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2019自動(dòng)駕駛技術(shù)前景剖析: 老牌車企和新興科企誰能搶先落地?

產(chǎn)業(yè)
知識(shí)產(chǎn)權(quán)界6年前
2019自動(dòng)駕駛技術(shù)前景剖析: 老牌車企和新興科企誰能搶先落地?

2019自動(dòng)駕駛技術(shù)前景剖析: 老牌車企和新興科企誰能搶先落地?

#本文由作者授權(quán)發(fā)布,未經(jīng)作者許可,禁止轉(zhuǎn)載,文章不代表IPRdaily立場(chǎng)#


發(fā)布:IPRdaiy中文網(wǎng)(IPRdaily.cn)

供稿:方象知產(chǎn)研究院

原標(biāo)題:2019自動(dòng)駕駛技術(shù)前景剖析: 老牌車企和新興科企誰能搶先落地?


在2019年1月的CES(國(guó)際消費(fèi)類電子產(chǎn)品展覽會(huì))上,百度發(fā)布Apollo 3.5和Apollo Enterprise自動(dòng)駕駛和車聯(lián)網(wǎng)解決方案;菲亞特克萊斯勒展臺(tái)上展示了谷歌的自動(dòng)駕駛Waymo轎車;豐田發(fā)布基于雷克薩斯LS 500h打造的最新自動(dòng)駕駛原車TRI-P4……

 

展會(huì)上,面對(duì)自動(dòng)駕駛及智能網(wǎng)聯(lián)等相關(guān)技術(shù),整車企業(yè)、零部件企業(yè)、創(chuàng)新IT公司及互聯(lián)網(wǎng)巨頭跨界融合,達(dá)成多項(xiàng)合作協(xié)議。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)巨頭BAT,也通過不同方式進(jìn)行了布局。對(duì)于目前仍處于探索階段的自動(dòng)駕駛行業(yè)來說,如何占據(jù)技術(shù)前沿,如何盡快完成商業(yè)化落地?方象知產(chǎn)研究院通過梳理自動(dòng)駕駛相關(guān)企業(yè)及技術(shù)現(xiàn)狀,一窺自動(dòng)駕駛的技術(shù)發(fā)展方向。


產(chǎn) 業(yè) 支 持


多國(guó)支持自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展落地


自動(dòng)駕駛能減少因人為失誤操作導(dǎo)致的交通事故,還能解決因塞車、使用者尋找車位等待時(shí)間過長(zhǎng)的交通痛點(diǎn)問題,因此是未來汽車發(fā)展的重要方向之一。世界各國(guó)對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展,都予以相應(yīng)的扶持。

 
2018年12月25日,日本政府就“高度自動(dòng)駕駛汽車將可能在2020年上路”征求公眾意見。

 

歐盟委員會(huì)也針對(duì)自動(dòng)駕駛公布了時(shí)間進(jìn)度表,稱力爭(zhēng)在2020年實(shí)現(xiàn)高速公路的自動(dòng)駕駛和在城市道路的低速自動(dòng)駕駛,在2030年步入完全自動(dòng)駕駛社會(huì)。

 

美國(guó)有33個(gè)州開放了自動(dòng)駕駛路測(cè),加州和亞利桑那州允許沒有駕駛員陪同的自動(dòng)駕駛汽車上路測(cè)試。

 

2017年12月,北京市印發(fā)《北市市關(guān)于加快推進(jìn)自動(dòng)駕駛車輛道路測(cè)試有關(guān)工作的指導(dǎo)意見(試行)》和《北京市自動(dòng)駕駛車輛道路管理實(shí)施細(xì)則(試行)》,成為全國(guó)首個(gè)出臺(tái)自動(dòng)駕駛路測(cè)指導(dǎo)意見和管理細(xì)則的城市。此后,上海、廣州、深圳等8個(gè)城市相繼發(fā)放自動(dòng)駕駛路測(cè)牌照。

 

在工業(yè)和信息化部、國(guó)家發(fā)展改革委、科技部三部委2017年聯(lián)合印發(fā)的《汽車產(chǎn)業(yè)中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃》中明確提及,到2020年,我國(guó)汽車DA(駕駛輔助)、PA(部分自動(dòng)駕駛)、CA(有條件自動(dòng)駕駛)系統(tǒng)新車裝配率超過50%,網(wǎng)聯(lián)式駕駛輔助系統(tǒng)裝配率達(dá)到10%,滿足智慧交通城市建設(shè)需求。到2025年,汽車DA、PA、CA新車裝配率達(dá)80%,其中PA、CA級(jí)新車裝配率達(dá)25%,高度和完全自動(dòng)駕駛汽車開始進(jìn)入市場(chǎng)。


中 美 標(biāo) 準(zhǔn) 對(duì) 比


中美標(biāo)準(zhǔn)略有差異 總目標(biāo)一致


根據(jù)美國(guó)汽車工程師協(xié)會(huì)SAE的界定,將自動(dòng)駕駛分為L(zhǎng)0-L5幾個(gè)級(jí)別,《中國(guó)制造2025》重點(diǎn)領(lǐng)域技術(shù)路線圖對(duì)智能網(wǎng)聯(lián)汽車分為DA、PA、HA、FA四個(gè)級(jí)別,2016中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)年會(huì)又發(fā)布了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖》,將智能網(wǎng)聯(lián)汽車更為細(xì)致地分為了DA、PA、CA、HA、FA五個(gè)級(jí)別(見表1)。


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表1:中美自動(dòng)駕駛分級(jí)對(duì)比

來源:美國(guó)汽車工程師協(xié)會(huì)SAE,中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖》,方象知產(chǎn)研究院整理


對(duì)比中美標(biāo)準(zhǔn)可以看出,中國(guó)的DA級(jí)對(duì)應(yīng)美國(guó)的L1級(jí),PA級(jí)對(duì)應(yīng)L2級(jí),CA級(jí)對(duì)應(yīng)L3級(jí),HA級(jí)對(duì)應(yīng)L4級(jí),F(xiàn)A級(jí)對(duì)應(yīng)L5級(jí)。


近年來,ADAS(高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng))越來越多地使用在量產(chǎn)車上,ADAS主要是通過各種車載傳感器收集車內(nèi)外的環(huán)境數(shù)據(jù), 進(jìn)行靜、動(dòng)態(tài)物體的辨識(shí)、偵測(cè)與追蹤等技術(shù)上的處理,從而讓駕駛者在最快的時(shí)間察覺可能發(fā)生的危險(xiǎn),并采取相應(yīng)的措施,以提升駕乘安全性。自動(dòng)駕駛技術(shù)的實(shí)現(xiàn),要依賴ADAS的成熟和完善。

 

目前,自動(dòng)駕駛的技術(shù)仍然處于從L2到L3過渡的階段,目前,不少國(guó)外主機(jī)廠計(jì)劃在2019年左右開始向市場(chǎng)投放L3級(jí)量產(chǎn)車,并將在2021年左右實(shí)現(xiàn)L4級(jí)自動(dòng)駕駛;國(guó)內(nèi)部分傳統(tǒng)主機(jī)廠計(jì)劃在2020年實(shí)現(xiàn)L3級(jí)自動(dòng)駕駛,2025年以后實(shí)現(xiàn)L4級(jí)以上的自動(dòng)駕駛。


技 術(shù) 構(gòu) 成


自動(dòng)駕駛核心技術(shù)分布三大區(qū)域


要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,車輛需要感知識(shí)別,感知自身位置、其他車輛與周圍環(huán)境的距離以及相對(duì)的運(yùn)動(dòng)關(guān)系,這需要對(duì)環(huán)境掃描和建模,離不開各種傳感器。同時(shí),對(duì)環(huán)境監(jiān)測(cè)還需要高精度地圖,車聯(lián)網(wǎng)以及汽車大數(shù)據(jù)等重要技術(shù)。

 

車輛有了感知,通過對(duì)收集的信息進(jìn)行綜合處理,需要路線規(guī)劃,并在異常情況下提出異常處理方案,這部分是自動(dòng)駕駛的決策規(guī)劃。

 

有了規(guī)劃,就是控制車輛驅(qū)動(dòng)和制動(dòng)及轉(zhuǎn)向等,這就是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的控制執(zhí)行部分。在《中國(guó)人工智能系列白皮書-智能駕駛(2017)》中,自動(dòng)駕駛的結(jié)構(gòu)框圖如下(見圖1):


2019自動(dòng)駕駛技術(shù)前景剖析: 老牌車企和新興科企誰能搶先落地?

圖1:智能駕駛系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

來源:《中國(guó)人工智能系列白皮書-智能駕駛(2017)》


從圖中可以看出,要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,需要各模塊技術(shù)配合。

 

在感知識(shí)別系統(tǒng)中,需要對(duì)環(huán)境進(jìn)行正確識(shí)別,多傳感器搭配方案成為必然,而激光雷達(dá)是其中的重要應(yīng)用。目前而言,固態(tài)激光雷達(dá)是主流發(fā)展趨勢(shì),但對(duì)比成熟的MEMS激光雷達(dá)仍存在準(zhǔn)確性、安全性和成本的各種限制。車聯(lián)網(wǎng)是自動(dòng)駕駛和未來智能交通運(yùn)輸系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)通訊協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一,是車聯(lián)網(wǎng)普及的前提,也是保障車輛安全的基礎(chǔ)。目前DSRC標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)成熟,但存在潛在干擾問題;LTE-V和LTE V2X技術(shù)尚不能完全替代DSRC標(biāo)準(zhǔn),仍在探索實(shí)驗(yàn)過程中。


布 局 初 探


老牌車企跨界合作,全面布局


面對(duì)自動(dòng)駕駛,傳統(tǒng)車企和高新技術(shù)創(chuàng)新公司都在布局,或?qū)W⒂谡w布局、平臺(tái)搭建,或?qū)W⒂谀骋豁?xiàng)技術(shù)……

 

在自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展過程中,傳統(tǒng)車企憑借豐富的制造經(jīng)驗(yàn)和完善的配套服務(wù)體系,偏向基于對(duì)現(xiàn)有ADAS(高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng))功能和技術(shù)不斷完善,從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。它們通過自建、收購(gòu)和與自動(dòng)駕駛公司、激光雷達(dá)公司、高精地圖及打車平臺(tái)形成跨界合作,在全產(chǎn)業(yè)鏈積極布局(見表2)。


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表2:典型汽車企業(yè)自動(dòng)駕駛布局概況

來源:企業(yè)新聞,國(guó)金證券研究所,方象知產(chǎn)研究院整理


科技企業(yè)專注“智能”深耕


而新型技術(shù)公司及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),則憑借先進(jìn)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、較為成熟的算法和云服務(wù)平臺(tái),基于人工智能提升汽車作為移動(dòng)機(jī)器人的深度學(xué)習(xí)能力和自主決策能力,逐步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

 

谷歌 Waymo、百度Apollo、Mobileye等科技企業(yè)都在通過不同方式進(jìn)行自動(dòng)駕駛相關(guān)技術(shù)的研發(fā)和推進(jìn),阿里、騰訊、華為等也紛紛在車載OS、車聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)和高精地圖的布局。

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表3:我國(guó)典型科技企業(yè)自動(dòng)駕駛布局概況

來源:企業(yè)新聞,申萬宏源研究,方象知產(chǎn)研究院整理


技 術(shù) 落 地 應(yīng) 用


車企扎堆布局L2/L3級(jí)車


自動(dòng)駕駛是一個(gè)擁有很高技術(shù)壁壘的行業(yè),在經(jīng)歷了2018年美國(guó)優(yōu)步自動(dòng)駕駛汽車路測(cè)撞亡行人事件后,行業(yè)發(fā)展和投資逐漸趨于理性。目前雖然離真正的自動(dòng)駕駛商業(yè)化尚需時(shí)日,但大多廠商都積極在“準(zhǔn)自動(dòng)駕駛”級(jí)別的商業(yè)化落地方面提出各自的解決方案,而且在對(duì)感知識(shí)別、決策規(guī)劃和控制執(zhí)行模塊,也都有著不同的處理方式(見表4)。


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表4:典型自動(dòng)駕駛解決方案概況

來源:企業(yè)官網(wǎng)及新聞,國(guó)金證券研究所,方象知產(chǎn)研究院整理


技 術(shù) 專 利 分 析


歐洲專利申請(qǐng),歐美遠(yuǎn)高于中國(guó)


2018年11月,歐洲專利局(EPO)與歐洲汽車研發(fā)理事會(huì)(EUCAR)合作發(fā)布報(bào)告《專利和自動(dòng)駕駛汽車》。報(bào)告顯示2011-2017年,申請(qǐng)自動(dòng)駕駛專利的,以歐洲和美國(guó)最多,分別占據(jù)總量的37.2%和33.7%;其次是日本和韓國(guó),分別占比13.3%和7.3%;17年全年中國(guó)申請(qǐng)數(shù)量為194個(gè),全球占比約為3.2%。


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圖2:2011-2017年歐洲專利局自動(dòng)駕駛專利申請(qǐng)地區(qū)分布

來源:歐洲專利局,方象知產(chǎn)研究院制作


感知分析與決策和通信申請(qǐng)專利最多


2017年,歐洲自動(dòng)駕駛汽車專利申請(qǐng)中,排名前三位的領(lǐng)域是感知分析與決策、通信和計(jì)算算法。


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圖3:2011-2017歐洲專利局自動(dòng)駕駛專利申請(qǐng)領(lǐng)域分布

來源:歐洲專利局,方象知產(chǎn)研究院翻譯制作


中國(guó)通信技術(shù)專利超四成


根據(jù)歐洲專利局統(tǒng)計(jì)的近年各領(lǐng)域專利申請(qǐng)總數(shù)以及每個(gè)領(lǐng)域的地區(qū)分布,歐洲和日本多集中在感知分析決策方面,其次都集中在車輛控制和通信技術(shù);而美國(guó)、韓國(guó)和中國(guó)首先集中在通信技術(shù),其次是感知分析決策方面。

 

中國(guó)專利申請(qǐng)主要集中在通信技術(shù)(41.0%),在自動(dòng)駕駛的車輛控制(13.8%)和計(jì)算算法占比(10.1%)對(duì)比其他國(guó)家和地區(qū)的專利占比相對(duì)較低。


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圖4:2011-2017年歐洲專利局自動(dòng)駕駛各專利申請(qǐng)地區(qū)的專利技術(shù)領(lǐng)域分布

來源:歐洲專利局,方象知產(chǎn)研究院制作


從歐洲專利局公布的2017年的專利申請(qǐng)情況來看,企業(yè)在感知分析與決策、通信和計(jì)算算法3個(gè)領(lǐng)域布局最多。在這3個(gè)領(lǐng)域中,中國(guó)企業(yè)除在通信領(lǐng)域中布局較多以外,在感知分析與決策、計(jì)算算法方面布局較少。


方 向 觀 察


細(xì)分領(lǐng)域布局助自動(dòng)駕駛商業(yè)落地


根據(jù)歐洲專利局近年的專利分布,每一領(lǐng)域主要集中在以下典型技術(shù):


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表5:歐洲專利局自動(dòng)駕駛各領(lǐng)域典型技術(shù)專利方向

來源:歐洲專利局,方象知產(chǎn)研究院翻譯制作


綜合歐美日及中國(guó)企業(yè)的專利布局情況及在自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用的情況,方象知產(chǎn)研究院認(rèn)為,自動(dòng)駕駛核心技術(shù)集中在激光雷達(dá)尤其是固態(tài)激光雷達(dá)及感知技術(shù)、車聯(lián)網(wǎng)通訊協(xié)議及通訊技術(shù)、數(shù)據(jù)技術(shù)、高精地圖等方面,布局這些技術(shù),是自動(dòng)駕駛商業(yè)化落地的重要基礎(chǔ)。


  • 感知識(shí)別部分是自動(dòng)駕駛采集分析數(shù)據(jù)的主要來源,通過技術(shù)發(fā)展推動(dòng)固態(tài)激光雷達(dá)降價(jià),能有效提高自動(dòng)駕駛解決方案的經(jīng)濟(jì)性。


  • 車聯(lián)網(wǎng)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛決策分析的保障。車聯(lián)網(wǎng)通訊技術(shù)以及車聯(lián)網(wǎng)的安全性成為主要的技術(shù)壁壘。


  • 數(shù)據(jù)是自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)過程中重要的依據(jù),也是未來保證自動(dòng)駕駛穩(wěn)定和安全的前提。數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理等,需要計(jì)算算法技術(shù)突破。


  • 高精地圖是自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵要素。數(shù)字地圖的精度直接關(guān)系到自動(dòng)駕駛的安全性和穩(wěn)定性。


“準(zhǔn)自動(dòng)駕駛”是目前投資重點(diǎn)


目前,自動(dòng)駕駛技術(shù)仍然處于從L2到L3過渡的階段(即中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)PA/CA階段),基于這兩個(gè)階段的企業(yè)較多,是目前投資的重點(diǎn);L4到L5(中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)的HA/FA)的完全自動(dòng)駕駛技術(shù)處于逐步完善過程中,商業(yè)化尚需時(shí)日。

 

雖然目前各大廠商都在積極推進(jìn)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展,多數(shù)企業(yè)也都設(shè)置了2018年-2025年投放不同級(jí)別自動(dòng)駕駛量產(chǎn)車的目標(biāo),但目前實(shí)驗(yàn)過程中仍不斷有事故發(fā)生。這說明距離自動(dòng)駕駛技術(shù)商業(yè)化落地還有一段艱難的路要走,投資人對(duì)此要有足夠的準(zhǔn)備和耐心。

 

今后,方象知產(chǎn)研究院還會(huì)繼續(xù)關(guān)注自動(dòng)駕駛細(xì)分領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展與投資需求,關(guān)注自動(dòng)駕駛的未來前景,期待與技術(shù)先行者、投資人一起目睹自動(dòng)駕駛時(shí)代真正來臨。



發(fā)布:IPRdaiy中文網(wǎng)(IPRdaily.cn)

供稿:方象知產(chǎn)研究院

編輯:IPRdaily趙珍          校對(duì):IPRdaily縱橫君


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