2016年全球及中国智能驾驶行业研究报告

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中国智能驾驶行业市场调研分析报告

中国智能驾驶行业市场调研分析报告目录第一节智能驾驶市场发展现状 (6)一、无人驾驶技术引领智能驾驶走向成熟 (6)二、零配件行业重构、自主品牌迎来良机 (12)三、智能驾驶市场空间巨大 (13)第二节科技新贵PK传统巨头 (15)一、谷歌只能解放驾驶者，而非重构产业链 (15)二、Google 智能驾驶细谈 (19)三、丰田智能驾驶研究 (29)四、智能驾驶技术核心 (31)第三节 ADAS产业发展情况分析 (40)一、政策开启“泛智能化” (40)二、前后装之争 (47)三、技术路径之争 (50)四、产业机遇 (53)第四节智能驾驶产业链竞争格局梳理 (54)第五节风险提示 (63)图目录图1：不同应用对于传输网络带宽及延迟要求 (6)图2：不同传输技术的理论下行带宽 (7)图3：Hedonic芯片价格指数直线下降 (8)图4：通用安吉星提供车载信息服务 (8)图5：Google、苹果、百度、乐视互联网造车 (9)图6：吉利博瑞、奔驰S、马自达CX-5、宝马5 (10)图7：技术路线图对于DA\PA\HA\FA四阶段划分及各阶段渗透率要求 (11)图8：2014年全球各大地区ADAS主要功能模块渗透率 (14)图9：2020年，智能驾驶市场空间2300亿 (14)图10：全球前八大无人驾驶专利最多的公司 (16)图11：Google和丰田专利占比（前八大公司） (16)图12：基于丰田普锐斯的Google无人驾驶汽车 (17)图13：Google汽车搭载的Velodyne激光雷达 (18)图14：基于感知、认知、决策、执行的Google无人驾驶系统 (20)图15：Google专利模块占比情况 (21)图16：Google专利细分领域占比统计 (21)图17：通过比较特征之间的共性和差异识别物体-1 (22)图18：通过比较特征之间的共性和差异识别物体-2 (23)图19：基于激光雷达的行人手势识别 (24)图20：识别障碍物改变行车路径 (24)图21：激光雷达扫描效果，左为原图，右为点云数据结果 (26)图22：时间维度Google专利图 (26)图23：Google人机交互端示意图 (28)图24：丰田无人驾驶专利统计 (30)图25：不同路况目标物体的差异化识别 (32)图26：目标物体识别算法 (32)图27：视觉识别过程中的前处理和前景分离 (33)图28：视觉算法中的物体识别过程 (34)图29：当误检率=0.1行人/图时，漏检率逐年降低 (35)图30：误检率和漏检率的反向变动关系 (36)图31：现有算法在精度和运算速度之间的对应关系 (37)图32：2016CES展NVIDIA发布汽车用平台PX2 (38)图33：PX2具体性能一览 (38)图34：毫米波雷达 (39)图35：激光雷达 (40)图36：智能汽车发展的五阶段 (40)图37：ADAS各项功能对于降低交通事故死亡率具有重要意义 (41)图38：欧系车型ADAS功能最为丰富，已为中档车标配 (43)图39：日系车型ADAS覆盖率最高，已为标配 (43)图40：美系车型覆盖率适中，功能以FCW\LDW\ACC为主 (44)图41：自主品牌ADAS适配车型一览，仍是蓝海 (45)图42：合资品牌ADAS渗透率较高 (46)图43：ADAS2020年市场空间650亿 (47)图44：Mobileye OEM和AM市场比重 (48)图45：载有FCW\LDW\PCW的Mobileye560 (48)图46：Mobileye数据积累和算法改良 (51)图47：Mobileye EyeQ4系统架构 (52)图48：技术缺口同资金、资源缺口对接 (54)图49：智能驾驶产业链结构 (54)图50：欧美市场摄像头Tire-1供应厂商及适配车型 (56)图51：日本市场摄像头Tire-1供应厂商及适配车型 (56)图52：欧美市场雷达Tire1供应厂商及适配车型 (57)图53：日本市场雷达Tire-1供应厂商及适配车型 (58)图54：欧美市场物体识别ECU Tire-1供应厂商及适配车型 (60)图55：日本市场物体识别ECUws供应厂商及适配车型 (60)表目录表1：各国ADAS相关法规政策一览 (11)表2：《技术路线图》中对于各模块自主化率的规定 (12)表3：丰田旗下各车型辅助驾驶功能模块ADAS装载率 (30)表4：传感器之间的性能差异对比 (39)表5：ADAS主要功能模块传感器的配合使用情况 (50)表6：主要Tire-1厂商ADAS解决方案对比 (50)表7：国外智能驾驶对应标的公司 (62)第一节智能驾驶市场发展现状一、无人驾驶技术引领智能驾驶走向成熟智能驾驶技术开始进入规模化性价比区间。

智能驾驶—ADAS行业研究报告PPT课件

注：ESC电子车身稳定系统、AEB紧急制动系统、TPMS胎压监测、FCW前向碰撞预警、LDW车道偏离报警
1 Part
智能驾驶是消费者对安全的内在需求
根据公安部统计数据，近84%的交通事故归因于驾驶员的驾驶失误，人已成为交通安全中最大的不确定性因素。智能驾驶系统作为人类驾驶的辅助与替代，利用算法实现人类经验难以比拟的判断速度与精度，能够有效减少驾驶失误，降低交通事故率。新一代80、90后消费者对于汽车的方方面面都有所了解，对安全的需求有所加强，重视驾驶辅助系统，推动了智能驾驶的发展。 2014年道路交通事故原因统计
0.14% 3.25% 2.98% 机动车机动车驾驶员 4.97% 4.94%
新车购买消费者关注点
非机动车驾驶员
行人/乘车人道路 83.72% 其他
资料来源：公安部
资料来源：搜狐汽车
2 Part
实ห้องสมุดไป่ตู้无人驾驶的两图，配合激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器、GPS等传感器通过人工智能算法实现完全自主驾驶，他们的核心竞争力是高精度地图的构建，结合各种传感器进行地图的匹配和算法的调试；（2）以福特、通用、沃尔沃、特斯拉等车企以及前后装企业Mobileye等为代表的ADAS逐步升级路线，依靠摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等设备，实现在某些环境和条件下的高级辅助驾驶功能，他们的核心竞争力在于整车的设计、制造、销售以及驾驶员辅助驾驶体验的需求挖掘。 • 对于科技公司而言，研发的目的是实现公司在人工智能领域的重大探索创新以及对于未来流量入口的提前布局，研发过程无需背负变现的压力。科技公司在人工智能（智能驾驶核心环节）、人机交互服务层面具备较强竞争优势。其研究更贴近该领域的难点，进度或将大幅领先采取ADAS升级路线的传统车企。 • 对于传统车企而言，主营业务是整车的销售，因此研发ADAS的直接目的是提供更好的驾驶体验，研发过程中自然也会着重考虑研发成果的变现能力，关于这点的考虑可能会把其自动驾驶研究的进程限制在ADAS领域。传统整车厂商具备先发优势，可以直接利用现存客户资源快速迭代优化其智能驾驶系统。

汽车信息系统行业分析报告

汽车信息系统行业分析报告1. 前言汽车信息系统是指在汽车中集成各种信息技术系统，以提供车辆管理、车载娱乐、驾驶辅助等功能。

随着现代汽车的智能化和互联化发展，汽车信息系统行业正在经历快速发展，成为引领汽车行业创新的重要领域。

本报告对汽车信息系统行业进行分析，旨在帮助读者了解行业现状、发展趋势和挑战，为相关企业和投资者提供参考。

2. 汽车信息系统行业概述汽车信息系统行业是在智能汽车和互联网科技的推动下逐渐形成的新兴行业，涵盖了车载娱乐系统、车辆导航系统、智能驾驶辅助系统等多个子领域。

它的发展既受到汽车产业的影响，也受到信息技术的影响。

目前，全球汽车信息系统行业的市场规模稳步增长，成为汽车行业最有潜力和增长空间的分支领域之一。

3. 汽车信息系统行业市场现状3.1 市场规模根据市场研究机构的数据，全球汽车信息系统行业市场规模从2016年的XX亿美元增长到2020年的XX亿美元，年均增长率为XX%。

预计到2025年，市场规模将进一步扩大到XX亿美元。

3.2 市场竞争格局当前，全球汽车信息系统行业市场竞争格局呈现出以下特点：•领先企业：豪华车企如奔驰、宝马、奥迪等在汽车信息系统领域有较大优势，具备较强的研发实力和市场渗透能力。

•新兴企业：一些新兴企业如特斯拉、蔚来等通过自身技术优势和创新能力，正在挑战传统汽车信息系统市场的霸主地位。

•合作共赢：汽车制造商与科技公司、互联网企业的合作日益密切，形成了联合研发、资源共享的合作模式，推动了市场的发展。

3.3 市场驱动因素汽车信息系统行业的市场增长受到以下因素的驱动：•消费需求升级：消费者对智能化、个性化汽车产品的需求越来越高，推动了汽车信息系统的快速发展。

•政策支持：各国政府出台了一系列政策支持智能汽车的发展，为汽车信息系统行业创造了良好的发展环境。

•技术进步：人工智能、大数据、云计算等新技术的应用不断推动汽车信息系统的创新和升级，提升了产品的性能和用户体验。

4. 汽车信息系统行业发展趋势4.1 智能化趋势汽车信息系统越来越智能化，借助人工智能技术，实现自主驾驶、语音控制、智能导航等功能。

自动驾驶与人工智能研究报告

2018自动驾驶与人工智能研究报告 AMiner研究报告第一期Contents目录1 人工智能篇人工智能 (2)人工智能发展路线图 (3)人工智能的定义 (3)人工智能的起源 (3)人工智能的发展 (4)中国人工智能的发展 (5)全球人工智能研究 (7)全球人工智能研究学者数量分布 (7)人工智能研究流派 (9)活跃度较高的学者 (13)全球人工智能发展趋势 (14)中国人工智能研究 (15)中国人工智能的领域分类 (15)中国人工智能学者现状 (16)中国人工智能论文现状 (19)中国人工智能专利现状 (22)人工智能在中国的应用实践 (24)虚拟现实 (25)深度学习应用 (25)计算机视觉 (27)语音技术 (27)中国人工智能的机遇和挑战 (28)中国人工智能拥有的机遇 (28)中国人工智能遭遇的挑战 (31)小结 (32)2汽车研究领域篇汽车研究领域 (34)汽车研究领域创新趋势 (34)汽车研究 (37)全球汽车研究学者数量分布及产业发展 (37)中国汽车领域研究学者数量分布及产业发展 (37)汽车研究流派 (38)活跃度较高的研究学者 (39)汽车研究领域发展趋势分析 (39)3 人工智能+汽车篇人工智能+汽车 (42)无人驾驶研究 (42)无人驾驶的等级 (43)无人驾驶涉及的新技术 (44)无人驾驶的决策模型 (46)无人驾驶产业 (49)自动驾驶汽车的商用 (49)增强学习在无人驾驶中的应用 (49)增强学习在无人驾驶中的优势 (50)增强学习在无人驾驶中的未来 (51)交叉创新笛卡尔智能分析 (51)历史热点分析 (54)Genomics（AI）& Real Time（Vehicle） (54)未来趋势分析 (56)参考文献 (57)扫描订阅摘要随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）高速发展与应用，计算机技术已经进入以人工智能为代表的新信息技术时代——智能技术时代。

VCU行业报告

VCU行业报告VCU（Vehicle Control Unit）是指车辆控制单元，它是汽车电子控制系统中的一个重要组成部分，负责控制车辆的各种功能和系统。

随着汽车电子技术的不断发展，VCU在汽车行业中扮演着越来越重要的角色。

本报告将对VCU行业进行全面的分析和研究，包括市场规模、发展趋势、竞争格局、技术创新等方面的内容。

一、市场规模。

随着汽车产业的快速发展，VCU市场规模也在不断扩大。

据统计，全球VCU市场规模从2016年的100亿美元增长到2020年的150亿美元，年均增长率达到8%。

其中，中国市场在全球VCU市场中占据了相当大的份额，成为全球最大的VCU市场之一。

随着新能源汽车、智能汽车等领域的快速发展，VCU市场规模还将继续保持高速增长。

二、发展趋势。

1. 新能源汽车驱动VCU市场增长，随着全球对环保和节能的重视，新能源汽车市场迅速崛起。

VCU作为新能源汽车的重要组成部分，其市场需求也随之增长。

预计未来几年内，新能源汽车将成为VCU市场的主要增长驱动力。

2. 智能汽车带动VCU技术升级，智能汽车的快速发展将对VCU技术提出更高的要求。

智能驾驶、自动泊车、车联网等功能的不断普及，将促使VCU技术向更高性能、更智能化的方向发展。

3. 电动化趋势下的VCU发展，随着电动汽车的普及，VCU在电动汽车中的应用也将得到进一步加强。

电动汽车的高效节能特性将对VCU的性能和稳定性提出更高的要求，这也将成为VCU技术发展的重要方向。

三、竞争格局。

目前，全球VCU市场竞争格局较为激烈，主要竞争者包括博世、德尔福、大陆等知名汽车零部件供应商。

中国本土企业也在VCU领域崭露头角，例如上海贝岭、华域汽车电子等公司。

随着市场的不断扩大，竞争将更加激烈，企业需要不断提升技术实力和产品品质，以占据更大的市场份额。

四、技术创新。

随着汽车电子技术的不断进步，VCU技术也在不断创新。

目前，VCU技术的发展主要集中在以下几个方面：1. 高性能处理器的应用，为了满足智能汽车对VCU性能的要求，高性能处理器的应用将成为未来的发展趋势。

无人驾驶国内外发展现状

无人驾驶国内外发展现状无人驾驶（Autonomous Driving）是指通过各种技术手段实现车辆自主感知、决策、控制, 从而不依赖人类驾驶员的一种出行方式。

无人驾驶技术涉及到传感器、人工智能、控制系统等多个领域, 是人工智能在实际应用中的重要领域之一。

本文将对无人驾驶国内外的发展现状进行分析和比较。

一、国外发展现状1.美国美国是全球无人驾驶技术的领先国家之一。

自Google在2010年开始研发无人驾驶汽车以来, 无人驾驶汽车技术在美国发展迅速。

2016年, 美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）发布了无人驾驶汽车联邦标准, 将无人驾驶汽车的法规标准化。

2018年, 加州成为第一个允许测试无人驾驶汽车上路的州。

到2021年, 美国已经有超过50个州出台了相关法规, 鼓励无人驾驶汽车技术的发展。

目前, 美国的无人驾驶汽车主要由谷歌、特斯拉、Uber、Waymo等公司开发。

这些公司的无人驾驶汽车主要用于测试、试运营等领域。

而2021年12月, 谷歌旗下的自动驾驶公司Waymo开始在美国亚利桑那州的凤凰城提供商业化出租车服务, 这标志着无人驾驶汽车迈向商业化应用的新阶段。

2.德国德国作为欧洲汽车制造业的中心, 无人驾驶技术也得到了很好的发展。

自2011年以来, 德国政府一直在投入资金, 支持无人驾驶技术的研发和应用。

到2020年, 德国已经在全国范围内测试了150辆无人驾驶汽车, 成为欧洲最先进的无人驾驶技术国家之一。

德国的无人驾驶技术主要由梅赛德斯-奔驰、宝马、大众等汽车制造商开发。

这些公司已经在无人驾驶技术领域获得了很大的进展。

例如, 梅赛德斯-奔驰已经在美国加利福尼亚州开始测试自动驾驶汽车, 而宝马也在全球范围绕无人驾驶技术开展了大量的研究和开发工作。

德国政府还推出了一项名为“德国自动驾驶战略”的计划, 旨在将德国打造成全球无人驾驶技术的领导者。

3.日本日本作为亚洲汽车制造业的中心, 也在无人驾驶技术方面发展迅速。

我国智能汽车自动驾驶技术安全性分析

我国智能汽车自动驾驶技术安全性分析摘要：经济的发展，社会的进步推动了我国综合国力的提升，也带动了科学技术的发展。

汽车的智能化带来了优越的驾乘体验。

智能汽车与传统汽车差异较大，且不同品牌、不同类型的智能汽车在技术路线、操作逻辑、更新迭代和智能学习等方面也存在不同。

本文主要对我国智能汽车自动驾驶技术安全性进行分析，详情如下。

关键词：智能汽车；自动驾驶技术；安全性引言到目前为止，我国已有许多城市开始陆陆续续的推出智能公交，智能驾驶技术不光在公交车方面得到发展，环卫部门的环卫车、京东的配送车等都智能驾驶技术都相继进行了试运行。

这些以前只能在大脑里想象的技术如今终于在现实中实现了，同时也说明我国的智能汽车时代在不久的将来会实现。

1避障系统的原理全轮驱动的自动避障系统主要由传感器和舵机组成。

在车头安装了舵机和传感器模块，以此检测小车前方不同角度的障碍物。

对于超声波传感器，检测到的障碍物与车体之间的距离称为障碍物距离ｄ。

如果与障碍物的距离小于阈值，车辆必须进行避障，这个阈值称为安全距离Ｄ。

在驾驶过程中，对来自超声波和红外传感器的数据进行动态分析，计算出汽车在遇到障碍物时必须转弯的角度ϕ值，然后进行自动避障。

2我国智能汽车自动驾驶技术安全性分析2.1提升信息技术保障在互联网发达的这个世界，网联化已成为自动驾驶汽车的重要条件之一，它能够将控制器、传感器、执行器所提供的信息进行共享和交换，根据周围环境的变化及时做出决策是智能决策的核心要求。

人们沉浸在网联化驾车带来便捷的同时，网络风险也在逐渐增大。

在2016年，著名的挪威网络安全家曾表示，可以对特斯拉用户的账户进行入侵，获取密码，通过登陆特斯拉平台来对车辆进行开锁、定位等远程操作，这说明车主的隐私可能有随时被窃取的风险。

对此，我国为了使网络安全能够得到有效的保护，在2016年正式颁布了《网络安全法》，颁布之后，在于2017年6月开始正式实行。

在安全法中明确指出，所涉及能够接触车主隐私的运营商，在网络上保护车主的隐私，严格执行相应的法律法规，违者必究，有效的通过技术来增加网络安全的防范，防止违法犯罪事件的发生，使个人隐私在网络中得到有效的保护。

汽车智能技术实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作和理论学习，加深对汽车智能技术的理解和掌握，重点探索汽车智能电子产品的设计、开发、调试及测试过程，提升对智能驾驶、智能座舱等领域的认知。

二、实验内容1. 实验背景随着科技的飞速发展，汽车行业正经历着前所未有的变革。

电动化、智能化、网联化成为汽车产业发展的三大趋势。

汽车智能技术作为支撑这一变革的核心，日益受到重视。

2. 实验环境实验室配备了先进的汽车智能技术设备和软件，包括汽车微控制器、车载网络与总线系统、车载终端应用程序、汽车传统传感器及智能传感器等。

3. 实验步骤（1）智能驾驶系统开发- 设计智能驾驶系统的硬件架构，包括微控制器、传感器、执行器等。

- 编写智能驾驶算法，实现车道保持、自适应巡航、自动泊车等功能。

- 对智能驾驶系统进行仿真测试，验证其性能。

（2）智能座舱系统开发- 设计智能座舱的硬件架构，包括显示屏、触摸屏、语音识别等。

- 开发智能座舱软件，实现语音控制、信息娱乐、导航等功能。

- 对智能座舱系统进行用户体验测试，优化交互逻辑。

（3）车载网络与总线系统测试- 对CAN、FlexRay、MOST、LIN控制器局域网及以太网Ethernet车载网络进行测试。

- 分析测试数据，诊断网络故障。

（4）车载AI应用运维- 使用Python程序实现机器学习数据预处理、算法设计、程序实现、车载AI应用运维。

- 对车载AI应用进行测试和优化。

4. 实验结果与分析（1）智能驾驶系统- 通过仿真测试，验证了智能驾驶系统的性能，实现了车道保持、自适应巡航、自动泊车等功能。

（2）智能座舱系统- 用户测试结果显示，智能座舱系统操作便捷，用户体验良好。

（3）车载网络与总线系统- 测试结果表明，车载网络与总线系统运行稳定，故障率低。

（4）车载AI应用- 通过优化算法和模型，车载AI应用在准确性和效率方面得到了显著提升。

三、实验总结1. 实验收获通过本次实验，我们深入了解了汽车智能技术的相关知识，掌握了智能驾驶、智能座舱等领域的开发流程，提高了实际操作能力。

智能汽车自动驾驶的控制方法分析

能智造与信息技术智能汽车自动驾驶的控制方法分析王相哲（电子科技大学四川成都611730）摘要：自动驾驶汽车科技属于一类运用人工智能、视觉技术、雷达监控等科技完成无人驾驶的智能汽车把控科技，可以依照道路状况，自动对车辆开展运作，进一步打造高效合理的控制方式。

但是在当前，受到传感设备及把控体系等要素的制约，当前所运用的汽车自动驾驶科技还存在一定的缺陷。

例如，出现自动驾驶汽车故障而导致事故出现的案例，便是把控体系对危险认知不清的缘故造成的。

因此，对智能汽车自动驾驶的控制方法进行分析，具有重要的实践意义。

基于此，本文对智能汽车自动驾驶的控制方法进行研究，以供参考。

关键词：智能汽车自动驾驶现状分析控制方法中图分类号：U463.9文献标识码：A文章编号：1674-098X(2022)02(b)-0136-03随着我国社会经济快速发展，国民的生活水平显著提升，对汽车的需求逐年激增。

现如今，各大车企对于中国市场的竞争愈加激烈，呈现了电动化、网联化、智能化、共享化的“新四化”发展趋势，“互联网+汽车”模式逐渐兴起，智能汽车受到广泛关注。

可以预见，未来的一段时间内，智能化将是汽车行业发展的着力点和风向标［1］。

本文就智能汽车中如何实现自动驾驶控制方法进行分析，旨在提高公众对自动驾驶技术的了解。

1汽车自动驾驶的相关概述1.1研究背景近年来，自动驾驶科技从观念策划之间向现实运用层次稳步过渡，也有很多公司及员工加入到自动驾驶科技的探究进程中来。

自动驾驶概念出现已久，但是自动驾驶行业却鲜为人知。

20世纪80年代，无人车Naclab-1首次完成无人驾驶实验，之后，该型号车辆被运用在厢式货车上开展探究，无人车道路试验的相关法律如雨后春笋般出现。

之后，针对自动驾驶的探究渐渐走入大众视野。

2009年，自动驾驶汽车的照片广为流传，自动驾驶开始受到注重。

结合计算机工作的稳固性质及高科学性，能够与自动驾驶科技开展一定的结合，并进一步缩减由于驾驶因素引起的事故数量，与之相结合的车辆和基本设备互联科技也会经过车云交互，进一步缩减交通堵塞的状况出现。

我国智能汽车自动驾驶技术安全性分析

TRAFFIC AND SAFETY | 交通与安全我国智能汽车自动驾驶技术安全性分析侯建长春汽车工业高等专科学校　吉林省长春市　130013摘要：随着社会的发展，人民生活水平的不断不断提高，汽车已成为人类最常用的出行工具之一，自动驾驶汽车也被研发出来，为了加强管理，我国的信息部门、交通部门、公安部门在2018年4月12日联合颁布了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》。

这项规则的颁布标志着我国在自动驾驶汽车方面又迈向了一个新的征程。

因此我们应当将发展现状与汽车自动驾驶技术相结合，从多个角度考虑自动驾驶技术在安全方面可能存在的问题。

关键词：智能汽车　智能网联汽车　自动驾驶　汽车安全“阿尔法巴”智能公交车，2017年12月在深圳开始试运行后，到目前为止，我国已有许多城市开始陆陆续续的推出智能公交，智能驾驶技术不光在公交车方面得到发展，环卫部门的环卫车、京东的配送车等都智能驾驶技术都相继进行了试运行。

这些以前只能在大脑里想象的技术如今终于在现实中实现了，同时也说明我国的智能汽车时代在不久的将来会实现。

这就像著名学者安东尼吉登斯所说的一样，一些传统的观念可能比当前的观念更具有说服力，但是在潮流与创新的推动下，当前的观念可能会更胜一筹，尤其是在技术之一方面重点突出了这一现象，在其他的领域也有所渗透。

1　“智能汽车”的界定虽然我国的相关部门已将“智能网联汽车”在《路测规范》中称为惯用术语，但是随着科技的不断发展，无人驾驶、自动汽车等词语也逐渐渗透融入到进人们的日常生活中，各种词语相继而出的浮现在人们的脑海里，将他们的意思混淆在一起已经成为常见的现象，而我认为首先要做的事情是要将这些专业词语的意思搞明白，弄懂具体指的是什么。

从发展水平这个方向来看，无人驾驶、自动驾驶这些词语是智能汽车在发展中，自动驾驶技术在各个不同阶段的所发展的水平。

判定智能汽车技术在发展中的标准，可以通用控制器、传感器、执行器等装置在相应阶段的配置高低，以及面对复杂的环境智能决策与环境感知程度，最为突出的是在不同阶段自动化控制功能的强弱程度。

国内外无人驾驶研究现状

国内外无人驾驶研究现状无人驾驶作为一项前沿科技，受到了国内外企业和研究机构的高度关注和热烈追捧。

在中国，伴随着国家加大对技术开发和研发的支持力度，无人驾驶已经成为非常热门的研究课题。

无论是政府、产学研机构或者是民营企业，全都纷纷投资进入该领域，探索无人驾驶的前沿科技。

2016年，国务院批复出台的“实施智能网联汽车行动计划”，给了中国智能汽车行业发展极大的推动力，也为无人驾驶的研究发展提供了宏伟的舞台。

此外，中国政府还推出了《改革智能网联汽车开发许可制度实施意见》和《智能网联汽车试验应用规定》，使得无人驾驶在中国发展起来更加有序和清晰。

在政策支持的带动下，目前，中国无人驾驶研究达到了步入正轨的阶段：多家企业纷纷推出一系列无人驾驶车辆，从汽车、自动驾驶车到无人机、无人潜水器都已经可以看到实际应用。

宁德时代、蔚来汽车、京东峰瑞也纷纷成立了智能汽车实验室，在智能制造和智能出行领域投入大量资金，加强无人驾驶的研发，其中宁德时代、蔚来汽车的 Level 4 无人驾驶车辆的驾驶体验甚至受到了国际著名的汽车杂志《车联网》的称赞，从而让无人驾驶在中国地区发展起来更加稳健。

在国外，无人驾驶也受到了高度关注。

受技术和资金支持，许多大型汽车企业和全球科技巨头纷纷投入无人驾驶的研发领域，努力为全球智能出行出点子和解决方案。

比如美国微软早在 2011 年就推出了第一款无人驾驶汽车，之后又不断投入大量资金，与许多汽车企业建立战略合作——除了以往的雅虎和斯坦福外，如今还有特斯拉、通用电气、福特、丰田、Honda 等众多大型汽车公司加入合作队伍，可见微软在无人驾驶研发领域绝不动摇。

此外，Google 公司也不断投入资金，发挥科技创新的掉书角色，探索出路，通过不断的研发取得社会认可，2015年，Google上路了其自研的无人汽车，从此，Google的无人驾驶车型开始陆续在美国出现，为无人驾驶领域续写了新的篇章。

虽然国际上已投入大量资源，进行一系列研究，但目前，无人驾驶车辆最高仅到Level 4，还没有彻底抛弃驾驶员，真正实现完全自主驾驶，而且在安全性方面有待更大的提升，仍然有待在技术、策略等完善，才能真正实现。

智能驾驶行业：智能驾驶计算芯片性能评测标准化白皮书

2023.9目录一、智能驾驶计算芯片产业现状 (3)1、国内外智能驾驶计算芯片发展情况 (3)2、智能驾驶计算芯片应用需求 (7)3、智能驾驶计算芯片标准需求 (8)二、智能驾驶计算芯片标准与评测 (9)1、智能驾驶计算芯片国内外政策和标准现状 (9)2、智能驾驶计算芯片性能评测标准 (11)3、智能驾驶计算芯片标准典型应用案例 (16)三、总结与展望 (28)四、参考文献 (29)一、智能驾驶计算芯片产业现状汽车产业正在被人工智能技术重构。

如同蒸汽机之于工业革命的意义，智能驾驶已经成为人类社会自发明汽车以来的一大颠覆性创新，持续推动汽车产品、整车市场格局和产业链变革，而数据和算力是驱动汽车智能化加速的两大动力。

关于智能驾驶发展的趋势，业内普遍认同的观点是：智能驾驶汽车将在2025年前后开始一轮爆发式增长。

智能驾驶汽车在传统驾驶的电子电气架构基础上，引入基于智能驾驶芯片的智能驾驶模块，搭载各类车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合了现代通信、网络和计算技术，使得车辆具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，从而大大提升驾驶的自动化和智能化。

未来，汽车将从最常用的交通工具变成最大的智能终端，具备高度电动化、网联化、智能化、共享化的特征，传统汽车企业势必将重新定义和塑造自身的商业模式，传统汽车行业的市场也将向芯片厂商、互联网科技公司、造车新势力等逐步打开，生态格局不断走向开放。

1、国内外智能驾驶计算芯片发展情况——车载计算芯片成为行业竞争热点，国内外企业竞相发力随着智能驾驶技术的不断发展和汽车市场的逐渐开放，作为汽车智能化的核心，智能驾驶芯片的发展在全球范围内日益瞩目，市场也呈现出井喷式的增长态势。

除了传统的汽车制造商，科技公司也开始在智能驾驶芯片市场布局。

例如，英伟达的智能驾驶芯片“Drive”已经被包括奔驰、特斯拉和沃尔沃在内的多家汽车制造商采用。

此外，谷歌旗下的Waymo、苹果、百度和滴滴也都在智能驾驶芯片领域进行了大量尝试。

自动驾驶报告

20**年自动驾驶行业分析之全球篇撰写时间：20**年6月目录3第1章概述...............................................................................................1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义 (3)1.1.1 自动驾驶的定义 (3)1.1.2 自动驾驶分级 (3)41.2 自动驾驶产业链 ...........................................................................................1.2.1 产业链结构图 (4)1.2.2 产业链价值趋势 (5)1.2.3 自动驾驶系统产业链结构 (6)第2章全球自动驾驶产业发展现状 (7)72.1 全球政策 .......................................................................................................2.2 全球自动驾驶发展比较 ...............................................................................92.2.1 发展情况比较 (9)2.2.2 竞争地位比较 (9)2.2.3 研发技术比较 (11)2.3 全球自动驾驶汽车量产时间表 (12)142.4 自动驾驶发展难题 .....................................................................................142.4.1 技术难题.........................................................................................2.4.2 法律难题.........................................................................................16172.4.3 伦理难题.........................................................................................2.5 自动驾驶市场规模与前景 (17)182.6 自动驾驶行业发展趋势 .............................................................................2.6.1 以尽快商用为目标，2020年是重要时间节点 (18)2.6.2 以网联汽车为方向，推动系统研发和通信标准统一 (18)2.6.3 以创新业态为引领，互联网企业成为重要驱动力量 (18)2.6.4 以产业融合为突破，催生并购潮与深度合作 (19)第1章概述1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义1.1.1 自动驾驶的定义目前的自动驾驶可分为两类。

行业研究报告-自动驾驶芯片-GPU的现在和ASIC的未来

自动驾驶芯片：GPU的现在和ASIC的未来——自动驾驶系列报告三：车载芯片篇行业观点⏹自动驾驶系列报告第三篇，我们将按时间顺序梳理车载芯片的发展历程，探讨未来发展方向。

汽车电子发展初期以分布式ECU架构为主流，芯片与传感器一一对应，随着汽车电子化程度提升，传感器增多、线路复杂度增大，中心化架构DCU、MDC逐步成为了发展趋势；随着汽车辅助驾驶功能渗透率越来越高，传统CPU算力不足，难以满足处理视频、图片等非结构化数据的需求，而GPU同时处理大量简单计算任务的特性在自动驾驶领域取代CPU成为了主流方案；从ADAS向自动驾驶进化的过程中，激光雷达点云数据以及大量传感器加入到系统中，需要接受、分析、处理的信号大量且复杂，定制化的ASIC芯片可在相对低水平的能耗下，将车载信息的数据处理速度提升更快，并且性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA，随着自动驾驶的定制化需求提升，ASIC专用芯片将成为主流。

⏹目前出货量最大的驾驶辅助芯片厂商Mobileye、Nvidia形成“双雄争霸”局面，Xilinx则在FPGA的路线上进军，Google、地平线、寒武纪在向专用领域AI芯片发力，国内四维图新、全志科技等也在自动驾驶芯片领域积极布局。

Mobiley e的核心优势是EyeQ 系列芯片，可以处理摄像头、雷达等多种传感器融合产生的大量数据，在L1-L3自动驾驶领域具有极大的话语权，目前出货量超过了2700万颗；NVIDIA在GPU领域具有绝对的领导地位，芯片算力强大且具备很强的灵活性，但功耗高、成本高，AI机器学习并不太适合GPU的应用；此外Google、地平线、寒武纪、四维图新等更聚焦在针对不同场景下的具体应用，芯片设计也开始增加硬件的深度学习设计，自动驾驶上AI的应用已经成为未来的趋势。

⏹基于产业前景和潜在的巨大市场，给予行业买入评级，上市公司方面看好四维图新，建议关注地平线、寒武纪。

公司名称代码收盘价（元/美元）EPS （元/美元）PE业务来源：Wind/Thomson一致预测风险提示⏹自动驾驶行业发展不及预期；装车渗透不及预期；产品开发、成本下降不及预期；使用场景限制；法律法规限制自动驾驶发展；事故影响。

全球无人驾驶汽车现状综述

全球无人驾驶汽车现状综述作者：马雪洁高蒙王新房来源：《电脑知识与技术》2019年第19期摘要：无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。

随着图像识别技术、智能算法以及激光雷达等技术的逐步成熟，无人驾驶汽车已逐步得到人们的关注，与此同时，各大车企及互联网巨头纷纷加入研发阵营，企图在技术上占领无人驾驶汽车市场的先机。

关键词：无人驾驶汽车;图像识别;计算机系统;智能算法中图分类号： TP18; ; ; ; 文獻标识码：A文章编号：1009-3044（2019）19-0189-02Abstract：Driverless vehicle is a kind of intelligent vehicle， also known as wheeled mobile robot. It mainly depends on the intelligent driving instrument which is based on computer system in the vehicle to realize the goal of unmanned driving. With the development of image recognition technology， intelligent algorithm and lidar technology， driverless cars have been paid more and more attention. At the same time， all kinds of vehicles and Internet giants have joined the research and development camp. An attempt to seize the technical edge of the driverless car market.Key words：pilotless automobile; image recognition; computing system ;Intelligent algorithm无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。

2016中国新能源汽车发展现状与趋势

p 今年1－6月新能源汽车累计产量已达28.5万辆，同比增长达88.7%。
数据来源：中国汽车工业协会
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新能源汽车的产业规模
p 2014-2015年我国新能源汽车累计产量分布：
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新能源汽车的产业规模
p 公交和专用车主推纯电动，乘用车主推插电式混合动力。
新能源客车 • 主要是公交客车的推广世界领先，推广数量最大，积累了丰富的运营经验，根据实际的情况来看逐渐趋向以纯电动化为主的路线。新能源乘用车 • 目前绝大部分国外的汽车巨头（大众、通用、宝马、戴姆勒、沃尔沃）都宣布将以插电式混合动力为当前主要路线。 • 国内比亚迪在私人乘用车市场力推插电式混动，上汽、长安插电式和纯电动都有开发，北汽、江淮、奇瑞等以纯电动为主。
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新能源汽车的产业规模
p 2016年第一季度，我国新能源汽车的销量成绩也是非常惊人的。 p 2016年1-4月，新能源汽车生产94442辆，销售90529辆，比上年同期分别增长126.8%和131.1%。
其中纯电动汽车产销分别完成70552辆和66444辆，比上年同期分别增长 165.3%和171.2%；插电式混合动力汽车产销分别完成23890辆和24085辆，比上年同期分别增长58.8%和64.1%。
283.3 24.84 34.17
-11.4 -13.4 -26.6
285.59 25.02 34.92
-10.3 -10.3 -23.6
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p 中国已经成为名副其实的世界汽车制造大国
n n 2015年汽车累计出口72.82万辆，比上年下降20%。其中乘用车出口42.77万辆，比上年下降19.8%；商用车出口30.05万辆，比上年下降20.4%。
自主品牌善待培育

无人驾驶解决方案

350-400km
K:82kWh H:62kWh
能量和功率密度
轻量化制造能力
续驶里程是电动汽车技术进步的重要标志，但简单增加车载电池带来了整备质量的增加，单位电耗显著增大，随之带来的全生命周期碳排放增高。
电动汽车产品开发，续驶里程长短需要科学合理规划，统筹考虑车辆用途与性价比，最有效途径的是提高动力电池的能量和功率密度和整车的轻量化
可持续发展
目标：零排放、互联和自动驾驶汽车；车型：集中力量开发纯电动汽车、插电式混合动力车以及氢燃料电池车；
2017年推出GLC氢燃料插电式混合动力汽车
2050 战略
目标： 2050 年，降低新车总二氧化碳排放量的 90%;
电气化目标：2020年前，在中国推出9款新能源汽车； 11
国际性组织，国际能源署（IEA）40个实施协议之一；重点关注氢燃料及燃料电池技术的创新性科研和应用； 2016年，科技部批复中方研究机构正式作为缔约方加入，组织国内企业开展深入技术合作。
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整合资源，主动发起成立国际性组织中国主动发起国际性组织：国际氢能燃料电池协会
定位：一个覆盖全产业链、推进燃料电池商业化的非政府性国际组织，在中国发起但不局限于中国，组织管理及运营机制主要参照国际组织来筹备搭建。
全碳纤维复合材料车身，车体总重量仅 180 公斤；碳纤维复合材料使用率为 49.4%; 铝合金构造的底盘.
设计是龙头
材料是基础
轻量化设计技术
轻量化材料技术
轻量化制造技术
制造是纽带
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车用燃料电池进展情况
车用燃料电池取得进展，燃料电池材料性能进一步提升。

前瞻产业研究院：智能交通行业市场前景与投资规划简报(2016)

400 350 300Байду номын сангаас250 200 150 100 50 0
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
◆旅客运输方式结构分析从运输方式来看，2015年，在旅客运输量中，公路完成旅客运输量最大，达161.91亿人次，占比为 83.32%；其次是铁路运输，达25.35亿人次，占比为13.04%；民航运输和水路运输占比较小。
2008- 2021年中国城市轨道交通智能化系统市场规模（单位：亿元）
180 160 140 120 100 80 60 40 20 0
2008年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2020年 2021年
数据来源：前瞻产业研究院整理
城市轨道交通智能化系统竞争格局
144
154
81 65 45 31 53
86
96
106
重点城市智能交通行业发展状况
1. 北京智能交通系统发展状况
北京市汽车保有量分析
2009-2015年，北京市机动车和民用汽车保有量均逐年增长，但增长速度均呈下降趋势。2015年底，北京市机动车保有量为561.9万辆，比上年末增加2.8万辆，同比增长0.50%；民用汽车保有量为535万辆，同比增长0.49%。
城市轨道交通智能化系统市场规模
随着国内城市轨道交通建设规模的不断增大，城市轨道交通智能化系统市场的容量将随着扩大。2008年中国城市轨道交通智能化系统市场规模为31亿元，增长率为12.73%；2010年国内城市轨道交通智能化系统市场规模约为45亿元，2013年市场规模为81亿元，增长率为20%左右。2015年约为96亿元，以及2016 年将达到106亿元，2021年达到154亿元。

2016中国新能源汽车消费者调研报告

2016中国新能源汽车消费者调研报告调研结果显示，中国新能源乘用车消费者购车的主要原因有以下几点：1.环保节能是最主要的购车动因，占比达到了60%以上。

2.政策优惠也是购车的重要因素，超过30%的消费者表示政策优惠是他们购车的原因之一。

3.新能源汽车的科技含量高、品质好、驾驶体验好也是购车的重要原因。

4.新能源汽车的维护成本相对较低，也是购车的一个考虑因素。

5.消费者对XXX的未来发展前景持乐观态度，认为新能源汽车将会成为未来主流，这也是购车的原因之一。

3.消费者对新能源汽车的认知和满意度调研结果显示，消费者对新能源汽车的认知程度不够深入，对于新能源汽车的技术、性能、续航里程等方面还存在一定的误解和不了解。

但是，消费者对新能源汽车的满意度较高，其中纯电动汽车的满意度高于插电式混合动力汽车。

消费者最满意的方面是新能源汽车的环保节能性能，最不满意的则是续航里程和充电设施不便利等方面。

目前，他们家庭已经拥有了多辆新能源汽车，其中包括纯电动和插电式混合动力两种类型。

对于购买新能源汽车的原因，一部分消费者是出于环保主义的考虑，另一部分则是因为符合自身用车需求，以及享受免费牌照和不限行政策等政策优惠。

从消费者购买新能源汽车的因素来看，政策引导仍然是最根本的推动力。

在纯电动汽车市场上，已经有一部分理性消费者根据自身的出行需求和补贴后的价格，选择了纯电动汽车。

当然，政府补贴和免路桥费等政策也对消费者的选择产生了影响。

而插电式混合动力汽车则更受到政策的影响，但由于更接近传统汽车，因此被消费者作为第一辆车选择的比重更大。

除了根据自身用车需求的消费者外，插电式混合动力市场还有一部分因为对技术或产品崇拜而选择此类产品的消费者。

在纯电动汽车和插电式混合动力汽车的抉择上，纯电动汽车的消费者更侧重于经济性的问题，而插电式混合动力汽车的消费者则更多从产品属性上进行比较。

最后，从市场转化的角度来看，纯电动汽车更受到自主品牌A级车和合资品牌A级车的青睐，而插电式混合动力汽车则更受到合资品牌B级车和自主品牌A级车的欢迎。