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1、出品机构:甲子光年智库研究指导:宋涛研究团队:翟惠宇发布时间:2023.1前言:智驾功能飞入寻常百姓家智能驾驶功能不断丰富,ADAS前装量产加速上车,多方位提升用户驾乘体验。p智能驾驶功能快速上车,L2级辅助驾驶功能已经成熟,L2+/L2+级高级辅助驾驶也开始进入定点量产阶段,智能驾驶正在走进家家户户。p智能驾驶功能的上车从多方面提升了用户驾驶体验,同时在安全、能耗、效率方面起到积极作用,用户的驾驶习惯正被潜移默化地改变。2330974359853573462348532982533436010202020
2、212022E2023E2024E2025E2026EL0L1L2L3L4及以上图:全球乘用车各等级智能驾驶功能上车情况(万台)前言:高阶辅助智驾功能加速上车,量产时代已经开启NOA功能上车,前装量产正在不断被实现。p自动泊车、NOA领航辅助驾驶等L2.5/L2.9功能正在加速实现定点量产,国内主要自主品牌OEM都已经具备相关的落地时间规划,将于2022-2023年大量进入市场,接受用户的最终检阅。p现阶段的L2.9高级辅助驾驶产品,在功能层面已经基本可以实现点到点的行泊一体行驶自动化,从人类驾驶真正走向了“人机共驾”,向着L3/L4“机器驾驶”形态不断逼近。图:国内车企各级别自动驾驶功能的研
3、发与上车规划(概览)目 录Part 01定义:智驾量产的内涵与关键性P04Part 02现状:智能驾驶规模化部署实践P12Part 03实践:领先厂商拨开云雾见月明P19Part 04思考:乘用汽车智驾的发展趋势P281.1 前装量产是自动驾驶技术发展到一定阶段的产物SOP意味着各项功能均通过完备的车规级测试,是平台车型进入量产阶段的关键标志。p整车开发流程复杂程度极高,需要在做好大量设计和验证工作的同时,保证项目执行的进度;在正式量产之前,整车和零部件的开发经历了漫长且极严谨的过程,而SOP则标示着这一项目在开发阶段的最终成功。p站在产业整体来看,量产则意味着现阶段的L2+智能驾驶系统已经不
4、是单一简单区域的DEMO呈现,而是可以进行大规模装载,并且在真实交通场景下运行,可交付消费者广泛使用的成熟产品。PMPPPDPFKEDEDFBFSOPLFVFFPVSOS通过各项车规级测试,满足安全、性能、稳定性方面的各项标准,前装智能驾驶汽车方可量产投入市场量产上市后,智能驾驶汽车只有真正跑在路上,才能形成数据闭环量产上路带来的海量真实数据是后续的智能驾驶算法迭代升级的基础图:通过SOP对项目开发流程意义重大,而前装量产则对自动驾驶行业前进更具战略意义多家行泊一体高阶智驾功能已经上车进入SOP节点意味着L2+智能驾驶汽车功能已经成熟Demo规模装载1.2 多重因素推动智驾量产到来技术、成本、
5、市场、认知、政策都在发生变化,集涓成流,推动智能驾驶量产落地。推动智能驾驶的前装量产元年自动驾驶技术消费者需求政策法规影响市场发展趋势商业化动力硬件性能增长,成本降低:AI芯片、激光雷达、高分辨率摄像头传感器等硬件软件系统可落地:NOA、智慧泊车等软件技术高速发展,BEV感知技术也同时推动自动驾驶技术前进本土乘用车市场组合驾驶辅助功能渗透率达不断提升特斯拉、小鹏等车企通过自动驾驶树立的技术领先形象,引领其他车企跟进,市场对相关技术更加重视,正在逐步推动相关技术成为新车的标准配备随着新能源汽车普及,在能源顾虑被打消后,汽车智能化水平将更受重视自动驾驶能力将作为购车时的重要决策依据,这也推动了整个
6、行业的发展国内相关法规政策不断推进自动驾驶测试和运营的相关立法,对发展相关技术的支持力度大L3级无人驾驶相关立法已经落地,对于高级辅助驾驶功能上车而言是重大利好L4级无人驾驶商业化落地难度大,加上资本市场遇冷,裁员、战略调整频繁渐进式智能驾驶量产路线更受到车企客户的认可集涓成流,多方面因素发展,合力使“量产”成为可能1.2.1 供给侧:软硬件持续进步芯片算力提升与算法打磨是推动智驾功能规模化落地的技术保障。p过去两年,车载计算平台的算力正以打破“摩尔定律”的速度迅速发展,从10T到200T,再从500T到2000T,芯片算力的提升将支撑更复杂智能的自动驾驶算法,持续打通各个场景与功能。p与此同
7、时,路测里程也在随着时间的不断积累,以及更多仿真技术的应用,越来越多的路测数据驱动着自动驾驶算法不断升级、完善,为车企和消费者提供更优秀平稳的体验。2014EyeQ3EyeQ420182019MDC20222025EyeQ5EyeQ6XavierOrin XThorMDC610MDC810Snapdragon RideTDA4 VM征程J6征程J5征程J3图:车载计算平台算力不断提升,为更复杂的高阶智驾功能提供算力基础FSD 1.0FSD 2.010TOPS100TOPS200TOPS500TOPS2000TOPS预计量产时间国内外领先厂商均已推出大算力车载计算平台普遍在
8、2020年后量产为未来L4级以上的自动驾驶技术保驾护航当前中低算力芯片相对成熟并可稳定供应生产规模增长推动成本下调,L2+高级辅助驾驶具备落地条件AI算力1.2.2 需求侧:用户习惯与需求被建立ADAS功能已经飞入寻常百姓家,“新体验”将创造“新欲望”,带来“新市场”。p超75%的用户对自动泊车和高速公路领航辅助有需求,城市道路领航辅助的需求占比也超过60%,智驾功能正在成为汽车消费的“家常便饭”。p相比燃油汽车,新能源汽车诞生的时间尚短,在汽车自身工具属性问题尚未得到妥善解决之前,消费者最关注的因素仍然是续航里程和充电效率,然而随着近两年电池技术的进步,以及充电桩等配套设施的快速建设,未来汽
9、车智能化程度将更成为厂商间竞争的主要战场。p高端电动汽车消费者对于汽车智能化程度的重视程度更高,领先厂商将带动整体电动汽车行业向着“更智能”的方向升级前进。75%60%76%25%40%24%高速公路/高架城市道路自动泊车表示需要该功能表示不需要该功能图:消费者对各场景自动驾驶功能有高需求(受访者占比,%)高速公路、城市道路、泊车是当下乘用车自动驾驶的三大应用场景,消费者均表现出了较强的需求反馈;受限于场景的复杂度,相比高速公路的简单路况与泊车的低速运行,城市NOA技术难度与驾驶风险更高,因此对应的消费者需求略弱。56%48%46%42%35%34%29%23%50%47%47%46%25%3
10、6%46%26%续航里程与充电时间动态体验用车成本品牌信赖充电支持售后服务智能化程度碰撞安全电动汽车消费者高端电动汽车消费者图:消费者将愈加重视电动车的智能化程度(受访者占比,%)1.2.3 政策面:2022年政策频出技术不断积累与突破也对政策提出了匹配的新诉求,而安全是政策立法的核心底线。p全国各地都在建立智能网联汽车产业基地,开放自动驾驶路测;多地加大力度对L3与L4级自动驾驶立法,为自动驾驶技术的进步与商业化铺路。p自动驾驶技术的进步对量产固然重要,但是量产更多是车企与自动驾驶公司合力推动的商业化行为,政策更多是在旁侧起到了支持、推动作用。p值得注意的是,随着智驾量产上车,数据和功能安全
11、方面的法规更加严谨,这对于行业进一步健康有序发展起到了正向的规范作用。2022年,L3政策与立法开始提速北京2022年4月北京市智能网联汽车政策先行区乘用车无人化道路测试与示范应用管理实施细则深圳2022年6月深圳经济特区智能网联汽车管理条例广州2022年6月广州市南沙区智能网联汽车混行试点区及特殊运营场景混行试点总体方案上海2022年8月上海市加快智能网联汽车创新发展实施方案工信部2022年11月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)2022年,安全和数据更受重视多部门2022年2月关于试行汽车安全沙盒监管制度的通告工信部2022年3月车联网网络安全和数据安全标准体系
12、建设指南工信部2022年4月关于开展汽车软件在线升级备案的通知工信部2022年9月国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2022年版)L3是“人主导L2”到“系统主导L4”中的过度阶段,但相关的功能(如领航功能)仍被记入L2+级别中去进入2022年,国内L3级自动驾驶立法开始提速,并开始考虑放开面向私人市场销售的L3智能驾驶汽车此类放开准入与测试的相关政策多针对高级自动驾驶测试,但其传递出鼓励、支持的态度仍有效推动了自动驾驶行业发展商业化不仅追寻智能驾驶功能的落地,同时也对汽车和消费者出行数据安全保障提出了新的要求相关政策法规对智能网联汽车网络安全、数据安全标准体系的建设做了相关规划
13、1.2.4 市场竞争:自动驾驶的卡位赛已经拉开序幕商业化落地能力是自动驾驶企业实力的检验标准,抢夺先发优势至关重要。p自动驾驶开始进入下半场的比拼商业化能力的阶段,但L4级自动驾驶商业化迟迟未能推进,迫于产品研发与算法打磨耗费的大量金钱与时间带来的压力,已经有部分曾经的“明星”公司不得不接受被收购改组的命运。p一方面,自动驾驶公司需要获得商业收入以维持经营和产品迭代;另一方面,在智能驾驶的卡位赛中,能够先同车企达成合作的科技公司,将在积累量产经验的同时,更快获得海量真实数据以持续打磨软件算法,为未来冲击更高等级的自动驾驶算法做准备。在前装量产中争夺先发优势日期科技公司主要产品经营变化2022.
14、9Ibeo激光雷达、感知算法宣告破产2022.9AuroraRobotaxi、平台型自动驾驶裁员、降薪、资产出售2022.10Argo AIL4级自动驾驶裁员、关闭2022.5WeRideL4级自动驾驶与博世合作,打造高阶智能驾驶2022.5轻舟智航L4级自动驾驶低成本的自动驾驶前装量产2022.11Pony.aiL4级自动驾驶成立辅助驾驶部门表:2022年部分发生经营变化的自动驾驶公司例举L4级公司持续投入,但商业化进展缓慢,海外部分曾经的明星公司已经被迫倒闭或大规模裁员;国内多家L4公司也纷纷寻求前装量产的可能,转向L2+/L2+高级辅助智能驾驶赛道,寻求商业化收入;一个主要靠资本输血的赛
15、道,终究要交待给资本一个更赚钱的故事,商业化盈利才是最终核心目标。服务车企客户时,仅凭科技公司酷炫的Demo是无法满足车企要求的,需要自动驾驶公司有丰富的量产经验和过硬的工程化落地能力车企供应商更换周期慢,一旦选定不会轻易更改积累量产经验获取数据“燃料”数据是当下主流自动驾驶公司训练算法、迭代产品的重要途径,通过汽车量产获得大规模高质量的真实数据,完成自动驾驶算法的升级数据获取得越早、越多,算法升级将会越高效,更有机会在未来自动驾驶市场竞争中占得先机1.3 软件定义,汽车产品属性发生变化软件定义汽车时代下,产品核心竞争力转向软件与服务,汽车成为可长期运营的产品。p与智能手机的发展类似,智能汽车
16、的核心价值也正快速从过去的工具消费品主属性,向一个具备可运营升级属性的产品转移,所以未来汽车消费价值链中,软件带来的价值与收入将会愈发明显。p在这种变化过程中,科技公司与车企需要共同定义与研发智能驾驶这个“新玩意儿”,共同打造一个智能的、配置灵活的、可升级的出行生活伙伴。车主车企OEM车辆买卖维保售后智能驾驶、软件订阅、其他增值服务车企的收入构成由单纯买卖转向车辆全生命周期服务智能驾驶功能加入并具备OTA升级能力后,汽车真正具备产品运营属性经销商30862 38454 38648 2518 9168 16321 5691 7608 10160 20202025E2030E硬件软件服务汽车消费价
17、值链中软件占比快速增大(亿元)硬件:整车、零部件选装、车生态衍生品等软件:智能驾驶软件、车内应用、车联网服务等服务:包含保险金融、售后服务、能源等汽车消费的价值链变化-核心竞争力转向软件和服务自动驾驶科技公司共同定义、开发现代乘用车的智能驾驶功能智能汽车传统零部件供应管理模式被取缔目 录Part 01定义:智驾量产的内涵与关键性P04Part 02现状:智能驾驶规模化部署实践P12Part 03实践:领先厂商拨开云雾见月明P19Part 04思考:乘用汽车智驾的发展趋势P282.1 从实际需求看自动驾驶,不必等到L4现阶段智驾功能量产上车已可为解决消费者驾驶疲劳等问题创造真实价值。p当前中国用
18、户对于自动驾驶技术的诉求并非让机器“完全取代人类司机”;减轻人类司机的驾驶疲劳,在预设的电子围栏内解放驾驶员双手与注意力,改善交通拥堵,提升驾驶安全等需求反而更加迫切。p这类型需求无需等到L4级别的无人驾驶技术完全成熟后再去满足,目前可量产智能驾驶功能已经可以为驾驶疲劳等核心问题交出不错的答卷。82.01%50.62%30.91%26.01%23.81%17.02%6.80%6.83%减轻疲劳驾驶解放双手,增加可利用时间科技含量高改善交通拥堵安全性更高设计新潮酷炫品牌价值高其他图:现阶段中国消费者对智能驾驶技术的诉求朴实,关注缓解疲劳在安全行驶的底线之上,缓解驾驶疲劳,是现阶段消费者对汽车智能
19、驾驶功能的核心需求L4/L5级自动驾驶由机器完全替代人类固然是最理想状态,但距离完全放开L4仍然路阻且长高级辅助驾驶功能在现阶段有确切市场2025年14.42%2030年33.99%2035年及以后41.18%永远无法普及10.41%图:多数消费者认为完全自动驾驶落地时间尚远L0L1L2L2+L2+L3IHBC-智能远光大灯AEB Head-on智能ACCHWA拔杆变道高速公路导航辅助驾驶高速公路领航(全程脱眼)LDW-车道偏离预警AEB 自行车本车道小偏置避障驾驶员监控单车道脱手巡航高速公路收费口自动通行FCW-前碰撞预警AEB 十字路口右转辅助遥控泊车自动换道城市道路脱手SLIF-速度限制
20、提醒AEB 倒车行人保护FCTA/B-前方穿行碰撞预警制动全自动融合泊车自动并道Fail-Operational SystemBSD-盲点检测AEBEMA紧急转向支持自动上下匝道LCA-变道辅助ACCELKA黑魚车道保持高速公路切换RCTA-后方穿行碰撞预警PA(TJA+ICA)TJC交通拥堵代驾DOW-开门预警LKA-车道保持系统立体车库遥控泊车RCW-后碰撞预警封闭场景AVP2.2 智能功能的量产上车是循序渐进的围绕各场景下驾驶人的需求,针对性开发各类型驾驶辅助功能,循序渐进以图之。智驾功能价值实现道路安全与降低交通事故缓解驾驶疲劳,提升驾驶体验全场景基础安全AEB(自动紧急刹车系统)等基
21、础安全型功能各类型碰撞预警与盲点检测单车道场景车道内横向、纵向控制智能ACC、AEB右转辅助、泊车辅助等高速公路与快速路高速公路领航辅助功能自动换道、并道点到点智能驾驶等城区普通道路城市点到点领航辅助交通拥堵代驾辅助代客泊车等p当前已经大规模上车的ADAS辅助驾驶功能,起初多围绕具体的使用场景进行单独的、碎片化的功能开发,在既定场景中提供价值创造。p当各类型功能都开发成功并能够覆盖绝大多数日常使用场景时,融合多种功能的NOA将打破碎片化的ADAS行车功能,并提供类人的驾驶行车体验,从“辅助驾驶”迈入“人机共驾”阶段。处于L2+/L2+功能导入期2.3 追寻量产的过程中,车企的需求也在起变化在“
22、安全”绝对底线之上,车企找寻性能与成本的平衡。p对于自动驾驶系统服务供应商,主机厂客户的需求涉及方方面面:在安全底线的基础之上,要求供应商有着领先的技术能力和工程化落地能力,并能够在确保系统功能的前提下做到成本最优。p在满足车企需求之外,消费者将是自动驾驶系统的最终评判官,所以一个优秀的智能驾驶解决方案,也需要同时具备足够优秀和易用的使用体验,让消费者在驾驶过程中愿意且频繁地使用,而体验恰是过往传统ADAS系统产品的软肋。车企自动驾驶公司与车企研发流程的高度匹配与及时响应保证安全底线领先的软件算法工程化落地能力系统成本最优兼顾消费者体验刚好满足车企对智驾功能定义需求的情况下,做到成本最低或在该
23、车型限定成本之下,提供更多更好的智能驾驶功能,有最极致的智能驾驶体验需要满足车企部分定制化需求产品研发过程中需要兼顾车企的需求和消费者体验打磨产品易用性,用户不愿使用的功能是失败的站在最终用户视角审视产品,用户体验反哺产品提升平顺性,降低接管率,打造多种驾驶风格必须保障智能驾驶功能上车之后的绝对安全“秀肌肉”的demo对于前装量产来说意义不大其他层面的需求均建立在安全保证的基础之上确保泊车、高速领航、城市领航、行泊一体等场景的软件算法领先性快速响应车企需求对更多硬件平台的适应性具备量产经验,能够满足车企对于研发流程的严苛标准在既定平台上具备良好开发经验稳定的量产保交付能力2.4 汽车相遇人工智
24、能,量产催生合作新模式自动驾驶从软硬一体的配置型产品逐渐成为车企与科技公司共同运营的成长平台。p在满足车企需求的情况下,企业基因完全不同的科技公司与主机厂在产品研发流程的磨合对于智能驾驶前装量产至关重要。p自动驾驶科技公司与车企客户需要共建合适的合作研发体系与流程匹配:科技公司需要了解和适应车企的规范,确保大规模量产下产品的可靠性与安全性;车企同时也需要从过去零部件管理和开发模式中走出来,学习并转型自动驾驶产品运营思维,以赋能智能汽车持续迭代和优化。线性产业链新型产业网生态车企Tier 1Tier 2Tier 3车企Tier 1Tier 2Tier 3线性零部件供应模式客户定义需求与标准,供应
25、商做出合格的产品网状生态,突破固有线性供应关系各类型产业参与者各有合作,纷纷为产业带来增值由“线”转“网”的过程中,车企与自动驾驶解决方案供应商形成新的合作模式过往合作模式不再适用:按照车企的定义与要求,生产既定产品,单方向供应现在合作模式发生了变化:智能驾驶功能的形态和边界,尚未被明确定义清楚功能是什么?满足什么标准?适配什么场景?自动驾驶从软硬件配置型产品,变成了可运营的产品未来通过OTA等手段进行升级,而不再是一锤子买卖共同定义共同研发合作运营图:产业链形态转换-内在合作模式正在起变化2.5 数据驱动算法演进量产带来海量真实数据,在AI加持下实现自动驾驶系统升级的“数据驱动”。p2022
26、年是行泊一体高级辅助驾驶前装量产的元年,一众新势力和传统车企纷纷在各平台量产车型或即将实现量产的车型上推出城市NOA功能搭配,“人机共驾”的行业拐点已经来临。p量产不仅是自动驾驶技术打磨到一定阶段的自然结果,更是数据驱动算法演进时代的开启:数据采集、分析、标注、模型训练、验证等步骤的绝大部分工作都将由AI驱动,减少人工介入成本,提升数据使用与训练的效率。图:打造数据闭环,量产时代下的自动驾驶应用部署为数据驱动提供条件智能驾驶汽车规模化数据采集数据分析数据标注模型训练模型验证算法部署自动驾驶智算中心打造数据闭环升级现有智能车影子模式触发数据回传OTA部署算法升级AI驱动的数据闭环量产项目提供海量
27、车端大数据:人工智能技术加持,数据筛选、标注、训练、验证形成全链路闭环,持续迭代智能驾驶产品相比过去工程师制定的规则算法,能够实现低成本、高效率的系统迭代由此实现闭环自动化,数据驱动自动驾驶,在为现有车辆进行OTA功能升级的同时,为后续更高级别的自动驾驶车辆做准备数据积累训练高阶自动驾驶算法L3/L4量产上车2.6 本土厂商发力前装量产“渐进式”与“跃进式”厂商均在发力前装量产,推动自动驾驶技术商业化落地。p跃进式与渐进式两派虽然发展路线和技术框架有所区别,但最终目标都是为了实现L5级自动驾驶技术商业化落地,而并非严格意义上的路线竞争,两派玩家在推动中国本土自动驾驶产业发展上均起到了重要推动作
28、用。p在乘用车智能驾驶前装量产领域中,渐进派多为追求稳扎稳打的高级辅助驾驶公司以及车企,他们更强调智能驾驶功能的工程化能力,天生具备量产基因,是现阶段智能驾驶功能量产上车的主力军。跃进式路线渐进式路线L5无人驾驶智能驾驶量产:两条路线的前装量产,共同奔赴无人驾驶终局部署乘用车前装量产的L4自动驾驶公司部署乘用车前装量产的L2+自动驾驶公司部署乘用车前装量产的新势力/传统主机厂虽然发展路线与技术框架不同,但最终目标是相同的:目 录Part 01定义:智驾量产的内涵与关键性P04Part 02现状:智能驾驶规模化部署实践P12Part 03实践:领先厂商拨开云雾见月明P19Part 04思考:乘用
29、汽车智驾的发展趋势P283.1 渐进式自动驾驶引领者-Nullmax纽劢依托全自研平台化的MAX技术体系和数据驱动的自主成长系统,打造核心技术壁垒。pNullmax主张MLF(机器学习优先)的自动驾驶技术路线,搭建了持续迭代的成长型系统架构,打造以视觉为主、多传感融合感知的自动驾驶全栈解决方案,满足多类应用场景需求。pMAX技术体系涵盖上层应用MaxStack、中间件MaxOS以及数据驱动的成长系统MaxFlow、数据集MaxWorld,提供车端、云端两套系统平台。L2/L3功能落地海量真实场景数据形成数据闭环数据积累技术迭代硬件升级L4级别体验持续提升安全性和智能化完善测试体系法律法规保障行
30、业共同发展真正的L4/L5复杂场景下的载人载货MaxDrive 全栈自研、可自主成长的自动驾驶平台Nullmax:量产先行,数据驱动软件迭代升级自动驾驶中间件 MaxOS上层应用软件 MaxStackMaxFlow数据驱动的成长系统感知规划控制主流车载计算平台全适配MaxWorld数据集云端系统MaxCloud车端系统MaxPlatform3.1 Nullmax:技术实力与工程化能力奠定领先地位自动驾驶方案全栈自研,且方案配置灵活,充分满足不同细分市场的智能化需求。pNullmax平台化软件算法解决方案可根据具体需求进行定制化开发,具备完善的顶层设计,可快速适配不同的硬件和平台;前期开发高效,
31、使用过程稳定,后期维护方便。pNullmax行泊一体4.0方案是真正融合的行泊一体,可实现传感器深度复用,芯片资源共享,以同级硬件实现越级的智能化体验,成本优势明显。Nullmax:业内领先的产品研发与工程化能力,打造行泊一体4.0解决方案产品定位产品功能算力水平产品优势MaxDrive BasicMaxDrive StandardMaxDrive Plus主流ADAS+HWA/TJA+NOAAPA/HPA主流ADAS+HWA/TJA+NOPAPA/HPA/AVPUSD(Ultimate Self-Driving)低算力平台中算力平台高算力平台单TDA4:业内唯一全栈自研4.0行泊一体方案双T
32、DA4:首个独家定点周视方案Orin平台:业内唯一将BEV+Transformer运用至量产并实时构建地图的城市级别方案行业杰出的感知性能最先进的深度学习网络架构最具竞争力的成本优势基于一套软件算法,实现全部场景功能的自动驾驶一体化深度融合,软件完全打通,硬件深度复用对真实环境有更准确感知压低成本,满足客户需求技术先进,向上拓展性极强高准度高精度高稳定强性能易落地量产上车情况Nullmax各平台方案已开启实质性交付某头部车厂:单TDA4行泊一体方案,业内独家技术平台型多车型项目,覆盖主流消费市场上汽乘用车平台:定制化视觉感知算法整合大量的前沿算法,感知性能顶尖某造车新势力:国内首个基于标准版英
33、伟达Orin芯片的行泊一体方案,覆盖全场景量产应用预计2023年首款车型将上市交付产品方案涵盖不同算力区间和主流芯片平台,与多家汽车厂商、Tier 1、芯片厂商建立了深入的量产合作,携手推进自动驾驶商业落地量产项目订单预期总规模超百万台3.2 AI驱动的自动驾驶全栈技术服务商:智驾科技MAXIEYEp智驾科技致力于为客户提供全工况、多场景、跨平台的辅助驾驶和自动驾驶系统产品及解决方案,覆盖L0-L4技术和服务闭环。p2022年,公司新增广汽等十余个乘用车TOP品牌车型量产项目,与东风、解放等TOP10重卡品牌达成量产合作,全速驶向人人可享的智能驾驶。核心技术链全栈自研基础上,打造数据闭环+AI
34、驱动的跨平台智能驾驶量产方案。智驾科技MAXIEYE:核心技术全栈自研引领规模化,数据和AI驱动实现高阶自动驾驶升维L2+级跨平台量产OTA升级L2+量产车体验数据系统感知-规控全栈技术栈MAXI-NET2.0Tracking多传感器数据融合运动补偿/轨迹预测行驶环境构建FPP融合路径规划功能模块解耦安全冗余SLAM惯性导航视觉里程计中间件OSBSPHardware AI加速器真值系统数据智能+AI引擎数据回传L3级量产AI驱动的算法迭代升级,自动化率超95%数据持续积累数据与AI驱动:不断打通驾驶辅助与高阶自动驾驶的数据通路高阶自动驾驶技术升级数据后台超1亿公里真实场景数据基于BEV时序架构
35、商用车乘用车影子模式数据触发策略3.2 智驾科技MAXIEYE:打造人人可享的智能驾驶在工程化过程中验证渐进式技术升维路径,建立自动驾驶量产上车的技术壁垒。p智驾科技是渐进式路线坚定的践行者,基于AI驱动的先进数据体系,实现算法、产品到服务的升级闭环。p能够与客户深度协同,提供定制的模块化软件算法服务,共建数据闭环体系,给客户带来更透明的产品服务,更高效地满足客户的定制化需求。MAXIPILOT1.0支持L2全速智能巡航MAXIPILOT1.0 PLUS高性价比实现NOM领航辅助MAXIPILOT2.0支持NOM和行泊一体方案MAXIPILOT智能驾驶系统:面向不同细分市场,匹配低中高算力平台
36、MAXIPILOT3.0基于大算力的中央域控集成方案1R1V5R1V5R5V1D5R11VnL1D未来产品类型标杆客户智驾科技:渐进式路线的践行者,在智能驾驶量产进程中追寻技术升维L1L2L3L4规模化前装量产的技术能力储备覆盖结构化公路乘用车前装量产OTA全数据链闭环算法持续迭代全工况全工况全工况限定场景NOM领航辅助行泊一体自主泊车记忆行泊真值系统BEV架构SLAM技术端到端自动驾驶系统开发技术L3以上关键技术3.3 自动驾驶量产落地先行者-禾多科技基于前沿人工智能技术和汽车工业技术,打造由本地数据驱动的自动驾驶量产解决方案。p从成立之初,禾多科技就坚定地选择渐进式推动自动驾驶向无人驾驶目
37、标迈进的研发路线,专注于自动驾驶技术量产落地。p禾多科技改变了传统汽车产业中“主机厂+Tier1+下游供应商”的单向金字塔式生态模式,以“all in”的思路与主机厂合作伙伴紧密配合、响应解决主机厂需求,并以开发共赢态度与自动驾驶软硬件上下游生态合作伙伴协作,打造安全可靠、销量优秀、体验为王的自动驾驶解决方案。禾多科技禾多+广汽:“产融联合”创新合作模式研发需求功能算法底层软件智驾硬件广汽集团广汽资本禾多科技智能驾驶量产引入产业投资深入沟通,合作研发生态合作模式革新传统“主机厂+供应商”模式,打造“量产订单+产业投资”的新型生态合作模式广汽数据接入,驱动智能驾驶算法升级,再反哺广汽国内唯一一家
38、同大型汽车集团形成全方位合作的独立自动驾驶公司生态合作伙伴重视用户体验,引导产品的创新设计与研发,不断扩展用户模型,优化场景策略通过用户视角的实车体验来审视产品反哺需求,在实践和进化中坚定“体验为王”的产品战略行泊一体软硬一体驾舱一体+打造行泊一体的全场景自动驾驶解决方案打通高速公路驾驶+城区道路+智慧泊车的完整闭环实现全场景全方位满足驾乘需求全栈式解决方案:提供域控制器硬件+底层基础软件+上层应用软件硬件设计针对中国交通场景进行专项优化,架构灵活可伸缩,支持全面快速迭代软硬件一体联合设计,联通自动驾驶域和智能座舱域打造第三空间,形成更可靠、更安心、更好用的自动驾驶体验统一自驾平台开放数据接入
39、体验为王产品战略双闭环组织架构北京武汉广州上海苏州创新闭环中心量产闭环中心专注平台和创新打造量产与交付3.3 禾多科技:场景先行,渐进式打通乘用车全场景落地从HoloPilot/HoloParking到行泊一体,打造高阶智能驾驶量产方案。p从高速领航到智能泊车,再到行泊一体,从软件算法到以HoloArk域控制器为基础的软硬一体,禾多科技在智能驾驶全栈自研的路上行稳致远。p以行车和泊车场景作为切入点,基于量产后海量并发的真实数据,逐步打通结构化道路、最后一公里泊车和复杂城市工况全场景,渐进式实现全场景、全方位满足驾乘需求,提升驾乘体验的自动驾驶解决方案。禾多科技:打造行业领先的量产自动驾驶解决方
40、案结构化道路最后一公里城市工况HoloPilotHoloParking行泊一体以高速公路为代表的结构化场景高度规则化和确定性落地比较快以智能泊车为代表低速、半封闭场景落地比较快路况复杂且充满不确定性落地难度最高,落地时间比较晚全面支持高速公路的自动驾驶包括自动跟车、车道保持、交通拥堵引导、主动换道及超车、上下匝道、路网切换等功能支持最高时速130km/hHPP:利用单车智能,学习用户常用的泊车路线实现在固定上下车点和停车位之间的自主行车、泊入/泊出车位、避障等功能AVP:车端、停车场端和高精地图端“三端合一”固定点交接车辆,可实现车辆自主寻找车位、停车入库、取车等代客泊车功能打通高速公路驾驶+
41、城区道路+智慧泊车的完整闭环实现全场景、全方位满足驾乘需求提升驾乘体验的自动驾驶解决方案+广汽传祺影酷广汽AIONLX Plus奇瑞汽车更多广汽以及其他车厂车型202220222023量产上车情况禾多科技的自动驾驶解决方案已经实现车端的全栈自控软件算法和系统方案均面向车规级芯片、传感器等硬件开发,灵活适配汽车主机厂的实际需求推动自动驾驶量产落地取得实质性进展基于应用场景,渐进式实现自动驾驶3.4 中国L4级自动驾驶前装量产的排头兵:元戎启行打造可量产的自动驾驶系统,协同产业上下游,推动自动驾驶技术商业化量产落地。p元戎启行是一家专注于研发和应用L4级自动驾驶技术的科技公司,拥有乘用车“元启行”
42、和轻卡“元启运”两大产品,覆盖量产汽车、Robotaxi出行、轻卡运力三条业务线。p与产业链上下游合作,共同研发和量产自动驾驶汽车:一方面面向消费者市场进行销售,另一方面则面向城市出行市场,进行Robotaxi运营。与车企深度合作,共同开发量产自动驾驶汽车乘用车量产元戎启行:“123N”业务战略1套系统2大产品3条业务线N种场景可量产的自动驾驶系统:DeepRoute Driver元启行元启运量产汽车Robotaxi轻卡运力无障碍出行、社区团购、快递中转、商超送配在乘用车领域,元戎启行正与产业链上下游企业合作,共同研发和量产自动驾驶汽车:一方面与车企合作,并面向消费者市场进行销售另一方面面向出
43、行市场,进行Robotaxi运营To BTo C消费者运营公司L4级自动驾驶解决方案车企合作伙伴L4级车量产自动驾驶系统高阶自动驾驶系统的量产是当前战略重点Robotaxi运营与销售需要现阶段量产打底自营车队/运营公司合作规模量产压缩量产成本数据驱动算法升级与车企合作研发,共同定义和运营量产诞生海量数据数据闭环,算法迭代,OTA部署3.4 元戎启行:打造低成本的高级别自动驾驶量产方案成本低至3000美金的L4级别自动驾驶解决方案,令量产成为可能。p元戎启行已经与多家头部企业进行紧密合作,共同打造行业生态圈,并基于DeepRoute Driver 2.0系统与车厂进行量产合作;预计不到2025年
44、,搭载元戎启行L4级自动驾驶系统的量产自动驾驶汽车将会大规模进入消费者市场。p元戎启行L4级自动驾驶系统可赋能量产汽车,轻松实现多个L2+/L2+功能,例如拨杆变道、自动变道、自动选择合适车道等。可量产的L4级自动驾驶系统:DeepRoute Driver 2.0针对L4级多传感器融合模型,优化计算资源赋能算法在低成本、低功耗的硬件平台上高效、稳定运行推理速度比主流的深度学习框架中的推理引擎快6倍兼容多种计算平台,降低自动驾驶系统对高性能芯片的依赖合作情况上汽AI Lab东风汽车多传感器融合感知算法决策与规划算法算法全栈自研适配量产地图多传感器前融合物体检测准确且高效恶劣天气与复杂道路适用“老
45、司机”般的决策与规划复杂场景中主动做出安全、高效、舒适的驾驶决策具有生成更高精度更丰富语义要素地图的能力全局导航与局部感知规划分离自研推理引擎DeepRoute-Engine L4级自动驾驶系统成本可控:系统成本低于一万美元,量产成本仅3000美元配置灵活:采用25个固态激光雷达、8个高动态范围相机、GNSS接收器等多类传感器及相应的通信与数据同步控制器,可在划定区域内完成各项复杂的驾驶操作安全保证:硬件、软件多重保障机制,确保自动驾驶车辆的安全和稳定曹操出行合作推广Robotaxi的试运营服务自动驾驶车队接入曹操出行APP自动驾驶量产和运营合作开发汽车自动驾驶系统自动驾驶领航项目在武汉建立大
46、规模自动驾驶车队目 录Part 01定义:智驾量产的内涵与关键性P04Part 02现状:智能驾驶规模化部署实践P12Part 03实践:领先厂商拨开云雾见月明P19Part 04思考:乘用汽车智驾的发展趋势P284.1 思考一:域控制器持续融合是大趋势行泊一体迎来量产元年,域控制器融合、集中式发展将持续为自动驾驶功能降本提效。p控制器融合是大势所趋,当前仍在快速发展过程中:当前市场上主流的渐进式行泊一体方案仍处于中间状态,本质上是在大算力计算平台的基础上,尽可能多地复用传感器,使行车与泊车两套算法支撑智能驾驶功能,包括城市NOA。p随着领先企业先一步进入量产周期,行泊一体方案定点量产车型将陆
47、续实现交付,本土行泊一体智能驾驶功能装载率将实现快速提升。分布式架构功能整合行泊一体初级行泊一体进阶驾舱融合传统分布式架构:汽车里的各个ECU都是通过CAN和LIN总线连接在一起每个泊车或行车功能,都有一个单独对应的ECU单元或模块线束长,成本高行泊分离的ADAS域控:ECU开始呈现整合趋势,并在ADAS系统中集成软硬件泊车与行车功能分别集成到各自的控制单元中成本有所降低集成式域控制器:行车与泊车系统进一步整合进一个域控制器中行泊车虽然开始融合,但行车与泊车仍然是两个系统,使用两个SOC,两套算法成本继续降低,但传感器和芯片无法复用行泊一体域控制器:随着芯片算力增长,单SOC可以支持泊车与行车
48、两套智能驾驶功能传感器和芯片支持深度复用成本大幅降低,部分方案可做到一套算法解决车辆行驶问题智能驾驶与座舱融合:芯片算力继续增长,不同功能域开始寻求融合一颗高算力SOC集成智能驾驶与智能座舱两大功能域汽车电子架构集中化发展进一步降低成本当前所处阶段4.2 思考二:商业模式将呈现多元化发展随着智能车的量产规模扩大,多元化的商业模式也将出现,为智驾行业注入新活力。p在Robotaxi等to C业务尚处于试运营阶段的环境下,当下自动驾驶科技公司的收入变现模式过于单一:绝大多数公司作为供应商,通过为车企定点车型打造智能驾驶系统获取收入。p未来的自动驾驶将是一个新型可成长的平台型产品,因此商业模式将呈现
49、多元化发展。软件订阅模式或将成为消费者采购自动驾驶的主要方式之一,更灵活多元的商业模式将为广大消费者提供更多选择,并显著降低自动驾驶功能的使用门槛,为行业带来新活力。一次性购买自动驾驶选装包按年订阅按月订阅按实际里程支付图:更灵活多元的商业模式满足更多消费者需求54%6%19%21%支付方式的灵活性低高选择一次性购买自动驾驶选装包的与按周期/里程订阅的消费者基本持平订阅模式中,更多消费者选择按里程支付这种最灵活的订阅方式自动驾驶公司车企/主机厂消费者/车主To B模式与车企合作研发、运营收取智能驾驶功能订阅费用销售车辆智能驾驶功能选购/订阅费用订阅模式:可根据智驾功能进行组合订阅商业模式:自动
50、驾驶公司可通过订阅制直接向消费者收取,或通过服务车企获取销售与服务费用基础智驾功能标配供应高级智驾根据功能组合付费订阅4.3 思考三:科技公司和车企的协作仍是挑战如何更好地配合车企,推动整个产业链协同,是继续推动智能驾驶功能量产的重要挑战。p随着过去两年L2+自动驾驶的定点与上车,自动驾驶科技公司得以不断与主机厂碰撞,并开始总结出一些与主机厂合作开发的经验,但智能驾驶系统量产上车毕竟是一套极度复杂的系统性工程,未来长期且持续的碰撞与磨合将不可避免。p数据驱动的算法需要海量真实数据,这需要自动驾驶科技公司联合产业上下游、软硬件各类型企业协同共进,共同把汽车智能化的盘子做大,更好更快地获取数据,推
51、动系统不断向上升级。科技公司与主机厂打磨合作模式推动本土产业协同共进,规模量产,把盘子做大量产上车:极度复杂的系统性工程时间投入人力投入协调沟通Bug排除解决问题车企OEM科技公司量产上车是复杂系统,每个工作都做到高标准是非常困难的;每个主机厂的需求以及其研发流程也各具特点,这也在无形中为自动驾驶科技公司与主机厂的磨合增添了困难。高精地图线控底盘激光雷达传感器汽车芯片高精定位软件算法车企OEM规模量产,数据驱动数据流数据流如何更好地加速产业链协同,同上下游企业一同推动智能汽车量产,是整个行业面临的问题;大规模量产带来的海量真实数据,将更能推动系统不断完善升级。智库院长宋涛微信stgg_6406分析师翟惠宇微信zhaihy1203北京甲子光年科技服务有限公司是一家科技智库,包含智库、媒体、社群、企业服务版块,立足于中国科技创新前沿阵地,动态跟踪头部科技企业发展和传统产业技术升级案例,致力于推动人工智能、大数据、物联网、云计算、AR/VR交互技术、信息安全、金融科技、大健康等科技创新在产业之中的应用与落地扫码联系商务合作关注甲子光年公众号