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2021-2025年中国智能驾驶行业分析及行业供需格局研究预测报告
2020-12-24
  • [报告ID] 150234
  • [关键词] 智能驾驶行业分析
  • [报告名称] 2021-2025年中国智能驾驶行业分析及行业供需格局研究预测报告
  • [交付方式] EMS特快专递 EMAIL
  • [完成日期] 2020/12/12
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报告简介

一、自动驾驶等级的定义:是出行方式革命的技术核心

当前,随着新一代信息技术,人工智能等技术的飞速进展,全球汽车产业也正处于深度变革期.智能化,网联化成为汽车产业新的战略制高点,智能传感器和车载智能计算平台则成为智能驾驶产业发展的制胜关键.智能驾驶领域的全球竞争,不仅是技术和产业的竞争,也是制度层面,政策层面及标准层面的竞争. 一,智能驾驶的内涵与范畴 智能驾驶的基本概念 智能驾驶指的是利用先进的车载传感器,控制器,执行器,雷达等装置,融合人工智能,计算机视觉,现代通信与网络技术,使车与车,路,人,云等道路交通参与者进行智能信息交换,共享,使汽车具备复杂环境感知,智能决策,自主控制等功能,最终实现以更安全,更高效,更舒适,更节能的形式替代人类操控机动车辆的新一代信息技术。

智能驾驶的时代正在来临,全球汽车企业和科技企业已展开时间和智慧的赛跑。面向这一时代机遇,车企采用何种技术战略,来打造智能驾驶产品竞争力和持续胜出?这是车企、也是作为产业合作伙伴,需要共同思考与探讨的问题。

新技术要取得商业成功,一般需要经历几个阶段:1)试点突破,技术成熟度得到验证,具备初步商用条件;2)新体验或效率提升,为客户带来全新体验或时间节约,开辟新兴市场;3)扩大生产规模,单位制造成本降低,提高市场占有率,获得规模化利润。

自动驾驶是指通过电脑系统来实现无人驾驶,总共分为 L0-L5 六个等级,自动化程度从 L0-L6 逐级递增。L0 为无自动化,完全由驾驶员完成驾驶操作;L1 为驾驶辅助,汽车可提供加速、刹车或转向保持等辅助功能,如定速巡航、车道保持辅助和自动刹车等;L2 为部分自动化,汽车在特定情况下可自动转向、加速或刹车,如全速自适应巡航、自动泊车、主动车道保持、自动变道和限速识别等;L3 为条件自动化,即汽车在特定驾驶场景下可以完成自动驾驶功能,如高速巡航、拥堵巡航等;L4 为高度自动化,几乎可在所有情况下完成自动驾驶; L5 的系统完全不需要驾驶员参与驾驶。

自动驾驶技术是未来出行革命的技术核心。国际消费类电子产品展览会(ConsumerElectronics Show,CES)是全球最大、影响力最广泛的消费类电子技术展览之一,每年1 月于美国内华达州的拉斯维加斯会议中心举行。在 2020 年 1 月举办的 CES 中,汽车技术的三大热点主题为智能座舱、自动驾驶和车路协同。

智能座舱、自动驾驶和车路协同三大热点主题的共同点在于,预计未来汽车技术发展将完全改变人类出行方式,汽车不再是简单的交通工具,而是会变成像手机一样的智能终端,具备更加强大的娱乐和服务功能。车路协同服务于自动驾驶,智能座舱的基础是自动驾驶。因此自动驾驶技术是未来出行革命的技术核心。只有将乘员从驾驶中解放,才能够让智能座舱和车路协同技术更充分地服务消费者,改变出行体验。

L2 级别系统渗透加速,L3 级别车型呼之欲出。国内自主品牌如广汽乘用车、吉利、领克、长安、上汽、北汽都已经推出 L2 级自动驾驶汽车量产的计划;新造车企业如小鹏、拜腾、蔚来、威马等都具备 L2 级别的量产能力。与此同时,通用、福特、丰田等海外中级车型也开始在中国进入 L2 级别的“备战”。在 L3 级量产搭载方面,已开始有少量量产车型面市,由于法规及各种其他因素暂未全面铺开。

主机厂群雄揭竿,纷纷发布各自的自动驾驶计划。国外车企大多在 2016 年左右已开始逐步导入 L1/L2 级别自动驾驶功能,国内主机厂起步较晚,均在 2018 年后才陆续推出搭载 L2 级别自动驾驶系统的车型。例如:2016 年,宝马宣布与英特尔及 Mobileye 合作,研发自动驾驶汽车;2017 年,戴姆勒宣布与博世达成了合作,目标是“在下一个十年开始之前”将 L4 和 L5 自动驾驶汽车引入城市地区;2018 年,沃尔沃宣布与百度达成合作,联合研发 L4 级自动驾驶量产乘用车;2019 年,东风日产计划分阶段推进部署日产ProPILOT 智能驾驶辅助系统;上汽也在 2019 年获得了国内首批智能网联汽车示范应用牌照。另外,多家国外知名车企推出了 2020 年的自动驾驶计划:特斯拉计划推出自动驾驶出租车服务 Robotaxi,雷克萨斯计划引入 Automated Highway Teammate,博世宣布在2020 年年中实现高速自动驾驶辅助系统的量产。

二、智能驾驶行业发展现状分析

1、智能驾驶供应链参与者:感知层、决策层与执行层

三层协同作用,处理环境信息,实现智能驾驶控制。感知层是依靠毫米波雷达、激光雷达、摄像头等设备对行驶路径、周边物体、交通标志等迅速感知。决策层是汽车通过 ADAS算法/芯片、计算平台等对感知层输入信息进行处理、计算,并对路径和行为进行规划。执行层是决策层输出信息后,自动驾驶汽车执行输出指令,进行转向控制、油门控制以及制动控制

自动驾驶的技术环境要求:高精度地图、车联网、5G。自动驾驶感知层最重要的是对驾驶环境的精确感知,据 NHTSA 公布的数据,普通电子导航地图的精度在 10 米左右;到 L3 阶段,对地图精度的要求为 0.5-1 米;到 L4 阶段,对地图的精度要求将提高到 0.1-0.3米;到 L5 阶段,对地图的精度要求将达到厘米级。车联网帮助汽车更好地与外界(包括车、人、道路、交通标志)沟通,是自动驾驶的基础。5G 环境与 4G 环境相比,信息传输的速率提升了 100 倍左右达到 10Gbps;时延降低了 30-50 倍到 1ms;连接数提升了 100倍左右达到 1000000;移动性提升超过 1 倍达到 500km/h,更契合车联网的需求,提升了自动驾驶的安全冗余。

2、国内外厂商加速布局,打造汽车智能终端

感知层:采集并处理环境信息和车内信息。外资品牌松下、法雷奥和富士通占车载摄像头行业主导地位,CR3 为 41%自,自主品牌舜宇光学从镜头突围,镜头组产品全球市占第一,开始向模组渗透,行业产品呈从单目向双目转变、2D 成像向 3D 跨越的趋势。2018年博世毫米波雷达全球市占率达 19%,国际三大巨头合计出货量占毫米波雷达全球市场 7成以上,华域汽车等国内自主品牌加快研发并开始量产,细分产品方面 77/79Hz 远程雷达逐渐替代 24GHz产品近程毫米波雷达。激光雷达行业 Velodyne 全球领先,销量突破 3 万台,禾赛科技等国内初创公司技术实力不俗,固态雷达是激光雷达行业未来趋势。

决策层:利用芯片+算法制定控制策略,替代人类做出驾驶决策。决策层面利用微控制器(MCU)基于高精度地图、车联网技术规划最优行驶路径,起到决策作用。据测,2025 年 MCU 全球市场规模将达 88.6 亿美元,行业龙头包括恩智浦、博世、电装等,国内德赛西威推出整套自动泊车系统。2019 年特斯拉发布自动驾驶芯片 TeslaFSD,提升自动驾驶安全冗余。HERE、谷歌、四维图新、高德等国内外企业纷纷入局高精地图,加速跑马圈地。5G 加速车联网技术渗透,华为、均胜电子、德赛西威等供应商持续发力

执行层:反馈到底层模块,执行驱动、制动和转向任务。转向、油门、制动、照明等执行部件与系统布局参与者主要是由传统汽车零部件供应商发展而来,通过研发进行产品换代升级智能化。制动系统发展路径为真空液压制动(HPB)到电子液压制动(EHB)再到线控机械制动(EMB),转向系统的未来发展趋势为电动助力转向系统(EPS),博世加快执行层全面布局,配备了大众全系列,国内华域汽车实力强劲。

3、智能驾驶市场前景广阔规模可达千亿

智能驾驶发展分阶段规划,市场占有率对应提高。2016 年中国汽车工程协会正式对外发布了自动驾驶领域技术标准——《节能与新能源汽车技术路线图》。路线图中制定了我国自动驾驶汽车未来发展的三个五年阶段需要达成的目标,2020 年是起步期也是关键期,汽车产业规模需达 3000 万辆,驾驶辅助或部分自动驾驶车辆市场占有率将达到 50%;2025 年高度自动驾驶车辆市场占有率需达到约 15%;到 2030 年,中国将力争实现拥有完全自动驾驶车辆规模 3800 万辆,市场占有率接近 10%。2018 年 12 月,工信部印发的《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》要求:“车联网用户渗透率达到 30%以上,新车驾驶辅助系统(L2)搭载率达到 30%以上,联网车载信息服务终端的新车装配率达到60%以上”。此外,还提及了一个更高目标:到 2020 年,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”。

中国作为汽车消费大国之一,在2018年,乘用车销量达到2514.8万台,同比增长了5.5%。预计在2020年可能突破3000万辆。同时,智能驾驶乘用车的渗透率也将由2016年的20%上升至2020年的61%,且更高智能驾驶水平的汽车占比也将大幅提升。据预测,2035年前,全球将有1800万辆汽车拥有部分无人驾驶功能,1200万辆汽车成为完全无人驾驶汽车,中国或将成为大的市场。

随着汽车智能化的不断发展,截止 2018 年,中国智能驾驶市场规模增长至 893 亿元,同比增长 31%,市场渗透率达到 47%。根据初步测算 2019 年中国智能驾驶市场规模将突破千亿,未来 4 年(2020-2023)年均复合增长率约为 20.62%,智能驾驶乘用车的渗透率也将由 2016 年的 20%上升至 2020 年的 61%,且智能驾驶系统的级别会提升,更高智能驾驶水平的汽车占比亦将大幅提升。预测 2035 年前,全球将有 1800 万辆汽车拥有部分无人驾驶功能,1200 万辆汽车成为完全无人驾驶汽车,中国或将成为最大市场。

中国智能驾驶市场规模预测

L4 级自动驾驶有望陆续量产,全球渗透率预计提高。传统整车厂中,通用依托于旗下公司 Cruise 和 Strobe 的技术实力,自动驾驶研发进展领先。公司预计于 2020 年达到L4 级别自动驾驶,并实现量产。大众集团预计于 2020-2021 年实现 L4 自动驾驶技术的量产,并宣布将于2021年在中国投放搭载L4级别自动驾驶系统的电动SUV——ID Roomzz。宝马计划于 2024年正式量产 L4级别自动驾驶系统,实现高速路况和城市路段的自动驾驶。

根据 BCG 预测,到 2025/2030 年,全球部分自动驾驶系统渗透率将达到 12.4%/15.0%,全自动驾驶系统渗透率将达到 0.5%/9.8%。

4、购买需求强烈,性能安全亮点突出

消费者强烈需求推动智能汽车市场不断上行。我国汽车消费者渴望能够实现汽车自动驾驶过程中,自由的进行娱乐、进餐、睡觉、休息、办公等活动。根据普华永道 2017 年公布的数据,在我国汽车购买者中,非常渴望拥有自动驾驶汽车的比例超过 85%,强烈的购买需求预示着未来智能汽车行情向好。另外,智能驾驶汽车在遇到事故时,能在短时间内做出最准确的反应,可以有效的降低事故发生率,这一亮点也成为了智能驾驶汽车的又一新卖点。

5、智能驾驶的发展推动单车价值量提升

自动驾驶系统不断升级,单车价值量加速提升。L0 及 L1 级别的自动驾驶系统作为嵌入式软件可以带来 275 到 325 美元的单车价值量提升。L2 级自动驾驶系统由多个自动化组合构成,可带来 450 到 550 美元的单车价值提升。L2+级别需要配备多传感器融合、控制算法、集成等软件,将带来 750 到 1200 美元的单车价值量提升。L3 是自动驾驶系统成长的一个飞跃,可以实现驾驶员在特定条件下的完全脱离,可带来 4000 到 5000 美元的价值量提升,远高于 L2 级。

感知、决策、执行三层次共同决定价值量提升。L1 级别系统主要有盲区探测、自适应巡航和自动刹车等功能,只需配备前角雷达、后角雷达和前置摄像头,可以为感知层带来125-325 美元的单车价值量提升,为决策层带来约 150 美元的单车价值量提升;L2 级别系统需要完成多个控制功能的融合,因此决策层必须搭载多域控制器,可以为感知层带来200-400 美元的单车价值量提升,为决策层带来约 200 美元的单车价值量提升;L3 级别系统需要实现特定场景下的自动驾驶,搭载的雷达和摄像头数量增加,传感器类型增加,且有可能需要搭载前向激光雷达,可以为感知层带来 1500-2000 美元的单车价值量提升,为决策层带来 2300-2600 美元的单车价值量提升,在此基础上还可以为执行层带来 100-300美元的单车价值量提升

三、智能驾驶发展的必经之路:平台化战略

目前,我国智能驾驶行业还有很多困难需要克服。人工智能技术主要依托于互联网,然而现阶段经常会出现网络攻击事件,这就给不法分子提供了机会。所以,当前在发展自动驾驶汽车时,怎样能够确保人工智能技术在其中应用的安全性以及可靠性,是需要认真思考的一个问题;现阶段在法律层面上没有明确的法规来约束自动驾驶汽车,尤其是在产生事故之后,无法认定责任,这也成为其发展的一个重要挑战。

1、出路:智能驾驶的平台化战略

面对前路凶险,后有追兵的局面,汽车企业该如何在智能驾驶的领域实现突围呢?唯有平台化才能适应时代的发展要求,理由有三:

1)车厂需要聚焦功能软件开发,发挥对汽车功能的理解的优势,提供差异化的竞争力,开辟与新进入者斗争的第二战场。这就要求汽车企业需要转变角色,从采购者、集成者转变为参与者、共同开发者,将汽车平台开发与自动驾驶功能开发解耦,将有效的资源和炮火聚焦差异化应用层平台开发,牢牢把控、定义汽车特性。

2)功能软件之外的基础软硬件平台,不能一蹴而就,也非车厂擅长,不是车厂要积累的能力。比如芯片能力、OS能力,暂时车厂还不能与科技、互联网公司一拼高下,应该避其锋芒,结盟深度绑定1-2家平台战略供应商,借力打力。平台战略供应商的市场目标是提供基础软硬件平台,定位是车厂的服务商,不会成为车厂的竞争对手。一个长期稳定可靠的基础软硬件平台战略供应商,将会成为与车厂的共生共荣的合作伙伴与同路人。

3)基础软硬件开发周期漫长,与当前快速迭代新功能、新特性的需求相冲突,必须摒弃原有非平台化模式,将基础软硬件平台与车型、功能软件充分解耦,这样才能推出自己一系列车型、迭代功能软件版本。基础软硬件平台从平台设计、芯片的选型、工艺、样板到测试,还有软件架构设计、OS适配、底层软件开发、过认证、测试,耗时、耗力巨大,必须从单车型的智能驾驶开发中剥离开来,这样才能适应快速的开发迭代的需求。此外,多车型共平台,也将极大的缩减整体开发成本。

其实对于车厂来说,平台化战略并不陌生。平台化开发模式在汽车底盘设计领域已经实行多年,底盘平台、发动机、变速箱平台等平台化思路,曾经给整个汽车行业带来勃勃生机与巨大的经济效益。在智能驾驶系统开发上,国内的吉利汽车已经先行实施平台化战略,其推出的自动驾驶的软硬件基础平台,只需针对具体车型适配即可,大大提升了智能驾驶汽车的研发效率,降低了研发成本。

2、未来:平台化战略实施收益可期

智能驾驶的平台化战略,是汽车产业的顶层设计,它取决于决策层的战略智慧与决心,也需要与靠谱的平台战略供应商一起深入沟通交流,从平台化设计理念、架构定义、关键技术(芯片、OS、安全、工程等)和不同车型匹配等方面加大合作,从而在智能驾驶时代聚焦自身核心优势,打造差异化竞争力。笔者认为,智能驾驶的平台化战略将带来如下收益:

1)底层智能驾驶平台统一化,节约投资成本。

2)研发资源聚焦统一平台,技术语言统一,沟通效率提升,研发周期缩短。

3)功能软件供应商可基于统一平台引入多家,提升议价能力。

4)深入积累智能驾驶业务能力,构筑未来汽车差异化竞争力。

在未来,随着互联网的快速发展,当智能驾驶技术发展到比较成熟的阶段时,独立的智能汽车将开始出现。智能汽车的出现是智能驾驶技术发展过程中发生质变的关键点。在智能汽车发展的同时,功能汽车对智能驾驶配件的需求将由后装变为前装,最终完成由功能汽车向智能汽车的蜕变。当为智能汽车设计的第三方智能驾驶配件得到普及,智能汽车也将迎来高速发展。

本公司出品的研究报告首先介绍了中国智能光伏行业市场发展环境、智能光伏行业整体运行态势等,接着分析了中国智能光伏行业市场运行的现状,然后介绍了智能光伏行业市场竞争格局。随后,报告对智能光伏行业做了重点企业经营状况分析,最后分析了中国智能光伏行业发展趋势与投资预测。您若想对智能光伏行业产业有个系统的了解或者想投资中国智能光伏行业,本报告是您不可或缺的重要工具。

本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等智能光伏。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计智能光伏及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测智能光伏。


报告目录
2021-2025年中国智能驾驶行业分析及行业供需格局研究预测报告

第一章 智能驾驶技术的基本介绍
1.1 智能驾驶技术的内涵及价值
1.1.1 智能驾驶技术内涵
1.1.2 智能驾驶功能价值
1.1.3 智能驾驶产业价值
1.2 智能驾驶与无人驾驶技术
1.2.1 智能驾驶的技术层次
1.2.2 无人驾驶是最高层次
1.2.3 智能驾驶的技术路径
1.3 智能驾驶的认可程度调查
1.3.1 智能驾驶的接受程度
1.3.2 智能驾驶用户关注点
1.3.3 智能汽车的购买需求
第二章 智能驾驶行业发展环境分析
2.1 经济环境
2.1.1 宏观经济概况
2.1.2 对外经济分析
2.1.3 工业运行情况
2.1.4 固定资产投资
2.1.5 宏观经济展望
2.2 社会环境
2.2.1 社会消费规模
2.2.2 居民收入水平
2.2.3 居民消费水平
2.2.4 交通畅行需求
2.2.5 驾驶需求上升
2.3 产业环境
2.3.1 汽车保有量上升
2.3.2 汽车市场产销状况
2.3.3 新能源汽车产销规模
2.3.4 汽车逐步智能化发展
2.3.5 智能交通发展规模上升
第三章 2018-2020年国内外智能驾驶行业发展分析
3.1 智能驾驶产业发展综况
3.1.1 智能驾驶的驱动因素
3.1.2 智能驾驶产业链生态
3.1.3 智能驾驶产业发展进程
3.2 全球智能驾驶行业发展分析
3.2.1 智能驾驶发展环境
3.2.2 各国顶层设计加快
3.2.3 美国行业发展地位
3.2.4 企业布局热度不减
3.2.5 各国技术发展排名
3.3 中国智能驾驶行业发展分析
3.3.1 智能驾驶发展阶段
3.3.2 智能驾驶发展状况
3.3.3 我国智能驾驶市场规模
3.3.4 智能驾驶企业地区分布
3.3.5 智能驾驶示范区建设格局
3.3.6 智能驾驶示范区发展动态
3.4 中国智能驾驶商业化应用领域
3.4.1 共享汽车发展历程
3.4.2 共享汽车市场规模
3.4.3 共享汽车竞争格局
3.4.4 共享汽车活跃用户
3.4.5 共享汽车发展重点
3.5 智能驾驶产业发展问题
3.5.1 驾驶安全问题
3.5.2 发展体系薄弱
3.5.3 产业机构不完整
3.5.4 法规标准待完善
3.5.5 技术性障碍分析
3.6 智能驾驶产业发展对策
3.6.1 完善相关政策法规
3.6.2 建立行业标准体系
3.6.3 推动核心技术研发
3.6.4 安全技术逐步市场化
3.6.5 集中推进协同创新
第四章 2018-2020年智能驾驶最高层次——无人驾驶行业分析
4.1 无人驾驶汽车产业链分析
4.1.1 产业链机构分析
4.1.2 上下游企业分析
4.2 无人驾驶汽车发展阶段分析
4.2.1 技术研发阶段
4.2.2 小规模试验阶段
4.2.3 政策调整阶段
4.2.4 销量猛增阶段
4.3 2018-2020年无人驾驶汽车的发展综述
4.3.1 无人驾驶的可行性
4.3.2 无人驾驶发展回顾
4.3.3 无人驾驶SWOT分析
4.3.4 全球无人驾驶竞争格局
4.3.5 中国无人驾驶竞争格局
4.3.6 无人驾驶使用意愿调查
4.3.7 无人驾驶汽车规模预测
4.4 无人驾驶技术的商业化应用状况
4.4.1 商业化应用的背景
4.4.2 在乘用车上的应用
4.4.3 在商用车上的应用
4.4.4 商业化应用前景广阔
4.5 无人驾驶投资壁垒分析
4.5.1 进入壁垒评估
4.5.2 竞争壁垒
4.5.3 技术壁垒
4.5.4 资金壁垒
4.5.5 政策壁垒
4.5.6 设施壁垒
4.5.7 风险提示
4.6 无人驾驶汽车发展趋势及路线分析
4.6.1 无人驾驶商业应用方向
4.6.2 无人驾驶汽车推广环境
4.6.3 5G加快自动驾驶汽车到来
4.6.4 本土企业融合发展的趋势
4.6.5 整车企业未来的发展路线
4.6.6 互联网企业未来发展路线
第五章 2018-2020年智能驾驶技术应用系统分析
5.1 智能驾驶系统
5.1.1 智能驾驶系统的主要构成
5.1.2 智能驾驶系统的运作流程
5.1.3 智能驾驶系统的软件架构
5.1.4 人机交互系统的基本概况
5.1.5 人机交互系统的核心技术
5.1.6 人机交互系统的发展趋势
5.2 智能环境感知系统
5.2.1 环境感知系统的内涵
5.2.2 环境感知系统的构成
5.2.3 环境感知系统的硬件
5.2.4 环境感知技术的应用
5.3 辅助驾驶系统(ADAS)
5.3.1 ADAS系统模块构成
5.3.2 ADAS产业链分析
5.3.3 ADAS市场竞争格局
5.3.4 ADAS市场规模预测
5.3.5 ADAS系统发展趋势
5.4 车联网(车载信息)系统
5.4.1 车联网系统内涵及特点
5.4.2 车联网系统的基本结构
5.4.3 车联网系统的结构体系
5.4.4 车联网产业链结构分析
5.4.5 车联网是智能交通的基础
5.4.6 车联网标准体系持续完善
5.5 自动驾驶地图系统
5.5.1 自动驾驶地图应用需求
5.5.2 电子地图产业链分析
5.5.3 高精地图成智能车标配
5.5.4 高精地图商业模式分析
5.5.5 高精度地图竞争布局
5.5.6 高精度地图市场空间预测
5.5.7 自动驾驶地图发展壁垒
5.5.8 自动驾驶地图发展建议
5.6 智能驾驶控制系统
5.6.1 智能驾驶的控制方法
5.6.2 智能驾驶的控制技术
5.6.3 电动转向控制系统
5.6.4 电子自动驻车制动系统
5.6.5 自动刹车紧急制动技术
5.6.6 智能倒车防碰撞系统
5.6.7 电子油门控制系统
5.7 智能驾驶决策规划系统
5.7.1 决策规划系统的层次划分
5.7.2 决策规划系统的体系结构
5.7.3 决策规划系统的关键环节
5.7.4 决策规划系统的技术方法
第六章 2018-2020年智能驾驶基础技术分析
6.1 人工智能技术
6.1.1 技术基本概述
6.1.2 技术应用广泛
6.1.3 产业链结构分析
6.1.4 产业发展特征
6.1.5 技术专利申请状况
6.1.6 技术主要应用领域
6.1.7 技术应用挑战分析
6.2 雷达传感技术
6.2.1 技术基本概况
6.2.2 上下游产业链
6.2.3 超声波雷达产业
6.2.4 毫米波雷达产业
6.2.5 激光雷达产业
6.2.6 应用于智能驾驶
6.3 物联网技术
6.3.1 技术基本概况
6.3.2 技术应用领域
6.3.3 产业规模状况
6.3.4 企业竞争布局
6.3.5 产业发展方向
6.3.6 应用于智能驾驶
6.4 大数据技术
6.4.1 技术基本概述
6.4.2 技术应用领域
6.4.3 产业规模状况
6.4.4 产业竞争主体
6.4.5 应用于智能驾驶
第七章 5G通信技术在智能驾驶行业的应用及影响分析
7.1 5G技术发展概况
7.1.1 通信技术发展历程
7.1.2 5G技术内涵及特点
7.1.3 三大典型应用场景
7.2 5G行业发展综况
7.2.1 5G产业链结构
7.2.2 5G产业政策环境
7.2.3 5G商用元年开启
7.2.4 5G建设运行现状
7.2.5 运营商建设布局
7.2.6 5G商业模式分析
7.2.7 5G业务发展趋势
7.3 5G技术在智能驾驶行业的应用状况
7.3.1 应用价值分析
7.3.2 应用场景分析
7.3.3 应用重点分析
7.3.4 应用示范平台
7.3.5 应用案例分析
7.4 5G技术在智能驾驶行业的应用前景
7.4.1 应用前景分析
7.4.2 应用机会分析
7.4.3 应用效益评估
第八章 2018-2020年智能驾驶技术应用设备分析
8.1 智能汽车
8.1.1 智能汽车的开发路径
8.1.2 智能汽车的市场空间
8.1.3 智能汽车的商用前景
8.1.4 智能汽车的发展目标
8.2 智能客车
8.2.1 智能客车路测加快推进
8.2.2 企业布局智能客车动态
8.2.3 智能公交车的信息互联
8.2.4 智能公交车的智能支付
8.2.5 智能公交车的发展动态
8.2.6 智能公交发展前景展望
8.2.7 智能客车未来发展趋势
8.3 智能卡车
8.3.1 智能卡车配置结构
8.3.2 智能卡车发展价值
8.3.3 智能卡车发展阶段
8.3.4 智能卡车布局主体
8.3.5 企业布局动态分析
8.3.6 智能卡车发展问题
8.3.7 智能卡车发展展望
8.3.8 智能卡车发展方向
8.4 智能物流车
8.4.1 物流车市场需求增长
8.4.2 智能驾驶助力物流升级
8.4.3 无人配送相关利好政策
8.4.4 无人配送市场发展状况
8.4.5 企业布局无人配送领域
8.4.6 AGV智能物流车设备
8.4.7 AGV市场规模特点分析
第九章 -2018-2020年智能驾驶行业布局主体分析
9.1 汽车生产商
9.1.1 整体布局状况
9.1.2 特斯拉公司
9.1.3 通用汽车公司
9.1.4 福特汽车公司
9.1.5 北汽集团公司
9.1.6 上汽集团公司
9.2 互联网企业
9.2.1 谷歌公司
9.2.2 百度公司
9.2.3 腾讯公司
9.2.4 阿里集团
9.3 IT信息企业
9.3.1 苹果公司
9.3.2 华为公司
9.3.3 中兴公司
9.4 汽车零部件企业
9.4.1 舜宇光学公司
9.4.2 均胜电子公司
9.4.3 路畅科技公司
9.4.4 万安科技公司
9.5 出行服务商
9.5.1 发展机遇
9.5.2 竞争格局
9.5.3 Lyft公司
9.5.4 优步公司
9.5.5 滴滴公司
9.6 初创公司
9.6.1 蔚来汽车公司
9.6.2 小鹏汽车公司
9.6.3 威马汽车公司
9.6.4 景驰科技公司
第十章 智能驾驶技术行业投资分析
10.1 行业投融资分析
10.1.1 全球融资状况
10.1.2 全球融资特点
10.1.3 国内融资状况
10.1.4 融资细分领域
10.1.5 区域融资分布
10.1.6 活跃投资机构
10.2 投资热点分析
10.2.1 分时租赁或成为重点
10.2.2 ADAS产业投资前景
10.2.3 汽车雷达的投资机会
10.2.4 车联网应用市场预测
10.2.5 汽车座舱电子市场空间
10.3 自动驾驶地图项目投资合作案例
10.3.1 项目合作概况
10.3.2 合作主体分析
10.3.3 合作主要内容
10.3.4 项目合作影响
10.4 投资风险分析
10.4.1 经济风险分析
10.4.2 政策法律风险
10.4.3 技术风险分析
10.4.4 社会普及风险
10.4.5 道德伦理风险
10.5 投资路径分析
10.5.1 智能驾驶的技术路线
10.5.2 智能驾驶的创新路线
10.5.3 智能驾驶的发展路径
10.5.4 运营用车或首先突破
10.6 投资策略维度分析
10.6.1 时空维度
10.6.2 产业维度
第十一章 智能驾驶行业发展前景及规模预测
11.1 智能驾驶行业发展前景及格局分析
11.1.1 全球智能驾驶发展展望
11.1.2 相关技术标准完善趋势
11.1.3 中国智能驾驶发展前景
11.1.4 智能驾驶未来竞争格局
11.2  2021-2025年中国智能驾驶行业预测分析
11.2.1 2021-2025年中国智能驾驶行业影响因素分析
11.2.2 2021-2025年中国智能驾驶市场规模预测
第十二章 智能驾驶行业的政策环境分析
12.1 智能驾驶技术相关利好政策
12.1.1 智能交通行业发展战略
12.1.2 智能驾驶汽车国家战略
12.1.3 地方政策支持智能驾驶
12.1.4 智能驾驶行业标准成形
12.2 智能网联汽车技术标准体系分析
12.2.1 智能网联汽车的标准建设
12.2.2 标准体系构建基本考虑
12.2.3 标准体系的编制过程
12.2.4 标准体系的基本框架
12.2.5 标准体系的建设重点
12.2.6 标准体系落实的措施
12.2.7 标准体系的建设要点
12.2.8 标准体系的建设动态
12.3 智能驾驶路测逐步规范化发展
12.3.1 我国智能汽车路测政策演进
12.3.2 国内发布智能汽车路测规范
12.3.3 智能网联汽车路测安全要求
12.4 地区智能驾驶路测建设文件发布
12.4.1 长春市
12.4.2 河南省
12.4.3 北京市
12.4.4 天津市
12.4.5 银川市
12.4.6 西安市
12.4.7 济南市
12.4.8 重庆市
12.4.9 江苏省
12.4.10 浙江省
12.4.11 杭州市
12.4.12 上海市
12.4.13 长沙市
12.4.14 广东省
12.4.15 深圳市
12.4.16 广州市
12.4.17 福建省
12.4.18 海南省

图表目录
图表1 汽车行业“新四化”是全方位的革命
图表2 SAE对于智能驾驶的分级定义
图表3 用户对于智能驾驶接受意愿
图表4 用户最在乎智能驾驶及时作出危险反应
图表5 2019年GDP初步核算数据
图表6 2019年各月累计营业收入与利润总额同比增速
图表7 2019年规模以上工业企业主要财务指标(分行业)
图表8 2020年规模以上工业增加值同比增长速度
图表9 2020年规模以上工业生产主要数据
图表10 2019年固定资产投资(不含农户)同比增速
图表11 2019年固定资产投资(不含农户)主要数据
图表12 2020年全国固定资产投资(不含农户)同比增速
图表13 2020年固定资产投资(不含农户)主要数据
图表14 2018年全国社会消费品零售总额月度同比增长
图表15 2018年社会消费品零售总额主要数据
图表16 2018-2019年社会消费品零售总额增速(月度同比)
图表17 2018年与2017年中国居民人均可支配收入平均数与中位数对比
图表18 2019年与2018年中国居民人均可支配收入平均数与中位数
图表19 2019与2020年居民人均可支配收入平均数与中位数
图表20 2018年居民人均消费支出及构成
图表21 2019年全国居民人均消费支出及构成
图表22 2020年居民人均消费支出及构成
图表23 2020年汽车生产情况
图表24 2020年汽车销售情况
图表25 2020年新能源汽车生产情况
图表26 2020年新能源汽车销售情况
图表27 2011-2019年中国智能交通行业市场规模
图表28 智能驾驶的产业链生态
图表29 国内智能驾驶标志性事件
图表30 2020年各国自动驾驶汽车成熟度指数
图表31 2014-2019年国内智能驾驶市场规模
图表32 2016-2019年中国共享汽车市场规模统计
图表33 2019年中国共享汽车平台梯次竞争格局分析
图表34 2019-2020年中国共享汽车平台月活用户规模(月度)统计
图表35 2019年中国共享汽车平台用户使用总时长统计情况
图表36 无人驾驶汽车产业链
图表37 无人驾驶产业链上的企业
图表38 国内政府支持无人驾驶汽车的理由
图表39 未来无人驾驶汽车要经历的阶段
图表40 中国无人驾驶汽车企业研发SWOT分析
图表41 全球无人驾驶产业竞争格局
图表42 平均跑多远需要一次人工接管
图表43 2018年中国消费者使用无人驾驶汽车意愿
图表44 全球无人驾驶汽车市场规模预测

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2.签订购买合同
3.客户支付款项
4.提交资料
5.款到快递发票