报告

埃尼阿克-L4级自动驾驶技术及应用场景行业研究报告

来源:艾瑞咨询 2018/9/25 11:46:54
  • 所属行业:AI大数据
  • 报告类型:免费报告
  • 页数:38
  • 图表:41
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报告简介

报告主要关注于近些年来引起多方注意的自动驾驶技术,其中,我们将讨论无人驾驶技术的定义、相关产业链和技术路线,L4级自动驾驶当前的技术完备程度及硬件成本等,此外,我们还关注无人驾驶投入商业化应用的时间表,这包括:在近2~3年L4级自动驾驶可能投入商业化应用场景和技术投入前后行业可能会发生的变化,以及在更遥远的未来,当技术进一步成熟后自动驾驶技术对传统汽车制造业和整体社会出行方式可能造成的影响等。在本篇报告中,我们将对以上问题开展讨论并阐述一些我们不成熟的想法。

目录

报告摘要
1 自动驾驶行业宏观情况概述
1.1 自动驾驶的定义和技术分层
1.2 自动驾驶产业链
1.3 传统厂商自动驾驶布局
1.4 新兴势力自动驾驶布局
2 L4级自动驾驶技术及成本分析
2.1 自动驾驶技术实现层级
2.2 自动驾驶环境感知传感器
2.2.1 感知层需要多传感器融合以实现冗余
2.2.2 车用摄像头产品相比起激光雷达产品更加成熟
2.2.3 激光雷达未来将朝向小型化、电子化、固态化发展
2.3 自动驾驶计算决策测层
2.4 L4级自动驾驶系统组建
2.5 当前L4级自动驾驶系统硬件成本高昂
3 L4级自动驾驶商业化应用分析
3.1 L4级自动驾驶商业化应用落地时间表
3.2 L4级自动驾驶商业化应用场景分析
3.3 港区物流运输场景
3.3.1 我国港口经营面临由注重吞吐量转向提高服务质量
3.3.2 L4级自动驾驶在港口自动化改造方案中比AGV更有竞争力
3.3.3 细分市场空间有限但实现难度较小
3.4 干线物流运输场景
3.4.1 中国公路物流运输行业集中度偏低行业未来面临整合
3.4.2 L4级自动驾驶技术助力综合物流龙头企业降低运营成本
3.4.3 干线运输行业规模庞大,但技术渗透尚需解决行业问题
3.5 当前L4级自动驾驶落地城市一般道路应用场景困难较大
4 行业未来发展展望及风险分析
4.1 L4级自动驾驶市场走向成熟
4.2 汽车将朝向电子化方向发展
4.3 汽车行业结构变革
4.4 新技术
4.4.1 新技术:车联网助力自动驾驶发展
4.4.2 新技术:高精地图于自动驾驶不可或缺
4.5 自动驾驶未来将会改变人们的出行方式
5 行业风险分析及投资建议
5.1 行业风险分析
5.2 投资布局

图表目录

图1-1 SAE自动驾驶技术分层
图1-2 自动驾驶产业链
图1-3 传统厂商自动驾驶产品
图1-4 新兴势力自动驾驶产品
图2-1 自动驾驶技术架构
图2-2 自动驾驶传感器性能比较
图2-3 测绘用激光雷达产品与车用激光雷达产品对比
图2-4 车用摄像头成像效果
图2-5 激光雷达产品
图2-6 各厂家开发的一栈式自动驾驶计算平台产品
图2-7 各厂家L4级自动驾驶硬件配置方案
图2-8 L4级自动驾驶硬件系统成本
图3-1 L4级自动驾驶商业化应用落地时间表
图3-2 L4级自动驾驶商业化应用场景分析
图3-3 2017年我国主要集装箱港口吞吐量
图3-4 2017年前十大班轮公司运力超过全球运力总额的80%
图3-5集装箱港口疏运和内集卡运行区域示意图
图3-6 自动驾驶内集卡与AGV方案对比
图3-7 2008-2017年全国万吨级及以上集装箱泊位
图3-8 自动驾驶内集卡使每集装箱运输利润提升3.4倍
图3-9 公路物流运输流程
图3-10当前中国公路物流行业效率低下
图3-11公路物流发展趋势
图3-12 L4级自动驾驶应用对公路物流企业营运成本和营业利润的影响
图3-13 2005-2017年中国重型卡车保有量数据
图3-14 L4级自动驾驶公路运输场景应用阻力
图3-15自动驾驶系统对于复杂道路场景应对能力不足
图3-16部分低速固定路线应用场景
图4-1 2008-2017年中国乘用车&商用车销售量
图4-2 2016-2030年全球汽车视场自动驾驶渗透率预测
图4-3汽车电子整车成本占比
图4-4整车价值构成变化
图4-5 传统汽车厂商&科技巨头对自动驾驶行业投资布局
图4-6 车联网网络通信基础
图4-7车联网与汽车行驶安全相关的功能
图4-8车联网为乘车人提供的与行车安全无关的功能
图4-9高精度地图数据采集模式
图4-10前装地图厂商市场集中度
图5-1 中国自动驾驶测试场地
图5-2中国消费者对于自动驾驶保持更加开放的态度
图5-3自动驾驶投资要点

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