市場雖然低迷，但我們必須積極，一方面積極把握市場調整出來的中長期投資布局的機會，另一方面，低頭趕路，努力做好投資研究。
分析分享我們對智能駕駛的一些研究和看法。
一、了解智能駕駛
1、自動駕駛的分級
自動駕駛技術有多個分級，不同的機構提出了不同的标準，但現在最常用的是由美國高速公路安全管理局（NHTSA）和美國汽車工程協會（SAE）提出的分級标準。
盡管兩種标準在具體級别上有所差異，但都認為從L3級開始，駕駛的主要責任由人轉移到了車輛自身，這也使得L3級成為自動駕駛技術發展的一個關鍵節點。
在國内的《汽車駕駛自動化分級》中，L0到L2級被視為自動駕駛輔助系統（ADAS），而L3級及以上被認為是進階自動駕駛。
目前，全球的自動駕駛正處于從L2級向L3級的轉變過程中：目前，進階自動駕駛主要應用在限定場景中，如智慧園區、港口碼頭和停車場等，包括商業車輛物流、自動停車等特定領域。
如果L3級自動駕駛能夠實作，那将是我們邁向全自動駕駛的一大步，或将帶來各種高端配套需求的增長。
自動駕駛技術SAE分級标準
2、自動駕駛技術演進方向
自動駕駛技術沿着智能化和網聯化兩個次元演進，就像人一樣，一個方向是讓汽車自己變得更聰明，汽車能更聰明，能自己通過攝像頭、雷達等"眼睛"看清周圍環境，通過車載晶片的"大腦"做出決策；
另一個方向就是讓汽車能通過車聯網（V2X）這樣的"社交網絡"，和其他的人、車、道路甚至雲端等各種元素進行溝通，實作更好的配合駕駛。
但V2X依賴于路側雲端基礎設施建設，預計中短期内或仍将以單車智能方案為主。
二、智能駕駛産業鍊
智能駕駛産業鍊涉及多個主體，包括整車制造商、零部件供應商、車載平台開發商和出行服務供應商等。
這條龐大的産業鍊彙集了各類參與者，從造車新勢力到傳統整車廠商，再到科技巨頭以及創業公司。
資料來源：智能駕駛産業鍊，《自動駕駛駛向何方？》國金證券
1、晶片：智能駕駛的大腦
自動駕駛晶片是最核心的硬體，附加值也很高，市場的競争者主要是國内外資料科技領域的龍頭公司，這其中要麼是國外的公司，要麼是還未上市的公司，隻有在域控制器領域有少量的A股公司參與。
2、車載傳感器：純視覺和雷射雷達路線之争
傳感器是自動駕駛感覺層的核心硬體，相當于智能汽車的眼睛，主要利用攝像頭、雷射雷達、超音波雷達和毫米波雷達等裝置，對車輛周圍的環境進行實時感覺，擷取周圍物體的距離和輪廓資訊。
據天風證券2023年6月份的預測，到2030年，國内車載攝像頭市場規模将達到380億元，全球市場規模将達到1141億元，年複合增長率預計為17.5%。
在成本方面，CIS傳感器占比52%，光學鏡頭和模組封裝占比39%。（資料來源：天風證券，2023.06）
在車載雷達方面，雷射雷達是一項關鍵技術。
資料來源：不同類型傳感器優劣勢對比，《三重拐點臨近 L3落地加速》華西證券
從技術發展路徑來看，自動駕駛感覺方案主要分為純視覺和雷射雷達兩大路線。純視覺方案主要依賴攝像頭，并輔以毫米波雷達、超音波雷達等傳感器。
這種方案的總體成本較低，典型代表是美國的一家龍頭企業。然而，純視覺方案對于物體及其距離的識别高度依賴深度學習算法。
是以，視覺方案對算法的要求非常高，需要大量的訓練資料來不斷改進算法。
雷射雷達方案則以雷射雷達為核心，并結合攝像頭、毫米波雷達、超音波雷達等傳感器。
這種方案以強感覺和低算法要求為特點。
多傳感器融合的方案彌補了純視覺方案的一些缺陷，但成本相對較高，通常還需要結合高精度地圖才能發揮較佳效果。
3、高精地圖：減配可能成為趨勢
高精度地圖是針對自動駕駛汽車的一種地圖資料範式，具有接近1米的絕對位置精度和厘米級的相對位置精度，能夠準确、全面地表達道路特征。
在雷射雷達感覺方案中，高清地圖或為必不可少的。
然而，目前高精度地圖減配可能成為一種趨勢。
一方面，高精度地圖的覆寫範圍、成本和更新頻率等問題限制了其在城市級别自動駕駛量産中的應用。
另一方面，高精度地圖測繪屬于強監管的領域，相關政策法規的頒布和實施也增加了企業使用高精度地圖的成本。
是以，近年來有多家企業宣布尋找替代高精度地圖的解決方案。
今年4月已經有公司釋出了一款不依賴高精度地圖的進階自動駕駛系統，并将其搭載在某車型，其它多家公司也提出了在2023年完全摒棄高精度地圖的計劃。
4、域控制器：從分布到集中
汽車域控制器是一種內建了多種功能的電子控制單元，用于管理和控制車輛各種系統。
随着汽車電子技術的發展和功能的增加，傳統的單個控制單元已無法滿足需求。
是以，汽車制造商開始采用多個控制單元來管理系統，但其間的通信和協調需要複雜的軟體算法和硬體設計，增加了開發成本和複雜度。
而域控制器則将多個控制單元的功能內建到一個單一的控制單元中，簡化了系統架構，降低了成本。
從2022年市占率來看，國内企業占比比較小，但布局很積極，有望在域控制器市場取得上司地位。
5、線控底盤：邁向L3及以上自動駕駛等級的關鍵技術
傳統汽車底盤主要由傳動系、行駛系、轉向系和制動系四部分組成，互相連通、相輔相成。
而線控底盤是對底盤信号傳導機制進行線控改造，以電信号傳導替代機械信号傳導，使其更适用于自動駕駛車輛。
具體來說，駕駛員的操作指令通過線控底盤傳輸給電子控制器，再由電子控制器傳輸給執行機構，最終完成轉向、制動、驅動等功能。
線控結構取代了方向盤、刹車踏闆與底盤之間的機械連接配接，實作了多來源電信号操作，使線控底盤具備高精度、高安全性和高響應速度的優勢。
可以說，線控底盤是實作L3及以上進階自動駕駛的必要條件。
線控底盤主要包括線控制動、線控轉向、線控懸架、線控油門和線控換擋。其中，線控制動和線控轉向技術的壁壘最高，發展相對較晚，根據頭豹研究院2023年4月的預測，到2026年，中國線控底盤行業規模有望從2021年的180.6億元增長至2026年的1,159.5億元，年複合增長率達到45.0%。
中國線控底盤行業規模（資料來源：IFIND、頭豹研究院，2023年4月)
1）線控制動：預計2025年在新能源車滲透率30%
線控駐車制動(EPB)經曆了從拉索式到一體化的發展過程。
預計到2025年，國内EPB市場規模将達到220億元，有較大的國産替代空間。
線控行車制動包括電子液壓制動系統(EHB)和電子機械制動系統(EMB)兩類。
市場前景廣闊，預計到2025年，線控行車制動在新能源和燃油乘用車中的滲透率分别達到30%和16%。
以單車價值量2300元來計算，對應的市場規模将達到129億元，2021-2025年的複合年增長率(CAGR)達到87%。（《汽車行業深度報告線控底盤:智能電動浪潮下的千億藍海》國海證券，2023.5.31）
2）線控轉向：預計2025年SBW滲透率可能達到15%（《汽車行業深度報告線控底盤:智能電動浪潮下的千億藍海》國海證券，2023.5.31）
汽車轉向系統經曆了從機械轉向系統(MS)到機械液壓助力轉向系統(HPS)，再到電子液壓助力轉向系統(EHPS)和電子助力轉向系統(EPS)，最終發展到線控轉向系統(SBW)。
随着電動化程度的提升，線控轉向系統逐漸受到關注。
相比EPS，SBW的最大差異在于方向盤和執行機構之間沒有機械連接配接。SBW在成本控制、底盤設計靈活性、駕駛感受、行車安全和空間利用等方面具有明顯優勢。
然而，由于技術壁壘較高且受到舊國家标準的限制，目前SBW的滲透率仍然較低。
随着2022年1月國家标準對線控轉向的限制解除，以及國内外供應商相關産品逐漸量産，SBW的滲透率将加速提升。
三、智能駕駛行業即将迎來技術、政策、産品三重拐點
1、大模型加速推動 L3 智能駕駛落地
大模型的生成能力持續提升，結合多模态的輸入和輸出能力，不僅僅在NLP領域，大模型在圖像處理、語言處理、視訊處理等多個次元的應用在不斷地加強，也有望給整個汽車智能化趨勢進一步賦能。
1）子產品化&端到端，智能駕駛兩大算法架構
智能駕駛算法的架構主要有兩大類：1）子產品化智能駕駛算法方案；2）端到端的解決方案。
截至 2022年，業界采用最多的自動駕駛架構還是子產品化自動駕駛系統，它的優點是整個架構非常簡潔，采用感覺層、決策規劃層和執行控制層三層架構，以解決感覺、決策和執行任務時的問題。
每層可以進一步細分為各種子產品和子子產品，使得開發團隊可以并行開發不同的子子產品，提高開發效率。
然而，這種子產品化系統也面臨複雜和龐大的挑戰，需要人工設計所有子產品，并且受限于算力的限制，無法将所有子子產品都更新為深度學習網絡。
是以，子產品化自動駕駛系統可以處理大部分自動駕駛場景，但在處理少數特殊場景時可能需要耗費大量精力進行标準化解決。
另一種自動駕駛的系統方案是端到端（End to End），其核心思想是将采集到的資訊（如圖像資料、點雲資料等）直接輸入統一的深度學習網絡，并輸出自動駕駛車輛的駕駛指令（如方向盤轉角、方向盤轉速、車速等）。
相較于子產品化系統，端到端架構設計簡單、硬體成本較低，并且更易于實作不同場景下的泛化性，适合城區道路自動駕駛場景的落地，進而提升至L3級别。
2）借助 TransFormer 模型，感覺系統全面更新
某全球龍頭電動車企作為純視覺方案的代表企業，為了更好地通過攝像頭了解周圍環境，并擺脫頻繁更新高精度地圖所帶來的維護成本，采用實時建圖的方式完成環境的搭建，進而協助車輛進行決策。
其BEV感覺算法通過統一轉換不同視角攝像頭采集的圖像資料到上帝視角，實作車輛實時生成活地圖。
這一方法補充了自動駕駛後續決策所需的道路拓撲資訊，使得擺脫高精度地圖依賴成為可能。
采用BEV（2D）+占用網絡（3D）+TransFormer算法，将車道相關資訊進行編碼，包括車道節點位置、屬性、分叉點、彙合點和車道樣條曲線幾何參數。
這些資訊類似于語言模型中的單詞編碼，通過時序處理獲得車道線之間的拓撲連接配接關系，進而實作行駛路徑規劃。
整個矢量地圖生成過程涉及到7500萬個參數。
3）引領技術方向，進階别自動駕駛方案有望實作降本
龍頭企業全新的自動駕駛架構一經推出，迅速獲得業界各家企業的認可，國内主流車企紛紛采用BEV+TransFormer 的方式對全新一代自動駕駛感覺方案進行模組化。
部分企業采用了占用網絡的技術，在算法架構上全面向龍頭看齊，雖然基于安全考慮，目前推出的城市導航輔助駕駛功能都搭配了雷射雷達作為備援感覺配置，但随着算法的成熟，有望降低對于雷射雷達的依賴，大幅降低整套系統的成本，進一步推動進階别自動駕駛滲透率的提升。
2、國内政策逐漸健全、L3加速落地
2022年11月2日，工信部會同公安部釋出《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知（征求意見稿）》，将遴選符合條件的和具備量産條件的搭載自動駕駛功能（L3-L4級别）的智能網聯汽車産品，開展準入試點，并在試點城市的限定公共道路區域内開展上路通行試點；
6月21日，某會議提到，将啟動智能網聯汽車準入和上路試點，支援L3級及更進階别的自動駕駛功能商業化應用。“相信在不久的将來，更多有智能化水準的産品會跑在路上”。
6月30日，工信部等五部門印發《制造業可靠性提升實施意見》，聚焦機械、電子、汽車三個行業。
再度提及汽車自動駕駛系統。指出，汽車行業重點聚焦線控轉向、線控制動、自動換擋、電子油門、懸架系統等線控底盤系統，高精度攝像頭、雷射雷達、基礎計算平台、作業系統等自動駕駛系統。
7月7日，北京市進階别自動駕駛示範區工作辦公室宣布正式開放智能網聯乘用車“車内無人”商業化試點。
今年3月，北京無人駕駛車輛進入“車内無人”載人示範應用階段。截至目前，無人化測試車輛共計116台，測試總裡程近200萬公裡，累計訂單超150萬人次。（資料來源：環球财經網，2023.7.8）
3、海外：加快建構規範自動駕駛發展的政策法規架構
日韓加速推動自動駕駛商業化落地。
2019年5月，日本通過了新的《道路交通法》，允許L3級自動駕駛車輛上路。
日本警察廳在次年10月公布了《道路交通法》修正案，允許L4級别自動駕駛車輛上路，并于2023年4月1日正式實施。
而在2022年9月，南韓政府釋出了《移動創新路線圖》，制定了自動駕駛普及的“三步走”計劃。
南韓成為繼日本和德國之後，第三個允許L3級（有條件自動化）自動駕駛汽車上路的國家。
德國加快完善自動駕駛頂層法律。在2021年5月，德國正式通過了全球首部《自動駕駛法》，為自動駕駛車輛上路提供了合規保障。
從2022年開始，德國允許具有進階别自動駕駛功能的車輛在公共道路和指定區域内行駛。
根據《自動駕駛法》架構，某德企獲得了德國聯邦汽車運輸管理局的許可，允許其銷售L3級自動駕駛汽車。
美國強調機動車安全标準，加快調整監管政策。2022年3月，美國國家公路交通安全管理局釋出了針對無人駕駛車輛的乘客安全技術規定，強調自動駕駛車輛必須提供與人類駕駛傳統車輛同等水準的乘員保護能力。
截至2023年5月，美國本土已有40個州制定了與自動駕駛相關的法規政策。而在2023年5月，美國加州準許了某德企L3級别自動駕駛系統的上路申請。
2023年H2以及2024年是車企智能化新車加速投放的視窗期，城市NOA功能成為區分車企智能化的關鍵能力，目前國内外主要電動車企業都在進行測試積累，努力推進NOA高階輔助駕駛能力建設，産業化進度将有望持續超預期，無人駕駛的奇點時刻慢慢來臨！
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文章精選：
1、終于可以跟投了
2、關于銀華天玑---悄悄盈的更新說明
3、關于銀華天玑---年年紅的更新說明
4、【重要】組合申購/更新教程
5、重歸基本面：2023年政策報告
6、向上的趨勢和主線，逐漸浮出水面：2023年2季度政策報告
7、徐徐圖之，曙光初現（2023年下半年政策報告）
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