2024自動駕駛系統市場現狀與未來發展前景分析

• 劉明月 2023年11月29日 來源：中研研究院 391 19
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自動駕駛系統行業前景及現狀如何?未來自動駕駛系統市場投資趨勢怎么樣?自動駕駛系統系統采用先進的通信、計算機、網絡和控制技術，對列車實現實時、連續控制。采用現代通信手段，直接面對列車，

自動駕駛系統行業前景及現狀如何?未來自動駕駛系統市場投資趨勢怎么樣?自動駕駛系統系統采用先進的通信、計算機、網絡和控制技術，對列車實現實時、連續控制。采用現代通信手段，直接面對列車，可實現車地間的雙向數據通信，傳輸速率快，信息量大，后續追蹤列車和控制中心可以及時獲知前行列車的確切位置，使得運行管理更加靈活，控制更為有效，更加適應列車自動駕駛的需求。

我國率先提出“人、車、路、云”一體化的智能網聯汽車系統。不同于一些國家側重單車智能路徑，我國智能網聯汽車是單車自動駕駛與網聯式汽車融為一體的新產品、新模式、新生態，走出了一條獨特的路徑。隨后，報告對自動駕駛系統做了重點企業經營狀況分析，最后分析了自動駕駛系統行業發展趨勢與投資預測。您若想對自動駕駛系統產業有個系統的了解或者想投資自動駕駛系統行業，本報告是您不可或缺的重要工具。

中研研究院出版的《2024-2028年中國自動駕駛系統市場深度調研與投資前景分析報告》顯示

新的自動駕駛汽車功能在云端使用深度學習進行訓練，并通過OTA推送新功能到車輛端。有了這個概念，創新的新商業模式將出現。對于自動駕駛私家車，消費者可以自由決定何時激活哪些功能，只需在使用時付費即可。例如，假設一個消費者想買一輛車，主要是為了在城市環境中購物和上下班，以及在城市附近跑腿。在這種情況下，他們不太可能經常需要在高速公路上啟用自動駕駛。那么，他們為什么要將自動駕駛功能納入購車需求呢?相反，他們可以在進行長途旅行時，在有限的時間內訂購自動駕駛功能。

自動駕駛系統的趨勢是在車輛中安裝強大且更通用的控制器，并定期增強功能軟件。即使在汽車銷售一年后，它可能也不需要任何硬件升級，而只需要軟件更新，因此可以安裝新的、更復雜的軟件功能。該模型支持更低成本和更有效的本地軟件升級和更細化的功能發布管理。在一個定義明確的持續集成(CI)和持續交付(CD)環境中，新的自動駕駛汽車功能的測試版可能首先在仿真環境中驗證，然后僅在受控條件下的部分車隊中以被動影子模式激活。

自動駕駛的發展推動高精度定位技術在汽車領域的應用。GNSS+IMU 系統的互補優勢逐 漸得到重視，目前自動駕駛系統在車中的應用落地正不斷加速。小鵬、蔚來、智己、埃安、華為 AITO 等車企均在其量產車型上搭載配置慣性導航的高精度定位單元。Waymo、Apollo、Momenta、 小馬智行等專注于 L3-L4 的自動駕駛科技企業亦在其高級別自動駕駛方案中采用慣性導航 作為自動駕駛標配硬件。

2024自動駕駛系統市場現狀與未來發展前景分析

根據車輛涵蓋的功能范圍，從L0級到L5級，由低到高，國際上將自動駕駛分為人工駕駛、輔助駕駛、部分自動駕駛、條件自動駕駛、高度自動駕駛和完全自動駕駛6個級別。L4級及以上稱為無人駕駛，L3級及以下則為智能輔助駕駛。

上海出臺加快智能網聯汽車創新發展實施方案，設定2025年初步建成國內領先的智能網聯汽車創新發展體系，自動駕駛系統產業規模力爭達到5000億元;

北京將智能網聯汽車產業納入重點發展的特色優勢產業，到2025年汽車產業產值力爭突破7000億元;

在成都，依托電子信息產業基礎，成都高新區率先瞄準車載智能系統產業新賽道發力，打造中國智車谷。

今年上半年，我國搭載輔助自動駕駛系統的智能網聯乘用車市場滲透率達到42.4%，全國已開放智能網聯汽車測試道路超過15000公里，道路測試總里程7000多萬公里。自動駕駛系統涉及的技術非常多，包括感知、決策、控制等多個系統，其發展是人工智能、5G通信、激光雷達、高精地圖等多項技術協同發力的結果，任何一個環節“瘸腿”都跑不好。

到2025年，PA(部分自動駕駛)、CA(有條件自動駕駛)級智能網聯汽車市場份額超過 50%，HA(高 度自動駕駛)級智能網聯汽車實現限定區域和特定場景商業化應用。

到2030年，PA、CA 級智能 網聯汽車市場份額超過 70%，HA 級智能網聯汽車市場份額達到 20%，并在高速公路廣泛應用、 在部分城市道路規模化應用。相似的，中國工業經濟聯合會會長李毅中預測，2030 年 L3 自動駕 駛滲透率將達 70%。

此外，自動駕駛系統也體現在座艙的持續升級，已從傳統座艙的機械儀表盤、車載收音機等，發 展到具有生物識別、駕駛員健康的智能助理座艙，并將實現使用場景豐富的信息、娛樂等多功能 融合的第三生活空間。

一丶自動駕駛系統企業競爭格局

自動駕駛系統也是人工智能的主要應用場景之一。無論是美國、中國，還是歐盟、日本、韓國;無論是谷歌、百度，還是福特、通用、寶馬等都加快在自動駕駛系統領域的布局。谷歌獨立子公司Waymo、通用Cruise、Uber等世界知名的自動駕駛汽車研發企業，技術領先，代表了最前沿的自動駕駛技術。

Google、百度等科技巨頭進入自動駕駛領域。我國的自動駕駛發展保持與國際并跑的態勢，國內自動駕駛發展從地域上看，自動駕駛系統產業發展集中在北京、廣東、上海、浙江、江蘇，技術領域涵蓋了ADAS/駕駛解決方案、成車機器人制造、雷達傳感器、行車系統和算法、地圖和導航等方面。

從自動駕駛系統商用化現狀可以看出，這些企業還處于技術研發階段，跨界和整合是的產業鏈進入了深度合作期，優勢互補可以上企業和整個產業向好發展。

二丶自動駕駛系統未來發展分析

自動駕駛系統等自動駕駛產業趨勢下，算法復雜度、數據規模以及模型參數均呈指數級提升，推動自動駕駛芯片向著大算力、新架構以及存算一體等方向演進。

1、大算力：

向數百TOPS算力演進。傳統L1/L2輔助駕駛所需處理的數據量小且算法模型相對簡單，因此以Mobileye為代表的單目視覺+芯片算法強耦合的一體機方案即可滿足需求。但領航功能作為高階輔助駕駛的代表，需要"更強算力+軟硬件解耦的芯片+域控制器"來滿足海量數據處理與后續持續OTA迭代的需求。高速領航開始向20萬以下車型滲透，15-30TOPS可滿足基本需求，但若想要"好用"或需要30-80TOPS。城區領航的場景復雜程度和技術實現難度更高，目前普遍需要搭載激光雷達，芯片以英偉達Orin、華為MDC和地平線J5為主，算力配置普遍超200TOPS。而在應用"BEV+Transformer"技術后，多傳感器前融合以及2D至3D空間的轉化需要AI芯片具備更強的推理能力，因此也需要比以往更大的算力支撐，包括更高的AI算力、CPU算力和GPU算力。

2、新架構：

加強并行計算能力和浮點運算能力。相較于CNN/RNN，Transformer具有更強的并行計算能力，可加入時間序列矢量，其數據流特征有顯著差別，浮點矢量矩陣乘法累加運算更適合采用BF16精度。Transformer允許數據以并行的形式進行計算，且保留了數據的全局視角，而CNN/RNN的數據流只能以串行方式計算，不具備數據的全局記憶能力。

傳統AI推理專用芯片大多針對CNN/RNN，并行計算表現不佳，且普遍針對INT8精度，幾乎不考慮浮點運算。因此想要更好適配Transformer算法，就需要將AI推理芯片從硬件層面進行完整的架構革新，加入專門針對Transformer的加速器，或使用更強的CPU算力來對數據整形，這對芯片架構、ASIC研發能力，以及成本控制都提出了更高的要求。以特斯拉、地平線為代表的廠商均"重ASIC(即AI推理專用芯片)，輕GPU"。特斯拉引領BEV+Transformer路線，以專用NPU(神經網絡處理器)承擔AI運算，在NPU設計之初便進行了針對性優化。而地平線等后來者或需要在下一代芯片中對AI推理芯片架構進行針對性優化。

3、存算一體：

SoC芯片需配置高帶寬存儲器(HBM)或SRAM，并加速向存算一體靠攏，解決大算力下的數據吞吐量瓶頸。模型越大，內存對AI加速器就越重要，以頻繁地讀取權重矩陣或訓練好的模型參數。以特斯拉FSDSoC為例，其采用總帶寬為68GB/s的8顆LPDDR4內存，而集成在NPU中的SRAM可達到32MBL3緩存，帶寬達2TB/s，遠超市面上同類芯片。而據汽車之心微信公眾號，特斯拉在最新HW4.0上的二代FSDSoC上使用了16顆GDDR6，在內存用料上繼續引領行業。

中國自動駕駛系統行業市場的發展現狀，通過公司資深研究團隊對市場各類資訊進行整理分析，自動駕駛系統行業研究報告可以幫助投資者合理分析行業的市場現狀，為投資者進行投資作出行業前景預判，挖掘投資價值，同時提出行業投資策略和營銷策略等方面的建議。

中國自動駕駛系統行業的內外部環境、行業發展現狀、產業鏈發展狀況、市場供需、競爭格局、標桿企業、發展趨勢、機會風險、發展策略與投資建議等進行了分析。

據了解，該行業發展空間極大，未來自動駕駛系統市場現狀如何呢?請查看，中研研究院出版的《2024-2028年中國自動駕駛系統市場深度調研與投資前景分析報告》。

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