1、自动驾驶：生态体系的竞争2021年12月31日行业专题2诚信 责任 亲和 专业 创新自动驾驶：生态体系的竞争请参阅附注免责声明目录/ CONTENTS实现路径：传统主机厂发力L2+，科技企业大多直接切入L401数据收集：主要分为路测与影子模式两种03产业链：可分为感知、决策、执行等三个层面，共同服务于下游OEM02数据处理：生态之间的竞争，英伟达目前是自动驾驶芯片的领先者04oPsMpNpRsOzRpNtPpOmQtO8OdNbRsQoOmOmOfQpPqReRpPtP7NoPoPwMmNvMNZnPoP诚信 责任 亲和 专业 创新 3自动驾驶：生态体系的竞争请参阅附注免责声明自动驾驶主流玩家

2、可分为两类，一方是主机厂和传统Tier1，另一方是科技企业。 主机厂整体上走的是渐进式路径。一方面从L1、L2向高阶自动驾驶升级，另一方面从高端车型向中低端车型渗透。整体来看是在L2的基础上叠加新的L3、L4级别的功能来给予客户更好的消费体验，通过“L3的功能+L2的责任划分”来规避L3责任划分问题，同时由于脱离了SAE J3016和法律的限制，相对于L3级自动驾驶，主机厂可以节约部分冗余设计，降低了成本。 科技企业整体上走的是跨越式路径。和主机厂不同，科技企业往往直接切入L4及以上级自动驾驶，从车型上主要以Robotaxi为代表的商用车，以及物流车、矿区车等针对具体工况的车辆入手，通过车型对

3、使用场景的限制来降低开发难度。图1：自动驾驶系统研发的主流玩家可以分为两大派系 图2：在自动驾驶技术开发过程中，主机厂走渐进式路径，科技公司则选择跨越式路径ExecutionStrategy主机 厂或传统 Ti e r 1 IT 企业或初创公司F ol l ow e r s C ha l l e ng e r s C ont e nde r s L e a de r sW a y m oF or d A ut onom ous V e hi c l e sB a i duC r ui s eV ol ks w a g e n G r oupI nt e l - M obi l e y eA p

4、t i v - H y und a lZ oox Y a nde xT oy ot aD a i m l e r - B osc hM a y M obi l i t yV oy a g e A ut oB M WR e na ul t - N i s s a n - Mi t s ubi s hiV ol v oT e s l aN A V Y A自 动驾驶 渐 进式的 技 术开发 路 线辅助驾驶 L2配 置竞争有 条 件 自 动驾 驶 L3商 品竞争高度 /完 全 自动驾驶 L4 - L5技 术竞争车 + A I渐 进式路 径国 际 领 先 品牌 已有 L3 级别产品 发 布 ， 自主 品

5、牌 L3 规划在2020 年 实现跨 越式路径 AI + 车渐 进式路径车 + A I、广汽，国泰君安证券研究实现路径：传统主机厂发力L2+，科技企业大多直接切入L401 诚信 责任 亲和 专业 创新 4自动驾驶：生态体系的竞争请参阅附注免责声明图3：自动驾驶产业链全景图自动驾驶产业可分为感知、决策、执行等三个层面，共同服务于下游OEM。感知层包括车端的各类传感器以及高精地图、云服务等；决策层包括自动驾驶芯片和算法等；执行层则主要涉及动力、制动、转向、灯光四个方面。产业链：可分为感知、决策、执行等三个层面，共同服务于下游OEM02 诚信 责任 亲和 专业 创新 5自动驾驶：生态体系的竞争请参阅

6、附注免责声明最 小车辆数 最 小里程数 据 测 试场 景数 / 评价 维 度2000+ * 10910 亿 + /100+200+ * 1081000 万 + /5010+ 10610 万 /10+6 10 * 1051 万 + /103 - 5 1041 千 /52 - 3 103100/5L4 智能驾驶L3 智能驾驶L2 智能驾驶01103 00K P D 公里 / 无 接 管实现对长尾场景的覆盖至关重要，而测试里程的积累是有效覆盖长尾场景的前提由于一旦发生事故造成的损失太大，实现对长尾场景的覆盖至关重要。测试里程的积累是有效覆盖长尾场景的前提。根据广汽的预测，要实现

7、L4级自动驾驶所需要的长尾场景覆盖程度，至少需要完成10亿个测试场景，最小测试里程也需要10亿公里，这两个数据分别是实现L2级自动驾驶的10万倍、1万倍。图4：达到L3及以上级别自动驾驶需要大量测试数据收集：主要分为路测与影子模式两种03 诚信 责任 亲和 专业 创新 6自动驾驶：生态体系的竞争请参阅附注免责声明，国泰君安证券研究从加州脱离报告判断，测试车队覆盖长尾场景仍需较长时间 MPI值是加州脱离报告中最引人关注的指标。美国加州是全球首个为自动驾驶车辆上路制定路测法规的地区。自2015年起，加州机动车管理局要求取得自动驾驶路测牌照的公司每年上交一份自动驾驶路测数据报告。报告中，最令人关注的

8、是MPI值。 单纯根据MPI值进行排名，国内公司表现抢眼。如果按照MPI值进行排名，百度的MPI值高达18050英里/次，首次超过Waymo(13219英里/次)排名第一，此外，国内企业如AutoX、小马智行、滴滴等也获得了较高排名。车企名称 总里程数(万英里) 接管次数(次) MPI(英里/次)Baidu USA LLC 1083 6 18050Waymo LLC 14541.37 110 13219CRUISE LLC 8310.4 68 12221AutoX Technologies, Inc. 320.54 3 10685PONY.AI, INC. 1748.45 27 6476Nur

9、o 687.62 34 2022Zoox, Inc 670.15 42 1596PlusAI, Inc. 18.8 2 940AImotive Inc. 60.56 26 233WeRide Corp 59.17 39 152Apple Inc. 75.44 64 118Aurora Innovation, Inc. 134.29 141 95Qualcomm Technologies, Inc. 21.64 37 58SAIC Innovation Center 22.3 40 56表1：2019年加州脱离报告中百度、Waymo、Cruise等公司MPI值较高车企名称 总里程数(万英里) 接

10、管次数(次) MPI(英里/次)Drive.ai Inc 39.74 75 53Nissan North America, Inc 22.77 47 48Nullmax 24.3 70 35Lyft 429.31 1667 26Phantom AI, Inc. 11.25 43 26SF Motors, Inc. 34.93 140 25NVIDIA 72.18 655 11Mercedes Benz Research & Development North America, Inc.142.38 2054 7Telenav, Inc. 0.22 3 7BMW of North America

11、 0.21 8 3Udelv, Inc 7.07 444 2Toyota Research Institute 18.17 2947 1Valeo North America Inc. 1 92 1数据收集：主要分为路测与影子模式两种03 651931诚信 责任 亲和 专业 创新 7自动驾驶：生态体系的竞争请参阅附注免责声明数据来源：加州脱离报告，国泰君安证券研究测试里程和车辆数不同。在加州报告中，Waymo、CRUISE的测试里程分别达到145.41万英里、83.10万英里，占比分别达到51%、29%；测试车数量则分别为148辆、228辆，占比为23%、35%。020406080100120

12、140160WaymoCRUISEPONY.AIBaidu NuroZoox LyftAutoXMercedes BenzAurora AppleNVIDIA AimotiveWeRideDrive.aiSF MotorsNullmaxNissanSAICQualcommPlusAIToyotaPhantom AIUdelv ValeoTelenavBMW Tesla万英里0500CRUISEWaymoApple Nuro ZooxPONY.AILyftMercedes BenzNVIDIAAutoXDrive.aiWeRideAurora ToyotaBMW Baidu

13、 Nissan SAIC UdelvAimotiveQualcommPlusAISF MotorsNullmaxPhantom AITelenavTeslaValeo辆图5：Waymo、CRUISE测试里程数分别占整体的51%、29% 图6：CRUISE、Waymo测试车数量分别占整体的35%、23%单纯通过比较MPI值来判断各家公司的自动驾驶能力是有失公允的。对于脱离次数的统计标准不同。加州DMV对于什么样的情况才必须接管也没有明确的规定，导致各家对于驾驶员接管车辆的标准并不统一。实际上，不接手就要发生事故和不接手只是略微影响其他车辆行驶，是完全不同的情况。数据收集：主要分为路测与影子模式两

14、种03，国泰君安证券研究 诚信 责任 亲和 专业 创新 8自动驾驶：生态体系的竞争请参阅附注免责声明测试场景不同。如VIDIA、SF Motors主要脱离场景集中在公路和高速路，而Waymo、Cruise的脱离主要发生在城市街道。Freeway Highway Parking Facility Parking Lot Rural Rural Road Street TotalBaidu USA LLC 6 6Waymo LLC 2 23 1 84 110CRUISE LLC 68 68AutoX Technologies, Inc. 3 3PONY.AI, INC. 27 27Nuro 34

15、34Zoox, Inc 42 42PlusAI, Inc. 2 2AImotive Inc. 26 26WeRide Corp 5 2 32 39Apple Inc. 13 51 64Aurora Innovation, Inc. 8 10 123 141Qualcomm Technologies, Inc. 37 37SAIC Innovation Center 40 40Drive.ai Inc 75 75Nissan North America, Inc 2 45 47Nullmax 45 13 12 70Phantom AI, Inc. 43 43Lyft 1667 1667SF Mo

16、tors, Inc. 122 18 140NVIDIA 574 47 34 655Telenav, Inc. 3 3Mercedes Benz Research & Development North America, Inc. 183 1871 2054BMW of North America 8 8Udelv, Inc 444 444Valeo North America Inc. 92 92Toyota Research Institute 1 2946 2947，国泰君安证券研究数据收集：主要分为路测与影子模式两种03表2：不同公司的脱离次数在不同测试环境中的分布并不相同(单位：次)

17、诚信 责任 亲和 专业 创新 9自动驾驶：生态体系的竞争请参阅附注免责声明，国泰君安证券研究加州脱离报告的真正价值在于通过纵向比较来判断行业拐点。我们认为加州脱离报告更大的意义在于我们可以通过对领先企业在不同年份的脱离数据进行纵向比较，来判断其是否实现了对于长尾场景的覆盖，从而粗略研判行业拐点。通过对领头羊Waymo不同年份的脱离原因进行分析，我们认为测试车队覆盖长尾场景仍需较长时间。00 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 60 . 70 . 80 . 910 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 1里程

18、/脱离次数里程Wa y m o L L C B a i d u U S A L L C C R U I S E L L C Z o o x , I n c05003002015 2016 2017 2018 2019次 / 百万英里感知 硬件 预测 行人 过于谨慎 天气 软件图8：Waymo部分问题所造成的脱离次数并没有出现收敛图7：如果将“里程”维度纳入，Waymo毫无疑问仍是自动驾驶霸主注：三角形标记、正方形标记、圆形标记分别为2017年、2018年、2019年数据数据收集：主要分为路测与影子模式两种03 诚信 责任 亲和 专业 创新 10自动驾驶：生态体系的竞争请参

19、阅附注免责声明L3级自动驾驶是高精度地图渗透率提升的拐点，而不是高精度地图落地的前提。L3影响高精度地图渗透率提升的节奏，本质上是一个消费者买单意愿的问题。 对于L3及以上级别的自动驾驶，高精度地图是标配。对于L3及以上级别的自动驾驶功能，高精度地图所能提供的实时、准确的自定位信息以及动态道路信息都是不可或缺的，这一点目前已经成为市场共识。 除L3外，高精度地图也是部分高阶的L2+自动驾驶功能的必选项。比如2020年广汽推出的AION LX车型就搭载了百度Apollo高精度地图，成为首个使用中国版高精度地图的车型。这个车型具有驾驶员在高速公路上可以脱手的功能，能够实现智能变道和超车，但驾驶员依

20、然不能脱眼，实际上仍然处于L2.5阶段。公司 L4 自 动 驾 驶 定位方 案 定 位方案 说 明L i d ar + H DM ap + G NS S + I M U自驾的定位技术比如 基于点云匹配 算法均来自 W ay m o 技 术 团 队 或 其 前 身 ， 厘 米 级 的 定 位系 统已经应 用在其商 用出租车 项目中 。L i d ar + HDM ap + GNS S + I M U在 L 4 级的试验车中 ， 采用了类似 W ay m o 的定位方法 ， 以 激 光 雷 达 和 高 清 地 图 为 主 要 定 位方式 ， 并 辅以 G P S + I M U 增 强定位的 可靠

21、性 。L i d ar + HDM ap + GNS S + I M U百度 A p o ll o 项 目 可 基 于 高 精 地 图 的 几 何 图 层达到厘米或分米级的 定位 ， 感知 、 规划 、 决策 等模块均 基于或围 绕定位模 块展开 。表3：对于L3及以上级别的自动驾驶，高精度地图是标配数据收集：主要分为路测与影子模式两种03 诚信 责任 亲和 专业 创新 11自动驾驶：生态体系的竞争请参阅附注免责声明商业模式：实现盈利仍需时日，License模式或长期占据主流 目前高精度地图的收费模式主要是开发费用+License+服务费模式。目前图商向主机厂的收费分为研发费、测试费、Lice

22、nse费用和每年的更新服务费。根据产业调研结果，目前国内主机厂一般倾向于不支付研发费用；由于目前搭载高精度地图的量产车型有限，License费用和服务费占比很少(假设该车型每年销量5000台，以100元/车/年来计算，这部分收费仅为50万元)。 高精度地图实现盈利仍需时日。根据产业调研，对于图商而言，如果希望实现每年4次的更新频次，至少需要12辆车，每辆车传感器成本至少接近100万元，且每辆车都需要配采集员；此外至少会需要配备100人左右的生产团队，以及50人左右的研发团队，每年的整体成本至少在几千万元量级。这就意味着如果假设市场被3家左右的主流图商占据，行业就至少要产生2亿元/年的收入体量图

23、商才能实现收支平衡，对应的搭载高精度地图的汽车数量应不少于200-300万台，图商希望实现盈利仍需时日。企业 时间/预计时间 高精度地图合作方大众 2017 Here、Mobileye、TomTom通用 2019 TomTom、Ushr、高德奔驰 2020 Here克菜斯勒 2020 谷歌-Waymo捷豹路虎 2020 高德、百度、谷歌-Waymo标致雪铁龙 2020 百度雷诺 2020 谷歌-Waymo日产 2020 Zenrin、谷歌-Waymo、Ushr丰田 2020 Zenrin、Carmera、Ushr、TomTom本田 2020 DeepMap、Ushr、谷歌-Waymo马自达 2

24、020 TomTom现代 2020 Netradyne、宽凳科技宝马 2021 Here、TomTom、四维图新福特 2021 CivilMaps、Argo.Al、DeepMap、TomTom沃尔沃 2021 Here、百度表4：国外主机厂布局高精度地图数据收集：主要分为路测与影子模式两种03 诚信 责任 亲和 专业 创新 12自动驾驶：生态体系的竞争请参阅附注免责声明特斯拉采用影子模式实现场景的快速积累影子模式本质上是通过众包的方式来解决场景的快速积累问题。2020年3月，特斯拉就申请了从车队中获取自动驾驶训练数据的专利。图9：特斯拉申请了从车队中获取自动驾驶训练数据的专利010203040

25、502015 2016 2017 2018 2019 2020 2021E亿英里 合计 H a r dw a r e 1. 0 H a r dw a r e 2. 0/ 3. 0图10：影子模式使特斯拉积累的行程数据远超竞争对手，国泰君安证券研究数据收集：主要分为路测与影子模式两种03 诚信 责任 亲和 专业 创新 13自动驾驶：生态体系的竞争请参阅附注免责声明表5：自动驾驶芯片玩家主要分为三类目前自动驾驶芯片主要玩家可以大致分成三类。包括能够提供高算力的开放性平台，传统汽车半导体巨头，自研人工智能的ASIC芯片。R-CAR V3U EyeQ6 Orin Snapdragon Ride代工厂

26、台积电 台积电 台积电 台积电/三星制程工艺 12nm 5nm 7nm 5nmCPU B核A76 4核英特尔Tremont 12核A78 单核X1，3核A78，4核A55CPU算力（DMIPS） 96k 60k（估算） 238k（估算） 100k（估算）AI算力（TOPS） 60 67 254 60TDP功耗（瓦） 810 35 50（估算） 10车规等级 ASIL-D(规划） ASIL-D(规划） ASIL-D(规划） ASIL-D(规划）成本预估（美元） 70-100 130-160 300-400 100以上（估算）数据处理：生态之间的竞争，英伟达目前是自动驾驶芯片的领先者04 诚信 责

27、任 亲和 专业 创新 14自动驾驶：生态体系的竞争请参阅附注免责声明英伟达目前是自动驾驶芯片的领先者，在未来几年内其优势地位预计将继续保持。 统一且友好的开发环境是英伟达的杀手锏。图11：英伟达在自动驾驶芯片领域处于领先地位数据处理：生态之间的竞争，英伟达目前是自动驾驶芯片的领先者04 诚信 责任 亲和 专业 创新 15自动驾驶：生态体系的竞争请参阅附注免责声明英伟达目前是自动驾驶芯片的领先者，在未来几年内其优势地位预计将继续保持。 英伟达进入自动驾驶市场更早，进度上领先主要竞争对手。自动驾驶软件和手机软件存在一定的差异，这使得先发优势在自动驾驶领域变得尤为重要。图12：自动驾驶功能模块但归根结底是同一类应用，涉及的范畴远远窄于智能手机数据处理：生态之间的竞争，英伟达目前是自动驾驶芯片的领先者04