1、36KR RESEARCH2021-2022年中国自动驾驶行业研究报告一站式解决方案，加速自动驾驶商业化36氪研究院2022.03236Kr-2021-2022年中国自动驾驶行业研究报告我国自动驾驶渗透率稳步提升，规模化应用正在从L2向L3过渡。当前我国正在积极研发与测试L4级自动驾驶技术，但市场上规模量产车型的自动驾驶系统仍处于L2+级。由激光雷达等软硬件技术升级驱动的部分L3+级功能将于未来两年内逐步落地，发展节奏基本与全球先进水平持平。一站式解决方案除了拥有全栈解决方案的技术优势，还能构建一站式运营大生态，打造更深的护城河。全栈解决方案需要掌握自动驾驶领域全部核心技术，从数据获取、底层算
2、力、软硬件开发等层面形成闭环，拥有更好的性能和更强的可控性。一站式解决方案除了具备全栈解决方案的技术优势外，还能形成前中后端一体化的运营服务，构建一站式大生态，打造更深的护城河。自动驾驶行业市场参与者众多，全栈解决方案提供商拥有更强的市场竞争力。自动驾驶行业主要有通讯设备厂商、传统车企、造车新势力、互联网/科技公司、单车智能公司、全栈能力公司等市场玩家。当前市场竞争格局未定，但是已有头部企业产生，且不同经营路线的梯队间差异日渐明显，全栈解决方案提供商拥有更强的市场竞争力。数据作为自动驾驶的燃料，将进一步加速智能汽车产业落地，赋能城市级智慧交通发展。自动驾驶技术需要海量高质量数据支撑，以实现算法
3、迭代。我国积极推进车路协同相关产业发展，“单车智能+网联赋能”的城市级智慧交通中国方案成为重要战略方向。通过数据挖掘和数据融合等技术，在云端解决数据孤岛问题，将有效赋能城市级智慧交通发展。其中，数据安全与合规是供应商进入智慧交通市场的重要壁垒。报告摘要相关研究报告36Kr-2021年中国出行行业数智化研究报告（2021.10）36Kr-2011-2020年中国新经济十年回顾研究报告（2020.12）案例分析公司图森未来无人驾驶卡车技术研发与应用服务提供商文远知行自动驾驶科技公司百度百度Apollo，百度自动驾驶软硬件一体化解决方案、开放平台和生态蘑菇车联自动驾驶全栈技术与运营服务提供商1目录C
4、ONTENTS自动驾驶行业发展现状定义与研究范畴行业发展现状行业痛点与关键要素01自动驾驶商业化落地应用分析物流与港口Robotaxi智慧交通03自动驾驶行业典型案例分析图森未来文远知行百度蘑菇车联04自动驾驶行业前景展望行业前景展望重点发展要素展望市场生态展望05自动驾驶行业市场分析市场主要玩家资本分析02 定义与研究范畴 行业发展现状 行业痛点与关键要素自动驾驶行业发展现状01351.1 定义与研究范畴自动驾驶国标分级标准出台，将其分为从L0应急辅助到L5完全自动驾驶六个等级自动驾驶指汽车在转向、油门、制动等具有关键安全性的控制功能方面可以自动完成控制动作，而无需驾驶员直接操作。2021年
5、8月，汽车驾驶自动化分级国家推荐标准(GB/T 40429-2021)正式出台，并将于2022年3月1日起正式实施。这意味着，长期以来被美国SAE统治的汽车自动驾驶分级标准迎来了国内的对标标准。国标将自动驾驶分为6个等级，从L0级应急辅助到L5级完全自动驾驶。其中，L3级为有条件自动驾驶，也就是在驾驶自动化系统激活的情况下，可接管驾驶员完成设计运行条件内的全部动态驾驶；但在不满足设计运行条件的情况下，需向驾驶员提出接管请求，否则无法自动达到最小风险状态。本报告主要研究自动驾驶行业发展及其商业化落地应用情况，报告中所提及的分级是政策意义上已经实现的级别划分，并非代表技术实现。报告中所提及的自动驾
6、驶“全栈解决方案”主要指集硬件、系统软件、算法、应用软件、高精地图、AI云平台为一体的解决方案；“非全栈解决方案”主要指针对某一技术或产品的单点解决方案；“一站式解决方案”主要指涵盖技术及解决方案和落地运营的闭环经营模式。4图示：国标自动驾驶等级分类参考资料：汽车驾驶自动化分级国家推荐标准(GB/T 40429-2021)分级名称车辆横向与纵向运动控制目标和事件探测与响应动态驾驶任务接管设计运行条件L0应急辅助驾驶员驾驶员及系统驾驶员有限制L1部分驾驶辅助驾驶员和系统驾驶员及系统驾驶员有限制L2组合驾驶辅助系统驾驶员及系统驾驶员有限制L3有条件自动驾驶系统系统动态驾驶任务接管用户（接管后为驾驶
7、员）有限制L4高度自动驾驶系统系统系统有限制L5完全自动驾驶系统系统系统无限制61.2 行业发展现状汽车产业已经进入存量博弈时代，自动驾驶技术成为其发展新变量自2014年以来，中国汽车产业开始进入中低速增长的发展阶段。2017年中国汽车产量达到2,901.81万辆*，成为近十年来的阶段性顶峰，自此以后连续三年下降，意味着中国汽车产业已经进入存量博弈时代。在这一关键竞争节点，汽车领域的变革也随之而来。继汽车产业电动化之后，智能化成为又一个历史性机遇。软件定义汽车的趋势愈发明确，汽车的功能属性和定义范围持续扩大，具备通用计算平台和内容休闲服务特征，成为第三移动空间。自动驾驶能够将驾驶员从繁琐的驾驶
8、操作中解放出来，满足上述趋势变化需求，成为汽车智能化的核心环节。于是，自动驾驶技术成为汽车产业发展新变量，主机厂、出行平台以及科技公司纷纷抢滩自动驾驶赛道。目前，自动驾驶处于从技术路线到落地场景，从合作模式到行业生态，从“初级发展阶段”向“高速发展阶段”过渡中。52011201420122018201720132015201620192020汽车产量（单位：万辆）汽车行业进入中低速增长的发展新常态达到顶峰图示：2011-2020年中国汽车产量变化情况（单位：万辆）数据来源：国家统计局，36氪研究院整理*数据来源：国家统计局，36氪研究院整理71.2 行业发展现状我国自动驾驶渗透率稳步提升，规模
9、化应用正在从L2向L3过渡我国自动驾驶行业发展势头良好，基本与全球先进水平处于“并跑”状态。自动驾驶技术的应用推进受政策、感知系统（系统冗余）、技术（芯片、软件/算法与数据）、高精地图、基础设施（V2X）等多种因素的综合影响。当前，我国正在积极研发与测试L4级别的自动驾驶技术，市场规模量产的车型（新能源与传统燃油车型）搭载的自动驾驶系统仍处于L2+级，由激光雷达、人工智能等软硬件技术升级驱动的部分L3+级功能将于未来两年内逐步落地，发展节奏基本与全球先进水平同频。我国自动驾驶渗透率稳步提升，车路协同成为特色技术路线。业界通常将L3级视为自动驾驶技术的重要分水岭，将2020-2021年定义为我国
10、自动驾驶技术进入L3级的起点。根据国家战略发展规划以及行业自身发展规律，2020年我国市场L1-L3级自动驾驶渗透率合计为50%，L3级开始进入市场；预计2025年各级别自动驾驶渗透率将合计达到80%，其中L3级为20%，L4级开始进入市场*。同时，在单车智能遭遇感知瓶颈后，“单车智能+车路协同”路线在安全问题上取得突破性进展，成为我国自动驾驶的特色技术路线。据华为预测，到2030年我国C-V2X渗透率将达60%。6图示：2020-2025年我国自动驾驶技术渗透率变化数据来源：汽车产业中长期发展规划，东方证券，36氪研究院整理*数据来源：汽车产业中长期发展规划，东方证券，36氪研究院整理202
11、0年80%2025年L3开始进入市场L4开始进入市场81.2 行业发展现状全栈解决方案拥有更好的性能和更强的可控性，一站式解决方案形成经营闭环，护城河更深7自动驾驶涵盖多种解决方案。非全栈解决方案主要针对单独的技术或产品提供服务；全栈解决方案需要掌握自动驾驶领域最核心最关键的全部技术，从数据获取、底层算力、软硬件开发等层面形成闭环，拥有更好的性能和更强的可控性。一站式解决方案除了具备全栈解决方案的技术优势外，还能够提供前中后端一体化的运营服务，构建一站式大生态，打造更深的护城河。一站式解决方案：全栈解决方案+前中后端一体化运营服务全栈解决方案：掌握自动驾驶最核心、最关键的全部技术车端、路端、云
12、端融合一体化硬件系统软件算法应用软件高精地图AI云平台运营服务 车载视觉系统：单/双/多目摄像头 雷达系统：激光/毫米波/超声波雷达 惯性导航（IMU）MEMS传感器 GNSS CPU/GPU OBU RSU RTK 内容软件 计算平台 操作系统 视觉算法 激光算法 决策算法 规控算法 多传感融合 控制软件 应用软件 高精地图 高精定位 数字孪生 边缘云 中心云 数据中心数据服务图示：自动驾驶一站式解决方案91.2 行业发展现状全栈解决方案具有技术、产品、成本、数据等多方面价值，一站式解决方案加速行业商业化8在传统自动驾驶产业链分工模式中，供应商提供的往往都是数据黑盒子，感知和规控两端技术存在
13、较大割裂，无法从底层深度融合，导致最终系统性能大打折扣。而全栈解决方案通过打通涵盖车路云端的全栈技术链，实现关键核心技术和关键零部件的自主研发，让各个模块的性能极致挖掘和深度协同，不仅可以有效解决上述问题，还能够在技术、产品、成本、数据等方面发挥价值。与此同时，全栈解决方案企业也需要面临细分场景本地化工程落地、场景匹配和场景理解的挑战。经过技术可行性验证，业界普遍认为，自动驾驶的下半场在于商业化，商业决胜点在于运营。一站式自动驾驶解决方案，除了具备技术方面的全栈能力优势，还具有一体化运营服务能力。车队运营和服务属于重资产模式，准入门槛较高，需要依托专门的运营团队和基于地方合作的运营管理能力，对
14、企业要求较高。提供一体化运营服务有利于企业建立更高的竞争壁垒，形成更稳定和可持续性更强的商业模式。同时，企业利用成熟的运营经验和数据反哺，可以构建数据闭环，加速自动驾驶技术和算法迭代，进一步推动自动驾驶商业化拓展。按需自主开发，无需等待供应商反馈，降低部署难度，实现快速迭代可深耕开放道路和高复杂度场景，延展性强技术：自主可控，快速迭代成本：规模量产，降低成本当量产和使用规模达到一定量级，这些自研制造的零部件或者软件系统将会具备明显的成本优势，为企业带来商业价值产品：深度融合，性能优越数据：打通壁垒，数据闭环实现各个模块和系统功能的极致挖掘和深度协同，提升产品性能保证输出产品的稳定品控，提升用户
15、体验拥有车路云三端的方案能力，能积累更多维度更全面的数据，打通壁垒，实现数据闭环率先掌握数据的自动驾驶企业具备先发优势图示：自动驾驶全栈解决方案的主要价值101.3 行业痛点与关键要素安全问题和成本问题是当前自动驾驶行业面临的两大主要痛点自动驾驶的规模化商用步伐正在加速，但困难和问题也随之而来。目前园区、矿区、机场等特定的限速或低速场景已经较早实现了自动驾驶的商业化落地，但是在载人级自动驾驶领域，大规模商用仍需较长时间。总体而言，安全问题和成本问题是自动驾驶行业面临的两大主要痛点。安全问题。自动驾驶系统是一个复杂的组合系统，涉及感知、规划、控制等多模块的协同工作。目前软件算法可以解决自动驾驶中
16、90%左右的常规路况问题，但剩余10%的非常规问题仍然难以解决*。而正是这10%难以预测的突发性长尾问题，可能给自动驾驶安全性带来巨大挑战。成本问题。自动驾驶的技术研发和道路测试成本较高，加之车辆通常需要配备摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多融合传感器，使得单车成本过高，市场接受度较低。9安全问题非常规的突发性长尾问题难以解决，给自动驾驶的安全性带来巨大挑战成本问题技术研发和道路测试成本高，加之车辆堆叠多种传感器，单车成本过高图示：自动驾驶行业两大痛点问题*参考资料：36氪研究院专家访谈111.3 行业痛点与关键要素安全问题解决方案、车路协同、商业化落地路径、一站式闭环模式是行业发展关键要素为了解决安全和成本问题，实现自动驾驶规模化发展和商业化价值，安全问题解决方案、车路协同、商业化顶层设计、一站式闭环模式成为关键要素。安全问题解决方案。业界有基于视觉主导、基于激光雷达主导、基于车联网主导等不同感知方案。与前两种感知方案相比，车联网是一个更为广阔的生态系统，通过智能道路，降低车辆自主感知的不确定性，提升安全性能。车路协同。以C-V2X为基础，通过网络连接人-车-路-云等交通要素，赋予感知