自动驾驶是汽车产业和AI、物联网、高性能计算等新一代信息技术深层次地融合的产物，是当前全世界汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，已成为各国争抢的战略制高点。

  无人驾驶技术分为多个等级，目前国内外产业界采用较多的为美国汽车工程师协会（SAE）和美国高速公路安全管理局（NHTSA）推出的分类标准。该标准将无人驾驶的概念分为L0~L5，其中L1-L3主要起到辅助驾驶功能。当达到L4级别时，车辆控制权可完全交给系统。从L3开始无人驾驶的主角切换到车辆自动驾驶系统上，能够准确的看出，L3是无人驾驶人机角色重要的分水岭。

  自动驾驶技术涉及交通、通信、电子等多个领域的融合，其发展离不开多产业的协同，是一个从L0、L1、L2往L3、L4、L5渐进的过程；不一样的等级无人驾驶代表性功能和普及时间不同。2020年L3级无人驾驶开始普及已成为行业共识。2021年作为无人驾驶技术进入L3等级的元年，是无人驾驶技术发展的重要节点。

  当前我国正在研发及测试L4级别无人驾驶技术，无人驾驶车辆的量产应用正在从L2向L3级别过渡，其发展与5G，交通基础设施、传感器等息息相关。目前，已有多家企业如滴滴、百度等开始了无人驾驶汽车的测试。2020年2月发改委、网信办、工信部等11部委联合发布《智能汽车创新发展的策略》指出要从多重维度确保2025年实现L2级无人驾驶规模化生产，L3级在特定环境下市场化应用。目前，我国量产汽车的无人驾驶等级正在从L2向L3过度。

  无人驾驶为经济社会带来广泛的影响。自动驾驶具有非常明显的“催化创新”特征。其在规模化部署后将会显著提升道路交互与通行的安全性，提高交通的运输效率，减轻碳排放以及节约能源等方面展现出巨大的社会效益和经济的效果与利益。据美国未来能源安全的一份研究报告预计，到2050年，预计无人驾驶将为美国创造大约3.2-6.3亿美元的经济效益，其中社会福利和消费的人福利预计将接近8000亿美元。

  当前无人驾驶的道路测试与商用探索进展迅速，部分场景下已经开展应用探索。Robo-taxi载客运营探索进入快车道。美国、中国、日本、欧盟等国家和地区都在积极开展无人驾驶出租车业务探索。2018年，Waymo率先在亚利桑那州向其早期用户免费开放此项服务，2020年10月，WaymoOne在凤凰城首次向公众开放的无人驾驶出租车业务。另外，Cruise、Pony.ai、AutoX等企业也已获得加州无人驾驶服务许可。中国的百度、滴滴、文远粤行、AutoX等公司也加快无人驾驶出租车的载客商业探索速度，在广州、长沙、上海、武汉、沧州、北京等城市的特定区域开展Robo-taxi业务。

  2017年全球车联网规模约为525亿美元，预计2020年，全球V2X市场将突破1629亿美元。

  中国V2X用户将超过6000万，渗透率超过20%，市场规模超过2000亿；预计到2020年车联网渗透率为24%左右，则2020年我国车联网数量将达到6960万辆

  据百度Apollo智能交通白皮书，预计到2035年车路智行完成网联化转型。高级别无人驾驶车辆实现大规模商用，新型交通信息基础设施基本实现全域覆盖，一站式出行技术和产品惠及普通大众，智能交通技术自主可控。预计2035年后可完全实现无人驾驶。

  目前全球无人驾驶处于L2向L3级别转化的过程。IHS预测全球无人驾驶市场规模在2020、2025、2030、2035年分别达到500、800、2800、5600亿美元。

  无人驾驶作为跨制造业、交通运输业、服务业等的新兴产品，具有极强的经济带动作用。中国作为全球第一的汽车产销大国，发展自动驾驶，具备极其重大的战略意义和社会经济价值。近年来，多个政府部门和省市之间积极开展协作，通过促进技术进步、构建标准体系、加强基础设施建设、完善监管服务、打造产业生态、探索法规修订等一系列举措，助力无人驾驶驶入创新深水区。

  车辆通信标准方面，LTE-V、5G等通信技术成为无人驾驶车辆通信标准的关键，将为无人驾驶提供高速率、低时延的网络支撑。端、管、云服务体系逐渐推动人、车、路、云高度协同。

  一方面，国内外协同推进LTE-V2X成为3GPP、4G、5G重要发展趋势。大唐、华为、中国移动、中国信通院等合力推动，在V2V、V2I的标准化工作方面取得了积极进展。

  另一方面，无人驾驶的发展正逐步向5G-V2X演进。5G、V2X专用通信可将感知范围扩展到车载传感器工作边LTE-V2X技术也随着无人驾驶需求界以外的范围，实现安全高带宽业务应用和无人驾驶，完成汽车从代步工具向信息平台、娱乐平台的转化，有助于进一步丰富业务情景。

  沃尔沃发布了为出行巨头Uber设计的全自动版SUVXC90，而宝马和奔驰已结成合作伙伴关系，最早将于2024年生产面向消费者的全无人驾驶的量产车型。

  特斯拉最著名的半自动驾驶技术Autopilot系统仍在持续不断的发展。该系统能在高速上控制汽车的油门、转向和刹车，还具备自动换道功能、自动泊车功能和“召唤”功能。

  当前无人驾驶汽车处于持续不断的发展的状态，包括特斯拉、大众和沃尔沃在内的众多汽车公司以及苹果和谷歌在内的科技巨头都投入了巨额资金，制造商的无人驾驶汽车推出时间表引人注目：

  自动驾驶汽车指主要是依靠人工智能、视觉计算、雷达和全球定位及车路协同等技术，使汽车具有环境感知、路径规划和自主控制的能力，从而可让计算机自动操作的机动车辆。

  有别于传统人工驾驶车辆的是，无人驾驶车辆最大特点是AI技术的主导，其驾驶过程是机器不断收集驾驶信息并进行信息分析和自我学习进而达到无人驾驶的系统工程。伴随无人驾驶汽车的发展，每辆汽车将从过去的封闭转向开放，融入到联网的平台中进行实时的信息交互。

  在无人驾驶技术方面，有两条不同的发展路线：第一种是“渐进演化”的路线，即在今天的汽车上逐渐新增一些无人驾驶功能，主要利用传感器，通过车车通信（V2V）、车云通信实现路况的分析。第二种是“革命性”的路线，即从一开始是彻底的无人驾驶汽车，这种路线主要是依靠车载激光雷达、电脑和控制管理系统实现无人驾驶。从应用场景来看，第一种方式更为适合在结构化道路上测试，第二种方式除结构化道路外，还可用于军事或特殊领域。

  激光雷达是构成主线级无人驾驶系统中的核心传感器硬件之一，目前是被采用比例最大的设备，Google、百度、Uber等公司的无人驾驶技术目前都依赖于它，这种设备被架在汽车的车顶上，能够用激光脉冲对周围环境进行距离检测，并结合软件绘制3D图，从而为无人驾驶汽车提供足够多的环境信息。激光雷达具有准确快速的识别能力，唯一缺点在于造价高昂（平均价格在8万美元一台）导致量产汽车中难以使用该技术。

  根据Velodyne预测，2022年激光雷达市场规模将达到119亿美元，其中约72亿美元来自汽车领域的应用，占比约60%。根据沙利文的研究报告，至2025年，中国激光雷达市场规模将达到43.1亿美元，较2019年实现63.1%的年均复合增长率，其中车载领域即无人驾驶和高级辅助驾驶是主要组成部分。同时全球车载激光雷达2025年预计达到69亿美元，2019-2025年CAGR约达60.7%。

  竞争优势：1）作为全球激光雷达领军企业，公司自研的激光雷达智能视觉技术成为众多竞争对手的参考架构，使得其在知识产权IP许可、技术使用等方面有显著优势；2）2019年公司推出ADAS软件算法Vella。3）作为行业先入者，多线机械旋转雷达的多个产品已形成规模销售，营业收入远高于竞争对手，具备先发优势。

  在当前的自动驾驶领域，特斯拉采取的解决方案是“传统摄像头+计算机视觉技术”，由镜头采集图像后，摄像头内的感光组件电路及控制组件对图像做处理并转化为电脑能处理的数字信号，进而通过神经算法网络进行决策。

  由于激光雷达的高昂价格，走实用性技术路线的车企纷纷转向传统雷达和摄像头作为传感器替代方案，著名电动汽车生产企业特斯拉，采用的方案就是雷达和单目摄像头，国际知名厂商Mobileye等。其硬件原理与目前车载的ACC自适应巡航系统类似，依靠覆盖汽车周围360°视角的摄像头及前置雷达来识别三维空间信息，从而确保交通工具之间不会互相碰撞。

  虽然这种传感器方案成本较低、易于量产，但对于摄像头的识别能力具有很高要求：单目摄像头要建立并不断维护庞大的样本特征数据库，如果缺乏待识别目标的特征数据，就会导致系统没办法识别以及测距，非常容易造成事故的发生。而双目摄像头可直接对前方景物进行测距，但难点在于计算量大，需要提高计算单元性能。

  当前激光雷达在自动驾驶领域的应用更被看好，激光雷达具有探测精度高、探测范围广及稳定性强等优点，在精确度方面，毫米波雷达的探测距离受到频段损耗的直接制约（想要探测的远，就一定要使用高频段雷达），也无法感知行人，并且对周边所有障碍物没有办法进行精准的建模。

  无人驾驶技术对于车道、车距、路障等信息的依赖程度更高，需要更加精确的位置信息，是无人驾驶车辆对环境理解的基础，随着自动驾驶技术不断进化升级，为实现决策的安全性，要达到厘米级的精确程度。如果说传感器向无人驾驶车辆提供了直观的环境印象，那么高精度地图则能够最终靠车辆准确定位，将车辆准确地还原在动态变化的立体交通环境中。

  从IDC数据分析来看，2019年中国高精度地图市场集中度高，CR4分别为百度29.3%、四维图新21.7%、高德17.9%、易图通14.7%。

  V2X指的是车辆与周围的移动交通控制管理系统实现交互的技术，X可以是车辆，可以是红绿灯等交通设施，也可以是云端数据库，最终目的都是为帮助无人驾驶车辆掌握实时驾驶信息和路况信息，结合车辆工程算法做出决策，是无人驾驶车辆迈向无人驾驶阶段的关键。

  产业链各厂商均在充分的发挥自身技术优势的基础上，与产业链别的环节厂商谋求合作，通过强强联合的方式形成一股合力，促进我国C-V2X产业链朝着上下游企业联系更加紧密的方向发展，形成产业集群。

  移远通信是全球领先的物联网模组龙头。企业成立于2010年，从事物联网领域无线通信模组及其解决方案的设计、生产、研发与销售服务，可提供包括无线通信模组、物联网应用解决方案及云平台管理在内的一站式服务。根据Berg Insight统计，公司在 2019 年超越加拿大Sierra Wireless，出货量排名全球第一。目前已与全球超 60 家主流 Tier1 供应商合作，形成涵盖5G、C-V2X、LTE、 LTE-A、GNSS、WIFI等技术的较完善的车规级产品线。公司在已具备的规模基础上，加大研发投入，已开发出 C-V2X 车载终端和路侧终端，可满足ADAS、车辆安全驾驶、无人驾驶、智能交通系统等需求，在国内车载市场处于绝对领先地位。

  竞争优势：1）国内厂商逐渐侵蚀海外市场占有率，模组龙头增长势头迅猛：自2018年开始，中国厂商出货量份额逐渐超50%，移远位居第一。据TSR多个方面数据显示，2018年公司蜂窝物联网模组销量已达到全球第一。截至2019年6月份，公司出货量已超过1.5亿片，稳居全球第一名，是全球第二名的三倍，未来整体市占率提升空间仍然巨大，问鼎全球。2）业务布局完善，规模效应优势显著：目前国内仅头部厂商研发了5G产品，移远产品线最为齐全，巨额研发费用与行业逐渐提升的高门槛促使强者恒强。公司营业收入大幅度增长，市场占有率大幅度的提高。2014-2019营收CAGR=87%，2020前三季度年仍保持53%的高增长。

  底层计算芯片平台，加速普惠AI无人驾驶技术。未来汽车数字化转型，促使汽车从交通工具向智能移动终端升级，基于车端数据的获取借助机器学习、AI算法，要求从底层有效感知车辆、行人、车道线、交通标识、红绿灯等多种目标。人工智能芯片及解决方案的设计与开发，可面向智能驾驶以及更广泛的智能物联网领域，提供包括高效能边缘 AI 芯片、开放工具链、丰富算法样例等在内的全面赋能服务。推动智能驾驶时代的到来。

  地平线是全球首家基于深度学习技术的汽车智能芯片勇于探索商业模式的公司，是当前国内唯一实现车规级人工智能芯片量产前装的企业，已经实现超过16万片的芯片前装出货。企业成立于2015年7月，面向高级辅助驾驶、无人驾驶及智能座舱等汽车智能驾驶场景和更广泛的通用AI领域，提供基于强算力 AI 芯片的多场景化解决方案。

  Mobileye是无人驾驶等城市智能的解决方案AI芯片的全球领导者。公司隶属于英特尔公司，业务覆盖计算机视觉发展和机器学习，数据分析，定位和城市路网信息管理技术应用于高级驾驶辅助系统（ADAS）和无人驾驶等使城市更智能的解决方案。目前，全球已超过6000万辆汽车上安装了Mobileye高级驾驶辅助系统（ADAS）。奥迪、宝马、菲亚特克莱斯勒、通用汽车、本田、现代/起亚、日产、大众等全球各大汽车制造商在上百个车型中均采用了Mobileye高级驾驶辅助系统。返回搜狐，查看更加多