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2021-2025年中國智能駕駛行業(yè)分析及行業(yè)供需格局研究預測報告
2020-12-24
  • [報告ID] 150234
  • [關(guān)鍵詞] 智能駕駛行業(yè)分析
  • [報告名稱] 2021-2025年中國智能駕駛行業(yè)分析及行業(yè)供需格局研究預測報告
  • [交付方式] EMS特快專遞 EMAIL
  • [完成日期] 2020/12/12
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報告簡介

一、自動駕駛等級的定義:是出行方式革命的技術(shù)核心

當前,隨著新一代信息技術(shù),人工智能等技術(shù)的飛速進展,全球汽車產(chǎn)業(yè)也正處于深度變革期.智能化,網(wǎng)聯(lián)化成為汽車產(chǎn)業(yè)新的戰(zhàn)略制高點,智能傳感器和車載智能計算平臺則成為智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制勝關(guān)鍵.智能駕駛領(lǐng)域的全球競爭,不僅是技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的競爭,也是制度層面,政策層面及標準層面的競爭. 一,智能駕駛的內(nèi)涵與范疇 智能駕駛的基本概念 智能駕駛指的是利用先進的車載傳感器,控制器,執(zhí)行器,雷達等裝置,融合人工智能,計算機視覺,現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù),使車與車,路,人,云等道路交通參與者進行智能信息交換,共享,使汽車具備復雜環(huán)境感知,智能決策,自主控制等功能,最終實現(xiàn)以更安全,更高效,更舒適,更節(jié)能的形式替代人類操控機動車輛的新一代信息技術(shù)。

智能駕駛的時代正在來臨,全球汽車企業(yè)和科技企業(yè)已展開時間和智慧的賽跑。面向這一時代機遇,車企采用何種技術(shù)戰(zhàn)略,來打造智能駕駛產(chǎn)品競爭力和持續(xù)勝出?這是車企、也是作為產(chǎn)業(yè)合作伙伴,需要共同思考與探討的問題。

新技術(shù)要取得商業(yè)成功,一般需要經(jīng)歷幾個階段:1)試點突破,技術(shù)成熟度得到驗證,具備初步商用條件;2)新體驗或效率提升,為客戶帶來全新體驗或時間節(jié)約,開辟新興市場;3)擴大生產(chǎn)規(guī)模,單位制造成本降低,提高市場占有率,獲得規(guī);麧。

自動駕駛是指通過電腦系統(tǒng)來實現(xiàn)無人駕駛,總共分為 L0-L5 六個等級,自動化程度從 L0-L6 逐級遞增。L0 為無自動化,完全由駕駛員完成駕駛操作;L1 為駕駛輔助,汽車可提供加速、剎車或轉(zhuǎn)向保持等輔助功能,如定速巡航、車道保持輔助和自動剎車等;L2 為部分自動化,汽車在特定情況下可自動轉(zhuǎn)向、加速或剎車,如全速自適應(yīng)巡航、自動泊車、主動車道保持、自動變道和限速識別等;L3 為條件自動化,即汽車在特定駕駛場景下可以完成自動駕駛功能,如高速巡航、擁堵巡航等;L4 為高度自動化,幾乎可在所有情況下完成自動駕駛; L5 的系統(tǒng)完全不需要駕駛員參與駕駛。

自動駕駛技術(shù)是未來出行革命的技術(shù)核心。國際消費類電子產(chǎn)品展覽會(ConsumerElectronics Show,CES)是全球最大、影響力最廣泛的消費類電子技術(shù)展覽之一,每年1 月于美國內(nèi)華達州的拉斯維加斯會議中心舉行。在 2020 年 1 月舉辦的 CES 中,汽車技術(shù)的三大熱點主題為智能座艙、自動駕駛和車路協(xié)同。

智能座艙、自動駕駛和車路協(xié)同三大熱點主題的共同點在于,預計未來汽車技術(shù)發(fā)展將完全改變?nèi)祟惓鲂蟹绞,汽車不再是簡單的交通工具,而是會變成像手機一樣的智能終端,具備更加強大的娛樂和服務(wù)功能。車路協(xié)同服務(wù)于自動駕駛,智能座艙的基礎(chǔ)是自動駕駛。因此自動駕駛技術(shù)是未來出行革命的技術(shù)核心。只有將乘員從駕駛中解放,才能夠讓智能座艙和車路協(xié)同技術(shù)更充分地服務(wù)消費者,改變出行體驗。

L2 級別系統(tǒng)滲透加速,L3 級別車型呼之欲出。國內(nèi)自主品牌如廣汽乘用車、吉利、領(lǐng)克、長安、上汽、北汽都已經(jīng)推出 L2 級自動駕駛汽車量產(chǎn)的計劃;新造車企業(yè)如小鵬、拜騰、蔚來、威馬等都具備 L2 級別的量產(chǎn)能力。與此同時,通用、福特、豐田等海外中級車型也開始在中國進入 L2 級別的“備戰(zhàn)”。在 L3 級量產(chǎn)搭載方面,已開始有少量量產(chǎn)車型面市,由于法規(guī)及各種其他因素暫未全面鋪開。

主機廠群雄揭竿,紛紛發(fā)布各自的自動駕駛計劃。國外車企大多在 2016 年左右已開始逐步導入 L1/L2 級別自動駕駛功能,國內(nèi)主機廠起步較晚,均在 2018 年后才陸續(xù)推出搭載 L2 級別自動駕駛系統(tǒng)的車型。例如:2016 年,寶馬宣布與英特爾及 Mobileye 合作,研發(fā)自動駕駛汽車;2017 年,戴姆勒宣布與博世達成了合作,目標是“在下一個十年開始之前”將 L4 和 L5 自動駕駛汽車引入城市地區(qū);2018 年,沃爾沃宣布與百度達成合作,聯(lián)合研發(fā) L4 級自動駕駛量產(chǎn)乘用車;2019 年,東風日產(chǎn)計劃分階段推進部署日產(chǎn)ProPILOT 智能駕駛輔助系統(tǒng);上汽也在 2019 年獲得了國內(nèi)首批智能網(wǎng)聯(lián)汽車示范應(yīng)用牌照。另外,多家國外知名車企推出了 2020 年的自動駕駛計劃:特斯拉計劃推出自動駕駛出租車服務(wù) Robotaxi,雷克薩斯計劃引入 Automated Highway Teammate,博世宣布在2020 年年中實現(xiàn)高速自動駕駛輔助系統(tǒng)的量產(chǎn)。

二、智能駕駛行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

1、智能駕駛供應(yīng)鏈參與者:感知層、決策層與執(zhí)行層

三層協(xié)同作用,處理環(huán)境信息,實現(xiàn)智能駕駛控制。感知層是依靠毫米波雷達、激光雷達、攝像頭等設(shè)備對行駛路徑、周邊物體、交通標志等迅速感知。決策層是汽車通過 ADAS算法/芯片、計算平臺等對感知層輸入信息進行處理、計算,并對路徑和行為進行規(guī)劃。執(zhí)行層是決策層輸出信息后,自動駕駛汽車執(zhí)行輸出指令,進行轉(zhuǎn)向控制、油門控制以及制動控制

自動駕駛的技術(shù)環(huán)境要求:高精度地圖、車聯(lián)網(wǎng)、5G。自動駕駛感知層最重要的是對駕駛環(huán)境的精確感知,據(jù) NHTSA 公布的數(shù)據(jù),普通電子導航地圖的精度在 10 米左右;到 L3 階段,對地圖精度的要求為 0.5-1 米;到 L4 階段,對地圖的精度要求將提高到 0.1-0.3米;到 L5 階段,對地圖的精度要求將達到厘米級。車聯(lián)網(wǎng)幫助汽車更好地與外界(包括車、人、道路、交通標志)溝通,是自動駕駛的基礎(chǔ)。5G 環(huán)境與 4G 環(huán)境相比,信息傳輸?shù)乃俾侍嵘?100 倍左右達到 10Gbps;時延降低了 30-50 倍到 1ms;連接數(shù)提升了 100倍左右達到 1000000;移動性提升超過 1 倍達到 500km/h,更契合車聯(lián)網(wǎng)的需求,提升了自動駕駛的安全冗余。

2、國內(nèi)外廠商加速布局,打造汽車智能終端

感知層:采集并處理環(huán)境信息和車內(nèi)信息。外資品牌松下、法雷奧和富士通占車載攝像頭行業(yè)主導地位,CR3 為 41%自,自主品牌舜宇光學從鏡頭突圍,鏡頭組產(chǎn)品全球市占第一,開始向模組滲透,行業(yè)產(chǎn)品呈從單目向雙目轉(zhuǎn)變、2D 成像向 3D 跨越的趨勢。2018年博世毫米波雷達全球市占率達 19%,國際三大巨頭合計出貨量占毫米波雷達全球市場 7成以上,華域汽車等國內(nèi)自主品牌加快研發(fā)并開始量產(chǎn),細分產(chǎn)品方面 77/79Hz 遠程雷達逐漸替代 24GHz產(chǎn)品近程毫米波雷達。激光雷達行業(yè) Velodyne 全球領(lǐng)先,銷量突破 3 萬臺,禾賽科技等國內(nèi)初創(chuàng)公司技術(shù)實力不俗,固態(tài)雷達是激光雷達行業(yè)未來趨勢。

決策層:利用芯片+算法制定控制策略,替代人類做出駕駛決策。決策層面利用微控制器(MCU)基于高精度地圖、車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)規(guī)劃最優(yōu)行駛路徑,起到?jīng)Q策作用。據(jù)測,2025 年 MCU 全球市場規(guī)模將達 88.6 億美元,行業(yè)龍頭包括恩智浦、博世、電裝等,國內(nèi)德賽西威推出整套自動泊車系統(tǒng)。2019 年特斯拉發(fā)布自動駕駛芯片 TeslaFSD,提升自動駕駛安全冗余。HERE、谷歌、四維圖新、高德等國內(nèi)外企業(yè)紛紛入局高精地圖,加速跑馬圈地。5G 加速車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)滲透,華為、均勝電子、德賽西威等供應(yīng)商持續(xù)發(fā)力

執(zhí)行層:反饋到底層模塊,執(zhí)行驅(qū)動、制動和轉(zhuǎn)向任務(wù)。轉(zhuǎn)向、油門、制動、照明等執(zhí)行部件與系統(tǒng)布局參與者主要是由傳統(tǒng)汽車零部件供應(yīng)商發(fā)展而來,通過研發(fā)進行產(chǎn)品換代升級智能化。制動系統(tǒng)發(fā)展路徑為真空液壓制動(HPB)到電子液壓制動(EHB)再到線控機械制動(EMB),轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的未來發(fā)展趨勢為電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(EPS),博世加快執(zhí)行層全面布局,配備了大眾全系列,國內(nèi)華域汽車實力強勁。

3、智能駕駛市場前景廣闊規(guī)?蛇_千億

智能駕駛發(fā)展分階段規(guī)劃,市場占有率對應(yīng)提高。2016 年中國汽車工程協(xié)會正式對外發(fā)布了自動駕駛領(lǐng)域技術(shù)標準——《節(jié)能與新能源汽車技術(shù)路線圖》。路線圖中制定了我國自動駕駛汽車未來發(fā)展的三個五年階段需要達成的目標,2020 年是起步期也是關(guān)鍵期,汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模需達 3000 萬輛,駕駛輔助或部分自動駕駛車輛市場占有率將達到 50%;2025 年高度自動駕駛車輛市場占有率需達到約 15%;到 2030 年,中國將力爭實現(xiàn)擁有完全自動駕駛車輛規(guī)模 3800 萬輛,市場占有率接近 10%。2018 年 12 月,工信部印發(fā)的《車聯(lián)網(wǎng)(智能網(wǎng)聯(lián)汽車)產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動計劃》要求:“車聯(lián)網(wǎng)用戶滲透率達到 30%以上,新車駕駛輔助系統(tǒng)(L2)搭載率達到 30%以上,聯(lián)網(wǎng)車載信息服務(wù)終端的新車裝配率達到60%以上”。此外,還提及了一個更高目標:到 2020 年,具備高級別自動駕駛功能的智能網(wǎng)聯(lián)汽車實現(xiàn)特定場景規(guī)模應(yīng)用”。

中國作為汽車消費大國之一,在2018年,乘用車銷量達到2514.8萬臺,同比增長了5.5%。預計在2020年可能突破3000萬輛。同時,智能駕駛乘用車的滲透率也將由2016年的20%上升至2020年的61%,且更高智能駕駛水平的汽車占比也將大幅提升。據(jù)預測,2035年前,全球?qū)⒂?800萬輛汽車擁有部分無人駕駛功能,1200萬輛汽車成為完全無人駕駛汽車,中國或?qū)⒊蔀榇蟮氖袌觥?/P>

隨著汽車智能化的不斷發(fā)展,截止 2018 年,中國智能駕駛市場規(guī)模增長至 893 億元,同比增長 31%,市場滲透率達到 47%。根據(jù)初步測算 2019 年中國智能駕駛市場規(guī)模將突破千億,未來 4 年(2020-2023)年均復合增長率約為 20.62%,智能駕駛乘用車的滲透率也將由 2016 年的 20%上升至 2020 年的 61%,且智能駕駛系統(tǒng)的級別會提升,更高智能駕駛水平的汽車占比亦將大幅提升。預測 2035 年前,全球?qū)⒂?1800 萬輛汽車擁有部分無人駕駛功能,1200 萬輛汽車成為完全無人駕駛汽車,中國或?qū)⒊蔀樽畲笫袌觥?/P>

中國智能駕駛市場規(guī)模預測

L4 級自動駕駛有望陸續(xù)量產(chǎn),全球滲透率預計提高。傳統(tǒng)整車廠中,通用依托于旗下公司 Cruise 和 Strobe 的技術(shù)實力,自動駕駛研發(fā)進展領(lǐng)先。公司預計于 2020 年達到L4 級別自動駕駛,并實現(xiàn)量產(chǎn)。大眾集團預計于 2020-2021 年實現(xiàn) L4 自動駕駛技術(shù)的量產(chǎn),并宣布將于2021年在中國投放搭載L4級別自動駕駛系統(tǒng)的電動SUV——ID Roomzz。寶馬計劃于 2024年正式量產(chǎn) L4級別自動駕駛系統(tǒng),實現(xiàn)高速路況和城市路段的自動駕駛。

根據(jù) BCG 預測,到 2025/2030 年,全球部分自動駕駛系統(tǒng)滲透率將達到 12.4%/15.0%,全自動駕駛系統(tǒng)滲透率將達到 0.5%/9.8%。

4、購買需求強烈,性能安全亮點突出

消費者強烈需求推動智能汽車市場不斷上行。我國汽車消費者渴望能夠?qū)崿F(xiàn)汽車自動駕駛過程中,自由的進行娛樂、進餐、睡覺、休息、辦公等活動。根據(jù)普華永道 2017 年公布的數(shù)據(jù),在我國汽車購買者中,非?释麚碛凶詣玉{駛汽車的比例超過 85%,強烈的購買需求預示著未來智能汽車行情向好。另外,智能駕駛汽車在遇到事故時,能在短時間內(nèi)做出最準確的反應(yīng),可以有效的降低事故發(fā)生率,這一亮點也成為了智能駕駛汽車的又一新賣點。

5、智能駕駛的發(fā)展推動單車價值量提升

自動駕駛系統(tǒng)不斷升級,單車價值量加速提升。L0 及 L1 級別的自動駕駛系統(tǒng)作為嵌入式軟件可以帶來 275 到 325 美元的單車價值量提升。L2 級自動駕駛系統(tǒng)由多個自動化組合構(gòu)成,可帶來 450 到 550 美元的單車價值提升。L2+級別需要配備多傳感器融合、控制算法、集成等軟件,將帶來 750 到 1200 美元的單車價值量提升。L3 是自動駕駛系統(tǒng)成長的一個飛躍,可以實現(xiàn)駕駛員在特定條件下的完全脫離,可帶來 4000 到 5000 美元的價值量提升,遠高于 L2 級。

感知、決策、執(zhí)行三層次共同決定價值量提升。L1 級別系統(tǒng)主要有盲區(qū)探測、自適應(yīng)巡航和自動剎車等功能,只需配備前角雷達、后角雷達和前置攝像頭,可以為感知層帶來125-325 美元的單車價值量提升,為決策層帶來約 150 美元的單車價值量提升;L2 級別系統(tǒng)需要完成多個控制功能的融合,因此決策層必須搭載多域控制器,可以為感知層帶來200-400 美元的單車價值量提升,為決策層帶來約 200 美元的單車價值量提升;L3 級別系統(tǒng)需要實現(xiàn)特定場景下的自動駕駛,搭載的雷達和攝像頭數(shù)量增加,傳感器類型增加,且有可能需要搭載前向激光雷達,可以為感知層帶來 1500-2000 美元的單車價值量提升,為決策層帶來 2300-2600 美元的單車價值量提升,在此基礎(chǔ)上還可以為執(zhí)行層帶來 100-300美元的單車價值量提升

三、智能駕駛發(fā)展的必經(jīng)之路:平臺化戰(zhàn)略

目前,我國智能駕駛行業(yè)還有很多困難需要克服。人工智能技術(shù)主要依托于互聯(lián)網(wǎng),然而現(xiàn)階段經(jīng)常會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊事件,這就給不法分子提供了機會。所以,當前在發(fā)展自動駕駛汽車時,怎樣能夠確保人工智能技術(shù)在其中應(yīng)用的安全性以及可靠性,是需要認真思考的一個問題;現(xiàn)階段在法律層面上沒有明確的法規(guī)來約束自動駕駛汽車,尤其是在產(chǎn)生事故之后,無法認定責任,這也成為其發(fā)展的一個重要挑戰(zhàn)。

1、出路:智能駕駛的平臺化戰(zhàn)略

面對前路兇險,后有追兵的局面,汽車企業(yè)該如何在智能駕駛的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突圍呢?唯有平臺化才能適應(yīng)時代的發(fā)展要求,理由有三:

1)車廠需要聚焦功能軟件開發(fā),發(fā)揮對汽車功能的理解的優(yōu)勢,提供差異化的競爭力,開辟與新進入者斗爭的第二戰(zhàn)場。這就要求汽車企業(yè)需要轉(zhuǎn)變角色,從采購者、集成者轉(zhuǎn)變?yōu)閰⑴c者、共同開發(fā)者,將汽車平臺開發(fā)與自動駕駛功能開發(fā)解耦,將有效的資源和炮火聚焦差異化應(yīng)用層平臺開發(fā),牢牢把控、定義汽車特性。

2)功能軟件之外的基礎(chǔ)軟硬件平臺,不能一蹴而就,也非車廠擅長,不是車廠要積累的能力。比如芯片能力、OS能力,暫時車廠還不能與科技、互聯(lián)網(wǎng)公司一拼高下,應(yīng)該避其鋒芒,結(jié)盟深度綁定1-2家平臺戰(zhàn)略供應(yīng)商,借力打力。平臺戰(zhàn)略供應(yīng)商的市場目標是提供基礎(chǔ)軟硬件平臺,定位是車廠的服務(wù)商,不會成為車廠的競爭對手。一個長期穩(wěn)定可靠的基礎(chǔ)軟硬件平臺戰(zhàn)略供應(yīng)商,將會成為與車廠的共生共榮的合作伙伴與同路人。

3)基礎(chǔ)軟硬件開發(fā)周期漫長,與當前快速迭代新功能、新特性的需求相沖突,必須摒棄原有非平臺化模式,將基礎(chǔ)軟硬件平臺與車型、功能軟件充分解耦,這樣才能推出自己一系列車型、迭代功能軟件版本;A(chǔ)軟硬件平臺從平臺設(shè)計、芯片的選型、工藝、樣板到測試,還有軟件架構(gòu)設(shè)計、OS適配、底層軟件開發(fā)、過認證、測試,耗時、耗力巨大,必須從單車型的智能駕駛開發(fā)中剝離開來,這樣才能適應(yīng)快速的開發(fā)迭代的需求。此外,多車型共平臺,也將極大的縮減整體開發(fā)成本。

其實對于車廠來說,平臺化戰(zhàn)略并不陌生。平臺化開發(fā)模式在汽車底盤設(shè)計領(lǐng)域已經(jīng)實行多年,底盤平臺、發(fā)動機、變速箱平臺等平臺化思路,曾經(jīng)給整個汽車行業(yè)帶來勃勃生機與巨大的經(jīng)濟效益。在智能駕駛系統(tǒng)開發(fā)上,國內(nèi)的吉利汽車已經(jīng)先行實施平臺化戰(zhàn)略,其推出的自動駕駛的軟硬件基礎(chǔ)平臺,只需針對具體車型適配即可,大大提升了智能駕駛汽車的研發(fā)效率,降低了研發(fā)成本。

2、未來:平臺化戰(zhàn)略實施收益可期

智能駕駛的平臺化戰(zhàn)略,是汽車產(chǎn)業(yè)的頂層設(shè)計,它取決于決策層的戰(zhàn)略智慧與決心,也需要與靠譜的平臺戰(zhàn)略供應(yīng)商一起深入溝通交流,從平臺化設(shè)計理念、架構(gòu)定義、關(guān)鍵技術(shù)(芯片、OS、安全、工程等)和不同車型匹配等方面加大合作,從而在智能駕駛時代聚焦自身核心優(yōu)勢,打造差異化競爭力。筆者認為,智能駕駛的平臺化戰(zhàn)略將帶來如下收益:

1)底層智能駕駛平臺統(tǒng)一化,節(jié)約投資成本。

2)研發(fā)資源聚焦統(tǒng)一平臺,技術(shù)語言統(tǒng)一,溝通效率提升,研發(fā)周期縮短。

3)功能軟件供應(yīng)商可基于統(tǒng)一平臺引入多家,提升議價能力。

4)深入積累智能駕駛業(yè)務(wù)能力,構(gòu)筑未來汽車差異化競爭力。

在未來,隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,當智能駕駛技術(shù)發(fā)展到比較成熟的階段時,獨立的智能汽車將開始出現(xiàn)。智能汽車的出現(xiàn)是智能駕駛技術(shù)發(fā)展過程中發(fā)生質(zhì)變的關(guān)鍵點。在智能汽車發(fā)展的同時,功能汽車對智能駕駛配件的需求將由后裝變?yōu)榍把b,最終完成由功能汽車向智能汽車的蛻變。當為智能汽車設(shè)計的第三方智能駕駛配件得到普及,智能汽車也將迎來高速發(fā)展。

本公司出品的研究報告首先介紹了中國智能光伏行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、智能光伏行業(yè)整體運行態(tài)勢等,接著分析了中國智能光伏行業(yè)市場運行的現(xiàn)狀,然后介紹了智能光伏行業(yè)市場競爭格局。隨后,報告對智能光伏行業(yè)做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析,最后分析了中國智能光伏行業(yè)發(fā)展趨勢與投資預測。您若想對智能光伏行業(yè)產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資中國智能光伏行業(yè),本報告是您不可或缺的重要工具。

本研究報告數(shù)據(jù)主要采用國家統(tǒng)計數(shù)據(jù),海關(guān)總署,問卷調(diào)查數(shù)據(jù),商務(wù)部采集數(shù)據(jù)等智能光伏。其中宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局,部分行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局及市場調(diào)研數(shù)據(jù),企業(yè)數(shù)據(jù)主要來自于國統(tǒng)計局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計智能光伏及證券交易所等,價格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場監(jiān)測智能光伏。


報告目錄
2021-2025年中國智能駕駛行業(yè)分析及行業(yè)供需格局研究預測報告

第一章 智能駕駛技術(shù)的基本介紹
1.1 智能駕駛技術(shù)的內(nèi)涵及價值
1.1.1 智能駕駛技術(shù)內(nèi)涵
1.1.2 智能駕駛功能價值
1.1.3 智能駕駛產(chǎn)業(yè)價值
1.2 智能駕駛與無人駕駛技術(shù)
1.2.1 智能駕駛的技術(shù)層次
1.2.2 無人駕駛是最高層次
1.2.3 智能駕駛的技術(shù)路徑
1.3 智能駕駛的認可程度調(diào)查
1.3.1 智能駕駛的接受程度
1.3.2 智能駕駛用戶關(guān)注點
1.3.3 智能汽車的購買需求
第二章 智能駕駛行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 經(jīng)濟環(huán)境
2.1.1 宏觀經(jīng)濟概況
2.1.2 對外經(jīng)濟分析
2.1.3 工業(yè)運行情況
2.1.4 固定資產(chǎn)投資
2.1.5 宏觀經(jīng)濟展望
2.2 社會環(huán)境
2.2.1 社會消費規(guī)模
2.2.2 居民收入水平
2.2.3 居民消費水平
2.2.4 交通暢行需求
2.2.5 駕駛需求上升
2.3 產(chǎn)業(yè)環(huán)境
2.3.1 汽車保有量上升
2.3.2 汽車市場產(chǎn)銷狀況
2.3.3 新能源汽車產(chǎn)銷規(guī)模
2.3.4 汽車逐步智能化發(fā)展
2.3.5 智能交通發(fā)展規(guī)模上升
第三章 2018-2020年國內(nèi)外智能駕駛行業(yè)發(fā)展分析
3.1 智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況
3.1.1 智能駕駛的驅(qū)動因素
3.1.2 智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)
3.1.3 智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程
3.2 全球智能駕駛行業(yè)發(fā)展分析
3.2.1 智能駕駛發(fā)展環(huán)境
3.2.2 各國頂層設(shè)計加快
3.2.3 美國行業(yè)發(fā)展地位
3.2.4 企業(yè)布局熱度不減
3.2.5 各國技術(shù)發(fā)展排名
3.3 中國智能駕駛行業(yè)發(fā)展分析
3.3.1 智能駕駛發(fā)展階段
3.3.2 智能駕駛發(fā)展狀況
3.3.3 我國智能駕駛市場規(guī)模
3.3.4 智能駕駛企業(yè)地區(qū)分布
3.3.5 智能駕駛示范區(qū)建設(shè)格局
3.3.6 智能駕駛示范區(qū)發(fā)展動態(tài)
3.4 中國智能駕駛商業(yè)化應(yīng)用領(lǐng)域
3.4.1 共享汽車發(fā)展歷程
3.4.2 共享汽車市場規(guī)模
3.4.3 共享汽車競爭格局
3.4.4 共享汽車活躍用戶
3.4.5 共享汽車發(fā)展重點
3.5 智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題
3.5.1 駕駛安全問題
3.5.2 發(fā)展體系薄弱
3.5.3 產(chǎn)業(yè)機構(gòu)不完整
3.5.4 法規(guī)標準待完善
3.5.5 技術(shù)性障礙分析
3.6 智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展對策
3.6.1 完善相關(guān)政策法規(guī)
3.6.2 建立行業(yè)標準體系
3.6.3 推動核心技術(shù)研發(fā)
3.6.4 安全技術(shù)逐步市場化
3.6.5 集中推進協(xié)同創(chuàng)新
第四章 2018-2020年智能駕駛最高層次——無人駕駛行業(yè)分析
4.1 無人駕駛汽車產(chǎn)業(yè)鏈分析
4.1.1 產(chǎn)業(yè)鏈機構(gòu)分析
4.1.2 上下游企業(yè)分析
4.2 無人駕駛汽車發(fā)展階段分析
4.2.1 技術(shù)研發(fā)階段
4.2.2 小規(guī)模試驗階段
4.2.3 政策調(diào)整階段
4.2.4 銷量猛增階段
4.3 2018-2020年無人駕駛汽車的發(fā)展綜述
4.3.1 無人駕駛的可行性
4.3.2 無人駕駛發(fā)展回顧
4.3.3 無人駕駛SWOT分析
4.3.4 全球無人駕駛競爭格局
4.3.5 中國無人駕駛競爭格局
4.3.6 無人駕駛使用意愿調(diào)查
4.3.7 無人駕駛汽車規(guī)模預測
4.4 無人駕駛技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用狀況
4.4.1 商業(yè)化應(yīng)用的背景
4.4.2 在乘用車上的應(yīng)用
4.4.3 在商用車上的應(yīng)用
4.4.4 商業(yè)化應(yīng)用前景廣闊
4.5 無人駕駛投資壁壘分析
4.5.1 進入壁壘評估
4.5.2 競爭壁壘
4.5.3 技術(shù)壁壘
4.5.4 資金壁壘
4.5.5 政策壁壘
4.5.6 設(shè)施壁壘
4.5.7 風險提示
4.6 無人駕駛汽車發(fā)展趨勢及路線分析
4.6.1 無人駕駛商業(yè)應(yīng)用方向
4.6.2 無人駕駛汽車推廣環(huán)境
4.6.3 5G加快自動駕駛汽車到來
4.6.4 本土企業(yè)融合發(fā)展的趨勢
4.6.5 整車企業(yè)未來的發(fā)展路線
4.6.6 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)未來發(fā)展路線
第五章 2018-2020年智能駕駛技術(shù)應(yīng)用系統(tǒng)分析
5.1 智能駕駛系統(tǒng)
5.1.1 智能駕駛系統(tǒng)的主要構(gòu)成
5.1.2 智能駕駛系統(tǒng)的運作流程
5.1.3 智能駕駛系統(tǒng)的軟件架構(gòu)
5.1.4 人機交互系統(tǒng)的基本概況
5.1.5 人機交互系統(tǒng)的核心技術(shù)
5.1.6 人機交互系統(tǒng)的發(fā)展趨勢
5.2 智能環(huán)境感知系統(tǒng)
5.2.1 環(huán)境感知系統(tǒng)的內(nèi)涵
5.2.2 環(huán)境感知系統(tǒng)的構(gòu)成
5.2.3 環(huán)境感知系統(tǒng)的硬件
5.2.4 環(huán)境感知技術(shù)的應(yīng)用
5.3 輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)
5.3.1 ADAS系統(tǒng)模塊構(gòu)成
5.3.2 ADAS產(chǎn)業(yè)鏈分析
5.3.3 ADAS市場競爭格局
5.3.4 ADAS市場規(guī)模預測
5.3.5 ADAS系統(tǒng)發(fā)展趨勢
5.4 車聯(lián)網(wǎng)(車載信息)系統(tǒng)
5.4.1 車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)涵及特點
5.4.2 車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
5.4.3 車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)體系
5.4.4 車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分析
5.4.5 車聯(lián)網(wǎng)是智能交通的基礎(chǔ)
5.4.6 車聯(lián)網(wǎng)標準體系持續(xù)完善
5.5 自動駕駛地圖系統(tǒng)
5.5.1 自動駕駛地圖應(yīng)用需求
5.5.2 電子地圖產(chǎn)業(yè)鏈分析
5.5.3 高精地圖成智能車標配
5.5.4 高精地圖商業(yè)模式分析
5.5.5 高精度地圖競爭布局
5.5.6 高精度地圖市場空間預測
5.5.7 自動駕駛地圖發(fā)展壁壘
5.5.8 自動駕駛地圖發(fā)展建議
5.6 智能駕駛控制系統(tǒng)
5.6.1 智能駕駛的控制方法
5.6.2 智能駕駛的控制技術(shù)
5.6.3 電動轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)
5.6.4 電子自動駐車制動系統(tǒng)
5.6.5 自動剎車緊急制動技術(shù)
5.6.6 智能倒車防碰撞系統(tǒng)
5.6.7 電子油門控制系統(tǒng)
5.7 智能駕駛決策規(guī)劃系統(tǒng)
5.7.1 決策規(guī)劃系統(tǒng)的層次劃分
5.7.2 決策規(guī)劃系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
5.7.3 決策規(guī)劃系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)
5.7.4 決策規(guī)劃系統(tǒng)的技術(shù)方法
第六章 2018-2020年智能駕駛基礎(chǔ)技術(shù)分析
6.1 人工智能技術(shù)
6.1.1 技術(shù)基本概述
6.1.2 技術(shù)應(yīng)用廣泛
6.1.3 產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分析
6.1.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征
6.1.5 技術(shù)專利申請狀況
6.1.6 技術(shù)主要應(yīng)用領(lǐng)域
6.1.7 技術(shù)應(yīng)用挑戰(zhàn)分析
6.2 雷達傳感技術(shù)
6.2.1 技術(shù)基本概況
6.2.2 上下游產(chǎn)業(yè)鏈
6.2.3 超聲波雷達產(chǎn)業(yè)
6.2.4 毫米波雷達產(chǎn)業(yè)
6.2.5 激光雷達產(chǎn)業(yè)
6.2.6 應(yīng)用于智能駕駛
6.3 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
6.3.1 技術(shù)基本概況
6.3.2 技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域
6.3.3 產(chǎn)業(yè)規(guī)模狀況
6.3.4 企業(yè)競爭布局
6.3.5 產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向
6.3.6 應(yīng)用于智能駕駛
6.4 大數(shù)據(jù)技術(shù)
6.4.1 技術(shù)基本概述
6.4.2 技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域
6.4.3 產(chǎn)業(yè)規(guī)模狀況
6.4.4 產(chǎn)業(yè)競爭主體
6.4.5 應(yīng)用于智能駕駛
第七章 5G通信技術(shù)在智能駕駛行業(yè)的應(yīng)用及影響分析
7.1 5G技術(shù)發(fā)展概況
7.1.1 通信技術(shù)發(fā)展歷程
7.1.2 5G技術(shù)內(nèi)涵及特點
7.1.3 三大典型應(yīng)用場景
7.2 5G行業(yè)發(fā)展綜況
7.2.1 5G產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)
7.2.2 5G產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境
7.2.3 5G商用元年開啟
7.2.4 5G建設(shè)運行現(xiàn)狀
7.2.5 運營商建設(shè)布局
7.2.6 5G商業(yè)模式分析
7.2.7 5G業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢
7.3 5G技術(shù)在智能駕駛行業(yè)的應(yīng)用狀況
7.3.1 應(yīng)用價值分析
7.3.2 應(yīng)用場景分析
7.3.3 應(yīng)用重點分析
7.3.4 應(yīng)用示范平臺
7.3.5 應(yīng)用案例分析
7.4 5G技術(shù)在智能駕駛行業(yè)的應(yīng)用前景
7.4.1 應(yīng)用前景分析
7.4.2 應(yīng)用機會分析
7.4.3 應(yīng)用效益評估
第八章 2018-2020年智能駕駛技術(shù)應(yīng)用設(shè)備分析
8.1 智能汽車
8.1.1 智能汽車的開發(fā)路徑
8.1.2 智能汽車的市場空間
8.1.3 智能汽車的商用前景
8.1.4 智能汽車的發(fā)展目標
8.2 智能客車
8.2.1 智能客車路測加快推進
8.2.2 企業(yè)布局智能客車動態(tài)
8.2.3 智能公交車的信息互聯(lián)
8.2.4 智能公交車的智能支付
8.2.5 智能公交車的發(fā)展動態(tài)
8.2.6 智能公交發(fā)展前景展望
8.2.7 智能客車未來發(fā)展趨勢
8.3 智能卡車
8.3.1 智能卡車配置結(jié)構(gòu)
8.3.2 智能卡車發(fā)展價值
8.3.3 智能卡車發(fā)展階段
8.3.4 智能卡車布局主體
8.3.5 企業(yè)布局動態(tài)分析
8.3.6 智能卡車發(fā)展問題
8.3.7 智能卡車發(fā)展展望
8.3.8 智能卡車發(fā)展方向
8.4 智能物流車
8.4.1 物流車市場需求增長
8.4.2 智能駕駛助力物流升級
8.4.3 無人配送相關(guān)利好政策
8.4.4 無人配送市場發(fā)展狀況
8.4.5 企業(yè)布局無人配送領(lǐng)域
8.4.6 AGV智能物流車設(shè)備
8.4.7 AGV市場規(guī)模特點分析
第九章 -2018-2020年智能駕駛行業(yè)布局主體分析
9.1 汽車生產(chǎn)商
9.1.1 整體布局狀況
9.1.2 特斯拉公司
9.1.3 通用汽車公司
9.1.4 福特汽車公司
9.1.5 北汽集團公司
9.1.6 上汽集團公司
9.2 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)
9.2.1 谷歌公司
9.2.2 百度公司
9.2.3 騰訊公司
9.2.4 阿里集團
9.3 IT信息企業(yè)
9.3.1 蘋果公司
9.3.2 華為公司
9.3.3 中興公司
9.4 汽車零部件企業(yè)
9.4.1 舜宇光學公司
9.4.2 均勝電子公司
9.4.3 路暢科技公司
9.4.4 萬安科技公司
9.5 出行服務(wù)商
9.5.1 發(fā)展機遇
9.5.2 競爭格局
9.5.3 Lyft公司
9.5.4 優(yōu)步公司
9.5.5 滴滴公司
9.6 初創(chuàng)公司
9.6.1 蔚來汽車公司
9.6.2 小鵬汽車公司
9.6.3 威馬汽車公司
9.6.4 景馳科技公司
第十章 智能駕駛技術(shù)行業(yè)投資分析
10.1 行業(yè)投融資分析
10.1.1 全球融資狀況
10.1.2 全球融資特點
10.1.3 國內(nèi)融資狀況
10.1.4 融資細分領(lǐng)域
10.1.5 區(qū)域融資分布
10.1.6 活躍投資機構(gòu)
10.2 投資熱點分析
10.2.1 分時租賃或成為重點
10.2.2 ADAS產(chǎn)業(yè)投資前景
10.2.3 汽車雷達的投資機會
10.2.4 車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用市場預測
10.2.5 汽車座艙電子市場空間
10.3 自動駕駛地圖項目投資合作案例
10.3.1 項目合作概況
10.3.2 合作主體分析
10.3.3 合作主要內(nèi)容
10.3.4 項目合作影響
10.4 投資風險分析
10.4.1 經(jīng)濟風險分析
10.4.2 政策法律風險
10.4.3 技術(shù)風險分析
10.4.4 社會普及風險
10.4.5 道德倫理風險
10.5 投資路徑分析
10.5.1 智能駕駛的技術(shù)路線
10.5.2 智能駕駛的創(chuàng)新路線
10.5.3 智能駕駛的發(fā)展路徑
10.5.4 運營用車或首先突破
10.6 投資策略維度分析
10.6.1 時空維度
10.6.2 產(chǎn)業(yè)維度
第十一章 智能駕駛行業(yè)發(fā)展前景及規(guī)模預測
11.1 智能駕駛行業(yè)發(fā)展前景及格局分析
11.1.1 全球智能駕駛發(fā)展展望
11.1.2 相關(guān)技術(shù)標準完善趨勢
11.1.3 中國智能駕駛發(fā)展前景
11.1.4 智能駕駛未來競爭格局
11.2  2021-2025年中國智能駕駛行業(yè)預測分析
11.2.1 2021-2025年中國智能駕駛行業(yè)影響因素分析
11.2.2 2021-2025年中國智能駕駛市場規(guī)模預測
第十二章 智能駕駛行業(yè)的政策環(huán)境分析
12.1 智能駕駛技術(shù)相關(guān)利好政策
12.1.1 智能交通行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略
12.1.2 智能駕駛汽車國家戰(zhàn)略
12.1.3 地方政策支持智能駕駛
12.1.4 智能駕駛行業(yè)標準成形
12.2 智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)標準體系分析
12.2.1 智能網(wǎng)聯(lián)汽車的標準建設(shè)
12.2.2 標準體系構(gòu)建基本考慮
12.2.3 標準體系的編制過程
12.2.4 標準體系的基本框架
12.2.5 標準體系的建設(shè)重點
12.2.6 標準體系落實的措施
12.2.7 標準體系的建設(shè)要點
12.2.8 標準體系的建設(shè)動態(tài)
12.3 智能駕駛路測逐步規(guī)范化發(fā)展
12.3.1 我國智能汽車路測政策演進
12.3.2 國內(nèi)發(fā)布智能汽車路測規(guī)范
12.3.3 智能網(wǎng)聯(lián)汽車路測安全要求
12.4 地區(qū)智能駕駛路測建設(shè)文件發(fā)布
12.4.1 長春市
12.4.2 河南省
12.4.3 北京市
12.4.4 天津市
12.4.5 銀川市
12.4.6 西安市
12.4.7 濟南市
12.4.8 重慶市
12.4.9 江蘇省
12.4.10 浙江省
12.4.11 杭州市
12.4.12 上海市
12.4.13 長沙市
12.4.14 廣東省
12.4.15 深圳市
12.4.16 廣州市
12.4.17 福建省
12.4.18 海南省

圖表目錄
圖表1 汽車行業(yè)“新四化”是全方位的革命
圖表2 SAE對于智能駕駛的分級定義
圖表3 用戶對于智能駕駛接受意愿
圖表4 用戶最在乎智能駕駛及時作出危險反應(yīng)
圖表5 2019年GDP初步核算數(shù)據(jù)
圖表6 2019年各月累計營業(yè)收入與利潤總額同比增速
圖表7 2019年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主要財務(wù)指標(分行業(yè))
圖表8 2020年規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長速度
圖表9 2020年規(guī)模以上工業(yè)生產(chǎn)主要數(shù)據(jù)
圖表10 2019年固定資產(chǎn)投資(不含農(nóng)戶)同比增速
圖表11 2019年固定資產(chǎn)投資(不含農(nóng)戶)主要數(shù)據(jù)
圖表12 2020年全國固定資產(chǎn)投資(不含農(nóng)戶)同比增速
圖表13 2020年固定資產(chǎn)投資(不含農(nóng)戶)主要數(shù)據(jù)
圖表14 2018年全國社會消費品零售總額月度同比增長
圖表15 2018年社會消費品零售總額主要數(shù)據(jù)
圖表16 2018-2019年社會消費品零售總額增速(月度同比)
圖表17 2018年與2017年中國居民人均可支配收入平均數(shù)與中位數(shù)對比
圖表18 2019年與2018年中國居民人均可支配收入平均數(shù)與中位數(shù)
圖表19 2019與2020年居民人均可支配收入平均數(shù)與中位數(shù)
圖表20 2018年居民人均消費支出及構(gòu)成
圖表21 2019年全國居民人均消費支出及構(gòu)成
圖表22 2020年居民人均消費支出及構(gòu)成
圖表23 2020年汽車生產(chǎn)情況
圖表24 2020年汽車銷售情況
圖表25 2020年新能源汽車生產(chǎn)情況
圖表26 2020年新能源汽車銷售情況
圖表27 2011-2019年中國智能交通行業(yè)市場規(guī)模
圖表28 智能駕駛的產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)
圖表29 國內(nèi)智能駕駛標志性事件
圖表30 2020年各國自動駕駛汽車成熟度指數(shù)
圖表31 2014-2019年國內(nèi)智能駕駛市場規(guī)模
圖表32 2016-2019年中國共享汽車市場規(guī)模統(tǒng)計
圖表33 2019年中國共享汽車平臺梯次競爭格局分析
圖表34 2019-2020年中國共享汽車平臺月活用戶規(guī)模(月度)統(tǒng)計
圖表35 2019年中國共享汽車平臺用戶使用總時長統(tǒng)計情況
圖表36 無人駕駛汽車產(chǎn)業(yè)鏈
圖表37 無人駕駛產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)
圖表38 國內(nèi)政府支持無人駕駛汽車的理由
圖表39 未來無人駕駛汽車要經(jīng)歷的階段
圖表40 中國無人駕駛汽車企業(yè)研發(fā)SWOT分析
圖表41 全球無人駕駛產(chǎn)業(yè)競爭格局
圖表42 平均跑多遠需要一次人工接管
圖表43 2018年中國消費者使用無人駕駛汽車意愿
圖表44 全球無人駕駛汽車市場規(guī)模預測

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