自动驾驶系列报告二---决策篇_自动驾驶决策资源-CSDN文库

自动驾驶

特斯拉方案

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市场数据(人民币）

市场优化平均市盈率

18.90

国金汽车和汽车零部件指数

3151.61

沪深 300 指数

3459.26

上证指数

2813.18

深证成指

9168.66

中小板综指

9320.65

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张帅

分析师 SAC 执业编号：S1130511030009

(8621)61038279

zhangshuai＠gjzq.com.cn

何凯易

联系人

hekaiyi＠gjzq.com.cn

自动驾驶系统：量产导向还是性能导向

——自动驾驶系列报告之二：决策层篇

行业观点

 作为自动驾驶系列报告的第二篇，我们将深入分析自动驾驶系统以及涉及

到的软件系统、硬件以及相关的企业的情况和产业的进展。

 控制系统是智能汽车的大脑，它收集来自感知层的大量传感器的信

息，将其处理分析，感知周围环境，规划驾驶线路；在车辆行驶时需

要根据周边变化，控制执行层的设备对车辆进行相应的控制；

 自动驾驶控制器需要接受、分析、处理的信号大量且复杂，从而为路

径规划和驾驶决策提供支持的多域控制器将会是发展的趋势。

 作为自动驾驶的主要参与方，车厂和互联网企业的策略有很大差异，前者

的目标以量产销售为主，从 L2 及 L3 级别的自动驾驶逐渐升级是更具现

实和经济性的策略。

 整车厂方面，不少车厂都提出了自己的解决方案：从 L2 到 L4，我们

分别分析了 Tesla 的 Autopilot、Audi 的 A8 AI 和通用 Cruise AV；

 L2 级系统解决方案已经普遍进入量产阶段：特斯拉 Autopilot 调整

车道、驶出高速等，OTA 更新能够帮助系统训练和迭代算法；

 奥迪 A8 是市场上第一款具备 L3 级自动驾驶能力的量产车：中央控

制器 zFAS 则是其自动驾驶的核心技术；

 通用公布了 2019 年量产 L4 级自动驾驶汽车 Cruise AV 的计划：车

内没有方向盘、制动和油门踏板。

 对 Google、百度这类互联网企业而言，自动驾驶是切入出行这个生活场

景的重要机会，他们更倾向于以完全自动驾驶为目标构建系统平台。

 Google 的 Waymo 与少数整车厂和传感器厂商进行深度合作，凭借

软件算法的领先优势取得了突破性的进展，并且将与整车厂合作开发

定制化的车辆投入商业化运营；

 百度依托 Apollo 平台，整合了多家产业链上下游的企业，旨在向合

作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台。

 基于产业前景和潜在的巨大市场，给予行业买入评级，上市公司方面看好

德赛西威、索菱股份，建议关注路畅科技、东软集团。

公司名称代码

收盘价

（元）

EPS （元）

业务

2017 2018E 2019E 2017 2018E 2019E

德赛西威

002920.SZ 29.56 1.12 1.25 1.49 35 24 20

自动驾驶系统/CID

索菱股份

002766.SZ 12.00 0.34 0.54 0.72 42 22 17

自动驾驶系统/CID

路畅科技*

002813.SZ 41.51 0.2 0.46 0.69 170 90 60

自动驾驶系统/CID

东软集团*

600718.SH 12.45 0.86 0.46 0.58 17 27 21

自动驾驶系统

* 来自 Wind 一致预测

风险提示

 自动驾驶行业发展不及预期；装车渗透不及预期；产品开发、成本下降

不及预期；使用场景限制；法律法规限制自动驾驶发展；事故影响。

3136

3486

3836

4185

4535

4885

5235

170627

170927

171227

180327

180627

国金行业沪深300

2018 年 06 月 27 日

新能源汽车研究中心

自动驾驶行业系列报告之二买入（维持评级）

)

行业深度研究

证券研究报告

行业深度研究

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内容目录

一、总论：决策层是自动驾驶的大脑 ..............................................................4

1.1 自动驾驶实现：通过决策层、感知层、执行层 .......................................4

1.2 决策层的重要性：处理数据控制车辆的核心 ...........................................5

1.3 发展趋势：多域控制器 ..........................................................................5

1.4 相关公司 ...............................................................................................7

二、整车厂：商业化加速、方案逐渐成熟量产装车 .........................................8

2.1 行业变革趋势：新车标配 L3，L4/L5 逐渐成熟 .......................................8

2.2 整车厂：积极布局、以最合理的方案量产装车为目标.............................8

2.3 L2 级方案：特斯拉 Autopilot..................................................................9

2.4 L3 级方案：奥迪 A8 AI ........................................................................10

2.5 L4 级方案：通用 Cruise AV .................................................................10

2.6 特斯拉 Autopilot Vs. 奥迪 A8 AI Vs. 通用 Cruise AV .............................12

三、科技公司：自动驾驶的开拓者、未来出行的颠覆者 ................................13

3.1 Waymo................................................................................................13

3.2 百度 Apollo..........................................................................................15

3.3 Waymo 小联盟 Vs. 百度 Apollo 大联盟 ................................................18

3.4 安全策略：Waymo 逐步进化 Vs. Mobileye 不造成事故 ........................19

3.5 应用：共享租车 ...................................................................................25

3.6 事故分析 .............................................................................................27

3.7 相关公司 .............................................................................................28

四、重点推荐：德赛西威 [002920.SZ] ..........................................................33

五、风险提示 ...............................................................................................35

图表目录

图表 1：自动驾驶实现层级 .............................................................................4

图表 2：决策层是自动驾驶的大脑...................................................................5

图表 3：汽车控制器发展趋势..........................................................................5

图表 4：汽车 ECU架构示例 ...........................................................................6

图表 5：汽车 DCU 域控制器架构示例 .............................................................6

图表 6：汽车 DCU 与 ECU架构示例 ..............................................................7

图表 7：汽车 MDC 架构示例 ..........................................................................7

图表 8：自动驾驶相关公司 .............................................................................7

图表 9：整车厂自动驾驶布局与进展：通用、福特、丰田................................8

图表 10：整车厂自动驾驶布局与进展：大众、奥迪、宝马、戴姆勒................9

图表 11：特斯拉 Autopilot 功能.......................................................................9

图表 12：奥迪 A8 自动驾驶传感器系统.........................................................10

图表 13：奥迪 A8 中央自动驾驶控制器 zFAS ...............................................10

行业深度研究 
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图表 14：通用 L4 级 Cruise AV 概念车.......................................................... 11 
图表 15：通用 L4 级 Cruise AV 概念车.......................................................... 11 
图表 16：通用 Cruise AV 传感器配置............................................................ 11 
图表 17：特斯拉 Autopilot Vs. 奥迪 A8 AI Vs. 通用 Cruise AV.......................12 
图表 18： Waymo 发展历程..........................................................................13 
图表 19：2017 年加州 DMV 报告披露路测成绩 ............................................14 
图表 20：Waymo 与克莱斯勒合作车辆及其硬件系统 ....................................14 
图表 21：Waymo 自动驾驶测试车辆.............................................................15 
图表 22：Apollo 发展历程.............................................................................15 
图表 23：百度 Apollo 平台技术框架..............................................................16 
图表 24：Apollo 2.0 架构..............................................................................16 
图表 25：Apollo 运行图 ................................................................................17 
图表 26：百度 Apollo 计划成员单位..............................................................17 
图表 27：百度 Apollo 计划成员单位..............................................................18 
图表 28：百度 Apollo 计划成员单位（按产业链分/部分） .............................18 
图表 29：Waymo 模拟测试-虚拟场景 ...........................................................19 
图表 30：Waymo 模拟测试-虚拟道路 ...........................................................19 
图表 31：Waymo 模拟测试-多次重复 ...........................................................20 
图表 32：Waymo 模拟测试-改变条件 ...........................................................20 
图表 33：Waymo 模拟测试-验证和迭代 ........................................................20 
图表 34：Waymo 封闭道路测试园区.............................................................21 
图表 35：Waymo 在全美真实路测超过 350 万英里（截至 2017 年底）.........21 
图表 36：RSS 安全距离规则 ........................................................................22 
图表 37：RSS 安全距离规则 ........................................................................23 
图表 38：RSS 道路权规则............................................................................23 
图表 39：RSS 盲区规则 ...............................................................................24 
图表 40：Mobileye 多系统配合降低测试时间 ................................................25 
图表 41：Waymo Vs. Mobileye ....................................................................25 
图表 42：自动驾驶车成本分析......................................................................26 
图表 43：自动驾驶车成本分析......................................................................26 
图表 44：各类厂商宣布的实现无人驾驶时间点 .............................................27 
图表 45：自动驾驶出租车运营计划...............................................................27 
图表 46：自动驾驶事故 ................................................................................27 
图表 47：东软睿驰摄像头产品......................................................................30 
图表 48：路畅科技部分 ADAS 安全辅驾功能 ................................................31 
图表 49：景驰科技发展进度 .........................................................................31 
图表 50：Roadstar.ai 路测车 ........................................................................32 
 
 
   

行业深度研究

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一、总论：决策层是自动驾驶的大脑

1.1 自动驾驶实现：通过决策层、感知层、执行层

 自动驾驶系统通常可分为决策层、感知层、执行层，以及高精地图和车联

网的支持。

图表

：自动驾驶实现层级

来源：国金证券研究所

 决策层：依据获取的信息来进行决策判断，确定适当工作模型，制定相应

控制策略，替代人类做出驾驶决策。这部分的功能类似于给车辆下达相应

的任务，例如在车道保持、车道偏离预警、车距保持，障碍物警告等系统

中，需要预测本车与其他车辆、车道、行人等在未来一段时间内的状态，

先进的决策理论包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络技术等。

由于人类驾驶过程中所面临的路况与场景多种多样，且不同人对不同情况

所做出的驾驶策略应对也有所不同。因此驾驶决策算法的优化需要非常完

善高效的人工智能模型以及大量的有效数据。这些数据需要尽可能的覆盖

到各种罕见的路况，而这也是驾驶决策发展的最大瓶颈所在。

 感知层：环境信息和车内信息的采集与处理。这方面涉及到道路边界检测、

车辆检测、行人检测等技术，即传感器技术，所用到的传感器一般都会有

激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、速度和加速度传感器等等。

由于各个传感器在设计的时候有各自的局限性，单个传感器满足不了各种

工况下的精确感知，想要车辆在各种环境下平稳运行，就需要运用到多传

感器融合技术，该技术也是环境感知这一大类技术的关键技术所在，目前

国内这方面和国外的主要差距也集中在多传感器融合方面。

 执行层：指系统在做出决策后，替代人类对车辆进行控制，反馈到底层模

块执行任务。车辆的各个操控系统都需要能够通过总线与决策系统相链接，

并能够按照决策系统发出的总线指令精确地控制加速程度，制动程度以及

转向幅度等驾驶动作。

 高精地图以及车联网的支持，系统能够确定位置并规划一条可通行的路径，

实现智能车辆的自主导航；更进一步，车联网的应用一方面能够是出行更

加方便智能，另一方面又能够扩展汽车交通工具的属性，成为未来个人的

移动平台。

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李怀兴

2019-02-19

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