20180627-国金证券-自动驾驶系列报告之二_决策层篇_自动驾驶系统_量产导向还是性能导向_37页_4mb
报告摘要
自动驾驶行业系列报告之二:买入(维持评级)
核心内容
本报告围绕自动驾驶系统展开,重点分析了自动驾驶系统中决策层、感知层、执行层的构成及其发展趋势,同时对比了整车厂与科技公司在自动驾驶领域的策略差异,并推荐了相关上市公司。
主要观点
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自动驾驶系统架构:
- 自动驾驶系统由决策层、感知层、执行层以及高精地图和车联网支持组成。
- 决策层是系统的核心,负责处理数据并控制车辆,需基于多传感器信息进行自主决策。
- 多域控制器(MDC)是未来发展的趋势,通过集中处理多种传感器信号,提高系统效率和可扩展性。
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整车厂策略:
- 整车厂更注重自动驾驶的量产与商业化,从L2到L3的升级更具现实和经济性。
- 代表企业包括特斯拉、奥迪、通用,分别展示了L2、L3和L4级自动驾驶方案。
- 通用计划于2019年量产L4级自动驾驶汽车 Cruise AV,无方向盘、制动和油门踏板。
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科技公司策略:
- 科技公司更倾向于完全自动驾驶(L4/L5),如 Waymo 和百度 Apollo。
- Waymo 采用“小联盟”模式,与少数整车厂深度合作,注重模拟测试与真实路测。
- 百度 Apollo 采用“大联盟”模式,整合产业链上下游企业,提供开放平台。
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安全策略:
- Waymo 采用“逐步进化”策略,通过模拟和真实路测,确保系统安全。
- Mobileye 采用“不造成事故”策略,基于 RSS 模型,减少测试时间。
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行业前景与投资建议:
- 自动驾驶行业前景广阔,预计市场将迎来巨大投资机会。
- 推荐关注德赛西威、索菱股份,建议关注路畅科技、东软集团。
关键信息
自动驾驶系统
- 决策层:处理多传感器信息,进行路径规划与驾驶决策,需依赖人工智能模型和大量有效数据。
- 感知层:使用激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器,进行环境信息采集与处理,需多传感器融合技术。
- 执行层:根据决策指令控制车辆的加速、制动和转向,需与车辆控制系统有效链接。
- 多域控制器(MDC):集中处理各种传感器信号,提高系统效率与可扩展性。
整车厂案例
- 特斯拉 Autopilot:
- L2级别自动驾驶,支持车道保持、自动变道、自动泊车等。
- 通过OTA更新实现系统迭代,利用用户数据训练算法。
- 奥迪 A8 AI:
- 首款量产L3级自动驾驶汽车,搭载中央控制器 zFAS。
- zFAS 包括图像处理、传感器融合、应用控制等模块。
- 通用 Cruise AV:
- L4级别自动驾驶,无方向盘、制动和油门踏板。
- 搭载5个激光雷达、21个毫米波雷达和16个摄像头,传感器配置丰富。
科技公司案例
- Waymo:
- 谷歌母公司 Alphabet 旗下,专注于自动驾驶系统研发。
- 采用“小联盟”策略,与少数整车厂合作,注重模拟测试和真实路测。
- 路测里程超过500万英里,人工干预周期长,安全性高。
- 百度 Apollo:
- 中国自动驾驶旗手,整合产业链上下游企业,构建开放平台。
- 提供完整的软硬件系统,包括云端数据服务、高精地图等。
- 与多家车企、供应商、科研机构及地方政府合作,形成大联盟。
安全策略对比
- Waymo:通过逐步进化与多阶段测试确保安全性,强调替代驾驶员。
- Mobileye:基于 RSS 模型,制定“不造成事故”的规则,减少测试时间。
应用与商业化
- 自动驾驶出租车将成为早期落地应用,具备高社会效率。
- 以美国为例,一辆自动驾驶出租车在两年内可收回成本,若硬件成本下降,时间更短。
- 多家厂商计划在2018年底或2019年实现自动驾驶出租车商业化运营。
重点推荐
- 德赛西威(002920.SZ):自动驾驶系统/CID,EPS和PE表现良好,2019年预计增长显著。
- 索菱股份(002766.SZ):自动驾驶系统/CID,2019年EPS和PE预计增长。
- 路畅科技(002813.SZ):自动驾驶系统/CID,2019年EPS和PE预计增长。
- 东软集团(600718.SH):自动驾驶系统,EPS和PE表现稳定。
风险提示
- 自动驾驶行业发展不及预期
- 装车渗透不及预期
- 产品开发、成本下降不及预期
- 使用场景限制
- 法律法规限制自动驾驶发展
- 事故影响
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