隨著市場競爭加劇，車企紛紛加速城市NOA技術的落地，在算法和場景表現(xiàn)上加大投入，頭部車企逐步在旗艦及中高端車型推出高階城市NOA功能。智駕系統(tǒng)解決方案成本因算法迭代加快而有所下降，標志著智駕技術正逐步實現(xiàn)規(guī)?；l(fā)展和成本優(yōu)化。

2024年5月23日，在第七屆智能駕駛與人機共駕論壇上，蓋世汽車研究院高級總監(jiān)王顯斌介紹，隨著汽車高階功能的不斷發(fā)展，域控和傳感器技術正經歷著飛速的增長。從供應鏈角度看，國內域控領域已具備較強的自主研發(fā)和生產能力。

隨著中央計算平臺和區(qū)域控制器的應用，軟硬解耦為汽車行業(yè)帶來了原子化服務的新機遇，這種服務分層不僅能夠優(yōu)化軟件架構，還能提升產品性價比，未來艙駕一體化發(fā)展將因這一技術變革而迎來更多迭代和升級機會。

王顯斌｜蓋世汽車研究院高級總監(jiān)

以下為演講內容整理:

自動駕駛市場與應用展望

首先，從智能駕駛的發(fā)展來看，自動駕駛受到了很大的政策驅動。例如，在C-NCAP中，2024年版對于許多功能場景，如AEB，增加了許多叉路口，同時對一些原有的追尾、誤操作，以及現(xiàn)在大家關注的特定公里范圍內的工作要求，都做出了明確規(guī)定。此外，我們在BSD、LDW、SAS等方面也增加了許多性能的審核報告和報警系統(tǒng)。這對于我們在整個ADAS系統(tǒng)中的功能以及測試參數(shù)都有極大的優(yōu)化，不僅提升了ADAS的整體功能，也對其細分產品提出了更高要求，而且這些要求越來越嚴格。

圖源:蓋世汽車

在高階智能駕駛方面，2023年智能網(wǎng)聯(lián)汽車準入上市的試點工作已經開展，這為L3、L4級別以上的主機廠申報奠定了法規(guī)基礎。從2023年開始，陸續(xù)有許多企業(yè)的品牌和車型開始申報L3級別的測試，這為我們的高階智能駕駛功能，包括無人駕駛，奠定了良好的基礎。

目前，國內已經有企業(yè)在深圳、武漢等先導區(qū)實現(xiàn)了無人駕駛的示范運營，例如百度的Apollo項目，現(xiàn)在在武漢運營的車輛數(shù)量也相當可觀。

從市場的角度來看，根據(jù)我們基于終端保險數(shù)據(jù)進行的統(tǒng)計，截至2024年第一季度，L2級別以上的智能駕駛系統(tǒng)標配數(shù)量已經超過190萬套，滲透率約為43%，相較2023年的40%有所提升。

在功能方面，控制輔助類功能的增長也較為迅速，如AEB、ACC等，其中全速ACC的標配份額已接近60%。對于高階功能，如NOA功能2024年第一季度的數(shù)據(jù)已超過5%，而2023年同期僅為3.3%。此外，一些如APA自動泊車功能也在快速增長，份額已增至15%-20%。

若從細分市場來看，新能源汽車在今年第一季度的滲透率又有所增長?，F(xiàn)在的新能源車中，標配L2級別功能的車型已超過53%。在價格超過20萬的新能源車型中，ADAS L2級別的標配率已接近90%。預計2024年將有大約1100萬輛乘用車新能源車銷售，其中很大的增量將來自于性價比較高的20萬車型，因為這些車型的ADAS標配率還相對較低，僅在40%以下。

從品牌和車型配置來看，新勢力品牌和自主品牌如問界、理想等在ADAS標配方面處于較高水平，部分新勢力品牌甚至達到了100%的標配。在外資品牌中，豐田的功能配置較為普通，但標配滲透率較高。而日產、寶馬、現(xiàn)代和別克的標配率則非常低，未來有巨大的增長空間。國內品牌如長安、奇瑞等也有很大的提升空間。

在ADAS傳感器匹配方案方面，L2和L2+領域中，5V1R、5V3R以及部分5V5R是目前的主流選擇，占比近60%。而對于L2++級別帶有NOA功能的車型，大多數(shù)企業(yè)會選擇11V3R1L或10V1R方案，并可能加裝一個激光雷達以提高感知能力。

我們還對比亞迪等頭部企業(yè)進行了分類研究。由于比亞迪開發(fā)了多個平臺，因此在智駕解決方案上，他們會根據(jù)產品平臺進行差異化開發(fā)。在高端品牌上，他們的域控系統(tǒng)和傳感器配置會更高，并且更傾向于使用英偉達的芯片；而在性價比車型上，則可能會選擇國產芯片或中低算力的芯片。

比亞迪的王朝品牌主打性價比，主要采用5V1R/5V3R方案，而在其仰望系列中，可能會采11V5R或包含三個激光雷達的方案。吉利的傳感器配置相當復雜，雖然按照價格段或品牌進行了拆分，但其平臺供應商仍然復雜，未來仍有很大的平臺化發(fā)展空間。

總體來看，頭部企業(yè)針對不同產品品牌已形成了梯隊化的技術方案。從傳感器和域控的增長來看，2024年一季度環(huán)比增長較快的是環(huán)視攝像頭，這主要得益于單車數(shù)量的增加。同時，城市NOA的推廣帶動了激光雷達和域控制器的快速增長，其中域控制器一季度裝配量已接近50萬，激光雷達的增長也翻了一番。

隨著高階功能的不斷發(fā)展，域控方案和傳感器方案的增長勢頭非常迅猛。從供應鏈角度來看，國內域控已基本實現(xiàn)自產自研，除了特斯拉采用代工的和碩amp;廣達方案外，大部分域控由國內企業(yè)生產，且主機廠自研趨勢明顯。此外，在激光雷達和中等算力芯片領域，國內也涌現(xiàn)出了一批有競爭力的企業(yè)。

然而，在行車ADAS集成、攝像頭以及毫米波雷達等方面，國內仍存在較大短板，供應鏈需進一步優(yōu)化。隨著競爭加劇，車企自去年開始紛紛落地城市NOA，比拼開城速度、算法、場景接管次數(shù)和單次行駛里程。頭部車企已快速在旗艦及中高端車型中推出更優(yōu)質的算法和智駕系統(tǒng)，以實現(xiàn)高階城市NOA功能。隨著規(guī)?；l(fā)展，智駕系統(tǒng)解決方案的成本也在迅速降低，得益于算法的快速迭代。

目前，NOA功能已下探至10萬元左右的車型，主要以高速NOA為主。我們預計到2030年，NOA功能可能會實現(xiàn)8倍增長，達到850萬套的水平，而2023年這一數(shù)據(jù)還不到100萬套。

自動駕駛技術趨勢展望

從技術角度看，車企和零部件供應商目前正關注雙目攝像頭技術，該技術對于多目標識別具有顯著優(yōu)勢，并能與底盤直行系統(tǒng)深度融合，實現(xiàn)更及時的響應。多家企業(yè)如大疆、華為等已在該領域推出性能優(yōu)異、性價比高的產品。同時，4D毫米波雷達因具備高度成像和點云能力而受到行業(yè)關注，已有部分產品實現(xiàn)量產，如飛凡F7、理想L7等。此外，隨著高階智駕的發(fā)展，固態(tài)激光雷達的價格已降至1000-2000元區(qū)間，預計2025年將實現(xiàn)大量出貨，且尺寸大幅縮小，便于集成于車燈、后視鏡等部位，實現(xiàn)更優(yōu)化的外觀設計。

在智能駕駛的技術演進中，過去SOA架構備受關注，然而其實際發(fā)展速度并未達到預期。不過，在軟硬件解耦、智能駕駛操作系統(tǒng)與整車操作系統(tǒng)的融合方面，由于電子電氣架構的快速迭代，尤其是從2024年起許多企業(yè)開始采用中央計算平臺加區(qū)域控制器的架構。這種架構對原子化服務和服務分層的思考，對軟件架構的發(fā)展大有裨益，同時也在性價比和后續(xù)支持艙駕一體化方面提供了顯著的迭代和發(fā)展機會。

北京車展上，我們看到了更多單芯片的艙駕融合方案。這些方案大多基于高通芯片，這主要得益于高通方案的生態(tài)優(yōu)勢、原有座艙技術的積淀，以及其軟件的高兼容性和開發(fā)靈活性。盡管過去兩年已有不少單芯片艙駕一體融合方案的產品問世，但預計要到2026年我們才可能看到批量生產的單芯片艙駕技術產品。目前，大多數(shù)企業(yè)應用仍處于板級融合階段，艙駕SOC以異構融合為主。要實現(xiàn)單SOC融合，尚需克服企業(yè)內部組織、軟件開發(fā)、虛擬化技術、功能安全要求以及芯片算力分配等諸多挑戰(zhàn)。

圖源:蓋世汽車

盡管我們現(xiàn)在擁有高算力芯片，以及下一代英偉達和高通智能駕駛平臺方案，但要想實現(xiàn)更快發(fā)展，仍需要軟件算法、底層操作系統(tǒng)和虛擬化技術的支持。此外，近年來興起的端到端技術和大模型應用，在數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)閉環(huán)管理以及仿真生成等方面將大有作為。然而，這同樣需要強大的云端算力、超算平臺建設以及高度的安全性和一致性。

特斯拉FSD入華影響分析

在特斯拉技術的影響下，國內如華為、小鵬、理想等自主品牌大多采用多傳感器融合方案，并依賴規(guī)則代碼和高精地圖。與特斯拉相比，國內在云端算力方面存在顯著差距。特斯拉純視覺方案的快速全球應用，得益于其技術驅動、底層數(shù)據(jù)影響以及出色的數(shù)據(jù)閉環(huán)。受此啟發(fā)，國內企業(yè)如極越、華為等也開始推出基礎版純視覺解決方案。在未來，行業(yè)將更加借鑒特斯拉的純視覺路線，以實現(xiàn)更優(yōu)的性價比方案發(fā)展。

圖源:蓋世汽車

我們判斷，在未來，純視覺技術將成為某些領域的主流，特別是在標配車型，甚至包括一些20萬以下的車型中。激光雷達技術可能會更多地被應用在高配車型中，這主要取決于各企業(yè)的產品策略規(guī)劃。特斯拉的加入，我們認為，像一條鯰魚一樣，將會加速大家對純視覺技術的布局和應用，特別是當前AI技術所帶來的深遠影響。

在此背景下，我們更加關注的是智能駕駛的下一發(fā)展階段。我們認為，算力和數(shù)據(jù)將成為智能駕駛的核心要素。目前，國內大部分領先企業(yè)的端到端技術主要停留在感知層面，感知、決策和執(zhí)行這三個環(huán)節(jié)還未完全打通。此外，國內企業(yè)還面臨著超算中心的挑戰(zhàn)。

遺憾的是，我們難以購買到如H100、H200等高端超算芯片產品，而國內也僅有少數(shù)企業(yè)如華為具備相關能力。這對我們后續(xù)提升底層和云端能力構成了較大的壁壘。

投資建設人工智能和超算平臺的規(guī)模往往達到數(shù)十億，對于任何一家主機廠、零部件供應商或科技公司而言，這樣的投入都是巨大的壓力。因此，我們呼吁政府、車企和Tier1供應商等共同分擔投資，以實現(xiàn)共性技術的應用和數(shù)據(jù)挖掘與分析。目前，許多零部件供應商和車企都積累了大量數(shù)據(jù)，但不知如何有效利用。通過共性研發(fā)和投入，我們可以更快地推動智能駕駛的發(fā)展，縮小與特斯拉的差距。

特斯拉進入中國市場后，其影響是深遠的。從短期和中長期來看，這都是一件好事。就像其電動車進入中國市場一樣，它將加速大家在這一領域的投入，并推動我們現(xiàn)有的硬件和算法投入快速變現(xiàn)。目前，智能駕駛的投入成本非常高，未來可能會出現(xiàn)新的盈利模式，如軟件付費、共享出行等。

此外，先進的技術如小鵬的技術，可以通過技術授權等方式進行引領。這將促進國內智能駕駛和AI技術的發(fā)展，吸引高端人才回流，對產業(yè)產生積極影響。同時，它也將推動用戶對智能駕駛的認知和接受度，從無到有、從有到優(yōu)，實現(xiàn)質的飛躍。然而，我們也面臨著降低成本、提升底層能力等挑戰(zhàn)。雖然純視覺路線是一個重要的方向，但我們也在探索其他路線，如多傳感器融合等，以適應中國復雜的場景需求。在當前的發(fā)展階段，成本壓力是一個重要的考慮因素。因此，在短期內，純視覺路線可能是性價比較高的車型中的優(yōu)選方案。

最后，請允許我簡要介紹一下我們的研究院情況。我們主要對外發(fā)布預測報告、新的配置數(shù)據(jù)以及智能駕駛等相關數(shù)據(jù)。同時，我們也提供座艙和電氣化方面的數(shù)據(jù)，并輸出類似我此次匯報的產業(yè)報告和咨詢項目成果。我們的配置數(shù)據(jù)字段涵蓋了業(yè)績比較全面的各個方面。