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证券研究报告从特斯拉看汽车智能化趋势2022年07月05日行业评级：增持2请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势01电子电气架构变革的引领者。1)单车视角：特斯拉电子电气架构领先于传统主机厂，且仍在不断进化过程中。2)车型视角：特斯拉推行大单品策略，相对传统主机厂，其车型明显偏少；同时，特斯拉致力于实现不同车型之间的平台复用。投资要点（行业评级：增持）02自动驾驶的领先者。1)数据收集：特斯拉采用影子模式取代测试车队模式，通过众包的方式来解决长尾场景的快速覆盖问题。2)数据处理：目前特斯拉FSD系统采用自研芯片，构建起了底层技术壁垒。03商业模式的探索者。除传统的汽车销售外，特斯拉还提供一系列增值服务。FSD本质上是以期权模式为汽车这一纯消费品增加投资属性，从而提升汽车的保值率。特斯拉是OTA的首创者，该模式本质是通过软硬件解耦实现硬件生命周期的最大化。超级充电网络最开始以方便特斯拉车主充电为目的，目前已经开始向其他品牌电动车提供服务。特斯拉通过高级网络连接实现了车内功能的订阅化，未来或逐渐形成类似于APP Store的生态系统。特斯拉能够针对在行驶过程中采集的驾驶数据进行分析，并评估车主发生交通事故的概率，进而通过评估结果向客户收取费用，并赚取溢价部分。特斯拉保险实质上是驾驶数据的变现。04推荐虹软科技、中科创达、道通科技、德赛西威、经纬恒润。在智能驾驶加速发展过程中，基于视觉的DMS、ADAS等解决方案的需求将快速增加，同时智能化诊断需求也将激增。据此，推荐虹软科技、中科创达、道通科技、德赛西威、经纬恒润。05风险提示：部分技术难题尚未被完全攻克、汽车更强调功能安全，智能化的落地可能慢于预期 3/行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势3请参阅附注免责声明目录/CONTENTS电子电气架构变革的引领者01自动驾驶的领先者02商业模式的探索者03投资建议：推荐虹软科技、中科创达、道通科技、德赛西威、经纬恒润07机器人：即将发布Optimus，继续引领潮流06工厂：布局全球，节能减排+AI赋能04三电系统：三电系统优势明显，控制成本成效显著05风险提示08 4请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势特斯拉：汽车智能化的引领者 可以选择汽车智能化作为切入点，从电子电气架构、自动驾驶、商业模式等三个角度分析特斯拉的引领作用，可以更深入地理解汽车生态中即将发生的巨变。大单品策略下的车辆平台化和通用化车型视角车型视角电子电气架构的域化和软硬件解耦单车视角单车视角电子电子电气电气架构架构变革变革的引的引领者领者自研FSD芯 片，从底层构建核心壁垒数据处理数据处理通过影子模式快速实现长尾场景覆盖数据收集数据收集自动自动驾驶驾驶的领的领先者先者逐步演变为电动车的开放性基础设施超级充电超级充电以期权模式为汽车增加投资属性，提升保值率FSD商业商业模式模式的探的探索者索者车内功能订阅化，APP Store 的 雏形高级网络连接高级网络连接通过软硬件解耦实现硬件生命周期最大化OTA驾驶数据的变现保险保险数据来源：麦肯锡，国泰君安证券研究图1：特斯拉是汽车智能化的引领者 5/行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势5请参阅附注免责声明01电子电气架构变革的引领者 6请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据来源：麦肯锡，国泰君安证券研究 电子电气架构的集中化是软件定义汽车的基础。在汽车E/E架构发展的前三个阶段，E/E架构是分布式的，各个阶段之间更多是复杂程度和ECU间协作程度上的差异。每个ECU控制着车辆的不同功能，也有部分功能需要不同的ECU共同协作。随着功能越来越复杂，数量庞大的ECU对整车协同带来了难度，软件更新迭代也难以实现。要实现软件定义汽车，首先需要实现电子电气架构由分布式向集中式的升级。-独立ECU-功能分离-每个功能有各自的ECU-域内ECU协作-控制域：主体/协助、底盘、动力、娱乐-3-4个独立工作网-域内有限沟通1st2ndCentral Gateway3rdTodayCentral Gateway域控制器域控制器4th5thCentral Gateway车载资讯娱乐车载资讯娱乐-通过中央网关更强的协同-跨功能联系-处理复杂功能的能力-中央域控制器-解决更多复杂功能的能力-功能融合-虚拟域-有限的专用硬盘-以太网主干网-高性能计算分布式分布式域集中域集中式式中央集中式中央集中式E/E架构架构代际代际架构架构主要特点主要特点图2：汽车E/E架构从分布式向集中式演进单车视角：电子电气架构的域化和软硬件解耦01 7请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势单车视角：电子电气架构的域化和软硬件解耦数据来源：Kingslayer，国泰君安证券研究 目前传统主机厂还是以分布式架构为主。由于分布式架构中每个功能和ECU高度对应，功能的划分非常明确，有利于主机厂针对不同模块挑选长期的供应商，从而在保证质量的同时减少研发投入，传统主机厂往往深谙此道。根据Kingslayer的数据，大众品牌汽车单车ECU数量已经超过70个，而从1993年到2010年，奥迪A8使用的ECU数量更是从5个快速增加至超过100个。01图3.大众品牌汽车整车ECU数量超过70个防盗报警传感器防盗报警传感器报警喇叭报警喇叭车灯开关电动天窗电动天窗ECU刮水器电机刮水器电机ECU雨量、光线识别雨量、光线识别Sensor空气湿度空气湿度Sensor空调压缩空调压缩机机ECU高压电加热高压电加热装置装置ECU新鲜空气新鲜空气鼓风机鼓风机ECU诊断接口诊断接口数据总线诊断接口数据总线诊断接口车载电网ECU组合仪表ECU转向柱转向柱ECU加热装置加热装置ECU左前车门左前车门ECU右前车门右前车门ECU整车识别整车识别ECU进入启动进入启动ECU转向柱锁转向柱锁ECU定位系统定位系统ECU特种车辆特种车辆ECU自动空调自动空调ECU左后车门左后车门ECU右后车门右后车门ECU空调器空调器ECU车载电网车载电网ECU组合仪表组合仪表ECU远光灯辅助远光灯辅助ECU换道辅助换道辅助ECU驾驶员辅助系统摄像头驾驶员辅助系统摄像头车距调节装置车距调节装置ECU大灯照明距离大灯照明距离ECU活动转向灯活动转向灯ECU转向柱转向柱ECU左前车门左前车门ECU车载电网车载电网ECU组合仪表组合仪表ECU蓄电池能控蓄电池能控ECU发电机发电机多媒体系统多媒体系统ECUMMI显示器显示器电子信息系统电子信息系统ECU倒车影像系统倒车影像系统ECU辅助加热装置辅助加热装置ECU四轮驱动四轮驱动ECU自动泊车自动泊车ECUABS ECU助力转向助力转向ECU多功能方向盘多功能方向盘ECU电子减震系统电子减震系统ECU蓄电池调节蓄电池调节ECU电驱动装置电驱动装置ECU换挡杆换挡杆Sensor发动机发动机ECU安全气囊安全气囊ECU制动系统蓄压器制动系统蓄压器制动助力器制动助力器左前安全左前安全带拉紧器带拉紧器ECU右前安全右前安全带拉紧器带拉紧器ECU座椅占用座椅占用识别识别ECU发动机声发动机声音形成音形成ECU双离合器双离合器变速箱机变速箱机电电ECU高压蓄电高压蓄电池充电器池充电器ECU制冷剂循制冷剂循环回路压环回路压力力Sensor新鲜空气新鲜空气进气道湿进气道湿度度Sensor空气质量空气质量Sensor舒适舒适CANLIN总线总线混合动力混合动力CAN子总线系统子总线系统信息娱乐信息娱乐CAN底盘底盘CAN车灯开关车灯开关 8请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据来源：广汽、特斯拉中文网、冷酷的冬瓜，国泰君安证券研究电子电气架构由分布式架构走向混合式架构（介于域控制器式&集中计算式）Model S2018图4：特斯拉Model S的电子电气架构 特斯拉电子电气架构领先于传统主机厂，且仍在不断进化过程中。从Model S/X到Model 3，特斯拉实现了电子电气架构由分布式向集中式的演进和革新，ECU数量也随之减少。分布式架构（Distributed Architecture）44个ECU 3路500Kbps CAN+1路125Kbps FT-CAN 100Mbps以太网刷新 OTA L2（支持升级至L3）单车视角：电子电气架构的域化和软硬件解耦01 9请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据来源：广汽、特斯拉中文网、冷酷的冬瓜，国泰君安证券研究电子电气架构由分布式架构走向混合式架构（介于域控制器式&集中计算式）Model X2018图5：特斯拉Model X的电子电气架构 特斯拉电子电气架构领先于传统主机厂，且仍在不断进化过程中。从Model S/X到Model 3，特斯拉实现了电子电气架构由分布式向集中式的演进和革新，ECU数量也随之减少。分布式架构（Distributed Architecture）41个ECU（含2个域控制器）6路500Kbps CAN 100Mbps以太网刷新 OTA L3单车视角：电子电气架构的域化和软硬件解耦01 10请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据来源：广汽、特斯拉中文网、冷酷的冬瓜，国泰君安证券研究电子电气架构由分布式架构走向混合式架构（介于域控制器式&集中计算式）Model 32018图6：特斯拉Model 3的电子电气架构 特斯拉电子电气架构领先于传统主机厂，且仍在不断进化过程中。从Model S/X到Model 3，特斯拉实现了电子电气架构由分布式向集中式的演进和革新，ECU数量也随之减少。混合式架构（Mixture Architecture）37个ECU（含3个域控制器）3路500Kbps CAN 100Mbps以太网通信+刷新 OTA L3单车视角：电子电气架构的域化和软硬件解耦01 11请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势 特斯拉的车型明显偏少，和苹果公司在手机领域的大单品策略如出一辙。特斯拉通过高端产品打造产品形象，再下沉至大众市场。特斯拉D级轿跑Model S和豪华型SUV Model X分别于2012年和2015年推出；此后，特斯拉分别在2017年、2020年发布Model 3和Model Y车型视角：大单品策略下的车辆平台化和通用化 特斯拉坚持大单品策略。目前特斯拉的主打车型有4款：Model S、Model X、Model 3和Model Y。数据来源：国泰君安证券研究01020304050大众奔驰奥迪宝马丰田福特本田通用特斯拉个图7：在售车型数量远少于传统主机厂01 12请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势车型视角：大单品策略下的车辆平台化和通用化数据来源：国泰君安证券研究 从销量上看：2021年公司Model 3/Y的全球销量达到91万辆，约为Model S/X同期销量的36.48倍。图8：Model 3/Y的全球销量较大0102030402017Q32017Q42018Q12018Q22018Q32018Q42019Q12019Q22019Q32019Q42020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q2万辆model 3/Ymodel S/X01 13请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势车型视角：大单品策略下的车辆平台化和通用化数据来源：特斯拉，国泰君安证券研究年份MODEL SMODEL XMODEL 3MODEL Y最低价最高价最低价最高价最低价最高价最低价最高价201464.885.25-201564.8102.75-201670.89133.93-201772.3593.1179.479.4-201972.2883.3973.7187.2929.1829.18-202073.3983.3977.2987.2926.9741.98-202179.99117.4984.9999.9926.5733.9933.9936.99202288.99105.9993.9999.9929.1036.7931.6941.79 从价格带上看：2021年Model 3/Y的价格带分别在29-37万元、32-42万元，远低于Model S/X(同期价格带分别约88-106万元、94-100万元)。表1：Model 3/Y的价格低于Model S/X01 14请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势大单品策略本质是对车辆平台化和通用化的追求，大幅降低零部件成本数据来源：特斯拉、广汽，国泰君安证券研究对比特斯拉不同车型的硬件，特斯拉在大单品的基础上进一步实现了不同车型的平台复用。Model S/X采用的平台相同，Model Y和Model 3的平台保持一致。根据Electrek的报道，在对Model Y进行拆解之后发现，其与Model 3电动轿车零部件共享率高达约75%。系统、硬件第一代平台第二代平台Model SModel XModel 3Model Y轴距2960（轴距同平台）2875（轴距同平台）新能源系统电机共用电机、感应电机、后驱双电机、四驱三电机共用电机、永磁开关组电机、前后双电机、后驱单电机电池电池包整个平台共用，大小相同通过电芯数量实现电量大小电池包整个平台共用，大小相同通过电芯数量实现电量大小高压电气件充电机、DCDC、PDU共用充电机、DCDC、PDU集成在电池共用散热系统NANA底盘系统前副车架副车架共用NA(由共轴距以及75%的零部件通用性猜测为共用）后副车架后副车架共用前悬架硬点、摆臂共用，弹性元件不共用后悬架硬点、摆臂共用，弹性元件不共用转向转向系统共用车身车身结构全铝车身、部分零部件架构共用（座椅横梁等）钢铝混合车身，猜测大部分下车硬点相关智能网联仪表、大屏仪表+17寸大屏共用15寸大屏共用表2：特斯拉力争在最大程度上实现零部件复用01 15/行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势15请参阅附注免责声明02自动驾驶的领先者 16请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势智能驾驶：2030年汽车电子及软件市场规模有望达到4690亿美元根据麦肯锡的预测，2020年全球汽车电子及软件市场规模2380亿美元，至2030年该市场规模有望达到4690亿美元，2020-2030年行业整体复合增速7%。其中中国市场规模1610亿美元，占全球市场的34%。2020年全球汽车软件市场规模340亿美元，至2030年有望达到840亿美元，2020-2030年行业复合增速9%，其中操作系统和中间件复合增速11%，信息娱乐、连接、安全、互联服务市场复合增速9%，ADAS和AD市场复合增速11%。图9：2030年汽车电子及软件市场有望达到4690亿美元图10：2030年汽车软件市场规模有望达到840亿美元数据来源：麦肯锡，国泰君安证券研究02 17请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据来源：罗兰贝格，国泰君安证券研究表3：已有相当部分的消费者愿意为自动驾驶相关功能买单 消费者对辅助驾驶、自动驾驶功能的付费意愿较强。辅助驾驶(L2)88%10%-35%2200-4100碰撞避免或与预碰撞系统；自适应巡航ACC；车道保持系统智能网联87%10%-40%1700-2800刷车付款；售后服务，如车况诊断、预约保养；语音识别与车机沟通自动驾驶(L2.5/3)80%15%-30%3800-4900司机离开后自动泊车；拥堵路段自动跟车；高速公路上自动驾驶图11：消费者对于碰撞避免或碰撞预警系统愿意支付的金额达4100元消费者对辅助驾驶、自动驾驶功能的付费意愿较强02 18请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据来源：均联智行，国泰君安证券研究自动驾驶级别的演进逐步改变车内行为模式 伴随着自动驾驶技术的发展，人在车里面的行为模式会发生极大的变化。驾驶员的精力将逐渐从驾驶本身中解放出来，从而能够去从事更多更有意义的活动。L0L1L2L3L4L5持续专注于横向纵向的车辆控制人工感知和判断人工执行动态驾驶任务系统辅助纵向的车辆控制系统辅助感知和判断系统辅助动态驾驶任务系统辅助感知和判断动态驾驶任务支援有限设计运行域动态驾驶任务支援有限设计运行域有限设计运行域Feet offHands offEyes offBrainoffFree style驾驶任务机器注意力非驾驶活动图12：随着自动驾驶定义级态的推进，人在车中的模式发生较大变化自动驾驶功能的落地将带动驾驶革命02 19请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势自动驾驶：传统主机厂发力L2+，科技企业大多直接切入L4自动驾驶主流玩家可分为两类，一方是主机厂和传统Tier1，根据Navigant Research的数据，目前这类玩家中处于领先地位的是通用Cruise和福特自动驾驶。另一方是科技企业，典型代表是与谷歌同源的Waymo、百度，以及被亚马逊收购的Zoox等。针对发展L3级别自动驾驶中遇到的困难选择了不同的发展路径。主机厂整体上走的是渐进式路径。一方面从L1、L2向高阶自动驾驶升级，另一方面从高端车型向中低端车型渗透。整体来看是在L2的基础上叠加新的L3、L4级别的功能来给予客户更好的消费体验，通过“L3的功能+L2的责任划分”来规避L3责任划分问题，同时由于脱离了SAE J3016和法律的限制，相对于L3级自动驾驶，主机厂可以节约部分冗余设计，降低了成本。图13：自动驾驶系统研发的主流玩家可以分为两大派系ExecutionStrategy主机厂或传统Tier1IT企业或初创公司FollowersChallengersContendersLeadersWaymoFord Autonomous VehiclesBaiduCruiseVolkswagen GroupIntel-MobileyeAptiv-HyundalZooxYandexToyotaDaimler-BoschMay MobilityVoyage AutoBMWRenault-Nissan-MitsubishiVolvoTeslaNAVYA资料来源：Navigant Research、广汽，国泰君安证券研究02 20请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势自动驾驶：传统主机厂发力L2+，科技企业大多直接切入L4 科技企业整体上走的是跨越式路径。和主机厂不同，科技企业往往直接切入L4及以上级自动驾驶，从车型上主要以Robotaxi为代表的商用车，以及物流车、矿区车等针对具体工况的车辆入手，通过车型对使用场景的限制来降低开发难度。图14：在自动驾驶技术开发过程中，主机厂走渐进式路径，科技公司则选择跨越式路径自动驾驶渐进式的技术开发路线自动驾驶渐进式的技术开发路线辅助驾驶辅助驾驶L2配置竞争配置竞争有条件自动驾驶有条件自动驾驶L3商品竞争商品竞争高度高度/完全自动完全自动驾驶驾驶L4-L5技术竞争技术竞争车车+AI渐进式路径渐进式路径国际领先品牌已有国际领先品牌已有L3级别产级别产品发布，自主品牌品发布，自主品牌L3规划在规划在2020年年实现实现跨越式路径跨越式路径 AI+车车渐进式路径渐进式路径车车+AI资料来源：Navigant Research、广汽，国泰君安证券研究02 21请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据收集：实现对长尾场景的覆盖至关重要，而测试里程的积累是有效覆盖长尾场景的前提 由于一旦发生事故造成的损失太大，实现对corner case的覆盖至关重要。数据来源：国泰君安证券研究02教育医疗/自动驾驶出现负面的应用个例所造成的损失小大效果验证方式整体个体企业的核心关注点效率安全对于可解释性的要求低高表4：由于一旦发生事故造成的损失太大，实现对corner case的覆盖至关重要 22请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势最小车辆数最小车辆数最小里程数据最小里程数据测试场景数测试场景数/评价维度评价维度2000+*10910亿+/100+200+*1081000万+/5010+10610万/10+610*1051万+/103-51041千/52-3103100/5L4智能驾驶智能驾驶L3智能驾驶智能驾驶L2智能驾驶智能驾驶011030100100010000KPD 公里公里/无接管无接管数据收集：实现对长尾场景的覆盖至关重要，而测试里程的积累是有效覆盖长尾场景的前提 测试里程的积累是有效覆盖长尾场景的前提。根据广汽的预测，要实现L4级自动驾驶所需要的长尾场景覆盖程度，至少需要完成10亿个测试场景，最小测试里程也需要10亿公里，这两个数据分别是实现L2级自动驾驶的10万倍、1万倍。数据来源：广汽，国泰君安证券研究图15：达到L3及以上级别自动驾驶需要大量测试02 23请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据收集：从加州脱离报告判断，测试车队覆盖长尾场景仍需较长时间 MPI值是加州脱离报告中最引人关注的指标。美国加州是全球首个为自动驾驶车辆上路制定路测法规的地区。自2015年起，加州机动车管理局要求取得自动驾驶路测牌照的公司每年上交一份自动驾驶路测数据报告。报告中，最令人关注的是MPI值。路测效果指标：从2021年各家公司的MPI值来看，Autox、Cruise、滴滴分列前三位，MPI值分别为5.01万英里/次、4.17万英里/次、4.07万英里/次。图16：根据MPI值来看，Autox、Cruise、滴滴分列前三位02数据来源：加州路测报告，国泰君安证券研究 24请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据来源：加州路测报告，国泰君安证券研究数据收集：从加州脱离报告判断，测试车队覆盖长尾场景仍需较长时间 测试里程不同。从路测里程来看，2021年Waymo、Cruise、Pony.AI分列前三，分别为232.58万英里、87.61万英里、30.56万英里。图17：从路测里程来看，2021年Waymo、Cruise、Pony.AI分列前三02050100150200250Waymo LlcCruise LlcPony.Ai,IncZoox,IncNuro,IncMercedes-BenzWeride CorpAutoxDidi ResearchArgo Ai,LlcDeeproute.AiNvidiaToyota ResearchApple IncAuroraLyftQcraft IncAimotive IncGatik Ai IncQualcommApolloValeo NorthEasymileUdelv,Inc万英里 25请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据收集：从加州脱离报告判断，测试车队覆盖长尾场景仍需较长时间 路测车辆数不同。从路测车辆数来看，2021年Waymo、Cruise、Zoox分列三甲，分别为693辆、138辆、85辆。图18：从测试车辆数来看，2021年Waymo、Cruise、Zoox分列前三 对于脱离次数的统计标准不同。加州DMV对于什么样的情况才必须接管也没有明确的规定，导致各家对于驾驶员接管车辆的标准并不统一。实际上，不接手就要发生事故和不接手只是略微影响其他车辆行驶，是完全不同的情况。020200400600800Waymo LLCCruise LLCZoox,IncAutoxPony.Ai,IncApple LLCLyftMercedes-BenzNuro,IncWeride CorpArgo Ai,LLCDidi ResearchAuroraNvidiaApolloToyotaQualcommGatik Ai IncValeo NorthUdelv,IncQcraft IncDeeproute.AiAimotive IncEasymile辆数据来源：加州路测报告，国泰君安证券研究 26请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势FreewayhighwayParking FacilityRural Roadstreet总计FreewayApple Inc64320663Apple Inc643Toyota Research Institute,Inc419419Toyota Research Institute,IncWaymo Llc29281292Waymo Llc2Mercedes-Benz Research&Development North America,Inc19253272Mercedes-Benz Research&Development North America,Inc19Easymile222222EasymileValeo North America Inc18187205Valeo North America IncQualcomm Technologies,Inc143143Qualcomm Technologies,IncAimotive Inc106106Aimotive Inc106Nvidia2745182Nvidia27Udelv,Inc4646Udelv,IncNuro,Inc2323Nuro,IncLyft2323LyftCruise Llc2121Cruise LlcPony.Ai,Inc2121Pony.Ai,IncZoox,Inc2121Zoox,IncAurora Operations,Inc459Aurora Operations,Inc4Gatik Ai Inc66Gatik Ai IncQcraft Inc145Qcraft IncWeride Corp213Weride CorpDeeproute.Ai22Deeproute.AiAutox Technologies,Inc11Autox Technologies,IncDidi Research America Llc11Didi Research America LlcArgo Ai,Llc11Argo Ai,LlcApollo Autonomous Driving Usa Llc11Apollo Autonomous Driving Usa Llc数据收集：从加州脱离报告判断，测试车队覆盖长尾场景仍需较长时间 测试场景不同。street场景下脱离次数最多的玩家分别是Toyota、Waymo和奔驰，而苹果等公司的脱离则主要发生在freeway。表5：不同公司的脱离次数在不同测试环境中的分布并不相同(单位：次)02数据来源：加州路测报告，国泰君安证券研究 27请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据收集：从加州脱离报告判断，测试车队覆盖长尾场景仍需较长时间 我们重新构建了基于路测效果、路测规模两个维度构建对于公司路测实力的评价体系。路测效果越好、路测规模越大代表其路测实力越强。图19：我们构建基于MPI值、路测里程两个维度构建对于公司路测实力评价体系注：三角形标记、正方形标记、圆形标记、菱形标记分别为2017年、2018年、2019年、2021年数据02数据来源：加州路测报告，国泰君安证券研究 28请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据收集：从加州脱离报告判断，测试车队覆盖长尾场景仍需较长时间 2021年感知问题、行人问题、软件问题等方面，Waymo的接管频率表观值相对于2016年并未发生明显变化。比如，在2021年，Waymo由于软件问题造成的脱离频率是58次/百万公里，而2018、2019年分别为1次/百万公里、0次/百万公里。表6：2021年感知问题、行人问题、软件问题等方面，Waymo的接管频率表观值相对于2016年并未发生明显变化02问题类型201520162017201820192021感知问题2813143243625硬件的性能问题92037264预测问题19914353行人问题5416317810多余操作，谨慎过头1304754402125天气问题3120210软件问题18980261058数据来源：加州路测报告，国泰君安证券研究 29请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据收集：特斯拉采用影子模式实现场景的快速积累 特斯拉采用影子模式取代测试车队。影子模式本质上是通过众包的方式来解决场景的快速积累问题。在这一模式下，即使在人进行驾驶的时候特斯拉自动驾驶系统同样也在进行计算自己会怎么做，然后和人的选择进行对比。如果自动驾驶系统和人的选择不一致，就对这类数据进行汇集，然后交由工程师判断自动驾驶系统的选择是否合理。2020年3月，特斯拉就申请了从车队中获取自动驾驶训练数据的专利。图20：特斯拉申请了从车队中获取自动驾驶训练数据的专利数据来源：特斯拉、广汽，国泰君安证券研究02 30请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据收集：特斯拉采用影子模式实现场景的快速积累 影子模式帮助特斯拉快速实现对长尾场景的覆盖。由于特斯拉的汽车数量远远多于自动驾驶测试车队，影子模式可以更快地实现对驾驶长尾场景的积累，同时得到的结果也有更强的统计学意义。截至2019年末，特斯拉累计交付搭载自动辅助驾驶硬件的车辆85万辆，AP激活状态下累计行驶里程已超过20亿公里，远远超过竞争对手(Waymo为2000万公里)。由于特斯拉保有量持续攀升，其他竞争对手和特斯拉之间在数据积累量以及长尾场景覆盖程度上的差距将会越拉越大。010203040502015201620172018201920202021E亿英里合计Hardware1.0Hardware2.0/3.0图21：影子模式使特斯拉积累的行程数据远超竞争对手数据来源：特斯拉、广汽，国泰君安证券研究02 31请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据收集：特斯拉坚持纯视觉方案，打通低成本线路 传感器主要有摄像头、毫米波雷达、超声波雷达和激光雷达等。根据自动驾驶路线、等级和厂商战略不同，各个自动驾驶汽车制造商对传感器的部署不同。一般而言，在L3及以上的自动驾驶系统中，相对于单一的传感器感知，基于摄像头、激光雷达的多传感器融合感知方案是当下的主流方案。数据来源：智车科技，国泰君安证券研究摄像头毫米波雷达激光雷达最远探测距离50m250m200m精度一般较高极高功能车道偏离预警、前向碰撞预警、交通标识判别等自适应巡航、自动紧急制动实时建立周边环境的三维模型优势成本低不受天气影响、探测距离远精度高、撒泼，哦安排周边环境实时建立三维模型的功能替代方案少劣势依赖光线、受极端天气影响成本高、难以识别行人受恶劣天气影响、成本高表7：各类传感器特点各异02 32请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据收集：特斯拉坚持纯视觉方案，打通低成本线路 特斯拉坚持纯视觉方案，优化摄像头配置。特斯拉已公布下一代智能驾驶系统的设计，全新一代HW4.0硬件版本包括第二代FSD芯片、全新500万像素摄像头以及高分辨率成像雷达。数据来源：特斯拉，国泰君安证券研究表8：HW3.0和HW4.0的对比HW3.0HW4.0前置摄像头3个可能会减少至2个图像传感器AR0136AT（安森美2015年款，123万像素）1280*960像素，1/3光学尺寸IMAX490（索尼，543万像素）2896*1876像素，1/1.55尺寸，ADC 10比特帧率为30帧，灵敏度为2280mv侧面相机Camera（90）*2侧面后置摄像头Camera（60）*2毫米波雷达Radar*1(170m)高分辨率雷达超声波雷达Lidar*12（8m）未知核心处理器FSD芯片（14nm）FSD芯片（7nm）02 33请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据收集：特斯拉坚持纯视觉方案，打通低成本线路 ISP和摄像头方面，特斯拉将采用索尼IMAX490汽车图像传感器，从视觉广角和有效测距方面极大提升传感器性能。这些摄像头将运用至其推出的所有车型，包括Model S/X、Model 3/Y及即将推出的Cybertruck等。相较于FSD 3.0，索尼IMAX490在光学尺寸上有较大的优势，其尺寸甚至优于2022年CES大展时安森美推出的AR0820AT（光学尺寸为1/2）。更大的光学尺寸能获得更好的成像，也更容易获得广角视野，更好地获得视觉感知。数据来源：汽车之心，车右智能，国泰君安证券研究图23：人眼会自动加工信息，与客观视野有所偏差图22：索尼IMAX490图像传感器能获得更大广角视野02 34请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据收集：特斯拉坚持纯视觉方案，打通低成本线路 特斯拉选择使用更高分辨率雷达，提升返回数据的可靠性，一定程度上对融合感知方案有所回归。此前，特斯拉人工智能总监曾表示，对于低分辨率雷达来说，通过类似立交桥这样的场景时，融合感知很棘手。因为雷达的仰角分辨率很低，这意味着很难分辨出立交桥和下面停着的车辆，一旦无法正确区分立交桥和车辆，就可能会导致碰撞。现如今，高分辨率4D成像雷达的出现，通过快速增加虚拟信道技术，能够大幅度提升返回数据的分辨率。高工智能汽车研究院认为，高分辨率4D成像雷达提供了四维（距离、多普勒、方位角、仰角）的直接和独立探测能力，通过基于密集点云的前融合，可以大幅提升智能驾驶系统的安全性和舒适性，这也是现如今特斯拉计划更新毫米波雷达的原因。数据来源：特斯拉，国泰君安证券研究图24：特斯拉电动车示意图及标签02 35请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据收集：特斯拉坚持纯视觉方案，打通低成本线路 基于高端的算法和摄像头配置，特斯拉所配置摄像头和毫米波雷达数量较少，且不配备激光雷达。车载摄像头可分为：前置摄像头（含ADS摄像头、行车记录仪、夜视、环视前置摄像头等）、侧置摄像头、后置摄像头和内置摄像头。对于高阶自动驾驶，ADS摄像头一般为710颗，侧视和后视通常共5颗。特斯拉所使用摄像头个数较少，主要是由于其摄像头像素、精度及融合性能较好。数据来源：智车科技，国泰君安证券研究表9：常规摄像头配置前视侧视后视内视ADS摄像头*1-3行车记录仪*1夜视摄像头*1全景影像*1ADAS摄像头*4全景影像*2人脸开门*1ADAS摄像头*1倒车影像/全景影像*1驾驶员疲劳测试*1成员检测*1-4 毫米波雷达通常安装在车辆前后4角位置的毫米波角雷达，用于拓展多车道驾驶辅助功能。部分车型在高级自动驾驶上毫米波雷达应用已拓展到后视区域D和侧视区域C，如长城摩卡传感器，毫米波雷达搭载数量已达到8颗。由于过去难以寻找到精度较高的毫米波雷达，特斯拉仅搭载一枚毫米波雷达，以期减少低分辨率毫米波雷达带来的冗余信息，影响后续决策。激光雷达的应用受制于其高昂的购置安装成本。随着MEMS、纯固态技术的成熟，激光雷达价格有望发生大幅下降，而激光雷达价格下降促进激光雷达出货量提升将进一步为激光雷达带来规模效应促进其成本下降。但是，对于特斯拉来说，BEV感知算法思维使得激光雷达的三维建模功能非必要，特斯拉选择剔除冗余功能，进一步降本增效。02 36请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据收集：特斯拉坚持纯视觉方案，打通低成本线路 特斯拉聚焦摄像头视觉系统和神经网络解决方案，坚持纯视觉方案。以特斯拉Model 3来看，其传感器方面使用了12个摄像头、1个雷达和12个超声波传感器，并未使用激光雷达。其为扩大其先进的芯片算法及摄像头优势，在BEV感知算法的加持下，激光雷达所构建的三维模型功能是冗余的，故特斯拉放弃激光雷达+高清地图的传统竞争策略，减少与低分辨率雷达磨合的成本，力求完全依赖光学摄像机实现自动驾驶；同时，纯视觉方案较雷达+高清地图适用性更广泛。数据来源：TT TIMES，国泰君安证券研究图25：Model 3传感器构造02 37请参阅附注免责声明行业专题报告从特斯拉看汽车智能化趋势数据收集：特斯拉坚持纯视觉方案，打通低成本线路 特斯拉致力于在传感器端降本增效。在2020年推出的HW3.0芯片中，特斯拉使用的8个摄像头均来自于OnSemiconductor2015年推出的图像传感器，主要目的是为了降低成本。三前摄像头：特斯拉的三前向摄像头采用ON Semi