|
上海证券报·中国证券网1月29日报道 去年12月16日，百度宣布无人驾驶路试成功，随后成立无人驾驶事业部。2016年1月6日，CES消费电子展在美国拉斯维加斯开幕，464个汽车相关厂商参展，创历史之最；期间，奥迪、大众等传统汽车厂商，以及Faraday Future等创新公司公布了全新主动驾驶车型。2016年4月，上汽和阿里或将在北京车展公布首款互联网汽车，长安、北汽、乐视等亦有望展出无人驾驶汽车。无人驾驶从理想照进现实，必将成为将来5-10年汽车产业和A股最重要的投资热点之一 Uber和滴滴快的共享模式开始改变消费者用车行为，从重“拥有权”向重“使用权”过渡。宝马、奔驰、大众等汽车巨头已经开始进入汽车共享范畴，Uber亦与卡耐基梅隆大学共同研发无人驾驶车。将来，无人驾驶的共享汽车（SAV，Shared Autonomous Vehicle）或将成为汽车的终极形态，传统汽车公司和新兴互联网公司沿着“智能化”和“网络化”的路径渐渐演变。
必经之路：车辆智能化+门路和交通设施聪明化 无人驾驶根据汽车控制权及宁静责任分配可分为差别级别。差别组织的分级尺度各有差别：美国高速研究所（BASt）、美国国家公路交通宁静管理局（NHTSA）、国际主动机工程师学会（SAE）的尺度大体相同，具体级别稍有差别。其中SAE分级最详细，将无人驾驶技能分为六个等级：完全手动驾驶（0级）、帮助驾驶（1级）、部门模块主动化（2级）、特定条件下主动化（3级）、高度主动化（4级）以及全主动化的无人驾驶（5级）。前三级（0-2）仍以手动驾驶为主，需要驾驶员观测周边驾驶情况，而后三级中则为智能驾驶体系观测周边情况。现在我们正处在智能帮助驾驶和半主动驾驶阶段，将来将加速向主动驾驶的阶段推进。 对于无人驾驶的实现方案重要有两条，其一是车辆自身通过高精度传感器、人工智能等技能实现主动驾驶。而另一条路径则是通过大数据交互，将车辆、门路信息、路况信息之间形成通讯网络。我们以为，若要实现无人驾驶，两条路径缺一不可。根据欧洲门路运输研究咨询委员会（ERTRAC）2015年对于无人驾驶路径的预测，这两条路径将在2020年开始融合，并预计在2030年最终实现城市情况的无人驾驶。 车辆智能化：帮助驾驶体系（ADAS）装配率将快速提拔。车辆智能化的重要实施方案为：采用高精度传感器，如微波雷达、激光雷达等使得汽车具有感知周边驾驶情况的本领；具有强大的计算芯片及核心算法针对差别的情况得出相应的驾驶策略；最后使用相应的实行体系举行物理操纵。我们以为，完全无人驾驶由于技能、法例等限制尚需时日，车辆智能化的发展将从帮助驾驶体系（ADAS）开始，并渐渐提拔其应用本领和操纵权限，最终实现完全无人驾驶。 门路交通聪明化：车联网+智能交通为终极模式，但实现门槛较高。我们以为门路交通聪明化重要分为两个部门：1）车与车之间通讯（V2V），信息包罗速度、位置、驾驶方向、刹车等；2）车与交通体系之间通讯（V2X），信息包罗及时路况、门路信息、行人信息等。在此情况下，将极大提拔整个交通体系的驾驶宁静性及交通效率，与车辆智能化形成良好的协同效应。但现在实现仍有几点困难：1）车辆通讯数据尺度仍不统一；2）现在无线通讯技能较难满足响应速度要求；3）智能交通底子投入较大。
海内零部件公司积极布局ADAS 驾驶帮助体系（ADAS）进入快速发展期，预计2020年市场范围靠近2000亿元。根据技能条件和产业化发展阶段，现在处于第一阶段向第二阶段的发展期，驾驶帮助体系（ADAS）装配率将快速提拔。预计2015年全球ADAS相关产物市场范围约500亿元，2020年市场范围靠近2000亿元，其中中国市场范围超过500亿，市场份额靠近30%。 传统国际汽车零部件巨头具有竞争优势，占据主流整车厂前装市场。博世、大陆、德尔福、电装等国际零部件巨头，以及新兴创业型公司Mobileye，在ADAS范畴仍具有明显的技能优势，占据国际主流汽车厂商的前装市场。 海内创业型公司与传统零部件厂商合作，有望渐渐切入前装市场。苏州智华、前向启创等海内ADAS供应商，已具备研发、生产ADAS体系的本领。考虑中国消费者年龄结构更年轻，对新鲜事物的接受程度较高，中国ADAS供应商通过后装市场积累了一定的资本和技能。现在，传统零部件上市公司通过参股、技能合作等方式进入，双方可在技能研发和客户拓展等方面形成互补，有望渐渐切入前装市场。
无人驾驶是跨行业、跨学科的综合技能 无人驾驶生态的完善需要传感器、处理器、实行器、大数据、底子设施的支持。无人驾驶将利用摄像头及雷达传感器获得的信息与高精度的3D数字地图举行对比，首先锁定车辆自身现在所处的位置，并确认车道线及周边是否存在障碍物。在掌握这些周边情况后，判断行驶路线，通过向实行器下达根据该路线行驶的驾驶操纵指示，实现主动行驶。行驶途中可举行及时定位并瞬时感应周边情况变化，为下一步的认知、判断做出反馈。 因此，传感器：雷达、摄像头等元器件将大范围使用。无人驾驶汽车借助于多种信息收罗设备，包罗光学摄像头、激光传感器、雷达、红外夜视仪等，对汽车周围的车、行人、车道、障碍物、交通讯号举行精细识别。 实行器：主动驾驶根据感知周围情况，对车身举行加速、刹车、转向等操纵，电动助力转向体系、紧急制动体系将得到大范围普及。 大数据：细粒度及时地图数据+高精度导航是实现无人驾驶的技能底子。无人驾驶对数据的精细化、及时化要求越来越高，精确到厘米级的细粒度地图、精细及时路况、高精度导航的信息配合将协助车辆处理路况信息并做出相应的动作。 底子设施：多层次的门路交通大数据是实现无人驾驶的重要外部底子之一。智能交通的功能重要包罗：城市交通管理、高速公路交通管理、智能公交、车辆管理、车辆调度、交通诱导等；现在我国的智能交通从底子设施建设阶段渐渐向智能交通服务转型。将来在主干道的全程多层次的传感器数据收罗，将是实现无人驾驶的重要外部底子之一。 风险因素：短期内，无人驾驶仍面临三大制约因素：技能宁静、法例伦理及过渡风险：非主动和完全主动驾驶并存的混淆阶段可能引发较高的事故率。我们以为，技能宁静和法例伦理障碍均有望较快得到突破，但混淆阶段将是将来无人驾驶汽车的艰难转型期。 |
