### 自动驾驶专题行研报告知识点解析
#### 一、自动驾驶概述
**1.1 自动驾驶概念**
- **时间表推迟**：由于技术、法规和安全等方面的挑战，原本预计的L3、L4级别的自动驾驶车辆全面商业化的预期时间有所推迟。
- **“地理围栏”限制**：“地理围栏”技术被广泛应用于限制自动驾驶车辆的运行范围，以确保其仅在经过精心设计和测试的区域内运行。这种方式有助于减少复杂交通环境带来的风险。
**1.2 ADAS（高级驾驶辅助系统）**
- 在实现完全自动驾驶之前，ADAS系统能够通过提供驾驶辅助功能来提高行车安全性，如自动紧急制动、车道保持辅助等。
**1.3 自动驾驶分级**
- **L1-L4适用场景受限**：L1到L4级别的自动驾驶技术在不同的应用场景中面临着不同程度的技术挑战和法规限制。
- **L1**：具有单一功能的辅助驾驶，如自适应巡航控制。
- **L2**：部分自动驾驶，例如同时支持横向和纵向控制的功能，但仍需驾驶员全程监控。
- **L3**：有条件自动驾驶，可以在特定条件下完全接管车辆控制，但需要驾驶员随时准备接管。
- **L4**：高度自动驾驶，在限定的环境中实现完全自动驾驶，无需驾驶员介入。
- **落地时间差异大**：L3级别的自动驾驶技术受到较多关注，并有望在短期内实现商业化，而L4级别则更加面向特定的商用场景。
**1.4 自动驾驶场景**
- **物流运输**：商业化程度较高，尤其是在高速公路上的货运领域。
- **城市化路况**：由于复杂的交通环境和多变的道路条件，对于L3、L4级别的自动驾驶技术来说更具挑战性。
#### 二、全“景”追踪
**2.1 政策**
- 各国政府纷纷出台相关政策和标准，为自动驾驶技术的发展提供法律框架和支持。
**2.2 资本盛宴**
- 投资机构重点关注商用、乘用车和硬件领域的自动驾驶企业，特别是那些能够提供成熟解决方案的初创公司。
**2.3 落地场景分析**
- **物流场景**：通过降低人工成本、提高运输效率等方式，展现出巨大的商业价值。
- **乘用车市场**：尽管技术上存在挑战，但由于庞大的市场需求和潜在的增长空间，仍然被认为是重要的发展方向之一。
#### 三、技术产业链及竞争格局
**3.1 产业链**
- 自动驾驶技术的产业链包括感知、决策和控制三个主要环节。
- **感知**：利用各种传感器收集环境数据。
- **决策**：基于收集的数据进行处理和分析，制定出行驶策略。
- **控制**：执行决策结果，控制车辆行驶。
**3.2 细分产业格局**
- **传感器**：包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头等，是自动驾驶车辆获取环境信息的关键。
- **高精地图**：提供精确的道路信息，帮助车辆准确导航。
- **芯片**：GPU和ASIC等芯片负责处理海量数据，是自动驾驶决策的核心。
- **控制器**：集成多种功能，负责协调各部件的工作。
**3.3 竞争性分析**
- **创业公司**：必须具备强大的订单交付能力，并拥有稳定的研发投入。
- **大型车企**：倾向于通过收购或合作方式整合先进技术，加快自身在自动驾驶领域的布局。
#### 四、路径差异及典型企业商业模式分析
**4.1 自动驾驶产业图谱全景聚焦**
- 不同企业在自动驾驶领域采取了不同的技术路线和发展模式。
**4.2 Waymo**
- **Robotaxi业务**：已经在美国部分地区投入运营，显示出巨大的商业潜力。
- **建厂自研**：致力于自主研发和生产自动驾驶所需的硬件和软件，以降低成本并提升性能。
**4.3 NVIDIA**
- 通过并行计算的GPU技术，专注于融合不同类型传感器的数据，提高自动驾驶系统的可靠性和准确性。
**4.4 AutoBrain**
- 结合MPC算法和域控制器技术，为不同的应用场景提供定制化的解决方案。
**4.5 图森未来**
- 专注于L4级别的干线运输，特别是在美国的半封闭枢纽场景中取得了显著进展。
#### 五、总结与趋势预测
- **L3级别的落地时间继续推后**：由于技术挑战和法规限制，L3级别的全面商用时间可能会进一步推迟。
- **车联网技术**：将为自动驾驶技术带来重大变革，通过车辆之间的通信，提高整体交通系统的效率和安全性。
通过以上分析可以看出，自动驾驶技术正处于快速发展阶段，不同等级的技术在不同应用场景下的落地时间和商业化程度各不相同。随着技术的进步和法规的完善，未来的自动驾驶市场将会更加多元化和成熟。
