目錄

1 智駕生態概述

▲?關鍵組成部分

▲?概述

2 關鍵技術

▲?傳感器

▲?感知

▲?數據閉環

3 未來市場

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1 智駕生態概述

智能駕駛生態，簡稱智駕生態，是指圍繞智能駕駛技術的開發、應用、服務和支持所形成的產業體系和合作網絡。

涵蓋了從硬件設備、軟件算法、通信網絡、數據處理、地圖服務、政策法規、測試驗證、用戶服務等各個環節，形成了一個復雜的生態系統，旨在推動自動駕駛技術的成熟和商業化應用。

▲?關鍵組成部分

◎?硬件基礎設施：包括車載傳感器（激光雷達、攝像頭、毫米波雷達）、計算平臺（高性能處理器、GPU）、通訊模塊（5G、V2X車路協同系統）等，為智能駕駛提供感知、決策和執行的基礎。

◎?軟件算法：包括感知算法（物體檢測、識別）、決策規劃算法（路徑規劃、避障）、控制算法（車輛動力學控制）等，負責處理傳感器數據，做出駕駛決策。

◎?通信網絡：包括車聯網技術（V2X），實現車輛與車輛、車輛與基礎設施之間的信息交換，提高駕駛安全性。

◎?數據與云計算：大數據處理、云計算平臺提供海量數據存儲和計算能力，支持模型訓練、數據融合和遠程監控等功能。

◎?高精度地圖：提供精確的道路信息、交通標志、地形特征等，是自動駕駛汽車導航和決策的重要依據。

◎?政策法規：政府制定的相關法律法規、標準規范。

◎?測試驗證：包括封閉測試場、開放道路測試、仿真測試等。

◎?用戶服務：為用戶提供全方位的智能駕駛體驗。

▲?概述

整車智能定義下一代智能駕駛，車內外聯動，車載智能交互。

智駕解決方案：AI芯片 + 感知算法 + 工具鏈。

AI賦能，共建豐富的軟件應用生態。

數據是生產資料，算法是靈魂，算力是第一推動力。

2 關鍵技術

硬件：大算力芯片、引入激光雷達、引入高分辨率攝像頭。

軟件算法：CNN、BEV + Transform、Occupancy。

市場需求變化：低階方案價格性價比（1V1R）；中階方案功能性價比（5V1R）；高階方案城區NOA（11V5R1L）。

說明 V：攝像頭； R：毫米波雷達；U：超聲波雷達；L：激光雷達

▲?傳感器

視覺感知解決方案：多攝像頭、高分辨率攝像頭已成行業趨勢，服務于更精準的感知，更多的場景功能（智能行車、智能泊車）應用。

▲?感知

• 2021-2022年的量產感知方案

BEV+Transform（Tesla、小鵬）

神經網絡直接在3D空間輸出；在神經網絡中組成一套完整的感知格式；神經網絡中的傳感器特征的融合；端到端可學習和數據驅動的改進。

• 2023年的量產感知方案

Occupancy（Tesla、百度）

解決長尾未知障礙物問題；弱語義、強幾何；平替激光雷達算法。

▲?數據閉環

3 未來市場

感知：越多的傳感器可以覆蓋周圍更廣的視野；越深的網絡提取特征的能力更強；越多的網絡，功能越多，目標識別，檢測，分割等，能發揮出更好的性能。

未來市場展望:

▲?以新造車勢力為代表的主機廠均想要打造全棧自研的自動駕駛能力?；因為未來車型的硬件將會趨同，企業的軟件能力或者說軟硬件一體化能力將是其核心壁壘；

▲?在未來高階自動駕駛的感知解決方案上，均將采取激光雷達+毫米波雷達+攝像頭多種傳感器冗余感知的“強感知”路線 ；

▲?未來有實力的企業將形成?AI芯片自研+自動駕駛域控制器自研（合作開發） 的研發模式，再結合自研的軟件算法，能夠充分發揮出自動駕駛計算平臺的最優性能；

▲?從用戶場景出發，逐步實現 停車、高速、城區?三大場景下點到點的自動駕駛；

▲?在低階智駕方案上，1V1R甚至1V的方案價格會壓縮至千元以下，主要會在10w左右上下的車型搭載，該區間的一體機出貨量最大，市場競爭也最為激烈；在中階智駕方案上，主要圍繞中等算力芯片來開發，對應的功能主要包括高速NOA和低速泊車，一顆芯片5V1R或5V5R的形式支持上述功能，量產的主力車型在15-20w車型上下，主打一個高性價比的行泊一體功能，芯片算力復用、傳感器復用；在高階方案上，傳感器配置基本拉滿，11V5R1L的方案，價格將下探至20w上下，后續主要比拼的是城市NOA方案；

▲?面對未來汽車行業可能出現的強強聯合趨勢，實力較弱的Tier 1（一級供應商）確實面臨著嚴峻的挑戰。隨著整車企業（OEMs）與頂級供應商之間形成更為緊密的戰略聯盟，小規模或技術實力不足的供應商可能會發現自己被邊緣化，不僅是因為激烈的行業競爭，還因為OEMs對成本控制和性能要求的日益嚴格。

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