現(xiàn)階段，都有哪些企業(yè)正在涉足自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，我們可以從感知層、控制層和執(zhí)行層三個(gè)層面了解一下。

資料顯示，以一臺(tái)車的自動(dòng)駕駛產(chǎn)品價(jià)值量在 10000 元（L3 水平）進(jìn)行測(cè)算，全世界一年銷量一臺(tái)車，即自動(dòng)駕駛產(chǎn)品在 L3 階段（有條件的自動(dòng)駕駛階段）即可實(shí)現(xiàn)萬億級(jí)別的市場(chǎng)容量，預(yù)計(jì)這一階段的全面普及會(huì)在 2025 年前實(shí)現(xiàn)，隨后行業(yè)進(jìn)入 L4 高度自動(dòng)駕駛。

感知層

傳感器是智能駕駛認(rèn)知、決策和執(zhí)行環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，智能駕駛傳感器主要包括攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)，通常位于車輛的前后保險(xiǎn)杠、側(cè)視鏡、駕駛倉內(nèi)部或者擋風(fēng)玻璃上。

與一般車載傳感器相比，智能駕駛傳感器對(duì)性能、精度都有更高要求，因而價(jià)格也更為昂貴，在一百元至幾十萬元不等，預(yù)計(jì)至2020年車載傳感器市場(chǎng)空間可達(dá)200億/年。

攝像頭傳感器

攝像頭傳感器通過視覺算法，可對(duì)車道、路邊、障礙物、行人進(jìn)行有效識(shí)別，不足在于識(shí)別范圍受限、穩(wěn)定性差。但單一視覺方案易受到光照、極端天氣影響，且測(cè)距精度有限，因而當(dāng)下主要采用“攝像頭+多傳感器共同探測(cè)”的解決方案。

攝像頭傳感器一般由攝像頭、CMOS 相機(jī)和圖像處理電路板組成，是當(dāng)前使用最廣泛的傳感器。攝像頭可描繪物體的外觀和形狀、讀取標(biāo)志，同時(shí)獲取足夠多的道路環(huán)境細(xì)節(jié)，建立完整環(huán)境模型，幫助車輛進(jìn)行環(huán)境認(rèn)知。

當(dāng)前攝像頭傳感器造價(jià)成本在 30-50 美元量級(jí)，供應(yīng)商國內(nèi)外平分秋色。國外廠商以日立、博世、大陸、奧托立夫?yàn)橹?，國?nèi)亦不乏優(yōu)秀的全球供應(yīng)商，歐菲光、舜宇光學(xué)、晶方科技加速車載攝像頭布局。

其中歐菲光投資 2 億元設(shè)立子公司布局車載攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈，其研發(fā)的車載攝像頭傳感器已實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)；舜宇光學(xué)車載攝像頭出貨量居全球第一位，市占率高達(dá) 30%左右；晶方科技主要提供 CMOS 圖像傳感芯片。

毫米波雷達(dá)

毫米波是指 30-300GHz頻域（波長為 1-10mm）的電磁波，波長介于厘米波和光波之間。毫米波穿透霧、煙、灰塵的能力強(qiáng)，在惡劣天氣下仍有較好的表現(xiàn)，具有全天候全時(shí)段的特點(diǎn)。主要應(yīng)用于自適應(yīng)巡航（ACC）、緊急剎車輔助（AEB）、盲點(diǎn)檢測(cè)（BSD）、行人檢測(cè)（PD）等。

車用毫米波雷達(dá)頻段在 22-29GHz 和 77-81GHz 范圍，分窄帶（NB）、超寬帶（UWB）兩種形式。全球汽車毫米波雷達(dá)主要供應(yīng)商包括博世、大陸、海拉、富士通、電裝、天合、德爾福、奧托立夫和法雷奧等傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)企業(yè)。

在細(xì)分領(lǐng)域中，不同廠商各自稱王，德國海拉是 24GHz 雷達(dá)領(lǐng)域的巨頭；博世憑借具有 250m 最長探測(cè)范圍的 LRR4 在77GHz 領(lǐng)域位居第一；在日本市場(chǎng)，富士通份額排名第一，電裝位居其后。毫米波雷達(dá)價(jià)格大概在 120-150 美元，國內(nèi)價(jià)格在 1000 元左右。

受益于智能駕駛概念推廣，毫米波雷達(dá)正逐漸成為汽車電子領(lǐng)域新的增長點(diǎn)，國內(nèi)越來越多的汽車一級(jí)供應(yīng)商和一些軍工及安防背景的公司開始準(zhǔn)備毫米波雷達(dá)的系統(tǒng)研發(fā)工作。

目前 24GHz 毫米波雷達(dá)是國內(nèi)主流，其研發(fā)成本、周期及難度比 77GHz 低。77GHz 雷達(dá)由于國外對(duì)我國技術(shù)封鎖、元器件依賴進(jìn)口等原因，研發(fā)推廣仍然有壓力。

當(dāng)前國外毫米波雷達(dá)公司在積極研發(fā)下一代79GHz雷達(dá)，其探測(cè)精確度是當(dāng)前 77GHz 雷達(dá)的 2-4 倍。日本 77GHz 帶寬限制為 0.5GHz，而 79GHz帶寬可達(dá) 4GHz，發(fā)展空間巨大。并且 79GHz 雷達(dá)能夠探測(cè)行人和自行車，其最優(yōu)探測(cè)范圍為 70m，將成為中距雷達(dá)中的主流，未來可能會(huì)擠占 24GHz 的市場(chǎng)份額。

激光雷達(dá)

激光雷達(dá)通過發(fā)射激光光束測(cè)量視場(chǎng)中物體輪廓與相對(duì)距離信息，形成點(diǎn)云并繪制出 3D 環(huán)境地圖，激光雷達(dá)的精度為厘米級(jí)，是真正具備空間三維分辨能力的“機(jī)械之眼”。

當(dāng)前已研制出可用于無人駕駛技術(shù)激光雷達(dá)產(chǎn)品的公司主要有美國老牌激光巨頭 Velodyne，硅谷新銳 Quanergy 和德國品牌 Ibeo。國內(nèi)的北科天繪也推出了首款導(dǎo)航型 LiDAR低成本雷達(dá)解決方案趨待量產(chǎn)，國內(nèi)后發(fā)先至成為降成本主力。

國內(nèi)外絕大多數(shù)車載激光雷達(dá)廠商仍處于研發(fā)、測(cè)試階段，多為創(chuàng)業(yè)公司。國外廠商如 Innoviz，LeddarTech，Phantom Intelligence, TriLumina，MIT 團(tuán)隊(duì)等一大批強(qiáng)勁的初創(chuàng)公司加入激光雷達(dá)行業(yè)。

國內(nèi)激光雷達(dá)起步晚，目前擁有激光雷達(dá)測(cè)量應(yīng)用技術(shù)的國內(nèi)公司有禾賽科技、北科天繪、鐳神智能、思嵐科技、巨星科技、大族激光、天鼎微波等，進(jìn)軍智能駕駛用激光雷達(dá)后，大多提出了金額比較低的產(chǎn)品。

控制層

傳感層識(shí)別外界物體、收集信息后輸入到控制層，控制層利用視覺算法、傳感器融合算法、路徑規(guī)劃算法進(jìn)行物體識(shí)別、軌跡預(yù)測(cè)。傳統(tǒng)算法識(shí)別精度已接近閾值，難以完全勝任對(duì)復(fù)雜的駕駛場(chǎng)景進(jìn)行信息識(shí)別。

通過人工智能、深度學(xué)習(xí)可以極大優(yōu)化算法架構(gòu)提升識(shí)別能力。基于人工智能技術(shù)對(duì)行人等難度較大的物體識(shí)別率穩(wěn)步突破 90%，接近可應(yīng)用水平。國外巨頭已逐步應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)化，國內(nèi)的優(yōu)勢(shì)在于豐富的算法資源與近年來大量 AI 人才往這個(gè)方向轉(zhuǎn)移，弱勢(shì)在于缺乏汽車實(shí)測(cè)經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)。

全球市場(chǎng)推演人工智能，以 mobileye 和 google 為主。Mobileye 專注于視覺識(shí)別和算提升，為主機(jī)廠和一級(jí)供應(yīng)商提供視覺識(shí)別模塊化產(chǎn)品，同時(shí)加快轉(zhuǎn)向傳感融合、深度學(xué)習(xí)和高精度地圖領(lǐng)域；Google 希望以人工智能切入智能駕駛，利用激光雷達(dá)獲取高解析度數(shù)據(jù)，依靠 AI 匹配原有地圖數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)次測(cè)試逐步提升可靠性。國內(nèi)算法公司識(shí)別精度有限，集中視覺領(lǐng)域。

智能駕駛算法的痛點(diǎn)是精度提升，主要的提升途徑有三種，第一，視覺算法本身的優(yōu)化。在前處理和前景分離階段提取明確目標(biāo)值，分類和學(xué)習(xí)系統(tǒng)的算法不斷優(yōu)化。這需要技術(shù)研發(fā)的不斷投入，產(chǎn)生極高的進(jìn)入壁壘。

第二，通過傳感融合算法冗余信息判斷，提高精度。視覺識(shí)別以攝像頭數(shù)據(jù)為主，同時(shí)輔以雷達(dá)、激光雷達(dá)的邊界、距離信息。數(shù)據(jù)顯示，在相同誤判率下雷達(dá)的決策輔助能降低約 10%的漏檢率。

第三，人工智能、深度學(xué)習(xí)對(duì)傳統(tǒng)視覺算法進(jìn)行徹底革新。由于傳統(tǒng)算法識(shí)別精度已接近閾值，難以完全勝任對(duì)復(fù)雜的駕駛場(chǎng)景進(jìn)行信息識(shí)別。通過人工智能、深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法架構(gòu)，深度學(xué)習(xí)基于多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能從根本上提升算法識(shí)別能力。已有多個(gè)研究試驗(yàn)表明，基于人工智能技術(shù)對(duì)行人等難度較大的物體識(shí)別率穩(wěn)步突破 90%，接近可應(yīng)用水平。

在視覺算法自身優(yōu)化方面，Mobileye 從 2004 年開始專注于視覺算法開發(fā)，自2007 年推出 EyeQ1 芯片開始，已開發(fā)四代 EyeQ 系列芯片和配套算法。十多年技術(shù)積累，EyeQ 芯片圖像識(shí)別幀速率由 10fps 達(dá)到最新的 48fps（已知信息），處理速度為EyeQ1 的 512 倍。最新測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，Mobileye 系統(tǒng)車道線、車輛識(shí)別率均為 99.99%，拉大與市場(chǎng)上同類產(chǎn)品差距。

在傳感器融合技術(shù)方面，恩智浦近期推出基于 Linux 系統(tǒng)的Blue-Box 計(jì)算機(jī)平臺(tái)，其性能能夠滿足單臺(tái)車同時(shí)安裝 4 臺(tái)攝像頭、四架激光雷達(dá)、一架毫米波雷達(dá)以及 V2X 系統(tǒng)的要求，對(duì)傳感器進(jìn)行模塊化管理，可將多種傳感器回傳信息進(jìn)行融合加工。據(jù)悉 Mobileye、Valeo、Velodyne 均有支持傳感器融合平臺(tái)的研發(fā)計(jì)劃，傳感器融合將是未來主要趨勢(shì)。

在深度學(xué)習(xí)對(duì)傳統(tǒng)視覺算法進(jìn)行革新方面，Mobileye、Ceva、恩智浦、高通、德州儀器等正加緊研發(fā)帶有神經(jīng)網(wǎng)路軟體架構(gòu)的智能駕駛芯片；NVIDIA 則更進(jìn)一步，已推出 DrivePX2、Tesla P100 GPU 和 DGX-1相結(jié)合的完整深度學(xué)習(xí)技術(shù)方案。

Drive PX2：?jiǎn)尉雀↑c(diǎn)運(yùn)算性能達(dá)到 8TFLOPS，深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力接近 24 DL TOPS；而其體積已明顯縮小，可放置在車輛上使用。它可以融合來自多個(gè)攝像頭以及激光雷達(dá)、雷達(dá)和超聲波傳感器的數(shù)據(jù)，可準(zhǔn)確了解汽車周圍 360 度方位的環(huán)境，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 進(jìn)行物體檢測(cè)和分類可大幅提高傳感器數(shù)據(jù)的融合度，并且在地圖和車輛狀況數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法即時(shí)計(jì)算最安全的路徑。同時(shí)它能夠?qū)⑼獠總鞲衅鳙@取的圖像數(shù)據(jù)加工制成單個(gè)的高精度點(diǎn)云，上傳至云端服務(wù)器。

Tesla 最新芯片：新芯片專為特斯拉的自動(dòng)駕駛功能設(shè)計(jì)，包含 60 億個(gè)晶體管，每秒可處理 25 億個(gè)像素，每一張圖像生成后都立刻會(huì)被 GPU 處理。特斯拉聲稱，新的 SOC是“全球最先進(jìn)的自動(dòng)駕駛計(jì)算機(jī)”。與特斯拉目前的硬件相比，它的性能顯著提升，最多可以每秒進(jìn)行超過 144 萬億次運(yùn)算。該芯片的設(shè)計(jì)還減少了能耗。Bannon 說，芯片使用不到 100 瓦的電力。它的功耗為 72 瓦，其中 15 瓦為特斯拉的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)供電。這款新芯片將由三星公司生產(chǎn)，體積非常小，甚至可以安裝在汽車手套箱后面。為了增強(qiáng)安全性能，SOC 采用兩個(gè)獨(dú)立的操作系統(tǒng)，每個(gè)系統(tǒng)都有自己的 DRAM 內(nèi)存、閃存芯片和電源。即使其中任何一個(gè)系統(tǒng)失靈，汽車都能繼續(xù)行駛。

另外，值得一提的是，無人駕駛芯片涉及到視覺處理、傳感器融合、路徑規(guī)劃等多項(xiàng)算法，對(duì)運(yùn)算能力要求較高，較一般汽車用芯片價(jià)格更為高昂。以 Mobileye560 系列后裝整套售價(jià)為例，其零售價(jià)格為$849，芯片價(jià)值在$300 左右。目前針對(duì)智能駕駛 L1 階段的 EyeQ 芯片平均售價(jià)（ASP）已進(jìn)入下降通道，未來有望降至$35 以下；針對(duì) L2、L3&L4 的 EyeQ 芯片價(jià)格預(yù)計(jì)也將在未來下調(diào)。隨著晶圓代工新技術(shù)和全新架構(gòu)（如 NVIDIA 的 Pascal 架構(gòu)）大量采用，無人駕駛芯片可延續(xù)摩爾定律發(fā)展趨勢(shì)。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，百度也投入了很多精力，現(xiàn)階段百度與智能座艙 Tier 1 供應(yīng)商主要共同合作研發(fā) BCU，BCU (Baidu Computing Unit) 即百度自動(dòng)駕駛的專用計(jì)算平臺(tái)，可以理解為將百度 Apollo 平臺(tái)的高精定位、環(huán)境感知、決策規(guī)劃三大核心 AI 軟件模塊產(chǎn)品化為硬件的形態(tài)。

截至目前百度共推出了 BCU-MLOC（高精定位）、BCU-MLOP（高精定位+環(huán)境感知）、BCU-MLOP2（高精定位+環(huán)境感知+決策規(guī)劃）共 3 款 BCU 產(chǎn)品。其中德賽西威參與了全部 3 款 BCU 的研發(fā)過程；除此之外，百度還與博世、大陸等巨頭進(jìn)行雷達(dá)等傳感器方面的合作。BCU 的目標(biāo)客戶是整車廠，首批樣件經(jīng) Tier 1 及整車廠上車測(cè)試之后，兩年以后將量產(chǎn)。

在 BCU 的研發(fā)過程中百度與合作伙伴的分工十分明確：（1）百度主要負(fù)責(zé)人工智能、云以及高精度地圖業(yè)務(wù)，百度所關(guān)注的領(lǐng)域汽車零部件企業(yè)不會(huì)去涉及；（2）NVIDIA 提供人工智能所需要的計(jì)算芯片；（3）德賽西威、采埃孚、聯(lián)合電子等 Tier1 則提供具體汽車零部件的整合與生產(chǎn)落地（百度等互聯(lián)網(wǎng)公司并不擅長車規(guī)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，阿波羅計(jì)劃的主要思想是通過開放軟件能力的方式使高精度定位產(chǎn)品化，汽車零部件企業(yè)的參與恰好補(bǔ)足了百度將高精度定位的模塊做成硬件產(chǎn)品的短板）。

執(zhí)行層

不同于傳統(tǒng)汽車制動(dòng)和轉(zhuǎn)向的動(dòng)力源都是來自于人力，智能汽車由于需要車輛主動(dòng)轉(zhuǎn)向和制動(dòng)，因而動(dòng)力源是來自于電機(jī)液壓等新結(jié)構(gòu)，因而就帶來了匹配、效率、穩(wěn)定性等各方面的要求。

感知層負(fù)責(zé)采集多傳感器融合信息，交由控制層算法處理并作出駕駛策略，算法指令的最終效果將取決于執(zhí)行層運(yùn)作。執(zhí)行器是執(zhí)行層中的機(jī)械部件，從駕駛運(yùn)動(dòng)方向角度，執(zhí)行器可以分為制動(dòng)系統(tǒng)（縱向）和轉(zhuǎn)向系統(tǒng)（橫向）。

在智能駕駛的 L1/L2 階段，ADAS 駕駛模塊作為初級(jí)產(chǎn)品迎來商業(yè)化應(yīng)用。原來 ADAS模塊僅部分應(yīng)用在歐美日及合資車的中高端車型，主要普及功能有 BSD（盲區(qū)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)）、AEB（自動(dòng)緊急制動(dòng)）、ACC（自適應(yīng)巡航）、APS（自動(dòng)泊車）、LKA（車道保持輔助系統(tǒng)）、LDW（車道偏離警示系統(tǒng)）、FCW（前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)）、PCM（行人預(yù)警）等。

據(jù)了解，目前裝配率最高的是 BSD，裝配率為 7.53%，其次是 LDW 和FCW，裝配率分別為 7.4%和 6.83%。目前我們看到的變化是部分 ADAS 功能已經(jīng)應(yīng)用在中端的自主車型上，系統(tǒng)推進(jìn)速度在加快。ADAS 模塊執(zhí)行駕駛?cè)蝿?wù)時(shí)，依賴制動(dòng)系統(tǒng)和轉(zhuǎn)向系統(tǒng)運(yùn)作；執(zhí)行器可獨(dú)立完成單向運(yùn)動(dòng)或相互組合完成復(fù)雜運(yùn)動(dòng)，成為 ADAS模塊的關(guān)鍵部件。

主動(dòng)轉(zhuǎn)向目前的市場(chǎng)格局在于：博世，采埃孚，電裝等公司采用合資的方式對(duì)中國市場(chǎng)進(jìn)行逐步滲透，當(dāng)前從行業(yè)集中度分析，電子助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)（EPS）前五總份額占比61%，市場(chǎng)集中度高，分品牌來看，EPS 市場(chǎng)合資+外資品牌占比為 81%，博世華域（博世持股 51%，華域 49%）市場(chǎng)份額最高（23%），其余依次是捷太格特、上海天合采埃孚。

但是國內(nèi)公司也還占有約 20%的市場(chǎng)，并且完整掌握主動(dòng)轉(zhuǎn)向的硬件技術(shù)，國內(nèi)比如 AT 市場(chǎng)，國內(nèi)本質(zhì)上沒有市場(chǎng)占比。而主動(dòng)轉(zhuǎn)向技術(shù)的自主化公司，一方面能隨著行業(yè)增長獲得更大的收入份額，另一方面低價(jià)優(yōu)勢(shì)保證公司競(jìng)爭(zhēng)力，隨著功能的最終實(shí)現(xiàn)，國內(nèi)外的技術(shù)差距也逐步縮減。

主動(dòng)制動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)格局：國內(nèi)目前處于第二代技術(shù)（ABS+ESC）滲透末期階段，分廠商來看，博世、大陸兩家巨頭在中國市占率 50%以上，市場(chǎng)集中度非常高。但是，未來制動(dòng)是第三代技術(shù)的天下，目前裝車的僅有博世 IBS 和大陸 MKC1 等幾家廠商，主要配套高端豪華車型，量都比較小。

但是實(shí)際上國內(nèi)公司的產(chǎn)品已經(jīng)開始下線，上汽、拓普等的樣機(jī)已經(jīng)裝車，天津英創(chuàng)匯智利用清華技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。當(dāng)前硬件的生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)國內(nèi)至少有 6-7 家自主企業(yè)掌握，難點(diǎn)在于 ESC 的自主開發(fā)。當(dāng)前一些做 ABS的企業(yè)已經(jīng)開始轉(zhuǎn)型 ESC 系統(tǒng)，可以預(yù)見 ESC 也會(huì)類似于 ABS 的發(fā)展路徑最終國產(chǎn)化，不再成為國外壟斷線控制動(dòng)的因素。執(zhí)行層國外廠商格局還未形成，國內(nèi)廠商仍可在逐步掌握核心技術(shù)后，依托產(chǎn)品升級(jí)和成本優(yōu)勢(shì)尋求一級(jí)供應(yīng)商的機(jī)會(huì)。