中國自動駕駛之路

自動駕駛是未來十年最能振奮人心的領域之一。人工智能(AI)的突破、5G網絡的構建及半導體技術的進步正引領著我們一步步邁向全面自動化。

這篇文章中，我們將介紹自動駕駛的價值鏈以及這一行業的主要中國企業。

行業概覽

要發現自動駕駛行業的投資機會，首先須了解其中各領域的基本架構及主要參與者。一個完整的自動駕駛系統需要發展汽車、邊緣及雲端這三個位置的智能技術。大部分汽車製造商與行業合作夥伴合作開發這類汽車功能。電訊公司及雲端基礎設施公司正努力建設邊緣及雲端基礎設施，為自主駕駛系統提供支撐。

自動化等級

國際汽車工程師學會(SAE)制定由『無自動輔助』到『全自動駕駛』的六級自動駕駛級別。在L0-L2級中，駕駛員被視為系統監督員，而L3級以上的自動駕駛系統能接管駕駛員的任務。L5級代表完全自動化，無需駕駛員監督。

汽車方面

汽車製造商

國內汽車製造商與行業合作夥伴密切合作，力求於2020至2021年推出L3級自動駕駛汽車。我們看到多個合作夥伴就汽車、邊緣到雲端的整體系統架構進行合作，這表明自主駕駛系統十分複雜。我們認為初步試驗將在封閉的道路及受控的環境中進行。例如，上汽集團正與上海國際港務集團、華為及中國移動合作，於上海洋山深水港推出5G智能交通示範區。可連接5G網絡的L4級自動駕駛卡車正於該地區進行測試。

感測

自動駕駛汽車需配備感測組件來收集重要的環境數據及車輛數據。根據Yole公司的數據，預計至2032年，全球核心汽車感測組件的市場規模將達770億美元。開發自動化系統中，我們看到有兩種主流的核心感測器組合。第一種是Waymo、百度、AutoX等公司所採用的光學雷達、雷達及攝影機的組合，光學雷達會產生過多的環境訊息，這些訊息需要與攝影機收集的視覺數據一併分析。然而，光學雷達在照明極差的條件下仍能運作，並產生精確的三維測量結果。第二種解決方案為僅有雷達與攝影機的組合，因為特斯拉採用的系統所需的主要輸入內容為視覺數據。隨著電腦視覺技術進步，諸如特斯拉等公司可以依靠攝影機收集的視覺數據來完善該系統。

感知與決策

自動駕駛的關鍵在於車載演算法。汽車需要具備根據感測模組、網絡及車載電腦的訊息來理解、預測及行動的能力。機器學習等人工智能技術用於訓練完成這些任務的不同的模式。百度、小馬智行、AutoX是一些專注於自動駕駛演算法的中國公司。如四維圖新及高德軟件這類公司提供高精密度地圖來支援該系統。硬件方面，地平線機器人公司正在開發用於自動駕駛的晶片。

邊緣

車聯網——使流動車聯網商業化(CV2X)

CV2X是一種通訊網絡，將4G及5G技術應用於汽車通訊。汽車與其他車輛、基礎設施及網絡間的通訊對於實現高度自動化及確保安全性而言至關重要。全球5G標準的推出涵括應用於CV2X網絡的規範。中國政府於2020年2月發布《智能汽車創新發展戰略》，目標為至2025年實現4G-V2X全面覆蓋以及5G-V2X網絡覆蓋重點城市及高速公路區域。中信建投證券預計2022年至2025年，C-V2X道旁基礎設施投資總規模將達628億人民幣。華為、大唐電訊、中興通訊、阿里巴巴、星雲互聯、東軟集團、四維圖新、萬集科技及聯信永益為這一領域的部分中國公司。

雲端

考慮到訓練自動駕駛系統需要大量數據集及巨大的運算能力，超規模的雲端計算公司提供駕駛數據、訓練及模擬服務，幫助企業加快自動駕駛產品的開發。雲端計算領域的主要中國企業包括華為、阿里巴巴及騰訊。例如，華為於2019年推出八達通雲端服務，旨在為自動駕駛的開發者提供服務。

前景

自動駕駛行業是一個複雜的生態系統，實現完全自動化需要進行跨行業、跨國家的合作。中國企業在制定自動駕駛系統發展的基本框架方面不斷進步，並且中國政府亦積極支持及推動這項技術發展。我們認為，隨著各公司發揮的作用愈來愈明確，這一領域亦會加速發展。

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