三大產品百花齊放，L2自動駕駛全面到來

智東西內參（公眾號：zhidxcom）

根據 SAE 的分類，自動駕駛可以分為 L1-L5級五個階段。 簡單來說， L1 就是能夠在直線加減速或轉向方面實現某一單一功能。而 L2 能夠同時實現直線加減速與轉向。 L3 允許駕駛員脫手，只需要在系統提示時接管駕駛。 L4 是不需要駕駛員參與，在一定場景下全自動。 L5 是完全的自動駕駛，無需人員介入。 L4、 L5 也就是常說的無人駕駛。相對而言， L1 到 L2 的難度較小，需要考慮的是如何同時協調兩個工作，而 L2 到 L3 的難度較大。

當前主流車輛基本都配備了電子安全部件，基本都處於 L1 階段，即能夠實現加減速或轉向控制。 18 年下半年部分 L2 車型已面世，2019 年和 2020 年是主機廠實現 L2 和 L3 級別自動駕駛的關鍵節點。 今年市場上將看到毫米波雷達、高精地圖和智能車載三大 L2 級產品百花齊放。

本期的智能內參，我們推薦來自國盛證券的報告《L2 級自動駕駛滲透率提升的前夜》， 詳解L2級產品發展前沿。如果想收藏本文的報告全文（L2 級自動駕駛滲透率提升的前夜），可以在智東西公眾號回復關鍵詞“nc333”獲取。

自動駕駛方興未艾

1、如何區分不同級別自動駕駛？

自動駕駛是指汽車能夠在某些具有關鍵安全性的控制功能方面（如轉向、油門或製動）無需駕駛員直接操作即可自動完成控制動作。SAE（國際汽車工程學會） J3016 文件提出的五級自動駕駛分級方案是當前被普遍採用接受的標準。

SAE 自動駕駛定義和分級標準

其中：動態駕駛任務 DDT（Dynamic Driving Task）： 指在道路上駕駛車輛需要做的實時操作和決策行為，操作包括轉向、加速和減速，決策包括路徑規劃等。

物體和事件的探測和響應 OEDR（Object and Event Detection andResponse）：指駕駛員或自動駕駛系統對突發情況的探測和應對，在自動駕駛模式下，系統負責 OEDR，應對可能影響安全操作的其他事物，進行檢測響應。

設計的適用範圍 ODD（Operational Design Domain）： 將已知的氣象環境、道路情況、車速、車流量等信息作出測定，給定自動駕駛系統具體的條件，以確保系統能力在安全適用的環境之內。

動態駕駛任務支援 DDT Fallback： 自動駕駛在設計時，需考慮發生系統失效或者出現超出系統設計的使用範圍之外的情況，當該情形發生時，駕駛員或自動駕駛系統需做出最小化風險的解決響應。

鑒於大家對於不同產品如何區分自動駕駛的級別、每個級別究竟能執行哪些操作有所困惑，我們對此進行甄別：

1、 L0- 無自動輔助功能（No Automation），目前市場上基本沒有 L0，因為無自動化意味著如 ABS 等最基本的配置也已經取消。

2、L1- 轉向或者加減速能夠實現一條，駕駛員要時刻關注駕駛過程（Driver Assistance）目前階段，主流車型基本都是位於 Level 1 階段。所有在駕駛員行駛過程中，對行車狀態有乾預的功能都可以稱為駕駛員輔助，屬於 Level 1 的範疇。比如最基本的 ABS，以及在ABS 基礎上升級而來的 ESP、高速路段常用的定速巡航、 ACC 自適應巡航功能及 LKA 車道保持輔助等。但是這種功能只能單一實現，無法在橫向或縱向控制中均執行，駕駛員依然需要關注駕駛過程。

3、 L2- 轉向和加減速都實現，駕駛員要時刻關注駕駛過程（Partial Automation）Level 1 和 2 最明顯的區別在於能否同時在車輛的橫向和縱向上進行控制。舉例而言， 如果一個車輛能同時做到 ACC+LKA（自適應巡航+車道保持輔助），那麽這輛車就跨進了Level 2 的門檻， 2018 款的凱迪拉克 CT6 擁有的半自動駕駛系統“Super Cruise”就是典型的 L2 級別， CT6 不具備主動超車功能，因為停留在 L2 階段。

4、 L3- 不需要駕駛員監督，但在出問題時需要駕駛員介入(有條件自動駕駛)有條件自動駕駛是在某些特定場景下可以進行自動駕駛，與此同時雙手可以離開方向盤。比如目前唯一宣稱達到 L3 自動駕駛的奧迪 A8，在對外宣傳中限定了一個十分常見的場景——堵車，即為交通擁堵巡航功能（Traffic Jam Pilot），當車速小於/等於 60km/h 時，用戶可以啟動道路擁堵狀況下的自動駕駛功能，在當地法律允許情況下車輛會完全接管駕駛任務， 功能上允許雙脫手， 直到系統再次通知用戶接管。

5、 L4- 不需要駕駛員監督，但仍然有一定局限，在出問題時能夠部分解決（High Automation）L4 強調的是整車能夠解決部分問題，在一定場景下能夠解決部分問題，即駕駛員無需介入駕駛與監控突變事件。 國外的 Waymo、 Uber 還是國內的 Baidu L4 事業部做的都是 L4自動駕駛技術的研究。

6、 L5- 全自動駕駛，只要在地球上有地圖的地方，全部都能自動駕駛（Full Automation）最簡單的 L5 表述，給出一個 GPS 坐標點， L5 自動駕駛車能夠到指定的地方，即完成全工況全區域的自動駕駛。

2、L1 到 L2 到 L3，難點在哪兒？

L1-L2 的過程相對簡單， 只是縱向控制和橫向控制的區別，這個難度並不大（當然，涉及到量產就要考慮到系統工程，汽車還要考慮成本最大的難點不在於單一的控制，而在於量產），難點主要是來自於兩個地方： 1）汽車橫向與縱向控制的配合，即如何使橫向控制與縱向控制同時控制在最佳位置。 2）通知駕駛員接管車輛的時機:因為 L2 並非較高級別的自動駕駛，需要駕駛員進行實時監控並做好接管。

L2-L3 則難度有實質性變化： L2 與 L3 關鍵就在於主機廠對於自己的自動駕駛是否有足夠的自信，來確保自己的感知與決策能力是與人類相當的。 舉例而言， 假如一輛車的整個生命周期，會遇到 10000 次危險情況， L2 會聲稱自己可以辨識出 9900 個、 9990 個、9999 個，但就是不敢承諾可以到 100%——否則就是 L3 了。

在過去的數年中， 雖然較多產品停留在 L1 階段，但是產品數輪迭代，在成熟度、適用性、穩定性上都有了長足進步。

海外先行，國內緊跟

順著汽車電子化浪潮，海外率先開始自動駕駛布局。 汽車在普及過程中，核心要素持續發生變化， 被動式與主動式安全系統逐步配置，輔助駕駛系統日趨成熟，汽車的核心發展部件先後由底盤、傳統、車身過渡到發動機，再到汽車電子技術。而自動駕駛技術本質上是順著汽車電子的發展而進一步延伸的高級別形態。

從國際來看，美國在 80 年代初開始自動駕駛軍事化應用，而歐洲從 80 年代中期開始研發自動駕駛車輛，更多強調單車自動化、智能化的研究，日本的自動駕駛研發略晚於歐美，更多關注於採用智能安全系統降低事故發生率，以及採用車間通信方式輔助駕駛。

而進入 21 世紀以來，隨著 DARPA 競賽的開啟，提高了自動駕駛的社會關注度。從 2009年起陸續開啟產業熱潮，谷歌首先布局自動駕駛，隨後NVIDIA成立自動駕駛事業部，收購Mobileye，通用汽車並購Cruise Automation，谷歌無人駕駛項目擴展為子公司Waymo。

海外自動駕駛發展歷程

國內的自動駕駛起步依托於高校，自國內各高校和研究機構已經陸續開展自動駕駛的研發工作，推出多個測試車型。 2009 年起，國家自然科學基金委員會舉辦“中國智能車未來挑戰賽”，為自動駕駛技術的交流和發展起到了良好的促進作用。

國家戰略的推進刺激了行業快速發展:自國務院在 2015 年發布《中國製造 2025》起，以自動駕駛技術為重點的智能網聯汽車成為未來汽車發展的重要戰略方向，大批初創企業投身自動駕駛領域； 2016 年，國內自動駕駛快速推進，多個車企公布自動駕駛的戰略規劃； 2017 年，更多的初創企業脫穎而出，獲得巨額投資目前開始進入收獲階段。

國內自動駕駛發展部分節點

政策持續鼓勵扶持國內自動駕駛產業逐步落地。 以 2015 年發布的《中國製造 2025》為開端，自動駕駛已經成為我國汽車產業未來轉型升級的重要突破口。後續文件也陸續落地。

國內主要自動駕駛相關政策

從目前來看， 2019-2020 年， L2 級別自動駕駛量產同時向著 L3/L4 級別自動駕駛商業化落地為確定性方向。

1） 政府：在全國 12 個城市開放路試

2） 融資：自動駕駛零組件和方案供應商融資總額由 2017 年的 53.69 億上升到 2018 年的 162.13 億。

3） 企業：整車和零組件的解決方案均進入成熟量產階段。

2019-2020 年， L2 級自動駕駛擴大量產，特定場景 L3/L4 級自動駕駛商業化落地

L2 級自動駕駛下沉為必然趨勢

根據 2018 年 1 月的《智能汽車創新發展戰略（征求意見稿）》，到 2020 年我國新車中智能汽車佔比將達到 30%以上。而目前國內整車廠和集成供應商已基本具備 L2 級自動駕駛能力， 2018 年開始，自動駕駛的產品已經逐步登上舞台，部分主機廠已經實現量產，預計在 2019 年到 2020 年會更大規模的量產。而與此同時乘用車以外，國內部分企業已經在進行 L3/L4 級自動駕駛卡車和配送車的車試運營，多家企業計劃在 2019-2020 年實現特定場景下的 L3/L4 自動駕駛量產商業化落地。

而政策面也進行了鬆綁，給了主機廠做路測的空間： 北京已於 2017 年 12 月份確定了 33條、共計 105 公里開放測試道路，並發放了首批試驗用臨時號牌；上海也於 2018 年 3月份劃定第一階段 5.6 公里開放測試道路，並發放了第一批測試號牌。此外，重慶、北京-河北、廣州、浙江、福建、吉林長春、湖北武漢、江蘇無錫等地紛紛建設智能網聯汽車測試示範區，積極推動半封閉、開放道路的測試驗證。

2018 年起 L2 自動駕駛進入了擴大化階段

1、各配置滲透率

對目前燃油車 2872 個車型進行了配置分析，重點分析目前自動駕駛單項必備功能當前的車型滲透率。 發現未來各項配置將向低價車市進行滲透。

統計下來，配備盲區監測功能的車型共計 488 個，滲透率為 17%，其中標配為 457個，選配為 32 個。

1、 從價格區間來看， 5-10 萬、 10-20 萬、 20-30 萬、 30-40 萬、 40 萬以上的車型佔比分別為 1.63%、 35.31%、 32.45%、 11.63%、18.98%，因此從車型滲透率來看，目前盲區監測的主要價位區間在 10-30 萬元之間。

2、 從各個價位的滲透率來看， 5-10 萬、 10-20 萬、 20-30 萬、 30-40 萬、 40 萬以上各個價位區間，盲點監測車型佔比分別為 1.2%、12.92%、33.13%、30.16%、56.02%。從滲透率可以看出來，目前 40 萬元以上級別車配置比例最高，而 10-20 萬元區間車型比例雖多，但滲透率依然較低。因此未來低級別車型的滲透率佔比提升空間最大。從選配的價格來看，選配主要出現在 20 萬元以上的部分車型，選配的比例為 6.56%，選配主要集中在奧迪、寶馬、捷豹等車型，而從選裝價格來看，盲點監測選配價格在 5000-7000 元之間。

不同價位配置盲區監測功能車型的數量

配置盲區監測在所有車型&本價位區間車型比例

配備車道保持功能的車型共計 493 個，滲透率為 17.17%，其中標配為 458 個，選配為35 個。

1、 從價格區間來看， 5-10 萬、 10-20 萬、 20-30 萬、 30-40 萬、 40 萬以上的車型佔比分別為 1.01%、 32.45%、 25.37%、 19.47%、 20.69%。

2、 從各個價位的滲透率來看， 5-10 萬、 10-20 萬、 20-30 萬、 30-40 萬、 40 萬以上各個價位區間，車道保持車型佔比分別為 0.75%、11.95%、27.08%、50.79%、61.45%。

從滲透率可以看出來，目前 40 萬元以上級別車配置比例最高， 且滲透率隨價格提升而提升。未來向低級別車型滲透為大勢所趨。

不同價位配置車道保持功能車型的數量

配置車道保持在所有車型&本價位區間車型比例

配備定速巡航功能的車型共計 1968 個，滲透率為 68.5%。

1. 從價格區間來看， 5-10 萬、 10-20 萬、 20-30 萬、 30-40 萬、 40 萬以上的車型佔比分別為 17.63%、 45.76%、 21.66%、 7.75%、 7.20%。

2. 從各個價位的滲透率來看， 5-10 萬、 10-20 萬、 20-30 萬、 30-40 萬、 40 萬以上各個價位區間，定速巡航車型佔比分別為 43.46%、56.01%、73.96%、67.2%、71.08%。

從滲透率可以看出來，目前 20 萬元以上級別車基本都已經大範圍配置， 定速巡航主要發展空間都在 20 萬元以下車型。 選配價格主要在 2000 元左右。 我們認為，定速巡航經過十多年的發展到達了目前階段，可以認為是中長期各項配置滲透率的穩態表現。

配備碰撞預警功能的車型共計 555 個，滲透率為 19.32%，其中標配為 458 個，選配為35 個。

1. 從價格區間來看， 5-10 萬、 10-20 萬、 20-30 萬、 30-40 萬、 40 萬以上的車型佔比分別為 1.08%、 30.81%、 26.67%、 22.34%、 19.10%。

2. 從各個價位的滲透率來看， 5-10 萬、 10-20 萬、 20-30 萬、 30-40 萬、 40 萬以上各個價位區間，碰撞預警車型佔比分別為 0.9%、12.77%、30.83%、65.61%、63.86%。從滲透率可以看出來，目前 30-40 萬元以上級別車配置比例最高，未來向低級別車型滲透為大勢所趨。

從選配的價格來看，選配主要出現在 30 萬元以上的部分車型，選配的比例為 7.6%，選配主要集中在奧迪、寶馬等車型，而從選裝價格來看，碰撞預警選裝價格不一， 但主要碰撞預警價位在 3000 元左右。

不同價位配置碰撞預警功能車型的數量

配置碰撞預警在所有車型&本價位區間車型比例

配備自適應巡航功能的車型共計 495 個，滲透率為 17.24%，其中標配為 330 個，選配為 165 個。

1. 從價格區間來看， 5-10 萬、 10-20 萬、 20-30 萬、 30-40 萬、 40 萬以上的車型佔比分別為 1.08%、 30.81%、 26.67%、 22.34%、 19.10%。

2. 從各個價位的滲透率來看， 5-10 萬、 10-20 萬、 20-30 萬、 30-40 萬、 40 萬以上各個價位區間，自適應巡航車型佔比分別為 0.9%、10.08%、31.04%、49.21%、67.47%。從滲透率可以看出來，目前 40 萬元以上級別車配置比例最高，未來向低級別車型滲透為大勢所趨。

從選配的價格來看，選配主要出現在豪華車奧迪、奔馳、寶馬、捷豹路虎，選配的比例為 33.3%，而從選裝價格來看，自適應巡航選裝價格不一在 9800-18000 元之間。

自動駕駛行業的擴容已成必然趨勢，且必然是由 30 萬以上級別的車輛向 30 萬以下級別車輛的滲透， 因此這個過程中需要實現降本。 而行業在 19 年將迎來新玩家的介入，打破現有海外供應商壟斷的，未來 2-3 年是供應商擴容國產化替代的快發發展階段。

自動駕駛技術分為感知、決策、執行三個部分。

從產業鏈來看， 自動駕駛的核心可以分為三個層級：感知、決策、執行

1、 感知層主要是用於獲取周圍的信息，分為周圍傳感和定位兩部分，周圍傳感包含了攝影頭、雷達、超聲波傳感器、加速度傳感器等，定位主要是指採用（高精）地圖而進行規劃。

2、 決策層主要是通過感知層的信息對車輛的形態進行決策。

3、 執行層主要是在決策層之後對車輛的轉向、加速、製動進行操作。

自動駕駛所需要的核心技術

由於 L2 級別的自動駕駛是在單一的 ADAS 基礎上改進而來，因此海外的供應商具備先天優勢，目前也基本壟斷了整個行業，具有較強的話語權， 定價較高。 未來隨著 L2 級別自動駕駛向低級別車市快速滲透，整個行業在未來的兩年將有出現國產替代邏輯，打破現有國際巨頭壟斷地位。

1、 從量產落地角度， 從 2018 年起， 部分國內硬體供應商，目前已經開始自建工廠以實現產品量產，軟體以及算法公司也在布局應用落地，考慮到國內多數主機廠計劃在 2020 年實現 L3 及更高的自動駕駛，則 2019-2020 年會是大批零組件和解決方案提供商量產&商業化落地的一年。

2、 從培育角度，對於國內自動駕駛的創業公司來說，經過三四年的巨額融資，已經到了驗證成果、證明自己商用潛力的時期。

2、 各個關鍵環節已經出現國產供應商

傳感器：隨著 L3 及以上自動駕駛的實現，傳感器的需求也將加大，根據網絡公開信息， 18 年達成小規模量產的毫米波雷達公司就有德賽西威、豪米波、行易道、安智汽車等。

高精地圖：對於 L3 及以上級別自動駕駛，高精地圖是必備的，目前老牌圖商進展更為穩健，高德、百度、四維圖新等均已獲得整車廠訂單；同時創業公司也紛紛計劃將於 2018 年底到 2019 年發布第一張高精地圖並實現商業化。

芯片領域：國內如地平線、華為均已推出 L3/L4 級自動駕駛計算平台，四維圖新的MCU 芯片也已計劃量產。

2018 年中國自動駕駛部分零組件和方案供應商量產新動態

傳感器是汽車電子的重要延伸：在自動駕駛技術來臨之前，車用傳感器， 即用於汽車電子技術、作為車載電腦（ECU）的輸入裝置，能夠將發動機、底盤、車身各個部分的運作工況信息以信號方式傳輸給車載電腦，從而使汽車運行達到最佳狀態。 隨著 ADAS 技術的發展，多種傳感器開始融合共同使用。

各個傳感器對比

視覺方案提供商指的是通過接收傳感器信號之後進行算法處理的供應商，是感知層的集合。目前感知層中使用最多的是攝影頭， 相對於其它傳感器，攝影頭的價格相對低廉，能夠完成識別車道線、車輛、人物等基礎能力，在汽車高級輔助駕駛市場已被規模使用。依據不同的圖像檢測原理，可分為單目攝影頭和雙目攝影頭，根據芯片類型又可分為 CCD攝影頭和 CMOS 攝影頭等。

自動駕駛視覺所需的工業攝影頭在技術層面相對成熟，具有較高的圖像穩定性、高傳輸能力和抗干擾能力，且單個攝影頭成本目前已降到百元，因此單車在攝影頭的使用上可以配備 6~8 個攝影頭覆蓋不同角度。

雙目/單目攝影頭工作原理

攝影頭圖像識別後的運作步驟

攝影頭應用的最佳場景為輔助駕駛：以自動駕駛為著力方向的視覺方案供應商中，目前大多仍集中將產品應用於輔助駕駛環節，分布在前裝、後裝市場，為自動駕駛研發收集數據，不過用於 ADAS 的視覺算法一般僅能實現對車道線、周邊車輛的基礎感知功能，不能完全滿足自動駕駛要求，主要是因為攝影頭對光線的依賴使其無法全天時（如夜晚）全路況（如隧道）工作，需要其他傳感器作為補充。

國內的視覺方案供應商： 大多數從 ADAS 起家，大部分成立於 2013-2015 年。商湯科技、格靈深瞳是少數打造計算機視覺通用平台並參與到自動駕駛領域的 AI 公司。

國外的的視覺方案供應商： 以色列的 Mobieye 為代表佔整個市場大部分份額，目前已經形成了芯片、雷達等一體化生產。

毫米波是指頻率位於 30GHz 到 300GHz 之間的電磁波。近些年，隨著毫米波雷達技術水準的提升和成本的下降，毫米波雷達開始應用於 ADAS，並成為自動駕駛所需的傳感器。當前主要的毫米波段為 24GHz， 77GHz， 79GHz 是未來發展方向。 檢測距離和距離分辨率是衡量車載雷達性能的要素；相比於毫米波雷達市場主流的 24GHz、 77GHz 雷達，下一 代產品 79GHz 雷達兼具遠測距和高分辨率的特點。 77GHz 是當前車載毫米波雷達的主要使用頻段， 24GHz 雷達嚴格意義上處於厘米波段，但在特性上接近毫米波雷達，因而也被歸類入其中。

毫米波雷達發展趨勢

毫米波最大優勢在於可以彌補攝影頭的不足，精度較高，穿透霧、灰塵的能力強，能夠全天候全天時工作。不過，毫米波易受干擾，而且難以識別小的物體（會發生衍射現象，無法接收到反射線）。

目前國內毫米波雷達基本均由國外廠商壟斷，博世、大陸、 Hella、電裝、德爾福佔了市場上幾乎所有的份額。

2018 年，國內各個企業已經可以看到量產毫米波雷達出現了突破。

上市公司中:德賽西威： 24GHz 毫米波雷達量產， 從 18 年 11 月起給電咖提供 360 環視系統和後側毫米波雷達。華域汽車： 國內最早宣布進行 24G 雷達研發。保隆科技： 毫米波雷達在研，進入設計驗證階段。其他非上市公司中，森思泰克、安智傑、蘇州豪米波、行易道已經進入了量產階段，且獲得主機廠小批量定點。

智能網聯汽車為國家戰略，智能車載市場蓬勃發展。中國於 2015 年發布《中國製造 2025》，將智能網聯汽車提升到國家戰略的高度。 2016 年發布《智能網聯技術路線圖》，政策持續推動汽車智能化的快速發展。 2018 年 1 月國家發改委公布《智能汽車創新發展戰略》提出目標：到 2020 年，我國智能汽車新車佔比達 50%，中高級別智能汽車實現市場化應用； 2025 年，新車基本實現智能化，高級別智能汽車規模化應用。

在中國市場，目前智能網聯汽車滲透率較低。 隨著政策推動、需求上升，車聯網技術市場將持續蓬勃發展，細分領域也將紛紛受益。智能車載作為產業鏈中的核心，預計相關技術和產品會快速增長。目前車載終端以前裝為主體，據 SBD 預測， 2018 年中國前裝車載終端（嵌入式）規模達到 499 萬台，同比增速達 34.1%。

中國前裝車載終端（嵌入式）數量增長情況

智能駕駛艙是智能網聯汽車的發展方向。 隨著汽車智能網聯程度日益加深，智能汽車概念已經不僅僅局限於車載信息系統，目前業內最新發展方向為打造智能化、虛擬化的智能駕駛艙， 智能駕駛艙（又稱汽車座艙）主要包含了儀表盤、抬頭顯示 HUD、車載信息終端、車內外後視鏡等載體，以及語音控制、手勢操作、車聯網等智能化的互動方式，是人-車互動的重要樞紐，可以為汽車打造一個擁有多種顯示方式和互動方式，且具有對車內外環境具有感知與反饋能力的作業系統，將成為汽車駕駛艙下一個顛覆式的創新點。

智能駕駛艙主要構成

智能駕駛艙快速向中低端車型滲透，大眾化有望快速開啟。 近年來， 在整車廠商、零組件巨頭、互聯網車企的共同參與下， 智能駕駛艙正快速向前推進。 車企為了增強自身車型的差異化競爭能力，逐漸將智能駕駛艙從豪華車型向入門車型滲透。 新能源汽車和智能汽車的快速發展也在刺激智能駕駛艙滲透率快速提升。 同時，技術的進步和成本的降低，使得智能駕駛艙的大眾化趨勢不斷加強。 2017 年智能駕駛艙的滲透率中， 中控螢幕滲透率已經達到 70%，液晶儀表、 HUD 等功能的滲透率正處於加速發展的態勢。 預計2020 年液晶儀表和車聯網模塊的滲透率將達到 30%。 2017-2020 年智能駕駛艙的複合增長率超過 20%，其中液晶儀表的複合增長率可達 40%。

智能駕駛艙主要產品滲透率變化

國內智能駕駛艙 2016-2020 年市場規模及增速（部門：億元）

智能駕駛艙涉及多項設計與研發挑戰，傳統車廠和 Tier1 需與第三方強強聯手。 隨著技術的不斷增加與融合，智能駕駛艙設計的軟硬體挑戰也越來越多，智能駕駛艙的設計難點包含四點： 1）、 SoC 芯片系統越來越複雜； 2）、相關應用和系統種類越來越多； 3）、互聯互通和互動設計問題越來越複雜； 4）、整合難度越來越高。

傳統的導航地圖以描述性為主，用來定量的內容較少， 在精度、維度、信息量上都無法滿足 L3 及以上自動駕駛額需要。 因此在目前階段，各個整車廠都開始在高精地圖方面做積極的布局，為 2020 年起的 L3 浪潮做準備。

高精地圖可以認為是建立一張地圖的絕對坐標，精度更高，交通信息元素豐富，能夠為定位和路徑規劃提供精細依據，是感知層除傳感器以外的另一重要核心，是整體解決方案中不可替代的關鍵部分。

自動駕駛解決方案中高精地圖是感知層除傳感器以外的核心環節

高精地圖並非是任何一個企業都能隨繪製。根據國家測繪地理信息局 2016 年下發的《關於加強自動駕駛地圖生產測試與應用管理的通知》中規定：自動駕駛地圖（高精地圖）屬於導航電子地圖的新型種類和重要組成部分，其數據采集、編輯加工和生產製作必須由具有導航電子地圖製作測繪資質的部門承擔。

而導航電子地圖製作（甲級）測繪資質發放條件較為苛刻，自 2001 年四維圖新獲得國家測繪地理信息局(當時名為國家測繪局)頒發的全國第一張導航電子地圖製作資質至今，18 年的時間過去了，全國也僅有不到 20 家的部門拿到了這張通行證。

高精地圖的建立一般是採用眾包形式，使用傳感器進行道路數據采集並在後台完成繪製。由於高精度地圖投入大、周期長的特性，也有以特徵測繪這樣精度較低、相對簡易的技術方案建圖。按照方式的不同，可以分為輕重兩種地圖建模技術路線。

1、 重地圖模式：通過 GPS 定位，用數據采集車（配備有雷射雷達、攝影頭）作為地圖繪製源收集深度信息，經過後台處理形成高精地圖。方案特點是使自動駕駛更依賴地圖信息。

2、 輕地圖模式：使用車載攝影頭繪製某些能夠幫助實現車輛導航的特定道路特徵（如固定的路邊設施）。該方式測繪精度一般，比較依賴傳感器，地圖處理更新較容易。Mobileye 是該方案的代表。

高精地圖建立過程

智東西認為，據發改委和工信部規劃，到 2020 年智能新車佔比至少 30%， 而目前同時配備自適應巡航和車道保持功能的車型，佔比僅為 8.8%，銷量佔比不到 10%， 因此到 2020 年 L2智能新車滲透率將有一倍以上提升空間。2018 年上市的多款 L2 產品均月銷破萬， L2 對產品力的提升促使車企配置加碼。 未來滲透率的提升將聚焦在 30 萬以下級別車市， 而從 2019 年起， 國產替代浪潮將逐步推動自動駕駛硬體價格下降， 使自動駕駛下探擁有基礎。