2022年智能驾驶行业报告.pptx

2022智能驾驶行业研究报告

ResearchReportonIndustryofIntelligentDrivingin2022;

摘要

智能驾驶辅助系统(ADAS)不仅能够在复杂的交通环境及车辆操控过程中为驾驶员提供辅助，改变多年来人类驾驶车辆的行为习惯，在交通安全、运输成本、用车效率和空气污染等方面推动整体社会的发展和进步，是行业未来确定性的发展趋势。

随着消费者需求不断升级，对智能驾驶功能的要求也越来越高。短期来看，预警类功能和L1~L2级别功能仍将占据市场主流，L3及以上智能驾驶技术逐渐成熟。

从发展进度来看，我国的智能驾驶技术仍在不断迭代升级中，车路云一体化协同发展成为中国自动驾驶发展技术路径。

从产业链角度来看，智能驾驶功能的实现需要汽车制造商、零部件供应商、车载计算平台开发商、出行服务商供应商等多方主体参与，决策与感知在自动驾驶产业链硬件中价值量最高。

从竞争格局来看，我国主机厂、一二级供应商、互联网/科技企业纷纷加快布局智能驾驶领域，各类布局智能驾驶企业间的关系正在从传统链式转变为网状生态，以协同共建的方式促进智能驾驶产业链的重塑。

从应用场景来看，矿山、港口、机场等场景具有低速、场景封闭、固定路线和不载人的特征，短期内落地性较强。预计前装L1-L3级智能驾驶的行业规模有望从2021年的302亿元增长至2025年的862亿元，CAGR可达30%。;

四、智能驾驶发展趋势和机遇

五、重点公司梳理;

根据定义，智能驾驶是指汽车通过搭载先行的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备实现协助驾驶员对车辆的操控，甚至完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。

目前，世界各国对智能驾驶的理解和分类基本一致，普遍遵循SAE协会定义的智能驾驶等级。我国的《汽车驾驶自动化分级》基本参考了SAE的分级，特别突出了车联网功能。以我国更加完备的通讯基础设施形成车路协同效应，对比欧美的单车智能化。;;

智能驾驶的基本技术原理

车辆实现自动驾驶功能是??个相当复杂的过程，但总的来说，无论是自动驾驶还是人类驾驶，都可以分为“感知-决策-控制”三大流程。

感知层用于收集及预处理周围环境的信息，是智能驾驶功能的先决条件，决策层对收集的数据整合、分析与判断，执行层根据判断结果做出实时反应。分别对应我在哪儿（即感知和定位）、要去哪儿（即决策和规划）和怎么去（即控制和;

智能驾驶辅助系统(ADAS)不仅能够在复杂的交通环境及车辆操控过程中为驾驶员提供辅助，改变多年来人类驾驶车辆的行为习惯，在交通安全、运输成本、用车效率和空气污染等方面推动整体社会的发展和进步，是行业未来确定性的发展趋势。

根据高工智能汽车数据，2021年，我国前装ADAS标配新车上险量为807.89万辆，渗透率30.78%，同比增29.51%，行业正处在高速发展期。;

发布时间;

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我国居民人均可支配收入和消费支出稳定升高，即便2020年在疫情影响下居民消费有所放缓，但可支配收入仍然呈现上涨态势。2021年中国经济持续稳定恢复，主要指标实现预期目标，人民生活水平进一步提升，中国国内生产总值（GDP）1.14万亿元，同比增长8.1%，全国居民人均可支配收入3.51万元，同比增长9%，居民人均消费支出2.4万元，同比增长13.7%。

汽车作为居民重要消费品之一，也将在我国强大的经济和消费环境中获得巨大红利。2021年，国内汽车销量约2627万辆，同比增长3.5%，保有量突破3亿辆。

中国居民人均可支配收入和消费支出2020、2021年中国汽车市场规模;

303.78

292.83

282.14

236.79

214.38;

传统（2015年）;

近年来，摄像头、毫米波雷达、超声波雷达技术在汽车上应用越来越成熟，价格也不断走低。

车载摄像头单价目前约为150元左右，预计未来降幅相对较低；激光雷达价格一直处于高位，过去主要用于测绘、工业生产领域，近年来随着固态激光雷达等新的技术路线替代传统机械式雷达，工艺成本