1、 证券研究报告 请务必阅读正文之后的免责条款 智行者智行者：立足无人驾驶大脑，商业化立足无人驾驶大脑，商业化落地加速落地加速 汽车行业智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 中信证券研究部中信证券研究部 核心观点核心观点 李景涛李景涛 汽车及零部件联席首席分析师 S03 尹欣驰尹欣驰 首席汽车及零部件分析师 S02 许英博许英博 首席科技产业分析师 S41 徐涛徐涛 首席电子分析师 S03 杨泽原杨泽原 首席计算机分析师 S02 在特斯拉示范效应下，在特斯拉示范效应下，“软件定义汽

2、车”已经逐渐成为业界共识“软件定义汽车”已经逐渐成为业界共识，自动驾驶技，自动驾驶技术的商业化落地逐渐加速术的商业化落地逐渐加速。智行者是智行者是国内自动驾驶国内自动驾驶行业领先行业领先公司，公司，立足于无人立足于无人驾驶大脑的研发驾驶大脑的研发及场景及场景落地落地，截至截至 2021 年年，其，其无人驾驶大脑已成功迭代无人驾驶大脑已成功迭代 3 个个版本版本。公司的无人大脑产品。公司的无人大脑产品在环卫、物流、在环卫、物流、Robotaxi、RoboBus 等诸多场景等诸多场景实现落地实现落地，为，为 T3 出行出行配套的配套的百台百台 Robotaxi 订单也已订单也已完成完成交付。交付。

3、一级市场一级市场前瞻前瞻自动驾驶自动驾驶技术技术商业化商业化落地落地加速加速，将催化二级市场更加认可智能化将催化二级市场更加认可智能化产业链标的的产业链标的的长期成长空间和长期成长空间和投资价值。投资价值。 智行者定位于无人驾驶大脑智行者定位于无人驾驶大脑研发研发，已实现已实现丰富场景、多种车辆的量产落地。丰富场景、多种车辆的量产落地。智行者自成立之初即定位于无人驾驶大脑研发， 其架构上主要包括自动驾驶操作系统 AVOS、自动驾驶中央计算单元 BBOX 和数据闭环系统 AVDC 三个模块。其中，AVOS 主要包含系统软件、功能软件和应用软件，能够充分适配各类业务、场景；BBOX 是各类终端实现

4、智能驾驶的核心元件，公司根据不同的应用场景和车辆型号，研发了不同算力、不同尺寸的 BBOX；AVDC 能够实现完整的数据联调，打通 L3 和 L4 之间的数据壁垒和架构壁垒。截至 2021 年，公司的无人驾驶大脑已成功迭代 3 代产品，可以实现智慧城市中丰富场景、多种车辆的前装量产及落地应用。 无人驾驶行业空间大，无人驾驶行业空间大，参与玩家在服务场景上以散点发力为主参与玩家在服务场景上以散点发力为主。目前可供自动驾驶产品落地的场景主要可大致分为：1）城市开放场景；2）高速场景；3）封闭场景。其中城市场景包括了 Robotaxi、环卫服务、城配物流以及最后一公里配送；高速场景即干线运输；封闭场

5、景主要包括了港口、矿区。根据蔚来资本测算，自动驾驶市场空间超万亿，其中长途物流自动驾驶的潜在空间约为 7000 亿元，是所有场景中空间最大的市场。Robotaxi、同城物流等场景同样具有数千亿级别的市场空间。港口物流、市政环卫、矿内物流等市场空间相对较小，但此类场景落地难度相对较低，能够更早地实现全无人运营，客户的付费意愿较高。 智行者智行者致力于致力于打通底层技术和场景解耦，商业化落地领先。打通底层技术和场景解耦，商业化落地领先。智行者专注于自动驾驶技术的打磨，不参与场景运维服务；致力于自动驾驶算法与场景解耦，打造能够适配多个场景的自动驾驶底层解决方案， 构建无人驾驶大脑， 赋能各类客户实现

6、无人化商业运营。智行者无人驾驶大脑产品已经在环卫、物流、Robotaxi、RoboBus 等诸多场景实现落地： 公司已在 100 多个城市投放园区环卫场景产品，累计清扫面积达数亿平方米；与北汽、长安等主机厂开展 Robotaxi 合作，并与T3 出行一同试点“自动驾驶+正常驾驶”的 Robotaxi 落地模式；公司还赋能了特种车场景，已经实现交付。智行者致力于扩大产品服务边界，以更低的成本、更快的速度获取更加丰富场景的数据； 未来还计划推动产品在乘用车领域的前装量产，有望于 2024 年落地。公司将依托技术迭代与场景落地，打造无人驾驶智慧生活圈。 风险因素：风险因素： 智能驾驶新技术的推广速度

7、低于预期， 智能汽车扶持政策的力度低于预期，出现智能驾驶的恶性事故，融资环境紧张导致企业现金流断裂。 投资策略。投资策略。在特斯拉示范效应下，“软件定义汽车”已经逐渐成为业界共识。智行者是国内自动驾驶行业领先公司， 立足于无人驾驶大脑的研发及场景落地， 截至 2021 年， 其无人驾驶大脑已成功迭代 3 个版本。 公司的无人大脑产品在环卫、物流、 Robotaxi、 RoboBus 等诸多场景实现落地， 为 T3 出行配套的百台 Robotaxi订单也已完成交付。 一级市场前瞻自动驾驶技术商业化落地加速， 将催化二级市场更加认可智能化产业链标的的长期成长空间和投资价值。我们汽车、前瞻、计 汽车

8、汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 证券研究报告 请务必阅读正文之后的免责条款 算机、电子等多行业研究团队联合，重点推荐智能化产业链赛道业绩强，估值弹性大的核心标的德赛西威、伯特利、华阳集团、保隆科技、中鼎股份、科博达、拓普集团、均胜电子、中科创达、舜宇光学科技、耐世特等，建议关注经纬恒润。 重点公司盈利预测、估值及投资评级重点公司盈利预测、估值及投资评级 简称简称 收盘价收盘价（元）（元） EPS（元）（元） PE 评级评级 20A 21E 22E 20A 21E 22E 德赛西威 127.39 1.50 1.95 2.70 85 65 47 买入

9、 伯特利 65.18 1.24 1.54 2.23 53 42 29 买入 华阳集团 38.15 0.63 0.85 1.20 61 45 32 买入 保隆科技 37.50 1.29 1.46 2.45 29 26 15 买入 科博达 57.22 0.97 1.29 1.72 59 44 33 增持 中鼎股份 14.79 0.73 0.84 1.01 20 18 15 买入 均胜电子 12.04 -2.74 0.41 0.69 -4 29 17 买入 中科创达 108.91 1.52 2.21 3.01 72 49 36 买入 舜宇光学科技(H) 102.38 3.86 5.20 6.32 2

10、7 20 16 买入 耐世特(H) 3.87 0.32 0.40 0.74 12 10 5 买入 资料来源：Wind，中信证券研究部预测 注：股价为 2022 年 5 月 30 日收盘价 汽车汽车行业行业 评级评级 强于大市（维持）强于大市（维持） pOoRqRnOxPqNnPnOyRsQoP9PcMaQtRpPmOoMkPpPoQiNrRpOaQrRxOxNoMzQxNsRrM 汽车汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 请务必阅读正文之后的免责条款部分 目录目录 智行者：立足无人驾驶大脑研发及落地智行者：立足无人驾驶大脑研发及落地 . 1 三大核心模

11、块构成智行者无人驾驶大脑 . 1 不同应用场景下 BBOX 有不同形态 . 5 无人驾驶行业空间大，落地无人驾驶行业空间大，落地场景多且较为分散场景多且较为分散 . 6 无人驾驶行业潜在市场空间超过万亿 . 6 无人驾驶场景分散，行业参与者多为散点渗透. 9 智行者商业化落地领先，成长空间大智行者商业化落地领先，成长空间大 . 18 智行者特点：打通底层技术与场景解耦，实现多场景赋能 . 18 营收已达数亿元量级，未来成长可期 . 21 风险因素风险因素 . 23 投资建议投资建议 . 23 插图目录插图目录 图 1：智行者无人驾驶大脑 . 1 图 2：智行者无人驾驶大脑的三大模块 . 2 图

12、 3：智行者 AVOS 可全面覆盖目前主流的自动驾驶应用场景 . 2 图 4：智行者 AVOS 软件系统 . 3 图 5：智行者无人驾驶大脑硬件系统 Brainbox . 3 图 6：智行者 AVDC 数据平台 . 4 图 7：智行者三维重建图 . 4 图 8：搭载 Brainbox 的智行者 SC50 . 5 图 9：搭载 Brainbox 的智行者 SC80 . 5 图 10：搭载 Brainbox 的智行者 Robotaxi . 5 图 11：搭载 Brainbox 的智行者 Robobus . 5 图 12：适用于高速场景的 Brainbox . 6 图 13：适用于汽车前装量产的 B

13、rainbox . 6 图 14：自动驾驶场景的市场空间（百亿元） . 8 图 15：自动驾驶产业链结构 . 8 图 16：自动驾驶环卫车核心零部件示意图 . 10 图 17：自动驾驶车辆实现逻辑图 . 10 图 18：文远知行自动驾驶城配车辆 . 11 图 19：酷哇机器人自动驾驶城配车辆 . 11 图 20：智行者“蜗必达”系列产品 . 12 图 21：毫末智行“小魔驼”系列产品. 12 图 22：公路自动驾驶行业发展历程 . 14 图 23：慧拓智能“愚公”平行矿山解决方案 . 16 图 24：智行者 RoboBus 产品 . 17 汽车汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公

14、司系列专题2022.5.31 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图 25：轻舟智航 RoboBus 产品 . 17 图 26：LADS 解决方案 . 18 图 27：LADS 具备成熟稳定的硬件“左脑”和持续进化的软件“右脑” . 18 图 28：智行者的商业闭环 . 19 图 29：智行者的无人驾驶终局假设 . 19 图 30：智行者无人驾驶大脑赋能的产品在低速自动驾驶场景的部分落地项目 . 20 图 31：智行者向 T3 出行交付 Robotaxi 订单 . 20 图 32：智行者在重庆智博会投放的 Robotaxi 与 Robobus . 20 图 33：智行者无人安防巡逻车. 21 图

15、 34：智行者依托无人驾驶大脑赋能多个场景 . 21 图 35：智行者选择落地场景的 4 个逻辑 . 22 图 36：智行者致力于满足人们生活的各项需求 . 22 图 37：智行者智慧基建商业化落地 . 23 表格目录表格目录 表 1：自动驾驶具体等级划分标准 . 7 表 2：主要企业 Robotaxi 合作对象及测试里程 . 9 表 3：不同场景的自动驾驶技术特点比较 . 9 表 4：环卫自动驾驶主要参与企业 . 11 表 5：城配自动驾驶主要参与企业 . 12 表 6：三大末端配送场景特点对比 . 12 表 7：末端配送自动驾驶主要参与企业 . 13 表 8：部分无人配送车主要参数 . 1

16、3 表 9：干线物流自动驾驶主要玩家 . 14 表 10：自动驾驶集卡相比 AGV、跨运车更具优势 . 15 表 11：港口运输各玩家对比 . 15 表 12：矿山自动驾驶主要玩家概况 . 16 表 13：RoboBus 主要玩家概况 . 17 表 14：重点公司盈利预测、估值及投资评级 . 24 汽车汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 请务必阅读正文之后的免责条款部分 1 智行者智行者：立足立足无人驾驶大脑无人驾驶大脑研发研发及落地及落地 三大核心模块构成智行者无人驾驶大脑三大核心模块构成智行者无人驾驶大脑 公司定位：公司定位：通过通过无人驾驶大脑

17、无人驾驶大脑赋能赋能丰富场景、多种车辆。丰富场景、多种车辆。智行者成立于 2015 年，定位于 L4 级别高速载人乘用车自动驾驶技术研发；2016 年，智行者采用工控机的方式进行单车整套解决方案的后装改造；但是，通过对市场前景的分析判断，公司认为技术产品化和批量硬件预埋的通路才是无人驾驶技术型企业走到最后的基本保障，因此自 2017 年起开始研发软硬件一体的无人驾驶大脑，包括通用型的无人驾驶底层平台及配套硬件系统平台。截至 2021 年，智行者无人驾驶大脑已成功迭代 3 个版本，形成无人驾驶大脑 3.0，可以实现智慧城市中丰富场景、多种车辆的前装量产及落地应用。 图 1：智行者无人驾驶大脑 资

18、料来源：亿欧智库 智行者无人驾驶大脑包括智行者无人驾驶大脑包括 AVOS、BBOX 和和 AVDC 三个模块。三个模块。智行者的无人驾驶大脑包含三大模块， 分别为自动驾驶操作系统 （AVOS） 、 自动驾驶中央计算单元 （Brainbox）和数据闭环（AVDC） 。 汽车汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 图 2：智行者无人驾驶大脑的三大模块 资料来源：中国经营网 自动驾驶操作系统自动驾驶操作系统 AVOS：基于人基于人-车车-路闭环，实现架构上高内聚、低耦合。路闭环，实现架构上高内聚、低耦合。公司自主研发的自动

19、驾驶操作系统 AVOS 包含系统软件、功能软件、应用软件，充分适配多类业务场景。与同业主要竞争对手相比，公司能够在人员接近的条件下，实现更多的落地业务赋能。以 AVOS 为底层架构，公司根据不同的场景需求研发了不同算力、不同配置的硬件解决方案， 以提升用户体验， 适应商业价格敏感度。 目前， 智行者已形成低速室内外场景、高速后装自动驾驶 L4 等级场景及适用于 L2/L2+级别的前装量产等多套解决方案，可全面覆盖目前主流的自动驾驶应用场景。 图 3：智行者 AVOS 可全面覆盖目前主流的自动驾驶应用场景 资料来源：智行者官网 智行者不断打磨智行者不断打磨 AVOS，逐步扩大适用场景，逐步扩大适

20、用场景。AVOS1.0 打通了自动驾驶感知-定位-规控的完整数据流，实现了高速公路和简单城市工况的自动驾驶能力。AVOS2.0 重塑系统架构和通信方式，精简进程与节点，提升了自动驾驶系统性能和稳定性，场景扩展到高速、城区和典型园区。AVOS3.0 基于嵌入式设备，实现严格时钟同步，辅以零拷贝的自研中间件，进一步提升系统性能，实现了高速、城区、园区和越野工况的多场景覆盖。 汽车汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 图 4：智行者 AVOS 软件系统 资料来源：智行者官网 智行者的智行者的自动驾驶算法在成本、稳定性等方

21、面具备优势。自动驾驶算法在成本、稳定性等方面具备优势。公司自研毫秒级时间同步/像素级空间同步的多传感器融合感知系统，基于环视高清相机和固态激光雷达等车规级传感器，实现融合感知距离精度可达 5cm。与竞争对手普遍采用机械旋转式激光雷达相比，该系统成本更低、稳定性更好。公司提出基于驾驶行为语句的混合行为决策系统，适用于乘用车、环卫车等不同平台，可实现复杂场景下的让行、避障等功能，目前应用场景超过2800 个。 中央计算单元 （中央计算单元 （Brainbox） ： 终端实现自动驾驶： 终端实现自动驾驶的核心的核心硬件硬件。 公司自主研发的 Brainbox是搭载多种类IP架构的微处理IC构建强劲的

22、异构计算单元； 搭载高性能实时的底层MCU，支持安全岛锁步核，支持功能安全认证，构建可靠的控制单元；大脑集成了丰富的传感器数据采集，包括多路 GMSL2 摄像头接口（支持 800 百万高清摄像头） 、千兆以太网接口（支持多线束激光雷达，包括 1G Base-T1 车载以太网接口） 、CAN-FD、LIN、DSI 以及其他低速接口，集成 5G 通信、V2X 通信和 RTK 高精度定位，实现完整单车智驾和网联智驾域功能。 图 5：智行者无人驾驶大脑硬件系统 Brainbox 资料来源：智行者官网 汽车汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 请务必阅读正文之后

23、的免责条款部分 4 数据闭环系统数据闭环系统 AVDC： 打通打通 L3 和和 L4 之间之间的数据壁垒和架构壁垒的数据壁垒和架构壁垒。 自动驾驶数据的高效处理，是保障算法快速迭代的关键因素之一。智行者搭建了车端推理-云端训练的数据闭环系统，实现了从数据挖掘、数据回传、数据清洗、模型优化、模型评估、OTA 部署的完整数据联调。在车端，智行者布置模型推理和高价值的数据挖掘，通过人工示教、自动驾驶挖掘、显示安全数据、隐形优化数据等不同的维度，对高价值场景数据进行挖掘；在云端，智行者布置了数据平台、模型平台和测评平台三大平台，实现半自动化的模型训练与迭代，实现了周迭代的开发效率。此外，智行者用相同的

24、软/硬件架构打通了 L3 和 L4 的数据壁垒和架构壁垒，通过前装量产采集的数据反哺 L4 系统的功能升级。与国内自动驾驶公司通常采用 L3 和 L4 两套系统架构、难以实现数据闭环相比，智行者的技术路线优势明显。 图 6：智行者 AVDC 数据平台 资料来源：中国经营网 智行者智行者自建三维场景重建方案与仿真场景库，丰富自动驾驶场景数据。自建三维场景重建方案与仿真场景库，丰富自动驾驶场景数据。公司搭建了国内云端自动化的三维场景重建方案，支持 24 小时云端流水线式并行自动建图，道路标定精度达 10 厘米，可实现远程实时更新，技术水平领先物流配送等巨头自动驾驶公司 12年时间。公司也自建了高保

25、真自动化的仿真场景库，包含数百项自动驾驶场景测试用例，覆盖了城市道路/高速公路/停车场等典型环境，可实现自动化流水线式的仿真测试。 图 7：智行者三维重建图 资料来源：智行者官网 汽车汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 请务必阅读正文之后的免责条款部分 5 不同应用场景下不同应用场景下 BBOX 有不同形态有不同形态 智行者根据不同的应用场景和车辆型号智行者根据不同的应用场景和车辆型号，研发了不同算力、不同尺寸的硬件配套，研发了不同算力、不同尺寸的硬件配套BBOX 产品。产品。为了打造通用型的、可量产的高级别自动驾驶平台，智行者不断选取环卫、物流、乘

26、用及特种场景等不同类型自动驾驶场景进行实践应用。目前，智行者在同一软件架构下，根据不同应用场景制定了不同的硬件匹配方案。 适用于低速室内外场景的适用于低速室内外场景的 Brainbox 算力相对较低算力相对较低，性价比，性价比高高。适用于低速室内外场景的 Brainbox 使用瑞芯微的 RK3588 作为主要计算单元，采用了四核 A76 加四核 A55 的架构， NPU 算力达到 6TOPS； 使用 RK3568 作为用户界面交互接口， 使用 Android 系统，外接触摸显示屏，提升交互体验，并且能够作为辅助计算单元。控制器使用工业级物料，大大降低了产品成本，适应商业价格敏感度，并且针对应用

27、场景做了功耗的优化设计，无需主动散热，减小了噪音，提升了产品的客户体验，增强产品的竞争力。 图 8：搭载 Brainbox 的智行者 SC50 图 9：搭载 Brainbox 的智行者 SC80 资料来源：智行者官网 资料来源：智行者官网 适用于商业级中高速场景的适用于商业级中高速场景的 Brainbox 算力适中，算力适中， 在部分城市的在部分城市的 RoboTaxi、 RoboBus场景已有落地。场景已有落地。 商业级中高速场景的 Brainbox 使用英伟达 Xavier 和英飞凌 TC397 组成异构处理产品， AI 算力可达 60TOPS， 可满足汽车后装市场中高速自动驾驶 L4 等

28、级的场景。其控制器在设计上按照车规级要求开展，除个别物料外，全部使用车规级物料，在试验上通过汽车级标准认证，且在部分城市的 RoboTaxi、RoboBus 场景已有落地的成熟案列。 图 10：搭载 Brainbox 的智行者 Robotaxi 图 11：搭载 Brainbox 的智行者 Robobus 资料来源：智行者官网 资料来源：智行者官网 适用于高速场景的适用于高速场景的 Brainbox 算力高达算力高达 508TOPS，可满足，可满足智能智能汽市场高速自动驾驶汽市场高速自动驾驶 汽车汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 请务必阅读正文之后的

29、免责条款部分 6 L4 等级的场景。等级的场景。 适用于高速场景的 Brainbox 使用英伟达 ORIN 和英飞凌的 TC397 功能安全协处理器的异构计算平台， 其算力高达 508TOPS， 能够满足重感知轻定位的算力布局，可满足汽车高速自动驾驶 L4 等级的场景。其控制器设计了 5G 和 V2X 功能模组，可有效满足智能网联示范园区的场景需求， 同时设计 10G 网口， 具备多域控制器间的大数据交互功能，适应未来车端多域控制器的架构趋势。其控制器按照汽车级设计要求开展，除个别物料外，全部使用车规级物料。 图 12：适用于高速场景的 Brainbox 资料来源：智行者官网 适用于适用于乘用

30、车乘用车 ADAS 的的 BrainBox 主要面向主要面向汽车自动驾驶汽车自动驾驶 L2/L2+的场景。的场景。适用于汽车前装量产的 BrainBox 主要采用地平线 J3 和英飞凌 TC397 组成多核异构产品，AI 算力15TOPS，可满足汽车自动驾驶 L2/L2+的场景，针对使用场景的特点，控制器满足相应的汽车级试验标准，使用全车规级物料，并且产品满足 ISO26262 功能安全标准，保证产品的可靠性。 图 13：适用于汽车前装量产的 Brainbox 资料来源：智行者官网 无人驾驶行业空间大，无人驾驶行业空间大，落地场景多且较为分散落地场景多且较为分散 无人驾驶行业无人驾驶行业潜在市

31、场潜在市场空间空间超过万亿超过万亿 高级别自动驾驶能够有效解决人力成本提升、交通安全、司机短缺等诸多痛点。高级别自动驾驶能够有效解决人力成本提升、交通安全、司机短缺等诸多痛点。L3级别自动驾驶条件下，特定场景下的自动驾驶不需要司机，或者司机担任的是车辆管理者的角色，能够一人管理多辆车。L4 级别以上则接近完全无人化，可以有效解决司机短缺与人力成本上升的难题。同时，高级别自动驾驶下，车辆的操作更加稳定可靠，不会疲劳驾驶，安全性比司机驾驶更高。 汽车汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 请务必阅读正文之后的免责条款部分 7 表 1：自动驾驶具体等级划分标准

32、 等级等级 等级名称等级名称 持续的车辆横向持续的车辆横向和纵向运动控制和纵向运动控制 目 标 和 事 件目 标 和 事 件探测响应探测响应 动态驾驶任务接动态驾驶任务接管管 设 计 运 行设 计 运 行范围范围 运行和能力描述运行和能力描述 L0 应急辅助 驾驶员 驾 驶 员 和 系统 驾驶员 有限制 驾驶自动化系统不能持续执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，但具备持续执行动态驾驶任务中的部分目标和事件探测与响应的能力 L1 部分驾驶辅助 驾驶员和系统 驾 驶 员 和 系统 驾驶员 有限制 驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，且具备与所执

33、行的车辆横向或纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应的能力 L2 组合驾驶辅助 系统 驾 驶 员 和 系统 驾驶员 有限制 驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向和纵向运动控制，且具备与所执行的车辆横向和纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应的能力 L3 有条件自动驾驶 系统 系统 动态驾驶任务接管用户（接管后成为驾驶员） 有限制 驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务 L4 高度自动驾驶 系统 系统 系统 有限制 驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管 L5 完全自动驾驶 系统 系统 系统

34、无限制 驾驶自动化系统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管 资料来源： 工信部 国家车联网产业标准体系建设指南 （智能网联汽车） ， 全国汽车标准化技术委员会 汽车驾驶自动化分级 （征求意见稿） ，中信证券研究部 自动驾驶市场空间自动驾驶市场空间累计累计超万亿，超万亿，其中其中干线物流、干线物流、Robotaxi、同城物流等场景的市场空、同城物流等场景的市场空间较大。间较大。目前可供自动驾驶产品落地的场景主要可大致分为：1）城市开放场景；2）高速场景；3）封闭场景。其中城市场景包括了 Robotaxi、环卫服务、城配物流以及最后一公里配送；高速场景即干线运输；封闭

35、场景主要包括了港口、矿区等。根据蔚来资本测算，长途物流自动驾驶的潜在空间约为 7000 亿元， 是所有场景中空间最大的市场。 Robotaxi、同城物流等场景同样具有数千亿级别的市场空间。港口物流、市政环卫、矿内物流等市场空间相对较小，但此类场景落地难度相对较低，能够更早地应用自动驾驶技术，且下游客户的付费意愿极高。 汽车汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 请务必阅读正文之后的免责条款部分 8 图 14：自动驾驶场景的市场空间（百亿元） 资料来源：蔚来资本测算，中信证券研究部 自动驾驶产业链自动驾驶产业链结构复杂，自动驾驶大脑在其中扮演关键角色。结构

36、复杂，自动驾驶大脑在其中扮演关键角色。自动驾驶产业链供应商主要为主机厂以及场景客户提供囊括感知层、 决策层、 执行层与传输层在内的解决方案。其中，感知层主要包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器，并结合卫星定位、高精度地图等路侧辅助，完成环境感知；决策层主要通过自动驾驶芯片、车身控制 MCU 与其中搭载的决策规划算法进行分析与决策；执行层包括转向、制动等底盘控制系统，负责执行控制；传输层负责数据的互联互通。上述模块相辅相成，帮助自动驾驶车辆应对多种自动驾驶场景。其中无人驾驶大脑主要包括接受感知的决策层，同时下达指令给执行层，以及和车联网、自动驾驶平台等数据对接传输，是自动驾驶系统的核心部件。

37、 图 15：自动驾驶产业链结构 资料来源：智行者官网 汽车汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 请务必阅读正文之后的免责条款部分 9 无人驾驶场景分散无人驾驶场景分散，行业参与者多为散点渗透行业参与者多为散点渗透 Robotaxi 领域玩家众多，局部示范运营促进行业发展领域玩家众多，局部示范运营促进行业发展。在诸多自动驾驶场景中，Robotaxi 的运营环境最复杂，对安全性要求最高。Waymo、百度 Apollo 等以 Robotaxi为主线的企业，是该自动驾驶场景的引领者。目前，广州、长沙、上海、武汉、沧州、北京等允许开展无人驾驶出租车的载人测试，但

38、对车辆数量、封闭测试里程数量及载客对象提出严格要求。载人测试逐步向真实场景与商业模式靠近，一方面便于企业迭代自动驾驶技术，优化车辆乘坐体验及人机交互功能；另一方面也起到民众教育的作用，为未来大规模推广做铺垫。 表 2：主要企业 Robotaxi 合作对象及测试里程 企业名称企业名称 合作对象合作对象 落地城市落地城市 路测里程数路测里程数 商业模式商业模式 谷歌 Waymo 大众、沃尔沃、菲亚特等 旧金山、凤凰城 3200 万公里 （截至 2021 年 8 月） 提供 Robotaxi 解决方案与运营服务 百度 Apollo 吉利、现代等 北京、长沙、上海等 2700 万公里 （截至 2022

39、 年 5 月） 提供 Robotaxi 解决方案与运营服务 Pony.ai 丰田、一汽、广汽等 北京、广州、弗里蒙特等 800 万公里 （截至 2021 年 10 月） 提供 Robotaxi 解决方案与运营服务 智行者 长安、北汽、东风等 北京、武汉等 500 万公里（应用里程，截至 2022 年 5 月） 提供 Robotaxi 解决方案 文远知行 广汽、雷诺日产 广州、郑州、南京等 1000 万公里 （截至 2022 年 1 月） 提供 Robotaxi 解决方案与运营服务 元戎启行 东风汽车 厦门、武汉、深圳等 400 万公里 （截至 2022 年 4 月） 提供 Robotaxi 解

40、决方案与运营服务 Momenta 上汽、丰田、通用、戴姆勒 北京、上海、苏州等 未公布 提供 Robotaxi 解决方案与运营服务 AutoX 本田、比亚迪 上海、武汉、深圳等 未公布 提供 Robotaxi 解决方案与运营服务 资料来源：新智驾，各公司官网，中信证券研究部 商用车自动驾驶商用车自动驾驶的的技术要求低于技术要求低于 Robotaxi， 有望更快实现商业化落地， 有望更快实现商业化落地。 港口、 矿山、环卫、无人配送等商用车自动驾驶场景通常具有较为特定的运营区域，行驶范围和路线相对固定。整体来看，商用车港口、矿区、机场、园区的场景相对简单，车速相对较低，预计自动驾驶落地速度将会较

41、快；干线物流、城市配送场景复杂、车速高、且对安全性、可靠性的要求高，预计落地速度相对较慢；无人配送和城市巴士虽然面临复杂路况，但无人配送车速相对较低、 城市巴士可以在特定线路建设 V2X 基础设施， 同样有望相对快速的落地。 表 3：不同场景的自动驾驶技术特点比较 交通灯交通灯 行人混行行人混行 人工驾驶人工驾驶车辆混行车辆混行 标线道路标线道路 路径变化路径变化 高精地图高精地图刷新刷新 崎岖路面崎岖路面 偶发障碍偶发障碍 雨雪天气雨雪天气 港口 矿山 Robotaxi 环卫场景 城配场景 长途物流 最后一公里 - - - 资料来源：亿欧智库，中信证券研究部 注：代表经常出现的 Case，代

42、表该场景不需要或极少出现的 Case 汽车汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 请务必阅读正文之后的免责条款部分 10 诸多自动驾驶诸多自动驾驶公司公司从从商用车自动驾驶场景起步，力图尽快跑通商业模式商用车自动驾驶场景起步，力图尽快跑通商业模式。Robotaxi由于资金消耗大、研发周期长，受当前在道路开放、路权界定、权责划分等方面限制，产生稳定现金流的能力相对较弱，需要自动驾驶企业具备雄厚的资金实力。与之相比，商用车自动驾驶场景具有落地相对迅速、客户付费意愿强等优点，有望产生稳定的现金流，为自动驾驶企业提供自身造血能力，减轻其对外部持续融资的依赖。图森

43、未来等自动驾驶公司从商用车自动驾驶场景起步，谋求运营项目的快速落地，带动自动驾驶数据收集与算法迭代。上述商用车自动驾驶场景主要包括： 1）无人环卫：无人环卫：自动驾驶技术自动驾驶技术在在环卫场景中环卫场景中有望率先有望率先落地。落地。目前，无人环卫场景主要包括园区、公园、学校等封闭区域，普通开放道路，以及高速高架、桥梁、隧道等半封闭道路。目前，相关参与者主要在封闭区域与普通开放道路进行商业化落地。无人环卫的行驶路线重复固定，单车清扫保洁覆盖范围通常在 10 公里以内，长尾问题相对有限。这就决定了自动驾驶环卫车需要的路测规模较小，可以在目前已经开放的路段短时间内积累较多数据完善算法。同时，由于自

44、动驾驶环卫人机交互相对简单，不需要过分考虑车辆舒适度等问题，因此更适合自动驾驶落地。 图 16：自动驾驶环卫车核心零部件示意图 图 17：自动驾驶车辆实现逻辑图 资料来源：亿欧智库 资料来源：亿欧智库 目前自动驾驶目前自动驾驶环卫环卫参与者参与者主要包括酷哇机器人、智行者主要包括酷哇机器人、智行者、仙途智能、仙途智能等公司等公司，各家在落各家在落地产品及商业模式选取上存在地产品及商业模式选取上存在差异差异。其中酷哇机器人、仙途智能主攻普通开放道路，环卫车辆产品通常在 1 吨左右-18 吨不等，需配安全员，并采用直接提供运营服务的模式；智行者主攻园区等封闭区域清扫保洁，考虑到路权法规及实际人员替

45、代其主要产品为 1 吨以下的清扫机器人，可实现无人值守，不参与行业运营。主流公司均已实现产品落地，并投放数百辆车辆提供无人环卫服务。此外，无人驾驶科技公司也与传统环卫企业及环卫装备企业展开了积极合作，如深兰科技于 2019 年与传统环卫公司森远股份签订全面战略合作框架协议，后续将共同设立智能装备产品生产基地，共同进行股权投资，共同投资设立城市物业运营服务公司等，形成全方位战略合作伙伴关系。 汽车汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 请务必阅读正文之后的免责条款部分 11 表 4：环卫自动驾驶主要参与企业 企业名称企业名称 应用场景应用场景 产品形态产品

46、形态 落地区域落地区域 合作伙伴合作伙伴 商业模式商业模式 酷哇机器人 市政类清扫保洁 1 吨级-25 吨级的系列化环卫车辆 （自研自产车型或改装现有车型） 广东、江苏、浙江、上海、湖南、陕西、川渝及安徽等地 中联环境 提供无人环卫解决方案与运营服务 智行者 园区清扫保洁 1 吨以下的系列环卫车辆（自研自产车型） 火神山医院、鸟巢、海淀公园、 上海中华艺术宫、 内蒙古示范大学等 自建工厂/OEM 提供无人环卫解决方案 仙途智能 市政类清扫保洁 3 吨级-16 吨级的系列化（后装改装）环卫车辆 南京长江隧道、唐山港、新郑国际机场、北京朝阳公园等 瑞士企业波雄、宇通重工 提供无人环卫解决方案与运营

47、服务 深兰科技 市政类清扫保洁 1 吨以下的小型机器人及 1 吨级电动环卫车（自研自产车型） 上海市进博会场馆、 天津市中新天津生态城、江苏省常州北站等 森远股份 提供无人环卫解决方案 宇通环卫 市政类清扫保洁 6 吨级电动环卫车（改装自产车型） 广州南沙区全区 文远知行 提供无人环卫解决方案与运营服务 资料来源：各公司官网，中信证券研究部 2）城市配送：城市配送：在在货运物流中承担短途城际以及“最后货运物流中承担短途城际以及“最后 50 公里”的角色，是公路运公里”的角色，是公路运输的毛细血管。输的毛细血管。城配场景下的痛点与干线物流、出行等领域痛点类似，行业高度分散、司机短缺、司机普遍年龄

48、偏大、年轻人不愿意做、司机难管控、作业环境差、疲劳驾驶等因素导致了行业正逐渐变化，给自动驾驶技术替代城配司机提供了契机。对于自动驾驶公司而言，城市范围内的“仓到仓”运输场景从技术层面与 Robotaxi 非常相似。但从整体的城市配送服务流程来说，自动驾驶在城市配送场景的应用类似环卫，两者都是在城市道路、公开场景、固定线路下行驶，技术类别比较相似。 图 18：文远知行自动驾驶城配车辆 图 19：酷哇机器人自动驾驶城配车辆 资料来源：文远知行官网 资料来源：酷哇机器人官网 多家自动驾驶公司布局多家自动驾驶公司布局城配自动驾驶城配自动驾驶。随着城市场景下的自动驾驶技术不断成熟，替代司机后可有效解决同

49、城货运的招工难、司机管控难的问题，并推动配送场景下的运输成本降低。自动驾驶的智能调度也能降低安全隐患，防止司机疲劳驾驶导致的不良后果，进一步推动物流行业的合规管理等。同时，借助 5G 以及 V2X 的先进技术，在后端的云平台上实现精准调配，让货物运输的时间更短，效率更高，体验更好。目前在自动驾驶城配领域有布局的自动驾驶公司有文远知行、酷哇机器人、元戎启行等。产业链相关方还包括但不限于物流公司（如菜鸟网络） 、运力平台（唯捷城配、货拉拉、驹马物流等） 、相关车队 汽车汽车行业行业智能驾驶初创公司系列专题智能驾驶初创公司系列专题2022.5.31 请务必阅读正文之后的免责条款部分 12 及设备厂商

50、（如福田、江铃、一汽解放、东风汽车、中国重汽等）等。 表 5：城配自动驾驶主要参与企业 企业名称企业名称 落地城市落地城市 合作对象合作对象 合作主机厂合作主机厂 飞步科技 湖州 中国邮政、德邦快递 酷哇机器人 上海、湖州、芜湖； 中国邮政 奇瑞、北汽 牧月科技（被文远知行收购） 深圳 中通 江铃 元戎启行 深圳、武汉、杭州 资料来源：各公司官网 3）无人配送无人配送：有三大典型场景，其中快递和商超零售有三大典型场景，其中快递和商超零售场景场景有望更快落地有望更快落地。无人配送主要有快递、外面和商超三大典型场景。快递对于即时性要求不高，集约化水平高；外卖对于即时性要求高，且配送路线环境复杂，存