成都汇阳投资关于巨头入局自动驾驶，国内产业链迎发展！-电子发烧友网

【巨头入局赋能智能驾驶，自动驾驶迎行业奇点】

2023年多家车企巨头升级智驾系统，推出城市 NOA 功能，向 L3 等级自动驾驶持续推进。

2023年3月，小鹏推出了新一代智驾系统 XNGP，同年4月，华为推出 HUAWEI ADS 2.0 高阶智能驾驶系统。智能驾使在舒适性、安全性、便利性的体验升级颠覆了消费者们对 NOA 局限于高速路的刻板印象，车主为高阶智驾买单意愿逐渐加强。

小鹏 G6 MAX 版(2023年5月至6月)、小鹏 G9 MAX 版(上市 15 天)销售量占总销量达到70-80%，2023新版问界 M7 的 ADS 高阶智驾包选装率达到 60-70%(2023年9月17日至10月7日)。2023年年底，小鹏将在全国 50 城开放无图 NOA，华为将在全国普及无图城市智驾方案，应用场景的拓宽将持续激发消费者需求感知，自动驾驶行业迎来需求端拐点。

1、作为自动驾驶纯视觉方案的引领者，特斯拉一直专注于 FSD 的算法研发，目前 FSD 已更新至 V11.4，马斯克表示 FSDV12 有望于明年初落地，更好地实现 L3 能力，持续引导智驾格局。在硬件方面，特斯拉自动驾驶方案自 2014 年逐步从 HW1.0 硬件系列至 HW4.0 硬件系列共五次迭代，以实现算法不断升级迭代对感知层和决策层的要求提升，同时保障硬件成本处于可接受水平。

2、2023年4月，华为在问界 M5 智驾版首次搭载升级后的 ADS2.0 高阶智能驾驶系统。数据方面，ADS2.0 借由华为 AI 训练集群构建丰富的场景库。截至2023年9月，ADS2. 0 长距离领航平均接管里程已经提升至 200km(4月为 114km)。硬件方案上，华为在感知层利用算法实现外围支撑，采用共计 27 颗感知器，辅助驾驶芯片 MDC 610 作为核心计算单元提供 200Tops 算力。软件方面，华为融合 BEV 鸟瞰感知能力以及业内首创的GOD2.0 网络(通用障碍物检测，识别异形物体)+RCR2.0(道路拓扑推理网络，匹配导航地图与显示网络，以类似于特斯拉 BEV+占用网络的算法架构，减少对高清地图的依赖，覆盖更多无图场景实现功能落地。

3、小鹏作为国内智驾方案的领先者之一，于2022年9月公布第二代高阶智驾系统 XNGP，在第一代 XPilot 系统的基础上增加了城市NGP、高速 NGP 和 VPA 记忆泊车的功能。系统实现了城市路况下全程智能辅助驾驶，可以在没有高精地图的情况下，完成自动跟随、自动变道、自动超车等功能，同时针对用户通勤和高频路线提供“AI 代驾 ”功能，为用户提供定制化服务。硬件方面主要增加了一颗辅助驾驶芯片和两颗激光雷达，提升整体算力和感知能力。算法方面，全新的 AI 架构融合了包括规划、控制和预测在内的智驾大模型。小鹏预计 12月底将 XNGP 覆盖拓展至 50 城，2024 年内覆盖全国主要城市路网。

【政策、需求驱动，高阶智驾快速普及】

需求端：随着产业链端技术持续迭代推动智驾方案成本下降，消费者选购智驾方案意愿不断提升。

以特斯拉、华为代表的车企持续推进自动驾驶升级，带动上游零部件企业加速成熟，实现规模化交付，上游企业规模化效应带动硬件成本价格不断下降，利好车企推出功能更强、价格更低的智驾选装包，以及不断下探低价位的智驾车型。

智驾功能体验升级和智驾选购包价格持续下降，消费者群接触智驾功能的意愿也在逐步增强，智驾需求实现快速增长。整个自动驾驶产业链进入了上中下游相互反馈，良好循环的局势，持续推动高阶自动驾驶加速落地。

政策端：国内目前多项政策支持自动驾驶发展，国家层面政策和地方政策结合，共同助力高阶自动驾驶早日上路。

2023年6月，工信部表示将启动智能网联汽车准入和上路通行试点，组织开展城市级“车路云一体化 ”示范应用，支持有条件的自动驾驶(L3)，同时支持商业化应用。

同时，不少地方政府已经在为 L3 级自动驾驶技术落地而积极推进配套的基础设施建设。如深圳市坪山区正在加快推进深圳智能网联交通测试示范区、全域路口网联化改造等基础设施建设，其中环境园封闭测试区将于今年下半年建设完成，届时可全面支撑智能网联汽车 L3 级、L4 级产品准入测试。

随着城市 NOA 加速铺开，智能驾驶迎来革命性拐点。众多国内外车企在 2023年内发布或试点城市 NOA 系统并规划在全国迅速铺开。

城市场景下的辅助驾驶功能带来的智驾体验升级，或将进一步激发消费者对城市场景下更多智驾功能的需求。城市 NOA 相较于高速 NOA 交通道路复杂程度呈倍数级增长，对自动驾驶软硬件要求程度更高，城市NOA的普及意味着汽车能够在更复杂的环境中自主驾驶，标志着汽车智能驾驶真正从高阶辅助驾驶逐步迈向自动驾驶。

【智驾方案成为长期趋势，感知层硬件迎来放量机遇】

近年来自动驾驶高速发展趋势下，由于绘图成本过高、法规政策制定节奏限制、维护成本高昂等问题使得高精地图难以满足城市 NOA 普及节奏，车企们开始转向“重感知，轻地图 ”的智驾方案。

许多车企提出了以感知为基础，以大模型深度学习为实现路径的技术路线，此路线需要高算力以及高感知能力支撑，有望持续带动高算力芯片、高像素摄像头、激光雷达等硬件放量。

在自动驾驶系统中，摄像头是实现众多预警、识别类功能的基础，目前所有的乘用车自动驾驶方案都会运用到摄像头。车载摄像头种类多样，根据不同自动驾驶功能及其在自动驾驶汽车上的安装位置，车载摄像头可以分为前视、后视和侧视、环视、内置 5 大类型。

受自动驾驶方案感知需求驱动，激光雷达厂商收获多项车企定点，促使激光雷达厂商快速放量，规模化量产，进而成本迅速下降。

激光雷达作为智驾硬件方案成本最高的一环，其价格快速下降使得应用车型价格区间不断下探，由 2021年40万元以上的车型过渡至今年最低17万的睿蓝7，未来价格下降至 1000 元以下时，有望成为智驾标配。

自动驾驶持续升级带动毫米波雷达市场需求，4D 毫米波雷达有望加速上车。据国际咨询机构 ICV 研究测算，2022年毫米波雷达全球市场规模达到 34.9 亿美元，预计在2027年达到 86.7 亿美元，年复合增长率达到 16%。目前主流自动驾驶方案毫米波雷达用量在3-5颗。随着特斯拉纯视觉方案更新，重新搭载毫米波雷达，将带动更多车企搭载毫米波雷达，未来有望持续放量。