中国自动驾驶之路

自动驾驶是未来十年最能振奋人心的领域之一。人工智能(AI)的突破、5G网络的构建及半导体技术的进步正引领著我们一步步迈向全面自动化。

这篇文章中，我们将介绍自动驾驶的价值链以及这一行业的主要中国企业。

行业概览

要发现自动驾驶行业的投资机会，首先须了解其中各领域的基本架构及主要参与者。一个完整的自动驾驶系统需要发展汽车、边缘及云端这三个位置的智能技术。大部分汽车制造商与行业合作伙伴合作开发这类汽车功能。电讯公司及云端基础设施公司正努力建设边缘及云端基础设施，为自主驾驶系统提供支撑。

自动化等级

国际汽车工程师学会(SAE)制定由‘无自动辅助’到‘全自动驾驶’的六级自动驾驶级别。在L0-L2级中，驾驶员被视为系统监督员，而L3级以上的自动驾驶系统能接管驾驶员的任务。L5级代表完全自动化，无需驾驶员监督。

汽车方面

汽车制造商

国内汽车制造商与行业合作伙伴密切合作，力求于2020至2021年推出L3级自动驾驶汽车。我们看到多个合作伙伴就汽车、边缘到云端的整体系统架构进行合作，这表明自主驾驶系统十分复杂。我们认为初步试验将在封闭的道路及受控的环境中进行。例如，上汽集团正与上海国际港务集团、华为及中国移动合作，于上海洋山深水港推出5G智能交通示范区。可连接5G网络的L4级自动驾驶卡车正于该地区进行测试。

感测

自动驾驶汽车需配备感测组件来收集重要的环境数据及车辆数据。根据Yole公司的数据，预计至2032年，全球核心汽车感测组件的市场规模将达770亿美元。开发自动化系统中，我们看到有两种主流的核心感测器组合。第一种是Waymo、百度、AutoX等公司所采用的光学雷达、雷达及摄影机的组合，光学雷达会产生过多的环境讯息，这些讯息需要与摄影机收集的视觉数据一并分析。然而，光学雷达在照明极差的条件下仍能运作，并产生精确的三维测量结果。第二种解决方案为仅有雷达与摄影机的组合，因为特斯拉采用的系统所需的主要输入内容为视觉数据。随著电脑视觉技术进步，诸如特斯拉等公司可以依靠摄影机收集的视觉数据来完善该系统。

感知与决策

自动驾驶的关键在于车载演算法。汽车需要具备根据感测模组、网络及车载电脑的讯息来理解、预测及行动的能力。机器学习等人工智能技术用于训练完成这些任务的不同的模式。百度、小马智行、AutoX是一些专注于自动驾驶演算法的中国公司。如四维图新及高德软件这类公司提供高精密度地图来支援该系统。硬件方面，地平线机器人公司正在开发用于自动驾驶的晶片。

边缘

车联网——使流动车联网商业化(CV2X)

CV2X是一种通讯网络，将4G及5G技术应用于汽车通讯。汽车与其他车辆、基础设施及网络间的通讯对于实现高度自动化及确保安全性而言至关重要。全球5G标准的推出涵括应用于CV2X网络的规范。中国政府于2020年2月发布《智能汽车创新发展战略》，目标为至2025年实现4G-V2X全面覆盖以及5G-V2X网络覆盖重点城市及高速公路区域。中信建投证券预计2022年至2025年，C-V2X道旁基础设施投资总规模将达628亿人民币。华为、大唐电讯、中兴通讯、阿里巴巴、星云互联、东软集团、四维图新、万集科技及联信永益为这一领域的部分中国公司。

云端

考虑到训练自动驾驶系统需要大量数据集及巨大的运算能力，超规模的云端计算公司提供驾驶数据、训练及模拟服务，帮助企业加快自动驾驶产品的开发。云端计算领域的主要中国企业包括华为、阿里巴巴及腾讯。例如，华为于2019年推出八达通云端服务，旨在为自动驾驶的开发者提供服务。

前景

自动驾驶行业是一个复杂的生态系统，实现完全自动化需要进行跨行业、跨国家的合作。中国企业在制定自动驾驶系统发展的基本框架方面不断进步，并且中国政府亦积极支持及推动这项技术发展。我们认为，随著各公司发挥的作用愈来愈明确，这一领域亦会加速发展。

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