融商观点

无人驾驶——国内尚未立法领域

目前，L4级别以上的无人驾驶主要处于测试和研发阶段，主要在美国加州、上海等地的智能网联路测范区内进行上路驾驶，且需要在无人驾驶车辆中，要求配备一名驾驶员，在必要时接管车辆。美国是最早在政策和立法上对自动驾驶持开放态度的国家，现在已经有20余个州通过了自动驾驶的相关立法。美国加州作为无人驾驶汽车的重要发源地，在无人驾驶法规方面处于开放态度，可以在加州全境进行无人驾驶路测，吸引了全球顶级无人驾驶企业纷纷在加州进行路测，2019年加州开始容许部分不配置驾驶员的车企的无人汽车进行路测。中国在无人驾驶领域法律法规较为保守，目前无人驾驶车辆只能在地方政府批准划定的示范区或者指定园区内进行行驶。

2019年2月，美国加州机动车管理局（DMV）发布了《2018年自动驾驶接管报告》，数据显示在加州拿到测试牌照的62家公司中，有48家提交了报告，其中有28家有测试结果。从测试成绩了来看，第一名为谷歌旗下Waymo，平均每跑17846.8公里才需要人工干预一次，较2017年（5596公里/次）成绩有了较大提升。排名第二的通用GM Cruise，平均每8327.8公里才需要干预一次。

从测试报告前十五无人驾驶企业类型来看，多数为互联网企业，同时相对比2017年，出现了很多初创企业，例如小马智行、景驰科技、Nuro等。

图1-6 2018年美国加州无人驾驶测试企业每次人工干预能够行驶距离（单位：公里/次）

2020年2月，美国加州机动车辆管理局发布了最新一批2019年的自动驾驶汽车测试报告。60家持有自动驾驶许可的公司在2019年报告期内以自动驾驶的模式（配置安全员）行驶了大约288万英里，比2018年度报告周期增加了80多万英里，仅Waymo和通用汽车旗下的Cruise两家公司的自动驾驶测试里程就占了加州2019年全部测试里程的79%。但在MPI(Miles Per Intervention，每两次人工干预之间行驶的平均里程数)值排名前列的十家公司中，有五家都来自中国，百度Apollo仅凭4台车，MPI排名首次超过美国Waymo，名列第一。

图1-7 2019年度美国加州无人驾驶测试企业每次人工干预能够行驶距离（单位：英里/次）

谷歌Waymo，排名世界第二，但总测试里程数高达145万英里，排名世界第一，是第二名Cruise的两倍，是百度在加州测试里程数的十三倍（百度无人驾驶在国内的测试里程已超过124万英里）。在Waymo的数据挖掘技术及与母公司Alphabet旗下的Deepmind合作应用的深度学习技术加持下，Waymo的每英里干预次数从2018年的每1000英里干预0.09次，进一步降至每1000英里干预0.076次。

中国公司AutoX与Pony.ai(小马智行)分别排名第四、第五。从MPI来看，AutoX比Pony.ai排名靠前一位，而从测试里程上看，Pony.ai高于AutoX。AutoX主要在加州圣何塞市中心道路测试，属城市路况;Pony则与现代汽车合作在加州Irvine试运营BotRide，处于大学城，平均车速较快。2020年2月，Pony.ai宣布了丰田高达4亿美元的投资，AutoX也在2019年获得了东风汽车和阿里巴巴的1亿美元投资，资金注入令这两家中国初创公司持续加速发展。

图1-8 谷歌Waymo无人驾驶车辆

谷歌在无人驾驶领域处于全球领先水平，每年投入至少10亿美元，据谷歌2019年财报电话会议显示，截至2019 年底，Waymo测试里程达2000万英里、模拟里程达到100亿英里。

2009年，谷歌无人驾驶汽车项目正式启动，近几年开始进行商业化运营，2018年12月，Waymo在美国推出付费无人出租车服务Waymo One，截至2019年底，月活用户超过1500人，累计总订单超10万人次。

2020年3月，Waymo宣布开始无人驾驶送货服务Waymo Via，主要服务于短途、长途货物运送及交付

在核心传感器方面，谷歌也有重要布局，2015年开始自研激光雷达技术，并2017年初宣布采用的激光雷达单价由7.5万美元降至7500美元，并于2019年3月，宣布面向非竞争对手出售自主研发的激光雷达；

图1-9 Waymo无人驾驶车辆

百度无人驾驶车项目于2013年起步，其技术核心是“百度汽车大脑”，包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。其中，百度自主采集和制作的高精度地图记录完整的三维道路信息，能在厘米级精度实现车辆定位。

2015年12月，百度公司宣布，百度无人驾驶车国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶。该无人驾驶车从位于北京中关村软件园的百度大厦附近出发，驶入G7京新高速公路，经五环路，抵达奥林匹克森林公园，并随后按原路线返回。百度无人驾驶车往返全程均实现自动驾驶，并实现了多次跟车减速、变道、超车、上下匝道、调头等复杂驾驶动作，完成了进入高速（汇入车流）到驶出高速（离开车流）的不同道路场景的切换。测试时最高速度达到100公里/小时。

2017年4月19日，百度发布“阿波罗登月计划”命名的自动驾驶项目，打包了车辆平台、硬件平台、软件平台和云端数据服务，向汽车及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放的服务体系，以助其快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。截止2019年12月，Apollo拥有自动驾驶路测牌照数150张、智能驾驶专利数1237件、测试里程超300万公里、23个城市展开路测、全球开发者36000名、生态合作伙伴177家、开源了56万行代码。

图1-10 百度阿波龙无人驾驶汽车运营图片

2018年3月，百度公司和金龙客车合作生产的国内首辆商用级L4级别“阿波龙”开始在福建省平潭综合实验区运送乘客，并于7月宣布L4级别“阿波龙”正式量产下线，截止2019年阿波龙已经出现在全国25个城市，在30个场景实现商业化落地运营，阿波龙累计自动驾驶里程51000多公里，服务乘客近六万人次，事故次数为0。

2019年11月，百度的RoboTaxi项目“Apollo Go”在长沙开启试运营，成为国内第二家落地的出租车运营无人驾驶企业。

综合上述，在智能驾驶领域，目前L0~L2级别自动驾驶ADAS系统已经具有一定规模的市场渗透率和增长率，且随着智能汽车市场整体规模的扩张，呈现较强有力的增长趋势；与此同时，L3级别及以上的无人驾驶技术及产品尚处于早期阶段，一方面局限于现有技术的成熟度，一方面也受制于国内立法尚未明确该行业的合规性，因此该部分市场增长前景具有较强的不确定性，不过随着科技的进步与技术提高，实现L3级别以上无人驾驶实质化运用已成为公认的趋势。

智能网联驾驶产业链

从产业链看，电动化、智能网联化、自动驾驶化是当前汽车技术发展的三大趋势，自动驾驶系统通常可分为感知层、决策层、执行层，以及高精地图和车联网的支持。智能网联化即是指依靠传感器、互联网、物联网、云计算、人工智能等技术，实现“人-车-路-云”的广泛连接和智能化交互。构建智能网联无人驾驶汽车，需要底层各种技术的发展，下文将主要介绍车载摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、高清地图、北斗卫星导航、车载通信等产品。

图2-1 智能网联汽车产业图谱

ADAS驾驶辅助系统汽车近几年渗透率在逐渐提高，得到了较广泛的应用，L3级别以上的自动驾驶汽车目前正处于商业化量产的起步阶段，目前国内L3级以上的自动驾驶量产车型主要有奥迪A8等，2020年6-7月份，L3级别的广汽新能源AionLX和长安汽车UNI-T即将量产，量产价格区间在20-30万。

图2-2 长安和广汽新能源L3自动驾驶汽车基本情况

2020年3月长安汽车宣布旗下L3自动驾驶汽车即将量产，并发布了其演示驾驶视频，可以在特定的电子围栏内（包括高速路和城市道路），在拥堵环境里，能实现长时间脱脚、脱手、脱眼，直至系统提示人工接管，最高可以支持的车速为40公里/小时，如果用户仍不接管，则执行风险减缓策略，直接减速乃至停车。L3级别汽车的陆续量产，将会极大的带动下游主要元器件产品的快速发展。无论是ADAS还是L3级别汽车，均需要配置摄像头、超声波传感器、毫米雷达等产品，将对上游产品的大规模量产提供较大需求。

图2-3主要智能网联汽车车辆配置情况

图2-4 智能网联汽车主要传感器性能对比

（未完待续）