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自動駕駛行業專題報告：全面邁向中高階智駕
1.技術：迎接L3時代
智駕滲透率快速提升
行業內普遍把自動駕駛分為五個等級。其中L0為完全人工駕 駛，L1-L2為部分輔助駕駛，從L3-L5由部分自動駕駛逐漸向 完全自動駕駛過渡。 L0：提供警告和瞬時協助，如AEB（自動緊急制動）、車道 偏離警告等。 L1：借助感知系統對車輛做單一方向的運動控制/輔助，如車 道居中LCC（橫向運動控制，方向盤）或自適應巡航ACC（ 縱向運動控制，油門/剎車）。 L2：同時提供縱向和橫向控制。如自動泊車。 L2+：高速公路/快速路/城市道路領航輔助駕駛（高速/城市 NOA），但是人類仍然是駕駛主體，需要保持觀察環境。 L3：系統是駕駛主體，人類不需要觀察環境，只有系統請求 時，人類需要接管。 L4：系統是駕駛主體，人類不需要接管，但有特定道路和環 境條件要求。 L5：在所有條件下隨處行駛，人類不需要接管。 目前大部分主機廠都處於L2+階段。
從模組化到端到端，邁向L3
自動駕駛方案正在從模組化向端到端方案發展。 傳統的自動駕駛系統採用模組化部署策略。在之前很長一段時間，智能駕駛架構都來源於機器人架構，每個功能，如感知、 預測和規劃，都是單獨開發並整合到車輛中的。感知模組主要負責使用感測器蒐集資料、資料處理等，用於識別行人、交通訊號、道路標誌和其他車輛等等，高精地圖、 IMU等則提供車輛位置等，感知處理模組將這些資料轉化為車輛可以理解的環境模型，並送入到預測模組； 預測模組主要用於模仿人類感知來預測其他道路使用者的行為意圖，例如有人橫穿馬路、有車要突然搶道等；規劃與決策模組根據前兩個模組的資訊來設計汽車的行駛策略，生成詳細的行駛軌跡，並行送給控制模組； 控制模組，執行上述行車命令的模組，包括油門、剎車、轉向，還有HMI的顯示。
領先實踐：特斯拉
特斯拉領先實踐。在特斯拉的帶動下，過去量產自動駕駛常見的 後融合演算法（每個感測器的資訊各自通過神經網路模型處理，然 後融合運算）逐漸被拋棄，特斯拉推出的FSD Beta V9首次使用 了BEV(Bird Eye View) + transformer的演算法架構，實現了前融合 的BEV演算法，把多個攝影機的感知到的畫面直接放進AI演算法裡， 生成一個鳥瞰視角的3D空間，並在這個空間內輸出感知結果。在此基礎上，2021年，特斯拉引入了名為 HydraNet 的多工學 習演算法，允許自動駕駛系統使用單一的神經網路來實施不同的任 務，可以檢測車輛、標誌牌、車道線等，2022年特斯拉引入佔據 （Occupancy）網路，將圖像空間轉為立體空間，並且給每個空 間單位分配一個“佔據/未佔據”的標識，從而幫助找到更多相關 的特徵，能夠預測那些物體（甚至物體的那個部分）會移動。 至此，特斯拉的自動駕駛系統架構中部分模組已經被深度學習模 塊所替代，但仍不是一個端到端訓練模式的自動駕駛系統，因為 系統中仍然存在規劃的部分，例如軌跡評分、手動規則等。
領先實踐：華為
華為汽車業務主要圍繞智能汽車數字平台(iDVP)、智能駕駛計算平台(MDC)和 HarmonyOS智能座艙平台三大平台。 華為與整車廠的合作模式主要有三種。 1. 華為智選模式。華為智選致力於將華為的工業團隊、軟體團隊、使用者體驗團 隊等參與到汽車製造的合作中，與車企共同實現產品設計、品牌打造，並通 過華為的銷售管道為汽車銷售提供支援。這種合作方式主要是為了將華為面 向消費者的能力賦能給車企，是最深入的合作模式。2025年鴻蒙智行“四界 ”將有多款新車型面世，此外華為和上汽合作可能帶來“第五界”品牌“尚 界”。 2. Huawei Inside (HI) 模式。華為Inside模式提供包括MDC、智能座艙、智能 駕駛、智能車雲等在內的全端智能汽車解決方案。目前，華為與長安阿維塔 、北汽極狐等品牌採用該模式進行合作。在這種合作方式中，華為更多處於 被整合的角色，與車企聯合研發。 3. 零部件供應模式。華為提供AR HUD、激光雷達、熱管理、電驅等零部件。這 種模式是華為最早進入智能汽車領域時的業務形式，擁有眾多合作夥伴。
2.政策：逐步完善
中國：政策逐步完善
中國自動駕駛領域目前還沒有國家層面立法，但相關試行規章制度已經陸續出台。2024年6月，工信部等四部門發佈 ，中國首批確定由9個汽車生產企業和9個使用主體組成的聯合體，將在北京、上海、廣州等7個城市展開智能網聯汽車 准入和上路通行試點，試點產品涵蓋乘用車、客車以及貨車三大類。試點過程中將系統開展產品測試與安全評估工作 ，探索完善智能網聯汽車生產准入管理和道路交通安全管理體系。 允許自動駕駛商業化探索。2021 年 4 月，《北京市智能網聯汽車政策先行區總體實施方案》指出，北京將正式開放高 速公路場景，開展自動駕駛測試，同年 10 月北京正式開放無人化測試場景，首批向百度、小馬智行兩家企業頒發無人 化道路測試通知書，在經開區 20 平方公里範圍內、共 100 多公里城市道路上開展無人化測試。截至目前，包括北京 、上海、廣州、深圳、重慶、武漢、長沙在內的 10 余個城市允許自動駕駛汽車在特定區域、特定時段從事出租汽車、 城市公共汽（電）車等商業化試營運，且應用規模不斷擴大。2023年11月，交通運輸部也已經發佈《自動駕駛汽車運 輸安全服務指南（試行）》，對營運要求、責任劃分等進行了明確。 合規趨嚴。2021 年 5 月特斯拉宣佈在中國建立資料中心，實現資料儲存本地化，眾多跨國車企陸續在中國建立資料中 心，資料本土化成大勢所趨。
3.趨勢：L3商用元年，智駕平權
2025有望成為L3上車元年
工信部有望發佈L3相關認證。同濟大學汽車學院教授、汽車安全技術研究所所長朱西產預計工信部2025年會發佈 L3級自動駕駛車輛的相關認證。 中國外車廠積極佈局L3，2025有望成為L3上車元年。江淮和華為合作的尊界S800已在申報工信部的認證，通過認 證後，將為尊界使用者推送L3智駕功能，尊界S800預計將於2025H1上市。2025年2月，小鵬汽車董事長何小鵬在社 交媒體上宣佈，2025年年中將推出V6全新大版，也就是准L3能力高階自駕，這也是全面超過FSDV13能力的開始版 本。2025年底將推出真L3等級軟體和硬體冗餘能力的自動駕駛。
智駕平權，中階智駕有望成為10萬元級車型標配
比亞迪智駕捲入7萬元級。2024年小鵬發佈的MONA M03 12萬元入門版即帶有L2行泊功能，包括車道級LCC、自動泊車 等；16萬元高配版直接升級雙Orin-X，擁有小鵬最新高速+城市全場景XNGP，中階智駕“捲入”10-20萬元級車型。 2025年，比亞迪宣佈，天神之眼高階智駕系統，比亞迪旗下10萬元級以上車型全系搭載，10萬元以下車型多數搭載。實 現了代客泊車、遙控出車、自動泊車的標配。
中階智駕有望成為10萬元級車型標配。城市NOA，在新勢力車 企以及華為、地平線、Momenta、卓馭科技等核心供應商的爭 相發力下，已於2024年正式邁入量產“元年”。據蓋世汽車研 究院統計資料，2024年1-11月，中國乘用車市場高速NOA和城 市NOA滲透率僅為7.2%和1.5%。2025年NOA將迎來量產規模大 幅提升。朱西產預計到2025年，將有成本在3000元以下的NOA 產品投入市場，NOA的滲透率有望超過40%。
4.自動駕駛產業鏈
自動駕駛產業鏈：感知和決策為核心
自動駕駛基本上依賴於感知、決策、執行三個環節的高效配合。感知層通過多維感測器及GPS、北斗等在內的導航系 統識別道路上的人、物及標識，並收集車身周圍的即時資料；決策層通過晶片、軟體/演算法、特徵提取等預處理，資料 融合後作出評估和決策，得出相應的路徑規劃與決策訊號，並輸出給各種執行層的控制單元；最終執行層通過接收感 知系統的資料及決策系統的決策訊號作出相應的反饋動作，實現全套自動駕駛操作。 目前決定自動駕駛性能的主要是感知和決策層。隨著端到端的普及，自動駕駛性能主要由感知層和決策層的硬體裝置 和軟體演算法決定。感知裝置決定自動駕駛可視範圍和精度，晶片算力、軟體演算法決定了響應速度和決策能力。
感知層：攝影機和雷達
汽車智能駕駛感知系統主要包括視覺感知、超聲波感知 、毫米波感知和雷射感知。 L0-L1：通過車前後的超聲波雷達或毫米波雷達、攝像 頭即可實現。 L2：需要實現加減速和轉向功能，因此需要額外安裝在 兩車身側邊的超聲雷達，以及分佈在車身前、後、左、 右的4顆環視相機。 L2+-L4：為了實現提升感知精度，並且應對惡劣天氣， 額外加裝激光雷達。
毫米波雷達：3D切換向4D。自動泊車、自動巡航、自動緊急制動等功能都需要毫米波雷達對周圍環境進行感知，通過 測速測距測方位傳回資料，晶片對資訊進行智能處理後才得以實現。傳統的毫米波雷達是3D毫米波雷達，主要用於測 角、測距和測速，但是它對低速和靜止目標檢測不穩定，不能支援自動駕駛汽車在通過路口時對排隊同行等多種情況 做出反應。後來出現的4D毫米波雷達有出色的水平和垂直的角度分辨能力，並可對靜止障礙物進行識別協助避障，一 定程度上彌補了這些缺點。
激光雷達：高階智駕組態。激光雷達+視覺融合方案是 成績最好的感知能力表現。激光雷達通過發射雷射束並 比較發射訊號和反射訊號來刻畫目標參數，測距精度可 達釐米級，可以幫助車輛執行變道並線、匯入車流等駕 駛操作。同時，激光雷達可以結合基於BEV（Bird’sEye-View）技術將視覺圖像資訊從2D轉換為3D，建構 環境的三維圖像，從而提高感知演算法上線，減小對高精 地圖的依賴程度。 激光雷達由機械式走向半固態和固態。最經典的雷射雷 達是機械式激光雷達，常用於Robotaxi的測試和迭代。 但是因為體積大、成本高，機械式激光雷達不適用於車 規量產級市場。隨著激光雷達家族不斷進化，現在已經 出現了體積小、成本較低的半固態激光雷達和固態雷射 雷達。
決策層：晶片性能持續提升，演算法平台重要性凸顯
智駕晶片高階輝達、低階用中國國產。目前主流車廠中高 階智駕一般搭載多塊輝達Orin系列晶片，輝達新一 代Thor晶片平台預計將在2025年上車。中低階智駕對 於算力要求相對較低，一般採用地平線、黑芝麻、 mobileye等方案。 演算法平台重要性凸顯：隨著智駕滲透率提升速度加快， 車廠全面鋪開自研對成本和時間帶來很大壓力，因此算 法平台公司重要性逐步提升，目前比亞迪等車廠中低階 智駕基本都和演算法平台公司合作，如momenta、元戎啟 行、卓馭科技等。 (行業報告研究院)