自动驾驶卡车公司Plus或2021年在中国量产汽车

自动驾驶卡车公司Plus或2021年在中国量产汽车

自动驾驶卡车技术提供商Plus日前宣布，将于中国卡车制造商一汽和在线经纪和销售Full Truck Alliance(下文简称FTA)扩大合作关系。这将促使Plus的自动驾驶汽车产品明年可能在中国实现量产。

总部位于加州库比地诺的Plus扩大了与FTA的自动驾驶卡车技术提供商Plus日前宣布，将于中国卡车制造商一汽和在线经纪和销售Full Truck Alliance(下文简称FTA)扩大合作关系。这将促使Plus的自动驾驶汽车产品明年可能在中国实现量产。

总部位于加州库比地诺的Plus扩大了与FTA的现有交易，后者是一家在线货运代理公司，也是Plus的投资者。除经纪业务外，FTA还提供融资、加油、保险和包括一汽等品牌在内的新卡车销售业务。现有交易，后者是一家在线货运代理公司，也是Plus的投资者。除经纪业务外，FTA还提供融资、加油、保险和包括一汽等品牌在内的新卡车销售业务。自动驾驶卡车技术提供商Plus日前宣布，将于中国卡车制造商一汽和在线经纪和销售Full Truck Alliance(下文简称FTA)扩大合作关系。这将促使Plus的自动驾驶汽车产品明年可能在中国实现量产。

无人驾驶进程加速

自动驾驶汽车初创企业AutoX正式公布中国首批车内全无人、无远程遥控的RoboTaxi(无人驾驶出租车)车队。据悉，该RoboTaxi车队集成了AutoX的第五代传感器系统，搭载目前国内最高分辨率的激光雷达和摄像头，从软硬件层面确保超高精准度感知能力以应对路况。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶系统可分为感知、决策和控制三个层面，其中决策层主要依靠机器视觉、深度学习、传感器、高精度地图和车联网等技术协同合作，对感知层传来的路况和车况数据进行认知和判断，形成实时的行驶指令，并将指令传达给控制层来实现驾驶行为。基于对人类驾驶员操作借助多少的程度，国际上将自动驾驶分为L0到L5共六个级别。其中L0为无自动化，L5为完全自动驾驶。目前行业内主要厂商已实现L3级别自动驾驶技术，少数顶尖厂商正在攻坚L4级别。

据中研普华产业研究院的研究报告《2020-2025年中国自动驾驶行业前景分析与投资战略咨询报告》统计分析显示：

我国自2015年起持续推出引导自动驾驶发展的相关政策，意在推动交通发展提高质量效益转变。

在2019世界智能网联汽车大会上，交通运输部总规划师王志清表示交通运输部将从三个方面推动自动驾驶：一、加强协同合作，优化政策供给，出台自动驾驶顶层设计文件;二、夯实发展基础，公关自动驾驶与车路协同技术，推动交通设施数字化;三、开展试点示范，建设自动驾驶示范路、示范区，以2022年北京冬奥会等为节点，推动智能网联汽车商业化运用。

我们认为，此次发言给予市场一个较为明确的落地预期，预计将在2021-2022年间迎来自动驾驶产业的拐点。

中国自动驾驶行业市场竞争格局分析

1、市场集中度分析

我国自2015年起持续推出引导自动驾驶发展的相关政策，意在推动交通发展提高质量效益转变。在2019世界智能网联汽车大会上，交通运输部总规划师王志清表示交通运输部将从三个方面推动自动驾驶：一、加强协同合作，优化政策供给，出台自动驾驶顶层设计文件;二、夯实发展基础，公关自动驾驶与车路协同技术，推动交通设施数字化;三、开展试点示范，建设自动驾驶示范路、示范区，以2022年北京冬奥会等为节点，推动智能网联汽车商业化运用。我们认为，此次发言给予市场一个较为明确的落地预期，预计将在2021-2022年间迎来自动驾驶产业的拐点。

2、企业集中度分析

由于我国道路的复杂和地方交通情况的差异，在衡量一个自动驾驶企业的技术成熟程度时，要同时考虑到其技术是否具有普遍适用于不同实测环境的能力。自动驾驶汽车的最终目的是在所有道路上彻底实现无人驾驶功能，由于我国广阔的疆土和丰富的自然、人文环境，这一目标的实现需要收集大量不同地区的信息，并根据这些信息设计并完善自动驾驶系统。在国内，百度已完成的实测区域数量在行业中领先其他企业，覆盖了我国不同地区的城市。在发达城市上，在北京和阳泉等进行实测，而在西部城市重庆测试则体现出实测区域的地理差异。百度自动驾驶测试数据的多样性可以更好地体现百度自动驾驶系统在不同地区、不同道路信息和规范下技术的可靠性，而且在城市收集的实测数据有利于百度的系统更新和算法完善。在这一指标上，百度与国内其他企业相比具有非常大的优势，该优势也可以转化为将来系统进一步优化的巨大潜力。

3、区域集中度分析

在行业内对比过程中，我们注重自动驾驶测试区域的个数、差异、地理分布，以此反映出自动驾驶车辆在面对不同道路行驶环境、气候等其他因素时的适应能力和一致有效性。同时，企业大量的实测区域数表明该企业具有多样性的个体数据，能更好地为自动驾驶系统的学习和更新提供支撑。

(一)地理位置差异造成的地理环境差异

我国地域辽阔，各地地理环境差异较大，在自动驾驶过程中，车辆需要通过感应器识别道路信息，在识别的过程中，天气情况的变化可能对识别效率和自动驾驶系统执行操作的时间造成影响。所以，自动驾驶企业需要通过在不同地区测试，基于这些测试结果，完善自动驾驶系统，使得系统可以全面解决由地理位置差异造成的故障与问题。

(二)经济发展差异造成的交通设施、法规差异

我国城市经济发展具有一定的差异，一、二线城市交通设施齐全，但也具有复杂性，三、四线城市相对道路信息简单，但是存在设施不完善的情况。在自动驾驶汽车沿车道行驶时，车道间安全提示线为感应器的识别对象之一，但在地方城市，部分道路存在线路规划不明确等问题，这将成为自动驾驶汽车安全行驶的挑战。而且挑战也存在于交通复杂的大城市，在遇到立交、待转区、外车道调头等问题时，自动驾驶汽车需要识别并判断行车车道，这需要大量数据支撑，以及不断对算法进行优化。

根据中国交通发展和城市经济发展的实际情况来看，未来自动驾驶行业的主要市场区域还是主要集中在一二线城市。

想要了解更多自动驾驶行业具体详情，可点击查看中研普华产业研究院的研究报告《2020-2025年中国自动驾驶行业前景分析与投资战略咨询报告》