近兩年來全球知名車企、科技巨頭爭相進入智能駕駛領(lǐng)域的拓展，但目前輔助駕駛系統(tǒng)滲透率尚且很低，大規(guī)模商用還很遙遠，輔助駕駛(ADAS)相關(guān)行業(yè)將是未來三年具有爆發(fā)增長能力的領(lǐng)域。下面就隨汽車電子小編一起來了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。

1、自動駕駛的發(fā)展路徑自動駕駛按照汽車控制權(quán)及安全責任分配可分為不同等級

不同機構(gòu)對自動駕駛的分級標準大致相同，但具體級別稍有差異。國際自動機械工程師協(xié)會(SAE)將自動駕駛技術(shù)分為0到5級，分別對應完全手動駕駛、輔助駕駛、部分模塊自動化、特定條件下自動化、高度自動化以及全自動化的自動駕駛。而美國高速公路安全管理局(NHTSA)將自動駕駛技術(shù)的發(fā)展分為L1到L4四個等級：

L1：車輛的一個或多個功能能夠?qū)崿F(xiàn)自動化，且各項功能之間能夠獨立工作，能給予駕駛員危險警告。包括夜視、行人檢測、交通標志識別、車道偏離警告、盲點監(jiān)測、后排平交路口交通警報等。駕駛員可以解放雙腳。

L2：包括至少兩種主要基本自動控制功能，組合功能實現(xiàn)自動化，遇到危險時系統(tǒng)會相應采取部分措施。主要有自適應巡航、車道保持功能、緊急制動剎車等功能。駕駛員可以解放雙手。

L3：在限定環(huán)境下可以實現(xiàn)自動駕駛，判斷是否恢復駕駛者自主操作模式。駕駛員可以解放雙眼。

L4：在任意條件下實現(xiàn)完全自動駕駛。駕駛員可以解放大腦。

自動駕駛當前處于L1-L2級，預計2025年可實現(xiàn)完全自動駕駛汽車的商業(yè)化。目前L1級和L2級輔助駕駛車輛已經(jīng)成熟量產(chǎn)，L3級綜合功能自動駕駛己有充分技術(shù)儲備，如豐田的公路自動駕駛輔助AHAC，特斯拉的自動巡航Autopilot，以及通用的Super Cruise。預計L3級別汽車將于2018-2020年實現(xiàn)量產(chǎn)。高度自動駕駛已經(jīng)進入試驗階段，預計2020年可達量產(chǎn)水平，最終完全自動駕駛預計將于2025年實現(xiàn)，在此之前，高級駕駛輔助系統(tǒng)ADAS仍將發(fā)揮重要作用。樂觀預計2030年的新車銷售中，完全自動駕駛車占比約15%，部分自動駕駛車占比約50%。

2、自動駕駛催生高精度數(shù)字地圖的發(fā)展

隨著自動駕駛技術(shù)不斷的向全自動駕駛邁進，對于地圖應用的要求也隨之提高。要實現(xiàn)全自動駕駛，汽車需配備足夠準確顯示周圍環(huán)境的高精度地圖，誤差不能大于10厘米。傳感器和地圖的結(jié)合使自動駕駛汽車能夠及時修正數(shù)據(jù)上的誤差，辨識車輛的準確位置并導航。并且，高精度地圖能夠核對傳感器所接收的數(shù)據(jù)并幫助汽車精確監(jiān)測周邊環(huán)境。因此，全自動駕駛對于數(shù)字地圖的精確性要求非常高。

車載地圖市場分為前裝和后裝兩部分。前裝產(chǎn)品是指汽車出廠以前安裝在整車上的地圖導航產(chǎn)品，是原廠車本身的組成部分;后裝地圖系統(tǒng)是指汽車出廠以后，按照用戶要求安裝在整車上的車載地圖系統(tǒng)。

隨著居民整體收入水平的增長，更多的家庭愿意增購、換購高端車，因此乘用車產(chǎn)品消費將呈現(xiàn)大眾化、高端化發(fā)展趨勢。同時技術(shù)的進步使得前裝地圖系統(tǒng)成本降低，驅(qū)使著乘用車前裝車載地圖系統(tǒng)滲透率提高，2011年前裝產(chǎn)品的滲透率在7%，2016年將增長到20%。而且前裝車載地圖系統(tǒng)出貨量與乘用車銷量具有正相關(guān)的關(guān)系，前裝車載地圖系統(tǒng)在大眾化趨勢和乘用車銷量增長的雙重驅(qū)動下將出現(xiàn)高速增長，而且增長趨勢具有很強的持續(xù)性。同時，由于地圖測繪需要長期投入大量資金人力物力，對數(shù)據(jù)的整合能力和地圖繪制能力要求十分之高，并且地圖行業(yè)的繪制資質(zhì)需要國家測繪局等相關(guān)部門的審批，所以行業(yè)準入壁壘相對較高，市場將維持寡頭壟斷格局。

未來幾年，國內(nèi)后裝車載地圖系統(tǒng)市場仍然具備一定的增長潛力，雖然前裝地圖系統(tǒng)的滲透率在逐步提升，但其主要集中在高端車市場，且高段車型銷量有限，中低端車型銷量巨大，還是占據(jù)主要市場，并且上億的存量車消費是后裝車載地圖的潛在客戶，后裝地圖系統(tǒng)市場仍然具有廣闊的發(fā)展空間。

3、單輛車的傳感器價值逐車上升

傳感器賦予了汽車智能識別的功能，能夠識別道路、行人，并通過一定的算法真實還原道路場景的設備，是ADAS系統(tǒng)的重要組成部分。目前，在進行自動駕駛技術(shù)研發(fā)的道路測試中，使用的傳感器主要分為三類：激光傳感器、視覺系傳感器如車載攝像頭雷達系傳感器如毫米波雷達。

單輛車的傳感器價值逐車上升。據(jù)Strategy AnalyTIcs，隨著自動駕駛善及程度的提升，單輛車上的傳感器價值將逐車提升，預計到2018年，單輛車上的傳感器價值將達到225美金。

4、激光雷達成本降低是當務之急

激光雷達可以360度掃描一定直徑范圍內(nèi)的區(qū)域，建立一個動態(tài)、三維的地圖環(huán)境，為車輛行駛提供道路信息，激光雷達以高精度著稱，在技術(shù)領(lǐng)先的自動駕駛汽車上得到了廣泛的應用，但是成本高卻成為阻礙其產(chǎn)業(yè)化的主要痛點，未來激光傳感器將向固態(tài)、小型、低成本方向發(fā)展。

根據(jù)市場調(diào)查公司Markets and Markets的數(shù)據(jù)顯示2014年激光雷達傳感器的市場空間已達到4.03億美元，其中中國市場占比24%。預計到2035年中國激光雷達市場每年增量市場規(guī)模將達到170億元，中國激光雷達市場年復合增長幸為17.5%;由于激光雷達傳感器技術(shù)性較強，目前供應商主要集中于海外，公司主要包括Velodyne、ConTInental、SICK，IBEO.Riegl等公司。

5、自動駕駛技術(shù)路線之爭：預先存儲or實時探測

預先存儲技術(shù)路線：1)需提前收集數(shù)據(jù)建立3D地圖，在地圖上標注好車道和交通牌等;2)GPS確定汽車大概的位置，通過與之前建立的地圖進行對比，確認現(xiàn)在的位置(誤差10cm內(nèi));3)檢測、追蹤交通牌以及周邊環(huán)境，避免碰撞完成自動駕駛。目前谷歌、面度和Uber等主要使用這一技術(shù)路線。

實時探測技術(shù)路線：1)用機器學習方法離線訓練器，使車能檢測車道、行人和汽車等;2)GPS 確定汽車大概位置，系統(tǒng)自動實時檢測車道及周邊環(huán)境，根據(jù)此前訓練好的分類器實現(xiàn)對車道及周邊環(huán)境的識別和追蹤，完成自動駕駛。

盡管預先儲存技術(shù)路線產(chǎn)業(yè)化程度較惑，但無法用于未繪制地圖地區(qū)以及后期高清地圖維護成本較高等原因，將限制該技術(shù)路線的使用范圍。而實時探測路線在目前技術(shù)條件下，其可靠性仍有待提升。目前結(jié)合預先儲存技術(shù)路線和實時探測技術(shù)路線或是現(xiàn)實選擇。從長遠來看，實時探測技術(shù)路線或是終極目標。

正如同汽車替代馬車一樣，自動駕駛汽車替代傳統(tǒng)汽車也將全面改變城市交通面貌，帶來極大的社會效益。

首先，自動駕駛將降低車禍事故率和死亡率。目前，全球每年120萬人死于車禍，美國去年車禍死亡人數(shù)更是增加9%至3.8萬人。90%的車禍是人為造成的，因使用手機而分心近年更成為酒駕以外最大的安全隱患。即便是L1/L2的自動駕駛，就能極大糾正人為錯誤，降低事故率。據(jù)Insurance InsTItute for Highway Safety研究，自動緊急剎車(AEB)可以減少40%的追尾相撞，而前向碰撞預警(FCW)也能減少追尾相撞23%。Virginia Tech TransportaTIon Institute根據(jù)Alphabet提交的數(shù)據(jù)研究證實，Alphabet自動駕駛汽車發(fā)生不同等級碰撞事故的概率均大幅低于目前全國交通事故數(shù)據(jù)庫計算的平均值。

自動駕駛汽車將提高汽車的使用率，以更低的汽車保有量滿足現(xiàn)有出行需求。目前，美國家庭平均汽車保有量為2.1輛，但使用率只有4%(按座位計算的使用率僅為1%)，其他時間車輛或者停放在家中，或者停放在目的地。實現(xiàn)L4自動駕駛后，多個家庭成員共用一輛汽車將更為可行。據(jù)密歇根大學測算，在私人購買L4自動駕駛汽車的情形下，美國家庭汽車保有量可以下降到1.2輛，但單車里程可增加101%。

當自動駕駛汽車成為社會共享后，資源效率的提高則更為可觀。當自動駕駛技術(shù)成熟后，共享出行將更加成為城市交通的主要模式。屆時，滿足現(xiàn)有出行需求的汽車保有量將進一步下降，單位交通成本將大幅下降。根據(jù)密歇根大學的測算，一輛自動駕駛共享汽車(Shared Autonomous Car)可以取代9.34輛傳統(tǒng)汽車(但是為了讓車去接下一個人，需要多跑8%的路)。根據(jù)Singapore-MIT Alliance for Research and Technology測算，在新加坡內(nèi)部署30萬輛SAV，就可滿足國民出行需求，而且即使在高峰時段，等候時間也不會超過15分鐘。而目前新加坡的乘用車保有量就接近80萬輛。BCG測算，紐約市目前乘坐出租車的出行單位成本是2.8美元/英里，私人擁有車輛的成本是1.2美元/英里，公共交通是1美元/英里，而完全自動駕駛的共享車輛可以把單位成本降低至0.6美元/英里。

自動駕駛還將減少交通擁堵(美國人一年堵車時間接近70億小時)，降低停車場需求(城市面積中的15%用于停車場)，減少能源消耗(碳排放20%來自交通)，拓展殘疾人和老年人的活動范圍，釋放人們的駕駛時間(全球人民私家車駕駛時間是3750億小時每年)，增添車內(nèi)信息娛樂需求等。

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