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國內外自動駕駛市場分析及未來趨勢

qq876811522 ? 來源:智能汽車設計 ? 2024-01-05 17:05 ? 次閱讀
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伴隨全球環(huán)保意識的不斷提高和對傳統(tǒng)燃油汽車的限制越來越嚴格,新能源汽車作為一種清潔、環(huán)保、節(jié)能的交通工具,正在逐漸成為未來交通發(fā)展的主流趨勢。特別是在中國,政府一直在推動新能源汽車的發(fā)展,大力扶持新能源汽車產業(yè)的發(fā)展,相繼出臺了一系列鼓勵新能源汽車消費的政策,為新能源汽車市場的快速發(fā)展提供了有力的支撐。新能源汽車的快速崛起,智能自動駕駛技術也逐漸成為新的熱點。

新能源汽車自動駕駛技術的開發(fā)不僅意味著汽車產業(yè)的發(fā)展,也意味著許多新興產業(yè)的發(fā)展。新能源汽車今后的發(fā)展也將會大大提高人們的出行質量和出行效率。只要新能源汽車的發(fā)展達到一定的水平,其他產業(yè)的發(fā)展也會達到相應的水平。屆時,自動駕駛技術可以在實踐中得到實施,解決擁堵、停車難和排放等問題,因此,研發(fā)新能源汽車自動駕駛技術不僅對減少交通事故。而且對其他社會產業(yè)的發(fā)展具有重要意義。

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而自動駕駛技術依靠的是什么?

首先就要先談談傳感技術,智能自動駕駛需要通過各種傳感技術獲取車輛和周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)。包括激光雷達、攝像頭、超聲波和毫米波雷達等傳感設備,這些設備能夠實時監(jiān)測車輛的位置、速度、方向和周圍的物體。并且智能自動駕駛需要依靠強大的控制系統(tǒng)來實現(xiàn)對車輛的精確控制。這個系統(tǒng)是由多個計算單元組成的,能夠實時處理傳感器收集的數(shù)據(jù),實現(xiàn)車輛的自動駕駛。人工智能技術也非常重要。通過機器學習算法,車輛可以不斷學習新的駕駛技能和應對能力,逐漸適應各種路況和駕駛環(huán)境。自動駕駛需要依靠大量的數(shù)據(jù)進行支持和優(yōu)化。云計算技術可以將車輛收集的數(shù)據(jù)上傳至云端進行處理,通過分析數(shù)據(jù)和反饋,實現(xiàn)對車輛性能的不斷提升。高精度地圖為自動駕駛提供了位置支持。地圖包含了道路、交通標志和建筑物等信息,車輛可以準確地判斷行駛路線、避開障礙物和進行剎車等操作。所以,智能自動駕駛技術是新能源汽車發(fā)展的必然趨勢,需要依靠多種技術的支持,才能實現(xiàn)智能駕駛的功能和效果。

電動智能變革 智駕加速向L3邁進

智能化千車千面,滿足個體差異化訴求。智能駕駛L3自動駕駛逐步導入,即將解放駕駛員雙手;對于新能源車的智能空間,車載聲學+車載光學( HUD、大屏多屏、氛 圍燈)+智能座椅持續(xù)增配,打造家庭、公司之外第三空間;智能車聯(lián)的加入,使人-車-路-云高效協(xié)同,場景無限拓展。

新能源為智能化最佳載體,集中架構為底層驅動。

架構:分布式向集中式發(fā)展(域融合→中央電腦),OTA賦予整車持續(xù)升級進化可能;

能耗:新能源汽車大容量電池可滿足智能化配置高功率需求;

安全:功能安全+信息安全,保證系統(tǒng)強魯棒性和高可靠度。

對于世界新能源汽車來說,特斯拉FSD全球領先,使用率拐點臨近,軟硬件全棧技術能力,智駕能力全球領先,且堅持純視覺路線,或率先落地端到端方案,并且隨著特斯拉HW4.0升級,將啟用4D毫米波雷達,算力升級攝像頭分辨率提升,特斯拉采取的BEV+Transformer思路,將完成時空融合,降低對激光雷達依賴。

在2023年Tesla AI Day 上,特斯拉在軟件算法領域公布其重點技術應用Occupancy Network (占據(jù)網絡),相比于傳統(tǒng)BEV架構,占用網絡的技術本質是基于Transformer大模型將2D特征恢復為3D空間特征,解決通用障礙物(任意障礙物)檢測,最終實現(xiàn)端到端的感知算法和環(huán)境搭建;將感知層從2D結構提升至3D結構,可以更好的將3D幾何信息與語義信息融合,將當前場景下遮擋、精致物體和動態(tài)物體也用體塊表示,增加整體視野域,提升路徑規(guī)劃效率與自動駕駛效率,有望成為下一代自動駕駛算法的進步方向。

特斯拉的智能駕駛包分為三個類別,AP為特斯拉車型標配,EAP與FSD為選配。

AP(Autopilot)是特斯拉智能駕駛的免費標配,也是最基礎的版本;

EAP(增強版自動輔助駕駛功能)在基礎版上增加自動輔助導航駕駛、自動輔助變道、智能召喚等功能。

據(jù)特斯拉官方數(shù)據(jù)顯示,22Q3特斯拉FSD全球滲透率約7.4%,較19Q4高峰時期35.7%下降較為明顯,原因包括FSD的價格提升、以及Model3/Model Y等低價位車型銷量占比提升等多重因素;分區(qū)域看,特斯拉FSD在北美滲透率顯著高于亞洲與歐洲地區(qū),22Q3單季滲透率為14.3%,歷史綜合滲透率約25%,后續(xù)隨 FSD功能升級及使用體驗感提升,預計將呈現(xiàn)上升趨勢。

新勢力領跑國內 城市NOA陸續(xù)落地

國內車企算法&硬件邏輯:視覺為主,雷達+高精地圖為輔,感知多重冗余;國內車企智能駕駛進展:1)部分車企輔助駕駛評分高于特斯拉,主要源于對中國道路場景的理解;但我們預計伴隨特斯拉上海工廠數(shù)據(jù)中心建成,特斯拉中國區(qū)輔助駕駛能力將有所提升;2)2020年底至2022年,蔚小理等相繼推出高速導航輔助駕駛功能;2023年,NOA由高速向城區(qū)邁進,以新勢力為代表的自主車企(理想、小 鵬、蔚來、華為)年內均有城市輔助駕駛落地規(guī)劃(為什么拓展城區(qū):從用戶的總用車里程上看,城市道路占到71%,用車時長更是達到90%)。

NOA(NavigateonAutopilot),即領航輔助駕駛,最早由特斯拉在2019年向FSD車型推送(可對應不同車企的“高階智能/ 智慧+領航/導航+自動/輔助駕駛”功能,蔚來稱為NOP+、小鵬稱為NGP、華為稱為NCA),可實現(xiàn)一定道路場景范圍內的點到點智能駕駛。領航輔助可視作ACC(自適應巡航控制)、LCC(車道居中控制)、ALC(自動變道輔助)等功能的疊加,在此基礎上結合高精地圖導航、傳感器信息及規(guī)控算法調度,實現(xiàn)自動跟車、變道、上下匝道、控制車速等智駕功能;根據(jù)場景的不同,領航輔助可進一步分為高速領航和城區(qū)領航。高速領航普遍限制在特定高速公路和城區(qū)高架路開啟,城區(qū)領航則針對復雜城區(qū)道路場景進行升級,新增信號燈識別、自動變道、自動避障等功能。

硬件配置方面,除特斯拉外,國內企業(yè)基本都采用激光雷達+毫米波雷達+超聲波雷達+攝像頭作為主要方式,智駕功能隨硬件/軟件水平提升都有不同程度更新;價格設定方面,不同企業(yè)采用不同的配套策略,蔚來、華為采用功能包方式定價,與特斯拉定價方式類似,理想則免費開放。

國內多家新能源汽車品牌,小鵬汽車NOA領先國內高階自動駕駛持續(xù)發(fā)力,理想汽車首創(chuàng)通勤NOA服務終身免費,蔚來汽車硬件優(yōu)勢突出最先落地高速領航,華為汽車ADS 2.0推出,加速推動城市NCA落地。

智駕數(shù)據(jù)安全影響重大 協(xié)調安全與發(fā)展為關鍵

根據(jù)中研普華研究院《2022-2027年自動駕駛技術及應用行業(yè)深度研究報告》顯示:

作為汽車智能化、網聯(lián)化的關鍵環(huán)節(jié),自動駕駛成為全球科技界、產業(yè)界競爭的新賽道。從為普通人提供出行代步,到在機場、物流、礦山等垂直領域大顯身手,我國自動駕駛技術進入全場景落地階段,產業(yè)活力迸發(fā)、前景值得期待。

自動駕駛系統(tǒng)主要依賴感知、決策和執(zhí)行三大模塊來實現(xiàn),每個模塊在工作過程中會產生一系列數(shù)據(jù),自動駕駛數(shù)據(jù)既由各模塊的運行而產生,同時前一環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)也直接影響后一環(huán)節(jié)運行的準確性;對于數(shù)據(jù)安全,自動駕駛數(shù)據(jù)則具備機密性、完整性和可用性等特性。

自動駕駛數(shù)據(jù)關涉國家利益、社會利益和個人權益,數(shù)據(jù)安全和隱私保護是自動駕駛數(shù)據(jù)規(guī)制的價值基石;數(shù)據(jù)安全和產業(yè)發(fā)展間在一定階段內可能存在沖突,但從長期看兩者仍有協(xié)同效應;未來,完善的數(shù)據(jù)安全政策將夯實自動駕駛汽車產業(yè)的發(fā)展基礎,自動駕駛產業(yè)跨越式發(fā)展必將帶來駕駛系統(tǒng)整體安全水平的提升。

此外,中國自動駕駛行業(yè)在技術研發(fā)和商業(yè)應用方面還面臨著一些挑戰(zhàn)。首先是技術方面的挑戰(zhàn),包括傳感器和算法的改進,以及自動駕駛系統(tǒng)在不同復雜道路條件下的性能提升。其次是法律和規(guī)范方面的挑戰(zhàn),自動駕駛技術的應用需要法律法規(guī)的支持和監(jiān)管,以確保安全和隱私保護。最后是用戶接受度的挑戰(zhàn),由于大眾對自動駕駛技術仍存在一定的疑慮和擔憂,推廣和普及自動駕駛技術仍需要時間。

中國自動駕駛行業(yè)發(fā)展前景廣闊,通過政府的積極引導和企業(yè)的努力,中國自動駕駛行業(yè)有望取得更大的突破,實現(xiàn)技術進步和商業(yè)化應用的雙贏局面。

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原文標題:國內外自動駕駛市場分析及未來趨勢

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