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              聚焦自動駕駛賽道 自動駕駛行業前景如何?

              2022-10-25 來源:中商產業研究院
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              關鍵詞: 自動駕駛

              中商情報網訊:自動駕駛指汽車在轉向、油門、制動等具有關鍵安全性的控制功能方面可以自動完成控制動作,而無需駕駛員直接操作。《汽車駕駛自動化分級》國家推薦標準于2022年3月1日起正式實施。國標將自動駕駛分為6個等級,從L0級應急輔助到L5級完全自動駕駛。自動駕駛行業主要有通訊設備廠商、傳統車企、造車新勢力、互聯網/科技公司、單車智能公司、全棧能力公司等市場玩家。


              一、自動駕駛行業發展現狀

              1.自動駕駛市場現狀

              當前我國市場上規模量產車型的自動駕駛系統以L2級為主。根據IDC數據,截至2022第一季度,國內L2級自動駕駛乘用車的滲透率達到23.2%,同比大幅上升15.7個百分點,L2逐漸成為標配。2022年以來,理想、小鵬、蔚來等預埋L3硬件的車型密集發布上市,激光雷達開始進入普及元年。隨著頭部車企密集推出預埋L3硬件的車型,預計其他終端車企將陸續跟進,L3滲透率有望持續提升。

              數據來源:IDC、中商產業研究院整理


              2.企業注冊量

              數據顯示,我國現存自動駕駛相關企業(企業名稱、品牌產品、經營范圍含自動駕駛、無人駕駛的企業)達到5682家。近年來,我國自動駕駛相關企業注冊量整體呈上升趨勢,2021年新增1130家,同比增長33.25%。2022年上半年,我國新增自動駕駛相關企業201家。

              數據來源:企查查、中商產業研究院整理


              3.企業注冊地區分布

              企查查數據顯示,從區域分布來看,廣東以1523家自動駕駛相關企業排名第一。河北、江蘇分別有1020家、354家自動駕駛相關企業,位居前三。此后依次為山東、湖北、安徽等省份。

              數據來源:企查查、中商產業研究院整理


              從城市分布來看,深圳以1028家自動駕駛相關企業排名第一。石家莊、南京分別有自動駕駛相關企業476家、117家,排名前三。此后依次為西安、惠州、汕頭等城市。

              數據來源:企查查、中商產業研究院整理


              4.自動駕駛投融資情況

              數據顯示,2021年我國自動駕駛領域相關投資事件為55起,投資金額達539.1億元,均達到歷史新高。截至2022年10月24日,我國自動駕駛領域投資數量為30起,投資金額達100.08億元,行業發展潛力大。

              數據來源:IT桔子、中商產業研究院整理


              5.市場參與者

              目前,自動駕駛行業市場參與者眾多,主要包括六類:通訊設備廠商,以中興、高鴻等為代表;傳統車企,以比亞迪、長安汽車等為代表;造車新勢力,以蔚來、小鵬等為代表;互聯網/科技公司,以阿里等為代表;單車智能公司,以小馬智行、文遠知行等為代表;全棧能力公司,以百度、華為、蘑菇車聯等為代表。當前,自動駕駛行業不同經營路線的梯隊間差異日漸明顯,全棧解決方案提供商擁有更強的市場競爭力。

              資料來源:36氪、中商產業研究院整理


              二、自動駕駛行業發展前景

              1.自動駕駛新車滲透率有望提高

              當前我國市場上規模量產車型的自動駕駛系統處于L2+級,由激光雷達等軟硬件技術升級驅動的部分L3+級功能將于未來兩年內逐步落地,L4級自動駕駛技術在積極研發與測試階段,規模化應用正在從L2向L3過渡。《中國智能網聯汽車發展路線圖2.0》為自動駕駛行業未來發展指明了政策方向,預計2025年,L2+和L3級自動駕駛新車市占率超50%;到2030年,L2+和L3級自動駕駛新車市占率超70%,L4級自動駕駛新車市占率達20%。


              2.數據支撐自動駕駛技術發展

              自動駕駛技術需要海量數據支撐,算法模型通過輸入數據來接受訓練,實現算法迭代。據統計,L5級自動駕駛汽車每小時需要1-20TB數據*。城市級真實道路路測積累的多樣化數據也將成為邁向高級別自動駕駛應用的剛需。除外,大規模數據收集,包括個人信息、技術信息、環境信息、道路測繪等敏感信息,保障數據安全與合規使用也將成為關鍵。我國積極推進車路協同相關產業發展,“單車智能+網聯賦能”的城市級智慧交通中國方案成為重要戰略方向。目前,我國交通系統仍存在各模塊數據孤島問題,無法促進數據間有效連接,導致數據浪費。依托車路云一體化的全棧方案構建智慧交通大腦,通過數據挖掘、數據融合等技術,在云端智能控制系統中完成統一的信息采集、云端處理、即時反饋、智能調度、集中指揮等,將有效解決上述數據問題,賦能城市級智慧交通發展。


              3.Robotaxi是市場空間最大的自動駕駛場景之一

              自動駕駛應用場景分為三類載人(Robotaxi、Robobus等)、載貨(干線物流、封閉場景等)和特殊(環衛、特種車等)三類。三類自動駕駛應用場景中,載人場景技術門檻最高、落地難度最大;載貨場景細分類別最多、落地難度各異;特殊場景細分類別較少、落地運營復雜。


              Robotaxi是指自動駕駛出租車,是由自動駕駛系統控制的一種共享出行方式。隨著汽車產業“電氣化-智能化-網聯化-共享化”進程的不斷發展,集“四化”于一身的Robotaxi代表了未來地面共享出行的理想形態。未來,Robotaxi商業化落地步伐將加快,技術和成本也將是Robotaxi市場長期面臨的兩大難題。



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