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汽车行业深度报告：汽车自动驾驶技术路径对比分析HYPERLINK"http://quote.eastmoney.com/SH601236.html"\h1.引言数字经济是通过数字技术，对生活生产实现数字化管理，促进实体经济高效发展，充分发挥数据信息价值，是未来经济发展的主要驱动力，其发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。随着近年来数字经济在国民经济中的重要性不断提升，党和国家也对其越来越重视：从早期“十三五”国家科技创新规划中提出，到中央政治局会议将其作为议题，再到写入十九大报告后，数字经济被正式写入“十四五”规划，并对一些指标提出了相应的预期性目标。结合其他各项政策的陆续出台，愈发凸显出党和政府对我国数字经济发展的支持和鼓励态度。因此，在这样的背景下，数字经济范畴内的各产业在未来中长期时间内，在内将有充分的需求逐渐涌现，在外则有良好的政策环境保驾护航，将是我国国民经济发展的重要抓手。其中，智能驾驶/车联网作为数字经济发展的一项应用，象征着未来人类出行方式的颠覆性改变，可能催生出全新的商业模式、全新的产业格局，因此具有巨大的想象空间，而在诸多厂商和研究机构的努力下，其技术已经发展了一段不短的时间，但所采用的技术路径则各有不同。因此，本文将尝试对比分析目前主流的智能驾驶实现方案及其相关产业链，从而为后续寻找产业链的投资机会提供参考。2.背景2.1.智能驾驶简介根据定义，智能驾驶是指汽车通过搭载先行的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备实现协助驾驶员对车辆的操控，甚至完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。当前行业普遍遵循SAE协会定义的智能驾驶等级，其中L2级以下的智能驾驶通常被称为ADAS（高级驾驶辅助系统），其最主要的特点是系统只在特定场景下给驾驶员提供协助，车辆行驶决策权在驾驶员，相应地驾驶员需要承担所有的责任与后果。而在L4及以上的智能驾驶因为是汽车主导驾驶行为，责任主体为汽车生产商或者汽车服务商。而对于中间过渡的L3级别的智能驾驶，因为其只能在特定条件下代替人，并且在系统失效的时候需要人及时接管车辆，在实际应用中的可操作性及责任界定问题在行业内外存在较大争议。从技术角度，L3级别智能驾驶是技术发展的必经阶段，但从法律及产品应用角度，其存在着较大的风险。在我国，智能驾驶常以智能网联汽车作为官方的名称，特别突出了车联网功能。以我国更加完备的通讯基础设施形成车路协同效应，对比欧美的单车智能化。工信部此前发布了《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批公示，规定了汽车驾驶自动化功能的分级，其对智能化等级的划分也与SAE定义大体一致，于2022年3月1日起正式实施。2.2.智能驾驶的基本技术原理车辆实现自动驾驶功能是一个相当复杂的过程，但总的来说，无论是自动驾驶还是人类驾驶，都可以按照“感知决策控制”的流程来考虑。感知是先决条件。在做出决策和对车辆进行控制之前，首先需要保证足够的信息被掌握，其中包括车辆本身的信息和外部环境的信息，才能给车辆行驶提供充足的决策支持。而在感知层获得足够信息后，决策中心（计算单元/大脑）将根据特定的算法/经验做出适合当下情况的驾驶决策，并向相关控制机构下达指令，从而完成一轮从感知到决策再到控制的完整驾驶流程。2.3.智能驾驶的技术瓶颈目前从技术上来说，车辆的控制层已经基本打通，只在一些复杂的系统上还存在一定的成本问题，但感知和决策两个过程中仍然还有很多问题亟待解决。2.3.1.感知在感知环节中，车辆运动状态和驾驶员监测的技术门槛相对较低，二者分别感知车辆本身和驾驶员的状态，前者主要靠车载传感器，确保车辆行驶状态符合预想的状态；后者则主要是靠摄像头和生物电监测，确保驾驶员的生存状态和注意力保持正常。而环境感知是最主要，也是最关键的部分。目前实现环境感知的技术路径主要包括视觉传感（摄像头）、毫米波雷达和激光雷达三种。前文提到，感知是智能驾驶实现的先决条件。在理想状态下，车辆只需要获取道路的地面标识、路侧标志、前方障碍物情况等少量数据即可，但在实际操作中，可能存在譬如地面标识不清、路标被遮挡等情况，并且障碍物往往还包括其他车辆、行人、自行车等移动物体，以及路锥、石墩等固定物体，从而导致传感器很难将其有效地转换为计算中心可识别的数据，对后续自动驾驶的决策产生了极大的干扰。2.3.1.1.视觉传感视觉传感器主要指的是摄像头，主要用于车道线检测、交通标示识别、行人/车辆识别等任务。由于人类驾驶员在驾驶过程中的主要信息感知方式也是通过视觉，因此使用摄像头作为车辆环境感知的方式是最自然的，而且由于摄像头本身技术成熟，因此其生产成本较低，在区分人和物体、识别道路标识等方面具有优势。但同时，通过摄像