汽车电子行业专题报告.docx

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1、汽车电子行业专题报告1. 汽车电子化发展趋势确立，自动驾驶成为行业新风口1.1. 政策引导行业快速发展，2023年是发展元年车联网产业发展行动计划锚定车联网发展目标2018年底，工信部发布车联网产业发展行动计划，彰显了国家对于车联网产业发展的高度重视，明确表示将加大对车联网产业的政策支持力度。该计划明确以2023年为时间节点，分两个阶段实现车联网产业高质量发展的目标,车联网产业发展从示范应用阶段向规模应用阶段跨越。具体为，2023年前，具备高级别自动驾驶功能的智能网联汽车实现特定场景规模应用；2023年后,高级别自动驾驶功能的智能网联汽车和5G-V2X逐步实现规模化商业应用，“人-车-路-云”

2、实现高度协同。在该发展计划中，提出要推动1TE网络的改造和升级，满足车联网的大规模应用。提升1TE-V2X网络在主要高速公路和部分城市主要道路的覆盖水平，完善路侧单元的数据接入规范，提高路侧单元与道路基础设施、智能管控设施的融合接入能力，推动1TE-V2X网络升级与路侧单元部署的有机结合。在重点地区、重点路段建立5G-V2X示范应用网络，提供超低时延、超高可靠、超大带宽的无线通信服务。分阶段、分区域推进道路基础设施、交通标志标识的数字化改造和新建，在桥梁、隧道等道路关键节点加快部署窄带物联网(NB-IoT)等网络。在数据方面，要促进各类车联网平台的互联互通，推动智能网联汽车、道路基础设施、通信

3、基站、车联网平台和应用服务等信息交互与数据共享，构建数据使用和维护的市场化机制，保障车辆安全有效地运行。鼓励构建跨行业、跨部门的综合大数据及云平台，支撑车联网应用的规模发展和持续创新。在智能道路基础设施方面，要促进网络通信技术、人工智能技术与道路交通基础设施的深度融合，为车联网、自动驾驶等新技术应用提供必要条件。面向典型场景和热点区域部署边缘计算能力，构建低时延、大带宽、高算力的车路协同环境。支持北斗卫星导航系统和差分基站等设施建设，提升车用高精度时空服务的规模化应用水平，满足车辆的高精度定位导航需求。在部分高速公路和部分城市主要道路，支持构建集感知、通信、计算等能力为一体的智能基础设施环境。

4、现阶段的自动驾驶和高度自动驾驶衍生了几个关键的技术挑战，其一便是海量数据和信息的处理能力，车辆联网的不同场景的数据传输量激增就是例子。现阶段应对这些挑战的六个关键推动因素：架构、高速数据、外部链接、可靠性、安全性、设计。1.2. 11-12自动驾驶：ADAS多传感器提高数据传输需求按照国际通用标准，根据智能化程度的不同，自动驾驶汽车可以被分为5个等级：11-辅助驾驶、12-部分自动驾驶、13-有条件自动驾驶、14-高度自动驾驶、15-完全自动驾驶(无人驾驶)。从全球范围来看，11和12级别的自动驾驶汽车已经实现了大规模量产，如我们通常见到的自适应巡航(ACC),车道保持(1KA),自动刹车辅助

5、(AEB)等功能就属于这个级别的自动驾驶功能，该级别自动驾驶功能已经可以实现解放我们的双手或者双脚，但驾驶员必须保持注意，随时可能需要接管车辆。在产品层面，单车智能足以支撑12及以下自动驾驶技术，所以12及其以下的高级辅助驾驶的实现需依赖于ADAS(高级驾驶辅助系统)，及其配备的大量的传感器(例如毫米波雷达、激光雷达，摄像头)。ADAS是利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。ADAS采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可

6、以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量，通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。比起传统车辆，搭载了ADAS系统的车辆需要安装更多的传感器。华为车联网领域总经理樊玉轲认为：“随着人们对于安全、环保、舒适、通信和娱乐的需求日益增长，各种传感器和车载终端在数量和质量上也随之增长，每辆汽车涉及的传感器和车载终端数量已多达200多只，而这个数字还在以7.3%的年平均增长率增长。”高频率数据传输需求不断增加的传感器数量带来车载数据量激增，促使ADAS配备更高带宽的传输网络。据Inte1测算，自动驾驶车辆每天将产生超过4T的数据量。以单个传感器的数据传输量测算，自动驾驶车雷达和

7、视频传感器各自产生的数据量达到了1OOMBytes,在此之上，附加的ECU内的融合数据大约为50MByteso以一台配备有五个雷达传感器和两个视频系统的车辆（加上额外的其他测量值）为例，在采集和存储期间，需要管理大约IGByte/S的海量数据。1.3. 13-15自动驾驶：车联网全方位感知补足单车智能短板目前ADAS系统的主要功能目前仍然不是完全控制汽车，而是为驾驶人提供车辆的工作情形，与车外环境变化等相关信息进行分析，且预先警告可能发生的危险状况，让驾驶人提早采取因应措施，避免交通意外发生。而成为无人驾驶智慧车技术基础的目的，是ADAS系统目前积极追求的方向。随着物联网的发展，相关的厂商需在

8、不断累积使用经验与克服盲点后，汽车的自动驾驶程度将会得到进一步提升。当然这一趋势也将伴随着车辆联网需求的进一步提升。13是自动驾驶系统的一个分水岭，前面是以驾驶员为责任主体，机器为辅助；后面是机器为责任主体，驾驶员逐渐脱离驾驶任务。国家工信部公示标准中将13定性为“限定条件下的自动化”：在自动驾驶系统所规定的运行条件下，车辆本身就能完成转向和加减速，以及路况探测和反应的任务；一些条件下司机可以将驾驶权完全交由自动驾驶车辆，但在必要时需要进行接管。换言之，在13级自动驾驶状态下，驾驶员不光可以“脱手”“脱脚”，还可以“脱眼”，即不用时刻监管车辆，只需保持能动态接管驾驶任务。伴随着自动驾驶智能度的

9、提升，单车智能或无法完全满足车辆应对环境复杂性和满足自身安全性的诉求。首先是安全。单车智能在应对极端天气、不利照明、物体遮挡等挑战性交通场景方面，能力仍然有待提升。其次是ODD限制。自动驾驶运行设计域(OPeratiOnaIDeSignDomain,ODD)是指自动驾驶系统功能设定的运行条件，包括环境、地理和时段限制、交通流量及道路特征等。目前车辆在限定路段中行驶时，仍然没有彻底解决准确感知识别和高精度定位问题。另外还有经济性。为了确保自动驾驶安全，高等级的自动驾驶车辆需要部署更多传感器，大大增加了硬件成本，难以保证车辆的经济性，从而阻碍了规模商业化进程。因此除了单车智能外车辆还将需要的车联网

10、“云-管-端”架构作为补充来实现完全自动驾驶的目标。通过“云”V2X(VehiC1etoX)所建立的车与车、车与基站、基站与基站的通信通道，使车辆获得实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息，从而提高驾驶安全性、减少拥堵、提高交通效率、提供车载娱乐信息等。车联网对单车智能的进阶补充至少体现在三个方面1、提升智能系统的感知能力。车端的传感器在感知时依然会受到视角、视野范围以及恶劣天气的限制，路侧单元能够帮助提升单车的感知能力，尤其是超视距的感知，能够让系统在更充分信息的辅助下提前进行决策。2、降低单车的生产成本和开发周期，提升量产的可能性。完全依赖于单车智能实现14及以上的自动驾驶，首先成本

11、高，根据赛文交通网公众号显示，以ROboTaXi为例将会增加10-20万美元的成本；其次开发周期也长，新产品完成车规级认证将耗费大量时间，再加上系统与整车的验证与测试，都会延长。3、实现全局的调度与规划。单车智能只是进行车辆自身的规划，缺乏全局意识，而从车路协同的角度，可以实现全局的统筹调度，既辅助决策提供最优解，也能提升道路通行效率，这是单车智能做不到的。换而言之车联网可以让车辆中控系统用上帝视角去看待这个世界。当车辆能够从所有的智能设备中获得信息，就能够快速处理这些信息并且得到最好的解决方案。回归到具体驾驶情景，车、道路、红绿灯、哪怕是一个探头，都将成为驾驶的感知系统，提供有价值的信息。车

12、不再是驾驶在道路上，而是在数字高速之上。1.4. 行业发展进度：多城市试点，13汽车发布在即道路测试政策逐步跟进伴随着技术和基础设施的成熟，实验数据的不断丰富，相关政策也在逐步跟上。近年来，中国和国外政府已纷纷出台了自动驾驶的产业扶持和上路实验的政策。中国的不少地方政府也出台相关政策，加快自动驾驶汽车从道路测试。北京、上海、天津、重庆、广州、武汉、长春、深圳、杭州、无锡、长沙、保定、济南、平潭、肇庆等多座城市出台了道路测试管理规范，划定了具体道路开放区域。据不完全统计，截至2019年2月21日，全国共有22个省市区出台了智能网联汽车测试管理规范或实施细贝J,其中有14个城市发出测试牌照，牌照数

13、量总计100余张。瓜熟蒂落：13车型预计量产在19年上海车展期间，13级自动驾驶汽车来到了台前。无论是小鹏、威马、零跑等新造车势力，还是大众、BBA,北汽、上汽、广汽等传统车企，都亮出了自家的13级自动驾驶车型。以下表格的十家公司，不论是外资车企，自主品牌，还是新造车势力，都将13级自动驾驶汽车的量产时间定在了两年之内。在自动驾驶技术、13及其以上产品、基础设施和配套法规日益成熟的背景下，自动驾驶的智能化有望在近年得到快速提升。而考虑到广阔的下游可替代市场,这一趋势对现有产业格局的影响和冲击将是惊人的。2. E/E架构变革，车载以太网迎来黄金发展期3. 1.自动驾驶提高车载通讯需求，数据传输需

14、求快速提升车联网对车辆的传感器数量及数据传输性能提出了更高的要求，传统车辆的对外通信需求主要是对AM/FM收音机信号接收、或者无网络下的定位导航天线，其传输速率要求较低，数据延时性要求不高，而在5G车联网框架下所衍生出的新应用场景普遍对数据的传输速率、发送频率、延时性、可靠性范围、定位精度都有较高的要求。以远程驾驶和信息娱乐场景为例：远程驾驶类场景，包括远程端为驾驶员，向车辆发送控制指令或形式建议的远程驾驶，如远程接管等场景，以及远程控制端为平台程序，对车端进行控制实现自动泊车，如自动代客泊车等。远程驾驶类场景通常都属于连续性有大带宽上行以及低时延下行需求的场景，需满足高速移动性需求，平台需满

15、足大数据存储能力需求，部分场景对时延和计算能力要求较高。具体来说，上行时延IOOms,下行时延W20ms;上行速率260Mbps,下行速率约400kbps；可靠性上行一般大于99.9%,下行大于99.999%；定位精度W1nu信息服务类场景包括基于车路协同的远程软件升级、车载娱乐信息、差分数据服务等。信息服务类场景通常都属于连续性有大带宽需求的场景，需满足高速移动性需求，平台需满足大数据存储能力需求，部分场景对时延和计算能力要求较高。具体来说，与中心平台交互时延W1OOms,与MEC交互时延W20ms;部分场景上行速率200MbPs,下行速率最高可达500MbPS1Gbps0自动驾驶智能化提升

16、，带来传感器数量激增比以驾驶员为责任主体的高级驾驶辅助技术，以机器为责任为主体的自动驾驶系统需要面对更复杂的环境和更小的容错空间。因此，自动驾驶程度的提升还将伴随着两个趋势，即冗余性传感系统的配置和各传感器之间融合程度的提升O今年4月，滴滴自动驾驶升级推出了新一代自动驾驶硬件平台一一滴滴双子星。该平台搭载了50多个传感器，算力超过700TOPS（处理器运算能力单位），每秒超千万级点云成像，而且整体造价较上一代保持不变。该平台设计了多重冗余，不仅有核心高性能传感器冗余，而且还拥有车载自动驾驶系统冗余、远程协助系统冗余、前装量产车型冗余等，整体上实现了硬件的多层冗余性配置。比如，传感器冗余保证了自动驾驶汽车在各个方向、各类型的毫米波雷达、摄像头、激光雷达等感知设备都能交叉验证，进一步提升了车辆在隧道、雨雾、逆光、黑夜等复杂场景中的感知能力。如果自动驾驶汽车中有一个传感器坏了，或者因