图表 54: 禾赛科技融资历史...........................32

下载链接:https://t.zsxq.com/JMfEy3r
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