自动驾驶汽车发展前景如何 中国自动驾驶行业前景分析

自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-driving automobile )又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。

自动驾驶成本为何这么贵?

人才、数据、硬件都是原因

1、人才

在美国，自动驾驶工程师仍处于紧缺状态。目前的从业工程师中，过半人数拥有博士学位，剩下的也大多拥有硕士学位，平均工资在23万美元左右，最顶尖的10%人才更是坐拥35万美元以上的年薪。

2、数据

为了收集足够的数据来训练模型，建立自身竞争优势，也为了验证自身技术安全性，分析道路实际场景，各自动驾驶企业均需要进行大量的公共道路测试。

在路试中，每部车都至少需配备一位安全驾驶员，一位工程师，以及一位控制室监控员，这其中的人力成本不言而喻。再考虑上高额的保险费用，其开销便显得愈发高昂。

3、硬件

其中，镭达(LIDAR，LIght Detection and Ranging)，便是全车最为昂贵的部分。

镭达借助激光的反射探测四周物体，得到准确的立体位置关系，生成三维的点云数据，是绝大多数自动驾驶技术和机器人技术的感知核心。

长期以来，仅有Velodyne、Quanergy等少数厂商具有镭达的研发与制造能力，其价格亦长期高居不下，成为自动驾驶汽车上远超汽车本体，最为昂贵的部件。以Velodyne的64线镭达为例，其售价高达75000美元，和宝马7系的售价相差不远，而一辆自动驾驶汽车上往往需要多个镭达协同工作，确保感知的准确性、实时性，这使得自动驾驶来的更为昂贵。

自动驾驶发展前景：

2013年12月31日全球知名经济咨询机构IHS环球透视(以下简称IHS)汽车部门预测，截至2035年全球将拥有近5400万辆自动驾驶汽车，而全自动化汽车的推出速度会相对较慢。

预计至2035年自动驾驶汽车全球总销量将由2025年的23万辆上升至1180万辆，而无人驾驶的全自动化汽车将于2030年左右面世。研究还预测，到2050年之后，几乎所有汽车或将是自动驾驶汽车或自动驾驶商务汽车。

预测至2025年全球自动驾驶汽车销量将占汽车总销量的0.2%。至2035年，随着无人驾驶变成现实，这一数字将上升到9.2%。该公司在一篇报告中预测，2025年自动驾驶汽车电子技术将使汽车售价上升7000美元至1万美元(约合人民币42373元至60533元)不等，至2030年和2035年则会分别回落至5000美元和3000美元。

据中研产业研究院发布的《2020-2025年中国自动驾驶行业前景分析与投资战略咨询报告》统计数据显示：

自动驾驶行业集中度分析

1、市场集中度分析

图表：我国自动驾驶行业细分领域市场集中度情况

数据来源：公开资料整理

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。

图表：2019 年各企业累计实测区域个数

资料来源：公开数据整理

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。

图表：截止至2019年自动驾驶企业已公布累计实测区域个数

资料来源：公开数据整理

想要了解更多关于行业专业分析，请关注中研普华研究报告《2020-2025年中国自动驾驶行业前景分析与投资战略咨询报告》