2020年智能网联汽车行业分析报告

2020年智能网联汽车行业分析报告

2020年5月

一、智能网联汽车大势所趋 .................................................................................................................................. 7

（一）ADAS 相当长时间内仍是智能驾驶主力 ............................................................................................... 7

（二）智能网联汽车产业链的发展是基础 ...................................................................................................... 9

1、感应端是智能驾驶的五官........................................................................................................................ 9

2、决策端是智能驾驶的大脑...................................................................................................................... 17

3、执行端是智能驾驶的手和脚.................................................................................................................. 23

4、智能网联汽车的发展离不开高精度地图................................................................................................. 31

二、智能网联汽车发展的驱动因素...................................................................................................................... 35

（一）各项政策法规及标准为智能驾驶保驾护航.......................................................................................... 35

1、国外在法规政策上早于国内制定和实施，美国较突出............................................................................ 35

2、国内新基建、5G 和智能网联汽车政策的全面战略性引导和支持............................................................ 37

（二）上游产业的发展为智能驾驶创造了良好环境 ...................................................................................... 40

1、5G 商用的发展，是智能化发展的助推剂............................................................................................... 40

2、其他非传统车企的参与及带动效应........................................................................................................ 42

（三）需求端提升了智能网联渗透率 ........................................................................................................... 46

三、市场建议 ..................................................................................................................................................... 47

四、分析提示 ..................................................................................................................................................... 47

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一、智能网联汽车大势所趋

伴随着电动化的发展，叠加特斯拉的明星示范效应，当前智能网联已经成为重塑汽

车行业的关键因素之一，意味着软件定义汽车时代的到来，汽车已经从广义上的“硬”汽车

转变为“软”汽车，其所承载的含义已经有了新的解释，即在原先满足消费者驾乘体验功能

的基础上，赋予了新的人机交互、解放双手的作用。

智能网联汽车发展，即为智能化和网联化协同发展，目前来看网联化发展的较早较

快，车辆本身、车-云之间已经有广泛的商用化案例；而作为网联关键的车-车之间，也只

是局限于主机厂内部同软件平台之间的简单模式。而智能化的发展，则是要在网联化基

础上，将智能车辆和智能交通融合在一起最终形成完全自动化的驾驶阶段，即智能网联

汽车。

（一）ADAS 相当长时间内仍是智能驾驶主力

从功能块上看，智能化可以分为座舱智能化和驾驶智能化，这两者之间相互融合、

相互作用。座舱智能化，即智能座舱，主要体现在仪表板区域，具体细分为仪表盘、中

控显示屏、HUD、空调控制系统、流媒体后视镜 、行车记录仪、后排液晶显示屏等区域，

而且目前有朝着一体化发展的方向，其中作为网联化重要载体的中控系统尤为突出。

图表1：智能座舱

图表2：上汽荣威智能座舱展示图

资料来源：网上公开信息、市场部

资料来源：公开信息、市场部

驾驶智能化，也即驾驶的自动化水平，按照美国汽车工程师学会（SAE）对自动驾

驶的分类，可以分为 L0 至 L5 六个等级；国内在 2020 年 3 月份工信部公布了汽标委《汽

车驾驶自动化分级》推荐国标，计划 2021 年开始实施，明确了汽车自动化驾驶功能的

分级，其中一级和二级为辅助驾驶，三级为有条件的自动驾驶，驾驶员参与接管驾驶，

四级为高度自动驾驶，五级为完全自动驾驶，后两者均为系统参与接管驾驶。SAE 标准

与汽标委的国标相比差别不大，主要是 L0 级定义功能的不同：前者定义为 No Driving

Automation-无驾驶自动化，包含 AEB 等安全辅助功能和非驾驶自动化功能，而后者则

将其称之为“应急辅助”，与无驾驶自动化功能分开。

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图表3：自动驾驶分类

分级 标准制定方 名称

驾驶操作

驾驶员

周边监控

驾驶员

驾驶任务接管 应用场景

SAE

人工驾驶

无

L0

L1

L2

驾驶员

工信部

SAE

应急辅助

驾驶员和车辆

驾驶员

辅助驾驶

驾驶员和车辆

车辆

驾驶员

工信部

SAE

部分驾驶辅助

部分自动驾驶

组合驾驶辅助

驾驶员和车辆

驾驶员

车辆

驾驶员

工信部

SAE

限定场景

驾驶员

L3

条件自动驾驶

车辆

动态驾驶任务

接管用户

车辆

工信部

L4

L5

SAE/工信部 高度自动驾驶

SAE/工信部 完全自动驾驶

车辆

车辆

车辆

车辆

车辆

所有场景

资料来源：汽标委、SAE International、市场部

对于 L3 以下不同阶段的智能化配置，目前没有明显的定义，从各大主机厂及智能化

方案供应商的解决方案看，中高端车辆普遍采用的 ADAS 系统可以定义为 L2+或者 L3-

水平。假如一台车辆标配 ADAS 系统，以 90~120Kph 行驶在高速道路上，激活 ADAS

系统，LKA 使其保持在某一固定车道，当前车减速，根据本车雷达识别前车车速和车距，

AEB 介入，做出速度调整，当前车加速时，同样本车加速行驶，此时驾驶员即可不干预

驾驶，只需双手置于方向盘上；当车辆进入路况比较复杂的城市道路或者国道，速度在

80Kph 及以下，车辆的前置摄像头识别限速标识，做出速度调整，当行至路口，前车减

速至停止时，本车即跟随停止；不过对于路口信号灯的识别，特斯拉在最新的软件版本

中已经释放；停车起步时，驾驶员参与。当车辆驶入低速路时，面对转向和人行道等错

综复杂的路况，则需要驾驶员来干预驾驶，待进入停车库，自动泊车激活，最终停车入

库。这一系列驾驶操作，即为当前定义的主流 ADAS 系统，难点在于低速路况的不确定

性带来的挑战，也是 L3 阶段的重点。

图表4：智能驾驶各阶段新增功能模块

资料来源：网上公开信息、市场部 注：下一阶段的驾驶功能包含新增功能、上阶段

功能模块的叠加和部分功能的优化

AD AS 相当长时间内仍旧是智能驾驶的主力。高级辅助驾驶系统，即 ADAS 系统

（Advanced Driving Assistance System），是利用车上的各类传感器，如毫米波雷达、

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激光雷达、单目摄像头、双目摄像头以及卫星导航等模块，实时感知车辆周边的环境，

进行数据采集，并作动、静态辨识、侦测与追踪，根据高精度地图数据，进行快速运算

与分析，从而让车辆和驾驶员预先感知周边环境带来的影响，并迅速做出反应，满足车

内驾乘人员对整车性能，特别是安全性的要求。 近几年 ADAS 的渗透率增长迅速，从

原先局限于配置高端车品牌，到现在的中端车的高配车型，以及部分辅助驾驶的模块也

逐步渗透到低端车辆的高配车型。

根据中汽协统计的数据，2019 年搭载 ADAS 系统的车辆渗透率不足 10%；我们以

新能源车为例，拆分不同系统来分析。2020 年 Q1 新能源乘用车销量 10 万辆，TOP31

品牌在售车型共计 131 款，总销量为 9.4 万辆，占比 94%，我们选取 TOP31 的车型配

置分析，配置车联网功能的车型数量占比最高，为 71%，而自动泊车（APS）占比较少，

大约为 8%；除并线辅助外，其他功能相比 2019 年渗透率均明显提高。

图表5：2020Q1 辅助驾驶及车联网系统配置车型占比（%）

80%

60%

40%

20%

0%

2019年

2020Q1

资料来源：汽车之家、车主之家、市场部

（二）智能网联汽车产业链的发展是基础

1、感应端是智能驾驶的五官

智能驾驶，需要利用安装在车辆上的超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、摄像头、

定位系统等各种传感器协同工作，收集车内外环境信息，尽可能早地察觉到危险，并采

取相对应的措施，避免或者降低事故的发生概率。一般来说，L3 级别以上对于自动泊车、

拥堵路况和高速自动行驶要求高，需要配置激光雷达，并且单车配套摄像头和毫米波雷

达数量众多；而 L3 级别及以下，则需要配置合适数量的摄像头、毫米波雷达和超声波雷

达即可。

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图表6：智能驾驶辅助系统配置图

图表7：传感器配置数量

资料来源：aga.uk.net、市场部

资料来源：英飞凌、市场部

图表8：智能驾驶辅助系统各功能及对应传感器配置

超声波雷达 毫米波雷达

激光雷达

摄像头

红外传感器

盲区检测 BSD

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

车道偏离警示 LDW

前向碰撞预警 FCW

自动紧急制动 AEB

自动泊车 PA

●

●

自适应巡航 ACC

变道辅助 LCA

车道保持 LKA

●

●

●

●

驾驶员状态监控 DCW

导航及定位

夜视系统

●

●

自适应灯光

行人碰撞预警

●

●

●

●

交通标识识别

交通拥堵辅助 TJA

电动汽车报警系统

●

●

●

●

资料来源：公开信息、市场部

超声波雷达成本低，主要运用在倒车辅助、自动泊车等低速工况。

超声波雷达价格相对较低，应用范围较广，在短距离低速检测中具有非常大的优势。

该种传感器主要是通过超声波发射装置发射超声波，再通过接收器接收反射回来的超声

波的时间差来测算距离。常用的工作频率有 40KHz、48KHz 和 58KHz 三种，频率越高，

灵敏度越高，水平与垂直方向探测角度越小；并且防水防尘，有少量泥沙遮挡也不影响；

探测距离一般再 0.1~3 米之间，精度较高，适用于倒车辅助和自动泊车等低速工况。超

声波雷达通常安装在汽车前后保和侧面，前者称为 UPA，用于检测前后障碍物；后者称

为 APA，用于检测侧方障碍物。

毫米波雷达国外垄断，国内企业逐渐突破。毫米波雷达通过天线发射毫米波信号，

目标反射信号后，车辆从而获取了自身周围的物理环境信息，ECU 对该信息进行处理，

追踪和识别目标；同时根据软件设定，以声音、视觉提醒或者触觉提醒等方式告知驾驶

员，或者对车辆运行进行干预，保证驾驶的安全可靠。目前常用的毫米波雷达有 24GHz

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和 77GHz 两类，24GHz 主要检测中短距离（<=100m 左右），77GHz 主要是长距离检

测（>=200m）。目前来看，国内 24GHz 已经量产使用，装机规模较大，但是 77GHz 因

国外的长期禁运管制，起步较晚，规模较小且集中度较低，近 8 成市场规模仍被外企占

据，大规模国产化替代需要持续推进。

图表9：各传感器市场布局

国外企业

国内企业

同致电子

超声波雷达 BOSCH、VALEO 等

BOSCH、Continental AG、DENSO、HELLA、Autoliv、 华域汽车，保隆科技，德赛西

VALEO、Aptiv、TRW、Oculii、Fujitsu、Hitachi 威，亚太股份

BOSCH、VALEO、Velodyne、Quanergy、Innoviz、 速腾巨创、禾赛科技、大疆-

Ibeo、Luminar 览沃科技、华为

Panasonic、Valeo、Fujits u、Continental AG、Magna、 舜宇光学、韦尔股份、欧菲光

Sony、MCNEX、Gentex、Hitachi、Hella

毫米波雷达

激光雷达

摄像头

等

资料来源：公开信息、市场部

图表10：毫米波雷达工作原理

资料来源：oneriverhk、市场部

图表11：两种毫米波雷达对比

24GHz

77GHz

检测角度小，但是检测距离大；

传感器体积小；

主要特点

检测角度大，但是检测距离短；

分辨率、精确度更高；

垂直检测和目标识别能力更强

短距 SRR（<60m）、中距 MRR

（100m 左右）

探测范围/m

长距 LRR（>200m）

与射电天文和电信工业应用共享该

频段，受到的干扰较多

<150

频段共用性

独占频段

车速/Kph

应用场景

价格/元

<250

BSD\LDW\LKA\PA\LCA

约 500

ACC\AEB\FCW

<1400

资料来源：公开信息、市场部

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图表12：全球毫米波雷达市场占比

BOSCH, 17%

其他, 27%

Continental AG,

16%

Autoliv, 4%

DENSO, 11%

Aptiv, 6%

TRW, 8%

HELLA, 11%

资料来源：前瞻产业研究院、市场部

激光雷达成本高，国内企业迅速崛起，提升性价比，逐步缩小与国外同行差距。

激光雷达（Lidar，Light Detection and Ranging），主要基于波长在 900nm~1500nm

左右的激光探测和扫视，可以探测到空间三维信息，且可以显示出精确的三维图像，便

于驾驶员快速做出相应的反应。激光雷达的车规级应用即为车载激光雷达，通过发射和

接收激光束，分析激光到目标体及折返时间，计算目标与车的距离，同时利用收集的目

标对象表面大量密集点的三维坐标、反射率等信息，迅速建立目标的三维模型和三维点

云图等数据，绘制出周边环境地图，达到环境感知目的。目前来看，以 Velodyne 的技术

最成熟，产品最丰富，精度和可靠性最高；但是国内品牌如速腾巨创和禾赛科技等也在

加紧布局，在性价比上有所突破。

与其他传感器不同的是，激光雷达的优势明显：有极高的分辨率，探测精度高，范

围广；抗干扰能力强；能获取比如距离、角度、反射强度和速度等丰富信息，从而生成

含有数据的多维图像；并且可以全天候工作。但由于价格和天气等方面制约其快速发展。

一方面，线束越多，价格越高；另一方面，在雨雪雾等恶劣天气下，会发生无法识别车

道，从而不能有效绘制周边环境信息。

一般来说，激光雷达分为机械式和固态激光雷达。机械式雷达需要旋转测量周边环

境，激光发射路径上不能有阻挡，目前只能安装在车顶，对于量产销售的车辆来说，不

是一个很好的选择；而采用固态激光雷达，由于其体积小，成本低，可以集中在车辆内

部，比如 A 柱、前后保等部位，通过雷达内部微动部件来偏转扫描，目前是最接近量产

的配置，也是各大厂商重点推动的方案。

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图表13：机械式激光雷达工作原理

图表14：激光雷达扫描图像

资料来源：Velodyne、市场部

资料来源：QUANERGY、市场部

图表15：全球主要激光雷达企业

公司

国别

产品

价格

Velodyne 美国

Surround Sensor：Alpha Prime（TM）、Ultra Puck TM、 100~75000 美元

Puck 32MR、Puck（TM）、Puck LITE（TM）、Puck Hi-Res

（TM）、HDL-32E、HDL-64E；

Directional Sens ors：Velarray（TM）、Velabit（TM）；

Close Range Sensor：VelaDome（TM）

Quanergy 美国

机械：M 系列；

固态：S 系列

NA

Innoviz

Ibeo

以色列 固态：InnovizPro、InnovizOne

>1000 美元左右

德国

固态：ibeoNEXT Generic、ibeoNEXT Corner、ibeo LUX >220 美元左右

Luminar 美国

BOSCH 德国

固态

2020 年 1 月，宣布首款始用于车规级的长距离激光雷达已

进入量产阶段

VALEO

法国

机械式：SCALA II 代

速腾巨创 中国

机 械 式 ： RE-LiDAR-16 、 RE-LiDAR-32 、 RE-Ruby 、 固态：1898 美元

RE-Bpearl；

固态：RS-LiDAR-M1

禾赛科技 中国

机械式：Pandar64、Pandar40M、Pandar40P、PandarQT、 NA

Pandar40；

固态：PandarGT；

多传感器融合套件：Pandora

大疆-览沃 中国

3999~9000 人民币

固态：浩界 Horizon、泰览 Tele-15、觅道 Mid 系列

科技

华为

中国

2019 年 10 月 22 日，华为轮值董事长徐直军在第二届世 NA

界智能网联汽车大会上表示，华为将自主开发自动驾驶所

需的激光雷达和毫米波雷达

资料来源：各公司官网、盖世汽车、市场部

车载摄像头-汽车的眼睛，眼观六路。

车载摄像头的工作原理是，目标物体通过镜头（LENS）生成光学图像投射到图像传

感器上，将光信号转变为电信号，再经过模数转换（A/D）后变为数字图像信号，最后由

数字信号处理芯片（DSP）进行加工，处理成特定格式的图像输出到下游需求方。从车

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载摄像头的组成来看，主要子系统为镜头、CMOS 传感器、模组组件、独立 ISP 芯片以

及算法等。根据 Yole 的预计，2024 年全球摄像头模组产业链市场达到 450 亿美元左右，

其中汽车摄像头市场有望超过 50 亿美元。

图表16：车载摄像头构成

资料来源：optics.ofweek、市场部

按照其配置区域不同，可以分为前置、侧视、后视和内视、环视摄像头等，每种主

要负责功能不同，目前应用比较多的功能主要是后视、360°环视功能。一般来讲，典型

的辅助智能驾驶系统由 4 个环视、1 个前视和 1 个后视等至少 6 个视像头组成。比如特

斯拉 model3 就采用了八颗摄像头，外加一颗备用内视摄像头，从而实现自动驾驶的大

部分功能。

根据我们的统计，360°环视系统在新能源车的渗透率在三成以上，逐渐成为中高端

车型以及中高配车型的主流标配，渗透率逐渐提升。从整个市场角度看，车载摄像头市

场竞争格局较为充分，但主要集中在外资企业，合计占比在 96%左右。

图表17：一般车载摄像头配置及其功能

主要功能

类型

前置

侧视

后视

环视

内视

FCW、LDW、TSR、ACC、PCW

单目、双目

广角

BSD

泊车辅助

LDW、PA

DCW

广角

广角

广角

资料来源：ofweek、市场部

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图表18：特斯拉 model3 的车载摄像头布置

资料来源：官网、市场部

图表19：全球摄像头总成企业市场占比

others,4%

Hella, 5%

Hitachi, 8%

Panasonic, 20%

Gentex, 8%

MCNEX, 8%

Valeo, 11%

Fujitsu,

10%

Sony,

8%

Magna,

9%

Continental AG,

9%

资料来源：中国产业信息网、市场部

而在分件中，已经有国内自主品牌开始突围，甚至占据了细分市场相当大的比重。

比如车载镜头方面，在手机镜头及手机镜头模组处于优势地位的舜宇光学，扩展到车载

镜头领域，2018 年公司车载镜头出货量为 3995 万颗，同比增长 25.3%，已连续 9 年保

持全球第一，优势明显。联创电子一方面供货特斯拉；另外，已与 Mobileye、NV ID IA、

Aurora 等公司达成战略合作；其中有十几款镜头产品获得 Mobileye 认证；也得到 Valeo、

Continental 等认可，已量产出货。

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图表20：车载摄像头重点厂商

车载镜头 属地

CMOS 传感器

ON

属地 ISP

美国 TI

属地

算法

属地

舜宇光学 中国

美国

RENESAS

日本

Semiconductor

ELECTRONICS

大立光

中国台湾 韦尔股份（豪威） 中国 Mobileye 以色列 STMICROELECTRONICS 荷兰

Sekonix 韩国

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/b11e9670f424ccbff121dd36a32d7375a417c68c.html